Komparace nezaměstnanosti vybraných okresů Olomouckého kraje

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Komparace nezaměstnanosti vybraných okresů Olomouckého kraje"

Transkript

1 Mendelova univerzia v Brně Fakula regionálního rozvoje a mezinárodních sudií Úsav demografie a aplikované saisiky Komparace nezaměsnanosi vybraných okresů Olomouckého kraje Bakalářská práce Vedoucí práce: PhDr. Dana Hübelová, Ph.D. Vypracovala: Adéla Vrková Brno 2013

2 Prohlášení: Prohlašuji, že jsem uo bakalářskou práci zpracovala samosaně podle meodických pokynů vedoucího práce a v seznamu lieraury uvádím všechny zdroje, ze kerých jsem čerpala. V Brně dne

3 Poděkování: Ráda bych na omo mísě poděkovala vedoucí mé práce paní PhDr. Daně Hübelové, Ph.D. za odborné rady a konzulace, keré mi pomohly při vorbě éo bakalářské práce.

4 Absrak Vrková, A., Komparace nezaměsnanosi vybraných okresů Olomouckého kraje. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzia v Brně, Tao bakalářská práce se zabývá srovnáním nezaměsnanosi v okresech Olomouc a Jeseník v Olomouckém kraji v leech 1999 až V eoreické čási práce je uvedena definice nezaměsnanosi, její dělení, dopady a způsob jejího měření. Prakická čás práce se zaměřuje na komparaci vývoje míry nezaměsnanosi dle věkové srukury, vzdělanosi a délky nezaměsnanosi uchazečů. Blíže je analyzována i srukura volných pracovních mís v obou okresech. Na závěr je předpovězen budoucí vývoj nezaměsnanosi ve vybraných okresech i v celé České republice. Klíčová slova: nezaměsnanos, míra nezaměsnanosi, poliika zaměsnanosi, časová řada, okres Olomouc, okres Jeseník Absrac Vrková, A., Comparison of unemploymen in he seleced disrics in he Olomouc region. Bachelor hesis. Brno: Mendel Universiy in Brno, This bachelor hesis deals wih comparison of unemploymen in Olomouc and Jeseník disrics in he Olomouc region beween he years 1999 and The heoreical par of he work is focused on unemploymen in general, differen ypes of unemploymen, is consequences and mehods of is measuremen. The pracical par focuses on he comparison of unemploymen rae by age srucure of applicans, heir educaion and duraion of unemploymen. The srucure of job vacancies is also analysed in deail for boh disrics. In conclusion he fuure unemploymen rend is prediced in he seleced disrics as well as in he Czech Republic. Keywords: unemploymen, unemploymen rae, employmen policy, ime series, disric Olomouc, disric Jeseník

5 Obsah 1 ÚVOD CÍL PRÁCE UVEDENÍ DO PROBLEMATIKY NEZAMĚSTNANOSTI DEFINICE NEZAMĚSTNANOSTI DĚLENÍ NEZAMĚSTNANOSTI Rozlišení dle charakeru nezaměsnanosi Rozlišení dle dobrovolnosi Osaní ypy nezaměsnanosi MĚŘENÍ NEZAMĚSTNANOSTI Míra nezaměsnanosi DOPADY NEZAMĚSTNANOSTI POLITIKA ZAMĚSTNANOSTI Cíle a násroje sání poliiky zaměsnanosi Pasivní poliika zaměsnanosi Akivní poliika zaměsnanosi Poliika zaměsnanosi v ČR MATERIÁL A METODIKA ZDROJE ANALYZOVANÝCH DAT METODIKA PRÁCE CHARAKTERISTIKA ČASOVÝCH ŘAD Elemenární charakerisiky vývoje časové řady Trendové funkce VLASTNÍ PRÁCE CHARAKTERISTIKA ZKOUMANÉ OBLASTI Okres Olomouc Okres Jeseník ANALÝZA ZAMĚSTNANOSTI DLE ODVĚTVÍ... 29

6 5.3 VÝVOJ NEZAMĚSTNANOSTI KOMPARACE NEZAMĚSTNANOSTI Komparace nezaměsnanosi dle věkové srukury uchazečů Komparace nezaměsnanosi dle dosaženého vzdělání Komparace nezaměsnanosi dle délky nezaměsnanosi STRUKTURA VOLNÝCH PRACOVNÍCH MÍST PREDIKCE NEZAMĚSTNANOSTI DISKUZE VÝSLEDKŮ ZÁVĚR POUŽITÁ LITERATURA ELEKTRONICKÉ ZDROJE PŘÍLOHY... 59

7 1 ÚVOD Nezaměsnanos paří mezi velmi známé makroekonomické ukazaele, keré slouží ke zhodnocení dění v rámci ekonomiky daného sáu. Nerovnováhou na rhu práce se už několik le zabývají národní vlády všech vyspělých sáů svěa a snaží se nacháze efekivní východiska, kerá by eliminovala počy nezaměsnaných. Ani vláda České republiky není v omo směru výjimkou, důležiý indikáor ekonomické siuace pečlivě sleduje a vynakládá nemalé finanční prosředky na poliiku zaměsnanosi. Velký vliv má nezaměsnanos na poliiku a o jak na sání úrovni, ak i na celosvěové. Každý sá se snaží o co nejnižší míru nezaměsnanosi obyvael, což předsavuje součás opaření pro růs ekonomiky. Too propojení funguje i naopak, edy že ekonomika výrazně ovlivňuje nezaměsnanos. Siuaci kdy ekonomika ovlivnila velkou měrou nezaměsnanos, jsme mohli pozorova v leech 2008, respekive 2009, kdy se naplno projevily následky celosvěové ekonomické krize, keré zapříčinil úpadek mnoha velkých i malých společnosí, což mělo za následek prudký růs nezaměsnanosi. Při ak vysoké míře nezaměsnanosi bylo velmi obížné ekonomiku sabilizova, jelikož pokud občané daného sáu nevyváří žádné hodnoy, nemá sá zisky a navíc musí nezaměsnané doova. Mezi problémy nezaměsnanosi paří značné regionální rozdíly. Někeré oblasi vykazují hodnoy míry nezaměsnanosi razanně vyšší než republikové saisiky, v jiných oblasech se naopak míra nezaměsnanosi nachází pod republikovou úrovní. Tyo územní odlišnosi podněcuje několik fakorů, mezi keré se například řadí geografický charaker regionu, různorodos vzdělání, sárnuí populace, dopravní dosupnos, mzdová úroveň zaměsnanců a další. Akuální siuace na rhu práce není příliš poziivní. Více jak rok rvající hospodářská recese v České republice se negaivně odráží v rekordním poču nezaměsnaných, nízké vorbě nových pracovních mís a aké v poču uchazečů na jedno volné pracovní míso. Nezaměsnanos je v jednolivých oblasech České republiky různá. Nejvíce posiženou oblasí je Úsecký a Moravskoslezský kraj, kde se míra nezaměsnanosi radičně pohybuje nad celorepublikovým průměrem (v roce 2012 se jednalo o hodnou 9,36 %). Olomoucký kraj se v om samém roce zařadil se svou 8

8 vysokou mírou nezaměsnanosi (11,86 %) na řeí příčku žebříčku. Naopak oblasí s nejmenší nezaměsnanosí je dlouhodobě hlavní měso Praha (4,52 %). V bakalářské práci jsem se zaměřila na srovnání dvou okresů Olomouckého kraje Jeseník a Olomouc. Právě na omo modelu by mělo bý jasně vidě, jak si jednolivé okresy i celý kraj vedou. 9

9 2 CÍL PRÁCE Cílem éo bakalářské práce je porovna vývoj nezaměsnanosi v leech 1999 až 2012 v okresech Jeseník a Olomouc a analyzova fakory, keré eno vývoj nejvěší mírou ovlivňují. První čás práce se zaměřuje na srovnání podílu nezaměsnaných osob dle věkové srukury, vzdělání a délky nezaměsnanosi v okresech Jeseník a Olomouc. V éo čási bude znázorněna i srukura volných mís a predikce vývoje nezaměsnanosi. Další kapiola se bude věnova diskuzi výsledků prakické čási a v závěru budou shrnuy výsledky práce. 10

10 3 UVEDENÍ DO PROBLEMATIKY NEZAMĚSTNANOSTI 3.1 Definice nezaměsnanosi Práce zaujímá v živoě člověka nezasupielné posavení. Je důležiou podmínkou jeho důsojné exisence, přináší mu nejen maeriální prospěch, ale současně mu dává poci seberealizace a společenské užiečnosi. Vřazuje člověka do řádu sociálních vzahů, uspokojuje jeho pořeby cižádosi, sebeuplanění a sebeúcy (Buchová, 2002, s. 75). Podle Mareše (1994) není nezaměsnanos proikladem práce, ale zaměsnanosi. Nejde o o nemí práci, ale o o nemí placené zaměsnání a edy ani nemí příjem ze zaměsnání. Přes mnohé rozdíly lze při různém vymezování nezaměsnanosi nají obecnou shodu v om, že jde o aproximaci akuálního poču osob, keré současně: jsou schopny práce (věkem, zdravoním savem, ale i osobní siuací), chějí zaměsnání (nyní, akuálně), jsou ale přes uo snahu v daný okamžik bez zaměsnání. Definice nezaměsnanosi je edy založena nejen na om, že osoba schopná práce je z možnosi pracova v placeném zaměsnání vyřazena, ale i na om, že se se svým vyřazením nespokojuje a hledá nové placené zaměsnání. Podle Klikové a Kolána (2003) můžeme na nezaměsnanos pohlíže dvěma různými způsoby ekonomicky a saisicky: ekonomický pohled definuje nezaměsnanos jako sav v národním hospodářsví, kde čás pracovního poenciálu společnosi uplanění nenalézá nebo dobrovolně o oo uplanění neusiluje, saisický pohled nezaměsnaný je en, kerý si práci hledá, chce bý činný jako zaměsnanec, není práce neschopný pro nemoc a není činný jako domácí dělník, pomáhající rodinný příslušník nebo samosaný podnikael. 11

11 3.2 Dělení nezaměsnanosi Dle odborné lieraury lze nezaměsnanos děli dle několika hledisek a o dle charakeru nezaměsnanosi, dle dobrovolnosi a dalších kriérií uvedených níže Rozlišení dle charakeru nezaměsnanosi Frikční nezaměsnanos Teno yp nezaměsnanosi vzniká v důsledku neusálého pohybu lidí mezi mísy či pracovními příležiosmi (Buchová, 2002). Vzniká například ehdy, když pracovník sám opusí své dosavadní zaměsnání a hledá si nové (lepší) pracovní míso. Jde i o případ, kdy zaměsnanec dosane výpověď a opě mu určiý čas rvá, než si najde nové míso. Sejně ak sudeni, keří dokončí sudium a začnou si hleda své první zaměsnání. Do frikční nezaměsnanosi se časo zařazuje i zv. sezónní nezaměsnanos, ypická pro zemědělsví nebo savebnicví. Základním rysem frikční nezaměsnanosi je, že v souhrnu proi ako nezaměsnaným exisují v ekonomice volná pracovní mísa. Důvodem je, že určiou dobu rvá, než si nezaměsnaný vybere. To znamená, že frikčně nezaměsnaným je člověk pouze dočasně (Pavelka, 2007). Srukurální nezaměsnanos Jak již samoný název napovídá, srukurální nezaměsnanos vzniká z důvodu srukurálních změn v ekonomice. V někerých odvěvích či výrobách dochází k úlumu, zaímco jiná odvěví a výroby expandují. To vede k siuaci, že pracovníci ze zanikajících odvěví mohou mí jinou kvalifikaci, než by bylo pořeba v odvěvích expandujících. Takovýo pracovník se sává srukurálně nezaměsnaný a je pořeba změni jeho kvalifikaci, což však může rva delší dobu (Pavelka, 2007). Cyklická nezaměsnanos Je-li nezaměsnanos důsledkem nevyužií sávajících kapaci z důvodů odbyových poíží (v recesi), hovoří se o nezaměsnanosi cyklické (Mareš, 1994). Při recesi, kdy klesá hrubý domácí produk, rose poče nezaměsnaných. Naopak při expanzi hrubý domácí produk rose a poče nezaměsnaných klesá. Při éo nezaměsnanosi exisuje všeobecný přebyek nabídky práce nad popávkou po práci. Na rozdíl od srukurální nezaměsnanosi, kerá posihovala pouze někerá odvěví, cyklická nezaměsnanos zasahuje všechna odvěví v ekonomice (Pavelka, 2007). 12

12 3.2.2 Rozlišení dle dobrovolnosi Dle Buchové (2002) exisuje základní rozdělení nezaměsnanosi na dobrovolnou a nedobrovolnou nezaměsnanos Dobrovolná nezaměsnanos znamená, že je upřednosňován volný čas před konáním práce. Dobrovolně nezaměsnaní mohou mí nabídky pracovních příležiosí, ale akivně hledají jiné, například lépe placené míso. Nedobrovolná nezaměsnanos Exisence nepružných mezd vyvolává poruchu v podobě nedobrovolné nezaměsnanosi. Je porušen čisící efek na rhu práce. Dochází k omu, že sav, do kerého rh vyúsťuje, neodpovídá obsahu rovnovážné siuace. Exisují akové subjeky, keré při ceně na rhu jsou ochony uskuečni ržní ransakci (koupi, či prodej), ale nemohou (Buchová, 2002, s ). Jak uvádí Holman (2001), nedobrovolná nezaměsnanos má pro člověka horší důsledky než dobrovolná nezaměsnanos. Zaímco dobrovolně nezaměsnaný odmíá mísa, kerá nejsou placena podle jeho předsav, a hledá něco lepšího, nedobrovolně nezaměsnaný si nevybírá, chce přijmou práci za převládající (časo i za nižší) mzdu, a přeso ji nenachází. Nedobrovolná nezaměsnanos se ak sává pro člověka nejen zdrojem exisenčních poíží, ale i pociu zklamání a beznaděje Osaní ypy nezaměsnanosi Dlouhodobá nezaměsnanos Pokud je nezaměsnanos krákodobá, nepůsobí lidem žádné vážnější problémy. Skuečným problémem je dlouhodobá nezaměsnanos. Dlouhodobá nezaměsnanos může mí vážné sociální důsledky, může přivodi exisenční poíže člověka a jeho rodiny, zráu kvalifikace a zráu sebeúcy. Proo bychom měli nezaměsnanos posuzova nejen podle její výše, ale aké (a možná především) podle její délky. Příčinou dlouhodobé nezaměsnanosi může bý dlouhorvající hospodářská recese. Jinou příčinou mohou bý šědré podpory v nezaměsnanosi, keré oslabují moivaci nezaměsnaných hleda si novou práci a přizpůsobova se požadavkům pracovního rhu (Holman, 2001). 13

13 Skryá nezaměsnanos Skryá nezaměsnanos je formou nezaměsnanosi, kdy si nezaměsnaná osoba nehledá práci a ani se jako nezaměsnaná neregisruje. Velkou čás éo skryé nezaměsnanosi voří obvykle vdané ženy a mladisví. Jde o osoby, keré na hledání práce rezignovaly (např. proo, že unikly do jiného sausu maeřsví, sudium apod.), nebo si práci vyhledávají pomocí neformálních síí či přímo u zaměsnavaelů bez regisrace na pracovním úřadě. Skryá nezaměsnanos je dána i ím, že z údajů o nezaměsnaných jsou časo vyřazovány osoby, keré jsou sice neumísěny, ale zařazeny do různých programů pro nezaměsnané (rekvalifikace, veřejně prospěšné práce apod.). O skryé nezaměsnanosi hovoříme i v případě osob s nízkou kvalifikací či vysokým věkem, keré zůsávají pro yo své charakerisiky neumísěny a jsou odsouvány mimo rh práce (Mareš, 1994). 3.3 Měření nezaměsnanosi K měření nezaměsnanosi musíme nejprve vymezi, koho lze chápa jako nezaměsnaného. Obyvaelsvo je rozděleno do dvou základních skupin. První je ekonomicky akivní obyvaelsvo, kerému se aké říká pracovní síla. Druhou skupinou je pak obyvaelsvo ekonomicky neakivní. Rozdělení obyvaelsva dle Pavelky (2007): ekonomicky akivní obyvaelsvo, keré se dále člení na zaměsnané a nezaměsnané: o zaměsnaní: osoby, keré jsou sarší 15 le a mají placené zaměsnání, nebo jsou zaměsnány ve vlasním podniku, o nezaměsnaní: osoby sarší 15 le, keré splňují následující ři podmínky: nejsou zaměsnané nebo sebezaměsnané, akivně hledají práci (např. přes úřad práce), jsou schopné nasoupi do práce nejpozději do 14 dnů. ekonomicky neakivní obyvaelsvo sem paří y osoby, keré nevyhovují kriériu zaměsnaných nebo nezaměsnaných. Podle Vysoupila a Tarabové (2004) se jedná o nepracující důchodce, osaní nepracující osoby s vlasním 14

14 zdrojem obživy, nepracující žáky, sudeny a učně, osoby v domácnosi, děi předškolního věku a osaní závislé osoby Míra nezaměsnanosi Podle Vysoupila a Tarabové (2004) podíl ekonomicky akivních z celkového poču obyvael charakerizuje úroveň ekonomické akiviy a označujeme ho jako míru ekonomické akiviy. Působí na ni věk vsupu do ekonomické akiviy a věk odchodu z ekonomické akiviy (diferencováno v jednolivých zemích). Jak uvádí Holman, míru nezaměsnanosi vypočíáme podle vzorce: u = U/L * 100 kde: u = míra nezaměsnanosi U = poče nezaměsnaných osob L = pracovní síla Měr nezaměsnanosi exisuje několik. V isku a elevizi se můžeme běžně seka s zv. regisrovanou mírou nezaměsnanosi, kerou u nás zveřejňuje Minisersvo práce a sociálních věcí. Ta je zjišťována ak, že za nezaměsnané jsou brány osoby, keré jsou regisrované na úřadech práce. Ne všichni nezaměsnaní však hledají práci přes úřady práce, např. z důvodu, že jsou nezaměsnanými pouze krákou dobu nebo nemají důvěru v o, že by jim úřad práce našel míso. Proo Český saisický úřad provádí zv. Výběrové šeření pracovních sil, při kerém zjišťuje poče nezaměsnaných v domácnosech (Pavelka, 2007). Přirozená míra nezaměsnanosi Přirozená míra nezaměsnanosi paří mezi důležié pojmy makroekonomie. Lze ji definova jako úroveň nezaměsnanosi, při níž je míra inflace sabilní, edy inflace ani neakceleruje ani nedeceleruje. Tuo siuaci je nuné chápa ak, že opimem je aková míra nezaměsnanosi, při keré se míra inflace nemění, nikoliv při keré je míra inflace nuně nízká nebo nulová. Hodnou přirozené míry nezaměsnanosi, edy jakéhosi hospodářsko-poliického opima, lze zjisi na základě sledování období, ve kerém je inflace sabilní (Kliková, Kolán, 2003). 15

15 3.4 Dopady nezaměsnanosi Podle Pavelky (2004) můžeme nepříznivé dopady nezaměsnanosi rozděli na ekonomické a sociální. Ekonomické dopady nezaměsnanos znamená plývání zdroji, keré má ekonomika k dispozici. Jesliže je míra nezaměsnanosi vyšší než přirozená míra nezaměsnanosi, ekonomika vyprodukuje méně, než by mohla na úrovni poencionálního produku. Neopominuelné jsou i individuální ekonomické dopady jednolivců a jejich rodin, keří se sávají nezaměsnanými. Sociální dopady s nezaměsnanosí je časo spojena kriminalia, alkoholismus, sebevraždy ad. Tao negaiva rosou zejména s prodlužující se dobou, po kerou je člověk nezaměsnaný. V souvislosi s ouo dobou je důležiým ukazaelem zv. dlouhodobá nezaměsnanos. Dlouhodobě nezaměsnaný je en, kerý je nezaměsnaným jeden rok a déle. Velkým problémem je i fak, že dlouhodobě nezaměsnaný zrácí své pracovní návyky. Díky omu jsou pro zaměsnavaele málo arakivní a jejich šance naléz nové pracovní míso je ím ješě více zížena. 3.5 Poliika zaměsnanosi Jak uvádí Kliková a Kolán (2003), poliika zaměsnanosi usiluje o dosažení rovnováhy mezi nabídkou práce a popávkou po práci. Jde o soubor opaření, kerými jsou spoluvyvářeny podmínky pro dynamickou rovnováhu na rhu práce a pro efekivní využií pracovních sil. Zpravidla je výsledkem úsilí sáu, zaměsnavaelů, zaměsnanců a odborů. Poliiku zaměsnanosi můžeme chápa ve řech úrovních: Makroekonomické, kde je zaměřena např. na odsranění příčin nadměrné nezaměsnanosi a působí víceméně plošně, především na sraně popávky po práci. Programy makroekonomické poliiky zaměsnanosi jsou závislé na celkovém sysémovém zaměření hospodářské poliiky, neboť se nejedná pouze o řešení nezaměsnanosi, ale o celý sysém vzahových problémů souvisejících především s ekonomickým růsem, plaební bilancí a inflací. 16

16 Regionální, kde poliika zaměsnanosi řeší důsledky exisující nerovnováhy na rhu práce a zohledňuje regionální aspeky nezaměsnanosi pomocí různých programů. Mikroekonomické, kdy firmy formulují vlasní zásady pro přijímání a propoušění pracovníků, pro vývoj mezd a pro další související záležiosi v inencích planých legislaivních norem Cíle a násroje sání poliiky zaměsnanosi Sání poliika zaměsnanosi se podle Klikové a Kolána (2003) orienuje zejména na yo akiviy: na přípravu adapabilní pracovní síly, kerá bude schopná přizpůsobi se pořebám rhu práce, na rozvoj infrasrukury rhu práce, zabezpečující zprosředkovaelské, informační a rekvalifikační služby, vyváření podmínek pro územní mobiliu pracovních sil odpovídající byovou poliikou, rozvojem dopravní infrasrukury apod., na zajišění nebo prohloubení profesní flexibiliy pracovních sil, na zmírnění negaivních důsledků echnického rozvoje a srukurálních změn na rhu práce, na podporu pracovního začleňování osob s omezenou možnosí uplaňování se na rhu práce, na zlepšení srukury zaměsnanosi v odvěvích a regionech. Cílem sání poliiky zaměsnanosi je: dosažení rovnováhy mezi nabídkou práce a popávkou po práci, produkivní využií zdrojů pracovních sil, zabezpečení práva občanů na práci. Naplňování ěcho cílů probíhá prosřednicvím široké škály činnosí, z nichž k nejdůležiějším paří: poradenská služba při volbě povolání, zprosředkování práce, 17

17 podpora profesního vzdělávání, poskyování služeb zaměřených na udržování a vyváření pracovních mís, poskyování podpor v nezaměsnanosi, sociálních dávek, příp. mzdového vyrovnání při zániku podniku, výzkum a saisika rhu práce. Poliika zaměsnanosi používá násroje, keré se dělí podle různých hledisek. První skupinou jsou násroje orienované na cílové skupiny. Cílovou skupinou se rozumí buď osoby nezaměsnané a hledající práci, nebo osoby zaměsnané. Mezi násroje orienované na nezaměsnané osoby paří: o opaření zaměřená na získání a změnu kvalifikace, o pomoc při začleňování osob na rh práce, o pomoc při založení podniku, o veřejně prospěšné práce. Násroje orienované na zaměsnané osoby: o opaření zaměřená na získání a změnu kvalifikace, o zkrácení normálního pracovního času a délky živoní pracovní akiviy Pasivní poliika zaměsnanosi Dle Klikové a Kolána (2003) se pasivní poliika zaměsnanosi podílí na vyváření sociálně přijaelných podmínek pro občany dočasně nezaměsnané. Používá následující programy: příspěvek v nezaměsnanosi jako sociální pomoc, předčasný odchod do důchodu z důvodu nepříznivé siuace na rhu práce Akivní poliika zaměsnanosi Dle Klikové a Kolána (2003) akivní poliikou zaměsnanosi rozumíme všechna opaření, kerá akivně moivují nezaměsnané ke změně jejich posavení na rhu práce. Cílovými skupinami akivní poliiky jsou nejvíce ohrožené skupiny nezaměsnaných. Mezi hlavní cíle akivní poliiky zaměsnanosi paří: 18

18 zvýšení zaměsnanosi ak, aby nedošlo k podsanému nárůsu inflace, změna srukury nezaměsnanosi. Násroje akivní poliiky zaměsnanosi jsou v zemích EU členěny do 5 skupin: veřejné služby zaměsnanosi, pracovní příprava a výcvik, programy pro nezaměsnanou mládež, podpora vorby nových pracovních mís, programy pro handicapované osoby Poliika zaměsnanosi v ČR Vzhledem k relaivně vysoké nezaměsnanosi, kerá v České republice již delší dobu převládá, byly sanoveny hlavní cíle poliiky zaměsnanosi (Kliková, Kolán, 2003): vyvoři a zabezpeči podmínky, keré budou podporova vznik nové zaměsnanosi, moivova pracovní sílu ke vsupu nebo návrau do zaměsnání ím, že výše pracovních příjmů bude zřeelně odlišná od výše příjmů sociálních, sladi přípravu a kvalifikaci pracovní síly s požadavky rhu práce, zvýši rozsah a účinnos opaření akivní poliiky zaměsnanosi. 19

19 4 MATERIÁL A METODIKA 4.1 Zdroje analyzovaných da Prakická čás práce bude zpracována na základě údajů, keré se vzahují k problemaice nezaměsnanosi. Za sledované období budou zvoleny jednolivé roky v období od roku 1999 až 2012 včeně. Hodnoy regisrované míry nezaměsnanosi byly získány ze zdrojů Minisersva práce a sociálních věcí. Bude se vycháze z průměrných hodno, keré jsou zobrazeny v abulce číslo 1. Tabulka 1: Průměrná míra nezaměsnanosi v % v okresech Jeseník a Olomouc v leech Jeseník Olomouc ,58 11, ,33 11, ,45 10, ,55 11, ,52 11, ,05 10, ,50 9, ,91 8, ,58 6, ,59 5, ,21 9, ,56 10, ,79 9, ,63 9,60 Osaní daa ýkající se zaměsnanosi a nezaměsnanosi v okresech Jeseník a Olomouc byla získána přímo na webovém porálu Sčíání lidu, domů a byů a Krajské správy ČSÚ v Olomouci. Jednolivé hodnoy se vzahují vždy k poslednímu dni daného roku, j Meodika práce Pro samoné zpracování údajů jednolivých zkoumaných charakerisik bude využi abulkový procesor Microsof Excel. V první řadě budou blíže charakerizovány vybrané územní celky, na což naváže analýza zaměsnanosi a nezaměsnanosi 20

20 a následná komparace současného savu nezaměsnanosi dle obvykle sledovaných kriérií. Pro výpoče saisických ukazaelů a analýzu časových řad je využio poznaků, keré jsou popsány v eoreické čási práce a aké v následující kapiole. 4.3 Charakerisika časových řad Časovou řadou se rozumí posloupnos věcně a prosorově srovnaelných pozorování (da), kerá jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času ve směru minulos příomnos. Analýzou časových řad se pak rozumí soubor meod, keré slouží k popisu ěcho řad (Hindls, 2003). Dle Minaříka (2007) můžeme časové řady rozděli na dvě skupiny: časové řady inervalové, ve kerých se časové hodnoy vzahují k určiému časovému úseku nenulové délky; pro eno yp časové řady je charakerisická sčiaelnos hodno znaku a možnos urči hodnou znaku za delší časový inerval, časové řady okamžikové, kde se hodnoa znaku vzahuje k určiému časovému okamžiku nulové délky (eoreicky), ypická je nesčiaelnos hodno Elemenární charakerisiky vývoje časové řady Minařík (2007) mezi elemenární charakerisiky vývoje časové řady zařazuje absoluní přírůsky, koeficien růsu a koeficien přírůsku. Pro časovou řadu délky n lze urči n - 1 rozměrných absoluních přírůsků (diferencí) d y y, pro = 2, 3,, n 1 s nulovou, kladnou nebo zápornou hodnoou. Pro uéž časovou řadu lze dále urči opě n 1 bezrozměrných řeězových indexů, koeficienů růsu, měřící relaivní růs nebo pokles zkoumaného dynamického jevu y k, pro = 2, 3,, n. y 1 21

21 Kombinací obou výše uvedených přísupů k měření dynamiky je relaivní přírůsek koeficien přírůsku d y y 1 k 1, pro = 2, 3,, n. y y Trendové funkce Pro vyrovnání časové řady se používají meody mechanického a analyického vyrovnání. Ve vlasní práci je použia meoda analyického vyrovnání. Dle Minaříka (2007) spočívá analyické vyrovnání časové řady v proložení pozorovaných hodno řady vhodnou spojiou funkcí času rendovou funkcí. Základní meodou proložení rendové funkce je meoda nejmenších čverců. Nezávislou proměnnou je pravidelně odsupňovaná časová proměnná, kerou v zájmu maximálního zjednodušení posupu výpoču rovnice rendové funkce zavádíme jedním ze dvou možných způsobů: hodnoa časové proměnné = 1, 2,, n (např. pro deseileou časovou řadu za léa 1990 až 1999 bude = 1, 2,, 10), hodnoa časové proměnné = (2i n 1)/2 pro i = 1, 2,, n, přičemž plaí = 0 (pro idenickou řadu jako v předcházejícím bodě bychom při omo posupu nyní získali = 4,5; 3,5;...; 0,5; 0,5;...; 4,5). Lineární rend Dle Hindls (2003) je lineární rend nejčasěji používaným ypem rendové funkce. Jeho význam spočívá v om, že jej můžeme použí vždy, chceme-li alespoň orienačně urči základní směr vývoje analyzované časové řady. V další řadě může v určiém omezeném časovém inervalu slouži jako vhodná aproximace jiných rendových funkcí. Lineární rend čili rendovou přímku vyjádříme ve varu T 0 1 b b, kde b 0 a b 1 jsou neznámé paramery a = 1, 2,, n je časová proměnná. K odhadu paramerů b 0 a b 1 použijeme meodu nejmenších čverců. Znamená o vyřeši dvě normální rovnice: 22

22 23, 1 0 b nb y b b y Řešením sousavy normálních rovnic jsou odhady paramerů:, 1 0 b y b n y y b Je-li 0, je i průměr ěcho hodno nulový. Poom bude dosavadní řešení éo rovnice zjednodušeno do podoby: 0 y, n y b. 2 1 y b Parabolický rend Dle Hindls (2003) má parabolický rend podobu b b b T, kde b 0, b 1 a b 2 jsou neznámé paramery a = 1, 2,, n je časová proměnná. Jde o poměrně časo používaný yp rendové funkce. Proože i ao rendová funkce je lineární z hlediska paramerů, použijeme k odhadu paramerů meodu nejmenších čverců. Znamená o řeši ři normální rovnice:, b b nb y, b b b y b b b y Paramery b 0, b 1 a b 2 získáme ze vzahů:, n y y b, 2 1 y b n y y n b

23 Volba vhodného modelu rendu Hindls (2003) uvádí, že rendová funkce může bý volena na základě věcné analýzy zkoumaného ekonomického jevu. Při věcné analýze lze v někerých případech posoudi, zda jde o funkci rosoucí, klesající, konsanní apod. Druhou jednoduchou možnosí volby je analýza grafu zobrazené časové řady. Nebezpečí volby na základě vizuálního výběru spočívá v jeho subjekiviě, proože různí lidé mohou dojí k různým závěrům o volbě ypu rendové křivky. Proo se při hledání vhodného ypu rendové funkce opíráme především o rozbor empirických údajů. Časo využívanými kriérii při volbě vhodného modelu rendu jsou reziduální souče čverců Qe a index korelace I. Vhodný yp rendové funkce usuzujeme z rozboru chování průměrných růsových charakerisik a z průběhu dané charakerisiky v čase. Obecně můžeme říci, že pokud jsou první absoluní diference charakerisiky v čase přibližně konsanní (absoluní přírůsek je konsanní), vhodným ypem rendu je přímka. Pokud se první absoluní diference charakerisiky v čase lineárně mění (absoluní přírůsek má lineární průběh), vhodným ypem rendu je parabola. 24

24 5 VLASTNÍ PRÁCE Tao čás práce se bude zaměřova na vlasní analýzu získaných da a bude rozdělena do několika dílčích kapiol. Bude zhodnocen a porovnán akuální sav zaměsnanosi a nezaměsnanosi ve vybraných okresech Olomouc a Jeseník a dále bude následova šeření vývoje nezaměsnanosi za sanovené časové období z hlediska věkové a vzdělanosní srukury uchazečů o zaměsnání a délky jejich evidence. Bude blíže analyzována i srukura volných pracovních mís. Další čás práce bude zaměřena především na určení rendové funkce a predikci vývoje nezaměsnanosi do budoucna. Saisická analýza nezaměsnanosi bude vždy prováděna za období 14 le, od roku 1999 do roku 2012 včeně. 5.1 Charakerisika zkoumané oblasi Okres Olomouc Olomoucký okres je cenrálním a nejvěším z pěi okresů Olomouckého kraje, rozkládá se ve východní čási České republiky v zeměpisném sředu Moravy. V rámci kraje sousedí na severozápadě s okresem Šumperk, na jihozápadě s okresem Prosějov a na jihovýchodě s okresem Přerov. Dále pak sousedí na západě z Pardubického kraje s okresem Sviavy a na severu, severovýchodě a východě pak s okresy Brunál, Opava a Nový Jičín z Moravskoslezského kraje. Celkovou rozlohou km 2 se olomoucký okres řadí na první míso mezi okresy Olomouckého kraje. Na celkové ploše kraje se okres Olomouc podílí 30,8 %. Z celkové rozlohy zaujímá zemědělská půda 53,8 %, podíl orné půdy na celkové rozloze je 42,1 % (orná půda se podílí na zemědělské půdě 78,3 %). Významnou čás výměry okresu voří lesní pozemky (30,0 % z celkové výměry) a nezemědělská půda činí 46,2 %. Převážná čás okresu leží v rovinaé nížině Hornomoravského úvalu, jímž proéká řeka Morava a její příoky. Nejvěší plochu okresu zabírá úrodná rovinaá Haná. Podnebí je na věšině území eplé a příznivé. Okres Olomouc, jako cenrální čás celého kraje, paří mezi oblasi s nejúrodnější půdou. Průměrné výnosy pěsovaných plodin ječmene jarního, pšenice ozimé, řepky i echnické cukrovky dosahují v celé České republice nejvyšších hodno. 25

25 Celým územím Olomouckého kraje je rovnoměrně vedena husá železniční síť a samoná Olomouc paří k významným železničním uzlům. Silniční síť je zde husější díky převažujícímu rovinaému erénu. V blízkosi Olomouce se nachází leišě pro malá dopravní leadla, keré získalo sau mezinárodního leišě. Ekonomika je ve srovnání s okresem Jeseník více sabilní a dosaečně rozmaniá. Geografické podmínky byly určující pro osídlení celého kraje. V okresu Olomouc, kerý leží v rovinaé Hané, je například vyšší zasoupení malých obcí s počem obyvael do 500 osob. Olomoucký okres je vořen celkem 96 obcemi, z oho 6 měsy (Olomouc, Šernberk, Uničov, Liovel, Velká Bysřice a Moravský Beroun) a 3 měsysy (Dub nad Moravou, Náměšť na Hané a Velký Újezd). Nejvěším měsem olomouckého okresu a celého kraje je krajské měso Olomouc s více než 100 isíci obyvaeli ( Tabulka 2: Vybrané ukazaele pro okres Olomouc k Rozloha (v km 2 ) Poče obcí 96 Poče obyvael Husoa obyvael (osoby na km 2 ) 143 Obyvaelé ve věku 0-14 (v %) 14, (v %) 68,3 65 a více (v %) 16,8 Průměrný věk obyvael 41,2 Muži 39,7 Ženy 42,7 Přisěhovalí Vysěhovalí Zdroj: SLDB Okres Jeseník Okres Jeseník je nejmenším, nejlesnaějším a nejseverněji položeným okresem Olomouckého kraje. Na jihu sousedí s okresem Šumperk, na východě s okresem Brunál z Moravskoslezského kraje a ze zbývajících dvou svěových sran přiléhá ke dvěma polským vojvodsvím Opolskému a Dolnoslezskému. S výjimkou malého výběžku na jihozápadě se celý okres nachází na území Českého Slezska, jehož převážná čás náleží kraji Moravskoslezskému. 26

26 Okres se rozprosírá na území o ploše 719 km 2 a ímo se sává nejmenším okresem Olomouckého kraje. Na celkové ploše Olomouckého kraje se okres Jeseník podílí 13,7 %. Z celkové rozlohy zaujímá zemědělská půda 33,4 %, podíl orné půdy na celkové rozloze je 20,3 % (orná půda se podílí na zemědělské půdě 60,9 %). Lesní pozemky voří 59,4 % z celkové výměry a nezemědělská půda činí 66,6 %. Území Jesenicka je charakerizováno drsnějším, avšak poměrně rozmaniým podnebím. Nejvyšší rozdíly se ýkají pohoří Hrubého Jeseníku, kerý spadá do chladné a mírně eplé oblasi. Návěrná srana pohoří se vyznačuje vyššími srážkami, pro závěrnou sranu jsou ypické dlouhé a drsné zimy. Na hornaějším jihu dochází k časým inverzím, při nichž ve vyšších polohách panuje slunečné počasí s vyššími eploami, zaímco údolí pokrývají sudené mlhy. Teplejšího klimau dosahuje v rámci okresu pohraniční, níže položená oblas na severovýchodě, kerá se dále svažuje do polských nížin. Nejlesnaější okres v kraji podmiňuje rozšířené lesnicví a myslivos, naopak zasoupení zemědělsví je spíše symbolické. Okres Jeseník paří díky své poloze, horší dopravní dosupnosi i narušení sociálního a hospodářského živoa po druhé svěové válce (vysídlení německého obyvaelsva) k ekonomicky slabším regionům. Osídlení hornaého severu mělo za následek sousředění obyvaelsva do věších obcí. Tyo dosídlené oblasi se vyznačují méně sabilní populací a nižším vnímáním kulurně společenských hodno, keré se projevuje mimo jiné i nižší angažovanosí mísního obyvaelsva. Okres Jeseník zahrnuje 24 obcí, z nichž 5 obcí (Javorník, Jeseník, Vidnava, Zlaé hory a Žulová) mají sau měsa. Nejvěším měsem je Jeseník, kde má své rvalé bydlišě přes 12 isíc obyvael. Celý region je rájem pěší urisiky, cyklisických výleů, běžkového i sjezdového lyžování a mísní vyhlášená lázeňská cenra dělají z Jesenicka oblíbené míso pro rekreaci a volný čas ( 27

27 Tabulka 3: Vybrané ukazaele pro okres Jeseník k Rozloha (v km 2 ) 719 Poče obcí 24 Poče obyvael Husoa obyvael (osoby na km 2 ) 56 Obyvaelé ve věku 0-14 (v %) 14, (v %) 69,5 65 a více (v %) 16,3 Průměrný věk obyvael 41,6 Muži 40,1 Ženy 43,0 Přisěhovalí 334 Vysěhovalí 565 Zdroj: SLDB Obrázek 1: Olomoucký kraj a jeho okresy, zdroj: krajská zpráva ČSÚ v Olomouci 28

28 5.2 Analýza zaměsnanosi dle odvěví Před samoným šeřením nezaměsnanosi ve zvolených okresech bude analyzován sav opačný a o zaměsnanos. Údaje byly čerpány z daabáze Sčíání lidu, domů a byů a vzahují se k poslednímu sčíání, keré proběhlo v březnu Zjišěné údaje ýkající se zaměsnanosi podle odvěví ekonomické činnosi jsou uvedeny zvlášť pro oba okresy v následujících abulkách 4 a 5. V olomouckém okrese je z celkového poču šeřených osob nejvíce jedinců zaměsnáno v erciárním sekoru (53,7 %), z oho nejvěší čás zaujímají pracovníci ve velkoobchodě a maloobchodě a oblas oprav a údržby moorových vozidel. Následuje sekundární sekor se 30,8 % zaměsnanými, z oho v průmyslu celých 23,9 % osob, ve savebnicví 6,9 %. Nejméně osob pracuje v zemědělsví, celkem 2,9 %. Věší čás zaměsnaných voří muži, keří zaujímají 56 % všech zaměsnaných osob a dominují v primárním a sekundárním sekoru. Ženy zaujímají druhou čás, celkem 44 % ze všech zaměsnaných, zejména v sekoru erciárním, v oblasi služeb. Tabulka 4: Zaměsnaní v okrese Olomouc podle pohlaví a podle odvěví ekonomické činnosi Odvěví ekonomické činnosi 29 Zaměsnaní celkem z oho abs. % muži ženy Zaměsnaní celkem , z celku podle odvěví ekonomické činnosi: zemědělsví, lesnicví, rybářsví , průmysl , savebnicví , velkoobchod a maloobchod; opravy a údržba moorových vozidel , doprava a skladování , ubyování, sravování a pohosinsví , informační a komunikační činnosi , peněžnicví a pojišťovnicví , činnosi v oblasi nemoviosí, profesní, vědecké a echnické činnosi a adminisraivní a podpůrné činnosi , veřejná správa a obrana; povinné sociální zabezpečení , vzdělávání , zdravoní a sociální péče , nezjišěno , Zdroj: SLDB, vdb.czso.cz

29 V okrese Jeseník bylo v projeku SLDB šeřeno celkem osob. Nejvíce jedinců (49,4 %) je opě zaměsnáno v erciárním sekoru v oblasi velkoobchodu a maloobchodu a opravy a údržby moorových vozidel. Následuje sekundární sekor se 28,8 % zaměsnanými, z oho 19,7 % osob v průmyslu a 9,1 % osob ve savebnicví. Nejméně osob pracuje v zemědělsví, celkem 4,7 %. Je nuné si povšimnou, že v okrese Jeseník pracuje v oblasi zemědělsví a savebnicví více lidí než v okrese Olomouc. Tak jako v okrese Olomouc, muži voří se svými 54 % věší čás zaměsnaných osob a dominují v primárním a sekundárním sekoru. Ženy zaujímají celkem 46 % ze všech zaměsnaných a převažují opě zejména v sekoru erciárním, v oblasi služeb. Tabulka 5: Zaměsnaní v okrese Jeseník podle pohlaví a podle odvěví ekonomické činnosi Odvěví ekonomické činnosi Zaměsnaní celkem z oho abs. % muži ženy Zaměsnaní celkem , z celku podle odvěví ekonomické činnosi: zemědělsví, lesnicví, rybářsví 695 4, průmysl , savebnicví , velkoobchod a maloobchod; opravy a údržba moorových vozidel , doprava a skladování 737 5, ubyování, sravování a pohosinsví 679 4, informační a komunikační činnosi 192 1, peněžnicví a pojišťovnicví 207 1, činnosi v oblasi nemoviosí, profesní, vědecké a echnické činnosi a adminisraivní a podpůrné činnosi 816 5, veřejná správa a obrana; povinné sociální zabezpečení , vzdělávání , zdravoní a sociální péče , nezjišěno , Zdroj: SLDB, vdb.czso.cz 30

30 5.3 Vývoj nezaměsnanosi Vývoj nezaměsnanosi v jednolivých leech v okresech Jeseník a Olomouc je znázorněn v grafu 1 a 2, kde je sledována průměrná míra nezaměsnanosi. Můžeme vidě, že zaímco v okrese Olomouc je od roku 1999 do roku 2003 nezaměsnanos na přibližně sejné úrovni, nezaměsnanos v okrese Jeseník má za sejné období sále rosoucí endenci. Od roku 2005 až do roku 2008 již má nezaměsnanos klesající endenci v obou okresech. V roce 2008 je v obou případech vykázána minimální průměrná míra nezaměsnanosi, a o 5,2 % v Olomouci a 9,6 % v Jeseníku. V roce 2009 došlo shodně u obou okresů ke skokovému nárůsu o cca 4 procenní body, na 9,4 % v Olomouci a 13,2 % v Jeseníku. Tao skuečnos byla bezesporu způsobena svěovou finanční krizí, kerá začala právě v roce 2008 a její hlavní příčinou byla americká hypoeční krize, kerá začala již o rok dříve. V České republice se dle Českého saisického úřadu v lisopadu 2008 meziročně snížila průmyslová produkce v o 17,4 % a hodnoa nových zakázek klesla o 30,2 %. Nezaměsnanos rosla až do roku 2011, na jehož konci už dochází k mírnému poklesu. Rok 2012 ak byl pro českou ekonomiku rokem recese, došlo k poklesu HDP, ale průměrná míra nezaměsnanosi v obou okresech klesla. Graf 1: Průměrná míra nezaměsnanosi v okrese Olomouc v leech % 12 % 10 % 8 % 6 % 4 % 2 % 0 % zdroj: vlasní práce 31

31 Graf 2: Průměrná míra nezaměsnanosi v okrese Jeseník v leech % 16 % 14 % 12 % 10 % 8 % 6 % 4 % 2 % 0 % zdroj: vlasní práce V následujícím grafu 3 je pro přehlednos spojnicovým grafem znázorněno srovnání vývoje průměrné míry nezaměsnanosi v obou okresech. Můžeme si všimnou, že pouze v jediném roce je míra nezaměsnanosi v okrese Jeseník nižší než v okrese Olomouc, a o v roce Graf 3: Srovnání průměrných měr nezaměsnanosi 18 % 16 % 14 % 12 % 10 % 8 % 6 % Jeseník Olomouc 4 % zdroj: vlasní práce 32

32 5.4 Komparace nezaměsnanosi V následující čási práce bude srovnán vývoj nezaměsnanosi dle kriérií, keré pro sběr da sandardně využívá Minisersvo práce a sociálních věcí. Jedná se edy o kriérium věkové srukury uchazečů, kriérium dosaženého vzdělání uchazečů a délka nezaměsnanosi uchazečů Komparace nezaměsnanosi dle věkové srukury uchazečů Získaná daa byla upravena a rozdělena na věkové skupiny, keré odpovídají oficiálnímu rozdělení obyvael dle ekonomické akiviy, a dále převedena na procenuální vyjádření, keré má pro pořeby srovnání lepší vypovídací hodnou. Dále nelze srovnáva absoluní hodnoy obou okresů, proože se jejich poče obyvael značně liší. Bude edy vždy počíáno s procenuálním vyjádřením. Uchazeči o zaměsnání jsou edy výsledně rozděleni do čyř věkových skupin pro okres Olomouc i Jeseník (viz. abulka 6 a 7). První skupina obsahuje procenuální zasoupení osob ve věku 15 až 24 le. Jde edy věšinou o čersvé absolveny, ať už základních, sředních nebo vysokých škol, případně učilišť. Následující skupina 25 až 39 le reprezenuje osoby, keré hledají zaměsnání, budují si svoji pozici na rhu práce, kariérně rosou. V případě zráy zaměsnání jsou yo dvě první skupiny naolik flexibilní, aby se přizpůsobily měnícím se podmínkám na rhu práce a nalezly práci novou. Nezaměsnanos v případě prvních dvou věkových skupin by měla bý pouze krákodobá. Třeí skupina zahrnuje osoby ve věku od 40 do 54 le. V omo období má již člověk obyčejně vybudovanou a upevněnou pracovní pozici, je na vrcholu své ekonomické akiviy a posupně zde dochází k úlumu. Při zráě zaměsnání je pro uo skupinu již obížnější se adapova a naléz zaměsnání nové. Sejně je o i v případě poslední skupiny, kerá zahrnuje uchazeče sarší 55 le. Nezaměsnaní v éo skupině jsou již v předdůchodovém věku a velmi zřídka si v případě zráy zaměsnání najdou novou práci. V oblasi Jesenicka, kde je všeobecně velmi málo pracovních příležiosí ve věšině případů volí předčasný odchod do důchodu. 33

33 Tabulka 6: Uchazeči o zaměsnání v okrese Olomouc rozděleni dle věku (v %) Rok Věková skupina nad ,9 32,8 33,9 4, ,3 34,2 35,3 4, ,0 34,5 34,3 5, ,3 33,8 33,4 7, ,8 34,0 34,1 8, ,8 34,4 35,9 8, ,3 33,7 36,1 11, ,0 33,7 35,6 13, ,5 32,5 35,8 17, ,9 31,5 33,6 17, ,7 35,2 32,8 14, ,9 35,9 32,4 15, ,7 36,3 32,3 13, ,4 35,2 31,7 15,7 zdroj: vlasní práce Graf 4: Uchazeči o zaměsnání v okrese Olomouc rozděleni dle věku (v %) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% nad % 10% 0% zdroj: vlasní práce 34

34 Tabulka 7: Uchazeči o zaměsnání v okrese Jeseník rozděleni dle věku (v %) Rok Věková skupina nad ,8 33,2 35,7 4, ,6 33,0 38,7 4, ,6 35,3 37,2 4, ,9 34,4 36,5 6, ,2 33,6 36,9 8, ,6 35,0 38,3 9, ,0 34,6 39,3 11, ,8 34,5 38,8 12, ,1 31,7 39,7 16, ,2 31,3 38,9 16, ,2 33,6 35,8 15, ,7 32,7 36,1 16, ,1 32,0 37,5 16, ,4 31,3 36,4 17,9 zdroj: vlasní práce Graf 5: Uchazeči o zaměsnání v okrese Jeseník rozděleni dle věku (v %) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% nad % 10% 0% zdroj: vlasní práce 35

35 Po srovnání procenuálního zasoupení věkových skupin v obou okresech, keré je pro lepší předsavu znázorněno i v grafech 4 a 5 můžeme konsaova, že rozdělení nezaměsnaných ve věkových skupinách je na první pohled velmi podobné. Dle hodno uvedených v předcházejících abulkách je zřejmé, že dvě řeiny nezaměsnaných se nachází v kaegoriích od 25 do 39 le a od 40 do 54 le. Ve sledovaném období se hodnoy ěcho kaegorií změnily jen neparně. Zajímavý rend je naopak možno sledova ve vývoji první a poslední kaegorie, kde v roce 1999 bylo v kaegorii le v okrese Jeseník éměř 27 %, respekive v okrese Olomouc 29 % šeřených osob bez zaměsnání. V kaegorii nad 55 le se jednalo pouze o přibližně 4,5 % sledovaných osob. V průběhu le se eno rend výrazně oočil a můžeme vidě, že došlo k vyrovnání obou krajních kaegorií. Teno jev je způsoben především sále diskuovaným socioekonomickým problémem, a o sárnuím obyvaelsva a prodlužováním věku k odchodu do důchodu. Zvyšováním poču i podílu osob seniorského věku sebou přináší obavy, keré se pojí s růsem nákladů na sociální zabezpečení a zdravoní péči, nedosakem pracovních sil na rhu práce a udržielnosí financování důchodového sysému. Předměem diskuzí je aké načasování odchodu do důchodu a nunosi zvyšování penzijního věku. Na sárnuí populace je ak nezřídka nazíráno negaivně a saří lidé bývají zejména v ekonomických úvahách vnímáni jako záěž. Byl aké porovnán průměrný věk uchazečů o zaměsnání v jednolivých okresech. Konkréní hodnoy jsou uvedeny v abulce 8. Pro názornos byl opě vyvořen graf 6 se dvěma časovými řadami, z něhož je na první pohled parné, že po celé sledované období je průměrný věk uchazečů v okrese Jeseník vyšší než v okrese Olomouc. K nejvěšímu přiblížení došlo v roce Zároveň můžeme podoknou, že dochází ke zvyšování průměrného věku uchazečů. V okrese Olomouc se jedná o zvýšení o 3,8 le, v okrese Jeseník dokonce o 5 celých le. 36

36 Tabulka 8: Průměrný věk uchazečů o zaměsnání v jednolivých leech Olomouc Jeseník ,8 35, ,4 36, ,5 36, ,1 36, ,5 37, ,4 38, ,0 39, ,6 40, ,0 41, ,1 41, ,2 40, ,8 40, ,0 41, ,6 40,3 zdroj: vlasní práce Graf 6: Srovnání průměrného věku uchazečů o zaměsnání Jeseník Olomouc zdroj: vlasní práce 37

37 5.4.2 Komparace nezaměsnanosi dle dosaženého vzdělání Uchazeči o zaměsnání jsou aké sandardně sledováni dle dosaženého vzdělání. Došlo opě k upravení da, keré jsme získali z MPSV. Zjednodušily se zejména sledované kaegorie nezaměsnaných (viz. příloha 4 a 5) a došlo k vyvoření šesi základních kaegorií, keré odpovídají sejnému rozdělení jako v případě projeku Sčíání lidu, domů a byů (SLDB). Kaegorie nezaměsnaných dle dosaženého vzdělání jsou edy následující: uchazeči bez vzdělání, uchazeči se základním vzděláním, uchazeči s výučním lisem; ao skupina se dále dělí na osoby s nižším sředoškolským vzděláním, osoby s nižším odborným sředoškolským vzděláním a sředním odborným vzděláním s výučním lisem bez mauriy, uchazeči s absolvovanou sřední školou; zde jsou zahrnué osoby s úplným sředním vzděláním a úplným sředním odborným vzděláním, uchazeči s absolvovanou vyšší odbornou školou, uchazeči s absolvovanou vysokou školou, kerá zahrnuje jedince s bakalářským, magiserským a dokorským vzděláním. Tabulka 9: Rozdělení uchazečů o zaměsnání dle vzdělání v okrese Olomouc (v %) bez vzdělání základní vzdělání vyučen sředoškolské vyšší odborné vysokoškolské ,06 24,7 44,1 25,8 0,4 4, ,06 25,8 45,4 23,9 0,6 4, ,04 26,2 45,3 23,4 0,7 4, ,05 26,3 45,4 23,1 0,7 4, ,04 25,9 44,8 24,0 0,7 4, ,02 26,0 44,7 23,6 0,7 4, ,01 26,6 45,4 22,4 0,6 4, ,00 27,6 43,6 23,3 0,6 4, ,01 28,0 41,4 24,2 0,6 5, ,01 24,8 42,9 25,2 0,8 6, ,01 22,4 46,5 25,2 0,6 5, ,01 23,1 45,4 24,4 0,6 6, ,02 23,8 43,6 24,3 0,7 7, ,02 23,5 43,9 24,2 0,9 7,5 zdroj: vlasní práce 38

38 Graf 7: Uchazeči o zaměsnání dle vzdělání v okrese Olomouc 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% vysokoškolské vyšší odborné sředoškolské vyučen základní vzdělání bez vzdělání 10% 0% zdroj: vlasní práce Tabulka 10: Rozdělení uchazečů o zaměsnání dle vzdělání v okrese Jeseník (v %) bez vzdělání základní vzdělání vyučen sředoškolské vyšší odborné vysokoškolské ,91 33,4 46,8 17,1 0,5 1, ,95 33,1 47,4 16,7 0,3 1, ,91 32,2 49,0 15,8 0,3 1, ,74 33,1 48,6 16,0 0,3 1, ,64 33,1 49,1 15,8 0,4 1, ,50 32,2 50,4 14,9 0,4 1, ,44 32,0 50,4 15,0 0,4 1, ,31 34,1 48,7 15,1 0,3 1, ,16 35,3 49,0 13,9 0,1 1, ,31 32,5 48,8 16,1 0,4 2, ,29 29,8 52,0 15,7 0,2 2, ,22 29,3 52,7 15,8 0,1 1, ,17 30,7 51,9 15,0 0,2 1, ,29 34,9 47,2 14,9 0,3 2,4 zdroj: vlasní práce 39

39 Graf 8: Uchazeči o zaměsnání dle vzdělání v okrese Jeseník 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% vysokoškolské vyšší odborné sředoškolské vyučen základní vzdělání bez vzdělání 10% 0% zdroj: vlasní práce Při pohledu na hodnoy v abulkách 9 a 10 jsou rozdíly v hodnoách mezi okresy zřejmé. Z hlediska vzdělanosi je nejvíce uchazečů o zaměsnání v obou okresech v kaegorii vyučen. Následuje druhá nejpočenější kaegorie uchazečů se základním vzděláním, přičemž na konci sledovaného období v okrese Jeseník sem paří necelých 35 % osob, v okrese Olomouc poom mluvíme o 23,5 % osob. Dále následují uchazeči se sředoškolským vzděláním, přičemž v okrese Jeseník jich je opě výrazně méně než v okrese Olomouc, přesněji o 9,3 %. Další kaegorií jsou osoby vysokoškolsky vzdělané, kerých je naopak více v okrese Olomouc. V roce 2012 šlo o celkem 7,5 % nezaměsnaných v okrese Olomouc, respekive 2,4 % v okrese Jeseník. V okrese Jeseník se nachází věší poče uchazečů o zaměsnání s nižším vzděláním. Pracovní síla není ak kvalifikovaná. Je o způsobeno především ím, že dosudovaní lidé se sěhují do jiné čási země za lepšími pracovními podmínkami nebo zůsávají rovnou v mísě svého sudia. V okrese Olomouc, kde je na rozdíl od okresu Jeseník dosupné vysokoškolské vzdělání je možno pozorova rend opačný, a o rosoucí podíl nezaměsnaných osob s vysokoškolským vzděláním (viz. graf 7). V okrese Jeseník je nuno poukáza na podíl osob, keré jsou bez vzdělání. Na začáku období byl jejich podíl éměř 1 %. V okrese Olomouc hovoříme pouze o seinách 40

40 procen. I přeso, že se na konci období poče sledovaných osob bez vzdělání výrazně snížil, sále je číslo v okrese Olomouc řeinové v porovnání s okresem Jeseník Komparace nezaměsnanosi dle délky nezaměsnanosi Třeím sledovaným kriériem nezaměsnanosi je její délka, konkréně délka regisrace na úřadu práce, kerou MPSV rozděluje do šesi říd. První řída zahrnuje uchazeče, keří hledají práci kraší dobu než 3 měsíce. Následující řídy zahrnují osoby, keré jsou bez práce 3-6 měsíců, 6-9 měsíců, 9-12 měsíců, měsíců. Poslední šesá řída zahrnuje osoby, keré jsou bez práce déle než dva roky. Pro pořeby práce byla řeí řída z hlediska vypovídající hodnoy vyhodnocena jako nadbyečná, akže došlo ke sloučení dvou kaegorií a o od 6 do 9 a od 9 do 12 měsíců do jedné řídy 6 až 12 měsíců, kdy jsou uchazeči regisrováni na úřadu práce. Celkem edy sledujeme 5 říd v obou okresech (viz. abulka 11 a 12): uchazeči o zaměsnání regisrovaní na úřadu práce kraší dobu než 3 měsíce, uchazeči o zaměsnání regisrovaní na úřadu od 3 do 6 měsíců, uchazeči o zaměsnání regisrovaní na úřadu od 6 do 12 měsíců, uchazeči o zaměsnání regisrovaní na úřadu od 12 do 24 měsíců, uchazeči o zaměsnání regisrovaní na úřadu déle než 24 měsíců. Tabulka 11: Rozdělení nezaměsnanosi dle délky v okrese Olomouc (v %) do 3 měsíců 3-6 měsíců 6-12 měsíců měsíců nad 24 měsíců ,6 20,2 23,2 18,4 12, ,8 18,1 18,1 19,1 19, ,7 17,6 18,6 16,0 23, ,5 19,1 19,1 15,9 22, ,8 19,0 18,1 15,6 22, ,4 18,7 14,9 13,4 22, ,1 18,2 15,4 12,8 21, ,3 17,7 16,5 12,1 20, ,5 17,6 15,9 11,1 16, ,7 21,0 14,7 8,7 10, ,7 25,0 25,3 9,9 6, ,2 17,9 17,0 19,7 10, ,1 19,4 15,1 17,1 17, ,7 19,1 17,5 16,1 18,5 zdroj: vlasní práce 41

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

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

Více

Provozně ekonomická fakulta

Provozně ekonomická fakulta Mendelova zemědělská a lesnická univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Komparace vývoje nezaměsnanosi v okrese Uherské Hradišě a ČR Bakalářská práce Vedoucí: prof.

Více

Schéma modelu důchodového systému

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

Více

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DOKTORSKÁ DISERTAČNÍ PRÁCE

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

Více

PŘÍLOHA SDĚLENÍ KOMISE. nahrazující sdělení Komise

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

Více

Metodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů

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

Více

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

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

Více

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

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

Více

Zhodnocení historie predikcí MF ČR

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

Více

INDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY

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

Více

Akční plán Strategie rozvoje lidských zdrojů Královéhradeckého kraje

Akční plán Strategie rozvoje lidských zdrojů Královéhradeckého kraje Akční plán Sraegie rozvoje lidských zdrojů Královéhradeckého kraje 2008 2009 Zpracovael: Rada pro rozvoj lidských zdrojů Královéhradeckého kraje 1 Akční plán Sraegie rozvoje lidských zdrojů Královéhradeckého

Více

10 LET ČLENSTVÍ ČESKÉ REPUBLIKY V EVROPSKÉ UNII Z POHLEDU EKONOMICKÉ DEMOGRAFIE A PRŮZKUMU PRACOVNÍCH SIL PODLE EUROSTATU

10 LET ČLENSTVÍ ČESKÉ REPUBLIKY V EVROPSKÉ UNII Z POHLEDU EKONOMICKÉ DEMOGRAFIE A PRŮZKUMU PRACOVNÍCH SIL PODLE EUROSTATU RELIK 214. Reprodukce lidského kapiálu vzájemné vazby a souvislosi. 24. 25. lisopadu 214 1 LET ČLENSTVÍ ČESKÉ REPUBLIKY V EVROPSKÉ UNII Z POHLEDU EKONOMICKÉ DEMOGRAFIE A PRŮZKUMU PRACOVNÍCH SIL PODLE EUROSTATU

Více

7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

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

Více

APLIKACE INDEXU DAŇOVÉ PROGRESIVITY V PODMÍNKÁCH ČESKÉ REPUBLIKY

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

Více

ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU

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

Více

PŘIROZENÝ POHYB OBYVATELSTVA V JIHOVÝCHODNÍM REGIONU ČESKÉ REPUBLIKY PODLE KRAJŮ #

PŘIROZENÝ POHYB OBYVATELSTVA V JIHOVÝCHODNÍM REGIONU ČESKÉ REPUBLIKY PODLE KRAJŮ # PŘIROZENÝ POHYB OBYVATELTVA V JIHOVÝCHODNÍM REGIONU ČEKÉ REPUBLIKY PODLE KRAJŮ # THE NATURAL CHANGE OF POPULATION IN THE OUTH-EAT REGION OF THE CZECH REPUBLIC ACCORDING TO UB-REGION DUFEK, Jaroslav, MINAŘÍK,

Více

2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosti II

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

Více

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

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

Více

Porovnání způsobů hodnocení investičních projektů na bázi kritéria NPV

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

Více

Výpočty populačních projekcí na katedře demografie Fakulty informatiky a statistiky VŠE. TomášFiala

Výpočty populačních projekcí na katedře demografie Fakulty informatiky a statistiky VŠE. TomášFiala Výpočy populačních projekcí na kaedře demografie Fakuly informaiky a saisiky VŠE TomášFiala 1 Komponenní meoda s migrací Zpravidla zjednodušený model migrace předpokládá se pouze imigrace na úrovni migračního

Více

Prognózování vzdělanostních potřeb na období 2006 až 2010

Prognózování vzdělanostních potřeb na období 2006 až 2010 Prognózování vzdělanosních pořeb na období 2006 až 2010 Zpráva o savu a rozvoji modelu pro předvídání vzdělanosních pořeb ROA - CERGE v roce 2005 Vypracováno pro čás granového projeku Společnos vědění

Více

Metodika transformace ukazatelů Bilancí národního hospodářství do Systému národního účetnictví

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

Více

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

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

Více

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

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

Více

Úloha V.E... Vypař se!

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

Více

Volba vhodného modelu trendu

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

Více

Město Šlapanice komplexní demografická charakteristika

Město Šlapanice komplexní demografická charakteristika MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakula regionálního rozvoje a mezinárodních sudií Měso Šlapanice komplexní demografická charakerisika Diplomová práce Vypracoval: Michal Vysoudil Vedoucí práce: PhDr. Dana Hübelová

Více

Studie proveditelnosti (Osnova)

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

Více

MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRNĚ

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

Více

EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu

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

Více

Studie proveditelnosti (Osnova)

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

Více

Srovnávací analýza vývoje mezd v České republice

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

Více

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

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

Více

STATISTICKÁ ANALÝZA PORODNOSTI Bakalářská práce

STATISTICKÁ ANALÝZA PORODNOSTI Bakalářská práce MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU STATISTICKÁ ANALÝZA PORODNOSTI Bakalářská práce Vedoucí bakalářské práce Mgr. Veronika Blašková

Více

Aplikace analýzy citlivosti při finačním rozhodování

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

Více

FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD

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

Více

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

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

Více

Měření výkonnosti údržby prostřednictvím ukazatelů efektivnosti

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

Více

5 GRAFIKON VLAKOVÉ DOPRAVY

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

Více

MODELOVÁNÍ A KLASIFIKACE REGIONÁLNÍCH TRHŮ PRÁCE

MODELOVÁNÍ A KLASIFIKACE REGIONÁLNÍCH TRHŮ PRÁCE VYSOKÁ ŠKOL BÁNSKÁ - TECHNICKÁ UNIVERZIT OSTRV EKONOMICKÁ FKULT MODELOVÁNÍ KLSIFIKCE REGIONÁLNÍCH TRHŮ PRÁCE Jana Hančlová Ivan Křivý Jaromír Govald Miroslav Liška Milan Šimek Josef Tvrdík Lubor Tvrdý

Více

PŘÍPADOVÁ STUDIE Č. 1. Typologie obcí ČR na základě jejich demografického vývoje

PŘÍPADOVÁ STUDIE Č. 1. Typologie obcí ČR na základě jejich demografického vývoje Projek: OP VK CZ.1.07/2.2.00/07.0178 udium ekonomiky rozvoje venkova na JU v Českých Budějovicích Moderní meody pro kvaniaivní hodnocení regionálního poenciálu a práci s prosorovými day PŘÍPADOVÁ TUDIE

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY

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

Více

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace

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

Více

EKONOMICKÉ PROSTŘEDÍ A KONKURENCESCHOPNOST

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

Více

2. ZÁKLADY TEORIE SPOLEHLIVOSTI

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

Více

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY Kaedra obecné elekroechniky Fakula elekroechniky a inormaiky, VŠB - T Osrava. TOJFÁZOVÉ OBVODY.1 Úvod. Trojázová sousava. Spojení ází do hvězdy. Spojení ází do rojúhelníka.5 Výkon v rojázových souměrných

Více

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA

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

Více

C Predikce vývoje makroekonomických indikátorů

C Predikce vývoje makroekonomických indikátorů C Predikce vývoje makroekonomických indikáorů Prameny abulek a grafů: ČSÚ, Eurosa C.1 Ekonomický výkon Minulý vývoj HDP Sezónně očišěný HDP 2 ve 3. čvrleí 2012 mezičvrleně klesl o 0,3 % (proi 0,2 %). Meziročně

Více

Vybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data

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

Více

Vliv struktury ekonomiky na vztah nezaměstnanosti a inflace

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

Více

Dotazníkové šetření- souhrnný výsledek za ORP

Dotazníkové šetření- souhrnný výsledek za ORP Doazníkové šeření- souhrnný výsledek za ORP Název ORP Chomuov Poče odpovědí 26 Podpora meziobecní spolupráce, reg. číslo: CZ.1.4/4.1./B8.1 1. V jakých oblasech výborně či velmi dobře spolupracujee se sousedními

Více

Modelování rizika úmrtnosti

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

Více

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově

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

Více

Charakteristika a struktura platů a mezd v České republice

Charakteristika a struktura platů a mezd v České republice Mendelova zemědělská a lesnická univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Charakerisika a srukura plaů a mezd v České republice Bakalářská práce Vedoucí práce: Ing.

Více

Nové indikátory hodnocení bank

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

Více

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ. Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ. Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakula regionálního rozvoje a mezinárodních sudií Analýza vývoje porodnosi v okrese Blansko Bakalářská práce Auor: Pavla Šěpánová Vedoucí práce: PhDr. Dana Hübelová, Ph.D. Brno

Více

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

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

Více

Využívání obnovitelných zdrojů na výrobu elektrické energie v ČR

Využívání obnovitelných zdrojů na výrobu elektrické energie v ČR Mendelova zemědělská a lesnická univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Využívání obnovielných zdrojů na výrobu elekrické energie v ČR Bakalářská práce Vedoucí práce:

Více

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

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

Více

Dotazníkové šetření 1 - souhrnný výsledek za ORP

Dotazníkové šetření 1 - souhrnný výsledek za ORP Doazníkové šeření 1 - souhrnný výsledek za ORP Název ORP Polička Poče odpovědí 21 Podpora meziobecní spolupráce, reg. číslo: CZ.1.04/4.1.00/B8.00001 1. V jakých oblasech výborně či velmi dobře spolupracujee

Více

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

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

Více

POLITICKÝ CYKLUS V ČESKÉ REPUBLICE

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

Více

ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU

ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU MENDELOVA LESNICKÁ A ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V BRNĚ PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU Analýza nehodovosi v ČR v leech 001-006 Bakalářská práce Vedoucí bakalářské práce Mgr.

Více

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

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

Více

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakula regionálního rozvoje a mezinárodních sudií Analýza vybraných demografických ukazaelů Chile Bakalářská práce Auor: Marina Jeřábková Vedoucí práce: PhDr. Dana Hübelová,

Více

ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK

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

Více

Stýskala, L e k c e z e l e k t r o t e c h n i k y. Vítězslav Stýskala TÉMA 6. Oddíl 1-2. Sylabus k tématu

Stýskala, L e k c e z e l e k t r o t e c h n i k y. Vítězslav Stýskala TÉMA 6. Oddíl 1-2. Sylabus k tématu Sýskala, 22 L e k c e z e l e k r o e c h n i k y Víězslav Sýskala TÉA 6 Oddíl 1-2 Sylabus k émau 1. Definice elekrického pohonu 2. Terminologie 3. Výkonové dohody 4. Vyjádření pohybové rovnice 5. Pracovní

Více

Analýza počtu zahraničních návštěvníků. České republiky. Bakalářská práce

Analýza počtu zahraničních návštěvníků. České republiky. Bakalářská práce Mendelova zemědělská a lesnická univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Analýza poču zahraničních návšěvníků České republiky Bakalářská práce Vedoucí práce: Ing. Krisina

Více

2.2.2 Měrná tepelná kapacita

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

Více

Pasivní tvarovací obvody RC

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

Více

PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

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

Více

MĚNOVÁ POLITIKA, OČEKÁVÁNÍ NA FINANČNÍCH TRZÍCH, VÝNOSOVÁ KŘIVKA

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

Více

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Ústav statistiky a operačního výzkumu

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Ústav statistiky a operačního výzkumu Mendelova zemědělská a lesnická univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Populační vývoj okresu Blansko v rámci populačního vývoje v Jihomoravském kraji a v ČR Bakalářská

Více

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

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

Více

Základní škola Ústí nad Labem, Rabasova 3282/3, příspěvková organizace, 400 11 Ústí nad Labem. Příloha č.1. K SMĚRNICI č. 1/2015 - ŠKOLNÍ ŘÁD

Základní škola Ústí nad Labem, Rabasova 3282/3, příspěvková organizace, 400 11 Ústí nad Labem. Příloha č.1. K SMĚRNICI č. 1/2015 - ŠKOLNÍ ŘÁD Základní škola Úsí nad Labem, Rabasova 3282/3, příspěvková organizace, 400 11 Úsí nad Labem GSM úsředna: +420 725 596 898, mob.: +420 739 454 971, hp://www.zsrabasova.cz IČ 44553145, BANKOVNÍ SPOJENÍ -

Více

Teorie obnovy. Obnova

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

Více

4. Střední radiační teplota; poměr osálání,

4. Střední radiační teplota; poměr osálání, Sálavé a průmyslové vyápění (60). Sřední radiační eploa; poměr osálání, operaivní a výsledná eploa.. 08 a.. 08 Ing. Jindřich Boháč TEPLOTY Sřední radiační eploa - r Sálavé vyápění = PŘEVÁŽNĚ sálavé vyápění

Více

13.3.2012. Kdo je nezaměstnaný? Míra nezaměstnanosti

13.3.2012. Kdo je nezaměstnaný? Míra nezaměstnanosti Měření nezaměstnanosti Nezaměstnanost 15.3.2012 Kdo je nezaměstnaný? Ekonomicky aktivní ob. Celkové obyvatelstvo Ekonomicky neaktivní ob. Zaměstnaní Nezaměstnaní důchodci studenti rodičovská dovolená Zaměstnaní:

Více

Porovnání charakteristik demografické statiky a dynamiky v dvanácti nových zemích EU

Porovnání charakteristik demografické statiky a dynamiky v dvanácti nových zemích EU Porovnání charakerisik demografické saiky a dynamiky v dvanáci nových zemích EU Bakalářská práce Vedoucí práce: prof. Ing. Milan Palá, CSc. Per Vérosa Brno 2008 Prohlášení Prohlašuji, že jsem bakalářskou

Více

SBÍRKA PŘEDPISŮ ČESKÉ REPUBLIKY

SBÍRKA PŘEDPISŮ ČESKÉ REPUBLIKY Ročník 2004 SBÍRKA PŘEDPISŮ ČESKÉ REPUBLIKY PROFIL PŘEDPISU: Tiul předpisu: Nařízení vlády o sanovení podmínek pro zařazení skupin výrobců, zajišťujících společný odby vybraných zemědělských komodi, do

Více

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA DIPLOMOVÁ PRÁCE Daniela Stoszková

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA DIPLOMOVÁ PRÁCE Daniela Stoszková VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA DIPLOMOVÁ PRÁCE 2008 Daniela Soszková VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ Hodnocení invesičního

Více

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

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

Více

Nezaměstnanost 15.3.2012

Nezaměstnanost 15.3.2012 Nezaměstnanost 15.3.2012 Měření nezaměstnanosti Kdo je nezaměstnaný? Celkové obyvatelstvo Ekonomicky aktivní ob. Ekonomicky neaktivní ob. Zaměstnaní Nezaměstnaní důchodci studenti rodičovská dovolená Zaměstnaní:

Více

Stochastické modelování úrokových sazeb

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

Více

Working Paper Solidarita mezi generacemi v systémech veřejného zdravotnictví v Evropě

Working Paper Solidarita mezi generacemi v systémech veřejného zdravotnictví v Evropě econsor www.econsor.eu Der Open-Access-Publikaionsserver der ZBW Leibniz-Informaionszenrum Wirschaf The Open Access Publicaion Server of he ZBW Leibniz Informaion Cenre for Economics Pavloková, Kaeřina

Více

Analogový komparátor

Analogový komparátor Analogový komparáor 1. Zadání: A. Na předloženém inverujícím komparáoru s hyserezí změře: a) převodní saickou charakerisiku = f ( ) s diodovým omezovačem při zvyšování i snižování vsupního napěí b) zaěžovací

Více

Příjmově typizovaný jedinec (PTJ)

Příjmově typizovaný jedinec (PTJ) Příjmově ypizovaný jeinec (PTJ) V éo čási jsou popsány charakerisiky zv. příjmově ypizovaného jeince (PTJ), j. jeince, kerý je určiým konkréním způsobem efinován. Slouží jako násroj k posouzení opaů ůchoových

Více

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

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

Více

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně. Populační vývoj mikroregionu Židlochovicko. Diplomová práce. Provozně ekonomická fakulta

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně. Populační vývoj mikroregionu Židlochovicko. Diplomová práce. Provozně ekonomická fakulta Mendelova zemědělská a lesnická univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Populační vývoj mikroregionu Židlochovicko Diplomová práce Auor: Vedoucí diplomové práce: Bc.

Více

Manuál k vyrovnávacímu nástroji pro tvorbu cen pro vodné a stočné

Manuál k vyrovnávacímu nástroji pro tvorbu cen pro vodné a stočné OPERAČNÍ PROGRAM ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ EVROPSKÁ UNIE Fond soudržnosi Evropský fond pro regionální rozvoj Pro vodu, vzduch a přírodu Manuál k vyrovnávacímu násroji pro vorbu cen pro vodné a sočné MINISTERSTVO

Více

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,

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

Více

Návod k obsluze. Vnitřní jednotka pro systém tepelných čerpadel vzduch-voda s příslušenstvím EKHBRD011ABV1 EKHBRD014ABV1 EKHBRD016ABV1

Návod k obsluze. Vnitřní jednotka pro systém tepelných čerpadel vzduch-voda s příslušenstvím EKHBRD011ABV1 EKHBRD014ABV1 EKHBRD016ABV1 Vniřní jednoka pro sysém epelných čerpadel vzduch-voda EKHBRD011ABV1 EKHBRD014ABV1 EKHBRD016ABV1 EKHBRD011ABY1 EKHBRD014ABY1 EKHBRD016ABY1 EKHBRD011ACV1 EKHBRD014ACV1 EKHBRD016ACV1 EKHBRD011ACY1 EKHBRD014ACY1

Více

Vliv společného zemědělského trhu EU na český trh s mlékem a mléčnými produkty

Vliv společného zemědělského trhu EU na český trh s mlékem a mléčnými produkty Mendelova univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Vliv společného zemědělského rhu EU na český rh s mlékem a mléčnými produky Bakalářská práce Vedoucí práce: doc. Ing. Václav Adamec, Ph.D. Auorka:

Více

Parametry ENS a ES energetické ukazatele (indikátory).

Parametry ENS a ES energetické ukazatele (indikátory). MMEE cv.3 Cíl: Procvičení výpoču paramerů energeických sousav (ENS) a elekroenergeických sousav - elekrizačních sousava (ES) 1. Podle jakých paramerů lze porovnáva energeické sousavy? 2. Proč je nuné používa

Více

Inflace po vstupu do měnové unie vybrané problémy 1

Inflace po vstupu do měnové unie vybrané problémy 1 Inflace po vsupu do měnové unie vybrané problémy 1 Jan Kubíček (leden 23, pracovní verze) Úvod Realia evropské měnové unie a edy společné moneární poliiky zalačuje do pozadí oázku inflačního diferenciálu

Více

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

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

Více

Klíčová slova: Astabilní obvod, operační zesilovač, rychlost přeběhu, korekce dynamické chyby komparátoru

Klíčová slova: Astabilní obvod, operační zesilovač, rychlost přeběhu, korekce dynamické chyby komparátoru Asabilní obvod s reálnými operačními zesilovači Josef PUNČOCHÁŘ Kaedra eoreické elekroechniky Fakula elekroechnicky a informaiky Vysoká škola báňská - Technická universia Osrava ř. 17 lisopadu 15, 708

Více

PLL. Filtr smyčky (analogový) Dělič kmitočtu 1:N

PLL. Filtr smyčky (analogový) Dělič kmitočtu 1:N PLL Fázový deekor Filr smyčky (analogový) Napěím řízený osciláor F g Dělič kmioču 1:N Číače s velkým modulem V současné době k návrhu samoného číače přisupujeme jen ve výjimečných případech. Daleko časěni

Více

Úloha II.E... je mi to šumák

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

Více

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ Posouzení vlivu vybraných fakorů na hypoeční úvěry v selhání v České republice Impac Assessmen of he Seleced Facors on

Více