Dopady změn vybraných makroekonomických faktorů na vývoj akciových trhů v České a Slovenské republice

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Dopady změn vybraných makroekonomických faktorů na vývoj akciových trhů v České a Slovenské republice Bakalářská práce

Vedoucí práce: Ing. Martin Širůček

Ladislav Rychetský

Brno 2013

Rád bych poděkoval Ing. Martinu Širůčkovi, Ph. D., vedoucímu bakalářské práce, za ochotu, odborné rady a pomoc při zpracování bakalářské práce.

Tímto prohlašuji, že jsem bakalářskou práci vypracoval samostatně s využitím uvedených zdrojů. V Brně dne 2. května 2013

Abstrakt Rychetský, L. Dopady změn vybraných makroekonomických faktorů na vývoj akciových trhů v České a Slovenské republice. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2013. Tato bakalářská práce zkoumá vliv státního rozpočtu, inflace, úrokových sazeb, hrubého domácího produktu a nezaměstnanosti na vývoj akciových trhů v České a Slovenské republice v letech 2006–2010. Akciové trhy jsou v této práci zastoupeny akciovými indexy PX (ČR) a SAX (SR). Závěry jsou vyvozeny z výsledků regresní a korelační analýzy a na jejich základě jsou formulována doporučení týkající se investování do akciových trhů. Klíčová slova fundamentální analýza, akciové indexy, makroekonomické faktory, manažer, doporučení

Abstract Rychetský, L. Impacts of changes of selected macroeconomic factors on development of stock markets in the Czech and Slovak Republics. Bachelor thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2013. This bachelor thesis examines effect of state budget, inflation, interest rates, gross domesic product and unemployment on development of stock markets in the Czech and Slovak Republics between 2006–2010. In this work stock markets are represented by stock indexes PX (for Czech Rep.) and SAX (for Slovak Rep.). Conclusions are drawn from results of regression and correlation analyses and recommendations for investments into stock markets are formulated from these results. Keywords fundamental analysis, stock indexes, macroeconomic factors, manager, recommendation

6

Obsah 1 Úvod....................................................................................................................9 2 Cíl práce...........................................................................................................10 3 Metodika..........................................................................................................11 3.1 Ekonometrické metody.....................................................................................12 3.1.1 Regresní analýza.........................................................................................12 3.1.1.1 Klasický lineární regresní model (Hušek, 1999)........................................................12 3.1.1.2 Metoda nejmenších čtverců..........................................................................................14

3.1.2 Korelační analýza.......................................................................................14 4 Literární rešerše..............................................................................................16 4.1 Fundamentální analýza....................................................................................16 4.1.1 Globální fundamentální analýza..............................................................17 4.1.1.1 Vliv hrubého domácího produktu na akciové kurzy...............................................17 4.1.1.2 Vliv úrokových měr na akciové kurzy.......................................................................18 4.1.1.3 Vliv inflace na akciové kurzy.......................................................................................20 4.1.1.4 Vliv nezaměstnanosti na akciové kurzy.....................................................................22 4.1.1.5 Vliv státního rozpočtu na akciové kurzy...................................................................22 4.1.1.6 Indikátory globální fundamentální analýzy..............................................................22

4.2 Akciové indexy...................................................................................................23 4.2.1 Použité akciové indexy..............................................................................24 4.2.1.1 Index PX..........................................................................................................................24 4.2.1.2 Index SAX (Burza cenných papierov v Bratislave, 2013).........................................25

5 Praktická část...................................................................................................27 5.1 Regresní analýza hrubého domácího produktu a akciových kurzů..........27 5.1.1 Česká republika..........................................................................................27

7

5.1.2 Slovenská republika...................................................................................27 5.1.3 Srovnání ČR a SR........................................................................................28 5.1.4 Investiční doporučení.................................................................................28 5.2 Regresní analýza úrokové sazby a akciových kurzů....................................28 5.2.1 Česká republika..........................................................................................28 5.2.2 Slovenská republika...................................................................................29 5.2.3 Srovnání ČR a SR........................................................................................30 5.2.4 Investiční doporučení.................................................................................31 5.3 Regresní analýza inflace a akciových kurzů..................................................31 5.3.1 Česká republika..........................................................................................31 5.3.2 Slovenská republika...................................................................................32 5.3.3 Srovnání ČR a SR........................................................................................32 5.3.4 Investiční doporučení.................................................................................33 5.4 Regresní analýza nezaměstnanosti a akciových kurzů................................33 5.4.1 Česká republika..........................................................................................33 5.4.2 Slovenská republika...................................................................................34 5.4.3 Srovnání ČR a SR........................................................................................34 5.4.4 Investiční doporučení.................................................................................34 5.5 Regresní analýza státního rozpočtu a akciových kurzů..............................34 5.5.1 Česká republika..........................................................................................34 5.5.2 Slovenská republika...................................................................................35 5.5.3 Srovnání ČR a SR........................................................................................35 5.5.4 Investiční doporučení.................................................................................36 6 Diskuse.............................................................................................................38 7 Závěr.................................................................................................................42

8

8 Zdroje................................................................................................................44 A Čtvrtletní statistická data hrubého domácího produktu v ČR a SR.....47 B Čtvrtletní statistická data úrokových sazeb v ČR a SR...........................48 C Čtvrtletní statistická data inflace v ČR a SR.............................................49 D Čtvrtletní statistická data nezaměstnanosti v ČR a SR...........................50 E Čtvrtletní statistická data státního rozpočtu v ČR a SR..........................51 F Čtvrtletní akciové indexy..............................................................................52

9

1

Úvod

Pohyby na akciových trzích a zjištění toho, co je způsobuje, jsou předmětem zkoumání již 113 let. Jako první na světě se pohyby akciových trhů pokusil vysvětlit již v roce 1900 francouzský matematik Louis Bachelier ve své disertační práci na pařížské Sorboně. Zásadním závěrem této práce je, že: „Investor má v každém časovém okamžiku šanci právě padesát na padesát, že mu jeho rozhodnutí přinese lepší výnos, než průměrný výnos trhu. Jeho očekávaný zisk by měl být nulový.“(Svoboda, 2006, s. XVIII) Po Bachelierovi následovali mnozí další, z nichž mezi nejvýznamnější patří Harry Markowitz se svou Moderní teorií portfólia, jejíž hlavní ideou je nerozlučitelné spojení rizik s výnosy a omezení rizik diverzifikací investičního portfolia do různých tříd aktiv (Svoboda, 2006). Na rozdíl od Bacheliera, který se za svého života nedočkal uznání své práce, i když nyní je její význam oceňován, dostal Markowitz za tu svoji v roce 1990 Nobelovu cenu (Svoboda, 2006). Tyto skutečnosti dokládají, jaký význam má pochopení vlivu různých faktorů na vývoj akciových trhů. V dnešní době se bez znalosti vzájemných interakcí makroekonomických faktorů a akciových trhů neobejde žádné manažerské rozhodování zaměřené na tyto trhy. Sledování stavu a vývoje akciových trhů a tudíž dopad změn makroekonomických faktorů na tyto je významnou činností pro mnoho ekonomických subjektů, které s akciemi obchodují. Manažeři fondů, firem a dalších subjektů potřebují pro své rozhodování o investicích do akcií znát vývoj akciových trhů a vliv faktorů, které na ně působí. Tato práce proto podá základní teoretické informace o vlivu některých makroekonomických faktorů na akciové kurzy a bude v ní také vyhodnocen dopad těchto faktorů na konkrétní akciové indexy v České a Slovenské republice. Na základě výsledků vyhodnocení těchto dopadů budou poskytnuta doporučení pro postup při investování do akciových trhů.

10

2

Cíl práce

Cílem práce je vyhodnotit dopad změn vybraných makroekonomických faktorů na vývoj akciových trhů v České a Slovenské republice v letech 2006–2010, provést srovnání těchto dopadů a na základě tohoto stanovit doporučení pro manažerské rozhodování při investování do akciových trhů. V rámci cíle je stanoven předpoklad, že změny akciových trhů budou více ovlivněny mírou inflace, výší úrokových sazeb a zadlužením státu, zatímco vliv HDP a nezaměstnanosti je předpokládán menší.

11

3

Metodika

Práce má dvě hlavní části – literární rešerši a praktickou část. V literárních rešerších je metodou rešerše představen současný stav v dané oblasti, čímž je myšleno představení současných názorů na vliv makroekonomických faktorů na akciové trhy. Dále jsou v této části popsány použité akciové indexy. Z pohledu informační výpovědi o výkonu ekonomiky, úvěrové politice, růstu cenové hladiny, využití potenciálu pracovní síly a zadluženosti státu byly zvoleny tyto makroekonomické faktory: hrubý domácí produkt, úroková sazba, inflace, nezaměstnanost a státní rozpočet. Jako úroková sazba byla vybrána diskontní sazba centrální banky, protože se jedná o jednu z nejdůležitějších úrokových sazeb v ekonomice. Informace o vývoji akciových trhů ve vybraném období v České a Slovenské republice budou zprostředkovány pomocí akciových indexů burz obou zemí, a to konkrétně indexu PX Burzy cenných papírů Praha, a. s. a indexu SAX Burzy cenných papierov v Bratislave, a. s. Tyto indexy byly vybrány, protože se jedná o nejvýznamnější akciové indexy v daných zemích. Vybrané makroekonomické faktory a jejich vliv na zvolené akciové indexy bude prozkoumán pomocí globální fundamentální analýzy. V praktické části bude význam jednotlivých makroekonomických faktorů posouzen za pomoci regresního modelu. Vztah mezi zkoumanými veličinami bude dále upřesněn pomocí korelační analýzy. K provedení těchto analýz bude použit volně dostupný program pro tvorbu ekonometrických modelů Gretl spolu s volně dostupným tabulkovým procesorem OpenOffice.org Calc. Vyhodnocení vzájemných interakcí faktorů povede ke zjištění, které ukazatele podstatnou měrou ovlivňují akciové trhy a je tedy nutné se jimi zabývat při investování do akciových trhů a současně budou identifikovány ty, jejichž vliv je zanedbatelný a není tudíž nutno brát je v úvahu. Při srovnání obou států byla stanovena domněnka, že výsledky budou podobné. Na základě výsledků praktické části práce budou formulována doporučení pro investiční rozhodování při investování do akciových trhů. Data týkající se makroekonomických faktorů jsou získána z Eurostatu, Českého statistického úřadu a Štatistického úradu Slovenskej republiky. Data týkající se akciových indexů PX a SAX jsou získána z internetových stránek Pražské a Bratislavské burzy.

12

Období, za které budou data porovnávána, bylo stanoveno na čtvrt roku, a to z důvodu dostupnosti dat pro všechny sledované makroekonomické faktory. Denní data akciových indexů byla na čtvrtletní upravena prostým aritmetickým průměrováním stejně jako měsíční data, která jsou dostupná pro inflaci. Česká a Slovenská republika byly vybrány z historických důvodů. Dlouhá sdílená společná historie zakládá jistou podobnost obou států a také oběma zajistila podobnou výchozí pozici po roce 1989, respektive 1992. Z těchto důvodů je zajímavé porovnat tyto země po určité době samostatné existence a zjistit, jestli se za tuto dobu od sebe jejich ekonomiky výrazněji odlišily. Časové období let 2006–2010 bylo zvoleno s ohledem na dostupnost statistických dat, ze kterých se bude při zpracování práce vycházet a s ohledem na ekonomickou krizi, která začala v roce 2008 a přetrvává, byť v menší míře, dodnes. Bude také zajímavé zjistit, jak krize ovlivnila působení makroekonomických faktorů na akciové trhy. 3.1

Ekonometrické metody

3.1.1 Regresní analýza Jak uvádí Hindls a kol. (2007), regresní analýza slouží k popisu závislosti mezi dvěma proměnnými a také ke zkoumání intenzity této závislosti, která se obvykle měří pomocí korelační analýzy. Ta je blíže popsána v následující podkapitole. Hušek (1999) definuje regresní analýzu jako nástroj, který umožňuje kvantifikovat parametry ekonometrického modelu v podmínkách, kdy statistická data nelze získat na základě řízeného experimentu. Jako postup pro určení numerických hodnot parametrů lineárního regresního modelu uvádí Hušek techniku nejmenších čtverců, která je nejznámější. 3.1.1.1

Klasický lineární regresní model (Hušek, 1999)

Tento model lze uplatnit za předpokladu stochastické lineární závislosti mezi vysvětlovanou proměnnou Y a k vysvětlujícími proměnnými X1, …, Xk a lze jej zapsat ve tvaru

13

Y =β 1+ β 2 X 2+…+ β k X k +u kde

u je náhodná složka1, βj je j. regresní koeficient2 či parametr (j = 1, 2, …, k), β1 je absolutní člen nebo úrovňová konstanta.

„Protože koeficienty regresní rovnice, ani parametry rozdělení náhodné složky v základním souboru neznáme, musíme se spokojit s jejich odhady, získanými z výběrových dat. K dispozici máme zpravidla jeden konečný výběr n pozorování, z nichž každé obsahuje konkrétní hodnotu vysvětlované proměnné Y a množinu k hodnot vysvětlujících proměnných X1, …, Xk.“ (Hušek, 1999, s. 29) Pro zjednodušení odvození výsledků při odhadu a testování lineárního regresního modelu vyjadřuje Hušek (1999) lineární regresní model pomocí maticového zápisu y= Xβ+u kde

y je sloupcový vektor n pozorování hodnot vysvětlované proměnné, X je matice n × k pozorování hodnot vysvětlujících proměnných, u je sloupcový vektor n hodnot nepozorovatelné náhodné složky, β je sloupcový vektor k neznámých parametrů.

Klasický lineární regresní model musí splňovat 4 požadavky (Hušek, 1999): 1) požadavek, aby náhodné složky měly ve všech výběrech identické rozdělení s nulovou střední hodnotou; 2) požadavek homoskedasticity3, sériové nezávislosti4; 3) požadavek, aby při opakovaných výběrech vysvětlující proměnná nabývala fixních hodnot, takže jediným zdrojem měnící se variability y v různých výběrech je pouze proměnlivost vektoru náhodných složek; 4) požadavek, aby matice pozorování hodnot vysvětlujících proměnných neobsahovala žádné perfektně lineárně závislé sloupce. 1 Náhodná složka je rozdíl mezi skutečnými hodnotami Y a jejich očekávanými nebo průměrnými hodnotami (Hušek, 1999). 2 Regresní koeficienty β2, …, βk měří změnu E(Y), odpovídající jednotkové změně libovolné jedné vysvětlující proměnné, přičemž ostatní vysvětlující proměnné zůstávají konstantní (Hušek, 1999). 3 Homoskedasticita znamená konečný a konstantní rozptyl náhodných složek (Hušek, 1999). 4 Sériová nezávislost (autokorelace) = nulové kovariance, tj. nulové nediagonální prvky kovarianční matice náhodných složek (Hušek, 1999).

14

Splnění těchto čtyř požadavků je nezbytné pro aplikaci metody nejmenších čtverců k odhadu vektoru neznámých regresních koeficientů i stochastických parametrů rozdělení náhodných složek v lineárním regresním modelu (Hušek, 1999). 3.1.1.2

Metoda nejmenších čtverců

Podle Huška (1999) je výhodou této metody fakt, že poskytuje odhady s optimálními vlastnostmi i pro malé výběry pozorování a výpočetní postup při určení numerických hodnot je jednoduchý. Navíc, jak Hušek dodává, je metoda nejmenších čtverců východiskem pro celou řadu dalších, sofistikovanějších, ekonometrických odhadových postupů. Základní rovnicí této metody je (Hušek, 1999) b=A y

kde

b je sloupcový vektor odhadů β, A je matice typu k × n.

3.1.2 Korelační analýza Jak již bylo uvedeno výše, korelační analýza slouží ke zkoumání intenzity závislosti mezi dvěma proměnnými (Hindls a kol., 2007) a také k určení kvality regresního modelu (Hindls a kol., 2007). V praxi se k měření těsnosti závislosti obvykle používá index korelace (Hindls a kol., 2007)

√

I = 1− kde

RSS TSS

I je index korelace, RSS5 je reziduální (chybová) suma čtverců, TSS6 je celková suma čtverců.

Hodnoty indexu korelace se mohou pohybovat v rozmezí <0;1>, přičemž hodnota 0 znamená, že mezi proměnnými neexistuje závislost a regresní funkce

5 RSS (Residual Sum of Squares) je část TSS nevysvětlená regresní rovnicí (Studenmund, 2001). 6 TSS (Total Sum of Squares) je celková variace vysvětlované proměnné Y (Studenmund, 2001).

15

je méně kvalitní a hodnota 1 znamená vysokou závislost a dobrou regresní funkci (Hindls a kol., 2007). Hindls a kol. (2007) dále upřesňuje, že koeficient korelace lze použít pro měření intenzity závislosti pro jakoukoliv regresní funkci, jejíž parametry byly odhadnuty metodou nejmenších čtverců. Pro přímkovou regresi, nejdůležitější a nejpoužívanější případ regresní analýzy, lze místo indexu korelace použít vhodnější koeficient korelace (Hindls a kol., 2007), který se počítá podle následujícího vzorce r yx =r xy = kde

s xy

√s

2 2 x y

s

ryx, rxy je koeficient korelace, sxy je kovariance, s2x je rozptyl skutečně zjištěných hodnot x, s2y je rozptyl skutečně zjištěných hodnot y.

Hodnoty koeficientu korelace se mohou pohybovat v rozmezí <-1;1>, přičemž hodnota -1 znamená, že mezi proměnnými neexistuje závislost a regresní funkce je méně kvalitní a hodnota 1 znamená vysokou závislost a dobrou regresní funkci (Hindls a kol., 2007). Je-li koeficient korelace roven nule, znamená to, že zkoumané proměnné jsou nekorelované (nezávislé) (Hindls a kol., 2007).

16

Literární rešerše

4

Tato část práce obsahuje teoretické předpoklady popisující vztahy mezi makroekonomickými faktory a akciovými trhy a také popis akciových indexů PX a SAX.

Fundamentální analýza

4.1

Pro objasnění dosavadního, případně prognózování budoucího vývoje akciových kurzů lze z metodologického hlediska použít čtyři přístupy: fundamentální analýzu, technickou analýzu, psychologickou analýzu a teorii efektivních trhů (Veselá, 2003). Právě fundamentální analýza je, jak uvádí Veselá (2011, s. 310), „nejkomplexnější a nejoblíbenější analytický přístup pokoušející se vysvětlit pohyb akciových kurzů, který detailně zkoumá základní a podstatné ekonomické, politické, sociální, geografické, demografické a jiné faktory a události, které determinují vývoj akciových kurzů“. Veselá (2011, s. 310) dále uvádí, že hlavním cílem fundamentální analýzy je odpovědět na otázku: „Která akcie je podhodnocená, která je nadhodnocená a která je naopak správně oceněná?“ Mimo to je podle této autorky fundamentální analýza schopna odpovědět i na otázku: „Proč je daná akcie podhodnocená nebo nadhodnocená a proč lze do budoucna očekávat růst nebo pokles určitých fundamentálních veličin?“ Vzhledem k tomu, že fundamentální analýza vychází z veřejně dostupných dat (často účetní a statistická data), lze ji použít pro předpovídání vhodných investic ve středním a dlouhém období a také pro výběr atraktivních akciových titulů, tzv. stock picking. (Veselá, 2011) Fundamentální analýza má tři úrovně (Veselá, 2011): 1) globální fundamentální analýza, jejímž cílem je zhodnotit vliv celé ekonomiky a trhu na hodnotu analyzované akcie; 2) odvětvová fundamentální analýza, jejímž cílem je identifikovat charakteristické rysy a specifika odvětví, ve kterém emitent akcií působí a jeho vliv na hodnotu akcie (Veselá, 2003); 3) firemní fundamentální analýza (analýza jednotlivých titulů), jejímž cílem je ohodnotit důležité firemní fundamentální charakteristiky a vlivy týkající se dané akcie a jejich dopad na hodnotu akcie, jejíž číselná kvantifikace je na této úrovni prováděna (Veselá, 2003).

17

Fundamentální analýzu lze provádět dvěma způsoby: 1) shora dolů (seshora), 2) zdola nahoru (zezdola). Postup shora dolů znamená, že se nejdříve provede analýza globální, poté odvětvová a na závěr firemní (Veselá, 2011). Je zřejmé, že při analýze zdola nahoru se postupuje v obráceném pořadí. Veselá (2011) dále uvádí, že v praxi se při provádění fundamentální analýzy preferuje způsob shora dolů. To částečně potvrzuje i Sharpe (1994), který uvádí, že postup zdola nahoru je výrazně náchylnější k chybám než postup shora dolů. Nicméně Sharpe dále uvádí, že v praxi se oba přístupy kombinují a to tak, že se nejdříve provede analýza shora dolů a poté zdola nahoru. Výsledky obou analýz se poté porovnají a měly by být shodné. Není-li tomu tak, analýzy se opakují s dodatečnými kontrolami chyb, dokud výsledky obou analýz nejsou shodné. 4.1.1 Globální fundamentální analýza Vzhledem k tomu, že cílem této práce je vyhodnotit dopad změn makroekonomických faktorů na vývoj akciových trhů a jak uvádí Revenda (2012), nejvýznamnější skupinou faktorů, které ovlivňují akciové kurzy jsou faktory globální, bude se práce dále zabývat jen globální fundamentální analýzou. Hlavním cílem této analýzy je identifikovat, prozkoumat a zhodnotit vliv celé ekonomiky a trhu na hodnotu analyzované akcie. K popisu stavu a vývoje ekonomik se používají makroekonomické agregáty, faktory a veličiny, například úrokové míry, inflace, HDP, peněžní zásoba a další (Veselá, 2011). Ke zkoumání vlivu makroekonomických faktorů na vývoj akciových trhů byly v této práci zvoleny faktory hrubý domácí produkt, úroková sazba, inflace, nezaměstnanost a státní rozpočet, které charakterizují výkon ekonomiky, úvěrovou politiku, růst cenové hladiny, využití potenciálu pracovní síly a zadluženost státu, a proto bude nyní popsán předpokládaný vliv těchto faktorů na akciové kurzy. 4.1.1.1

Vliv hrubého domácího produktu na akciové kurzy

Při zkoumání vlivu hrubého domácího produktu na akciové kurzy je potřeba rozlišovat tři období: krátké, střední a dlouhé.

18

Jak uvádí Kohout (2010), v krátkém období vztah mezi HDP a akciovými kurzy neexistuje. Krátkodobé výkyvy obou veličin nemají velký význam pro vývoj ekonomiky, ani pro dlouhodobé výnosy akciového trhu. Kohout dále uvádí, že akciové indexy jsou zhruba 15 × volatilnější než vývoj HDP, ale dlouhodobý trend nakonec vždy překoná krátkodobé výkyvy. Podle Revendy (2012) v dlouhém období akciové kurzy kopírují vývoj ekonomické aktivity, ale podle Kohouta (2010) růst akcií může překonat růst ekonomiky. Jako příklad Kohout uvádí USA v letech 1959–1996, kdy HDP vzrostl trojnásobně, zatímco akciové kurzy osminásobně. Ve středním období podle Revendy (2012) akciové kurzy předbíhají ekonomiku o několik měsíců (viz Graf 1).

Graf 1: Vztah mezi vývojem reálné ekonomiky a akciovým trhem (zdroj: Musílek, 1997)

„Akciový trh je proto považován za jeden z nejspolehlivějších indikátorů pro prognózu změny jednotlivých fází v rámci hospodářského cyklu. Vývoj akciových kurzů patří mezi tzv. vedoucí indikátory, pomocí nichž se snaží analytici prognózovat vývoj celkové ekonomiky.“ (Revenda, 2012, s. 154) Nicméně dále Revenda uvádí, že „v poslední době sílí názory finančních ekonomů, že vazba mezi akciovými kurzy a ekonomickou aktivitou se stává stále více volnější“. 4.1.1.2

Vliv úrokových měr na akciové kurzy

Úrokové míry jsou důležitým kurzotvorným faktorem, ovlivňujícím akciové kurzy. Podle některých ekonomů jsou změny krátkodobých úrokových sazeb

19

dokonce nejdůležitějším faktorem ovlivňujícím úroveň akciových kurzů. (Musílek, 1997) Vliv úrokových měr na akciové kurzy je poměrně jednoduchý – za jinak nezměněných podmínek dochází při růstu úrokových sazeb k poklesu akciových kurzů a při poklesu úrokových sazeb k růstu akciových kurzů. (Revenda, 2012) Revenda (2012) uvádí tři způsoby, kterými se vliv úrokových měr na akciové kurzy projevuje. První způsob vychází z faktu, že akciové kurzy představují současnou hodnotu budoucích peněžních příjmů majitele akcie a úroková míra je důležitým prvkem pro převod budoucích příjmů na současnou hodnotu. Z těchto důvodů dojde při růstu úrokových měr ke zvýšení požadované výnosové míry, což způsobí pokles současné hodnoty budoucích příjmů akcionáře a tím i pokles akciových kurzů. Druhý způsob staví na vztahu mezi akciovým a dluhopisovým trhem. Při růstu úrokových sazeb dojde ke zvýšení výnosů z dluhových cenných papírů, které způsobí odliv peněz z akciového trhu na trh dluhopisů a tím dojde k poklesu akciových kurzů. Tento pokles ale bude dočasný, protože výnosy z akciového a dluhopisového trhu se nakonec vyrovnají. Třetí a poslední způsob souvisí s náklady na investování. Při růstu úrokových sazeb jsou náklady na investování vyšší a rentabilita investování naopak nižší. Firmy za této situace investují méně, což vede ke zpomalení jejich rozvoje a tím k poklesu akciových kurzů. Veselá (2011) dává vztah úrokových měr a akciových kurzů do souvislosti s hospodářským cyklem. Uvádí, že největší vzestup úrokových měr obvykle nastává před vrcholem hospodářského cyklu a výrazný pokles úrokových měr je obvyklý před dnem hospodářského cyklu. Podle Veselé jsou si investoři tohoto chování úrokových měr vědomi, a pokud je zaznamenají, adekvátně zareagují – při velkém nárůstu úrokových měr předpokládají investoři vrchol hospodářského cyklu a očekávají brzký propad a s ním spojené vyšší riziko a nižší zisky. Na tato očekávání reagují nižší ochotou investovat do akcií, čímž způsobí pokles akciových kurzů. Veselá (2011, s. 312) ale také upozorňuje, že v praxi je vztah mezi úrokovými mírami a akciovými kurzy složitější, protože „reakce akciového trhu je vždy podstatně ovlivňována očekáváními a pocity investorů, což značně ztěžuje

20

jakoukoliv fundamentální analýzu založenou výhradně na faktických, statistických a účetních datech“. 4.1.1.3

Vliv inflace na akciové kurzy

Vliv inflace na akciové kurzy je přinejmenším nejasný. Revenda (2012) píše, že podle názoru mnoha finančních ekonomů jsou akciové kurzy inflačně neutrální. Veselá (2011) uvádí jako základní vztah negativní závislost, kdy při růstu inflace dochází k poklesu akciových kurzů a při poklesu inflace k růstu akciových kurzů, ale ihned dodává, že tato závislost byla provedenými měřeními stanovena jako velmi slabá až zanedbatelná. Oproti tomu Revenda (2012) uvádí, že podle empirických výzkumů akciové kurzy nedokázaly držet tempo s inflací a výnosová míra z akcií je negativně korelována s inflací, tedy platí vztah mezi akciovými kurzy a inflací výše uvedený Veselou. Podle Revendy (2012) je tento jev považován na finančních trzích za určitou anomálii, protože akcie představují vlastnický nárok k reálným aktivům akciové společnosti a akciové instrumenty by proto podle očekávání měly představovat dobré zajištění proti inflaci. Jak uvádí Kohout (2010), předpoklad, že akcie jsou dobrým zajištěním proti inflaci, platí jen v rozvojových zemích, kde někdy akcie mohou také přinést velmi vysoké výnosy, ovšem za cenu vysoké volatility a politického rizika. Vzhledem k tomuto nejasnému vlivu inflace na akciové kurzy uvádí Veselá (2011) výčet dalších hypotéz pokoušejících se vysvětlit inverzní vztah mezi inflací a akciovými kurzy: • hypotéza zprostředkovaného efektu; ◦ Tato hypotéza popírá vztah uvedený v úvodu Veselou a říká, že akciové kurzy reagují na změnu očekávání ve vývoji ekonomiky a že inflace ovlivňuje tato očekávání. Tedy inflace ovlivňuje akciové kurzy skrze očekávaný výstup ekonomiky, a to tímto způsobem: při poklesu inflace dojde k růstu očekávaného výstupu ekonomiky a zároveň růst očekávaného výstupu ekonomiky způsobí růst akciových kurzů.

21

•

•

•

•

•

hypotéza peněžní iluze; ◦ Podle této hypotézy investoři nerozlišují mezi nominální a reálnou požadovanou výnosovou mírou, která slouží jako diskontní faktor. Pokud dochází při inflaci k růstu nominální požadované výnosové míry, zatímco očekávané budoucí příjmy, které jsou touto nominální požadovanou výnosovou měrou diskontovány, investor neopraví o očekávanou inflaci, dochází k podhodnocení správných cen akcií, tedy při růstu inflace dojde k poklesu akciových kurzů. konkurence mezi akciovým a dluhopisovým trhem; ◦ Tento vztah byl již popsán v kapitole věnující se vztahu úrokových měr a akciových kurzů. negativní očekávání investorů ve vztahu k budoucímu vývoji hospodářského cyklu; ◦ Tento vztah byl také popsán v kapitole týkající se vztahu úrokových měr a akciových kurzů. Lze jen doplnit, že v této situaci investoři zvýší svá očekávání inflace a v důsledku toho dojde k podhodnocení cen akcií a poklesu akciových kurzů. reálné znehodnocení nezdanitelných částek, odčitatelných položek a slev na dani; ◦ Toto vysvětlení inverzního vztahu inflace a akciových kurzů staví na zpoždění mezi růstem inflace a valorizací výše uvedených částek. V důsledku tohoto zpoždění se investor může přesunout do vyššího daňového pásma, čímž mu poklesnou čisté zisky. V důsledku tohoto poklesu investor může snížit svou poptávku po akciích a tím způsobit pokles akciových kurzů. a hypotéza daňového efektu, která říká, že určité účetní principy mohou za určitých podmínek v inflačním prostředí přispět k poklesu akciových kurzů. Mezi tyto principy patří vykazování majetku v historických cenách, metody oceňování zásob a úrokové náklady. Všechny tyto účetní principy v inflačním prostředí ovlivňují akciové kurzy přes zvýšení daňové zátěže podniku, z toho plynoucí snížení zisku a pokles akciových kurzů.

Je vidět, že několik z těchto hypotéz je shodných s vysvětleními závislosti akciových kurzů a úrokových měr uvedených dříve. Tato shoda není velkým překvapením, uvědomíme-li si, že inflace znamená růst cenové hladiny a úroková míra je cenou peněz. Z těchto vztahů snadno vyvodíme, že růst

22

inflace způsobí růst úrokových měr a ten, jak bylo uvedeno výše, způsobí pokles akciových kurzů. Lze se tedy s přiměřenou mírou jistoty domnívat, že inflace ovlivňuje akciové kurzy právě přes úrokové míry. 4.1.1.4

Vliv nezaměstnanosti na akciové kurzy

Vztahem mezi nezaměstnaností a akciovými kurzy se příliš autorů nezabývá, pouze Kohout (2010) uvádí stručnou poznámku, že nezaměstnanost signalizuje možný pokles úrokových měr a tím i růst akciových kurzů. 4.1.1.5

Vliv státního rozpočtu na akciové kurzy

Příjmová strana státního rozpočtu, tedy daně, může podle Veselé (2011) ovlivnit akciové kurzy následovně: při růstu daňové zátěže zbývá firmám méně finančních prostředků k investování a na výplatu dividend, což vede poklesu důvěry akcionářů a k poklesu akciových kurzů. Musílek (1997) uvádí, že výše daňové zátěže ovlivňuje akciové kurzy také skrze příjmy a úspory investorů, kteří při vyšší daňové sazbě mají k dispozici méně finančních prostředků k investicím do akcií a tím může dojít k poklesu akciových kurzů. Rozpočtový přebytek může podle Schillera (2004) způsobit pozitivní efekt tzv. vtahování, tj. zvýšení půjčování a výdajů v soukromém sektoru způsobené poklesem vládních půjček. Toto způsobí pokles úrokových měr a tím i růst akciových kurzů. I podle Revendy (2012) může mít státní rozpočet pozitivní vliv na akciové kurzy, a to v případě, že vláda nakupuje produkty a služby akciových společností a tím zvyšuje jejich zisk. Na druhou stranu rozpočtový deficit ovlivňuje akciové kurzy především pokud je kryt emisí státních dluhopisů, které představují vhodnou investici s nízkým rizikem (Veselá, 2011). Mechanismus, jakým jsou akciové kurzy v tomto případě ovlivňovány, je popsán výše v kapitole zabývající se vlivem úrokových měr. 4.1.1.6

Indikátory globální fundamentální analýzy

Ve vztahu k hospodářskému cyklu lze v rámci globální fundamentální analýzy sledovat několik indikátorů (Veselá, 2011). Jedná se o předbíhající (vedoucí) indikátory, souběžné (pokrývající) indikátory a zpožďující se indikátory. Předbíhající indikátory jsou takové, které se pohybují stejným směrem a v předstihu k hospodářskému cyklu a z těchto důvodů je lze použít

23

k prognóze vývoje hospodářského cyklu. Předbíhající indikátory mají samostatně poměrně eratický vývoj, a proto se sdružují do agregovaných indexů. Tyto indikátory mají tendenci předbíhat vrchol hospodářského cyklu více než dno. Příkladem předbíhajících indikátorů je např. peněžní nabídka, akciové kurzy, index spotřebitelských očekávání, změna v cenách materiálů a další. Souběžné indikátory jsou takové, které vypovídají o průběhu hospodářského cyklu a lze je použít jako zástupné veličiny pro sledování vývoje hospodářského cyklu. Tyto indikátory potvrzují trend vývoje nebo jeho změnu. Příkladem souběžných indikátorů je např. úhrn mezd zaměstnanců a nezemědělců, osobní důchody (příjmy) minus transferové platby, celková průmyslová produkce, tržby za vyrobené a prodané zboží a další. Zpožďující se indikátory jsou takové, které se zpožděním potvrzují minulý vývoj hospodářského cyklu. Lze je využít například k podrobnému zkoumání a rozboru vzájemných vztahů mezi vybranými globálními fundamentálními veličinami. Příkladem zpožďujících se indikátorů je např. průměrná doba trvání nezaměstnanosti, mzdové náklady na jednotku výstupu, průměrná prime rate účtovaná bankami a další. 4.2

Akciové indexy

Hlavní funkcí akciových indexů je stručně informovat o vývoji určitého akciového trhu jako celku nebo jeho části. Mimo to se akciové indexy používají jako standard (benchmark), tj. jako měřítko průměrné výnosnosti daného trhu, vůči kterému je možné měřit úspěšnost či neúspěšnost investování portfoliových manažerů. Akciové indexy představují indikátory akciového trhu, které sdružují pohyby cen mnoha akcií do jednoho čísla a vypovídají tak o vývojových tendencích trhu. (Jílek, 2009) K výpočtu indexů se používají dvě hlavní metody (Jílek, 2009): 1) obyčejný průměr cen akcií zahrnutých do indexu Tato metoda výpočtu má klasickou vadu obyčejného průměru – akcie s vysokou cenou má na vývoj takto vypočítaného indexu větší vliv než akcie s nízkou cenou; může se stát, že pokles akcie s vysokou cenou způsobí pokles indexu, i když cena ostatních akcií vzroste.

24

Využívá se aritmetického průměrování n

Index=k t ∑ P i , t i=1

kde

Pi,t je cena i. akciového titulu v čase t, kt je koeficient v čase t (zajišťuje spojitost indexu při dělení a výměně akcií), n je počet akciových titulů zahrnutých do indexu; i geometrického průměrování Index=k t

√∏ n

n

i=1

Pi, t

2) vážený aritmetický průměr cen akcií, kde váhami je počet vydaných akcií; těchto indexů je většina n

Index=k t ∑ P i , t ni ,t i=1

kde

ni,t je počet i. akcií v čase t.

Jak Jílek (2009) dále uvádí, charakteristickým rysem všech nejznámějších indexů je relativně pevná báze akcií (obměna se provádí zřídka), která obsahuje nejen nejlepší a nejatraktivnější společnosti, ale i ty méně zajímavé. 4.2.1 Použité akciové indexy 4.2.1.1

Index PX

Index PX je od 20. 3. 2006 nástupcem původního indexu Pražské burzy, indexu PX 50, který byl zaveden 5. 4. 1994 s výchozí úrovní 1 000 bodů. Index se počítá jako vážený aritmetický průměr, kde váhou je tržní kapitalizace 7 k výchozímu dni 5. 4. 1994 (Jílek, 2009; Burza cenných papírů Praha, a. s., c1998-2013). Jedná se o cenový index „blue-chips“ emisí, což znamená, že se ve výpočtu tohoto indexu nezohledňují dividendové výnosy a je tvořen nejatraktivnějšími 7 Tržní kapitalizace vyjadřuje hodnotu firmy na základě tržního ohodnocení cen jejích akcií. Hodnota je získána součinem všech vydaných akcií firmy a aktuální ceny akcií na trhu. (Fio banka, c2013)

25

a nejziskovějšími emisemi (Burza cenných papírů Praha, a. s., c1998-2013; Burza cenných papírů Praha, a. s., 2013). Index PX se vypočítá pomocí následujícího vzorce (Burza cenných papírů Praha, a. s., c1998-2013): N (t)

∑ qi⋅pi (t )×FF i×RF i PX ( t )=Base Value×

kde

i=1

Start cap.

× AF (t )

Base Value je výchozí hodnota indexu (1 000 bodů), N(t) je počet bazických emisí v indexu v čase t, qi je počet cenných papírů i. bazické emise indexu uplatněný ve výpočtu indexu v čase t, pi(t) je kurz i. emise indexu v čase t, FFi je free float faktor (podíl volně obchodovatelných akcií), RFi je redukční faktor, Start cap. je výchozí hodnota tržní kapitalizace ze dne 5. 4. 1994 (379 786 853 620 Kč), AF(t) je koeficient zřetězení v čase t.

V bázi indexu lze provádět změny, které se ve výpočtu projeví přes úpravu koeficientu zřetězení (Burza cenných papírů Praha, a. s., 2013). Do indexu PX mohou být zahrnuty pouze aktivně obchodované „blue chips“ emise akcií, jejichž tržní kapitalizace je k rozhodnému datu 8 větší než 500 mil. Kč nebo jejichž průměrný denní objem obchodů přesáhne v rozhodném období9 2 mil. Kč (Burza cenných papírů Praha, a. s., 2013). Periodická aktualizace indexu PX se provádí čtyřikrát ročně, vždy první burzovní den následující po třetím pátku v měsících březnu, červnu, září a prosinci (Burza cenných papírů Praha, a. s., c1998-2013). 4.2.1.2

Index SAX (Burza cenných papierov v Bratislave, 2013)

Slovenský akciový index SAX je oficiálním akciovým indexem Burzy cenných papierov v Bratislave. Jedná se o kapitálově vážený index, který porovnává 8 Rozhodným datem pro výpočet tržních kapitalizací a průměrného denního objemu je poslední burzovní den v měsících únoru, květnu, srpnu a listopadu (Burza cenných papírů Praha, a. s., 2013). 9 Rozhodným obdobím se rozumí období šesti měsíců předcházejících rozhodnému datu (Burza cenných papírů Praha, a. s., 2013).

26

tržní kapitalizaci vybraného souboru akcií s tržní kapitalizací stejného souboru akcií k referenčnímu dni, kterým je 14. 9. 1993. Jedná se o index, který odráží celkovou změnu majetku spojenou s investováním do akcií zařazených do indexu. Znamená to, že kromě změn cen index zahrnuje i dividendové příjmy a příjmy související se změnami velikosti akciového kapitálu, t. j. s rozdílem mezi aktuální tržní cenou a upisovací cenou nových akcií. Počáteční hodnota indexu (100 bodů) se váže k 14. 9. 1993. Index odráží pouze vývoj na BCPB, přitom do 30. 6. 2001 byl postavený na průměrných cenách uvedených v kurzových lístcích. S platností od 1. 7. 2001 se oficiální denní hodnota počítá a zveřejňuje na základě závěrečných kurzů bazických titulů. Vzorec pro výpočet hodnoty indexu je:

∑i P act i ×G i SAX act = ×100 ∑i Pir×G i×F i kde

Piact je závěrečná cena i. akcie k danému dni, Pir je závěrečná cena i. akcie k referenčnímu dni, Gi je počet akcií i. společnosti k danému dni, Fi je opravný faktor pro i. akcii.

Vzorec pro výpočet indexu je flexibilní a umožňuje měnit zastoupení jednotlivých společností v indexu a také jejich počet podle toho, jak se mění jejich obchodovatelnost, resp. vstup nové společnosti na kapitálový trh. V případě změny složení indexu se opravné faktory nastavují tak, aby index s novým složením kontinuálně pokračoval ve vývoji indexu s předcházejícím složením. Do indexu SAX mohou být zařazeny jen společnosti z trhu kótovaných cenných papírů a váha jedné společnosti v bázi indexu nesmí překročit 20 %. Pravidelná revize báze indexu SAX se provádí dvakrát ročně a aktualizovaná báze vstupuje v platnost vždy první burzovní den měsíců února a srpna.

27

5

Praktická část

Tato část práce obsahuje výsledky regresní a korelační analýzy popisující vztahy mezi vybranými makroekonomickými faktory a akciovými kurzy a také investiční doporučení z těchto vztahů vyplývající. 5.1

Regresní analýza hrubého domácího produktu a akciových kurzů

5.1.1 Česká republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv HDP na index PX je regresní model s lineární funkční formou s rovnicí Y = 2210 - 0,0247 X. Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah téměř nepopisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,183501, což znamená, že model je statisticky nevýznamný. Dále p-hodnota t-testu proměnné HDP s hodnotou 0,1835 říká, že ani tato proměnná není statisticky významná. Naproti tomu testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Podle Whiteova testu v modelu není heteroskedasticita. Vzhledem k závěrům těchto testů a také faktu, že žádná jiná funkční forma (kvadratická, kubická, inverzní, semilogaritmická, dvojitě logaritmická) nepřinesla model, který by byl statisticky významný, je zřejmý závěr ten, že ve sledovaném období mezi HDP a indexem PX žádný vztah neexistuje. Tento závěr potvrzuje i korelační analýza, jejíž p-hodnota 0,1835 znamená, že nelze zamítnout nulovou hypotézu o nulové korelaci. 5.1.2 Slovenská republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv HDP na index SAX je regresní model s lineární funkční formou s rovnicí Y = 607 - 0,0169 X. Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,040564, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnota t-testu proměnné HDP s hodnotou 0,0406 říká, že i tato proměnná je statisticky významná. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Nicméně Whiteův test odhalil v modelu přítomnost heteroskedasticity, která byla následně

10

28

odstraněna modelem opravené heteroskedasticity . Tento model sice řeší problém heteroskedasticity, ale sám o sobě je statisticky nevýznamný (p-hodnota F-testu je 0,066386) a i proměnná HDP je statisticky nevýznamná (p-hodnota t-testu je 0,0664). Obě tyto hodnoty jsou ale blízko hodnoty hladiny významnosti (α = 0,05), takže lze předpokládat, že p-hodnoty obou testů byly zkresleny při odstraňování heteroskedasticity a jak model, tak proměnná HDP jsou statisticky významné. Tento předpoklad potvrzuje i korelační analýza, jejíž p-hodnota 0,0406 znamená, že nulová hypotéza o nulové korelaci se zamítá, tzn. mezi HDP a indexem SAX lze předpokládat lineární vztah. 5.1.3 Srovnání ČR a SR Ve vztahu mezi HDP a akciovými trhy existuje mezi ČR a SR rozdíl – v ČR žádný vztah neexistuje, zatímco v SR je tento vztah lineární. Možné vysvětlení tohoto rozdílu spočívá v rozdílné konstrukci akciových indexů PX a SAX, které byly použity k reprezentaci akciových trhů. Index SAX v sobě na rozdíl od indexu PX obsahuje i dividendové výnosy, skrze které může lépe reagovat na vývoj ekonomiky, a proto existuje mezi ním a HDP vztah. 5.1.4 Investiční doporučení Z hlediska vlivu na akciové trhy není potřeba HDP sledovat, protože jak je uvedeno výše, akciové trhy patří k vedoucím indikátorům, takže předbíhají vývoj ekonomiky. Mimo to v ČR nebyl zjištěn žádný vztah mezi HDP a akciovými kurzy a i když byl tento vztah zjištěn v SR, je vzhledem ke zpětnému stanovování HDP neurčitý, protože nelze zjistit, jestli HDP ovlivnil akciové trhy nebo naopak. 5.2

Regresní analýza úrokové sazby a akciových kurzů

5.2.1 Česká republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv úrokových sazeb na index PX je regresní model s inverzní funkční formou s rovnicí Y = 1679 - 133,047 1/X. 10 Opravená heteroskedasticita (Heteroskedasticity-Corrected Standard Errors) je přístup, který se snaží odstranit heteroskedasticitu zlepšením odhadu středních chyb bez ovlivnění regresních koeficientů (Studenmund, 2001).

29

Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,00000352, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnota t-testu proměnné úroková sazba s hodnotou 0,00000352 říká, že i tato proměnná je statisticky významná. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Nicméně Whiteův test odhalil v modelu přítomnost mírné heteroskedasticity, která byla následně odstraněna modelem opravené heteroskedasticity. Tento model řeší problém heteroskedasticity a je také statisticky významný (p-hodnota F-testu je 0,000000153) a i proměnná úroková sazba je statisticky významná (p-hodnota t-testu je 0,000000153). P-hodnota korelační analýzy 0,0000 potvrzuje korelaci mezi proměnnými, tzn. mezi úrokovými sazbami a indexem PX je inverzní vztah. 5.2.2 Slovenská republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv úrokových sazeb na index SAX je regresní model s inverzní funkční formou s rovnicí Y = 436 - 43,5 1/X. Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,0000000231, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnota t-testu proměnné úroková sazba s hodnotou 0,0000000231 říká, že i tato proměnná je statisticky významná. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Nicméně Whiteův test odhalil v modelu přítomnost mírné heteroskedasticity, která byla následně odstraněna modelem opravené heteroskedasticity. Tento model řeší problém heteroskedasticity a je také statisticky významný (p-hodnota F-testu je 0,000000391) a i proměnná úroková sazba je statisticky významná (p-hodnota t-testu je 0,000000391). P-hodnota korelační analýzy 0,0000 potvrzuje korelaci mezi proměnnými, tzn. mezi úrokovými sazbami a indexem SAX je inverzní vztah.

30

5.2.3 Srovnání ČR a SR Jak v ČR, tak v SR je vztah mezi úrokovými sazbami a akciovými kurzy popsán inverzní funkcí. Nejedná se však o klasickou inverzní funkci, ale o obrácenou inverzní funkci.

Graf 2: Vztah mezi indexem PX a úrokovou sazbou

Graf 3: Vztah mezi indexem SAX a úrokovou sazbou

31

5.2.4 Investiční doporučení Úrokové sazby je jistě potřeba sledovat vzhledem k jejich inverznímu vztahu k akciovým kurzům. Růst úrokových sazeb může signalizovat pokles akciových kurzů a jejich pokles opak. Je ale potřeba tento vztah zasadit do konkrétní situace, protože nemusí vždy platit. Konkrétním příkladem je právě obrácená inverzní funkce popisující vztah úrokových sazeb a indexů PX a SAX. V tomto případě dochází na rozdíl od klasické inverzní funkce při růstu úrokových sazeb k růstu akciových indexů PX a SAX a naopak. Při této situaci je tedy vhodné při růstu úrokových sazeb do akciových trhů investovat a při poklesu neinvestovat, ale je potřeba pravidelně kontrolovat, jestli se vztah mezi úrokovými sazbami a akciovými indexy nezměnil na klasičtější inverzní a pokud se tak stane, obrátit své investiční chování. 5.3

Regresní analýza inflace a akciových kurzů

5.3.1 Česká republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv inflace na index PX je regresní model s kvadratickou funkční formou s rovnicí Y = 652 + 737 X - 151 X 2. Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,034505, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnoty t-testů proměnných inflace s hodnotou 0,0109 a inflace na druhou s hodnotou 0,0127 říkají, že i tyto proměnné jsou statisticky významné. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Podle Whiteova testu v modelu není heteroskedasticita, ale podle testu kolinearity se v modelu nachází kolinearita. Z korelační analýzy vyplývá poměrně slabá korelace mezi inflací a indexem PX (hodnota korelačního koeficientu rovna 0,1485) a minimální korelace mezi inflací na druhou a indexem PX (hodnota korelačního koeficientu rovna -0,0134). Z těchto údajů vyplývá, že kvadratická funkce sice popisuje závislost mezi inflací a indexem PX, ale vzhledem ke kolinearitě, kterou se nepodařilo odstranit, je tato závislost slabá.

32

5.3.2 Slovenská republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv inflace na index SAX je regresní model s kvadratickou funkční formou a rovnicí Y = 273 + 91,9 X - 13,7 X 2. Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,000123, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnoty t-testů proměnných inflace s hodnotou 0,004 a inflace na druhou s hodnotou 0,0044 říkají, že i tyto proměnné jsou statisticky významné. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Podle Whiteova testu v modelu není heteroskedasticita, ale podle testu kolinearity se v modelu nachází mírná kolinearita. Z korelační analýzy vyplývá silná korelace jak mezi inflací a indexem SAX (hodnota korelačního koeficientu rovna 0,7046), tak mezi inflací na druhou a indexem SAX (hodnota korelačního koeficientu rovna 0,5544). Z těchto údajů vyplývá, že vztah mezi inflací a indexem SAX je popsán kvadratickou funkcí. 5.3.3 Srovnání ČR a SR Jak v ČR, tak v SR je vztah mezi inflací a akciovými kurzy popsán kvadratickou funkcí.

Graf 4: Vztah mezi indexem PX a inflací

33

Graf 5: Vztah mezi indexem SAX a inflací

5.3.4 Investiční doporučení Z hlediska investičního rozhodování se inflaci vyplatí sledovat, zvláště pak její rychlý nebo dlouhodobý rychlejší růst, protože ten by vedl k poklesu akciových kurzů. Naopak mírná inflace není překážkou pro růst akciových kurzů. Při rychle rostoucí nebo dlouhodobě rychleji rostoucí inflaci je tedy nevhodné investovat do akciových trhů. Naopak při mírné inflaci lze do akciových trhů investovat bez potíží, neboť mírná inflace je v ekonomice přítomna stále. 5.4

Regresní analýza nezaměstnanosti a akciových kurzů

5.4.1 Česká republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv nezaměstnanosti na index PX je regresní model s lineární funkční formou a rovnicí Y = 2267 - 131,5 X. Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,003880, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnota t-testu proměnné nezaměstnanost s hodnotou 0,0039 říká, že i tato proměnná je statisticky významná. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Podle Whiteova testu v modelu není heteroskedasticita. P-hodnota korelační analýzy 0,0039 potvrzuje korelaci mezi proměnnými, tzn. mezi nezaměstnaností a indexem PX je lineární vztah.

34

5.4.2 Slovenská republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv nezaměstnanosti na index SAX je regresní model s lineární funkční formou a rovnicí Y = 768 - 33,2 X. Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,002297, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnota t-testu proměnné nezaměstnanost s hodnotou 0,0023 říká, že i tato proměnná je statisticky významná. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Podle Whiteova testu v modelu není heteroskedasticita. P-hodnota korelační analýzy 0,0023 potvrzuje korelaci mezi proměnnými, tzn. mezi nezaměstnaností a indexem SAX je lineární vztah. 5.4.3 Srovnání ČR a SR Jak v ČR, tak v SR je vztah mezi nezaměstnaností a akciovými kurzy popsán klesající lineární funkcí. 5.4.4 Investiční doporučení Z hlediska investičního rozhodování není sledování nezaměstnanosti příliš významné, jedná se spíše o pomocný indikátor stavu ekonomiky, tedy sledovat, ale stačí okrajově. Při vysoké anebo rychle rostoucí nezaměstnanosti do akciových trhů raději neinvestovat, při klesající nebo stabilní nezaměstnanosti investovat lze. 5.5

Regresní analýza státního rozpočtu a akciových kurzů

5.5.1 Česká republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv státního rozpočtu na index PX je regresní model s kvadratickou funkční formou s rovnicí 2 Y = 1624 + 0,807 X + 0,00000305 X . Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,000185, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnoty t-testů proměnných státní rozpočet s hodnotou 0,0016 a státní rozpočet na druhou s hodnotou 0,0284 říkají, že i tyto proměnné jsou statisticky významné. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost

35

specifikace modelu. Podle Whiteova testu v modelu není heteroskedasticita, ale podle testu kolinearity se v modelu nachází mírná kolinearita. Z korelační analýzy vyplývá silná korelace mezi státním rozpočtem a indexem PX (hodnota korelačního koeficientu rovna 0,7630). Na druhou stranu korelace mezi státním rozpočtem na druhou a indexem PX téměř neexistuje (hodnota korelačního koeficientu rovna -0,6254). Přes tuto velmi nízkou korelaci však lze říci, že vztah mezi státním rozpočtem a indexem PX je popsán kvadratickou funkcí. 5.5.2 Slovenská republika Výsledkem regresní analýzy zkoumající vliv státního rozpočtu na index SAX je regresní model se semilogaritmickou funkční formou a rovnicí log Y = 6,13 + 0,000273 X. Z charakteristik tohoto modelu vyplývá, že vybraný vztah popisuje, protože p-hodnota F-testu je 0,00000106, což znamená, že model je statisticky významný. Stejně tak p-hodnota t-testu proměnné státní rozpočet s hodnotou 0,00000106 říká, že i tato proměnná je statisticky významná. Rovněž testy správné specifikace modelu (RESET test a testy nelinearity) potvrzují správnost specifikace modelu. Podle Whiteova testu v modelu není heteroskedasticita. P-hodnota korelační analýzy 0,0000 potvrzuje korelaci mezi proměnnými, tzn. mezi státním rozpočtem a indexem SAX je semilogaritmický vztah. 5.5.3 Srovnání ČR a SR Ve vztahu mezi státním rozpočtem a akciovými trhy existuje mezi ČR a SR rozdíl – v ČR je vztah popsán kvadratickou funkcí, zatímco v SR je tento vztah semilogaritmický. Při pohledu na grafické znázornění těchto závislostí (Graf 6 a 7) je zřejmé, že obě křivky jsou si přes odlišnou funkční formu podobné, takže rozdíl ve vztahu mezi státním rozpočtem a akciovými trhy v ČR a SR není velký.

36

Graf 6: Vztah mezi indexem PX a státním rozpočtem

Graf 7: Vztah mezi indexem SAX a státním rozpočtem

5.5.4 Investiční doporučení Z hlediska investičního rozhodování je vhodné sledovat státní rozpočet zejména pokud je deficitní (ČR i SR měly ve sledovaném období deficitní rozpočet), protože jak je vidět z grafů 6 a 7, čím je deficit rozpočtu nižší, tím jsou akciové kurzy vyšší a naopak. Je tedy vhodné sledovat průběžně zveřejňované plnění státního rozpočtu a při růstu deficitu se připravit na pokles

37

akciových kurzů a tedy omezit investování do akciových trhů. Naopak při poklesu deficitu státního rozpočtu je příhodné do akciových trhů investovat. Při přebytkovém státním rozpočtu není jeho sledování nutné.

38

6

Diskuse

Nejdříve je nutné uvést, že kvalita vytvořených modelů byla nepochybně snížena z důvodu zkreslení dat, k němuž došlo vlivem rozdílné délky období, za která jsou dostupná data pro jednotlivé makroekonomické veličiny a akciové indexy a následných úprav, které tento rozdíl eliminovaly. V práci byl zkoumán vliv makroekonomických faktorů hrubého domácího produktu, úrokových sazeb, inflace, nezaměstnanosti a státního rozpočtu na akciové trhy v České a Slovenské republice. Jak bylo předpokládáno, v obou zemích byl tento vliv buď stejný nebo velmi podobný. Při zkoumání těchto vztahů se výsledné vztahy mezi veličinami lišily od předpokladů z ekonomické teorie, a proto budou nyní tyto výsledky rozebrány a porovnány s ekonomickou teorií. Při zkoumání vlivu HDP na akciové indexy PX a SAX vyšel závěr, že mezi HDP a indexem PX není žádný vztah a mezi HDP a indexem SAX je vztah lineární, i když síla a kvalita tohoto vztahu je na hranici přípustnosti vzhledem k heteroskedasticitě v modelu a způsobu jejího řešení. Podle ekonomické teorie je neexistence vztahu mezi těmito dvěma veličinami přípustná pouze v krátkém období. Vezme-li se v úvahu, že za krátké období bývá obvykle považována doba kratší než 1 rok a tato práce zkoumá data z let 2006–2010, zdají se dosažené výsledky chybné. Na druhou stranu je někdy za krátké období považována i doba v rozmezí 1–5 let, a proto nelze dojít k jinému závěru, než že toto určení krátkého období platí i pro akciové kurzy a výsledek analýzy je tedy v souladu s ekonomickou teorií. Dalším makroekonomickým faktorem byly úrokové sazby. V obou zemích vyšel mezi úrokovými sazbami a akciovými indexy inverzní vztah, což se na první pohled zdá v souladu s ekonomickou teorií, ale bližší pohled na rovnice odhalí, že tomu tak není. V obou případech se jedná o obrácenou inverzní funkci, která je rostoucí, tzn. s růstem úrokových sazeb dochází k růstu akciových kurzů. Tento atypický vztah je důsledkem ekonomické krize, kdy došlo k poklesu akciových kurzů z důvodu celkově zhoršené ekonomické situace a to i přesto, že se centrální banky snažily oživit ekonomiku snižováním úrokových sazeb. Také inflace se poněkud vymyká ekonomické teorii, i když i ta je v případě tohoto makroekonomického faktoru poněkud neurčitá. Z regresních modelů vyšla pro obě země závislost mezi inflací a akciovými kurzy popsaná

39

kvadratickou funkcí. Z toho vyplývá, že do určité míry inflace je vztah mezi inflací a akciovými indexy lineární, tj. při růstu inflace dojde k růstu akciového indexu, a od určité míry inflace (vrcholu paraboly) je vztah inverzní. Podle ekonomické teorie by vztah mezi akciovými kurzy a inflací měl být buď neutrální nebo inverzní, ale tento vztah má být slabý. Oba modely jsou tedy alespoň částečně ve shodě s ekonomickou teorií, přičemž v ČR je vazba mezi inflací a akciovým indexem slabá (nízké hodnoty korelace). Naproti tomu v SR je tato vazba silná (vysoké hodnoty korelace). Vzhledem k neurčité teorii a výsledkům, které jsou s ní ve shodě jen částečně se dá vyvodit závěr, že inflace sama o sobě nemá na akciové kurzy přílišný vliv a spíše ovlivňuje akciové kurzy nepřímo, například přes úrokové sazby. Podle ekonomické teorie je vztah mezi nezaměstnaností a akciovými kurzy zprostředkován přes úrokové sazby. V modelech obou zemí je vztah mezi nezaměstnaností a akciovými kurzy popsán klesající lineární funkcí, tedy při růstu nezaměstnanosti dojde k poklesu akciových kurzů. Tato závislost je v souladu s ekonomickou teorií, vezmeme-li v úvahu atypický vztah mezi úrokovými sazbami a akciovými kurzy způsobený ekonomickou krizí. Posledním faktorem, jehož vliv na akciové trhy byl zkoumán, je státní rozpočet. Ve sledovaném období byl státní rozpočet České i Slovenské republiky deficitní, a proto podle ekonomické teorie ovlivňoval akciové trhy přes emise státních dluhopisů a úrokové sazby. Z obou modelů shodně vyplývá, i přes jejich rozdílnou funkční formu, že při růstu deficitu státního rozpočtu dochází k poklesu akciových kurzů, i když oba modely obsahují i mírný růst akciových kurzů při vysokých deficitech státního rozpočtu. Takový vývoj je sice v souladu s ekonomickou teorií, ale nesouhlasí s dříve popsaným atypickým vývojem úrokových sazeb, ze kterého vyplývá, že při růstu deficitu státního rozpočtu by přes rostoucí úrokové sazby mělo dojít k růstu akciových kurzů. Je tedy zřejmé, že vliv deficitu státního rozpočtu se do ekonomiky nepromítá přes diskontní úrokovou sazbu, která byla použita k tvorbě modelu popisujícího vztah mezi úrokovými sazbami a akciovými indexy, ale přes jinou úrokovou sazbu. Vliv vybraných makroekonomických veličin na akciové kurzy, uvedený ve výsledcích této práce, je také popsán v literárních rešerších, a to v několika případech odlišně. Z toho důvodu budou dále závěry z literárních rešerší porovnány s výsledky této práce.

40

Hrubý domácí produkt a jeho vliv na akciové kurzy je autory Revendou (2012) a Kohoutem (2010) řešen především ve středním a dlouhém období, krátké je jen okrajově zmíněno, a právě na krátké období je tato práce zaměřena. Nicméně i tato okrajová zmínka souhlasí s výsledkem práce, kterým je zamítnutí existence vztahu mezi hrubým domácím produktem a akciovými kurzy v tomto období. Vliv úrokových sazeb na akciové kurzy je popsán Revendou (2012) i Veselou (2011) jako inverzní vztah a Revenda dále vysvětluje, jak se tento vztah projevuje. Na rozdíl od Revendy dává Veselá vliv úrokových měr na akciové kurzy do souvislosti i s hospodářským cyklem, ale stále přitom popisuje inverzní vztah. Výjimky z tohoto vztahu ani jeden z autorů neuvádí, i když Veselá píše, že vztah mezi úrokovými mírami a akciovými kurzy může být složitější vzhledem k očekávání investorů, která jej ovlivňují. Výsledkem této práce je přitom výjimka (z pohledu Revendy nebo Veselé) z tohoto inverzního vztahu (fakticky přímá závislost), která je způsobena ekonomickou krizí. Vliv inflace na akciové kurzy je v rešerších popsán jako neurčitý, ale Veselá (2011) i Revenda (2012) jej popisují jako inverzní vztah. Veselá zmiňuje množství teorií, které mají tento inverzní vztah vysvětlit, přestože hned v úvodu uvádí, že tento vztah byl měřením zjištěn jako velmi slabý až zanedbatelný. V této práci je vztah mezi inflací a akciovými kurzy popsán kvadratickou funkcí, tj. částečně ve shodě se vztahem popsaným Veselou, částečně mimo tento vztah, z čehož lze vyvodit závěr, že vztah mezi inflací a akciovými kurzy je opravdu neurčitý. Nezaměstnaností a jejím vlivem na akciové kurzy se zabývá jen okrajově Kohout (2010), který uvádí, že tento vliv je popsán lineární funkcí a projevuje se přes úrokové sazby. Z výsledků této práce vyplývá, že v této oblasti lze s Kohoutem souhlasit. Státní rozpočet, respektive vliv deficitu státního rozpočtu na akciové kurzy, popisuje Veselá (2011) jako inverzní vztah projevující se přes úrokové sazby. V obecné rovině došla tato práce ke stejným závěrům jako Veselá, ale v kontextu předchozích zjištění, zejména týkajících se úrokových sazeb, by měly být výsledky odlišné, z čehož byly výše vyvozeny příslušné závěry. Z hlediska manažerského rozhodování o investování nebo investičního rozhodování obecně je nejvýznamnějším faktorem úroková sazba, respektive úrokové sazby. Nejenže tyto sazby ovlivňují akciové trhy samy o sobě, ale

41

současně je skrze ně ovlivňují i dva ze zbylých čtyř zkoumaných faktorů – státní rozpočet a nezaměstnanost. Problémem ale může být ekonomická situace, která může změnit klasický inverzní vztah mezi úrokovými sazbami a akciovými kurzy, stejně jako se stalo ve sledovaném období s úrokovými sazbami a akciovými kurzy v ČR a SR. Mimo to může jistý problém představovat i nalezení správných úrokových sazeb, které sledovat. Dalšími dvěma významnými faktory pro investiční rozhodování jsou státní rozpočet a nezaměstnanost. Oba tyto faktory ovlivňují akciové trhy přes úrokové sazby a je tedy vhodné je sledovat jako doplňující indikátory pro úrokové sazby. Pro investiční rozhodování se jeví jako nejméně důležité sledovat inflaci a HDP. Hrubý domácí produkt proto, že mezi ním a akciovými kurzy nebyl prokázán žádný vztah v ČR a jen minimální vztah v SR. A inflaci proto, že její vliv na akciové trhy je neprůkazný, respektive způsobuje jak jejich růst, tak pokles rovnoměrně v celém sledovaném období. Dalo by se spekulovat, že inflace působí na akciové kurzy přes úrokové sazby, ale k řádnému prozkoumání tohoto vztahu by bylo potřeba vycházet z rozsáhlejšího souboru dat, než který byl použit pro tvorbu modelů v této práci.

42

7

Závěr

Cílem této práce bylo vyhodnotit dopad změn vybraných makroekonomických faktorů na vývoj akciových trhů v České a Slovenské republice v letech 2006 až 2010 a na základě tohoto dát doporučení pro manažerské rozhodování při investování do akciových trhů. V rámci cíle byl stanoven předpoklad, že změny akciových trhů budou více ovlivněny mírou inflace, výší úrokových sazeb a zadlužením státu, zatímco vliv HDP a nezaměstnanosti byl předpokládán menší. Tento předpoklad se splnil pouze z části, protože se ukázalo, že větší vliv na akciové trhy mají úrokové sazby, zadlužení státu a nezaměstnanost, zatímco vliv inflace byl menší a hrubého domácí produktu prakticky žádný. V literárních rešerších byla stručně popsána fundamentální analýza, která se zabývá vysvětlováním pohybů akciových kurzů a faktory, které tento pohyb způsobují a zvláště pak globální fundamentální analýza, která se přímo zabývá vlivem makroekonomických faktorů na akciové kurzy. Dále byly z literatury zjištěny současné názory na vliv vybraných makroekonomických faktorů na akciové trhy. V praktické části byly po provedení regresní a korelační analýzy zjištěny vztahy a závislosti mezi hrubým domácím produktem, úrokovými sazbami, inflací, nezaměstnaností, státním rozpočtem v ČR a SR a akciovými indexy PX a SAX. Bylo zjištěno, že vztahy mezi vybranými makroekonomickými veličinami a indexy byly velmi podobné nebo přímo shodné v obou zkoumaných zemích. Na základě výsledků regresní analýzy byla manažerům dána následující doporučení pro investování do akciových trhů: při růstu úrokových sazeb investovat do akciových trhů, při poklesu nikoliv, ale zároveň pravidelně sledovat, jestli se vztah mezi úrokovými sazbami a akciovými trhy nezměnil na inverzní a v tom případě investiční chování obrátit. Z hlediska deficitu státního rozpočtu neinvestovat do akciových trhů pokud deficit roste, investovat pokud klesá. Obdobné doporučení platí i pro nezaměstnanost a inflaci, tedy při růstu neinvestovat, při poklesu investovat. Pro hrubý domácí produkt nebyla doporučení dána, protože nebyl zjištěn významný vztah mezi tímto ukazatelem a akciovými trhy. V diskusi byly výsledky regresní analýzy srovnány s teoretickými očekáváními a byly popsány důvody, proč modely tato očekávání nesplňují. Výsledky regresní analýzy byly také porovnány s pracemi uvedenými v literárních rešerších a bylo konstatováno, jestli se výsledky této práce shodují

43

s výsledky prací z literárních rešerší. Dále byly vyhodnoceny zkoumané makroekonomické faktory z hlediska jejich významu při investování do akcií a výsledné pořadí bylo stanoveno následovně (od nejdůležitějšího po nejméně důležitý): úroková sazba, státní rozpočet (respektive jeho deficit), nezaměstnanost, inflace a hrubý domácí produkt. Cíl práce byl tedy splněn – dopady změn vybraných makroekonomických faktorů na vývoj akciových trhů byly vyhodnoceny a doporučení pro manažerské rozhodování při investování byla dána.

44

8

Zdroje

BURZA CENNÝCH PAPIEROV V BRATISLAVE, a. s. [2013] Index SAX. BCPB [online]. [cit. 2013-04-06]. Dostupné z: http://www.bsse.sk/Obchodovanie/Indexy/IndexSAX.aspx BURZA CENNÝCH PAPÍRŮ PRAHA, a. s. c1998-2013. Burzovní indexy. Burza cenných papírů Praha [online]. [cit. 2013-04-06]. Dostupné z: http://www.bcpp.cz/dokument.aspx?k=Burzovni-Indexy BURZA CENNÝCH PAPÍRŮ PRAHA, a. s. 2013. Pravidla pro výpočet indexu PX Burzy cenných papírů Praha. 20 s. verze 1.1. Dostupné z: ftp.pse.cz/Info.bas/Cz/PX_pravidla_pro_vypocet.pdf FIO BANKA. c2013. Slovník: Tržní kapitalizace. Akcie.cz [online]. [cit. 2013-0406]. Dostupné z: http://www.akcie.cz/slovnik/trzni-kapitalizace HINDLS, Richard, Stanislava HRONOVÁ, Jan SEGER a Jakub FISCHER. 2007 Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha: Professional Publishing, 415 s. ISBN 978-80-86946-43-6. HUŠEK, Roman. 1999 Ekonometrická analýza: [předmět a metody : simulační modely a techniky : ekonometrické prognózování]. 1. vyd. Praha: Ekopress, 303 s. ISBN 80-86119-19-x. JÍLEK, Josef. 2009. Akciové trhy a investování. 1. vyd. Praha: Grada, 656 s. Finance (Grada). ISBN 978-80-247-2963-3. KOHOUT, Pavel. 2010. Investiční strategie pro třetí tisíciletí. 6., přeprac. vyd. Praha: Grada, 292 s. ISBN 978-80-247-3315-9. MUSÍLEK, Petr. 1997. Změny makroekonomických veličin a akciové kurzy. Finance a úvěr. Praha: Economia, roč. 47, č. 3, s. 150-162. REVENDA, Zbyněk. 2012. Peněžní ekonomie a bankovnictví. 5., aktualiz. vyd. Praha: Management Press, 423 s. ISBN 978-80-7261-240-6. SHARPE, William F a Gordon J ALEXANDER. 1994. Investice. 4. vyd. Praha: Victoria Publishing, 810 s. ISBN 80-85605-47-3. SCHILLER, Bradley R. 2004. Makroekonomie dnes. 1. vyd. Brno: Computer Press, 412 s. ISBN 80-251-0169-X. STUDENMUND, A. H. c2001 Using econometrics: a practical guide. 4th ed. Boston, Mass.: Addison Wesley, 639 p. ISBN 03-210-6481-X.

45

SVOBODA, Martin a kol. c2006. Asset guide: [průvodce finančními indexy]. 1. vyd. Brno: Computer Press, 372 s. ISBN 80-251-1284-5. VESELÁ, Jitka. 2003. Analýza trhu cenných papírů – II. díl Fundamentální analýza. 1. vyd. Praha: Oeconomica, 361 s. ISBN 80-245-0506-1. VESELÁ, Jitka. 2011. Investování na kapitálových trzích. 2., aktualiz. vyd. Praha: Wolters Kluwer Česká republika, 789 s. ISBN 978-80-7357-647-9.

46

Přílohy

47

A

Čtvrtletní statistická data hrubého domácího produktu v ČR a SR ČR SR 2006Q1 26 612,3 2006Q2 29 303,5 2006Q3 30 296,0 2006Q4 32 143,8 2007Q1 30 081,6 2007Q2 32 042,9 2007Q3 33 466,9 2007Q4 36 463,0 2008Q1 34 778,6 2008Q2 39 105,7 2008Q3 41 391,2 2008Q4 39 105,9 2009Q1 32 284,4 2009Q2 35 204,0 2009Q3 36 983,2 2009Q4 37 882,6 2010Q1 33 933,4 2010Q2 37 612,6 2010Q3 38 727,2 2010Q4 40 091,3 Údaje jsou v milionech EUR.

zdroj: Eurostat

9 796,9 10 877,9 11 432,1 12 452,9 12 181,4 13 454,8 14 441,6 14 773,6 14 402,1 16 105,9 17 357,0 16 656,7 14 707,8 15 541,1 16 448,3 16 097,2 15 202,8 16 311,9 17 463,7 16 891,1

48

B

Čtvrtletní statistická data úrokových sazeb v ČR a SR ČR 2006Q1 2006Q2 2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4

zdroj: Eurostat

SR 1,00 1,00 1,50 1,50 1,50 1,75 2,25 2,50 2,75 2,75 2,50 1,25 0,75 0,50 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25

2,50 3,00 3,25 3,25 2,50 2,25 2,25 2,25 2,25 2,25 2,25 1,50 0,50 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25

49

C

Čtvrtletní statistická data inflace v ČR a SR ČR 2006Q1 2006Q2 2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4

zdroje: Český statistický úřad, Eurostat

SR

2,10 2,40 2,70 2,60 2,30 2,13 2,03 2,50 3,87 5,03 6,10 6,47 5,43 4,13 2,60 1,30 0,80 0,60 0,93 1,37

4,23 4,57 4,83 3,50 2,10 1,67 1,37 2,40 3,40 4,00 4,43 3,87 2,30 1,07 0,37 -0,03 -0,03 0,70 1,07 1,10

50

D

Čtvrtletní statistická data nezaměstnanosti v ČR a SR ČR 2006Q1 2006Q2 2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4

zdroj: Eurostat

SR 8,0 7,1 7,0 6,5 6,0 5,3 5,1 4,9 4,7 4,2 4,3 4,4 5,8 6,3 7,3 7,3 8,1 7,1 7,1 6,9

15,0 13,5 12,9 12,1 11,7 11,2 11,3 10,4 10,5 10,0 8,9 8,6 10,4 11,3 12,5 13,9 15,2 14,4 14,1 13,9

51

E

Čtvrtletní statistická data státního rozpočtu v ČR a SR ČR SR 2006Q1 -508,83 -340,32 -1 029,60 2006Q2 -360,35 2006Q3 -216,46 -457,91 -3 739,14 2006Q4 -586,87 2007Q1 57,35 -269,75 2007Q2 109,56 -365,15 2007Q3 197,47 -227,09 2007Q4 281,68 -252,82 2008Q1 -468,39 -353,19 2008Q2 -1 221,66 -319,30 2008Q3 -435,92 -35,89 2008Q4 -605,13 -688,85 2009Q1 -291,09 -819,68 -7 320,21 -1 274,68 2009Q2 2009Q3 -9 791,24 -1 090,62 2009Q4 -18 840,80 -1 854,94 -2 649,60 -1 226,68 2010Q1 2010Q2 -9 464,79 -1 191,46 -9 788,13 2010Q3 -893,30 2010Q4 -15 513,08 -1 735,00 Údaje jsou v milionech EUR.

zdroje: Ministerstvo financí ČR, Štatistický úrad Slovenskej republiky

52

F

Čtvrtletní akciové indexy PX 2006Q1 2006Q2 2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4

zdroje: bcpp.cz, bsse.sk

SAX 1 528,589 1 417,056 1 417,992 1 546,545 1 657,455 1 817,950 1 793,732 1 834,889 1 554,446 1 603,284 1 401,053 881,865 743,157 890,808 1 076,756 1 136,390 1 168,465 1 198,675 1 159,013 1 161,342

410,000 399,508 393,133 405,897 415,667 402,852 425,286 441,763 450,305 449,540 447,095 378,033 331,377 342,148 310,797 285,508 237,613 220,429 218,873 224,048