Analýza ekonomických dat s využitím statistických metod - Osichenko, Ivan (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská, 2025)
Tato bakalářská práce zkoumá dopad korupce na ekonomický a lidský rozvoj v evropských zemích v období let 2012–2022 pomocí statistických metod. Cílem je posoudit, jak vnímaná míra korupce, měřená indexem vnímání korupce (CPI), souvisí s klíčovými ukazateli rozvoje, jako je hrubý domácí produkt na obyvatele (HDP) a index lidského rozvoje (HDI). Teoretická část práce vymezuje základní pojmy a představuje vybrané teorie ekonomického růstu, včetně klasické, neoklasické a endogenní teorie. Dále se zaměřuje na relevantní empirické výzkumy, které analyzují vztah mezi kvalitou institucí, korupcí a hospodářským růstem. V rámci metodologie byl sestaven datový soubor na základě veřejně dostupných údajů od Transparency International, Světové banky a Rozvojového programu OSN. Výběr zemí byl zúžen na evropské státy, které jsou ke dni 2. 12. 2024 klasifikovány jako svobodné podle žebříčku Freedom House. Analytická část využívá řadu statistických nástrojů, jako jsou analýzy časových řad, skupinová a regionální srovnání, korelační analýzy, regresní modely a tvorba souhrnného žebříčku zemí na základě kombinace tří indikátorů. Výsledky ukazují, že nižší úroveň vnímané korupce je spojena s vyšším HDP na obyvatele a vyšším HDI. Zároveň se ukazuje, že CPI může fungovat nejen jako nepřímý, ale i jako samostatný prediktor lidského rozvoje. Práce podtrhuje význam institucionální kvality pro udržitelný rozvoj a zdůrazňuje, že boj proti korupci je zásadní jak pro hospodářskou prosperitu, tak pro zlepšení kvality života obyvatel.

This bachelor thesis investigates the impact of corruption on economic and human development across European countries between 2012 and 2022 using statistical methods. The primary goal is to assess how the perception of corruption, measured by the Corruption Perceptions Index (CPI), correlates with key indicators of development such as Gross Domestic Product per capita (GDP) and the Human Development Index (HDI). The theoretical part of the thesis provides definitions and conceptual background on corruption and economic growth, introducing classical, neoclassical, and endogenous growth theories, as well as previous empirical research on the topic. In the methodological section, a dataset was compiled using publicly available statistics from Transparency International, the World Bank, and the United Nations Development Programme, with the scope limited to European countries classified as “free” according to the Freedom House Index as of December 2024. The analytical section includes a range of statistical techniques, including time series comparison, regional and categorical grouping, correlation analysis, linear regression, and composite ranking of countries based on their overall performance. Findings indicate a moderate to strong correlation between lower perceived corruption and both higher GDP per capita and higher HDI. Moreover, the results suggest that CPI is a meaningful predictor of human development, not only indirectly through economic growth but also as an independent variable. The study highlights the importance of institutional quality in achieving sustainable development and argues that anti-corruption efforts are essential for both economic prosperity and improvements in human well-being.
Analysis of economic data using statistical methods
Keywords: Korupce; Ekonomický růst; Index lidského rozvoje (HDI); Hrubý domácí produkt (HDP); Index vnímání korupce (CPI); Statistická analýza; Regresní analýza; Evropské země; Kvalita institucí; Veřejná správa; Corruption; Economic growth; Human Development Index (HDI); Gross Domestic Product (GDP); Corruption Perceptions Index (CPI); Statistical analysis; Regression analysis; European countries; Institutional quality; Governance