Vagyon elleni bűncselekményeket befolyásoló fontosabb makrogazdasági bizonytalansági tényezők vizsgálata Magyarországon többváltozós módszerekkel = A Multivariate Analysis of the Principal Macroeconomic Uncertainty Factors Influencing Property Crime in Hungary

Denich, Ervin and Hegedűs, Szilárd and Baracsi, Lajos Áron (2026) Vagyon elleni bűncselekményeket befolyásoló fontosabb makrogazdasági bizonytalansági tényezők vizsgálata Magyarországon többváltozós módszerekkel = A Multivariate Analysis of the Principal Macroeconomic Uncertainty Factors Influencing Property Crime in Hungary. BELÜGYI SZEMLE / ACADEMIC JOURNAL OF INTERNAL AFFAIRS: A BELÜGYMINISZTÉRIUM SZAKMAI TUDOMÁNYOS FOLYÓIRATA (2010-), 74 (5). pp. 1205-1227. ISSN 2062-9494

Preview

Text 4_DenichHegedusBaracsi.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (629kB) | Preview

Abstract

Cél: Feltárni és jellemezni a munkanélküliségi ráta, a fogyasztói bizalmi index és a jövedelemegyenlőtlenség (Gini-index) közötti összefüggéseket a vagyon elleni bűncselekmények előfordulásában Magyarországon a 2013–2022 közötti időszakban.Módszertan: Ökonometriai idősorelemzés, amely korrelációs vizsgálatokat és Bayes-féle lineáris regressziót alkalmaz magyarországi gazdasági és bűnügyi statisztikai adatokra. Megállapítások: A vagyon elleni bűncselekmények száma erős, pozitív korrelációt mutat a munkanélküliségi rátával; gyenge, negatív korrelációt a fogyasztói bizalommal; valamint gyenge, pozitív korrelációt a jövedelemegyenlőtlenséggel. A Bayes-modell szerint a munkanélküliségi ráta döntő szerepet játszik a bűncselekmények számának alakulásában. Érték: Az eredmények hozzájárulnak a bűnözés társadalmi-gazdasági meghatározóinak hazai kontextusú megértéséhez, és alapot szolgáltatnak célzott megelőző intézkedések és politikai döntések kialakításához. | Aim: To explore and characterize the relationships between the unemployment rate, consumer confidence index, and income inequality (Gini index) and their impact on property crime occurrences in Hungary over the 2013–2022 period. Methodology: Econometric time-series analysis using correlation measures and Bayesian linear regression on Hungarian economic and crime statistics. Findings: Property crime counts exhibit a strong positive correlation with the unemployment rate, a weak negative correlation with consumer confidence, and a weak positive correlation with income inequality. The Bayesian regression highlights the unemployment rate as the primary driver of crime incidence. Value: These findings enrich the literature on socio-economic drivers of crime in a domestic context and provide a basis for targeted crime-prevention strategies and policy interventions.

Actions (login required)

Edit Item