Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta
Faktory ovlivňující trh životního pojištění v České republice a ve Velké Británii Bakalářská práce
Vedoucí práce:
Autor:
Mgr. Kateřina Myšková, Ph.D.
Jakub Dočekal Brno 2014
Na tomto místě bych rád poděkoval Ing. Kateřině Myškové, Ph.D. za cenné rady a připomínky, které přispěli ke zpracování mé bakalářské práce.
Čestné prohlášení Prohlašuji, že jsem tuto práci: Faktory ovlivňující trh životního pojištění v České republice a ve Velké Británii 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 19. května 2014
_______________________________
Abstract Dočekal, J. Factors influencing the life insurance markets in the Czech Republic and in the United Kingdom. Bachelor thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2014. This bachelor’s thesis is focused to life insurance markets in the Czech Republic and in the United Kingdom between years 1992–2011. The theoretical part provides, on the basis of selected indicators, a comprehensive overview of these markets. The practical part verifies if selected factors affect the life gross written premiums and explains the basic differences in the life insurance markets of these countries. Keywords Insurance market, life insurance, regression analysis, Czech Republic, United Kingdom, comparison.
Abstrakt Dočekal, J. Faktory ovlivňující trh životního pojištění v České republice a ve Velké Británii. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2014. Tato bakalářská práce se zabývá trhy životního pojištění v České republice a ve Velké Británii v letech 1992–2011. Teoretická část, na základě vybraných ukazatelů, poskytuje ucelený přehled o těchto trzích. V praktické části je za pomocí ekonometrických modelů ověřeno, zda vybrané faktory ovlivňují výši předepsaného pojistného u životního pojištění a jsou objasněny základní rozdíly v pojistných trzích těchto zemí. Klíčová slova Pojistný trh, životní pojištění, regresní analýza, Česká republika, Velká Británie, komparace.
Obsah
9
Obsah 1
Úvod a cíl práce
17
2
Materiál a metodika
19
3
2.1
Ekonometrie ....................................................................................................................... 19
2.2
Regresní analýza ............................................................................................................... 19
2.2.1
Specifikace ekonometrického modelu ........................................................... 20
2.2.2
Kvantifikace ekonometrického modelu......................................................... 21
2.2.3
Verifikace ekonometrického modelu ............................................................. 21
2.2.4
Metoda nejmenších čtverců ............................................................................... 26
Pojistný trh 3.1
Ukazatele pojistného trhu ............................................................................................. 28
3.2
Legislativní úprava, regulace a dozor v odvětví na úrovni EU........................ 29
3.2.1
Zajištění ...................................................................................................................... 30
3.2.2
Solventnost ............................................................................................................... 30
3.2.3
Insurance Europe ................................................................................................... 31
3.3
Trh životního pojištění v České republice .............................................................. 32
3.3.1
Legislativní úprava a regulace pojistného trhu na úrovní ČR ............... 32
3.3.2
Daňové úlevy ............................................................................................................ 33
3.3.3
Česká asociace pojišťoven (ČAP)...................................................................... 33
3.3.4
Ukazatele pojistného trhu ................................................................................... 34
3.4
4
28
Trh životního pojištění ve Velké Británii ................................................................ 37
3.4.1
Legislativní úprava a regulace pojistného trhu na úrovni VB............... 38
3.4.2
Daňové úlevy ............................................................................................................ 38
3.4.3
Asociace britských pojistitelů (ABI)................................................................ 39
3.4.4
Ukazatele pojistného trhu ................................................................................... 39
Regresní analýza
43
4.1
Specifikace ekonometrických modelů...................................................................... 43
4.2
Česká republika ................................................................................................................. 45
10
Obsah
4.2.1
Kvantifikace ekonometrického modelu ......................................................... 45
4.2.2
Verifikace ekonometrického modelu .............................................................. 46
4.3
Velká Británie ..................................................................................................................... 49
4.3.1
Kvantifikace ekonometrického modelu ......................................................... 49
4.3.2
Verifikace ekonometrického modelu .............................................................. 49
5
Závěr
53
6
Literatura
54
A
Statistická data a ukazatele
57
Seznam obrázků
11
Seznam obrázků Obr. 1
Grafy autokorelační funkce (ACF)
24
Obr. 2 Vývoj předepsaného pojistného u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
34
Obr. 3 Podíl předepsaného pojistného u životního pojištění na celkovém předepsaném pojistném v ČR v letech 1992–2011
35
Obr. 4 Náklady na pojistná plnění u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
35
Obr. 5
Škodovost u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
36
Obr. 6
Densita u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
36
Obr. 7
Penetrace u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
36
Obr. 8 Vývoj předepsaného pojistného u životního pojištění ve VB v letech 1992–2011
39
Obr. 9 Podíl předepsaného pojistného u životního pojištění na celkovém předepsaném pojistném ve VB v letech 1992–2011
40
Obr. 10 Náklady na pojistná plnění u životního pojištění ve VB v letech 1992–2011
40
Obr. 11
Škodovost u životního pojištění ve VB v letech 1992–2011
41
Obr. 12
Densita u životního pojištění ve VB v letech 2002–2011
41
Obr. 13
Penetrace u životního pojištění ve VB v letech 2002–2011
41
Obr. 14 Graf autokorelační funkce (ACF) modelu pro Českou republiku
47
Obr. 15 Graf normálního rozdělení reziduí modelu pro Českou republiku
48
Obr. 16
51
Graf autokorelační funkce (ACF) modelu pro Velkou Británii
Obr. 17 Graf normálního rozdělení reziduí modelu pro Velkou Británii
52
12
Seznam tabulek
Seznam tabulek Tab. 1
Tabulka ANOVA
22
Tab. 2
Informační kritéria
23
Tab. 3 Koncentrace trhu životního pojištění v ČR pro prvních 5, 10 a 15 tržně nejsilnějších společností v průběhu let 1992–2011 a průměr členů Insurance Europe za roky 2002 a 2011
37
Tab. 4 Koncentrace trhu životního pojištění ve VB pro prvních 5, 10 a 15 tržně nejsilnějších společností v průběhu let 1992–2011 a průměr členů Insurance Europe za roky 2002 a 2011
42
Tab. 5
44
Zařazené proměnné do modelů
Tab. 6 Předpokládaná znaménka u vysvětlujících proměnných modelů
44
Tab. 7 Odhad parametrů modelu pro Českou republiku metodou nejmenších čtverců
45
Tab. 8 Odhad parametrů modelu pro Českou republiku metodou nejmenších čtverců po postupném vyřazování nevýznamných proměnných a hodnoty t-testu
46
Tab. 9
47
Tabulka ANOVA pro model České republiky
Tab. 10 Testování výskytu heteroskedasticity v modelu pro Českou republiku
48
Tab. 11 Hodnoty ukazatele VIF pro jednotlivé proměnné modelu pro Českou republiku
48
Tab. 12 Odhad parametrů modelu pro Velkou Británii metodou nejmenších čtverců
49
Tab. 13 Odhad parametrů modelu pro Velkou Británii metodou nejmenších čtverců po postupném vyřazování nevýznamných proměnných a hodnoty t-testu
50
Tab. 14
50
Tabulka ANOVA pro model Velké Británie
Seznam tabulek
13
Tab. 15 Testování výskytu sériové korelace v modelu pro Velkou Británii
51
Tab. 16 Testování výskytu heteroskedasticity v modelu pro Velkou Británii
51
Tab. 17 Hodnoty ukazatele VIF pro jednotlivé proměnné modelu pro Velkou Británii
52
Tab. 18 Předepsané pojistné a náklady na pojistná plnění u životního pojištění v ČR a ve VB v letech 1992–2011
57
Tab. 19 Škodovost a podíl předepsaného pojistného v životním pojištění na celkovém předepsaném pojistném v ČR a ve VB v letech 1992–2011
58
Tab. 20 Ukazatele pojištěnosti densita a penetrace v ČR a ve VB v letech 1992–2011
59
Tab. 21 Hrubý domácí produkt v tržních cenách, populace a převodní kurz EUR v ČR a ve VB v letech 1992–2011
60
Tab. 22
61
Členové Insurance Europe
Tab. 23 Průměrná mzda, nezaměstnanost a naděje dožití při narození v ČR a ve VB v letech 1992–2011
62
Tab. 24 Harmonizovaný index spotřebitelských cen, úroková sazba a ukazatel o kriminalitě v ČR a ve VB v letech 1996–2010
63
Tab. 25 Ukazatele o výdajích na sociální ochranu, zdanění práce a nehodách končících smrtí v ČR a ve VB v letech 1996–2010
64
14
Seznam zkratek a symbolů
Seznam zkratek a symbolů ACF
autokorelační funkce
AIC
Akaikeho informační kritérium
ANOVA
analýza rozptylu k-tý regresní koeficient
DW
testovací statistika Durbin-Watsonova testu
ESS
reziduální suma čtverců střední hodnota reziduální složky stochastický chybový člen
F
testovací statistika F-testu výběrový koeficient špičatosti výběrový koeficient šikmosti
HQC
Hannanovo-Quinnovo informační kritérium
LM
testovací statistika LM testu
MSE
střední čtvercová chyba
MSR
střední čtverec pro testovanou hypotézu
n
rozsah souboru normální rozdělení pravděpodobnosti
p
počet regresních parametrů druhá mocnina výběrového autokorelačního koef. řádu j testovací statistika Ljung-Boxova testu párový koeficient korelace koeficient determinace
Seznam zkratek a symbolů
adjustovaný koeficient determinace RSS
regresní suma čtverců kovariance X a Y rozptyl
SBC
Schwarzovo Bayesovské informační kritérium
t
testovací statistika t-testu
TSS
celková suma čtverců rozptyl reziduální složky
VIF
faktor varianční inflace
W
testovací statistika Jarque-Bery testu n-tá nezávisle proměnná chí kvadrát rozdělení pravděpodobnosti závisle proměnná pro n-té pozorování vyrovnané hodnoty závisle proměnné
15
Úvod a cíl práce
17
1 Úvod a cíl práce Tématem této bakalářské práce je problematika rozdílného vývoje na trzích životního pojištění v České republice a ve Spojeném království Velké Británie a Severního Irska1. Smrt je jedna z mála jistot v našem životě, nevíme však, kdy se dotkne nás samotných či našich nejbližších. Proto, aby se lidé po smrti člena rodiny nedostali, z důvodu absence jeho příjmů, do finančních potíží, existuje životní pojištění jako jeden z nástrojů zajištění. Historickým smyslem životního pojištění bylo pokrytí nákladů bezprostředně spojených se smrtí osoby, tedy především pohřbu, a následná omezená podpora pro pozůstalé. Za poslední dobu se však význam životního pojištění pozměnil. Smyslem sice stále zůstává zajištění blízkých, avšak v mnohem větší míře, tedy i na několik dalších let od smrti pojištěného. Přibývá možnost investiční, tedy zhodnocení volných finančních prostředků. Cílová částka se pak vyplácí po dožití určitého věku a přináší tak zajištění důstojné životní úrovně ve stáří. Počátky pojišťovnictví nalezneme již v období starého Egypta, tedy již kolem r. 2500 př. n. l., kdy uzavírali kameníci vzájemné dohody o společném krytí nákladů na pohřby z pravidelně vybíraných příspěvků. Tato tvrzení ovšem nejsou přesně doložena. První důkazy jsou k dispozici ze starého Říma, kde se vytvářely různé spolky pro poskytnutí plnění na vypravení pohřbu. Nejstarší dochovaná smlouva z oblasti životního pojištění pak datuje rok 1308, uzavřená mezi opatem kláštera sv. Denise v Paříži a arcibiskupem kolínským o vyplacení plnění pozůstalým po smrti arcibiskupa.2 O pojistném trhu České republiky, a tedy i trhu životního pojištění, můžeme hovořit až po vzniku samostatné České republiky, avšak základy pojišťovnictví na českém území najdeme již mnohem dříve, a to za období Habsburské monarchie. Pojištění na našem území se vyvíjelo pod silným vlivem světové pojišťovací činnosti. Na konci 17. století vyvstala s rozvojem výroby potřeba především požárního pojištění. Rozvoj odvětví zaznamenáváme za vlády Marie Terezie, kdy byl založen fond na úhradu škod vzniklých požáry, povodněmi a nepřízní počasí, a dále v 19. století patentem císaře Františka I. V této době také vznikají první pojišťovny na našem území. Po vzniku Československé republiky již vznikají nařízení upravující pojišťovnictví a zavádějí státní dozor nad pojišťovnami.3 Ve druhé polovině 20. století bylo pojišťovnictví výrazně ovlivněno politickou ideologií a až do 90. let došlo k monopolizaci trhu. Základními změnami po sametové revoluci byly zrušení monopolu státní pojišťovny a nastavení nových pravidel pro konkurenční pojistný trh. Z důvodu teprve vznikajícího plnohodnotného pojistného trhu a také kvůli daňovým zvýhodněním docházelo až do současnosti
Z důvodu zjednodušení a zachování přehlednosti je v celé práci označení Spojené království Velké Británie a Severního Irska nahrazeno označením Velká Británie. 2 KARFÍKOVÁ, M. Pojišťovací právo. Praha: Leges, 2010, s. 18. ISBN 978-80-87212-45-5. 3 KARFÍKOVÁ, M. Pojišťovací právo. Praha: Leges, 2010, s. 20. ISBN 978-80-87212-45-5. 1
18
Úvod a cíl práce
k neustálému rozvoji a růstu, především pak v objemu předepsaného pojistného a počtu pojišťoven. Pojišťovnictví Anglie patří ke kolébkám moderního pojišťovnictví. Od konce 17. století bylo historicky centrem námořního pojištění. První zmínky o životním pojištění můžeme nalézt na konci 16. století. Již v roce 1699 pak byla založena Společnost pro pojišťování vdov a sirotků. V počátcích byl pojišťován jen omezený okruh lidí, především mladšího věku, a byla stanovena jednotná výše pojistného pro všechny pojištěnce. Až v 18. století se jeho výše začala upravovat dle věku a pravděpodobnosti úmrtí. Velký rozvoj pak přinesla v polovině 19. století společnost Friendly Society, která umožnila, za relativně malé poplatky, se téměř všem pojistit na život. Současný pojistný trh ve Velké Británii patří na základě objemu předepsaného pojistného k největším na světě.4 V České republice je z údajů o podílu předepsaného pojistného u životního pojištění na celkovém předepsaném pojistném patrné, že se pojišťuje spíše majetek, i když můžeme vysledovat postupné posilování v oblasti životního pojištění. Ve Velké Británii je naopak většina pojištěných chráněna proti životním rizikům. Cílem práce je přinést ucelený přehled o trzích životního pojištění dvou vybraných států EU. Pomocí ekonometrických modelů ověřit, zda vybrané faktory ovlivňují výši předepsaného pojistného u životního pojištění v České republice a ve Velké Británii s následnou komparací zjištěných poznatků a objasněním základních rozdílů.
History of insurance. AVIVA PLC. Aviva [online]. 2014 [cit. 2014-05-04]. Dostupné z: http://www.aviva.com/about-us/heritage/history-of-insurance/ 4
Materiál a metodika
19
2 Materiál a metodika V práci bude využito lineárního regresního modelu. Na základě statistických testů budou ověřeny předpoklady a významnost celého ekonometrického modelu. Data pro analýzu jsou čerpána z federace evropských pojišťoven a zajišťoven Insurance Europe, která společně s členskými organizacemi obsahuje 95 % evropského pojistného trhu, Asociace britských pojistitelů (ABI), která představuje přes 90 % tamního trhu, České asociace pojišťoven (ČAP), jejíž členové dosahují 98% podílu na celkovém předepsaném pojistném v ČR a ze statistické databáze Evropské unie Eurostat.
2.1
Ekonometrie
Ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, jejímž předmětem je kvantifikace a verifikace ekonomické reality. Nachází se na pomezí ekonomie, statistiky, matematiky a v poslední době čím dál více i informatiky. Vznik ekonometrie jako samostatné vědní disciplíny je datován od roku 1930, kdy vznikla první oborová společnost Econometric Society.5
2.2
Regresní analýza
Nejdůležitějším ekonometrickým nástrojem je regresní analýza. Jedná se o statistickou metodu sloužící ke zjištění vztahu mezi veličinami. Změny veličiny , označované zpravidla vysvětlovaná nebo závislá proměnná, se snaží vysvětlit změnami dalších veličin , nazývaných vysvětlující či nezávislé proměnné.6 V modelu se také objevuje chybový člen , který můžeme definovat jako rozdíl empirických a vyrovnaných hodnot. Obecně lze lineární regresní model s počtem parametrů p a počtem pozorování n zapsat jako (1) Postup regresní analýzy lze shrnout do několika základních bodů. Nejprve dochází k formulaci základních hypotéz, z níž pak vychází specifikace ekonometrického modelu. Následně je možné na základě empirických dat model kvantifikovat a zjistit tak směry působení proměnných. V konečně fázi je model podroben verifikaci a může být interpretován a použit v praxi.
ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 6. ISBN 978-80-7375-703-8. 6 CIPRA, T. Finanční ekonometrie. Praha: Ekopress, 2008, s. 31. ISBN 978-80-86929-43-9. 5
20
Materiál a metodika
2.2.1
Specifikace ekonometrického modelu
Při volbě vhodné specifikace hraje největší roli snaha o konzistenci modelu s ekonomickou teorií a shoda s empirickými daty. Záleží tak tedy na schopnostech, zkušenostech a znalostech ekonometra. Často dochází ke specifikaci modelu více způsoby, z kterých se následně vybírá ten nejvhodnější. Zpravidla se také nejprve model specifikuje v co nejjednodušší formě a po následném testování se postupně zdokonaluje a upravuje.7 Specifikace zahrnuje tyto základní kroky: Určení a klasifikace všech proměnných ekonometrického modelu. V ekonometrii se můžeme setkat s dvěma základními druhy proměnných, endogenními a exogenními. „Endogenní proměnné jsou takové, jejichž hodnoty jsou určeny neboli generovány systémem či jeho modelem, zatímco exogenní proměnné, které působí na zkoumaný systém, jím samy nejsou ovlivňovány, takže jejich hodnoty jsou determinovány mimo modelovaný systém.“8 Endogenní proměnné v modelech vystupují zpravidla jako vysvětlované proměnné, exogenní jako vysvětlující proměnné. Kromě měřitelných proměnných se mohou v modelu objevit také náhodné složky a chyby, které vznikají např. opomenutím některé proměnné či extrémními výkyvy již zařazené proměnné. Vhodné proměnné volíme na základě ekonomické teorie. Stanovení předpokládaných znamének odhadnutých koeficientů. Dle ekonomické teorie, znalostí ekonometra a dalších studií a analýz přisuzujeme každému parametru předpokládané znaménko, kladné či záporné, případně upřesníme, v jakém intervalu se bude jeho hodnota pohybovat. Volba matematického tvaru modelu a vhodné analytické funkční formy. Ekonomická teorie nám zpravidla nedává informace o počtu rovnic či funkční formě modelu. Při volbě matematického modelu se můžeme rozhodnout mezi třemi variantami. Jednorovnicový model obsahuje jednu vysvětlovanou proměnnou a jednu nebo více vysvětlujících proměnných, vícerovnicový model je tvořen několika nezávislými rovnicemi a simultánní model naopak soustavou několika vzájemně závislých rovnic.9 Model se snažíme specifikovat lineárně v parametrech, případně aby bylo možné model linearizovat jednoduchou transformací.10 Mezi nejběžněji užívané funkční formy patří lineární, polynomická, inverzní, dvojitá logaritmická a dvě varianty semilogaritmické funkční formy.
ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 14. ISBN 978-80-7375-703-8. 8 HUŠEK, R. Ekonometrická analýza. Praha: Oeconomica, 2007, s. 12-13. ISBN 978-80-245-1300-3. 9 ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 12. ISBN 978-80-7375-703-8. 10 HUŠEK, R. Ekonometrická analýza. Praha: Oeconomica, 2007, s. 14-15. ISBN 978-80-245-1300-3. 7
Materiál a metodika
2.2.2
21
Kvantifikace ekonometrického modelu
Pomocí vhodných metod vyčíslujeme neznámé parametry ekonometrického modelu. Jedním z nejpoužívanějších nástrojů pro kvantifikaci je metoda nejmenších čtverců (Ordinary Least Squares, OLS), která je objasněna v samostatné kapitole. Pro vyčíslení využíváme statistická data. Průřezová data udávají hodnoty proměnné týkající se jednotlivých subjektů v rámci jednoho okamžiku. Časové řady pak mapují vývoj hodnot v čase u jednoho subjektu, zpravidla v měsíční, čtvrtletní či roční periodicitě. Zvláštním typem statistických dat jsou panelová data. „Vznikají opakováním výběrového šetření s daným programem u stejného souboru respondentů v různých obdobích.“11 2.2.3
Verifikace ekonometrického modelu
V další fázi podrobujeme model verifikaci, ve které ověřujeme, zda je model v souladu s omezeními ekonomické teorie, zda je statisticky významný a splňuje ekonometrická kritéria. Veškeré statistické testy budou hodnoceny dle p-hodnot na hladině významnosti 0,05. Ekonomická verifikace spočívá v ověření správnosti znamének a hodnot parametrů. Jsou-li v souladu s předpoklady, je možné model interpretovat v souladu s ekonomickou teorií. V případě, že znaménka a hodnoty nevyhovují, je nutné upravit specifikaci modelu či zhodnotit reálnost ekonomických východisek.12 Dalším bodem je posouzení správné specifikace modelu a statistické významnosti parametrů i celého modelu. K tomu využijeme t-test, který ověří statistickou významnost samotných parametrů modelu.13 Testové kritérium je možné vidět v rovnici 2. (2) Ke zjištění průkaznosti modelu slouží F-test. Pro provedení F-testu sestavujeme tabulku analýzy rozptylu (Analysis of variance, ANOVA), která obsahuje samotnou testovací statistiku. Obecný tvar je vyobrazen v tabulce 1. Předpokladem pro t-test i F-test je normální rozdělení chybového členu.
HUŠEK, R. Ekonometrická analýza. Praha: Oeconomica, 2007, s. 18. ISBN 978-80-245-1300-3. HUŠEK, R. Ekonometrická analýza. Praha: Oeconomica, 2007, s. 20. ISBN 978-80-245-1300-3. 13 ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 73. ISBN 978-80-7375-703-8. 11 12
22
Materiál a metodika
Tab. 1
Tabulka ANOVA14
Zdroj variability
Sumy čtverců
Regrese
RSS
Chyba
ESS
Celkem
TSS
Stupně volnosti
Střední čtverce
Fstat
Fkvantil
p-hodnota
Pomocí hodnot z tabulky můžeme dojít také ke koeficientu determinace, který je dán podílem reziduální sumy čtverců (RSS) a celkové sumy čtverců (TSS). Koeficient je jedním z nejjednodušších kritérií kvality modelu a vyjadřuje relativní zastoupení regresní složky na celkové proměnlivosti vysvětlované veličiny Y. Udává tedy, z kolika procent regresní model vysvětlil proměnlivost závislé proměnné.15 (3) Ukazatelem kvality specifikace modelu je také adjustovaný koeficient determinace , který z koeficientu determinace vychází. Pomocí něj můžeme zjistit, zda se úpravou tvaru modelu jeho kvalita zvýšila či snížila. Samotný koeficient determinace totiž mnohdy nesprávně hodnotí přidání či odebrání proměnné do modelu. Při výpočtu vycházíme ze standardního koeficientu determinace nebo pro výpočet můžeme použít celkovou sumu čtverců (TSS) a reziduální sumu čtverců (ESS) jak je uvedeno v rovnici níže. (4) Ke srovnání alternativních specifikací slouží tzv. informační kritéria, která fungují na bázi očištění reziduální sumy čtverců (RSS) o rozsah souboru (n) a počet regresních parametrů (p). Akaikeho informační kritérium (AIC) srovnává alternativní specifikace modelu na principu úpravy asymptotického reziduálního rozptylu o počet pozorování popř. počet regresních parametrů v modelu.16
ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 76. ISBN 978-80-7375-703-8. 15 ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 59. ISBN 978-80-7375-703-8. 16 HAMPEL, D., V. BLAŠKOVÁ A L. STŘELEC. Ekonometrie 2. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2011, s. 17. ISBN 978-80-7375-540-9. 14
Materiál a metodika
23
Schwarzovo bayesovské informační kriterium (SBC) je konzervativnější variantou AIC. Použití efektivně eliminuje nadspecifikaci modelu. Alternativou k předchozím kriteriím je Hannanovo-Quinnovo informační kriterium (HQC). V případě, že se rozhodujeme mezi více variantami specifikace modelu, volíme variantu s nejmenší hodnotou zvoleného informačního kritéria. Obecné tvary informačních kritérií jsou uvedeny v tabulce 2. Tab. 2
Informační kritéria Informační kritérium
Obecný tvar
Akaikeho informační kritérium
(5)
Schwarzovo bayesovské informační kriterium
(6)
Hannanovo-Quinnovo informační kriterium
(7)
Součástí ekonometrické verifikace je ověření předpokladů a podmínek, jejichž splnění je nutné pro úspěšné aplikování ekonometrických a statistických testů. Mezi nejběžnější ekonometrické předpoklady patří testy sériové korelace, heteroskedasticity, multikolinearity a rozdělení náhodných složek. Specifikaci modelu je možné posoudit na základě testů specifikace, zejména pak Ramseyho RESET testu a LM testů. RESET test je vhodným nástrojem pro diagnostiku chybné specifikace vzniklé následkem opomenutí proměnné, chybně zvolené funkční formy či zařazením nadbytečné proměnné. Testovací statistika F, jejíž tvar je znázorněn rovnicí 8, vychází ze dvou koeficientů determinace, základního modelu a pomocného modelu . Pomocný model získáme zařazením druhých a třetích mocnin vyrovnaných hodnot z původního modelu ( a ) jako vysvětlující proměnné.17 (8) LM testy specifikace jsou založeny na Lagrangeových multiplikátorech a odhalují nesprávné funkční formy modelů. Je zde využito pomocného regresního modelu, kde „odhadnutá rezidua z původního modelu, jsou vysvětlena původními regresory a dále čtverci vysvětlujících proměnných nebo přirozenými logaritmy vysvětlujících proměnných“18, v závislosti zda využijeme mocninnou ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 92. ISBN 978-80-7375-703-8. 18 ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 93. ISBN 978-80-7375-703-8. 17
24
Materiál a metodika
či logaritmickou variantu“. Testovací statistika LM, kde k je počet přidaných parametrů, je uvedena níže. (9) Sériovou korelací chápeme závislost mezi posloupností hodnot proměnné uspořádaných v čase19. Zpravidla dochází k situaci, kdy je náhodná složka korelována s vlastními, zpožděnými či budoucími, proměnnými.20 Ke zjištění jevu v modelu slouží Durbin-Watsonův test, Ljung-Boxův test či grafy autokorelační funkce ACF. Nesplnění daného předpokladu vede k vychýlení odhadnutého rozptylu a standardní chyby, v důsledku čehož aplikované testy a intervaly spolehlivosti ztrácejí na síle. Autokorelaci reziduí prvního řádku je schopen odhalit Durbin-Watsonův test s testovací statistikou DW. (10) Ljung-Boxův test můžeme využít i pro detekci sériové korelace vyššího řádu. Proměnná k v dané testovací statistice určuje počet autokorelačních koeficientů. (11) Další z možností identifikace autokorelace je korelogram autokorelační funkce ACF s 95% pásem neprůkaznosti.21 Korelogram odhalující autokorelaci v modelu je možné vidět na obrázku 1.
Obr. 1
Grafy autokorelační funkce (ACF)22
Důležitým předpokladem ekonometrické verifikace je také předpoklad konstantního a konečného rozptylu reziduální složky, v ekonometrii označovaný HAMPEL, D., V. BLAŠKOVÁ A L. STŘELEC. Ekonometrie 2. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2011, s. 36. ISBN 978-80-7375-540-9. 20 CIPRA, T. Finanční ekonometrie. Praha: Ekopress, 2008, s. 94. ISBN 978-80-86929-43-9. 21 CIPRA, T. Finanční ekonometrie. Praha: Ekopress, 2008, s. 330-331. ISBN 978-80-86929-43-9. 22 Použitý graf je výstup programu Gretl. 19
Materiál a metodika
25
jako homoskedasticita. Jeho porušení (heteroskedasticita) je poměrně častým jevem. Vzniká v situaci, kdy nabývají data značně rozdílných hodnot či v případech, kdy opomeneme zařadit do modelu vysvětlující proměnné.23 Nejběžněji užívanými metodami ověření homoskedasticity jsou Parkův test a Whiteův test, případně lze heteroskedasticitu identifikovat z grafu reziduí. Oba testy využívají pomocných regresních modelů, které vychází z vypočtených reziduí. Multikolinearita nastává v případě, kdy dochází k vzájemné korelaci regresorů, může se tedy vyskytovat pouze u vícenásobné regrese. K rozpoznání jevu mohou posloužit např. párový koeficient korelace (rovnice 12) či faktor varianční inflace (Variance Inflation Factors, VIF) uvedený níže. Pokud hodnota párového koeficientu korelace překročí hodnotu 0,8, mezi proměnnými existuje multikolinearita. (12) Koeficient VIF vypočítáváme pro každou vysvětlující proměnnou v modelu, přičemž multikolinearitu signalizuje hodnota ukazatele větší než hodnota 10.24 (13) U ekonometrického modelu usilujeme také o normální rozdělení reziduální složky. Pro ověření normálního rozdělení slouží nejčastěji Pearsonův test dobré shody, Shapiro-Wilkův test či test Jarque-Bery (rovnice 15). Dalšími způsoby jsou grafické metody Q-Q plot (Quantile-Quantile plot), pravděpodobnostní graf P-P plot (Probability-Probability plot) či histogram. Dosažení normálního rozdělení reziduí zvyšuje důvěryhodnost t-testů a F-testu.25 Jarque-Bery test s testovací statistikou W je založen na výběrovém koeficientu šikmosti a výběrovém koeficientu špičatosti a formalizuje vlastnosti rozdělení pro rezidua.26 (14)
HUŠEK, R. Ekonometrická analýza. Praha: Oeconomica, 2007, s. 74. ISBN 978-80-245-1300-3. GUJARATI, D. Basic econometrics. New York: The McGraw-Hill, 2004, s. 351. ISBN 978-0070597938. 25 ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 110. ISBN 978-80-7375-703-8. 26 CIPRA, T. Finanční ekonometrie. Praha: Ekopress, 2008, s. 59. ISBN 978-80-86929-43-9. 23 24
26
Materiál a metodika
2.2.4
Metoda nejmenších čtverců
Metoda nejmenších čtverců odhaduje regresní koeficienty v modelu, a to za současné minimalizace reziduálního součtu čtverců ESS. Situaci můžeme symbolicky zapsat takto: (15) Nespornými výhodami metody nejmenších čtverců je jednoduchost početního postupu a možná aplikace i na relativně malé soubory dat. Pro vícerozměrný model (v obecném tvaru rovnice 1) je postup znázorněn níže. (16) Pomocí rovnice 15 vypočteme vyrovnané hodnoty a minimalizujeme reziduální součet čtverců (rovnice 16). Následně sestavujeme rovnice pro každý parametr. Vzniklou soustavu normálních rovnic algebraicky upravujeme a řešíme.27 (17) Aby bylo možné odhadnout hodnoty neznámých parametrů metodou nejmenších čtverců, je nezbytné, aby model splňoval tzv. Gaussovy-Markovovy předpoklady, které navazují již na podkapitolu ekonometrické verifikace a jsou i s výpočtovými vzorci uvedeny níže. 1. Střední hodnota reziduální složky je pro všechna pozorování nulová. (18) 2.
Předpoklad konstantního a konečného rozptylu reziduální složky. (19)
3.
Reziduální složky jsou navzájem nekorelované. (20)
4.
Vysvětlující proměnné jsou ve stejném čase nebo pro stejnou průřezovou jednotku nekorelované s reziduální složkou. (21)
5.
V případě, že hovoříme o normálním modelu, zavádíme ještě jeden předpoklad a to splnění normálního rozdělení chybového členu.
ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007, s. 42. ISBN 978-80-7375-703-8. 27
Materiál a metodika
27
(22) Splňuje-li model uvedené předpoklady, jsou odhadnuté hodnoty parametrů nejlepší lineární nestranné odhady s minimálním rozptylem a můžeme je označovat pojmem BLUE (Best Linear Unbiased Estimator), při splnění požadavku normality chybového členu pak označením BUE (Best Unbiased Estimator). V případě, že některé předpoklady nejsou splněny, nelze hovořit o nejlepším možném odhadu parametrů.28
GUJARATI, D. Basic econometrics. New York: The McGraw-Hill, 2004, s. 117-118. ISBN 9780070597938. 28
28
Pojistný trh
3 Pojistný trh Obsahem následující kapitoly je charakteristika trhů životního pojištění v České republice a ve Velké Británii, a to na základě legislativní úpravy a základních ukazatelů pojistného trhu. Čerpaná statistická data jsou, pro lepší srovnání, uvedena v eurech29. Pojistný trh je součástí finančního trhu. Na pojistném trhu dochází ke střetu poptávky po pojistné ochraně a nabídky pojistných produktů a služeb. Základním členěním je členění na trh životního pojištění a trh neživotního pojištění. Na trhu životního pojištění jsou oblastí zájmu životní rizika, tedy riziko úmrtí a dožití. Může tedy vzniknout nárok na výplatu plnění nejen v případě ztráty života, ale i při dožití sjednaného věku. Kromě těchto dvou rizik, se do životního pojištění zahrnuje rovněž tzv. svatební pojištění, důchodové pojištění, pojištění prostředků na výživu dětí a také pojištění pro případ úrazu či nemoci, je-li doplňkovým pojištěním.30
3.1
Ukazatele pojistného trhu
K charakteristice a určování vyspělosti pojistných trhů slouží celá řada ukazatelů. K nejvýznamnějším patří ukazatele předepsaného pojistného, nákladů na pojistná plnění, škodovosti, pojištěnosti a koncentrace trhu, jejichž definice jsou uvedeny níže. Výše předepsaného pojistného odpovídá součtu všech předpisů pojistného z pojistných smluv za sledované období. Patří mezi nejvýznamnější ukazatele z hlediska hodnocení výkonnosti pojišťoven a slouží k určení podílu subjektu na trhu. S ukazatelem souvisí podíl předepsaného pojistného u životního pojištění na celkovém předepsaném pojistném. Náklady na pojistná plnění zahrnují částky pojistného plnění na základě vzniku pojistné události za dané období. Jedná se o plnění vyplacené či plnění, které se pojišťovna zavázala vyplatit. Pojistným plněním u životního pojištění pak rozumíme předem sjednanou částku v pojistné smlouvě. Škodovostí rozumíme poměr mezi výší poskytnutých pojistných plnění a výší předepsaného pojistného. Z předcházejícího vyplývá, že hodnota ukazatele by měla být menší než 1, resp. 100 %, jinak vypovídá o špatně nastavené výši pojistného a vytváří pojišťovně ztrátu. Pojištěnost udává kapacitu pojistného trhu, tedy celkovou možnost pojišťování na trhu. K ukazatelům pojištěnosti patří ukazatel density, který odpovídá předepsanému pojistnému na jednoho obyvatele a ukazatel penetrace, který Směnné kurzy jsou uvedeny v tabulce 21 v příloze práce. ŠÍDLO, D. Život jako riziko, aneb, Zásady pojišťování životních rizik. Praha: Aladin agency, 2010, s. 11. ISBN 978-80-904345-1-6. 29 30
Pojistný trh
29
je vyjádřen podílem předepsaného pojistného a hrubého domácího produktu. Penetraci uvádíme v procentech a vyjadřuje kapacitu pojistného trhu. Oba faktory by měly být zohledňovány komplexně.31 Koncentrace pojistného trhu nám dává informaci o podílu největších pojišťoven na celkovém předepsaném pojistném. Zpravidla se vypočítává pro prvních pět a deset subjektů. Čím více se hodnota blíží jedné, tím vyšší je koncentrace trhu. Mezi další ukazatele pojistného trhu patří např. počet uzavřených pojistných smluv, počet zaměstnanců, průměrné pojistné na pojistnou smlouvu aj.
3.2
Legislativní úprava, regulace a dozor v odvětví na úrovni EU
Pojistné trhy jednotlivých evropských států čelí silné regulaci nejen na národní úrovni, ale také ze strany Evropské unie. Pro efektivnější regulaci a dozor bylo nezbytné, aby došlo k postupnému sbližování a sjednocování pojistných trhů jednotlivých členských států a tedy vytváření jednotného pojistného trhu. První snahy bylo možné zaznamenat v Evropských společenstvích již na počátku 70. let 20. století. Základ byl položen třemi generacemi směrnic, týkajících se životního a neživotního pojištění. První generace sjednotila podmínky pro udělení licence, vymezila povolené právní formy, uložila pojišťovnám dodržovat určitou míru solventnosti apod. Druhá a třetí generace směrnic postupně pravidla uvolňovala. Završením byl tzv. princip jediné licence.32 Princip jediné licence, nebo také princip jednotného evropského pasu, umožňuje společnostem, kterým již byla udělena licence či oprávnění v jedné zemi, provozovat činnost i v jiných členských státech společenství. Tuto skutečnost stačí pouze oznámit příslušnému orgánu. Institucí pro dohled nad evropských pojistným trhem je Evropský orgán pro pojišťovnictví a zaměstnanecké penzijní pojištění (European Insurance and Occupational Pensions Authority, EIOPA), který v roce 2011 nahradil dřívější Výbor evropských orgánů dohledu v pojišťovnictví a zaměstnaneckých penzích (Committee of European Insurance and Occupational Pensions Supervisors, CEIOPS).33 Mezi základní úkoly orgánu patří poskytování rad Evropské komisy, přispění k implementaci směrnic. Důležitou funkcí je také dohled nad vnitřním pojistným trhem a snaha o zlepšování jeho fungování. Mimo jiné k tomu přispívá regulací trhu při zohlednění zájmů členských států, ochranou subjektů, zachováním stability finančního systému aj. K plnění úkolů a dosahování svých cílů používá orgán řadu pravomocí, kterými jsou: DUCHÁČKOVÁ, E., DAŇHEL, J. Pojistné trhy: Změny v postavení pojišťovnictví v globální éře. Praha: Professional Publishing, 2012, s. 180-183. ISBN 978-80-7431-078-2. 32 DUCHÁČKOVÁ, E., DAŇHEL, J. Pojistné trhy: Změny v postavení pojišťovnictví v globální éře. Praha: Professional Publishing, 2012, s. 99. ISBN 978-80-7431-078-2. 33 BÖHM, A., MUŽÁKOVÁ, K. Pojišťovnictví a regulace finančních trhů. Praha: Professional Publishing, 2010, s. 31. ISBN 978-80-7431-035-5. 31
30
Pojistný trh
navrhování technických norem, vydávání pokynů a doporučení, přijímání rozhodnutí týkající se orgánů dohledu a finančních institucí, vydávání stanovisek pro orgány EU.34 Hlavními představiteli EIOPA jsou předseda a výkonný ředitel. Rozhodovacím subjektem je Rada orgánů dohledu (Board of supervisors). Českou republiku reprezentuje v radě orgánů dohledu Česká národní banka.35 Velká Británie je zastoupena Orgánem obezřetnostní regulace (Prudential regulation autority, PRA), o kterém bude blíže pojednáno v kapitole věnující se trhu Velké Británie.36 Mimo něj má také stálého zástupce v podobě Penzijního regulačního úřadu (Pensions Regulator). 3.2.1
Zajištění
Dalšími prvky, které ovlivňují chod pojišťoven je zajištění a ukazatele solventnosti. Zajištěním můžeme jednoduše řečeno nazvat pojištění pojišťovny. Pojišťovna se chrání před takovými událostmi, jejichž plnění by mohlo převýšit celkovou částku přijatého pojistného případně i celkové finanční možnosti pojišťovny. Pojišťovna tedy jen přenáší riziko na více subjektů. V oblasti životního pojištění se sice pojišťovny zajišťují jen minimálně, přesto nese zajištění velmi významnou funkci a je tedy zahrnuto do této práce. V praxi tedy pojišťovna rozdělí převzatá rizika na část, kterou bude krýt z vlastních zdrojů a část, kterou předá za úplatu do zajištění specializované instituci - zajišťovně.37 3.2.2
Solventnost
Solventností rozumíme „schopnost pojišťovny uhradit ve stanoveném objemu, struktuře a čase všechny své závazky, vyplývající z uzavřených smluv a ostatních závazků pojišťovny“38. Míra solventnosti pak udává výši regulatorního kapitálu, kterou je pojišťovna nucena dodržovat proti nepředvídatelným situacím. V pojišťovací směrnici třetí generace přijaté v roce 1990 byly vzneseny požadavky na přezkoumání hodnocení solventnosti Komisí. Výsledkem procesu je pak metodika Solvency I, schválená Radou a Evropským parlamentem v roce 2002. Jedním z jeho hlavních nedostatků BÖHM, A., MUŽÁKOVÁ, K. Pojišťovnictví a regulace finančních trhů. Praha: Professional Publishing, 2010, s. 77-78. ISBN 978-80-7431-035-5. 35 EIOPA: European insurance and occupational pensions authority [online]. 2014 [cit. 2014-02-02]. Dostupné z: https://eiopa.europa.eu/home/index.html 36 JÍLEK, J. Finance v globální ekonomice. 1. vyd. Praha: Grada, 2013, s. 254. ISBN 978-80-247-4516-9. 37 DUCHÁČKOVÁ, E., DAŇHEL, J. Pojistné trhy: Změny v postavení pojišťovnictví v globální éře. Praha: Professional Publishing, 2012, s. 82. ISBN 978-80-7431-078-2. 38 DUCHÁČKOVÁ, E., DAŇHEL, J. Teorie pojistných trhů. Praha: Professional Publishing, 2010, s. 96. ISBN 978-80-7431-015-7. 34
Pojistný trh
31
je však pojetí kapitálových požadavků, které není založeno na rizikovém profilu. Vytýkány jsou především principy, které neberou ohled na složení aktiv, nepočítají s možnými riziky pojišťovny apod.39 Zmíněné nedostatky má změnit metodika Solvency II, která má komplexněji ohodnotit celkovou finanční situaci pojišťovny. Systém se skládá, obdobně jako již fungující metodika pro bankovní sektor Basel II, ze tří pilířů. První pilíř tvoří kvantitativní požadavky. Zahrnuje především solventnostní kapitálový požadavek (Solvency Capital Requirement, SCR), který je založen na riziku a bere v úvahu veškeré techniky jeho snižování, a minimální kapitálový požadavek (Minimal Capital Requirement, MCR) jako nejnižší možný kapitálový požadavek, jehož porušením dochází k odnětí povolení činnosti. Dále jsou zde obsažena veškerá kvantifikovatelná rizika jako pojistná, tržní, úvěrová a likvidní rizika. Druhý pilíř obsahuje kvalitativní požadavky, do kterých spadají kontrolní činnosti, regulace, dohled a řízení rizik. Třetí pilíř zajišťuje oznamovací povinnost orgánům dozoru a zveřejňování informací.40 3.2.3
Insurance Europe
Součástí evropského pojistného trhu je federace evropských pojišťoven a zajišťoven Insurance Europe, sdružující 34 asociací z jednotlivých členských států41. Českou republiku zastupuje od roku 1998 Česká asociace pojistitelů (ČAP). Velká Británie má v instituci tři členy, Asociaci britských pojistitelů (Association of British Insurers, ABI), londýnskou společnost Lloyd's, která patří mezi nejstarší a největší pojišťovací domy na světě a organizaci The International Underwriting Association of London (IUA), která plní funkci zástupce pojišťoven a zajišťoven na londýnském trhu.42 Posláním Insurance Europe je upozorňovat na problematické otázky, které jsou v zájmu všech evropských pojišťoven a zajišťoven, zvýšit povědomí pojišťoven a zajišťoven o ochraně a bezpečnosti v oblasti poskytování pojištění, jakož i přispívat k jejich hospodářskému růstu a rozvoji, a podpořit konkurenceschopnost a otevřenost trhu ve prospěch evropských spotřebitelů i korporátních klientů. Za účelem dosažení těchto cílů Insurance Europe zastupuje všechny evropské pojišťovny a zajišťovny, poskytuje zázemí pro své členy a zaujímá stanoviska k otázkám regulace trhu na evropské a globální úrovni.43
BÖHM, A., MUŽÁKOVÁ, K. Pojišťovnictví a regulace finančních trhů. Praha: Professional Publishing, 2010, s. 121. ISBN 978-80-7431-035-5. 40 BÖHM, A., MUŽÁKOVÁ, K. Pojišťovnictví a regulace finančních trhů. Praha: Professional Publishing, 2010, s. 122. ISBN 978-80-7431-035-5. 41 Členové Insurance Europe jsou uvedeni v tabulce 22 zařazené do přílohy této práce. 42 About us. INSURANCE EUROPE. Insurance Europe [online]. 2014 [cit. 2014-04-28]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/about-us 43 About us. INSURANCE EUROPE. Insurance Europe [online]. 2014 [cit. 2014-04-28]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/about-us 39
32
Pojistný trh
3.3
Trh životního pojištění v České republice
Základy českého pojistného trhu jsou položeny v roce 1991 zákonem o pojišťovnictví44, který zrušil dlouholetý monopol státní pojišťovny a nastavil pravidla podnikání v odvětví. V 90. letech docházelo k rozvoji trhu, dokládá to jak počet pojišťoven, tak také výše předepsaného pojistného (obr. 2). Počet subjektů na trhu životního pojištění v ČR se za poslední léta ustálil na hodnotách kolem 21. Mezi nejvýznamnější hráče na poli životního pojištění patří dle tržního podílu Česká pojišťovna45, Pojišťovna České spořitelny a Kooperativa46. Hlavním dozorovým orgánem je Česká národní banka (ČNB). 3.3.1
Legislativní úprava a regulace pojistného trhu na úrovní ČR
V souvislosti se vstupem České republiky do Evropské unie bylo nutné přijmout řadu opatření k harmonizaci legislativy. Oblast pojišťovnictví je v rámci ČR upravena převážně zákony uvedenými níže. Zákon č. 277/2009 Sb., o pojišťovnictví, který upravuje podmínky pojišťoven a zajišťoven, a výkon dohledu v pojišťovnictví. Implementuje převážně Směrnici Evropského parlamentu a Rady 2005/68/ES o zajištění a o změně směrnic Rady 73/239/EHS, 92/49/EHS jakož i směrnic 98/78/ES a 2002/83/ES.47 Zákon č. 37/2004 Sb., o pojistné smlouvě, upravující vztahy účastníků pojištění vzniklého na základě pojistné smlouvy. Právo Evropských společenství neobsahuje zvláštní směrnici týkající se úpravy a harmonizace pojistných smluv.48 Zákon č. 38/2004 Sb., o pojišťovacích zprostředkovatelích a samostatných likvidátorech pojistných událostí, kterým se implementuje Směrnice Rady a Evropského parlamentu 2002/92/ES ze dne 9. prosince 2002 o zprostředkování pojištění a upravuje podmínky zahájení činnosti a podmínky podnikání pojišťovacích zprostředkovatelů a samostatných likvidátorů událostí, jejich dohled a funkce registrů.49
Zákon č. 185/1991 Sb., o pojišťovnictví. In: Sbírka zákonů. 1991. Společnost Česká pojišťovna, a.s. je součástí finanční skupiny Generali PPF Holding. 46 Společnosti Pojišťovna České spořitelny, a.s. a Kooperativa, a.s. jsou součástí finanční skupiny Vienna Insurance Group. 47 BÖHM, A., MUŽÁKOVÁ, K. Pojišťovnictví a regulace finančních trhů. Praha: Professional Publishing, 2010, s. 96. ISBN 978-80-7431-035-5. 48 Zákon č. 37/2004 Sb., o pojistné smlouvě a o změně souvisejících zákonů (zákon o pojistné smlouvě). In: Sbírka zákonů. 2004. 49 Zákon č. 38/2004 Sb., o pojišťovacích zprostředkovatelích a samostatných likvidátorech pojistných událostí a o změně živnostenského zákona (zákon o pojišťovacích zprostředkovatelích a likvidátorech pojistných událostí). In: Sbírka zákonů. 2004. 44 45
Pojistný trh
33
Mimo výše uvedené se musí subjekty trhu řídit dalšími zákony a také řadou vyhlášek. Orgánem vykonávajícím dohled nad finančním trhem je Česká národní banka. Je zřízena Ústavou České republiky a její činnosti jsou upraveny zákonem50. Nejvyšším řídícím orgánem je bankovní rada. ČNB stanovuje pravidla, která chrání stabilitu celého trhu, reguluje a případně postihuje za nedodržování daných pravidel, uděluje a případně odnímá licence pojišťovnám i dalším subjektům finančního trhu.51 3.3.2
Daňové úlevy
Atraktivitu životního pojištění mohou podpořit daňová zvýhodnění. Hlavní daňové zvýhodnění poplatníků ČR spočívá, dle § 15 zákona o daních z příjmu, v možnosti odečíst si od základu daně z příjmu fyzických osob poplatníkem zaplacené soukromé životní pojištění jako nezdanitelnou část základu daně, a to až do výše 12 000 Kč, a to za předpokladu, že výplata pojistného plnění je sjednána až po 60 měsících od uzavření smlouvy a současně nejdříve v kalendářním roce, v jehož průběhu dosáhne poplatník věku 60 let. V případě pojistných smluv s pevně sjednanou pojistnou částkou pro případ dožití s pojistnou dobou od 5 do 15 let včetně musí sjednaná pojistná částka činit alespoň 40 000 Kč a pojistná smlouva s pevně sjednanou pojistnou částkou pro případ dožití s pojistnou dobou nad 15 let musí mít stanovenu pojistnou částku alespoň na 70 000 Kč. U důchodového pojištění se za minimální pojistnou částku považuje odpovídající jednorázové plnění při dožití. Dle § 6 zákona o daních z příjmu je také osvobozena platba zaměstnavatele až do výše 30 000 Kč jako příspěvek zaměstnanci na jeho soukromé životní pojištění.52 Z pohledu daně z přidané hodnoty jsou pojišťovací služby dle § 51 zákona o dani z přidané hodnoty osvobozeny od daně bez nároku na odpočet. Pojišťovacími službami se pak dle § 55 rozumí poskytování pojištění, poskytování zajištění a služby související s pojištěním nebo zajištěním poskytované osobami zprostředkovávajícími pojištění nebo zajištění.53 3.3.3
Česká asociace pojišťoven (ČAP)
Obdobně jako na evropské úrovni Insurance Europe, působí na národní úrovni Česká asociace pojistitelů. Jedná se o zájmové sdružení komerčních pojišťoven založené v roce 1994. V současné době má 28 řádných členů a 2 členy se zvláštním statutem, kterými jsou Česká kancelář pojistitelů a Exportní garanční a pojišťovací společnost. Posláním asociace je „koordinovat, zastupovat a hájit a prosazovat spo-
Zákon č. 6/1993 Sb., o České národní bance. In: Sbírka zákonů. 1993. O ČNB. ČNB. Česká národní banka [online]. 2014 [cit. 2014-05-14]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cs/o_cnb/ 52 Zákon č. 586/1992 Sb., o daních z příjmů. In: Sbírka zákonů. 1992. 53 Zákon č. 235/2004 Sb., o dani z přidané hodnoty. In: Sbírka zákonů. 2004. 50 51
34
Pojistný trh
lečné zájmy pojišťoven ve vztahu k orgánům státní správy a dalším osobám i ve vztahu k zahraničí“54. Mezi hlavní úkoly patří zpracovávání připomínek k právním předpisům, přispívání k informovanosti členů i veřejnosti, tvorba nástrojů zabraňujících škodám a pojistným podvodům, tvorba pravidel etického chování v pojišťovnictví aj.55 3.3.4
Ukazatele pojistného trhu
Za sledované období, tedy za téměř dvacet let, se zvýšil ukazatel předepsaného pojistného v životním pojištění v České republice více jak patnáctkrát, z hodnoty 149 mil. EUR v roce 1992 se dostal až na 2 685 mil. EUR v roce 2011, jak je možné vidět na obr. 2. Růst v 90. letech byl způsoben především uváděním nových produktů na trh a také k němu přispěly nízké úrokové sazby vkladů v bankách.
mil. EUR
3 000 2 000 1 000 0 1992 Obr. 2
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Vývoj předepsaného pojistného u životního pojištění v ČR v letech 1992–201156
Největší nárůst oproti předchozímu roku nastal v roce 2010, konkrétně o 557 mil. EUR, následně pak v roce 2004 o 377 mil. EUR. Je tu tedy možné vypozorovat určitou souvislost růstu ukazatele s výskytem povodní na území ČR v letech 2002, 2006 a 2009 a snahou obyvatelstva se lépe zabezpečovat. Nárůst v roce 2001 a následně i v dalších letech navíc mohlo podpořit daňové zvýhodnění životního pojištění v rámci daně z příjmu, které bylo právě od tohoto roku k dispozici. Nižší dynamiku růstu po roce 2004 mohla způsobit atraktivita jiných finančních produktů. V závěru období táhlo předepsané pojistné nahoru především jednorázově placené životní pojištění, především pak pojištění spojené s investičním fondem. K zápornému přírůstku došlo pouze jedenkrát a to v roce 2002. Již od počátku sledovaného období je možné na trhu pozorovat relativně malý podíl předepsaného pojistného v životním pojištění na celkovém předepsaném pojistném (obr. 3). Z dlouhodobého hlediska lze pozorovat růst tohoto ukazatele, v rámci EU dokonce nadprůměrný, avšak za téměř 20 let se nedostal k hranici 50 %, přitom průměrná hodnota ukazatele v EU přesahuje hranici 60 %. Situace může být ovlivněna úrovní příjmu obyvatelstva, nastavením státního sociO nás. ČAP. Česká asociace pojišťoven [online]. 2010 [cit. 2014-04-28]. Dostupné z: http://cap.cz/Folder.aspx?folder=Lists%2fMenu%2fO+n%C3%A1s 55 O nás. ČAP. Česká asociace pojišťoven [online]. 2010 [cit. 2014-04-28]. Dostupné z: http://cap.cz/Folder.aspx?folder=Lists%2fMenu%2fO+n%C3%A1s 56 Kompletní statistická data použitá v grafech jsou uvedena v příloze práce. 54
Pojistný trh
35
álního systému či, jak už bylo zmíněno výše, atraktivitou produktů mimo oblast životního pojištění (např. termínovaných vkladů, doplňkového penzijního spoření57 a stavebního spoření).
procenta
60 40 20 0 1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Obr. 3 Podíl předepsaného pojistného u životního pojištění na celkovém předepsaném pojistném v ČR v letech 1992–2011
Náklady na pojistná plnění (obr. 4) mají obdobný růstový trend jako ukazatel předepsaného pojistného. K poklesu hodnoty oproti předchozímu roku došlo pouze ve třech případech, v letech 1993, 2005 a 2006. Největší přírůstky lze zaznamenat v posledních letech sledovaného období, v roce 2011 se jedná dokonce o přírůstek 254 mil. EUR. Nastoupený trend musel být vykompenzován také růstem předepsaného pojistného. Zajímavé také je, že v závěru období se začíná vyskytovat jev, při kterém počty vyřízených pojistných událostí klesají a naopak náklady na pojistná plnění přesto rostou. 2000 mil. EUR
1500 1000 500 0 1992 Obr. 4
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Náklady na pojistná plnění u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
Vzhledem k tomu, že se na počátku sledovaného období trh v ČR znovu od počátku tvořil, můžeme u ukazatele škodovosti zaznamenat situaci, kdy výše předepsaného pojistného nestačila pokrýt hodnotu nákladů na pojistná plnění. V následujícím roce se již hodnoty vyrovnaly a od dalších let se stav obrátil a hodnota se začala pohybovat kolem hranice 50 %, tedy pro pojišťovny na relativně příznivých hodnotách.
Doplňkové penzijní spoření je nástupce penzijního připojištění, které je pro klienty uzavřené od roku 2012. 57
36
Pojistný trh 200
procenta
150 100 50 0 1992 Obr. 5
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Škodovost u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
Co se týká ukazatelů pojištěnosti, ukazatel density (obr. 6) má stoupající charakter, rok od roku se tedy předepsané pojistné na obyvatele zvyšuje. Jedinou výjimkou je rok 2002, jedná se však o relativně malý pokles v řádech jednotek mil. EUR. Průměr členů Insurance Europe se pohybuje kolem hodnoty 1 000 EUR, takže hodnota density ČR patří spíše k těm nižším. Hodnoty mohou být také významněji ovlivněny směnnými kurzy.
EUR
300 200 100 0 1992 Obr. 6
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Densita u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
Ukazatel penetrace (obr. 7) je velmi složité interpretovat, protože je závislý na hodnotě hrubého domácího produktu. Zjednodušeně můžeme říci, že nám ukazatel říká, jak se trh životního pojištění podílí na celkové výkonnosti ekonomiky státu. Pokud si opět pomůžeme evropským srovnáním, je hodnota v ČR podprůměrná. Opět ale můžeme vidět trend neustálého růstu ukazatele. 2 procenta
1,5 1 0,5 0 1992 Obr. 7
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Penetrace u životního pojištění v ČR v letech 1992–2011
Propad, stejně jako u density, vidíme opět u roku 2002. Vývoj byl ovlivněn poklesem předepsaného pojistného, čehož si můžeme všimnout již na obrázku 2, stejně jako u let 2003 a 2010, kdy byly zaznamenány největší přírůstky. V roce 2011 již
Pojistný trh
37
vidíme jen nepatrný nárůst, zde již je ukazatel ovlivněn nepříznivým tempem růstu hrubého domácího produktu58. Pokud tedy máme zhodnotit úroveň pojištěnosti v ČR, i přes růstový trend u obou ukazatelů, se nacházíme stále za hodnotami vyspělých zemí i pod evropským průměrem. Z pohledu koncentrace trhu můžeme český trh životního pojištění hodnotit jako koncentrovaný. V roce 1992, kdy na tuzemském trhu podnikalo jen minimum pojišťoven, je pochopitelné, že se koncentrace trhu rovnala 100 %. O deset let později již došlo k jistému rozpoložení sil a do roku 2011 se koncentrace trhu ještě snížila, avšak stále se pohybujeme nad průměrem členů Insurance Europe o nejméně 9 procentních bodů v každé kategorii. Vysoká koncentrace na trhu nepřispívá ke konkurenčnímu prostředí. Související data jsou k dispozici v tab. 3, data o průměru členů Insurance Europe za rok 1992 se nepodařilo dohledat. Tab. 3 Koncentrace trhu životního pojištění v ČR pro prvních 5, 10 a 15 tržně nejsilnějších společností v průběhu let 1992–2011 a průměr členů Insurance Europe za roky 2002 a 201159
Pro 5 Pro 10 Pro 15
1992 ČR 100,0 -
2002 ČR Průměr IE 79,5 54,3 94,8 74,0 99,7 83,6
2011 ČR Průměr IE 64,8 58,5 90,5 80,7 99,0 90,0 (data v procentech)
Závěrem lze tedy o trhu životního pojištění v ČR říci, že ještě zcela nebylo využito jeho potenciálu, stále si udržuje růstový trend ve všech klíčových ukazatelích, složka životního pojištění neustále zvyšuje svůj podíl na celkovém předepsaném pojistném a snižující se koncentrace na trhu pomáhá zdravější konkurenci. Na druhou stranu je potřeba říci, že ČR ve všech ukazatelích zaostává za průměrnými hodnotami evropských států.
3.4
Trh životního pojištění ve Velké Británii
Pojistný trh Velké Británie je na základě výše předepsaného pojistného největším v Evropě a celosvětově zaujímá za USA a Japonskem třetí příčku. Mezi největší pojišťovny na tamějším trhu patří společnosti Aviva Plc60, Standard Life Plc a Lloyds Banking Group Plc. Regulátorem finančního systému byla do roku 2013 instituce Financial Services Authority (FSA), od tohoto roku se rozdělila na dvě samostatné složky The Prudential Regulation Authority (PRA) a The Financial Conduct Authority (FCA). Dohled nad britským finančním trhem pak provádí tzv. tripartita – dříve Statistická data o HDP jsou uvedena v příloze práce. The European Life Insurance Market in 2011 [online]. 2012 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/uploads/Modules/Publications/life-2011_final.xls 60 Zkratka Plc (Public limited company) je označení pro britský typ obchodní společnosti, který je blízký českému typu akciové společnosti. 58 59
38
Pojistný trh
FSA, centrální banka (Bank of England) a ministr financí. Samostatnou složkou britského trhu s pojištěním je Londýn, kde působí všech 20 největších pojišťoven a zajišťoven.61 3.4.1
Legislativní úprava a regulace pojistného trhu na úrovni VB
Britská legislativa obsahuje mnoho právních aktů, dotýkajících se oblasti pojišťovnictví, řada z nich prošla mnohými novelizacemi. Níže jsou uvedeny jen některé z nich. Life Assurance Act 1774 je vůbec první právní předpis upravující oblast pojišťovnictví. Insurance Companies Act 1995 se věnuje pojišťovnám. Financial Services and Markets Act 2000 je právní předpis regulující finanční služby. Pensions Act 2008 je právní předpis důchodového pojištění. National Insurance Contributions Act 2011 upravuje oblast zdravotního pojištění. Teď již k hlavním dozorovým orgánům trhu, které byly zmíněny výše. Roli centrální banky Velké Británie plní Bank of England. Vykonává všechny běžné funkce centrálních bank a je rovněž nezávislá na vládě. Založení se datuje až do 17. století a prvotním cílem bylo podporovat veřejné blaho a prospěch obyvatel. Dnes v cílech figuruje i měnová a finanční stabilita. Součástí Bank of England je The Prudential Regulation Authority (PRA), což je orgán dohlížející na téměř 1 700 finančních společností. Pomocí norem a zásad prosazuje bezpečnostní politiku při fungování těchto společností a snaží se přispět k jejich spolehlivosti. Konkrétně v případě pojišťovnictví také usiluje o zajištění přiměřené míry ochrany pojistníků.62 Dvojici orgánů doplňuje orgán The Financial Conduct Authority (FCA), který má mezi svými cíly ochranu spotřebitelů a dohled nad dodržováním principů hospodářské soutěže.63 3.4.2
Daňové úlevy
Daňové úlevy u daní z příjmů spojené s životním ale i neživotním pojištěním v daňovém systému Velké Británie nenajdeme. Přitom výše roční daňové úlevy na Velká Británie: Finanční a daňový sektor. MZV ČR. Ministerstvo zahraničních věcí České republiky [online]. 2014 [cit. 2014-05-05]. Dostupné z: http://www.mzv.cz/jnp/cz/encyklopedie_statu/evropa/velka_britanie/ekonomika/financni_a_dan ovy_sektor.html 62 About the Bank. BANK OF ENGLAND. Bank of England [online]. 2014 [cit. 2014-05-07]. Dostupné z: http://www.bankofengland.co.uk/about/Pages/default.aspx 63 What we do. FCA. Financial Conduct Authority [online]. 2014 [cit. 2014-05-07]. Dostupné z: http://www.fca.org.uk/about/what 61
Pojistný trh
39
poplatníka, obdoba slevy na poplatníka, je srovnatelná s Českou republikou a sazba daně je dokonce vyšší.64 Z hlediska daně z přidané hodnoty jsou, dle tamního právního předpisu65, pojišťovací služby, obdobně jako v ČR, osvobozeny od daně. 3.4.3
Asociace britských pojistitelů (ABI)
Asociace britských pojistitelů (Association of British Insurers, ABI) je obdobou České asociace pojišťoven. Založena byla v roce 1985 a dnes sdružuje téměř 300 členů, kteří zaujímají 90 % britského trhu. Mezi hlavní aktivity asociace patří zastupování britských pojišťoven na úrovni národní i mezinárodní, zajišťování konkurenčního prostředí na trhu a plnění vysokých standardů v odvětví, informování spotřebitelů o pojistných produktech, publikování odborných textů aj.66 3.4.4
Ukazatele pojistného trhu
Ukazatel předepsaného pojistného u životního pojištění (obr. 8) má ve Velké Británii růstový trend do roku 2000. Po tomto roce dochází k dlouhodobější stagnaci, kterou ovlivnilo více faktorů, nepříznivá stav na burze, nejasná situace u důchodového pojištění a v neposlední řadě je vývoj ovlivněn nízkými úrokovými sazbami bank, které vedli spotřebitele spíše k půjčkám. Výjimku tvoří rok 2007, v kterém došlo, zapříčiněním očekávané reformy důchodového pojištění, k prudkému nárůstu předepsaného pojistného. 400 000 mil. EUR
300 000 200 000 100 000 0 1992 Obr. 8
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Vývoj předepsaného pojistného u životního pojištění ve VB v letech 1992–2011
Po roce 2008 pozorujeme nastupující klesající trend, který může být způsoben nižší atraktivitou investičních produktů, zapříčiněnou finanční krizí a nejistotou na akciových trzích. Z pohledu podílu předepsaného pojistného v životním pojištění na celkovém předepsaném pojistném (obr. 9) tvoří životní pojištění většinovou složku. Z dlouhodobějšího hlediska jde o konstantní vývoj pohybující se kolem hodnoty Income Tax Act. In: 2007. Dostupné z: http://www.legislation.gov.uk/ukpga/2007/3/contents/ Value Added Tax Act. In: 1994. Dostupné z: http://www.legislation.gov.uk/ukpga/1994/23/contents/ 66 About the ABI. ABI. Association of British Insurers [online]. 2013 [cit. 2014-05-07]. Dostupné z: https://www.abi.org.uk/About 64 65
40
Pojistný trh
70 %, kterou přesahuje hodnotu průměru členů Insurance Europe o více jak 10 procentních bodů. Z toho je jasné patrné, že obyvatelé Velké Británie spíše pojišťují životní rizika oproti těm neživotním. 100 procenta
80 60 40 20 0 1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Obr. 9 Podíl předepsaného pojistného u životního pojištění na celkovém předepsaném pojistném ve VB v letech 1992–2011
Náklady na pojistná plnění (obr. 10) si až do roku 1999 udržují relativně stabilní růst. V roce 2000 došlo ke skokovému nárůstu o 43 475 EUR, který je ovšem zavádějící, protože byl převážně tvořen převodem částek mezi penzijními fondy a poskytovateli důchodů. Zvýšení nákladů po roce 2005 je převážně způsobeno změnou právních předpisů, týkajících se penzí, které už byly zmíněny výše a také povodní v roce 2007.
mil. EUR
300000 200000 100000 0 1992 Obr. 10
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Náklady na pojistná plnění u životního pojištění ve VB v letech 1992–2011
Škodovost u životního pojištění (obr. 11) se ve Velké Británii pohybuje v posledních letech na velmi nepříznivých hodnotách. Od roku 2008 dokonce přesahuje hodnotu 100 %, tedy dochází k situaci, kdy předepsané pojistné již nestačí pokrýt částku nákladů na pojistná plnění. Ani před rokem 2008 ale vývoj nebyl příznivější, nejnižší hodnota ukazatele, která odpovídá roku 1992, je rovna 62,5 %. Nejvyšší pak z roku 2011, a to 119,5 %. Rozdíl za sledované období tedy činí 57 procentních bodů. Z dlouhodobějšího hlediska je také velmi nepříznivé, že se hodnoty neustále zvyšují a zatím nelze nalézt indikátory nastupujícího klesajícího trendu.
Pojistný trh
41
procenta
150 100 50 0 1992 Obr. 11
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Škodovost u životního pojištění ve VB v letech 1992–2011
Pojištěnost budeme opět pozorovat na dvou ukazatelích. Densita (obr. 12), obzvláště v případě Velké Británie, může být nepříznivě ovlivněna pojistným, které je spojené s obyvateli jiného státu a uměle tak navyšuje tento ukazatel. Hodnota se po celé sledované období pohybuje na minimálně dvojnásobku průměru členů Insurance Europe. Spolu se Švýcarskem, Lichtenštejnskem a skandinávskými zeměmi tak tvoří evropskou špičku u tohoto ukazatele.
EUR
6000 4000 2000 0 1992 Obr. 12
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Densita u životního pojištění ve VB v letech 2002–2011
Vývoj penetrace (obr. 13) má kolísavý charakter, pravidelně zde dochází k poklesu a následnému růstu ukazatele i o jednotky procentních bodů. I přesto jsou ale hodnoty jedny z nejvyšších v Evropě a logicky se opět udržují vysoce nad evropským průměrem. Ze zmíněného je patrné, že trh životního pojištění je silnou složkou ekonomiky Velké Británie. 20 procenta
15 10 5 0 1992 Obr. 13
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Penetrace u životního pojištění ve VB v letech 2002–2011
Pokud se tedy podíváme na oba ukazatele komplexně, můžeme říci, že je ve Velké Británii vysoká propojištěnost z hlediska životního pojištění.
42
Pojistný trh
Koncentrace trhu životního pojištění (tab. 4) se pohybuje na příznivých hodnotách a můžeme ho hodnotit jako nekoncentrovaný. Britský pojistný trh je jedním z největších na světě, jeho součástí je v současnosti více než 120 společností poskytujících životní pojištění, v roce 2002 jich bylo téměř 200. Oproti České republice se britské hodnoty pohybuje o více jak 10 procentních bodů pod průměrem členů Insurance Europe a jsou jedny z nejnižších v Evropě. Tab. 4 Koncentrace trhu životního pojištění ve VB pro prvních 5, 10 a 15 tržně nejsilnějších společností v průběhu let 1992–2011 a průměr členů Insurance Europe za roky 2002 a 201167
Pro 5 Pro 10 Pro 15
1992 VB 29,2 45,7 57,3
2002 VB Průměr IE 42,9 54,3 61,4 74,0 73,1 83,6
2011 VB Průměr IE 53,7 58,5 80,3 80,7 89,8 90,0 (data v procentech)
Britský pojistný trh patří k jedněm z největších na světě, hodnoty ukazatelů o vyspělosti trhu jasně převyšují hodnoty průměrů v Evropě. Zároveň ale dochází v podstatě u všech ukazatelů k jejich nepříznivému vývoji nebo jeho nastupujícímu trendu. Je tedy otázkou, jak dlouho a do jaké míry si současnou pozici Velká Británie udrží.
The European Life Insurance Market in 2011 [online]. 2012 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/uploads/Modules/Publications/life-2011_final.xls 67
Regresní analýza
43
4 Regresní analýza V následující kapitole bude pomocí ekonometrických modelů ověřeno, zda vybrané faktory ovlivňují výši předepsaného pojistného u životního pojištění v České republice a ve Velké Británii a následně budou objasněny základní rozdíly v pojistných trzích těchto zemí. Veškeré provedené testy a grafy jsou výstupem programu Gretl. Výběr dat byl omezen na data dostupná pro obě země a pro celé sledované období. I přes úpravu sledovaného období nebylo možné zařadit všechny zamýšlené ukazatele do modelu. K analýze jsou použita data o výši předepsaného pojistného u životního pojištění, nezaměstnanosti, průměrné mzdě, populaci, o průměrném věku dožití, harmonizovaném indexu spotřebitelských cen (Harmonised Index of Consumer Prices, HICP), kriminalitě, úrokových sazbách, nákladech na sociální ochranu a o zdanění práce v České republice a ve Velké Británii v letech 1996– 2010. Blíže jsou ukazatele charakterizovány níže. Data byla čerpána z databáze Eurostat a jsou zařazena do přílohy této práce. Ukazatel o předepsaném pojistném (tab. 18) již byl definován v kapitole věnující se pojistnému trhu. Populace (tab. 21) je udána v počtu obyvatel. Data o nezaměstnanosti (tab. 23) jsou vypočítána dle metodiky Eurostatu. Průměrná mzda (tab. 23) je v hrubém vyjádření, tedy před zdaněním a jinými odpočty. Naději dožití (tab. 23) informuje o pravděpodobné délce života novorozence. Harmonizovaný index spotřebitelských cen (tab. 24) je ukazatel pro mezinárodní srovnání inflace s výchozím rokem 2005=100. Ukazatel o kriminalitě (tab. 24) udává počet zločinů zaznamenaných policií. Úrokové sazby (tab. 24) jsou průměrné sazby v procentech, za které si banky navzájem jsou ochotny půjčit na mezibankovním trhu peníze. Náklady na sociální ochranu (tab. 25) jsou uvedeny na jednoho obyvatele. Zdanění práce (tab. 25) informuje o daňové zátěži práce průměrného pracovníka včetně odvodů na sociální a zdravotní pojištění. Ukazatel o nehodách končících smrtí (tab. 25) je dán v absolutním počtu na 100 000 obyvatel.
4.1
Specifikace ekonometrických modelů
Vzhledem k tomu, že je specifikace modelu krok, který je totožný pro oba ekonometrické modely, bude uveden pouze jednou a v samostatné kapitole. Další kroky již budou rozděleny zvlášť pro Českou republiku a zvlášť pro Velkou Británii do příslušných podkapitol.
44
Regresní analýza
Předepsané pojistné v životním pojištění bude plnit funkci vysvětlované proměnné, ostatní ukazatele zastupují vysvětlující proměnné. Přehledně jsou proměnné zaneseny do tabulky 5. Tab. 5
Zařazené proměnné do modelů
Typ proměnné Vysvětlovaná Vysvětlující Vysvětlující Vysvětlující Vysvětlující Vysvětlující Vysvětlující Vysvětlující Vysvětlující Vysvětlující Vysvětlující
Označení Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
Popis Předepsané pojistné u životního pojištění Populace Nezaměstnanost Průměrná mzda Naděje dožití při narození Harmonizovaný index spotřebitelských cen Kriminalita Úrokové sazby Náklady na sociální ochranu Zdanění práce Smrt nehodou
Jednotka v EUR počet obyvatel v procentech v EUR v letech v procentech počet zločinů v procentech v EUR v procentech počet úmrtí
Dalším krokem je určení předpokládaných znamének pro jednotlivé vysvětlující proměnné. Přehledně jsou informace zobrazeny v tabulce 6. U ukazatele populace předpokládáme kladné znaménko, tedy zvýšení počtu obyvatel zvýší také počet potenciálních pojištěnců a tím zapříčiní růst předepsaného pojistného. Tab. 6
Předpokládaná znaménka u vysvětlujících proměnných modelů Označení X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
Popis Populace Nezaměstnanost Průměrná mzda Naděje dožití při narození Harmonizovaný index spotřebitelských cen Kriminalita Úrokové sazby Náklady na sociální ochranu Zdanění práce Smrt nehodou
Předpokládané znaménko + +/+ +/+ + +/+
Zvyšující se nezaměstnanost může obyvatelstvo přimět k většímu zabezpečování. Na druhou stranu nezaměstnaní lidé disponují s nižšími peněžními prostředky. U tohoto ukazatele tedy volíme předpokládané znaménko kladné i záporné. Čím je průměrná mzda vyšší, tím vyšší je ochota zřídit si životní pojištění, předpokládáme tedy kladné znaménko. U ukazatele naděje dožití volíme kladné i záporné znaménko. Čím nižší je průměrná délka života, tím ochotněji se spotřebitelé pojišťují na
Regresní analýza
45
riziko smrti. Naopak se zvyšující se délkou života se mohou častěji pojišťovat na riziko dožití. Při růstu cen (HICP) budou spotřebitelé disponovat menšími finančními prostředky, které využijí spíše na spotřebu jiných statků. Volíme tedy záporné znaménko. S rostoucí kriminalitou se lidé více zabezpečí, volíme kladný vztah. Při poklesu úrokových sazeb jsou pro spotřebitele atraktivnější jiné spořící produkty, předpokládáme kladné znaménko. Náklady na sociální ochranu mají kladný i záporný vztah, protože při vyšších výdajích lidé spíše spoléhají na sociální systém než na vlastní zabezpečení, z druhého pohledu však můžeme říci, že i lidé požívající dávky mají finanční prostředky pro zřízení pojištění. S růstem zdanění práce klesá tendence lidí zřizovat si životní pojištění. V případě smrti nehodou předpokládáme záporné znaménko, velký počet nehod končících smrtí může obyvatele přesvědčit k lepší ochraně. Na základě povahy dat se jeví jako nejvhodnější lineární funkční forma, zobrazená pomocí jednorovnicového modelu.
4.2
Česká republika
V následující podkapitole je provedena kvantifikace a verifikace modelu pro ČR. 4.2.1
Kvantifikace ekonometrického modelu
Shromážděná data jsou ve formě časových řad. Jedná se o sekundární datový soubor, který byl získán z veřejně přístupných zdrojů. Použitý datový soubor obsahuje 15 hodnot, vztažených vždy k určitému ukazateli a roku z období 1996–2010. Pro odhad číselných hodnot pro jednotlivé parametry je využito metody nejmenších čtverců, která je aplikována na rovnici 23. Výsledné hodnoty je možno vidět v tabulce 7. (23) Tab. 7
Odhad parametrů modelu pro Českou republiku metodou nejmenších čtverců Označení
Popis Konstanta Populace Nezaměstnanost Průměrná mzda Naděje dožití při narození Harmonizovaný index spotřebitelských cen Kriminalita Úrokové sazby Náklady na sociální ochranu Zdanění práce Smrt nehodou
Koeficient -5 2341,3 0,00121069 99,3923 6,63054 507,538 -35,0593 -0,00190537 14,4652 -1,27309 103,767 1,26513
46
Regresní analýza
Níže je možné vidět strukturu vícerozměrného modelu po přepsání získaných hodnot do obecné rovnice. (24) 4.2.2
Verifikace ekonometrického modelu
Téměř všechna znaménka získaná softwarem Gretl korespondují s předpokládanými znaménky a ukazatele se tak vyvíjí předpokládaným směrem dle teorie. Výjimkou jsou ukazatele o kriminalitě a zdanění práce. Z pohledu statistické průkaznosti však mohou být některé proměnné nevýznamné a v následujících krocích budou z modelu vyřazeny. U kriminality je navíc hodnota parametru téměř nulová. U nezaměstnanosti zjišťujeme kladný vztah k předepsanému pojistnému, u naděje dožití je vývoj opačný. Z pohledu ekonomické verifikace je výsledný model sice zjednodušenou verzí skutečnosti, na druhou stranu však má určitou vypovídací hodnotu a můžeme jej hodnotit jako odpovídající. Statistická verifikace obnáší testování významnosti parametrů. Jak již bylo uvedeno výše, některé z proměnných jsou statisticky nevýznamné. Po postupném vyřazení všech těchto proměnných bude zahrnovat model proměnné uvedené v tabulce 8. Tab. 8 Odhad parametrů modelu pro Českou republiku metodou nejmenších čtverců po postupném vyřazování nevýznamných proměnných a hodnoty t-testu Označení
Popis Konstanta Populace Naděje dožití Kriminalita
Koeficient -45 224,4 0,00164401 412,147 -0,00486582
t-test (p-hodnota) <0,001 <0,001 <0,001 0,0057
Z tabulky je patrné, že zbylé proměnné mají u t-testu nižší p-hodnoty, než je hladina významnosti 0,05 (dokonce i hladina významnosti 0,01), tedy zamítáme nulové hypotézy o nevýznamnosti parametrů. Finální model má tvar, který znázorňuje rovnice 25. (25) Pro hodnocení kvality modelu nám poslouží F-test. Pro zjištění klíčových hodnot testu využijeme tabulku ANOVA uvedenou níže.
Regresní analýza Tab. 9
47
Tabulka ANOVA pro model České republiky Zdroj variability
Sumy čtverců
Regrese
6 762 860
Chyba Celkem
Stupně volnosti
Střední čtverce
Fstat
Fkvantil
p-hodnota
3
2 254 290
251,5588
0,114112
<0,001
98 573,9
11
8 961,27
6 861 430
14
490 102
Z tabulky můžeme, ať už na základě testovací statistiky či p-hodnoty, zamítnout nulovou hypotézu o statistické nevýznamnosti modelu. O vysoké kvalitě modelu vypovídá i koeficient determinace, jehož hodnota je rovna 0,985634. Model tedy vysvětlil více jak 98 % proměnlivosti závislé proměnné. Z pohledu ekonometrické verifikace provedeme nejprve ověření správné specifikace modelu. K tomu nám poslouží Ramseyho RESET test. Test pro druhé a třetí mocniny má p-hodnotu rovnu 0,209 a nezamítáme tedy nulovou hypotézu o správné specifikaci modelu. Ověření správně zvolené funkční formy zkoumají LM testy. Test pro druhé mocniny vysvětlujících proměnných s p-hodnotou rovnou 0,153338 i test pro logaritmy vysvětlujících proměnných s p-hodnotou rovnu 0,150815 nám potvrzují správný tvar funkční formy. K vyvrácení sériové korelace chybového členu nám poslouží DurbinWatsonův test. I ten, s p-hodnotou rovnou 0,323793, nezamítá nulovou hypotézu o nepřítomnosti autokorelace. Pro ověření byl využit i Ljung-Boxův test a korelogramy autokorelační funkce ACF (obr. 14), které potvrdily totéž.
Obr. 14
Graf autokorelační funkce (ACF) modelu pro Českou republiku68
Důležitým předpokladem ekonometrické verifikace je také předpoklad konstantního a konečného rozptylu (homoskedasticita). Whiteův test, stejně jako Breuch-Paganův test, nezaznamenaly výskyt heteroskedasticity v modelu. Podrobné hodnoty jsou k vidění v tabulce 10.
68
Použitý graf je výstup programu Gretl.
48
Regresní analýza
Tab. 10
Testování výskytu heteroskedasticity v modelu pro Českou republiku Test Whiteův test Breuch-Paganův test
p-hodnota 0,154838 0,356545
Detekci multikolinearity pomůže odhalit faktor varianční inflace (Variance Inflation Factors, VIF). Hodnoty pro konkrétní proměnné jsou uvedeny v tabulce 11. Tab. 11
Hodnoty ukazatele VIF pro jednotlivé proměnné modelu pro Českou republiku Proměnná Populace Naděje dožití Kriminalita
Hodnota ukazatele VIF 1,256 4,117 3,661
Je patrné, že ani jedna z proměnných se neblíží kritické hodnotě 10, která indikuje možné problémy s multikolinearitou. Je tedy možné vyvodit, že se tento jev v modelu nevyskytuje. Důležitou vlastností modelu je také normální rozdělení reziduální složky, potřebné pro správnou funkci t-testů a F-testu. Provedeným Pearsonovým testem dobré shody s p-hodnotou rovnou 0,76133 byla potvrzena normalita reziduí. Dokládá to i graf vyobrazený níže.
Obr. 15
Graf normálního rozdělení reziduí modelu pro Českou republiku 69
Z pohledu ekonomického, statistického i ekonometrického byl model verifikován a je možné jej interpretovat. Model splňuje veškeré stanovené předpoklady, od69
Použitý graf je výstup programu Gretl.
Regresní analýza
49
hadnuté hodnoty parametrů jsou tedy nejlepší lineární nestranné odhady s minimálním rozptylem. Navíc je taktéž splněna podmínka normality, takže je možné model označit pojmem BUE (Best Unbiased Estimator). Z modelu vyplývá, že předepsané pojistné v životním pojištění v České republice je z vybraných ukazatelů nejvíce ovlivněno populací, průměrným věkem dožití a kriminalitou.
4.3
Velká Británie
Obdobně jako v případě České republiky dojde v následující podkapitole ke kvantifikaci a verifikaci modelu pro Velkou Británii. 4.3.1
Kvantifikace ekonometrického modelu
I v případě modelu Velké Británie bylo využito ke kvantifikaci parametrů metody nejmenších čtverců. Hodnoty jsou zaznamenány v tabulce 12. Tab. 12
Odhad parametrů modelu pro Velkou Británii metodou nejmenších čtverců Označení
Popis Konstanta Populace Nezaměstnanost Průměrná mzda Naděje dožití při narození Harmonizovaný index spotřebitelských cen Kriminalita Úrokové sazby Náklady na sociální ochranu Zdanění práce Smrt nehodou
Koeficient -22 762 800 0,226357 17 807,7 119,305 124 177 -33 944,1 -0,00798388 3 786,60 66,6163 -15 604,8 2 128,81
Výsledná rovnice má poté následující tvar: (26) 4.3.2
Verifikace ekonometrického modelu
Předpokládaná znaménka opět korespondují s odhadnutými hodnotami. Jediným ukazatelem, který nesplňuje ekonomickou teorii, je kriminalita. Stejně jako v případě České republiky je však hodnota parametru téměř nulová a nebude tedy považována za zásadní problém. Navíc dojde k redukci neprůkazných proměnných zařazených do modelu.
50
Regresní analýza
Po postupném vyřazení těchto proměnných tedy zůstávají v modelu proměnné uvedené v tabulce 13. Na základě p-hodnot t-testů splňují na hladině významnosti 0,05 statistickou průkaznost. Tab. 13 Odhad parametrů modelu pro Velkou Británii metodou nejmenších čtverců po postupném vyřazování nevýznamných proměnných a hodnoty t-testu Označení
Popis Konstanta Populace Harmonizovaný index spotřebitelských cen Sociální ochrana Zdanění práce Smrt nehodou
Koeficient -14 960 400 0,295637 -41004,0 87,6595 -21106,5 1174,34
t-test (p-hodnota) 0,0050 0,0039 0,0036 <0,001 0,0251 0,0251
Konečná rovnice modelu má pak následující tvar: (27) Nyní již můžeme celý model podrobit statistickým testům. Dle získaných hodnot z tabulky ANOVA, uvedené níže, zamítáme nulovou hypotézu o statistické nevýznamnosti modelu. Tab. 14
Tabulka ANOVA pro model Velké Británie
Zdroj variability
Sumy čtverců
Regrese
39 935 900 000
Chyba Celkem
Stupně volnosti
Střední čtverce
Fstat
Fkvantil
p-hodnota
5
7 987 170 000
28,9637
0,209535
<0,001
2 481 880 000
9
275 765 000
42 417 700 000
14
3 029 840 000
O kvalitě modelu vypovídá koeficient determinace s hodnotou 0,941490. I když je hodnota nižší než v případě modelu pro Českou republiku, stále regresní model Velké Británie vysvětluje přes 90 % proměnlivosti závislé proměnné. V úvodu ekonometrické verifikace opět ověříme správnost specifikace modelu. Ramseyho RESET pro druhé a třetí mocniny s p-hodnotou 0,311 nezamítá hypotézu o správné specifikaci. Správnou funkční formu pak potvrzují provedené LM testy. Pro druhé mocniny s p-hodnotou 0,293606 a pro logaritmy s p-hodnotou 0,206135. Sériovou korelaci vyvrací Durbin-Watsonův test a Ljung-Boxův test s hodnotami uvedenými v tabulce 15.
Regresní analýza Tab. 15
51
Testování výskytu sériové korelace v modelu pro Velkou Británii Test Durbin-Watsonův test Ljung-Boxův test
p-hodnota 0,477755 0,27
Pro úplnost byla autokorelace ověřena i korelogramem autokorelační funkce ACF uvedeným níže. Vidíme, že hodnoty nepřekračují mez pro statistickou významnost korelací, chybový člen je tedy optimálně náhodně rozdělen.
Obr. 16
Graf autokorelační funkce (ACF) modelu pro Velkou Británii70
Testování přítomnosti heteroskedasticity v modelu bylo provedeno formou Whiteova testu a Breuch-Paganova testu. U obou testů nezamítáme nulovou hypotézu o homoskedasticitě a můžeme tedy říci, že reziduální složka má konstantní a konečný rozptyl. Tab. 16
Testování výskytu heteroskedasticity v modelu pro Velkou Británii Test Whiteův test Breuch-Paganův test
p-hodnota 0,422507 0,479892
Pro detekci multikolinearity využijeme opět ukazatele VIF. Hodnoty pro každou proměnou jsou v tabulce 17. Hned tři proměnné, populace, harmonizovaný index spotřebitelských cen a smrt nehodou, přesahují kritickou hranici, která může indikovat problém kolinearity. Ve snaze eliminovat tento jev byly postupně infikované proměnné vyřazeny z modelu, ale vždy s negativním dopadem na kvalitu. Vzhledem k tomu, že veškeré ostatní testy neidentifikovaly jiné závažné nedostatky modelu, budeme považovat problém multikolinearity za nevýznamný a bez výraznějších dopadů.
70
Použitý graf je výstup programu Gretl.
52
Regresní analýza
Tab. 17
Hodnoty ukazatele VIF pro jednotlivé proměnné modelu pro Velkou Británii Proměnná Populace Harmonizovaný index spotřebitelských cen Sociální ochrana Zdanění práce Smrt nehodou
Hodnota ukazatele VIF 614,603 362,293 8,499 2,141 118,579
Posledním testovaným prvkem modelu je normalita reziduální složky. Na Pearsonova testu dobré shody s p-hodnotou rovnu 0,77210 nezamítáme nulovou hypotézu o normální rozdělení.
Obr. 17
Graf normálního rozdělení reziduí modelu pro Velkou Británii 71
Ekonometrický model pro Velkou Británii tedy splňuje všechny klíčové předpoklady. V modelu se sice objevuje multikolinearita regresorů, ale bez většího vlivu na kvalitu modelu. Z vybraných faktorů působí ve Velké Británii na předepsané pojistné u životního pojištění převážně harmonizovaný index spotřebitelských cen a ukazatele o populaci, výdajích na sociální ochranu, zdanění práce a nehodách končících smrtí.
71
Použitý graf je výstup programu Gretl.
Závěr
53
5 Závěr Trhy životního pojištění v České republice a ve Velké Británii měly různou výchozí pozici. V případě České republiky byl na začátku sledovaného období plnohodnotný trh teprve tvořen, u Velké Británie již měl několik desetiletí za sebou. Český pojistný trh je relativně malý, předepsané pojistné se pohybuje v řádech jednotek milionů EUR, britský trh je jeden z největších na světě s předepsaným pojistným v řádech desítek až stovek mil. EUR. I přes podprůměrné hodnoty ukazatelů České republiky můžeme hovořit o zdravějším, stabilnějším a dynamičtějším trhu než v případě Británie. Většina ukazatelů se za sledované období vyvíjela příznivým směrem a především v případě škodovosti je český trh, pro pojistitele, na výrazně pozitivnějších hodnotách. Pouze jediný ukazatel Velké Británie, podíl předepsaného pojistného v životním pojištění na celkovém předepsaném pojistném, si udržuje relativně vhodné hodnoty, téměř všechny ostatní ukazatele mají opačný, a tedy nepříznivý, trend oproti ukazatelům České republiky. Největším varováním pro britský pojistný trh jsou pak z dlouhodobého hlediska neustále se navyšující náklady na pojistná plnění, které dokonce převyšují předepsané pojistné. I tak ale trh životního pojištění ve Velké Británii stále generuje více jak 8 % tamního hrubého domácího produktu. Z předchozího tedy vyplývá, že trh v České republice stále nenaplnil možný potenciál oproti britskému trhu, který již dosáhl svého vrcholu, a zaznamenáváme u něj nastupující klesající trend. Z provedené regresní analýzy vyplynulo, že z vybraných deseti faktorů ovlivňuje oba trhy životního pojištění jen růst populace. Ostatní faktory se již liší. V České republice ovlivňuje trh ještě ukazatel kriminality a průměrný věk života. Na britské životní pojištění působí mimo jiné růst cen, míra zdanění práce, státní sociální systém či vývoj počtu smrtelných nehod. I tyto ukazatele tedy mohou mít podíl na vysokém předepsaném pojistném právě u životního pojištění ve Velké Británii. Naopak do vývoje životního pojištění nezasáhly dle modelů nezaměstnanost, průměrné mzdy ani hodnoty úrokových sazeb. Je důležité říci, že zmíněný výčet faktorů působících na trhy není úplný, výběr byl omezen na data dostupná pro obě země a pro dané sledované období. Nemohl být proto v modelu jasně prokázán třeba vliv povodní a krizí. Roli může hrát i fakt, že trh životního pojištění v Anglii má mnohem delší tradici a z historického hlediska jsou tamní obyvatelé více zvyklí pojišťovat rizika smrti a dožití. Vývoj životního pojištění na Českém trhu zase může být ovlivněn atraktivitou jiných spořících produktů se státní podporou. Mnohem více také čeští obyvatelé spoléhají na státní sociální systém. Kromě uvedených hrají velkou roli, bez ohledu na státní příslušnost, i osobní postoje a životní situace konkrétních lidí, situace na finančních trzích apod.
54
Literatura
6 Literatura ABI. Association of British Insurers [online]. 2013 [cit. 2014-05-07]. Dostupné z: https://www.abi.org.uk/ ADAMEC, V., L. STŘELEC A D. HAMPEL. Ekonometrie I. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2007. ISBN 978-80-7375-703-8. AVIVA PLC. Corporate Website - Aviva [online]. 2014 [cit. 2014-05-04]. Dostupné z: http://www.aviva.com/ BANK OF ENGLAND. Bank of England [online]. 2014 [cit. 2014-05-07]. Dostupné z: http://www.bankofengland.co.uk/ BÖHM, A., MUŽÁKOVÁ, K. Pojišťovnictví a regulace finančních trhů. Praha: Professional Publishing, 2010. ISBN 978-80-7431-035-5. CIPRA, T. Finanční ekonometrie. Praha: Ekopress, 2008. ISBN 978-80-86929-43-9. ČAP. Česká asociace pojišťoven [online]. 2010 [cit. 2014-04-28]. Dostupné z: http://cap.cz/ ČNB. Česká národní banka [online]. 2003-2014 [cit. 2014-02-02]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/ DUCHÁČKOVÁ, E., DAŇHEL, J. Pojistné trhy: Změny v postavení pojišťovnictví v globální éře. Praha: Professional Publishing, 2012. ISBN 978-80-7431-078-2. DUCHÁČKOVÁ, E., DAŇHEL, J. Teorie pojistných trhů. Praha: Professional Publishing, 2010. ISBN 978-80-7431-015-7. EIOPA. EIOPA: European insurance and occupational pensions authority [online]. 2014 [cit. 2014-02-02]. Dostupné z: https://eiopa.europa.eu/ EUROSTAT. European Commision [online]. 2014 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ FCA. Financial Conduct Authority [online]. 2014 [cit. 2014-05-07]. Dostupné z: http://www.fca.org.uk/ GUJARATI, D. Basic econometrics. New York: The McGraw-Hill, 2004. ISBN 9780070597938. HAMPEL, D., V. BLAŠKOVÁ A L. STŘELEC. Ekonometrie 2. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2011. ISBN 978-80-7375-540-9.
Literatura
55
HUŠEK, R. Ekonometrická analýza. Praha: Oeconomica, 2007. ISBN 978-80-2451300-3. Income Tax Act. In: 2007. Dostupné z: http://www.legislation.gov.uk/ukpga/2007/3/contents/ INSURANCE EUROPE. Insurance Europe [online]. 2014 [cit. 2014-04-28]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/ JÍLEK, J. Finance v globální ekonomice. 1. vyd. Praha: Grada, 2013. ISBN 978-80-2474516-9. KARFÍKOVÁ, M. Pojišťovací právo. Praha: Leges, 2010. ISBN 978-80-87212-45-5. MZV ČR. Ministerstvo zahraničních věcí České republiky [online]. 2014 [cit. 2014-0505]. Dostupné z: http://www.mzv.cz/ ŠÍDLO, D. Život jako riziko, aneb, Zásady pojišťování životních rizik. Praha: Aladin agency, 2010. ISBN 978-80-904345-1-6. URBAN, L. Otevírání trhů služeb na vnitřním trhu EU. VLÁDA ČESKÉ REPUBLIKY. Euroskop [online]. 2013 [cit. 2014-01-29]. Dostupné z: https://www.euroskop.cz/8735/sekce/volny-pohyb-sluzeb/ Value Added Tax Act. In: 1994. Dostupné z: http://www.legislation.gov.uk/ukpga/1994/23/contents/ Zákon č. 6/1993 Sb., o České národní bance. In: Sbírka zákonů. 1993. Zákon č. 37/2004 Sb., o pojistné smlouvě a o změně souvisejících zákonů (zákon o pojistné smlouvě). In: Sbírka zákonů. 2004. Zákon č. 38/2004 Sb., o pojišťovacích zprostředkovatelích a samostatných likvidátorech pojistných událostí a o změně živnostenského zákona (zákon o pojišťovacích zprostředkovatelích a likvidátorech pojistných událostí). In: Sbírka zákonů. 2004. Zákon č. 185/1991 Sb., o pojišťovnictví. In: Sbírka zákonů. 1991. Zákon č. 235/2004 Sb., o dani z přidané hodnoty. In: Sbírka zákonů. 2004. Zákon č. 586/1992 Sb., o daních z příjmů. In: Sbírka zákonů. 1992.
56
Přílohy
Přílohy
Statistická data a ukazatele
57
A Statistická data a ukazatele Tab. 18 Předepsané pojistné a náklady na pojistná plnění u životního pojištění v ČR a ve VB v letech 1992–201172
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Předepsané pojistné u životního pojištění ČR VB 149 56 368 176 62 884 215 56 093 266 55 666 319 68 234 353 90 647 419 109 759 540 139 243 640 197 289 830 166 844 708 186 571 842 166 376 1 219 176 560 1 318 193 979 1 457 222 918 1 687 295 250 1 964 193 720 2 044 155 417 2 601 151 234 2 685 149 356
Náklady na pojistná plnění u život. pojištění ČR VB 215 35 221 176 40 602 178 39 417 185 40 134 201 50 409 227 69 751 253 81 529 266 92 109 292 135 584 368 143 080 403 143 446 482 141 359 735 138 560 662 159 181 656 211 554 798 248 639 1 040 226 787 1 117 171 753 1 286 176 238 1 540 178 512 (data v mil. EUR)
The European Life Insurance Market in 2011 [online]. 2012 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/uploads/Modules/Publications/life-2011_final.xls 72
58
Statistická data a ukazatele
Tab. 19 Škodovost a podíl předepsaného pojistného v životním pojištění na celkovém předepsaném pojistném v ČR a ve VB v letech 1992–2011 Škodovost 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
ČR 144,3 100,0 82,8 69,5 63,0 64,3 60,4 49,3 45,6 44,3 38,2 38,4 55,8 44,8 39,8 47,3 55,4 54,6 49,4 57,4
VB 62,5 64,6 70,3 72,1 73,9 76,9 74,3 66,1 68,7 85,8 76,9 85,0 78,5 82,1 94,9 84,2 117,1 110,5 116,5 119,5
Podíl životního pojištění na celkovém pojistném ČR VB 25,3 60,9 25,3 60,5 25,2 58,0 27,3 59,8 27,3 65,1 26,4 67,4 27,1 70,8 31,6 75,2 32,3 78,1 35,1 73,0 27,8 73,1 42,1 70,3 36,6 71,8 35,5 72,8 35,5 75,8 38,0 80,6 37,8 78,2 39,8 75,7 44,7 73,1 45,1 72,5 (data v procentech)
Statistická data a ukazatele Tab. 20
59
Ukazatele pojištěnosti densita a penetrace v ČR a ve VB v letech 1992–201173 Densita ČR 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Penetrace VB
14 17 21 26 31 32 42 56 63 86 75 83 119 129 142 164 189 195 248 256
ČR
972 1 081 962 931 1 278 1 596 1 777 2 540 3 239 2 907 3 151 2 799 2 958 3 231 3 690 4 858 3 045 2 422 2 349 2 393
VB 0,7 0,6 0,6 0,7 0,7 0,8 0,8 1,0 1,1 1,3 0,9 1,0 1,3 1,3 1,2 1,3 1,3 1,4 1,7 1,7
7,5 7,5 6,5 6,5 7,3 7,7 8,6 10,2 12,7 10,6 11,0 10,1 10,0 10,5 11,4 14,3 10,3 9,5 8,5 8,6
(data density v EUR, data penetrace v procentech)
The European Life Insurance Market in 2011 [online]. 2012 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/uploads/Modules/Publications/life-2011_final.xls 73
60
Statistická data a ukazatele
Tab. 21 Hrubý domácí produkt v tržních cenách, populace a převodní kurz EUR v ČR a ve VB v letech 1992–201174
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
HDP v běžných cenách ČR VB 854 508,6 33 499,5 852 155,5 38 749,5 909 509,9 44 203,3 902 763,1 51 123,5 978 147,4 52 460,5 1 221 169,5 57 188,8 1 319 081,0 58 264,4 1 424 511,9 63 757,3 1 619 641,3 71 872,6 1 659 079,9 83 350,5 1 719 805,0 84 409,6 1 659 740,7 91 849,5 1 787 298,5 104 628,8 1 867 129,3 118 290,8 1 979 497,7 131 908,6 2 086 519,9 154 269,7 1 836 125,5 142 197,0 1 590 858,0 149 932,0 1 731 809,0 155 486,0 1 770 909,6
Populace ČR VB 10 312 548 57 511 594 10 325 697 57 649 210 10 334 013 57 788 017 10 333 161 57 943 472 10 321 344 58 094 587 10 309 137 58 239 312 10 299 125 58 394 596 10 289 621 58 579 685 10 278 098 58 785 246 10 232 027 58 999 781 10 201 182 59 239 564 10 192 649 59 501 394 10 195 347 59 793 759 10 198 855 60 182 050 10 223 577 60 620 361 10 254 233 61 073 279 10 343 422 61 571 647 10 425 783 62 042 343 10 462 088 62 510 197 10 486 731 63 022 532
Převodní kurz EUR ČR VB 34,10 0,74 34,17 0,78 34,63 0,79 34,70 0,83 34,14 0,74 35,93 0,69 35,19 0,71 36,88 0,66 35,06 0,62 32,17 0,61 30,80 0,63 31,85 0,69 31,89 0,68 29,78 0,68 28,34 0,68 27,77 0,68 24,95 0,80 26,44 0,89 25,28 0,86 24,59 0,87
(data HDP v milionech EUR, data populace v počtu obyvatel, data kurzů v CZK/GBP)
The European Life Insurance Market in 2011 [online]. 2012 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/uploads/Modules/Publications/life-2011_final.xls 74
Statistická data a ukazatele Tab. 22
61
Členové Insurance Europe75 Kód BE BG CZ DK EE FI FR HR IUA IE IS IT CY LI LV LU HU MT DE NL NO PL PT AT RO GR SK SI GB ES SE CH TR
Členové Belgie Bulharsko Česká republika Dánsko Estonsko Finsko Francie Chorvatsko International Underwriting Association of London Irsko Island Itálie Kypr Lichtenštejnsko Litva Lloyd's Lucembursko Maďarsko Malta Německo Nizozemsko Norsko Polsko Portugalsko Rakousko Rumunsko Řecko Slovensko Slovinsko Spojené království Velké Británie a Severního Irska Španělsko Švédsko Švýcarsko Turecko
Members. INSURANCE EUROPE. Insurance Europe [online]. 2014 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://www.insuranceeurope.eu/about-us/members 75
62
Statistická data a ukazatele
Tab. 23 Průměrná mzda, nezaměstnanost a naděje dožití při narození v ČR a ve VB v letech 1992–201176
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Průměrná mzda ČR VB 136,19 1 361,26 170,24 1 329,81 199,08 1 360,76 235,50 1 335,54 283,42 1 551,46 297,55 1 735,14 332,28 1 772,07 343,22 1 998,11 377,04 2 223,79 446,94 2 377,46 504,03 2 374,74 515,86 2 237,32 547,70 2 369,00 615,98 2 477,33 689,70 2 593,63 754,66 2 722,67 909,46 2 397,81 888,35 2 151,22 947,43 2 277,52 988,98 2 307,18
Nezaměstnanost ČR VB 2,6 9,8 3,5 10,2 3,2 9,3 2,9 8,5 3,5 7,9 5,2 6,8 6,5 6,1 8,7 5,9 8,8 5,4 8,1 5,0 7,3 5,1 7,8 5,0 8,3 4,7 7,9 4,8 7,1 5,4 5,3 5,3 4,4 5,6 6,7 7,6 7,3 7,8 6,7 8,0
Naděje dožití při narození ČR VB 72,4 76,2 72,9 76,2 73,2 76,8 73,3 76,7 74,0 77,0 74,1 77,2 74,7 77,4 74,9 77,5 75,1 78,0 75,3 78,2 75,4 78,3 75,3 78,4 75,9 79,0 76,1 79,2 76,7 79,5 77,0 79,7 77,3 79,8 77,4 80,4 77,7 80,6 78,0 81,0
(data průměrné mzdy v EUR, data nezaměstnanosti v procentech, data naděje dožití v letech)
Statistics database. EUROSTAT. European Commision [online]. 2014 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_database 76
Statistická data a ukazatele
63
Tab. 24 Harmonizovaný index spotřebitelských cen, úroková sazba a ukazatel o kriminalitě v ČR a ve VB v letech 1996–201077
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
HICP (2005=100) ČR VB 72,2 88,1 78,0 89,7 85,6 91,1 87,1 92,3 90,6 93,1 94,7 94,2 96,1 95,4 96,0 96,7 98,4 98,0 100,0 100,0 102,1 102,3 105,1 104,7 111,7 108,5 112,4 110,8 113,7 114,5
Kriminalita ČR VB 394 267 5 105 101 403 654 4 662 546 425 930 5 214 817 426 626 5 417 155 391 469 5 287 224 358 577 5 661 611 372 341 6 117 456 357 740 6 141 712 351 629 5 755 635 344 060 5 678 366 336 446 5 548 702 357 391 5 060 744 343 799 4 812 792 332 829 4 447 511 313 387 4 255 137
Úroková sazba ČR VB 12,40 6,60 17,30 6,75 14,00 7,39 6,84 5,43 5,31 6,50 5,15 5,70 3,58 3,99 2,30 3,71 2,26 4,52 1,97 4,74 2,22 4,79 2,97 5,86 3,81 5,18 1,92 0,82 1,80 0,56
(data HICP v procentech, kriminality v absolutním počtu zločinů, úrokových sazeb v procentech)
Statistics database. EUROSTAT. European Commision [online]. 2014 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_database 77
64
Statistická data a ukazatele
Tab. 25 Ukazatele o výdajích na sociální ochranu, zdanění práce a nehodách končících smrtí v ČR a ve VB v letech 1996–201078
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Výdaje na soc. ochranu ČR VB 833,24 4 519,06 908,92 5 526,46 997,17 5 847,68 1 054,34 6 182,76 1 170,14 7 184,88 1 314,47 7 457,75 1 583,72 7 404,75 1 606,45 7 106,14 1 677,57 7 644,59 1 882,18 7 976,28 2 078,89 8 334,78 2 311,15 8 417,73 2 679,38 7 653,88 2 767,10 7 304,45 2 890,53 7 573,69
Zdanění práce ČR VB 22,91 25,18 22,83 25,21 22,71 24,37 22,49 25,81 22,49 25,53 23,00 25,64 23,34 26,72 23,75 26,83 24,03 26,85 22,41 26,89 22,89 27,10 23,64 25,59 22,29 25,33 22,49 25,54 22,96 25,11
Smrt nehodou ČR VB 1 710,7 1 357,9 1 695,6 1 338,4 1 638,0 1 326,5 1 622,2 1 320,9 1 602,3 1 259,8 1 583,3 1 237,4 1 585,8 1 236,0 1 630,6 1 237,3 1 540,9 1 169,1 1 518,9 1 148,4 1 425,9 1 106,1 1 381,1 1 091,6 1 343,3 1 083,6 1 346,0 1 029,2 1 307,4 1 016,3
(data výdajů na sociální ochranu v EUR, zdanění práce v procentech, nehod v absolutním počtu)
Statistics database. EUROSTAT. European Commision [online]. 2014 [cit. 2014-05-17]. Dostupné z: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_database 78
