VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA MEZINÁRODNÍCH VZTAHŮ CENY POHONNÝCH HMOT A JEJICH REGIONÁLNÍ DIFERENCIACE

Transkript

1 VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA MEZINÁRODNÍCH VZTAHŮ Obor: Mezinárodní obchod CENY POHONNÝCH HMOT A JEJICH REGIONÁLNÍ DIFERENCIACE (bakalářská práce) Autor: Filip Tampier Vedoucí práce: Ing. Jiří Zeman, Ph.D. Prohlášení: Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci vypracoval/a samostatně a vyznačil/a všechny citace z pramenů. V Praze dne podpis studenta

2 Poděkování Rád bych tímto poděkoval vedoucímu práce, Ing. Jiřímu Zemanovi, Ph.D., za trpělivost a cenná doporučení při tvorbě práce, dvěma nejmenovaným manažerům za zásadní informace o fungování trhu pohonných hmot v České republice a v neposlední řadě Ing. Lence Žváčkové, za inspirativní statistické konzultace.

3 Obsah Úvod Ropa Těžba Distribuce Cena pohonných hmot v Evropě Cena surové ropy Daňová složka ceny Maržová složka ceny Trh pohonných hmot v ČR Distribuční řetězec Státní politika Kontrolní mechanismy Čerpací stanice Shrnutí Výzkum Volba prediktorů Sběr dat Specifikace dat Modely Výsledky a jejich interpretace Závěr Přílohy Seznam zdrojů... 36

4 Úvod V médiích se můžeme často dočíst o cenových pohybech na trhu pohonných hmot nebo surové ropy a jejich domnělých důvodech a implikacích pro spotřebitele. Zprávy působí podle mého názoru často velmi útržkovitým, matoucím až demagogickým dojmem, což mě přivedlo k otázce, jak tento trh doopravdy funguje. Informační diskontinuita v pozadí cenotvorby konečného produktu, jehož cena významně ovlivňuje rozpočty domácností 1, mě tedy motivovala k tvorbě této práce. Cílem práce je popsat trh s pohonnými hmotami v České republice a přijít na příčiny regionální diferenciace koncových cen. V první popisné části rozebírám cenotvorné faktory pohonných hmot. Text se dělí na tři části ropa, cena pohonných hmot v Evropě a trh pohonných hmot v ČR. V kapitole nazvané ropa nastiňuji strategický význam ropy jako suroviny, popisuji současnou situaci s těžbou, zásobami a distribučním řetězcem. V následující kapitole blíže zkoumám jednotlivé složky ceny koncového produktu u čerpacích stanic z evropské perspektivy. V poslední kapitole pak popisuji specifika českého trhu s pohonnými hmotami a jeho účastníky. Blíže se věnuji státnímu vlivu na cenu pohonných hmot, kontrolním mechanismům a regulaci na českém trhu a v neposlední řadě také trhu samotnému, včetně sítí čerpacích stanic a distributorů. V empirické části zkoumám v první fázi velikost závislosti ceny pohonných hmot v jednotlivých krajích České republiky na ceně surové ropy Brent z Londýnské burzy. Takto zjišťuji, v kterých krajích jsou odchylky statisticky významné, a tyto odchylky se snažím vysvětlit v druhé fázi. Vysvětlení hledám v makroekonomických, demografických a dalších ukazatelích (prediktorech) jednotlivých krajů, které jsem si navolil. Testuji korelaci statisticky významných odchylek koncových cen pohonných hmot v krajích s odchylkami v těchto prediktorech, a to zvlášť pro natural a motorovou naftu. Mojí hypotézou je, že cenové rozdíly v jednotlivých krajích jsou vysvětlitelné pomocí rozdílů v hodnotách těchto prediktorů, tzn., že jsou v modelu na hladině významnosti 5 % oprávněně. 1 Podle údajů Evropské komise, vydává průměrná domácnost na přepravu 13,6 % svého rozpočtu a nepřímo cena pohonných hmot ovlivňuje i významnou část ostatních výdajů. Viz EVROPSKÁ KOMISE. EU's response to the high oil and food prices. [online]. [cit ]. Dostupné z: 1

5 1. Ropa Ropa (původně polské označení solných pramenů 2 ) je jedna z hlavních strategických surovin dneška s využitím napříč průmyslovým spektrem. Zajišťuje 40 % 3 světové energetické spotřeby. Z průmyslových odvětví, které jsou na ní závislé, můžeme jmenovat dopravu, výrobu plastů, hnojiv, pesticidů a dokonce některých léků. Tato závislost na ropě je způsobená dosavadní neexistencí adekvátního substitutu a sílu této závislosti připomínají například notoricky známé ropné šoky ze 70. let nebo význam, jaký ropa hraje v ekonomikách států, které ji produkují. Ostatně ani termín ropná kletba nevznikl náhodou. Rizikovost této surovinové závislosti pro světovou ekonomiku je dále umocněna faktem, že 75 % dosud potvrzených rezerv a kolem 40 % 4 světové produkce, ovládá organizace OPEC, která je de facto mezinárodně uznávanou kartelovou dohodou 12 zemí vyvážejících ropu. Její motto zní Koordinace a jednotnost ropné politiky členských zemí za účelem zajištění spravedlivých a stálých cen ropy; efektivní, hospodárné a pravidelné zásobování dovážejících zemí; spravedlivý návrat kapitálu pro ty státy, které investují do ropného průmyslu. 5 Světová spotřeba ropy roste posledních 30 let (převážně zásluhou rostoucí poptávky z Asie 6 ) o 2 % ročně 4. Globální pokles poptávky jsme v novodobé historii zaznamenali pouze dvakrát, po již zmiňovaných ropných šocích. Globální nabídka však již v 21. století nestačí růst tempem poptávky, což se projevuje v rostoucích cenách. Dalším determinantem růstu cen je již zmíněná volatilita, která odrazuje investice do nových nalezišť a zpracovatelských kapacit Těžba Těžba je obvykle v rovinatých oblastech, které bývaly nebo stále jsou mořským dnem 2. Ropa tam vznikla (podle organické teorie 7 ) přeměnou odumřelých rostlin a živočichů. Oblasti těžby se liší jak hustotou (lehká, středně těžká, těžká), tak sladkostí (podle obsahu síry) a proto se na světových trzích surová ropa vždy uvádí pod místem původu např. WTI (West Texas Light). Jak můžeme vidět z grafu 1, produkce je relativně rovnoměrně rozdělena do jednotlivých oblastí těžby. Situace už není tak vyrovnaná, když se podíváme, jaké mají v jednotlivých oblastech 2 Masarykova universita v Brně. Těžba ropy. [online]. [cit ]. Dostupné z: 3 International Energy Agency. Key world energy statistics. [online] [cit ]. Dostupné z: 4 BP. Statistical Review of World Energy: June BRITISH PETROLEUM. [online, pdf] vyd. Dostupné z: nergy_review_2011/staging/local_assets/pdf/statistical_review_of_world_energy_full_report_2011.pdf 5 OPEC Statute. [online] [cit ]. Dostupné z: 6 Nárůst čínské spotřeby je přes 100 % za posledních deset let 4 7 Existují dva protichůdné vědecké názory na vznik ropy anorganická a organická teorie. Druhá jmenovaná je akceptovanější ve vědecké komunitě. 2 2

6 těžby zásoby, viz graf 2. Větší nálezy zaznamenala v posledním desetiletí jenom Jižní Amerika, v objemu 141 miliard barelů (polovina nových nálezů celkem), což ji posunulo ve světové tabulce rezerv na druhé místo z 8,9 % na 17,3 % 8. Graf 1: Produkce ropy podle regionu 10% 17% Severní Amerika 12% Střední a Jižní Amerika 9% Evropa a Eurasie Blízký východ 30% 22% Afrika Asie/Pacifik Zdroj: BP: Statistical Review of World Energy Full Report 2011 Graf 2: Zásoby ropy podle regionu 3% 10% 6% 17% Severní Amerika Střední a Jižní Amerika Evropa a Eurasie 10% Blízký východ Afrika 54% Asie/Pacifik Zdroj: BP: Statistical Review of World Energy Full Report Distribuce V polovině 19. století, kdy se začala ropa těžit ve větším měřítku (Rusko, USA), byla přepravována v dřevěných sudech (odtud barel) koňskými spřeženími. 9 Přeprava koňskými povozy 8 BP. Statistical Review of World Energy: June BRITISH PETROLEUM. [online, pdf] vyd. Dostupné z: nergy_review_2011/staging/local_assets/pdf/statistical_review_of_world_energy_full_report_2011.pdf 3

7 byla brzy nahrazena přepravou v cisternách po železnici. Později se ale kvůli stále stoupajícím nárokům muselo přistoupit k ještě efektivnějšímu způsobu přepravy za pomocí ropovodů po souši a tankerů po moři. Kombinací těchto dvou způsobů se dnes ropa přepravuje z oblastí těžby do oblastí spotřeby, kde se dále zpracovává v rafineriích. Region střední Evropy má dobrou distribuční síť ropovodů (viz obrázek 1), co se týče fyzické kvality i diverzifikace závislosti. Stavba této sítě probíhala převážně v šedesátých letech a stále je z ní poznat bipolární uspořádání, které tehdy v Evropě panovalo. Posledním budovaným úsekem byla propojka České republiky k síti západní Evropy. O tzv. IKL ropovodu (Ingolstadt-Kralupy-Litvínov) se začalo mluvit nedlouho po revoluci a fungovat začal roku Obrázek 1 Distribuční síť ve Střední Evropě Zdroj: Ihned.cz. [online]. Dostupné z: 9 Masarykova universita v Brně. Doprava ropy. [online]. [cit ]. Dostupné z: 4

8 2. Cena pohonných hmot v Evropě Cenu koncového ropného produktu si můžeme rozdělit na tři hlavní části. Na začátku je cena surové ropy, ta se zvyšuje o cenu přepravy do rafinerie a její zpracování, po cestě se dále přidá marže distributora, daně uvalené státem (spotřební a z přidané hodnoty) a marže prodejce. Daně tvoří okolo poloviny ceny konečného produktu u čerpacích stanic a je zajímavé pozorovat protichůdné tlaky na toto zdanění v rámci EU 10. Maržová složka prodejců je dalším zdrojem zajímavých variací cen, protože se stanovuje pro každou pumpu zvlášť a mísí se v ní spousta lokálních vlivů, jak ze strany poptávky, tak ze strany konkurence Cena surové ropy Volatilita nominálních i reálných cen ropy, ať už vezmeme jakýkoliv benchmark 11, od sedmdesátých let roste. Faktorů, které se na tom podílejí, můžeme identifikovat hned několik. Na obecné rovině se jedná o dlouhodobě stoupající náklady těžby, obavy z dosažení těžebního vrcholu 12, utahování na světových trzích 13, stoupající volatilita amerického dolaru 14, financializace komodit 15 a sezónní fluktuace v poptávce. Individuálně jsou pak na vině produkující státy, které jsou politicky nestabilní nebo záměrně manipulují s objemy své nabídky, fyzické problémy s ropovody a rafineriemi či přírodní katastrofy. Obecně řečeno jde o všechny události, které mají potenciál omezit poptávku či nabídku. Z evropského pohledu pak jde ještě o kurz evropských měn, převážně eura, proti americkému dolaru. Mezi události, které výrazně hnuly cenou ropy v posledních letech, můžeme zařadit asijskou finanční krizi, invazi do Iráku, hurikán Katrina, pád Lehman Brothers a následnou finanční krizi, či tsunami v Japonsku. Relativně vysoká volatilita vstupní suroviny v porovnání s trhem zemního plynu má za následek neexistenci dlouhodobých kontraktů na dodávky finálních produktů. Na burzách v Londýně, New Yorku či Chicagu se sice obchodují derivátové kontrakty na surovou ropu, ale fixování cen pomocí těchto kontraktů se děje pouze v malém měřítku. Je dáno nákladností a administrativní náročností takovéto strategie a zároveň relativně velkou možností promítat tyto fluktuace do koncových cen. Z ekonomického hlediska je zajímavé sledovat, jak jednotlivé články hodnotového řetězce dosahují a využívají této cenové flexibility. 10 EU. Souhrn posouzení dopadů zdanění pohonných hmot. [online] [cit ]. Dostupné z: 11 Standardně obchodovaný druh ropy na světových trzích např. Brent, WTI, Dubai. 12 Teorie těžebního vrcholu (Hubbertova teorie) říká, že v každém geografickém celku musí těžba dosáhnout zlomu, od kterého začíná klesat. 13 Klesající inventorní zásoby 14 USD je majoritní měnou, ve které se obchoduje ropa, i když v poslední době začíná ze své pozice pomalu ztrácet 15 Peníze, které se dostaly do oběhu po uvolnění monetární politiky od FED a ECB a skončily na komoditních burzách 5

9 Na cenu mají vliv také potenciální substituty. Vzhledem k tomu, že pravděpodobnost dosažení zmíněného ropného zlomu v konvenční těžbě stoupá 16, můžeme stále častěji slyšet o nových metodách těžby. Mezi nekonvenční typy těžby ropy, které by mohly do budoucna hrát roli, patří její extrakce z živičných písků (Kanada, Venezuela 17 ) či ropných břidlic (Brazílie, Čína, Rusko 17 ). Nutno ale zmínit že tyto způsoby jsou nákladnější 18,19 a méně šetrné vůči životnímu prostředí 19. Graf 3 Dlouhodobý vývoj cen ropy (WTI) v reálných (tmavě zelená) a nominálních cenách (světle zelená) s historickým podtextem Zdroj: BP: Statistical Review of World Energy Full Report Daňová složka ceny V porovnání s ostatními regiony světa má Evropa relativně vysoké ceny pohonných hmot. Spotřebitel při této větě nezajásá, ale pro ekonomiku a životní prostředí v Evropě to je jedna z velkých výhod. Vyšší ceny pohonných hmot totiž v delším horizontu snižují poptávku, což snižuje 16 MURRAY, James a David KING. Climate policy: Oil's tipping point has passed. Nature [online] , roč. 481, č. 7382, s [cit ]. ISSN DOI: /481433a. Dostupné z: 17 Masarykova universita v Brně. Těžba ropy. [online]. [cit ]. Dostupné z: 18 Rentabilita těžby začíná mezi USD za barel 19 LEATON, James. WWF. Unconventional oil: Scraping the bottom of the barrel?. [online]. [cit ]. Dostupné z: 6

10 množství negativních externalit (emisí) a velikost účtu za import. Dále se vyšší cena pozitivně projevuje na dostupnosti hromadné dopravy, stimulaci inovací v automobilovém průmyslu skrze tlak na větší efektivitu a v neposlední řadě dává příležitost investovat dodatečné daňové příjmy. Evropská unie může vydávat daňová nařízení pouze na základě jednomyslné shody všech členů a tak stanovit přesnou sazbu daní, jak bylo původně záměrem z roku , by bylo jen obtížně prosaditelné. Minimální sazby těchto daní však EU diktuje již od roku 1993, a současné hranice EUR 0,359 a EUR 0,33 pro natural a naftu byly prosazeny v roce Ačkoliv je daňové zatížení ve většině států vysoko nad touto minimální hranicí 24, hraje přesto důležitou roli z důvodu tzv. turismu pohonných hmot a s ním související možností, že by státy zvyšovaly svoje příjmy skrze dumpingovou cenovou politiku, kterou by lákaly na nákup pohonných hmot právě u nich 22,23. V roce 2011 se objevily tendence vydat direktivu znovu, s vyššími sazbami minimální daně, které by se více blížily průměru s cílem omezit manévrovací prostor států pro manipulaci s cenami 23. Tato strategie se kromě zmíněného turismu pohonných hmot používá pro subvencování komerčních dopravců (Maďarsko, Španělsko). Daně zatím zůstávají doménou suverénních států a jediná probíhající harmonizace je způsobována tržními silami a mezistátními dohodami, které reagují na strukturální problémy. Můžeme zmínit například Manchesterskou dohodu z roku 2005, kde se členské státy EU zavázaly, že na zvyšování cen vstupních surovin nebudou reagovat umělým zvyšováním poptávky, formou snižování spotřebních daní. Dohoda však v ojedinělých případech umožňuje zvýšení transferových plateb nejohroženějším skupinám obyvatel. Dohromady tvoří spotřební daň a DPH u členských států EU v průměru 54 % ceny koncového produktu u naturalu a 48 % u nafty Maržová složka ceny Maržová složka se dělí mezi rafinerie, distributory a prodejce. Výchozí pozice těchto tří subjektů je rozdílná, proto je popíšu zvlášť. 20 První White Paper EK na budoucnost dopravy z července 2001, vytyčuje jako jeden z cílů harmonizaci daní z pohonných hmot pro komerční použití 21 Energy taxation directive: Directive 2003/96/EC. In: Official Journal L Dostupné z: 22 Lucembursko prodává průměrně 5-8krát víc pohonných hmot ročně na obyvatele než okolní státy 23 DINGS, Jos. Transport and Environment: What happened to fuel taxation in Europe?. [online]. [cit ]. Dostupné z: %20final%20merged.pdf 24 Informační bulletin o zdanění pohonných hmot v členských státech: Poměr daní na koncových cenách. EVROPSKÁ KOMISE. [online] vyd. [cit ]. Dostupné z: 7

11 Rafinerie mají fixní výrobní kapacitu 25, a to jak celkovou, tak poměr jednotlivých produktů. Nemohou tudíž v krátkém období reagovat na výchylky jak v celkové poptávce, tak v oblibě jednoho druhu paliva na úkor druhého. Tato nízká elasticita jejich nabídky má za následek větší volatilitu jejich marží, které se na jedné straně odvíjí od managementu nákupu surovin a vyjednávacích schopností s těžaři 26 a na straně druhé, od konkurence na jejich lokálním trhu. Z maržového koláče zmíněných třech subjektů si rafinerie ukrajují největší část kvůli relativně nízké konkurenci. Dalším důvodem je tlak vertikálně integrovaných firem (těžba-zpracování-prodej) na co největší ziskovost prvních dvou článků. U distributorů je relativně velká variabilita služeb, od produktovodů, přes silniční dopravu po skladování, tudíž se těžko generalizuje výše jejich marže. Nicméně můžeme říci, že jejich marže jsou nejstabilnější z důvodu stabilních nákladů, daných dlouhodobými paušálními kontrakty, modelem podnikání a častou vertikální integrací, jak seshora tak zezdola. S čerpacími stanicemi se přesouváme od velkoobchodu do retailu, kde vstupuje do hry spotřebitel a jeho chování, tudíž vlivů na výši marže je daleko více než u předchozích dvou subjektů. Na obecné rovině můžeme říci, že výše marže u čerpacích stanic by měla být omezena pouze z poptávkové strany tlakem spotřebitelů, který staví omezující mantinely pro pohyb s koncovými cenami, ale v realitě hrají roli i cenové strategie prodejců. U těch se čas od času objevují tendence k oligopolnímu chování, které má na tuto cenu také přímo úměrný vliv, ať už se jedná o kartelovou dohodu či pouze o strategii cenového následování 27. U konkrétních čerpacích stanic potom hraje velkou roli jejich pozice na lokálním trhu, popř. zájmy vlastníka. 25 Rafinerie mají svým vybavením pevně dané, jaký poměr jednotlivých ropných produktů mohou vyrábět, a změna vyžaduje vysoké investice. 26 Ty mají ale často usnadněny jejich vertikální integrací v distribučních řetězcích těžebních společností. 27 Mikroekonomická teorie oligopolu tvrdí, že v případě homogenního produktu je pro všechny účastníky strategie cenového následování (Stacklebergův oligopol) výhodnější než prostá cenová konkurence (Bertrandův oligopol) (Gravel, Rees 1992) 8

12 3. Trh pohonných hmot v ČR Tato kapitola se zabývá distribučním řetězcem pohonných hmot v rámci ČR, ropnou bilancí ČR, regulační funkcí státu na trhu pohonných hmot, problémy trhu a kontrolními mechanismy, které by je měly hlídat. V neposlední řadě také popisuje samotné čerpací stanice Distribuční řetězec Hlavním zdrojem ropy pro Českou republiku 28 jsou s 59% podílem naleziště v Ruské federaci. Ruská ropa s vysokým podílem síry do České republiky proudí jižní větví ropovodu Družba přes Bělorusko, Ukrajinu a Slovensko. Ropy z ostatních zdrojů (převážně Azerbajdžán 29 % 29 ) se dodávají prostřednictvím ropovodu IKL. Ten začíná v bavorském Vohburgu poblíž Ingolstadtu, kde je napojen na ropovod TAL, dopravující ropu přes Alpy z terminálu v italském Terstu na pobřeží Jaderského moře. Podíl ropovodů Družba a IKL byl v roce %, respektive 44 % 29. Oba ropovody 30 vlastní a provozuje státní akciová společnost MERO ČR a.s. (Mezinárodní ropovody), která vznikla v roce 1994 fůzí vlastníků jednotlivých ropovodů 31. MERO ropu také skladuje pro Státní správu hmotných rezerv. Pro tyto účely vybudovala centrální tankoviště ropy u obce Nelahozeves ve Středočeském kraji, kam ústí oba ropovody. Skladiště se stavělo postupně od roku 1994 a v současnosti je největším tankovištěm ropy ve Střední Evropě s kapacitou 1550 tisíc m Malou část své spotřeby potom pokrývá Česká republika vlastními zdroji z nalezišť na Jižní Moravě (cca 2 %) 29. Celkový objem průmyslově dovezené a zpracované ropy v ČR v rafinériích České rafinérské a.s. (Kralupy nad Vltavou, Litvínov) a Paramo a.s. (Pardubice) činil za rok 2011 celkem 7.097,6 tis. tun 29. Postaraly se o to čtyři společnosti operující na českém trhu Shell CR, Agip ČR, Paramo a.s. a Unipetrol RPA. K tomuto číslu musíme přičíst ještě objemy čistého dovozu ropných produktů a meziproduktů do ČR, převážně ze Slovenska a Německa, který v roce 2011 činil 912 tis. tun 29. Z rafinerie dále ropný produkt putuje do tzv. celního (daňového) skladu, kde se při prodeji přičte spotřební daň. Na trhu distribuce, skladování a prodeje ropných produktů má dominantní postavení další státní akciová společnost Čepro. Ta vznikla v roce 1994 odštěpením produktovodné divize, při privatizaci bývalé státní společnosti Benzina a.s. 33. Její dominantní postavení je dáno vlastnictvím velké části skladovacích kapacit na pohonné hmoty v ČR a především unikátní sítě 28 Do výstavby ropovodu IKL byla Ruská federace jediným dodavatelem ropy do České republiky 29 MINISTERSTVO PRŮMYSLU A OBCHODU. Ropa a ropné produkty v roce 2011: Bilanční přehled. [online]. [cit ]. Dostupné z: 30 U Družby jen českou část 31 MERO. Historie společnosti. [online]. [cit ]. Dostupné z: 32 MERO ČR. Centrální tankoviště ropy Nelahozeves: Historie výstavby. [online]. [cit ]. Dostupné z: 33 ČEPRO. O společnosti. [online]. [cit ]. Dostupné z: 9

13 produktovodů. Ta čítá přes 1100 km 34 a její stavba započala již roku 1953, s původním strategickým cílem zajistit zásobování armády Sovětského svazu pohonnými hmotami až k západní hranici. Čepro, podobně jako MERO, pro Státní správu hmotných rezerv zajišťuje skladování strategických zásob ropných produktů. Z těchto skladů pohonných hmot, kde se obvykle skladují i ostatní kapalná paliva a topiva, se potom prodávají koncovým prodejcům, kteří je dopravují (nebo nechávají dopravit) ke svým čerpacím stanicím. Větší prodejci někdy tento článek řetězce vynechávají a nakupují pohonné hmoty přímo ve skladech rafinerií Státní politika Státní role na trhu s pohonnými hmotami se sestává ze čtyř primárních cílů a to ochrany spotřebitele, maximalizace daňových zisků z pohonných hmot, subvencování ohrožených skupin obyvatel a oblastí průmyslu a zajištění surovinové bezpečnosti státu. Ochrana spotřebitele se sestává ze zajištění odpovídající kvality pohonných hmot, ochrany hospodářské soutěže na trhu a dohledu na spravedlivost praktik při prodeji. Maximalizace daňových zisků se v tomto případě rovná omezení daňových podvodů při proclívání pohonných hmot. Oběma cílům se věnujeme v části Kontrolní mechanismy. Zajištění surovinové bezpečnosti je jeden z klíčových státních zájmů. Neomezuje se pouze na ropu a ropné produkty, ale zahrnuje také potraviny a průmyslové suroviny. Ropa a její deriváty nicméně tvoří v surovinovém mixu zásob 72 % 35. Zajištění surovinové bezpečnosti se řídí strategií státu v přístupu k surovinové závislosti a jejím řízení a obsahuje jak hledání a podporu substitutů, tak skladování strategických množství těchto surovin Dotační politika Subvencování ohrožených skupin obyvatel je jedna z metod jak ulehčit občanům od zátěže stoupajících cen pohonných hmot. Česká republika tuto politiku využívá pouze v zemědělství, kdy zemědělcům vrací spotřební daň z níže uvedených pohonných hmot spotřebovaných v zemědělské prvovýrobě (tzv. zelená nafta) 36, přičemž zvýhodněna je pouze rostlinná výroba. Vratka daně činí u motorové nafty splňující normu ČSN EN 590 (tedy s obsahem biosložky max. 7 % objemu) 60 % spotřební daně zahrnuté v ceně, u tzv. směsné nafty (obsah biosložky vyšší nebo roven 30 % objemu) 85 % spotřební daně zahrnuté v ceně. V minulém roce tímto způsobem vrátil stát zemědělcům 1,82 34 ČEPRO. Produktovodní síť a střediska. [online]. [cit ]. Dostupné z: 35 SPRÁVA STÁTNÍCH HMOTNÝCH REZERV ČR. Struktura státních hmotných rezerv: Odbor hmotných rezerv. [online]. [cit ]. Dostupné z: 36 CELNÍ SPRÁVA ČR. Zelená nafta. [online]. [cit ]. Dostupné z: 10

14 miliardy korun 37. V novém reformním balíčku schváleném parlamentem se tato podpora v rámci úspor od roku 2013 ruší Státní správa hmotných rezerv Hlavním předmětem činnosti odboru hmotných rezerv je výkon práva hospodaření k hmotným rezervám státu, zajištění veškeré koncepční a realizační činnost spojené zejména s tvorbou, ochranou a používáním těchto rezerv 38. Hmotné rezervy mají povahu strategických zásob a tvoří je vybrané základní suroviny, materiály, polotovary a výrobky určené pro zajištění obrany a obranyschopnosti, pro odstraňování následků krizových situací a pro ochranu životně důležitých hospodářských zájmů státu. Jedná se zejména o základní surovinové vstupy pro petrochemii, metalurgii, chemický, textilní a potravinářský průmysl. Hmotné rezervy se skladují jednak ve vlastních skladových základnách Správy státních hmotných rezerv, jednak na smluvním základě u podnikatelských subjektů v ČR. Nejvýznamnějším kontraktorem na skladování ropy je již zmiňovaná společnost MERO ČR a její CTR 39 v Nelahozevsi. Prioritním úkolem v oblasti hmotných rezerv je tvorba a udržování strategických nouzových zásob ropy a vybraných ropných produktů v množství a struktuře, která odpovídá požadavkům dle zákona č. 189/1999 Sb., o nouzových zásobách ropy, v platném znění, kterým byla do právního řádu ČR převzata směrnice Evropské unie č. 67/2006/ES. Ta říká, že Členské státy EU jsou povinny udržovat na základě příslušných právních a správních předpisů zásoby ropných produktů na úrovni, která v každé kategorii vyjmenovaných ropných produktů odpovídá alespoň průměrné denní domácí spotřebě, vypočtené podle příslušné metodiky za 90 dnů předchozího kalendářního roku Biosložka v palivech Potřeba nahrazovat ropné deriváty, které importujeme, něčím co jsme schopni vypěstovat sami, vychází z koncepce Evropské unie pro snižování závislosti na fosilních zdrojích energie, která reaguje na změny klimatu, rostoucí ceny fosilních paliv a v neposlední řadě se snaží o uplatnění štědře dotované nadprodukce zemědělců v EU. Cílem je do roku 2020 nahradit 10 % fosilních paliv využívaných v dopravě biopalivy. Podpora biopaliv je v rámci Evropské unie určována směrnicí 2003/30/ES o podpoře biopaliv a jiných paliv z obnovitelných zdrojů v dopravě a směrnicí 2003/96/ES o harmonizaci rámce Společenství pro zdanění energie a elektřiny. Tato směrnice ponechává 37 Zemědělci se nechtějí vzdát zelené nafty: Server ropa.cz. [online]. [cit ]. Dostupné z: 38 SPRÁVA STÁTNÍCH HMOTNÝCH REZERV ČR. Odbor hmotných rezerv. [online]. [cit ]. Dostupné z: 39 Centrální tankoviště ropy 40 RADA EU: Směrnice 2006/67/EU. [online]. [cit ] vyd. Dostupné z: 11

15 členským státům relativně velkou míru volnosti pro rozhodování, jakým způsobem přistoupí k plnění indikativních cílů stanovených první ze zmíněných směrnic, poměrně důkladně však upravuje podmínky, za nichž je možné poskytnout daňové zvýhodnění těmto palivům. 42 V České republice je od roku 2010, kdy došlo k poslednímu navýšení, povinná biosložka u naturalu 4,1 % a 6 % u nafty 41. Do motorové nafty jsou přimíchávány methylestery mastných kyselin, v Česku hlavně z řepkového oleje. Do automobilových benzínů se ze zákona přidává bioetanol. Vmíchávání biosložek podle pozorovatelů vedlo k mírnému zdražení pohonných hmot, z důvodu vyšších nákladů na produkci těchto substitutů. Cena biosložek, zejména methylesteru řepkového oleje (MEŘO), je vyšší, což zdražilo litr paliva o desítky haléřů. Vzhledem k nižší výhřevnosti směsí lze také očekávat mírně vyšší spotřebu vozidel. 42 Biopaliva první generace, vyráběné z farmářských plodin, budí od spuštění kontroverzi kvůli jejímu spornému ekologickému efektu, energetické účinnosti a vlivu na zdražování potravin. Problémem v uplatnění těchto paliv je také nízká poptávka ze strany spotřebitelů, převážně daná jejich nepříznivým vlivem na životnost motorů a vyšší spotřebou. Tu částečně uměle zvyšuje zmiňované daňové zvýhodnění paliv s vysokým obsahem bioložky, které láká k jeho využití převážně zemědělce. Řešení některých negativních vlivů vidí odborníci 43 v podpoře druhé generace těchto paliv, jejichž hlavní výhodou je nezávislost surovinových zdrojů biosložek na produkci potravin Kontrolní mechanismy Trh s pohonnými hmotami svými velkými obraty láká a vysokou volatilitou občas tlačí účastníky k nekalým praktikám, někdy až podvodnému jednání, kterým škodí jak státu, tak spotřebitelům. 45,46 Mezi nejčastější podvody se řadí černé dovozy, daňové machinace, pančování 47 a prodeje nesprávného množství pohonných hmot. Cenová deformace z nich plynoucí, potom vede k existenciálním problémům u drobných prodejců, kteří se sami často v následku toho stávají součástí černé ekonomiky. Stát má nastaveny určité kontrolní mechanismy, které by měly nekalé praktiky a podvody v ideálním případě vymýtit, v realitě alespoň omezit. Přiblížíme si je blíže s institucemi, které je zaštiťují. 41 ČEPRO. Biopaliva. [online]. [cit ]. Dostupné z: 42 STUPAVSKÝ, Vladimír: Kapalná biopaliva cíle a perspektivy. Biom.cz [online] [cit ]. Dostupné z: ISSN: INTERNATIONAL ENERGY AGENCY. Sustainable Production of Second-Generation Biofuels vyd.[online]. [cit ]. Dostupné z: 44 PARAMO. Biopaliva druhé generace. [online]. [cit ]. Dostupné z: 45 Stát v současnosti kvůli černé ekonomice na trhu pohonných hmot přichází podle odhadu ředitele Generálního finančního ředitelství ČR, Jana Knížka, o cca 5-8 miliard Kč ročně. 46 TÝDEN. Rozhovor se šéfem Generálního finančního ředitelství: Stát tratí na daňových únicích okolo 30 mld. ročně. [online]. [cit ]. Dostupné z: 47 Přimíchávání nežádoucích směsí do pohonných hmot za účelem zvýšení objemu např. ložiskový olej, voda, technický benzín apod. Efektem bývá nižší výkon, vyšší spotřeba a možné poškození motoru. 12

16 Úřad pro ochranu hospodářské soutěže Hlavním posláním ÚOHS je, jak už jeho název napovídá, zajistit aby obchodní soutěžení na území České Republiky, probíhalo v rámci platných zákonů. To zahrnuje kontrolu veřejných zakázek, veřejné podpory 48 či používání nekalých tržních praktik. ÚOHS hraje důležitou kontrolní roli na méně koncentrovaných trzích s homogenním produktem, jakým jsou třeba pohonné hmoty. V Čechách máme jediný případ sporu ÚOHS s účastníkem trhu pohonných hmot z roku 2003, kdy ÚOHS obvinil skupinu šesti čerpacích stanic z kartelové dohody a uložil jim pokutu v celkové výši 313 milionů korun 49. Případ však vrátil krajský soud v Brně po devíti letech úřadu zpátky k přeformulování obvinění a tak se v současné chvíli nachází zpět na začátku. Obvinění zakládá ÚOHS na cenových pohybech z roku 2001, kdy měli obvinění čerpadláři ve shodě snižovat a zvyšovat ceny Celní správa České republiky Hlavním úkolem celní správy je ve vztahu k pohonným hmotám kontrola odvedení daní za importované suroviny. Spolupracuje při tom s finančním úřadem a policií. Fenomén krácení daní u pohonných hmot je rozšířen kvůli relativně nákladné testovatelnosti složení dovážených surovin, volným pohybem zboží v Shengenském prostoru, volné legislativě a v neposlední řadě také vidině závratných zisků. V poslední době zjistili detektivové protikorupční policie zvýšený výskyt podvodů za použití tzv. bílých koní, jak tomu bylo obvyklé v obchodech s lehkými topnými oleji v 90. letech. Podle detektivů se kauzy současných daňových podvodů naštěstí od machinací s LTO stále liší v jednom zásadním rozdílu, a to že se zatím obešly bez obětí na životech 50. Daně se u pohonných hmot dělí na spotřební a DPH, přičemž každá má trochu jinou metodu výpočtu. Spotřební daň je daní z objemu pohonných hmot vystupujících z palivového depa ve výši Kč na 1000 litrů u nafty a Kč u naturalu 51. DPH je daní vztahující se na cenu pohonných hmot u čerpacích stanic, do základu daně z přidané hodnoty pro určení výše této daně se zahrnuje cena produktu, spotřební daň a distribuční marže. Výše této daně je v současnosti 19 %. 48 Podle čl. 107 odst. 1 Smlouvy o fungování Evropské unie podpory poskytované v jakékoli formě státem nebo ze státních prostředků, které narušují nebo mohou narušit hospodářskou soutěž tím, že zvýhodňují určité podniky nebo určitá odvětví výroby, jsou, pokud ovlivňují obchod mezi členskými státy, neslučitelné s vnitřním trhem, nestanoví-li Smlouvy jinak. 49 ÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE. Pokuta 313 mil. Kč distributorům pohonných hmot. [online]. [cit ]. Dostupné z: 50 ČESKÁ TELEVIZE. Bílí koně a daňové úniky. [online]. [cit ]. Dostupné z: 51 Česká Republika. Zákon o spotřebních daních. In: 353/2003 Sb Dostupné z: 13

17 Dohromady tvoří tyto daně cca 55 % 52 koncové ceny pohonných hmot, což představuje velký prostor k únikům Česká obchodní inspekce Česká obchodní inspekce je orgánem státní správy podřízeným Ministerstvu průmyslu a obchodu ČR. 53 Jejím posláním je kontrola a dozor nad právnickými a fyzickými osobami prodávajícími nebo dodávajícími výrobky a zboží na vnitřní trh, poskytujícími služby nebo vyvíjejícími jinou podobnou činnost na vnitřním trhu. Konkrétně na trhu pohonných hmot hlídá dodržování podmínek jakosti zboží včetně podmínek pro skladování a dopravu, zda se při prodeji zboží používají ověřená měřidla a zda při uvádění stanovených výrobků na trh byly podle zvláštního právního předpisu výrobky řádně opatřeny stanoveným označením 53. V ideálním případě by se kvalita pohonných hmot měla lišit pouze v aditivaci 54, v realitě se však zejména u menších sítí čerpacích stanic setkáváme s již zmiňovaným pančováním. Kontrola jakosti pohonných hmot je tak nejdůležitější činností ČOI v ochraně motoristů, protože koncový spotřebitel jen těžko vizuálně či pachově zhodnotí kvalitu. ČOI je však odborníky kritizována za metodiku testování a veřejností za to, že odmítá zveřejňovat seznamy čerpacích stanic, co se prohřešily. ČOI však argumentuje tím, že ze zákona nemůže rozlišovat mezi palivem, které má jen o několik stupňů jinde teplotu vzplanutí od paliva, které má potenciál zadřít motor. Vzhledem k tomu, že důvěra vůči značce hraje na trhu značnou roli, mohlo by se stávat, že se čerpací stanice objeví na seznamu za drobný prohřešek po boku stanic, co prodávají závadné pohonné hmoty, což by významně poškodilo její reputaci. Organizace by se tak vystavila nebezpečí žalob ze strany prodejců. Posledním důvodem je nutnost zajistit klidné podmínky a anonymitu pro práci policie. Změna nastala od dubna roku 2011, kdy čtvrtá novela zákona č. 311/2006 Sb., o pohonných hmotách, uložila ČOI povinnost zveřejňovat způsobem umožňujícím dálkový přístup pravomocná rozhodnutí České obchodní inspekce týkající se čerpacích stanic pohonných hmot, provozovatelů čerpacích stanic, dopravců a distributorů pohonných hmot, u nichž kontrolou zjistila, že jakost nebo složení prodávaných, vydávaných nebo přepravovaných pohonných hmot není v souladu s tímto zákonem Pečeť kvality pohonných hmot Spotřebitelé chtějí mít jistotu, že natankují kvalitní pohonné hmoty. Pro tento účel se některé sítě čerpacích stanic nechávají dobrovolně kontrolovat mezinárodní certifikační společností 52 ONDROVÁ, Elena. FINANCE.CZ. Daně tvoří více než polovinu ceny benzínu. [online]. [cit ]. Dostupné z: 53 ČESKÁ OBCHODNÍ INSPEKCE. Vymezení kompetencí. [online]. [cit ]. Dostupné z: 54 Přidání příměsí zlepšujících vlastnosti pohonných hmot 55 ČESKÁ OBCHODNÍ INSPEKCE. Nevyhovující čerpací stanice pohonných hmot. [online]. [cit ]. Dostupné z: 14

18 SGS Czech Republic, která na základě průběžných nezávislých kontrolních auditů, pokud všechny aspekty splňují evropské normy, propůjčuje certifikát kvality, tzv. pečeť kvality pohonných hmot. Ta motoristovi zajistí odpovídající standard jak pohonných hmot, tak ostatní služeb, včetně reklamačního řádu či pojištění pro případ způsobení škody Čerpací stanice Dostáváme se k samotným subjektům výzkumu čerpacím stanicím respektive veřejným čerpacím stanicím, soukromými stanicemi a stanicemi s vymezeným přístupem, se v práci nezabýváme. Na následujících řádcích si přiblížíme vývoj a současný stav trhu prodejců pohonných hmot v ČR, jejich marketing a regulační opatření, které se jich týkají. Dokládání vývoje českého trhu daty je ztížené faktem, že řádnou evidenci začal Odbor surovinové a energetické bezpečnosti Ministerstva průmyslu a obchodu vézt až od roku 2006, kdy vešel v platnost zákon č. 311/2006 Sb., o pohonných hmotách. Hustota veřejných čerpacích stanic je v České republice největší ze středoevropského regionu. Česká republika měla v roce čerpacích stanic na obyvatel 56,57, skoro dvojnásobek co většina sousedních států jako Německo s Polskem (18) a Slovensko s Maďarskem (15), jedinou zemí, která se nám v počtu stanic na obyvatele blíží je Rakousko s 34 stanicemi na obyvatel. Srovnáme-li to však s počtem vozidel na obyvatele, vítězem je Německo s 0,6 a Česká republika je až na třetím místě za Rakouskem s 0,45 vozidly na obyvatele 57. Tento nepoměr je dán divokým vývojem na českém čerpadlářském trhu počátkem 21. století, kdy vysoké marže a relativně volná legislativa přilákaly na trh spoustu malých a středních společností prodávajících pohonné hmoty. Po roce 2005 se situace ustálila. 58 Několik velkých společností se rozhodlo český trh opustit a prodaly své čerpací stanice. Můžeme jmenovat Aral, který koupila v roce 2005 OMV, či ConoccoPhillips jež rok na to převzala společnost Lukoil Na konci roku 2011 to bylo 35,3 stanice, ale cituji studii Ministerstva průmyslu a obchodu z roku 2008, kde je srovnání s ostatními státy. 57 DUŠEK, Luděk et al. MINISTERSTVO PRŮMYSLU A OBCHODU. Trh pohonných hmot a čerpacích stanic v ČR a některých zemích EU. [online] [cit ]. Dostupné z: 58 Příbytek čerpacích stanic od roku 2005 je pravděpodobně do 200, první údaj podle nových statistických norem je čerpacích stanic z konce roku 2007 a poslední z EURO. Případ kartelu čerpadlářů se vrací na počátek. [online]. [cit ]. Dostupné z: 15

19 Účastníci trhu Celkem se na trhu na konci roku 2011 nacházelo veřejných čerpacích stanic (55 % všech stanic) 60. Podle vlivu na trh a typu vlastníka, rozlišujeme čtyři hlavní skupiny účastníků trhu. Lídrem trhu, jak v cenách, tak v kvalitě poskytovaného zboží a služeb, je čtveřice sítí na trhu známých jako majors 61, které jsou součástí mezinárodních petrolejářských koncernů s vertikálně integrovanou strukturou napříč hodnotovým řetězcem. Jedná se o Benzinu, Agip, Shell a OMV. Mateřské koncerny, se zpravidla soustředí na maximalizaci zisků na stupních vyšších než konečný retailový prodej, který v ziskovém koláči obvykle zabírá část v jednotkách procent. Jedním z hlavních cílů jejích retailových prodejen je tak marketing mateřského koncernu, čemuž odpovídají i jejich marketingové strategie. Oproti tomu stojí malé a střední sítě čerpacích stanic, u kterých tvoří retailový prodej pohonných hmot majoritní část zisku. Cenou i kvalitou zboží a služeb, se průměrně pohybují ve spodní polovině mezi oběma výše zmíněnými extrémy na trhu. Z lídrů této kategorie můžeme jmenovat společnosti EuroOil, Lukoil či Pap Oil, kteří se většinou snaží jít ve všech aspektech zlatou střední cestou. Výjimku tvoří Lukoil, který razí filosofii vysokého standardu služeb za nízké ceny. Od vstupu na český trh však každoročně vykazuje ztrátu 62 marketingovým účelům. V tomto aspektu se podobá skupině majors. a smysl jeho existence se tak blíží více Specifickou skupinu provozovatelů čerpacích stanic tvoří řetězce velkých zahraničních obchodních společností (Ahold, Tesco, Makro a Globus). U těch, podobně jako u majors, není zisk z prodeje pohonných hmot primárním cílem jejich existence. Tyto stanice se obvykle nacházejí přímo v areálu nákupního centra a slouží především jako lákadlo pro zákazníky. Snaží se proto držet na spodní cenové hranici, s minimálními maržemi a náklady Cenotvorba V této části nás budou zajímat cenové rozdíly v rámci jednotlivých sítí, technická stránká stanovování cen a lokální konkurenční boj jednotlivých čerpacích stanic. O strategii stanovování cen však lidé z branže neradi mluví a převážně větší sítě čerpacích stanic si je pečlivě chrání jako obchodní tajemství. Jde také o citlivou tématiku z důvodu častých nařčení z kartelového chování. Zdrojem informací k této problematice tak jsou dva rozhovory s vysokými představiteli hlavních sítí čerpacích stanic, kteří si nepřáli být jmenováni. 60 DUŠEK, Luděk et al. MINISTERSTVO PRŮMYSLU A OBCHODU. Evidence čerpacích stanic pohonných hmot v ČR k [online]. [cit ]. Dostupné z: 61 Z anglického slova major znamenajícího hlavní, významný či většinový 62 Výroční zprávy společnosti ze serveru justice.cz. MINISTERSTVO SPRAVEDLNOSTI. [online]. [cit ]. Dostupné z: 16

20 Můžeme říci, že za normálních okolností 63 konkurenční boj probíhá na úrovni jednotlivých stanic, bez ohledu na velikost sítě. Cena, které se snaží stanice dosáhnout, slouží k maximalizaci zisku, když balancuje mezi marží a prodaným objemem. Každá stanice má pro ty účely zmapovanou konkurenci v okolí. Všem bezprostředním konkurentům pak přiřazuje váhu, jak moc jejich cenové pohyby ovlivňují jejich odbyt a naopak jak vlastní pohyb cen ovlivňuje ceny okolní. Z těchto jednotlivých vlivů si každá čerpací stanice sestaví algoritmus, do kterého dodává aktuální informace o cenách uvažovaných konkurenčních stanic 64 a ten vypočte ideální cenu pro danou stanici. Větší sítě stanovování cen řeší online z centrály, přepsání ceny v účetních systémech stanice a tzv. totemech 65 je tak otázkou několika vteřin. Druhým způsobem jak ovlivnit svoji ziskovost (popřípadě prodaný objem) je ze strany poptávky. Řadí se mezi ně kvalita pohonných hmot daná aditivací, šíře produktové řady, ale také vnímání těchto aspektů zákazníky 66. Dále to je rozsah poskytovaných služeb nad rámec tankování pohonných hmot, jako jsou obchod, myčka, vysavač, mytí oken, možnosti placení, velikost parkování či restaurace, včetně úrovně těchto služeb zahrnující čistotu provozu, pořádek, ochotu obsluhy, otvírací dobu. V neposlední řadě se taky jedná o pevně dané aspekty, jako jsou poloha na frekventované trase 67 a komfortnost používání příjezdové a výjezdové přípojky z komunikace. Tyto aspekty čerpacích stanic jsou dlouhodobějšího charakteru a vychází z celkové marketingové strategie firmy. Oslovení manažeři se shodli, že mohou hrát až překvapivě velkou roli v tom jakou sílu má provozovna na lokálním trhu Regulace čerpacích stanic Čerpací stanice mohou být vystaveny regulaci ze třech směrů. První se týká množství stanic a je daná územními plány jednotlivých samosprávných celků. Cílem druhého typu regulace je zajištění kvality a bezpečnosti provozu a to jak kvality pohonných hmot, tak kvality samotné stavby a jejího technického vybavení. Kontrolním orgánem je v tomto případě již zmiňovaná Česká obchodní inspekce. Posledním druhem je cenová regulace, která se v České republice zatím vyskytuje jenom v nepřímé podobě, a to ve formě povinnosti informovat úřady o množství a ceně prodaného paliva. Zakládá ji vyhláška č. 337/2010 Sb. 68. V sousedním Německu se v současné době spekuluje o uložení 63 Pokud není cílem stanice zvýšit odbyt i za cenu ztráty a podniká v rámci zákona 64 Ty poskytuje společnost CCS 65 Totem = stojan s cenami prodávaných pohonných hmot 66 Kvalita pohonných hmot je jen velmi těžko objektivně měřitelná a tak hraje velkou roli i subjektivní vnímání značky zákazníky, dané jejím marketingem 67 Zde nejde jen o geografickou polohu ale také o to, zda-li je stanice ve frekventovaném směru na první pozici před ostatními a u jakého druhu komunikace se nachází 68 Česká republika. Vyhláška o emisních limitech a dalších podmínkách provozu ostatních stacionárních zdrojů znečišťování ovzduší emitujících a užívajících těkavé organické látky a o způsobu nakládání s výrobky 17

21 povinnosti čerpacích stanic zveřejňovat své nákupní ceny a omezení množství změn cen za den na jednu. Cenová regulace je obecně z ekonomického hlediska velmi nebezpečná politika, protože se k ní politici mají tendenci uchylovat v rámci populistických kampaní a přitom samotná často vede k distorzi trhu a tvorbě bublin Shrnutí V předchozím textu jsme roztřídili trh pohonných hmot v ČR do funkčních celků a popsali jednotlivé významné aktéry. Tyto znalosti nám budou sloužit, až se přesuneme do výzkumné části, jako odrazový můstek pro interpretaci výsledků a zhodnocení kvality modelu. Trh pohonných hmot se totiž z makroekonomického pohledu neřídí jen nabídkou a poptávkou, ale je vnímán jako záležitost suverenity státu. Proto na něm dochází k mnoha anomáliím a pokřivením, způsobeným politickými rozhodnutími, souvisejícími se strategickými zájmy státu. Je důležité si tyto souvislosti při posuzování jakéhokoliv aspektu trhu uvědomit. obsahujícími těkavé organické látky. In: č. 337/2010 Sb Dostupné z: aplikace.mvcr.cz/sbirkazakonu/viewfile.aspx?type=c&id=

22 4. Výzkum 4.1. Volba prediktorů Výzkum je zaměřen na identifikaci krajů, ve kterých jsou cenové odchylky statisticky významné a následnou analýzu možných příčin těchto odchylek. Pro vysvětlení těchto odchylek jsme si navolili několik regionálních kritérií (prediktorů), u kterých očekáváme, že by mohly odchylky způsobovat. Logika za volbou těchto prediktorů vychází z uvažovaných makroekonomických a mikroekonomických zákonitostí trhu. Můžeme si je rozdělit do několika skupin. V závorce je název proměnné, pod jakým ji najdeme v modelu. První skupina prediktorů vychází z makroekonomických úvah. Pokud bude mít obyvatelstvo daného kraje větší průměrné důchody (hrubá mzda, HDP/obyvatele) což posune poptávkovou křivku, bude i cenová hladina v kraji vyšší (index cen potravin) a čerpací stanice tak budou svoje zisky maximalizovat skrze vyšší ceny. Potenciál hýbat s poptávkovou křivkou předpokládáme i z hlediska její velikosti. Více obyvatel (počet obyvatel) a větší počet vozidel registrovaných v kraji (počet vozidel) by měl skrze větší poptávku tlačit ceny nahoru. Proti tomu stojí v druhé skupině lokální (mikroekonomický) konkurenční boj na trhu mezi čerpacími stanicemi (počet pump na obyvatele), u kterého předpokládáme tlak na snižování cen. Čerpací stanice jsme si pro tento účel rozdělili na dva druhy majors a malé pumpy. Majors sítě čerpacích stanic mají tendenci tlačit ceny nahoru (velké pumpy) a proti nim stojí malé čerpací stanice 69 (malé pumpy), které naopak udržují ceny níže. Jako jeden z prediktorů jsme si také zvolili poměr majors čerpacích stanic na stanicích celkem (podíl velké pumpy). Posledním z této skupiny je prediktor zachycující počet silnic v kraji celkem (km silnic). U toho předpokládáme tlak na nižší ceny, z důvodu více příležitostí pro výstavbu čerpacích stanic. Z těch těží menší čerpací stanice, protože se z pravidla jedná o horší lokality pro čerpací stanice, o které majors nemají zájem. Poslední skupinu prediktorů jsme zvolili z důvodu existence obecně platných pravidel na trhu pohonných hmot. Cena pohonných hmot je dražší u dálnic (km dálnic) a ve městech (% městského obyvatelstva) z důvodu vyšší poptávky, kterou kvůli regulaci počtu čerpacích stanic ze strany územního plánu, nemůže úměrně kompenzovat vyšší nabídka. Prediktor, ke kterýmu neexistují data, ale přesto předem známe jeho nesporný vliv na cenu pohonných hmot v kraji a proto v modelu chybí, je velikost černého trhu s pohonnými hmotami v kraji. 69 Kategorie malé stanice zahrnuje i sítě o 100 a více čerpacích stanicích, jejich společným znakem je levnější cenová politika. 19

23 4.2. Sběr dat Všechna data potřebná k výzkumu jsou z veřejných online zdrojů. Regionální kritéria (prediktory), která analyzujeme jako možný zdroj regionální diferenciace, jsou posbíraná od několika institucí. Jmenovitě počet obyvatel, nominální HDP na obyvatele, průměrná hrubá mzda a procentuální zastoupení městského obyvatelstva v kraji jsou z webových stránek Českého statistického úřadu (ČSÚ). Dále počet registrovaných vozidel v krajích pochází z Centrálního registru vozidel vedeného Ministerstvem vnitra a délka všech silnic v kraji včetně délky dálničních úseků je z webové stránky Ředitelství silnic a dálnic. Klíčový dataset průměrných cen pohonných hmot v krajích spolu s počty a značkami čerpacích stanic v krajích, pochází z databáze České společnosti pro platební karty (CCS), která provozuje systém terminálů pro placení pohonných hmot na čerpacích stanicích. Údaje o cenách ropy Brent z Londýnské burzy jsou ze systému Bloomberg Specifikace dat Výběr použitelných kritérií byl omezen dostupností časových řad regionálních ukazatelů od ČSÚ, respektive jeho krajských poboček, která není zdaleka tak velká, jako je tomu u celostátních statistik. Přesto můžeme říci, že se nám podařilo obsáhnout většinu možných vlivů, jak z poptávkové tak nabídkové strany, daných ekonomickými zákonitostmi trhu. Nedostatkem dat vstupujících do modelu, je jejich rozlišná periodicita. Data regionálních kritérií jsou s roční periodicitou a data o cenách ropy a jejích derivátů, jak na burze, tak u čerpacích stanic jsou s denní periodicitou 70. Vzhledem však k tomu, že při vysvětlování odchylek krajů nám jde především o rozdílné cenové, důchodové a konkurenční hladiny, které se mění jen velmi pozvolna, neměla by tato odlišnost významně ovlivnit výstupy z modelů. Časová řada denních údajů o cenách ropy a jejích derivátů pokrývá období od do Modely Modelování, prováděné ve statistickém programu SAS, je rozdělené do dvou fází. V první fázi hledáme kraje, ve kterých dochází ke statisticky významným odchylkám cen pohonných hmot od dlouhodobého vývoje založeného na cenách Brentu (vzorek dat v příloze 1), a ve druhé fázi se snažíme s pomocí výše zmíněných regionálních kritérií (prediktorů) tyto odchylky vysvětlit (vzorek dat v příloze 2). Pro oboje používáme regresní analýzu na hladině významnosti α = 0,05. Modelování děláme zvlášť pro natural a naftu, kdy vysvětlovanou proměnnou je v první fázi cena dané pohonné hmoty v kraji a ve druhé fázi už pouze odchylky v těch krajích, které vyšly statisticky významně odlišné. 70 S výjimkou víkendů, kdy je burza zavřená. 20

24 Analýza vývoje cen v jednotlivých krajích Cílem první fáze je nalézt dlouhodobou závislost ceny naturalu i nafty v krajích na vývoji Brentu a identifikovat kraje, kde dochází ke statisticky významným dlouhodobým odchylkám a tím získat tzv. efekt kraje 71. Model se vyčistí od krajů se statisticky nevýznamnými odchylkami a získáme tzv. optimální model. Následně v druhém kroku u krajů zbylých v optimálním modelu zjišťujeme reálné denní odchylky cen reálně pozorovaných od cen předpovězených na základě modelu bez efektů krajů. To jsou tzv. krajová rezidua, která dále slouží jako vysvětlovaná proměnná v druhé fázi. Z důvodu menší periodicity časových řad regionálních kritérií, která budou ve druhé fázi figurovat jako vysvětlující proměnné však musíme denní krajová rezidua zprůměrovat na roční, aby byly proměnné kompatibilní. To můžeme považovat za hlavní zjednodušení modelu, které ovlivňuje přesnost výsledků. Vysvětlující proměnné: denní řady cen pohonných hmot v jednotlivých krajích, čas ve dnech, denní řada cen Brentu, denní řady cen Brentu s 1 5 denním zpožděním 72, umělé proměnné zachycující efekt jednotlivých krajů. Analyzovat závislost jsme u obou pohonných hmot začali s plnými modely, tj. se všemi proměnnými. Do modelu však nelze zařadit všechny umělé proměnné, protože jsou lineárně závislé, a je tedy nutné jednu z nich předem vyřadit. Tato předem vyloučená proměnná byla vybraná otestováním různých kombinací zařazení umělých proměnných a aplikací metody backward elimination tak, aby byla s jistotou vyloučena umělá proměnná kraje se statisticky nevýznamnými odchylkami. Při modelování cen naturalu byl takto předem vyloučen efekt Zlínského kraje a v případě nafty efekt Jihomoravského kraje. Dle t-testů se však ukázalo, že v obou plných modelech je mnoho statisticky nevýznamných proměnných a proto nevyhovují. V obou případech však plné modely vykazovaly poměrně vysoké koeficienty determinace (natural: R 2 = 0,4323, nafta: R 2 = 0,6048), což nasvědčuje tomu, že aspoň některé vysvětlující proměnné mají na vysvětlovanou proměnnou významný vliv, má tedy smysl s modely dále pracovat a hledat vhodnou kombinaci vysvětlujících proměnných. K tomuto účelu jsme použili metodu backward elimination, která vychází z plného modelu a postupně vyřazuje nevhodné proměnné. 71 Efekt kraje znamená, že ceny v kraji jsou dlouhodobě vychýleny nějakým směrem. 72 Ropa se totiž nenakupuje jen na spotovém trhu ale také na termínovém trhu, tj. za fixní cenu s dodáním v budoucnosti (futures kontrakt) 21

25 U naturalu jsme z modelu vyřadili následující proměnné: Brent 2 byl nejméně přínosnou proměnnou, kdy R 2 = 0,4323, tj. oproti plnému modelu vůbec nekleslo, proměnná tedy vůbec nevysvětluje vývoj cen v krajích, Brent 3, R 2 = 0,4323, Brent 4, R 2 = 0,4323, Brent 1, R 2 = 0,4323, efekt Moravskoslezského kraje, R 2 = 0,4323, efekt Středočeského kraje, R 2 = 0,4323, efekt Plzeňského kraje, R 2 = 0,4323, efekt Karlovarského kraje, R 2 = 0,4322, ostatní proměnné jsou statisticky významné a zůstaly tedy v modelu. Ke stejnému výsledku vedlo i použití opačné metody stepwise selection, která naopak vychází z minimálního modelu obsahujícího jen konstantu a postupně do modelu zařazuje vhodné proměnné. Při použití této metody byla do modelu jako první vysvětlující proměnná zařazena řada cen Brentu a koeficient determinace už v tuto chvíli dosáhl hodnoty R 2 = 0,4235, tedy převážné většiny z konečné hodnoty tohoto ukazatele při dosažení optimálního výběru vysvětlujících proměnných. Z toho je patrné, že cena naturalu je nejvíc daná Brentem, ostatní zařazené proměnné už mají malý příspěvek k R 2, ale stále statisticky významný. Rovnice optimálního modelu potom vypadá takto: Y, = 23,9 0,0003t + 0,103Brent 0,023Brent + 0,266x 0,197x Č + 0,178x 0,256x 0,208x 0,108x 0,318x Ú + 0,136x kde x jsou umělé 0 / 1 proměnné, které zachycují, kterého kraje se cena týká. Tabulka s optimálním modelem pro natural je v příloze 1. Celkový F-test i dílčí t-testy ukázaly, že všechny zařazené proměnné jsou v modelu oprávněně. R 2 = 0,4322, tedy 66 % variability vysvětlované proměnné je vysvětleno modelem. Z modelu pro naftu byly postupně vyřazeny tyto proměnné: Brent 3 byl nejméně přínosnou proměnnou kdy R 2 = 0,6048, tj. oproti plnému modelu vůbec nekleslo, proměnná tedy vůbec nevysvětluje vývoj cen v krajích, Brent 2, R 2 = 0,6048, efekt Vysočiny, R 2 = 0,6048, Brent 4, R 2 = 0,6048, Brent 1, R 2 = 0,6048, 22

26 efekt Zlínského kraje, R 2 = 0,6048, efekt Prahy, R 2 = 0,6047, ostatní proměnné jsou statisticky významné a zůstaly tedy v modelu. Výsledná rovnice pro naftu vypadá takto: Y, = 22,6 0,0007t + 0,146Brent 0,049Brent 0,337x Č 0,505x 0,439x 0,219x 0,199x 0,436x 0,338x 0,342x 0,178x Č 0,452x Ú Tabulka s optimálním modelem pro naftu je v příloze 2. Celkový F-test i dílčí t-testy opět ukázaly, že všechny zařazené proměnné jsou v modelu oprávněně. R 2 = 0,6047, tedy 78 % variability vysvětlované proměnné je vysvětleno modelem. Jakmile jsme u obou pohonných hmot získali kraje, u kterých je dlouhodobá odchylka statisticky významná, spočítali jsme denní odchylky skutečně pozorovaných cen v těchto krajích od vývoje předpovězeného jen na základě optimálního modelu bez zařazení efektů krajů (tj. modelu obsahujícího pouze čas, ceny Brentu a 5 dní zpožděné ceny Brentu). Tyto odchylky jsme zprůměrovali pro jednotlivé roky Analýza příčin odchylek v jednotlivých krajích V této fázi jsou tedy vysvětlovanými proměnnými průměrné roční odchylky krajů, které se snažíme vysvětlit pomocí zvolených prediktorů: čas v letech, HDP na obyvatele, počet obyvatel, průměrná hrubá mzda, počet registrovaných vozidel, index cen potravin, km silnic, km dálnic, % městského obyvatelstva, počet pump tzv. majors 73, počet ostatních pump, počet pump na obyvatele, podíl majors pump na počtu pump celkem, 73 Jedná se o Shell, Agip, Benzinu a OMV. 23

27 umělé proměnné jednotlivých krajů. Začali jsme obdobně jako v první fázi s plnými modely s předem vyloučenou jednou umělou proměnnou (Ústecký kraj u naturelu a Jihočeský kraj u nafty). U naturalu má plný model s umělými proměnnými R 2 = 0,7553, tj. 87 % variability vysvětlované proměnné je vysvětleno modelem. Model bez umělých proměnných má však R 2 = 0,5224, což znamená, že pouze pomocí prediktorů se nepodaří vše vysvětlit a neznámé efekty krajů stále přidávají 0,23 R 2. U nafty má plný model s umělými proměnnými R 2 = 0,3476, tj. 59 % variability vysvětlované proměnné je vysvětleno modelem, model bez umělých proměnných však jen R 2 = 0,1779, což nasvědčuje tomu, že u nafty asi prediktory nemají moc smysl. Za použití metody backward elimination, jsme tak postupně z jednotlivých modelů opět vyřazovali statisticky nevýznamné vysvětlující proměnné. Z modelu pro natural byly postupně vyřazeny tyto proměnné: podíl majors pump na pumách celkem, překvapivě nejméně přínosná proměnná, R 2 = 0,7552, tj. oproti plnému modelu kleslo jen nepatrně, vliv tedy má, ale zcela nevýznamný, % městského obyvatelstva, R 2 = 0,7550, km dálnic, R 2 = 0,7544, počet velkých pump, R 2 = 0,7511, efekt Královéhradeckého kraje, R 2 = 0,7497, efekt Jihomoravského kraje, R 2 = 0,7340, index cen potravin, R 2 = 0,7165. Ostatní proměnné jsou statisticky významné a zůstaly tedy v modelu. Optimální model pro natural potom vypadá takto: Y, = 117,7 + 3,527t + 0,00005HDP/obyv, 0,00007obyv, 0,004 mzda, 0,00003 vozidla, 0,03silnice, 0,11 malé pumpy, pumpy /obyv, + 64,46 x Č 10,47x 3,83x 125,54x + 39,7x R 2 = 0,7165 a tudíž 85 % variability vysvětlované proměnné je vysvětleno modelem, přičemž celkový F-test i dílčí t-testy ukazují, že všechny zařazené proměnné jsou v modelu oprávněně. 24

28 U nafty vyřadila metoda backward elimination z modelu všechny proměnné. Pro vysvětlení odchylek v cenách nafty tedy takový model nemá smysl. Nasvědčoval tomu už nízký koeficient determinace u plného modelu Výsledky a jejich interpretace Analýza vývoje cen v jednotlivých krajích První vyřazovací model nám napověděl, v kolika krajích České republiky se cena pohonných hmot dlouhodobě liší od normálové ceny dané dlouhodobým vývojem cen Brentu. U naturalu tomu tak je v sedmi krajích (viz příloha 3) a u nafty dokonce v deseti (viz příloha 4). Variabilita v cenách nafty v krajích je tedy vyšší. Zajímavé je posouzení odchylek od normálové cenové hladiny vyplývající z regresních koeficientů u umělých proměnných v rovnicích pro optimální modely. U naturalu mají tři kraje ze sedmi statisticky významně odlišných odchylku ceny směrem nahoru od normálu (tj. kladný regresní koeficient u umělé proměnné) a mohli bychom tudíž říci, že ceny naturalu jsou v nich abnormálně drahé. Jedná se o hlavní město Prahu, Jihomoravský kraj a kraj Vysočina. V ostatních čtyřech krajích se naopak natural dlouhodobě prodává levněji (tj. mají záporný regresní koeficient u umělé proměnné). U nafty má všech deset významně odlišných krajů dlouhodobě levnější ceny než je normál (tj. všechny regresní koeficienty u umělých proměnných jsou záporné). Ze čtyř normálových a tudíž nejdražších krajů (tj. těch, jejichž efekty z modelu vypadly), jsou tři na jihovýchodě České republiky - Vysočina, Jihomoravský kraj a Zlínský kraj a doplňuje je hlavní město Praha. Sečtením odhadnutých dlouhodobých krajových odchylek v cenách naturalu a nafty (tj. regresních koeficientů u umělých proměnných v obou optimálních modelech) se jako celkově dlouhodobě nejdražší se ukázaly ceny pohonných hmot v hlavním městě Praha, které následují Jihomoravský kraj a kraj Vysočina. Jako dlouhodobě nejlevnější nám naopak vyšly kraje Královéhradecký, Olomoucký a Ústecký. Tyto rozdíly nám ilustruje následující tabulka, kde jsou zobrazeny parametry dlouhodobých odchylek krajů v letech v obou extrémech. V prvním řádku je vždy parametr pro natural a v druhém parametr pro naftu. U nejdražších krajů je parametr pro naftu nulový, protože normálová cenová hladina v optimálním modelu nafty je zároveň nejvyšší. 25

29 Tabulka 1 Parametry z optimálních modelů krajů pro natural a naftu vykazující extrémy Nejdražší Hlavní město Praha Jihomoravský kraj Kraj Vysočina Nejlevnější 0, ,31823 Ústecký kraj 0-0, , ,25616 Královéhradecký kraj 0-0, , ,20784 Olomoucký kraj 0-0, Analýza příčin odchylek v jednotlivých krajích V druhé fázi jsme pomocí modelů analyzovali závislost krajových residuálních odchylek na stanovených prediktorech. U nafty nám metoda backward elimination postupně vyřadila z modelu všechny prediktory, což znamená, že na krajové odchylky nemá ani jeden z prediktorů vliv a model je tak nefunkční. U naturalu nám v modelu zůstalo sedm prediktorů, u kterých se závislost do značné míry prokázala. V následující části si nejprve přiblížíme funkci umělých proměnných v modelu a vysvětlíme jak je interpretovat a poté rozebereme samotnou interpretaci výsledků modelu u naturalu. Umělé proměnné v modelu Použití umělých proměnných (efekty krajů a konstanta) nám znesnadňuje interpretaci výsledků modelu. Zatímco koeficienty u kvantitativních proměnných (prediktory a čas) můžeme vnímat jako vyjádření síly závislosti odchylek v cenách na hodnotách těchto proměnných, konstantu spolu s koeficienty umělých proměnných je potřeba vnímat spíše jako korekční konstanty. Odchylky v krajích kolísají kolem nuly a jsou obvykle v řádech haléřů, maximálně kolem dvou korun. Meziroční změny těchto odchylek modelujeme pomocí změn v kvantitativních prediktorech, na jejichž základě dostaneme relativně správný tvar křivky ale v jiné výšce. Proto je v modelu zařazená konstanta, která tyto předpovězené křivky posune do správné úrovně kolem 0 Kč. Pro kraje, které z modelu vypadly, se poloha koriguje jen pomocí konstanty v modelu. To znamená, že graf předpovězený číselnými prediktory je o 117,7 Kč níž, než jsou pozorované hodnoty a proto se přičtením této konstanty dostane na správnou úroveň kolem nuly. Vyřazení těchto efektů 26

30 krajů z modelu znamená, že jejich předpovězené odchylky leží stejně vysoko, lze je tedy všechny zkorigovat společnou konstantou v modelu a efekt kraje už tak není potřeba. U krajů, jejichž umělé proměnné v modelu zůstaly, je poloha předpovězeného grafu jiná, a proto je nutná jeho korekce ještě koeficientem u umělé proměnné. Takže např. u Prahy leží předpovězený graf zhruba o 7,8 Kč výš, než by měl, a je tedy potřeba ho posunout. Konstanta v modelu 117,7 tento graf posune ještě o 117,7 Kč výš, což je špatně. Proto se poloha zkoriguje směrem dolů pomocí koeficientu u umělé proměnné -125,5 Kč, takže ve výsledku je graf opět správně kolem nuly. Znamená to tedy, že samotné změny krajových odchylek v čase se poměrně dobře (dle R 2 cca z 85%) povedlo vysvětlit pomocí číselných prediktorů. Vzhledem k řádově velmi rozdílným hodnotám těchto prediktorů v jednotlivých krajích, jsou však odchylky předpovězené těmito prediktory vychýlené a je nutné je korigovat konstantou v modelu, u některých krajů navíc zkombinovanou s koeficientem u umělé proměnné. Tyto problémy s korekčními konstantami by zde nebyly, kdybychom neuvažovali lokální kritéria v absolutní výši, ale brali jen jejich meziroční změny. Tím by se nám však už takto krátké řady zkrátily o další pozorování. Takto tedy máme alespoň 6 hodnot pro každý kraj, avšak za cenu složitější interpretace modelu. Vyřazení prediktorů v průběhu metody backward elimination znamená, že nemají na odchylky v krajích statisticky významný vliv a proto do modelu nepatří. Tabulka 3 Proměnné vyřazené z modelu pro analýzu příčin odchylek u naturalu Z tabulky vidíme, že procentuální zastoupení městského obyvatelstva v kraji, poměr majors pump na krajském trhu, délka dálničních úseků v kraji, absolutní počet majors pump v kraji ani krajový index cen potravin nemají na odchylky v cenách pohonných hmot v krajích vliv. 27

31 Interpretace výsledků V modelu pro natural nám tedy zůstalo po odstranění statisticky nevýznamných prediktorů sedm významných prediktorů a pět krajů. To můžeme interpretovat tak, že s pomocí sedmi prediktorů se nám podařilo vysvětlit odchylky ve všech krajích z optimálního modelu. V následující tabulce jsou výsledky analýzy příčin odchylek pro natural. Tabulka 2 Výsledek modelu analýzy příčin cenových odchylek v krajích u naturalu Z výsledků vyplývá, že mezi efekty, které mají vliv na cenové odchylky v krajích, patří velikost HDP na obyvatele, počet obyvatel, průměrná hrubá mzda, počet registrovaných vozidel, délka silnic, počet malých čerpacích stanic a počet čerpacích stanic na jednoho obyvatele. Interpretace velikosti jejich vlivu není na první pohled úplně zřejmá z důvodu rozdílných řádů a jednotek, ve kterých se proměnné vyskytují (viz příloha 2), vliv jednotlivých prediktorů tedy detailněji vysvětlíme: Je-li HDP na obyvatele v kraji o vyšší, je krajová odchylka v ceně naturalu vyšší o 53 haléřů. Je-li počet obyvatel v kraji o vyšší, je krajová odchylka v ceně naturalu vyšší o 74 haléřů. Je-li hrubá mzda v kraji o 100 Kč vyšší, je krajová odchylka v ceně naturalu nižší o 38 haléřů. 28

32 Je-li počet vozidel v kraji o vyšší, je krajová odchylka v ceně naturalu nižší 33 haléřů. Je-li počet km silnic v kraji o 10 km vyšší, je krajová odchylka v ceně naturalu nižší o 30 haléřů. Je-li v kraji o 1 malou čerpací stanici více, je krajová odchylka v ceně naturalu nižší o 11 haléřů. Je-li počet čerpacích stanic v kraji na obyvatel o 1 stanici vyšší, je krajová odchylka v ceně naturalu vyšší o 89 haléřů. Vidíme, že u HDP na obyvatele, počtu obyvatel, počtu kilometrů silnic a malých čerpacích stanic, jsme prokázali předpokládaný efekt na cenové odchylky. Naopak u hrubé mzdy, počtu vozidel a koncentrace čerpacích stanic, nám vyšel přesně opačný efekt, než jsme předpokládali. Je obtížné interpretovat vliv jednotlivých proměnných, protože ovlivňují ceny současně a zároveň působí mezi sebou navzájem. S pomocí všech sedmi prediktorů, se nám povedlo vysvětlit 85 % cenových odchylek v sedmi ze čtrnácti krajů v České republice, ve kterých byly tyto odchylky statisticky dlouhodobě významné. Z následujícího grafu je vidět s jakou přesností náš model odchylky v cenách naturalu v krajích předpověděl. Graf 1 Přesnost předpovědi odchylek dané modelem oproti skutečnosti, kde červená křivka značí předpověď a modrá skutečnost. 2,5 2 1,5 1 0,5 0-0,5-1 -1,5-2 -2,5-3 Jihočeský Jihočeský Jihočeský Jihomoravský Jihomoravský Jihomoravský Královéhradecký Královéhradecký Královéhradecký Olomoucký Olomoucký Olomoucký Pardubický Pardubický Pardubický Praha Praha Praha Ústecký Ústecký Ústecký Vysočina Vysočina Vysočina Průměr z residual predicted_průměr z residual 29

33 Z grafu je vidět, že model vývoj krajových odchylek relativně zachycuje, ale jsou tam poměrně pravidelné nedostatky. Např. se nikdy nedaří předpovědět velké kladné odchylky tak vysoko, vždy se odhadnou o něco nižší. Velké záporné odchylky jsou také systematicky odhadnuté špatně, z grafu je vidět, že minimum je u všech krajů předpovězené o rok dřív. Z toho celkem jasně vyplývá, že nám v modelu něco chybí. To je patrné i z koeficientu determinace R 2 = 0,7165. Znamená to, že v datech je ještě nějaká další systematičnost, kterou se nám pomocí prediktorů nepodařilo vysvětlit. Pravděpodobně tedy existují další prediktory ovlivňující krajové odchylky, které jsme neuvažovali. 30

34 Závěr Díky práci jsem dospěl k názoru, že v krajích České republiky jsou dlouhodobé odchylky v cenách obou uvažovaných pohonných hmot. Model zkoumající jejich příčiny, je u naturalu vysvětlil z 85 % a tím jsem potvrdil svou hypotézu, že některé proměnné jsou na hladině významnosti v modelu oprávněně. U nafty se nám naopak nepovedla prokázat žádná závislost mezi prediktory a odchylkami cen. Důvodem může být rozdílné složení koncových uživatelů jednotlivých pohonných hmot. Zatímco natural využívají převážně osobní automobily, nafta je doménou nákladních dopravců 74. Spotřebitel v osobním automobilu má výběr čerpacích stanic lokálně omezen, protože se mu už za určitou hranici nevyplatí z časových a finančních důvodů pohonné hmoty nakupovat. To neplatí u nákladních dopravců, kteří mohou pohonné hmoty načerpat kdekoliv na trase. V důsledku to znamená, že na ně nemají vliv prediktory, které právě z lokální omezenosti nákupních možností vycházejí. Zvolené prediktory tedy mají smysl, ale závislost na nich možná není tak přímočará, jak bylo uvažováno prostřednictvím lineárního modelu. Některé proměnné by např. mohly být v modelu zpožděné (což by mohlo vyřešit předbíhání předpovězených minim o rok), některé proměnné by mohly být v modelu v jiné mocnině (to by mohlo vyřešit nedostatečně odhadnutou výši maxim). K přesnějším výsledkům by také vedlo použití prediktorů s větší periodicitou, která by nám umožnila vyhnout se hlavnímu zjednodušení modelu - ročnímu zprůměrování residuálních odchylek v cenách pohonných hmot. Věřím, že i přes nedokonalosti modelu bude práce přínosem pro spotřebitele, kterým umožní udělat si komplexnější povědomí o trhu pohonných hmot v České republice a jeho cenotvorných mechanismech i pro subjekty na trhu, kterým poskytne vysvětlení cenových odchylek u naturalu v jednotlivých krajích. Bude zajímavé sledovat, zda model pro natural prokáže svoji funkčnost s odpovídající přesností i na odchylky v cenách pohonných hmot v následujících obdobích. 74 V posledním desetiletí sice můžeme pozorovat nárůst spotřeby nafty u osobních automobilů ale jejich poměr na odběru nafty je stále marginální. 31

35 Přílohy Příloha 1 Vzorek z datové tabulky obsahující ceny Brentu (USD/barrel) a ceny pohonných hmot v ČR a jednotlivých krajích (Kč/l) od do Zlínský Vysočina Ústecký Středočeský Plzeňský Pardubický Olomoucký Moravskoslezký Liberecký Královehradecký Karlovarský Jihomoravský Jihočeský Praha Celá ČR Cena BRENT Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Nafta Natural 95 Datum , , , , ,

36 Příloha 2 Vzorek z dat vstupujících do modelu pro naftu v druhé fázi kraj Ji h o č e s k ý K a r l o v a r s k ý K r á l o v é h r a d e c k ý L i b e r e c k ý M o r a v s k o s l e z s k ý O l o m o u c k ý P a r d u b i c k ý P l z e ň s k ý S t ř e d o č e s k ý Ú st e c k ý Rok t Průměr z kraje Nafta Prům ěr z predi cted_ kraje Nafta Prům ěr z resid ual_ kraje Naft a Průmě r z relativ ní rezidu a HDP/ OBY V OBY V HR UB A MZ DA PO ČE T VO ZID EL INDE X CEN POTR AVIN KM SILN IC K M D A L NI C % MĚS TSK É OBY V m al é pu m py ve lk é pu m py cel ke m pu m py podíl velké pump y poče t pum py na obyv Jihočes ký , , , , , , , , 8 63,4 18 7,2 0, , Jihočes ký , , , , , , 954 8, , , 4 63,2 18 4,6 0, , Jihočes ký , , , , , , 043 8, , , , Jihočes ký , , , , , , 6 62,8 17 9,4 0, , Jihočes ký , , , , , , , , 2 62,6 17 6,8 0, , Jihočes ký , , , , , , , , 8 62,4 17 4,2 0, , Karlov arský , , , , , , , , , 8 0, , Karlov arský , , , , , , , , , 4 0, , Karlov arský , , , , , , , , ,

37 Příloha 3 Optimální model pro natural 34

38 Příloha 4 Optimální model pro naftu 35