Schválené projekty 2017

Rozdělení přidělené dotace z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum po fakultách se zohledněním celoškolských pracovišť na rok 2017

Celková přidělená částka z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum na VŠB-TUO - 54 573 242 Kč

Z toho 2.5% - 1 364 331 Kč - úhrada způsobilých nákladů spojených s organizací SGS

fakulta přidělená částka v Kč
FBI  1 210 137
EKF  3 929 534
FAST  2 465 732
FS  9 344 630
FEI 13 996 004
HGF  5 272 251
FMMI  7 123 785
VC  8 743 333
CP  1 123 505
CELKEM 53 208 911

KódSP2017/110
Název projektuInterakce hospodářských politik, finanční cyklus a makroprudenční politika: moderní empirické přístupy
ŘešitelHodula Martin Ing., Ph.D.
Školitel projektuprof. RNDr. PhDr. Stanislav Polouček, CSc.<br />
Období řešení projektu01.01.2017 - 31.12.2017
Předmět výzkumua. Motivace a současný stav řešení

Předkládaný vědecko-výzkumný projekt je zaměřen na analýzu interakce hospodářských politik a finančního sektoru. Předmětem výzkumu je mimo jiné verifikace deterministického vztahu mezi opatřeními hospodářských politik a finančním cyklem, jehož průběh je do značné míry spojován s rizikem finanční nestability.

Po globální finanční a ekonomické krizi let 2007 až 2009 vyvstala řada otázek ohledně teoretického i empirického rámce interakce hospodářských politik a finančního sektoru. Otázky se týkaly do velké míry role, jakou hrály před-krizová opatření hospodářských politik (zejména měnové politiky) v procesech akumulace systémového rizika. Jednotlivé procesy byly analyzovány s určitou mírou abstrakce, přičemž se kvantifikovaly možné dopady měnové nebo fiskální politiky na reálnou ekonomiku a finanční sektor odděleně, tj. docházelo k abstrakci od vzájemných vazeb, které mohly existovat mezi jednotlivými hospodářsko-politickými opatřeními. Měnové a fiskální instituce svými opatřeními působí rovněž na sebe navzájem. Interakce hospodářských politik a (ne)soulad prováděných opatření vyvolává různé dopady na reálnou ekonomiku a finanční sektor. Lze očekávat, že žádná z institucí nebude zcela ignorovat chování ostatních hospodářsko-politických subjektů.

V po-krizovém období byly snahy ekonomů zaměřeny zejména na nalezení způsobu kvantifikace finančního cyklu. Nynější stav ekonomik nicméně posouvá výzkum dále k otázce, jak finanční cyklus funguje a jaké procesy jej řídí. V situaci, kdy měnová politika naráží na limity dosažení spodní hranice úrokových sazeb a fiskální politika je omezována požadavkem udržitelnosti veřejných financí, je otázkou, jakou roli nadále představují hospodářské politiky v procesech determinace ekonomického vývoje a finančního cyklu. V tomto ohledu je nezbytné provádět analýzu chování hospodářských subjektů v podmínkách vzájemné interakce a výměny informací.

Navrhovaný projekt navazuje na předcházející řešený projekt SP2016/125 v rámci Studentské grantové soutěže pro rok 2016 „Moderní přístupy k modelování interakce hospodářských politik a finanční stability“, dále jen SP2016/125. V rámci projektu SP2016/125 byla provedena rešerše relevantní literatury z oblasti interakcí finanční stability a hospodářských politik, se zaměřením na měnovou a fiskální politiku. Získané teoretické a metodické znalosti byly následně využity při konstrukci teoretického a modelového rámce interakce hospodářských politik a finanční stability, který byl následně aplikován na data za Českou republiku. V návaznosti na výše uvedené byl vytvořen programový kód (pro software EViews), který byl následně použit k testování teoretického rámce. Byla vytvořena rozsáhlá databáze obsahující téměř 150 makroekonomických časových řad. Samotná data, a hlavně metodika jejich sběru, budou (po aktualizaci a rozšíření) využita v pokračujícím výzkumu.

V rámci řešení jednotlivých oblastí projektu SP2016/125 bylo zjištěno několik poznatků:
- první oblast byla zaměřena na analýzu procesů a vazeb mezi monetární politikou a finanční stabilitou. Bylo zjištěno a experimentálně ověřeno na datech za Českou republiku, že dopady opatření měnové politiky se kvalitativně a kvantitativně liší v krátkém a středním období. V krátkém období došlo po šoku měnové restrikce ke zvýšení rizika finanční nestability, zatímco ve středním období se efekty obrátily a měnová restrikce přispěla ke stabilitě finančního systému. Dané zjištění podpořilo existenci rizikového kanálu měnové politiky v České republice. Pro potřeby přesnějšího modelování kreditního rizika byly také popsány a srovnány koncepty navržené pro měření a monitorování problémových půjček z pohledu regulatorních a účetních přístupů (a požadavků). Na základě grafické analýzy dat získaných z domácích (ČNB) i mezinárodních zdrojů (IMF, Bankscope) byla prokázána konvergence definic vykazovaných problémových půjček, a to zejména od roku 2007. V této oblasti byl rovněž zkoumán dopad úvěrového cyklu na problémové půjčky v ČR, přičemž získané empirické výsledky nepotvrdili nepříznivý dopad úvěrového financování, ve smyslu akumulace kreditního rizika, na kvalitu bankovních portfolií.
- druhá oblast byla zaměřena na interakci fiskální politiky (resp. oblast řízení vládního dluhu) a měnové politiky. Byl zjištěn významný vliv změn úrokových sazeb na dluhovou službu vlády. Vlivem záporných úrokových sazeb z vládních dluhopisů došlo ke změně splatnostní struktury dluhového portfolia směrem k dluhu s kratšími dobami splatnostní. Případné navýšení oficiální zápůjční úrokové sazby centrální banky tak může výrazně přispět k růstu nákladů obsluhy vládního dluhu.
- třetí část výzkumu využívala a shrnovala znalosti získané z předchozích dvou zkoumaných oblastí. Z modelového hlediska byl vytvořen a následně úspěšně otestován model vektorové autoregrese rozšířený o faktorovou analýzu (FAVAR). Lze konstatovat, že model FAVAR se ukázal být vhodným nástrojem pro analýzu komplexních hospodářsko-politických vazeb a doporučuje se jeho využití v dalším výzkumu v této oblasti.

Předložený projekt si klade za cíl v návaznosti na předchozí projekt SP2016/125 následující:
- rozšířit databázi makroekonomických časových řad na oblast Evropské unie. V rámci předchozího řešení projektu SP2016/125 bylo zjištěno, že využití velkého množství dat v makroekonomické analýze výrazně zpřesňuje bodové odhady parametrů modelového rámce a produkuje přesnější funkce impulzních odezev. Pro zobecnění závěrů je ale nutné posunout analýzu na evropskou úroveň, což zároveň umožní otestovat závěry předchozí studie na větším vzorku zemí.
- rozšířit modelový rámec interakce hospodářských politik a finanční stability o oblast stínového bankovnictví. Stínové bankovnictví prodělalo v poslední dekádě výrazný nárůst. Na vině je do jisté míry také prováděná měnová politika, zejména prostředí nízkých úrokových sazeb, které posiluje u finančních institucí motiv honby za výnosem. Stínové bankovnictví představuje jednu z možností navýšení zisku. Operace, spadající do stínového bankovnictví jsou ovšem zatíženy velkou mírou rizika, na které nemusí být vytvářeny rezervy ani opravné položky. Rozšíření modelového rámce o stínovou ekonomiku představuje stěžejní přínos k současné ekonomické debatě.
- otestovat využití modelu FAVAR pro analýzu interakcí hospodářských politik a finanční stability s přihlédnutím k obousměrným vazbám.

b. Cíl

Cílem výzkumného projektu je posoudit dopady opatření hospodářských politik na finanční cyklus na evropské úrovni a následně identifikovat a kvantifikovat faktory ohrožující stabilitu finančního sektoru.

Účelem projektu je provést komparativní analýzu dopadů opatření hospodářských politik na finanční cyklus na evropské úrovni, přičemž důraz bude kladem na komparaci jednotlivých zemí a skupin zemí (nové vs. staré členské státy EU, severní vs. jižní státy, apod.).

c. Teoretický rámec

Hospodářsko-politické instituce provádějí svou politiku v rámci komplexního ekonomického systému a jejich počínání má významný dopad na mnoho ekonomických procesů a proměnných. Měnové a fiskální instituce jsou zpětně ovlivňovány ekonomickými a neekonomickými faktory a svými opatřeními působí na sebe navzájem. Tato interakce a (ne)soulad jednotlivých hospodářsko-politických opatření vyvolává různé dopady na reálnou ekonomiku a na stabilitu finančního sektoru.

Finanční stabilita může být definována jako situace, kdy finanční systém plní své funkce bez závažných poruch a nežádoucích účinků na ekonomiku a zároveň vykazuje vysokou míru odolnosti vůči šokům. Politiky zabezpečující finanční stabilitu mají makroprudenční orientaci a jejich úlohou je působit na finanční systém takovým způsobem, aby se nestal natolik zranitelný, že by dopady šoků vyvolaly finanční nestabilitu ve formě krize (Frait a Komárková, 2011). Ohrožení finanční stability může být výsledkem spolupůsobení 3 faktorů: (i) výskytem šoků dopadajících na finanční systém a naplňování rizik, (ii) tendencemi systému posílit prvotní šok například na základě vzájemné propojenosti subjektů v systému a (iii) schopností finančních institucí absorbovat dopady faktorů uvedených v bodech (i) a (ii). Hodnocení finanční stability má tudíž multikriteriální charakter a při interpretaci indikátorů finanční stability je potřebné uvažovat nad tím, jestli se jedná o naplnění minulých rizik anebo je hodnota zkoumaného indikátoru odrazem vzniku budoucích rizik a jestli se jedná o krátkodobý nebo dlouhodobý efekt apod. (ČNB, 2013).

Vazba měnové politiky a finanční stability
Před vypuknutím globální finanční krize postupně převládl názor, že měnová politika by měla výlučně zajišťovat cenovou stabilitu a nepůsobit proti akumulaci finančních nerovnováh (Galati a Moessner, 2010), angl. "MP should not lean, but clean". Podle tohoto názoru neměla MP působit preventivně, ale naopak zasáhnout až po propuknutí finanční nestability a pomoct "uklidit" náklady s tím spojené. Globální finanční a ekonomická krize let 2007-2009 ale ukázala, že udržení cenové stability jakožto hlavního cíle měnové politiky nestačí k udržení stability finančního sektoru. V případě porušení rovnováhy se finanční nestabilita rychle projeví ve větší volatilitě výstupu a cen kvůli efektu přelévání. Frait a kol. (2011) uvádějí, že post-krizový konsensus, který je reakcí na finanční krizi, je rozšířený model flexibilního inflačního cílování. Podle tohoto přístupu se finanční stabilita stává samostatným cílem centrální banky, který může ovlivňovat chování centrální banky v krátkodobém horizontu (v dobách, kdy se přesazují finanční nerovnováhy), avšak nebude ovlivňovat dlouhodobý závazek zajišťování cenové stability (angl. "MP should sometimes lean and can still clean ").

Vazba fiskální politiky a finanční stability
Propojenost fiskální politiky a finančního sektoru se v posledních letech prohloubila. Před vypuknutím globální finanční a ekonomické krize v roce 2007 byly vládní dluhopisy všeobecně považovány za bezrizikové aktivum (vysoce likvidní, vysoce kvalitní), protože stát byl považován za vysoce kredibilního emitenta. Schopnost vybírat daně a možnost přenášet dluh do dalších období staví vládu do unikátní pozice na trhu. Vládní dluhopisy jsou používány především jako uchovatel hodnoty a jsou vyhledávány hospodářskými subjekty. Bezrizikovost dlužnického cenného papíru vychází z toho, že věřitelé mají důvěru v budoucí splacení dluhu. Pokud si věřitelé zachovají důvěru v udržitelnost dluhu, zůstane poptávka po vládních dluhopisech na vysoké úrovni a ke snižování úrovně dluhu pak vládě stačí zavést úsporná opatření a několik po sobě jdoucích období hospodařit s přebytkem.

V současnosti se hlavně vyspělé ekonomiky snaží o konsolidaci a udržitelnost svého zadlužení, jejich fiskální problémy však z velké části přetrvávají (příkladem jsou země tzv. jižního křídla EU). Centrální banky prostřednictvím poskytování likvidity nebo nákupu státních dluhopisů intervenují ve prospěch států s fiskálními problémy. Tyto země jsou přesto stále významně závislé na postoji finančních trhů vůči jejich pozici. Snahy o restrukturalizaci vládních dluhů mohou vést ve střednědobém horizontu k růstu výnosů z vládních obligací, který se postupně přenáší do růstu domácích úrokových sazeb a do následného poklesu úvěrování, investic a spotřeby. V případě, že je velká část dluhu v držení domácích subjektů (zpravidla v nejvyspělejších ekonomikách) a materializuje se kreditní riziko, musí domácí vlastníci bankovního kapitálu čelit poklesu jeho hodnoty. V opačné situaci, kdy je dluh v držení zahraničních subjektů se problémy v bankovním sektoru mohou přelévat mezi zúčastněnými zeměmi (IMF, 2012).

Problematická je i stále rostoucí expozice finančního sektoru vůči veřejnému sektoru, protože regulativní koncept Basel III neuvádí horní limit na tuto expozici a zároveň stanovuje pro vládní dluhopisy nulové nebo velmi nízké rizikové váhy, což v konečném důsledku motivuje banky a jiné finanční instituce k držení těchto nástrojů (z důvodu nižších požadavků na držení kapitálu). Z pohledu jednotlivých finančních institucí se jedná o racionální rozhodnutí, které však může být zdrojem systémového rizika, konkrétně jeho průřezové dimenze (ČNB, 2013).

Finanční nestabilita
Finanční nestabilita ohrožuje cenovou stabilitu, výstup ekonomiky a stabilitu finančních institucí. Změny cen aktiv mohou v kombinaci s vyššími úrokovými sazbami a daněmi způsobit problémy s likviditou nebo insolvencí u hospodářských subjektů. Pokud nejsou hospodářské subjekty schopny dlouhodoběji splácet své půjčky, vznikají úvěry v selhání, které mohou ohrožovat finanční stabilitu instituce nebo celé ekonomiky. Prudký pokles cen aktiv, ke kterému došlo například po pádu Lehman Brothers, způsobil značné makroekonomické nerovnováhy. Z důvodu poklesu cen aktiv došlo ke snížení spotřeby a investic a poklesu ekonomické aktivity. Propad ekonomického výstupu se následně projevil prudkým zvýšením vládního dluhu (z důvodu fiskálních expanzí a poklesu příjmů z daní).

Stínové bankovnictví
Pojem stínové bankovnictví se dostal do popředí zájmu především po událostech globální finanční a ekonomické krize. Jedná se o systém zprostředkování úvěrů, který zahrnuje subjekty a činnosti mimo standardní (regulovaný) bankovní systém. Mezi subjekty stínového bankovnictví se řadí jednotky pro speciální účel provádějící transformaci likvidity nebo splatnosti v rámci procesů sekuritizace a repo operací, dále fondy peněžního trhu, případně také hedgeové fondy (Bakk-Simon a kol., 2012). Z důvodu významné provázanosti tradičního (regulovaného) a stínového bankovnictví existuje silné riziko systémové nákazy. Vazby mezi regulovanými bankami a subjekty stínového bankovnictví vznikají především z důvodu zapojení tradičních bank do řetězce zprostředkování úvěrů v rámci stínového bankovnictví; poskytováním podpory tradičních bank subjektům stínového bankovnictví; přímým vlastnictvím; vytvářením vzájemných expozic u obou systémů, atd.

Nebezpečí pro stabilitu finančního systému představuje vysoký pákový efekt, transformace úvěrového rizika, likvidity a doby splatnosti. Právě existence stínového bankovnictví byla jedním z problémů v globální finanční a ekonomické krizi. Šoky na trhu s nemovitostmi v USA měly nepříznivý dopad na trh rizikových úvěrů (subprime market). V důsledku toho produkty strukturovaných financí (ABS, ABCP), jejichž pokladové aktiva byla tvořena z velké míry subprime hypotékami, rychle ztrácely na hodnotě. Následná panika způsobila runy na banky a výběry z fondů peněžního trhu, do kterých ve velké míře investovaly komerční a investiční banky (Nelson, Pinter a Theodoridis, 2015).

d. Metodika

V minulosti se k analýze makroekonomických politik využívaly především vícerozměrné modely simultánních rovnic, které mohou být odhadnuty např. prostřednictvím dvou nebo třístupňové metody nejmenších čtverců, nepřímou metodou nejmenších čtverců, zobecněnou metodou nejmenších čtverců či metodou maximální věrohodnosti. Specifikace modelů simultánních rovnic vyžaduje, aby se proměnné, vstupující do modelu, a priori rozdělily na endogenní a exogenní. Splnění tohoto požadavku vyžaduje celou řadu mnohdy subjektivních rozhodnutí ze strany tvůrce modelu a nejsou proto ideální pro tuto oblast analýzy.

Naproti tomu modely vektorové autoregrese (VAR) se jeví jako vhodný nástroj k odhadu definovaného systému popisujícího vzájemnou interakci hospodářských politik a finanční stability. Na tomto místě je ale třeba zmínit některé nedostatky základních forem modelů VAR související s komplexitou rozhodovacího procesu u hospodářsko-politických autorit. Rozhodování institucí totiž vychází z celé řady ekonomických indikátorů, které základní modely VAR (redukované, strukturní) nejsou schopny zachytit, protože jsou limitovány počtem proměnných (problém dimenzionality).

Z tohoto důvodu bude řešení projektu využívat zejména rozšířených modelů vektorové autoregrese. Jednou možností je využití modelu vektorové autoregrese rozšířeného o faktorovou analýzu (FAVAR). Bernanke, Boivin a Eliasz (2005) dokázali, že odhad parametrů modelů VAR je výrazně zpřesněn přidáním většího počtu vstupních proměnných. Modely FAVAR produkují také výrazně lepší funkce impulzních odezev a jsou vhodné pro strukturální analýzu efektů hospodářsko-politických opatření na reálnou ekonomiku. Problém dimenzionality lze také adresovat prostřednictvím modelu vektorové autoregrese s Bayesovskou redukcí (BVAR) dle Bańbura, Giannone a Reichlin (2010).

Bayesovský přístup k odhadu lze stručně shrnout následovně. Nejdříve je definován modelový rámec, který vyjadřuje mechanický design zkoumaného problému a který obsahuje některé neznámé parametry. V druhém kroku je specifikováno apriorní rozdělení pravděpodobnosti představující subjektivní domněnky a nejistotu ohledně neznámých parametrů modelu. Posteriorní pravděpodobnostní rozdělení je poté získáno kombinací pravděpodobnostních pravidel a pozorovaných dat, na jejichž základě dochází k aktualizaci domněnek ohledně zkoumaných parametrů modelu (Eshky, 2008). Kvalita odhadu může být zlepšena, pokud má analytik navíc k dispozici jakoukoliv informaci, která není přímo obsažena v datech. Bayesovský odhad poskytuje konvenční rámec pro zahrnutí apriorní informace s takovou váhou, jakou analytik považuje za opodstatněnou (Hamilton, 1994).

Apriorní informace umožňují zlepšit identifikaci odhadovaných parametrů modelu nad rámec informací pocházejících z dat pro danou ekonomiku (např. An a Shorfheide, 2007). Zvláště výhodný je tento postup při odhadech pro země s krátkými časovými řadami, kdy dodatečné informace získané např. z odhadů pro rozvinutější země mohou poskytnout efektivnější a robustnější odhady zvolených parametrů. Apriorní předpoklady poskytují informace ohledně pravděpodobnostního rozdělení (jeho centrování a disperze) regresních parametrů zvolených proměnných, přičemž použití těchto informací je přirozenější než například zavedení restriktivních omezení na rozsah parametrů v odhadu maximální věrohodnosti (maximum likelihood, ML).

e. Vstupní data

K získání kvalitních a konzistentních časových řad budou využity především následující databáze: ECB Statistical Data Warehouse, IMF Financial Statistics, OECD database a Eurostat. Používány budou rovněž databáze národních statistických úřadů a centrálních bank v případě, že mezinárodní databáze nebudou obsahovat časové řady v požadované frekvenci a délce. Projektový tým disponuje možností využít také interní data České národní banky pro analýzu České ekonomiky, případě uzavřené databáze Bloomberg a Bankscope, které poskytují mikroekonomická data na úrovni jednotlivých finančních subjektů.

Soubor zájmových proměnných lze rozdělit do devíti bloků: (i) ekonomický výkon (indexy průmyslové a stavební produkce, tržby z průmyslové činnosti, nové průmyslové zakázky), (ii) trh práce (míra nezaměstnanosti, průměrné evidenční počty zaměstnanců, průměrná hrubá měsíční mzda), (iii) fiskální politika (informace o vládním dluhu, celkové příjmy a výdaje), (iv) úrokové sazby, (v) cenové indexy (index spotřebitelských cen, ceny průmyslových výrobců), (vi) peněžní agregáty a úvěry, (vii) směnné kurzy, (viii) finanční sektor a (viv) externí prostředí uvažovaných ekonomik.

f. Časový harmonogram řešení

Leden až únor: sběr makroekonomických data pro ekonomiky Evropské unie a aktualizace datové základny pro Českou republiku.
Březen: testování nasbíraných dat, výběr nejvhodnějších dat, prvotní formulace modelů, prvotní výsledky.
Duben až červenec: formulace finálních modelů, jejich odhad a testování (ekonomické, statistické, ekonometrické) dosažených výsledků, prvotní prezentace dílčích výsledků.
Srpen až listopad: publikace výsledků ve formě článků a jejich prezentace na konferencích.
Listopad až prosinec: publikace a shrnutí výstupů a návrhy dalších možných postupů. Tvorba závěrečné zprávy.

g. Literatura

AN, Sungbae a Frank SCHORFHEIDE. Bayesian Analysis of DSGE Models. Econometric reviews. 2007, roč. 26, č. 2-4, s. 113-172. ISSN 0747-4938.
BAKK-SIMON, K., S. BORGIOLI, C. GIRON, H. HEMPELLM, A. MADDALONI, F. RECINE a S. ROSATI. Shadow Banking in the Euro Area: An Overview. European Central Bank Occasional Paper No. 133 [online]. 2012, duben [2016-03-16]. ISSN 1607-1484. Dostupné z: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpops/ecbocp133.pdf?4e7d9b9457759addc96d58dd6dcf1891
BAŃBURA, M., D. GIANNONE a L. REICHLIN. Large Bayesians Vector Auto Regressions. Journal of Applied Econometrics. 2010, roč. 25, č. 1, s. 71-92. ISSN 1099-1255.
BERNANKE, B., J. BOIVIN a P. ELIASZ. Measuring the effects of monetary policy: a factor-augmented vector autoregressive (FAVAR) approach. The Quarterly Journal of Economics. 2005, roč. 120, č. 1, s. 387-422. ISSN 1531-4650.
ČNB (ČESKÁ NÁRODNÍ BANKA). Zpráva o finanční stabilitě 2012/2013. Praha: Česká národní banka, 2013. 153 s. ISBN 978-80-87225-44-8.
FRAIT, J., L. KOMÁREK a Z. KOMÁRKOVÁ. Monetary Policy in a Small Economy after Tsunami: A New Consensus on the Horizon? Czech Journal of Economics and Finance. 2011, roč. 61, č. 1, s. 5-33. ISSN 0015-1920.
FRAIT, Jan a Zlatuše KOMÁRKOVÁ. Finanční stabilita, systémové riziko a makroobezřetnostní politika. In: Zpráva o finanční stabilitě 2010/2011. Praha: Česká národní banka, 2011, s. 96-110. ISBN 978-80-87225-33-2.
GALATI, Gabriele a Richhild MOESSNER. Macroprudential policy - a literature review. Journal of Economic Surveys. 2013, roč. 27, č. 5, s. 846-878. ISSN 1467-6419.
HAMILTON, James D. Time Series Analysis. 1. vyd. Princeton: Princeton University Press, 1994. ISBN 978-06-91042-89-3.
IMF (INTERNATIONAL MONETARY FUND). Fiscal monitor: taking stock. A progress report on fiscal adjustment [online]. 2012. [cit. 2012-11-11]. Dostupné z: http://www.imf.org/external/pubs/ft/fm/2012/02/pdf/fm1202.pdf
NELSON, B., G. PINTER, a K. THEODORIS. Do contractionary monetary policy shocks expand shadow banking? Bank of England Working Paper No. 521. [online]. 2015, leden [2016-03-16]. Dostupné z: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.683.1478&rep=rep1&type=pdf
Členové řešitelského týmuIng. Ondřej Badura
Ing. Markéta Dolinová
Bc. Michaela Faksová
Ing. Jiří Gregor, Ph.D.
Ing. Martin Hodula, Ph.D.
Bc. Jiří Holas
doc. Ing. Aleš Melecký, Ph.D.
prof. RNDr. PhDr. Stanislav Polouček, CSc.
Ing. Tereza Powadová
Ing. Monika Šulganová, Ph.D.
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)Cílem výzkumného projektu je posoudit dopady opatření hospodářských politik na finanční cyklus na evropské úrovni a následně identifikovat a kvantifikovat faktory ohrožující stabilitu finančního sektoru.

Výstupy projektu budou zahrnovat minimálně 4 prezentace na domácích nebo zahraničních konferencích, jejichž sborníky mají být zařazeny do databáze Thomson Reuters (D; 4x4 bodů). Mezi plánované konference patří 16th International Conference on Finance and Banking, 14th International Scientific Conference „European Financial Systems“ a 11th International Scientific Conference „Financial Management of Firms and Financial Institutions“.

Hlavními výstupy projektu budou 4 články: tři impaktované časopisy (Jimp; min. 30 bodů, reálně však pravděpodobně více) a jeden časopis zařazený do databáze SCOPUS (FSC; min. 10 bodů).

Závazným výstupem projektu bude minimálně 56 bodů.

Rozpočet projektu - uznané náklady

NávrhSkutečnost
1. Osobní náklady
Z toho
60300,-60300,-
1.1. Mzdy (včetně pohyblivých složek)45000,-45000,-
1.2. Odvody pojistného na veřejné zdravotně pojištění a pojistného na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti15300,-15300,-
2. Stipendia125000,-125000,-
3. Materiálové náklady49000,-42689,-
4. Drobný hmotný a nehmotný majetek8300,-7200,-
5. Služby56400,-69798,-
6. Cestovní náhrady25000,-19013,-
7. Doplňkové (režijní) náklady max. do výše 10% poskytnuté podpory36000,-36000,-
8. Konference pořádané VŠB-TUO k prezentaci výsledků studentského grantu (max. do výše 10% poskytnuté podpory)0,-0,-
9. Pořízení investic0,-0,-
Plánované náklady360000,-
Uznané náklady360000,-
Celkem běžné finanční prostředky360000,-360000,-