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. Lenka Juříčková Brno 010
- -
Prohlášení Prohlašuji, že jsem uo diplomovou práci vypracovala samosaně, pod vedením vedoucího diplomové práce pana Ing. Pavla Kolmana a s použiím uvedené lieraury. V Brně dne 0. kvěna 010 Lenka Juříčková - 3 -
Poděkování Na omo mísě bych chěla poděkova Ing. Pavlu Kolmanovi, vedoucímu mé diplomové práce, za jeho odborné vedení a rady. Dále bych chěla poděkova svým rodičům za podporu a pochopení při mém sudiu. - 4 -
Absrak Juříčková, L. Hodnocení vývoje a predikce vybraných ukazaelů pojisného rhu ČR a zvolených sáů EU. Diplomová práce. Brno 010. Tao diplomová práce se zabývá vývojem pojisného rhu v České republice a zvolených sáech EU. Prezenován je současný sav i poslední vývojové endence. Součásí práce je i predikce jednolivých ukazaelů pro pojisný rh České republiky. Analyzovány jsou především následující ukazaele úrovně pojisného rhu: předepsané pojisné, koncenrace pojisného rhu, pojišěnos, poče pojišťoven, zaměsnanců a další. Ze saisických meod byla využia mimo jiné analýza časových řad. Je využio da získaných z Českého saisického úřadu, České asociace pojišťoven, Evropského pojišťovacího výboru a dalších odborných zdrojů. Klíčová slova: pojišťovnicví, pojisný rh, pojišťovna, ukazaele úrovně pojisného rhu, živoní a neživoní pojišění, předepsané pojisné, časová řada. Absrac: Juříčková, L. Evaluaion of he developmen and predicion of seleced indicaors of he insurance marke Czech Republic and seleced EU counries. Diploma hesis. Brno 010. This diploma hesis deals wih developmen of insurance marke in Czech Republic and seleced EU counries. The curren siuaion and also he las rends are presened. The hesis also includes predicion of he indicaors for he insurance marke of he Czech Republic and is mainly aimed a following indicaors of insurance marke: premiums wrien, concenraion of insurance marke, insurance peneraion, number of insurance companies, employees and oher. I was use analysis of he ime series from he ohers saisics mehods. The hesis makes use of he daa from Czech Saisical Office, Czech Insurance Associaion, European insurance and reinsurance federaion and oher professional resources. Key words: insurance marke, insurance company, developmen level indicaors of insurance marke, life and non-life insurance, premium wrien, ime series. - 5 -
Obsah 1. ÚVOD 7. CÍL 8 3. TEORETICKÁ ČÁST 11 3.1. Pojisný rh jako součás finančního rhu 11 3.. Členění pojisného rhu 13 3.3. Fakory ovlivňující pojisný rh 15 3.4. Subjeky působící na pojisném rhu 16 3.5. Legislaivní rámec pojisného rhu 17 3.5.1. Pojisný rh ČR 17 3.5.. Pojisný rh EU 18 3.5.3. Dohled v pojišťovnicví 19 3.6. CEA Evropský pojišťovací výbor 19 3.7. Ukazaele úrovně pojisného rhu 0 4. MATERIÁL A METODIKA 3 4.1. Korelační a regresní analýza 3 4.. Časová řada 4 4..1. Přísupy k modelování časových řad 5 4... Elemenární charakerisiky časových řad 6 4..3. Trendová analýza 7 4..3.1. Kriéria pro volbu vhodného modelu rendu 30 4..3.. Měření kvaliy vyrovnání inerpolační kriéria 31 4..3.3. Měření kvaliy vyrovnání exrapolační kriéria 3 4.3. Jednorozměrná regresní analýza 3 5. VLASTNÍ PRÁCE 37 5.1. Ukazaele úrovně pojisného rhu 37 5.1.1. Poče pojišťoven a zaměsnanců v odvěví pojišťovnicví 37 5.1.. Předepsané pojisné 5.1..1. Volba vhodného modelu rendu a predikce hodno 40 44 5.1.3. 5.1.3.1. Pojišěnos Volba vhodného modelu rendu pro pojišěnos a predikce hodno 48 49 5.1.4. Předepsané pojisné na jednoho obyvaele 5.1.4.1. Volba vhodného modelu rendu a predikce hodno 50 53 5.1.5. Koncenrace pojisného rhu 55 5.. Jednorozměrný regresní model živoní pojišění 57 6. DISKUZE 66 7. ZÁVĚR 76 8. POUŽITÉ INFORMAČNÍ ZDROJE 80 9. SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK 83 10. SEZNAM TABULEK A GRAFŮ 84 11. SEZNAM PŘÍLOH 86-6 -
1. Úvod Oblas pojišťovnicví a pojisného rhu zasluhují pozornos hned z několika důvodů. Prvním je, že člověk dnešního svěa je éměř na každém kroku vysaven nejrůznějším rizikům. I v ěch nejběžnějších lidských činnosech a každodenním živoě exisují siuace, kde nebezpečí a pravděpodobnos nezdaru voří běžnou součás jeho exisence. Pojišění, jako násroj eliminace negaivních důsledků nahodilosi, se pro něj sává de faco nezbynou součásí živoa. Není edy divu, že na základě ohoo nezpochybnielného faku vznikají insiuce, keré jsou ochony oo riziko, samozřejmě za předem daných okolnosí, na sebe převzí a učini ak vzniklou nežádoucí událos pro jedince ekonomicky únosnou. A v jakém případě nasávají okolnosi, kdy je pojisiel ochoný a schopný převzí riziko a ješě eno svůj čin přeměni v předmě svojí podnikaelské činnosi? Odpověď je následující. Musí exisova věší poče subjeků ohrožených příslušným rizikem, aby pojisiel byl schopen aomizova riziko, přičemž účelem je rozloži jej mezi co možná nejvěší poče ekonomických subjeků. Jednolivci poom odvádějí příspěvky na pojišění a v případě pojisné událosi pojišťovna plní ve prospěch účasníků posižených realizací rizika. Dalším důvodem, proč se vůbec pojisným rhem zabýva, je skuečnos, že pojišťovnicví voří důležiý segmen každé rozvinué ržní ekonomiky. Pojisný rh je nedílnou komponenou rhu finančního. Podílí se ak na alokaci a realokaci volných finančních prosředků prosřednicvím finančních isnrumenů. Hraje neposradaelnou roli v rámci samosaných národních ekonomik i v globálním konexu. - 7 -
. Cíl Cílem diplomové práce je zhodnoi, predikova a vyvodi konkréní závěry a doporučení z vývoje ukazaelů pojisného rhu v České republice a zvolených sáech EU v období le 000 008. Práce bude jednak prezenova současný sav i poslední vývojové endence pojisného rhu České republiky pomocí zobrazení a rozboru nashromážděných empirických da získaných primárně z Evropského pojišťovacího výboru (CEA). Dále umožní porovnání jednolivých paramerů hovořících o úrovni pojisného rhu. Bude se zabýva jak převzaými, ak vypočenými údaji a koncenrova je do přehledných abulek a grafů. Vzhledem k omu, že deklarovaným cílem práce je hodnoi, predikova a vyvodi konkréní závěry a doporučení z vývoje ukazaelů pojisného rhu v České republice a zvolených sáech EU v období le 000 008, budou ke splnění ohoo cíle použiy ukazaele, keré vyčíslují úroveň pojisného rhu. Konkréně se bude jedna o předepsané pojisné v odvěví živoního i neživoního pojišění, pojišěnos, předepsané pojisné na jednoho obyvaele, poče komerčních pojišťoven, poče zaměsnanců v pojišťovnicví a koncenraci pojisného rhu. Tyo ukazaele byly zvoleny kvůli omu, že se ve svěě běžně používají, disponují vlekou vypovídací schopnosí a je možné je pro jednolivé rhy, keré jsou v rámci práce porovnávány, dohleda. Na základě ěcho indikáorů dojde k sesavení saisické daové řady, kerá popíše jejich vývoj a umožní ak zhodnoi současný sav. Práce přinese přehled nejenom o pojisném rhu České republiky, ale bude ho konfronova s vykazovanými výsledky pojisných rhů Velké Briánie, Slovinska a v někerých ohledech i s výsledky vykazovanými za EU. Prakický Odsraněno: s průměrem v rámci význam práce lze edy spaři především v om, že provede názornou konfronaci jednolivých pojisných rhů, keré budou emaicky říděny podle uvedených indikáorů, což umožní uvoři si poměrně konkréní předsavu o možných nedosacích, rezervách i případných specifikách uzemského pojišťovnicví. - 8 -
Velká Briánie byla vybrána jako reprezenan jednoho z nejvěších pojisných rhů svěa a současně se jedná o vůdčí rh v rámci EU, udíž lze očekáva její silné působení na evropský pojisný rh. Jako proiklad, k ypicky hospodářsky vyspělé Briánii, bude do srovnání posaveno Slovinsko. To je sejně jako ČR nedávno ransformovaná ekonomika. Saisická analýza empirických hodno bude využia k omu, aby se idenifikovaly odlišnosi v rámci jednolivých časových řad. Hlavním úkolem regresní a korelační analýzy je přispě k poznání příčinných vzahů mezi saisickými znaky a poskynou maemaický popis sysemaických okolnosí, keré provázejí saisické závislosi. Cílem regresní analýzy je co nejlepší přiblížení empirické (vypočíané) regresní funkce k hypoeické regresní funkci. V čási práce, kerá se bude věnova jednorozměrné regresní analýze, dojde k esování saisických hypoéz, edy k vyslovení domněnek, jejichž pravdivos se bude vyšeřova. Cílem jednorozměrného regresního modelu bude zkouma vzah předepsaného pojisného v odvěví živoního pojišění (vysvělovaná, respekive závislá proměnná) a nominální mzdy (vysvělující, nebo-li nezávislá proměnná). S rosoucí nominální mzdou lze očekáva růs popávky po kryí rizik, udíž se bude zvyšova hrubé předepsané pojisné. Díky provedení regresní analýzy bude možno následně kvanifikova relevanní závěry. Formulované saisické hypoézy budou esovány pomocí esů: es o významnosi parameru rendové přímky; es o celkové vhodnosi regresního modelu; es o neauokorelovanosi reziduí. Součásí práce bude i závěrečná diskuze, kde proběhne shrnuí siuace v daných zemích a uvedení auorčina vlasního hodnocení dané problemaiky. Dále dojde na základě zjišěných výsledků k vyslovení vhodných doporučení a návrhů pro české pojisiele do budoucnosi. Auorka si bude klás oázku v jakých ukazaelích a jakým způsobem lze dosáhnou zlepšení. V práci se budou dále - 9 -
hodnoi jednolivé kvanifikované doporučení, včeně posouzení jejich možného reálného uplanění. K dosažení vyyčených cílů diplomové práce slouží následně formulované výzkumné oázky: V podílu živoního pojišění na celkovém předepsaném pojisném exisuje rosoucí rend. ČR dosahuje ve sledovaných ukazaelích průměru EU. - 10 -
3. Teoreická čás Teoreická čás se zabývá výčem základních pojmů souvisejících s problemaikou pojisného rhu s odkazem na lierauru vydanou ke sudované problemaice. Dále jsou zde uvedeny definice ukazaelů pojisného rhu a legislaiva pro odvěví pojišťovnicví. 3.1. Pojisný rh jako součás finančního rhu Pojišťovnicví je specializovaná oblas finančnicví. Jeho hlavním posláním je pomáha zajišťova dennodenní živo firem i jednolivců, jenž je spojen s řadou rizik, keré jejich exisenci permanenně ohrožují. Pojišění slouží k překonání negaivních následků nahodilosi. Subjeky si sjednávají pojisnou ochranu, aby ímo způsobem chránily nejenom svůj majeek, ale i vyšší hodnoy, mezi něž paří zdraví či živo samoný. Z uvedeného jasně vyplývá, že zde edy exisuje velký prosor pro specializované insiuce, keré by kryí rizik zajišťovaly. V odborné ekonomické erminologii akovéo zařízení nazýváme pojišťovnami. Pojišťovny lze rozliši podle předměu činnosi na univerzální a specializované. Pro univerzální je charakerisické, že nabízejí pojišění nejrůznějších rizik. Kdežo specializované sousřeďují svůj zájem na určié druhy pojišění či na specializovaná rizika. V současné době je právní normou zakázáno souběžné provozování živoního a neživoního pojišění jednou pojišťovnou s výjimkou již exisujících kompoziních pojišťoven, u nich je však nuné dodrže podmínku, aby bylo srikně odděleno účenicví od správy. Nabídka a popávka v oblasi přenášení rizika pojišěním, specifického druhu peněžní služby, se uskuečňuje na pojisném rhu. Exisence solidního, důvěryhodného pojisného rhu je sympomem zdravé, úspěšné ekonomiky a - 11 -
dobrého fungování finanční sféry na daném erioriu. Pojisný rh má zhruba sejné základní rysy jako jakýkoliv jiný rh. Pro hladké fungování sřeu nabídky a popávky vsupují někdy mezi klieny a pojisiele zv. zprosředkovaelé pojišění, jakými jsou ageni, makléři, poradci apod. S ohledem na o, že pojišění je založeno na principu rezerv, nacházejí se obecně v pojišťovnách dočasně volné peněžní prosředky, nabídka a popávka po ěcho prosředcích předsavuje vedle prvoplánovaného věcného pojisného rhu zv. invesiční pojisný rh, kerým pojisný rh ješě výrazněji prolíná do rhů finančních. Věcný pojisný rh je rhem, na kerém převládá nabídka, což určiým způsobem deerminuje způsoby prodeje pojisných produků. (Dahněl, 005) Jak uvádí Čejková (000) finanční rh je sysém ekonomických vzahů a insiucí zprosředkujících sousředění, alokaci a realokaci volných finančních prosředků prosřednicvím finančních isnrumenů. Je o edy míso sřeu nabídky a popávky po finančních násrojích, kerými jsou plaební prosředky, cenné papíry, devizi, drahé kovy, pojisná ochrana ad. Finanční rh umožňuje, aby subjeky, mající přebyek finančních prosředků nebo naopak jejich nedosaek, dle svých akuálních pořeb přemisťovaly finanční prosředky vzájemně mezi sebou. - 1 -
Finanční rh Peněžní rh Kapiálový rh Devizový rh Komodiní rh Pojisný rh Obr. 1: Srukura finančního rhu (Čejková, 000) 3.. Členění pojisného rhu Na pojisném rhu dochází ke sřeu nabídky a popávky po pojisné ochraně. Pojišťovny se snaží co nejefekivněji invesova dočasně volné peněžní prosředky, jež jim plynou za poskyování pojisné ochrany. V éo souvislosi lze pojisný rh rozděli na věcný a invesiční. Věcný pojisný rh předsavuje činnos, za jejímž účelem je pojišťovna jako aková založena, a sice poskyování pojisné ochrany. Na omo segmenu pojisného rhu se edy sekává nabídka s popávkou po finanční službě pojišění. Mezi další akiviy, keré se na omo rhu odehrávají, paří zajišťovací, zábranná a zprosředkovaelská činnos. Pojisný rh má své specifikum v om, že realizace prodaných služeb se ve velké míře projeví až po delším časovém období od uzavření obchodu, někdy se nemusí projevi vůbec. Tao skuečnos vyváří pojišťovnám prosor pro rozsáhlou invesiční činnos. Nuno podoknou, že invesování pojisě echnických rezerv je upraveno zákonem o pojišťovnicví, kerý specifikuje finanční insrumeny, do kerých mohou pojišťovny yo rezervy umísi. Upraveny jsou dokonce i limiy pro jednolivé položky finančního porfolia pojišťovny. Realizace pojišťovací služby - 13 -
prosřednicvím vorby rezerv, keré jsou určeny na hrazení pojisného plnění, vede k pořebě regulace v oázce hospodaření s ěmio rezervami. Jednou z významných charakerisik pojisného rhu je, že na něm převládá nabídka, kerá zaručuje souěž. Nabídka a popávka po pojišění a zajišění komerční pojišťovny pojišění a pojisníci zajisielé dozor nad pojišťovnicvím sá asociace Pojisný rh pojišění osob pojišění majeku pojišění podnikaelů pojišění moorových vozidel pojišění zemědělských rizik pojišění odpovědnosi za škodu Invesování dočasně volných peněžních prosředků vklady (depozia) v bankách cenné papíry, např. obligace, akcie či jiné nákup nemoviosí nákup cenných sbírek Obr. : Schéma členění pojisného rhu (Vávrová, 000) - 14 -
Podsau pojisného rhu můžeme aké definova na základě eorie her. Podle ní se jednolivé pojišťovací obchody na pojisném rhu rovnají loerii s časem (časovými okamžiky) a výhrami podle neurčiých ahů. Úlohou pojišťoven je bý jednak proihráčem a jednak se naži o rozšiřování pojišění a ím vyrovnáva riziko. Účelem pojišění je poom eliminace negaivních následků náhody pro člověka; prosředkem k omu je pro jednolivce hra, přičemž ekonomickou úlohu pojišťovnicví je vés ke zevšeobecňování éo hry. Komerční pojišťovna nemusí v éo hře obsá, může zkrachova a ak přesa bý proihráčem. (Čejková, 000) 3.3. Fakory ovlivňující pojisný rh Pojisný rh ovlivňuje řada fakorů, keré ho mohou ovlivňova jak zevniř, ak i zvenčí. Mezi vnější fakory lze řadi především makroekonomické veličiny. Jsou důležié obzvlášě proo, že popisují ekonomické prosředí, ve kerém pojišťovny podnikají a jemuž musí svoji činnos přizpůsobi. Konkréně se jedná o vývoj, objem hrubého domácího produku, inflaci a nezaměsnanos. Pojisný rh do značné míry deerminuje aké další vnější činielé poče obyvael, peněžní příjmy obyvaelsva (reprezenované průměrnou mzdou), objem výdajů domácnosí a jejich srukura, vývoj u konkurenčních segmenů finančního rhu a další zřeelehodné skuečnosi, především frekvence výskyu mimořádných škod (povodně apod.), keré rovněž ovlivňují popávku po pojišění. Z vniřních fakorů hraje významnou roli jednak zájem poenciálních klienů o pojisnou ochranu, dále sání regulace oblasi pojišťovnicví, zprosředkovaelská činnos, zajišťovny a asociace pojišťoven. - 15 -
3.4. Subjeky působící na pojisném rhu Na pojisném rhu se pohybuje mnoho subjeků s rozličnými zájmy. Jednou z nich je pojišťovna, kerá na sebe přebírá riziko svého kliena a v případě škodní událosi je povinna mu vzniklou škodu uhradi. Tak se děje samozřejmě jen za předem jasně definovaných podmínek. Zajišťovny jsou insiuce, keré umožňují samoné pojišťovně pojisi se. Jedná se o zv. verikální rozložení rizika, kdy se ímo způsobem pojišťovna chrání proi nadměrnému nebezpečí. Snaží se ak o aomizaci rizika na pro ni přijaelnou velikos. Nedílnou součásí pojisného rhu jsou samozřejmě pojisníci, keří s pojisielem uzavřeli pojisnou smlouvu a zavázali se plai pojisné za pojisnou ochranu, dále pojišění na jejichž majeek, živo či zdraví se samoné pojišění vzahuje. Významný článek mezi pojišťovnou a klienem předsavují zprosředkovaelé. Jedná se o samosané podnikaelské subjeky. Jejich přínos pro pojisný rh lze naléz především v om, že ho dobře znají a mají přehled o veškeré pojisné ochraně, jež je pojišťovnami na daném erioriu nabízena. Mohou ak objekivizova rovnováhu nabídky a popávky. Dalším zásupcem, kerý se na pojisném rhu vyskyuje, ovšem nedá se o něm říci, že by reprezenoval nabídkovou či popávkovou sranu je asociace pojišťoven. Jedná se o organizaci, kerá má za úkol sdružova pojišťovny. Mezi její prioriní cíle paří háji zájmy svých členů i organizova jejich kooperaci. Dále spolupracuje se zahraničními asociacemi a insiucemi, snaží se o rozvoj pojišťovnicví a pojisného rhu. V České republice uo činnos vykonává Česká asociace pojišťoven. Důležiou roli hraje i dozor v pojišťovnicví. Již výše bylo zmíněno, že pojišťovnicví je založeno na sysému rezerv. Jak uvádí Daňhel (005), právě určení povinnosi voři určié druhy rezerv a následně normaivní reglemenace - 16 -
hospodaření pojišťovny s ěmio, svým objemem významnými pojisněechnickými rezervami, je obecně úhelným kamenem ochrany klienů pojišťoven ze srany sáního dozoru, fakicky zajišťujícím splnielnos pojišťovnou uzavřených pojisných smluv. Úloze a konkréní podobě legislaivního rámce, vzhledem k jeho důležiosi, bude věnována pozornos ješě v následující podkapiole. 3.5. Legislaivní rámec pojisného rhu Pojišťovnicví má určié zvlášnosi oproi osaním odvěvím ekonomiky, projevující se zejména v nabídce pojišění a zajišění. Zvlášnosi nabídky pojišění vedou k omu, že konkurence v pojišťovnicví ani v rozvinué ržní ekonomice není dosaečným samoregulačním mechanismem zabezpečujícím zájmy pojišěných. (Čejková, 000) Pod pojmem regulace se skrývají pravidla, kerá mají zajisi správné fungování pojišťovnicví a současně aké usanovují insiuci dozoru. Jejím úkolem je zajisi sledování a konrolu dodržování ěcho pravidel. 3.5.1. Pojisný rh ČR Siuace na pojisném rhu je dána jednak obecnými ekonomickými podmínkami, ve kerých pojišťovny realizují svoji činnos. Dalším významným určujícím fakorem, jež vymezuje hranice samoného odvěví pojišťovnicví, je právní rámec. V podmínkách České republiky neusále sílí vliv a nunos reakce na legislaivu upravující evropský pojisný rh, kerého je Česká republika, jako řádný člen Evropské unie, součásí. Řada ěcho legislaivních změn je vázána sice na vsup České republiky do Evropské unie, ovšem je řeba si uvědomi, že zpracování někerých nových pojišťovacích právních předpisů souvisí s evolucí a pořebami vyvíjejícího se pojisného rhu. - 17 -
Legislaivní změny v pojišťovnicví mají dlouhodobý charaker. Implemenace příslušných právních aků EU, ýkajících se oblasi pojišťovnicví, je realizována zejména od roku 000. Jedná se o proces rvalý a nezbyný. Harmonizace pojisného práva byla ve velké míře dovršena na počáku roku 004, kdy vyšla ve sbírce zákonů novelizace zákona o pojišťovnicví s planosí od 1. 5. 004, resp. 1. 4. 004, zákon o pojisné smlouvě s planosí od 1. 1. 005, zákon o pojišťovacích zprosředkovaelích a samosaných likvidáorech pojisných událosí s planosí od 1. 1. 005, novelizace zákona o pojišění odpovědnosi za škody z provozu vozidel s planosí od 1. 5. 004. Při všech prováděných legislaivních změnách bylo zásadním kriériem soulad s evropskými směrnicemi. 3.5.. Pojisný rh EU Vyvoření jednoného pojišťovacího rhu nebylo zlomovou záležiosí, ale procesem posupného přijímání jednolivých direkiv EU, kerý se odehrával v časovém horizonu více než dvacei le. Jeho výsledkem je jednoný právní prosor zv. jediné licence (single licence). Jak uvádí Daňhel (005), sjednocování ekonomicko-legislaivních rámců a podmínek je v inegračních seskupeních nunosí, neboť příliš rozdílné sandardy a meodiky by mohly vés k rozdílným pohledům na u samou pojišťovací společnos. Základ jednoného pojisného rhu v EU voří ři generace směrnic, ýkajících se oblasi živoního a neživoního pojišění. Jednoný evropský pojisný rh funguje na základě zv. jednoného pasu, zn. každá pojišťovna, kerá má řádné povolení provozova pojišťovací činnos v někeré ze členských zemí Evropské unie, může při splnění určiých minimálních požadavků (oznamovací povinnos vůči odpovídajícímu dozorovému orgánu) rozšíři své akiviy i do jiných členských sáů formou zřízení pobočky nebo poskyováním pojišění na základě svobody dočasného poskyování služeb přímo ze svého domovského sáu. - 18 -
Jedinečnos evropského rhu kví ve skuečnosi, že více jak 5 000 pojišťoven může nabíze svoje produky na všech evropských rzích na základě povolení své domovské země. 3.5.3. Dohled v pojišťovnicví Problemaice dohledu se věnuje 6 zákona o pojišťovnicví, konkréně se v něm uvádí, že dohledu v pojišťovnicví podléhají pojišťovny, keré na území České republiky provozují pojišťovací činnos, uzemské pojišťovny a zajišťovny provozující zajišťovací činnos a právnické a fyzické osoby, keré na omo území provozují zprosředkovaelskou činnos v pojišťovnicví, činnos samosaných likvidáorů pojisných událosí a další činnosi související s pojišťovací a zajišťovací činnosí, a další fyzické a právnické osoby. Při výkonu dohledu v pojišťovnicví spolupracuje Česká národní banka s mezinárodními organizacemi, s orgány dohledu jiných sáů, s úsředními správními orgány a organizacemi působícími v oblasi pojišťovnicví. Každá osoba zúčasněná při výkonu dohledu v pojišťovnicví musí splňova podmínku důvěryhodnosi a k výkonu činnosi musí mí odpovídající odborné i kvalifikační předpoklady. 3.6. CEA Evropský pojišťovací výbor Evropský pojišťovací výbor sídlí v Bruselu. Byl založen roku 1953. V současnosi má 33 členů, kerými jsou asociace pojišťoven z různých evropských sáů. Informace, keré CEA zpracovává, pochází od národních asociací pojišťoven ěcho zemí. Jejím posláním je zvyšova povědomí o pojisielích a zajisielích při poskyování pojisné ochrany, přispíva k hospodářskému růsu a rozvoji. Je hlasem evropského pojišťovnicví na mezinárodní úrovni. V neposlední řadě aké zasupuje a podporuje zájmy evropských pojisielů na úrovni mezinárodních - 19 -
organizací. CEA poskyuje plaformu pro výměnu informací a zkušenosí mezi svými členy. Umožňuje poradensví v oázkách evropského pojišťovnicví. 3.7. Ukazaele úrovně pojisného rhu Pojisný rh má v každé ržní ekonomice důležié posavení se specifickými úkoly, principy a významem. Hodnoi vývoj pojisného rhu není možné bez posouzení vývoje ukazaelů efekivnosi, keré obecně hodnoí účinnos použií zdrojů a vynaložených prosředků. Exisuje celá škála ukazaelů, pomocí kerých lze vývoj daného pojisného rhu posuzova, např. předepsané pojisné, pojisné plnění, škodovos, pojišěnos, poče komerčních pojišťoven, poče zaměsnanců v pojišťovnicví, poče vyřízených pojisných událosí, koncenrace pojisného rhu ad. Ukazaele lze aké děli na absoluní a poměrové. Co se absoluních ýče, ak nabývají podoby absoluních čísel. Je edy zřejmé, že jejich slabé míso je vypovídací schopnos v případě mezinárodního konexu. Sáy s výrazně věší geografickou rozlohou a počem obyvael poom budou samozřejmě dosahova vyšších hodno než sáy menší. Svůj význam mají yo ukazaele především pro vniřní analýzu vývoje v rámci uzemského rhu. Jejich použií je aké podsané z oho důvodu, že figurují ve výpoču ukazaelů poměrových. Podsaou relaivních indikáorů je, že absoluní veličina (např. předepsané pojisné) se vzahuje k jiné veličině (např. poče obyvael, HDP). Díky ěmo přepočům lze porovnáva jednolivé národní pojisné rhy, aniž by docházelo ke zkreslení díky disproporcím mezi jednolivými sáy. Diplomová práce se bude konkréně zabýva ěmio ukazaeli: předepsané pojisné, pojišěnos, předepsané pojisné na jednoho obyvaele, - 0 -
poče komerčních pojišťoven, poče zaměsnanců v pojišťovnicví, koncenrace pojisného rhu. Tyo ukazaele byly zvoleny kvůli omu, že se ve svěě běžně používají, disponují vlekou vypovídací schopnosí a lze je pro jednolivé rhy, keré jsou v rámci práce porovnávány, dohleda. Předepsané pojisné Jedná se o pojisné, keré je sanoveno na dohodnué pojisné období. Po odpočíání nákladů voří základ pro výpoče daně z příjmu pojišťovny. Účeně se předepsané pojisné označuje i jako přijaé pojisné. Předpis pojisného je účení seznam všech položek pojisného, keré se v daném časovém rozpěí (účení období) mají uhradi pojišťovně. Jde edy o pohledávky do lhůy splanosi. Předpis pojisného se v pojišťovně zpracovává jako základní deník pojisného a deník následného pojisného. V denících se vyznačují všechny plaby pojisného, přírůsky z nově dojednaných pojisných smluv a úbyky pojisného ze zaniknuých pojisných smluv. Předepsané pojisné je důležiým ukazaelem výkonnosi každé komerční pojišťovny za příslušné období. Dle jeho výše se komerční pojišťovny seřazují na pojisném rhu v daném regionu či sáě. Předepsané pojisné lze děli na předepsané pojisné živoního a neživoního pojišění. Pojišěnos Pojišěnos vyjadřuje poměr předepsaného pojisného k hrubému domácímu produku v běžných cenách. Uvádí se v procenech a v podmínkách ržního hospodářsví vyjadřuje kapaciu pojisného rhu. Celková možnos pojišťování na daném pojisném rhu je daná rozsahem pojisného pole. Pojisné pole je soubor majeku, předměů, osob anebo jiných jevů, exisujících v daném - 1 -
sáě nebo erioriu, kerý je možno pojisi. Agregání ukazael pojišěnosi odráží schopnos pojisného rhu obsáhnou dané pojisné pole. I eno ukazael je možné sledova za oblas živoního a neživoného pojišění. Předepsané pojisné na jednoho obyvaele Předepsané pojisné na jednoho obyvaele se vypočíá jako podíl předepsaného pojisného a poču obyvael daného sáu. Jeho vypovídací schopnos spočívá v om, že dokladuje, kolik peněžních prosředků je subjek ochoen za daný kalendářní rok věnova na opaření pojisné ochrany. Lze rozlišova oblas živoního a neživoného pojišění. Poče zaměsnanců v pojišťovnicví Je ukazaelem, kerý dává základní předsavu o úrovni daného pojisného rhu. Nejde zde však jen o absoluní poče zaměsnanců v pojišťovnicví, ale i o produkiviu a způsob jejich práce. Poče komerčních pojišťoven Teno indikáor může odráže míru regulace pojišťovnicví. Řadí se k základním ukazaelům. Koncenrace pojisného rhu Koncenrace pojisného rhu je velmi významná, neboť hovoří o efekivnosi pojisného rhu, kerá je sledována ve věšině vyspělých zemí. Předsavuje podíl nejvěších komerčních pojišťoven na předepsaném pojisném. Věšinou se sleduje za 5, 10 a 15 nejvěších pojišťoven na daném pojisném rhu. (Čekjová, 000) - -
4. Maeriál a meodika Cílem éo čási práce je naléz vhodné kvaniaivní meody pro řešení konkréního problému a poskynou dosaečné eoreické znalosi pořebné pro jeho úspěšné vyřešení. Daa, jež budou k analýze využia, jsou primárně čerpána z Evropského pojišťovacího výboru. Empirické hodnoy je možné považova za dosaečně reprezenaivní vzorek, a o i přes skuečnos, že žádná národní asociace nesdružuje kompleně všechny společnosi, keré v jejím regionu působí. Ovšem podíl členských pojišťoven v CEA je naolik vysoký, že dosupné údaje lze vzáhnou na celý pojisný rh, aniž by ím došlo k jejich výraznému zkreslení. 4.1. Korelační a regresní analýza Úkolem regresní a korelační analýzy je maemaický popis sysemaických okolnosí, keré provázejí saisické závislosi. Konkréně se může jedna např. o zobrazení průběhu podmíněných průměrů vysvělované proměnné v důsledku sysemaických změn hodno jedné či věšího poču vysvělujících proměnných. Ješě časěji je snahou naléz idealizující maemaickou funkci ak, aby co nejlépe vyjadřovala charaker závislosi a co nejvěrněji zobrazovala průběh změn podmíněných průměrů závisle proměnné. (Hindls, Hronová, Seger, Fisher, 007) Regrese je označení pro maemaickou funkci, v níž je vyjádřena předsava o empirické (vypočené) regresní funkci k hypoeické regresní funkci. Korelace znamená lineární závislos náhodných veličin. K měření inenziy éo závislosi jsou používány korelační koeficieny, keré měří výhradně lineární závislos a není je udíž možné používa pro měření jiného ypu závislosi. - 3 -
4.. Časová řada Časovou řadu voří věcně a prosorově srovnaelná pozorování (daa), kerá jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času ve směru minulos příomnos. První snahou při analýze časové řady je obvykle získa rychlou a orienační předsavu o charakeru procesu, kerý ao posloupnos reprezenuje. Je možno provádě vizuální analýzu. Ta má podobu buď grafického vyjádření sledovaných hodno, nebo elemenárních charakerisik vývoje (diference různého řádu, empa a průměrná empa růsu, průměr časové řady aj.). Jak uvádí Jílek se Součekem (1990), číselné zobrazování a rozbor ekonomických jevů a procesů v konkréních podmínkách (mísě, čase) jejich výskyu voří základní čás sociálně ekonomických informací. V posledních leech dochází k rozvoji meod analýzy a prognózy ekonomických časových řad. Důvodem je snaha porozumě, pomocí zjednodušujících charakerisik, minulosi oho, co nás obklopuje a vyvodi z ní o, co nás možná čeká. Časové řady lze děli z nerůznějších hledisek, jedním z nich je jejich rozčlenění na inervalové a okamžikové. Liší se podle časového hlediska rozhodného pro zjišťování údajů. Velikos inervalového ukazaele závisí na délce inervalu, za kerý se sleduje. Pokud jsou inervaly různě dlouhé, provádí se přepoče na jednokový inerval (zv. očišťování od důsledků kalendářních variací). Hodnoa okamžikového ukazaele se vzahuje ke konkrénímu časovému okamžiku. Časové řady lze dále diferencova podle periodiciy na dlouhodobé, jejichž periodicia je delší než jeden rok a krákodobé s inervalem pod jeden rok. Možné je i dělení z hlediska způsobu vyjádření ukazaelů na naurální, keré zachycují řadu v naurálních jednokách, nebo peněžní hodnoy jsou poom vyjádřeny v peněžní formě. - 4 -
4..1. Přísupy k modelování časových řad Výchozím principem modelování časových řad je jednorozměrný model: y = f(, ε) (4.1) kde: y hodnoa modelovaného ukazaele v čase, přičemž = 1,,...,n, ε hodnoa náhodné složky (poruchy) v čase. Exisují celkem ři koncepce, pomocí kerých lze časové řady ve varu (4.1) modelova: a) Klasický (formální) model Popisuje pouze formy pohybu (a ne poznání věcných příčin dynamiky časové řady). Základem je dekompozice časové řady na čyři složky časového pohybu, přičemž všechny čyři formy nemusí exisova současně (jejich výsky je podmíněn věcným charakerem zkoumaného ukazaele). Konkréně se jedná o: Trendovou složku T - zachycuje dlouhodobé změny v chování časové řady - popisuje edy dlouhodobý růs či dlouhodobý pokles. Bližším popisem rendové složky se bude práce zabýva ješě v dalším exu. Sezónní složku S - popisuje periodické změny v časové řadě, keré se odehrávají v rámci jednoho kalendářního roku a každý rok se opakují. Je zřejmé, že sezónnos je důsledkem sřídání ročních období. Cyklickou složku C - popisuje dlouhodobé flukuace kolem rendu. U ekonomických řad je cyklická složka časo spojována se sřídáním hospodářských cyklů. Proože působí dlouhodobě, je velmi obížné ji vysledova a popsa. Perioda cyklické složky se může pohybova v násobcích le, a proo pokud dochází ke zkoumání kráké časové řady, nemusí bý cyklická složka vůbec rozeznaelná. Náhodnou složku ε jedná se o vlivy, keré na časovou řadu působí a keré nelze sysemaicky podchyi a popsa. Je vořena náhodnými - 5 -
výkyvy časové řady. Jedná se edy o složku nesysemaickou (na rozdíl od prvních ří jmenovaných). Rozklad může nabýva dvojí podoby: o adiivní: y = T + S + C + ε = Y + ε, = 1,,...,n (4.) o muliplikaivní: y = T S C ε. = Y + ε, = 1,,...,n (4.3) b) Box Jenkinova meodologie ao meoda považuje za základní prvek Naformáováno: S odrážkami + Úroveň: + Zarovna na:,5 cm + Tabuláor za:,5 cm + Odsadi na:,5 cm, Tabuláory: není na,5 cm Naformáováno: S odrážkami + Úroveň: + Zarovna na:,5 cm + Tabuláor za:,5 cm + Odsadi na:,5 cm, Tabuláory: není na,5 cm konsrukce modelu časové řady náhodnou složku, proo nebude v práci nebude využia. c) Spekrální analýza využívá se pro vícerozměrné modely, udíž ani spekrální analýza nebude součásí prakické čási práce. Její uvedení v omo exu, spolu s Box-Jenkinsonovou meodologií, je pouze pro přinesení kompleního přehledu o možnosech v přísupu k modelování časové řady. 4... Elemenární charakerisiky časových řad Mezi elemenární charakerisiky paří diference různého řádu, empa a průměrná empa růsu, průměry hodno časové řady aj. Z ěcho základních charakerisik bude v práci využio empo růsu a absoluní diference. Absoluní diference charakerizuje absoluní změnu (přírůsek nebo úbyek) hodnoy ukazaele v časovém okamžiku oproi období předcházejícímu (-1). Δ = y y-1 pro =,3,...,n. (4.4) Tempo růsu udává, kolikrá vzrosla hodnoa ukazaele v časovém okamžiku oproi období předcházejícímu. - 6 -
y k =, =,3,... n y 1 (4.5) kde: y konkréní hodnoa ukazaele v čase, y-1 n hodnoa ukazaele v čase -1, přičemž =, 3,...,n, délka časové řady. 4..3. Trendová analýza Dle Wonnacoa (1994) rendem rozumíme hlavní endenci dlouhodobého vývoje hodno analyzovaného ukazaele v čase. Tvoří nejdůležiější prvek časové řady. Může bý vzrůsající, klesající nebo konsanní, kdy hodnoy ukazaele dané časové řady v průběhu sledovaného období mohou oscilova kolem určié, v podsaě neměnné úrovně. Trendovou funkcí nazýváme vyhlazení časové řady pomocí maemaické funkce. Podává informaci o charakeru hlavní endence ve vývoji sledovaného ukazaele. Pomocí rendové analýzy provádíme aké prognózu vývoje očekávaných hodno ukazaele v budoucnosi. Za nejpoužívanější rendové funkce v prakických aplikacích v oblasi analýzy a prognózy časových řad lze pokláda lineární rend, parabolický rend, exponenciální rend, dále pak modifikovaný exponenciální rend, logisický rend a Gomperzovu křivku. Práce se bude ovšem zabýva pouze prvními řemi jmenovanými rendovými funkcemi. Mezi nejběžnější meodu odhadu paramerů rendových funkcí se řadí meoda nejmenších čverců (OLS). Lze ji použí v případě, že zvolená rendová funkce předsavuje lineární regresní model, je edy lineární v paramerech. Lineární rend Trendová přímka má var: T = β + 1 (4.6) 0 β - 7 -
kde: β0,β1 neznámé paramery, =1,,..., n časová proměnná. Vzniká sousava normálních rovnic při použií meody nejmenších čverců: n = 1 n = 1 y = nb y = b 0 0 = 1 + b n n 1 = 1 + b n 1 = 1 (4.7) kde: Σ symbol pro souče přes od 1 do n, j. n = 1 Řešením sousavy normálních rovnic (5.9) jsou odhady paramerů: b b 0 1 = y b = y 1 y (4.8) n Parabolický rend Kvadraický rend má var: T = β + β + (4.9) o 1 β kde: β0,β1 a β neznámé paramery, =1,,..., n časová proměnná. Teno yp rendové funkce je lineární v paramerech, a proo se řadí k časo využívaným ypům rendové funkce. K odhadu jednolivých paramerů se použije meoda nejmenších čverců, zn. budou se řeši ři normální rovnice: - 8 -
- 9-4 3 1 0 3 1 0 1 0 ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' + + = + + = + + = b b b y b b b y b b nb y (4.10) kde: časová proměnná, 0 = Paramery rovnice lze následně vypočía jako: ( ) ( ) 4 1 4 4 0 ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' = = = n y y n b y b n y y b (4.11) Exponenciální rend Lze vyjádři v obecném varu: 1 0 T β β = (4.1) kde: β0,β1 neznámé paramery, =1,,..., n časová proměnná. Je nuné provés logarimickou ransformaci funkce (4.1) a docíli ak linearizující ransformace, keré má podobu: log T = log β0 + log β1 (4.13)
K odhadu paramerů se použije meoda nejmenších čverců, sesaví se dvě normální rovnice: log y log y = n log b = log b 0 0 + log b 1 + log b 1 Řešením sousavy rovnic se získají odhady paramerů b0 a b1: log b log b 0 1 = = log y ' ' n log y (4.14) (4.15) 4..3.1. Kriéria pro volbu vhodného modelu rendu Věcně ekonomická kriéria jedná se o poodhalení základních vývojových endencí analyzovaného ukazaele. Lze posoudi, zda jde o funkci rosoucí nebo klesající. Vizuální analýza grafu při éo analýze však hraje roli nebezpečí subjekiviy, zn. je zde riziko, že různí uživaelé rozhodnou odlišně. Výše jmenovaná krieria v sobě zahrnují znaky subjekiviy i nesofisikovanosi k přísupu volby vhodného modelu, proo je důležié vzí v úvahu i kriéria saisická. V éo souvislosi se proo uplaňují inerpolační kriéria. Tyo inerpolační kriéria se používají nejčasěji k nalezení vhodného ypu rendové funkce a používají se zejména při rozhodování mezi lineárním, polynomickým a exponenciálním rendem. Jak uvádí Hindls, Hrnová a Novák (000), inerpolační kriéria bývají založena na porovnání souču (průměru) čverců odchylek empirických a eoreických hodno. Jsou edy jakousi mírou přilnavosi čili přimykavosi modelu - 30 -
ke skuečnosi. Je pochopielné, že menší souče (průměr) čverců indikuje lepší model. V případě, že smyslem popisu rendu časové řady je konsrukce exrapolačních prognóz budoucího vývoje, jsou k omuo účelu používána exrapolační kriéria, založená na simulaci. 4..3.. Měření kvaliy vyrovnání inerpolační kriéria M. E. = Mean Error = sřední chyba odhadu: ( y T ) M. E. = (4.16) n Tao míra je rovna nule vždycky, když se k odhadu paramerů použije klasickým způsobem meoda nejmenších čverců. V případě, že dojde k úpravě posupu např. logarimizací či inverzí hodno, M. E. již není nulové. M. S. E. = Mena Squared Error = sřední čvercová chyba odhadu: ( y T ) M. S. E. = (4.17) n M. A. E. = Mean Absolue Error = sřední absoluní chyba odhadu: y T M. A. E. = n (4.18) M. A. P. E. = Mean Absolue Percenage Error = sřední absoluní procenní chyba odhadu: y T 100 M. A. P. E. = y (4.19) n M. P. E. = Mean Percenage Error = sřední procenní chyba odhadu: y T 100 M. P. E. = y (4.0) n - 31 -
4..3.3. Měření kvaliy vyrovnání exrapolační kriéria Jako míry prognosické kvaliy modelu se používají koeficieny nesouladu. Nejznámější je Theilův koeficien: D ( y N + j Pˆ j j= 1 H = D y N + j j= 1 ) T (4.1) kde: N délka časové řady použiá pro odhad modelu, D zkrácení časové řady (D = n N), Pˆ j exrapolace na j období dopředu, a o modelem odhadnuým na základě prvních N pozorování časové řady. Pro přímé použií se doporučuje veličina: T H = T 100 (4.) H Inerpreace vypočené hodnoy je poom následující. Pokud se koeficien pohybuje v rozmezí 3 5 %, je chyba předpovědi považována za malou a posuzovaný model může bý dobrým násrojem pro vorbu předpovědí. 4.3. Jednorozměrná regresní analýza Zpracování da v jednorozměrné regresní analýze se provede pomocí Naformáováno: Barva písma: Auomaická saisického sofwaru Grel. Klasický regresní model využielný jak pro popis časových řad lze zapsa jako: Y = Xβ + ε (4.3) kde: Y X ß náhodný vekor pozorování vysvělované (závisle) proměnné, maice pozorování vysvělujících (nezávisle) proměnných, vekor neznámých paramerů, - 3 -
ε vekor náhodných veličin (chyb). Pak odhad vhodné regresní funkce Ŷ lze zapsa: ˆ Xβˆ Y = (4.4) kde: βˆ vekor odhadovaných paramerů regresní funkce Odhady paramerů meodou nejmenších čverců (OLS) jsou pak dány vzahem: T 1 T ( X X ) X Y ˆ β = (4.5) Druhou možnosí odhadu paramerů regresní funkce je analyický způsob vycházející z kriéria meody nejmenších čverců, edy za předpokladu, že Y Y ) = e i Q i kde: i n n = ei = i= 1 i= 1 n e i i= 1 ( Y Y ) min i ) i je funkcí neznámých paramerů, přičemž požadujeme, aby n e i i= 1 (4.6) min. Naformáováno: Barva písma: Auomaická Naformáováno: Barva písma: Auomaická Naformáováno: Barva písma: Auomaická Naformáováno: Písmo: Kurzíva, Barva písma: Auomaická Naformáováno: Písmo: Kurzíva, Barva písma: Auomaická Naformáováno: Barva písma: Auomaická Řešením je výpoče prvních parciálních derivací podle jednolivých paramerů, keré položíme rovno nule a neznámé paramery regresní funkce vypočíáme. Po odhadu paramerů regresních funkcí můžeme vypočía -hodnoy každého odhadnuého parameru a oesova ak jeho saisickou významnos. Pro každý regresní paramer β j, kde j = 1,,k, se formulují následující hypoézy: H 0 1 : β = 0 H : β 0 j j j j < τ τ H 0 : nezamíáme, H : nezamíáme 1 přičemž esová saisika má var j ˆ β = SE j ( ˆ β ) j = ˆ β RSS h n p j j+ 1, j+ 1 (4.7) - 33 -
kde: SE( βˆ j ) sandardní chyba odhadu, RSS reziduální souče čverců, p = k +1 poče paramerů regresní funkce, a kde kriická hodnoa je τ ( n p). = 1 α Pro regresní paramery se může sesroji inerval spolehlivosi regresního modelu. Předsavuje plochu, ve keré se s předem sanovenou pravděpodobnosí vyskyuje odhadnuý regresní model. Inerval spolehlivosi má var: ( n p) SE( Yˆ ) Y Yˆ + ( n p) SE( Yˆ ) = 1 α P Yˆ i 1 α i i i 1 α i (4.8) SE kde: ( Y i ) σˆ mii ˆ =, σˆ = T T diagonální prvek maice ( ) RSS je odhadem sandardní chyby modelu, kde mii je i-ý n p 1 M = X X X X, RSS je reziduální souče čverců, ( n p) p = k +1 1 je poče regresních paramerů a α je kvanil příslušného - n p supni volnosi. rozdělení s ( ) Pás spolehlivosi regresního modelu pak předsavuje plochu, ve keré se s předem sanovenou pravděpodobnosí vyskyují empirické hodnoy rozpýlené kolem regresní funkce. Pás spolehlivosi má var: ( n p) ˆ σ Y Yˆ + ( n p) ˆ σ = 1 α P Yˆ i 1 α i i 1 α (4.9) kde: RSS σˆ = je odhadem odchylky, RSS je reziduální souče čverců, n p poče regresních paramerů a ( n p) supni volnosi. 1 α ( n p) p = k +1 je je kvanil příslušného -rozdělení s Posouzení celkové vhodnosi, resp. průkaznosi, regresní funkce je možné provés pomocí zv. F-esu. Pro regresní funkci se formulují následující hypoézy: H H 0 1 : β =... = β = 0 0 j : alespoň jeden regresní paramer β j není roven nule F < F c F F c H 0 : nezamíáme, H : nezamíáme 1-34 -
přičemž esová saisika F má var: F = ESS p 1 RSS n p (4.30) kde: ESS RSS odhadnuý souče čverců, reziduální souče čverců, p = k +1 poče paramerů regresní funkce, a kde kriická hodnoa je = F α ( p 1, n ). F c 1 p Nejjednodušší a nejčasěji používané měříko vhodnosi modelu je zv. index deerminace. Vychází z rozkladu čverců, kdy pro meodu nejmenších čverců má celková suma čverců (TSS) vyjadřující celkovou variabiliu vysvělované proměnné Y dvě komponeny a o sumu čverců vysvělenou regresí (ESS), kerá předsavuje čás variabiliy vysvělenou regresním modelem, a reziduální sumu čverců (RSS), kerá předsavuje nevysvělenou čás celkové variabiliy. Rozklad má pak var: TSS = ESS + RSS n n n ( Yi Y ) = ( Yi Y ) + ( Yi Yi ) i= 1 ) ) i= 1 i= 1 (4.31) Index deerminace má var I ESS = = 1 TSS RSS TSS V případě lineární regresní funkce používáme označení (4.3) R a eno index nazýváme koeficienem deerminace. Nezkreslený koeficien deerminace rozsah výběru a poče paramerů regresní funkce má pak var: R = 1 ( 1 R ) n 1 n p (4.33) - 35 -
Pomocí -esu ak lze posoudi významnos zjišěného korelačního koeficienu. Pro korelační koeficien se formuluje následující hypoéza o nezávislosi: H 0 1 : ρ = 0 H : ρ 0 < τ τ H 0 : nezamíáme, H : nezamíáme 1 přičemž esová saisika má var n = R (4.34) 1 R a kde kriická hodnoa je τ = ( n ). 1 α Vhodnos modelu lze posoudi i na základě zv. RESET esu. Jedná se o obecný es ověřující, zda nedošlo k chybě specifikace posuzováním oho, zdali se zvýší celková vhodnos modelu přidáním ˆ ˆ 3 Y a Y (případně i ˆ 4 Y ) do původní rovnice. Teno pomocný vzah je pak podroben celkovému F-esu, kde nulovou hypoézou je: specifikace modelu je v pořádku. Vhodnos modelu lze posoudi i na základě analýzy reziduí. Rezidua by měla bý náhodná, j. mimo jiné i neauokorelovaná, neměla by vykazova heeroskedasiciu, případně by měla vykazova normaliu (ao podmínka však není nezbyná). K esování neauokorelovanosi reziduí je možné využí Durbin-Wason (DW) saisiky. Nechť Y Y ˆ = e, pak má Durbin-Wasonova saisika var i i i DW n ( ei ei 1 ) i= = n ( ei ) i= 1 (4.35) Hodnoy DW saisiky se nachází v inervalu 0, 4. V případě nezávislosi se hodnoa DW saisiky pohybuje kolem, v případě poziivní závislosi jsou hodnoy DW saisiky blízké 0 a v případě negaivní závislosi se blíží zleva hodnoě 4. - 36 -
5. Vlasní práce Následující čás diplomové práce přináší přehled o siuaci na jednolivých pojisných rzích z hlediska vybraných ukazaelů úrovně rhu. K analýze jsou využia daa z Evropského pojišťovacího výboru i Českého saisického úřadu. 5.1. Ukazaele úrovně pojisného rhu Naformáováno: Odrážky a číslování 5.1.1. Poče pojišťoven a zaměsnanců v odvěví pojišťovnicví Následující dvě abulky hodnoí, jak se do roku 000 vyvíjel poče zaměsnanců v pojišťovnicví a dále pak informují o změně poču samoných pojisielů působících na jednolivých pojisných rzích. Tab. 1: Poče zaměsnanců v pojišťovnicví v leech 000 008 Rok/ země 000 001 00 003 004 005 006 007 008 Index vývoje 08/00 ČR 16 11 15 718 15 740 15 658 14 600 14 506 14 410 14 501 14 770 0,9 SL 4 799 4 99 5 04 5 51 5 690 5 878 5 99 6 064 6 331 1,3 VB 8 300 3 900 17 475 11 300 08 100 178 00 177 600 177 500 175 700 0,77 EU 5 67 5 76 5 863 5 856 55 750 53 407 51 651 54 57 56 910 10,03 Zdroj: vlasní konsrukce dle výroční zprávy CEA Poče zaměsnanců v České republice od roku 004 neusále kolísá kolem hodnoy 14 500. Charakerisické pro pojišťovny v posledních leech je, že se snaží získáva klieny prosřednicvím moderních komunikací, zejména inerneu. Index vývoje udává, že od roku 000 došlo v omo ukazaeli k poklesu. Možné vysvělení lze edy připisova především fenoménu jménem inerne, kdy se pojisné smlouvy uzavírají cesou nevyžadující žádného dalšího prosředníka mezi poenciálním klienem a pojisielem. Logickým vyúsěním ohoo faku je - 37 -
skuečnos, že pojišťovně odpadá nunos navyšování poču svých pracovníků za účelem akvizice - získávání nových klienů. Důležiým disribučním kanálem, kerý nabývá na významu, je bankopojišění. Pojisný produk se poom k zákazníkovi nemusí dosa výhradně přes pojišťovnu a její zaměsnance, ale např. díky bance, kerá ho prodává spolu se svým produkem (např. úvěr a živoní pojišění). Sejný rend, jako v případě České republiky, můžeme idenifikova i ve Velké Briánii. Tady je ovšem pokles o něco markannější. Tyo vyšší poklesy v absoluním rozměru jsou samozřejmě dány velikosí pojisného rhu, poažmo rozlohou a počem obyvael celého Spojeného Královsví. V případě vyjádření poklesu v relaivní podobě, by ovšem byl jen o něco málo věší, než vykazovaná redukce na pojisném rhu České republiky. Naopak zcela opačný vývoj zaznamenává Slovinsko, keré jako jediná ze sledovaných zemí každoročně a poměrně sabilním empem navyšuje poče zaměsnanců v odvěví pojišťovnicví. V případě, že se budeme zabýva oázkou, proč je zde siuace naproso diamerální, musíme si uvědomi jednu podsanou skuečnos - Slovinsko si v rámci Evropy drží jisé specifikum ve způsobu uzavírání pojisných smluv. Tím je, že akvizice v oblasi živoního i neživoního pojišění se dějí zejména přes pojišťovací ageny, keří jsou v ěcho zeměpisných šířkách zvlášě rozšířeni (mimo Slovinsko je jejich obliba veliká i na Slovensku, Bulharsku, Chorvasku). Pojišťovny se snaží získa na rhu co nejvíce klienů, a proo navyšují počy pracovníků v obchodních službách. Takovýo posup nelze prakikova neusále. Pojisný rh, sejně jako jakýkoliv další rh, má svoji kapaciu. Proo není možné, aby se komerční pojišťovny ubíraly ouo cesou do nekonečna. - 38 -
Tab. : Poče pojišťoven v leech 000 008 Země/rok 000 001 00 003 004 005 006 007 008 Index vývoje 008/000 ČR 41 43 4 4 40 45 49 5 53 1,9 SL 14 14 14 15 16 18 18 0 1 1,50 VB 8 808 806 77 1167 1118 1050 1017 1096 1,33 Zdroj: vlasní konsrukce dle výroční zprávy CEA Poče pojišťoven se v ČR zvýšil od počáku sledovaného období z 41 na 53 subjeků, keré měly oprávnění poskyova pojišťovací služby. Výraznější růs nasal po roce 004. Tuo skuečnos lze připsa faku, že od 1. kvěna 004 vsoupila ČR do EU a v éo souvislosi začal plai princip jednoné licence. Ten zakládá možnos volně nabíze služby na území osaních členských sáů. Konkréně mohou jednolivé sáy v rámci EU podnika na základě svobody zakládání pobočky (freedom of esabilishmen), dále mohou provozova na území členského sáu pojišťovací činnos na základě svobody dočasného poskyování služeb (freedom o provide services). V posledních leech lze edy na poli pojišťovnicví spařova prohlubování procesu globalizace. Ta umožňuje nejenom věší rozložení rizik, ale přináší i vysoce konkurenční amosféru. Vyšší supeň hospodářské souěže má poom jednoznačný poziivní důsledek v podobě zkvaliňování poskyovaných služeb. Vývoj poču pojišťovacích insiucí ve Slovinsku vykazuje v prvních řech leech sledovaného období uéž hodnou. Poče pojišťoven byl po oo celé období na čísle 14. K růsu došlo až v roce 005 a dále i v leech následujících. Teno jev lze, sejně jako v podmínkách ČR, připisova vsupu země do EU. Došlo ím k věšímu oevření rhu, především díky zjednodušení podmínek pro provozování pojišťovací činnosi zahraničními subjeky. I ve Velké Briánii se v roce 004 projevuje působení jednoného pasu, nárůs pojišťovacích insiucí je zde výrazný. V omo roce projevila řada zahraničních - 39 -
subjeků zájem o provozování pojišťovací činnosi na území ohoo sáu. Růs je dán především zvěšením poču poboček zahraničních pojišťoven. Naformáováno: Odrážky a číslování 5.1.. Předepsané pojisné Tab. 3: Celkové předepsané pojisné v leech 000 008 (v mld EUR) Rok/ země 000 001 00 003 004 005 006 007 008 Index vývoje 08/00 ČR 1 983 36 950 3 86 3 499 3 901 4 309 4 786 5 606,83 SL 937 1 055 1 185 1 75 1 457 1 547 1 76 1 894 019,15 VB 5 689 8 691 55 6 36 746 46 1 66 587 94 69 366 57 49 33 0,99 EU 758003 7499 80870 808 885656 961140 1044845 117143 100181 1,3 Zdroj: vlasní konsrukce dle výroční zprávy CEA Tab. 3 nám poskyuje přehled o vývoji celkového předepsaného pojisného. Je z ní parné, že celková výše hrubého předepsaného pojisného je ve Velké Briánii v absoluním rozměru mnohonásobně vyšší než v osaních dvou sledovaných sáech. To je dáno jednak samoným hisorickým vývojem na pojisném rhu a aké díky všeobecným ekonomickým podmínkám. Významnou roli zde oiž sehrává poče obyvael daného sáu. Ten samozřejmě rozhodujícím způsobem určuje velikos pojisného rhu země. Z ohoo důvodu je v níže uvedeném exu práce uvedena Tab. 4, kerá podává sručný informační přehled o rozloze a poču obyvael jednolivých sáů. Tab. 4: Geografická a demografická specifikace sledovaných sáů Země Rozloha (isíc km ) Poče obyvael Česká republika 79 10 500000 Slovinsko 43 61 000 000 Velká Briánie 0 000 000 Zdroj: vlasní konsrukce Vraťme se ješě nyní k bližšímu posouzení hodno vykazovaných Tab. 3. Jak je z ní parné, nejlepšího výsledku, měřeno pomocí indexu vývoje 008/000, dosáhla ČR, kerá dokonce zaznamenala od počáku sledovaného období éměř rojnásobné zvýšení. Hned za ní je poom Slovinsko. Velká Briánie v podsaě - 40 -