Analýza zahraničního obchodu České republiky

SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO s.r.o.

Bakalářský studijní program: Ekonomika a management

Studijní obor:

Účetnictví a finanční řízení podniku

Analýza zahraničního obchodu České republiky BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Autor:

Aneta HYŽOVÁ

Vedoucí bakalářské práce:

Mgr. Milan KŘÁPEK

Znojmo, 2014

Prohlášení Prohlašuji, že bakalářskou práci na téma „Analýza zahraničních obchodu České republiky“ jsem vypracovala samostatně a veškerou použitou literaturu a další prameny jsem řádně označila a uvedla v přiloženém seznamu použité literatury. Ve Znojmě dne 30. 4. 2014

Aneta Hyžová

Poděkování Děkuji svému vedoucímu bakalářské práce Mgr. Milanovi Křápkovi za hodnotné konzultace a rady při vypracování bakalářské práce.

ABSTRAKT Bakalářská práce na téma „Analýza zahraničního obchodu České republiky“ se zabývá zahraničním obchodem České republiky s největšími obchodními partnery, ekonomickými ukazateli a jejich závislostmi s vybranými státy. Tato práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části jsou uvedeny ekonomické pojmy, významní obchodní partneři, dovoz a vývoz s obchodními partnery, analýza zahraničního obchodu se zbožím, SWOT analýza, teorie použitých metod v praktické části – regresní, korelační analýze a analýze časových řad. Praktická část obsahuje závislosti ekonomických ukazatelů u vybraných států pomocí zmíněných metod. Klíčová slova: zahraniční obchod, dovoz a vývoz, korelační a regresní analýza, analýza časových řad

ABSTRACT The bachelor thesis "Analysis of Czech foreign trade" deals with the Czech Republic's foreign trade with major trading partners, economic indicators and their dependencies with selected countries. The thesis is divided into a theoretical and a practical part. In the theoretical part importatnt terms are stated - economic concepts, major trading partners, import and export business partners, analysis of foreign trade in goods, SWOT analysis, the theory of the methods used in the practical part - regression, correlation analysis and time series analysis. The practical part contains the dependence of economic indicators in selected countries using these methods.

Key words: foreign trade, import and export, correlation and regression analysis, time series analysis

OBSAH 1

Úvod............................................................................................................................... 9

2

Cíl a metodika práce .................................................................................................... 10

3

Teoretická část ............................................................................................................. 11 3.1

3.1.1

Obchod ....................................................................................................... 11

3.1.2

Zahraniční obchod ...................................................................................... 11

3.1.3

Funkce zahraničního obchodu.................................................................... 11

3.1.4

Míra otevřenosti ekonomiky České republiky ........................................... 12

3.1.5

Komoditní struktura zahraničního obchodu České republiky .................... 12

3.1.6

Teritoriální struktura zahraničního obchodu České republiky ................... 13

3.1.7

Komparativní výhody a nevýhody České republiky .................................. 14

3.1.8

Stroje a dopravní prostředky ...................................................................... 14

3.2

Významní obchodní partneři ............................................................................. 14

3.2.1

Německo .................................................................................................... 15

3.2.2

Rusko.......................................................................................................... 15

3.2.3

Slovensko ................................................................................................... 16

3.2.4

Rakousko .................................................................................................... 16

3.2.5

Polsko ......................................................................................................... 17

3.3

4

Zahraniční obchod ............................................................................................. 11

Zahraniční obchod ČR ....................................................................................... 18

3.3.1

Struktura dovozu ........................................................................................ 18

3.3.2

Struktura vývozu ........................................................................................ 19

3.4

Hrubý domácí produkt ....................................................................................... 20

3.5

SWOT analýza................................................................................................... 21

3.6

Korelační analýza .............................................................................................. 21

3.7

Korelační koeficient .......................................................................................... 22

3.7.1

Výpočet korelačního koeficientu ............................................................... 23

3.7.2

Rozdělení korelačního koeficientu ............................................................. 24

3.8

Regresní analýza ................................................................................................ 24

3.9

Analýza časových řad ........................................................................................ 28

Praktická část ............................................................................................................... 29 4.1

Dovoz a vývoz ČR............................................................................................. 29

4.2

Dovoz a vývoz ČR na 1 obyvatele .................................................................... 31

4.3

Korelační analýza .............................................................................................. 33

4.4

Regresní analýza ................................................................................................ 36

4.4.1

Regresní rovnice dovozu a vývozu ............................................................ 36

4.4.2

Dovoz ......................................................................................................... 36

4.4.3

Vývoz ......................................................................................................... 37

4.4.4

Regresní rovnice dovozu a vývozu ............................................................ 38

4.4.5

Dovoz na 1 obyvatele ČR .......................................................................... 38

4.4.6

Vývoz na jednoho obyvatele daného státu ................................................. 39

4.5

Odhady regresní analýzy ................................................................................... 39

4.5.1

Dovoz strojů a dopravních prostředků v absolutních hodnotách ............... 40

4.5.2

Vývoz strojů a dopravních prostředků v absolutních hodnotách ............... 40

4.5.3

Dovoz strojů a dopravních prostředků na 1 obyvatele ČR ........................ 41

4.5.4

Vývoz na 1 obyvatele daného státu ............................................................ 42

4.6

SWOT analýza................................................................................................... 42

5

Závěr ............................................................................................................................ 45

6

Seznam použité literatury ............................................................................................ 47

7

Přílohy.......................................................................................................................... 51

1 Úvod Zahraniční obchod a mezinárodní ekonomické vztahy jsou důležitým předpokladem pro fungování většiny ekonomik na světě. Hospodářství v České republice je skoro jako každé omezené velikostí trhu a nedostatkem potřebných zdrojů. Tudíž u České republiky hraje zahraniční obchod významnou roli. Úloha zahraničního obchodu se stala ještě důležitější po roce 2004, kdy Česká republika vstoupila do EU. České republice se otevřela větší sféra možností pro další rozvoj zahraničního obchodu. Tato práce se zaměří na zahraniční obchod už od roku 1999 a to konkrétně na dovoz, vývoz strojů a dopravních prostředků, protože z pohledu obchodu je tato třída pro zahraniční obchod nejvýznamnější. Pro velký význam zahraničního obchodu České republiky na celkovou úroveň ekonomiky země je důvodem výběru tohoto tématu. Rozmezí období vývozu a dovozu bylo vybráno tak, aby co nejlépe zaznamenalo vývoj zahraničního obchodu. První kapitola se věnuje pouze zahraničnímu obchodu. Je zde objasněno, co je obchod a je zde uvedena funkce, míra otevřenosti zahraničního obchodu. Kapitola se také věnuje teritoriální, komoditní struktuře zahraničního obchodu. Dále jsou zde popsány komparativní výhody, nevýhody a osvětlení, co obsahuje skupina zboží strojů a dopravních prostředků. Následující kapitola se zabývá důležitými obchodními partnery České republiky a to konkrétně jejich obchodováním s ČR. Kapitola po této, shrnuje celkovou strukturu zahraničního obchodu České republiky za období 1999 – 2012. Další kapitolou je teorie o hrubém domácím produktu. Navazuje na to SWOT analýza, která nám umožní určitě slabé, silné stránky zahraničního obchodu, hrozby a příležitosti s vybranými státy. V posledních kapitolách jsou uvedeny statistické analýzy, které nám pomůžou zjistit závislosti ekonomických ukazatelů a vyhodnotit je. První uvedenou analýzou je korelační analýza, která obsahuje teorii o dané analýze a dále kapitola obsahuje výpočet a rozdělení korelačního koeficientu. Další analýzou je regresní analýza, která taktéž obsahuje teorii k dané analýze a obsahuje regresní modely, které budou využity při výpočtech v praktické části. Poslední kapitolou teoretické části je kapitola o analýze časových řad a o jejích základních přístupech. V části praktické je aplikována teorie na jednotlivé analýzy a jsou zde uvedeny výsledky výpočtů a budoucí odhady. Dále je zde SWOT analýza, podle které je zjištěno jaké silné, slabé stránky jsou u dovozu, vývozu strojů a dopravních prostředků a dále se zaměřuje na příležitosti a hrozby zahraničního obchodu.

9

2 Cíl a metodika práce Cílem této bakalářské práce je analýza vztahu dvou ekonomických ukazatelů pomocí statistických analýz. Ekonomickými ukazateli jsou dovoz a vývoz. Konkrétně se bude jednat o dovoz, vývoz strojů a dopravních prostředků. Tato skupina zboží byla zvolena na základě největšího významu v rámci zahraničního obchodu. Zkoumané období bylo zvoleno na základě většího obsahu dat k analýze a možnosti dohledatelnosti dat. Používané analýzy v praktické části jsou regresní, korelační analýza a analýza časových řad. Tyto analýzy nám pomohou určit závislost dovozu, vývozu ve zvoleném období. Korelační analýza byla vybrána na základě toho, že umožní určit závislosti dovozu, vývozu mezi vybranými státy. Pomocí regresní analýzy je možnost sestavit soustavu regresních rovnic, které budou vyjadřovat roční růst či pokles dovozu, vývozu a analýza časových řad umožňuje náhled do budoucího vývoje dovozu, vývozu. Tento vývoj je zaznamenán pomocí odhadů budoucích hodnot dovozu, vývozu. Poslední využitou analýzou bude SWOT analýza, která napomáhá určení silných, slabých stránek, hrozeb, příležitostí ekonomiky České republiky.

10

3 Teoretická část 3.1

Zahraniční obchod

Kapitola zahraniční obchod se zabývá definováním pojmů z oblasti obchodu samotného, dále pak zahraničním obchodem, jeho funkcemi a předpoklady České republiky pro zahraniční obchod.

3.1.1 Obchod „Obchod lze obecně definovat jako směnu, tj. nákup a prodej komodit mezi jednotlivci nebo skupinami. Lze jej provádět přímo prostřednictvím výměnného obchodu (barterový obchod) nebo nepřímo, prostřednictvím peněz, Obchod umožňuje rozšířit nabídku komodit použitelných pro spotřebu nebo pro výrobní činnost. Podle toho, na jaké úrovni je obchod realizován, rozlišujeme tři typy obchodu – maloobchod (obchod mezi prodávajícím a kupujícím), velkoobchod (obchod mezi dodavatelem a odběratelem a zahraniční obchod.“ (FOJTÍKOVÁ, 2009. s. 1)

3.1.2 Zahraniční obchod „Zahraniční obchod je historicky nejstarší a nejrozšířenější formou vnějších hospodářských vztahů. Jde o část sféry oběhu zboží, která představuje směnu se zahraničím, tj. překračuje hranice jednotlivého státu či ekonomického celku. Zahraniční obchod má dvě stránky, dovoz a vývoz. Předmětem zahraničního obchodu je nejen zzboží, ale i různé služby a práva duševního vlastnictví. Zahraniční obchod spojuje vnitřní hospodářství země se světovou ekonomikou a plní důležité funkce v procesu rozvoje výrobních sil a mezinárodní dělby práce. Týká se výhradně jednoho ekonomické celku ve vztahu k ostatním zemím světu.“ (FOJTÍKOVÁ, 2009. s. 2)

3.1.3 Funkce zahraničního obchodu „Zahraniční obchod má pro každou ekonomiku velký význam, obzvlášť pak v menší ekonomice, jako je Česká republika. Zahraniční obchod má tři funkce. Tyto funkce jsou transformační funkce, faktor ekonomického růstu, srovnání účinnosti domácí ekonomiky se světovou. Transformační funkce znamená, že zahraniční obchod mění, upravuje strukturu domácí produkce na strukturu žádoucí z pohledu výrobního a obchodního využití

11

v rámci národní ekonomiky. Je snaha všech ekonomik, aby platební bilance byla aktivní. To značí, že by vývoz v peněžním vyjádření, měl převyšovat dovoz. Specifický přístup je ke struktuře dovozu a vývozu. Je snahou vyvážet výrobky a služby, které obsahují maximální množství tvůrčí práce a dovážet především stroje a zařízení do podniků a tím vytvářet nová pracovní místa, zvyšovat objem vyplacených mezd a tím nastartovat poptávku i ve spotřebním odvětví a terciální sféře. Dalším z faktorů je ekonomický růst, který umožňuje zahraničnímu obchodu zapojení do mezinárodní dělby práce, rozšiřuje své odbytové možnosti, umožňuje srovnání kvality výrobků na mezinárodním trhu a produktivity práce. Současně umožňuje i nákup moderní technologie a tím urychluje hospodářský rozvoj. Poslední z faktorů je srovnání účinnost domácí ekonomiky se světovou. Střetávání české ekonomiky na mezinárodním trhu umožňuje objektivní srovnání vyspělosti české ekonomiky, jako např.: úroveň produktivity práce, cenové úrovně, růstu HDP, kupní síly atd.“ (skolatextilu.cz)

3.1.4 Míra otevřenosti ekonomiky České republiky „Míra otevřenosti ekonomického subjektu je dána podílem vývozních a dovozních toků na jeho souhrnných agregátech ekonomické aktivity, tj. např. podíl vývozu (dovozu, obchodního obratu) na HDP, podíl dodávek pro vývoz na celkové výrobě, podíl vstupů z dovozu na celkových výrobních zdrojích či finálním užití atd. Obdobně lze charakterizovat míru otevřenosti u jednotlivých firem. Uvedené ukazatele postihují pouze obchod (a v tomto rámci zpravidla ještě jen zbožové vývozy a dovozy). Pro ostatní formy vnějších ekonomických vztahů nejsou obdobné syntetizující ukazatele k dispozici, zejména ne v dlouhodobější časové řadě.“ (CIHELKOVÁ, 2003. s. 9)

3.1.5 Komoditní struktura zahraničního obchodu České republiky „Komoditní struktura československého, ale i českého vývozu byla tradičně velmi široká, cože svědčilo o nedostatečné specializaci české výroby. Součástí českého vývozu byl rozsáhlý sortiment. Postupně však dochází k oslabování pozice spotřebního zboží v českém vývozu, neboť není konkurenčně schopné. Vývoz investičních celků rovněž velmi významně poklesl, teprve v poslední době se začíná obnovovat. Pozoruhodné je, že ČR je jedním z největších evropských vývozců elektrické energie. Bylo by žádoucí, kdyby se ČR podařilo tuto pozici udržet, což je podmíněno investicemi do elektráren, zejména atomových. V komoditní struktuře českého zahraničního obchodu z hlediska bilance 12

obchodu v rámci jednotlivých komoditních segmentů má ČR pozitivní bilanci v případě obchodu se zpracovanými produkty. Zejména pak stroji a dopravními prostředky. ČR má relativně velmi úzkou koncentraci zejména v případě exportu zboží. Hlavní podíl exportu je soustředěn do několika málo skupin průmyslových produktů, které se podílí na celkové hodnotě exportů. V komoditní struktuře importů není tak vysoký stupeň koncentrace jako je tomu v případě exportů. Struktura importů je relativně velmi podobná struktuře exportu, neboť v ní dominují zpracované průmyslové produkty, které mají hlavní podíl na celkové hodnotě realizovaných importních operací. ČR dosahuje velmi výrazného pozitivního salda zahraničního obchodu v oblasti zpracovaných průmyslových produktů a naopak výrazně negativní obchodní bilanci dosahuje u zahraničněobchodní směny s palivy, plynem, chemikáliemi, nerostnými surovinami a produkty primární zemědělské produkce. Pozitivního salda dosahuje ČR i v bilanci vývozu elektrické energie, ale saldo se snižuje v souvislosti s růstem spotřeby energie v ČR.“ (Svatoš, 2009, s. 100)

3.1.6 Teritoriální struktura zahraničního obchodu České republiky „Hlavní podíl na hodnotě realizovaných obchodů ČR mají vyspělé průmyslové státy, především členské země EU, se kterými ČR realizuje přibližně 75% hodnoty zahraničněobchodní směny. Nejvýznamnějšími obchodními partnery jsou Německo a Slovensko. S těmito zeměmi ČR realizuje přibližně 40% hodnoty veškerého zahraničního obchodu. Teritoriální struktura českého zahraničního obchodu není příliš široká. Přibližně 50% hodnoty obratu zahraničněobchodní směny se realizuje v rámci obchodu se sousedními zeměmi, kterými jsou Německo Rakousko, Polsko, Slovensko a Maďarsko. Přílišná orientace na pouze omezený počet zahraničních trhů znamená značné riziko a vede k vysoké závislosti české ekonomiky na vývoji ekonomického cyklu okolních ekonomik, které jsou rozhodujícími obchodními partnery ČR. Jakýkoli negativní vývoj ekonomiky těchto zemí potom může znamenat i obrovské problémy pro vývoj ekonomiky a obchodu ČR. Proto je prioritou teritoriální diverzifikace českého vývozu, stejně jako zvyšování českého vývozu do zemí, s nimiž má ČR dlouhodobě pasivní obchodní bilanci (Rusko). Hlavním charakteristickým rysem současného vývoje teritoriální struktury zahraničního obchodu ĆR je neustále rostoucí závislost ČR na obchodu se zeměmi EU, zatímco význam obchodu s ostatními teritorii světa se postupně snižuje. ČR má pozitivní bilanci zahraničního obchodu pouze se zeměmi EU 15 a se zeměmi ESVO.“ (Svatoš, 2009, s. 102)

13

3.1.7 Komparativní výhody a nevýhody České republiky „Pod pojmem komparativní výhody chápeme komplex faktorů, které ovlivňují relativní postavení určité země či regionu v zapojení do mezinárodní dělby práce a které jsou zohledňovány, příp. zdůrazňovány jako kritéria efektivní struktury zapojení země či regionu do mezinárodního obchodu. Mezi výhody české ekonomiky lze určitě zařadit polohu přímo v srdci Evropy, která umožňuje mezinárodní obchod zboží a služeb. Česká republika má poměrně hojný počet minerálních pramenů a vřídel, což přispívá k rozvoji cestovního ruchu. K rozvoji cestovního ruchu dále přispívá náš přírodní reliéf a hlavně naše hlavní město Praha, které je plné historických památek. Dříve jako výhoda byly vnímány nízké mzdy a platy, které přilákaly cizí investory. Nyní už to bohužel neplatí, protože výroba se přesouvá do zemí na východě, které mají nižší mzdy než v České republice a tudíž tam je výroba lacinější. Jako nevýhodu lze chápat malý počet obyvatel, který limituje náš rozvoj ekonomiky. Česká republika leží v mírném pásu, to nám limituje naši zemědělskou produkci. Velmi žádané tropické ovoce u nás nelze pěstovat. Jednou z dalších nevýhod lze uvést určitou míru znečištění a znehodnocení přírodního prostředí. Dalším záporem je nedostatek domácího kapitálu. Konkurenceschopnost našich výrobků na trzích je nedostatečná. Nedostatečná je dále adaptabilita domácích subjektů na změnu ekonomického prostředí.“ (Černohlávková a kol., 2007, s. 21)

3.1.8 Stroje a dopravní prostředky Stroje a dopravní prostředky tvoří jak na straně dovozu i vývozu České republiky nejdůležitější dlouhodobě obchodovatelnou skupinu zboží. Stroje a dopravní prostředky je obecný název pro obchodovatelnou skupinu zboží. Tato skupina zboží obsahuje - stroje a zařízení k výrobě energie, strojní zařízení pro určitá odvětví průmyslu, kovozpracující stroje, stroje a zařízení všeobecně užívané v průmyslu, kancelářské stroje a zařízení k automatizovanému zpracování dat, zařízení pro telekomunikace a pro záznam, reprodukci zvuku, elektrická zařízení, přístroje a spotřebiče, silniční vozidla, ostatní dopravní a přepravní prostředky.

3.2

Významní obchodní partneři

V této kapitole jsou postupně představeni nejvýznamnější partneři našeho státu pro zahraniční obchod.

14

3.2.1 Německo „Německo je jedním z našich nejdůležitějších obchodních partnerů. Má náskok oproti jiným obchodním partnerům, jako jsou Slovensko, Polsko i Rakousko. Náš exportní podíl s Německem je zhruba 30 %. Provázanost naší ekonomiky s ekonomikou německou je zřejmá, kvůli vysokému podílu vývozu do Německa. Český a německý mezinárodní obchod je od roku 1998 velmi aktivní. Významné zvýšení vývozu do Německa o 89,1 % vzrostl v období roku 1997 – 2001. V roce 2002 nastal mírný útlum, ovšem v roce 2003 obzvláště v roce 2004 zahraniční obchod jenom rostl, kvůli vstupu ČR do EU. Po vstupu do EU se zahraniční obchod zbavil všech administrativních přítěží a obchod nadále rostl. Oboustranný zahraniční obchod v roce 2004 překročil hranici jeden bilion českých korun. Ovšem v letech 2008 – 2009, kdy celosvětově propukla finanční a hospodářská krize nastal velký pokles vývozu, ale i dovozu. V roce 2010 se česká i německá ekonomika probrala, ovšem dovoz z Německa nedosahoval do takové výše jako v minulých letech a tento vývoj menšího dovozu si uchoval v roce 2011 a nadále i v roce 2012. Z těchto důvodů došlo k navýšení bilance obchodu a to znamenalo přínos pro Českou republiku. Česká republika je jedním z důležitých obchodních partnerů německé ekonomiky. V roce 2012 byla v německém vývozu ČR na 12. místě a dovozu na 11. místě. V roce 2012 byl podíl dovozu necelé 4 % a podíl vývozu necelé 3 %.“ (businessinfo.cz)

3.2.2 Rusko „Rusko je dalším z významných obchodních partnerů české ekonomiky. Tento partner nám ovlivňuje vývoj ekonomiky. Rusko patří mezi naše významné dovozce. Již před rokem 1989 měl tento obchodní vztah velkou váhu. V tomto období byla obchodní bilance kladná. Ovšem nastaly změny po rozpadu RVHP (Rada vzájemné hospodářské pomoci) a to jak politické, tak i ekonomické. V důsledku toho česká ekonomika hledala obchodní partnery jinde. Zde nastal problém, kde sehnat nového dovozce ropy. To nešlo změnit velmi rychle. Rusko má větší podíl na dovozu než vývozu do ČR. V dovozu si Rusko udržuje 5. místo s 5,6 % a podíl vývozu je s podílem 3,9 % na 7. pozici. V době, kdy podíly zahraničního obchodu s ostatními partnery zůstávají na stejné úrovni nebo klesají, tak Rusko se stává jedním z hlavních států pro vývoz a významně rozhoduje o tvorbě českého HDP. Největším podílem vývozu do Ruska se stávají tyto komodity – náhradní díly na dříve dodávané stroje, kovoobráběcí, dřevoobráběcí stroje a zařízení pro povrchovou úpravu materiálů, technologické linky na zpracování odpadu stroje na výrobu

15

obalů, zařízení pro chemický, naftový a plynárenský průmysl, zařízení pro těžební průmysl, stroje na výrobu stavebních materiálů, zařízení pro potravinářský průmysl a zařízení na úpravu vody a čištění odpadních vod.“ (businessinfo.cz)

3.2.3 Slovensko „Slovenská republika je druhým největším obchodním partnerem České republiky. V devadesátých letech tvořil celkový vývoz do Slovenské republiky 14%. V dnešní době se toto procento snížilo na 8 %. Dovoz ze Slovenska ani nedosahuje na procento vývozu. Vývoz se ustálil na 5 %. V roce 1993 došlo ke vzniku České republiky a Slovenské republiky jako samostatných států. Pozice české ekonomiky byla příznivější než u ekonomiky slovenské. Závislost slovenské ekonomiky na určitých komoditách se zvýšila, zejména po potravinách, surovinách a palivech. Pokles vývozu průmyslových výrobků ze Slovenska do ČR o 27 % byl vyšší než z ČR do Slovenské republiky, pokles o 22 %. Český vývoz Slovenské republiky byl zhruba na 60 % a dovoz ze Slovenské republiky zhruba na polovinu. V roce 1996 činil vývoz na Slovensko 85 miliard korun. V dalším roce následoval lehký nárůst vývozu, ale následující dva roky nastal pokles objemů vývozu. Růst objemu vývozu se zaznamenal v roce 2000 a od roku 2004 se stále zvětšoval. V rámci dovozních komodit z ČR lze uvést drůbež; maso-hovězí, vepřové; mléko; výrobky z plastů; ropné oleje; tiskoviny; papírové obaly; dřevní buničinu; stroje na automatické zpracování dat; čerpadla; stroje a mechanická zařízení; kohouty a ventily; el. transformátory; el. přístroje-osvětlovače; el. průtokové ohřívače; telefony; části železničních lokomotiv; osobní automobily; sedadla; ostatní nábytek. Slovenský vývoz do ČR reprezentují ropné oleje, vysílací přístroje, ploché válcované výrobky, léky, části a příslušenství motorových vozidel. V případě aut Škoda, u nichž se pozitivně projevilo zavedení tzv. šrotovného, lze rovněž sledovat ustálení svého původního tržního podílu. Poptávka po autobusech

zůstává zatím trvalá, protože dopravné podniky nutně

obměňují svůj vozový park. Lze

očekávat pokračování dovozu komponentů do

slovenských automobilek a i do elektrotechnického průmyslu. Nadále expandující síť řetězce Lidl zas dává předpoklad dovozu potravin, zejména mléčných výrobků.“ (businessinfo.cz)

3.2.4 Rakousko „Ve vývozu ČR do Rakouska

převládá investiční zboží nebo polotovary. Mezi

nejvýznamnější skupinu patří SITC 7 (silniční vozidla, elektronická zařízení a systémy, 16

zařízení ke zpracování dat, stroje používané v průmyslu), SITC 8 (hrací automaty, sportovní potřeby) a SITC 6 (kovové konstrukce, výrobky ze železa a oceli). Důležitou položkou na straně vývozu jsou také nerostné suroviny, zejména ropa (SITC 33), uhlí (SITC 32) a surové dřevo (SITC 24). Vysoké přebytky má ČR především v obchodu se stroji a přepravními zařízeními, které jsou vůbec nejvýznamnější skupinou v českém vývozu, a u průmyslového a spotřebního zboží. Naopak pasivního salda dosahuje u průmyslových polotovarů ze železa a oceli.“ (businessinfo.cz)

3.2.5 Polsko „Necelých 70 % našeho vývozu a téměř 64 % našeho dovozu se odehrálo v posledních letech mezi zbožovými skupinami 6, 7 a 8. Jsou zde téměř nepoznatelné pohyby směrem k navýšení podílu skupiny 6 na úkor skupin 7 a 8. Hodnotná je obchodní výměna chemických výrobků, kde se převaha českého vývozu pozvolna snižuje. Ve vztahu k Polsku máme pasivní bilanci v obchodě s potravinami a živými zvířaty. Dovoz této komodity převyšuje jednu desetinu našeho celkového dovozu z Polska, což je velmi nadprůměrný podíl dovozu potravin z teritoria. Náš vývoz skupiny 2 převyšuje náš dovoz (přičemž dochází k nepatrnému nárůstu podílu vývozu i dovozu) a naproti tomu ve skupině minerální paliva a mazadla je naše bilance pasivní (zatímco podíl skupiny na našem vývozu je poměrně konstantní, u dovozu pozorujeme postupný nárůst podílu). Suroviny, zejména energetické, a polotovary hrají ve vzájemném obchodě poměrné výraznou roli. Dominující položkou našeho vývozu jsou silniční vozidla, i když postupně dochází ke snižování jejich podílu. Naproti tomu přibližně o 2 procentní body se ročně zvyšuje podíl železa a oceli. Kromě dvou položek (uhlí, koks a brikety; organické chemikálie) patří všechny tyto zbožové skupiny do položek 6 – 8 dvojmístné klasifikace SITC. Znamená to převahu položek s vyšší přidanou hodnotou (s výjimkou válcovaného materiálu). 10 uvedených TOP položek má podíl přes 56 % na celkovém vývozu, což představuje poměrně značnou koncentraci s tendencí nárůstu proti roku 2010. V dovozu z Polska do České republiky podíl 10 nejvýznamnějších položek na celkovém dovozu představuje téměř 56 %. V posledních letech tradičně první položka v našem dovozu - stroje a zařízení k výrobě energie – se propadla na 5. pořadí.“ (businessinfo.cz)

17

Shrnutí Tato ekonomická část osvětluje zahraniční obchod České republiky a v praktické části bude využita k porozumění této problematiky.

3.3

Zahraniční obchod ČR

Tato kapitola je věnováno zahraničnímu obchodu České republiky se zbožím uskutečněnému v letech 1999 – 2012.

3.3.1 Struktura dovozu „Dlouhodobě významnou třídou dovozu byly stroje a dopravní prostředky. V letech 1999 – 2005 byl dovoz strojů a dopravních prostředků celkově 41,3 %. Z tohoto celku bylo 8,3 % silničních vozidel. V dalších letech si tato třída celkové procento udržela a dokonce ho i navýšila o 0,6 pb. Silniční vozidla klesly o 0,2 pb. Tržní výrobky, stroje a dopravní prostředky tvořily v období let 2006 – 2012 celkově 60,9 % celkové hodnoty dovozu ČR. V období 1999 – 2012 došlo nejen k růstu u třídy strojů a dopravních prostředků, ale také přišel nárůst u třídy minerálních paliv a maziv o 1,7 % pb. Z důvodu navyšování cen ropy výrazně navýšil podíl dovozu minerálních paliv a maziv. Ovšem další třídy si nevedly tak dobře. Větší pokles byl u chemikálií o 0,6 pb, následovalo průmyslové spotřební zboží a nepoživatelné suroviny, které obě ztratily 0,3 pb. Zvýšení o 0,5 pb. nastalo u potravin a živých zvířat. Nápoje a tabák, živočišné a rostlinné oleje, komodity a předměty obchodu, tyto třídy za celý časový úsek stagnovaly. Podíl na dovozu těchto tříd nepřesáhl ani v jednom období jednoprocentní hranici. Hodnota dovozu v letech 2006 – 2012 byla větší než v období 1999 – 2005. Nejméně se navýšil dovoz u třídy živočišných a rostlinných olejů. Největší nárůst, téměř o dvojnásobek, byl u třídy minerálních paliv a maziv. Ovšem nejvýznamnější hodnotou byl nárůst u třídy strojů a dopravních prostředků a to o 70,7 %.“ (czso.cz)

18

Graf č. 1 Změna struktury dovozu v letech 1999 – 2012, (běžné ceny v %)

Zdroj: ČSÚ

3.3.2 Struktura vývozu „Významnou třídou pro vývoz byly stroje a dopravní prostředky. Vývoz této třídy se vyšplhal až o 6,1 pb. Nárůst vývozu strojů a dopravních prostředků na celkovém vývozu byl díky vývozu kancelářských strojů a zařízení pro telekomunikace. Nárůst podílu na vývozu u kancelářských strojů vzrostl ze 4,4 % na 7,8 % a nárůst u zařízení pro telekomunikace byl ze 3 % na 5,7 %. Podíl vývozu tržních výrobků klesl o 5,2 pb. I přesto tržní výrobky tvořily druhou nejvýznamnější třídu s podílem na vývozu. Od roku 2006 – 2012 tvořily tržní výrobky, stroje a dopravní prostředky 72,6 % hodnoty vyváženého zboží. V důsledku vysokého růstu podílů vývozu strojů a dopravních prostředků klesl vývoz promyslového spotřebního zboží, chemikálií a nepoživatelných surovin. Vývoz minerálních paliv a maziv naopak vzrostl na 3,4 % a narostl vývoz elektřiny. Byl zde mírný nárůst i u potravin a živých zvířat a to o 03 pb. Další třídy zůstaly na stejné úrovni hodnoty vývozu. Hodnota vývozu u všech tříd zboží v letech 2006 – 2012 se navýšila. Nejnižší nárůst vývozu nastal u tržních výrobků (o 46,7%) a nejvyšší nárůst nastal u živočišných a rostlinných olejů (vývoz vzrost více jak na trojnásobek). Nejvýznamnější u vývozu znamenala třída strojů a dopravních prostředků, která se navýšila o 107,5 %, tedy vyšší nárůst než u dovozu.“ (czso.cz)

19

Graf č. 2 Změna struktury vývozu v letech 1999 – 2012, (běžné ceny v %)

Zdroj: ČSÚ

Shrnutí V předchozí kapitole byla uvedena struktura zboží dovozu, vývozu České republiky za určité časové období.

3.4

Hrubý domácí produkt

„Hrubý domácí produkt (HDP) vyjadřuje velikost ekonomiky. HDP je celková hodnota statků a služeb nově vytvořených v daném období na určitém území. Změna HDP za určité období vyjadřuje rychlost hospodářského růstu země. HDP přepočtený na jednoho obyvatele lze použít jako hrubé měřítko životní úrovně a relativního bohatství společnosti. Hrubý domácí produkt lze měřit třemi způsoby – produkční, výdajovou a důchodovou metodou. Produkční metoda počítá HDP jako součet hrubé přidané hodnoty jednotlivých odvětví ekonomiky a čistý daní na produkty. Výdajová metoda počítá HDP jako součet konečného užití výrobků a služeb a rozdílu mezi vývozem a dovozem. HDP je pak součtem spotřeby domácností, vládních výdajů, investičních výdajů a rozdílu mezi vývozem a dovozem. V Česku se spotřeba domácností podílí na HDP zhruba z poloviny. Vládní výdaje tvoří zhruba pětinu HDP stejně jako investice. Čistý export, neboli rozdíl mezi vývozem a dovozem, se na HDP podílí šesti procenty (v roce 2009). Důchodová metoda počítá HDP jako součet vyplacených mezd, daní z výroby a z dovozu očištěných o vyplacené dotace, zisků firem a opotřebení kapitálu. HDP slouží také jako měřítko pro 20

srovnání řady ekonomických veličin. Podílem na HDP se například vykazuje deficit veřejných financí, státní dluh, zadluženost firem a domácností či velikost dovozu a vývozu.“ (peníze.cz)

3.5

SWOT analýza

„SWOT analýza umožňuje přehledně zobrazit všechny potenciální příležitosti a ohrožení v kombinaci se silnými a slabými stránkami, jež jsou výstupem interních strategických analýz.“ (Kovář, 2003, s. 112) Podle Anja Böhm je definice SWOT analýzy následující: Tato analýza umožňuje identifikovat naše silné, slabé stránky a příležitosti, hrozby. Díky tomuto rozdělení můžeme vyhodnotit fungování zkoumaného celku. Můžeme objevit zásadní problémy, které by nás mohli znepokojovat nebo nové možnosti, které se nám mohou naskytnout a velmi dobře je zhodnotit. Dle Anja Böhm SWOT analýza řídí integrovaný přístup hlavních společností a jejich externích prostředí. Cílem je konfrontace zaměstnavatelů interních silných a slabých stránek a porovnávat obchodní příležitosti a hrozby pro společnost při vytváření strategických rozhodnutí. Cílem SWOT analýzy je popsat její metodou OD jako komplexní, interní analýzu nástrojů pro zpracování firemních, interních a externích informací, kterým je podnik schopen dodat významnou hodnotu v strategickém rozvoji. (Böhm, 2009, s. 1)

3.6

Korelační analýza

„Často se setkáváme s případem, kdy máme dvě či více proměnných a kdy kterákoliv z nich může vystupovat v roli vysvětlované a druhá či zbývající v roli vysvětlujících proměnných. Zkoumá-li se například souvislost výdajů na zboží A a na zboží B, pak v mnoha případech má význam vysvětlovat změny výdajů na zboží A změnami výdajů na zboží B a rovněž změny výdajů na zboží B vysvětlovat změnami výdajů na zboží A. Jinými slovy, vztah mezi výdaji na oba druhy zboží zkoumáme jako dvoustranný. V takových případech považujeme n zjištěných dvojic hodnot obou proměnných za hodnoty dvourozměrné náhodné veličiny a hledáme její dvourozměrný pravděpodobnostní model. V případě většího počtu proměnných pak považujeme v případech tohoto druhu n pozorovaných trojic, čtveřic atd. hodnot za hodnoty trojrozměrné, čtyřrozměrné atd. náhodné veličiny a hledáme vhodný trojrozměrný, čtyřrozměrný atd. pravděpodobnostní 21

model. Uvažujeme-li dvě proměnné, jde o jednoduchou lineární korelaci. Mají-li tyto proměnné dvourozměrné normální rozdělení, je regresní funkcí přiřazující hodnotám proměnné x1 střední hodnoty E(x2½x1) proměnné x2 přímka, kterou budeme psát ve tvaru h1 = a21 + b21x1 s parametry a21, b21, Regresní funkcí přiřazující hodnotám proměnné x2 střední hodnoty E(x1½x2) proměnné x1 je rovněž přímka h2 = a12 + b12 x2 s parametry a12, b12. Obě

tyto

regresní

přímky

se

nazývají sdružené

regresní

přímky.

Parametry b21 a b12 jsou regresní koeficienty. První udává přírůstek podmíněné střední hodnoty proměnné x2 odpovídající jednotkovému přírůstku hodnoty proměnné x1, druhý udává přírůstek podmíněné střední hodnoty proměnné x1 odpovídající jednotkovému přírůstku hodnoty x2. Oba regresní koeficienty se někdy nazývají sdružené regresní koeficienty. Důležitým parametrem dvourozměrného normálního rozdělení je korelační koeficient. Měří sílu (těsnost) lineární závislosti obou proměnných. Nabývá hodnot z intervalu <-1,1>, jeho znaménko naznačuje směr závislosti (kladný je při přímé závislosti a záporný při nepřímé) a jeho absolutní hodnota sílu lineární závislosti. Závislost se považuje za tím silnější, čím je tato absolutní hodnota bližší 1. Odhady parametrů obou regresních přímek se pořizují metodou nejmenších čtverců.“ (regionalka.wz.cz)

3.7

Korelační koeficient

„Korelační koeficient se používá k měření těsnosti závislostí regresních funkcí. Značí se rxy.

sx2, sy2 – rozptyl empirických (skutečně zjištěných) hodnot x,y Jeho definiční obor je < -1; 1>. Jestliže je roven jedné, existuje mezi proměnnými funkční 22

přímá lineární závislost. Pokud je koeficient korelace -1 znamená to, že mezi proměnnými je nepřímá funkční lineární závislost. Konečně, když rxy = 0, značí to lineární nezávislost proměnných. Čím více se tedy koeficient korelace blíží v absolutní hodnotě k 1, tím je lineární závislost větší a čím více se přibližuje k 0, tím je závislost volnější.“ (Hindls,2007, s. 415)

3.7.1 Výpočet korelačního koeficientu „Výpočet korelačního koeficientu se liší podle typu zkoumaných statistických proměnných. V případě, že náhodné veličiny X a Y jsou kvantitativní náhodné veličiny se společným dvourozměrným normálním rozdělením, je pro konkrétní hodnoty (x 1,y1), (x2,y2), ... (xn,yn) výběrový korelační koeficient dán vztahem n

 (x

i

 x )(y i  y )

i 1

r

n

 (x i 1

i

 x)

Pearsonův korelační koeficient

n

2

 (y

i

 y)

2

i 1

Součty čtverců ve jmenovateli jsou n-1 násobkem výběrových rozptylů. Proto se často setkáváme s jednodušším vyjádřením Pearsonova korelačního koeficientu r=

s xy sx sy

,

kde sx je směrodatná odchylka proměnné X, s y směrodatná odchylka proměnné Y a sxy takzvaná kovariance proměnných X a Y sxy =

1  ( x i  x)(y i  y) . n 1

Správná interpretace Pearsonova korelačního koeficientu předpokládá, že obě proměnné jsou náhodné veličiny a mají společné dvourozměrné normální rozdělení. Potom nulový korelační koeficient znamená, že veličiny jsou nezávislé. Pokud není splněn předpoklad dvourozměrné normality, z nulové hodnoty korelačního koeficientu nelze usuzovat na nic víc, než že veličiny jsou nekorelované.“ (regionalka.wz.cz)

23

3.7.2 Rozdělení korelačního koeficientu Tabulka č. 1: Korelační koeficient Rozmezí

Označení

0 <|rxy|≤ 0,3

nízká závislost

0,3 <|rxy|≤ 0,5

mírná závislost

0,5 <| rxy|≤ 0,73

význačná závislost

0,73 <| rxy|≤ 0,9

velká závislost

0,9 <| rxy| ≤1

velmi vysoká závislost

Zdroj: (KŘÁPEK, 2013. s. 69)

3.8

Regresní analýza

„Regresní analýza se používá při zkoumání závislosti dvou a více číselných proměnných. Je to souhrn statistických metod a postupů sloužících k odhadu hodnot nebo středních hodnot nějaké proměnné odpovídající daným hodnotám jedné či většího počtu vysvětlujících proměnných. Údaje o těchto proměnných, zjištěné u n jednotek, se považují za výběrová data. Problémy, k jejichž řešení lze regresní analýzu využít, vznikají v praxi poměrně často. Je-li regresní analýza zaměřena na odhady hodnot či středních hodnot jedné proměnné odpovídajících daným hodnotám jiných proměnných, je zřejmé, že věnuje pozornost především průběhu závislostí jedné proměnné na jiné nebo na dalších proměnných. Ekonomické veličiny závisí zpravidla na větším počtu činitelů. Z nich lze při regresní analýze využít pouze těch, které lze měřit. Ty pak tvoří okruh vysvětlujících proměnných, použitelných k odhadům hodnot či středních hodnot vysvětlované proměnné. Zpravidla se však k těmto odhadům používají pouze některé z možných vysvětlujících proměnných. Pokud se používá pouze jedna z nich, hovoří se o jednoduché regresi. Zapojí-li se do odhadů větší počet vysvětlujících proměnných, hovoří se o vícenásobné regresi. Zkušenosti z aplikací regresní analýzy v ekonomické oblasti ukazují, že nebývá vhodné volit vysvětlujících proměnných příliš mnoho. Vzniká tím totiž nebezpečí, že se mezi vysvětlující proměnné zahrnou vedle podstatných činitelů i činitele nepodstatné, analýza se zbytečně komplikuje a výsledky se obtížně interpretují.“ (Hindls, 2006,s. 44)

24

„Regresní model je matematický model, v němž je vyjádřena představa o stochastické závislosti a výchozí předpoklady regresní analýzy.“ Předpokládáme, že každou hodnotu vysvětlované proměnné lze rozdělit na dvě složky, z nichž jedna je funkcí hodnoty xi a druhá ei je výslednicí dalších (vedlejších a náhodných) vlivů. První složka je deterministickou a druhá náhodnou složkou modelu.“ (Hindls,1997, s. 44) yi = h (xi ) + ei , i = 1, 2, … , n „V tomto případě mluvíme o modelu součtového typu neboli o aditivním modelu. Někdy se předpokládá, že se obě složky skládají násobením – multiplikativní model. Funkce h = h(x) se nazývá regresní funkce. Volí se různé funkce známé z matematiky. Podle toho, jestli je funkce lineární z hlediska parametrů, rozlišujeme lineární a nelineární regresní modely. Příkladem lineárních modelů může být například přímka, rovina, parabola, hyperbola nebo logaritmická funkce; nelineárním modelem je např. exponenciální nebo mocninná funkce. Lineární regresní funkci lze vyjádřit ve tvaru h = b0x0 + b1x1 + b2x2 + … + bmxm kde b0, b1, b2, …,bm jsou parametry a x0, x1, x2, …,xm jsou známé funkce jedné či několika vysvětlujících proměnných, které se někdy nazývají regresory. Vychází-li volba regresní funkce z teorie nebo zkušenosti, hovoří se někdy o apriorní volbě regresní funkce. Regresní funkce je totiž zvolena dříve, než začneme zkoumat, jak se závislost projevuje ve zjištěných údajích. Nelze-li zvolit funkci apriorně, nezbývá, než ji zvolit teprve po posouzení zjištěných údajů. Obvykle se vymezí určitá skupina možných regresních funkcí a pak se zkoumá, které z těchto funkcí dobře přiléhají zjištěným údajům. Přilnavost regresní funkce k datům lze měřit různými charakteristikami, mezi nejpoužívanější patří reziduální součet čtverců, reziduální rozptyl nebo determinační index. Důležitou otázkou, kterou je třeba při volbě regresní funkce posuzovat, je korelovanost regresorů figurujících v regresní funkci. Silně korelované regresory by v regresní funkci neměly být.

25

Výběrová regresní funkce: Y = b0x0 + b1x1 + b2x2 + … +bmxm kde b0, b1, b2, .. , bm jsou bodové odhady parametrů regresní funkce. Často jsou vhodnými bodovými odhady regresních parametrů odhady pořízené metodou nejmenších čtverců. Jsou to odhady minimalizující součet čtvercových odchylek. Získáme tak tzv. nejlepší nezkreslené lineární odhady regresních parametrů a rovněž nejlepší nezkreslené lineární odhady deterministických složek. Lineárními odhady se rozumí takové odhady, které jsou lineárními kombinacemi náhodných veličin. Takovéto odhady parametrů jsme získali pro lineární regresní funkci. Je-li regresní funkce nelineární, je nutné použít jiné metody – iterační metody. Většinou spočívají v postupném zlepšování tzv. prvotních odhadů, které mohou být získány různými způsoby. Mohou to být expertní odhady, odhady získané tzv. metodou vybraných bodů a jiné. Kromě iteračních metod se odhady parametrů nelineárních regresních funkcí získávají metodami, které vedou k odhadům, které nemají optimální statistické vlastnosti, ale pro řešení konkrétních úloh často postačují. Jde zejména o metodu linearizující transformace a metodu vybraných bodů. Metoda linearizující transformace spočívá v převedení modelu s nelineární regresní funkcí na model s lineární regresní funkcí, odhady jejích parametrů se pak pořídí metodou nejmenších čtverců. Velice jednoduchou metodou odhadu nelineárních, ale i lineárních regresních funkcí je metoda vybraných bodů. Podle počtu parametrů zvolíme počet bodů, kterými by měla výběrová regresní funkce procházet. Například půjde-li o dvouparametrickou funkci, budou to dva body. Jsou-li vybrané body dobře zvoleny, je možné získat výběrovou regresní funkci, která dobře přiléhá pozorovaným údajům. Jak metoda linearizující transformace, tak metoda vybraných bodů mohou být použity i k získání

prvotních

odhadů,

které

se

potom

zlepšují

iteračními

postupy.“

(regionalka.wz.cz)

26

Kvadratická regrese „Dalším často se vyskytujícím lineárním regresním modelem je parabolický model, jehož tvar je Tato funkce se řadí mezi lineární, neboť koeficienty

1,

2,…,

m

jsou lineární. V závislosti

na této linearitě se odhady jednotlivých parametrů získají opět pomocí metody nejmenších čtverců

Postup odvození vzorců je obdobný jako u regresní přímky. Tedy jednotlivé parciální derivace funkce S (b1, b2, b3) položíme rovny nule.

A opět pomocí elementárních úprav obdržíme výrazy pro jednotlivé parametry b1, b2 a b3.

27

Odvození těchto vzorců je v závislosti na předpokladu, že pro hodnoty xi platí . Této podmínky lze však jednoduše docílit transformací časové řady.“ (MÍKOVÁ, 2008. s. 22)

3.9

Analýza časových řad

„Data, která vytvářejí časovou řadu vznikají jako chronologicky uspořádána pozorování a podstatné pro ně je, že jsou v čase chronologicky uspořádána. Vedle časového uspořádání se někdy uvažují i jiná hlediska uspořádání dat, jako například prostorové uspořádání. Aplikační význam takových prostorových řad je však nesrovnatelný s významem časových řad. V ekonomii patří teorie časových řad k nejdůležitějším kvantitativním metodám při analýze ekonomických dat. Cílem analýzy časové řady je většinou konstrukce odpovídajícího modelu. To umožní především porozumět mechanismu, na jehož základě jsou generovány sledované údaje. Znalost model dále umožňuje předpovídat budoucí vývoj systému. Konečně konstrukce modelu také umožní do jisté míry řídit a optimalizovat činnost příslušného systému vhodnou volbou vstupních parametrů a počátečních podmínek. Pod pojmem časová řada rozumíme statistickou časovou řadu, jejíž chování je zatíženo nejistotou, na rozdíl od deterministické časové řady jejíž chování lze striktně popsat matematickým vzorcem.“ (Cipra, 1986. s. 9)

Základní přístupy k analýze časových řad „Volba metody pro analýzu časové řady závisí na mnoha faktorech, z nich jsou nejdůležitější následující faktory. Účel analýzy, kterým je většinou rozpoznání mechanismu generování hodnot časové řady a předpovídání jejího budoucího vývoje, s tím také souvisí otázky skutečného využití výsledků analýzy v praxi. Typ časové řady, neboť některé metody jsou vhodné, jen pro časové řady vymezeného typu. Zkušenost statistika, který analýzu provádí, s tím také souvisí výpočetní technika a programové vybavení, které jsou k dispozici. „ (Cipra, 1986. s. 15)

Shrnutí Předchozí kapitoly obsahují swot analýzu, která bude využita pro určení kvalit zahraničního obchodu České republiky. Další analýzy budou využity při statistických výpočtech.

28

4 Praktická část Bakalářská práce s názvem Analýza zahraničního obchodu ČR má za úkol porovnat závislosti vybraných ekonomických ukazatelů s vybranými zeměmi EU. Zjistit regresní rovnice daných států a následně je porovnat mezi sebou, pomocí korelační analýzy zjistit závislosti vybraných ekonomických ukazatelů u států navzájem a nakonec zjistit, jak ostatní státy ovlivňují Českou republiku. Pro tuto práci jsem vybrala dva ekonomické ukazatele a to dovoz a vývoz. Výběr ukazatele zahraničního obchodu jsem si zvolila proto, že mě zajímalo, jak velmi ovlivňuje ekonomiku České republiky. Podmínky, které jsem si stanovila pro výběr zahraničních států byly, že země jsou členy EU a jsou to země blízko naší republiky, protože u nich se dá předpokládat intenzivnější zahraniční obchod a budou náš obchod více ovlivňovat. Vybranými státy jsou Německo, se kterým Česká republika dlouhodobě nejvíce obchoduje, Slovensko, které je podle statistik druhé nejvýznamnější v rámci zahraničního obchodu, nadále dobré zahraniční obchodování máme s Polskem. Dalším vybraným státem je další sousední stát a to je Rakousko, které je podle statistik pátým nejdůležitějším obchodním partnerem České republiky. Posledním zvolným obchodním partnerem je Rusko. Data o zahraničním obchodu s jednotlivými státy jsou prezentována v následujících tabulkách.

4.1

Dovoz a vývoz ČR

Následující kapitola zachycuje dovoz a vývoz strojů a dopravních prostředků ČR v absolutních hodnotách v letech 1999 - 2012

Tabulka č. 2: Dovoz do ČR s vybranými státy (v tis. Kč) Rok

Německo

Rusko

Slovensko

Rakousko

Polsko

1999

152 258 915

5 429 230

10 130 486

17 992 618

6 285 249

2000

188 913 710

4 119 811

10 485 656

19 290 671

6 933 082

2001

233 073 743

3 043 517

11 906 927

21 156 377

8 304 071

2002

205 419 840

2 450 318

10 504 281

19 586 256

8 711 331

2003

225 560 632

3 991 793

12 066 186

22 565 670

9 786 210

2004

260 845 320

1 981 856

16 684 987

23 880 972

12 313 710

2005

253 039 239

3 466 698

14 870 631

22 278 709

15 459 884

29

2006

275 846 767

2 464 273

18 400 045

25 604 632

26 873 238

2007

307 496 766

1 569 728

25 881 208

29 250 002

32 686 204

2008

293 118 492

1 773 262

27 592 045

25 453 650

37 391 420

2009

230 521 602

2 986 654

27 157 818

17 227 097

38 237 333

2010

274 538 276

4 999 029

34 308 123

20 714 868

43 146 733

2011

304 136 968

5 264 013

39 135 414

23 686 770

43 494 725

2012

307 755 003

4 900 609

45 481 293

24 805 957

48 723 447

Zdroj: vlastní zpracování na základě údajů z ČSÚ Tabulka č. 2 udává jednotlivé hodnoty dovozu strojů a dopravních prostředků do ČR jednotlivých států v určeném období. U dovozu Německa je vidět, že hodnoty stoupají i když kolísavě. Velmi kolísavé hodnoty taktéž vykazuje Rusko. U Slovenska můžeme pozorovat až do roku 2008 pomalé nárůsty dovozu každým rokem, ovšem v roce 2009 je zde mírný pokles, ale v dalších letech se hodnoty výrazněji navyšují. U Rakouska můžeme sledovat stejně kolísavou tendenci dovozu stejně jako u Ruska. Polsko zaznamenalo pomalý nárůst hodnot až do roku 2005. V roce 2006 se hodnoty výrazně zvýšily a od té doby hodnoty výrazněji stoupají, tedy až na rok 2011, kde bylo zaznamenáno jenom malé navýšení dovozu.

Tabulka č. 3: Vývoz z ČR s vybranými státy (v tis. Kč) Rok

Německo

Rusko

Slovensko

Rakousko

Polsko

1999

176 563 631

5 192 416

22 108 567

20 261 717

15 185 429

2000

213 867 235

6 624 738

25 650 299

24 536 969

16 907 190

2001

238 646 701

9 469 150

32 952 405

26 052 102

17 345 994

2002

231 163 030

7 876 657

30 853 758

25 177 014

18 307 202

2003

261 318 414

6 704 257

36 893 656

34 112 861

24 061 539

2004

329 065 015

11 002 791

49 393 986

45 932 266

34 436 422

2005

328 019 086

16 120 994

53 737 411

41 816 546

35 792 764

2006

362 925 753

21 482 857

61 321 684

46 619 493

44 660 067

2007

413 522 173

33 340 367

72 196 400

49 812 920

52 722 384

2008

412 359 578

42 944 157

75 224 598

46 480 762

57 065 855

30

2009

387 689 395

30 898 725

59 890 433

39 122 138

44 786 917

2010

469 037 549

42 967 061

70 120 312

45 684 517

55 808 675

2011

540 514 171

63 619 805

80 717 185

51 471 120

63 538 040

2012

552 813 234

85 102 085

87 481 116

53 673 546

64 853 085

Zdroj: vlastní zpracování na základě údajů z ČSÚ Tabulka č. 3 obsahuje data o celkovém vývozu strojů a dopravních prostředků z ČR do jednotlivých států za určité období. Stejný, velmi kolísavý trend jako u dovozu je značný i u vývozu Německa. Ovšem největší pokles u Německa je v roce 2009 a rok poté následuje největší nárůst. Do roku 2003 Rusko vykazuje kolísání hodnot a však od roku 2004 je zde nárůst, jediné snížení je zaznamenáno až v roce 2009. U Slovenska je stoupající trend až na roky 2002 a 2009. Rakouský vývoz v prvních třech letech roste, 2002 je zaznamenán propad, ale ne výrazný. V dalších letech je zde zpozorován nárůst v roce 2005 opět následuje pokles hodnot, poté už evidujeme zvýšení hodnot a na rok 2009, kdy je evidentní pokles.

4.2

Dovoz a vývoz ČR na 1 obyvatele

Následující tabulky vycházejí z tabulek č. 2 a 3 akorát jsou přepočítány na 1 obyvatele. Počty obyvatel byly získány z tabulky příloh, tabulka č. 1. U tabulky č. 4 je dovoz přepočítán na 1 obyvatele ČR a u tabulky č. 5 jsou hodnoty přepočítány na jednoho obyvatele daného státu.

Tabulka č. 4: Dovoz do ČR na 1 obyvatele ČR Rok

Německo

Rusko

Slovensko

Rakousko

Polsko

1999

14,81397159

0,528215606

0,985600311

1,750535124

0,611500292

2000

18,40001948

0,401188273

1,021233077

1,878835103

0,675270283

2001

22,83686067

0,298157946

1,166568685

2,072898295

0,813639036

2002

20,13319612

0,240125453

1,029501127

1,919631481

0,853768499

2003

22,08990305

0,390853002

1,18166683

2,209871707

0,95837822

2004

25,52049702

0,193816652

1,632325604

2,336366305

1,204676646

2005

24,68432348

0,338113355

1,450590186

2,17325139

1,508047995 31

2006

26,81500923

0,239525615

1,788665306

2,488966657

2,612326237

2007

29,62103844

0,151141509

2,493112417

2,817647625

3,148636933

2008

28,00133741

0,169373328

2,635842568

2,431505541

3,571933512

2009

21,93975445

0,284191491

2,584657847

1,639573618

3,639192919

2010

26,06455901

0,474603627

3,257191683

1,966581221

4,096268869

2011

28,95154688

0,501094717

3,725368872

2,25473584

4,140314136

2012

29,2654051

0,465956638

4,324933435

2,358786611

4,633225561

Zdroj: vlastní zpracování

Tabulka č. 5: Vývoz z ČR na 1 obyvatele jednotlivého státu Rok

Německo

Rusko

Slovensko

Rakousko

Polsko

1999

2,150584653

0,035486539

4,09710897

2,53516016

0,392783238

2000

2,601440197

0,0452759

4,760579065

3,062788666

0,439679609

2001

2,897982975

0,064878828

6,127184827

3,239492664

0,453487764

2002

2,802383377

0,054205466

5,735824503

3,115194259

0,478864766

2003

3,166186057

0,0463627

6,858709797

4,200467923

0,629803162

2004

3,987893257

0,076482979

9,17744333

5,620655898

0,901890943

2005

3,977482448

0,112609151

9,975310934

5,082776225

0,937822612

2006

4,405712829

0,150750877

11,37469857

5,638485728

1,170918434

2007

5,026645273

0,234623505

13,37706133

6,001445783

1,383053515

2008

5,022031421

0,30252906

13,91490936

5,575815739

1,496786885

2009

4,73357183

0,217729547

11,05389443

11,62615156

1,173914183

2010

5,735631481

0,301757861

12,91344383

5,445702706

1,461592855

2011

6,607992958

0,445012591

14,95313079

6,108592452

1,648881507

2012

6,750018315

0,592908948

16,1702403

6,342826755

1,68265788

Zdroj: vlastní zpracování Z hodnot dovozu, vývozu bylo zjištěno, že se hodnoty neustále mění a proto má smysl zjistit zda tyto hodnoty spolu souvisí a jakým způsobem, proto další navazující kapitolou je kapitola korelační analýzy.

32

4.3

Korelační analýza

Korelační analýza nám pomůže objasnit, jak na sebe ekonomické ukazatele navzájem působí mezi jednotlivými státy. Pro zjištění závislostí ekonomických ukazatelů dovozu a vývozu bylo potřeba vypočítat korelační koeficienty. Pro výpočet těchto koeficientů jsem využila program Microsoft Excel a v něm pomocnou funkci „Korelace“. Korelační koeficient nabývá hodnot v intervalu (-1,1). Výsledné kladné hodnoty značí, že zkoumané proměnné mají přímou lineární závislost a záporné hodnoty nám značí, že je závislost lineárně nepřímá. Výsledná hodnota, která by byla -1 znamená, že hodnoty jsou nepřímo lineárně závislé a v tom případě jedna hodnota klesá a druhá naopak roste. Je-li výsledná hodnota blížící se k 0 nebo 0 jsou hodnoty nezávislé. Pokud by výsledek byl 1, hodnoty jsou přímo lineárně závislé a to znamená, že stoupá-li jedno hodnota, stoupá i ta druhá. Výsledky korelačních koeficientů jsou rozděleny do intervalů, které jsou uvedeny v teoretické části v tabulce č. 1, kde každý interval představuje míru závislosti daných hodnot. Tabulky číslo 2 a 3 obsahují data získaná na portálu ČSÚ v absolutních hodnotách. V tabulce číslo 4 jsou hodnoty dovoz přepočítány na jednoho obyvatele České republiky a v tabulce číslo 5 je vývoz přepočítán na jednoho obyvatele daného státu. Tabulky č. 6, 7, 8 a 9 obsahují matice korelací, kde v prvním sloupci, řádku jsou uvedeny státy pro jednotlivé výsledky korelační analýzy. Tato tabulka nám říká, jak je ovlivněn dovoz, vývoz jednotlivých států. V tabulkách s celkovým dovozem, vývozem jsou v prvním sloupci jednotlivé roky a v prvním řádku jsou uvedeny vybrané státy. V následující kapitole jsou tabulky uspořádány stejně, akorát jsou přepočítány na jednoho obyvatele.

Tabulka č. 6: Matice korelací k dovozu strojů a dopravních prostředků do ČR Německo

Rusko

1

-0,22854

0,773448

0,80417

0,784135

-0,22854

1

0,273122

-0,43311

0,133489

Slovensko 0,773448

0,273122

1

0,371442

0,961076

Rakousko

0,80417

-0,43311

0,371442

1

0,380383

Polsko

0,784135

0,133489

0,961076

0,380383

1

Dovoz Německo Rusko

Slovensko Rakousko

Polsko

Zdroj: vlastní zpracování

33

Tabulka č. 6 obsahuje korelační matici k tabulce č. 2. Vypovídající o vztahu jednotlivých dovozů a ovlivňování mezi státy. Z matice korelací můžeme vyčíst, že zde existuje velmi vysoká závislost dovozu Slovenska s Polskem, jejichž koeficient (0,961076) se velmi blíží k hodnotě 1, to znamená, že dovoz Slovenska se zvýší, tím pádem se zvýší dovoz i u Polska. Druhou nejvýznamnější závislostí je dovoz Německa a Rakouska, kde je koeficient 0, 80417 a to nám značí velkou závislost. Další velkou závislost obsahují dovozy Slovenska s Německem a dále dovoz Německa s Polskem. Slovensko s Rakouskem zaznamenalo pouze mírnou závislost. Velmi nízkou závislost dovozu mají Rusko se Slovenskem a Polsko s Ruskem.

Tabulka č. 7: Matice korelací k vývozu strojů a dopravních prostředků z ČR Vývoz

Německo

Rusko

1

0,937229

0,975078

0,913355

0,977864

0,937229

1

0,897697

0,764508

0,900442

Slovensko 0,975078

0,897697

1

0,947396

0,992826

Rakousko 0,913355

0,764508

0,947396

1

0,932199

0,977864

0,900442

0,992826

0,932199

1

Německo Rusko

Polsko

Slovensko Rakousko

Polsko

Zdroj: vlastní zpracování Tabulka č. 7 obsahuje korelační matici k tabulce č. 3, která ukazuje, jak je vývoz ovlivněn mezi jednotlivými státy. Tato matice korelací k vývozu ukazuje, že s většinou států existuje velmi vysoká závislost a to dělá vývoz strojů a dopravních prostředků velmi důležitým. Nejvýznamnější závislost, která téměř dosahuje hodnoty 1 je vývoz Slovenska s Polskem. Další nezanedbatelné koeficienty jsou koeficienty Německa se Slovenskem a Polska s Německem, které jsou taktéž na sobě velmi vysoce závislé, protože jejich koeficienty přesahují hodnotu 0, 97. Další koeficienty, které jsou zařazeny do velmi vysoké závislosti má vývoz Německa s Rakouskem, Ruskem a nadále Slovensko s Rakouskem. Velmi vysokou závislost vykazují koeficienty u vývozu Polska s Rakouskem, Ruskem. Velkou závislost vykazují vývozy Ruska se Slovenskem a Rakouskem. 34

Tabulka č. 8: Matice korelací k dovozu na 1 obyvatele ČR Německo

Rusko

Slovensko Rakousko

1

-0,2876

0,742522

0,789116

0,751886

-0,2876

1

0,235546

-0,4725

0,092842

Slovensko 0,742522

0,235546

1

0,305192

0,959461

Rakousko 0,789116

-0,4725

0,305192

1

0,312385

0,092842

0,959461

0,312385

1

Dovoz Německo Rusko

Polsko

0,751886

Polsko

Zdroj: vlastní zpracování Tabulka č. 8 obsahuje korelační matici k tabulce č. 4. Obsahuje závislosti dovozu strojů a dopravních prostředků ČR s jednotlivými státy. Nejvýznamnější korelační závislostí u dovozu na 1 obyvatele České republiky je dovoz Slovenska s Polskem, který vykazuje velmi vysokou závislost. Velkou závislost koeficientů obsahují dovozy Německa s Rakouskem, Polskem a Slovenskem. Pouze mírnou závislost vykazují dovozy Rakouska s Polskem a Slovenskem.

Tabulka č. 9: Matice korelací k vývozu z ČR na 1 obyvatele jednotlivého státu Vývoz

Německo

Rusko

1

0,940164

0,973437

0,590922

0,975632

0,940164

1

0,899155

0,466454

0,898889

Slovensko 0,973437

0,899155

1

0,601565

0,992435

Rakousko 0,590922

0,466454

0,601565

1

0,608888

0,975632

0,898889

0,992435

0,608888

1

Německo Rusko

Polsko

Slovensko Rakousko

Polsko

Zdroj: vlastní zpracování Tabulka č. 9 je korelační matice k tabulce č. 5. Tabulka udává koeficienty závislostí vývozu strojů a dopravních prostředků mezi jednotlivými státy. Korelační koeficienty u vývozu ukazují, že velmi vysokou závislost vykazují vývozy Německa s Polskem, Slovenskem a Ruskem. Velmi vysokou závislost vývozu, téměř 35

blížící se hodnotě 1 má vývoz Slovenska s Polskem. Velkou závislost mají koeficienty u vývozu Ruska se Slovenskem a Polskem. Význačná závislost je určena u vývozu Rakouska s Německem, Polskem a Slovenskem.

4.4

Regresní analýza

Pomocí regresní analýzy se budou posuzovat dvě řady hodnot a jejich vzájemná závislost. V případě této bakalářské práce jednou hodnotou bude čas a druhou hodnotou bude dovoz, vývoz v absolutních hodnotách a v hodnotách přepočtených na jednoho obyvatele. Tyto hodnoty budou vypočítány zvlášť za každý jednotlivý stát. K výpočtům využije regresní rovnici, která je Yi = β0 + bxi. Ve výpočtech budeme za β0 dosahovat absolutní hodnoty dovozu, vývozu a dále hodnoty dovozu, vývozu přepočítané na jednoho obyvatele České republiky nebo jednotlivého státu. Za parametr b budeme dosazovat hodnotu koeficientu, který nám uvádí o kolik se změnil dovoz či vývoz. Za parametr xi budeme dosazovat konkrétní rok ke kterému budeme počítat data. Tento rok ve všech výpočtech bude stejný a to bude rok 2015. Většina výpočtů je prováděna pomocí lineární regresní analýzy až na výpočty týkající se dovozu Ruska v absolutních hodnotách a vývozu na jednoho obyvatele Ruska, protože tyto údaje naznačují nelineární regresi.

4.4.1 Regresní rovnice dovozu a vývozu Následující rovnice dovozu byly spočítány z tabulky č. 2 a tabulky vývozu z tabulky č. 3. Rokem ve všech regresních rovnicích je míněn rok 2015. Pomocí rovnic zjistíme roční nárůst či pokles dovozu, vývozu v milionech Kč.

4.4.2 Dovoz Tabulka č. 11: Regresní rovnice k dovozu Státy

Rovnice

Německo

Dovoz =

Rusko

Dovoz =

Slovensko

Dovoz =

Rakousko

Dovoz =

Polsko

Dovoz =

Zdroj: vlastní zpracování 36

Z regresních rovnic u dovozu vyplývá, že se u všech států byl zaznamenán roční nárůst. Německo vykázalo nejvyšší roční nárůst u dovozu a to o 9 500 000 Kč. Druhé nejvyšší roční navýšení zaznamenalo Polsko s hodnotou 3 702 000 Kč. Další roční navýšení dovozu nastalo u Slovenska o hodnotu 2 600 000 Kč. Poté jsou zde zaznamenány menší roční nárůsty hodnot a to u Rakouska o 330 000 Kč a u Ruska u něhož zvýšení je pouze o 64 000 Kč. Za předpokladu, že bude vývoj pokračovat dle naznačených závislostí, můžeme do roku 2015 očekávat celkové zvýšení dovozu strojů a dopravních prostředků o 16 196 000 Kč.

4.4.3 Vývoz Tabulka č. 12: Regresní rovnice k vývozu Státy

Rovnice

Německo Rusko

Vývoz = Vývoz =

Slovensko

Vývoz =

Rakousko Polsko

Vývoz = Vývoz =

Zdroj: vlastní zpracování Regresní rovnice vývozu nám udávají, že je zde vyšší roční nárůst než u dovozu. Nejvýraznější zvýšení nastalo stejně jako u dovozu u Německa, toto roční navýšení činí 28 000 000 Kč. Roční nárůst následoval i u Ruska a to o 5 700 000 Kč. Hodnoty téměř podobné zaznamenalo Slovensko a Polsko. Roční nárůst u Slovenska byl 4 900 000 Kč a vývoz u Polska činil 4 360 000 Kč. Nejmenším navýšením ročního vývozu zaznamenalo Rakouskou a to o 2 240 000 Kč. Za předpokladu, že bude vývoj pokračovat dle naznačených závislostí, můžeme do roku 2015 očekávat celkové zvýšení vývozu strojů a dopravních prostředků o 45 200 000 Kč.

37

4.4.4 Regresní rovnice dovozu a vývozu Následující rovnice dovozu byly spočítány z tabulky č. 4 a rovnice vývozu byly vypočítány z tabulky č. 5. Regresní rovnice uvádějí o kolik se zvýšil či snížil dovozu, vývoz na jednoho obyvatele daného státu a pomocí rovnic zjistíme konkrétní částku v tisících Kč.

4.4.5 Dovoz na 1 obyvatele ČR Tabulka č. 13: Regresní rovnice k dovozu na 1 obyvatele ČR Státy

Rovnice

Německo

Dovoz =

Rusko Slovensko

Dovoz = Dovoz =

Rakousko

Dovoz =

Polsko

Dovoz =

Zdroj: vlastní zpracování Stejně jako u dovozu, vývozu v absolutních hodnotách je zde jasný nevětší roční nárůst u Německa, což potvrzuje výsledky z předchozích regresních rovnic. Nejvýraznější roční nárůst je tedy u Německa a to o hodnotu 8 600 Kč na jednoho obyvatele České republiky. Velmi podobný roční nárůst byl u Rakouska a Slovenska. Na jednoho obyvatele tyto hodnoty činily u Rakouska 2 635 Kč a Slovenska 2 485 Kč. Druhým nejvyšším nárůstem na jednoho obyvatele nastal u Polska a to roční zvýšení o 3 500 Kč. Nejmenší hodnotu dovozu zaznamenalo Rusko a to roční nárůst pouze o 1 873 Kč. Za předpokladu, že bude vývoj pokračovat dle naznačených závislostí, můžeme do roku 2015 očekávat celkové zvýšení dovozu strojů a dopravních prostředků na jednoho obyvatele ČR o 19 093 Kč.

38

4.4.6 Vývoz na jednoho obyvatele daného státu Tabulka č. 14: Regresní rovnice k vývozu na 1 obyvatele daného státu Státy

Rovnice

Německo Rusko

Vývoz = Vývoz =

Slovensko

Vývoz =

Rakousko

Vývoz =

Polsko

Vývoz =

Zdroj: vlastní zpracování Z těchto rovnic, které jsou vytvořeny z tabulek, které jsou přepočítány na jednoho obyvatele daného státu, vidíme, že nenastal největší nárůst u Německa, ale nastal u Slovenska. Nejvyšším ročním nárůstem tedy činní vývoz na jednoho obyvatele 9 200 Kč u Slovenska. Téměř stejné hodnoty zaznamenaly roční nárůsty u Rakouska, Ruska a Německa. Rakouský roční nárůst činní 3 800 Kč na jejich obyvatele. Rusko mělo nárůst pouze o 100 Kč na jejich jednoho obyvatele. Německo vykazuje předposlední hodnotu a to roční nárůst o 3 400 Kč a nejmenší roční nárůst je u Polska a to je 1 100 Kč na jejich obyvatele. Za předpokladu, že bude vývoj pokračovat dle naznačených závislostí, můžeme do roku 2015 očekávat celkové zvýšení vývozu strojů a dopravních prostředků na jednoho obyvatele daného státu o 21 200 Kč.

4.5

Odhady regresní analýzy

Následující tabulky obsahují budoucí odhady dovozu, vývoz strojů a dopravních prostředků v absolutních hodnotách a hodnotách na jednoho obyvatele ČR nebo na obyvatele zahraničního státu. Odhady jsou vypočítány k roku 2015. Uvedené nárůsty či poklesy dovozu, vývozu budou vypočítány tak, že od odhadu odečteme poslední známou hodnotu a to budou hodnoty za rok 2012, hodnoty z roku 2012 jsou v posledním řádku tabulek č. 2, 3, 4 a 5.

39

4.5.1 Dovoz strojů a dopravních prostředků v absolutních hodnotách Následující tabulky výpočtů odhadů dovozu, vývozu jsou vypočítány pomocí regresních rovnic z předchozí kapitoly.

Tabulka č. 15: Odhad dovozu v absolutních hodnotách (v Kč) STÁTY

Odhad

Německo

341 475 581

Rusko

7 594 364

Slovensko

46 846 709

Rakousko

25 530 906

Polsko

59 342 619

Zdroj: vlastní zpracování

Tabulka č. 15 nám uvádí budoucí odhady dovozu strojů a dopravních prostředků. U všech států je odhadován nárůst této kategorie zboží. U Německa je předpokládaný nárůst dovozu o 33 720 578 Kč, což je největší očekávaný nárůst u dovozu strojů a dopravních prostředků. Dovoz u Ruska by měl stoupnout o 2 693 755 Kč. U slovenského dovozu by měl být zaznamenán nárůst pouze o 1 365 506 Kč. Předpokládaný nárůst u rakouského dovozu by měl činit 724 949 Kč. Druhý největším očekávaným nárůstem by měl nastat u Polska a dovoz by se navýšil o 10 619 172 Kč.

4.5.2 Vývoz strojů a dopravních prostředků v absolutních hodnotách Tabulka č. 16: Odhad vývozu v absolutních hodnotách (v Kč) STÁTY

Odhad

Německo

618 157 295

Rusko

80 302 919

Slovensko

101 450 194

Rakousko

60 986 172

Polsko

80 005 829

Zdroj: vlastní zpracování

40

Tabulka č. 16 obsahuje odhady vývozu strojů a dopravních prostředků. U dovozu vyšlo, že všechny státy zaznamenají nárůst. U vývozu tomu tak není a jedna hodnota klesne. Stejně jako u dovozu nastal největší nárůst opět u Německa a to je nárůst z hodnoty 552 813 234 Kč na hodnotu 618 157 295 Kč, rozdíl těchto hodnot je 65 344 061 Kč. U vývozu do Ruska je předpokládán pokles o 4 799 166 Kč. Slovensko by mělo zaznamenat nárůst o 13 969 078 Kč. Vývoz do Rakouska by se měl navýšit o 7 312 626 Kč. Druhou největší hodnotou ve změně vývozu bude Polsko u které se očekává nárůst o 15 152 744 Kč. Předpokládaný celkový, čistý export strojů a dopravních prostředků by měl v roce 2015 činit 323 363 271 Kč.

4.5.3 Dovoz strojů a dopravních prostředků na 1 obyvatele ČR Tabulka č. 17: Odhad dovoz na 1 obyvatele ČR (v tis. Kč) STÁTY

Odhad

Německo

32,3590

Rusko

0,7320

Slovensko

4,4516

Rakousko

2,4146

Polsko

5, 6481

Zdroj: vlastní zpracování Tabulka č. 17 udává hodnoty budoucích odhadů na dovozy strojů a dopravních prostředků na 1 obyvatele České republiky. U všech států byl vypočítán nárůst dovozu do ČR. Největším nárůst byl zaznamenán u Německa, dovoz by měl podle očekávání narůst o 3 093, 6 Kč na jednoho obyvatele České republiky. Rusko by k nám mělo předpokládaně dovážet o 266 100 Kč více než v roce 2012. U Slovenska je očekávaný nárůst dovozu pouze o 127, 6 Kč na jednoho obyvatele ČR. Rakousko bude dovážet jen o 56, 6 Kč více na jednoho obyvatele České republiky. Polský dovoz se také moc nenavýší, jen o 1015, 1 Kč na osobu ČR.

41

4.5.4 Vývoz na 1 obyvatele daného státu Tabulka č. 18: Odhad vývozu na 1 obyvatele daného státu (v tis. Kč) STÁTY

Odhad

Německo

7,5279

Rusko

0,5404

Slovensko

18,7342

Rakousko

8,8827

Polsko

2,0623

Zdroj: vlastní zpracování Tabulka č. 18 obsahuje odhadované hodnoty dovozu na 1 obyvatele daného státu v roce 2015. U Německa je zaznamená nárůst vývozu o 777, 9 Kč na jednoho obyvatele Německa. Do Ruska je odhadovaný pokles vývozu a to o 52,5 Kč na jednoho obyvatele Ruska. Jedním z největších nárůstů vývozu na jednoho obyvatele je u Slovenska o 2 564, 9 Kč. Druhým největším předpokládaným nárůstem je vývoz u Rakouska a to o 2 539, 9 Kč na jednoho obyvatele Rakouska. U Polska je předpovídaný nárůst vývozu o 379, 7 Kč na jednoho obyvatele Polska.

4.6

SWOT analýza

Tabulka č. 19: SWOT analýza Silné stránky

Slabé stránky

 Geografická poloha

 Deficit státního rozpočtu

 Existence tradičních výrobců

 Korupce

 Bohatý cestovní ruch

 Zneužívání veřejných fondů

 Silný export strojů a dopravních

 Stav dopravních sítí  Nezaměstnanost

prostředků

 Zánik průmyslových odvětví Příležitosti

Hrozby  Prohlubování

deficitu

rozpočtu

 Prohloubení korupce

státního

 Zvýšení kvality dopravních sítí  Zahraniční investice  Spolupráce s EU – fondy EU 42

 Nízký zájem o technické obory  Ekonomická krize

 Geografická

blízkost

vyspělých

států - obchod

Zdroj: vlastní zpracování Mezi silné stránky jsem zahrnula geografickou polohu České republiky, protože umístění uprostřed Evropy se mi jeví jako výhodná poloha pro obchod. Mezi další silnou stránku jsem zahrnula existenci tradičních výrobků. Mezi tradiční výrobce by se daly zařadit značky Škoda, Baťa. Dále je známé kvůli kvalitní výrobě skla, piva či granátových šperků. Česká republika má silný cestovní ruch díky velké nabídce kulturních památek, významná města, které slouží jako lázeňská střediska a přírodní památky. Z pohledu vývozu jsou pro nás velmi důležité stroje a dopravní prostředky, které z ČR mají svoji tradici. Slabé stránky obsahují samozřejmě deficit státního rozpočtu dále korupce, která je dle mého názor velmi rozsáhlá. Jedná se jak o korupci politickou, tak i soudní. U korupce samozřejmě odpadá nestrannost při rozhodování a každý si hledí svých zisků a nedbá na to, že okrádá českou ekonomiku. S korupcí se samozřejmě snoubí i zneužívání veřejných fondů, které je v České republice velmi populární. Další slabou stránkou je určitě stav silnic, hlavní tahy jsou stále upravovány, druhou otázkou je jak nehorázně velké částky, jsou na tyto opravy vynakládány. Ovšem vedlejší silnice, po kterých dopravci jezdí jsou v ne moc dobré kondici. Nezaměstnanost je v každém státě i když v naší republice s porovnáním s ostatními zeměmi není velká i přesto jsem jí uvedla do slabých stránek. Zánik průmyslových odvětví je způsoben nezájmem. Obzvláště mladá generace nejeví zájem studovat učňovské obory. Mezi hrozby jsem zavedla prohlubování státního rozpočtu a korupce, které samozřejmě není prospěšné pro ekonomiku ČR. Jak jsem už uváděla ve slabých stránkách, tak mladá generace nejeví zájem o technické obory a na učňovské školy se příliš nežene. Velkou hrozbou je s jistotou ekonomická krize, která již propukla v roce 2008 a zapříčinila, tak zdražení veškerého sortimentu, zánik podniků a na to navazující zvýšení nezaměstnanosti. Příležitost, která se nám určitě jeví, je oprava většiny vedlejších dopravních sítí a pak lze předpokládat zvýšený počet přepravy přes Českou republiku. Následující uvedenou příležitostí uvádím zahraniční investice, které určitě podporujíc rozvoj české ekonomiky. Spolupráce s EU nabídla ČR velkou škálu možností. Mezi to určitě můžeme zahrnout čerpání z jejich fondů, které pomáhají obnovit určité odvětví, regiony a tím zlepšují 43

ekonomiku ČR. Další příležitostí je naše poloha vůči ostatním státům Evropy. Sousedící státy jsou státy s vyspělou ekonomikou a to velmi dobře působí na náš zahraniční obchod.

44

5 Závěr Cílem bakalářské práce bylo určit pomocí regresní, korelační analýzy a analýzy časových řad zda jsou nějakým způsobem na sobě závislé dva ekonomické ukazatele – dovoz, vývoz. Před těmito analýzami předcházel sběr dat z Českého statistického úřadu, následné zpracování a poté vypočítání matic korelací za pomocí korelační analýzy. Na základě matice korelací dovozu v absolutních hodnotách bylo zjištěno, že je vysoká závislost u dovozu Slovenska s Polskem, jejichž koeficient (0,961076) se velmi blíží k hodnotě 1, to znamená, že jestli se dovoz Slovenska zvýší, tím pádem se pravděpodobně zvýší dovoz i u Polska. Druhá nejvýznamnější závislost byla zaznamenána u dovozu Německa a Rakouska, kde je koeficient 0, 80417, to nám ukazuje stejně jako u Slovenska a Polska, že se u obou zemí zvýší dovoz. Nejvýznamnější závislost, která téměř dosahuje hodnoty 1 je vývoz v absolutních hodnotách Slovenska s Polskem. Významné závislosti byly zjištěny u vývozu Německa se Slovenskem a Polska s Německem, které jsou taktéž na sobě velmi vysoce závislé, protože jejich koeficienty přesahují hodnotu 0, 97. Další vysoké závislosti má vývoz Německa s Rakouskem, Ruskem a nadále Slovensko s Rakouskem. U matice korelací dovozu na jednoho obyvatele České republiky byla zaznamenána největší závislost mezi Slovenskem a Polskem a to předpokládá, zda-li se zvýší dovoz Slovenska, zvýší se i dovoz Polska. Závislosti u vývozu na jednoho obyvatele daného státu vykazují největší závislost na sobě Slovensko s Polskem, další vývozy, které jsou na sobě závislé jsou u států Německo s Polskem, Slovenskem a Ruskem. Další metodou použitou k analýze zahraničního obchodu byla použita regresní analýza, podle které byly sestaveny regresní rovnice, pomocí kterých jsme určily roční růst dovozu či vývozu a určily při stabilním růstu předpokládaný dovoz, vývoz v roce 2015. Z regresních rovnic vyplynulo, že největší roční růst u dovozu v absolutních hodnotách vykázalo Německo. Předpokládaný dovoz strojů a dopravních prostředků v roce 2015 při stabilním růstu dovozu by měl být 16 196 000 Kč. Největší roční růst u vývozu v absolutních hodnotách vykázalo Německo. Ve vývozu strojů a dopravních prostředků v absolutních hodnotách je pro Českou republiku bezpochybně nejdůležitějším obchodním partnerem Německo. Celkový vývoz strojů a dopravních prostředků by měl činit v roce 2015 za předpokladu 45

stabilního růstu vývozu 45 200 000 Kč. Regresní rovnice u dovozu na 1 obyvatele ČR nám potvrdila, že Německo je nejdůležitějším obchodním partnerem se stroji a dopravními prostředky. Celkový dovoz strojů a dopravních prostředků na 1 obyvatele ČR by měl činit v roce 2015 za předpokladu stabilního růstu 19 093 Kč. Očekávání, že největší hodnotu vývozu na jednoho obyvatele bude mít Německo, tak vývozní regresní rovnice na 1 obyvatele daného státu nám vykázala největší roční růst u Slovenska. Německo sice vykazuje nejvyšší hodnoty v celkovém vývozu, ale na jednoho obyvatele vyvážíme více na Slovensko. Celkový předpokládaný vývoz u strojů a dopravních prostředků na jednoho obyvatele daného státu by měl dosahovat hodnoty 21 206 Kč. Odhady regresních rovnic v absolutních hodnotách na rok 2015 vykázaly největší předpokládaný nárůst dovozu i vývozu u Německa, jak se dalo předpokládat z předešlých výpočtů. Budoucí předpokládaný dovoz na jednoho obyvatele ČR vykazoval nejvyšší hodnotu opět s Německem. U vývozu na jednoho obyvatele daného státu je nejvýraznější nárůst u slovenského státu, co potvrzuje předešlé výsledky. SWOT analýza, nám ukázala naše silné, slabé stránky, hrozby a příležitosti. Z analýzy vyplývá, že bychom se mohli pokusit omezit korupci, opravit silniční sítě, pokusit se o zvýšení zájmu o technické obory, přilákat zahraniční investory a nadále pokračovat ve spolupráci s EU.

46

6 Seznam použité literatury Knižní publikace BÖHM, Anja. The SWOT Analysis. München: GRIN Verlag, 2009. Str. 1. ISBN 978-3640424-191. CIHELKOVÁ, Eva. Vnější ekonomické vztahy Evropské unie. Vyd. 1. Praha: C. H. Beck, 2003. Str. 9. ISBN 80-717-9804-5. CIPRA, Tomáš. Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii. 1. vyd. Praha: Státní nakladatelství technické literatury, 1986. Str. 9. CIPRA, Tomáš. Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii. 1. vyd. Praha: Státní nakladatelství technické literatury, 1986. Str. 15. ČERNOHLÁVKOVÁ, Eva a Božena PLCHOVÁ. Zahraniční obchod: teorie a praxe. vyd. 3. Praha: Bankovní institut vysoká škola, 2007. Str. 21. ISBN 978-80-7265-106-1. FOJTÍKOVÁ, Lenka. Zahraničně obchodní politika ČR: historie a současnost (19452008). Vyd. 1. Praha: C.H. Beck, 2009, Str. 1. ISBN 978-80-7400-128-4. FOJTÍKOVÁ, Lenka. Zahraničně obchodní politika ČR: historie a současnost (19452008). Vyd. 1. Praha: C.H. Beck, 2009, Str. 2. ISBN 978-80-7400-128-4. HINDLS, Richard. Metody statistické analýzy pro ekonomy. Vyd. 1. Praha: Management Press, 1997. Str. 69. ISBN 80-859-4344-1. HINDLS, Richard a kol. Statistika pro ekonomy. Osmé vydání. Praha: Professional Publishing, 2007. Str. 415. ISBN 978-80-86946-43-6. KOVÁŘ, František a Pavel ŠTRACH. Strategický management: teorie a praxe. vyd. 1. V Praze: Vysoká škola ekonomická v Praze, nakladatelství Oeconomica, 2003. Str. 112. ISBN 80-245-0504-5. 47

KŘÁPEK, Milan. Statistika I. Distanční studijní opora. SVŠE Znojmo, 2013. Str. 69. ISBN 978-80-87314-40-1. MÍKOVÁ, Libuše. Aplikace regresní analýzy na výpočet bodu zvratu. Brno, 2008. 63 s., 3. Bakalářská práce. Vysoké učení technické, Fakulta podnikatelská, Vedoucí práce Ing. Karel Doubravský, Ph. D. SVATOŠ, Miroslav. Zahraniční obchod: teorie a praxe. 1. vyd. Praha: Grada, 2009. Str. 100. ISBN 978-80-247-2708-0. SVATOŠ, Miroslav. Zahraniční obchod: teorie a praxe. 1. vyd. Praha: Grada, 2009. Str. 102. ISBN 978-80-247-2708-0.

Internetové zdroje Mezinárodní

obchodní

operace,

[online].

[cit.

201-12-3].

Dostupné

z:http://www.skolatextilu.cz/moo/index.php?page=1 Obchodní a ekonomická spolupráce s ČR, [online]. [cit. 2013-12-04]. Dostupné z: http://www.businessinfo.cz/cs/clanky/nemecko-obchodni-a-ekonomicka-spoluprace-s-cr19047.html Obchodní a ekonomická spolupráce s ČR, [online]. [cit. 2013-12-04].

Dostupné z:

http://www.businessinfo.cz/cs/rusko-obchodni-a-ekonomicka-spoluprace-s-cr.html Obchodní a ekonomická spolupráce s ČR, [online]. [cit. 201-12-04]. Dostupné z: http://www.businessinfo.cz/cs/clanky/slovensko-obchodni-a-ekonomicka-spoluprace-s-cr17589.html Obchodní a ekonomická spolupráce s ČR, [online]. [cit. 2013-12-04]. Dostupné z: http://www.businessinfo.cz/cs/clanky/rakousko-obchodni-a-ekonomicka-spoluprace-s-cr19143.html

48

Obchodní a ekonomická spolupráce s ČR, [online]. [cit. 2014-01-20]. Dostupné z: http://www.businessinfo.cz/cs/clanky/polsko-obchodni-a-ekonomicka-spoluprace-s-cr19067.html Analýza

zahraničního

obchodu.

[online].

[cit.2013-12-05].

Dostupné

z:

http://www.czso.cz/csu/2013edicniplan.nsf/publ/1186-13-n_2013 Analýza

zahraničního

obchodu,

[online].

[cit.2013-1205].

Dostupnéz:http://www.czso.cz/csu/2013edicniplan.nsf/publ/1186-13-n_2013)

Regresní

a

korelační

analýza,

[online].

[cit.

2013-12-06].

Dostupné

z:http://regionalka.wz.cz/reg%20info/Elementarni%20%20stat.%20metody.htm Co

je

hrubý

domácí

produkt

[online].

[cit.

2014-04-28].

Dostupné

z: http://www.penize.cz/80357-co-je-hruby-domaci-produkt-hdp TULISOVÁ, Michaela; OPLUŠTILOVÁ Irena. Regresní a korelační analýza [online]. Dostupné

[2013-11-24]. z:http://regionalka.wz.cz/reg%20info/Elementarni%20%20stat.%20metody.htm

TULISOVÁ, Michaela; OPLUŠTILOVÁ Irena. Regresní a korelační analýza [online]. [2013-11-24].

Dostupné

z:

http://regionalka.wz.cz/reg%20info/Elementarni%20%20stat.%20metody.htm

49

SEZNAM GRAFŮ Graf č. 1 Změna struktury dovozu v letech 1999 – 2012, (běžné ceny v %) ....................... 19 Graf č. 2 Změna struktury vývozu v letech 1999 – 2012, (běžné ceny v %) ....................... 20

SEZNAM TABULEK Tabulka č. 1: Korelační koeficient ....................................................................................... 24 Tabulka č. 2: Dovoz do ČR s vybranými státy (v tis. Kč) ................................................... 29 Tabulka č. 3: Vývoz z ČR s vybranými státy (v tis. Kč) ..................................................... 30 Tabulka č. 4: Dovoz do ČR na 1 obyvatele ČR ................................................................... 31 Tabulka č. 5: Vývoz z ČR na 1 obyvatele jednotlivého státu .............................................. 32 Tabulka č. 6: Matice korelací k dovozu strojů a dopravních prostředků do ČR ................ 33 Tabulka č. 7: Matice korelací k vývozu strojů a dopravních prostředků z ČR.................... 34 Tabulka č. 8: Matice korelací k dovozu na 1 obyvatele ČR ................................................ 35 Tabulka č. 9: Matice korelací k vývozu z ČR na 1 obyvatele jednotlivého státu ................ 35 Tabulka č. 11: Regresní rovnice k dovozu .......................................................................... 36 Tabulka č. 12: Regresní rovnice k vývozu .......................................................................... 37 Tabulka č. 13: Regresní rovnice k dovozu na 1 obyvatele ČR ............................................ 38 Tabulka č. 14: Regresní rovnice k vývozu na 1 obyvatele daného státu ............................. 39 Tabulka č. 15: Odhad dovozu v absolutních hodnotách (v Kč) ........................................... 40 Tabulka č. 16: Odhad vývozu v absolutních hodnotách (v Kč) ........................................... 40 Tabulka č. 17: Odhad dovoz na 1 obyvatele ČR (v tis. Kč) ................................................ 41 Tabulka č. 18: Odhad vývozu na 1 obyvatele daného státu (v tis. Kč) ............................... 42 Tabulka č. 19: SWOT analýza ............................................................................................. 42

50

7 Přílohy Příloha č 1. Tabulka počtu obyvatel

51

Příloha č. 1 – Tabulka počtu obyvatel (v tis. Kč) Rok

Německo

Rusko

Slovensko Rakousko

Polsko

ČR

1999 82 100 200 146 309 000

5 396 000

7 992 300

38 660 300

10 278

2000 82 211 500 146 303 000

5 387 000

8 011 600

38 453 800

10 267

2001 82 349 900 145 949 600

5 378 900

8 042 300

38 248 100

10 206

2002 82 488 500 145 299 700

5 379 100

8 082 000

38 230 400

10 203

2003 82 534 200 144 599 400

5 379 600

8 121 400

38 204 600

10 211

2004 82 516 300 143 849 600

5 382 400

8 172 000

38 182 200

10 221

2005 82 469 400 143 150 000

5 387 000

8 227 800

38 165 400

10 251

2006 82 376 500 142 500 000

5 391 400

8 268 600

38 141 300

10 287

2007 82 266 400 142 100 000

5 397 300

8 300 800

38 120 600

10 287

2008 82 110 100 141 950 000

5 406 600

8 336 900

38 125 800

10 381

2009 81 902 300 141 910 000

5 418 600

3 365 300

38 151 600

10 468

2010 81 776 900 142 389 000

5 430 100

8 389 800

38 183 700

10 507

2011 81 797 700 142 960 000

5 398 400

8 426 600

38 534 200

10 533

2012 81 898 800 143 533 000

5 410 300

8 462 400

38 542 700

10 505

Zdroj: vlastní zpracování na základě údajů z Eurostat