Hlavní inflační faktory v České republice

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Hlavní inflační faktory v České republice Bakalářská práce

Vedoucí práce: Ing. Bc. Anna Dobešová

Lenka Kraváčková

Brno 2014

Na tomto místě bych chtěla poděkovat vedoucí mé bakalářské práce, Ing. Bc. Anně Dobešové, za odborné vedení, vstřícný přístup a cenné rady, kterými přispěla k vypracování této práce. Také děkuji za ochotu a čas, který mi věnovala.

Čestné prohlášení Prohlašuji, že jsem tuto práci: Hlavní inflační faktory v České republice vypracovala samostatně a veškeré použité prameny a informace uvádím 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 vědoma, 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 14. 5. 2014

................................................................

4

Abstract Kraváčková, L. The main inflationary factors in the Czech Republic. Bachelor thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2014. The bachelor thesis deals with the main inflationary factors and their changes caused by the onset of the economic crisis. It is focused on the time series analysis of selected macroeconomic data using Gretl software package. To determine main inflationary factors, two-variable and multiple regression models are created. The results prove that the most sigificant foreign factors are commodity prices, which limits monetary policy effects. However, the most important domestic factors have been changed from product and wages to M2 monetary aggregate and inflation expectations. The results form the basis for discussion and prove that the inflationary factors change over time. Key words: commodity prices, domestic factors, inflation, inflation factors, macroeconomic data, monetary policy, regression models.

Abstrakt Kraváčková, L. Hlavní inflační faktory v České republice. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2014. Práce se zabývá hlavními inflačními faktory v České republice a jejich změnami způsobenými příchodem hospodářské krize. Je provedena analýza časových řad s využitím makroekonomických indikátorů a softwaru Gretl. Sestavením jednorozměrných a vícerozměrných regresních modelů jsou identifikovány hlavní inflační faktory. Výsledky ukazují, že hlavními vnějšími inflačními faktory jsou ceny komodit, což limituje účinky monetární politiky. Domácí faktory se vlivem krize změnily, původní hrubý domácí produkt a mzdy vystřídala inflační očekávání a měnový agregát M2. Výsledky tvoří základ k diskusi a dokazují, že se inflační faktory v čase mění. Klíčová slova: ceny komodit, domácí faktory, inflace, inflační faktory, makroekonomické indikátory, monetární politika, regresní modely.

5

OBSAH

Obsah 1 Úvod a cíl práce 1.1 Úvod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Cíl práce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Teoretická část 2.1 Inflace a související pojmy . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Způsoby měření inflace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Index spotřebitelských cen, CPI . . . . . . . . . . . . . . . Cenový index výrobců, PPI . . . . . . . . . . . . . . . . . Deflátor HDP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Typy inflace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Inflace zjevná a skrytá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Dělení inflace z kvantitativního hlediska . . . . . . . . . . Setrvačná inflace a inflační očekávání . . . . . . . . . . . . 2.4 Příčiny inflace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Inflace poptávková . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Inflace nabídková . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Důsledky inflace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Redistribuce bohatství . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Ekonomické a sociální dopady . . . . . . . . . . . . . . . . Transakční náklady a dopady na efektivitu hospodářství . 2.6 Phillipsova křivka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Krátkodobá a dlouhodobá Phillipsova křivka . . . . . . . . 2.7 Ovlivňování inflace ze strany ČNB . . . . . . . . . . . . . Makroekonomické indikátory sledované ČNB . . . . . . . . 2.8 Vývoj inflace v letech 2003 – 2013 z pohledu České národní Vývoj v roce 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2004 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2006 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2007 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2008 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2009 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2011 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2012 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vývoj v roce 2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Dílčí shrnutí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . banky . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7 7 7 9 9 9 10 10 11 11 11 11 12 12 12 13 14 14 14 15 15 16 17 18 19 19 20 20 21 21 21 22 22 22 23 23 23

6

OBSAH

3 Metodika 3.1 Použitá data a jejich zdroje . . . . . . . . . . . . . . . . Vnitřní faktory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vnější faktory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Metody použité v Praktické části práce . . . . . . . . . . Klasický lineární regresní model . . . . . . . . . . . . . . Metoda obyčejných nejmenších čtverců . . . . . . . . . . Klasické předpoklady regresního modelu . . . . . . . . . Testy klasických předpokladů . . . . . . . . . . . . . . . Korelační koeficient a adjustovaný koeficient determinace

. . . . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . . . . .

4 Praktická část 4.1 Jednorozměrná regrese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Vnitřní faktory a míra inflace, párové vztahy . . . . . . . . . . . Vnější faktory a míra inflace, párové vztahy . . . . . . . . . . . Závěr jednorozměrné regresní analýzy . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Vícerozměrná regresní analýza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Období před nástupem krize, 1. čtvrtletí 2003 - 3. čtvrtletí 2008 Období během krize, 4. čtvrtletí 2008 – 3. čtvrtletí 2013 . . . . 4.3 Závěr vícerozměrné regresní analýzy . . . . . . . . . . . . . . . 5 Diskuse 5.1 Hlavní inflační faktory v období před nástupem krize . . . . . . 5.2 Hlavní inflační faktory v období během krize . . . . . . . . . . . 5.3 Zjištění vyplývající z odhadnutých modelů a možná doporučení 5.4 Dílčí závěr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . .

24 24 24 26 27 27 28 28 29 30

. . . . . . . .

31 31 31 40 43 44 44 46 48

. . . .

50 50 51 52 54

6 Závěr

55

7 Reference

56

Přílohy

69

A Doplňující grafy k modelu pro období před krizí

70

B Doplňující grafy k modelu pro období během krize

72

C Alternativní model pro období během krize

74

1

ÚVOD A CÍL PRÁCE

1 1.1

7

Úvod a cíl práce Úvod

Tato práce se zabývá inflací, zejména pak faktory, které mají na inflaci v České republice a na její vývoj největší vliv. V práci jsou zvlášť posuzovány faktory působící v období před nástupem světové hospodářské a finanční krize a faktory ovlivňující inflaci v období během krize. Inflace jako makroekonomický jev zajímá jak odborníky, ekonomy zabývající se touto problematikou, tak ekonomické subjekty. Rozhodování manažerů firem, zahraničních investorů i soukromých subjektů je ovlivněno i měnovým vývojem hospodářství, v němž uskutečňují své ekonomické aktivity. Skutečnost, že inflace není pouze tématem odborníků a zajímá i širší veřejnost, dokládá i studie Roberta J. Shillera (1997). Dotazováním náhodně vybraných obyvatel USA a Německa zjistil, že lidé mají z inflace obavy zejména proto, že vědí, že snižuje životní úroveň, dále se domnívají, že cenový růst zapříčiňují lidé s vysokými příjmy, kteří chtějí dále zvyšovat své bohatsví, což vede k tomu, že vývoj cen neodpovídá vývoji mezd. Kromě toho, že inflace způsobuje pokles životní úrovně, podle dotazovaných tlumí růst HDP, způsobuje klamné představy o blahobytu a sociální atmosféra vytvářená inflací může vést až k sobeckému jednání, zapříčinit politický chaos a anarchii. V neposlední řadě zmiňují, že inflace a pokles kupní síly peněz má negativní vliv na národní prestiž dané země (Shiller, 1997). Inflace je tedy dlouhodobě diskutovaným tématem, a proto má smysl se dále zabývat konkrétními příčinami vzniku a faktory, které na vývoj inflace mají podstatný vliv. Jsou-li známy faktory, které na inflaci působí, pro subjekty je pak měnový vývoj snadněji předvídatelný, mohou budoucí inflační vývoj lépe odhadnout, což může pozitivně ovlivnit jejich ekonomická rozhodnutí. Česká národní banka uveřejňuje za každé čtvrtletí zprávu o inflaci, která obsahuje komentáře vývoje jednotlivých inflačních faktorů včetně grafů a číselných údajů. Zprávy jsou volně dostupné na internetu, což činí monetární politiku více transparentní a ekonomické subjekty tak mohou lépe porozumět činnosti ČNB a dění v měnové oblasti.

1.2

Cíl práce

Hlavním cílem práce je zjistit hlavní inflační faktory v České republice a jejich změnu související s příchodem hospodářské krize. Práce je zaměřena i na zjištění, zda je inflace v ČR spíše důsledkem globálního zvyšování cen, jaké procento je vneseno ze zahraničí a jaká část je dána domácími vlivy. Dílčím cílem je i zjištění, jakou část je ČNB svými operacemi schopna ovlivnit. Získané výsledky umožní diskutovat nad možnostmi snižování inflace. Závěrečná část práce se zaměří na diskusi, zda je snižování inflace možné a opodstatněné, jestli existují způsoby, jak udržet CPI v cílovaném rozmezí a prostřednictvím kterých faktorů je možné vývoj inflace předpovídat. Za účelem dosažení tohoto cíle je práce členěna do šesti kapitol, z nichž každá má

1.2

Cíl práce

8

svůj význam. Práce obsahuje Úvod a cíl, Teoretickou část, Metodiku, Praktickou část, Diskusi a Závěr. Cílem Teoretické části je poskytnout teoretické základy pro danou problematiku a popsat vývoj inflace ve sledovaném období na základě inflačních zpráv. Kapitola obsahuje základní pojmy, shrnuje způsoby měření inflace, typy inflace, příčiny vzniku inflace a její důsledky. Dále pak připomíná úlohu ČNB a stručně shrnuje vývoj inflace právě z pohledu ČNB ve sledovaném období. Takto získané poznatky dají základ pro diskusi a interpretaci výsledků. Praktická část se zabývá analýzou konkrétních makroekonomických ukazatelů prostřednictvím ekonometrických postupů a modelů. Představení vybraných faktorů a ekonometrické analýzy podrobněji popisuje kapitola Metodika. Hlavním výstupem Praktické části je určení hlavních inflačních faktorů pomocí modelů jednorozměrné a vícenásobné regresní analýzy. Pomocí jednorozměrné analýzy je popsán vývoj a odhadovaný vliv vybraných faktorů na inflaci souhrnně pro celé sledované období. Pomocí vícenásobné regresní analýzy jsou pak zjištěny hlavní inflační faktory izolovaně pro období před nástupem krize a během krize. V kapitole Diskuse pak budou pomocí výsledků a zjištění získaných v Praktické části zodpovězeny výše uvedené otázky a navrženy možnosti ohledně případného snižování inflace. Výsledky budou srovnány s informacemi, které vyplývají ze zpráv o inflaci a z odborných studií zabývajících se inflací.

2

9

TEORETICKÁ ČÁST

2

Teoretická část

Cílem této kapitoly je shrnout teoretické poznatky, které souvisí s inflací. V kapitole jsou představeny základní pojmy, typy inflace, způsoby měření inflace, příčiny inflace, důsledky a souvislosti s jinými makroekonomickými veličinami. Dále jsou představeny makroekonomické indikátory ve skupinách, jak je člení Česká národní banka, a je přiblížen vývoj inflace z pohledu ČNB ve sledovaném období.

2.1

Inflace a související pojmy

Inflace představuje projev tržní nerovnováhy, kdy v ekonomice dochází ke zvyšování agregátní cenové hladiny, což způsobuje snížení kupní síly peněz, a tím vede ke zdražení výrobků a služeb. Zároveň dochází k růstu peněžní zásoby v ekonomice, což způsobuje výše uvedené snižování kupní síly peněžní jednotky. Jedná se o makroekonomický jev s negativními dopady na ekonomické subjekty, protože kromě zvýšení cen produkce má inflace za následek i znehodnocení vkladů, jelikož míra znehodnocení peněz je právě taková, jaká je míra inflace. Inflace tedy působí jako negativní úroková míra (Brčák a Sekerka, 2011), (Fuchs a Tuleja, 2003). Pod pojmem deflace naopak rozumíme snižování cenové hladiny. Ani v tomto případě se ale nejedná o žádoucí jev, protože cena je současně nákladem i důchodem. Kromě poklesu cen statků, které ekonomické subjekty nakupují, deflace současně způsobuje i pokles cen zboží a služeb, které ekonomické subjekty vyrábějí. Deflace způsobuje nepříznivou situaci pro investory i výrobce. Zvyšuje reálnou hodnotu závazků dlužníků, což může ohrozit bankovní systém (Jurečka, 2011). Situace, při níž nedochází ani k poklesu, ani k růstu cenové hladiny, nevyskytuje se ani inflace, ani deflace, se nazývá cenová stabilita. Stagflace představuje situaci, kdy reálný produkt stagnuje, nemění se, ale cenová hladina roste. V literatuře se setkáváme i s pojmem slumpflace, což představuje situaci, kdy dochází současně k poklesu výkonu ekonomiky a přitom roste cenová hladina. Akcelerující inflace pak znamená zvyšování míry inflace, pod pojmem dezinflace rozumíme snižování míry inflace (Jurečka, 2011).

2.2

Způsoby měření inflace

Přestože ve vývoji tržních cen dochází ke změnám, většinou se nevyvíjí u všech statků stejným způsobem. Inflace však představuje růst cenové hladiny, tedy vývoj tržních cen v souhrnu. Pro vyjádření změny cenové úrovně se využívá ukazatel míra inflace, vyjadřující změnu cenového indexu v procentech vzhledem k minulému období. Míra inflace lze matematicky vyjádřit rovnicí č. 1. Za účelem zjištění skutečného vývoje cenové hladiny se využívají cenové indexy (Pavelka, 2007). πt =

Pt − Pt−1 ∗ 100, Pt−1

(1)

2.2

Způsoby měření inflace

10

kde: πt představuje index inflace, Pt představuje míru inflace v čase t, Pt−1 představuje míru inflace v předcházejícím období

Index spotřebitelských cen, CPI Slouží k zachycení dopadů změn cenové hladiny na životní náklady domácností pomocí cenových údajů reprezentantů zahrnutých ve spotřebním koši. Spotřební koš obsahuje ty výrobky a služby, které z hlediska výdajů domácností mají největší význam. Sestavuje ho ČSÚ v pravidelných časových intervalech po pěti letech. Položky do spotřebního koše se vybírají podle výsledků šetření, které plynou ze statistiky národních a rodinných účtů. Cenové indexy poměřují úroveň cen vybraného koše reprezentativních výrobků a služeb (cca 700) ve dvou srovnávaných obdobích, přičemž váha přiřazená jednotlivým reprezentantům ve spotřebním koši odpovídá podílu určitého druhu spotřeby na celkové spotřebě domácností. Do spotřebního koše je zařazeno potravinářské zboží, nepotravinářské zboží a služby (ČSÚ, 2014b). Měření je založeno na porovnávání hodnoty spotřebního koše v cenách běžného roku (aktuálního) vzhledem k cenám základního roku (výchozího). Matematicky zapsaný vzorec vyjadřuje rovnice č. 2. ∑ Q0 ∗ P1 CP I = ∑ ∗ 100, (2) Q0 ∗ P0 kde: Q0 je spotřební koš výchozího období, P0 , P1 jsou ceny statků v roce výchozím a běžném. Tento index se z hlediska statistiky nazývá Laspeyresův, jeho největší nevýhodou je, že nepředpokládá substituci statků, u nichž roste cena ve sledovaném období, statky levnějšími. Tím nadhodnocuje cenový růst. Existují modifikace tohoto indexu, Paascheho index, který místo spotřebního koše výchozího období využívá aktualizovaný spotřební koš běžného období, nebo Fisherův, který představuje aritmetický průměr mezi oběma indexy. Ten se ale téměř nepoužívá (Jurečka, 2011). Cenový index výrobců, PPI Tento index měří změny cen vstupů, velký význam má pro inflační prognózy. Vychází z předpokladu, že změny cen vstupů se s přibližně půlročním zpožděním projeví v cenách produkce. Počítá se stejně jako CPI, reprezentativní koš zde ale neobsahuje spotřební statky, ale statky, které se dále zpracovávají (Jurečka, 2011).

2.3

Typy inflace

11

Deflátor HDP Neboli implicitní cenový deflátor, představuje podíl nominálního HDP (hodnota HDP běžného roku v běžných cenách tohoto roku) a reálného HDP (hodnota HDP běžného roku v cenách výchozího roku). Na rozdíl od CPI je tento index přesnější, zahrnuje všechny statky, které tvoří HDP, ne pouze výběr statků tak, jako v případě CPI (Jurečka, 2011).

2.3

Typy inflace

Tato subkapitola představí možné členění různých typů inflace. Ekonomická teorie rozlišuje inflaci podle toho, jak je pro ekonomické subjekty pozorovatelná. Další členění je členění z hlediska kvantitativního. Velký význam má rovněž inflace setrvačná, úzce související s inflačními očekáváními. Inflace zjevná a skrytá Inflace, která skutečně existuje a promítá se do cenových indexů, se nazývá inflace zjevná neboli otevřená. Naopak inflace skrytá není v cenových indexech pozorovatelná. Může se vyskytovat v důsledku chybného sestavení spotřebního koše, zhoršením kvality výrobků beze změny ceny nebo změnou struktury produkce. Je-li růst cenové úrovně zastaven administrativními zákazy dalšího zvyšování cen – cenovým moratoriem, jde o inflaci potlačenou. Takové opatření vede k rozvoji šedého a černého trhu, po uvolnění zákazu zpravidla dochází k rychlému růstu cen a potlačená inflace se mění v otevřenou (Brčák a Sekerka, 2011). Dělení inflace z kvantitativního hlediska Plíživá inflace je inflace mírná, při ní tempo růstu cenové hladiny nepřekračuje tempo růstu produktu ekonomiky. Taková inflace nemá na ekonomiku závažné dopady, je s přirozeným ekonomickým vývojem slučitelná, protože nárůst cen je předpověditelný. Za plíživou inflaci se nejčastěji považuje inflace, jejíž míra nepřesahuje 10 procent (Samuelson a Nordhaus, 2007). Pádivá inflace je taková, jejíž tempo růstu je rychlejší než tempo růstu produktu. Při ní roste cenová hladina o desítky až stovky procent ročně. Taková inflace už s sebou nese závažné ekonomické a sociální dopady a není možné ji považovat za přijatelnou. Vede ke snížení kupní síly peněz, působení inflace se promítá do chování subjektů. Často se vyskytuje v zemích se slabou vládou, kde probíhá revoluce nebo válka (Samuelson a Nordhaus, 2007). Hyperinflace představuje situaci, kdy je inflace velmi vysoká nebo neustále roste. Ze společenského hlediska jde o nepříznivý jev s výraznými dopady na ekonomické subjekty i celou společnost. Většina ekonomů se shoduje, že pokud měsíční míra inflace přesáhne 50 procent, už lze hovořit o hyperinflaci (ECB, 2011).

2.4

12

Příčiny inflace

Setrvačná inflace a inflační očekávání Chování ekonomických subjektů se odvíjí od jejich očekávání ohledně budoucího vývoje. Pokud subjekty inflaci očekávají, nepředstavuje její příchod takovou zátěž pro ekonomiku, jako v případě neanticipované inflace. Při ní je větší rozdíl mezi očekávanou a skutečnou mírou inflace, firmy i domácnosti ztrácí jistotu ohledně zachování úspor, efektivnosti vkladů a dalšího vývoje cen. Inflační očekávání ale mohou na ekonomiku působit i negativně, pokud subjekty očekávají, že inflace nadále poroste stále stejným tempem, i přesto, že prvotní impulsy, které ji vyvolaly, už pominuly. Subjekty takové očekávání zahrnují do svých cen, do úrokové míry a do mzdových požadavků. V důsledku těchto očekávání vzniká setrvačná inflace, při níž se agregátní nabídka i poptávka posouvají stejně, dle očekávání ve společnosti, aniž by byly tyto změny vyvolány nabídkovými šoky nebo změnami výkonu ekonomiky. Setrvačná inflace destabilizuje monetární politiku, její opatření v tomto případě ztrácí účinnost (Jurečka, 2011).

2.4

Příčiny inflace

K inflaci dochází, když množství peněz v ekonomice roste rychleji než reálný produkt. Ekonomové rozlišují různé typy inflace, protože primární impulsy, které vedou ke vzniku inflace, bývají na různých místech i v různé době odlišné. Tyto prvotní příčiny často bývají nepeněžní povahy. Obecně ale můžeme říci, že příčinou každé inflace bývá zejména nabídka peněz, protože bez ní nemůže dojít k růstu cenové hladiny. Vztah mezi výší cenové hladiny a množstvím peněz v ekonomice popisuje rovnice č. 3, v ekonomii známá jako rovnice směny. M ∗ V = P ∗ Q,

(3)

kde: M představuje množství pěněz v ekonomice, V je rychlost obratu peněz, P označuje cenovou hladinu Q vyjadřuje reálný produkt Rovnice vyjadřuje závislost mezi objemem produkce obchodované na trhu dané ekonomiky a peněžními toky potřebnými na pořízení těchto výrobků a služeb. Jestliže veličiny V a Q považujeme v daném období za konstantní, pak z rovnice vyplývá, že růst peněžní zásoby způsobí růst cenové hladiny a vede k inflaci (Jurečka, 2011). Inflace poptávková O inflaci tažené poptávkou hovoříme tehdy, když se reálný produkt nachází nad úrovní potenciálního produktu. Jedná se o situaci, kdy domácnosti, firmy, vláda i zahraniční subjekty poptávají vyšší produkt, než ekonomika vytváří. Tato situace není dlouhodobě udržitelná. Vzniklá inflační mezera bývá uzavřena růstem cenové

2.4

Příčiny inflace

13

hladiny, případně zvýšením agregátní nabídky (dále AS). Obvyklou reakcí ekonomiky je právě růst cenové hladiny, protože ceny reagují, zejména v krátkém období, pružněji než AS. Cenový růst je přirozeným nástrojem obnovy agregátní nabídky i poptávky, protože rostoucí ceny snižují kupní sílu ekonomických subjektů, což automaticky vede k obnovení ekonomické rovnováhy. K vzniku inflační mezery dochází vždy, když současně s růstem agregátní poptávky (dále AD) odpovídajícím způsobem neroste produkt. AD je definovaná jako součet výdajů na spotřebu domácností, vládních výdajů, investičních výdajů a čistého exportu, tedy každá z těchto složek může vyvolat inflaci. Výdaje na spotřebu domácností jsou z velké části ovlivňovány mzdou. Pokud růst nominální mzdy předstihuje růst výkonnosti ekonomiky v situaci, kdy se ekonomika nachází na úrovni potenciálního produktu, působí mzdy inflačně a jsou spojeny s multiplikačním a akceleračním principem. Vývoj těchto výdajů je silně ovlivněn i změnami v očekávání ekonomických subjektů. Rychlý růst investičních výdajů může být příčinou inflace. Důchodotvorný účinek investic se projevuje okamžitým zvýšením agregátní poptávky, zatímco účinek kapacitotvorný, který má za následek zvýšení AS, se projevuje se zpožděním. Investiční výdaje, které nepřinesly odpovídající růst na straně AS, mohou dodatečně vyvolat růst AD tak, že se projeví poptávková inflace (Jurečka, 2011). Vládní výdaje také mohou stimulovat inflační tlaky, především opatření hospodářské politiky ovlivňují spotřební výdaje. Například snížením daní podpoří spotřební výdaje, dále stát může prosadit levný úvěr, čímž opět podpoří spotřební výdaje a investiční výdaje. Určitý podíl na poptávkové inflaci má i deficitní financování státního rozpočtu, a to zejména v podmínkách, kdy se ekonomika nachází na úrovni potenciálního produktu. Dodatečné výdaje způsobí dočasný přírůstek produktu, ale přinesou s sebou i trvalé zvýšení cenové hladiny (Jurečka, 2011). Inflace nabídková O nabídkovou inflaci se jedná, když cenová hladina roste, i když nepřevažuje agregátní poptávka nad nabídkou, a dokonce i tehdy, kdy se výkon ekonomiky nachází pod úrovní potenciálního produktu. Nabídkovou inflaci způsobuje zvyšování cen vstupů, proto se také nazývá inflace nákladová. Produkce firem je omezena rozpočtem, proto zdražení vstupů vede k omezení produkce, což se při stávající poptávce projeví růstem cenové hladiny. S nákladovou inflací úzce souvisí inflační spirála. Princip spočívá v tom, že se cenový růst postupně rozšiřuje z nejnižší úrovně do vyšší. Počáteční zdražení cen vstupů vyvolá růst výrobních nákladů, který dále způsobí růst cen produkce. Zvýšení cen produkce vyvolá tlak na zvýšení mezd, přičemž mzdy jsou výrobními náklady. Důsledkem je další zvyšování cen (Jurečka, 2011). Faktory vyvolávající nabídkovou inflaci jsou shrnuty v následujícím výčtu: • růst nominálních mezd, • zvýšení cen surovin, služeb a ostatních výrobních faktorů,

2.5

Důsledky inflace

14

• zvýšení cen základních surovin a energií na světových trzích, • politické události, války, převraty, teroristické útoky, • depreciace směnného kurzu, protože zvyšuje relativní ceny dováženého zboží, • importovaná inflace ze zahraničí v důsledku importu a exportu, • zvýšení nepřímých daní a povinná ekologická opatření (Jurečka, 2011), (Brčák a Sekerka, 2011).

2.5

Důsledky inflace

Přestože je inflace vnímána převážně jako jev s negativními dopady na ekonomiku, v ekonomické literatuře se setkáme i s názory odborníků o tom, že inflace může působit jako stimulační ekonomický faktor. V tomto smyslu lze vnímat jen mírnou inflaci, kdy pozvolný ekonomický růst vytváří motiv pro rozšíření produkce a nabídky práce. Jako dopady inflace chápeme především důsledky působení závažnějších forem inflace. Redistribuce bohatství Vlivem inflace dochází k přerozdělování peněžních toků. Zatímco pro dlužníky má inflace příznivý dopad, protože snižuje hodnotu závazků, na věřitele působí opačně. Pokud je míra inflace vyšší než nominální úroková míra, klesá absolutně hodnota vkladů. Růst celkové úrovně cen působí nepříznivě i na subjekty, které mají vklady u bank a na držitele státních dluhopisů a peněžních rezerv. Protože se ceny nemění u všech výrobků a služeb stejně, dopad inflace je odlišný u různých subjektů v závislosti na tom, jak se vyvíjí ceny těch statků, které tyto subjekty spotřebovávají. Inflace méně poškozuje subjekty, které jsou lépe informované a ceny jejich produkce se přizpůsobují obecnému cenovému vývoji. Nominální příjmy těchto subjektů se tak přizpůsobují vývoji cenové hladiny. Naopak příjemci fixních platů a důchodů v důsledku inflace ztrácí, protože i při neměnné výši starobních důchodů, platů státních zaměstnanců nebo úroků z obligací, reálná hodnota těchto příjmů ztrácí. Inflace působí průběžně, tyto důchody jsou však upravovány se zpožděním (Brčák a Sekerka, 2011). Ekonomické a sociální dopady Inflace je zdrojem ekonomické a tím i sociální nestability. Vnáší nejistotu do rozhodování, zejména do rozhodování o investicích, které je spojeno s riziky. Dochází-li ještě k obtížně předvídatelným cenovým pohybům, je pro investory obtížnější odhadnout očekávanou mezní efektivnost investice, což může od investování odrazovat. Inflace také brzdí uzavírání dlouhodobých obchodních kontraktů zejména z toho důvodu, že

2.6

Phillipsova křivka

15

ekonomická budoucnost je obtížně předvídatelná. Inflace deformuje ceny u dlouhodobých smluv, projeví-li se během trvání jejich platnosti. Dlužníci mají zájem na co nejvyšší míře inflace, protože snižuje jejich reálné závazky (Brčák a Sekerka, 2011). Transakční náklady a dopady na efektivitu hospodářství Inflace snižuje efektivitu z toho důvodu, že způsobuje mylnou interpretaci cen a cenových signálů u ekonomických subjektů. Při nízké inflaci si výrobci a spotřebitelé správně uvědomují změnu cen jako změnu relativní ceny a mohou se jí správně přizpůsobit. Zatímco v ekonomice s vysokou inflací je obtížné rozlišit mezi změnou relativních cen a změnou cenové hladiny, protože se ceny upravují příliš často. Inflace pokřivuje způsoby užití peněz. Hotovostní peníze přináší nulový úrok, vzroste-li inflace, úrok z držby hotovostních peněz nebude nulový, ale záporný. Ekonomické subjekty se budou snažit zbavit se hotovosti. Kvůli přizpůsobování se klesající hodnotě peněz bude vynaloženo velké množství nákladů, které by jinak byly investovány do produktivních investic (Brčák a Sekerka, 2011), (Fuchs a Tuleja, 2003). S tím souvisí náklady známé jako menu costs, související s nutností tisknout nové cenové označení produktů a služeb, například právě jídelní lístky a dojednávat nové kontrakty s dodavateli. V této souvislosti jsou zmiňovány často i náklady známé jako shoe-leather costs, vyjadřující, že při vysoké míře inflace subjekty preferují nízkou hotovost a často navštěvují kvůli výběru hotovosti banky (Kotlán, 2008). Inflace má také negativní dopad na výběr daní. Když se zvýší ceny, reálná hodnota daných veličin se sníží, a tak se změní reálná daň. Také je v důsledku inflace vynaložena velká část nákladů související se změnami cen produkce (Samuelson a Nordhaus, 2007).

2.6

Phillipsova křivka

Autor A. W. Phillips prokázal existenci inverzního vztahu nominálních mezd a nezaměstnanosti pomocí Phillipsovy křivky. Z grafu č. 1 uvedeného níže plyne, že s rostoucí mírou nominálních mezd klesá míra nezaměstnanosti. Tento model neuvažuje nulovou míru nezaměstnanosti (Jurečka, 2011). Později byla tato teorie zpochybněna a modifikována. Neokeynesiánci nově uvedli ranou Phillipsovu křivku, která popisovala vztah míry inflace a míry nezaměstnanosti. Podle této teorie může stát volit mezi oběma veličinami, může existovat nízká míra nezaměstnanosti výměnou za vyšší míru inflace. Tato teorie byla koncem 60. let minulého století zpochybněna, ekonomové objevili, že tento substituční vztah platí pouze, když se nemění míra setrvačné inflace. Proto se začala rozlišovat Phillipsova křivka krátkodobá a dlouhodobá, kde hlavní rozdíl mezi křivkami plyne z toho, zda inflace je nebo není očekávaná (Fuchs a Tuleja, 2003).

2.6

Phillipsova křivka

16

Obrázek 1: Graf původní Phillipsovy křivky. Zdroj: (Fuchs a Tuleja, 2003, s. 151).

Krátkodobá a dlouhodobá Phillipsova křivka Rozdíl mezi oběma křivkami názorně popisuje obrázek č. 2. V prvním období je nezaměstnanost na úrovni přirozené míry nezaměstnanosti.1 Ekonomika se nachází v bodě A, čemuž odpovídá krátkodobá Phillipsova křivka. Pokud ale dojde k expanzi, klesne míra nezaměstnanosti. Porostou mzdy a firmy budou vytvářet další pracovní místa. Až se začne reálný produkt blížit k potenciálnímu produktu, vzrostou ceny. Tím zrychlí růst mezd a cen a ekonomika se posune po krátkodobé Phillipsově křivce do bodu B. V tomto případě se ještě nemění inflační očekávání, proto platí stále původní Phillipsova křivka, nižší nezaměstnanost vede k vyšší inflaci. Ve třetím odbodbí ale inflace vzrostla, subjekty začínají měnit svá očekávání, což se promítá v jejich rozhodování. Dojde k posunu Phillipsovy křivky do pozice křivky SRPC’. Skutečnost, že se nová křivka nachází nad původní odráží zvýšení očekávané míry inflace. Pokud by pokles hospodářství způsobil pokles míry nezaměstnanosti zpět na přirozenou míru, ekonomika by se nacházela v bodě C, kde je míra inflace vyšší vlivem posunu krátkodobé Phillipsovy křivky (Samuelson a Nordhaus, 2007). Bude-li nezaměstnanost vyšší, než odpovídá přirozené míře, inflace bude mít tendenci klesat. Z toho vyplývá, že pouze přirozená míra nezaměstnanosti představuje podmínky pro stabilní míru inflace. To je důvod, proč je dlouhodobá Phillipsova křivka svislá (Fuchs a Tuleja, 2003). 1

Často se v této souvislosti užívá zkratka NAIRU (Nonaccelerating inflation rate of unemployment) – nezaměstnanost, která odpovídá stálé úrovni inflace, tlaky na mzdovou a cenovou inflaci jsou vyrovnané a inflace nemá sklon se měnit. Je to nejnižší možná míra nezaměstnanosti, kterou lze udržet bez dodatečných inflačních tlaků.

2.7

Ovlivňování inflace ze strany ČNB

17

Obrázek 2: Krátkodobá (SRPC) a dlouhodobá (LRPC) Phillipsova křivka. Zdroj: (Samuelson a Nordhaus, 2007, s. 681).

2.7

Ovlivňování inflace ze strany ČNB

Dohled a regulaci v měnové oblasti vykonává v rámci monetární politiky centrální banka. Hlavním, nadřazeným cílem České národní banky je cenová stabilita. Na další monetární cíle se může zaměřit pouze tehdy, když není ohroženo plnění hlavního cíle. Centrální banka je nezávislá, rozhodnutí bankovní rady nepodléhají rozhodnutí vlády, její opatření by však neměla být v rozporu s hospodářskými cíli stanovenými vládou, pokud tyto cíle nejsou v rozporu s cílem cenové stability. K dosažení monetárních cílů využívá centrální banka přímé a zejména nepřímé nástroje. Rozhodování v oblasti měnové politiky je založeno na aktuální makroekonomické prognóze. Od roku 1998 přešla ČNB na režim přímého cílování inflace. Místo závazku udržovat měnový kurz koruny ve stanoveném pásmu ponechala kurz koruny volně plavat a zavázala se udržovat inflaci na úrovni vyhlášeného inflačního cíle s tolerančním pásmem. Cílování charakterizuje střednědobost této strategie, veřejné vyhlášení cíle a využívání prognózy inflace. Po zohlednění skutečného vývoje v porovnání s prognózou pak bankovní rada hlasuje, jaké změny měnově politických nástrojů jsou nutné, aby bylo dosaženo cíle. Změnami těchto nástrojů se ČNB snaží kompenzovat inflační tlaky tak, aby nevychylovaly budoucí inflaci mimo toleranční pásmo. Centrální banka za tímto účelem využívá změny repo sazby, čímž ovlivňuje změnu tržních úrokových sazeb. Změna těchto sazeb se působením transmisního mechanismu pak promítá do inflace (ČNB, 2014c). Současný inflační cíl představuje 2 % s tolerančním pásmem jeden procentní bod oběma směry. Hodnota cíle je stanovena v celkové inflaci. V celkové inflaci byl stanoveni i cíl 3 % platný od ledna 2006 do prosince 2009 (ČNB, 2014c).

2.7

18

Ovlivňování inflace ze strany ČNB

Tabulka 1: Dřívější inflační cíle stanovené v čisté inflaci. Zdroj: (ČNB, 2014c).

Rok 1998 1999 2000 2001 2005

Cíl % 5,5 - 6,5 4-5 3,5 - 5,5 2-4 1-3

Plnění k 12/1998 12/1999 12/2000 12/2001 12/2005

Stanoven 12/1997 11/1998 12/1997 4/2000 4/1999

Makroekonomické indikátory sledované ČNB Aby centrální banka byla schopná sestavit inflační zprávy a prognózy, provádí analýzu ekonomické situace České republiky. Hlavní sledované makroekonomické indikátory třídí ČNB do pěti celků. Zohledňuje faktory nabídkové a poptávkové, kam spadá HDP v absolutním vyjádření i jeho meziroční růst, výdaje na konečnou spotřebu domácností, výdaje na konečnou spotřebu vlády, tvorba hrubého kapitálu, vývoz zboží a služeb, dovoz zboží a služeb a čistý vývoz. Do této kategorie ČNB zahrnuje i koincidenční ukazatele jako je meziroční procentní růst průmyslové produkce, stavební produkce a tržeb v maloobchodě včetně motoristické produkce. Další kategorií jsou cenové faktory. ČNB sleduje hlavní cenové ukazatele, tedy míru inflace, spotřebitelské ceny, regulované ceny, čistou inflaci, ceny potravin (včetně alkoholických nápojů a tabáku), korigovanou inflaci bez pohonných hmot, ceny pohonných hmot, měnově-politickou inflaci (bez vlivu změn daní) a deflátor HDP. Z dílčích ukazatelů zohledňuje ceny ropy Brent, ceny stavební produkce, průmyslových výrobců a zemědělské produkce. Ze skupiny faktorů trhu práce jsou zohledňovány ukazatele jako průměrná měsíční mzda ve sledovaných organizacích, počet zaměstnanců včetně členů produkčních družstev, nominální jednotkové mzdové náklady, nominální jednotkové mzdové náklady v průmyslu, souhrnná produktivita práce, obecná míra nezaměstnanosti a míra registrované nezaměstnanosti celkem. V rámci faktorů veřejných financí jsou uvažovány faktory jako deficit veřejných financí, podíl deficitu veřejných financí na HDP, veřejný dluh, veřejný dluh vzhledem k HDP. Další kategorie představuje faktory vnějších vztahů, z nichž ČNB sleduje obchodní bilanci, případně její podíl na HDP, bilanci služeb, celkově běžný účet platební bilance i jeho podíl na HDP, přímé zahraniční investice, směnné kurzy Kč/USD a Kč/EUR, ceny zahraničního obchodu vývozní i dovozní. Poslední skupinou faktorů jsou faktory peněz a úrokových sazeb, z nichž centrální banka využívá 2T repo sazbu, 3M PRIBOR a peněžní agregát M2 (ČNB, 2013f).

2.8

2.8

Vývoj inflace v letech 2003 – 2013 z pohledu České národní banky

19

Vývoj inflace v letech 2003 – 2013 z pohledu České národní banky

Tato podkapitola je zaměřena na období, které bude analyzováno v Praktické části této práce. Z následujícího grafu (obr. č. 3) lze snadno identifikovat roky, během kterých se míra inflace v České republice vyvíjela nestandardním způsobem, kdy nastaly značné výkyvy ve vývoji a zlomy. Z grafu je patrné, že v roce 2003 byla míra inflace záporná, zatímco na začátku roku 2008 dosahovala nejvyšších hodnot za sledované období. V polovině roku 2009 došlo k výraznému poklesu míry inflace, naproti tomu na začátku roku 2012 dosahovala míra inflace nejvyšších hodnot od významného poklesu v roce 2009.

Obrázek 3: Časová řada vývoje míry inflace ve sledovaném období vyjádřená přírůstkem CPI, vyjadřuje změnu cenové hladiny v daném čtvrtletí ve vztahu ke stejnému období předchozího roku. Zdroj dat: (ČSÚ, 2014a).

Následující podkapitoly se věnují období od roku 2003 do konce roku 2013 a s využitím poznatků a informací obsažených v inflačních zprávách popisují, jak se vyvíjely významné inflační faktory z pohledu České národní banky. V závěru této kapitoly je stručné shrnutí, které popisuje, jaké faktory převážně působily na inflaci v období před nástupem světové finanční a hospodářské krize a jaké faktory převládaly v období, kdy se projevily dopady krize i v ČR. Vývoj v roce 2003 V prvním čtvrtletí tohoto roku ČNB charakterizuje českou ekonomiku nevýrazným hospodářským růstem a nízkou inflací. Míra inflace poklesla do záporných hodnot a nacházela se pod cílovaným pásmem. Meziroční růst HDP se v porovnání s rokem 2002 opět zpomalil. K růstu výkonu přispívaly zejména složky AD, jako je růst spotřebních výdajů domácností a vládních výdajů. Podle ČNB za tímto vývojem

2.8

Vývoj inflace v letech 2003 – 2013 z pohledu České národní banky

20

stojí meziroční pokles cen potravin, který odrážel stav trhu zemědělských komodit u nás i v zahraničí, k poklesu přispěly významně i ceny těchto komodit. Ve druhém čtvrtletí se v ekonomice projevila nízká inflační očekávání, rostla spotřebitelská poptávka a klesaly ceny vstupů, což vytvářelo podmínky pro nízkou inflaci a působilo na snižování cen. Naopak koncem roku se míra inflace zvýšila, zejména růstem cen surovin a potravin, jejichž vliv už nebyl tlumen apreciací koruny jako v předcházejících obdobích (ČNB, 2003a; ČNB, 2003b; ČNB, 2003c; ČNB, 2004a). Vývoj v roce 2004 Od počátku roku až do třetího čtvrtletí docházelo k nárůstu inflace, na přelomu září a října se míra inflace snížila. Dosavadní nárůst míry inflace byl podle ČNB způsoben především faktory, které ovlivňovaly vývoj cen potravin, jako zejména růst cen zemědělských výrobců. Také úpravy sazby DPH a spotřebních daní od ledna 2004 měly podstatný vliv. V důsledku změny daně z tabáku vzrostly ceny tabákových výrobků. V rámci nepotravinářských komodit nejrychleji rostly ceny pohonných hmot v návaznosti na růst cen ropy na světových trzích. ČNB však uvádí, že v tomto roce tyto změny k růstu spotřebitelských cen nepřispěly, protože vstupem pro většinu domácí průmyslové produkce je uralská ropa, jejíž ceny se odvozují co dlouhodobých průměrů, ne od krátkodobých světových maxim. Dále tento vývoj ČNB odůvodňuje i posilováním koruny vůči americkému dolaru. Na konci roku 2004 výrazně zrychlilo tempo růstu domácí ekonomiky. Ze 75 % se na tomto růstu podílel zahraniční sektor. Došlo k vysoké dynamice zahraničního obchodu převážně v důsledku vstupu ČR do Evropské unie (ČNB, 2004b; ČNB, 2004c; ČNB, 2004d; ČNB, 2005a). Vývoj v roce 2005 Na počátku roku 2005 došlo k dalšímu poklesu cenové hladiny, podle ČNB vlivem působení především cenových faktorů. Došlo k poklesu cen potravin, které odrážely poklesy cen zemědělských výrobců vzniklé především v důsledku poklesu cen rostlinné produkce na světových trzích. Vysoké ceny energií a se zatím neprojevily v domácích cenách, protože jejich vliv byl tlumen apreciací kurzu koruny k dolaru. Na peněžním trhu došlo k poklesu úrokových sazeb a posilování kurzu koruny vůči dolaru i euru. V dalších čtvrtletích pak následoval růst míry inflace. Až ve 3. čtvrtletí inflace vzrostla a vrátila se do cílovaného pásma. Současně zrychlil růst české ekonomiky a dosáhl nejvyšší hodnoty za posledních 8 let. Růst inflace byl podle ČNB způsoben změnami cen PHM, které vzrostly v důsledku vývoje cen ropy na světových trzích. Zrychlil i meziroční růst regulovaných cen v důsledku zvýšení cen zemního plynu pro domácnosti. Tento vliv se promítl ve třetím čtvrtletí i do spotřebitelských cen (ČNB, 2005b; ČNB, 2005c; ČNB, 2005d; ČNB, 2006a).

2.8

Vývoj inflace v letech 2003 – 2013 z pohledu České národní banky

21

Vývoj v roce 2006 V první polovině roku se míra inflace zvýšila především v důsledku změny cen energií pro domácnosti. Na přelomu roku 2005 a 2006 se opět zrychlil růst ceny ropy na světových trzích a přispěl k mírnému růstu cen průmyslových výrobců. Koncem prvního pololetí roku 2006 rostla česká ekonomika, kurz koruny vůči americkému dolaru i euru mírně posílil. Míra inflace také vzrostla v důsledku zvýšení telefonních poplatků a cen pohonných hmot. V posledním čtvrtletí růst míry inflace zpomalil, vliv na tento vývoj měl i pokles tempa růstu regulovaných cen (ČNB, 2006b; ČNB, 2006c; ČNB, 2006d; ČNB, 2007a). Vývoj v roce 2007 Počátkem roku byl podle ČNB nárůst míry inflace způsoben především změnou nepřímých daní, což se promítlo do spotřebitelských cen, zejména u tabákových výrobků. V druhém pololetí roku 2007, zejména pak v posledním čtvrtletí, míra inflace přesáhla horní hranici cílového pásma. Česká ekonomika se nacházela nad svým potenciálem. ČNB uvádí, že zvýšení nastalo zejména v důsledku působení vnějších faktorů. V eurozóně i USA došlo ke zrychlení růstu HDP, vzrostly ceny potravin i cena ropy Brent. Americký dolar oslabil, rostla inflace ve světovém hospodářství, zejména v důsledku růstu cen potravin. Naopak posílil kurz koruny vůči euru. Vliv cen potravin ovlivnil inflaci i u nás, inflační očekávání ale zatím zůstala ukotvena. Zvyšovala se ale peněžní zásoba a český HDP také rostl, i když pomaleji. K jeho růstu přispěly především složky AD, výdaje na spotřebu a tvorba hrubého kapitálu. Růst české ekonomiky působil příznivě na tvorbu pracovních míst, vedl k rostoucí zaměstnanosti. Na peněžním trhu rostly krátkodobé úrokové sazby, úrokové sazby se splatností delší než 1 rok spíše stagnovaly. Zvýšení bylo očekáváno, sazby ale ještě vzrostly i v důsledku posilující koruny. Příčinou růstu byla zejména poptávka po likviditě na evropských finančních trzích (ČNB, 2007b; ČNB, 2007c; ČNB, 2007d; ČNB, 2008b). Vývoj v roce 2008 Počátkem roku 2008 se inflace zvýšila, překračovala toleranční pásmo zejména v důsledku růstu spotřebitelských cen, v důsledku vývoje regulovaných cen a změn cen pohonných hmot. Míra inflace zpomalila ve druhém a třetím čtvrtletí, nacházela se však stále nad tolerančním pásmem v důsledku vlivu rostoucích cen energetických surovin, i když jejich dopad byl částečně tlumen meziročním posílením kurzu koruny k euru. Určitý vliv měly i reformní kroky ČR platné od ledna tohoto roku, jako zavedení poplatků ve zdravotnictví, zavedení ekologické daně a zvýšení sazby DPH. Ve druhém čtvrtletí se meziroční míra inflace snížila, stále však dosahovala vysokých hodnot. Na poklesu se nejvíce podílely ceny potravin. Ve třetím čtvrtletí posílil meziročně kurz koruny k euru a na konci roku 2008 se inflace výrazně snížila, poprvé za posledních 13 měsíců se vrátila do tolerančního pásma. Klesalo i tempo

2.8

Vývoj inflace v letech 2003 – 2013 z pohledu České národní banky

22

ekonomického růstu. Zlom a výrazný hospodářský útlum, který je patrný i v grafu, nastal v důsledku světové hospodářské a finanční krize. Bankovní rada snížila úrokové sazby o 1,25 procentního bodu (ČNB, 2008c; ČNB, 2008d; ČNB, 2008e; ČNB, 2009a). Vývoj v roce 2009 ČNB uvádí, že pokles, který v tomto roce nastal, je důsledkem poklesu cen ropy a tím i cen pohonných hmot. Stejně tak domácí poptávka v důsledku nejistoty ohledně budoucího vývoje příliš nerostla a míra inflace se nacházela pod tolerančním pásmem. Další pokles nastal ve třetím čtvrtletí v důsledku poklesu cen potravin. K poklesu míry inflace přispěl i utlumený vývoj domácí ekonomiky. Až ve čtvrtém čtvrtletí se míra inflace zvýšila, což způsobil růst cen pohonných hmot, ke kterému vedlo oživení růstu cen ropy na světových trzích (ČNB, 2009b; ČNB, 2009c; ČNB, 2009d; ČNB, 2010a). Vývoj v roce 2010 Od tohoto roku ČNB vyhlásila nový inflační cíl 2 %. Počátkem roku posilovala koruna, došlo k poklesu úrokových sazeb vlivem krize klesaly úrokové sazby a rostla nezaměstnanost. Nejrychleji rostoucí složkou byly ceny PHM, což bylo ovlivněno vývojem cen na světových trzích. Inflačně také působily ceny potravin. Naopak protiinflačně působily dovozní ceny a regulované ceny, v důsledku nízké zahraniční inflace a zpožděného dopadu poklesu cen elektřiny ve světě. Ve druhém čtvrtletí nárůst inflace způsobily zejména administrativní vlivy, jako dopady daňových změn2 , ve druhé polovině roku inflace dále rostla, zejména vlivem rostoucích cen potravin. Domácí inflační tlaky byly nepatrné, stejně jako inflační tlaky z důvodu změn peněžní zásoby nebyly příliš výrazné (ČNB, 2010b; ČNB, 2010c; ČNB, 2010d; ČNB, 2011a). Vývoj v roce 2011 V roce 2011 zpomaloval růst ekonomiky, inflace se nacházela pod cílem, zdrojem inflace byly ceny komodit na světových trzích, které ovlivnily inflační působení cen PHM a cen potravin. Naopak protiinflačně působily dovozní ceny, ceny průmyslových výrobců rostly, ale jejich vliv tlumilo zhodnocení kurzu koruny. V druhém čtvrtletí zesílily jinak slabé domácí inflační tlaky, zejména v důsledku růstu cen mezd. Ve třetím čtvrtletí ekonomický růst dále zpomalil, odezněl vliv daňových změn z předešlého roku, zdrojem inflace zůstávaly světové ceny komodit, jejichž vliv byl umocněn oslabením kurzu koruny. V posledním čtvrtletí se inflace zvýšila, hlavním důvodem byly očekávané změny nižší sazby DPH3 . Domácí faktory působily spíše protiinflačně (ČNB, 2011b; ČNB, 2011c; ČNB, 2011d; ČNB, 2012a). 2 3

Od ledna roku 2010 došlo ke změnám sazeb DPH z 9 % a 19 % na 10 % a 20 %. Změna sazby z 10 % na 14 %, platná od ledna 2012.

2.8

Vývoj inflace v letech 2003 – 2013 z pohledu České národní banky

23

Vývoj v roce 2012 Na počátku roku se míra inflace pohybovala nad cílem. Nejvíce ji ovlivnily zejména faktory působící z vnějšího prostředí, došlo k oživení zahraniční poptávky a ceny ropy rostly rychleji, stejně jako úrokové sazby v zahraničí byly vyšší, než se očekávalo. Za hlavní zdroje inflace ČNB považuje růst cen potravin, změny cen pohonných hmot a změny regulovaných cen. Vnější vývoj u nás vedl k vyšší inflaci i tím, že oživení zahraniční poptávky působilo i na oživení domácí aktivity. Ve druhém čtvrtletí došlo k poklesu míry inflace, což bylo ovlivněno vývojem světových cen ropy, dalším útlumem domácí poptávky a oslabením měnového kurzu. V posledním čtvrtletí došlo k nečekanému poklesu zahraniční aktivity, což se projevilo poklesem domácích úrokových sazeb, poklesem cen potravin a slabou poptávkou (ČNB, 2012b; ČNB, 2012c; ČNB, 2012d; ČNB, 2013c) Vývoj v roce 2013 V roce 2013 míra inflace klesala, zejména vlivem poklesu domácí ekonomické aktivity. Klesal HDP zejména vlivem snížení čistého exportu a propadu hrubé tvorby fixního kapitálu. Zdrojem inflace byly zejména ceny potravin a regulované ceny. Během celého roku klesala míra inflace, vlivem stále nižší míry inflace posilovala koruna, což by podle ČNB mohlo vést k dalšímu poklesu míry inflace, který by mohl vést k deflaci. Proto ČNB provedla intervenci tak, že devalvovala domácí měnu (ČNB, 2013d; ČNB, 2013e). Dílčí shrnutí Z vývoje inflace v jednotlivých letech je vidět, že nejvíce jsou ze strany ČNB komentovány inflační vlivy cen potravin, cen zemědělské produkce i změn cen zemědělské produkce na světových trzích. Často je zmiňován vliv změn cen ropy a také vliv úprav sazeb DPH, převážně v období během krize. V některých letech jsou zmíněny i regulované ceny. Z inflačních zpráv je patrné, že inflační tlaky některých faktorů byly podpořeny nebo naopak tlumeny apreciací či devalvací koruny. V období před krizí, zejména v roce 2007, je připisováno inflační působení i růstu domácí a zahraniční poptávky. Inflační zprávy poskytují komplexnější pohled na vývoj inflace, smyslem této kapitoly bylo především uvést faktory, které nejčastěji měly podle ČNB za následek výkyvy nebo netypický vývoj v jednotlivých letech.

3

METODIKA

3

24

Metodika

3.1

Použitá data a jejich zdroje

V Praktické části jsou použita data vybraných makroekonomických indikátorů z kategorií, do nichž tyto veličiny člení ČNB. Data jsou zvolena tak, aby reprezentovala danou skupinu faktorů, také podle dostupnosti a podle toho, jak jsou ukazatele diskutovány v odborné literatuře a v inflačních zprávách. Zahrnuta jsou pozorování v rozsahu od 1. čtvrtletí roku 2003 do 3. čtvrtletí roku 2013.4 V Praktické části jsou zpracovávána data v podobě čtvrtletních časových řad v relativním vyjádření jako míra, index nebo změna vzhledem ke stejnému období předchozího roku. Data, která zdroj uvádí v absolutním vyjádření, byla pomocí programu MS Excel přepočítána na relativní hodnoty. Vyjádřením všech faktorů v relativní podobě jsou časové řady očištěny o sezónní vlivy, což je pro účely této práce výhodné. Vybrané makroekonomické ukazatele jsou pro přehlednost členěny na faktory vnitřní a vnější. Následující podkapitoly blíže představí faktory, které jsou v praktické části práce použity. Vnitřní faktory Míra inflace je ukazatel vyjádřený přírůstkem indexu spotřebitelských cen ke stejnému čtvrtletí předchozího roku. Vyjadřuje procentní změnu cenové hladiny ve vykazovaném čtvrtletí daného roku vzhledem ke stejnému čtvrtletí předchozího roku. Jedná se o dosaženou cenovou úroveň, která vylučuje sezónní vlivy. Tato míra inflace je vhodná ve vztahu ke stavovým veličinám, používá se při propočtech reálné úrokové míry, reálného zvýšení cen majetku, valorizací atd. Z tohoto ukazatele vychází i ČNB, zde, pro účely ekonometrické analýzy, bude závislou veličinou (ČSÚ, 2014a). 3M PRIBOR je referenční hodnota úrokových sazeb na trhu mezibankovních depozit, odvozují se od její výše sazby komerčních bank, její výše závisí mimo jiné i na výši 2T repo sazby. M2 agregát zahrnuje tzv. úzké peníze (M1) a navíc vklady se splatností do dvou let a vklady s výpovědní lhůtou do tří měsíců. Faktor je často využíván při výzkumech týkajících se inflace5 . Vztah peněžní zásoby a inflace vyplývá z rovnice směny. Tento ukazatel využívá pro zjišťování vývoje inflace i ČNB (ČNB, 2008a). 4

Poslední čtvrtletí není zahrnuto, u některých ukazatelů nebyly dostupné příslušné hodnoty za poslední čtvrtletí roku 2013, chybějící hodnota ale nemá vzhledem k počtu pozorování na ekonometrické odhady vliv. Proměnná regulované ceny není k dispozici pro celé období, pouze v rozsahu od roku 2008 do současnosti. 5 Autoři Komárek, Horváth a Rozsypal (2010) se ve své studii věnují tomu, jaký mají peněžní ukazatele význam vzhledem k inflaci v zemích střední Evropy. Na základě ukazatelů peněžního převisu, reálné a nominální peněžní mezery bylo zjištěno, že peněžní indikátory mají význam pro předpovědi inflace, v každé sledované zemi se ale vliv a přesnost předpovědi liší.

3.1

Použitá data a jejich zdroje

25

HDP ČR sleduje v souvislosti s inflací i ČNB jako jeden z domácích makroekonomických indikátorů. Ukazatel má v souvislosti s inflací význam při sledování, zda růst cenové hladiny je doprovázen růstem produktu v ekonomice. Vládní výdaje a výdaje na spotřebu domácností jsou složkou agregátní poptávky, přestože se jedná o součást HDP ČR, do práce jsou zařazeny všechny tři faktory, aby analýza byla podrobnější. Změny agregátní poptávky mohou zapříčinit vznik poptávkové inflace, proto má význam se těmito faktory zabývat. Inflační očekávání subjektů na finančních trzích také sleduje ČNB. Zjišťuje, zda jsou tato očekávání v souladu s představami ČNB a se skutečným vvojem. Inflační očekávání zapřičiňují setrvačnou inflaci, má tedy význam jejich vývoj sledovat. Index cen průmyslových výrobců měří průměrný cenový vývoj všech průmyslových výrobků vyrobených a prodaných na českém trhu. Zahrnuje ceny v sekcích B až E klasifikace NACE-CZ, tedy těžby, zpracovatelského průmyslu, výroby a rozvodu elektřiny, plynu a tepla a zásobování vodou. Je jeden z cenových ukazatelů, který také zohledňuje ČNB (ČSÚ, 2012b). Index cen zemědělských výrobců je počítán z nominálních cen vybraných zemědělských výrobků. Jedná se o realizační ceny vybraných výrobků spadajících do oddílů 01 a 05 SKP6 , určených výhradně pro vnitřní trh. Index tedy pokrývá kategorie jako zemědělská produkce a ryby, rostlinná výroba, živočišná produkce. Ceny jsou očištěny od daně z přidané hodnoty (ČNB, 2014b). Ceny pohonných hmot zahrnují automobilové benzíny, naftu a LPG, po očištění o primární dopady změn nepřímých daní (ČNB, 2014a). Obecná míra nezaměstanosti je počítána jako podíl počtu nezaměstnaných na celkové pracovní síle, kde čitatel i jmenovatel jsou ukazatele konstruované podle mezinárodních definic a doporučení7 . Jedná se o odhady z výběrového šetření pracovních sil. Předmětem šetření jsou všechny osoby obvykle bydlící v soukromých domácnostech, nejsou uvažovány osoby žijící v hromadných ubytovacích zařízeních. Z toho důvodu jsou údaje za určité skupiny obyvatelstva k dispozici v omezené míře (ČSÚ, 2012a). Ceny potravin slučuje dvě základní skupiny dělené podle ČSÚ. Potraviny a nealkoholické nápoje a Alkoholické nápoje, tabák, po očištění o primární dopady změn nepřímých daní (ČNB, 2014a). Index nominální mzdy zahrnuje údaje o průměrné měsíční mzdě v přepočtu na fyzické osoby v odvětvovém členění. Jedná se o průměrné hrubé měsíční mzdy. Zahrnuty jsou částky v daném období zúčtované, bez ohledu na to, zda byly ve 6 7

Standardní klasifikace produkce. Dle doporučení Eurostatu a Mezinárodní organizace práce ILO.

3.1

Použitá data a jejich zdroje

26

skutečnosti zaměstnancům vyplaceny. Obsahuje informace za Českou republiku celkem, odráží změny v podnikatelské i nepodnikatelské sféře (ČNB, 2013a). Regulované ceny představují podskupinu spotřebního koše, která obsahuje položky se stanovenými maximálními cenami a věcně usměrňovanými cenami. Jde o položky, do jejichž cen se promítají pouze oprávněné náklady, přiměřený zisk a administrativně stanovené poplatky. Tyto položky stanovuje MFČR v Cenovém věstníku (regulované nájemné, ceny elektřiny, plynu, telekomunikačních služeb) (ČNB, 2014a). DPH Zejména v období během krize docházelo ke změnám sazeb daně z přidané hodnoty. V práci jsou použity objemy příjmů z DPH plynoucí do státního rozpočtu vyjádřené (stejně jako u ostatních faktorů) procentními změnami těchto příjmů vzhledem ke stejnému období předchozího roku. Vnější faktory HDP Slovenska a HDP Německa jsou zohledněny zejména z toho důvodu, že tyto země patří k nejvýznamnějším obchodním partnerům ČR, v inflačních zprávách i ČNB popisuje v rámci vnějšího prostředí ekonomický vývoj sousedních zemí ČR. Tyto faktory by měly pomoci popsat, zda ekonomický vývoj okolních zemí ovlivňuje inflaci v ČR. Měnový kurz EUR/CZK ovlivňuje export a import, tím i agregátní poptávku. Pokud euro ke koruně posiluje, koruna k euru oslabuje, to zvyšuje export ČR a import klesá. Vývoj kurzu eura sleduje i ČNB v kategorii faktorů vnějších vztahů. Pro účely této práce zastupuje vývoj i ostatních měnových kurzů. Ceny světové zemědělské produkce zde představují změny cen zjištěných jako průměrné ceny zemědělské produkce zemí USA a zemí EU. Tento ukazatel je zahrnut z důvodu dostupnosti dat, dále také proto, že tyto země jsou významnými exportéry zemědělských komodit. Ceny ropy Brent jsou zahrnuty z toho důvodu, že na vývoji cen ropy závisí ceny pohonných hmot, ale také dovozní ceny. Běžný účet platební bilance zachycuje toky zboží (vývoz a dovoz) a služeb, výnosy z kapitálu, investic a práce (úroky, dividendy, reinvestované zisky, pracovní příjmy) i kompenzující položky k reálným a finančním zdrojům poskytnutým či získaným bez protihodnoty (běžné převody) (ČNB, 2013b). ČNB vývoj stavu platební bilance i jejích jednotlivých složek sleduje jako jeden ze zásadních makroekonomických ukazatelů a zahrnuje do prognóz a inflačních zpráv. Data byla získána převážně z databáze ARAD spravované ČNB (3M PRIBOR, M2 agregát, index cen zemědělských výrobců, index cen průmyslových výrobců, ceny potravin, regulované ceny, ceny PHM, kurz eura ke koruně, příjmy z DPH, běžný účet platební bilance, index nominální mzdy, inflační očekávání). Také je

3.2

Metody použité v Praktické části práce

27

využita databáze ČSÚ (míra inflace, vládní výdaje, spotřební výdaje). Dále jsou data získána z databáze Eurostat (HDP ČR, Slovenska, Německa), European Data Warehouse, spravované ECB,(míra nezaměstnanosti, ceny ropy Brent) a z databáze OECD (světové ceny zemědělské produkce).

3.2

Metody použité v Praktické části práce

Praktická část práce vychází z regresních modelů, jednorozměrných i vícerozměrných. Parametry modelů jsou odhadnuty pomocí metody obyčejných nejmenších čtverců. V rámci jednorozměrné regresní analýzy jsou sestaveny jednorozměrné modely zobrazující vztah mezi jednotlivými faktory a mírou inflace. Vedle jednorozměrných modelů jsou využity koeficienty korelace pro vymezení orientační závislosti inflace na daném faktoru. Sestavení modelů předchází ověřování stacionarity časových řad. V rámci vícenásobné analýzy jsou metodou zpětné eliminace sestaveny vícerozměrné modely, testovány klasické předpoklady modelů a interpretovány výsledky. K interpretaci výsledků je využita hodnota adjustovaného koeficientu determinace a velikosti odhadnutých koeficientů. Časová řada je realizací stochastického procesu8 . Jsou-li charakteristiky náhodných veličin neměnné, stochastický proces je stacionární. Pokud je při regresní analýze časových řad alespoň jedna vysvětlující proměnná nestacionární, může docházet ke zdánlivé regresi,9 kterou lze eliminovat transformací hodnot veličin na první diference. K detekci nestacionarity se používá nejčastěji ADF test a KPSS test na jednotkový kořen. Jsou-li proměnné s jednotkovým kořenem, ale nejsou kointegrované, je nutné jednotkový kořen odstranit transformací hodnot na první diference. Jsou-li proměnné kointegrované, lze model přímo odhadnout (Arlt a Arltová, 2009), (Hampel, 2012). Klasický lineární regresní model Klasický lineární regresní model lze využít pro popis průřezových dat i pro popis časových řad. Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + · · · + βk Xk + ε, (4) kde Y je závislá proměnná, Xj jsou nezávislé proměnné pro j = 1, 2, . . . , k a ε je náhodná složka. Parametr β0 vyjadřuje úrovňovou konstantu, parametr βj je j-tý regresní koeficient. Jestliže pro náhodnou složku platí, že má nulovou střední hodnotu, potom očekávanou hodnotu Y lze vyjádřit pomocí deterministického vztahu, 8 Stochastický proces je v čase uspořádaná řada náhodných veličin, {X(s, t), s ∈ S, t ∈ T }, kde S je výběrový prostor a T je indexní řada. Pro každé t ∈ T je náhodná veličina definovaná na indexní řadě T (Arlt a Arltová, 2009). 9 Zdánlivá regrese nastává, když časové řady nejsou kointegrované, nejsou spjaty se společným stochastickým trendem. Odhad metodou nejmenších čtverců pak získá významné parametry, přestože řady spolu nesouvisí.

3.2

Metody použité v Praktické části práce

28

který se nazývá regresní funkcí základního souboru. E(Y ) = β0 + β1 X1 + β2 X2 + · · · + βk Xk ,

(5)

Regresní koeficienty β0 , β1 , …, βk , pak měří změnu E(Y ), která odpovídá jednotkové změně libovolné vysvětlující proměnné, pokud ostatní vysvětlující proměnné zůstávají konstantní. Koeficienty ani parametry rozdělení náhodné složky v základním souboru nejsou známé, využívají se jejich odhady získané z výběrových dat, u nichž je k dispozici jeden konečný výběr o rozsahu n pozorování, kdy ke každému pozorování lze přiřadit konkrétní hodnotu závislé proměnné a množinu k hodnot nezávislých proměnných X1 , X2 , …, Xk . Využitím metody OLS odhadneme z výběru o rozsahu n pozorování regresní rovnici (viz. 5), pomocí výběrové regresní funkce Yb = βb0 + βb1 X1 + βb2 X2 + · · · + βbk Xk ,

(6)

kde parametry βb0 , βb1 , βb2 , βbk , jsou bodové odhady neznámých regresních koeficientů a veličina Yb je odhadnutá hodnota Y . Její vyrovnané hodnoty lze zapsat jako Ybi = βb0 + βb1 X1i + βb2 X2i + · · · + βbk Xki .

(7)

Rozdíl mezi skutečnými hodnotami Ybi a vyrovnanými hodnotami se nazývá reziduum. Měřitelná rezidua lze chápat jako odhady neznámých náhodných složek, které představují rozdíl mezi skutečnými a očekávanými hodnotami (Hampel, 2012). Metoda obyčejných nejmenších čtverců Metoda obyčejných nejmenších čtverců, OLS (Ordinary Least Squares) je vzhledem k výhodným statistickým vlastnostem jedna z nejsilnějších a nejpoužívanějších metod regresní analýzy. Jde o optimalizační metodu, která získává numerické odhady regresních koeficientů a přitom minimalizuje součet čtverců reziduí, tedy sumu čtverců odchylek pozorovaných a vypočítaných hodnot. Využívá se k odhadování numerických hodnot koeficientů regresních modelů. Lze však aplikovat pouze u modelů, které jsou lineární v parametrech, tedy závislá proměnná je modelována jako aditivní funkce koeficientů β a vysvětlujcích veličin. Pro modely nelineární v parametrech je metoda využitelná po linearizační transformaci. Pokud modely nelze linearizovat, nelze metodu OLS použít (Gujarati, 2009), (Adamec, 2013). Klasické předpoklady regresního modelu 1. Regresní model je lineární v parametrech, obsahuje úrovňovou konstantu, je správně specifikován a má aditivně připojen chybový člen. 2. Chybový člen má nulovou střední hodnotu.

3.2

Metody použité v Praktické části práce

29

3. Všechny vysvětlující proměnné nejsou korelované s chybovým členem. 4. Pozorování chybového členu jsou nekorelovaná se sebou samými, nedochází k sériové korelaci. 5. Chybový člen má konstantní rozptyl, nevyskytuje se heteroskedasticita. 6. Žádná vysvětlující proměnná není perfektní lineární kombinací jiné vysvětlující proměnné, nedochází k perfektní multikolinearitě. 7. Chybový člen má normální rozdělení (Gujarati, 2009). Testy klasických předpokladů K ověřování klasických lineárních předpokladů slouží statistické testy. V této práci jsou testy prováděny na pětiprocentní hladině významnosti pomocí softwaru Gretl. Ramseyho RESET test je obecný specifikační test, slouží k detekci opomenuté proměnné a nesprávně zvolené funkční formy. Funguje na principu přidání Yb 2 a Yb 3 do modelu pomocné regrese (Adamec, 2013), (Gujarati, 2009). LM test specifikace je alternativou k RESET testu. Je založen na Lagrangeových multiplikátorech, aplikuje se ve dvou variantách, v mocninné a logaritmické. Je založen na předpokladu, že při chybně zvolené funkční formě korelují rezidua se čtverci nebo přirozenými logaritmy (Adamec, 2013). Průkaznost modelu se testuje F-testem, průkaznost parametrů t-testem. Aby byl model správně specifikován, je nutné opodstatnění proměnných v modelu z hlediska ekonomické teorie a stabilita koeficientů. Durbin-Watsonův test slouží k detekci sériové korelace, ke které se využvá i grafická metoda, graf autokorelační a parciální autokorelační funkce, tzv. korelogram. Pro vyhodnocení testu se využívá testová statistika nebo p-hodnota, s využitím softwaru Gretl se DW test vyhodnocuje podle p-hodnoty (Adamec, 2013). K detekci heteroskedasticity jsou v práci využity testy Whiteův a BreuschPaganův. Whiteův test je založen na pomocné regresi, jeho výhodou je schopnost detekovat různé formy heteroskedasticity. Breusch-Paganův, také je založen na pomocné regresní rovnici a využívá se, když heteroskedasticitu způsobuje více než jedna nezávislá proměnná. Z grafických metod je v této práci využit graf reziduí v závislosti na čase (Gujarati, 2009), (Adamec, 2013). K ověření předpokladu, že nedochází k perfektní multikolinearitě jsou využity VIF koeficienty. Koeficient VIF βj uvádí, kolikrát se zvýšil rozptyl j-tého koeficientu ve srovnání s případem, kdy jsou regresory navzájem lineárně nezávislé. Obvykle když platí VIF βj > 10, pak je pravděpodobná existence multikolinearity. Normalita chybového členu se ověřuje pomocí Chí kvadrát testu. Z grafických metod je v této práci využit Q-Q plot (pocházejí-li data z normálního rozdělení, body leží na přímce) a histogram.

3.2

Metody použité v Praktické části práce

30

S klasickými lineárními předpoklady souvisí Gauss-Markovův teorém10 (Gujarati, 2009). Podle něj je při splnění předpokladů regresního modelu je odhadová funkce nejmenších čtverců nestranná a vydatná (Adamec, 2013). Korelační koeficient a adjustovaný koeficient determinace √ Koeficient korelace r = r2 , kde r2 je koeficient determinace v případě jednorozměrné regrese a popisuje, jak kvalitně regresní přímka popisuje zvolená data. Korelační koeficient může být kladný nebo záporný, nabývá hodnot od -1 do 1, je symetrický, což znamená, že platí rXY = rY X . Pokud vysvětlující a vysvětlované proměnné jsou nezávislé, r = 0. Neplatí však, že nulová hodnota korelačního koeficientu vždy znamená nezávislost mezi proměnnými (Gujarati, 2009). Adjustovaný koeficient determinace má větší vypovídací schopnost než koeficient determinace R2 (nebo v případě jednorozměrné regrese r2 ), což je pouze hrubý ukazatel kvality modelu. Adjsutovaný koeficient determinace se zvýší přidáním statisticky významné proměnné do modelu (nikoli přidáním každé další proměnné). Jeho hodnota je korigována pomocí stupňů volnosti, je vždy nižší než koeficient determinace. Popisuje, kolik procent závislé veličiny vysvětluje regresní model, využívá se také ke srovnávání kvality regresních modelů (Gujarati, 2009), (Adamec, 2013).

10

Vzhledem k předpokladům klasického regresního modelu, odhady parametrů βj získané metodou OLS, mají ve skupině všech nestranných lineárních odhadů minimální rozptyl. Jestliže je odhad βbj lineární, nestranný a má minimální rozptyl, pak je nejlepší, je BLUE (=Best Linear Unbiased Estimator).

4

PRAKTICKÁ ČÁST

4

31

Praktická část

Tato část bakalářské práce je zaměřena na analýzu vývoje a vlivu konkrétních faktorů na inflaci v České republice ve sledovaném období. Následující kapitoly nejprve představí vývoj zvolených faktorů, naznačí hlavní příčiny tohoto vývoje a jednoduchou regresní analýzou vymezí vztah každého z nich k inflaci. Výsledky dají základ pro sestavení vícenásobného regresního modelu.

4.1

Jednorozměrná regrese

Vnitřní faktory a míra inflace, párové vztahy 3M PRIBOR představuje kvartální průměr sazby, za kterou si půjčují peníze komerční banky navzájem. Z grafu vývoje časové řady na obrázku 4 lze vypozorovat, že během sledovaného období se sazba pohybuje mezi 2 – 3 %. Maxima dosáhla v roce 2009, kdy se pohybovala mezi 3,57 % a 1,54 %. Od tohoto roku klesá, nejnižší úrovně dosáhla od 3. čtvrtletí roku 2012 až do současnosti, kdy její výše představovala 0,38 %. Tento pokles byl způsoben monetární expanzí, kdy ČNB tímto zareagovala na útlum české ekonomiky (ČNB, 2012d). Výše sazby 3M PRIBOR se odvíjí od 2T repo sazby. Graf vlevo (obr. 4) znázorňuje časovou řadu míry inflace a časovou řadu úrokové sazby 3M PRIBOR. Oba ukazatele se vyvíjí podobně, na rozdíl od míry inflace jsou výkyvy u sazby PRIBOR v jednotlivých obdobích méně výrazné. Po vykreslení X-Y grafu (obr. 4 vpravo) zjišťujeme, že je možné body proložit parabolou, případně přímkou. Aplikací metody nejmenších čtverců bylo ověřeno, že kvadratická funkční forma je nejvhodnější.

Obrázek 4: Graf vývoje míry inflace a 3M PRIBOR (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na velikosti sazby 3M PRIBOR (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014m).

Peněžní agregát M2 – po vykreslení časových řad míry inflace a peněžního agregátu na následujícím obrázku (č. 5 vlevo) vidíme, že nárůst nebo pokles peněžního agregátu vyvolá přibližně s čtvrtletním zpožděním změnu míry inflace. Příčina takového vývoje vyplývá z teorie rovnice směny, která je popsána v Teoretické části.

4.1

Jednorozměrná regrese

32

Je vidět, že agregát vzrostl ve druhém čtvrtletí roku 2004 oproti stejnému období předchozího roku o 9,22 %, což bylo způsobeno podle ČNB nárůstem agregátu M1 v důsledku snížení úrokových sazeb (ČNB, 2004c). Další nárůst zaznamenal ve 4. čtvrtletí roku 2007, kdy vzrostl o 16,32 %, v důsledku růstu úvěrů podnikům a domácnostem. Výrazný propad o 0,58 % a 0,35 % nastal v letech 2010 a 2011, v důsledku odeznění nárůstu v době, kdy se projevila krize. Z X-Y grafu (obr. č. 5 vpravo) vyplývá, že tento vztah je nejvhodnější popsat modelem přímky. Stejný odhad obdržíme i z výsledků metody OLS. Hodnota korelačního koeficientu r = 0, 510 potvrzuje existenci pozitivní závislosti míry inflace na změnách peněžního agregátu.

Obrázek 5: Graf vývoje míry inflace a změn agregátu M2 (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách agregátu M2 (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014l).

HDP České republiky – z grafu vývoje HDP a míry inflace (obr. 6 vlevo) vidíme, že se obě časové řady vyvíjí podobně. Zatímco do první poloviny roku 2007 přírůstky HDP průměrně činí 2 % oběma směry, mezi druhou polovinou roku 2007 a rokem 2010 jsou přírůstky a poklesy mnohem výraznější. Od roku 2010 jsou změny HDP méně výrazné. Největší nárůst zaznamenal tento ukazatel v prvním čtvrtletí 2008, kdy meziročně vzrostl o 6,1 %. Naopak největší meziroční pokles, kdy HDP poklesl o 5,3 %, nastal ve 4. čtvrtletí roku 2008. Stejně jako v předchozích obdobích, i v posledním čtvrtletí roku 2007 byl hospodářský růst způsoben především růstem všech složek domácí agregátní poptávky (ČNB, 2008b). Podle propočtů ČNB výstup ekonomiky převyšoval úroveň potenciálního produktu. K následnému poklesu došlo zejména vlivem oslabení domácí i zahraniční poptávky, ČNB uvádí jako důvod i pokles hrubé přidané hodnoty (ČNB, 2008b). Vývoj časových řad obou ukazatelů (obr. 6 vlevo) naznačuje, že mezi nimi pravděpodobně existuje závislost. Model X-Y (obr. 6 vpravo) ukazuje, že nejvhodnější je tento vztah popsat přímkou. Metoda OLS poskytuje také nejlepší výsledky pro lineární model. Koeficient korelace r = 0, 396 potvrzuje existenci pozitivní závislosti.

4.1

Jednorozměrná regrese

33

Obrázek 6: Graf vývoje míry inflace a změn HDP ČR (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na HDP ČR (vpravo). Zdroj dat: (Evropská komise, 2014).

Vládní výdaje – z grafu vývoje časových řad (obr. 7 vlevo) je vidět růst vládních výdajů až do roku 2010, od roku 2010 až do konce roku 2012 vládní výdaje klesaly. Pokles je důsledkem restrikce vládních výdajů započaté v první polovině roku 2010 (ČNB, 2011b). Z prvního grafu můžeme vypozorovat, že by mezi veličinami mohla existovat pozitivní závislost. Graf X-Y (obr. 7 vpravo) vykreslil spíše neuspořádané body, ze kterých lze odhadnout, že by závislost mohla být popsána klesající přímkou. Metoda OLS ale neposkytla ani po transformaci hodnot na logaritmy a první diference kvalitní odhad, ale koeficient korelace r = −0, 162 naznačuje, že mezi veličinami existuje negativní závislost.

Obrázek 7: Graf vývoje míry inflace a změn vládních výdajů (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách objemu vládních výdajů (vpravo). Zdroj dat: (ČSÚ, 2014c).

Výdaje na spotřebu domácností – z grafu časových řad (obr. 8 vlevo) je vidět, že výdaje na spotřebu domácností nejvýrazněji rostly do druhého čtvrtletí roku 2008, kdy dosáhly meziročního růstu až o 8,78 %, jedním z faktorů růstu výdajů na spotřebu mohlo být zavedení poplatků ve zdravotnictví. Od tohoto maxima se začal nárůst zpomalovat, až výdaje domácností ve třetím čtvrtletí roku 2009 klesly

4.1

Jednorozměrná regrese

34

téměř o 1 % vlivem prvních projevů hospodářské krize, v toto období také poprvé klesl disponibilní důchod. Další pokles výdajů nastal ve 4. čtvrtletí 2012, přestože ČSÚ uvádí, že česká ekonomika překonala dno hospodářského cyklu. Tento vývoj ČSÚ hodnotí jako netypický (ČSÚ, 2010).

Obrázek 8: Graf vývoje míry inflace a změn objemu spotřebních výdajů (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách objemu spotřebních výdajů (vpravo). Zdroj dat: (ČSÚ, 2014c).

Inflační očekávání na finančních trzích – z prvního grafu (obr. 9 vlevo) je patrné, že ekonomické subjekty na finančních trzích očekávaly často vyšší míru inflace, než skutečně byla. Zejména před vstupem ČR do EU, koncem roku 2007 a dále od poloviny roku 2009 až do počátku roku 2012. Naopak během roku 2008 až 2009, a pak i v roce 2012 a 2013, byla očekávaná míra inflace nižší než skutečná. Trend vývoje skutečné míry inflace a očekávané míry je ale během celého období podobný. Podle X-Y grafu (obr. 9 vpravo) je pro popis těchto dat nejvhodnější model přímky. Metodou OLS se ale nepodařilo závislost dobře popsat ani po logaritmování a transformaci na první diference. Koeficient korelace r = 0, 297 ale potvrzuje pozitivní závislost.

Obrázek 9: Graf vývoje míry inflace a změn očekávané míry inflace (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na očekávané míře inflace (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014j).

4.1

Jednorozměrná regrese

35

Index cen průmyslových výrobců zaznamenal největší nárůst ve třetím čtvrtletí 2004, o 7,8 %, v důsledku oživení dovozních cen surovin a polotovarů. Po mírném poklesu v roce 2005 následoval růst až do třetího čtvrtletí 2008, následoval prudký pokles až o 5,4 % ve 3. čtvrtletí 2009, který opět vystřídal růst od počátku roku 2010 do současnosti. Vývoj souvisí s vývojem cen ropy na světových trzích a s vlivem hospodářské krize (ČNB, 2004c), (ČNB, 2009c). Z prvního grafu (obr. 10 vlevo) je patrné, že se míra inflace vyvíjela podobně jako index cen průmyslových výrobců. Podle modelu X-Y (obr.10 vpravo) je nejvhodnější body v grafu proložit přímkou. Metodou OLS bylo potvrzeno, že nejvhodnější funkční formou pro popis závislosti mezi těmito veličinami je model přímky. Korelační koeficient r = 0, 481 vyjadřuje, že existuje pozitivní závislost míry inflace na indexu cen průmyslových výrobců.

Obrázek 10: Graf vývoje míry inflace a indexu cen prům. výrobců (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na indexu cen prům. výrobců (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014h).

Index cen zemědělských výrobců zaznamenal nejvýraznější změny na konci roku 2007, kdy ceny rostly o více než 26 % vlivem růstu cen obilnin na světových trzích. Tento růst vystřídal pokles od druhé poloviny roku 2008 až do první poloviny roku 2010. Největší pokles byl zaznamenán na začátku roku 2009, kdy ceny poklesly o 28,6 %, zejména v důsledku zpomalení světové poptávky po potravinách. Další výrazný nárůst můžeme pozorovat na začátku roku 2011, kdy ceny vzrostly o 31 %, vlivem růstu cen agrárních komodit na světových trzích (ČNB, 2007c; ČNB, 2009b; ČNB, 2011b). Z prvního grafu (obr. 11 vlevo) je zřejmé, že míra inflace ČR se vyvíjí velmi podobně jako index cen zemědělských výrobců téměř v celém období před nástupem ekonomické krize. Od poloviny roku už není vývoj obou řad tak podobný, jako v předchozích letech. Graf X-Y (obr. 11 vpravo) i v tomto případě ukazuje, že nejvhodnější model pro vysvětlení míry inflace pomocí indexu cen zemědělské produkce je model přímky. Přestože metoda OLS neposkytla kvalitní odhad modelu přímky ani jiné funkční formy, a to ani po transformaci hodnot na první diference, korelační koeficient r = 0, 320 ale potvrzuje existenci pozitivní závislosti.

4.1

Jednorozměrná regrese

36

Obrázek 11: Graf vývoje míry inflace a indexu cen zemědělských výrobců (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na indexu cen zemědělských výrobců (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014i).

Ceny pohonných hmot podle grafu (obr. 12 vlevo) výrazně rostly, během roku 2005, ve třetím čtvrtletí dosáhl 21,6 %. Tento nárůst byl způsoben růstem cen ropy na světových trzích. Naopak k poklesu došlo od druhé poloviny roku 2006 až do 3. čtvrtletí 2007, což ČNB připisuje spíše tomu, že hodnoty z minulého období byly příliš vysoké. Po krátkém růstu následoval ve sledovaném období nejvýraznější pokles o 22 % na konci roku 2008, opět z důvodu poklesu cen ropy. Tento pokles vystřídal prudký růst od konce roku 2009, vrcholící na začátku roku 2010, kdy ceny PHM vzrostly o 21,7 %, vlivem zvýšení nepřímých daní (ČNB, 2007d; ČNB, 2009a; ČNB, 2009d). Z grafu X-Y (obr. 12 vpravo) vyplývá, že by vztah mezi mírou inflace a změnami cen PHM mohl popisovat model přímky. Metoda OLS ani po transformaci hodnot obou veličin na první diference nepomohla k odhadu funkce, korelační koeficient r = 0, 085 naznačuje, že zde existuje jen velmi slabá, téměř nulová závislost.

Obrázek 12: Graf vývoje míry inflace a změn cen pohonných hmot (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách cen pohonných hmot. Zdroj dat: (ČNB, 2014f).

4.1

Jednorozměrná regrese

37

Nezaměstnanost – vztah mezi nezaměstnaností a mírou inflace, by podle ekonomické teorie, která je podrobně vysvětlená v Teoretické části, měl být inverzní. Z prvního grafu (obr. 13 vlevo) je vidět, že nejvyšší míra nezaměstnanosti byla v prvním čtvrtletí roku 2004, naopak nejnižší míra nezaměstnanosti ve třetím čtvrtletí roku 2008, vývoj je inverzní k vývoji míry inflace. Vysokou míru nezaměstnanosti vysvětluje ČNB snižováním nákladů práce vlivem působení silně konkurenčního prostředí, vysokým zdaněním práce a platnou úrovní minimální mzdy. Naopak nízkou nezaměstnanost v roce 2008 zapříčinil strukturální charakter nezaměstnanosti a pokles poptávky po českém zboží v západní Evropě v důsledku posílení koruny. Ve čtvrtém čtvrtletí roku 2008 se projevily dopady světové krize a zejména v průmyslových odvětvích došlo k propouštění zaměstnanců, míra nezaměstnanosti začala opět růst. Z grafu X-Y (obr. 13 vpravo) je vidět, že vztah těchto veličin nejlépe popisuje model přímky. Metoda OLS potvrzuje, že nejvhodnější pro vyjádření vztahu těchto veličin je lineární model. Korelační koeficient r = −0, 657 potvrzuje silnou negativní závislost.

Obrázek 13: Graf vývoje míry inflace a změn obecné míry nezaměstnanosti (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách obecné míry nezaměstnanosti (vpravo). Zdroj dat: (ECB, 2014b).

Ceny potravin poklesly o 3,6 % na počátku roku 2003, následoval růst, který vrcholil na konci roku 2007, kdy ceny vzrostly o 13 %. Následoval útlum růstu, který vedl k poklesu o 2,5 % ve třetím čtvrtletí roku 2009. Od tohoto zlomu ceny potravin stále rostou přibližně stejným tempem. Z grafu časových řad (obr. 14 vlevo) je vidět, že mezi mírou inflace a změnami cen potravin pravděpodobně existuje závislost. Z grafu X-Y (obr. 14 vpravo) vyplývá, že nejvhodnější je vztah těchto veličin popsat přímkou. Metodou OLS zjišťujeme, že nejvhodnější model je lineární model, vysvětlil 60 % závislosti míry inflace na změnách ceny pohonných hmot. Koeficient korelace r = 0, 767 potvrzuje existenci silné závislosti těchto veličin.

4.1

Jednorozměrná regrese

38

Obrázek 14: Graf vývoje míry inflace a změn cen potravin (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách cen potravin (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014f).

Index nominální mzdy – z grafu časových řad (obr. 15 vlevo) lze pozorovat, že průměrná hrubá mzda meziročně vzrostla o 10 % v prvním čtvrtletí roku 2008, od té doby roste výrazně pomaleji. Na přelomu roku 2012 a 2013 došlo k poklesu průměrné nominální mzdy, což ČNB odůvodňuje daňovou optimalizací platnou od ledna 2013 (ČNB, 2013c). Z vývoje obou časových řad lze odhadovat, že zde bude závislost míry inflace na změnách nominální mzdy. Graf X-Y (obr. 15 vpravo) odhaduje, že závislost by bylo vhodné popsat modelem přímky. Z odhadu metodou OLS ale vyplývá, že lépe vztah těchto dvou veličin popisuje kvadratická funkční forma bez lineárního členu.

Obrázek 15: Graf vývoje míry inflace a indexu nominální mzdy, X-Y graf závislosti míry inflace na indexu nominální mzdy. Zdroj dat: (ČNB, 2014g).

Regulované ceny Tento ukazatel je dostupný pouze v omezeném rozsahu, vztah změny regulovaných cen a míry inflace je možné tedy popsat pouze pro období během krize. Z grafu časových řad (obr. 16 vlevo) je vidět, že se ukazatele vyvíjely podobným způsobem. Růst regulovaných cen zpomaloval nejvíce v roce 2010, kdy tempo růstu dosáhlo minima 0,9 %. Od tohoto období ceny rostly rychleji, maxima tempo růstu dosáhlo na konci roku 2012, kdy ceny vzrostly vzhledem ke stejnému

4.1

Jednorozměrná regrese

39

období minulého roku o 9,7 %. Graf X-Y (obr. 16 vpravo) vyjadřuje, že tyto změny nejlépe popisuje model přímky, koeficient korelace r = 0, 684 naznačuje silnou pozitivní závislost míry inflace na tomto ukazateli.

Obrázek 16: Graf vývoje míry inflace a změn regulovaných cen (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách regulovaných cen (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014f).

DPH – graf vývoje časových řad (obr. 17 vlevo) ukazuje, že pokles objemů finančních prostředků nastal v roce 2009, v prvním čtvrtletí tento ukazatel zaznamenal pokles o 31,29 %. Dále ukazatel různým tempem rostl, k tak výraznému poklesu už ale nedošlo. Naopak nejvýrazněji ukazatel rostl v roce 2010, kdy v 1. čtvrtletí dosáhl růstu o 51,92 % proti stejnému období minulého roku. Tento nárůst byl zřejmě způsoben zvýšením obou sazeb DPH o 1 procentní bod. Z grafu X-Y (obr. 17 vpravo) vidíme, že se závislost míry inflace na změnách objemu vybraných finančních prostředků na DPH nepodařilo popsat žádnou funkcí, koeficient korelace r = −0, 038 naznačuje velmi slabou negativní, spíše nulovou závislost.

Obrázek 17: Graf vývoje míry inflace a změn daňových příjmů z DPH (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách daňových příjmů z DPH (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014n).

4.1

Jednorozměrná regrese

40

Vnější faktory a míra inflace, párové vztahy HDP Slovenska – z grafu (obr. 18) je vidět závislost, kdy s nárůstem slovenského HDP roste i míra inflace ČR. Největší změny HDP pozorujeme kolem roku 2008, kdy pokles ve čtvrtém čtvrtletí roku 2007 o 2,2 % střídá nárůst vzhledem ke stejnému období minulého roku o 6,6 % a 5,1 % v prvním a druhém čtvrtletí roku 2008. Hospodářský růst způsobily investice a hlavně růst spotřebních výdajů. Z grafu (obr. 18 vlevo) je viditelné, že v období před krizí změny HDP více kolísají, od roku 2009 do současnosti změny nejsou příliš výrazné (ČNB, 2008c). Graf X-Y (obr. 18 vpravo) naznačuje existenci pozitivní závislosti mezi veličinami, z grafu vyplývá, že vztah nejlépe popisuje model přímky. Přestože se nepodařilo metodou OLS získat kvalitní odhad pro model přímky, korelační koeficient r = 0, 271 potvrzuje pozitivní závislost.

Obrázek 18: Graf vývoje míry inflace a změn HDP Slovenska (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na HDP Slovenska (vpravo). Zdroj dat: (Evropská komise, 2014).

HDP Německa – z prvního grafu (obr. 19 vlevo) vyplývá, že je možné, že existuje závislost míry inflace na vývoji HDP. Z grafu lze vypozorovat, že po každém nárůstu HDP v následujícím období nastalo zvýšení míry inflace v ČR. Nejzřetelněji vzrostl HDP Německa v prvním čtvrtletí roku 2007, o 1,1 % proti minulému období, vlivem zvýšení fixních investic a výrazným kladným příspěvkem čistého exportu. K poklesu o 0,2 % došlo v druhém čtvrtletí roku 2005 (ČNB, 2007b). Z grafu X-Y (obr. 19 vpravo) vyplývá, že vztah těchto veličin je pravděpodobně inverzní. Metoda OLS ale nepomohla k odhadu funkční formy, a to ani po transformaci hodnot. Negativní závislost ale potvrzuje korelační koeficient r = −0, 193.

4.1

Jednorozměrná regrese

41

Obrázek 19: Graf vývoje míry inflace a změn HDP Německa (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na HDP Německa (vpravo). Zdroj dat: (Evropská komise, 2014).

Kurz EUR/CZK – z prvního grafu (obr. 20 vlevo) lze vypozorovat, že od 3. čtvrtletí 2004 kurz eura oslaboval, koruna posilovala až do 1. čtvrtletí 2007. Ve 2. čtvrtletí 2007 kurz mírně vzrostl, poté ale dál klesal až do 2. čtvrtletí 2008, kdy dosáhl minima 23,9 CZK. Následně kurz prudce rostl až do 1. čtvrtletí 2009, kdy dosáhl hodnoty 27,38 CZK. Mezi 3. čtvrtletím 2009 až 2. čtvrtletím 2011 kurz opět klesal, další pokles nastal na konci roku 2012. Z prvního grafu lze vypozorovat, že při poklesu kurzu eura roste míra inflace, v roce 2008 poklesl kurz, koruna posílila a vzrostla míra inflace. V grafu X-Y (obr. 20 vpravo) je vidět, že vztah těchto veličin nejlépe popisuje přímka. I odhad získaný metodou OLS potvrzuje, že model přímky je nejvhodnější. Koeficient korelace r = −0, 531 vyjadřuje existenci negativní závislosti.

Obrázek 20: Graf vývoje míry inflace a změn kurzu EUR/CZK (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách kurzu EUR/CZK (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014g).

Světové ceny zemědělské produkce po pozvolném růstu od začátku sledovaného období zazanamenaly výrazný nárůst od roku 2007 s maximem ve 2. čtvrtletí 2008, kdy růst dosahoval 9,7 %. Poté následoval propad o 4,7 % ve 2. čtvrtletí 2009, který opět vystřídal růst trvající do současnosti, kdy maxima růstu bylo dosaženo ve 2.

4.1

Jednorozměrná regrese

42

čtvrtletí 2011. Z grafu vývoje časových řad (obr. 21 vlevo) vidíme, že se obě veličiny vyvíjí podobně. Graf X-Y (obr 21 vpravo) znázorňuje, že vhodný model je lineární model nebo kvadratický. I metodou OLS zjistíme, že nejvhodnější je model přímky, protože výsledky odhadů pro tento model jsou výrazně lepší než pro model paraboly. Koeficient korelace r = 0, 421 značí, že mezi veličinami je pozitivní a poměrně silná závislost.

Obrázek 21: Graf vývoje míry inflace a změn svět. cen zem. produkce (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách svět. cen zem. produkce (vpravo). Zdroj dat: (OECD, 2014).

Ceny ropy Brent téměř po celé sledované období rostly. Nevýrazný pokles nastal v roce 2005 a 2013, nejvýraznější pokles, způsobený v důsledku světové hospodářské krize, pozorujeme v roce 2009. Nárůst začátkem roku 2010 odráží nebývalý zájem finančních investorů. Pokles v roce 2013 odráží snižující se poptávku Číny v důsledku poklesu výkonu tamní ekonomiky (ČNB, 2010b; ČNB, 2013d). Graf vývoje časových řad (obr. 22 vlevo) ukazuje, že zde existuje závislost. Graf X-Y (obr. 22 vpravo) vyjadřuje, že tento vztah nejlépe popisuje přímka. Metoda OLS poskytuje nejlepší odhad pro lineární model, korelační koeficient r = 0, 316 značí pozitivní závislost.

Obrázek 22: Graf vývoje míry inflace a změn cen ropy Brent (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách cen ropy Brent (vpravo). Zdroj dat: (ECB, 2014a).

4.1

Jednorozměrná regrese

43

Změny salda běžného účtu platební bilance – první graf (obr. 23 vlevo) zachycuje míru inflace a procentní změny salda běžného účtu platební bilance. Nejvýraznější pokles proti stejnému období předchozího roku nastal v prvním čtvrtletí roku 2004, kdy došlo k poklesu o 964 % a na konci roku 2010, kdy saldo pokleslo o 719 %. V prvním případě došlo k poklesu vlivem protichůdného vývoje salda dílčích bilancí, v roce 2010. ČNB tento pokles odůvodňuje růstem cen surovin na světových trzích a růstem objemu vyplacených dividend nerezidentům z přímých zahraničních investic (ČNB, 2004b), (ČNB, 2011a). Graf se X-Y (obr. 23 vpravo) zobrazuje pouze body, neukazuje existenci funkční závislosti. Ani metoda OLS nepřinesla odhad funkční formy, která by vztah těchto dvou veličin popsala. Logaritmování ani transformace na první diference k získání odhadu nepomohly. Korelační koeficient r = 0, 031 odhaduje jen velmi slabou, téměř nulovou závislost.

Obrázek 23: Graf vývoje míry inflace a změn salda běžného účtu platební bilance (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách salda běžného účtu platební bilance (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014j).

Závěr jednorozměrné regresní analýzy Vzhledem k tomu, že míra inflace závisí na mnoha faktorech, stejně jako většina makroekonomických ukazatelů, poskytuje jednoduchá regresní analýza pouze orientační výsledky, na jejichž základě nelze vyvozovat přesně míru působení popsaných makroekonomických indikátorů na míru inflace. Přesto na základě těchto výsledků lze odhadovat, že pravděpodobně vývoj cen potravin, 3M PRIBORU a změny peněžního agregátu M2 budou mít na vývoj inflace v ČR podstatný vliv. Stejně tak podle výsledků analýzy by mohly intenzivně ovlivňovat míru inflace faktory jako změny domácího HDP, spotřebních výdajů domácností, změny obecné míry nezaměstnanosti nebo změny průměrných měsíčních nominálních mezd. Výsledky jednorozměrné regresní analýzy naznačují, že jistý podíl na vývoji inflace v ČR zřejmě mají i ukazatele jako index světové zemědělské produkce, změny směnného kurzu eura ke koruně, změny ceny ropy Brent, nebo index cen průmyslových výrobců domácího trhu. Změny německého a slovenského HDP, vládních výdajů, index cen

4.2

44

Vícerozměrná regresní analýza

zemědělské produkce na domácím trhu nebo inflační očekávání na finančních trzích, by podle výsledků měly mít vliv na vývoj míry inflace menší. Změny salda platební bilance nebo změny domácích cen pohonných hmot míru inflace pravděpodobně v použitých modelech příliš neovlivňují. Výsledky jednorozměrné regresní analýzy mají ale hlavní význam jako podklady pro sestavení vícenásobného regresního modelu, výsledky této části jsou tedy jen velmi orientační, hlubší závěry budou vyvozeny z vícerozměrných modelů.

4.2

Vícerozměrná regresní analýza

Data analyzovaná v první části jsou pro účely vícerozměrné regresní analýzy rozdělena na dvě období, období před nástupem světové hospodářské a finanční krize a období během krize. Pro každé z těchto období jsou pomocí vícerozměrných modelů identifikovány hlavní inflační faktory. U časových řad výše uvedených makroekonomických indikátorů bylo zjištěno, že jsou nestacionární. Testy na jednotkový kořen ale potvrzují, že řady obou období jsou kointegrované, což umožňuje aplikovat stejné postupy, jako v případě průřezových dat. V obou případech byl sestaven vícerozměrný regresní model pomocí metody OLS, obsahující všechny proměnné. Výsledný model byl získán odebíráním faktorů způsobujících multikolinearitu s ohledem na hodnotu VIF koeficientů jednotlivých faktorů a metodou zpětné eliminace byly odstraněny neprůkazné regresory. Období před nástupem krize, 1. čtvrtletí 2003 - 3. čtvrtletí 2008 Výše uvedeným postupem byl získán čtyřrozměrný model, který zobrazuje tabulka č. 2. Tabulka 2: Odhadnutý model pro období před nástupem krize.

Parametr konstanta ∆ ceny ropy Brent ∆ HDP CZ ∆ ceny svět. zem. produkce mzdový index

koeficient -1,979 0,043 0,325 0,283 0,328

p-hodnota 0,056 3,37*10−5 0,004 0,001 0,064

Znaménka koeficientů v tabulce č. 2 odpovídají ekonomické teorii a vymezení závislosti faktorů v jednorozměrné analýze, lze je považovat za správná a z hlediska ekonomické teorie je model správně specifikován. Všechny parametry jsou významné, přestože p-hodnota parametru mzdový index je mírně zvýšená, parametr je v modelu opodstatněný. Z jednorozměrné analýzy vyplývá, že vliv na inflaci tohoto faktoru existuje a jeho přítomnost v modelu zvýšila adjustovaný koeficient determinace.

4.2

45

Vícerozměrná regresní analýza

Z následující tabulky (č. 3) z hodnoty adjustovaného koeficientu determinace vyplývá, že model pomocí výše odhadnutých nezávislých proměnných vysvětlil téměř 86 % proměnlivosti závislé proměnné. Tedy pomocí faktorů, které jsou obsaženy v odhadnutém modelu lze vysvětlit vývoj míry inflace z 86 %. Názorně tuto skutečnost zobrazuje graf skutečných a vyrovnaných hodnot v závislosti na čase (obr. 24). P-hodnota (F) je nízká, což vyjadřuje, že odhadnutý model je významný. Testy specifikace uvedené v pravé části tabulky pomocí p-hodnot nižších než kritická hodnota 5 % vyjadřují, že v modelu není vynechána žádná podstatná vysvětlující proměnná, že je správně zvolen i analytický tvar modelu, model je tedy správně specifikován. Tabulka 3: Kvalita modelu.

Test specifikace LM test (mocniny) LM test (logaritmy) RESET test

p-hodnota 0,341 0,954 0,955

ukazatel kvality modelu p-hodnota (F) R2adj

hodnota 3,36*10−8 0,8584

Obrázek 24: Graf skutečných a vyrovnaných hodnot závislé proměnné míry inflace. Skutečné hodnoty představují skutečně naměřená data, vyrovnané hodnoty reprezentují odhad závislé veličiny pomocí faktorů obsažených ve výše uvedeném modelu. Zdroj hodnot inflace: (ČSÚ, 2014a), vyrovnané hodnoty jsou získané odhadem.

Následující tabulka č. 4 obsahuje výsledky testů klasických předpokladů regresního modelu. P-hodnoty jednotlivých testů jsou opět testovány na pětiprocentní hladině významnosti. Durbin Watsonova p-hodnota vyjadřuje, že v modelu není sériová korelace, žádá z vysvětlujícíh proměnných není korelována s chybovým členem. Výsledky Whiteova a Breusch-Paganova testu s p-hodnotou > 5 % vyjadřují,

4.2

46

Vícerozměrná regresní analýza

že v modelu neexistuje heteroskedasticita, chybový člen má konstantní rozptyl. Výsledek Chí kvadrát testu, testu normality vyjadřuje, že chybový člen má normální rozdělení. VIF koeficienty v pravé části tabulky mají hodnotu nižší než 10, v modelu neexistuje perfektní multikolinearita11 . Tabulka 4: Testy klasických předpokladů pro model před krizí.

Test Whiteův test Breusch-Paganův Chí kvadrát test Durbin-Watsonova p-hodnota

p-hodnota 0,663 0,862 0,473 0,253

VIF (j) VIF(ropa) VIF(HDP) VIF(svět. zem) VIF(mzda)

hodnota 1,460 1,616 1,944 1,705

Ekonometrické testy prováděné na pětiprocentní hladině významnosti potvrdily, že model splňuje 7 klasických předpokladů regresního modelu.12 Pro období před ekonomickou krizí tedy za hlavní inflační faktory můžeme považovat změny HDP České republiky, změny průměrných cen světové zemědělské produkce, změny průměrné hrubé mzdy a změny cen ropy Brent na světových trzích. Období během krize, 4. čtvrtletí 2008 – 3. čtvrtletí 2013 Stejně jako v předchozím případě, s využitím metody OLS a následně s využitím metody zpětné eliminace byl sestaven čtyřrozměrný model, který podrobněji popisuje tabulka č. 5. Tabulka 5: Výsledky ekonometrických testů odhadnutého modelu pro období během krize.

Parametr koeficient konstanta 1,065 ∆ ceny svět. zem. produkce 0,169 ∆ infl. očekávání -0,495 ∆ M2 0,362 ∆ ceny PHM 0,047

p-hodnota 0,119 0,002 0,013 2,25*10−5 0,042

Znaménka parametrů jednotlivých regresorů odpovídají ekonomické teorii i závislosti vymezené v jednorozměrné regresní analýze. Pouze u inflačních očekávání je znaménko záporné, tedy neodpovídá určení dle jednorozměrné regresní analýzy. Podle ekonomické teorie ale platí, že při krizích se obvykle cenová hladina snižuje. Ekonomické subjekty odkládají nákupy, ekonomika se vyvíjí pomaleji a ceny příliš 11

Neplatí, že jeden regresor je deterministickou funkcí regresoru nebo jiných regresorů a že je mezi vysvětlujícími proměnnými lineární závislost (Adamec, 2013). 12 Klasické předpoklady jsou vymezeny v kapitole Metodika.

4.2

47

Vícerozměrná regresní analýza

nerostou. V období před krizí i během krize ale působily exogenní faktory, jako zvyšování sazeb DPH13 . Růst cenové hladiny během krize není typický, vývoj je opačný, než subjekty očekávají, a proto je záporné znaménko opodstatněné. Podle p-hodnot vidíme, že jsou všechny proměnné zahrnuté v modelu významné. Z následující tabulky č. 6 vyplývá, že podle p-hodnoty adjustovaného koeficientu determinace, model vysvětlil téměř 79 % proměnlivosti závislé veličiny. Faktory, které jsou obsažené v modelu vysvětlují 79 % proměnlivosti míry inflace. Graf č. 25 znázorňuje vykreslenou skutečnou a vyrovnanou míru inflace. Z možných variant vícenásobného regresního modelu tento model minimalizuje informační kriteria a phodnota (F) potvrzuje, že kromě jednotlivých významných parametrů je významný celý model. Správnou specifikaci modelu potvrdily i testy specifikace, jejichž phodnoty jsou i v tomto případě vyšší než kritická hodnota 5 %. Tabulka 6: Kvalita modelu pro období během krize.

Test specifikace LM test (mocniny) LM test (logaritmy) RESET test

p-hodnota 0,539 0,147 0,955

ukazatel kvality modelu hodnota p-hodnota (F) 1,2*10−5 R2adj 0,7851

Obrázek 25: Graf skutečných a vyrovnaných hodnot závislé proměnné míry inflace. Skutečné hodnoty představují skutečně naměřená data, vyrovnané hodnoty reprezentují odhad závislé veličiny odhadnutý pomocí výše uvedeného modelu. Zdroj hodnot inflace: (ČSÚ, 2014a), vyrovnané hodnoty získané odhadem. 13

Podrobněji popsáno v Teoretické části v podkapitole Vývoj inflace mezi lety 2003 – 2013 z pohledu ČNB.

4.3

48

Závěr vícerozměrné regresní analýzy

Následující tabulka č. 7 obsahuje výsledky testů klasických předpokladů tohoto regresního modelu. P-hodnoty jednotlivých testů jsou opět testovány na 5 % hladině významnosti. I zde z Durbin-Watsonovy p-hodnoty zjišťujeme, že se v modelu nevyskytuje sériová korelace, žádá z vysvětlujícíh proměnných není korelována s chybovým členem. Výsledky Whiteova a Breusch-Paganova testu s p-hodnotou > 5 % vyjadřují, že, chybový člen má konstantní rozptyl a ani v tomto modelu neexistuje heteroskedasticita. Výsledek Chí kvadrát testu, testu normality, vyjadřuje, že chybový člen má normální rozdělení. VIF koeficienty v pravé části tabulky mají hodnotu nižší než 10, což znamená, že v modelu neexistuje perfektní multikolinearita14 . Tabulka 7: Testy klasických předpokladů pro model během krize.

Test Whiteův test Breusch-Paganův Chí kvadrát test Durbin-Watsonova p-hodnota

p-hodnota 0,428 0,178 0,823 0,415

VIF (j) VIF(svět. zem) VIF(inf. oček.) VIF(M2) VIF(PHM)

hodnota 1,946 1,153 3,710 4,512

Ekonometrické testy prováděné na pětiprocentní hladině významnosti i v tomto případě potvrdily, že model splňuje 7 klasických předpokladů regresního modelu. Zdroje inflace v tomto období jsou převážně ceny světové zemědělské produkce, ceny pohonných hmot, peněžní zásoba vyjádřená agregátem M2 a inflační očekávání na finančním trhu.

4.3

Závěr vícerozměrné regresní analýzy

Odhadnuté modely pro obě období zahrnují faktory, jejichž vliv na inflaci byl patrný už z jednorozměrné regresní analýzy. Zároveň ale obsahují i faktory, u nichž by podle jednorozměrné regresní analýzy měl být vliv na inflaci méně výrazný nebo žádný, jako například HDP České republiky nebo index nominální mzdy. To je způsobeno skutečností, že inflaci ovlivňuje velké množství faktorů, vztahy proměnných jsou složité a vliv jednotlivých faktorů je vidět až v kombinaci s ostatními. Další faktory pomáhají dovysvětlit rezidua, která by nebylo možné vysvětlit za přítomnosti menšího počtu regresorů v modelu, přestože tyto faktory i izolovaně mají vliv na míru inflace. Přidáním opodstatněných proměnných se zvyšuje adjustovaný koeficient determinace, tedy ukazatel, který hodnotí kvalitu modelu. V této analýze modely vysvětlily 86 % a 79 % proměnlivosti závislé veličiny, což je dostatečné vzhledem k tomu, kolik faktorů na inflaci působí a že se jedná o změny cenové hladiny souhrnně v kontextu celého agregátního koše. Protože z teoretického hlediska z inflačních zpráv vyplývá,15 že na vývoji inflace v období během krize měly 14 15

Podrobněji k VIF koeficientům literatura například (Adamec, 2013),(Gujarati, 2009). Podrobněji kapitola Vývoj inflace v letech 2003–2008 z pohledu ČNB v Teoretické části.

4.3

Závěr vícerozměrné regresní analýzy

49

podíl regulované ceny a v některých letech i úpravy sazby DPH, byl sestaven i model zahrnující změny regulovaných cen.16 Takto sestavený model byl také průkazný, faktor DPH však vycházel průkazný pouze v kombinaci s regulovanými cenami, ty ale stejně tak mohly být významné v období před krizí, což není možné na datech ověřit. Výsledný model použitý v této práci vysvětlil pomocí obsažených faktorů 79 % proměnlivosti závislé velčiny, což je dostatečné, tento model je upřednostněn, protože nezanedbává vliv změn cen ropy a použitím stejného množství výchozích faktorů pro metodu zpětné eliminace umožňuje získat přehled, jak se faktory v čase měnily.

16

Tento model obsahuje příloha C na konci práce.

5

DISKUSE

5

50

Diskuse

V této kapitole jsou komentovány výsledky empirické analýzy a jsou srovnávány s informacemi, které vyplývají z inflačních zpráv. Jsou zodpovězeny otázky položené v úvodu práce, je vedena diskuse ohledně možností snižování inflace a na základě faktorů vymezených v Praktické části jsou uvedeny možnosti týkající se ovlivňování dalšího vývoje inflace.

5.1

Hlavní inflační faktory v období před nástupem krize

Podle výsledků ekonometrické analýzy působily v období před krizí na vývoj inflace zejména změny cen ropy Brent, změny cen světové zemědělské produkce, domácí ekonomická aktivita a změny průměrné nominální mzdy. V souladu s těmito výsledky jsou poznatky ČNB uveřejněné v inflačních zprávách. Hospodářský růst byl způsoben zejména růstem domácí i zahraniční poptávky, přičemž domácí poptávku nejvýrazněji ovlivnily spotřební výdaje domácností a vládní výdaje. ČNB uvádí, že od poloviny roku 2002 docházelo k růstu cen ropy na světových trzích zejména v důsledku geopolitického napětí na Blízkém východě a v důsledku politické nestability v Nigerii a ve Venezuele. Z počátku, v roce 2004, se podle ČNB tento nárůst nepromítl do cen PHM.17 V roce 2005 ale už došlo k růstu cen dovozních surovin a potravin v důsledku změn cen ropy Brent, které s sebou nesly i změny cen zemního plynu a elektřiny. Růst vstupů se projevil zejména v cenách průmyslových výrobců a začal se odrážet i v cenách pohonných hmot. Růst cen ropy se projevil v cenách primárního zpracování ropy – rafinérství, koksárenství, výrobě a rozvodu elektřiny, plynu a vody (ČNB, 2004c; ČNB, 2005b; ČNB, 2005c; ČNB, 2007c). Vývoj cen světové zemědělské produkce spolu s vývojem cen ropy napomohly k růstu cen potravin. Ceny potravin rostly v mnoha zemích světa v důsledku rychlého hospodářského růstu, byly ale zaznamenány výpadky rostlinné produkce, zejména obilovin, v důsledku neúrody v EU a USA v roce 2007, což způsobilo růst cen zemědělských výrobců a následně růst cen potravin v ČR. Růst HDP v ČR i v zahraničí způsobil růst poptávky domácí i zahraniční, což také vedlo k růstu cenové hladiny (ČNB, 2007c). S tím i podle ekonomické teorie souvisí vliv změn průměrné nominální mzdy na inflaci. Mzdověinflační tlaky se projevovaly zejména v roce 2007, kdy byl nedostatek pracovních sil v důsledku rychlého hospodářského růstu v některých odvětvích. Na inflačním působení mezd se podílel také růst mezd v ústředních státních orgánech a růst mezd v podnikatelské sféře, zejména ke konci tohoto období (ČNB, 2008b). 17

Zdrojem PHM je z velké části uralská ropa, jejíž ceny se odvozují od světových dlouhodobých průměrů, ne od krátkodobých maxim, proto se tyto změny zpočátku příliš nepřenesly do domácích cen PHM. Ceny PHM reagovaly slabě i z toho důvodu, že v těchto letech byly snížené marže, dále jejich výši ovlivnilo to, že spotřební daň z paliv byla stanovena absolutní částkou v Kč za 1 litr, ne v procentech, a také skutečnost, že posilovala koruna vůči americkému dolaru.

5.2

5.2

Hlavní inflační faktory v období během krize

51

Hlavní inflační faktory v období během krize

Z inflačních zpráv ČNB18 vyplývá, že v období během krize se na inflaci nejvýznamněji podílejí ceny potravin, ceny pohonných hmot a regulované ceny. Z ekonometrické analýzy vyplývá, že hlavními inflačními faktory v období od roku 2008 do současnosti byly změny světových cen zemědělské produkce, změny cen pohonných hmot, inflační očekávání a změny peněžní zásoby sledované pomocí agregátu M2. Změny cen PHM byly jedním z inflačních faktorů proto, že v období před krizí výrazně rostly světové ceny ropy.19 Inflační působení cen potravin bylo z velké části způsobeno změnami cen světové zemědělské produkce. Růst cen potravin se projevoval od poloviny roku 2010, jak je uvedeno i v inflační zprávě (ČNB, 2010c), právě v důsledku oživení poptávky na světových trzích i v důsledku klimatických změn, které zapříčinily v řadě států neúrodu rostlinné produkce. Proto za jeden z inflačních faktorů lze považova právě změny světových cen zemědělské produkce, v tomto případě působí jako prvočinitel, inflační vlivy cen potravin jsou jejich důsledkem. V souladu s tímto zjištěním je závěr Neelyho a Rapacha (2011), který uvádí více než padesátiprocentní vliv mezidnárodních faktorů na inflaci, kde 36 % tvoří faktory světové a 16 % regionální. Podle jejich výsledků vliv těchto faktorů na inflaci stále narůstá. Přestože v inflačních zprávách není inflačním očekáváním připisován podstatný vliv na inflaci, ekonometrický model ukázal faktor inflačního očekávání na finančních trzích jako významný. Z počátku tohoto období zůstala inflační očekávání ukotvena, v roce 2010 ale analytici finančního trhu a podnikoví manažeři očekávali inflaci nad dvouprocentním cílem. Inflačním očekáváním ekonomické subjekty přizpůsobují své chování a investiční aktivity, očekávání tedy mohou vyvolat inflační tlaky. ČNB uvádí, že v režimu cílování inflace je důležitá důvěryhodná měnová politika, protože inflační očekávání stabilizuje a minimalizuje náklady při zabezpečování cenové stability (ČNB, 2010c). V období krize ale může klesat důvěra ekonomických subjektů, které tak svými očekáváními mohou zvýšit inflaci. Přestože z ekonomické teorie vyplývá vliv peněžní zásoby20 na cenovou hladinu, v inflačních zprávách z období během krize nalezneme informace o tom, že peněžní zásoba působila proinflačně, agregát M2 jako jeden z ukazatelů peněžní zásoby zde ale není uváděn jako jeden z hlavních inflačních faktorů. Pro účely měnové politiky vyspělých zemí, v nichž se peněžní agregáty mění během roku velmi mírně, není rovnice směny dostačujícím vysvětlením. Je to pouze orientační nástroj, nezohledňuje inflační očekávání a není schopna podrobně zachytit dění v dané ekonomice (Tomšík, 2014b). Agregát M2 tedy ve sledovaném období podle těchto závěrů nevykazuje příliš výrazný vliv na inflaci. Naopak Levy (1981) popsal, že v období 18

Nejdůležitější informace jsou shrnuty v Teoretické části. Konečnou cenu PHM ovlivňují světové ceny ropy, náklady zpracování ropy, ale také spotřební daň, DPH a cenové výkyvy (ČNB, 2012b), což se do cen pohonných hmot promítá se zpožděním. Dále také výši cen pohonných hmot ovlivnily administrativní kroky jako časté úpravy nepřímých daní, zejména sazeb DPH. 20 Rovnice směny v Teoretické části práce. 19

5.3

Zjištění vyplývající z odhadnutých modelů a možná doporučení

52

krizí je inflace ovlivňována zejména inflačními očekáváními a měnovou bází, čemuž odpovídají i výsledky této práce. Z inflačních zpráv je patrné, že ČNB připisuje jistý vliv na inflaci i změnám regulovaných cen, což potvrdil alternativní model sestavený pro období během krize.21 Data k tomuto ukazateli jsou ale dostupná pouze pro období během krize, nelze tedy pozorovat vývoj tohoto ukazatele mezi obdobími, i když tento faktor mohl mít význam i v období před nástupem krize, což ale nebylo možné prakticky ověřit.

5.3

Zjištění vyplývající z odhadnutých modelů a možná doporučení

Na základě odhadnutých faktorů a koeficientů těchto nezávislých proměnných tvoří podíl koeficientů domácích faktorů v obou modelech přibližně 66 % vzhledem ke koeficientům všech faktorů v modelu.22 Zbývajících 33 % je pak přeneseno ze zahraničí. Uvažujeme-li jen počet faktorů vnějších a vnitřních, v prvním modelu se vyskytují dva faktory vnější, dva vniřní, model pro období během krize obsahuje tři faktory vnitřní a jeden vnější. V období před krizí i během krize tedy z tohoto pohledu převažovaly ve vlivu na inflaci faktory vnitřní. V obou obdobích působily změny cen zemědělské produkce a změny cen ropy na světových trzích (v druhém období model ukázal změny cen PHM, ty jsou ale, kromě dalších domácích vlivů, primárně způsobeny změnami cen ropy). Vlivem krize došlo ke krátkodobému útlumu vlivu těchto cen, z dlouhodobého pohledu ceny rostly. Domácí inflační faktory se v jednotlivých obdobích liší. Z faktorů, které se objevily v modelech, je ČNB z teoretického hlediska schopná ovlivnit domácí ekonomickou aktivitu monetární expanzí nebo restrikcí, využitím nepřímých nástrojů, například poklesem úrokových sazeb s cílem podpořit nákupy a investiční aktivity ekonomických subjektů a zvýšit tak výdaje na spotřebu, což také částečně ovlivňuje mzdu. Dále může ČNB do určité míry působit na inflační očekávání domácností a finančních trhů tak, aby nedocházelo vlivem nadhodnocené očekávané míry inflace ke zvyšování inflace. Dále ČNB změnou oběživa, změnami úrokových sazeb nebo operacemi na volném trhu může ovlivňovat peněžní zásobu v ekonomice. Vnější faktory, jako jsou ceny zahraniční produkce, lze ze strany ČNB ovlivnit jen nepřímo, například devalvací nebo apreciací domácí měny, což ovlivní dovozní ceny. Primární příčiny růstu cen v zahraničí, jako je politická situace, klimatické změny a jejich dopady, však ČNB ovlivnit nemůže, stejně jako další exogenní šoky. Stejně tak snahou podpořit nákupy ekonomických subjektů nebo ovlivnit inflační očekávání subjektů ČNB neovlivní skutečné chování těchto subjektů. Vývoj cen komodit a skutečného jednání subjektů jsou mimo dosah vlivu ČNB. De Gregorio (2012) poukazuje na inflační vlivy komoditních cen, které by podle něj neměly být autoritami monetární politiky ignorovány. Nedoporučuje však přehnané reakce 21

Model je uveden v příloze C na konci práce. Procento je pouze orientační, nejsou rozlišovány konkrétní p-hodnoty, zohlední se pouze to, že jsou faktory průkazné. 22

5.3

Zjištění vyplývající z odhadnutých modelů a možná doporučení

53

monetární politiky, protože by mohly zapříčinit růst cen výstupů. Zdůrazňuje spíše nutnost důvěryhodného závazku k plnění inflačního cíle (De Gregorio, 2012). Ne každý nástroj je možné použít za každé situace, záleží na konkrétní situaci v daném hospodářství. V České republice ČNB často využívá úrokové sazby, které postupným snižováním za účelem podpořit ekonomiku, klesly téměř na nulu. V listopadu 2013 proto ČNB zahájila devizovou intervenci, oslabila korunu, aby se míra inflace přiblížila k inflačnímu cíli 2 % a omezila tak riziko deflace. Tento krok byl pro veřejnost neočekávaný23 , vyvolal řadu kladných i záporných reakcí, vlivem kritiky v médiích mohla poklesnout důvěryhodnost ČNB. V situaci české ekonomiky snižování míry inflace není opodstatněné. V posledních měsících klesá míra inflace ke spodní hranici cílovaného pásma, expanzivní politika pomocí snížení úrokových sazeb není možná, sazby dosahují téměř nulové hodnoty. Ke zvýšení cenové hladiny zpět k inflačnímu cíli by měly přispět devizové intervence, které by ČNB, když bankovní rada rozhodla je zahájit, měla dále provádět, dokud se míra inflace nezvýší na požadovanou úroveň. V dlouhodobějším horizontu devizové intervence způsobí růst peněžní zásoby (Tomšík, 2014b), ČNB tak nepřímo využije proinflačního vlivu agregátu M2. Podaří-li se stabilizovat inflaci na úrovni inflačního cíle, měla by tuto úroveň Česká národní banka udržovat komunikací s veřejností, dále uveřejňovat články a stanoviska k opatřením, která použila, aby přiblížila aktuální dění v monetární oblasti ekonomickým subjektům, aby si udržela pozici důvěryhodné instituce a pomohla stabilizovat inflační očekávání domácností a subjektů na finančních trzích, aby se očekávaná a skutečná míra inflace příliš neodlišovaly. Protože ceny ropy a zemědělské produkce jsou podle empirické analýzy i podle inflačních zpráv významnými faktory ovlivňujícími inflaci, i v době hospodářského růstu (před krizí) i během krize, kdy došlo k výraznému útlumu ekonomiky, tyto faktory by měly mít význam i v souvislosti s předpovídáním inflace, protože ji ovlivňují dlouhodobě. K predikci inflace by měly z domácích faktorů pomoci i změny HDP, ČNB tento faktor také sleduje a výkon ekonomiky ovlivňuje i inflační očekávání, jejichž vývoj je pro předpovědi inflace také podstatný. Naopak peněžní zásoba reprezentovaná agregátem M2 zřejmě nebude pro předpovídání příliš významná, z analýzy prováděné pro země střední Evropy (Rozsypal, Komárek a Horváth, 2010) nevyplývá, že peněžní ukazatele obecně zlepšují inflační předpovědi, záleží na konkrétní ekonomice.24 ČNB v prognózách zohledňuje vývoj mnoha faktorů vnějších i vnitřních, peněžní zásobu v této souvislosti nezmiňuje. 23

Přestože ČNB rozhodla o použití měnového kurzu jako dalšího nástroje po dosažení nulové hranice úrokových sazeb v roce 2012 (ČNB, 2014d). 24 V případě Polska a Maďarska se předpovědi zahrnutím peněžních ukazatelů zpřesnily.

5.4

5.4

Dílčí závěr

54

Dílčí závěr

Přestože v modelech převažují faktory vymezené na začátku práce jako domácí faktory, je třeba zohlednit, že i tyto jsou ovlivněny zahraničími vlivy, (růst HDP způsobila i zvýšená zahraniční poptávka), také ve druhém období převažují domácí faktory, ale za změnou cen PHM stojí změny ceny ropy Brent a subjekty utváří své očekávání ohledně domácího vývoje inflace také v souvislosti s vývojem v zahraničí. Inflační působení domácích faktorů je z velké části ovlivněno vnějšími faktory. Podle faktorů zahrnutých v modelech a jejich sledováním v kontextu dění ve světě lze předpokládat, že je inflace skutečně spíše důsledkem globálního vývoje cen. Regulované ceny a změny v příjmech z DPH zřejmě mají také na inflaci vliv, jejich vliv v období před krizí ale nebylo možné prokázat a srovnat, zda se jejich vliv mezi obdobími změnil. Skutečnost, že každý model obsahuje jiné faktory naznačuje, že se faktory ovlivňující inflaci v čase vyvíjí.

6

6

ZÁVĚR

55

Závěr

Hlavním cílem práce bylo zjistit hlavní inflační faktory v České republice a jejich změnu s příchodem hospodářské krize. Na základě tohoto zjištění bylo možné určit, zda je inflace v České republice spíše důsledkem globálního zvyšování cen, jaké procento je přeneseno ze zahraničí a do jaké míry se na inflaci podílí domácí faktory. Splněním dílčích cílů byl následně splněn i hlavní cíl práce. V rámci Teoretické části byly zmíněny hlavní pojmy související s inflací, teoretické základy vztahů inflace s dalšími makroekonomickými veličinami a dopady inflace na ekonomické subjekty. Dále byl popsán vývoj inflace z pohledu ČNB a byly uvedeny makroekonomické ukazatele, které ČNB využívá. Praktická část je založena na empirické analýze, která byla provedena pomocí ekonometrických jednorozměrných a vícerozměrných modelů. Pomocí metody zpětné eliminace byly sestaveny regresní modely obsahující hlavní inflační faktory pro obě období. Takto byly zjištěny hlavní inflační faktory v České republice před krizí a běhěm krize, empirická analýza potvrdila, že k objasnění míry inflace nestačí jeden faktor, ale je zapotřebí kombinace více faktorů. Zjištěné faktory popisují míru inflace z 86 a 79 procent, což jsou poměrně vysoká čísla, uvážíme-li, jak složitým jevem inflace je a kolik dalších (i málo podstatných) vlivů se na jejím vývoji podílí. Výsledné modely mají dobrou vypovídací schopnost, nejsou náročné na sestavení a jsou jednoznačně interpretovatelné. Na základě takto zjištěných faktorů byla vedena diskuse, která odpovídala na otázky vymezené v cíli práce. Výsledky ukázaly podstatný vliv cen komodit na světových trzích, tedy cen ropy Brent a cen světové zemědělské produkce. Domácí faktory se s příchodem krize změnily. V období před krizí byly důležité změny průměrné nominální mzdy a domácí HDP. V období během krize byla významná inflační očekávání a měnový agregát. Na základě těchto zjištění byly uvedeny možnosti týkající se dalšího řízení inflace a byly zmíněny faktory, které by mohly být přínosné v oblasti předpovídání inflace, zejména světové ceny komodit, HDP a inflační očekávání. Protože podstatný vliv na inflaci v České republice mají zahraniční faktory, ČNB není schopna tyto faktory ovlivňovat a účinky monetární politiky ČNB jsou tímto omezeny. Z výše uvedených výsledků lze usuzovat, že se hlavní faktory ovlivňující inflaci v čase mění.

7

7

REFERENCE

56

Reference

[1] ADAMEC, Václav, Luboš STŘELEC a David HAMPEL. Ekonometrie I : Učební text. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2013. ISBN 978-80-7375703-8. [2] ARLT, Josef, Markéta ARLTOVÁ. Ekonomické časové řady. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2009. 290 s. ISBN 978-80-86946-85-6. [3] BRČÁK, Josef, Bohuslav SEKERKA. Makroekonomie Praha: Grada, 2011. ISBN 978-80-247-3258-9. [4] DE GREGORIO, José. Commodity prices, monetary policy and inflation. International Monetary Fund: Policy Responses to Commodity Price Movements [online]. 2012 [vid. 2014-04-22]. Dostupné z: https://www.imf.org/external/np/ seminars/eng/2011/tur/pdf/JDeG.pdf. [5] FUCHS, Kamil a TULEJA, Pavel. Makroekonomie Brno: Masarykova univerzita, 2003, 282 s. ISBN 80-210-3073-9. [6] GUJARATI, D N. a PORTER, D C. Basic econometrics. 5. vyd. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2009. 922 s. ISBN 978-007-127625-2. [7] HAMPEL, David, Veronika BLAŠKOVÁ, Luboš STŘELEC. Ekonometrie 2. 2., přeprac. vyd. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2012, 144 s. ISBN 978-80-7375-664-2. [8] HORVÁTH, Roman, Luboš KOMÁREK, Filip Rozsypal. Does Money Help Predict Inflation? An Empirical Assessment for Central Europe. CNB Working paper series. 2010. sv. 2010, č. 5, s. 1–27. ISSN 1803-7070. [9] JUREČKA, Václav et al. Makroekonomie Praha: Grada, 2011. ISBN 978-80247-3258-9. [10] KOTLÁN, Viktor. Je mírná inflace hrozbou?. In: Inflace: Krátkodobý výkyv, nebo střednědobá hrozba?. Praha: Centrumpro ekonomiku a politiku, 2008. [11] LEVY, Mickey. 1981: Factors affecting monetary policy in an era of inflation. In: Journal of Monetary Economics, roč. 8, č. 3, s. 351 – 373. [12] NEELY, Christopher J. a David RAPACH. International Comovements in Inflation Rates and Country Characteristics. In: [online]. St. Louis, 2011 [vid. 2014-04-18]. Dostupné z: http://research.stlouisfed.org/wp/2008/ 2008-025.pdf. [13] PAVELKA, Tomáš. Makroekonomie: základní kurz. 2. vyd. Praha: Melandrium, 2007, 287 s. ISBN 978-808-6175-522. [14] SAMUELSON, Paul Anthony a William D. NORDHAUS. Ekonomie: 18. vydání. Vyd. 1. Praha: NS Svoboda, 2007. 775 s. ISBN 978-80-205-0590-3.

7

REFERENCE

57

[15] SHILLER, Robert J. Why do people dislike inflation?. In: ROMER, Christina D. a David H. ROMER. Reducing Inflation: Motivation and Strategy. Chicago: The University of Chicago Press, 1977, s. 69. ISBN 0-226-72484-0. [16] SUCHÁNKOVÁ, Jana. Analýza dopadů hlavních faktorů na vývoj inflace v ČR. [online]. Pardubice, 2012 [vid. 2014-04-18]. Dostupné z: http://dspace.upce.cz/bitstream/10195/45698/2/SuchankovaJ_ AnalyzaDopadu_LS_2012.pdf. Bakalářská práce. Univerzita Pardubice. [17] TOMŠÍK, Vladimír. Devizové intervence a peněžní zásoba. Jak spolu souvisí? Nijak a není to překvapivé. In: Česká národní banka: čnBlog – Oficiální blog České národní banky [online]. 2014 [vid. 2014-03-27]. Dostupné z: http://www. cnb.cz/cs/o_cnb/blog_cnb/. [18] TOMŠÍK, Vladimír. Oslabení koruny, kvantitativní rovnice směny a ropný šok: mají vůbec něco společného?. In: Česká národní banka: čnBlog – Oficiální blog České národní banky [online]. 2014 [vid. 2014-03-27]. Dostupné z: http: //www.cnb.cz/cs/o_cnb/blog_cnb/. [19] Zpráva o inflaci - duben/2003 [online]. Praha: Česká národní banka, 2003 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2003/2003_duben/download/ zoi_2003_duben.pdf. [20] Zpráva o inflaci - červenec/2003 [online]. Praha: Česká národní banka, 2003 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/ www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2003/2003_cervenec/ download/zoi_2003_cervenec.pdf. [21] Zpráva o inflaci - říjen/2003 [online]. Praha: Česká národní banka, 2003 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2003/2003_rijen/download/ zoi_2003_rijen.pdf. [22] Zpráva o inflaci - leden/2004 [online]. Praha: Česká národní banka, 2004 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2004/2004_leden/download/ zoi_2004_leden.pdf. [23] Zpráva o inflaci - duben/2004 [online]. Praha: Česká národní banka, 2004 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2004/2004_duben/download/ zoi_2004_duben.pdf. [24] Zpráva o inflaci - červenec/2004 [online]. Praha: Česká národní banka, 2004 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/

7

REFERENCE

58

www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2004/2004_cervenec/ download/zoi_2004_cervenec.pdf. [25] Zpráva o inflaci - říjen/2004 [online]. Praha: Česká národní banka, 2004 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2004/2004_rijen/download/ zoi_2004_rijen.pdf. [26] Zpráva o inflaci - leden/2005 [online]. Praha: Česká národní banka, 2005 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_ inflaci/2005/2005_leden/index.html. [27] Zpráva o inflaci - duben/2005 [online]. Praha: Česká národní banka, 2005 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2005/2005_duben/download/ zoi_2005_duben.pdf. [28] Zpráva o inflaci - červenec/2005 [online]. Praha: Česká národní banka, 2005 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/ www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2005/2005_cervenec/ download/zoi_2005_cervenec.pdf. [29] Zpráva o inflaci - říjen/2005 [online]. Praha: Česká národní banka, 2005 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2005/2005_rijen/download/ zoi_10_2005.pdf. [30] Zpráva o inflaci - leden/2006 [online]. Praha: Česká národní banka, 2006 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2006/2006_leden/download/ zoi_01_2006.pdf. [31] Zpráva o inflaci - duben/2006 [online]. Praha: Česká národní banka, 2006 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2006/2006_duben/download/ zoi_04_2006.pdf. [32] Zpráva o inflaci - červenec/2006 [online]. Praha: Česká národní banka, 2006 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/ www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2006/2006_cervenec/ download/zoi_07_2006.pdf. [33] Zpráva o inflaci - říjen/2006 [online]. Praha: Česká národní banka, 2006 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2006/2006_rijen/download/ zoi_10_2006.pdf.

7

REFERENCE

59

[34] Zpráva o inflaci - leden/2007 [online]. Praha: Česká národní banka, 2007 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2007/2007_leden/download/ zoi_01_2007.pdf. [35] Zpráva o inflaci - duben/2007 [online]. Praha: Česká národní banka, 2007 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2007/2007_duben/download/ zoi_04_2007.pdf. [36] Zpráva o inflaci - červenec/2007 [online]. Praha: Česká národní banka, 2007 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/ www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2007/2007_cervenec/ download/zoi_07_2007.pdf. [37] Zpráva o inflaci - říjen/2007 [online]. Praha: Česká národní banka, 2007 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2007/2007_rijen/download/ zoi_10_2007.pdf. [38] Peněžní agregáty Eurozóny. Česká národní banka [online]. 2008 [vid. 2014-0402]. Dostupné z: https://www.cnb.cz/cs/statistika/menova_bankovni_stat/ harmonizace_mbs/harmonizace_mbs_agregaty.html. [39] Zpráva o inflaci - I/2008 [online]. Praha: Česká národní banka, 2008 [vid. 2014-03-20]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www. cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2008/2008_I~/download/zoi_ I_2008.pdf. [40] Zpráva o inflaci - II/2008 [online]. Praha: Česká národní banka, 2008 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1803-2400. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2008/2008_ II/download/zoi_II_2008.pdf. [41] Zpráva o inflaci - III/2008 [online]. Praha: Česká národní banka, 2008 [vid. 201403-20]. ISSN 1803-2400. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cs/menova_politika/ zpravy_o_inflaci/2008/2008_III/download/zoi_III_2008.pdf. [42] Zpráva o inflaci - IV/2008 [online]. Praha: Česká národní banka, 2008 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1803-2400. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2008/2008_ IV/download/zoi_IV_2008.pdf. [43] Zpráva o inflaci - I/2009 [online]. Praha: Česká národní banka, 2009 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1803-2400. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2009/2009_ I~/download/zoi_I_2009.pdf.

7

REFERENCE

60

[44] Zpráva o inflaci - II/2009 [online]. Praha: Česká národní banka, 2009 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1803-2400. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2009/2009_ II/download/zoi_II_2009.pdf. [45] Zpráva o inflaci - III/2009 [online]. Praha: Česká národní banka, 2009 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1803-2400. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2009/2009_ III/download/zoi_III_2009.pdf. [46] Zpráva o inflaci - IV/2009 [online]. Praha: Česká národní banka, 2009 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1803-2400. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2009/2009_ IV/download/zoi_IV_2009.pdf. [47] Hrubý domácí produkt. In: Český statistický úřad: Vývoj české ekonomiky za 1.-3. čtvrtletí 2010 [online]. 2010 [vid. 2014-03-26]. Dostupné z: http://www. czso.cz/csu/2010edicniplan.nsf/t/F400286434/\$File/e110910q302.pdf. [48] Zpráva o inflaci - I/2010 [online]. Praha: Česká národní banka, 2010 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2010/2010_ I~/download/zoi_I_2010.pdf. [49] Zpráva o inflaci - II/2010 [online]. Praha: Česká národní banka, 2010 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2010/2010_ II/download/zoi_II_2010.pdf. [50] Zpráva o inflaci - III/2010 [online]. Praha: Česká národní banka, 2010 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2010/2010_ III/download/zoi_III_2010.pdf. [51] Zpráva o inflaci - IV/2010 [online]. Praha: Česká národní banka, 2010 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2010/2010_ IV/download/zoi_IV_2010.pdf. [52] Proč je pro vás důležitá stabilita cen? [online]. Frankfurt am Main: Evropská centrální banka, 2011 [vid. 2014-03-20]. ISBN 978-92-899-0707-1. Dostupné z: http://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/other/price_stability_web_ 2011cs.pdf?812c53d72bdb132a18f4616ddd8d2336. [53] Zpráva o inflaci - I/2011 [online]. Praha: Česká národní banka, 2011 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/

7

REFERENCE

61

export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2011/2011_ I~/download/zoi_I_2011.pdf. [54] Zpráva o inflaci - II/2011 [online]. Praha: Česká národní banka, 2011 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2011/2011_ II/download/zoi_II_2011.pdf. [55] Zpráva o inflaci - III/2011 [online]. Praha: Česká národní banka, 2011 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2011/2011_ III/download/zoi_III_2011.pdf. [56] Zpráva o inflaci - IV/2011 [online]. Praha: Česká národní banka, 2011 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2011/2011_ IV/download/zoi_IV_2011.pdf. [57] Metodické poznámky. Český statistický úřad [online]. 2012 [vid. 2014-04-02]. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/metodicke_poznamky_cr_ makroekonomicka_tabulka. [58] Metodika. Český statistický úřad [online]. 2012 [vid. 2014-04-02]. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/ceny_prumyslovych_vyrobcu. [59] Zpráva o inflaci - I/2012 [online]. Praha: Česká národní banka, 2012 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2012/2012_ II/download/zoi_II_2012.pdf. [60] Zpráva o inflaci - II/2012 [online]. Praha: Česká národní banka, 2012 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2012/2012_ II/download/zoi_II_2012.pdf. [61] Zpráva o inflaci - III/2012 [online]. Praha: Česká národní banka, 2012 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2012/2012_ III/download/zoi_III_2012.pdf. [62] Zpráva o inflaci - IV/2012 [online]. Praha: Česká národní banka, 2012 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2012/2012_ IV/download/zoi_IV_2012.pdf. [63] Metodický list: Mzdy. Česká národní banka: ARAD - Systém časových řad [online]. 2013 [vid. 2014-04-02]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/docs/ARADY/ MET_LIST/mzdy_cs.pdf.

7

REFERENCE

62

[64] Metodický list: Platební bilance. Česká národní banka: Databáze časových řad ARAD [online]. 2013 [vid. 2014-04-02]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/docs/ ARADY/MET_LIST/bop_cs.pdf. [65] Zpráva o inflaci - I/2013 [online]. Praha: Česká národní banka, 2013 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2013/2013_ I~/download/zoi_I_2013.pdf. [66] Zpráva o inflaci - II/2013 [online]. Praha: Česká národní banka, 2013 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2013/2013_ II/download/zoi_II_2013.pdf. [67] Zpráva o inflaci - III/2013 [online]. Praha: Česká národní banka, 2013 [vid. 2014-03-20]. ISSN 1804-2457. Dostupné z: http://www.cnb.cz/miranda2/ export/sites/www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2013/2013_ III/download/zoi_III_2013.pdf. [68] Zpráva o inflaci - IV/2013: Tabulka klíčových makroekonomických indikátorů (xls, 69 kB). Česká národní banka [online]. 2013 [vid. 2014-04-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cs/menova_politika/zpravy_o_inflaci/2013/2013_IV/ download/ZOI_IV_2013_T_1_Makroindikatory.xlsx. [69] Euro area (changing composition) - Commodity - Brent crude oil 1-month Forward - fob (free on board) per barrel - Historical close, average of observations through period - Euro, provided by ECB. European Central Bank: Statistical Data Warehouse[online]. 2014 [vid. 2014-03-26]. Dostupné z: http://sdw.ecb.europa.eu/quickview.do?node=SEARCHRESULTS\&q= brent+oil\&SERIES_KEY=143.FM.Q.U2.EUR.4F.CY.OILBRNI.HSTA. [70] GDP and main components - Current prices. Eurostat [online]. 2014 [vid. 2014-03-26]. Dostupné z: http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do? dataset=namq_gdp_c\&lang=en. [71] Inflace - druhy, definice, tabulky. Český statistický úřad [online]. 2014 [vid. 2014-03-22]. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/mira_inflace. [72] Inflace, míra inflace - Metodika. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 201403-13]. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/kdyz_se_rekne_ inflace_resp_mira_inflace. [73] Metodický list: Cenové údaje ČNB – Vývoj inflace. Česká národní banka: Databáze časových řad ARAD [online]. 2014 [vid. 2014-04-02]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/docs/ARADY/MET_LIST/cpi_mz_cs.pdf. [74] Metodický list: Ceny zemědělských výrobců. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-04-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/

7

REFERENCE

63

docs/ARADY/MET_LIST/ze4_cs.pdf. [75] Měnová politika: Cílování inflace v ČR. Česká národní banka [online]. 2014 [vid. 2014-03-22]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cs/menova\_politika/cilovani. html. [76] Měnový kurz jako nástroj měnové politiky - nejčastější otázky a odpovědi. Česká národní banka [online]. 2014 [vid. 2014-04-24]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/ cs/faq/menovy_kurz_jako_nastroj_menove_politiky.html. [77] OECD-FAO Agricultural Outlook 2012-2021. OECD: Agricultural Outlook [online]. 2014 [vid. 2014-03-26]. Dostupné z: http://stats.oecd.org/Index.aspx? DataSetCode=HIGH_AGLINK_2012. [78] Unemployment - Labour market indicators - Prices, output, demand and labour market. European Central Bank: Statistical Data Warehouse [online]. 2014 [vid. 2014-04-02]. Dostupné z: http://sdw.ecb.europa.eu/browse.do?node=2120805. [79] Výběr dat: Běžný účet obchodní bilance se zbožím, doprava a zahraniční cestovní ruch. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG. PARAMETRY_SESTAVY?p_sestuid=14284&p_strid=DAB&p_lang=CS. [80] Výběr dat: Členění na obchodovatelné a neobchodovatelné, meziroční změny v %. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG. PARAMETRY_SESTAVY?p_sestuid=21729&p_strid=CBAB&p_lang= CS. [81] Výběr dat: Devizové kurzy (ke konci měsíce). Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG.PARAMETRY_SESTAVY? p_sestuid=22423&p_strid=ECA&p_lang=CS. [82] Výběr dat: Index cen průmyslových výrobců, stejné období předchozího roku = 100. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG. PARAMETRY_SESTAVY?p_sestuid=416&p_strid=GA&p_lang=CS. [83] Výběr dat: Index cen zemědělských výrobců, stejné období předchozího roku = 100. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG. PARAMETRY_SESTAVY?p_sestuid=1767&p_strid=CDBCA&p_lang= CS. [84] Výběr dat: Inflační očekávání finančního trhu. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z:

7

REFERENCE

64

http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG.PARAMETRY_SESTAVY? p_sestuid=416&p_strid=GA&p_lang=CS. [85]

Výběr dat: Průměrná hrubá měsíční mzda - na přepočtené počty index nominální mzdy v % (SOPR=100) čtvrtletí. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG.PARAMETRY_ SESTAVY?p_sestuid=6552&p_strid=CCB&p_lang=CS.

[86] Výběr dat: Tabulka A41. Peněžní agregáty a protipoložky – peněžní agregáty (stavy). Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG. PARAMETRY_SESTAVY?p_sestuid=938&p_strid=AAADA&p_lang= CS. [87] Výběr dat: Tabulka 2. Úrokové sazby finančních trhů. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG.PARAMETRY_ SESTAVY?p_sestuid=22643&p_strid=AAF&p_lang=CS. [88] Výběr dat: Vybrané ukazatele státního rozpočtu. Česká národní banka: ARAD systém časových řad [online]. 2014 [vid. 2014-03-23]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG.PARAMETRY_SESTAVY? p_sestuid=1411\&p_strid=BA\&p_lang=CS. [89] Výdaje na hrubý domácí produkt. In: Hrubý domácí produkt - Časové řady ukazatelů čtvrtletních účtů [online]. 2014 [vid. 2014-03-26]. Dostupné z: http: //www.czso.cz/csu/csu.nsf/i/tab_v/\$File/tab_v_4q13.xlsx.

SEZNAM OBRÁZKŮ

65

Seznam obrázků Obrázek 1: Graf původní Phillipsovy křivky. Zdroj: (Fuchs a Tuleja, 2003, s. 151). 16 Obrázek 2: Krátkodobá (SRPC) a dlouhodobá (LRPC) Phillipsova křivka. Zdroj: (Samuelson a Nordhaus, 2007, s. 681). 17 Obrázek 3: Časová řada vývoje míry inflace ve sledovaném období vyjádřená přírůstkem CPI, vyjadřuje změnu cenové hladiny v daném čtvrtletí ve vztahu ke stejnému období předchozího roku. Zdroj dat: (ČSÚ, 2014a). 19 Obrázek 4: Graf vývoje míry inflace a 3M PRIBOR (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na velikosti sazby 3M PRIBOR (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014m). 31 Obrázek 5: Graf vývoje míry inflace a změn agregátu M2 (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách agregátu M2 (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014l). 32 Obrázek 6: Graf vývoje míry inflace a změn HDP ČR (vlevo), XY graf závislosti míry inflace na HDP ČR (vpravo). Zdroj dat: (Evropská komise, 2014). 33 Obrázek 7: Graf vývoje míry inflace a změn vládních výdajů (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách objemu vládních výdajů (vpravo). Zdroj dat: (ČSÚ, 2014c). 33 Obrázek 8: Graf vývoje míry inflace a změn objemu spotřebních výdajů (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách objemu spotřebních výdajů (vpravo). Zdroj dat: (ČSÚ, 2014c). 34 Obrázek 9: Graf vývoje míry inflace a změn očekávané míry inflace (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na očekávané míře inflace (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014j). 34 Obrázek 10: Graf vývoje míry inflace a indexu cen prům. výrobců (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na indexu cen prům. výrobců (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014h). 35 Obrázek 11: Graf vývoje míry inflace a indexu cen zemědělských výrobců (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na indexu cen zemědělských výrobců (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014i). 36

SEZNAM OBRÁZKŮ

66

Obrázek 12: Graf vývoje míry inflace a změn cen pohonných hmot (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách cen pohonných hmot. Zdroj dat: (ČNB, 2014f). 36 Obrázek 13: Graf vývoje míry inflace a změn obecné míry nezaměstnanosti (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách obecné míry nezaměstnanosti (vpravo). Zdroj dat: (ECB, 2014b). 37 Obrázek 14: Graf vývoje míry inflace a změn cen potravin (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách cen potravin (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014f). 38 Obrázek 15: Graf vývoje míry inflace a indexu nominální mzdy, X-Y graf závislosti míry inflace na indexu nominální mzdy. Zdroj dat: (ČNB, 2014g). 38 Obrázek 16: Graf vývoje míry inflace a změn regulovaných cen (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách regulovaných cen (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014f). 39 Obrázek 17: Graf vývoje míry inflace a změn daňových příjmů z DPH (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách daňových příjmů z DPH (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014n). 39 Obrázek 18: Graf vývoje míry inflace a změn HDP Slovenska (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na HDP Slovenska (vpravo). Zdroj dat: (Evropská komise, 2014). 40 Obrázek 19: Graf vývoje míry inflace a změn HDP Německa (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na HDP Německa (vpravo). Zdroj dat: (Evropská komise, 2014). 41 Obrázek 20: Graf vývoje míry inflace a změn kurzu EUR/CZK (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách kurzu EUR/CZK (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014g). 41 Obrázek 21: Graf vývoje míry inflace a změn svět. cen zem. produkce (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách svět. cen zem. produkce (vpravo). Zdroj dat: (OECD, 2014). 42 Obrázek 22: Graf vývoje míry inflace a změn cen ropy Brent (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách cen ropy Brent (vpravo). Zdroj dat: (ECB, 2014a). 42

SEZNAM OBRÁZKŮ

67

Obrázek 23: Graf vývoje míry inflace a změn salda běžného účtu platební bilance (vlevo), X-Y graf závislosti míry inflace na změnách salda běžného účtu platební bilance (vpravo). Zdroj dat: (ČNB, 2014j). 43 Obrázek 24: Graf skutečných a vyrovnaných hodnot závislé proměnné míry inflace. Skutečné hodnoty představují skutečně naměřená data, vyrovnané hodnoty reprezentují odhad závislé veličiny pomocí faktorů obsažených ve výše uvedeném modelu. Zdroj hodnot inflace: (ČSÚ, 2014a), vyrovnané hodnoty jsou získané odhadem. 45 Obrázek 25: Graf skutečných a vyrovnaných hodnot závislé proměnné míry inflace. Skutečné hodnoty představují skutečně naměřená data, vyrovnané hodnoty reprezentují odhad závislé veličiny odhadnutý pomocí výše uvedeného modelu. Zdroj hodnot inflace: (ČSÚ, 2014a), vyrovnané hodnoty získané odhadem. 47 Obrázek 26: Graf znázorňující, že chybový člen modelu pro období před krizí má normální rozdělení. 70 Obrázek 27: Reziduální Q-Q graf pro model pro období před nástupem krize. 71 Obrázek 28: Graf závislosti rezidua na čase. Chybový člen modelu pro období před krizí osciluje okolo nulové hodnoty, chybový člen má nulovou střední hodnotu. 71 Obrázek 29: Graf znázorňující, že chybový člen modelu pro období během krize má normální rozdělení. 72 Obrázek 30: Reziduální Q-Q graf pro model pro období během krize. 73 Obrázek 31: Graf závislosti rezidua na čase. Chybový člen osciluje okolo nulové hodnoty, má nulovou střední hodnotu. 73

SEZNAM TABULEK

68

Seznam tabulek Tabulka 1: Dřívější inflační cíle stanovené v čisté inflaci. Zdroj: (ČNB, 2014c). 18 Tabulka 2: Odhadnutý model pro období před nástupem krize.

44

Tabulka 3: Kvalita modelu.

45

Tabulka 4: Testy klasických předpokladů pro model před krizí.

46

Tabulka 5: Výsledky ekonometrických testů odhadnutého modelu pro období během krize. 46 Tabulka 6: Kvalita modelu pro období během krize.

47

Tabulka 7: Testy klasických předpokladů pro model během krize.

48

Tabulka 8: Model pro období během krize zahrnující změny regulovaných cen. 74

Přílohy

A

A

DOPLŇUJÍCÍ GRAFY K MODELU PRO OBDOBÍ PŘED KRIZÍ

70

Doplňující grafy k modelu pro období před krizí

Obrázek 26: Graf znázorňující, že chybový člen modelu pro období před krizí má normální rozdělení.

A

DOPLŇUJÍCÍ GRAFY K MODELU PRO OBDOBÍ PŘED KRIZÍ

71

Obrázek 27: Reziduální Q-Q graf pro model pro období před nástupem krize.

Pozn.: Q-Q graf slouží ke grafickému ověření normálního rozdělení. Body vyznačené na Q-Q grafu leží téměř na ose kvadrantu, což značí téměř ideální průběh normálního rozdělení. Některé body jsou mírně odchýlené od osy, toto odchýlení je nepatrné, Q-Q graf potvrzuje normální rozdělení chybového členu.

Obrázek 28: Graf závislosti rezidua na čase. Chybový člen modelu pro období před krizí osciluje okolo nulové hodnoty, chybový člen má nulovou střední hodnotu.

B

B

DOPLŇUJÍCÍ GRAFY K MODELU PRO OBDOBÍ BĚHEM KRIZE

72

Doplňující grafy k modelu pro období během krize

Obrázek 29: Graf znázorňující, že chybový člen modelu pro období během krize má normální rozdělení.

B

DOPLŇUJÍCÍ GRAFY K MODELU PRO OBDOBÍ BĚHEM KRIZE

73

Obrázek 30: Reziduální Q-Q graf pro model pro období během krize.

Obrázek 31: Graf závislosti rezidua na čase. Chybový člen osciluje okolo nulové hodnoty, má nulovou střední hodnotu.

C

74

ALTERNATIVNÍ MODEL PRO OBDOBÍ BĚHEM KRIZE

C Alternativní model pro období během krize Tabulka 8: Model pro období během krize zahrnující změny regulovaných cen.

koeficient konstanta ∆ příjmů z DPH ∆ regulované ceny ∆ cen ropy Brent ∆ cen potravin 2 Radj

hodnota -0,261 0,0146 0,252 0,00552 0,298

p-hodnota 0,0002 0,001 <0,00001 0,0193 <0,0001 0,96