Dopady současné ekonomické situace na podniky působící v oboru stavebnictví

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Dopady současné ekonomické situace na podniky působící v oboru stavebnictví Diplomová práce

Vedoucí práce:

Vypracovala:

Ing. Jan Vavřina, Ph.D.

Bc. Markéta Dubová

Brno 2015

Poděkování Na tomto místě bych chtěla poděkovat panu Ing. Janu Vavřinovi, Ph.D. a panu Ing. Bc. Jiřímu Luňáčkovi, MBA, Ph.D jako vedoucím mé diplomové práce, za cenné rady, připomínky a náměty, které mi ochotně poskytli v průběhu zpracování diplomové práce.

Čestné prohlášení Prohlašuji, že jsem tuto práci: Dopady současné ekonomické situace na podniky působící v oboru stavebnictví vypracoval/a samostatně a veškeré použité prameny a informace jsou uvedeny v seznamu použité literatury. Souhlasím, aby moje práce byla zveřejněna v souladu s § 47b zákona č. 111/1998 Sb., o vysokých školách ve znění pozdějších předpisů, a v souladu s platnou Směrnicí o zveřejňování vysokoškolských závěrečných prací. Jsem si vědom/a, že se na moji práci vztahuje zákon č. 121/2000 Sb., autorský zákon, a že Mendelova univerzita v Brně má právo na uzavření licenční smlouvy a užití této práce jako školního díla podle § 60 odst. 1 Autorského zákona. Dále se zavazuji, že před sepsáním licenční smlouvy o využití díla jinou osobou (subjektem) si vyžádám písemné stanovisko univerzity o tom, že předmětná licenční smlouva není v rozporu s oprávněnými zájmy univerzity, a zavazuji se uhradit případný příspěvek na úhradu nákladů spojených se vznikem díla, a to až do jejich skutečné výše. V Brně dne 18. května 2015

_______________________________

Abstract Dubová, M. Impacts of the present economic situation on companies operating in the construction sector. Diploma thesis. Brno, 2015. This diploma thesis deals with the effects of the present economic situation on companies operating in the construction sector in the Czech Republic. Thesis is focused on the period from 2004 to 2014. The aim of the thesis is at first analyse the sector with the aid of PEST method and identifying the macro factors that may affect the sector. As next is evaluated the present situation in the sector with the aid of basic building indicators and after that are tested dependencies between economic indicators and building industry. The analysis refers of the number of construction contracts, the number of building permits, the number of employed in construction and others. In the following part of thesis is evaluated the situation of selected companies operating in the sector on the basis of profit and economic value added. Keywords Building industry, economic crisis, gross domestic product, PEST analysis, indicators, time series analysis.

Abstrakt Dubová, M. Dopady současné ekonomické situace na podniky působící v oboru stavebnictví. Diplomová práce. Brno, 2015. Tato diplomová práce se zabývá dopady současné ekonomické situace na podniky působící v sektoru stavebnictví v České republice. Je zaměřena na období od roku 2004 do roku 2014. Cílem práce je nejprve analýza odvětví pomocí metody PEST a identifikování faktorů z makrookolí, které mohou dané odvětví ovlivňovat. Dále je zhodnocena současná situace v odvětví pomocí základních ukazatelů stavebnictví a následně jsou testovány závislosti mezi ekonomickými ukazateli a odvětvím. Analýza se týká počtu stavebních zakázek, počtu stavebních povolení, počtu zaměstnaných ve stavebnictví a dalších. V navazující části je zhodnocena situace vybraných podniků působících v odvětví na základě výsledku hospodaření a ekonomické přidané hodnoty podniku. Klíčová slova Stavebnictví, ekonomická krize, hrubý domácí produkt, PEST analýza, ukazatele, analýza časových řad.

Obsah

6

Obsah 1

2

Úvod a cíl práce

13

1.1

Úvod....................................................................................................................................... 13

1.2

Cíl práce................................................................................................................................ 14

Literární rešerše

16

2.1

Podnik a jeho cíle.............................................................................................................. 16

2.2

Okolí podniku..................................................................................................................... 17

2.3

Analýza okolí podniku .................................................................................................... 19

2.3.1

PEST analýza ............................................................................................................ 20

2.4

Definice odvětví ................................................................................................................ 26

2.5

Charakteristiky odvětví ................................................................................................. 26

2.5.1

Koncentrace.............................................................................................................. 26

2.5.2

Překážky vstupu a výstupu ................................................................................ 27

2.5.3

Životní cyklus odvětví .......................................................................................... 29

2.5.4

Citlivost odvětví na hospodářské cykly ......................................................... 31

2.5.5

Integrace .................................................................................................................... 32

2.5.6

Tržní struktura odvětví........................................................................................ 33

2.6

Sektor stavebnictví .......................................................................................................... 34

2.7

Základní pojmy a ukazatele odvětví stavebnictví ................................................ 35

2.7.1 2.8

Stavební indexy ....................................................................................................... 36

Hodnocení podniku ......................................................................................................... 37

2.8.1

Hospodářský výsledek ......................................................................................... 38

2.8.2

Ekonomická přidaná hodnota (EVA) .............................................................. 39

2.9

Ekonomická krize ............................................................................................................. 44

2.10 Současná ekonomická krize ......................................................................................... 45

3

2.10.1

Vliv ekonomické krize na Českou republiku ............................................... 47

2.10.2

Současná situace v ČR........................................................................................... 48

Materiál a metodika 3.1

49

Materiál ................................................................................................................................ 49

Obsah

7

3.2

Metodika .............................................................................................................................. 49

4

3.2.1

Analýza časových řad ........................................................................................... 50

3.2.2

Modelování časových řad .................................................................................... 51

3.2.3

Regresní analýza ..................................................................................................... 52

3.2.4

Kvalita regresní funkce ........................................................................................ 52

3.2.5

Testování hypotéz .................................................................................................. 54

Vlastní práce 4.1

58

Analýza vnějšího prostředí ........................................................................................... 58

4.1.1

Politické a právní prostředí................................................................................ 58

4.1.2

Ekonomické prostředí .......................................................................................... 60

4.1.3

Sociální prostředí ................................................................................................... 69

4.1.4

Technická a technologická oblast .................................................................... 72

4.2

Specifikace odvětví .......................................................................................................... 74

4.3

Výsledky ............................................................................................................................... 82

4.3.1

Stavební povolení ................................................................................................... 82

4.3.2

Hodnota stavebních povolení ............................................................................ 90

4.3.3

Průměrná hodnota nově vydaných stavebních povolení ....................... 93

4.3.4

Stavební zakázky .................................................................................................... 98

4.3.5

Hodnota stavebních zakázek ........................................................................... 104

4.3.6

Počet zaměstnaných v odvětví stavebnictví .............................................. 108

4.4

Shrnutí vývoje odvětví ................................................................................................. 114

4.5

Vybrané společnosti ...................................................................................................... 118

4.5.1

Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o. .......................................................... 118

4.5.2

ORAK-stavební společnost s.r.o. ..................................................................... 125

4.5.3

STEP, spol. s.r.o. .................................................................................................... 131

4.5.4

Shrnutí vývoje společností a jejich návaznost na odvětví .................... 136

5

Závěr

137

6

Literatura

139

A

Seznam prací patřících do sektoru stavebnictví

147

B

Datová základna – HDP, index spotřebitelských cen

148

Obsah

8

C

Datová základna – obecná míra nezaměstnanosti, průměrná hrubá měsíční mzda

149

D

Datová základna – hypotéční úvěry

150

E

Datová základna – stavební povolení

151

F

Datová základna – stavební zakázky

152

G

Datová základna – počet zaměstnanců stavebnictví a index stavební produkce 153

H

Datová základna – bytová výstavba (zahájené a dokončené byty)

154

Seznam obrázků

9

Seznam obrázků Obr. 1

Faktory podnikového okolí

19

Obr. 2

Fáze hospodářského cyklu

24

Obr. 3

Vybrané faktory související s PEST analýzou

25

Obr. 4

Životní cyklus odvětví

30

Obr. 5

Nově poskytnuté úvěry v letech 2005 až 2009

49

Obr. 6

Vývoj reálného HDP pomocí výrobní metody (v běžných cenách daného roku)

61

Obr. 7

Srovnání míry růstu reálného HDP v ČR a EU

62

Obr. 8

Vývoj míry inflace v České republice (v %)

63

Obr. 9

Vývoj obecné míry nezaměstnanosti v České republice (v %)

65

Obr. 10

Vývoj průměrného měnového kurzu CZK/EUR

66

Obr. 11

Hodnocení současné ekonomické situace v ČR pro rok 2014

68

Obr. 12

Věková struktura obyvatelstva ČR (údaje v tis. obyv.)

70

Obr. 13

Úroveň dosaženého vzdělání v České republice

72

Obr. 14

Struktura výdajů na vědu a výzkum za rok 2013

73

Obr. 15

Podíl jednotlivých odvětví na tvorbě HDP v roce 2014 (v %)

74

Obr. 16

Rozdělení stavebních prací dle směru výstavby v roce 2014

77

Obr. 17

Bytová výstavba v ČR v letech 2004 – 2014

79

Obr. 18

Graf časové řady – počet nově vydaných stavebních povolení

82

Obr. 19

QLR test pro model Stavební povolení

85

Obr. 20

Graf predikce časové řady Stavební povolení

89

Obr. 21

Graf časové řady Hodnota nově vydaných stavebních povolení

90

Seznam obrázků

10

Obr. 22

QLR test pro strukturální zlom časové řady Hodnota stavebních povolení

92

Obr. 23

Graf časové řady Průměrná hodnota stavebních povolení

94

Obr. 24

QLR test pro zlom časové řady Průměrná hodnota stavebních povolení

96

Obr. 25

Graf časové řady počtu nových stavebních zakázek

98

Obr. 26

QLR test pro strukturální zlom modelu Stavební zakázky

100

Obr. 27

Graf predikce časové řady Stavební zakázky

103

Obr. 28

Graf časové řady Hodnota stavebních zakázek

104

Obr. 29

QLR test pro model Hodnota stavebních zakázek

106

Obr. 30

Graf časové řady Počet zaměstnaných ve stavebnictví

109

Obr. 31

QLR test pro strukturální zlom časové řady Počet zaměstnanců

110

Obr. 32

Predikce časové řady Počet zaměstnaných

113

Obr. 33

Logo společnosti Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o.

118

Obr. 34

VH Stavební společnosti NAVRÁTIL, s.r.o.

120

Obr. 35

Logo společnosti ORAK-stavební společnost

125

Obr. 36

VH společnosti ORAK-stavební společnost s.r.o. (v tis. Kč)

127

Obr. 37

Logo společnosti STEP, spol. s.r.o.

131

Obr. 38

VH společnosti STEP, spol. s.r.o.

132

Seznam tabulek

11

Seznam tabulek Tab. 1

Shrnutí nejdůležitějších atributů základních tržních struktur

34

Tab. 2

Vývoj makroekonomických ukazatelů v letech 2004 – 2014

67

Tab. 3

Vývoj hypotéčních úvěrů v letech 2004 – 2014

69

Tab. 4

Index stáří (v %) a naděje na dožití v České republice

71

Tab. 5

Vývoj produkce ve stavebnictví v letech 2004 - 2013

75

Tab. 6

Index stavební produkce

76

Tab. 7

Stavební povolení a stavební zakázky

78

Tab. 8

Evidenční počet zaměstnanců a průměrná měsíční mzda ve stavebnictví

80

Výsledky OLS odhadu pro stavební povolení

83

Tab. 9 Tab. 10

Odhad parametrů modelu Stavební povolení

84

Tab. 11

Srovnání hodnot funkcí dle jednotlivých kritérií pro Stavební povolení

84

Tab. 12

Nově odhadnuté parametry modelu pro Stavební povolení

86

Tab. 13

Testování modelu Stavební povolení

87

Tab. 14

Predikce časové řady Stavební povolení

89

Tab. 15

Odhad parametrů modelu Hodnota nově vydaných stavebních povolení

91

Tab. 16

Engle-Grangerův test kointegrace časové řady pro Hodnotu stavebních povolení

91

Tab. 17

Testování modelu Hodnota stavebních povolení

93

Tab. 18

Odhad parametrů modelu Průměrná hodnota stavebních povolení

95

Tab. 19

EG test pro model Průměrná hodnota stavebních povolení

95

Seznam tabulek

12

Tab. 20

Testování modelu Průměrná hodnota stavebních povolení

97

Tab. 21

Odhad parametrů modelu Stavební zakázky

99

Tab. 22


101

Tab. 23

Testování modelu Stavební zakázky

102

Tab. 24

Predikce časové řady Stavební zakázky

103

Tab. 25

Odhad parametrů modelu Hodnota stavebních zakázek

105

Tab. 26

EG test pro model Hodnota stavebních zakázek

105

Tab. 27

Testování modelu Hodnota stavebních zakázek

107

Tab. 28

Odhad parametrů modelu Počet zaměstnaných

109

Tab. 29

Testování modelu Počet zaměstnaných ve stavebnictví

111

Tab. 30


112

Tab. 31

Shrnutí vývoje odvětví stavebnictví

117

Tab. 32

Výpočet NOA

121

Tab. 33

Výpočet NOPAT

122

Tab. 34

WACC

122

Tab. 35

Výsledná hodnota ukazatele EVA

123

Tab. 36

Korelace podniku s odvětvím

124

Tab. 37

Výpočet EVA (v tisících Kč)

128

Tab. 38


129

Tab. 39

Výpočet ukazatele EVA

134

Tab. 40


135

Dopady současné ekonomické situace na podniky působící v oboru stavebnictví

13

1 Úvod a cíl práce 1.1

Úvod

V České republice najdeme mnoho odvětví národního hospodářství, avšak odvětví stavebnictví patří mezi třetí nejvýznamnější z nich. Stavebnictví je součástí našeho běžného denního života, setkáváme se s ním téměř na každém kroku. Ať již se procházíme po městě, jdeme do práce či cestujeme na dovolenou, všude můžeme spatřovat nejrůznější budovy, stavby a členitou infrastrukturu, které jsou výsledkem stavebního odvětví. Stavby rodinných domů, sportovišť, společenských či nákupních center, silnice, mosty či budovy škol a zdravotnických organizací, to vše je výsledkem stavebnictví a tvoří každodenní součást našeho života. Stavebnictví je velmi rozmanité odvětví, které se vyznačuje vysokou citlivostí poptávky na vývoj kupní síly. Je tedy zřejmé, že se jedná o cyklické odvětví, neboť v dobách růstu narůstá většinou také kupní síla obyvatelstva. Toto odvětví se snaží vyhovět potřebám jednotlivců i celé společnosti. Zahrnuje v sobě velmi různorodé činnosti, které jsou odborně náročné a vyžadují fyzickou a manuální zručnost. Tím také vytváří mnoho pracovních míst, v podobě řemeslných profesí, odborných profesí přes stavební projektanty a inženýry, architekty až po dělnické práce nutné při zahajování stavby apod. Vzhledem k charakteru prováděných prací se jedná o sezónní odvětví, které je velmi závislé na klimatických podmínkách. Zkoumané odvětví se také výrazně podílí na tvorbě hrubého domácího produktu. Každoročně přispívá k tvorbě HDP přibližně 7 %, což je celkem vysoká hodnota, i když ještě před deseti lety tomu bylo cca o 2 % více. V tomto odvětví také působí nepřeberné množství podniků všech velikostí, tedy malé, střední i velké podniky. Jednotlivé podnikatelské subjekty se odlišují v mnoha parametrech, ať již jde o právní formu, zaměření činností, velikost či finanční možnosti apod. Stavebnictví je tedy odvětví s velkou konkurencí, která i sebemenší potíže trestá. Především malé podniky mají v tomto odvětví složité postavení, neboť o jejich zákazníky usiluje mnoho podobných společností. Stavebnictví je také velmi závislé na finančních prostředcích. Peníze soukromých osob, podnikatelských subjektů i státních organizací a zřízení jsou nezbytnou součástí rozvoje odvětví. Jejich nedostatek brání dostatečnému růstu a vede k problémům celého zmiňovaného odvětví. V posledním desetiletí bohužel stavebnictví prošlo ne příliš příznivých obdobím, kdy bylo výrazně ovlivněno probíhající světovou ekonomickou krizí. Ta má své počátky na americkém trhu s hypotékami v roce 2007. V České republice tuto krizi nejvíce pocítili běžní občané a ekonomické subjekty o dva roky déle, tedy v roce 2009, kdy krize nejdříve postihla podniky spolupracující se zahraničními obchodními partnery a poté se dostala i do místního průmyslu, především do strojírenství, automobilového průmyslu a stavebnictví. Nedostatek finančních prostředků donutil některé stavební společnosti odejít z trhu či přímo způsobil jejich zkrachování. Tento jev bohužel zapříčinil snížení počtu zaměstnaných ve stavebnictví a hromadné propouštění ve snaze snížit osobní náklady, což pouze dále prohlubovalo problémy naší ekonomiky. Velkým pro-


14

blémem v letech 2009 – 2013 bylo výrazné omezení veřejných zakázek, které byly pro některé společnosti klíčovým zdrojem práce a finančních prostředků. Mimo úbytek veřejných zakázek provázel ekonomickou krizi také strach obyčejných občanů o své příjmy a tudíž nízká snaha investovat či budovat nové stavby a rodinná sídla. Na trhu tak vznikal velký převis nabídky nad poptávkou, což vedlo k nemalým problémům celého odvětví. Hlavním požadavkem při výběru podniku provádějícího zakázku se stala nízká cena, což mělo negativní vliv na kvalitu prováděných prací a mnoho dalších faktorů. Navzdory tomu se i v období krize vyskytovaly na trhu společnosti, které měly dostatek práce či vlastních finančních prostředků, které jim pomohly toto obtížné období přestát. V současné době se již hovoří o překonání nejhorších období a vyhlídky do budoucích let znějí pozitivně. Mezi lidmi obecně začíná převládat investiční nálada a perspektiva odvětví se zdá být velmi kladná. Již loňský rok (2014) přinesl určité zlepšení hned v několika oblastech, které výrazně přispěly k rozvoji stavebního odvětví a růstu počtu i objemu stavebních zakázek.

1.2

Cíl práce

Hlavním cílem této diplomové práce je na základě dostupných informací zhodnotit a charakterizovat současnou situaci odvětví stavebnictví v České republice. V návaznosti na tento cíl je v práci provedena predikce možných budoucích vývojových směrů odvětví stavebnictví. Cílem diplomové práce je tedy poznat prostředí, ve kterém stavební podniky provozují svou činnost, určit případné faktory, které pozitivně či negativně ovlivňují vývoj stavebního odvětví, zda na toto odvětví působí ekonomická situace země a zda je ovlivněno v nedávné době probíhající ekonomickou krizí. Stavebnictví je determinováno mnoha faktory, které působí v různé míře na téměř všechny podniky zabývající se stavební činností. Jednotlivé vlivy jsou v práci zkoumány jak z makroekonomického hlediska, tedy z hodnocení vnějšího prostředí pomocí PEST analýzy, tak z hlediska konkrétních společností, jejichž vývoj v posledním desetiletí je v práci blíže rozebrán. Praktická část zahrnuje nejprve analýzu vlivů vnějšího prostředí pomocí PEST analýzy. Další oddíl je poté zaměřen na charakteristiku odvětví stavebnictví. Zde je cílem zhodnotit vývoj posledních let v rámci stavebnictví, a to především v oblastech stavební produkce, počtu stavebních povolení, stavebních zakázek a bytové výstavby. Cílem této části je posouzení dopadů současné situace na podniky působící v odvětví stavebnictví s ohledem na vývoj v minulých letech, tedy vzájemná komparace současných stavů s minulými výsledky. Diplomová práce zde vychází z údajů a změn v rámci ekonomické situace ovlivněné hospodářskou krizí, která postihla svět od roku 2007. Situace ve stavebnictví je proto zkoumána v obdobích bezprostředně předcházejících krizi, přes období, která byla krizí nejvíce zasažena (roky 2008, 2009) až do současnosti, neboť zmíněná ekonomická krize výrazně ovlivnila vývoj mnoha odvětví včetně stavebnictví.


15

V návaznosti na jednotlivé charakteristiky stavebnictví a jeho dosavadní vývoj je v další části cílem provést ekonometrickou analýzu vybraných stavebních ukazatelů a určit tak jejich regresi na ekonomických veličinách, jako je HDP či zaměstnanost. Také bude posouzen vliv ekonomické krize, která by se výrazně projevila v rámci zkoumání strukturálního zlomu jednotlivých stavebních časových řad. Posledním dílčím cílem práce je poté zhodnocení zjištěných poznatků vzhledem k vybranému vzorku stavebních podniků. Ekonomické subjekty a jejich současná situace jsou hodnoceny na základě minulého vývoje a srovnání jejich dosavadních výsledků se současným stavem. V rámci hodnocení jednotlivých podniků je využito výsledků hospodaření podnikatelských subjektů a ukazatelů ekonomické přidané hodnoty společností. Tyto podnikové ukazatele jsou poté testovány na závislost mezi podnikatelským subjektem a odvětvím. Pomocí korelací je zkoumána návaznost výsledků podniků na výsledky stavebního odvětví. Na závěr je dle výsledků korelace u každého podniku shrnuto určité doporučení pro další působení na trhu stavebnictví.


16

2 Literární rešerše 2.1

Podnik a jeho cíle

Podnik lze z právního hlediska chápat jako instituci, která je založená za účelem vykonávání podnikatelské činnosti. Podnikatelská činnost je dle Obchodního zákoníku definována jako soustavná činnost prováděná samostatně podnikatelem vlastním jménem a na vlastní odpovědnost za účelem dosažení zisku. (obchodní zákoník, § 2, online, 2014) V tomtéž zákoníku je zaznamenána i definice podniku, a to jako souboru hmotných, nehmotných a osobních složek sloužících k podnikání. K podniku náleží věci, práva a jiné majetkové hodnoty, které patří podnikateli a slouží k provozování podniku nebo vzhledem k své povaze mají tomuto účelu sloužit. (Obchodní zákoník, §5, online, 2014) V obecném měřítku je podnik určitý uspořádaný a řízený celek se vstupy a výstupy, který je vzniklý za účelem podnikání. Dle Šimana a Petery (online, 2010) lze podnik definovat dvěma způsoby, a to z makroekonomického a mikroekonomického hlediska. Makroekonomické pojetí vnímá podnik jako základní součást ekonomiky státu, tedy jako podnikatelský subjekt založený za účelem zajištění výroby a prodeje výrobků nebo poskytování služeb. Mikroekonomické pojetí zahrnuje podnik jako právní subjekt založený za účelem výkonu podnikatelské činnosti (Šiman, Petera, online, 2010). Základním smyslem podnikání je dosažení určitého vytyčeného cíle. Podnik, jakožto racionálně fungující organizace, usiluje o co nejlepší plnění svých cílů v mnoha oblastech, ať již jde o naplnění vize podnikatele, zvyšování tržní hodnoty podniku, zhodnocení vlastních peněžních prostředků podnikatele či odstranění konkurence a získání majoritního tržního podílu. Cílů, kterých chtějí podniky dosáhnout, je velké množství a velmi často se tyto cíle prolínají. Při realizaci daného cíle dochází velmi často k propojení snahy o osobní prospěch vlastníků a o rozvoj společnosti. Vše záleží především na prioritách vedení podniku a na sladění cílů vlastníků a managementu podniku. Hlavním účelem podnikání ovšem zpravidla bývá zhodnocení peněžních prostředků vlastníků a maximalizace tržní hodnoty podniku. Primárním úkolem před stanovením podnikových cílů je nalezení odpovědi na tři základní otázky:  Co „vyrábět“? (jaké jsou potřeby zákazníků, čím je bude společnost uspokojovat, co je na trhu požadováno,…)  Pro koho vyrábět? (kdo bude uspokojován, jaká skupina zákazníků, segmentace zákazníka,…)  Jak „vyrábět“? (jakým způsobem bude podnik vyrábět, jaké dovednosti, znalosti budou k výrobě potřeba, atd.) Jakmile již podnik dokáže dané otázky zodpovědět a má stanoven svůj primární cíl, může si zvolit také cíle podřazené. Tyto cíle jsou doplňující k cíli primárnímu, měly


17

by ho tedy svým obsahem podporovat. Pro správné fungování podniku je nezbytné, aby podřazené cíle byly měřitelné, aby měly stanoven termín splnění (přičemž se může jednat jak o cíle krátkodobé tak dlouhodobé), a pokud možno, aby měly stanovenou odpovědnou osobu za splnění cíle. Podřazené cíle jsou již pro každý podnik individuální a často velmi odlišné. Jako příklad lze uvést zavedení nového výrobku na trh, snížení držených zásob společnosti, snížení režijních nákladů podniku, výzkum a vývoj, rozvoj podnikatelských aktivit na novém trhu, expanze do zahraničí, získání vhodnějších dodavatelů apod. (Šiman, Petera, online, 2010)

2.2

Okolí podniku

Podnik ovšem nelze zkoumat pouze jako samostatnou jednotku, která se vyskytuje na trhu, neboť by výsledky našeho úsilí byly velmi zkreslené. Každý podnik je především obklopen svým okolím, které na něj má velmi významný vliv. Podnik se vždy nachází v určité lokalitě, je vystaven místním poměrům, působí na něj místní komunita či konkurence, apod. Nelze tedy nalézt podnik, který by působil ve společnosti sám, vždy se nachází v určitém prostředí, ve svém okolí. Za okolí podniku lze tedy chápat vše, co se nachází mimo podnik jako organizaci a je ve vztahu s ním. Vazba v rámci tohoto vztahu je vzájemná, avšak podnik pouze mírně ovlivňuje okolí, kdežto okolí významně ovlivňuje podnik. Dle Dvořáčka je okolí představováno silami, osobami a organismy, které působí (přímo či nepřímo) na výsledky podniku (Dvořáček, online, 2012). Pro vedení podniku je velmi důležité důkladně poznat své okolí, aby bylo možné lépe se zaměřit na efektivní a perspektivní činnosti. S rostoucím rozvojem technologií a informovanosti veřejnosti vzrostl význam okolí a jeho působnosti na podnik a je tedy nezbytně zapotřebí rozšířit analýzu okolí podniku i o nově vzniklé faktory. Management podniku má v rámci své působnosti v organizaci za úkol mimo jiné zajistit, aby byl podnik schopen vhodně stanovit svou strategii tak, aby zaměření podniku odpovídalo jeho okolí. Vedení má tedy získávat informace především o (Mallya, online, 2007):  Organizaci jako celku  Pozici podniku v rámci okolí a prostředí jeho působnosti  Konkurenci, aby předcházelo případným nečekaným překvapením  Změnách v okolí podniku a možnostech jejich využití  Vývojových trendech v odvětví a snažit se o jejich predikci  Vlastních možnostech (silných a slabých stránkách), atd. Okolí podniku bývá v odborné literatuře rozdělováno na dvě základní části, které jsou vzájemně propojeny a společně ovlivňují organizaci:  Vnitřní okolí podniku – zahrnuje síly působící uvnitř podniku. Jedná se o faktory, které jsou součástí podniku a ve velké míře ovlivňují manažerskou činnost. Zároveň jde ale o činitele, které mohou být na druhou stranu ma-


18

nagementem velmi ovlivňovány a lze je svým způsobem řídit a upravovat. Manažeři na ně tedy mohou mít přímý vliv. Součástí vnitřního prostředí organizace jsou schopnosti podniku, ale také jeho omezení. Do této kategorie patří například organizační struktura podniku, jeho disponibilní zdroje (finanční, materiálové, lidské, …), omezení velikostí kapacit, kultura podniku, kvalifikace zaměstnanců, mezilidské vztahy, apod. Duchoň (2007) ve své publikaci uvádí šest základních oblastí, které patří do vnitřního prostředí podniku, a to: o Management a organizaci o Marketing o Lidské zdroje o Finance o Výrobu o Výzkum a vývoj Každá z těchto základních oblastí je dle něj poté ovlivňována mnoha navazujícími faktory, jako příklad lze uvést kategorii „lidské zdroje“, které jsou dle Duchoně ovlivňovány věkem zaměstnanců, vzděláním, uspokojením z práce, stížnostmi zaměstnanců, aktivitou odborů apod. (Duchoň, 2007).  Vnější okolí podniku – na rozdíl od vnitřních faktorů jsou vnější faktory charakteristické jejich externí povahou vzhledem k danému podniku. Vnější okolí se skládá ze dvou částí, a to z mikrookolí a makrookolí. o Makrookolí zahrnuje faktory, které podnik ovlivňují, ale podnik nedokáže (či pouze velmi obtížně dokáže) bezprostředně ovlivnit stav daného okolí. Podnik ve své podstatě nemá možnost aktivně do tohoto okolí zasahovat, ovlivňovat a měnit jej. Svým rozhodováním ovšem může reagovat na změny vznikající v makrookolí a připravit se tak na případné dopady těchto změn. Velmi důležitá je také snaha managementu podniku o predikci vývoje tohoto okolí podniku, která dokáže případné změny v okolí předvídat, čímž může v mnohém napomoci budoucímu rozvoji organizace. Faktory tvořící makrookolí jsou nazývány také tzv. širší okolí podniku (Sedláčková, 2006). Makrookolí je tvořeno faktory vznikajícími na několika úrovních, a to v mezinárodním, národním i regionálním měřítku (Pošvář, Erbes, 2002). Hlavním determinantem tohoto okolí je z velké části celkový stav ekonomiky státu, neboť je podnik při svém rozhodování tímto stavem výrazně ovlivněn. Dále do makrookolí patří zákony a právní systém, ve kterém podnik působí, kulturní a demografické jevy, stav technologií, historie, přírodní a ekologické podmínky atd. Z mezinárodních faktorů lze do této skupiny zařadit především vztahy se zahraničím (například dovozní podmínky a omezení, válečné situace, embarga, politické vztahy mezi státy, členství v mezinárodních organizacích apod.). (Sedláčková, 2006).


19

o Mikrookolí je naopak symbolizováno faktory vnějšího prostředí, na něž podnik výrazně působí a jež může do značné míry ovlivňovat (Dvořáček, online, 2012). Vychází z marketingového průzkumu trhu, který má být podkladem pro manažerská rozhodování. Zahrnuje analýzu odvětví s důrazem na konkurenční prostředí, tedy převážně informace o konkurenci (současné i potenciální), o zákaznících, dále jsou součástí také dodavatelsko-odběratelské vztahy, informace o možných substitutech, apod.

Obr. 1 Faktory podnikového okolí Zdroj: Dvořáček Jiří, 2012 (online)

2.3

Analýza okolí podniku

Analýza okolí je důležitým faktorem řízení podniku, který má pomoci lepšímu rozhodování a stanovování strategických cílů podniku. Jejím základním účelem je určit faktory a hlavní hybné síly odvětví, odhalit své silné a slabé stránky, zjistit možnosti rozvoje, odhadnout budoucí vývoj apod. K poznání okolí podniku slouží různé analýzy zaměřené vždy na určitou část okolí organizace. Mezi nejznámější analýzy okolí podniku patří:  analýza makrookolí PEST  Porterův model pěti hybných sil  SWOT analýza


20

Vzhledem k tomu, že je tato diplomová práce zaměřena na dopady současné ekonomické situace na odvětví stavebnictví, bude v rámci analýzy odvětví zkoumáno především makrookolí podniku, tedy PEST analýza. 2.3.1

PEST analýza

Základní analýzou vnějšího, široce pojímaného okolí, tedy makrookolí podniku, je „PEST“ analýza, jejíž název je složen z počátečních písmen anglických názvů1 základních složek, na které je daná analýza zaměřena. Zahrnuje čtyři základní oblasti, které jsou zkoumány (Dvořáček, online, 2012):  Politická a právní oblast (P)  Ekonomická oblast (E)  Sociálně kulturní prostředí (S)  Technologická oblast (T). Všechny zmíněné oblasti do určité míry ovlivňují každý podnik, i když jejich váha se může v různých zemích či obdobích značně měnit. Příkladem může být současná situace na Ukrajině, která byla ještě před rokem vcelku politicky stabilní zemí s ekonomikou na vzestupu. V té době docházelo k přesunu investic do této oblasti, celkovému rozvoji země odrážejícímu se i ve snaze přistoupit do Evropské unie, apod. V současné době (podzim 2014), kdy stále probíhá „Ukrajinská krize“, je nejdůležitějším faktorem politická situace, která je pro potenciální investory a rozvoj nových podniků velmi nestabilní. Politické faktory proto zobrazují pro podniky velmi důležitou část vnější analýzy okolí, neboť představují významné příležitosti, ale také slouží jako podklady signalizující ohrožení. Politickou a právní oblast do značné míry ovlivňuje vláda dané země a její stabilita. Tato část PEST analýzy zahrnuje různé legislativní kroky vlády a vztahy země vůči zahraničí, především se jedná o omezení zahraničního obchodu spočívající v zavádění dovozního embarga, cla, různá antimonopolní opatření, ale také členství země v mezinárodních organizacích typu EU, NATO, OSN,… (Sedláčková, 2006). Důležitou roli hraje také právní rámec, který je z velké části dán zájmy politických stran dané země. Jedná se o nastavení daňové politiky země, různá nařízení (například ohledně ochrany životního prostředí), vyhlášky, zákony, povinné normy apod. Všechny tyto faktory mohou limitovat podniky v rámci jejich činnosti, vymezují podnikatelský prostor a ovlivňují tak působení těchto podniků na území dané země (Sedláčková, 2006). Ekonomická oblast je jednou z nejdůležitějších součástí okolí podniku a ovlivňuje mnoho stránek života každého občana. V této oblasti se sledují především makroekonomické ukazatele (HDP, inflace, nezaměstnanost, průměrné mzdy apod.), hospodářské cykly, postavení domácí měny vůči zahraniční, výše úrokových sazeb, stabilita měny atd. Ekonomická oblast je charakterizována především 1

možno použít i počáteční písmena českých názvů, neboť jsou shodná


21

úrovní ekonomiky a ukazateli ekonomické výkonnosti dané země, které mají velký vliv na výkonnost podniku. Výkonnost ekonomiky udává množství statků a služeb, souhrnně vyprodukované danou ekonomikou za určité období, zpravidla 1 rok. Stanovuje se na základě makroekonomických indikátorů, mezi nejvýznamnější z nich patří například:  Úroveň a vývojové trendy hrubého domácího produktu (HDP) - tento ukazatel bývá považován za klíčový ukazatel vývoje ekonomiky. Udává souhrn hodnot finální produkce vytvořené za určité období, zpravidla 1 rok, na území daného státu, ať již tuzemskými občany a podniky, či zahraničními subjekty (Kislingerová, 2008). V zájmu vyloučení vlivu inflace a změn cen bývá udáváno ve stálých cenách. Porovnáním absolutní velikosti HDP zkoumané země s HDP jiných zemí lze určit postavení dané země ve světové ekonomice. Ukazatel HDP přepočtený na 1 obyvatele bývá pokládán za nejspolehlivější indikátor ekonomické úrovně zkoumané země. V rámci snahy ukázat vývojové trendy hrubého domácího produktu bývá užíván index růstu HDP (Český statistický úřad, online, 2013). Výpočet HDP lze provést třemi způsoby: o Výdajovou metodou – zobrazuje výdaje jednotlivých sektorů na nákup finálních statků a služeb. Mezi složky ekonomiky, které jsou do daného výpočtu použity, patří: výdaje domácností na spotřebu (C), soukromé hrubé domácí investice (I), výdaje státu na nákup statků a služeb (G) a čistý export, tedy export mínus import (NX). Tato metoda abstrahuje od výdajů na meziprodukt, neboť je počítána pouze s hodnotami finálních nákupů (Finance.cz, online, 2014). Český statistický úřad uvádí tuto metodu výpočtu HDP jako „součet konečného užití výrobků a služeb rezidentskými jednotkami (skutečná konečná spotřeba a tvorba hrubého kapitálu) a salda vývozu a dovozu výrobků a služeb“ (Český statistický úřad, online, 2013). o Důchodovou metodou – touto metodou je HDP vyjádřeno jako součet národního důchodu (ND). ND je tvořen součtem příjmů domácností, amortizace a nepřímých daní. Do výpočtu jsou zahrnuty hrubé mzdy (odměna za práci), renty, hrubé zisky korporací, čisté úroky (tzn. inkasované úroky mínus placené) a důchody ze samozaměstnání. K danému výsledku jsou poté připočteny nepřímé daně a opotřebení kapitálu. Důchodová metoda nezohledňuje všechny důchody, ale pouze ty, jež vznikají v běžné produkci. Vylučuje ze svého výpočtu transferové platby, tj. vyplacené důchody od státu, za něž stát neočekává protihodnotu – sociální podpory, příspěvky apod. (Finance.cz, online, 2014) o Produkční (výrobní) metodou – HDP je součtem přidaných hodnot každé výrobní etapy ve všech odvětvích. V základní definici HDP je stanoveno, že se jedná o souhrn hodnot finální produkce. V praxi


22

je velmi obtížné určit, který statek je skutečně finálním produktem a který nikoliv, tzn. který bude do budoucna využit k další produkci, bude dále zpracováván, tzv. meziprodukt. Z tohoto důvodu je využívána produkční metoda, při které se daný problém eliminuje (Finance.cz, online, 2014). Dle ČSÚ (online, 2013) je HDP pomocí produkční metody vyjádřeno jako „součet hrubé přidané hodnoty jednotlivých institucionálních sektorů nebo odvětví a čistých daní na produkty.“ Hrubá přidaná hodnota je vyjádřena rozdílem mezi produkcí a mezispotřebou. Obdobné (avšak méně používané) indikátory jako je hrubý domácí produkt, jsou poté čistý domácí produkt (HDP – znehodnocení kapitálu, neboli odpisy), hrubý národní produkt (HNP = souhrn hodnot finální produkce vytvořené za určité období občany – rezidenty - dané země v tuzemsku i v zahraničí), čistý národní produkt (HNP – znehodnocení kapitálu).  Vývoj a míra inflace (resp. cenové hladiny) – inflace je z obecného hlediska považována za růst cenové hladiny. Vývoj cenové hladiny ovšem nemusí vždy splňovat podmínky inflace, neboť cenová hladina nemusí pouze růst, nýbrž může i stagnovat či klesat. V těchto případech poté hovoříme o deflaci (pokles cenové hladiny) či desinflaci (snížení tempa růstu cenové hladiny, tzv. zpomalující inflace). S pojmem inflace souvisí ještě dva blízké pojmy, týkající se ekonomiky země, a to stagflace (vysoká inflace při stagnující ekonomice) a slumpflace (roste cenová hladina a zároveň klesá reálný produkt ekonomiky). Inflace je znázorňována měřením čistých cenových změn pomocí indexu spotřebitelských cen, který měří vývoj cen vybraných spotřebních košů (spotřební koše reprezentují výrobky a služby významně se podílející na výdajích obyvatel – jsou v nich zahrnuty potravinářské výrobky, nepotravinářské zboží jako oblečení, drogistické zboží, nábytek,… a služby například opravárenské, zdravotnické, vzdělávání, stravování, osobní péče apod.). Míra inflace je počítána jako poměr přírůstku průměrného indexu spotřebitelských cen za dvanáct po sobě následujících měsíců proti průměru za dvanáct měsíců předcházející. Jde o tempo růstu cenové hladiny. Údaje o cenové hladině a trendu jejího vývoje jsou hojně využívány například při rozhodování o valorizaci mezd a důchodů (Český statistický úřad, online, 2014).  Úroveň nezaměstnanosti - určuje procento nezaměstnaných osob. Jde o ukazatel, jež udává podíl nezaměstnaných k pracovní síle (tj. součet zaměstnaných a nezaměstnaných osob dané země). (Český statistický úřad, online, 2014).  Hospodářské cykly, resp. ekonomický růst dané země - ekonomická výkonnost země poskytuje také informace o tom, v které části hospodářského cyklu se daná ekonomika nachází. Daná úroveň cyklu ovlivňuje výrazně možnosti podnikání, je proto dalším významný ukazatelem pro podnikatele. Hospodářský cyklus lze popsat jako výkyv v ekonomické aktivitě v podobě opakovaného kolísání reálného produktu, tj. reálné HDP v jednotlivých letech roste či klesá (Dvořáček, online, 2012), Czesaný (2006) nazývá hospodářský cyklus jako


23

„soubor výkyvů agregátní ekonomické aktivity, aproximované hrubým domácím produktem v reálném vyjádření.“ Ekonomický cyklus se obvykle skládá ze čtyř částí: expanze (konjunktury), vrcholu, kontrakce (recese), dna (sedla). o První část cyklu, expanze, se projevuje hospodářským růstem a celkovým rozvojem ekonomiky. Dochází k růstu HDP, poklesu nezaměstnanosti, rostou spotřebitelské výdaje, investiční výdaje firem apod.. Země se rozvíjí, kladný vývoj ekonomiky signalizuje nové možnosti postupu podniku, dochází k vytváření nových tržních příležitostí, atd., což vše dohromady vede k pozitivním dopadům na podnik. Ekonomika se postupně přibližuje hranici svých produkčních možností až do doby, kdy dosáhne svého vrcholu. Tehdy dochází ke zpomalení tempa růstu HDP, k nasycení trhu a postupnému ubývání poptávky (Urban, 2011). o Poté nastává sestupná fáze, recese, se kterou je spojen útlum výroby a služeb, spotřebitelé i podniky omezují své výdaje, dochází k propouštění zaměstnanců, k potížím týkajícím se odbytu výroby, ke konkurenčním tlakům (nutno snižovat ceny, klesají zisky,…), ke zkracování pracovní doby, apod.. V případě, kdy dochází k dlouhodobému a hlubokému poklesu HPD, bývá fáze, do níž ekonomika klesne, nazývána depresí. Tato část cyklu je charakteristická nízkou úrovní výroby a vysokou nezaměstnaností. Dno (sedlo) poté představuje konečnou fázi poklesu, jde o bod obratu (Urban, 2011). Expanze a recese tedy tvoří hlavní fáze hospodářského cyklu, dno a vrchol jsou poté situace, ve kterých dochází k obratu ekonomického chování. Délka hospodářského cyklu se v jednotlivých obdobích liší, nelze ji proto předem určit. Po skončení jednoho cyklu ekonomika plynule přechází do cyklu nového. Hospodářské výkyvy jsou proto naprosto běžným ekonomických jevem provázejícím každou vyspělou ekonomiku.


24

Obr. 2 Fáze hospodářského cyklu Zdroj: Votava Miloslav, 2014 (online)

 úroková míra, která ovlivňuje především zdroje financování podniků a jejich investiční aktivity  devizové kurzy – hodnota domácí měny (Kč) k jednotce měny cizí. Nízká úroveň koruny vůči zahraničním měnám omezuje import výrobků, čímž pomáhá domácí ekonomice, „chrání“ a zvýhodňuje domácí výrobce a vede k rozvoji exportu našich výrobků do zahraničí.  množství peněz v oběhu  dostupnost a ceny energií  průměrné mzdy apod. Sociálně kulturní prostředí zahrnuje faktory ovlivňované společností, jejími zvyky, životním stylem, sociální skladbou obyvatelstva, náboženstvím apod. Patří sem veškeré demografické faktory jako věková struktura obyvatel, vzdělanost, průměrný věk, životní úroveň, regionální rozdíly atd. Dále také sociální faktory jako záliby, postoje, hodnoty, kulturní faktory, apod. Podniky této oblasti využívají například při segmentaci zákazníků, tvorbě výrobků na míry pro mladé či seniory,… Změny v demografické struktuře mohou přinášet mnohé výhody pro podniky a poskytovat jim možnosti lepšího zaměření na dané zákazníky. Důležitou roli proto také hraje stárnutí obyvatel, porodnost, úmrtnost, vzdělanost apod. Životní styl je poté provázen zvyky, stylem odívání, kulturou, požadovanou kvalitou života obyvatel dané země (trávení volného času, dovolené,…). Hrozbou pro podniky může být naopak například změna životního stylu (přechod ke zdravějšímu životnímu stylu ohrožuje tabákové společnosti, výrobce alkoholu apod.). (Sedláčková, 2006). Všechny změny v rámci sociálně kulturního prostředí jsou podnětem pro podniky, které jsou nuceny upravovat své výrobky a služby, stejně jako výrobní


25

technologie a postupy tak, aby lépe vyhověly potřebám, požadavkům a tužbám svých zákazníků. Sledování trendů v sociální oblasti (například v odívání, trávení volného času, ve sportovních aktivitách, v kultuře apod.) vede k získání konkurenční výhody oproti ostatním podnikům. Tato část PEST analýzy zahrnuje ve své podstatě také ekologickou oblast, která je v některých publikacích již uváděna jako samostatná část analýzy. Technická a technologická oblast může poskytovat mnohé příležitosti pro podnik. Pokud chce podnik uspět na trhu, měl by se zajímat o nové technologie a vyvíjet aktivní inovační činnost. Nové technologie urychlují výrobu, snižují náklady, objevy zajišťují rozvoj nových odvětví apod. Všechny tyto kroky vedou k zlepšení konkurenčního postavení a získání určité výhody oproti ostatním podnikům. Představují inovační potenciál. Technická a technologická stránka ovšem obsahuje i významné hrozby v podobě zastarávání technologií, neschopnosti rychlého přizpůsobení se novému vývoji apod. Dále do této oblasti patří otázky ohledně infrastruktury země, vládní výdaje na podporu výzkumu a vývoje, změny v informačních technologiích, apod. (Sedláčková, 2006). Shrnutí výše naznačených faktorů PEST analýzy vnějšího prostředí poskytuje následující obrázek:

Obr. 3 Vybrané faktory související s PEST analýzou Zdroj: Dvořáček Jiří, 2012 (online)

Cílem PEST analýzy není vyjmenovat všechny oblasti, které mohou podnik ovlivňovat, neboť těchto oblastí je příliš mnoho a jsou pro každý podnik různé. Slouží spíše jako podklad, který je nutné pro konkrétní podnik upravit, a jehož cílem je určit klíčové faktory, trendy a vlivy těchto faktorů, jež mohou na organizaci působit v budoucnu (Sedláčková, 2006). PEST analýza by se měla zpočátku zaměřit na ši-


26

rokou oblast faktorů, které mohou podnik ovlivnit a z nich poté určit ony základní, které mají či v blízké budoucnosti pravděpodobně budou mít na organizaci významný dopad. V některých zdrojích je mimo zmiňovaných čtyř oblastí uváděna ještě pátá oblast, a to oblast ekologická (v tomto případě je využíván název PESTE, někdy také STEPE analýza). Mimo tuto oblast jsou v současné době zaznamenávány snahy o doplnění dalších oblastí, dochází tedy k doplňování či různému přehazování písmen v názvu analýzy. Lze se setkat s názvy jako SLEPT (navíc oblast L - Legal, která je ovšem v základní PEST analýze součástí politické oblasti), SLEPTE, PESTEL či PESTLE, STEEPLE, STEEPLED (navíc demografické faktory a vzdělání, která jsou v základní PEST analýze ve společenské oblasti), atd. (Management Mania, online, 2013).

2.4

Definice odvětví

V rámci práce není prováděna analýza současné ekonomické situace celé České republiky, nýbrž pouze jednoho konkrétního odvětví, v tomto případě stavebnictví. Odvětvím bývá obvykle označována skupina podniků nabízejících na trhu obdobné výrobky či služby, které uspokojují stejnou potřebu zákazníka. Podniky si poté konkurují a bojují spolu o přízeň tohoto klienta. Lze říci, že odvětvím je seskupení podniků, jež nabízejí snadno zaměnitelné produkty či služby (tzv. substituty). Hranice odvětví jsou dle Sedláčkové (2006) definovány nenahraditelností, a to jak na straně poptávky, tak na straně nabídky. Dříve byly tyto hranice považovány za jasně vymezené, v současné době se ale stále častěji autoři přiklání k názorům, že se dané hranice překrývají a začínají být jaksi zamlžené. Je tomu tak z důvodu častějšího prolínaní odvětví, které vede k nemožnosti přesně definovat hranice. Ty jsou poté určovány podle úhlu pohledu a jsou čistě záležitostí konkrétního úsudku (Sedláčková, 2006).

2.5

Charakteristiky odvětví

Každé odvětví je svým způsobem specifické, tvoří ho různé podniky, různé prostředí, jsou v nich stanoveny odlišné podmínky vstupu, výstupu, apod. Jednotlivá odvětví bývají proto ve svých charakteristikách velmi odlišná. Základní ukazatele odvětví patří mezi významné faktory, které mají vliv na téměř každý podnik, který v daném sektoru působí. Mezi tyto ukazatele patří například velikost trhu, koncentrace v odvětví, míra růstu trhu, stupeň integrace v odvětví, stádium životního cyklu zkoumaného odvětví, struktura odvětví, bariéry vstupu a výstupu apod. (Sedláčková, 2006). 2.5.1

Koncentrace

Koncentrace představuje soustřeďování výroby a výrobních činitelů (práce, materiály, energie,…) do stále větších podnikatelských celků, čímž dochází k růstu podí-


27

lu produkce vytvořené velkými výrobními jednotkami na produkci celého odvětví. Koncentrace může probíhat dvěma způsoby (Dvořáček, online, 2012):  V rámci místně vymezeného podniku (roste jeho velikost) – jde o koncentraci vnitřní, označovanou věcná koncentrace  Jako spojení dvou oddělených podniků do nového celku – jedná se o spojení vnější, nazývané organizační koncentrace. Další možnost dělení koncentrace lze nalézt v rámci zkoumání jednotlivých stupňů výroby. Vertikální koncentrace představuje spojení různých stupňů zpracování výroby (od surovin až po finální produkt). Pro toto slučování je typické vznikání velkých podnikatelských celků zasahujících svou produkcí různé obory. Tento způsob slučování je příčinou vzniku tzv. konglomerátů. Opak vertikální koncentrace je poté horizontální slučování podniků, kdy dochází ke spojení dvou či více podniků stejné výrobní fáze nebo stejného odvětví (Dvořáček, online, 2012). Koncentrace přináší podnikům lepší kontrolu ekonomické aktivity v odvětví, proto bývá sledováno, zda neomezuje hospodářskou soutěž. Ochrana této soutěže je v naší zemi zajišťována zákony (protikartelové zákony), jež mají především zabránit vniku monopolního či dominantního postavení na daném trhu. Monopolní postavení znamená pro podnik naprostou výsadu v odvětví, neexistuje hospodářská soutěž. Při dominantním postavení není podnik vystaven podstatné soutěži. Česká legislativa uvádí, že podnik nedosahuje dominantního postavení tehdy, nedosahuje-li min 40 % podíl na daném trhu (Dvořáček, online, 2012). Podnikatelské koncentrace bývají vyjadřovány různými faktory, které dělí tyto seskupení na malé, střední či velké podniky (Dvořáček, online, 2012):  Počet pracovníků  Obrat  Výše aktiv  Počet podnikatelských subjektů v jednotlivých velikostních kategoriích podniku Úroveň koncentrace závisí z velké části na velikosti trhu, na němž působí. Bývá zvykem, že čím menší je trh, tím je koncentrace podniků vyšší. Hlavní výhodou seskupování podniků je jejich kapitálová síla, jež umožňuje lépe pronikat do nových technologií a zajišťuje možnost velkých investic, které ve svém důsledku vedou k vysoké produktivitě práce. Dalším faktorem, na kterém je patrné, že je koncentrace výhodou, bývá rentabilita. Velké podniky mají významný podíl na trhu, což se promítá do pozitivní úrovně jejich rentability (ziskovosti). 2.5.2

Překážky vstupu a výstupu

Bariéry vstupu do odvětví představují překážky, které musí nově vstupující zájemci o podnikání v daném odvětví překonat, chtějí-li se na daný trh dostat, angažovat se zde a prosadit se. Čím větší tyto bariéry jsou, tím je pravděpodobnost vstupu nových konkurentů do odvětví menší. Při vstupu nových výrobců na trh


28

hrozí také převis nabídky nad poptávkou a tím případný tlak na snižování cen výrobků a služeb (Blažková, online, 2007). Porter (1998) zmiňuje 7 základních bariér, jež mohou bránit novým konkurentům při snaze vstoupit na trh:  Úspory z rozsahu – jde o snižování jednotkových nákladů na výrobu určitého produktu zvyšováním celkového objemu výroby za určité období. Noví konkurenti si zpravidla nemohou dovolit dostatečně rozsáhlou počáteční výrobu, a proto bývají nuceni přijímat určitý druh nákladového znevýhodnění. V případě, že se do rozsáhlé produkce pustí, mohou čekat silnou reakci ze strany stávajících konkurentů.  Diferenciace produktu – diferenciace znamená určitou snahu o odlišení se od ostatních, pokus o jedinečnost produktu či alespoň unikátnost jeho určité vlastnosti, které si zákazníci cení. Odvětví s vysokou diferenciací produktu jsou mnohem více chráněna. Zavedené firmy mají loajální zákazníky, věrné značce, kvalitě apod. Pro nově vstupující je poté mnohem obtížnější se na takovém trhu prosadit, jsou nuceni vynakládat vyšší výdaje na zlomení loajality zákazníků.  Kapitálová náročnost – odrazuje potenciální vstupující s nedostatečným kapitálovým vybavením především kvůli vysokým počátečním investicím do dlouhodobého kapitálu (nákup budov, výrobních zařízení,…), reklamy či krytí počátečních ztrát při zavádění výrobků.  Nákladové znevýhodnění nesouvisející s rozsahem – podniky dlouhodobě etablované v odvětví mohou mít oproti nově příchozím výhody nesouvisející s rozsahem výroby. Mezi takové bonusy může patřit výhodná poloha, vládní subvence, technologické postupy či patenty na výrobu, přístupy k surovinovým zdrojům, apod. Překonání takových bariér opět znamená pro nové podniky mnohem vyšší náklady.  Přístup k distribučním kanálům – pro každý podnik je nutné zajistit si distribuční cesty vlastní produkce. Tyto distribuční kanály bývají často zabrány současnými firmami, proto se musí nově vstupující buď snažit vytvořit nové kanály, nebo akceptovat současné za pomoci cenovým průlomů apod.  Přechodové náklady – okamžité, jednorázové náklady potřebné při přechodu kupujícího od současného dodavatele k dodavateli jinému. Zahrnují přeškolení pracovníků, nákup doplňkového zařízení apod.  Vládní politika – vláda má pravomoc svými zásahy zmiňované bariéry ještě ztěžovat. Může svým konáním limitovat či dokonce odepřít přístup dalším firmám do odvětví, ať již vydáváním licencí, omezením přístupu k surovinám, regulačními opatřeními či legislativou v oblasti životního prostředí, bezpečnosti a ochrany zdraví při práci, hygieny apod.


29

Překážky výstupu z odvětví poté znamenají problém při snaze opustit dané odvětví. Jde především o ekonomické faktory, dlouhodobé kontrakty a společenské faktory (Sedláčková, 2006):  Strategické vzájemné vztahy – jedná se o vztahy v rámci daného odvětví, mezi podnikatelským subjektem a subjekty v jeho okolí. Mohou zahrnovat nejrůznější dodavatelsko-odběratelské vztahy, vztahy se zákazníky, zaměstnanci, spolupracujícími organizacemi, ale i konkurencí apod. Dlouholeté vazby na okolí mohou pro podnik znamenat určitou výhodu, které se poté nechce vzdát, a proto přikládá svému setrvání v odvětví značný význam a o výstupu uvažuje pouze v krajních případech.  Vládní omezení – mohou zapříčinit problém při snaze o výstup podniku z odvětví, neboť cílem vlády velmi často bývá stabilizační politika, která ve své podstatě může zahrnovat například udržení stávajícího počtu pracovních míst atd. V případě, že by podnik dané odvětví opustil, může dojít u významných organizací v odvětví k problémům v ekonomické oblasti celého regionu, čemuž se vláda snaží zabránit.  Emoce – vedení podniku není složeno z neživých bytostí, jedná se o konkrétní osoby s vlastními, mnohdy velmi různorodými emocemi. Ty mohou zapříčinit neochotu těchto lidí při úvahách o opuštění odvětví. Jde například o hrdost podnikatele, loajalitu k zaměstnancům, strach a obavy z něčeho nového a mnoho dalšího.  Specializovaná aktiva – zahrnují aktiva, která jsou výrazně specializovaná pro dané odvětví či typ výroby. Mohou vznikat problémy s jejich užitím v jiném odvětví, na jiném místě, při jiné činnosti atd. Tyto aktiva tedy zpravidla nelze bez vysokých nákladů využít jiným způsobem než v daném odvětví. 2.5.3

Životní cyklus odvětví

Každé odvětví, stejně tak jako každý podnik či výrobek, prochází určitými životními cykly. Jednotlivé fáze životního vývoje odvětví se postupně (někdy i nárazově) mění a přetváří tak podmínky pro podniky působící uvnitř odvětví, jež si vyžadují určité reakce na nově vzniklou situaci. Životní cyklus odvětví je do značné míry odvozen z trhu. Dochází ke sledování, zda poptávka roste, je stabilní či klesá, a jak se vyvíjí s ní související počet zákazníků. Z daného vyplývá, že životní cyklus odvětví je silně provázán s vývojem poptávky, který je poté přenesen do tempa růstu odvětví. Vývoj tržeb a ziskovosti odvětví je pak přímo závislý na fázi životního cyklu, ve které se dané odvětví nachází. Životní cyklus odvětví prochází obdobnými stádii jako hospodářský cyklus, není však podmínkou, že by na něj musel přímo navazovat. Neznamená to tedy, že je-li v hospodářském cyklu země zrovna například recese, že i dané zkoumané odvětví musí procházet stádiem úpadku. Může to být dokonce naprosto naopak, pro-


30

tože dané odvětví může růst, i přesto, že ostatní odvětví tento trend nevykazují. (více v kapitole 2.5.4 Citlivost odvětví na hospodářské cykly) Štýbr (online, 2011) nazývá jednotlivá stádia životního cyklu odvětví pionýrskou fází, rozvojovou fází, fází stability a obdobím útlumu (Štýbr, Klepetko, Ondráčková, online, 2011). Křivka procházející jednotlivými obdobími je podobná křivce týkající se hospodářských cyklů, jak však již bylo zmíněno, téměř v žádném případě ji nekopíruje. Takový stav nastává pouze zcela výjimečně.

Obr. 4 Životní cyklus odvětví Zdroj: Štýbr, Klepetko, Ondráčková (online, 2011)

Pionýrská fáze je prvotním stádiem vývoje, kdy dochází k produkci nových výrobků či služeb, výrazným způsobem roste poptávka po daných produktech a firmy působící v odvětví dosahují vysokých zisků. Pionýrské stádium je ovšem také spojeno s vysokými riziky, neboť podnik zpravidla nemá silné postavení v odvětví, jeho pozici může výrazně ohrožovat také narůstající konkurence, která je do odvětví lákána nadprůměrnými výnosy, jež dosahují podniky, které již v odvětví působí (Štýbr, Klepetko, Ondráčková, online, 2011). Rozvojová fáze je již mírnějším obdobím, ve kterém si firmy, které „přežily“ pionýrskou fázi, vytvořily vcelku pevné postavení na trhu, které se nyní snaží upevňovat. Poptávka po produktech je stále na vysoké úrovni, avšak dochází již k nižším přírůstkům, než tomu bylo dříve. Tržby a zisky rostou pomalejším tempem, které je ovšem kompenzováno snížením rizika oproti pionýrské fázi (Štýbr, Klepetko, Ondráčková, online, 2011). Ve stádiu stability již na trhu operují pouze silné společnosti, které si zde vytvořily významné jméno a postavení. V tomto období jsou zisky a tržby nižší, neboť dochází k postupnému růstu nákladů na odbyt produktů (náklady na reklamu, propagaci, slevy apod.) a také k pomalému, ale přesto zřejmému, poklesu poptávky po produktech. V tomto stádiu také některé společnosti začínají uvažovat o opuš-


31

tění odvětví a zaměření se jiným směrem (Štýbr, Klepetko, Ondráčková, online, 2011). Posledním stádiem je období útlumu, kdy již firmy postupně ukončují svou činnost v odvětví, zbavují se svých zásob, výrazně klesá objem vyráběné produkce. Jediným řešením, jak opět nabudit zájem zákazníků, je zásadní inovace výrobku či služby, která jej přesune opět na počátek životního cyklu, tedy do pionýrské fáze, kdy dojde znovu k výraznému růstu poptávky po zinovovaném produktu (Štýbr, Klepetko, Ondráčková, online, 2011). 2.5.4

Citlivost odvětví na hospodářské cykly

Citlivost odvětví na hospodářské cykly, tedy to, jakým způsobem odvětví reaguje a v jaké míře se přizpůsobuje právě probíhajícím ekonomickým výkyvům, rozděluje odvětví na tři základní skupiny (Rejnuš, 2014):  Cyklická odvětví zahrnují takové obory, která kopírují hospodářské cykly, v podstatě na ně navazují. To tedy znamená, že v období, kdy v ekonomice probíhá například expanze (tedy ekonomický růst), dochází v těchto odvětvích také k růstu. Podniky budou vykazovat vysoké zisky, tržby, poroste poptávka po jejich produktech apod. Oproti tomu v obdobích recese bude odvětví opět následovat hospodářský cyklus, ale tentokrát budou podniky dosahovat ztráty, bude docházet k výrazným poklesům poptávky po produktech daných firem, podniky budou snadno a velmi rychle ztrácet svůj odbyt z důvodu odkládání koupí atd. (Rejnuš, 2014). Důvodem je vlastní povaha statků, které cyklická odvětví produkují. Jde o statky zbytné, především luxusní statky či statky dlouhodobé spotřeby, jejichž koupi lze odložit na později (na vhodnější dobu). Ekonomické subjekty tedy jednají podle své vlastní finanční situace a odkládají tak nákup na příznivější dobu. Jako příklad cyklických odvětví lze uvést například cestovní ruch, stavebnictví, automobilový průmysl, strojírenství apod. (Štýbr, Klepetko, Ondráčková, online, 2011).  Neutrální odvětví nebývají příliš výrazně ovlivňována hospodářskými cykly, neboť produkují především statky (či provozují služby) s konstantní úrovní poptávky, tedy takové statky, které ekonomické subjekty spotřebovávají v téměř neměnném množství, ať již se ekonomická situace vyvíjí jakkoliv (statky a služby s cenovou elasticitou blízkou nule). (Štýbr, Klepetko, Ondráčková, online, 2011). Mezi tyto produkty patří především potraviny, léky, drogistické zboží apod. (tedy nezbytné statky, jejichž koupi nelze dlouhodoběji odkládat) a také výrobky, jež způsobují určitou závislost (tzv. návykové produkty, kterých se spotřebitel odmítá i ve finančně špatných dobách vzdát – cigarety, alkohol, káva apod.). Úroveň výnosů a zisků podniků působících v neutrálních odvětvích je tedy téměř necitlivá na právě probíhající hospodářský cyklus (Rejnuš, 2014).  Anticyklická odvětví jsou zvláštní typ odvětví, která dosahují nejlepších výsledků právě v obdobích recese, chovají se tedy přesně opačně než cyklická odvětví. Ve většině případů nejde o velká odvětví, spíše lze hovořit o oborech


32

či podoborech. Profitující odvětví jsou zaměřena především na levnější substituty drahých a luxusních statků. Tyto lacinější produkty vykazují v období recese vlivem zhoršené finanční situace rostoucí poptávku, tudíž firmy, které zmíněné produkty nabízejí, dosahují v recesi vyšších zisků (Rejnuš, 2014). Jako příklad lze uvést levné potraviny, obuv, oděvy, apod. Mezi anticyklická odvětví patří bohužel velmi často také provozování sázkových kanceláří, hracích automatů apod. (Štýbr, Klepetko, Ondráčková, online, 2011). 2.5.5

Integrace

Integrace ve svém slova smyslu znamená začlenění či sjednocení, scelení. V rámci odvětvové charakteristiky se poté týká začlenění určitých úkonů do podniku, jde o jakési rozšíření rozsahu činností konaných uvnitř firmy. Jde o směr, jakým by měla firma růst (Blažková, online, 2007). Integrace může probíhat dvěma způsoby, může být buď dopředná (orientovaná směrem k zákazníkům) či zpětná (směrem k dodavatelům):  Dopředná integrace se projevuje jako rozšíření činností firmy směrem k finalizaci produktů, k marketingu či distribuci. Zahrnuje rozšíření firemní činnosti o takové aktivity, které přibližují produkovaný výrobek či službu k zákazníkovi. (Porter, 1993)  Zpětná integrace oproti tomu míří druhým směrem, je tedy zaměřena na činnosti předcházející samotné výrobě, na získávání nezbytných výrobních faktorů a vstupů, tedy na začleňování dodavatelských činností, či na vyjednávání podmínek možnosti výroby apod. (Porter, 1993). Další členění integrace poté dělí tyto procesy na vertikální a horizontální integraci:  Vertikální integrace zahrnuje firmy spojené pomocí hierarchické struktury, jde o sjednocení společností pod jedním vlastníkem (Blažková, online, 2007). Jedná se o kombinaci několika odlišných činností a procesů v rámci jedné firmy (výroba, distribuce, odbyt, marketing apod.). (Porter, 1993). Tato forma integrace vede podnik ke koupi či založení nových organizací, které budou propagovat jejich produkt, zajišťovat distribuci vlastních produktů k zákazníkovi, zásobovat společnost vstupy (materiály, zbožím apod.) nutnými k výrobě atd. Specifickým případem vertikální integrace je tzv. vyrovnaná vertikální integrace, která zahrnuje jak zpětné, tak dopředné způsoby začleňování organizací (firma vlastní jak společnosti dodávající jí materiály a výrobky nutné k vlastní výrobě, tak organizace zajišťující distribuci konečných výrobků). (Blažková, online, 2007). Hlavním důvodem vertikální integrace je snaha o zefektivnění podnikových činností, mělo by tedy docházet ke snižování nákladů či k růstu produktivity výrobních faktorů daného podniku.  Horizontální integrace obnáší koupi jiných společností působících ve stejném odvětví. Firma vytvoří (založením či koupí) několik vlastních poboček, které budou působit na různých trzích, každá se bude zaměřovat na jinou geografic-


33

kou oblast či jiný segment zákazníků. Pomocí horizontální integrace dochází k růstu tržní síly organizace (Blažková, online, 2007). 2.5.6

Tržní struktura odvětví

Na tržní strukturu odvětví významně působí hybné síly odvětví. Na základě charakteru produktu, vstupních a výstupních překážek v odvětví, množství podniků v odvětví a způsobech tvorby cen lze rozlišit základní tržní struktury (Rejnuš, 2014):  Monopol – tržní situace, ve které na trhu působí pouze jediný dodavatel, který obstarává veškerou produkci v daném odvětví. Monopol obvykle vyrábí homogenní produkt, k němuž neexistují vhodné substituty v odpovídající cenové relaci (Mikoláš, online, 2005). Má výsadní postavení, jediný dodavatel dodává produkt řadě zákazníků. Neregulovaný monopol má možnost účtovat vysoké ceny (sama si určuje cenu svých produktů), neboť mu nehrozí žádné problémy ohledně přechodu zákazníků ke konkurenci, je tedy ve velmi výhodné pozici. Vstupu ostatních subjektů na trh brání významná omezení ve formě téměř nepřekonatelných bariér, ať již jde o výhradní vlastnění vstupů nutných k výrobě či o nákladové bariéry nebo legislativní omezení. Příkladem monopolního odvětví mohou být poštovní služby (Kotler, online, 2007).  Oligopol – na trhu existuje několik málo výrobců, kteří nabízejí rozhodující objem zboží (Keřkovský, 2004). Nabídka produktů je tedy uskutečňována pouze malým počtem firem, které mají stále ještě podstatný vliv na určování cen. Existující bariéry vstupu do odvětví již nejsou nepřekonatelné, ale většinou jsou vysoce nákladné. Příkladem oligopolních trhů jsou odvětví bankovnictví, telefonních služeb apod. (Kotler, online, 2007).  Monopolistická konkurence - představuje trh, kde již nejsou významné bariéry vstupu do odvětví, na trhu se nachází mnoho firem. Výrobci si vzhledem k vysoké diferenciaci produktu téměř nekonkurují. Dle Mikoláše (online, 2005) jde o „trh jednoho diferencovaného výrobku s mnoha výrobci a volným vstupem na trh.“ V rámci monopolistické konkurence se podniky zaměří na konkrétní segment trhu, u něhož mohou získat svou výhodu a prodávat zde za vyšší ceny. Obecně ale platí, že jednotlivé podniky mají vcelku malý vliv na cenu. Jako příklad lze uvést odvětví pohostinství, kadeřnictví a kosmetické služby apod. (Kotler, online, 2007).  Dokonalá konkurence – v odvětví působí obrovské množství firem, které nemají nejmenší šanci ovlivnit cenu, podniky jsou proto příjemci ceny, která je nastavena pro celé odvětví na stejné úrovni. Firmy působící na trhu vyrábějí homogenní produkt (bez možnosti diferenciace), navíc neexistují žádné bariéry vstupu do odvětví (Kotler, online, 2007). Podniky dosahují malých zisků, které lze při dané ceně zvyšovat pouze navýšením objemů výroby. Odvětví, které by ve všech bodech splňovaly dokonalou konkurenci, je na reálném trhu velmi malé množství.

Dopady současné ekonomické situace na podniky působící v oboru stavebnictví Tab. 1

34

Shrnutí nejdůležitějších atributů základních tržních struktur

Atributy

Dokonalá konkurence

Počet firem působících v Velmi mnoho odvětví Charakter výrobku

Kontrola cen výrobci Bariéry vstupu do odvětví Typická odvětví

Homogenní

Monopol

Oligopol

Monopolistická konkurence

Jediná

Několik

Mnoho

Jedinečný Standardizovaný bez blízkých nebo substitutů diferencovaný

Diferencovaný

Žádná

Značná, může diktovat cenu

Omezená při vzájemné závislosti

Poměrně malá

Velmi nízké

Prakticky nemožný vstup

Velmi vysoké

Středně vysoké

Zemědělství

Rozvody energií, pošta

Výroba automobilů

Maloobchod a výroba textilu a obuvi

Zdroj: Keřkovský Miloslav, 2004

2.6

Sektor stavebnictví

Stavebnictví je velmi specifickou součástí průmyslu České republiky. Jako takovému mu náleží samostatná skupina v rámci členění ekonomických subjektů, a to označení CZ-NACE 41,42,43. Dle dřívějšího způsobu označování patřil obor stavebnictví do skupiny F oddílu 45 v rámci odvětvové klasifikace ekonomických činností (OKEČ). Oddíl se obecně zabývá výstavbou stavebních objektů pevně spojených s místem výstavby, jejich opravami, údržbou, modernizací a rekonstrukcí. Konkrétní činnosti oddílu zahrnují mnoho možností, patří sem všeobecné stavitelství, speciální stavební práce, instalace v budovách a dokončovací stavební práce a mnoho dalších. Kompletní seznam prací zahrnovaných v sektoru stavebnictví obsahuje příloha A (Český statistický úřad, online, 2014). OKEČ je základní ekonomickou klasifikací podniků sloužící především pro kategorizaci údajů o ekonomických subjektech. Tento způsob klasifikace byl zaveden v roce 1994. Vzhledem k působení České republiky v OSN a Evropské unii je nutné vycházet při sestavování OKEČ z mezinárodních standardů Evropského společen-


35

ství ES-NACE. Dle tohoto označení patří stavebnictví do již zmíněné kategorie CZNACE 41,42,43. Označení CZ-NACE bylo v České republice zavedeno roku 2009. Kompletní nová klasifikace respektuje obvyklé chápání a zvyklosti ve světě, což bylo vyžadováno především kvůli zavádění národního účetnictví do ekonomické a statistické praxe naší země (Český statistický úřad, online, 2014).

2.7

Základní pojmy a ukazatele odvětví stavebnictví

Stavebnictví je v České republice velmi významným odvětvím. Hlavní činností v rámci tohoto odvětví je výstavba nových objektů, rekonstrukce a údržba stávajících staveb, přestavby a modernizace objektů či jejich demolice. Stavebnictví je oborem závislým také na činnosti a fungování ostatních průmyslových odvětví, především na strojírenské výrobě, která poskytuje prostředky (stroje, náčiní, konstrukce apod.) nezbytné pro fungování odvětví stavebnictví. Bez stavebnictví bychom na tom byli velmi bídně, neboť ve své podstatě definuje možnosti bydlení, cestování a celý běžný život. Mimo to má velký význam na životní úroveň, zvyky, kulturu bydlení atd. Český statistický úřad uvádí jako základní pojmy v oboru stavebnictví stavební produkci (zahrnuje práce vykonávané společnostmi s převažující stavební činností), stavební práci, stavební zakázky a povolení. Stavební práce představují danou konkrétní činnost v oboru, tedy výstavbu, rekonstrukci, opravu, údržbu, ale i montážní práce stavebních konstrukcí apod. Do kategorie prací spadá i hodnota zabudovaného materiálu a konstrukcí. Zakázkami je poté nazýván objem stavebních prací, které mají být provedeny podle smluv s dodavateli. Jejich hodnota je určována bez DPH dle cen platných při převzetí zakázky (Český statistický úřad, online, 2015). Stavební povolení je doklad o schválení zahájení stavby, který je nutno vyřídit na příslušném stavebním úřadě ještě před zahájením plánovaných stavebních prací. Představuje povolení a ohlášení, jež byly vydány a evidovány příslušným stavebním úřadem na základě stavebního zákona (zákon č. 183/2006 Sb., ve znění pozdějších předpisů). Český statistický úřad (online, 2015) rozlišuje dvě skupiny vydaných stavebních povolení, a to povolení na novou výstavbu a povolení na změny již dříve dokončených staveb. Počet stavebních povolení a stavebních zakázek jsou mimo jiné také důležitými ukazateli výkonnosti odvětví, pomocí nichž lze určit, zda zkoumané odvětví roste či klesá. Finálně dokončené stavby lze na základě směru výstavby rozdělit na několik skupin, z nichž každá představuje určitý specifický typ stavby (Český statistický úřad, online, 2015):  Bytové budovy – zahrnují domy určené především k bydlení  Nebytové budovy výrobní – do této kategorie patří veškeré nebytové budovy určené k výrobě, tzn. například k zemědělství, průmyslu, dopravě apod.  Nebytové budovy nevýrobní – nebytové domy určené k jiné činnosti, než je výroba, tj. administrativní, léčebné, školské, ubytovací atd.


36

 Inženýrské stavby – podzemní stavby, mosty, komunikace, dráhy, …  Vodohospodářské stavby – zde nalezneme hydromeliorace, hráze a nádrže na tocích, úpravy toků a kanály. Prováděné stavební práce mohou mít za cíl výstavbu nových konstrukcí či stavebních děl nebo změnu již dříve dokončených staveb. Změnou může být nástavba (stavba se zvyšuje), přístavba (půdorysné rozšíření, které je propojeno se stávající stavbou) či stavební úprava, při které zůstává půdorysový i výškový rozměr stavby, jde o jinou stavební práci (Český statistický úřad, online, 2015). Dalším důležitým pojmem z oblasti stavebnictví je výstavba bytů. Bytem se dle ČSÚ (online, 2015) rozumí místnost či soubor místností, které jsou na základě rozhodnutí stavebního úřadu určeny k bydlení a mohou takto sloužit jako samostatné bytové jednotky. Bytovou výstavbu lze také dělit, a to na zahájené byty a dokončené byty. Zahájený je takový byt, jehož výstavba byla v daném období na základě stavebního povolení schválena. Dokončený byt je poté takový, na nějž byl do konce sledovaného období vydán kolaudační souhlas. Bytová výstavba je tak důležitým ukazatelem odvětví stavebnictví, neboť poskytuje informace vhodné pro srovnání s minulými roky, na základě nichž lze analyzovat současnou situaci v odvětví. 2.7.1

Stavební indexy

Při hodnocení dopadů ekonomické situace na jakýkoliv sektor národního hospodářství hrají jistě významnou roli mnohé analýzy a statistiky. Vydáváním statistik je v naší zemi pověřen Český statistický úřad, který má za úkol získat a zpracovat informace z mnoha oblastí, ať již jde o makroekonomické ukazatele, mezinárodní srovnání či analýzy jednotlivých odvětví našeho hospodářství. V sektoru stavebnictví existuje několik základních indexů, které slouží k hodnocení stavební výkonnosti. Nejběžnějším je pravděpodobně index stavební produkce (ISP), který vychází z vývoje stavebních prací, přeceněných do stálých cen. Tento index je počítán jako měsíční bazický index, který je brán souhrnně za všechny podniky s převažující stavební činností. V rámci statistických zkoumání je rozlišován index stavební produkce pro pozemní stavby a inženýrské stavitelství. Pro lepší zpracovatelnost a srovnání bývá udáván i ve čtvrtletních či ročních hodnotách (Český statistický úřad, online, 2015). Hodnoty indexu stavební produkce pro ČR v jednotlivých letech jsou vyčísleny v tabulce č. 6 v kapitole 4.2 Specifika odvětví. Dalšími indexy, které jsou ve stavebnictví hojně využívány, jsou cenové indexy. Jedná se indexy cen výrobců, které poskytují přehled o pohybu cenových hladin ve stavebnictví. Lze je rozdělit na čtyři základní skupiny (ČSÚ, online, 2013):  Indexy cen stavebních děl  Indexy cen stavebních prací  Indexy nákladů stavební výroby  Indexy cen materiálových vstupů


37

Jejich náplní je sledování vývoje cenové hladiny v odvětví a její vzájemné srovnání s minulými lety. Výpočet se provádí zjištěním cen zkoumaných výrobků a služeb ve srovnávacím a běžném období. Z jednotlivých zjištěných indexů lze poté sestavit řady, jež budou popisovat vývoj cen v čase (tzn. inflaci, deflaci apod.). V rámci výpočtu cenových indexů se za základní období stále považuje rok 2005 a základní cenovou hladinou je poté průměr roku 2005. Nově od roku 2012 jsou ale navíc (po provedení mimořádné revize cenových indexů) tyto indexy počítané na základě nových váhových systému, které vycházejí z průměrné produkční struktury stavební výroby v letech 2007 – 2010. Šetření o pohybu cen stavebních prací je prováděno čtvrtletně, přičemž měsícem zjišťování je prostřední měsíc sledovaného období. Cena v rámci výpočtu by měla zahrnovat všechny náklady nezbytné k realizaci stavební práce, tzn. veškerý materiál a polotovary, mzdové náklady, zákonná sociální a zdravotní pojištění, režijní náklady, dopravní náklady, zisk atd. (ČSÚ, online, 2013). Zmiňované šetření probíhá i v rámci jednotlivých typů staveb dle směru výstavby, a to následujícím způsobem (ČSÚ, online, 2013):  Bytové budovy - vyčísleny váženým průměrem z indexů cen budov jednobytových, dvoubytových, tří a vícebytových a ostatních bytových budov  Výrobní nebytové budovy – výpočet váženým průměrem z cenových indexů nádraží, garáží, budov pro průmysl, budov skladů, budov pro obchod atd.  Nevýrobní nebytové budovy - dány váženým průměrem z indexů cen administrativních budov, muzeí, knihoven, škol, budov pro zdravotnictví, hotelů,…  Inženýrské stavby – stejným způsobem, avšak z inženýrských děl  Vodohospodářské stavby – z cenových indexů vodních stupňů a plavebních kanálů

2.8

Hodnocení podniku

V diplomové práci jsou na základě získaných údajů o odvětví stavebnictví také hodnoceny konkrétní podnikatelské subjekty, které v tomto odvětví působí. Každá společnost může být hodnocena pomocí mnoha finančních ukazatelů, které více či méně vypovídají o výkonnosti podniku, o jeho finančním zdraví, o rentabilitě jeho kapitálu apod. K hodnocení podniku bývá většinou využívána určitá forma finanční analýzy, která může nabývat podoby (Knápková, Pavelková, 2010):  Analýzy absolutních ukazatelů - jde o analýzu majetkové a finanční struktury společnosti. K nejčastěji využívaným nástrojům patří horizontální a vertikální analýza.  Analýzy tokových ukazatelů - zejména analýza výnosů, nákladů, výsledku hospodaření (zisku, ztráty) a cash flow (toku finančních prostředků).  Analýzy poměrových ukazatelů - mezi tyto ukazatele řadíme rentabilitu podniku, zadluženost, likviditu, produktivitu a další.


38

 Analýzy rozdílových ukazatelů – zahrnuje především analýzu čistého pracovního kapitálu.  Analýzy soustav ukazatelů – zahrnuje komplexní modely – tzv. pyramidové rozklady, bonitní a bankrotní modely,…  Souhrnné ukazatele hospodaření Základním zdrojem finanční analýzy je finanční účetnictví, jež poskytuje prostřednictvím finančních výkazů data a informace nezbytné pro rozhodování managementu podniku. Mezi hlavní finanční výkazy patří rozvaha, výkaz zisků a ztrát, a přehled o peněžních tocích podniku, tzv. cash flow. Za další zdroj finančního účetnictví lze považovat údaje z vnitropodnikového účetnictví, různé ekonomické statistiky, přílohy k účetní závěrce, výroční zprávy apod. Rozvaha je základní účetním výkazem podniku, který podává informace o majetku společnosti a o zdrojích financování tohoto majetku. Vždy je sestavována k určitému datu, jedná se tedy o stavovou veličinu. Rozvaha se dělí na dvě části (Synek, Kislingerová, 2010):  Aktiva – jsou tvořena majetkem podniku. Představují levou stranu bilance, která se zabývá konkrétním složením majetku společnosti. Lze je dělit na hmotná a nehmotná aktiva, další dělení je poté z časového hlediska na dlouhodobá aktiva, oběžná aktiva a časové rozlišení.  Pasiva – představují zdroje financování aktiv podniku. Základní členění pasiv je na vlastní a cizí zdroje financování. Pomocí tohoto členění je poté hodnocena finanční struktura podniku. Druhým účetním výkazem, který poskytuje přehled o výnosech, nákladech a výsledku hospodaření podniku je výkaz zisků a ztrát. Základní pojmy z tohoto výkazu jsou vysvětleny v následujících odstavcích. Třetím výkazem je cash flow, které poskytuje informace o peněžních tocích podniku, tzn. o příjmech a výdajích podniku. Důležité je sledování změny stavu peněžních prostředků, tedy přírůstků a úbytků a analyzování hlavních důvodů, proč k daným změnám došlo. Je nezbytné se daným výkazem zabývat, neboť znát stav svých finančních prostředků je pro podnik důležité z důvodu udržení dostatečných zásob peněz, aby byl zajištěn bezpečný chod podniku (Synek, Kislingerová, 2010). Finanční analýza společnosti je velmi obsáhlý proces hodnocení podniku, na který ovšem není tato diplomová práce primárně zaměřena. Jeho dílčí část je ovšem využita v rámci hodnocení stavebních podniků v posledním oddílu práce (výsledek hospodaření, ukazatel EVA apod.). Dále budou tedy teoreticky rozpracovány pouze ukazatele, jež jsou v práci prakticky využity. 2.8.1

Hospodářský výsledek

Prvním údajem, na který se diplomová práce zaměří, je výsledek hospodaření (VH) podniku, tedy jakýsi finanční ukazatel - výsledek jeho roční činnosti. VH společnosti se počítá jako rozdíl mezi výnosy a náklady podniku za určité sledované období. Každá společnost se během roku snaží dosáhnout co nejlepších


39

výsledků, ať již jsou tímto výsledkem služby či výrobky, které mají sloužit zákazníkovi. Peněžní ocenění souboru realizovaných výrobků a služeb za určité období se označuje jako výnosy podniku, a to bez ohledu na to, zda došlo v daném období k inkasování plateb za tyto produkty (z daného vyplývá odlišení od příjmů – peněžní platby přijaté za produkty). Při výrobě či poskytování služeb ovšem také vznikají náklady. Činnosti v rámci podniku jsou spojeny s využíváním výrobních faktorů (práce, půda, kapitál), z nichž některé jsou přímo spotřebovávány při výrobě (či poskytování služeb), například materiál, jiné se postupně opotřebovávají (například stroje a zařízení). Jejich spotřeba (či opotřebení) vyjádřená peněžně se nazývá nákladem. Tento náklad lze tedy charakterizovat jako peněžně vyjádřenou spotřebu výrobních faktorů účelně vynaložených na tvorbu podnikových výnosů včetně dalších nákladů spojených s činností podniku. Tento způsob pojetí nákladů bývá využíván ve finančním účetnictví, jedná se o tzv. účetní pojetí nákladů. Druhou možností je poté tzv. ekonomické pojetí, které se vyznačuje tím, že zahrnuje náklady ušlé příležitosti, tzn. obsahuje i oběť učiněnou výrobcem tím, že použil dané zdroje určitým, a nikoliv jiným způsobem. Ekonomické náklady slouží pro výpočet ekonomického zisku (rozdíl výnosů a ekonomických nákladů). Tento ukazatel bývá hojně využíván při manažerském rozhodování (Synek, Kislingerová, 2010). Hospodářský výsledek podniku může nabývat dvojí podoby. Pokud jsou výnosy větší než náklady, jedná se o kladný výsledek hospodaření, tedy o zisk. V opačném případě, tedy pokud náklady převyšují výnosy, hovoříme o ztrátě podniku. Zisk je obecně považován za základní motiv podnikání a je také hlavním zdrojem samofinancování podniku. Výsledek hospodaření podniku je zaznamenán ve výkazu zisků a ztrát, a to ve trojím pojetí. Jedná se o provozní VH, finanční VH a mimořádný VH. Jejich sloučením je poté získán souhrnný výsledek hospodaření podniku za účetní období před zdaněním, který je nutno následně zdanit. 2.8.2

Ekonomická přidaná hodnota (EVA)

Druhou oblastí, na základě které budou podniky v diplomové práci hodnoceny, je úroveň hodnoty podniku pro vlastníky (tzv. shareholder value). Hodnota podniku bude posuzována pomocí ukazatele EVA (Economic value added), který představuje moderní metodu hodnocení výkonnosti podniku. V dřívějších dobách byl za primární cíl podniku považován co nejvyšší zisk, tedy maximalizace zisku, a to bez časové dimenze a posuzování vlivu rizika. Na základě maximalizace zisku byly poté pro hodnocení podniku stanoveny ukazatele rentability (výnosnosti), například rentabilita vlastního kapitálu, rentabilita investic apod. Tyto ukazatele ovšem vycházely z historických hodnot zisku a byly dost statické. Riziko navíc představuje závažný problém, který je nutno do hodnocení podniku zahrnout. Při financování cizím kapitálem totiž výrazně narůstá výše rizika a možnosti finanční tísně (Synek, Kislingerová, 2010). Moderní metody hodnocení výkonnosti získávají především v posledních letech stále většího využití. Dřívější tradiční metody fungující na základě finančních ukazatelů byly v posledních letech velmi kritizovány, především pro absenci vlivu rizika, inflace, času apod. V současné době jsou nejčastěji využívanými způsoby


40

hodnocení výkonnosti podniku metody zaměřené na maximalizaci hodnoty společnosti. Za základní ukazatele hodnoty podniku jsou dnes považovány především metody MVA (Market Value Added) a EVA (Synek, Kislingerová, 2010). Ukazatel MVA (tržní přidaná hodnota) je rozdíl mezi částkou, kterou by akcionáři získali prodejem svých akcií a dluhopisů a hodnotou, kterou do podniku vložili. Výpočet probíhá tím způsobem, že je od tržní hodnoty podniku odečten vložený kapitál. MVA může být jak kladná, tak záporná, cílem společnosti je však její maximalizace (Synek, Kislingerová, 2010). EVA (Economic Value Added) je ekonomický ukazatel měřící finanční výkonnost podniku. Tuto veličinu poprvé definovali v podnikatelském prostředí v poradenské agentuře Stern Stewart Management Services počátkem devadesátých let pro potřeby finančního řízení podniku. Ekonomická přidaná hodnota představuje rozdíl mezi dosaženým čistým provozním ziskem po zdanění (NOPAT) a celkovými náklady na kapitál. Čím vyšší je hodnota EVA, tím úspěšněji podnik hospodaří a jeví se jako vhodnější pro investování. Nejvýraznější odlišností této moderní metody od původních metod založených na rentabilitách kapitálu apod. je skutečnost, že EVA bere v potaz ekonomický zisk, nikoli zisk účetní. Zahrnuje tedy i alternativní náklady (náklady obětované příležitosti), které představují příjem, jež by byl získán při užití existujících zdrojů jiným způsobem. Ukazatel EVA také pracuje pouze s výsledky (výnosy a náklady) z provozní činnosti, nebere tedy v potaz mimořádnou činnost či nadstandardní aktivity. Obě tyto skutečnosti zvyšují vypovídací schopnost zmiňovaného ukazatele (Synek, Kislingerová, 2010). Výpočet ukazatele EVA EVA v podstatě vyjadřuje, jak společnost přispěla svými aktivitami za dané období ke zvýšení či snížení hodnoty pro vlastníky. Výpočet ukazatele EVA se provádí následujícím způsobem (Synek, Kislingerová, 2010): EVA = NOPAT – C * WACC

(1)

NOPAT představuje čistý provozní zisk před zdaněním (Net Operating Profit after Taxes), který se vypočítá jako EBIT*(1-t), kde EBIT vyjadřuje zisk před odečtením úroků a daní, tzv. provozní hospodářský výsledek a „t“ představuje sazbu daně (míru zdanění). Písmeno „C“ poté označuje celkový objem kapitálu, tzn. vyjadřuje hodnotu, která je vázána v aktivech nutných pro dosažení zisku z operační činnosti, jde tedy o dlouhodobě investovaný kapitál. WACC (Weighted Average Cost of Capital) je koeficient vyjadřující vážený průměr nákladů na kapitál (požadovaná míra výnosu kapitálu). Představuje průměrnou cenu (vyjádřenou v úrokové míře), kterou musí podnik platit za užití svého kapitálu. Váhami jsou podíly jednotlivých složek ve struktuře kapitálu podniku. Výpočet WACC je následující (Business center, online, 2013):


WACC = Rd * (1-t) * D/V + Re * E/V,

41

(2)

kde Rd je požadovaná výnosnost cizích zdrojů (obligace, úvěry, ...), Re je požadovaná výnosnost vlastního kapitálu (výnosnost akcií), E představuje objem vlastního kapitálu (equity), D poté objem cizího kapitálu (debt), V = E + D tj. celkový objem používaného kapitálu a „t“ je míra daně z příjmů. Aby bylo možné ukazatel EVA vyčíslit z běžně dostupných účetních podkladů, je nutné upravit tyto materiály tak, abychom získaly nezbytné parametry pro výpočet. Základním požadavkem je vyčíslení operačních aktiv (NOA) z rozvahy, který se provádí ve třech etapách (Mařík, Maříková, 2005):  Vyčlenění neoperačních aktiv – je nezbytné rozhodnout, která aktiva patří mezi operační a slouží k realizaci hlavní činnosti a která nikoliv. Mezi základní neoperační aktiva lze zařadit: o Krátkodobý finanční majetek – především krátkodobé cenné papíry a peníze. Slouží-li cenné papíry v aktivech podniku ke krytí nákladů ze splácení úvěru, nejedná se o operační aktiva, je tedy nutné je z výpočtu vyloučit. Peněžní prostředky by měl podnik držet pouze v nutné výši, přebytečné krátkodobé finanční zdroje je proto nutné z NOA také vyloučit. V této práci je za provozně nutnou výši využit ukazatel hotovostní likvidity, jehož výše by neměla přesáhnout hodnotu 0,7.2 o Dlouhodobá aktiva nesloužící k operační činnosti – zejména dlouhodobé investice (pokud slouží investice pouze k uložení peněz, je doporučeno je vyloučit z NOA). Naopak ponechány by měly být takové investice, u kterých dochází k propojení hlavní činnosti mezi analyzovanou společností a společností do níž je investováno. o Nedokončené investice – nepodílí se na současných výsledcích hospodaření. o Jiná aktiva nepotřebná k operační činnosti (například pronajaté pozemky a budovy – nepoužívané, nadbytečné zásoby apod.)  Aktivace položek, které nejsou v rozvaze evidovány – zahrnuje především: o Leasing - české účetnictví eviduje leasingový majetek u pronajímatele, avšak rizika a ekonomické užitky nese nájemce, je proto vhodné upřednostnit ekonomický pohled na leasing a zahrnout tento majetek do aktiv – hodnotu pronajatého předmětu sníženou o odpisy (taktéž s ním související závazky do pasiv – zůstatková cena). o Ekvivalenty vlastního kapitálu – vznikají, když v rámci úpravy rozvahy změníme stav aktiv, avšak nevzniká nám odpovídající závazek (rozdíl se převede přímo do hodnoty vlastního kapitálu). o Oceňovací rozdíly běžných aktiv – u zásob v rámci přeceňování metodou LIFO 2

Hotovostní likvidita se vypočítá jako podíl peněžních prostředků a krátkodobých závazků.


42

o Aktivace nákladů s dlouhodobými předpokládanými účinky o Goodwill – v případě, že podnik vykazuje na účtu goodwillu zůstatek, pak je žádoucí jej do NOA započítat o Tiché rezervy - úmyslně snižují hodnotu aktiv, proto je třeba tyto položky zahrnout ve formě ekvivalentů vlastního kapitálu také do účetního ocenění pasiv.  Snížení aktiv o neúročený cizí kapitál – zahrnuje: o Krátkodobé závazky – především dodavatelské úvěry, které nejsou úročeny. o Závazky ke společníkům o Daňové závazky o Položky časového rozlišení Dále je pro výpočet ukazatele EVA nutné vyčíslit operační výsledek hospodaření (NOPAT). Již z názvu tohoto výsledku hospodaření je zřejmé, že závisí na operačních aktivech, která jsou při jeho výpočtu využívána. Je tedy nutné do tohoto výsledku hospodaření zahrnout pouze ty náklady a výnosy, jež byly vytvořeny operačními aktivy. V rámci výpočtu lze využít dvě varianty [70]:  vzít jako výchozí ukazatel výsledek hospodaření běžné činnosti  vycházet z provozního výsledku hospodaření Při výpočtu operačního výsledku hospodaření je potřeba upravit výsledek běžné činnosti o tyto položky:  vyloučení placených úroků z finančních nákladů3  vyloučení mimořádných položek – mohou zkreslovat ukazatel (je nutné je přičíst zpět k hospodářskému výsledku, nebo odečíst v případě výnosů)  započtení vlivu změn vlastního kapitálu – například aktivace nákladů investiční povahy, tiché rezervy,…  vymezení provozně nutných aktiv – určit, zda daná aktiva mají operativní charakter (výnosy z neoperativních aktiv odečíst, náklady přičíst)  úprava daní – tzv. upravená daň představuje výši daňového závazku placeného z operačního výsledku hospodaření. Existují dvě možnosti výpočtu: o

Je možné vynásobit NOPAT daňovou sazbou (výsledek ovšem bývá nepřesný)

o

Druhá varianta využívá „skutečnou daňovou sazbu“. Získáme ji jako podíl splatné daně (z výkazu zisků a ztrát), a účetního výsledku hos-

Implicitní úroky obsažené v leasingových platbách jsou pak připočteny zpět k hospodářskému výsledku. 3


43

podaření. Tímto podílem poté vynásobíme operační výsledek hospodaření (Mařík, Maříková, 2005). Poslední složkou nezbytnou k výpočtu ekonomické přidané hodnoty jsou náklady na kapitál (WACC). Nejprve je nutné stanovit váhy jednotlivých složek kapitálu a poté určit náklady na cizí a na vlastní kapitál. Stanovení nákladů na cizí kapitál je ve většině případů poměrně snadné, neboť výše plateb z použití tohoto kapitálu bývají dohodnuty smluvně, tudíž jejich hodnoty lze zjistit z úvěrových smluv. Do těchto nákladů patří i náklady spojené se správou úvěru a počáteční poplatky. Průměrné náklady na cizí kapitál se vypočtou jako vážený aritmetický průměr ze všech nákladů na cizí kapitál. Náklady na vlastní kapitál představují požadovaný očekávaný výnos vlastníků. Pro stanovení nákladů na vlastní kapitál lze využít několik metod, například CAPM či stavebnicový model INFA. V této diplomové práci je využit právě zmíněný model INFA (Mařík, Maříková, 2005). Náklady na vlastní kapitál (Re) jsou součtem bezrizikové sazby (rf) a rizikové přirážky, která je určena sumou dílčích prémií. Vzorec vypadá následovně (Mařík, Maříková, 2005): Re = rf + rFs + rLA + rpod + rFSt,

(3)

kde rFS je prémie za riziko finanční nestability, rLA je prémie velikosti podniku, rpod je prémie za podnikatelské riziko a rFSt je prémie za riziko finanční struktury. Bezriziková sazba bývá v českých podmínkách určena jako výnosnost dlouhodobých státních dluhopisů. Prémie za riziko finanční nestability je stanovována dle ukazatele běžné likvidity. Běžná likvidita se vypočítá jako podíl oběžných aktiv a krátkodobých závazků. Pokud je běžná likvidita > 150, je riziková přirážka finanční nestability rovna 0, jeli běžná likvidita < 100, pak je rFS rovna 10 (údaje vyjádřeny v %). Pokud se hodnota běžné likvidity nachází v rozmezí od 100 do 150, lze prémii za riziko finanční nestability vypočítat: rFS = (150 - CR)2 / 250

(4)

Prémie velikosti podniku je součást rizikové přirážky, jejímž hlavním kritériem je vlastní jmění podniku. Pokud je vlastní kapitál > 3 mld. Kč, pak je r LA rovna 0, v případě, že je vlastní kapitál < 100 mil. Kč, pak je rLA rovna 5 (údaje vyjádřeny v %). Pokud se hodnota vlastního kapitálu pohubuje v rozmezí 100 mil. < VK < 3 mld., je nutné využít vzorec: rLA = (3 – VK)2 / 1,682

(5)

Podnikatelské riziko je ukazatelem, který se měří pomocí rentability aktiv. Je-li rentabilita podniku (ROA) > průměrná rentabilita odvětví, pak je rpod rovno 0.


44

Avšak je-li rentabilita podniku záporná, je prémie za podnikatelské riziko rovna 10 (údaje vyjádřeny v %). V ostatních případech: rp = ((ROAø – ROA)2 . 10) / (ROAø)2

(6)

Ukazatel rizika finanční struktury je vyjádřen pomocí úrokového krytí. Pokud je úrokové krytí > 3, pak je riziková přirážka finanční struktury rovna 0. Je-li naopak úrokové krytí < 1, pak je rFSt rovna 10 (údaje vyjádřeny v %). V případě, že se velikost úrokového krytí nachází v rozmezí mezi 1 a 3, pak lze využít vzorec: rFST = (3 - TIE)2 x 10 / 4

(7)

Jakmile máme všechny potřebné složky pro výpočet ukazatele EVA, je možné přejít k jeho konkrétnímu vyčíslení. V této diplomové práci je k výpočtu finálního ukazatele využit postup z literatury Mařík, Maříková (2005). Eva je tedy počítána následovně: EVA = NOPAT – (NOA*WACC)

2.9

(8)

Ekonomická krize

V této diplomové práci se často obracím také na téma nedávné ekonomické krize, která postihla svět i naší zemi v průběhu posledních deseti let. Ekonomická krize, jinak také nazývána hospodářská krize, ovlivňuje sféry každodenního života téměř všech občanů vyspělých zemí. Za hospodářskou krizi bývá ekonomy považován dlouhotrvající, velmi prudký a nepříznivý pokles ekonomiky země. Konkrétní definice ekonomické krize jsou ale odlišné. Miller (online, 2010) například uvádí, že ekonomická krize je „dlouhodobý ekonomický stav, který se vyznačuje nezaměstnaností, nízkou cenovou hladinou a nízkou úrovní obchodu a investic“. Krize obecně vždy znamená nějaký problém či selhání, které s sebou přináší nepříznivé následky. V posledních letech je výraz krize hojně používám ve spojení se slovem finanční či později ekonomická. Zmiňovaná krize se stala tématem číslo jedna a předmětem zájmu široké veřejnosti. Současná krize ovšem není pouze krizí finanční či bankovní sféry, jde také o krizi společenskou, která přetváří pohled na současné fungování světových ekonomik (Knauer, 2010). Ekonomická krize může být způsobena hned několika problémy. Důvodem poklesu ekonomické aktivity může být například nasycení poptávky, přehřátí ekonomiky, vznik cenových šoků, nedostatečná soukromá spotřeba či finanční nestabilita, která je považována za hlavní příčinu současné krize (Janáčková, online, 2010). Finanční nestabilita jako taková přináší většinou problémy ve finanční sféře země. Hlavní rozdíl mezi ekonomickou a finanční krizí je fakt, že příčiny finanční


45

krize nevznikají v reálné ekonomice, nýbrž ve finančním systému. Mezi ekonomy lze nalézt mnoho nejednotných definicí finanční krize, často bývá zaměňována také s krizí měnovou. Finanční krize je dle názorů mnoha ekonomů spíše obecnější pojem, měnová krize je poté její dílčí součástí. Finanční krizi je možné rozdělit na krizi (Dvořák, 2008):  Měnovou  Bankovní  Dluhovou (úvěrovou)  Systemickou finanční krizi Ekonomové se ani v případě měnové krize neshodnou na jednotné definici, avšak shodují se alespoň na základních znacích, které tuto krizi provázejí. Měnovou krizi symbolizuje především nečekané a prudké oslabení kurzu domácí měny (depreciace). V systémech pohyblivých kurzů se projevuje jako pokles nominální sazby kurzu, v případě pevných kurzů dochází k vynucené devalvaci měny či k nutnosti bránit měnu nástroji centrální banky. Měnová krize tedy nezahrnuje pouze skutečný pokles měny, ale i jevy provázející jeho nutnou obranu (výrazné zvýšení úrokových sazeb, ztráta části devizových rezerv, apod.). (Dvořák, 2008). Bankovní krize bývá spojována s nedostatečnou likviditou, případně s insolvencí bankovních institucí. Bývá provázena ztrátou důvěry věřitelů (vkladatelů) v banky. I v případě této krize se za ni považuje nejen přímý úpadek banky, ale i situace, ve kterých jsou nutné vládní zásahy či pomoc centrální banky pro záchranu postižené instituce (Dvořák, 2008). Dalším typem krize, jež je zahrnována pod krizi finanční, je dluhová krize. Známé je její dělení na externí a interní. Externí dluhová krize je symbolizována neschopností země splácet svůj zahraniční dluh. Mezi externí krize bývají ovšem kromě platební neschopnosti země vůči zahraničí zahrnovány také zahraniční dluhy soukromých firem a bankovních institucí. Interní krize jsou charakteristické vnitřní předlužeností ekonomiky a platební neschopností podniků v rámci země (Dvořák, 2008). Poslední typ, systemická krize je kombinací výše zmíněných krizí, která zahrnuje příznaky všech nebo přinejmenším většiny z nich. Současná světová krize postihla především vyspělé státy světa, které již od roku 2007 postupně bojují s krizí, jež začala jako finanční krize, poté přešla do ekonomické recese a nakonec se stala dluhovou krizí vlád. S těmito problémy se musely potýkat vyspělé ekonomiky světa především z důvodu nadmíru uvolněné měnové politiky a neúměrného zadlužování některých zemí (Janáčková, online, 2010).

2.10 Současná ekonomická krize Světová ekonomická krize začala v roce 2007 ve Spojených státech amerických. Důvodem ovšem bylo již počínání v letech 2001 až 2003, kdy došlo k extrémnímu


46

nárůstu poptávky po spotřebních a hypotečních úvěrech z důvodu jejich nízké úrokové sazby, která v roce 2003 klesla až na 1 %. Tyto nízké úrokové sazby poskytoval americký Federální rezervní systém (Fed) s cílem zamezit hospodářské recesi. Daná snaha nevyšla na prázdno a dočasně bylo recesi skutečně zabráněno vlivem vysokého nárůstu investiční aktivity. Úvěry v té době byly velmi lákavé, bohužel však byly poskytovány i lidem s nízkými a nestabilními příjmy. Jednalo se především o přistěhovalce z Latinské Ameriky. V některých případech hypotéční firmy nevyžadovaly žádný doklad ohledně příjmů osob, kterým peníze půjčovaly. Ve svém důsledku ovšem nebyly poskytované úvěry tak výhodné, jak se z počátku zdálo. Lidé si většinou nepřečetli či nepochopili (z jazykových důvodů či z nedostatku vzdělání apod.) všechny dodatky a podmínky (například dodatek o tom, že nízké úrokové sazby budou platit pouze zpočátku hypotéky a je možné je do budoucna navýšit). Situaci nezlepšovala ani přítomnost agentů, kteří se o prodej hypoték starali a snažili se lidem vnutit myšlenku, jak výhodné tyto úvěry jsou (Kislingerová, 2010). Zlom ve vývoji způsobil růst základní úrokové sazby, která koncem roku 2006 činila 5,25 %. S takovými dodatečnými náklady lidé samozřejmě nepočítali, a proto se pro ně hypotéky staly neúnosné. Nebyli schopni dále splácet své úvěry, čímž se dostávali do ještě větších problémů ohledně propadlých zástav, exekucí a nucených vystěhování (Kohout, online, 2011). Počátek krize lze tedy hodnotit jako finanční krizi na americkém trhu s hypotékami. Tento problém by ovšem jistě sám nepřerostl ve světovou krizi. Bohužel, do potíží se dostaly i některé evropské banky, jež investovaly do derivátů založených na amerických hypotékách. Trh s americkými cennými papíry byl natolik neprůhledný, že nebylo možné přesně určit, která banka je problémy zasažena a která nikoliv. Tím se krize masově a rychle rozšířila do mnoha vyspělých zemí. Vznikla velká nedůvěra mezi bankami navzájem, což ve svém důsledku vedlo k markantnímu poklesu likvidity bankovního sektoru (Kohout, online, 2011). Kvůli problému s nedostatkem důvěry vznikaly další potíže, neboť došlo k oslabení rychlosti tvorby úvěrů v Severní Americe a Evropě. Tento krok je ale doprovázen poklesem růstu HDP, případně spojený s růstem nezaměstnanosti. Evropa navíc v letech bezprostředně před krizí prožívala období obrovského úvěrového boomu v soukromém sektoru, jenž byl jednou z příčin hospodářského růstu. Tento rozvoj byl samozřejmě poklesem úvěrů zastaven a hospodářský růst přešel v období recese (Kohout, online, 2011). Ačkoliv současná krize začala jako finanční krize ve Spojených státech amerických, postupně se rozrostla do krize světové, která postihla mnoho vyspělých zemí. Její rozsah také přerostl význam finanční krize, neboť neovlivnila pouze finanční trh, ale zapříčinila značné změny v reálné ekonomice, díky kterým došlo k hospodářské recesi.


2.10.1

47

Vliv ekonomické krize na Českou republiku

Ekonomická krize v České republice měla pomalejší průběh s mírnějšími následky. Zpočátku se jí dotkla pouze nepatrně, vlivem silného, zdravého a fungujícího bankovního sektoru. V roce 2007 měl český finanční systém nadbytek likvidity, banky poskytovaly úvěry v cizích měnách pouze v malém množství. Podíl nesplacených úvěru byl také zanedbatelný, riziková aktiva tvořila méně než 1 %. Jak píše Miroslav Singer z České národní banky (online, 2010): „Finanční sytém v ČR byl méně zranitelný než jinde; přímé dopady finanční krize proto nebyly závažné.“ Z tohoto důvodu u nás nepropukla finanční krize, ale došlo pouze ke krizi hospodářské, především vlivem poklesu zahraniční poptávky. Česká republika totiž je a i v té době byla otevřenou proexportní zemí. Z tohoto důvodu byla vázána na vývoj svých obchodních partnerů (např. Německo, Slovenko, Francie, Polsko,…). Okolní země se potýkaly s problémy vyvolanými finanční a hospodářskou krizí, které se projevily navenek jako snížení poptávky po dovozech. Důsledkem bylo zpomalení růstu i v České republice (především vlivem poklesu exportu) a hospodářská krize se přesunula i do naší země. Ekonomická krize u nás tedy propukla až o něco později, než tomu bylo v okolních státech. Od druhé poloviny roku 2008 je patrný přechod krize i do naší země, kdy nejprve docházelo k postupnému zpomalování růstu ekonomiky. Největší problémy zaznamenala Česká republika v roce 2009. Tehdy se naplno projevila hospodářská krize, došlo k výraznému oslabení českého hospodářství, provázenému silným poklesem HDP, růstem nezaměstnanosti a růstem míry inflace. Nastal problém v oblasti zpřísnění úvěrových podmínek, což vedlo k poklesu poptávky po úvěrech (Singer, online, 2010).

Obr. 5

Nově poskytnuté úvěry v letech 2005 až 2009 Zdroj: Miroslav Singer, ČNB (online, 2010)


48

Největší problémy zaznamenal sektor průmyslu, kde došlo k rapidnímu poklesu volných pracovních míst (firmy se snažily snižovat mzdové náklady), díky čemuž narůstala nezaměstnanost. Hlavní oblasti průmyslu, ve kterých se v roce 2009 naplno projevila krize, byl automobilový průmysl a stavebnictví. Automobilový průmysl je nejvýznamnější složkou české vývozní produkce, tvoří více než 20 % exportu. Stavebnictví utrpělo pravděpodobně největší propad vlivem snížení poptávky soukromého sektoru. Na počátku roku 2010 se podílelo cca 6,5 % na tvorbě HDP a zaměstnávalo cca 9,0 % osob pracujících v civilním sektoru (cca 450 tis.). (Singer, online, 2010). Dopad ekonomické krize také násobila stagnace reálných mezd, v jejímž důsledku klesala ochota obyvatel nakupovat, klesala spotřební poptávka. Pokles poptávky vedl ke snížení výroby a dalšímu útlumu ekonomiky. 2.10.2

Současná situace v ČR

V současné době, tedy v roce 2014, již vypadá situace o něco lépe. Česká ekonomika přestála rok 2009, který měl pro ni největší dopady, i následující roky útlumu ekonomiky. Nyní se konečně začíná „blýskat na lepší časy“, i když důsledky krize stále ještě nejsou zcela za námi a do značné míry ovlivňují hospodářství ČR. Současná vláda v České republice se shoduje na tom, že rok 2014 by mohl být rokem přelomovým, který by mohl vést k novému nastartování ekonomiky naší země (Vláda České republiky, online, 2014). Pro další roky je očekáván optimističtější vývoj než doposud, ekonomika by se konečně měla přesunout z období recese do pozvolného růstu.


49

3 Materiál a metodika Tato část práce bude věnována popisům dat nutných ke zpracování praktické části diplomové práce, dále se poté zaměří na způsob využití těchto dat a na statistické metody, jež byly do práce zahrnuty.

3.1

Materiál

Údaje využité v této diplomové práci jsou dvojího charakteru, jedná se o makroekonomické údaje typu HDP, index spotřebitelských cen apod., která mají charakterizovat současnou ekonomickou situaci země, a dále o data týkající se sektoru stavebnictví (vývoj stavebních zakázek, počet zaměstnaných v odvětví,…). Význam jednotlivých ukazatelů byl již rozebrán v teoretické části práce, v tomto oddíle jim již proto nebude dále věnována pozornost. Údaje mají sekundární charakter a byly získány z veřejně dostupných serverů našich nejznámějších databází. Pozorovaná data jsou analyzována za jednotlivá čtvrtletí let 2004 až 2014. Jedná se tedy o časové řady zahrnující 44 pozorování. Nejčastějším zdrojem dat byl Český statistický úřad, dále pak databáze Ministerstva financí ČR a také Ministerstva pro místní rozvoj. Veškeré údaje analyzované v diplomové práci jsou zpracovány pomocí ekonomického softwaru Gretl a konkrétní výstupy poté převedeny do současné podoby tabulek a grafů v tabulkovém procesoru MS Excel. Konkrétní hodnoty zpracovávaných dat jsou uvedeny v příloze této diplomové práce.

3.2

Metodika

K dosažení cíle této diplomové práce jsou nejprve využity metody uvedené v teoretické části této práce. Jedná se především o PEST analýzu, která se zabývá makroekonomickou oblastí a jejíž cílem je zobrazit základní charakteristicky makroekonomického prostředí. V práci budou identifikovány základní ukazatele, které by mohly mít vliv na situaci v odvětví stavebnictví. V rámci politické a právní oblasti se jedná o charakterizování různých legislativních změn, které mohou dané odvětví ovlivňovat. V ekonomické části jsou vybrány základní markoekonomické ukazatele, u nichž je poukázáno na jejich dosavadní vývoj a možnost ovlivnit odvětví. Technická a společenská (sociální) oblast poté dokreslují celkovou představu o makroprostředí, ve kterém dané odvětví působí. V další části práce poté bude rozebráno samotné odvětví, kdy bude pomocí dat ze zmíněných zdrojů nastíněn vývoj odvětví stavebnictví v posledních deseti letech. Následovat bude statistická a ekonometrická analýza zkoumaných dat, která bude založena na analýze časových řad z oblasti stavebnictví (vývoj stavebních povolení, stavebních zakázek, zaměstnanosti ve stavebnictví).


50

Poslední část práce bude zaměřena na konkrétní společnosti z oblasti stavebnictví, které budou postupně charakterizovány. V práci bude nastíněna jejich současná situace a zhodnocena závislost či rozdíly oproti celému stavebnímu odvětví. Analýza jednotlivých společností bude provedena dle postupů uvedených v teoretické části této práce (na základě výsledku hospodaření a ekonomické přidané hodnoty). Následně bude provedeno testování jejich korelace s odvětví, která má sloužit k možnosti predikce jednotlivých podnikových ukazatelů. Korelace bude provedena na základě Spearmanova korelačního koeficientu. Kritické hodnoty tohoto koeficientu jsou uvedeny ve statistických tabulkách. Korelace bude testována na hladině významnosti α=5%. Na závěr bude stanoveno doporučení pro jednotlivé společnosti, jakým směrem by se měly dále ubírat, případně co je možné očekávat. 3.2.1

Analýza časových řad

Časová řada je dle Hindlse a kol. (2000) definována jako posloupnost chronologicky seřazených hodnot určité zkoumané ekonomické veličiny. Její analýza poté zahrnuje soubor metod, jež mají sloužit k popisu a predikcím těchto řad. V praxi existuje mnoho způsobů, jak členit časové řady. Mezi základní patří členění z časového hlediska na (Hindl, Hronová, Novák, 2000):  Intervalové časové řady – zahrnují jednotlivé parametry, jejichž velikost či objem záleží na délce sledovaného intervalu při pozorování. Tento typ časových řad je specifický svou možností sčítání mezi obdobími, kdy jsou výsledky těchto sčítání smysluplné.  Okamžikové časové řady – jsou tvořeny ukazateli, jež se vztahují k určitému konkrétnímu okamžiku. U těchto časových řad nemá význam jednotlivé výstupy sčítat, neboť jejich součet nedává smysl. Analýza těchto řad při nutnosti shrnutí bývá prováděna pomocí chronologického průměru. Z dalších možností se poté nabízí členění podle způsobu vyjádření údajů (naturální, peněžní časové řady), podle periodicity (krátkodobé a dlouhodobé časové řady) či podle druhu sledovaných dat (primární a sekundární časové řady). (Arlt, Arltová, 2009). Při analýze ekonomických údajů je využívána věda zvaná ekonometrie, která je složena z mnoha matematických, statistických a ekonomických metod. Hančlová (2009) například chápe ekonometrii jako vědní disciplínu, která aplikuje nástroje matematiky a statistiky v oblasti ekonomie, a zároveň využívá informatiku pro vyhledávání, měření a empirické ověřování. Gujarati (2009) pro změnu vidí ekonometrii jako výsledek pohledu ekonomie, jež vychází z matematické statistiky založené na ekonomických údajích, které jsou vytvořeny prostřednictvím matematické ekonomie a mají sloužit k získání empirických výsledků. Nejpoužívanějším nástrojem ekonometrie je klasický lineární regresní model, který je základem ekonometrického modelování. Ekonomické časové řady se liší od ostatních časových řad mnoha specifickými charakteristikami. Mezi základní patří trend, který představuje dlouhodobé změny,


51

jež probíhají v průměrném chování časové řady. Trend může být rostoucí, klesající, mírný, strmý či proměnlivý v čase. Další specifickou vlastností ekonomických časových řad je nelinearita. V případě, že se v dané časové řadě tento problém vyskytne, nelze ji adekvátně popsat za pomoci lineárních modelů. Nelinearita se může vyskytovat v několika podobách, jedná se o strukturální zlomy, změny v průběhu či variabilitě. Třetí typickou vlastností ekonomických časových řad je sezónnost, která představuje systematické, periodicky se opakující, kolísání v časové řadě. Kolísání probíhá v průběhu jednoho kalendářního roku (například výkyvy v rámci čtvrtletí – střídání ročních období – zaměstnanost v odvětví stavebnictví apod.) a každý další rok se opakuje. Sezónnost lze tedy považovat za vlastnost především krátkodobých časových řad. Další zvláštností časových řad je podmíněná heteroskedasticita, která zapříčiňuje změnu variability časové řady v čase (mění se rozptyl). (Arlt, Arltová, 2009). 3.2.2

Modelování časových řad

Vytváření jednorozměrného modelu časových řad lze provádět dvěma základními způsoby. Prvním z nich je dekompozice časové řady, která bude v práci dále využívána, druhým je poté aplikace Boxovy-Jenkinsovy metodologie. Ta považuje za základní prvek konstrukce modelu časové řady náhodou složku (může být tvořena korelovanými veličinami). Takto analyzovaná časová řada musí obsahovat minimálně 40 pozorování. Základními modely jsou autoregresní procesy AR, procesy klouzavých průměrů MA a jejich vzájemná kombinace – smíšené modely ARMA. Tento typ modelování časové řady ovšem není v práci využit, proto nebude dále rozebírán (Hindls, Hronová, Novák, 2000). Praktická část diplomové práce vychází z dekompozice časové řady. Dekompozice v podstatě znamená rozdělení časové řady na čtyři základní složky časového pohybu, a to na trendovou Tt, cyklickou Ct, sezónní St a náhodou složku εt, přičemž ne každý model musí obsahovat veškeré uvedené složky najednou. První tři zmíněné složky tvoří systematickou část modelu, která má být pomocí této metody a nástrojů k ní využitých co nejlépe vysvětlena. Výsledný model může nabývat dvou základních podob, a to aditivního typu (Hindls, Hronová, Novák, 2000): Yt = Tt + St + Ct + εt,

t=1,2,3,…T

(9)

Aditivní verze modelu bývá v praxi používána častěji, je také využit v praktické části této diplomové práce. Druhou možností je poté multiplikativní verze (Hindls, Hronová, Novák, 2000): Yt = TtStCtεt

t=1,2,…T

(10)

Trendová složka vyjadřuje dlouhodobou tendenci vývoje hodnot zkoumaného ukazatele v čase. Sezónní složka je, jak již bylo řečeno, pravidelně se opakující odchylka od trendu, která se vyskytuje v průběhu jednoho roku. Cyklická složka se


52

vyznačuje kolísáním okolo trendu v důsledku cyklického vývoje s vlnami delšími než období jednoho roku. Náhodná složka je ta část ekonomické řady, která zůstane po vyloučení všech předchozích. Nelze ji popsat žádnou funkcí (Hindls, Hronová, Novák, 2000). 3.2.3

Regresní analýza

Regresní analýza patří mezi nejdůležitější a nejvyužívanější nástroje ekonometrického modelování. Zabývá se kvantitativním popisem souvislostí mezi ekonomickými proměnnými. Úkolem je vysvětlit příčinné souvislosti mezi zkoumanými proměnnými (dvěma či více), tedy popsat změny hodnot vysvětlované (závislé) proměnné změnami hodnot jiných proměnných (vysvětlujících, nezávislých), za pomoci regresní rovnice. Vysvětlovaná proměnná bývá označována jako Y, vysvětlující proměnné poté jako X1, X2, X3,…Xk (Hindls, Hronová, Novák, 2000). Výsledný lineární regresní model má tvar: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk + ε

(11)

Předpoklady klasického lineárního regresního modelu Regresní analýza je založena na několika základních předpokladech, které by měly regresní modely splňovat. Při splnění všech níže zmíněných předpokladů lze OLS odhady regresních koeficientů považovat za nejlepší možné. V takovém případě je možné je označit za nestranné, konzistentní a maximálně vydatné (Hindls, Hronová, Novák, 2000). Dle Hančlové (2012) lze tyto předpoklady vyjádřit následovně:  Regresní model je lineární v parametrech, je správně specifikován a má aditivně připojen chybový člen.  Chybový člen má nulovou střední hodnotu.  Všechny vysvětlující proměnné jsou nekorelované s chybovým členem (náhodnou složkou).  Není sériová korelace, tzn. pozorování chybového členu nejsou korelována se sebou samými.  Chybový člen má konstantní rozptyl, tzn. homoskedasticita.  Žádná vysvětlující proměnná není perfektní lineární kombinací jiné vysvětlující proměnné, tzn. není perfektní multikolinearita.  Chybový člen má normální rozdělení. 3.2.4

Kvalita regresní funkce

Posouzení kvality regresní funkce je jedním ze základních úkolů regresní analýzy. Čím více jsou jednotlivé empirické hodnoty soustředěné okolo regresní funkce, tím lze zvolený vztah považovat za vhodnější a silnější (Hindls, Hronová, Novák, 2000).


53

Základní metoda využívaná při tvorbě a hodnocení regresní funkce je metoda nejmenších čtverců (zkratka OLS). Jde o matematicko-statistickou metodu, která je využívána pro získání odhadů parametrů regresní funkce ze zkoumaných dat. Metoda je založená na minimalizaci sumy čtverců odchylek mezi empirickými a teoretickými hodnotami. Kritérium metody má následující podobu:

(12) kde parametr „e“ představuje reziduum (Hindls, Hronová, Novák, 2000). Kvalitu odhadnutého lineárního regresního modelu lze hodnotit pomocí několika kritérií, nejvyužívanější je ovšem koeficient determinace (R2). Slouží k měření shody odhadovaného modelu s empirickými daty, tzn. měří rozptyl empirických pozorování kolem regresního modelu. Koeficient determinace vychází z rozkladu celkové sumy čtverců (TSS) na regresní (ESS) a reziduální (RSS) sumu čtverců. Čím menší je výsledný rozptyl, tím lépe je model vysvětlen. Koeficient determinace může nabývat hodnot od 0 do 1, přičemž čím blíže je koeficient hodnotě 1, tím lépe je model vysvětlen (tím více jeho variability je vysvětleno). Koeficient determinace je možno vyjádřit (Gujarati a kol., 2009):

(13) Obměnou původního ukazatele hodnotícího vhodnost modelu je korigovaný (adjustovaný) koeficient determinace. Je získán z koeficientu determinace pomocí úpravy počtem stupňů volnosti. Využíván bývá při srovnávání popisné schopnosti modelů, jež mají shodnou závislou proměnnou. Je definován jako (Gujarati a kol., 2009): (14) kde „n“ představuje počet parametrů a „k“ je počet regresních parametrů včetně absolutního členu (konstanty). V případě, že nám posouzení modelu pouze podle koeficientu determinace nevyhovuje, je možné rozhodování o vhodné funkční formě doplnit zhodnocením informačních kritérií. Ta jsou založena na principu očištění reziduální sumy čtverců (RSS) o rozsah souboru (n) a počet regresních parametrů (p). Informační kritéria využitá v této práci jsou Akaikeho informační kritérium (AIC), Schwarzovo informační kritérium (BIC) a Hannanovo-Quinnovo informační kritérium (HQC). Čím


54

nižší jsou hodnoty těchto kritérií, tím lze model považovat za vhodnější (Hančlová, 2012). 3.2.5

Testování hypotéz

Statistickou hypotézou se rozumí určitý předpoklad o parametrech či tvaru rozdělení analyzovaného znaku. Při testování jednotlivých hypotéz dochází k ověření správnosti (či nesprávnosti) stanovené hypotézy pomocí výsledků získaných náhodným výběrem (Hindls, Hronová, Novák, 2000). V rámci testování je stanovena nulová hypotéza (označení H0), která určitým způsobem charakterizuje zkoumaný model. Jejím protipólem je alternativní hypotéza (H1), která popírá hypotézu H0. O tom, zda nulovou hypotézu přijmeme či ji zamítáme, rozhodujeme na základě testovacího kritéria. Množina hodnot, jež může testové kritérium nabýt, se nazývá obor hodnot. Ten je rozdělen na dva podobory V a W. Podobor V obsahuje hodnoty svědčící ve prospěch hypotézy H0, jde o tzv. obor přijetí. Naopak podobor W obsahuje hodnoty svědčící ve prospěch H 1, tento obor se nazývá kritický. Hodnoty testového kritéria, jež oddělují kritický obor a obor přijetí, se označují kritické hodnoty. Testování je závislé také na stanovené hladině významnosti (α), která je v diplomové práci používána na úrovni 5 %. Hladina významnosti má vliv na stanovení kritického oboru (Marek, 2007). t-test T-test slouží k ověření statistické významnosti jednotlivých regresních parametrů obsažených ve zkoumaném modelu. Nulová hypotéza praví, že parametr není statisticky významný (βj = c, přičemž „c“ je konstanta – často bývá testováno βj = 0). Alternativní hypotézy mohou mít jednostranný charakter (levostranný βj < 0 a pravostranný βj > 0) či oboustranný charakter (βj ≠ 0). Obecná podoba testovací statistiky vypadá následovně (Hindls, Hronová, Novák, 2000):

(15) kde βj představuje odhad regresního parametru, „c“ je hodnota parametru plynoucí z nulové hypotézy, SE(βj) je odhad střední chyby regresního parametru βj. Počet stupňů volnosti je stanoven jako (n – p). O zamítnutí hypotézy rozhodujeme na základě zjištěné hodnoty t-statistiky či podle vypočtené p-hodnoty, která je zjištěna z testovací statistiky a srovnává se se stanovenou hladinou významnosti (Hindls, Hronová, Novák, 2000). F- test Statistický test umožňující testování významnosti a průkaznosti modelu jako celku. Je založen na rozkladu celkové sumy čtverců na regresní a reziduální sumu čtver-


55

ců. Na základě zmíněného rozkladu je získána tabulka ANOVA (tzv. analýza variace). Nulová hypotéza tvrdí, že model není statisticky významný. Při testování se na zvolené hladině významnosti zkoumá, zda parametry βj jsou rovny 0 (u nulové hypotézy) či alespoň jeden z nich je různý od 0 (alternativní hypotéza). Testovací statistika se vypočítá (Hindls, Hronová, Novák, 2000):

(16) kde „p“ je počet regresních parametrů a „n“ je rozsah souboru. RESET test Ekonometrický test, který je zaměřen na správnou specifikaci modelu. Nulová hypotéza tvrdí, že model je správně specifikován (tzn. model splňuje první předpoklad klasického lineárního regresního modelu). Alternativní hypotéza tedy znamená, že model není správně specifikován. Vyhodnocení výsledku probíhá na základě p-hodnoty. Nulová hypotéza je zamítnuta, pokud je p-hodnota menší než stanovená hladina významnosti α (Wooldridge, 2009). LM test specifikace Další z testů, který je zaměřen na správnou specifikaci modelu, je LM test. Základní předpoklad lineárního regresního modelu říká, že vztah mezi proměnnými je lineární. LM test existuje ve dvou variantách, a to pro mocniny a pro logaritmy. Nulová hypotéza předpokládá lineární vztah, alternativní tvrdí opak. V případě, že bude výsledná p-hodnota nižší než zvolená hladina významnost, bude nulová hypotéza zamítnuta (Wooldridge, 2009). Autokorelace Autokorelace je jevem, při kterém se v modelu vyskytuje závislost hodnoty časové řady na jedné či více hodnotách té samé časové řady. Mezi hodnotami existuje regresní vztah. Autokorelace se uplatňuje u náhodné složky časové řady. K testování je využíván Durbin-Watsonův test, u kterého nulová hypotéza předpokládá, že mezi hodnotami není závislost, tzn. autokorelace se nevyskytuje. Alternativní hypotéza předpokládá výskyt autokorelace, která snižuje vydatnost odhadů parametrů modelu. Výsledná hodnota DW testu nabývá hodnot od 0 do 4. Čím více se hodnota blíží krajním hodnotám, tím pravděpodobnější je výskyt autokorelace (u nuly jde o kladnou autokorelaci, v případě 4 jde o zápornou). V ideálním případě by se hodnota měla pohybovat v intervalu od 1,4 do 2,6 (Wooldridge, 2009). Autokorelace nemusí být pouze prvního řádu, ale taktéž vyšších řádů. Pro její testování je využíván Ljung-Boxův a Breusch-Gofreyův test. Oba tyto testy jsou vyhodnocovány pomocí p-hodnoty. Nulová hypotéza opět předpokládá, že chybový člen není aukorelován.


56

Heteroskedasticita Pojem heteroskedasticita je označení pro situaci, kdy rozptyl chybového členu není konstatní. Její alternativou je homoskedasticita, která předpokládá, že rozptyl konstantní je. Při testování tohoto předpokladu nulová hypotéza značí homoskedasticitu. K ověření předpokladu slouží Whiteův test, Breusch-Paganův či Parkerův test. V této diplomové práci je pro tento případ využíván Whiteův test, o němž je rozhodováno na základě p-hodnoty. V případě, že je p-hodnota menší než zvolená hladina významnosti, nulová hypotéza o homoskedasticitě se zamítá. V případě detekce heteroskedasticity se pro její odstranění doporučuje zvolit jednu z následujících úprav (Wooldridge, 2009):  Předefinování proměnných  Využití zobecněné metody nejmenších čtverců, tvz. GLS  Využít metodu opravené heteroskedasticity Hlavními příčinami heteroskedasticity dle Wooldridge (2009) bývají odlehlá pozorování, chybná specifikace modelu (především chybná funkční forma), nevhodná transformace dat apod. Multikolinearita Hančlová (2012) tvrdí, že multikolinearita nastává v případě, můžeme-li vysvětlující proměnné vyjádřit jako lineární kombinaci jiné nebo jiných vysvětlujících proměnných. Tento problém časových řad spočívá v existující závislosti mezi vysvětlujícími proměnnými. V rámci testování se zjišťuje intenzita závislosti a její případná únosnost. Identifikovat případnou závislost je možné pomocí párových korelačních koeficientů, případně koeficientů vícenásobné determinace či za pomoci VIF faktorů. Třetí možnost je využita v této diplomové práci. Hodnota VIF faktorů vyšší než 10 signalizuje možný problém s výskytem multikolinearity (Hindls, Hronová, Novák, 2000). Případnou závislost je možné odstranit vynecháním korelované proměnné, pomocí transformací proměnných (např. normováním), atd. V případě, kdy je ovšem model správně specifikován a odhady parametrů jsou průkazné, není nutné se tímto problémem zvláště významně zabývat (Hindls, Hronová, Novák, 2000). Normalita chybového členu Normalita chybového členu je doplňující podmínkou, která je důležitá při testování statistických hypotéz. Nulová hypotéza značí, že chybový člen má normální rozdělení. Alternativní hypotéza naopak tedy předpokládá, že chybový člen normální rozdělení nemá. K testování normality chybového členu je využíván Chí-kvadrát test dobré shody (X2). Vyhodnocení testu je prováděno pomocí p-hodnoty, stejně jako u předchozích případů. Při testování také bývají využívány grafické nástroje, především histogram rozdělení četnosti reziduí, jež je srovnáván s Gaussovou teoretickou křivkou (Hindls, Hronová, Novák, 2000).


57

Strukturální zlomy V případě, že je při zkoumání základních předpokladů klasického lineárního regresního modelu detekována nelinearita, mohou se v této časové řadě projevit strukturální zlomy. K testování zlomů je využíván QLR test, který by případný strukturální zlom zaznamenal a detekoval přesné období, kdy k danému zlomu došlo (Wooldridge, 2009). Chowův test pro zlom, jež je určen pro odhalení náhlých změn v úrovni a trendu, by poté sloužil k rozčlenění modelu na část před zlomem a po zlomu. I tento test potvrzuje či vyvrací strukturální zlom, neurčuje však období zlomu. Nulová hypotéza tohoto testu tvrdí, že nedochází ke změně parametrů, tedy že strukturální zlom není prokázán. Alternativní hypotéza poté svědčí o přítomnosti zlomu. Test je opět vyhodnocován na základě p-hodnoty (Wooldridge, 2009). Kointegrace Kointegrace bývá dalším jevem, jež se může u časových řad vyskytnout. Kointegrační analýza zkoumá falešnou regresi u nestacionárních časových řad. Tato regrese se vyskytuje v případě, kdy mezi nestacionárními veličinami neexistuje kointegrace. Nestacionarní časové řady jsou kointegrované, pokud existuje nějaká stacionarní lineární kombinace těchto časových řad. K testování kointegrace je využit Engle-Grangerův test, jenž je vyhodnocován na základě porovnání p-hodnoty se zvolenou hladinou významnosti. Nulová hypotéza v tomto případě předpokládá, že časová řada je nestacionární a nekointegrovaná (Wooldridge, 2009).


58

4 Vlastní práce 4.1

Analýza vnějšího prostředí

K základní identifikace faktorů, které mohou významně působit na odvětví stavebnictví, je v práci využita PEST analýza, která je zaměřena na vnější okolí. V rámci této analýzy jsou postupně rozebrány jednotlivé okruhy, jež ovlivňují makroekonomické prostředí. 4.1.1

Politické a právní prostředí

Politické a právní prostředí ovlivňuje podniky v mnoha oblastech, ať již je jedná o členství v mezinárodních organizacích, aktuální politickou situaci v zemi či o pozměňování nařízení, vyhlášek a zákonů současnou vládou České republiky. Každá neočekávaná změna v tomto prostředí může působit jako hrozba pro podnik, například časté střídání vládnoucích politických stran působí negativně na stabilitu prostředí, nová vláda zavádí nové (třeba i vyšší) daně, pozměňuje zákony apod., členství v mezinárodní organizaci může zvyšovat požadavky na kvalitu produktů atd., ale zároveň také mohou změny přinášet příležitosti a podporu pro podnikatele, například ve formě podpory malého a středního podnikání. Důležitým bodem ovlivňujícím podnikatelské prostředí je tedy stabilita a činnost vlády. V posledním desetiletí probíhá v naší politické sféře velmi často proměnlivé období, kdy je jedna vláda nucena odejít a nastává období úřednických vlád, střídání pravice a levice ve vedení vlády apod. Poslední dva roky došlo k jistému ustálení situace, zdá se, že máme stabilnější vládu, která by mohla přečkat celé své volební období, avšak vývoj posledních let ukázal, že se dané poměry velmi rychle mohou změnit. V práci je analyzováno období přibližně posledních deseti let, kdy se nejvýznamnější změnou v oblasti členství v mezinárodních organizacích stal vstup České republiky do Evropské unie v květnu roku 2004. Touto cestou se naší zemi otevřely velké možnosti ohledně obchodování na zahraničních trzích, kdy došlo k otevření veškerých vnitřních trhů v rámci zemí Evropské unie. Vnitřní trh zahrnuje všechna území jednotlivých členských států. Základním účelem jeho vytvoření bylo vymezení tzv. čtyř základních svobod EU, kterými jsou volný pohyb osob, zboží, služeb a kapitálu. Podnikatelé tímto získali možnost zaměřit se ve větší míře i na zahraničí, což se stalo podnětem pro rozšíření poboček našich firem do zemí EU a růst obchodu s členskými zeměmi (dané ovšem platí i obráceně). Mimo výhody, jež fungující vnitřní trh poskytuje občanům a firmám států EU, májí zmíněné „čtyři svobody“ nemalý vliv i na zlepšování ekonomického růstu a životní úrovně členských zemí. Vstup České republiky do Evropské unie tedy přinesl uvolnění pohybu zboží, služeb, kapitálu i pracovníků, došlo k vzniku jednotného celku bez vnitřních hranic, což ovšem ve velké míře ovlivnilo také nutnost změny legislativy. Vnitřní trh předpokládá liberalizaci obchodu, v rámci které muselo postupně dojít k odstranění


59

obchodních překážek a nejednotných předpisů. Tyto národní úpravy měly být nahrazeny společnými evropskými legislativními předpisy, které by vnitřní trh nově upravovaly a jejichž platnost by se vztahovala na území všech členských zemí Evropské unie. Začlenění České republiky do EU mělo vliv i na sektor stavebnictví, neboť došlo ke změně legislativních norem i v této oblasti. V roce 2006 byla provedena první snaha o harmonizaci českých a evropských předpisů. Základním právním předpisem se stala směrnice Rady 89/106/EHS o sbližování právních předpisů členských států EU v oblasti stavebních výrobků. V současné době již tato směrnice není platná, v roce 2011 došlo k jejímu zrušení (Europa, online, 2011). Zmíněnou směrnici nahradilo roku 2011 „Nařízení Evropského parlamentu a Rady (EU) č. 305/2011 ze dne 9. března 2011“, které nově stanovuje harmonizované podmínky pro uvádění stavebních výrobků na trh. Toto nařízení je zaměřeno především na určení podmínek pro uvádění stavebních výrobků na trh a dále na stanovení kritérií při posuzování stavebních výrobků a na podmínky pro používání označení CE. (Úřad pro technickou normalizaci, metrologii a státní zkušebnictví, 2011). Dalším významným posunem posledních let je začlenění České republiky do schengenského prostoru, ke kterému došlo v roce 2007. Tímto aktem bylo provedeno konečné zrušení hraničních kontrol v rámci smluvních států. Schengenský prostor zahrnuje především členské státy Evropské unie, ale patří sem i další nečlenské státy, jako je například Švýcarsko, Island nebo Norsko. Důležitou součástí politického a právního prostředí, která výrazným způsobem ovlivňuje fungování podniků a odvětví, jsou bezesporu různé zákony, nařízení, vyhlášky, normy apod. Těchto je v současné době zavedeno velké množství včetně jejich pozměňujících dodatků atd. Je proto vcelku obtížné, z pozice běžného podnikatele, se ve všech úpravách vyznat. Podniky jsou nuceny vynakládat finanční prostředky pro získání orientace v současných platných zákonech, musí najímat kvalifikované pracovníky pro právní oblasti apod. Dále dochází v těchto oblastech k častým změnám, které nutí podniky adekvátně měnit také jejich účetní systémy atd. Všechny tyto změny finančně ovlivňují podnikatelské subjekty, které jsou nuceny se jim přizpůsobit. V současné době lze jako nejvýznamnější právní úpravy jmenovat například Novelu zákona o DPH 2015, která je zaměřena na změny v oblasti daně z přidané hodnoty. Od roku 2015 totiž vláda ČR zavedla místo dvou sazeb (původní základní sazba ve výši 21 %, snížená 15 %) hned tři sazby, a to základní sazbu 21 %, první sníženou sazbu 15 % a druhou sníženou sazbu ve výši 10 %. Poslední zmíněná sazba má mít přesně vyjmenované složky, na které se bude vztahovat (například nezbytně nutná kojenecká výživa, léky, tištěné knihy apod.). Vláda navrhla danou sazbu prosadit pouze pro tento rok, poté by mělo dojít k návratu k původním dvěma sazbám. Sektor stavebnictví významně ovlivnila ještě další změna v oblasti DPH, a to režim přenesené daňové povinnosti. Od 1. ledna 2012 platí nový režim daňové povinnosti při poskytnutí stavebních nebo montážních prací dle § 92e zákona č. 235/2004 Sb., zákona o DPH. Tato úprava přenesla povinnost přiznat a zaplatit


60

daň na příjemce plnění, tedy stavební firmu. Nový režim lze uplatnit pouze mezi plátci DPH při poskytnutí plnění v tuzemsku v rámci ekonomické činnosti příjemce plnění. V roce 2014 byl také uveden v platnost Nový občanský zákoník (zákon 89/2012 Sb.), který vešel v platnost 1. ledna 2014. Obsahuje mnoho změn v nejrůznějších oblastech soukromého práva, například změny v oblasti nemovitostí, kdy již nově stavby na pozemcích, které budou vlastněny stejným majitelem, budou součástí pozemku. V rámci zkoumaného období došlo také k několika změnám v oblasti Daně z příjmu právnických osob (zákon č. 586/1992 Sb.). Její sazba byla v roce 2004 nejprve na úrovni 28 %, postupně docházelo k jejímu snižování (rok 2005 26 %, 2006 a 2007 24 %, 2008 21 %, 2009 20 % s výjimkou investičních, podílových a penzijních fondů, pro které platí 5%, a od roku 2010 až do současnosti poté platí sazba daně z příjmu právnických osob ve výši 19 %). Sektor stavebnictví obecně upravuje Stavební zákon č. 183/2006 Sb., tedy Zákon o územním plánování a stavebním řádu. Tento ovšem prošel v posledních letech několika novelami, které měly upravit a usnadnit určité pasáže zákona (například novela z roku 2012 měla mimo jiné usnadnit povolování staveb). Pro rok 2016 se pravděpodobně chystá další novela upravující sektor stavebnictví. Připravovaná novela má za cíl zjednodušit a urychlit povolovací řízení, snížit lhůty pro odvolání apod. Nastíněné politické a právní faktory působí v jistém ohledu na všechny sektory v rámci České republiky, neovlivňují tedy pouze stavebnictví. Daných norem, zákonů a politických vlivů by zajisté šlo vyjmenovat mnohem více, ale snahou bylo zmínit ty základní činitele, které mohou stavebnictví ovlivnit. V zájmu všech podnikatelských subjektů by mělo být dané prostředí sledovat a zajímat se o připravované změny, aby byly schopny se rychle přizpůsobit měnícím se podmínkám. 4.1.2

Ekonomické prostředí

Na počátku 21. století byl globální ekonomický vývoj hodnocen jako velmi příznivý. Průměrné tempo světového hospodářského růstu dosahovalo téměř 5 %, navíc bylo doprovázeno nízkou mírou inflace a vysokými tempy růstu objemu světového obchodu. V roce 2007 ale bohužel došlo k obratu, vlivem přetrvávajících problémů amerického trhu s hypotékami. Celá záležitost nakonec dosáhla dramatických rozměrů a zapříčinila tak vznik celosvětové hospodářské recese (Národní ekonomická rada vlády, online, 2009). Současná ekonomická situace v České republice i na světových trzích je stále ještě výrazně ovlivněna ekonomickou krizí, která měla nemalé dopady téměř do všech oblastí lidského života. Závažnost ekonomické krize byla značná a přinesla následky, se kterými se Česká republika potýká (i když již v menší míře) doposud. Ekonomická situace země ovlivňuje ve svém důsledku každého v ní žijícího občana. Její stanovování lze provádět několika způsoby, avšak nejčastěji využívaným ukazatelem pro hodnocení ekonomické situace je hrubý domácí produkt (HDP).


61

Situace posledních let byla tedy výrazně ovlivněna probíhající hospodářskou krizí, která započala v roce 2007 a přinesla výrazné dopady i do reálné ekonomiky. Její vývoj byl v různých zemích odlišný, průběh i následky postihly každou zemi individuálním způsobem, avšak v České republice se nejvíce projevila v roce 2009, kdy došlo k výraznému útlumu ekonomického rozvoje země. Také jednotlivé sektory zemí byly krizí zasaženy odlišným způsobem, v České republice zaznamenalo nejvíce problémů odvětví automobilového průmyslu (v důsledku nedostatečného odbytu svých produktů) a právě stavebnictví, ve kterém výrazně poklesla soukromá poptávka. Dopady této krize jsou patrné i ze základních ukazatelů ekonomické výkonnosti, které jsou v této kapitole postupně rozebrány. V rámci ekonomického prostředí jsou postupně zkoumány základní markoekonomické ukazatele reprezentující ekonomické prostředí, mezi které patří například vývoj HDP, inflace, nezaměstnanost apod. Údaje jsou analyzovány od roku 2004 do současnosti, v některých tabulkách a grafech je navíc zahrnuta predikce budoucích výsledků zmiňovaných ukazatelů. Jednotlivé hodnoty jsou získány z údajů Českého statistického úřadu, Eurostatu a Ministerstva financí České republiky. První ze zkoumaných makroekonomických ukazatelů je hrubý domácí produkt. Jeho definice včetně metod jeho měření již byla uvedena v kapitole 2.3.1 Pest analýza. Vývoj HDP je v práci nejprve sledován v běžných cenách daného období pomocí výrobní metody (viz Obr. 6).

Obr. 6 Vývoj reálného HDP pomocí výrobní metody (v běžných cenách daného roku) Zdroj: Vlastní zpracování na základě údajů ČSÚ

Hrubý domácí produkt sloužící jako jeden z hlavních ukazatelů ekonomické výkonnosti vykazoval v letech 2004 až 2008 neustále rostoucí tendenci. V roce 2008


62

ovšem došlo ke zlomu, kdy pravděpodobně vlivem postupující ekonomické krize začalo HDP klesat. Nejvýrazněji se daný pokles projevil právě v roce 2009, kdy došlo v České republice k nejmarkantnějším projevům ekonomické krize. Od tohoto roku se HDP postupně opět navyšuje (alespoň dle vývoje pomocí výrobní metody v běžných cenách daného období). Jeho růst je ovšem především v nejbližších letech po poklesu HDP (po roce 2009) velmi pomalý a pozvolný. Loňský rok, tedy rok 2014, poprvé od roku 2009, vykázal větší míru nárůstu HDP a i odhady na další roky prorokují pozitivní vývoj. Druhý graf týkající se hrubého domácího produktu poskytuje pohled na srovnání meziročního vývoje HDP v České republice a v Evropské unii. Pro zjišťování míry růstu reálného HDP je použito HDP v běžných cenách oceněné v cenách předchozího roku. Údaje pro zpracování byly čerpány z databáze Eurostatu.

Obr. 7 Srovnání míry růstu reálného HDP v ČR a EU Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z Eurostatu (online, 2014)

Z grafu je zřejmé, že Česká republika celkem obstojně napodobovala projevy ekonomické krize v Evropské unii. Její výsledky se především kolem roku 2009 s těmi evropskými téměř shodují, rozdíly jsou doopravdy zanedbatelné. Pokud se zaměříme na počátek grafu, dosahovala Česká republika v letech 2004 až 2008 nadprůměrných hodnot ohledně míry růstu HDP. V následujících třech letech téměř dokonale kopírovala vývoj v ostatních státech Evropské unie, včetně výrazného poklesu v roce 2009, kdy se ve většině států Evropské unie naplno projevila hospodářská krize. K výraznějšímu odchýlení došlo až v roce 2012,


63

kdy již EU pravděpodobně překonala nejhorší důsledky ekonomické krize, vyspělé státy typu Německo, Velká Británie, Francie apod. začaly táhnout ekonomické výsledky nahoru, a HDP v EU průměrně ani nerostlo, ani neklesalo. U nás v tomto roce docházelo ještě stále k poklesu HDP, pravděpodobně vlivem přetrvávajících důsledků nedávné krize. Naopak v roce 2014 již ekonomická aktivita občanů ČR překonala průměr EU a Česká republika zaznamenala vyšší míru růstu HDP, než tomu bylo v Evropské unii. Ministerstvo financí České republiky (online, 2015) také zveřejnilo odhady budoucího vývoje míry růstu HDP, kdy se předpokládá, že bude oživování ekonomické aktivity dále pokračovat. Odhady počítají s růstem ekonomiky ČR o 2,7 % pro letošní rok (2015) a s nepatrně pomalejším růstem o 2,5 % pro rok 2016. Dalším významným faktorem vypovídajícím o ekonomické situaci země je vývoj míry inflace. Inflace, vyjadřující růst cenové hladiny, má být pokud možno nízká a stabilní, aby byl v co největší míře podporován rozvoj ekonomiky. Obrázek č. 12 zobrazuje vývoj míry inflace v letech 2004 až 2014 v České republice včetně predikce možného vývoje pro roky 2015 a 2016. V tomto grafu je znázorněn vývoj míry inflace vyjádřené přírůstkem průměrného ročního indexu spotřebitelských cen. Jde o procentní změnu průměrné cenové hladiny za 12 posledních měsíců oproti průměru 12 měsíců bezprostředně předcházejících (ČSÚ, online, 2014).

Obr. 8 Vývoj míry inflace v České republice (v %) Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ (online, 2014)


64

Od roku 2004 až do roku 2007 byla inflace v České republice poměrně stabilní, dosahovala výše mezi 2-3 %, což je pro ekonomický růst země velmi pozitivní. V roce 2008 bohužel došlo k velkému skoku ve vývoji inflace, a to rovnou na 6,3 %. Tato změna měla reálné dopady na občany ČR, neboť se projevila jako nutnost zaplatit více za nákup stejného zboží, jako předchozí rok (za nákup stejného spotřebního koše). Tato ztráta v podobě vyšších výdajů také pomohla rozšířit nastupující ekonomickou krizi, neboť lidem klesla díky vyšší inflaci kupní síla. Inflace roku 2008 byla s velkou pravděpodobností způsobena především růstem cen potravin a nákladů na bydlení. Rok 2009 oproti tomu byl rokem zpomalující se inflace, tzv. desinflace. V průběhu roku došlo dokonce k deflaci, tedy poklesu cenové hladiny, který byl ale v závěru roku 2009 vyrovnán mírným růstem cen (pravděpodobně především vlivem růstu cen pohonných hmot a cen potravin), což ve výsledku zapříčinilo nízkou míru inflace ve výši 1 %. Takto nízká inflace se od Sametové revoluce projevila v České republice do této doby pouze jednou. Od roku 2009 do roku 2012 docházelo opět k postupnému navyšování míry inflace, která ovšem nedosahovala nijak znepokojivých hodnot. Míra inflace 1,5 % či 1,9 % byla považována za vcelku přijatelnou. V roce 2012 došlo k výraznějšímu růstu cen především vlivem administrativních opatření, která se skládala zejména ze změn nepřímých daní a změn regulovaných cen. Další význam na růst míry inflace mělo také extrémní zvyšování cen pohonných hmot a růst cen potravin a nealkoholických nápojů. V dalších letech dochází postupně opět ke klesající míře růstu inflace. V prvním období, tedy roku 2013 byla tato desinflace spojena především s poklesem cen elektřiny. V roce 2014 došlo ještě k dalšímu poklesu míry růstu cenové hladiny, kdy tento ukazatel dosáhl dokonce nejnižší míry za posledních deset let. Analytici přikládají tuto skutečnost mimo jiné k tomu, že došlo na světových trzích k výraznému zlevnění cen ropy, což ve velké míře snížilo ceny pohonných hmot i v České republice. Došlo také ke snížení nákladů na bydlení a v podstatě jediným významnějším proinflačním faktorem se tak stalo cílené oslabení koruny zásahem Centrální banky. Tato míra inflace je již velmi nízká a zdaleka nesplňuje inflační cíl Centrální banky ČR, který je od roku 2010 nastaven ve výši 2 %. V roce 2015 by mělo dojít dle prognóz Ministerstva financí dále k mírnému poklesu cenové hladiny. A to především vlivem zavedení druhé snížené daně z přidané hodnoty. Naopak zvýšení spotřební daně z cigaret může toto snižování inflace mírně potlačovat. Třetí makroekonomický indikátor, vypovídající o stavu ekonomiky České republiky, je obecná míra nezaměstnanosti. Počítá se jako podíl počtu nezaměstnaných na celkové pracovní síle.


65

Obr. 9 Vývoj obecné míry nezaměstnanosti v České republice (v %) Zdroj: Vlastní zpracování na základě údajů z MF ČR (online, 2015)

V průběhu let 2004 až 2008 docházelo k postupnému poklesu obecné míry nezaměstnanosti, což lze považovat za velmi pozitivní jev. Tento vývoj je pravděpodobně dopadem rostoucí ekonomiky v tomto období, kdy docházelo k rozvoji různých odvětví (například stavebnictví) a tím ke snižování nezaměstnanosti vlivem najímání dodatečných pracovních sil. Od roku 2008 se především vlivem ekonomické krize projevuje rychlý nárůst nezaměstnanosti, který je spojen s propouštěním zaměstnanců, snižováním kapacit, zavíráním podniků apod. Celková zhoršená ekonomická situace let 2009, 2010 přispěla velkou měrou k růstu nezaměstnanosti, která se od té doby v těchto vyšších hladinách pohybuje téměř doposud. Loňský rok již ale zaznamenal pokles nezaměstnanosti, což by mohlo značit postupné oživování ekonomiky. Není ovšem vhodné předbíhat, i když i ostatní ukazatele posupně snad k danému směřují. Prognóza Ministerstva financí (online, 2015) je navíc také pozitivní, mělo by tudíž k poklesu nezaměstnanosti docházet i nadále. Dalším faktorem, který může do určité míry mapovat situaci v zemi, je průměrná mzda. Její vývoj má dopad jak na zaměstnanost (v pozitivním směru), tak na náklady firem v odvětví (negativně). Obecně většinou platí, že průměrná mzda naší země roste, v roce 2013 přesáhla 25 000 Kč. Vývoj ekonomické situace signalizuje také vývoj směnných kurzů. V České republice jsou nejdůležitějšími kurzy pro srovnání a vývoj zahraničního obchodu především kurz koruny vůči euru a dolaru. Vývoj české koruny vůči euru zobrazuje následující graf.


66

Obr. 10 Vývoj průměrného měnového kurzu CZK/EUR Zdroj: Vlastní práce na základě údajů Ministerstva financí (online, 2015)

Pokud se blíže zaměříme na kurz koruny vůči euru, je patrná jeho klesající tendence v letech 2004 až 2008, kdy docházelo k posilování české koruny vlivem ekonomického růstu země. Od této doby docházelo střídavě k posilování a oslabování koruny, což mělo různé dopady na zahraniční obchod. V posledních letech ovšem není směnný kurz ponechán pouze tržním silám, neboť se Centrální banka rozhodla pro devizovou intervenci. Bankovní rada ČNB rozhodla o využití měnového kurzu jako nástroje měnové politiky 7. listopadu 2013. Dané rozhodnutí provedla pravděpodobně z důvodu snahy o zamezení riziku deflace, kdy se vlivem oslabení koruny snažila získat cenovou stabilitu v české ekonomice v souladu s inflačním cílem ČNB. Obdobně vysoký směnný kurz koruny a eura je očekáván i pro následující roky, kdy ČNB zatím nehodlá s devizovými intervencemi přestat. Zvýšený kurz způsobuje zlepšení zahraničního obchodu, kdy dochází vlivem slabší koruny k rostoucímu exportu a podpoře domácí produkce. Naše zboží se pro zahraniční kupující stává levnějším, naopak dovoz je tímto předpokladem omezován, z důvodu nutnosti zaplatit za zahraniční produkty více. Dražší dovoz navíc tlačí nahoru inflaci, což je zcela v souladu s inflačním cílem ČNB (současná míra inflace je dle centrální banky příliš nízká). Shrnutí výsledků jednotlivých makroekonomických ukazatelů poskytuje následující tabulka (údaje roku 2014 jsou pouze odhadovány).


67

Vývoj makroekonomických ukazatelů v letech 2004 – 2014

Míra Míra Obecná růstu Míra Měnový Ukazatel/ HDP růstu míra reálného inflace kurz Rok (v mld. Kč) reál. HDP nezaměst. HDP (v %) CZK/EUR v EU (v %) (v %) v ČR (v %) 2004

3058

4,9

2,5

2,8

8,3

31,9

2005

3258

6,4

2

1,9

7,9

29,8

2006

3507

6,9

3,4

2,5

7,1

28,3

2007

3832

5,5

3,1

2,8

5,3

27,8

2008

4015

2,7

0,5

6,3

4,4

25

2009

3922

-4,8

-4,4

1

6,6

26,5

2010

3954

2,3

2,1

1,5

7,3

25,3

2011

4022

2

1,7

1,9

6,7

24,6

2012

4048

-0,8

-0,5

3,3

7

25,1

2013

4086

-0,7

0

1,4

7

26

2014 (odhad)

4284

2

1,3

0,4

6,1

27,5

Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ a MF

Je obtížné soudit, jaká je současná ekonomická situace v České republice, když se v rámci této otázky neshodnou ani vysoce postavení ekonomové. Očekává se sice pro následující roky oživování ekonomické aktivity, která by měla být důsledkem překonání nejhorších let krize. Mezi lidmi ale převažuje názor, že ekonomická situace naší země není zatím příliš dobrá. Jak ukazují průzkumu agentury Centrum pro výzkum veřejného mínění, téměř 50 % Čechů si stále myslí, že je ekonomická situace země špatná či velmi špatná, oproti tomu, že je dobrá si myslí pouze 15 % dotazovaných.


68

Obr. 11 Hodnocení současné ekonomické situace v ČR pro rok 2014 Zdroj: Analýza Centra pro výzkum veřejného mínění, zveřejněné na serveru Novinky.cz

Vzhledem k nutnosti využití dat v následujících částech práce, je potřeba do této kategorie zahrnout ještě další ukazatel, a to hypotéční úvěry. Ty sice již nejsou základním makroekonomickým ukazatelem, ale jejich vývoj bude využit v následující práci, proto jsou zde tyto hodnoty uvedeny. Hypotéční úvěry a jejich konkrétní objem jistě v nemalé míře ovlivňují stavební produkci, především bytovou výstavbu. Vývoj hypotéčních úvěrů a jejich smluvní jistiny v letech 2004 – 2014 poskytuje tabulka č. 3. Údaje jsou čerpány z webových stránek Ministerstva pro místní rozvoj (online, 2015). Tabulka zahrnuje veškeré poskytnuté hypotéční úvěry daných let, tedy jak úvěry pro občany, tak pro podnikatelské subjekty a orgány územní správy. Objem hypotéčních úvěrů postupně od roku 2004 rostl, stejně tak velmi dynamicky narůstala i hodnota těchto úvěrů. Jejich výše dosáhla svého maxima v roce 2008, kdy se vyšplhaly až na 184 985,352 milionů Kč. Počet hypotečních úvěrů v tomto roce ovšem již začal klesat. V roce 2009 došlo k rapidnímu poklesu počtu vydaných hypotečních úvěrů, zároveň obrovským skokem klesla také hodnota těchto úvěrů, a to na méně než polovinu hodnoty roku předcházejícího. Je možné se domnívat, že daná situace byla opět výrazně způsobena probíhající hospodářskou krizí, která se v tomto roce pravděpodobně nejvýrazněji projevila i v naší zemi. Pokles hypotéčních úvěrů je natolik zřejmý, že v tomto roce poukazuje na dno poskytování hypotečních úvěrů. Od roku 2010 již postupně opět roste počet poskytnutých úvěrů, především vlivem nízkých úrokových sazeb. Stejně tak roste objem těchto úvěrů.


2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

69

Vývoj hypotéčních úvěrů v letech 2004 – 2014

Počet hypotéčních úvěrů (ks) 41 815 52 388 69 189 85 757 69 670 45 229 52 048 72 721 74 745 94 396 87 917

Objem hypoték (mil. Kč) 68126,005 98320,399 140659,780 184052,949 184985,352 89749,795 95861,498 141197,475 145480,324 176574,255 189561,283

Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z MMR (online, 2015)

4.1.3

Sociální prostředí

Sociální prostředí, ač se tak na první pohled možná nezdá, je také jedním z důležitých předpokladů, na které je potřeba se zaměřit. Pro podniky působící v sektoru stavebnictví je jistě podstatné, jak se vyvíjí životní úroveň obyvatel, kteří jsou jejími zákazníky. Dále by nás mělo zajímat, jak jsou tito potenciální zákazníci vzdělaní, jaká je jejich věková struktura a jak se obecně vyvíjí počet obyvatel v České republice, případně v našem kraji apod. V rámci konkrétního podniku je také jistě podstatný vývoj potenciální pracovní síly (její vzdělání, počet, věková struktura apod.). Na základě těchto ukazatelů je snazší určit, co budou zákazníci požadovat, na co se zaměřit, jakým směrem se bude stavebnictví vyvíjet. Také kultura a zvykové chování může mít významný vliv, ať již jde o módní trendy v bydlení, či používání netypických stavebních materiálů, stavbu nízkoenergetických domů apod. Prvním faktorem, který je součástí sociálního prostředí, je počet obyvatel České republiky. Od roku 2002 až do roku 2010 docházelo dle údajů ČSÚ k postupnému růstu počtu obyvatel ČR, kdy v počátečním roce čítala populace ČR 10 207 tis. obyvatel (v úvahu je brán střední stav obyvatel v průběhu roku), a v roce 2010 již šlo o 10 517 tis. obyvatel. Rok 2011 byl výjimkou a zaznamenal mírný pokles, ale od tohoto roku do současnosti opět dochází k růstu obyvatelstva České republiky. V roce 2014 došlo k růstu oproti předcházejícímu období dokonce o 25,9 tis. obyvatel, což byl největší přírůstek od roku 2010. Převažovali jak živě narození nad zemřelými (o 4,2 tisíce), tak přistěhovalí nad vystěhovalými (o 21,7 tisíce). (ČSÚ, online, 2014). Dle prognóz Ministerstva financí (online, 2015) by mělo k růstu populace docházet i nadále, a to jak vlivem migrace, tak díky přirozeným přírůstkům. Daný vývoj lze pro odvětví stavebnictví považovat za pozitivní, neboť díky růstu počtu populace v ČR, roste také počet potenciálních zákazníků sektoru stavebnictví.


70

Věková struktura obyvatelstva je neméně podstatným faktorem. Poukazuje na možné stárnutí obyvatelstva, ubývání či přibývání produktivní třídy apod. Demografickou strukturu populace České republiky zobrazuje následující graf.

Obr. 12 Věková struktura obyvatelstva ČR (údaje v tis. obyv.) Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ (online, 2014)

Z grafu je patrné, že postupně od roku 2007 přibývá nově narozených, resp. obyvatel patřících do skupiny 0-14 let. Změnu věkové struktury obyvatel ovšem signalizuje také nárůst osob ve věkové kategorii 65 a více let. Tento trend je patrný z dlouhodobého hlediska, kdy dochází ke stárnutí populace. Opačná tendence, tedy ubývání počtu obyvatel, je vidět v kategorii 15 – 64 let, kdy od roku 2008 postupně tato kategorie slábne. Stárnutí obyvatel lze zobrazit také pomocí indexu stáří, který je počítán jako podíl počtu osob ve věku nad 65 let a počtu osob od 0 do 14 let. Konkrétní hodnoty tohoto indexu za jednotlivé roky, spolu s dalšími hodnotami podporujícími trend stárnutí vyjadřuje následující tabulka.


71

Index stáří (v %) a naděje na dožití v České republice

Rok

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Index stáří

94,0

Naděje ženy 79 na dožití při nar. muži 72,5 (roky)

97,0 100,2 102,4 105,1 107,0 107,8 110,4 113,3 115,7 79,1

79,7

79,9

80,1

80,1

80,6

80,7

80,9

81,1

72,9

73,4

73,7

74

74,2

74,4

74,7

75

75,2

Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ [44]

Z tabulky jasně vyplývá, že se index stáří v průběhu jednotlivých let rapidně navyšuje, tzn. roste podíl lidí ve věku nad 65 let na množství lidí ve věku 0 -14 let. Danému závěru nasvědčuje i skutečnost, že dochází k růstu věku dožití občanů České republiky, kdy tuto rostoucí tendenci vykazují jak muži, tak ženy. Lidé se dožívají vyššího věku díky lepším životním podmínkám, kvalitnější zdravotní péči a pokrokům v medicíně apod. Demografické stárnutí obyvatel ovšem může do budoucna přinášet mnohé problémy, neboť bude postupně ubývat ekonomicky aktivních obyvatel a tím bude klesat pracovní síla. Dalším ukazatelem, který významně působí na vývoj odvětví, je úroveň vzdělání. Současným trendem je prodlužování doby přípravy na povolání, zvyšování dosaženého vzdělání a opouštění řemeslně zaměřených učebních oborů. Z tohoto vývoje ovšem do budoucna může plynout hrozba nedostatku kvalifikované pracovní síly v odvětví stavebnictví, kde jsou řemeslné profese velmi ceněny. V nebližší době však snad takový vývoj nehrozí, neboť středoškolské vzdělání (bez maturity) má stále ještě největší počet obyvatel. Prodlužování doby studia může vést také k problémům v podobě snižování počtu ekonomicky aktivních obyvatel, neboť delší studia (vyšší dosažené vzdělání) prodlužuje dobu ekonomické „neaktivity“ u studentů. Na druhou stranu vzdělanější populace přináší jistě mnohé výhody, které pravděpodobně nad problémy převažují, ať již jde o finanční prostředky (u zákazníků odvětví), či o lepší kvalifikaci odborníků, kvalitnější pracovní sílu, lepší životní úroveň apod. Úroveň vzdělanosti v České republice je znázorněna v následujícím grafu.


72

Obr. 13 Úroveň dosaženého vzdělání v České republice Zdroj: Vlastní zpracování na základě údajů z ČSÚ (online, 2014)

Z grafu vyplývá, že největší zastoupení v České republice mají obyvatelé se středním vzděláním bez maturity, avšak jejich podíl postupně klesá. Stejnou tendenci vykazuje i skupina se základním vzděláním, což lze hodnotit velmi pozitivně, neboť základní vzdělání je pro většinu profesí nedostatečné. Naopak vzestupný trend lze pozorovat u vysokoškolského vzdělání, kde každým rokem přibývá osob, které dané úrovně dosáhly. Obdobný vývoj lze očekávat i pro následující roky. 4.1.4

Technická a technologická oblast

Rostoucí a modernější technická úroveň spolu s využíváním nových technologických postupů vedou ke zvyšování produktivity práce. Ta se poté odráží v lepších výsledcích celého podniku, případně celého odvětví. Rozvoj vědy a výzkumu je tedy velmi důležitým faktorem ovlivňujícím každý sektor národního hospodářství i běžný lidský život. Dochází k novým objevům a inovacím v nejrůznějších oblastech, která mají usnadnit a obohatit lidský život. V současné době si již lze obtížně přestavit období bez mobilních telefonů, internetu, počítače, kuchyňského robota či jiných technických pomocníků, které používáme v běžném životě. Stejně tak můžeme jmenovat téměř každé odvětví, například zdravotnictví, které díky vědě a výzkumu pokračuje mílovými kroky kupředu, průmyslová odvětví a jejich rozvoj apod. Podobně je tomu i ve stavebnictví, kde se již nepostradatelnou součástí staly například vrtačky, pneumatická kladiva, brusky, svářečky, ale také třeba bagry, rypadla, vysokozdvižné plošiny atd. Technologické postupy se v tomto odvětví jistě


73

také od dob našich prarodičů změnily a umožnily tak rychlejší rozvoj daného oboru. Stejně tak stavební materiály prošly určitým vylepšením, dochází ke zdokonalování materiálů, vyrábí se speciální (např. rychletuhnoucí hmoty, samolepící, voděodolné apod.). Díky všem těmto pokrokům lze dosahovat kvalitnější výroby a snižování času a výrobních nákladů. Z těchto důvodů jednotlivé firmy i stát poskytují nemalé finanční prostředky na výzkum a vývoj, který může posunout mnohá odvětví ještě dál.

Obr. 14 Struktura výdajů na vědu a výzkum za rok 2013 Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ[46]

Na podporu vědy a výzkumu bylo v České republice v roce 2013 uplatněno celkem 77 853 milionů Kč, což odpovídalo 1,91 % podílu na HDP. V obou těchto případech jde o nejvyšší hodnoty od začátku sledování financování vědy a výzkumu. Celkové výdaje do této oblasti zahrnují veškeré investiční i neinvestiční výdaje bez ohledu na zdroj jejich financování (Český statistický úřad, online, 2013). Z prvního koláčového grafu je zřejmé, že nejvíce této podpory šlo do technických věd (celých 51 %), nejméně poté do věd zemědělských (pouze 2 %). Největším poskytovatelem finanční podpory se stali podnikatelé z České republiky (37 % poskytnutých finančních prostředků), ale hned za nimi se umístili veřejné zdroje z ČR, jak je znázorněno na druhém grafu. V ČR se v posledních letech podílejí veřejné zdroje na podpoře vědy a výzkumu nadpoloviční většinou, což je dáno především vlivem narůstajících zdrojů z Evropské unie. V roce 2013 ovšem došlo téměř k vyrovnání poměru mezi soukromými (podnikatelskými) zdroji a veřejnými prostředky (poměr 51% ku 49 %), jak je možné vyčíst z druhého koláčového grafu.


4.2

74

Specifikace odvětví

Stavebnictví patří k významným odvětvím národního hospodářství. Je důležitým zdrojem produkce České republiky, neboť jeho podíl na tvorbě HDP tvoří přibližně 7 procent. V dřívějších letech tomu bylo dokonce více, v roce 2006 a 2007 tvořilo stavebnictví téměř 9 % celkové produkce naší země.

Obr. 15 Podíl jednotlivých odvětví na tvorbě HDP v roce 2014 (v %) Zdroj: Vlastní práce za základě dat z ČSÚ (online, 2014)

Z grafu je patrné, že největší podíl na hrubém domácím produktu zaujímá zpracovatelský průmysl. Stavebnictví je poté třetí nejvýznamnější zdroj tvorby produktu. Podíl tohoto odvětví na hrubém domácí produktu však bohužel od roku 2009 každým rokem klesá, neboť se zatím nepodařilo oživit stavební sektor a nastolit tak jeho postupný ekonomický růst. Konkrétní vývoj hodnot stavební produkce a její-


75

ho podílu na HDP představuje následující tabulka (HDP vyčísleno výrobní metodou, konkrétní produkce odvětví je brána v běžných cenách). Tab. 5

Vývoj produkce ve stavebnictví v letech 2004 - 2013

Rok

HDP (v mil. Kč)

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

7 035 158 7 474 608 8 358 377 9 223 289 9 603 919 8 849 287 9 258 166 9 682 660 9 626 604 9 618 077

Produkce ve stavebnictví (v mil. Kč) 615 088 658 390 751 712 889 077 914 816 846 548 836 486 799 469 727 691 689 537

Podíl stavebnictví na HDP 8,74 % 8,81 % 8,99 % 9,64 % 9,53 % 9,57 % 9,04 % 8,26 % 7,56 % 7,17 %

Zdroj: Vlastní zpracování na základě údajů z ČSÚ (online)

Z hlediska stavební produkce je z tabulky patrné, že se stavebnictví v České republice až do roku 2007 velmi rychle rozvíjelo. Docházelo k významným realizacím stavebních projektů financovaných jak zahraničními, tak domácími investory, zaměřených především na stavby velkorozměrových výrobních hal a obchodních center či multifunkčních center. Na rozvoji se velkou mírou podílela také dynamicky rostoucí bytová výstavba, která byla způsobena vysokou poptávkou soukromého sektoru. Postupně tedy rostl podíl stavebnictví na tvorbě HDP, a to až do roku 20072008, kdy dosáhlo odvětví svého vrcholu. Tehdy byl zaznamenán největší objem celkové produkce ve stavebnictví (cca 915 000 mil. Kč), a také nejvyšší podíl stavebního sektoru na tvorbě HDP, a to přes 9,6 %. Situace byla s velkou pravděpodobností způsobena vysokou poptávkou soukromého i veřejného sektoru, stávající nabídkou levných úvěrů, výhodnou situací na trhu a optimistickými vyhlídkami na základě vývoje minulých let. Od roku 2009 ovšem dochází postupně k poklesům stavební produkce, což si lze vysvětlovat především nástupem světové ekonomické krize, která se v tomto roce již plně projevila také v České republice. Díky ní došlo k poklesu poptávky po bydlení v soukromém sektoru (nedostatek finančních prostředků, zhoršené podmínky poskytování úvěrů, hypoték apod.), klesl objem veřejných zakázek vlivem snížení státních výdajů z rozpočtu a také klesl rozvoj stavebně náročných investic a došlo ke zpomalení výstavby nákupních center apod. Všechny tyto faktory se od roku 2009 postupně v různé míře projevují, čímž dochází k neustálému poklesu


76

stavební produkce v následujících letech. Podrobnější popis pomocí indexu stavební produkce, který lze považovat za jeden z hlavních ukazatelů výkonnosti stavebního odvětví, poskytuje následující tabulka. Tab. 6



ISP -Pozemní ISP- Inženýrské stavitelství stavitelství Období průměr průměr průměr meziroční meziroční meziroční roku roku roku index index index 2010=100 2010=100 2010=100 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

108,8 105,2 106,0 107,1 100,0 99,1 92,6 96,4 92,4 93,3 104,3

91,4 96,1 101,9 109,1 109,1 108,0 100,0 96,4 89,1 83,1 86,7

107,4 104,9 105,0 110,7 96,5 93,1 92,4 99,6 93,5 94,4 103,4

98,8 103,7 108,8 120,5 116,2 108,2 100,0 99,6 93,1 87,9 90,9

112,9 105,8 108,8 97,9 109,9 114,1 92,8 90,3 90,0 90,7 106,4

76,2 80,6 87,8 85,9 94,4 107,7 100,0 90,3 81,3 73,8 78,5

Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ (online)

Jak již bylo dříve řečeno, situace v odvětví stavebnictví se od roku 2009 nevyvíjí pozitivně. Dané závěry potvrzuje i index stavební produkce, který je srovnáván s rokem 2010. Na základě tohoto indexu je patrné, že byl při srovnání s rokem 2010 nejvyšší právě v letech vrcholu stavebního odvětví, tedy v roce 2007 a 2008. Od této doby dochází k jeho postupnému klesání, což lze přisuzovat především útlumu vlivem ekonomické krize. Při bližším zkoumání lze dojít k závěru, že tato krize postihla nejprve pozemní stavitelství, které zaznamenalo pokles již v roce 2008, tedy o rok dříve, než tomu bylo u inženýrských staveb (u těch v tomto roce stále probíhal růst a jejich vrchol tedy nastal až v roce 2009, který byl pro tuto oblast nejvýhodnějším rokem). Všechny zmíněné informace vedou k závěru, že se ekonomická krize v odvětví stavebnictví neprojevila v celé své míře ihned v prvním období, nýbrž se tomuto oboru zpočátku částečně vyhnula a její pravé dopady byly zaznamenány až o nějakou dobu později, přibližně o rok. Situace může být zapříčiněna nasmlouvanými zakázkami z předchozího období (a to i v rámci veřejných zakázek), zvládnutím počátků krize v odvětví či optimistickými pohledy na budoucí vývoj, které se bohužel nena-


77

plnily. Každopádně od roku 2009 dochází postupně k útlumům stavebního odvětví a ke stále klesajícím podílům zkoumaného odvětví na HDP, jak je patrné z tabulky č. 5. Pozitivně lze ovšem již hodnotit loňský rok, tedy rok 2014, kdy poprvé po pěti letech zaznamenal index stavební produkce při meziročním srovnání růst, a to jak v oblasti pozemního stavitelství, tak u inženýrských staveb. Analytici obecně věří, že by rok 2014 mohl být zlomovým a domnívají se, že vyhlídky stavebnictví povedou k lepšímu. Situace by se tedy měla postupně zlepšovat a odvětví by mělo být znovu pozitivně nastartováno k ekonomickému růstu. Následující grafy poskytují podrobnější informace o rozdělení stavebních prací v roce 2014 (údaje v mil. Kč běžných cen).

Obr. 16 Rozdělení stavebních prací dle směru výstavby v roce 2014 Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ (online)

Grafické rozdělení stavebních prací poukazuje na skutečnost, že nejvíce těchto prací bylo vykonáno v tuzemsku při nové výstavbě, rekonstrukcích a modernizacích (celých 71 %). Následujících 26 % zaujaly opravy a údržby, které jsou významně ovlivněny inženýrským stavitelstvím. Stavební práce realizované ve spojitosti s novou výstavbou, rekonstrukcí a modernizací lze dále rozdělit, jak je patrné z druhého koláčového grafu. Zde zaujímají největší podíl inženýrské stavby (42 %). Za další ukazatel hodnocení výkonnosti stavebnictví lze považovat počet stavebních povolení a stavebních zakázek. Jejich vývoj v letech 2004 – 2014 je zobrazen v tabulce č. 7. Tabulka zahrnuje údaje o počtu nově vydaných stavebních povolení v konkrétních letech a orientační hodnotě staveb, na něž bylo vydáno dané stavební povolení. Druhá část tabulky poté vypovídá o počtu nových stavebních zakázek jednotlivých let u podniků s více než 50 zaměstnanci a o orientační hodnotě těchto zakázek. Orientační hodnota staveb zahrnuje veškeré náklady vynaložené na přípravu, realizaci a uvedení do provozu, včetně cen technologií. Z tabulky je zřejmé, že mezi roky 2004 a 2014 došlo k výraznému poklesu vydávání stavebních povolení. Tento pokles sám o sobě neznamená problém, neboť absolutní počet povolení není tak důležitým ukazatelem, mnohem významnější je orientační hodnota staveb, na něž byla tato povolení vydána, neboť ta je poté pro-


78

mítnuta ve stavební produkci. Když klesá počet stavebních povolení, ale hodnota staveb roste, znamená to, že se staví sice méně, ale ceny staveb jsou mnohem vyšší, což není negativním jevem (stavby mohou být větší, rozsáhlejší apod., proto jich může být méně). Orientační hodnota staveb neklesla v prvních letech výrazným způsobem, ba naopak, po dlouhé roky dokonce rostla. Významnější pokles této hodnoty je zaznamenán až od roku 2010, což lze přisuzovat následkům ekonomické krize. I v případě stavebních povolení lze tedy dojít k závěru, že se ekonomická krize projevila v sektoru stavebnictví až později, neboť za počátky krize je považován rok 2007. Důsledky pro stavební odvětví byly ovšem evidentně posunuty a krize se zde projevila později než v ostatních světových ekonomikách. Od roku 2010 postupně stále klesá orientační hodnota staveb, na něž bylo vydáno stavební povolení, což nebudí příliš optimistické závěry. Loňský rok ovšem přinesl mnohem menší pokles, než roky předcházející, proto se snad lze domnívat, že tyto poklesy budou ustupovat, snižovat se, případně dokonce snad že pro příští rok již nenastanou. Tab. 7

Stavební povolení a stavební zakázky

Rok

Počet vydaných stavebních povolení

Orientační hodnota staveb *

Počet nových Orientační hodnota stavebních nových stavebních zakázek zakázek *

2004

153 622

315 072

41 628

222 903

2005

142 941

325 824

47 065

195 022

2006

135 391

360 945

45 081

244 266

2007

117 384

357 708

37 745

205 094

2008

122 242

390 836

31 435

249 616

2009

112 674

407 611

33 815

184 298

2010

105 743

398 839

39 819

197 109

2011

107 231

339 937

47 887

179 107

2012

97 764

318 497

40 811

149 157

2013

84 864

257 735

41 687

149 853

2014

79 357

249 836

46 233

185 872

* Údaje jsou uvedeny v mil. Kč Zdroj: Vlastní zpracování na základě údajů z ČSÚ (online)

Druhou částí tabulky jsou stavební zakázky. Jejich vývoj v letech 2004 – 2014 již není tak průhledný, jako je tomu u stavebních povolení. Dochází ke kolísání v počtu nových stavebních zakázek v průběhu let, téměř střídavě tento počet roste a klesá. Zajímavé je, že největších poklesů dosáhly nové zakázky právě v roce 2008, kdy se zdálo, že stavebnictví ještě nemá závažné problémy. Avšak nové stavební


79

zakázky jsou vlastně částečně také objemem prací na další roky, neboť jsou smluvně provázány do budoucna, v tomto případě a pohledu se již výsledky jeví jako reálné, neboť další roky vykazují poklesy stavebního odvětví. Hodnota stavebních zakázek kopíruje trend stavebních povolení a od roku 2010 klesá. Změna nastala až v loňském roce, kdy došlo k výraznému nárůstu hodnoty nových stavebních zakázek, což lze vnímat velmi pozitivně a navíc je možné očekávat, že by to mohlo mít příznivé důsledky i pro další roky. Neméně významným ukazatelem výkonnosti stavebního odvětví může být bytová výstavba. Vývoj stavebních prací na stavbě bytů je podstatnou složkou odvětví, taktéž jde o důležitý ukazatel ekonomické situace občanů země, neboť o nové byty musí být také zájem. Následující graf znázorňuje vývoj bytové výstavby rozdělený na zahájené a dokončené byty v letech 2004 – 2014.

Obr. 17 Bytová výstavba v ČR v letech 2004 – 2014 Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ (online)

Bytová výstavba v České republice prošla v posledních deseti letech dvěma specifickými obdobími. Z obrázku je patrné, že od roku 2004 do roku 2008 výrazně převažuje počet zahájených bytů nad byty dokončenými. Tento vývoj poukazuje na skutečnost, že docházelo k velkým stavebním plánům v oblasti bytové výstavby, zahájilo se mnoho nových stavebních zakázek, které bude nutné v dalších letech dokončit. Tento trend potvrzuje druhá část grafu, kdy naopak převažují dokončené byty na zahájenými, což logicky vyplývá z první poloviny (původně zahájené byty byly v této době pravděpodobně dokončeny). V současné době, tedy rok 2014, se rozdíly mezi zahájenými a dokončenými byty již téměř smazaly a dochází k obdobným výsledkům v obou oblastech bytové výstavby.


80

Podobně jako ostatní ukazatele stavebního odvětví, i bytová výstavba vykazuje jisté následky ekonomické krize. Je zřejmé, že v roce 2010 výrazně klesl počet zahájených bytů, což lze přisuzovat právě důsledkům ekonomické krize, která v tomto roce již plně zasáhla naši zemi. Vysoké hodnoty dokončených bytů tohoto roku lze přisuzovat snaze o dokončení rozestavěných bytů z loňských let, proto tento ukazatel klesl až o rok později. Sektor stavebnictví je specifickým odvětvím také z důvodu velikosti firem, jež se podílejí na tvorbě stavební produkce. Téměř třetinu veškerých stavebních prací provádějí malé firmy, jejichž počet zaměstnanců nepřesahuje 19 osob. Zbylou produkci poté realizují společnosti s více jak 20 zaměstnanci. Posledním ukazatelem odvětví stavebnictví, který jsem pro práci zvolila, je vývoj počtu zaměstnaných v odvětví a jejich průměrná mzda. Vývoj obou ukazatelů za posledních deset let shrnuje následující tabulka. Tab. 8

Rok 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Evidenční počet zaměstnanců a průměrná měsíční mzda ve stavebnictví

Průměrný počet zaměstnaných osob 392 231 394 154 402 425 406 997 410 927 402 000 405 583 396 336 393 560 375 661 365 908

Průměrný evidenční počet zaměstnanců 259 080 266 492 266 899 269 417 270 516 263 458 258 353 242 395 235 911 218 933 208 691

Průměrná hrubá měsíční mzda 16 279 16 808 17 885 19 036 20 948 22 022 22 284 22 797 22 861 22 379 22 490

Zdroj: Vlastní zpracování na základě dat z ČSÚ (online)

V tabulce je uveden průměrný počet zaměstnaných osob, průměrný evidenční počet zaměstnanců za jednotlivé roky a průměrná hrubá měsíční mzda. Rozdíl mezi prvními dvěma ukazateli je takový, že statistický ukazatel průměrný evidenční počet zaměstnanců zahrnuje veškeré stálé i dočasné zaměstnance, kteří jsou v pracovním poměru ke stavebnímu podniku, bez ohledu na obor jejich činnosti. Průměrný počet zaměstnaných osob navíc obsahuje i osoby pracující na dohody o pracích mimo pracovní poměr a ostatní zaměstnané, jež se spolupodílí na práci ve firmě, avšak nejsou s ní v pracovním poměru (například majitele podniku). Průměrná měsíční mzda je brána jako hrubá měsíční mzda, která dle ČSÚ zahrnuje veškeré pracovní příjmy, tedy základní mzdy, ale také všechny příplatky, prémie a odměny, náhrady mzdy, podíly na zisku apod.)., jež byly zúčtovány dle příslušných


81

platových a mzdových předpisů (jde o hrubou mzdu bez ostatních nákladů). (Český statistický úřad, online, 2015). Z údajů o počtu zaměstnaných osob ve stavebnictví je patrné, že vcelku věrně kopírují stav celého odvětví. V prvních zkoumaných letech rostl počet osob, jež byly v odvětví zaměstnány, a to u obou zmiňovaných ukazatelů. Zlom nastal v roce 2008, který je považován za přelomový i v jiných zkoumaných oblastech sektoru stavebnictví, jde tedy o rok, kdy toto odvětví dosáhlo svého vrcholu. Ve stavebnictví bylo v roce 2008 zaměstnáno nejvíce osob za posledních deset let. Od roku 2009 již postupně klesá počet zaměstnaných v odvětví, u evidenčního počtu zaměstnanců po celou dobu až do současnosti, u průměrného počtu zaměstnaných byl výjimkou rok 2010, kdy došlo k mírnému růstu počtu zaměstnaných. Vzhledem k rozdílům mezi oběma ukazateli se lze domnívat, že v roce 2010 bylo tedy zaměstnáno více osob na dohody o práci, čímž došlo k růstu tohoto ukazatele oproti evidenčnímu počtu zaměstnanců. Jinak ovšem ve stavebnictví pracuje stále méně osob, což není příliš přívětivý vývoj. Změna nenastala ani v loňském roce, který již poukazoval na jisté zlepšení situace. To je ovšem dle mého názoru vcelku pochopitelné, neboť zaměstnavatelé pravděpodobně čekají s najímáním nových zaměstnanců právě na období, kdy již dojde ke zlepšení situace, případně k jejímu opětovnému zlepšení. Jistě nenajmou osoby do pracovního poměru ihned, počkají si na dobré výsledky a teprve poté v očekávání dalšího růstu při najmutí osob přijmou nové zaměstnance. Průměrná hrubá měsíční mzda v odvětví postupně od roku 2004 roste, i když její přírůstky nebyly příliš podstatné. Nejvyššího růstů se dočkala mezi lety 2007 až 2008, kdy vzrostla téměř o 2000 Kč. I tento vývoj tedy můžeme považovat za symbol vrcholu odvětví, neboť od tohoto roku již průměrná hrubá mzda roste mnohem pomalejším tempem. Mezi roky 2012 a 2013 došlo dokonce k poklesu této mzdy. Stavebnictví patří mezi odvětví, které jsou vysoce koncentrované. Na našem domácím trhu působí mnoho významných společností (Skanska a.s., Metrostav a.s., Strabag a.s. apod.), které jsou rovnocennými soupeři s tržbami přesahujícími 10 mld. Kč ročně. Stavební společnosti realizovaly v roce 2013 stavební práce v hodnotě 397,5 miliard korun, z toho více než polovina připadala na větší stavební firmy s více než 20 zaměstnanci (Český statistický úřad, online, 2015). Na druhou stranu v odvětví nejsou příliš významné překážky vstupu či výstupu. Vláda nijak zvlášť neovlivňuje podmínky pro založení či fungování stavební společnosti, problémem tedy může být především získání potenciálních zákazníků a dobré pozice na trhu. Zpočátku jde také o kapitálově náročnější období, ovšem to se již odvíjí od každé společnosti různě. Pokud vznikne podnik, který nepotřebuje stavební techniku apod., pouze vykonává řemeslné práce, pravděpodobně příliš kapitálově náročné zahájení podnikání není. Diferenciace produkce zde také není nutná, cílem odvětví je především kvalitně odvedená práce. Vzhledem k tomu, že se nejedná o výrobu zboží, není zde ani toto výrazným problémem. Dvě stavební společnosti, které by vykonávaly stejnou zakázku, ji nikdy neudělají úplně stejnou,


82

tudíž je diferenciace předem zajištěna. Navíc každá firma se specializuje na jiné činnosti a zakládá si na svých pracovních postupech. Vzhledem k počtu stavebních podniků a možnostem vstoupit či vystoupit z odvětví lze usuzovat, že je toto odvětví monopolistickou konkurencí, která je z velké části závislá na chování trhu. Dle zjištěných údajů o makroekonomické situaci v zemi a stavu odvětví stavebnictví lze říci, že se pravděpodobně jedná o cyklické odvětví, které ovšem reaguje na probíhající cykly se zpožděním.

4.3

Výsledky

Tato část práce je zaměřena na vliv ekonomické situace na odvětví stavebnictví, který bude posuzován pomocí vybraných statistických ukazatelů České republiky. Proměnnými, které budou vysvětlovány, jsou statistické ukazatele odvětví stavebnictví, jež byly zmíněny v kapitole 4.2 Specifikace odvětví. Vysvětlujícími proměnnými jsou makroekonomické ukazatele použité v předchozí části práce, případně ukazatele sezónnosti či jiné nezbytné proměnné. 4.3.1

Stavební povolení

V první části této oblasti budou vysvětlovanou proměnnou stavební povolení, resp. počet nově vydaných stavebních povolení, pro něž bude použita zkratka stav_pov. Využitá data mají charakter čtvrtletní časové řady zkoumané pro roky 2004 až 2014. Celkový počet pozorování je 44. Časovou řadu zobrazující počet nově vydaných stavebních povolení poskytuje následující obrázek.

Obr. 18 Graf časové řady – počet nově vydaných stavebních povolení Zdroj: Vlastní práce


83

Z grafu je patrné, že se jedná o sezónní údaje, jejichž vývoj se ovšem v průběhu posledních deseti let markantně změnil. K velké změně došlo pravděpodobně především kolem roku 2007, kdy výrazně poklesly hodnoty vykazované v této časové řadě. Lze tedy předpokládat, že se v časové řadě bude vyskytovat strukturální zlom. Data obecně vykazují klesající trend (pravděpodobně parabolický či lineární), který probíhá po celé sledované období. Na základě těchto předpokladů bude sestaven model, který bude obsahovat trendovou složku a také sezónnost. Jelikož se jedná o čtvrtletí údaje, budou v modelu obsaženy čtyři sezónní proměnné. Vysvětlovaná proměnná bude počet nově vydaných stavebních povolení, vysvětlující budou poté trendová složka vyjadřující čas (time) a periodické indikátorové proměnné (q1, q2, q3). Čtvrtá periodická proměnná (q4) je vynechána z důvodu přesné kolinearity. Dále budou za vysvětlující proměnné využity makroekonomické ukazatele, které by mohly mít na počet nově vydaných stavebních povolení určitý vliv. Jedná se o vývoj HDP, index spotřebitelských cen, počet nově vydaných hypotéčních úvěrů a objem těchto úvěrů. Významnost jednotlivých faktorů bude v modelu zkoumána a případně potvrzena či vyloučena. Výsledky OLS odhadu zobrazuje následující tabulka. Hladina významnosti pro daný model je stanovena na úrovni 5 %, čili α = 5 %. Tab. 9

Výsledky OLS odhadu pro stavební povolení

Proměnná Const Time dq1 dq2 dq3 HDP pocet_hyp objem_hyp index_spot_cen

Koeficient 31710,8 -443,461 -8699,461 -211,625 1475,01 -0,0230 -0,3113 0,0914 290,654

Směrodatná chyba 23639,2 174,345 1287,06 1040,84 920,597 0,0105 0,195 0,0731 258,605

P - hodnota 0,1884 0,0155 < 0,001 0,8401 0,1101 0,0351 0,1196 0,2197 0,2687

Zdroj: Vlastní práce

Z tabulky je zřejmé, že se v ní nachází mnoho proměnných, jejichž významnost není pro daný model prokázána. Je tedy nutné model zredukovat a nevýznamné proměnné vyloučit. Nejprve je z modelu vyloučena proměnná index spotřebitelských cen, jejíž nevýznamnost byla minulým zkoumáním potvrzena. U této proměnné byla navíc zjištěna kolinearita. Dále bylo nutné vyloučit proměnnou objem hypoték, jejíž významnost se také nepotvrdila. Po redukci se ovšem nevýznamným stal také ukazatel HDP a počet hypoték, který bylo nutné z modelu také odstranit. Po všech úpravách byl tedy získán nový model, jehož parametry znázorňuje následující tabulka. Z modelu byly vyloučeny veškeré makroekonomické proměnné, zůstal


84

pouze trend a sezónní proměnné. Závislost počtu vydaných stavebních povolení a makroekonomických proměnných nebyla tedy prokázána. Tab. 10

Odhad parametrů modelu Stavební povolení

Proměnná const time dq1 dq2 dq3

Koeficient 39217,8 -428,022 -6263,70 300,501 2087,89

Směrodatná chyba 902,967 25,8943 929,675 927,871 926,786

P - hodnota < 0,001 < 0,001 < 0,001 0,7424 0,0300


Současně vybrané proměnné jsou již statisticky významné, jejich p-hodnota je nižší než námi požadovaná hladina významnosti u všech proměnných, s výjimkou periodické indikátorové proměnné dq2. Ta neprokázala statistickou významnost, avšak tyto proměnné nelze posuzovat jednotlivě, neboť periodické indikátorové proměnné vystupují v modelu jako celek, proto nemůže být dq2 z modelu vyloučena. Dané závěry byly ověřeny pomocí T-testu, který poukázal na stejné výsledky. Je tedy zřejmé, že se v modelu vyskytuje sezónnost i trend. Základní proměnné modelu jsou již vybrány, nyní je nutné pro model stavebních povolení určit vhodnou trendovou funkci. Vzhledem k rozložení dat v grafu časové řady je vybrána pro zkoumání lineární a parabolická funkce. Srovnání jejich základních hodnot poskytuje následující tabulka. Rozdíl mezi oběma funkcemi poskytuje proměnná time2, která není v lineárním modelu obsažena. Tab. 11

Srovnání hodnot funkcí dle jednotlivých kritérií pro Stavební povolení

Zkoumaná kritéria Lineární funkce Parabolická funkce Koeficient determinace 0,899194 0,899025 Adjustovaný koef. Determinace 0,888855 0,885966 Akaikovo kritérium (AIC) 805,7251 807,7114 Schwartovo kritérium (BIC) 814,6461 818,4166 Hannan-Quinnovo kritérium (HQC) 809,0334 811,6814 Zdroj: Vlastní práce

Při srovnání hodnot lineární a parabolické trendové funkce se jako vhodnější (byť jsou rozdíly v koeficientech determinace téměř nepatrné) pro model jeví lineární varianta, neboť má vyšší koeficienty determinace a zároveň se zde vyskytují nižší hodnoty informačních kritérií. V další části bude tedy využita lineární podoba modelu, jehož odhadnutá rovnice vypadá následovně: Yt = β0 + β1time + β2dq1+ β3dq2 + β4dq3 + εt

(17)


85

Jak již bylo dříve poznamenáno, při zkoumání časové řady Stavebních povolení je možné předpokládat, že se v dané řadě bude vyskytovat strukturální zlom, pravděpodobně způsobený vlivem ekonomické krize, která se v průběhu zkoumaných let objevila a zasáhla nemalým způsobem také naši ekonomiku, včetně odvětví stavebnictví. Pro zkoumání zlomu je využit program Gretl, který za pomoci QRL testu určí, zda se v časové řadě zlom vyskytuje či nikoliv. Tento test také stanoví okamžik zlomu (v případě, že je zlom prokázán) a dále jeho statistickou významnost. Výsledný graf zachycující strukturální zlom poskytuje následující obrázek.

Obr. 19 QLR test pro model Stavební povolení Zdroj: Vlastní práce

QLR test (Quandtův test podílu věrohodnosti pro strukturální zlom v neznámém bodě, s usekáním 15 %) prokázal výskyt zlomu v roce 2007, konkrétně v 1. čtvrtletí tohoto roku, což je patrné i z předcházejícího grafu. Zmíněný zlom je také statisticky významný, což lze usuzovat dle hodnoty Fisher-Snedecorova rozdělení 10,56 při 1 % kritické hodnotě testu 4, 53. V časové řada Stavební povolení se tedy vyskytuje strukturální zlom, který je způsobem nečekanou změnou ve vývoji této časové řady, pravděpodobně vlivem výrazné změny ekonomické situace země vzhledem k počátkům ekonomické krize. Lze tedy říci, že byl prokázán vliv ekonomické situace na vývoj počtu nově vydaných stavebních povolení, neboť graf zaznamenal nástup ekonomické krize. Vliv konkrétních zkoumaných makroekonomických ukazatelů však prokázán nebyl.


86

V situaci, kdy již víme, ve kterém období nastává zlom, lze využít Chowův test, který rozdělí zkoumanou časovou řadu na období před zlomem a po zlomu. Umožní nám tak stanovit „dva modely pro 1 časovou řadu“, a to pro dvě období této řady (od počátku pozorování do zlomu, tedy do 1. čtvrtletí 2007; od 2. čtvrtletí 2007 do konce pozorování). Pro oba modely využijeme lineární trendovou funkci, která se jeví jako nejvhodnější. Tento test přidá do modelu také tzv. dummy proměnnou (D), která je nulová do okamžiku zlomu, od 2. čtvrtletí 2007 poté nabývá hodnoty 1. Pro posouzení modelu byl využit OLS odhad parametrů modelu, ve kterém byly na základě t-testu zkoumány potenciální proměnné. Výsledné proměnné modelu po vyloučení statisticky nevýznamných jsou zobrazeny v následující tabulce. Tab. 12

Nově odhadnuté parametry modelu pro Stavební povolení

Proměnná Koeficient Směrodatná chyba const 42521,40 1329,56 time -569,72 128,734 dq1 -12379,20 1250,33 dq2 -1180,77 1216,74 dq3 2271,61 1196,14 D_dq1 8425,55 1449,39 D_dq2 2047,95 1419,39 D_dq3 -247,026 1400,66 Koeficient determinace Adjustovaný koeficient determinace

P-hodnota < 0,001 < 0,001 < 0,001 0,3387 0,0461 < 0,001 0,1581 0,8611 0,960508 0,950054


Nově odhadovaný model obsahuje pouze jednu konstantu a jeden trend (druhé proměnné byly nevýznamné), což svědčí o tom, že se ve druhém zkoumaném období (po zlomu) mění pouze sezónnost časové řady a konstanta i trend zůstávají shodné s první částí modelu. Nově navrhované proměnné jsou statisticky významné, výjimku tvoří dq2, které ovšem prokazovalo nevýznamnost už v původním modelu a navíc také D_dq3. Tyto periodické indikátorové proměnné ovšem nelze jednotlivě vyloučit, je tedy nutné pro průkaznost modelu je ponechat i v případě jejich nevýznamnosti. Konečnou podobu modelu pro první a druhou část zobrazuje následující rovnice: Stav_pov = 42521 – 570time – 12379dq1 – 1181dq2 + 2272dq3

(18)

Stav_pov = 42521 – 570time + 8426dq1 + 2048dq2 - 247dq3

(19)

Koeficient determinace i adjustovaný koeficient determinace (viz tabulka č. 12) jsou v případě upraveného modelu zahrnujícího strukturální zlom vyšší než u prv-


87

ního odhadovaného modelu, lze tedy předpokládat, že tento model je vhodnější a kvalitnější. Statistická a ekonometrická verifikace Statistická verifikace slouží k prokázání věrohodnosti modelu a významnosti jednotlivých parametrů modelu. Jednotlivé parametry byly již v práci zkoumány za využití t-testu, který pomohl stanovit proměnné, jež jsou pro daný model důležité. T-test byl využit při hodnocení OLS odhadů parametrů modelu jak v první části, kde se jednalo o vyloučení nevýznamných proměnných, tak ve druhé části, kde došlo pomocí Chowova modelu k rozdělení na dvě části, před zlomem a po zlomu. I zde byla hodnocena důležitost jednotlivých parametrů modelu pomocí t-testu, který zamítá ve své nulové hypotéze neprůkaznost jednotlivých parametrů. V případě testování průkaznosti celého modelu bývá využíván F-test, jehož nulová hypotéza opět předpokládá neprůkaznost (tentokrát ovšem modelu jako celku). V rámci zkoumaného modelu dochází k zamítnutí nulové hypotézy o neprůkaznosti modelu, je tedy možné považovat model za statisticky významný. Koeficient determinace o hodnotě 0,96 vypovídá o tom, že je zvoleným modelem vysvětleno 96 % variability nově vydaných stavebních povolení. Při zkoumání modelu časové řady je také nutné provést řadu dalších testů, které spočívají v ověření základních předpokladů klasického regresního modelu. Jednotlivé testy jsou založeny na analýze p-hodnoty zkoumaných kritérií. Nulové hypotézy jsou poté zamítnuty v případě, že je získaná p-hodnota nižší než stanovená hladina významnosti (v tomto případě α = 5 %). Tab. 13

Testování modelu Stavební povolení

Test Reset test Durbin-Watsonův test Whiteův test LM test Normalita - Chí-kvadrát

Nulová hypotéza

Testovací P-hodnota statistika

správná specifikace modelu

0,521

0,582

není autokorelace 1. řádu

1,604

0,0987

homoskedasticita

9,988

0,266

není autokorel. vyšších řádů

4,09136

0,0799

chybový člen má normální rozdělení

0,98

0,6126


Z tabulky vyplývá, že zkoumaný model splňuje předpoklady klasického regresního modelu, neboť je správně specifikován, prokázala se homoskedasticita a jeho chybový člen vykazuje normální rozdělení. Navíc se v modelu pravděpodobně nevyskytuje autokorelace prvního ani vyšších řádů. Korelogram reziduí sice určitý náznak korelace vykazuje, avšak vzhledem ke správné specifikaci a průkaznosti pa-


88

rametrů modelu nebude tomuto přikládán význam. Multikolinearita byla také vyloučena pomocí VIF faktorů v aplikaci Gretl. Ekonomická verifikace V kapitole 4.3.1 nazvané Stavební povolení byl zkoumán model časové řady let 2004 až 2014, ve kterém byl pozorován trend v podobě klesající lineární trendové funkce. Tento trend je patrný v obou zkoumaných obdobích, jež jsou pro daný model určena pomocí strukturálního zlomu. Zlom poukazuje na skutečnost, že v prvním čtvrtletí roku 2007 došlo k výrazné změně v rámci časové řady Stavební povolení, která byla patrně zapříčiněna ekonomickou krizí, která se v tomto roce začala projevovat ve světě. Od bodu zlomu došlo k rapidním poklesům počtu vydávaných stavebních povolení, avšak celkově si časová řada zachovala klesající trend patrný již z prvního zkoumaného období (do roku 2007). Strukturální zlom tedy nezapříčinil změnu trendu, avšak došlo ke změně sezónnosti dat. Celkově klesl počet nově vydávaných stavební povolení ve všech čtyřech kvartálech roku, navíc ale poklesly rozdíly mezi množstvím vydaných povolení v jednotlivých čtvrtletích. Zatímco roku 2006 byl rozdíl mezi prvním a třetím čtvrtletím 13 378 ks stavebních povolení, roku 2007 tomu ve stejném období bylo pouze 7 491 ks nově vydaných stavebních povolení. Došlo ke snížení velikosti výkyvů mezi čtvrtletími, avšak data si i nadále zachovávají sezónní charakter. Klesající trend, jenž byl prokázán v obou zkoumaných obdobích, tedy jak do zlomu v roce 2007, tak v období po zlomu, poukazuje na skutečnost, že k poklesům vydávaných stavebních povolení docházelo již před rokem 2007. To by znamenalo, že stavebnictví „upadalo“ již před krizí, avšak není to tak snadné. Jak již bylo dříve řečeno, počet vydaných stavebních povolení není příliš dokonalý ukazatel pro hodnocení vývoje odvětví, neboť významnou roli hraje také hodnota těchto vydaných povolení. V předchozích kapitolách proto bylo již vysvětleno, že stavebnictví v letech před rokem 2007 rostlo, neboť jak bylo patrné z tabulky č. 8, orientační hodnota stavebních povolení v těchto letech stále ještě rostla. Pokles odvětví je tedy poté patrný až z let 2009 – 2010, kdy se v naší zemi plně projevila ekonomická krize a došlo jak k poklesu počtu nově vydaných stavebních povolení, tak k poklesu orientační hodnoty těchto povolení. Predikce Poslední krokem v rámci modelu Stavební povolení je predikce pro následující dva roky, tedy pro rok 2015 a 2016. Jejich konkrétní odhady představuje následující graf a tabulka, které udávají předpověď vývoje počtu nově vydaných stavebních povolení na základě předpokladu ceteris paribus, tedy za jinak neměnných okolností. Jde v podstatě o jakési prodloužení dosavadní časové řady na základě údajů z minulých let.


89

Predikce časové řady Stavební povolení

Období 1. Q 2015 2. Q 2015 3. Q 2015 4. Q 2015 1. Q 2016 2. Q 2016 3. Q 2016 4. Q 2016

Předpověď 13693,10 19829,29 21188,65 18672,74 11981,02 18117,20 19476,56 16960,65

95 % interval spolehlivosti 8934,07 - 18452,14 15070,25 - 24588,33 16429,61 - 25947,69 13913,70 - 23431,78 7162,40 - 16799,63 13298,58 - 22935,81 14657,95 - 24295,18 12142,04 - 21779,27


Predikce časové řady poukazuje na skutečnost, že by se počet nově vydaných stavebních povolení měl pro další roky stále snižovat. Tato predikce ovšem vychází pouze z minulých dat, není tedy možné považovat ji za příliš přesnou a průkaznou.

Obr. 20 Graf predikce časové řady Stavební povolení Zdroj: Vlastní práce

Na základě předpokládaných hodnot z tabulky č. 14 lze usuzovat, že první čtvrtletí roku bude i nadále velmi slabé. Dle vývoje predikovaných hodnot dojde k výraznému poklesu v prvním čtvrtletí roku 2015 oproti poslednímu kvartálu roku 2014. Tato skutečnost je celkem v souladu s ekonomickou realitou, neboť přes zimu vždy dochází k útlumu stavebního odvětví, tím pádem pravděpodobně i


90

k útlumu vydávání stavebních povolení. Naopak třetí čtvrtletí bývá, co se nově vydaných stavebních povolení týče, tím nejproduktivnějším. 4.3.2

Hodnota stavebních povolení

V předchozí kapitole byl sledován vývoj počtu stavebních povolení, nyní se budu v práci zabývat vývojem hodnoty stavebních povolení. Tato hodnota je brána jako součet všech orientačních hodnot stavebních povolení za dané období, je tedy taktéž závislá na počtu vydaných povolení. Graf časové řady vývoje souhrnné hodnoty stavebních povolení poskytuje následující obrázek. Podle grafu je možné usuzovat, že se bude jednat o časovou řadu obsahující pravděpodobně polynomický trend. Pravděpodobně zde nebude potvrzena sezónnost, neboť se neprojevují konstantní výkyvy v časové řadě, naopak je dost „rozskákaná“. Tento předpoklad bude ovšem dále ověřen. Také bude zkoumána závislost této časové řady na jednotlivých makroekonomických ukazatelích a dále bude zjišťováno, zda se vyskytuje zlom poukazující na nedávnou ekonomickou krizi.

Obr. 21 Graf časové řady Hodnota nově vydaných stavebních povolení Zdroj: Vlastní práce

V rámci sestavování modelu byl využit parabolický trend, tedy proměnné time a time2, dále vybrané makroekonomické ukazatele – HDP, index spotřebitelských cen, objem hypotéčních úvěrů a také proměnná z odvětví stavebnictví, konkrétně počet stavebních povolení. Model prokázal, že některé proměnné jsou statisticky nevýznamné a je tedy nutno je z modelu vyloučit. Jednalo se o index spotřebitelských cen, objem hypotéčních úvěrů i HDP, jejichž nevýznamnost byla potvrzena pomocí t-testu a dále se také nepotvrdila sezónnost dat, což se očekávalo. Výsledný model tedy zahrnuje pouze parabolický trend a proměnnou počet nově vydaných


91

stavebních povolení. Model včetně testovacích statistik a koeficientů determinace zobrazuje následující tabulka. Tab. 15

Odhad parametrů modelu Hodnota nově vydaných stavebních povolení

Proměnná Koeficient Time 3781,35 time2 -76,6157 stav_pov 1,76813 Koeficient determinace Adjustovaný koeficient determinace

Směrodatná chyba 406,510 9,70677 0,113699

P - hodnota < 0,001 < 0,001 < 0,001 0,988577 0,988020


Odhadovaný model má všechny proměnné statisticky významné při zvolené hladině významnost α= 5 %. Koeficient determinace je také dobrý, zvolený model vysvětluje 98 % variability časové řady Hodnota nově vydaných stavebních povolení. Statistická významnost zvolených proměnných nepotvrdila závislost hodnoty nově vydaných stavebních povolení na vývoji HDP či jiných makroekonomických ukazatelů. Bylo ovšem potvrzeno spojení hodnoty nově vydaných stavebních povolení a počtu těchto stavebních povolení, což je logické a dalo se to očekávat. Konkrétní podoba navrhovaného modelu: Hod_stav_pov = 3781time - 77time2 + 1,77stav_pov

(20)

Nutným předpokladem pro pokračování zkoumání modelu je také otestování kointegrace časových řad, jež je provedena v aplikaci Gretl pomocí Engle-Grangerova testu. Výsledky testování poskytuje následující tabulka. Je zřejmé, že při stanovené hladině významnosti 5 %, nejsou zamítnuty žádné nulové hypotézy o nestacionaritě časové řady. Z daného vyplývá, že se nepotvrdila stacionarita a ani rezidua nejsou stacionární. Lze tedy říci, že se jedná o nekointegrované časové řady, jež není možné vylepšit ani použitím diferencí. Tab. 16

Engle-Grangerův test kointegrace časové řady pro Hodnotu stavebních povolení

Proměnná Hodnota stavebních povolení Stavební povolení Rezidua

Testovací statistika -2,66797 -3,26727 -2,61849

P-hodnota 0,4726 0,1839 0,6691


Závislost hodnoty stavebních povolení na počtu vydaných stavebních povolení byla již prokázána t-testem, nyní je nutné se zaměřit na skutečnost, zda se v dané časové řadě projevila ekonomická krize, což lze posuzovat podle výskytu či absence


92

strukturálního zlomu. Tento zlom je zkoumán pomocí QLR testu v aplikaci Gretl. Výsledný graf poskytuje následující obrázek. QLR test prokázal výskyt strukturálního zlomu ve 2. čtvrtletí roku 2011, který je statisticky významný, neboť výsledkem testu bylo F (4, 37) = 4,92 s kritickou hodnotou 4,09. Lze tedy předpokládat, že v tomto období došlo k výrazné změně v rámci sledovaných hodnot stavebních povolení. Pomocí Chowova testu došlo k rozdělení sledovaného období na dvě části, aby bylo možné model lépe vysvětlit. Vzhledem k tomu, že ovšem nedošlo k výraznému zlepšení ani výskytu významných statistických proměnných bude model ponechán v původní verzi.

Obr. 22 QLR test pro strukturální zlom časové řady Hodnota stavebních povolení Zdroj: Vlastní práce

Statistická a ekonometrická verifikace Statistická analýza jednotlivých parametrů byla již provedena t-testem, kdy se potvrdila významnost proměnných obsažených v modelu (resp. byla zamítnuta nulové hypotéza o nevýznamnosti jednotlivých proměnných). Průkaznost celého modelu je zkoumána pomocí F-testu, který hodnotí model jako celek. Jeho nulová hypotéza o neprůkaznosti modelu je zamítnuta, pokud je výsledná hodnota nižší než zvolená hladina významnosti. Výsledek testu F (3, 41) = 1183 s p-hodnotou menší než 0,001 zamítá nulovou hypotézu o neprůkaznosti modelu.


93

V rámci ekonometrické verifikace jsou zkoumány základní předpoklady klasického regresního modelu, tedy správná specifikace, homoskedasticita apod. Výsledky jednotlivých testů poskytuje následující tabulka. Byla prokázána správná specifikace modelu, chybový člen má normální rozdělení a také se v modelu nevyskytuje autokorelace vyšších řádů. Bohužel se však prokázala heteroskedasticita a také možná autokorelace prvního řádu. Model není příliš ideální, avšak vzhledem k účelu, ke kterému je stanoven, je dostačující. Jeho vylepšení (resp. předělání, změna) bude nastíněno v následující kapitole. Tab. 17

Testování modelu Hodnota stavebních povolení

Test Reset test Durbin-Watsonův test Whiteův test LM test Normalita - Chí-kvadrát

Nulová hypotéza správná specifikace modelu není autokorelace 1. řádu homoskedasticita není autokorelace vyšších řádů chybový člen má normální rozdělení

Testovací statistika

P-hodnota

2,0988

0,1360

1,4977

0,0211

24,0485

0,0011

0,8282

0,5160

0,4150

0,8127


Ekonomická verifikace Hodnota stavebních povolení v modelu, tak jak je stanoven, závisí především na počtu vydaných stavebních povolení, což se dalo očekávat, neboť je tato hodnota brána jako souhrnná hodnota všech vydaných stavebních povolení za dané období, čili když roste počet stavebních povolení, poroste pravděpodobně také jejich hodnota (ne vždy to tak musí být, ale závislost je očekávatelná). Stanovený model také vykazuje parabolický trend, který je z počátku rostoucí a později klesá. Závislost hodnoty stavebních povolení na makroekonomických ukazatelích nebyla modelem prokázána. V následující kapitole bude provedena změna modelu podělením počtu stavebních povolení, čímž bude získána proměnná průměrná hodnota nově vydaných stavebních povolení, která bude pravděpodobně vhodnější a průkaznější. Na základě této nové proměnné bude stanoven model, který se pokusí vývoj stavebních povolení lépe vysvětlit. V dosavadním modelu se ovšem prokázal růst hodnoty stavebních povolení až do poloviny roku 2011, kdy došlo ke zlomu, který byl i staticky prokázán. 4.3.3

Průměrná hodnota nově vydaných stavebních povolení

Tato podkapitola navazuje na předchozí zkoumaný model. Původní model byl upraven a ze závislé proměnné hodnota stavebních povolení vznikla podělením


94

počtem stavebních povolení nová proměnná nazvaná Průměrná hodnota nově vydaných stavebních povolení. Tato úprava byla provedena pro lepší průkaznost modelu a také jeho lepší zkoumání. Přechozí model byl totiž z velké části ovlivněn právě měnícím se počtem stavebních povolení vydávaných v jednotlivých letech. Graf nové časové řady poskytuje následující obrázek. Je pravděpodobné, že se v modelu dle obrázku budou vyskytovat periodické indikátorové proměnné (tedy sezónnost) i trend. Tento předpoklad bude v následující části ověřen či vyvrácen. Z grafu je patrné, že v průběhu let došlo k výrazné změně v průběhu časové řady, kdy se z původně celkem pravidelně rostoucí řady stává skokem rozházená časová řada s různými výkyvy. Je tedy pravděpodobné, že se v této časové řadě bude vyskytovat strukturální zlom, nejspíše někdy v roce 2011, kdy došlo k velkému poklesu hodnot v rámci zkoumané časové řady.

Obr. 23 Graf časové řady Průměrná hodnota stavebních povolení Zdroj: Vlastní práce

Na základě grafu časové řady byl sestaven model s odhadovanými parametry. Závisle proměnná Průměrná hodnota stavebních povolení byla vysvětlována pomocí trendu, sezónnosti a makroekonomických ukazatelů, konkrétně HDP, indexu spotřebitelských cen a objemu hypoték. Jedná se o čtvrtletní data, z čehož vyplývá, že se v modelu budou vyskytovat čtyři sezónní proměnné (q1, q2, q3 a q4). Proměnná q4 je ovšem vynechána z důvodu přesné kolinearity. Vliv ICP nebyl prokázán, proto byla tato proměnná z modelu vyloučena. Konkrétní podobu zkoumaného modelu (výsledky OLS odhadu) poskytuje následující tabulka. Hladina významnosti pro daný model je stanovena na úrovni 5 %, čili α = 5 %. Výsledné hodnoty (koeficient a směrodatná odchylka) u HDP a objemu hypoték jsou velmi malé, neboť hodnoty


95

těchto ukazatelů jsou udávány ve stovkách tisíc milionů korun, což jsou opravdu vysoké částky oproti hodnotám průměrným hodnotám stavebních povolení. Z tabulky je patrné, že se u všech zkoumaných proměnných potvrdila jejich statistická významnost pro model, p-hodnota zmiňovaných proměnných je pod stanovenou hladinou významnosti, čili jsou zamítnuty hypotézy o nevýznamnosti parametrů. Jediný problém je vidět u třetí periodické indikátorové proměnné, avšak tyto se berou jako celek všechny dohromady, čili ji nelze z modelu vyloučit. Koeficient determinace na úrovni 72 % lze brát za přijatelný, model vysvětluje 72 % variability časové řady. Tab. 18

Odhad parametrů modelu Průměrná hodnota stavebních povolení

Proměnná

Koeficient

Směrodatná chyba

P - hodnota

1,14873 0,00998 0,18331 0,14911 0,14608 1,45E-06 5,55E-06

< 0,001 0,0016 < 0,001 0,0042 0,1058 < 0,001 0,0001 0,721445 0,676274

Const -5,47462 Time -0,03398 dq1 0,93959 dq2 0,45431 dq3 0,24217 HDP 1,03E-05 objem_hyp -2,35E-05 Koeficient determinace Adjustovaný koef. determinace Zdroj: Vlastní práce

Aby bylo možné model dále zkoumat, je také nutné ověřit kointegraci využitých dat. Výsledky Engle-Grangerova testu poskytuje následující tabulka. Ani u jedné ze zkoumaných proměnných nejsou zamítnuty nulové hypotézy o nestacionaritě časové řady, stejně tak rezidua nejsou stacionární. Jedná se o nekointegrované časové řady, u kterých ani pomocí prvních diferencí nezískáme kointegrované časové řady. Tab. 19

EG test pro model Průměrná hodnota stavebních povolení

Proměnná Průměrná hodnota stavebních povolení HDP Objem hypoték Rezidua

Testovací statistika -1,31961 -2,38012 -2,16984 -2,27516

P-hodnota 0,8829 0,390 0,506 0,7944


V rámci zpracování modelu se prokázala závislost průměrné hodnoty stavebních povolení na vývoji HDP a také na objemu nově vydávaných hypoték. Lze tedy říci, že průměrná hodnota stavebních povolení je ekonomickou situací v zemi ovlivně-


96

na. Aby bylo možné zjistit, zda ji ovlivnila také probíhající ekonomická krize, případně jak výrazně, bude provedeno modelování zlomu pomocí QLR testu, který by případný zlom prokázal. Graf zaznamenávající zlom zobrazuje obrázek. Z grafu je velmi patrné, že ke strukturálnímu zlomu v této časové řadě opravdu dochází. Muselo tedy dojít k výrazné změně některého ze zkoumaných parametrů modelu. Tento zlom je také statisticky významný, avšak na 10 % hladině významnosti. Quandtův test detekoval zlom ve 2. čtvrtletí roku 2011, jak je vidět i z grafu modelujícího zlom. Potvrdil se nám tedy předpoklad na výskyt zlomu, jež byl predikován již při zkoumání původního grafu časové řady.

Obr. 24 QLR test pro zlom časové řady Průměrná hodnota stavebních povolení Zdroj: Vlastní práce

Vzhledem k tomu, že se tento zlom ovšem neprokázal při 5 % hladině významnosti, jež je stanovena pro tuto diplomovou práci jako cílová, nebude tento zlom brán pro další modelování v potaz a bude považován za statisticky neprůkazný. Pokud bychom se jím chtěli dále zabývat, parametry by musely být posuzovány na 10 % hladině významnosti, což by ovšem zkreslilo výsledky, které mají modely dohromady poskytnout. Statistická a ekonometrická verifikace Jednotlivé proměnné v rámci modelu byly statisticky ověřeny t- testem, který zamítl nulovou hypotézu o nevýznamnosti těchto proměnných. Sezónní proměnné


97

jsou posuzovány jako celek, tudíž je-li alespoň jedna z nich statisticky průkazná, považují se i ostatní periodické proměnné za významné. F- test pro hodnocení modelu jako celku, jehož nulová hypotézu předpokládá statistickou neprůkaznost modelu, potvrdil, že tato hypotéza je špatná a tudíž jí zamítl. Model je tedy statisticky významný. Výsledek F–testu byl F (6, 37) = 15,97142 při p–hodnotě < 0,001. V rámci ekonometrické verifikace je ověřeno, zda daný model splňuje předpoklady klasického regresního modelu. Následující tabulka zobrazuje výsledky jednotlivých testů, které byly na základě stanovené hladiny významnosti postupně analyzovány. Tab. 20

Testování modelu Průměrná hodnota stavebních povolení

Test Reset test Durbin-Watsonův test Whiteův test LM test Normalita – Chí-kvadrát

Nulová hypotéza

Testovací P-hodnota statistika


0,847938

0,437


2,15276

0,572411

homoskedasticita

20,746685 0,474505

není autokorelace vyšších řádů

0,776439

0,548

chybový člen má normální rozdělení

9,142

0,103


Všechny testy potvrdily předpoklady klasického regresního modelu, model je tedy správně specifikován, o čemž svědčí výsledek Reset testu, který nezamítl správnou specifikaci modelu. Chybový člen má normální rozdělení, v modelu se vyskytuje homoskedasticita a není zde přítomna žádná autokorelace. P-hodnoty všech testů jsou vyšší než stanovená hladina významnosti, tudíž nulové hypotézy nejsou zamítnuty. Model lze tedy považovat za přijatelný a vcelku vhodný. V modelu taktéž není zaznamenána kolinearita mezi proměnnými. Ekonomická verifikace Vývoj průměrné hodnoty nově vydávaných stavebních povolení prokázal svou závislost na vývoji ekonomické situace v zemi, neboť je vysvětlován pomocí hrubého domácího produktu, který je pro zvolený model statisticky významnou proměnnou. Průměrná hodnota stavebních povolení je taktéž závislá na hodnotě hypoték, které byly v daném období vydány, což lze očekávat, neboť tyto hypotéky jsou často vydávány právě na stavbu (přístavbu, rekonstrukci apod.), které jsou prováděny na základě stavebního povolení.


98

Průměrná hodnota nově vydávaných stavebních povolení postupně od počátku sledovaného období až do roku 2011 rostla a vykazovala sezónní charakter. V roce 2011 ovšem došlo ke změně, neboť v 1. čtvrtletí tohoto roku bylo dosaženo extrémně vysoké hodnoty stavebních povolení (téměř 4,5 milionu Kč), naopak v ostatních čtvrtletích docházelo k poklesu. Ve čtvrtém kvartále roku 2011 byla průměrná hodnota stavebních povolení dokonce pouze 2,5 milionu Kč. Obecně nejčastějším čtvrtletím s nejvyšší průměrnou hodnotou stavebních povolení je 1. čtvrtletí roku (není to ovšem pravidlo pro všechny roky), což je vcelku pochopitelné vzhledem k prodlevě, která je mezi zahájením stavebního řízení, tedy žádostí o stavební povolení apod. a zahájením stavby. Lidé si pravděpodobně v 1. kvartále vyřizují potřebné doklady, aby později ve druhém a třetím kvartále mohla konkrétní stavba proběhnout. 4.3.4

Stavební zakázky

Stavební zakázky mohou být považovány za další z ukazatelů vývoje odvětví. Počet nově zahájených stavebních zakázek má ovšem také svá úskalí, neboť nebere v potaz hodnotu těchto zakázek, která je z ekonomického hlediska dle mého názoru významnější. Vývoj počtu stavebních zakázek poskytuje následující graf časové řady, ze kterého budeme v rámci tohoto modelu nadále vycházet. Z grafu lze předpokládat, že se jedná o časovou řadu obsahující sezónnost a pravděpodobně bude možné nalézt i trend, dle vývoje grafu asi parabolický (nejprve klesající, poté rostoucí).

Obr. 25 Graf časové řady počtu nových stavebních zakázek Zdroj: Vlastní práce


99

Při sestavování modelu byly použity periodické indikátorové proměnné dq 1, dq2 a dq3, dále trend (polynomický, konkrétně parabolický – tedy hodnota time a time2). Periodická proměnná dq4 není v modelu obsažena z důvodu přesné kolinearity. Dále byly do modelu zahrnuty markoekonomické ukazatele, které by dle předpokladu mohly mít na vývoj počtu stavebních zakázek určitý vliv. Jednalo se o vývoj HDP, index spotřebitelských cen a počet a hodnotu vydaných hypotéčních úvěrů. Ani u jedné z těchto proměnných ovšem nebyla závislost potvrzena. Odhadovaná podoba modelu tedy vypadá následovně: Yt = β0 – β1time + β2time2 + β3dq1 + β4dq2 + β5dq3 + εt

(21)

Výsledný model s odhadnutými parametry modelu zobrazuje tabulka č. 16. Navrhovaný model se jeví jako vhodný, neboť veškeré jeho proměnné jsou již statisticky významné při stanovení hladiny významnosti na úrovni 5 %. Parabolický trend byl zvolen z důvodu přesnějšího odhadu modelu, neboť jak koeficient determinace, tak informační kritéria vycházela pro parabolický trend lépe. Navíc byl tento trend již odhadován i z původního grafu časové řady. Výsledné hodnoty koeficientů determinace a informačních kritérií poskytuje také následující tabulka. Koeficienty determinace vykreslují model vcelku věrohodně, hodnota kolem 60 % je brána jako přijatelná. Konkrétní vhodnost modelu bude ovšem ještě ověřena pomocí testů v ekonometrické verifikaci. Tab. 21


Proměnná Koeficient Const 11823,1 Time -204,969 2 time 4,77419 dq1 -2602,3 dq2 985,743 dq3 1224,87 Koeficient determinace Adjustovaný koef. Determinace Akaikovo kritérium (AIC) Schwartovo kritérium (BIC) Hannan-Quinnovo kritérium (HQC)

Směrodatná chyba 749,104 66,1691 1,42545 583,063 581,938 581,258

P - hodnota < 0,001 0,0037 0,0018 < 0,001 0,0417 0,0412 0,635757 0,58783 765,5266 776,2318 769,4966


Výsledný model dle OLS odhadů bude mít tedy následující podobu: Stav_zak = 11823 – 205time + 8time2 – 2602dq1+ 986dq2 + 1225dq3 (22)


100

Odhadované parametry modelu sice nezahrnují markoekonomické ukazatele zkoumané v rámci tohoto modelu, avšak tím ještě nelze vyloučit, že by ekonomická situace mohla model nějak ovlivňovat. Může dojít k projevům ekonomické krize, které by mohl zobrazit strukturální zlom. Nyní je tedy pomocí QLR testu zkoumán výskyt zlomu, který bude potvrzen či vyvrácen. Graf týkající se zachycení strukturálního zlomu poskytuje následující obrázek. Quandtův test podílu věrohodnosti pro strukturální zlom v neznámém bodě (s usekáním 15%), potvrdil výskyt zlomu v 1. čtvrtletí roku 2009. QLR test zaznamenal výsledek F (6,32) = 5,559 při kritické hodnotě 4,12. Zachycený strukturální zlom lze tedy považovat za statisticky významný. Je tedy možné usuzovat, že tento zlom je také důsledkem ekonomické krize, neboť v prvním kvartálu 2009 rapidně pokleslo zahajování nových stavebních zakázek, právě s velkou pravděpodobností vlivem rozpínající se ekonomických problémů v naší zemi.

Obr. 26 QLR test pro strukturální zlom modelu Stavební zakázky Zdroj: Vlastní práce

Vzhledem k prokázání zlomu je dalším nutným krokem rozdělení časové řady pomocí Chowova testu na období před zlomem a po zlomu. Opět došlo k vytvoření umělé proměnné dummy (D), která nabývá v období od počátku sledování do 1. čtvrtletí 2009 hodnot 0, od 2. čtvrtletí 2009 do konce pozorování nabývá hodnotu 1. V rámci OLS odhadů bylo nutné vyloučit veškeré nově statisticky nevýznamné proměnné, čímž dostáváme model, který zobrazuje následující tabulka.


101


Proměnná Koeficient const 9866,22 time 500,133 2 time -32,6569 dq1 -2926,79 dq2 592,561 dq3 1199,62 D_time 81,6531 2 D_ time 25,3717 Koeficient determinace Adjustovaný koef. determinace

Směrodatná chyba 902,455 169,814 7,84631 668,596 662,444 658,614 365,883 9,2842

P - hodnota < 0,001 0,006 0,002 0,001 0,377 0,0779 0,0248 0,0101 0,821652 0,760345


V novém modelu došlo pouze ke změně trendu, konstanta i sezónnost zůstávají zachovány. Koeficient determinace oproti původnímu modelu vzrost, tento model lze tedy považovat za kvalitnější a průkaznější než původní. Statistická a ekonometrická verifikace Statistická verifikace zahrnuje testování parametrů pomocí t-testu a dále modelu jako celku. Významnost jednotlivých parametrů modelu byla již testována při odhadech parametrů a v Chowově testu, všechny proměnné modelu jsou statisticky významné při stanovené hladině významnosti 5 %, pokud bereme v úvahu, že periodické indikátorové proměnné jsou posuzovány jako celek, tudíž nevýznamnost některé z nich nemá pro model výrazný vliv. Nulová hypotéza o nevýznamnosti jednotlivých proměnných je tedy zamítnuta. Při testování průkaznosti modelu jako celku byl využit F-test s nulovou hypotézou o neprůkaznosti modelu. Výsledkem F-testu je F (5, 38) = 13,265 s phodnotou menší než 0,001. Dochází k zamítnutí nulové hypotézy o neprůkaznosti modelu, model je tedy statisticky významný. Koeficient determinace v hodnotě 0,82 je navíc vcelku vysoký, tudíž zvoleným modelem je za pomoci sezónnosti a trendu vysvětleno cca 82 % variability počtu stavebních zakázek. Ekonometrická verifikace zkoumá splnění základních předpokladů klasického regresního modelu. Konkrétní p-hodnoty jednotlivých testů zobrazuje následující tabulka. Nulové hypotézy jsou zamítnuty, pokud by získaná p-hodnota byla nižší než stanovená hladina významnosti.


102

Testování modelu Stavební zakázky


Nulová hypotéza


P-hodnota


1,476935

0,242


0,728243

0,0012

homoskedasticita

9,681642

0,7197

6,023637

0,00893

2,257

0,3236

není autokorelace vyšších řádů chybový člen má normální rozdělení


Z tabulky je zřejmé, že model je správně specifikován (Reset test nezamítl nulovou hypotézu o správné specifikaci modelu), z hlediska homoskedasticity je také v pořádku a chybový člen má normální rozdělení. Bohužel se v modelu vyskytuje autokorelace, a to jak prvního, tak vyšších řádů. Model tedy není ideální, avšak práce není zaměřena na správné a přesné stanovení tohoto konkrétního modelu, proto bude nadále ponechán v této podobě. Pro vysvětlení závislosti ekonomické situace a stavebnictví se jeví jako dostačující. Vzhledem ke správné specifikaci modelu a normálnímu rozdělení chybového členu tedy nebude model dále pozměňován. Ekonomická verifikace V první zkoumané části modelu, tedy od roku 2004 do 1. čtvrtletí 2009, je prokázán spíše klesající trend, který je patrný již z původního grafu časové řady. Tento trend se ovšem po bodu zlomu otáčí a stává se spíše rostoucím. Je tedy možné usuzovat, že první čtvrtletí roku 2009 tvořilo jakési dno parabolické funkce vykreslující počet stavebních zakázek v České republice. V letech 2008 až 2009 došlo k výraznému poklesu objemu stavebních zakázek, kdy se jejich absolutní počet snížil o více než třetinu oproti předcházejícím obdobím. V prvním čtvrtletí 2009 byl zaznamenán dokonce nejnižší počet zakázek za sledované období, konkrétně 6278. Jak již bylo dříve řečeno, absolutní počet zakázek není pro ekonomiku tak podstatný, důležitějším ukazatelem je poté hodnota těchto zakázek (ta bude rozebrána v následující kapitole). Od 2. kvartálu roku 2009 dochází postupně k růstu počtu stavebních zakázek a celý model začínat postupně obracet svůj trend a stává se více rostoucím. Lze očekávám, že v daném trendu bude pravděpodobně pokračovat i pro další roky. Obecně lze ale říci, že co se počtu zakázek týče, lze pozorovat dopady ekonomické krize, která se u nás projevila v odvětví stavebnictví právě především roku 2009. Tomuto jevu nasvědčuje i strukturální zlom, který toto období vykazuje. Vliv konkrétních zkoumaných makroekonomických ukazatelů však prokázán nebyl.


103

Predikce V dalším kroku jsou provedeny predikce pro příští dva roky, konkrétně pro následujících 8 čtvrtletí roků 2015 a 2016. Graf i tabulka zobrazují odhady a interval spolehlivosti časové řady Stavební zakázky pro následující období. Tab. 24

Predikce časové řady Stavební zakázky

Období 1. Q 2015 2.Q 2015 3. Q 2015 4.Q 2015 1. Q 2016 2. Q 2016 3. Q 2016 4. Q 2016

Předpověď 9664,93 13482,45 13960,61 10640,15 10640,15 14495,87 15012,22 14074,12



Obr. 27 Graf predikce časové řady Stavební zakázky Zdroj: Vlastní práce

Z grafu je velmi zřetelné, že zelená oblast zobrazující interval spolehlivosti predikce, je poměrně rozsáhlá. Tuto predikci proto nelze brát příliš přesně, spíše je pravděpodobné, že se bude v tomto intervalu více pohybovat. Predikované hodnoty mají navíc rostoucí tendenci, z čehož lze usuzovat, že by počet stavebních zakázek měl pro následující roky nadále růst. Z tabulky je patrné, že nejvíce stavebních za-


104

kázek vykazují i do budoucna vždy druhé a třetí čtvrtletí zkoumaného roku (třetí je ne tom nejlépe), ostatní dvě čtvrtletí velmi zaostávají. Tento fakt potvrzuje ekonomickou realitu, neboť v zimních obdobích (cca listopad až březen) dochází vždy k útlumu celého odvětví, čili i počtu stavebních zakázek. 4.3.5

Hodnota stavebních zakázek

V případě stavebních zakázek již byl v přecházející kapitole rozebrán vývoj jejich počtu, nyní následuje analýza vývoje hodnoty stavebních zakázek. Tato hodnota je brána jako souhrnná hodnota za veškeré nově zahájené stavební zakázky ve sledovaném období, tedy v letech 2004 až 2014, dalo by se tedy předpokládat, že bude na počtu stavebních zakázek záviset. Graf časové řady hodnoty stavebních zakázek poskytuje následující obrázek. Je zřejmé, že se jedná o časovou řadu obsahující trend, pravděpodobně polynomický – parabolický, což bude v práci ověřeno. Dále je patrné, že časová řady nejdříve v letech 2004 až cca 2010 rostla, od tohoto období však začala postupně klesat. Je možné usuzovat, že se bude v modelu vyskytovat strukturální zlom. Zda se v dané časové řadě projevuje také sezónnost, uvidíme z následujících odhadů modelu.

Obr. 28 Graf časové řady Hodnota stavebních zakázek Zdroj: Vlastní práce

Vysvětlovaná proměnná Hodnota stavebních zakázek bude postupně zkoumána za pomoci trendu (parabolického), periodických indikátorových proměnných a také bude testována její závislost na makroekonomických ukazatelích. Pro daný model byly zvoleny ukazatelé HDP, index spotřebitelských cen, objem hypoték, počet stavebních zakázek, průměrná hodnota stavebních povolení a také počet stavebních povolení. Po vyloučení statisticky nevýznamných proměnných vznikl model, jehož parametry zobrazuje následující tabulka. Sezónnost dat nebyla v modelu potvrzena, naopak parabolický trend se ukázal jako vhodný.


105

Veškeré použité proměnné již v tuto chvíli jsou statisticky významné na zvolené 5 % hladině významnosti, což bylo ověřeno pomocí t-testu. Koeficient determinace 67 % je vcelku přijatelný, model lze považovat za použitelný. Kupodivu se neprokázala závislost mezi objemem stavebních zakázek a jejich počtem, což svědčí o tom, že dochází pravděpodobně k velkým výkyvům v hodnotách stavebních zakázek, které eliminují významnost jejich počtu. Také se neprokázal vliv hypoték na daný model, proto v něm nejsou použity. Naopak vývoj HDP evidentně ovlivňuje hodnotu stavebních zakázek, jeho významnost byla v modelu potvrzena. Stejně tak má na hodnotu stavebních zakázek vliv počet a průměrná hodnota stavebních povolení. Vzhledem k vlivu hrubého domácího produktu na daný model lze říci, že hodnota zakázek v jednotlivých obdobích je závislá na ekonomické situaci v zemi, jež je vyjádřena pomocí vývoje HDP. Tab. 25

Odhad parametrů modelu Hodnota stavebních zakázek

Proměnná Koeficient Směrodatná chyba Const -99431,9 21635,7 Time -2908,33 749,997 time2 39,8148 11,8876 HDP 0,14117 0,03142 stav_pov 1,08476 0,34389 prum_hod_stav_pov 7887,04 3080,25 Koeficient determinace Adjustovaný koeficient determinace

P - hodnota < 0,001 0,0004 0,0018 < 0,001 0,0031 0,0145 0,676083 0,633462


Nyní je potřeba ověřit, zda jsou data v modelu nestacionární a zda se nevyskytuje kointegrace. Pomocí Engle-Grangerova testu je ověřován předpoklad nulové hypotézy o nestacionaritě. Při stanovené hladině významnosti nejsou tyto hypotézy zamítnuty, časové řady tedy vykazují nestacionaritu. Rezidua taktéž nejsou stacionární. Zkoumané časové řady jsou tedy nekointegrované. Tab. 26

EG test pro model Hodnota stavebních zakázek

Proměnná Hodnota stavebních zakázek HDP Stavební povolení Průměrná hodnota stavebních povolení Rezidua Zdroj: Vlastní práce

Testovací statistika -1,76637 -1,98233 -3,26727 -2,92834 -3,62286

P-hodnota 0,8925 0,8238 0,1839 0,3314 0,4324


106

Přepokládaná podoba modelu na základě OLS odhadů: Hod_stav_zak = -99432 – 2908time + 40time2 + 0,1412HDP + + 1,085stav_pov +7887prum_hod_stav_pov

(23)

Nyní bude ověřeno, zda se v modelu vyskytuje strukturální zlom, který by poukazoval na nečekanou změnu ve vývoji časové řady. K modelování zlomu je využit QLR test v aplikaci Gretl. Výsledný graf modelující zlom poskytuje následující obrázek.

Obr. 29 QLR test pro model Hodnota stavebních zakázek Zdroj: Vlastní práce

Testování strukturálního zlomu poukázalo na několik zlomů, které se v dané časové řadě vyskytují. Výstupem testu je F (6,32) = 2,39 při kritické hodnotě 3,02. Na 5 % hladině významnosti tedy není zlom prokázán, tudíž není statisticky významný pro zkoumaný model. Lze tedy říci, že při dané statistické významnosti se v modelu zlom nevyskytuje. Statistická a ekonometrická verifikace Parametry modelu Hodnota stavebních zakázek byly otestovány pomocí t-testu v aplikaci Gretl, aby byla ověřena jejich statistická průkaznost. Všechny proměnné, které jsou součástí výsledného modelu, jsou na zvolené 5 % hladině významnosti statistiky průkazné. Významnost modelu jako celku byla testována F-testem, který zamítl nulovou hypotézu o neprůkaznosti modelu. Výsledek F (5,38) = 15,86 při p-hodnotě <0,001.


107

Vzhledem k tomu, že p-hodnota je menší než zvolaná hladina významnosti, došlo k zamítnutí nulové hypotézy a model je tedy statisticky průkazný. V případě ekonometrické verifikace dochází k ověření, zda model splňuje klasické předpoklady regresního modelu. Pomocí jednotlivých testů provedených v aplikaci Gretl jsou zjištěny základní informace o modelu, o jeho specifikaci, případné korelaci apod. Výsledné hodnoty testů poskytuje následující tabulka. Tab. 27

Testování modelu Hodnota stavebních zakázek


Nulová hypotéza správná specifikace modelu není autokorelace 1. řádu homoskedasticita není autokorelace vyšších řádů chybový člen má normální rozdělení


P-hodnota

0,1230

0,8850

2,3715

0,7834

16,0503

0,6539

1,2424

0,3120

3,6680

0,1597


Veškeré testy modelu mají p-hodnotu vyšší než je zvolená hladina významnosti, v tomto případě tedy nezamítáme nulové hypotézy. Model Hodnota stavebních zakázek je správně specifikován, chybový člen má normální rozdělení, v modelu se také nevyskytuje autokorelace prvního ani vyšších řádů, také se nevyskytuje heteroskedasticita. Model lze tedy považovat za vhodný, neprojevily se v něm žádná závažné problémy, je tedy průkazný a není třeba jej upravovat. Jako poslední zbývá otestovat multikolinearitu, tj. závislost mezi jednotlivými proměnnými, avšak ani zde nejsou prokázány žádné závažné problémy. Hodnoty VIF faktorů vyšší jak 10 mohou naznačovat problém s multikolinearitou, avšak těchto hodnot dosahují pouze proměnná time a time2, u kterých je tento problém obvyklý a nebere se příliš v potaz. Celý model lze tedy považovat za průkazný a adekvátní, je tedy vcelku vyhovující. Ekonomická verifikace Ve zkoumaném modelu byla prokázána závislost Hodnoty stavebních zakázek na makroekonomické situaci země, konkrétně hrubém domácím produktu. Dále se prokázalo, že je hodnota stavebních zakázek ovlivněna počtem stavebních povolení a také průměrnou hodnotou těchto povolení, což je vcelku očekávatelné. V dané časové řadě ovšem nebyl prokázán strukturální zlom na zvolené hladině významnost, lze tedy říci, že v průběhu sledovaného období nedochází k výrazné změně v chování této časové řady. Nebyl tedy prokázán přímí vliv ekonomické krize, která se vyskytovala v minulý letech. Pokud se ovšem zaměříme na graf časové řady Hodnota stavebních zakázek, je patrné, že jistý náznak změn se


108

v ní odehrál. Okolo roku 2011 došlo k poklesu v hodnotě zakázek, což právě lze přisoudit důsledkům krize, která se projevila sice již o něco dříve (přibližně roku 2009, čemuž nasvědčuje i graf strukturálního zlomu, který je v tomto roce velmi patrný – projev ekonomické krize QLR test o zlomu prokázal, avšak ne na stanovené hladině významnosti), ale dopad na stavební zakázky byl pravděpodobně až pozdější. Tuto skutečnost ovšem nelze dokázat, neboť strukturální zlom je statisticky neprůkazný. Vyšších hodnot stavebních zakázek je dosahováno téměř vždy v druhé polovině roku, což lze vysvětlit například tím, že mnoho firem, organizací, místních územní celků apod. vyčkává se zadáváním zakázek na druhou polovinu roku, neboť netuší, jak bude vypadat kapacita jejich plánovaného rozpočtu. Koncem roku obecně (především na podzim) začínají organizace zjišťovat, zda mají dostatek peněz či přebytky, které je možné vyčerpat, proto dochází také k růstu hodnot zakázek v tomto období. Na druhou stranu počasí většinou v tomto období již tolik nenahrává uskutečňování zajímavých zakázek, avšak velmi často bývají velké zakázky právě na podzim zahájeny a poté mají v zimě odstávku v práci a pokračují na jaře, což by vysvětlovalo nízkou hodnotu nových zakázek v prvním čtvrtletí roku. Toto vše jsou ale pouze možné scénáře, realita jednotlivých zkoumaných let může být odlišná. 4.3.6

Počet zaměstnaných v odvětví stavebnictví

Další proměnnou, která bude v práci rozebrána, je počet zaměstnaných v oboru stavebnictví. Parametr představuje průměrný počet zaměstnaných osob (čtvrtletní údaje), který zahrnuje veškeré stálé i dočasné zaměstnance, kteří působí v pracovním poměru ke stavebnímu podniku (bez ohledu na obor jejich činnosti), dále také osoby pracující na dohody o pracích mimo pracovní poměr a v neposlední řadě ostatní zaměstnané, jež se spolupodílí na práci ve společnosti, avšak nejsou v pracovním poměru (například majitelé firem). Časová řada představující počet zaměstnaných ve stavebnictví je zobrazena na následujícím obrázku. Je zřejmé, že zkoumaná časová řada obsahuje určitý trend, vzhledem ke svému tvaru pravděpodobně polynomický, který bude v práci analyzován. Časová řada Počet zaměstnaných nejprve v letech 2004 až 2009 rostla, poté se ovšem změnila v klesající. Z tohoto lze usuzovat pravděpodobně na parabolický trend, který bude do modelu zahrnut. Také je možné vidět v této řadě sezónnost, která se téměř v pravidelných intervalech opakuje (konstantní sezónnost). Daný předpoklad je zcela v souladu s ekonomickou teorií, neboť zaměstnanost ve stavebnictví zajisté vykazuje sezónní prvky, neboť celé odvětví je považováno za velmi proměnlivé vlivem klimatických podmínek. Dá se předpokládat, že zimní měsíce budou slabšími vzhledem k počtu zaměstnaných, neboť mnoho prací ve stavebnictví je možno provádět pouze při příznivém počasí (nejrůznější práce venku apod.). Do modelu bude také zahrnuta makroekonomická proměnná průměrná mzda, jejíž významnost pro daný model bude dále testována pomocí t-testu. Poslední proměnná, na kterou bude brán ohled, je vývoj HDP, který by mohl poukazovat na


109

změnu v počtu zaměstnaných vlivem změny ve vývoji ekonomické situace. Model bude dále testován na přítomnost zlomu.

Obr. 30 Graf časové řady Počet zaměstnaných ve stavebnictví Zdroj: Vlastní práce

Pomocí OLS odhadů byl sestaven model obsahující kvadratický trend a sezónnost, jehož výsledné parametry zaznamenává následující tabulka (po vyloučení nevýznamných proměnných). Z modelu byl vyloučen hrubý domácí produkt, jehož statistická významnost se pomocí t-testu nepotvrdila. Stejně tak se kupodivu nepotvrdila závislost průměrného počtu zaměstnaných ve stavebnictví na průměrné mzdě, i když při stanovení vyšší (10 %) hladiny významnosti by již tato proměnná do modelu patřila. Takto získaný model tedy obsahuje pouze proměnné time, time2 a periodické indikátorové proměnné (výjimkou tvoří q4, která opět není v modelu obsažena z důvodu přesné kolinearity). Tab. 28

Odhad parametrů modelu Počet zaměstnaných

Proměnná Koeficient Směrodatná chyba const 386730 2042,31 Time 2606,29 180,400 time2 -70,9908 3,88626 dq1 -15086,2 1589,63 dq2 -805,203 1586,56 dq3 4234,63 1584,71 Koeficient determinace Adjustovaný koeficient determinace Zdroj: Vlastní práce

P - hodnota < 0,001 < 0,001 < 0,001 < 0,001 0,6147 0,011 0,945502 0,938331


110

Z tabulky je patrné, že veškeré zkoumané proměnné jsou již statisticky významné, jejich nízká p-hodnota vypovídá o zamítnutí nulové hypotézy o nevýznamnosti parametru. Jediný problém nastává u periodické indikátorové proměnné dq2, avšak tyto sezónní proměnné jsou brány jako celek, tudíž jsou významné a nelze jednu z nich z modelu vyloučit. Koeficient determinace je také velmi dobrý, 94 % variability časové řady je tímto modelem zachyceno. Model se tedy jeví jako vhodný. Dále je nutné zhodnotit, zda se v dané časové řadě vyskytuje strukturální zlom. Pomocí QLR testu aplikace Gretl dostaneme následující graf, který sice svým způsobem na určitou přítomnost zlomu poukazuje (dokonce je možné spatřit několik zlomů), avšak žádní z nich není statisticky významný při stanovené hladině významnosti 5%. Lze tedy říci, že daná časová řada strukturální zlom neprokázala.

Obr. 31 QLR test pro strukturální zlom časové řady Počet zaměstnanců Zdroj: Vlastní práce

Výsledný model tedy nebude zlom zahrnovat a bude mít následující podobu: Pocet_zam = 386730 + 2606time – 71time2 – 15086dq1 – 805dq2 + + 4235dq3

(24)


111

Statistická a ekonometrická verifikace Statistická průkaznost jednotlivých parametrů modelu byla již t-testem ověřena, všechny proměnné jsou statisticky významné při dané hladině významnosti. Výjimku tvoří pouze druhá periodická proměnná, jež ovšem nelze z modelu vyloučit, neboť tyto proměnné fungují v rámci stanovení modelu jako celek a lze tedy i ji považovat za průkaznou. Testování celého modelu pomocí F-testu přineslo výsledek F (5,38) = 131,85 při p-hodnotě menší než 0,001, čili je zamítnuta nulová hypotéza o neprůkaznosti modelu jako celku. Koeficient determinace pro tento model je také velmi dobrý, hodnota 0,94 vykresluje model věrohodně. Nyní je ovšem ještě potřeba provést ekonometrickou verifikaci modelu, tedy ověřit základní předpoklady klasického regresního modelu, jako jsou správná specifikace, normální rozdělení chybového členu apod. Výsledné hodnoty testů poskytuje následující tabulka. Tab. 29

Testování modelu Počet zaměstnaných ve stavebnictví


Nulová hypotéza


P-hodnota


1,184359

0,318


0,980914

0,027

homoskedasticita

6,336841

0,933

4,081507

0,0083

0,292

0,864

není autokorelace vyšších řádů chybový člen má normální rozdělení


Při ověřování předpokladů modelu byla zjištěna jeho správná specifikace, homoskedasticita i normální rozdělení chybového členu. Bohužel se ale v modelu vyskytuje autokorelace, která tento model poněkud sráží. Nelze ho tedy považovat za ideální, ale vzhledem k využití v práci je takto dostačující a nebude pozměňován, aby bylo možné ho dále využívat při ekonomickém hodnocení. Při hodnocení kolinearity v modelu nebyl zaznamenán žádný problém, multikolinearita se tedy v modelu nevyskytuje. Z tohoto pohledu je model v pořádku. Ekonomická verifikace V rámci sledovaného období byl v časové řadě detekován trend ve formě parabolické trendové funkce. Zpočátku byla tato časová řada rostoucí, od roku 2009 ovšem začala klesat. Danou skutečnost lze přisuzovat ekonomické krizi, která v tomto roce plně zasáhla naši zem. V modelu se neprokázal strukturální zlom, i když graf modelující tento zlom určité změně nasvědčuje. Je možné pozorovat ně-


112

kolik zajímavých skutečností. Pokud bychom tento graf chtěli blíže zkoumat, je patrné, že první zásadní zlom nastává v roce 2009, kdy se, jak již bylo řečeno, v naší zemi naplno projevila ekonomická krize. Je tedy jisté, že tato krize postihla i odvětví stavebnictví, a to v mnoha oblastech (konkrétně i v zaměstnanosti v odvětví). Další zlom je poté vidět roku 2011, kdy došlo, jak bylo v předchozích kapitolách ověřeno, k útlumu stavebních zakázek. Logicky poté vyplývá, že i vlivem poklesu stavebních zakázek v odvětví docházelo k propouštění zaměstnanců, neboť nebyl dostatek nasmlouvané práce, kterou by mohli vykonávat. Navíc v tomto roce také došlo k omezení přílivu peněz na výstavbu silnic a dálnic (tzv. Plán úspor – připraven Ministerstvem financí spolu s Ředitelstvím silnic a dálnic). Tento plán přijal úsporná opatření, která měla zabránit „drahé“ a často neefektivní výstavbě. Díky tomuto plánu také mohlo dojít k propouštění, případně k zastavení přijímání nových zaměstnanců v odvětví. Přestože dané strukturální zlomy nebyly statisticky průkazné, ekonomicky se projevily. Rok 2011 signalizuje na skutečnost posunutí „opatření“ proti ekonomické krizi o nějaké dva roky dozadu oproti původnímu nástupu krize v České republice. Co se týče hodnot v jednotlivých letech, potvrdil se předpoklad o sezónnosti dat, neboť vlivem klimatických podmínek je stavebnictví velmi rozdílné v letních a zimních měsících. Obecně nejvíce zaměstnaných osob vykazuje zkoumané odvětví téměř vždy ve třetím kvartále roku. Predikce Pro model Počet zaměstnaných ve stavebnictví bude provedena predikce vývoje časové řady na následující dva roky, tedy rok 2015 a 2016. Vzhledem ke čtvrtletním datům tedy bude predikováno následujících 8 období. Konkrétní předpovídaný vývoj zobrazují následující graf a tabulka. Dá se očekávat, že počet zaměstnaných ve stavebnictví bude v rámci predikce stále klesat, neboť tato předpověď vychází z minulých dat a nebere v potaz možné změny v ekonomické realitě. Tab. 30


Období 1. Q 2015 2.Q 2015 3. Q 2015 4.Q 2015 1. Q 2016 2. Q 2016 3. Q 2016 4. Q 2016 Zdroj: Vlastní práce

Předpověď 345170,69 355597,77 356641,76 348269,29 328903,33 338762,48 339238,54 330298,15



113

Stejně jako dosavadní údaje vykazuje předpověď nejvyšší počet zaměstnaných osob ve třetím čtvrtletí zkoumaných let (v roce 2015 například se bude v 3. čtvrtletí pohybovat počet zaměstnanců ve stavebnictví dle předpovědi mezi 347792 zaměstnanci až 365491 zaměstnancem), avšak meziročně se hodnoty stále snižují. Predikovaná časová řada si tedy ponechává klesající tendenci, jak je možné vidět z následujících údajů. Zelené oblasti znázorňující 95 % interval spolehlivosti celkem věrně kopírují zkoumanou časovou řadu, neobsahují tedy výrazné skoky. První a čtvrtý kvartál roku (zimní období) jsou i v rámci predikce časové řady stále nejslabšími obdobími, co se zaměstnanosti v odvětví týče.

Obr. 32 Predikce časové řady Počet zaměstnaných Zdroj: Vlastní práce

Obdobným způsobem by bylo možné řešit mnohé další stavební ukazatele, avšak domnívám se, že pro tuto diplomovou práci jsou dané údaje dostačující. Jednotlivé modely nastínily současnou situaci v odvětví, popsaly jeho dosavadní vývoj a některé taktéž predikovaly budoucí vývoj, který může v daném odvětví nastat.


4.4

114

Shrnutí vývoje odvětví

V předchozích kapitolách byl rozebrán dosavadní vývoj odvětví stavebnictví, včetně částečné predikce do budoucna. Vývoj tohoto odvětví nebyl v posledních letech příliš příznivý, stavebnictví dosáhlo svého vrcholu přibližně kolem roku 2007, 2008 (záleží na konkrétní oblasti – pozemní stavitelství klesá od roku 2008, inženýrské stavby zaznamenaly pokles až o dva roky později), od této doby docházelo postupně k úpadku, kdy se snižoval počet nových zakázek, klesala také jejich hodnota, ubýval počet nově vydaných stavebních povolení, klesal počet zaměstnanců v odvětví atd. Loňský rok, tedy rok 2014, přinesl v některých zkoumaných oblastech mírné zlepšení, avšak výrazně pozitivních výsledků prozatím dosaženo nebylo. Obecně ale začíná převládat názor, že by se daná situace měla již tento rok zlepšovat a stavebnictví by mělo začít růst. Jak vše dopadne, ukáže ovšem až několik následujících let. V každém případě je možné konstatovat, že odvětví stavebnictví, stejně jako mnohá další odvětví, je vývojem ekonomiky naší země ovlivněno výrazně. Téměř v každém zkoumaném ukazateli se projevil některý z prvků makroekonomických ukazatelů, či byl případně detekován vliv ekonomické krize na daný parametr odvětví. Stavebnictví je výrazně ovlivněno vývojem hrubého domácí produktu České republiky, a to v pozitivním směru. Pokud roste HDP, ve většině případů dochází také k růstu celého odvětví stavebnictví. Stejně tak velký vliv má na odvětví objem poskytnutých hypotéčních úvěrů, a to ve stejném směru jako HDP. Obecná situace v zemi způsobená hospodářskou krizí se taktéž výrazně v odvětví projevila, neboť v mnoha stavebních ukazatelích je patrný zlom vlivem důsledků ekonomické krize. Negativně tedy působí zhoršená situace v zemi, doprovázená mnoha vlivy, například útlumem veřejných zakázek, rostoucí nezaměstnaností, snahou obyvatel „šetřit“ apod. Tato kapitola je věnována určitému shrnutí dosavadních získaných informací o odvětví, které budou poté srovnávány s konkrétními výsledky jednotlivých firem. První zkoumaným ukazatelem byl podíl odvětví na HDP. Jak již bylo řečeno v předchozích kapitolách, tento podíl rostl od počátku sledovaného období až do roku 2009, kdy se i v naší zemi naplno projevila ekonomická krize. Od tohoto roku podíl na HDP postupně klesá a ani loňský rok nepřinesl kýženou změnu. Předpokládaný vývoj do budoucna očekává jisté zlepšení, stavební odvětví by se mělo začít oživovat, avšak jaký přesně dopad bude toto mít na vývoj podílu na HDP zatím nelze předpokládat. Záleží také velmi na ostatních odvětvích, neboť podíl na HDP ovlivňují všechna odvětví zároveň. Stavebnictví může růst, ale pomalejším tempem než ostatní odvětví, a jeho podíl na HDP může přesto klesat. Důležitějším ukazatelem s mnohem vyšší vypovídací schopností je poté index stavební produkce. Tento ukazatel klesá již od roku 2008, kdy došlo k poklesu první části – pozemního stavitelství. Druhá složka – inženýrské stavby – se vyvíjela pozitivně ještě o dva roky déle, od roku 2010 již ale také začala klesat. Inženýrské stavitelství si ovšem své „opožděné“ klesání vynahradilo rychlostí, s níž byl pokles zaznamenán, neboť index stavební produkce u inženýrského stavebnictví klesal


115

mnohem rychleji. Při srovnání vrcholného roku u obou typů stavebnictví došlo v posledních letech k poklesu téměř o ¼ oproti původním ISP. Rok 2014 již však v této oblasti prokázal zlepšování stávající situace a také do budoucna je předpokládán růst odvětví. V tomto roce vzrostl ISP obou sledovaných skupin stavebnictví, stejně tak celkový ISP tedy vykázal růst. Predikce pro následující roky zní pozitivně, je očekáván další růst ISP, i když prozatím pozvolný. Dalším rozebíraným ukazatelem jsou stavební povolení. Počet nově vydaných stavebních povolení byl podrobněji rozebrán pomocí analýzy časové řady, stejně tak hodnota stavebních povolení. U obou případů je patrná změna v průběhu časové řady, kdy u počtu nově vydaných stavebních povolení je klíčovým rokem 2007, kdy došlo k velkému poklesu v jejich počtu. V případě počtu vydaných povolení byl vrchol zaznamenán již v roce 2004, kdy bylo vydáno téměř 154 000 povolení. Od této doby jejich počet kolísal, ale rok 2007 se projevil nejvýraznějším poklesem. V tomto období dochází také se strukturálnímu zlomu v rámci časové řady, který pouze potvrzuje domněnku ohledně vlivu ekonomické krize na počet stavebních povolení. Výsledek roku 2014 pak představuje téměř polovinu roku 2004, což značí opravdu výrazný pokles v této oblasti, který svědčí o omezení a zpomalení celého odvětví. Predikce prozatím velkému obratu nenasvědčuje, ale mělo by docházet ke zpomalování tempa poklesu. Pokud ovšem doopravdy dojde k oživení stavebního odvětví, je možné, že již příští rok (či za dva roky) vykáže tento ukazatel také růst. Hodnota staveb dle stavebních povolení dosáhla vrcholu v roce 2009, kdy činila 407 611 milionů korun. Na meziroční růst orientační hodnoty stavebních povolení v roce 2009 měl vliv také významný nárůst povolení na výstavbu fotovoltaických elektráren. Od tohoto roku opět dochází k poklesu této orientační hodnoty a bohužel ani loňský rok neznamenal zlepšení v podobě růstu hodnoty. Za pozitivní lze ovšem považovat zpomalení tempa poklesu. Pokud vezmeme v potaz průměrnou hodnotu stavebních povolení, ta začala klesat o něco později, až v roce 2011. Časová řada průměrná hodnota stavebních povolení dokonce přímo prokázala svou závislost na vývoji ekonomiky, kdy jednou z vysvětlujících proměnných byl vývoj hrubého domácího produktu. Také se prokázal vliv objemu vydaných hypoték na průměrnou hodnotu stavebních povolení. Prognóza do budoucna zatím není příliš pozitivní, avšak je předpokládán stále zpomalující pokles, který se v blízkých letech změní opět v růst (2015, 2016). Stavební zakázky a jejich hodnota jsou dalším faktorem, který lze v odvětví stavebnictví analyzovat. Vývoj jejich počtu je proměnlivější než v případě stavebních povolení, obdobně je tomu i u orientační hodnoty těchto zakázek. Počet stavebních zakázek byl nejvyšší v roce 2005, od tohoto roku postupně klesal, avšak v roce 2009 začal opět růst. Loňský rok byl v rámci počtu stavebních zakázek již vcelku dobrý a obdobný vývoj je plánován i na další roky. Růst počtu i objemu zakázek by měl pravděpodobně pokračovat. V rámci hodnoty stavebních zakázek došlo k výraznému poklesu v roce 2007, což lze přisuzovat počátkům ekonomické krize. Později, v roce 2009, kdy se již krize projevila naplno, došlo k dalšímu rapidnímu poklesu hodnot stavebních


116

zakázek, a to téměř 65 000 milionů korun. Od tohoto roku se již na úroveň roku 2008 hodnota stavebních zakázek nedostala. Docházelo k postupným růstům i úpadkům, loňský rok konečně zaznamenal výraznější růst, který je predikován i pro další období. Časová řada hodnota stavebních zakázek je navíc závislá na vývoji HDP, ekonomická situace naší země ji tedy velmi výrazně ovlivňuje. I ta by se pro příští rok měla vyvíjet pozitivněji. Bytová výstavba postupně v průběhu posledních let klesá, a to jak u zahájených, tak u dokončených bytů. Obě skupiny dosáhly svého vrcholu roku 2007. 2008, od této doby dochází k jejich poklesu. Vývoj dokončených bytů klesal výrazně pomaleji, než u zahájených bytů, místy došlo k mírnému kolísání i růstovým směrem. Zahájené byty vykázaly růst jejich počtu až v loňském roce (do této doby klesl jejich počet téměř na polovinu roku 2007), což ovšem nasvědčuje celkovému vývoji odvětví. Pozvolný růst zahájených bytů je očekáván i pro příští rok, u dokončených bytů pravděpodobně o rok či dva později. Zaměstnanost v odvětví vykazovala vzestupnou tendenci až do roku 2008, kdy dosáhl počet zaměstnaných osob ve stavebnictví svého vrcholu. Od tohoto roku docházelo především k poklesům, výjimkou nebyl ani loňský rok. Predikce pro další rok prozatím s výraznou změnou vývoje nepočítá, k růstu zaměstnanosti v odvětví pravděpodobně nedojde. Hodnota by měla být velmi podobná loňskému roku, případně mírně vyšší/nižší především vlivem klimatických podmínek. Pokud ovšem dojde k plánovanému růstu zakázek, mohlo by dojít i k růstu zaměstnanosti. Průměrná mzda, která v průběhu let postupně (s výjimkou roku 2013) rostla, by se měla mírně navýšit i v příštím roce, a to především vlivem zvýšení minimální mzdy. Shrnutí získaných informací včetně budoucích predikcí poskytuje tabulka na následující straně. Obecně lze ovšem říci, že prognóza na následující období je pozitivní, většina ukazatelů stavebnictví je připravena na obrat k lepšímu. Odvětví by se mělo v průběhu nejbližších let přesunout z období recese do pozvolného růstu. U ukazatelů, které prozatím tento vývoj nepředpovídají, je minimálně vidět zpomalování jejich dosavadního poklesu.


117

Shrnutí vývoje odvětví stavebnictví

Ukazatel Podíl stavebnictví na HDP

Dosavadní vývoj

Předpokládaný vývoj

Od roku 2009 postupně klesá, zlepšení nepřinesl ani loňský rok

Nejistý, podíl na HDP je závislý i na vývoji ostatních odvětví

Klesá od roku 2008 (pozemní Predikce pro následující roky Index stavitelství) a roku 2010 i zní pozitivně, je očekáván další stavební inženýrské stavitelství. Loňský růst ISP, i když prozatím produkce rok přinesl zlepšení, došlo k růstu pozvolný. ISP u obou typů stavitelství. Výrazný pokles v počtu nově Predikce prozatím velkému Stavební vydaných stavebních povolení v obratu nenasvědčuje, avšak povolení roce 2007, od této doby postupně mělo by docházet ke klesá. zpomalování tempa poklesu. Prognóza do budoucna zatím Dosáhla svého vrcholu v roce Hodnota není příliš pozitivní, avšak je 2009, od tohoto roku klesá. stavebních předpokládán stále zpomalující Postupně ovšem dochází ke povolení pokles, který se v blízkých zpomalení tempa poklesu. letech změní opět v růst. Dosavadní vývoj byl proměnlivý, Pozitivní vývoj týkající se růstu Stavební střídání klesání a růstu. Loňský počtu nových stavebních zakázky rok lze již považovat za pozitivní, zakázek je předpovídán i na došlo k růstu počtu stav. zakázek. další roky. V průběhu sledovaného období Pro další roky je očekáván Hodnota dva výrazné poklesy - rok 2007 a pozitivní vývoj v podobě růstu stavebních 2009. Od roku 2009 střídání růstů hodnoty stavebních zakázek zakázek a poklesů, loňský rok zaznamenal vlivem oživování stavebního konečně výraznější růst. odvětví Počet zahájených i dokončených Pozvolný růst zahájených bytů bytů od roku 2007 (2008) klesá. V je očekáván i pro příští rok, u Bytová loňském roce začal počet dokončených bytů výstavba zahájených bytů růst, dokončené pravděpodobně o rok či dva byty pokračují v mírném poklesu. později. Predikce s výraznou změnou Vrchol v roce 2008, od té doby Zaměstnavývoje nepočítá. Hodnota by klesá. Loňský rok nebyl výjimkou, nost v měla být velmi podobná stále docházelo k poklesům v odvětví loňskému roku, případně mírně zaměstnanosti. vyšší. Průměrná S výjimkou roku 2013 stále rostla. Růst očekáván i pro příští rok. mzda Zdroj: Vlastní práce


4.5

118

Vybrané společnosti

V této kapitole diplomové práce budou vybrány tři společnosti z odvětví stavebnictví, na nichž bude zkoumána závislost a vliv situace v odvětví. Společnosti budou nejprve krátce představeny a poté na základě analýzy dostupných informací (účetní závěrky, zveřejněné dokumenty apod.) bude pomocí základních finančních ukazatelů zkoumán jejich vývoj v čase a případná shoda s vývojem odvětví. Společnosti jsou vybrány náhodně, pomocí vyhledávače Seznam.cz, kde byl zadán výraz „stavební společnosti“. V práci jsou rozebrány první tři společnosti, které tento vyhledavač našel, a které splňovaly následující podmínky:  Založení společnosti před více jak 10 lety  Společnosti musí mít zveřejněné účetní závěrky (poslední min. rok 2013)  Každá společnost bude z jiného města  Vlastní www stránky s informacemi o společnosti První společností, která splňovala předchozí kritéria, byla firma Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o., dále pak firma ORAK-stavební společnost s.r.o. a jako třetí společnost STEP, spol. s.r.o. 4.5.1

Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o.

Základní informace o společnosti (Veřejný rejstřík a Sbírka listin, online):

Obr. 33 Logo společnosti Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o. Zdroj: Stavební společnost NAVRÁTIL (online)

Obchodní firma:

Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o. Firma je zapsána v obchodním rejstříku vedeném u Krajského soudu v Brně, oddíl C, vložka 7336

Sídlo společnosti: Prostějov, Vápenice 17/2970, PSČ 79601 Datum vzniku:

6. listopadu 1992

Právní forma:

Společnost s ručením omezeným

Identifikační číslo: 46972021 Základní kapitál:

1 000 000,- Kč


Statutární orgán:

jednatel: Ing. ALEŠ HILČER, dat. nar. 28. ledna 1958 Prostějov, J. Švermy 7 jednatel: Ing. Bc. JOSEF VELEŠÍK, dat. nar. 25. ledna 1967 Prostějov - Domamyslice, Na Blatech /61, PSČ 79604

Zastupování:

Za společnost jedná každý z jednatelů samostatně.

119

Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o. působí v odvětví stavebnictví již od roku 1990. Po svém založení se firma nazývala Jaroslav Navrátil - stavební firma Navrátil, a specializovala se na menší zakázky v místě své působnosti (opravy objektů, rekonstrukce a menší novostavby). Postupně docházelo k rozšiřování rozsahu prací a také k rozšiřování oblasti působnosti společnosti i mimo region Prostějovska (Stavební společnost NAVRÁTIL, online). Z důvodu rozšíření nabídky služeb došlo v roce 1998 k transformaci původní společnosti na firmu Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o. Hlavní sídlo této společnosti je v Prostějově, avšak rozsahem svých zakázek již pokrývá celou Českou republiku. V současné době společnost zaměstnává průměrně 70 kvalifikovaných pracovníků, kteří se podílí na realizacích zakázek. (Stavební společnost NAVRÁTIL, online). Společnost provádí veškeré práce pozemního stavitelství (novostavby, rekonstrukce, přestavby a modernizace staveb, atd.). V roce 2004 firma rozšířila svou nabídku o revitalizaci panelových domů, v rámci které provádí i inženýrskou činnost (posouzení technického stavu, zpracování řešení, vyřízení stavebních povolení atd.). Společnost je zaměřena především na bytové stavby, stavby občanské vybavenosti (administrativní budovy, sportovní a relaxační zařízení, budovy pro vzdělání,…) a průmyslové stavby (výrobní haly, areály). (Stavební společnost NAVRÁTIL, online). Podnik je také držitelem certifikátů ISO 9001 a ISO 14001. [65] Více informací o společnosti lze nalézt na jejich www stránkách - http://navratilpv.cz/. Dosavadní vývoj Vývoj společnosti je hodnocen pouze pomocí výsledku hospodaření a na základě ukazatele ekonomické přidané hodnoty (EVA). Oba ukazatele jsou uvedeny v tisících Kč a jejich konkrétní hodnoty byly získány výpočtem na základě údajů uvedených ve Veřejném rejstříku a Sbírce listin. Vývoj výsledku hospodaření společnosti poskytuje následující graf. Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o. vykázala ve svém výsledku hospodaření několik zajímavých skutečností. Zpočátku sledovaného období její VH rostl, v roce 2005 ovšem došlo k výraznému poklesu. Následující rok přinesl nadmíru vysoký růst, který postupně v průběhu pěti let klesal. Rok 2010 bohužel vykázal dokonce ztrátu. Následně došlo opět k výraznému růstu výsledku hospodaření, který od té doby postupně znovu klesá. Zobrazení VH za jednotlivé roky poskytuje následující graf.


120

Obr. 34 VH Stavební společnosti NAVRÁTIL, s.r.o. Zdroj: Vlastní zpracování na základě údajů z Veřejného rejstříku a Sbírky listin (online)

Pokud bychom se zaměřili na srovnání výsledku hospodaření společnosti a údajů známých o vývoji stavebního odvětví, je zřejmé, že se v určitých bodech shodují. Především lze významnou shodu vidět v poklesu VH v roce 2009 a 2010, kdy se v odvětví stavebnictví naplno rozvinula ekonomická krize. Zmíněných poklesů dosáhlo celé odvětví a ani Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o. evidentně nebyla výjimkou. Rok 2010, který byl pro společnost ztrátový, pouze potvrdil tvrdý dopad ekonomické situace na podniky. Výsledek hospodaření podniku sice poskytuje dostatečné informace o vývoji zisků (ztrát) společnosti, nelze dle něj ovšem hodnotit, jak si podnik celkově vede. Nezjistíme z něj, zda došlo k růstu podniku, zda nakoupil hodnotný dlouhodobý majetek, zda má více svého či cizího kapitálu, zda není v platební neschopnosti apod. Proto není takto stanovené hodnocení dostačující. Společnost může být v současné době hodnocena mnoha způsoby, avšak za hlavní ukazatel hodnocení výkonnosti podniku lze považovat především ekonomickou přidanou hodnotu (tzv. EVA – economic value added). Tento ukazatel byl již představen v teoretické části práce, proto nebude dále vysvětlován. Výpočet byl proveden na základě údajů zveřejněných společností ve Veřejném rejstříku a Sbírce listin na internetu. Nejprve bylo nutné z rozvahy vyloučit neoperační aktiva. Společnost za sledované období neměla žádný přebytečný krátkodobý finanční majetek (vyloučení přebytečného KFM by bylo provedeno v případě, že by hotovostní likvidita přesáh-


121

la hodnotu 0,7), takže tento vyloučen být nemusel. Úprava ale byla nutná v případě nedokončených investic a dlouhodobého finančního majetku, který nepatří mezi operační aktiva. Tyto položky byly tedy z NOA vyloučeny. Vzhledem k tomu, že společnost dále měla pronajatý majetek na finanční leasing, bylo nutné vykázat tuto položku v NOA. Aktivace byla provedena v hodnotě zůstatkové ceny (ZC) leasingu. Tento postup není nejpřesnější, vhodnější by bylo využít současnou hodnotu budoucích splátek leasingu, avšak vzhledem k dostupným informacím byla tato metoda brána jako dostačující. Dalším krokem při výpočtu NOA je snížení aktiv o neúročené závazky. Společnost během sledovaného období tvořila rezervy, v účetnictví bylo také vykázáno pasivní časové rozlišení a dlouhodobé neúročené závazky. Stejně tak krátkodobé neúročené závazky byly vyloučeny. Posledním krokem při výpočtu NOA je úprava o kumulované mimořádné zisky a ztráty. Výsledná podoba operačních aktiv je zobrazena v následující tabulce. Tab. 32

Výpočet NOA

Kumulované Aktiva Nedokon. Dlouh. mimořádné ZC Neúročené celkem investice investice zisky a leasingu závazky ztráty 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

15 900 31 759 54 004 64 410 52 982 80 209 57 530 46 868 59 142 67 571 51 741 62 432

1 512 22 119 91 93 106 174 0 0 0 111 0

0 0 0 3 000 4 437 3 000 5 300 5 300 200 200 200 200

167 223 241 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1029 459 0 270 0 2517 1206 1348 641 421 201 0

12258 27117 26783 48360 36853 45932 34076 22867 39391 42684 26197 37927

NOA 2992 4856 26861 13229 11599 33688 19186 20049 20192 25108 25434 24305


Dalším krokem při výpočtu ukazatele EVA je úprava výsledku hospodaření na tzv. NOPAT. Společnost vykázala nákladové úroky, o které bylo nutné zvýšit výsledek hospodaření a dále se jedná o úpravu VH snížením o neobvyklé zisky z prodeje dlouhodobého majetku. Neobvyklé zisky jsou brány jako rozdíl tržeb z prodeje dlouhodobého majetku a ZC tohoto majetku. Vzhledem k těmto úpravám musí být pozměněna také daň z příjmu. Výpočet dodatečné daně (či snížení daně) je proveden pomocí zjištění rozdílu původního VH a nového (upraveného) VH a vynásobe-


122

ním tohoto rozdílu příslušnou sazbou daně z příjmu právnických osob pro daný rok. Výsledná podoba ukazatele NOPAT je zaznamenána v následující tabulce. Tab. 33

Výpočet NOPAT

VH za VH před běžnou Splatná Nákladové Neobvyklé zdaněním Dodatečná činnost daň z NOPAT úroky zisky po daň před příjmů úpravách daní 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

1 679 2 790 3 997 887 7 946 6 720 6 434 1 973 665 6 349 4 230 2 081

1 0 424 494 488 502 247 414 219 45 1 6

188 126 43 191 318 43 74 186 230 387 148 350

1492

2 664 4 378 1 190 8 116 7 179 6 607 2 201 654 6 007 4 083 1 737

480 771 1041 65 1867 1 572 2 257 426 915 1 213 723 319

58 39 107 79 41 110 36 46 2,00 65,00 28 65

1070 1 932 3230 1046 6208 5 497 4 314 1 729 -259 4 859 3 388 1 483


Poslední položkou nutnou pro výpočet ekonomické přidané hodnoty jsou průměrné náklady kapitálu. Výpočet nákladů je proveden metodou INFA. Výslednou podobu WACC pro jednotlivé roky zobrazuje následující tabulka. Tab. 34

WACC

Rok

2002

2003

2004

2005

2006

2007

WACC

19,15

19,82

3,94

4,73

6,35

4,65

Rok

2008 6,28

2009 7,20

2010 20,28

2011 10,58

2012 6,92

2013 7,71

WACC


Nyní již jsou k dispozici všechny potřebné složky pro výpočet ekonomické přidané hodnoty. Vývoj ukazatele EVA za jednotlivé roky poskytuje následující tabulka. Ukazatel EVA je počítán dle postupu uvedeném v literatuře Mařík, Maříková.


123

Výsledná hodnota ukazatele EVA

Rok

2002

2003

2004

2005

2006

2007

EVA

497,03

969,54

2173,02

420,27

5471,46

3930,51

Rok

2008 3109,12

2009 285,47

2010 2011 -4353,94 2202,57

2012 1627,97

2013 -390,92

EVA


Z výsledných údajů je možné vyčíst, že ukazatel EVA celkem věrně kopíruje původní graf výsledku hospodaření, samozřejmě s jinými hodnotami. Je možné spatřovat obdobný vývoj v jednotlivých fázích, kdy z počátku dochází k růstu ekonomické přidané hodnoty společnosti, rok 2005 zaznamenal mírný pokles míru růstu této hodnoty, avšak stále dochází k tvorbě ekonomické přidané hodnoty. Následují roky s výraznou tvorbou hodnoty, až do roku 2009, kdy byl ukazatel EVA dost nízký, avšak stále kladný. Zásadní propad představuje rok 2010, který v původním grafu taktéž vykázal ztrátu. V rámci ukazatele EVA došlo k výrazným záporným výsledkům, což značí, že k tvorbě přidané hodnoty podniku v tomto roce nedošlo, ba naopak, že ji ztrácel. Tento rok lze tedy považovat u společnosti za zlomový. V následujících dvou letech již společnost vykázala kladné výsledky, což svědčí o tom, že přinášela hodnotu vlastníkům. V roce 2013 byl opět zaznamenán záporný výsledek, avšak ne tak výrazný, jako v roce 2010. Došlo pouze k mírnému poklesu ekonomické přidané hodnoty podniku. Obecně lze konstatovat, že si podnik vede vcelku dobře, dosahuje kladných výsledků hospodaření a přináší vlastníkům dodatečnou hodnotu. Výrazně problémový byl pouze rok 2010, kdy došlo k poklesu obou ukazatelů do záporných hodnot. Tento rok bylo ovšem celé stavební odvětví utlumeno vlivem ekonomické krize, tudíž jsou tyto výsledky očekávatelné. Srovnání podniku s vývojem odvětví V rámci zhodnocení vývoje stavebního podniku je také nezbytné provést jeho srovnání s vývojem odvětví. Za využití statistické metody korelace jsou určeny závislosti mezi jednotlivými zkoumanými proměnnými, tedy mezi základními proměnnými stavebního odvětví (počet stavebních zakázek, objem zakázek, vývoj HDP apod.) a mezi proměnnými vypočítanými při analýze konkrétního podniku (výsledek hospodaření, ekonomická přidaná hodnota). Výsledky korelační analýzy pro Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o. poskytuje následující tabulka.


124


Ukazatel HDP Počet vydaných stavebních povolení Orientační hodnota stavebních povolení Počet nových stavebních zakázek Orientační hodnota stavebních zakázek Počet hypotéčních úvěrů (ks) Objem hypoték (mil. Kč)

EVA - NAVRÁTIL VH NAVRÁTIL -0,1170 0,1615 0,3937 0,1546 -0,0569 -0,0174 0,0445 0,0955 0,4731 0,3774 0,2923 0,4387 0,4142 0,5266


Výsledky korelační analýzy naznačují pozitivní či negativní závislost jednoho ukazatele (z řádku) s dalším ukazatelem (ve sloupci). Za statisticky významnou závislost mezi proměnnými je brán výsledek korelace přesahující hodnotu 0,6364. Tato hodnota byla získána ze statistických tabulek, kde při zvolené hladině významnosti α=0,05 a počtu 10 pozorování, je kritickou hodnotou Spearmanova korelačního koeficientu právě zmíněná hodnota. Z tabulky je patrné, že žádná ze zkoumaných proměnných neprokázala statisticky významnou korelaci s ukazatelem podniku. Nelze tedy jednoznačně říci, že by daný podnik kopíroval vývoj stavebního sektoru či že by na tento vývoj navazoval. Je ovšem zřejmé, že jistá korelace existuje mezi objemem nově vydaných hypoték a VH či ukazatelem EVA. Tato korelace je v pozitivním směru, což značí, že roste-li objem nově vydávaných hypoték, roste také hodnota ukazatele EVA pro Stavební společnosti NAVRÁTIL, s.r.o. a stejně tak (dokonce ve větší návaznosti) roste i výsledek hospodaření společnosti. Obdobný vliv na podnik má například i počet nově vydaných stavebních povolení či orientační hodnota stavebních zakázek, avšak ani zde není korelace statisticky významná. Podnik tedy neprokázal přímou závislost na vývoji odvětví, avšak je patrná určitá návaznost na tento sektor. Do budoucna lze proto očekávat, že v této návaznosti bude pokračovat, i když zmíněná závislost není statisticky významná. Bohužel ovšem nelze z daných výpočtů říci, že by podnik reagoval na ekonomickou situaci stejně jako odvětví, které bylo modelováno v předchozích kapitolách. Do dalších let je předpokládán optimističtější vývoj odvětví, rok 2014 již přinesl u mnoha firem i v některých oblastech odvětví stavebnictví jako celku pozitivní výsledky, avšak konkrétní hodnoty u této firmy nejsou zatím známy. Příští rok, tedy 2015, má být dle prognóz snad již rokem zlomovým, kdy dojde k celkovému „nastartování“ odvětví a jeho posunu do kladných čísel směrem k výraznějšímu celkovému růstu. Lze tedy předpokládat, že i zkoumaná společnost v návaznosti na odvětví vykáže v roce 2015 lepší výsledky, než tomu bylo v předchozích letech (i když toto nelze zaručit, neboť nebyla prokázána statisticky významná korelace výsledků společnosti s výsledky odvětví). Vzhledem k obecně dobrým výsledkům bych tedy doporučila společnosti v podnikání pokračovat obdobným způsobem jako doposud, neboť si ani v období


125

ekonomické krize nevedla příliš špatně. Záporné výsledky jednoho roku pravděpodobně firmu neohrozily a do budoucna se obecně očekává příznivější situace. Společnost od roku 2010 také přijala cca 10 nových zaměstnanců, je tedy vidět, že se o svůj budoucí růst stále snaží. V každém roce přijímá 2-3 zaměstnance, což v případě růstu podniku považuji za vhodné. V roce 2013 také společnosti skončil finanční leasing na nákladní automobil, je tedy možné uvažovat do příštích let o investici do dalšího dlouhodobého majetku (v podobě strojů či stavební techniky). Vzhledem k tomu, že ovšem nejsou zatím známy výsledky roku 2014, bude vhodné počkat s investicí do doby, než zjistíme, jaký byl opravdu loňský rok pro tento podnik a jaké hodnoty přinesl. 4.5.2

ORAK-stavební společnost s.r.o.

Druhou společností, která splnila předpoklady uvedené na počátku této kapitoly, je společnost ORAK-stavební společnost s.r.o. Základní informace o společnosti (Veřejný rejstřík a Sbírka listin, online):

Obr. 35 Logo společnosti ORAK-stavební společnost Zdroj: ORAK – stavební společnost (online)

Obchodní firma:

ORAK-stavební společnost s.r.o. Firma je zapsána v obchodním rejstříku vedeném Krajským soudem v Brně, oddíl C, vložka 38888

Sídlo společnosti: Haasova 3179/37b, Žabovřesky, 616 00 Brno Datum vzniku:

11. prosince 2000

Právní forma:



200 000 Kč


jednatel: MICHAL HLAVIČKA, dat. nar. 5. března 1971 Brno 39, Jílová 114/8, PSČ 63900 jednatel: JOSEF HLAVIČKA, dat. nar. 17. února 1951 Poříčí 903/19, Staré Brno, 602 00 Brno


Zastupování:

126

za společnost jednají jednatelé samostatně

Společnost ORAK-stavební společnost s.r.o. zahájila svou činnost v roce 1992, kdy fungovala jako sdružení fyzických osob. Její sídlo se nachází v moravské metropoli v Brně. Od svého počátku byla rozdělena na dvě samostatná střediska (ORAKstavební společnost, online):  Středisko „kompletní dodávky staveb“ – jeho působnost se zaměřena na Brno a blízké okolí, hlavní činností je výstavba a rekonstrukce objektů  Středisko „obkladačských prací“ – působí na území celé České republiky. Po určité době se společnost rozrostla o nové zaměstnance, až zakladatelé dospěli k názoru, že bude vhodné změnit právní formu podnikání. Ze sdružení fyzických osob tedy vznikla v roce 2000 společnost s ručením omezeným, která navíc rozšířila své služby o další činnosti poskytované zákazníkům vlastními (novými) pracovníky (ORAK-stavební společnost, online). Hlavní činností této společnosti jsou kompletní dodávky všech typů staveb (rodinné domy, objekty pro bydlení, administrativní či výrobní budovy, výstavba sportovních areálů apod.). Velkou část těchto staveb provádí za pomoci vlastních pracovníků, které je občas nutno doplnit o subdodavatelské firmy specializované na určité řemeslné práce, které v podniku nejsou zastoupeny. Projekční činnost realizuje společnost prostřednictvím spolupráce s projekčními kancelářemi a architektonickými ateliéry. V současné době má firma několik dalších středisek, jejich výčet je následující (ORAK-stavební společnost, online):  Stavební výroba (kompletní dodávky staveb)  Obklady – dlažby, bazény  Sádrokartony  Voda, topení, plyn  Malby, nátěry a fasády Firma je vlastníkem certifikátu ISO 9001 a také má zaveden systém environmentálního managementu ISO 14001. Více informací o společnosti lze nalézt na jejich www stránkách - http://www.orak-stavebnispolecnost.cz/rekonstrukce/. Dosavadní vývoj Společnost ORAK-stavební společnost s.r.o. od svého počátku vykazovala relativně stabilní výsledky hospodaření (vždy kladné v řádu min. 100 000 Kč). Postupně docházelo k růstu společnosti a také k růstu jejích tržeb a konečného výsledku hospodaření. Zobrazení VH za jednotlivé roky poskytuje následující graf. Je velmi zřejmé, že tento graf má rostoucí tendenci, která svědčí o zlepšování výsledku hospodaření v jednotlivých zkoumaných obdobích. Výjimku tvoří pouze poslední tři roky, kdy došlo ke klesání VH, avšak tento zůstává stále kladný, což je velmi pozitivní.


127

Obr. 36 VH společnosti ORAK-stavební společnost s.r.o. (v tis. Kč) Zdroj: Vlastní zpracování na základě údajů z Veřejného rejstříku a Sbírky listin (online)

ORAK-stavební společnost s.r.o. je po celé sledované období zisková, a to přibližně s pravidelným růstem zisku. Lze konstatovat, že se u této společnosti pravděpodobně příliš neprojevil problém ekonomické situace České republiky, která nebyla v letech 2009,2010 pro odvětví stavebnictví příliš příznivá. Tato skutečnost může být způsobena mimo jiné také tím, že podnik nemá příliš mnoho vlastních zaměstnanců, nedošlo tedy k jejich úbytku ani v tomto období. Mnoho prací provádí tato společnost pomocí subdodávek, případně najímání pracovníků pouze na dohody o provedení práce na konkrétní zakázky. Pokud tedy nebyl dostatek zakázek, společnost neplatila zbytečné náklady za zaměstnance, kteří by neměli práci. Na druhou stranu získávání takovýchto zaměstnanců na konkrétní zakázky stojí určité úsilí, i když v době ekonomické krize hledalo práci mnoho lidí. Výraznějšího růstu výsledku hospodaření dosáhla firma v roce 2011, kdy vykázala zisk v hodnotě přesahující 2 miliony Kč, což je na takto „malou“ společnost, která má pouze 1-5 zaměstnanců, velmi příznivé. Jak již bylo dříve řečeno, dle samotného výsledku hospodaření ovšem nelze posuzovat celkový vývoj podniku, je tedy nutné i zde zjistit další informace. Pomocí výpočtu ekonomické přidané hodnoty je zjištěno, zda společnost přináší dodatečnou hodnotu pro vlastníky. Výpočet byl prováděn obdobných způsobem jako v předcházejícím případě, z tohoto důvodu jsou zde uvedeny již pouze výsledné hodnoty (výpočet není pro tuto diplomovou práci rozhodující, neboť zde nejde o hodnocení konkrétního podniku). V rámci zjišťování potřebných hodnot byl opět využit Veřejný rejstřík a Sbírka listin, jež jsou publikovány na internetových stránkách Ministerstva financí České republiky.


128

V rámci výpočtu bylo tedy nejprve opět nutné vyloučit neoperační aktiva. Společnost za sledované období neměla žádný dlouhodobý finanční majetek ani nedokončené investice, proto byl v tomto kroku vyloučen pouze nadbytečný krátkodobý finanční majetek v některých letech. Vyloučení bylo provedeno v případě, kdy hotovostní likvidita přesáhla hodnotu 0,7. Vzhledem k tomu, že společnosti nevyužívala ve sledovaném období leasing ani jiná operativní aktiva nevykázaná v účetnictví, nebylo nutné provádět aktivaci v rozvaze. Následovalo snížení aktiv o neúročené závazky, kdy společnost během sledovaného období netvořila rezervy, v účetnictví také nebylo vykázáno pasivní časové rozlišení ani dlouhodobé neúročené závazky. Došlo tedy k úpravě pouze o neúročené krátkodobé závazky. Posledním krokem při výpočtu NOA byla úprava o kumulované mimořádné zisky a ztráty. Dále bylo nutné vypočítat upravený výsledek hospodaření. Společnost v průběhu sledovaného období nevykázala žádné nákladové úroky, proto se jedná pouze o snížení VH o neobvyklé zisky z prodeje dlouhodobého majetku (či navýšení VH o neobvyklé ztráty). Vzhledem k této úpravě musela být pozměněna také daň z příjmu. Posledním krokem byl výpočet WACC. Poté již mohla být spočtena konkrétní hodnota ukazatele EVA pro jednotlivé roky. Její výsledky zobrazuje následující tabulka. Tab. 37

Výpočet EVA (v tisících Kč)

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

NOA

NOPAT

WACC

EVA

349 463 785 1 072 1 525 2 141 2 901 3 788 5 042 2 699 6 604 6 727 6 800

72 84 294,1 289 445,4 616 760 886 1234,4 1929,8 1 784 1 561 483

21,09% 26,21% 10,94% 9,12% 11,80% 25,62% 22,66% 15,36% 8,89% 15,43% 7,44% 7,20% 5,67%

-1,60 -37,35 208,22 191,23 265,53 67,48 102,63 304,16 786,14 1513,34 1292,66 1076,66 97,44


Ukazatel ekonomické přidané hodnoty nám dokládá, že podnik od roku 2004 tvoří hodnotu pro vlastníky. Lze tedy konstatovat, že si vede doopravdy vcelku dobře a nebyl výrazně poznamenán ekonomickou krizí. Záporných hodnot EVA bylo dosaženo pouze v první dvou zkoumaných obdobích. Nejednalo se však o nijak závažné


129

hodnoty. Je nutné říci, že v těchto obdobích podnik hodnotu ztrácel, avšak ne nijak výrazně. Důvodem byla především vysoká hodnota nákladů na kapitál v prvních dvou obdobích, která byla zapříčiněna velkým rizikem finanční nestability podniku. Od tohoto roku již dochází k růstu ekonomické přidané hodnoty společnosti. Tento růst není sice tak pravidelný, jako je tomu u výsledku hospodaření společnosti, avšak byl zaznamenán ve všech následujících obdobích včetně roku 2014, což je pozitivní. Nejmenší přidaná hodnota byla vytvořena v roce 2007, což mohlo být mírně spojeno s ekonomickou situací země, avšak závislost podniku na stavu ekonomiky je nutno nejprve otestovat. Srovnání podniku s vývojem odvětví Stejně jako v předchozí případě bylo v rámci snahy zhodnotit vývoj podniku nutné otestovat závislost podniku na vývoji odvětví. Za využití výpočtu korelací mezi proměnnými byla získána následující tabulka. Tab. 38


Ukazatel HDP Počet vydaných stavebních povolení Orientační hodnota stavebních povolení Počet nových stavebních zakázek Orientační hodnota stavebních zakázek Počet hypotéčních úvěrů (ks) Objem hypoték (mil. Kč)

EVA - ORAK 0,5632 -0,7027 -0,3952 0,4143 -0,7372 0,3642 0,1296

VH ORAK 0,7766 -0,8445 -0,2250 0,1448 -0,7118 0,4547 0,2998


Tučně vyznačené výsledky jsou statisticky významné, neboť přesahují kritickou hodnotu Spearmanova korelačního koeficientu, která činí 0,6364. Je tedy potvrzena závislost podniku na vývoji odvětví, a to hned v několika případech. Jako první lze vidět statisticky významnou závislost výsledku hospodaření podniku a vývoje hrubého domácího produktu. Je tedy zřejmé, že daný podnik reaguje na vývoj ekonomiky České republiky a je tímto vývojem výrazně ovlivněn. Výsledek u ukazatele EVA také značí korelaci mezi HDP a ekonomickou přidanou hodnotou podniku, avšak tato již není statisticky průkazná. EVA je tedy pravděpodobně ovlivněna i jinými faktory, není přímo závislá na vývoji HDP, na rozdíl od výsledku hospodaření společnosti. Korelace HDP a VH podniku je v kladném směru. S růstem hrubého domácího produktu tedy dochází také k růstu výsledku hospodaření společnosti. Další ukazatel, u kterého byla prokázána statisticky významná korelace, je počet vydaných stavebních povolení. V tomto případě se ovšem jedná o zápornou korelaci, která předpovídá, že s rostoucím počtem nově vydaných stavebních povolení klesá ekonomická přidaná hodnota společnosti i její výsledek hospodaření. Stejného výsledku je dosaženo i u orientační hodnoty stavebních zakázek, kdy dochází také k negativní korelaci mezi odvětvím a zkoumaným podnikem. Ani toto


130

ovšem není nelogické, neboť s růstem hodnoty stavebních zakázek sice společnosti realizují velkoobjemové zakázky, avšak především v období ekonomické krize, tedy v několika posledních letech, kdy byl těchto zakázek nedostatek, přijímají i zakázky s relativně malým ziskem, vzhledem k stále sílící konkurenci. Pak je celkem logické, že klesal-li zisk z jednotlivých zakázek v období ekonomické krize (i přes růst jejich objemu), musí docházet k poklesům ekonomické přidané hodnoty i výsledku hospodaření společnosti. Podniky stále častěji ve zkoumaném období přecházely k méně ziskovým zakázkám a realizovaly tak díky tomu poklesy hodnot podniku i výsledku hospodaření. Sílící konkurence a cenový boj o zakázky donutil některé podniky dokonce k realizování zakázek za ceny, které již neobsahovaly žádnou ziskovou přirážku a místy byly tyto zakázky dokonce podhodnoceny. Následné nahánění cen formou víceprací již ne vždy vyhovovalo investorům a mnohdy nebylo dostatečně oceněno. Společnosti tyto z pohledu zisku špatné zakázky vykonávaly z důvodu nutnosti zajistit zaměstnancům alespoň nějakou práci a realizovat tak co nejmenší ztráty. Negativní a statisticky průkazná korelace je tedy pouze potvrzením závislosti podniku na vývoji odvětví, který ve sledovaném období nebyl příznivý. Na druhou stranu, podnik za posledních 10 let vykazoval kladné výsledky hospodaření a posledních 8 let roste jeho ekonomická přidaná hodnota. Lze soudit, že obdobných kladných výsledků bude dosaženo i v následujících letech, kdy se má zlepšit situace v odvětví, na kterou podnik výrazně reaguje, jak se prokázalo pomocí korelací. Dle mého názoru je tedy vhodné v podnikání pokračovat. Společnost nemá problémy se splácením svých závazků a v současné době také nemá žádný dlouhodobý závazek v podobě finančního leasingu či bankovního úvěru. Je tedy možné do budoucna uvažovat o rozšíření možností společnosti přijetím cizího kapitálu, který bývá považován za levnější než vlastní kapitál. Tím by došlo ke snížení průměrných nákladů na kapitál a tím k růstu ekonomické přidané hodnoty podniku. Vzhledem k tomu, že se jedná o poměrně malý podnik s nízkým počtem stálých zaměstnanců, společnost pravděpodobně nebude v blízké době uvažovat o nějakém výrazném rozšíření svých služeb. Mohla by ovšem v případě využití cizího kapitálu (překlenovací úvěry apod.) zvládnout financovat větší počet zakázek (jejichž růst i nárůst jejich ziskovosti je v příštím roce v odvětví stavebnictví očekáván), na které si najímá pracovníky formou subdodávek či na dohody o provedení práce. Otázkou by poté zůstávalo, zda by vedoucí pracovník (pracovníci) společnosti zvládl/i více zakázek řídit. Není-li tomu tak, bylo by vhodné najmout alespoň jednoho dalšího zaměstnance, který by měl nové zakázky na starost.


4.5.3

131

STEP, spol. s.r.o.

Poslední společností, která bude v diplomové práci blíže zkoumána, je firma STEP, spol. s.r.o. Základní informace o společnosti (Veřejný rejstřík a Sbírka listin, online):

Obr. 37 Logo společnosti STEP, spol. s.r.o. Zdroj: STEP - Stavební společnost Praha (online)

Obchodní firma:

STEP, spol. s.r.o. Firma je zapsána v obchodním rejstříku vedeném u Městského soudu v Praze, oddíl C, vložka 236

Sídlo společnosti: Praha 9 - Libeň, Malletova 1141, PSČ 19000 Datum vzniku:

20. října 1990

Právní forma:



10 000 000 Kč


jednatel: Ing. JIŘÍ ČÁP, dat. nar. 21. července 1954 Falcká 796/3, Břevnov, 169 00 Praha 6 jednatel: Ing. LUDĚK INGALA, dat. nar. 11. září 1954 Cvrčkova 1432, Kyje, 198 00 Praha 9

Zastupování:

jednatelé jsou oprávněni zastupovat společnost samostatně

Stavební společnost STEP, spol. s.r.o. byla založena v roce 1990 jako jedna z prvních stavebních společností v zemi. Hlavním předmětem činnosti této společnosti je provádění stavebních a montážních prací včetně technologických částí v oboru pozemního stavitelství (tzv. formou „na klíč“). (STEP - Stavební společnost Praha, online).


132

STEP, spol. s.r.o. provádí veškeré stavební práce na klíč, ať již se jedná o novostavby či rekonstrukce. Mezi základní služby, které podnik nabízí, patří (STEP Stavební společnost Praha, online):  provádění bytových a občanských staveb (administrativní budovy, hotely, nemocnice, obchody, haly apod.)  provádění inženýrských staveb  provádění průmyslových staveb  provádění dopravních staveb  inženýrská činnost Společnost je vlastníkem certifikátů dle ISO 9001 a také ISO 14001. V podniku je zaměstnán tým stavebních inženýrů, techniků i řemeslníků. Mimo hlavní činnost společnost vlastní autodopravu a moderní skladový areál v Praze. Více informací o společnosti lze nalézt na jejich www stránkách - http://www.steppraha.cz/?p=home. Dosavadní vývoj Nejprve je současný vývoj společnosti opět hodnocen pomocí výsledku hospodaření společnosti. STEP, spol. s.r.o. měla po celé sledované období kladné výsledky hospodaření, které byly vždy vyšší než milion Kč. Vývoj konkrétních hodnot poskytuje následující graf.

Obr. 38 VH společnosti STEP, spol. s.r.o. Zdroj: Vlastní zpracování na základě údajů z Veřejného rejstříku a Sbírky listin (online)

Z grafu je patrné, že od roku 2002 do roku 2009 dosahovala společnost vcelku vyrovnaných hodnot, které v určitých letech více či méně rostly. Až roky 2010 a 2011


133

poukázaly na zřejmější pokles výsledku hospodaření, což lze přisuzovat následkům ekonomické krize, která v tomto období v sektoru stavebnictví probíhala. Její počátek ve stavebnictví je datován přibližně do roku 2009, lze tedy říci, že na tuto společnost dolehla se zpožděním až přibližně o dva roky později. Přesto však následky nebyly nijak významné, společnost stále dosahovala zisku a to v řádu milionu Kč, což je dle mého názoru dobré. Výrazná změna nastala v roce 2013, kdy byl vykázán zisk ve výši 16,6 milionů Kč, což je téměř 16 krát více, než o dva roky předtím. Výpočet ekonomické přidané hodnoty podniku byl proveden obdobných způsobem jako v předcházejících případech. Nejprve byla vyčíslena operativní aktiva, kdy je vyloučena nadbytečná výše krátkodobého finančního majetku v posledním roce a dále jsou vyloučeny (či připočteny) kumulované zisky a ztráty podniku. Společnost STEP, spol. s.r.o. navíc ve sledovaném období využívala finanční leasing, proto byla tato položka pomocí aktivace vnesena do propočtu NOA. Opět byla využita zůstatková cena leasingu, neboť přesné informace o jednotlivých budoucích splátkách nejsou pro výpočet současné hodnoty budoucích plateb k dispozici. Jako poslední byly z výpočtu NOA odečteny neúročené závazky společnosti. Podnik měl ve sledovaném období jak krátkodobé, tak dlouhodobé neúročené závazky. Navíc vykázal pasivní časové rozlišení a tvorbu rezerv. Všechny tyto neúročené závazky byly tedy z výpočtu NOA vyjmuty. Při výpočtu operační zisku byl opět výsledek hospodaření upraven o nákladové úroky a neobvyklé zisky, především z prodeje dlouhodobého majetku. I zde je za neobvyklý zisk považován rozdíl mezi tržbami za prodej dlouhodobého majetku a jeho zůstatkovou cenou. Následně byla vypočítána dodatečná daň (resp. v některých případě snížení daně). Tato daň je počítána z rozdílu mezi upraveným VH a původním vykázaným výsledkem hospodaření. Jejich rozdíl je poté vynásoben příslušnou sazbou daně z příjmu pro konkrétní zkoumaný rok. Posledním krokem při výpočtu ekonomické přidané hodnoty byl výpočet průměrných nákladů na kapitál. Společnosti od roku 2009 nemá žádný úročený cizí kapitál, tudíž v tomto období je za náklad považován pouze náklad na vlastní kapitál. Je zřejmé, že od roku 2009 vzrostly WACC, právě vlivem nevyužívání cizích úročených zdrojů, které bývají považovány za levnější než vlastní kapitál. Výsledná podoba ukazatele EVA je zobrazena v následující tabulce. Zde již nejsou hodnoty tak příznivé, jako je tomu u výsledku hospodaření společnosti. V několika obdobích nejen že nedochází k tvorbě ekonomické přidané hodnoty, ale podnik ji naopak ztrácí. Kladné výsledky EVA v letech 2003-2004 a poté 20062008 jsou pozitivní, podnik v této době vytvářel dodatečnou hodnotu pro vlastníky a vedl si tedy velmi dobře. Bohužel od roku 2009 se ukazatel EVA dostává do záporných hodnot a navíc se jedná o docela vysoké částky. Ztráta ekonomické přidané hodnoty podniku ve výši 4 milionů v roce 2011 je jistě významná. Zmíněné negativní důsledky se projevily přesně v období největších problémů celého odvětví. Od roku 2009 postihly naši zemi naplno důsledky světové ekonomické krize a způsobily výrazný pokles mnoha odvětví, včetně stavebnictví, jak již bylo rozebráno v předchozích kapitolách. Výsledky podniku pouze potvrzují sílu dopadů i na konkrétní společnosti působící v odvětví. Pozitivně lze ovšem hodnotit překonání to-


134

hoto obtížného období a výsledek roku 2013, který markantně překonal veškeré předchozí roky. Ekonomická přidaná hodnota podniku vzrostla několikanásobně více než v předchozích letech a podniku se v tomto roce evidentně dařilo. Došlo ke snížení nákladů na vlastní kapitál, především vlivem eliminování podnikatelského rizika a rizika finanční nestability. Výsledek hospodaření v tomto roce také překonal očekávání a zdá se, že má podnik slibně nakročeno k rozvoji do budoucna. Tab. 39

Výpočet ukazatele EVA

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

NOA 36283 25450 27771 17466 20605 46640 43402 28376 30530 30117 32501 31544

NOPAT 1573 1700 4162 140 3405 3734 4721 2729 1945 1140 2447 16448

WACC 7,653% 6,246% 6,727% 6,246% 5,677% 5,678% 7,919% 13,280% 13,790% 17,100% 7,060% 7,200%

EVA -1203,66 110,52 2293,94 -950,85 2235,21 1085,82 1283,84 -1039,33 -2265,09 -4010,01 152,43 14176,83


Výpočet ukazatele EVA tedy poukázal na problémy v obdobích, kdy ve stavebnictví probíhala recese. Dosud nejsou známy výsledky roku 2014, takže prozatím nevíme, zda se pozitivní výsledek roku 2013 opakoval i v následujícím období, avšak dá se očekávat, že pravděpodobně ano. Možná ne v takové míře, avšak pravděpodobně byla i v roce 2014 tvořena dodatečná hodnota podniku. Pozitivně bych tedy hodnotila, že se společnost dokázala přenést přes ne příliš dobré roky a pravděpodobně z této situace dokázala i těžit, neboť její rozvoj v roce 2013 je opravdu velký. Do budoucna se očekává růst a obrat odvětví stavebnictví k lepšímu (částečně se tak již stalo v roce 2014 a prognózy na rok 2015 jsou optimistické), tudíž pokud podnik alespoň částečně navazuje na vývoj odvětví, pravděpodobně by se mu mohlo i dobře dařit. Srovnání podniku s vývojem odvětví Ověření korelace vývoje podniku s odvětvím bylo opět provedeno za pomocí výpočtu korelačního koeficientu mezi zkoumanými proměnnými. Výsledné hodnoty přesahující kritickou hodnotu Spearmanova korelačního koeficientu 0,6364 představují statisticky významnou korelaci mezi odvětvím a podnikem. Výsledky jsou zaznamenány v následující tabulce.


135


Ukazatel HDP Počet vydaných stavebních povolení Orientační hodnota stavebních povol. Počet nových stavebních zakázek Orientační hodnota stavebních zakázek Počet hypotéčních úvěrů (ks) Objem hypoték (mil. Kč)

EVA - STEP 0,0910 -0,3131 -0,6761 -0,0625 -0,2314 0,5451 0,3952

VH STEP 0,1175 -0,3921 -0,7466 0,0727 -0,3880 0,5499 0,3484


Tabulka poukazuje na statisticky významnou korelaci orientační hodnoty nových stavebních povolení a obou ukazatelů podniku, tedy výsledku hospodaření i ekonomické přidané hodnoty. Je tedy potvrzena závislost podniku na vývoji odvětví. Zmíněná korelace je negativní, tedy s rostoucí hodnotou stavebních povolení klesá ukazatel EVA i VH. Rostoucí orientační hodnota stavebních povolení zajišťuje předpoklad větších stavebních prací, avšak zároveň na tyto „dražší“ zakázky nedosáhne takové množství společností, neboť nejsou schopny je například ufinancovat či prostě nesplní předpoklady výběrového řízení (požadavek na určitý obrat za loňský rok apod.). Stavební povolení s vysokou hodnotou se rozdělí mezi menší počet velkých firem a na ostatní společnosti nezbývá tolik práce. Tím se zvyšuje konkurence v odvětví, neboť každá firma se snaží zajistit si práci nezbytnou pro její fungování. Stejně tak navíc platí, že v minulých letech, kdy probíhala ekonomická krize, klesala vlivem rostoucí konkurence ziskovost zakázek. Cenové boje snižovaly možnost výdělku a narůstající konkurence zapříčiňovala pokles podnikových ukazatelů. Společnost STEP, spol. s.r.o. tedy vykázala závislost na vývoji odvětví, je tedy možné předpokládat, že by zmíněná pozitivní predikce odvětví pro další období měla platit také pro tuto stavební společnost. Obecné zlepšování ekonomické situace, která výrazně působí na celé stavební odvětví, by se mělo projevit také ve zlepšení (či pokračování v pozitivním vývoji) ukazatelů společnosti. Z dalších hodnot stojí za povšimnutí korelace mezi počtem hypotéčních úvěrů a ukazateli podniku. Jejich korelační koeficient je poměrně vysoký, i když stále statisticky neprůkazný při dané hladině významnosti. Zde se nachází korelace v kladném směru, tedy s růstem počtu hypotéčních úvěrů roste ekonomická přidaná hodnota podniku i její výsledek hospodaření. Z obou těchto sledovaných korelací je zřejmé, že podnik na výsledky odvětví reaguje a je na vývoji odvětví závislý. Společnost se zaměřuje především na malé a středně velké zakázky (cca do 50 milionů Kč), nejčastěji se jedná o výstavbu rodinných domů či administrativních budov. Tímto směrem bych doporučovala ubírat se i nadále, neboť na „velké“ zakázky nemá podnik prozatím dostatek pracovníků ani vybavení. Společnost od roku 2009, kdy se objevily první problémy, postupně snižovala počet zaměstnanců, i když ne nijak výrazně. Vzhledem k pozitivnímu výsledku roku 2013 by bylo možná


136

vhodné tuto situaci změnit a přijmout několik nových zaměstnanců (v případě, že byl rok 2014 také úspěšným) a mít tak možnost rozvoje společnosti přijetím více zakázek (či zakázek většího objemu), které se mají pro příští rok vyvíjet lépe i co do ziskovosti. Podnik také v současné době nemá žádný úročený cizí kapitál, nevyužívá finanční leasing ani podobné metody financování. Navíc společnost od počátku svého působení nebyla nikdy v platební neschopnosti, což lze také považovat za velmi pozitivní jev, který může napomoci dalšímu rozvoji společnosti. 4.5.4

Shrnutí vývoje společností a jejich návaznosti na odvětví

V rámci provedené analýzy v předchozích kapitolách došlo k potvrzení závislosti stavebních firem na vývoji sledovaného odvětví. Dva ze tří zkoumaných podniků vykázaly statisticky významnou korelaci s odvětvím, z čehož vyplývá, že jsou vývojem odvětví výrazně ovlivněny. Vzhledem k tomu, že v předchozích kapitolách bylo zjištěno, že odvětví stavebnictví reaguje na vývoj ekonomické situace v naší zemi, kterou je do značné míry ovlivňováno a korigováno, je zřejmé, že i konkrétní stavební podniky z odvětví jsou ekonomikou České republiky ovlivňovány. Dopady současné ekonomické situace na podniky působící v odvětví stavebnictví byly tedy ve dvou ze tří zkoumaných případů potvrzeny. Model vytvořený pro odvětví lze využít i v případě těchto společností, u nichž je zjištěna závislost na vývoji stavebního sektoru. Lze tedy předpokládat, že bude-li se ekonomická situace v následujících letech doopravdy zlepšovat, bude se zlepšovat i situace a výsledky celého stavebního odvětví a stejně tak podniků, které jsou na tomto odvětví závislé.


137

5 Závěr Stavebnictví patří mezi nejvýznamnější odvětví národního hospodářství. Jedná se o sektor, který se projevuje výraznou sezónností způsobenou především závislostí na počasí a klimatických podmínkách. V rámci této diplomové práce bylo ověřováno, zda je toto odvětví závislé také na ekonomické situaci země a na hospodaření státu. Byla potvrzena závislost stavebnictví na vývoji ekonomiky České republiky, jejíž stabilita a rozvoj jsou hlavním předpokladem pro rozvoj odvětví. Vývoj ekonomické situace naší země se postupně vrací k optimističtějším hodnotám a lze tedy předpokládat, že tento směr vývoje pocítí také stavební odvětví. Cílem této diplomové práce bylo charakterizování současné situace v odvětví stavebnictví a nástin možné predikce vývoje odvětví. Stavebnictví bylo nejprve zkoumáno pomocí PEST analýzy, kdy byly stanoveny základní parametry z makroekonomického hlediska, které mohou daný sektor ovlivňovat. Vzhledem k velkému množství faktorů byly zvoleny pouze ty nejzásadnější ukazatele, týkající se především ekonomické situace země, jejíž vliv je v práci analyzován. V návaznosti na tuto analýzu byl přiblížen dosavadní vývoj odvětví pomocí základních ukazatelů, kterými lze stavebnictví charakterizovat (počet zakázek, zaměstnanost v odvětví, stavební produkce, bytová výstavba apod.). Dále byla zkoumána závislost odvětví na ekonomické situaci země pomocí statistických a ekonometrických modelů. V práci bylo vytvořeno několik modelů, které postupně testovaly závislost určitých stavebních ukazatelů na parametrech určujících vývoj ekonomické situace České republiky. Jako základní ukazatele stavebního odvětví byly zvoleny počty nově vydaných stavebních povolení, orientační hodnota těchto povolení, počty nově zahájených stavebních zakázek a orientační hodnota těchto zakázek a počet zaměstnaných v odvětví. Na těchto ukazatelích byla testována závislost na ekonomické situaci země pomocí ekonometrických modelů, kdy za ukazatele vývoje ekonomiky byly zvoleny základní makroekonomické ukazatele (hrubý domácí produkt, index spotřebitelských cen, míra nezaměstnanosti apod.) a dále proměnné týkající se hypotéčních úvěrů (počet nově vydaných hypotéčních úvěrů, objem těchto úvěrů). Za ostatní vysvětlující proměnné byly zvoleny sezónní periodické indikátorové proměnné a čas. V rámci analýzy byla potvrzena závislost odvětví na ekonomickém vývoji země. Stavební odvětví tedy reaguje na celkovou situaci v zemi, je jí výrazně ovlivněno a proto lze očekávat, že v případě zlepšení ekonomické situace ČR, která je predikována na příští rok, dojde pravděpodobně také ke zlepšení situace ve zmíněném odvětví. Jako další faktor závislosti byl také testován vliv ekonomické krize na sektor, který se u některých proměnných také projevil, a to jako strukturální zlom ve zkoumané časové řadě. V návaznosti na analýzu dopadů ekonomické situace na odvětví byla provedena predikce možného vývoje stavebnictví. Zkoumaný sektor vykázal v určitých bodech obrat ke zlepšení situace již v loňském roce, kdy například došlo k růstu počtu nově zahájených zakázek apod. Na další rok je predikován pozitivnější vývoj již ve více oblastech, mělo by dojít k celkovému přechodu odvětví do stavu růstu, neboť se očekává celkový rozvoj ekonomiky naší země.


138

Situace v odvětví byla analyzována za období poslední deseti let, tedy od roku 2004 do roku 2013 (2014). Zkoumané období bylo zvoleno v návaznosti na ekonomickou krizi, která probíhala v naší zemi v posledních letech. Je tedy zvoleno období bezprostředně předcházející ekonomické krizi, kdy docházelo k výraznému rozvoji stavebního odvětví i celkové ekonomiky země, dále léta počátků krize, přes období nejvíce zasažených krizí, která měla negativní vliv také na stavební odvětví, až do současnosti. V poslední části diplomové práce je analyzováno několik konkrétních společností ze sektoru stavebnictví, na nichž je zkoumána závislost jejich vývoje (představovaného ukazateli – výsledek hospodaření a ekonomická přidaná hodnota) na vývoji situace v odvětví stavebnictví. Závislost je testována pomocí korelací mezi výsledky stavebního odvětví a hodnotami konkrétních společností. U dvou ze tří zkoumaných společností je potvrzena korelace podniku s odvětvím, lze u nich tedy využít předpokladů odvětví pro modelování jejich budoucího vývoje. Je pravděpodobné, že společnosti budou reagovat na rozvoj odvětví svým vlastním růstem a naopak. Třetí společnost bohužel neprokázala dostatečně statisticky průkaznou závislost na vývoji odvětví, její vývoj je tedy obtížnější předvídat. Pravděpodobně je tato společnost ovlivněna jinými faktory, než stávající situací v odvětví a z tohoto důvodu podnik nekopíruje výsledky ani trend odvětví. V diplomové práci tedy byla potvrzena závislost odvětví stavebnictví na ekonomické situaci země, stejně tak jako závislost jednotlivých podnikatelských subjektů na stavu odvětví. Je tedy jisté, že ekonomická situace ovlivňuje konkrétní stavební podniky, a to v nemalé míře. Do dalších let je predikován pozitivní vývoj a růst ekonomiky České republiky. Lze proto očekávat, že obdobný trend vykáže i odvětví stavebnictví a jeho konkrétní podnikatelské subjekty.


139

6 Literatura ARLT, Josef a Markéta ARLTOVÁ. Ekonomické časové řady. Vyd. 1 Praha: Professional Publishing, 2009. ISBN 978-808-6946-856. BLAŽKOVÁ, Martina. Marketingové řízení a plánování pro malé a střední firmy [online]. 1. vyd. Praha: Grada, 2007, 278 s. [cit. 2014-08-07]. ISBN 978-80-2471535-3. CZESANÝ, S. Hospodářský cyklus: teorie, monitorování, analýza, prognóza. Praha: Linde, 2006. 199 s. ISBN 80-7201-576-1. DUCHOŇ, Bedřich. Inženýrská ekonomika. Vyd. 1. Praha: C. H. Beck, 2007, xiii, 288 s. ISBN 978-80-7179-763-0. DVOŘÁČEK, Jiří. Podnik a jeho okolí: Jak přežít v konkurenčním prostředí [online]. Vyd. 1. V Praze: C. H. Beck, 2012, xvii, 173 s. [cit. 2014-07-21]. Beckova edice ekonomie. ISBN 978-80-7400-224-3. DVOŘÁK, P. Veřejné finance, fiskální nerovnováha a finanční krize. 1. vyd. Praha: C. H. Beck, 2008. 343 s. Beckova edice ekonomie. ISBN 978-80-7400-075-1. GUJARATI a kol. Basic econometrics. 5th ed. Boston: McGraw-Hill, 2009, 922 s. McGraw-Hill international editions. ISBN 978-007-1276-252. HANČLOVÁ, Jana. Ekonometrické modelování: klasické přístupy s aplikacemi. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2012, 214 s. ISBN 978-80-7431-088-1. HILL, A. -- HILL, T. Essential Operations Management. Basingstoke: Palgrave Macmillan, 2011. 480 s. ISBN 978-02-302-3259-4. HINDLS, R., HRONOVÁ, S., NOVÁK, I. Metody statistické analýzy pro ekonomy. 2.vyd. Pra-ha: Management Press, 2000, 259 s. ISBN 80-7261-013-9. HINDLS, Richard, Stanislava HRONOVÁ, Jan SEGER. Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007, 415 s. ISBN 978-80-86946-43-6.


140

JANÁČKOVÁ, Stanislava. Krize eurozóny a dluhová krize vyspělého světa [online]. Vyd. 1. Praha: CEP - Centrum pro ekonomiku a politiku, 2010[cit. 2014-07-24]. ISBN 9788086547954. KEŘKOVSKÝ, Miloslav. 2004. Ekonomie pro strategické řízení: teorie pro praxi. Vyd. 1. Praha: C. H. Beck, xii, 184 s. ISBN 80-717-9885-1. KISLINGEROVÁ, Eva. 2008. Inovace nástrojů ekonomiky a managementu organizací. Vyd. 1. Praha: C. H. Beck, xxi, 293 s. ISBN 978-80-7179-882-8. KISLINGEROVÁ, E. Podnik v časech krize : jak se nedostat do potíží a jak se dostat z potíží: zkušenosti ze světové recese let 2007 až 2009. 1. vyd. Praha: Grada, 2010. 206 s. ISBN 978-80-247-3136-0. KNÁPKOVÁ, Adriana a Drahomíra PAVELKOVÁ. 2010. Finanční analýza: komplexní průvodce s příklady. 1. vyd. Praha: Grada, 205 s. Prosperita firmy. ISBN 97880-247-3349-4. KNAUER, J. Příčiny krize. V Tribunu EU vyd. 1. Brno: TRIBUN EU, 2010, 51 s. ISBN 978-80-7399-925-4. KOHOUT, Pavel. Finance po krizi: Evropa na cestě do neznáma [online]. 3., rozš. vyd. Praha: Grada, 2011, 328 s. [cit. 2014-07-28]. Finanční trhy a instituce. ISBN 978-80-247-4019-5. KOTLER, Philip. Marketing management [online]. 1. vyd. Praha: Grada, 2007, 788 s. [cit. 2015-03-10]. ISBN 978-80-247-1359-5. MALLYA, Thaddeus. Základy strategického řízení a rozhodování [online]. 1. vyd. Praha: Grada, 2007, 246 s. [cit. 2014-12-29]. ISBN 978-80-247-1911-5. MAREK, L. Statistika pro ekonomy: aplikace. 2. vyd. Praha: PROFESSIONAL PUBLISHING,2007. 485 s. ISBN 978-80-86946-40-5. MAŘÍK M., MAŘÍKOVÁ P.: Moderní metody hodnocení výkonnosti a oceňování podniku. Přepracované a rozšířené vydání. 2. vyd. Praha: EKOPRESS, 2005. 164 s. ISBN 80-86119-61-0.


141

MIKOLÁŠ, Zdeněk. Jak zvýšit konkurenceschopnost podniku: konkurenční potenciál a dynamika podnikání [online]. 1. vyd. Praha: Grada, 2005, 198 s. [cit. 2015-0310]. ISBN 80-247-1277-6. PORTER, Michael E. Competitive strategy techniques for analyzing industries and competitors. With a new introduction. New York: Free Press, 1998. ISBN 978141-6590-354. PORTER, Michael E. Konkurenční výhoda: (jak vytvořit a udržet si nadprůměrný výkon). Praha: Victoria Publishing, [1993]., 626 s. ISBN 80-856-0512-0. POŠVÁŘ, Zdeněk a Jiří ERBES. Management I. Vyd. 1. Brno: Mendelova lesnická a zemědělská univerzita, 2002, 155 s. ISBN 80-715-7633-6. REJNUŠ, Oldřich. Finanční trhy. 4., aktualiz. a rozš. vyd. Praha: Grada, 2014, 760 s. Partners. ISBN 978-80-247-3671-6. SEDLÁČKOVÁ, Helena. 2006. Strategická analýza. 2. přeprac. a dopl. vyd. Praha: C. H. Beck, xi, 121 s. ISBN 80-717-9367-1. SYNEK, Miloslav a Eva KISLINGEROVÁ. 2010. Podniková ekonomika. 5., přeprac. a dopl. vyd. Praha: C.H. Beck, xxv, 445 s. Beckovy ekonomické učebnice. ISBN 978-80-7400-336-3. ŠIMAN, Josef a Petr PETERA. Financování podnikatelských subjektů: teorie pro praxi [online]. Vyd. 1. V Praze: C. H. Beck, 2010, 192 s. [cit. 2014-12-09]. C. H. Beck pro praxi. ISBN 978-80-7400-117-8. ŠTÝBR, David, Petr KLEPETKO a Pavlína ONDRÁČKOVÁ. Začínáme investovat a obchodovat na kapitálových trzích [online]. 1. vyd. Praha: Grada, 2011, 156 s. [cit. 2015-03-09]. Finance pro každého. ISBN 978-80-247-3648-8. URBAN, Jan. Teorie národního hospodářství. 3., dopl. a rozš. vyd. Praha: Wolters Kluwer Česká republika, 2011. ISBN 80-735-7579-5. WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introductory econometrics: a modern approach. 4th ed. Mason, OH: South Western, Cengage Learning, c2009, xx, 865 p. ISBN 03-2466054-5.


142

Elektronické zdroje Business Center [online]. WACC. 2013 [cit. 2014-04-04]. Dostupné http://business.center.cz/business/pojmy/p1738-WACC.aspx

z:

Český statistický úřad [online]. Česká republika od roku 1989 v číslech: Vybrané demografické údaje (1989-2013). 2014 [cit. 2015-03-24]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/ceska-republika-v-cislech-od-roku-1989wau52m1y38#01 Český statistický úřad [online]. Hrubý domácí produkt (HDP) -Metodika. 2013 [cit. 2014-12-31]. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/hruby_domaci_produkt_(hdp) Český statistický úřad [online]. Indexy cen stavebních prací, indexy cen stavebních děl a indexy nákladů stavební výroby 2013 – Metodické vysvětlivky. [cit. 201504-01]. Dostupné z: https://www.czso.cz/documents/10180/20553663/c700113m1.pdf/bf638a 37-969d-4db8-bdc2-4225a8df9347?version=1.0 Český statistický úřad [online]. Inflace - druhy, definice, tabulky. 2014 [cit. 2014-0730]. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/mira_inflace Český statistický úřad [online]. Míry zaměstnanosti, nezaměstnanosti a ekonomické aktivity. 2014 [cit. 2014-07-30]. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/csu.nsf/informace/cnez022814.docx Český statistický úřad [online]. Nejnovější ekonomické údaje. [cit. 2015-03-30]. Dostupné z: http://notes.czso.cz/csu/csu.nsf/aktualniinformace Český statistický úřad [online]. Pohyb obyvatelstva - rok 2014: Populace rostla přirozenou měnou i stěhováním. [cit. 2015-03-24]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/cri/pohyb-obyvatelstva-4-ctvrtleti-2014jvieeamvff Český statistický úřad – Databáze ročních národních účtů [online]. Produkce podle odvětví (běžné ceny). 2014 [cit. 2015-03-30]. Dostupné z: http://apl.czso.cz/pll/rocenka/rocenka.presmsocas


143

Český statistický úřad [online]. Stavebnictví - Časové řady. [cit. 2015-04-01]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/sta_cr Český statistický úřad [online]. Stavebnictví – metodika. [cit. 2015-03-30]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/stavebnictvi_metodika Český statistický úřad [online]. Ukazatele výzkumu a vývoje - 2013: Výdaje na výzkum a vývoj. [cit. 2015-03-25]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/ukazatele-vyzkumu-a-vyvoje-2013w6rsbm7x7x Český statistický úřad [online]. Úvod OKEČ. [cit. 2014-07-31]. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/klasifik.nsf/i/klasifikace Europa – Přehledy právních předpisů EU [online]. Stavební výrobky. 2011 [cit. 2015-03-18]. Dostupné z: http://europa.eu/legislation_summaries/internal_market/single_market_for_ goods/construction/mi0078_cs.htm Eurostat [online]. Real GDP growth rate: Percentage change on previous year. 2014 [cit. 2015-03-21]. Dostupné z: http://ec.europa.eu/eurostat/tgm/table.do?tab=table&init=1&language=en& pcode=tec00115&plugin=1 Finance.cz: HDP: Jak se počítá?. [online]. [cit. 2014-12-31]. Dostupné z: http://www.finance.cz/makrodata-eu/hdp/vypocet/ Management Mania [online]. PESTLE analýza. Copyright © 2011-2013, 2013 [cit. 2014-12-30]. Dostupné z: https://managementmania.com/cs/pestle-analyza. MILLER, G. A. A Lexical Database for English. [online]. New Jersey: Princeton University, c2010 [cit. 2014-08-01]. WordNet. Dostupné z WWW: . Ministerstvo financí ČR [online]. Markoekonomická predikce České republiky: Leden 2015. [cit. 2015-03-21]. ISSN 1804-7971. Dostupné z: http://www.mfcr.cz/cs/verejny-sektor/prognozy/makroekonomickapredikce/2015/makroekonomicka-predikce-leden-2015-20401


144

Ministerstvo pro místní rozvoj ČR [online]. Hypoteční úvěry. [cit. 29. 3. 2015]. Dostupné z http://www.mmr.cz/getmedia/43349962-b73b-494f-b236a3f235bf3f10/Hypotecni-uvery-od-pocatku-k-31122014.pdf?ext=.pdf Národní ekonomická rada vlády [online]. Závěrečná zpráva: Září 2009. [cit. 201407-24]. Dostupné z: http://www.vlada.cz/assets/media-centrum/dulezite-dokumenty/zaverecnazprava-NERV.pdf Novinky.cz [online]. Ekonomická situace je špatná, tvrdí tři pětiny Čechů. 2014 [cit. 2014-07-20]. Dostupné z: http://www.novinky.cz/ekonomika/330617ekonomicka-situace-je-spatna-tvrdi-tri-petiny-cechu.html Obchodní zákoník: Část první: Všeobecná ustanovení. [online] Zákon č. 513/1991 Sb. Dostupné z: http://business.center.cz/business/pravo/zakony/obchzak/cast1.aspx ORAK - stavební společnost [online]. O firmě. [cit. 2015-05-01]. Dostupné z: http://www.orak-stavebnispolecnost.cz/rekonstrukce/ SINGER, Miroslav. Česká ekonomika a krize. [online]. 2010 [cit. 2014-07-30]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www.cnb.cz/cs/verejnost/pro_m edia/konference_projevy/vystoupeni_projevy/download/singer_20100115_k hk_plzen.pdf Stavební společnost NAVRÁTIL [online]. O společnosti. [cit. 2015-05-02]. Dostupné z: http://navratilpv.cz/ STEP - Stavební společnost Praha [online]. Profil společnosti. [cit. 2015-05-02]. Dostupné z: http://www.step-praha.cz/?p=profil Vláda České republiky [online]. Rok 2014 bude pro české stavebnictví i ekonomiku rokem hospodářského obratu. 2014 [cit. 2015-03-10]. Dostupné z: http://www.vlada.cz/cz/media-centrum/aktualne/rok-2014-bude-proceske-stavebnictvi-i-ekonomiku-rokem-hospodarskeho-obratu-119318/


145

Veřejný rejstřík a Sbírka listin [online]. Úplný výpis z obchodního rejstříku: Stavební společnost NAVRÁTIL, s.r.o., C 7336 vedená u Krajského soudu v Brně. [cit. 201505-02]. Dostupné z: https://or.justice.cz/ias/ui/rejstrikfirma.vysledky?subjektId=376593&typ=UPLNY Veřejný rejstřík a Sbírka listin [online]. Úplný výpis z obchodního rejstříku: ORAKstavební společnost s.r.o., C 38888 vedená u Krajského soudu v Brně. [cit. 201505-01]. Dostupné z: https://or.justice.cz/ias/ui/rejstrikfirma.vysledky?subjektId=600871&typ=U PLNY Veřejný rejstřík a Sbírka listin [online]. Úplný výpis z obchodního rejstříku: STEP, spol. s r. o., C 236 vedená u Městského soudu v Praze. [cit. 2015-05-02]. Dostupné z: https://or.justice.cz/ias/ui/rejstrikfirma.vysledky?subjektId=428349&typ=U PLNY VOTAVA, Miloslav. Regulace činnosti finančních institucí ve světle počátku celosvětové ekonomické recese [online]. [cit. 2014-12-22]. Dostupné z: http://www.votava.do/Regulace_financnich_a_bankovnich_instituci_v_dobe_e konomicke_a_financni_krize_Miloslav_Votava.htm Úřad pro technickou normalizaci, metrologii a státní zkušebnictví – Informační portál ÚNMZ specializovaný na právní a technické dokumenty v oblasti uvádění stavebních výrobků na jednotný evropský trh [online]. Stavební výrobky s označením CE podle nařízení (EU) č. 305/2011 (CPR). [cit. 2015-03-18]. Dostupné z: http://www.unmz.cz/urad/informacni-portal-unmz-specializovanyna-pravni-a-technicke-dokumenty-v-oblasti-uvadeni-stavebnich-vyrobku-najednotny-evropsky-trh.

146

Přílohy

Seznam prací patřících do sektoru stavebnictví

A Seznam prací patřících do sektoru stavebnictví

147

Datová základna – HDP, index spotřebitelských cen

148

B Datová základna – HDP, index spotřebitelských cen Období

1. Q 2004 2. Q 2004 3. Q 2004 4. Q 2004 1. Q 2005 2. Q 2005 3. Q 2005 4. Q 2005 1. Q 2006 2. Q 2006 3. Q 2006 4. Q 2006 1. Q 2007 2. Q 2007 3. Q 2007 4. Q 2007 1. Q 2008 2. Q 2008 3. Q 2008 4. Q 2008 1. Q 2009 2. Q 2009

Index HDP spotřebitelských [mil.Kč] cen [%] 681238 733441 752335 791783 746996 809769 813049 839790 791450 852382 873004 918911 868614 926820 948366 984376 914071 989029 1009399 990081 916660 962333

97,6 98,1 98,4 98,4 99,2 99,6 100,2 100,7 102 102,5 103,2 102,2 103,6 105 105,9 107,2 111,3 112,1 112,9 112,2 113,6 113,7

Období

HDP [mil.Kč]

Index spotřebitelských cen [%]


980422 1006766 921817 1000330 1007632 1031064 933903 1006916 1011699 1035873 943293 1000049 1000721 1029308 941362 1011044 1031666 1067410 984221 1059118 1079054 1094999

113 112,7 114,4 115,1 115,2 115 116,4 117,1 117,2 117,8 120,7 121,1 121,1 121,1 122,8 123 122,6 122,5 123 123,2 123,3 123,1

Datová základna – obecná míra nezaměstnanosti, průměrná hrubá měsíční mzda

149

C Datová základna – obecná míra nezaměstnanosti, průměrná hrubá měsíční mzda Období

Míra nezaměst. [%]

Průměrná hrubá měs. mzda [Kč]


8,7 8,2 8,2 8,2 8,4 7,8 7,8 7,8 8 7,1 7 6,5 6 5,3 5,1 4,8 4,7 4,2 4,3 4,4 5,8 6,3

16 231 17 223 17 190 19 183 17 067 18 112 18 203 19 963 18 270 19 300 19 305 21 269 19 687 20 740 20 721 22 641 21 632 22 246 22 181 24 309 22 108 22 796

Období

Míra nezaměst. [%]

Průměrná hrubá měs. mzda [Kč]


7,3 7,2 8 7,1 7,1 6,9 7,2 6,7 6,5 6,4 7,1 6,7 7 7,2 7,4 6,7 6,9 6,7 6,8 6 5,9 5,7

23 091 25 418 22 738 23 504 23 600 25 591 23 372 24 116 24 107 26 211 24 131 24 627 24 439 27 055 24 013 24 917 24 778 26 591 24 817 25 492 25 213 27 200

Datová základna – hypotéční úvěry

150

D Datová základna – hypotéční úvěry Období

Počet hypotéčních úvěrů [ks]

Objem hypoték [mil. Kč]


8974 12088 10404 10349 10094 13303 13546 15445 13360 18874 17937 19018 17798 28288 19138 20533 14964 19896 17690 17120 10625 13261

13556,95 20967,92 17867,62 15733,52 16828,31 23171,58 25866,69 32453,82 26019,19 35307,75 31083,29 48249,55 35041,48 59601,33 48996,8 40413,34 29760,68 58977,43 47591,11 48656,12 22457,24 24995,6

Období

Počet hypotéčních úvěrů [ks]

Objem hypoték [mil. Kč]


10500 10843 9873 13758 12983 15434 14420 20540 17479 20282 17290 19379 17173 20903 17045 27807 24164 25380 18067 24084 22913 22853

21187,45 21109,51 18819,85 25758,83 22922,3 28360,52 26852,03 40442,24 33029,3 40873,91 31480,44 34768,76 32162,75 47068,37 34391 50123,65 44956,26 47103,35 37540,84 48909,38 49596,29 53514,77

Datová základna – stavební povolení

151

E Datová základna – stavební povolení Období

Stavební povolení [ks]

Hodnota st. povolení [mil. Kč]


29258 41817 42602 39945 27274 37590 41086 36991 25349 34360 38727 36955 26020 28682 32486 30196 26329 32824 33820 29269 24 972 29 638

62898 78208 86114 87852 72 782 84 485 91 582 76 975 64862 101300 100346 94437 81114 86694 90619 99281 90886 106809 105797 87344 87741 100361

Období

Stavební povolení [ks]

Hodnota st. povolení [mil. Kč]


30 557 27 507 23220 28232 27820 26471 22039 29925 28396 26871 21330 25856 25770 24808 20633 21587 22743 19901 17198 20609 22066 19484

118751 100758 81430 114421 110067 92921 98836 94346 78404 68351 69663 73105 102914 72815 54087 68391 69263 65994 58801 69079 64024 57932

Datová základna – stavební zakázky

152

F Datová základna – stavební zakázky Období

Stavební zakázky [ks]

Hodnota st. zakázek [mil Kč]


8 043 11 422 11 474 10 689 7 425 13 172 14 066 12 402 8 657 11 695 12 923 11 806 8 089 10 375 10 447 8 834 6 538 9 083 8 944 6 870 6 278 9 681

39 914 63 902 67 701 51 386 36 881 47 513 61 504 49 124 47 976 57 173 65 604 73 513 39 301 53 041 48 433 64 319 53 250 61 803 60 711 73 852 36 009 53 394

Období

Stavební zakázky [ks]

Hodnota st. zakázek [mil Kč]


10 178 7 678 6 790 11 306 11 057 10 666 8 801 14 623 12 333 12 130 8 058 10 762 12 507 9 484 8 110 10 987 11 537 11 053 8 854 12 009 12 388 12 982

46 406 48 489 36 306 58 076 60 743 41 984 50 028 44 390 46 553 38 136 26 854 38 302 42 981 41 020 22 102 37 695 42 410 47 646 37 023 44 849 56 851 47 149

Datová základna – počet zaměstnanců stavebnictví a index stavební produkce

153

G Datová základna – počet zaměstnanců stavebnictví a index stavební produkce Období

Index stavební produkce [%]

Počet zaměstnanců [osob]

Období


113,4 114,8 107,1 103,6 100,3 101,8 105,4 110,5 102,4 104,7 107,9 107,2 128 108,2 99,5 103,4 100,7 97,7 106,4 95,8 93,5 103,9

377 308 396 060 400 904 394 653 380 475 396 003 401 132 399 006 387 656 403 978 410 445 407 620 396 792 407 107 412 514 411 575 401 311 413 501 416 142 412 752 395 887 403 150


Index Počet stavební zaměstnanců produkce [osob] [%] 99,7 97,7 77,3 91,6 97,1 97,7 105,7 94,7 90,9 99,1 90 94 93,8 91 88,8 88,3 96,1 96,9 113,3 105,6 102,9 100,7

408 785 400 180 393 800 407 212 413 707 407 613 382 148 401 259 403 580 398 356 380 576 398 376 401 416 393 872 368 165 377 785 382 007 374 688 356 698 368 566 371 332 367 035

Datová základna – bytová výstavba (zahájené a dokončené byty)

154

H Datová základna – bytová výstavba (zahájené a dokončené byty) Období

Bytová výstavba ZB [ks]

Bytová výstavba DB[ks]


8 145 11 219 9 725 9 948 8 645 9 042 12 280 10 414 9 117 11 089 11 699 11 842 9 165 10 073 12 580 11 978 9 570 12 361 11 914 9 686 8 721 9 736

6 099 5 988 7 845 12 336 6 452 6 068 8 475 11 868 6 929 5 188 6 049 12 024 8 337 6 758 8 731 17 823 9 070 7 357 9 559 12 394 9 314 7 770

Období

Bytová výstavba ZB [ks]

Bytová výstavba DB[ks]


11 234 7 628 6 272 8 024 7 671 6 168 6 719 7 593 7 104 6 119 6 545 6 002 5 710 5 596 5 197 5 767 5 975 5 169 5 449 6 683 6 417 5 802

8 720 12 669 9 199 6 921 7 415 12 907 6 112 5 393 6 616 10 509 6 230 6 819 6 905 9 513 6 441 5 310 6 150 7 337 5 958 4 647 6 288 6 988

Dopady současné ekonomické situace na podniky působící v oboru stavebnictví

Recommend Documents