Schválené projekty 2012

Rozdělení přidělené dotace z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum po fakultách se zohledněním celoškolských pracovišť na rok 2012

Celková přidělená částka z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum na VŠB-TUO - 40 767 tis.Kč

Z toho 2.5%  - 1 019 175 Kč - úhrada způsobilých nákladů spojených s organizací SGS

fakultačástka v  Kč
FBI 1 135 000
EKF 5 252 000
FAST 2 282 000
FS 7 631 476
FEI 9 323 810
HGF 6 829 216
FMMI 7 293 498
CELKEM 39 747 000

(825,-Kč rezerva)

KódSP2012/62
Název projektuModelování vlivu cyklického vývoje na malou otevřenou ekonomiku (přístup VAR)
ŘešitelZávacká Jana Mgr.
Školitel projektuprof. Ing. Martin Macháček, Ph.D. et Ph.D.<br />
Období řešení projektu01.01.2012 - 31.12.2012
Předmět výzkumuHospodářský cyklus je v ekonomické teorii a analýze dlouhodobě a - v posledním období podrobně - vnímaným a zároveň velmi těžko predikovatelným jevem. Jak mimo jiné potvrdila situace v posledních čtyřech letech, může mít případná recese velmi negativní dopady na všechny ekonomické subjekty. Při analýze příčin, dopadů a možností reakce na cyklus je potřebné odhadnout jeho vliv na základní vztahy mezi makroekonomickými veličinami. Studentský projekt je tedy orientován na vliv cyklického kolísaní ekonomiky a její vnitřní makroekonomické vazby.
Hospodářský cyklus se projevuje ve společném pohybu makroekonomických ukazatelů na agregátní úrovni i na úrovni odvětví. Jeho fáze jsou rekurentní a samotný cyklus je perzistentní (podle Abel, Bernanke, Croushore, 2008). V rámci projektu je přijato toto obecné pojetí hospodářského cyklu. Na základě tohoto pojetí je dále možné identifikovat body obratu hospodářského cyklu, určit hlavní faktory, které historicky i obecně tyto obraty vyvolaly, identifikovat makroekonomické veličiny, na kterých byl prvně nebo brzy rozpoznán přechod do další fáze cyklu a rovněž míru dopadu fáze cyklu v jednotlivých sektorech ekonomiky.
Studentský projekt bude zaměřený na hledání hlavních faktorů cyklického kolísaní, zkoumání jeho vlivu na ekonomickou aktivitu a na rozpoznávání prvních příznaků poukazujících na změnu fáze cyklu. Zkoumanou oblastí bude malá otevřená ekonomika, kterou budou reprezentovat dvě země – Česká a Slovenská republika. Pro obě ekonomiky bude sestaven model VAR s hlavními makroekonomickými ukazateli popisující ekonomickou aktivitu a zahrnuty indikátory, které na změny cyklu poukazují nebo je vyvolávají.
Hledáním příčin cyklického chování se zabývají endogenní a exogenní teorie hospodářského cyklu. V rámci těchto teorií jsou jako příčiny cyklického chování zvažovány vlivy monetární politiky, fiskální politiky, nových technologií a invencí (nabídkové šoky), nadprodukce či nedostatečné spotřeby (nabídkové či poptávkové šoky), psychologické faktory (optimismus, pesimismus, šoky ve zvycích), ale zároveň i příčiny vznikající mimo zkoumaný ekonomický systém, jako jsou to např. války, politické faktory, klimatické změny, počasí apod. V tomto projektu budou zkoumány především příčiny, které vycházejí zevnitř ekonomického systému.
Zkoumání těchto vlivů provedeme zahrnutím příslušných ukazatelů do modelu VAR. Součástí modelu budou tedy základní kvantitativní makroekonomické ukazatele jako např. úroková míra, spotřeba, export a import, investice aj. Zároveň bude potřebné pracovat i s tzv. „měkkými“ daty, jako jsou indikátory důvěry spotřebitelů a průmyslové produkce.
Slovenská i Česká republika představují typické příklady malé otevřené ekonomiky, tj. ekonomiky, která vzhledem ke své proexportní orientaci velmi intenzivně reaguje na měnící se vnější prostředí. Otevřenost ekonomiky měřená podílem exportu a importu zboží a služeb na HDP v běžných cenách se pohybuje ve Slovenské republice na úrovni 160% (v roce 2010), v České republice je vyšší než 130%. Za obzvlášť důležitý vliv je tedy v případě malé otevřené ekonomiky možné považovat i „přelití“ cyklického chování do ekonomiky z vnějšího, okolního prostředí.
„Přelití“ cyklického chování z vnějšího prostředí může probíhat dvěma kanály. Jednak prostřednictvím trhu zboží a služeb, kdy se v exportu i importu zkoumané země projeví pokles či nárůst poptávky. Dále pak prostřednictvím trhu finančního, pohyby zahraniční úrokové míry. Zkoumání těchto exogenních faktorů bude provedeno zařazením agregátu ukazatelů ekonomické aktivity (HDP) nejvýznamnějších zahraničně-obchodních partnerů či Eurozóny a zahraniční úrokové míry do modelu. Projekt bude rovněž zaměřen na identifikaci a modelování indikátorů, které by mohly být považovány za předstihové ukazatele, pomocí kterých je možné zkoumat hlavní faktory cyklických výkyvů malé otevřené ekonomiky.
Vzhledem k tomu, že cyklické chování bude sledováno u dvou malých otevřených ekonomik, budou v závěru práce porovnány výsledky u obou zemí a sledováno, zda byl finální výběr indikátorů podobný, zda mají indikátory oznamující změny v cyklickém chování stejnou váhu a např. i stejný předstih před ekonomickou aktivitou.
Současný stav řešení
O odhalení příčin a následků hospodářských cyklů a zároveň o definování nástrojů, které by pomohly následky cyklů zmírnit, se pokouší teorie hospodářského cyklu. Význam sledování hospodářských cyklů vzrostl především po světové hospodářské krizi v 30. letech 20. století. Burns a Mitchell(1946) využili základy svých empirických pozorování k definování základních indikátorů hospodářského cyklu (nemodelový, statistický přístup k analýze hospodářských cyklů). Orientovali se především na společný vývoj agregátních veličin (tzv. co-movement) a definovali koincidenční, předstihové a zpožděné indikátory hospodářského cyklu převážně pro ekonomiku USA. Během 20. století se pak formovaly víceré teoretické proudy zabývající se především příčinami vzniků samotných cyklů. Keynesiánské teorie hospodářského cyklu, vzniklé na konci 30. let, zdůrazňují jako hlavní příčiny cyklů zdroje z poptávkových šoků, přičemž samotné fluktuace ekonomické aktivity považují za nežádoucí. Teorie reálného hospodářského cyklu (80. léta 20. století) na druhé straně považují za hlavní příčinu hospodářských cyklů technologické šoky a samotné fluktuace agregátní aktivity za optimální odezvy na tyto šoky. Nemodelový přístup k analýze hospodářských cyklů používá v současnosti NBER (National Bureau of Economic Research) při datování fází hospodářského cyklu a OECD při tvorbě indikátorů hospodářského cyklu (koincidenčních, předstihových) pro členské a nečlenské ekonomiky organizace. Hlavní myšlenka této teze je, že hospodářský cyklus představuje společný pohyb hlavních makroekonomických ukazatelů v základních fázích cyklu (recese, expanze), přičemž v některých ekonomických oblastech se tento vývoj promítne dříve než v jiných (předstihové indikátory). Na základě vztahů mezi makroekonomickými ukazateli se následně konstruují kompozitní koincidenční indikátory (referenční časové řady) a kompozitní předstihové indikátory. Tento přístup, výše označený jako nemodelový přístup, byl v minulosti kritizován ze dvou hlavních důvodů: neobsahoval ekonomickou teorii, tedy byl orientován hlavně na fakta plynoucí z časových řad, a jeho konstrukce nebyla založena na sofistikovaných vědeckých metodách, např. výběr předstihových indikátorů byl založen většinou na subjektivním hodnocení.
Na uvedenou kritiku zareagovali Stock a Watson (1989) sofistikací přístupu Burnse a Mitchella pomocí identifikace nepozorovaných proměnných hospodářského cyklu (dynamický faktorový model) a následně i Hamilton (1989) s modely změny režimů (modely MS VAR), kde jednotlivé fáze hospodářského cyklu mohou představovat rozdílný režim (generováno pomocí Markovova procesu) a odlišné parametry modelu. Obě metody se pokusil sjednotit Diebold a Rudebusch (1996) nebo Kim a Nelson (1998), tj. kombinací přístupu nepozorované složky z dynamických faktorových modelů a přístupu modelů se změnou režimů. Uvedené tři možnosti měření hospodářských cyklů patří do skupiny modelových přístupů k měření hospodářských cyklů (podle Marcellina, 2006). Při konstrukci předstihových indikátorů se využívá, kromě výše uvedených přístupů, i klasický přístup VAR, který je nejjednodušším modelovým přístupem pro analýzu vztahů kompozitních a předstihových indikátorů a umožňuje identifikaci vhodných předstihových indikátorů i uvalení restrikcí na některé (dlouhodobé) vztahy makroekonomických ukazatelů na základě ekonomické teorie.
Základy teorií hospodářských cyklů se promítnou do modelů české i slovenské ekonomiky, a to na základě restrikcí vztahů mezi jednotlivými makroekonomickými proměnnými. Kvantifikace vztahů mezi strukturálními ukazateli ekonomik zároveň empiricky ověří předpoklady základních a alternativních teorií hospodářského cyklu.
Kromě výše uvedených modelových i nemodelových nástrojů umožňují odhalovat vztahy uvnitř ekonomiky a vztahy ekonomiky navenek především strukturální ekonomické modely. Poskytují informaci o reakcích makroekonomických proměnných na různé šoky a o příspěvcích jednotlivých šoků k vývoji hospodářského cyklu. Odhalení vlivů na hospodářské cykly může přispět k teoretickým poznatkům o příčinách samotného hospodářského cyklu. Mezi nejznámější strukturální modely patří modely SVAR, modely DSGE a jejich modifikace.
Vektorové autoregresní modely (VAR) se obvykle využívají na získání základních informací o reakcích makroekonomických proměnných na impulzy vyvolané nástroji hospodářské politiky, nebo pro získání informací o reakcích těchto proměnných na vnější a vnitřní ekonomické šoky. Modely VAR jsou tedy jednoduchým standardním modelovým nástrojem při empirickém ověřování vztahů makroekonomických systémů. Nevýhodou těchto modelů je, že neobsahují žádné ekonomické teoretické předpoklady. Výstup těchto modelů tedy nemusí být v souladu s ekonomickou teorií nebo znalostmi o interakcích některých proměnných. Z tohoto důvodu se často transformuje tento empirický model do strukturální formy, která zobrazuje teoretické ekonomické vztahy. Tím se dostáváme na typ modelu SVAR (strukturální vektorový autoregresní model). Dalšími modelovými odnožemi jsou pak modely VARX, resp. SVARX, kdy je model doplněn o exogenní proměnné X.
Vzhledem k výše uvedeným možnostem jsme se rozhodli zkoumat příčiny hospodářských cyklů a identifikovat indikátory cyklů pomocí modelů VAR a SVAR jako výchozích typů modelů. Vektorový autoregresní model se zpožděním p (VAR(p)) má následující zápis:
Y_t= C+B_1*Y_(t-1)+...+B_p*Y_(t-p)+ E_t
kde Y_t je k x 1 vektor k endogenních proměnných, C je k x 1 vektor konstant, B_i je k x k matice koeficientů (pro každé i=1,...,p) a E_t je k x 1 vektor náhodných chyb. V případě strukturovaného modelu SVAR(p) jsou do modelu přidány restrikce formou omezení či pevného nastavení koeficientů matic B_i. Pro ověření exogenity a kauzality jednotlivých proměnných použijeme Grangeův test kauzality. Pro určení řádu zpoždění modelu přihlédneme k Akaikeho kritériu. Při nastavení restrikcí pro konstrukci modelu SVAR využijeme např. Fisherův efekt. Ověření vhodnosti nastavení modelu SVAR provedeme pomocí funkcí odezvy. Funkce odezvy rovněž použijeme pro interpretaci vlivu šoků na ekonomickou aktivitu.
Data
Pro modelování a analýzu závislosti ekonomiky na zahraničí budou využity následující ukazatele: reálný HDP, čistý export, míra inflace (HICP), EURIBOR, krátkodobá a dlouhodobá úroková míra, směnný kurz EUR/USD, reálný HDP zemí EU, cena ropy.
Pro identifikaci předstihových indikátorů budou do modelu přidány ještě ukazatele: míra nezaměstnanosti, spotřeba, investice, ukazatel spotřebitelské důvěry, objednávky, očekávaná produkce aj.
Všechna data budou čtvrtletní, získaná z Českého statistiského úřadu (ČSÚ), Statistického úřadu SR (ŠÚ SR), Evropského statistického úřadu (Eurostat), Organizace pro hospodářskou spolupráci a rozvoj (OECD), případně Mezinárodního měnového fondu (IMF).

Cíle projektu
Hlavním cílem výzkumu je identifikovat hlavní faktory ovlivňující cyklické výkyvy malé otevřené ekonomiky na příkladu české a slovenské ekonomiky.
Dílčí cíle projektu:
Modelování vlivu hlavních zahraničněobchodních partnerů na malou otevřenou ekonomiku SR
Prostřednictvím konstrukce modelu SVAR (strukturální vektorové autoregrese) pro Slovenskou republiku budou identifikovány hlavní příčiny cyklického vývoje základních makroekonomických ukazatelů ekonomiky SR. Předmětem výzkumu bude především vliv změn cyklického vývoje u nejvýznamnějších zahraničněobchodních partnerů SR na její základní makroekonomické ukazatele (HDP, míra inflace). Analýza bude uskutečněná nejprve na datech do roku 2008 a poté na prodloužených časových řadách až do současnosti, bude tedy možné porovnat rovněž vliv krizových let na slovenskou ekonomiku.
Zahrnutí obchodních partnerů do modelu bude předcházet analýza nejvýznamnějších obchodních partnerů SR a na jejím základě sestavení agregátního ukazatele z příslušných zemí. Vliv nejsilnějších obchodních partnerů bude analyzován i jednotlivě.
Při modelování bude využit např. Fisherův efekt (Fisherova parita). Z dlouhodobého hlediska podle Fisherovy hypotézy nemá čistý monetární vývoj vliv na relativní ceny v zemi. Dalším z předpokladů bude, že vliv ekonomiky SR, jako relativně malé země, na ekonomiku nejvýznamnějších obchodních partnerů bude zanedbatelný (Horváth, Rusnák, 2009). Zkoumání hospodářských cyklů pomocí přístupu SVAR se věnoval na Slovensku Benčík (2009 a 2011), přístupy k problematice hospodářských cyklů na jednoduchých příkladech (VAR, DSGE) představili Lukáčik a Szomolányi(2011).
Identifikace předstihových indikátorů cyklu slovenské ekonomiky
Slovenská ekonomika, jako malá a otevřená ekonomika Evropské unie, čelí výrazným výkyvům ekonomických aktivit nejvýznamnějších obchodních partnerů, a tedy je vystavena vlivům globálního hospodářského cyklu. Pro státní instituce, které tvoří hospodářskou politiku a pro investory, kteří se rozhodují o podnikatelských aktivitách do budoucna, je důležité rozpoznat riziko jejich politik na trhu, hlavně s důrazem na včasnost informací o stávajícím směru vývoje ekonomické aktivity na trhu. Vzhledem k tomu, že tradiční statistické indikátory jsou k dispozici s výrazným časovým zpožděním (HDP, odvětvové ukazatele), se často využívá v praxi výše popsaný nástroj prognózování hospodářské aktivity - předstihový indikátor.
Tento nástroj bude využit pro identifikaci hlavních předstihových indikátorů pro slovenskou ekonomiku, které s dostatečným časovým předstihem umožní prognózovat vývoj hospodářského cyklu slovenské ekonomiky. Při této identifikaci bude použit přístup VAR, protože z kvantitativních modelů měření hospodářského cyklu modeluje konkrétní časové řady (na rozdíl od nepozorovaných proměnných ostatních modelů), a umožňuje identifikovat nejen předstihové časové řady vůči referenčním časovým řadám, ale ověřit na základě modelu VAR i jejich další vlastnosti (reakce na šoky).
Cílem je identifikovat předstihové indikátory hospodářského cyklu slovenské ekonomiky využitím přístupu VAR, který zároveň umožní identifikovat vztahy mezi základními makroekonomickými proměnnými slovenské ekonomiky a vztahy s některými ukazateli popisujícími vývoj zahraničních vlivů. Pomocí modelu VAR bude zároveň ověřena schopnost předstihových indikátorů prognózovat začátek globální ekonomické krize 2008. Teorie hospodářského cyklu je do těchto modelů aplikována prostřednictvím sledování hlavních faktorů hospodářského cyklu (vlastnosti předstihových časových řad) a na základě směru reakce veličin na šoky ostatních proměnných (ověření platnosti uvedených vlastností vztahů). Model VAR pro předstihové indikátory cyklu aplikovali např. Cubadda, Hecq (2003), Fichtner, Rüffert, Schnatz (2009) či Savin, Winker (2011) a další. Konstrukcí předstihových indikátorů nemodelovými přístupy se zabýval na Slovensku např. Kľúčik, Haluška (2009).
Identifikace předstihových indikátorů cyklu české ekonomiky
Cílem tohoto dílčího kroku bude identifikovat faktory, které by mohly být považovány za předstihové indikátory, pro českou ekonomiku. V této dílčí části rovněž nebude opomenut vliv vnějšího prostředí, bude zde však modelován v zastoupení HDP a úrokové míry Eurozóny. V modelování bude pozornost věnována především faktorům, které bychom mohli považovat za příčiny cyklického chování, nebo faktorům, ve kterých je možné již změnu v cyklickém chování zachytit v rané fázi. Tato část modelování rovněž využije návrhů konstrukce předstihových indikátorů, jak pro identifikaci faktorů, tak pro určení předstihu jednotlivých indikátorů. Zkoumány budou rovněž tzv. „měkká data“, přesněji indikátory spotřebitelské důvěry a průmyslové produkce. Hlouběji bude vyšetřován přímý vliv na vývoj HDP v ČR.
Pro identifikaci faktorů i jejich zpoždění bude použit ve výchozím stádiu model VAR. Pokud se během analýzy ukáže model VAR jako nevyhovující z hlediska absence restrikcí, bude tento model případně strukturován. Analýza bude provedena jako v předchozích dílčích krocích na dvou vzorcích dat, na zkrácených časových řadách před ekonomickou krizí a na prodloužených časových řadách do současnosti. Součástí analýzy bude pohled na variabilitu a významnost vlivu jednotlivých faktorů vzhledem k změněnému vzorku dat. Analýzou předstihových indikátorů se zabývali např. Svatoň (2011) anebo Czesaný, Jeřábková (2009).
Porovnání identifikace a vlivu předstihových indikátorů v rámci dvou malých otevřených ekonomik
V závěrečné fázi výzkumu bude provedena hromadná analýza zjištěných indikátorů v rámci obou zemí. Součástí této analýzy bude srovnání vlivů, variability, předstihu a významnosti jednotlivých indikátorů jako předstihových ukazatelů cyklického chování ekonomiky. V případě odlišností budou zkoumány důvody, které k rozdílnosti vedou.

Časový harmonogram řešení projektu:
I. 2012 Příprava dat pro českou a slovenskou ekonomiku
I. 2012 – II. 2012 Popis vývoje české a slovenské ekonomiky v letech 1998-2011
I. 2012 – VI. 2012 Analýza teoretických přístupů k příčinám a následkům hospodářských cyklů
III. 2012 Testování exogenity a kauzality proměnných
III. 2012 Sestavení a odhad neredukované formy modelů VAR pro 3 modely (model zkoumající vliv vnějšího prostředí na ekonomiku SR, model zaměřený na předstihové indikátory pro ekonomiku SR, model zaměřený na předstihové indikátory v ČR)
IV. 2012 – VI. 2012 Analýza výstupů modelů (funkce odezvy na šoky, rozklad rozptylů modelu, srovnání v rámci použitých zkrácených a prodloužených časových řad)
VII. 2012 – IX. 2012 Aplikace restrikcí na parametry modelů a kovarianční matici reziduí na základě souladu výsledků modelu s ekonomickou teorií
X. 2012 – XII. 2012 Analýza výstupů, zpracování analýzy v rámci 4. dílčího cíle, tvorba finálních dokumentů, návrh dalšího postupu. Shrnutí výsledků výzkumu.

Literatura
ABEL, A. B., BERNANKE, B. S., CROUSHORE, D., Macroeconomics, 6th Edition, Pearson Education Inc., Boston, 2008.

BENČÍK, M. Analýza vplyvu fiškálnej politiky na hospodársky cyklus – aplikácia štruktúrneho VAR modelu. Výzkumná studie NBS. 2009, č. 2. Národná banka Slovenska.
BENČÍK, M. Synchronizácia hospodárskych cyklov krajín V4 a Eurozóny. Výzkumná studie NBS. 2011, č.1. Národná banka Slovenska.
BURNS, A. M., MITCHELL, W. C. Measuring Business Cycles, New York: National Bureau of Economic Research, 1946.
CUBADDA, G., HECQ, A. The Role of Common Cyclical Features for Coincident and Leading Indexes Building. Economics & Statistics Discussion Paper. University of Molise, Dept. SEGeS, 2003.
CZESANÝ, S., JEŘÁBKOVÁ, Z. Kompozitní indikátory hospodářského cyklu české ekonomiky. Statistika. 2009, č.3, s. 256–274. ISSN 0322–788.
DIEBOLD, F. X., RUDEBUSCH, G. D. Measuring business cycles: a modern perspective. Review of Economics and Statistics. 1996, č.78. s. 67-77.
FICHTNER, F., RÜFFER, R., SCHNATZ, B. Leading indicators in a globalised world. European Central Bank Working Paper . 2009, č. 1125.
HAMILTON, J. A. New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle. Econometrica. Econometric Society, 1989, č. 57(2), s. 357-84.
HORVÁTH, R., RUSNÁK, M. How important are foreign shocks in a small open economy? The case of Slovakia. Global Economy Journal. 2009, č. 9.
KIM, C. J., NELSON, C. R. Business cycles turning points, a new coincident index and tests of duration dependence based on a dynamic factor model with regime switching. Review of Economics and Statistics.1998, č. 80, s. 188-201.
KĽÚČIK M., HALUŠKA J. Composite Leading Indicator for the Slovak Economy. Modelling Economies in Transition, Macromodels ‘2008 International Conference. Lodž, 2009, s. 21 – 35.
LUKÁČIK, M., SZOMOLÁNYI, K. Možnosti analýzy hospodárskych cyklov. Forum Statisticum Slovacum. SŠDS Bratislava, 2011, č. 3. ISSN 1336-7420.
MARCELLINO, M. Leading indicators. In: Handbook of Economic Forecasting
(G. Elliott, C. Granger and A. Timmermann, Eds.).2006, s. 892–924.
Elsevier. Amsterdam.
SAVIN, I., WINKER, P. Heuristic model selection for leading indicators in Russia and Germany. COMISEF Working Pape., 2011, č. 46.
SCHUMPETER, J. A. Business Cycles: A Theoretical, Historical and Statistical Analysis of the Capitalist Process. New York: McGraw Hill, 2011.
STOCK, J. H., WATSON, M. W. New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators. NBER Macroeconomics Annual. National Bureau of Economic Research, Inc., 1989, č. 4, s. 351-409.
SVATOŇ, P. Composite Leading Indicators: A Contribution to the Analysis of the Czech Business Cycle. MF Working paper. 2011, č. 1.
Členové řešitelského týmuprof. Ing. Jana Hančlová, CSc.
Ing. Jana Juriová
Ing. Miroslav Kľúčik
prof. Ing. Martin Macháček, Ph.D. et Ph.D.
Mgr. Jana Závacká
Mgr. Jana Závacká
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)Cílem projektu je identifikovat hlavní faktory ovlivňující cyklické výkyvy malé otevřené ekonomiky na příkladu české a slovenské ekonomiky. V rámci naplnění tohoto cíle budou vypracovány výše popsané dílčí kroky, tj.:
1. Modelování vlivu hlavních zahraničněobchodních partnerů na malou otevřenou ekonomiku SR
2. Identifikace předstihových indikátorů cyklu slovenské ekonomiky
3. Identifikace předstihových indikátorů cyklu české ekonomiky
4. Porovnání identifikace a vlivu předstihových indikátorů cyklu v rámci dvou malých otevřených ekonomik

Forma publikačních výstupů:
• 3 články v recenzovaném časopise v světově uznávané databázi SCOPUS (např. Applied Economics (platba 175 $), Open Economies Review) – 36 bodů dle RVV
(2 články publikované v 2013, 1 článek publikovaný v 2012)
• 1 článek v recenzovaném českém časopise – 4 body dle RVV (publikace 2012)
• vystoupení 3 doktorandů na zahraniční konferenci v anglickém jazyce (předpokládaná konference: 11.-.13.9.2012 MME – Mathematical Methods in Economics) -24 bodů.
Výstupem projektu bude závazně minimálně 64 bodů.

Rozpočet projektu - uznané náklady

NávrhSkutečnost
1. Osobní náklady
Z toho
173600,-173600,-
1.1. Mzdy (včetně pohyblivých složek)160000,-160000,-
1.2. Odvody pojistného na veřejné zdravotně pojištění a pojistného na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti13600,-13600,-
2. Stipendia84000,-84000,-
3. Materiálové náklady78000,-83184,-
4. Drobný hmotný a nehmotný majetek30000,-21134,-
5. Služby93400,-94034,-
6. Cestovní náhrady63000,-66048,-
7. Doplňkové (režijní) náklady max. do výše 10% poskytnuté podpory58000,-58000,-
8. Konference pořádané VŠB-TUO k prezentaci výsledků studentského grantu (max. do výše 10% poskytnuté podpory)0,-0,-
9. Pořízení investic0,-0,-
Plánované náklady580000,-
Uznané náklady580000,-
Celkem běžné finanční prostředky580000,-580000,-