STUDIE METODIKY ZNALECKÉHO VÝPOČTU EKONOMICKÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU A NĚKTERÝCH PRINCIPŮ PŘI STANOVENÍ OBVYKLÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU. ČÁST 2 OBVYKLÉ NÁJEMNÉ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "STUDIE METODIKY ZNALECKÉHO VÝPOČTU EKONOMICKÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU A NĚKTERÝCH PRINCIPŮ PŘI STANOVENÍ OBVYKLÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU. ČÁST 2 OBVYKLÉ NÁJEMNÉ"

Transkript

1 Prof. Ig. Albert Bradáč, DrSc. STUDIE METODIKY ZNALECKÉHO VÝPOČTU EKONOMICKÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU A NĚKTERÝCH PRINCIPŮ PŘI STANOVENÍ OBVYKLÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU. ČÁST 2 OBVYKLÉ NÁJEMNÉ Příspěvek vazuje publikovaý čláek Studie metodiky zleckého výpočtu ekoomického ájemého z bytu a ěkterých pricipů při staoveí obvyklého ájemého z bytu část 1 (kolektiv autorů, Soudí ižeýrství č. 2/2004), v ěmž byl demostrová způsob výpočtu ekoomického ájemého z bytu. V této druhé části je rozvede pricip zjištěí ájemého obvyklého. včetě případé altertiví, tržě koformí metodiky odvozeí ájemého z cey bytu. V závěru pak je stíě možost využití této metodiky pro přechodou etapu deregulace ájemého. Příspěvek byl z velké části předese kofereci zlců v Brě de Autor si ečií árok defiitiví řešeí problému, příspěvek považuje za ámět k případé další diskusi o této problematice. 1. OBVYKLÉ NÁJEMNÉ Defiice obvyklé cey majetku ebo služby je dá v 2 odst. 1 záko č. 151/1997 Sb., o oceňováí majetku: Obvyklou ceou se pro účely tohoto záko rozumí ce, která by byla dosaže při prodejích stejého, popřípadě obdobého majetku ebo při poskytováí stejé ebo obdobé služby v obvyklém obchodím styku v tuzemsku ke di oceěí. Přitom se zvažují všechy okolosti, které mají ceu vliv, avšak do její výše se epromítají vlivy mimořádých okolostí trhu, osobích poměrů prodávajícího ebo kupujícího ai vliv zvláští obliby. Mimořádými okolostmi trhu se rozumějí příklad stav tísě prodávajícího ebo kupujícího, důsledky přírodích či jiých kalamit. Osobími poměry se rozumějí zejmé vztahy majetkové, rodié ebo jié osobí vztahy mezi prodávajícím a kupujícím. Zvláští oblibou se rozumí zvláští hodota přikládaá majetku ebo službě vyplývající z osobího vztahu k im. Je zřejmé, že v daém případě bude rozhodující ceové porováí (srováí, komparace) s ájemým sjedým u stejých ebo podobých bytů. Metody ceového porováí jsou dvě: porováí přímé, přímo mezi jiými srovtelými projímaými byty a bytem, jehož ájemé staovujeme, ebo epřímé soubor údajů o projímaých bytech a jejich ájemém je zpracová průměrý, základí, stadardí byt (etalo) a s tímto etaloem a jeho ájemým je pak porovává byt posuzovaý. Hlavím problémem tohoto postupu je staoveí kriterií srovtelosti a jejich relativí váhy při posuzováí. Vždy je třeba respektovat případé odlišosti a tak respektovat, co je uvedeo výše v defiici: Přitom se zvažují všechy okolosti, které mají ceu vliv,. Tato věta je pohled obecá, ale v důsledku velmi důležitá. Jako výzmá pomůcka pro staoveí idexu odlišosti jedotlivých bytů může sloužit příklad tabulka č. 3 přílohy č. 17 vyhlášky č. 540/2002 Sb. ( Charakteristika kvalitativích pásem hodoceých zků u bytů oceňovaých porovávacím způsobem ). Dosahovaé ájemé je důležitým podkladem pro ceové porováí. Údaje o skutečé výši dosahovaého ájemého jsou však prakticky edostupé, víc mohou být při adresém zjišťováí zatížey řadou zkresleí. Realití izerce, pokud jsme si vědomi jejích specifik, je proto také jedím ze spolehlivých objektivích podkladů pro ceové porováí při zjišťováí obvyklého ájemého. Zejmé je důležité uvědomit si, že cey izerovaé jsou zpravidla mírě vyšší, ež jaké budou koec dosažey. Je však možo uvažovat s kriteriem, že staoveé ájemé z posuzovaého bytu emůže být větší ež ájemé stejého bytu izerovaého k proájmu. Z izerce je třeba vzít v úvahu co ejvíce dostupých iformací, u co ejvětšího počtu objektů. Prof. Ig. Albert Bradáč, DrSc., ÚSI VUT, Údolí 53, Bro. 56

2 2. ZPRACOVÁNÍ DATABÁZÍ NÁJEMNÉHO Základí problémy při staoveí obvyklého ájemého jsou: jaký je dostatečý počet porovtelých případů (srovávacích bytů), ásledě jaké je ejpravděpodobější ájemé, případě jaké je rozmezí výsledku při určité požadovaé pravděpodobosti. Pokud má být matematický model (v šem případě postup staoveí ájemého) použit pro objektiví posouzeí, musí být zámo, s jakou přesostí byly získáy vstupí veličiy, dosazovaé do výpočtu, a jaká je z těchto chyb výsledá chyba, resp. rozptyl výsledku. Při pozorováí a hodoceí máme teoreticky možost mít k dispozici všechy hodoty, které existují příklad ájemé všech bytů 2+1, projatých v daém místě a čase. Teto úplý soubor se zývá základí soubor. Nejpravděpodobější hodotou cey zde pak bude středí hodota aritmetický průměr zjištěých hodot. Ve skutečosti však zpravidla ebudeme mít možost zjistit všechy hodoty, resp. průběžé zjišťováí všech hodot by bylo velmi pracé a eekoomické. Pak pracujeme je s částí základího souboru tzv. výběrovým souborem. Průměr tohoto výběrového souboru se však již emusí shodovat s průměrem souboru základího; je potom třeba zát, jaká je ejmeší velikost výběrového souboru, aby dostatečě reprezetoval soubor základí (tedy aby byl v ekoomicky přijatelých mezích objektiví). Obrázek zázorňuje základí soubor a možé výběrové soubory růzí zlci mohou pracovat s jiými získaými databázemi, ěkteré se mohou prolít ap. Základí soubor a výběrové soubory Jako charakteristika přesosti souboru se zpravidla používá směrodatá odchylka σ (též: středí kvadratická chyba, středí chyba, středí chyba metody měřeí, základí středí chyba, středí kvadratická odchylka ap.), což je odmoci z průměru druhých moci (čtverců) lieárích odchylek: Směrodatá odchylka i= 1 σ =± Â( x - x) 2 i U výběrového souboru se vypočte výběrová směrodatá odchylka s, která je vždy o ěco vyšší ež směrodatá odchylka, s rostoucím počtem hodot se rozdíl zmešuje: Výběrová směrodatá odchylka s =± Â( x - x) 2 i i= 1-1 Pozámka: v tabulkovém kalkulátoru MS Excel se počítá pomocí tzv. výpočtových vzorců (dávají stejé výsledky): Směrodatá odchylka: =SMODCH() σ = Výběrová směrodatá odchylka: =SMODCH.VÝBĚR() s = Â ( Â ) 2 2 x - x 2 2 Â - ( Â ) ( - 1) 2 x x Při slovím vyjádřeí stupě pravděpodobosti se v právické literatuře rozlišuje: 0 % emožost, aby děj stal, do 50 % možost, že děj stal, % pravděpodobost, že děj stal, % převažující pravděpodobost, že děj stal, % velká (vysoká) pravděpodobost, že děj stal, 85 97(99) % velmi vysoká pravděpodobost, že děj stal, 97(99) % a více pravděpodobost hraičící s jistotou, 100 % jistota, že děj stal, Podstatě vyšší pravděpodobost výskytu je v souboru u hodot, jež se blíží průměru (středí hodotě), podstatě meší pak u těch, jež jsou od průměru dále čím vzdáleější, tím je pravděpodobost ižší. U tzv. ormálího rozděleí pravděpodobosti je grafickým vyjádřeím této skutečosti zámá Gaussova křivka ormálího rozděleí. U ormálího rozděleí pravděpodobosti platí, že v itervalu kolem středí hodoty (průměru) x ±1 σ je 68,27 % všech měřeých hodot ±1,5 σ 86,64 % ±2 σ 95,45 % ±2,5 σ 98,76 % ±3 σ 99,73 % Za obvyklý iterval spolehlivosti v techických discipliách (tzv. techická jistota) je bráo ±2 až 3 σ. V daém případě odhadu hodoty emovitostí se ovšem autor domívá (a i literatura to potvrzuje), že za přijatelý iterval pro vyhodoceí souboru dat o ceách emovitostí za účelem odhadu lze považovat ± 1 σ, což reprezetuje pravděpodobost 68,27 % (slovím vyjádřeím pravděpodobost převažující až velká). Z pravidel matematické statistiky a počtu pravděpodobosti vyplývá, že porováí je tím věrohodější, čím větší je použitý soubor. Za statisticky výzmý lze v šem případě považovat soubor, jež obsahuje alespoň 15 až 17 prvků; stále ovšem platí, že čím více, tím je výsledek spolehlivější. Čím budou srovávaé objekty vzájemě odlišější, tím více hodot by mělo být pro porováí k dispozici. Postup při získáí a zpracováí porovávací databáze bude tedy ásledující: 57

3 získáí dat o projímaých srovtelých bytech ve srovtelých lokalitách, případě rozděleí byty v ovostavbách, po GO, rekostruovaé, byty bez stavebích úprav, budovy zděé paelové, úprava ájemého o případé započteé ikaso resp. projaté vybaveí bytu (uto vždy očistit ájemé čisté), úprava ce zámé odlišosti, kotrola databáze a očištěí od extrémě malých ebo velkých ce, výpočet průměré cey ájemého jako ejpravděpodobější, ev. výpočet směrodaté odchylky a ásledě pravděpodobého rozsahu. 3. ALTERNATIVNÍ METODIKA ZJIŠTĚNÍ OBVYKLÉHO NÁJEMNÉHO Ne ve všech lokalitách je možo získat vypovídající databázi o ájemém. Pak se bízí jako spolehlivější áhradí metodika výpočet základě závislosti mezi ájemým a obvyklou trží ceou bytů. Z alýz prováděých v ČR i v zahraičí je zámo, že tato poměrě úzká závislost existuje eregulovaé ročí ájemé se pohybuje okolo 6 až 8 % z trží obvyklé cey bytu v závislosti výši rizika spojeého s proájmem, s průměrou hodotou 7 %. Pro podmíky ČR ověřovala uvedeou závislost studetka doktorského studijího programu Ig. Barbora Dokládalová (podrobější výsledky její práce budou zveřejěy samostatě). Pro město Bro v průměru vycházejí ásledující hodoty eregulovaého ájemého (v % z trží cey bytu): byty cca 6,0 %, byty cca 6,4 %, byty cca 7,4 %, byty cca 8,0 %, velké byty v ovostavbách, v lukrativích oblastech, zejmé cetra velkých měst... až 12 %. Pro další oblasti ČR probíhá v současé době ÚSI další ověřováí. Postup při altertiví metodice staoveí obvyklého ájemého z bytu by tedy byl ásledující: zjistit trží (obvyklou) ceu kokrétího bytu, příslušým procetem odvodit ročí ájemé. 4. NÁVRH VYUŽITÍ ALTERNATIVNÍ METODIKY PRO PŘÍPADNÝ POSTUP DEREGULACE NÁJEMNÉHO V současé době probíhá vzrušeá diskuse okolo velmi ožehavého tématu deregulace ájemého. Jak bylo publikováo ve sdělovacích prostředcích, je v ČR bytů s původě regulovaým ájemým okolo Pokud předpokládáme v každém z těchto bytů odhadem průměrě 2,6 osoby, pak jsou to celkem 2 milioy obyvatel. Zbývajících 8 milioů má buď bydleí vlastí (rodié domy, byty v osobím vlastictví), ebo ájemí (byty družsteví, kde musí hradit veškeré áklady, ebo byty s tržím ájemým). Pokud by ájemé z bytů s regulovaým ájemým edosahovalo ákladů, jež souvisejí s jejich pořízeím a provozem, pak je zřejmé, že oěch 8 milioů občaů eje že hradí celé své bydleí, ale ještě ze svých daí doplácejí provoz bytů s ájemým regulovaým. Jedou z možostí vlastíků, jak dosáhout přiměřeého ájemého, je žaloba u soudu. Pak jako výzmí pomocíci soudu stupují zlci, kteří staovují výši ájemého v ěkolika roviách buď ákladové ájemé, které kryje áklady vlastíka, aiž má z proájmu výos, ebo ájemé ekoomické, které přiáší i určitý výos z kapitálu vložeého do pořízeí pozemků a staveb, případě ájemé trží, tj. takové, které je v daém místě dosahováo při proájmu obdobých bytů. Na Ústavu soudího ižeýrství VUT v Brě, kde se dlouhodobě zabýváme mj. i oceňováím emovitostí, jsme se pokusili podívat se teto problém bez politických brýlí, čistě pragmaticky, očima ezávislých odboríků, jakými by soudí zlci měli být. Neřešíme zde důsledky případého zvyšováí ájemého pro ěkteré skupiy obyvatel; toto patří zase jiým odboríkům. Občaský zákoík v 671 staoví, že ájemce je povie platit ájemé podle smlouvy, jik ájemé obvyklé v době uzavřeí smlouvy s přihlédutím k hodotě projaté věci a způsobu jejího užíváí (poz.: vzhledem k dlouhodobosti smluv by asi bylo správější používat ájemé obvyklé v době plěí). Náklady provoz bytových domů lze poměrě přesě vypočíst. Přitom je třeba brát v úvahu všechy ákladové položky, e je áklady opravy, jak je v posledí době oblíbeým argumetem. Patří sem zejmé (blíže viz 1. část k tomuto tématu v SI 2/2004): daň z emovitostí; výpočtem lze zjistit, že v současé době připadá podle obce a velikosti objektu ročě 0,30 až 5,40 Kč 1 m 2 podlahové plochy bytu; pojištěí stavby (živelí a pojištěí odpovědosti za případé škody, které by z tohoto titulu mohly vzikout jiým osobám). Jeho výše závisí pojišťovacím ústavu, vybaveí hasičského sboru, poloze emovitosti v obci a její přístuposti, blízkosti hasičské staice, vybaveí stavby požárími hlásiči a způsobem siglizace aj. Lze je uvažovat ve výši okolo 2 z cey ové stavby, což čií ročě do 40 Kč 1 m 2 podlahové plochy bytu; áklady opravy, jež vzikají pří odstraňováí stavebích závad vziklých opotřebeím, stárutím a působeím povětrostích vlivů (epatří sem áklady ivestice zvyšující hodotu, ale patří sem áklady vyvolaé poviostmi přizpůsobit se ovým závazým, ale i doporučeým ormám EU). Tyto opravy obvykle ejsou prováděy rovoměrě v čase, ale střídají se s obdobími bez utosti oprav. U starších objektů budou zpravidla tyto průměré ročí áklady okolo 1,5 % z aktuálí reprodukčí cey stavby (včetě staveb utého příslušeství přípojek, oploceí, zpevěých ploch ap.). Po přepočtu čií tyto áklady ročě průměrě do 300 Kč 1 m 2 podlahové plochy bytu; správa emovitosti je rověž ákladem, utým pro dosažeí příjmů. Je uto příklad provádět: sjedáváí a rozvazováí ájemích smluv resp. jejich výpovědi, jedáí s ájemci, vybíráí a vymáháí ájemého, včetě ákladů práví zastoupeí a soudí poplatky, rozúčtováí, výběr a ásledou úhradu plěí poskytovaých s užíváím bytu (ústředí (dálkové) vytápěí, dodávka teplé 58

4 vody, úklid společých prostor v domě, užíváí výtahu, dodávka vody z vodovodů a vodáre, odváděí odpadích vod kalizacemi, užíváí domoví prádely, osvětleí společých prostor v domě, kotrola a čištěí komíů, odvoz a likvidace komuálího odpadu, odvoz splašků a čištěí žump, vybaveí bytů společou televizí a rozhlasovou atéou, případě dalšími komuikačími přípojkami), prohlídky emovitostí, zajišťováí řemeslíků resp. firem pro údržbu a opravy, jedáí s úřady, pojišťovou ap., vedeí účetictví, vyplňováí daňových přizáí, pravidelé zajišťováí úhrady daě aj. Pokud tuto čiost provádí základě smlouvy jiá osoba ež vlastík (odborá firma pro správu emovitostí), je výše ákladů sdo zjistitelá. Pokud tuto čiost provádí sám vlastík, je samozřejmě místě, aby mu tato čiost byla uhraze. Podle výzkumů čií ročí áklady správu emovitostí okolo 30 Kč 1 m 2 podlahové plochy bytu; amortizace (odpisy): stavba stáre, její hodota se vlivem užíváí a chátráí jedotlivých kostrukcí a vybaveí sižuje. Po dožití stavby (fyzickém či morálím) by proto měl mít vlastík obos její opětové postaveí, geerálí opravu resp. větší moderizaci. Toto zabezpečuje položka amortizace (odpisy), což by v daém případě měly být částky, střádaé z ájemého za dobu životosti stavby. (Poz.: ejedá se o odpisy účetí.). Složitějším výpočtem pomocí kapitalizovaé amortizace (viz opět SI 2/2004) lze zjistit, že pro zajištěí této položky je třeba při deších úrokových sazbách peěžích ústavů ukládat ročě částku ve výši přibližě 1 % z cey ových staveb, uvažovaou k datu výpočtu (ikoliv ceu původího pořízeí, poěvadž je třeba spořit částku budoucí oboveí, které již ebude možo pořídit za ceu původí); ájemé z pozemku pod budovou, pokud je pozemek jiého vlastíka, případě přiměřeý výos z cey pozemku vlastího; áklady uvedeí do projímatelého stavu; tato položka přichází v úvahu vždy v případech, kdy jede ájemce byt opustí a před jeho předáím jiému je třeba byt uklidit, vymalovat, případě i částečě opravit; jako áklady je třeba uvažovat i edosažeé výosy z ájemého za dobu mezi odstěhováím jedoho ájemce a stěhováím dalšího, výdaje za izerci pro získáí dalšího ájemce, ezaplaceé ájemé ěkterých ájemců, kteří jsou potom zbavei užívacího práva ap. Pokud se všechy výše uvedeé položky zohledí, vychází tzv. ákladové ájemé, tedy takové, které kryje všechy průměré áklady vlastíka, pro rok 2005 ve výši dle tabulky. V dalších by bylo potřeba provést zvyšováí o iflaci, která příklad u cey staveb v posledích 4 čií 2,65 % ročě (oproti roku předešlému), započítat změu DPH stavebích prací a vyuceé áklady v důsledku přísějších evropských techických orem. Nákladové ájemé (ájemé, které kryje všechy průměré áklady vlastíka stavby) Údaje v Kč měsíčě za 1 m 2 skutečé podlahové plochy bytu, rok 2005 Pro výpočet byly použity koeficiety pro ákladové oceěí podle vyhlášky č. 540/2002 Sb. Výsledky mohou být epřesé příklad u malých obcí v blízkosti velkých měst. Kategorie bytu I. II. III. IV. Praha 50,00 48,00 46,00 43,00 Bro, Ostrava 48,00 46,00 44,00 42,00 Města d obyvatel 45,00 43,00 40,00 38,00 Města d do obyvatel 43,00 41,00 39,00 37,00 Města d do obyvatel 41,00 39,00 37,00 35,00 Obce do obyvatel 35,00 33,00 32,00 30,00 Jiou kategorií je ájemé trží (podle záko č. 151/1997 Sb., o oceňováí majetku, obvyklá ce služby ájemého). Zjišťuje se ceovým porováím (komparací) základě údajů z trhu, v daém případě z údajů, za jakou ceu jsou projímáy obdobé byty v obdobé lokalitě. Přitom je třeba zohledit všechy skutečosti, které mají výši ájemého vliv. Jede z ávrhů záko o ájemém z bytu předpokládá, že bude ejprve období přechodé, kdy se bude ájemé zatím (v rozporu s álezem Ústavího soudu) zvedat postupě v krocích k ájemému tržímu. Výše skutečého tržího ájemého v jedotlivých lokalitách je však záma zatím pouze u vybraých obcí a s omezeou přesostí z šetřeí IRI. Její přesější zjištěí by vyžadovalo určitou dobu. Jako východisko pro přechodé období by mohlo být staoveí cílového ájemého altertivím způsobem. Jak výše uvedeo, výzkumem v rámci doktorského studia Ústavu soudího ižeýrství VUT v Brě bylo volém trhu s proájmy bytů v Brě zjištěo, že převážá část se projímá za ájemé, jehož ročí výše odpovídá cca 6 až 8 % trží cey stejých bytů; teto údaj také korespoduje s hodotami běžými v zemích se stabilizovaou trží ekoomikou. Za základ orietačího propočtu cílové hodoty tržího ájemého pro přechodé období deregulace by přitom bylo možo vzít údaje o ceách za 1 m 2 podlahové plochy středě opotřebeých bytů, získaé z kupích smluv při prodeji bytů fičími úřady, zpracovaé Českým statistickým úřadem a zveřejěé Miisterstvem ficí v příloze č. 17 vyhlášky č. 640/2004 Sb. Jedá se o velmi obsáhlou databázi, která při jejím charakteru získáváí hodot z kupích smluv zaručuje, že pro přechodé období (ež se shromáždí údaje o ájemém skutečě dosahovaém) cílová hodota bude spíše ižší. 59

5 Hodoty takového výpočtu jsou zkráceě uvedey v tabulce pro dolí hraici zjištěého rozmezí 6 % a předpokládaou dobou přechodého období 4 roky. Z porováí s tabulkou ákladového ájemého je zřejmé, že u meších měst a obcí by již v současé době toto trží ájemé stěží krylo áklady provozováí objektů. Obce Max. základí ájemé regulovaé, zaokrouhleo, byty I. kategorie (dle MMR) v Odhad tržího ájemého ve výši 6 % z cey bytu podle přílohy č. 17 vyhlášky, přepočteo ájemé miimum 55 Praha 37 průměr 87 maximum 186 miimum 50 Bro 27 průměr 62 maximum 80 Krajská města miimum 30 a další města 21 průměr 42 d obyvatel maximum 54 Města miimum 25 d průměr 33 do obyvatel maximum 45 Města miimum 24 d průměr 29 do obyvatel maximum 44 Obce miimum 16 do průměr 23 obyvatel maximum 29 Pro staoveí průběhu deregulace před stadardím obdobím jsou možé růzé variaty, jež jsou dále uvedey s výsledky obsáhlých podrobých propočtů. Variaty č. 1 a 2 jsou výsledky matematických propočtů, ěkde bez zohleděí álezů Ústavího soudu resp. Evropského soudu pro lidská práva; porováí a závěry echť si čteář učií laskavě sám. Variata č. 1: jako výchozí je vzata posledí hodota regulovaého ájemého, jako hodota cílová, jež by byla dosaže koci přechodého období, je použito ájemé zjištěé podílem z trží cey, v žádé fázi eí brá zřetel ákladové ájemé (ájemé, které by krylo je áklady vlastíka, s ulovým ziskem z vložeého kapitálu). Proceto ročího Meziročí ho ájemého ( ) Kategorie bytu ájemého z cey bytu Miimum Maximum Průměr I. 6,00 0,15 29,69 5,54 II. 5,30 0,54 27,21 5,55 III. 4,83 0,80 25,55 5,54 IV. 4,36 1,06 23,87 5,54 Veliči Max. základí ájemé Přehled byty I. kategorie variata č. 1 Cílové ájemé Rozdíl mezi současým ájemým regulovaým a cílovým Meziročí ho ájemého Miimum 15,23 15,99 0,75 0,15 Maximum 37,07 185,50 148,43 29,69 Průměr 24,37 52,08 27,71 5,54 60

6 Variata č. 2: jako výchozí je vzata posledí hodota regulovaého ájemého, jako hodota cílová je použito ákladové ájemé. Pokud ovšem ákladové ájemé je vyšší ež trží zjištěé podílem z trží cey bytu, je jako cílová hodota uvažováo ájemé ákladové, cílová hodota je tedy rov ejméě ákladovému ájemému. Proceto ročího Meziročí ho ájemého ( ) Kategorie bytu ájemého z cey bytu Miimum Maximum Průměr I. 6,00 2,75 29,69 6,04 II. 5,10 3,32 25,98 5,94 III. 4,44 3,42 23,13 5,74 IV. 3,39 3,73 17,87 5,20 Veliči Max. základí ájemé Přehled byty I. kategorie variata č. 2 Cílové ájemé Rozdíl mezi současým ájemým regulovaým a cílovým Meziročí ho ájemého Miimum 15,23 29,00 13,77 2,75 Maximum 37,07 185,50 148,43 29,69 Průměr 24,37 54,57 30,20 6,04 Variata č. 3: jako prví krok je eprodleě upraveo ájemé výši ájemého ákladového (v duchu všech álezů Ústavího soudu i v duchu rozhodutí Evropského soudu pro lidská práva ze de 22. úora 2005 v kauze Hutte-Czapská versus Polsko), přitom ovšem by se mohlo stát, že v ěkterých špatých lokalitách by po této úpravě ájemé bylo vyšší ež trží, v ásledých etapách je případý zbývající rozdíl rozděle rovoměrě, hodota cílová je alogická s variatou č 3. Tabulky variaty č. 3 oproti předchozím zahrují i iflaci při výpočtu ákladového ájemého v budoucu, áklady údržbu a opravy jsou uvažováy 1,5 % z reprodukčí cey staveb oproti 1,0 % výše. Proceto ročího ájemého z cey bytu Úvodí skok úroveň ákladového ájemého (měsíčě ) Meziročí ho ájemého v ásledujících etapách (měsíčě ) Kategorie bytu mi. max. průměr mi. max. průměr I. 6,00 12,93 26,69 20,32 0,75 33,88 3,77 II. 5,82 20,21 29,28 24,42 1,00 33,02 3,77 III. 5,67 23,11 29,56 26,48 0,75 32,34 3,77 IV. 5,50 23,66 31,70 28,24 0,75 31,76 3,77 Přehled I. kategorie variata č. 3 Veliči Max. regulovaé Nákladové Úvodí skok Cílové ájemé Rozdíl mezi Meziročí základí ájemé ájemé ákladové ájemé měsíčě ájemým po ev. úpravě ákladové a cílovým ho ájemého Mi. 15,23 35,00 12,93 38,00 3,00 0,75 Max. 37,07 50,00 26,69 185,50 135,50 33,88 Průměr 24,37 44,69 20,32 59,77 15,08 3,77 61

7 Možý průběh deregulace za předpokladu, že by ejprve byla u všech bytů provede úprava ájemé ákladové a potom do 4 roků deregulace ájemé trží, ejméě však ákladové, je zřejmý připojeých grafech. 62

8 Přehledová tabulka variaty č. 3 dle lokalit Kraj Kategorie bytu: I. kategorie II. kategorie III. kategorie IV. kategorie Obec / počet v tisících Praha PRAHA 1 12,93 33,88 20,21 33,02 24,40 32,34 27,56 31,76 Praha PRAHA 2 12,93 23,63 20,21 23,07 24,40 22,65 27,56 22,37 Praha PRAHA 3 12,93 6,60 20,21 6,54 24,40 6,56 27,56 6,76 Praha PRAHA 4 12,93 8,41 20,21 8,30 24,40 8,27 27,56 8,42 Praha PRAHA 5 12,93 12,88 20,21 12,63 24,40 12,49 27,56 12,51 Praha PRAHA 6 12,93 15,81 20,21 15,49 24,40 15,27 27,56 15,20 Praha PRAHA 7 12,93 11,38 20,21 11,18 24,40 11,07 27,56 11,14 Praha PRAHA 8 12,93 9,94 20,21 9,78 24,40 9,71 27,56 9,82 Praha PRAHA 9 12,93 10,90 20,21 10,72 24,40 10,62 27,56 10,70 Praha PRAHA 10 12,93 11,43 20,21 11,23 24,40 11,12 27,56 11,18 Praha PRAHA 11 12,93 9,01 20,21 8,89 24,40 8,84 27,56 8,97 Praha PRAHA 12 12,93 8,53 20,21 8,41 24,40 8,38 27,56 8,52 Praha PRAHA 13 12,93 7,94 20,21 7,84 24,40 7,82 27,56 7,99 Praha PRAHA 14 12,93 7,06 20,21 6,99 24,40 7,00 27,56 7,18 Praha PRAHA 15 12,93 7,30 20,21 7,22 24,40 7,22 27,56 7,40 Praha PRAHA 16 12,93 7,65 20,21 7,56 24,40 7,55 27,56 7,72 Praha PRAHA 17 12,93 4,58 20,21 4,58 24,40 4,64 27,56 4,90 Praha PRAHA 18 12,93 8,33 20,21 8,22 24,40 8,19 27,56 8,34 Praha PRAHA 19 12,93 5,63 20,21 5,60 24,40 5,64 27,56 5,87 Praha PRAHA 20 12,93 9,91 20,21 9,76 24,40 9,69 27,56 9,80 Praha PRAHA 21 12,93 6,50 20,21 6,44 24,40 6,46 27,56 6,66 Praha PRAHA 22 12,93 1,50 20,21 1,40 24,40 1,55 27,56 1,91 Praha PRAHA 23 12,93 3,94 20,21 3,96 24,40 4,04 27,56 4,32 Praha PRAHA 24 12,93 4,78 20,21 4,77 24,40 4,83 27,56 5,09 Praha PRAHA 25 12,93 5,06 20,21 5,05 24,40 5,10 27,56 5,35 Praha PRAHA 26 12,93 3,63 20,21 3,66 24,40 3,75 27,56 4,03 Praha PRAHA 27 12,93 5,63 20,21 5,60 24,40 5,64 27,56 5,87 Praha PRAHA 28 12,93 4,92 20,21 4,91 24,40 4,97 27,56 5,22 Středočeský d 50 26,69 1,09 29,28 1,23 29,33 1,67 30,39 1,81 Středočeský d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Středočeský d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Středočeský do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Jihočeský České Budějovice 24,65 1,00 27,74 1,00 28,13 1,25 29,52 1,21 Jihočeský d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Jihočeský d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Jihočeský do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Plzeňský Plzeň 19,37 1,00 23,78 1,08 25,05 1,52 27,32 1,67 Plzeňský d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Plzeňský d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Plzeňský do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Karlovarský Karlovy Vary 26,69 1,44 29,28 1,57 29,33 2,00 30,39 2,13 Karlovarský d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Karlovarský d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Karlovarský do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Ústecký Ústí d Labem 26,69 1,00 29,28 1,00 29,33 1,25 30,39 1,00 Ústecký d 50 26,69 1,00 29,28 1,00 29,33 1,25 30,39 1,00 Ústecký d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Ústecký d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 63

9 Kraj Kategorie bytu: I. kategorie II. kategorie III. kategorie IV. kategorie Obec / počet v tisících Ústecký do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Liberecký Liberec 21,58 1,00 25,43 1,00 26,34 1,25 28,24 1,00 Liberecký d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Liberecký d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Liberecký do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Královéhradecký Hradec Králové 24,65 2,31 27,74 2,42 28,13 2,82 29,52 2,93 Královéhradecký d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Královéhradecký d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Královéhradecký do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Pardubický Pardubice 24,65 1,00 27,74 1,00 28,13 1,25 29,52 1,00 Pardubický d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Pardubický d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Pardubický do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Vysoči Jihlava 26,69 1,00 29,28 1,00 29,33 1,25 30,39 1,00 Vysoči d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Vysoči d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Vysoči do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Jihomoravský BRNO 1 20,58 5,03 25,43 5,03 28,00 5,10 30,57 5,11 Jihomoravský BRNO 2 20,58 8,07 25,43 7,99 28,00 7,98 30,57 7,90 Jihomoravský BRNO 3 20,58 4,81 25,43 4,82 28,00 4,90 30,57 4,91 Jihomoravský BRNO 4 20,58 4,69 25,43 4,70 28,00 4,78 30,57 4,80 Jihomoravský BRNO 5 20,58 5,55 25,43 5,53 28,00 5,59 30,57 5,59 Jihomoravský BRNO 6 20,58 5,11 25,43 5,11 28,00 5,17 30,57 5,18 Jihomoravský BRNO 7 20,58 1,93 25,43 2,03 28,00 2,17 30,57 2,27 Jihomoravský BRNO 8 20,58 1,88 25,43 1,97 28,00 2,12 30,57 2,22 Jihomoravský BRNO 9 20,58 1,25 25,43 1,25 28,00 1,41 30,57 1,53 Jihomoravský BRNO 10 20,58 1,25 25,43 1,25 28,00 1,34 30,57 1,47 Jihomoravský BRNO 11 20,58 1,25 25,43 1,25 28,00 1,42 30,57 1,54 Jihomoravský BRNO 12 20,58 1,25 25,43 1,25 28,00 1,00 30,57 1,00 Jihomoravský d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 1,12 Jihomoravský d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Jihomoravský do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Olomoucký Olomouc 19,35 1,00 23,76 1,05 25,04 1,49 27,31 1,65 Olomoucký d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Olomoucký d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Olomoucký do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Zlíský Zlí 25,34 1,00 28,25 1,00 28,53 1,25 29,81 1,00 Zlíský d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Zlíský d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Zlíský do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Moravskoslezský Ostrava 23,24 1,25 27,45 1,25 29,56 1,00 31,70 1,00 Moravskoslezský d 50 26,69 1,00 29,28 1,00 29,33 1,25 30,39 1,00 Moravskoslezský d 10 do 50 26,58 1,00 28,68 1,00 29,43 1,00 30,18 0,75 Moravskoslezský d 2 do 10 25,77 1,00 27,59 1,00 28,11 1,00 28,66 1,00 Moravskoslezský do 2 19,77 0,75 21,59 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Miimum 12,93 0,75 20,21 1,00 23,11 0,75 23,66 0,75 Maximum 26,69 33,88 29,28 33,02 29,56 32,34 31,70 31,76 Průměr 20,32 3,77 24,42 3,77 26,48 3,77 28,24 3,77 Jedá se samozřejmě o výpočet teoretický, který by bylo třeba dopracovat. Také by pravděpodobě bylo zapotřebí upravit v ěkterých městech děleí oblasti, aby se estalo, že jedé a téže ulici, která je hraici oblastí, by ájemé bylo každé straě odlišé. 64

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ 4 DOPADY ZPŮSOBŮ FACOVÁÍ A VESTČÍ ROZHODOVÁÍ 77 4. ČSTÁ SOUČASÁ HODOTA VČETĚ VLVU FLACE, CEOVÝCH ÁRŮSTŮ, DAÍ OPTMALZACE KAPTÁLOVÉ STRUKTURY Čistá současá hodota (et preset value) Jedá se o dyamickou metodu

Více

(varianta s odděleným hodnocením investičních nákladů vynaložených na jednotlivé privatizované objekty)

(varianta s odděleným hodnocením investičních nákladů vynaložených na jednotlivé privatizované objekty) (variata s odděleým hodoceím ivestičích ákladů vyaložeých a jedotlivé privatizovaé objekty) Vypracoval: YBN CONSULT - Zalecký ústav s.r.o. Ig. Bedřich Malý Ig. Yvetta Fialová, CSc. Václavské áměstí 1 110

Více

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou 1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test) Přijímací řízeí pro akademický rok 2007/08 a magisterský studijí program: Zde alepte své uiverzití číslo PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test) U každé otázky či podotázky v ásledujícím

Více

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí stejorodosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty, geometrický průměr Aleš Drobík straa 1 10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR V matematice se geometrický průměr prostý staoví obdobě jako aritmetický průměr prostý, pouze operace jsou o řád vyšší: místo

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta C)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta C) Přijímací řízeí pro akademický rok 24/ a magisterský studijí program: PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test, variata C) Zde alepte své uiverzití číslo U každé otázky či podotázky v ásledujícím

Více

dálniced3 a rychlostní silnice Praha x Tábor x České Budějovice x Rakousko

dálniced3 a rychlostní silnice Praha x Tábor x České Budějovice x Rakousko dáliced3 a rychlostí silice R3 Praha Tábor České Budějovice Rakousko w w obsah základí iformace 3 dálice D3 a rychlostí silice R3 PrahaTáborČeské BudějoviceRakousko 3 > základí iformace 4 > čleěí dálice

Více

ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY. Závislost úroku na době splatnosti kapitálu

ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY. Závislost úroku na době splatnosti kapitálu ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUÍ HODNOTY. Typy a druhy úročeí, budoucí hodota ivestice Úrok - odměa za získáí úvěru (cea za službu peěz) Ročí úroková sazba (míra)(i) úrok v % z hodoty kapitálu za časové období

Více

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN Vzorový příklad a rozhodováí BPH_ZMAN Základí charakteristiky a začeí symbol verbálí vyjádřeí iterval C g g-tý cíl g = 1,.. s V i i-tá variata i = 1,.. m K j j-té kriterium j = 1,.. v j x ij u ij váha

Více

AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ

AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ ČÁST JAR-OPS 3 AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ ACJ OPS 3.605 Hodoty hmotostí Viz JAR-OPS 3.605 V souladu s ICAO Ae 5 a s meziárodí soustavou jedotek SI, skutečé a omezující hmotosti vrtulíků, užitečé zatížeí

Více

Výroční zpráva fondů společnosti Pioneer investiční společnost, a.s. - neauditovaná

Výroční zpráva fondů společnosti Pioneer investiční společnost, a.s. - neauditovaná Výročí zpráva fodů společosti Pioeer ivestičí společost, a.s. - eauditovaá Obsah 1. Účetí závěrka: Pioeer Sporokoto, Pioeer obligačí fod, Pioeer růstový fod, Pioeer dyamický fod, Pioeer akciový fod, BALANCOVANÝ

Více

OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY.

OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY. OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY. Ig.Karel Hoder, ÚAMT-VUT Bro. 1.Úvod Optimálí rozděleí ákladů a vytápěí bytového domu mezi uživatele bytů v domě stále podléhá

Více

Praha - bytové prostory

Praha - bytové prostory Praha - bytové prostory Praha 1 Praha 2 Garsonka 3 750 000 13 000 2 770 000 12 000 Byt 2+1 6 900 000 19 000 4 100 000 15 000 Byt 3+1 10 100 000 21 000 5 200 000 16 000 Byt 4+1 11 500 000 35 000 7 000 000

Více

TECHNICKÝ AUDIT VODÁRENSKÝCH DISTRIBUČNÍCH

TECHNICKÝ AUDIT VODÁRENSKÝCH DISTRIBUČNÍCH ECHNICKÝ AUDI VODÁRENSKÝCH DISRIBUČNÍCH SYSÉMŮ Ig. Ladislav uhovčák, CSc. 1), Ig. omáš Kučera 1), Ig. Miroslav Svoboda 1), Ig. Miroslav Šebesta 2) 1) 2) Vysoké učeí techické v Brě, Fakulta stavebí, Ústav

Více

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4

Více

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc Statistika Statistické fukce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc Základí pojmy tabulkových kalkulátorů Cílem eí vyložit pojmy tabulkových kalkulátorů, ale je defiovat pojmy vyskytující se

Více

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor 8. Základy statistiky 7. ročík - 8. Základy statistiky Statistika je vědí obor, který se zabývá zpracováím hromadých jevů. Tvoří základ pro řadu procesů řízeí, rozhodováí a orgaizováí, protoţe a základě

Více

Zobrazení čísel v počítači

Zobrazení čísel v počítači Zobraeí ísel v poítai, áklady algoritmiace Ig. Michala Kotlíková Straa 1 (celkem 10) Def.. 1 slabika = 1 byte = 8 bitů 1 bit = 0 ebo 1 (ve dvojkové soustavě) Zobraeí celých ísel Zobraeí ísel v poítai Ke

Více

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti 1 Základí statistické zpracováí dat 1.1 Základí pojmy Populace (základí soubor) je soubor objektů (statistických jedotek), který je vymeze jejich výčtem ebo charakterizací jejich vlastostí, může být proto

Více

Makroekonomie cvičení 1

Makroekonomie cvičení 1 Makroekoomie cvičeí 1 D = poptávka. S = Nabídka. Q = Možství. P = Cea. Q* = Rovovážé možství (Q E ). P* = Rovovážá caa (P E ). L = Práce. K = Kapitál. C = Spotřeba domácosti. LR = Dlouhé období. SR = Krátké

Více

Praha - bytové prostory

Praha - bytové prostory Praha - bytové prostory Praha 1 Praha 2 Garsonka 3 690 000 13 500 2 630 000 12 500 Byt 2+1 6 700 000 20 000 3 900 000 17 000 Byt 3+1 9 900 000 22 000 5 600 000 18 000 Byt 4+1 10 110 000 30 000 7 000 000

Více

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT 2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic

Více

Časová hodnota peněz. Metody vyhodnocení efektivnosti investic. Příklad

Časová hodnota peněz. Metody vyhodnocení efektivnosti investic. Příklad Metody vyhodoceí efektvost vestc Časová hodota peěz Metody vyhodoceí Časová hodota peěz Prostředky, které máme k dspozc v současost mají vyšší hodotu ež prostředky, které budeme mít k dspozc v budoucost.

Více

STATISTIKA PRO EKONOMY

STATISTIKA PRO EKONOMY EDICE UČEBNÍCH TEXTŮ STATISTIKA PRO EKONOMY EDUARD SOUČEK V Y S O K Á Š K O L A E K O N O M I E A M A N A G E M E N T U Eduard Souček Statistika pro ekoomy UČEBNÍ TEXT VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMIE A MANAGEMENTU

Více

CENOVÉ MAPY ČESKÉ REPUBLIKY

CENOVÉ MAPY ČESKÉ REPUBLIKY str. 60 CENOVÉ MAPY ČESKÉ REPUBLIKY Ústecký Liberecký Královéhradecký Karlovarský Praha Plzeňský Středočeský Jihočeský Pardubický Jihomoravský Zlínský BYTOVÉ PROSTORY Praha 1 Praha 2 PRODEJ PRONÁJEM PRODEJ

Více

pravděpodobnostn podobnostní jazykový model

pravděpodobnostn podobnostní jazykový model Pokročilé metody rozpozáváířeči Předáška 8 Rozpozáváí s velkými slovíky, pravděpodobost podobostí jazykový model Rozpozáváí s velkým slovíkem Úlohy zaměřeé a diktováíči přepis řeči vyžadují velké slovíky

Více

Systém intralaboratorní kontroly kvality v klinické laboratoři (SIKK)

Systém intralaboratorní kontroly kvality v klinické laboratoři (SIKK) Systém itralaboratorí kotroly kvality v kliické laboratoři (SIKK) Doporučeí výboru České společosti kliické biochemie ČLS JEP Obsah: 1. Volba systému... 2 2. Prováděí kotroly... 3 3. Dokumetace výsledků

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů Semárky, předášky, bakalářky, testy - ekoome, ace, účetctví, ačí trhy, maagemet, právo, hstore... PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cea ceých papírů Ceé papíry jsou jedím ze způsobů, jak podk může získat potřebý

Více

Patří slovo BUSINESS do zdravotnictví?. 23. 6. 2005

Patří slovo BUSINESS do zdravotnictví?. 23. 6. 2005 Patří slovo BUSINESS do zdravotictví?. 23. 6. 2005 Společost Deloitte Společost Deloitte v České republice má více ež 550 zaměstaců a kaceláře v Praze a Olomouci. Naše česká pobočka je součástí aší regioálí

Více

CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH DOMŮ. ZÁVISLOST CENY A NÁJEMNÉHO m 2 BYTU NA JEHO VELIKOSTI

CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH DOMŮ. ZÁVISLOST CENY A NÁJEMNÉHO m 2 BYTU NA JEHO VELIKOSTI Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit WD - VÝZKUM PRO ŘEŠENÍ REGIONÁLNÍCH DISPARIT - BYDLENÍ CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH

Více

z z z Úvodní slovo generálního ředitele Vážení partneři České exportní banky,

z z z Úvodní slovo generálního ředitele Vážení partneři České exportní banky, Výročí zpráva 2O13 z z z Úvodí slovo geerálího ředitele Vážeí parteři České exportí baky, jistě jste již zazameali, že ai miulý rok ebyl pro baku lehký. Věřím však, že většia z vás pochopila pravou podstatu

Více

1) Vypočtěte ideální poměr rozdělení brzdných sil na nápravy dvounápravového vozidla bez ABS.

1) Vypočtěte ideální poměr rozdělení brzdných sil na nápravy dvounápravového vozidla bez ABS. Dopraví stroje a zařízeí odborý zálad AR 04/05 Idetifiačí číslo: Počet otáze: 6 Čas : 60 miut Počet bodů Hodoceí OTÁZKY: ) Vypočtěte eálí poměr rozděleí brzdých sil a ápravy dvouápravového vozla bez ABS.

Více

Sekvenční logické obvody(lso)

Sekvenční logické obvody(lso) Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách

Více

STATISTIKA. Základní pojmy

STATISTIKA. Základní pojmy Statistia /7 STATISTIKA Záladí pojmy Statisticý soubor oečá eprázdá možia M zoumaých objetů schromážděých a záladě toho, že mají jisté společé vlastosti záladí statisticý soubor soubor všech v daé situaci

Více

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Statitické metody ve veřejé právě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Ig. Václav Friedrich, Ph.D. 2013 1 Kapitola 2 Popi tatitických dat 2.1 Tabulka obahuje rozděleí pracovíků podle platových tříd: TARIF PLAT POČET TARIF

Více

-1- Finanční matematika. Složené úrokování

-1- Finanční matematika. Složené úrokování -- Fiačí ateatika Složeé úrokováí Při složeé úročeí se úroky přičítají k počátečíu kapitálu ( k poskytutí úvěru, k uložeéu vkladu ) a společě s í se úročí. Vzorec pro kapitál K po letech při složeé úročeí

Více

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle Měřeí závslostí. Průběh závslost spojtá křvka s jedoduchou rovcí ( jedoduchým průběhem), s malým počtem parametrů, která v rozmezí aměřeých hodot vsthuje průběh závslost, určeí kokrétího tpu křvk (přímka,

Více

9.1.13 Permutace s opakováním

9.1.13 Permutace s opakováním 93 Permutace s opakováím Předpoklady: 906, 9 Pedagogická pozámka: Obsah hodiy přesahuje 45 miut, pokud emáte k dispozici další půlhodiu, musíte žáky echat projít posledí dva příklady doma Př : Urči kolik

Více

8 Průzkumová analýza dat

8 Průzkumová analýza dat 8 Průzkumová aalýza dat Cílem průzkumové aalýzy dat (také zámé pod zkratkou EDA - z aglického ázvu exploratory data aalysis) je alezeí zvláštostí statistického chováí dat a ověřeí jejich předpokladů pro

Více

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. únor 2010 číslo 2 ročník 10. Problematika pohlavně přenosných infekcí

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. únor 2010 číslo 2 ročník 10. Problematika pohlavně přenosných infekcí VOX PEDIATRIAE časopis praktických lékařů pro děti a dorost úor 2010 číslo 2 ročík 10 Problematika pohlavě přeosých ifekcí Vulvovagiitis v dětském a dorostovém věku Nepravidelosti mestruačího cyklu Charakteristika

Více

(Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applications)

(Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applications) Základy datové aalýzy, modelového vývojářství a statistického učeí (Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applicatios) Lukáš Pastorek POZOR: Autor upozorňuje, že se jedá

Více

Základní údaje. Ing. Zdeněk Jindrák JUDr. Dana Musalová. n Vznik společnosti 29.9.1997. n Obchodní název HYDRA a.s.

Základní údaje. Ing. Zdeněk Jindrák JUDr. Dana Musalová. n Vznik společnosti 29.9.1997. n Obchodní název HYDRA a.s. Základí údaje Vzik společosti 29.9.1997 Obchodí ázev HYDRA a.s. Sídlo: Na Zámecké 1518, 140 00 Praha 4 IČO/DIČ 25610562 / CZ25610562 Předmět podikáí Výroba kodezátorů Provozovy: Průmyslová 1110, Jičí Hradecká

Více

Rekonstrukce vodovodních řadů ve vztahu ke spolehlivosti vodovodní sítě

Rekonstrukce vodovodních řadů ve vztahu ke spolehlivosti vodovodní sítě Rekostrukce vodovodích řadů ve vztahu ke spolehlvost vodovodí sítě Ig. Jaa Šekapoulová Vodáreská akcová společost, a.s. Bro. ÚVOD V oha lokaltách České republky je v současost aktuálí problée zastaralá

Více

1 Trochu o kritériích dělitelnosti

1 Trochu o kritériích dělitelnosti Meu: Úloha č.1 Dělitelost a prvočísla Mirko Rokyta, KMA MFF UK Praha Jaov, 12.10.2013 Růzé dělitelosti, třeba 11 a 7 (aeb Jak zfalšovat rodé číslo). Prvočísla: které je ejlepší, které je ejvětší a jak

Více

Téma 6: Indexy a diference

Téma 6: Indexy a diference dexy a dferece Téma 6: dexy a dferece ředáška 9 dvdálí dexy a dferece Základí ojmy Vedle elemetárího statstckého zracováí dat se hromadé jevy aalyzjí tzv. srováváím růzých kazatelů. Statstcký kazatel -

Více

9.1.12 Permutace s opakováním

9.1.12 Permutace s opakováním 9.. Permutace s opakováím Předpoklady: 905, 9 Pedagogická pozámka: Pokud echáte studety počítat samostatě příklad 9 vyjde tato hodia a skoro 80 miut. Uvažuji o tom, že hodiu doplím a rozdělím a dvě. Př.

Více

Co je to statistika? Statistické hodnocení výsledků zkoušek. Úvod statistické myšlení. Úvod statistické myšlení. Popisná statistika

Co je to statistika? Statistické hodnocení výsledků zkoušek. Úvod statistické myšlení. Úvod statistické myšlení. Popisná statistika Co e to statistika? Statistické hodoceí výsledků zkoušek Petr Misák misak.p@fce.vutbr.cz Statistika e ako bikiy. Odhalí téměř vše, ale to edůležitěší ám zůstae skryto. (autor ezámý) Statistika uda e, má

Více

KVALIMETRIE. 16. Statistické metody v metrologii a analytické chemii. Miloslav Suchánek. Řešené příklady na CD-ROM v Excelu.

KVALIMETRIE. 16. Statistické metody v metrologii a analytické chemii. Miloslav Suchánek. Řešené příklady na CD-ROM v Excelu. KVALIMETRIE Miloslav Sucháek 16. Statistické metody v metrologii a aalytické chemii Řešeé příklady a CD-ROM v Excelu Eurachem ZAOSTŘENO NA ANALYTICKOU CHEMII V EVROPĚ Kvalimetrie 16 je zatím posledí z

Více

7. P o p i s n á s t a t i s t i k a

7. P o p i s n á s t a t i s t i k a 7. P o p i s á s t a t i s t i k a 7.. Pozámka: Při statistickém zkoumáí ás zajímají hromadé jevy a procesy, u kterých zkoumáme zákoitosti, které se projevují u velkého počtu prvků. Prvky zkoumáí azýváme

Více

Veterinární a farmaceutická univerzita Brno. Základy statistiky. pro studující veterinární medicíny a farmacie

Veterinární a farmaceutická univerzita Brno. Základy statistiky. pro studující veterinární medicíny a farmacie Veteriárí a farmaceutická uiverzita Bro Základy statistiky pro studující veteriárí medicíy a farmacie Doc. RNDr. Iveta Bedáňová, Ph.D. Prof. MVDr. Vladimír Večerek, CSc. Bro, 007 Obsah Úvod.... 5 1 Základí

Více

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností 4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.

Více

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. březen 2011 číslo 3 ročník 11. Vrozené vývojové vady uropoetického traktu

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. březen 2011 číslo 3 ročník 11. Vrozené vývojové vady uropoetického traktu VOX PEDIATRIAE časopis praktických lékařů pro děti a dorost březe 2011 číslo 3 ročík 11 Vrozeé vývojové vady uropoetického traktu Základí vyšetřeí fukcí uropoetického traktu Nejčastější kýly v dětském

Více

9. Měření závislostí ve statistice. 9.1. Pevná a volná závislost

9. Měření závislostí ve statistice. 9.1. Pevná a volná závislost Dráha [m] 9. Měřeí závslostí ve statstce Měřeí závslostí ve statstce se zývá především zkoumáím vzájemé závslost statstckých zaků vícerozměrých souborů. Závslost přtom mohou být apříklad pevé, volé, jedostraé,

Více

FYZIKA 4. ROČNÍK. Disperze světla. Spektrální barvy. β č β f. T různé f různá barva. rychlost světla v prostředí závisí na f = disperze světla

FYZIKA 4. ROČNÍK. Disperze světla. Spektrální barvy. β č β f. T různé f různá barva. rychlost světla v prostředí závisí na f = disperze světla Disperze světla. Spektrálí barvy v = = f T v = F(f) růzé f růzá barva rychlost světla v prostředí závisí a f = disperze světla c = = F ( f ) idex lomu daého optického prostředí závisí a frekveci světla

Více

Informační systémy o platu a služebním příjmu zahrnují:

Informační systémy o platu a služebním příjmu zahrnují: Katalog datových prvků a dalších položek používaých v Iformačích systémech o platu a služebím příjmu (ISPSP) verze 2014-6 16. 4. 2014 ISPSP Iformačí systémy o platu a služebím příjmu zahrují: ISP Iformačí

Více

Model péče o duševně nemocné

Model péče o duševně nemocné Model péče o duševě emocé v regiou hlavího města Prahy Zázam jedáí závěrečé koferece projektu Vzděláváí odboríků, státí správy a samosprávy v oblasti trasformace istitucioálí péče o duševě emocé Praha,

Více

jako investor a developer spojován převážně s BB Centrem v Praze 4 Michli, které je jedním z největších a nejúspěšnějších developerských projektů v

jako investor a developer spojován převážně s BB Centrem v Praze 4 Michli, které je jedním z největších a nejúspěšnějších developerských projektů v 23 výročí zpráva Od druhé poloviy 9. let je PASSERINVEST GROUP jako ivestor a developer spojová převážě s BB Cetrem v Praze 4 Michli, které je jedím z ejvětších a ejúspěšějších developerských projektů

Více

SH = BH*( 1 + i) n nebo

SH = BH*( 1 + i) n nebo PEKS 2 Literatura Syek PEK 4. vydáí Faktor času v peěžím vyjádřeí Peěží jedotka Kč přijata ebo vyplacea v růzých časových okamžicích má rozdílou hodotu. Deší korua je ceější, ež korua získaá později apř.

Více

POJIŠŤOVNICTVÍ A POJISTNÁ MATEMATIKA

POJIŠŤOVNICTVÍ A POJISTNÁ MATEMATIKA VYSOKÁ ŠKOLA POLYTECHNICKÁ JIHLAVA Katedra ateatiky a katedra ekooických studií POJIŠŤOVNICTVÍ A POJISTNÁ MATEMATIKA STUIJNÍ MATERIÁL LENKA LÍZALOVÁ, RAEK STOLÍN 04 Recezovali: RNr. Ig. Haa Kotoučková,

Více

Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí

Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí Stav 5-01, oddíl 094 za rok 2012 Statistická informace je sestavena

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy

Více

Vlastní hodnocení školy

Vlastní hodnocení školy Vlastí hodoceí školy dle vyhlášky 15/2005 Sb., v platém zěí, kterou se staoví áležitosti dlouhodobých záměrů, výročích zpráv a vlastí hodoceí školy. Škola: Základí umělecká škola Plzeň, Sokolovská 30,

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uverzta Karlova v Praze Pedagogcká fakulta SEMINÁRNÍ PRÁCE Z OBECNÉ ALGEBRY DĚLITELNOST CELÝCH ČÍSEL V SOUSTAVÁCH O RŮZNÝCH ZÁKLADECH / Cfrk C. Zadáí: Najděte pět krtérí pro děltelost v jých soustavách

Více

Mezinárodní konferen. 19. - 21. října 2011. Hotel Kurdějov Kurdějov 86 693 01 Kurdějov Česká republika www.hotelkurdejov.

Mezinárodní konferen. 19. - 21. října 2011. Hotel Kurdějov Kurdějov 86 693 01 Kurdějov Česká republika www.hotelkurdejov. ce Meziádí kofere h suvi ýc st e jů zd í vá Využí 19. - 21. říja 2011 Hotel Kurdějov Kurdějov 86 693 01 Kurdějov Česká republika www.hotelkurdejov.cz ORGANIZÁTOŘI Horí Nová Ves 108 507 81 Lázě Bělohrad

Více

Informační systémy o platu a služebním příjmu zahrnují:

Informační systémy o platu a služebním příjmu zahrnují: Katalog datových prvků a dalších položek používaých v Iformačích systémech o platu a služebím příjmu (ISPSP) verze 2015-06 2. 3. 2015 ISPSP Iformačí systémy o platu a služebím příjmu zahrují: ISP Iformačí

Více

PRACOVNÍ SEŠIT ČÍSELNÉ OBORY. 1. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online.

PRACOVNÍ SEŠIT ČÍSELNÉ OBORY. 1. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online. Připrv se státí mturití zkoušku z MATEMATIKY důkldě, z pohodlí domov olie PRACOVNÍ SEŠIT. temtický okruh: ČÍSELNÉ OBORY vytvořil: RNDr. Věr Effeberger expertk olie příprvu SMZ z mtemtiky školí rok 204/205

Více

Klonování, embryonální kmenové buňky, aj. proč ano a proč ne

Klonování, embryonální kmenové buňky, aj. proč ano a proč ne Kloováí, embryoálí kmeové buňky, aj. proč ao a proč e Doc. MUDr. Petr Hach, Csc., Em. předosta ústavu pro histologii a embryologii 1. lékařské fakulty Uiversity Karlovy v Praze Neí určeo k dalšímu šířeí

Více

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a 2 +... + a N. n=1

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a 2 +... + a N. n=1 [M2-P9] KAPITOLA 5: Číselé řady Ozačeí: R, + } = R ( = R) C } = C rozšířeá komplexí rovia ( evlastí hodota, číslo, bod) Vsuvka: defiujeme pro a C: a ± =, a = (je pro a 0), edefiujeme: 0,, ± a Poslouposti

Více

PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy

PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy Tabulka doporučených mezd pro Jihomoravský kraj 20 404 121 24 347 144 26 808 158 21 681 126 26 547

Více

PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy

PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy Tabulka doporučených mezd pro Hlavní město Praha horní hranice horní hranice 27 047 155 27 668 166

Více

PRACOVNÍ SEŠIT POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA. 5. tematický okruh:

PRACOVNÍ SEŠIT POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA. 5. tematický okruh: Připrv se státí mturití zkoušku z MATEMATIKY důkldě, z pohodlí domov olie PRACOVNÍ SEŠIT 5. temtický okruh: POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA vytvořil: RNDr. Věr Effeberger expertk olie příprvu SMZ z

Více

Využití Markovových řetězců pro predikování pohybu cen akcií

Využití Markovových řetězců pro predikování pohybu cen akcií Využití Markovových řetězců pro predikováí pohybu ce akcií Mila Svoboda Tredy v podikáí, 4(2) 63-70 The Author(s) 2014 ISSN 1805-0603 Publisher: UWB i Pilse http://www.fek.zcu.cz/tvp/ Úvod K vybudováí

Více

Kapitola 12: Zpracování dotazů. Základní kroky ve zpracování dotazů

Kapitola 12: Zpracování dotazů. Základní kroky ve zpracování dotazů - 12.1 - Přehled Ifomace po odhad ákladů Míy po áklady dotazu Opeace výběu Řazeí Opeace spojeí Vyhodocováí výazů Tasfomace elačích výazů Výbě pláu po vyhodoceí Kapitola 12: Zpacováí dotazů Základí koky

Více

4 Získejte to nejlepší. Všestranně využitelný prostor se stylovým exteriérem. 6 Poznejte své druhé já. Připravte se na zážitek z dynamické jízdy.

4 Získejte to nejlepší. Všestranně využitelný prostor se stylovým exteriérem. 6 Poznejte své druhé já. Připravte se na zážitek z dynamické jízdy. Mazda2 Mazda2 4 Získejte to ejlepší Všestraě využitelý prostor se stylovým exteriérem. 6 Pozejte své druhé já Připravte se a zážitek z dyamické jízdy. 8 Prostor a všestraá využitelost Flexibilí ložý prostor

Více

Využití účetních dat pro finanční řízení

Využití účetních dat pro finanční řízení Využtí účetích dat pro fačí řízeí KAPITOLA 4 V rác této kaptoly se zaěříe a časovou hodotu peěz (a to včetě oceňováí ceých papírů), která se prolíá celý vestčí rozhodováí, dále a fačí aalýzu (vycházející

Více

Asynchronní motory Ing. Vítězslav Stýskala, Ph.D., únor 2006

Asynchronní motory Ing. Vítězslav Stýskala, Ph.D., únor 2006 8 ELEKTRCKÉ STROJE TOČVÉ říklad 8 Základí veličiy Určeo pro poluchače akalářkých tudijích programů FS Aychroí motory g Vítězlav Stýkala, hd, úor 006 Řešeé příklady 3 fázový aychroí motor kotvou akrátko

Více

prosinec 2009 číslo 10 ročník 9 Onkologický pacient v ordinaci praktického pediatra Náhlé příhody způsobené nehodgkinskými lymfomy

prosinec 2009 číslo 10 ročník 9 Onkologický pacient v ordinaci praktického pediatra Náhlé příhody způsobené nehodgkinskými lymfomy VOX PEDIATRIAE časopis praktických lékařů pro děti a dorost prosiec 2009 číslo 10 ročík 9 Okologický paciet v ordiaci praktického pediatra Náhlé příhody způsobeé ehodgkiskými lymfomy Nádory CNS Problematika

Více

Interval spolehlivosti pro podíl

Interval spolehlivosti pro podíl Iterval polehlivoti pro podíl http://www.caueweb.org/repoitory/tatjava/cofitapplet.html Náhodý výběr Zkoumaý proce chápeme jako áhodou veličiu určitým ám eámým roděleím a měřeá data jako realiace této

Více

Nepředvídané události v rámci kvantifikace rizika

Nepředvídané události v rámci kvantifikace rizika Nepředvídaé událost v rác kvatfkace rzka Jří Marek, ČVUT, Stavebí fakulta {r.arek}@rsk-aageet.cz Abstrakt Z hledska úspěchu vestce ohou být krtcké právě ty zdroe ebezpečí, které esou detfkováy. Vzhlede

Více

Aplikace marginálních nákladů. Oceňování ztrát v distribučním rozvodu

Aplikace marginálních nákladů. Oceňování ztrát v distribučním rozvodu Apliace margiálích áladů Oceňováí ztrát v distribučím rozvodu Učebí text předmětu MES Doc. Ig. J. Vastl, CSc. Celové ročí álady a ztráty N P ( T ) z z sj z wj Kč de N z celové ročí álady a ztráty *Kč+

Více

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. září 2007 číslo 7 ročník 7

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. září 2007 číslo 7 ročník 7 VOX PEDIATRIAE časopis praktických lékařů pro děti a dorost září 2007 číslo 7 ročík 7 Diagostika a léčba ádorů v zadí jámě lebí Nádory III. komory a supraselárí oblasti Diagostika ádorů CNS v dětském věku

Více

8.2.10 Příklady z finanční matematiky I

8.2.10 Příklady z finanční matematiky I 8..10 Příklady z fiačí matematiky I Předoklady: 807 Fiačí matematika se zabývá ukládáím a ůjčováím eěz, ojišťováím, odhady rizik aod. Poměrě důležitá a výosá discilía. Sořeí Při sořeí vkladatel uloží do

Více

Míra přerozdělování příjmů v ČR

Míra přerozdělování příjmů v ČR Míra přerozdělování příjmů v ČR Luboš Marek, Michal Vrabec Anotace V tomto článku počítají autoři hodnoty Giniho indexu v České republice. Tento index je spočítán nejprve za celou ČR, poté pro skupinu

Více

VÝVOJ STAVEBNICTVÍ A BYTOVÉ VÝSTAVBY

VÝVOJ STAVEBNICTVÍ A BYTOVÉ VÝSTAVBY VÝVOJ STAVEBNICTVÍ A BYTOVÉ VÝSTAVBY Petra Cuřínová Tisková konference, ČSÚ Praha, 8. června 5 ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD Na padesátém 8, 8 Praha www.czso.cz STAVEBNICTVÍ V EVROPĚ Aktuálně 4, 7,9 STAVEBNICTVÍ

Více

PRACOVNÍ SEŠIT ALGEBRAICKÉ VÝRAZY. 2. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online

PRACOVNÍ SEŠIT ALGEBRAICKÉ VÝRAZY. 2. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online Připrv se státí mturití zkoušku z MATEMATIKY důkldě, z pohodlí domov olie PRACOVNÍ SEŠIT. temtický okruh: ALGEBRAICKÉ VÝRAZY vtvořil: RNDr. Věr Effeberger epertk olie příprvu SMZ z mtemtik školí rok 04/05

Více

ZÁKLADNÍ ICHTYOLOGICKÉ METODY

ZÁKLADNÍ ICHTYOLOGICKÉ METODY ZÁKLADNÍ ICHTYOLOGICKÉ METODY Určováí věku a staoveí růstu ryb Ryby jsou poikilotermí obratlovci, u ichž jsou všechy biologické fukce zásadím způsobem ovlivňováy teplotou vody. To platí v plém rozsahu

Více

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad . Časové řad.. Pojem a klasfkace časových řad Specfckým statstckým dat jsou časové řad pomocí chž můžeme zkoumat damku jevů v čase. Časovou řadou (damcká řada, vývojová řada) rozumíme v čase uspořádaé

Více

ANALÝZA NÁKLADOVÝCH A CENOVÝCH VZTAHŮ V ODPADOVÉM HOSPODÁŘSTVÍ ČR ANALYSIS OF COST AND PRICE RELATIONSHIPS IN WASTE MANAGEMENT OF THE CZECH REPUBLIC

ANALÝZA NÁKLADOVÝCH A CENOVÝCH VZTAHŮ V ODPADOVÉM HOSPODÁŘSTVÍ ČR ANALYSIS OF COST AND PRICE RELATIONSHIPS IN WASTE MANAGEMENT OF THE CZECH REPUBLIC ANALÝZA NÁKLADOVÝCH A CENOVÝCH VZTAHŮ V ODPADOVÉM HOSPODÁŘSTVÍ ČR ANALYSIS OF COST AND PRICE RELATIONSHIPS IN WASTE MANAGEMENT OF THE CZECH REPUBLIC Jří HŘEBÍČEK, Mchal HEJČ, Jaa SOUKOPOVÁ ECO-Maagemet,

Více

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. říjen 2008. číslo 8. ročník 8. Přehled terapie revmatických onemocnění u dětí

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. říjen 2008. číslo 8. ročník 8. Přehled terapie revmatických onemocnění u dětí VOX PEDIATRIAE časopis praktických lékařů pro děti a dorost říje 2008 číslo 8 ročík 8 Přehled terapie revmatických oemocěí u dětí Primárí systémové vaskulitidy u dětí Nadměrá kloubí volost u dětí A Té

Více

2002 Katedra obecné elektrotechniky FEI VŠB-TU Ostrava Ing.Stanislav Kocman

2002 Katedra obecné elektrotechniky FEI VŠB-TU Ostrava Ing.Stanislav Kocman ASYNCHRONNÍ STROJE Obsah. Pricip čiosti asychroího motoru. Náhradí schéma asychroího motoru. Výko a momet asychroího motoru 4. Spouštěí trojfázových asychroích motorů 5. Řízeí otáček asychroích motorů

Více

Výnosy z kmenových včelstev v kg Sektor Počet Počet včelstev. k 1.5. k 31.10. a 1 2 3 4 5 6 7. 44 62 9,68 0,097 600,0 6,00 Ostatní 0,00

Výnosy z kmenových včelstev v kg Sektor Počet Počet včelstev. k 1.5. k 31.10. a 1 2 3 4 5 6 7. 44 62 9,68 0,097 600,0 6,00 Ostatní 0,00 0 sumární sestava kraj: Hlavní město Praha.0.0 Sektor včelstev k.. k.0. a, 0,0 00,0,00 0 0 0 0,00 0,000 0,0,00 0, 0,,0,00 0 0, 0, 0,0,00, 0,,0,00 včelstev 0 včelstev včelstev 0 0 0 Vykoupeno medu v kg

Více

Máme dotazníky. A co dál? Martina Litschmannová

Máme dotazníky. A co dál? Martina Litschmannová Máme dotazíy. A co dál? Martia Litschmaová. Úvod S dotazíy se setáváme běžě. Vídáme je v oviách, v časopisech, jsou součásti evaluačích zpráv (sebehodoceí šol, ), výzumých zpráv, Využívají se v sociologii,

Více

stavební obzor 1 2/2014 11

stavební obzor 1 2/2014 11 tavebí obzor /04 Exploratorí aalýza výběrového ouboru dat pevoti drátobetou v tlau Ig. Daiel PIESZKA Ig. Iva KOLOŠ, Ph.D. doc. Ig. Karel KUBEČKA, Ph.D. VŠB-TU Otrava Faulta tavebí Věrohodé vyhodoceí experimetálích

Více

DOPRAVNÍ STAVBY A KONSTRUKCE

DOPRAVNÍ STAVBY A KONSTRUKCE 0o Dopraví stavb a kostrukce 0o DOPRVNÍ STVBY KONSTRUKCE Rozsah výuk: 7 týdů * hod/týde 4 hodi cvičeí hodia obsah cvičeí Úvod; podmík pro uděleí zápočtu Používaé orm Přehled průřezů používaých ve stavebích

Více

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Název projektu: Inovace a individualizace výuky

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Název projektu: Inovace a individualizace výuky Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Bc. Miloslav Holub Název materiálu: Řízení, organizace a úkoly policie I. Označení materiálu: Datum vytvoření:

Více

Neparametrické metody

Neparametrické metody I. ÚVOD Neparametrické metody EuroMISE Cetrum v Neparametrické testy jsou založey a pořadových skórech, které reprezetují původí data v Data emusí utě splňovat určité předpoklady vyžadovaé u parametrických

Více