Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta financí a účetnictví BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Michal Dvořák

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta financí a účetnictví BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2010 Michal Dvořák"

Transkript

1 Vysoká škola ekonomcká v Praze Fakulta fnancí a účetnctví BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2010 Mchal Dvořák

2 Vysoká škola ekonomcká v Praze Fakulta fnancí a účetnctví Katedra veřejných fnancí Studjní obor: Fnance Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Autor bakalářské práce: Mchal Dvořák Vedoucí bakalářské práce: doc. Ing. Jan Pavel, Ph.D. Rok obhajoby: 2010

3 Čestné prohlášení Prohlašuj, ţe bakalářskou prác na téma Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb jsem vypracoval samostatně a veškerou pouţtou lteraturu a další prameny jsem řádně označl a uvedl v přloţeném seznamu. V Praze dne 28. června 2010 podps

4 Poděkování Autor děkuje docentu Vysoké školy ekonomcké Janu Pavlov za řadu cenných poznámek a nápadů, pracovníkům podpory uţvatelů Eurostatu za zodpovězení mnoha dotazů ke statstkám a ekonomu Pavlu Kohoutov, který svým výrokem v Mladé frontě Dnes autora ke zkoumání této problematky navedl , v článku Stát rozhazuje, dálnce se u nás staví dráže než v Itál.

5 Statstcké a matematcké výpočty byly provedeny s pomocí programů Gretl 1.8.7, Mcrosoft Excel 5.0 a Texas Instruments Derve 6. Tabulky a grafy byly vytvořeny v programech Mcrosoft Excel 5.0 a Corel Draw 13. K odhadu regresních koefcentů je vţdy pouţta metoda nejmenších čtverců. Veškeré obrázky a tabulky jsou dílem autora. S případným přpomínkam nebo komentář neváhejte autora kontaktovat na jeho elektroncké adrese mchaldvorak87@emal.cz.

6 Anotace Tato bakalářská práce analyzuje vlv korupce na cenovou úroveň nfrastrukturních staveb. K tomuto účelu budou vyuţty zejména ukazatele Comparatve prce level ndces sledované Eurostatem a Index vnímání korupce publkovaný Transparency Internatonal. Metodou zkoumání pak bude průřezová statstcká analýza údajů mnmálně 20 evropských zemí za rok V první řadě budou defnovány podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu, které jsou v českých médích prezentovány jako měřítka nadměrných cen dálnc v České republce. Je ukázáno, ţe jejch uţtí naráţí na řadu problémů. Proto bude provedeno jejch očštění od vlvu rozdílných cen práce a kaptálu mez sledovaným státy, které na ukazatele působí skrze odlšnou spotřebu výrobních faktorů v oblast nţenýrských staveb a ostatních odvětvích stavebnctví. Je demonstrována značná korelace mez mírou korupce a takto defnovaným měřítky cen nţenýrských staveb jak v neočštěné, tak v očštěné podobě.

7 Obsah 1. Úvod Teoretcká východska Korupce a veřejné zakázky Moţnost měření předraţenost nţenýrských staveb Další vztahy mez korupcí a cenou veřejných zakázek Měření korupce Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc Defnce ukazatelů Výběr ukazatelů Ukazatele Φ a Ψ a jejch korelace s korupčním ndexem Interpretace podílových ukazatelů Moţná vysvětlení vysokých hodnot ukazatelů Náročnost nţenýrských staveb a obytných budov na různé výrobní faktory Vlv mzdové úrovně na statstky RB, NB a IW Ekonometrcký model náročnost na výrobní faktory v různých odvětvích stavebnctví Podíly osobních nákladů v různě velkých frmách Rozdílná spotřeba výrobních faktorů ve fremním účetnctví Shrnutí výzkumu vlvu mzdové úrovně na cenu zakázek Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Stručný přehled postupu očštění Podrobná metodologe očštění Výsledky očštění a vazba na korupc Moţné námtky prot provedenému způsobu očštění Vztahy mez ukazatel a dalším velčnam Závěr Seznam použté lteratury a pramenů Seznam tabulek a obrázků Příloha A: Dosavadní stude cen dálnc A.1 Stude Mott MacDonald: Česko má násobně draţší dálnce A.2 Stude společnost IBR: Ceny českých dálnc jsou srovnatelné A.3 Ostatní šetření Příloha B: Korelace mez ukazatel korupce Příloha C: Techncká poznámka Příloha D: Fnanční analýza vybraných frem z oblast nženýrských a obytných staveb v České republce D.1 Metodologe D.2 Zjštěné hodnoty fnančních ukazatelů D.3 Shrnutí průměrných hodnot ukazatelů za celé období D.4 Výsledky stude... 66

8 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 1. Úvod 1. Úvod Od roku 2006, kdy do médí pronkla první konkrétnější zpráva konstatující neúměrnou cenu českých dálnc v porovnání s dálncem ve 4 evropských zemích 2, se téma předraţených slnčních staveb vyskytuje v českých médích velm často. Ale nákladnost dálnc byla medálně atraktvní jţ předtím, čehoţ dobrým důkazem je fakt, ţe renomovaný novnář Respektu Erk Tabery uţívá v knze Vládneme, nerušt k lustrac korupce ve veřejných zakázkách dva příklady neúměrně drahé dálnce a tendr na nákup bojových letounů Grpen. 3 V roce 2009 pouţla Národní ekonomcká rada vlády (NERV) ve své Závěrečné zprávě ndkátory vyvozené z údajů zveřejněných Statstckým úřadem Evropského společenství (Eurostat), aby zdokumentovala tvrzení, ţe se na efektvnějším provádění veřejných zakázek dají uspořt značné peníze. I kdyţ šlo pouze o načrtnutí způsobu, jak vyšší cenu dálnc měřt, a v Závěrečné zprávě an v jných dokumentech NERV není tato metoda podrobněj dskutována co do jejích nedostatků, působí velm robustním dojmem. V médích jsou pak její výsledky aţ nekrtcky přjímány. Tato metoda přchází s prvním skutečně obecným a jednoduchým postupem, jak se vyjadřovat k cenám nţenýrských staveb v meznárodním srovnání. To pak umoţní porovnat výsledky s příslušným ndkátorem korupce. Ostatně sám Pavel Kohout, který měl v NERV tuto oblast na starost, tvrdí, ţe výsledky [tj. podílové ukazatele zavedené v kaptole 4] jsou dost podobné tabulce míry korupce v jednotlvých zemích 4. Ovšem podrobnější zkoumání zmíněného vztahu dosud nebylo provedeno. Téma korupce je velm frekventováno nejen v médích, ale také v odborné lteratuře 5. Avšak relevantní stud emprcky dokladující vztah korupce a cen nţenýrských staveb se autorov této práce nepodařlo nalézt. 2 Jde o zprávu společnost Mott MacDonald. Její výsledky jsou dskutovány v Příloze A.1. 3 Tabery (2006, s ). Knha se věnuje problému korupce jen okrajově, proto výběr těchto dvou příkladů leccos napovídá. Těţště krtky se týká výstavby dálnce D47. 4 Stát rozhazuje, dálnce se u nás staví dráţ neţ v Itál. MF Dnes, Coţ lze dokumentovat počtem nalezených článků obsahujících výraz korupce v některém z vyhledávačů odborných prací, např. Google Scholar (

9 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 1. Úvod Tato práce se prmárně nezaměřuje na dokazování, zda jsou české dálnce předraţené, č nkol, jejím cílem je formulace závěrů obecnějších. Př aplkování výsledků je pak třeba mít na pamět, ţe z povahy uţtých statstckých metod nemusí být obecný závěr nutně aplkovatelný na kaţdou konkrétní zem. Tato stude má dva cíle: ověřt vypovídací schopnost ndkátorů cen zakázek prezentovaných Národní ekonomckou radou vlády, analyzovat vztah korupce a ceny veřejných zakázek uţtím regresní a korelační analýzy. V kaptole 2 jsou prezentována teoretcká východska, proč by vyšší korupce měla vést k vyšší realzované ceně nţenýrských staveb, a problémy př měření cen dálnc. Kaptola 3 je věnována měření korupce a výběru vhodného ukazatele pro kvantfkac korupce v dané zem. Ukazatele prezentované Národní ekonomckou radou vlády blíţe představíme v kaptole 4 a demonstrujeme jejch vztah s korupcí, čímţ statstcky ověříme zmíněné tvrzení Pavla Kohouta. Kaptola 5 se zaměří na nterpretac ukazatelů a prozkoumá, zda exstují významné odlšnost v cenách práce a kaptálu v jednotlvých zemích, které by sníţly vypovídací schopnost ukazatelů. Kaptola 6 provede očštění o tyto vlvy a ověří vazbu očštěných ukazatelů na korupc. Kaptola 7 pak obsahuje shrnutí

10 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 2. Teoretcká východska 2. Teoretcká východska 2.1 Korupce a veřejné zakázky Je ovlvněna dosaţená cena veřejných zakázek 6 korupcí 7 v daném prostředí? 8 Zdravý rozum ekonomcká teore říká, ţe s vyšší korupcí budou mít státem pořzované zboţí a sluţby tendenc se prodraţovat. Nabízející frmy svým úplatky přesvědčí státního úředníka, aby zradl veřejný zájem, jeţ má hájt, a ve svém osobním zájmu hájl zájem frmy. Ten spočívá v tom, ţe: frma vyhraje tendr a vyšší realzační cena jí umoţní vytvořt nadstandardní zsk, ze kterého hravě umoří náklady na poskytnutý úplatek. 9 Z tohoto důvodu bychom v korupčním prostředí předpokládal draţší zakázky neţ v nekorupčním, jenţe problém je, jak tuto vcelku přímočarou myšlenku ověřt. Potřeboval bychom zjstt cenu veřejných zakázek stejného druhu v stuacích, které by se lšly pouze různou mírou korupce. Toto je značný problém ţádné dvě zakázky nejsou úplně stejné, protoţe se lší například předmětem plnění most přes alpské údolí má zcela jný charakter neţ ţeleznční nadjezd, konkurencí počet soutěţtelů v daném tendru podle většny studí ovlvňuje dosaţenou cenu, cenovým podmínkam zejména u cen neobchodovatelných statků nelze jednoduše porovnávat náklady mez jednotlvým zakázkam, protoţe např. 6 Pojmem veřejná zakázka se zde myslí nákup zboží a služeb z veřejných zdrojů. Více vz Pavel (2007). 7 Přestoţe význam slova korupce je běţném smyslu zřejmý, přesně defnovat korupc uţ tak jednoduché není. V tomto textu budeme povaţovat korupc za zneužtí svěřené moc k osobnímu obohacení, jak j chápe Transparency Internatonal, Světová banka a převáţná většna ekonomckých článků. Obsáhlejší dskuze vz Frč a kol. (1999), Volejníková (2007) nebo Sandholtz, Koetzle (2000). 8 Oblast zadávání veřejných zakázek a poltcká korupce patří mez dvě nejčastější oblast korupce v celosvětovém měřítku. Národní ekonomcká rada vlády (2009, s. 36). 9 Poltcká ekonome uţívá teor her k předpověd, jak velké úplatky budou nabídnuty, například př dané velkost renty, proceduře rozdělování renty, způsobu tendru a počtu soutěţtelů. Zde však nemá smysl formální model vytvářet, neboť je očvdné, ţe za logckého předpokladu maxmalzace zsku bude mít úředník motvac rentu vytvářet (tím, ţe je ochoten zadat zakázku za vyšší neţ pro stát optmální cenu) a soutěţící korumpovat, aby zvýšl pravděpodobnost získání zakázky a s ní renty. Netechncký úvod do mkroekonome korupce vz Volejníková (2007, s )

11 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 2. Teoretcká východska nájemné budovy pro usídlení státního úřadu bude neporovnatelné v Praze a Horním Kovářově, dalším specfckým podmínkam. Je proto třeba defnovat statek, na který je vypsováno relatvně větší mnoţství zakázek a u kterého je moţná srovnatelnost. Cvlní nženýrské stavby (např. dálnce) jsou vhodnou kategorí, protoţe se staví ve všech státech a mají přblžně stejné parametry. U tendrů na takovéto stavby dosahují realzované ceny značných výšek, coţ vytváří slné ncentvy pro korupční jednání. Stačí věnovat zodpovědným úředníkům jen mzvé procento ceny zakázky, a přesto toto procento bude v absolutní částce dostatečně velké na to, aby změnlo chování úředníků. Zdá se tedy, ţe pro zkoumání fenoménu korupce je tento typ zakázek deální. 2.2 Možnost měření předraženost nženýrských staveb Je však poměrně obtíţné provést analýzu toho, co je normální cena a co je korupcí zvýšená cena nţenýrských staveb. Ideálním řešením by bylo porovnat skutečné ceny staveb s expertním posudkem odhadujícím, za kolk by se stavby dané kvalty daly postavt 10. Tento přístup však vyţaduje hluboké odborné znalost stavebnctví a je časově a fnančně extrémně náročný, tudíţ zde nepouţtelný. Druhý přístup spočívá v pouţtí údajů o skutečných cenách staveb v jednotlvých zemích, jejchţ porovnáním se dá usoudt, kde se staví relatvně draze, a to pak podrobt blţšímu zkoumání. V souvslost s nařčením, ţe Česko má předraţené dálnce, bylo vytvořeno několk studí porovnávajících průměrné ceny dálnc v různých státech EU. Stude mají ovšem omezenou působnost zkoumají pouze konkrétní dálnce v malém počtu států a ještě jsou tou č onou stranou označeny za tendenční. Proto není moţné tyto stude pouţít ke kvanttatvnímu měření vlvu korupce. Pro úplnost jsou ale výsledky nejvýznamnějších dosud provedených českých studí porovnávajících ceny dálnc předloţeny v Příloze A. 10 Takto to provedl Olken (2005) s týmem nţenýrů př zkoumání korupce př stavbách slnc ve venkovských oblastech Indonése

12 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 2. Teoretcká východska Východskem řešícím problém nedostatku vhodných dat o cenách nţenýrských staveb mohou být právě data Eurostatu, která v různých odvětvích poměřují ceny mez státy oprot průměru EU15 nebo EU27. Sekce věnovaná stavebnctví (v anglckém orgnále constructon) umoţňuje detalnější dělení výstavby na obytné budovy, nerezdenční budovy a cvlní nţenýrské (dále jen nţenýrské) stavby. Na základě toho lze sestrojt ukazatele, které budeme v celém dalším textu nazývat podílovým: nţenýrské stavby / stavebnctví celkem, nţenýrské stavby / obytné budovy, kde v čtatel jmenovatel zlomků fgurují cenové úrovně košů typzovaných staveb ze zmíněných kategorí v jednotlvých státech jako procento cenové úrovně EU15 č EU25 pro téţ koše. To elmnuje jednak problém nutnost porovnávání jednotlvých dálnc mez státy díky vyšší míře agregace (tj. nemusíme být znalc v oboru stavebnctví, abychom dokázal provést analýzu 11 ) a dále jsou natolk jednoduché a dostupné pro mnoho států, ţe s nm lze snadno a efektvně pracovat údaje jsou kaţdoročně zjšťovány Eurostatem a jsou k dspozc takřka na klknutí. Vyšší hodnoty ndexů mohou ndkovat předraţování zakázek, v důsledku zvýšené korupce. Je totţ nasnadě, ţe v kategor obytných staveb (a většny nerezdenčních staveb) se předraţování staveb daří hůře, kdyţ je odstraněn problém delegování kupující kupuje za peníze své, a ne za peníze czí (daňových poplatníků) jako u nţenýrských staveb, které jsou z téměř vţdy fnancovány státem. O vypovídacích schopnostech ukazatelů lze samozřejmě vést polemku. Například Národní ekonomcká rada vlády obhajuje jejch uţtí následujícím slovy: Relatvní srovnání cen typzovaných zakázek může sloužt jako poměrně robustní ndkátor toho, zda v některých státech nedochází k předražování veřejných zakázek. 12 Nelze se však ubránt pochybám, zda hodnoty těchto ndexů nelze vysvětlt něčím jným neţ předraţováním zakázek. 11 Tedy za předpokladu, ţe statstka typzovaných zakázek je Eurostatem zpracována korektně. 12 Národní ekonomcká rada vlády (2009, s. 36)

13 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 2. Teoretcká východska 2.3 Další vztahy mez korupcí a cenou veřejných zakázek Závěrem demonstrujme sloţtost zkoumání. Obr. 2.1 ukazuje komplexnost pozorovaných vztahů a to, ţe vazba mez korupcí a cenou zakázek můţe být jak přímá, tak nepřímá. Právě exstence nepřímého vlvu analýzu komplkuje, protoţe není moţné korupc (měřenou ndexy, které budou představeny dále) od ostatních vlvů odzolovat, případně je to extrémně obtíţné. Spojtost mez konkurencí a nţší cenou zakázek přpouští Stgltz (1997). Podrobnější dskuze se stejným závěrem vz Pavel (2007). V konkrétním případě nţenýrských staveb v České republce tento vztah popsuje Pavel (2008): zejména u malého počtu soutěţtelů je ţádoucí efekt dalšího nabízejícího velký. Obr. 2.1: Některé vztahy mez korupcí a cenou zakázek. Zdroj: autor Vyšší korupce snţuje konkurenc, protoţe pokud potencální soutěţtelé povaţují tendr za zmanpulovaný, ztrácejí ochotu se ho účastnt. Na druhou stranu vyšší konkurence můţe potlačovat korupc př větším počtu nabídek je celý proces komplkovanější nebo j naopak zvyšovat frmy mají větší potíţe zakázku získat běţným způsoby, a tak sáhnou k úplatkům Zvyšování konkurence se obecně povaţuje za jeden z prostředků boje s korupcí. Ades a D Tella (1999) vyzkoumal, ţe státy (a) s vyšší mírou obchodního ochranářství, (b) s ekonomkou, které domnuje několk frem, a (c) s méně funkčním antmonopolním zákonodárstvím mají tendenc mít vyšší míru korupce neţ státy, které těmto faktory netrpí. Přehled dalších studí s podobným výsledky v Lambsdorff (1999). Přesto exstují stude, které účnnost konkurence na snţování korupce relatvzují (např. Blss, D Tella (1997))

14 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 2. Teoretcká východska Vztahy mez korupcí, č obecněj vládou práva a kvaltou nsttucí, a vyspělostí jsou nsttuconální ekonomí a ekonomí rozvoje (development economcs) podrobně studovány. Například Transparency Internatonal ve své Global Corrupton Report za rok 2006 ctuje tř stude, které shodně dokazují jasně poztvní vztah mez ukazatelem vlády práva a HDP per capta. 14 Dále například Mauro uvádí, ţe korupční ndex je sgnfkantní vysvětlující proměnnou pro ekonomcký růst 15 ; studí s těchto výsledkem je ale celá řada 16. To, ţe vyspělost země vede k vyšším mzdám a koncduje s lepší technologí výstavby, coţ jsou faktory zvyšující, resp. snţující ceny zakázek (za předpokladu konstantní kvalty realzované zakázky), je očvdné. 14 Kaufmann, Kraay, Mastruzz (2006, s. 305). Zmíněný ukazatel vlády práva je ukazatel Právní řád (Rule of Law), sestavovaný Světovou bankou, který vyšší kvaltě nsttucí přsuzuje vyšší hodnoty. Tento ukazatel téměř dokonale koreluje s obecně pouţívaným měram korupce vz Příloha B. 15 Mauro (1997). 16 Na vztahu korupce a růstu HDP panuje víceméně shoda, otázkou však zůstává směr kauzalty. Více vz Lambsdorff (1999)

15 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 3. Měření korupce 3. Měření korupce Aby se dal vlv korupce na cenu veřejných zakázek zkoumat kvanttatvně, je potřeba přítomnost korupce v kaţdé zem číselně ohodnott. Korupce je však ze své podstaty obtíţně měřtelná. Důsledkem toho se domnantním přístupem v jejím zkoumání stalo nkol měření korupce jako takové, ale jejího vnímání. 17 Na tomto prncpu jsou zaloţeny následující tř veřejně dostupné ndexy. První dva z nch 18 domnují v odborné lacké lteratuře nad všem dalším exstujícím ukazatel korupce. Index vnímání korupce (Corrupton Perceptons Index (CPI), publkuje Transparency Internatonal) hodnotí korupc ve veřejném sektoru tj. korupc mez úředníky veřejné správy a poltky, coţ je přesně oblast relevantní pro tuto stud. Index ale ukazuje pouze na stranu příjemce úplatků. 19 Výsledkem měření je jedno číslo od 0 do 10 (včetně) s přesností na desetny, vyšší hodnota znamená méně korupční prostředí. Index uţívá data ze 14 výzkumů 12 nsttucí mez byznysmeny a nezávslým experty, tedy nkol mez běţným občany. Kvůl pouţté metodce je rozhodující pořadové umístnění zemí v kaţdém z průzkumů. Korelace mez výsledky zahrnutých šetření je průměrně 0,77. Indexem pro rok 2007 počínaje byla učněna změna metodky umoţňující porovnatelnost CPI v čase změna zachovává pořadí zemí, ale hodnoty ndexu před a po změně se mohou lšt. Jak dokumentuje Lambsdorff (2007, s. 9), tyto rozdíly jsou však zanedbatelné. Indkátor Zvládání korupce (Control of Corrupton (CC), zveřejňuje Světová banka (World Bank) jako míru jedné z šest dmenzí veřejné správy 20 ). Sledována 17 Olken (2005, s. 2). 18 Ty patří mez tzv. kompoztní ndexy, tj. jejch údaje pocházejí z více různých průzkumů. Myšlenka kombnování dat je taková, že špatný výkon jednoho zdroje může být vyrovnán zahrnutím dalších zdrojů. Tím je pravděpodobnost zkreslení výsledku země výrazně snížena (Lambsdorff (2007, s. 11)). 19 Transparency Internatonal Česká republka (2007a). 20 Další z ndkátorů je jţ dříve zmíněný ukazatel Právní řád. Není bez zajímavost, ţe z 36 sledovaných evropských zemí má výrazně největší záporný rozdíl mez Právním řádem a Zvládáním korupce Česká republka a Řecko

16 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 3. Měření korupce je jak drobná (petty), tak velká (grand) korupce 21. Jedná se o rozsáhlý a sofstkovaný průzkum jak mez běţným občany a frmam, tak odborníky. Data pocházejí z různých zdrojů a na jejch sběru se podílí značný počet organzací (35 zdrojů a 33 organzací pro rok 2008). 22 Jeho hodnoty se pohybují kolem nuly v rozmezí +/- 2,5 23, vyšší číslo opět znamená nţší korupc. Vnímání korupce v jednotlvých sektorech (publkuje Transparency Internatonal v rámc šršího šetření Globální barometr korupce 24 ). Průzkum probíhá mez šrokou veřejností a respondent hodnotí úroveň korupce odděleně v poltckých stranách, polc, zdravotnctví apod. na stupnc 1 (ţádná korupce) aţ 5 (extrémní korupce). Oblast veřejných zakázek přímo sledovaná není, ale můţeme sestavt artmetcký průměr charakterem nejblţších kategorí Poltcké strany, Parlament/Legslatva a Obchod/Prvátní sektor. Na druhé straně exstují ukazatele měřící korupc podle osobní zkušenost respondentů, vyjádřené př dotazníkových šetřeních. U takovýchto průzkumů je vţdy značně dskutablní, do jaké míry získané údaje odráţí skutečnost. Takto je konstruován například: Index plátců úplatků (Brbe Payers Index, vydává Transparency Internatonal) hodnotí 30 předních exportních zemí podle toho, do jaké míry jsou meznárodní společnost se sídlem v těchto zemích náchylné k nabízení úplatků v zahrančí. 25 Respondenty jsou obchodní manaţeř ve státech, kam frmy z hodnocených zemích vyváţí. Výsledek tedy zjevně ukazuje na odlšné jevy, neţ jsou jevy sledované touto studí. Údaj o procentu občanů dávajících úplatek za posledních 12 měsíců (zjšťuje Transparency Internatonal v rámc stude Globální barometr korupce) Drobná korupce (některým autory označována také jako mkrokorupce) je kaţdodenní korupce občanů např. na úřadech, př urychlení sluţeb apod. Poltcká korupce a manpulace veřejných zakázek, tedy touto studí popsované jevy, spadají do velké korupce. Více Frč a kol. (1999) nebo Volejníková (2007). 22 Kaufman, Kraay, Mastruzz (2009). 23 Ve výjmečných případech můţe hodnota opustt nterval <-2,5; +2,5>. Např. CC = 2,62 pro Island v roce Zpráva ke Globálnímu barometru korupce pro rok 2007 vz reference. 25 Transparency Internatonal Česká republka (2007b) 26 Tento ukazatel nelze kvanttatvně vyuţít, protoţe (a) výsledkem jsou celá procenta, coţ je velm hrubý metr, (b) nterpretace odpověd neuvedl je obtíţná, (c) data nejsou k dspozc pro všechny státy EU, (d) hodnota má tendenc mezročně nepřměřeně kolísat, (e) způsob zjšťování dat se lší země od země, nezřídka je pouţto telefoncké dotazování, (f) metodologe není dostatečně sofstkovaná na odstranění problému uvádění zkreslených údajů

17 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 3. Měření korupce Poslední moţností, jak měřt korupc, je pouţtí určté reálné dobře měřtelné velčny, která je korupcí velm slně ovlvněna. 27 Problém tohoto přístupu však spočívá jednak v nalezení oné zástupné velčny, ale pak v tom, ţe tím ve své podstatě neměříme korupc jako takovou, ale pouze její důsledek. Více o měření korupce a dalších sestavovaných ndexech vz Volejníková (2007) a Seldadyo, Haan (2006). Přestoţe ndexy sestavené na základě vnímání korupce koncdují se skutečnou korupcí ve většně mkrostudí, je jm občas vyčítáno, ţe reagují pouze na korupční kulturu a její celospolečenský obraz, a ne na korupc jako takovou. Olken (2005) pomocí teoretckého modelu a emprckého zkoumání dokladoval, ţe vnímání korupce můţe být za jstých specfckých podmínek dokonce negatvně korelováno s objektvně panující korupcí a ţe celkový optmsmus / pesmsmus respondentů můţe hrát důleţtou rol 28. Podle Transparency CPI odráţí schopnost ţalobců, soudců a médí korupc odhalovat 29. Dále se lze domnívat, ţe korupční vnímání občanů bude reflektovat spíše velké kauzy neţ kaţdodenní mkrokorupc. V delším období se však bude vnímání korupce přblţovat skutečné korupc, protoţe nabízení / přjímání úplatků posluje korupční kulturu, a naopak korupční kultura bude motvovat občany a frmy k dávání úplatků. 30 Volba většího vzorku dat by měla umoţnt tyto dočasné a vcelku náhodné dskrepance uspokojvě překonat. Jak ukazuje Příloha B, korelace mez jednotlvým ndexy je očekávaně značná. Mez kompoztním ndexy přesahuje korelační koefcent 0,98 jak pro hodnoty ukazatelů, tak pro pořadí zemí. Obrázek 3.1 zobrazuje tuto téměř dokonalou lneární závslost grafcky. Př takto vysokém stupn korelace jsou oba ndexy statstcky dobře zaměntelné 31. CPI se zaměřuje na oblast velké korupce a přkládá větší váhu se stuací obeznámeným 27 Příkladem takové velčny z Olken (2005) je ukazatel mssng expendtures, defnovaný jako rozdíl fakturované ceny zakázky a posouzení panelu expertů o tom, kolk by taková zakázka měla stát. 28 Totéţ tvrdí Renkka, Svensson (2004, s. 2). Naopak výhodnost uţtí vnímání korupce zastává Lambsdorff (1999, s. 1). 29 Transparency Internatonal Česká republka (2007a). 30 Více např. v Frč a kol. (1999). 31 Přesněj řečeno, jsou zaměntelné př průřezové analýze, coţ je náplní této práce. Jak ukazuje Příloha B, korelace mez změnam ndexů není zdaleka tak vysoká, a proto př zkoumání dynamky korupce by naopak volba ndexu mohla hrát významnou rol

18 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 3. Měření korupce respondentům neţ ndkátor Zvládání korupce, a proto pro zkoumání problému veřejných zakázek by teoretcky měl dávat lepší výsledky. Proto se bude v prác dále pracovat s CPI, kdyţ v důsledku zmíněné lneární závslost jsou získané statstcké výsledky platné pro CC. Je rovněţ zajímavé sledovat korelac měr korupce s úrovní důchodu na hlavu (Příloha B, Tab. B.3). U kompoztních ndexů se pohybuje kolem 0,75, coţ ukazuje na velm slnou vazbu mez nţší korupcí a vyspělostí, jak bylo naznačeno na Obr Obr. 3.1: Index vnímané korupce (CPI) vs. Zvládání korupce (CC) pro rok Zdroj dat: Transparency Internatonal, World Bank

19 Mchal Dvořák 4. Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 4. Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc 4.1 Defnce ukazatelů Jak uţ bylo uvedeno v první a druhé kaptole, uţtí ukazatelů vyvozených ze statstk Eurostatu se jeví jako perspektvní způsob stanovení úměrnost cen nţenýrských staveb. Nyní se podíváme blíţe na jejch konstrukc. Eurostat ve své statstce ndexů komparatvní cenové hladny (Comparatve prce level ndces, CPL) sleduje cenové úrovně typzovaných staveb v daných zemích oprot benchmarku (EU15 nebo EU27) v kategorích mmo jné: obytné budovy (RB) nţenýrské stavby (IW) nerezdenční budovy (NB) stavebnctví celkem (TC) Zmíněné kategore jsou agregátem několka subkategorí, které jsou dále podrobněj členěny. 32 Do poloţky obytné budovy spadají budovy s 1 a 2 obytným jednotkam a rezdenční objekty (s větším počtem bytů). Inženýrské stavby zahrnují vedle dopravní nfrastruktury (betonové a asfaltové stavby) potrubní sítě (např. kanalzační). 33 Nerezdenční budovy jsou stavby neurčené k bydlení továrny, kancelářské budovy, zemědělské stavby, školy, apod. Stavebnctví celkem je pak souhrnem výše uvedených poloţek. Pro představu toho, v jakém formátu Eurostat sledované údaje nabízí, ukazuje tabulka 4.1 data pro Českou republku, Německo a EU15 v roce 2007 oprot EU Pro podrobnější nformace např. Dáz Murel (2007, s. 5). 33 Do kategore nţenýrských staveb spadají ţeleznce, jejch ceny ale Eurostat poněkud překvapvě nesleduje

20 Mchal Dvořák 4. Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Tab. 4.1: Indexy komparatvní cenové hladny (CPL) pro vybrané země v r Zdroj dat: Eurostat Tabulka říká, ţe například obytné budovy v ČR stojí průměrně 49,7 % toho, kolk obytné budovy průměrně stojí v EU15. V Německu stojí nţenýrské stavby o 2,8 % více, neţ je průměr EU15. Poslední řádek ukazuje, ţe za celé EU15 musí být ndex vţdy roven 100, neboť porovnáváme ceny v celém EU15 s cenam v celém EU15. CPL pro Českou republku vůč EU15 se vypočítá podle vzorce 34 kde PCZ CPL CZ vs EU15 [ 100%], (4.1) P ER EU15 CZ / EU15 CPL CZ vs EU15 je hodnota statstky, jak j najdeme ve statstkách Eurostatu (nebo v Tab. 4.1), P CZ je cena typzované zakázky (např. obytných budov) v České republce v korunách, ER je nomnální směnný kurz v přímé kótac mez měnou, ve které je CZ / EU15 denomnováno P CZ, a referenční měně, stávající z měn uţívaných v EU15 35, P EU15 je cena stejné typzované zakázky v EU15 (přesněj řečeno jejch průměr za všechny státy EU15) ve výše defnované referenční měně. Z takto konstruovaných dat lze konstruovat ukazatele relatvní nákladnost nţenýrských staveb oprot ostatním kategorím. Jako vhodné pro sledování moţné předraţenost dálnc (nţenýrských staveb) se jeví tyto jţ dříve zmíněné podílové ukazatele: nženýrské stavby / stavebnctví celkem (označme jej Φ) nženýrské stavby / obytné budovy (označme jej Ψ). 34 Vz metodologcké manuály Eurostatu uvedené v seznamu lteratury nebo Neumann, Ţamberský, Jránková (2010, s. 73). 35 Protoţe v EU15 se neplatí jen eurem. Je nasnadě, ţe ER má zde autonomní charakter, jeho hodnota závsí především na tocích kaptálu, a nkol na cenách stavebních zakázek

21 Mchal Dvořák 4. Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Například údaj Φ pro ČR za rok 2007 se spočítá vydělením 88,3 číslem 59,1. Z údajů z Tab. 4.1 získáme ndkátory uvedené v Tab Tab. 4.2: Ukazatele nákladnost nženýrských staveb pro vybrané země v r Zdroj dat: Eurostat Hodnoty ukazatelů vyšší neţ 1 svědčí o vyšší ceně nţenýrských staveb, neţ odpovídá cenové úrovn ostatních staveb v daném státě. Pokud se výrazně odchylují od jednčky, je třeba zpozornět, protoţe jedním z moţných vysvětlení můţe být předraţení zakázek v důsledku korupce. Jak jţ bylo řečeno v kaptole 2, posuzovat úroveň cen nţenýrských staveb oprot rezdenčním budovám je výhodné, protoţe s lze těţko představt, ţe by ceny bytů mohly být nezdravě manpulovány 36. Problémem takovéhoto srovnání však můţe být odlšný charakter trhu a staveb obrovských nţenýrských děl a spíše menších rezdenčních budov, další mkro, makro mmoekonomcké vlvy na ceny statků mez státy, které nedokáţe jednoduchý koncept ndexů komparatvní cenové hladny odstrant. 37 Vypovídací schopnost ukazatelů bude blíţe dskutována v kaptole Výběr ukazatelů Ukazatele Φ a Ψ nejsou zdaleka jedné moţné ukazatele, které se dají ze statstk Eurostatu vytvořt. Extrémním případem by mohlo být sestavení takových ukazatelů obsahujících kategore RB, IW, NB č TC, které vykazují největší statstckou vazbu 38 na korupc. Tento přístup však jednak zjevně upozaďuje praktcký smysl a nterpretac, je náchylný na změny 36 Nerovnováhy na trhu nemovtostí mohou kvaltu vztahů poněkud narušovat, ale lze se domnívat ţe ne do takové míry, aby v dlouhém období pouţtí těchto ukazatelů znemoţňovaly. 37 Konstrukce podílových ukazatelů jako podílu dvou ndexů komparatvní cenové hladny ale vhodně vyruší vlvy měnového kurzu, protoţe kurz se př dělení vykrátí. 38 Ve smyslu maxmalzace zvoleného statstckého měřítka shody, jako je korelační koefcent, koefcent determnace, p-hodnota regresního vztahu zkoumaného ndkátoru jako funkce korupce a konstanty č věrohodnodnostní funkce této regrese

22 Mchal Dvořák 4. Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb v souboru dat a v neposlední řadě pouţívá cyklckou argumentac tím, ţe předpokládá korupc jako významnou determnantu ceny veřejných zakázek, coţ je zároveň to, co tato stude chce dskutovat. Z těchto důvodů budou uţty ukazatele Φ a Ψ, u nchţ lze vazbu na korupc teoretcky odůvodnt. Nyní stojí za to zmínt, jaké rozdíly v chování dvou zmíněných ukazatelů se dají očekávat. Φ a Ψ jsou s svojí stavbou velm podobné mají dentcký čtatel a lší se pouze tím, ţe Φ má agregovanější jmenovatel. To bude teoretcky znamenat následující: Φ má ve jmenovatel rovněţ faktory zahrnuté v čtatel, coţ (př jnak stejných podmínkách) bude znamenat, ţe hodnoty Φ budou blţší 1 neţ hodnoty Ψ. To ale statstcky nehraje rol, pokud se zkoumá vztah podílového ukazatele a korupce. Φ je ovlvněno stuací ve stavebnctví nerezdenčních budov to by mělo zlepšovat vypovídací hodnotu, protoţe zahrnuje další oblast výstavby v soukromém sektoru, v odvětví, které je velkostí jednotlvých staveb blţší velkým nţenýrským stavbám. Ψ bude více podléhat vlvům prvního z problémů uvedených na konc kaptoly 4.1 ţe rozdílná charakterstka velkých nţenýrských staveb a značně menších rezdenčních budov můţe ovlvnt vypovídací schopnost ukazatele bez uvaţovaného vlvu případné korupce šrší jmenovatel do jsté míry pomůţe utlumt tento negatvní vlv. Korelace mez Φ a Ψ bude pravděpodobně velm vysoká. Tato dskuze naznačuje, ţe uţtí Φ by mělo poskytovat lepší výsledky. Na druhé straně ukazatel Ψ je analytcky jednodušší, protoţe závsí na méně faktorech a odpadají problémy s agregací jmenovatele. V kaptole 5 bude uţt ukazatel Ψ kvůl této jednoduchost (výsledky jsou ale aplkovatelné na druhý ukazatel), v kaptole 6 naopak Φ kvůl exstenc dat ztotoţntelných s kategorí IW a TC (přčemţ výsledky jsou opět přenostelné na ukazatel Ψ)

23 Mchal Dvořák 4. Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 4.3 Ukazatele Φ a Ψ a jejch korelace s korupčním ndexem Nyní proveďme emprcké zkoumání zaprvé, zda má korupce vlv na hodnoty podílových ukazatelů, a zadruhé, který z ukazatelů má ke korupc uţší vazbu. Na Obr. 4.1 je toto zkoumání shrnuto vzuálně pomocí statstckého přehledu. Obr. 4.1: Podílové ukazatele vs. korupční ndex CPI pro rok Panel (A) 0 1 CPI u Panel (B) 0 1 CPI v Zdroj dat: Eurostat, Transparency Internatonal Ukazuje se, ţe model s Ψ jako endogenní proměnnou je významnější (2x nţší p-hodnota a o 0,03 vyšší hodnota R 2 měřící podíl varablty sledované endogenní proměnné, kterou jsme schopn pomocí exogenní proměnné vysvětlt 39 ). 39 Nejde ale o 2 nezávslé důkazy převahy modelu s Ψ, neboť p-value F- testu a R 2 jsou v podstatě 2 strany téţe mnce

24 Mchal Dvořák 4. Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Dále lze pozorovat strmější sklon regresní přímky pro model v Panelu (B), coţ znamená, ţe Ψ reaguje na změnu korupce prudčej neţ Φ. To souhlasí s očekáváním vyřčeným v prvním bodě v kaptole 4.2. Korelační koefcent mez ukazatel Ψ a Φ je 0,973 pro rok 2007, tedy jde o skoro dokonalou lneární závslost. Dodejme, ţe vazba mez těmto ukazatel a CPI měřená korelačním koefcentem je podstatně vyšší neţ mez CPI a podobně konstruovaným ndkátorem nženýrské stavby / nerezdenční budovy (numercky -0,5 a -0,47 oprot -0,34). Z toho můţeme usoudt, ţe nerezdenční budovy zamlţují vztahy mez korupcí a ukazatelem Φ, který je zohledňuje ve jmenovatel (protoţe poloţka stavebnctví celkem agreguje poloţky obytné budovy, nerezdenční budovy a nženýrské stavby). Hypotéza ve třetím bodě v kaptole 4.2 ţádoucí vlv zahrnutí kategore nerezdenčních staveb tak spíše neplatí. 40 Oba modely z Obr. 4.1 jsou však velm významné, ať uţ to konstatujeme pomocí statstckých testů vycházejících kladně na 1% hladně významnost, nebo pouhým okem př pohledu na grafy. Ze statstckého pohledu se tedy míra korupce jeví jako významný faktor determnující ukazatele Ψ a Φ. Pokud tyto ukazatele povaţujeme za spolehlvé ndkátory cen nţenýrských sítí, pak jsme získal slný argument pro tvrzení, ţe míra korupce v daném státě sgnfkantně ovlvňuje ceny nţenýrských staveb. Schopnost ukazatelů správně ndkovat předraţené veřejné zakázky bude zkoumána v dalších kaptolách. Na tomto místě ještě uveďme, ţe pokud označíme jednotlvá pozorování v Panelu B obrázku 4.1 názvy států (tak je učněno na Obr. 4.2), zjstíme, ţe míra korupce je v geografcky a kulturně-hstorcky blízkých zemích podobná. 41 Nejen to, podílové ukazatele v sousedících zemích nabývají ve většně případů relatvně podobných hodnot (alespoň do té míry, zda jsou ukazatele vyšší nebo nţší neţ regresním modelem vyrovnaná hodnota, která říká, jaká hodnota ukazatele by průměrně měla odpovídat dané míře korupce v zem). Například země Vsegrádské čtyřky (s výjmkou Slovenska) mají velm 40 K jasnému zamítnutí hypotézy bychom ovšem potřeboval předpoklad, ţe korupce zvyšuje ceny veřejných zakázek a nţenýrských staveb. 41 To je v ekonom rozvoje obecně známým faktem

25 Mchal Dvořák 4. Podílové ukazatele odvozené ze statstk Eurostatu a jejch vazba na korupc Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb vysoké Ψ, balkánské země mají naopak Ψ relatvně nízké. Stejně tak Německo, Belge, Rakousko, France a Itále leţí značně pod regresní přímkou, kdeţto severské země (s výjmkou Dánska) leţí blízko ní v obou směrech. Na druhé straně ovšem Bulharsko a Rumunsko mají dametrálně odlšné hodnoty podílových ukazatelů, kdyţ spolu zeměpsně sousedí; takovýchto případů lze najít více. Obr. 4.2: Jednotlvé státy na grafu Ψ vs. korupční ndex pro rok Poznámka: Zeleným bodem jsou reprezentovány státy s popskem, ostatní státy pak bodem bílým. Regresní přímka prokládá všechny země. Zdroj dat: Eurostat, Transparency Internatonal

26 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 5. Interpretace podílových ukazatelů 5.1 Možná vysvětlení vysokých hodnot ukazatelů Přestoţe korupce (skrze mechansmus popsaný v kaptole 2) můţe být vysvětlením pro vysoké hodnoty (tj. výrazně vyšší neţ 1) podílových ukazatelů 42, exstuje ještě mnoho dalších přjatelných vysvětlení. Bude účelné je setřídt do tří skupn. Neţádoucí vlvy vyplývající z faktu, ţe u nfrastrukturních zakázek je zadavatelem a nvestorem veřejný subjekt; konkrétně pak korupce, 2. nízká ntenzta soutěţe mez stavebním frmam v oblast nfrastruktury včetně potencální koluze (tj. tajné dohody) soutěţtelů 44, 3. měkké rozpočtové omezení na straně nvestora, 4. ntenzvní ovlvňování ze strany dodavatelů, kteří preferují neúčelně nákladná řešení, 5. nátlak účastníků řízení, aby př výstavbě bylo pamatováno na jejch zájmy, jeţ výstavbu prodraţují (například napojení dálnc na místní dopravní nfrastrukturu). Těţko ovlvntelné vlvy charakteru jednotlvých odvětví; konkrétně pak 6. odlšná spotřeba výrobních faktorů v sektoru nfrastrukturních staveb a zejména rezdenčních budov, 7. nízká ntenzta soutěţe mez stavebním frmam v oblast nfrastruktury z důvodu ekonomcké charakterstky zakázek (nţenýrské stavby vyţadují 42 Transparency Internatonal (2010d) odhaduje, ţe systémová korupce zvyšuje cenu veřejných zakázek o 20 aţ 25 %. 43 Body 1-5 převzaty z Národní ekonomcká rada vlády (2009, s ). NERV tímto nabízí moţná vysvětlení, proč ukazatele Φ a Ψ (NERV je ale takto neoznačuje) nabývají pro Českou republku vysokých hodnot; podaná vysvětlení lze však aplkovat obecně. 44 Intenzta soutěţe můţe být sníţena špatným způsobem zadávání tendrů. Tím máme na mysl například netransparentnost řízení odrazující potencální konkurenty, formulac omezujících podmínek na uchazeče bezúčelně snţující počet účastníků, zadávání zbytečně velkých zakázek (namísto rozdělení zakázky na menší díly, kde to je moţné a účelné) lkvdující moţnost středně velkých frem účastnt se tendrů, apod. Př nţším počtu účastníků tendru pak roste rzko koluze

27 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb větší velkost frmy neţ rezdenční výstavba 45, a tudíţ v prvním uvedeném odvětví bude působt nţší počet frem), 8. stuace na nemovtostním trhu (například vysoké ceny na realtním trhu budou zvyšovat náklady na rezdenční stavby bez vlvu na cenu dálnc). Vlvy vyplývající z omezené meznárodní srovnatelnost dat, jako třeba 9. různá cena stejných sluţeb v různých zemích (například mzda nţenýra v Německu a Rumunsku se pochoptelně sgnfkatně lší) 10. specfcké charakterstky v jednotlvých zemích (v zem s tradčně vyšším náklady na obytné stavby bude ukazatel nţší neţ v zem levného bydlení ) 11. omezená srovnatelnost dat zjštěných Eurostatem. První skupna kromě čsté korupce obsahuje selhání veřejného zájmu u zadavatele veřejných zakázek. Dá se předpokládat, ţe neefektvnost (2), (4), (5) jsou tím slnější, čím je prostředí zkorumpovanější, protoţe v takových systémech mají jednotlvé zanteresované subjekty větší moţnost prosadt své partkulární zájmy. Zejména bod (4) můţeme s korupcí víceméně ztotoţnt. Bod (3) je sce obecným rysem veřejného zabezpečení, ale efektvní veřejný sektor by měl úředníky co nejvíce motvovat k péč o veřejné prostředky (např. povnným zveřejňováním údajů o zakázkách a moţností přezkoumání rozhodnutí, osobní odpovědností úředníka). Proto všechna vysvětlení z první skupny můţeme bez velkého zjednodušení povaţovat za vlvy korupčního prostředí. Druhá a třetí skupna nabízí vysvětlení, která, pokud se ukáţí jako slná, významně zhoršují vypovídací schopnost ukazatelů Φ a Ψ jako ndkátorů předraţení 46. Vlvy (8), (10) a (11), které jsou velm ndvduální, opomneme, neboť v dostatečně velkém souboru, jenţ máme k dspozc, budou zankat. Vysvětlení (9) souvsí s faktory vyspělost ekonomk. Zkoumat vlv (7) vyţaduje detalní znalost trhu nfrastrukturních zakázek a trhu ostatních zkoumaných staveb, coţ je pro tak velký soubor států velm obtíţné. 45 Frma sce můţe mnohé čnnost outsourcovat, ale v tendrech je podstatné, aby frma o své schopnost zakázku zvládnout přesvědčla zadavatele (a případně mu byla schopna poskytnout dostatečné záruky). 46 Národní ekonomcká rada vlády však všechna další vysvětlení kromě 1-5 ve své Závěrečné zprávě gnoruje. Na její obranu je třeba říc, ţe problém drahých veřejných zakázek je pouze jeden z mnoha studovaných problémů (věnuje se mu na 4 z 80 stran) a ţe poměrové ukazatele uţívá spíše k lustrac problému. NERV také korupc s vysokým hodnotam ukazatelů explctně nespojuje

28 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Tato práce se tedy dále omezí na očštění podílových ukazatelů o problémy (6) a (9). Tyto problémy jsou potencálně velm závaţné, a přtom jejch odstranění je (př uţtí určtých zjednodušujících předpokladů) relatvně jednoduché. 5.2 Náročnost nženýrských staveb a obytných budov na různé výrobní faktory Lze se důvodně domnívat, ţe velké nţenýrské stavby vyţadují výrazně vyšší uţtí výrobního faktoru kaptál oprot výrobnímu faktoru práce neţ ostatní sledované stavby a zejména pak neţ stavby rezdenční. Obecně platí, ţe ceny kaptálu vzhledem k jeho vysoké mobltě jsou v uvaţovaných zemích víceméně vyrovnány (stavební stroje stojí v Rumunsku přblţně stejně jako v EU15, přčemţ všude zaplatí vysoké ceny 47 ), kdeţto ceny práce se mez více a méně rozvnutým zeměm výrazně lší (stavební dělník v EU15 stojí svého zaměstnavatele více neţ stavební dělník v Rumunsku). Předpokládáme, ţe ve vyspělých státech je práce draţší neţ v méně vyspělých po zohlednění produktvty 48. Př aplkac těchto poznatků na ukazatel Ψ (alternatvně Φ) zjstíme modelovou úvahou, ţe za jnak stejných podmínek: v EU15, kde stojí práce kaptál relatvně stejně, bude př nemoţnost substtuce výrobních faktorů Ψ přblţně 1, bez ohledu na odlšnost v relatvní náročnost výstavby dálnc a rodnných domů na kaptál a prác. v Rumunsku, kde stojí kaptál přblţně jako v EU15, kdeţto práce výrazně méně (a předpokládáme, ţe není moţné výrobní faktory vhodně substtuovat): pokud podíl práce a kaptálu bude u stavby dálnc rodnných domů stejný, pak Ψ bude opět přblţně 1, protoţe dělíme podobně velká čísla, pokud podíl práce a kaptálu bude u stavby dálnc vyšší ve prospěch kaptálu, kdeţto u stavby rodnných domů vyšší ve prospěch práce, pak dělíme vyšší číslo menším, a Ψ > 1, a ukazatel chybně naznačuje předraţení dálnc. 47 Předpokládáme, ţe ceny kaptálu se určují převáţně ve vyspělých zemích (protoţe stroje a vybavení se vyrábí především ve vyspělých zemích, a je tedy vyrobeno s pouţtím relatvně drahé práce) a méně vyspělé jsou jejch příjemc. 48 Jným slovy, za vykonání dentcké práce vydá frma ve vyspělé zem na mzdách více neţ frma v méně vyspělé zem

29 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Za předpokladů, ţe ceny výrobních faktorů (zejména práce) neodráţejí plně produktvtu a an nelze výrobní faktory substtuovat, je tedy pro zkreslení ukazatelů Φ a Ψ ještě potřeba současné splnění následujících dvou podmínek: ceny práce se mez vyspělým a méně vyspělým státy lší více neţ ceny kaptálu, nţenýrské stavby jsou poměrně více náročné na kaptál neţ obytné stavby. První podmínku lze dokázat porovnáním varačních koefcentů 49 ndexů komparatvní cenové hladny pro poloţku stoje a zařízení 50 a pro statstku měsíčních nákladů práce (v EUR po přepočtení nomnálním kurzem) ve stavebnctví pro rok Výsledky jsou v Tab. 5.1, pro úplnost přdány varační koefcenty pro statstky RB, NB, IW. Tab. 5.1: Varablta cen výrobních faktorů a cen ve stavebnctví pro rok Zdroj dat: Eurostat Jsou zřejmé podstatně větší rozdíly v nákladech na prác neţ v nákladech na kaptál. Dále ceny obytných budov vykazují větší rozdíly neţ ceny nţenýrských staveb. Potvrdt platnost druhé podmínky je obtíţnější. K tomu bude postupně uţto následujících čtyř metod: grafcké znázornění vztahů mez výší mezd a statstkam RB, IW a NB (kaptola 5.3), ekonometrcký model separace nákladů (kaptola 5.4), podíl osobních nákladů na výnosech v různě velkých frmách (kaptola 5.5), 49 Důleţtou vlastností varačního koefcentu je nvarance vůč jednotkám měření, coţ umoţní jednoduše porovnat data, která jsou svou stavbou velm odlšná. 50 V orgnále Machnery and equpment; údaje sledovány Eurostatem v rámc statstk CPL ndexů (vz reference). Zde operujeme s ndexy pro rok 2007 s bází EU V orgnále Monthly labor costs (vz reference). Data jsou dostupná pouze pro 23 z 36 sledovaných států

30 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb analýza účetních výkazů frem působících v oblast obytných a nţenýrských staveb (kaptola 5.6). 5.3 Vlv mzdové úrovně na statstky RB, NB a IW Jednoduchou demonstrací vlvu mezd na relatvní ceny stavebních zakázek je analýza provedená na Obr. 5.1 a 5.2. V Obr. 5.1 jsou na vodorovné ose vzestupně seřazeny státy podle měsíční ceny práce a na svslé ose jsou vyneseny relatvní ceny druhu typzovaných zakázek (tedy RB, NB, IW) v příslušném státě vůč průměru EU15. Následně analyzujeme vznklé formace jak rychle sloupce rostou zleva doprava. Na Obr. 5.2 je provedena podobná analýza s tím rozdílem, ţe na vodorovnou osu není vynášeno pořadí států, ale přímo hodnoty měsíčních nákladů práce; jde tedy o klasckou regresní analýzu, kdy relatvní ceny stavebních prací (RB, NB, IW) jsou vysvětlovány pomocí měsíčních cen práce. Obě analýzy potvrzují hypotézu o větším vlvu mezd na cenu rezdenčních staveb neţ na cenu nţenýrských staveb. Obr. 5.1: Mzdy ve stavebnctví a relatvní ceny staveb. Poznámka: Kaţdý sloupeček ukazuje data za 1 stát. Státy jsou v kaţdém ze tří bloků seřazeny zleva doprava vzestupně podle měsíčních mezd ve stavebnctví. Výška kaţdého bílého sloupečku odpovídá cenové úrovn v dané oblast stavebnctví pro daný stát. Zdroj dat: Eurostat

31 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Obr. 5.1 ukazuje, ţe poztvní závslost mez cenou práce a cenou staveb exstuje u všech druhů staveb, přčemţ nejméně slný vztah je v oblast nţenýrských staveb sklon formace je optcky nejmírnější (zanedbáme-l extrémní pozorování). Obr. 5.2: Mzdy ve stavebnctví a relatvní ceny staveb. Zdroj dat: Eurostat V Obr. 5.2 mají regresní přímky slně kladnou směrnc. Z regresních přímek je nejstrmější ta pro obytné budovy, následuje ta pro nerezdenční budovy a relatvně nejmírnější je proloţená přímka nţenýrských staveb. Rozdíly ve sklonech jsou však poměrně malé a daleko mmo statstckou významnost. Také regresní přímka pro obytné a nerezdenční stavby vyrovnává data značně lépe neţ regresní přímka pro nţenýrské stavby (rozdíly v R 2 jsou přblţně 0,25). Z obojího lze usoudt, ţe mzdové náklady značně ovlvňují ceny typzovaných staveb, a to tak, ţe pro nţenýrské stavby je tento efekt slabší neţ pro rezdenční stavby (jak naznačuje hypotéza z kaptoly 5.2). Na druhou stranu ale není rozdíl ve vlvu mzdových nákladů mez odvětvím aţ tak markantní, jak by se mohlo zdát

32 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 5.4 Ekonometrcký model náročnost na výrobní faktory v různých odvětvích stavebnctví V této kaptole bude vytvořen model, který s klade za cíl dokázat, ţe nţenýrské stavby vyţadují více kaptálu neţ obytné stavby. Uvaţujme, ţe se cena stavební zakázky dá rozloţt na odměny prác a kaptálu, přčemţ jako prác rozumíme faktor, jehoţ ceny meznárodně slně kolísají, a jako kaptál faktor, jehoţ ceny jsou meznárodně víceméně podobné. 52 Pak se vztahy mez cenou celé zakázky a cenou práce a kaptálu dají zapsat pomocí rovnce (5.1). P l W k C, (5.1) CPL CPL CPL kde P CPL je cena zakázky pro daný druh výstavby v dané zem, měřená jako CPL (tedy jde o relatvní cenu v dané zem oprot průměru EU15, nebol statstky RB, NB, IW), W CPL je úroveň cen práce v dané zem, měřená jako CPL (tedy relatvní úroveň cen práce oprot průměru EU15), C CPL je úroveň cen kaptálu v dané zem, měřená jako CPL (tedy relatvní úroveň cen kaptálu oprot průměru EU15), l je podíl práce, nutný k realzac zakázky, k je podíl kaptálu, nutný k realzac zakázky. Rovnce říká, ţe relatvní cena zakázky je váţeným průměrem cen práce a kaptálu (vaham jsou l a k). Techncká poznámka v Příloze C ukazuje, ţe reprezentace cen zakázek, práce a kaptálu pomocí CPL ndexů souhlasí úvahou, ţe cena zakázky (např. v korunách) je součtem plateb jednotlvým výrobním faktorům. Rovnce (5.1) poslouţí jako základ pro ekonometrcké modely pro obytné budovy (5.2), nerezdenční budovy (5.3) a nţenýrské stavby (5.4) Je nasnadě, proč jsou tyto faktory pojmenovány práce a kaptál. Vymezení sloţek je však značně šroké a nemusí se zcela shodovat s ekonomckou podstatou daného faktoru. Některé náklady např. outsourcng část dodávky nelze zdravým rozumem jednoduše přřadt. Je výhodou ekonometrckého modelu, ţe se tímto nemusíme zabývat

33 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb RB l1 WCPL k1 CCPL u, (5.2) NB l2 WCPL k2 CCPL w (5.3) IW l3 WCPL k3 CCPL v (5.4) RB, NB a IW jsou známé pro všechny státy, W CPL lze sestrojt vydělením osobních nákladů v EUR ve statstce Monthly labor costs pro -tý stát průměrem osobních nákladů v EUR ze stejné statstky za všechny země EU C CPL získáme ze statstky CPL pro kategor strojní vybavení. l a k pak budou odhadované regresní koefcenty pro kaţdý model s tím, ţe očekáváme l 1 l2 l3 a k 1 k 2 k3. Tab. 5.2: Odhady regresních koefcentů v rovncích (5.2), (5.3) a (5.4). Poznámka: Vzhledem k vysoké heteroskedastctě ve všech modelech (Whteův test s p-hodnotou <0.01) byly ntervaly spolehlvost a p-hodnoty t-testů o proměnných ve sloupc Významnost vytvořeny uţtím směrodatných chyb robustních vůč heteroskedastctě. Kolnearta mez vysvětlujícím proměnným sce exstuje, ale je únosná (korelační koefcent 0,42, VIF 1,218, ndex podmíněnost 3,63). Zdroj dat: Eurostat Výsledky regresní analýzy přesvědčvě potvrzují hypotézu, ţe relatvně nejvíce náročné na kaptál je odvětví nţenýrských staveb a nejméně obytné stavby koefcent pro kaptál u nţenýrských staveb statstcky sgnfkantně 55 převyšuje koefcent pro kaptál u obytných budov. 53 Horní ndex u velčn vysvětlených pro rovnc (5.1) značí, ţe údaje jsou pro -tý stát. u, v a w jsou vzájemně nekorelované náhodné sloţky. 54 CPL je podíl cenových hladn ve srovnatelných měnách - vz vzorec (4.1). Průměr pro EU15 je kvůl nedostupnost dat počítán pouze z dat pro 11 zemí EU15 a jedná se o průměr neváţený. 55 Na značně nţší neţ 10% hladně významnost příslušné 90% ntervaly spolehlvost se totţ neprotínají

34 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Pokud bychom př odhadu regresních koefcentů v rovncích (5.2), (5.3) a (5.4) pouţl tzv. aprorní nformac, ţe součet vah by měl být teoretcky roven jedné (tedy l k 1), kvaltatvní výsledek analýzy by se nezměnl, protoţe v takovém případě vychází k 1 = 0,418, k 2 = 0,421 a k 3 = 0,894; model tedy opět přsuzuje nţenýrským stavbám sgnfkantně vyšší relatvní náročnost na kaptál Podíly osobních nákladů v různě velkých frmách Tento přístup vyuţívá statstku osobních nákladů v ceně produkce 57, kterou Eurostat sleduje pro kategore stavtelských frem s různým počtem zaměstnanců. Předpokládáme, ţe frmy stavící nţenýrské stavby budou velké, takţe budou mít mnoho zaměstnanců a budou tak spadat do kategore největších frem s 250 a více zaměstnanc; respektve, ţe tuto kategor tvoří většnou právě stavtelé nţenýrských staveb. U frem z oblast rezdenční výstavby očekáváme častější zařazení do kategorí menších frem. Tabulka 5.3 ukazuje výsledky šetření. Aţ na drobné odchylky mají frmy z vyspělých států velký podíl osobních nákladů ve všech kategorích (například podle HDP na hlavu nejvyspělejší Lucembursko vévodí všem statstkám), kdeţto méně vyspělé mají tento podíl znatelně menší. Dále skupnové průměry ukazují, ţe ve vyspělých státech s růstem frmy spíše klesá podíl nákladů na prác, kdeţto chudší státy vykazují právě opačný trend. Statstky podílu osobních nákladů v ceně produkce bude vyuţto v kaptole 6 k očštění ukazatele Φ na základě ztotoţnění kategore frem nad 250 zaměstnanců s kategorí frem 56 Odvození regresního modelu př vyuţtí aprorní nformace l k 1je pro obytné stavby následující: 1 k W k C u (substtuce za l 1 ) RB 1 CPL 1 CPL RB WCPL k1 WCPL k1 CCPL u RB WCPL k1 CCPL WCPL u (5.5) Y : RB WCPL a X : CCPL WCPL a nahradíme jm výrazy v (5.5). Zavedeme nové proměnné Odhadujeme tedy model Y k1 X u metodou nejmenších čtverců, přčemţ l 1 následně dopočteme z rovnce aprorní nformace. Postup pro nerezdenční a nţenýrské stavby bude analogcký. 57 V orgnále Share of personnel cost n producton v kategor Structural busness statstcs: Constructon broken down by employment sze classes (vz reference)

35 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb stavících nţenýrské stavby (cena jejch produkce tak bude zaznamenána ve statstce IW). Ztotoţnění stavtelů obytných staveb s některou z kategorí frem podle velkost je hůře ospravedlntelné, a tak budou vzaty hodnoty za všechny frmy s více neţ 20 zaměstnanc (a ceně produkce těchto frem pak bude přřazena statstka TC, tj. za celé stavebnctví). Tab. 5.3: Podíl osobních nákladů na ceně produkce u různě velkých frem. Poznámka: EU15 + Norsko je průměr výše uvedených zemí, které patří do EU15, a Norska. Všechny ostatní státy z výběru jsou součástí poloţky Ostatní. Sloupec všechny zahrnuje údaje pro všechny frmy s více než 20 zaměstnanc. Eurostat sce sleduje frmy s méně neţ 20 zaměstnanc, ale jejch zahrnutí by zkresllo výsledky. Ve všech kategorích se jedná o váţený průměr, protoţe Eurostat dělí celkové osobní náklady celkovou cenou produkce v dané kategor. Zdroj dat: Eurostat 5.6 Rozdílná spotřeba výrobních faktorů ve fremním účetnctví Posledním způsobem, jak určt, zda v různých odvětvích stavebnctví je jné zastoupení faktorů práce a kaptálu, je analýza účetních výkazů předních frem působících v daných odvětvích

36 Mchal Dvořák 5. Interpretace podílových ukazatelů Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Tento přístup nabízí odlšný, a teoretcky moţná reálnější pohled na zmíněné skutečnost, bohuţel však př mplementac naráţí na řadu praktckých překáţek, z nchţ těţko překonatelnou je uţ samo zařazování jednotlvých nákladových sloţek do poloţek práce a kaptál. 58 U některých nákladových druhů (například odpsy) je takové zařazení trvální, u jných (například sluţby, ale materál) je doslova nemoţné. Př podrobnějším pohledu na výkazy zsku a ztráty zjstíme, ţe jsme schopn korektně přřadt pouze malou část. Dokonce nákladová poloţka osobní náklady zařazená do faktoru práce můţe být určtým zjednodušením, protoţe platy různých profesí nemusí kopírovat obecné meznárodní rozdíly v mzdových sazbách. 59 Provedená fnanční analýza spíše potvrzuje hypotézu o větší nákladnost nţenýrských staveb na kaptál, ale není zdaleka dostatečně průkazná. Přesto jsou její výsledky a metodologe uvedeny v Příloze D. 5.7 Shrnutí výzkumu vlvu mzdové úrovně na cenu zakázek Přestoţe an jedna z provedených studí o rozdílné struktuře nákladů v oblast nţenýrských a rezdenčních staveb není nenapadnutelná, všechny shodně potvrzují hypotézu o tom, ţe nţenýrské stavby vyţadují relatvně více kaptálu vzhledem k prác neţ obytné stavby. Protoţe ceny výrobního faktoru práce meznárodně více kolísají neţ ceny kaptálu a předpokládáme, ţe ceny práce plně neodráţejí produktvtu, a dále neuvaţujeme moţnost substtuce, ukazatele Φ a Ψ budou mít tendenc být ve vyspělých státech kolem 1 a v méně vyspělých vyšší neţ 1 bez toho, ţe by byly nţenýrské stavby předraţené kvůl špatné prax v oblast veřejných zakázek. Proto bude třeba ukazatele očstt o vlvy cen výrobních faktorů, coţ bude provedeno v následující kaptole. 58 Opět přpomeňme, ţe krtérem nesmí být ekonomcká podstata, ale zda se ceny tohoto faktoru řídí meznárodně kolísající mzdovou sazbou nebo meznárodně spíše srovnatelnou cenou kaptálu. 59 Další problémy takovéto fnanční analýzy jsou (a) časová náročnost a z toho vyplývající moţnost prozkoumat pouze omezený počet frem, (b) rozmantost frem lší se stavební náplní (např. dřevěné domy, zděné rodnné domy, větší rezdenční objekty), a pak konkrétním rozsahem poskytovaných sluţeb (dodávka fnálních staveb nebo výroba komponent č doplňkové práce, zahrnutí projekčních a poradenských sluţeb apod.), (c) nutnost mít výkazy ve srovnatelné metodce a druhovém, nkol účelovém členění. Pops druhového a účelového členění vz FIBÍROVÁ, J., ŠOLJAKOVÁ, L., WAGNER, J. Nákladové a manažerské účetnctví. Praha : ASPI, s ISBN nebo KOVANICOVÁ, Dana. Abeceda účetních znalostí pro každého. 19. aktualzované vydání. Praha : Polygon, s. ISBN

37 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Za předpokladu moţnost dokonalé substtuce výrobních faktorů 60 nebo předpokladu, ţe ceny výrobních faktorů plně odráţejí jejch produktvtu 61, by podílové ukazatele pravdvě odráţely míru předražení nţenýrských zakázek. Regresní analýza v kaptole 4.3 by pak dokazovala závslost předraţení zakázek na míře korupce. V této kaptole bude naopak předpokládáno, ţe: substtuce výrobních faktorů není technologcky moţná (nebo výhodná, kdyby relatvní cena práce vůč kaptálu v dané zem dosahovala lbovolné hodnoty z ntervalu mnmální a maxmální hodnoty, kterých nabývá v celém souboru sledovaných zemí 62 ), cena práce plně neodráží její produktvtu ve vyspělejších zemích je práce draţší neţ v méně vyspělých po upravení o produktvtu, kaptál je ve všech zemích stejně produktvní. Zde se plně projeví vlvy relatvní náročnost odvětví na prác a kaptál studované v kaptole 5. Bude proto nutné ukazatele očstt přecent ceny práce a kaptálu v kaţdé zem meznárodně srovnatelným cenam s přhlédnutím k odlšné produktvtě práce. Kvůl nemoţnost ztotoţnt stavtele rezdenčních staveb s některou kategorí frem podle velkost (vz kaptoly 5.5 a 6.2) bude provedeno očštění ukazatele Φ, a nkol Ψ. 6.1 Stručný přehled postupu očštění V prvním kroku se z údajů pro ceny práce (očštěných o vlv produktvty), ceny kaptálu, ceny zakázek u nţenýrských staveb a celého stavebnctví a podílu osobních nákladů na ceně zakázek vypočte počet uţtých jednotek práce a kaptálu. 60 Znamená, ţe stejné mnoţství produkce lze vyrobt s různým mnoţstvím práce a kaptálu, pokud lbovolný počet jednotek práce substtuujeme jednotkam kaptálu v pevně daném poměru (např. 2:1) výrobní faktory jsou pak dokonalé substtuty. 61 Jak předpokládá neoklascká ekonome. 62 Jnak řečeno, ve všech zemích je uţívána stejná technologe, ať uţ z důvodu, ţe jná technologe není moţná, nebo ekonomcky výhodná

38 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Ve druhém kroku se tento počet spotřebovaných jednotek přecení průměrným náklady na prác a kaptál pro země EU15. Na základě toho předpovíme, jaký by měl být poměr cenových hladn pro nţenýrské stavby (IW) a poměr pro celé stavebnctví (TC) př srovnatelných cenách vstupů. Takovéto IW a TC nazveme očštěným IW a TC. Ukazatel Φ př srovnatelných cenách práce a kaptálu vznkne vydělením očštěného IW a očštěného TC a nazveme jej očštěným Φ. 6.2 Podrobná metodologe očštění 1) Nejprve je třeba očstt cenu práce o vlv produktvty 63. Jako nomnální cena práce bude pouţta statstka monthly labor costs for constructon, uţtá jţ v ekonometrckém modelu. Produktvtu práce uvádí statstka hrubá přdaná hodnota na zaměstnance 64. Pouţjeme relatvní hodnotu této statstky vůč průměru EU15. Takto defnovaným ndkátorem produktvty vydělíme nomnální cenu práce v kaţdé zem, tedy cena práce očštěná o produktvtu (resp. cena stejně produktvní jednotky práce) se vypočte formálně jako: kde (pro -tý stát): W W, (6.1) GAV GAV EU15 W je cena práce po očštění o vlv produktvty, W je nomnální cena práce (tj. bez očštění o produktvtu), GAV je hodnota statstky hrubá přdaná hodnota na zaměstnance (měřítko produktvty), GAV EU15 je průměrná hodnota GAV za všechny státy EU Ekvvalentně by bylo moţné neupravovat mzdovou úroveň, ale počet uţtých jednotek práce tj. v rovnc (6.2) vydělt α mírou produktvty (GAV / GAV EU15 ). 64 V orgnále Apparent labor productvty: Gross added value per person employed z kategore Structural busness statstcs. 65 Průměr proveden pouze ze 14 zemí EU15, jelkoţ údaj pro Německo nebyl k dspozc

39 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 2) Nyní se přkročí k očštění ukazatele Φ. Formálně bude postup pro zem vypadat takto: Vycházíme z rovnce (6.2), ţe cena zakázek se rovná počtu uţtých jednotek výrobních faktorů krát jejch jednotková cena (u ceny práce pouţjeme cenu očštěnou o produktvtu) 66. P W K (6.2) Jak jţ bylo zmíněno v kaptole 5.5, Eurostat sleduje podíl osobních nákladů na ceně produkce (tedy zakázky). Z defnce tohoto podílu, aplkované na rovnc (6.2), pro -tý stát platí: W s, (6.3) P kde s je Eurostatem sledovaný podíl celkových osobních nákladů na ceně produkce. Pokud s je podíl celkových osobních nákladů, pak 1 s (tj. zbylá část) je podíl celkových nákladů kaptálu na ceně zakázky. Úpravou rovnce (6.3) a vyuţtím, ţe celkových nákladů kaptálu, získáme vztahy: s P 1 W s K P 1 s je podíl. (6.4) Podobně jako v ekonometrckém modelu v kaptole 5.4 za W dosadíme CPL pro cenu práce ( W CPL ), přčemţ je nutné mít na pamět, ţe do rovnce (6.4) dosazujeme jţ hodnotu očštěnou o produktvtu: CPL pro (neočštěnou) cenu práce se musí nejprve podělt ukazatelem produktvty (tj. dosadt do rovnce (6.1) za W ) a výsledek aţ pak dosadt do jmenovatele (6.4.). CPL pro cenu práce očštěný o produktvtu budeme v souladu s přjatým značením označovat čárkou ( W CPL ). Dále dosadíme za K CPL pro strojní vybavení ( K CPL ). Za P podle toho, zda počítáme α a β pro nţenýrské stavby (tj. IW a IW ) nebo stavebnctví celkem ( TC a TC ), dosadíme CPL pro nţenýrské stavby (IW ) 66 Dolní ndex značí, ţe se údaje týkají -tého státu, P je cena zakázky, W je cena jednotky práce, K je cena jednotky kaptálu, α je počet uţtých jednotek práce a β počet uţtých jednotek kaptálu (α a β jsou specfcké pro kaţdou zem a druh zakázky!)

40 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb nebo CPL pro stavebnctví celkem (TC ). Moţnost pouţít CPL ndexy je zdůvodněna v Příloze C. V kaptole 5.5 bylo řečeno, ţe podíl osobních nákladů na ceně produkce se lší u větších a menších frem a ţe s určtou mírou nepřesnost ztotoţníme největší frmy (se 250 a více zaměstnanc) se stavtel nţenýrských staveb. Této skutečnost zde vyuţjeme dosazením údajů o podílu osobních nákladů ve velkých frmách ( s 250 ) do rovnc pro nţenýrské 20 stavby a údajů o podílu osobních nákladů za všechny frmy s 20 a více zaměstnanc ( s ) do rovnc pro stavebnctví celkem. Dostaneme tedy pro kaţdou (-tou) zem dvě rovnce pro nţenýrské stavby: IW s IW 250 CPL W IW 1 s 250 CPL K IW (6.5) a dvě rovnce pro stavebnctví celkem: TC s TC 20 CPL W TC 1 s 20 CPL K TC. (6.6) IW a TC tak, jak ho sleduje Eurostat (tedy neočštěný), se s pouţtím výše defnovaných velčn pro kaţdou zem vypočte jako 67 IW W K (6.7) IW TC CPL CPL IW TC CPL TC W K. (6.8) CPL Pro přecenění cen práce a kaptálu v jednotlvých zemích srovnatelným cenam uţjeme faktu, ţe CPL pro EU15 je vţdy roven stu, pokud pouţíváme CPL s bází EU Očštěný CPL pro prác pro EU15 ( W CPL EU 15 ) se však rovná stu pouze přblţně, a proto je potřeba jej 67 Povšmněme s, ţe rovnce (6.7) a (6.8) mají na levé straně CPL ndex, který ale nterpretujeme jako absolutní cenu zakázky (tj. ceny v nějakých peněţních jednotkách), která se rovná počtu uţtých jednotek práce a kaptálu krát jejch (absolutní) ceny. 68 Vz defnce CPL v rovnc (4.1) nebo Tab Bází rozumíme zem nebo oblast, vůč které je posuzována CPL cenová hladna ve sledované zem. Tedy K 100. EU

41 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb spočítat zprůměrňováním hodnot W CPL pro jednotlvé státy EU Očštěný IW a TC (budeme je značt čárkou) se vypočte tak, ţe se ceny kaptálu a práce v daných zemích W CPL a CPL K nahradí cenou práce a kaptálu průměrnou v celé EU15, tedy IW CPL IW CPL IW WEU15 K EU15 TC CPL TC CPL TC WEU15 K EU15. W CPL EU 15 a CPL KEU 15 : Konečně očštěný ukazatel Φ (označíme OCIST Φ) je pak jejch podílem, tj. OCIST IW. (6.9) TC 6.3 Výsledky očštění a vazba na korupc Nejprve zrekaptulujeme velčny, jejchţ vztah ke korupc bude následně podroben regresní analýze. Φ je podílový ukazatel, který zkonstruujeme přímo z dat publkovaných Eurostatem, tedy bez jakéhokol očštění. Očštěné Φ ( OCIST Φ) je ukazatel vypočtený z rovnce (6.9) a říká, jakou hodnotu by měl podílový ukazatel Φ, pokud by cena práce byla ve všech zemích totoţná (př stejné produktvtě) a cena kaptálu byla meznárodně stejná. Cenové Φ ( CENY Φ) zavedeme jako CENY OCIST, aby pro lustrac udávalo rozdíl mez předchozím ukazatel v důsledku přecenění výrobních faktorů na srovnatelné ceny. Pro regresní analýzu byl pouţt soubor 20 zemí, u kterých jsou všechny potřebné údaje k dspozc. Tento soubor má menší rozsah neţ soubor uţtý v kaptole 4.2. Výsledky analýzy, kde kaţdá ze tří výše uvedených velčn vystupuje v rol vysvětlované proměnné a korupční ndex CPI jako proměnná vysvětlující, jsou shrnuty na Obr Vzualzace vztahu mez očštěným Φ a korupčním ndexem včetně označení zemí je na Obr Důvodem odlšnost průměrného očštěného CPL za státy EU15 od hodnoty 100 je, ţe nomnální cena CPL práce a produktvta nejsou vzájemně nezávslé velčny. Hodnota WEU 15 je v našem případě 107,

42 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Korupce je důleţtou vysvětlující proměnnou pro očštěné Φ a příslušný regresní koefcent je slně záporný. To znamená, ţe př srovnatelných cenách práce a kaptálu jsou nţenýrské zakázky relatvně draţší tam, kde panuje vyšší korupce zlepšení korupčního ndexu o jeden bod znamená pokles relatvní ceny nţenýrských staveb (tj. IW) vůč stavebnctví (tj. TC) o přblţně 7 %. Korupce vysvětlí 38 % varablty očštěného Φ, a tak korupční ndex hraje podstatnou rol jako faktor působící na ceny zakázek (ať jţ přímo nebo zprostředkovaně jako proxy pro jné velčny), kdyţ exstují ještě další vlvy determnující hodnotu očštěného ukazatele (vz kaptola 5.1). Obr. 6.1: Regresní analýza vlvu korupce na Φ a jeho komponenty. 70 Zdroj dat: Eurostat, Transparency Internatonal Korupční ndex je sgnfkantní jako vysvětlující proměnná pro cenové Φ, byť tento efekt je poměrně malý ať jţ velkostí regresního koefcentu nebo faktem, ţe cenové Φ vysvětlí pouze 5 % varablty Φ. 71 Regresní koefcent má poněkud překvapvě kladné znaménko, tedy nţší korupce (v důsledku vyšší vyspělost země a s tím spojené vyšší relatvní ceny práce) koncduje s vyšším hodnotam cenového Φ F testy nejsou zmíněny, protoţe jsou v těchto případech ekvvalentní t-testům. Pokud sestavíme model korupce (CPI) = β 0 + β 1 očekávané Φ + β 2 očštěné Φ + u měřící příspěvky faktorů ke korupc, budou obě vysvětlující proměnné sgnfkantní na 10% hladně významnost. Korelační koefcent mez regresory je zde pouze -0, Koefcent determnace modelu Φ = β 0 + β 1 cenové Φ + u je 0,052 a proměnná je v modelu nevýznamná. 72 Ve skutečnost ale předpovídat hodnoty cenového Φ není snadné, protoţe závsí na konkrétních hodnotách Φ a relatvním rozdílu mez IW a očštěným IW na jedné straně a TC a očštěným TC na straně druhé

43 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Co se týče umístění zemí na Obr. 6.2, který zobrazuje pozc států podle míry korupce a očštěného Φ, přílš se nelší od umístění zemí na Obr. 4.2, jenţ ukazoval vztah pro korupc a (neočštěné) Φ. Obr. 6.2: Očštěné Φ vs. korupční ndex CPI za rok Zdroj dat: Eurostat, Transparency Internatonal 6.4 Možné námtky prot provedenému způsobu očštění Přestoţe analýza, jejíţ výsledky jsou shrnuty na obrázcích 6.1 a 6.2, působí průkazně, je třeba mít na pamět způsob, jakým byla provedena, a z toho vyplývající omezení. Slabá místa očšťování provedeného v této kaptole jsou především tato: předpoklad nemoţnost substtuce práce kaptálem a naopak, zjednodušení uţtím agregace dat a volbou reprezentantů pro cenové úrovně práce a kaptálu, ze statstckého pohledu poměrně malý rozsah souboru

44 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Zejména nemoţnost substtuce je aţ přílš velkým zjednodušením. Bohuţel zavést do očšťovacího modelu moţnost substtuce by vyţadovalo znalost produkčních funkcí, které pro takto konkrétní oblast lze velm těţko a jen hrubě odhadovat, a tak umoţnění substtuce skrze takovýto model by sce nebylo techncky komplkované, ale zato snadno napadnutelné. Proto od toho bylo upuštěno. Omezíme se na konstatování, ţe umoţnění substtuce by působlo směrem k vyrovnání hodnot ukazatelů mez zeměm. Zde provedené očštění je poměrně náchylné na změny v datové základně, a tak volba uţtých statstk můţe mít vlv na výsledek analýzy. V tomto případě nezbývá neţ věřt v dobrou prác Eurostatu př sběru dat. K dspozc bylo pouze 20 pozorování, coţ není mnoho. Panelové šetření by přneslo více dat, ale je vysoce pravděpodobné, ţe vzhledem ke specfckému prostředí v jednotlvých zemích by údaje za další roky nepřnesly o mnoho více nformace. 6.5 Vztahy mez ukazatel a dalším velčnam Tabulka 6.1 nabízí porovnání míry korelace mez ukazatel vyspělost země, mzdové úrovně, podílovým ukazatel a korupčním ndexem. Ukazuje se, ţe očštění ukazatele Φ mírně posíllo nverzní vztah mez ukazatelem a HDP na hlavu, naopak cenové Φ je s HDP jako mírou vyspělost (přes vlv cen výrobních faktorů) slně poztvně korelováno. Korelační koefcent mez očštěným a cenovým Φ je -0,26, tedy se očštěním podařlo rozdělt ukazatel na dvě vzájemně poměrně slabě závslé sloţky. Jak jţ ale bylo řečeno, efekty popsované v kaptole 5 nemají velký vlv, coţ je vdět na téměř dentckých korelačních koefcentech Φ a Ψ vůč očštěnému Φ. Dále vdíme, ţe emprcké vztahy mez vyspělostí (HDP na hlavu) a cenou výrobních faktorů odpovídají v 5. a 6. kaptole přjatým předpokladům, ţe mzdy jsou vyšší ve vyspělých státech př uvaţování rozdílné produktvty

45 Mchal Dvořák 6. Očšťování ukazatelů přes podíl osobních nákladů u různě velkých frem Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Tab. 6.1: Korelační koefcenty mez vybraným velčnam pro rok Poznámka: PPS značí standard party kupní síly, tj. srovnatelnou měnovou jednotku. Všechny korelační koefcenty jsou vypočteny ze souboru dentckého rozsahu; tedy státy, pro které nejsou k dspozc data pro všechny velčny, byly ze souboru vyškrtnuty. Zdroj dat: Eurostat, Transparency Internatonal

46 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb 7. Závěr 7. Závěr Uţtí podílových ukazatelů konstruovaných z dat Eurostatu se jeví jako velce perspektvní stanovení úměrnost cen nţenýrských staveb, které jsou realzovány z drtvé většny formou veřejných zakázek. Bohuţel tento přístup naráţí na řadu vlvů prostředí, od kterých je třeba ukazatele pro lepší vypovídací hodnotu očstt. V této stud byly podílové ukazatele očštěny od vlvu rozdílných cen v jednotlvých zemích a různé náročnost na kaptál a prác mez odvětvím nţenýrských staveb a rezdenční a nerezdenční výstavby. Zde provedené očštění není dokonalé, protoţe neuvaţuje moţnost substtuce mez výrobním faktory. K publkování přesvědčvějších výsledků by proto bylo zapotřebí zahrnout vlv této substtuce a uvaţovat jné vlvy prostředí, jako je například rozdílná konkurence na trzích obytných staveb a nţenýrských prací. Mez neočštěným podílovým ukazatel a mírou korupce panuje statstcky ekonomcky významný vztah. Ten ještě mírně zesílí, pokud provedeme výše uvedené očštění. Korelace mez očštěným neočštěným podílovým ukazatelem a vyspělostí měřenou HDP per capta ve standardu kupní síly je výrazně slabší neţ korelace mez podílovým ukazatel a korupčním ndexem. Z toho plyne, ţe jak bez očštění, tak př očštění výše uvedeném je korupce významným faktorem zvyšujícím relatvní cenu nţenýrských staveb oprot rezdenčním stavbám č stavebnctví celkem

47 Seznam použté lteratury a pramenů ADES, Alberto; DI TELLA, Rafael. Rents, Competton and Corrupton. The Amercan Economc Revew. September 1999, Vol. 89, Issue 4, s Dostupné také z WWW: < BALDWIN, Rchard; WYPLOSZ, Charles. Ekonome evropské ntegrace. První vydání. Praha : Grada Publshng, s. ISBN Bez "všmného" veřejnou zakázku nelze dostat, myslí s dvě třetny menších frem. IHNED.cz : Onlne zprávy hospodářských novn [onlne] , [ct ]. Dostupné z WWW: < BLISS, Chrstopher; DI TELLA, Rafael. Does Competton Kll Corrupton?. The Journal of Poltcal Economy. 1997, Vol. 105, Issue 5, s Dostupné také z WWW: < DIÁZ MURIEL, Carlos. Comparatve prce levels for constructon n 33 European countres for Statstcs n focus : Economy and fnance [onlne]. 108/2007, [ct ]. Dostupné z WWW: < EN.PDF>. ISSN DURČÁKOVÁ, Jaroslava; MADEL, Martn. Meznárodní fnance. 3. rozšířené a doplněné vydání. Praha : Management Press, s. ISBN EUROPA - The offcal webste of the European Unon [onlne] [ct ]. Dostupné z WWW: < FISMAN, Raymond; MIGUEL, Edward. Corrupton, Norms, and Legal Enforcement: Evdence from Dplomatc Parkng Tckets. Journal of Poltcal Economy. 2006, Vol. 115, Issue 6, s Dostupné také z WWW: < >. FRIČ, Pavol, et al. Korupce na český způsob. Vydání první. Praha : G plus G, s. ISBN Global Infrastructure Ant-Corrupton Centre [onlne]. c2008 [ct ]. Dostupné z WWW: < Global Infrastructure Ant-Corrupton Centre [onlne] [ct ]. Corrupton Informaton: Cost of corrupton. Dostupné z WWW: <

48 GUJARATI, Damodar J. Basc Econometrcs. 4th Edton (paperback). New York : Tata McGraw-Hll, s. ISBN GURGUR, Tugrul; SHAH, Anwar. Localzaton and Corrupton: Panacea or Pandora s Box?. World Bank Polcy Research Workng Paper January Dostupné z WWW: < HINDLS, Rchard, et al. Statstka pro ekonomy. Osmé vydání. Praha : Professonal Publshng, s. ISBN IBR Consultng. IBR Consultng [onlne]. c2010 [ct ]. Dostupné z WWW: < KAUFMANN, Danel; KRAAY, Aart; MASTRUZZI, Massmo. Governance matters IV: new data, new challenges. In Global Corrupton Report 2006 [onlne]. London : Pluto Press, 2006 [ct ]. s Dostupné z WWW: < ISSN KAUFMANN, Danel; KRAAY, Aart; MASTRUZZI, Massmo. Governance Matters VIII: Aggregate and Indvdual Governance Indcators, [onlne]. World Bank Polcy Research Workng Paper No. 4978, [ct ]. Dostupné z WWW: < Komse: Výstavba dálnc v ČR není draţší neţ v zahrančí : Výsledek práce komse ČVUT je ostře krtzován za pouţtá data. Podle komse se cena dálnc od zahrančí výrazně nelší. IHNED.cz : Onlne zprávy hospodářských novn [onlne] , [ct ]. Dostupné z WWW: < KUČERA, Petr. Berou všchn! : Korupce př veřejných zakázkách. Proft , roč. 17, č. 40, s LAMBSDORFF, Johann G. Corrupton n Emprcal Research - A Revew. Transparency Internatonal Workng Paper [onlne]. November 1999, [ct ]. Dostupné z WWW: < LAMBSDORFF, Johann G. The Methodology of the Corrupton Perceptons Index 2007 [onlne]. Transparency Internatonal and Unversty of Passau, 2007 [ct ]. Dostupné z WWW: < MAURO, Paolo. Corrupton and Growth. The Quarterly Journal of Economcs. August 1995, 110, 3, s Dostupné také z WWW: < MAURO, Paolo. The Effects of Corrupton on Growth, Investment and Government Expendtures: A Cross-country Analyss. In ELLIOT, Kmberly A. (ed). Corrupton and the Global Economy. [s.l.] : Insttute for Internatonal Economcs, s Dostupné také z WWW: < %A3o%20no%20mundo.pdf>. ISBN

49 Mnsterstvo spravedlnost. Justce.cz : Ofcální server českého soudnctví [ct ]. Dostupné z WWW: < Mott MacDonald Praha. Stude SFDI: Problémy a zkušenost př zadávání veřejných zakázek dopravní nfrastruktury ve vybraných evropských zemích. [s.l.] : Státní fond dopravní nfrastruktury, s. Dostupné také z WWW: <cenadalnc.ozven.cz/documents/stude-verejne-zakazky-nfrastr-2006-sfd.zp>. Mott MacDonald. Mott MacDonald - Česká republka [onlne]. c2010 [ct ]. Dostupné z WWW: < MENZELOVÁ, Kateřna. Výstavba dálnc: Hodně dynamcké ceny: Ušetřt by bylo moţné mlardy. Kdy se však začne?. Euro. 12. října 2009, 2009, 41, s Národní ekonomcká rada vlády. Závěrečná zpráva [onlne]. Praha : Vláda ČR, 2009 [ct ]. Dostupné z WWW: < Nejvyšší kontrolní úřad; Bundesrechnungshof. Společná zpráva o paralelních kontrolách výdajů na stavbu dálnce Praha Drážďany [onlne]. Praha : Nejvyšší kontrolní úřad, 2006 [ct ]. Dostupné z WWW: < NEUMANN, Pavel; ŢAMBERSKÝ, Pavel; JIRÁNKOVÁ, Martna. Meznárodní ekonome. První vydání. Praha : Grada Publshng, s. ISBN OLKEN, Benjamn A. Corrupton Perceptons vs. Corrupton Realty [onlne]. Amercan Economc Assocaton 2006 Annual Meetng Papers. Dostupné z WWW: < Oţvení, o.s. Cena dálnc [onlne] [ct ]. Dostupné z WWW: < PAVEL, Jan. Ekonomcké aspekty veřejných zakázek. Praha : Oeconomca, s. ISBN PAVEL, Jan. Vlv počtu nabízejících na cenu stavebních zakázek v oblast dopravní nfrastruktury [onlne]. Praha : Transparency Internatonal Česká republka, 2008 [ct ]. Dostupné z WWW: < PŠENIČKA, Jří. Dojení betonu : Výstavba dálnc: Frmy s prý úředníky zavazují třeba tím, ţe jm zaplatí dovolenou. Euro , 45, s. 40. PŠENIČKA, Jří. Tajuplní betonář : TOP 20 stavtelů slnc: Mez nejúspěšnějším českým budovatel komunkací je řada frem, u nchţ nkdo neví, komu vlastně patří. Ekonom , 2010, číslo 5, s

50 PŠENIČKA, Jří. Konec české betonové cesty : Dopravní nfrastruktura: Pokud chce stát zlevnt výstavbu dálnc a ţeleznčních tratí, je třeba v první řadě zarazt manpulac a korupc př tendrech. Ekonom , 2010a, číslo 29, s REINIKKA, Rtva; SVENSSON, Jakob. Usng Mcro-Surveys to Measure and Explan Corrupton. World Development. 2006, Vol. 34, Issue 2, s Dostupné také z WWW: < Report on the Transparency Internatonal Global Corrupton Barometer 2007 [onlne]. Berlín : Transparency Internatonal, [ct ]. Dostupné z WWW: < _ pdf>. ROSE-ACKERMANN, Susan. The Poltcal Economy of Corrupton. In ELLIOT, Kmberly A. (ed.). Corrupton and the Global Economy. [s.l.] : Insttute for Internatonal Economcs, s Dostupné také z WWW: < ISBN RYBÁKOVÁ, Dana. Korupce po česku : Bere se skoro všude. Proft , roč. 15, č. 23, s. 8. Ředtelství slnc a dálnc. Ředtelství slnc a dálnc [onlne] [ct ]. U ceny dálnce se musí porovnávat porovnatelné. Dostupné z WWW: < SANDHOLTZ, Wayne; KOETZLE, Wllam. Accountng for Corrupton: Economc Structure, Democracy, Trade. Internatonal Studes Quarterly. 2000, Vol. 44, No. 1, s Dostupné také z WWW: < SELDAYO, H.; DE HAAN, J. The Determnants of Corrupton: A Lterature Survey and New Evdence [onlne]. Paper presented at 2006 EPCS Conference, Turku, Fnland, Aprl. 2006, [ct ]. Dostupné z WWW: < SKLENÁŘ, Martn; ZÝBNER, Jří. Cenové porovnání dálnce D11 (stavební úseky 1104 a 1105) s dálncem, realzovaným v České republce, Rakousku, Slovnsku [onlne]. Ředtelství slnc a dálnc. [ct ]. Dostupné z WWW: < Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat) Organsaton for Economc Co-operaton and Development (OECD). Methodologcal manual on purchasng power partes [onlne] edton. Luxembourg : Offce for Offcal Publcatons of the European Communtes, 2006 [ct ]. Dostupné z WWW: < EN.PDF>. ISSN

51 Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat). European Prce Statstcs : An overvew [onlne] edton. Luxembourg : Offce for Offcal Publcatons of the European Communtes, 2008 [ct ]. Dostupné z WWW: < EN.PDF>. ISBN Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat). Reference Metadata n Euro SDMX Metadata Structure [onlne] [ct ]. Purchasng power partes. Dostupné z WWW: < Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat). Reference Metadata n Euro SDMX Metadata Structure [onlne] [ct ]. Structural busness statstcs. Dostupné z WWW: < Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat). Eurostat : Your key to European statstcs [onlne] [ct ]. Annual detaled enterprse statstcs on constructon (Nace Rev.1.1 F). Dostupné z WWW: < Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat). Eurostat : Your key to European statstcs [onlne] [ct ]. Constructon broken down by employment sze classes (NACE Rev.1.1 F) - Reference year 2002 and onwards. Dostupné z WWW: < Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat). Eurostat : Your key to European statstcs [onlne] [ct ]. GDP and man components - Current prces. Dostupné z WWW: < Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat). Eurostat : Your key to European statstcs [onlne] [ct ]. Monthly labour costs - Nace Rev Dostupné z WWW: < Statstcal Offce of the European Communtes (Eurostat). Eurostat : Your key to European statstcs [onlne] [ct ]. Purchasng power partes (PPPs), prce level ndces and real expendtures for ESA95 aggregates. Dostupné z WWW: < Stát rozhazuje, dálnce se u nás staví dráţ neţ v Itál. MF Dnes , s. 1. STIGLITZ, Joseph E. Ekonome veřejného sektoru. Vydání 1. Praha : Grada Publshng, s. ISBN: SŮRA, Jan; SMETANA, Jří. Záhada předraţených dálnc : Kdyţ se v česku staví slnce, uspoří se na nch ve srovnání s Evropou mnohem méně neţ u staveb bytů. MF Dnes : Ekonomka , s. 10. TABERY, Erk. Vládneme, nerušt : Opozční smlouva a její dědctví. Vydání první. Praha - Ltomyšl : Paseka, s. ISBN

52 Transparency Internatonal. Transparency Internatonal [onlne] [ct ]. Dostupné z WWW: < Transparency Internatonal. Transparency Internatonal [onlne]. 2010a [ct ]. Corrupton Perceptons Index Dostupné z WWW: < Transparency Internatonal. Transparency Internatonal [onlne]. 2010b [ct ]. Corrupton Perceptons Index Dostupné z WWW: < Transparency Internatonal. Transparency Internatonal [onlne]. 2010c [ct ]. Corrupton Perceptons Index Dostupné z WWW: < Transparency Internatonal. Transparency Internatonal [onlne]. 2010d [ct ]. Global prortes: Publc contractng. Dostupné z WWW: < Transparency Internatonal Česká republka. Transparency Internatonal - Česká republka [onlne]. c2007 [ct ]. Dostupné z WWW: < Transparency Internatonal Česká republka. Transparency Internatonal - Česká republka [onlne]. c2007a [ct ]. Indexy CPI a BPI. Dostupné z WWW: < Transparency Internatonal Česká republka. Transparency Internatonal - Česká republka [onlne]. c2007b [ct ]. Otázky a odpověd k BPI Dostupné z WWW: < VOLEJNÍKOVÁ, Jolana. Možnost hodnocení a měření korupce jako ukazatele kvalty správy [onlne]. Sborníky z konferencí, Fakulta ekonomcko-správní, Unverzta Pardubce [ct ]. Dostupné z WWW: < S_2006.pdf>. VOLEJNÍKOVÁ, Jolana. Korupce v ekonomcké teor a prax. Zeleneč : Profess Consultng, s. ISBN World Bank. Worldwde Governance Indcators [onlne]. c2010 [ct ]. Dostupné z WWW: <

53 Seznam tabulek a obrázků Obr. 2.1: Některé vztahy mez korupcí a cenou zakázek.. 12 Obr. 3.1: Index vnímané korupce (CPI) vs. Zvládání korupce (CC) pro rok Obr. 4.1: Podílové ukazatele vs. korupční ndex CPI pro rok Obr. 4.2: Jednotlvé státy na grafu Ψ vs. korupční ndex pro rok Obr. 5.1: Mzdy ve stavebnctví a relatvní ceny staveb 29 Obr. 5.2: Mzdy ve stavebnctví a relatvní ceny staveb 30 Obr. 6.1: Regresní analýza vlvu korupce na Φ a jeho komponenty 41 Obr. 6.2: Očštěné Φ vs. korupční ndex CPI za rok Obr. A.1: Cena 1 km dálnce vs. korupce pro rok Obr. B.1: Vztah mez Indexem vnímání korupce a % korumpujících respondentů pro rok Obr. B.2: Vztah mez Indexem vnímání korupce a průměrem tří kategorí z Globálního barometru korupce pro rok Tab. 4.1: Indexy komparatvní cenové hladny (CPL) pro vybrané země v r Tab. 4.2: Ukazatele nákladnost nţenýrských staveb pro vybrané země v r Tab. 5.1: Varablta cen výrobních faktorů a cen ve stavebnctví pro rok Tab. 5.2: Odhady regresních koefcentů v rovncích (5.2), (5.3) a (5.4). 32 Tab. 5.3: Podíl osobních nákladů na ceně produkce u různě velkých frem. 34 Tab. 6.1: Korelační koefcenty mez vybraným velčnam pro rok Tab. A.1: Korupce a cena dálnc podle Mott MacDonald. 53 Tab. A.2: Korupce a cena dálnc podle IBR Consultng 55 Tab. B.1: Korelační koefcenty pro některé velčny 56 Tab. B.2: Matce korelace hodnot mez ukazatel korupce v roce Tab. B.3: Korelační koefcenty mez HDP per capta ve standardu kupních sl a některým ukazatel korupce v roce Tab. D.1: Fnanční ukazatele pro frmy stavící nţenýrské stavby 64 Tab. D.2: Fnanční ukazatele pro frmy stavící obytné budovy. 65 Tab. D.3: Průměry fnančních ukazatelů jednotlvých frem. 66 Tab. D.4: Průměry za kategore stavebních frem

54 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha A Příloha A: Dosavadní stude cen dálnc A.1 Stude Mott MacDonald: Česko má násobně dražší dálnce Stude české pobočky meznárodní poradenské společnost Mott MacDonald 73, která se specalzuje zejména na oblast dopravních staveb, z roku 2006 pro Státní fond dopravní nfrastruktury patří mez nejčastěj ctované stude, kterým se novnář pokouší dokladovat neúměrnou cenu českých dálnc ve vztahu k zahrančním. Stude totţ dospěla k pro Českou republku vskutku nelchotvým hodnotám, jeţ ukazuje Tabulka A Tab. A.1: Korupce a cena dálnc podle Mott MacDonald. Poznámka: Údaj cena dálnce je znamená cenu 1 km dálnce v mlonech Kč za 1 km, př přepočtu směnným kurzem 28 Kč/. Pod pojmem dálnce se rozumí dálnce se 2 jízdním pruhy v kaţdém směru, vedoucí běţným (a tedy nkol hornatým) terénem. Zdrojem těchto údajů jsou dotazníky expertů European Federaton of Engneerng Consultancy Assocatons, doplněné o zjštění př osobních jednáních 75. Korupc představuje ndex CPI pro rok 2006, přpomeňme, ţe vyšší číslo představuje nţší vnímanou korupc. Zdroj dat: Mott Mac Donald (2006, Příloha 14) Omezením této stude je z defnce špatná srovnatelnost cen dálnc, protoţe je téměř nemoţné najít dvě svým charakterstkam úplně stejné dálnce. Ostatně sam autoř stude píší: Údaje shora [tj. ceny dálnc v Tab. A.1] nevycházejí z ofcálních statstk jednotlvých zemí. Údaje nejsou podloženy příslušným analýzam, nelze je tudíž mez sebou porovnávat. V souladu s touto skutečností není vhodné tyto údaje an absolutzovat. 76 Jde tedy o velm hrubý orentační odhad, který zjednodušuje terénní a jné charakterstky. Navíc údaje nezohledňují různou nákladovou náročnost výrobních faktorů v různých zemích a podléhají vlvům nomnálního měnového kurzu. 73 Pobočka má právní subjektvtu celým názvem Mott MacDonald Praha s.r.o., více nformací vz její webové stránky 74 Naskenované fragmenty stude Mott MacDonald (2006) jsou neofcálně k dspozc na webových stránkách společnost Oţvení, Výsledky jsou rovněţ ctovány například v Menzelová (2009, s. 36). 75 Mott MacDonald (2006, s. 40). 76 Mott MacDonald (2006, Příloha 14)

55 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha A Přesto, porovnání odhadovaných cen a míry korupce přnese zajímavé výsledky. Pro větší názornost zaneseme výsledky z tabulky do Obr. A.1, coţ odhalí, ţe mez mírou korupce a takto defnovanou realzovanou cenou není vůbec ţádná vzuální spojtost. Například Řecko trpí podobnou korupcí jako Česká republka a přesto dosáhlo méně neţ pětnové ceny. Řecko za dálnce platlo přblţně stejně jako Španělsko s výrazně nţší vnímanou korupcí. Pro zajímavost, korelační koefcent mez těmto velčnam je roven -0,01, coţ potvrzuje nulovou závslost 77. Obr. A.1: Cena 1 km dálnce vs. korupce pro rok Zdroj dat: Mott MacDonald (2006), Transparency Internatonal Vzhledem k výše uvedeným důvodům omezené vypovídací schopnost údajů zjštěných společností Mott MacDonald však nelze těmto výsledkům přkládat větší váhu. A.2 Stude společnost IBR: Ceny českých dálnc jsou srovnatelné Další stud o cenách dálnc provedla společnost IBR Consultng, s.r.o. 78, která se rovněţ zabývá poradenskou čnností ve stavebnctví. Jde o srovnání cen vybraných, svým terénním charakterem podobných, dálnc v České republce, Rakousku a Slovnsku. Stude působí velm fundovaným dojmem kdyţ odhalt případné nesoulady v poskytovaných údajích vyţaduje velké znalost z oboru stavebnctví. Jejím problémem kromě malého počtu sledovaných států je fakt, ţe zadavatelem je Ředtelství slnc a dálnc, které s stud nechalo zpracovat, aby reagovalo na medální krtku poukazující na předraţenost českých dálnc. Příkladem, jak Ředtelství pouţívá tuto stud k obranným účelům, budţ článek U ceny dálnce se musí porovnávat porovnatelné 79 s přloţenou prezentací. Tato nabízející se tendenčnost je ostatně hojně krtzována jejím odpůrc. 77 Na takto malém rozsahu souboru ale statstcké míry závslost jako korelační koefcent neposkytují dobré výsledky. 78 Informace o frmě vz její domovská stránka 79 Ředtelství slnc a dálnc (2008)

56 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha A Závěry stude, dané do souvslost s korupčním ţebříčkem, jsou v Tab. A.2. Tab. A.2: Korupce a cena dálnc podle IBR Consultng. Poznámka: Cena dálnce je průměrná cena za 1 km sledovaných dálnc v mlonech Kč, korupc představuje CPI pro rok Vnímání korupce se mez roky mění pomalu a ve všech letech relevantních pro stud pořadí těchto zemí zůstalo neměnné. Zdroj dat: Transparency Internatonal, IBR Consultng 80 Na zjštění jsou př letmém pohledu napadnutelné následující dvě věc. Stude porovnává dálnce, které se rokem zahájení výstavby výrazně lší od dálnc stavěných od roku 2001 aţ po dálnce ještě nezahájené bez jakéhokol očštění. Autoř argumentují, ţe jednotkové ceny nejvýznamnějších prací mez lety 2004 a 2006 stagnovaly nebo mírně poklesly 81. Výstavba mnoha ze sledovaných dálnc do tohoto období ale vůbec nespadá a údaje o cenách dosud nezahájených staveb jsou spíše odhadem neţ relevantním ukazatelem. Ve výběru dálnc jsou slovnské průměrně nejstarší, kdeţto rakouské průměrně nejnovější. V Rakousku a ČR bude velký rozdíl v mzdových sazbách, proto prosté porovnání nákladů není úplně korektní, bylo by potřeba údaje očstt mnmálně o vlv těchto faktorů. A.3 Ostatní šetření Další rozsáhlejší stude cen dálnc (vycházející z jných dat) nebyly provedeny. Za zmínku ovšem stojí následující dvě šetření. Komse expertů Dopravní fakulty ČVUT, která pozděj prováděla analýzu cen dálnc mez státy, došla nkolv překvapvě k podobným závěrům jako stude IBR protoţe tto expert z dat IBR vycházel 82. Společná kontrola Nejvyššího kontrolního úřadu a německého Bundesrechnungshof dospěla ve svém hodnocení dálnce D8/A11 z Prahy do Dráţďan k tomu, ţe české mosty jsou průměrně draţší neţ ty německé, navzdory úsporám z rozsahu a levnější pracovní síle na české straně hrance V referencích jako Sklenář, Zýbner podle autorů stude, pracujících pro IBR Consultng. Celá stude neofcálně k dpozc na adrese 81 Sklenář, Zýbner, s HNED.cz, Nejvyšší kontrolní úřad, Bundesrechnungshof (2006)

57 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha B Příloha B: Korelace mez ukazatel korupce Tab. B.1: Korelační koefcenty pro některé velčny. Poznámka: Zdroj dat: CPI, resp. CC jsou mezroční rozdíly v Indexu vnímání korupce, resp. ndkátoru Zvládání korupce (Control of Corrupton). Transparency Internatonal, World Bank Tab. B.2: Matce korelace hodnot mez ukazatel korupce v roce Poznámka: Zdroj dat: GCB - % korumpujících udává podíl respondentů, kteří uvedl poskytnutí úplatku za posledních 12 měsíců. GCB - 3 kategore je artmetcký průměr korupčního vnímání v oblastech uvedených v kaptole 3. Transparency Internatonal, World Bank Tab. B.3: Korelační koefcenty mez HDP per capta ve standardu kupních sl a některým ukazatel korupce v roce Zdroj dat: Transparency Internatonal, World Bank (ukazatele), Eurostat (HDP) Poznámky o užtých zkratkách TI Transparency Internatonal WB Světová banka (World Bank) CPI Index vnímání korupce (Corrupton Perceptons Index) GCB Globální barometr korupce

58 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha B CC RL Indkátor Zvládání korupce (Control of Corrupton) Indkátor Právní řád (Rule of Law) Poznámky k metodolog výpočtu korelačních koefcentů Korelace hodnot znamená hodnotu Pearsonova korelačního koefcentu. Korelace pořadí znamená hodnotu Spearmanova korelačního koefcentu (tj. Pearsonův korelační koefcent, pokud se místo hodnot proměnné dosadí pořadí dané hodnoty v celém souboru. Pokud je v souboru několk stejných hodnot, pak se pořadové číslo musí dělt pro pořadí se pouţje pořadové číslo 1,5, apod. Př výpočtu korelačních koefcentů byl vţdy pouţt maxmální moţný rozsah souboru: GCB dává data pro menší počet zemí, ostatní ndkátory jsou k dspozc pro všech 36 ve stud sledovaných evropských států. Obr. B.1: Vztah mez Indexem vnímání korupce a % korumpujících respondentů pro rok Zdroj dat: Transparency Internatonal Obr. B.2: Vztah mez Indexem vnímání korupce a průměrem tří kategorí z Globálního barometru korupce pro rok Zdroj dat: Transparency Internatonal

59 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha C Příloha C: Techncká poznámka V této příloze bude blíţe vysvětlen model nákladů frem, uţívaný v kaptolách 5 a 6. Dále bude ukázána druhá nterpretace rovnce (5.1), která př přeceňování cen výrobních faktorů v kaptole 6 je pravděpodobně názornější, neţ nterpretace poskytnutá v kaptole 5. Pokud předpokládáme, ţe veškeré nákladové poloţky (včetně zsku) lze rozloţt na odměny kaptálu a prác, pak cena zakázky (tj. výnos nebol trţba frmy) je rovna součtu celkových odměn prác a kaptálu: P L K, (C.1) kde P je cena zakázky, L je součet všech odměn prác a K součet všech odměn kaptálu. Označíme-l cenu jedné (nějak defnované) jednotky práce, tedy mzdu č osobní náklady jako W a cenu jedné (nějak defnované) jednotky kaptálu C, pak zřejmě platí následující vztahy: L l W, (C.2) K k C. (C.3) Rovnce (C.2) říká, ţe součet odměn prác se rovná součnu počtu uţtých jednotek práce l a ceny jedné jednotky práce W. Rovnce (C.3) tvrdí to samé pro kaptál (k je počet uţtých jednotek kaptálu). Substtucí (C.3) a (C.2) do rovnce (C.1) dostaneme vztah: P l W k C. (C.4) Zde jsou P, W a C samozřejmě v absolutních částkách (tedy např. v EUR, CZK, apod.). Předpokládáme, ţe l a k jsou ve všech státech aţ na mírné kolísání stejné k realzac zakázek je technologcky potřeba přblţně stejný počet jednotek práce a kaptálu v Německu Rumunsku. Ideální způsob, jak zjstt (průměrné) l a k pro konkrétní oblast stavebnctví (tedy pro obytné stavby apod.), by bylo upravt rovnc (C.4) na ekonometrcký model (C.5) přdáním náhodné sloţky u a odhadnout regresní koefcenty l a k některou z odhadových metod, například metodou nejmenších čtverců: P l W k C u (C.5) Ve skutečnost bohuţel nemáme k dspozc data pro P a C v potřebném formátu v absolutních částkách (tj. ţe v ČR stojí zakázka 4 ml CZK, v Německu EUR, apod.). Proto se místo modelu (C.5) v textu odhadoval model (C.6), kde se namísto konkrétních fnančních částek pro P, W a C dosadly příslušné CPL ndexy tedy relatvní ceny (po řadě) stavebních zakázek, mezd a nákladů kaptálu v dané zem vůč průměru EU15 pro kaţdou z těchto kategorí:

60 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha C PCPL l WCPL k CCPL v. (C.6) Ekonometrcký model (C.6) je postaven na determnstckém vztahu (C.7) pro kaţdou zem. Vztah (C.7) je dentcký s rovncí (5.1) uţtou v hlavním textu. P l W k C (C.7) CPL CPL CPL V kaptole 5.4 bylo řečeno, ţe se l a k v rovnc (C.7) mohou nterpretovat jako váhy pro cenu kaptálu a mzdovou úroveň. Zde ukáţeme, ţe rovnc (C.7) lze nterpretovat úplně stejně jako rovnc (C.4), tedy jako počet uţtých jednotek, vynásobený jejch jednotkovou cenou. l a k v rovncích (C.7) a (C.4) se budou téměř jstě numercky lšt 84, a pro odlšení se budou pro l a k vyvozené z rovnce (C.7) pouţívat písmena s čárkou. Vyuţjeme znalost o stavbě komparatvních cenových ndexů (analoge rovnce (4.1) z textu) k získání následujících vztahů: P CPL P P EU15 W C, WCPL, CCPL, (C.8) ER W ER C ER EU15 EU15 kde P, W a C bylo defnováno výše (a jsou v měně domovské země). P EU15, W EU15 a C EU15 jsou tytéţ velčny pro EU15 (tedy průměrná cena zakázky, mzdy a odměny kaptálu v EU15) a jsou uvedeny v měně EU15, zjednodušeně v EUR 85. ER je pak nomnální kurz mez domácí měnou a EUR (ve tvaru kolk domovských měnových jednotek dostaneme za 1 EUR). Čtatel zlomku je tedy cena zakázky (jednotky práce, jednotky kaptálu) v domovské zem a jmenovatel cena zakázky (jednotky práce, jednotky kaptálu) v EU15; obojí v měně domovské země. Stejný výsledek pak samozřejmě dostaneme tehdy, kdyţ by byl čtatel jmenovatel denomnován v EUR. Dosaďme vztahy (C.8) do rovnce (C.7) P P ER l W W ER EU15 EU15 EU15 k C C. (C.9) ER Rovnost zjevně musí platt po vynásobení obou stran rovnce (C.7) faktorem ER, protoţe měnový kurz nemůţe být nulový an nekonečno: P P l W W C C EU15 EU15 EU15 k. (C.10) 84 Nelšly by se právě tehdy, kdy by údaje v absolutních částkách P, W a C byly týţ násobkem příslušných CPL, tedy pokud exstuje takové číslo a, které (pro všechny státy) splňuje současně rovnce: P a P, C a C, W a W CPL CPL 85 Jde tedy o umělou, referenční měnu, která je defnována jako koš měn uţívaných v EU15. Pro jednoduchost výkladu budeme tuto měnu dále ztotoţňovat s EUR, kdyţ to přnáší jstou nepřesnost. CPL

61 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha C Poznamenejme, ţe: P/P EU15 je kurz mez domácí měnou a EUR podle party kupní síly pro danou zakázku (podíl říká, kolk by měl být měnový kurz, aby platl zákon jedné ceny, podle kterého má být zboţí stejně drahé ve všech zemích, kde je toto zboţí obchodováno), W/W EU15 kurz podle party kupní síly pro mzdy (jaký by měl být měnový kurz, aby všchn pracovníc dostal stejné mzdy), C/C EU15 jsou kurzy podle party kupní síly pro odměny kaptálu (jaký by měl být měnový kurz, aby majtelé kaptálu dostal stejné odměny). První a třetí partu sleduje Eurostat, druhou jsme schopn zkonstruovat, protoţe Eurostat sleduje velčnu W a W EU15 získáme zprůměrováním W pro státy EU15. Pro jednoduchost ještě označíme kurzy podle party kupní síly malým p s dolním ndexem podle příslušné oblast (P zakázky, W mzdy, C odměny kaptálu) P W C p P :, pw :, pc : (C.11) P W C EU15 EU15 EU15 a substtuujeme do rovnce (C.10): p l p k p (C.12) P W C Všmneme s, ţe velčny rovnce (C.12) jsou poměry cen v různých měnách. Pokud zvolíme jmenovatel všech tří zlomků v (C.11) roven jedné 86 (tedy předefnujeme jednotku zakázky, jednotku práce a jednotku kaptálu), budou kurzy podle party kupní síly rovny ceně nově defnovaných jednotek zakázky, práce a kaptálu v domovské zem a domovské měně, tedy: p P, p W p C. (C.13) P W, P, W a C z (C.13) jsou uvedeny s čárkou, protoţe se budou téměř vţdy lšt od P, W a C z (C.11) a (C.4) souvsí to se změnou jednotky zakázky, jednotky práce a jednotky kaptálu. Důleţtá vlastnost je, ţe škála P zůstane meznárodně zachována (pokud stála v ČR zakázka 1000 CZK a v Polsku 100 PLN, tedy české P bylo 10x vyšší neţ polské P, pak české P bude opět 10x vyšší neţ polské P ). To samé platí pro W a C. Samozřejmě, úměra mez cenou kaptálu, práce a zakázky v jednom státě zachována nebude, ale to nevadí. Pokud dosadíme značení (C.13) do rovnce (C.12), dostaneme: C P l W k C, (C.14) 86 Alternatvně můţeme poloţt rovny jedné uţ jmenovatele zlomků v rovnc (C.9)

62 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha C coţ je přesná obdoba rovnce (C.4) s tím, ţe jednotka zakázky, jednotka kaptálu a jednotka práce byly oprot rovnc (C.4) změněny. Pokud byly změněny jednotky, musely být pochoptelně změněny ceny za jednotku práce a kaptálu. Podstatné je, ţe rovnc (C.14) můţeme opět nterpretovat tak, ţe P je cena zakázky, W cena jednotky práce (v domovské měně), C cena jednotky kaptálu (v domovské měně), l počet uţtých jednotek práce a k počet uţtých jednotek kaptálu. V ekonometrckém modelu z kaptole 5.4 ale nebyly uţty údaje o partě kupní síly, nýbrţ CPL ndexy. Pokud ale údaje o partě kupní síly podělíme měnovým kurzem ER 87, tedy místo part pouţjeme CPL ndexy, dostaneme v rovnc (C.14) defnované ceny zakázek, ceny jednotky práce a ceny jednotky kaptálu v měně EUR. Změna měny samozřejmě v předchozím odstavc uvedenou nterpretac an hodnoty l a k neovlvní. Dokázal jsme tak, ţe nahrazením cen v absolutních částkách relatvním cenam CPL se nezměnla ekonomcká podstata rovnce (C.7). Vysvětlení rovnce (C.7), ţe cena zakázky je vážený průměr cenových hladn výrobních faktorů je ekvvalentní tvrzení, ţe cena zakázky se rovná počtu užtých jednotek práce krát cena jednotky práce plus počet užtých jednotek kaptálu krát cena jednotky kaptálu. 87 Toto bude mít stejný efekt jako vydělení obou stran rovnce (C.14) členem ER. Vydělení nenulovým číslem je zjevně ekvvalentní úprava

63 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha D Příloha D: Fnanční analýza vybraných frem z oblast nženýrských a obytných staveb v České republce D.1 Metodologe Za oblast nţenýrských staveb byly vybrány 4 frmy s největším objemem získaných veřejných zakázek z oblast slnční výstavby: Skanska, Metrostav, Eurova (dříve Stavby slnc a ţeleznc) a Strabag. 88 Výběr stavtelů obytných staveb byl víceméně náhodný s tím, ţe upřednostněny byly akcové společnost a frmy s větší blanční sumou ke konc roku Přpustla se určtá různorodost stavební náplně zastoupena byla frma poskytující dřevostavby. Analýza se zaměřuje jednak na odhalení podílů osobních nákladů a nákladů na strojní vybavení na trţbách, a pak na vlastnctví strojního vybavení. Proto jsou na aktvech zkoumány kategore dlouhodobý hmotný majetek a její poloţka samostatné movté věc a jejch soubory (obsahuje strojní vybavení typu bagry, jeřáby, apod.). Ve výkazech zsku a ztráty se pak soustředíme zejména na osobní náklady a odpsy. Pro lustrac je rovněţ zkoumána rentablta aktv a vztahy mez trţbam a samostatným movtým věcm. Za stavtele nţenýrských staveb jsou vybrány frmy: (vpravo jsou jejch blanční sumy ke konc roku 2007): (1) Skanska DS a.s. 12,1 mld. Kč (2) Metrostav a.s 14,1 mld. Kč (3) Stavby slnc a ţeleznc, a.s (dnes Eurova) 9,5 mld. Kč (4) STRABAG a.s. 13,0 mld. Kč Za stavtele obytných budov pak: (1) Ekonomcké stavby s.r.o. 357,8 ml. Kč (2) AGROP NOVA a.s. 367,3 ml. Kč (3) EUROGEMA CZ, a.s. 275,9 ml. Kč (4) Stavtelství DE a.s. 450,7 ml. Kč (5) HAAS Fertgbau spol. s r.o. 2,1 mld. Kč (6) Stavos Stavba a.s 67,4 ml. Kč Data pro stud pocházejí z následujících výročních zpráv společností: AGROP NOVA a.s (za účetní období 2007, 2006), Ekonomcké stavby s.r.o. (2007, 2005), EUROGEMA CZ, a.s (2007, 2005), HAAS Fertgbau spol. s r.o. (2007, 2006), Metrostav a.s (2007, 2005), Skanska DS a.s. (2007, 2005, 2004), Stavby slnc a ţeleznc, a.s (2007, 2006), Stavtelství DE a.s. (2007, 2005), Stavos Stavba a.s. (2007, 2005), STRABAG a.s (2007, 2005, 2004). Výroční zprávy jsou dostupné na serveru provozovaným Mnsterstvem spravedlnost. 88 Pořadí v Pšenčka (2010)

64 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha D Byly zkoumány následující fnanční ukazatele: 1. Dlouhodobý hmotný majetek (DHM)/ Aktva. Dává do souvslost podíl majetku, který můţe být označen jako kaptál, s veškerým aktvy podnku. Vypovídací schopnost můţe být zhoršena přítomností výrobních faclt (tovární budovy, fxní výrobní stroje apod. to se děje hlavně v případě frem z druhé skupny, které kromě výstavby vyrábějí stavební komponenty) a admnstratvních budov. Dále můţe být zhoršena větším objemem některé poloţky oběţných aktv pro nţenýrské frmy je typcký velký objem pohledávek. Rovněţ outsourcng kaptálově náročných čnností vede k nepříznvému poklesu ukazatele. 2. Samostatné movté věc a jejch soubory (SMV)/ Aktva. Měří zastoupení stavebních strojů, reprezentujících kaptál v pravém slova smyslu. Opět můţe být ovlvněn jným aktvy a outsourcngem. 3. Osobní náklady / Výkony. Demonstruje podíl nákladů na prác na celkové hodnotě produkce. Můţe být zkreslen outsourcngem náklady se přesouvají do poloţky sluţby a ukazatel klesá. 4. Odpsy / Výkony. Podíl nákladů na dlouhodobý hmotný majetek v ceně produkce. Pokud je zkreslen stav DHM (subkontaktng nebo velké zastoupení výrobních faclt č nevýrobního majetku), nedává spolehlvé výsledky. 5. Služby / Výkony. Popsuje ntenztu subkontraktngu. Čím vyšší je ukazatel, tím zkreslenější výsledky ostatních ukazatelů dostaneme. 6. Materál a energe (zkráceně Materál) / Výkony. Významná nákladová poloţka zejména pro nţenýrské stavby a frmy, které vyrábí stavební komponenty. Těţko rozděltelná na prác a kaptál. 7. Provozní zsk (Zsk) / Tržby. Poloţka měřící zsk podnku z hlavní čnnost, a to ještě před placeným úroky a daněm z příjmů, k nkasovaným trţbám za prodej vlastních výrobků a sluţeb (tedy měří hrubou rentabltu trţeb). Je-l takovýto zsk záporný (coţ se několkrát stalo u dvou frem z oblast rezdenční výstavby), ukazatel ztrácí smysl Provozní zsk / Aktva. Téţ Provozní ROA. Měří zhodnocení aktv. Kolísání ukazatele demonstruje stabltu podnkatelské čnnost. Za určtých předpokladů s lze ukazatel uměle zvýšt najímáním sluţeb. Je vdět, ţe velké frmy z nţenýrských staveb mají poměrně stablní kladnou rentabltu, kdeţto ukazatel pro frmy stavící stavby rezdenční mnohdy značně kolísá Odpsy / Dlouhodobý hmotný majetek. Ukazuje průměrnou odpsovou míru 91 - větší hodnota můţe naznačovat fakt, ţe frma vlastní více majetku s vyšší rychlostí odepsování (tedy stavební stroje a rychlej opotřebovávající se aktva) a nkol trvanlvější budovy a pozemky; toto je však třeba brát s velkou rezervou. 10. Tržby / Samostatně movté věc a jejch soubory (SMV). Za předpokladu, ţe s frma vyrábí všechno sama, říká, jaké trţby přpadají na korunu hodnoty frmou vlastněných stavebních strojů (pokud je ztotoţníme se SMV) ukazatel by tak měl být výrazně vyšší pro rezdenční stavby kvůl rozsáhlému vyuţtí kaptálu u nţenýrských staveb a zákonu klesajících mezních výnosů. Problémem však je 89 Do průměrování však jsou zahrnuty záporné výsledky, protoţe nás zajímá střední hodnota zhodnocování majetku nkol průměrný zsk v dobrých letech: frma s musí vydělat na krytí moţných ztrát. Sám o sobě (jako měřítko marţe) však záporný ukazatel nedává smysl, protoţe kalkulovaný zsk je vţdy součástí trţeb. 90 To ale souvsí s výrazně konkurenčnějším charakterem odvětví rezdenční výstavby a menší velkostí frem oprot stavtelům nţenýrských staveb. 91 V teoretcko-ekonomckém smyslu procento dnešní čsté hodnoty aktv, které se během posledního roku muselo odepsat nezaměňovat s účetním nebo daňovým pojetím odpsové sazby

65 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha D extrémní náchylnost na outsourcng subkonktraktací dokáţeme sníţt objem SMV na aktvech teoretcky aţ k nule, anţ by byly dotčeny trţby. Všechny stavové velčny (tj. z rozvahy) jsou pro kaţdý rok vzaty k daného kalendářního roku. Ukazatele porovnávající tokovou velčnu se stavovou měří tokovou velčnu vůč stavové na konc období (tedy např. provozní zsk/aktva poměřují zsk za celý kalendářní rok ke stavu aktv k daného roku). 92 Předpokládáme, ţe oblast nţenýrských staveb vyţaduje více kaptálu (zejména stavebních strojů) vzhledem k prác neţ oblast obytné výstavby. Hypotézy o fnančních ukazatelích tedy budou znít: ukazatele 1, 2, 4, 9 jsou vyšší pro stavtele nţenýrských staveb, ukazatele 3, 10 jsou naopak nžší pro stavtele nţenýrských staveb. D.2 Zjštěné hodnoty fnančních ukazatelů Tab. D.1: Fnanční ukazatele pro frmy stavící nženýrské stavby. Zdroj dat: účetní výkazy frem 92 Některá lteratura, např. Marek, P. a kol.: Studjní průvodce fnancem podnku. Praha : Ekopress, ISBN , navrhuje tento nesoulad řešt uţtím chronologckého průměru stavové velčny za sledované období, tj. (stav na počátku + stav na konc)/2. Také je moţné uţít stavový ukazatel z počátku období, jako je to zvykem například př úročení. Zde pouţtý postup je ovšem nejjednodušší a umoţní získat údaje z menšího počtu výkazů, coţ je výhodné, protoţe některé starší výkazy nejsou dostupné

66 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha D Tab. D.2: Fnanční ukazatele pro frmy stavící obytné budovy. Zdroj dat: účetní výkazy frem D.3 Shrnutí průměrných hodnot ukazatelů za celé období Tab. D.3 shrnuje průměry ukazatelů jednotlvých frem za celé sledované období (3 nebo 4 kalendářní roky) a nabízí pohled na kolísavost ukazatelů mez jednotlvým frmam z odvětví. Frmy z odvětví jsou označeny čísly, jak byly uvedeny př představení

67 Mchal Dvořák Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb Příloha D Tab. D.3: Průměry fnančních ukazatelů jednotlvých frem. Zdroj dat: účetní výkazy frem D.4 Výsledky stude Průměry za celou kategor druhů staveb ukazuje Tab. D.4. Barevně je naznačeno, zda průměrný ukazatel je vyšší v kategor frem stavících nţenýrské stavby, anebo naopak. Kategore obytné stavby je značně heterogenní. Proto je přdán průměr pouze za frmy 1, 3, 4, 6, jejchţ podnkání nezahrnuje rozsáhlou výrobu stavebních komponentů jako u frem 2 a 5 (AGROP NOVA je stavtel dřevostaveb a má značné výrobní faclty, stejně jako HAAS Fertgbau). První jmenovaná skupna frem je tak lépe porovnatelná s nţenýrským stavbam v důsledku podobného charakteru podnkání (značný subkontraktng). Tab. D.4: Průměry za kategore stavebních frem. Zdroj dat: účetní výkazy frem

Znamená vyšší korupce dražší dálnice? Evidence z dat Eurostatu. Michal Dvořák *

Znamená vyšší korupce dražší dálnice? Evidence z dat Eurostatu. Michal Dvořák * Znamená vyšší korupce dražší dálnce? Evdence z dat Eurostatu Mchal Dvořák * Článek je pozměněnou verzí práce Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb, kterou autor zakončl

Více

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN V dokumentu 7a_korelacn_a_regresn_analyza jsme řešl rozdíl mez korelační a regresní analýzou. Budeme se teď věnovat pouze lneárnímu vztahu dvou velčn, protože je nejjednodušší

Více

9. cvičení 4ST201. Obsah: Jednoduchá lineární regrese Vícenásobná lineární regrese Korelační analýza. Jednoduchá lineární regrese

9. cvičení 4ST201. Obsah: Jednoduchá lineární regrese Vícenásobná lineární regrese Korelační analýza. Jednoduchá lineární regrese cvčící 9. cvčení 4ST01 Obsah: Jednoduchá lneární regrese Vícenásobná lneární regrese Korelační analýza Vysoká škola ekonomcká 1 Jednoduchá lneární regrese Regresní analýza je statstcká metoda pro modelování

Více

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza Regresní a korelační analýza Závslost příčnná (kauzální). Závslostí pevnou se označuje případ, kdy výskytu jednoho jevu nutně odpovídá výskyt druhé jevu (a často naopak). Z pravděpodobnostního hledska

Více

podle typu regresní funkce na lineární nebo nelineární model Jednoduchá lineární regrese se dá vyjádřit vztahem y

podle typu regresní funkce na lineární nebo nelineární model Jednoduchá lineární regrese se dá vyjádřit vztahem y 4 Lneární regrese 4 LINEÁRNÍ REGRESE RYCHLÝ NÁHLED DO KAPITOLY Častokrát potřebujete zjstt nejen, jestl jsou dvě nebo více proměnných na sobě závslé, ale také jakým vztahem se tato závslost dá popsat.

Více

VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ

VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ Abstrakt Martn Cupal 1 Prncp tvorby tržní ceny nemovtost je sce založen na tržní nabídce a poptávce, avšak tento trh je značně nedokonalý. Nejvíce ovlvňuje

Více

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu 6. Demonstrační smulační projekt generátory vstupních proudů smulačního modelu Studjní cíl Na příkladu smulačního projektu představeného v mnulém bloku je dále lustrována metodka pro stanovování typů a

Více

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení REGRESNÍ ANALÝZA 13. cvčení Závslost náhodných velčn Závslost mez kvanttatvním proměnným X a Y: Funkční závslost hodnotam nezávsle proměnných je jednoznačně dána hodnota závslé proměnné. Y=f(X) Stochastcká

Více

POROVNÁNÍ MEZI SKUPINAMI

POROVNÁNÍ MEZI SKUPINAMI POROVNÁNÍ MEZI SKUPINAMI Potřeba porovnání počtů mez určtým skupnam jednců např. porovnání počtů onemocnění mez kraj nebo okresy v prax se obvykle pracuje s porovnáním na 100.000 osob. Stuace ale nebývá

Více

Teorie efektivních trhů (E.Fama (1965))

Teorie efektivních trhů (E.Fama (1965)) Teore efektvních trhů (E.Fama (965)) Efektvní efektvní zpracování nových nformací Efektvní trh trh, který rychle a přesně absorbuje nové nf. Ceny II (akcí) náhodná procházka Předpoklady: na trhu partcpuje

Více

ANALÝZA RIZIKA A CITLIVOSTI JAKO SOUČÁST STUDIE PROVEDITELNOSTI 1. ČÁST

ANALÝZA RIZIKA A CITLIVOSTI JAKO SOUČÁST STUDIE PROVEDITELNOSTI 1. ČÁST Abstrakt ANALÝZA ZKA A CTLOST JAKO SOUČÁST STUDE POVEDTELNOST 1. ČÁST Jří Marek Úspěšnost nvestce závsí na tom, jaké nejstoty ovlvní její předpokládaný žvotní cyklus. Pomocí managementu rzka a analýzy

Více

CHYBY MĚŘENÍ. uvádíme ve tvaru x = x ± δ.

CHYBY MĚŘENÍ. uvádíme ve tvaru x = x ± δ. CHYBY MĚŘENÍ Úvod Představte s, že máte změřt délku válečku. Použjete posuvné měřítko a získáte určtou hodnotu. Pamětlv přísloví provedete ještě jedno měření. Ale ouha! Výsledek je jný. Co dělat? Měřt

Více

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Bakalářská práce. Zpracování výsledků vstupních testů z matematiky

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Bakalářská práce. Zpracování výsledků vstupních testů z matematiky Západočeská unverzta v Plzn Fakulta aplkovaných věd Katedra matematky Bakalářská práce Zpracování výsledků vstupních testů z matematky Plzeň, 13 Tereza Pazderníková Prohlášení Prohlašuj, že jsem bakalářskou

Více

Solventnost II. Standardní vzorec pro výpočet solventnostního kapitálového požadavku. Iva Justová

Solventnost II. Standardní vzorec pro výpočet solventnostního kapitálového požadavku. Iva Justová 2. část Solventnost II Standardní vzorec pro výpočet solventnostního kaptálového požadavku Iva Justová Osnova Úvod Standardní vzorec Rzko selhání protstrany Závěr Vstupní údaje Vašíčkovo portfolo Alternatvní

Více

MODEL IS-LM-BP.

MODEL IS-LM-BP. MODEL IS-LM-BP OBECNÁ FAKTA Krátké období: Nedochází ke změně cenové hladny r= Nevyužté kapacty v ekonomce pod potencálním produktem Úroková míra endogenní nepadá z nebes je určována v modelu Otevřená

Více

v cenových hladinách. 2

v cenových hladinách. 2 roblematka reálné konvergence Reálná konvergence vmezuje sblžování ekonomcké úrovn dané zem s vbraným ukazatel vsplých zemí, nebo s jejch například ekonomckým uskupením. ato metoda je založena na konvergenc

Více

Statistická šetření a zpracování dat.

Statistická šetření a zpracování dat. Statstcká šetření a zpracování dat. Vyjadřovací prostředky ve statstce STATISTICKÉ TABULKY Typckým vyjadřovacím prostředkem statstky je číslo formalzovaným nástrojem číselného vyjádření je statstcká tabulka.

Více

cenová hladina průměrná cenová hladina v ekonomice klesá KUPNÍ SÍLA peněz měření inflace:

cenová hladina průměrná cenová hladina v ekonomice klesá KUPNÍ SÍLA peněz měření inflace: Inflace je růst všeobecné cenové hladny. Inflace 22.3.2012 cenová hladna průměrná cenová hladna v ekonomce klesá KUPNÍ SÍLA peněz měření nflace: 1. ndex spotřebtelských cen 2. ndex cen výrobců 3. deflátor

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometre Specální případy použtí MNČ Cvčení 8 Zuzana Dlouhá Specální případy použtí MNČ cvčení 1 7 = ekonometrcký model, který byl lneární v proměnných v parametrech MNČ můžeme použít,

Více

Monte Carlo metody Josef Pelikán CGG MFF UK Praha.

Monte Carlo metody Josef Pelikán CGG MFF UK Praha. Monte Carlo metody 996-7 Josef Pelkán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cun.cz http://cgg.mff.cun.cz/~pepca/ Monte Carlo 7 Josef Pelkán, http://cgg.ms.mff.cun.cz/~pepca / 44 Monte Carlo ntegrace Odhadovaný

Více

MODEL IS-LM.

MODEL IS-LM. MODEL IS-LM OBECNÁ FAKTA Krátké období: Nedochází ke změně cenové hladny r= Nevyužté kapacty v ekonomce pod potencálním produktem Úroková míra endogenní nepadá z nebes je určována v modelu Uzavřená ekonomka!

Více

Korelační energie. Celkovou elektronovou energii molekuly lze experimentálně určit ze vztahu. E vib. = E at. = 39,856, E d

Korelační energie. Celkovou elektronovou energii molekuly lze experimentálně určit ze vztahu. E vib. = E at. = 39,856, E d Korelační energe Referenční stavy Energ molekul a atomů lze vyjádřt vzhledem k různým referenčním stavům. V kvantové mechance za referenční stav s nulovou energí bereme stav odpovídající nenteragujícím

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometre Specální případy použtí MNČ Cvčení 9 Zuzana Dlouhá Specální případy použtí MNČ cvčení 1 8 = ekonometrcký model, který byl lneární v proměnných v parametrech MNČ můžeme použít,

Více

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS. 22. listopadu projekt č. 2

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS. 22. listopadu projekt č. 2 Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS Iterační výpočty projekt č.. lstopadu 1 Autor: Mlan Setler, setl1@stud.ft.vutbr.cz Fakulta Informačních Technologí Vysoké Učení Techncké v Brně Obsah 1 Úvod...

Více

ANALÝZA PRODUKCE OLEJNIN ANALYSIS OF OIL SEED PRODUCTION. Lenka Šobrová

ANALÝZA PRODUKCE OLEJNIN ANALYSIS OF OIL SEED PRODUCTION. Lenka Šobrová ANALÝZA PRODUKCE OLEJNIN ANALYSIS OF OIL SEED PRODUCTION Lenka Šobrová Anotace: Olejnny patří mez významné zemědělské plodny. Nejvýznamnější zástupc této skupny se však v jednotlvých částech světa lší,

Více

Posuzování výkonnosti projektů a projektového řízení

Posuzování výkonnosti projektů a projektového řízení Posuzování výkonnost projektů a projektového řízení Ing. Jarmla Ircngová Západočeská unverzta v Plzn, Fakulta ekonomcká, Katedra managementu, novací a projektů jrcngo@kp.zcu.cz Abstrakt V současnost je

Více

7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM

7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM 7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM Průvodce studem Předchozí kaptoly byly věnovány pravděpodobnost a tomu, co s tímto pojmem souvsí. Nyní znalost z počtu pravděpodobnost aplkujeme ve statstce. Předpokládané

Více

Věstník ČNB částka 9/2012 ze dne 29. června 2012. ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 27. června 2012

Věstník ČNB částka 9/2012 ze dne 29. června 2012. ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 27. června 2012 ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 27. června 2012 k ověřování dostatečného krytí úvěrových ztrát Třídící znak 2 1 1 1 2 5 6 0 I. Účel úředního sdělení Účelem tohoto úředního sdělení je nformovat

Více

Vykazování solventnosti pojišťoven

Vykazování solventnosti pojišťoven Vykazování solventnost pojšťoven Ing. Markéta Paulasová, Techncká unverzta v Lberc, Hospodářská fakulta marketa.paulasova@centrum.cz Abstrakt Pojšťovnctví je fnanční službou zabývající se přenosem rzk

Více

Model IS-LM Zachycuje současnou rovnováhu na trhu zboží a služeb a trhu peněz.

Model IS-LM Zachycuje současnou rovnováhu na trhu zboží a služeb a trhu peněz. 3 Určení rovnovážné produkce v modelu -LM Teoretcká východska Model -LM je neokeynesánským modelem, jeho autorem je anglcký ekonom J.R. Hcks. Model -LM Zachycuje současnou rovnováhu na trhu zboží a služeb

Více

ANOVA. Analýza rozptylu při jednoduchém třídění. Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha

ANOVA. Analýza rozptylu při jednoduchém třídění. Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha ANOVA Analýza rozptylu př jednoduchém třídění Jana Vránová, 3.léařsá faulta UK, Praha Teore Máme nezávslých výběrů, > Mají rozsahy n, teré obecně nemusí být stejné V aždém z nch známe průměr a rozptyl

Více

STATISTIKA (pro navazující magisterské studium)

STATISTIKA (pro navazující magisterské studium) Slezská unverzta v Opavě Obchodně podnkatelská fakulta v Karvné STATISTIKA (pro navazující magsterské studum) Jaroslav Ramík Karvná 007 Jaroslav Ramík, Statstka Jaroslav Ramík, Statstka 3 OBSAH MODULU

Více

Metody volby financování investičních projektů

Metody volby financování investičních projektů 7. meznárodní konference Fnanční řízení podnků a fnančních nsttucí Ostrava VŠB-T Ostrava konomcká fakulta katedra Fnancí 8. 9. září 00 Metody volby fnancování nvestčních projektů Dana Dluhošová Dagmar

Více

Numerická matematika 1. t = D u. x 2 (1) tato rovnice určuje chování funkce u(t, x), která závisí na dvou proměnných. První

Numerická matematika 1. t = D u. x 2 (1) tato rovnice určuje chování funkce u(t, x), která závisí na dvou proměnných. První Numercká matematka 1 Parabolcké rovnce Budeme se zabývat rovncí t = D u x (1) tato rovnce určuje chování funkce u(t, x), která závsí na dvou proměnných. První proměnná t mívá význam času, druhá x bývá

Více

ANALÝZA VLIVU DEMOGRAFICKÝCH FAKTORŮ NA SPOKOJENOST ZÁKAZNÍKŮ VE VYBRANÉ LÉKÁRNĚ S VYUŽITÍM LOGISTICKÉ REGRESE

ANALÝZA VLIVU DEMOGRAFICKÝCH FAKTORŮ NA SPOKOJENOST ZÁKAZNÍKŮ VE VYBRANÉ LÉKÁRNĚ S VYUŽITÍM LOGISTICKÉ REGRESE ANALÝZA VLIVU DEMOGRAFICKÝCH FAKTORŮ NA SPOKOJENOST ZÁKAZNÍKŮ VE VYBRANÉ LÉKÁRNĚ S VYUŽITÍM LOGISTICKÉ REGRESE Jana Valečková 1 1 Vysoká škola báňská-techncká unverzta Ostrava, Ekonomcká fakulta, Sokolská

Více

ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl

ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl ČVUT FEL X16FIM Fnanční Management Semestrální projekt Téma: Optmalzace zásobování teplem Vypracoval: Marek Handl Datum: květen 2008 Formulace úlohy Pro novou výstavbu 100 bytových jednotek je třeba zvolt

Více

Bořka Leitla Bolometrie na tokamaku GOLEM

Bořka Leitla Bolometrie na tokamaku GOLEM Posudek vedoucího bakalářské práce Bořka Letla Bolometre na tokamaku GOLEM Vedoucí práce: Ing. Vojtěch Svoboda, CSc Bořek Letl vpracoval svoj bakalářskou prác na tokamaku GOLEM, jehož rozvoj je závslý

Více

Využití logistické regrese pro hodnocení omaku

Využití logistické regrese pro hodnocení omaku Využtí logstcké regrese pro hodnocení omaku Vladmír Bazík Úvod Jedním z prmárních proevů textlí e omak. Jedná se o poct který vyvolá textle př kontaktu s pokožkou. Je to ntegrální psychofyzkální vlastnost

Více

FRAIT, J., ZEDNÍČEK, R. Makroekonomie. Ostrava: MC Prom, str

FRAIT, J., ZEDNÍČEK, R. Makroekonomie. Ostrava: MC Prom, str Lteratura: FRAIT, J., ZEDNÍČEK, R. Makroekonome. Ostrava: MC Prom, 1994. str. 17-27. DORNBUSCH, R., FISCHER, S. Makroekonome. Praha: SPN a Nadace Economcs,1994. ISBN 80-04-25 556-6. Kaptola 3. PAULÍK,

Více

MODELOVÁNÍ A SIMULACE

MODELOVÁNÍ A SIMULACE MODELOVÁNÍ A SIMULACE základní pojmy a postupy vytváření matematckých modelů na základě blancí prncp numerckého řešení dferencálních rovnc základy práce se smulačním jazykem PSI Základní pojmy matematcký

Více

2.5. MATICOVÉ ŘEŠENÍ SOUSTAV LINEÁRNÍCH ROVNIC

2.5. MATICOVÉ ŘEŠENÍ SOUSTAV LINEÁRNÍCH ROVNIC 25 MATICOVÉ ŘEŠENÍ SOUSTAV LINEÁRNÍCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak lze obecnou soustavu lneárních rovnc zapsat pomocí matcového počtu; přesnou formulac podmínek řeštelnost soustavy lneárních rovnc

Více

9.12.2009. Metody analýzy rizika. Předběžné hodnocení rizika. Kontrolní seznam procesních rizik. Bezpečnostní posudek

9.12.2009. Metody analýzy rizika. Předběžné hodnocení rizika. Kontrolní seznam procesních rizik. Bezpečnostní posudek 9.2.29 Bezpečnost chemckých výrob N Petr Zámostný místnost: A-72a tel.: 4222 e-mal: petr.zamostny@vscht.cz Analýza rzka Vymezení pojmu rzko Metody analýzy rzka Prncp analýzy rzka Struktura rzka spojeného

Více

MONETÁRNÍ A FISKÁLNÍ POLITIKA V OTEVŘENÉ EKONOMICE

MONETÁRNÍ A FISKÁLNÍ POLITIKA V OTEVŘENÉ EKONOMICE MONETÁRNÍ A FISKÁLNÍ POLITIKA V OTEVŘENÉ EKONOMICE MONETÁRNÍ A FISKÁLNÍ POLITIKA V OTEVŘENÉ EKONOMICE Stále krátké období NEMĚNÍ SE P!! Dopady fskální/monetární poltky na a S tím spojené další proměnné:

Více

3 VYBRANÉ MODELY NÁHODNÝCH VELIČIN. 3.1 Náhodná veličina

3 VYBRANÉ MODELY NÁHODNÝCH VELIČIN. 3.1 Náhodná veličina 3 VBRANÉ MODEL NÁHODNÝCH VELIČIN 3. Náhodná velčna Tato kaptola uvádí stručný pops vybraných pravděpodobnostních modelů spojtých náhodných velčn s důrazem na jejch uplatnění př rozboru spolehlvost stavebních

Více

Ing. Barbora Chmelíková 1

Ing. Barbora Chmelíková 1 Numercká gramotnost 1 Obsah BUDOUCÍ A SOUČASNÁ HODNOTA TYPY ÚROČENÍ JEDNODUCHÉ vs SLOŽENÉ ÚROČENÍ JEDNODUCHÉ ÚROČENÍ SLOŽENÉ ÚROČENÍ FREKVENCE ÚROČENÍ KOMBINOVANÉ ÚROČENÍ EFEKTIVNÍ ÚROKOVÁ MÍRA SPOJITÉ

Více

1. Mezinárodní trh peněz

1. Mezinárodní trh peněz 1. Meznárodní trh peněz Na počátku 21. století je vývoj světového hospodářství slně ovlvněn procesem globalzace 1, v důsledku čehož dochází k dost výraznému otevírání národních ekonomk, které tak jž nemůžeme

Více

Optimalizační přístup při plánování rekonstrukcí vodovodních řadů

Optimalizační přístup při plánování rekonstrukcí vodovodních řadů Optmalzační přístup př plánování rekonstrukcí vodovodních řadů Ladslav Tuhovčák*, Pavel Dvořák**, Jaroslav Raclavský*, Pavel Vščor*, Pavel Valkovč* * Ústav vodního hospodářství obcí, Fakulta stavební VUT

Více

Grantový řád Vysoké školy ekonomické v Praze

Grantový řád Vysoké školy ekonomické v Praze Vysoké školy ekonomcké v Praze Strana / 6 Grantový řád Vysoké školy ekonomcké v Praze Anotace: Tato směrnce s celoškolskou působností stanoví zásady systému pro poskytování účelové podpory na specfcký

Více

9. Měření kinetiky dohasínání fluorescence ve frekvenční doméně

9. Měření kinetiky dohasínání fluorescence ve frekvenční doméně 9. Měření knetky dohasínání fluorescence ve frekvenční doméně Gavolův experment (194) zdroj vzorek synchronní otáčení fázový posun detektor Měření dob žvota lumnscence Frekvenční doména - exctace harmoncky

Více

2 TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ. RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Neříkej: Objevil jsem pravdu! ale raději: Objevil jsem jednu z pravd! Chalil Gibran

2 TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ. RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Neříkej: Objevil jsem pravdu! ale raději: Objevil jsem jednu z pravd! Chalil Gibran Elena Melcová, Radmla Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statstcké programy TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Neříkej: Objevl jsem pravdu! ale raděj: Objevl jsem jednu z pravd! Chall Gbran Testování hypotéz

Více

Tepelná kapacita = T. Ē = 1 2 hν + hν. 1 = 1 e x. ln dx. Einsteinův výpočet (1907): Soustava N nezávislých oscilátorů se stejnou vlastní frekvencí má

Tepelná kapacita = T. Ē = 1 2 hν + hν. 1 = 1 e x. ln dx. Einsteinův výpočet (1907): Soustava N nezávislých oscilátorů se stejnou vlastní frekvencí má Tepelná kapacta C x = C V = ( ) dq ( ) du Dulong-Pettovo pravdlo: U = 3kT N C V = 3kN x V = T ( ) ds x Tepelná kapacta mřížky Osclátor s kvantovanou energí E n = ( n + 2) hν má střední hodnotu energe (po

Více

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10 SIMULACE numercké řešení dferencálních rovnc smulační program dentfkace modelu Numercké řešení obyčejných dferencálních rovnc krokové metody pro řešení lneárních dferencálních rovnc 1.řádu s počátečním

Více

URČOVÁNÍ TRENDŮ A JEJICH VÝZNAM PRO EKONOMIKU

URČOVÁNÍ TRENDŮ A JEJICH VÝZNAM PRO EKONOMIKU URČOVÁNÍ TRENDŮ A JEJICH VÝZNAM PRO EKONOMIKU Rudolf Kampf ÚVOD Pro marketng, management a vůbec pro člověka je jstě důležté vědět, jak se bude vyvíjet stuace v ekonomce, stuace v určtém státě z hledska

Více

ANALÝZA RIZIKA A JEHO CITLIVOSTI V INVESTIČNÍM PROCESU

ANALÝZA RIZIKA A JEHO CITLIVOSTI V INVESTIČNÍM PROCESU AALÝZA RIZIKA A JEHO CITLIVOSTI V IVESTIČÍM PROCESU Jří Marek ) ABSTRAKT Príspevek nformuje o uplatnene manažmentu rzka v nvestčnom procese. Uvádza príklad kalkulace rzka a analýzu jeho ctlvost. Kľúčové

Více

Užití swapových sazeb pro stanovení diskontní míry se zřetelem na Českou republiku

Užití swapových sazeb pro stanovení diskontní míry se zřetelem na Českou republiku M. Dvořák: Užtí swapových sazeb pro stanovení dskontní míry Užtí swapových sazeb pro stanovení dskontní míry se zřetelem na Českou republku Mchal Dvořák * 1 Úvod Korektní určení bezrzkových výnosových

Více

Základy finanční matematiky

Základy finanční matematiky Hodna 38 Strana 1/10 Gymnázum Budějovcká Voltelný předmět Ekonome - jednoletý BLOK ČÍSLO 6 Základy fnanční matematky ředpokládaný počet : 5 hodn oužtá lteratura : Frantšek Freberg Fnanční teore a fnancování

Více

Časová hodnota peněz ve finančním rozhodování podniku. 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření

Časová hodnota peněz ve finančním rozhodování podniku. 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření Časová hodnota peněz ve fnančním rozhodování podnku 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření Fnanční rozhodování podnku je ovlvněno časem. Peněžní prostředky získané dnes mají větší hodnotu

Více

Teoretické modely diskrétních náhodných veličin

Teoretické modely diskrétních náhodných veličin Teoretcké modely dskrétních náhodných velčn Velčny, kterým se zabýváme, bývají nejrůznější povahy. Přesto však estují skupny náhodných velčn, které mají podobně rozloženou pravděpodobnostní funkc a lze

Více

Ivana Linkeová SPECIÁLNÍ PŘÍPADY NURBS REPREZENTACE. 2 NURBS reprezentace křivek

Ivana Linkeová SPECIÁLNÍ PŘÍPADY NURBS REPREZENTACE. 2 NURBS reprezentace křivek 25. KONFERENCE O GEOMETRII A POČÍTAČOVÉ GRAFICE Ivana Lnkeová SPECIÁLNÍ PŘÍPADY NURBS REPREZENTACE Abstrakt Příspěvek prezentuje B-splne křvku a Coonsovu, Bézerovu a Fergusonovu kubku jako specální případy

Více

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou

Více

REAKCE POPTÁVKY DOMÁCNOSTÍ PO ENERGII NA ZVYŠOVÁNÍ ENERGETICKÉ ÚČINNOSTI: TEORIE A JEJÍ DŮSLEDKY PRO KONSTRUKCI EMPIRICKY OVĚŘITELNÝCH MODELŮ

REAKCE POPTÁVKY DOMÁCNOSTÍ PO ENERGII NA ZVYŠOVÁNÍ ENERGETICKÉ ÚČINNOSTI: TEORIE A JEJÍ DŮSLEDKY PRO KONSTRUKCI EMPIRICKY OVĚŘITELNÝCH MODELŮ RAKC POPTÁVKY DOMÁCNOTÍ PO NRGII NA ZVYŠOVÁNÍ NRGTICKÉ ÚČINNOTI: TORI A JJÍ DŮLDKY PRO KONTRUKCI MPIRICKY OVĚŘITLNÝCH MODLŮ tela Rubínová, Unverzta Karlova v Praze, Centrum pro otázky žvotního prostředí,

Více

Masarykova univerzita Ekonomicko správní fakulta

Masarykova univerzita Ekonomicko správní fakulta Masarykova unverzta Ekonomcko správní fakulta Fnanční matematka dstanční studjní opora Frantšek Čámský Brno 2005 Tento projekt byl realzován za fnanční podpory Evropské une v rámc programu SOCRATES Grundtvg.

Více

Otto DVOŘÁK 1 NEJISTOTA STANOVENÍ TEPLOTY VZNÍCENÍ HOŘLAVÝCH PLYNŮ A PAR PARABOLICKOU METODOU PODLE ČSN EN 14522

Otto DVOŘÁK 1 NEJISTOTA STANOVENÍ TEPLOTY VZNÍCENÍ HOŘLAVÝCH PLYNŮ A PAR PARABOLICKOU METODOU PODLE ČSN EN 14522 Otto DVOŘÁK 1 NEJISTOTA STANOVENÍ TEPLOTY VZNÍCENÍ HOŘLAVÝCH PLYNŮ A PAR PARABOLICKOU METODOU PODLE ČSN EN 145 UNCERTAINTY OF DETEMINATION OF THE AUTO-IGNITION TEMPERATURE OF FLAMMABLE GASES OR VAPOURS

Více

Transformace dat a počítačově intenzivní metody

Transformace dat a počítačově intenzivní metody Transformace dat a počítačově ntenzvní metody Jří Mltký Katedra textlních materálů, Textlní fakulta, Techncká unversta v Lberc, Lberec, e- mal jr.mltky@vslb.cz Mlan Meloun, Katedra analytcké cheme, Unversta

Více

MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES

MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta stavební Ústav stavební mechanky Doc. Ing. Zdeněk Kala, Ph.D. MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES TEZE

Více

Měření solventnosti pojistitelů neživotního pojištění metodou míry solventnosti a metodou rizikově váženého kapitálu

Měření solventnosti pojistitelů neživotního pojištění metodou míry solventnosti a metodou rizikově váženého kapitálu Měření solventnost pojsttelů nežvotního pojštění metodou míry solventnost a metodou rzkově váženého kaptálu Martna Borovcová 1 Abstrakt Příspěvek je zaměřen na metodku vykazování solventnost. Solventnost

Více

2. Posouzení efektivnosti investice do malé vtrné elektrárny

2. Posouzení efektivnosti investice do malé vtrné elektrárny 2. Posouzení efektvnost nvestce do malé vtrné elektrárny Cíle úlohy: Posoudt ekonomckou výhodnost proektu malé vtrné elektrárny pomocí základních metod hodnocení efektvnost nvestních proekt ako sou metoda

Více

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií Vícekrterální rozhodování Zabývá se hodnocením varant podle několka krtérí, přčemž varanta hodnocená podle ednoho krtéra zpravdla nebývá nelépe hodnocená podle krtéra ného. Metody vícekrterálního rozhodování

Více

Příspěvky do Fondu pojištění vkladů Garančního systému finančního trhu

Příspěvky do Fondu pojištění vkladů Garančního systému finančního trhu Česká národní banka odbor regulace fnančního trhu V Praze dne 7. května 2018 Příspěvky do Fondu pojštění vkladů Garančního systému fnančního trhu Pojštění pohledávek z vkladů v Evropské un a stanovení

Více

8 Monetární politika. Teoretická východiska. Cíle a nástroje monetární politiky. Monetární politika v modelu IS-LM

8 Monetární politika. Teoretická východiska. Cíle a nástroje monetární politiky. Monetární politika v modelu IS-LM 8 Monetární poltka Teoretcká východska Cíle a nástroje monetární poltky Monetární poltka je druhem hospodářské poltky, která prostřednctvím ovlvňování nabídky peněz v ekonomce, usluje o dosažení makroekonomckých

Více

VLIV APLIKOVANÉ TECHNOLOGIE NA EFEKTIVNOST V SEKTORU VÝROBY MLÉKA # THE EFFECT OF APPLIED TECHNOLOGY ON THE EFFICIENCY IN DAIRY PRODUCTION

VLIV APLIKOVANÉ TECHNOLOGIE NA EFEKTIVNOST V SEKTORU VÝROBY MLÉKA # THE EFFECT OF APPLIED TECHNOLOGY ON THE EFFICIENCY IN DAIRY PRODUCTION VLIV APLIKOVANÉ TECHNOLOGIE NA EFEKTIVNOST V SEKTORU VÝROBY MLÉKA # THE EFFECT OF APPLIED TECHNOLOGY ON THE EFFICIENCY IN DAIRY PRODUCTION JELÍNEK, Ladslav Abstract The objectve of the contrbuton s to

Více

Teoretické modely diskrétních náhodných veličin

Teoretické modely diskrétních náhodných veličin Teoretcké modely dskrétních náhodných velčn Velčny, kterým se zabýváme, bývají nejrůznější povahy. Přesto však estují skupny náhodných velčn, které mají podobně rozloženou pravděpodobnostní funkc a lze

Více

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1 Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu

Více

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného

Více

Simulační metody hromadné obsluhy

Simulační metody hromadné obsluhy Smulační metody hromadné osluhy Systém m a model vstupy S výstupy Systém Část prostředí, kterou lze od jeho okolí oddělt fyzckou neo myšlenkovou hrancí Model Zjednodušený, astraktní nástroj používaný pro

Více

Korelační a regresní analýza

Korelační a regresní analýza Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná

Více

Návrh zákona o řízení a kontrole veřejných financí

Návrh zákona o řízení a kontrole veřejných financí Návrh zákona o řízení a kontrole veřejných fnancí Praha 25. 5. 2016 PhDr. Tomáš Vyhnánek Osnova shrnutí legslatvního procesu prncpy návrhu zákona 3E sngle audt odpovědnost za řízení a kontrolu veřejných

Více

Čísla a aritmetika. Řádová čárka = místo, které odděluje celou část čísla od zlomkové.

Čísla a aritmetika. Řádová čárka = místo, které odděluje celou část čísla od zlomkové. Příprava na cvčení č.1 Čísla a artmetka Číselné soustavy Obraz čísla A v soustavě o základu z: m A ( Z ) a z (1) n kde: a je symbol (číslce) z je základ m je počet řádových míst, na kterých má základ kladný

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK Základy ekonometre Zobecněná MNČ Cvčení 7 Zuzana Dlouhá Gauss-Markovy předpoklady Náhodná složka: Gauss-Markovy předpoklady. E(u) = náhodné vlvy se vzájemně vynulují. E(uu T ) = σ I n konečný a konstantní

Více

Energie elektrického pole

Energie elektrického pole Energe elektrckého pole Jž v úvodní kaptole jsme poznal, že nehybný (centrální elektrcký náboj vytváří v celém nekonečném prostoru slové elektrcké pole, které je konzervatvní, to znamená, že jakýkolv jný

Více

Vysoké školy ekonomické v Praze

Vysoké školy ekonomické v Praze Strana 1 / 7 Grantový řád Anotace: Tato směrnce s celoškolskou působností stanoví zásady systému pro poskytování účelové podpory na specfcký vysokoškolský výzkum na Vysoké škole ekonomcké v Praze. Jméno:

Více

Společné zátěžové testy ČNB a pojišťoven v ČR

Společné zátěžové testy ČNB a pojišťoven v ČR Společné zátěžové testy ČNB a pojšťoven v ČR Zátěžových testů se účastní tuzemské pojšťovny které dohromady představují přblžně 99 % trhu tuzemských pojšťoven. Výpočty provádějí samotné pojšťovny dle metodky

Více

Příručka k měsíčním zprávám ING fondů

Příručka k měsíčním zprávám ING fondů Příručka k měsíčním zprávám ING fondů ING Investment Management vydává každý měsíc aktuální zprávu ke každému fondu, která obsahuje základní informace o fondu, jeho aktuální výkonnosti, složení portfolia

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

Využití nástrojů GIS při analýze vztahů socio-ekonomických faktorů a úrovně sociální péče

Využití nástrojů GIS při analýze vztahů socio-ekonomických faktorů a úrovně sociální péče Využtí nástrojů GIS př analýze vztahů soco-ekonomckých faktorů a úrovně socální péče Renata Klufová Katedra aplkované matematky a nformatky, Ekonomcká fakulta JU, Studentská 13 370 05 České Budějovce,

Více

Staré mapy TEMAP - elearning

Staré mapy TEMAP - elearning Staré mapy TEMAP - elearnng Modul 4 Kartometrcké analýzy Ing. Markéta Potůčková, Ph.D., 2013 Přírodovědecká fakulta UK v Praze Katedra aplkované geonformatky a kartografe Kartometre a kartometrcké vlastnost

Více

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistická analýza jednorozměrných dat Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem

Více

í I - 13 - Průchod a rozptyl záření gama ve vrstvách materiálu Prof. Ing. J. Šeda, DrSc. KDAIZ - PJPI

í I - 13 - Průchod a rozptyl záření gama ve vrstvách materiálu Prof. Ing. J. Šeda, DrSc. KDAIZ - PJPI - 13 - í Průchod a rozptyl záření gama ve vrstvách materálu Prof. ng. J. Šeda, DrSc. KDAZ - PJP Na našem pracovšt byl vypracován program umožňující modelovat průchod záření gama metodou Monte Carlo, homogenním

Více

Metody vícekriteriálního hodnocení variant a jejich využití při výběru produktu finanční instituce

Metody vícekriteriálního hodnocení variant a jejich využití při výběru produktu finanční instituce . meznárodní konference Řízení a modelování fnančních rzk Ostrava VŠB-TU Ostrava, Ekonomcká fakulta, katedra Fnancí 8. - 9. září 200 Metody vícekrterálního hodnocení varant a ech využtí př výběru produktu

Více

11 Tachogram jízdy kolejových vozidel

11 Tachogram jízdy kolejových vozidel Tachogram jízdy kolejových vozdel Tachogram představuje znázornění závslost rychlost vozdel na nezávslém parametru. Tímto nezávslým parametrem může být ujetá dráha, pak V = f() dráhový tachogram, nebo

Více

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA 2018 4. dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Typy proměnných nominální (nominal) o dvou hodnotách lze říci pouze

Více

Společné zátěžové testy ČNB a vybraných pojišťoven

Společné zátěžové testy ČNB a vybraných pojišťoven Společné zátěžové testy ČNB a vybraných pojšťoven Zátěžových testů se účastní tuzemské pojšťovny které dohromady představují přblžně 90 % pojstného trhu. Výpočty provádějí samotné pojšťovny dle metodky

Více

6 LINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY

6 LINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY 1 6 LINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY Př budování regresních modelů se běžně užívá metody nejmenších čtverců. Metoda nejmenších čtverců poskytuje postačující odhady parametrů jenom př současném splnění všech předpokladů

Více

Analýza závislosti veličin sledovaných v rámci TBD

Analýza závislosti veličin sledovaných v rámci TBD Analýza závslost velčn sledovaných v rámc BD Helena Koutková Vysoké učení techncké v Brně, Fakulta stavební, Ústav matematky a deskrptvní geometre e-mal: koutkovah@fcevutbrcz Abstrakt Příspěvek se zabývá

Více

METODIKA VYČÍSLOVÁNÍ ÚSPOR DOSAŽENÝCH V RÁMCI RESORTNÍHO SYSTÉMU CENTRALIZOVANÉHO ZADÁVÁNÍ

METODIKA VYČÍSLOVÁNÍ ÚSPOR DOSAŽENÝCH V RÁMCI RESORTNÍHO SYSTÉMU CENTRALIZOVANÉHO ZADÁVÁNÍ METODIKA VYČÍSLOVÁNÍ ÚSPOR DOSAŽENÝCH V RÁMCI RESORTNÍHO SYSTÉMU Vydalo MMR ČR v souladu s Minimálními poţadavky na provoz resortních systémů centralizovaného zadávání veřejných zakázek schválenými usnesením

Více

Podmínky přijetí uprchlíků a důvěra v kompetence politiků

Podmínky přijetí uprchlíků a důvěra v kompetence politiků Podmínky přjetí uprchlíků a důvěra v kompetence poltků Březen / Duben 2016 VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ A VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE Národních hrdnů 73, 190 12 Praha 9, tel.: 5 301 111, fax: 5 301 101 e-mal:

Více

Spojité regulátory - 1 -

Spojité regulátory - 1 - Spojté regulátory - 1 - SPOJIÉ EGULÁOY Nespojté regulátory mají většnou jednoduchou konstrukc a jsou levné, ale jsou nevhodné tím, že neudržují regulovanou velčnu přesně na žádané hodnotě, neboť regulovaná

Více

PŘÍSPĚVEK K NEJISTOTÁM VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ

PŘÍSPĚVEK K NEJISTOTÁM VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ PŘÍSPĚVEK K NEJISTOTÁM VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ JIŘÍ MILITKÝ, Katedra textlních materálů, Techncká unversta v Lberc, MILAN MELOUN, Katedra analytcké cheme, Unversta Pardubce, Pardubce. Úvod Je známo, že měření

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