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dc.contributor.advisorGarcía-Carro Peña, Beatriz
dc.contributor.authorBlanco Rellán, Soraya
dc.contributor.otherUniversidade da Coruña. Facultade de Economía e Empresaes_ES
dc.date.accessioned2017-11-20T12:09:37Z
dc.date.available2017-11-20T12:09:37Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/19772
dc.description.abstract[Resumen]: La población joven de entre 16 y 24 años soporta mayores dificultades de inserción laboral que el resto de la población, pues sus tasas de paro duplican a las generales. Aunque no todo se limita a este indicador, existen medidas alternativas que evitan, en cierta medida, las malas interpretaciones y complementan la información proporcionada por la tasa de desempleo juvenil, como el ratio de paro, el paro registrado o el porcentaje de ninis. Los altos niveles de paro juvenil alcanzados en la última década, ponen de manifiesto la necesidad de conocer las variables que ejercen influencia sobre el desempleo. Para ello, recurrimos a las técnicas de análisis multivariante, en concreto, a la regresión logística binaria, a través de la cual, establecemos la probabilidad de no tener trabajo en función de las distintas categorías de cada variable incluida en el modelo y, demostramos que la relación entre la tasa de paro juvenil y el nivel de estudios es inversa, que es uno de los principales objetivos de este trabajo.es_ES
dc.description.abstract[Abstract]: The youth population, between 16 and 24 years old, have more difficulty when they want to enter the labour market than the older population, because youth unemployment rates double general unemployment rates. Although, there are alternative measurements that avoid erroneous interpretations and which complete the youth unemployment rate´s information. They are the unemployment ratio, registered unemployment and NEET rates. The high levels of unemployment, reached in the in last decade, show the need to know what variables have influence over unemployment. For this reason, we turn to a binomial logistic regression, through this, we set up the probability of not finding work according to variables that we include in the regression. In addition, we prove that there is a negative correlation between the youth unemployment rate and education level which is one of the main objectives of this project.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsOs titulares dos dereitos de propiedade intelectual autorizan a visualización do contido deste traballo a través de Internet, así como a súa reproducción, gravación en soporte informático ou impresión para o seu uso privado e/ou con fins de estudo e de investigación. En nengún caso se permite o uso lucrativo deste documento. Estos dereitos afectan tanto ó resumo do traballo como o seu contido Los titulares de los derechos de propiedad intelectual autorizan la visualización del contenido de este trabajo a través de Internet, así como su repoducción, grabación en soporte informático o impresión para su uso privado o con fines de investigación. En ningún caso se permite el uso lucrativo de este documento. Estos derechos afectan tanto al resumen del trabajo como a su contenidoes_ES
dc.subjectDesempleo juveniles_ES
dc.subjectTasa de paroes_ES
dc.subjectRatio de paroes_ES
dc.subjectPorcentaje de ninises_ES
dc.subjectNivel de estudioses_ES
dc.subjectRegresión logística binomiales_ES
dc.subjectYouth unemploymentes_ES
dc.subjectYouth unemployment ratees_ES
dc.subjectYouth unemployment ratioes_ES
dc.subjectNEET rateses_ES
dc.subjectEducation attainment leveles_ES
dc.subjectBinomial logistic regressiones_ES
dc.titleEl desempleo juvenil en España: Evolución reciente, medidas alternativas, análisis exploratorio y empírico.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.description.traballosTraballo fin de grao (UDC.ECO). Economía. Curso 2016/2017es_ES


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