Tato bakalářská práce se zabývá měřením nerovností v příjmech. Nejprve jsou popsány metody měření příjmových nerovností: Giniho index a Lorenzova křivka, příjmová mezera a ANOVA. V další části je zpracováno a analyzováno přes 4 miliony dat z České republiky, Dánska, Finska, Německa, Norska, Slovenska a Švédska z let 2015 až 2019. Rozdělujeme je do skupin podle země, pohlaví, pracovní pozice a oborů zaměstnání. Zkoumáme nerovnosti v rámci těchto skupin i mezi nimi. V poslední části práce popisujeme, jak tyto faktory ovlivňují výši platu.
Anotace v angličtině
This bachelor thesis is focused on measuring income inequalities. First we describe measures of income inequality: Gini index, Lorenz curve, pay gap and ANOVA. In the next section we process and analyse over 4 million data from the Czech Republic, Denmark, Finland, Germany, Norway, Slovakia and Sweden from 2015 to 2019. We divide them into groups by country, gender, working position, and field of employment. We explore inequalities within these groups and among them. In the last section we describe the effect of these factors on salary.
income inequalities, Gini index, Lorenz curve, pay gap, ANOVA
Rozsah průvodní práce
51 s.
Jazyk
CZ
Anotace
Tato bakalářská práce se zabývá měřením nerovností v příjmech. Nejprve jsou popsány metody měření příjmových nerovností: Giniho index a Lorenzova křivka, příjmová mezera a ANOVA. V další části je zpracováno a analyzováno přes 4 miliony dat z České republiky, Dánska, Finska, Německa, Norska, Slovenska a Švédska z let 2015 až 2019. Rozdělujeme je do skupin podle země, pohlaví, pracovní pozice a oborů zaměstnání. Zkoumáme nerovnosti v rámci těchto skupin i mezi nimi. V poslední části práce popisujeme, jak tyto faktory ovlivňují výši platu.
Anotace v angličtině
This bachelor thesis is focused on measuring income inequalities. First we describe measures of income inequality: Gini index, Lorenz curve, pay gap and ANOVA. In the next section we process and analyse over 4 million data from the Czech Republic, Denmark, Finland, Germany, Norway, Slovakia and Sweden from 2015 to 2019. We divide them into groups by country, gender, working position, and field of employment. We explore inequalities within these groups and among them. In the last section we describe the effect of these factors on salary.
income inequalities, Gini index, Lorenz curve, pay gap, ANOVA
Zásady pro vypracování
Příjmové nerovnosti tvoří jednu ze základních společenských charakteristik a jsou často zmiňovány jako základní překážka ekonomického růstu. Cílem této práce je seznámit se s různými přístupy měření nerovností, matematickými modely a indexy. Na konkrétním datovém souboru z vybraných evropských zemí se následně pokusíme o popis příjmových nerovností na základě jednoho nebo více parametrů (pohlaví, národnost, region...) nebo o jednoduchý náhled do jejich časového vývoje.
Zásady pro vypracování
Příjmové nerovnosti tvoří jednu ze základních společenských charakteristik a jsou často zmiňovány jako základní překážka ekonomického růstu. Cílem této práce je seznámit se s různými přístupy měření nerovností, matematickými modely a indexy. Na konkrétním datovém souboru z vybraných evropských zemí se následně pokusíme o popis příjmových nerovností na základě jednoho nebo více parametrů (pohlaví, národnost, region...) nebo o jednoduchý náhled do jejich časového vývoje.
Seznam doporučené literatury
Allison, P. D. (1978). Measures of Inequality. American Sociological Review, 43(6), 865-880.
Farris, A. F. (2010). The Gini Index and Measures of Inequality. The American Mathematical Monthly, 117(10), 851-864.
Reif J. (2004), Metody matematické statistiky, ZČU.
Seznam doporučené literatury
Allison, P. D. (1978). Measures of Inequality. American Sociological Review, 43(6), 865-880.
Farris, A. F. (2010). The Gini Index and Measures of Inequality. The American Mathematical Monthly, 117(10), 851-864.
Reif J. (2004), Metody matematické statistiky, ZČU.