Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorStehlík Petr, Doc. RNDr. Ph.D.
dc.contributor.authorKůsová, Martina
dc.contributor.refereeFriesl Michal, Mgr. Ph.D.
dc.date.accepted2021-6-22
dc.date.accessioned2021-06-25T12:37:23Z-
dc.date.available2020-10-1
dc.date.available2021-06-25T12:37:23Z-
dc.date.issued2021
dc.date.submitted2021-5-25
dc.identifier86593
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/44755
dc.description.abstractTato 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.cs
dc.format51 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectpříjmové nerovnostics
dc.subjectginiho indexcs
dc.subjectlorenzova křivkacs
dc.subjectpříjmová mezeracs
dc.subjectanovacs
dc.titlePříjmové nerovnosti ve vybraných evropských zemíchcs
dc.title.alternativeIncome inequalities in selected European countriesen
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programMatematikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis 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.en
dc.subject.translatedincome inequalitiesen
dc.subject.translatedgini indexen
dc.subject.translatedlorenz curveen
dc.subject.translatedpay gapen
dc.subject.translatedanovaen
Appears in Collections:Diplomové práce / Theses (KMA)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
BP_Martina_Kusova_2020_21.pdfPlný text práce2,18 MBAdobe PDFView/Open
PO_Kusova.pdfPosudek oponenta práce824,21 kBAdobe PDFView/Open
PV_Kusova.pdfPosudek vedoucího práce351,42 kBAdobe PDFView/Open
Prubeh_Kusova.pdfPrůběh obhajoby práce207,88 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/44755

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.