Schválené projekty 2015

Rozdělení přidělené dotace z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum po fakultách se zohledněním celoškolských pracovišť na rok 2015

Celková přidělená částka z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum na VŠB-TUO - 52 908 039 Kč

Z toho 2.5% - 1 320 739 Kč - úhrada způsobilých nákladů spojených s organizací SGS

fakultapřidělená částka v Kč
FBI  1 172 500
EKF  4 962 700
FAST  3 070 000
FS  8 256 000
FEI 12 282 100
HGF  5 433 000
FMMI  6 188 000
VC 10 223 000
CELKEM 51 587 300
KódSP2015/115
Název projektuInstitucionální a měnové souvislosti ekonomické integrace evropských zemí v současnosti
ŘešitelJajkowicz Ondřej Ing.
Školitel projektuprof. Ing. Christiana Kliková, CSc.<br />
Období řešení projektu01.01.2015 - 31.12.2015
Předmět výzkumuPředmětem výzkumu bude vybraná problematika týkající se hospodářsko-politických souvislostí evropské ekonomické integrace. Na ekonomickou integraci a její hospodářsko-politické souvislosti v Evropě bude nahlíženo ze dvou úhlů pohledu. Prvním úhlem pohledu bude zkoumání institucionálního prostředí a hodnocení jeho vlivu na vybrané ekonomické jevy v prohlubujícím se evropském ekonomickém integračním procesu. Druhým úhlem pohledu bude zkoumání dalších možností a překážek postupné měnové integrace.
Ekonomickou integraci lze obecně definovat jako proces tvorby a realizace systému vyššího řádu sjednocením relativně samostatných systémů řádu nižšího, které pak v novém celku vstupují do vzájemné závislosti, čímž je omezena jejich samostatnost a nezávislost. Podle míry rozsahu a intenzity vzájemné závislosti subsystémů v rámci nového systému lze určit stupeň integrace (Kraft, 1998).
Nejdůležitějším ekonomickým integračním uskupením v Evropě je Evropská unie (EU). Integrační proces v rámci EU se v současnosti nachází na úrovni hospodářské a měnové unie. Zatímco Evropa je mnohem větší a lidnatější než samotná EU, unie tvoří jádro ekonomické integrace. EU představuje významného obchodního a investičního partnera celé Evropě a je nositelem základních ekonomických a institucionálních reforem týkajících se členských zemí i zemí ucházejících se o vstup. Vzájemné otevírání trhů členských zemí vyžaduje určité formy jejich spolupráce a koordinace jejich hospodářské politiky. Jedinečnost evropské integrace spočívá v tom, že jejím cílem je sdružit státy s dlouhou vlastní historií, kulturou a tradicemi, které sice mají řadu společných rysů, ale zároveň se v mnoha směrech odlišují. Nedílnou součástí tohoto cíle je zajištění hospodářské prosperity a růstu životní úrovně obyvatel (Kliková, Kotlán, 2006). V posledních letech, především v souvislosti s ekonomickou krizí, která v roce 2008 zasáhla i evropské ekonomiky, vzrůstají obavy o tom, zda je Evropa schopna vyrovnat se s těžkým finančním šokem a hospodářským útlumem. Obavy se týkají také životaschopnosti eura. Současné po-krizové období představuje příhodný čas k posouzení vybraných hospodářsko-politických souvislostí ekonomické integrace v Evropě.

Zkoumanou oblastí bude problematika institucionálního prostředí a měnové integrace v EU. Souběžně bude naplňováno několik cílů v oblasti vybraných hospodářsko-politických souvislostí ekonomické integrace v rámci 28 členských zemí EU.
V rámci projektu jsou stanoveny čtyři základní cíle:
I. Institucionální prostředí
Ve spojitosti s institucionálním prostředím EU budou uvažovanými oblastmi výzkumu politicko-rozpočtový cyklus a fenomén stínové ekonomiky.
Prvním cílem bude empiricky ověřit vliv vybraných, z teorie vycházejících determinant stínové ekonomiky na velikost stínové ekonomiky v EU. Mezi determinanty budou zahrnuty také faktory institucionálního prostředí a jeho kvality. Druhým cílem bude otestovat vliv stínové ekonomiky na vybrané makroekonomické ukazatele a z tohoto pohledu posoudit význam stínové ekonomiky v prohlubujícím se integračním procesu. Současná analýza příčin a důsledků stínové ekonomiky se potýká s nedostatečnou empirickou základnou, protože existuje pouze omezené množství studií zabývajících se touto problematikou v rámci zemí EU. Z tohoto důvodu se komplexní přehled a vědecká analýza tohoto složitého jevu zdá být velice zajímavá a nezbytná. Proto je také žádoucí empiricky prozkoumat v teorii uváděné determinanty stínové ekonomiky a její zpětnou vazbu v podobě účinků na oficiální ekonomiku.
Poslední zkoumanou oblastí v rámci institucionálního prostředí EU bude politicko-rozpočtový cyklus. Třetím cílem bude tedy empiricky potvrdit či vyvrátit existenci podmíněných politicko-rozpočtových cyklů v instrumentech fiskální politiky zemí EU, přičemž podmíněností je zde myšlena rozdílná úroveň kvality fiskálních institucí v těchto zemích.

II. Měnová integrace
V rámci měnové integrace bude zkoumána oblast měnové unie a s tím související teorie rovnovážného měnového kurzu. Čtvrtým cílem projektu bude tedy určit, zda jsou některé z členských zemí EU vhodnými kandidáty pro vstup do měnové unie nebo její vytvoření. Základem pro zkoumání měnových unií je přitom teorie optimální měnové oblasti a problematika rovnovážného měnového kurzu. Zatímco kritéria optimální měnové oblasti řeší, zda mají sledované země přijmout společnou měnu, teorie rovnovážného měnového kurzu odpovídá na otázku, jakým způsobem má k integraci dojít.

Rešerše empirické literatury:
I. Institucionální prostředí
Empirická rešerše literatury zabývající se problematikou stínové ekonomiky a podmíněného politicko-rozpočtového cyklu:
Marinov (2008) uvádí, že sociální a ekonomické důvody, které nutí ekonomické subjekty k přesunu svých aktivit do stínové ekonomiky, jsou ovlivněny vládní politikou v oblasti daňových a regulačních opatření. Růst velikosti stínové ekonomiky je způsobován mnoha odlišnými faktory. Schneider (2011, 2012) mezi nejdůležitější z nich řadí růst daňového zatížení a výše odváděných příspěvků na sociální zabezpečení, nízkou kvalitu vládních institucí, vysokou míru regulace oficiální ekonomiky (zejména trhu práce), složitost daňového a právního systému, nucené snížení týdenní pracovní doby, předčasný odchod do důchodu, pokles občanské cti a loajality vůči veřejným institucím v kombinaci s klesající daňovou morálkou. Stejné příčiny existence stínové ekonomiky uvádějí také Schneider a Enste (2002). Dle studií Schneidera (2006) nebo Startieného a Trimonise (2010) je daňové zatížení příčinou s nejsilnějším vlivem na existenci a růst objemu stínové ekonomiky. Nadměrnou regulaci, která představuje zástupce všech vládních aktivit, považují za příčinu existence stínové ekonomiky ve svých pracích například Enste (2009), Johnson, Kaufmann a Shleifer (1997) nebo Friedman, Johnson, Kaufman a Zoido-Lobatón (2000). Cicek a Elgin, (2010), Friedman, Johnson, Kaufman and Zoido-Lobatón, (2000), Mara (2011) zahrnují mezi determinanty stínové ekonomiky navíc i korupci ve vládním sektoru. Dle studie Toglera, Schneidera a Schalteggara (2009) lze na závěr mezi determinanty stínové ekonomiky zahrnout také vysokou míru urbanizace, která posiluje anonymitu a snižuje loajalitu vůči vládě.
Ve snaze zkoumat efekty stínové ekonomiky na alokaci zdrojů v ekonomice a oficiální ekonomiku obecně se existující studie zaměřují na zahrnutí stínové ekonomiky do makroekonomických modelů. Schneider a Bajada (2005) uvádějí, že stínová ekonomika má negativní i pozitivní dopady do oficiální ekonomiky. Vysoká úroveň stínové ekonomiky se odráží např. v nespolehlivosti (ve smyslu nezohlednění existence stínové ekonomiky) makroekonomických agregátů. Provádění rozhodnutí hospodářské politiky, založených na těchto zkreslených makroekonomických datech, jsou neefektivní. Dalšími negativními efekty existence stínové ekonomiky je ztráta daňových příjmů státního rozpočtu, oslabení legislativy, podkopávání důvěryhodnosti institucí a další. V rámci pozitivních efektů se hovoří o stínové ekonomice jako o neformálním zdroji hospodářského růstu a růstu pružnosti hospodářského systému. Stínová ekonomika navíc pomáhá zajistit existenci některým skupinám obyvatel (Fassmann, 2007). Mara (2011) za pomocí korelační analýzy zjistila významný nepřímo úměrný vztah mezi velikostí stínové ekonomiky a oficiální ekonomikou (HDP na obyvatele). Negativní vztah potvrdil také Loayza (1996), který v zemích Latinské Ameriky zjistil, že za jinak neměnných okolností vede růst velikosti stínové ekonomiky o 1 p.b. k poklesu HDP na obyvatele o 1.2 p.b.. Autoři Adam a Ginsburgh (1985) zkoumali implikace stínové ekonomiky ve vztahu k oficiálnímu ekonomickému růstu v Belgii. Výsledkem jejich práce bylo zjištění pozitivního vztahu mezi růstem velikosti stínové ekonomiky a růstem ekonomiky oficiální. Schneider a Hametner (2013) zkoumali velikost stínové ekonomiky a její vliv na ekonomický růst v Columbii. Pro zkoumání vztahu mezi stínovou a oficiální ekonomikou autoři použili lineární regresní model. Na základě empirické analýzy interakce mezi stínovou a oficiální ekonomikou došli k závěru, že stínová ekonomika má na oficiální ekonomiku negativní vliv. Průměrný růst reálného HDP na obyvatele se v Columbii v letech 1980 až 2012 pohyboval na úrovni 1,86 %. Bez existence stínové ekonomiky by byl růst reálného HDP na obyvatele ve sledovaném období vyšší v průměru o 0,12 p.b.. Mutascu (2008) zkoumal vliv stínové ekonomiky na ekonomický růst a trh práce v Rumunsku v letech 1990 až 2007. Konkrétně zkoumal vliv stínové ekonomiky na HDP, míru nezaměstnanosti a průměrnou čistou měsíční mzdu. Použitou metodou bylo ekonometrické modelování pomocí lineární regrese. Autorovy výsledky poukazují na pozitivní efekt stínové ekonomiky na ekonomický růst a průměrnou čistou měsíční mzdu. Negativní efekt stínové ekonomiky byl prokázán u míry nezaměstnanosti a míry inflace. Katrechka (2014) ve své studii zkoumala za pomocí panelové regrese vliv stínové ekonomiky na sociální rozvoj v 58 rozvojových zemích v letech 1970 až 2008. Autorka prokázala převahu negativního vlivu stínové ekonomiky na sociální rozvoj. Singh, Jain-Chandra, Mohommad (2012) empiricky ověřovali vztah mezi stínovou ekonomikou a institucionálními proměnnými ve 100 vybraných zemích. Použitou metodou byla regresní analýza s použitím instrumentálních proměnných. Výsledky studie prokázaly, že kvalita institucí je důležitým determinantem stínové ekonomiky. Vlivem kvality institucí na velikost stínové ekonomiky, případně obrácenou kauzalitou se zabýval také Torgler (2007) nebo Schneider (2011) v zemích OECD. Analýza dopadů stínové ekonomiky je poměrně složitá, a to především z důvodu neexistence rozsáhlé empirické evidence. Zkoumání vlivu stínové ekonomiky na oficiální ekonomiku reprezentovanou hlavními makroekonomickými agregáty a oficiálními institucemi lze z tohoto důvodu považovat za velmi přínosné.

Další zkoumanou problematikou bude politicko-rozpočtový cyklus. Existenci politicko-ekonomických (PEC) a politicko-rozpočtových (PBC) cyklů empiricky potvrzuje velké množství studií. V zásadě se však soudobá empirická literatura přesunula od zkoumání politicko-ekonomického cyklu k cyklu politicko-rozpočtovému. Franzese (2002) uvádí, že empirická literatura sice připouští určitou možnost původních politicko-ekonomických cyklů (tj. volebních cyklů projevujících se v makroekonomickém výstupu), avšak evidence je poměrně nekonsistentní a slabá. Slabší je tato evidence u reálných veličin, silnější u nominálních. Z podobných důvodů nejsou ve větší míře analyzovány ani volební cykly v monetární politice (úrokové sazby, inflace). Drazen (2000) uvádí, že modely založené na manipulaci s monetární politikou jsou nepřesvědčivé jak empiricky, tak teoreticky.
Shi a Svenson (2006) zkoumají panelová data obsahující 85 vyspělých i rozvíjejících se zemí. Analyzované období spadá do let 1975 – 1995. Z jejich studie plyne, že politicko-rozpočtový cyklus existuje jak v zemích s rozvinutou ekonomikou (zde však velmi mírný), tak v zemích rozvojových či rozvíjejících se a projevuje se jak na výdajové, tak na příjmové stránce státního rozpočtu. Podobné výsledky zaznamenává i studie Shi a Svenson (2002b), která empiricky dokládá, že v průměru dochází v období voleb ke zvýšení rozpočtového deficitu o 1,3 procentního bodu v rozvíjejících se zemích a o 0,6 procentního bodu v zemích rozvinutých. Výsledky této studie rovněž nasvědčují tomu, že po volbách pravidelně dochází ke statisticky významné rozpočtové restrikci. Obdobný politicko-rozpočtový cyklus nachází v méně rozvinutých zemích například Block (2002).
Brender a Drazen (2005) zkoumají vzorek 106 zemí v období let 1960-2001 a na základě panelových dat dynamického regresního modelu tvrdí, že silný politicko-rozpočtový cyklus existuje v zemích označovaných jako „nové demokracie“, které mají nedostatečnou úroveň demokracie či krátkou demokratickou tradici. Zdůvodnění vězí v nezkušenosti voličů a z toho plynoucích tendencí politiků před volbami ovlivňovat rozpočet. Tujula a Wolswijk (2007) dokazují, že PBC se nemusí objevovat pouze v rozvíjejících se zemích či zemích „nově demokratických“. V období 1970 - 2002 zaznamenávají politicko-ekonomický cyklus ve 22 zemích OECD, kdy fiskální deficit ve volebním roce signifikantně vzrůstá v průměru o 0,3 % HDP. Rovněž Alt a Lassen (2006) zkoumají pouze 19 vyspělých zemí OECD v letech 1989-1998 s dlouholetou demokratickou tradicí a zjišťují, že statisticky a ekonomicky signifikantní politicko-rozpočtové cykly existují i v některých z nich. Podle této studie jde především o země s nízkou transparentností veřejných politik (kterou například zhoršují státem kontrolovaná média) a o země, které jsou politicky polarizované. Rozvinutým zemím se poté věnuje také studie Alesina et al. (1997). V letech 1960 – 1993 ve 13 zemích OECD nacházejí signifikantní politicko-rozpočtový cyklus v celkovém saldu rozpočtu, avšak v jednotlivých částech rozpočtu (nikoliv statisticky významný).

II. Měnová integrace
Rešerše empirické literatury zabývající se problematikou optimální měnové oblasti a rovnovážného měnového kurzu:
Teorie optimální měnové oblasti (OCA) je nedílnou součástí studia měnových unií. Rozvoj výzkumu optimální měnové oblasti začal v 60. letech 20. století v tzv. tradičních verzích optimální teorie měnové oblasti. Publikované studie Mundella (1961), McKinnona (1963) a Kenena (1969) položily základ pro další zkoumání teorie OCA. Kučerová (2005) dělí výzkum kritérií OCA na mikroekonomický a makroekonomický. Makroekonomický výzkum je přitom rozdělen na dva směry. Prvním je snaha na základě dat z minulosti analyzovat vývoj reálných a nominálních směnných kurzů. Tento přístup ve svém výzkumu použili Bayoumni a Eichengreen (1997), kteří sestavili OCA index. Tento index zahrnuje proměnné, které by měly být dle teorie OCA důležité při rozhodování o vstupu země do měnové unie a tím slouží k posuzování vhodnosti zavedení jednotné měny ve dvou zemích. Druhým směrem je výzkum ekonomických šoků a odhad jejich vzájemných korelací (symetrie či asymetrie). V případě asymetrických šoků a malé sladěnosti hospodářských cyklů by pro danou zemi bylo výhodnější ponechat si svoji vlastní, autonomní měnovou politiku, aby tak mohla lépe čelit případných asymetrických šokům. Jedním z možných přístupů, jak posuzovat sladěnost hospodářských cyklů, je identifikace nabídkových a poptávkových šoků pomocí strukturálních VAR modelů. Tento přístup využili například Bayoumi a Eichengreen (1993) nebo Fidrmuc a Korhonen (2003). V obou studiích jsou podobné výsledky a to, že v Evropě existují země tvořící jádro, u kterých je větší sladěnost hospodářských cyklů a země periferie, u kterých je sladěnost hospodářských cyklů nižší. Postupující integrací se však dle autorů sladěnost hospodářských cyklů zvyšuje.

Modely rovnovážného měnového kurzu se člení do dvou skupin. První skupinu představují modely fundamentální s prvky normativní ekonomie. Jejich úlohou je říci, jaký by měl kurz být, aby byla ekonomika současně ve vnitřní i vnější rovnováze. Druhá skupina bývá označována jako behaviorální modely. Ty mají spíše charakter pozitivní ekonomie. Snaží se vysvětlit hodnotu rovnovážného kurzu pomocí zkoumání jednotlivých determinant. Vhodné se jeví použití jednoho fundamentálního a jednoho behaviorálního modelu, jejichž hodnoty mohou sloužit ke stanovení pásma rovnovážného kurzu.
Nejpoužívanější z fundamentálních přístupů je FEER (Fundamental Equilibrium Exchange Rate), který modeluje reálný efektivní kurz ve střednědobém časovém horizontu. William a Williamson (2011) definují fundamentální rovnovážný měnový kurz jako kurz, o kterém se očekává, že bude dlouhodobě udržitelný na základě stávajících politik. Tedy, že přivede do souladu běžný účet platební bilance s kapitálovými toky při současné vnitřní rovnováze. MacDonald (2000) uvádí, že existují dva přístupy k odhadům FEER modelu. První zahrnuje odhad makroekonomického modelu, ve kterém se řeší reálný měnový kurz pomocí ukazatelů vnitřní a vnější rovnováhy. Druhý, v praxi používanější přístup, vychází z rovnováhy běžného účtu (CA) a udržitelného finančního účtu (KA) platební bilance. William and Williamson (2011) vypočetli ve své práci rovnovážný měnový kurz v roce 2011 pro 34 zemí světa včetně České republiky. Autoři zjistili, že s výjimkou USA (nadhodnocení kurzu) a Číny (podhodnocení) se efektivní kurzy sledovaných měn blíží hodnotě rovnovážného kurzu.
Komárek a Motl (2012) aplikovali FEER model na Českou republiku za období let 1995 až 2011. Z jejich výsledků plyne nadhodnocení koruny od počátku sledovaného období do roku 2000 a od roku 2008 do roku 2011. V období let 2000 až 2008 pak byla dle autorů koruna podhodnocena oproti rovnovážnému kurzu.
Mezi behaviorální přístupy patří zejména BEER (Behavioural Equilibrium Exchange Rate). Tento model hledá kointegrační vztah mezi reálným kurzem a jeho determinantami stanovenými na základě ekonomické teorie. Na rozdíl od předchozích přístupů se tak neodhaduje vnější rovnováha prostřednictvím platební bilance, nýbrž přímo měnový kurz. Ten je pak funkcí různých proměnných, ke kterým se zpravidla řadí diferenciál produktivity práce mezi domácí a zahraniční ekonomikou, saldo finančního účtu platební bilance, podíl investic na hrubém domácím produktu, čistý export, směnné relace, saldo veřejných financí a podobně. MacDonald and Dias (2007) odhadli BEER pro 10 zemí (Kanada, Čína, Německo – jako aproximace eurozóny, Japonsko, Norsko, Singapur, Švédsko, Švýcarsko, Velká Británie a USA) nejprve jednotlivě a poté pomocí panelové analýzy. Jako vysvětlující proměnné byly zvoleny podíl obchodní bilance na HDP, směnné relace, produktivita práce a reálná úroková sazba, přičemž u všech zemí byl nalezen (jednovektorový) kointegrační vztah. Odhad BEER modelu pro Českou republiku byl proveden například v práci Komárek a Motl (2012). Jako vysvětlující proměnné byly zvoleny diferenciál produktivity práce v ČR oproti EMU, podíl salda investiční pozice ČR vůči zahraničí na HDP v běžných cenách, podíl reálných investic na reálném HDP a podíl čistého exportu na HDP v běžných cenách.

Metodika projektu:
Empirické řešení projektu bude vycházet z několika metod. Jedná se především o aplikaci korelační analýzy, metody kointegrace, panelové regrese a vektorové autoregrese.
I. Institucionální prostředí
K hodnocení institucionálního prostředí zemí EU bude použito mnoho specializovaných ukazatelů, které bývají založeny na „měkkých datech“. Jedním z takových ukazatelů jsou například indikátory Světové banky, tzv. „Worldwide Governance Indicators“ (The World Bank, 2014). Podle těchto indikátorů jsou hodnoceny vybrané institucionální charakteristiky: kvalita demokracie, politická stabilita, efektivita vlády, regulační zatížení, kvalita práva a schopnost kontroly korupce. Podstatou takového hodnocení by mělo být meziroční a mezinárodní srovnání zemí EU – uplatnit by se tedy měla metoda komparace. Především však budou aplikovány sofistikovanější kvantitativní metody ekonometrické analýzy, jež zajistí zkoumání vztahu mezi institucionálním prostředím zemí EU a zvolenými makroekonomickými ukazateli. Především bude využita metoda panelové regrese. Panelová regrese umožňuje zkoumat vzájemnou závislost mezi danými proměnnými v rámci zvolených zemí v průběhu několika časových období. Panel dat v sobě zahrnuje časové řady pro různé země, přičemž výsledný počet pozorování je dán součinem počtu zemí a počtu zkoumaných období (Wooldridge, 2009). Zkoumání panelových dat využívá modelového způsobu řešení, ve kterém se objevují jak prvky analýzy časových řad, tak prvky regresní analýzy. Panelová analýza tedy v podstatě představuje další stupeň modelace, která mnohonásobně zhodnocuje obvykle draze získané informace o nějaké skutečnosti (Novák, 2007). Mezi hlavní výhody použití panelových dat patří získání velkého množství pozorování a možnost dokonalejší analýzy skrytých nepozorovaných nebo nepozorovatelných náhodných skutečností v ekonometrické struktuře vztahů mezi jednotkami. Při použití panelových dat navíc existuje možnost testovat složitější hypotézy dynamiky a vzájemného chování (Novák, 2007). Budeme uvažovat lineární regresní model ve tvaru (Novák, 2007):

(rovnice (1) viz příloha)

Jedním z odhadovaných panelových regresních modelů bude dynamický panelový regresní model k testování politicko-rozpočtového cyklu, který vychází ze studií Shi a Svensson (2002b, 2006) a Persson a Tabellini (2002). Pro potřeby tohoto projektu bude model do určité míry modifikován. Základní model bude mít následující formu:

(rovnice (2) viz příloha)


II. Měnová integrace
Metodami vědecké práce, které budou použity v oblasti výzkumu měnové integrace, jsou metoda kointegrace a vektorová autoregrese.
Pro zkoumání teorie rovnovážného měnového kurzu budou použity tzv. behaviorální modely, které mají charakter pozitivní ekonomie. Tyto modely se snaží vysvětlit hodnotu rovnovážného kurzu pomocí zkoumání jednotlivých determinant. Mezi tyto modely patří zejména BEER (Behavioural Equilibrium Exchange Rate), který hledá kointegrační vztahy mezi reálným kurzem a jeho determinantami stanovenými na základě ekonomické teorie. Jednou z metod hledání kointegračních vztahů je Engleova-Grangerova metoda (EG). Jedná se o jednoduchou metodu, kterou navrhli Engle a Granger (1987). Autoři metody vycházejí z předpokladu, že pokud je model sestaven z proměnných, které jsou kointegrované, rezidua tohoto modelu budou stacionární. Stačí tedy otestovat tyto rezidua na stacionaritu. Za předpokladu nestacionarity časových řad lze použitím metody nejmenších čtverců (OLS) odhadnout kointegrační regresi ve tvaru:

(rovnice (3) a (4) viz příloha)

Nevýhodou EG metody je, že v případě více proměnných, kdy může existovat více kointegračních vztahů, odhalí tato metoda pouze jeden z nich. V případě více kointegračních vztahů bude použíta Johansenova metoda viz Heij et al. (2004):

(rovnice (5) viz příloha)

Tato rovnice se převede do VECM (vector error correction model) na tvar (viz Arlt a Arltová, 2007):

(rovnice (6) až (9) viz příloha)

Další použitou metodou bude (strukturální) vektorová autoregrese (VAR). Tato metoda bude použita především u hodnocení kritérií optimální měnové oblasti. Hušek (2009) uvádí: „Vektorová autoregrese je vícerovnicový regresní model, který je spojením modelů časových řad jedné proměnné a strukturálních modelů simultánních rovnic.“ Obecný zápis jednoduchého dynamického VAR modelu s jedním zpožděním v maticovém vyjádření ve standardním tvaru je následující (Hušek a Formánek, 2011):

(rovnice (10) viz příloha)

Hušek (2009) rozděluje konstrukci VAR modelů do několika etap. Prvním krokem je dosáhnutí stacionarity časových řad, druhým krokem je volba proměnných modelu a volba maximální délky zpoždění. Třetím krokem je zjednodušení a restrikce modelu a posledním krokem je ontogonalizace náhodných složek.

Vstupní data:
Pro odborné rešerše empirické literatury budou použity elektronické databáze vědeckých článků (IDEAS, Scopus, ad.). Pro ekonometrické modelování budou použita statistická data z vládních, finančních a měnových databází Eurostatu (2014), mezinárodních finančních a vládních finančních statistik Mezinárodního měnového fondu (IMF, 2014), vládních a daňových databází OECD (2014), světové databáze indikátorů veřejné správy Světové banky (The World Bank, 2014), dále monetárních, finančních a kurzových statistik Evropské centrální banky (European Central Bank, 2014), index vnímání korupce organizace Transparency International (2014). Data o velikosti stínové ekonomiky budou čerpána z prací Friedricha Schneidera (2010, 2013), předního světového odborníka v oblasti zkoumání stínové ekonomiky. Sběr dat bude probíhat na vzorku všech 28 členských zemí EU v časovém období od roku 1995, případně 2000 (dle dostupnosti) až do současnosti.

Zdroje literatury:
ADAM, M. C. and GINSBURGH, V. (1985). The Effects of Irregular Markets on Macroeconomic Policy: Some Estimates for Belgium. Europ. Econ. Rev. 29(1): 15-33. ISSN: 0014-2921
ALESINA, A., ROUBINI N and COHEN, G. (1997). Political Cycles and the Macroeconomy. Cambridge: MIT Press. ISBN: 9780262510943.
ALT, J. E. and D. LASSEN. (2006.) Transparency, Political Polarization, and Political Budget Cycles in OECD Countries. American Journal of Political Science. 50(3): 530-550. ISSN 0092-5853.
ARLT, Josef a Markéta ARLTOVÁ (2007). Ekonomické časové řady. Praha: Grada Publishing. ISBN 978-80-247-1319-9.
BAJADA, Christopher and Friedrich SCHNEIDER (2005). Size, Causes and Consequences of Underground Economy. Ashgate Publishing Company. ISBN 0-7546-4248-8.
BAYOUMI, Tamim and Barry EICHNEGREEN (1997). Ever Closed to Heaven? An Optimum-Currency-Area Index for European Countries. European Economic Review. 41(3-5): 761-770. ISSN 0014-2921.
BAYOUMI, Tamin and Barry EICHENGREEN (1993). Shocking Aspects of European Monetary Integration. In: TORRES, Francisco and Francesco GIAVAZZI (eds.): Adjustment and Growth in the European Monetary Union. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-05214400196.
BLOCK, S. A. (2002). Elections, Electoral Competitiveness, and Political Budget Cycles in Developing Countries. CID Working Paper 78.
BRENDER, A and A. DRAZEN. (2005). Political Budget Cycles in New Versus Established Democracies. Journal of Monetary Economics. 52(7): 1271-1295. ISSN: 0304-3932.
CICEK, D. and C. ELGIN. (2010). Cyclicality of fiscal policy and the shadow economy. Journal of Empirical Economy. ISSN: 0377-7332.
DICKEY, David and Wayne FULLER (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association. 74(366): 427-431.
DRAZEN, Alan. The Political Business Cycle After 25 Years. In: BERNANKE, Ben a Kenneth ROGOFF (2000). NBER Macroeconomics Annual. Cambridge: MIT Press. ISSN 0889-3365.
ENSTE, D. H. (2009). Regulation and shadow economy: empirical evidence for 25 OECD-countries. Constitutional Political Economy. 21: 231-248. ISSN: 1043-4062.
EUROPEAN CENTRAL BANK (2014). Statistics. [online]. Available from: http://www.ecb.europa.eu/stats/html/index.en.html
EUROSTAT (2014). Data, database. [online]. Available from: http://ec.europa.eu/eurostat/data/database
FASSMANN, Martin (2007). Stínová ekonomika a práce na černo. Praha: SONDY. ISBN: 978-80-86846-21-7.
FIDRMUC, Jarko and Iikka KORHONEN (2003). Similarity of Supply and Demand Shocks Between the Euro Area and the CEECs. Economic Systems. 27(3): 313-334. ISSN 0939-3625.
FRANZESE R. J. (2002). Electoral and partisan cycles in economic policies and outcomes. Annual Review of Political Science. 5: 369-421. ISSN. 1545-1577.
FRIEDMAN, E., S. JOHNSON, D. KAUFMAN and P. ZOIDO-LOBATÓN (2000). Dodging the grabbing hand: the determinants of unofficial activity in 69 countries. Journal of Public Economics. 76: 459-493. ISSN: 0047-2727.
HEIJ, Christiaan, Paul de BOER, Philip Hans FRANSES, Teun KLOEK and Herman K. van DIJK (2004). Econometric Methods with Applications in Business and Economics. New York: Oxford University Press Inc. ISBN 978-0-19-926801-6.
HUŠEK, Roman a Tomáš FORMÁNEK (2011). Srovnání konvergence ekonomik ČR a vybraných zemí eurozóny na základě analýzy funkcí odezvy a nabídkových či poptávkových šoků. Politická ekonomie. Roč. 3: 291-309. ISSN 0032-3233.
HUŠEK, Roman (2009). Aplikovaná ekonometrie: teorie a praxe. Praha: Oeconomica. ISBN 978-80-345-1623-3.
INTERNATIONAL MONETARY FUND. Data and Statistics. [online]. 2014. Available from: http://www.ecb.europa.eu/stats/html/index.en.html
JOHNSON, S., D. KAUFMANN and A. SHLEIFER (1997). The Unofficial Economy in Transition. Brookings Papers Econ. Act.
KATRECHKA, A. (2014). The effect of the shadow economy on social development: A comparative study on advanced and least developer countries. University of Gothenburg.
KENEN, Peter B. (1969). The Theory of Optimum Currency Areas. In: MUNDELL, Robert and Alexander. K. SWOBODA (eds.): Monetary Problems of the International Economy. Chicago University 41-60.
KLIKOVÁ, Ch. a I. KOTLÁN (2006). Hospodářská politika. Ostrava: SOKRATES. ISBN: 80-86572-04-8.
KOMÁREK, Luboš a Martin MOTL (2012). Behaviorální a fundamentální rovnovážný měnový kurz české koruny. Politická ekonomie. 60 (2): 147-166. ISSN (ISSN 0032-3233.
KRAFT, J. (1998). Světová ekonomika a ekonomická integrace: Liberec: Technická univerzita Liberec. ISBN: 8070833238
KUČEROVÁ, Zuzana (2005). Teorie optimální měnové oblasti a možnosti její aplikace na země střední a východní Evropy. Studie Národohospodářského ústavu Josefa Hlávky. ISBN 80-86729-18-4.
LOAYZA, N. V. (1996). The Economics of the Informal Sector: A Simple Model and Some Empirical Evidence from Latin America, Carnegie-Rochester Conf. Series Public Policy, 45: 129–162.
MacDONALD, Ronald and Preethike DIAS (2007) Behavioural equilibrium Exchange rate estimates and implied Exchange rate adjustments for ten countries. University of Glasgow and Peterson Institute of International Economics.
MacDONALD, Ronald (2000). Concepts to Calculate Equilibrium Exchange Rates: An Overview. Volkswirtschaftliches Forschungszentrum der Deutschen Bundesbank.
MARA, R-E (2011). Causes and consequences of underground economy. MPRA Paper NO. 36438.
MARINOV, A. (2008). Hidden economy in the rural regions ofBulgaria. International Review on Public and Non profit Marketing. 5: 71-80. ISSN: 1865-1992
McKINNON, Ronald I (1963). Optimum Currency Areas. American Economic Review. 53(4): 717-725. ISSN 0002-8282.
MUNDELL, Robert A.(1961). Theory of optimum Currency Areas. American Economic Review. 51(4): 657-665. ISSN 0002-8282.
MUTASCU, M. (2008). Shadow economy, economic growth and labour market - Romanian case. MPRA Paper 11392, University Library of Munich, Germany.
NOVÁK, P. Analýza panelových dat. Acta Oeconomica Pragensia, roč. 15, č. 1, 2007.
OECD. Statistics. [online]. 2014. Available from: http://www.oecd.org/statistics/
PERSSON, T. TABBELINI, G. (2002). Do electoral cycles differ Gross political systems? Working Paper No. 232, IGIER, Bocconi University.
SHI, M. amd J. SVENSSON (2002b). Political business cycles in developer and developing countries. Working paper, IIES, Stockholm University.
SHI, M. amd J. SVENSSON (2006). Political budget cycles: Do They differ across countries and why? Journal of Public Economics. 2006, 90(8-9): pp. 1367 – 1389.
SCHNEIDER, F. (2006). Shadow economies and corruption all over the world: what do we really know? The Institute for the Study of Labor. Discussion Paper No. 2315. Retrieved from http://ftp.iza.org/dp2315.pdf
SCHNEIDER, F. (2012). The Shadow Economy and Work in the Shadow: What Do We (Not) Know? IZA Discussion Paper. No. 6423.
SCHNEIDER, F. and HAMETNER, B., (2013). THE SHADOW ECONOMY IN COLOMBIA: SIZE AND EFFECTS ON ECONOMIC GROWTH. Working Paper No. 1319.
Department of Economics, Johannes Kepler Univerzity of Linz.
SCHNEIDER, F. and D.H. ENSTE. (2002). The shadow economy: An international survey. United Kingdom: Cambridge University Press.
SCHNEIDER, F., A. BUEHN E.P. and MONTENEGRO (2010). Shadow Economies All over the World: New Estimates for 162 Countries from 1999 to 2007. The World Bank: Policy Research Working Paper. July 2010, 5356.
SCHNEIDER, Friedrich (2011). Size and Development of the Shadow Economy of 31 European and 5 other OECD Countries from 2003 to 2012: Some New Facts.
SCHNEIDER, Friedrich (2011). The Shadow Economy and Shadow Economy Labor Force: What Do We (Not) Know? IZA Discussion Paper. No. 5769.
SCHNEIDER, Friedrich (2011). The Shadow Economy in Europe, 2011. Johannes Kepler University of Linz, ATKEARNEY, VISA 2011.
SCHNEIDER, Friedrich (2013). The Shadow Economy in Europe, 2013. Johannes Kepler University of Linz. AT KEARNEY, VISA 2013.
SINGH, A.; SONALI, J-CH.; MOHOMMAD, A., (2012). Inclusive Growth, Institutions, and the Underground Economy. IMF Working Paper, WP/12/47.
STARTIENĖ, G. and K. TRIMONIS (2010). Causes and consequences of non-observed Economy. Economic and Management. (15),275-80.
TORGLER, B., F. SCHNEIDER and C. A. SCHALTEGGER (2009). Local autonomy, tax morale, and the shadow economy. Public Choice. 144: 293–321. ISSN: 0048-5829.
TORGLER, B. and F. SCHNEIDER (2007). The Impact of Tax Morale and Institutional Quality on the Shadow Economy, IZA Discussion Papers 2541, Institute for the Study of Labor (IZA).
TRANSPARENCY INTERNATIONAL. Corruption Perception Index. [online]. 2014. Available: http://www.transparency.org/cpi2014
TUJULA, M and G. WOLSWIJK ( 2007). Budget balances in OECD countries: what makes them change? Empirica. 34: 1–14. ISSN: 0340-8744
WILLIAM, R. Cline and John WILLIAMSON (2011). Estimates of Fundamental Equilibrium Exchange Rates. Policy Brief . No. 11-5. ISSN: 2315-3113
WOOLDRIDGE, J. M. (2009). Introductory Econometrics: A Modern Approach. 4e. Mason, OH: South-Western CENGAGE Learning. ISBN: 9780324660609
WORLD BANK. Worldwide Governance Indicators. [online]. 2014. Dostupné z: http://data.worldbank.org/

Harmonogram řešení výzkumu:
leden – únor 2015 – příprava na výzkum, rešerše literatury, zpracování metodiky,
březen – duben 2015 – sběr a zpracování dat,
květen – červen 2015 – vyhodnocení dat, analýza získaných dat,
srpen – září 2015 – modelování získaných dat, zpracování výsledků, prezentace dílčích výsledků na konferenci,
září – listopad 2015 – zpracování článků a příspěvků, prezentace výsledků na konferencích,
prosinec 2015 – zpracování závěrečné zprávy.

Členové řešitelského týmuIng. Emil Adámek, Ph.D.
Ing. Jiří Gregor, Ph.D.
Bc. Ľubomíra Honíšková
Ing. Ondřej Jajkowicz
Ing. Jan Janků, Ph.D.
Ing. Stanislav Kappel, Ph.D.
prof. Ing. Christiana Kliková, CSc.
doc. Ing. Zuzana Kučerová, Ph.D.
Ing. Veronika Lasotová
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)Cílem projektu bude zkoumání vybraných hospodářsko-politických souvislostí ekonomické integrace v rámci 28 členských zemí EU, včetně integrace měnové. Konkrétně budou naplňovány 4 cíle ve dvou zvolených oblastech výzkumu.
I. Institucionální prostředí
Prvním cílem bude empiricky ověřit vliv vybraných, z teorie vycházejících determinant stínové ekonomiky na velikost tohoto ekonomického jevu v EU. Mezi determinanty budou zahrnuty také faktory institucionálního prostředí a jeho kvality.
Druhým cílem bude otestovat vliv stínové ekonomiky na vybrané makroekonomické ukazatele a z tohoto pohledu posoudit význam tohoto jevu v prohlubujícím se integračním procesu.
Třetím cílem bude empiricky potvrdit či vyvrátit existenci podmíněných politicko-rozpočtových cyklů v instrumentech fiskální politiky zemí EU, přičemž podmíněností je zde myšlena rozdílná úroveň kvality fiskálních institucí v těchto zemích.
II. Měnová integrace
Čtvrtým cílem projektu bude určit, zda jsou některé z členských zemí EU vhodnými kandidáty pro vstup do měnové unie nebo její vytvoření. Základem pro zkoumání měnových unií je přitom teorie optimální měnové oblasti a problematika rovnovážného měnového kurzu.

Přínosem projektu bude především získání nových poznatků v doposud ne příliš prozkoumané problematice stínové ekonomiky v EU a podmíněných politicko-rozpočtových cyklů a dále rozšíření poznatků v rámci problematiky měnové integrace.

Výsledky výzkumu v rámci řešení projektu budou průběžně prezentovány na tuzemských i zahraničních konferencích, aby mohli členové týmu diskutovat výzkum a byla získána zpětná vazba od předních odborníků v dané problematice. Následně, po odborné diskusi a zapracování připomínek, budou zpracovány články, jež budou zaslány do vybraných odborných časopisů.

Výstupem projektu SGS bude závazně minimálně 90 bodů.
Seřazení výstupů podle hodnocení výsledků dle RVV:
• 2 články v impaktovaném časopise, např. Politická ekonomie (předpokládaný rok publikace nejdříve v roce 2016). Celkem minimálně 2x10b (20b).
• 3 články v recenzovaných časopisech, např. Národohospodářský obzor, Ekonomická revue, ECON (předpokládaná publikace 2 článků v roce 2015 a 1 článku v roce 2016). Celkem minimálně 3x10b (30b).
• 10 účastí na tuzemských konferencích (celkem minimálně 40b; 4x10b), a to:
- XIII. mezinárodní vědecká konference pořádanou Katedrou národohospodářskou Ekonomické fakulty Vysoké školy báňské – Technické univerzity Ostrava a Katedrou ekonomie Obchodně podnikatelské fakulty v Karviné Slezské univerzity v Opavě s názvem HOSPODÁŘSKÁ POLITIKA V ČLENSKÝCH ZEMÍCH EVROPSKÉ UNIE,
- Některá z tuzemských konferencí, např. Mathematical Methods in Economics 2015, Hradecké ekonomické dny, XII. mezinárodní vědecká konference „Liberec Economic Forum – LEF 2015“, nebo XVII. ročník mezinárodní konference MEKON 2015.
• Účast na zahraničních konferencích dle aktuální nabídky na www.inomics.com, např:
- „19th Annual International Conference on Macroeconomic Analysis and International Finance“. Místo konání „University of Crete“; 28. až 30. květen 2015.
- „25th IBIMA Conference“. Místo konání Amsterdam; 7. až 8. květen 2015.

Rozpočet projektu - uznané náklady

NávrhSkutečnost
1. Osobní náklady
Z toho
67000,-67000,-
1.1. Mzdy (včetně pohyblivých složek)50000,-50000,-
1.2. Odvody pojistného na veřejné zdravotně pojištění a pojistného na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti17000,-17000,-
2. Stipendia155000,-155000,-
3. Materiálové náklady61600,-57330,-
4. Drobný hmotný a nehmotný majetek8600,-8600,-
5. Služby74800,-64815,-
6. Cestovní náhrady20000,-34255,-
7. Doplňkové (režijní) náklady max. do výše 10% poskytnuté podpory43000,-43000,-
8. Konference pořádané VŠB-TUO k prezentaci výsledků studentského grantu (max. do výše 10% poskytnuté podpory)0,-0,-
9. Pořízení investic0,-0,-
Plánované náklady430000,-
Uznané náklady430000,-
Celkem běžné finanční prostředky430000,-430000,-