Rozbor složek spotřeby a komparace různých spotřebních funkcí v České republice

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Rozbor složek spotřeby a komparace různých spotřebních funkcí v České republice"

Transkript

1 Mendelova univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Rozbor složek spořeby a komparace různých spořebních funkcí v České republice Bakalářská práce Vedoucí práce: Ing. Zdeněk Rosenberg Radek Pavelka, DiS. Brno 00

2 Prohlašuji, že jsem bakalářkou práci vypracoval samosaně a uvedl všechny použié zdroje lieraury. V Brně dne vlasnoruční podpis auora

3 Děkuji Ing. Zdeňkovi Rosenbergerovi za vedení mé bakalářské práce, ochou, cenné rady a podněné připomínky.

4 Absrac The cenral heme of his work is consumpion expendiure of households which represens more han one half of he use of gross domesic produc. Furhermore, he hesis deals wih he relaionship beween consumpion expendiure and disposable income of households. Deailed analysis of disposable income is also used in he regression and correlaion analysis which examines he dependence of relaionship of parial incomes and consumpion expendiure of households. The conclusion is devoed o analyical ool consumpion funcion o describe he behavior of households in erms of consumpion based on he major economic heories. Keywords Gross domesic produc, disposable income, consumer expendiure, savings, consumpion funcion, regression and correlaion analysis. Absrak Úsředním émaem práce jsou spořební výdaje domácnosí, keré předsavují více než jednu polovinu užií hrubého domácího produku. V práci je zkoumán především vzah spořebních výdajů a disponibilního důchodu domácnosí. Podrobný rozbor disponibilního důchodu je dále využi v regresní a korelační analýze, kerou je zkoumána závislos jeho dílčích důchodů a spořebních výdajů domácnosí. V závěru práce je využi analyický násroj spořební funkce k popisu chování domácnosí v oblasi spořeby na základě hlavních ekonomických eorií. Klíčová slova Hrubý domácí produk, disponibilní důchod, spořební výdaje, úspory, spořební funkce, regresní a korelační analýza

5 OBSAH 5 Obsah Úvod a cíl práce...6 Přehled lieraury...8. Keynesiánská eorie spořeby...9. Teorie živoního cyklu (LCH)....3 Teorie permanenního důchodu (PIH) Meodika Regresní analýza Odhad paramerů spořební funkce Tesování regresních paramerů Tesování modelu jako celku Korelační analýza... 4 Vlasní práce Významnos soukromé spořeby Analýza komponen užií HDP Vliv soukromé spořeby na HDP Krákodobá exrapolace spořeby domácnosí Deerminany soukromé spořeby Disponibilní důchod domácnosí Srukurální analýza disponibilního důchodu Relaivní charakerisiky disponibilního důchodu Vliv složek disponibilního důchodu na spořebu domácnosí Spořební funkce Keynesiánská spořební funkce Odhad spořební funkce založené na hypoéze permanenního důchodu Korelace reálné spořeby domácnosí a hrubého disponibilního důchodu Shrnuí Závěr Lieraura Přílohy... 6

6 ÚVOD A CÍL PRÁCE 6 Úvod a cíl práce Spořební výdaje jsou, spolu s invesičními výdaji, základním kamenem ekonomického sysému. Z ohoo důvodu byly a jsou předměem zájmu ekonomického výzkumu. Mezi základní eorie spořeby paří eorie J. M. Keynese, eorie živoního cyklu F. Modiglianiho a eorie permanenního důchodu M. Friedmana. Keynesova eorie vychází z předpokladu, že spořební výdaje jsou ovlivňovány běžným disponibilním důchodem jako exogenní proměnnou. Sudie v éo oblasi však poukazují na fak, že spořebielé spořební výdaje nezakládají pouze na běžném důchodu, ale aké na dlouhodobých důchodových rendech. Na sledování ěcho dlouhodobých vlivů jsou založeny dvě eorie živoního cyklu a eorie permanenního důchodu. Teorie živoního cyklu předpokládá, že se spořebielé snaží alokova spořebu a úspory během celého živoa na základě celoživoního důchodu. Podle eorie permanenního důchodu je spořeba aké ovlivňována dlouhodobých důchodem, avšak spořebiel se při změně důchodu rozhoduje, zda jsou změny v důchodu permanenní či pouze dočasné. Je nuné podoknou, že každý jednolivec se rozhoduje o spořebě na základě různých kriérií, proo sudiem makroagregáů, keré značně zjednodušují komplexnos spořebielského chování, nelze jednoznačně říci, kerá z eorií je lepší. Práce je zaměřena na soukromou čás spořeby, kerá je vořena domácnosmi. Domácnosi předsavují ekonomickou jednoku ovlivňující vývoj ekonomiky spořebními výdaji, vorbou úspor a nabídkou práce. Spořební výdaje domácnosí jsou zdrojem vorby hrubého domácího produku (HDP), jejich poměr k HDP v je České republice za období éměř 5 %. Úspory jsou zdrojem zdravého růsu ekonomiky prosřednicvím invesic do fixních akiv. Práce je zaměřena na analýzu spořebních výdajů domácnosí v České republice na makroekonomické úrovni jako jednoho ze základních zdrojů ekonomického růsu. Analýzy budou provedeny na dosupných časových řadách včeně roku 009, kerý je charakerisický propadem ekonomiky v důsledku svěové finanční krize. Analýza reálných da České republiky umožní lépe pochopi chování spořebielů na makroekonomické úrovni ve sledovaném období. Součásí práce bude aké analýza da z pohledu různých směrů ekonomické eorie. Vlasní práce je rozdělena do ří na sebe logicky navazujících čási. První čás je orienována na posouzení významnosi soukromé spořeby na makroekonomické úrovni. Předměem zájmu bude zejména komparace jednolivých komponen HDP a velikos jejich vlivu na vorbě HDP. K provedení analýz budou použiy časové řady hrubého domácího produku a jeho komponen dosupné na webových sránkách Českého saisického úřadu za období Druhá čás bude věnována fakorům ovlivňujících spořebu domácnosí. Analýza ěcho fakorů je klíčová k idenifikaci jejich vlivu na spořebu v jednolivých obdobích. V popředí zájmu je zde disponibilní důchod jako vlasní zdroj financování spořeby. Nezbynou součásí bude dekompozice disponibilního důchodu, kerá bude hrá důležiou

7 ÚVOD A CÍL PRÁCE 7 roli v regresní a korelační analýze. Pozornos bude aké zaměřena na rozdělení důchodu na spořebu a úspory a jejich dynamiku v čase. Úsředním pojmem řeí čási je spořební funkce, kerá slouží k popisu spořebního chování. Specifikace spořební funkce budou vycháze z hlavních eoreických přísupů, keré budou aplikovány na reálná čvrlení daa České republiky, kerá jsou dosupná za období Čvrlení daa budou použiy z důvodu rozsahu pozorování pro získání kvalinějších odhadů spořebních funkcí.

8 PŘEHLED LITERATURY 8 Přehled lieraury V éo kapiole bude uveden násin významných ekonomických eorií zabývající se eorií spořeby. Mezi yo eorie paří především Keynesova eorie spořeby, hypoéza živoního cyklu a eorie pernamenního důchodu. Nejdříve je však nezbyné definova někeré základní pojmy, keré jsou pro uo práci úsřední. Mezi yo pojmy paří disponibilní důchod, spořeba a úspory. K vyjádření výše uvedených ekonomických veličin je nuné nejdříve vysvěli pojmy národní důchod (NI) a osobní důchod (PI). Pro jednoduchos předpokládejme, že domácnosi jsou výlučnými vlasníky výrobních fakorů, ze kerých jim plynou příjmy. Národní důchod je sumou všech ěcho příjmů domácnosí, kerý lze zapsa: kde: w r i z NI = w + r + i + z, () hrubé mzdy + příjmy ze samozaměsnání (plaby samosaně podnikajícím osobám, např. lékaři, právníci - a zisky firem v individuálním vlasnicví), reny, čisé úroky, hrubé zisky korporací (dělí se na dividendy akcionářů, nerozdělený zisk a daň ze zisku). K národnímu důchodu se ješě musí přičís ransferové plaby, keré domácnosi získávají. Jesliže od národního důchodu odečeme příjmy, keré domácnosi ve skuečnosi neobdrž, získáme veličinu osobní důchod, kerý lze zapsa: PI = NI plaby sociálního pojišění nerozdělené zisky korporací daň ze zisku, () Abychom získali disponibilní důchod, je řeba odečís od osobního důchodu osobní důchodové daně. Disponibilní důchod je možné vyjádři jako sumu peněžních prosředků, keré mají domácnosi k dispozici na úrau po odečení všech povinných srážek. Užií disponibilního důchodu se skládá ze dvou složek, a o, spořeba a úspory. Užií disponibilního důchodu může bý zapsáno jako: Y d = C + S, (3) Spořebu lze definova jakou souhrn výdajů domácnosí za finální saky a služby (V. Liška a kol., 00, sr. 8). Ve snad nejrozšířenější učebnici Ekonomie se spořebou domácnosí rozumí výdaje za finální saky a služby, jejichž užiím se uspokojují nebo naplňují jejich pořeby (P. A. Samuelson, W. D. Nordhaus, 995, sr. 5). Úspory jsou ou čásí důchodu domácnosí, kerou domácnosi nevydají na spořebu (V. Liška a kol., 00, sr.8). Předmě spořeby lze členi (V.Liška, 00, sr. 8): o saky dlouhodobé užií, např. osobní auomobily,

9 PŘEHLED LITERATURY 9 o saky krákodobého užií, např. poraviny a oděvy, o služby, např. lékařská péče nebo vzdělání.. Keynesiánská eorie spořeby John Maynard Keynes je nesporně eoreikem, kerý svým dílem nejvíce ovlivnil vývoj ekonomie 0. soleí. V roce 936 zveřejnil svoje sěžejní dílo Obecná eorie zaměsnanosi, úroku a peněz, ve keré odpovídá na oázku, co je příčinou oho, proč přesala kapialisická ržní ekonomika ve 0. soleí úspěšně fungova na základě samoregulačních sil. Je o nedosaečná efekivní popávka (agregání popávka) a v jejím rámci zejména nesabilia invesic díky klesající ochoě podnikaelů invesova (M. Sojka a kol. 000, sr. 09). Rozhodování o spořebě je součásí eorie efekivní popávky, na keré je závislý skuečný objem zaměsnanosi a výše národního důchodu. V uzavřené ekonomice je efekivní popávka (E) dána souhrnem výdajů na spořebu (C), invesic soukromých podnikaelů (I) a vládních výdajů (G). Její var lze zapsa: E = C + I + G. (4) Výdaje domácnosí na spořebu jsou funkcí disponibilního důchodu, kerý získáme, když z hrubého důchodu domácnosí odečeme daně (případně připočeme ransferové plaby ze sáního rozpoču). M. Sojka a kol. (000, sr. 3) uvádí, že podle J. M. Keynese je dělení důchodu na spořebu a úspory založeno na působení základního psychologického zákona, podle něhož při růsu důchodu spořeba absoluně rose, ale její podíl na důchodu se snižuje, zaímco rose podíl úspor. Na základě éo skuečnosi Keynes definoval sklon ke spořebě jako klesající funkci běžného (disponibilního) důchodu: kde c je sklon ke spořebě c = C / Y. d C = cy d, (5) Dále Keynes definoval mezní sklon ke spořebě C / Y, sklon k úsporám S / Y a d d mezní sklon k úsporám S / Y. d V modernějším pojeí je spořební funkce rozšířena o jednu komponenu a lze jí psá ve varu: C = C 0 + cy d, (6) kde C předsavuje auonomní spořebu, j. spořeba nezávislá na výši důchodu. Too 0 modernější pojeí lineární spořební funkce si vyžaduje krákou charakerisiku paramerů. Auonomní spořebou se rozumí plaby, keré musí bý realizovány bez ohledu na výši disponibilního důchodu. Jedná se edy o spořební výdaje domácnosi při nulové úrovni důchodu (např. plaby nájemného, spláky úvěru apod.). V akovém případě musí domácnosi čerpa ze svých naakumulovaných úspor, rozprodáva svá akiva nebo si vypůjči. Paramer c, kerý předsavuje mezní sklon ke spořebě (MPC) říká, o kolik Marginal Propensiy o Consume.

10 PŘEHLED LITERATURY 0 peněžních jednoek vzrose spořeba, jesliže se disponibilní důchod zvýší o jednoku. Součin důchodu a mezního sklonu ke spořebě je označován jako indukovaná spořeba. Proože je spořební funkce lineární je mezní sklon ke spořebě konsanní při jakékoliv změně důchodu. Lze edy psá: 0 c, (7) Chceme-li zjisi, jaký podíl disponibilního důchodu je vydáván na spořebu musíme pracova s průměrným sklonem ke spořebě (APC). Dosadíme-li za C modernější pojeí spořební funkce, lze APC zapsa: C C + cy C 0 0 APC = = = + c, (8) Y Y Y d Proože c je kladná konsana, průměrný sklon ke spořebě je věší než mezní sklon ke spořebě. Zvyšuje-li se důchod, první člen rovnice (8) se snižuje a průměrný sklon ke spořebě má endenci konvergova k meznímu sklonu ke spořebě. Rose-li důchod, APC klesá (P. Mach, 00, sr. 0). Analogickým způsobem lze odvodi funkci úspor, kerá má aké auonomní a indukovanou složku. Proože domácnosi dělí disponibilní důchod na spořebu a úspory je řeba pro úplnos načrnou funkci úspor, i když úsředním émaem je v omo případě spořební funkce. Auonomní úspory mají záporné znaménko a odpovídají nulovému disponibilnímu důchodu. Jejich výše odpovídá auonomní spořebě, neboť při nulovém důchodu musí domácnosi čerpa ze svých naakumulovaných úspor. Indukované úspory jsou vyjádřeny součinem mezního sklonu k úsporám (MPS) 3 a disponibilního důchodu. Mezní sklon k úsporám vyjadřuje, o kolik peněžních jednoek se zvýší úspory, jesliže disponibilní důchod vzrose o jednoku. MPS je možné vyjádři aké jako ( MPC) nebo aké ( c). Analogicky jako APC lze odvodi průměrný sklon ke spořebě (APS) 4. Vydělíme-li vzah (3) v přírůskovém varu změnou disponibilního důchodu získáme již známy vzah, kerý povrzuje, že změna důchodu o jednoku se rovná souču mezního sklonu ke spořebě a úsporám: d d což lze aké zapsa jako: Y / Y = C / Y + S / Y, (9) d d d d = MPC + MPS. (0) M. Sojka a kol. (000, sr. 4) uvádí, že po. svěové válce neprokázaly empirické výzkumy ve vyspělých ržních ekonomikách planos Keynesova základního psychologického zákona. Tyo výzkumy vedly spíše k závěru o určié sabiliě podílu spořeby na disponibilním důchodu. Average Propensiy o Consume. 3 Marginal Propensiy o Save. 4 Average Propensiy o Save.

11 PŘEHLED LITERATURY Originální Keynesova spořební funkce a její modernější pojeí s auonomní složkou spořeby budou v poslední čási práce aplikovány na čvrlení daa České republiky, očišěná o meziroční čvrlení index spořebielských cen, keré jsou k dispozici za období Z výše zmíněného vyplývá, že mezní sklon ke spořebě by měl bý nižší než průměrný sklon ke spořebě. Z vypočené jednoduché charakerisiky, kerou je arimeický průměr, vyplývá, že průměrný podíl spořeby k disponibilnímu důchodu činí 9 %. Z čehož můžeme usoudi, že průměrný sklon ke spořebě v originální Keynesově spořební funkci by se měl pohybova okolo hodnoy 0,9. Mezní sklon ke spořebě v modernějším pojeí spořební funkce by se měl pohybova pod uvedenou hodnoou 0,9.. Teorie živoního cyklu (LCH) 5 Auorem eorie živoního cyklu je laureá Nobelovy ceny F. Modigliani, na keré se aké podílel R. Blumberg. Základy eorie vycházely z jejich dvou esejí, a o, Uiliy analysis and he consumpion funcion: an inerpreaion of cross secion daa (954) a Uiliy analysis and he aggregae consumpion funcion: an aemp a inegraion (979). LCH o jednolivcích předpokládá, že plánují spořebu a úspory na dlouhá období s úmyslem alokova spořebu a úspory na dlouhá období s cílem alokova svoji spořebu nejlepším možným způsobem po dobu celého živoa (V. Liška a kol., 00, sr. 58). LCH edy pracuje s zv. celoživoním důchodem, kerý se jednolivci snaží co nejlépe alokova v průběhu svého živoa. Tímo se LCH odlišuje od keynesiánské eorie spořeby, kerá předpokládá, že spořební chování jednolivců je v daném období ovlivněno běžným disponibilním důchodem. Model LCH je posaven na několika zjednodušujících předpokladech: o úspory nenesou žádný úrok, o neexisuje nejisoa ohledně délky živoa, o neexisuje nejisoa ohledně výše pracovního důchodu, o spořebiel nedosává v ekonomicky neakivním období žádný důchod, o neexisence počáečního bohasví, o spořebiel neuvažuje o odkazu pracovního důchodu svým poomkům. Na základě výše uvedených předpokladů je možné chování jednolivce popsa na obrázku Obr.. Horizonální osa x předsavuje saří spořebiele, keré lze rozděli na čás ekonomicky akivního období (0-N) a období, keré spořebiel sráví v penzi (N-L). Celoživoní důchod spořebiele je možné z obrázku zjisi součinem pracovního důchodu a počem období pracovního živoa: Y = Y N, () kde Y je pracovní důchod a Y je důchod celoživoní. 5 Life cycle hypohesis.

12 PŘEHLED LITERATURY Spořební plány jsou uvářeny ak, aby úspory z ekonomicky akivního období pokryly spořebu v období, kdy je spořebiel v penzi. Z oho vyplývá, že celoživoní důchod je roven celoživoní spořebě: Y N = C L. () Předpokladem je zhruba sejná výše spořeby v každém období živoního cyklu, kerou lze zjisi vydělením rovnice () délkou živoního cyklu: N C = Y. (3) L Z ohoo vzahu lze vyčís, že spořební výdaje jednolivce se rovnají poměru pracovního živoa k celoživonímu cyklu. Podle vzahu (3) je aké možné urči výši úspor spořebiele: L N S = Y C = Y. (4) L Obdobným způsobem jako v případě spořeby lze odvodi ze vzahu (4), že výše úspor je rovna poměru penzijního věku k délce celého živoa. Obr. Model živoního cyklu Zdroj: F. Modigliani, hp://nobelprize.org/nobel_prizes/economics/laureaes/985/modiglianilecure.pdf Z obrázku je aké možné pozorova kumulaci akiv, kerá dosahuje svého maxima v období ukončení ekonomicky akivního období, keré se dále v průběhu penzijního období snižuje. Maximální úroveň bohasví je možné vyjádři vzahem: ( L N ) A = C. (5) max

13 PŘEHLED LITERATURY 3 Nyní opusíme zjednodušující předpoklad neexisence bohasví na počáku živoního cyklu a předpokládáme určiou zásobu bohasví A v období T. Spořebiel, kerý se v rámci ekonomicky akivního období nachází v období T očekává pracovní důchod Y po dalších ( N T ) le a délku živoa, ve keré může své prosředky alokova na spořebu, po dalších ( L T ) le za předpokladu L > N. Jeho celoživoní spořebu lze v omo případě zapsa: C ( L T ) = A + ( N T )Y Spořebu běžného období v inervalu ( L T ) lze zapsa: (6) C = α A + δy, (7) N T kde α = je mezní sklon ke spořebě z bohasví a δ = je mezní sklon ke L T L T spořebě z pracovního důchodu..3 Teorie permanenního důchodu (PIH) 6 Teorie permanenního důchodu sejně jako eorie živoního cyklu sousřeďuje okolo myšlenky, že spořební výdaje se řídí podle dlouhodobého či průměrného nebo éž permanenního důchodu (V. Liška a kol. 00, sr. 60). Auorem PIH je Milon Friedman, kerou publikoval v roce 957 ve svém díle Theory of Consumpion Funcion. Ve své nejjednodušší podobě je podle PIH spořeba úměrná permanennímu důchodu, což lze zapsa: C = cyp, (8) kde YP je permanení (disponibilní) důchod. Permanenní důchod definujeme jako akovou sálou velikos spořeby, kerou jednolivec může udržova do konce svého živoa při dané dnešní úrovni bohasví a důchodu vydělanému nyní i v budoucnu (V. Liška a kol., 00, sr. 60). Podle Friedmana lidé přizpůsobují svou spořebu změnám svého dlouhodobě očekávaného příjmu (v pojmosloví Milona Friedmana permanenního důchodu) a jen málo pozornosi věnují přechodným změnám příjmů. Tao myšlenka není objevem Milona Friedmana, formuloval ji v podsaě již v 8. soleí Daniel Bernoulli, její aplikace ve Friedmanově pojeí se však ukázala bý velice plodnou (M. Sojka, 996, sr ). Řekněme, že y reprezenuje naměřený (běžný) důchod spořebielské jednoky za určié období. M. Friedman, ve výše zmíněném díle, navrhnul považova eno důchod za sumu dvou komponen, a o, permanenní komponenu ( ) p ( y ), lze edy psá: y a ranziorní komponenu 6 Pernamen Income Hypohesis.

14 PŘEHLED LITERATURY 4 y = y p + y. (9) Permanenní komponena má bý inerpreována jako odraz ěch fakorů, keré spořební jednoka považuje za deerminující její hodnou kapiálu nebo bohasví. Mezi yo fakory paří osobní vlasnosi spořební jednoky (např. vzdělání, schopnosi, osobnos apod.) a vlasnosi ekonomické akiviy (např. povolání, míso ekonomické akiviy apod.). Tranziorní komponena má bý inerpreována jako odraz všech osaních fakorů, keré jsou spořebielem považovány za nepředvídaelné nebo náhodné událosi, ačkoliv mohou mí z jiného úhlu pohledu předvídaelný účinek (např. cyklická flukuace ekonomické akiviy nebo chyby měření). Specifické fakory, keré způsobují růs ranziorní složky důchodu mohou bý aké nemoc, španý odhad doby prodeje či nákupu a ak podobně. Obdobným způsobem Friedman definuje spořební výdaje jednoky c za určié období, keré je možné považova za sumu dvou komponen, a o, permanenní spořeba ( c ) a ranziorní komponena ( c ) p, což lze psá jako: c = c p + c. (0) Jako příklad ranziorní složky spořeby Friedman uvádí fakory, keré jsou specifické pro určié spořebiele, jako je neobvyklá nemoc, výhodné příležiosi koupě, neobvykle chladná období, bohaá úroda apod. p ( i, w u) y p c = k,, () y = y p + y, () c = c p + c. (3) Funkční zápis () definuje relaci mezi permanenním důchodem a permanenní spořebou. Teno zápis vyjadřuje, že poměr mezi nimi je nezávislý na velikosi permanenního důchodu, ale závisí na osaní proměnných, kerými jsou (i) úroková sazba i nebo skupina úrokových sazeb, za keré si mohou spořebielé půjčova nebo vypůjčova (ii) relaivní důležios důchodů z majeku a nemajekových důchodů w (iii) fakory symbolizující proměnnou u určující preference spořebiele oproi přírůskům k bohasví. Spořebielé se při každé změně jejich důchodu rozhodují, zda se jedná o rvalou změnu či změnu přechodnou. Lidé věří, že permanenní důchod jim vydrží do budoucna, a právě YP deerminuje úroveň permanenní spořeby. Z oho je parné o jak závažné rozhodnuí se jedná. Předpokládá se, že přechodná změna důchodu má na úroveň spořeby minimální vliv. Jaká čás zvýšení důchodu se považuje za permanenní, se odvozuje od vývoje současného a minulého důchodu. Vyjádři permanenní důchod maemaicky je možné jako souče minulého důchodu a diference současného a minulého důchodu násobená zlomkem, kerý udává jaká čás důchodu je považována za permanenní. Rovnici lze edy zapsa následovně: ( Y Y ) = θy + ( ) YP = Y θ θ, (4) + Y

15 PŘEHLED LITERATURY 5 kde Y je minulý důchod a koeficien θ je zlomek udávající, jaká čás změny důchodu je permanenní. Následná úprava definuje permanenního důchod jako vážený průměr současného a minulého důchodu. Tao úprava je příliš zjednodušující, proo se do rovnice zahrnují všechny důchody z předcházejících období, kerým je přiřazována sále nižní relaivní váha. Zavedeme-li subsiuci vzahu (4) za YP do rovnice (8) můžeme spořební funkci přepsa do podoby: ( ) Y C = cyp = cθ Y + c θ, (5) kde c θ je mezní sklon ke spořebě z běžného důchodu, což je méně než činí dlouhodobý průměrný mezní sklon ke spořebě c. Z ohoo vyplývá, že PIH rozlišuje krákodobý a dlouhodobý mezní sklon ke spořebě, což logicky vyplývá z nejisoy v krákém období ohledně povahy zvýšení běžného důchodu. Teno přizpůsobovací proces je znázorněn na Obr.. Obr. Účinky změn důchodu na spořebu Zdroj: V. Liška a kol., 00, sr. 6 Výchozí siuace se nachází v E, kerý odpovídá důchodu Y. Pokud dojde ke zvýšení 0 důchodu na úroveň Y, spořebiel se posunuje po krákodobé spořební funkci C do 0 bodu E, neboť spořebielé si nejsou jisi, zda je zvýšení důchodu rvalého či dočasného charakeru. Jakmile si uvědomí, že se jedná o změnu rvalou edy permanenní, dojde k posunu na novou spořební funkci do bodu E. V poslední čási práce bude proveden odhad spořební funkce ve varu rovnice (5), kerá kromě krákodobého mezního sklonu ke spořebě obsahuje i dlouhodobý mezní sklon, ke kerému domácnosi směřují, jakmile si uvědomí, že změna běžného důchodu je permanenní. Z uvedené specifikace spořební funkce můžeme očekáva, že krákodobý mezní sklon ke spořebě c θ by měl bý menší než mezní sklon ke spořebě v keynesiánské

16 PŘEHLED LITERATURY 6 specifikaci, přičemž dlouhodobý mezní sklon ke spořebě c by měl nabýva obdobné hodnoy.

17 METODIKA 7 3 Meodika V éo kapiole budou popsány saisicko-maemaické meody, keré jsou nezbyné k naplnění sanoveného cíle práce analýza soukromé spořeby. Meodika zahrnuje regresní a korelační analýzu, keré jsou nezbyné pro odhad spořebních funkcí a zjišťování lineární závislosi mezi proměnnými. Ve 4. kapiole bude odhadována rendová funkce spořebních výdajů domácnosí, ve keré bude v regresní analýze jako vysvělující proměnná zahrnua časová proměnná. 3. Regresní analýza Pro výpoče bodových odhadů spořební funkce použiji meodu nejmenších čverců (MNČ), kerá se používá k nalezení aproximační funkce empiricky zjišěných hodno. Jedná se o maemaicko-saisickou meodu, kerá se používá v regresní analýze. Cílem regresní analýzy je vysižení průběhu závislosi mezi závisle proměnnou a jednou nebo více nezávisle proměnnými. K vysižení průběhu závislosi se jako násroj používá regresní funkce, u keré se rozlišuje eoreický a empirický charaker. 7 Empirická regresní funkce se používá k odhadu eoreické regresní funkce. Regresní model: yi = η + ε, (6) i i kde y je i-á hodnoa vysvělované proměnné, kerá je dána součem i-é hodnoy i eoreické regresní funkce η a náhodné složky ε. Odchylka může bý výsledkem i i nedosaečného poču nezávisle proměnných ovlivňující závisle proměnnou nebo nevhodně zvolenou eoreickou regresní funkcí. 3.. Odhad paramerů spořební funkce Proože k odhadu spořební funkce bud použia funkce lineární v paramerech a aké funkce nelineární v paramerech, keré je možné snadnou ransformací převés na lineární var, bude zde uveden způsob výpoču nejjednodušší regresní funkce, a o, lineární regrese. Teoreický model lineární regrese má var: η = β 0 + β x, (7) kde β, β neznámé paramery eoreické funkce, přičemž β předsavuje absoluní člen 0 0 neboli úrovňovou konsanu, a β odpovídá jednokové změně nezávisle proměnné za podmínky ceeris paribus. Aplikací MNČ na empirická daa hledáme bodové odhady regresních paramerů b, b ak, aby reziduální souče čverců byl co nejmenší. Bodový 0 odhad výběrové lineární funkce o n pozorování edy vypadá: 7 HINDLS, R., HRONOVÁ, S., SEGER, J., FISCHER, J. Saisika pro ekonomy. Professional Publishing, Praha 007, s. 8.

18 METODIKA 8 Y + 0 = b b x. (8) Jak již bylo řečeno, důležiým předpokladem dobrých odhadů regresní funkce je, aby byl souče čverců chyb minimální. V případě lineární regrese může bý eno předpoklad zapsán následovně: n n n = i i i= i= i= ( y η ) = ( y β β x) Q = ε... min. (9) Dalším krokem je odhad paramerů b, b, keré minimalizují hodnou výrazu (9), což 0 bude docíleno položíme-li první parciální derivace podle jednolivých paramerů rovny nule. Posup je edy následující: ( y b b x ) i 0 i = ( y b b x )( ) = i 0 i b 0 ( y b b x ) i 0 i = ( y b b x )( x ) = i 0 i i b i 0 0, (30) 0. (3) Po vydělení rovnice dvěmi a převedení závisle proměnné na levou sranu získáme sousavu zv. normálních rovnic, jejíž řešením získáme bodové odhady neznámých paramerů: y = nb + b x, (3) i 0 i y x = b x + b x. (33) i i 0 i i Analogickým způsobem lze odhadnou i další ypy regresních funkcí, kerými jsou například kvadraická regrese, hyperbolická regrese, logarimická, mocninná regrese, exponenciální regrese nebo aké lineární vícenásobná regrese. Vícenásobná regrese se používá v případě, že do modelu zahrneme více nezávisle proměnných. Její obecný var je: η = β β β... + β. (34) + x + x + x 0 p p Další možný způsob používaný k odhadu neznámých paramerů, kerý s oblibou používám, je pomocí maic. Teno způsob výpoču lze velmi snadno řeši abulkovým procesorem. Bodový odhad neznámých paramerů se počíá následovně: kde b je sloupcový vekor ( ) T T ( X X ) X y b =, (35) p + bodových odhadů paramerů, X je maice [ n ( p + ) ] nezávisle proměnných, y je sloupcový vekor n pozorování závisle proměnné. Vzah (35) je dále možné zapsa v následujícím varu, kerý pomocí vesavěných funkcí v abulkovém procesoru vede k odhadu regresních paramerů:

19 METODIKA 9 b n x y 0 i b = =. (36) b xi x y x i i i 3.. Tesování regresních paramerů Pro esování bodových odhadů regresních paramerů je nejdříve nuné vypočía sandardní chyby neboli směrodanou odchylku regresních paramerů, keré jsou mírou přesnosi bodové odhadované funkce. Směrodanou odchylku je možné vypočía podle následujícího vzorce: s RSS ( b ) a j jj =, (37) n p kde RSS je reziduální souče čverců neboli aké ( y Y ), ( p) n = i n je rozdíl poču pozorování a poču regresních paramerů zahrnuých v modelu udávající poče supňů volnosi, a a je diagonální prvek inverzní maice ( X T X ). jj Na základě vypočené směrodané odchylky bodových odhadů regresních paramerů je možné začí esova jednolivé regresní paramery. Tesová saisika se nazývá -es, kerý je dán poměrem bodového odhadu regresního parameru a jeho směrodanou odchylkou: j =. (38) s b ( b ) Pomocí poměru (38) esujeme saisickou významnos parameru b, ak že nulovou j hypoézu H : β 0 akcepujeme, jesliže absoluní hodnoa -esu j-ého parameru je = 0 j menší než abelovaná hodnoa s ohledem na poče supňů volnosi ( p) n a hladině významnosi α. V případě, že siuace je opačná zamíneme nulovou hypoézu o j-ém parameru a konsaujeme, že z hlediska svého vlivu na závisle proměnnou je saisicky významný, a přijímáme alernaivní hypoézu H : β 0. Alernaivní hypoézu přijímáme j v případě, že: kde ( n p) / α je kvanil Sudenova -rozdělení Tesování modelu jako celku j ( n p) > α /, (39) K esování kvaliy odhadnuého regresního modelu se používá koeficien deerminace, kerý udává do jaké míry se nám podařilo vysvěli variabiliu závisle proměnnou daným regresním modelem. Koeficien deerminace R lze vypočía:

20 METODIKA 0 R ESS RSS = =, (40) TSS TSS kde ESS je vysvělený souče čverců regresním modelem, TSS je celkový souče čverců. Koeficien deerminace vychází z rozkladu rozpylu empirických hodno, kerý lze rozloži na rozpyl vyrovnaných hodno a rozpyl reziduálních hodno: Podrobněji může bý vzah (4) zapsán ve varu: n kde ( y) = i TSS = ESS + RSS. (4) n n n ( y) = ( Y y) + ( y Y ) y, (4) i= i= i= y je souče čverců odchylek empirických hodno závisle proměnné okolo arimeického průměru, ( y) n = i Y je souče čverců odchylek vyrovnaného hodnoy závisle proměnné okolo arimeického průměru, a konečně ( Y ) n = i y je souče čverců odchylek empirických hodno závisle proměnné okolo vyrovnaného hodnoy závisle proměnné. Koeficien deerminace v podrobnějším rozkladu: n n ( Y y) ( y y) n i= i= = n i= ( y Y ) R =. (43) ( y y) Při porovnání modelu s různým počem paramerů se používá korigovaný koeficien deerminace: i= R n = ( R ). (44) n p Oba koeficieny deerminace se nacházejí na inervalu 0;, přičemž hodnoa blízká nule ukazuje na nevhodný model a hodnoa blízká jedné ukazuje na vhodně zvolený model. Podobně jako esování významnosi regresních paramerů je možné esova model jako celek pomocí F-esu: ESS n p F =. (45) p RSS Saisickou významnos modelu jako celku esujeme ak, že nulovou hypoézu akcepujeme, jesliže hodnoa F-esu je menší než abelovaná hodnoa. V opačném případě přijímáme alernaivní hypoézu o saisické neprůkaznosi modelu. Alernaivní hypoézu přijímáme v případě, že:

21 METODIKA kde ( p n p) ( p n p) F > F,, (46) α F, je kvanil rozdělení F a α je hladina významnosi. α Dalším esovým kriériem modelu je Durbinova-Wasonova DW saisika, pomocí keré je možné deekova auokorelaci reziduí. R. Hušek (999, sr. 83) uvádí, že auokorelace reziduí způsobuje, že odhady paramerů lineárního regresního modelu klasickou MNČ zůsávají sice nesranné a konzisenní, avšak nemají minimální rozpyl a nejsou asympoicky vydané. Odhadnué rozpyly a sandardní chyby jsou při použií obvyklých vzorců, odpovídající předpokladu sériové nezávislosi, vychýlené a nelze se udíž spolehnou na spočené inervaly spolehlivosi, ani na běžné esovací posupy, keré zrácejí na síle. V případě poziivní auokorelace jsou zpravidla odhady sandardních chyb odhadnuých paramerů podhodnocené, j. vychýlené směrem k nule. DW lze vypočía : n = = n ( e e ) = DW. (47) e Hodnoy DW saisiky se pohybují v inervalu 0; 4, přičemž hodnoy blízké nule znamenají poziivní sériovou korelaci reziduí, hodnoy blízké číslu čyři znamenají negaivní sériovou korelaci reziduí, a nakonec hodnoy blízké číslu dva znamenají nezávislos sousedních reziduí. V případě, že model obsahuje endogenní zpožděnou proměnnou DW, saisika zrácí na síle, a proo se používá modifikovaný auokorelační es založený na saisice h ve varu: n h = ( 0, 5d ), (48) n kde d je DW saisika, s je odhad rozpylu parameru u zpožděné endogenní proměnné. b 3. Korelační analýza Základním násrojem korelační analýzy je koeficien korelace. Je o saisická charakerisika, kerá popisuje míru závislosi mezi dvěma a více proměnnými. Nejzákladnější koeficien korelace r, kerý měří lineární závislos mezi dvěma kvaniaivními znaky se nazývá párový korelační koeficien, kerý lze počía podle následující vzorce: r yx s b n xy x y =, (49) { n x ( x) } n y ( y) { } kde r měří míru lineární závislosi mezi závisle a nezávisle proměnnou. Korelační yx koeficien je definován na inervalu ;, přičemž hodnoa blízká jedné naznačuje

22 METODIKA exisenci přímé funkční závislosi, hodnoy blízká mínus jedné předsavuje exisenci nepřímé funkční závislosi. Hodnoa r yx = 0 znamená, že proměnné nejsou korelované. Další možnosí zjišťování lineární závislosi mezi proměnnými je parciální korelační koeficien. Jeho přednosí je, že měří míru závislosi mezi dvěmi proměnný za podmínky ceeris paribus. To znamená, že koeficien korelace je očišěn o vliv všech osaních proměnných zahrnuých do modelu, což umožňuje lépe vysihnou závislos mezi dvěmi proměnnými. Výpoče se provádí na základě následujícího obecného vzahu: r r r xx3... x p yxp xx3... x p xx p xx3... x p ( r )( r ) yx yx x x 3 x p =, (50)... yxp xx3... x p r xx p xx3... x p kde proměnné v dolní indexu za ečkou jsou proměnné, od kerých se očišťuje vliv korelačního koeficienu. V případě vícenásobné regresní funkce může nasa siuace, kdy nezávisle proměnné mohou bý mezi sebou závislé. Korelace mezi závisle proměnnými se nazývá mulikolinearia. Jednolivé korelační koeficieny závisle proměnných mohou bý uspořádány do korelační maice, kerá je symerická podle hlavní diagonály. Korelační maice je ve varu: r R =... rp r r... p r p r p. (5)... V případě nezávislosi zařazených proměnných do modelu jsou nediagonální prvky rovny nule. Jesliže mezi nezávisle proměnnými exisuje korelace, hodnoy jsou blízké nule. Dá se říci, že vysvělující proměnná, kerá silně koreluje s jinou vysvělující proměnnou, víceméně jen opakuje informaci, kerá je již v modelu obsažena, ale zao rychle snižuje naději modelu na kvaliní odhad jeho paramerů (R.Hindls, S.Hronová, J. Seger, J. Fisher, 007, sr. 5). Dále uvádí, že mulikolinearia je škodlivá, jesliže někerý z korelačních koeficienů závisle proměnných překročí hodnou cca 0,75. Dalším doporučením k určení škodlivé mulikolineariy je Farrarův-Glauberův es, jehož esovým kriériem je: B = ( n ) ( p + 5) ln R 6, (5) kde n je poče pozorování, p je poče nezávisle proměnných zařazených do modelu, R je deerminan korelační maice. Je-li deerminan maice nezávisle proměnných roven jedné, mulikolinearia v modelu neexisuje. V případě hodnoy blízké nule se jedná o silnou mulikolineariu v modelu. Na základě ako vypočené saisiky můžeme esova nekorelovanos nezávisle proměnných. Proi nulové hypoéze o nekorelovanosi nezávisle proměnných savíme alernaivní hypoézu o korelovanosi závisle proměnných. Jesliže

23 METODIKA 3 esové kriérium překračuje abelovanou hodnou, akcepujeme alernaivní hypoézu o korelovanosi nezávisle proměnných. Alernaivní hypoézu přijímáme, jesliže: kde χ je kvanil rozdělení s [ p ( p ) / ] [ p( p ) ] B χ, (53) / α supni volnosi.

24 VLASTNÍ PRÁCE 4 4 Vlasní práce 4. Významnos soukromé spořeby Tao podkapiola má za cíl poukáza na významnos spořebních výdajů domácnosi na makroekonomické úrovni. K posouzení významnosi zde bude proveden jednoduchý výpoče podílů jednolivých komponen k hrubému domácímu produku (HDP). Na základě ěcho výpočů zhodnoím významnos komponen HDP se zaměřením na konečnou spořebu domácnosí. Dalším krokem k posouzení významnosi bude procenní dekompozice meziročního růsu HDP na příspěvky jednolivých výdajů. Pro pořeby analýzy ekonomické veličiny soukromé spořeby je zde klíčový makroekonomický agregá HDP. Proože v éo kapiole budou porovnáván jednolivé komponeny užií HDP, bude zde použia výdajová meoda HDP. Hrubý domácí produk je základní makroekonomický agregá, kerý měří objem finální produkce, jež byl vyvořen za určié období výrobními fakory, keré působily na území někerého sáu. Nepřihlíží se přiom k omu, příslušník kerého národa výrobní fakor vlasní (Rusmichová, Soukup, 00, s. 6). HDP lze formálně zapsa jako souče výdajů, keré se od sebe svým charakerem liší: HDP = C + I + G + X M, (54) kde C jsou spořební výdaje domácnosí, I předsavuje invesiční výdaje, G jsou vládní výdaje nákup saků a služeb, X je expor a M je impor. Rozdíl mezi exporem a imporem je označován jako čisé vývozy. Jesliže výnosy z exporu převyšují výdaje za impor, čisé vývozy jsou kladné. To znamená, že domácí ekonomika prodává zahraničním obchodním parnerům věší množsví zboží a služeb, než keré od nich nakupuje. Teno přírůsek je zaznamenáván na běžném úču plaební bilance jako saldo výkonové bilance Záporné čisé vývozy mají inverzní dopad na ekonomiku. V následujícím exu budu používa erminologii ČSÚ, keré je uvedena v Tab., kerá slouží jako převodní můsek z běžně používaných zkraek v ekonomických eoriích. Tab. Konsrukce výdajové meody HDP Formální klasifikace komponen HDP Klasifikace komponen HDP podle národního účenicví ČSÚ HDP = C + I + G + X M HDP = KS + THK + V D C spořební výdaje domácnosí KS konečná spořeba I soukromé hrubé domácí invesice THK vorba hrubého kapiálu G vládní výdaje na nákup saků a služeb V vývoz X vývoz D dovoz M dovoz

25 VLASTNÍ PRÁCE 5 Konečná spořeba zahrnuje konečnou spořebu domácnosí (KSD, někdy éž označováno jako soukromá spořeba), vládních insiucí (KSVI, někdy éž označováno jako veřejná spořeba) a neziskových insiucí poskyující služby domácnosem (KSNISD). Pro další účely budu do konečné spořeby domácnosi zahrnova konečnou spořebu neziskových insiucí. Důvodem je skuečnos, že věšina zdrojů, ze kerých sekor neziskových insiucí financuje svoji činnos pochází od domácnosí. Tvorba hrubého kapiálu se skládá z hrubé vorby fixního kapiálu, změny savu zásob 8 a čisého pořízení cennosí. Hromadění ěcho zásob má neurčiý charaker, neboť mohou bý použiy na mezispořebu, konečnou spořebu, vorbu hrubého kapiálu nebo mohou bý použiy k vývozu. Rozdíl mezi vývozem a dovozem bude označován jako saldo dovozu a vývozu nebo čisý expor. Užií HDP může bý alernaivně rozděleno na domácí realizovanou popávku (konečná spořeba, vorba hrubého fixního kapiálu, čisé pořízení cennosí), saldo dovozu a vývozu, změna savu zásob. 4.. Analýza komponen užií HDP Ačkoliv souče jednolivých položek užií HDP není ve všech případech roven sumě HDP, rozdíl je naolik zanedbaelný, že o při následujících analýzách nezpůsobí žádné velké zkreslení výsledků a jejich hodnocení. Pro následující analýzy budou použiy roční reálná daa, kerá jsou dosupná za období z daabáze ČSÚ 9, přičemž rok 009 je dán součem čvrleních odhadů. Rozdíly za poslední dva roky, počíané HDP mínus suma komponen, jsou v roce 008 3,9 mld. Kč, zaímco v roce 009 je rozdíl nejvěší za celé sledované období ve výši,3 mld. Kč. Průměrný rozdíl na celé sledované období je 4,4 mld. Kč. Hodnoa HDP 95,3 mld. Kč v roce 009 byla o 89,6 mld. věší než v roce 995. Jeho procenuelní srukuru zachycuje Graf, kerá za sledované období vykazuje vysokou sabiliu. Skuečná spořebielská popávka domácnosí voří nejvyšší podíl ze všech sledovaných komponen. Z počáku sledovaného období byl její podíl nejnižší, a o, 49,4 % HDP, zaímco její maximální podíl na HDP činil 53,7 % v roce 999 a 003. Její průměrný podíl je 5,9 % HDP, z čehož vyplývá, že soukromá spořeba se v průměru každoročně podílí více než ½ HDP. Reálně vzrosla soukromá spořeba za sledované období o 5, % vůči roku 995. Skuečná spořeba veřejného sekoru flukuuje okolo své průměrné hodnoy 0,8 %. Odchylky od průměrné hodnoy nejsou příliš významné a ukazují, že je veřejná spořeba relaivně sabilní. Nejinak je omu i v případě vorby hrubého kapiálu. Průměrná hodnoa THK kolísá okolo 9,7 %. Svého minimálního podílu 7,6 % dosáhla v roce 999, zaímco svého maximálního podílu 3,9 % v roce 996. Od relaivní sabiliy komponen HDP se diferencuje saldo zahraničního vývozu neboli čisé vývozy. Ve 8 Změna savu zásob podle keynesiánského modelu určení produku předsavuje nezamyšlené invesice do zásob. Nezamyšlené zásoby vznikají z nedosaečné či nadměrné agregání popávky. Nezamyšlené zásoby jsou součásí skuečných agregáních výdajů neboli výsupu ekonomiky. Naproi skuečných agregání výdajů sojí agregání popávka, kerá předsavuje celkové zamyšlené výdaje v ekonomice. Trh saků a služeb je v rovnováze, jesliže se skuečná produkce rovná agregání popávce. V omo případě jsou nezamyšlené invesice do zásob nulové. 9 hp://apl.czso.cz/pll/rocenka/rocenkavyber.makroek_vydaj - M000c HDP výdajovou meodou (ceny roku 000)

26 VLASTNÍ PRÁCE 6 sledovaném období docházelo k velkému nárůsu korunových objemů vývozu a dovozu. Zaímco v roce 995 činil podíl vývozu/dovozu k HDP 44 %/45,3 %, v roce 009 o bylo již 98,5 %/96,49 %. Z ěcho uvedených hodno vyplývá obra v čisých vývozech. Na počáku období činily čisé vývozy,5 % HDP a na konci období,03 % HDP. Rozdíl mezi vývozy a dovozy vykazoval poměrně vysokou volailiu v porovnání s osaními komponenami. Prohlubující se defici salda výkonové bilance pokračoval do 003, kdy se usálil na 7, % HDP, a v roce 006 se již saldo výkonové bilance nacházelo v kladných číslech ve výši,5 % HDP. Z výše uvedeného rozboru lze učini závěr, že srukura užií HDP se výrazně nezměnila s výjimkou čisého vývozu, kerý vykazoval značnou volailiu. Graf Procenuelní skladba HDP ve sálých cenách roku % 80% 60% 40% 0% 0% -0% KSD KSVI THK SVD Zdroj: ČSÚ, ČNB, vlasní výpočy Dekompozice meziročního růsu reálného HDP 0 je další způsob zhodnocení jeho jednolivých komponen. Tao meoda kvanifikuje meziroční růs skuečných agregáních výdajů a umožňuje na základě dosažených výsledků cíleně ovlivňova expanzivní či resrikivní hospodářskou poliikou složky agregání popávky. Dynamiku růsu reálného HDP a příspěvky jeho komponen zachycuje Graf. Nejvyššího empa růsu HDP 6,8 % bylo dosaženo v roce 006, zaímco jeho nejnižší hodnoa byla na úrovni 4, % v roce 009. V průměru za sledované období rosla ekonomika reálně,63 %. Až do roku 996 ekonomika zažívala silný ekonomický růs. V oméž roce ekonomika dosahovala 4% reálného růsu. Tahounem domácí ekonomiky byla spořeba domácnosí ve výši 4, % a vorba hrubého kapiálu 3,4 %. Naopak saldo vývozů a dovozů vykazovalo na běžném úču plaební bilance úroveň 3,0 %. Cenrální 0 Tuo meodu uvádí S. Hronová a R. Hindls v knize Národní účenicví koncepy a analýzy z roku 000 na K sr Obecně se příspěvky jednolivých komponen HDP počíají podle vzahu K kde K předsavuje komponenu HDP. K HDP,

27 VLASTNÍ PRÁCE 7 banka a vláda vedly resrikivní poliiku, aby omezili nadměrnou domácí popávku a ekonomika se ak mohla vrái zpě do rovnováhy. V leech se ekonomika nacházela v recesi. K oživení hospodářské siuace došlo v roce 000, od kerého ekonomika dosahovala kladného reálného růsu. Za sledované období byla spořeba domácnosí hlavním přispivaelem k růsu HDP. Průměrně se meziročně podílela na růsu HDP,57 %, což je nejvyšší průměrný příspěvek ze všech sledovaných komponen užií HDP. Příspěvky THK byly podsaně volailnější a více reagovaly na meziroční změny HDP. Průměrný příspěvek k produku činil 0,46 %. Zajímavý je vývoj zahraničního obchodu, u kerého došlo v roce 005 k výraznému obrau v posavení coby přispivaele k růsu HDP a sává se silným zdrojem růsu. Tao meoda poskyuje zcela jiné informace o vývoji HDP než podílové vyjádření komponen užií. V éo meodě se projevuje silná volailia komponen HDP. Graf Meziroční přírůsky HDP a jeho komponen, ve sálých cenách 000 (v %) 8,0 6,0 4,0,0 0,0 -,0 4,0-0,7-0,8,3 3,6,5,9 3,6 4,5 6,3 6,8 6,,5-4,0-6, , Zdroj: ČSÚ, ČNB, vlasní výpočy KSD KSVI THK SVD HDP Při práci s ročními časovými řadami HDP a jeho komponenami nemůže uniknou pozornosi značný rozdíl mezi rokem 008 a 009. Právě v omo období se projevila síla vzniklé ekonomické krize. V Tab. jsou uvedeny rozdíly mezi uvedenými ley z čehož lze učini někeré dílčí závěry. Hrubý domácí produk v roce 009 poklesl oproi předcházejícímu roku o éměř 30 mld. Kč. Porovnáme-li hodnou HDP z roku 009 s hodnoami předcházejících le, zjisíme, že reálná ekonomická výkonnos klesla pod úroveň roku 007. Konečná spořeba domácnosí poklesla pouze o 3, mld. Kč, což ukazuje na určiou sabiliu ěcho výdajů a aké zpožděnou reakci KSD na HDP, o keré bude zmínka v následující kapiole. Naopak silný pokles se projevil v případě vorby hrubého kapiálu, jehož pokles je hlavní příčinnou poklesu HDP. K velkému poklesu došlo zároveň v případě vývozu a dovozu, avšak čisé vývozy zůsaly kladné ve výši 6,7 mld. Kč. Jedinou složkou HDP, kerá zaznamenala růs, jsou výdaje vládních insiucí v hodnoě 4,4 mld. Kč, keré by měly v období poklesu ekonomické výkonnosi kompenzova výpadek výdajů soukromého sekoru.

28 VLASTNÍ PRÁCE 8 Tab. Absoluní diference mezi ley 008 a 009, ve sálých cenách 000 (v mld. Kč) Období HDP KSD KSV THK Vývoz Dovoz ,6 480,3 55,9 90, 308,7 3003, ,0 533,4 557, 895,0 30,3 344, ,3 530,3 58,6 73,6 88,0 8,7 Rozdíl ,7-3, 4,4-6,3-38, -3,5 Zdroj: ČSÚ, ČNB, vlasní výpočy 4.. Vliv soukromé spořeby na HDP K analýze vlivu soukromé spořeby na HDP použiji zv. meodu zbyku. Tao meoda se aké nazývá meoda sedel a vrcholů, kerá slouží ke konjunkurální analýze. Využívá se ke zkoumání mezer mezi rovnovážnou úrovní, kerá je vořena linií rendu, a empirickými hodnoami sledované veličiny. Meoda spočívá v aplikaci lineární rendové funkce na empirické hodnoy HDP a soukromou spořebu a zhodnocení vynesených procenních odchylek empirických hodno od rendu do grafu. Meoda bude provedena v následujících krocích: o z empirických hodno ( y ) budou odhadnuy lineární rendové funkce o další krok spočívá ve výpoču procenních odchylek T hodnoa a y je hodnoa rendu, o grafické zobrazení odchylek a jejich popis. y T T = β + β, T 0, kde y je empirická K modelování lineární rendové funkce jsou použiy sezónně očišěné čvrlení údaje ve sálých cenách roku 000. Zkonsruovaný lineární rend čvrleního HDP má var T = 46884, , 08. Odchylky HDP od rendové funkce ukazují na sedla a vrcholy skuečného vývoje produku. V roce 996 je vidě, že produk dosáhnul svého vrcholu, což je doba, kdy ČR zažívala ekonomický boom. V další fázi vývoje dochází k ochlazení ekonomické výkonnosi v důsledku resrikcí jako reakce na nadměrnou domácí popávku. Ve 4Q/005 nasupuje oživení ekonomiky v důsledku expanzivní moneární i fiskální poliiky. Zároveň v omo období ekonomika sklízí ovoce z kladného čisého vývozu. Vrchol následuje srmý pád, když se do ekonomiky přelila současná finanční krize. Z Graf 4, na kerém jsou vyneseny hodnoy procenních odchylek soukromé spořeby a HDP, je parné zpoždění spořeby za vývojem HDP. Zpoždění se projevuje, jak v případě oživení či dosažení vrcholu, ak v případě hospodářského poklesu. Teno poznaek o zpožděné reakci domácnosí za vývojem HDP je důležiou informací pro vorbu hospodářské poliiky. Korelační koeficien soukromé spořeby a HDP 0,933 je sám o sobě velice vysoký a povrzuje logický přímý funkční vzah. V omo případě korelační HRONOVÁ, S., HINDLS, R. Národní účenicví. Koncepy a analýzy. C. H. Beck, Praha 000, s. 03

29 VLASTNÍ PRÁCE 9 koeficien předsavuje korelaci mezi procenní odchylkou soukromé spořeby od rendu v čase a procenní odchylkou HDP od rendu v čase. Korelační koeficieny byly spočeny i pro zpožděné hodnoy HDP za spořebou domácnosí, keré ukazuje Tab. 3. Nejsilnější míra ěsnosi je mezi spořebou domácnosí a HDP zpožděné o - čvrleí. Vliv dalších zpožděných hodno HDP na spořebu domácnosí začíná od 3. zpoždění klesa. Uvedené hodnoy korelačního koeficienu jsou významné, jak pro α = 0, 05, ak pro α = 0,0. Tao skuečnos poukazuje na o, že rozhodování o spořebě domácnosí se, kromě akuálního vývoje, aké uváří na základě minulého vývoje a zkušenosí. Pro úplnos má lineární spořební rend domácnosí var T = 5706, , 6. Graf 3 Sedla a vrcholy HDP Q/996-4Q/009 0, 0, 0,08 0,06 0,04 0,0 0-0,0-0,04-0,06-0, Zdroj: ČSÚ, vlasní výpočy Sedla a vrcholy spořeby domácnosí Q/996-4Q/009 0,08 0,06 0,04 0,0 0-0,0-0,04-0, Zdroj: ČSÚ, vlasní výpočy Tab. 3 Párové korelační koeficieny pro kvarální posuny Ukazael/kvarál KSD za HDP 0,933 0,937 0,93 0,899 0,833 0,74 0,636 0,54 0,394 Zdroj: ČSÚ, vlasní výpočy

30 VLASTNÍ PRÁCE 30 Graf 4 Procenní odchylky HDP a soukromé spořeby od rendu 0, 0,0 0,08 0,06 0,04 0,0 0,00-0,0-0,04-0,06-0, % odchylka HDP % odchylka soukromé spořeby Zdroj: ČSÚ, vlasní výpočy 4..3 Krákodobá exrapolace spořeby domácnosí Jak název éo podkapioly napovídá, pokusím se zde počeně zachyi rend spořeby domácnosí a jejího krákodobého budoucího vývoje. Znamená o, že empirické hodnoy budou proloženy vyrovnanými hodnoami, keré v sobě nesou charakerisiku dané časové řady. Sejně jako renomovaná insiuce, kerou je ČNB, se zde pokusíme provés odhad budoucího vývoje spořeby, avšak na základě podsaně primiivnější meody, než kerou by použila ČNB. Výpoče rendové funkce spořeby poslouží k výpoču krákodobé předpovědi, kerá poskyne obraz o jejím možném budoucím vývoji, a kerá je užiečná pro opaření hospodářské poliiky. V době nejisoy, kerou do rozhodování ekonomických subjeků vnesla svěová ekonomická krize nemají dlouhodobé výpovědi o budoucím vývoji smysl. Navíc rendová funkce je deerminována pouze časovou proměnou a vychází z charakerisik le minulých. K zachycení rendové funkce jsem použil polynom 4. supně, neboť z analýzy sedel a vrcholů vyplývá, že ekonomika za sledované období prodělala dvě konjunkury a dvě recese, z nichž právě eď jednu zažívá. Teno vývoj se aké odrazil ve vývoji spořeby domácnosí, neboť spořeba domácnosí vývoj HDP věrně kopíruje, avšak s určiým zpožděním.

31 VLASTNÍ PRÁCE 3 Tab. 4 Trendová funkce spořeby domácnosí Model: T = 3 β + β + β + β β 4 4 Odhad Směrodaná Hladina Paramer -es parameru odchylka významnosi β 67707,7 39,3,903 0,0 0 β 70,76 570,578 3, ,0 β -56,037 40,009-3,884 0,0 β 6,94,0556 5, ,0 3 β -0, ,0099-6,8680 0,0 4 Zdroj: ČSÚ, vlasní výpočy n = 56 R = 0, 9939 R = 0, 9934 F = 067, 34 Odhad polynomické rendové funkce jako celek je saisicky významný na α = 0, 05 i α = 0,0. Saisicky významné jsou i jednolivé paramery rendové funkce na jednoprocenní hladině významnosi. Pro celkové posouzení shody odhadnué funkce s empirickými hodnoami ješě dodejme, že korigovaný koeficien deerminace poskyuje velmi vysoké hodnoy, což svědčí o vhodnosi zvolené rendové funkce. Z grafického zobrazení bodových odhadů exrapolace spořeby domácnosí je vidě zpomalení empa růsu spořeby, což vizuálně odpovídá skuečnému zpomalení ekonomické výkonnosi v daném období v důsledku ekonomické recese. Tako formulovaná exrapolace je poměrně srikní, kerá je vyslovena na základě pouze jedné rendové funkce. Graf 5 Bodová exrapolace spořeby domácnosí Vyrovnané honody Empirické hodnoy Zdroj: vlasní výpočy

EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu

EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu Makroekonomické modely se zabývají modelováním a analýzou vzahů mezi agregáními ekonomickými veličinami jako je důchod, spořeba, invesice, vládní výdaje,

Více

Volba vhodného modelu trendu

Volba vhodného modelu trendu 8. Splinové funkce Trend mění v čase svůj charaker Nelze jej v sledovaném období popsa jedinou maemaickou křivkou aplikace echniky zv. splinových funkcí: o Řadu rozdělíme na několik úseků o V každém úseku

Více

( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1

( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1 Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1 Základní ransformace časových řad Veškeré násroje základní korelační analýzy, kam paří i lineární regresní (ekonomerické) modely

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK Základy ekonomerie Heeroskedasicia Cvičení 7 Zuzana Dlouhá Gauss-Markovy předpoklady Náhodná složka: Gauss-Markovy předpoklady. E(u) = 0 náhodné vlivy se vzájemně vynulují. E(uu T ) = σ I n konečný

Více

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p Analýza časových řad Informační a komunikační echnologie ve zdravonicví Definice Řada je posloupnos hodno Časová řada chronologicky uspořádaná posloupnos hodno určiého saisického ukazaele formálně je realizací

Více

PŘÍLOHA SDĚLENÍ KOMISE. nahrazující sdělení Komise

PŘÍLOHA SDĚLENÍ KOMISE. nahrazující sdělení Komise EVROPSKÁ KOMISE V Bruselu dne 28.10.2014 COM(2014) 675 final ANNEX 1 PŘÍLOHA SDĚLENÍ KOMISE nahrazující sdělení Komise o harmonizovaném rámci návrhů rozpočových plánů a zpráv o emisích dluhových násrojů

Více

Analýza rizikových faktorů při hodnocení investičních projektů dle kritéria NPV na bázi EVA

Analýza rizikových faktorů při hodnocení investičních projektů dle kritéria NPV na bázi EVA 4 mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 11-12 září 2008 Analýza rizikových fakorů při hodnocení invesičních projeků dle kriéria

Více

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je.

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je. Pravděpodobnos a saisika 0. ČASOVÉ ŘADY Průvodce sudiem Využijeme znalosí z předchozích kapiol, především z 9. kapioly, kerá pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je. Předpokládané znalosi Pojmy

Více

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA 3. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 6.-7. září 2006 Analýza cilivosi NPV projeku na bázi ukazaele EVA Dagmar Richarová

Více

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DOKTORSKÁ DISERTAČNÍ PRÁCE

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DOKTORSKÁ DISERTAČNÍ PRÁCE ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DOKTORSKÁ DISERTAČNÍ PRÁCE VYTVÁŘENÍ TRŽNÍ ROVNOVÁHY VYBRANÝCH ZEMĚDĚLSKO-POTRAVINÁŘSKÝCH PRODUKTŮ Ing. Michal Malý Školiel: Prof. Ing. Jiří

Více

Zhodnocení historie predikcí MF ČR

Zhodnocení historie predikcí MF ČR E Zhodnocení hisorie predikcí MF ČR První experimenální publikaci, kerá shrnovala minulý i očekávaný budoucí vývoj základních ekonomických indikáorů, vydalo MF ČR v lisopadu 1995. Tímo byl položen základ

Více

7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU Indexy základní, řeězové a empo přírůsku Aleš Drobník srana 1 7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU V kapiole Indexy při časovém srovnání jsme si řekli: Časové srovnání vzniká, srovnáme-li jednu

Více

Metodika transformace ukazatelů Bilancí národního hospodářství do Systému národního účetnictví

Metodika transformace ukazatelů Bilancí národního hospodářství do Systému národního účetnictví Vysoká škola ekonomická v Praze Fakula informaiky a saisiky Kaedra ekonomické saisiky Meodika ransformace ukazaelů Bilancí národního hospodářsví do Sysému národního účenicví Ing. Jaroslav Sixa, Ph.D. Doc.

Více

T t. S t krátkodobé náhodná složka. sezónní. Trend + periodická složka = deterministická složka

T t. S t krátkodobé náhodná složka. sezónní. Trend + periodická složka = deterministická složka Analýza časových řad Klasický přísup k analýze ČŘ dekompozice časové řady - rozklad ČŘ na složky charakerizující různé druhy pohybů v ČŘ, keré umíme popsa a kvanifikova rend periodické kolísání cyklické

Více

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově Skupinová obnova Při skupinové obnově se obnovují všechny prvky základního souboru nebo určiá skupina akových prvků najednou. Posup při skupinové obnově prvky, jež selžou v určiém období, je nuno obnovi

Více

APLIKACE INDEXU DAŇOVÉ PROGRESIVITY V PODMÍNKÁCH ČESKÉ REPUBLIKY

APLIKACE INDEXU DAŇOVÉ PROGRESIVITY V PODMÍNKÁCH ČESKÉ REPUBLIKY APLIKACE INDEXU DAŇOVÉ PROGRESIVIT V PODMÍNKÁCH ČESKÉ REPUBLIK Ramanová Ivea ABSTRAKT Příspěvek je věnován problemaice měření míry progresiviy zdanění pomocí indexu daňové progresiviy, kerý vychází z makroekonomických

Více

Porovnání způsobů hodnocení investičních projektů na bázi kritéria NPV

Porovnání způsobů hodnocení investičních projektů na bázi kritéria NPV 3 mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 6-7 září 2006 Porovnání způsobů hodnocení invesičních projeků na bázi kriéria Dana Dluhošová

Více

Aplikace analýzy citlivosti při finačním rozhodování

Aplikace analýzy citlivosti při finačním rozhodování 7 mezinárodní konference Finanční řízení podniků a finančních insiucí Osrava VŠB-U Osrava Ekonomická fakula kaedra Financí 8 9 září 00 plikace analýzy cilivosi při finačním rozhodování Dana Dluhošová Dagmar

Více

Schéma modelu důchodového systému

Schéma modelu důchodového systému Schéma modelu důchodového sysému Cílem následujícího exu je názorně popsa srukuru modelu, kerý slouží pro kvanifikaci příjmové i výdajové srany důchodového sysému v ČR, a o jak ve varianách paramerických,

Více

Návrh rozložení výroby jednotlivých výrobků do směn sloužící ke snížení zmetkovitosti

Návrh rozložení výroby jednotlivých výrobků do směn sloužící ke snížení zmetkovitosti MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Návrh rozložení výroby jednolivých výrobků do směn sloužící ke snížení zmekoviosi Diplomová práce Vedoucí práce:

Více

Metodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů

Metodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů OPERAČNÍ PROGRAM ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ EVROPSKÁ UNIE Fond soudržnosi Evropský fond pro regionální rozvoj Pro vodu, vzduch a přírodu Meodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržielnos projeků PŘÍLOHA

Více

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky Demografické projekce poču žáků maeřských a základních škol pro malé územní celky Tomáš Fiala, Jika Langhamrová Kaedra demografie Fakula informaiky a saisiky Vysoká škola ekonomická v Praze Pořebná daa

Více

INDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY

INDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY INDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY Jana Soukopová Anoace Příspěvek obsahuje dílčí výsledky provedené analýzy výdajů na ochranu živoního prosředí z

Více

KONCEPT UDRŽITELNOSTI NEGATIVNÍ ČISTÉ INVESTIČNÍ POZICE A JEHO APLIKACE NA PŘÍKLADU ČESKÉ REPUBLIKY V LETECH

KONCEPT UDRŽITELNOSTI NEGATIVNÍ ČISTÉ INVESTIČNÍ POZICE A JEHO APLIKACE NA PŘÍKLADU ČESKÉ REPUBLIKY V LETECH KONCEP UDRŽIELNOSI NEGAIVNÍ ČISÉ INVESIČNÍ POZICE A JEHO APLIKACE NA PŘÍKLADU ČESKÉ REPUBLIKY V LEECH 1999 2011 Karel Brůna, Vysoká škola ekonomická v Praze 1 1. Úvod Pro ranziivní ekonomiky je ypické,

Více

Vybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data

Vybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data XXVIII. ASR '2003 Seminar, Insrumens and Conrol, Osrava, May 6, 2003 239 Vybrané meody saisické regulace procesu pro auokorelovaná daa NOSKIEVIČOVÁ, Darja Doc., Ing., CSc. Kaedra konroly a řízení jakosi,

Více

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011 Evropský sociální fond Praha & EU: Invesujeme do vaší budoucnosi Ekonomika podniku Kaedra ekonomiky, manažersví a humaniních věd Fakula elekroechnická ČVUT v Praze Ing. Kučerková Blanka, 2011 Kriéria efekivnosi

Více

NĚKTERÉ ASPEKTY SPOTŘEBNÍ FUNKCE V PODMÍNKÁCH ČR 90. LET

NĚKTERÉ ASPEKTY SPOTŘEBNÍ FUNKCE V PODMÍNKÁCH ČR 90. LET NĚKTERÉ ASPEKTY SPOTŘEBNÍ FUNKCE V PODMÍNKÁCH ČR 9. LET Josef Arl, Jindra Čuková, Šěpán Radkovský, Česká národní banka, Praha, Vysoká škola ekonomická, Praha Úvod Analýza spořebielské popávky paří k jednomu

Více

MĚNOVÁ POLITIKA, OČEKÁVÁNÍ NA FINANČNÍCH TRZÍCH, VÝNOSOVÁ KŘIVKA

MĚNOVÁ POLITIKA, OČEKÁVÁNÍ NA FINANČNÍCH TRZÍCH, VÝNOSOVÁ KŘIVKA Přednáška 7 MĚNOVÁ POLITIKA, OČEKÁVÁNÍ NA FINANČNÍCH TRZÍCH, VÝNOSOVÁ KŘIVKA A INTERAKCE S MĚNOVÝM KURZEM (navazující přednáška na přednášku na éma inflace, měnová eorie a měnová poliika) Měnová poliika

Více

Klasifikace, identifikace a statistická analýza nestacionárních náhodných procesů

Klasifikace, identifikace a statistická analýza nestacionárních náhodných procesů Proceedings of Inernaional Scienific Conference of FME Session 4: Auomaion Conrol and Applied Informaics Paper 26 Klasifikace, idenifikace a saisická analýza nesacionárních náhodných procesů MORÁVKA, Jan

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY Projek ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí regisrační číslo projeku: CZ.1.07/1.5.00/4.0948 IV- Inovace a zkvalinění výuky směřující k rozvoji maemaické gramonosi žáků sředních škol FINANČNÍ MATEMATIKA-

Více

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA, IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA, STABILITA. Jednokový impuls (Diracův impuls, Diracova funkce, funkce dela) někdy éž disribuce dela z maemaického hlediska nejde o pravou funkci (přesný popis eorie

Více

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I 5EN306 Aplikované kvaniaivní meod I Přednáška 3 Zuzana Dlouhá Předmě a srukura kurzu. Úvod: srukura empirických výzkumů. vorba ekonomických modelů: eorie 3. Daa: zdroje a p da, význam popisných charakerisik

Více

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat. 4 Inegrace subsiucí 4 Inegrace subsiucí Průvodce sudiem Inegrály, keré nelze řeši pomocí základních vzorců, lze velmi časo řeši subsiuční meodou Vzorce pro derivace elemenárních funkcí a věy o derivaci

Více

FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD

FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI Semesrální práce z předměu KMA/MAB Téma: Schopnos úrokového rhu předvída sazby v době krize Daum: 7..009 Bc. Jan Hegeď, A08N095P Úvod Jako éma pro

Více

Pasivní tvarovací obvody RC

Pasivní tvarovací obvody RC Sřední průmyslová škola elekroechnická Pardubice CVIČENÍ Z ELEKTRONIKY Pasivní varovací obvody RC Příjmení : Česák Číslo úlohy : 3 Jméno : Per Daum zadání : 7.0.97 Školní rok : 997/98 Daum odevzdání :

Více

Vliv struktury ekonomiky na vztah nezaměstnanosti a inflace

Vliv struktury ekonomiky na vztah nezaměstnanosti a inflace Mendelova univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav ekonomie Vliv srukury ekonomiky na vzah nezaměsnanosi a inflace Diplomová práce Vedoucí práce: Ing. Milan Palá, Ph.D. Vypracoval: Bc. Jiří Morávek

Více

SDĚLENÍ KOMISE. Harmonizovaný rámec návrhů rozpočtových plánů a zpráv o emisích dluhových nástrojů v eurozóně

SDĚLENÍ KOMISE. Harmonizovaný rámec návrhů rozpočtových plánů a zpráv o emisích dluhových nástrojů v eurozóně EVROPSKÁ KOMISE V Bruselu dne 27.6.2013 COM(2013) 490 final SDĚLENÍ KOMISE Harmonizovaný rámec návrhů rozpočových plánů a zpráv o emisích dluhových násrojů v eurozóně CS CS 1. ÚVOD Nařízení Evropského

Více

Modelování volatility akciového indexu FTSE 100

Modelování volatility akciového indexu FTSE 100 ISSN 805-06X 805-0638 (online) ETTN 07--0000-09-4 Modelování volailiy akciového indexu FTSE 00 Adam Borovička Vysoká škola ekonomická v Praze Fakula informaiky a saisiky Kaedra ekonomerie; nám. W. Churchilla

Více

ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK

ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK Vzhledem ke skuečnosi, že způsob modelování elasomerových ložisek přímo ovlivňuje průběh vniřních sil v oblasi uložení, rozebereme v éo kapiole jednolivé možné

Více

Věstník ČNB částka 25/2007 ze dne 16. listopadu 2007

Věstník ČNB částka 25/2007 ze dne 16. listopadu 2007 Třídící znak 1 0 7 0 7 6 1 0 ŘEDITEL SEKCE BANKOVNÍCH OBCHODŮ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY VYHLAŠUJE ÚPLNÉ ZNĚNÍ OPATŘENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY Č. 2/2003 VĚST. ČNB, KTERÝM SE STANOVÍ PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH

Více

Podzim 2004. Výzkumná práce 2 Sektorové produktivity a relativní cena neobchodovatelných statků: Opravdu příliš mnoho povyku pro nic?

Podzim 2004. Výzkumná práce 2 Sektorové produktivity a relativní cena neobchodovatelných statků: Opravdu příliš mnoho povyku pro nic? Podzim 24 Výzkumná práce 2 Sekorové produkiviy a relaivní cena neobchodovaelných saků: Opravdu příliš mnoho povyku pro nic? Makroekonomický vývoj 15 Akuální makroekonomický vývoj České republiky 32 Prognóza

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK Základy ekonomerie Modely simulánních rovnic Problém idenifikace srukurních simulánních rovnic Cvičení Zuzana Dlouhá Modely simulánních rovnic (MSR) eisence vzájemných vazeb mezi proměnnými v modelu,

Více

Modelování rizika úmrtnosti

Modelování rizika úmrtnosti 5. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 8. - 9. září 200 Modelování rizika úmrnosi Ingrid Perová Absrak V příspěvku je řešena

Více

Scenario analysis application in investment post audit

Scenario analysis application in investment post audit 6 h Inernaional Scienific Conference Managing and Modelling of Financial Risks Osrava VŠB-U Osrava, Faculy of Economics,Finance Deparmen 0 h h Sepember 202 Scenario analysis applicaion in invesmen pos

Více

Léto 2005. Výzkumná práce 2 Peníze a ekonomika: Jak se vlastně ovlivňují?

Léto 2005. Výzkumná práce 2 Peníze a ekonomika: Jak se vlastně ovlivňují? NEWTON College, a. s. www.newoncollege.cz Léo 25 Výzkumná práce 2 Peníze a ekonomika: Jak se vlasně ovlivňují? Makroekonomický vývoj 12 Akuální makroekonomický vývoj České republiky 31 Prognóza ekonomických

Více

Úloha V.E... Vypař se!

Úloha V.E... Vypař se! Úloha V.E... Vypař se! 8 bodů; průměr 4,86; řešilo 28 sudenů Určee, jak závisí rychlos vypařování vody na povrchu, kerý ao kapalina zaujímá. Experimen proveďe alespoň pro pě různých vhodných nádob. Zamyslee

Více

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika přednášky LS 2006/07

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika přednášky LS 2006/07 Měřicí a řídicí echnika přednášky LS 26/7 SIMULACE numerické řešení diferenciálních rovnic simulační program idenifikace modelu Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic krokové meody pro řešení

Více

Studie proveditelnosti (Osnova)

Studie proveditelnosti (Osnova) Sudie provedielnosi (Osnova) 1 Idenifikační údaje žadaele o podporu 1.1 Obchodní jméno Sídlo IČ/DIČ 1.2 Konakní osoba 1.3 Definice a popis projeku (max. 100 slov) 1.4 Sručná charakerisika předkladaele

Více

2.2.2 Měrná tepelná kapacita

2.2.2 Měrná tepelná kapacita .. Měrná epelná kapacia Předpoklady: 0 Pedagogická poznámka: Pokud necháe sudeny počía příklady samosaně, nesihnee hodinu za 45 minu. Můžee využí oho, že následující hodina je aké objemnější a použí pro

Více

Working Papers Pracovní texty

Working Papers Pracovní texty Working Papers Pracovní exy Working Paper No. 3/2002 Efek bohasví základní východiska, meody a výsledky Jan Kubíček INSTITUT PRO EKONOMICKOU A EKOLOGICKOU POLITIKU A KATEDRA HOSPODÁŘSKÉ POLITIK VSOKÁ ŠKOLA

Více

POLITICKÝ CYKLUS V ČESKÉ REPUBLICE

POLITICKÝ CYKLUS V ČESKÉ REPUBLICE POLITICKÝ CYKLUS V ČESKÉ REPUBLICE Jan Černohorský, Liběna Černohorská Univerzia Pardubice, Fakula ekonomicko-správní, Úsav ekonomie Absrac: The paper deals wih possible relaion beween poliical cycle and

Více

Vládní daňové predikce: ex ante odhady a ex post hodnocení přesnosti v České republice #

Vládní daňové predikce: ex ante odhady a ex post hodnocení přesnosti v České republice # Vládní daňové predikce: ex ane odhady a ex pos hodnocení přesnosi v České republice # Ondřej Bayer * Úvod 1 Teno článek si klade za cíl uvés možnosi a posupy ex pos daňových predikcí a změři přesnos vládních

Více

10 Lineární elasticita

10 Lineární elasticita 1 Lineární elasicia Polymerní láky se deformují lineárně elasicky pouze v oblasi malých deformací a velmi pomalých deformací. Hranice mezi lineárním a nelineárním průběhem deformace (mez lineariy) závisí

Více

V EKONOMETRICKÉM MODELU

V EKONOMETRICKÉM MODELU J. Arl, Š. Radkovský ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ V EKONOMETRICKÉM MODELU VP č. Praha Auoři: doc. Ing. Josef Arl, CSc. Ing. Šěpán Radkovský Názor a sanoviska v éo sudii jsou názor auorů a nemusí nuně odpovída názorům

Více

5. Modifikovaný exponenciální trend

5. Modifikovaný exponenciální trend 5. Modifikovaný exponenciální rend Tvar rendu Paraer: α, β, Tr = + α β, =,..., n ( β > 0) Hodí se k odelování rendu s konsanní podíle sousedních diferencí Aspoick oezen (viz obr., α < 0,0 < β 0) α

Více

5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav

5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav 5. Využií elekroanalogie při analýze a modelování dynamických vlasnosí mechanických sousav Analogie mezi mechanickými, elekrickými či hydraulickými sysémy je známá a lze ji účelně využíva při analýze dynamických

Více

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace XXVI. ASR '2 Seminar, Insrumens and Conrol, Osrava, April 26-27, 2 Paper 2 Vliv funkce příslušnosi na průběh fuzzy regulace DAVIDOVÁ, Olga Ing., Vysoké učení Technické v Brně, Fakula srojního inženýrsví,

Více

Hodnocení vývoje a predikce vybraných ukazatelů. pojistného trhu ČR a zvolených států EU

Hodnocení vývoje a predikce vybraných ukazatelů. pojistného trhu ČR a zvolených států EU Mendelova univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Hodnocení vývoje a predikce vybraných ukazaelů pojisného rhu ČR a zvolených sáů EU Diplomová práce Vedoucí práce: Ing. Pavel Kolman Vypracovala: Bc.

Více

1.3.4 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici

1.3.4 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici 34 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici Předpoklady: 33 Opakování: K veličinám popisujícím posuvný pohyb exisují analogické veličiny popisující pohyb po kružnici: rovnoměrný pohyb pojíko rovnoměrný pohyb

Více

2. ZÁKLADY TEORIE SPOLEHLIVOSTI

2. ZÁKLADY TEORIE SPOLEHLIVOSTI 2. ZÁKLADY TEORIE SPOLEHLIVOSTI Po úspěšném a akivním absolvování éo KAPITOLY Budee umě: orienova se v základním maemaickém aparáu pro eorii spolehlivosi, j. v poču pravděpodobnosi a maemaické saisice,

Více

Studie proveditelnosti (Osnova)

Studie proveditelnosti (Osnova) Sudie provedielnosi (Osnova) 1 Idenifikační údaje žadaele o podporu 1.1 Obchodní jméno Sídlo IČ/DIČ 1.2 Konakní osoba 1.3 Definice a popis projeku (max. 100 slov) 1.4 Sručná charakerisika předkladaele

Více

2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosti II

2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosti II 2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosi II Předpoklady: 020208 Pomůcky: papíry s grafy Př. 1: V abulce je naměřeno prvních řice sekund pohybu konkurenčního šneka. Vypoči: a) jeho průměrnou rychlos, b) okamžié

Více

Working Papers Pracovní texty

Working Papers Pracovní texty Working Papers Pracovní exy Working Paper No. 7/2003 Český akciový rh jeho efekivnos a makroekonomické souvislosi Helena Horská INSTITUT PRO EKONOMICKOU A EKOLOGICKOU POLITIKU A KATEDRA HOSPODÁŘSKÉ POLITIKY

Více

EKONOMICKÉ PROSTŘEDÍ A KONKURENCESCHOPNOST

EKONOMICKÉ PROSTŘEDÍ A KONKURENCESCHOPNOST CENTRUM VÝZKUMU KONKURENČNÍ SCHOPNOSTI ČESKÉ EKONOMIKY EKONOMICKO-SPRÁVNÍ FAKULTA MASARYKOVY UNIVERZITY EKONOMICKÉ PROSTŘEDÍ A KONKURENCESCHOPNOST Anonín Slaný a kol. 2009 EKONOMICKÉ PROSTŘEDÍ A KONKURENCESCHOPNOST

Více

APLIKACE VYBRANÝCH MATEMATICKO-STATISTICKÝCH METOD PŘI ROZHODOVACÍCH PROCESECH V PŮSOBNOSTI JOINT CBRN DEFENCE CENTRE OF EXCELLENCE

APLIKACE VYBRANÝCH MATEMATICKO-STATISTICKÝCH METOD PŘI ROZHODOVACÍCH PROCESECH V PŮSOBNOSTI JOINT CBRN DEFENCE CENTRE OF EXCELLENCE Břeislav ŠTĚPÁNEK, Pavel OTŘÍSAL APLIKACE VYBRANÝCH MATEMATICKO-STATISTICKÝCH METOD PŘI ROZHODOVACÍCH PROCESECH V PŮSOBNOSTI JOINT CBRN DEFENCE CENTRE OF EXCELLENCE Absrac: Mahemaical-saisic mehods provide

Více

Makroekonomie I cvičení

Makroekonomie I cvičení Téma Makroekonomie I cvičení 25. 3. 015 Dvousektorový model ekonomiky Spotřební funkce Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Model 45 - jak je dosaženo rovnovážného HDP Východiska - graf: Osa x.

Více

Zima Výzkumná práce 2 Peníze a hospodářský růst: Jaký je mezi nimi vztah?

Zima Výzkumná práce 2 Peníze a hospodářský růst: Jaký je mezi nimi vztah? Zima 5 Výzkumná práce Peníze a hospodářský růs: Jaký je mezi nimi vzah? Makroekonomický vývoj 15 Akuální makroekonomický vývoj České republiky 33 Prognóza ekonomických ukazaelů České republiky Zima 5-1

Více

Matematika v automatizaci - pro řešení regulačních obvodů:

Matematika v automatizaci - pro řešení regulačních obvodů: . Komplexní čísla Inegrovaná sřední škola, Kumburská 846, Nová Paka Auomaizace maemaika v auomaizaci Maemaika v auomaizaci - pro řešení regulačních obvodů: Komplexní číslo je bod v rovině komplexních čísel.

Více

Nové indikátory hodnocení bank

Nové indikátory hodnocení bank 5. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 8. - 9. září 2010 Nové indikáory hodnocení bank Josef Novoný 1 Absrak Příspěvek je

Více

Věstník ČNB částka 16/2004 ze dne 25. srpna 2004

Věstník ČNB částka 16/2004 ze dne 25. srpna 2004 Třídící znak 1 0 6 0 4 6 1 0 ŘEDITEL SEKCE BANKOVNÍCH OBCHODŮ VYHLAŠUJE Ú P L N É Z N Ě N Í OPATŘENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY Č. 2/2003 VĚST. ČNB, KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY

Více

MÍRA RIZIKA CHUDOBY V ČESKÉ REPUBLICE Z HLEDISKA POHLAVÍ LEVEL OF POVERTY RISK FROM THE GENDER SEEK IN THE CZECH REPUBLIC

MÍRA RIZIKA CHUDOBY V ČESKÉ REPUBLICE Z HLEDISKA POHLAVÍ LEVEL OF POVERTY RISK FROM THE GENDER SEEK IN THE CZECH REPUBLIC MÍRA RIZIKA CHUDOBY V ČESKÉ REPUBLICE Z HLEDISKA POHLAVÍ LEVEL OF POVERTY RISK FROM THE GENDER SEEK IN THE CZECH REPUBLIC Dagmar Blaná Absrac Differen crieria are used o assess he povery rae, mos ofen

Více

Využití NAIRU k odhadu potenciálního produktu a produkční mezery v České republice

Využití NAIRU k odhadu potenciálního produktu a produkční mezery v České republice 1. Úvod Využií NAIRU k odhadu poenciálního produku a produkční mezery v České republice Vzhledem k omu, že poenciální výsup je považován za nejlepší indikáor kapaciy agregované nabídky a neinflačního růsu

Více

Role fundamentálních faktorů při analýze chování Pražské burzy #

Role fundamentálních faktorů při analýze chování Pražské burzy # Role fundamenálních fakorů při analýze chování Pražské burzy # Ví Poša Výzkum chování akciových a obecně finančních rhů má dlouhou hisorii, jehož výsupy nalézají uplanění v ekonomické eorii, pro kerou

Více

Stochastické modelování úrokových sazeb

Stochastické modelování úrokových sazeb Sochasické modelování úrokových sazeb Michal Papež odbor řízení rizik 1 Sochasické modelování úrokových sazeb OBSAH PŘEDNÁŠKY Úvod do problemaiky sochasických procesů Brownův pohyb, Wienerův proces Ioovo

Více

Měření výkonnosti údržby prostřednictvím ukazatelů efektivnosti

Měření výkonnosti údržby prostřednictvím ukazatelů efektivnosti Měření výkonnosi údržby prosřednicvím ukazaelů efekivnosi Zdeněk Aleš, Václav Legá, Vladimír Jurča 1. Sledování efekiviy ve výrobní organizaci S rozvojem vědy a echniky je spojena řada požadavků kladených

Více

Derivace funkce více proměnných

Derivace funkce více proměnných Derivace funkce více proměnných Pro sudeny FP TUL Marina Šimůnková 21. prosince 2017 1. Parciální derivace. Ve výrazu f(x, y) považujeme za proměnnou jen x a proměnnou y považujeme za konsanu. Zderivujeme

Více

Věstník ČNB částka 15/2003 ze dne 1. října 2003 KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH REZERV

Věstník ČNB částka 15/2003 ze dne 1. října 2003 KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH REZERV Třídící znak 1 0 2 0 3 6 1 0 OPATŘENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ZE DNE 23. ZÁŘÍ 2003 KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH REZERV Česká národní banka

Více

ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU

ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU Obsah Co je o dnamika? 1 Základní veličin dnamik 1 Hmonos 1 Hbnos 1 Síla Newonov pohbové zákon První Newonův zákon - zákon servačnosi Druhý Newonův zákon - zákon síl Třeí

Více

Parciální funkce a parciální derivace

Parciální funkce a parciální derivace Parciální funkce a parciální derivace Pro sudeny FP TUL Marina Šimůnková 19. září 2018 1. Parciální funkce. Příklad: zvolíme-li ve funkci f : (x, y) sin(xy) pevnou hodnou y, například y = 2, dosaneme funkci

Více

VÝVOJ PODÍLU VÝDAJŮ ČESKÝCH DOMÁCNOSTÍ ZA MASO A MASNÉ VÝROBKY A ENGELOVY ZÁVISLOSTI VE SPOTŘEBĚ

VÝVOJ PODÍLU VÝDAJŮ ČESKÝCH DOMÁCNOSTÍ ZA MASO A MASNÉ VÝROBKY A ENGELOVY ZÁVISLOSTI VE SPOTŘEBĚ ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 3 Číslo 6, 2004 VÝVOJ PODÍLU VÝDAJŮ ČESKÝCH DOMÁCNOSTÍ ZA MASO

Více

Srovnání výnosnosti základních obchodních strategií technické analýzy při obchodování měn CZK/USD a CZK/EUR 1

Srovnání výnosnosti základních obchodních strategií technické analýzy při obchodování měn CZK/USD a CZK/EUR 1 Výnosnos obchodních sraegií echnické analýzy Michal Dvořák Srovnání výnosnosi základních obchodních sraegií echnické analýzy při obchodování měn CZK/USD a CZK/EUR Verze 3 03 Michal Dvořák Záměr Na přednáškách

Více

Několik poznámek k oceňování plynárenských aktiv v prostředí regulace činnosti distribuce zemního plynu v České republice #

Několik poznámek k oceňování plynárenských aktiv v prostředí regulace činnosti distribuce zemního plynu v České republice # Několik poznámek k oceňování plynárenských akiv v prosředí regulace činnosi disribuce zemního plynu v České republice # Jiří Hnilica * Odvěví disribuce zemního plynu paří mezi regulovaná odvěví. Způsoby

Více

5 GRAFIKON VLAKOVÉ DOPRAVY

5 GRAFIKON VLAKOVÉ DOPRAVY 5 GRAFIKON LAKOÉ DOPRAY Jak známo, konsrukce grafikonu vlakové dopravy i kapaciní výpočy jsou nemyslielné bez znalosi hodno provozních inervalů a následných mezidobí. éo kapiole bude věnována pozornos

Více

Úloha II.E... je mi to šumák

Úloha II.E... je mi to šumák Úloha II.E... je mi o šumák 8 bodů; (chybí saisiky) Kupe si v lékárně šumivý celaskon nebo cokoliv, co se podává v ableách určených k rozpušění ve vodě. Změře, jak dlouho rvá rozpušění jedné abley v závislosi

Více

9 Viskoelastické modely

9 Viskoelastické modely 9 Viskoelasické modely Polymerní maeriály se chovají viskoelasicky, j. pod vlivem mechanického namáhání reagují současně jako pevné hookovské láky i jako viskózní newonské kapaliny. Viskoelasické maeriály

Více

Porovnání vývoje počtu českých a zahraničních turistů v rámci ČR v letech

Porovnání vývoje počtu českých a zahraničních turistů v rámci ČR v letech Mendelova univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Porovnání vývoje poču českých a zahraničních urisů v rámci ČR v leech 2003 2009 Bakalářská práce Vedoucí práce: Ing.

Více

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2 Cvičení 1 Lineární rovnice prvního řádu 1. Najděe řešení Cauchyovy úlohy x + x g = cos, keré vyhovuje podmínce x(π) =. Máme nehomogenní lineární diferenciální ( rovnici prvního řádu. Funkce h() = g a q()

Více

ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU

ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU MENDELOVA LESNICKÁ A ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V BRNĚ PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU Analýza zaměsnanosi cizinců v ČR Bakalářská práce Vedoucí bakalářské práce Mgr. Marin

Více

MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRNĚ

MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRNĚ MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRNĚ PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DEMOGRAFICKÁ DYNAMIKA OBYVATELSTVA ČESKÉ REPUBLIKY Bakalářská práce Vypracovala: Jana Horníčková Vedoucí bakalářské práce:

Více

Teorie obnovy. Obnova

Teorie obnovy. Obnova Teorie obnovy Meoda operačního výzkumu, kerá za pomocí maemaických modelů zkoumá problémy hospodárnosi, výměny a provozuschopnosi echnických zařízení. Obnova Uskuečňuje se až po uplynuí určiého času činnosi

Více

Srovnávací analýza vývoje mezd v České republice

Srovnávací analýza vývoje mezd v České republice Mendelova univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Srovnávací analýza vývoje mezd v České republice Bakalářská práce Vedoucí práce: Mgr. Kamila Vopaová Vypracovala: Lucie Mojžíšová Brno 10 Děkuji ímo

Více

Numerická integrace. b a. sin 100 t dt

Numerická integrace. b a. sin 100 t dt Numerická inegrace Mirko Navara Cenrum srojového vnímání kaedra kyberneiky FEL ČVUT Karlovo náměsí, budova G, mísnos 14a hp://cmpfelkcvucz/~navara/nm 1 lisopadu 18 Úloha: Odhadnou b a f() d na základě

Více

Finanční krize a fiskální konsolidace

Finanční krize a fiskální konsolidace Finanční krize a fiskální konsolidace Eva Zamrazilová členka bankovní rady Česká národní banka Finanční krize, její fiskální důsledky, konsolidace Mezinárodní vědecká konference Bankovní insiu vysoká škola

Více

Zásady hodnocení ekonomické efektivnosti energetických projektů

Zásady hodnocení ekonomické efektivnosti energetických projektů Absrak Zásady hodnocení ekonomické efekivnosi energeických projeků Jaroslav Knápek, Oldřich Sarý, Jiří Vašíček ČVUT FEL, kaedra ekonomiky Každý energeický projek má své ekonomické souvislosi. Invesor,

Více

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH CVIČENÍ Č. Ing. Pera Schreiberová, Ph.D. Osrava 0 Ing. Pera Schreiberová, Ph.D. Vysoká škola báňská Technická

Více

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované. finní ransformace je posunuí plus lineární ransformace má svou maici vzhledem k homogenním souřadnicím využií například v počíačové grafice [] Idea afinního prosoru BI-LIN, afinia, 3, P. Olšák [2] Lineární

Více

MAKROEKONOMIE. Blok č. 4: SPOTŘEBA

MAKROEKONOMIE. Blok č. 4: SPOTŘEBA MAKROEKONOMIE Blok č. 4: SPOTŘEBA Struktura tématu. úvod do nejvýznamnějších teorií spotřeby, kterými jsou: John Maynard Keynes: spotřeba a současný důchod Irving Fisher: mezičasová volba Franco Modigliani:

Více

ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD IVAN KŘIVÝ OSTRAVA URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDI TOVANÝCH STUDIJ NÍCH PROGRAMECH

ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD IVAN KŘIVÝ OSTRAVA URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDI TOVANÝCH STUDIJ NÍCH PROGRAMECH ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDI TOVANÝCH STUDIJ NÍCH PROGRAMECH IVAN KŘIVÝ ČÍSLO OPERAČNÍHO PROGRAMU: CZ.1.07 NÁZEV OPERAČNÍHO PROGRAMU: VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST OPATŘENÍ:

Více

PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU Ze serveru www.czso.cz jsme sledovali sklizeň obilovin v ČR. Sklizeň z několika posledních le jsme vložili do abulky 7.1. a) Jaké plodiny paří mezi obiloviny?

Více

Úrokové daňové štíty nemusí být jisté

Úrokové daňové štíty nemusí být jisté Mařík, M. - Maříková, P.: Úrokové daňové šíy nemusí bý jisé. Odhadce a oceňování podniku č. 3/2012, ročník XVIII, sr. 4-17, ISSN 1213-8223 Úrokové daňové šíy nemusí bý jisé prof. Miloš Mařík, doc. Pavla

Více