2012 LOGOS POLYTECHNIKOS

Transkript

1 01 ROČNÍK 3 ČÍSLO 3 LOGOS POLYTECHNIKOS

2 1 Vážení čtenář, třetí číslo odborného časopsu LOGOS POLYTECHNIKOS, který vdává jako čtvrtletník Vsoká škola poltechncká Jhlava, je jž tradčně tematck zaměřeno na prezentac výsledků tvůrčí a odborné čnnost akademckých pracovníků vsokých škol z oblast ekonomk a matematk. I z většn příspěvků tohoto čísla je jasně patrné, jak významnou rol hrají nejrůznější matematcké a statstcké metod v problematce souvsející s ekonomkou, managementem a marketngem. Jsem proto velm rád, že Vsoká škola poltechncká Jhlava dává na stránkách svého odborného perodka dostatek prostoru k tomu, ab mohla být ona významná úloha matematk a statstk v ekonomckých oborech plně demonstrována. Dovoluj s ovšem v této souvslost vslovt obavu, že se poslední dobou v doporučených studjních plánech ekonomck zaměřených studjních oborů některých českých vsokých škol nenalézá pro matematcké předmět dostatečný prostor. Tím více oceňuj, že Vsoká škola poltechncká Jhlava se tomuto poněkud slně krátkozrakému a podle mého názoru často rze populstckému trendu nepřzpůsobla. Časopsu LOGOS POLYTECHNIKOS přej do budoucna dostatek kvaltních a poutavých příspěvků a hodně spokojených čtenářů. Radek Stolín vedoucí katedr matematk Vsoká škola poltechncká Jhlava

3

4 Obsah 3 ADAM BOROVIČKA Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora... 5 ROMAN FIALA, JANA BORŮVKOVÁ, MARTIN PROKOP Inter-organzatonal Trust, Interpersonal Trust and Costs of Negotaton... 4 ANDREA FURKOVÁ, KVETOSLAVA SURMANOVÁ Parametrcké vs. neparametrcké benčmarkngové metód na odhad efektívnost VLADISLAV CHÝNA Řešení problému kulatého stolu pomocí bnárních proměnných na příkladu pohádk O dvanáct měsíčkách MILOŠ KAŇKA, EVA KAŇKOVÁ Wengarten Map Appled on Some Examples of Producton Functons LUKÁŠ KUČERA Analýza atraktvt věrnostních programů obchodních řetězců PETR MUSIL Na pokraj zdrojů aneb proč malthusánství stále selhává JANA PATAKYOVÁ, MARIAN REIFF Rešene vackrterálneho job shop problému rozvrhovana pomocou hbrdného algortmu LUKÁŠ KUČERA, GABRIELA ŠVEJDOVÁ Vlv ekonomcké krze na vývoj zadluženost domácností v České republce... 99

5 4

6 Adam Borovčka 5 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora Adam Borovčka Vsoká škola ekonomcká, Katedra ekonometre Abstrakt Příspěvek se zabývá vtvářením nvestčního portfola. Investor se rozhoduje vložt své volné fnanční prostředk do akcí na Burze cenných papírů Praha v rámc Sstému pro podporu trhu akcí a dluhopsů. Volíme dva tp nvestorů orentovaný na dvdendový výnos, orentovaný na kaptálový výnos. Vbíráme 8 krtérí, která jsme uznal za vhodné brát v potaz v proceduře nvestčního rozhodování. Aplkujeme několk metod vícekrterálního programování, které se odlšují množstvím nformací vžadovaných od rozhodovatele. Cílem je určení optmální struktur nvestčního portfola a vhodnocení dopad nformačního toku na výsledné portfolo. Konkrétní vužté metod podávají různé výsledk, různé podob nvestčního portfola. Obecně poztvní vlv většího množství nformací ze stran nvestora na sledované vlastnost portfola nebl potvrzen. Klíčová slova Vícekrterální rozhodování, nformační tok, portfolo. Úvod Rozhodování, rozhodnutí, rozhodnout se pojm, které doprovázejí na cestě žvotem každého z nás. Obecně jednec volí vžd takovou alternatvu, která mu posktuje největší užtek. V mnoha případech se jedná o velce složté a komplexní problém, které jsou bez použtí vhodných modelů jakožto prostředníků mez teorí a realtou složtě řeštelné. V obdobné stuac stojí nvestoř, kteří se rozhodují, do jakých akcových ttulů na burze budou nvestovat. Vžjme se do role movtého nvestora, který b rád nakoupl akce společností emtované na pražské burze. Jelkož upřednostňuje emse velkých frem s možností nvestce v řádech desítek mlonů korun, vdává se do nejkvaltnějšího segmentu českého burzovnctví Sstému pro podporu trhu akcí a dluhopsů. Investor př sestavování portfola sleduje určté hodnotící charakterstk a klade kvanttatvní omezení, která jsou vlastní jeho nvestčnímu naturelu. V tomto duchu analzujeme chování nvestora orentujícího se na dvdendový výnos a nvestora zaměřeného na kaptálové zsk. Př proceduře optmalzace akcového portfola navštívíme oblast teore rozhodování, konkrétně vužjeme některé metod vícekrterálního

7 6 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora programování posktující rozhodovatel (nvestorov) obrázek o zamýšleném nákupu akcí. Cílem práce bude nejen vtvoření portfola, ale hlavně pohled na nvestční stuac z hledska nformačního toku mez rozhodovatelem 1 (nvestorem) a analtkem a jeho vlvu na výslednou skladbu nvestčního portfola. K tomuto účelu vužjeme metod s různou měrou zapojení nvestora v průběhu tvoření portfola z pohledu posktování nformace o jeho preferencích. Vede komunkace a aktvní zapojení nvestora do nvestčního procesu k vtvoření portfola s lepším hodnotam sledovaných charakterstk? Posktne jeden z vbraných přístupů, metoda mnmální komponent, nejšrší skladbu portfola? Naplní se střízlvá očekávání o akcích společností ČEZ, Komerční banka, Telefónca č Phlp Morrs jako stablní složk praktck všech vtořených nvestčních portfolí? I na tto otázk dostaneme prostřednctvím tohoto článku odpověd. Vícekrterální programování Jelkož budeme řešt problém skladb portfola komplexněj z pohledu několka sledovaných krtérí, vužjeme některé postup z oblast vícekrterálního programování. Budeme ted předpokládat spojtost vícekrterálních modelů. Jným slov uvažujeme množnu všech varant jako nekonečnou. U spojtých vícekrterálních modelů dentfkujeme množnu varant vjádřenou mplctně soustavou omezujících podmínek, množna krtérí se skládá z jednotlvých krterálních (účelových) funkcí, jejchž extrém se hledá na množně omezujících podmínek [3]. Úlohu vícekrterálního programování můžeme zapsat ve tvaru Fx ( ) ( f1( x), f( x),, fk ( x)) "max" n (1) xx xr g ( x) b, 1,,, m; x 0, j1,,, n, j kde n je počet proměnných, m je počet vlastních omezení, k je počet krtérí, fl ( x ) je l-tá krterální funkce ( l 1,,, k), g ( x ), resp. b označuje levou, resp. pravou stranu -tého vlastního omezení, nakonec xj reprezentuje j-tou proměnnou. Řešení úloh je nalezení takového vektoru x, který vhovuje soustavě omezujících podmínek a současně dosahuje co nejvšších hodnot všech krtérí. Máme na msl kompromsní řešení. Metod vícekrterálního programování Dle [3] se zásadním faktorem pro klasfkac metod vícekrterálního programování jeví skutečnost, v jaké fáz rozhodovacího procesu dochází k vužtí dodatečné nformace od rozhodovatele pro nalezení kompromsního řešení. Pokud se tak děje jž před 1 Rozhodovatelem se rozumí subjekt, který vbírá z možných varant rozhodnutí [4]. Analtk podporuje rozhodovací proces z hledska zpracování preferenčních nformací rozhodovatele a předkládá řešení [3].

8 Adam Borovčka 7 samotným analtckým výpočtem kompromsního řešení, nazýváme metod s nformací a pror. Jelkož může nterakce mez rozhodovatelem a analtkem probíhat během celého procesu, také máme možnost vužít k řešení úloh metod s průběžnou nformací. Třetí způsob pohbu nformací reprezentují metod s nformací a posteror, kde dochází k přenos až poté, co analtk posktl rozhodovatel základní reprezentac množn nedomnovaných řešení 3. Pro účel analýz jsme vbral skupnu metod s aprorní nformací a nteraktvní přístup. Z prvně jmenované oblast bla vužta metoda nacházející kompromsní řešení podle mnmální komponent a přístup založený na maxmalzac užtku. Zástupcem druhé skupn metodckých přístupů bude navržená nteraktvní metoda stojící na výpočetním prncpu maxmalzace vzdálenost od aspračních úrovní. Mnmální komponenta O tomto přístupu se blíže můžeme dočíst v publkac [1] č [3]. Metoda založená na hledání kompromsního řešení pomocí mnmální komponent je velce ctlvá na srovnatelnost krtérí, tudíž je důležtá normalzace jednotlvých krterálních funkcí. Do postupu nevstupují kardnálně zadané váh krtérí, metoda se tak snaží krtéra spíše vrovnávat. Jným slov, od rozhodovatele se vlastně nevžaduje žádná vstupní nformace. Normalzace účelových funkcí probíhá podle následujícího vztahu f j( x) mn f j( x) u j( f j( x)) j 1,,..., k, () max f j( x) mn f j( x) kde f j ( x ) je j-tá krterální funkce, mn f j ( x), resp. max f j ( x ), je mnmální, resp. maxmální hodnota účelové funkce pro x X. Kompromsní řešení podle mnmální komponent je takový vektor platí f ( x) 0 f1( x ) 1 0 f ( x ) f mn ( x) 0 f ( ) fk ( x) k x 0 x X, pro který pro všechna x X. Kompromsní řešení pomocí popsované metod lze nalézt na základě následující jednokrterální úloh lneárního programování (3) 3 Nedomnované řešení je takové řešení, které vkazuje lepší hodnotu alespoň jedné krterální funkce a ne horší hodnot ostatních krterálních funkcí než všechna ostatní řešení.

9 8 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora Maxmalzace užtku z wmax (1) c x w, (4) ( k ) c x w, x X. S touto metodou se můžeme například seznámt v publkac [3]. Metoda vužívá dílčí funkce užtku pro jednotlvá krtéra u ( f ( x)) j 1,,..., k. (5) j j Funkce užtku mohou mít lneární č nelneární charakter, od kterého se odvíjí podoba agregované užtkové funkce, která slouží k nalezení kompromsního řešení. Pokud budeme předpokládat lneární tvar funkcí užtku, musíme počítat s možností dskrmnace některých nedomnovaných řešení. Lneární dílčí funkce užtku konstruujeme v normovaném tvaru krterálních funkcí dle předpsu (). Multkrterální funkce užtku ux ( ) uu 1( f1( x)), u( f( x)),, uk( fk( x)) (6) vkazuje adtvní č multplkatvní tvar. Jelkož se nechceme omezovat na preferenční nezávslost krtérí, vužjeme multplkatvního tvaru agregované funkce užtku v následující podobě k k k k k k 1 ( ) j j( j( )) j ( ( )) j( j( ))... j j( j( )), j1 1 j1 j1 j1 (7) u x vu f x p vvu f x u f x p v u f x kde v j je váha j-té krterální funkce. Hodnotu konstant p určíme dle [7] k p1 ( pv 1). (8) 1 Následně hledáme kompromsní řešení úloh vícekrterálního programování pomocí maxmalzační úloh lneárního programování ux ( ) max (9) x X. Interaktvní metoda Tato metoda vžaduje od rozhodovatele nejvíce nformací a průběžnou komunkac. Zaprvé určuje váh, např. pomocí bodovací metod. Dále musí rozhodovatel stanovt asprační úrovně pro krtéra, ted mnmální požadované úrovně pro maxmalzační krtéra a maxmální požadované úrovně pro mnmalzační krtéra. Analtk nabízí

10 Adam Borovčka 9 řešení, které rozhodovatel (nvestor) posuzuje a případně žádá vlepšení hodnot některého z krtérí. Nní s nteraktvní metodu vícekrterálního programování blíže popíšeme. Budeme řešt úlohu, která je založena na maxmalzac vzdálenost hodnot krtérí od jejch aspračních úrovní, což vjádříme pomocí eukledovské metrk dle [10]. Ted z k * [ w( f ( x) f( x))] max 1 1 n * * n l l j x X xr ; f ( x) f ( x), A; f ( x) f ( x), B; AB 1,,, k xx xr ; g ( x) b, l 1,,, m; x 0, j 1,,, n, kde f ( x ) je -tá krterální funkce, jejíž váha je označena w, f * ( x) vjadřuje lmtní (asprační) úroveň -tého krtéra, x zase n-složkový vektor proměnných, gl ( x ), resp. b reprezentuje levou, resp. pravou stranu některých vlastních omezení, kterých je m, A je množna obsahující ndex krtérí maxmalzační povah a B je množna obsahující ndex krtérí mnmalzační povah. V případě nesrovnatelnost krtérí dělíme v účelové funkc příslušnou váženou odchlku od asprační úrovně optmální hodnotou krtéra získanou z úloh (11). 1 Množna X spoluvtvářející množnu přípustných řešení obsahuje vjádření požadovaných mnmálních č maxmálních úrovní (podle tpu krtéra) krterálních funkcí. Množna X obsahuje ostatní vlastní a všechna nevlastní omezení modelu. Sjednocením obou množn dostáváme celkovou množnu přípustných řešení dané úloh. Podle konkrétní stuace se samozřejmě model může rozšířt o další proměnné například bnárního charakteru. Než se pustíme do žvé nterakce mez rozhodovatelem a analtkem, podíváme se na přístup ke stanovení aspračních úrovní. Sestavíme takový matematcký model, který bude optmalzovat hodnotu konkrétní krterální funkce na množně X f ( x) max (mn) n (11) xx xr ; g ( x) b, l 1,,, m; x 0, j1,,, n. l l j Optmální hodnota příslušného krtéra je vodítkem pro stanovení asprační úrovně. Jným slov udává u maxmalzačního krtéra její horní hodnotu a u mnmalzačního krtéra její dolní hodnotu. Je evdentní, že rozhodovatel bude volt asprační úrovně podstatně nžší, resp. všší, které b nevlučoval v rozhodovací úloze exstenc přípustného řešení.v případě stochastckého problému o několka scénářích se stává vodítkem pro stanovení aspračních úrovní průměrná hodnota účelových funkcí všech úloh. Po sestrojení modelu analtk nabízí optmální řešení úloh. Pokud se rozhodovatel nelíbí an jedna hodnota vektoru proměnných x v souvslost s dosaženým hodnotam jednotlvých krtérí, proces končí nezdarem, rozhodovatel musí přehodnott své (10)

11 10 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora preference. V případě nespokojenost jen s některým krtér dochází k úpravě 4 z k * [ w( f ( x) f( x))] max 1 1 n * * n l l j xx xr ; f ( x) f ( x), A; f ( x) f ( x), B; AB 1,,, k xx xr ; g ( x) b, l 1,,, m, x 0; j 1,,, n, ( ),, ; ( ),,. 3 n N N N N N N N N x X x R f x f A A A f x f B B B 3 Množna X obsahuje požadované úprav rozhodovatelem vbraných krtérí. N U konkrétních maxmalzačních krtérí f ( x ) požaduje zvýšt neuspokojvou hodnotu N N f o, u vbraných mnmalzačních krtérí f ( x ) chce naopak snížt N N neuspokojvou hodnotu f o. Množna A zahrnuje všechn ndex N maxmalzačních krtérí, s jejchž hodnotam není rozhodovatel spokojen, množna B pak ndex všech mnmalzačních krtérí, s jejchž hodnotam není spokojen. K úpravě řešení nemusí dojít jen v případě, že rozhodovatel není strktně nespokojen s řešením, nýbrž v stuac, kd chce mít nformatvní představu, jak b se řešení změnlo, pokud b s dovoll požádat o vlepšení hodnot některých krterálních funkcí. Jak je patrné, rozhodovatel neklade př vlepšování příslušných hodnot žádné požadavk na velkost možného zhoršení ostatních krtérí, které jsou z pohledu nvestora hodnotově v pořádku. Tímto způsobem algortmus pokračuje až do okamžku, kd je rozhodovatel spokojen č smířen s podobou řešení. Cílové programování neděltelnost aktv Mnohd se může stát, že výsledná struktura portfola nakonec nemůže být zcela dodržena, protože obchod s příslušným nvestčním nstrument probíhá pouze ve standardzovaných jednotkách o aktuální tržní hodnotě. Jným slov musíme dodržovat podmínku neděltelnost aktv. Požadavku obchodu ve standardzovaných jednotkách vhovuje následující navržený model, který upravuje optmální strukturu portfola (1) 4 Například některá krtéra dosahují pouze svých aspračních úrovní, což může být pro rozhodovatele ne zcela uspokojvé.

12 Adam Borovčka 11 z n d d 1 * n ( ) mn cb d d Mx 1,..., n cb M (13) 1 0 d d 0 1,..., n d, d 0 1,..., n b Z 1,..., n, kde c je cena za standardzovanou jednotku -tého nvestčního nstrumentu, b označuje počet standardzovaných jednotek -tého nvestčního nstrumentu, celková zamýšlená nvestovaná částka je vjádřena jako M, x je původní podíl -tého nvestčního nstrumentu na portfolu dle rozhodovací procedur, konečně d, resp. d reprezentuje zápornou, resp. kladnou odchlku od původního podílu -tého nvestčního nstrumentu na portfolu. Lze s povšmnout, že modelovaný proces je založen na konceptu cílového programování [více vz 6], ted se snažíme mnmalzovat absolutní odchlku od dosažených optmálních podílů akcových ttulů. Jelkož máme všechn cílové hodnot ve stejných jednotkách srovnatelných řádů, není třeba normalzace. V opačném případě bchom odchlk poděll příslušným cílovým hodnotam. Nevýhodou modelu je skutečnost, že nová struktura portfola se někd může poměrně významně lšt od původní, která bla stanovena na základě rozhodovací procedur zahrnující určté nvestorov požadavk na portfolo. Nová skladba portfola tak může původní požadavk porušovat. Zde ted evdujeme určté zjednodušení stuace, která b s jstě zasloužla hlubší propracování. Jelkož v praktcké část sestavujeme portfolo z akcí obchodovaných v sstému SPAD na BCPP, musíme akceptovat nákup akcí pouze ve standardzovaných jednotkách, které obsahují určtý počet akcí dle příslušného ttulu. Výsledné portfolo dosažené konkrétní metodou s velkou pravděpodobností vkazující podíl akcí neodpovídající standardzovanému množství upravíme prostřednctvím výše představeného prncpu. Volba vah Jak jž blo zmíněno, některé metodcké přístup v rozhodovacích procesech vžadují nformac o důležtost krtérí v kardnalstcké podobě. Váh jednotlvých charakterstk můžeme stanovt několka způsob. Pro praktckou část vbíráme bodovací metodu, kde rozhodovatel musí posktnout konkrétní kvanttatvní vjádření svých preferencí, resp. ohodnocení krtérí. Teoretcký pops poměrně jednoduché metod můžeme nalézt například v publkac []. *

13 1 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora Investční stuace Budeme uvažovat stuac, kd chce potencální nvestor vložt své volné fnanční prostředk v přblžné výš Kč 5 do akcí obchodovaných v Sstému pro podporu trhu akcí a dluhopsů (SPAD) na Burze cenných papírů Praha [více vz 8]. V současnost je v tomto sstému obchodováno 15 akcových emsí, které tvoří báz nejdůležtějšího českého akcového ndexu PX AAA AUTO, CETV, ČEZ, ECM, ERSTE GROUP BANK, FORTUNA, KIT DIGITAL, KOMERČNÍ BANKA, NWR, ORCO, PEGAS NONWOVENS, PHILIP MORRIS ČR, TELEFÓ- NICA O C. R., UNIPETROL a VIG. Jelkož bla analýza prováděna v lednu předmnulého roku, nebl zahrnut společnost KIT Dgtal a Fortuna. Bereme v úvahu dva tp nvestorů - nvestora orentujícího se na dvdendový výnos a nvestora zaměřeného na výnos kaptálový. Oba volí množnu krtérí, podle kterých budou jednotlvé varant hodnott: výkonnost akcového ttulu - výnos vjádřený v procentech z nvestované částk krátkodobější (roční) - sleduje období roku 009 dlouhodobější (čtřletá) - zahrnuje vrcholnou fáz konjunktur, následnou krz a začínající mírný vzestup dvdendový výnos - poměr dvdend a tržní cen akce průměrný růst dvdend - pro období 006 až volatlta cen - měřena na základě měsíční směrodatné odchlk za období let 007 až 009 průměrný objem obchodů - hodnota je stanovena na základě pozorování denních objemů obchodů za období 007 až 009 zsk na akc - za první tř čtvrtletí krzového roku 009 průměrná změna zsku na akc - za období 007 až 009 (říjen) Proč volíme právě tato krtéra? Výkonnost za rok, respektve za 4 rok podává obrázek o kaptálové výnosnost akce v krátkém a střednědobém horzontu, což je zcela jstě více č méně důležtou nformací př nvestování. Stejně tak jsou významné ukazatele hovořící o dvdendě (hlavně pro dvdendově ortentovaného nvestora). Nesledujeme absolutní výš dvdend, ale pro komplexnější obrázek spíše poměr dvdend k ceně akce a také vývoj dvdend v čase. As každý nvestor sleduje rzko spojené s nvestcí, proto mez výčet krtérí zařazujeme charakterstku volatlt vjádřenou 5 Takto vsoká částka akcentuje níže uvedenou skutečnost, že obchodování ve SPADu na BCPP není pro drobné nvestor z důvodu nemožnost nvestce do jednotlvých akcí. V tomto ohledu je vhodnější kontnuální sstém (KOBOS) na pražské burze č další dnes jž burzovní trh RM-Sstém (více vz [5] č [9]). 6 Průměrný růst dvdend nezahrnuje rok 009, protože v době vtváření analýz ještě nebla dvdenda přznaná za tento rok k dspozc. Valná hromada rozhoduje o dvdendě vžd až následující rok na základě výsledku hospodaření. Pro větší počet pozorování je zařazen rok 006.

14 Adam Borovčka 13 standardně, ted směrodatnou odchlkou. Obzvláště pro kaptálově orentovaného nvestora zamýšlejícího častěj měnt portfolo, je důležtá lkvdta akcových ttulů. Zde je měřena průměrným objemem obchodů. Nakonec ještě nvestora zajímá ekonomcká stuace emtentů prostřednctvím zsku a jeho vývoje. Pro srovnatelnost velkost akcových společností používáme ukazatel zsk na akc. Je vcelku zřejmé, jaká krtéra nabývají maxmalzační, jaká naopak mnmalzační povah. Z praktckých důvodů př vužtí prvních dvou metod jsme převedl mnmalzační krterální funkce na maxmalzační dle následující procedur f ( x) mn j ( 1)* f ( x) max, j kde j zahrnuje všechn ndex mnmalzačních krtérí. Následující dvě tabulk zobrazují ohodnocení všech nvestčních varant (akcí) podle jednotlvých krtérí. První představuje výkonnostní a dvdendové charakterstk, ted jednoletou a čtřletou výkonnost a dvdendový výnos s průměrným růstem dvdend. Tabulka 1: Krterální hodnot (1. část) 7 Výkonnost Výkonnost Prům. růst jednoletá čtřletá dvdend D/P Jednotka % % % - AAA AUTO 57,03-74, CETV 19,8-67, ČEZ 9,36 18,7 6,5 5,45 ECM 3,46-78, ERSTE 84,53-46,3 1,,3 KB 8,77, ,78 NWR 130,61-58,5 0 6,57 ORCO -14,87-91,14 19,98 0,58 PEGAS 75,5-44,01 8,85 5,39 PM 48,16-51,84 5,9 6,1 TELEFÓNICA -3,31-0, ,57 UNIPETROL -4,88-41,11 0 1,19 VIG 51,03-31,9 57,97 5,44 Povaha krtéra MAX MAX MAX MAX Druhá tabulka nabízí nformace o ohodnocení akcových ttulů z hledska volatlt, průměrného objemu obchodů, zsku na akc a konečně průměrné změn zsku na akc. (14) 7 Data bla získána z výročních zpráv konkrétních společností, resp. jejch dopočtem.

15 14 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora Tabulka : Krterální hodnot (. část) Volatlta Prům. objem Prům. změna Zsk na akc obchodů zsku na akc Jednotka % Kč Kč % AAA AUTO 3, ,6-5 CETV 3, ,93-70,5 ČEZ 8, ECM 19, ,59-43,5 ERSTE, ,58-47 KB 1, ,5 NWR 30, ,84-7 ORCO, ,71-750,5 PEGAS 11, ,49-1,5 PM 1, ,5 TELEFÓNICA 6, ,5 UNIPETROL 11, , -10,5 VIG 15, ,10-3 Povaha krtéra MIN MAX MAX MAX Pro účel aplkace modelu na neděltelnost aktv potřebujeme znát cenu standardzované jednotk, za kterou se jednotlvé akcové ttul na burze obchodují. Tržní cena akce je ke dn podle BCPP. Tabulka 3: Cen standardzovaných jednotek jednotlvých akcových ttulů Lot Cena akce Cena lotu Jednotka ks Kč Kč AAA Auto , CETV , ČEZ , ECM , ERSTE , KB , NWR , ORCO , PEGAS , PM , TELEFÓNICA , UNIPETROL , VIG ,

16 Adam Borovčka 15 Investor orentovaný na dvdendový výnos První tp nvestujícího subjektu popíšeme jako nvestora, kterému tolk nezáleží na kaptálovém výnosu, jednoznačně se zaměřuje na dvdendový výnos. Samozřejmě též sleduje výkonnost akce za uplnulá léta, č jak s stojí frma ve výsledku hospodaření, ale jsou to čstě doprovodné a spíše okrajové ukazatele. Kvanttatvní vjádření preferencí ve formě vah stanovuje nvestor na základě bodovací metod. Tabulka 4: Váh stanovené nvestorem orentujícím se na dvdendový výnos Krtérum Váha Výkonnost jednoletá 0,1 Výkonnost čtřletá 0,1 Prům. růst dvdend 0,19 D/P 0,1 Volatlta 0,08 Prům. objem obchodů 0,08 Zsk na akc 0,1 Prům. změna zsku na akc 0,1 Kromě stanovení váhového vektoru má nvestor požadavk na podobu akcového portfola. Jelkož se jedná o dvdendově orentovaného nvestora, žádá podíl akce společnost Phlp Morrs alespoň ve výš 0 % na celém portfolu. Dále je pro něj podstatné, ab emse společností ČEZ, Phlp Morrs, Komerční banka, Telefónca a VIG tvořl nejméně 65 % celkové nvestce. V ekonomck nestablní době preferuje maxmální podíl bankovního sektoru (Komerční banka a Erste Group Bank) 1 %, do společností krzí nejvíce zasažených nechce nvestovat vůbec, jedná se o společnost AAA Auto, CETV a ECM. V rámc zachování dverzfkace portfola nechce nvestovat do jednoho nstrumentu více než 30 % celkově vdané peněžní sum. Na druhé straně dodává, že jeho požadavk nejsou zadán zcela fxně, v poztvním nvestčním zájmu je ochoten akceptovat drobné odchlk. Kompletní omezení (spolu)vtvářející množnu přípustných řešení vpadá následujícím způsobem 13 1 x10 0,, x3 x7 x10 x11 x13 0,65, x5 x6 0,1, x1 x x4 0, x 0,3, 1,,,13, x 0, 1,,,13, x 1, kde x, 1,,...,13, vjadřuje podíl nvestované částk do jednotlvých akcových ttulů v ndexním očíslování v pořadí abecedně uspořádaných společností. (15)

17 16 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora Investor orentovaný na kaptálový výnos Na druhé straně nvestčních strategí regstrujeme osobu, která bedlvě sleduje kaptálový výnos z akce, volatltu cen (kaptálové rzko), také se zajímá o prospertu frm, naopak přítomnost dvdend praktck nevnímá. Tento nvestor velce slně akcentuje kaptálový výnos, na druhé straně krotí své výnosové ambce uvědomělým přístupem k rzku, nvestce volí spíše stablnějšího charakteru na delší časový horzont. Kvantfkace preferencí mez krtér probíhá obdobným způsobem jako u předešlého nvestora 8. Stanovené váh mají ted následující podobu. Tabulka 5: Váh stanovené nvestorem orentujícím se na kaptálový výnos Krtérum Váha Výkonnost jednoletá 0,18 Výkonnost čtřletá 0,18 Prům. růst dvdend 0,04 D/P 0,0 Volatlta 0,15 Prům. objem obchodů 0,13 Zsk na akc 0,15 Prům. změna zsku na akc 0,15 Kaptálově orentovaný nvestor také vznáší určté požadavk na strukturu portfola. Jelkož vdí v ems společnost ČEZ stabltu a soldní výkonnost, chce mít tuto akc zastoupenou v portfolu nejméně 0 %. Velm slušný potencál shledává nvestor v bankovním sektoru, kam se rozhodne vložt nejméně 40 % svých volných peněžních prostředků. Krzí zmožené akce ECM a Orco nesmí překročt dohromad podíl ve výš 4 %. Jako předešlý nvestor chce dverzfkovat portfolo, tudíž s nepřeje překročení podílu jedné emse ve výš 30 % z nvestované částk. Na zadané hodnot se nedívá optkou nedotknutelnost, naopak v zájmu optmalt nvestované částk je přpraven s jednotlvým úrovněm lehce hýbat x3 0,, x5 x6 0,3, x4 x8 0,04, x 0,3, 1,,,13, x 0, 1,,,13, x 1, kde x, 1,,...,13, vjadřuje podíl nvestované částk do jednotlvých akcových ttulů v ndexním očíslování v pořadí abecedně uspořádaných společností. (16) 8 Bodovací metoda je výpočetně aplkována prostřednctvím softwarového doplňku MS Excel Sanna, který podporuje řešení úloh vícekrterálního hodnocení varant.

18 Adam Borovčka 17 Investční rozhodování Dostáváme se k samotné aplkac metod teoretck nastíněných v první polovně práce. Každý přístup vchází z jných základů, tudíž nám posktne na danou problematku různorodé pohled, z kterých vvodíme pro nvestor patřčné závěr. Jak jž blo naznačeno, použtá data jsou sledována do ledna roku 010. Investce je uskutečněna právě v tomto období, což nám umožňuje mmo jné vhodnocení stratege přblžně za dva rok nvestčního období. Ze zamýšleného spíše dlouhodobějšího nvestčního horzontu není tato doba zcela reprezentatvní, ncméně určtou vpovídací schopnost o dané nvestc vkazuje. Nakonec je třeba brát na vědomí, že obchodování s akcem v sstému SPAD na pražské burze probíhá v lotech 9, ted aplkujeme model na neděltelnost aktv (13) založený na cílovém programování na řešení, které nám konkrétní metoda posktuje. Skladba portfola mnmální komponenta Investor vlastně nezadává nformace o svých preferencích mez krtér, jen sděluje některé požadavk na strukturu portfola. Metoda má tendenc váh krterálních funkcí vrovnávat. Analtk předkládá rozhodovatel řešení úloh (4), kde množnu X tvoří (15) pro nvestora zaměřeného na dvdendový výnos, resp. (16) pro nvestora zaměřeného na výnos kaptálový 10. Přpomínáme, že musíme akceptovat př stanovení struktur portfola prncp neděltelnost aktv, ted na výsledné portfolo aplkujeme navržený prncp (13). V rámc popsaného procesu dochází k drobným odchlkám od původního řešení, což může způsobt v některých případech nesplnění požadavků nvestora na portfolo. Jelkož nvestor nezadává své požadavk na podobu portfola zcela strktně a pevně, není tato skutečnost nepřekonatelná. Výslednou skladbu portfola zobrazují následující dvě tabulk. Tabulka 6: Skladba portfola mnmální komponenta (nvestor zaměřený na dvdendový výnos) Akce Podíl ČEZ 13,85 % NWR 18,61 % ORCO 1,0 % PEGAS,66 % PM 3,30 % TELEFÓNICA 16,9 % VIG 13,09 % 9 Lot je standardní obchodní jednotka obsahující stanovené množství konkrétního akcového ttulu. 10 Všechn model jsou řešen v programu LINGO, který je schopen řešt úloh lneárního nelneárního tpu.

19 18 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora Tabulka 7: Skladba portfola mnmální komponenta (nvestor zaměřený na kaptálový výnos) Akce Podíl ČEZ 7,67 % KB 30,8 % NWR 1,37 % ORCO 1,34 % PM 6,7 % VIG 13,07 % Skladba portfola maxmalzace užtku Dále vužjeme přístup, který už vžaduje na počátku blžší nformace o krtérích od potencálního nvestora v podobě vah. Po stanovení hodnot p dle vztahu (8) řešíme úlohu (9), kde množnu přípustných řešení X tvoří (15) pro dvdendově orentovaného nvestora a (16) pro nvestora orentujícího se na kaptálový výnos. Dík zohlednění neděltelnost aktv (13) dochází u nvestora orentujícího se na dvdendový výnos k nesplnění podmínk na dverzfkac portfola, jelkož podíl akce společnost ČEZ přesahuje 30 %. Podíl nvestce do akcového ttulu Phlp Morrs je lehce pod stanovenou mnmální hrancí. U kaptálově orentovaného nvestora také dochází k drobné odchlce od požadavku dverzfkace. V duchu flexblt nvestorových požadavků jsou tto dskrepance přjatelné. Podívejme se na konkrétní podobu obou portfolí prostřednctvím následující tabulk. Tabulka 8: Skladba portfola maxmalzace užtku (nvestor zaměřený na dvdendový výnos) Akce Podíl ČEZ 3,18 % KB 11,3 % PM 19,63 % TELEFÓNICA 6,95 % VIG 9,9 % Tabulka 9: Skladba portfola maxmalzace užtku (nvestor zaměřený na kaptálový výnos) Akce Podíl ČEZ 3,1 % KB 30,13 % PM 8,50 % TELEFÓNICA 9,5 % Skladba portfola nteraktvní metoda Herarch ve smslu nformační produktvt rozhodovatele zakončíme navrženou nteraktvní metodou, kde nvestor stanovuje váh jednotlvých charakterstk a mnmální

20 Adam Borovčka 19 (maxmální) úrovně krterálních funkcí. Asprační úrovně jsou stanoven přblžně na třetně optmálních hodnot maxmalzačních krtérí a pět třetnách optmálních hodnot mnmalzačních krtérí dle konkrétní úloh (11). Nejdříve řešíme úlohu (10), v případě nespokojenost s řešením přecházíme k úloze (1), kde množnu X tvoří podmínk (15), resp. (16) pro nvestora orentovaného na dvdendový, resp. kaptálový výnos. Investor orentující se na dvdendu největší rol přkládá dvdendovému výnosu a průměrnému růstu dvdend. Tto dva ukazatele nabývají u prvotního portfola hodnot 7,45 a,3 %. Hodnot těchto dvou krtérí požaduje ještě vlepšt na úkor všech ostatních krtérí, které v mnoha případech vkazují hodnot velm převšující asprační úrovně. Analtk na základě požadavků předkládá další řešení, s dvdendovým výnosem 7,5 a průměrným růstem dvdend,90 %. Po dalším kole vlepšení obou krtérí dostáváme portfolo s dvdendovým výnosem 7,59 a průměrným růstem dvdend 3,49 %. Investor b rád ještě vlepšl stávající hodnot, znamenalo b to však takové snížení výkonnost, které b jž neblo možno akceptovat. Nutno dodat, že sce blo dosaženo lepších hodnot vbraných charakterstk, na druhé straně bla porušena flexblně pojímaná podmínka na dverzfkac portfola, což pro nvestora v těchto ntencích nepředstavuje zásadní problém. Výsledné portfolo dvdendově orentovaného nvestora vdíme v následující tabulce. Tabulka 10: Skladba portfola nteraktvní metoda (nvestor zaměřený na dvdendový výnos) Akce Podíl ČEZ 3,36 % ERSTE 4,44 % KB 3,8 % PM 1,54 % TELEFÓNICA 34,95 % VIG,91 % Investor orentující se na kaptálový výnos obdrží od analtka prvotní skladbu portfola. Z nejdůležtějších sledovaných charakterstk je nejméně spokojen s hodnotou jednoleté výkonnost, všechna ostatní krtéra nabývají nadstandardních hodnot, zejména však dvdendově orentovaná, která nejsou pro nvestora tak zásadní. Je navrženo další řešení, s přblžně o jeden a půl procentního bodu lepší hodnotou jednoleté výkonnost, konkrétně 0, 18 %. Další změn b jž nepřnesl takové vlepšení sledované charakterstk, ab bl nvestor ochoten podstoupt zhoršení ostatních krtérí. Fnální portfolo má následující podobu. Tabulka 11: Skladba portfola nteraktvní metoda (nvestor zaměřený na kaptálový výnos) Akce Podíl ČEZ 3,16 % ERSTE 11,77 % KB 8,9 % TELEFÓNICA 7,78 %

21 0 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora Složení nvestčních portfolí Lze konstatovat, že pro obě nvestční stratege vchází podobná struktura portfola ve smslu přítomných akcí. Opakují se ttul společností ČEZ, Komerční banka, Phlp Morrs, Telefónca č VIG. Nejen že jde o ttul dvdendově výnosné, ale také vkazují slušné kaptálové zhodnocení. Neotřestelné postavení má v tomto směru akce ČEZ, která tak atakuje nejvšší podíl praktck ve všech vtvořených portfolích. Možná je lehce překvapvé, že v dvdendově oretovaných portfolích akce Phlp Morrs nezaujímá ještě většího podílu. I kdž je tato akce proslulá vsokou dvdendou, v rámc dvdendového výnosu nejsou hodnot tak oslnvé. Navíc an průměrný růst dvdend nedosahuje u této společnost významných výšek. Ještě s můžeme povšmnout jednoho úkazu, a to že akce Komerční bank pro své poměrně lepší vlastnost v oblast kaptálového výnosu a rzka ve srovnání s dvdendou se podílí značně na kaptálově orentovaných portfolích, naopak v některých dvdendových nefguruje vůbec. Vhodnocení nvestčních portfolí vs. nformační tok Po stanovení konkrétních nvestčních portfolí se podíváme na jejch základní charakterstk, které jsou nvestorem nejvíce sledován. U dvdendově orentovaného nvestora regstrujeme nejlepší hodnotu sledované velčn (D/P) u portfola vznklého pomocí prncpu mnmální komponent (8,68), podstatně horší řešení z pohledu tohoto poměru nachází metoda založená na maxmalzac užtku (5,95), nteraktvní metoda nachází portfolo s hodnotou dvdendového poměru 7,59. V podobném duchu můžeme hovořt o průměrném růstu dvdend. Je ted patrné, že výraznější nformační tok nemusí vžd přspívat k dosažení nejvšších hodnot nejsledovanějších charakterstk. Pokud vezmeme v potaz vývoj dvdend za dva nvestční rok, pak nejvšší hodnotu vkazuje portfolo složené na základě nteraktvního přístupu, což je ale víceméně náhoda. Na druhé straně právě skutečné výsledk nvestce udávají spokojenost nvestora. Obdobnou stuac ndkujeme u nvestora zaměřeného na kaptálový výnos z nvestce. Z jednoleté a čtřleté výkonnost je patrné, že vstavené portfolo podle metod uspokojvých cílů nedává lepší výsledk než u metod s menším množstvím nformací plnoucím od rozhodovatele k analtkov. I z hledska reálné výkonnost portfola za dva rok exstence vkazuje portfolo získané nteraktvní metodou nejhorší výsledek. Závěr Vbrání zmíněných akcových ttulů se dalo rámcově očekávat z důvodů dlouhodobých velm dobrých výkonů jak na pol kaptálových výnosů, tak přznaných dvdend. Člověk znalý problematk nvestování na pražské burze b ted určtě alespoň přblžně dokázal př stanovených preferencích nvestorů odhadnout, které akcové ttul budou do nvestčního portfola vbrán. Zmíněné metodcké přístup hlavně usnadňují pozc v určení konkrétních podílů akcí na portfolu a samozřejmě upřesňují a plně konkretzují prvotní představ o skladbě nvestčného portfola.

22 Adam Borovčka 1 Pokud se ještě blíže podíváme na prncp jednotlvých metod, můžeme konstatovat, že nejšrší nvestční portfolo opravdu podává metoda mnmální komponent, která nevžaduje zadání vstupních nformací od nvestora ve formě vah sledovaných charakterstk, čímž důležtost daných krtérí vrovnává. Investční postoj a stratege zde zahrnují pouze jednotlvé podmínk nvestorem na budoucí portfolo kladené. I dík těmto skutečnostem se možná trochu překvapvě dostává do portfola akce společnost ORCO č VIG. U metod založené na maxmalzac agregované funkce užtku zjednodušujeme stuac pouze jejím lneárním tvarem. Preferenční závslost krtérí zachcuje multplkatvní tvar užtku (např. zsk na akc a výkonnost), který ale významně neovlvňuje výsledek. Navržená nteraktvní metoda nejvíce zatahuje nvestora do rozhodovacího procesu. Výsledk jsou velce ovlvněn nejen stanovením vah a aspračních úrovní jednotlvých krtérí, ale také míram substtuce jejch hodnot, o kterých rozhoduje opět samotný nvestor. Z hledska nformačního toku mez rozhodovatelem a analtkem v rámc nvestčního rozhodovacího mechansmu konstatujeme, že se v našem konkrétním případě nepotvrzuje mšlenka, čím více komunkují obě stran, tím docházíme k lepšímu řešení z pohledu nejsledovanějších charakterstk. Jak jž blo uvedeno, velkou rol v rozhodovacím procesu prostřednctvím nteraktvní metod hraje přístup ke stanovení aspračních úrovní, které jsou ndvduálně nastaven rozhodovatelem (nvestorem). Ne přílš ambcózní cíle nvestora mohou vést k horším výsledkům než u portfolí složených pomocí přístupů nevžadující praktck žádné dodatečné nformace. Na druhou stranu nelze obecně deklarovat, že b větší množství nformací ze stran rozhodovatele nemělo vžd poztvní vlv na výsledné portfolo a jeho charakterstk. Vžd záleží na konkrétní stuac. Je ted čstě na nvestorov, jaký zvolí po domluvě s analtkem (např. nvestčním poradcem) přístup k vtváření portfola, jaké nformace je schopen předat, do jaké mír je zasvěcen do nvestční problematk apod. Od všech těchto skutečností se odvíjí vužtí konkrétních přístupů. Je zřejmé, že nvestor s malým nformacem o nvestční problematce, neschopen se více zapojt do nvestčního rozhodovacího procesu, se spíše nechá vést a přjme rozhodnutí na základě metod mnmální komponent. Naopak nvestor aktvní, který vjadřuje preference o důležtost krtérí, který má specální požadavk na portfolo, chce se případně aktvně podílet na vlepšování nvestce k obrazu svému, vužje k sestavení nvestčního akcového portfola kvanttatvního přístupu založeného na maxmalzac užtku, respektve nteraktvní metodu. Nakonec ať už je mohutnost nformačního toku jakákolv, reálné výsledk portfola v nvestčním horzontu neovlvníme, model zahrnují pouze hstorcká data. Není ted zdaleka vloučeno, že portfolo vkazující výborné hstorcké výsledk nebude nabývat těchto hodnot v budoucnu. Výsledk provedených analýz jsou toho důkazem. Pro vtvoření komplexnější analýz bchom mohl zahrnout ještě více krtérí, která b posktovala hstorcké č současné hodnot různých fnančních ukazatelů obchodovaných společností. Také bchom mohl rozšířt kvanttatvní aparát o nástroje fundamentální č techncké analýz, které b nabídl na danou problematku další pohled. Zahrnutí tpckých elementů pro kaptálový trh, stochastckých faktorů, č zohlednění nejasně (mlhavě) vjádřených preferencí nvestora, b přspělo k přblížení

23 Vtváření nvestčního portfola s ohledem na objem nformací od nvestora modelování problému realtě. Nakonec nás napadnou kvaltatvní faktor ovlvňující nvestční rozhodování, jako je nálada na trhu, chování davu, které se ale dají pomocí kvanttatvních vztahů zachtt jen velm těžko. Prostor pro rozšíření náhledu na danou problematku je velký, což dává možnost vznknout dalším odborným a vědeckým pracím v této oblast. Lteratura [1] Brožová, H., Houška, M., Šubrt, T. Model pro vícekrterální rozhodování. Praha: ČZU, 009. ISBN [] Černý, M, Glückaufová, D., Toms, M. Metod komplexního vhodnocování varant. Praha: Academa, (Brož.) [3] Fala, P. Model a metod rozhodování. Praha: Oeconomca, 008. ISBN [4] Fala, P., Jablonský, J., Maňas, M. Vícekrterální rozhodování. Praha: VŠE, ISBN [5] Jílek, J.: Akcové trh a nvestovaní. Praha: Grada Publshng, 009. ISBN [6] Kosmdou, K., Zapounds, C. Goal Programmng Technques for Bank Asset Lablt Management. Norwell: Luwer Academc Publshers, 004. ISBN [7] Szdarovszk, F., Gershon, M. E., Ducksten, L. Technques for Multobjectve Decson Makng n Sstems Management. Amsterdam: Elsever Scence Publshers, ISBN [8] Veselá, J. Burz a burzovní obchod výchozí text ke studu. Praha: Oeconomca, 005. ISBN [9] Veselá, J.: Investování na kaptálových trzích. Praha: Wolters Kluwer ČR, 011. ISBN [10] Zelený, M. Human Sstems Management - Integratng Knowledge, Management and Sstems. New Jerse: World Scentfc Publshng, 005. ISBN

24 Adam Borovčka 3 Investment Portfolo Makng wth Reference to Informaton Volume from an Investor Abstract The artcle deals wth a creaton of potental nvestor s stockng portfolo. The nvestor decdes to nsert hs free fnancal resources nto stocks traded on Prague Stock Exchange n terms of Sstem for Support of the Share and Bond Markets. We stud two tpes of nvestors focused on dvdend eld and focused on captal eld. We choose eght crtera whch we thng that the are essental for nvestment decson makng. We appl several methods of multobjectve programmng whch dffer n volume of nformaton flowng between nvestor and analst. We wanted to make optmal nvestment portfolo and manl prove or uproot postve effect of larger amount of nformaton from nvestor to analst on result. Indvdual methods provde slghtl dfferent outcomes, slghtl dfferent stockng portfolo. Unambguous affrmatve dependence of favourable result on bulk of nformaton was not confrmed n the partcular practcal applcaton. Ke words Mult-crtera decson makng, nformaton flow, portfolo. Článek vznkl s podporou projektu IGA F4/16/011 Model operačního a fnančního managementu. Kontaktní údaje Ing. Adam Borovčka Vsoká škola ekonomcká v Praze, Katedra ekonometre, Fakulta nformatk a statstk nám. W. Churchlla 4, Praha 3, Tel: E-mal: adam.borovcka@vse.cz

25 4 Inter-organzatonal Trust, Interpersonal Trust and Costs of Negotaton Roman Fala, Jana Borůvková, Martn Prokop College of Poltechncs Jhlava Abstrakt In the artcle, the authors verfied the hpotheses regardng the relatonshp between nterpersonal trust and costs of negotaton as well as nter-organzatonal trust and negotaton costs. Wth the help of a created lnear regressve model and calculated Spearman's rank correlaton, t was dscovered that a negatve relatonshp exsts between the costs of negotaton and nter-organzatonal trust as well as between negotatng costs and nterpersonal trust. The Cronbach's alpha relablt value was hgher than for all varables. Ths artcle s a part of the results of the project no. 40/09/057 Measurement and management of the ntangble assets mpact on enterprse performance, financed b Czech Scence Foundaton. Ths artcle was also wrtten wth support from an nternal grant from the College of Poltechncs n Jhlava wth the workng name Effect of trust, reputaton and other ntangble assets on a compan's performance. Ke words nter-organzatonal trust, nterpersonal trust, cost of negotaton Introducton Researchers from varous tme perods and a dverst of dscplnes seem to agree that trust s hghl benefcal to the functonng of organzatons (Drks, Ferrn, 001). In the past decades there has been a resurgence of nterest n understandng the sources and consequences of trust n economc exchanges (Gulat and Stch, 008). As Gulat and Stch (008) observe, ths nterest has resulted n new research from a varet of dscplnar perspectves that nclude socal pscholog (e. g. Kramer, 1999), organzatonal theor and strateg (Uzz, 1997; Zaheer and Venkatraman, 1995), busness hstor (Fukuama, 1999) and economcs (e. g. Güth et al., 1998; Berg et al., 1995). Definng trust Gulat and Stch (008) explctl dstngush between dspostonal and relatonal trust. Whle dspostonal trust manl reflects expectatons about the trustworthness of others n general (e.g. Rotter, 1971; Gurtman, 199), relatonal trust pertans to a specfic dadc partner (e.g. McAlster, 1995). Gulat and Stch (008, p. 167) define trust as the expectaton that another organzaton can be reled on to fulfill ts oblgatons,

26 Roman Fala, Jana Borůvková, Martn Prokop 5 to behave n a predctable manner, and to act and negotate farl even when the possblt of opportunsm s present. The majort of earler studes n the area of trust focused on the nterpersonal level; some studes also dealt wth trust between organzatons (Gulat, 1995; Zaheer, et al., 1998).Ths s also one of the reasons wh ths artcle focuses on nter-organzatonal trust. The term nter-organzatonal trust s defned as the extent of trust placed n the partner organzaton b the members of a focal organzaton. (Zaheer et al., 1998, p. 14). Hpotheses Negotatng costs nclude the tme and effort requred to determne effcent courses of acton, and to settle on dvsons of costs and benefts (Zaheer et al., 1998; Mlgrom and Roberts, 199). In case that nter-organzatonal trust s hgher, the sharng of nformaton s more open and honest, nformaton asmmetr wll be reduced. Trust also reduces the rsk of opportunstc behavour. Wthout opportunsm, the problem of economc organzaton would be substantall mtgated for ever stuaton a smple contract could be drawn, coverng the most lkel contngences, and contanng a general clause to deal wth unforeseeable crcumstances that ma develop (Noorderhaven, 1995; Wllamson, 1985). On the contrar, f trust s lower, long and dffcult (and therefore more costl) negotatons wll be more lkel (Zaheer et al., 1998; Wllamson, 1975). Hpothess 1: There s a negatve relatonshp between nter-organzatonal trust and negotatng costs between the partners n the exchange relatonshp. The relatonshp between nterpersonal trust and costs of negotaton has been examned b Currall and Judge (1995). The dscovered that greater nterpersonal trust s lnked to smpler and less costl negotatons. Negotatons are eas due to the wllngness of emploees to share senstve nformaton as well as trust that nformaton from an emploee of another compan s has not been dstorted. (Zaheer et al., 1998). Hpothess : There s a negatve relatonshp between nterpersonal trust and negotatng costs between the partners n the exchange relatonshp. Materal and methods Data The aforementoned hpotheses were verfed usng data from 373 organzatons wth more than 0 emploees wth ther seat n the Czech Republc. Due to the requrement for random samplng, students were asked to approach organzatons that would meet the aforementoned requrements and we then reported the names of those organzatons where the purchase manager had gven prelmnar consent to completng the questonnare. A lst of 515 organzatons was thus created and these organzatons were sent the questonnare. A total of 395 respondents flled out the questonnare and were rejected due to ncomplete data. Tab. 1 below shows the structure of organzatons based on the statstcal classfcaton of economc actvtes n the European Communt (NACE).

27 6 Inter-organzatonal Trust, Interpersonal Trust and Costs of Negotaton Tab. 1: The structure of organzatons based on the NACE CZ-NACE secton Number of Percentage organzatons A Agrculture, forestr and fshng B Mnng and quarrng C Manufacturng D Electrct, gas, steam and ar condtonng suppl E Water suppl; sewerage, waste management and remedaton actvtes F Constructon G Wholesale and retal trade; repar of motor vehcles and motorccles 61 16,354 H Transportaton and storage I Accommodaton and food servce actvtes J Informaton and communcaton K Fnancal and nsurance actvtes L Real estate actvtes M Professonal, scentfc and techncal actvtes N Admnstratve and support servce actvtes Total Tab. shows the ndvdual questonnare tems and scales b whch the ndvdual varables were measured. It also shows the Cronbach's alpha relablt value for each varable. Tab. : Measurement nstruments Varable, source, scale Measures and tems The Cronbach's alpha relablt value Inter-organzatonal trust (Zaheer et al., 1998; Rempel and Holmes,1986), 1 = strongl dsagree; 7 = strongl agree 1. Our ke supplers have alwas been even-handed n ts negotatons wth our organzaton.. Our ke supplers ma use opportuntes that arse to proft at our expense. (reverse coded) 3. We can rel on ke supplers to keep promses made to us. 4. We are hestant to transact wth our ke 0.909

28 Roman Fala, Jana Borůvková, Martn Prokop 7 Interpersonal trust (Zaheer et al., 1998; Rempel and Holmes,1986), 1 = strongl dsagree; 7 = strongl agree Costs of negotaton (Zaheer et al., 1998), 1 = ver eas (quck); 7 = ver dffcult (slow) supplers when the specfcatons are vague. (reverse coded) 5. Our ke supplers are trustworth. 1. Contact persons of ke supplers (purchasng managers) have alwas been even-handed n negotatons wth me.. Contact persons (purchasng managers) can alwas be counted on to act as I expect. 3. M contact persons (purchasng managers) are trustworth. 4. I have fath n m contact persons (purchasng managers) to look out for m nterests even when t s costl to do so. I would feel a sense of betraal f m contant person s (purchasng managers ) performance was below m expectatons. How smooth or dffcult are prce negotatons between our compan and our ke supplers n the case that the suppler's nput costs are ncreasng? How quck or slow are prce negotatons between our compan and our ke supplers n the case that the suppler's nput costs are ncreasng? Coeffcent alpha was developed b Cronbach (1951) and ths coeffcent s one of the most mportant statstcs n research nvolvng test constructon and use (Cortna, 1993). The Cronbach's alpha relablt value of the all measurement scales are greater than Peterson (1994) compared ndvdual recommended values of Cronbach's alpha. Accordng to Peterson (1994) the most quoted are Nunall's recommendatons (Nunall 1967; Nunall 1978). Nunall (1967) recommended that the mnmall acceptable relablt should be n the range of 0.5 to 0.6, whereas n 1978 (Nunall, 1978) he ncreased the recommended level to 0.7.

29 8 Inter-organzatonal Trust, Interpersonal Trust and Costs of Negotaton Inter-organzatonal and nterpersonal trust Ten tems for measurng nter-organzatonal and nterpersonal trust were defned on the bass of studes b Rempel and Holmes (1986) and Zaheer et al. (1998). Accordng to Sabramanam and Youndt (005), a seven-pont Lkert scale was chosen (from strong dsagreement to strong agreement wth the statement). Unlke Zaheer et al. (1998), we were nterested n the relatonshp between the respondents and ke supplers to the organzaton. Costs of negotaton Negotaton costs are measured wth two tems defned on the bass of the stud b Zaheer et al. (1998). Wthn ths seven-pont scale we asked the respondents how eas or dffcult and quck or slow negotatons are between the respondent's organzaton and ts ke supplers n case that the suppler's nput costs are ncreasng. Lnear regresson attempts to model the relatonshp between varables b fttng a lnear equaton to observed data. Varables X 1 and X are consdered to be explanator (ndependent) varables, and the other (Y) s consdered to be a dependent varable. A lnear regresson lne has an equaton of the form = b 0 + b 1 x 1 + b x. The model desgn therefore tres to answer the queston: How are Negotaton costs (dependent varable Y) mpacted b: Inter-organzatonal trust (ndependent varable X 1 ), Interpersonal trust (ndependent varable X )? Lnear relatonshps between ndependent varables and a dependent varable are prerequste for a correct lnear model desgn. Indvdual predctors, on the other hand, should be correlated as lttle as possble. The coeffcent of determnaton R, whch s the rato of the modeled varablt to the overall varablt, equals the part of varablt of the varable Negotaton costs,explaned b the predctors of Inter-organzatonal trust and Interpersonal trust. Program Statstca was used for all analses. Results and dscusson Table 3 shows Spearman rank correlaton coeffcents between varables Negotaton costs, Inter-organzatonal trust and Interpersonal trust. Hghlghted values (bold letters) are statstcall sgnfcant at p-level 0.05.