Schválené projekty 2016

Rozdělení přidělené dotace z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum po fakultách se zohledněním celoškolských pracovišť na rok 2016

Celková přidělená částka z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum na VŠB-TUO - 55 896 914 Kč

Z toho 2.5% - 1 397 423 Kč - úhrada způsobilých nákladů spojených s organizací SGS

fakulta přidělená částka v Kč
FBI  1 270 231
EKF  4 459 400
FAST  2 765 016
FS  9 344 371
FEI 13 781 413
HGF  5 130 549
FMMI  7 000 000
VC 10 748 511
CELKEM 54 499 491

KódSP2016/101
Název projektuMěnové, rozpočtové a institucionální aspekty hospodářské politiky ve vybraných zemích
ŘešitelAdámek Emil Ing., Ph.D.
Školitel projektudoc. Ing. Zuzana Kučerová, Ph.D.<br />
Období řešení projektu01.01.2016 - 31.12.2016
Předmět výzkumuPředmět výzkumu v rámci projektu:
Hospodářská politika bývá zpravidla zkoumána ve dvou základních oblastech – v oblasti měnové a rozpočtové. K realizaci hospodářské politiky však nedochází v izolovaném prostředí. Kvalita konkrétního institucionálního prostředí má na provádění hospodářské politiky neoddiskutovatelný vliv. Právě na zkoumání jednotlivých aspektů hospodářské politiky na pozadí institucionálního prostředí je zaměřen tento projekt. Projekt je tedy strukturován do tří linií – line měnové politiky, rozpočtové politiky a problematiky institucionálního prostředí. Předmětem zkoumání budou především země EU a potenciální kandidáti, ale také země jiných integračních uskupení (NAFTA) či země BRICS.

I. Předmět výzkumu v rámci měnové politiky
V rámci problematiky měnové politiky budou zkoumány zejména integrační procesy ve světě, a to ve dvou rovinách. První rovinou bude zkoumání měnových unií z hlediska vhodnosti přijetí společné měny. Základním východiskem pro zkoumání vhodnosti vytváření měnových unií je teorie optimální měnové oblasti. Předmětem zkoumání budou především vybraná kritéria teorie optimální měnové oblasti, která jsou, v rámci výzkumu na téma měnové integrace, považována za ukazatele vhodnosti přijetí společné měny. Na základě této analýzy bude vypočten i výsledný OCA index.
Druhou rovinu zkoumání pak představují modely rovnovážného měnového kurzu (EER). Komárek a Motl (2012) uvádějí čtyři důvody, proč je pro centrální banku důležité sledovat odhady rovnovážného měnového kurzu. Prvním z nich je získání znalostí potřebných k provádění měnové politiky. Srovnáním odchylky současného kurzového vývoje od jeho rovnovážné úrovně lze identifikovat nesladěnost měnového kurzu a jeho budoucího vývoje. Druhým motivem je skutečnost, že znalost úrovně rovnovážného kurzu umožňuje správně nastavit měnové nástroje. Třetím aspektem je vyhodnocení cenové konkurenceschopnosti ekonomiky, neboť právě měnový kurz je v tomto ohledu klíčovým faktorem. Čtvrtým důvodem je nutná znalost rovnovážného kurzu v souvislosti se vstupem do měnové unie, kdy je nejdříve zapotřebí kurz zafixovat s určitou centrální paritou. Právě ke stanovení hodnoty centrální parity, resp. konverzního poměru lze využít odhadů rovnovážného měnového kurzu. Pakliže OCA kritéria mohou sloužit k posouzení vhodnosti přijetí společné měny, lze modely EER využít k určení toho, jakým způsobem (při jakém směnném poměru) společnou měnu přijmout.

II. Předmět výzkumu v rámci rozpočtové politiky
Oblast rozpočtové politiky bude zkoumána především ve vztahu politického a ekonomického (PEC) resp. politického a rozpočtového cyklu (PBC). Politicko-ekonomický cyklus je v popředí zájmů ekonomů již přes 40 let. Tato problematika se řadí do oblasti teorie veřejné volby, specificky do oblasti vládních selhání. Jedná se tedy o problém neefektivnosti hospodářské politiky zapříčiněné vládnoucí složkou. V poslední době se pozornost ekonomů obrací spíše k cyklům politicko-rozpočtovým (viz Franzes, 2002).

III. Předmět výzkumu v rámci institucionálního prostředí
Z institucionálního hlediska bude zkoumána zejména problematika korupce a stínové ekonomiky
Korupce patří mezi závažné ekonomické problémy, kterým je zapotřebí čelit, neboť v průběhu let dochází k jejímu rozšiřování a stává se tak globálním problémem. K tomu přispívají problémy při odhalování a postihování korupce, ale také skutečnost, že občané korupci často bagatelizují, či přehlíží. Korupce je upravena celou řadou zákonů a jejich změny reflektují změny v úrovni korupce a korupčních praktikách. Velikost korupce je dána celou řadou ekonomických, sociálních, kulturních, právních, ale také politických faktorů, které se v jednotlivých zemích liší.
Hlavní motivací pro zkoumání problematiky stínové ekonomiky je skutečnost, že i přes významnost tématu, stále nedošlo k hlubší empirické analýze problematiky stínové ekonomiky včetně zkoumání příčin její existence v rámci členských zemí EU. Přínos této části projektu spočívá především v poskytnutí nových empirických výsledků v oblasti příčin existence stínové ekonomiky, případně příčin vedoucích k růstu či poklesu velikosti stínové ekonomiky. Výzkum slouží také k popisu základních skutečností souvisejících s tématem stínové ekonomiky a k poskytnutí komplexního pohledu na tuto problematiku.

Cíle projektu:
Cíle projektu jsou definovány pro jednotlivé oblasti výzkumu.
Cílem projektu v oblasti měnové politiky je posoudit možnosti měnové integrace ve světě a zjistit, při jakém směnném poměru by k integraci mělo dojít. K tomuto posouzení bude využito zejména principů optimální měnové oblasti a přístupů rovnovážných měnových kurzů.
Cílem výzkumu v oblasti rozpočtové politiky je zjistit, zda ve světě dochází k manipulaci se státním rozpočtem za účelem znovuzvolení politiků do jejich úřadů.
V oblasti institucionálního prostředí jsou definovány dva dílčí cíle. Prvním cílem je určit jednotlivé determinanty korupce a kvantifikovat vliv korupce na ekonomický růst. Druhým cílem je empiricky ověřit významnost vybraných příčin existence stínové ekonomiky ve vztahu k velikosti tohoto ekonomického jevu.

Rešerše odborné literatury:

I. Rešerše v oblasti měnové politiky
Teorie optimální měnové oblasti (Optimum Currency Area Theory – OCA) je nedílnou součástí studia měnových unií. Její počátky sahají do 60. let 20. století Za tvůrce tohoto tradičního pojetí teorie OCA jsou považováni Robert Mundell, Peter Kenen a Donald McKinnon, jejichž studie vytvořily základ pro další zkoumání.
Kučerová (2005) dělí výzkum kritérií OCA na dvě oblasti: mikroekonomickou a makroekonomickou. Co se týče mikroekonomické úrovně, v tomto případě dávají autoři klasické teorii OCA mikroekonomické základy – zdůrazňují tržní nedokonalosti, které mohou mít zásadní vliv na volbu měnového kurzu. Např. Bayoumi a Eichengreen (1993) nebo Fidrmuc a Korhonen (2003) pomocí nabídkových a poptávkových šoků posuzují sladěnost hospodářských cyklů. Ve svých studiích uvádí, že v Evropě existují dvě skupiny zemí. První skupina zemí, kde je větší sladěnost hospodářských cyklů, tvoří tzv. jádro. Naopak země, u kterých je sladěnost hospodářských cyklů nižší, tvoří periferii. Podle autorů se však sladěnost hospodářských cyklů s postupující integrací zvyšuje. Makroekonomický výzkum se podle Kučerové (2005) ubírá dvěma hlavními směry. Někteří ekonomové se pokoušejí na datech z minulosti prokázat existenci ekonomických šoků a odhadovat jejich vzájemné korelace. Druhá skupina se snaží na základě dat z minulosti analyzovat vývoj reálných a nominálních směnných kurzů. Tento přístup ve svém výzkumu použili i Bayoumni a Eichengreen (1997), kteří zkonstruovali OCA index (Optimum Currency Area Index). Index v sobě zahrnuje takové proměnné, které jsou podle teorie OCA důležité při rozhodování o vstupu země do měnové unie, a tím umožňuje posoudit vhodnost zavedení jednotné měny ve dvou zemích. Obecně platí: čím nižší je hodnota OCA indexu, tím vhodnější je vstup dané země do měnové unie, protože podíl přínosů vůči nákladům je větší a pravděpodobnost výskytu asymetrických šoků je menší. Bayoumi a Eichengreen (1997) na základě výsledků své studie rozdělili země EU do tří skupin:
Vývoj měnového kurzu bývá často popisován pomocí teorie parity kupní síly (PPP). Tato teorie však nedokáže v praxi vysvětlit rovnovážný měnový kurz zejména s ohledem na konvergenci ekonomik (Ballasův-Samuelsonův efekt). Jedná se zejména o skutečnost, že rozdílný růst produktivit práce jednotlivých zemí vyvolává rozdíly v růstu cen obchodovatelného a neobchodovatelného zboží. To pak vyvolává tlak na apretaci měnového kurzu země s rychlejším růstem produktivity práce, který teorie PPP neumí vysvětlit. Z toho důvodu se v posledních zhruba dvaceti letech začaly vyvíjet nové přístupy, které se pomocí různých modelů snaží zachytit vývoj reálného rovnovážného kurzu (EER).
V praxi se rozlišují fundamentální a behaviorální přístupy k EER Mezi behaviorální přístupy, kterým bude věnována pozornost v tomto projektu, patří zejména BEER (Behavioural Equilibrium Exchange Rate). Tento model hledá kointegrační vztah mezi reálným kurzem a jeho determinantami stanovenými na základě ekonomické teorie. Mezi klíčové proměnné 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.
Komárek and Motl (2012) vypočetli reálný bilaterální kurz CZK/EUR pomocí přístupu BEER na čtvrtletních datech (1996:Q1 – 2011:Q4). V kointegrační analyze použili rozdíl v produktivitě práce, čistou zahraniční pozici ČR, reálné investice a export. Výsledky potvrdily nadhodnocení měny v letech 1997, 1998, 20 a 2008. Babetskij a Balázs (2005) použitím různých metod kointegrace došli k podobným závěrům na měsíčních datech (1993:M1 až 2004:M9). Komárek and Melecký (2005) odhadli BEER v období 1994:Q1 až 2004:Q1. Mezi determinanty zařadili rozdíl v produktivitě práce, úrokový diferenciál, směnné relace, zahraniční investice, vládní spotřebu a otevřenost ekonomiky. Zjistili, že koruna byla v období do roku 2004 podhodnocena.
Z modelu BEER vychází modely PEER (Permanent Equilibrium Exchange Rate). Ten rozkládá kointegrační vektor modelu BEER na permanentní a transitorní složku, přičemž za rovnovážný kurz je považována permanentní část vektoru (to umožňuje abstrahovat od krátkodobých odchylek a šoků).
Chen and MacDonald (2010) použili PEER model na kurz USD/EUR. Jako vysvětlující proměnné byly použity směnné relace, diferenciál produktivity práce, vládní výdaje a diferenciál úrokových sazeb.
Dalším významným přístupem, který se řadí mezi behaviorální, patří NATREX (Natural Real Exchange Rate). Tento přístup, využívá analýzy běžného a finančního účtu platební bilance. Finanční učet je determinován zejména produktivitou a úsporami a ovlivňuje běžný účet, který pak podmiňuje vývoj reálného kurzu. NATREX je tedy takový kurz, který vyrovnává platební bilanci. Mezi jeho determinanty se řadí zejména míra úspor, produktivita, vybavenost práce kapitálem, zahraniční zadluženost, směnné relace a úrokový diferenciál.

II. Rešerše v oblasti rozpočtové politiky
Za průkopníky problematiky politicko-ekonomického cyklu jsou považováni William D. Nordhaus (1975), který jako první publikoval model politicko-ekonomického cyklu, konkrétněji se jednalo o oportunistický model politicko-ekonomického cyklu, a Douglass Hibbs (1977), který nedlouho po představení Nordhausova modelu přišel se svým vlastním modelem, jehož základem bylo ideologické rozčlenění politických stran. Ve své podstatě se Hibbsův model podobal Nordhausovu modelu. Rozdíl byl v tom, že u Hibbsova modelu se považují rozdíly v ideologiích stran za hlavní řídící sílu modelu (cyklus je ovlivněn rozdílnými cíli politických stran střídajících se u moci), kdežto u oportunistického modelu je ideologie nepodstatná a každá vláda provádí stejnou politiku.
Po tomto základním rozlišení byly modely dále rozpracovány a rozšířeny o teorii racionálního očekávání. Vznikl tak oportunistický model s racionálním očekáváním, na jehož teoretickém vývoji má hlavní podíl Rogoff a Sibert (1988) a Rogoff (1990). Ideologický model s racionálním očekáváním byl navrhnut Alesinem (1987).
Všechny uvedené modely vychází z trade-off vztahu mezi nezaměstnaností a inflací. Společným znakem modelů je předpoklad, že termín voleb je pevně dán a inflace je přímo kontrolována politiky. Rozdíly se nachází v racionálním a neracionálním chování voličů, s čímž souvisí i očekávání ekonomických subjektů (odlišuje se racionální a adaptivní inflační očekávání), a dále pak v rozlišení politických stran na oportunistické a ideologické.
Zásadním nedostatkem modelu je předpoklad, že politici jsou schopni účinně ovlivňovat makroekonomické veličiny, což je v realitě poněkud komplikovanější. Navíc se předpokládá, že vláda je schopná manipulovat jak s fiskální, tak s monetární politikou. To je samozřejmě ve vyspělých ekonomikách, v rozporu s faktem nezávislosti centrální banky jako hlavní instituce zodpovědné za provádění monetární politiky. Tyto důvody vedly k přesunutí zájmu z politicko-ekonomických cyklů na politicko-rozpočtové cykly. Předpoklad byl tedy změněn a pozornost se soustředila zejména na státní rozpočet. Nové modely byly založeny na očekávání, že politici, jako vládnoucí složka, manipulují se státním rozpočtem za účelem znovuzvolení. To znamená, že v roce, ve kterém jsou plánovány volby nebo případně v roce před volbami, jsou sestavené státní rozpočty štědřejší než v jiných letech. Projevují se rostoucí státní výdaje a klesající příjmy. Může se jednat o kombinaci obou případů nebo stačí, když je ovlivněna jedna strana státního rozpočtu. Důležité je, že se vždy jedná o nástroj buď se strany vládní příjmů, nebo výdajů, který je viditelný pro voliče.
Jelikož jsou si koncepce politicko-ekonomického cyklu a politicko-rozpočtového cyklu velice blízké, tak nikoho nepřekvapí, že stejní autoři, kteří obohacovali teorii politicko-ekonomického cyklu, přišli s návrhem modelu politicko-rozpočtového cyklu. Za ony průkopníky jsou považováni již zmínění Alesina (1987) a Rogoff a Sibert (1988). Velký podíl v rozvoji této problematiky měli také Roubini a Sachs (1989).
Zásadní dopad na vývoji teorie politicko-rozpočtových cyklů měla práce Conditional political budget cycles od Shi a Svenssona (2002). Jako první použili k výzkumu průřezový dynamický panelový model. Navíc v jejich výzkumu objasnili model morálního hazardu a potvrdili tezi, že institucionální prostředí má velký dopad na utváření politicko-rozpočtových cyklů. Na jejich výzkumu jsou postaveny další práce. Například Brender a Drazen (2004) využili stejnou metodiky (tj. dynamický panel), ale zkoumali, zda má nějakou zásadní roli vliv nových demokracií. Předpokladem bylo, že nově demokratické země nemají zkušenosti s manipulativní snahou politiků ve volbách. Podle jejich výzkumu se teze potvrdila a politicko-rozpočtový cyklus byl znatelnější v zemích, kde demokracie byla poměrně čerstvou záležitostí. Z novějších prací přináší zajímavý pohled výzkum Efthyvouloua (2010), který naopak vyvrací závěry Brendona a Drazena (2004) ohledně vlivu nových demokracií na politicko-rozpočtový cyklus.

III. Rešerše v oblasti problematiky institucionálního prostředí
Ata and Arvas (2011) rozdělili determinanty korupce do tří kategorií, kterými jsou ekonomické faktory, politické a právní faktory a sociální a kulturní faktory. V rámci ekonomických faktorů je nejčastěji zkoumám vliv ekonomického růstu na velikost vnímané korupce (Paldam, 2002), dále potom vliv mezd (Tanzi, 1998), příjmového rozdělení (Paldam, 2002), otevřenosti ekonomiky (Wei, 2000), či ekonomické svobody (Paldam, 2002). Mezi politické a právní faktory ovlivňující velikost vnímané korupce je možné zařadit např. politickou soutěž (Monitolla and Jackman, 2002), svobodu tisku (Shen and Williamson, 2005), nebo právní systém (Ali and Isse, 2003), zatímco v rámci sociálních a kulturních faktorů je posuzován zejména vliv náboženství (Treisman, 2000), vzdělání (Treisman, 2000), či urbanizace (Treisman, 2000) na velikost vnímané korupce. Ata and Arvas (2011) se ve své práci zabývali determinanty korupce ve 25 zemích Evropy. Pro odhad modelu použili „Censored Regreesion Model“ namísto metody nejmenších čtverců, kterou považují za nekonzistentní v případě odhadování parametrů modelu. Alta and Arvas prokázali pozitivní vliv hrubého domácího produktu na osobu na velikost vnímané korupce. Pozitivní vliv byl rovněž prokázán u ekonomické svobody a ekonomického růstu. Naopak negativní vliv byl prokázán u inflace a Giniho koeficientu.
Velikost vnímané korupce ovlivňuje celá řada determinant, které se mohou v jednotlivých zemích lišit. Je zapotřebí zkoumat také důsledky korupce, která nejčastěji ovlivňuje ekonomický růst (Mauro, 1995; Ehrlich and Lui, 1999), investice (Wei, 2000), stínovou ekonomiku (Friedman et al., 2000), rozdělení příjmů a chudobu v dané zemi (Gupta, Davoodi and Terme, 2002), ale také úroveň kriminality (Azfar and Gurgur, 2004). Co se týče vlivu korupce na ekonomický růst, neexistuje mezi ekonomy jednoznačná shoda na tom, zda se jedná o pozitivní, či negativní vliv. Mezi zastánce pozitivního vlivu korupce na ekonomický růst patří například Leff (1989), nebo Huntington (1968), podle kterých mohou podnikatelé díky korupci snadněji projít zdlouhavým byrokratickým systémem, začít podnikat a přispívat k ekonomickému růstu, čímž je de facto negován negativní efekt byrokracie. Podstatně početnější skupinou jsou zastánci negativního vlivu korupce na ekonomický růst, mezi které patří například Shleifer, Vishny (1993), nebo Mauro (1995), podle kterého vede zvýšení indexu vnímání korupce o dva body (stupnice 0-10) k růstu HDP na obyvatele o půl procentního bodu.
Schneider (2011) definuje stínovou ekonomiku jako takovou ekonomickou aktivitu nebo příjem ekonomického subjektu, jehož hlavním cílem je skrýt tuto aktivitu či příjem před zdaněním, regulací nebo jakýmkoliv zachycením ze strany státu. Na základě výše uvedených skutečností lze za hlavní příčiny existence stínové ekonomiky považovat nadměrnou regulaci oficiální ekonomiky ze strany státu a také silnou roli státu při ovlivňování trhů a ekonomiky. Dalším destabilizujícím prvkem vedoucím k rozvoji velikosti stínové ekonomiku je daňový systém, konkrétně se jedná o nadměrné daňové zatížení ekonomických subjektů. Johnson, Kaufmann a Schleifer (1997) uvádějí, že v zemích s vyšší úrovní regulace oficiální ekonomiky, vyšší daňovou zátěží a vyšší mírou korupce lze vypozorovat vyšší úroveň stínové ekonomiky. K podobným závěrům docházejí také Johnson, Kaufmann a Zoido-Lobatón (1998). Význam daňového zatížení ve vztahu k vývoji velikosti stínové ekonomiky potvrzují také Schneider (2006) nebo Startiené a Trimonis (2010). Schneider (2011, 2012) navíc popisuje daňovou zátěž a úroveň povinně odváděných příspěvků na sociální pojištění jako stěžejní faktor ovlivňující existenci stínové ekonomiky. Schneider a Buehn (2013a) v případě povinných příspěvků na sociální pojištění poukazují, že část stínové ekonomiky je tvořena tzv. „nehlášenou prací“. V zemích s vysokou úrovní těchto příspěvků na sociální pojištění lze „nehlášenou práci“ považovat za hlavní příčinu existence stínové ekonomiky. Kromě výše uvedených faktorů je stínová ekonomika, konkrétně její vývoj závislý také na ekonomickém cyklu (fassmann, 2007). Poslední skupinu příčin existence stínové ekonomiky tvoří proměnné spojené s kvalitou institucionálního prostředí a kvalitou veřejných služeb. Dle Schneidera (2013b) je důležité přijímat taková opatření hospodářské politiky, která budou přispívat ke snižování atraktivity práce ve stínové části ekonomiky. Dále je nutné podporovat efektivitu politických institucí, bránit rozvoji korupce (například striktními tresty nebo řádnou správou věcí veřejných) a omezit roli státního aparátu. Podobné příčiny existence stínové ekonomiky uvádějí také Friedman, Johnson, Kaufmann a Zoido-Lobatón (2000), Mara (2011), Dreher a Schneider (2006, 2009) nebo Buehn a Schneider (2011). Togler, Schneider a Schalteggar (2009) uvádějí také míru urbanizace, která posiluje anonymitu a tím může přispívat k rozvoji aktivit stínové ekonomiky.

Metodika
V rámci projektu bude využita celá řada ekonometrických technik. Jedná se především o regresní analýzu, panelovou regresi, kointegrační analýzu a o strukturální rovnice (SEM). Jednotlivé metody jsou dále popsány s ohledem na jejcih konkrétní využití v dané oblasti výzkumu.

I. Metodika v oblasti měnové politiky:
Jedním z kritérií používaných v rámci výzkumu jsou OCA indexy. Ty budou vypočítány pomocí panelové regrese. Při výpočtu OCA indexů se bude vycházet z práce Bayoumiho a Eichengreena (1997). Základní rovnice má tvar:
(rovnice 1)
kde SD(eij) představuje volatilitu bilaterálních nominálních kurzů, která se měří jako směrodatná odchylka změny vzájemného směnného kurzu mezi zeměmi i a j, SD(Yi – Yj) měří asymetrické poruchy výstupu jako směrodatnou odchylku změny relativního výstupu v zemích i a j, DISSIMij je podobnost komoditní struktury vývozu jako suma absolutních rozdílů v podílech zemědělského, zpracovatelského a surovinového obchodu na celkovém obchodu zemí i a j, TRADEij je průměr podílu vzájemného exportu na domácím HDP zemí i a j, otevřenost ekonomiky OPENij se určí jako aritmetický průměr podílu obchodu i-té země a j-té země na jejich HDP.

Horváth a Komárek (2003) modifikovali tuto původní rovnici pro výpočet OCA indexu, když místo proměnné velikosti ekonomiky (SIZEij) použili proměnnou otevřenosti ekonomiky (OPENij). Výsledná regresní funkce pak bude mít tvar:
(rovnice 2)
kde SD(eij) představuje volatilitu bilaterálních nominálních kurzů, která se měří jako směrodatná odchylka změny vzájemného směnného kurzu mezi zeměmi i a j, SD(Yi – Yj) měří asymetrické poruchy výstupu jako směrodatnou odchylku změny relativního výstupu v zemích i a j, DISSIMij je podobnost komoditní struktury vývozu jako suma absolutních rozdílů v podílech zemědělského, zpracovatelského a surovinového obchodu na celkovém obchodu zemí i a j, TRADEij je průměr podílu vzájemného exportu na domácím HDP zemí i a j, otevřenost ekonomiky OPENij se určí jako aritmetický průměr podílu obchodu i-té země a j-té země na jejich HDP.

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. Právě této skupině modelů bude v rámci projektu věnována pozornost. Jelikož proměnné vstupující do modelu zpravidla nebývají stacionární, a navíc se jedná o koncepci dlouhodobých vztahů, lze předpokládat využití kointegrační analýzy, respektive vektorových modelů korekce chyby (VECM). Pokud jsou nestacionární časové řady kointegrovány (což lze ověřit např. Johansenovou metodou viz Heij et al. (2004)):
(rovnice 3)
kde yt je vektor n proměnných a p je počet zpoždění těchto proměnných. Lze rovnici převést do VECM na tvar (viz Arlt a Arltová, 2007):
(rovnice 4)
Kde (rovnice 5). Hodnost matice S pak odpovídá počtu kointegračních vztahů. Nastávají tři možnosti:
Matice má nulovou hodnost (S=0), rovnice (4) tak nabývá podoby:
(rovnice 6)
a u časových řad není žádný kointegrační vztah.
Matice má plnou hodnost (S=n), proměnné nemají jednotkový kořen a nemá smysl uvažovat o kointegraci nebo existuje m kointegračních vektorů.
V praxi se pak používají dvě testové statistiky:
(rovnice 7)
(rovnice 8)
kde T je počet pozorování a r počet kointegračních vztahů. Kritické hodnoty Johansenova testu jsou pak závislé na přítomnosti konstanty a trendu. Nastává 5 možností:
žádná konstanta,
omezená konstanta,
neomezená konstanta,
konstanta a omezený trend,
konstanta a neomezený trend.

II. Metodika v oblasti rozpočtové politiky
Ověřování platnosti teoretických modelů PEC a PBC bude založeno na práci Shi a Svenssona (2012). Jedná se o standardní dynamický panelový model, který může být zapsán ve tvaru:
(rovnice 9)
kde f_(i,t) je závislá fiskální proměnná země i pro rok t. Většinou se jedná o státní rozpočet, ale modely mohou být rozšířeny a jako fiskální proměnnou lze použít jednotlivé části státního rozpočtu, to znamená vládní příjmy nebo vládní výdaje. Dále je v modelu x_(i,t), což značí vektor kontrolních proměnných. Jako kontrolní proměnná může například sloužit růst HDP, popřípadě růst HDP na hlavu, míra nezaměstnanosti, míra inflace a další proměnné. Důležité je, že vektor kontrolních proměnných má za úkol zachycovat jakékoliv vlivy, které mají dopad na fiskální proměnnou. Nejdůležitějším prvkem modelu pro výzkum politicko-rozpočtových cyklů je umělá politická proměnná 〖ELE〗_(i,t). Jejím účelem je měřit dopad termínu voleb na fiskální proměnnou. Umělá politická proměnná může být sestavena v mnoha formách. Většinou se jedná o binární proměnnou, jenž má například hodnotu 1 v roce konání voleb a v ostatních letech má hodnotu 0. Samozřejmě to by platilo pro výzkum jen předvolebního chování. Lze testovat i povolební chování politiků, kdy by se proměnná musela upravit. Dále je v modelu také proměnná zachycující specifický efekt dané země v_i a náhodná složka ε_(i,t).
Jako nejvhodnější metoda pro odhadování dynamického panelového modelu se jeví zobecněná metoda momentů (GMM). Ta byla navržena Arellanem a Bodnem (1991) a posléze dále rozpracována Arellanem a Boverem (1995) a Blundellem a Bondem (1998). Základním principem je transformovat rovnice na první diference (popřípadě pomocí ortogonálních odchylek). Díky transformaci dochází k eliminování individuálního efektu každé země. Upravená rovnice může být zapsána ve tvaru:
(rovnice 10)
kde první diference jsou značeny symbolem ∆ (například: (rovnice 11)). Velice důležitým prvkem u metody zobecněných momentů je správné zvolení instrumentálních proměnných. Základním požadavkem je, že instrumentální proměnná nesmí korelovat s náhodnou složkou ∆ε_(i,t). Více informací ohledně GMM a volení instrumentálních proměnných lze nalézt v publikaci Econometric Analysis of Panel Data od Baltagiho (2008).

III. Metodika v oblasti institucionálního prostředí
Problematika korupce bude zkoumána především metodou panelové regrese. Jak uvádí Novák (2007), zájem o problematiku analýzy panelových dat je v posledních desetiletích rostoucí v celé řadě oblastí a jsou používána jak na mikro, tak i na makro úrovni. Panelová data kombinují časové řady a průřezová data, a proto je jejich výhodou získání velkého množství pozorování, která nejsou v běžných časových řadách dostupná a dochází tak k minimalizaci zkreslení. Díky panelovým datům je možné testovat složitější hypotézy, nebo analyzovat skryté, či náhodné skutečnosti. Panelová data jsou rovněž velmi vhodná pro studium dynamiky změn a lépe měří efekty, které není možné zjistit odděleně z průřezových dat, nebo časových řad. S ohledem na již provedené výzkumy v oblasti korupce bude v této části práce s největší pravděpodobností použita metoda nejmenších čtverců (OLS). Hlavním zdrojem dat je databáze Světové banky (World Bank – WB), dále databáze Transparenty Internation (TI), ze které budou čerpána data týkající se indexu vnímání korupce. Další doplňující data budou získána z databáze společnosti Freedom House (FH), Heritage Foundation (HF) a Swiss Federal Insitute of Technology Zurich.
Problematika stínové ekonomiky bude zkoumána pomocí strukturálních rovnic (SEM). Tyto modely jsou založeny na myšlence, že sada nezjistitelných nebo vícevrstvých komplexních latentních proměnných η (eta) je aproximováno pomocí vícenásobně pozorovaných ukazatelů x, které odrážejí latentní proměnnou, tzv. modely měření. Vztahy či spojení jsou definovány lineárními vztahy s váhami W a zátěžemi Ρ (rho) s chybami ε. Je zde tedy zřejmá podobnost s faktorovou analýzou. Strukturální model poté popisuje lineární vztahy mezi latentními proměnnými a souborem koeficientů β (beta), korelacemi C a chybami υ (upsilon), podobně jako vícenásobné lineární regrese. SEM je možné specifikovat prostřednictvím následujících rovnic (Ruge, 2010):
(rovnice 12)
Následující matice koeficientů β, vah W a zátěží P ukazují SEM (Structural Equation Model) se čtyřmi latentními proměnnými η1 až η4 spolu s jejich konkrétní sadou ukazatelů x1 až x9 (Ruge, 2010):
(rovnice 13)
SEM může být odhadován pomocí OLS regrese se skórem (pořadová čísla) všech latentních proměnných.

Seznam literatury:
AHN, S.C. and SCHMIDT, P. 1995. Efficient estimation of models for dynamic panel data. Journal of Econometrics 68: 5-27. [online]. Available from: http://www.researchgate.net/profile/Seung_Ahn3/publication/222500880_Efficient_estimation_of_models_for_dynamic_panel_data/links/53eb1cda0cf2dc24b3ce80fa.pdf.
ALESINA, A. 1987. Macroeconomic policy in a two-party system as a repeated game. Quartarly Journal of Economics, 102(3): 651-678. Harvard FAS. [online]. Available from: http://dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/4552531/alesina_macroeconomic.pdf?sequence=2.
ALESINA, A., ROUBINI, N. a COHEN, G. D. 1997. Political cycles and the macroeconomy. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN 0-262-01161-1.
ALI, Abdiweli M. and Hoden Said ISSE,2003 Determinants of Economic Corruption: A Cross-Country Comparison. Cato Journal. Vol. 22, issue 3, p. 449-466.
ARELLANO, M. a BOVER, O. 1995. Another look at the instrumental variables estimation of error-component models. Journal of Econometrics 68: 29-51.
ARELLANO, M. and BOND, S. 1991. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies 58: 277-297. Oxford University Press. [online]. Available from: http://people.stern.nyu.edu/wgreene/Econometrics/Arellano-Bond.pdf.
ARLT, Josef a Markéta ARLTOVÁ, 2007. Ekonomické časové řady. Praha: Grada Publishing, a.s.,. ISBN 978-80-247-1319-9.
ATA, Yilmaz A., M. Akif ARVAS, 2011. Determinants of Economic Corruption: A Cross-country Data Analysis. International Journal of Business and Social Science. Vol. 2, no. 13., p. 161-169.
BACHANOVÁ, Veronika, 2008. Index optimální měnové oblasti pro Českou republiku. Ekonomická revue - Central European Review of Economic Issues. Roč. 11, č. 3, s. 42-57. ISSN 1212-3851.
BALDWIN, Richard a Charles WYPLOSZ, 2008. Ekonomie evropské integrace. Praha: Grada Publishing. ISBN 978-80-247-1807-1.
BALTAGI, B. H. 2008. Econometric Analysis of Panel Data. 4th Edition. Chichester UK: John Wiley & Sons Ltd. ISBN: 978-0-470-51886-1(P/B).
BAYOUMI, Tamim a Barry EICHENGREEN, 1997. Ever Closed to Heaven? An Optimum-Currency-Area Index for European Countries. European Economic Review. Vol. 41, No. 3-5, April 1997, pp. 761-770. ISSN 0014-2921.
BLUNDELL, R. a BOND, S. 1998. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics 87: 115-143. UCL. [online]. Dostupné z: http://www.ucl.ac.uk/~uctp39a/Blundell-Bond-1998.pdf.
BRENDER, A. a DRAZEN, A. 2004. Political budget cycles in new versus established democracies. Working Paper 10539 NBER. NBER. [online]. Available from: http://www.nber.org/papers/w10539.pdf.
CINCIBUCH, Martin a David VÁVRA, 2000. Na cestě k EMU: Potřebujeme flexibilní měnový kurz? Finance a úvěr. Roč. 50, č. 6, s. 361–384. ISSN 0015-1920.
DĚDEK, Oldřich, 2008. Historie evropské měnové integrace. Od národních měn k euru. Praha: C. H. Beck. ISBN 978-80-7400-076-8.
DICKEY, David and Wayne FULLER, 1979. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association. Vol. 74, No. 366, pp. 427-431.
DRASTICHOVÁ, Magdaléna, 2012. The Assessment of Convergence in the EU Using the Optimum Currency Area Index. In: STAVÁREK, Daniel and Pavla Vodová (ed.) Proceedings of the 13th International Conference on Finance and Banking. Karviná: Silesian University, pp. 57-68. ISBN: 978-80-7248-753-0.
DRAZEN, Allan. 2000. The Political Business Cycle after 25 Years. NBER macroeconomics Annual 2000. volume 15. In: BERNANKE, Ben S. and Kenneth. MA, USA: MIT Press., 2000.
DRAZEN, Allan. 2002. Political Economy in Macroeconomics. Princeton, USA: Princeton University Press. ISBN 978-0691016702.
DRIVER, Rebecca L. and Peter F. WESTAWAY, 2003. Concepts of equilibrium exchange rates. Bank of England, Working Paper. Vol. 248.
EFTHYVOULOU, G. 2010. Political Budget Cycles in the European Union and the Impact of Political Pressures: A dynamic panel regression analysis. Public Choice, 153(3): 295-327, European Economics and Finance Society. [online]. Available from: http://www.eefs.eu/conf/athens/Papers/620.pdf.
EHRLICH, Isaac and Francis T. LUI. Bureaucratic Corruption and Endogenous Economic Growth. Journal of Political Economy. 1999, Vol. 107, no. 6.
EICHENGREEN, Barry, 2008. Sui Generis EMU. NBER Working Paper No. 13740. National Bureau of Economic Research.
ENGLE, Robert and C. W. J. GRANGER, 1987. Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica. Vol. 55 No. 2, pp. 251-276.
EUROPEAN CENTRAL BANK, 2015. Statistics. [online]. Available from: http://www.ecb.europa.eu/stats/html/index.en.html
FIDRMUC Jarko a Iikka KORHONEN, 2001. Similarity of Supply and Demand Shocks Between the Euro Area and the CEECs. BOFIT Discussion Papers No. 14. ISSN 1456-5889.
FRAIT, Jan a Luboš KOMÁREK, 1999. Dlouhodobý rovnovážný reálný kurz koruny a jeho determinanty. Česká národní banka, výzkumná práce. Roč. 9.
GRAUWE, Paul de, 2012. Economics of Monetary Union. 9. Ed. Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-960557-6.
GUJARATI, Damodar N. and Dawn C. PORTER, 2009. Basic Econometrics. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc. ISBN 978-007-127625-2.
GUPTA, Sanjeev, Hamid DAVOODI, Rosa Alonso-TERME, 2002. Does Corruption Affect Income Inequality and Poverty? Economics of Governance. Vol. 3, issue 1, p. 23-45.
HEDIJA, Veronika, 2011. Index OCA – aplikace na země EU10. Ekonomická revue - Central European Review of Economic Issues. Roč. 14, č. 2, s. 85 – 93. ISSN 1212-3851.
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.
HIBBS, D. A. 1977. Political Parties and Macroeconomic Policy. The American Political Science Review, 71(4): 1467-1487. Harvard FAS. [online]. Available from: http://www.people.fas.harvard.edu/~iversen/PDFfiles/Hibbs1977.pdf.
HUNTINGTON, P. Samuel, 1968. Political Order in Changing Societes. New Haven: Yale University Press. 500p. ISBN 0-300-01171-7.
CHEN, Xiaoshan and Ronald MacDONALD. Revisiting the Dollar-Euro Permanent Equilibrium Exchange Rate: Evidence from Multivariate Unobserved Components. University of Glasgow. 2010.
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 p. 41-60.
KENNEDY, Peter, 2003. A Guide to Econometrics. Bodmin:MPG Books. ISBN 978-0-262-11280-9.
KLIKOVÁ, Christiana a KOTLÁN, Igor. 2012. Hospodářská politika. 3. vyd. Ostrava: SOKRATES, s.r.o. ISBN 978-80-86572-76-5.
KLOMP, J. a HAAN, J. 2012. Political budget cycles and election outcomes. Public Choice, 157: 245-267. Springer. [online]. Available from: https://www.academia.edu/5142627/Political_budget_cycles_and_election_outcomes.
KOMÁREK, Luboš a Martin MOTL, 2012. Behaviorální a fundamentální rovnovážný měnový kurz české koruny. Politická ekonomie. Roč. 60, č. 2, s. 147-166.
KREIDL, Vladimír, 1997. Rovnovážný měnový kurz. Finance a úvěr. Roč. 47, č. 10, s. 580-597.
KUČEROVÁ, Zuzana, 2005. Teorie optimální měnové oblasti a možnosti její aplikace na země střední a východní Evropy. Praha: Národohospodářský ústav Josefa Hlávky. ISBN 80-86729-18-4.
LACINA, Lubor. Měnová integrace: náklady a přínosy členství v měnové unii. Praha: C. H. Beck, 2007. ISBN 978-80-7179-560-5.
LEFF, H. Nathaniel, 1989. Economic Development through Bureaucratic Corruption. In Political Corruption-A Handbook. 5. ed. New Brunswick: Transaction Publisher. 1025p. ISBN 0-88738-163-4.
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. No. 3.
MAURO, Paolo, 1995. Corruption and Growth. The Quarterly Journal of Economics. Vol. 110, no. 3, p. 681-712.
McKINNON, Ronald I., 1963. Optimum Currency Areas. American Economic Review. 53(4): 717-725. ISSN 0002-8282.
MINK, Mark, Jan P.A.M. JACOBS a Jakob de HAAN, 2007. Measuring Synchronicity and Co-movement of Business Cycles with an Application on the Euro Area. CESifo working paper, No. 2112, October 2007.
MONGELLI, Francesco Paolo, 2002. “New“ Views on the Optimum Currency Area Theory: What is EMU Telling us? European Central Bank Working Paper, no. 138, April 2002.
MONTINOLA, R. Gabriella and R. W. JACKMAN, 2002. Sources of Corruption: A Cross-Country Study. B. J. Pol. S. 32, Cambridge University Press. pp. 147-170.
MUNDELL, Robert A., 1961. Theory of optimum Currency Areas. American Economic Review. 51(4): 657-665. ISSN 0002-8282.
NORDHAUS, W. D. 1975. The Political Business Cycle. Yale University. The Review of Economic Studies, 42: 169-190. [online]. Available from: http://www.ekonpol.wne.uw.edu.pl/uploads/Dydaktyka/Ekonomia%20polityczna%20bezrobociaNordhaus.pdf.
NOVÁK, Petr, 2007. Analýza panelových dat. Acta Oeconomica Pragensia. Roč. 15, č. 1.
OECD. Statistics. [online]. 2015. Available from: http://www.oecd.org/statistics/
PALDAM, Martin, 2002. The Cross-Country Pattern of Corruption: Economics, Culture and Seesaw Dynamic. European Journal of Political Economy, Vol. 18, p. 215-240.
ROGOFF, K. 1990. Equilibrium Political Budget Cycles. The American Economic Review, 80: 21-36. Harvard FAS. [online]. Available from: http://scholar.harvard.edu/files/rogoff/files/51_aer90.pdf.
ROGOFF, K. a SIBERT, A. 1988. Elections and Macroeconomc Policy Cycles. The Review of Economic Studies, 55(1): 1-16. Oxford University Press. [online]. Available from: http://scholar.harvard.edu/files/rogoff/files/elections_and_macroeconomic_policy_cycles.pdf.
RUGE, Marcus, 2010. Determinants and size of the shadow economy: An empirical Structural Equation Model with latent variables. University of Potsdam, Germany and DIW Berlin.
SHEN, C. and J. B. WILLIAMSON, 2005. Corruption, Democracy, Economic Freedom and State Strength. International Journal of Comparative Sociology, Vol. 46(4), p.327-345.
SHI, M. a SVENSSON, J. 2002. Conditional Political Budget Cycles. CEPR: Discussion paper, No 3352. Association of Swedish development economists [online]. Available from: http://perseus.iies.su.se/~jsven/pbc.pdf.
SHLEIFER, Andrei, VISHNY, W. Robert, 1993. Corruption. In The Quarterly Journal of Economics, August 1993. p. 599 – 617.
SIREGAR, Reza, 2011. The Concepts of Equilibrium Exchange Rate: A Survey of Literature The South East Asian Central Banks (SEACEN). No. 81.
SKOŘEPA, Michal, 2011. A Convergence-Sensitive Optimum-Currency-Area Index. IES Working Paper 23/2011. IES PSV. Charles University.
ŠKOP, Jiří a Jan VEJMĚLEK, 2009. Od parity kupní síly k natrexu - případ české koruny. Politická ekonomie. Roč. 57, č. 3, s. 323-343.
TANZI, Vito, 1998. Corruption Around The World: Causes, Consequences, Scope and Cures. IMF Staff Papers, Vol. 45, No. 4, p.559-594.
WEI, Shang-Jin, 2000. Natural Openness and Good Government. NBER Working Paper, 7765, Cambridge, MA.
WILLIAM, R. Cline and John WILLIAMSON, 2011. Estimates of Fundamental Equilibrium Exchange Rates. Policy Brief . No. 11-5.
ŽÁK, Milan, 1998. Politicko-ekonomický cyklus. Politická ekonomie. Roč. 46, č. 4, s. 471 - 480. ISSN: 0032-3233.


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 2013 – 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.
Bc. Michaela Chromečková
Ing. Jiří Gregor, Ph.D.
Ing. Ondřej Jajkowicz
Ing. Vendula Beránková
Ing. Jan Janků, Ph.D.
doc. Ing. Zuzana Kučerová, Ph.D.
Bc. Eva Matějová
Ing. Martin Murín
Ing. Iveta Polášková
Ing. Lucie Szczeponková
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)Cíle projektu jsou definovány pro jednotlivé oblasti výzkumu.

Cílem projektu v oblasti měnové politiky je posoudit možnosti měnové integrace ve světě a zjistit, při jakém směnném poměru by k integraci mělo dojít. K tomuto posouzení bude využito zejména principů optimální měnové oblasti a přístupů rovnovážných měnových kurzů.

Cílem výzkumu v oblasti rozpočtové politiky je zjistit, zda ve světě dochází k manipulaci se státním rozpočtem za účelem znovuzvolení politiků do jejich úřadů.

V oblasti institucionálního prostředí jsou definovány dva dílčí cíle. Prvním cílem je určit jednotlivé determinanty korupce a kvantifikovat vliv korupce na ekonomický růst. Druhým cílem je empiricky ověřit významnost vybraných příčin existence stínové ekonomiky ve vztahu k velikosti tohoto ekonomického jevu.

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 102 bodů.

Seřazení výstupů podle hodnocení výsledků dle RVV:
• 2 články v impaktovaném časopise, např. Politická ekonomie, Ekonomický časopis apod. (předpokládaný rok publikace nejdříve v roce 2017). Celkem minimálně 2x10b (20b).
• 3 články v recenzovaných časopisech evidovaných v databázi Scopus, např. Národohospodářský obzor, Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensia apod. Celkem minimálně 3x10b (30b).
• 13 účastí na konferencích se sborníkem evidovaným v databázích Scopus či WoS (celkem minimálně 52b; 13x4b), a to:
- XIV. 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,
- 19th Annual Conference „Enterprise and the Competitive Environment“ organizovaná Provozně ekonomickou fakultou Mendelovi univerzity v Brně 10. – 11. 3. 2016,
- Některá z dalších tuzemských konferencí, např. Mathematical Methods in Economics 2016,
- Minimálně 2 účasti na konferencích konaných v zahraničí dle aktuální nabídky např: 7th International Research Meeting in Business and Management, 11-12 July 2016 organizovaná IPAG Business School, Nice Campus, 4 Boulevard Carabacel, 06000 Nice, France.

Rozpočet projektu - uznané náklady

NávrhSkutečnost
1. Osobní náklady
Z toho
67000,-66999,-
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,-16999,-
2. Stipendia195000,-178000,-
3. Materiálové náklady69400,-78740,-
4. Drobný hmotný a nehmotný majetek9900,-9900,-
5. Služby69700,-76587,-
6. Cestovní náhrady34500,-35274,-
7. Doplňkové (režijní) náklady max. do výše 10% poskytnuté podpory49500,-49500,-
8. Konference pořádané VŠB-TUO k prezentaci výsledků studentského grantu (max. do výše 10% poskytnuté podpory)0,-0,-
9. Pořízení investic0,-0,-
Plánované náklady495000,-
Uznané náklady495000,-
Celkem běžné finanční prostředky495000,-495000,-