股票分析师背景:优势在于与职位空缺或其他指标不同,我们了解人工智能如何用于财务分析的细节(例如,数据丰富性、计算简易性等)。对单一职业的深入研究可以对正在发生的事情进行丰富的描述。
摘要 政策制定者担心人工智能 (AI) 会扰乱劳动力市场,尤其是高技能工人的劳动力市场。我们使用针对安全分析师的新颖、特定任务的数据来调查这一担忧。利用股票间数据丰富度的变化,我们表明,投资组合中更多地接触大数据的分析师更有可能将精力重新分配到软技能上,将报道从这些股票转移出去,甚至离开该行业。分析师离职不成比例地发生在高度准确的分析师中,他们离开去从事非研究工作。依赖利用分析师软信息优势的互补任务有助于改善共识预测。然而,来自外部人工智能技术的竞争加剧降低了分析师研究的新颖性,从而降低了薪酬。
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本文中表达的任何观点都是作者的意见,而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法,但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所,在劳动经济学领域进行研究,并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下,伊扎(Iza)拥有世界上最大的经济学家网络,其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究,决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作,并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
这项研究通过分析来自Mi-Crosoft,Accenture的三个随机对照试验的数据以及一个匿名的Fortune Fortune 100 Electronics Manufacturing Company,评估了生成AI对软件开发人员生产的影响。这些现场实验是由公司作为其普通业务过程的一部分运行的,它为开发人员的随机选择子集提供了对Github Copilot的访问,Github Copilot是一个基于AI的编码助手,建议智能代码完成。尽管每个单独的实验都是嘈杂的,在所有三个实验和4,867个软件开发人员中均合并在一起,但我们的分析显示,使用AI工具,开发人员的完成任务数量增加了26.08%(SE:10.3%)。值得注意的是,经验不足的开发人员表现出更高的采用率和更大的增长率。
* We will like to Thank Joao Correia-da-Silva, Fernanda Figueiredo, Joana Silva, Paulo Bastos, and Paulo Guimarães for Useful Comments and Suggestions on Earlier Versions of this Paper, as will as participants in a number of seminars and conferences, Namely the 6th Pej Meeting (Porto) XVII (Milan), EEA 2013 (Gothemburg), Lubramacro 2014(évora)和葡萄牙银行关于欧洲经济体调整(里斯本)的研讨会。 波尔图大学波尔图大学和波尔图大学经济与金融中心。 通讯作者:请发送电子邮件至pgil@fep.up.pt或葡萄牙波尔图市4200-464的街道Roberto Frias博士。 FCT(科学技术基金会),葡萄牙的国家资金的财政支持,作为战略项目PEST-OE/EGE/EGE/EGE/EGE/UI4105/2014 B PORTO大学,经济学学院和CEF.P CEF.P CEF.P CEF.P CEF.PC(经济学和管理学院)(经济学和管理学院)和UECE(复杂性和经济学研究部门,复杂性和经济学研究单位),lis Biston 7 7 Lisbon,Migii,Migiel,Migiel,Migielieliel,Migieliel,Migieliel, 葡萄牙。 葡萄牙FCT(科学技术基金会)的国家资金的财政支持,作为战略项目害虫/EGE/EGE/UI0436/2014的一部分。* We will like to Thank Joao Correia-da-Silva, Fernanda Figueiredo, Joana Silva, Paulo Bastos, and Paulo Guimarães for Useful Comments and Suggestions on Earlier Versions of this Paper, as will as participants in a number of seminars and conferences, Namely the 6th Pej Meeting (Porto) XVII (Milan), EEA 2013 (Gothemburg), Lubramacro 2014(évora)和葡萄牙银行关于欧洲经济体调整(里斯本)的研讨会。波尔图大学波尔图大学和波尔图大学经济与金融中心。通讯作者:请发送电子邮件至pgil@fep.up.pt或葡萄牙波尔图市4200-464的街道Roberto Frias博士。FCT(科学技术基金会),葡萄牙的国家资金的财政支持,作为战略项目PEST-OE/EGE/EGE/EGE/EGE/UI4105/2014 B PORTO大学,经济学学院和CEF.P CEF.P CEF.P CEF.P CEF.PC(经济学和管理学院)(经济学和管理学院)和UECE(复杂性和经济学研究部门,复杂性和经济学研究单位),lis Biston 7 7 Lisbon,Migii,Migiel,Migiel,Migielieliel,Migieliel,Migieliel, 葡萄牙。葡萄牙FCT(科学技术基金会)的国家资金的财政支持,作为战略项目害虫/EGE/EGE/UI0436/2014的一部分。
大脑排水是发展中国家知识工作者驱动的行业的主要问题之一。尽管大脑流失代表了国际人类总迁移的过多组成部分,但有关大脑流失前因的文献仍在出现,并且考虑到组织级别的因素,因为大脑排水的前因仍然没有探索。因此,本文的目的是探索可能导致熟练专业人员迁移意图的组织级别因素。基于大脑排水预测因素理论,职业增长,工作量和激励措施被确定为组织级别的移民意图决定因素。此外,基于文献,人们认为对组织政治的看法可能会对移民决策过程产生调节作用。组织级别因素与熟练专业人员的移民意图之间的理论关联将揭示出重大的管理意义和对未来研究的见解。
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中,该框架包含高技能和低技能工人,每个工人都选择在工作地点(现场)或家中(远程)工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品,但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后,我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力,对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人,从而加剧了已经存在的不平等。此外,防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差,因为与高技能工人相比,低技能工人更愿意选择在现场工作。最后,我们表明,旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移,提高了各种遏制政策的有效性,并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
冷战时期印度为何能培养出如此多的高技能人才?为何有一部分“人才外流”到美国?冷战时期,美国民间基金会和大学与美国政府合作,制定了以产学官合作为基础的系统性技术援助政策。其外交意图也在于将一直保持不结盟中立的印度拉入西方阵营。美国的技术援助促成了印度理工学院坎普尔分校(有“印度的MIT”)的成立,印度科技人才的培养工作顺利进行。然而,印度并不具备吸纳此类高技能人才的工业基础设施。另一方面,美国在国防至关重要的关键领域却面临严重的人力资源短缺。冷战时期,随着与苏联的竞争愈演愈烈,吸引国内外年轻科学家和工程师变得至关重要。美印两国高级人才供需不平衡,加之美国移民政策的变化,导致大量印度高技能人才进入美国科技界。