Analysis of migration and crime in Sweden for the period 2005-2022
| Thesis title: | Analýza migrace a kriminality ve Švédsku v letech 2005–2022 |
|---|---|
| Author: | Kocián, Vít |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Ševčíková, Michaela |
| Opponents: | Zeman, Karel |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato diplomová práce se zaměřuje na analýzu vlivu migrace na kriminalitu ve Švédsku. Prostřednictvím aplikace ekonometrických metod na panelová data ze 21 regionů Švédska je zkoumán vztah mezi procentem migrantů v populaci a četností trestných činů. Práce je založena na teoretickém základě Garyho Beckera a jeho modelu kriminality. Analýza využívá metody nejmenších čtverců a fixních a náhodných efektů, přičemž F test individuálních efektů a Hausmanův test ukazuje preferenci těchto metod. Zároveň jsou prováděny testy na stacionaritu, normalitu, heteroskedasticitu a autokorelaci, které identifikují přítomnost těchto jevů v datech. Řešení přítomnosti heteroskedasticity a autokorelace je provedeno prostřednictvím Arellanovy metody s robustními směrodatnými chybami. Z výsledků analýzy vyplývá, že existuje statisticky významný vztah mezi migrací a celkovou mírou kriminality. Kromě migrace jsou statisticky významné také další socioekonomickými faktory, jako je míra nezaměstnanosti, či ekonomické podmínky v jednotlivých regionech. Také počet mužů ve věku 15-24 let vykazuje statisticky významný vztah s mírou kriminalit. Výsledky této práce poskytují poznatky pro tvorbu politik zaměřených na řízení migračních toků a prevenci kriminality. Tato práce přináší pohled na komplexní dynamiku migrace a její dopady na kriminalitu, čímž přispívá k lepšímu porozumění tohoto aktuálnímu globálnímu fenoménu. |
| Keywords: | migrace; kriminalita; Švédsko; panelová data; regresní analýza |
| Thesis title: | Analysis of migration and crime in Sweden for the period 2005-2022 |
|---|---|
| Author: | Kocián, Vít |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Ševčíková, Michaela |
| Opponents: | Zeman, Karel |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This thesis focuses on the analysis of the impact of migration on crime in Sweden. Through the application of econometric methods to panel data from 21 regions of Sweden, the relationship between the percentage of migrants in the population and the frequency of crimes is investigated. The work is based on the theoretical basis of Gary Becker and his model of crime. The analysis uses least squares, fixed and random effects methods, with the individual effects F test and the Hausman test showing a preference for these methods. At the same time, tests for stationarity, normality, heteroscedasticity and autocorrelation are performed, which identify the presence of these phenomenons in the data. Addressing the presence of heteroscedasticity and autocorrelation is done through the Arellano method with robust standard errors. The results of the analysis show that there is a statistically significant relationship between migration and the overall crime rate. In addition to migration, other socio-economic factors, such as the unemployment rate or economic conditions in individual regions, are also statistically significant. Also, the number of men aged 15-24 shows a statistically significant relationship with the crime rate. The results of this work provide insights for the creation of policies aimed at managing migration flows and crime prevention. This work brings insight into the complex dynamics of migration and its effects on crime, thereby contributing to a better understanding of this current global phenomenon. |
| Keywords: | migration; crime; Sweden; panel data; regression analysis |
Information about study
| Study programme: | Hospodářská politika |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Economics |
| Department: | Department of Economic and Social Policy |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 9. 2. 2024 |
|---|---|
| Date of submission: | 18. 8. 2024 |
| Date of defense: | 17. 9. 2024 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/87766/podrobnosti |