Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
TRENDY V PODNIKÁNÍ
BUSINESS TRENDS
Obsah – Content
Ladislav Lukáš
Editorial .................................................................................................................................................... 2
Jiří Pešík, Marta Šlehoferová
Analýza spekulativních obchodů s komoditami na základě detekce parametrických extrémů v časových
řadách cen ................................................................................................................................................ 4
Peter Horvát, Brian König, Filip Ostrihoň
The Basis For Modelling The Fiscal Shocks’ Impact On The Business Environment Of Slovakia .......... 11
Pavlína Hejduková, Michaela Krechovská, Karel Karlovec
Rozvoj islámského finančního systému v rámci globalizace finančních trhů ........................................... 20
Drahoslav Lančarič, Radovan Sadov, Marián Tóth
Využitie kritérií MBNQA v hodnotení manažmentu kvality v agropodnikateľských subjektoch SR .......... 26
Ladislav Lukáš
Metody oceňování podniků typu DCF a jejich numerická realizace pomocí SW Mathematica ............... 35
Stela Beslerová, Juraj Tobák, Petra Tutková
Zrážka za nízku likviditu .......................................................................................................................... 44
Tomáš Rábek, Zuzana Čierna, Marián Tóth
Využitie finančnej páky v podmienkach slovenského poľnohospodárstva .............................................. 52
Ivan Brezina, Juraj Pekár, Zuzana Čičková
Analýza zmien koncentrácie bankového sektora SR na báze archimedovského cieľového
programovania ........................................................................................................................................ 58
Viera Labudová, Dana Hrušovská
Využitie rozhodovacích stromov pri analýze prieskumu trhu................................................................... 63
Miloha Jiří, Kotěšovcová Jana
Odpovídá vývoj Škoda auto znalostní společnosti? ................................................................................ 72
Petra Štamfestová
Vztah kvality a zákaznického kapitálu ..................................................................................................... 80
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
1
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Úvod
Vážení čtenáři,
do rukou se vám dostává další číslo časopisu
Trendy v podnikání, které obsahuje vybrané
příspěvky ze stejnojmenné konference, v pořadí
již třetí, která proběhla ve dnech 14. a 15.
listopadu 2013 v prostorách Parkhotelu Plzeň a
jejímž pořadatelem je Fakulta ekonomická
Západočeské univerzity v Plzni. Vedle tradičních
témat zaměřených na podnikovou ekonomiku se
v letošním roce záběr konference rozšířil i
o sekci, která je věnovaná kvantitativním
metodám, s názvem "Kvantitativní přístupy
v řízení procesů". Vybrané příspěvky z této
druhé sekce jsou uvedeny v čísle, které právě
držíte v ruce.
Příspěvek Jiřího Pešíka a Marty Šlehoferové je
zaměřen na analýzu spekulativních obchodů
s potravinovými komoditami vyhledáváním
parametrických extrémů v časových řadách
jejich cen. Výchozím bodem je určení délky
intervalu mezi výskytem dvou lokálních extrémů
ve dvou různých časových řadách. Na základě
této vzdálenosti je formulována hypotéza o vlivu
spekulací na ceny obou komodit. Kvalitní
příspěvek zaujme pozorného čtenáře řadou
dobrých myšlenek zaměřených na kvantitativní
analýzy vztahů spekulativních obchodů na
komoditních burzách.
Příspěvek Ivana Breziny, Juraje Pekára a
Zuzany Čičkové se zaobírá analýzou změn
koncentrace bankovního sektoru na Slovensku
z hlediska počtu klientů bank. Hodnotícím
instrumentem je index HHI formulovaný jako
součet čtverců relativních tržních podílů na
relevantním trhu, a použitým aparátem pro
získání výsledků o střední koncentraci
bankovního
sektoru
v SR
je
cílové
programování.
Peter Horváth, Brian König a Filip Ostrihoň se
věnují aplikaci publikovaného DSGE modelu
japonské ekonomiky pro analýzu fiskálních šoků
na slovenskou makroekonomiku. Zvolené
kalibrace parametrů umožnily použít sw Dynare
pro simulační studie predikce odezev těchto
šoků na spotřeby domácností. S modelem bude
2
jistě možné provést řadu dalších studií
zaměřených na analýzu odezev promítnutých do
dalších makroekonomických veličin – HDP,
inflace, úrokové míry, atd.
Zaměřením zajímavý příspěvek o islámském
finančním systému předkládají Pavlína
Hejduková, Michaela Krechovská a Karel
Karlovec. Obecně se jedná o finanční vztahy
(obchodního a finančního charakteru) založené
a fungující na základě islámského práva. Na
několika příkladech čerpajících z globálně
dostupných informací jsou ukázány specifika
tohoto poněkud odlišného finančního systému,
který však disponuje obrovským potenciálem.
Použití aparátu rozhodovacích stromů k analýze
míry využívání průzkumu trhu podniky na
Slovensku je řešeno v příspěvku Viery
Labudové a Dany Hrušovské. Statisticky jsou
zpracována data z empirického výzkumu
v letech 2009 a 2012. Přitažlivé je zejména
použití entropie pro rozhodování o růstu
rozhodovacího stromu. Podrobná analýza ústí
do návrhů na zlepšení podnikatelského prostředí
pro průzkum trhu.
Radovan Savov, Drahoslav Lančarič a Miroslav
Prístavka se zaměřili na aktuální problematiku
hodnocení managementu kvality s využitím
sedmi specifických kritérií MBNQA v sedmnácti
zemědělských podnicích na Slovensku.
Výsledky empirického výzkumu byly podrobně
statisticky zpracovány metodami korelační
analýzy. Rozhodujícím faktorem, který ovlivňuje
výsledky podniků, se ukázala implementace
managementu kvality.
Příspěvek Ladislava Lukáše nejprve shrnuje
potřebné matematické vztahy užívané při
formulaci tří nejdůležitějších variant metod typu
DCF (DCF-entity, DCF-equity a DCF-APV)
oceňování podniků. Klíčovou roli v tomto typu
výnosových
metod
hraje
korigovaný
hospodářský výsledek po dani. Za pozornost
jistě stojí, že jsou uvedeny podrobnosti
numerické realizace příslušných algoritmů DCF
metod v sw Mathematica.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Stela Beslerová, Juraj Tobák a Petra Tutková
rozebírají ve svém přehledově zaměřeném
příspěvku metody, které se používají v praxi
k odhadu diskontu za nízkou likviditu. Za
nejvhodnější je zvolena metoda akvizičních cen,
která odhaduje tuto diskontní míru vzájemným
srovnáním
veřejně
a
soukromě
obchodovatelných společností.
Autoři Tomáš Rábek, Zuzana Čierná a Marián
Tóth se věnují finanční analýze souboru
zemědělských
podniků
na
Slovensku
s akcentem na použití finanční páky jakožto
způsobu zvýšení rentability vlastního kapitálu.
Základem je známý multiplikativní rozklad této
rentability, ve kterém jedním z faktorů je právě
finanční páka. Analýza je provedena na
výběrovém souboru podniků zemědělské
prvovýroby na Slovensku v letech 2007-2011.
Příspěvek Jiřího Milohy a Jany Kotěšovcové je
především zaměřen na analýzu vývoje
společnosti ŠKODA Auto se závěrečným
konstatováním, že od r. 1997 probíhal spíše
extenzivním než intenzivním způsobem.
K rozlišení jednotlivých typů vývoje jsou
sestrojeny kvantitativní indikátory čerpající
ze základních finančních dat dostupných ve
finančních výkazech, jmenovitě celkových příjmů
a nákladů. Uvedená metodika je relativně
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
jednoduchá a přesto schopná poskytnout
důležité informace o vývoji podniku.
Petra Štamfestová s využitím Spearmanova
koeficientu pořadové korelace studuje těsnost
vzájemné statistické závislosti mezi kvalitou
služeb či výrobků a zákaznickým kapitálem
u vybraných českých podniků ze sektoru
zpracovatelského průmyslu na základě
empirického šetření. Detailní pozornost je
věnována konstrukci vah indexů kvality,
spokojenosti zákazníků a image podniku pomocí
faktorové analýzy na dané množině otázek
pomocí metody hlavních komponent. Jedním
z výsledků je zjištění středně těsné závislosti
mezi kvalitou, spokojeností zákazníků a image
podniku. Identifikace takových vzájemných
vazeb je pro podnik důležité z hlediska řízení
nefinančních determinantů výkonnosti.
Závěrem lze konstatovat, že tradice časopisu
TVP i stejnojmenné konference rok od roku
roste, z čehož máme velikou radost. Děkujeme
všem autorům příspěvků a těšíme se na další do
nadcházejících čísel časopisu. Zároveň již teď
se chystáme a plánujeme uspořádání dalšího
ročníku konference TVP v roce 2014, na které
vás s radostí přivítáme
Ladislav
Lukáš,
Katedra
ekonomie
a kvantitativních metod, FEK ZČU v Plzni
3
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
ANALÝZA SPEKULATIVNÍCH OBCHODŮ S KOMODITAMI NA ZÁKLADĚ
DETEKCE PARAMETRICKÝCH EXTRÉMŮ V ČASOVÝCH ŘADÁCH CEN
Jiří Pešík, Marta Šlehoferová
ÚVOD
Jednou ze základních komodit, která ovládá
světové trhy, je cukr. Ten byl v tomto příspěvku
zvolen jako základní komodita, pro kterou bude
provedena analýza vlivu spekulativních
obchodů na její cenu, avšak nelze zapomínat
ani na ostatní obchodované komodity, které zde
mají také své zastoupení.
Existuje velká řada faktorů, které mají na vývoj
ceny cukru vliv, přičemž dlouhodobě lze mezi
takové faktory zařadit počasí, zemědělskou
politiku a obchodní bariéry, stavy skladových
zásob, škody způsobené škůdci a chorobami
atd. [10] Dále krátkodobé (a někdy
i dlouhodobé) výkyvy především v cenách
futures kontraktů mají z velké části původ
v investičních a spekulativních obchodech. [13]
Tyto obchody mohou krátkodobě výrazně
ovlivnit cenu jednotlivých komodit. Zvláště od
roku 2004, kdy došlo k výraznému růstu objemu
obchodovaných potravinových derivátů díky
masivnímu vstupu investičních fondů, bank a
dalších finančních institucí na tyto trhy. [2]
Zatímco dříve byly spekulace se zemědělskými
komoditami považovány za vysoce nemorální či
trestné, v moderní době jsou navíc považovány
za přirozenou součást obchodu s komoditami.
[3]
Otázkou je, zda je možné sledovat vliv
spekulace na jednu komoditu na další
komodity. Teoreticky je možné, aby se
spekulativní
kapitál
přesunoval
mezi
komoditami. Druhou alternativou je současný
přesun kapitálu ze dvou komodit do jiných
komodit či dalších aktiv (či naopak). V případě
cukru by mohlo jít o přesuny v rámci bílého a
rafinovaného cukru.
V článku [11] je formulován závěr, že
v měsíčních cenách nelze pozorovat plný
přenos ceny mezi bílým a rafinovaným cukrem.
Velmi významné extrémy se v různých
4
komoditách projevují se zpožděním v řádu
několika měsíců. [9] Potencionálně zajímavou
otázkou však zůstává přenos v časové řadě
denních cen.
1
PRODUKCE CUKRU
Aby bylo zřejmé, že změny v cenách cukru mají
značné celosvětové dopady, je vhodné nejprve
uvést několik údajů o jeho pěstování, spotřebě,
vývozu a dovozu.
Cukr je vyráběn z cukrové řepy a cukrové třtiny,
přičemž produkce z těchto dvou plodin je na
celém světě v poměru 15:85 % (2012) [6].
Z historického hlediska je starší produkce cukru
z cukrové třtiny, která začala v Indii
pravděpodobně
již
v době
Alexandra
Makedonského [12]. Cukrová třtina je tropická
tráva, která pro svůj růst potřebuje dostatek
vody a silné sluneční světlo [5], a proto oblast
jejího pěstování většinou nepřesahuje
subrovníkové pásmo [12]. V dnešní době je
jejím největším producentem Brazílie, která je
schopna vyprodukovat až 38,6 milionů tun
cukru (2012) [14]. Touto hodnotou se stává
zároveň největším světovým producentem
cukru na světě. Kromě Brazílie se v Latinské
Americe tato rostlina dále pěstuje u Karibského
moře, Mexického zálivu a v severní Argentině.
Dalšími významnými producenty jsou pak
i Indie a jižní Čína [12].
Cukrová řepa se naopak pěstuje spíše
v mírném pásmu. Jedná se o dvouletou
rostlinu, jejímž největším producentem je
Francie [5], která v roce 2011 vyprodukovala
4,7 milionů tun cukru z této plodiny [6].
Pěstování cukrové řepy má kratší historii,
jelikož první svědectví pocházejí až z 18. století
z Německa. Výroba řepného cukru se začala
postupně rozšiřovat, až došlo k vyrovnání
podílu mezi řepným a třtinovým cukrem v 80.
letech 19. století. Vzhledem k tomu, že je však
výroba řepného cukru dražší než výroba
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
třtinového, došlo opět k jejímu poklesu, až na
současné (výše uvedené) hodnoty [12].
Celkovou výrobu cukru (ať již ze třtiny nebo
řepy) vede celosvětově již zmíněná Brazílie
s 38,6 miliony tun cukru. Za ní následuje Indie
(27,4 milionů tun), státy EU-27 (15,6), Čína (14)
a Thajsko (9,9). Celkově se na světě
vyprodukuje 174,5 milionů tun cukru (lze
pozorovat vzestupnou tendenci). Co se týče
spotřeby, celkové statistiky jednoznačně vede
Indie (25,5), dále státy EU-27 (18,1), Čína
(15,4), Brazílie (11,2) a USA (10,34). Největším
světovým vývozcem je samozřejmě Brazílie
(27,65), následována Thajskem (8) a Austrálií
(3,1). Naopak největším dovozcem jsou státy
EU-27 (3,8), Indonésie (3,57) a USA (2,63) [14].
klouzavého průměru. Klouzavé průměry však
nemusejí být nutně vhodné pro vyrovnání
časové řady, navíc nelze určit hodnotu
jednoduchého klouzavého průměru pro několik
prvních a posledních hodnot časové řady.
K vyrovnání lze využít i polynom vyššího řádu.
Obecně lze úseky časové řady o délce p
postupně vyrovnávat pomocí polynomu stupně
k.
Při minimalizaci kvadrátu odchylek tedy řešíme
úlohu
min 


0 ,, k
t m
( y

t  m
kde m 
2
METODIKA PROVEDENÉ ANALÝZY
Cílem článku je detekce lokálních extrémů
v časových řadách denních cen futures na
komodity a analýza vzdálenosti mezi nimi. Data
pocházejí z databáze společnosti Wolfram
Research a byla získána pomocí software
Wolfram Mathematica 9.
Analyzujme nyní délku intervalu mezi výskytem
dvou lokálních extrémů ve dvou různých
časových řadách a na základě této vzdálenosti
formulujeme závěr o vlivu spekulací na ceny
obou komodit.
Nejprve je potřeba definovat pojem lokální
extrém. Označme si hodnotu ceny komodity
v čase t jako yt . Klasické matematické definici
lokálního extrému jako ceny v čase t , pro
kterou platí yt 1  yt  yt 1 , by vyhovovalo
příliš velké množství cen. Je proto třeba omezit
množství detekovaných extrémů a současně
vybrat z časové řady ty nejvíce významné.
Extrém však budeme nadále intuitivně chápat
jako bod, který svoji hodnotou výrazně
převyšuje ostatní. Otázkou je nyní přesné
zavedení pojmu výrazné převýšení.
Pro nalezení extrémů je nejprve vhodné
vyrovnat časovou řadu pomocí některé
z adaptivních metod. Převýšení ostatních
hodnot pak budeme definovat ve smyslu rozdílu
mezi skutečnou a vyrovnanou hodnotou.
Jednou z možností je využití jednoduchého
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
t 
 b0  b1  b2 2    bk k ) 2
p 1
.
2
Derivací podle jednotlivých bi , (i  0,, k ) ,
získáme soustavu normálních rovnic, ze
kterých lze určit odhady koeficientů
b0 , b1 ,, bk . Vyrovnaná hodnota je pak dána
jako b0  yˆ t . Teoretický fundament této
metody je založen na faktu, že každou spojitou
funkci lze se zvolenou přesností aproximovat
polynomem. Řád polynomu k lze určit podle
objektivního pravidla. Pro k od 1 do 10 určíme
hodnotu veličiny
 2k 
/ (n  k ) . [4] Operátor 
t  k 1
k 
představuje první diferenci yt  yt  yt 1 a
Vk 
n
 ( y )
k
2
t
k představuje k -tá diference daná vztahem
k  k 1 ( yt ) 
k 
k 
yt    yt 1    yt 2    ( 1) k yt k
1
 2
[7] Jako řád klouzavého průměru je vhodné
takové liché k , od kterého je hodnota veličiny
Vk přibližně konstantní. Pro délku úseku p
takové objektivní kritérium neexistuje, obecně
ale pro vyšší hodnoty p dochází k většímu
vyhlazení časové řady. Pro určení délky časové
řady lze určit simulační postup, ve kterém je
postupně navyšována hodnota p , až je
označena jako extrém většina bodů intuitivně
považována za významné. [4] Pro vysoké
5
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
hodnoty p však roste počet po sobě
bezprostředně následujících minim a maxim.
Jako vhodná hodnota pro námi analyzované
časové řady vychází p  9 .
V různých obdobích dochází ke změnám ve
volatilitě cen komodit. V takovém období jsou
odchylky cen od vyrovnaných hodnot vyšší.
Toto tvrzení je zřejmé z obrázku 1, předpoklad
různých středních hodnot lze testovat pomocí
neparametrického Kruskal-Wallisova testu.
Tento test, na rozdíl od testu ANOVA,
nepředpokládá normalitu vstupních dat ani
shodu rozptylů jednotlivých vzorků. [1]
Hypotézu shody středních hodnot rozptylů jsme
pomocí tohoto testu na hladině významnosti
  5% zamítli. Při použití průměrné odchylky
za celou časovou řadu by docházelo ke
kumulaci nalezených extrémů v časových
úsecích s vysokou volatilitou ceny. Proto
použijeme průměrnou odchylku pro daný rok,
což zajistí, že každý extrém bude porovnáván
pouze s extrémy z období se srovnatelnou
volatilitou.
Definice: Cenu komodity yt v čase t
vzhledem k parametru r označíme za
parametrické
maximum,
pokud
platí
ˆ
ˆ
yt  yt  r  yt  yi , kde yt je vyrovnaná
hodnota daná polynomickým klouzavým
průměrem a yi je průměrná odchylka za
aktuální rok. Cenu komodity v čase t označíme
za parametrické minimum, pokud platí
yt  yˆ t  r  yt  yi .
Z důvodu neexistence objektivní definice
extrému je možné o spolehlivosti metody
rozhodnout pouze na základě subjektivního
zhodnocení grafu vývoje ceny s detekovanými
extrémy. Takové zhodnocení je možné provést
pomocí obrázku 1.
Obr. 1: Detekované extrémy v cenách cukrů
Zdroj: Databáze společnosti Wolfram Research, Inc., vlastní zpracování
6
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Jak již bylo uvedeno výše, u detekovaných
extrémů se může vyskytnout dvojice či větší
skupina po sobě jdoucích maxim nebo minim.
Protože budeme modelovat vzdálenosti mezi
extrémy, je potřeba zajistit, aby vzdáleností
mezi extrémy mohla být myšlena vzdálenost
mezi minimem a maximem. Proto při detekci
dvou či více bezprostředně následujících
extrémů ponecháme ten s vyšší hodnotou
kurzu. Skupina bezprostředně následujících
extrémů téhož druhu je rovněž v rozporu
s původní myšlenkou definice parametrického
extrému.
V rámci
analýzy
detekujeme
extrémy
v jednotlivých časových řadách. Provedeme
analýzu délky intervalu mezi dvěma maximy
v různých časových řadách, dvěma minimy
v různých časových řadách a mezi maximem
v jedné časové řadě a minimem v další časové
řadě.
Pokud bude ve významném počtu případů
délka intervalu mezi extrémy nulová (případně
blízká nule), lze formulovat závěr o přesunu
kapitálu (především spekulativního) mezi
komoditami. Pokud jsou si blízká minima ve
dvou časových řadách, pak to naznačuje
současný přesun spekulativního kapitálu do jiné
komodity. V případě malé vzdálenosti maxim se
jedná o přesun kapitálu do komodit a případně
malé vzdálenosti minima z jedné časové řady a
maxima z druhé časové řady je kapitál
přesunován z jedné komodity do druhé.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
3
NAMĚŘENÉ VÝSLEDKY
Nejprve budeme analyzovat vztah mezi bílým a
rafinovaným cukrem. Využijeme polynomické
klouzavé průměry s délkou intervalu p  9 a
polynom řádu k  5 .
Na obrázku 1 jsou detekované extrémy
v časových řadách cen bílého a rafinovaného
cukru v období od září 2008 do ledna 2013 pro
volbu parametru r  1 .
Protože naše definice lokálního extrému je
závislá na parametru r , namísto sledování
vzdáleností extrémů je zajímavější sledování
změny vzdáleností při zvyšování hodnoty
parametru r . Protože při zvyšování parametru
r je detekováno méně extrémů, pak logicky
roste vzdálenost mezi nimi. Pokud by byl výskyt
extrémů přibližného významu ve dvou časových
řadách vzájemně nezávislý, pak by se
zvyšováním hodnoty parametru postupně rostla
i hodnota průměrné vzdálenosti mezi extrémy.
Pokud extrémy mají tendenci vyskytovat se ve
stejný den, pak by se průměrná vzdálenost
nezvyšovala, protože svázané extrémy mají
tendenci zůstávat blízko u sebe.
Na obrázku 2 je vidět růst vzdálenosti pro
případ časových řad cukru v porovnání s kávou
a kakaem. Je zřejmé, že při zvyšování hodnoty
parametru r roste průměrná vzdálenost, tj.
extrémy se od sebe vzdalují. Stejný závěr
bychom získali pro všechny ostatní komodity.
7
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Obr. 2: Změna počtu extrémů při změně velikosti parametru r
Zdroj: Vlastní zpracování
Pro volbu parametru r  1 jsou vzdálenosti
extrémů v tabulce 1. I pro tyto hodnoty
parametrů jsou tedy extrémy vzdáleny po
poměrně velký počet dní. V tabulce je rovněž
hodnota mediánu vzdálenosti, který není
ovlivněn extrémními hodnotami vzdáleností.
U všech komodit se však extrém ve druhé
časové řadě objevuje v 50 % případů po více
než 4 dnech.
Tab. 1: Medián a průměr vzdáleností mezi extrémy pro časovou řadu rafinovaného cukru a dané
komodity, r = 1
Komodita
Vzdálenost min-min Vzdálenost max-max Vzdálenost min-max
průměr
medián
průměr
medián
průměr
medián
Bílý cukr
12,94
8,00
11,49
7,00
15,35
11,00
Sója
11,56
8,00
12,51
7,00
12,74
8,00
Káva
11,18
7,00
11,21
7,00
12,34
7,00
Kakao
12,04
8,00
12,69
8,00
12,76
8,00
Rýže
11,15
7,00
12,29
8,00
11,91
7,00
Pšenice
11,49
8,00
11,94
8,00
12,01
7,00
Oves
10,56
7,00
12,32
8,00
12,74
7,00
Pomerančový
koncentrát
11,58
7,00
12,54
8,00
12,72
8,00
Zdroj: Vlastní výpočty
8
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
ZÁVĚR
Podařilo se nám tedy prokázat, že extrémy
v časových řadách různých komodit mají
tendenci vyskytovat se relativně nezávisle na
sobě. Ani v krátkém období tedy nelze sledovat
plný přenos extrémů z jedné časové řady do
druhé časové řady. V rámci spekulativních
operací tedy nedochází k pozorovatelným
výkyvům cen komodit.
Krátkodobé extrémy v cenách komodit tedy
nejsou determinovány přesuny spekulativního
kapitálu mezi jednotlivými komoditami. Investoři
tedy při obchodování s komoditami výrazně
reflektují
informace
týkající
každé
z obchodovaných komodit.
Objemem informací, které investoři při svých
obchodech zohledňují, se zabývá řada
ekonomických studií v rámci testování tzv.
hypotézy racionálních trhů. Podle jednotlivých
verzí této teorie jsou v cenách aktiv
reflektovány buď veřejně dostupné, nebo
i „vnitřní“ informace, které jsou dostupné pouze
omezenému okruhu osob. Tato hypotéza však
bývá kritizována především v souvislosti
s finančními krizemi, protože nepřipouští vznik
spekulativních bublin. S hypotézou racionálních
trhů souvisí hypotéza náhodné procházky, která
považuje krátkodobé změny v cenách aktiv za
náhodné. [8] V rámci našeho výzkumu jsme
prokázali, že vazba mezi extrémy ve
zkoumaných komoditách neexistuje. Tento
závěr je v souladu s hypotézou náhodné
procházky. Předmětem dalšího výzkumu pak
může být analýza výskytu extrémů vzhledem
k jiným faktorům.
Předmětem dalšího výzkumu rovněž může být
analýza statistického rozdělení vzdáleností
mezi extrémy, a to jak v rámci jedné časové
řady, tak i vzájemných vzdáleností mezi
extrémy
v různých
časových
řadách.
Testovanou hypotézou může být, zda je možné
vzdálenosti mezi extrémy popsat nějakým
pravděpodobnostním rozdělením. V takovém
případě by mezi extrémy existoval stochastický
vztah a extrémy se v časové řadě přenášejí
s určitým zpožděním.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
LITERATURA
[1]
ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. 1.
vydání, Praha: Matfyzpress, 2007, 358 s. ISBN 978-807378-162-0
[2]
BASU, P., GAVIN, W. T. What Explains the
Growth in Commodity Derivatives? In Excessive
Speculation in Agriculture Commodities: Selected
Writings from 2008–2011. Institute for Agriculture and
Trade Policy, s. 15-22
[3]
BERG, A. The rice of commodity speculation:
from villainous to venerable. In Safeguarding Food
Security in Volatile Global Markets. Rome: Food and
Agriculture Organization of the United Nations, s. 242267
[4]
CIPRA, T. Finanční ekonometrie. 1. vydání,
Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 978-80-86929-43-9.
[5]
Food and agriculture Organization of the United
Nations: Statistical Yearbook 2013. [online] Food and
agriculture Organization of the United Nations: 2013 [cit.
2013-09-30].
Dostupné
z
www:
<http://www.fao.org/economic/ess/ess-publications/essyearbook/en/>
[6]
Food and agriculture Organization of the United
Nations: FAOSTAT 2013. [online] Food and agriculture
Organization of the United Nations: 2013 [cit. 2013-0930]. Dostupné z www: < http://faostat3.fao.org/faostatgateway/go/to/home/E>
[7]
KELLEY, W. G., PETERSON, A. C. Difference
Equations: An Introduction With Applications. 2. vydání,
San Diego: Academic Press, 2001, 415 s. ISBN 0-12403330-X
[8]
MALKIEL, B. G. The Efficient Market Hypothesis
and Its Critics. The Journal of Economic Perspectives,
17, 2003 (1), s. 59-82
[9]
PIESSE, J., THIRTLE, C. Three bubbles and a
panic: An explanatory review of recent food commodity
price events. Food Policy, 32, 2009 (2), s. 119-129
[10]
SMUTKA, L. et al. Tvorba ceny cukru na
světovém trhu – přenos ceny surového a bílého cukru.
Listy cukrovarnické a řepařské, 128, 2012 (9-10), s. 274278.
[11]
SMUTKA, L. et al. Vývoj cen cukru ve světě
(vybrané trendy a specifika). Listy cukrovarnické a
řepařské, 128, 2012 (11), s. 328-331.
[12]
TOUŠEK, V., KUNC, J., VYSTOUPIL, J. a kol.
Ekonomická a sociální geografie. Plzeň: Vydavatelství a
nakladatelství Aleš Čeněk, 2008. 411 s. ISBN 978-807380-114-4.
[13]
UNCTAD Task Force on Systemic Issues and
Economic Cooperation: Managing the Financialization of
Commodity Futures Trading. In Excessive Speculation in
9
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Agriculture Commodities: Selected Writings from 2008–
2011. Institute for Agriculture and Trade Policy, s. 23-34
[14]
USDA Foreign Agricultural Service: Production,
Supply and Distribution Online. [online] USDA Foreign
Agricultural Service, 2013. [cit. 2013-09-30]. Dostupné z
www: <http://www.fas.usda.gov/psdonline/>
Autoři
Ing. et Ing. Jiří PEŠÍK
Západočeská univerzita v Plzni
Fakulta ekonomická
Katedra ekonomie a kvantitativních metod
[email protected]
Ing. Marta Šlehoferová
Západočeská univerzita v Plzni
Fakulta ekonomická
Katedra geografie
[email protected]
ANALYSIS OF COMMODITY SPECULATIONS BASED ON PARAMETRICAL EXTREMES IN PRICES’ TIME SERIES
Jiří Pešík, Marta Šlehoferová
Abstract: This article is focused on a definition and detection of extremes in prices of sugar No. 11
futures, sugar No. 16 futures and other commodities futures. The purpose of the paper is to investigate
intervals between extremes in time series. The extremes detected in the same day or short intervals
between extremes would foreshadow that there are significant moves of capital between the
commodities. And these moves would be one of the key factors of making the commodities’ prices. The
other possibility is joint move of capital from two or more commodities to other financial assets. We used
polynomial moving averages to filter the time series. A definition of the extreme was based on an
absolute value of difference between filtered value and the actual price. The conclusion of our analysis
is that occurrence of the extremes are quite independent. We can say that the investors reflect more
information during their decision-making than prices of other commodities. This statement is consistent
with efficient market hypothesis.
Key words: commodity prices, commodity speculations, time series, extremes in time series, technical
analysis
JEL Classification: M21
10
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
THE BASIS FOR MODELLING THE FISCAL SHOCKS’ IMPACT ON THE
BUSINESS ENVIRONMENT OF SLOVAKIA
Peter Horvát, Brian König, Filip Ostrihoň
INTRODUCTION
In the presented paper a Japanese DSGE
model will be adopted to capture the dynamics
of business environment in the conditions of
Slovakia.It is assumed that government sector
has a significant influence on the condition of
business environment in general. Among other
the main factors that affect business sector are
the legal framework, the government
expenditures, the level and the structure of
taxation and the interest rates. Besides the
legal framework, which unfortunately cannot be
modelled through chosen DSGE model, other
mentioned factors are incorporated in the
model, although in reality the interest rates for
Slovakia are set outside the Slovak
economy.Given previous reasons it would be
appropriate to adjust the model to the Slovak
conditions. Therefore the paper provides
calibration of some frequently discussed
parameters and estimation of other parameters
through econometric methods according to the
Slovak data.
1
LITERATURE REVIEW AND USED
MODEL
In the following section several strands of
literature, which deal with the issue of
describing the fiscal policy through the Dynamic
Stochastic General Equilibrium (DSGE) model
framework will be reviewed. Described section
also provides some insight into the model which
has been selected as the most promising for
the purpose of modelling the impact of the fiscal
shocks on the business environment of
Slovakia.
1.1 EXAMINATION OF FISCAL POLICY
THROUGH DSGE FRAMEWORK
With the growth of popularity of DSGE models
evermore economic phenomena are being
modelled using such framework. Consequently
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
the need for evaluation of the fiscal policy has
been modelled through DSGE models as well.
Issues such as common fiscal policy for
European Union or the stimulus package used
in the USA [7] formed a demand for usage of
mentioned models in governmental decision
making.
There already is variety of DSGE models
tackling aforementioned issue, such as the
model introduced by Ishiwa [3]. Mentioned work
uses standard medium scale DSGE model, with
an abundance of rigidities to determine the
efficiency of fiscal policy in Japan. The model
incorporates several fiscal policy rules, while
assessing the postulate of non – Ricardian
households, which have been commonly used
for modelling the impacts of policy institutions.
Since the existence of non – Ricardian
households is less probable for the conditions
of Japan economy, the paper focuses on the
correct identification of fiscal policy rule and the
feedback variables. Moreover, the paper is
aimed at identification of optimal fiscal policy
financing, since the fiscal expenditures has to
be covered by additional taxation, which has
opposite effect than the initial shock. The model
has been estimated according to quarterly
historical data for Japan. Among the other
findings the paper states that the fiscal policy
can be more effective if it is only lightly funded
by the labour – dampening taxation.
Other notable example is the model proposed
by Perendia and Tsoukis[7], who introduced a
Taylor – like rule for the government
spendingand a revision to the information about
the lifetime resources of households into a
standard New Keynesian model. Such fiscal
rule should serve counter cyclical and should
be more reasonable in addition to the monetary
measures for the stabilisation of economy than
a model with mere government spending
exogenous variable. The authors subsequently
estimated various versions of the model
11
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
according to the historical data of the USA. By
calculating the multiplicative effects of
government spending for the US economy they
found the multipliers to be more Keynesian than
Neoclassical.
Taylor – like rule for fiscal policy is also the
main tool embedded in model of Kliem and
Kriwoluzky [4].Similarly to the previous
approach the authors have introduced their own
fiscal policy rule, which was inspired by the
Taylor rule for the monetary policy, in a
conventional New Keynesian model, which
incorporates various rigidities, households and
monetary authority. The rule is based on
feedback variables which ascertain the
automatic stabilizing effect on the economy.
The authors have set the welfare optimizing
policymaker as a choice for feedback variables,
which havebeen subsequently selectedas
investment and labour hours for capital and
labour income taxation respectively. After
estimation,according to the quarterly US data,
the authors have found that the Taylor – like
rule itself isn’t optimal while the selected
feedback variables are strongly supported.
1.2 CHOSEN MODEL FOR THE CONDITIONS OF SLOVAKIA AND A BRIEF DESCRIPTION
For the purposes of presented analysis the
model described by Ishiwa [3] was chosen,
since other relevant models focus on
identification of Taylor – like rule, which is not
the aim of our analysis. As was already stated
in the section 1.1 chosen model relies on non –
Ricardian households, whose share has been
believed to be significant for the conditions of
Slovakia [8]. A rigorous description of the model
will not be given in this section, since the whole
description is stated in the source literature [3].
Instead of that the section provides a rather
brief overview of the model and stresses the
key features.
The model itself is largely based on DSGE
model of the euro area, introduced by Smets
and Wouters [6], which incorporates several
frictions and significant number of shocks. After
the estimation for the euro area the model
shows strong presence of the sticky prices for
12
the euro area. Subsequently the extended
version of their model has been further
developed by Coenen and Straub [1] adding
sticky wages to the sticky prices and the
distinction between Ricardian and non –
Ricardian households, which is significant for
the modelling of Slovak economy. The
estimation according to the aggregated euro
area data showed that the share of non –
Ricardian households is relatively small, but
their presence is nevertheless important for
better fit of the government expenditures shock.
Ishiwa [3] further augments Coenen’s and
Straub’s[1] model by taxation on consumption,
labour and capital income and corresponding
fiscal policy feedback rules for government
spending. Given that the used model can be
summarised as following. The households are
modelled as a sum of Ricardian (households
maximizing their lifetime utility) and non –
Ricardian (households consuming all of their
current income). The Ricardian households act
also as wage setters for all of the households,
while the non – Ricardian households are
slowly adjusting to the Ricardian. The firms, on
the other hand, are divided between perfectly
competitive final good firms (using bundler
technology) and monopolistically competitive
intermediate good firms (using an increasing
returns to scaleCobb – Douglas technology),
The price setting process uses same logic as
the wage setting, where the intermediate good
firms are the ones allowed re – optimization.
The fiscal policy is modelled via state balance
of income and expenditures in each given year
incorporating the taxation on capital income,
labour income and consumption, government
expenditures and government bonds. Therefore
the model had to be augmented with four
additional fiscal policy rules. Ishiwa
[3]introduced the rules for capital income,
labour income and consumption taxation, where
government debt is used as feedback variable
for all of them. Additionally he introduced a
government spending rule for which the
feedback variable is the output gap. The
monetary authority is modelled as simple
feedback rule with the feedback variables of
inflation and output gap. Subsequently the
aggregated consumption is given as the
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
weighted mean of Ricardian and non –
Ricardian households, while the labour supply
is the same for aggregated, Ricardian or non –
Ricardian households. On the other hand the
aggregated government bonds, investment,
stock of capital and the dividends are modelled
only as the share of Ricardian households,
since these are the households that produce
savings. For closing the model aggregate
production rule is introduced.
The advantages of described model are that it
allows for computation of fiscal multipliers and
an assessment of various combinations of fiscal
policy.
2
DATA AND METHODOLOGY
For the purposes of estimation of prior values of
parametersthe data available at Slovak
statistical office [10] were used.For the intended
estimation of the model, particularly the time
series of real government consumption, real
gross domestic product (GDP), private
consumption, investment, labour hour, wage,
inflation rate, interest rate, aggregate effective
tax rates on consumption and labour income
will be used. All mentioned series were
available quarterly, from 1993Q1 to 2012Q4
although there were variables available only for
a much shorter range. Thus our sample
consists out of 56 to 80 observations,
depending on the used variables. All the time
series were seasonally adjusted in Eviews
through Census X12 and consequently
transformed into logarithms of deviation from
the steady state values using Hodrick – Prescot
(HP) filter, set to the default settings for
quarterly data (λ = 1600). Modelled logarithms
of the deviations from the steady state values
were represented bythe cyclical component
obtained from the HP filter.
Described time series were used for
Econometric estimation using nonlinear
ordinary least square (OLS) method in order to
obtain starting values for number of
parameters. The database is also intended to
serve for subsequent estimation of the complex
DSGE model of Ishiwa [3] for the conditions of
Slovakia via the methods of Bayesian
inference.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
3
CALIBRATION
In the following section the procedure of setting
the prior values for parameters of the DSGE
model will be described. In order to estimate the
model as whole it is important to obtain the
starting values or more precisely the prior
distributions of the model’s parameters. For
accomplishing such goal the standard
Econometric methods described in the previous
section were used. Given methodology was
used to estimate those parameters for which it
seemed reasonable to use methods of
Econometrics. However not all of the
parameters may be obtained through the
described procedure although for some
parameter there actually exist a general
consensus about their value for the conditions
of Slovakia. Such parameters were calibrated
based on references to other strands of
literature, which dealt with similar or identical
parameters for the conditions of Slovakia.
3.1 CALIBRATION BASED ON THE LITERATURE
In many cases the DSGE approach uses deep
and structural parameters, which are
sometimes impossible to estimate via the tools
of regular Econometrics. In such scenarios the
process of calibration may be applied. For
ascertaining the validityof calibrated values of
parameters relevant literature seems as a
suitable tool either for choosingthe starting
value of parametersor as a benchmark.
According to the Zeman and Senaj [8] the
following parameters were calibrated. The
degree of habit formation in consumption (h)
has been set to 0.6, the inverse of the
intertemporal elasticity of substitution (σc) has
been set to 1.1 and the inverse of the work
effort (σl) has been set to 2.5. Similarly the
capital utility adjustment cost (ψ), Calvo prices
parameter (ξw), Calvo wages parameter(ξp) and
investment adjustment cost parameter (ζ) were
calibrated according to the Zeman, Výškrabka
and Senaj [9] to the values 0.25, 0.75, 0.75 and
4.953 respectively.
The parameters for indexation wages (γw),
indexation prices (γp), share of non – Ricardian
13
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
households (ω) and time discount factor (β)
were also set following the work of Zeman and
Senaj [8] to the values 0.6, 0.6, 0.5 and 0.99
respectively. Some parameters concerning the
persistence of the shocks were calibrated
according to the Zeman, Výškrabka and Senaj
[9] and therefore the value of shock persistence
parameters of shock to the preferences (ρb) and
of investment adjustment cost shock (ρi) were
set to 0.53 and 0.146 respectively. The
persistence of the labor supply shock (ρl) was
calibrated to the value 0.251 following the work
of Němec [5]. The value of the last persistence
shock parameter as well as the value of capital
share parameterwas taken from the work of
Horvát, König and Ostrihoň [2], setting values of
parameters for persistence of productivity shock
(ρα) and the capital share on productivity (α) to
0.95 and 0.56 respectively.
(λw)were left at the values used in the original
model of Ishiwa [3], which were 1.45 and 0.5
respectively.
3.2 CALIBRATION BASED ON ECONOMETRIC INFERENCE
This section presentsresults of the estimation of
the parameters, which were possible to
estimateusing econometric methods. The first
estimated equation is the autoregressive
process of the government spending:
(1)
where
is government expectation spending
described as log-deviation of the steady state
value, calculated in previous section,
government
expectation
autoregressive
coefficient,
government expectation output
gap coefficient,
output gap and
error
term. The values of the estimated parameters
are presented in the table 1.
Unfortunately it was not possible to find a
reference toalready used value for every
parameter of the modelin the conditions of
Slovakia. Therefore the parameters for the fixed
cost of production (φ) and for the wage markup
Tab. 2: Estimated values of the parameters of the equation (1)
Parameter
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.471035
0.100638
4.680499
0.0000
-0.046989
0.160853
-0.292122
0.7710
Source: Authors calculation
(3)
From the estimation result it is possible to
observe negative value of the term:
, which is
not in line with the expectation but based on the
value of the t-statistic it is not possible to reject
null hypothesis about statistical insignificance of
the parameter. Only starting value of the
parameter is needed, so estimation of the
parameter
could be used
despite the fact it is probably wrong. The
parameters of the effective rates were
estimated according to following equations:
(2)
14
(4)
where
is average effective tax rate on
consumption,
consumption
tax
autoregressive coefficient,
consumption
debt tax coefficient,
expected
debtdescribed as log-deviation of the steady
state value,
average effective tax rate on
labour,
labour tax autoregressive
coefficient,
labour debt tax coefficient,
average effective tax rate on capital,
capital
tax autoregressive coefficient and
capital
debt tax coefficient. The values of the estimated
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
parameters
of
previous
equations
are
presented in the table 2.
Tab. 2: Estimated values of the parameters of the equations (2-4)
Parameter
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.229268
0.12708
1.804119
0.0768
-0.09676
0.042558
-2.273616
0.027
0.3816
0.126669
3.012587
0.0039
0.000192
0.011549
0.016619
0.9868
0.305743
0.129538
2.360251
0.0219
0.019361
0.023173
0.835504
The estimated values of the parameters
and
are,
based on the values of the t-statistic, probably
incorrect but as mentioned before they serve
only as starting values. Same is valid for the
value of the parameter
,
which is statistically significant according to
value of the t-statistic, but expected sign of the
parameter is positive. The last estimated
equation is monetary policy rule:
0.4071
Source: Authors calculation
(5)
where is the expected value of the interest
rates,
interest rates autoregressive
coefficient,
interest rates inflation
coefficient,
expected inflation and
interest rates output gap coefficient.
Tab. 3: Estimated values of the parameters of the equation (5)
Parameter
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.748697
0.06603
11.33876
0.0000
0.495004
0.617329
0.801848
0.4258
1.540336
0.431144
3.572671
The estimated value of the autoregressive
coefficient suggests considerable inertia of the
interest rates. The value of the t-statistic of the
estimated parameter
also
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
0.0007
Source: Authors calculation
indicates that the real value could be different,
but value of the parameter
could be usable. In the table 4 is presented the
comparison of the R2 of the equations.
15
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 4: Comparison of the R2 and adjusted R2 of the equations (1-5)
Equation
R2
adjusted R2
1
0.221541
0.211431
2
0.117704
0.101365
3
0.146101
0.130288
4
0.106137
0.089584
5
0.81924
0.813215
Source: Authors calculation
From the comparison it is possible to observe,
based on the value of R2, that only last equation
provides solid statistical evidence for calibration
of the parameters. However these values are
needed only as a prior information as
mentioned before and final posterior values
could be different after Bayesian estimation.
3
PRILIMENARY RESULTS
Following section contains a preview of results
based on the DSGE model of Ishiwa [3], which
will be estimated for described calibration.
These results are only preliminary and have
been obtained through simulation of 5000
replications for thestarting values of the
parameters. The parameters’ values are
expected to change after the Bayesian
estimation, which will be computed in the next
stage of the research. Therefore only the
impulse response functions (IRF) for the final
consumption are provided in the following
preview.
Fig. 2: Impulse response functionof final household consumption to government spending shock
Source: Authors’own calculation through DYNARE simulation.
The previous figure 1 depicts the IRF of final
household consumption (FHC) which will react
to 1 percentage positive shock to the
government expenditures. As expected, the
final household consumption rises immediately
16
after the shock and it takes approximately 16
periods (4 years) for the consumption to return
to the steady state.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Fig. 3: Impulse response function of final household consumption to interest rate shock
Source: Authors’ own calculation through DYNARE simulation.
Similarly the previous figure 2 shows the IRF of
FHC responding to unexpected 1 percentage
positive shock in interest rate. The immediate
reaction to the shock is that the households will
cut their consumption and will produce more
savings. According to the figure 2 the shock will
persist for less than 4 years.
Fig. 4: Impulse response function of final household consumption to consumption tax shock
Source: Authors’ own calculation through DYNARE simulation.
On the other side the 1 percentage shock in
consumption taxation (figure 3) will lead
toimmediate response of the FHC of
significantly lower magnitude than the previous
shocks. Also the shock will became almost
untraceable after 3 years.
Fig. 5: Impulse response function of final household consumption to capital tax shock
Source: Authors’ own calculation through DYNARE simulation.
Similarly the magnitude is lower for the
immediate response of FHC to 1 percentage
positive capital taxation shock. But the shock
will persist longer than before mentioned shock
stil the shock is expected to last less than 5
years. Given preview of results is only
preliminary and with change of the parameters
during the Bayesian estimation procedure it is
expected that the shape, magnitude and
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
persistence of the variable response to the
shock will change as well. Because of that it
would be invalid to publish IRF’s of other
variables. Subsequently after the parameters
are estimated the IRF’s for wages, GDP,
inflation, interest rate and consumption will be
published, considering that the consumption
isn’t expected to change dramatically.
17
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
CONCLUSION
To summarize, the paper provides obtained
calibration for Slovakia based either on
available literature or estimated through
econometric inference in accordance to
historical data. Following this methodology the
foundation for modelling the effects of fiscal
shocks on the Slovak economy was introduced
using DSGE approach. The calibration was
subsequently used in the simulation, which
resulted into figures of IRF’s of the FHC, stated
in the section 4. It is intended to use described
calibration as prior information for the future
Bayesian estimation of the whole model. The
expectations are that the estimated model will
be able to capture the influence of the fiscal
shocks of Slovak government on the various
key macroeconomic indicators of business
environment, such as GDP, inflation, interest
rate and wages. In comparison to the source
Japanese model the calibration of the feedback
rule for all effective taxation rates expects lower
impact of the feedback variables in the case of
Slovakia. Also the autoregressive parameters in
the case of Slovakia are expected to smooth
the development of the taxation much less than
in the case of Japan.
REFERENCES
[1]
COENEN, G., STRAUB, R. Does Government
spending crowd in Private Consumption? Theory and
Empirical evidence for the Euro Area. [online]. Frankfurt
am Main: ECB Working paper no.513, 2005, ISSN 1725
–
2806
[cit.
2013-10-13].
Available
from:<http://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp5
13.pdf>
[2]
HORVÁT, P., KÖNIG, B., OSTRIHOŇ, F. The
Impact of the Technological Progress on the
Development of the Slovak Economy – Neoclassical
approach. In Mathematical Methods in Economics 2013:
31st International Conference. [online] Jihlava: College of
Polytechnics, 2013, ISBN: 978-80-87035-76-4 [cit. 201310-13]. Available from:<https://mme2013.vspj.cz/aboutconference/conference-proceedings>
[3]
ISHAWA, Y. Fiscal Policy in an Estimated DSGE
Model of the Japanese Economy: Do Non-Ricardian
Households Explain All? [online]. Tokyo: ESRI
Discussion Paper Series No.216, 2009 [cit. 2013-10-13].
Available
from:<http://www.esri.go.jp/en/archive/e_dis/abstract/e_di
s216-e.html>
18
[4]
KLEIM, M., KRIWOLUZKY, A. Toward a Taylor
Rule for Fiscal Policy. [online]. 2011 [cit. 2013-10-13].
Available
from:<http://ideas.repec.org/p/zbw/bubdp1/201026.html>
[5]
NĚMEC, D. Modelling Czech and Slovak labour
markets: A DSGE model with labour frictions.[online].
Praha: HUMUSOFT seminar. 2012 [cit. 2013-10-13].
Available
from:<http://www2.humusoft.cz/www/papers/finsem12/fin
sem12-nemec.pdf>
[6]
SMETS, F., WOUTERS, R. An Estimated
Stochastic Dynamic General Equilibrium Model of the
Euro Area. [online]. Frankfurt am Main: ECB Working
paper no.171, 2002, ISSN 1561 – 0810 [cit. 2013-10-13].
Available
from:<www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp171.pdf
>
[7]
PERENDIA, G., TSOUKIS, C. The Keynesian
multiplier, news and fiscal policy rules in a DSGE
model.[online]. Paris: CEPREMAP, 2012 [cit. 2013-1013].
Available
from:<www.dynare.org/wprepo/dynarewp025.pdf>
[8]
ZEMAN, J., SENAJ, M. DSGE Model – Slovakia.
[online]. Bratislava: NBS Working paper 3/2009, 2009,
ISSN 1337 – 5830 [cit. 2013-10-13]. Available
from:<http://www.nbs.sk/_img/Documents/PUBLIK/WP_3
-2009%20DSGE%20Slovakia.pdf>
[9]
ZEMAN, J., VÝŠKRABKA, M., SENAJ, M.
MUSE: Monetary Union and Slovak Economy model.
[online]. Bratislava: NBS Working paper 1/2010, 2010,
ISSN 1337 – 5830 [cit. 2013-10-13]. Available
from:<http://www.nbs.sk/_img/Documents/PUBLIK/WP_1
-2010.pdf>
[10]
Slovak statistical office[online].[cit. 2013-1013]Available
from:<http://portal.statistics.sk/showdoc.do?docid=95>
Authors:
Ing. Peter Horvát
University of Economics in Bratislava
Faculty of Bussiness Informatics
Department of Operations Research and
Econometrics
[email protected]
Ing. Brian König, Phd.
University of Economics in Bratislava
Faculty of Bussiness Informatics
Department of Operations Research and
Econometrics
[email protected]
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Ing. Filip Ostrihoň
University of Economics in Bratislava
Faculty of Bussiness Informatics
Department of Operations Research and Econometrics
[email protected]
THE BASIS FOR MODELLING THE FISCAL SHOCKS’ IMPACT ON THE BUSINESS ENVIRONMENT OF SLOVAKIA
Peter Horvát, Brian König, Filip Ostrihoň
Abstract: Followingpaper deals with Japanese DSGE model used to capture the dynamics of business
environment in the conditions of Slovakia.It is assumed that government sector has a significant
influence on the condition of business environment in general. The main factors that affect business
sector are legal framework, government expenditures, the level and structure of taxation and the interest
rates. The paper is organized as follows: the first chapter contains the literature review of papers where
DSGE modelhas been used to deal with the issue of fiscal policy. Furthermore, the model proposed to
be applied to the Slovak economy is described in this section. Next chapter provides information of the
data used for the estimation of parameters used as priors. The third part speaks about the calibration of
frequently discussed parameters and estimation of selected parameters through econometric methods,
according to the Slovak data. Obtained calibration was based either on available literature or estimated
through econometric inference in accordance to historical data. Following this methodology the
foundation for modelling the effect of fiscal shocks on the Slovak economy was introduced using DSGE
approach in the last section. The calibration was subsequently used in the simulation, which resulted
into figures of IRF’s of the FHC. The expectations are that the future model will be able to capture the
influence of the fiscal shocks of Slovak government on the various key macroeconomic indicators of
business environment, such as GDP, inflation, interest rate and wages.
Key words: DSGE, fiscal policy, calibration, econometric estimation
JEL Classification: C22, C63, D58, E27, E62
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
19
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
ROZVOJ ISLÁMSKÉHO FINANČNÍHO SYSTÉMU V RÁMCI
GLOBALIZACE FINANČNÍCH TRHŮ
Pavlína Hejduková, Michaela Krechovská, Karel Karlovec
ÚVOD
Islámský finanční systém doznává v posledních
letech obrovského rozmachu. Islámské finance
expandují nejen v islámských zemích, ale také
do západního světa. Islámské finance jsou
pojmem, kterému začíná být věnována
pozornost, jak v odborných článcích, tak
knižních publikacích, ale zatím jen poskrovnu, a
to v arabském či anglickém jazyce.
Pojmy jako islámský finanční systém či
islámské finance nejsou nikde přesně
vymezeny. Obecně se jedná o finanční vztahy
(obchodního a finančního charakteru) založené
a fungující na základě islámského práva.
V současné době se výše uvedené pojmy
skloňují také v souvislosti s ekonomickou krizí,
která postihla americký i evropský kontinent, ale
také s plánovanými útoky na světové finanční
systémy [3]. Nakolik je či není islámské
finančnictví spojeno s útoky na světové finanční
systémy či zda lze principy islámského
finančního systému využít jako alternativu
jiných finančních systémů nebo dokonce jako
záchranu
před
dalšími
potenciálními
ekonomickými krizemi, si vzhledem ke
stávajícím zkušenostem s tímto specifickým
finančním systémem netroufáme tvrdit, avšak
rádi bychom za pomoci tohoto příspěvku
představili základní principy islámského
finančního systému, rozdíly mezi rozvíjejícím se
islámským finančním systémem a současnými
světovými finančními systémy a také trendy,
které lze v budoucnu v islámských systémech
očekávat.
Cílem příspěvku je poukázat na perspektivy, ale
také problémy či nedostatky islámského
finančního systému v rámci procesu globalizace
finančních trhů. Z hlediska metodiky je
příspěvek založen zejména na metodě analýzy
a syntézy teoretických i praktických aspektů
finančních systémů. Příspěvek je zpracován
20
převážně na základě zahraničních zdrojů, které
se věnují této problematice.
1
VÝVOJ A PRINCIPY ISLÁMSKÉHO
FINANČNÍHO SYSTÉMU
Islámský finanční systém a islámské právo
nejsou výdobytkem dnešní doby, ale mají za
sebou velice dlouhou historii. Služby
poskytované v rámci islámského finančního
systému v moderním pojetí se začaly vyvíjet od
20. a 30. let 20. století, a to v době, kdy
v zemích Blízkého východu začaly vznikat
centrální banky. Moderní pojetí islámského
finančního systému vychází z myšlenky
muslimů, jakým způsobem sladit původní
principy islámského obchodování s moderními
finančními metodami [4].
Samotný pojem islámský finanční systém, je
velmi složité přesně definovat. Toto označení
pro specifický finanční systém založený na
základě islámského práva je však relativně
nové a pochází z druhé poloviny 70. let
minulého století [9]. Mnohem dříve však byly již
používány pojmy spojené se základními
principy islámského finančnictví jako bez úroků
či islámské bankovnictví [5].
Zásadní zlom u islámských financí nastal v roce
1991. V této době se islámské finanční služby
více rozrostly a také došlo ke zkvalitnění těchto
služeb a tedy zvýšení profesionální úrovně
islámského
finančního
systému.
Tato
skutečnost byla dána zejména tím, že byla
založena organizace Accouting and Auditing
Organization for Islamic Financial Institution
(AAOIFI). Cílem založení této organizace bylo
vytvoření mezinárodních standardů pro
poskytování islámských finančních služeb a
bankovních obchodů po celém světě [1].
Vznik další organizace na sebe nenechal
z hlediska historického vývoje dlouho čekat a
v roce 2002 byla založena organizace Islamic
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Financial Services Board (IFSB), která se
věnuje také oblasti mezinárodních islámských
standardů v rámci finančnictví [6].
Islámský finanční systém se v mnohém odlišuje
od ostatních standardních finančních systémů,
a to jak z hlediska svých základních principů,
tak obchodních nástrojů. Mnozí z laické, ale
dokonce i odborné veřejnosti se domnívají, že
islámské finančnictví lze označit jako
beznákladové, k čemuž vede fakt, že z hlediska
historických principů islám zakazuje lichvu a
potažmo i úrok. Je však třeba zdůraznit, že
bezúročné nerovná se beznákladové [4]. Dá se
tedy shrnout, že principy islámského finančního
systému v překladu označované jako „bez
úroků“ nepodávají pravdivý obraz o islámském
finančnictví. Nepochybně, jádro islámského
finančnictví je dáno zákazem přijímání
a splácení úroků, avšak je podporováno jinými
principy, jako jsou například sdílení rizik,
posvátnost smluv, dodržování práv a povinností
v rámci vlastnických práv apod. Také je třeba
zdůraznit, že ač se často hovoří o islámském
bankovnictví, islámský finanční systém
zahrnuje také jiné neméně podstatné součásti
finančního systému, ke kterým patří operace na
kapitálových
trzích
a
různé
formy
zprostředkování finančních transakcí [5].
Velice často se o islámských financích hovoří
jako o financích se zákazem ribá [2]. Pojem ribá
vychází ze samotného Koránu a již tam se
používá pro označení nárůstu, příplatku, něco
navíc apod. Islámský finanční systém zakazuje
z pohledu islámského práva nezákonný nárůst,
ale nezakazuje právo na zisk. U různých
produktů islámské právo definuje několik druhů
ribá, což úzce navazuje na nástroje
obchodování v islámském finančním systému
[7].
Z hlediska základních principů islámského
finančnictví se v rámci zákazu ribá uplatňují
následující zákazy: zákaz přehnaně riskantních
operací, tzn. takových, které by přinášely
účastníkům finančního vztahu nadměrné riziko
(gharar), zákaz transakcí spekulativního
charakteru,
například
islámské
právo
nepřipouští obchody, které by jednomu subjektu
přinesly riziko ztráty a druhému účastníkovi
finančního vztahu pouze inkasování zisku
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
(maisir), investování pouze do povolených
oblastí, tzn. investování pouze do povolených,
nezakázaných či akceptovatelných obchodů dle
norem islámského práva (halal) [9].
2
ZÁKLADNÍ FINANČNÍ INSTRUMENTY
POUŽÍVANÉ V ISLÁMSKÉM FINANČNÍM
SYSTÉMU A FINANČNÍ TRANSAKCE
Islámské finanční trhy nabízejí širokou škálu
různých instrumentů, které uspokojí potřeby
prodávajících i kupujících finančních aktiv, a to
v mnoha podobách. Základní nástroje
používané v islámském finančním systému
zahrnují obchody s marží (murabaha) a podíly
na zisku (mudaraba), leasing (ijara), partnerství
(musharaka) a forwardové prodeje (bay´
salam). Tyto nástroje slouží jako základní
stavební kameny pro rozvoj složitějších
finančních nástrojů, což naznačuje, že je zde
velký potenciál pro finanční inovace a rozšíření
oblasti islámských finančních trhů.
Murabaha je obchod založený na tradičním
pojetí nákupu, kdy se jedna strana zavazuje
dodat určité zboží nebo komodity straně druhé
na základě vzájemně dohodnuté smlouvy
o prodeji a vzájemně sjednané marži. Více než
75 % finančních transakcí funguje v islámském
finančním systému právě na principu marže [5].
Mudaraba funguje na obdobném principu jako
investiční fond nebo fondy fondů, kdy manažeři
fondu spravují finanční prostředky vložené
větším množstvím investorů a kapitál investují
do široce definovaných činností. Jedná se
o nám známé principy kolektivního investování
založené na sdílení rizik. Z hlediska doby
splatnosti jsou nástroje typu mudaraba
doporučovány pro krátkodobé a střednědobé
obchody.
Ijara patří k dalším populárním finančním
instrumentům a činí asi 10 % islámských
finančních transakcí. Leasing je v rámci
islámského finančnictví využíván zejména na
financování dopravních prostředků, strojů,
zařízení či letadel. Obdobně jako v tradičních
finančních systémech i zde nabývá leasing
rozličných forem.
Musharaka je klasickým případem joint venture.
Oba subjekty jak podnikatel, tak investor,
21
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
přispívají v různé míře na pořízení kapitálu a
dělí se poté o výnosy dle poměru, na kterém se
vzájemně dohodli. Tradičně se tato forma
obchodu využívá na financování dlouhodobého
majetku i pracovního kapitálu.
Bay´ salam jsou kontrakty, které rozšiřují
spotové prodeje o prodeje na úvěr. Jedná se
o typické forwardové neboli termínové obchody,
kdy dnes jsou domluveny podmínky budoucího
obchodu a hlavně plateb, které lze provádět
jednorázově či ve splátkách [5].
Shrneme-li
nástroje
hojně
využívané
v islámském finančním systému, lze jednoduše
uvést, že se jedná o finanční nástroje zejména
krátkodobějšího charakteru – asi 95 %
finančních
prostředků
je
investováno
v islámských finančních institucích krátkodobě
a finanční analýzy ukazují, že v islámských
finančních institucích je asi o 40 % více likvidity
než v tradičních finančních institucích, což
představuje na finančních trzích obrovskou
příležitost [10].
Jelikož není ještě islámské finančnictví ve světě
tolik rozšířeno, existuje malý počet odborníků
v oblasti financí, kteří ovládají islámské finanční
právo. Proto dochází k problémům, že nejsou
vždy dodržována islámská práva a často
dochází i k problematickým operacím na
finančních trzích. Jmenovat lze například short
selling v mnoha podobách. Jednou z nich je
například bear raid neboli medvědí útok
spočívající v závazku koupit cenné papíry
(akcie, obligace) či měnu v určitém budoucím
čase za ceny platné v tomto čase a mezitím
provést hromadný odprodej, který způsobí
pokles ceny těchto finančních instrumentů.
Neméně známý je také bull raid neboli býčí
útok. Princip této transakce tkví ve vyhnání
ceny finančních instrumentů nahoru a poté
jejich prodeji. Jak uvádí Freeman [3]
shortingové operace se začaly ve větším
množství vyskytovat v Americe v roce 2008, je
však na diskuzi, zda lze tyto problémy
přisuzovat samotnému islámskému finančnictví
či základním principům světového bankovnictví
a finančnictví.
Podstatnou
skutečností,
kterou
nelze
islámskému finančnictví vytknout, je že
islámské země, odkud islámské finančnictví
22
pochází, jsou vlastníky rozsáhlých finančních
zdrojů a také disponují obrovským množstvím
nerostných surovin, a tudíž mají na finančních
trzích velké výhody. Pokud je poté navíc
povoleno na základě islámského práva podle
zákonů šaría obchodování specifickým
institucím na světových trzích [3], jmenujme
například povolení státním islámským fondům
dané islámským právem podle zákonů práva
šaría k obchodování na americké burze, dále
například převzetí většinového podílu koncernu
Citygroup islámskými zeměmi v roce 2007, je
více než zřejmé, že lze očekávat další budoucí
rozvoj obchodů na finančních trzích ze strany
islámských zemí dle jejich pravidel.
3
ISLÁMSKÉ FINANCE V RÁMCI GLOBÁLNÍHO FINANČNÍHO SYSTÉMU
3.1
ISLÁMSKÁ FINANČNÍ AKTIVA
Islámské finance se signifikantně rozvíjí a
v současné
době
představují
již
neopomenutelnou součástí mezinárodního
finančního systému. Hodnota islámských
finančních aktiv po celém světě se každoročně
zvyšuje, jak ukazuje obrázek 1, který
znázorňuje růst islámských finančních aktiv ze
150 miliard USD v polovině roku 1990 na cca
1,6 bilionů USD do konce roku 2012. Pokud
bude dodržena tato meziroční míra růstu,
v roce 2013 se odhaduje, že islámská finanční
aktiva dosáhnou 1,9 bilionů USD [8]. Přes
impozantní růst, který můžeme sledovat
v posledních několika letech, však islámské
finance stále tvoří relativně malý podíl v rámci
globálního finančního systému (méně než 1 %
celkových světových finančních aktiv [9]).
Růst islámského finančnictví lze přisuzovat
následujícím faktorům [9]:

vysoká likvidita díky ceně ropy,

aktivní role některých jurisdikcí po celém
světě vedoucí k podpoře vývoje
islámských finančních trhů v daných
zemích,

rostoucí muslimská populace a s tím
související vyšší poptávka po produktech
islámského finančnictví,
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni

očekávání, že islámské finance mohou
podpořit snahu o podporu globální finanční
stability,

skutečnost, že perspektivy islámských
financí v rámci různých ekonomických
regionů se stávají středem zájmu různých
organizací, které již zahájily výzkumné
iniciativy v této oblasti (např. Mezinárodní
měnový fond stejně tak jako řada
centrálních bank).
Obr. 2: Složení světových
finančních aktiv v roce 2012 (v %)
islámských
Obr. 6: Vývoj islámských finančních aktiv ve
světě (v mld. USD)
Zdroj: Bloomberg, KFH Research, [9]
Pozn.: Sukuk - finanční instrument podobný
dluhopisům, Takaful – systém pojištění.
Zdroj: Bloomberg, KFH Research, [9]
Islámskému finančnímu systému dominuje
islámské bankovnictví, které přináší nevětší
část islámských finančních aktiv (80,3 % aktiv),
podrobněji viz Obr. 2. Islámské bankovnictví se
stává nejrychleji rostoucím segmentem
mezinárodního finančního systému.
Pokud se zaměříme na hlavní centra
islámských financí, zůstávají většinou
lokalizovány ve vybraných oblastech světa,
zejména na Blízkém východě a Dálném
východě Asie. Nejrychleji se rozvíjí
v muslimských zemích, v posledních letech se
ovšem z těchto tradičních teritorií dostávají do
dalších zemí s významnou a rychle rostoucí
islámskou populací, včetně zemí Evropy (např.
Francie, Německo, Itálie, Velká Británie, Irsko,
Lucembursko), Afriky a USA.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Většinu islámského bankovního trhu zaujímají
země, jako jsou Írán a státy Perského zálivu
(Saudská Arábie, Spojené Arabské Emiráty,
Kuvajt, Katar) a země jihovýchodní Asie, jak
ukazuje Obr. 3.
Obr. 3: Podíl jednotlivých zemí na světových
islámských bankovních aktivech v roce 2012
(v %)
Zdroj: Bloomberg, KFH Research, [9]
23
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
3.2 PROBLEMATICKÉ OBLASTI ISLÁMSKÉHO FINANČNÍHO SYSTÉMU
Globalizace finanční trhů a mezinárodní
otevřenost vytváří prostor pro expanzi na nové
trhy a rozvoj nových forem islámského
finančnictví. Islámský finanční systém se však
potýká s různými problémy. Postavení
islámských financí v rámci globální finančního
systému je závislé na stupni globalizace
islámského finančního sytému a finančních
nástrojů, které jsou poskytovány k uspokojování
finančních a investičních potřeb po celém
světě. Mezinárodní organizace, jako jsou např.
Světová banka nebo Mezinárodní měnový fond,
požadují
i
po
islámských
bankách
přizpůsobovat se celosvětovému vývoji. Řešení
problémů souvisejících s globalizací a rozvojem
islámského finančního systému zahrnuje oblasti
jako vytvoření institucionálního rámce (vznik již
zmiňovaných mezinárodní organizací AAOIFI,
IFSB a dalších), náboženského rámce
(unifikace náboženských pohledů na problémy
související s fungování islámských bank či
investováním), propagačního rámce (snaha o
pozitivní propagaci islámského finančního
systému a bankovnictví, která je silně narušena
po událostech z 11. září 2001), rozvoj vědy a
výzkumu v oblasti nových finančních nástrojů a
systémů a zvyšování odborné kvalifikace
pracovní síly. Tak jak islámské bankovnictví
postupně proniká do dalších zemí, neméně
důležitý je přístup regulačních orgánů
a vytvoření
jednotných
mezinárodně
uznávaných pravidel fungování islámského
bankovnictví a dohledu nad ním [10].
ZÁVĚR
Spolu s globalizací, která je patrná i v rámci
finančních trhů a systémů, vzniká prostor pro
rozvoj nových finančních systémů a nástrojů
v jednotlivých zemích. V posledních letech
můžeme sledovat rozmach islámského
finančního systému a jeho instrumentů, a to
i v neislámských zemích. Zájem o islámský
finanční systém a principy jeho fungování
vzbudila i nedávná finanční krize a následné
snahy o vytvoření stabilního a bezpečného
finančního systému. Islámský finanční systém
se tak stal předmětem diskuse zejména
24
ohledně jeho potenciálu pro budoucí vývoj.
Islámský finanční systém trpí v současné době
řadou problémů, jako je např. problematika
standardizace
a
regulace,
likvidity,
diverzifikace,
nedostatku
kvalifikovaných
orgánů dozoru či negativních vjemů. A tak
podle některých autorů, např. Raricka a Hana
[11] „islámské finance zůstanou jen výklenkem
v odvětví finančních služeb“. V současné době
se zdá být tedy nepravděpodobné, že by se
mohly stát substitutem tradičního finančního
systému. Autoři článku však nepovažují
islámské finance pouze za výklenek, ale
považují je za významnou součást
celosvětového finančního systému, a to kvůli
jejich výraznému potenciálu dalšího růstu a
budoucího rozvoje. Pro další rozvoj islámských
financí bude ovšem třeba vytvořit vhodné
právní prostředí a zaměřit se na nastavení
pravidel za účelem vyřešení ostatních
zmíněných problematických oblastí.
Příspěvek vznikl v rámci projektu SGS-2013-40
Paradigma vývoje v 21. století a jeho vliv na
chování ekonomických subjektů.
LITERATURA
[1]
Accouting and Auditing Organization for Islamic
Financial Institution [online], 2013. [cit. 2013-10-05].
Dostupné z: http://www.aaoifi.com/aaoifi/
[2]
Financial Times Lexicon [online], 2013. [cit.
2013-10-04]. Dostupné z:
[3]
http://lexicon.ft.com/Term?term=Islamic-finance
[4]
FREEMAN, K. Secret Weapon: How Economic
Terrosim Brought Down the U.S. Stock Market and Why
It Can Happen Again. 1. vyd. Washington: Regnery
Publishing, 2012. ISBN 978-1596987944.
[5]
HRDLIČKOVÁ, I. Islámské finančnictví jako
možná alternativa? [online]. Praha: Bankovnictví, 2012.
[cit.
2013-10-03].
Dostupné
z:
http://bankovnictvi.ihned.cz/c1-57625730-islamskefinancnictvi-jako-mozna-alternativa
[6]
IQBAL, Z. Islamic Financial Systems. Finance &
Development, 1997, roč. 34, č. 2, s. 42 – 45. ISSN 00151947.
[7]
Islamic Financial Services Board [online]., 2013.
[cit. 2013-10-05]. Dostupné z: http://www.ifsb.org/
[8]
KARASIK, T. a kol. Islamic Finance in a Global
Context: Opportunities and Challenges. Chicago Journal
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
of International Law, 2007, roč. 7, č. 2, str. 379 – 396.
ISSN 1529-0816.
[9]
KFH RESEARCH Ltd. Islamic Finance
Regulatory Developments and Updates. [online]., 2013.
[cit.
2013-10-05].
Dostupné
z:
http://www.mifc.com/index.php?ch=28&pg=72&ac=28&b
b=uploadpdf
[10]
MAURO, F. a kol. Islamic Finance in Europe.
Frankfurt am Main, Germany: European Central Bank,
2013. ISSN 1725-6534.
[11]
MUSA, H. Islámské finacie a bankovníctvo –
globálne výzvy. Praha: Česká zemědělská univerzita
v Praze. Obchod a finance 2013, s. 13 – 18. ISBN 97880-213-2383-4.
[12]
RARICK, CH. A., HAN, T. Islamic Finance:
Panacea for the Global Financial System? Journal of
Applied Business and Economics. Roč. 11, č. 3, ISSN
1499-691X.
Autoři
Ing. Pavlína Hejduková, Ph.D.
Západočeská univerzita v Plzni
Fakulta ekonomická
Katedra financí a účetnictví
[email protected]
Ing. Michaela Krechovská, Ph.D.
Západočeská univerzita v Plzni
Fakulta ekonomická
Katedra financí a účetnictví
[email protected]
Ing. Karel Karlovec
Západočeská univerzita v Plzni¨
Fakulta ekonomická
Katedra financí a účetnictví
[email protected]
DEVELOPMENT OF ISLAMIC FINANCIAL SYSTEM IN THE CONTEXT OF FINANCIAL MARKETS GLOBALIZATION
Pavlína Hejduková, Michaela Krechovská, Karel Karlovec
Abstract: The Islamic financial system is an integral part of the global financial system. It is a financial
system based and operating on the basis of Islamic law. The paper analyses the development of Islamic
financial system in recent years, and represents the basic principles on which the system is founded.
The basic financial instruments include sales with margins (Murabaha) and profit sharing (Mudaraba),
leasing (Ijara), partnership (Musharaka) and forward sale (Bay 'salam). There is an effort to align the
original principles of Islamic financial trading with modern methods. The globalization of financial
markets and international openness creates space for expansion into new markets and developing new
forms of Islamic finance. The value of Islamic financial assets is increasing every year and Islamic
finance comes from traditional territories to other countries with significant and rapidly growing Islamic
population.
Key words: Islamic financial system, Islamic finance, Islamic banking, globalization
JEL Classification: F65, G10, G20
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
25
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
VYUŽITIE KRITÉRIÍ MBNQA V HODNOTENÍ MANAŽMENTU KVALITY
V AGROPODNIKATEĽSKÝCH SUBJEKTOCH SR
Radovan Savov, Drahoslav Lančarič, Miroslav Prístavka
ÚVOD
Cieľom príspevku je poukázať na výsledky
výskumu v riadení kvality podľa kritérií MBNQA
v agropodnikateľských
subjektoch
na
Slovensku, pretože riadenie kvality sa stalo
nevyhnutnou
súčasťou
manažmentu
v súčasnosti. Kvalita je zároveň nástrojom
zvyšovania konkurencieschopnosti podniku [3].
Výsledky sú zamerané na dosiahnuté celkové
skóre v siedmich oblastiach podľa MBNQA.
Príspevok
je
podporený
finančnými
prostriedkami z projektu VEGA 1/0867/13
(Potenciál slovenského poľnohospodárstva
v kontexte zelenej ekonomiky). Vhodným
nástrojom merania úspešnosti procesov
ovplyvňujúcich kvalitu podnikateľskej činnosti je
aplikácia systému založenom na 7 kritériách
MBNQA (Malcolm Baldrige National Quality
Award). Je to ocenenie za kvalitu, ktoré
každoročne odovzdáva prezident USA
podnikom a organizáciám, ktoré preukázali
kvalitu a excelentné výsledky. Toto ocenenie je
pomenované po Malcolmovi Bladrigovi bývalom
ministrovi
obchodu
USA
a zavedené
kongresom v roku 1987 na zvýšenie povedomia
o manažmente kvality a na rozpoznanie
podnikov, ktoré úspešne implementovali systém
manažérstva kvality. Hodnotenie podľa kritérií
MBNQA je možné uplatniť v podnikoch bez
ohľadu na ich veľkosť, zameranie, pôsobenie
na trhu a výsledky [1]. Tieto kritériá poskytujú
cenný rámec pre meranie výkonu podniku
a následné plánovanie v neistom prostredí.
Zlepšujú komunikáciu, produktivitu, efektívnosť
všetkých podnikových procesov, identifikujú
podnikateľské prostredie a slúžia na stanovenie
strategických cieľov.
Medzi základné ciele MBNQA patrí:
26

kontinuálne
plánovanie
udržania
zvýšenej kvality podnikových procesov,

vytvorenie
precízneho
systému
merania zlepšovania procesov,
1

vymedzenie
strategického
plánu
založeného
na
celosvetových
benchmarkoch, s ktorými sa podnik
porovnáva,

zabezpečenie
partnerstva
s dodávateľmi a zákazníkmi tak, aby sa
ich spätná väzba premietla do
zlepšenia procesov v podniku,

hlbšie porozumenie
požiadaviek,

zameranie viac na prevenciu chýb než
na ich korekciu.
zákazníckych
PODSTATA MBNQA
Posúdenie kvality podnikateľskej činnosti ako
dôležitého strategického aspektu sa na základe
MBNQA
uskutočňuje
podľa
siedmich
základných kritérií – vodcovstvo (120b),
strategické plánovanie (85b), zameranie na
zákazníka (85b), ukazovatele a analýzy (90b),
orientácia na zamestnancov (85b), výrobné
procesy (85b), výsledky (450b). Všetky kritériá
MBNQA sú bodované a celkový maximálny
možný bodový zisk je na úrovni 1000 bodov.
Vodcovstvo je jednou zo súčastí hodnotenia
MBNQA. Je založené na dobre stanovenej vízii
a schopnosti vrcholových manažérov motivovať
a viesť pracovníkov k dosiahnutiu stanovených
cieľov [10]. Ďalším kritériom je strategické
plánovanie, ktoré by malo zahŕňať v sebe
hlavne myslenie a konanie, ktoré vedie k trvalej
konkurenčnej výhode [5]. Dôležitou súčasťou
hodnotenia sú aj ukazovatele a analýzy. Tu sa
odporúča hodnotiť najmä úroveň a spôsob
zavádzania štatistických metód do oblastí
výrobného procesu. Tie veľkou mierou
prispievajú k udržaniu úspešných výrobných
organizácií na úrovni svetového štandardu [8].
Orientácia na zamestnancov je tiež kritériom
hodnotenia podľa MBNQA, ktorá je
prostriedkom na dosiahnutie nadpriemerných
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
výsledkov v podnikateľskej činnosti, najmä
prostredníctvom vybudovaných motivačných
a sociálnych programov [14]. Ďalej je potrebné
hodnotiť aj výrobné procesy. Ten je dôležitou
súčasťou riadenia výroby, ako významného
faktora, v ktorom dochádza k premene
vstupných prvkov na výsledný produkt za
aktívneho pôsobenia pracovníkov, dlhodobého
majetku a prírodných činiteľov, a tvorí sa
samotná kvalita produktu [4] [6]. Medzi
výsledky, ktoré treba sledovať v rámci MBNQA,
sa odporúčajú aj významné ekonomické
a finančné ukazovatele s ohľadom na možné
podnikateľské riziká, ktoré je vhodné tiež
definovať, rozčleniť a následne analyzovať
nástroje na ich elimináciu alebo znižovanie [12].
Medzi významné finančné ukazovatele patria
ukazovatele rentability, ale aj zadlženosti,
pričom treba rešpektovať otázky finančnej
stability, voľnosti a problémy finančných
ťažkostí [2] [13].
2
VÝSLEDKY VÝSKUMU HODNOTENIA
RIADENIA KVALITY PODĽA KRITÉRIÍ
MBNQA
Nášho výskumu sa zúčastnilo 18 podnikov
podnikajúcich
v poľnohospodárstve
na
Slovensku. Výber podnikov na výskume bol
realizovaný náhodne zo zoznamu subjektov
poľnohospodárskej prvovýroby na Slovensku.
Predstavitelia podnikov odpovedali na otázky
dotazníkového prieskumu, ktorý obsahoval
triediace kritériá a 104 otázok začlenených
podľa kritérií MBNQA. Položky boli formulované
ako oznamovacie vety, resp. tvrdenia, ku
ktorým mali možnosť respondenti zaujať postoj
a vyjadriť svoju mieru súhlasu s tvrdením
uvedeným v konkrétnej položke dotazníka na
stupnici od 1 do 7, pričom hodnota 1
zodpovedala úplnému nesúhlasu respondenta
s tvrdením, hodnota 7 naopak vyjadrovala jeho
úplný súhlas. Výsledky prieskumu boli následne
analyzované a identifikované boli aj silné
a slabé stránky v riadení podnikov [11].
Dosiahnuté výsledky jednotlivých kritérií
MBNQA v súbore skúmaných subjektov sú
zachytené v tabuľke 1. Z celkového pohľadu
podniky dosiahli v priemere za súčet všetkých
kritérií 647,0 bodov, čo predstavuje
z maximálneho počtu 1000 bodov plnenie na
64,7%.
Z uvedených výsledkov vyplýva, že najhoršie
výsledky boli dosiahnuté v oblasti výsledkov
a zamerania sa na zákazníka. V týchto
oblastiach majú skúmané podniky najväčšie
rezervy a možnosti na zlepšenie. Najlepšie
hodnotenie bolo dosiahnuté v kategórii
vodcovstvo, čo svedčí o snahách aplikovať
manažérske postupy vedúce k zlepšovaniu
prístupu smerom k líderstvu.
Tab. 1: Dosiahnutý počet bodov v jednotlivých kritériách MBNQA
Kritérium
maximálny
počet
dosiahnutý
počet
%
Vodcovstvo
120
98,3
81,9
Strategické plánovanie
85
61,4
72,2
Zameranie na zákazníka
85
49,6
58,3
Ukazovatele a analýzy
90
59,2
65,7
Orientácia na zamestnancov
85
55,9
65,8
Výrobné procesy
85
56,8
66,9
Výsledky
450
265,8
59,1
Spolu
1000
647,0
64,7
Zdroj: Vlastný výskum
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
27
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Našou snahou bolo identifikovať aj určité slabé
stránky v jednotlivých oblastiach, ktoré sa
v súbore skúmaných subjektov vyskytujú
a následne odporučiť možné varianty zlepšenia.
Prvá kategória, vodcovstvo, vyšla ako najlepšia
a dosiahla až 81,9% možných bodov. Za
vážnejšie nedostatky možno v tejto kategórii
považovať nedostatočnú komunikáciu ohľadne
prezentovania vízie svojim zamestnancom,
obchodným partnerom a zákazníkom. Vízie
podnikov by mali byť zrozumiteľne stanovené
a interpretované smerom do vnútorného
prostredia podniku, ale aj smerom von. Veľmi
závažným nedostatkom je aj nízka miera
monitoringu porušenia etických problémov.
Ďalej odporúčame participáciu viacerých
zamestnancov na tvorbe plánov, čím sa
zabezpečí ich širokospektrálnosť. Plány, do
ktorých sú implementované aj názory
podriadených, lepšie spĺňajú motivačnú funkciu,
pretože sú zamestnanci na nich osobne
zainteresovaní.
Aj v oblasti strategického plánovania sa dosiahli
slušné výsledky (72,2%). Svedčí to o tom, že
v poľnohospodárskych podnikoch sa základná
manažérska funkcia nepodceňuje a manažéri si
uvedomujú jej dôležitosť a opodstatnenie jej
aplikácie. Aj napriek tomu však odporúčame
manažérom podnikov zapracovať stratégiu
podniku do strategických dokumentov
v písomnej forme. Ďalším nedostatkom je, že
podniky zanedbávajú analýzu externého
prostredia, z ktorého pre ne vyplývajú
príležitosti a ohrozenia, na ktoré potom
nereagujú. Za vážny nedostatok možno
považovať aj absenciu systému hodnotenia
úspešnosti podnikových plánov a následné
zapracovanie výsledkov kontroly plánov do
systému podnikového plánovania.
Kategória zameranie sa na zákazníka obstála
v našom hodnotení ako najhoršia (58,3%).
Vyskytli sa tu vážne nedostatky v mnohých
oblastiach. Sústredíme sa iba na niektoré.
Podniky v prevažnej miere neuskutočňujú
meranie spokojnosti zákazníkov, čo má za
následok slabú úroveň spätnej väzby
a znemožnenie
následných
zlepšení.
Odporúčame podnikom v oblasti získavania
zákazníkov
využiť
súčasný
fenomén
28
komunikácie, ktorým sú sociálne siete, pretože
ich podniky v tejto oblasti vôbec nevyužívajú.
Rovnako absentuje aj systém zákazníckej
podpory
a informovanosť
zamestnancov
ohľadne požiadaviek zákazníkov.
Štvrtá oblasť, zameraná na realizované
merania a analýzy v podniku, dosiahla 65,7%
bodov. V tejto oblasti odporúčame podnikom
zaviesť moderné manažérske informačné
systémy, ktoré v prevažnej miere chýbajú.
Veľkým negatívom je aj nevypracovaný systém
kritérií porovnávania sa s konkurenciou, čo by
mohlo pomôcť podnikom brániť sa vhodne
zvolenou stratégiou ako aj efektívnejšie
transformovať svoje prednosti na využitie
príležitostí, čo by znamenalo väčšiu
konkurencieschopnosť. Podnikom odporúčame
zaviesť prvky znalostného manažmentu, ktoré
sa v podniku vyskytujú iba zriedka. Ďalej
navrhujeme aj zriadiť, resp. pravidelne
aktualizovať internetové stránky podnikov,
keďže v tejto oblasti vidia manažéri výrazné
nedostatky.
Ďalšia oblasť skúmania bola zameraná na
orientáciu na zamestnancov, ktorá získala
65,8%-né ohodnotenie. Výraznejšie nedostatky
boli zaznamenané najmä v slabom využívaní
personálnych agentúr pri hľadaní a prijímaní
zamestnancov. Manažéri jednotlivých podnikov
to považujú za cestu ako získať kvalifikované
ľudské zdroje a odbremenenie manažérskej
činnosti. Otázkou však zostáva pomer
nákladovosti
a následného
pozitívneho
dôsledku zo spolupráce s personálnou
agentúrou. V podnikoch výraznou mierou
absentujú teambuildingové aktivity, na ktoré
však poľnohospodárske podniky nachádzajú
len veľmi ťažko finančné zdroje. Výrazne však
podniky zaostávajú najmä
v zisťovaní
spokojnosti zamestnancov. Keďže sa človek
považuje za najdôležitejší zdroj v podniku, mali
by podniky k nemu aj tak pristupovať a nemali
by byť ľahostajné smerom k ich spokojnosti.
Rovnako by mali podniky podporovať aj
individuálne vzdelávanie zamestnancov, ktoré
by sa mohlo premietnuť aj do odmeňovania,
pretože len kvalifikovaný zamestnanec môže
byť prínosom.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Ďalším kritériom, ktoré bolo hodnotené, sú
výrobné procesy. Táto kategória získala 66,9%
bodov. Za pomerne veľké negatívum
považujeme fakt, že systém práce v podnikoch
sa dlhodobo nemenil. Bolo by vhodné, aby sa
jednotlivé podniky snažili ísť s dobou
a aplikovali nové prístupy k riešeniu problémov.
Odporúčame podnikom využívať aj nástroje
manažmentu času, ktoré by pomohli efektívne
využívať čas manažérov a venovať sa tak
podstatným strategickým záležitostiam. Za
negatívum manažéri považujú aj nerealizovanie
vlastného výskumu. Nie je však v možnostiach
každého podniku zabezpečovať vlastný
výskum, skôr by sme odporučili vytvorenie
výskumného klastra, ktorý by spájal viaceré
podniky. Ďalšou možnosťou je aj rozšírenie
spolupráce so školami a výskumnými ústavmi.
Posledná kategória mapovala výsledky
v rôznych sférach podnikov. Nejedná sa len
o ekonomické výsledky. Táto kategória získala
59,1% bodov a zaradila sa na predposledné
miesto zo všetkých kritérií. Medzi závažné
problémy v tejto oblasti možno považovať
výsledky nedostatočného budovania vzťahov
so zákazníkmi. Podniky v malej miere využívajú
aj motivačné a sociálne programy pre
zamestnancov. Za hlavnú príčinu problémov
považujú nedostatok finančných zdrojov.
Rovnako zamestnancom chýba aj podpora pri
vzdelávaní a kvalifikačnom raste.
2.1 VZŤAH ZAVEDENÉHO SYSTÉMU
RIADENIA KVALITY A VÝSLEDKOV
Jedným z cieľov výskumu bolo nájsť vzťahy
medzi položkami dotazníka. Tu uvádzame
posúdenie vplyvu zavedeného systému
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
manažérstva kvality na vybrané položky kritéria
„výsledky“. Pre vyhodnotenie boli využité
vypočítané hodnoty Pearsonovho korelačného
koeficientu, Kendallovho Tau a Spearmanovho
korelačného
koeficientu.
Z metodického
hľadiska sme postupovali nasledovne. Keďže
využívame kardinálne premenné, pre overenie
existencie vzťahov medzi kritériami a triediacimi
faktormi sme použili metódy neparametrickej
korelácie. Ako uvádzajú [7], ak náhodný výber
nepochádza z dvojrozmerného normálneho
rozdelenia alebo ak obsahuje niektoré odľahlé
pozorovania, je vhodné použiť neparametrické
miery tesnosti závislosti. Podľa [9] je
najčastejšie
používaným
poradovým
korelačným
koeficientom
Spearmanov
koeficient, ktorý možno vypočítať zo vzorca na
výpočet Pearsonovho koeficientu, pričom
namiesto originálnych hodnôt sa použijú ich
poradové čísla. Spearmanov korelačný
koeficient
je
preto
veľmi
ťažko
interpretovateľný. Kendallov koeficient na
rozdiel od Spearmanovho vyjadruje silu
závislosti
medzi
dvoma
poradovými
premennými, čiže vyjadruje rozdiel medzi
pravdepodobnosťou, že hodnoty dvoch
premenných sú v rovnakom poradí oproti
pravdepodobnosti, že hodnoty nie sú
v rovnakom poradí. Výsledky testov sú
zachytené v tabuľke 2. Boli vybrané
a testované položky, ktoré sú podľa nás
dôležité z hľadiska implementácie manažérstva
kvality (V85 – postupy na meranie efektívnosti
pracovných procesov, V92 – kvalitatívne
kontroly v podniku) a môžu podľa nášho názoru
ovplyvňovať vybrané výsledky (V103 – finančné
ukazovatele, V104 – silná pozícia na trhu).
29
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 2: Hodnoty Pearsonovho korelačného koeficientu pre vzťah „systém manažérstva kvality“ a
„výsledky“
SMK
V85
V92
V103
V104
SMK
1
-0,221
0,018
0,048
0,129
V85
-0,221
1
0,392
0,316
0,351
V92
0,018
0,392
1
0,357
0,175
V103
0,048
0,316
0,357
1
0,726*
V104
0,129
0,351
0,175
0,726*
1
Zdroj: Vlastný výskum
Pozn.: Vx – x-tá položka v dotazníku, SMK – systém manažérstva kvality
výskume zamerali aj na zisťovanie skutočnosti,
či existujú štatisticky významné rozdiely
v odpovediach respondentov na základe
faktorov ako napr. právna forma, či úroveň
priemernej mzdy. Na výpočet a overenie
existencie týchto rozdielov sme použili
neparametrické metódy (Mann-Whitneyho
U test a Kruscal-Wallisov test).
Výsledky
testov
existenciu
štatisticky
významnej závislosti (označenej v tabuľke
symbolom *) medzi systémom manažérstva
kvality a výsledkami nepotvrdili, odhalili však
vzťah medzi položkami 103 a 104 (priaznivý
trend vývoja finančných ukazovateľov a silná
pozícia na trhu). Nejde o zarážajúce zistenie,
pretože finančné zdravie a silná pozícia na trhu
navzájom spolu veľmi úzko súvisia. Túto
skutočnosť potvrdili aj výsledky ďalších testov,
keď hodnota Kendallovho Tau medzi položkami
103 a 104 bola na úrovni 0,632 a hodnota
Spearmanovho korelačného koeficientu na
úrovni 0,748.
Prvým faktorom, ktorý mohol mať vplyv na
odpovede respondentov, bolo implementovanie
systému manažérstva kvality. Overili sme
existenciu rozdielov pre všetky položky
a rozdelili sme výsledky podľa jednotlivých
kritérií. Výsledky uvádzame v nasledujúcich
tabuľkách. Štatisticky významné rozdiely sú
zvýraznené (**).
2.2 ZISŤOVANIE ŠTATISTICKY VÝZNAMNÝCH ROZDIELOV
Okrem hľadania vzťahov medzi premennými,
resp. medzi skupinami premenných sme sa pri
Tab. 3: Výsledky testu - faktor „systém manažérstva kvality“, kritérium „vodcovstvo“
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
V8
V9
V10
V11
V12
V13
p hodnota 0,164 0,039** 0,039** 0,574 0,574 0,654 1,00 0,738 0,360 0,498 0,498 0,824 0,738
Zdroj: Vlastný výskum
Testy preukázali existenciu štatisticky
významných rozdielov v položkách 2 a 3
(oboznámenie s víziou spoločnosti a vytváranie
motivujúceho pracovného prostredia). Podniky,
ktoré
majú
manažérstvo
kvality
implementované
dosiahli
v konkrétnych
30
položkách nižšie skóre, čo znamená, že mali
tendenciu skôr nesúhlasiť. Tu vidíme súvislosť
medzi poznaním procesov manažérstva kvality
a uvedomovaním si existujúcich nedostatkov
v horeuvedených oblastiach.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 4: Výsledky testu - faktor „systém manažérstva kvality“, kritérium „strategické plánovanie“
p hodnota
p hodnota
V14
V15
V16
V17
V18
V19
V20
V21
0,426
0,301
0,076
0,25
0,426
0,738
0,574
0,654
V22
V23
V24
V25
V26
V27
V28
V29
0,654
0,13
0,25
0,654
0,203
0,056
0,056
0,100
Zdroj: Vlastný výskum
Tab. 5: Výsledky testu - faktor „systém manažérstva kvality“, kritérium „zameranie na zákazníka“
V30
V31
V32
V33
V34
V35
V36
V37
V38
V39
V40
V41
V42
p hodnota 0,100 0,056 0,250 0,426 0,360 0,076 0,164 0,056 0,010** 0,005** 0,076 0,203 0,017**
Zdroj: Vlastný výskum
Testy existenciu štatisticky významných
rozdielov v položkách kritéria „strategické
plánovanie“ nepreukázali.
Najviac štatisticky významných rozdielov sa
podarilo identifikovať v kritériu „zameranie na
zákazníka“. Išlo o položky 38, 39 a 42
(uskutočňovanie segmentácie trhu, analýza
kľúčových
komunikačných
mechanizmov
podpory
predaja
a informovanie
sa
o požiadavkách
zákazníkov
zo
strany
zamestnancov). Ako aj v prípade kritéria
„vodcovstvo“ aj tu platí, že podniky, ktoré
implementovali manažérstvo kvality dosahovali
v položkách nižšie skóre ako podniky, ktoré
systém manažérstva kvality vo svojich
štruktúrach implementovaný nemajú, inklinovali
teda k nesúhlasu.
Tab. 6: Výsledky testu - faktor „systém manažérstva kvality“, kritérium „meranie a analýzy“
p hodnota
p hodnota
V43
V44
V45
V46
V47
V48
V49
V50
0,25
0,027**
0,498
0,738
0,164
0,25
0,738
0,654
V51
V52
V53
V54
V55
V56
V57
0,654
0,912
0,13
0,574
0,738
0,912
0,1
Zdroj: Vlastný výskum
Jeden štatisticky významný rozdiel sa našiel aj
v položke 44 (využívanie prvkov znalostného
manažmentu), ktorá patrí do kritéria „meranie a
analýzy“. To znamená, že podniky
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
s implementovaným systémom riadenia kvality
výrazne iným spôsobom využívajú poznatky zo
znalostného manažmentu ako ostatné podniky.
31
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 7: Výsledky testu - faktor „systém manažérstva kvality“, kritérium „orientácia na zamestnancov“
p hodnota
p hodnota
V58
V59
V60
V61
V62
V63
V64
V65
V66
0,654
0,574
0,203
0,25
0,1
0,824
0,1
1
1
V67
V68
V69
V70
V71
V72
V73
V74
0,203
0,574
0,738
0,164
0,426
0,912
0,824
0,574
Zdroj: Vlastný výskum
Tab. 8: Výsledky testu - faktor „systém manažérstva kvality“, kritérium „výrobné procesy“
V75
p hodnota 0,574
V84
p hodnota 0,164
V76
V77
V78
V79
V80
V81
V82
V83
0,912
0,912
0,301
0,36
0,824
0,738
0,738
0,738
V85
V86
V87
V88
V89
V90
V91
0,498
0,738
0,301
0,13
0,039**
0,13
0,301
Zdroj: Vlastný výskum
Možno konštatovať, že implementovaný systém
manažérstva kvality vplýva na to, do akej miery
sú hodnotení dodávatelia a akým spôsobom sa
zabezpečuje spätná väzba od nich a následne
sa implementuje do podnikového riadenia.
V kritériu „orientácia na zamestnancov“ testy
nepreukázali existenciu štatisticky významných
rozdielov v jednotlivých položkách.
V kritériu „výrobné procesy“ existuje štatisticky
významný rozdiel v položke 89 (hodnotenie
dodávateľov a zabezpečenie spätnej väzby).
Tab. 9: Výsledky testu - faktor „systém manažérstva kvality“, kritérium „výsledky“
V92
p hodnota
V93
V94
V95
V96
V97
V98
V99
V100 V101 V102 V103 V104
0,912 0,498 0,027** 0,100 0,010 0,100 0,301 0,426 0,301 0,738 0,203 0,824 0,654
Zdroj: Vlastný výskum
V poslednom kritériu, „výsledky“, sa existencia
štatisticky významných rozdielov potvrdila
v položke 94 (prehodnocovanie vzťahov so
zákazníkmi na základe stanovených kritérií). To
poukazuje na rozdiel v riadení zákazníckeho
reťazca v podnikoch s implementovaným
systémom manažérstva kvality.
Ďalšie podrobné analýzy a vzťahy sú
zverejnené v monografii [11], ktorá bola vydaná
na SPU v Nitre. Podrobne sú v nej uvedené aj
vplyvy iných faktorov (mzda, počet pracovníkov,
právna forma) na položky dotazníka. V tabuľke
10 je urobený súhrn jednotlivých štatisticky
významných rozdielov, ktoré sme zistili
32
testovaním položiek
vybraných faktorov.
kritérií
na
základe
Respondenti najčastejšie prejavili rozličné
postoje v položkách kritéria „vodcovstvo“.
Najpolarizujúcejším
faktorom
postojov
respondentov v jednotlivých položkách bol
faktor
„systém
manažérstva
kvality“.
Z výsledkov testov okrem iného vyplynulo, že:
podniky s vyššou priemernou mzdou
sú si vedomé prípadných dopadov
(sociálnych
a iných)
na
zamestnancov a zohľadňujú ich vo
svojich plánoch,
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
podniky
s nižším
počtom
zamestnancov
majú
problém
vyrovnať sa so zmenami súvisiacimi
so sezónnosťou prác,
že
v družstvách
je
ochota
zohľadňovať návrhy podriadených
v plánovacom procese zo strany
manažmentov väčšia.
ZÁVER
Hodnotenie na základe kritérií MBNQA
poskytuje komplexný pohľad na kvalitu celej
podnikateľskej činnosti od strategického
vodcovstva, cez plánovanie, orientáciu na
zákazníkov
a zamestnancov,
meranie
podnikových procesov až po výsledky. V našom
príspevku sme sa zamerali na celkové výsledky
výskumu na vzorke 18 podnikoch pôsobiacich
v agrosektore. Zo siedmich kritérií MBNQA sa
javí ako najväčší problém zameranie sa na
zákazníka a dosahovanie výsledkov. Ďalej
článok odhaľuje vplyv implementovaného
manažérstva kvality na dosahované výsledky
podnikov
(merané
prostredníctvom
Pearsonovho
korelačného
koeficientu,
Kendallovho Tau a Spearmanovho korelačného
koeficientu). Zároveň boli zistené štatisticky
významné
rozdiely
v odpovediach
respondentov na základe faktorov (právna
forma, úroveň priemernej mzdy, systém
manažérstva kvality, počet zamestnancov). Na
výpočet a overenie existencie týchto rozdielov
sme použili Mann-Whitneyho U test a KruscalWallisov test, ktoré poukázali na to, že
najpolarizujúcejším
faktorom
postojov
respondentov v jednotlivých položkách bol
faktor systém manažérstva kvality.
Tabuľka 10: Počet identifikovaných štatisticky významných rozdielov na základe vybraných faktorov
v jednotlivých kritériách
faktor
systém
manažérstva
kvality
mzda
počet
zamestnancov
právna forma
spolu
vodcovstvo
strategické
plánovanie
zameranie
na
zákazníka
kritérium
meranie
orientácia na
a
zamestnancov
analýzy
výrobné
procesy
výsledky
2
0
3
1
0
1
1
1
1
1
1
0
0
0
2
0
0
0
1
1
0
1
6
1
2
0
4
0
2
0
1
0
2
0
1
Zdroj: Vlastný výskum
LITERATURA
[1]
Baldrige Performance Excellence Program,
National Institute of Standards and Technology. Criteria
for Performance Excellence. [online]. [cit.2010-05-19]
Dostupné
na
http://www.nist.gov/baldrige/publications/upload/2011_20
12_Business_Nonprofit_Criteria.pdf
[2]
ČIERNA, Z., RÁBEK, T. Monžosti zvyšovania
rentability vlastného kapitálu pôsobením finančnej páky
v poľnohospodárskych podnikách. In Ekonomika
poľnohospodárstva. Roč. 12, č. 2 (2012), s. 31--40. ISSN
1335-6186.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
[3]
ČULIKOVÁ, M., PALKECHOVÁ, L., Zvyšovanie
konkurencieschopnosti poľnohospodárskych podnikov na
Slovensku. In MERKÚR 2012. Bratislava : Vydavateľstvo
Ekonóm, 2012. s. 91--97. ISBN 978-80-225-3453-6
[4]
KOZÁKOVÁ, J. et al. Manažment a ekonomika
ekologickej poľnohospodárskej výroby. Nitra: Slovenská
poľnohospodárska univerzita, 2012. 190 s. : ISBN : 97880-552-0880-0
[5]
LANČARIČ, D., SAVOV, R. Firemné plánovanie.
Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2012.
170 s. ISBN : 978-80-552-0816-9
[6]
PAŠKA, Ľ. Manažment výroby.
2000. 182 s. ISBN 80-7137-799-6
Nitra: SPU,
33
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
[7]
PAVELKA, F., KLÍMEK, P. Aplikovaná statistika.
Zlín, 2000. ISBN 80-214-1545-2
Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2011. 117 s.
ISBN : 978-80-552-0705-6
[8]
Prístavka, M., KORENKO, M., BUJNA, M.
Štatistické metódy v riadení kvality. In: Kvalita
a spoľahlivosť technických systémov, Zborník vedeckých
prác 2011, SPU v Nitre, 2011. ISBN 978-80-552-0595-3
[12]
SERENČÉŠ,
P.
et
al.
Financie
v poľnohospodárstve.
Nitra
:
Slovenská
poľnohospodárska univerzita v Nitre, 2010. 183 s. ISBN :
978-80-552-0438-3
[9]
RIMARČÍK, M. Základy štatistiky. 1.vyd. 2006.
96 s. ISBN 80-969449-2-4
[13]
TÓTH, M. Financial management [elektronický
zdroj]. Nitra : Slovak University of Agriculture, 2012. 1
CD-ROM (71 s.)
In: "Moderné vzdelávanie pre
vedomostnú spoločnosť/Projekt je spolufinancovaný zo
zdrojov EÚ" ITMS kód 26110230057. ISBN : 978-80-5520940-1
[10]
SAVOV, R., DŽUPINA, M. Strategický
manažment kvality v podmienkach podnikateľského
subjektu na Slovensku. In: Znalostní ekonomika : trendy
rozvoje vzdělávání, vědy a praxe : mezinárodní vědecká
konference, 2007, Luhačovice, Česká republika :
recenzovaný sborník příspěvků. Zlín : Univerzita Tomáše
Bati, 2007. 978-80-7318-646-3
[14]
UBREŽIOVÁ, I. et al. Manažment. Nitra :
Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2012. 219 s.
ISBN : 978-80-552-0770-4
[11]
SAVOV, R., LANČARIČ, D., PAŠKA, Ľ.
Strategický manažment kvality v podmienkach
agropodnikateľských subjektov na Slovensku. Nitra :
Ing. Drahoslav Lančarič, PhD.
Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre
Fakulta ekonomiky a manažmentu
Katedra manažmentu
[email protected]
Autoři:
Ing. Radovan Savov, PhD.
Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre
Fakulta ekonomiky a manažmentu
Katedra manažmentu
[email protected]
Ing. Miroslav Prístavka, PhD.
Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre
Fakulta ekonomiky a manažmentu
Katedra manažmentu
miroslav.prí[email protected]
UTILIZATION OF MBNQA CRITERIA IN QUALITY MANAGEMENT EVALUATION
IN AGRIBUSINESS COMPANIES
Radovan Savov, Drahoslav Lančarič, Miroslav Prístavka
Abstract: Quality management system is important part of management in every standard organization.
Paper is oriented on evaluation of quality management in agribusiness companies. There are included
results of research based on 18 companies providing agriculture production. Representatives of each
company fulfilled the questionnaire consisted of 104 items (divided into 7 categories according to
MBNQA). These companies achieved an average score 647 points out of possible 1000 points. The
best results were seen in the area of business leadership, the worst in orientation on customer and
results. Other results of research identified quality management system as the most important factor to
influence answers of respondents.
Key words: Quality system, MBNQA, criteria, results.
JEL Classification: M11
34
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
METODY OCEŇOVÁNÍ PODNIKŮ TYPU DCF A JEJICH NUMERICKÁ
REALIZACE POMOCÍ SW MATHEMATICA
Ladislav Lukáš
ÚVOD
Problematika
oceňování
podniků
je
v současnosti obsáhlá disciplina, která v širším
pohledu spadá do oblasti podnikové ekonomie.
Tvoří jí celá široká škála metod, které poskytují
kvantitativní aparát k výpočtu či odhadu
hodnoty podniku k jistému datu, okamžiku
ocenění, a to s ohledem na celou dobu
fungování podniku. K nejčastěji používaným
metodám patří tzv. výnosové metody. Jejich
hlavním a nejznámějším představitelem jsou
metody typu DCF (Discounted Cash Flow),
které
jsou
vybudované
aparátem
diskontovaných peněžních toků
1
METODY TYPU DCF
Cílem tohoto příspěvku je stručné shrnutí
potřebných matematických vztahů užívaných ve
třech nejdůležitějších variantách metod typu
DCF (DCF-entity, DCF-equity a DCF-APV), a
jejich implementace v sw Mathematica.
Vzhledem k tomuto záměru lze omezit rozsah
literatury jen na tři základní knihy. Výchozím
bodem pro náš příspěvek je [2]. Ta uvádí, že
metod typu DCF existuje celá řada, avšak
v podrobné formulaci uvádí právě – DCF-entity,
DCF-equity a DCF-APV.
Základními pojmy pomocí nichž jsou tyto
metody sestrojeny jsou následující:




Korigovaný hospodářský výsledek po
dani, standardně označovaný KPVH,
Provozně nutný investovaný kapitál,
označovaný K,
Volné peněžní toky do firmy, tedy jak
pro vlastníky tak i úročené věřitele,
označované FCFF (podle Free Cash
Flow to Firm),
Volné peněžní toky jen pro vlastníky,
označované FCFE (podle Free Cash
Flow to Equity).
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
K těmto veličinám, které jsou měřeny
v peněžních jednotkách, přistupují ještě další
veličiny, které jsou bezrozměrné a figurují jako
parametry. Pomocí nich se pak konstruují
příslušné diskontní míry. Jednotlivé varianty
výnosových metod typu DCF se hlavně liší
právě různými formulacemi diskontních procesů
s využitím různých parametrů. Bezrozměrné
parametry jsou následující:





Průměrné vážené náklady kapitálu
WACC (podle Weighted Average
Capital Cost),
Náklady vlastního kapitálu, označované
nVK,
Náklady cizího kapitálu, označované
nCK,
Sazba daně z příjmu, označovaná d,
Tempo růstu ve druhé fázi fungování
podniku, označované g.
Klíčovým pojmem pro všechny uvedené metody
typu DCF je KPVH, což jak známo je –
výsledek hospodaření generovaný hlavním
provozem podniku, který je očištěn o
jednorázové položky, a to před rozdělením mezi
vlastníky a úročené věřitele. Hodnota KPVH je
základem pro výpočet FCFF. Použít lze, podle
[2], dvě varianty výpočtu, které uvedeme
v původní verbální formulaci.
a) Základní varianta výpočtu FCFF:
FCFF = KPVH + Odpisy + (Ostatní náklady,
které nejsou výdaji v daném období)
– (Investice do provozně nutného pracovního
kapitálu)
– (Investice do provozně
dlouhodobého majetku).
nutného
b) Zkrácená varianta výpočtu FCFF:
FCFF = KPVH + (Ostatní náklady, které nejsou
výdaji v daném období)
35
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
– (Investice netto do provozně nutného
pracovního kapitálu
a dlouhodobého majetku).
Protože všechny uvedené veličiny i parametry
mohou obecně záviset na čase, a tak vytvářet
časové řady, zavedeme pro ně následující
subjektivně zvolené označení:
λt … KPVH v roce t,
1.1
METODA DCF-ENTITY
Pro formulaci metody DCF-entity ještě
potřebujeme uvést její diskontní proces. Ten je
založen právě na WACC. Vzhledem k tomu, že
v obecné formulaci metod typu DCF jsou vždy
obecně uvažované diskontní faktory závislé na
čase, uvedeme vzorec, který to umožňuje
nejobecněji
t 
Kt … K v roce t,
φt … FCFF v roce t,
ψt … FCFE v roce t,
ωt … WACC v roce t.
Výpočet FCFF podle
můžeme zapsat takto
zkrácené
varianty
t  t  I t  t  ( K t  K t 1 ) ,
(1)
Dalším důležitým a dobře známým vztahem je
vyjádření základní struktury provozně nutného
investovaného kapitálu K v aditivním rozkladu
Kt = Ct + Vt ,
(2)
Ct a Vt označují cizí úročený kapitál a vlastní
kapitál (oba v tržní hodnotě) v roce t.
Označení parametrů d a g ponecháme.
V případě že bude třeba uvažovat jejich
závislost na čase, prostě přidáme index t.
Symbolicky jednodušší označení zavedeme
však pro parametry nVK a nCK. Navíc, parametr
nVK obecně závisí na míře zadlužení podniku,
což je třeba zohlednit. Proto označíme:
γt … náklady cizího kapitálu (nCK) v roce t,
ρt … náklady vlastního kapitálu (nVK) při
konkrétním zadlužení z v roce t,
χt … náklady vlastního kapitálu (nVK) při
nulovém zadlužení z v roce t,
Ve všech modelech předpokládáme, že T
udává počet let první fáze podniku, tedy jeho
rozvoje. A rok T+1 je prvním rokem druhé fáze
podniku, tedy jeho stabilního fungování.
36
(3)
Teď již můžeme napsat formulaci metody DCFentity, která je v současnosti nejrozšířenější
oceňovací metodou v praxi. Provádí se ve dvou
krocích, které jsou uvedeny ve (4a) a (4b).
t
T

t 1
It označuje investice netto v roce t do provozně
nutného pracovního kapitálu a dlouhodobého
majetku.
Ct
V
 t (1  d t )  t  t .
Kt
Kt
t
i 1
Hb =
(1  i )

Pe
,
 (1  i )
(4a)
T
i 1
(4b)
Hn = Hb – Гo .
Kde Hb vyjadřuje hodnotu podniku brutto, tj.
přeceněnou hodnotu provozně nutného
investovaného kapitálu, Hn vyjadřuje hodnotu
podniku netto, tj. přeceněnou hodnotu vlastního
kapitálu, a Гo je hodnota cizího úročeného
kapitálu vyjádřená k datu ocenění, přičemž se
předpokládá platnost aditivního rozkladu (5).
(5)
Hb = Hn + Гo .
Ve vzorci (4a) figuruje veličina Pe, tzv.
pokračující hodnota podniku ve druhé fázi. Tato
hodnota se v rámci metod typu DCF vyjadřuje
několika možnými výrazy, a to především tzv.
Gordonovým vzorcem, který je dán vztahem
(6a), nebo obecněji tzv. parametrickým
vzorcem (6b). Při obecném pohledu na metody
typu DCF je patrné, že se vyjádření pokračující
hodnoty podniku liší i podle příslušného typu
metody, zohledníme tuto skutečnost tím, že
přidáme k veličině P identifikační index – e pro
metodu DCF-entity, q pro metodu DCF-equity,
a a pro metodu DCF-APV. Takže pro metodu
DCF-entity máme následující vzorce
Pe =
 T 1
(T 1  g )
,
(6a)
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
T (1  g )(1 
Pe =
(T 1  g )
g
)
rI
T 1 (1 
.
(6b)
Kde φT+1 představuje FCFF v prvním roce
druhé fáze, λT označuje KPVH v roce T, tedy
v posledním roce první fáze vývoje podniku,
kterým se uzavírá jeho rozvojová etapa, g
vyjadřuje tempo růstu ve druhé fázi a rI
označuje rentabilitu investic netto rovněž ve
druhé fázi. O obou těchto posledních
parametrech se předpokládá, že ve druhé fázi
vývoje podniku, tedy ve fázi jeho stabilního
fungování, jsou stacionární, tj. nezávislé na
čase, a proto je u nich vypuštěn index t.
Vzájemný vztah vzorců (6a) a (6b), tzn.
Gordonova vzorce a parametrického vzorce, se
názorně objeví za předpokladu, když se poměr
g/rI rovná míře investic, která se definuje jako
poměr (Investice netto)/KPVH. Takový stav
nastává v období dlouhodobé stabilizace
fungování podniku. V takovém období se
předpokládá, že platí evoluční vztah udávající
stabilní růst KPVH ve tvaru (7), ve kterém k
udává počet let druhé faze fungování podniku.
T k  T k 1 (1  g ), k  1,2,... .
(7)
Má-li být v tomto období invariantní míra
investic, musí i investice I růst stejným
evolučním vztahem, a proto lze (Investice
netto)/KPVH zapsat s libovolným konečným k,
např. k=1, čímž předpoklad, že g/rI se má
rovnat míře investic, lze vhodně zapsat ve tvaru
(8). Dosazením (8) do parametrického vzorce
(6b), užitím (1) a (7), a jednoduchými úpravami
pak dostaneme Gordonův vzorec (6a), jak je
snadno vidět v (9).
g I T 1

rI T 1
g
g
T (1  g )(1  ) T 1 (1  )
rI
rI
=
=
(T 1  g )
(T 1  g )
((8)
I T 1
T 1
(T 1  g )
1.2
)
=
T 1  I T 1
 T 1
=
(T 1  g ) (T 1  g )
METODA DCF-EQUITY
Podstatou této metody je, že diskontním
procesem pracujícím s náklady vlastního
kapitálu se diskontují volné peněžní toky pro
vlastníky, čímž se získá přímo ocenění
vlastního kapitálu, tedy hodnota podniku netto
Hn.
Hodnota KPVH je základem i pro výpočet
FCFE. Opět podle [2] lze použít dvě varianty
výpočtu, které uvedeme zase v původní
verbální formulaci.
a) Základní varianta výpočtu FCFE vycházející
z KPVH:
KVH (Korigovaný výsledek hospodaření před
daní) = KPVH – (Nákladové úroky),
KVHV (Korigovaný výsledek hospodaření po
dani pro vlastníky) = KVH
– (Upravená daň připadající na korigovaný VH),
FCFE = KVHV + Odpisy + (Ostatní náklady,
které nejsou výdaji v daném období)
+ (Přijetí nového úročeného cizího kapitálu)
– (Investice do provozně nutného pracovního
kapitálu)
– (Investice do
dlouhodobého majetku)
provozně
nutného
– (Splátky úročeného cizího kapitálu)
+ (Přijetí nového úročeného cizího kapitálu).
b) Zkrácená varianta výpočtu FCFE vycházející
přímo z FCFF:
FCFE = FCFF – (Nákladové úroky)*(1 – d)
– (Splátky úročeného cizího kapitálu)
+ (Přijetí nového úročeného cizího kapitálu)..
((9)
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Pomocí FCFE již lze definovat metodu DCFequity, která počítá přímo hodnotu Hn vztahem
(10).
37
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
t
T
Hn =

t 1
t
i 1
(1   i )

Pq
 (1   i )
T
i 1
.
(10)
Pokračující hodnota podniku ve druhé fázi,
v rámci metody DCF-equity označená Pq, je
opět vyjádřitelná buď pomocí výrazu (11a)
analogickému Gordonovu vzorci (6a), anebo
opět parametrickým vzorcem (11b).
Pq =
 T 1
(  T 1  g )
(11a)
Pq =
g
T (1  g )(1  )  CT ( g   T 1 (1  d T 1 ))
rI
(  T 1  g )
1.3
T
t
t 1
 (1   i )
Hb = 

Nejdříve jsou uvažovány FCFF, které
jsou diskontovány procesem pracujícím
s náklady vlastního kapitálu tzv.
nezadluženého
podniku
(tj.
za hypotetického předpokladu, že
všechna provozně nutná dlouhodobá
aktiva a pracovní kapitál je kryt
vlastním kapitálem, jinak řečeno – s
předpokladem
nulového
cizího
kapitálu).
Následně se uvažují hodnoty Ct, které
jsou diskontovány procesem pracujícím
s náklady cizího kapitálu.
t 1
Ct
 (1   i )
t
i 1
(12)
P
P
 T a
 T 2 a
 i 1 (1   i )  i 1 (1   i )
Pokračující hodnota podniku ve druhé fázi
v rámci metody DCF-APV je též tvořena dvěma
složkami, označenými 1Pa a 2Pa. Složka 2Pa, jak
uvádí literatura, je v obou případech stejná (13),
a jde o tzv. daňový štít. Složka 1Pa může mít
opět podobu Gordonova vzorce (14a), či
parametrického vzorce (14b), které jsou
obdobné (6a) a (6b) u metody DCF-entity, a liší
se jen diskontními parametry.
2Pa
=
1Pa
METODA DCF-APV

t
i 1
1
(11b)
Zkratka APV (Adjusted Present Value) říká, že
tato metoda pracuje s upravenou současnou
hodnotou peněžních toků. Metoda je
dvoukroková (jako DCF-entity) – počítá nejprve
Hb a následně pomocí (4b) vyčíslí Hn. Podstata
metody spočívá v na tom, že veličina Hb je
tvořena dvěma různými složkami počítanými
dvěma různými diskontními procesy. Výsledný
vzorec má tvar (12).
T

CT 1 T 1 d T 1
( T 1  g )
=
 T 1
=
(14a)
(  T 1  g )
T (1  g )(1 
1Pa
(13)
(  T 1  g )
g
)
rI
(14b)
V rámci těchto metod typu DCF se používají
další tři bezrozměrné veličiny, které často slouží
nejen při výpočtech pro druhou fázi fungování
podniku, ale i v rámci první fáze, a to v roli
indikátorů přechodu vývoje podniku z první do
druhé fáze. Za takový indikátor se považuje
stacionarizace hodnot jedné, či všech těchto
veličin –

Rentabilita investic v roce t: rI ,t 
=

t  t 1
,
K t 1  K t 2
Rentabilita investovaného
v roce t: rK ,t 

t
I t 1
t
K t 1
kapitálu
,
Míra investic v roce t: m I ,t 
It
t
.
Navíc, především rK,t umožňuje vhodně vyjádřit
investice It pomocí Kt–1 následujícím způsobem,
který je shrnut v (15). Využívá (1) a vyjádření
38
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
φt, které vychází z čitatelů parametrických
vzorců (6b), resp. (14b)., které jsou stejné.
I t  t   t  t  t (1 
t
g
)
rI ,t
g
g
 K t 1rK ,t (1  )
rI ,t
rI ,t
(15)
když
 t  t 1 (1  g )(1 
g
g
)  t (1  ) .
rI ,t
rI ,t
S t 1 (  t   t )  Ct 1 t d t
,
K t 1
t   t  ( t   t )
Ct 1 S t 1 (  t   t )

Vt 1
Vt 1
kPVHt={576.0,593.3,611.1,
…,751.5}; delkaTkPVHt=Length[kPVHt];
ii) vstupem těchto dat ze souboru, např.
kPVHtdata.csv
kPVHt=Input[“kPVHtdata.csv”]
;
Pohledem na (4a), (10) a (12), tedy základní
matematické vyjádření metod DCF-entity, DCFequity a DCF-APV zjistíme, že úhelnou roli
v nich hrají diskontní procesy obsahující
parametry ωt, γt, ρt, a χt. které jsou obecně
závislé na čase. Tento stručný přehled metod
typu DCF uzavřeme obecnými, tzv.
reagenčními funkcemi [2, str.174], které
umožňují výpočet ωt a ρt, když pro ωt jsme též
již uvedli (3)
t   t 
Krok 1) Zadání časové řady hodnot KPVH, tedy
{λt}, t=1, 2,..,T. To lze provést obecně třemi
způsoby – i) přímým zadáním těch hodnot, a
zjištěním, kolik dat jsme vlastně zadali
(16a)
(16b)
,
kde však figurují další dvě veličiny – St–1
představuje velikost úrokového daňového štítu
k počátku roku t u zadluženého podniku, a ζt je
diskontní míra pro úrokový daňový štít v roce t.
2
NUMERICKÁ REALIZACE POMOCÍ
SW MATHEMATICA
V této části ukážeme, které funkce ze sw
Mathematica, Wolfram Research Inc., lze
výhodně použít k algoritmické implementaci
uvedených metod typu DCF. Pro čitelnost a
srozumitelnost kódu zvolíme identifikátory polí a
proměnných tak, aby byly co nejlépe
významově srozumitelné a v zásadě odpovídaly
používaným označením příslušných veličin ve
[2, str.32, Příklad].
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
iii) použitím (7) pro jejich vygenerování pro
případ T=20, což jsou výchozí data pro
uvedený Příklad, ve kterém se počítají hodnoty
Hn ve druhé fázi života podniku
kPVH1=576; g=0.03; nn=20;
kPVHt=Table[Kpvh1*(1+G)^(k1),{k,1,nn}];
Krok 2) Výpočet investice netto {It} abychom
dostali FCFF {φt} takto
rI=0.07; InArr=Table[g
kPVHt[[k]]/rI,{k,1,nn}];
FCFFArr=Table[kPVHt[[k]]InArr[[k]],{k,1,nn}];
Krok 3) Výpočet hodnot cizího kapitálu {Ct},
které podle Příkladu roste tempem g, a dále
výpočet úroků, daňové úspory, a KVH abychom
dostali FCFE {ψt} takto
CK=4000; CKarr=Table[CK
(1+g)^k,{k,1,nn}];
CKarrW={CK,CKarr}//Flatten;
nCK=0.05; d=0.2; Urok1=CK nCK;
CKarrtM1=Take[CKarr,nn];
UrokyArr=CKarrtM1 nCK; DanUspor1=Urok1 d; DanUsporArr =
UrokyArr d;
KVHarr=kPVHt+DanUsporArr-UrokyArr;
CKarrt=Take[CKarrW,-nn];
ΔCKarr=CKarrt-CKarrtM1;
FCFEarr=KVHarr+ ΔCKarr-InArr;
Krok 4) Výpočet hodnot vlastního kapitálu {Vt} a
tím i celkového provozně nutného kapitálu {Kt}
VK=800; ΔVKarr=InArr- ΔCKarr;
VKarr={VK+ ΔVKarr[[1]]]};
Do[AppendTo[VKarr,VKarr[[k-1]]+
ΔVKarr[[k]]],{k,2,nn}]; KK=CK+VK;
KKarr=CKarr+VKarr;
VKarrW={VK,VKarr}//Flatten;
KKarrW={KK,KKarr}//Flatten;
Výsledky jsou na Obr. 1 a Obr. 2. Obr. 1
ukazuje průběh {φt} a {ψt}, tj. FCFF a FCFE pro
t=1,..,20. Obr. 2 ukazuje kapitálovou strukturu
podniku ve druhé fázi, tj. {Ct}, {Vt} a {Kt}, pro
39
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
t=0,..,20, čemuž odpovídají indexy na
horizontální ose k=t+1. Zvýrazněn je rozdíl mezi
CK a VK, tzn. {Ct} – {Vt}.
Obr. 1: Hodnoty FCFF a FCFE
Nyní ještě zbývá dopočítat ukazatele – tempa
růstu VK a K, tj. časové řady {gV,t} a {gK,t}, ale
především rentabilitu investovaného kapitálu
{rK,t}, když uvažovaná rentabilita investic byla,
podle předpokladu, po celou druhou fázi
konstantní rI = 0.07, stejně jako tempo růstu
g = 0.03, takto
gVKarr=Table[(VKarrW[[k]]VKarrW[[k-1]])/VKarrW[[k1]],{k,2,nn+1}];
gKKarr=Table[(KKarrW[[k]]KKarrW[[k-1]])/KKarrW[[k1]],{k,2,nn+1}];
rKarr=Table[kPVHt[[k]]/KKarrW[[k]]
,{k,1,nn}];
Zdroj:vlastní výpočet
Obr. 2: Kapitálová struktura K, CK a VK
Zdroj:vlastní výpočet
Výsledky jsou na Obr. 3 a Obr. 4, které byly
získány
opět
pomocí
příkazu
ListLinePlot[.,.]. Obr. 3 ukazuje průběh
{Hn,t}, t=0,..,20, tzn. vývoj hodnoty netto podniku
v průběhu druhé fáze, tzn. v době jeho
stabilního fungování. Spočtené hodnoty přesně
odpovídají těm, které jsou uvedeny v [2, str. 34,
Příklad, Tab.1-4, Hn,t, t=0,1,2,10,20]. Obr. 4
ukazuje průběhy dopočítaných ukazatelů –
{gV,t}, {rK,t}, {gK,t}, a též předpokládanou
stacionární hodnotu tempa růstu g. V tomto
pořadí je také možno jednotlivé ukazatele
identifikovat, a to podle jejich hodnot podle
velikosti na začátku, tj. pro t=1.
Obr. 3: Hodnoty Hn
Krok 5) Výpočet hodnot Hn, tzn. hodnoty netto
podniku ve druhé fázi. V souladu s Příkladem
určíme nejdříve Hn v nejvzdálenějším horizontu,
v našem případě v roce T=20, a následně
použijeme rekurentní vzorec pro výpočet {Hn,t–
1}, t=20,..,1. Tento postup je shrnut v (17), což
je realizováno takto
Hn,20 =
 T 1
(  T 1  g )
 t  H n ,t
(1   t )
, Hn, t–1 =
(17)
Zdroj:vlastní výpočet
, t=20,..,1
nVK=0.06; HnArr=Table[1,{nn}];
HnArr=FCFEarr[[nn]](1+g)/(nVK-g);
Do[j=nnk;HnArr[[j]]=(FCFEarr[[j+1]]+HnArr
[[j+1]])/(1+nVK),{k,1,nn-1}];
Hn0=(FCFEarr[[1]]+HnArr[[1]])/(1+n
VK);
40
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Obr. 4: Hodnoty g(VK), rK, g(K) a g
Nyní spočteme již snadno potřebné diskontní
faktory, pokračující hodnotu (buď pomocí
Gordonova vzorce (6a), nebo parametrického
vzorce (6b)), a konečně i Hb podle (4a) takto
dfI=(1+waccArr[[1]]};
Do[AppendTo[dfI,Produkt[1+waccArr[
[i]],{i,k}]], {k,2,nnp1I}];
PHeGv=fcffArr[[nnp1I]]/(waccArr[[n
np1I]]-g);
PHePv=kPVHt[[nnp1I-1]](1+g)(1g/rI)/(waccArr[[nnp1I]]-g);
PHe=PHeGv; (* PHe=PHePv; *)
HbE=Sum[fcffArr[[k]]/dfI[[k]],{k,n
np1I-1}]+PHe/dfI[[nnp1I]];
Zdroj:vlastní výpočet
Dosud se všechny výpočty týkaly druhé fáze
života podniku. Vzorce metod typu DCF, které
byly uvedeny jsou však zaměřeny na oceňování
podniku v průběhu jeho první fáze, o které se
předpokládá, že běží v letech t=1,..,T, když rok
T+1 je brán jako první rok druhé fáze. Pro
ilustraci, jakým způsobem je možné numericky
realizovat výpočty pomocí metod DCF-entity,
DCF-equity a DCF-APV v sw Mathematica,
zvolíme DCF-entity pro výpočet hodnoty brutto
Hb, tj. vzorec (4a). Obvyklým předpokladem pro
výpočty v rámci první fáze je, že všechna
potřebná data jsou k dispozici z účetních dat.
Problémem, jak již bylo řečeno, jsou potřebné
hodnoty WACC, tedy časové řady {ωt} pro
konstrukci diskontního procesu.
Pro náš případ zvolíme podnik, jehož potřebná
data pro první fázi budou nabývat hodnot, které
jsme už spočetli v rámci řešení [2, str. 32,
Příklad], a to včetně hodnot příslušných
parametru. Naprogramování výpočtu {ωt},
potřebných diskontních faktorů, a veličiny Hb je
možno provést takto
Takto spočtená hodnota brutto našeho
fiktivního podniku se zahrnutím jeho celého
vývoje v první fázi je: Hb = 18356.1, pro první
rok v jeho druhé fázi. K doplnění představy
o provedených výpočtech uvedeme ještě Obr. 5
a Obr. 6, které ukazují jednak časově
proměnnou hodnotu WACC, tedy {ωt}, i když
způsobenou jen proměnnou kapitálovou
strukturou podniku, a též hodnoty příslušných
diskontních faktorů.
Obr. 5: Hodnoty WACC
Zdroj:vlastní výpočet
wacc:=(ck nCkI (1-dI)+vk nVkzI)/(ck+vk); ck=4000; vk=800;
nCkI=0.05; nVkzI=0.06; dI=0.2;
wacc0=wacc; nnp1I=21;
ckArr=CKarrW; vkArr=VKarrW;
fcffI0=319.5;
fcffArr={fcffI0,FCFFarr}//Flatten;
wcaaArr={wacc0};
Do[ck=ckArr[[k]];vk=vkArr[[k]];App
endTo[waccArr,wacc],{k,2,nnp1I}];
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
41
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Obr. 6: Hodnoty diskontních faktorů
Zdroj:vlastní výpočet
ZÁVĚR
Dva hlavní záměry příspěvku byly následující.
Nejprve ukázat matematickou formulaci metod
oceňování podniku typu DCF (diskontovaných
peněžních toků), jmenovitě metod DCF-entity,
DCF-equity a DCF-APV. Následně ukázat
způsob jejich možné numerické realizace
pomocí sw Mathematica, Wolfram Research,
Inc. V rámci prvního záměru byl akcent
věnován
konzistenci
příslušných
matematických vzorců a jejich logickým
souvislostem. Shrnuty jsou všechny potřebné
vztahy, které se používají pro výpočty hodnot
brutto i netto podniku pomocí uvedených metod
typu DCF v rámci první fáze vývoje podniku, tj.
během jeho rozvojové etapy. V rámci druhého
záměru byla pozornost věnována jednak
komparačním výpočtům modelového příkladu
uvedeného v literatuře [2, str.32, Příklad], a
dále pak ilustraci výpočtu časově proměnné
struktury vážených průměrných
nákladů
kapitálu (WACC), příslušných diskontních
faktorů a konečně i hodnoty brutto podniku ke
konci jeho první fáze a začátku druhé fáze.
K tomuto účelu byl zvolen fiktivní podnik
s fiktivními daty. V další fázi vývoje v rámci
použití sw Mathematica pro úlohy oceňování
podniků bude třeba naprogramovat i další
metody, a soustředit se též na akumulaci
empirických dat o fungování podniků, jejich
růstu, praktických aspektů spojených s jejich
oceňováním i další teoretické poznatky v rámci
tohoto důležitého oboru v rámci podnikové
ekonomie.
Příspěvek je jedním z výstupů projektu
„Aplikace kvantitativních metod pro řešení úloh
podnikové ekonomiky a managementu“,
SGS12-036, řešeného na ZČU/FEK v Plzni,
v 2012-2013, který je financován MŠMT ČR.
LITERATURA
[1]
KISLINGEROVÁ, E. Oceňování podniku. 2.
přepracované a doplněné vydání. Praha: C.H.Beck,
2001, 367 str., ISBN 80-7179-529-1.
[2]
MAŘÍK, M. a kol. Metody oceňování podniku pro
pokročilé. Praha, Ekopress, 2011, 548 str., ISBN
978-80-86929-80-4.
[3]
VALACH, J. Investiční rozhodování a dlouhodobé
financování. Praha Ekopress, 2006, 465 str., ISBN
80-86929-01-9.
Autor:
Doc. RNDr.Ing. Ladislav Lukáš, CSc.
Západočeská univerzita v Plzni
Fakulta ekonomická
Katedra ekonomie a kvantitativních metod
[email protected]
42
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
DCF TYPE VALUATION METHODS OF FIRM AND THEIR NUMERICAL REALIZATION USING SW MATHEMATICA
Ladislav Lukáš
Abstract: The paper is focused on firm valuation methods based on discounted cash flows and their
numerical realization using sw Mathematica. The methods DCF-entity, DCF-equity and DCF-APV are
presented in compact mathematical form, which enable us to discuss in detail both discounting
processes and continuing values, as well. Discounting process constitute the core of any DCF type
method. In particular, two general expressions are presented for calculation both weighted average
costs of capital, i.e. celebrated WACC, and costs of equity for a leveraged firm. In general, computation
of firm continuing value can be performed either by Gordon formula or by parametric one. Snippets of
Mathematica code are presented for all main steps of firm valuation DCF-entity method thus giving the
important algorithmic details. The results are presented mainly in figures, which were issued by
Mathematica, too.
Key words: Firm valuation methods, Discounted cash flows, DCF-entity, DCF-equity, DCF-APV.
JEL Classification: G32, L25
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
43
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
ZRÁŽKA ZA NÍZKU LIKVIDITU
Stela Beslerová, Juraj Tobák, Petra Tutková
ÚVOD
V slovenskom a rovnako aj v českom
podnikateľskom prostredí sú väčšinou
oceňované podniky, ktoré nie sú kótované na
burze cenných papierov resp. na kapitálovom
trhu. V krajinách s rozvinutým kapitálovým
trhom sa pri oceňovaní podnikov uplatňuje
rozlíšenie podnikov obchodovaných na
kapitálových trhoch, takzvané verejne
obchodovateľné
spoločnosti,
a podnikov
neobchodovaných na kapitálových trhoch,
takzvané
súkromne
obchodovateľné
spoločnosti. Je logické, že ocenenie
ekvivalentných
verejne
a súkromne
obchodovaných podnikov rovnakou metodikou
by vyústilo k stanoveniu ekvivalentnej hodnoty.
Na odstránenie tohto ekvivalentu je
v zahraniční využívaná prirážka za nízku
likviditu, ktorá sa pripočítava k diskontnej miere
oceňovaného súkromne obchodovateľného
podniku alebo zrážka z výslednej hodnoty
ocenenia. Táto prirážka má kompenzovať
požadovanú vyššiu výnosnosť súkromne
obchodovateľných spoločností a to z dôvodu
nižšej likvidity, teda nemožnosti predať podiel
alebo celú spoločnosť na kapitálovom trhu.
Tento fakt sa dá interpretovať aj opačným
spôsobom a teda, že súkromný investor je
ochotný kúpiť podiel alebo celú súkromne
obchodovateľnú spoločnosť za nižšiu cenu ako
ekvivalentnú
verejne
obchodovateľnú
spoločnosť, vtedy hovoríme o zrážke. Na
slovenskom a českom kapitálovom trhu je
nedostatok
verejne
obchodovateľných
spoločností. Preto nie je vhodné určovať
lokálne vhodnú prirážku za nízku likviditu
získanú ich štúdiom a preto je potrebné ju
prevziať z krajín z rozvinutým kapitálovým
trhom a adaptovať na podmienky slovenského
a českého trhu. V zahraničnej literatúre existuje
množstvo empirických štúdií, ktoré sa
zameriavajú na stanovenie intervalu za pomoci
využitia viacerých metód. Tieto štúdie prevažne
vychádzajú z troch hlavných oblastí a to zo
štúdií akcii s obmedzenou obchodovateľnosťou,
44
so štúdií pre-IPO a so štúdií akvizičných cien.
Bližšie sa výsledkom empirických štúdií
jednotlivých
metód
budeme
venovať
v jednotlivých kapitolách. Z dôvodu, že ide
prevažne o staršie štúdie tak cieľom tejto
publikácie je okrem priblíženia pôvodných
a teoretických štúdií identifikovať aktuálnejšie
štúdie, prípadne metódy, ktoré by spoľahlivejšie
definovali interval prirážky za nízku likviditu
vzhľadom na aktuálnu situáciu na kapitálových
trhoch vo svete.
1
METÓDY STANOVENIA ZRÁŽKY ZA
OBMEDZENÚ OBCHODOVATEĽNOSŤ
V teoretických a empirických štúdiách sa
objavuje v spojení s témou tohto príspevku
hlavne problematika nedostatku resp.
obmedzenia obchodovateľnosti. Ako uvádza
Mařík
vo
svojej
publikácii:
„Pojem
obchodovateľnosť je širší ako pojem likvidita,
pretože pojem obchodovateľnosť zahrňuje
právo predať a zároveň možnosť predať. Pojem
likvidita sa už implicitne orientuje iba na
možnosť predať.“ [6] V praxi, čo sa týka úpravy
výsledného ocenenia, resp. výslednej hodnoty
z dôvodu obmedzenej obchodovateľnosti,
využíva sa zrážka za minoritu a zrážka za nízku
likviditu. Zrážka za minoritu súvisí s problémom
vlastníctva malého podielu na celkovom podiely
spoločnosti, s čím je spojené obmedzené právo
na obchodovanie v prípade prítomnosti
majoritného spoluvlastníka. V tejto publikácii sa
ale hlavne zameriavame na obmedzenie
obchodovateľnosti z dôvodu nízkej likvidity
a z tohto dôvodu na zrážku z výslednej hodnoty
ocenenia.
1.1 TEORETICKÉ KVANTITATÍVNE MODELY DISKONTOV ZA OBMEDZENÚ OBCHODOVATEĽNOSŤ
V teórii poznáme viacero modelov diskontov za
obmedzenú obchodovateľnosť. Tieto modely sú
založené na ocenení rizika v podobe nelikvidity,
analýze požadovanej miery výnosnosti
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
a rozklade
diskontu
na
ekonomické
komponenty.
Aj
napriek
tomu,
že
v podmienkach USA sú často využívané a vedú
sa k nim rozsiahle diskusie, v našich
podmienkach sú tieto modely takmer neznáme
a využívané na minimálnej úrovni.
„Ocenenie rizika spojeného s nelikviditou,
napríklad na cene (nákladoch) put opcie, kedy
z teoretického hľadiska by diskont za
obmedzenú
obchodovateľnosť
nemal
presiahnuť cenu put opcie, ktorá vlastne slúži
ako zaistenie proti riziku vyplývajúcemu
z nelikvidity. Problém tohto prístupu spočíva
v tom, že v praxi sú ceny put opcií rádovo
nižšie, ako zistené diskonty za obmedzenú
obchodovateľnosť.“ [6]Tento model vytvoril
v roku 1993 B. H. Chaffee III.[3] a základnou
myšlienkou je využitie európskej put opcie na
meranie rizika, ktoré je spojené s nemožnosťou
investora rýchle premeniť svoje investície na
hotovosť.
„Analýza požadovanej miery výnosnosti, ktorá
je založená na myšlienke, že diskont vyplýva zo
zmeny požadovanej výnosnosti investorov do
obchodovateľných a neobchodovateľných aktív.
Namiesto odhadu diskontu tak oceňovateľ
odhaduje na základe určitých faktorov alebo
pomocou úprav modelu CAPM diskontnú mieru
pre ocenenie.“[6] Tento model bol vytvorený
Mercerom.
„Rozklad diskontu na ekonomické komponenty,
kde vytipujeme základné ekonomické faktory,
(napr. časovú hodnotu peňazí, transakčné
náklady a počet potenciálnych kupujúcich),
ktoré majú vplyv na diskont, zhodnotíme
význam ich vplyvu na diskont a z hodnoty
jednotlivých faktorov kalkulujeme celkový
diskont. Aj tento prístup má svoje úskalia, a to
odhad významnosti jednotlivých komponentov
na diskont.“[6] Vytvoril ho Jay B. Abrams, keď
poprel model založený na požadovanej miere
výnosnosti. Model obsahuje 4 základné
komponenty diskontu:




náklady
spojené
s oneskorením
momentu predaja,
monopolistická sila kupujúcich,
transakčné náklady kupujúceho,
transakčné náklady predávajúceho.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Ak vynásobíme koeficienty za jednotlivé
komponenty, dosiahneme výsledný koeficient
za obmedzenú obchodovateľnosť.
Okrem spomínaných modelov, sa v praxi
stretávame aj s analýzou hornej hranice
nákladov neobchodovateľnosti a modelom
založeným na modely oceňovania kapitálových
aktív a rizikovej prémie vlastného kapitálu.
Model založený na hornej hranici nákladov
neobchodovateľnosti bol vytvorený v roku 1995
Francisom A. Longstaffom. V rámci modelu
dochádza k porovnaniu finančného rozdielu
medzi dvoma situáciami. V prvom rade ide
o situáciu, kedy investor nemôže predať cenný
papier v budúcnosti a následne výnos opätovne
investovať za bezrizikovú úrokovú mieru. Pre
porovnanie sa využíva situácia, kedy investor
musí držať aktívum po celú dobu obmedzenej
obchodovateľnosti. Model založený na CAPM
a rizikovej prémii vlastného kapitálu vytvoril
David I. Tabak a v podstate ide o rozšírenie
modelu CAPM práve s cieľom merania
požadovanej miery výnosnosti nelikvidných
aktív. [10]
1.2
PRE-IPO PRÍSTUP
Tento empirický prístup odhaduje diskont za
obmedzenú likviditu porovnávaním cien aktív
počas obdobia, v ktorom boli relatívne
neobchodovateľné a počas obdobia, v ktorom
už boli obchodovateľné. Tento prístup sa
typicky uplatňuje pri porovnávaní cien akcií
vzápätí po uskutočnení IPO „Initial Public Offer“
teda prvej verejne ponuky a transakčných cien
tých istých akcií pred IPO. [1]Štúdie sa
väčšinou zameriavajú na obdobie niekoľkých
mesiacov až rokov pred samotným IPO.
Výsledky štúdií, ktoré používaj túto metódu sú
a boli uznávané pri konfrontovaní pred súdom.
Ako najvýznamnejších predkladateľov tohto
prístupu uvádza Mařík vo svojej publikácii [6]
spoločnosti
Willamette
management,
Emory&Co
a Valuation
Advisors.
Najdostupnejšie
a s najväčším
časovým
rozpätím sú výsledky od spoločnosti
Emory&Co. Tieto výsledky sú prezentované
v tabuľke 1.
45
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 1: Výsledky empirických štúdií Emory&Co pre-IPO
5/97 –
12/00
11/95 –
4/97
1/94 –
6/95
2/92 –
7 /93
8/90 –
1/92
2/89 –
1/90
8/87 –
1/89
1/85 –
6/86
1/80
6/81
Priemer
50%
43%
45%
45%
34%
46%
38%
43%
59%
Medián
52%
41%
47%
43%
33%
40%
43%
43%
68%
Počet
podnikov
266
84
45
49
30
17
21
19
12
–
Zdroj:http://www.emoryco.com/valuation-studies.shtml
Tab. 2: Výsledky empirických štúdií Willamette Management pre-IPO
75-78
79
80-82
84
85
86
87
88
89
90
91
92
Priemer
55%
63%
56%
74%
43%
48%
44%
52%
50%
49%
32%
52%
Počet
podnikov
31
17
113
33
25
74
40
19
19
23
34
75
Zdroj: http://www.willamette.com/practice_business_valuation.html
Druhým zdrojom údajov o diskonte za nízku
likviditu je spoločnosť Willamette Management.
Výsledky ich štúdií počas rokov 1975 až 1992
je možné vidieť v tabuľke 2.
Napriek zjavným prednostiam tejto metódy tu
existuje hlavný nedostatok, ktorý spočíva
v samotnej vzorke posudzovaných podnikov.
Zo samotnej podstaty tejto metódy vyplýva, že
vzorku tvoria iba podniky, ktoré úspešne
uskutočnili IPO. Tie súkromne vlastnené
podniky, ktoré IPO nevykonali sa vo vzorke
nenachádzali. To dáva priestor pre otázky ako,
neboli
ceny
pred
IPO
ovplyvnené
napr. očakávaniami o budúcej realizácii IPO.
Rovnako samotné výsledky štúdie spoločnosti
Emory&Co, ktoré sa pohybujú, čo sa týka
mediánov v rozmedzí od 40% do 68%.
A výsledky štúdie spoločnosti Willammete
Management, ktorých priemerné hodnoty
prirážky sa pohybujú v rozmedzí od 32% do
74%. Tieto hodnoty predstavujú pomerne
vysokýdiskont, čo by sa odzrkadlilo v príliš
vysokej požadovanej miere návratnosti
investovaného kapitálu. V neposlednej rade je
tu vysoká volatilita na akciových trhoch aj
v priebehu dňa a pri toľkých štúdiách je
nemožné, aby údaje boli získavané v rovnaký
čas a preto je tu možná istá miera skreslenia
medzi jednotlivými štúdiami.
46
1.3 PRÍSTUP AKCIÍ TYPU RESTRICTED
STOCK
Tento empirický prístup odhaduje diskont za
obmedzenú likviditu porovnávaním dvoch
nárokov na rovnakom podkladovom aktíve,
v rovnakom čase, pričom jeden nárok je
obchodovateľný a druhý nie je. Tento prístup sa
uplatňuje hlavne na akciách typu „Restricted
Stock“. Ide o cenné papiere, ktoré sú
umiestňované
súkromne
akreditovaným
investorom namiesto ich verejnej ponuky vo
veľkom počte. Tento typ cenných papierov
nemusí byť registrovaný na burze cenných
papierov, v prípade kapitálového trhu v USA
nemusí byť registrovaný na SEC „Securities
and Exchange Commission“. Tieto akcie sú
emitované na neregistrovaných súkromných
trhoch a predávajú sa so zrazenou cenou
v podobe diskontu. Dôvodom na to je fakt, že
majitelia tohto typu akcií ich nemôžu predať
určitú dobu a musia počkať kým sa tieto akcie
stanú obchodovateľné a teda likvidné, alebo
musia splniť určité podmienky pre registráciu.
Existuje niekoľko spôsobov ako vedľa seba
môžu existovať dva druhy akcií a to
obchodovateľných
a neobchodovateľných.
Tieto spôsoby sú uvedené v publikácii [8]:
Prvým spôsobom je keď pri IPO nie sú
registrované všetky akcie na verejnom trhu, iba
určitá časť. Dôvodom na to je to, že majoritný
akcionári si chcú ponechať kontrolný podiel
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
a chcú obmedziť neistotu spojenú so vstupom
na trh. Druhým spôsobom je, že pri IPO sú už
registrované všetky akcie ale niektoré sú
označené ako „restricted stocks“ a teda ich nie
je možné určitú dobu ďalej predať, resp.
obchodovať. Ďalším spôsobom je emisia akcií
pri akvizíciách, ktoré slúžia ako platba za
samotnú akvizíciu. Tieto akcie sú často
neregistrované.
V nasledujúcej tabuľke sú uvedené rovnako
ako pri predošlej metóde výsledky štúdii v USA,
ktoré zhrnul vo svojej publikácii Pratt.
Tab. 3: Výsledky empirických štúdii „Restricted Stocks“
Obdobie
Štúdia
Počet transakcií
Priemerný diskont
1/66 – 6/69
SEC Institutional Investor
398
25,80%
1/68 – 12/70
Milton Gelman
89
33,00%
1/68 – 12/72
Robert Trout
60
33,50%
1-68 – 12/72
Robert Moroney
148
35,60%
1/69 – 12/73
Michael Maher
33
35,40%
10/78 – 6/82
Standard Research Consultants
28
45,00%
1/81 – 12/88
Wiliam Silber
69
33,80%
1/79 – 4/92
FMW Opinions, Inc
viac ako 100
23,00%
1/80 – 12/96
Management Planning, Inc.
53
27,10%
1/91 – 12/95
Bruce Johnson
70
20,00%
1/96 – 4/97
Columbia Financial Advisors
23
21,00%
5/97 – 12/98
Columbia Financial Advisors
15
13,00%
1/90 – 12/95
Bajaj, Denis, Ferris, Sarrin
88
22,21%
Zdroj:[8]
Tab. 4 Výsledky empirických štúdií „Restricted Stocks“
Štúdia
Obdobie
Priemerný diskont
SEC
1966-1969
23%
Gelman
1968-1970
33%
Trout
1968-1972
34%
Maher
1969-1973
35%
Willamette Management
1981-1984
31%
Silber
1981-1988
34%
Johnson
1991-1995
20%
Zdroj: [9]
Výsledky týchto štúdií sa pohybujú na úrovni
priemerných hodnôt od 20 – 45%. Pre výsledky
tejto metódy je charakteristický pomerne veľký
rozptyl.
Aj keď výsledky empirických štúdií „Restricted
Stocks“
zobrazené
v tabuľkách
majú
informatívny charakter, poukazujú na veľké
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
rozptyly výsledkov. Výsledky štúdie SEC sa
pohybujú v rozmedzí od -15% až 80%.
Porovnávali hodnotu „restricted stocks“
s hodnotou identických akcií na otvorenom trhu.
Výsledky štúdie Gelman pozostávajú z cien,
ktoré zaplatili za „retsricted stocks“ štyri
uzavreté spoločnosti špecializujúce sa na
investície do tohto typu cenných papierov.
47
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Priemerná hodnota, rovnako ako medián má
hodnotu 33%. Trout na základe regresného
modelu, ktorý obsahoval 60 nákupných
transakcií, zistil priemernú hodnotu 33,45%.
Maher porovnával cenu „restricted stocks“
s trhovou cenou porovnateľnými akciami.
Willamette identifikoval 33 transakcií kde by
cena „restricted stocks“ mohla byť porovnateľná
s cenou na trhu pre identické akcie bez
obmedzeniav tej istej spoločnosti v tom istom
čase. Priemerná hodnota bola 31,2%. Štúdia
Silber analyzovala 69 miestnení kmeňových
akcií verejne obchodovateľných spoločností
a priemerná hodnota vyšla na 33,75%, čo je
porovnateľné s predošlými štúdiami. Johnson
skúmal 72 transakcií, kde analyzoval štyri
faktory, ktoré môžu mať vplyv na veľkosť
diskontu, a to pozitívny čistý zisk, objem
predaja, hodnota transakcie a sila čistého zisku.
[9]
Pravidlá
pre
emisiu
a obchodovanie
s „restricted stocks“ sa v priebehu rokov menili,
s čím súviseli aj rôzne metodiky a rôzne
výsledky štúdií. Táto metóda nám síce stanovila
interval ale ten je ešte stále pomerne veľký na
to, aby sme vedeli s určitou malou mierou
nepresnosti stanoviť vhodný diskont za nízku
likviditu.
1.4
PRÍSTUP AKVIZIČNÝCH CIEN
Ocenenie porovnateľných spoločností je
dôležitou technikou využívanou pri oceňovaní
súkromných spoločností a súčasne je dôležité
sledovať prirážku k diskontu za nízku likviditu aj
z tejto perspektívy. Tento empirický prístup
odhaduje prirážku za obmedzenú likviditu
porovnávaním akvizičných cien verejne
48
a súkromne obchodovateľných spoločností.
Prístup akvizície predstavuje nezávislé
posúdenie hodnoty diskontu súkromnej
spoločnosti. Táto metóda je metodicky najviac
odlišná od predošlých metód. Je v celku
náročná na získavanie vstupných údajov, no
napriek tomu ňou boli dosiahnuté pomerne
najlepšie výsledky. Jej princíp spočíva v tom, že
sa na trhu určia súkromne obchodovateľné
spoločnosti, u ktorých prebehla akvizícia za
verejne známu cenu. K týmto jednotlivým
spoločnostiam boli vyhľadané verejne
obchodovateľné spoločnosti, u ktorých rovnako
prebehli akvizície. Tieto spoločnosti sa
nachádzali v rovnakom štáte, akvizície prebehli
v rovnakom roku a pôsobili v rovnakom odvetví.
Koeplin, Sarin a Shapiro [4] skúmali celkovo
192 akvizícií súkromných spoločností v období
od roku 1984 do roku 1998. Základom bola
identifikácie
verejne
obchodovateľnej
spoločnosti pre každú súkromnú spoločnosť.
Celková skúmaná vzorka zahŕňala 84 akvizícií
domácich súkromných spoločností v USA a 108
akvizícií zahraničných súkromných spoločností.
Odhad diskontu za obmedzenú likviditu robili
autori kalkuláciou pomeru hodnoty podniku
k zisku, tržbám a trhovej hodnote, kde hodnota
podniku je chápaná ako obstarávacia cena
akvizície vynásobená počtom nesplatených
akcií, plus účtovná hodnota pasív podniku
[4].Tieto pomerové ukazovatele boli následne
porovnané pre akvizície súkromných a k nim
priradených verejných spoločností. V tabuľke 6
a tabuľke 7 sú zhrnuté výsledky Koeplinovej
štúdie, kde všeobecne platí, že súkromné
spoločnosti sú kúpené s výrazným diskontom
v porovnaní s verejnými spoločnosťami.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 6: Domáce transakcie (USA)
Súkromné
Verejné
Prirážka k diskontu
Priemer
Medián
Priemer
Medián
Priemer
Medián
Brutto hodnota
podniku/EBIT
11,76
8,58
16,39
12,47
28,26***
30,62***
Brutto hodnota
podniku/EBITDA
8,08
6,98
10,15
8,53
20,39***
18,14***
Brutto hodnota
podniku/trhová
hodnota
2,35
1,85
2,86
1,73
17,81***
-7,00
Brutto hodnota
podniku/tržby
1,35
1,13
1,32
1,14
-2,28
0,79
Zdroj:[4]
Tab. 7: Zahraničné transakcie
Súkromné
Verejné
Prirážka k diskontu
Priemer
Medián
Priemer
Medián
Priemer
Medián
Brutto hodnota
podniku/EBIT
16,26
11,37
28,97
12,09
43,87***
5,96**
Brutto hodnota
podniku/EBITDA
11,96
7,10
25,91
9,28
53,85**
23,49*
Brutto hodnota
podniku/trhová
hodnota
2,41
1,35
3,70
1,68
34,86
19,64
Brutto hodnota
podniku/tržby
2,63
1,35
4,59
1,63
42,70
17,18
Tabuľka 6 zobrazuje výsledky štúdie pre
domáce transakcie a tabuľka 7 výsledky pre
zahraničné transakcie, kde všeobecne platí, že
súkromné spoločnosti sú nakupované
s výrazným diskontom v porovnaní s verejnými
spoločnosťami.
Pomerové
ukazovatele
verejných spoločností dosahujú vyššie hodnoty
ako tie, ktoré prislúchajú spoločnostiam
súkromným. Môžeme povedať, že zo zvolených
pomerových ukazovateľov sú štatisticky najviac
významné ukazovatele brutto hodnota
podniku/EBIT
a brutto
hodnota
podniku/EBITDA. V prípade tak domácich ako
aj zahraničných transakcií je ukazovateľ brutto
hodnota podniku/tržby štatisticky nevýznamný.
V praxi sa však stretávame aj s obmedzeniami
využívania tohto prístupu. Jedným z nich je
existencia
rozdielov
v charakteristikách
získaných súkromných a verejných spoločností.
Súkromné spoločnosti sú obvykle menšie no
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Zdroj:[4]
zároveň vykazujú vyšší rast ziskov pred
akvizíciou. Rozdiely v diskonte, ktoré boli
zistené štúdiou, môžu byť teda spôsobené
práve touto odlišnosťou. Keďže existuje
možnosť, že rozdiely môžu byť spôsobené
práve inými faktormi, odhady získane pomocou
tohto prístupu by mali byť považované len za
hornú hranicu diskontu. Pravý diskont môže byť
totižto značne nižší. [2]
ZÁVER
Obchodovateľnosť aktív predstavuje mieru, ako
môže byť dané aktívum prevedené na hotovosť
rýchlo, bez vynaloženia vysokých transakčných
nákladov, alebo cenových ústupkov. Čím je
aktívum lepšie predajné, tým vyššia je cena,
ktorú investor bude ochotný zaplatiť za dané
aktívum .
49
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
V tomto článku sme poukázali na metódy, ktoré
sú používané v praxi k odhadu diskontu za
nízku likviditu. Súčasná prax rozoznáva tri
rôzne metódy pre odhad tejto prirážky. IPO
prístup odhaduje prirážku za obmedzenú
likviditu porovnávaním cien aktív počas
obdobia,
v ktorom
boli
relatívne
neobchodovateľné a počas obdobia, v ktorom
už boli obchodovateľné. Ďalším prístupom sú
akcie typu „restricted stocks“. Tento empirický
prístup odhaduje diskont za obmedzenú
likviditu porovnávaním dvoch nárokov na
rovnakom podkladovom aktíve, v rovnakom
čase, pričom jeden nárok je obchodovateľný
a druhý nie je. Prístup akvizičných cien
odhaduje prirážku za obmedzenú likviditu
porovnávaním akvizičných cien verejne
a súkromne obchodovateľných spoločností.
V súčasnosti sa už s výsledkami prvých dvoch
metód nedá pracovať, keďže sú založené na
výskumoch z rokov 1968 až 1995. Z dôvodu, že
ide prevažne o staršie štúdie tak cieľom tejto
publikácie bolo okrem priblíženia pôvodných
štúdií identifikovať aktuálnejšie štúdie, prípadne
metódy, ktoré by spoľahlivejšie definovali
interval diskont za nízku likviditu vzhľadom na
aktuálnu situáciu na kapitálových trhoch vo
svete. Je to prístup akvizičných cien, kde ako
uvádzame vyššie v článku, štatisticky najviac
významné
sú
ukazovatele,
takzvané
multiplikátory brutto hodnota podniku/EBIT a
brutto hodnota podniku/EBITDA.
Tento príspevok bol vypracovaný v rámci
projektu VEGA č. 1/0519/12 „Poistenie
podnikateľských subjektov ako nevyhnutná
súčasť strategického riadenia v období dlhovej
krízy“
LITERATURA
[1]
ABRAMS, J. B. Discount for Lack of
Marketability: A Theoretical Model. Business Valuation
Review, 1994, roč. 13, č. 3, s. 132-139, ISSN 0897-1781.
[2]
BAJAJ, M. et al. Firm Value and Marketability
Discounts. Journal of Corporation Law, 2001, roč. 27, č.
1, s. 89-115, ISSN 0360-795X.
50
[3]
CHAFFEE, III. D. B. Option Pricing as a Proxy
for Discount for Lack ofMarketability in Private Company
Valuations. Business Valuation Review, 1993, roč. 12, č.
4, s. 182-188, ISSN 0897-1781.
[4]
KOEPLIN, J. et al. The Private Company
Discount. Journal of Applied Corporate
[5]
6622.
Finance, 2000, roč. 12, č. 4, s. 94, ISSN 1745-
[6]
MAŘÍK, M., a kol.Metody oceňovaní podniku
Proces ocenění – základní metody a postupy. 2. vyd.
Praha: Ekopress, 2007. ISBN 978-80-86929-32-3.
[7]
MAŘÍKOVÁ, P. a MAŘÍK, Diskontní míra pro
výnosové oceňování podniku. Praha: Oeconomica, 2007.
ISBN 978-80-245-1242-6
[8]
PRATT, SHANNON P.Business Valuation
Discounts and Premiums. New York.John Wiley and
Sons Inc. 2001. ISBN 978-0470371480
[9]
PRATT, S.P. – NICULITA, A.V. Valuing
a Business. The Analysis and Appraisal of Closely Held
Companies.
New
York:
The
McGraw-Hill
Companies,2008. ISBN 978-0-07-144180-3
[10]
TABAK, D. I. A CAPM-Based Approach to
Calculating Illiquidity Discounts [on-line]. New York :
National Economic Research Associates, 2002. [cit.
2013-1006].
Dostupné
z:<http://www.nera.com/Publication.asp?p_ID=1152>.
Autoři
Ing. Stela Beslerová
Ekonomická univerzita v Bratislave
Podnikovohospodárska fakulta so sídlom
v Košiciach
Katedra hospodárskej informatiky a matematiky
stela.beslerová@euke.sk
Ing. Juraj Tobák
Ekonomická univerzita v Bratislave
Podnikovohospodárska fakulta so sídlom
v Košiciach
Katedra ekonomie
[email protected]
Ing. Petra Tutková
Ekonomická univerzita v Bratislave
Podnikovohospodárska fakulta so sídlom
v Košiciach
Katedra manažmentu
[email protected]
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
DISCOUNT FOR ILLIQUIDITY
Stela Beslerová, Juraj Tobák, Petra Tutková
Abstract: In Slovakia and as well in Czech business environment, there are generally valued those
companies that are not listed on a stock exchange or securities. In countries with developed capital
market is in the valuation processused resolution of firms traded on the capital markets, so-called
publicly-traded companies and enterprises which are not traded on the capital markets, so-called
privately traded companies. It is logical that the valuation of equivalent publicly and privately traded
firms using same methodology would result in the setting of equivalent value. To resolve this equivalent
there is used discount for Illiquidity. The aim of this publication, in addition to the original studies
presentation, is to identify more up to date studies, or methods that would define more reliable interval
of discount for Illiquidity with respect to the present situation on the capital markets in the world.
Key words: Lack of marketability discount, Restricted stocks, Pre-IPO, Acquisition prices.
JEL Classification: G34
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
51
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
VYUŽITIE FINANČNEJ PÁKY V PODMIENKACH SLOVENSKÉHO
POĽNOHOSPODÁRSTVA
Tomáš Rábek, Zuzana Čierna, Marián Tóth
ÚVOD
Cieľom príspevku je poukázať na výsledky
výskumu v oblasti finančnej analýzy súboru
poľnohospodárskych podnikov so zameraním
sa na finančnú páku ako spôsob zvyšovania
rentability vlastného kapitálu. Vznik príspevku
bol podporený finančnými prostriedkami
z projektu VEGA
1/0867/13 Potenciál
slovenského poľnohospodárstva v kontexte
zelenej
ekonomiky.
Zadlženosť
poľnohospodárskych podnikov má dve roviny.
Na jednej strane hovoríme to tom, že cudzí
kapitál sa považuje za lacnejší oproti
vlastnému, na strane druhej treba rešpektovať
otázky finančnej stability, voľnosti a problémy
finančných ťažkostí. Okrem iného to znamená,
že prílišná zadlženosť neprispieva k dobrému
obrazu
o finančnej
situácii
podniku,
poľnohospodárske
podniky nevynímajúc.
Poznáme viacero prístupov na optimalizáciu
kapitálovej štruktúry podnikov [4], [5], teda
v akom pomere by mal byť vlastný a cudzí
kapitál. V dnešnej dobe je otázka kapitálovej
štruktúre súčasťou strategického riadenie
podnikov [6] a na potrebu zlepšenia kontrolingu
v poľnohospodárskych podnikoch poukazujú aj
Váryová, I. – Košovská, I. – Ferenci-Vaňová, A.
[10]. Jedným z možných prístupov je porovnať
náklady na cudzí kapitál s rentabilitou
celkového kapitálu. Ak sú tieto náklady nižšie
ako rentabilita celkového kapitálu, je možné
rastom
stupňa
zadlženosti
zvyšovať,
pôsobením efektu finančnej páky, rentabilitu
vlastného kapitálu, čím vlastne rastie trhová
hodnota firmy. Uvedené dokumentuje fakt, že
rovnicu výpočtu rentability vlastného kapitálu
možno
pretransformovať
s použitím
jednotlivých kategórií zisku – zisk pred
zdanením a úrokmi EBIT, zisk pred zdanením
EBT a zisk po zdanení EAT. Potom možno
napísať tento vzťah ako [3]:
52
RVK 
EBIT EBT CA EAT
*
*
*
CA EBIT VI EBT
EBIT TR EBT CA EAT

*
*
*
*
TR CA EBIT VI EBT
Z daného vzťahu vyplýva, že rentabilita
vlastného kapitálu môže byť rozpísaná na päť
samostatných ukazovateľov:
EBIT / TR – ziskovosť tržieb
TR / CA – obrat celkových aktív
EBT / EBIT – úroková redukcia zisku
CA / VI – finančná páka
EAT / EBT – daňová redukcia zisku
Z týchto vzťahov je zrejmé, že RVK je
ovplyvňovaná rentabilitou celkového kapitálu,
zdanením a úrovňou zadlženosti. Vplyv
zadlženosti na rentabilitu vlastného kapitálu
vyjadrujú dva z vyššie uvedených faktorov,
úroková redukcia zisku a tzv. finančná páka,
pričom tieto dva faktory pôsobia protichodne.
To znamená, že zvýšenie podielu cudzieho
kapitálu, teda zadlženosti, ktorá sa prejaví
v raste ukazovateľa finančná páka, má podľa
tohto vzťahu pozitívny vplyv na rentabilitu
vlastného kapitálu. Avšak na druhej strane
zvýšenie podielu cudzích zdrojov je spravidla
sprevádzané zvýšením úrokov, ktoré znižujú
podiel zisku plynúceho investorom a spôsobuje
tým pokles ukazovateľa úroková redukcia zisku,
a tým aj hlavného ukazovateľa, ktorým je
rentabilita vlastného kapitálu [2]
Cieľom príspevku je určiť počet a podiel
poľnohospodárskych podnikov na Slovensku
podnikajúcich v oblasti primárnej produkcie
v rokoch 2007 - 2011, ktoré spĺňajú toto
kritérium, teda že rentabilita celkového kapitálu
je vyššia ako náklady na cudzí kapitál.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
1
METODIKA
Podkladové údaje pre zhodnotenie vybraných
pomerových ukazovateľov boli získané
z Informačných listov MPRV SR za právnické
osoby za roky 2007-2011. Kritériom
pre zaradenie do výberového súboru bol
predpoklad, aby sa dal v podniku vypočítať
náklad na cudzí kapitál, teda aby podnik
vykazoval hodnoty v položkách bankových
úverov, či finančných výpomocí, ktoré tvorili
menovateľ nami vytvoreného ukazovateľa na
výpočet nákladu na cudzí kapitál. V čitateli sú
zahrnuté nákladové úroky. Výpočtom takéhoto
ukazovateľa nákladov na cudzí kapitál
dostaneme nie presnú hodnotu nákladov na
cudzí kapitál, skôr odhadovanú. Dôvodom je,
že v menovateli zlomku je „stav“ úverov
a finančných výpomocí a teda nie sú
zohľadnené tie bankové úvery a finančné
výpomoci, ktoré boli v priebehu roka čerpané
a zároveň aj splatené. Teda tento ukazovateľ
môže byť z časti nadhodnotený. Čiastočne by
tento problém vyriešilo, ak by sme v menovateli
použili priemerný stav účtov, ktorý by sme
vypočítali ako stav z minulého roka a stav
z bežného roka a výsledok podelili dvoma,
podobne ako je to napr. pri ukazovateľoch
aktivity. Uvedené však neaplikujeme vzhľadom
na to, že v každom roku budeme pracovať
s iným počtom podnikov, a nebudeme vytvárať
tzv. panel dát.
Presná konštrukcia vzorca na výpočet nákladu
na cudzí kapitál podľa Súvahy a Výkazu ziskov
a strát pre rok 2011 je nasledovná:
Presná konštrukcia vzorca na výpočet
rentability celkového kapitálu, ktorý je
porovnávacím kritériom, je podľa Súvahy
a Výkazu ziskov a strát pre rok 2011 je
nasledovná:
V čitateli sme použili výsledok hospodárenia za
účtovné obdobie pred zdanením, teda nielen
výsledok hospodárenia z bežnej činnosti.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Dôvodom je to, že nadviažeme na naše
doterajšie výskumy [2].
Ukazovateľ finančná páka vypočítame ako
pomer celkového kapitálu k vlastnému kapitálu.
Presná konštrukcia vzorca podľa súvahy platnej
v roku 2011 je nasledovná:
Prehľad
o pôvodnom
počte
podnikov
v základnom súbore, ako aj vo výberovom
súbore (podniky po vyselektovaní) za roky 2007
až 2011 poskytuje tabuľka 1. Po vyselektovaní
nevyhovujúcich podnikov vo výberovom súbore
ostalo v každom roku viac ako 68 % podnikov.
Najviac v roku 2008 (74,58 % podnikov).
Tabuľka 1 zároveň poskytuje aj prehľad
o veľkosti
obhospodarovanej
poľnohospodárskej pôdy podľa katastra.
Vybrané podniky obhospodarujú dokonca 78,84
% p. p v roku 20011 a až 83,52 % p. p. v roku
2008. Reprezentatívnosť výberového súboru
nie je potrebné ďalej charakterizovať, pretože
pôvodný základný súbor obsahoval všetky
poľnohospodárske podniky za právnické osoby.
Tým, že sme podľa nášho kritéria vyradili
niektoré podniky, sme dostali výberový súbor,
v ktorom sú obsiahnuté všetky podniky. Teda
tie, ktoré vo svoje účtovnej závierke vykázali
nenulovú hodnotu bankových úverov, alebo
krátkodobých finančných výpomocí.
2
VÝSLEDKY
Pre charakteristiku vývoja ukazovateľa „náklad
na cudzí kapitál“ v rokoch 2007 až 2011 sme
použili tri popisné štatistiky, a to dolný kvartil,
medián a horný kvartil, ktorých hodnoty
uvádzame v tabuľke 2. Z tabuľky môžeme
pozorovať mierne klesajúci vývoj nákladov na
cudzí kapitál za celé sledované obdobie,
predovšetkým v dolnom kvartile a mediáne.
Teda 50 percent podnikov dokázalo získať
cudzí kapitál za úrok približne 6,81%.
Zaujímavé vychádza porovnanie dolného
a horného kvartilu, pričom podniky v hornom
kvartile si požičiavajú až trojnásobne drahšie
cudzí kapitál. Rozdiel medzi dolným kvartilom
a mediánom nie je až taký veľký, ako rozdiel
medzi mediánom a horným kvartilom.
53
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 1: Charakteristika výberovej vzorky podnikov
Rok
2007
2008
2009
2010
2011
Početnosť podnikov VS
930
933
940
818
770
Početnosť podnikov ZS
1 359
1 251
1 268
1 131
1066
68,43 %
74,58 %
74,13 %
72,33 %
72,23 %
1 230 220
1 238 972
1 228 197
1 135 811
1 076 263
1 539 767
1 483 530
1 497 667
1 411 992
1 365 052
% podiel
Obhospodarovaná p. p.
podľa katastra VS v ha
Obhospodarovaná p. p.
podľa katastra ZS v ha
% podiel
79,90 %
83,52 %
82,01 %
80,44 %
78,84 %
Zdroj: databáza údajov MPRV SR, vlastné výpočty
Poznámka: VS – výberový súbor; ZS – základný súbor, p. p. – poľnohospodárska pôda
Tab. 2: Náklady na cudzí kapitál
Rok
2007
2008
2009
2010
2011
Dolný kvartil
5,02 %
5,06 %
4,18 %
4,14 %
4,12 %
Medián
8,85 %
8,17 %
6,73 %
7,05 %
6,81 %
Horný kvartil
15,54 %
14,41 %
12,30 %
12,46 %
13,00 %
Zdroj: databáza údajov MPRV SR, vlastné výpočty
Našim porovnávacím kritériom je rentabilita
celkového kapitálu. V čitateli zlomku sme
použili výsledok hospodárenia pred zdanením
a nákladové úroky. Týmto vieme vzájomne
lepšie
komparovať
podniky
s rôznou
kapitálovou štruktúrou a s rôznym daňovým
zaťažením v oblasti priamych daní. Podľa
Bojňanského, J. a kol. (2012) daňové zaťaženie
daňou
z príjmov
u poľnohospodárskych
podnikov sa v priemere pohybovalo v intervale
4,40 až 9,86 eur na hektár poľnohospodárskej
pôdy, pričom vyššiu úroveň dosiahlo v roku
2007 a 2008, čo súviselo s celkovo dobrými
hospodárskymi
výsledkami
poľnohospodárskych podnikov v tomto období.
Naopak, najnižšiu úroveň dosiahlo toto
zaťaženie
v roku
2009
v súvislosti
s prehlbujúcou sa finančnou krízou. V prípade
dane z príjmov ide o druhé najvýznamnejšie
daňové zaťaženie. Uvedené konštatovanie je
však značne individuálne a závisiace od
54
hospodárenia
konkrétneho
poľnohospodárskeho podniku. V porovnaní
so situáciou do roku 2000 však možno
pozorovať diametrálne ťaživejší dopad tejto
dane
na finančné
hospodárenie
poľnohospodárskych podnikov. Toto bolo
spôsobené skutočnosťou, že od roku 2000
došlo zo strany zákona o daniach z príjmov
k podstatnej zmene v prístupe k zdaňovaniu
prijatých investičných a prevádzkových dotácií,
ktoré sa od tohto roka v plnej výške stávajú
základom dane, čo následne viedlo
k podstatnému zvýšeniu daňovej povinnosti
z titulu dane z príjmov.
Z tabuľky 3 vyplýva, že rok 2009 sa naozaj javí
ako najhorší v dosahovaní rentability celkového
kapitálu. O niečo lepšie hodnoty sú už v roku
2010 a v roku 2011 sa situácia už stabilizovala.
Pritom je potrebné poukázať na fakt, že
u prvých 25 % podnikov v rokoch 2009 a 2010
bola strata taká vysoká, že aj po pripočítaní
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
nákladových úrokov vychádzajú záporné
hodnoty. Teda tieto podniky nie sú schopné zo
svojej hospodárskej činnosti uhradiť svojim
veriteľom tieto náklady. Preto museli hľadať iné
finančné zdroje a rezervy.
Tab. 3: Rentabilita celkového kapitálu
Rok
2007
2008
2009
2010
2011
Dolný kvartil
1,22 %
0,80 %
-7,03 %
-2,47 %
0,38 %
Medián
3,07 %
2,61 %
0,88 %
1,44 %
2,51 %
Horný kvartil
7,51 %
5,74 %
3,22 %
4,03 %
5,85 %
Zdroj: databáza údajov MPRV SR, vlastné výpočty
Konečne vzájomnou komparáciou týchto dvoch
ukazovateľov sa dopracujeme k objektívnym
výsledkom, ktoré sú prezentované v tabuľke 4.
Sú v nej zobrazené početnosti podnikov, ktoré
spĺňajú stanovené kritérium, že rentabilita
celkového kapitálu je vyššia ako náklady na
cudzí kapitál v absolútnom aj relatívnom
vyjadrení za roky 2007 až 2011. Najlepší sa
javí rok 2007, kedy to bolo až 24,4 % podnikov,
naopak najhorším je rok 2009, kedy to bolo
necelých 13 % podnikov. Druhým najlepším
rokom je rok 2011, kedy toto kritérium spĺňalo
22,34 %. Celkovo však vidíme, že iba veľmi
málo podnikov splnilo túto podmienku.
Iba u týchto podnikov by sme odporúčali ďalšie
zadlžovanie, čím by sa pôsobením finančnej
páky zvyšovala rentabilita vlastného kapitálu,
a tým aj trhová hodnota firmy. Samozrejme
s rešpektovaním ďalších faktorov, ako sú
likvidita, finančná stabilita, voľnosť, či problémy
finančných ťažkostí. U ostatných podnikov by
sme naopak odporúčali zvyšovať stupeň
samofinancovania, čo by opäť prostredníctvom
finančnej páky zlepšovalo rentabilitu vlastného
kapitálu. A práve toto tvrdenie možno
považovať
za
benchmarkt pre
poľnohospodárske
podniky
v oblasti
zadlženosti.
Tab. 4: Počet podnikov s väčšou ROI oproti nákladom na cudzí kapitál
Rok
2007
2008
2009
2010
2011
Počet podnikov spolu
930
933
940
818
770
Počet podnikov s väčšou RCK oproti
nákladom na cudzí kapitál
227
174
122
135
172
% podiel
24,41 %
18,65 % 12,98 %
16,50 %
22,34 %
Zdroj: databáza údajov MPRV SR, vlastné výpočty
Pre ukazovateľ finančnej páky je typické aj to,
že ide vlastne o obrátený pomer ukazovateľa
stupňa
samofinancovania.
Ukazovateľ
samofinancovania vyjadruje do akej miery
dokáže podnik kryť svoje potreby z vlastných
zdrojov. Čo sa týka výstupu tohto ukazovateľa,
je možné skonštatovať, že čím je vyššia
hodnota, tým je menšia závislosť na veriteľoch.
Znižovanie tohto ukazovateľa, vedie obvykle
k zvyšovaniu nákladov na získanie a viazanie
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
celkového
kapitálu.
Výsledky
analýzy
ukazovateľa finančná páka sú obsiahnuté
v tabuľke 5. Z tabuľky 5 vyplýva, že vývoj
v dolnom a hornom kvartile, ale aj v mediáne je
počas celého sledovaného obdobia vyrovnaný.
U podnikov zaradených do mediánu dosahuje
finančná páka hodnoty okolo 2, teda na jedno
Euro vloženého vlastného kapitálu pripadajú
približne 2 Eurá celkového kapitálu.
U podnikov zaradených v hornom kvartile
55
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
pôsobí finančná páka najsilnejšie, teda pokiaľ je
u nich splnená podmienka, že rentabilita
celkového kapitálu je vyššia ako náklady na
cudzí kapitál, tak je to najvyšší pozitívny efekt
na rentabilitu vlastného kapitálu. Ale ak
podmienka vyššej rentability celkového kapitálu
oproti nákladom na cudzí kapitál nie je splnená,
opäť je u týchto podnikoch (v hornom kvartile)
najvyšší, ale negatívny efekt na rentabilitu
vlastného kapitálu.
Tab. 5: Finančná páka
Rok
2007
2008
2009
2010
2011
Dolný kvartil
1,40
1,49
1,52
1,49
1,5
Medián
1,95
2,00
2,16
2,06
2,09
Horný kvartil
3,34
3,53
ZÁVER
Zvyšovanie rentability pre vlastníka podniku je
jedným zo základných podnikových finančných
cieľov. Rentabilita vlastníka (ROE) je
ovplyvnená viacerými faktormi. Samozrejme
hlavným faktorom je zvyšovanie úspešnosti
podniku formou zvyšovania podielu na trhu. My
sme sa v článku zaoberali možnosťou
zvyšovania ROE rastom podielu cudzieho
kapitálu. Tento spôsob vychádza zo
vzájomného vzťahu nákladov na vlastný
a cudzí kapitál. Analýzu sme uskutočnili na
výberovom
súbore
podnikov
poľnohospodárskej prvovýroby na Slovensku
za obdobie rokov 2007-2011. Zamerali sme sa
na zhodnotenie počtu a percenta podnikov,
v ktorých by zvýšenie cudzieho kapitálu
prispelo k rastu úžitku pre vlastníka meraného
ukazovateľom ROE. zistili sme, že len
v prípade cca. 20% podnikov je zmysluplné
zvyšovať podiel cudzieho kapitálu za účelom
rastu rentability vlastného kapitálu.
Obdobie od roku 2008 je charakteristické
poklesom úrokových sadzieb pod vplyvom
všeobecného poklesu základných úrokových
sadzieb centrálnych bánk. Zníženie nákladov
na cudzí kapitál zvyšuje jeho atraktívnosť
a vedie ku rastu podielu cudzieho kapitálu na
financovaní potrieb podnikov.
LITERATURA
[1]
BOJŇANSKÝ, J. – TÓTH, M. – SERENČÉŠ, P.:
Vplyv verejných financií na finančné hospodárenie
56
3,72
3,81
3,83
Zdroj: databáza údajov MPRV SR, vlastné výpočty
podnikov poľnohospodárskej výroby. In: Acta
oeconomica et informatica, ročník 15, 2012, č.1, vedecký
časopis
pre
ekonomiku
a informatiku
v poľnohospodárstve, SPU: Nitra, s. 14-17. ISSN 13369261 (online), ISSN 1335-2571 (tlačené vydanie)
[2]
ČIERNA, Z., RÁBEK, T. Monžosti zvyšovania
rentability vlastného kapitálu pôsobením finančnej páky
v poľnohospodárskych podnikách. In Ekonomika
poľnohospodárstva. Roč. 12, č. 2 (2012), s. 31--40. ISSN
1335-6186.
[3]
HOLEČKOVÁ, J. – GRUNWALD, R. 2001.
Finanční analýza a plánovaní podniku. 2. vydání. Praha:
VŠE, 2001, 197 s. ISBN 80-7079-587-5
[4]
HRDÝ, M. – KERCHOVSKÁ, M. 2013.
Podnikové finance v teorii a praxi.1. vydanie.Praha:
Wolters Kluwer ČR, ISBN 978-80-7478-011-0
[5]
KOTULIČ, Rastislav - KIRÁLY, Petrer RAJČÁNIOVÁ, Miroslava. 2010. Finančná analýza
podniku. 2. vyd. Bratislava : Iura Edition, 2010. 238 s.
ISBN 978-80-8078-342-6
[6]
LANČARIČ, D., SAVOV, R. Firemné plánovanie.
Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita,
[7]
Pogranová, Zuzana - Savov, Radovan Lančarič, Drahoslav - Lenčéšová, Lucia. 2011.
Benchmarking - nástroj zlepšovania riadenia
podnikateľskej
činnosti.
Nitra
:
Slovenská
poľnohospodárska univerzita, 2011. 87 s. ISBN 978-80552-0672[8]
SAVOV, R., LANČARIČ, D., PAŠKA, Ľ.
Strategický manažment kvality v podmienkach
agropodnikateľských subjektov na Slovensku. Nitra :
Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2011. 117 s.
ISBN : 978-80-552-0705-6
[9]
SERENČÉŠ,
P.
et
al.
Financie
v poľnohospodárstve.
Nitra
:
Slovenská
poľnohospodárska univerzita v Nitre, 2010. 183 s. ISBN :
978-80-552-0438-3
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
[10]
VÁRYOVÁ, I. – KOŠOVSKÁ, I. – FERENCIVAŇOVÁ, A., 2012: Informačné nástroje riadenia
nákladov v podnikoch poľnohospodárskej prvovýroby. In:
Ekonomika poľnohospodárstva, ročník XII. 3/2012. ISSN
1338- 6336
[11]
ZALAI, Karol a kol. 2008. Finančno-ekonomická
analýza podniku. 6. vyd. Bratislava : Sprint, 2008. 385 s.
ISBN 978-80-8908-599-6
Autoři:
Ing. Tomáš Rábek, PhD.
Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre
Fakulta ekonomiky a manažmentu
Katedra financií
[email protected]
Ing. Zuzana Čierna, PhD.
Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre
Fakulta ekonomiky a manažmentu
Katedra financií
[email protected]
Ing. Marián Tóth, PhD.
Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre
Fakulta ekonomiky a manažmentu
Katedra financií
[email protected]
UTILIZATION OF FINANCIAL LEVERAGE IN SLOVAK AGRICULTURAL PRIMARY PRODUCTION
Tomáš Rábek, Zuzana Čierna, Marián Tóth
Abstract: The aim of this paper is to highlight the results of research in the field of financial analysis
focusing on leverage as a way to increase return on equity. Analysis was conducted on the sample of
agricultural enterprises in Slovakia for the period 2007-2011. We aimed to assess the number and
percentage of firms, in which increase of liabilities would contribute to growth in benefit for the owner
measured by ROE. We found that only in the case of approx. 20% of businesses, it makes sense to
increase the share of foreign capital in order to increase return on equity. The period since 2008 is
characterized by a decrease in interest rates under the influence of the drop in the interest rates of
central banks. Reducing the cost of foreign capital increases its attractiveness and leads to the growth
of the share of foreign capital to finance business needs.
Key words: Financial leverage, ROE, ROI, agriculture, cost of capital.
JEL Classification: G32
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
57
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
ANALÝZA ZMIEN KONCENTRÁCIE BANKOVÉHO SEKTORA SR NA
BÁZE ARCHIMEDOVSKÉHO CIEĽOVÉHO PROGRAMOVANIA
Ivan Brezina, Juraj Pekár, Zuzana Čičková
ÚVOD
Na analýzu konkurenčného prostredia ([1], [2],
[3], [4], [5], [10], [11], [13], [14,], [15]) sa
pomerne
často
využíva
HerfindahlovHirschmanov index koncentrácie, ktorý je
od roku 1982 v USA súčasťou smerníc
o horizontálnych
fúziách.
HerfindahlovHirschmanov index koncentrácie (HHI) bol
v roku 1945 navrhnutý A. O. Hirschmanom
(„National Power and the Structure of Foreign
Trade“). Nezávisle od neho bol v roku 1950
preformulovaný
O. C.
Herfindahlom
(„Concentration in the U. S. Steel Industry“).
1
HERFINDAHLOV-HIRSCHMANOV
INDEX
HHI vychádza z trhového podielu i-tého
subjektu na danom relevantnom trhu
si 
qi
, i  1,2, ..., n
n
q
i
, kde n predstavuje
celkový počet subjektov a qi objem i-tého
subjektu na relevantnom trhu (i = 1, 2, ..., n),
pričom celkový objem relevantného trhu je
i 1
n
Q   qi
i 1
2
ZMENA STUPŇA KONCENTRÁCIE
PRI VSTUPE NOVÉHO SUBJEKTU NA RELEVANTNÝ TRH
Vstup nového subjektu na relevantný trh môže
zmeniť
charakteristiku
stupňa
jeho
koncentrácie. Pri analýze zmien hodnôt HHI
možno pritom vychádzať z predpokladu, že
dodatočný objem nového subjektu q  nie je
relevantným trhom absorbovaný a teda celkový
objem Q sa nezmení, pričom objem produkcie
ostatných subjektov sa zníži proporcionálne
podľa pôvodných podielov.
Nech podiel pôvodného i-tého subjektu na
qi
relevantnom je Q (i = 1, 2, ..., n) a podiel
q
nového subjektu je Q . Novú hodnotu HHI
možno potom vypočítať na základe:
  q  
q 1  
n  i 
 q 
 Q 

HHI     
Q

Q

 
i 1




2
2
(2)
3
ARCHIMEDOVSKÉ CIEĽOVÉ PROGRAMOVANIE
. Potom HHI sa vypočíta:
n
HHI   (si )2
(1)
i 1
Koncentrácia na relevantnom trhu na základe
hodnoty HHI používaná Európskou komisiou je
nasledujúca ([9]):


nekoncentrované
odvetvie
(pre
hodnotu HHI menšiu ako 0,1),
stredne koncentrované odvetvie (pre
0,1;0,2

58
hodnotu HHI z intervalu
),
koncentrované odvetvie (pre hodnotu
HHI vyššiu ako 0,2).
Úlohu cieľového programovania riešime ako
jednokriteriálnu optimalizačnú úlohu v tvare ([8])
min d ( y, y0 )
(3)
yY
kde d predstavuje funkciu vzdialenosti bodu y
od bodu y0. Jednotlivé ciele sú zahrnuté ako
zložky bodu y0 a predstavujú bod
reprezentujúci cieľové hodnoty.
Riešenie úlohy potom spočíva v hľadaní
alternatívy y*  Y, ktorá sa čo možno najmenej
odlišuje od zadaného bodu y0.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Pri riešení úloh cieľového programovania
možno
použiť
archimedovské
cieľové
programovanie, v ktorom vystupujú odchýlkové
premenné oi+ (reprezentuje prekročenie i-tého
cieľa) a oi- (reprezentuje nesplnenie i-tého
cieľa). Úlohu archimedovského cieľového
programovania možno v prípade rovnakej
významnosti kritérií pri stanovení k cieľov
formulovať
ako
úlohu
matematického
programovania:


k
min d y, y0 =  (o i + o i )
i=1
y i  o i  o i  y 0i ,
i  1,2,...k
yY

o , o i  0,
i  1,2,...k

i
(4)
4
ZMENA HODNOTY HERFINDAHLOVHO-HIRSCHMANOVHO INDEXU NA BÁZE
ARCHIMEDOVSKÉHO CIEĽOVÉHO PROGRAMOVANIA
Zo vzťahu (2) možno vypočítať novú hodnotu
HHI, na základe ktorej možno pri vstupe
nového
subjektu
na
relevantný trh
charakterizovať jeho koncentráciu podľa
klasifikácie EK. Hranice jednotlivých intervalov
koncentrácie predstavujú pritom želaný cieľ y0.
Pred vstupom nového subjektu na relevantný
trh možno zistiť, akú hodnotu podielu môže
dosiahnuť, aby nenastala zmena v koncentrácii
podľa uvedenej klasifikácie, pričom uvedený
problém možno riešiť pomocou úlohy
archimedovského cieľového programovania.
Daný
problém
neobsahuje
štruktúrne
ohraničenia a jeho formulácia pri jednom
kritériu je nasledujúca:

min d HHI  q   , y 0

(5)
kde na základe vzťahu (2):
  q  
q 1  
2
n  i 
 q 
 Q 

HHI  q       
Q

Q 
i 1 




Na riešenie problému možno použiť metódu
archimedovského cieľového programovania,
pričom úloha obsahuje len jedno kritérium
(k = 1):


min d HHI  q   , y 0 = o  + o 
2
  q  
q 1  
2
n  i 
 q 
 Q        y0

o o
 Q   
Q

 
i 1






o ,o  0
(6)
5
ANALÝZA ZMENY SLOVENSKÉHO
BANKOVÉHO SEKTORA PRE UKAZOVATEĽ
POČTU KLIENTOV
Ako už bolo v predchádzajúcej časti uvedené,
na analýzu bankového sektora SR pre
ukazovateľ počtu klientov možno použiť metódu
archimedovského cieľového programovania pre
úlohu (6). V tabuľke 1 sú uvedené počty
klientov jednotlivých bánk pôsobiacich v SR
v rokoch 2011 a 2012 ([6], [12]). V zozname
bánk nie je pritom uvedená Prima banka, a.s.,
nakoľko v roku 2011 neexistovala (je
následníčkou Dexia banky), v roku 2012
(október) dosiahla cca 30 000 klientov ([7]).
Privatbanka, a.s. taktiež nie je uvedená
v zozname (aj keď bola založená v roku 2007),
je pritom jedinou špecializovanou bankou na
Slovensku, ktorá sa prednostne orientuje na
privátne bankovníctvo a nie je preto
porovnateľná s ostatnými komerčnými bankami
SR (údaje o počte jej klientov nie sú
k dispozícii). Výpočty boli realizované v roku
2012 aj s údajmi Prima banky, avšak
vypočítané hodnoty neboli výrazne ovplyvnené.
Preto vypočítané výsledky sú uvedené bez
dvoch predmetných bánk.
2
(5).
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
59
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 3: Počty klientov jednotlivých bánk pôsobiacich v SR v rokoch 2011 a 2012
Banka
Počet klientov 2012
Počet klientov 2011
Slovenská sporiteľňa, a.s.
2177788
2200159
Všeobecná úverová banka, a.s.
1252874
1255774
Poštová banka, a.s.
968520
896686
Prvá stavebná sporiteľňa, a.s.
770253
687344
Tatra banka, a.s.
745227
741755
Československá obchodná banka, a.s.
396601
392525
OTP Banka Slovensko, a.s.
245578
239708
UniCredit Bank Slovakia, a.s.
218152
213633
Wustenrot stavebná sporiteľňa, a.s.
178444
188756
Sberbank Slovensko, a.s.
97661
93345
ČSOB stavebná sporiteľňa, a.s.
87289
86334
Zdroj: NBS, TREND, 20. Jún 2013, príloha TREND TOP VO FINANČNÍCTVE
Na základe analýzy súčasného stavu bola
vypočítaná hodnota HHI pre ukazovateľ počtu
klientov v roku 2012, ktorá je na úrovni
0,1706662, čo podľa metodiky EK znamená, že
bankový sektor je stredne koncentrovaný.
V roku 2011 bankový segment dosiahol pre tú
istú charakteristiku hodnotu HHI na úrovni
0,174431672 (t.j. tiež stredne koncentrovaný
sektor).
Použitím modelu (6) pri stanovení cieľov na
úrovni 0,1 a 0,2, ktoré vychádzajú zo smernice
EK, boli realizované výpočty pre vybraný
ukazovateľ. Pritom pre rok 2012 pre uvedený
predpoklad nezmeneného počtu klientov pre
všetky banky a ich proporcionálneho prechodu
k novému bankovému subjektu pri vstupe novej
banky by sa segment zmenil na koncentrovaný
v prípade získania viac ako 2 579 329 klientov.
Dosiahnutie nekoncentrovaného odvetvia nie je
možné nakoľko minimálna hodnota HHI je na
úrovni 0,145785552 pri získaní 1 040 862
klientov. Taktiež v roku 2011 sa mohol segment
zmeniť iba na koncentrovaný pri získaní
2 506 068 klientov. Ako v roku 2012, tak aj
v roku 2011 sa segment nemôže stať
nekoncentrovaným, keďže minimálne hodnota
koncentrácie je na úrovni 0,148524341 pri
počte 1 039 233 klientov.
60
ZÁVER
Príspevok je venovaný analýze zmien hodnôt
Herfindahlovho-Hirschmanovho indexu (HHI),
ktorá umožňuje simulovať zmeny v koncentrácii
na relevantnom trhu po vstupe nového
subjektu. V našich úvahách sme vychádzali
z predpokladu vstupu nového podnikateľského
subjektu, ktorý by získal určitý podiel na
celkovom objeme relevantného trhu, pričom
jeho príchodom sa celkový objem relevantného
trhu nerozšíri, ale objem subjektov na ňom už
pôsobiacich sa proporcionálne zníži. Tieto
úvahy sú podporené formulovaním úlohy
archimedovského cieľového programovania,
ktorá umožňuje na základe metodiky Európskej
komisie charakterizovať prípustné zmeny
koncentrácie
(nekoncentrované,
stredne
koncentrované, koncentrované). Úvahy boli
prezentované
na
údajoch slovenského
bankového sektora, pričom bol analyzovaný
ukazovateľ počtu klientov. Na základe výpočtov
možno vysloviť hypotézu, že pri vstupe nového
bankového
subjektu
do
slovenského
bankového sektora nemôže nastať situácia,
keď je uvedený segment nekoncentrovaný
v žiadnom z analyzovaných rokov. Na druhej
strane, situácia zmeny na koncentrovaný
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
segment
nastane
pri
prezentovaných
vypočítaných hodnotách, ktoré môžu slúžiť ako
podklad pre Protimonopolný úrad SR na
rozhodovanie o povolení vstupu novej banky na
trh. Reálne však uvedená situácia nemôže
nastať, nakoľko nová banka by musela získať
viac klientov ako má v súčasnosti najväčšia
banka na Slovensku. Analýza zmien hodnôt
HHI môže byť úspešne využitá ako nástroj pri
posudzovaní vstupu nového subjektu na
relevantný trh.
[8]
CHOCHOLATÁ, M. Lineárne programovanie pre
manažérov. Bratislava: Vydavateľstvo Ekonóm, 2013.
Tento príspevok bol podporený grantom VEGA,
číslo projektu 1/0104/12 „Modelovanie cenovej
politiky
dodávateľského
reťazca
v
konkurenčnom prostredí“.
[12]
TREND, 20. Jún 2013, príloha TREND TOP VO
FINANČNÍCTVE
LITERATÚRA
[1]
BREZINA, I. Hodnotenie vývoja koncentrácie
v odvetví. Ekonomický časopis. 1994, Vol. 42, No. 3, pp.
218 – 229.
[2]
BREZINA, I.; ORŠULOVÁ, A.; PEKÁR, J.
Analýza absolútnej koncentrácie vybraného odvetvia
pomocou
Herfindahlovho-Hirschmanovho
indexu.
Ekonomický časopis. 2009, Vol. 57, No. 1, pp. 77-94.
[3]
BREZINA, I.; PEKÁR, J.; ČIČKOVÁ, Z.;
BREZINA, I, Jr. Zmeny v koncentrácii slovenského
bankového sektora. Finančný manažér. 2012, Vol. 12,
No. 3, pp. 24-29.
[4]
DICKSON, V. Aggregate Industry Cost Function
and the Herfindahl Index. Southern Economic Journal.
1994, Vol. 61, Issue 2, pp. 445-452.
[5]
HANNAH, L.; KAY, J.A. 1977. Concentration in
Modern Industry: Theory, Measurement and the UK
Experience. London: Macmillan, 1977.
[6]
http://www.nbs.sk/sk/dohlad-nad-financnymtrhom/dohlad-nad-bankovnictvom/zoznam-uverovychinstitucii/banky-so-sidlom-na-uzemi-sr
[7]
http://www.primabanka.sk/aktuality/uz-viac-ako30-000-klientov-s-osobnym-uctom-25-novych-pobocieka-37-novych-bankomatov-58
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
[9]
Nariadenie Rady (ES) č. 1/2003 zo 16.
decembra 2002 o vykonávaní pravidiel hospodárskej
súťaže ustanovených v článkoch 81 a 82 Zmluvy (Úradný
vestník Európskych spoločenstiev L 001, 04/01/2003 s.
01-25).
[10]
TAPLIN, R. H. Harmony, Statistical Inference
with the Herfindahl H Index and C Index. Abacus. 2003,
No. 39(2), pp. 82-94.
[11]
ten KATE, A. The dominance index in Mexican
merger control: does it perform better than the HHI? The
Antitrust Bulletin. 2006, Vol. 51, No. 2, pp. 383-409.
[13]
UNČOVSKÝ, L.; BREZINA, I. Koncentrácia
a efektívnosť v slovenskom priemysle. Ekonomický
časopis. 1995, Vol. 43, No. 9, pp. 710 – 718.
[14]
UNČOVSKÝ, L.; BREZINA, I. 1997. Market
Concentration and Problem of Monopoly. Phare ACE
Programme, Discussion Paper Series N° 07/1.
[15]
UNČOVSKÝ, L.; BREZINA, I. Concentration of
industry in the Slovak Republic. Ekonomický časopis.
1997, Vol. 45, No. 10, pp. 759 – 775.
Autoři:
prof. Ing. Ivan Brezina, CSc.
Ekonomická univerzita v Bratislave
Fakulta hospodárskej informatiky
Katedra operačního výskumu a ekonometrie
[email protected]
doc. Mgr. Juraj Pekár, PhD.
Ekonomická univerzita v Bratislave
Fakulta hospodárskej informatiky
Katedra operačního výskumu a ekonometrie
[email protected]
Ing. Zuzana Čičková, PhD.
Ekonomická univerzita v Bratislave
Fakulta hospodárskej informatiky
Katedra operačního výskumu a ekonometrie¨
[email protected]
61
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
ANALYSIS OF CHANGES IN CONCENTRATION SLOVAK BANKING SECTOR
BASED ON GOAL PROGRAMMING
Ivan Brezina, Juraj Pekár, Zuzana Čičková
Abstract One of the most widely used indices for measuring the concentration of industry is the
Herfindahl-Hirschman Index (HHI). The analysis of its changes enables examines changes in the
concentration of the market in case of new business entity entry. The analysis is based on the
assumption that after entering the relevant market a new business entity receives a proportion of its total
volume, with the advent of a new business entity to market its total volume expands in a proportional
reduction in the volume of the market for operating entities. Analysis was applied to the task of goal
programming which is based on the methodology of the European Union, that allows characterize the
changes in the concentration of the relevant market. In this paper data about Slovak Republic banking
sector were used to calculate limits for number of clients for Slovak banking market entering bank.
Limits represent boundaries of clients between banks in case of banking sector concentration change in
Slovak Republic.
Key words Herfindahl-Hirschman index, industry concentration, goal programming.
JEL Classification L44, C02
62
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
VYUŽITIE ROZHODOVACÍCH STROMOV PRI ANALÝZE PRIESKUMU
TRHU
Viera Labudová, Dana Hrušovská
ÚVOD
V našom príspevku sme sa zamerali na analýzu
využívania
prieskumu
trhu
podnikmi
v podmienkach Slovenskej republiky. Využili
sme pri tom modely rozhodovacích
(klasifikačných) stromov. Porovnali sme údaje
využívania prieskumu trhu na základe dvoch
prieskumov, ktoré boli uskutočnené v rokoch
2009 a 2012. Zamerali sme sa štatistické
overenie závislosti prieskumu trhu od
vybraných faktorov a na využívanie prieskumu
trhu vybraných oblastí marketingovej činnosti
v podniku. Následne sme analyzovali vplyv
vybraných atribútov na uskutočňovanie
prieskumu trhu. Na základe získaných údajov
boli navrhnuté opatrenia na riešenie tohto
problému.
1
IDENTIFIKÁCIA FAKTOROV, KTORÉ
OVPLVYVŇUJÚ VYUŽÍVANIE PRIESKUMU
TRHU
1.1 FORMA ZISŤOVANIA, SPÔSOB ZBERU ÚDAJOV
Získavanie údajov prebehlo v mesiacoch
február – máj 2009 a v ďalšej etape
v mesiacoch september – december 2012.
Výberovú vzorku tvorilo v prvej etape 500
podnikov, 269 podnikov bolo zaradených do
databázy. V roku 2012 sa zisťovanie
uskutočnilo na vzorke 120 podnikov, do
databázy bolo zaradených 61 podnikov.
V obidvoch etapách bol použitý jednoduchý
náhodný výber, jednotkami výberu boli podniky.
Zisťovanie sa realizovalo formou klasických
dotazníkov, pričom bolo použité osobné
opytovanie.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
1.2 ANALÝZA ZÁVISLOSTÍ
Z výsledkov dotazníkového zisťovania, ktorý bol
zameraný na posúdenie významu a miery
využitia vybraných oblastí marketingovej
činnosti v podniku, sme analyzovali vplyv týchto
atribútov na uskutočňovanie prieskumu trhu
(prieskum trhu: áno (1), nie (0)):

právna forma (PRAV_FORMA): a.s.,
s.r.o., komanditná spoločnosť, fyzická
osoba/živnostník, družstvo, iná,

počet zamestnancov (POCET_ZAM):
živnostník (1), 1 - 9 zamestnancov (2), 10 - 49
zamestnancov(3), 50 - 249 zamestnancov (4),
250 a viac zamestnancov (5),

ročný obrat (ROC_OBRAT): do 2 000
000 EUR (1), 2 000 001 - 10 000 000 EUR (2),
10 000 001 EUR – 50 000 000 EUR (3), nad 50
000 000 EUR (4),

odvetvie (ODVETVIE_MOD): priemysel
(sekcia ISIC rev. 4: C), stavebníctvo (PS)
(sekcia ISIC rev. 4: F), obchod (sekcia ISIC rev.
4: G, H, I), služby (sekcia ISIC rev. 4: G, H, I)
(OS), energetika (sekcia ISIC rev. 4: B, C, D,
E), doprava (sekcia ISIC rev. 4: G, H, I), pošty
a telekomunikácie (sekcia ISIC rev. 4: J) (EDT),
poľnohospodárstvo (sekcia ISIC rev. 4: A),
cestovný ruch (sekcia ISIC rev. 4: G, H, I)
(PCR), iný sektor (sekcia ISIC rev. 4: R, S, T,
U) (I).
V tabuľkách 1 a 2 uvádzame počty podnikov,
ktoré sa zúčastnili prieskumu a ich rozdelenie
na podniky vykonávajúce prieskum trhu a tie,
ktoré nevykonávajú prieskum trhu v závislosti
od počtu zamestnancov a v závislosti od
obratu.
63
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 1. Využívanie prieskumu trhu v podnikoch v závislosti od počtu zamestnancov podnikov
Počet zamestnancov
2009
2012
Prieskum
trhu
Prieskum
trhu
áno
nie
živnostník
2
16
1- 9
38
10 - 49
Spolu
Spolu
áno
nie
18
1
4
5
62
100
2
13
15
36
31
67
6
10
16
50 - 249
34
16
50
7
5
12
250 – a viac
27
7
34
10
3
13
Spolu
137
132
269
26
35
61
Zdroj: Vlastné spracovanie
Tab. 2. Využívanie prieskumu trhu v podnikoch v závislosti od obratu podnikov
Obrat
2009
2012
Prieskum trhu
Prieskum trhu
áno
nie
Spolu
áno
nie
Spolu
do 2 000 000 EUR
81
113
194
7
22
29
2 000 001 - 10 000 000 EUR
20
12
32
7
8
15
10 000 001 EUR – 50 000 000
36
EUR
7
43
5
2
7
nad 50 000 000 EUR
-
-
-
7
3
10
Spolu
137
132
269
26
Z celkového počtu 269 podnikov zahrnutých do
prieskumu v roku 2009 uskutočňovalo
pravidelne prieskum trhu v rôznych oblastiach
50,93 % podnikov. V roku 2012 to bolo 43 %
podnikov. S rastúcim počtom zamestnancov, sa
zvyšoval počet podnikov využívajúcich
prieskum trhu. V skupine podnikov, ktoré majú
250 a viac zamestnancov uskutočňovalo v roku
2009 prieskum trhu až 79 % podnikov, v roku
2012 to bolo 77 % takýchto podnikov.
V kategórii podnikov, ktoré majú 1 - 9
zamestnancov uskutočňovalo v roku 2009
prieskum trhu 38 % a v roku 2012 len 13 %
podnikov tejto kategórie. Podniky konštatovali,
že vzhľadom na kvalifikovanosť vlastných
pracovníkov, ich znalosti trhu, znalosti cudzích
64
35
61
Zdroj: Vlastné spracovanie
jazykov, dokázali by zvládnuť vypracovanie
marketingových analýz. Problém bol najmä vo
financovaní vlastných prieskumov, kde podniky
uvádzali nedostatok financií (33,8 %).
Významným faktorom, ktorý ovplyvňuje
prieskum trhu, považujeme výšku ročného
obratu podnikov. Podniky roztriedené podľa
výšky ich ročného obratu a uskutočňovania
prieskumu trhu uvádzame v tabuľke 2. Údaje
naznačujú závislosť medzi využívaním
prieskumu trhu a výškou obratu.
Z prieskumu vyplýva, že podniky, ktorých výška
ročného obratu je do 2 000 000,- EUR robili
prieskum trhu v roku 2009 iba 42 % podnikov
(v roku 2012 24 % podnikov), v kategórii
podnikov s ročným obratom od 10 000 001,Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
EUR – 50 000 000,- EUR bolo takýchto
podnikov až 84 % (v roku 2012 to bolo 71 %
podnikov v tejto kategórii).
Skúmanie
závislosti
medzi
dvoma
kvalitatívnymi znakmi sme rozdelili na dve časti:
a) overenie, či možno hovoriť o závislosti
medzi
skúmanými
kvalitatívnymi
znakmi, alebo ich treba považovať za
nezávislé.
-
využívaním prieskumu trhu a právnou
formou podniku.
Výsledky chí-kvadrát testu nezávislosti sú
uvedené v tabuľke 3 pre rok 2009 a v tabuľke 4
pre údaje z roku 2012. Analýzu závislostí sme
uskutočnili v programe SAS Enterprise MinerTM.
Tab.3. Výsledky chí-kvadrát testu (2009)
b) ak je medzi skúmanými znakmi
závislosť, možno zistiť jej charakter
a posúdiť jej intenzitu pomocou mier
asociácie.
Na štatistické overenie závislosti sme použili
Chí-kvadrát test [7], ktorý poskytuje výsledok
testovania nezávislosti kvalitatívnych znakov.
Na zmeranie sily závislosti dvojíc premenných,
pri ktorých bola preukázaná štatisticky
významná závislosť sme použili Cramerov
koeficient (Cramer´s V) [6], ktorý môže
dosiahnuť hodnoty od 0 po 1. Pri interpretácii
kontingenčného koeficientu v psychologickom
výskume možno použiť škálu, ktorú zaviedol
Cohen [3]. Závislosť menšia ako 0,1 je triviálna,
0,1–0,3 malá, 0,3–0,5 stredná a nad 0,5 je
veľká. Čím je hodnota koeficientov bližšie
k jednej, tým je závislosť medzi dvoma
kvalitatívnymi znakmi silnejšia a naopak.
Pomocou chí-kvadrát testu bol overený
predpoklad o existencii štatisticky významnej
závislosti medzi využívaním prieskumu trhu a
veľkosťou podniku charakterizovanou počtom
zamestnancov alebo výškou obratu podniku,
odvetvím v ktorom pracujú a právnou formou
podniku. Štatisticky významná závislosť bola
potvrdená medzi:
-
využívaním prieskumu trhu a veľkosťou
podniku, charakterizovaným počtom
zamestnancov a obratom,
-
využívaním prieskumu trhu a odvetvím,
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Zdroj: Vlastné spracovanie
Tab.4. Výsledky chí-kvadrát testu (2012)
Zdroj: Vlastné spracovanie
V roku 2012 štatisticky významne vplývali na
realizáciu prieskumu trhu všetky štyri
premenné, v roku 2009 sa nepotvrdil vplyv
odvetvia. Najväčší vplyv mal v roku 2009 počet
zamestnancov a právna forma podniku, v roku
2012 to bolo odvetvie a počet zamestnancov
(tabuľka 5) (silu závislosti vyjadrujú hodnoty
Cramerovho V).
65
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 5. Hodnoty Cramerovho koeficientu
Rok
Počet
Právna
zamestnancov forma
Ročný
obrat
Odvetvie
2009
0,3617
0,3163
0,3153
0,1560
2012
0,4781
0,3622
0,3965
0,5218
Zdroj: Vlastné spracovanie
2
POUŽITIE ROZHODOVACÍCH STROMOV PRI ANALÝZE VYUŽÍVANIA PRIESKUMU TRHU
výstupného znaku Y. Nech vstupný znak
nadobúda hodnoty a i ( i  1,2,... k ) a nech má
2.1
yj
ROZHODOVACIE STROMY
Pri zisťovaní toho, ktorá premenná má
najsilnejší vplyv na prieskum trhu sme okrem
chí-kvadrát testu použili model rozhodovacieho
stromu.
Rozhodovací strom je štruktúra, ktorá sa
využíva na rozdelenie veľkého súboru prípadov
(prípadmi sú štatistické jednotky, v našej
analýze podniky) v databáze na menšie súbory
prípadov pri postupnej aplikácii jednoduchých
rozhodovacích pravidiel. Rozhodovací strom
pozostáva zo súboru pravidiel - predpisov
(pravidlami sú vzťahy medzi premennými) na
rozdelenie veľkej heterogénnej populácie do
menších, viac homogénnych skupín (skupina
prípadov sa nazýva uzol) s rešpektovaním
príslušnej výstupnej premennej [2].
Pri vytváraní rozhodovacieho stromu sú veľmi
dôležité kritériá, podľa ktorých sa rozdeľujú
záznamy v jednotlivých uzloch. Kritérium, na
základe ktorého sa vyberá premenná, ktorá
bude použitá na príslušnej úrovni vetvenia,
závisí od charakteru výstupnej premennej.
Základná idea rastu stromu súvisí s teóriou
čistoty údajov. Kritériom výberu vetvenia je
zvyšovanie čistoty dcérskych uzlov (za čistý
uzol sa považuje taký, ktorý obsahuje len
prípady jednej triedy výstupného znaku).
V prípade rozhodovacích stromov, ktorý sme
vytvorili na množinách údajov, pochádzajúcich
z prieskumu trhu sme ako kritérium vetvenia
použili entropiu.
Pri definovaní entropie uvažujeme o trénovacej
množine n prípadov. Každý prípad je opísaný
hodnotou vstupného znaku A a hodnotou
66
výstupný znak m rôznych hodnôt – tried y j , (
j  1,2,... m ). Pravdepodobnosti výskytu triedy
,
( j  1,2,... m )
označme
pj
výstupného
( j  1,2,... m ).
znaku
Y
Entropiu výstupného znaku Y vyjadríme takto
m
H Y     p j log2 p j 
(2.1)
j 1
kde p j je pravdepodobnosť výskytu triedy j
výstupného znaku.
Pravdepodobnosti
pj
môžeme odhadnúť
nj
pomocou relatívnych početností: n , kde n j
je absolútna početnosť triedy y j j  1,2,... m v
množine trénovacích prípadov. Vzťah (2.1)
potom upravíme na tvar
m
nj
H Y     
j 1 
n
log2
nj
n



(2.2)
Pri vetvení sa používa tá premenná, ktorá má
najnižšiu hodnotu entropie [8].
2.2 MODELY ROZHODOVACÍCH STROMOV PRE EMPIRICKÉ SÚBORY
Rast stromov, ktoré sme vytvárali na
množinách údajov z empirického zisťovania,
sme ovplyvnili nastaveniami, ktorými sme
obmedzili hĺbku vetvenia a minimálny počet
prípadov v uzloch.
Na dátovom súbore z roku 2009 bolo ako
najsilnejšie kritérium použitá premenná počet
zamestnancov (obr. 1). Z pôvodnej množiny,
v ktorej robilo prieskum trhu 51 % podnikov,
bola vyselektovaná samostatná skupina, ktorá
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
obsahovala podniky s počtom zamestnancov
50 a viac (kategórie 4 a 5). Aplikáciou ďalšieho
rozhodovacieho pravidla boli z nich vyčlenené
podniky, ktorých ročný obrat bol vyšší ako
10 000 000 Eur. V tejto skupine podnikov sa
nachádzalo až 84 % takých, ktoré realizujú
prieskum trhu. Vysoký podiel podnikov
realizujúcich prieskum trhu (80
%)
identifikujeme aj v skupine, vytvorenej podnikmi
s menej ako 50 zamestnancami, ktorých výška
ročného obratu prekročila 10 000 000 Eur.
Obr. 1. Rozhodovací strom vytvorený na množine podnikov z roku 2009
Zdroj: Vlastné spracovanie
Pri generovaní rozhodovacieho stromu na
údajovej množine z roku 2012 bol ako
najsilnejší znak použité odvetvie. Najväčší
podiel podnikov, ktoré realizovali prieskum trhu
nachádzame v skupine podnikov pôsobiacich
v oblasti energetiky, dopravy a spojov (91 %),
najmenej ich je v sektore obchodu, služieb,
poľnohospodárstva a cestovného ruchu (21 %).
Všetky akciové spoločnosti, pôsobiace
v sektore energetiky, dopravy a spojov robia
prieskum trhu. Ak má podnik, ktorý pôsobí
v obchode, službách, poľnohospodárstve alebo
cestovnom ruchu, do 9 zamestnancov,
nevykonáva prieskum trhu.
Obr. 2. Rozhodovací strom vytvorený na množine podnikov z roku 2012
Zdroj: Vlastné spracovanie
3
ANALÝZA OBLASTÍ VYUŽÍVANIA
PRIESKUMU TRHU
Cieľom prieskumu bolo zistiť, v ktorých
oblastiach pravidelne využívajú podniky
prieskum trhu. Z konkrétnych výsledkov v r.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
2009 vyplýva, že produkt ako taký je základom
pre uspokojenie potrieb a požiadaviek
zákazníkov a aj náš výskum potvrdil, že
podniky robia najviac analýz v oblasti produktu
(78 analýz). Na základe získaných údajov
67
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
môžeme konštatovať, že podniky sa
zameriavajú na odbytové stratégie orientované
trhovo, zisťujú potreby zákazníkov vopred,
s cieľom uspokojiť požiadavky spotrebiteľov,
nevyrábať pre výrobu, pre sklad, ale flexibilne
sa prispôsobiť trhu. Neorientujú sa na stratégie
orientované na aktíva podniku, teda najskôr
vyrobiť a následne umiestniť aktíva podniku na
danom trhu.
Na základe získaných údajov vyplynulo
z prieskumu, že podniky sa zameriavajú na trh
(68 analýz), trhové podiely, skúmajú či je trh
rastúci, klesajúci, stagnujúci. Analýzy ceny (67)
sú pre podniky obzvlášť významné, ak by sme
použili jednotnú cenu na všetkých trhoch,
nevyužili by sme celkový potenciál trhu. Niektorí
spotrebitelia sú ochotní zaplatiť vyššiu cenu na
vyššiu kvalitu, vyhotovenie, funkcie, špičkový
dizajn a iní spotrebitelia sú ochotní akceptovať
aj nižšiu kvalitu za nižšiu cenu. Cenová
diferenciácia, teda rôzna cena pre tú istú
službu, pre ten istý produkt sa stáva
významným nástrojom. Známa je segmentačná
cenová diferenciácia kde ide o ponuku rôznej
ceny pre tú istú službu (dôchodcov, deti,
dospelých), časová cenová diferenciácia kde
ponúkame inú cenu pre ten istý výrobok počas
dňa, týždňa, sezóny, regionálna cenová
diferenciácia kde ponúkame rôznu cenu pre
rôzne trhy (západné Slovensko, východné
Slovensko, Rakúsko) a cenová diferenciácia
podľa účelu spotreby, ktorá súvisí s centrálnou
reguláciou cien napr. v oblasti energií. Podniky
potvrdili v prieskume, že marketingové stratégie
reprezentované stratégiami orientovanými
na konkurenta, skúmanie konkurenčných
podnikov sú pre nich veľmi významné
(55 analýz).
Môžeme
skúmať
reakcie
konkurentov, schopnosti – schopnosť rásť,
reagovať na zmenené podmienky, zvyšovať
svoju kapacitu. Môžeme definovať profil reakcie
konkurentov v závislosti od rýchlosti reakcie na
danú situáciu, potom hovoríme o pomalom,
selektívnom,
útočnom
a stochastickom
konkurentovi. Skúmame silné a slabé stránky
konkurentov, skúmame ich stratégie, či sa
zameriavajú na nízkonákladové stratégie, alebo
orientované na diferenciáciu produktov alebo sa
koncentrujú na vybraný segment na danom
trhu. V závislosti od toho volíme našu stratégiu.
68
Ďalej môžeme určovať poradie konkurentov
v danom
odvetví
bodovou
metódou
jednoduchou alebo váženou a následne
určujeme vlastnú stratégiu vo vzťahu ku
najväčším konkurentom v danom odvetví.
Vytvorenie konkurenčného prostredia je
základnou podmienkou fungovania trhovej
ekonomiky. Konkurencia je faktor, ktorý najviac
ovplyvňuje výšku zisku podniku. Netreba ju
však vnímať výhradne negatívne. Pre podnik je
zdravé mať aspoň jedného konkurenta.
Rovnako výhodné je to aj pre jeho zákazníkov.
Pokým je hospodárska súťaž zdravá, konkurent
núti firmu pre zdokonaľovanie svojich výrobkov,
nákup
nových
technológií,
zavedenie
modernejších postupov. To všetko s ohľadom
na kvalitu vyrábaného výrobku či poskytovanej
služby. Takisto
núti podnik pre väčšiu
starostlivosť o zákazníka, o jeho získavanie i
udržiavanie. Samozrejme, konkurencia so
sebou nesie i určité negatíva. Najmä ak firmy
ponúkajú
veľmi
blízke
substitúty
v podmienkach, kde o pôvodné výrobky nie je
dostatočný záujem. Problém môže nastať i pri
cenovej konkurencii, keď si konkurent môže
dovoliť vyrábať s nižšími nákladmi na jednotku
produkcie, postupne vytlačí z trhu menšieho
konkurenta, ktorého náklady na výrobok
a následne jeho cena sú vyššie.
Konkurencia môže používať rôzne spôsoby
súperenia. Na zákazníkov môže pôsobiť
prostredníctvom veľmi nízkych cien, ktoré bude
znižovať až dovtedy, kým neodstráni svojho
konkurenta. Použiť môže i necenovú
konkurenciu, pričom sem zaraďujeme napr.
reklamu, zvyšovanie kvality, zdokonaľovanie
technických parametrov, obalovú techniku,
poskytovanie pôžičiek na sortiment či služby,
prepracovanejšie vzťahy so zákazníkom.
Silný konkurent dokáže svoje stratégie rýchlo
meniť, dokáže sa prispôsobiť, skúmame slabé
a silné stránky konkurentov, sklony k riziku,
predpokladané správanie v prípade ohrozenia
firmy, výrobné možnosti, možnosti zväčšovania
kapacity, možnosti diverzifikácie produktov,
podiel konkurenta na trhu. Pre odhalenie
silných a slabých stránok konkurenčných firiem
využívajú
manažéri
často
analýzu
spotrebiteľskej hodnoty. Vzhľadom na výsledky
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
vyhodnotenia informácií môže firma zistiť,
v ktorej zo šiestich možných konkurenčných
postavení firiem sa nachádza. Firma sa môže
teda nachádzať v postavení dominantnom,
silnom, výhodnom, udržateľnom, slabom a
neudržateľnom. Tieto sú zoradené od
najvýhodnejšieho postavenia po nevyhovujúce.
Zohľadňuje sa, ako veľmi firma kontroluje
stratégie na trhu, možnosť nezávislého konania
vzhľadom na konkurenciu, stabilitu pozície,
možnosť, po prípade nemožnosť ďalšieho rastu
a rozširovania svojej pozície.
Najslabšie
zastúpenou
oblasťou
marketingových analýz je SWOT analýza. Jej
podstatou
je
skúmanie
vonkajšieho
a vnútorného prostredia podniku, skúmanie
silných a slabých stránok podniku ako aj
hrozieb a príležitostí v rámci makro a
mikroprostredia. Malú početnosť analýz SWOT
(13 analýz) pripisujem faktu, že podniky robia
veľké množstvo analýz trhu (68 analýz), z toho
vyplýva, že makroprostredie konkrétneho
podniku majú zmapované, a na vnútornú
analýzu podnikov sa sústreďujú menej.
Čo sa týka inovácií (41 analýz) sú nevyhnutnou
súčasťou každého výrobcu, výrobcovia sa
môžu spájať vo financovaní výskumu a vývoja
za účelom znižovania nákladov. Inovácie
v konečnom dôsledku môžu znížiť náklady,
zavedením novej technológie, nových
materiálov, môžu zvýšiť obrat výrobkov. Sú
neustále žiadané na trhu spotrebiteľov ale sú
investične náročné. Charakter inovačnej aktivity
podnikov možno rozlíšiť podľa druhov
inovačných nákladov, ktoré podniky evidujú pri
svojej činnosti. Použité môžu byť nasledovné
oblasti inovačnej aktivity: zdokonaľovanie
metód produkcie, investície do strojov
a zariadení, tréningy zamestnancov, príprava
uvedenia nového výrobku, uvedenie nového
výrobku na trh, výskum a vývoj nových
výrobkov.
Podiel marketingového prieskumu na celkových
prieskumných aktivitách v prípade zlúčenia
marketingovej stratégie a realizácie jednotlivých
prieskumov (analýzy zamerané na trh, produkt,
cenu, značku, spotrebiteľa, konkurenciu,
marketingovú komunikáciu a reklamu, analýzy
zamerané na distribúciu a predajné miesta
a SWOT analýzy podniku) sa výrazne zmenil.
Jednoznačne viedli analýzy marketingovej
stratégie a realizácia prieskumov a to až vo
výške 72,4 % z celkového množstva analýz
uskutočňovaných pravidelne. Vytvorili sme štyri
hlavné
oblasti
prieskumov
obchodné
plánovanie, marketingové analýzy, analýzy
informácií,
poradenstva
a efektívností
výrobného procesu a štvrtá oblasť bola
legislatívy, manažmentu kvality a financií. Toto
zoskupenie uvádza tabuľka 6 za obidva
prieskumy v jednotivých prieskumoch. Ako
vidíme
z údajov
jednoznačne
vedú
marketingové analýzy, analýzy informácií,
legislatíva a obchodné plánovanie. Z prieskumu
využitia jednotlivých oblastí v r. 2012 vyplynulo,
že analýzy trhu, produktu, ceny, značky,
spotrebiteľa, konkurencie, reklamy, distribúcie
a SWOT sa podieľali nižším percentom ako v r.
2009.
Orientácia podnikov na reklamu (35 analýz) je
tiež významná. Pri využití stratégie
diferenciácie môžeme využiť diferenciáciu aj
v reklame, pre ten istý výrobok môžeme použiť
iné masovokomunikačné prostriedky, inú
podporu predaja, iný spôsob predaja, môžeme
využiť vzťahy s verejnosťou ako aj ďalšie
špecifické prvky marketingovej komunikácie,
samozrejme aj internet a nové formy.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
69
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 6. Oblasti prieskumu trhu využívané podnikmi
Oblasti prieskumu trhu
2009
2012
počet
%
počet
%
36
5,3
10
6,25
Marketingová stratégia , analýzy trhu, produktu, 487
ceny, značky, spotrebiteľa, konkurencie,
reklamy, distribúcie, SWOT
72,4
105
65,2
Analýzy inovácií, informácií a komunikácie, 93
infor. poradenstvo, efektívnosť výr. procesu
13,8
26
16,1
Legislatívny servis, manažment
financie a účtovníctvo, žiadosti o úver
8,3
20
12,42
Obchodné plánovanie
kvality, 56
Spolu
ZÁVER
Po dôkladnej analýze využívania prieskumu
trhu navrhujeme nasledovné opatrenia pre
zlepšenie podnikateľského prostredia pre
prieskum trhu v podnikoch v SR:

zlepšiť prístup ku kapitálu pre podniky
za účelom realizácie prieskumov trhov, podporiť
financovanie pri nízkych úrokových sadzbách,
účelové úvery, dotácie, štátne programy,
znižovať náklady na prieskum trhu,

vytvoriť podmienky pre zlepšenie
povedomia
podnikového
prostredia
o prieskumoch
trhov
prostredníctvom
vzdelávacích
a poradenských
inštitúcií
a programov pre verejnosť ako aj podnikateľskú
sféru,

zabezpečiť kvalitné, cenovo dostupné
vzdelávanie pre podnikateľov, poskytovať
odborné vzdelanie zamerané na rozširovanie
a prehlbovanie vedomostí, využívať metodické
postupy a aplikáciou na prax, rozvoj
požadovaných schopností pracovníkov pre
činnosť pri prieskumoch trhu, organizovať,
pripravovať školenia, poskytovať kurzy v oblasti
marketingu využívať individuálny prístup
k vedomostiam, skúsenostiam a nárokov na
množstvo informácií konkrétnych podnikateľov,
vytvárať E - learningové programy
70
672
100,00
161
100,00
Zdroj: Vlastné spracovanie
diferencované pre skupiny podnikateľov,
rozvíjať manažérske skúsenosti, a následne
uprednostňovať vzdelaných odborníkov v danej
oblasti v podnikovej praxi,

využívať moderné systémy v riadení,
využívať marketingový systém na podporu
rozhodovania, využívať moderné techniky
zberu informácií, nepodceňovať možnosti
využívania výpočtovej techniky, využívať
moderné marketingové prístupy, zabezpečiť
dostatok informácií o trhu, jazykové znalosti
marketingových
pracovníkov,
dostatok
informácií pri rozhodovaní pre prieskumy trhov,

využívať ďalšie stimuly pre rozvoj
a aplikovanie prieskumov trhov do praxe, napr.
propagácia
v masovokomunikačných
prostriedkoch,
konferenciách,
zapojenie
vládnych inštitúcií do zvyšovania povedomia
o prieskumoch
trhov,
ich
význame,
implementácií, užšia spolupráca medzi
agentúrami prieskumu trhu a podnikmi, letáky,
dni otvorených dverí, využívanie skúsenosti
odborníkov ako aj skúsenosti v podnikovej
sfére,

podporiť vznik poradenských centier
pre podniky v oblasti prieskumu trhu, vytvoriť
a financovať programy na podporu tvorby,
financovania, implementácie prieskumov trhov.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Zlepšovanie využívania prieskumu trhu
považujeme za kľúčovú oblasť, ktorá môže
napomôcť podnikom zamerať sa na potreby
spotrebiteľov, na ich meniace sa požiadavky
a čo najrýchlejšie sa im prispôsobiť. Príspevok
je súčasťou výstupu projektu VEGA
č. 1/0100/13 Skúmanie dopadov aktuálnych
javov svetovej ekonomiky na marketingové
aktivity firiem.
LITERATÚRA
[1] ARMSTRONG, G. M. - KOTLER, P.: Marketing: An
Introduction. Boston. Prentice Hall 2012, 613 p.
ISBN 978-01-3274-403-4.
[2] BERRY, M. J. A. – LINOFF, G. S. Data mining
Techniques. For Marketing, Sales, and Customer
Relationship management. 2004. Second Edition.
Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana, 2004.
166 p. ISBN 0471-47064-3.
[3] COHEN, J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. L. Erlbaum Associates, 1988. 567
p.
[4] PACÁKOVÁ, V. a kol. Štatistické metódy pre ekonómov. Bratislava : Iura Edition, 2009. 405 s. Ekonómia. ISBN 978-80-8078-284-9.
[5] RUBLÍKOVÁ, E. a kol. 2009. Analýza kategoriálnych
údajov. Bratislava: Vydavateľstvo Ekonóm, 2009.
172 s. ISBN 978-80-225-2710-1.
[6] TEREK, M. a kol. 2010. Hĺbková analýza údajov.
Bratislava: Iura Edition, 2010. 265 s. ISBN 978-808078-336-5.
Autoři:
Viera Labudová, RNDr. PhD.
Ekonomická univerzita v Bratislave
Fakulta hospodárskej informatiky
Katedra statistiky
[email protected]
Dana Hrušovská, Ing. PhD.
Ekonomická univerzita v Bratislave
Fakulta podnikového manažmentu
Katedra podnikovohospodárska
[email protected]
THE USE OF DECISION TREES FOR THE ANALYSIS OF MARKET RESEARCH
Viera Labudová, Dana Hrušovská
Abstract: In this paper we focus on analysis of market research companies in the Slovak Republic by
the methods of decision trees. We compare the use of market research data based on two surveys that
we were conducted in 2009 and 2012. We focused statistical verification based market research from
selected factors and the use of market research in selected areas of marketing activities in the
company. Subsequently, we analyzed the effect of selected attributes for implementing market
research. Based on the obtained data suggest measures to address this problem. The contribution is
part of the output of the project VEGA no. 1/0100/13 Research of the impact of current global economy
phenomena on business marketing activities.
Key words: decision trees , market research, statistical verification, marketing activities
JEL Classification: M 31
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
71
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
ODPOVÍDÁ VÝVOJ ŠKODA AUTO ZNALOSTNÍ SPOLEČNOSTI?
Miloha Jiří, Kotěšovcová Jana
ÚVOD
1
Systematicky zaměřený výzkum intenzity
vývoje probíhal nejdříve především na
národohospodářské úrovni [4]. Řešení, které
ověřujeme
v rámci
našeho
výzkumu,
vycházející z multiplikativních vazeb a je natolik
obecné, že jej lze aplikovat na různých
hierarchických úrovních ekonomiky včetně
úrovně podnikové a není závislé na tradičních
předpokladech. Přesto, že vycházíme ze zisku
jako rozhodujícího podnikatelského kritéria tržní
ekonomiky, současně respektuje významnou
omezenost výrobních faktorů. Není totiž
lhostejné, jakým způsobem je daného zisku
dosahováno. Náležitý způsob tvorby zisku má
značný vliv jak na řízení velkých koncernů,
hledání perspektivního nasměrování firem, tak
při řešení problémů výběrových řízení,
outsorcingu a dalších ekonomických činností na
úrovni podniku.
Předpokládejme existenci úspěšné firmy, která
má za dané výchozí období (index 0) celkové
příjmy TR0 na což vynaloží celkové náklady
TC0. Rozdíl těchto dvou veličin vyjadřuje zisk.
Klíčovou úlohou současného vývoje je aplikace
nových poznatků nebo novátorské uplatnění
poznatků dosavadních. Avšak inovace ve všech
etapách podnikání vznikají jen tam, kde se díky
kvalitnímu vzdělání rozvíjí věda, výzkum a
kvalita lidských zdrojů i náležité uplatnění
vrozených lidských schopností. Inovační
procesy
jsou
spojeny
s
rozvojem
komunikačních
technologií,
úrovní
managementu a účinnější strategií, motivací
apod. Takový vývoj využívá především
kvalitativních (intenzivních) faktorů vývoje na
rozdíl od extenzivního rozšiřování rozsahu
produkce. V našem článku se zaměřujeme na
zjištění využití intenzivních a extenzivních
faktorů růstu společnosti, která je významným
producentem působícím v automobilovém
průmyslu a to Škody Auto. Jelikož příspěvek
publikuje výsledky konkrétního projektu, je na
jeho závěr uveden kód a název projektu a
označení poskytovatele.
Ef  TR / TC
72
ILUSTRATIVNÍ PŘÍKLAD
Výstupy a vstupy budeme nejdříve
charakterizovat pomocí mikroekonomické
symboliky, tokovými veličinami TR celkové
příjmy a TC celkové náklady.
V obou
případech jsou definičním oborem kladná
racionální čísla. TR ≥ 0 a TC ≥ 0. Pokud je TR
≤ TC bude ekonomický zisk záporný EP ≤ 0.
Rozdíl těchto dvou veličin vyjadřuje zisk.
EP  TR  TC
Podíl TR0 a TC0 představuje efektivnost Ef0,
která vyjadřuje (Hurník 2005), jaká část
celkových příjmů připadá na jednu korunu
vložených celkových nákladů.
Snadno lze odvodit vztah vyjadřující, že
efektivnost je nákladová rentabilita plus 1 jak
ukazuje vztah
Ef  ( EP  TC) / TC  EP / TC  1
Jediným předpokladem dále odvozené
metodiky měření vlivu intenzivních faktorů na
vývoj firmy jsou definiční obory TR a TC,
kterými jsou kladná racionální čísla TR ≥ 0 a
TC ≥ 0.
Pokud
stoupne
poptávka
po
námi
produkovaném statku na dvojnásobek a na trhu
není žádný jiný konkurenční producent, lze
zvýšit produkci na dvojnásobek jedním z dvou
specifických způsobů. Buď postavíme vedle
naší výrobní kapacity ještě jednu, nebo
zdvojnásobíme výkon stávajícího zařízení
výhradně pomocí intenzivních faktorů vývoje.
V prvním případě se zdvojnásobí
veškeré vstupy.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
V případě čistě extenzivního vývoje lze vyjádřit
dosažený zisk a efektivnost (indexem e) pomocí
TR a TC ve výchozí situaci před
zdvojnásobením produkce takto.
EPe  2TR  2TC  2EP
Efe  2TR / 2TC  Ef
Ekonomický zisk se tedy při čistě extenzivním
vývoji zvýšil dvakrát stejně jako celkové příjmy
i celkové náklady. Zato ekonomická efektivnost
Ef se vzhledem k výchozímu stavu nezměnila.
Ve druhém případě vyjdeme ze stejných vstupů
jako ve výchozí situaci (index 0). Dvojnásobné
produkce dosáhneme výhradně pomocí inovací
založených na intenzivních faktorech.
Ekonomický zisk (index i) se v případě čistě
intenzivního vývoje zvýšil, jak ukazují
následující vztahy, více než dvojnásobně.
Ekonomická efektivnost (index i) je právě
dvojnásobná.
EPi  2TR  2TC  2 EP  TC  EPe  TC
Efi  2TR / TC  2 Ef
Vzhledem k tomu, že ekonomický zisk vzrostl
v obou variantách, je vhodnějším indikátorem
intenzity ekonomického vývoje efektivnost,
která se při čistě extenzivním vývoji neměnila,
zatímco při čistě intenzivním rostla stejně jako
produkt. Této skutečnosti bude využito při
konstrukci dynamických parametrů intenzity a
extenzity vývoje ekonomiky.
2
ZOBECNĚNÍ
Ve skutečnosti dochází k čistým vývojům jen
výjimečně. Obvyklejší je vývoj smíšený, na
kterém se podílejí obě složky, které se mohou
také vzájemně kompenzovat. Obecné vyjádření
stupně intenzity či extenzity vývoje musí být
použitelné jak pro libovolný růst produkce, tak
pro její pokles nebo stagnaci.
Veškeré vývoje lze zachytit na obrázku č. 1. Na
ose x jsou celkové náklady TC, zatímco na ose
y je zisk EP. Lze zde nakreslit též izokvanty
stálých celkových příjmů (šedé šikmé
rovnoběžky) i izokvanty stálé efektivnosti
(svazek přímek s průsečíkem v počátku
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
souřadnic). Výchozí bod má souřadnice TC=2;
EP=2; takže
TR  2  2  4
Ef  4 / 2  2
Obr. 1: Vyjádření stupně intenzity či extenzity
vývoje
TR
T
T
Zdroj: vlastní zpracování
Šipky z výchozího bodu znázorňují speciální
případy čistě intenzivní a čistě extenzivní. Čistě
intenzivní vývoj, při kterém dochází k růstu
produkce při stálých celkových nákladech TC,
představuje svislá šipka. Čistě extenzivní vývoj,
při kterém dochází k růstu produkce při stálé
efektivnosti Ef, je zobrazen šikmou šipkou.
Z obrázku č. 1 je zřejmé, že požadovaného
zdvojnásobení celkových příjmů lze docílit
mnoha různými smíšenými způsoby. Tento
obrázek
umožňuje analyzovat, jakým
způsobem může být dosažen určitý zisk. Při
přechodu z jednoho bodu diagramu do druhého
budeme moci znázorňovat trajektorii vývoje
určitého ekonomického celku. V každém období
pak budeme moci analyzovat vývoj z hlediska
všech 4 sledovaných veličin TR, TC, EP, EF a
jejich
vzájemných
souvislostí
včetně
dosaženého stupně intenzity. Pokud bychom
chtěli vypočítat podíly vlivu u nějaké
multiplikativní vazby jako je např. vliv
efektivnosti a celkových nákladů na celkové
příjmy plynoucí z výrazu (5).
TR  Ef  TC
Je nezbytné převést nejdříve tento výraz na
lineární aditivní vazbu logaritmováním. Získáme
tak možnost vyjádřit i podíl vlivu kvalitativní
veličiny, kterou je efektivnost Ef na kvantitativní
veličině, kterou jsou celkové náklady TC.
73
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
3
DYNAMICKÁ ÚLOHA
Jestliže časová řada nějakých veličin jako je
TR, TC, EP, Ef představuje statickou úlohu, tak
změny
vyjádřené
dynamickými
charakteristikami absolutního či relativního
přírůstku (tempa změny) či indexu (koeficientu
změny) představují dynamickou úlohu [3].
V obou případech lze vyjádřit, do jaké míry je
daný vývoj způsoben extenzivními či
intenzivními faktory vývoje a to jak na
podnikové, regionální či národohospodářské
úrovni.
Označíme-li výchozí okamžik určitého
sledovaného období τ a konečný okamžik T,
pak počet let sledovaného období je znázorněn
následujícím způsobem.
Vývoj každé veličiny v časové řadě pak lze
sledovat pomocí dynamických charakteristik.
Pro obecný ukazatel A lze definovat: absolutní
přírůstek: ( A)  AT  At , tempo růstu
(A)
A - A
G(A)  T

 I(A)  1 ,
A
A
koeficient
změny;
(řetězový)
index
I(A)  AT  G(A)  1 .
A
Je-li m = 1, jedná se o dynamické
charakteristiky dvou po sobě následujících
období. Efektivnost Ef je relací mezi vstupem x
a výstupem y v daném časovém období.
74
Definičním oborem vstupů stejně jako výstupů
jsou kladná racionální čísla: xє‹0,∞); yє‹0,∞);
(x)є‹0,∞); I(y)є‹0,∞); G(xє ‹-1,∞); G(y) є ‹-1,∞).
Vyjádření efektivnosti jako poměru nevyžaduje
nezbytně stejné jednotky vstupní a výstupní
veličiny. Výstupní veličinu systému označíme y
(např. TR) a vstupní x (např. TC). Informuje nás
y
o efektivnosti: Ef t  T .
xτ
Z výrazů (13), (14) a (15) lze odvodit následující
vztahy
mezi
uvedeným
stejnorodými
dynamickými charakteristikami [10].
G( Ef )  G( x)  G( Ef )  G( x)
I ( Ef )  I ( x)
Pro
odvození
univerzálních
vztahů
jednoznačného roztřídění vývojů podle podílu
kvalitativních
a
kvantitativních
(nebo
extenzivních a intenzivních) faktorů bylo nutno
nejdříve tyto druhy vývojů klasifikovat.
Podrobné odvození této typologie, z které
vychází odvození univerzálních dynamických
charakteristik pro analýzu intenzity vývoje
jakéhokoliv vývoje, jsou obsahem článku:
Agregátní funkce a podíl vlivu intenzivních
faktorů, který byl publikován v č. 2 Statistiky
v roce 2007 [7]. Stručně je tato typologie zřejmá
z tabulky č. 1.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Tab. 1: Hodnoty parametrů intenzity a extenzity pro základní vývoje
Hodnota parametru
Názvy - základní vývoje
1
2
3
4
5
Čistě intenzivní růst
Čistě
desintenzivní pokles
Čistě extenzivní růst
Čistě
desextenzivní vývoj
Intenzivně
extenzivní růst
6
Desintenzivně desextenzivní
pokles
7
Intenzivní kompenzace
8
Extenzivní kompenzace
Charakteristika
Vývoj
výstupů Druh
Výskyt
Na růst výstupu y působí
jen vývoj Ef
růst
osa y
Na pokles výstupu y
působí jen vývoj Ef
pokles
Na růst výstupu y působí
jen x
růst
osa x
Na pokles výstupu y
působí jen x
Stejný vliv Ef a x na růst
výstupu y
Stejný vliv Ef a x na
pokles výstupu y
čistý
vývoj působí
jen
jeden
parametr
pokles
osa
symetrie
I.a III.
kvadrantu
růst
pokles
souhlasný
vliv
Stagnace výstupu y
růstem Ef a poklesem x hyperbola
komnulového stagnace penzarůstu
ce
Stagnace výstupu y
poklesem Ef a růstem x
intenzity
i %
extenzity
e %
100
0
-100
0
0
100
0
-100
50
50
-50
-50
50
-50
-50
50
Zdroj: vlastní zpracování
4
ODVOZENÍ DYNAMICKÝCH PARAMETRŮ INTENZITY A EXTENZITY
Pro odvození vztahů vyjadřujících podíl vlivu
intenzivních faktorů na vývoj výstupů lze vyjít
jak z částečně aditivního výrazu (16), tak z čistě
multiplikativního výrazu (17). Dosavadní
teoretické analýzy i četné praktické aplikace
umožňující snadnou interpretaci výsledků i další
zobecnění např. na více faktorů ukazují, že
vhodnější je použít jako základ pro další
výpočty zlogaritmovaný vztah (17). Pokud se
použije výraz (16) je nutno buď zanedbat viz.
Cyhelský, Matějka. 1978 [1] multiplikativní část
tohoto výrazu tj. G(x).G(Ef) nebo tento člen
„nějak“ rozdělit. Tento problém ještě narůstá
v případě, že zvažujeme více faktorů než 2,
neboť počet multiplikativních členů a jejich
rozsah se rychle zvyšuje.
V literatuře lze nalézt některá řešení, která jsou
použitelná pouze pro kladné přírůstky [11] obou
faktorů. V dynamické úloze je ale nezbytné
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
zohlednit i případy poklesů jak jednotlivých
faktorů, tak výstupu samotného. Může se stát,
že budou oba uvažované faktory působit na
pokles výstupů. Pokud působí jeden faktor na
růst a druhý na pokles bude docházet
k částečné kompenzaci vlivů nebo se dokonce
projeví vzájemná kompenzace nulovým růstem
výstupu. Následující výrazy byly odvozeny tak,
aby věrohodně vyjadřovaly veškeré situace,
které mohou v dynamické úloze nastat.
Výsledkem odvození je vztah pro dynamický
parametr intenzity:
ln I(Ef)
i
lnI(Ef)  lnI(x)
a doplňkový vztah pro extenzitu:
e
ln I(x)
lnI(Ef)  lnI(x)
Pro čistě intenzivní vývoj generují výrazy (18)
a (19) i = 1 a e = 0 (případně 100 % a 0 %),
zatímco pro čistě extenzivní vývoj generují
výrazy (18) a (19) i = 0 a e = 1. I ve všech
ostatních případech dává uvedená dvojice
75
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
dynamických
parametrů
jednoznačnou
informaci o typu vývoje v daném dílčím či
souhrnném období.
míry byl v jednotlivých letech dosahován
rostoucí či klesající výnos z rozsahu.
Odvozené dynamické parametry nemají žádná
prostorová omezení a umožňují snadnou
srovnatelnost různých zemí, odvětví, podniků
apod. mimo jiné proto, že jde o bezrozměrnou
veličinu. To je dáno tím, že v definičních
výrazech (18) a (19) vystupují jen dynamické
charakteristiky. Tuto výhodu má každý
dynamický parametr, neboť nejsou závislé na
měřítku
či
jednotkách
charakteristik
vystupujících ve statické úloze.
5
ANALÝZA VÝVOJE AKCIOVÉ SPOLEČNOSTI ŠKODA AUTO
Všechny vstupní údaje pocházejí z veřejně
dostupných výročních zpráv [14]. Vstupními
údaji jsou časové řady celkových příjmů TR a
zisku EP. Všechny vstupní údaje i vypočtené
hodnoty jsou soustředěny v tabulce č. 2a a 2b.
V posledním sloupci tabulky 2b jsou meziroční
průměrné hodnoty temp růstu TR, EP, TC a Ef
za celé sledované období tj. 1997 až 2012. Ve
stejném sloupci jsou dynamické parametry
intenzity i a extenzity e za celé sledované
období tj. 1997 až 2012.
Měření intenzity a extenzity je velmi obecné,
neboť jediným předpokladem jsou definiční
obory vstupních a výstupních veličin tj. TR ≥ 0
a TC ≥ 0. Metodika umožňuje analyzovat
kvalitu firemního vývoje, tj. mimo jiné do jaké
Tab. 2a: Výchozí údaje a propočty za ŠKODA AUTO
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
TR (mil.Kč)
90095
105704
110409
136283
153271
145694
145197
155396
EP (mil.Kč)
12275
15806
16285
17826
11417
9042
12809
14400
TC (mil.Kč)
77820
89898
94124
118457
141854
136652
132388
140996
Ef=TR/TC
1,16
G(TR)
G(EP)
G(TC)
G(EF)
i
e
1,18
1,17
1,15
1,08
1,07
1,10
1,10
17%
4%
23%
12%
-5%
0%
7%
29%
3%
9%
-36%
-21%
42%
12%
16%
5%
26%
20%
-4%
-3%
7%
2%
0%
-2%
-6%
-1%
3%
0%
10%
-5%
-8%
-26%
-26%
47%
7%
90%
95%
92%
74%
-74%
-53%
93%
Zdroj: vlastní zpracování
Tab. 2b: Výchozí údaje a propočty za ŠKODA AUTO
TR (mil.Kč)
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
155396
177822
189816
221026
188572
170666
219545
252562
262649
97-12
EP (mil.Kč)
14400
18635
22107
30161
22972
14798
29220
36606
40898
TC (mil.Kč)
140996
159187
167709
190865
165600
155868
190325
215956
221751
Ef=TR/TC
1,10
1,12
1,13
1,16
1,14
1,09
1,15
1,17
1,18
14%
7%
16%
-15%
-9%
29%
15%
4%
7,4%
29%
19%
36%
-24%
-36%
97%
25%
12%
0,8%
13%
5%
14%
-13%
-6%
22%
13%
3%
7,2%
1,4%
1,3%
2,3%
-1,7%
-3,8%
5,4%
1,4%
1,3%
0,2%
10%
20%
15%
-11%
-39%
21%
10%
32%
2%
90%
80%
85%
-89%
-61%
79%
90%
68%
98%
G(TR)
G(EP)
G(TC)
G(EF)
i
e
Zdroj: vlastní zpracování
76
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Za celé sedmnáctileté období vzrostly celkové
příjmy o 192 % a celkové náklady o 185 % což
je v průměru ročně u obou ukazatelů o 8 %.
Zisk vrostl o 233 % tj. meziročně o 9 %.
Efektivnost vzrostla za celé sledované období
o 2,3 %, což je v průměru za rok o 0,2 %. Za
celé období se tedy vývoj jeví jako téměř čistě
extenzivní. Intenzita je pouhé 2 % a extenzita
98 %.
Podstatně zajímavější je sledování vývoje této
akciové společnosti podle jednotlivých let.
Celkem plynulý růst nákladů byl přerušen
poklesem pouze v letech 2002 a 2003 a
v krizových letech 2008 a 2009 jak ukazuje
diagram č. 2. Vývoj intenzity a extenzity
v jednotlivých letech je patrný z diagramu č. 3.
Obr. 2: Meziroční vývoj TR a jeho struktury pro ŠKODA AUTO
Zdroj: vlastní zpracování
Obr. 3: Meziroční vývoj intenzity a extenzity pro ŠKODA AUTO
Zdroj: vlastní zpracování
V letech 1997 až 1998 působyly na růst
produkce jak intezivní, tak extenzivní faktory,
které silně převažovaly. Z diagramu je zřejmé,
že ke kritickému stavu mezi roky 2001 a 2002
spěl již vývoj v předchozích 3 letech v nichž je
již intenzita záporná a postupně narůstá od -5
% do -26 % v kritickém období 2001 až 2002.
V tomto ročním období působí na pokles již
i extenzivní faktory. Vedle vnitřních vlivů
se v tomto období musela akciová společnost
vyrovnávat s nestabilotou podnikatelského
i politického prostředí a výrazně restriktivní
měnovou i fiskální politikou.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Mezi roky 2002 až 2003 je typickým rokem
konsolidace vývoje, neboť extenzivní faktory
ještě působí na pokles neboť extenzita je sice
záporná ve výši -53 %, avšak intenzivní faktory
působí již významně na růst intenzita je 47 %
což je nejvyšší meziroční hodnota za celé
sledované období. Vnější podnikatelské
prostředí bylo poznamenáno následným
vstupem ČR do EU.
Období let 2004 až 2007 je z hlediska působení
intenzivních faktorů velmi podobné. Toto
konsolidovanější období je též důsledkem
růstové hospodářské politiky konsolidovaného
77
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
poprivatizačního chování podniků. Intenzivní
i extenzivní faktory v tomto období působí
společně na růst s převahou extenzivních
faktorů. S těchto čtyřech meziročních období je
intenzita největší mezi roky 2005 až 2006 a sice
20 %. Následují dva krizové roky od 2007 do
2009 působí oba faktory na pokles. Extenzivní
faktory zaznamenaly největší pokles právě
v roce 2008 a to ve výší – 89%.
V souladu s vývojem světové krize je meziroční
období 2008 až 2009 charakterizováno naopak
největším poklesem parametru intenzity za celé
sledované období a sice – 39 %. Poslední tři
meziroční období mezi roky 2010 až 2012 jsou
chakterizovány zvládnutím krizového období
dvou předchozích let. Extenzivní i intenzivní
faktory zde působí na růst. Rostou v tomto
období nejen parametry extenzity ale i intenzity,
které zaznamenávají vysokých hodnot 21%
v roce 2010 a 32% v roce 2012. Pokud bude
společnost ŠKODA AUTO pokračovat
v nastoleném trendu i v budoucím období, bude
jistě zaznamenávat úspěchy zejména na
zahraničních trzích.
ZÁVĚR
Aplikace metodiky analýzy kvality podnikové
trajektorie ukázala, že použití parametrů
intenzity a extenzity ukazuje, že i přes malou
informační a výpočetní náročnost lze získat
přesvědčivé analytické závěry.
Výhodou navržených parametrů je jejich časová
srovnatelnost a absence prostorových omezení,
která je rovněž vhodným nástrojem komparace.
Parametr intenzity i vypovídá o tom, jaký podíl
měly na výsledný vývoj TR intenzivní
(kvalitativní) faktory projevující se změnou
efektivnosti. Parametr extenzity e vyjadřuje
podíl vlivu extenzivního vývoje na vývoj TR.
Navržené parametry doplňují stávající soustavu
analytických nástrojů znalostní ekonomiky.
Smyslem našeho článku bylo zjistit, do jaké
míry bylo vývoje dosaženo kvalitativního
(intenzivního) a do jaké kvantitativního
(extenzivního) rozvoje. Naše metodika není
závislá na obvyklých předpokladech růstového
účetnictví,
které
překonává.
Jediným
předpokladem jsou kladné definiční obory
78
vstupů a výstupů. Tradiční předpoklady
růstového účetnictví, jako je požadavek
konstantní efektivnosti z rozsahu, zde rozhodně
nejsou na místě.
Z výsledků zkoumání vyplývá, že ŠKODA
AUTO je sice moderní a úspěšná společnost
produkující značné zisky, avšak její vývoj není
příliš intenzivní. Z podrobného studia výročních
zpráv společnosti ŠKODA AUTO vyplývá, že
auta produkovaná touto firmou nezaznamenala
žádnou zásadní inovaci stejně jako vysoce
vyvinutá výrobní technologie. Absence intenzity
je daná z části tím, že byla na vysoké úrovni již
ve výchozím sledovaném roce 1997. Pokud
dochází k dílčím změnám výrobku, je to spíše
v ergonomii, dizajnu a marketingu. Také
pronikání na zahraniční trhy např. do Číny, se
nepromítá do intenzity. Vývoj společnosti
ŠKODA AUTO na základě provedených analýz
můžeme
charakterizovat
jako
vysoce
extenzivní.
Příspěvek je jedním z výstupů specifického
výzkumu „Identifikace působení znalostní
společnosti a inovačního vývoje ve firmách”
realizovaného na Vysoké škole finanční a
správní v rámci specifického výzkumu r. č.
7427, který je financován z prostředků MŠMT
ČR.
LITERATURA
[1]
CYHELSKÝ, L., MATĚJKA, M. 1978. K některým
problémům a důsledkům konstrukce kauzálního modelu
(On Certain Problems and Consequences of the Design
of the Causal Model). Statistika,
1978, s. 7.
[2]
HÁJEK, M. 2006. Zdroje růstu, souhrnná
produktivita faktorů a struktura v České republice
(Growth Resources, Overall Factor Productivity and
Structure in the Czech Republic). Politická
ekonomie, 2006, s. 2.
[3]
HÁJEK, M., MIHOLA, J. 2009. Analýza vlivu
souhrnné produktivity faktorů na ekonomický růst České
republiky (Analysis of the Influence of the Total Factor
Productivity on the Czech Republic’s Economic Growth).,
Politická ekonomie, s. 6, p. 740.
[4]
HÁJEK, M., MIHOLA, J. 2008a. Udržitelný růst –
matematický aparát (Sustainable Growth – Mathematical
Device)., Statistika, s. 5, CZSO.
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
[5]
HÁJEK, M., MIHOLA, J. 2008b. Udržitelný růst –
analýza České republiky (Sustainable Growth –An
Analysis of the Czech Republic)., Statistika, s. 6, CZSO.
[12]
OMS, M. 1988. Proces intenzifikace: teorie a
měření (The Intensification Process: Theory and
Measurement). Prague: Academia, 1988.
[6]
HURNÍK, J. 2005. Potential Output: What Can
the Production Function Approach Tell Us?
[13]
TOMS, M., HÁJEK, M. 1966. Příspěvek k
vymezení extenzivního a intenzivního růstu (A Paper to
Contribute to the Definition of Extensive and Intensive
Growth). Politická ekonomie, 1966, s. 4
[7]
MIHOLA, J. 2007a. Agregátní produkční funkce
a podíl vlivu intenzivních faktorů (Aggregate Production
Function and the Share of the Influence of Intensive
Factors). Statistika, s. 2, 2007. CZSO.
[8]
MIHOLA, J. 2007b. Souhrnná produktivita
faktorů – přímý výpočet (Total Factor Productivity –The
Direct Calculation), Statistika, s. 6, CZSO.
[9]
MIHOLA, J. 1979. Matematický aparát
konstrukce syntetických ukazatelů (The Mathematical
Device to Design Synthetic Indicators), Ekonomicko
matematický obzor 1/1979.
[10]
MIHOLA, J. 2005 Kvantitativní metody –
distanční stadium (Quantitative Methods – Distance
Learning), a textbook of the University of Finance and
Administration.
[11]
TOMS, M. 1983. K typologii procesu
intenzifikace (On the Intensification Process Typology).
Politická ekonomie, 1983, s. 8
[14]
Výroční zprávy Škoda Auto 1998 až 2012;
http://new.skodato.com/cs/company/investors/pages/annual-reports.aspx.
Autoři:
Ing. Bc. Jiří Mihola CSc.
Vysoká škola finanční a správní
Fakulta ekonomických studií
Katedra ekonomie a mezinárodních vztahů
[email protected]
Ing. Jana Kotěšovcová
Vysoká škola finanční a správní
Fakulta ekonomických studií
Katedra řízení podniku
[email protected]
CORRESPONDS TO THE DEVELOPMENT OF THE ŠKODA AUTO KNOWLEDGE
SOCIETY?
Miloha Jiří, Kotěšovcová Jana
Abstract: The paper answers one of the typical problems of economic theory - how it is in practice
possible to measure and to interpret the quality of economic time row on the all economic levels. The
papers shows differences our approach to the approach of growth accounting – our approach is based
on more general condition and covers not only situation of growth of economic indicators but also
situation of their falls or stagnation. The approach allows also to distinguish the compensation of input
factors. So, the methodology presented in the paper can be used in many practical application.
Key words: Dynamic indicators, economic growth, intensive and extensive factors of indicators change.
JEL Classification: L21, O12, O31, O33
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
79
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
VZTAH KVALITY A ZÁKAZNICKÉHO KAPITÁLU
Petra Štamfestová
ÚVOD
V současnosti se mění faktory ovlivňující
finanční výkonnost podniků, což potvrzuje např.
Edvinsson a Malone tím, že za hlavní faktory
ovlivňující finanční výkonnost podniků považují
intelektuální
kapitál,
tj.
zaměstnance,
zákazníky, inovační a procesní kapitál [5]. Jako
zásadní faktory, které by měly podniky sledovat
a řídit, se ukazují: inovační aktivita (inovace
produktu a procesu), kvalita produkce,
kvalifikace
zaměstnanců,
spokojenost
zákazníků a rozsah využívání moderních
technologií v podniku [8, 4, 3, 5]. Nicméně je
zřejmé, že tyto faktory výkonnosti neexistují a
nepůsobí na výkonnost podniku samostatně, a
proto je také nutné analyzovat jejich vzájemné
vazby, ideálně všech definovaných faktorů a
výkonnosti najednou, nicméně z důvodu
rozsáhlosti takovéhoto výzkumu je cílem tohoto
článku analyzovat vztah pouze dvou vybraných
faktorů výkonnosti mezi sebou, a to kvality a
zákaznického kapitálu.
Kvalitu výstupu podniku můžeme považovat za
interní faktor úspěšnosti podniku, resp. je
důsledkem elementárních behaviorálních a
sociálních charakteristik podniku, jelikož není
dána externě, nýbrž závisí jen a pouze na
konkrétní
filozofii
podniku,
chování
zaměstnanců, aplikovaných přístupech řízení,
organizaci práce apod. Například v rámci
japonské filozofie se kvalitou rozumí nulová
chybovost, tzn. vyprodukovat správně hned na
poprvé [12]. Crosby zase definuje kvalitu jako
,,přizpůsobení požadavkům“ [12]. Kvalita je
špatně uchopitelný a nejasný pojem, který je
často chybně zpřesňován přívlastky typu dobrý,
luxusní, vážený apod. Kvalita a její požadavky
nejsou spotřebiteli jednoduše formulovány [15].
Co se týká zákaznického kapitálu, Bontis
definuje zákaznický kapitál jako ,,znalosti
zabudované v distribučních kanálech a vztahy
se zákazníky“ [2]. Kohil a Jaworski definují tržní
orientaci podniku jako ,,generování tržní
inteligence podniku ohledně současných a
80
budoucích potřeb zákazníků“ [10]. Dále Rudež
dělí zákaznický kapitál na tři sub-elementy, a to
spokojenost a loyalitu (míra udržení) zákazníků,
značku a image a přímé distribuční kanály.
Rudež deklaruje, že značka a image podniku
posilují vztahy se zákazníky, proto jsou dle ní
součástí zákaznického kapitálu [13].
1
VZTAH KVALITY A ZÁKAZNICKÉHO
KAPITÁLU - TEORIE
Kvalita je základním faktorem, který pomáhá
podnikům přitahovat více zákazníků [1]. Hlavní
důvod, proč klást důraz na kvalitu je ten, že
kvalita se tzv. vyplatí. Zeithaml, Parasuraman a
Berry říkají, že ,,excelentní služby se vyplatí,
jelikož tvoří tzv. opravdové zákazníky“ [20]. Tzv.
opravdovými zákazníky myslí takové, kteří jsou
po zkušenosti se službou rádi, že si vybrali
právě daný podnik pro uspokojení svých potřeb,
stanou se k podniku loajálními a budou šířit tzv.
kladné slovo z úst do úst.
Někdy je kvalita ztotožňována se spokojeností
zákazníků. Dle toho přístupu platí, že pokud
jsou zákazníci spokojení, je služba či výrobek
považován za kvalitní, pokud jsou zákazníci
nespokojení, automaticky se považuje, že je
služba či výrobek nekvalitní. Literatura mluví
o tom, že spokojenost zákazníků je funkcí
rozporu mezi zákazníkovým očekáváním a
konečným vnímáním nákupů [16, 19]. Když je
zkušenost lepší než očekávání, je očekáváno
příznivé hodnocení zákazníků, tedy jejich
spokojenost. Kvalita je definována podobně, a
to jako funkce rozdílu mezi zákazníkovým
očekáváním a konečným hodnocením [12].
Ovšem ukazuje se, že ztotožňovat kvalitu a
spokojenost není úplně ideální. Zákazníci, kteří
jsou spokojeni s vnímanou kvalitou, vykazují
pozitivní emoční odpovědi ve formě
spokojenosti [18]. Vnímaná kvalita závisí na
vlastnostech produktu či služeb, zatímco
spokojenost zákazníků může být tvořena
i jinými dimenzemi, jako je např. jejich loyalita či
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
očekávání. Tudíž vnímaná kvalita může být
ovlivňována
plně
podnikem,
zatímco
spokojenost zákazníků nemůže mít plně ve své
kontrole. Vnímaná kvalita je uváděna jako
předchůdce spokojenosti, tedy jí předchází [11].
Zkoumáním této problematiky se např. zabýval
Jahanshahi a kol., kteří na podnicích
automobilového průmyslu v Indii zjistili vysokou
pozitivní korelaci mezi kvalitou produkce a
poskytovaných služeb se spokojeností
zákazníků a jejich loyalitou [9]. Dále např.
Tsiotsou realizoval v roce 2005 na vzorku 204
řeckých studentů výzkum prostřednictvím
dotazníkového šetření, zkoumající efekt
vnímané kvality sportovní obuvi na spokojenost
zákazníků a budoucí nákupní záměry [17].
Výsledkem bylo prokázání pozitivního vlivu
vnímané kvality na všechny zkoumané
proměnné, přičemž na základě analýzy rozptylu
bylo zjištěno, že vnímaná kvalita vysvětluje více
variability v celkové spokojenosti nežli
u nákupních záměrů.
O rok později Fandos a Flavián na podnicích
potravinářského průmyslu realizovali studii,
která odhalila významný pozitivní vztah mezi
vnějšími atributy tradičních potravinářských
výrobků a loyalitou vyjádřenou spotřebiteli.
Zároveň se ukázalo, že vnímaná kvalita
spojená s vnitřními atributy výrobku má
významný pozitivní vliv na budoucí nákupní
záměry spotřebitelů [7]. V roce 2009 ti samí
autoři společně s Espejelem zkoumali opět vliv
vnímané kvality prostřednictvím vnějších a
vnitřních atributů výrobku na spokojenost a
loyalitu zákazníků, tentokrát se zaměřili na
výrobce olivového oleje [6]. Zjištění ukazují, že
hlavními faktory vysvětlujícími spokojenost a
loyalitu zákazníků jsou znaky vnímané kvality,
jako je např. barva, vzhled, chuť apod. Zároveň
bylo zjištěno, že míra znalosti zákazníků
o produktu je tvořena naopak zejména tzv.
vnějšími atributy produktu, jako je např. značka,
místo původu, obrázky přidružené k výrobku
apod. Tato zjištění přispívají k efektivnímu
řízení a budování image.
Shaharudin a kol. v roce 2010 zjistili, že kvalita
produktu měřená prostřednictvím vnímané
kvality významným způsobem ovlivňuje
pozitivním směrem loyalitu zákazníků k značce
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
u výrobců motocyklů v Malajsii [14]. To lze
přisuzovat vysokému povědomí zákazníků
o produktu a podniku, jakožto i dobrému
nastavení marketingových aktivit (reklama,
podpora prodeje apod.). Zároveň bylo zjištěno,
že na budoucí nákupní záměry mají vliv tzv.
vnější atributy produktu, u vnitřních atributů vliv
nebyl shledán. Výše zmíněné studie tedy
naznačují, že vnímaná kvalita zákazníky má vliv
na jejich spokojenost a budoucí nákupní
záměry, tzn. to, zda se budou zákazníci
k danému podniku vracet. Na závěr je ovšem
nutné zmínit, že lze nalézt i studie, které
nenalezly žádný vztah mezi těmito koncepty
[11].
2
VZTAH KVALITY A ZÁKAZNICKÉHO
KAPITÁLU - VÝZKUM
Za účelem zjištění vztahu mezi kvalitou a
zákaznickým kapitálem bylo v říjnu 2012
realizováno empirické šetření. Respondenti
výzkumu byli podniky zpracovatelského
průmyslu v České republice (akciové
společnosti, společnosti s ručením omezeným,
komanditní společnosti, veřejně obchodní
společnosti a družstva). Sběr dat probíhal od
2. 10. 2012 do 31. 10. 2012. Vyplněných
dotazníků se vrátilo 777, tudíž návratnost
z oslovených podniků byla 13,5%. Návratnost
vzhledem k všem podnikům základního vzorku
byla 2%. Měření jednotlivých konstruktů bylo
prováděno prostřednictvím bodovacích škál.
Samotné
měření
bylo
realizováno
prostřednictvím dotazníku. Respondenti byli
požádáni o přiřazení hodnot k jednotlivým
ukazatelům měření na základě přesvědčení
o úrovni jednotlivých ukazatelů měření v jejich
podniku na pěti bodové škále od jedné do pěti,
kde krajní bodové hodnocení (1) bylo
,,Nesouhlasím,“ hodnocení (2) ,,Spíše
nesouhlasím,“ hodnocení (3) ,,Nejsem si jistý,“
hodnocení (4) ,,Spíše souhlasím“ a hodnocení
(5)
,,Souhlasím.“
Konkrétní
ukazatele
(manifestní proměnné) v rámci měření
jednotlivých konstruktů (latentní proměnné)
přináší příloha č. 2. Následující tabulky přináší
shrnutí měření jednotlivých konstruktů a
strukturu zkoumaného vzorku.
81
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Konstrukt
Otázka
Otázka
Při produkci je na 1. místě přání zákazníka
Zákazníci jsou informováni o našich produktech
Zákazníci mají s produkty pozitivní zkušenosti
Pravidelně zjišťujeme potřeby našich zákazníků
Na produkty máme od zákazníků pozitivní
ohlasy
Naši zákazníci se pravidelně vracejí
Naše produkty jsou spolehlivé
Zaměstnanci jsou k zákazníkovi ochotní a
vstřícní
Naše produkty lze hodnotit jako kvalitní
Zdroje podniku
výstupy
zabezpečují
profesionální
Spokojenost zákazníků
Kvalita produkce
Konstrukt
Tab. 4 Měření jednotlivých konstruktů
Stížnosti zákazníků řešíme okamžitě a k jejich
spokojenosti
Zákazníci si naše produkty vzájemně doporučují
Zákazníci si nestěžují na cenu a kvalitu naší
produkce
Image našeho podniku lze hodnotit jako
pozitivní
Image našeho podniku se zvyšuje
Image podniku
Veřejnost má k našemu podniku kladný postoj
Vybavenost našeho podniku je dostatečná a
moderní
Lokalita podniku je pro zákazníky atraktivní
Naše značka je vnímána oproti konkurenci
pozitivněji.
Zdroj: autorka
Tab. 5 Struktura zkoumaného vzorku
Roční obrat
Počet podniků Bilanční suma
Počet podniků Počet zaměstnanců Počet podniků
do 50 mil. Kč
440
do 50 mil. Kč
475
do 10
208
50 - 250 mil. Kč
222
50 - 250 mil. Kč
188
11 - 50
297
250 - 1000 mil. Kč
73
250 - 1250 mil. Kč
60
51 - 250
209
nad 1000 mil. Kč
35
nad 1250 mil. Kč
31
nad 250
58
Neuvedeno
7
Neuvedeno
23
Neuvedeno
5
Následně byla provedena statistická analýza
vzájemných závislostí. Autorka se rozhodla
využít Spearmannův korelační koeficient, který
je založen na pořadové korelaci proměnných.
Nejprve byly zkonstruovány indexy kvality,
spokojenosti zákazníků a image podniku.
82
Zdroj: autorka
Vzhledem k charakteru dat není vhodnou
agregací ani modus, ani medián odpovědí
v rámci skupiny otázek. Jako rozumné se jeví
použít vážený průměr. Autorka se rozhodla určit
váhy provedením faktorové analýzy na dané
množině otázek pomocí metody hlavních
komponent. Následně faktorové koeficienty
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
jednotlivých otázek v prvním získaném faktoru
byly základem vah otázek ve váženém
průměru. Pokud některá otázka pro první faktor
obdrží záporný koeficient, je z agregace
vyřazena. Pokud by byl koeficient blízký 0, bylo
by zváženo ponechání dané otázky v agregaci,
také se zhodnocením jejího znění a
Pearsonových
korelačních
koeficientů
s ostatními otázkami. Výsledné váhy jsou rovny
koeficientům u prvního faktoru, leda že by daná
otázka byla z agregace vyřazena, pak je váha
rovna 0. Takto získané váhy byly všechny
nezáporné.
Hodnoty
Spearmannových
korelačních koeficientů mezi jednotlivými indexy
zobrazuje následující tabulka.
Hodnota
Spearmannova
korelačního
koeficientu je zde 0,535. O trochu nižší je tato
hodnota mezi kvalitou a image podniku, která
činí 0,445. Tedy s vyšší vnímanou kvalitou
produkce si zákazníci vytvářejí pozitivnější
obraz o image celkového podniku. V rámci
dalších analýz (path analysis), které nejsou
součástí tohoto textu, se ukázalo, že mezi
kvalitou a zákaznickým kapitálem existují
v podstatě dva typy vazeb. Vliv kvality produkce
na spokojenost zákazníků je přímý (β=0,32,
p<0,001, t=10,025) a zároveň byl shlednán jak
přímý vliv na image podniku (β=0,111, p<0,001,
t=3,46),
tak
nepřímý,
přičemž
tzv.
zprostředkujícím mechanismem je zde
spokojenost zákazníků (β=0,257, p<0,001,
t=7,638). Kvalita produkce tedy přímo zvyšuje
jak spokojenost zákazníků, tak zlepšuje image
podniku, přičemž dále také spokojenost
zákazníků vystupuje jako zprostředkující
mechanismus mezi kvalitou produkce a image
podniku. Pro zjištění detailnějších vztahů mezi
ukazateli měření jednotlivých konstruktů, byl
Spearmannův korelační koeficient aplikován
i na vztahy mezi jednotlivými ukazateli.
Výsledky ukazují následující tabulky.
V žádném z případů se nepotvrdila hypotéza
o nulovém korelačním koeficientu, tedy všechny
zde uvedené korelační koeficienty jsou
statisticky významné (na hladině 5 %). Mezi
kvalitou a spokojeností zákazníků, tak image
podniku byla nalezena středně těsná závislost.
Čím více jsou zákazníci spokojeni, tím hodnotí
kvalitu produkce jako vyšší, případně naopak,
přičemž tento nález je v souladu s tím, jak mluví
výše zmíněná literatura v teoretické části textu,
kdy říká, že kvalita je velmi často měřena
prostřednictvím
spokojenosti
zákazníků.
Spearmanovy korelace
Kvalita produkce
(index)
Spokojenost
zákazníků (index)
Image podniku
(index)
Tab. 6 Spearmannovy korelace mezi indexy
Kvalita produkce (index)
1,000
0,535
0,445
Spokojenost zákazníků (index)
0,535
1,000
0,565
Image podniku (index)
0,445
0,565
1,000
Zdroj: autorka
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
83
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Zákazníci jsou informováni o našich
produktech
Pravidelně zjišťujeme potřeby
našich zákazníků
Naši zákazníci se pravidelně vracejí
Zaměstnanci jsou k zákazníkovi
ochotní a vstřícní
Stížnosti zákazníků řešíme okamžitě
a k jejich spokojenosti
Zákazníci si naše produkty vzájemně
doporučují
Zákazníci si nestěžují na cenu a
kvalitu naší produkce
Tab. 7 Spearmannovy korelace mezi kvalitou a spokojeností zákazníků
Při produkci je na 1. místě přání zákazníka
0,14
0,19
0,22
0,17
0,24
0,15
0,20
Zákazníci mají s produkty pozitivní zkušenosti
0,21
0,21
0,38
0,25
0,32
0,31
0,30
Na produkty máme od zákazníků pozitivní ohlasy
0,24
0,26
0,37
0,27
0,30
0,34
0,28
Naše produkty jsou spolehlivé
0,22
0,24
0,38
0,24
0,31
0,28
0,29
Naše produkty lze hodnotit jako kvalitní
0,21
0,26
0,32
0,24
0,26
0,24
0,29
Zdroje podniku zabezpečují profesionální výstupy
0,31
0,35
0,24
0,28
0,26
0,14
0,21
Kvalita x Spokojenost zákazníků
Zdroj: autorka
Z předchozí tabulky je na první pohled vidět, že
nejvíce koreluje s kvalitou ta skutečnost, zda se
zákazníci podniku pravidelně vracejí či nikoliv.
Hodnota
Spearmannova
korelačního
koeficientu se pohybuje okolo 0,38. Přibližně
stejně těsně spolu souvisí schopnost
zabezpečení profesionálních výstupů podniku a
pravidelnost zjišťování potřeb zákazníků.
Hodnota Spearmannova koeficientu je zde
0,35. Stejně tak leze říci, že pokud zákazníci
poskytují pozitivní zpětnou vazbu na kvalitu
produktů podniku, poměrně často si tuto
84
informaci předávají i mezi sebou. Můžeme
pozorovat, že v průměru nejmenší těsnost
s kvalitou má úroveň informovanosti zákazníků
o produktech podniku (viz první sloupec
tabulky) a také to, zda si zákazníci vzájemně
produkty doporučují (viz šestý sloupec tabulky).
Naopak je dále zajímavé, že v průměru
nejméně ovlivňuje spokojenost zákazníků to,
zda je při produkci podniku na prvním místě
uspokojení jejich potřeb (viz. první řádek
tabulky).
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Image našeho podniku lze hodnotit
jako pozitivní
Image našeho podniku se zvyšuje
Veřejnost má k našemu podniku
kladný postoj
Vybavenost našeho podniku je
dostatečná a moderní
Lokalita podniku je pro zákazníky
atraktivní
Naše značka je vnímána
oproti konkurenci pozitivněji.
Tab. 8 Spearmannovy korelace mezi kvalitou a image podniku
Při produkci je na 1. místě přání zákazníka
0,16
0,14
0,12
0,08
0,06
0,12
Zákazníci mají s produkty pozitivní zkušenosti
0,34
0,28
0,23
0,21
0,11
0,27
Na produkty máme od zákazníků pozitivní ohlasy
0,35
0,29
0,25
0,23
0,10
0,28
Naše produkty jsou spolehlivé
0,33
0,29
0,27
0,20
0,13
0,26
Naše produkty lze hodnotit jako kvalitní
0,33
0,30
0,27
0,24
0,14
0,26
Zdroje podniku zabezpečují profesionální výstupy
0,31
0,29
0,23
0,33
0,17
0,26
Kvalita x Image podniku
Zdroj: autorka
Z tabulky je na první pohled zřetelné, že
v průměru
nevíce
s kvalitou
koreluje
skutečnost, zda lze image podniku hodnotit jako
pozitivní či nikoliv, kde se hodnota
Spearmannova
korelačního
koeficientu
pohybuje okolo 0,34 a zda se zvyšuje, kde se
tato hodnota pohybuje kolem 0,29 (viz první a
druhý sloupec tabulky). Naopak logicky
s kvalitou nejméně souvisí atraktivnost lokality
podniku, zde je hodnota Spearmannova
koeficientu v průměru okolo 0,1 (viz pátý
sloupec tabulky). S úrovní image podniku má
v průměru nejmenší těsnot ta skutečnost, zda je
při produkci na prvním místě přání zákazníka,
zde je hodnota Spearmannova koeficientu
v průměru také okolo 0,1 (viz první řádek
tabulky). Ostatní ukazatele kvality jsou s image
podniku přibližně stejně korelované.
ZÁVĚR
V posledních letech nabývá na významu řízení
nehmotných aktiv pro udržení dlouhodobé
výkonnosti podniku. Jedná se např.
o zaměstnanecký
kapitál,
informační
technologie, kvalitu či zákaznický kapitál a
právě vztah posledních dvou faktorů výkonnosti
byl předmětem výše uvedeného textu.
Vymezení kvality i zákaznického kapitálu je
jednotlivými autory vymezován různě, nicméně
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
všichni se shodují na důležitosti jejich řízení
podnikem. Zároveň provedené empirické studie
v zahraničí převážně ukazují na pozitivní vliv
kvality na zákaznický kapitál.
Výzkum provedený v tomto článku si kladl za cíl
ověřit vliv kvality na zákaznický kapitál
průmyslových podniků v České republice.,
přičemž nástrojem byla zejména korelační
analýza. Výsledky výzkumu mluví v souladu
s převažujícími názory zahraniční literatury, kdy
provedeným výzkumem byla mezi kvalitou a
spokojeností zákazníků, tak image podniku
(jakožto druhé složky zákaznického kapitálu)
nalezena středně těsná závislost. Čím více jsou
zákazníci spokojeni, tím hodnotí kvalitu
produkce jako vyšší, případně naopak, resp.
s vyšší vnímanou kvalitou produkce si zákazníci
vytvářejí pozitivnější obraz o image celkového
podniku. Uvědomění si těchto vzájemných
vazeb je pro podnik důležité z hlediska řízení
nefinančních determinantů výkonnosti.
Článek je zpracován jako jeden z výstupů
výzkumného projektu IGA 2 Rozhodující
aspekty vývoje konkurenceschopnosti podniků
a národních ekonomik v globálním
hospodářském systému registrovaného u VŠE
pod evidenčním číslem IP300040.
85
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
LITERATURA
[1]
BACKMAN, S. J., VELDKAMP, C. (1995):
Examination of the Relationship between service quality
and user loyalty. Journal of Park and Recreation
Administration. 1995. Vol. 13, Iss. 2, p. 29–41
[2]
BONTIS, N. (1998). Intellectual Capital: an
exploratory study that develops measures and models.
Management Decision. 1998. Vol. 36, Iss. 2, p. 63-76
[3]
BONTIS, N., CROSSAN, M., HULLAND, J.
(2002): Managing an organizational learning system by
aligning stocks and flows. Journal of Management
Studies. 2002. Vol. 39, Iss. 4., p. 437-470
[4]
DECAROLIS, D. M., DEEDS, D. L. (1999): The
impact of stock and flows of organizational knowledge on
firm performance: an empirical investigation of the
biotechnology industry. Strategic Management Journal.
1999. Vol. 20, p. 953-968
[5]
EDVINSSON, L., MALONE, M. S. (1997):
Intellectual capital – Realizing your company’s true value
by finding its hidden roots. New York, NY: Harper
Business. 1997. ISBN 0-88730-841-4
[6]
ESPEJEL, J., FANDOS, C., FLAVIÁN, C.
(2009): The influence of consumer degree of knowledge
on consumer behavior: The Case of Spanish Olive Oil.
Journal of Food Product Marketing. 2009. Vol. 15, Iss. 1,
p. 15- 37
[7]
FANDOS, C., FLAVIÁN, C. (2006): Intrinsic and
extrinsic quality attributes, loyalty and buying intention:
an analysis for a PDO product. British Food Journal. Vol.
108, Iss. 8, p. 646-662
quality and its implications for future research. The
journal of Marketing. 1985. Vol. 49, Iss. 4, p. 41–50
[13]
RUDEŽ, H. N. (2004): Intellectual Capital – A
Fundamental Change in Economy: A Case Based on
Service Industries. Intellectual Capital and Knowledge
Mansgement, Proceedings of the 5th International
Conference of the Faculty of Management Koper,
University of Primorska Slovenia, Portorož, Slovenia
[14]
SHAHARUDIN, M. R, HASSAN, A. A.,
MANSOR, S. W., ELIAS, S. J., HARUN, E. H., AZIZ, N.
A. (2010): The relationship between extrinsic attributes of
product quality with brand loyalty on Malaysia national
brand motorcycle/scooter. Canadian Social Science.
2010. Vol. 6, Iss. 3, p. 170-182
[15]
TAKEUCHI, H., QUELCH, J. A. (1983): Quality
is more than making a good product. Harvard business
review. 1983. Vol. 61, p. 139–145, ISSN 00178012
[16]
TSE, D. K., WILTON, P. C. (1988): Models of
Consumer Satisfaction: An Extension. Journal of
Marketing Research. 1988. Vol. 25, p. 204-12
[17]
TSIOTSOU, R. (2005): Perceived Quality Levels
and their Relation to Involvement, Satisfaction, and
Purchase Intentions. Marketing Bulletin, 2005, Vol. 16,
Research Note 4
[18]
WESTBROOK, R. A., REILLY, M. D. (1983):
Value-percept disparity: An alternative to the
disconfirmation of expectations theory of consumer
satisfaction. In R. P. Bagozzi and A. M. Tybout, eds.
Advances in Consumer Research. Ann Arbor, MI, p. 256261
[8]
GRANT, R. M. (1996): Toward a knowledgebased theory of the firm. Strategic Management Journal.
1996. Vol. 17, Iss. 7, p. 109-122
[19]
YI, Y. (1990): A Critical Review of Consumer
Satisfaction. Review of Marketing. Valerie A. Zeithaml,
ed., Chicago: American Marketing Association. 1990. P.
68-123
[9]
JAHANSHAHI, A. A., GASHTI, M. A. H.,
MIRDAMADI, S. A., NAWASER, K. (2011): Study the
Effects of Customer Service and Product Quality on
Customer Satisfaction and Loyalty. International Journal
of Humanities and Social Sciences. 2011. Vol. 1, Iss. 7
[20]
ZEITHAML, V. A., PARASURAMAN, A.,
BERRY, L. (1990): Delivering Quality Service: Balancing
Customer Perceptions and Expectations. New York: The
Free Press. 1990
[10]
KOHIL, A. K., JAWORSKI, B. J. (1990): Market
orientation: the construct, research proposition, and
managerial implications. Journal of Marketing. 1990. Vol.
54, p. 1-8
[11]
LLUSAR, J. C. B., ZORNOZA, C. C, TENA A. B.
E. (2001). Measuring the relationship between firm
perceived quality and customer satisfaction and its
influence on purchase intentions. Total Quality
Management. 2001. Vol. 12, Iss. 6, p. 719-734
Autorka:
Ing. Petra Štamfestová
Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta podnikohospodářská
Katedra podnikové ekonomiky
[email protected]
[12]
PARASURAMAN, A., ZEITHAML, V. A.,
BERRY, L. L. (1985): A conceptual model of service
86
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
RELATIONSHIP BETWEEN QUALITY AND CUSTOMER CAPITAL
Petra Štamfestová
Abstract: The article deals with the relationship between quality and customer capital because in recent
years management of non-financial indicators is shown to be more and more important for the long term
success of the company. The aim of the theoretical part is to define the concept of quality and customer
capital on the basis of foreign literature and to synthesize the results of empirical studies conducted in
foreign to prove or to disprove a positive impact of quality on customer capital. The aim of the research
is to verify the impact of quality on customer capital in industrial companies in the Czech Republic.
Keywords: Business performance, quality, customer capital, nonfinancial indicators.
JEL Classification: G30
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
87
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
Pokyny pro autory příspěvků:
NÁZEV PŘÍSPĚVKU / TITLE (Arial Narrow, 16 pt, velké, tučné, na střed)
1 volný řádek / free row 12 pt.
Jméno autora (autorů) / Author Name(s) (Arial Narrow 14 pt, tučné, na střed, bez titulů)
1 volný řádek / free row 12 pt.
ÚVOD / INTRODUCTION
xxxxx
2
NÁZEV KAPITOLY / NAME OF CHAPTER (12 PT, VELKÉ, TUČNÉ, ČÍSLOVÁNÍ
VÍCEÚROVŇOVÉ)
xxxxx
1. 1.1 NÁZEV PODKAPITOLY / NAME OF SUBCHAPTER
The journal "Business Trends" is a scientific, reviewed periodical published by the Faculty of
Economics, University of West Bohemia in Pilsen, the Czech Republic. The aim of the journal is to
publish original theoretical and application outputs of the Czech and foreign authors, mainly focusing on
business economics and management.
The paper has not been previously published, nor is it before another journal for consideration (or an
explanation has been provided in Comments to the Editor).
3
ZÁVĚR / CONCLUSION
xxxxx
2. LITERATURA / REFERENCES (ŘAZENO ABECEDNĚ A ODKAZY V TEXTU UVÁDĚT
V ZÁVORKÁCH / REFERENCES IN TEXT GET IN PARENTHESES), EXAMPLE: KOTLER, KELLER (2007, P. 120)
Prosím, zkontrolujte si, že všechny citované reference jsou také uvedené v literatuře. Please ensure
that every reference cited in the text is also present in the reference list.
Časopis přechází na mezinárodně používanou normu APA. Citations in the text should follow the
referencing style used by the American Psychological Association (APA).
Creswell, J. W. (2009). Research Design. Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches.
London: SAGE Publications, Inc.
Slaninková, J., Girgošková, M. (2011). Competency model as a condition for development and
performance of human ressource in the company. Trendy v podnikání. 1(1), 28-34.
Informační technologie. (2013). In Český statistický úřad. (2013) Retrieved May 12, 2013, from
http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/informacni_technologie_pm
Více
informací
/
more
information:
http://www.library.cornell.edu/resrch/citmanage/apa
Citation
Management,
Available
at:
Adresa autora (autorů) / Author(s) address:
Jméno příjmení / Name surname (včetně titulů / with titles)
88
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
Trendy v podnikání – vědecký časopis Fakulty ekonomické ZČU v Plzni
název VŠ (název firmy) / name of university (name of company)
název fakulty / name of faculty (college)
název katedry (ústavu) / name of departement
emailová adresa / e-mail address
PAPER NAME IN ENGLISH (font size of 12 points, uppercase, bold, left alignment)
Author name(s) (font size of 12 points, bold, left alignment)
Abstract: (maximum 250 – 300 words, font size of 10 points, in the block)
1 free line, font size of 10 points
Keywords: (maximum 5 keywords)
1 free line, font size of 10 points
JEL Classification: (see http://www.aeaweb.org/journal/jel_class_system.php)
Trendy v podnikání – Business Trends 4/2013
89
Download

TRENDY V PODNIKÁNÍ - BUSINESS TRENDS