ANALÝZA UKAZATELŮ FIRMY SPORTEN, A.S. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD E INDICATOR ANALYSIS OF THE SPORTEN, A.S. COMPANY USING TIME SERIES

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "ANALÝZA UKAZATELŮ FIRMY SPORTEN, A.S. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD E INDICATOR ANALYSIS OF THE SPORTEN, A.S. COMPANY USING TIME SERIES"

Transkript

1 VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF INFORMATICS ANALÝZA UKAZATELŮ FIRMY SPORTEN, A.S. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD E INDICATOR ANALYSIS OF THE SPORTEN, A.S. COMPANY USING TIME SERIES BAKALÁŘSKÁ PRÁCE BACHELOR S THESIS AUTOR PRÁCE AUTHOR VEDOUCÍ PRÁCE SUPERVISOR SVĚTLANA DRDLOVÁ doc. RNDr. JIŘÍ KROPÁČ, CSc. BRNO 20

2 Vysoké učení techncké v Brně Akademcký rok: 200/20 Fakulta podnkatelská Ústav nformatky ZADÁNÍ BAKALÁŘSKÉ PRÁCE Drdlová Světlana Manažerská nformatka (6209R02) Ředtel ústavu Vám v souladu se zákonem č./998 o vysokých školách, Studjním a zkušebním řádem VUT v Brně a Směrncí děkana pro realzac bakalářských a magsterských studjních programů zadává bakalářskou prác s názvem: Analýza ukazatelů frmy Sporten, a.s. pomocí časových řad v anglckém jazyce: Indcator Analyss of the SPORTEN, a.s. Company Usng Tme Seres Úvod Vymezení problému a cíle práce Teoretcká východska práce Analýza problému a současné stuace Vlastní návrhy řešení, přínos návrhů řešení Závěr Seznam použté lteratury Přílohy Pokyny pro vypracování: Podle 60 zákona č. 2/2000 Sb. (autorský zákon) v platném znění, je tato práce "Školním dílem". Využtí této práce se řídí právním režmem autorského zákona. Ctace povoluje Fakulta podnkatelská Vysokého učení technckého v Brně. Podmínkou externího využtí této práce je uzavření "Lcenční smlouvy" dle autorského zákona.

3 Seznam odborné lteratury: BUDÍKOVÁ, M., KRÁLOVÁ, M., MAROŠ, B. Průvodce základním statstckým metodam.. vyd. Praha : Grada, s. ISBN CIPRA, T. Analýza časových řad s aplkacem v ekonom.. vyd. Praha : SNTL, s. HINDLS, R, aj. Statstka pro ekonomy. 6. vyd. Praha : Professonal Publshng, s. ISBN KOZÁK, J. aj. Úvod do analýzy ekonomckých časových řad.. vyd. Praha : VŠE, s. ISBN KROPÁČ, J. Statstka B. 2. vyd. Brno : FP VUT, s. ISBN Vedoucí bakalářské práce: doc. RNDr. Jří Kropáč, CSc. Termín odevzdání bakalářské práce je stanoven časovým plánem akademckého roku 200/20. L.S. Ing. Jří Kříž, Ph.D. Ředtel ústavu doc. RNDr. Anna Putnová, Ph.D., MBA Děkan fakulty V Brně, dne

4 Abstrakt Tato bakalářská práce se zabývá analýzou vybraných ukazatelů společnost SPORTEN, a.s. pomocí statstckých metod. V teoretcké část bude popsána problematka časových řad a vybraných ukazatelů fnanční analýzy. V praktcké část pak budou analyzovány vybrané fnanční ukazatele podnku a pomocí metody časových řad a regresní analýzy bude předkován budoucí vývoj podnku. Prognózy budou sloužt jako východsko př stanovení strategí a cílů podnku. Klíčová slova Regresní analýza, Časové řady, První dference, Koefcent růstu, Fnanční analýza, Prognóza Abstract Ths bachelor thess deals wth the fnancal analyss of selected ndcators of the company SPORTEN, a.s. In the theoretcal part, there wll be descrbed tme seres and selected ndcators of fnancal analyss. In the practcal part, the selected fnancal ndcators of the aforementoned company shall be analyzed and wth help of the tme seres method and regresson analyss the future development of SPORTEN, a.s. shall be predcted. The prognoss shall be the base for settng the future strategy and goals of the company. Tme words Tme Seres, Regresson Analyss, Frst Dfference, Growth Coeffcent, Fnancal Analyss, Prognoss

5 BIBLIOGRAFICKÁ CITACE PRÁCE DRDLOVÁ, S. Analýza ukazatelů frmy SPORTEN, a.s. pomocí časových řad.. Brno: Vysoké učení techncké v Brně, Fakulta podnkatelská, s.vedoucí bakalářské práce doc. RNDr. Jří Kropáč, CSc..

6 ČESTNÉ PROHLÁŠENÍ Prohlašuj, že předložená bakalářská práce je původní a zpracovala jsem j samostatně. Prohlašuj, že ctace použtých pramenů je úplná, že jsem ve své prác neporušla autorská práva (ve smyslu zákona č. 2/2000 Sb., o právu autorském a o právech souvsejících s právem autorským). V Brně dne 3. května 20 Světlana Drdlová

7 PODĚKOVÁNÍ Touto cestou bych ráda poděkoval vedoucímu své bakalářské práce panu doc. RNDr. Jřímu Kropáčov, CSc. za jeho cenné rady a přpomínky, které m poskytl př zpracovávání bakalářské práce. Ráda bych také poděkovala společnost SPORTEN, a.s. za poskytnutí údajů potřebných pro vypracování této práce.

8 Obsah Úvod...8 Teoretcká část...9. Regresní analýza Regresní přímka Volba regresní funkce Specální nelnearzovatelné funkce....2 Časové řady Základní pojmy Charakterstky časových řad Dekompozce časových řad Vybrané ukazatele fnanční analýzy Zdroje nformací pro fnanční analýzu Poměrové ukazatele fnanční analýzy Bankrotní model Analýza problému a současné stuace Představení společnost Statstcká analýza vybraných ukazatelů Celková aktva Celková zadluženost Celkové náklady Celkové výnosy Vyrobené množství lyží a snowboardů Lkvdta Altmanův ndex Hodnocení a návrhy řešení...49 Závěr...5 Použtá lteratura...52 Internetové zdroje...52 Seznam grafů...53 Seznam tabulek...53

9 Úvod Tato práce se zabývá analýzou výročních zpráv obchodní společnost SPORTEN, a.s. Zmíněná společnost je přímým pokračovatelem více než stoleté výroby lyží na Vysočně a v současnost se řadí mez největší světové producenty lyží a snowboardů. Velký důraz na kvaltu a novace se kladně projevuje ve skutečnost, že zmíněná společnost více než 90 % svých výrobků exportuje. Veškerá vstupní data pro tuto prác byla získána jednak z archvu samotné společnost, jednak z veřejně dostupných zdrojů. Ke statstckému zpracování tak zmíněným způsobem byly získány údaje za roky (novější údaje, tedy údaje za rok 200 nebyly k datu dokončení této práce ještě zveřejněny). Cílem této práce je zpracovat analýzu, z níž vyplyne vývoj základních účetních ukazatelů společnost za sledované období, tedy za roky a na jejímž základě bude dále učněna predkce vývoje jednotlvých sledovaných ukazatelů do budoucna. Závěrečné výstupy a doporučení obsažené v této prác by pak měly posloužt samotné společnost, když k užtku by jí mělo být nejenom přehledné statstcké zpracování mnulých ukazatelů, ale zejména zmíněná predkce budoucího vývoje jednotlvých sledovaných ukazatelů. Věřím, že na základě této práce společnost přjme alespoň některá opatření směřující ke zlepšení efektvty svého fungování. 8

10 Teoretcká část. Regresní analýza Tato kaptola je ctovaná z lteratury () a (3). Regresní analýza se běžně využívá nejen v marketngovém výzkumu, ale v ekonomcké statstce, v národním účetnctví, v nákladovém účetnctví, v různých technckých aplkacích, ve fnanční analýze a v mnoha dalších oblastech. Regresní analýzu používáme v případech, kdy pracujeme s proměnným velčnam, mez nmž exstuje nějaká závslost. Rozeznáváme velčnu nezávsle proměnnou označenou x a závsle proměnnou označenou y. Jejch závslost je vyjádřena funkčním předpsem y= ϕ(x), kde tuto funkc ϕ(x) neznáme nebo tuto závslost nelze rozumnou funkcí vyjádřt. Pokud budeme opakovaně pozorovat hodnoty proměnné y pro totožnou hodnotu x, nedostaneme př každém pozorování stejnou hodnotu y. Výsledek totž ovlvňují různé náhodné faktory, které můžeme označt jako šum. Proměnná y se tedy chová jako náhodná velčna, kterou označíme Y. Abychom závslost náhodné velčny Y na proměnné x vyjádřl, položíme její střední hodnotu E ( Y / x) rovnu vhodně zvolené funkc η x; β, β,..., β ). Funkc η (x) ( ě p nazveme regresní funkcí a parametry, β 2 β p regresním koefcenty. Výsledný β,..., vztah lze zapsat následovně: E Y / x) = η( x; β, β,... β ). (.) ( 2 p Úlohou regresní analýzy je tedy pro zadaná data ( x, y ), =,2,..., n zvolt vhodnou funkc η ( x; β, β ě,..., β p ) a určt její koefcenty tak, aby vyrovnání hodnot y bylo co nejlepší. Data můžeme vyrovnat regresní přímkou, klasckým lneárním modely nebo nelneárním regresním modely. 9

11 .. Regresní přímka Jedná se o nejjednodušší model regresní funkce, kdy je funkce η(x) vyjádřena přímkou a platí: E Y / x) = η = β + β. (.2) ( 2 x K určení koefcentůβ a β 2 bude použta metoda nejmenších čtverců. Odhady zmíněných koefcentů β a β 2, které označíme jako b a b 2, pak vypočteme následovně: n x y nxy = b2 = n, b = y b2 x (.3) 2 2 x nx = kde x a y jsou výběrové průměry, pro něž platí: x = n n x = n, y = n = y. (.4) Odhad regresní přímky je tedy dán předpsem: ˆ η ( ) = b + b x. (.5) x 2 Vlastnost koefcentů regresní přímky Jelkož koefcenty regresní přímky b a b2 vychází z naměřených hodnot závsle proměnné y a tyto hodnoty se př opakování měření mění, tak v případě, kdy budeme měření opakovat vícekrát, dostaneme vždy obecně jné hodnoty y a tudíž jné hodnoty koefcentů b, b 2 a jnou regresní přímku. Z toho vyplývá, že vypočtené regresní koefcenty a regresní přímka jsou náhodným velčnam B, B 2 a ˆ η ( x)...2 Volba regresní funkce Jedním z hlavních úkolů regresní analýzy je zejména posouzení vhodnost zvolené regresní funkce pro vyrovnání dat. Je třeba zjstt, jak těsně zvolená regresní funkce k 0

12 zadaným datům přléhá a současně jak dobře vysthuje předpokládanou funkční závslost mez závsle a nezávsle proměnnou. V případě, že se pro vyrovnání zadaných dat používá více regresních funkcí, pak k posouzení toho, která z nch nejlépe k zadaným datům přléhá, se používá rezduální součet čtverců, přčemž nejlépe přléhající funkce vede k jeho nejmenší hodnotě. Jelkož rezduální součet čtverců není normován, nedá se z jeho hodnot usuzovat na to, jak dobře zvolená regresní funkce vysthuje závslost mez proměnným. K posouzení vhodnost zvolené regresní funkce slouží tzv. ndex determnace, označený I 2 I 2 2 ( y ˆ η ) = 2 ( y y) (.6) Index determnace nabývá hodnot z ntervalu 0,. Čím více se hodnota ndexu determnace blíží k jedné, tím více považujeme danou závslost za slnější a zvolenou regresní funkc za dobře vystženou. Naopak čím více se hodnota ndexu determnace blíží k nule, tím více považujeme danou závslost za slabší a zvolenou regresní funkc za méně výstžnou...3 Specální nelnearzovatelné funkce Funkce modfkovaný exponencální trend, logstcký trend a Gompertzova křvka se používají především v časových řadách popsujících ekonomcké děje. Modfkovaný exponencální trend Modfkovaný exponencální trend je vhodný v případě, že je regresní funkce shora nebo zdola ohrančená. Je vyjádřen následujícím předpsem. η ( = + β. (.7) x x) β β 2 3 Logstcký trend Logstcký trend má nflex (v nflexním bodě se průběh jeho křvky mění z polohy pod tečnou na polohu nad tečnou, resp. naopak) a shora zdola ohrančený. Řadí se mez tzv. S-křvky symetrcké kolem nflexního bodu. Je vyjádřen následujícím předpsem:

13 η( x) =. (.8) β + β β 2 x 3 Gompertzova křvka Gompertzova křvka má nflex a je shora zdola ohrančená. Řadí se mez tzv. S křvky nesymetrcké kolem nflexního bodu. Většna jejích hodnot leží až za nflexním bodem. Je vyjádřena následujícím předpsem: η( x β+ β2β3 x) e =. (.9) U všech třech předpsů nelnearzovatelných funkcí se předpokládá, že koefcent β 3 je kladný. Odhady b, b 2, b 3 koefcentů β, β 2, β 3 modfkovaného exponencálního trendu určíme pomocí vzorců / mh S3 S2 b3 =, (.0) S 2 S b b, (.) 2 ) h 3 2 = ( S 2 S) x mh b3 ( b3 b mh x b 3 S b2b3, (.2) m b3 = h kde výrazy S, S 2 a S 3 jsou součty určené následovně: S m = y, S = = 2m y = m+ 3m 2, S3 = y. (.3) = 2m+ Vzorce (.0) až (.3) platí za těchto předpokladů: Zadaný počet n dvojc hodnot ( x, y ), =,2,..., n je děltelný třem, tj. n= 3m, kde m je přrozené číslo. Tedy data lze rozdělt do tří skupn o stejném počtu m prvků. Pokud data tento požadavek nesplňují, vynechá se příslušný počet buď počátečních nebo koncových dat. 2

14 Hodnoty x jsou zadány v ekvdstantních krocích, majících délku h > 0, tj. x = x + ( ) h. Pokud vyjde znaménko parametru b 3 záporné, musí se v dalších výpočtech použít jeho absolutní hodnota. Regresní koefcenty b, b 2 a b 3 logstckého trendu se určí pomocí vzorců (.0) až (.3) s tím rozdílem, že ve vzorc (.3) se místo hodnot y dosadí jejch převrácené hodnoty. Př použtí Gompertzovy křvky se ve vzorc (.3) dosadí místo hodnot y y jejch přrozené logartmy ln y..2 Časové řady Tato kaptola je ctovaná z lteratury (3)..2. Základní pojmy Pomocí tzv. časových řad zapsujeme statstcká data, která popsují ekonomcké a společenské jevy v čase. Záps těchto jevů nám umožňuje kvanttatvně analyzovat zákontost v jejch dosavadním průběhu a současně předpovídat jejch budoucí vývoj. Časové řady lze uplatnt v mnoha různých oblastech: lze se s nm setkat v demograf u popsování změn ve složení a počtu obyvatelstva, v socolog, kde mohou popsovat například vývoj rozvodovost, ale například v ekonom, kde s jejch pomocí můžeme analyzovat například změny v tržbách podnku, změny objemu průmyslové výroby nebo změny ve vývoj směnného kurzu mez jednotlvým měnam, atd. Pojem časové řady lze velm výstžně vymezt následujícím způsobem: Časovou řadou (někdy chronologckou řadou) rozumíme řadu hodnot určtého ukazatele, uspořádaných z hledska přrozené časové posloupnost. Přtom je nutné, aby věcná náplň ukazatele jeho prostorové vymezení byly shodné v celém sledovaném časovém úseku. Časové řady můžeme v podstatě rozdělt do dvou základních druhů. Jedná se o tzv. časové řady ntervalové a tzv. časové řady okamžkové. 3

15 Intervalové časové řady U ntervalových časových řad jejch ukazatele zachycují počty jevů, věcí, nebo událostí, které vznkly č zankly během určtého časového ntervalu. Pro názornost je možné zmínt třeba počty sňatků nebo rozvodů, ke kterým došlo v jednotlvých letech. Okamžkové časové řady Okamžkové časové řady zachycují počty jevů, věcí nebo událostí, které exstují v určtém časovém okamžku. Jako příklad mohou být zmíněny časové řady uvádějící počet zaměstnanců vybrané obchodní společnost určovaný ke konc účetního období nebo časové řady, které uvádějí střední stav obyvatelstva a střední počet mužů nebo žen. Př zpracování a rozboru výše popsaných druhů časových řad je nutné počítat s jejch rozdílnou povahou. Intervalové časové řady se od okamžkových časových řad podstatně lší tím, že údaje ntervalových časových řad je možné sčítat a vytvářet tak součty za více období. Naopak u okamžkových časových řad sčítání údajů nemá smysl, jelkož nemá reálnou nterpretac. Dalším rozdílem mez zmíněným druhy časových řad je fakt, že u zpracování ntervalových časových řad je nezbytné dbát na srovnatelnost údajů z hledska délky rozhodné doby, což lze řešt třeba přepočtem původních údajů na stejně dlouhý časový nterval. Jelkož se okamžkové časové řady vztahují k předem zvoleným časovým okamžkům, s tímto problémem se u nch nesetkáme. Odlšnost mez ntervalovým a okamžkovým časovým řadam jsou patrné ve způsobu jejch znázorňování: zatímco ntervalové časové řady lze znázorňovat sloupkovým, hůlkovým nebo spojncovým grafy, okamžkové časové řady se znázorňují výhradně grafy spojncovým..2.2 Charakterstky časových řad V následujícím textu budeme uvažovat časovou řadu okamžkového, resp. ntervalového ukazatele. Hodnoty této časové řady v časových okamžcích resp. ntervalech t, kde =,2,..., n označíme y. Pro zjednodušení výpočtu následujících charakterstk budeme předpokládat, že hodnoty y jsou kladné, a že ntervaly mez sousedním časovým okamžky, resp. středy časových ntervalů, jsou stejně dlouhé. 4

16 Průměr ntervalové řady Průměr ntervalové řady, označený y se počítá jako artmetcký průměr hodnot časové řady v jednotlvých ntervalech." y= n n y = (2.) Průměr okamžkové časové řady Průměr okamžkové časové řady se nazývá chronologckým průměrem a je rovněž označen y. V případě, kdy vzdálenost mez jednotlvým časovým okamžky t,...,, t 2 t n, v nchž jsou hodnoty této časové řady zadány, jsou stejně dlouhé, nazývá se neváženým chronologckým průměrem. n = + y yn y y +. (2.2) n 2 = 2 2 První dference Jedná se o nejjednodušší charakterstku popsu vývoje časové řady, která někdy bývá označována jako absolutní přírůstky. První dference vyjadřují rozdíl hodnoty časové řady v určtém okamžku, resp. období, oprot určtému okamžku, resp. období, bezprostředně předcházejícímu. Zachycují tedy přírůstek časové řady. V případě, že hodnoty prvních dferencí kolísají kolem konstanty, můžeme říc, že sledovaná časová řada má lneární trend, z čehož plyne, že její vývoj lze popsat přímkou. První dference značené d ( ) vypočteme jako rozdíl dvou po sobě jdoucích hodnot časové řady. y ( y) = y y d, = 2,3,..., n. (2.3) Průměr prvních dferencí Z prvních dferencí určíme průměr prvních dferencí, označený d ( ), který y vyjadřuje, o kolk se průměrně změnla hodnota časové řady za jednotkový časový nterval. yn y d( y) = n. (2.4) 5

17 Koefcent růstu Koefcent růstu vyjadřuje, kolkrát se zvýšla hodnota časové řady v určtém okamžku, resp. období, oprot určtému okamžku, resp. období, bezprostředně předcházejícímu. Kolísají-l koefcenty růstu časové řady kolem konstanty, usuzujeme odtud, že trend ve vývoj časové řady lze vysthnout exponencální funkcí. Koefcent růstu charakterzuje rychlost růstu č poklesu hodnot časové řady a značí se k ( y). y k ( y) =, = 2,3,..., n. (2.5) y Průměrný koefcent růstu Průměrný koefcent růstu k (y) vyjadřuje průměrnou změnu koefcentů růstu za jednotkový časový nterval. Vypočítáme ho jako geometrcký průměr: y y n k ( y) = n. (2.6) Ze vzorce pro průměr prvních dferencí, resp. vzorce, pro průměrný koefcent růstu je patrné, že tyto charakterstky závsí jen na první a poslední hodnotě ukazatele časové řady, tedy na ostatních hodnotách uvntř ntervalu nezáleží. Interpretace těchto charakterstk výše popsaným způsobem má proto smysl pouze tehdy, má-l časová řada v podstatě monotónní vývoj. Jestlže se ale uvntř zkoumaného ntervalu střídá růst s poklesem, pak tyto charakterstky nemají přílš velkou nformační hodnotu..2.3 Dekompozce časových řad Hodnoty časové řady lze rozložt do několka složek. V případě tzv. adtvní dekompozce můžeme hodnoty časové řady y vyjádřt pro čas t, trendové T, sezónní S, cyklcké C a náhodné e složky. =,2,..., n, součtem y = T + C + S + e, (2.7) Časovou řadu s lze představt jako trend, na který jsou nabaleny ostatní složky. Rozklad, tzv. dekompozce, časové řady na tyto složky je motvován tím, že v jednotlvých složkách se snadněj podaří zjstt zákontost v chování řady než v 6

18 původní nerozložené řadě. U některých časových řad mohou v jejch dekompozc některé složky chybět. Trend časové řady Trend časové řady vyjadřuje pro sledovaný ukazatel obecnou tendenc dlouhodobého vývoje v čase. Jedná se o důsledek působení sl systematcky působících ve stejném směru. V případě, že je ukazatel časové řady během celého sledovaného období na stejné úrovn nebo kolem ní jen mírně kolísá, jedná se o časovou řadu bez trendu. Sezónní složka Slouží k popsu perodckých změn v časové řadě, odehrávajících se během jednoho kalendářního roku. Tyto změny se každý rok opakují. Jsou způsobeny faktory, jako je střídání ročních období nebo ldským zvyky spočívajícím v ekonomcké aktvtě. V prax se například může jednat o změny v objemu prodeje v průběhu roku. Z toho vyplývá, že pro zkoumání sezónní složky časové řady jsou nejvhodnější měsíční nebo čtvrtletní měření. Cyklcká složka Cyklcká složka může být důsledkem evdentních vnějších vlvů, někdy je ale určení jejch příčn velm obtížné. Cyklcká složka však může mít také příčny mmo ekonomckou oblast; např. cyklcké změny v módě vyvolávající cyklcké změny v odbytu různých odvětví oděvního průmyslu. Elmnace cyklcké složky je obtížná jak z věcných důvodů, neboť je obtížné nalézt příčny vedoucí k jejímu vznku, tak z výpočetních důvodů, protože charakter této složky se může v čase měnt. Rezduální složka Zbytek časové řady po odstranění trendu, sezónní a cyklcké složky. Tvoří j náhodné fluktuace v průběhu časové řady, jež nemají rozpoznatelný systematcký charakter. Z tohoto důvodu se rezduální složka nepočítá spolu s ostatním mez tzv. systematcké složky časové řady. Jsou v ní zahrnuty také chyby v měření údajů časové řady a chyby, kterých se dopouštíme př zpracování. Například chyby způsobené zaokrouhlováním. 7

19 Pops trendu pomocí regresní analýzy Regresní analýza je nejpoužívanějším způsobem popsu vývoje časové řady. Kromě vyrovnání pozorovaných dat umožňuje prognózu vývoje časové řady. Př použtí regresní analýzy se předpokládá, že analyzovanou časovou řadu s hodnotam y,..., y2 y n, můžeme rozdělt podle následujícího předpsu na složky trendovou a rezduální: y = T + e, =,2,..., n. (2.8) Základním předpokladem je zvolení vhodného typu regresní funkce. Ten určíme z grafckého záznamu průběhu časové řady nebo podle předpokládaných vlastností trendové složky plynoucích z ekonomckých úvah..3 Vybrané ukazatele fnanční analýzy Tato kaptola je ctovaná z lteratury (2) a (4). Účelem fnanční analýzy je celkové zhodnocení fnanční stuace podnku. Díky fnanční analýze se lze o podnku dozvědět mnoho užtečných věcí: např. lze odhalt, jestl je podnk dostatečně zskový, jestl dsponuje vhodnou kaptálovou strukturou, jestl efektvně využívá svá aktva č jestl je schopen včas splácet své závazky. Pro řídící zaměstnance podnku je důležté fnanční stuac podnku analyzovat průběžně, neboť jen tak mohou dsponovat dostatečným množstvím nformací, které jm umožní správně se rozhodovat př mnoha důležtých čnnostech jako je získávání fnančních zdrojů, stanovení optmální fnanční struktury, alokace volných peněžních prostředků, poskytování obchodních úvěrů, rozdělování zsku, atd. Bez dobré znalost fnanční stuace podnku nelze dospět k dostatečné sebereflex a k odhalení chybných manažerských rozhodnutí vzhledem k mnulým manažerským rozhodnutím. Dobrá znalost fnanční stuace pak dále slouží k odhadu budoucího vývoje. Manažer podnku, který nemá přehled o tom, jaké rentablty jím řízený podnk dosahuje, jaká je průměrná doba splatnost pohledávek č jakou přdanou hodnotu vytvářejí zaměstnanc podnku, není dobrým manažerem. Fnanční analýza neodděltelně patří k fnančnímu řízení podnku, neboť poskytuje zpětnou nformac o tom, kam podnk v jednotlvých oblastech dospěl, v čem se mu 8

20 podařlo splnt jeho předpoklady a naopak kde došlo k stuac, které chtěl předejít nebo kterou neočekával. To, co se odehrálo v mnulost samozřejmě nelze njak ovlvnt, výsledky fnanční analýzy však slouží nejenom pro vlastní potřebu frmy, ale pro užvatele, kteří sce nejsou součástí podnku, ale jsou s ním jakkolv spojen (hospodářsky, fnančně apod.)..3. Zdroje nformací pro fnanční analýzu Pro zpracování fnanční analýzy je nezbytné získat data, na jejchž základě bude možné dosáhnout dostatečně vypovídajících výsledků. Základním zdrojem takových dat jsou zejména účetní výkazy podnku (rozvaha, výkaz zsku a ztrát, výkaz cash flow a příloha k účetní závěrce). Mnoho cenných nformací však obsahují rovněž výroční zprávy, zprávy řídících zaměstnanců podnku, zprávy audtorů, fremní statstky výroby, poptávky, odbytu č zaměstnanost, ofcální ekonomcké statstky, burzovní zpravodajství, komentáře odborného tsku, nezávslá hodnocení a prognózy, atd. Přehled o majetkové a fnanční struktuře podnku dává rozvaha (blance) podnku. Na straně aktv rozvaha poskytuje přehled o výš a struktuře majetku, na straně pasv pak přehled o způsobu fnancování tohoto majetku. Na straně pasv je klíčová nformace o výsledcích hospodaření podnku - tvorba výsledku hospodaření za příslušné účetní období je pak konkrétně zachycena ve výkazu zsku a ztrát. Výsledek hospodaření je rozdílem mez výnosy a náklady bez ohledu na to, jestl skutečně dochází k reálným peněžním příjmům nebo výdajům. Proto je pro fnanční řízení podnku, zejména z důvodu udržení jeho platební schopnost, nezbytné sledovat tok peněžních prostředků (cash flow). Rozvaha podnku Fundamentálním účetním výkazem každého podnku je jeho rozvaha, z níž vyplývá nformace o tom, jaký majetek podnk vlastní a z jakých zdrojů je tento majetek fnancován. Rozvaha se vždy sestavuje k určtému datu a musí platt, že aktva se rovnají pasvům. 9

21 Výkaz zsku a ztrát Obsah účetního výkazu zsku a ztrát tvoří výnosy, náklady a výsledek hospodaření. Výnosy lze defnovat jako peněžní částky, které podnk získal ze svých veškerých čnností za dané účetní období bez ohledu na to, jestl v tomto období došlo k jejch nkasu. Náklady pak představují peněžní částky, které podnk v daném období účelně vynaložl na získání výnosů, a to přesto, že k jejch skutečnému zaplacení nemuselo ve stejném období dojít. Výsledek hospodaření podnku je rozdílem mez celkovým výnosy a celkovým náklady podnku..3.2 Poměrové ukazatele fnanční analýzy Základním nástrojem fnanční analýzy jsou poměrové ukazatele, které umožňují získat rychlou představu o fnanční stuac v podnku. Podstatou poměrových ukazatelů je, že dávají do poměru různé položky rozvahy, výkazu zsku a ztrát, cash flow, atd. Celková zadluženost Celková zadluženost je základním ukazatelem zadluženost. Hodnota, kterou doporučuje řada autorů odborné lteratury, se pohybuje mez %. U posuzování zadluženost je však nutné brát ohled na specfka odvětví a samozřejmě také na schopnost splácet úroky plynoucí z dluhů. Celková zadluženost Czí zdroje =. (3.) Aktva celkem Analýza lkvdty Lkvdta vyjadřuje schopnost podnku hradt své závazky. Ukazatele lkvdty v podstatě poměřují to, čím je možné platt (čtatel), s tím co je nutno zaplatt (jmenovatel). Podle toho, jakou míru jstoty požadujeme od tohoto měření, dosazujeme do čtatele majetkové složky s různou dobou lkvdnost, tj. přeměntelnost na peníze. Základní ukazatele pracují s položkam oběžných aktv a krátkodobých czích zdrojů. Za krátkodobé czí zdroje se považují krátkodobé závazky a krátkodobé bankovní úvěry a fnanční výpomoc. 20

22 Běžná lkvdta říká se jí se též lkvdta 3. stupně. Udává, kolkrát pokrývají oběžná aktva krátkodobé závazky podnku. Ideální hodnoty se pohybují v rozmezí,5-2,5. Běžná lkvdta = OA Krátkodobé czí zdroje, (3.2) Pohotová lkvdta označuje se také jako lkvdta 2. stupně. Určuje schopnost frmy vyrovnat svoje závazky, anž by musela prodávat své zásoby. Doporučené hodnoty se pohybují od do,5. Pohotová lkvdta Krátkodobé pohledávky + krátkodobý fnan. majetek =, (3.3) Krátkodobé czí zdroje Okamžtá lkvdta bývá také označována jako lkvdta. stupně. Vstupují do ní jen ty nejlkvdnější položky rozvahy (peníze na účtu, v pokladně, volně obchodovatelné cenné papíry). Doporučují se hodnoty v rozmezí 0,2 0,5. Vysoké hodnoty ukazatele svědčí o neefektvním využtí fnančních prostředků. Hotovostní lkvdta Krátkodobý fnan. majetek =. (3.4) Krátkodobé czí zdroje.3.3 Bankrotní model Smyslem bankrotních modelů je přnášet užvatel nformac o tom, jestl je v dohledné době frma ohrožena bankrotem. Vychází se totž z faktu, že každá frma, která je ohrožena bankrotem, jž určtý čas před touto událostí má příznaky, které jsou pro bankrot typcké. Bontní modely jsou založeny na dagnostce fnančního zdraví frmy, což znamená, že musí umožňovat srovnatelnost s jným frmam. 2

23 Altmanův model Altmanův model má za úkol jednoduše odlšt bankrotující frmy od těch, u nchž je pravděpodobnost bankrotu mnmální. Model byl vytvořen na základě dskrmnační analýzy, kdy se objekty analýzy dělí do dvou č více skupn na základě určtých charakterstk. Altmanovo Z-score se skládá z pět běžných poměrových ukazatelů, jmž je přřazena různá váha, z nchž největší váhu má rentablta celkového kaptálu: Z = 0,77X + X, (3.5) + 0,847X 2+ 3,07X 3+ 0,42X 4 0, Kde je: X podíl pracovního kaptálu k celkovým aktvům X 2 rentablta čstých aktv X 3 EBIT/aktva cekem X 4 účetní hodnota vlastního kaptálu / czí zdroje X 5 tržby / aktva celkem Výsledek se nterpretuje podle toho, do jakého spektra jej můžeme zařadt. Pokud je hodnota ndexu vyšší než 2,99, jde o frmu, jejíž fnanční stuace je uspokojvá. Jsou-l výsledky v rozmezí,8-2,98, hovoří se o šedé zóně, což pro frmu znamená, že j nelze hodnott za úspěšnou, ale také j nelze hodnott jako frmu problémovou. Hodnoty pod,8 poskytují nformac o výrazných fnančních problémech frmy a o pravděpodobnost jejího bankrotu. Interpretace výsledků: - hodnoty nad 2,9 fnančně slný podnk, - hodnoty od,2 do 2,9 šedá zóna, určté fnanční potíže, nejasný další vývoj, - hodnoty nžní než,2 přímí kanddát bankrotu. 22

24 2 Analýza problému a současné stuace 2. Představení společnost Jak je jž zmíněno v úvodu této práce, hstore obchodní společnost SPORTEN, a.s., respektve hstore výroby lyží v Novém Městě na Moravě, jejímž je SPORTEN, a.s. přímým pokračovatelem, je delší než 00 let. Na přelomu 9. a 20 století vznklo v Novém Městě na Moravě a jeho okolí několk truhlářských dílen, které se mj. zaměřly na výrobu lyží. Tyto dílny povětšnou vytrvaly až do začátku 50. let 20. století, kdy byly sloučeny a vznkl tak výrobní závod, který byl začleněn do tehdy nově založeného národního podnku Sport. Tento národní podnk tvořlo několk výrobních závodů nacházejících se po celém Československu, které vyráběly sportovní zboží pod nově vznklou značkou Arts. Sídlo novoměstského závodu bylo původně umístěno v dílnách bývalé truhlářské frmy Adolfa Slonka, na konc 60.let pak bylo přesunuto, když byla na okraj Nového Města na Moravě na zelené louce postavena zcela nová moderní továrna - zde je ostatně sídlo podnku dodnes. Nově postavená továrna umožnla zmnohonásobt a zefektvnt celý výrobní proces a bylo tak umožněno lépe uspokojovat rostoucí poptávku po nedostatkovém zboží zejména v Československu. Co se týče výrobního sortmentu novoměstského závodu před rokem 989, ten zahrnoval především běžecké a sjezdové lyže, byly zde vyráběny lyže skokanské. Kvalta a konkurenceschopnost lyží nebyla na poměry socalstckého hospodářství vůbec špatná, o čemž svědčí např. fakt, že novoměstská továrna byla na přelomu 60. a 70. let mnulého století první továrnou na světě, v níž se začaly sérově vyrábět lamnátové lyže (technologe výroby lamnátových lyží byla celosvětově domnantní od začátku 70.let do začátku let 90. mnulého století). Úspěchy slavly lyže vyrobené v novoměstském závodě na sportovních kolbštích, např. skokanské lyže Arts se mohly pyšnt ttulem mstra světa ve skoku na lyžích. Přes výše zmíněné úspěchy se však přece jenom nedostatek tlaku volného trhu a ostré meznárodní konkurence začal postupně projevovat, což vyústlo především v nedostatečnou novac výrobků. Vystavení se ostré meznárodní konkurenc na počátku 90. let 20. století znamenalo pro novoměstský lyžařský podnk velce tvrdou ránou. 23

25 Státní podnk Sport, závod 06, jak na začátku 90.let 20. století zněl ofcální název novoměstského podnku, v letech praktcky přšel o zakázky a byl nucen masvně propouštět (v této době z původních 550 zaměstnanců zbylo 350). Novoměstský závod však hospodářsky zatěžoval nejen zmíněný pokles zakázek, ale také značné dluhy ostatních výrobních závodů státního podnku Sport, a tak jedným východskem bylo osamostatnění se novoměstského závodu, když z něj k.3.99 Zakladatelským plánem o jednorázovém založení akcové společnost vznkla akcová společnost s názvem SPORT EURO NOVA a.s., která následně byla zařazena do kuponové prvatzace. Prvatzace společnost byla sce úspěšná, společnost našla nové majtele, její boj o přežtí však nadále pokračoval. Další z mnoha komplkací byla skutečnost, že společnost svým osamostatněním přšla o právo vyrábět zboží pod zavedenou značkou Arts, kterou nahradla nově založená značka M-sport. Řešení společnost hledala ve změně výrobního programu výrobu lyží, která byla téměř utlumena, vystřídala výroba dřevěných hraček, dřevěného nábytku, ale kolíčků na prádlo. V roce 993 byla společnost přejmenována na SPORTEN, a.s. a značku M-sport na jejích výrobcích vystřídala značka Sporten. Stuace se začala postupně obracet k lepšímu v letech 993 až 995, kdy se společnost přece jen postupně dařlo získávat zakázky na výrobu především turstckých běžeckých lyží pro jné světové značky jako Elan, Rossgnol, Alpna, Madshus, Head, Kazuma ad. (vždy však šlo o lyže vlastní konstrukce, kdy zákazníc pouze dodával vlastní /povrchový/ desgn lyží). Téměř zanklá výroba lyží se tak opět postupně stala hlavní výrobní náplní podnku, jako doplňkový výrobní program zůstala pouze sezónní výroba dřevěného zahradního nábytku. Společnost se také postupně podařlo zbavt všech dluhů pocházejících ještě z dob státního podnku Sport a od té doby hospodaří bez dluhů. V průběhu let společnost nvestovala (a stále nvestuje) mnoho fnančních prostředků do technologckých a desgnových novací a postupně dohnala v kvaltě a nabídce výrobního sortmentu zahranční konkurenc. Výroba lyží se stává sofstkovanější, společnost se stále více daří pronkat do segmentu trhu s dražším zbožím a jž téměř přestala být považována za výrobce sce kvaltních, ale stále spíše levnějších lyží určených pro méně náročné zákazníky. Symbolckým zlomem pro mage značky se stalo vítězství Aleše Valenty na Olympjských hrách v Salt Lake Cty v roce 2002, 24

26 nejčerstvějším úspěchem na sportovním pol je pak zejména stříbrná medale z letošního mstrovství světa ve skocích na lyžích. Tato práce se podrobně zabývá časovým řadam ukazatelů společnost SPORTEN, a.s. v prvním desetletí tohoto století, jež bylo pro společnost velm úspěšné, s výjmkou roku 2007, kdy byl celosvětově lyžařský průmysl zasažen nedostatkem sněhu a kdy došlo k celosvětovému poklesu výroby lyží a snowboardů téměř na polovnu, což byl případ společnost SPORTEN, a.s. Díky další restrukturalzac, novacím a propuštění část zaměstnanců je však společnost opět nastartována k růstu a především se jí daří držet v zsku. V současnost má společnost okolo 70 zaměstnanců, oprot roku 990 tedy došlo k téměř trojnásobnému poklesu jejch počtu, přtom objem výroby rok 990 převyšuje. Společnost vyrábí nejenom lyže běžecké, sjezdové, ale lyže pro akrobatcké lyžování, lyže skokanské a snowboardy. Mez hlavní zákazníky společnost v současnost patří majtelé značek Decathlon, Alpna, Rossgnol, Kastle, Madshus, Rax ad. (90% své produkce SPORTEN, a.s. vyváží). Před několka lety společnost jako doplněk a zálohu svého výrobního programu vyvnula unkátní technolog pro výrobu hokejových holí, tento výrobní program je však v důsledku značného převsu nabídky hokejových holí na trhu dočasně utlumen. Cílem společnost do budoucna je především poslování vlastní značky nejenom v České republce, ale především v zahrančí a samozřejmě další technologcké novace a s tím spojený další nárůst objemu výroby. 25

27 2.2 Statstcká analýza vybraných ukazatelů V této část budou vypočítány vybrané ekonomcké ukazatele frmy, u kterých následně provedeme predkc jejch budoucího vývoje. K realzac této část byla společností SPORTEN, a.s. poskytnuta data z účetních závěrek z let Ještě před samotnou analýzou jednotlvých ukazatelů je nezbytné krátce se zastavt a poukázat na faktory, které ve sledovaném období ovlvňovaly čnnost společnost a její hospodářský výsledek: společnost se od roku 200 postupně dařlo navyšovat objem výroby, v důsledku čehož narůstaly její tržby. V tomto ohledu společnost dosáhla vrcholu v roce 2005, v následujících letech ale objem výroby a výše tržeb začaly postupně klesat, když v roce 2008 bylo v rámc sledovaného období dosaženo dna. Za postupným nárůstem tržeb a objemu výroby v letech stál především zvýšený důraz na novace v předchozích letech. Obrat, který nastal po roce 2005, má v zásadě 2 příčny: zaprvé neustále vůč amerckému dolaru a euru poslující korunu (společnost 90% svých výrobků exportuje na trhy, na nchž jsou domnantním platdly euro a dolar), zadruhé zmu , která byla krtcká na nedostatek sněhu, v důsledku čehož objem výroby lyží celosvětově poklesl téměř na polovnu. Společnost tak byla nucena urychlt další fáz restrukturalzace a snžování nákladů, což se jí poměrně dařlo došlo sce ke značnému poklesu tržeb, zskovost společnost to však výrazně neovlvnlo. Poslední rok sledovaného období, tedy rok 2009, opět naznačuje obrat ve vývoj směrem vzhůru. Vše výše uvedené je zmňováno zejména z tohoto důvodu, aby byly vysvětleny příčny vývoje jednotlvých níže sledovaných ukazatelů. 26

28 2.2. Celková aktva Prvním ukazatelem, u kterého provedeme analýzu s využtím časových řad, jsou celková aktva. Př sestavování rozvahy musí platt blanční rovnost, objem aktv se rovná objemu pasv. Analýza celkových aktv je tedy dentcká s analýzou celkových pasv. Celková aktva představují vše, s čím společnost dsponuje a v budoucnu jí to přnese ekonomcký prospěch. Celková pasva udávají přehled o zdrojích fnancování majetku. Níže uvedená tabulka č. znázorňuje průběh celkových aktv v letech Ve třetím sloupc tabulky y jsou uvedeny hodnoty tohoto ukazatele v tsících Kč. Ve čtvrtém sloupc vypočítáváme první dferenc ( ) podle vzorce (2.3) v posledním d y pátém sloupc jsme vypočítal koefcenty růstu k ( y) podle vzorce (2.5). Charakterstky časové řady Roky y d ( y) k ( y) , , , , , , , ,08 Tabulka - Celková aktva v tsících Kč (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) Průměr časové řady: y = ,67 [ts. Kč]. Průměrný roční objem celkových aktv byl ve společnost SPORTEN, a.s. v daném období 352 ml. Kč. Průměr prvních dferencí: d ( ) = ,5 [ts. Kč]. y Ve sledovaném období celková aktva klesala každým rokem o 5,7 ml.kč. Průměrný koefcent růstu: k (y) = 0,984 Celková aktva v daném období průměrně klesala každým rokem o,86 %. 27

29 Grafcké znázornění Uvedená časová řada je ntervalová a ke znázornění jejích hodnot použjeme spojncový graf. Na grafu č. je znázorněný vývoj objemu celkových aktv v letech Na svslé ose jsou znázorněny objemy celkových aktv v mlonech Kč a na vodorovné ose jednotlvé roky. Celková aktva Mlony Kč Roky Graf - Celková aktva v mlonech Kč (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) Subjektvní zhodnocení celkových aktv Na počátku sledovaného období hodnota celkových aktv mírně stoupala, v průběhu let 2004 až 2006 se ukazatel ustáll mírně nad hodnotou 400 mlonů Kč. Dále v letech 2007 a 2008 hodnota celkových aktv prudce klesla, v roce 2008 až na hodnotu 262 mlonů Kč. Pokles těchto hodnot byl zapříčněn především celosvětovou krzí na trhu s lyžařským zbožím, která byla způsobena krtckým nedostatkem sněhu během zm a hlavním předmětem podnkání společnost SPORTEN, a.s. je totž výroba a prodej lyží a snowboardů, která je na dobrých sněhových podmínkách značně závslá. Významným negatvním faktorem, který měl vlv na pokles zmíněných hodnot, však bylo neustálé poslování směnného kurzu koruny vůč dolaru a euru. V letech 2007 a 2008 tak došlo k poklesu tržeb a tím pádem sledovaná společnost byla nucena snížt svoje oběžná aktva (zásoby atd.) zhruba o třetnu, tedy v součtu musela klesnout celková aktva. V posledním sledovaném roce 2009 hodnota celkových aktv 28

30 opět začala stoupat. Jelkož popsovaná časová řada nevykazuje žádný trend, nebudeme tento ukazatel vyrovnávat. Dá se předpokládat, že v dalších letech by mohla celková aktva sledované společnost opět mírně stoupat, neboť zmy a byly na sníh přece jen o něco bohatší než zmy předchozí Celková zadluženost Ukazatel zadluženost slouží jako ndkátor výše rzka a je základním a velm důležtým ukazatelem zadluženost frmy zejména proto je zmíněný ukazatel v této prác uveden. Výše rzka je dána v poměru a struktuře celkových aktv a czích zdrojů. Je zřejmé, že čím více je podnk zadlužen, tím vyšší rzko na sebe bere, protože musí být schopen své závazky splácet bez ohledu na to, jak se mu právě daří. V tabulce č. 2 jsou hodnoty celkové zadluženost v procentech za období Ve třetím sloupc tabulky y jsou uvedeny hodnoty tohoto ukazatele, které vypočteme podle vzorce (3.). Ve čtvrtém sloupc vypočítáváme první dferenc ( ) podle vzorce d y (2.3), v posledním pátém sloupc jsme vypočítal koefcenty růstu k ( y) podle vzorce (2.5). Charakterstky časové řady Roky y d ( y) k ( y) 200 3, ,36-5,48 0, ,58 -,77 0, ,2 0,62, ,2-2,09 0, ,99-0,2 0, ,82 -,7 0, ,6,79, ,2 0,60, Tabulka 2 - Hodnota celkové zadluženost v procentech (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) 29

31 Průměr časové řady: y = 6,46% Ve sledovaném období ve společnost SPORTEN, a.s. byla celková roční zadluženost 6,46%. Průměr prvních dferencí: d ( ) = -0,95 y Celková zadluženost ve sledovaném období každým rokem klesala o 0,95%. Průměrný koefcent růstu: k (y) = 0,9046 Celková zadluženost ve sledovaném období klesala o 9,54%. Grafcké znázornění Na grafu č. 2 lze sledovat vývoj celkové zadluženost společnost SPORTEN, a.s. v letech Graf jsme zvoll spojncový, jedná se o okamžkovou řadu. Svslá osa vyjadřuje procentuální podíl czích zdrojů na fnancování celkových aktv. Na vodorovné ose je nanesena časová posloupnost. Celková zadluženost % Roky Graf 2 - Celková zadluženost v procentech (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) Subjektvní zhodnocení celkové zadluženost Z grafu lze vyčíst, že v prvních letech sledovaného období ( ) trend celkové zadluženost klesá a že se pak v dalších letech sledovaného období asymptotcky ustaluje. Celková zadluženost podle doporučené hodnoty vykazuje velm dobré hodnoty. Míra zadluženost sledovaného podnku byla velm příznvá jž na počátku sledovaného období, v dalších letech se j pak dařlo ještě postupně snžovat, a to až do roku V letech 2008 a 2009 začala míra zadluženost opět mírně stoupat, to však 30

32 za stuace, kdy došlo k výše zmíněnému celosvětovému masvnímu propadu trhu s lyžařským zbožím a k výraznému propadu tržeb nejen sledovaného podnku, lze stále považovat za velm dobrý výsledek. Určení trendu a vyrovnání časové řady Jak je vdět z grafu, časová řada má klesající tendenc a má asymptotcký průběh. Proto jsme v tomto případě zvoll pro vyrovnání časové řady modfkovaný exponencální trend. Hodnota ndexu determnace podle vzorce (.6) je rovna 0,8932, tedy velm blízká jedné. K vyrovnání dat je proto vhodná zvolená regresní funkce. Modfkovaný exponencální trend pro celkové zadluženost společnost SPORTEN, a.s. ve sledovaném období lze vyjádřt následujícím předpsem: ˆ η ( ) = 5,2+ 7,32 0, 527, =,2,..., 9 V níže uvedené tabulce č. 3 jsou uvedeny vyrovnané hodnoty celkové zadluženost v posledním sloupc, které jsou vypočteny podle vzorce uvedeného výše. Roky y 200 3,84 2, ,36 9, ,58 7, ,2 6, ,2 5, ,99 5, ,82 5, ,6 5, ,2 5,6 Tabulka 3 - Vyrovnané hodnoty celkové zadluženost v procentech (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) ηˆ Prognóza Po nalezení trendu ve vývoj celkové zadluženost společnost SPORTEN, a.s., můžeme přejít ke stanovení předpokládané budoucí hodnoty na rok 200. Po dosazení do nalezeného odhadu modfkovaného exponencálního trendu získáme hodnotu 5,4%: 3

33 ˆ η (0) = 5,2+ 7,32 0,527 0 = 5,4 Za udržení stávajících podmínek a za předpokladu, že modfkovaný exponencální trend bude nadále dobře vyjadřovat průběh časové řady celkové zadluženost, dosáhne společnost v roce 200 podílu czích zdrojů na fnancování celkových aktv ve výš 5,4%. Průběh původních vyrovnaných hodnot a prognóza celkové zadluženost je představena v grafu č. 3: % 5 Celková zadluženost - vyrovnání modfkovanou exponencální funkcí celková zadluženost vyrovnaná data Graf 3 - Vyrovnané hodnoty celkové zadluženost v procentech (zdroj: data společnost, zpracování vlastní) Celkové náklady Dalším ukazatelem, kterým se budeme zabývat, jsou celkové fremní náklady za jednotlvé kalendářní roky. Celkové náklady jsou vytvořeny souhrnem všech spotřebovaných ekonomckých zdrojů nezbytných pro chod podnku. V následující tabulce č. 4 jsou uvedena data časové řady popsující celkový vývoj fremních nákladů za období Ve třetím sloupc y jsou uvedeny hodnoty celkových nákladů za jednotlvé roky v tsících Kč. Čtvrtý a pátý sloupec obsahují charakterstky časové řady, tedy první dferenc d ( ) vypočítanou podle vzorce (2.3) a koefcenty růstu k ( y) dle vzorce (2.5). y 32

34 Charakterstky časové řady Roky y d ( y) k ( y) , , , , , , , ,84 Tabulka 4 - Celkové náklady v tsících Kč (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) Průměr časové řady: y = [ts. Kč]. Ve sledovaném období byly průměrné roční náklady ve společnost SPORTEN, a.s. 287 mlonů Kč. Průměr prvních dferencí: d ( ) = [ts. Kč] y Ve sledovaném období každým rokem klesaly celkové náklady o 24 mlonů Kč. Průměrný koefcent růstu: k (y) = 0,903 Ve společnost každým rokem celkové náklady klesaly o 8,97 %. Grafcké znázornění Na grafu č. 4 je zobrazen vývoj celkových nákladů v letech Graf jsme zvoll spojncový, jelkož se jedná o ntervalovou řadu. Na svslé ose jsou vyobrazeny celkové náklady v mlonech Kč a na vodorovné ose jsou jednotlvé roky. 33

35 Celkové náklady Mlon Kč Roky Graf 4 - Celkové náklady v mlonech Kč (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) Subjektvní zhodnocení celkových nákladů Z grafu lze vyčíst, že v letech celkové náklady sledované společnost postupně klesaly, v roce 2004 pak poprvé a naposledy ve sledovaném období mírně vzrostly. V letech pak celkové náklady opět klesaly, nejvýrazněj z roku 2006 na rok 2007, kdy se hodnota celkových nákladů poprvé dostala pod do té doby nejnžší hodnotu z roku Výše popsané úbytky poskytují o společnost SPORTEN, a.s. poztvní nformac, a to přes mírný nárůst v roce 2004: lze konstatovat, že sledovaná frma dokáže dobře hospodařt a pružně se přzpůsobovat dynamcky se měnící stuac na trhu. Určení trendu a vyrovnání časové řady Sledované období omezíme pouze na roky , jelkož považujeme předešlé roky za vzdálenější a nechceme se soustředt na posouzení mnulého stavu, ale na výhled do budoucna. Podmínkou tohoto regresního modelu je, že zadaný počet pozorovaných hodnot je děltelný třem. Z tohoto důvodu budeme analyzovat časovou řadu za období šest let po sobě jdoucích, které budou pro analýzu dostačující. Je patrné, že časová řada má klesající tendenc, ale zároveň je nepochybné, že objem celkových nákladů nemůže donekonečna klesat a že by měl mít asymptotcký průběh. Proto jsme v tomto případě zvoll pro vyrovnání časové řady modfkovaný exponencální trend, ten je shora, resp. zdola ohrančen. 34

36 Hodnota ndexu determnace vypočítaná podle vzorce (.6) je rovna 0,984, tedy je velm blízká jedné, a tak je zvolená regresní funkce vhodná k vyrovnání dat. Modfkovaný exponencální trend pro celkové náklady společnost SPORTEN, a.s. ve sledovaném období lze vyjádřt následujícím předpsem: ˆ η ( ) = , 62, =,2,..., 6. V níže uvedené tabulce č. 5 jsou uvedeny vyrovnané hodnoty celkových nákladů v posledním sloupc, které jsou vypočteny podle vzorce uvedeného výše. Roky y Tabulka 5 - Vyrovnané hodnoty celkových nákladů v tsících Kč (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) ηˆ Prognóza Pro danou časovou řadu jsme našl trend a její hodnoty jsme vyrovnal vhodnou regresní funkcí, tedy modfkovaným exponencálním trendem. Nyní můžeme podle výše uvedených závěrů provést prognózu na následující rok 200, který dosadíme do následujícího vzorce: ˆ η (7) = ,62 7 = Na základě výše uvedeného můžeme konstatovat, že pokud by se udržely stávající podmínky a zvolená regresní funkce by dobře vyjadřovala další vývoj této časové řady, dosáhl by objem celkových nákladů v roce 200 hodnoty ts. Kč 35

37 V grafu č. 5 je černě vyobrazen skutečný objem celkových nákladů za jednotlvé roky a červeně pak vyrovnané hodnoty s predkcí pro rok 200 vyhotovené za pomoc vhodně zvolené funkce, tedy modfkovaného exponencálního trendu. Mlony Kč Celkové náklady - vyrovnání modfkovanou exponencální funkcí celkové náklady vyrovnaná data Graf 5 - Vyrovnané hodnoty celkových nákladů a prognóza v mlonech Kč (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) Celkové výnosy Mez další významné ukazatele jsou zařazeny celkové výnosy, které mají významný vlv na chod frmy. Výnosy ovlvňují celkové zsky frmy, výš vytvořených dvdend a tedy celkovou cenu obchodovaných akcí, dále ovlvňují výš daně z příjmů. V některých frmách mohou být právě výnosy samy o sobě hodnotícím krtérem výkonnost frmy. Manažeř frem, kteří tento ukazatel používají jako míru pro hodnocení úspěchu, se snaží dosáhnout co nejvyššího objemu celkových výnosů. Konkrétně se jedná o výnosy typu tržby. Celkové výnosy jsou tvořeny souhrnem všech vyprodukovaných čnností podnku. V následující tabulce č. 6 jsou uvedena data časové řady popsující vývoj celkových fremních výnosů za sledované období Třetí sloupec y udává objem celkových výnosů za jednotlvé roky v tsících Kč. Dále je vyjádřena první dference d ( ) podle vzorce (2.3) ve čtvrtém sloupc a v pátém sloupc koefcent růstu ( y) y podle vzorce (2.5). k 36

38 Charakterstky časové řady Roky y d ( y) k ( y) , , , , , , , ,98 Tabulka 6 - Celkové výnosy v tsících Kč (zdroj: data SPORTEN, a.s., zpracování: vlastní) Průměr časové řady: y = [ts. Kč]. Ve sledovaném období byl ve společnost SPORTEN, a.s. průměrný objem celkových výnosů 36 mlonů Kč. Průměr prvních dferencí: d ( ) = [ts. Kč]. y V popsované společnost mez lety každoročně docházelo k poklesu celkových výnosů o 27 mlonů Kč. Průměrný koefcent růstu: k (y) = 0,9085 Výše objemu celkových výnosů ve sledovaném období každoročně klesala o 9,5 %. Grafcké znázornění Dále následuje graf č. 6. Jedná se o ntervalovou řadu, proto je zvolen spojncový graf. Na grafu je vdět postupné klesání celkových výnosů ve sledovaném období, na svslé ose jsou vyobrazeny objemy celkových výnosů v mlonech Kč, na vodorovné ose pak průběh celkových výnosů v letech

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF INFORMATICS ANALÝZA ÚČETNÍCH VÝKAZŮ FIRMY STROJON SPOL.

Více

ANALÝZA ÚČETNÍCH VÝKAZŮ FIRMY POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD

ANALÝZA ÚČETNÍCH VÝKAZŮ FIRMY POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV MANAGEMENTU FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF MANAGEMENT ANALÝZA ÚČETNÍCH VÝKAZŮ FIRMY POMOCÍ ČASOVÝCH

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

ZHODNOCENÍ FINANČNÍ SITUACE PODNIKU POMOCÍ STATISTICKÝCH METOD

ZHODNOCENÍ FINANČNÍ SITUACE PODNIKU POMOCÍ STATISTICKÝCH METOD VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV MANAGEMENTU FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF MANAGEMENT ZHODNOCENÍ FINANČNÍ SITUACE PODNIKU POMOCÍ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

STATISTICKÉ METODY PRO POPIS PROVOZU RESTAURACE

STATISTICKÉ METODY PRO POPIS PROVOZU RESTAURACE VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV MANAGEMENTU FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF MANAGEMENT STATISTICKÉ METODY PRO POPIS PROVOZU RESTAURACE

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

Kinetika spalovacích reakcí

Kinetika spalovacích reakcí Knetka spalovacích reakcí Základy knetky spalování - nauka o průběhu spalovacích reakcí a závslost rychlost reakcí na různých faktorech Hlavní faktory: - koncentrace reagujících látek - teplota - tlak

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

1 Finanční analýza. 1.1 Poměrové ukazatele

1 Finanční analýza. 1.1 Poměrové ukazatele 1 Finanční analýza Hlavním úkolem finanční analýzy, jako nástroj řízení společnosti, je komplexní posouzení současné finanční a ekonomické situace společnosti za pomoci specifických postupů a metod. Finanční

Více

HODNOCENÍ FINANČNÍ SITUACE PODNIKU A NÁVRHY NA JEJÍ ZLEPŠENÍ

HODNOCENÍ FINANČNÍ SITUACE PODNIKU A NÁVRHY NA JEJÍ ZLEPŠENÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV FINANCÍ FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF FINANCES HODNOCENÍ FINANČNÍ SITUACE PODNIKU A NÁVRHY NA JEJÍ

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

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

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

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

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

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

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

položky rozvahy a výsledovky obsahují stejné číselné údaje jako účty 702 a 710

položky rozvahy a výsledovky obsahují stejné číselné údaje jako účty 702 a 710 22. ÚČETNÍ ZÁVĚRKA A FINANČNÍ ANALÝZA na základě účetní uzávěrky se sestavuje účetní závěrka, která podle zákona o účetnictví zahrnuje: rozvahu (bilanci) výkaz zisku a ztráty (výsledovka) příloha, jejíž

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

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

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT DEPARTMENT OF INFORMATICS ANALÝZA VYBRANÝCH UKAZATELŮ FIRMY KILI,

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

EKONOMIKA BEZPEČNOSTNÍ FIRMY

EKONOMIKA BEZPEČNOSTNÍ FIRMY EKONOMIKA BEZPEČNOSTNÍ FIRMY EKONOMICKÁ DATA ING. JANA VODÁKOVÁ, PH.D. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Projekt: Vzdělávání pro bezpečnostní systém státu (reg. č.: CZ.1.01/2.2.00/15.0070)

Více

Předmět: Účetnictví Ročník: 2-4 Téma: Účetnictví. Vypracoval: Rychtaříková Eva Materiál: VY_32_INOVACE 470 Datum: 12.3.2013. Anotace: Finanční analýza

Předmět: Účetnictví Ročník: 2-4 Téma: Účetnictví. Vypracoval: Rychtaříková Eva Materiál: VY_32_INOVACE 470 Datum: 12.3.2013. Anotace: Finanční analýza Střední odborná škola a Střední odborné učiliště Horky nad Jizerou 35 Obor: 65-42-M/02 Cestovní ruch 65-41-L/01 Gastronomie Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0985 Předmět: Účetnictví Ročník:

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

Finanční analýza. 1. Předmět a účel finanční analýzy. 2. Zdroje informací pro finanční analýzu. 3. Finanční účetní výkazy

Finanční analýza. 1. Předmět a účel finanční analýzy. 2. Zdroje informací pro finanční analýzu. 3. Finanční účetní výkazy Finanční analýza 1. Předmět a účel finanční analýzy Finanční analýza souží především pro ekonomické rozhodování a posouzení úrovně hospodaření podniku bonity a úvěruschopnosti dlužníka posouzení finanční

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

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

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

AGRO PODLUŽAN, A.S. REPORT FINANČNÍCH UKAZATELŮ

AGRO PODLUŽAN, A.S. REPORT FINANČNÍCH UKAZATELŮ AGRO PODLUŽAN, A.S. REPORT FINANČNÍCH UKAZATELŮ 2007-2011 Obsah Finanční analýza společnosti Agro Podlužan... 3 Ukazatele rentability... 4 Ukazatele aktivity... 5 Ukazatele likvidity... 7 Ukazatele zadluženosti...

Více

ANALÝZA VYBRANÝCH UKAZATELŮ SPOLEČNOSTI DOPES S.R.O. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD

ANALÝZA VYBRANÝCH UKAZATELŮ SPOLEČNOSTI DOPES S.R.O. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF INFORMATICS ANALÝZA VYBRANÝCH UKAZATELŮ SPOLEČNOSTI DOPES

Více

28.1.2012. Finanční analýza. 1. Podstata, význam a cíle finanční analýzy. Struktura kapitoly

28.1.2012. Finanční analýza. 1. Podstata, význam a cíle finanční analýzy. Struktura kapitoly Finanční analýza Struktura kapitoly 1. Podstata význam a cíle finanční analýzy. 2. Uživatelé finanční analýzy. 3. Zdroje pro finanční analýzu. 4. Analýza rozvahy. 5. Analýza výsledovky. 6. Analýza CASH

Více

Lokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz

Lokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz Markéta Brázdová 1 Lokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz Klíčová slova: odbavování záslek, centrum grafu, vážená excentrcta vrcholů sítě, časová náročnost odbavení záslky, vážená

Více

2. Definice pravděpodobnosti

2. Definice pravděpodobnosti 2. Defnce pravděpodobnost 2.1. Úvod: V přírodě se setkáváme a v přírodních vědách studujeme pomocí matematckých struktur a algortmů procesy dvojího druhu. Jednodušší jsou determnstcké procesy, které se

Více

Konsolidované neauditované hospodářské výsledky skupiny AAA AUTO za první čtvrtletí roku 2011 (OPRAVA)

Konsolidované neauditované hospodářské výsledky skupiny AAA AUTO za první čtvrtletí roku 2011 (OPRAVA) 1 z 6 27.5.2011 10:22 AAA AUTO Úvod» IR zprávy a oznámení (vnitřní informace)» Konsolidované neauditované hospodářské výsledky skupiny AAA AUTO za první čtvrtletí roku 2011 (OPRAVA) Konsolidované neauditované

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

ANALÝZA UKAZATELŮ SPOLEČNOSTI BOHEMIA ASFALT S.R.O. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD

ANALÝZA UKAZATELŮ SPOLEČNOSTI BOHEMIA ASFALT S.R.O. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV FINANCÍ FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF FINANCES ANALÝZA UKAZATELŮ SPOLEČNOSTI BOHEMIA ASFALT S.R.O.

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

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

POUŽITÍ METODY PERT PŘI ŘÍZENÍ PROJEKTŮ

POUŽITÍ METODY PERT PŘI ŘÍZENÍ PROJEKTŮ 5. Odborná konference doktorského studa s meznárodní účastí Brno 003 POUŽITÍ METODY PERT PŘI ŘÍZEÍ PROJEKTŮ A USAGE OF PERT METHOD I PROJECT MAAGEMET Vladslav Grycz 1 Abstract PERT Method and Graph theory

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

Neparametrické metody

Neparametrické metody Neparametrcké metody Přestože parametrcké metody zaujímají klíčovou úlohu ve statstcké analýze dat, je možné některé problémy řešt př neparametrckém přístupu. V této přednášce uvedeme neparametrcké odhady

Více

Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2007

Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2007 Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2007 30. květen 2007 PEGAS NONWOVENS SA s potěšením oznamuje své konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí roku 2007

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

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

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

PEGAS NONWOVENS SA. Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2010

PEGAS NONWOVENS SA. Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2010 PEGAS NONWOVENS SA Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2010 20. května 2010 PEGAS NONWOVENS SA oznamuje své neauditované konsolidované finanční výsledky za první čtvrtletí roku

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

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

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

Obor účetnictví a finanční řízení podniku

Obor účetnictví a finanční řízení podniku Obor účetnictví a finanční řízení podniku TEST Z FINANČNÍHO ÚČETNICTVÍ celkem 40 bodů Zvolte nejvhodnější odpověď na následující otázky (otázky se nevztahují k žádnému z početních příkladů a nijak na sebe

Více

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2013 Radka Luštincová

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2013 Radka Luštincová VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2013 Radka Luštncová VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Název bakalářské práce: Aplkace řezných

Více

OPTIMALIZACE PORTFOLIA CENNÝCH PAPÍRŮ SECURITY PORTFOLIO OPTIMALIZATION

OPTIMALIZACE PORTFOLIA CENNÝCH PAPÍRŮ SECURITY PORTFOLIO OPTIMALIZATION VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV EKONOMIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUT OF ECONOMICS OPTIMALIZACE PORTFOLIA CENNÝCH PAPÍRŮ SECURITY

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

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

ROZVAHA ÚZEMNí SAMOSPRÁVNÉ CELKY, SVAZKY OBcí, REGIONÁLNí RADY REGIONŮ SOUDRŽNOSTI

ROZVAHA ÚZEMNí SAMOSPRÁVNÉ CELKY, SVAZKY OBcí, REGIONÁLNí RADY REGIONŮ SOUDRŽNOSTI ROZVAHA ÚZEMNí SAMOSPRÁVNÉ CELKY SVAZKY OBcí REGONÁLNí RADY REGONŮ SOUDRŽNOST Obec Hradčovce; ČO 00290963; Hradčovce 68/:68733 Hradčovce Obec nebo městská část hlavnho města Prahy Předmět čnnost: sestavena

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

Finanční řízení podniku

Finanční řízení podniku Finanční řízení podniku Finanční řízení Základním úkolem je zajištění kapitálu a koordinace peněžních toků podnikání s cílem dosáhnout co nejlepšího zhodnocení kapitálu při zachování platební schopnosti

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

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

KOMPLEXNÍ ČÍSLA. Algebraický tvar komplexního čísla

KOMPLEXNÍ ČÍSLA. Algebraický tvar komplexního čísla KOMPLEXNÍ ČÍSLA Příklad Řešte na množně reálných čísel rovnc: x + = 0. x = Rovnce nemá v R řešení. Taková jednoduchá rovnce a nemá na množně reálných čísel žádné řešení! Co s tím? Zavedeme tzv. magnární

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ VĚTRACÍ SYSTÉMY OBYTNÝCH DOMŮ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ENERGETICKÝ ÚSTAV

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ VĚTRACÍ SYSTÉMY OBYTNÝCH DOMŮ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ENERGETICKÝ ÚSTAV VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ENERGETICKÝ ÚSTAV FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING ENERGY INSTITUTE VĚTRACÍ SYSTÉMY OBYTNÝCH DOMŮ VENTILATION

Více

ANALÝZA VYBRANÝCH UKAZATELŮ PODNIKU TCS NET S.R.O. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD

ANALÝZA VYBRANÝCH UKAZATELŮ PODNIKU TCS NET S.R.O. POMOCÍ ČASOVÝCH ŘAD VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV INFORMATIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF INFORMATICS ANALÝZA VYBRANÝCH UKAZATELŮ PODNIKU TCS NET

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

Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Katedra ekonomiky

Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Katedra ekonomiky Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Katedra ekonomiky Teze diplomové práce ROZBOR HOSPODAŘENÍ PODNIKU MEZIPODNIKOVÉ SROVNÁNÍ Bc. Petr Koten 2011 ČZU v Praze Souhrn Předmětem

Více

2. cvičení. Úrokování

2. cvičení. Úrokování BANKOVNICTVÍ 2. cvčení Úrokování ÚROK, ÚROKOVÁ MÍRA Úroková míra vyjadřuje poměr výnosu k vloženému (půjčenému) kaptálu, a to buď v relatvním (např. 0,1), nebo procentním (např. 10 %) vyjádření. Úrok je

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

Kapitálová struktura versus rating #

Kapitálová struktura versus rating # Kaptálová struktura versus ratng # (Dskuse k článku: Ksgen, Darren J.: Credt Ratngs and Captal Structure. Journal of Fnance, 006, roč. 61, č. 3, s. 1035-107.) Pavel Marnč * Darren J. Ksgen v článku Credt

Více

Bankrotní modely. Rating a scoring

Bankrotní modely. Rating a scoring Bankrotní modely Rating a scoring Bankrotní modely Posuzují celkovou finanční výkonnost podniku Jsou složeny z několika finančních ukazatelů Mají syntetický charakter Nejznámější modely: Altmanův index

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

EKONOMICKÁ ANALÝZA CHEMICKÉHO PRŮMYSLU. JOSEF KRAUSE a JINDŘICH ŠPIČKA. 1. Úvod klasifikace ekonomických činností

EKONOMICKÁ ANALÝZA CHEMICKÉHO PRŮMYSLU. JOSEF KRAUSE a JINDŘICH ŠPIČKA. 1. Úvod klasifikace ekonomických činností EKONOMICKÁ ANALÝZA CHEMICKÉHO PRŮMYSLU JOSEF KRAUSE a JINDŘICH ŠPIČKA Katedra podnikové ekonomiky, Fakulta podnikohospodářská, Vysoká škola ekonomická v Praze, nám. W. Churchilla 4, 130 67 Praha 3 josef.krause@vse.cz,

Více

Mikroekonomie Nabídka, poptávka

Mikroekonomie Nabídka, poptávka Téma cvičení č. 2: Mikroekonomie Nabídka, poptávka Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky, JČU Podstatné z minulého cvičení Matematický pojmový aparát v Mikroekonomii Důležité minulé cvičení kontrolní

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

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

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá deset ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku

Více

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ)

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá deset ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku

Více

Ekonomie II. Model IS-LM. Fiskální a monetární politika Část II.

Ekonomie II. Model IS-LM. Fiskální a monetární politika Část II. Ekonome II Model IS-LM. Fskální a monetární poltka Část II. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magsterského studjního programu Fakulty vojenského leadershpu Regstrační

Více

METODIKA VÝPOČTU FINANČNÍHO ZDRAVÍ (FZ)

METODIKA VÝPOČTU FINANČNÍHO ZDRAVÍ (FZ) METODIKA VÝPOČTU FINANČNÍHO ZDRAVÍ (FZ) Povinnost splnit FZ Finanční zdraví (FZ) se vyhodnocuje, pokud je ve specifické části Pravidel pro žadatele k jednotlivým operacím stanovena podmínka jeho splnění.

Více

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá deset ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku

Více

Hodnocení účinnosti údržby

Hodnocení účinnosti údržby Hodnocení účnnost ekonomka, pojmy, základní nástroje a hodnocení Náklady na údržbu jsou nutné k obnovení funkce výrobního zařízení Je potřeba se zabývat ekonomckou efektvností a hodnocením Je třeba řešt

Více

Finanční řízení podniku cvičení 1. I) Vývoj vztahů mezi celkovým majetkem a kapitálem má svá ustálená pravidla.

Finanční řízení podniku cvičení 1. I) Vývoj vztahů mezi celkovým majetkem a kapitálem má svá ustálená pravidla. Finanční řízení podniku cvičení 1 I) Vývoj vztahů mezi celkovým majetkem a kapitálem má svá ustálená pravidla. Některé vztahy mezi majetkem a kapitálem 1) Majetek je ve stejné výši jako kapitál, proto

Více

1. Informace o obchodníku s cennými papíry

1. Informace o obchodníku s cennými papíry 1. Informace o obchodníku s cenným papíry a) Obchodní frma: CITCO - Fnanční trhy a.s. Právní forma: Akcová společnost Sídlo: Radlcká 751/113e Praha 5, PSČ 158 00 IČ: 250 79 069 b) Datum zápsu do obchodního

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

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

Metodické listy pro kombinované studium předmětu FINANČNÍ ANALÝZA PODNIKU (FAP) (aktualizovaná verze 01-09)

Metodické listy pro kombinované studium předmětu FINANČNÍ ANALÝZA PODNIKU (FAP) (aktualizovaná verze 01-09) Metodické listy pro kombinované studium předmětu FINANČNÍ ANALÝZA PODNIKU (FAP) (aktualizovaná verze 01-09) Přednášející: Ing. Jana Kotěšovcová Způsob zakončení předmětu: Zápočet formou zápočtového testu

Více

Řešené problémy. 1) Ekonomika je charakterizována těmito údaji: C = 0,8 (1 - t)y, I = i, G = 400 a t = 0,25.

Řešené problémy. 1) Ekonomika je charakterizována těmito údaji: C = 0,8 (1 - t)y, I = i, G = 400 a t = 0,25. Řešené problémy ) Ekonomka je charakterzována těmto údaj: C =,8 ( - t)y, I = 5-5, G = 4 a t =,25. a) Jaká je rovnce křvky poptávky po autonomních výdajích? A = A - b A = 5 5 + 4 = 9 5 b) Jaká je rovnce

Více

METODIKA VÝPOČTU FINANČNÍHO ZDRAVÍ (FZ)

METODIKA VÝPOČTU FINANČNÍHO ZDRAVÍ (FZ) METODIKA VÝPOČTU FINANČNÍHO ZDRAVÍ (FZ) Povinnost splnit FZ Finanční zdraví (FZ) se vyhodnocuje, pokud je ve Specifické části Pravidel pro žadatele k jednotlivým operacím stanovena podmínka jeho splnění.

Více

ROZVAHA A ZMĚNY ROZVAHOVÝCH POLOŽEK. ROZVAHOVÉ A VÝSLEDKOVÉ ÚČTY. PODVOJNÝ ÚČETNÍ ZÁPIS. SYNTETICKÉ A ANALYTICKÉ ÚČTY.

ROZVAHA A ZMĚNY ROZVAHOVÝCH POLOŽEK. ROZVAHOVÉ A VÝSLEDKOVÉ ÚČTY. PODVOJNÝ ÚČETNÍ ZÁPIS. SYNTETICKÉ A ANALYTICKÉ ÚČTY. 5 ROZVAHA A ZMĚNY ROZVAHOVÝCH POLOŽEK. ROZVAHOVÉ A VÝSLEDKOVÉ ÚČTY. PODVOJNÝ ÚČETNÍ ZÁPIS. SYNTETICKÉ A ANALYTICKÉ ÚČTY. 5.1 5.1.1 Aktiva a pasiva Pro účetnictví je charakteristické, že se na majetek dívá

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

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