MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA
Vliv ekonomické krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby
Diplomová práce
Vedoucí diplomové práce
Vypracovala
Ing. Pavel Breinek, PhD.
Bc. Lucie Svobodová
Brno 2010
Prohlašuji, že jsem tuto diplomovou práci, vypracovala samostatně s použitím literatury, kterou uvádím v seznamu použité literatury.
V Brně dne 27. května 2010
……....……………………………….
Poděkování Děkuji vedoucímu práce Ing. Pavlu Breinkovi, PhD., za odborné vedení, cenné připomínky, náměty a konzultace, kterými přispěl k vypracování této diplomové práce. Dále děkuji Bc. Václavu Hlávkovi a celé mojí rodině za podporu, kterou mi po celé studium dávali.
ABSTRAKT Svobodová, L.: Vliv ekonomické krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby. Diplomová práce. Brno 2010. Náplní diplomové práce je zhodnocení vlivu ekonomické krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby. V práci je popsán trh s byty, developerské společnosti, jako jeden z účastníků trhu bydlení, a ekonomická krize, která zde vystupuje jako faktor ovlivňující vývoj developerské bytové výstavby. Vliv ekonomické krize je zkoumán pro Českou republiku, a to pomocí korelace a jednorozměrné regrese mezi vybranými proměnnými. Ekonomická krize se nejvíce projevila ve finančním sektoru, měla vliv na snížení celkového objem poskytnutých hypotečních úvěrů a na pokles výše finančních prostředků poskytnutých na developerské projekty. Pokles bytové výstavby, vlivem ekonomické krize, nebyl prokázán. Klíčová slova: trh s byty, developerská společnost, ekonomická krize, korelační a regresní analýza.
ABSTRACT Svobodová, L.: The impact of economic crisis on the market with development projects in the area of housing. Thesis. Brno 2010 The content of this thesis is to evaluate the impact of economic crisis on the market with development projects in the area of housing. In this thesis there is described the housing market, developers, as one of the participiants of housing market, and the economic crisis, that has had an influance over the development of housing. An impact of economic crisis is examined for the Czech republic, using univariate correlation and regression between selected variables. Economic crisis is the most apparent in the financial sector, has had the effect of reducing the total volume of mortgage loans and to decrease the amount of funds allocated to develompment projects. Decline in housing construction, due to the economic crisis, has not been demonstrated. Keywords: housing market, developer, economic crisis, correlation and regression analysis
OBSAH 1
ÚVOD ............................................................................................................................8
2
CÍL PRÁCE .................................................................................................................10
3
ASPEKTY TRHU BYDLENÍ, DEVELOPEŘI A EKONOMICKÁ KRIZE .......12 3.1
Trh realit ...............................................................................................................12
3.1.1
Nemovitosti .....................................................................................................12
3.1.2
Členění nemovitostí ........................................................................................13
3.2
Trh s byty ..............................................................................................................14
3.2.1
Specifika trhu s byty .......................................................................................14
3.2.2
Nabídka, poptávka a rovnováha na trhu s byty .........................................15
3.2.3
Faktory ovlivňující trh s byty ........................................................................18
3.2.4
Subjekty vystupující na trhu s byty ..............................................................19
3.3
Developerské společnosti/projekty .................................................................20
3.3.1
Bytová výstavba developerů .........................................................................21
3.3.2
Faktory ovlivňující rozhodování developerských společností.................24
3.4
Ekonomická krize ...............................................................................................25
3.4.1
Ekonomická krize a hospodářský cyklus ....................................................25
3.4.2
Americká hypoteční krize ..............................................................................27
3.4.3
Ekonomická krize v České republice ...........................................................31
3.5
Předpokládané dopady krize na trh s developerskými projekty v oblasti
bytové výstavby .............................................................................................................35 4
METODIKA ...............................................................................................................40 4.1 4.1.1 4.2
5
Vícerozměrná regrese jako metoda analýzy ..................................................41 Základní předpoklady OLS a jejich porušení .............................................43 Korelace jako metoda analýzy ..........................................................................45
VLIV EK. KRIZE NA DEVELOPERSKOU BYTOVOU VÝSTAVBU ............47 5.1
Použitá data a volba proměnných pro ČR......................................................47
5.1.1
Volba nezávisle proměnných ........................................................................49
5.1.2
Volba závisle proměnných ............................................................................50
5.2
Test multikolinearity mezi nezávisle proměnnými .....................................51
5.3
Výsledky regresní analýzy OH jako závisle proměnné ..............................52
5.3.1
Výsledky modelu pomocí OLS odhadu ......................................................52
5.3.2
Výsledky korelační analýzy ..........................................................................55
5.4
Výsledky regresní analýzy VFP jako závisle proměnné .............................56
5.4.1
Výsledky modelu pomocí OLS odhadu ......................................................56
5.4.2
Výsledky korelační analýzy ..........................................................................60
5.5
Výsledky regresní analýzy BV jako závisle proměnné ...............................61
5.5.1
Výsledky modelu pomocí OLS odhadu ......................................................61
5.5.2
Výsledky korelační analýzy ..........................................................................65
5.6
Jaký má krize ekonomický dopad na developery?.......................................66
6
ZÁVĚR.........................................................................................................................73
7
POUŽITÁ LITERATURA ........................................................................................75
SEZNAM OBRÁZKŮ, TABULEK A GRAFŮ ..............................................................79 PŘÍLOHY ............................................................................................................................81
SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK BV
bytová výstavba dokončená
CDO
zajištěné dluhové obligace (Collateralized Debt Obligations)
CPI
Index spotřebitelských cen (Consumer Price Index)
ČNB
Česká národní banka
ČR
Česká republika
ČSÚ
Český statistický úřad
FED
Federální rezervní systém (Federal Reserved Systém)
H0
nulová hypotéza
HDP
reálný hrubý domácí produkt
MMR
Ministerstvo pro místní rozvoj
OH
objem poskytnutých hypotečních úvěrů
RM
reálné mzdy
SP
index stavební produkce
VFP
výše finančních prostředků poskytnutých na developerské projekty
1 ÚVOD Posledních deset let se v oblasti realitního trhu označovalo jako období vykazující
stabilní pozitivní
vývoj.
Ceny nemovitostí dlouhodobě
rostly
a zvyšovaly se i počty majitelů vlastnících byt či dům. Jedním z hlavních důvodů rychlého růstu poptávky po nemovitostech byly nízké úrokové sazby úvěrů nabízené
bankami
a
vysoká
dostupnost
hypotečních
úvěrů.
Investice
do nemovitosti se jevila jako vhodná cesta k finančnímu zabezpečení i bohatství. Developerské společnosti zabývající se výstavbou bytových a rodinných domů tak neměly problém získat dostatek zájemců o nemovitost ještě před zahájením samotné výstavby. V roce 2007 začala americkou ekonomiku ohrožovat hypoteční krize doprovázená kolapsem amerických investičních bank a pojišťoven. Finanční trhy prodělaly výrazné ochlazení a skrze jejich propojenost došlo k rozšíření krize do celého světa. Tento vývoj velmi zřetelně ovlivnil ceny nemovitostí a celou finanční situaci subjektů v ekonomice, které se zadlužily zejména v souvislosti s pořízením vlastního bydlení. Nestabilita, kterou krize způsobila, postupně zasahovala jedno odvětví za druhým. Nejdříve se přelila z trhu bydlení do bankovnictví a ostatních finančních trhů a následně do všech částí reálné ekonomiky. Na realitních trzích v Evropě se krize projevila až koncem roku 2008, kdy poptávka po developerských projektech postupně přestala převyšovat nabídku a realitní trh začal částečně stagnovat. Ekonomika České republiky byla, stejně jako ostatní světové ekonomiky, také zasažena zpomalením růstu a destabilizací bankovního sektoru. Můžeme pozorovat pokles exportu (důsledek poklesu zahraniční poptávky), obtížnější dostupnost úvěrů, vyšší opatrnost bank a pokles důvěry spotřebitelů. Jako jeden z největších problémů současné krize se jeví trh s bydlením, který zatím stále nenachází své dno a kde neustále ceny i počty prodaných nemovitostí a nově zahájených staveb klesají. Výše zmíněné faktory s sebou táhnou dolů také celou ekonomiku. Protože jedna z oblastí, která pociťuje dopad současné krize nejvíce, je realitní trh, zvolila jsem si jako téma své diplomové práce: „Vliv ekonomické krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby“. Současný stav je velmi 8
diskutovaným tématem, neboť došlo k ekonomickým změnám v mnoha směrech. Kolísání cen nemovitostí, realitní bubliny, postoj veřejnosti, rozporuplné zprávy v médiích a mnoho dalších faktorů vyživují a pobízí současnou depresi. Mnoho zemí je nyní zranitelných a problém krize visí nad ekonomikou jako velký otazník. Finanční trhy spolu s úsilím centrálních bank se musí snažit najít politickou a ekonomickou stabilitu a upevnit tak současnou situaci na světovém trhu.
9
2 CÍL PRÁCE Práce se zaměřuje na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby jako na jeden z trhů, který byl v posledních dvou až třech letech ovlivněn světovou ekonomickou krizí. Jak se ekonomická krize projevila a jaké měla dopady na developerský trh, to je náplní hlavního cíle práce. Hlavním cílem diplomové práce je využití ukazatelů ekonomické výkonnosti pro zhodnocení vlivu současné ekonomické krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby. Ke splnění hlavního cíle je třeba stanovit cíle dílčí, především tedy charakterizovat
developerské
projekty
a
současnou
ekonomickou
krizi,
identifikovat předpokládané dopady ekonomické krize na trh s bytovou výstavbou developerských společností, zvolit vhodné proměnné (ukazatele) a pomocí nich vytvořit funkční modely k provedení korelačních a regresních analýz a na základě získaných výsledků a jejich komparace označit nejvýznamnější faktory spojené s developerskou bytovou výstavbou, které jsou ekonomickou krizí zasaženy nejvíce. Jedním z dílčích cílů měla být i komparace diplomové práce s odbornými studiemi na podobné téma, provedenými pro Českou republiku. Nicméně vhodná studie ke komparaci analyzované problematiky nebyla nalezena. Není sice vyloučena existence různých studií vypracovaných na obdobné téma pro jiné státy, ty ale nebyly považovány za srovnatelné s Českou republikou. Důvodem byla například odlišná hospodářská struktura státu, jiná ekonomická úroveň, stupeň rozvinutosti finančního sektoru, odlišný vývoj cen nemovitostí, jiný přístup bank k ekonomickým
subjektům
a
mnoho
jiných
důvodů,
které
vedly
k nekomparativnosti studií s ČR. Celková práce je rozdělena do dvou hlavních kapitol. V první z nich je řešen teoreticky trh s realitami a trh s byty. Dále jsou charakterizovány developerské společnosti s důrazem na vývoj trhu s bytovou výstavbou a na faktory, které tento vývoj ovlivňují. Protože jedním z faktorů ovlivňujících bytovou výstavbu je ekonomická situace země, která je také zasažena současnou ekonomickou krizí, následuje po charakteristice developerských společností podkapitola věnovaná
10
ekonomické krizi včetně nástinu předpokládaných dopadů krize na trh s bytovou výstavbou. Ve druhé kapitole jsou vybrány a ekonomicky zdůvodněny proměnné, které jsou zahrnuty do empirické analýzy prováděné pro Českou republiku. Hlavní částí této kapitoly je specifikace jednotlivých modelů v matematické formě, podrobení těchto modelů několika testům z důvodu ověření statistické průkaznosti a vyvození dílčích závěrů z jednotlivých výsledků korelačních a regresních analýz. Výsledky jsou následně vzájemně komparovány. Označení nejvýznamnějších faktorů ovlivňujících trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby je realizováno v závěru práce. K naplnění hlavního cíle může být nápomocné i stanovení pracovních hypotéz:
H 1 : Vlivem ekonomické krize poklesne celkový objem poskytnutých hypotečních úvěrů a celková výše finančních prostředků určená na developerské projekty.
H 2 : Vlivem ekonomické krize budou developerské společnosti nuceny zakonzervovat rozestavěné projekty, tzn., poklesne celkový objem dokončené bytové výstavby.
11
3 ASPEKTY TRHU BYDLENÍ, DEVELOPEŘI A EKONOMICKÁ KRIZE V kapitole je nejdříve obecně řešen trh s realitami, což představuje základní pojmy, jako jsou nemovitosti a jejich členění. Náplní této práce je bytová výstavba, proto se dále zaměřuje na trh s byty, kde jsou popsány specifika trhu, jeho poptávka a nabídka, základní faktory ovlivňující trh a účastníci trhu. Následuje podkapitola, ve které je podrobněji rozebrán jeden z účastníků trhu, tzv. developer. Developerské společnosti se mohou zaměřit na výstavbu různých druhů nemovitostí, pro účely diplomové práce je analyzována výstavba bytů, především její vývoj a podíl developerů na celkové bytové výstavbě. Na trh s byty, a tedy i na bytovou výstavbu developerů má vliv celá řada faktorů. Jako faktor ovlivňující bytovou výstavbu byly zvoleny makroekonomické ukazatele, jejichž vývoj souvisí se současnou ekonomickou krizí. Z toho důvodu je v závěru kapitoly pojednáno detailněji o ekonomické krizi a o předpokládaných (v některých případech již částečně projevených) dopadech krize na trh s developerskou bytovou výstavbou. Zatímco na trh s byty a developerský trh je nahlíženo z mikroekonomického pohledu, ekonomická krize je řešena v souvislosti s hospodářským cyklem, tedy z makroekonomického hlediska.
3.1
Trh realit
3.1.1
Nemovitosti
Podle české legislativy se pod pojmem nemovitost rozumí: „…pozemky a stavby spojené se zemí pevným základem“ (Občanský zákoník, §119). V mikroekonomické teorii jsou nemovitosti, jinak zvané reality, považovány za statek vzácný, s čímž souvisí i některé typické charakteristické vlastnosti nemovitostí, jak je uvádí například Janáčková (2004): unikátnost a jedinečnost (to je dáno polohou, konstrukcí, technickým stavem a výnosem), stabilní umístění (nemovitosti jsou nepřenosné a nepřemístitelné), dlouhodobá životnost, vysoká hodnota, vysoké náklady
12
na pořízení, nízká likvidita a nakládání s nimi se může lišit (mohou sloužit k užívání, k pronájmu, k prodeji, nebo jako dlouhodobá investice).
3.1.2
Členění nemovitostí
Nemovitosti je možné členit podle celé řady hledisek. Jedním z možných rozdělení je podle způsobu užití. Jedná se o nemovitosti určené na bydlení, ke komerčním účelům (např. kanceláře a obchody), k produkci statků a služeb (např. pole a výrobní haly) a pro speciální účely (tj. školy, nemocnice, galerie atd.) (Janáčková, 2004). Dále se mohou nemovitosti členit podle druhu, jak je uvádějí realitní kanceláře, na zemědělské a lesní pozemky, zahrady, stavební pozemky pro bydlení a rekreaci, stavební pozemky pro komerční využití, byty (malé, střední a velké), venkovské stavení, rodinné domy, rodinné vily, nájemní domy, rodinné rekreace, garáže, prostory a objekty pro obchod a služby, objekty pro ubytování a stravování, prostory a objekty pro výrobu a skladování, provozní areály, památky a zvláštní nemovitosti. Dělení je poměrně členité, z důvodu rovnoměrného pokrytí celého trhu nemovitostí a především z důvodu snadnějšího zadávání (vyhledávání) nabídek nemovitostí na internetových stránkách a možnosti tak pružně reagovat na požadavky poptávajících. Nemovitosti lze rozdělit i podle evidence v katastru nemovitostí (§2 zákona č. 344/1992 Sb., o katastru nemovitostí České republiky). Mezi nemovitosti, které této evidenci podléhají, patří pozemky v podobě parcel (pozemky se dále člení podle druhů na ornou půdu, chmelnice, vinice, zahrady, ovocné sady, trvalé travní porosty, lesní pozemky, vodní plochy, zastavěné plochy a nádvoří a ostatní plochy), budovy spojené se zemí pevným základem, byty a nebytové prostory vymezené jako jednotky podle zákona o vlastnictví bytů, rozestavěné budovy nebo byty a nebytové prostory. Dalším kritériem je kritérium vlastnictví, které rozlišuje nemovitosti podle soukromého vlastnictví, vlastnictví právnické osoby (sem spadá i vlastnictví družstevní) a obecního (dříve státního) vlastnictví. V případě soukromého vlastnictví je nemovitost zapsána v katastru nemovitostí pod konkrétním vlastníkem a s tímto vlastnictvím je spojena i povinnost zaplacení daně z nemovitosti. U vlastnictví právnické osoby je hlavním majitelem družstvo 13
(právnická osoba) a jeho členové jsou spolumajiteli nemovitosti. Při převodu nemovitosti zůstává majitel nemovitosti stejný a převádí se pouze podíl spolumajitele. U obecního vlastnictví je vždy majitelem obec. Poslední uvedené členění je podle segmentu, do kterého daná nemovitost spadá. Dělí se na nemovitosti pro ekonomické využití, nemovitosti pro speciální využití a nemovitosti určené k bydlení (Janáčková 2004). Z výše uvedených hledisek členění bylo pro naplnění diplomové práce zvoleno hledisko segmentu a způsobu užití. Obě hlediska v sobě zahrnují trh s byty (nemovitosti určené k bydlení), kterému se práce dále věnuje.
3.2
Trh s byty Trh s byty je jedním z dílčích trhů nemovitostí. Stejně jako se nemovitosti liší
svými vlastnostmi od jiných druhů statků, má i trh s byty svá specifika. Od těchto odlišností se odvíjí jak nabídka, poptávka a rovnováha na trhu, tak i faktory, které nabídku a poptávku ovlivňují.
3.2.1
Specifika trhu s byty
Jak bylo řečeno výše, nemovitosti a tedy i byty jsou charakteristické svými odlišnými vlastnostmi. Tyto specifické charakteristiky bydlení uvádějí např. Lux (2002), Poláková (2006) a MMR (2010): Bydlení je heterogenním a komplexním zbožím – jednotlivé byty i domy se od sebe značně liší např. velikostí užitné plochy, stářím, kvalitou použitých materiálů při výstavbě, počtem a kvalitou přidružených prostor (garáže, sklepy atd.) a cenou. S cenou souvisí lokalita bytu, jeho bezprostřední okolí, dostupnost práce, škol, kultury, zdravotních zařízení atd. Vysoké transakční náklady při stěhování – mohou se pohybovat až ve výši 5-10 % celkové ceny poptávaného bydlení, zejména při zapojení činnosti realitní kanceláře. Mimo to je bydlení považováno za relativně málo likvidní a přitom drahé, je tedy normální, že domácnosti jsou při výběru nemovitosti velice opatrné a rozhodují se mnohem déle než u jiného zboží.
14
Bydlení determinuje uspokojování řady dalších potřeb – ovlivňuje sociální rozvoj člověka, především z pohledu zařazení do společnosti (s tím souvisejí partnerské vztahy, rodinný život, výchova dětí a další). Vysoká míra „vměšování“ státu do trhu s bydlením. Bydlení je zbožím dlouhodobé spotřeby – investice do bydlení je pro většinu domácností největší investicí vůbec, proto předpokládají, že budoucí cena se vyrovná alespoň vloženým nákladům. Při rozhodování zda si byt koupit či pronajmout, hraje velkou roli investiční očekávání domácností. V případě vyššího zhodnocení nemovitosti v čase a současného poklesu úrokové sazby zápůjčního kapitálu je větší pravděpodobnost, že domácnosti dají přednost koupi. Vysoká cena bydlení mimo jiné motivuje domácnosti k úsporám a ovlivňuje tvorbu a akumulaci kapitálu ve společnosti. Bydlení je fixováno v prostoru – trh s byty (nemovitostmi) je lokální záležitostí, nemůže být přenesen někam jinam. Z toho vyplývá, že vznik bytového deficitu v jedné lokalitě se obtížně řeší přebytkem v lokalitě jiné. Preference domácností o vhodné lokalitě se liší. Důležitou roli hraje cena bytu, pracovní a vzdělávací příležitosti a další. Nemožnost perfektní znalosti na trhu – fixace v prostoru dělá z trhu s byty soustavu lokálních trhů, které se vzájemně liší. Trh s byty je proto nepřehledný a ani kupující, ani prodávající nemohou mít dokonalou znalost všech nabízených cen a služeb. Mimo to domácnosti vstupují na trh s byty výjimečně, postrádají tak podstatné informace.
3.2.2
Nabídka, poptávka a rovnováha na trhu s byty
Nabídka (nabídková funkce) obecně vyjadřuje: „vztah mezi tržní cenou a množstvím daného statku, které budou výrobci za jinak stejných podmínek ochotni vyrábět a prodávat“ (Samuelson, Nordhaus, 2007, s. 51). Nabídku bytů pak lze na základě této definice vyjádřit jako vztah mezi tržní cenou bytů a celkovým počtem bytů, které jsou prodávající v dané lokalitě ochotni prodat. Odvození tržní nabídkové křivky vychází z analýzy fungování firmy. Reakce firem se však podstatně liší v krátkém a dlouhém období, což je dáno dlouhou a finančně nákladnou produkcí (Lux, 2002). Následující obrázek zobrazuje rostoucí 15
křivku nabídky v krátkém, středně dlouhém a dlouhém období. Rostoucí funkce nabídky říká, že s růstem cen, roste i nabízené množství a naopak. Obrázek č. 1: Tvar nabídkových křivek bytových služeb
Zdroj: Lux, 2002, s. 41
Sklon nabídkové funkce je dán cenovou elasticitou nabídky, která je ovlivňována cenovou elasticitou jednotlivých výrobních vstupů, např. pozemků, stavebních materiálů atd. V jednotlivých obdobích (krátké, středně dlouhé a dlouhé) se cenová elasticita nabídky liší. Při předpokladu růstu poptávky po bytech se v krátkém období (Sk) nemůže nabídka nijak zvlášť zvýšit, protože je omezená bytovým fondem. Mohou být nabídnuty pouze takové byty, které byly doposud volné. Nabídka je tedy zcela neelastická. Ve středně dlouhém období (SS) má nabídka možnost alespoň částečně zareagovat, a to především nabídkou nových bytů, kde není vyžadující koupě pozemku nebo investice do infrastruktury (Lux, 2002). V dlouhém období (SD) je nabídka relativně elastická, protože výstavba nových bytů je spojena i s koupí pozemku a dalšími investicemi. Nejedná se však o dokonalou elasticitu z důvodu dvou nereálných předpokladů. A to, že všechny firmy na trhu jsou stejně efektivní a nabídka všech výrobních vstupů je dokonale elastická (Poláková, 2006). Poptávka po bydlení vyjadřuje objem bytů, které si kupující chtějí na daném trhu (v dané lokalitě), za určitou cenu, koupit. Poptávková křivka zachycuje vztah mezi tržní cenou a množstvím poptávaných bytů. Její tvar lze odvodit stejným způsobem jako poptávku po kterémkoliv jiném zboží, protože vychází z analýzy chování spotřebitele. Záporný sklon odráží zákon klesající poptávky, který říká,
16
že s růstem ceny statků, za jinak stejných podmínek, klesá poptávka po těchto statcích. Tvar poptávkové křivky do značné míry udává i cenová elasticita poptávky, která vyjadřuje míru reakce kupujících na změnu ceny. Jedná se o procentní změnu poptávaného množství, ke které dojde v důsledku změny ceny o 1 % (Frank, Bernanke, 2003). Posun poptávkové funkce doprava či doleva je naopak dán důchodovou elasticitou poptávky vyjadřující procentní podíl mezi změnou množství a změnou důchodu (Lux, 2002). V případě elastické poptávky reagují subjekty pružně na změnu ceny nemovitosti, nebo důchodu. U neelastické poptávky je tomu přesně naopak, subjekty na změnu nereagují, nebo reagují velmi pomalu. Další možností je jednotkově elastická poptávka, v takovém případě poptávané množství roste či klesá o tolik procent, jako roste či klesá cena bytu nebo důchod. Trh s byty je charakteristický poměrně nízkou cenovou elasticitou poptávky a přibližně jednotkovou důchodovou elasticitou poptávky (Poláková, 2006). Nabídka na trhu bydlení je dosti specifická, z toho důvodu je specifické i vytváření rovnováhy na trhu s byty. Následující obrázek zobrazuje růst příjmů poptávajících, který vyvolává růst poptávky (tj. posun křivky D na D‘). Obrázek č. 2: Vytváření rovnováhy na trhu s bydlením
Zdroj: Lux, 2002, s. 49
17
V krátkém období, kdy je křivka nabídky vertikální, způsobí růst poptávky pouze růst ceny bydlení (posun z původní p na pk), protože nabídka není schopna pružně reagovat. Ve středně dlouhém období, s rostoucí křivkou nabídky, dochází k poklesu ceny z pk na ps, což je způsobeno reakcí nabídky výstavbou nových bytů, u kterých není vyžadující koupě pozemku nebo investice do infrastruktury (např. nástavba bytových jednotek na již stojícím domě). K přizpůsobení nabídky poptávce dochází až v dlouhém období, kdy je nabídka téměř horizontální. Na obrázku č. 2 je tato situace znázorněna bodem E, kdy konečná cena poklesne na pd a množství se zvýší z q na qd (Poláková, 2006). Z uvedeného lze obecně říci, že při přebytku poptávky nad nabídkou dochází k růstu cen, v opačném případě (tj. při přebytku nabídky nad poptávkou) k jejich poklesu. Vytváření rovnováhy na trhu s byty je však zdlouhavý proces a v praxi je dosažení rovnováhy velmi vzácné a výjimečné, většinou dochází k převisu nabídky nebo poptávky.
3.2.3
Faktory ovlivňující trh s byty
Faktory, které ovlivňují trh s byty, mohou stát jak na straně nabídky, tak na straně poptávky. Z pohledu poptávky mají stále rostoucí význam demografické faktory, kde významnou roli hraje zvyšující se počet menších domácností. Důvodem je zejména prodlužující se délka života, rozvodovost a touha mladých lidí osamostatnit se. Podle Pácala (2008) vede však současný demografický vývoj spíše k poklesu poptávky po koupích bytů. „Lidé, kteří v posledních letech nejvíce kupovali byty, byli mladí lidé ve věku od šestadvaceti do jednatřiceti let.“ A právě lidí v tomto věkovém rozmezí stále ubývá. Poptávku po bydlení dále určuje ekonomická aktivita členů domácnosti, nebo změny v preferencích životního stylu. Stále více lidí při výběru bydlení klade důraz nejen na cenu a lokalitu, ale i na kvalitu a architekturu. Také roste podíl nízkoenergetických bytů. Kromě cen nemovitostí, stavebních pozemků a cen stavebních prací se sledují užitné vlastnosti bydlení (Honsová, 2009). Na poptávku má rozhodující vliv i příjmová úroveň občanů a růst životních nákladů. Jak už bylo řečeno, investice do bydlení je pro většinu domácností největší investicí vůbec. V takovém případě je důležité očekávání vývoje jak v oblasti cen nemovitostí, tak v oblasti úrokových měr u zápůjčního kapitálu. Ceny nemovitostí 18
i úrokové míry hypotečních úvěrů se do značné míry odvíjejí od hospodářského vývoje ekonomiky, který může mít pozitivní vliv i na růst příjmů domácností. Nezanedbatelný vliv má i stát, který ovlivňuje poptávku jednak pomocí monetární a fiskální politiky, ale především pomocí politiky bytové. Stranu nabídky může ovlivňovat celá řada faktorů. Určujícími činiteli jsou převážně dostupnost finančních prostředků k financování nové bytové výstavby, regulace územního rozvoje, ekonomický rozvoj v oblasti bytové výstavby (např. daňové úlevy) a makroekonomické a globální tendence ekonomiky. Nabídku mohou také ovlivňovat organizace trhu, ceny substitutů a výrobní náklady (Janáčková, 2004). Další faktory ovlivňující nabídku vycházejí ze specifik trhu bydlení. Poláková (2006) sem řadí svázanost s trhem pozemků (fixace bytu k pozemku), velkou diferenciaci bytů, relativně dlouhou dobu výstavby a velkou míru státních intervencí. Protože developerské společnosti patří mezi ekonomické subjekty vystupující na straně nabídky trhu s byty, jsou některé faktory ovlivňující nabídkovou stranu trhu více rozebrány v podkapitole „3.2.4 Faktory ovlivňující rozhodování developerských společností“.
3.2.4
Subjekty vystupující na trhu s byty
Ekonomické subjekty vystupující na trhu s byty je možné rozdělit do několika skupin. Mezi základní dvě skupiny patří prodávající a kupující, jejichž vzájemným působením dochází k utváření tržních cen na trhu. Prodávající zastupuje stranu nabídky. Jedná se o vlastníka bytu, který vlastní právo k této nemovitosti. Mezi vlastníky se mohou řadit jak domácnosti a firmy, tak i stát, zastoupený svými institucemi. Cílem prodávajících je především maximalizace zisku. Kupující stojí naopak na straně poptávky. Jejich cílem je koupit takový byt, aby uspokojil jejich potřeby a splňoval představy o přiměřené ceně. Jak uvádí například Janáčková (2004), dalšími důležitými účastníky trhu jsou banky, především hypoteční banky a stavební spořitelny. Banky zde vystupují jako hlavní zdroj financování pořízení nebo rekonstrukce bytu. Cílem bank je zisk v podobě úroku z poskytnuté půjčky a v případě nesplacení úvěru propadnutí zástavy bytu ve prospěch banky.
19
Nedílnou součástí trhu jsou i zprostředkovatelé nákupu a prodeje nemovitosti. Nejčastěji se jedná o realitní kanceláře, které zajišťují nejen nákup a prodej bytu, ale provádějí jeho ohodnocování, poskytují poradenství, ověřují majetkoprávní vztahy atd. Institucemi napomáhajícími fungování trhu nemovitostí podle Polákové (2006) jsou stát, města a obce. Vystupují zde především jako regulátoři trhu nemovitostí. Vydávají různá opatření, která ovlivňují například výstavbu a používání nemovitostí. Mohou však stát i na straně nabídky v roli investora pro zajištění bydlení sociálně slabších občanů. Poměrně nově se mezi subjekty trhu nemovitostí řadí i tzv. developeři. Protože je téma práce věnováno právě developerům, je jim samostatně vymezena následující podkapitola.
3.3
Developerské společnosti/projekty Pro pojem „developer“ zatím neexistuje v českém jazyce odpovídající výraz.
V různých literaturách se překládá jako vývojář, stavitel, nebo investor, ale nejedná se o přesné vyjádření. Nejčastěji je možné jej použít ve spojení developerská společnost, developerský záměr (projekt) nebo jen developer. Většinou se jedná o velkou společnost, zabývající se nákupem stavebních pozemků a přípravou projektu. Cílem developerských společností je podle ČNB (2010): „…komplexní výstavba rezidenčních i komerčních nemovitostí. Činnost zahrnuje především vytipování vhodného území, zajištění tvorby projektu, získání všech potřebných povolení, vytvoření inženýrských sítí, vlastní výstavbu a prodej nemovitosti.“ K dalším činnostem developerů mnohdy patří i zprostředkování financování nákupu nemovitosti, investice a správa majetku a nemovitostí a další. Podle Janáčkové (2004) mohou developeři vystupovat v roli investora nebo tzv. dealera. Developer v roli investora organizuje projekt s předpokladem dlouhodobé investice. Musí posoudit návratnost, ziskovost a čistou současnou hodnotu investice a zhodnotit poptávku a nabídku na trhu. Po dokončení projektu volně nakládá s nemovitostí, která mu zajišťuje dlouhodobý tok příjmů. Developer v roli dealera nepřistupuje k projektu jako k dlouhodobé investici. Zajišťuje veškeré
20
činnosti nutné k výstavbě, uvedené v předchozím odstavci, a po dokončení výstavby nemovitost prodá či pronajme. Jako nejznámější developerské společnosti, které se mimo jiné zabývají developerskou výstavbou v České republice lze uvést: Tabulka č. 1: Přehled developerských společností působících v ČR Developerské společnosti Central Group
Finep
CPI Group
Multi Development
ECM
Orco
Ekospol
Sekyra Group
Europolis
VGP
Zdroj: vlastní zpracování
Cílem developerských projektů je obvykle nová výstavba různých druhů nemovitostí (objektů). Novou výstavbou je v tomto smyslu myšlena zcela nová konstrukce, „…nové stavební dílo bez ohledu na to, zda už bylo dříve zastavěné a bez zřetele na stavebně technické provedení, účelu a doby trvání“ (MMR, 2010). Developerské společnosti dělí své objekty výstavby nejčastěji na komerční a rezidenční. Mezi komerční se řadí různé administrativní komplexy (kancelářské a maloobchodní prostory), obchodní galerie, hypermarkety (nákupní centra), hotelové objekty, kongresová centra, logistická centra, multifunkční a polyfunkční objekty a další. K rezidenčním objektům patří především objekty určené k bydlení, tj. rodinné domy a byty různých kategorií (luxusní, střední atd.). Protože náplní práce je developerská bytová výstavba, je v další části textu popsán vývoj developerské výstavby v několika posledních letech a je provedeno srovnání bytové výstavby developerů s ostatními vlastníky provádějící bytovou výstavbu.
3.3.1
Bytová výstavba developerů
Vývoj bytové výstavby lze podle českého statistického úřadu sledovat na základě údajů o počtu bytů, které byly v daném roce zahájené, rozestavěné, nebo dokončené. Zahájenými byty se dle ČSÚ (2010) rozumí: „… byty v těch domech,
21
jejichž výstavba byla ve sledovaném období povolena na základě vydaného stavebního povolení a od roku 2007 na základě vydaného stavebního povolení nebo stavebního ohlášení, a to bez ohledu na to, zda tyto byty byly ve sledovaném období dokončeny či nikoliv.“ Naproti tomu byty dokončené jsou takové: „… na které ve smyslu zákona č. 183/2006 Sb. (Stavební zákon), ve znění pozdějších předpisů, byl příslušným stavebním úřadem do konce sledovaného období podle §122 vystaven kolaudační souhlas.“ Bytovou výstavbu je dále možné rozdělit podle vlastníků, kteří výstavbu provádějí. Kromě developerských společností se nejčastěji jedná o fyzické osoby, družstva či obce. Takovéto dělení se však provádí pouze u bytů dokončených. Následující graf zobrazuje podíl jednotlivých vlastníků na celkové dokončené bytové výstavbě v období 2000 – 2008. Graf č. 1: Dokončené byty podle vlastníka v ČR 2000 - 2008
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Téměř za celé sledované období byla nadpoloviční většina bytů v České republice dokončena fyzickými osobami. Největší hodnoty bylo dosaženo v roce 2001, a to ve výši 58,6 % z celkové bytové výstavby. V následujících letech docházelo k mírnému, ale postupnému snižování tohoto podílu až po rok 2007, kdy byla naměřena nejnižší hodnota ve výši 44 %. Jak je vidět z grafu č. 1, důvodem klesajícího podílu soukromých vlastníků, počínaje rokem 2002, je stále rostoucí
objem
výstavby
prováděné
developerskými
společnostmi.
Podíl
„developerů“ dosáhl svého maxima v roce 2007, a to ve stejné výši, jako podíl fyzických osob ve stejném roce, 44 % v celkovém počtu 18 377 bytů. Nejvyšší počet obecních bytů byl za celé sledované období dokončen v roce 2002 a činil 25,72 %
22
v počtu 7 019 bytů. Bytová výstavba družstev je v porovnání s ostatními druhy výstavby téměř zanedbatelná, její podíl se v průběhu sledovaného období pohybuje do maximální výše 5 %. Rok 2008 znamenal pro developerské společnosti, obce i družstva mírný pokles. Pouze bytová výstavba fyzických osob se ještě zvýšila o 10 %. Důvodem může být rychlejší zaznamenání ekonomického poklesu právnickými osobami ve srovnání s osobami fyzickými. Následující graf zobrazuje vývoj dokončené bytové výstavby developerských společností v posledních několika letech. Do porovnání je zahrnuta celková dokončená bytová výstavba, včetně developerů. Graf č. 2: Vývoj developerské bytové výstavby v ČR 2000 - 2008
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Objem dokončené developerské bytové výstavby (hodnoty jsou uvedeny na levé straně grafu) se v období od roku 2001 do roku 2007 postupně zvyšoval. I přes to, že celková bytová výstavba zaznamenala v roce 2006 pokles, u developerských společností došlo k mírnému nárůstu. Rok 2007 znamenal pro developery nejvyšší objem bytové výstavby za celé sledované období. V roce 2008 pak došlo k poklesu jak celkové výstavby, tak výstavby developerských společností. Z výše uvedeného grafu je patrné, že vývoj celkové bytové výstavby je do značné míry determinován vývojem bytové výstavby developerských společností.
23
3.3.2
Faktory ovlivňující rozhodování developerských společností
Bytová výstavba představuje pro developerské společnosti nemalou investici. Jejich rozhodování, zda investovat do bytového projektu či nikoliv patří mezi nejvýznamnější druhy firemního rozhodování. Developeři si uvědomují, že čím rozsáhlejší daný projekt je, tím větší dopad může mít pro firmu. Úspěšný projekt může zvýšit celkovou prosperitu firmy nebo naopak neúspěch může dovést firmu až k samotnému zániku (Souček, 2005). Mezi základní cíle každé firmy, i developerské, patří bezesporu dosažení určité míry zisku (resp. jeho maximalizace). To znamená, že celkové příjmy by měly být vyšší než investiční náklady. Konečné rozhodnutí developerů se tak obvykle řídí na základě tří prvků: „příjmů, nákladů a očekávání“ (Samuelson, Nordhaus, 2007, s. 459). Na všechny tři uvedené prvky dále působí externí faktory spojené s rizikem a nejistotou, jejichž vývoj lze obtížně předvídat. Aby investice do bytové výstavby přinášela očekávané příjmy, musí existovat dostatečná poptávka na trhu bydlení (faktory ovlivňujícími poptávkou stranu bydlení, se práce zabývala výše). Dostatečná poptávka zvyšuje objem prodaných bytů a působí na růst jejich ceny, což v konečném důsledku vede k růstu příjmů developerských společností. Dalším faktorem ovlivňujícím příjmy developerů je celková úroveň výstupu (HDP), protože investice jsou závislé na příjmech generovaných z celkové ekonomické aktivity a jsou citlivé na hospodářský vývoj. Mezi náklady na investice lze zařadit veškeré náklady použité na výstavbu bytových domů. Patří sem zejména ceny materiálů a mzdové náklady, jejichž změna může zásadním způsobem ovlivnit konečnou výši celkových nákladů. Dalším velice důležitým investičním nákladem je úroková míra. Developerské společnosti často využívají cizích zdrojů k financování svých záměrů. K dispozici jsou jim hypoteční nebo investiční úvěry bank, za jejichž půjčení musí platit. S růstem úrokové sazby rostou náklady na investice a bytové projekty se při příliš vysoké úrokové míře mohou stát neziskové. Investice mohou být značně ovlivněny i daněmi. Především vysoké daně z příjmů právnických osob a daně z přidané hodnoty mohou vést ke snížení motivace developerů k investování. Stát však někdy poskytuje daňové úlevy
24
pro určité aktivity nebo sektory, což může naopak na motivaci developerských společností působit pozitivně (Samuelson, Nordhaus, 2007). Posledním ze tří prvků je prvek očekávání. Developer musí na základě svých osobních zkušeností, znalostí a důvěry v trhy odhadnout budoucí vývoj. Úlohu očekávání zavedl do svých teorií už John Maynard Keynes, který v tomto smyslu použil pojem „životní elán“. Ten říká: „každá investice představuje do značné míry dobrodružnou záležitost, a vyžaduje zvláštní povahové vlastnosti podnikatelů“(Sojka, Kouba, 2006, s. 75), které vedou buď ke správnému, nebo mylnému odhadu. Ať už jsou očekávání developerů správná, či mylná, existují situace, které zasáhnou jejich rozhodování zcela určitě. Na mysli je výrazné a dlouhotrvající zpomalení ekonomické aktivity, kde jednou z často uváděných příčin může být finanční nestabilita či krize. Ekonomický propad neovlivňuje pouze poptávku po bytové výstavbě, ale ovlivňuje i developery samotné. Ekonomickou krizí, jejím vznikem a předpokládanými dopady na trh s developerskými projekty se zabývají následující podkapitoly.
3.4
Ekonomická krize
3.4.1
Ekonomická krize a hospodářský cyklus
Ekonomická krize, jinak zvaná hospodářská krize, bývá ekonomy nejčastěji definována jako dlouhotrvající, velmi prudký a nepříznivý pokles ekonomiky země (tzv. deprese). Souvisí s hospodářským cyklem, který je určen jako: „soubor výkyvů agregátní ekonomické aktivity, aproximované hrubým domácím produktem v reálném vyjádření“ (Czesaný, 2006, s. 20). Hospodářský cyklus se obvykle skládá ze čtyř fází: dna, expanze, vrcholu a kontrakce. Zatímco expanze a vrchol značí období ekonomického růstu, pro fáze kontrakce a dna je typické zpomalení či pokles ekonomické aktivity a reálného HDP. Podle hloubky a délky poklesu ukazatele reálného HDP lze ve fázi dna rozlišit dvě situace, ve kterých se ekonomika může nacházet. První z nich je označována jako hospodářská recese, kdy pokles reálného HDP trvá déle než dvě po sobě jdoucí období (čtvrtletí). Druhou situací je již zmíněná ekonomická krize (deprese),
25
jejíž pokles tempa růstu ekonomiky je zvlášť silný (Frank, Bernanke, 2003). Jedná se tedy o vážnější a déle trvající recesi. Příčin, které mohou vést ke vzniku ekonomické krize, se v různých literaturách uvádí několik. Důvodem poklesu ekonomické aktivity může být například přehřátí ekonomiky, vznik cenových ropných šoků, nesoulad mezi nadměrnými kapacitami a nasyceností poptávky, nedostatečná soukromá spotřeba neodpovídající nabídce, přechod od centrálně plánované ekonomiky k tržnímu systému a v neposlední řadě finanční nestabilita či finanční krize, která je považována za příčinu současné světové ekonomické krize (Czesaný, 2006). Podle toho, v jaké oblasti finanční krize vznikne, se dělí na měnovou, bankovní či dluhovou krizi. Měnová krize je charakteristická prudkým a nečekaným oslabením kurzu domácí měny. „V systému pohyblivého kurzu se projeví jako výrazná depreciace nominálního kurzu. V systému pevného kurzu obvykle spekulativní útok na směnný kurz vynutí devalvaci domácí měny nebo donutí centrální banku kurz bránit“ (Dvořák, 2008, s. 169). Bankovní krize je spojená s nedostatečnou likviditou, nebo s insolvencí komerčních bank. V rozvojových zemích je nejčastější příčinou ztráta důvěry vkladatelů. V rozvinutých jde o pokles hodnoty nějakého bankovního aktiva (např. nemovitosti, akcie, atd.). Poslední, dluhová (úvěrová) krize, se dělí na externí a interní. Externí dluhová krize se projevuje neschopností země, soukromých firem a bank splácet dluh vůči zahraničí. Interní dluhová krize spočívá ve vnitřní předluženosti ekonomiky a platební neschopnosti podniků. Všechny uvedené krize mohou mít v konečném důsledku negativní vliv na reálnou ekonomiku. V praxi se však málokterá vyskytuje samostatně, většinou jde o různé kombinace (Dvořák, 2008). Finanční krize byla krátce popsána, protože vystupuje jako příčina vzniku současné ekonomické krize. Kromě uvedení příčin je však důležité poznat i důsledky poklesu ekonomické aktivity (deprese). Důsledkem
vzniku
ekonomické
krize
je
zhoršení
prakticky
všech
ekonomických ukazatelů. Kromě snížení hrubého domácího produktu dochází například k nárůstu nezaměstnanosti, poklesu mezd, poklesu přílivu zahraničních investic, poklesu celkového vývozu, ke snížení průmyslové výroby a k výraznému poklesu nebo zpomalení růstu ve stavebnictví.
26
Podnikatelské subjekty dostatečně nevyužívají své kapacity a vykazují buď velmi malé zisky, nebo ztráty. Jejich očekávání do budoucna jsou pesimistická a způsobují neochotu přijímat rizika spojená s realizací nových investičních projektů. V horším případě sami opouštějí trh nebo dochází k jejich zániku. Ekonomický útlum má vliv i na portfoliové investice, protože se zvyšuje averze k riziku a investoři pak drží kapitál spíše v domácí zemi než v zahraničí (Lin, 2008). Ekonomická krize bývá dále obvykle spojována s nízkou spotřebitelskou poptávkou, která je způsobená jak růstem nezaměstnanosti, tak i snižováním mezd bez naděje na jejich zvýšení. Tyto dva hlavní fakty vedou, stejně jako u podnikatelských subjektů, k pesimistickým očekáváním do budoucna a tím k preferenci
úspor
před
současnou
spotřebou.
Krize
doléhá
především
na ekonomicky slabší osoby, které jsou náchylnější ke ztrátě zaměstnání a obtížněji nacházejí nová pracovní místa (Frank, Bernanke, 2003). K rozhýbání ekonomiky nepomáhají obvykle ani různé stimuly v podobě zvyšování vládních výdajů, snižování úrokových sazeb atd. Jedná se o tzv. začarovaný kruh, ve kterém podstatnou roli hrají pesimistická očekávání ekonomických subjektů. „Jediným zcela spolehlivým lékem proti recesi je nepřerušovaný tok spotřebitelské poptávky“ (Foster, Magdof, 2009, s. 21). Toho je však v době krize velmi obtížné dosáhnout. Než se práce zaměří na průběh ekonomické krize v ČR a její předpokládané dopady na trh s developerskými projekty, je nastíněn postupný vývoj finanční krize, začínající americkou hypoteční krizí.
3.4.2
Americká hypoteční krize
Prvotním impulzem vzniku světové krize byla situace v segmentu rizikových hypoték. Už začátkem 90. let. 20. století docházelo, ve Spojených státech amerických (dále jen USA), k uvolňování podmínek pro poskytování hypotečních úvěrů, které tak působilo na růst cen nemovitostí (Dvořák, 2008). Po burzovním poklesu, způsobeném teroristickým útokem v roce 2001, navrhl Alan Greenspan snížení základních úrokových sazeb a nastavitelnou sazbu u hypotečních úvěrů (tzv. ARM). Mimořádně nízké úrokové sazby sice zlepšili situaci na burze,
27
ale zrychlily už tak rychlý růst cen nemovitostí. Po roce 2002 vzrostly ceny nemovitostí téměř o 30 % (Baker, 2008). V historii existuje několik případů, kdy došlo k podobně významnému růstu cen nemovitostí několik posledních let před krizí. Podle Reinharta a Rogoffa (2008) lze uvést hned pět finančních krizí, které mohou sloužit jako měřítko současné finanční krize. Jedná se o krizi ve Španělsku (1977), Norsku (1987), Finsku (1991), Švédsku (1991) a Japonsku (1992). U všech pěti uvedených krizí (tzv. Big five) došlo i k dlouhodobému poklesu produkce (tj. déle než 3 roky). Následující obrázek zobrazuje reálné ceny nemovitostí před a po krizi. Do srovnání je zahrnuta současná americká hypoteční krize a „Big five“. Obrázek č. 3: Reálné ceny nemovitostí a bankovní krize
Zdroj: Reinhart a Rogoff, 2008. Čas T znázorňuje rok, kdy se krize projevila. Z obrázku je patrné, že růst cen nemovitostí před krizí v USA daleko přesáhl růst cen nemovitostí před krizí tzv. „Big 5“, což mohlo být varovným signálem o vznikající realitní bublině. Ke zdražování nemovitostí však nedocházelo pouze v USA, ale raketovým tempem rostly ceny i v jiných zemích. Propad cen nemovitostí, zpomalení hospodářského růstu a ztráty bank zaznamenaly např. Velká Británie, Španělsko či Irsko (Mášová, 2008).
28
Tento neobvyklý růst cen nemovitostí byl kromě mimořádně nízkých úrokových sazeb způsoben i nadměrnou úvěrovou expanzí, kdy banky poskytovaly úvěry i méně bonitním (rizikovým) klientům (jednalo se o tzv. subprime hypotéky) (Foster, Magdoff, 2009). Z nekvalitních hypotečních úvěrů však banky nechtěly nést riziko, proto značný objem těchto úvěrů vyřešily pomocí dluhových obligací (tzv. CDO1). V roce 2004 ukončila americká centrální banka (dále jen FED) politiku nízkých úrokových sazeb a začala v důsledku růstu inflace, způsobené zejména růstem cen ropy, zvyšovat úrokové sazby. Růst úrokových sazeb se postupně promítl i do úrokových sazeb hypotečních bank (Rejnuš, 2009). Tento vývoj zvyšoval dluhové náklady a vedl ke zpomalení ekonomického růstu. Začalo docházet ke snižování poptávky po hypotečních úvěrech a tím dramaticky poklesl i zájem o nemovitosti. V roce 2007 praskla realitní bublina a ceny nemovitostí začaly klesat ve stejné dynamice jako při růstu. Jen do konce roku 2007 klesly reálné ceny nemovitostí v USA o více než 15 %. Došlo k situaci, že lidé dlužili více, než byla hodnota jejich nemovitostí, což byl následně i důvod růstu nesplácených hypotečních úvěrů. Zabavování nemovitostí zvýšilo nabídku bydlení, banky zpřísnily své hypotéky a vyžadovaly zálohové platby (Baker, 2008). Narůstající počet nesplácených hypoték vedl k problémům bank s likviditou. „Mezi bankami vznikla vzájemná nedůvěra, která vyústila až v to, že si přestaly vzájemně poskytovat úvěry a začal kolabovat mezibankovní trh“ (Rejnuš, 2009, s. 236). Kvůli existujícím obligacím CDO se problémy s nesplácením hypotečních úvěrů projevili i u majitelů těchto obligací a rozšířily se tak po celém světě. Ačkoli je současná finanční krize označována jako hypoteční, podle uvedeného vývoje je její povaha spíše globální. Prvním zasaženým segmentem byl sice hypoteční trh, ale podle Dvořáka (2008) se jedná o krizi systemickou.2 Tomuto tvrzení odpovídá i následující obrázek, který zobrazuje výše popsaný vývoj a průběh americké hypoteční krize.
1
CDO sloužili bankám k získání potřebných peněžních prostředků na poskytování hypotečních
úvěrů. Byly zajištěny nemovitostmi z poskytnutých úvěrů a nabízeny dalším společnostem, a to nejen americkým.
Jedná se o krizi, která zahrnuje projevy všech (nebo většiny) typů finančních krizí (měnová, bankovní a dluhová) s různou vzájemnou kauzalitou. 2
29
Obrázek č. 4: Průběh americké hypoteční krize
Zdroj: Dvořák, 2008, s. 295 Americká hypoteční krize doléhá i na Českou republiku, a to prostřednictvím dvou
vnějších
kanálů.
Prvním
z nich
je
kanál,
který
působí
nepřímo
ze zahraničního finančního systému na domácí finanční systém. Je způsoben poklesem vzájemné důvěry finančních institucí, což má za následek pokles likvidity na peněžním trhu, trhu vládních dluhopisů a ostatních segmentech závisejících na vládních dluhopisech (např. penzijní fondy a pojišťovny). Podle ČNB (2010) jsou však celkové dopady na ČR omezené, protože disponuje zdravým bankovním sektorem. Druhým kanálem je přímý vnější kanál ze zahraniční reálné ekonomiky do reálné ekonomiky domácí. Přibližně jedna třetina domácího exportu plyne do Německa, kde dochází ke zhoršování ekonomického růstu. Protože ekonomický růst v ČR byl v posledních letech výrazně podporován exportem, existuje zde riziko vzniku ekonomické krize. Dalo by se říci, že finanční krize, prostřednictvím vnějšího kanálu, Českou republiku nezasáhla. Dopad na reálný sektor však popřít nelze. Ekonomickou krizí v ČR se zabývá následující podkapitola.
30
3.4.3
Ekonomická krize v České republice
V minulé podkapitole bylo řečeno, že světový hospodářský pokles měl vliv i na pokles v České republice. K monitorování makroekonomické (ne)rovnováhy může sloužit soubor různých ekonomických indikátorů. Mezi nejčastěji uváděné ekonomické ukazatele patří zejména reálný HDP, míra nezaměstnanosti a míra inflace (Czesaný, 2006). Vývoj ekonomické krize v České republice je zde kromě uvedených indikátorů popsán i pomocí ukazatele reálných mezd a stavební produkce. Prvním ze zkoumaných indikátorů je reálný HDP. Jedná se o základní makroekonomický
ukazatel,
který
měří
celkovou
výkonnost
ekonomiky.
Umožňuje vypočítat množství nebo objem vyrobených statků a služeb, aniž by byl výpočet ovlivněn změnami cen nebo inflací (Samuelson, Nordhaus, 2007). Z grafu č. 3 je patrné, že vývoj reálného HDP měl, téměř do konce roku 2007, rostoucí trend. V roce 2007 došlo k mírnému zpomalení růstu, které bylo způsobeno výrazným růstem v roce 2006. K postupnému snižování růstu začalo docházet už v průběhu roku 2008, kdy v posledním čtvrtletí vzrostl HDP o pouhých 0,7 %. V roce 2009 došlo dokonce k poklesu reálného HDP, a to ve výši 4 % v prvním, 4,9 % ve druhém a 4,5 % ve třetím čtvrtletí. Hospodářský pokles měřený reálným HDP tedy lze považovat minimálně za recesi. Graf č. 3: Vývoj reálného HDP v ČR 2003 – 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Kromě reálného HDP je při hodnocení ekonomické aktivity často využíván ukazatel míry nezaměstnanosti. Jedná se o indikátor trhu práce a je definován jako 31
procento nezaměstnaných osob z celkového počtu pracovních sil (mezi pracovní síly se nezahrnují studenti, lidé v důchodu a pracovně neschopní). Vysoká míra nezaměstnanosti říká, že výkonnost ekonomiky je slabá (Frank, Bernanke, 2003). Graf č. 4 ukazuje vývoj celkové míry nezaměstnanosti v % a meziroční procentní změnu nezaměstnanosti. Z grafu je vidět, že od roku 2004 docházelo k postupnému poklesu míry nezaměstnanosti. Svého minima dosáhla v roce 2008, kdy bylo naměřeno 4,2 %. Počátkem roku 2009 však došlo k výraznému růstu a nezaměstnanost v posledních dvou čtvrtletí rostla přibližně o 3 %. S celkovou výší 7,4 % na konci roku 2009 se vrátila na úroveň roku 2003. Míra nezaměstnanosti rovněž dokazuje pokles výkonnosti ekonomiky. Graf č. 4: Vývoj míry nezaměstnanosti v ČR 2003 – 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Posledním ze tří hlavních ekonomických indikátorů je míra inflace, která je definována jako míra změny celkové cenové hladiny. Nejpoužívanějším měřítkem inflace je index spotřebitelských cen (CPI), který měří změnu ceny spotřebního koše ve sledovaném období ve srovnání s cenou stejného koše v určitém roce (Frank, Bernanke, 2003). Opakem inflace je deflace, pro kterou je charakteristický pokles cenové hladiny z roku na rok. Její vznik je typický pro období krize (Samuelson, Nordhaus, 2007). Graf
č.
5
zobrazuje
míru
inflace
vyjádřenou
přírůstkem
indexu
spotřebitelských cen ke stejnému měsíci předchozího roku. Vývoj míry inflace se do poloviny roku 2007 vyvíjel v rozmezí od 1 – 3 % (což je adekvátní vzhledem 2% cíli stanovenému Českou národní bankou). V říjnu 2007 však míra inflace toto
32
rozmezí překročila a začátkem roku 2008 vzrostla dokonce o 7,5 %, což je nejvíce za posledních deset let. V průběhu roku 2008 a 2009 docházelo k postupnému snižování míry inflace. V září 2009 dosáhla inflace nuly a v říjnu byla zaznamenána dokonce deflace ve výši 0,2 %. Graf č. 5: Vývoj míry inflace v ČR 2005 – 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Dalším ze sledovaných ukazatelů je reálná mzda. Jedná se o mzdu pracovníka, vyjádřenou v reálné kupní síle (tzn. množství zboží, které za ni lze nakoupit). Vypočítá se jako podíl nominální mzdy a inflace (CPI) (Fialová, 2006). Z tohoto podílu vyplývá, že s růstem nominální mzdy roste reálná mzda a naopak s růstem inflace, reálná mzda klesá. V následujícím grafu je reálná mzda vyjádřena jako index přírůstku vůči stejnému čtvrtletí předchozího roku. K možnosti srovnání je použita nominální mzda. Z grafu je patrné, že vývoj reálných mezd téměř po celé sledované období kopíroval vývoj nominálních mezd. K rozdílnému vývoji došlo až koncem roku 2007 a po celé období roku 2008, kdy vývoj reálných mezd bylo možné označit spíše jako inverzní vůči nominálním mzdám i míře inflace. Zatímco inverzní vztah k nominálním mzdám nesvědčí o žádné závislosti (s růstem nominálních mezd může docházet pouze k růstu reálných mezd), inverzní vztah k míře inflace o vzájemné závislosti svědčí. V tomto období tedy došlo k výraznějšímu růstu inflace, než byl růst nominálních mezd. Nicméně za celé sledované období nedošlo k poklesu reálných mezd, pouze ke zpomalení jejich růstu.
33
Graf č. 6: Vývoj reálných mezd v ČR 2003 – 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Posledním z pozorovaných ukazatelů je stavební produkce, která představuje celkový výsledek výroby ve stavebnictví (Fialová, 2006). Stavební výroba zahrnuje stavební práce prováděné podniky s převažující stavební činností. Patří sem podniky s 20 a více zaměstnanci, za které se údaje zjišťují výkazy, a podniky do 19 zaměstnanců včetně, za které se provádí odhad stavebních prací (ČSÚ, 2009). Stavebnictví je považováno za jeden z oborů, ve kterém se krize projevila nejvíce. Určitý propad je patrný i na grafu č. 8, který zobrazuje vývoj stavební produkce celkové, produkce za pozemní stavby a produkce za inženýrské stavby. Všechny údaje jsou vyjádřeny čtvrtletně ve stálých cenách a v indexech vůči stejnému čtvrtletí předchozího roku. Z grafu je patrné, že do roku 2007 vykazovala celková stavební produkce mírný růst. Svého maxima dosáhla v prvním čtvrtletí 2007, kdy vzrostla téměř o 30 %. V prvních třech čtvrtletích 2008 se vyvíjela bez větších problémů, ve čtvrtém čtvrtletí však růst výrazně zpomalil, což by se, od tohoto okamžiku, dalo považovat za projev ekonomické krize ve stavebnictví. Propad se týká zejména stavební produkce pozemních staveb, který je způsoben menší poptávkou ze strany soukromého sektoru. Naopak relativně dobrou situaci vytváří nárůst stavební produkce v inženýrském stavitelství, který vzrostl v roce 2008 oproti roku 2007 cca o 10 % a v roce 2009 o téměř 14 %. Tento růst byl způsoben především růstem veřejných zakázek a podporou ze státních fondů u inženýrských staveb jako jsou dálnice, železnice a inženýrské sítě (Matyáš, 2009).
34
Graf č. 7: Vývoj celkové stavební produkce v ČR 2003 – 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Pomocí stanovených indikátorů bylo potvrzeno, že světová ekonomická krize zasáhla i reálnou ekonomiku České republiky, což vedlo ke vzniku ekonomické krize v ČR. Ekonomická krize, ať už přímo nebo sekundárně, ovlivnila v ČR celou řadu
odvětví.
Jedním
z poznamenaných
oborů
je
i
developerský
trh.
Předpokládanými dopady krize na tento trh se zabývá následující podkapitola.
3.5
Předpokládané dopady krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby Většina odborníků v oblasti developmentu, např. Pardubický, Jírek, Novák,
Huclová a spousta dalších, se shoduje, že současná ekonomická krize způsobí zejména komplikovanější cestu k získávání financí od bank, které budou klást na developery stále vyšší požadavky (Red, 2009). Tato situace se už do určité míry projevila, banky zpřísňují celkové podmínky úvěrů, tj. požadují větší poměr vlastních
zdrojů
k celkové
výši
úvěru,
zvyšují
požadavky
na
procento
předprodanosti bytů a více prověřují a analyzují hospodaření firem (Mášová, 2008). Podle Novotného, generálního ředitele Central Group (Lichtenegerová, 2010, s. 25) je takovéto chování bank v pořádku, protože by developeři jinak „…stavěli se stejnou vervou jako v minulých letech.“ Podobný názor zastává i Singer, viceguvernér ČNB (Honsová, 2009), který říká, že v případě poklesu zakázek, nemohou firmy očekávat stejnou úroveň úvěrování. Ale i přesto označuje development za jeden z nejrizikovějších segmentů, vůči kterému jsou banky obzvlášť opatrné. Naopak
35
podle Pardubického z Finep Holding (Red, 2009) se po odeznění krize může stát, že poptávka po bytech začne převyšovat nabídku, která se snížila právě v důsledku zpřísnění podmínek financování developerských projektů. Vývoj objemu poskytnutých úvěrů pro developerské subjekty je vidět na graf č. 8. Do vývoje byly zahrnuty roční hodnoty, protože čtvrtletní by mohly vykazovat cykličnost a nebyl by tak zcela patrný vývoj. Objem poskytnutých úvěrů se po téměř celou sledovanou dobu zvyšoval. K velké změně došlo až v roce 2009, kdy vlivem ekonomické krize došlo k výraznému snížení objemu úvěrů pro developerské subjekty. Nedá se však jasně říci, zda je to způsobeno pouze neochotou bank poskytovat hypoteční a investiční úvěry,
nebo
sníženou
poptávkou
po
úvěrech
developerskými
subjekty.
Ekonomické subjekty totiž uvažují racionálně a na snížení poptávky po jejich projektech tak reagují snížením své poptávky po úvěrech na výstavbu. Pokles objemu je zcela jistě způsoben oběma faktory. Graf č. 8: Vývoj poskytnutých úvěrů pro podnikatelské subjekty v ČR 2001 – 2009
Zdroj: MMR, vlastní zpracování
Zpřísnění podmínek úvěrů se netýká pouze developerů, ale i fyzických osob, vystupujících na straně poptávky po novém bydlení. Hypoteční banky budou reagovat především zvýšením úrokových sazeb a větším prověřováním bonity žadatelů. Předpokládaný vývoj hypotečního trhu se už rovněž částečně projevil. V důsledku zpřísnění podmínek bank se trh s hypotékami už v prvním čtvrtletí roku 2008 propadl téměř o 20 % (Mášová, Korbel, 2008) a v roce 2009 se dokonce meziročně snížil až o 40 % (Lichtenegerová, 2010).
36
Tyto výrazné poklesy dokazuje i Graf č. 9, který zobrazuje vývoj objemu poskytnutých hypotečních úvěrů fyzickým osobám. Podle grafu je patrné, že ekonomická krize se v této oblasti projevila už v roce 2008. Podle Mášové a Korebela je tento pokles způsobený zpřísněním podmínek bank, toto tvrzení však není ničím podložené. Stejně jako developerské společnosti, i fyzické osoby uvažují racionálně. V době ekonomického poklesu se jim investice do nemovitostí může zdát jako příliš riskantní krok, nebo očekávají další poklesy cen nemovitostí a vyčkávají. Se sníženou poptávkou po bytové výstavbě pak dochází ke snížení poptávky po hypotečních úvěrech, které slouží k jejímu financování. Svoji roli zde hrají i úrokové sazby hypotečních úvěrů, s jejichž růstem je zájem o hypoteční úvěry obvykle menší, protože se stávají dražšími a pro spoustu lidí nedostupnými. Graf č. 9: Vývoj objemu hypotečních úvěrů pro FO v ČR, 2001 – 2009
Zdroj: MMR, vlastní zpracování
Hypoteční úvěry jsou tedy úzce spjaty s poptávkou po bydlení. Pokles poptávky je jedním z dalších předpokladů dopadu ekonomické krize. Přesná čísla o vývoji poptávky po bytech však zatím neexistují, ale podle Novotného (Lichtenegerová, 2010) lze předpokládat, že její vývoj přibližně kopíruje objem poskytnutých hypotečních úvěrů. Kromě vývoje hypotečního trhu, ovlivňuje poptávku po bytech potenciálních kupujících, nejistota na trhu. Snížení poptávky je v tomto případě i z důvodu opatrnějšího přístupu investorů k investování do nemovitostí.
37
Dalším předpokládaným dopadem ekonomické krize na trh s developerskými projekty bude zahájení menšího počtu nových projektů, klesne tak počet nově zahájených bytů. Důvodem může být nedostatečná poptávka a těžší přístup k cizím
zdrojům
na
financování
bytové
výstavby.
Obdobný
bude
dopad na bytovou výstavbu dokončenou. Kvůli poklesu poptávky někteří developeři své rozestavěné projekty zakonzervují a výstavbu dokončí až tehdy, kdy budou mít jistotu, že se celková situace zlepšila (Mášová, 2008). Graf č. 10 zobrazuje vývoj objemu zahájené a dokončené bytové výstavby v ročním vyjádření. Z grafu však není na první pohled zcela zřejmý propad bytové výstavby zahájené ani dokončené. Zatímco zahájená bytová výstavba v letech 2008–2009 ani neroste ani neklesá, dokončená výstavba zaznamenala v roce 2009 oproti roku 2008 mírný, prakticky zanedbatelný, pokles. Graf č. 10: Vývoj objemu zahájené a dokončené bytové výstavby v ČR 2000 – 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Jedním z dalších, často uváděných, dopadů krize na trh s developerskou bytovou výstavbou je pokles ceny bytů, který působí na celkové příjmy společností provádějících bytovou výstavbu. Pokles ceny je předpokládán z důvodů rostoucího převisu nabídky bydlení nad jeho poptávkou. Jak uvádí graf č. 11, ke zpomalení růstu cen nemovitostí došlo koncem roku 2008 a jejich pokles byl zaznamenán začátkem roku 2009. Během celého roku 2009 klesly ceny nemovitostí v celé České republice téměř o 15 %. Jejich pokles pokračuje i v roce 2010, ale už ne tak dramatickým tempem.
38
Graf č. 11: Vývoj cen bytů v ČR 2005 - 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
39
4 METODIKA Pro zpracování diplomové práce je zvolen metodický postup od obecného ke konkrétnímu. V rámci celé práce jsou použity metody: analýza, syntéza, komparace, popisná metoda, vícerozměrná regrese a korelace. Pomocí analýzy a popisné metody jsou kvalitativně analyzovány a popisovány grafy, které se v diplomové práci nacházejí. Označení nejvýznamnějších faktorů, které byly ovlivněny krizí, je provedeno pomocí komparace. Syntéza slouží k vytvoření uceleného závěru. Kvantitativní analýza vícerozměrné regrese a korelace je zvolena jako hlavní prostředek k naplnění hlavního cíle. Její tvorba a analýza je provedena ve třech základních etapách, jak je uvádí Dufek (2003): 1. Definování ekonometrického modelu – v rámci této etapy je zahrnuto zjištění relevantních dat, určení závisle proměnných, výběr nezávisle proměnných, volba typu funkce a výpočet konkrétní rovnice. 2. Statistická indukce – sem spadá statistický odhad modelu jako celku a jeho parametrů, testování statistické průkaznosti modelu a parametrů a korelace. 3. Ověření reálnosti a analýza modelu – následuje ověření reálnosti praktické interpretace, výpočet odvozených charakteristik a celkové vyhodnocení. Ekonometrický model je nejdříve specifikován v nejjednodušší možné podobě, tj. jsou do něj zahrnuty všechny stanovené vysvětlující proměnné. Následuje postupné zdokonalování modelu na základě statistických výsledků a s tím související
postupné
odstraňování
statisticky
nevýznamných
proměnných.
K získání výsledků slouží statistický software Gretl. K vypracování diplomové práce je využito znalostí získaných především z odborné literatury, z odborných článků seriálových publikací a internetových zdrojů.
Pro
získání
dat,
potřebných
k provedení
a na vytvoření grafů, je čerpáno z internetových zdrojů.
40
kvantitativní
analýzy
4.1
Vícerozměrná regrese jako metoda analýzy Vícerozměrná regresní analýza popisuje závislost více číselných proměnných,
kde vystupuje více vysvětlujících proměnných (příčina) a jen jedna vysvětlovaná proměnná (důsledek). Klasický vícerozměrný regresní model lze vyjádřit ve tvaru:
Y = Xβ + ε ,
(4.1.1)
Yi = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2i + .... + β k X ki + ε i .
(4.1.2)
kde Y je náhodný vektor pozorování vysvětlované (závisle) proměnné, X matice pozorování
vysvětlujících
proměnných, β
(nezávisle)
vektor
neznámých
parametrů a ε vektor náhodných veličin (chyb). Odhad vhodné regresní funkce Yˆ se zapíše jako:
Yˆ = βˆ0 + βˆ1 X 1i + βˆ 2 X 2i + ... + βˆ k X ki .
(4.1.3)
kde βˆ je vektor odhadovaných parametrů regresní funkce K odhadu parametrů regresní funkce je využita metoda nejmenších čtverců (OLS), která je jednou z nejrozšířenějších metod odhadu parametrů teoretického modelu. Je založena na minimalizaci sumy čtverců rozdílů mezi empirickými a teoretickými hodnotami. Tento rozdíl se rovná reziduum, tj.
Yi − Yˆi = ei ,
(4.1.4)
kritériem OLS pak je minimalizovat celkovou sumu čtverců reziduí ( Q ): n
n
i =1
i =1
(
Q = ∑ ei2 = ∑ Yi − Yˆi
)
2
→ min,
(4.1.5)
K docílení minima sumy čtverců reziduí se používá výpočet prvních parciálních derivací podle jednotlivých parametrů, které se položí rovno nule. Parametry regresní funkce pak vypočítáme pomocí matematické úpravy systému normálních rovnic:
41
∑Y
i
∑Y X i
i
= nβˆ 0 + βˆ1 ∑ X i
= βˆ 0 ∑ X i + βˆ1 ∑ X i2
(4.1.6)
Jsou-li odhadnuty parametry regresních funkcí, je nutné provést řadu statistických testů. Prvním z nich je statistická významnost odhadnutých parametrů
(vysvětlujících
proměnných).
Pro
každý
regresní
parametr
je formulována následující hypotéza:
H0 : β j = 0 , t j < t H1 : β j ≠ 0 ,
1−
tj ≥ t
(n − p ) , H 0 : parametr není statisticky významný,
α 2
1−
α
(n − p ) , H 1 : parametr je statisticky významný.
2
s testovou statistikou t ve tvaru:
tj =
( ) ( )
βˆ RSS , SE βˆ j = ⋅ h j +1, j +1 , n− p SE βˆ j
(4.1.7)
( )
kde SE βˆ j je standardní chyba odhadu, RSS reziduální součet čtverců a p počet parametrů regresní funkce. Dalším ukazatelem, kromě posouzení vhodnosti jednotlivých parametrů, je tzv. F-test, kterým lze zhodnotit celkovou vhodnost, resp. průkaznost modelu. Pro regresní funkci jsou formulovány následující hypotézy:
H 0 : zvolený model není statistický významný ( β 0 = ... = β j = 0 ),
H 1 : zvolený model je statistický významný (alespoň jeden regresní parametr β j není roven nule). Hypotéza H 0 je zamítnuta, jestliže: F > F1−α ( p − 1, n − p ) , s testovou statistikou F ve tvaru:
F=
ESS /( p − 1) , RSS /(n − p )
42
(4.1.8)
kde ESS je teoretický součet čtverců, RSS reziduální součet čtverců a p počet parametrů regresní funkce. Často používaným měřítkem vhodnosti modelu je i tzv. index determinace, který vychází z rozkladu čtverců. Pro metodu nejmenších čtverců (OLS) má celková suma čtverců ( TSS ), která vyjadřuje celkovou variabilitu vysvětlované proměnné Y , dvě komponenty. Jedná se o sumu čtverců vysvětlovanou regresí ( ESS ), která představuje část variability vysvětlenou regresním modelem, a reziduální sumu čtverců ( RSS ), která představuje nevysvětlenou část celkové variability. Rozklad má tvar:
(
2 TSS = ESS + RSS ⇒ ∑ (Yi − Y ) =∑ Yˆi − Y n
n
i =1
i =1
) + ∑ (Y n
2
i =1
i
)
2 − Yˆi .
(4.1.9)
Index determinace má pak tvar:
I2 =
ESS RSS = 1− . TSS TSS
(4.1.10)
Index determinace může nabývat hodnot v intervalu <0; 1>. Blíži-li se jeho hodnota jedné, jde o silnou závislost. Blíži-li se nule, jde o slabou závislost. Čím vyšší je tedy jeho hodnota, tím je celkový model vhodnější. Protože index determinace, resp. koeficient determinace, nikdy neklesne přidáním dalších vysvětlujících proměnných do modelu, může nadhodnocovat těsnost závislosti a je závislý na počtu parametrů regresní funkce, využívá se adjungovaný (korigovaný) index determinace. Korigovaný koeficient determinace má tvar:
(
R 2 = 1− 1− R2
4.1.1
) nn−− 1p .
(4.1.11)
Základní předpoklady OLS a jejich porušení
Základních předpokladů pro sestrojení OLS odhadu klasického regresního modelu
je
celkem
sedm.
Prvním
dva
bývají
obvykle
splněny,
jedná
se o předpoklad, že regresní model je lineární v parametrech, je správně
43
specifikován a má aditivně připojen chybový člen, a o předpoklad, že chybový člen má nulovou střední hodnotu, tj. E (ε ) = 0. Další předpoklady jsou rozebrány dále.
Všechny vysvětlující proměnné jsou nekorelovány s chybovým členem. Pokud by byly vzájemně korelovány, pak by OLS odhad mohl chybně přisoudit část variability vysvětlované proměnné, pocházející z chybového členu. Pozorování chybového členu jsou nekorelovány se sebou samými (není sériová korelace). Existující sériová korelace způsobuje zvýšení variability odhadu parametrů modelu. K testování neautokorelovanosti reziduí vyššího řádu lze použít Breusch-Godfreyova testu, Box-Pierce testu a Ljung-Box testu. K testování prvního řádu je pak možné použít Durbin-Watson (DW) statistiky. Hypotézou
H 0 je: autokorelace chybového členu není přítomna. Pokud platí Yi − Yˆi = ei , pak DW statistika má tvar: n
DW =
∑ (e i=2
i
− ei −1 )
n
∑ (e )
2
(4.1.11) 2
i
i =1
Hodnoty DW statistiky se pohybují v intervalu 0,4 . O pozitivní sériovou korelaci se jedná v případě, kdy DW → 0 , negativní sériová korelace je pokud DW → 4 a sériová korelace není přítomna v případě DW → 2 , není sériová korelace, Chybový člen má konstantní varianci (homoskedasticita). Porušení tohoto předpokladu znamená, že variabilita rozdělení chybového členu se v jednotlivých úsecích pozorování mění. K testování je možné použít Bresch-Paganova testu, nebo Whiteova
testu.
Hypotézou
H 0 je:
heteroskedasticita
není
přítomna
neboli
homoskedasticita chybového členu. Žádná vysvětlující proměnná není perfektní lineární kombinací jiné vysvětlující proměnné (není perfektní multikolinearita) – vysoká korelace existující mezi vysvětlujícími proměnnými je nežádoucí, protože může způsobit, že odhady směrodatných chyb regresních parametrů budou příliš veliké a t-testy parametrů budou
nulové
(tedy
nepovedou
k zamítnutí
hypotézy
o
nevýznamnosti
parametrů). K zjištění korelace mezi těmito proměnnými se využívá korelační matice párových koeficientů. Za nežádoucí hodnotu je obvykle považováno 0,8 a více.
44
Chybový člen je normálně rozdělen. Bez splnění tohoto předpokladu je většina testů (t-test, F-test) neplatná. K otestování se používá Chí-kvadrát test. Hypotéza
H 0 je stanovena následovně: H 0 : normalita chybového členu. Pokud jsou splněny všechny uvedené předpoklady, je chybový člen nazýván klasickým normálním chybovým členem.
4.2
Korelace jako metoda analýzy K posouzení těsnosti závislosti mezi závisle proměnnou ( Y ) a nezávisle
proměnnou ( X ), je obecně platným ukazatelem index korelace ( I ). Lze jej vypočíst podle následujícího vztahu:
∑ (Yˆ − Y ) n
I=
2
i =1 n
=
∑ (Y − Y )
2
ESS . TSS
(4.2.1)
i =1
V případě lineárních vztahů je k posouzení těsnosti závislosti využíván koeficient korelace ( ρ ). Korelační koeficient může nabývat jak kladných, tak záporných hodnot, proto je jeho definiční obor stanoven v intervalu <- 1, 1>. Bodovým odhadem koeficientu korelace je výběrový korelační koeficient ρ , který lze zapsat:
ryx =
cov XY var X ⋅ var Y
=
s yx sx sy
.
(4.2.2)
Pomocí t-testu je možné posoudit významnost zjištěného korelačního koeficientu. Pro korelační koeficient je formulována následující hypotéza o nezávislosti:
H0 : ρ = 0,
H1 : ρ ≠ 0 ,
tj < t tj ≥ t
1−
1−
45
α
(n − 2) , H 0 : nezamítáme
2
α 2
(n − 2) , H 1 : nezamítáme
s testovou statistikou t ve tvaru:
t=R
n−2 1− R2
(4.2.3)
Ke zpracování metodiky práce byly využity vlastní přednášky a cvičení z předmětu Ekonometrie, doplněné odbornou literaturou autorů Dufka (2003) a Minaříka (2006), kteří se touto problematikou zabývají více.
46
5 VLIV EK. KRIZE NA DEVELOPERSKOU BYTOVOU VÝSTAVBU V této kapitole je zkoumán vliv ekonomické krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby. Postup zpracování vychází z metodiky práce. Nejdříve jsou definovány proměnné pro Českou republiku, ze kterých jsou vytvořeny funkční vztahy a zvoleny typy funkcí. Následuje regresní analýza, v rámci které jsou provedeny testy o vhodnosti modelu a parametrů. Regrese je dále doplněná o korelační analýzu, která zkoumá těsnost závislosti mezi stanovenými proměnnými. V této podkapitole je provedeno pouze statistické zhodnocení. Ekonomickému zhodnocení získaných statistických výsledků je v této části práce věnována poslední podkapitola. Výsledky pro ČR měly být dále komparovány se srovnatelnými zeměmi. Z důvodu nedostupnosti relevantních dat (časové řady byly buď nedostatečně dlouhé, nebo pocházely z nerelevantních zdrojů), bylo od tohoto srovnání upuštěno. Při posuzování modelu z hlediska statistické významnosti jsou jednotlivé výsledky testových statistik (především t-testu a F-testu) přijímány na 1, 5 a 10% hladině významnosti. Dále je brán ohled na to, zda výsledná znaménka vysvětlujících proměnných odpovídají ekonomické teorii. Při testování korelační závislosti mezi závislými a nezávislými proměnnými je posuzována statistická závislost následovně: 0 - 0,29 slabá, 0,3 - 0,49 střední a 0,5 – 1 silná závislost.
5.1
Použitá data a volba proměnných pro ČR Pro zpracování ekonometrické analýzy jsou použita čtvrtletní data v období
od 1Q/2003 do 4Q/2009, do analýz tak vstupuje celkem 28 hodnot. Délka těchto časových řad by měla být k provedení kvantitativní analýzy vícerozměrné regrese a korelace zcela dostačující. Hlavním zdrojem použitých dat je český statistický úřad a ministerstvo pro místní rozvoj. V rámci empirické analýzy jsou, na základě teoretických poznatků z kapitoly „3.4.2 Ekonomická krize v ČR“, do ekonometrického modelu, jako nezávisle proměnné, zahrnuty:
47
Hrubý domácí produkt (HDP) – ukazatel hrubého domácího produktu je v jednotlivých čtvrtletích stanoven jako tempo přírůstku indexu vůči stejnému čtvrtletí předchozího roku. Je sezónně očištěn a z důvodu vyloučení vlivu změn cen vyjádřen ve stálých cenách. Reálné mzdy (RM) - reálná mzda je v jednotlivých čtvrtletích vyjádřena jako tempo přírůstku indexu vůči stejnému čtvrtletí předchozího roku. Je sezónně očištěna a vyjádřena ve stálých cenách. Index stavební produkce (SP) – ukazatel stavební produkce je ve sledovaných čtvrtletích vyjádřen jako tempo přírůstku indexu vůči stejnému čtvrtletí předchozího roku. Hodnoty jsou vyjádřeny ve stálých cenách. Jako závisle proměnné, vybrané na základě teoretických poznatků z kapitoly „3.5 Předpokládané dopady krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby“, jsou do modelu zahrnuty: Objem poskytnutých hypotečních úvěrů (OH) - objem poskytnutých hypotečních úvěrů představuje celkovou sumu úvěrů poskytnutých hypotečními bankami fyzickým osobám na koupi nemovitosti. V jednotlivých čtvrtletích je vyjádřen jako tempo přírůstku indexu vůči stejnému čtvrtletí předchozího roku. Výše finančních prostředků poskytnutých bankami na projekty (VFP) – tento ukazatel
představuje
celkové
peněžní
prostředky
poskytnuté
všem
podnikatelským subjektům3, vyjádřené v tempu přírůstku indexu vůči stejnému čtvrtletí předchozího roku. Bytová výstavba (BV) - ukazatel bytové výstavby je stanoven jako byty dokončené celkem, není brán ohled na to, kdo výstavbu provádí.4 Bytová výstavba je vyjádřena jako přírůstek indexu vůči stejnému čtvrtletí předchozího roku.
3
Údaje o výši finančních prostředků poskytnutých bankami na developerské projekty nebyly
nalezeny. Ministerstvo pro místní rozvoj, které je v tomto případě zdrojem dat pro daný ukazatel, nerozlišuje úvěry pro jednotlivé podnikatelské subjekty. V celkové hodnotě hypotečních úvěrů jsou však úvěry pro developerské společnosti zahrnuté. Z vývoje uvedeného na Obr. č. 13 se tak dá usuzovat, že je vývoj finančních prostředků pro developery téměř totožný s vývojem úvěrů pro podnikatele. 4
Pro bytovou výstavbu developerů byly data k dispozici pouze za byty dokončené a v roční
periodicitě, což by byla nedostačující délka časové řady. Z těchto dat byl ale vytvořen Obr. č. 4, ze kterého vyplývá, že vývoj celkové bytové výstavby je determinován vývojem bytové výstavby developerů.
48
5.1.1
Volba nezávisle proměnných
Důvodem volby reálného HDP je fakt, že se jedná o nejobsáhlejší měřítko produkce statků a služeb v zemi a jeho využití je zaměřeno především na měření celkové výkonnosti ekonomiky. Na vývoji reálného HDP je tak patrný propad či vzestup ekonomiky způsobený exogenními šoky (např. krize). Je předpokládán pozitivní vliv HDP na závisle proměnné, tzn., že při současné ekonomické krizi, kdy došlo k poklesu HDP, dojde taktéž k poklesu objemu hypotečních úvěrů, k poklesu výše finančních prostředků na developerské projekty a poklesu bytové výstavby. Vliv HDP na OH a VFP lze vysvětlit sníženou poptávkou po hypotečních úvěrech fyzickými osobami a developery, způsobenou pesimistickými očekáváními obou subjektů do budoucna. Na druhé straně menší ochotou bank poskytovat tyto úvěry, případně zhoršení podmínek pro jejich poskytování. Vliv HDP na BV může být vysvětlen sníženou poptávkou po bytové výstavbě z důvodu očekávání dalšího poklesu cen nemovitostí (viz. graf č. 11) nebo těžším přístupem k hypotečním úvěrům fyzických osob na financování nemovitosti. Na druhé
straně
pak
nedostatkem
finančních
prostředků
developerských
společností na bytovou výstavbu. Nedostatečná poptávka a nedostatečné finanční zdroje jsou důvodem vedoucím k zakonzervování rozestavěných developerských projektů a ke snížení celkového počtu BV. Reálná mzda, jako vysvětlující proměnná, byla do modelu vybrána hned ze dvou důvodů. Prvním z nich je její zastoupení kupní síly obyvatelstva. Druhým důvodem je inflace, o kterou je reálná mzda snížena. Z grafů č. 5 a 6 je patrný především velký vliv inflace na vývoj reálné mzdy, protože s výrazným růstem inflace v roce 2008, klesaly reálné mzdy i přes mírný růst nominálních mezd a v roce 2009, kdy došlo k deflaci, reálné mzdy rostly. Snížení reálných mezd vlivem inflace tak bude mít negativní vliv na poptávku po hypotečních úvěrech a následně po bytové výstavbě z důvodu růstu cen a tedy poklesu kupní síly obyvatel. Pokles poptávky po bytové výstavbě pak může vést ke snížení celkového objemu dokončené výstavby. V období deflace, pokud by vznikla tzv. deflační spirála, by nízké ceny vedly ke snížení zisků podnikatelů a následně ke snižování mezd zaměstnanců nebo růstu nezaměstnanosti. Tím by
49
opět došlo ke snížení kupní síly obyvatelstva a následky by byly obdobné jako u nadměrného růstu inflace. Nicméně, je-li deflace krátkodobá, deflační spirála nemusí vůbec vzniknout. Poslední nezávisle proměnnou je index stavební produkce, který byl zvolen, protože zastupuje celkovou produkci ve stavebnictví ve stavebnictví (jak pozemní, tak inženýrské stavitelství). Pokles tohoto ukazatele signalizuje existující krizi ve stavebnictví. Stavební produkce je v úzkém vztahu s dostupností finančních prostředků pro developery i s objemem hypotečních úvěrů určeným pro fyzické osoby, jelikož se od těchto dvou proměnných odvíjí objem realizovaných investic ve stavebnictví. Jestliže nebudou dostupné finanční prostředky pro fyzické osoby i developery, poklesne bytová výstavba a sníží se investice do nemovitostí. Krize se projeví dříve ve finančním sektoru, než ve stavební produkci, proto s poklesem objemu hypoték, finančních prostředků a bytové výstavby dojde k poklesu stavební produkce.
5.1.2
Volba závisle proměnných
Objem hypotečních úvěrů byl do analýzy zvolen z důvodu jeho propojenosti s developerskými projekty. Dalo by se říci, že zastupuje poptávku po bytové výstavbě, protože většina poptávajících nemá volné zdroje na koupi a je nuceno ji financovat z cizích zdrojů. Lehčí přístup k hypotečním úvěrům umožňuje většímu okruhu lidí dovolit si koupit byt a tím se zvyšuje celková poptávka i po nové bytové výstavbě. Předpokladem je, že současná krize bude mít negativní vliv na objem poskytnutých hypotečních úvěrů, protože banky budou přísnější při jejich poskytování a lidé budou pesimističtější v očekávání do budoucna. Kromě hypotečních úvěrů však existují alternativní způsoby financování. Jedná se například o úvěry nebankovních institucí. Lidé se tak mohou, v případě neúspěchu v hypoteční bance, uchýlit právě k tomuto způsobu financování. Ne každá developerská společnost si může dovolit financovat bytovou výstavbu pouze z vlastních zdrojů. Naopak většina developerů využívá možnosti financování ze zdrojů cizích. Ukazatel výše poskytnutých finančních prostředků bankami na developerské projekty má tak přímý vliv na rozhodování developerských společností zda začít stavět či ne. Předpokladem je, že současná 50
krize negativně ovlivní výši poskytnutých prostředků na developerské projekty. Opět to může být způsobeno jak neochotou bank úvěry poskytovat, tak menší poptávkou ze strany developerů, způsobenou pesimistickými očekáváními do budoucna. Poslední závisle proměnnou je objem dokončené bytové výstavby. Důvodem volby této proměnné je zjistit, zda krize ovlivnila developerské společnosti do takové míry, aby rozestavěné projekty byly nuceny zakonzervovat a pokračovat po odeznění ekonomické krize. Předpokladem je, že krize bude mít vliv na pokles objemu dokončené bytové výstavby. Důvodem může být pokles poptávky po bytové výstavbě a opět pesimistická očekávání developerů do budoucna.
5.2
Test multikolinearity mezi nezávisle proměnnými Ještě, než se práce zaměří na výsledky jednotlivých regresních analýz, je třeba
zjistit, zda není porušen jeden z předpokladů OLS odhadu, tj. zda žádná vysvětlující proměnná není perfektní lineární kombinací jiné vysvětlující proměnné. Toto ověření je nutné především z toho důvodu, že všechny tři uvedené vysvětlující proměnné (reálný HDP, reálná mzda i index stavební produkce) jsou vždy do původního modelu zahrnuty společně (před provedením případných selekcí). Multikolinearita je testována pomocí korelační matice párových koeficientů. Tabulka č. 2: Matice párových korelačních koeficientů
HDP RM SP
HDP 1,00 0,04 0,41
RM 1,00 0,38
SP 1,00
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
Z tabulky č. 2 je patrné, že mezi vysvětlujícími proměnnými je nejvyšší párový korelační koeficient mezi HDP a SP, a to ve výši 0,41. Za nežádoucí hodnotu je však považována hodnota 0,8. Do modelů tak mohou vstoupit všechny tři proměnné, protože byl splněn předpoklad a mezi proměnnými neexistuje perfektní lineární závislost (není mustikolinearita).
51
5.3
Výsledky regresní analýzy OH jako závisle proměnné V rámci empirické analýzy byl zkoumán vliv změny reálného hrubého
domácího produktu, reálných mezd a indexu stavební produkce jako vysvětlujících proměnných, na změnu objemu hypotečních úvěrů: + + + OH t = f HDP t , RM t −1 , SP t ,
(5.3.1)
kde proměnná OH t značí objem poskytnutých hypotečních úvěrů pro fyzické osoby, HDPt reálný hrubý domácí produkt, RM t −1 reálné mzdy a SPt index stavební produkce. V uvedeném funkčním vztahu je zjištěno zpětné zpoždění o jedno čtvrtletí mezi objemem poskytnutých hypoték a reálnými mzdami. Mezi ostatními proměnnými není zpoždění uvažováno. Funkce je zvolena lineární a je dále transformována do následující formy:
OH t = β 0 + β 1 ⋅ HDPt + β 2 ⋅ RM t −1 + β 3 ⋅ SPt + ε
5.3.1
(5.3.2)
Výsledky modelu pomocí OLS odhadu
Výsledky modelu vícerozměrné regresní analýzy pro objem poskytnutých hypotečních úvěrů, jako závisle proměnnou, prezentuje tabulka č. 3. Tabulka č. 3: OLS odhad, závisle proměnná OH, výsledný vztah
const HDP RM_1 SP
Coefficient 84,819 0,0496 0,0829 0,0159
SE 2,3602 0,0109 0,0237 0,0058
t-ratio 35,937 4,5458 3,4948 2,7643
p-value 0,0000 0,0001 0,0019 0,0110
Adj. R2 0,768
F (3, 23) 29,677
DW 1,055
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
Ukazatel reálného HDP, jako nezávisle proměnná, je podle hodnoty p-value statisticky významný na 1, 5 i 10% hladině významnosti. Výsledky potvrdily i předpokládané kladné znaménko, což znamená, že růst HDP má pozitivní vliv na OH. Vztah mezi HDP a OH je lépe patrný na následujícím grafu, který zobrazuje vývoj obou proměnných v období 2003 – 2009. Na levé straně grafu jsou uvedeny hodnoty OH, na pravé straně pak hodnoty HDP. 52
Z grafu je patrný výraznější růst koncem roku 2005 a především pokles obou proměnných začínající v případě OH už v prvním čtvrtletí 2008 a v případě HDP o tři až čtyři čtvrtletí později. Z tohoto vývoje by se dalo usuzovat, že mezi vývojem HDP a vývojem OH existuje dopředné zpoždění. Nejvyšší statistická závislost byla sice pomocí korelogramu zjištěna bez vzniku zpoždění, nicméně zpoždění o jedno až čtyři čtvrtletí dopředu je taktéž statisticky významné. Graf č. 12: Vztah mezi OH a reálným HDP 2003 - 2009
Zdroj: ČSÚ a MMR, vlastní zpracování
Ukazatel reálných mezd, jako další vysvětlující proměnná, je podle hodnoty p-value statisticky významný rovněž na 1, 5 i 10% hladině významnosti. Kladné znaménko potvrzuje předpokládaný vliv RM na OH. Nicméně na OH nepůsobí přímo, ale se zpožděním, tzn., že OH reaguje na RM o jedno čtvrtletí později. Vazbu mezi těmito dvěma proměnnými znázorňuje následující graf, který zobrazuje čtvrtletní vývoj v období 2003 – 2009. Na levé straně grafu jsou opět uvedeny hodnoty OH, na pravé straně pak hodnoty RM. V grafu je už zakomponované zpoždění, což znamená, že jsou posunuty hodnoty OH o jedno čtvrtletí doleva. 5 Do roku 2007 byl vývoj obou proměnných téměř totožný. Až začátkem roku 2008, kdy došlo ke zpomalení růstu reálných mezd, objem hypotečních úvěrů poklesl.
5 Graf č. 12 je popisován, jako kdyby hodnoty OH nebyly posunuty. To znamená, že když se hovoří o určitém čtvrtletí, hodnota RM odpovídá tomuto konkrétnímu období, ale hodnota OH nikoliv. Bez zobrazení zpoždění by ale závislost mezi těmito proměnnými nebyla tolik zřejmá.
53
Graf č. 13: Vztah mezi OH a RM 2003 - 2009
Zdroj: ČSÚ a MMR, vlastní zpracování
Index stavební produkce, je statisticky významný na 5 a 10% hladině významnosti a stejně jako v obou předešlých případech je potvrzen předpokládaný kladný vliv SP na OH. Vzájemný vztah mezi OH a SP znázorňuje následující graf zobrazující vývoj proměnných v období 2003 – 2009. V grafu jsou na levé straně uvedeny hodnoty pro OH a na pravé straně hodnoty pro RM. Vývoj obou proměnných je po celé sledované období téměř totožný. K výraznějšímu růstu SP, stejně tak OH, došlo začátkem roku 2007, ve druhé části roku však tento růst zpomalil a začátkem roku 2008 došlo u obou proměnných k poklesu. Graf č. 14: Vztah mezi OH a SP 2003 - 2009
Zdroj: ČSÚ a MMR, vlastní zpracování
Podle výsledků funkčního vztahu uvedeného v tabulce č. 3, lze, kromě statistické významnosti všech sledovaných vysvětlujících proměnných, označit
54
i celkový model jako statisticky průkazný. Toto tvrzení potvrzuje vysoká hodnota korigovaného indexu determinace, který říká, že 76,8 % variability objemu hypotečních úvěrů lze vysvětlit zvoleným regresním modelem, tj. vlivem reálného hrubého domácího produktu, reálných mezd a stavební produkcí. Nevysvětlená část variability této proměnné, tj. 23,2 %, pak může být způsobena dalšími proměnnými, jako jsou např. úrokové sazby z hypotečních úvěrů, úrokové sazby z úvěrů ze stavebního spoření, velikost poptávky po hypotečních úvěrech, nominálními mzdami, nezaměstnaností, průměrnou cenou nemovitostí nebo inflací. Cílem práce ale není zachytit všechny vlivy, které působí na objem poskytnutých hypotečních úvěrů, ale zhodnotit vlivy ekonomické krize, která je zastoupená třemi vybranými proměnnými. Kromě indexu determinace lze i na základě celkového F-testu, pro který byla vypočtena kritická hodnota Fc = 3,012 zamítající nulovou hypotézu o neprůkaznosti regresního modelu, celkový model označit jako vhodný. Pouze nízká hodnota Durbin-Watson testu hovoří o slabě pozitivní autokorelaci prvního řádu. Regresní funkce je jak z hlediska ekonomické teorie, tak statistické významnosti vhodná, proto je dále podrobena bližší analýze. Jedná se především o testy reziduí na přítomnost heteroskedasticity a nenormality chybového členu. Hodnoty Whiteova testu (p-value = 0,16) i Bresch-Paganova testu (p-value = 0,91) potvrzují stanovenou nulovou hypotézu, nebyla tedy prokázána heteroskedasticita chybového členu. Z pohledu Chí-kvadrát testu (p-value = 0,068), testujícího nulovou hypotézu o normalitě chybového členu, nebyla nulová hypotéza zamítnuta na 10% hladině významnosti.
5.3.2
Výsledky korelační analýzy
Výsledky korelační analýzy prezentuje tabulka č. 4. V tabulce jsou uvedeny hodnoty korelačního koeficientu doplněné hodnotami p-value6. Ve výsledcích je zahrnuto
zpoždění
mezi
reálnými
mzdami
a
objemem
poskytnutých
hypotečních úvěrů.
které představují nejnižší možné hladiny významnosti, na kterých se zamítá hypotéza H0 o významnosti korelačního koeficientu. 6
55
Tabulka č. 4: Výsledky korelační analýzy pro OH
Korelační koeficient p-value
HDP 0,66 0,0001
RM 0,65 0,0002
SP 0,65 0,0002
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
Uvedené výsledky korelačních koeficientů odpovídají výsledkům provedené regresní analýzy. Nejen, že byl prokázán vliv jednotlivých proměnných na OH, ale mezi závisle proměnnou a nezávisle proměnnými byly zjištěny oboustranné, statisticky významné a pozitivní závislosti.
5.4
Výsledky regresní analýzy VFP jako závisle proměnné Dalším ze zkoumaných vztahů je vliv změny reálného hrubého domácího
produktu, reálných mezd a indexu stavební produkce jako vysvětlujících proměnných, na změnu výše finančních prostředků poskytnutých na developerské projekty: ± + + VFPt = f HDP t , RM t − 2 , SP t −3
(5.4.1)
kde proměnná VFPt značí výši poskytnutých finančních prostředků na projekty,
HDPt reálný hrubý domácí produkt, RM t −2 reálné mzdy, kde je zjištěno zpoždění v délce dvě čtvrtletí a SPt −3 index stavební produkce se zpožděním o tři čtvrtletí. Funkce je zvolena lineární, transformována do následující podoby:
VFPt = β 0 + β 1 ⋅ HDPt + β 2 ⋅ RM t −2 + β 3 ⋅ SPt −3 + ε
5.4.1
(5.4.2)
Výsledky modelu pomocí OLS odhadu
Výsledky vícerozměrného regresního modelu pro výši finančních prostředků poskytnutých na projekty, jako závisle proměnnou, prezentuje tabulka č. 5.
56
Tabulka č. 5: OLS odhad, závisle proměnná VFP, s nadbytečnou proměnnou
const HDP RM_2 SP_3
Coefficient 91,668 0,0899 -0,0137 0,0059
SE 3,6199 0,0179 0,0403 0,0086
t-ratio 25,323 5,0154 -0,3407 0,6795
p-value 0,0000 0,0000 0,7367 0,5042
Adj. R2 0,598
F (3, 23) 12,917
DW 0,692
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
Podle výsledků uvedených v tabulce č. 5, nejsou reálná mzda a index stavební produkce, jako vysvětlující proměnné, statisticky významné na 1, 5 i 10% hladině významnosti. Reálná mzda
neodpovídá ani
předpokládanému
kladnému
znaménku, které říká, že s růstem RM dojde k růstu VFP. Za situace, kdy by RM poklesly vlivem výrazného poklesu nominálních mezd, by se záporné znaménko dalo vysvětlit. Nominální mzdy totiž představují pro developerskou společnost variabilní náklad a s růstem nákladů pak klesají celkové příjmy firmy, a tím i možnost získat úvěr. Nicméně vývoj reálných mezd je, jak je vidět z grafů č. 5 a 6, ovlivněn více inflací než nominálními mzdami, záporné znaménko je tak ekonomicky nezdůvodnitelné. Vztah mezi VFP a RM je graficky znárodněn v grafu č. 15, v příloze č. 2. Stavební produkce sice není statisticky významná, ale očekávané kladné znaménko bylo potvrzeno. Mimo to, selekcí této proměnné by došlo, z pohledu adjungovaného indexu determinace, ke zhoršení celkového modelu.7 Z toho důvodu nebyla tato proměnná z modelu odstraněna. V případě reálné mzdy je však nutná úprava modelu pomocí selekce této proměnné, protože kromě neprokázání statistické významnosti nebylo potvrzeno ani očekávané kladné znaménko. Výsledný funkční vztah je následující:
VFPt = β 0 + β1 ⋅ HDPt + β 2 ⋅ SPt −3 + ε
7
(5.4.3)
Model, kde jako vysvětlující proměnná vystupuje pouze HDP, bez SP. OLS odhad, závisle proměnná VFP, výsledný vztah Coefficient
SE
t-ratio
p-value
Adj. R2
F (3, 23)
DW
0,512
29,367
0,643
const
91,096
1,6842
54,089
0,0000
HDP
0,0882
0,0163
5,4191
0,0000
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
57
Výsledný vztah OLS odhadu, po selekci proměnné RM, zobrazuje následující tabulka. Tabulka č. 6: OLS odhad, závisle proměnná VFP, výsledný vztah
const HDP SP_3
Coefficient 90,554 0,0880 0,0049
SE 1,5225 0,0166 0,0079
t-ratio 59,476 5,2874 0,6131
p-value 0,0000 0,0000 0,5461
Adj. R2 0,614
F (3, 23) 20,125
DW 0,693
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
Ukazatel reálného HDP, jako nezávisle proměnná, je podle hodnoty p-value statisticky významný na 1, 5 i 10% hladině významnosti. Podle výsledků je potvrzeno i předpokládané kladné znaménko, což znamená, že růst HDP má pozitivní vliv na VFP. Vztah mezi HDP a VFP znázorňuje následující graf, který zobrazuje vývoj obou proměnných v období 2003 – 2009. Hodnoty pro VFP jsou uvedené na levé straně grafu, hodnoty pro HDP na pravé straně. Do roku 2004 byl vývoj proměnných odlišný. Od tohoto roku však HDP i VFP postupně rostly. Zlomovým byl rok 2006, kdy došlo k mírnému zpomalení růstu obou proměnných. Ve druhém čtvrtletí ukazatel VFP zaznamenal první pokles, ale pokles reálného HDP následoval až o tři čtvrtletí později. Z toho by se dalo usuzovat, stejně jako v případě vztahu OH a HDP, že mezi proměnnými existuje dopředné zpoždění. Pomocí vzájemného korelogramu obou proměnných je sice nejvyšší statistická závislost zjištěna bez vzniku zpoždění, nicméně dopředné zpoždění v délce jednoho až čtyř čtvrtletí je také statisticky významné. Graf č. 16: Vztah mezi VFP a HDP 2003 – 2009
Zdroj: ČSÚ a MMR, vlastní zpracování
58
Index stavební produkce není, ani po odstranění nadbytečné proměnné RM, statisticky významný, ale díky němu se, z pohledu korigovaného indexu determinace, zvýšila celková vhodnost modelu. Stejně tak bylo potvrzeno očekávané
kladné
znaménko,
které
potvrzuje
ekonomickou
významnost
proměnné. Vztah mezi VFP a SP znázorňuje následující graf, který zobrazuje vývoj obou proměnných v období 2003 – 2009. Hodnoty VFP jsou uvedené na levé straně grafu, hodnoty SP na pravé straně. V grafu je zohledněno zpoždění o tři čtvrtletí, tzn., že jsou hodnoty VFP posunuty o tři čtvrtletí směrem doleva. Graf č. 178 by se dalo rozdělit na několik samostatných částí, kdy každá část (období) vypovídá o vztahu VFP a SP jinak. Prvním výrazným obdobím je od začátku roku 2004 do konce roku 2005. Zatímco ukazatel VFP postupně rostl, v případě SP docházelo ke zpomalení růstu. Druhé období je od začátku roku 2006 do konce 2007. Zde byl vývoj obou proměnných téměř totožný, jediným rozdílným momentem byl výrazný růst SP v prvním čtvrtletí 2007 oproti nevýraznému růstu VFP. Posledním období je rok 2009. Ukazatel VFP po celé toto období klesal, SP kromě druhého čtvrtletí, kdy byl zaznamenán mírný růst, klesal také. Graf č. 17: Vztah mezi VFP a SP 2003 – 2009
Zdroj: ČSÚ a MMR, vlastní zpracování
Podle výsledků funkčního vztahu uvedeného v tabulce č. 6, po odstranění nadbytečných proměnných, došlo ke snížení standardních chyb regresních
8 Graf č. 17 je popisován, jako kdyby hodnoty VFP nebyly posunuty. To znamená, že když se hovoří o určitém čtvrtletí, hodnota SP odpovídá tomuto konkrétnímu období, ale hodnota VFP nikoliv. Bez zobrazení zpoždění by ale závislost mezi těmito proměnnými nebyla tolik zřejmá.
59
parametrů, podstatně vzrostla hodnota celkového F-testu a zvýšil se korigovaný index determinace. Byla tedy opravdu vyloučena nadbytečná proměnná. Model teď lze označit jako statisticky průkazný. Hodnota korigovaného indexu determinace vypovídá o tom, že reálný HDP a SP vysvětlují z 61,4 % variabilitu závisle proměnné VFP. Nevysvětlená část variability této proměnné, tj. 38,6 % pak může být způsobena dalšími proměnnými, jako jsou např. úrokové sazby hypotečních a investičních úvěrů, velikost nabídky úvěrů nebankovních institucí atd. Opět není cílem práce zjistit všechny proměnné, které působí na VFP, ale pouze vliv ekonomické krize, zastoupené vybranými faktory. Celkový F-test, pro který byla vypočtena kritická hodnota Fc = 4,228 zamítající nulovou hypotézu o neprůkaznosti regresního modelu, také potvrzuje statistickou průkaznost celkového modelu. Nízká hodnota Durbin-Watson testu hovoří o slabě pozitivní autokorelaci prvního řádu. Regresní funkce je dále podrobena bližší analýze. Jedná se především o testy reziduí na přítomnost heteroskedasticity a nenormality chybového členu. Hodnoty Whiteova testu (p-value = 0,5) i Bresch-Paganova testu (p-value = 0,3) potvrzují stanovenou
nulovou
hypotézu,
nebyla
tedy prokázána
heteroskedasticita
chybového členu. Z pohledu Chí-kvadrát testu (p-value = 0,98), testujícího nulovou hypotézu o normalitě chybového členu, nebyla nulová hypotéza zamítnuta na žádné hladině významnosti. Chybový člen je normálně rozdělen.
5.4.2
Výsledky korelační analýzy
Výsledky korelační analýzy prezentuje tabulka č. 7. V tabulce jsou uvedeny hodnoty korelačního koeficientu doplněné hodnotami p-value. Ve výsledcích je zahrnut vliv reálných mezd s půlročním zpožděním a vliv stavební produkce s tříčtvrtletním zpožděním. Tabulka č. 7: Výsledky korelační analýzy pro VFP
Korelační koeficient p-value
HDP 0,73 0,0000
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
60
RM 0,39 0,0488
SP 0,44 0,0260
Podle korelačních koeficientů lze potvrdit výsledky provedené regresní analýzy. Mezi HDP a VFP byla zjištěna nejvýznamnější statisticky silná závislost. Naopak ve vztazích RM vs. VFP, a SP vs. VFP byla prokázána pouze střední závislost, nicméně statisticky významná na 5 i 10% hladině významnosti.
5.5
Výsledky regresní analýzy BV jako závisle proměnné Jako poslední zvolenou závisle proměnnou, související s developerskými
projekty, je developerská bytová výstavba. V rámci empirické analýzy tak byl zkoumán vliv změny reálného hrubého domácího produktu, reálných mezd a indexu stavební produkce jako vysvětlujících proměnných, na změnu vývoje bytové výstavby: + + + BVt = f HDP t , RM t − 2 , SP t − 2
(5.5.1)
kde proměnná BVt označuje celkovou bytovou výstavbu dokončenou, HDPt reálný hrubý domácí produkt, RM t − 2 reálné mzdy se zjištěným půlročním zpožděním a SPt − 2 index stavební produkce rovněž s půlročním zpožděním. Lineární funkce je dále transformována do následující podoby:
BVt = β 0 + β 1 ⋅ HDPt + β 2 ⋅ RM t − 2 + β 3 ⋅ SPt − 2 + ε
5.5.1
(5.5.2)
Výsledky modelu pomocí OLS odhadu
Výsledky modelu vícerozměrné regresní analýzy pro bytovou výstavbu, jako závisle proměnnou, prezentuje následující tabulka. Tabulka č. 8: OLS odhad, závisle proměnná BV, s nadbytečnou proměnnou
const HDP RM_2 SP_2
Coefficient -382,79 -0,5876 4,2213 1,0906
SE 175,39 0,9354 1,8968 0,4411
t-ratio -2,1825 -0,6282 2,2256 2,4725
p-value 0,0400 0,5364 0,0366 0,0216
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
61
Adj. R2 0,376
F (3, 23) 6,019
DW 1,648
Podle výsledků p-value, uvedených v tabulce č. 8, jsou proměnné reálná mzda a index stavební produkce statisticky významné na 5 a 10% hladině významnosti. Naproti tomu ukazatel reálného HDP, jako nezávisle proměnná, není statisticky významný ani na 10% hladině významnosti. Stejně tak jeho výsledné znaménko (-), které se liší od předpokládaného (+), není ekonomicky zdůvodnitelné, proto bylo přistoupeno k úpravě modelu a k selekci této proměnné. Vztah mezi BV a HDP je graficky znárodněn v grafu č. 18, v příloze č. 2. Výsledná funkce má tvar:
BVt = β 0 + β 1 ⋅ RM t − 2 + β 2 ⋅ SPt − 2 + ε
(5.5.3)
Než se práce zaměří na výsledky výsledného funkčního tvaru, je třeba upozornit na fakt, že závisle proměnnou je zde chápána bytová výstavba dokončená. Vývoj zahájené bytové výstavby se totiž od dokončené do značné míry liší, což dokládá i graf č. 10. Kdyby však závisle proměnnou byla bytová výstavba zahájená, z uvedených tří vysvětlujících proměnných by naopak převážil vliv reálného HDP.9 Reálná mzda a index stavební produkce by vystupovaly jako nadbytečné proměnné. Nicméně HDP by vysvětlovalo variabilitu závisle proměnné BV pouze z 22 %, model by se tak nedal považovat za statisticky průkazný. Výsledný vztah OLS odhadu, po selekci proměnné reálného HDP, zobrazuje následující tabulka.
9
Model, kde jako závisle proměnná vystupuje bytová výstavba zahájená. OLS odhad, závisle proměnná BV zahájená, s nadbytečnými proměnnými const HDP
Coefficient Std. Error -117,92 159,78 1,8664 0,8521
t-ratio -0,7380 2,1903
p-value 0,4683 0,0394
RM_2
0,1257
1,7280
0,0727
0,9427
SP_2
0,1303
0,4018
0,3244
0,7487
Adj. R2 0,163
F (3, 23) 2,625
DW 2,653
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl OLS odhad, závisle proměnná BV zahájená, výsledný vztah const HDP
Coefficient Std. Error -100,79 69,559 1,9641 0,6723
t-ratio -1,449 2,921
p-value 0,1593 0,0071
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
62
Adj. R2 0,218
F (3, 23) 8,534
DW 2,623
Tabulka č. 9: OLS odhad, závisle proměnná BV, výsledný vztah
const RM_2 SP_2
Coefficient -397,09 3,8664 0,9979
SE 171,60 1,7867 0,4102
t-ratio -2,314 2,164 2,433
p-value 0,0299 0,0411 0,0232
Adj. R2 0,392
F (3, 23) 9,070
DW 1,562
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
Reálná mzda je podle výsledků p-value, i po odstranění nadbytečné proměnné, statisticky významná na 5 a 10% hladině významnosti. Výsledky potvrdily i předpokládané kladné znaménko. RM působí na BV s půlročním zpožděním, tzn., že změna RM se na BV projeví o půl roku později. Vztah mezi BV a RM je lépe patrný na následujícím grafu, kde je zohledněno půlroční zpoždění, tzn. hodnoty BV jsou posunuty o dvě čtvrtletí doleva.10 Hodnoty pro BV jsou uvedeny na levé straně grafu. Reálná mzda po celé sledované období vykazovala růst. Naproti tomu v případě BV bylo za sledovanou dobu zaznamenáno několik výrazných poklesů. Nejvýraznější byl ve druhém čtvrtletí roku 2008, kdy po velkém předchozím růstu poklesla BV o cca 30 %. Ve stejném období sice nedošlo k poklesu RM, ale k výraznému zpomalení růstu. Graf č. 19: Vztah mezi BV a RM 2003 - 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
10 Graf č. 19 je popisován, jako kdyby hodnoty BV nebyly posunuty. To znamená, že když se hovoří o určitém čtvrtletí, hodnota RM odpovídá tomuto konkrétnímu období, ale hodnota BV nikoliv. Bez zobrazení zpoždění by ale závislost mezi těmito proměnnými nebyla tolik zřejmá.
63
Výsledky ukazatele indexu stavební produkce jsou téměř totožné s výsledky reálné mzdy. Nejen že i tento ukazatel působí na BV s půlročním zpětným zpožděním a splňuje předpokládané kladné znaménko, ale i jeho statistická významnost je potvrzena na 5 a 10 % hladině. Vztah mezi SP a BV je vidět na následujícím grafu, který zobrazuje vývoj obou dvou proměnných v období 2003 – 2009. V grafu je rovněž zohledněno zpětné zpoždění.11 Hodnoty pro BV jsou uvedené na levé straně grafu. V období 2003 – 2005 vykazovaly obě proměnné růst. Od roku 2005 stojí za zmínku několik významných situací. V posledním čtvrtletí 2005 vykazovala SP výrazný růst (10,5 %), naproti tomu BV poklesla. Ve třetím čtvrtletí 2007 tomu bylo přesně naopak, BV zaznamenala růst, SP pokles. Nejdůležitějšími body jsou však první čtvrtletí 2007, kdy obě proměnné výrazně vzrostly a druhé čtvrtletí 2008, kdy po velkém růstu obě poklesly. Výrazný pokles obou proměnných byl zaznamenán i v prvním čtvrtletí 2009. Graf č. 20: Vztah mezi BV a SP 2003 - 2009
Zdroj: vlastní zpracování
Z výsledků funkčního vztahu uvedeného v tabulce č. 9, po odstranění nadbytečné proměnné, je patrné, že došlo ke snížení standardních chyb regresních parametrů, vzrostla hodnota celkového F-testu a nepatrně vzrostl i korigovaný index determinace. Byla tedy opravdu vyloučena nadbytečná proměnná. Výsledek
11
Graf č. 20 je popisován, jako kdyby hodnoty BV nebyly posunuty. To znamená, že když se hovoří o určitém čtvrtletí, hodnota SP odpovídá tomuto konkrétnímu období, ale hodnota BV nikoliv. Bez zobrazení zpoždění by ale závislost mezi těmito proměnnými nebyla tolik zřejmá.
64
celkového F-testu, pro který byla vypočtena kritická hodnota Fc = 3,385, zamítající nulovou hypotézu o neprůkaznosti regresního modelu, svědčí o vhodnosti modelu. Hodnota Durbin-Watson testu hovoří o neautokorelovanosti chybového členu. I přes nízkou hodnotu korigovaného indexu determinace, který zahrnuje reálnou mzdu a index stavební produkce jako vysvětlující proměnné, byl model označen jako statisticky průkazný. Z ekonomického hlediska však není úplný, jelikož na základě hodnoty korigovaného indexu determinace, byla vysvětlena variabilita bytové výstavby pouze z 39,2 %. Větší část (nevysvětlenou část) variability této proměnné, tj. 60,8 % mohou tvořit například poptávka po bytové výstavbě a s tím související objem poskytnutých hypotečních úvěrů, lokalita, ve které se nemovitosti nacházejí, růst cen bytů, vývoj cen materiálů a mnoho dalších, které s ekonomickou krizí také souvisejí. Regresní funkce byla dále podrobena bližší analýze z hlediska testů reziduí na přítomnost heteroskedasticity a nenormality chybového členu. Hodnoty Whiteova testu (p-value = 0,958) i Bresch-Paganova testu (p-value = 0,89) potvrzují stanovenou
nulovou
hypotézu,
nebyla
tedy prokázána
heteroskedasticita
chybového členu. Ani z pohledu Chí-kvadrát testu (p-value = 0,12), testujícího nulovou hypotézu o normalitě chybového členu, nebyla nulová hypotéza zamítnuta.
5.5.2
Výsledky korelační analýzy
Výsledky korelační analýzy, pomocí korelačního koeficientu a hodnoty p-value, prezentuje tabulka č. 10. Ve výsledcích je zahrnut vliv reálných mezd a vliv stavební produkce s půlročním zpožděním. Tabulka č. 10: Výsledky korelační analýzy pro BV
Korelační koeficient p-value
HDP 0,28 0,1453
Zdroj: vlastní zpracování, software gretl
65
RM 0,54 0,0040
SP 0,57 0,0023
Podle výsledků p-value jsou korelační koeficienty pro BV vs. RM a BV vs. SP statisticky významné na 1, 5 a 10% hladině významnosti a hovoří o silné pozitivní závislosti. Naproti tomu mezi HDP a BV existuje pouze slabá závislost a hodnota korelačního koeficientu není statisticky významná na žádné hladině významnosti.
5.6
Jaký má krize ekonomický dopad na developery? Předchozí podkapitoly byly věnovány výsledkům kvantitativní analýzy
vícerozměrné regrese a korelace. Jaké jsou možné interpretace těchto výsledků a především jaký je konečný dopad pro developerské společnosti, je obsahem této podkapitoly. Jako vůbec nejvyšší a statisticky nejvýznamnější závislost byla, pomocí korelačního koeficientu, naměřena mezi reálným HDP a výší finančních prostředků poskytnutými na developerské projekty, a to ve výši I = 0,73 . Tato hodnota, blížící se jedné, svědčí o zvlášť vysoké závislosti obou proměnných. Výsledky potvrdila i regresní analýza, podle které má změna HDP prokazatelný kladný vliv na změnu VFP. Tento kladný vliv znamená, že pokles reálného HDP (vlivem krize se jedná o výrazný pokles), má vliv na pokles VFP. Vzájemnou závislost těchto proměnných lze vysvětlit pomocí dvou různých pohledů. Prvním z nich je působení změny reálného HDP na chování a rozhodování ekonomických subjektů, v tomto případě developerů. Ti se s poklesem ekonomické situace země stávají pesimističtějšími v představách o budoucím vývoji a tím snižují svoji poptávku po investičních a hypotečních úvěrech určených na výstavbu bytových projektů. Ke snižování sklonu k zadlužování developerských společností působí především očekávání poklesu poptávky po nové bytové výstavbě, která může vést k poklesu jejich zisků a následně k neschopnosti splácet již získané investiční a hypoteční úvěry. Především jejich pesimistické očekávání do budoucna snižuje ochotu dále investovat. Vlivem současné ekonomické krize začalo docházet i ke snižování cen nemovitostí, které může být dalším důvodem snížení poptávky po úvěrech. Developeři na snížení cen reagují snížením své nabídky, tzn., že raději neinvestují do další bytové výstavby, než aby šli s cenami svých nemovitostí dolů. Bez zájmu o investice nejsou potřeba ani cizí zdroje, poptávka po úvěrech klesá.
66
Pro developerské společnosti dále hrají významnou roli úrokové sazby z cizích zdrojů. Při svých rozhodováních dávají do srovnání úrokovou míru s očekávanou mírou výnosu. Pokud je očekávaná míra výnosu menší než úroková míra z úvěru, klesá ochota developerů investovat a jejich zájem o úvěry se opět snižuje. Pokles VFP však nemusí být způsoben pouze nedostatečnou poptávkou developerů. Druhým, dalo by se říci významnějším, pohledem je vliv změny reálného HDP na finanční sektor (zastoupený bankami), respektive vliv finančního sektoru na HDP. Na základě grafu č. 16, který říká, že reálný HDP poklesl o tři čtvrtletí později než VFP, lze totiž usuzovat, že mezi proměnnými vzniklo dopředné zpoždění. V analýze sice nebylo žádné zpoždění uvažováno, protože pomocí vzájemného korelogramu byla potvrzena nejvyšší statistická závislost bez jakéhokoliv zpoždění, nicméně dopředné zpoždění v délce jednoho až čtyř čtvrtletí bylo zhodnoceno jako také statisticky významné. Tato situace potvrzuje postupný vývoj krize, která se z USA nejdříve šířila prostřednictvím finančních trhů a až s určitým zpožděním se projevila v reálných ekonomikách států. Konkrétně u bank se krize projevila jejich neochotou poskytovat hypoteční a investiční úvěry developerům na jejich výstavbu, a to zejména ze strachu z nedostatečné likvidity. Nedostatek likvidity by mohl být způsoben jak neochotou bank vzájemně si půjčovat na mezibankovním trhu, tak růstem nesplácených úvěrů ekonomickými subjekty. Neochota bank poskytovat úvěry, však neznamená, že je vůbec nenabízejí, naopak, ale jejich podmínky jsou tak přísné, že jen málo kdo je schopný jejich požadavkům vyhovět. Jedná se například o určité procento předprodanosti bytů, nebo poskytování úvěrů až od určitého procenta rozestavěnosti nemovitosti. Kdyby však developeři dokázali podmínky bank splnit, nepotřebovali by vůbec výstavbu svých nemovitostí financovat z bankovních zdrojů. Z jakého důvodu tomu tak je, bude řečeno o něco později, po zhodnocení vlivu reálných mezd a stavební produkce na VFP. Závislost mezi reálnou mzdou a výší finančních prostředků poskytnutými na projekty, ve výši I = 0,39 , není z pohledu statistické významnosti dostačující. Podle provedené regresní analýzy nebylo potvrzeno ani předpokládané kladné
67
znaménko, které říká, že s poklesem růstu RM (v období krize) dojde k poklesu VFP. Záporné znaménko, které říká, že s poklesem růstu RM dojde k růstu VFP (nebo s růstem RM dojde k poklesu VFP), je ekonomicky nezdůvodnitelné. Na reálné mzdy může působit buď vývoj nominálních mezd, nebo vývoj inflace. Aby mohlo dojít k růstu VFP způsobené poklesem RM, musely by výrazně poklesnout nominální mzdy při nezměněné inflaci. Pokles nominálních mezd by měl vliv na snížení variabilních nákladů firem a tím na celkový růst zisků, který by vedl k vyšší poptávce po úvěrech. Nicméně ke snižování mezd by se v období krize uchylovaly firmy jen z toho důvodu, aby nevykazovaly ztráty a nemusely přejít k propouštění zaměstnanců. Navíc k poklesu nominálních mezd nedošlo, jejich vývoj byl spíše rostoucí, jak dokládá graf č. 6. Pokles RM byl tedy v roce 2008 způsoben pouze výrazným růstem inflace. Dalším vysvětlením záporného znaménka by mohla být tzv. deflační spirála, vlivem které by došlo k růstu RM. Nízké ceny by vedly ke snižování zisků developerů a následně ke snižování poptávky po úvěrech. S růstem RM by tedy došlo k poklesu VFP. Deflace však byla zaznamenána pouze v jednom měsíci roku 2009, po takto krátké době by pravděpodobně k deflační spirále nemohlo vůbec dojít. I přes snahu ekonomicky zdůvodnit záporné znaménko u vlivu RM na VFP, bylo vyloučení této proměnné z daného modelu nejlepší možnou variantou. Posledním ze zkoumaných proměnných, které by mohli mít vliv na výši finančních prostředků poskytnutých bankami na projekty, je index stavební produkce. Stejně jako reálná mzda, ani stavební produkce nevykazovala, z pohledu korelačního koeficientu ve výši I = 0,44 , významnou závislost. U provádění regresní analýzy však nebyla tato proměnná odstraněna, a to z důvodu jejího působení na zvýšení statistické významnosti celkového regresního modelu. Také výsledné kladné znaménko, které potvrdilo očekávané, svědčí o ekonomické významnosti stavební produkce. K popsání vlivu této proměnné by mohly být použity podobné důvody jako u vlivu HDP na proměnnou VFP. Stavební produkce totiž zobrazuje, stejně jako HDP, pokles produkce, ale výhradně ve stavebním sektoru. S klesající stavební produkcí
dochází
k pesimistickému
očekávání
developerů
do
budoucna.
Z nejistoty a plynoucího rizika z nedostatečné poptávky po bytové výstavbě pak 68
developeři snižují nabídku bytové výstavby a tím snižují i vlastní poptávku po investičních a hypotečních úvěrech. Menší vliv stavební produkce, oproti vlivu HDP, může být způsobený působením vlivu inženýrského stavitelství, které díky státním zakázkám nebylo poznamenáno tolik jako stavitelství pozemní (viz graf č. 7) a zlepšuje tak vývoj celkového indexu stavební produkce. Mezi SP a VFP by rovněž mohlo vzniknout dopředné zpoždění, protože objem stavební
produkce,
tj.
realizované
investice
ve
stavebnictví,
se
odvíjejí
od finančních prostředků poskytnutých na projekty. Kdyby nebyly dostupné finanční prostředky, poklesla by bytová výstavba a snížily by se tak investice do nemovitostí. Navíc, jak už bylo řečeno, krize se projevila dříve ve finančním sektoru, a až se zpožděním následoval přechod do reálné ekonomiky. Při provádění regresní analýzy bylo uvažováno pouze zpětné zpoždění o tři čtvrtletí i přes to, že pomocí vzájemného korelogramu byla zjištěna stejná statistická významnost i v případě dopředného zpoždění o tři čtvrtletí. Kdyby bylo použito dopředné zpoždění, výsledky regresní i korelační analýzy by byly obdobné. Bylo tedy zbytečné provádět stejnou analýzu dvakrát. Lehký přístup k finančním prostředkům od bank na projekty by pro developerské společnosti nemusel být rozhodující, kdyby byla dostatečně velká poptávka po bytové výstavbě. Dostatečná poptávka by znamenala možnost předprodeje bytů ještě před zahájením samotné výstavby a její financování ze zdrojů poptávajících. V takovém případě by významnou roli sehrály hypoteční úvěry pro fyzické osoby, protože ne každý poptávající by si mohl dovolit financování nemovitosti z vlastních zdrojů. Problémem je však současná ekonomická krize, která působí na snížení celkového objemu poskytnutých hypotečních úvěrů. Na základě empirických výsledků byl na objem hypotečních úvěrů prokázán vliv všech tří vybraných proměnných, tj. reálného HDP, reálných mezd i stavební produkce. Mezi reálným HDP a objemem poskytnutých hypotečních úvěrů byla, pomocí korelačního koeficientu, zjištěna závislost ve výši I = 0,66 . Tento výsledek potvrdila i regresní analýza, kde byl prokázán očekávaný kladný vliv HDP na OH. Kladný vliv znamená, že s poklesem reálného HDP došlo k poklesu OH. Podle grafu č. 12 však vlivem krize poklesl OH o tři až čtyři čtvrtletí dříve, než reálný
69
HDP, což svědčí o dopředném zpoždění mezi proměnnými. Na základě vzájemného korelogramu je toto zpoždění statisticky významné. To opět potvrzuje (stejně jako ve vztahu VFP vs. HDP), že se světová krize nejdříve šířila prostřednictvím finančních trhů. Banky tak kvůli nedostatku likvidity a ze strachu z nesplácených hypotečních úvěrů zpřísnily podmínky pro jejich poskytování. Pro developery takovéto chování bank představuje snížení poptávky po bytové výstavbě, protože, jak už bylo řečeno, ne každý poptávající má dostatek finančních zdrojů na koupi nemovitosti. Podle vzájemného korelogramu byla zjištěna statistická významnost mezi proměnnými i bez jakéhokoliv zpoždění. Objem hypotečních úvěrů tak není ovlivňován pouze zpřísněním podmínek bank. Fyzické osoby jsou racionálně uvažující subjekty, které při poklesu HDP hodnotí investici do nového nebo lepšího bydlení jako riskantní krok. Svoji roli hrají i ceny nemovitostí, kdy na základě očekávání dalšího snižování cen, odkládají nákup nemovitosti na pozdější období. Dále s výrazným poklesem ekonomiky klesá celková životní úroveň, která souvisí s pesimistickými očekáváními ekonomických subjektů do budoucna a se zvýšením rizika ze ztráty zaměstnání. Tato fakta vedou v konečném důsledku k „menší ochotě“ se zadlužovat. Další proměnnou působící na objem hypotečních úvěrů je reálná mzda. Mezi reálnou mzdou a objemem hypotečních úvěrů vznikla téměř stejná závislost jako v předchozím případě, tj. I = 0,65 , a byl potvrzen kladný vliv. Jak dokládají grafy č. 5 a 6, mírné zpomalení růstu RM v roce 2008 bylo způsobeno především výrazným růstem inflace. Vysoká míra inflace tak působila na růst cen a tím na pokles kupní síly obyvatelstva. Lidé si za stejné nominální mzdy (v tomto případě pouze mírně rostoucí) mohli dovolit méně a vlivem inflace se jim zvyšovaly životní náklady, což v konečném důsledku negativně ovlivnilo zájem o hypoteční úvěry. Sledovaný
vztah
mezi
stavební
produkcí
a
objemem
poskytnutých
hypotečních úvěrů byl rovněž statisticky významný. Pomocí korelačního koeficientu byla zjištěna vzájemná závislost ve výši I = 0,65 , obdobně jako v případě reálných mezd. I přes původní předpoklad vzniku dopředného zpoždění mezi proměnnými, zde zpoždění zjištěno nebylo. Pokles stavební produkce signalizoval vznik ekonomické krize ve stavebním sektoru. Jedním z hlavních
70
faktorů poklesu stavebnictví byla klesající poptávka po novém bydlení. S poklesem poptávky byly méně žádané i hypoteční úvěry. Poslední závisle proměnnou, u které byl zkoumán vliv ekonomické krize, byla bytová výstavba developerů. Závislost mezi reálným HDP a bytovou výstavbou, ve výši I = 0,28 , hovoří o slabé statistické závislosti. Podle provedené regresní analýzy nebylo potvrzeno ani předpokládané kladné znaménko, které říká, že s poklesem HDP dojde k poklesu BV. K vysvětlení výsledného záporného znaménka by mohl napomoci následující graf. V době, kdy došlo k poklesu reálného HDP (tj. začátkem roku 2009), docházelo i k poklesu bytové výstavby. Z tohoto pohledu lze hovořit o vzájemné kladné závislosti. Nicméně v době, kdy docházelo k ekonomickému růstu, tj. 2005 až 2007, došlo k výraznému poklesu bytové výstavby, téměř o 30 %. Výrazný pokles dokončené výstavby mohl být způsoben upřednostněním zahájení nové bytové výstavby před dokončením rozestavěné. Právě tento výrazný pokles bytové výstavby, pravděpodobně způsobený jinými vliv než vlivem HDP, mohl být důvodem výsledného záporného znaménka. Z pohledu vlivu HDP na BV je však záporné znaménko ekonomicky nezdůvodnitelné. Vyloučení této proměnné z modelu tak bylo nejlepší možnou variantou. Graf č. 18: Vztah mezi BV a HDP 2003 - 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Další vysvětlující proměnnou v regresním modelu bytové výstavby je reálná mzda. Mezi těmito dvěma proměnnými byla zjištěna silná pozitivní závislost
71
ve výši I = 0,54 . Na základě regresní analýzy byl dále potvrzen kladný vliv RM na BV, což znamená, že zpomalení růstu RM způsobilo pokles BV. Odůvodnění této závislosti je téměř totožné jako v případě vlivu RM na OH, protože s OH je spojena poptávka po BV. S poklesem poptávky po úvěrech pak klesá poptávka po BV. Na tuto situaci reagují developerské společnosti snížením objemu BV, aby vyrovnaly poptávku s nabídkou a nedocházelo k poklesu cen nemovitostí. Posledním ze zkoumaných vztahů je bytová výstavba a stavební produkce. Na základě korelačního koeficientu existuje mezi těmito proměnnými silná pozitivní závislost ( I = 0,57 ). Při provádění regresní analýzy, pomocí vzájemného korelogramu, bylo uvažováno zpětné zpoždění o dvě čtvrtletí. Mezi proměnnými by však bylo možné uvažovat i o dopředném zpoždění ve stejné délce (tj. dvě čtvrtletí). Stavební produkce zahrnuje veškeré stavby ve stavebním sektoru, tedy i bytovou výstavbu. Pokles stavební produkce tak signalizuje pokles bytové výstavby. O tom, že se krize podepsala na vývoji developerského trhu, není pochyb. Celkový vývoj by však mohl být daleko vážnější, kdyby současná světová krize způsobila krachy bank v ČR. Soudobá situace se jeví jako dočasná, krátkodobá, protože české banky naakumulovaly likviditu, kterou by mohly uvolňovat právě do oblasti úvěrování. Z pohledu rizika by mohlo být takovéto chování bezpečnější, než investice na akciových trzích, protože akcie vykazují vysokou volatilitu, což znamená vysoké riziko. Naopak krachem některých bank, by ekonomické subjekty, ze strachu, že přijdou o všechny své úspory, způsobily svým neuváženým chováním další ztrátu likvidity bank. Pokles developerského trhu by byl mnohem výraznější a především déletrvající.
72
6 ZÁVĚR Poslední desetiletí se projevovalo ve znamení kladných hodnot. Toto období bylo charakteristické rostoucím HDP ekonomik světa, rostoucí zaměstnaností, zvyšující se životní úrovní obyvatelstva, dlouhodobě rostoucími cenami nemovitostí a zvyšujícím se počtem majitelů domů a bytů, ve snaze zajistit si vlastní či lepší bydlení. Ekonomický růst byl navíc doprovázen a posilován nízkou mírou inflace, nízkými úrokovými sazbami úvěrových produktů a dostupnější nabídkou ze strany bank. Tyto zmíněné faktory spoluvytvářely vhodné prostředí pro developerské společnosti a lze je považovat i za jednu z hlavních příčin rychlého růstu poptávky po nemovitostech. Následně v roce 2007 došlo k destabilizaci finančního sektoru amerického trhu. Tato situace, v důsledku propojenosti finančních trhů, zasáhla i ostatní ekonomiky světa. Protože se krize negativně podepsala, mimo jiné, i na reálném HDP, reálných mzdách i stavební produkci, kladla si práce za cíl využít těchto ukazatelů, zastupujících ekonomickou výkonnost země, pro zhodnocení vlivu současné ekonomické krize na trh s developerskými projekty v oblasti bytové výstavby. Ve vztahu k hlavnímu stanovenému cíli bylo nejdříve nutné charakterizovat developerské projekty, současnou ekonomickou krizi, a identifikovat předpokládané dopady ekonomické krize na trh s bytovou výstavbou developerských společností. Tyto dílčí cíle byly naplněny pomocí základního uceleného výkladu v kapitole „Aspekty trhu bydlení, developeři a ekonomická krize“. Dále pak zvolit vhodné proměnné a pomocí nich vytvořit funkční modely k provedení korelačních a regresních analýz. Závisle (OH, VFP a BV) i nezávisle (HDP, RM a SP) proměnné, byly vybrány na základě teoretických poznatků z uvedené kapitoly. Funkční modely byly vytvořeny v kapitole „Vliv ekonomické krize na developerskou bytovou výstavbu“, a to tak, že
všechny
stanovené
vysvětlující
(nezávisle)
proměnné
vstupovaly
do jednotlivých modelů vždy současně (celkově tak byly vytvořeny tři lineární modely). A nakonec, na základě získaných výsledků označit faktory spojené s developerskou bytovou výstavbou, které byly ekonomickou krizí zasaženy. Poslední z uvedených dílčích cílů byl naplněn v souladu s úvodními stanovenými hypotézami. První hypotéza H 1 byla potvrzena. Na základě 73
výsledků kvantitativní analýzy vícerozměrné regrese a korelace tak byl prokázán existující vliv ekonomické krize na objem poskytnutých hypotečních úvěrů a na celkovou výši finančních prostředků poskytnutých na developerské projekty. Tyto vlivy byly zdůvodněny jak nedostatečnou poptávkou po úvěrech (fyzickými osobami i developery), tak zpřísněnými podmínkami ze strany nabídky úvěrů (bankami). Nedostatečná poptávka byla vysvětlena chováním a rozhodováním ekonomických
subjektů.
Především
jejich
pesimistickými
očekáváními
do budoucna, která snižují ochotu dále investovat. Zpřísněné podmínky bank a určitá neochota poskytovat hypoteční úvěry developerům na bytovou výstavbu a fyzickým
osobám
na
koupi
nemovitosti,
byly
zdůvodněny
strachem
z nedostatečné likvidity. Ta mohla být způsobena například kritickou situací na mezibankovním trhu nebo růstem nesplácených úvěrů ekonomickými subjekty. Druhá hypotéza H 2 byla rovněž potvrzena. Pomocí kvantitativní analýzy tak byl prokázán vliv ekonomické krize na objem dokončené bytové výstavby. Pokles bytové výstavby vlivem krize byl opět vysvětlen nedostatečnou poptávkou a pesimistickými očekáváními developerů do budoucna. Ekonomická krize, ať už přímo nebo sekundárně, ovlivnila v ČR celou řadu odvětví. Diplomová práce pomocí kvantitativní analýzy vícenásobné regrese a korelace prokázala, že jedním z poznamenaných oborů je i developerský trh. Toto téma by bylo možné zkoumat i z několika odlišných pohledů. Například hlubším využitím kvalitativních analýz, nebo výběrem jiných ukazatelů k posuzování závislosti. V tomto směru je tak dán prostor pro další zkoumání.
74
7 POUŽITÁ LITERATURA Monografie 1.
ALLEN, F., GALE, D. Understanding financial crises. Oxford: Oxford University Press, 2007. 303 s. Clarendon lectures in finance. ISBN 978-0-19-925141-4.
2.
CZESANÝ, S.: Hospodářský cyklus: teorie, monitorování, analýza, prognóza. Praha: Linde, 2006. 199 s. ISBN 80-7201-576-1.
3.
DUFEK, J.: Ekonometrie. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2003. 134 s. ISBN 80-7157-654-9.
4.
DVOŘÁK, P.: Veřejné finance, fiskální nerovnováha a finanční krize. 1. vyd. Praha: C. H. Beck, 2008. 343 s. Beckova edice ekonomie. ISBN 978-80-7400-075-1.
5.
FIALOVÁ, H., FIALA, J.: Malý ekonomický slovník s výkladem pojmů v češtině a v angličtině. 1. vyd. Praha: A plus, 2006. 294 s. ISBN 978-80-902514-8-9.
6.
FOSTER, J. B., MAGDOFF, F.: Velká finanční krize: příčiny a následky. Přeložil Baroš. R. 1. vyd. Všeň: Grimmus, 2009. 156 s. ISBN 978-80-902831-1-4.
7.
FRANK, R. H., BERNANKE, B. S.: Ekonomie. 1. vyd. Praha: Grada, 2003. 803 s. ISBN 80-247-0471-4.
8.
JANÁČKOVÁ, H.: Vybrané mikroekonomické charakteristiky trhu bydlení v České republice. Karviná: Slezská univerzita v Opavě, Obchodně podnikatelská fakulta, 2004. 152 s. Studia oeconomica. ISBN 80-7248-258-0.
9.
LUX, M.: Mikroekonomie bydlení: podkladová studie ke grantovému projektu GA ČR č. 402/01/0146. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, 2002. 87 ISBN 978-80245-0338-7
10. MINAŘÍK, B. Statistika: Popisná statistika. 2. část. Měření závislostí. Statistické srovnávání. Popis časových řad. I. 2. vyd. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2006. 207 s. ISBN 80-7157-929-7. 11. POLÁKOVÁ, O.: Bydlení a bytová politika. Praha: Ekopress, 2006. 294 s. ISBN 8086929-03-5.
75
12. SOJKA, M., KOUBA, L.: Kapitoly z dějin ekonomických teorií. 1. vyd. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2006. 152 s. ISBN 978-807157-935-9. 13. SOUČEK, I.: Podnikatelský záměr a investiční rozhodování. Praha: Grada, 2005. 356 s. ISBN 80-247-0939-2. 14. REJNUŠ, O.: Cenné papíry a burzy. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2009. ISBN 978-80-214-3805-7. 15. SAMUELSON, P. A., NORDHAUS, W. D.: Ekonomie. 18 vyd. Praha: Svoboda, 2007. 775 s. ISBN 978-80-205-0590-3. Články ze seriálových publikací 16. HONSOVÁ, M.: Jedeme po hrbolatém dně. Profit: podnikatelský týdeník. Listopad 2009, roč. 20, č. 47, s. 42-43. 17. LICHTENEGEROVÁ, R.: Letos se reality odrazí ode dna. Profit: podnikatelský týdeník. Leden 2010, roč. 21, č. 1, s. 24-25. 18. MÁŠOVÁ, H.: Čekání na velký třesk. Ekonom: týdeník vydavatelství Economia. Září 2008, č. 38, s. 30-38. 19. MÁŠOVÁ, H., KORBEL, P.: Kolaps na český způsob. Ekonom: týdeník vydavatelství Economia. Říjen 2008, č. 39, s. 16-23. Články z elektronických seriálů 20. BAKER, D.: The housing bubble and the financial crisis. Real-world economics review [online]. 2008, issue no. 46 [cit. 2010-02-06]. Dostupné z:
21. LIN, J. Y.: The Impact of the Financial Crisis on Developing Countries. Korea Development Institute, Seoul [online]. 31. 10. 2008 [cit. 2010-03-05]. Dostupné z:
76
22. MATYÁŠ, V.: Globální krize v českém svatebnictví. Časopis stavebnictví [online]. Leden 2009 [cit. 2010-05-11]. Dostupné z: 23. PÁCAL, J.: V Česku chybí smysluplná koncepce bydlení. Reality a finance. [online]. Prosinec 2008. [cit. 2010-03-25]. Dostupné z: 24. RED. Anketa: Jak vidí odborníci realitní trh. Realit [online]. Leden 2009. [cit. 2010-04-12].
Dostupné z:
realitni-trh> 25. REINHART, C. M. -- ROGOFF, K. S.: Is the 2007 US Sub-Prime Financial Crisis So Different? An International Historical Comparison. American Economic Review: Papers & Proceedings 2008 [online]. [cit. 2010-03-05]. Dostupné z: Internetové zdroje 26. Česká národní banka. [online]. [2010-01-12]. Dostupné z: 27. Český statistický úřad: Stavebnictví – metodika [online]. 15. 3. 2010. [cit. 201003-15]. Dostupné z: 28. Einvestor [online]. [cit. 2010-02-25]. Dostupné z: 29. Ministerstvo pro místní rozvoj [online] [2010-01-08]. Dostupné z:
77
30. Reality [online]. [cit. 2010-02-25]. Dostupné z: Právní předpisy 31. Zákon č. 40/1964 Sb., občanský zákoník, §119. 32. Zákon č. 344/1992 Sb., o katastru nemovitostí ČR, §2. Zdroje dat pro ekonometrickou analýzu 33. Český statistický úřad [online]. [cit. 2010-01-20]. Dostupné z: 34. Ministerstvo pro místní rozvoj [online]. [cit. 2010-01-20]. Dostupné z:
78
SEZNAM OBRÁZKŮ, TABULEK A GRAFŮ Seznam obrázků Obrázek č. 1: Tvar nabídkových křivek bytových služeb ............................................ 16 Obrázek č. 2: Vytváření rovnováhy na trhu s bydlením .............................................. 17 Obrázek č. 3: Reálné ceny nemovitostí a bankovní krize............................................. 28 Obrázek č. 4: Průběh americké hypoteční krize ............................................................ 30
Seznam tabulek Tabulka č. 1: Přehled developerských společností působících v ČR.......................... 21 Tabulka č. 2: Matice párových korelačních koeficientů ............................................... 51 Tabulka č. 3: OLS odhad, závisle proměnná OH, výsledný vztah ............................. 52 Tabulka č. 4: Výsledky korelační analýzy pro OH ....................................................... 56 Tabulka č. 5: OLS odhad, závisle proměnná VFP, s nadbytečnou proměnnou ....... 57 Tabulka č. 6: OLS odhad, závisle proměnná VFP, výsledný vztah ............................ 58 Tabulka č. 7: Výsledky korelační analýzy pro VFP ...................................................... 60 Tabulka č. 8: OLS odhad, závisle proměnná BV, s nadbytečnou proměnnou.......... 61 Tabulka č. 9: OLS odhad, závisle proměnná BV, výsledný vztah .............................. 63 Tabulka č. 10: Výsledky korelační analýzy pro BV ...................................................... 65 Tabulka č. 11: Přehled použitých dat pro analýzu ČR 2003 – 2009 ............................ 81
Seznam grafů Graf č. 1: Dokončené byty podle vlastníka v ČR 2000 - 2008 ...................................... 22 Graf č. 2: Vývoj developerské bytové výstavby v ČR 2000 - 2008 .............................. 23 Graf č. 3: Vývoj reálného HDP v ČR 2003 – 2009 .......................................................... 31 Graf č. 4: Vývoj míry nezaměstnanosti v ČR 2003 – 2009 ............................................ 32 Graf č. 5: Vývoj míry inflace v ČR 2005 – 2009 .............................................................. 33 Graf č. 6: Vývoj reálných mezd v ČR 2003 – 2009 ......................................................... 34
79
Graf č. 7: Vývoj celkové stavební produkce v ČR 2003 – 2009 .................................... 35 Graf č. 8: Vývoj poskytnutých úvěrů pro podnikatele v ČR 2001 – 2009 .................. 36 Graf č. 9: Vývoj objemu hypotečních úvěrů pro FO v ČR, 2001 – 2009 ..................... 37 Graf č. 10: Vývoj objemu zahájené a dokončené BV v ČR 2000 – 2009 ...................... 38 Graf č. 11: Vývoj cen bytů v ČR 2005 - 2009 ................................................................... 39 Graf č. 12: Vztah mezi OH a reálným HDP 2003 - 2009 ............................................... 53 Graf č. 13: Vztah mezi OH a RM 2003 - 2009 ................................................................. 54 Graf č. 14: Vztah mezi OH a SP 2003 - 2009 ................................................................... 54 Graf č. 15: Vztah mezi VFP a RM 2003 – 2009 ............................................................... 82 Graf č. 16: Vztah mezi VFP a HDP 2003 – 2009 ............................................................. 58 Graf č. 17: Vztah mezi VFP a SP 2003 – 2009 ................................................................. 59 Graf č. 18: Vztah mezi BV a HDP 2003 - 2009 ................................................................ 71 Graf č. 19: Vztah mezi BV a RM 2003 - 2009 .................................................................. 63 Graf č. 20: Vztah mezi BV a SP 2003 - 2009 .................................................................... 64
80
PŘÍLOHY Příloha č. 1 Tabulka č. 11: Přehled použitých dat pro analýzu ČR 2003 – 2009 HDP
RM
SP
BV
VFP
OH
I/2003 II/2003 III/2003
101,9 102,3 103,1
106,8 105,9 105,5
100,0 104,7 115,2
76,8 94,4 122,0
100,8 100,3 100,5
100,6 100,5 100,8
IV/2003 I/2004 II/2004 III/2004 IV/2004 I/2005 II/2005 III/2005 IV/2005 I/2006 II/2006 III/2006 IV/2006 I/2007 II/2007 III/2007 IV/2007 I/2008 II/2008 III/2008
103,1 103,1 104,1 103,6 104,3 104,4 105,1 104,9 106,9 107,4 106,2 105,8 106,1 106,1 106,0 106,0 106,6 105,3 104,6 104,2
104,8 105,9 101,6 103,5 102,8 103,5 103,5
104,1 103,6 103,1 104,9 106,2 105,0 104,7 101,6 102,4 101,0 100,8
113,0 113,4 114,8 107,1 103,6 100,3 101,8 105,4 110,5 102,4 104,7 107,9 107,2 128,0 108,2 99,5 103,4 100,7 97,7 106,4
103,6 121,6 125,7 110,9 120,1 105,8 101,3 107,8 96,2 107,4 85,5 71,5 101,3 120,3 130,3 144,3 148,2 108,8 108,9 109,5
100,4 99,9 100,2 100,4 100,4 100,6 100,6 100,8 100,8 100,7 100,6 100,3 100,1 100,3 100,3 100,3 100,4 99,8 99,9 99,9
100,5 100,5 100,7 100,3 100,2 100,2 100,2 100,4 100,7 100,4 100,5 100,4 100,3 100,5 100,7 100,2 100,2 99,9 99,7 100,0
IV/2008
100,7
103,2
95,8
69,5
100,0
99,8
I/2009 II/2009 III/2009 IV/2009
96,0 95,1 95,5 96,9
101,0
88,6 101,0 100,1 102,7
102,7 105,6 91,2 102,6
99,6 99,5 99,4 99,3
99,7 99,6 99,5 99,6
103,9 101,7
101,7 104,6 104,8
Zdroj: ČSÚ a MMR, vlastní zpracování
81
Příloha č. 2 Graf č. 15: Vztah mezi VFP a RM 2003 – 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
Graf č. 18: Vztah mezi BV a HDP 2003 - 2009
Zdroj: ČSÚ, vlastní zpracování
82