Diplomová práce definuje, zkoumá a měří pro-poor růst (růst prospěšný pro chudé) v zemích Latinské Ameriky. Autor využívá dva relativní ukazatele pro-poor růstu (index pro-poor růstu, PPGI; chudobě ekvivalentní míra růstu, PEGR) a dva absolutní ukazatele pro-poor růstu (křivka růstové incidence, GIC; míra pro-poor růstu, RPPG). Analyzována jsou disagregovaná příjmová data z průzkumů domácností třinácti zemí Latinské Ameriky, jež jsou dostupná v databázi Světové banky PovcalNet. Tato data jsou nejdříve využita ke statistické deskripci vývoje průměrného příjmu, incidence chudoby a nerovnosti v latinskoamerických zemích, neboť pro-poor růst je propojením těchto tří ekonomických konceptů. Pro-poor růst je následně analyzován ve 26 krátkých a 13 dlouhých růstových obdobích. Nejvíce období bylo klasifikováno pomocí ukazatele RPPG, nejméně pomocí GIC, zatímco výsledné interpretace PPGI a PEGR byly totožné. Na základě analýzy bylo jednoznačně identifikováno 19 období poklesu nerovnosti a chudoby a šest období, při kterých se snížila chudoba, ale nerovnost relativně vzrostla. Zbylá období nebylo možné na základě použitých ukazatelů jednoznačně klasifikovat. Pro zpracování dat byly využity programy Stata 13.0 s aplikací DASP a Microsoft Excel.The diploma thesis defines, examines and measures pro-poor growth (growth beneficial to the poor) in Latin American countries. The author uses two relative indicators of pro-poor growth (pro-poor growth index, PPGI; poverty equivalent growth rate, PEGR) and two absolute indicators of pro-poor growth (growth incidence curve, GIC; rate of pro-poor growth, RPPG). Disaggregated income data from household surveys of 13 Latin American countries available in the World Bank's PovcalNet database are analysed. The data are first used to statistically describe the evolution of average income, the poverty incidence and inequality in Latin American countries, as pro-poor growth is a link between these three economic concepts. Pro-poor growth is then analysed in 26 short and 13 long growth spells. Most periods were classified using the RPPG indicator, least using GIC, while the resulting PPGI and PEGR interpretations were identical. Based on the analysis, 19 periods of decline in inequality and poverty were clearly identified and six periods in which poverty decreased but inequality relatively increased. The remaining periods could not be clearly classified based on the indicators used. Stata 13.0 with DASP and Microsoft Excel has been used to process the data.