Vývoj a distribuce poplatků a provizí v bankovním systému ČR

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Ústav financí

Vývoj a distribuce poplatků a provizí v bankovním systému ČR Diplomová práce

Vedoucí práce:

Autor:

Doc. Ing. Vlasta Kašparovská Ph.D.

Bc. Zuzana Janegová

Brno 2013

Poděkování Na tomto místě bych ráda poděkovala paní Doc. Ing. Vlastě Kašparovské Ph.D. za odborné vedení, cenné rady a připomínky, které mi pomohly při zpracování této diplomové práce.

Prohlášení Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma „Vývoj a distribuce bankovní poplatků a provizí v bankovním systému ČR“ vypracovala samostatně s použitím literatury a zdrojů, které řádně cituji a uvádím v seznamu použitých zdrojů. V Brně dne 3. ledna 2013

__________________________

ABSTRAKT JANEGOVÁ, Z. Vývoj a distribuce poplatků a provizí v bankovním systému ČR. Diplomová práce. Brno, 2013. Diplomová práce pojednává o problematice distribuce bankovních poplatků a provizí mezi tři bankovní skupiny, do kterých jsou banky řazeny na základě metodiky ČNB. Jako výchozí období bylo zvoleno 2005 až 2011. V první části práce je popsána problematika bankovních poplatků a provizí za pomoci odborných studií zabývajících se touto problematikou a také jsou zde popsány faktory, které mohou mít vliv na rozdílnou výši výnosů z poplatků a provizí mezi jednotlivými bankovními skupinami. Druhá část práce se zabývá porovnáním vývoje ukazatele provizní marže mezi jednotlivými bankovními skupinami a dále je provedeno porovnání vlivu provizní marže na rentabilitu bankovních aktiv mezi jednotlivými bankovními skupinami prostřednictvím regresní analýzy. Klíčová slova: bankovní poplatky a provize, provizní marže, rentabilita bankovních aktiv, regresní analýza

ABSTRACT JANEGOVÁ, Z. Development and distribution of fees and commissions in the banking system of the Czech Republic. Diploma thesis. Brno, 2013. This thesis deals with the issue of distribution of bank fees and commissions of the three banking groups to which banks are ranked according to the methodology of CNB. As a initial period was chosen 2005 - 2011. The first part of the thesis analyses papers dealing with this issue and are described factors that may affect the differences of revenues from fees and commissions between banking groups. The second part deals with the comparison of development indicators commission margin between banking groups and the comparison of the impact of the commission margin profitability of bank assets between banking groups by regression analysis. Keywords: bank fees and commissions, commission margin, profitability of bank assets, regression analysis.

Obsah 1

ÚVOD........................................................................................................................... 7

2

CÍL PRÁCE .................................................................................................................. 9

3

METODIKA .............................................................................................................. 10

4

BANKOVNÍ POPLATKY A PROVIZE A JEJICH VÝZNAM PRO BANKY.... ..................................................................................................................................... 18

5

4.1

Bankovní poplatky a provize ........................................................................... 18

4.2

Význam poplatků a provizí pro banky ........................................................... 20

FAKTORY OVLIVŇUJÍCÍ BANKOVNÍ POPLATKY A PROVIZE .............. 24 5.1

Bankovní koncentrace ....................................................................................... 25

5.2

Konzervativnost klientů .................................................................................... 27

5.3

Nová strategie v oblasti poplatkové politiky ................................................. 28

6

CHARAKTERISTIKA ZKOUMANÉHO VZORKU ......................................... 31

7

HORIZONTÁLNÍ ANALÝZA PROVIZNÍ MARŽE......................................... 34

8

7.1

Vývoj provizní marže jednotlivých bankovních skupin .............................. 36

7.2

Dílčí závěr ............................................................................................................ 43

REGRESNÍ ANALÝZA ........................................................................................... 45 8.1

Analýza skupiny velkých bank ........................................................................ 45

8.2

Analýza skupiny středních bank ..................................................................... 49

8.3

Analýza skupiny malých bank ......................................................................... 52

8.4

Dílčí závěr ............................................................................................................ 55

9

ZÁVĚR ....................................................................................................................... 56

10

SEZNAM POUŽITÝCH ZDROJŮ ........................................................................ 61

11

SEZNAM TABULEK A GRAFŮ ........................................................................... 66

12

PŘÍLOHY ................................................................................................................... 67

7

1 Úvod Banky jsou ve své podstatě podnikatelské subjekty, které ale mají ve srovnání s podniky v jiném odvětví řadu specifických rysů. Avšak základní cíl banky je shodný jako u kteréhokoliv jiného podniku, a to je maximalizace zisku. Specifické rysy bank se promítají ve struktuře nákladů a výnosů, které banky rozdělují na úrokové a neúrokové. Co se týče výnosů, v českých bankách mají stále zásadní význam výnosy úrokové, i když v rámci snahy bank diverzifikovat své příjmy se zřetelně prosazuje trend růstu podílu výnosů neúrokových. V roce 2011 tvořila 75% podíl na celkových neúrokových výnosech celého bankovního sektoru položka čistých výnosů z poplatků a provizí. Právě díky jejich rostoucímu trendu se bankovní poplatky a provize stávají v posledních letech často diskutovaným tématem a terčem kritiky veřejnosti. V České republice jsou poplatkové výnosy pod vlivem úřadů na ochranu spotřebitele v médiích často považovány za neopodstatněné, ve srovnání s jinými evropskými státy přehnaně vysoké výnosy bank, prostřednictvím kterých si banky nepřiměřeně navyšují své příjmy. Poplatky a provize tuzemských bank lze označit jako jednu z českých zvláštností ve srovnání s chováním bank ve vyspělejších ekonomikách. Na tuzemském bankovním trhu funguje v současnosti celkem 18 českých bank (plus stavební spořitelny a pobočky zahraničních bank). Struktura českého bankovního sektoru je typická tím, že 4 velké bankovní domy mají přibližně 60% podíl na bilanční sumě celého českého bankovního sektoru a generují přibližně 80% podíl na celkových čistých výnosech z poplatků a provizí. Na ostatní bankovní domy zbývá jen malá část trhu. Diplomová práce pojednává o problematice distribuce bankovních poplatků a provizí mezi tři bankovní skupiny na základě jejich tržního podílu, který je určen bilanční sumou bank. V úvodu práce je podána stručná charakteristika bankovních poplatků a provizí a je zde vysvětlen samotný význam neúrokových příjmů pro banky. Dále jsou zde popsány faktory, které mohou mít vliv na rozdílnou výši výnosů z poplatků a provizí mezi jednotlivými bankovními skupinami. Empirická část práce se zabývá distribucí poplatků a provizí mezi jednotlivé bankovní skupiny pomocí dílčího ukazatele provizní marže a také bude zhodnocen vliv tohoto zdroje příjmu na celkovou rentabilitu bankovních aktiv v jednotlivých bankovních skupinách. Prostřednictvím zvolených metod, které jsou uvedeny v metodické části práce, je zde sledován vymezený cíl, což je zodpovězení stano-

8 vených výzkumných otázek, které se týkají vývoje a distribuce výnosů z poplatků a provizí mezi jednotlivé bankovní skupiny.

9

2 Cíl práce Cílem této diplomové práce je vyhodnotit vývoj čistých výnosů z poplatků a provizí a jejich distribuci mezi jednotlivé bankovní skupiny v České republice a zhodnotit vliv těchto výnosů na rentabilitu aktiv jednotlivých bankovních skupin. Pro naplnění cíle práce byly stanoveny dvě výzkumné otázky, které budou na základě empirických výsledků v diplomové práci zodpovězeny. První výzkumná otázka zní: Mají velké banky vyšší provizní marži než banky střední a malé? Druhá výzkumná otázka je následující: Je u skupiny velkých bank větší vliv provizní marže na rentabilitu průměrných aktiv než u skupiny velkých a středních bank? Obě výzkumné otázky byly stanoveny na základě předpokladu, že banky s vyšším podílem na trhu mají vyšší provizní marži než banky s tržním podílem nižším. Jinak řečeno, větší tržní podíl vede ke zvyšování provizní marže, tedy růst čistých poplatků a provizí je výraznější, než je růst jejich bankovních aktiv. Mimo jiné, banky s menším podílem na trhu se mohou snažit větším bankám konkurovat právě nižšími poplatky, proto u menších bank je předpokládána provizní marže nižší. Dá se tedy také předpokládat výraznější vliv provizní marže na rentabilitu aktiv u bank s větším tržním podílem.

10

3 Metodika První část diplomové práce se věnuje přehledu odborné literatury a studií z oblasti bankovních poplatků a provizí včetně faktorů, které mají vliv na formování poplatkové politiky a významu poplatků a provizí pro banky. V druhé části se práce zabývá vývojem a distribucí bankovních poplatků a provizí mezi jednotlivé bankovní skupiny – velké, střední a malé banky. Toto rozdělení bank vyplývá z metodiky České národní banky. Práce bude provedena formou komparativní analýzy jednotlivých bankovních skupin pro období 2005 – 2011. Základním zdrojem informací pro výpočet potřebných ukazatelů jsou účetní závěrky, konkrétně rozvaha a výkaz zisků a ztrát ve výročních a meziročních zprávách. Ve sledovaném období v letech 2005 – 2011 banky účetní závěrku vykazují podle IAS/IFRS, což zajišťuje srovnatelnost účetních výkazů v čase a také mezi různými bankami. V práci jsou použity jak roční data převzatá z těchto výročních zpráv, ale také data pololetní, která jsou převzatá z průběžně zveřejňovaných hospodářských výsledků jednotlivých bank. Vývoj bankovních poplatků a provizí bude popsán prostřednictvím horizontální analýzy. Vzhledem k tomu, že kvůli vypovídací schopnosti pro srovnávání poplatků a provizí nemůže být použito jejich absolutních hodnot, budou pro každou bankovní skupinu vypočítány jejich provizní marže. Jednotlivé marže jsou získány jako podíl čistých výnosů z poplatků a provizí a průměrné hodnoty aktiv. Jejich výpočet je tedy následující: Provizní marže =

Čisté poplatky a provize ×100 [ v %] Průměrný stav aktiv

Položka čistých poplatků a provizí je tvořena rozdílem mezi výnosy z poplatků a provizí a náklady na poplatky a provize. Proto pro posouzení vývoje provizní marže bude zhodnocen i vliv související výnosové marže a marže provizních nákladů:

Výnosová marže =

Výnosy z poplatků a provizí ×100 [ v %] Průměrný stav aktiv

Marže provizních nákladů =

Náklady na poplatky a provize ×100 [ v %] Průměrný stav aktiv

11

Průměrný stav aktiv je aritmetickým průměrem stavu aktiv na začátku a na konci sledovaného období. V rámci horizontální analýzy budou použity řetězové indexy, které srovnají hodnoty marží v jednotlivých obdobích s hodnotou téhož ukazatele v období předcházejícím. Postup výpočtu pro jednotlivé hodnoty je následující: M eziroční zm ěna =

t i - t i-1 × 100 [ v % ] t i-1

t – hodnota provizní marže v příslušném roce i - rok

Za účelem posouzení vlivu poplatků a provizí na celkovou finanční výkonnost bank bude v práci provedena regresní analýza. Úkolem regresní analýzy je vystihnout pomocí regresní funkce na základě znalosti dvojic empirických hodnot x a y průběh závislosti mezi oběma proměnnými. Konkrétně bude zkoumána závislost mezi rentabilitou průměrných bankovních aktiv (závislá proměnná) a provizní marží (nezávislá proměnná), přičemž je dán předpoklad pozitivní závislosti mezi proměnnými, tedy že s růstem provizní marže poroste rentabilita. V práci je použita rentabilita průměrných aktiv (ROAA) jako závislé proměnné, protože tento ukazatel zobrazuje schopnost banky hodnotit celkovou návratnost aktiv, měří, jak efektivně jsou aktiva využívána k vytváření zisku. Navíc tento ukazatel není ovlivnitelný zadlužeností banky (na rozdíl od ROAE – ukazatel rentability kapitálu) a je porovnatelný mezi bankami působícími na odlišných trzích.1 Výpočet ROAA je následující:

ROAA =

Čistý zisk po zdanění ×100 [%] Průměrný stav aktiv

Tato analýza bude opět provedena zvlášť pro jednotlivé bankovní skupiny a bude komparován vliv provizní marže na rentabilitu průměrných aktiv mezi bankovními skupinami.

1

ZIEGLER, Kamil. Finanční řízení bank., 2006.

12 S úkolem regresní analýzy souvisí řada dílčích úkolů:2 •

Shromáždit a matematicky formulovat apriorní představy o charakteru regresní funkce

•

Formulovat představy (předpoklady) o souhrnném působení neuvažovaných statistických znaků

•

Odhadnout empirickou regresní funkci na základě statistických pozorování

•

Posoudit kvalitu empirické regresní funkce z hlediska důvodů a cílů statistického zjišťování

Závislost mezi dvěma proměnnými může být obecně zapsána funkcí: Y = f(X), v případě ROAA a provizní marže bude zápis vypadat následovně: ROAA = f (PM) ROAA = Rentabilita průměrných bankovních aktiv PM = Provizní marže

V první řadě bude u jednotlivých bankovních skupin zjištěno, zda mezi rentabilitou průměrných bankovních aktiv a provizní marží skutečně existuje předpokládaná (lineární) závislost prostřednictvím Pearsonova korelačního koeficientu (r). Korelační koeficient nerozlišuje mezi závisle a nezávisle proměnnou. Pro hodnotu koeficientu platí -1≤ 0 ≤ 1. Hodnoty 1 a -1 značí absolutní závislost veličin. 0,1 – 0,3

Slabá korelace

0,4 – 0,6

Střední korelace

0,7 – 0,8

Silná korelace

Nad 0,9

Velmi silná korelace

V druhé řadě bude u jednotlivých bankovních skupin přistoupeno k sestavení regresního modelu (funkce) vyjadřující závislost mezi rentabilitou bankovních aktiv a provizní marže.

2

HINDLS, Richard. Statistika pro ekonomy. 2007.

13 Nejčastěji používanou technikou pro odhad parametrů regresní funkce je metoda OLS3, neboli metoda nejmenších čtverců. Tato metoda je založena na minimalizaci sumy čtverců rozdílů mezi původními hodnotami vysvětlované proměnné (ROAA) a jejími odhadnutými hodnotami: n

∑ (Y - Yˆ )

Yi - původní hodnota

i

i=1

i

2

Ŷi - odhadnutá hodnota

Rozdíl mezi empirickou hodnotou a teoretickou hodnotou se nazývá reziduum:9

ˆ e i = Yi - Y i Metoda OLS je tedy založena minimalizaci sumy čtverců reziduí: n

∑ (e ) i=1

i

2

→ min.

Obecně by se takový regresní model zapsal v případě lineárního funkčního tvaru takto:

Yi = β 0 + β 1 X i + ε i Y – vektor pozorování závislé proměnné Β – vektor neznámých parametrů regresní rovnice X – matice pozorování nezávislých proměnných ε- vektor náhodných veličin (chyb)

Konkrétně by se dal regresní model vyjádřit následovně:

R O A A i = β 0 + β 1P M 1 + ε i Kvalita regresního modelu je nejčastěji udávána koeficientem determinace, který je založen na rozkladu celkového rozptylu vysvětlované proměnné. Celková suma čtverců je vyjádřena takto:

3

Materiály k předmětu ekonometrie

14

n

n

n

∑ (Yi - Yi )2 = ∑ (Yi - Yi )2 + ∑ (Yi - Yi )2 i=1

TSS

i=1

ESS

i=1

RSS

TSS – celková suma čtverců ESS – regresní suma čtverců RSS – reziduální suma čtverců

Koeficient determinace udává, kolik procent rozptylu vysvětlované proměnné je vysvětleno modelem a kolik zůstalo nevysvětleno. Při převedení tohoto koeficientu na procenta bude zjištěno, z kolika procent jsou změny závislé proměnné (rentabilita bankovních aktiv) ovlivněny změnami proměnné nezávislé (provizní marže). Výpočet je následující:

R2 =

ESS RSS = 1TSS TSS

Koeficient determinace se pohybuje v rozmezí intervalu <0, 1>. Vzhledem k tomu, že index determinace v sobě nezahrnuje počet vysvětlujících proměnných, s přidáním další proměnné index roste, což není vždy žádoucí. Proto se spíše využívá tzv. korigovaný koeficient determinace, který má následující tvar: R 2 = 1- (1 - R 2 )

n -1 n-p

Stupnice těsnosti závislosti podle koeficientu determinace je zhruba takto: R2 < 10 %

těsnost nízká

10 % ≤ R2 < 25 %

těsnost mírná

25 % ≤ R2 < 50 %

těsnost význačná

50 % ≤ R2 < 80 %

těsnost velká

80 % ≤ R2

těsnost velmi vysoká

Dále celková průkaznost modelu bude zjišťována prostřednictvím F-testu: F=

ESS (p - 1) RSS (n - p)

F(p - 1; n - p)

kde nulová hypotéza o neprůkaznosti regresního modelu je: H0 : β0 = β1 =…= βk = 0

15 Alternativní hypotéza: H1 : non H0 …tedy zamítnutí hypotézy H0 o neprůkaznosti modelu α – hladina významnosti p – hodnota < α : H0 zamítám, přijímám hypotézu H1 o průkaznosti modelu p – hodnota > α : H0 nemůžu zamítnout Dále bude vhodnost modelu zkoumána prostřednictvím RESET – testu. Tento test chyb specifikace modelu je založený na přidání Ŷ2 a Ŷ3 do původního modelu. Testovací statistika vypadá následovně: (R 12 - R 02 ) / 2 (1- R 12 ) / (n - k - 3)

kde R02 je koeficient determinace původního modelu a R12 je koeficient determinace pomocného modelu. Nulová hypotéza H0 : Model je správně specifikován Alternativní hypotéza H1 : Model není správně specifikován p – hodnota < α : H0 zamítám, přijímám hypotézu H1 o nesprávné specifikaci modelu. p – hodnota > α : H0 nemůžu zamítnout, model je správně specifikován. Dále by vhodnost regresního modelu měla být testována na základě analýzy reziduí, neměla by se objevovat autokorelace, heteroskedasticita a model by měl vykazovat normalitu rozdělení. Tyto podmínky jsou nezbytné pro správný odhad parametrů regresního modelu prostřednictvím metody nejmenších čtverců. 4 Autokorelace je chápána jako závislost mezi posloupností hodnot jedné proměnné, uspořádaných v čase, někdy v prostoru. Autokorelace způsobuje, že chybový člen v jednom časovém okamžiku závisí na chybovém členu z jiného časového okamžiku. v případě testování autokorelace prvního řádu bude využita tzv. Durbin-Watsonova statistika, která má tvar: n

∑ (e DW =

i=2

i

- e i-1 )2

n

∑ (e ) i=1

4

Materiály k předmětu ekonometrie

i

2

16

Pro testování autokorelace vyšších řádů bude využit tzv. Breusch-Godfreyův a Ljung-Boxův test: Breusch-Godfreyův test využívá reziduí jako vysvětlované proměnné v pomocné regresi, kde jsou zahrnuta rovněž zpožděná rezidua:

et = α1X1t + α 2 X2t +…+ αk Xkt + αk+1et-1 + α k+2 et-2 +…+ αk+K et-K Tento pomocný vztah je následně podroben F-testu nebo se využije výpočtu LM statistiky: LM = (T - K)R c2 - χ 2 (K)

Ljung-Box test je založen na výpočtu testové statistiky, která je porovnávána s kritickou hodnotou chí-kvadrát rozdělení s k stupni volnosti, k je řád zpoždění. Testová statistika vypadá následovně: ) ρ2k k=1 T - k K

LB = T(T + 2)∑

χ 2 (K)

T – počet pozorování K – počet autokorelačních koeficientů 2 k - výběrový korelační koeficient řádu k

)

ρ

U všech tří testů platí následující hypotézy: Nulová hypotéza H0: autokorelace není přítomna Alternativní hypotéza H1: autokorelace V případě heteroskedasticity se jedná o problém nekonstantnosti rozptylu. Pro testování heteroskedasticity neexistuje univerzální metoda, neboť heteroskedasticita může nabývat několika různých podob a jejich přesný projev v rovnici většinou není znám. K posouzení existence heteroskedasticity poslouží tzv. Whitův test a Breusch-Paganův test. v obou případech bude nulová hypotéza H0: homoskedasticita, alternativní hypotéza H1: Heteroskedasticita. Whitův test využívá čtverců reziduí jako vysvětlované proměnné v pomocné regresi, která obsahuje všechny vysvětlující proměnné z původní rovnice, čtverce a kombinace těchto proměnných. Např.:

e i2 = α 0 + α1X 1i + α 2 X 2i + α 3 X 1i2 + α 4 X 2i2 + α 5 X1i X 2i + u i Tento vztah je následně podroben LM testu, kde testová statistika má tvar:

17

LM = nR 2

χ 2 (k)

R2 – index determinace pomocného modelu n – počet pozorování k – počet parametrů pomocného modelu bez konstantního členu

Breusch-Paganův test využívá čtverců znormovaných reziduí jako vysvětlované proměnné v pomocné regresi, která obsahuje původní vysvětlující proměnné: ze2i = (norm(ei ))2 = α 0 + α1X1i + α 2 X 2i +…+ α k X ki + ui

Vztah je podroben LM testu stejně jako u Whiteova testu. Pro posouzení normality rozdělení chybového členu lze použít tzv. Test dobré shody – Χ2 test. Testuje nulovou hypotézu, že náhodný výběr pochází z rozdělení s distribuční funkcí Φ(x). Test vychází z určení r řídících intervalů a výpočtu, kolik hodnot je v každém intervalu – ni. Potom dochází k výpočtu teoretické pravděpodobnosti pi, že náhodná veličina X s distribuční funkcí Φ(x) se bude realizovat v těchto intervalech. Výpočet hodnoty testové statistiky je následující: r

(n j - np j )2

j=1

np j

K=∑

Pokud K ≥ χ 1-α (r - 1- p) , přičemž p je počet odhadovaných parametrů zkoumaného rozdělení, hypotézu o normalitě zamítáme. Výsledky testu jsou považovány za věrohodné, pokud np j ≥ 5 . 2

Normalitu je možné testovat dalšími testy, jako jsou např. Doornik-Hansenův test, Shapiro-Wilkův W test nebo Test Jarque-Bery. Regresní analýza bude provedena prostřednictvím programu Gretl.

18

4 Bankovní poplatky a provize a jejich význam pro banky Tato kapitola podává základní charakteristiku poplatků a provizí a souvisejících pojmů, se kterými se bude dále pracovat a které jsou nezbytné pro následnou analýzu. Zabývá se zde také samotným významem neúrokových příjmů pro banky (jejichž nejdůležitější část v případě českých bank tvoří právě poplatky a provize). Pochopení významu poplatků a provizí je zde důležité, zprostředkovává lepší orientaci v této problematice a objasňuje některé základní informace a vztahy, na kterých se bude v práci dále stavět.

4.1 Bankovní poplatky a provize V odborné literatuře se definice poplatků a provizí hledá poměrně obtížně, neboť se zřejmě automaticky předpokládá, že veřejnost tyto pojmy na obecné úrovni chápe. Půlpán5(1998)ve slovníku bankovnictví uvádí definici pro poplatky a provize následovně: „Poplatky v bankovnictví jsou jeden z typů cen (vedle úroku a provize). Pro poplatky platí, že jsou aplikovány při ocenění těch produktů, jejichž podstatou není převzetí určitého rizika bankou (na rozdíl od provizí). Můžeme je rozdělit na přímé a nepřímé.“ Přímé poplatky jsou vyjádřeny explicitně, jsou cenami za provedení vyžádané služby klientem, která bance přináší dodatečné náklady. Nepřímé poplatky jsou sice také cenou za poskytnutí služby, ale odlišují se od přímých poplatků tím, že jsou skryté v jiné ceně, tedy nejsou explicitně přímo pro klienta vyjádřeny jako samostatný poplatek.6 Provize lze vysvětlit takto: „Provize se vztahuje většinou k těm produktům, jejichž podstatou je převzetí určitého rizika bankou (např. pohotovostní provize, záruční provize, apod.)“ Existuje tedy rozdíl mezi poplatkem a provizí v závislosti na tom, zda banka přebírá část rizika nebo ne.7 Výnosy z poplatků a provizí jsou ve většině případů tvořeny výnosy inkasovanými od klientů. Ze sazebníků bank vyplývá, že si banky účtují poplatky a provize za mnoho služeb a úkonů poskytovaných svým klientům. Poplatky jsou spojeny jak s vedením účtu, prováděním platebních příkazů, používáním platebních karet, šeků či nástrojů elektronického bankovnictví, směnárenskými službami, tak

5

PŮLPÁN, Karel. Slovník bankovnictví, pojišťovnictví a kapitálových trhů. 1998.

6

DVOŘÁK, Petr. Komerční bankovnictví pro bankéře a klienty. 2001.

19 i s poskytnutím úvěru nebo jeho předčasným splacením. Klientům banky jsou dále zpoplatňovány různé nástroje financování a vypořádání zahraničního obchodu (dokumentární platby, směnky), vystavení záruk, zajišťovací transakce proti úrokovému či kurzovému riziku, podávání bankovních informací, finanční poradenství či správa osobních finančních aktiv.7 Podle sazebníků bankovních poplatků banky inkasují poplatky od individuálních klientů, podnikatelů, od firem a korporací. Jak uvádí Rod8(2009) ve své práci o bankovních poplatcích, fyzických občanů jakožto individuálních klientů je relativně velký počet, což pro banky představuje mnoho transakcí o spíše menším peněžním objemu. Podnikatelé a korporátní klienti jsou méně početnou skupinou, jež ale tvoří na svých účtech výrazně vyšší obraty. V souvislosti s tímto dělením existují zásadní rozdíly v poplatkové politice. Zatímco individuální klienti jsou zpoplatňováni spíše fixní částkou, podnikatelé a korporátní klienti jsou zpoplatňování spíše relativním podílem z dané transakce. Podle předchozího členění se dají bankovní poplatky a provize rozdělit do následujících základních skupin: 9 •

Poplatky spojené se zřízením a vedením běžného účtu – jedná se o poplatky za zřízení a správu běžného účtu, prostřednictvím kterého klienti hospodaří se svými peněžními prostředky.

• Poplatky za platební styk – z pravidla tvoří nejvyšší částku z celkových výnosů z poplatků a provizí (v roce 2011 činily téměř 60 % z celkových poplatků a provizí bankovního sektoru).10 Jedná se o poplatek za zprostředkování platebního převodu, ať už převodu hotovostního či bezhotovostního. •

Poplatky spojené s elektronickým bankovnictvím – způsob dálkové komunikace s bankou. Klient v tomto případě předává a získává informace přímo pomocí některého z elektronických kanálů a nikoli prostřednictvím pracovníka banky na přepážce.11 Zahrnuje poplatky za zřízení, vedení, popř. zrušení jedné z forem elektronického bankovnictví, tedy internetové ban-

7

POLOUČEK, Stanislav. Bankovnictví. 2006.

8

ROD, Aleš. Bankovní poplatky a provize, analýza jejich reálných a potenciálních vlivů na ekonomiku České republiky.

2009. 9

Informace z poplatkových sazebníků bank

10

Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem 2011

11

Česká bankovní asociace: Spotřebitelský slovníček [online]. 2009.

20 kovnictví (InternetBanking), bankovnictví přes osobní počítač (HomeBanking), GSM Banking, či bankovnictví přes mobilní telefon (PhoneBanking). •

Poplatky spojené s kartovými službami – jedná se o poplatky za vystavení a užívání kreditních a debetních karet.

•

Poplatky spojené s úvěrovými službami – jsou to poplatky za zřízení úvěru hypotečního, spotřebního nebo úvěru na sporožirovém účtu, za jeho sjednání a správu. (ze sazebníku ČS)

•

Poplatky za směnárenské služby – jedná se o poplatky za nákup a prodej cizích měn.

•

Poplatky, které nejsou účtovány individuálním klientům – tyto poplatky jsou účtovány podnikatelům, firmám a korporacím. Jedná se např. o bankovní poplatky za bankovní záruky, dokumentární akreditivy a inkasa, obchody se směnkami, elektronické fakturace, apod.

•

Ostatní bankovní poplatky - jedná se o poplatky za služby, které nejsou výše uvedené, např. poradenské služby či služby spojené s investováním.

Náklady na poplatky a provize jsou spojeny hlavně s mezinárodním platebním stykem a obchodováním banky na finančních trzích. Tyto náklady dosahují zpravidla výrazně nižších hodnot než výnosy z poplatků a provizí. Jedná se o provizní výnosy a poplatky spojené s operacemi s cennými papíry, vkladovými a úvěrovými operacemi banky, výnosy s pojené s uložením a úschovou hodnot, výnosy z inkas a akreditivů, poplatky spojené s platebními kartami, atd. 12 Čisté výnosy z poplatků a provizí generuje rozdíl mezi výnosy z poplatků a provizí (hrubými) a náklady na poplatky a provize. Jde tedy o jakýsi „zisk z poplatků a provizí“, ale ve většině odborných prací se používá termín čisté výnosy z poplatků a provizí.

4.2 Význam poplatků a provizí pro banky Výnosy bank se rozdělují na výnosy úrokové a neúrokové. V českých bankách mají stále zásadní význam výnosy úrokové, i když v kontinuálně se vyvíjejícím

12

KAŠPAROVSKÁ, Vlasta. Řízení obchodních bank. 2006.

21 bankovnictví se zřetelně prosazuje trend růstu podílu výnosů neúrokových13. Pro pochopení významu neúrokových výnosů, tedy i bankovních poplatků a provizí, je důležité nejdříve objasnit výnosy úrokové. Tyto výnosy jsou vytvářeny nejen inkasovanými úroky z úvěrů poskytovanými klientům, i když ty téměř vždy tvoří většinu. Důležitou část úrokových výnosů získávají banky rovněž z půjček ostatním finančním institucím a z vkladů uložených u jiných bank. Dále součástí těchto výnosů jsou i kupónové platby a výnosy z obligací nebo pokladničních poukázek, které banky mají ve svém portfoliu. Poměr mezi jednotlivými složkami úrokových výnosů se mění a závisí na vývoji úrokových sazeb, poptávce po úvěrech i na obchodní strategii banky a preferované kombinaci rizika a výnosu.14Úrokové výnosy jsou tedy do jisté míry rizikové výnosy závisející na různých faktorech. Proto je pro banky žádoucí generovat a navyšovat příjmy méně rizikové. Jak uvádí Ziegler (2006)15, právě neúrokové příjmy jsou příjmy s výrazně nižší mírou rizika, než je tomu u příjmů úrokových. Největší podíl na neúrokových výnosech mají výnosy z poplatků a provizí, jejich celkový podíl v českém bankovním sektoru v současné době tvoří asi 75 % z celkových neúrokových výnosů.16 V této oblasti jde o hledání vzájemné rovnováhy mezi výší příjmů za služby (vyjadřující spojené náklady banky, kvalitu poskytovaných služeb a postavení na trhu) a ochotou klienta akceptovat výši poplatků. Banka by tedy měla hledat všechny možné způsoby, jak navýšit tento druh příjmu při současném udržení, resp. rozšíření stávající klientské základny. V podstatě se jedná o snahu bank diverzifikovat své příjmy. Např. Evropská centrální banka ve své práci z roku 2011 uvádí17, že větší diverzifikací zdrojů bankovních příjmů, tedy expanzí neúrokových příjmů, byly poskytnuty bankám dodatečné zdroje. Tato diverzifikace by měla posílit stabilitu bank a jejich celkový příjem. Avšak empirické důkazy o dopadu diverzifikace na bankovní riziko a stabilitu jsou různé. Např. v roce 2003 Staikouras a Wood provedli studii,18 ve které se zabývali tímto diverzifikačním efektem prostřednictvím neúrokových příjmů v 15 různých evropských zemích. Došli k závěru, že neúrokové příjmy bank sice vykazují větší volatilitu, než příjmy úrokové, ale na druhou stranu našli negativní korelaci mezi těmito druhy příjmů, což značí, že neúrokové příjmy stabilizují bankovní příjmy celkové. Další zajímavou studií, která se tímto tématem zabývá,

13

PŮLPÁNOVÁ, Stanislava. Komerční bankovnictví v České republice. 1. 2007.

14

POLOUČEK, Stanislav. Bankovnictví. 2006.

15

ZIEGLER, Kamil. Finanční řízení bank. 2006.

16

Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem 2011

17

EUROPEAN CENTRAL BANK. Bank risk during the financial crises. 2011.

18

STAIKOURAS, Christos. Non-interest income and total income stability 2003

22 provedl americký analytik Kevin J. Stiroh, vedoucí výzkumného oddělení Banking Studies Function ve Federal Reserve Bank of New York. 19 Ve své stati zkoumá měnící se neúrokové výnosy na vzorku amerických bank, popisuje, jaký vliv má volatilita jednotlivých příjmových zdrojů (úrokových a neúrokových) na volatilitu celkových příjmů amerických bank a zkoumá také vliv rostoucího podílu neúrokových příjmů na celkových příjmech v souvislosti s bankovním rizikem. Obecným závěrem této empirické studie sice je, že v případě amerických bank rostoucí neúrokové příjmy nejsou spojeny se snížením volatility zisku, ani s poklesem rizika, ale v části, kde se Stiroh ve své stati zabývá vztahem mezi úrokovými a neúrokovými výnosy uvádí, že pokud neúrokové výnosy jsou negativně nebo slabě pozitivně korelované, neúrokové příjmy tak mohou diverzifikovat bankovní příjmy a tím vyřešit kompromis mezi vyššími příjmy a nižším rizikem. Následující graf znázorňuje průběh výnosů z poplatků a provizí a úrokových výnosů v českém bankovním sektoru, porovnává jejich meziroční vývoj v letech 2000 – 2011.

Graf 1 Meziroční změny čistých úrokových výnosů a čistých výnosů z poplatků a provizí 20002011 Zdroj: Zpracováno dle údajů ze Zpráv o výkonu dohledu nad finančním trhem ČNB

Z meziročních změn čistých úrokových výnosů a čistých výnosů z poplatků a provizí v českém bankovním sektoru na grafu 1 by se dal dlouhodobě vysledovat negativní trend, kdy při výraznějším růstu čistých úrokových výnosů čisté výnosy z poplatků a provizí rostou pomaleji a naopak. Český bankovní analytik Hatlapatka dává za pravdu, že výpadek příjmů z úvěrů (úrokových příjmů) je

19

Stiroh, K.J. “Diversification in Banking: Is Non-interest Income the Answer. 2004.

23 hlavním důvodem zdražování bankovních služeb, neboť banky hledají jiný způsob, jak výnos získat a poplatky jsou nejjednodušší cestou.20 Z výše uvedeného vyplývá, že poplatky a provize hrají pro banky nezastupitelnou roli. Nejen že tvoří většinovou část neúrokových příjmů a tak vytváří podstatnou část celkového bankovního zisku, ale také slouží k diverzifikaci bankovních příjmů a tak můžou vést k posílení bankovní stability a redukci bankovního rizika.

20

Hospodářské noviny: Marek Hatlapatka: Když je méně úvěrů, banky zdraží služby. 2010.

24

5 Faktory ovlivňující bankovní poplatky a provize Co se týče odborných studií týkajících se faktorů ovlivňujících bankovní výnosy, tak mnoho z nich se zabývá faktory, které ovlivňují úrokové sazby bank, ale studií, které by se zabývaly v tomto ohledu bankovními poplatky je poměrně málo. Jednu z prvních empirických analýz, která se zabývá obecně ekonomickými determinanty bankovních poplatků a provizí, provedl Dvořák (2009)21. Konkrétně zde analyzuje ekonomické faktory retailových bankovních poplatků v pěti zemích střední Evropy (Rakousko, Maďarsko, Polsko, Slovensko a Česká republika). Závěry této analýzy implikují, že rozdíly mezi státy ve výši retailových bankovních poplatků je možné vysvětlit prostřednictvím fundamentálních ekonomických faktorů. Uvádí zde, že svou empirickou analýzou založenou na těchto faktorech odporuje často obecně přijímanému a zjednodušenému názoru, že bankovní politika a výše bankovních poplatků je výsledkem toho, že se banky chovají jako kartel. Vzhledem k tomu, že Dvořák provedl tuto empirickou analýzu na širším souboru dat zahrnujícím pět států střední Evropy (včetně České republiky), dá se předpokládat v případě českého bankovního sektoru platnost jeho výsledků. Dvořák ve své empirické části práce konkrétně přišel k závěru, že velmi významný vliv na výši poplatků a provizí má konkurence na bankovním trhu. Konkurenční prostředí zkoumal prostřednictvím koncentrace v bankovním sektoru. Výsledkem jeho analýzy je, že bankovní koncentrace má pozitivní vliv na výši bankovních poplatků, neboť vlivem nižší konkurence na bankovním trhu dochází k navyšování poplatků bank. Dále jako faktory ovlivňující poplatky a provize identifikoval regulaci v bankovním sektoru, neboť vlivem přísnější regulace se snižuje prostor pro konkurenci, závislost země na bezhotovostních platbách a rozdíly v technologické úrovni a pracovní náročnosti procesů jednotlivých bank. Z výše uvedených faktorů se tato kapitola bude podrobněji zabývat vlivem konkurence prostřednictvím bankovní koncentrace v České republice, neboť cílem této práce je distribuovat poplatky a provize mezi skupinu velkých, středních a malých bank, proto je dobré objasnit konkurenční prostředí, které panuje na českém bankovním trhu. Dále je tato kapitola zaměřena na faktory neekonomického charakteru, konkrétně na chování českých klientů a na současný trend vstupu nových bank do odvětví, které mají vliv na vývoj a distribuci bankovních poplatků a provizí v České republice.

21

DVOŘÁK, Pavel. Paying for banking services: What determines the fees? 2009.

25

5.1 Bankovní koncentrace Bankovní koncentrace je důležitý faktor ovlivňující ceny v bankovnictví, neboť jak uvádí např. Polouček (2006)22, vysoká koncentrace veškerých aktivit v bankovním sektoru v rukou několika málo bank nastoluje otázku, zda je bankovní sektor efektivní a zda jeho výnosnost není výsledkem příjmů dosahovaných bankami na úkor klientů díky monopolním cenám. Banky tedy mají v důsledku vysoké koncentrace v bankovním sektoru nesporně výhodné výchozí podmínky k tomu, aby mohly jednat ve shodě a vést tímto způsobem k vyšším maržím (úroková marže, provizní marže, apod.) a tak k celkovým vyšším ziskům. Na ostatní bankovní domy tedy zbývá jen malá část trhu. Jinak řečeno, jak uvádí Rod (2009) 23, čím nižší je počet velkých bank na bankovním trhu, tím větší mají vliv, který bankám dává větší svobodu k nastavení příznivějších podmínek pro diverzifikaci jejich příjmů. Vliv bankovní koncentrace na ceny v bankovnictví jako takové již byl v minulosti zkoumán. Byla provedena řada odborných studií zabývající se vlivem bankovní koncentrace, které podporují teorii o pozitivním vlivu tohoto faktoru na výši cen v bankovním sektoru, tzn. čím menší je konkurence na trhu, tím jsou ceny vyšší a bankovní sektor se stává méně efektivním (Berger and Hannan (1989), Calem and Carlino (1991), Hannan and Berger (1991), Jackson (1992), and Brewer and Jackson (2006)). Existuje však také několik empirických důkazů o negativním vlivu efektivity na konkurenci bankovního sektoru (Berger, 1995; Goldberg and Rai, 1996; Weill, 2004), které jsou vysvětlovány tak, že silné banky profitují z nižších cen a proto získávají ještě větší podíl na trhu, takže dochází ke snížení konkurence. Např. v případě České republiky v roce 2007 provedla ČNB obdobný empirický výzkum24, který se také zabýval výzkumem vývoje konkurence a jeho vlivu na efektivnost bankovního sektoru v letech 1994 – 2005. Výsledkem byl poměrně překvapivý závěr ve prospěch teorie o negativním vztahu mezi konkurencí a efektivitou bankovního sektoru. Také podle průzkumu na bankovním trhu nedocházelo vůbec k růstu konkurence. Ale jak poznamenává autor tohoto průzkumu, takové výsledky byly v ekonomickém období, ve kterém český bankovní sektor zažíval nejvýznamnější změny a které bylo pro Českou republiku obdobím přechodným. Dnes již je situace v českém bankovním sektoru o poznání jiná. Následující grafy znázorňují současnou koncentraci českého bankovního sektoru prostřednictvím

22

POLOUČEK, Stanislav. Bankovnictví. 2006.

23

ROD, Aleš. Bankovní poplatky a provize, analýza jejich reálných a potenciálních vlivů na ekonomiku České republiky.

2009. 24

CNB. Market Power and Efficiency in the Czech Banking Sector. 2007.

26 podílů tří, pěti a deseti největších bank a prostřednictvím vývoje tzv. Herfindahlových indexů tržní konkurence.

Graf 2 Koncentrace bankovního sektoru

…Graf 3 Herfindahlovy indexy tržní konkurence

Zdroj: Zpráva o výkonu dohledu nad finančním …Zdroj: Zpracováno dle údajů ze Zpráv o výkonu trhem 2011………………………………………………..…..dohledu nad finančním trhem 2007 – 2011

Koncentrace tuzemského bankovního sektoru měřená podílem skupiny tří, pěti nebo deseti největších subjektů na trhu se rok od roku postupně snižuje. 25Z grafu 2 je patrné, že největší koncentrace je vykazována v oblasti čistého zisku. Tři největší banky vyprodukovaly téměř 63 % celkového čistého zisku a deset největších bank představuje téměř 90 % celkového čistého zisku tuzemského bankovního sektoru. Nejnižší koncentrace je vykazována v oblasti pohledávek vůči klientům a celkových aktiv, přičemž v oblasti aktiv tři největší banky tvoří nad 50 % z celkových aktiv bankovního sektoru. Skupina velkých bank si sice uchovává hlavní postavení na trhu, ale jejich podíl na celkových úvěrech a vkladech se postupně snižuje, za posledních 5 let se podíl velkých bank na celkových úvěrech snížil o 10 p. b., navíc výrazně posiluje i role středních a malých bank. Graf 3 představuje vývoj tzv. Herfindahlovy indexů, které měří úroveň koncentrace na základě součtu čtverců tržních podílů jednotlivých subjektů působících na daném trhu. Indexy nabývají hodnot mezi 0 a 1, přičemž čím více se hodnota blíží nule, tím je menší koncentrace, resp. silnější konkurence na bankovním trhu. Za nízkou míru koncentrace je považována hodnota do 0,10, hodnoty mezi 0,10-0,18 značí střední

25

Zprávy o výkonu dohledu nad finančním trhem

27 míru koncentrace a nad 0,18 se jedná o vysoce koncentrovaný trh.26 Sice v oblasti pohledávek za klienty nadpoloviční většinu zaujímají první tři banky, Herfindahlův index se pohybuje v hodnotách pod 0,10, což značí nízkou míru koncentrace. V oblasti aktiv a vkladů se český bankovní trh pohybuje v pásu mírné koncentrace. Herfindahlovy indexy signalizují, že míra koncentrace v tuzemském bankovním sektoru se snižuje, tudíž lze dovozovat, že se postupně zvyšuje konkurence v odvětví. Výsledy tedy neukazují na nedostatečnou konkurenci na trhu, ta navíc v řadě oblastí roste a struktura českého bankovního sektoru v evropském kontextu není nikterak výjimečná (podle výsledků ČBA v roce 2012)27. Podle prezidenta ČBA Kavánka je prostředí na českém bankovním trhu dokonce vysoce konkurenční.

5.2 Konzervativnost klientů V situaci rostoucí konkurence v bankovním odvětví a povinného pojištění vkladů si klient může volně a bez obav banku vybrat podle svých individuálních potřeb. Pro každého klienta tak může být výhodná jiná banka, výběr banky pak ovlivňuje celkové náklady klienta. V České republice jsou totiž poplatkové výnosy v médiích často líčeny jako neopodstatněné, ve srovnání s jinými evropskými státy přehnaně vysoké výnosy bank, kterými si banky nepřiměřeně navyšují své příjmy (např. portál Bankovnípoplatky.com, známý „bojovník“ za nižší bankovní poplatky, zveřejňuje spoustu zajímavých studií a souvisejících článků na toto téma). Z prováděných průzkumů 28 bankovních poplatků a provizí se z tohoto hlediska jako nejvýhodnější pro klienty jeví spíše menší banky, ale jejich objem spravovaných aktiv tomu neodpovídá. Zdá se, že navzdory povinnému pojištění vkladů čeští klienti více důvěřují větším bankám a svěřují jim správu svých financí i za cenu vyšších poplatků. Je možné, že kdyby byly bankovní klienti více ochotni měnit své banky, docházelo by k větší fluktuaci zákazníků mezi bankami a tím by byl vytvořen tlak na flexibilnější politiky a snížení poplatků29. Někteří odborníci se domnívají30, že výše bankovních poplatků v České republice je do značné míry ovlivněna chováním klientů, tvrdí, že si klienti za vysoké po-

26

Zprávy o výkonu dohledu nad finančním trhem

27

ČESKÁ BANKOVNÍ ASOCIACE. Tisková zpráva: Moderní finanční sektor přispívá ke konkurenceschopnosti české

ekonomiky. 2012. 28

Jedná se o každoroční průzkum zabývající se srovnáním cen produktových balíčků mezi bankami zveřejňo-

vaný internetovým serverem Bankovnípoplatky.com 29

JANÁČKOVÁ, Pavlína. Obchodní politika bank v ČR v oblasti bankovních poplatků. 2011.

30

VALOVÁ, Ivana. Finance.cz: Mohou si lidé za vysoké bankovní poplatky sami?

28 platky můžou částečně sami, neboť neradi mění svého bankovního zprostředkovatele. Např. v roce 2012 provedla Zuno Banka 31 na podobné téma průzkum, jednalo se o on-line dotazníkové šetření. Konkrétně se průzkum týkal faktorů, které ovlivňující české klienty při výběru nebo změny stávající banky. Ukázalo se, že pro 64 % Čechů je nejdůležitějším faktorem při výběru banky výše poplatků (pro 50 % z nich rozhoduje jednoduchost ovládání bankovního účtu a pro 43 % důvěra v banku). Výzkum se také zabýval, proč se klienti rozhodnou změnit svou banku. I v tomto případě hrály poplatky nejdůležitější roli, neboť až 70 % Čechů uvedlo, že by zvažovali změnu banky, pokud by došlo k výraznému zdražení poplatků za služby (dalšími nejčastějšími důvody, kdy Češi banku změní, jsou podle výzkumu kromě poplatků také špatné finanční výsledky banky nebo neprofesionální jednání bankovních zaměstnanců). Ale jak uvádí experti na průzkum trhu v Zuno, je důležité brát na vědomí, že je rozdíl mezi úvahou nad změnou banky a skutečným reálným krokem. Čeští klienti jsou zřejmě příliš konzervativní a velmi neochotně mění ověřené a léta zaběhlé návyky, neradi mění svého bankovního zprostředkovatele. Tím by se dal vysvětlit fakt, že je větší část tuzemského bankovního trhu rozdělena mezi tři, resp. čtyři banky (Česká spořitelna, Československá obchodní banka a Komerční banka, resp. Uni Credit Bank).

5.3 Nová strategie v oblasti poplatkové politiky V posledních třech letech začaly na bankovním trhu fungovat malé banky, které se snaží od ostatních bank odlišit tím, že nabízejí klientům téměř nulové poplatky, vysoký úrok na spořících účtech a odlišný přístup ke klientům. Jedná se např. o Air Banku, Equa banku či Fio banku. Tyto malé banky se snaží svým odlišným přístupem „přetáhnout“ co nejvíce klientů větším bankám, které obdobné výhody nenabízejí.32 Podle provedeného průzkumu33 se zdá, že obliba nových bank zatím neznamená vyšší migraci klientů. Pozitivní přístup nových bank, jejich proklientský a vstřícný přístup má sice rozhodující vliv na jejich oblibu a známost, jsou klienty vnímány pozitivně, ale to neznamená, že by to lidé dávali najevo rušením svých klientských účtů u velkých bank a přechodem k těm novým bankám. Nejúspěšnější z těchto bank se zdá zatím být Fio banka, která zahájila činnost v září roku 2010. Ke konci roku 2011 Fio banka získala přibližně 67 000 nových klientů. Za necelé dva měsíce roku 2012 přidala dalších 15 000 nových klientů.

31

ZUNO. Proč Češi mění banku. 2012.

32

HOVORKA, Jiří. Aktuálně.cz: Nové banky už vybraly miliardy. Levné účty lidi lákají. 2012.

33

ZEMAN, Miroslav. OVB Vstřícná banka: Proč nové a malé banky drtí ty staré a velké 2012.

29 Analýza nákladů na vedení běžného účtu společnosti Scott&Rose ukázala, že ve třetím čtvrtletí 2012 banky zlevňovaly a vedení účtu by v průměru za rok vyšlo na 1520 Kč, což je oproti předchozímu čtvrtletí o 79 Kč méně (1599 Kč ve druhém čtvrtletí). Tyto hodnoty ale nezohledňují velikosti bank, ale berou v úvahu pouze průměr poplatků za všechny banky. Při zohlednění velikosti bank se situace poněkud mění (viz graf 4). I tak sice došlo ke zlevnění, ale v mnohem menší míře a úroveň poplatků se pohybuje ve vyšších hodnotách. Je to způsobeno právě tím, že na zlevnění se podílejí především malé banky, jako jsou např. zmíněné Fio banka či Equa bank, které mají méně klientů. Velké bankovní domy se na zlevňování bankovních služeb výrazně nepodílely, např. Česká spořitelna či Komerční banka. Ze skupiny velkých bank snížila poplatky za běžný účet jen ČSOB. Po přepočtu z hlediska velikosti banky by roční vedení účtu v českých bankách zlevnilo na 1913 Kč ve třetím čtvrtletí z 1931 Kč ve druhém čtvrtletí, tedy pouze o 18 Kč. 34 Zda tyto nízkonákladové banky budou výrazněji ovlivňovat poplatky a provize skupiny malých bank se ukáže v analytické části této práce při distribuci bankovních poplatků a provizí mezi jednotlivé bankovní skupiny.

Graf 4 Roční náklady na vedení účtu v roce 2012 Zdroj: Zpracováno dle údajů z analýzy společnosti Scott&Rose

Roční náklady na vedení účtu uvedené v grafu 4 byly určeny na základě transakčního profilu tzv. průměrného klienta, jehož charakteristika je uvedena v tabulce v Příloha 1.

34

BUBÁK, Zdeněk. Finparáda: Bankovní poplatky za vedení účtu ve třetím čtvrtletí v Česku poklesly. 2012.

30 Tato kapitola byla do práce zařazena především proto, že podává základ pro výzkumnou otázku, která byla stanovena pro účely empirické části práce, tzn. že vyšší tržní podíl banky vede k navyšování jejich výnosů z poplatků a provizí. Např. Rod (2009)35ve své práci uvádí, že kdyby tak velké banky nedělaly, tedy nenavyšovaly své výnosy z poplatků a provizí, poškozovaly by samy sebe, protože není důvod, proč by se měly dobrovolně vzdát reálně dosažitelného příjmu.

35

ROD, Aleš. Bankovní poplatky a provize, analýza jejich reálných a potenciálních vlivů na ekonomiku

České republiky. 2009.

31

6 Charakteristika zkoumaného vzorku Pro potřeby empirické části práce jsou banky rozděleny do skupin podle platné metodiky České národní banky na skupinu malých, středních a velkých bank. Jedná se o rozdělení podle bilanční sumy bank. Toto rozdělení do skupin je Českou národní bankou revidováno vždy na začátku každého kalendářního roku. V letech 2007 a 2008 byly za velké banky považovány banky s bilanční sumou nad 150 mld. Kč, za střední banky s bilanční sumou mezi 50 a 150 mld. Kč a za malé banky s bilanční sumou nižší než 50 mld. Kč. Od roku 2009 došlo ke zvýšení objemu bilanční sumy potřebné pro zařazení do skupiny velkých bank na 200 mld. Kč, střední banky byly v rozmezí 50 až 200 mld. Kč, hraniční hodnoty pro malé banky se nezměnily. Od roku 2012 došlo ke zvýšení objemu bilanční sumy potřebné pro zařazení do skupiny velkých bank a středních bank a některé banky byly v důsledku zvýšení jejich bilanční sumy přeřazeny z malých bank do středních bank. Rozdělení bank podle bilanční sumy je od roku 2012 následující: velké banky s bilanční sumou nad 250 mld. Kč, střední banky s bilanční sumou 50 až 250 mld. Kč a malé banky s bilanční sumou nižší než 50 mld. Kč. 36 V práci budou komparovány všechny tři bankovní skupiny. Vzhledem k měnícím se hraničním hodnotám určující zařazení bank do jednotlivých bankovních skupin a v důsledku měnící se majetkové struktury bank docházelo ve sledovaném období k přechodu bank mezi skupinami. Výčet bank spadajících ve sledovaných letech 2005 – 2011 do těchto skupin je uveden v Příloha 2. Skupina velkých bank je ve sledovaném období stabilní. Jediná změna, která v letech 2005 až 2011 nastala, byla vznik UniCredit Bank Czech Republic, a. s. v roce 2007. Tato banka vznikla spojením Živnostenské banky a. s. a HVB Bank Czech Republic, a. s., která se taktéž řadila do roku 2006 do skupiny velkých bank. Celkový podíl aktiv velkých bank na aktivech celého bankovního sektoru za sledované období se pohybuje kolem 60 %.

36

ČNB: Metodika. 2012.

32

Tabulka 1 Aktiva skupiny velkých bank

rok Aktiva celkem (mld. Kč) Podíl na aktivech celého bankovního sektoru (%)

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

1809

1884

2265

2277

2311

2381

2563

61,2

59,8

60,4

56,3

56,4

56,8

57,2

Zdroj: Zpracováno dle z údajů ze Zpráv o výkonu dohledu nad finančním trhem (2005-2011)

Skupina středních bank zdaleka nevykazuje takovou stabilitu, jako skupina velkých bank. Svoji strukturu neustále měnila kvůli nově zařazovaným nebo vyřazovaným bankám. Ale i když docházelo k častým přechodům bank mezi bankovními skupinami, dalo by se říct, že podíl aktiv skupiny středních bank na celkových aktivech bankovního sektoru se výrazně nemění. Podíl aktiv se ve sledovaném období pohybuje kolem 17 %. Tabulka 2 Aktiva skupiny střední bank

Aktiva celkem (mld. Kč) Podíl na aktivech celého bankovního sektoru (%)

2005

2006

2007

rok 2008

446

511

624

733

794

786

729

15,1

16,2

16,7

18,1

19,4

18,8

16,3

2009

2010

2011

Zdroj: Zpracováno dle údajů ze Zpráv o výkonu dohledu nad finančním trhem (2005-2011)

Skupina malých bank, obdobně jako skupina středních bank, měnila svoji strukturu poměrně výrazně. Podíl aktiv skupiny malých bank na celkových aktivech bankovního sektoru ve sledovaném období mírně roste. Tento růst má na svědomí fakt, že dochází ke zvyšování objemu bilanční sumy potřebné pro zařazení do skupiny středních bank. Dále strukturu skupiny malých bank ovlivňují v posledních letech nově vznikající malé banky.

33

Tabulka 3 Aktiva skupiny malých bank

Aktiva celkem (mld. Kč) Podíl na aktivech celého bankovního sektoru (%)

2005

2006

2007

rok 2008

58

72

107

158

223

266

194

2,0

2,3

2,9

3,9

5,4

6,3

4,3

2009

2010

2011

Zdroj: Zpracováno dle údajů ze Zpráv o výkonu dohledu nad finančním trhem (2005-2011)

34

7 Horizontální analýza provizní marže Než bude přistoupeno k analýze provizní marže, bude v této části stručně popsán vývoj čistých výnosů z poplatků a provizí u jednotlivých bankovních skupin a pro srovnání také celého bankovního sektoru. Během sledovaného období se čisté poplatky a provize v rámci celkového bankovního sektoru meziročně zvyšovaly. Výjimkou bylo období v letech 2008 – 2009, kdy dochází spíše k jejich stagnaci díky ekonomické recesi a snížení ekonomické aktivity ve všech odvětvích, docházelo ke snížení tempa růstu čistých poplatků a provizí. Některé banky vykazovaly nižší hodnoty čistých poplatků než v minulých letech, některé vykazovaly dokonce v této položce ztrátu. Důvodem je také nový zákon o platebním styku z roku 2009 harmonizující právo Evropské unie s právem českým, který mimo jiné ruší některé druhy bankovních poplatků, v tomto roce tři ze čtyř velkých bankovních domů vykazovaly nižší čisté výnosy z poplatků a provizí. Avšak celkově tyto čisté poplatkové výnosy v celém bankovním sektoru narostly od roku 2005 přibližně o 23 %, v absolutní hodnotě to znamená nárůst o 7,2 mld. Tabulka 4 Čisté výnosy z poplatků a provizí u jednotlivých bankovních skupin a celého bankovního sektoru v mil. Kč

Velké banky Střední banky Malé banky Bankovní sektor

2005 24 325 5 646 987 31 834

2006 24 743 6 002 906 32 918

2007 26 288 5 754 1176 35 841

2008 26 625 5 177 478 36 111

2009 25 279 5 785 633 36 442

2010 26 328 6 265 921 38 493

2011 26 154 7 796 329 39 039

Zdroj: Zpracováno dle účetních výkazů jednotlivých bank a výkazu bankovního sektoru

Graf 5 znázorňuje vývoj čistých poplatků a provizí ve skupinách velkých, středních a malých bank a také celého bankovního sektoru. Z grafu vyplývá, že vývoj v celém bankovním sektoru je ovlivňován především skupinou velkých bank.

35

Graf 5 Meziroční vývoj čistých výnosů z poplatků a provizí ve skupině velkých, středních a malých bank a v celém bankovním sektoru v % Zdroj: Zpracováno na základě Tabulky 4

V případě skupiny velkých a středních bank během sledovaného období hodnota čistých výnosů z poplatků a provizí celkově vzrostla. Celkový pokles čistých poplatků a provizí byl zaznamenán pouze u skupiny malých bank. Vývoj v jednotlivých bankovních skupinách je ovlivňován ekonomickou situací a různými poplatkovými politikami bank. Avšak během sledovaného období také docházelo ke vzniku nových bank a mezi skupinami středních a malých bank docházelo k jejich přechodu mezi bankovními skupinami, což významně měnilo strukturu bankovních skupin a mělo také vliv na dynamiku vývoje čistých výnosů z poplatků a provizí v jednotlivých bankovních skupinách. Není vhodné porovnávat čisté poplatky a provize (popř. výnosy z poplatků a provizí a náklady na poplatky a provize) mezi bankovními skupinami v absolutních hodnotách, pro srovnatelnost je nutné použít hodnoty relativní. Proto bude v této kapitole u jednotlivých bankovních skupin provedena horizontální analýza tzv. provizní marže (podíl čistých poplatků a provizí na průměrném stavu aktiv).

36

7.1 Vývoj provizní marže jednotlivých bankovních skupin K přesnějšímu zhodnocení vývoje provizních marží bude v této podkapitole provedena také analýza výnosových marží (podíl výnosů z poplatků a provizí na průměrném stavu aktiv) a marží provizních nákladů (podíl nákladů na poplatky a provize na průměrném stavu aktiv), neboť provizní marže je jejich rozdílem. Následující tabulka znázorňuje provizní marže sledovaných bankovních skupin v jednotlivých letech. Pro srovnání je zde také uvedena provizní marže celkového bankovního sektoru. Tabulka 5 Provizní marže v jednotlivých bankovních skupinách a celého bankovního sektoru 2005-2011 v %

Bankovní sektor Velké banky Střední banky Malé banky

2005 1,08 1,44 1,44 2,03

2006 1,14 1,34 1,32 1,41

2007 0,96 1,24 1,32 0,82

2008 0,89 1,15 1,21 0,31

2009 0,89 1,09 1,10 0,36

2010 0,92 1,10 1,14 0,48

2011 0,87 1,05 1,06 0,51

Zdroj: Zpracováno dle účetních výkazů jednotlivých bank a výkazu bankovního sektoru

V bankovním sektoru jako celku sice dochází v absolutním vyjádření k nárůstu zisku z poplatků a provizí, ale to spíše vlivem růstu celkového počtu transakcí a vyšší aktivitou bank při obchodování na účet klienta. Ve skutečnosti dochází v celém bankovním sektoru k postupnému snižování provizní marže a ke snižování této marže u všech třech sledovaných bankovních skupin. V těchto letech totiž nastávají velké konkurenční tlaky, analytici37 České národní banky vidí pokles tempa růstu čistých poplatků a provizí v konkurenčním boji bank o klienty v situaci nízkých úrokových sazeb. Navíc v těchto letech dochází k výraznému zájmu médií a veřejnosti o problematiku bankovních poplatků.

37

Zprávy o výkonu dohledu nad finančním trhem ČNB 2005 - 2008

37

Graf 6 Vývoj provizních marží jednotlivých bankovních skupin a bankovního sektoru 2005-2011 Zdroj: Zpracováno na základě Tabulky 5

Graf 6 znázorňuje provizní marže jednotlivých bankovních skupin v čase pro srovnání spolu s celým bankovním sektorem. V tomto období skupina velkých a středních bank zaznamenává obdobný vývoj tohoto ukazatele, konkrétně dochází k jejich mírnému poklesu, přičemž meziroční rozdíly nejsou nijak výrazné. V roce 2005 obě skupiny vykazují provizní marži 1,4 %, v roce 2008 1,2 %. v letech 2009-2011 se hodnota provizní marže skupiny velkých a středních bank drží přibližně na úrovni 1,1 %. Z grafu 6 je patrné, že marže skupiny velkých a středních bank určují vývoj tohoto ukazatele celého bankovního sektoru. Skupina malých bank zaznamenává vývoj provizní marže celkem odlišný. Graf 7 vykresluje dynamiku vývoje provizní marže a související výnosové marže a marže provizních nákladů u skupiny velkých bank. Vývoj by se dal rozdělit do dvou fází. První fází je období do roku 2008, kdy provizní marže klesá v průměru o 7 % ročně. Druhou fází je období od roku 2008, kdy se tempo jejího poklesu snižuje. Období do roku 2008 se vyznačuje rychlejším ekonomickým růstem, HDP České republiky vykazuje každoroční růst v průměru o více než 6 %. Tento hospodářský vývoj má pozitivní vliv na hospodaření většiny institucí podnikajících na území České republiky. V takovém příznivém ekonomickém prostředí skupina velkých bank rozšiřovala svá celková aktiva a to především v důsledku vysokých temp růstu jejich úvěrové činnosti. Skupině velkých bank také rostou výnosy z poplatků a provizí. Tento růst je tažen především rostoucím počtem transakcí a vyšší aktivi-

38 tou bank při obchodování na účet klienta. Provizní marže velkých bank v tomto období klesá, neboť tempo růstu aktiv v těchto letech převyšuje tempo růstu čistých poplatků a provizí. Od roku 2008 se tempo poklesu provizní marže snižuje. V tomto období (především v letech 2008-2009) se projevuje globální finanční krize, která propukla již v roce 2007 v důsledku krize na trhu hypoték v USA. V roce 2008 přerostla v hospodářskou krizi a postihla makroekonomický vývoj v České republice. V roce 2008 dochází ke snížení tempa růstu HDP a v roce 2009 dochází dokonce k jeho meziročnímu poklesu. Takový hospodářský vývoj se projevil ve skupině velkých bank tak, že nedochází ve srovnání s minulými roky k rozšiřování bankovních aktiv, ale spíše k jejich stagnaci, což se projevuje ve snížení tempa poklesu provizní marže. V roce 2009 došlo k poměrně prudkému poklesu čistých výnosů z poplatků a provizí, který byl způsoben mírným poklesem výnosů z poplatků a provizí a především prudkým nárůstem nákladů na poplatky a provize. V letech 2010 a 2011 dochází k postupnému obnovování hospodářského růstu a velké banky opět začínají pozvolna navyšovat svá aktiva. Mírný nárůst provizní marže v roce 2010 byl způsoben vyšším tempem růstu čistých poplatků a provizí vzhledem k tempu růstu aktiv. Za celé sledované období (2005-2011) provizní marže celkově poklesla o 27 %, z hodnoty 1,44 % v roce 2005 na 1,05 % v roce 2011. Co se týče dílčí marže výnosové a marže provizních nákladů, z grafu 7 je zřejmé, že směr vývoje celkové provizní marže je určen především marží výnosovou. Za celé sledované období, tedy od roku 2005 do 2011 došlo k jejímu celkovému poklesu z 1,62 % v roce 2005 na 1,36 % v roce 2011. Relativně vyjádřené to znamená pokles o 16 %. Nezanedbatelný vliv na provizní marži má ale i marže provizních nákladů, která za celé sledované období roste, křivka jejich meziročních změn se pohybuje v kladných hodnotách. Nejvýraznější nárůst nákladové marže byl v roce 2009, kdy vzrostla o téměř 25 %. Celkový nárůst marže provizních nákladů za sledované období činil z 0,18 % v roce 2005 na 0,32 % v roce 2011, relativně vyjádřené to znamená celkový nárůst o 78 %. Dalo by se tedy říci, že poplatkové náklady rostou u skupiny velkých bank o poznání rychleji než související výnosy, což se také projevuje v průběhu celkové provizní marže.

39

Graf 7 Meziroční vývoj jednotlivých marží u skupiny velkých bank Zdroj: Zpracováno dle účetních výkazů bank ve skupině velkých bank

Vývoj marží skupiny středních bank je znázorněn v grafu 8. Celkově dochází k poklesu provizní marže, avšak při pohledu na její meziroční vývoj dochází ke značně kolísavému průběhu. Za celé sledované období 2005 – 2011 skupina středních bank snižuje svoji provizní marži také téměř o 27 %, z hodnoty 1,44 % v roce 2005 na 1,06 % v roce 2011. Důvodem takového poklesu je rychlejší tempo růstu aktiv než tempo růstu čistých poplatků a provizí. Výjimku představuje rok 2007 a 2010. Provizní marže skupiny středních bank není tak výrazně ovlivněna hospodářským vývojem, jako je tomu v případě skupiny velkých bank. V této bankovní skupině totiž dochází i přes nepříznivý hospodářský vývoj a snižování HDP v letech 2008 a 2009 k růstu čistých výnosů z poplatků a provizí a k rozšiřování bankovních aktiv (na rozdíl od skupiny velkých bank). V těchto letech provizní marže skupiny středních bank klesá, neboť tempo růstu bankovních aktiv je vyšší, než tempo růstu čistých výnosů z poplatků a provizí. Vývoj provizní marže skupiny středních bank je ovlivněn především změnami ve struktuře této bankovní skupiny, neboť docházelo k přechodům bank mezi skupinami středních a malých bank. Ke změnám ve struktuře této bankovní skupiny došlo v roce 2007 a 2011. V roce 2007 marže zůstala téměř nezměněná, nebyl zaznamenán její další meziroční pokles. V tomto roce došlo totiž k přeřazení BAWAG bank a Volksbank do skupiny malých bank a došlo ke spojení Živnostenské banky s HVB bank. Tyto banky měly do té doby velký vliv na snižující se tempo provizní marže v této ban-

40 kovní skupině. V roce 2010 došlo ke zvýšení marže o 4 %, neboť dochází k mírnému meziročnímu poklesu celkových aktiv (1,5 %) a k poměrně výraznému růstu čistých poplatků a provizí (8 %). Další pokles provizní marže v roce 2011 je zapříčiněn přiřazením PPF banky, J&T BANK a Volksbank ze skupiny malých bank, které zapříčinily větší příliv aktiv do skupiny, než byl příliv čistých výnosů z poplatků a provizí. Byly to tedy banky s celkově nižší provizní marží, což způsobilo v této bankovní skupině její celkový pokles. Z grafu 8 je zřejmé, že především výnosová marže má vliv na směr vývoje marže provizní. Tato marže skupiny středních bank ve sledovaném období celkově klesá. Celkový pokles je z hodnoty 1,65 % v roce 2005 na 1,23 % v roce 2011. Relativně to znamená celkový pokles přibližně o 26 %. Nezanedbatelný vliv na celkovou provizní marži má vliv také marže provizních nákladů, která v celém období od roku 2005 do roku 2011 celkově poklesla o 15 %, to znamená pokles z hodnoty 0,20 % v roce 2005 na 0,17 % v roce 2011, ale její meziroční vývoj byl v jednotlivých letech značně proměnlivý, což se také projevuje na výsledném vývoji křivky celkové provizní marže. Do roku 2008 marže provizních nákladů poměrně výrazně roste. Navíc je křivka meziročních růstů této marže nad křivkou marže výnosové, což znamená, že poplatkové náklady rostou do roku 2008 rychleji, než související výnosy. Změna nastává od roku 2009, kdy se křivka meziročních růstů marže provizních nákladů dostává do záporných hodnot, což znamená její pokles, a navíc se nachází pod křivkou marže výnosové, která v letech 2009 a 2011 sice také klesá, ale o poznání pomaleji, než marže provizních nákladů. To se projevuje ve snižujícím se tempu poklesu celkové provizní marže, v roce 2010 dokonce meziročně roste téměř o 4 %.

41

Graf 8 Meziroční vývoj jednotlivých marží u skupiny středních bank Zdroj: Zpracováno dle účetních výkazů bank skupiny středních bank

Nejvýraznější meziroční změny vykazuje provizní marže skupiny malých bank. Vývoj tohoto ukazatele by se dal rozdělit do dvou etap. Provizní marže skupiny malých bank také nevykazuje výrazný vliv hospodářského vývoje, jako je tomu v případě skupiny velkých bank. Za celé sledované období dochází v této bankovní skupině k meziročnímu růstu bankovních aktiv (kromě roku 2011, kdy vlivem přechodu bank do skupiny středních bank došlo k jejich odlivu). Celková výše provizní marže je ovlivňována především změnami v položce čistých výnosů z poplatků a provizí, která je určována především změnami ve struktuře této bankovní skupiny vlivem přecházení bank mezi skupinou středních a malých bank a také vlivem vzniku nových bank, které zaznamenávají velmi nízké čisté výnosy z poplatků a provizí, popř. zaznamenávají v této položce dokonce ztrátu. V první etapě v letech 2005-2008 tato bankovní skupina zaznamenává poměrně prudký pokles provizní marže. V roce 2005 činí tato marže skupiny malých bank 2 %, což znamená, že je dokonce o 0,6 p. b. vyšší, než u skupiny středních a velkých bank. Do roku 2008 hodnota poklesla na 0,31 %. Při bližším zkoumání tohoto vývoje u malých bank bylo zjištěno, že provizní marže celé bankovní skupiny je výrazně ovlivněna provizní marží eBanky, a. s., která činí v roce 2005 až 5 % a postupně klesá na hodnotu 2,4 % v roce 2007. V roce 2008 došlo ke spojení eBanky a Raiffeisenbank, a. s. Při zanedbání vlivu provizní marže eBanky, a. s. se celková provizní marže skupiny malých bank v letech 2005 – 2008 pohybuje kolem

42 0,6 %. V roce 2007 mělo navíc na provizní marži skupiny malých bank vliv přiřazení 2 bank ze skupiny středních bank, které měly provizní marži výrazně nižší (především BAWAG Bank a Volksbank). Z roku 2007 na rok 2008 meziroční pokles činil více než 60 %, neboť dochází k prudkému snížení čistých poplatků a provizí, některé banky zaznamenávají dokonce ztrátu z poplatků a provizí (PPF banka a nově založená Evropsko-Ruská banka). V druhé etapě v letech 2008-2011 byl zaznamenán mírný nárůst provizní marže z hodnoty 0,3 % na hodnotu 0,5 %. Již po celý zbytek sledovaného období se provizní marže této bankovní skupiny drží výrazně pod hodnotou provizní marže skupiny velkých a středních bank. Z roku 2009 na rok 2010 se marže zvyšuje až o 33 %, neboť v této bankovní skupině dochází k výraznému růstu čistých poplatků a provizí, jejich tempo růstu je vyšší, než je tempo růstu aktiv. Na tomto zvýšení celkové provizní marže se nejvíce podílela Evropsko-Ruská banka, která se dostala v čistých výnosech z poplatků a provizí do plusu a nově vzniklá Fio banka, která měla v roce 2010 provizní marži 1,6 %. V posledním roce se tempo růstu zpomaluje, neboť v tomto období se projevují nově vznikající banky, které významným způsobem snižují čisté poplatky a provize při růstu aktiv v této bankovní skupině (Equa Bank a Air Bank, která v roce 2011 dokonce vykazuje zápornou hodnotu čistých výnosů z poplatků a provizí). Za celé sledované období 2005 – 2011 dochází k celkovému poklesu provizní marže ve skupině malých bank až o 75 %, tedy z hodnoty 2,03 % v roce 2005 na 0,51 % v roce 2011. Tempo růstu provizní marže skupiny malých bank je v posledních letech sice poměrně výrazné ve srovnání s ostatními bankovními skupinami, ale jak je patrné z grafu 6, procento provizní marže malých bank se pohybuje téměř celou dobu pod úrovní provizní marže velkých a středních bank. Růst marže malých bank v letech 2008 až 2010 o téměř 55 % znamenal ve skutečnosti růst z 0,31 % na 0,48 %, kdežto marže velkých a středních bank se pohybuje stále nad úrovní 1 %. Graf 9 znázorňuje meziroční vývoj jednotlivých marží ve skupině malých bank. Výnosová marže celkově ve sledovaném období klesla z 2,51 % v roce 2005 na 0,63 % v roce 2011, to znamená pokles o 75 %. Je tedy zřejmé, že vývoj celkové provizní marže je určen především vývojem výnosové marže. Do roku 2008 je pokles výnosové marže sice doprovázen poklesem marže provizních nákladů, ale poplatkové výnosy klesají rychleji. Tato kombinace se projevuje prudkým poklesem celkové provizní marže. V dalších letech se situace mění, v roce 2010 výnosová marže roste o 17 %. I když dochází ke zpomalení tempa poklesu marže provizních nákladů, křivka meziročních růstů výnosové marže se dostává do kladných hodnot a nad křivku marže provizních nákladů, což má vliv na celkový růst marže provizní.

43

Graf 9 Meziroční vývoj jednotlivých marží u skupiny malých bank Zdroj: Zpracováno dle účetních výkazů bank ze skupiny malých bank

7.2 Dílčí závěr Provizní marže ve skupinách velkých a středních bank mají ve sledovaném období podobný vývoj, dochází k jejich mírnému poklesu. Průběh provizní marže skupiny malých bank je ve srovnání s ostatními bankovními skupinami proměnlivý, ale po většinu sledovaného období se drží pod úrovní provizní marže ostatních bankovních skupin. Na vývoji provizních marží se do značné míry podepsal mimo jiné hospodářský vývoj. Do roku 2008 se projevuje rychlejší tempo růstu ekonomiky, což mělo pozitivní vliv na hospodaření většiny institucí podnikajících v České republice. Tempo růstu ekonomiky v roce 2008 zpomalilo vlivem nastupující finanční a hospodářské krize, která postihla makroekonomický vývoj České republiky. Ta se projevuje především ve výsledcích skupiny velkých bank, kde provizní marže do roku 2008 klesá téměř konstantním tempem, pak se začíná projevovat hospodářská recese a stagnace v oblasti aktiv, tudíž tempo poklesu provizní marže se mírně snižuje. U skupiny velkých bank nedochází k výrazným změnám ve složení bankovní skupiny, což se nedá tvrdit o skupinách středních a malých bank. V případě těchto dvou bankovních skupin je vývoj provizní marže kolísavější. U položek čistých výnosů z poplatků a provizí a objemu aktiv, které formují provizní marži, není u těchto bankovních skupin vysledován výrazný vliv hospodářského vývoje.

44 V případě skupiny středních a malých bank má na provizní marži vliv především jejich přeřazování mezi jednotlivými bankovními skupinami v roce 2007 a 2011. Provizní marže skupiny malých bank je ovlivňována také bankami, které vykazují dokonce ztrátu z poplatků a provizí. V roce 2011 provizní marži také determinují vznikající nové malé banky, které se vyznačují novou cenovou strategií s téměř nulovými poplatky, což vede k celkovému poklesu provizní marže v této bankovní skupině. V jednotlivých bankovních skupinách dochází také k poměrně rozdílnému meziročnímu vývoji výnosových marží a marží provizních nákladů, které v konečném důsledku určují vývoj celkové marže provizní. Avšak u všech bankovních skupin má na celkovou provizní marži významnější vliv marže výnosová.

45

8 Regresní analýza V této kapitole bude zkoumán vliv poplatků a provizí na celkovou finanční výkonnost jednotlivých bankovních skupin. Konkrétně zde bude zkoumána závislost mezi rentabilitou průměrných bankovních aktiv (ROAA) a provizních marží prostřednictvím vytvoření regresního modelu pro každou bankovní skupinu. Než bude přikročeno ke konstrukci regresního modelu, bude zjištěna u každé bankovní skupiny prostřednictvím Pearsonova koeficientu těsnost vztahu mezi zkoumanými proměnnými. Pro regresní model bude platit následující funkční vztah: +

ROAA = f ( PM ) PM značí provizní marži spočtenou jako podíl čistých výnosů z poplatků a provizí a průměrných bankovních aktiv a z ekonomického hlediska je předpokládán u všech bankovních skupin pozitivní vliv provizní marže na rentabilitu bankovních aktiv.

8.1 Analýza skupiny velkých bank Následující graf 14 znázorňuje pololetní změny ROAA a provizní marže v případě skupiny velkých bank. Provizní marže má po většinu sledovaného období klesající charakter, ukazatel rentability bankovních aktiv spíše kolísá.

Graf 10 Pololetní změny ROAA a provizní marže ve skupině velkých bank Zdroj: Zpracováno dle účetních výkazů bank ze skupiny velkých bank

46 Pearsonův koeficient je v tomto případě roven hodnotě 0, 64, což značí lineární závislost mezi sledovanými proměnnými střední až silnou. Nulová hypotéza značící nulovou korelaci byla také zamítnuta na 5% hladině významnosti na základě p – hodnoty (0,0129 < α). Z ekonomického i statistického hlediska se jako nejvhodnější forma pro regresní model jeví funkční forma lineární. Lineární regresní model má následující tvar: ROAA t n = 14

=

0,801

= R2adj. = 0,366228

+

0,648 PM 2,918

p – hodnota (t) = 0,0129 F = 8,512115

Regresní model by se dal interpretovat tak, že nárůst provizní marže o 1 p. b. způsobuje růst rentability průměrných bankovních aktiv o 0,648 p. b. Při testování významnosti regresních parametrů prostřednictvím t-hodnoty lineárního regresního modelu pro n = 14 byla na hladině významnosti 5 % prokázána statistická významnost. F – test také naznačuje statistickou významnost, neboť p – hodnota F – testu je menší než α = 0,05, tzn. že zvolený lineární regresní model je na 5% hladině významnosti statistiky významný. Adjustovaný (korigovaného) koeficientu determinace vykázal hodnotu 0,366228, což podle stupnice pro koeficient determinace značí význačnou těsnost vztahu mezi proměnnými. Znamená to, že změny v rentabilitě průměrných bankovních aktiv jsou z 37 % závislé na změnách provizní marže. Dále byl regresní model podroben dalšími testy, které potvrdily správnou specifikaci modelu: Provedený RESET test potvrdil na 5% hladině významnosti správnou specifikaci modelu, resp. nulovou hypotézu o správné specifikaci regresního modelu nemůžu zamítnout. Pro jistotu byl ještě proveden tzv. test nelinearity, který nezamítl nulovou hypotézu o linearitě proměnných. To znamená, že vztah mezi proměnnými je na 5% hladině významnosti lineární a model je tedy správně specifikován. Dále byly testovány podmínky, jejichž platnost je nezbytná pro správný odhad parametrů regresního modelu prostřednictvím metody nejmenších čtverců: V případě testování regresního modelu na výskyt heteroskedasticity byl proveden Whiteův test a Breusch-Paganův test. Ani jeden z testů nepotvrdily výskyt heteroskedasticity na 5 % hladině významnosti.

47 Regresní model podroben testy detekující výskyt autokorelace. Při provedení Durbin – Watsonova testu na detekci autokorelace 1. řádu, který prokazuje sériovou nezávislost chybového členu na hladině významnosti 5 %. V případě testování autokorelace vyšších řádů byl proveden test do řádu 4 (neboť √14 = 3,74 = 4), kde byla použit Breusch-Godfrey test a Ljung-Box. Žádný z provedených testů nepotvrdily výskyt autokorelace vyšších řádů. Poslední test byl zaměřen na normalitu rozdělení chybového členu. Byl proveden test dobré shody (chí – kvadrát = 0,486, p – hodnota = 0,7842), tzn. že nulová hypotéza o normalitě rozdělení nemůže být zamítnuta, tedy chybový člen má normální rozdělení na 5% hladině významnosti. Z dalších testů, které zkoumají normalitu rozdělení, byl proveden Shapiro-Wilkův test a Jarque-Bera test. Oba testy potvrzují normální rozdělení chybového členu na 5 % hladině významnosti. Z uvedených testů tedy vyplývá, že předpoklady, které jsou nezbytné pro odhad regresního modelu prostřednictvím metody nejmenších čtverců, byly splněny. Výsledky testů jsou uvedeny v následující tabulce.

48

Tabulka 6 Testy předpokladů regresního modelu u skupiny velkých bank Test

Testová statistika

p - value

Význam testu

RESET test

F = 1,09581

0,371272

Model je statisticky průkazný

Test linearity na základě mocnin

LM = 1,6473

0,199327

Linearita – správná specifikace modelu

Test linearity na základě logaritmu

LM = 1,50846

0,219374

Linearita – správná specifikace modelu

Whiteův test

LM = 0,086584

0,957632

Homoskedasticita chybového členu

Breusch-Paganův test

LM = 0,036686

0,848105

Homoskedasticita chybového členu

Durbin-Watsonův test

DW = 1,45749

0,0798969

Autokorelace 1. řádu nenastala

Breusch-Godfrey test

0,361828

0,829

Autokorelace vyšších řádů nenastala

Ljung-Box test

LB = 3,12713

0,537

Autokorelace vyšších řádů nenastala

Test dobré shody

chí–kvadrát = 0,486

0,7842

Normalita chybového členu

Shapiro-Wilkův test

W test = 0,949303

0,549934

Normalita chybového členu

Jarque-Bera test

0,757869

0,68459

Normalita chybového členu

Zdroj: Zpracováno pomocí programu Gretl

49

8.2 Analýza skupiny středních bank Graf 15 znázorňuje dynamiku pololetního vývoje ROAA a provizní marže v případě skupiny středních bank. Provizní marže po většinu období spíše klesá, kdežto ukazatel ROAA zaznamenává různorodější vývoj, ke konci sledovaného období spíše roste. Avšak vývoj těchto dvou ukazatelů se zdá být v některých momentech podobný.

Graf 11 Pololetní změny ROAA a provizní marže ve skupině středních bank Zdroj: Zpracováno dle účetních výkazů bank ze skupiny středních bank

Těsnost vztahu v případě skupiny středních bank mezi rentabilitou průměrných bankovních aktiv a provizní marží prostřednictvím Pearsonova koeficientu činí 0,75, což značí silnou závislost mezi proměnnými. Nulová hypotéza, která značí nulovou korelaci mezi proměnnými, byla také zamítnuta na základě p – hodnoty (0,0019 < α). Lineární regresní model vyjadřující vztah mezi rentabilitou bankovních aktiv a provizní marží u skupiny středních bank má následující tvar: ROAA

=

t

=

3,948

R2adj. = 0,528821

F = 15,59036

n = 14

0, 108

+

1,168 PM p-hodnota(t) = 0,0019

Regresní model by se dal interpretovat tak, že nárůst provizní marže o 1 p. b. způsobuje růst rentability průměrných bankovních aktiv o 1,168 p. b.

50 Při testování významnosti regresních parametrů tohoto lineárního regresního modelu skupiny středních bank prostřednictvím t – hodnoty pro n = 14 byla na hladině významnosti 5 % prokázána statistická významnost. Také F – test naznačuje statistickou významnost, neboť p – hodnota F – testu je menší než α = 0,05, tzn. že zvolený lineární regresní model je na 5% hladině významnosti statistiky významný. Korigovaný koeficient determinace vykazuje hodnoty 0,565065, což podle stupnice pro koeficient determinace značí velkou těsnost mezi sledovanými proměnnými, je to vyšší hodnota, než která byla vykázána u skupiny velkých bank. Znamená to, že změny v ukazateli rentability průměrných bankovních aktiv jsou asi z 57 % závislé na změnách v provizní marži. Byl proveden RESET test, kde p – hodnota testu provedeného zároveň pro druhé a třetí mocniny vyšla 0,5, což je na hraně pro statistickou významnost regresního modelu. Avšak výše uvedený F – test prokázal statistickou významnost a provedený test nelinearity nezamítl nulovou hypotézu o linearitě proměnných. To znamená, že vztah mezi proměnnými je na 5% hladině významnosti lineární a model je tedy správně specifikován. Regresní model byl také dále podroben dalšími testy, které testují oprávněnost použití metody nejmenších čtverců pro odhad parametrů regresního modelu: V případě testování regresního modelu na výskyt heteroskedasticity byl proveden Whiteův test a Breusch-Paganův test. Ani jeden z testů nepotvrdily výskyt heteroskedasticity na 5 % hladině významnosti. Dále byl regresní model podroben testy detekující výskyt autokorelace. Při provedení Durbin – Watsonova testu na detekci autokorelace 1. řádu, který prokazuje sériovou nezávislost chybového členu na hladině významnosti 5 %. v případě testování autokorelace vyšších řádů byl proveden test do řádu 4 (neboť √14 = 3,74 = 4), kde byla použit Breusch-Godfrey test a Ljung-Box. Žádný z provedených testů nepotvrdily výskyt autokorelace vyšších řádů. Poslední test byl zaměřen na normalitu rozdělení chybového členu. Byl proveden test dobré shody. Nulová hypotéza o normalitě rozdělení nemůže být zamítnuta, tedy chybový člen má normální rozdělení na 5% hladině významnosti. Z dalších testů, které zkoumají normalitu rozdělení, byl proveden Shapiro-Wilkův test a Jarque-Bera test. Oba testy potvrzují normální rozdělení chybového členu na 5 % hladině významnosti.

51 Z uvedených testů tedy vyplývá, že předpoklady, které jsou nezbytné pro odhad regresního modelu prostřednictvím metody nejmenších čtverců, byly splněny. Výsledky testů jsou uvedeny v tabulce. Tabulka 7 Testy předpokladů regresního modelu u skupiny velkých bank Test

Testová statistika

p - value

Význam testu

RESET test

F = 4,233109

0,05

Model je statisticky průkazný

Test linearity na základě mocnin

LM = 2,01374

0,155881

Linearita – správná specifikace modelu

Test linearity na základě logaritmu

LM = 0,165989

0,127405

Linearita – správná specifikace modelu

Whiteův test

LM = 3,041765

0,218519

Homoskedasticita chybového členu

Breusch-Paganův test

LM = 0,769742

0,380297

Homoskedasticita chybového členu

Durbin-Watsonův test

DW = 1,264

0,53

Autokorelace 1. řádu nenastala

Breusch-Godfrey test

1,880809

0,207

Autokorelace vyšších řádů nenastala

Ljung-Box test

LB = 7,12678

0,129

Autokorelace vyšších řádů nenastala

Test dobré shody

chí–kvadrát = 2,191

0,3344

Normalita chybového členu

Shapiro-Wilkův test

W test = 0,919714

0,217818

Normalita chybového členu

Jarque-Bera test

1,14784

0,563312

Normalita chybového členu

Zdroj: Zpracováno pomocí programu Gretl

52

8.3 Analýza skupiny malých bank Následující graf 16 znázorňuje pololetní změny ukazatele rentability bankovních aktiv a provizní marže v případě skupiny malých bank. Na první pohled se nezdá, že by měl být v tomto případě blízký vztah mezi těmito ukazateli.

Graf 12 Pololetní změny ROAA a provizní marže ve skupině malých bank Zdroj: Zpracováno dle účetních výkazů skupiny malých bank

Těsnost vztahu v případě skupiny malých bank mezi rentabilitou průměrných bankovních aktiv a provizní marží určena prostřednictvím Pearsonova značí střední míru lineární závislosti mezi těmito proměnnými. Pearsonův koeficient činí 0,57. Nulová hypotéza, která značí nulovou korelaci mezi proměnnými, byla také zamítnuta na základě p – hodnoty (0,0333 < α). Lineární regresní model vyjadřující vztah mezi rentabilitou bankovních aktiv a provizní marží u skupiny středních bank má následující tvar: ROAA

=

t

=

2,404

R2adj. = 0,268885

F = 5,781056

n = 14

0,382

+

0,203 PM p-hodnota(t) = 0,0333

Z regresního modelu vyplývá, že nárůst provizní marže o 1 p. b. způsobuje růst rentability průměrných bankovních aktiv o 0,203 p. b.

53 Při testování statistické významnosti parametrů lineárního regresního modelu skupiny malých bank byla pro n = 14 prokázána na 5% hladině významnosti jejich statistická významnost. Byl proveden také F-test, který na 5% hladině významnosti zamítl nulovou hypotézu o statistické neprůkaznosti modelu (p-hodnota F-testu < α). Korigovaný koeficient determinace vykazuje hodnotu 0,268885. Podle stupnice pro koeficient determinace značí význačnou těsnost vztahu mezi sledovanými proměnnými. Znamená to, že změny v ukazateli rentability průměrných bankovních aktiv jsou z 27 % závislé na změnách v provizní marži, což je méně, než v případě skupiny velkých bank. Regresní model byl také dále podroben dalšími testy, které ovlivňují klasické předpoklady modelu: Byl proveden RESET test, kde p – hodnota testu zároveň potvrdila statistickou významnost výše uvedeného regresního modelu, resp. nulovou hypotézu o správné specifikaci regresního modelu na základě p – hodnoty nemůžu zamítnout. Stejně jako v předchozích modelech byl proveden test nelinearity, který nezamítl nulovou hypotézu o linearitě proměnných. Regresní model je tedy na 5% hladině významnosti lineární v parametrech, a tudíž je správně specifikován. V případě testování regresního modelu na výskyt heteroskedasticity byl opět proveden Whiteův test a Breusch-Paganův test. Ani jeden z testů nepotvrdily výskyt heteroskedasticity na 5 % hladině významnosti. Při provedení Durbin – Watsonova testu na detekci autokorelace 1. řádu, který prokazuje sériovou nezávislost chybového členu na hladině významnosti 5 %. v případě testování autokorelace vyšších řádů byl proveden test do řádu 4 (neboť √14 = 3,74 = 4), kde byla použit Breusch-Godfrey test a Ljung-Box. Žádný z provedených testů nepotvrdily výskyt autokorelace vyšších řádů. Test dobré shody týkající se normality reziduí na 5% hladině významnosti nezamítl nulovou hypotézu o normalitě rozdělení chybového členu. Z dalších testů, které zkoumají tuto normalitu, byl proveden Shapiro-Wilkův test a Jarque-Bera test. Oba testy potvrzují normální rozdělení chybového členu na 5 % hladině významnosti. Z uvedených testů tedy vyplývá, že předpoklady, které jsou nezbytné pro odhad regresního modelu prostřednictvím metody nejmenších čtverců, byly splněny. Výsledky testů jsou uvedeny v následující tabulce.

54

Tabulka 8 Testy předpokladů regresního modelu u skupiny velkých bank Test

Testová statistika

p - value

Význam testu

RESET test

F = 0,0557969

0,946023

Model je statisticky průkazný

Test linearity na základě mocnin

LM = 0,0201917

0,887003

Linearita – správná specifikace modelu

Test linearity na základě logaritmu

LM = 0,000480

0,982521

Linearita – správná specifikace modelu

Whiteův test

LM = 4,46132

0,107458

Homoskedasticita chybového členu

Breusch-Paganův test

LM = 1,08829

0,296851

Homoskedasticita chybového členu

Durbin-Watsonův test

DW = 1,46549

0,072

Autokorelace 1. řádu nenastala

Breusch-Godfrey test

0,787753

0,564

Autokorelace vyšších řádů nenastala

Ljung-Box test

LB = 3,87054

0,424

Autokorelace vyšších řádů nenastala

Test dobré shody

chí–kvadrát = 0,028

0,985805

Normalita chybového členu

Shapiro-Wilkův test

W test = 0,952373

0,598127

Normalita chybového členu

Jarque-Bera test

0,489609

0,782858

Normalita chybového členu

Zdroj: Zpracováno pomocí programu Gretl

55

8.4 Dílčí závěr U všech třech bankovních skupin byla zvolena lineární funkční forma regresního modelu, protože se tato forma jevila z hlediska statistické významnosti a koeficientů determinace regresních modelů jako nejvýhodnější a u všech třech regresních modelů byl potvrzen ekonomický předpoklad o kladném vlivu rostoucí provizní marže na rentabilitu bankovních aktiv. Avšak vliv tempa růstu provizní marže na rentabilitu bankovních aktiv se u každé bankovní skupiny do značné míry liší. Nejvýraznější vliv provizní marže na rentabilitu aktiv byl prostřednictvím regresní analýzy zjištěn u skupiny středních bank. Pearsonův koeficient značí silnou lineární závislost mezi analyzovanými proměnnými. Z regresního modelu vyplynulo, že změny v ukazateli rentability jsou podle korigovaného koeficientu determinace asi z 57 % závislé na změnách provizní marže, což značí velkou těsnost vztahu mezi sledovanými proměnnými. U skupiny velkých bank byl zjištěn nižší vliv provizní marže na rentabilitu aktiv, než v případě středních bank. Pearsonův koeficient značí těsnost vztahu mezi proměnnými na hranici střední a silné závislosti. Z korigovaného koeficientu determinace regresního modelu vyplynula 37% závislost rentability aktiv na změnách provizní marže. Nejslabší vliv provizní marže na rentabilitu bankovních aktiv byl detekován u bankovní skupiny malých bank. Pearsonův koeficient značí střední závislost mezi těmito proměnnými. Z koeficientu determinace regresního modelu vyplynulo, že změny v ukazateli rentability aktiv jsou z 27 % závislé na změnách provizní marže.

56

9 Závěr Cílem této diplomové práce bylo vyhodnotit vývoj čistých výnosů z poplatků a provizí a jejich distribuci mezi jednotlivé bankovní skupiny v České republice a zhodnotit vliv těchto výnosů na rentabilitu aktiv jednotlivých bankovních skupin. Na téma porovnávání bankovních výnosů z poplatků a provizí již byla zveřejněna řada odborných článků a studií, které porovnávají výši poplatků a provizí na úrovni jednotlivých států (např. výzkumy společnosti Capgemini38 nebo Evropské komise39), které zařazují Českou republiku mezi státy s vysokými bankovními poplatky, popř. byly provedeny průzkumy porovnávající výše bankovních poplatků jednotlivých bank v České republice, které kriticky hodnotí navyšování tohoto druhu výnosu především u větších bankovních domů40. Je otázkou, do jaké míry jsou relevantní studie a průzkumy, které při porovnávání výnosů z poplatků a provizí nezohledňují změny ve velikosti banky (např. prostřednictvím změn v objemu bankami spravovaných aktiv, popř. prostřednictvím jiného měřítka). Tato práce pojednává o vývoji bankovních poplatků a provizí v jejich relativní podobě vzhledem k celkovým bankovním aktivům (provizní marže) a porovnává výši tohoto ukazatele mezi jednotlivými bankovními skupinami, do kterých jsou banky rozděleny na základě jejich bilanční sumy dle metodiky ČNB. Pro dosažení cíle a posouzení distribuce poplatků a provizí mezi bankovní skupiny bylo zapotřebí vypočítat ukazatele provizní marže (poměr čistých výnosů z poplatků a provizí a průměrného stavu aktiv), u kterých byl následně analyzován jejich dynamický vývoj v čase pomocí meziročních diferencí a který byl porovnáván mezi jednotlivými bankovními skupinami. Pro účely následné regresní analýzy, prostřednictvím které měl být posouzen vliv poplatků a provizí na finanční výkonnost bankovních skupin, bylo potřeba pro jednotlivé bankovní skupiny také vypočítat ukazatel rentability průměrných bankovních aktiv. Pro výpočet uvedených ukazatelů bylo nutné získat požadovaná data, která byla čerpána především z účetních závěrek zveřejňovaných ve výročních a meziročních zprávách. Referenčním obdobím bylo zvoleno období od roku 2005 do roku 2011. V práci byla použita jak roční data, převzatá z těchto výročních zpráv, tak data pololetní, která jsou převzatá z průběžně zveřejňovaných hospodářských výsled-

38

Capgemini. World Retail Banking Report 2006

39

Data collection for prices of current accounts provided to consumers: Final Report 2009

40

Každoročně prováděné průzkumy zveřejňované internetovým serverem Bankovnípoplatky.com

57 ků jednotlivých bank. Ze zjištěných výpočtů a pozorování byly zjištěny následující závěry. Provizní marže skupiny velkých bank vykazuje ve sledovaném období klesající trend. Stejnou tendenci má i provizní marže skupiny středních bank. Důvodem klesajícího trendu je především rychlejší tempo růstu aktiv než je tempo růstu čistých výnosů z poplatků a provizí u obou bankovních skupin. I samotná výše provizních marží těchto bankovních skupin je ve srovnatelné výši, i když ve skupině středních bank je její průběh kolísavější. Nejproměnlivější vývoj provizní marže je vykázán u skupiny malých bank, přičemž po většinu sledovaného období se marže pohybuje pod úrovní skupiny velkých a středních bank. Na vývoji provizních marží se do určité míry podepsal hospodářský vývoj. Do roku 2008 se projevuje rychlejší tempo růstu ekonomiky, HDP České republiky vykazuje každoroční růst v průměru o více než 6 %. Tento příznivý hospodářský vývoj má pozitivní vliv na hospodaření většiny institucí podnikajících na území České republiky. Tempo růstu HDP potom zpomalilo vlivem globální finanční krize, která propukla v roce 2007 na trhu hypoték v USA a v roce 2008 přerostla v hospodářskou krizi a postihla makroekonomický vývoj v České republice. Vliv hospodářského vývoje se projevuje především u skupiny velkých bank, kde provizní marže do roku 2008 klesá téměř konstantním tempem. Skupina velkých bank totiž v příznivém hospodářském prostředí rozšiřuje svá bankovní aktiva a tempo růstu aktiv převyšuje tempo růstu čistých výnosů z poplatků a provizí. V roce 2008 se začíná zpomalovat tempo růstu HDP a začíná se prosazovat hospodářská recese, která se projevuje ve stagnaci v oblasti bankovních aktiv a ve zpomalení růstu čistých výnosů z poplatků a provizí (v roce 2009 byl zaznamenán u skupiny velkých bank dokonce jejich pokles). Ve výsledku se tempo poklesu provizní marže snižuje. U skupiny velkých bank nedochází k výrazným změnám ve složení bankovní skupiny, které by měly vliv na průběh provizní marže, což se nedá tvrdit o ostatních bankovních skupinách. V případě skupiny středních bank je vývoj provizní marže kolísavější, ve srovnání se skupinou velkých bank. U položek čistých výnosů z poplatků a provizí a objemu aktiv, které formují provizní marži, není u této bankovní skupiny vysledován výrazný vliv hospodářského vývoje. Ve sledovaném období provizní marže skupiny středních bank klesá, neboť tempo růstu bankovních aktiv je vyšší, než tempo růstu čistých výnosů z poplatků a provizí. I přes nepříznivý hospodářský vývoj a snižování HDP v letech 2008 a 2009 dochází k růstu čistých výnosů z poplatků a provizí a k rozšiřování bankovních aktiv (na rozdíl od skupiny velkých bank). Jen v roce 2010 došlo ke zvýšení provizní marže této bankovní skupiny, neboť dochází k mírnému meziročnímu poklesu celkových aktiv a k poměrně výraznému růstu čistých poplatků a provizí. Kolísavější průběh provizní marže je

58 determinován především přeřazováním bank mezi bankovními skupinami středních a malých bank (v roce 2007 a 2011). Nejvíce proměnlivý průběh provizní marže je pozorován u skupiny malých bank, přičemž po většinu sledovaného období se drží výrazně pod úrovní skupiny velkých a středních bank. U provizní marže skupiny malých bank také není vysledován výrazný vliv hospodářského vývoje. Za celé sledované období dochází v této bankovní skupině k meziročnímu růstu bankovních aktiv (kromě roku 2011, kdy vlivem přechodu bank do skupiny středních bank došlo k odlivu aktiv). Celková výše provizní marže je ovlivňována především změnami v položce čistých výnosů z poplatků a provizí, která je určována především změnami ve struktuře této bankovní skupiny vlivem přechodu bank mezi skupinami středních a malých bank a také vlivem vzniku nových bank v této bankovní skupině. V roce 2005 je marže skupiny malých bank sice vyšší, než v ostatních bankovních skupinách, avšak do roku 2008 její hodnota výrazně poklesla. Při bližším zkoumání tohoto vývoje u malých bank bylo zjištěno, že provizní marže celé této bankovní skupiny je do roku 2007 výrazně ovlivněna provizní marží eBanky, a. s., která je v roce 2005 výrazně vyšší, než u ostatních bank, ale do roku 2007 postupně klesá (v roce 2008 došlo ke spojení eBanky a Raiffeisenbank, a. s). Při zanedbání vlivu provizní marže eBanky, a. s. se provizní marže skupiny malých bank v letech 2005 – 2008 pohybuje výrazně pod úrovní ostatních bankovních skupin. Nízká provizní marže skupiny malých bank je určována také bankami, které vykazují dokonce ztrátu z poplatků a provizí (PPF banka a nově vzniklá Evropsko – Ruská banka ztráta v letech 2007-2008) a v posledních letech je ovlivněna nově vznikajícími bankami, které se vyznačují novou cenovou strategií s téměř nulovými poplatky, tudíž vykazují nízké zisky z poplatků a provizí vzhledem k celkovým aktivům (hlavně Air bank, která zaznamenala v roce 2011 dokonce ztrátu, a Equa bank). Dále byla v práci provedena jednokriteriální regresní analýza, která měla určit vliv bankovních poplatků a provizí na rentabilitu bankovních aktiv. Při hodnocení regresních modelů podle koeficientů determinace nebyl tento koeficient nijak výrazný ani u jedné bankovní skupiny. Důvodem je, že poplatky a provize nejsou pro banky hlavním zdrojem příjmu. Avšak nulová závislost mezi provizní marží a rentabilitou bankovních aktiv byla u všech bankovních skupin zamítnuta a u každé skupiny bank byla detekována různá míra závislosti mezi těmito ukazateli. Největší vliv provizní marže na rentabilitu aktiv byl prokázán u skupiny středních bank. Z regresního modelu vyplynulo, že změny v ukazateli rentability jsou asi z 57 % závislé na změnách provizní marže, což značí poměrně významnou závislost.

59 U skupiny velkých bank je vliv provizní marže na rentabilitu aktiv menší, než je tomu v případě skupiny středních bank. Konkrétně z koeficientu determinace regresního modelu vyplynula 37 % závislost rentability aktiv na změnách provizní marže. Nejslabší vliv provizní marže na rentabilitu bankovních aktiv byl detekován u bankovní skupiny malých bank. Koeficient determinace lineárního regresního modelu ukazuje, že změny v ukazateli rentability aktiv jsou pouze z 27 % závislé na změnách provizní marže. Pro účely naplnění cíle této diplomové práce byly položeny dvě výzkumné otázky, které mají být na základě provedených analýz zodpovězeny. První výzkumná otázka zněla: Mají velké banky vyšší provizní marži než banky střední a malé? Tato výzkumná otázka vychází z předpokladu, že banky s vyšším podílem na trhu mají vyšší provizní marži než banky s tržním podílem nižším. Výzkumná otázka byla na základě provedených analýz provizní marže a komparace hodnot potvrzena pouze u skupiny malých bank, která vykazuje výrazně nižší provizní marži než ostatní bankovní skupiny. V případě skupiny velkých a středních bank byl zaznamenán obdobný vývoj a výše jejich provizních marží byla v podstatě srovnatelná. V tomto případě se tedy výzkumná otázka nepotvrdila a neplatí zde, že banky s větším podílem na trhu mají vyšší provizní marži. Druhá výzkumná otázka se týkala vlivu bankovních poplatků a provizí na celkovou rentabilitu bankovních aktiv. Tato výzkumná otázka konkrétně zněla: Je u skupiny velkých bank větší vliv provizní marže na rentabilitu průměrných aktiv než u skupiny velkých a středních bank? Odpověď na tuto výzkumnou otázku dávají výsledky provedených regresních analýz. Tato výzkumná otázka byla opět potvrzena pouze u skupiny malých bank, kde byla prokázána nejmenší determinace rentability bankovních aktiv provizní marží. U skupiny velkých a středních bank byla odpověď na výzkumnou otázku opět negativní, neboť největší determinace se projevila u skupiny středních bank. Z analýzy vývoje a distribuce bankovních poplatků a provizí mezi jednotlivé bankovní skupiny vyplývá, že nejvyšší relativní ukazatele čistých výnosů z poplatků a provizí vykazují banky, které se řadí do skupiny velkých a středních bank, přičemž výše ukazatelů v těchto bankovních skupinách je srovnatelná. Podle předpokladu, malé banky, zřejmě kvůli své snaze konkurovat větším bankám, vykazují tyto ukazatele ohledně výše poplatků a provizí relativně nejnižší. Jak bylo v práci zmíněno, jednou z příčin takovéto distribuce bankovních poplatků a provizí může být také to, že čeští klienti jsou poměrně konzervativní a neradi mění banku. Nevěří novým bankám, neboť se obávají jejich krachu a tak ztráty svých peněz (ačko-

60 liv v dnešních podmínkách povinného pojištění vkladů se tento argument nedá považovat za relevantní). Avšak právě změna v konzervativnosti klientů a ochota přejít k jiným bankám, které nabízejí pro klienty výhodnější podmínky v oblasti bankovních poplatků, by mohly způsobit změny v současné distribuci bankovních poplatků a provizí a docházelo by díky vyšší konkurenci mezi bankovními skupinami k vyrovnávání výše analyzovaných ukazatelů. V současné době opravdu dochází k tomu, že se zvyšuje počet klientů nových malých bank, které lákají klienty především na novou cenovou strategii s téměř nulovými bankovními poplatky. Podle předběžných výsledků roku 2012 dochází také k meziročnímu snižování čistých výnosů z poplatků a provizí u všech čtyř největších bankovních domů. Nastává otázka, jakou roli v tomto vývoji hraje rostoucí konkurence, která je způsobena nástupem nových „nízkonákladových“ bank, a větší zájem klientů o poplatky. Zda bude mít tato situace vliv na budoucí distribuci poplatků a provizí mezi jednotlivé banky, ukáží hospodářské výsledky bank v následujících letech.

61

10 Seznam použitých zdrojů Literární a elektronické zdroje: CNB. Working paper series: Market Power and Efficiency in the Czech Banking Sector. [pdf]. 2007. Dostupné z: Česká bankovní asociace: Spotřebitelský slovníček [online]. 2009 [cit. 2012-10-04]. Dostupné z: ČESKÁ BANKOVNÍ ASOCIACE. Tisková zpráva: Moderní finanční sektor přispívá ke konkurenceschopnosti české ekonomiky [pdf.] 2012. Dostupné z: https: ČNB: Metodika [online]. 2012 [cit. 2012-09-5]. Dostupné z: DVOŘÁK, Pavel. CERGE-EI. Working paper series : Paying for banking services: What determines the fees? [pdf]. 2009. Dostupné z: DVOŘÁK, Petr. Komerční bankovnictví pro bankéře a klienty. 2. aktualiz. vydání. Praha: Linde, 2001. ISBN 80-7201-310-6. EUROPEAN CENTRAL BANK. Bank risk during the financial crises [pdf]. Working paper no. 1394. 2011. Dostupné z: Finparáda: Bankovní poplatky za vedení účtu ve třetím čtvrtletí v Česku poklesly [online]. 2012 [cit. 2012-11-08]. Dostupné z: HINDLS, Richard. Statistika pro ekonomy. 8. vydání. Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 978-80-86946-43-6. Hospodářské noviny: Marek Hatlapatka: Když je méně úvěrů, banky zdraží služby. 2010. ISSN 1213 - 7693. Dostupné z:

62 HOVORKA, Jiří. Aktuálně.cz: Nové banky už vybraly miliardy. Levné účty lidi lákají [online]. 2012 [cit. 2012-11-08]. Dostupné z: JANÁČKOVÁ, Pavlína. Obchodní politika bank v ČR v oblasti bankovních poplatků. Brno, 2011. Dostupné z: Bakalářská práce. Masarykova univerzita. KAŠPAROVSKÁ, Vlasta. Řízení obchodních bank. 1. vydání. Praha: C. H. Beck, 2006. ISBN 80-7179-381-7. Materiály k předmětu ekonometrie [online]. 2012 [cit. 2012-09-10]. Dostupné z WWW: POLOUČEK, Stanislav. Bankovnictví. 1. vydání. Praha: C. H. Beck, 2006. ISBN 807179-462-7. PŮLPÁN, Karel. Slovník bankovnictví, pojišťovnictví a kapitálových trhů. Praha: Public History, 1998. ISBN 80-902193-2-2. PŮLPÁNOVÁ, Stanislava. Komerční bankovnictví v České republice. 1. vydání. Praha: Oeconomica, 2007. ISBN 978-80-245-1180-1. ROD, Aleš. Bankovní poplatky a provize, analýza jejich reálných a potenciálních vlivů na ekonomiku České republiky. Praha, 2009. Dostupné z: Diplomová práce. Vysoká škola ekonomická. STAIKOURAS, Christos. BANK OF ENGLAND. Non-interest income and total income stability [pdf.] 2003.Working Paper no. 198. Dostupné z:< http://www.bankofengland.co. uk/publications/Documents/workingpapers/wp198.pdf> STIROH, K.J. “Diversification in Banking: Is Non-interest Income the Answer?”, Journal of Money, Credit, and Banking. Blackwell Publishing, 2004. Dostupné z:< http://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr154.pdf> VALOVÁ, Ivana. Finance.cz: Mohou si lidé za vysoké bankovní poplatky sami? [online]. [cit. 2012-10-08]. Dostupné z: ZEMAN, Miroslav. OVB Vstřícná banka: Proč nové a malé banky drtí ty staré a velké [online]. 2012 [cit. 2012-11-08]. Dostupné z:

63 ZIEGLER, Kamil. Finanční řízení bank. 2. vydání. Praha: Bankovní institut vysoká škola, 2006. ISBN 978-80-7265-192-4. Zprávy o výkonu dohledu nad finančním trhem 2005 – 2011. Dostupné z:< http://www.cnb.cz/cs/dohled_financni_trh/souhrnne_informace_fin_trhy/zpravy_ o_vykonu_dohledu/> ZUNO. Proč Češi mění banku[online]. [cit. 2012-10-08 ] Dostupné z: Výroční a pololetní zprávy Výroční zpráva Air Bank, a.s, Praha, Air Bank, a.s., 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Banco Popolare Česká republika, a.s., Praha, Banco Popolare Česká republika, a.s., 2008 - 2010. Dostupné z: Výroční zpráva BAWAG Bank CZ, a.s., Praha, BAWAG Bank CZ, a.s. 2005 – 2007. Dostupné z:< http://www.lbbw.cz/cs/o-nas/vyrocni-zpravy/bawag-bankcz/index.shtml> Výroční zpráva Citibank, a.s., Praha, Citibank, a.s. 2005 – 2007. Dostupné z: Výroční zpráva Česká spořitelna, a.s., Praha, Česká spořitelna, a.s. 2005 – 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Českomoravská záruční a rozvojová banka, a.s. Praha, Českomoravská záruční a rozvojová banka, a.s. 2005 – 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Československá obchodní banka, a.s., Praha, Československá obchodní banka, a.s., 2005 – 2011. Dostupné z:< http://www.csob.cz/cz/Csob/OCSOB/Povinne-informace/Pravidelne-zverejnovane-informace/Stranky/Vyrocni-apololetni-zpravy.aspx>

64 Výroční zpráva eBanka, a.s., Praha, eBanka, a.s., 2005 - 2007. Dostupné z: < http://www.rb.cz/o-bance/o-bance/vysledky-hospodareniraiffeisenbank/vysledky-hospodareni-ebanky-do-7-7-2008/> Výroční zpráva Equa bank, a.s, Praha, Equa bank, a.s., 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Evropsko-ruská banka, a.s., Praha, Evropsko-ruská banka, a.s., 2008 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Fio banka, a.s., Praha, Fio banka, a.s. 2010 – 2011. Dostupné z: Výroční zpráva GE Money Bank, a. s., Praha, GE Money Bank, a.s., 2005 – 2011. Dostupné z: Výroční zpráva HVB Bank Czech Republic, a.s., Praha, HVB Bank Czech Republic, a.s., 2005 - 2006. Dostupné z: Výroční zpráva Hypoteční banka, a. s., Praha, Hypoteční banka, a.s., 2005 – 2011. Dostupné z: Výroční zpráva J & T Banka, a.s., Praha, J & T Banka, a.s., 2005-2011. Dostupné z: Výroční zpráva Komerční banka, a.s., Praha, Komerční banka, a.s., 2005 - 2011. Dostupné z: Výroční zpráva LBBW Bank CZ, a.s., Praha, LBBW Bank CZ, a.s., 2008 – 2011. Dostupné z: Výroční zpráva PPF banka, a.s., Praha, PPF banka, a.s., 2005 - 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Raiffeisenbank, a. s., Praha, Raiffeisenbank, a.s., 2005 – 2011. Dostupné z:

65 Výroční zpráva UniCredit Bank Czech Republic, a.s., Praha, UniCredit Bank Czech Republic, a.s., 2005 - 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Volksbank, a.s., Praha, Výroční zpráva Volksbank, a.s., 2005 – 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Wüstenrot hypoteční banka, a.s., Praha, Wüstenrot hypoteční banka, a.s., 2005 - 2011. Dostupné z: Výroční zpráva Živnostenská banka, a.s., Praha, Živnostenská banka, a.s., 2005 – 2006. Dostupné z:

66

11 Seznam tabulek a grafů Tabulky Tabulka 1 Aktiva skupiny velkých bank ....................................................................... 32 Tabulka 2 Aktiva skupiny střední bank ........................................................................ 32 Tabulka 3 Aktiva skupiny malých bank ........................................................................ 33 Tabulka 4 Čisté výnosy z poplatků a provizí u jednotlivých bankovních skupin a celého bankovního sektoru v mil. Kč .......................................................................... 34 Tabulka 5 Provizní marže v jednotlivých bankovních skupinách a celého bankovního sektoru 2005-2011 v % ................................................................................ 36 Tabulka 6 Testy předpokladů regresního modelu u skupiny velkých bank ........... 48 Tabulka 7 Testy předpokladů regresního modelu u skupiny velkých bank ........... 51 Tabulka 8 Testy předpokladů regresního modelu u skupiny velkých bank ........... 54 Grafy Graf 1 Meziroční změny čistých úrokových výnosů a čistých výnosů z poplatků a provizí 2000-2011 ........................................................................................................... 22 Graf 2 Koncentrace bankovního sektoru ….…………………………………………………………26 Graf ..3 Herfindahlovy indexy tržní konkurence. ........................................................ 26 Graf 4 Roční náklady na vedení účtu v roce 2012 ........................................................ 29 Graf 5 Meziroční vývoj čistých výnosů z poplatků a provizí ve skupině velkých, středních a malých bank a v celém bankovním sektoru v % ..................................... 35 Graf 6 Vývoj provizních marží jednotlivých bankovních skupin a bankovního sektoru 2005-2011 .............................................................................................................. 37 Graf 7 Meziroční vývoj jednotlivých marží u skupiny velkých bank ....................... 39 Graf 8 Meziroční vývoj jednotlivých marží u skupiny středních bank .................... 41 Graf 9 Meziroční vývoj jednotlivých marží u skupiny malých bank ........................ 43 Graf 14 Pololetní změny ROAA a provizní marže ve skupině velkých bank.......... 45 Graf 15 Pololetní změny ROAA a provizní marže ve skupině středních bank ....... 49 Graf 16 Pololetní změny ROAA a provizní marže ve skupině malých bank .......... 52

67

12 Přílohy Příloha 1 Transakční profil klienta Transakční profil klienta Chování klienta Průměrný zůstatek na účtě v Kč Měsíční příjem Výpisy (procento klientů) Měsíční Čtvrtletní Distribuce výpisů Poštou Na pobočce Elektronicky Hotovost Počet výběrů hotovosti na přepážce Počet výběrů hotovosti z bankomatu vlastní banky za měsíc Počet výběrů hotovosti z bankomatu cizí banky za měsíc Počet hotovostních vkladů za měsíc (průměrný objem 4000 Kč) Platby tuzemské Počet došlých plateb za měsíc (domácích) Počet odchozích plateb za měsíc (domácích-mimo trvalé příkazy) Počet odchozích plateb trval. příkazem za měsíc (domácích) Podíl odchozích plateb, mezibankovní Podíl odchozích plateb, vnitrobankovní Kolikrát za rok je Zřízený trvalý příkaz k běžnému účtu Změněný trvalý příkaz k běžnému účtu Zrušený trvalý příkaz k běžnému účtu Způsob komunikace s bankou Na pobočce Přímým bankovnictvím (internet, telefon, GSM) Platební karty-debetní (procento) Platební karta elektronická (neembosovaná) Platební karta embosovaná

30000 20000 65% 35% 60% 10% 30% 0,5 3 1 0,75 1,5 1 2,5 70% 30% 1 1,5 0,75 20% 80% 90% 10%

68

Příloha 2 Výčet bank spadajících do jednotlivých bankovních skupin v letech 2005-2011 •

Velké banky o Česká spořitelna, a.s. (2005 – 2011) o Československá obchodní banka, a. s. (2005 - 2011) o HVB Bank Czech Republic, a. s. (2005 – 2006) o Komerční banka, a. s. (2005 - 2011) o UniCredit Bank Czech Republic, a. s. (2007 – 2011)

•

Střední banky o BAWAG Bank CZ, a. s. (2005 - 2006) o Citibank, a. s. (2005 - 2007) o Českomoravská záruční a rozvojová banka, a. s. (2005 - 2011) o GE Money Bank, a. s. (2005 – 2011) o Hypoteční banka, a. s. (2005 - 2011) o J&T Banka, a. s. (2011) o PPF banka, a. s. (2011) o Raiffeisenbank, a. s. (2005 - 2011) o Volksbank CZ, a .s. (2005 – 2006, 2011) o Živnostenská banka, a. s. (2005 - 2006)

•

Malé banky o Air Bank, a. s. (2011) o Banco Popolare Česká republika, a. s. (2008 - 2010) o BAWAG Bank CZ, a. s. (2007) o eBanka, a. s. (2005 - 2006) o Equa bank, a. s. (2011) o Evropsko-ruská banka, a. s. (2008 - 2011) o Fio banka, a. s. (2010 - 2011) o J&T BANKA, a. s. (2005 - 2010)

69 o LBBW Bank CZ, a. s. (2008 - 2011) o PPF banka, a. s. (2005 - 2010) o Volksbank, a. s. (2007 - 2010) o Wüstenrot hypoteční banka, a. s. (2005 – 2011)

Ze skupiny malých bank byla pro účely práce vyloučena IC banka z důvodu nedostupných dat. Dále byla vynechána Česká exportní banka, která přecházela mezi skupinami malých a středních bank, z důvodu svého odlišného zaměření.