Analýza prodeje náhradních dílů

Provozně ekonomická fakulta Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně

Analýza prodeje náhradních dílů Bakalářská práce

Vedoucí práce: Mgr. Kateřina Myšková

Nikola Kselíková

Brno 2009

Ráda bych na tomto místě poděkovala vedoucí mé práce paní Mgr. Kateřině Myškové za odborné vedení, cenné rady a připomínky, které mi při psaní bakalářské práce vždy ochotně poskytla.

Prohlašuji, že jsem tuto práci vyřešila samostatně s použitím literatury, kterou uvádím v seznamu.

V Brně dne 20. května 2009 Nikola Kselíková

Abstrakt Kselíková, N. Analýza prodeje náhradních dílů, Bakalářská práce. Brno 2009. Bakalářská práce se zabývá náhradními díly na osobní automobily. Práce je zaměřena na analýzu prodeje vybraných náhradních dílů – brzdových destiček ve velkoobchodní společnosti. Analyzovány jsou celkové prodeje brzdových destiček a prodeje vybraného typu brzdových destiček v jednotlivých měsících od roku 2000 do 2008. Pro vyrovnání časové řady byly použity klouzavé průměry, trendová přímka a parabola. Cílem této práce bylo předložit předpověď prodeje brzdových destiček na první pololetí roku 2009. Klíčová slova: časová řada, analýza, náhradní díly, brzdové destičky

Abstract Kselíková, N. Purse analysis of car parts, Thesis. Brno 2009. This thesis deals with car parts. The thesis is focused on analysis of sales of selected type of car parts – brake pads in wholesales company. Total sales of brake pads and one selected type of brake pads are analyzed from year 2000 to 2008. For correction of time series was used slide averages, trend line and parabola. The aim of the thesis was present a prediction sales of brake pads for first half year 2009. Key words: time series, analysis, car parts, brake pads

4

Obsah 1.

ÚVOD A CÍL......................................................................................................................................6 1.1

Úvod...............................................................................................................................................6

1.2

Cíl ...................................................................................................................................................7

2.

PŘEHLED LITERATURY ................................................................................................................8 2.1

Obchod ..........................................................................................................................................8

2.2

Model velkoobchodních provozních operací...........................................................................9

2.3

Manažer pro prodej .....................................................................................................................9

2.4

Řízení zásob ................................................................................................................................10

2.5

Analýza dat v manažerském rozhodování.............................................................................11

2.6

Časové řady ................................................................................................................................12

2.7

Prognózy .....................................................................................................................................12

2.8

Historie automobilů...................................................................................................................13

2.9

Náhradní díly, brzdy, brzdové destičky .................................................................................14

2.10

Současný vývoj vozového parku v ČR....................................................................................17

3.

MATERIÁL A METODIKA ..........................................................................................................20 3.1

Materiál........................................................................................................................................20

3.2

Metodika......................................................................................................................................20

4.

VÝSLEDKY A DISKUSE ...............................................................................................................30 4.1

Obchodní firma ..........................................................................................................................30

4.2

Vývoj celkového prodeje brzdových destiček........................................................................32

4.3

Vývoj prodeje brzdových destiček na vybrané typy osobních automobilů značky Fiat..39

4.4

Diskuze ........................................................................................................................................46

5.

ZÁVĚR ..............................................................................................................................................47

6.

POUŽITÁ LITERATURA ..............................................................................................................50

7.

SEZNAM GRAFŮ, OBRÁZKŮ A TABULEK ............................................................................52

PŘÍLOHY .....................................................................................................................................................53

5

1. Úvod a cíl 1.1 Úvod Brzdy jsou jednou z nejdůležitějších součástí automobilů a musí být funkční v každém případě a za každých okolností. Nezbytnou součástí kotoučových brzd, které jsou nejvíce používány, jsou brzdové destičky. Ty jsou umístěny většinou na přední nápravě nebo u novějších typů aut na obou nápravách. Jednou z nejčastěji prováděných oprav na osobních automobilech je výměna brzdových destiček, která se provádí přibližně po 40 000 až 50 000 ujetých kilometrů. Nutné je dodat, že na opotřebování má vliv i styl jízdy řidiče. Většina výrobců náhradních dílů zkoumá a vyvíjí nové technologie, aby měly jejich výrobky lepší vlastnosti. U brzdových destiček záleží na složení třecí hmoty. Obchodní firma, která mi poskytla data k analýze je generálním importérem brzdových destiček jednoho evropského výrobce. Sortiment firmy čítá přibližně 1000 typů brzdových destiček, protože neexistují univerzální destičky. Každá značka automobilů a většinou i určitý typ automobilů mají jiné brzdové destičky. Každý manažer prodeje má kromě jiných úkolů dva každodenní a zásadní. Musí umět získat data, které si zpracuje a na jejich základě se musí rozhodnout. Když manažer analyzuje tržby ve svém podniku nebo některou makroekonomickou hodnotu, je v dnešní době nutné, aby znal základní statistické metody a analýzy kromě základní sumarizace dat a jejich následné zpracování do vizuální podoby, což má také svůj význam. Tyto schopnosti a znalosti usnadní a zkvalitní jeho rozhodnutí. Manažera většinou zajímá i budoucí vývoj. Při predikci se většinou vychází z minulého vývoje, pokud se nepředpokládá významná změna podmínek, které by mohly mít vliv na budoucí vývoj. Analýzu prodeje brzdových destiček jsem se rozhodla provést, protože se jedná o stěžejní zboží obchodní firmy a firma se nezabývala analýzou dat ve formě, jakou jsem zvolila. Predikce prodaného množství zboží může manažerovi prodeje usnadnit rozhodování při objednávání daného zboží od výrobců. Pro firmu je nevhodné vázat kapitál v neprodejném zboží nebo naopak mít na skladě jiné zboží, než po kterém je poptávka. Počet registrovaných osobních automobilů v České republice má od roku 1960 rostoucí trend a počet konkurentů v oblasti prodeje náhradních dílů má v posledních letech také vzrůstající charakter.

6

1.2

Cíl

Cílem této bakalářské práce je provést analýzu celkového prodeje brzdových destiček na osobní automobily a vybraného typu brzdových destiček v letech 2000 až 2008. Úkolem je získat data, zpracovat je do přehledné formy, aby měly větší vypovídací schopnost, a popsat je. Dále je důležité vystihnout trend a sezónnost dané časové řady a na základě sledovaného vývoje predikovat prodej brzdových destiček na první pololetí roku 2009. Nezbytné je okomentovat a interpretovat výsledky analýzy časové řady, aby byly přehledné pro manažera prodeje.

7

2. Přehled literatury 2.1 Obchod Obchod je definován jako činnost nebo jako instituce. Obchod jako činnost představuje nejobsáhlejší pojetí. Jedná se o činnost, která zahrnuje nákup a prodej zboží. Obchod jako instituce představuje subjekty, které se zabývají převážně obchodem. Za obchodní instituce v užším slova smyslu jsou považovány ty subjekty, které nakupují fyzické zboží za účelem dalšího prodeje bez jeho podstatnější úpravy. Mezi hlavní funkce obchodu patří:
Přeměna dodavatelského sortimentu na sortiment odběratelský.
Překonání rozdílů mezi místem výroby (dodavatelem) a místem prodeje (odběratelem) – obchod zajišťuje prodej zboží na potřebném místě nebo dodávku na místo.
Překonání rozdílů mezi časem výroby a časem nákupu zboží – obchod zajišťuje pohotovost prodeje či dodávek, a musí proto držet určitý rozsah zásob.
Zajišťování množství a kvality prodávaného zboží – důležitý je správný výběr dodavatele, rychlé vyřizování reklamací a podle jejich rozsahu případná promptní výměna dodavatele.
Iniciativní ovlivňování výroby co do sortimentu, času, místa a množství a ovlivňování poptávky (marketing).
Zajišťování racionálních zásobovacích cest s cílem snížení prodejní ceny ve vztahu k úrovni zásobování (logistika).
Zajišťování včasné úhrady dodavatelům. Z obchodní kategorie prostředníků jsou nejznámějšími kategoriemi maloobchod a velkoobchod1. Maloobchod je podnik (nebo činnost), který zahrnuje nákup od velkoobchodu nebo od výrobce a jeho prodej bez dalšího zpracování konečnému spotřebiteli. Velkoobchod je podnik, který nakupuje zboží ve velkém i prodává ve velkém maloobchodníkům a to bez podstatné změny. Velkoobchod zboží většinou skladuje a rozváží odběratelům. (Pražská, 1997) Stejně jako u podniku zabývajícím se výrobou, kde dochází k přeměně vstupů na výstupy, mění obchodní firma svými činnostmi zboží, které prodává. Mezi tyto činnosti spadá např. výběr dodavatele, skladování, třídění, doprava, propagace, balení a příprava k prodeji. (Záboj, 2003)

1

Obchodní firma, jejíž prodeje náhradních dílů analyzuji, je velkoobchod.

8

2.2 Model velkoobchodních provozních operací „Obchodně provozní operace představují skladovací, prodejní, manipulační a dopravní činnosti.“ (Záboj, 2003) Těmito činnostmi plní obchodně provozní jednotky svou funkci při zajišťování fyzického pohybu zboží ke spotřebiteli. Podle jednotlivých fází pohybu zboží dělíme obchodně provozní operace na velkoobchodní a maloobchodní. Model velkoobchodních provozních operací se skládá ze tří fází. První fází je příjem zboží. Tato fáze začíná odběrem zboží neboli hrubým příjmem. Druhou fází je skladování zboží, které může být volně ložené nebo v regálech. Třetí fází je expedice zboží neboli vyskladnění. Tato fáze spočívá ve sběru zboží z uložených zásob podle objednávky odběratele, ve které je stanoveno množství a struktura, dále následuje kompletování a balení zboží a předání k rozvozu. Rozvoz se skládá z dílčích fází: nakládka, vlastní přeprava zboží a vykládka u zákazníka. (Záboj, 2003)

2.3 Manažer pro prodej Manažer pro prodej řídí obchodní provoz a je odpovědný za celou oblast organizace. Účastní se na tvorbě ročního plánu obratu, zásob, nákupu, pracovníků atd. Organizuje obchodní provoz, kam patří organizace směn, otevírací doba, dispoziční řešení provozní jednotky, prodejní akce, způsob prezentace zboží atd. Mezi jeho další pracovní povinnosti patří personální zabezpečení prodeje. To znamená, že rozhoduje s personálním oddělením o výběru pracovníků, jejich rozmístění, školení a zvyšování kvalifikace, navrhuje odměny zaměstnancům. Veškeré činnosti musí také kontrolovat. (Zadražilová, 1994)

9

2.4 Řízení zásob Manažer obchodní firmy, musí být schopen vytvořit optimální výši zásob na skladě, aby firma mohla pohotově uspokojovat přání zákazníka. Z tohoto pohledu je vhodné mít zásoby co nejvyšší. Ale vysoké zásoby zvyšují náklady a tím snižují efektivnost. S řízením zásob souvisí čtyři druhy nákladů:
Náklady na pořízení – patří sem náklady na administrativu, protože zahrnují náklady související s objednávkou zboží.
Náklady na nákup – se odvíjí od cen dodavatelů.
Náklady na udržování – zahrnují náklady na zabezpečení zásob. Patří sem náklady, které souvisí s vázáním finančních prostředků v zásobách. Dále sem řadíme náklady na skladování, pojištění zásob a zastarávání zboží.
Náklady z nedostatku – vzniknou, pokud není na skladě konkrétní náhradní díl, který zákazník požaduje. Firma má dvě možnosti. Buď pohotově objedná danou položku, a tak zaplatí vyšší cenu. Nebo ztratí důvěru zákazníka. Tyto náklady lze obtížně stanovit. Součástí procesu řízení zásob je manažerské rozhodování. Manažer se rozhoduje kdy a kolik náhradních dílů objednat. Pokud objedná větší množství, tak se sníží náklady na pořízení, ale vzrostou náklady na udržování zásob. Manažer se musí snažit, aby byly celkové náklady na co nejnižší úrovni. (Wisniewski, 1996)

10

2.5 Analýza dat v manažerském rozhodování Rozhodování je definováno jako proces řešení rozhodovacích problémů, tj. proces výběru jednoho z více možných řešení. Jedná se o průběžnou manažerskou funkci. Rozhodovací procesy jsou v plánování, organizování, vedení a kontrole. Rozlišují se rozhodovací procesy strategické, taktické a operativní podle stupně řízení a časového horizontu. (Pošvář, 2006) Na začátku rozhodovacího procesu je manažerský problém. Ten je potřeba podrobit kvantitativní a kvalitativní analýze a na jejich základě se učiní rozhodnutí. Na manažerské rozhodnutí má vliv především strategie firmy, pomocí kterých firma dosahuje zvolených cílů. Za druhé mají na rozhodnutí vliv informace získané prognostickými metodami. Zároveň by firma měla sledovat a srovnat skutečné následky rozhodnutí a predikovaný vývoj. Když firma zjistí rozdíl mezi plánem a skutečností, je nutné změnit postup prognózování a stanovit nové predikce. (Wisniewski, 1996) Manažerská rozhodnutí jsou do značné míry nerutinní činností, která se opírá o tvořivou syntézu nejrůznějších informací a podkladů. Kvalita manažerských rozhodnutí dlouhodobě ovlivňuje chod hospodářských subjektů a nezáleží přitom, zda se jedná o organizace ziskové či neziskové, malé, střední nebo velké, privátní či státní, výrobní či nevýrobní. Odpovědnost manažerských týmů v čele firem lze měřit nejen jejich snahou hledat účinná a progresivní řešení pro další strategie vývoje, ale také ochotou tvořit svá rozhodnutí na pevném základě kvalitních analýz vycházejících z důkladného prostudování dat, která jsou momentálně k dispozici. Nemůžeme však tvrdit, že pouhá analýza dat stačí pro konstrukci efektivního konceptu fungování firmy. Manažer musí být schopen rozpoznat spolehlivost disponibilních informací, jejich odpovídající interpretace a také jejich účelné seřazení tak, aby výsledkem bylo kvalifikované, kvalitní a dostatečně strukturované rozhodnutí. Manažer se schopností prakticky a operativně uskutečnit své plány a analyzovat data jsou základním předpokladem prosperity firmy. „Informace jsou data přeměněná do srozumitelné formy tím, že je jim přiřazen určitý význam.“ (Hindls, 1999) Data můžeme přeměnit v informace např. sumarizací dat, jejich vizualizací, tříděním, propočty, statistickými metodami atd. „Každé manažerské rozhodnutí je z větší či menší míry podloženo efektivním využíváním dat z hospodářské sféry jako informací pro rozhodování v této sféře. Schopnost odezírat z těchto dat více, než dokážou jiní, je nepochybně v přímé úměře ke kvalitě těchto rozhodnutí. Tak je – v porovnání s jinými subjekty tržního prostředí – vytvářen silný prvek konkurenční výhody (nebo v opačném případě ztráty).“ (Hindls, 1999)

11

Manažer musí umět získat z dat to důležité a aktuální např. pomocí metody statistické analýzy dat. „V poslední době je však tato tradiční statistická cesta zařazována do mnohem širšího kontextu dalších metod, pro něž začíná i v našich podmínkách zdomácňovat název data mining a pod kterým si můžeme představit český ekvivalent získávání informací ze souborů dat.“ (Hindls, 1999)

2.6 Časové řady Téměř každý manažer se může setkat s časovými řadami ekonomických ukazatelů. Může se jednat o údaje o tržbách, prodejích nebo nákladech firmy. V dalším případě se může jednat o vývoj inflace, kurzu koruny vůči zahraniční měně nebo vývoj makroekonomického prostředí, které neodmyslitelně danou firmu obklopuje a má na ni vliv. V takových případech se většinou použije analýza časových řad. (Hindls, 1999) Manažer by měl být schopen stanovit a interpretovat sezónní vlivy, určit vývojové trendy atd. (Wisniewski, 1996)

2.7 Prognózy Prognózy jsou odborně zdůvodněné odhady dalšího vývoje určité tržní veličiny. Nejčastěji se odhaduje poptávka, obrat, úspěšnost produktu, cena, zásoby atd. Pro podnikatelské rozhodnutí je předvídání budoucího vývoje klíčem pro správné rozhodnutí. Mezi základní prognostické metody používané ve výzkumu trhu patří extrapolace, kterou se v této práci zabývám. Extrapolace vychází z analýzy minulého vývoje. Mezi modely extrapolace patří např. model lineární. (Pražská, 1997) Hodně firem zpracovává predikce na základě minulého vývoje. Předpokládají tak že minulé prodeje mají kauzální vztahy, které lze odhalit pomocí statistické analýzy. Tyto vztahy se pak mohou použít pro predikci budoucího vývoje. (Kotler, 1997) Některé manažerské problémy mohou vznikat neznalostí budoucího vývoje. Proto je vhodné osvojit si některé metody, které jsou schopny předvídat budoucí vývoj. Prognózy se provádí za účelem snížit neurčitost znalostí o budoucnosti. V okolí firem existuje prostředí, které je čím dál více složité, a proto je vhodné, aby manažer znal přibližně budoucí vývoj hlavních proměnných, na kterých je závislá efektivnost firmy.

12

Metody prognózování se dělí na kvantitativní a kvalitativní. Kvalitativní metody vychází z kvalitativních předpokladů, které jsou subjektivní. Patří mezi ně např. metoda Delphi, výzkum trhu nebo historické porovnání. Kvantitativní metody přináší numerické výsledky. Řadíme sem především projektování trendů. Projektování trendů lze provádět vyrovnáním a klouzavými průměry nebo dekompozicí časové řady. U klouzavých průměrů se nejprve vyrovná dosavadní vývoj a následně se použije jako východisko pro prognózování budoucího vývoje. Dekompozice časové řady se provádí především pro kvantifikaci trendové a sezónní složky. (Wisniewski, 1996)

2.8 Historie automobilů V celé historii lidstva se setkáváme s touhou po pohybu na zemi, ve vzduchu, po moři, kterou si lidé chtěli usnadňovat namáhavou práci. Přibližně 4000 let př. n. l. bylo vynalezeno kolo v Malé Asii. Egypťané používali vozy na stavbu pyramid a Římané už pro své vozy stavěli i silnice. Italský umělec a vědec Leonardo da Vinci (1452–1519), který dokázal využívat fyzikální zákony, vymyslel řadu přístrojů, např. vůz, který byl poháněn osobami ukrytými uvnitř. (Kuba, 1973) Prvním motorovým silničním vozidlem byl Cugnotův parní tahač, který byl vyrobený v roce 1770. Až kolem roku 1860 vyvinul Belgičan Etienne Lenor první prakticky použitelnou pohonnou jednotku pro silniční vozidla. Jednalo se o motor s vnitřním spalováním. Kolem roku 1890 už pro veřejnost komerčně vyráběli vozidla Karl Benz s Gottliebem Daimlerem v Německu i Albert de Dion a Armand Peugeot ve Francii. Tyto první automobily byly velmi drahé, protože byly vyráběny v omezených počtech, a navíc byly primitivní. Přesto však zvěstovala příchod věku automobilů. Dříve se automobily vyráběly ručně z individuálně vyrobených dílů, což bylo časově velmi náročné, vyžadovalo to kvalifikované mechaniky, a proto byly tyto vozy velmi drahé. Tento problém byl vyřešen v Americe. Detroitský výrobce aut Henry Ford tam zavedl hromadnou výrobu. Začal využívat standardní díly a později ještě doplnil pohyblivý výrobní pás. Henry Ford se domníval, že poptávka po automobilech musí vzrůst, pokud se sníží jejich cena. A tak snížil výrobní dobu jednoho automobilu z několika dnů na asi 12 hodin, a nakonec na minuty. Tak se výrazně snížila cena vozů. (Clay, 1996) Automobily se vyráběly nejen v Americe a západní Evropě, ale také v Čechách, kde začal také kvést automobilový průmysl. V 80. letech 19. století se dohodl podnikavý mladoboleslavský knihkupec Václav Klement s šikovným mechanikem Václavem Laurinem. Začínali výrobou bicyklů, později motocyklů a od roku 1905 vyráběli automobily. V roce 1925 koupily Škodovy závody v Plzni firmu Laurin & Klement. (Kuba, 1973)

13

2.9 Náhradní díly, brzdy, brzdové destičky Některé součásti osobních automobilů jsou běžným užíváním opotřebovávány a poškozovány. V České republice je přes 2 500 000 osobních automobilů starších deseti let, což je 60 % z celkového vozového parku ČR. K výměně opotřebovaných, poškozených nebo zničených součástí se používají náhradní díly, které se prodávají ve velkoobchodech, maloobchodech, ale většinou je majitelé automobilů nepořizují, protože si je nechávají kvůli náročnosti a bezpečnosti vyměnit v automobilových servisech. Náhradní díly, které se pravidelně opotřebovávají, je potřeba po určitém stupni opotřebení vyměnit. Druhou skupinu dílů tvoří díly, které se mění při poruše nebo funkční závadě. Do první skupiny dílů řadíme i brzdové destičky. Brzdy jsou technické zařízení, které slouží ke zpomalení nebo zastavení pohybujícího se dopravního prostředku nebo k udržení v klidu. (cs.wikipedia.org/wiki/Brzdy) Dlouhou dobu trvalo, než byly vyvinuty kvalitní brzdy. Dříve byly slabinou prvních automobilů, protože vyvíjely brzdnou sílu nerovnoměrně, na každé kolo jinou, což vozidlo táhlo na jednu stranu. Dnes jsou nejčastěji používané kotoučové a bubnové brzdy. Bubnové brzdy mají čelisti, které se rozevírají uvnitř bubnu. Pro současné užití mají jednu vadu, že mají malou účinnost. Kotoučové brzdy vznikly v 50. letech 20. století a jejich součástí jsou brzdové destičky. Ty jsou přitlačovány proti tepelně vodivému kovovému kotouči. Tyto brzdy se používají především na přední nápravě, mnohdy i na zadní. (Clay, 1996)

Obr. 1: Kotoučová brzda

14

Obr. 2: Přední kotoučová brzda

Brzdová destička je tvořena kovovým plátem, na kterém je nalisována třecí hmota. Brzdové destičky převádí třením kinetickou energii na tepelnou energii. Když se destička zahřeje kontaktem s kotoučem, dojde k přenosu malého množství brzdného materiálu na kotouč. Brzdová destička přilne k disku, a tak vzniká brzdná síla. Proto musí být vyrobeny z materiálu, který je odolný proti vysokým teplotám. Brzdové destičky se dříve vyráběly z azbestu, ten byl však v některých zemích zakázán, protože je karcinogenní. Dnes se vyrábí z aramidových vláken. (cs.wikipedia.org/wiki/Brzdov%C3%A9_desti%C4%8Dky) Aramid je syntetický materiál, který je žáruvzdorný. (cs.wikipedia.org/wiki/Arami)

Obr. 3: Brzdové destičky

Na trhu existuje nepřeberné množství brzdových destiček. Použití nesprávného typu destiček a nekvalitní montáž, může způsobit poškození brzd a jejich selhání. Kvalita brzdových destiček se hodnotí podle složení třecího materiálu, který je na povrchu brzdových destiček. Jednou z nejčastějších oprav prováděných v automobilových servisech je výměna brzdových destiček. Účinnost brzd se posuzuje podle součinitele tření, který vyjadřuje odpor pohybu dvou těles, která 15

se o sebe třou. Hodnota součinitele tření závisí na složení materiálu. Důležité je, aby při rostoucí teplotě zůstal součinitel tření daného třecího materiálu konstantní. Konstruktéři automobilů zmenšují hmotnost brzd, což vede k růstu požadavků na třecí materiál. Při brzdění vzrůstá teplota povrchu třecího materiálu asi na 600°C. Přehřátím se snižuje účinnost brzd a může dojít k poškození jednotlivých dílů. U materiálu, z kterého jsou destičky vyrobeny, se zkoumají také tlumící vlastnosti, které mají vliv na pískání brzd při brzdění. Konstruktéři hledají při výzkumu a vývoji kompromis mezi brzdnou schopností a opotřebením a opotřebením brzdné hmoty. Brzdové destičky, jejichž prodeje jsem analyzovala, mají životnost asi 50 000 kilometrů. Řidiči je nechávají vyměnit po ujetí 30 000 až 70 000 kilometrů. Pokud si zákazník přeje kvalitní brzdové destičky, měl by si vybírat pouze ty s českou homologací, tedy technicky vyzkoušené výrobky státním orgánem.

16

2.10 Současný vývoj vozového parku v ČR Prosperování obchodních firem je závislé také na vývoji odvětví, národním hospodářství i světovém hospodářství. V České republice se každým rokem zvyšuje počet registrovaných aut. K 31. 12. 2008 bylo registrováno 4 423 370 osobních automobilů. Za posledních osm let se zaregistrovalo téměř 1 milion osobních automobilů. Průměrný počet obyvatel na jeden osobní automobil je 2,36 obyvatele.

Osobní automobily registrované v ČR

p o čet o so b n ích au to m o b ilů

5 000 000 4 000 000

3 529 791

3 706 012

3 815 547

3 438 870

3 647 067

3 958 708

2000

2001

2002

2003

2004

2005

4 108 610

4 280 081

4 423 370

2007

2008

3 000 000 2 000 000 1 000 000 0 2006

rok Graf 1: Osobní automobily registrované v ČR v letech 2000-2008 Zdroj: Sdružení automobilového průmyslu

Tab. 1: Výrobní značky osobních automobilů podle počtu registrací v ČR k 30. 6. 2008 Výrobní značka

Celkový počet registrovaných vozidel

1. ŠKODA 2. FORD 3. RENAULT 4. PEUGEOT 5. VW 6. OPEL 7. FIAT 8. CITROËN Celkem

1 745 326 286 252 247 237 205 136 3 438

888 364 068 752 724 838 563 357 554

Zdroj: Sdružení automobilového průmyslu

17

Procento z vozového parku registrovaného v ČR 39,88 7,46 6,53 5,77 5,66 5,43 4,70 3,11 78,55

K 30. 6. 2008 bylo v České republice registrováno 4 377 626 osobních automobilů. Uvedená tabulka č. 1 uvádí osm výrobních značek osobních automobilů seřazených sestupně podle počtu registrací. Těchto osm značek tvoří 80 % vozového parku České republiky. Nejvíce registrovaných osobních automobilů je výrobní značky Škoda, které tvoří téměř 40 % z vozového parku ČR. Tab. 2: Typy osobních automobilů podle počtu registrací v ČR k 30. 6. 2008 Typ 1. ŠKODA FELICIA 2. ŠKODA FABIA 3. ŠKODA OCTAVIA 4. ŠKODA 135 FAVORIT 5. ŠKODA 120 6. ŠKODA 105 7. ŠKODA 136 FAVORIT 8. RENAULT MEGANE 9. OPEL ASTRA 10. FORD ESCORT 11. VW GOLF 12. FORD MONDEO 13. FORD FIESTA 14. VW PASSAT 15. FORD FOCUS 16. FIAT PUNTO 17. PEUGEOT 206 18. RENAULT CLIO 19. OPEL VECTRA 20. ŠKODA 100 21. OPEL CORSA 22. RENAULT 19 23. PEUGEOT 306 24. TRABANT 601 25. RENAULT LAGUNA 26. PEUGEOT 106 27. VW POLO 28. VAZ 2101 29. PEUGEOT 205 30. CITROËN XSARA Celkem

Celkový počet Průměrný registrovaných rok výroby vozidel 405 927 1997,15 317 811 2003,50 240 100 2001,69 214 863 1992,12 170 397 1982,88 118 606 1982,52 106 462 1989,54 88 422 1999,77 84 489 1997,98 83 866 1994,28 79 842 1993,71 58 020 1998,79 56 624 1996,20 55 419 1997,04 53 360 2001,87 47 879 1998,48 44 804 2002,02 44 572 1998,25 43 359 1996,08 43 200 1972,08 43 182 1997,59 38 989 1991,91 37 583 1996,99 32 342 1973,70 32 213 1998,80 29 440 1996,13 29 383 1997,33 29 149 1975,11 27 732 1988,26 26 907 2000,45 2 684 942

Procento z vozového parku registrovaného v ČR (%) 9,27 7,26 5,48 4,91 3,89 2,71 2,43 2,02 1,93 1,92 1,82 1,33 1,29 1,27 1,22 1,09 1,02 1,02 0,99 0,99 0,99 0,89 0,86 0,74 0,74 0,67 0,67 0,67 0,63 0,61 61,33

Zdroj: Sdružení automobilového průmyslu

Tabulka č. 2 obsahuje 30 typů osobních automobilů, které jsou seřazeny sestupně podle počtu registrací k 30. 6. 2008. Těchto 30 typů osobních automobilů obsahuje 61,33 % (2 684 942) osobních automobilů registrovaných v ČR. Z tabulky je zřejmé, že nejvíce je registrovaných osobních automobilů značky Škoda. Odpovídá tomu i prodej brzdových destiček ve velkoobchodě.

18

Z celkového počtu 4 423 370 registrovaných osobních automobilů je ve věku nad 10 let téměř 60 % registrovaných osobních automobilů, což je zhruba dvojnásobek oproti průměru motoristicky vyspělých evropských zemí. Průměrný věk osobních automobilů v ČR byl v roce 2008 13,82 roku. Je nutné podotknout, že existují podstatné rozdíly i mezi kraji, např. Hlavní město Praha má nejnižší hodnotu, následuje Zlínský kraj a na třetím místě je Jihomoravský kraj s průměrným stářím 13,43 roku. Osobní automobily mladší 5 let tvoří pouze 16 % z celkového počtu registrovaných vozidel. Struktura vozového parku osobních automobilů dle stáří k 31. 12. 2008 pod 2 roky 6% 2 až 5 let 10%

nad 15 let 33%

pod 2 roky 2 až 5 let

5 až 10 let 24% 10 až 15 let 27%

5 až 10 let 10 až 15 let nad 15 let

Graf 2: Struktura vozového parku osobních automobilů podle stáří v ČR k 31. 12. 2008 Zdroj: Sdružení automobilového průmyslu

První registrace osobních automobilů za rok 2008 činily 374 635 ks (z toho 143 661 nových a 230 974 ojetých z dovozu). Největší nárůst registrací v roce 2008 zaznamenaly značky Volkswagen (27 569 ks), Ford a Renault. Naopak největší pokles registrací oproti roku 2007 byl u značky Škoda (42 563 ks). (Sdružení automobilového průmyslu)

19

3. Materiál a metodika 3.1 Materiál V této práci byly použity jako materiály interní data z brněnské pobočky velkoobchodu, který prodává náhradní díly na osobní automobily. Pomocí skladového programu byla vyfiltrována data o celkových prodejích brzdových destiček a určitého typu brzdových destiček v jednotlivých měsících od ledna roku 2000 do prosince roku 2008. Další data byla získána z webových stránek Svazu automobilového průmyslu.

3.2 Metodika 3.2.1

Statistické zpracování

Do statistického zpracování patří třídění dat, výpočet statistických charakteristik, grafické znázornění atd. (Seger, 1995) Vývoj různých ukazatelů bývá velmi často předmětem grafického znázornění. Základním typem grafického znázornění vývoje jsou nejrůznější varianty spojnicového grafu, který je vhodný jak pro okamžikové, tak i úsekové (v tomto případě se hodnota vynáší nad středem úseku) časové řady. Časové řady můžeme také znázorňovat pomocí úsečkových (hůlkových) a sloupkových grafů, které se používají pro úsekové časové řady. (Minařík, 2008)

3.2.2

Časová řada

„Časová řada je posloupnost věcně a prostorově srovnatelných dat, která jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času ve směru minulost – přítomnost. Analýzou (a podle potřeby i prognózou) časových řad se potom rozumí soubor metod, které slouží k popisu těchto dynamických systémů (a případně k předvídání jejich budoucího chování).“ (Hronová, Hindls, 2002) Údaje, na které chceme aplikovat statistické metody, musí být srovnatelné z věcného, prostorového a časového hlediska. Časové řady ekonomických ukazatelů se dělí na několik typů. V důsledku toho je potom nutné volit rozdílně i prostředky analýzy časové řady.

20

Základní druhy časových řad se rozlišují:
Podle rozhodného časového hlediska na časové řady intervalové a na časové řady okamžikové.
Podle periodicity, s jakou jsou údaje v řadách sledovány, na časové řady dlouhodobé (roční) a na časové řady krátkodobé. U ekonomických časových řad se nejčastěji sledují údaje s měsíční a čtvrtletní periodou.
Podle způsobů vyjádření údajů na časové řady naturálních ukazatelů a na časové řady peněžních ukazatelů. (Hronová, Hindls, 2002) Analyzovaná časová řada prodejů brzdových destiček je intervalová, měsíční časová řada naturálních ukazatelů.

3.2.3

Kalendářní variace

„Z povahy intervalových ukazatelů vyplývá, že se mají vztahovat ke stejně dlouhým intervalům, protože v opačném případě by šlo o srovnání zkreslené. Tento problém je typický pro krátkodobé časové řady.“ (Seger, 1995) U časových řad z oblasti obchodu, se většinou nesrovnávají ani časové řady stejně dlouhé měsíce, protože se mohou lišit v počtu pracovních dnů i tzv. obchodních dnů. Proto je nutné provést přepočítání všech období na jednotný časový interval, tzv. očišťování časových řad od důsledků kalendářních variací, abychom zajistili srovnatelnost. (Seger, 1995) Existuje několik způsobů očišťování hodnot od vlivu kalendářních variací. Lze použít např. očistění měsíčních údajů přepočtem na „průměrný kalendářní měsíc“, který má 30,42 dne. Toto očistění od vlivu různého počtu kalendářních dnů v měsíci se provede tak, že měsíční hodnota se vydělí skutečným počtem dnů v měsíci a vynásobí počtem dnů „průměrného“ měsíce. (Minařík, 2008)

21

3.2.4

Elementární charakteristiky časových řad

Při analýze časové řady se snažíme nejprve získat rychlou a orientační představu o charakteru procesu, který tato řada reprezentuje. K tomu slouží vizuální analýza chování ukazatele, která využívá grafy, a elementární charakteristiky časových řad. Vizuální posouzení grafu, kde na ose x je čas, na ose y hodnoty ukazatele, nám může poskytnout některé poznatky, které můžeme později využít při exaktnějších metodách. (Seger, 1995)
Absolutní přírůstek „Pro časovou řadu délky n lze určit n–1 rozměrných absolutních přírůstků (prvních diferencí) s nulovou, kladnou nebo zápornou hodnotou.“ (Minařík, 2008) První diference se spočítají podle vzorce d t = y t − yt −1 ,

pro t=2, 3, …, n.

Druhé diference lze spočítat jako 2




d t = d t − d t −1 ,

pro t=3,4, …,n.

Průměrný absolutní přírůstek d =

1 n ∑ dt , n − 1 t =2

pro t=2, 3, …, n

Jeho hodnota závisí pouze na obou krajních hodnotách řady. Proto se používá u řad s monotónně rostoucím nebo klesajícím průběhem.
Koeficient růstu Pro časovou řadu délky n lze určit opět n–1 bezrozměrných koeficientů růstu.

kt =




yt , pro t=2, 3, …, n yt −1

Průměrný koeficient růstu n

k = n−1 ∏ k t = n−1 t =2

yn , pro t=2, 3, …, n y1

22




Koeficient přírůstku

δt =


dt y − y t −1 = t = k t − 1 , pro t=2, 3, …, n yt −1 y t −1

Průměrný koeficient přírůstku

δ = k −1 Koeficient růstu a koeficient přírůstku můžeme vyjádřit také v procentech. V tomto případě se charakteristiky 100kt a 100δt nazývají tempo růstu a tempo přírůstku a existuje mezi nimi analogický vztah 100δ t = 100k t − 100 . (Minařík, 2008)

3.2.5

Dekompozice časové řady

„Důvodem k měření vývoje v časové řadě je úloha o vyrovnání (interpolace, vyhlazování) a úloha o předvídání (extrapolace).“ Popsat časovou řadu můžeme pomocí dekompozice, kdy separujeme hlavní složky pohybu časové řady. (Minařík, 2008) Existují tři hlavní složky vývoje:
Trendem časové řady rozumíme obecnou dlouhodobou tendenci vývoje hodnot analyzovaného ukazatele v čase. Trend může být rostoucí, klesající, střídavý nebo mohou hodnoty ukazatele dané časové řady v průběhu sledovaného období kolísat kolem určité úrovně, pak se jedná o časovou řadu bez trendu. (Hronová, Hindls, 2002) Růst i pokles mohou být buď neomezené nebo shora či zdola omezené.
Periodické kolísání znamená pravidelné fluktuace pozorovaných hodnot časové řady kolem hlavního vývojového směru. Podle délky periody se u ekonomických časových řad hovoří o: Krátkodobém kolísání, kdy je délka periody kratší než jeden rok. Sezónním kolísání, kdy je délka periody právě jeden rok. Příčiny sezónního kolísání mohou být různé. (Minařík, 2008) Dochází k nim buď v důsledku změn jednotlivých ročních období, vlivem různé délky měsíčního nebo pracovního cyklu, nebo též vlivem různých společenských zvyklostí (dovolená, výplata mezd a nákupy atd.). (Hronová, Hindls, 2002) Cyklickém neboli dlouhodobém kolísání, kdy je perioda delší než jeden rok. Časová řada postrádající periodickou složku se nazývá neperiodická.
Nepravidelná složka časové řady znamená nepravidelné fluktuace pozorovaných hodnot. Jedná se o složku, kterou nelze popsat žádnou funkcí času. Je to složka, která zbývá po vyloučení trendu, sezónní a cyklické složky. (Seger, 1995) 23

Vzhledem k tomu, že trendovou a periodickou složku lze měřit, popisují společně vypočtenou, systematickou složku vývoje časové řady Yt. Skládání obou složek lze provést pomocí sčítání (aditivní přístup) Yt = Tt + St nebo pomocí násobení (multiplikativní přístup) Yt = Tt · St. (Minařík, 2008) Časovou řadu můžeme dekomponovat dvěma způsoby: (Seger, 1995)
Aditivní dekompozice, kdy se jedná o součet trendu, periodické a náhodné složky: yt = Tt + Pt + ε t .


Multiplikativní dekompozice, kdy se jedná o součin trendu, periodické a náhodné složky: y t = Tt ⋅ Pt ⋅ ε t .

3.2.6

Vyrovnání časové řady


Mechanické vyrovnání Jedná se o vyrovnání pomocí klouzavých průměrů. Podstata tohoto vyrovnání spočívá v tom, že posloupnost pozorování nahradíme řadou průměrů vypočítaných z těchto pozorování. Každý z těchto průměrů tedy reprezentuje určitou skupinu pozorování. Vzorec pro výpočet klouzavého průměru lichého řádu (Hronová, Hindls, 2002): yt =

yt − p + yt − p +1 + ... + yt + p 1 p yt ,i = , kde m je délka klouzavé části a yt,i jsou ∑ m i =− p m

vyrovnané hodnoty. Počet pozorování, ze kterých jsou jednotlivé klouzavé průměry počítány, se nazývá klouzavá část. Jedná se o časový interval určité délky, který se posunuje po časové ose vždy o jednotku. Rozsah klouzavé části nelze stanovit exaktními statistickými postupy, ale spíše se ji snažíme stanovit věcnou analýzou zkoumaného jevu. V případě, kdy je rozsah klouzavé části sudé číslo, musíme průměry centrovat. (Seger, 1995) Zavedeme zde centrovaný klouzavý průměr, protože neexistuje jediné prostřední období klouzavé části. Je proto nutné vždy vypočítat ještě průměr dvou sousedních klouzavých průměrů. Vyhlazující účinek klouzavých průměrů roste spolu s rostoucí délkou klouzavé části. Současně s tím se zvětšuje délka nevyrovnané části na začátku a na konci řady. Délku klouzavé části je vhodné sladit s délkou periody. (Minařík, 2008)

24


Analytické vyrovnání Mezi nejdůležitější úkoly analýzy časové řady patří popis tendence vývoje analyzované časové řady. (Seger, 1995) „Spočívá v proložení pozorovaných hodnot řady vhodnou spojitou funkcí času – trendovou funkcí.“ (Minařík, 2008) Nejužívanější metodou odhadu parametrů trendových funkcí je metoda nejmenších čtverců, která se používá v případě, že použitá trendová funkce je lineární v parametrech. (Seger, 1995) Tuto metodu použiji k odhadu parametrů lineární a parabolické trendové funkce. Kritérium nejmenších čtverců pro trendové funkce lineární v parametrech n

můžeme psát jako

2

∑ ( yt − Tt )

→ min (kde yt je pozorovaná hodnota a Tt je hodnota

t =1

trendové funkce). (Minařík, 2008) Lineární trend patří k nejvíce používaným typům trendové funkce. Trendová přímka Tt = b0 + b1t (kde t je časová proměnná) má soustavu normálních rovnic:

∑ y − nb − b ∑ t = 0 ∑ y t −b ∑t −b ∑t t

0

1

2

t

0

1

=0

Je-li časová proměnná zavedena způsobem, kdy hodnota časové proměnné 2i − n − 1 pro i = 1, 2, …, n, přičemž platí 2 trendové přímky spočítat následovně: (Minařík, 2008) t=

b0 =

∑y n

t

,

25

b1 =

∑t = 0 ,

∑ y ⋅t . ∑t t

2

můžeme parametry

Parabolický trend Tento typ trendové funkce zapisujeme ve tvaru (Seger, 1995): Tt = b0 + b1t + b2 t 2 .

Protože tato trendová funkce je rovněž lineární z hlediska parametrů, použijeme k odhadu parametrů opět metodu nejmenších čtverců. Znamená to řešit tři normální rovnice pro tři parametry:

∑ y − nb − b ∑ t − b ∑ t = 0 ∑ y t − b ∑t − b ∑t − b ∑t = 0 ∑ y t − b ∑t − b ∑t − b ∑t = 0 2

t

0

1

2

2

t

0

2

2

2

t

Za podmínky

3

1

3

0

4

1

2

∑ t = 0 nalezneme z druhé rovnice ihned odhad parametru b : 1

b1 =

∑yt ∑t

t . 2

Zbývající parametry získáme řešením normálních rovnic:

∑ y = nb + b ∑ t ∑ y t = b ∑t + b ∑t 2

t

0

2

2

2

0

t

4

2

Parametry tedy vypočítáme následovně:

∑ y ∑t − ∑t ∑ y t = n∑ t − (∑ t ) n∑ y t − ∑ y ∑ t = n∑ t − (∑ t ) 4

b0

2

t

t

2 2

4

2

b2

t

2

t

4

26

2 2

2

3.2.7

Volba vhodného modelu trendu

Základem pro rozhodování o vhodném typu trendové funkce by měla být věcně ekonomická kritéria, která mohou odhalit pouze hrubě tendence vývoje analyzovaného ukazatele. Další možností volby je vizuální analýza grafu zobrazené časové řady. Tento způsob je však velmi subjektivní, protože každý může dosáhnout jiného závěru. Nutné je podotknout, že tvar grafu je závislý na měřítku. Proto je vhodné se při hledání vhodného typu trendové funkce rozhodnout na základě rozboru empirických údajů. Do této skupiny metod patří např. metody používané často v regresní analýze, kdy volíme nejvhodnější typ křivky na základě minimalizace hodnot přijatého kritéria. Nejčastěji se za toto kritérium bere součet čtverců odchylek empirických hodnot od hodnot vyrovnaných (reziduální součet čtverců: n

2

Qe = ∑ ( yt − Tt ) , t =1

kde yt jsou empirické hodnoty a Tt jsou vyrovnané hodnoty analyzované časové řady. Z řady možných trendových funkcí se pak vybírá jako nejhodnější ta, která dává nejmenší reziduální součet čtverců. I toto kritérium má své nedostatky. Např. vyrovnáme-li časovou řadu o rozsahu n pozorování polynomem (n – 1)vého stupně, bude tato křivka probíhat všemi body vyrovnané řady, takže reziduální součet čtverců bude v tomto případě nulový. Daný polynom by tedy měl být nejhodnější pro popis dané časové řady. Problém se však vyskytne, když budeme chtít, aby tento polynom dobře vystihl celkovou tendenci vývoje dané řady. Daný polynom tedy nebude vhodné použít pro predikci budoucího vývoje. Jednoduchým kritériem k nalezení vhodného typu trendové funkce, používaným zejména při rozhodování mezi lineárním, polynomickým a exponenciálním trendem, je analýza diferencí analyzované řady. Pro použití lineární trendové funkce je charakteristické, že první diference řady jsou rovny parametru b1 a druhé absolutní diference jsou rovny nule. Při praktické analýze máme však k dispozici pouze řadu empirických hodnot yt (tj. hodnot trendu „narušených“ náhodnou složkou). Nelze tedy očekávat, že při práci s časovou řadou empirických hodnot budou všechny absolutní přírůstky stejné a rovné hodnotě b1, neboť budou v závislosti na míře narušení náhodnou složkou okolo této hodnoty kolísat. Pro parabolický trend je charakteristické, že první diference mají lineární trend a druhé jsou konstantní. Dalším způsobem, jak zvolit trendovou funkci, je metoda založená na analýze tzv. růstových charakteristik. Základním předpokladem použití této metody je očištění analyzované řady od náhodných výkyvů a výpočet průměrných růstových

27

charakteristik. Očišťování analyzované řady od nepravidelného kolísání se provádí nejčastěji pomocí lineárních filtrů, mezi které patří i klouzavé průměry. Pokud je charakter změny růstové charakteristiky ∆ t v čase přibližně stejný, jedná se o lineární trend. Pokud je charakter změny růstové charakteristiky ∆ t v čase lineárně rostoucí, jedná se o parabolický trend. (Seger, 1995)

3.2.8

Měření sezónnosti

Při analýze časových řad s krátkou periodicitou se většinou setkáme se sezónními vlivy, které jsou reprezentovaných v modelu časové řady sezónní složkou. Sezónními vlivy jsou souborem příčin, které každý rok pravidelně opakují. (Hronová, Hindls, 2002) Ze statistického hlediska lze sezónnost měřit jako:
Proporcionální sezónnost je sezónnost, jejíž velikost kolísání souvisí s trendem. Amplituda sezónního výkyvu se systematicky snižuje u řad s klesající trendem. Sezónní výkyv a trendová složka se skládají násobením a charakteristikou sezónnosti je sezónní index.
Konstantní sezónnost je sezónnost, jejíž amplituda se nemění v závislosti na směru trendové složky. Triviální pojetí sezónnosti vychází z předpokladu proporcionální složky a používá k jejímu měření empirický sezónní index. Tento index pro j-té dílčí období každé periody je číslo Ij, j = 1, 2, …, m a vyrovnaná hodnota Yij (obsahující trend a sezónnost) je dána součinem Yij = Tij Ij, kde Tij je trendová složka řady. Empirický sezónní index: 1 k yij Ij = ∑ , k i=1 Tij kde i je index periody a j je index dílčího období uvnitř periody. m

Pro empirický sezónní index by měla platit rovnost

∑I j =1

j

= m a jeho průměrná

hodnota se tedy blíží jedné. (Minařík, 2008) Pokud není rovnost splněna, musíme standardizovat (normovat) průměrné sezónní indexy. Výsledkem jsou hodnoty, které nazýváme sezónní faktory. (Seger, 1995)

28

3.2.9

Měření kvality vyrovnání

Při analytickém vyrovnání časové řady metodou nejmenších čtverců řešíme regresní úlohu, kde nezávisle proměnnou je čas. Proto můžeme spočítat index korelace: (Minařík, 2008)

∑ (y − T ) ∑ (y − y )

2

I = 1−

t

t

.

t

Hodnoty indexu korelace se pohybují v intervalu 0,1 . Nejlépe zvolená trendová funkce je ta, která má co největší hodnotu indexu korelace. Index korelace má však nedostatek v tom, že s rostoucím počtem parametrů roste i hodnota indexu korelace. Tento problém souvisí s polynomy vyšších stupňů. (Hronová, Hindls, 2002) Dnes nejpoužívanějším kritériem je střední čtvercová chyba odhadu (Mean Squared Error): ( yt − Tt )2 ∑ M .S .E. = . n Za nejlepší model, který dokáže nejlépe popsat minulý vývoj, se považuje ten model, který dosahuje nejmenší hodnoty M. S. E. (Hindls, 1999)

3.2.10 Extrapolace systematické složky „Vyjdeme-li z předpokladu, že v dohledné budoucnosti nedojde k náhlé změně zákonitostí vývoje zkoumaného jevu, můžeme využít výsledků interpolace k předpovídání budoucího vývoje. Použijeme k tomu metodu extrapolace deterministické systematické složky, tj. u nestacionárních periodických časových řad extrapolace trendu a periodické složky.“ (Minařík, 2008) Tzv. bodovou předpověď získáme dosazením příslušné hodnoty časové proměnné tn+1, tn+2, … do vzorce systematické složky časové řady. (Minařík, 2008) Extrapolační prognózy mají největší význam při konstrukci krátkodobých prognóz, protože jsou založeny na principu ceteris paribus. Modely, které byly vhodně extrapolovány, ještě nemusí být stejně dobré i pro tvorbu prognóz. Z rozsáhlých srovnávacích studií zpracovaných ve světě i u nás plyne, že asi jenom 50 % modelů kvalitních při popisu minulosti je použitelných také pro předpovědi. (Seger, 1995)

29

4. Výsledky a diskuse 4.1 Obchodní firma Firma, která mi poskytla data pro analýzu, vznikla počátkem 90. let a je držitelem certifikátu řízení jakosti ISO 9001:2001. Její název nebudu uvádět z důvodů ochrany dat před konkurencí, která v posledních letech sílí v oblasti prodeje náhradních dílů na osobní automobily. Firma se zabývá prodejem a distribucí náhradních dílů na osobní automobily a je generálním importérem automobilových dílů. Důležitou skupinu náhradních dílů, které firma prodává, tvoří brzdové destičky. Prodávané brzdové destičky splňují požadavky směrnice EU 1400/2002 a normy ISO 9000. Firma má široký sortiment brzdových destiček na všechny evropské a většinu amerických a japonských osobních automobilů. Jedná se především o náhradní díly vyrobené v zahraničí a od tzv. náhradních výrobců. Firma je členem sdružení SISA2 , které prosazuje nezávislý automobilový obchod s automobilovými náhradními díly. Dále se snaží, aby motoristům bylo umožněna volba výměny náhradních dílů a volba servisu. Jedná se o prosazení tzv. automobilového aftermarketu3, což znamená, že vlastník automobilu není závislý na ani výrobci automobilu, ani na jejich servisech. Vlastník automobilu se tak může svobodně rozhodnout, jestli si koupí a nechá namontovat originální náhradní díl nebo díl od tzv. náhradních výrobců. (www.sisa.cz) Pobočka velkoobchodu má své sídlo v Brně, odkud jsem získala a zpracovala údaje o prodejích. Mezi zákazníky této obchodní firmy patří především prodejny s náhradními díly a automobilové servisy. Tato firma se doposud nezabývala analýzou dat ve formě, kterou provedu v této práci, a proto je mým záměrem provést analýzu vývoje prodeje pomocí statistických metod. Ve své práci jsem se zaměřila na vývoj prodeje brzdových destiček, kterých firma nabízí téměř 1000 typů. Prodejní cena tohoto typu náhradních dílů se pohybuje od 300 Kč do 4000 Kč. Brzdové destičky vyšší cenové kategorie se prodávají spíše pro speciální účely. Rozhodla jsem se analyzovat prodané množství, protože velkoobchod má své zákazníky rozděleny do několika rabatových skupin. Dohledávání skutečné ceny, za kterou byla každý náhradní díl prodán, by bylo náročné a zbytečné.

2

Sdružení importérů a výrobců součástí automobilů a servisní techniky v České republice

3

Lze přeložit jako svobodná volba poprodejního servisu.

30

Potřebné údaje jsem získala ze skladové evidence. Velkoobchod prodává brzdové destičky od podzimu roku 1999, kdy však prodeje byly minimální. Velkoobchod se na konci roku 1999 zabýval spíše naskladněním požadovaných typů brzdových destiček. Proto analyzuji poptávku v jednotlivých měsících od ledna 2000 do prosince 2008. Časová řada tedy obsahuje 108 období. Data jsem zpracovávala v tabulkovém procesoru MS Excel.

31

4.2 Vývoj celkového prodeje brzdových destiček 4.2.1

Celkové prodané množství brzdových destiček

Nejprve jsem se zaměřila na analýzu celkového prodeje brzdových destiček, abych zjistila vývoj prodeje tohoto typu náhradních dílů v jednotlivých letech. Zde uvádím tabulku celkového prodaného množství brzdových destiček v jednotlivých letech. Počty prodaných kusů jsou kalendářně očištěny. V minulém roce prodala firma nejméně brzdových destiček, pouze 65 972. Nejvíce se jich prodalo v roce 2003 – 94 132 kusů. Celkem za devět roků, po které firma prodává brzdové destičky, jich prodala celkem 758 081. Tab. 3: Celkové prodané množství brzdových destiček v letech 2000 až 2008 Prodané množství

Rok 2000

72 860

2001

83 627

2002

89 524

2003

94 132

2004

94 125

2005

93 024

2006

86 807

2007

78 009

2008

65 972

Celkem

758 081

Zdroj: Vlastní výpočet

prodané množství

Celkové prodeje brzdových destiček v letech 2000 až 2008 100000 80000 60000 40000 20000 0 2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

rok Prodané množství brzdových destiček

Graf 3: Celkové prodeje brzdových destiček v letech 2000 až 2008 Zdroj: Vlastní výpočet

32

2007

2008

Graf celkového prodeje brzdových destiček na osobní automobily uvádím pro přehlednost s ročními součty. Pro analýzu časové řady jsem však použila prodeje v jednotlivých měsících. Tabulku s prodeji v jednotlivých měsících jsem zařadila do Přílohy (Příloha 1). Měsíčně se prodává 4 000 až 10 000 brzdových destiček. Pro vizuální analýzu uvádím grafické znázornění. Z grafu je patrné, že do roku 2003 rostlo prodané množství brzdových destiček a od roku 2005 prodané množství klesá. Vliv na klesající trend od roku 2005 má pravděpodobně rostoucí počet konkurentů na trhu s náhradními díly, kteří prodávají brzdové destičky za nižší ceny, protože je nevyrábějí v Evropě, ale v zemích, kde je levnější pracovní síla. Nižší cena je pro některé zákazníky rozhodující kritérium. Naopak motoristé, kteří se nerozhodují na základě ceny jsou výrobci aut omezování při výběru servisů a náhradních dílů. Výrobci automobilů nabízí motoristům různé záruční zvýhodnění při opravě ve značkových servisech a výměně originálních náhradních dílů. Výrobci automobilů si udržují pravidelné servisní kontroly dlouhodobě pod svojí kontrolou. Firma, jejíž prodeje brzdových destiček jsem analyzovala, neprodává originální brzdové destičky ale od tzv. náhradních výrobců. Manažerovi prodeje bych doporučila snažit se proniknout do značkových servisů, což umožňuje nová legislativa, a tím zabránit dlouhodobému poklesu. Další možností, jak zabránit klesajícímu trendu, je nabízet zajímavé produkty pro vybrané skupiny zákazníků, např. zaměřené na motoristický sport.

4.2.2

Elementární charakteristiky

Pro orientační představu o časové řadě jsem využila elementární charakteristiky. Tabulku s diferencemi mezi jednotlivými měsíci, koeficient růstu, tempo růstu a tempo přírůstku uvádím kvůli rozsahu v Příloze (Příloha 2). V řadě se vyskytuje pravidelný růst během jarního období a následný pokles během podzimu s nepravidelnými výkyvy. Z toho vyplývá, že nejnižší prodeje brzdových destiček jsou v zimním období. Jelikož se jedná o řadu s nejprve rostoucím a následně klesajícím trendem, nemá smysl počítat průměrný koeficient přírůstku a průměrný absolutní přírůstek.

33

4.2.3

Vyrovnání časové řady

Časovou řadu jsem vyrovnala mechanicky i analyticky.
Mechanické vyrovnání Nejprve jsem řadu vyrovnala pomocí mechanického vyrovnání, tedy klouzavými průměry, kdy jsem pozorované hodnoty nahradila průměrnými hodnotami. Zvolila jsem klouzavé průměry řádu 12, protože je vhodné sladit délku klouzavé části s délkou periody. Jelikož jsem vyrovnávala sudou délkou klouzavé části, musela jsem centrovat vždy dva sousední klouzavé průměry. Tabulku s klouzavými průměry uvádím v Příloze (Příloha 3). Hodnoty mají mírně rostoucí charakter. Od roku 2005 se počty prodaných destiček mírně snižují v jednotlivých měsících. Pro větší přehlednost uvádím řadu vyrovnanou klouzavými průměry i graficky znázorněnou.

34

Hodnoty vyrovnané klouzavými průměry řádu 12 12 000

množství

10 000 8 000 6 000 4 000 2 000 III

V

VII

IX

XI

I

III

V

VII

IX

XI

2001

I

III

V

VII

IX

XI

I

2002

III

V

VII

IX

XI

2003

I

III

V

VII

IX

XI

I

2004

Skutečné hodnoty

III

V

VII

IX

XI

I

2005

III

V

VII

IX

XI

2006

I

III

V

VII

IX

XI

I

2007

III

V

VII

I

I

2000

XI

0 IX

XI

2008

Vyrovnané hodnoty kluzavými průměry řádu 12

Graf 4: Vyrovnané hodnoty klouzavými průměry Zdroj: Vlastní výpočet

2000

2002

2004

vyrovnané hodnoty

2005

skutečné hodnoty

Graf 5: Vyrovnané hodnoty parabolickým trendem Zdroj: Vlastní výpočet

35

trendová přímka

2008

XI

IX

V

VI I

II I

IX

V

VI I

I

2007

II I

XI

IX

V

VI I

I

2006

II I

XI

IX

V

VI I

I

II I

XI

IX

V

VI I

I

II I

XI

IX

V

VI I

I

2003

II I

XI

IX

V

VI I

I

II I

XI

IX

V

VI I

I

2001

II I

XI

IX

V

VI I

I

12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 II I

prodané množství

Vyrovnané hodnoty parabolickým trendem

měsíce


Analytické vyrovnání Po mechanickém vyrovnání jsem časovou řadu vyrovnala analyticky. Řadu jsem proložila parabolickým trendem. Parametry paraboly jsem určila pomocí metody nejmenších čtverců. Rovnice paraboly: T = 7905,428 − 5,512t − 0,912t 2 Tabulku s výpočty a vyrovnanými hodnotami uvádím v Příloze (Příloha 4). Na předcházející straně jsem uvedla graf s vyrovnanými hodnotami parabolickým trendem. Vývoj prodeje brzdových destiček vykazuje pravidelné kolísání každý rok, je zde tedy obsažena sezónní periodická složka. Zde uvádím tabulku s empirickými sezónními indexy, které jsem standardizovala. Tab. 4: Empirické sezónní indexy a standardizované sezónní indexy Empirické Standardizované SI SI I1

0,723681

0,723726

I2

0,867711

0,867765

I3

0,901245

0,901301

I4

1,205080

1,205154

I5

1,079131

1,079198

I6

1,238964

1,239040

I7

1,068392

1,068459

I8

1,103501

1,103569

I9

1,048141

1,048206

I10

1,072512

1,072579

I11

0,983934

0,983995

0,706965 11,999260

0,707009 12,000000

I12 Suma

Zdroj: Vlastní výpočet

Z grafu je patrné, že v zimních měsících (prosinec, leden, únor) je nejmenší poptávka po brzdových destičkách. Další tři měsíce (březen, duben, květen) poptávka roste, přes letní měsíce dosahuje poptávka stabilní úrovně a v říjnu a listopadu klesá. Proto se domnívám, že majitelé osobních automobilů opravují a nechávají si vyměnit své brzdové destičky v letních měsících, kdy více jezdí a nechávají si zkontrolovat své automobily například před cestou na letní dovolenou. Podle grafu si méně majitelů automobilů nechává měnit brzdové destičky v zimě. Nejmenší prodej brzdových destiček v měsíci prosinci je způsoben vánočními svátky.

36

4.2.4

Měření kvality vyrovnání

Kvalitu analytického vyrovnání jsem změřila pomocí indexu korelace. Hodnota indexu je 0,972. To znamená, že parabola vysvětluje 97,2 % skutečných hodnot. Podle mého názoru vyrovnal parabolický trend řadu prodejů kvalitně i při pohledu na graf vyrovnaných hodnot parabolickým trendem, i když hodnota střední čtvercové chyby odhadu (M. S. E.) vyšla 118 932.

4.2.5

Predikce

Pro obchodní firmu je predikce velice důležitá. Objednávky brzdových destiček se provádí ze zahraničí přímo od výrobců většinou dvakrát až čtyřikrát ročně, protože časté objednávky by znamenaly vyšší nákupní cenu. Firma nemůže objednávat častěji, protože výrobci vyrábí podle výrobního plánu vždy pouze určité typy brzdových destiček, a proto je nemají ani oni na skladě. Z toho plyne, že mohou nastat dvě situace. Zaprvé může firma objednat málo brzdových destiček a při velké poptávce nemusí mít na skladě dostatek zásob. A v opačném případě, když objednají hodně brzdových destiček, které se tolik neprodávají a jsou označovány za tzv. ležáky, má v nich firma vázán kapitál, což je negativní. Predikci prodeje brzdových destiček na první pololetí roku 2009 jsem vytvořila prodloužením systematické složky. Hodnoty uvedené v tabulce a graf signalizují mírný růst do června 2009. Ovšem oproti loňským hodnotám, jsou predikované hodnoty nižší. Celkem by se mělo prodat v prvním pololetí roku 2009 přibližně 27 635 kusů. Tab. 5: Predikce prodeje všech brzdových destiček na první pololetí roku 2009 Měsíc

Množství

Leden

3543,476

Únor

4156,874

Březen

4220,493

Duben

5511,397

Květen

4815,254

Červen

5388,284

Celkem

27635,778

Zdroj: Vlastní výpočet

37

Pro lepší přehlednost uvádím grafické znázornění predikce pouze s minulými dvěma roky, protože graf by obsahoval 114 měsíců.

V

III

I

XI

IX

V

III

I

XI

IX

2008

VI I

2007

VI I

V

III

10000 8000 6000 4000 2000 0

I

prodané množství

Predikce prodeje brzdových destiček na první pololetí roku 2009

2009

měsíce skutečné hodnoty

trend

vyrovnané hodnoty

Graf 6: Predikce prodeje brzdových destiček na první pololetí roku 2009 Zdroj: Vlastní výpočet

Predikce na první pololetí roku 2009 je 27 635 brzdových destiček. Firma však prodává asi 1000 typů brzdových destiček. Je tedy nutné provést analýzu všech typů brzdových destiček, které firma objednává. Vývoj prodeje všech brzdových destiček z minulých roků predikuje mírný pokles, je však nutné přihlédnout k typu osobního automobilu, na který jsou destičky určeny. Brzdových destiček na starší osobní automobily se bude pravděpodobně prodávat postupně méně. Tyto starší destičky budou nahrazovány destičkami na novější typy osobních automobilů. Analýzu brzdových destiček na vybraný typ osobního automobilu jsem provedla v následující kapitole.

38

4.3 Vývoj prodeje brzdových destiček na vybrané typy osobních automobilů značky Fiat 4.3.1 Prodané množství brzdových destiček na vybrané typy osobních automobilů značky Fiat Po analýze celkového prodaného množství brzdových destiček, jsem se zaměřila na konkrétní typ – brzdové destičky pro vybrané typy osobních automobilů značky Fiat, i když osobní automobily značky Fiat tvoří až sedmé místo v počtu registrovaných osobních automobilů v České republice. Tyto brzdové destičky jsem si vybrala proto, že veškeré brzdové destičky, které firma prodává, jsou italské výroby. Zde uvádím tabulku a graf celkového prodaného množství těchto brzdových destiček v jednotlivých letech. Počty prodaných kusů jsou kalendářně očištěny. Tab. 6: Prodané množství brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat v jednotlivých letech Rok

Prodané množství

2000

1489

2001

1347

2002

1200

2003

1125

2004

987

2005

846

2006

732

2007

576

2008

363

Celkem

8665 Zdroj: Vlastní výpočet

39

Celkové prodeje brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat v jednotlivých letech

množství

2000 1500 1000 500 0 2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

rok Prodané množství brzdových destiček na osobní automobily Fiat

Graf 7: Celkové prodeje brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat v jednotlivých letech Zdroj: Vlastní výpočet

Graf celkového prodeje brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat jsem zde uvedla stejně jako u celkových prodejů brzdových destiček pro přehlednost s ročními součty. Pro analýzu jsem však použila prodeje v jednotlivých měsících. Tabulku s prodeji v jednotlivých měsících jsem zařadila do Přílohy (Příloha 1) Z grafu je patrné, že prodej brzdových destiček Fiat má klesající trend. Domnívám se, že je to způsobeno typem automobilů, do kterých se tyto brzdové destičky pořizují. Tab. 7: Typy automobilů značky Fiat a jejich roky výroby Typ automobilu Argenta

Rok výroby 1981 – 1986

Punto

1993 – 1999

Regata

1983 – 1990

Ritmo

1978 – 1988

Tempra

1990 – 1996

Tipo

1988 – 1995

Uno

1983 – 1993 Zdroj: Vlastní zpracování

Tyto brzdové destičky začala firma prodávat na podzim roku 2000. Během osmi roků kleslo prodávané množství o více než dvě třetiny. Nejedná se však o prodeje brzdových destiček, které by měly výrazný podíl na celkovém prodeji všech brzdových destiček. Podle roků výroby automobilů, na které se tyto brzdové destičky pořizují, je vidět, že se jedná o starší a stále méně užívané typy. Tudíž i poptávka po nich klesá. Jedná se o automobily staré 10 až 31 let. Předpokládám, že tyto prodeje brzdových destiček na starší automobily byly nahrazeny jinými novějšími typy, na které firma prodává brzdové destičky také.

40

4.3.2

Elementární charakteristiky

Nejdříve jsem analyzovala časovou řadu pomocí elementárních charakteristik. Tabulku s diferencemi mezi jednotlivými měsíci, koeficient růstu, tempo růstu a tempo přírůstku uvádím v Příloze (Příloha 5). Hodnoty diferencí v prvních měsících roku jsou spíše kladné a ke konci každého roku jsou záporné, i když v prodeji jsou nepravidelné výkyvy. Jelikož se jedná o řadu s klesajícím trendem, mělo smysl počítat průměrný koeficient přírůstku a průměrný absolutní přírůstek. Hodnota tohoto koeficientu je 0,984. To znamená, že prodeje klesali průměrně o 1,6 %. Absolutně vyjádřeno o 0,75.

41

4.3.3

Vyrovnání časové řady


Mechanické vyrovnání Stejně jako předešlou časovou řadu jsem nejprve vývoj prodeje vyrovnala klouzavými průměry. Zvolila jsem centrované klouzavé průměry řádu 12. Hodnoty mají klesající trend. Graf s vyrovnanými hodnotami uvádím na následující straně. Tabulku s vypočítanými hodnotami uvádím v Příloze (Příloha 6).
Analytické vyrovnání Po mechanickém vyrovnání jsem časovou řadu vyrovnala analyticky. Řadu jsem proložila trendovou přímkou, protože vývoj prodeje brzdových destiček má přímočarý klesající trend. Parametry trendové přímky jsem určila pomocí metody nejmenších čtverců. Rovnice přímky: T = 80,231 − 0,928t . Na následující straně jsem uvedla graf s vyrovnanými hodnotami lineárním trendem. Tabulku s výpočty a vyrovnanými hodnotami uvádím v Příloze (Příloha 7). Vývoj prodeje brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat vykazuje pravidelné kolísání, je zde tedy obsažena sezónní periodická složka. Jedná se o proporcionální sezónní časovou řadu, protože velikost kolísání souvisí s trendovou složkou. Amplituda sezónního výkyvu se systematicky snižuje s klesajícím trendem. Stejně jako u vývoje celkových prodejů brzdových destiček, je i u brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat, menší poptávka v zimních měsících. Firma kompenzuje menší poptávku po brzdových destičkách prodejem jiného zboží. V zimním období se jedná např. o povinné sněhové řetězy nebo nemrznoucí kapalinu. Tab. 8: Empirické sezónní indexy a standardizované sezónní indexy Empirické SI

Standardizované SI

I1

0,791384190

0,795849

I2

0,839634233

0,844372

I3

0,975066306

0,980568

I4

1,101527668

1,107743

I5

1,103548480

1,109775

I6

1,161348166

1,167901

I7

1,131686649

1,138072

I8

1,160813886

1,167363

I9

1,072183879

1,078233

I10

0,976092323

0,981600

I11

0,949093982

0,954449

I12

0,670293053

0,674075

11,932672810

12,000000

Suma

Zdroj: Vlastní výpočet

42

Hodnoty vyrovnané klouzavými průměry řádu 12

množství

200 150 100 50 0 I

III

V

VII

IX

XI

I

2000

III

V

VII

IX

XI

2001

I

III

V

VII

IX

XI

I

2002

III

V

VII

IX

XI

2003

I

III

V

VII

IX

XI

I

2004

Skutečné hodnoty

III

V

VII

IX

XI

2005

I

III

V

VII

IX

XI

2006

I

III

V

VII

IX

XI

2007

I

III

V

VII

IX

XI

2008

Vyrovnané hodnoty kluzavými průměry řádu 12

Graf 8: Hodnoty vyrovnané klouzavými průměry řádu 12 Zdroj: Vlastní výpočet

200 150 100 50

2000

2002

2004

vyrovnané hodnoty

2005

skutečné hodnoty

Graf 9: Vyrovnané hodnoty lineárním trendem Zdroj: Vlastní výpočet

43

trendová přímka

XI

IX

V

VI I

I

2008

III

XI

IX

V

VI I

I

2007

III

XI

IX

V

VI I

I

2006

III

XI

IX

V

VI I

I

III

XI

IX

V

VI I

I

III

XI

IX

V

VI I

I

2003

III

XI

IX

V

VI I

I

III

XI

IX

V

VI I

I

2001

III

XI

IX

V

VI I

I

0 III

prodané množství

Vyrovnané hodnoty lineárním trendem

měsíce

4.3.4

Měření kvality vyrovnání

Kvalitu analytického vyrovnání jsem změřila pomocí indexu korelace. Hodnota indexu je 0,956. To znamená, že trendová přímka vysvětluje 95,6 % skutečných hodnot. Dále jsem použila střední čtvercovou chybu odhadu (M. S. E.), která vyšla výrazně lépe než u analýzy celkového prodaného množství , tedy 94,5.

4.3.5

Predikce

Predikci prodeje brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat na první pololetí roku 2009 jsem vytvořila prodloužením systematické složky. Hodnoty uvedené v tabulce a graf signalizují mírně rostoucí tendenci, ovšem srovnáním součtů prodeje v predikovaném prvním pololetí roku 2009 a prvního pololetí v roce 2008, bychom došly k výsledku, že objem prodeje pravděpodobně poklesne. Tab. 9: Predikce prodeje brzdových destiček na vybrané typy osobních automobilů značky Fiat na první pololetí roku 2009 Měsíc

Množství

Leden

23,60

Únor

24,26

Březen

27,26

Duben

29,77

Květen

28,79

Červen

29,22

Celkem

162,90

Zdroj: Vlastní výpočet

44

Pro lepší přehlednost uvádím grafické znázornění predikce pouze s minulými dvěma roky.

80 60 40 20

V

III

I

XI

IX

V

III

XI

IX

I

2008

VI I

2007

VI I

V

III

0 I

prodané množství

Predikce prodeje brzdových destiček pro osobní automobily značky Fiat na první pololetí roku 2009

2009

měsíce skutečné hodnoty

trendová přímka

vyrovnané hodnoty

Graf 10: Predikce prodeje brzdových destiček na vybrané typy osobních automobilů značky Fiat na první pololetí roku 2009 Zdroj: Vlastní výpočet

Z analýzy je vidět, že pokles poptávky po těchto brzdových destičkách bude pokračovat, protože klesající trend byl po celých posledních 9 letech. Nedomnívám se, že by se poptávka mohla ještě snížit vlivem hospodářské krize, protože firma je velkoobchod, který dodává náhradní díly do maloobchodů a servisů, a ne do výroben nových automobilů. Poptávka po brzdových destičkách je podle mého názoru spíše ovlivněna tím, jak řidiči často a jakým způsobem jezdí. Například nízká cena pohonných hmot může způsobit rostoucí poptávku po brzdových destičkách. Jako další faktor, který může ovlivnit, zda budou řidiči často jezdit, je cena jízdného hromadné dopravy. V Integrovaném dopravním sytému Jihomoravského kraje se například zdražilo 1. 4. 2009 jízdné, a to v kombinaci s levnými pohonnými hmotami může mít za následek to, že lidé budou spíše jezdit svými automobily než hromadnou dopravou i v době hospodářské krize.

45

4.4 Diskuze V kapitole Výsledky jsem se zabývala analýzou časové řady celkového prodaného množství brzdových destiček a následně analýzou určitého typu brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat v jednotlivých měsících od roku 2000 do roku 2008. Řada má tedy 108 hodnot. Analyzovala jsem celý vývoj prodeje brzdových destiček v obchodní firmě, protože je firma začala naskladňovat na podzim roku 1999. Časovou řadu celkového prodaného množství brzdových destiček jsem vyrovnala centrovanými klouzavými průměry řádu 12 a parabolickým trendem. Časovou řadu prodeje brzdových destiček na vybrané typy osobních automobilů značky Fiat jsem vyrovnala také klouzavými průměry řádu 12 a lineárním trendem. Kvalitu analytického vyrovnání jsem provedla pomocí indexu korelace a střední čtvercovou chybu odhadu. Podle indexu korelace vystihla parabola 97,2 % skutečných hodnot a trendová přímka u brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat 95,6 % hodnot. Řadu celkových prodejů jsem nevyrovnávala polynomy vyššího stupně, i když by index korelace vyšel blíže hodnotě 1, protože by takto vyrovnaná řada nebyla vhodná pro extrapolaci. Celkové prodeje brzdových destiček měly nejprve mírně rostoucí trend, ale následně od roku 2005 dochází ke klesajícími trendu. Prodané množství brzdových destiček značky Fiat množství má klesající trend od samého počátku prodeje. U tohoto vybraného typu brzdových destiček klesalo každý měsíc prodané množství průměrně o 1,6 %. Obě řady vykazují pravidelnou sezónnost. Vývoj řady prodejů brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat vykazuje dokonce proporcionální sezónní kolísání, protože amplituda sezónního výkyvu se snižuje s klesajícím trendem. Nejnižší prodeje jsou u celkových prodejů i prodejů brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat v zimním období. V jarním období roste počet prodaného množství, v létě jsou nejvyšší prodeje a na podzim klesá prodané množství. Lidé pravděpodobně v letních měsících více jezdí, opravují a vyměňují brzdové destičky. V obou případech jsem vyrovnanou řadu použila pro extrapolaci trendu a periodické složky. Predikovala jsem vždy prodané množství v prvním pololetí roku 2009. Celkem by se mělo prodat přibližně 27 635 kusů brzdových destiček a asi 162 kusů brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat. Obě hodnoty značí pokles v prodaném množství, který je pravděpodobně způsoben vzrůstajícím počtem konkurentů v oblasti prodeje náhradních dílů na osobní automobily.

46

5. Závěr Cílem této bakalářské práce bylo provést analýzu celkového prodeje brzdových destiček na osobní automobily a vybraného typu brzdových destiček v letech 2000 až 2008, vystihnout trend a sezónnost dané časové řady a na základě sledovaného vývoje predikovat prodej brzdových destiček na první pololetí roku 2009. Výsledky analýzy časové řady interpretovat a zpracovat do přehledné formy pro manažera prodeje. I když podle Centrálního registru vozidel roste každým rokem počet registrovaných vozidel v České republice i v Jihomoravském kraji, kde se velkoobchod nachází, z výsledků analýzy vyplývá, že celkové prodeje měly nejprve mírně rostoucí trend, ale následně od roku 2005 dochází ke klesajícími trendu. Pro srovnání loňského roku, kdy se prodalo pouze 65 972 brzdových destiček, mohu uvést rok 2003, kdy se prodalo nejvíce destiček – 94 132. Prodej všech typů brzdových destiček bude podle predikce mít klesající trend. Za předpokladu stejných podmínek by se mělo celkem prodat v prvním pololetí roku 2009 27 635 kusů brzdových destiček. Znalost budoucího vývoje by měla umožnit manažerovi prodeje spolehlivější a efektivnější rozhodování. Vliv na klesající trend od roku 2005 má pravděpodobně rostoucí počet konkurentů na trhu s náhradními díly. Přibývá počet konkurentů, kteří prodávají náhradní díly za nižší cenu než firma. Tito konkurenti vyrábějí náhradní díly ve východní Asii, kde je mnohem levnější pracovní síla. Tak nadbíhají segmentu, který se rozhoduje pouze na základě ceny. Další příčina klesajícího trendu spočívá ve snaze výrobců automobilů omezovat motoristy ve výběru servisů a náhradních dílů. Výrobci automobilů nabízí motoristům různé záruční zvýhodnění při opravě ve značkových servisech a výměně originálních náhradních dílů. Na českém trhu narůstá počet luxusnějších značek automobilů, jejichž výrobci si udržují pravidelné servisní kontroly dlouhodobě pod svojí kontrolou a dodávají své značkové náhradní díly. Firma, jejíž prodeje brzdových destiček jsem analyzovala, prodává brzdové destičky od tzv. náhradních výrobců. Proti tomuto omezování konkurence však zasáhla Evropská komise, která požaduje zvýšení konkurence v automobilovém průmyslu. Sdružení importérů a výrobců součástí automobilů a servisní techniky v České republice se tak stalo v roce 2008 členem mezinárodní federace FIGIEFA4. To umožnilo rozvoj automobilového aftermarketu, který znamená výměnu náhradních dílů na osobních

4

Mezinárodní federace velkoobchodních společností s autodílny a příslušenstvím

47

automobilech za neoriginální díly. Opravy automobilů se tak nemusí provádět pouze v servisech výrobců automobilů, ale majitel automobilu si může vybrat mezi servisy a náhradními díly. Motoristé se tak mohou svobodně rozhodnout o poprodejním servisu. Prodané množství brzdových destiček značky Fiat klesá od roku 2000. Na klesající trend u brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat má vliv rok výroby typů automobilů, na které se tyto brzdové destičky pořizují. Jedná se o osobní automobily značky Fiat, které se vyráběly před 10 až 31 lety. Z predikce vychází, že pokles prodejů brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat bude pokračovat, protože prodané množství klesalo celých posledních devět letech. V prvním pololetí roku 2009 by se mělo prodat 162 těchto brzdových destiček. Pro manažera prodeje je znalost vývoje prodeje a predikce velice důležitá, protože objednává brzdové destičky ze zahraničí přímo od výrobců dvakrát až čtyřikrát ročně. Firma neobjednává častěji, protože výrobci vyrábí podle výrobního plánu a velké objednávky znamenají nižší nákupní cenu. Pokud firma objedná málo brzdových destiček, tak při velké poptávce nemusí mít na skladě dostatek zásob. Pokud objedná hodně brzdových destiček, které se stanou neprodejnými, má v zbytečně vázán kapitál. Pokud budou dlouhodobé objednávky načasované tak, že část objednávky bude na letní období a část na zimní období, tak lze objednat větší množství na letní měsíce a poměrně menší množství na zimní měsíce. Tím velkoobchod dosáhne dostatečného zásobení při zvýšené poptávce a při snížené poptávce menší nadbytečné zásoby. Prodej brzdových destiček výrazně ovlivňuje každý rok roční období. Destičky se nejvíce prodávají v létě a nejméně v zimě. To je pravděpodobně způsobeno tím, že motoristé mají tendenci si nechávat vyměnit brzdové destičky více v letních měsících než v zimních. V teplejších měsících je zvýšená intenzita činností v dopravě i v mnoha dalších činnostech (např. stavebnictví), i když v podnikové sféře není výkyv tak znatelný jako v soukromé. Menší počet pracovních dnů vlivem svátků se projevuje nejvíce v prosinci. Do statistické analýzy nelze zahrnout události, které mají vliv na vývoj řady jako např. hospodářská krize. Já se však nedomnívám, že by hospodářská krize výrazně snížila prodeje brzdových destiček v roce 2009, protože firma je velkoobchod, který dodává náhradní díly do servisů a ne do prvovýroby nových automobilů. I když vlivem vládních opatření nedochází v České republice zatím k výraznému poklesu výroby osobních automobilů. Poptávka po brzdových destičkách je podle mého názoru spíše ovlivněna tím, jak řidiči často a jakým způsobem jezdí. Například nízká cena pohonných hmot může způsobit rostoucí poptávku po brzdových destičkách. Jako další faktor, který může ovlivnit, zda budou řidiči často jezdit, je cena jízdného hromadné dopravy. V Integrovaném dopravním sytému Jihomoravského kraje se například zdražilo 1. 4. 2009 jízdné, a to spolu s levnými pohonnými hmotami může mít za následek to, 48

že lidé budou spíše jezdit svými automobily než hromadnou dopravou i v době hospodářské krize. Manažerovi prodeje bych doporučila sledovat složení vozového parku v České republice a provést analýzu prodeje brzdových destiček na osobní automobily značky Škoda, kterých je v České republice registrováno nejvíce a zároveň tvoří také největší počet položek na skladě v obchodní firmě. Manažerovi prodejny bych doporučila omezovat objednávky brzdových destiček na osobní automobily staršího roku výroby a spíše je nahrazovat brzdovými destičkami na nové typy osobních automobilů. Předpokládám, že vliv sezónního kolísání v objemu prodeje brzdových destiček je kompenzován prodejem jiného zboží. Např. v zimě se může jednat o povinné sněhové řetězy nebo nemrznoucí kapalinu. Firma by měla učinit kroky k opětovnému posílení pozice na trhu s náhradními díly, např. pomocí podpory prodeje. Manažerovi prodeje bych doporučila snažit se proniknout do značkových opraven, což umožňuje legislativa (viz. aftermarket), a tím zabránit dlouhodobému poklesu. Další možností je nabízet zajímavé produkty pro vybrané skupiny odběratelů, např. zaměřené na motoristický sport.

49

6. Použitá literatura CLAY, S., LEPINE, J., RIDLEY, T. Auta obrázkový slovník. 1. vyd. Praha: Slovart, 1996. 64 S. ISBN 80-7209-004-6. HINDLS, R., HRONOVÁ, S., NOVÁK, I. Analýza dat v manažerském rozhodování. 1. vyd. Praha: Grada, 1999. 358 S. ISBN 80-7169-255-7. HRONOVÁ, S., HINDLS, R., SEGER, J. Statistika pro ekonomy. 2. vyd. Praha: Professional Publishing, 2002. 420 S. ISBN 80-86419-30-4. MINAŘÍK, B. Statistika I Popisná statistika – druhá část. 3. vyd. Brno: MZLU, 2008. 105 S. ISBN 978-80-7375-152-4. KOTLER, P. Marketing management: Analýza, plánování, realizace a kontrola. 3. vyd. Praha: Victoria Publishing, 1997. 789 S. ISBN 80-85605-08-2. KUBA, A., HAUSMAN, J. Malé dějiny auta. 1. vyd. Praha: Albatros, 1973. 230 S. ISBN 13802-73. POŠVÁŘ, Z., ERBES, J. Management I. 1. vyd. Brno: MZLU v Brně, 2006. 156 S. ISBN 807157-633-6. PRAŽSKÁ, L., JINDRA, J. Obchodní podnikání: Retail Management. 1. vyd. Praha: Management Press, 1997. 880 S. ISBN 80-85943-48-4. SEGER, J., HINDLS, R. Statistické metody v tržním hospodářství. 1. vyd. Praha: Victoria Publishing, 1995. 435 S. ISBN 80-7187-058-7. WISNIEWSKI, M. Metody manažerského rozhodování. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1996. 507 S. ISBN 80-7169-089-9. ZÁBOJ, M. Obchodní operace. 1. vyd. Brno: B. I. B. S., 2003. 126 S. ISBN 80-86575-93-4. ZADRAŽILOVÁ, D., KHELEROVÁ, V. Management obchodní firmy. 1. vyd. Praha: Grada, 1994. 296 S. ISBN 80-85623-72-2.

50

Elektronické zdroje: Sdružení automobilového průmyslu. Složení vozového parku. [online] [cit. 1. 3. 2009]. Dostupné na http://www.autosap.cz/DEFAULT2.ASP?PAGE={4A86501A-BBD54B8F-AE57-397BC8051C9A}. Sdružení importérů a výrobců součástí automobilů a servisní techniky. SISA – členem FIGIEFA. [online] [cit. 20. 3. 2009]. Dostupné na http://www.sisa.cz/index.php?show=aktuality. Wikipedie. Aramid. [online] [cit. 20. 2. 2009]. Dostupné na http:// cs.wikipedia.org/wiki/Aramid. Wikipedie. Brzdy. [online] cs.wikipedia.org/wiki/Brzdy.

[cit. 16. 2. 2009].

Dostupné

Wikipedie. Brzdové destičky. [online] [cit. 16. 2. 2009]. Dostupné cs.wikipedia.org/wiki/Brzdov%C3%A9_desti%C4%8Dky.

51

na

na

http://

http://

7. Seznam grafů, obrázků a tabulek Seznam grafů Graf 1: Osobní automobily registrované v ČR v letech 2000-2008 Graf 2: Struktura voz. parku os. automobilů podle stáří v ČR k 31. 12. 2008 Graf 3: Celkové prodeje brzdových destiček v letech 2000 až 2008 Graf 4: Vyrovnané hodnoty klouzavými průměry Graf 5: Vyrovnané hodnoty parabolickým trendem Graf 6: Predikce prodeje brzdových destiček na první pololetí roku 2009 Graf 7: Celkové prodeje brzd. destiček na os. automobily značky Fiat v jednotlivých letech Graf 8: Vyrovnané hodnoty klouzavými průměry řádu 12 Graf 9: Vyrovnané hodnoty lineárním trendem Graf 10: Predikce prodeje brzd. destiček na vybrané typy osobních automobilů značky Fiat na první pololetí roku 2009

17 19 32 35 35 38 40 43 43 45

Seznam obrázků Obr. 1: Kotoučová brzda Obr. 2: Přední kotoučová brzda Obr. 3: Brzdové destičky

14 15 15

Seznam tabulek Tab. 1: Výr. značky os. automobilů podle počtu registrací v ČR k 30. 6. 2008 Tab. 2: Typy osobních automobilů podle počtu registrací v ČR k 30. 6. 2008 Tab. 3: Celkové prodané množství brzdových destiček v letech 2000 až 2008 Tab. 4: Empirické sezónní indexy a standardizované sezónní indexy Tab. 5: Predikce prodeje všech brzd. destiček na první pololetí roku 2009 Tab. 6: Prodané množství brzd. destiček na osobní automobily značky Fiat v jednotlivých letech Tab. 7: Typy automobilů značky Fiat a jejich roky výroby Tab. 8: Empirické sezónní indexy a standardizované sezónní indexy Tab. 9: Predikce prodeje brzd. destiček Fiat na první pololetí roku 2009

52

17 18 32 36 37 39 40 42 44

Přílohy Příloha č. 1 Celkové prodeje všech typů brzdových destiček a brzdových destiček na osobní automobily Fiat v jednotlivých měsících Příloha č. 2 destiček Příloha č. 3

Elementární

charakteristiky

celkového

prodeje

brzdových

Klouzavé průměry u celkových prodejů brzdových destiček

Příloha č. 4 Výpočet trendu a vyrovnaných hodnot celkového prodeje brzdových destiček Příloha č. 5 Elementární charakteristiky prodeje brzd. destiček na osobní automobily Fiat v jednotlivých měsících Příloha č. 6 Fiat

Klouzavé průměry u brzd. destiček na os. automobily značky

Příloha č. 7 Výpočet trendu a vyrovnaných hodnot prodeje brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat

53

Příloha č. 1: Celkové prodeje všech typů brzdových destiček a brzdových destiček na osobní automobily Fiat v jednotlivých měsících

Měsíc 2000 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2001 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2002 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Prodané brzdové destičky celkem 4084 5130 5603 6706 6696 7499 6421 6856 6492 6825 6107 4443 5148 5985 5892 8109 7456 8634 7631 7856 7207 7794 6885 5031 5179 6364 6119 9007 7674 9253 8077 8406 9049 8500 6976 4920

Prodané brzdové Měsíc destičky Fiat 96 2003 - leden 125 únor 117 březen 123 duben 156 květen 143 červen 134 červenec 148 srpen 142 září 120 říjen 105 listopad 79 prosinec 81 2004 - leden 89 únor 119 březen 128 duben 137 květen 131 červen 125 červenec 151 srpen 113 září 123 říjen 81 listopad 70 prosinec 80 2005 - leden 77 únor 88 březen 119 duben 95 květen 138 červen 103 červenec 110 srpen 119 září 113 říjen 97 listopad 61 prosinec

Prodané brzdové destičky celkem 6110 6711 7065 8178 8279 9968 8796 8824 8212 8267 7834 5885 5518 6630 7270 10110 8289 9578 8179 8669 8136 8358 7471 5918 5580 6754 6866 9886 7846 10222 8149 8207 7755 8305 7958 5496

54

Prodané brzdové Měsíc destičky Fiat 83 2006 - leden 64 únor 118 březen 98 duben 98 květen 118 červen 120 červenec 117 srpen 89 září 77 říjen 81 listopad 63 prosinec 72 2007 - leden 68 únor 96 březen 104 duben 83 květen 87 červen 82 červenec 104 srpen 89 září 64 říjen 80 listopad 57 prosinec 57 2008 - leden 65 únor 72 březen 86 duben 74 květen 88 červen 81 červenec 66 srpen 75 září 75 říjen 68 listopad 39 prosinec

Prodané brzdové destičky celkem 4021 5957 7132 9542 8722 9090 7265 8061 7444 7412 7225 4939 5303 6061 6120 7954 7203 7954 7181 7013 6005 6594 6346 4275 4689 5222 4999 6947 6053 6417 5862 5853 5855 5542 5018 3515

Prodané brzdové destičky Fiat 44 76 45 63 71 80 70 65 60 59 61 39 47 32 63 59 55 44 58 54 53 37 43 32 35 36 25 37 42 33 35 31 25 26 24 15

Příloha č. 2: Elementární charakteristiky celkového prodeje brzdových destiček

Měsíc 2000 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2001 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2002 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2003 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Tempo Tempo Prodané Kalendářně Diference Diference Koeficient růstu přírůstku brzdové očištěno 1. řádu 2. řádu růstu (kt) (100kt) (100δt) destičky (yt) (dt) (2dt) [%] [%] 4162 4 084 4722 5 130 1046 1,26 126 26 5710 5 603 473 -572 1,09 109 9 6615 6 706 1103 630 1,20 120 20 6824 6 696 -11 -1114 1,00 100 0 7396 7 499 803 814 1,12 112 12 6544 6 421 -1078 -1882 0,86 86 -14 6987 6 856 435 1513 1,07 107 7 6403 6 492 -364 -799 0,95 95 -5 6956 6 825 333 697 1,05 105 5 6023 6 107 -718 -1052 0,89 89 -11 4528 4 443 -1664 -945 0,73 73 -27 5246 5 148 705 2369 1,16 116 16 5510 5 985 838 133 1,16 116 16 6005 5 892 -93 -931 0,98 98 -2 7998 8 109 2217 2310 1,38 138 38 7599 7 456 -653 -2870 0,92 92 -8 8516 8 634 1178 1831 1,16 116 16 7777 7 631 -1003 -2181 0,88 88 -12 8007 7 856 226 1229 1,03 103 3 7108 7 207 -649 -875 0,92 92 -8 7943 7 794 586 1236 1,08 108 8 6791 6 885 -908 -1495 0,88 88 -12 5127 5 031 -1855 -947 0,73 73 -27 5278 5 179 148 2003 1,03 103 3 5858 6 364 1185 1037 1,23 123 23 6236 6 119 -245 -1429 0,96 96 -4 8884 9 007 2888 3133 1,47 147 47 7821 7 674 -1334 -4222 0,85 85 -15 9126 9 253 1579 2912 1,21 121 21 8232 8 077 -1176 -2755 0,87 87 -13 8568 8 406 329 1505 1,04 104 4 8925 9 049 642 313 1,08 108 8 8663 8 500 -549 -1191 0,94 94 -6 6880 6 976 -1524 -975 0,82 82 -18 5015 4 920 -2055 -531 0,71 71 -29 6228 6 110 1190 3245 1,24 124 24 6178 6 711 601 -589 1,10 110 10 7201 7 065 354 -247 1,05 105 5 8066 8 178 1113 758 1,16 116 16 8438 8 279 101 -1011 1,01 101 1 9832 9 968 1689 1587 1,20 120 20 8965 8 796 -1172 -2861 0,88 88 -12 8993 8 824 27 1199 1,00 100 0 8100 8 212 -611 -639 0,93 93 -7 8426 8 267 55 666 1,01 101 1 7727 7 834 -433 -488 0,95 95 -5 5998 5 885 -1949 -1516 0,75 75 -25 (pokračování na další straně)

55

Měsíc 2004 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2005 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2006 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2007 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Tempo Tempo Prodané Kalendářně Diference Diference Koeficient růstu přírůstku brzdové očištěno 1. řádu 2. řádu růstu (kt) (100kt) (100δt) destičky (yt) (dt) (2dt) [%] [%] 5608 5 518 -368 1582 0,94 94 -6 6304 6 630 1113 1480 1,20 120 20 7389 7 270 640 -473 1,10 110 10 9944 10 110 2840 2200 1,39 139 39 8425 8 289 -1821 -4661 0,82 82 -18 9421 9 578 1289 3110 1,16 116 16 8313 8 179 -1399 -2688 0,85 85 -15 8812 8 669 491 1890 1,06 106 6 8002 8 136 -534 -1025 0,94 94 -6 8495 8 358 222 756 1,03 103 3 7348 7 471 -887 -1109 0,89 89 -11 6015 5 918 -1553 -666 0,79 79 -21 5687 5 580 -338 1214 0,94 94 -6 6217 6 754 1174 1512 1,21 121 21 6998 6 866 113 -1061 1,02 102 2 9751 9 886 3020 2907 1,44 144 44 7997 7 846 -2040 -5060 0,79 79 -21 10082 10 222 2376 4416 1,30 130 30 8305 8 149 -2073 -4449 0,80 80 -20 8365 8 207 58 2132 1,01 101 1 7649 7 755 -452 -511 0,94 94 -6 8465 8 305 550 1003 1,07 107 7 7849 7 958 -348 -898 0,96 96 -4 5602 5 496 -2461 -2113 0,69 69 -31 4098 4 021 -1475 986 0,73 73 -27 5484 5 957 1936 3411 1,48 148 48 7269 7 132 1175 -761 1,20 120 20 9411 9 542 2410 1235 1,34 134 34 8889 8 722 -820 -3230 0,91 91 -9 8965 9 090 368 1188 1,04 104 4 7404 7 265 -1825 -2193 0,80 80 -20 8215 8 061 796 2621 1,11 111 11 7342 7 444 -617 -1413 0,92 92 -8 7554 7 412 -32 586 1,00 100 0 7126 7 225 -187 -156 0,97 97 -3 5034 4 939 -2285 -2098 0,68 68 -32 5404 5 303 363 2649 1,07 107 7 5579 6 061 758 394 1,14 114 14 6237 6 120 59 -699 1,01 101 1 7845 7 954 1835 1776 1,30 130 30 7341 7 203 -751 -2586 0,91 91 -9 7845 7 954 751 1502 1,10 110 10 7319 7 181 -773 -1524 0,90 90 -10 7148 7 013 -168 606 0,98 98 -2 5923 6 005 -1008 -841 0,86 86 -14 6720 6 594 588 1596 1,10 110 10 6259 6 346 -248 -836 0,96 96 -4 4357 4 275 -2070 -1822 0,67 67 -33 (pokračování na další straně)

56

Měsíc 2008 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Tempo Tempo Prodané Kalendářně Diference Diference Koeficient růstu přírůstku brzdové očištěno 1. řádu 2. řádu růstu (kt) (100kt) (100δt) destičky (yt) (dt) (2dt) [%] [%] 4766 4689 414 2484 1,10 110 10 4965 5222 533 119 1,11 111 11 5081 4999 -223 -756 0,96 96 -4 6833 6947 1948 2171 1,39 139 39 6152 6053 -894 -2842 0,87 87 -13 6311 6417 364 1258 1,06 106 6 5958 5862 -554 -918 0,91 91 -9 5949 5853 -9 545 1,00 100 0 5759 5855 2 12 1,00 100 0 5633 5542 -314 -316 0,95 95 -5 4936 5018 -524 -210 0,91 91 -9 3572 3515 -1503 -980 0,70 70 -30

57

Příloha č. 3: Klouzavé průměry u celkových prodejů brzdových destiček Měsíc 2000 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2001 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2002 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Klouzavý průměr 6116,00 6195,98 6243,68 6314,16 6404,29 6483,26 6580,95 6673,05 6744,56 6814,73 6887,52 6944,46 6970,24 6987,29 7012,52 7059,40 7105,91 7140,77 7185,16 7226,69 7326,36 7432,54 7465,74 7464,93 7499,16 7552,47 7606,39 7611,26 7601,94 7656,98

Měsíc 2003 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2004 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2005 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Klouzavý průměr 7716,76 7764,12 7746,65 7702,11 7728,18 7804,14 7819,63 7791,55 7796,68 7885,68 7966,57 7950,71 7908,72 7876,55 7866,92 7867,49 7856,12 7842,37 7846,36 7854,11 7842,44 7816,31 7788,53 7796,92 7822,51 7802,01 7766,89 7748,84 7766,92 7769,61 7687,05 7588,90 7566,77 7563,48 7585,62 7574,91

58

Měsíc 2006 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2007 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2008 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Klouzavý průměr 7490,88 7447,95 7428,87 7378,66 7310,89 7257,15 7287,35 7345,07 7307,21 7198,91 7069,50 6958,90 6908,10 6860,97 6757,39 6663,37 6592,65 6528,37 6475,14 6414,64 6333,01 6244,33 6154,43 6042,45 5923,45 5820,16 5765,56 5715,50 5616,36 5529,36 -

Příloha č. 4: Výpočet trendu a vyrovnaných hodnot celkového prodeje brzdových destiček

Měsíc 2000 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2001 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2002 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2003 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

yt 4084 5130 5603 6706 6696 7499 6421 6856 6492 6825 6107 4443 5148 5985 5892 8109 7456 8634 7631 7856 7207 7794 6885 5031 5179 6364 6119 9007 7674 9253 8077 8406 9049 8500 6976 4920 6110 6711 7065 8178 8279 9968 8796 8824 8212 8267 7834 5885

t

yt*t

t2

yt *t2

-53,5 -52,5 -51,5 -50,5 -49,5 -48,5 -47,5 -46,5 -45,5 -44,5 -43,5 -42,5 -41,5 -40,5 -39,5 -38,5 -37,5 -36,5 -35,5 -34,5 -33,5 -32,5 -31,5 -30,5 -29,5 -28,5 -27,5 -26,5 -25,5 -24,5 -23,5 -22,5 -21,5 -20,5 -19,5 -18,5 -17,5 -16,5 -15,5 -14,5 -13,5 -12,5 -11,5 -10,5 -9,5 -8,5 -7,5 -6,5

-218486 -269302 -288556 -338677 -331432 -363704 -304991 -318782 -295369 -303717 -265639 -188819 -213628 -242405 -232734 -312200 -279600 -315138 -270883 -271043 -241438 -253290 -216888 -153431 -152771 -181363 -168274 -238696 -195683 -226692 -189812 -189146 -194553 -174250 -136028 -91029 -106932 -110735 -109515 -118581 -111772 -124603 -101157 -92650 -78018 -70273 -58756 -38253

2862,25 2756,25 2652,25 2550,25 2450,25 2352,25 2256,25 2162,25 2070,25 1980,25 1892,25 1806,25 1722,25 1640,25 1560,25 1482,25 1406,25 1332,25 1260,25 1190,25 1122,25 1056,25 992,25 930,25 870,25 812,25 756,25 702,25 650,25 600,25 552,25 506,25 462,25 420,25 380,25 342,25 306,25 272,25 240,25 210,25 182,25 156,25 132,25 110,25 90,25 72,25 56,25 42,25

11689019,3 14138332,0 14860632,4 17103202,4 16405872,8 17639631,2 14487065,9 14823357,2 13439307,0 13515419,2 11555313,7 8024799,7 8865561,1 9817399,5 9192997,2 12019688,8 10485011,3 11502547,6 9616358,0 9350997,6 8088170,7 8231921,3 6831986,2 4679645,1 4506748,7 5168835,1 4627528,7 6325438,8 4989913,5 5553963,2 4460576,7 4255774,5 4182881,0 3572119,4 2652551,4 1684027,5 1871304,4 1827129,7 1697485,7 1719430,3 1508918,7 1557536,2 1163311,2 972821,4 741174,3 597323,0 440671,8 248645,7

t4

T

8192475,1 7596914,1 7034430,1 6503775,1 6003725,1 5533080,1 5090664,1 4675325,1 4285935,1 3921390,1 3580610,1 3262539,1 2966145,1 2690420,1 2434380,1 2197065,1 1977539,1 1774890,1 1588230,1 1416695,1 1259445,1 1115664,1 984560,1 865365,1 757335,1 659750,1 571914,1 493155,1 422825,1 360300,1 304980,1 256289,1 213675,1 176610,1 144590,1 117135,1 93789,1 74120,1 57720,1 44205,1 33215,1 24414,1 17490,1 12155,1 8145,1 5220,1 3164,1 1785,1

5590 5681 5770 5858 5944 6028 6110 6190 6268 6345 6419 6492 6563 6633 6700 6766 6830 6892 6952 7010 7067 7121 7174 7225 7274 7322 7367 7411 7453 7493 7531 7568 7602 7635 7666 7695 7723 7748 7772 7794 7814 7832 7848 7863 7875 7886 7895 7903

yt /T 0,731 0,903 0,971 1,145 1,127 1,244 1,051 1,108 1,036 1,076 0,951 0,684 0,784 0,902 0,879 1,199 1,092 1,253 1,098 1,121 1,020 1,094 0,960 0,696 0,712 0,869 0,831 1,215 1,030 1,235 1,072 1,111 1,190 1,113 0,910 0,639 0,791 0,866 0,909 1,049 1,060 1,273 1,121 1,122 1,043 1,048 0,992 0,745

Yt 4045,591 4929,864 5200,907 7059,740 6414,366 7468,325 6527,799 6830,833 6570,319 6805,215 6316,723 4590,178 4750,165 5755,671 6038,901 8153,866 7370,518 8538,974 7427,663 7736,113 7407,241 7638,119 7059,300 5108,251 5264,647 6353,554 6640,162 8931,451 8043,212 9284,183 8046,891 8351,534 7968,844 8189,305 7543,426 5440,625 5589,038 6723,513 7004,691 9392,494 8432,448 9703,950 8385,481 8677,095 8255,130 8458,771 7769,099 5587,298

(pokračování na další straně)

59

Měsíc

yt

t

yt*t

t2

yt *t2

2004 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2005 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2006 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2007 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

5518 6630 7270 10110 8289 9578 8179 8669 8136 8358 7471 5918 5580 6754 6866 9886 7846 10222 8149 8207 7755 8305 7958 5496 4021 5957 7132 9542 8722 9090 7265 8061 7444 7412 7225 4939 5303 6061 6120 7954 7203 7954 7181 7013 6005 6594 6346 4275

-5,5 -4,5 -3,5 -2,5 -1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 8,5 9,5 10,5 11,5 12,5 13,5 14,5 15,5 16,5 17,5 18,5 19,5 20,5 21,5 22,5 23,5 24,5 25,5 26,5 27,5 28,5 29,5 30,5 31,5 32,5 33,5 34,5 35,5 36,5 37,5 38,5 39,5 40,5 41,5

-30347 -29835 -25444 -25274 -12434 -4789 4089,32 13004,1 20338,9 29252,9 33619,2 32551 36269,9 50651,9 58363,7 93916,9 82384,7 117555 101859 110797 112448 128733 131299 96182,9 74386,4 116161 146202 205145 196239 213604 177985 205552 197254 203826 205900 145709 161731 190906 198888 266474 248506 282366 262104 263003 231203 260445 256999 177431

30,25 20,25 12,25 6,25 2,25 0,25 0,25 2,25 6,25 12,25 20,25 30,25 42,25 56,25 72,25 90,25 110,25 132,25 156,25 182,25 210,25 240,25 272,25 306,25 342,25 380,25 420,25 462,25 506,25 552,25 600,25 650,25 702,25 756,25 812,25 870,25 930,25 992,25 1056,25 1122,25 1190,25 1260,25 1332,25 1406,25 1482,25 1560,25 1640,25 1722,25

166905,8 134258,9 89055,3 63185,9 18650,3 2394,5 2044,7 19506,2 50847,2 102385,3 151286,6 179030,5 235754,4 379889,2 496091,4 892211,0 865039,7 1351878,1 1273238,0 1495759,5 1630491,0 1995368,2 2166435,1 1683201,0 1376148,6 2265143,6 2997150,5 4410615,6 4415377,8 5019684,0 4360625,8 5241568,9 5227222,9 5605215,2 5868163,4 4298403,4 4932799,5 6013551,8 6463866,7 8926867,1 8573452,4 10023976,0 9566788,8 9862611,8 8901302,4 10287583,9 10408473,7 7363373,3

t4

T

915,1 410,1 150,1 39,1 5,1 0,1 0,1 5,1 39,1 150,1 410,1 915,1 1785,1 3164,1 5220,1 8145,1 12155,1 17490,1 24414,1 33215,1 44205,1 57720,1 74120,1 93789,1 117135,1 144590,1 176610,1 213675,1 256289,1 304980,1 360300,1 422825,1 493155,1 571914,1 659750,1 757335,1 865365,1 984560,1 1115664,1 1259445,1 1416695,1 1588230,1 1774890,1 1977539,1 2197065,1 2434380,1 2690420,1 2966145,1

7908 7912 7914 7914 7912 7908 7902 7895 7886 7875 7862 7848 7831 7813 7793 7771 7747 7721 7694 7665 7634 7601 7566 7530 7491 7451 7409 7365 7320 7272 7223 7172 7119 7064 7008 6949 6889 6827 6763 6697 6630 6560 6489 6416 6341 6265 6186 6106

yt /T 0,698 0,838 0,919 1,278 1,048 1,211 1,035 1,098 1,032 1,061 0,950 0,754 0,713 0,864 0,881 1,272 1,013 1,324 1,059 1,071 1,016 1,093 1,052 0,730 0,537 0,799 0,963 1,295 1,192 1,250 1,006 1,124 1,046 1,049 1,031 0,711 0,770 0,888 0,905 1,188 1,086 1,212 1,107 1,093 0,947 1,052 1,026 0,700

Yt 5723,339 6865,549 7132,489 9536,997 8538,227 9798,275 8443,434 8712,798 8266,099 8446,518 7736,320 5548,271 5667,548 6779,661 7023,554 9364,959 8360,548 9567,160 8220,750 8458,642 8001,750 8152,545 7445,089 5323,544 5421,667 6465,849 6677,887 8876,380 7899,411 9010,603 7717,429 7914,626 7462,083 7576,854 6895,406 4913,117 4985,694 5924,114 6095,488 8071,260 7154,816 8128,604 6933,471 7080,752 6647,098 6719,443 6087,271 4316,989

(pokračování na další straně)

60

Měsíc

yt

2008 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec Suma 2009 - leden únor březen duben květen červen

4689 5222 4999 6947 6053 6417 5862 5853 5855 5542 5018 3515 758081

t

yt*t

42,5 199283 43,5 227157 44,5 222458 45,5 316083 46,5 281461 47,5 304791 48,5 284318 49,5 289726 50,5 295698 51,5 285403 52,5 263455 53,5 188043 x -578608 54,5 55,5 56,5 57,5 58,5 59,5

t2

yt *t2

1806,25 1892,25 1980,25 2070,25 2162,25 2256,25 2352,25 2450,25 2550,25 2652,25 2756,25 2862,25 104967

t4

8469510,0 3262539,1 9881348,1 3580610,1 9899365,6 3921390,1 14381785,2 4285935,1 13087919,8 4675325,1 14477584,1 5090664,1 13789408,4 5533080,1 14341431,8 6003725,1 14932751,6 6503775,1 14698270,7 7034430,1 13831364,0 7596914,1 10060280,8 8192475,1 662396243,3 183613525,0

61

T 6024 5940 5854 5767 5677 5586 5493 5398 5301 5203 5102 5000 x 4790 4683 4573 4462 4349 4234

yt /T 0,778 0,879 0,854 1,205 1,066 1,149 1,067 1,084 1,105 1,065 0,984 0,703 x

Yt 4359,630 5154,456 5276,357 6949,599 6126,764 6921,165 5868,876 5957,018 5556,796 5580,313 5020,684 3535,162 x 3543,476 4156,874 4220,493 5511,397 4815,254 5388,284

Příloha č. 5: Elementární charakteristiky prodeje brzdových destiček na osobní automobily Fiat v jednotlivých měsících

Měsíc 2000 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2001 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2002 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2003 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Tempo Tempo Prodané Kalendářně Diference Diference Koeficient růstu přírůstku brzdové očištěno 1. řádu 2. řádu růstu (kt) (100kt) (100δt) destičky (yt) (dt) (2dt) [%] [%] 98 96,16 115 124,93 28,77 1,30 129,92 29,92 119 116,76 -8,16 -36,93 0,93 93,46 -6,54 121 122,68 5,92 14,08 1,05 105,07 5,07 159 156,01 33,33 27,41 1,27 127,17 27,17 141 142,96 -13,05 -46,38 0,92 91,64 -8,36 137 134,42 -8,54 4,51 0,94 94,03 -5,97 151 148,16 13,74 22,27 1,10 110,22 10,22 140 141,94 -6,21 -19,95 0,96 95,81 -4,19 122 119,70 -22,24 -16,03 0,84 84,33 -15,67 104 105,44 -14,26 7,98 0,88 88,09 -11,91 81 79,48 -25,97 -11,71 0,75 75,37 -24,63 83 81,44 1,96 27,93 1,02 102,47 2,47 82 89,08 7,64 5,68 1,09 109,38 9,38 121 118,72 29,65 22,01 1,33 133,28 33,28 126 127,75 9,03 -20,62 1,08 107,60 7,60 140 137,37 9,62 0,59 1,08 107,53 7,53 129 130,79 -6,57 -16,19 0,95 95,21 -4,79 127 124,61 -6,18 0,39 0,95 95,27 -4,73 154 151,10 26,49 32,67 1,21 121,26 21,26 111 112,54 -38,56 -65,05 0,74 74,48 -25,52 125 122,65 10,11 48,67 1,09 108,98 8,98 80 81,11 -41,54 -51,64 0,66 66,13 -33,87 71 69,66 -11,45 30,09 0,86 85,89 -14,11 82 80,46 10,79 22,24 1,15 115,49 15,49 71 77,13 -3,33 -14,12 0,96 95,86 -4,14 90 88,31 11,18 14,51 1,14 114,49 14,49 117 118,63 30,32 19,14 1,34 134,33 34,33 97 95,17 -23,45 -53,77 0,80 80,23 -19,77 136 137,89 42,71 66,16 1,45 144,88 44,88 105 103,02 -34,86 -77,58 0,75 74,72 -25,28 112 109,89 6,87 41,73 1,07 106,67 6,67 117 118,63 8,73 1,86 1,08 107,95 7,95 115 112,84 -5,79 -14,52 0,95 95,12 -4,88 96 97,33 -15,50 -9,71 0,86 86,26 -13,74 62 60,83 -36,50 -21,00 0,63 62,50 -37,50 85 83,40 22,57 59,07 1,37 137,10 37,10 59 64,09 -19,31 -41,88 0,77 76,85 -23,15 120 117,74 53,65 72,96 1,84 183,71 83,71 97 98,35 -19,39 -73,04 0,84 83,53 -16,47 100 98,12 -0,23 19,17 1,00 99,77 -0,23 116 117,61 19,49 19,72 1,20 119,87 19,87 122 119,70 2,09 -17,40 1,02 101,78 1,78 119 116,76 -2,94 -5,04 0,98 97,54 -2,46 88 89,22 -27,54 -24,59 0,76 76,41 -23,59 78 76,53 -12,69 14,85 0,86 85,78 -14,22 80 81,11 4,58 17,27 1,06 105,98 5,98 64 62,80 -18,32 -22,89 0,77 77,42 -22,58 (pokračování na další straně)

62

Měsíc 2004 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2005 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2006 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2007 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Tempo Tempo Prodané Kalendářně Diference Diference Koeficient růstu přírůstku brzdové očištěno 1. řádu 2. řádu růstu (kt) (100kt) (100δt) destičky (yt) (dt) (2dt) [%] [%] 73 71,82 9,03 27,34 1,14 114,38 14,38 65 68,36 -3,46 -12,49 0,95 95,18 -4,82 98 96,42 28,06 31,52 1,41 141,04 41,04 102 103,70 7,28 -20,78 1,08 107,55 7,55 84 82,65 -21,05 -28,34 0,80 79,70 -20,30 86 87,43 4,79 25,84 1,06 105,79 5,79 83 81,66 -5,77 -10,56 0,93 93,40 -6,60 106 104,29 22,63 28,40 1,28 127,71 27,71 88 89,47 -14,82 -37,45 0,86 85,79 -14,21 65 63,95 -25,52 -10,69 0,71 71,48 -28,52 79 80,32 16,37 41,88 1,26 125,59 25,59 58 57,06 -23,25 -39,62 0,71 71,05 -28,95 58 56,91 -0,16 23,10 1,00 99,73 -0,27 60 65,18 8,27 8,43 1,15 114,53 14,53 73 71,63 6,45 -1,82 1,10 109,89 9,89 85 86,18 14,55 8,11 1,20 120,32 20,32 75 73,59 -12,59 -27,15 0,85 85,39 -14,61 87 88,21 14,62 27,21 1,20 119,87 19,87 83 81,44 -6,77 -21,39 0,92 92,32 -7,68 67 65,74 -15,70 -8,93 0,81 80,72 -19,28 74 75,03 9,29 24,99 1,14 114,13 14,13 76 74,57 -0,46 -9,75 0,99 99,39 -0,61 67 67,93 -6,64 -6,18 0,91 91,10 -8,90 40 39,25 -28,68 -22,04 0,58 57,78 -42,22 45 44,15 4,91 33,59 1,13 112,50 12,50 70 76,04 31,89 26,98 1,72 172,22 72,22 46 45,13 -30,91 -62,80 0,59 59,35 -40,65 62 62,86 17,73 48,63 1,39 139,28 39,28 72 70,65 7,78 -9,94 1,12 112,38 12,38 79 80,10 9,45 1,67 1,13 113,38 13,38 71 69,66 -10,43 -19,89 0,87 86,97 -13,03 66 64,76 -4,91 5,53 0,93 92,96 -7,04 59 59,82 -4,94 -0,03 0,92 92,37 -7,63 60 58,87 -0,95 3,99 0,98 98,41 -1,59 60 60,83 1,96 2,91 1,03 103,33 3,33 40 39,25 -21,59 -23,55 0,65 64,52 -35,48 48 47,10 7,85 29,44 1,20 120,00 20,00 29 31,50 -15,59 -23,44 0,67 66,89 -33,11 64 62,80 31,29 46,89 1,99 199,33 99,33 58 58,81 -3,99 -35,28 0,94 93,65 -6,35 56 54,95 -3,86 0,13 0,93 93,44 -6,56 43 43,60 -11,35 -7,49 0,79 79,35 -20,65 59 57,89 14,29 25,64 1,33 132,78 32,78 55 53,97 -3,92 -18,22 0,93 93,22 -6,78 52 52,72 -1,24 2,68 0,98 97,70 -2,30 38 37,28 -15,44 -14,19 0,71 70,72 -29,28 42 42,58 5,30 20,74 1,14 114,21 14,21 33 32,38 -10,20 -15,50 0,76 76,04 -23,96 (pokračování na další straně)

63

Měsíc 2008 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Tempo Tempo Prodané Kalendářně Diference Diference Koeficient růstu přírůstku brzdové očištěno 1. řádu 2. řádu růstu (kt) (100kt) (100δt) destičky (yt) (dt) (2dt) [%] [%] 36 35,42 3,04 13,24 1,09 109,39 9,39 34 35,76 0,34 -2,70 1,01 100,96 0,96 25 24,60 -11,16 -11,50 0,69 68,79 -31,21 36 36,60 12,00 23,17 1,49 148,80 48,80 43 42,31 5,71 -6,30 1,16 115,59 15,59 32 32,53 -9,77 -15,48 0,77 76,90 -23,10 36 35,42 2,89 12,66 1,09 108,87 8,87 31 30,50 -4,92 -7,81 0,86 86,11 -13,89 25 25,42 -5,08 -0,16 0,83 83,33 -16,67 26 25,58 0,16 5,25 1,01 100,65 0,65 24 24,40 -1,18 -1,34 0,95 95,38 -4,62 15 14,76 -9,64 -8,46 0,60 60,48 -39,52

64

Příloha č. 6: Klouzavé průměry u brzd. destiček na vybrané typy osobních automobilů značky Fiat Měsíc 2000 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2001 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2002 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Klouzavý průměr 123,44 121,33 119,92 120,21 119,65 118,36 117,45 117,16 116,06 114,96 114,07 112,64 112,19 111,66 109,89 108,24 106,10 104,64 104,04 101,42 99,96 99,80 100,07 100,38 100,13 99,71 100,40 100,78 100,06 99,33

Měsíc 2003 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2004 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2005 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Klouzavý průměr 99,18 100,16 99,23 96,49 94,30 93,70 93,30 93,00 92,29 91,62 91,20 89,30 86,46 84,35 83,84 83,33 82,77 82,50 81,64 80,89 79,72 77,96 76,85 76,50 76,53 74,91 72,70 72,54 72,47 71,21 69,94 69,86 69,21 67,13 66,04 65,58

65

Měsíc 2006 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2007 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2008 leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

Klouzavý průměr 64,75 64,22 63,54 62,26 61,31 61,01 61,13 59,40 58,28 58,85 58,02 55,85 53,84 52,90 52,15 50,96 49,30 48,25 47,48 47,17 45,75 43,24 41,79 40,80 39,40 37,49 35,37 33,75 32,50 31,01 -

Příloha č. 7: Výpočet trendu a vyrovnaných hodnot prodeje brzdových destiček na osobní automobily značky Fiat Měsíc 2000 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2001 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2002 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2003 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

yt 96 125 117 123 156 143 134 148 142 120 105 79 81 89 119 128 137 131 125 151 113 123 81 70 80 77 88 119 95 138 103 110 119 113 97 61 83 64 118 98 98 118 120 117 89 77 81 63

t -53,5 -52,5 -51,5 -50,5 -49,5 -48,5 -47,5 -46,5 -45,5 -44,5 -43,5 -42,5 -41,5 -40,5 -39,5 -38,5 -37,5 -36,5 -35,5 -34,5 -33,5 -32,5 -31,5 -30,5 -29,5 -28,5 -27,5 -26,5 -25,5 -24,5 -23,5 -22,5 -21,5 -20,5 -19,5 -18,5 -17,5 -16,5 -15,5 -14,5 -13,5 -12,5 -11,5 -10,5 -9,5 -8,5 -7,5 -6,5

yt*t -5144,34 -6558,59 -6013,18 -6195,37 -7722,40 -6933,48 -6385,05 -6889,38 -6458,47 -5326,84 -4586,83 -3377,72 -3379,68 -3607,63 -4689,56 -4918,38 -5151,21 -4773,90 -4423,66 -5213,02 -3770,15 -3986,06 -2555,00 -2124,75 -2373,48 -2198,15 -2428,43 -3143,56 -2426,96 -3378,28 -2421,07 -2472,58 -2550,44 -2313,14 -1898,00 -1125,42 -1459,51 -1057,52 -1825,00 -1426,03 -1324,60 -1470,14 -1376,60 -1225,99 -847,61 -650,52 -608,33 -408,17

t2 2862,25 2756,25 2652,25 2550,25 2450,25 2352,25 2256,25 2162,25 2070,25 1980,25 1892,25 1806,25 1722,25 1640,25 1560,25 1482,25 1406,25 1332,25 1260,25 1190,25 1122,25 1056,25 992,25 930,25 870,25 812,25 756,25 702,25 650,25 600,25 552,25 506,25 462,25 420,25 380,25 342,25 306,25 272,25 240,25 210,25 182,25 156,25 132,25 110,25 90,25 72,25 56,25 42,25

66

T

yt /T

Yt

130 0,74035 103,36410 129 0,96878 108,88260 128 0,91203 125,53520 127 0,96527 140,78860 126 1,23652 140,01700 125 1,14148 146,26670 124 1,08134 141,47490 123 1,20080 144,03280 122 1,15916 132,03510 122 0,98500 119,29090 121 0,87434 115,10560 120 0,66412 80,66723 119 0,68584 94,50154 118 0,75608 99,47965 117 1,01571 114,61560 116 1,10168 128,45270 115 1,19416 127,65850 114 1,14626 133,26100 113 1,10104 128,80130 112 1,34616 131,03310 111 1,01098 120,02790 110 1,11103 108,35980 109 0,74099 104,47690 109 0,64186 73,16073 108 0,74769 85,63896 107 0,72299 90,07672 106 0,83504 103,69600 105 1,13167 116,11690 104 0,91607 115,30010 103 1,33916 120,25520 102 1,00966 116,12770 101 1,08685 118,03330 100 1,18408 108,02070 99 1,13683 97,42868 98 0,98989 93,84811 97 0,62458 65,65423 96 0,86451 76,77639 96 0,67082 80,67380 95 1,24443 92,77643 94 1,04974 103,78110 93 1,05778 102,94160 92 1,28073 107,24950 91 1,31684 103,45420 90 1,29770 105,03350 89 1,00197 96,01345 88 0,86851 86,49758 87 0,93027 83,21936 86 0,72796 58,14773 (pokračování na další straně)

Měsíc 2004 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2005 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2006 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 2007 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec

yt 72 68 96 104 83 87 82 104 89 64 80 57 57 65 72 86 74 88 81 66 75 75 68 39 44 76 45 63 71 80 70 65 60 59 61 39 47 32 63 59 55 44 58 54 53 37 43 32

t

yt*t

-5,5 -4,5 -3,5 -2,5 -1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 8,5 9,5 10,5 11,5 12,5 13,5 14,5 15,5 16,5 17,5 18,5 19,5 20,5 21,5 22,5 23,5 24,5 25,5 26,5 27,5 28,5 29,5 30,5 31,5 32,5 33,5 34,5 35,5 36,5 37,5 38,5 39,5 40,5 41,5

-395,02 -307,63 -337,47 -259,25 -123,97 -43,72 40,83 156,43 223,67 223,83 361,42 313,85 369,91 488,84 608,82 818,72 772,68 1014,39 1017,98 887,48 1087,90 1155,83 1120,85 686,83 816,83 1482,81 925,25 1351,51 1589,52 1882,29 1706,76 1651,33 1585,21 1618,95 1733,75 1157,79 1436,45 992,34 2040,86 1969,98 1895,64 1547,70 2112,97 2023,69 2029,80 1472,75 1724,62 1343,73

t2 30,25 20,25 12,25 6,25 2,25 0,25 0,25 2,25 6,25 12,25 20,25 30,25 42,25 56,25 72,25 90,25 110,25 132,25 156,25 182,25 210,25 240,25 272,25 306,25 342,25 380,25 420,25 462,25 506,25 552,25 600,25 650,25 702,25 756,25 812,25 870,25 930,25 992,25 1056,25 1122,25 1190,25 1260,25 1332,25 1406,25 1482,25 1560,25 1640,25 1722,25

67

T

yt /T

Yt

85 0,84165 67,91381 84 0,80991 71,27088 83 1,15501 81,85683 83 1,25619 91,44527 82 1,01252 90,58316 81 1,08350 94,24375 80 1,02375 90,78058 79 1,32283 92,03377 78 1,14832 84,00624 77 0,83072 75,56649 76 1,05603 72,59062 75 0,75957 50,64123 74 0,76697 59,05123 73 0,88955 61,86796 72 0,99009 70,93722 71 1,20676 79,10945 70 1,04400 78,22471 70 1,26811 81,23801 69 1,18661 78,10701 68 0,97099 79,03401 67 1,12359 71,99904 66 1,13247 64,63539 65 1,04639 61,96188 64 0,61333 43,13473 63 0,70014 50,18865 62 1,22381 52,46503 61 0,73741 60,01762 60 1,04284 66,77363 59 1,19029 65,86625 58 1,37099 68,23227 57 1,21165 65,43344 57 1,14480 66,03425 56 1,07514 59,99183 55 1,07604 53,70430 54 1,13109 51,33313 53 0,74255 35,62824 52 0,90698 41,32607 51 0,61772 43,06211 50 1,25413 49,09801 49 1,19662 54,43780 48 1,13961 53,50780 47 0,92197 55,22652 46 1,24873 52,75988 45 1,18785 53,03449 45 1,18469 47,98462 44 0,85565 42,77321 43 0,99851 40,70439 42 0,77612 28,12174 (pokračování na další straně)

Měsíc 2008 - leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec Suma 2009 - leden únor březen duben květen červen

yt

t

35 36 25 37 42 33 35 31 25 26 24 15 8665

42,5 43,5 44,5 45,5 46,5 47,5 48,5 49,5 50,5 51,5 52,5 53,5 x 54,5 55,5 56,5 57,5 58,5 59,5

yt*t

t2

1505,32 1806,25 1555,50 1892,25 1094,55 1980,25 1665,30 2070,25 1967,25 2162,25 1545,33 2256,25 1717,84 2352,25 1509,75 2450,25 1283,54 2550,25 1317,40 2652,25 1281,00 2756,25 789,55 2862,25 -97386,00 104967,00

68

T

yt /T 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 32 31 x 30 29 28 27 26 25

0,86831 0,89704 0,63174 0,96298 1,14098 0,89993 1,00557 0,88934 0,76173 0,78858 0,77433 0,48256 x

Yt 32,46349 33,65919 38,17841 42,10198 41,14935 42,22078 40,08631 40,03473 35,97741 31,84211 30,07564 20,61524 x 23,60091 24,25626 27,25881 29,76616 28,79089 29,21504