CENOVÝ VÝVOJ NA ZPRACOVATELSKÉM TRHU S TEKUTÝM MLÉKEM A ÚROVEŇ FINÁLNÍ SPOTŘEBITELSKÉ POPTÁVKY PO TOMTO PRODUKTU



Podobné dokumenty
PŘÍJMOVÁ PRUŽNOST POPTÁVKY ČESKÝCH DOMÁCNOSTÍ PO MASE A MASNÝCH VÝROBCÍCH: AUTOREGRESNÍ MODEL

MODELOVÁNÍ CENOVÉHO VÝVOJE NA SVĚTOVÉM TRHU S KAKAOVÝMI BOBY

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

IDENTIFIKACE KLÍČOVÝCH FAKTORŮ OVLIVŇUJÍCÍCH VÝVOJ CEN V KOMODITNÍ VERTIKÁLE KRMNÉHO OBILÍ

MLÉKÁRENSKÝ PRŮMYSL V ČR PO VSTUPU DO EU THE DAIRY INDUSTRY IN THE CZECH REPUBLIC AFTER THE INTEGRATION IN THE EU. Renata Kučerová

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

POTENCIÁLNÍ OHROŽENOST PŮD JIŽNÍ MORAVY VĚTRNOU EROZÍ

ANALÝZA EKONOMICKÉ AKTIVITY A NEZAMĚSTNANOSTI OBYVATELSTVA JIHOMORAVSKÉHO KRAJE

UPLATNĚNÍ ADITIVNÍHO INDEXOVÉHO ROZKLADU PŘI HODNOCENÍ FINANČNÍ VÝKONNOSTI ODVĚTVÍ ČESKÝCH STAVEBNÍCH SPOŘITELEN

B. Bodečková, E. Maca

CHOVÁNÍ SPOTŘEBITELŮ NA TRHU VÍNA V ČR

ANALÝZA DLOUHODOBÉ NEZAMĚSTNANOSTI V ZEMÍCH EU # ANALYSIS OF LONG-TERM UNEMPLOYMENT IN EU COUNTRIES. KLÍMA Jan, PALÁT Milan.

VZTAHY MEZI PRODUKCÍ, NÁKLADY A CENOVOU ÚROVNÍ V ZEMĚDĚLSTVÍ A NÁRODNÍM HOSPODÁŔSTVÍ

DLOUHODOBÝ VÝVOJ ČASOVÝCH ŘAD UKAZATELŮ ZAHRANIČNÍHO OBCHODU ČESKÉ REPUBLIKY PODLE TŘÍD SITC

Karta předmětu prezenční studium

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ

ANALÝZA CENOVÝCH INTERAKCÍ MEZI ČESKÝM A SVĚTOVÝM TRHEM S POTRAVINÁŘSKOU PŠENICÍ

VÝVOJE SPOTŘEBY VYBRANÝCH DRUHŮ POTRAVIN V ČR CONSUMPTION DEVELOPMENT ANALYSIS OF SELECTED FOODSTUFFS IN THE CZECH REPUBLIC.

VÝVOJ INDEXŮ SPOTŘEBITELSKÝCH CEN

ROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU

MÍRA NEZAMĚSTNANOSTI VE VZTAHU K POČTU REGISTROVANÝCH JEDNOTEK EKONOMICKÝCH SUBJEKTŮ

ANALÝZA POPTÁVKY PO PIVU NA ZÁKLADĚ RODINNÝCH ÚČTŮ. D. Žídková katedra zemědělské ekonomiky, PEF Vysoká škola zemědělská, Praha 6 - Suchdol

ANALÝZA VÝVOJE ZÁKLADNÍCH CHARATERISTIK ODVĚTVÍ MLÉKÁRENSKÉHO PRŮMYSLU V ČR

VĚKOVÁ STRUKTURA OBYVATEL JIHOMORAVSKÉHO KRAJE A JEJÍ ZMĚNY

ANALÝZA POPULAČNÍHO VÝVOJE VE VYBRANÝCH REGIONECH ČR # POPULATION MOVEMENT ANALYSIS IN SELECTED REGIONS OF THE CZECH REPUBLIC. PALÁT, Milan.

Vyhodnocení cenového vývoje drahých kovů na světových burzách v období let

CENOVÁ FLEXIBILITA SVĚTOVÉHO TRHU S KAKAOVÝMI BOBY

VYUŽITÍ STATISTICKÝCH METOD PŘI ANALÝZE SITUACE NA TRHU S CUKREM USE OF STATISTICAL METHODS IN ANALYSIS OF THE SUGAR MARKET SITUATION

VÝVOJ PŘIROZENÉHO PŘÍRŮSTKU OBYVATEL V JIHOVÝCHODNÍM REGIONU ČESKÉ REPUBLIKY PODLE KRAJŮ A VELIKOSTNÍCH SKUPIN OBCÍ

ZAHRANIČNÍ OBCHOD ČR S KOMODITOU JABLKA FOREIGN TRADE OF THE CZECH REPUBLIC WITH APPLES. Dagmar Kudová

T T. Think Together Marta Gryčová THINK TOGETHER

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ

4EK211 Základy ekonometrie

Ohrožení chudobou či sociálním vyloučením v méně rozvinutých regionech EU

Statistika (KMI/PSTAT)

ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE

4EK211 Základy ekonometrie

ANALÝZA SPOTŘEBY MASA V RODINÁCH S RŮZNOU ÚROVNÍ PŘÍJMU. J. Peterová katedra zemědělské ekonomiky, PEF Vysoká škola zemědělská, Prha 6 -

FAKTORY KONKURENCESCHOPNOSTI PRODUKTŮ ROSTLINNÉ VÝROBY V ČR COMPETITIVENESS FACTORS OF PRODUCTS OF PLANT PRODUCTION IN THE CZECH REPUBLIC

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ

EKONOMIKA VÝROBY MLÉKA V ROCE 2011 ECONOMICS OF MILK PRODUCTION 2011

K. Novotný, J. Filípek

THE PREDICTION PHYSICAL AND MECHANICAL BEHAVIOR OF FLOWING LIQUID IN THE TECHNICAL ELEMENT

2011 (datový soubor life expectancy CR.txt). Budeme predikovat vývoj očekávané doby dožití pomocí

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ

Analýza časových řad pomoci SAS82 for Win

8 ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD SEZÓNNÍ SLOŽKA

FAKTORY PŮSOBÍCÍ NA CESTUJÍCÍ V DOPRAVNÍM SYSTÉMU FACTORS WHICH HAVE EFFECT ON PASSENGERS IN TRANSPORT SYSTEM

MOŽNOSTI MODELOVÁNÍ ČASOVÉ ŘADY INDEXU PRŮMYSLOVÉ PRODUKCE

VLIV ZAHRANIČNÍHO OBCHODU NA DOMÁCÍ CENY ZEMĚDĚLSKÝCH KOMODIT THE INFLUENCE OF FOREIGN TRADE OVER DOMESTIC PRICES OF AGRICULTURAL COMODITIES

Kalibrace a limity její přesnosti

VLIV SLOŽENÍ KRMNÝCH SMĚSÍ NA PRŮBĚH SNÁŠKOVÉ KŘIVKY SLEPIC

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

THE EXPECTED TRENDS IN REAL SALARY DEVELOPMENT OF THE CZECH AND SLOVAC REPUBLIC OČEKÁVANÉ TRENDY V REÁLNÉM MZDOVÉM VÝVOJI ČESKÉ A SLOVENSKÉ REPUBLIKY

Tomáš Karel LS 2012/2013

VÝVOJ A PROJEKCE VÝVOZU VYBRANÝCH ZEMĚDĚLSKÝCH A POTRAVINÁŘSKÝCH KOMODIT Z ČESKÉ REPUBLIKY

Teorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných)

STUDIJNÍ PROGRAMY V KONFRONTAČNÍ INTROSPEKCI

Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1

ZMĚNY VE SPOTŘEBĚ POTRAVIN V DOMÁCNOSTECH ZEMĚDĚLCŮ

MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC

Úloha 1: Lineární kalibrace

POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Vývoj cen bytů v ČR Ing. Jiří Aron 1. Úvod

MOŽNOSTI VYUŽITÍ STATISTICKÝCH PROGNOSTICKÝCH TECHNIK V KONJUNKTURNÍCH PRŮZKUMECH

Spotřebitelské důchody na počátku krizového vývoje hospodářství

HODNOCENÍ JIHOČESKÉHO KRAJE Z HLEDISKA CEN NEMOVITOSTÍ URČENÝCH PRO BYDLENÍ V NÁVAZNOSTI NA EKONOMICKÝ RŮST REGIONU 1

ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Analýza časových řad. John Watters: Jak se stát milionářem.

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Plánování experimentu

TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY

Modelování dopadů zemědělského sektoru na národní hospodářství ČR

Numerické řešení proudění stupněm experimentální vzduchové turbíny a budících sil na lopatky

ANALÝZA ROSTOUCÍHO VÝVOJE OBJEMU POSKYTNUTÝCH HYPOTEČNÍCH ÚVĚRŮ V ČESKÉ REPUBLICE

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

Semestrální práce. 2. semestr

ANALÝZA A VÝVOJ KOMODITY MLÉKO A MLÉČNÉ VÝROBKY ANALYSIS AND DEVELOPMENT OF COMMODITIES MILK AND DAIRY PRODUCE. Vítězslav Doubek

TECHNIKA UMĚLÝCH PROMĚNNÝCH V PRŮŘEZOVÉ ANALÝZE A V MODELECH ČASOVÝCH ŘAD

ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD NÁRODNÍHO ÚČTU VÝROBKŮ A SLUŽEB ČESKÉ REPUBLIKY V OBDOBÍ LET

MINIMÁLNÍ MZDA V ČESKÝCH PODNICÍCH

ANALÝZA VÝVOJE ZDRAVOTNÍHO STAVU OBYVATELSTVA NA ZÁKLADĚ UKAZATELŮ ÚMRTNOSTI VE VYBRANÝCH REGIONECH ČR

D. Klecker, L. Zeman

4EK211 Základy ekonometrie

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Plánování experimentu

NEJPOROVNÁNÍ MODELOVÁNÍ VYBRANÝCH ČASOVÝCH ŘAD V SYSTÉMECH SAS A STATISTICA COMPARISON OF SELECTED TIME SERIES MODELLING IN SAS AND STATISTICA SYSTEMS

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

ZHODNOCENÍ MODELOVÁNÍ VYBRANÝCH ČASOVÝCH ŘAD NA AGRÁRNÍM TRHU V SYSTÉMU SAS

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ

Libuše Svatošová, Ivana Boháčková. Úvod

ANALÝZY HISTORICKÝCH DEŠŤOVÝCH ŘAD Z HLEDISKA OCHRANY PŮDY PŘED EROZÍ

Tomáš Karel LS 2012/2013

EFFECT OF MALTING BARLEY STEEPING TECHNOLOGY ON WATER CONTENT

6. Lineární regresní modely

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

Transkript:

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 5 Číslo 3, 2004 CENOVÝ VÝVOJ NA ZPRACOVATELSKÉM TRHU S TEKUTÝM MLÉKEM A ÚROVEŇ FINÁLNÍ SPOTŘEBITELSKÉ POPTÁVKY PO TOMTO PRODUKTU P. Syrovátka Došlo: 2. ledna 2004 Abstract SYROVÁTKA, P.: Price development on fluid milk processing market and level of final consumer demand for this product. Acta univ. agric. et silvic. Mendel. Brun., 2004, LII, No. 3, pp. 59-68 The article is focused on the analysis of impact of the final consumer for milk on the price development on the fluid milk processing market. The impact research was based on the dynamic model of intermediate demand function in inverse form. There were examined two approaches for the dynamisation of developed models the implicit and explicit approach. Implicit dynamic model, which was developed on the base of linear inverse demand function with time lag explanatory variable, wasn t acceptable in the view of the achieved results of statistical and economical verification. According to this developed model, the quarterly lag in the examined vertical demand linkage did not play statistically significant role. Among explicit dynamic models, the best model with respect to results of T-test of parameter got the following form: = +18,8854 0,8636 + 0,1783 t 2,7336 10 3 t 2 ; (t = 1, 2,..., 32). This developed model with the explicit dynamisation fit theoretical economical condition of Law of diminishing demand and its transmission in the researched section of the product vertical milk. The intensity of the impact of final consumer demand for milk on the price development on the market for fluid milk processing was evaluated on the base of value of and on base of elasticity coefficient FP t ( ). In view of, the rise of the consumer demand for milk by 1 litre implied the decrease in the prices of litre of milk on the market for fluid milk processing approximately by 0,90 CZK. According to FP t ( ), the increase of the consumer demand for milk by 1 % bring out in average the fall of the prices per litre of milk on the fluid milk processing market by almost 0,60 %. consumer demand for milk, intermediate inverse demand dependence, prices on fluid milk processing market, demand model of vertical linkage, evaluation of intensity of vertical linkage V období mezi roky 1995 a 2002 lze cenový vývoj na českém zpracovatelském trhu s tekutým mlékem rozdělit v podstatě do tří fází. První fáze se odehrávala od roku 1995 do roku 1997. V tomto období docházelo poměrně k výraznému zvyšování cen na daném zpracovatelském trhu. Tento cenový nárůst vrcholil v první polovině roku 1998. V druhé polovině roku 1998 začalo na zpracovatelském trhu docházet k poklesu cen tekutého mléka. Tato druhá fáze trvala víceméně až do konce roku 1999. Od roku 2000 se ve vývoji cen na zpracovatelském trhu s tekutým mlékem začala znovu objevovat růstová fáze, která se udržela i během roků 2001 a 2002. Detailně je sledovaný cenový vývoj od roku 1995 do roku 2002 zachycen na následujícím grafu, Obr. 1. 59

60 P. Syrovátka 1: Vývoj čtvrtletních cen průmyslových výrobců tekutého mléka Vývoj cen na zpracovatelském trhu s tekutým mlékem je v ekonomické realitě formován v zásadě fungováním domácích, respektive zahraničních poptávkových a nabídkových vztahů 1. Tento poptávkově-nabídkový mechanismus nelze ovšem vnímat pouze na úrovni daného zpracovatelského trhu, ale je třeba jej vidět v návaznosti na horizontální a vertikální vazby v adekvátní skupině trhů (Bečvářová, V., 2001). Z pohledu poptávkových vztahů je analyticky určitě velmi zajímavá vazba daného zpracovatelského trhu s finálním spotřebitelským trhem pro tekuté konzumní mléko. Avšak i na této úrovni je třeba respektovat multifaktorovou podstatu poptávkových relací (Koutsoyiannis, A., 1979). Tento článek si klade ze cíl provést analýzu vertikálního poptávkového provázání mezi spotřebitelským trhem s konzumním tekutým mlékem a trhem, kde se tento druh výrobků zpracovává. Pro účely daného výzkumu byly sestaveny a ověřeny symptomatické regresní modely mezitržní inverzní poptávkové závislosti s různou úrovní dynamizace (Browning, E. K., Browning, J. M., 1992). Zkoumané mezitržní poptávkové vazby na dané vertikále byly kvantitativně hodnoceny na základě vypočtených koeficientů pružnosti, v tomto případě koeficientů cenové flexibility. MATERIÁL A METODY K řešenému výzkumu v oblasti vertikálního provázání finální spotřebitelské poptávky po tekutém mléce a cenovým vývojem na příslušném zpracovatelském trhu byla využita databáze Rezortní statistiky Mlék (MZe) 6-12, ze které byly získány údaje o měsíčních cenách tekutého mléka Ceny průmyslových výrobců (CPV), mléko polotučné PE sáček (Kč. l -1 ). Kromě uvedeného datové zdroje byly pro daný výzkum použity údaje o čtvrtletních nákupech 1 Otázkou v tomto případě zůstávají umělé tržní i netržní stimuly těchto poptávkově-nabídkových vztahů např. ze strany státu, případně ze strany nadstátních institucí.

Cenový vývoj na zpracovatelském trhu s tekutým mlékem a úroveň finální spotřebitelské poptávky 61 tekutého mléka (l) u průměrné české domácnosti. Tato druhá skupina údajů byla převzata ze Statistiky rodinných účtů, publikace Práce, sociální statistika, řada 30 Životní úroveň. S ohledem na sjednocení časového rozměru mezi oběma časovými řadami byla měsíční časová řada CPV převedena prostřednictvím prostého aritmetického průměru na čtvrtletní časovou řadu. Takto získanou databázi zachycuje Tab. I. I: Čtvrtletní zpracovatelské ceny polotučného mléka v PE sáčku [Kč l 1 ] a čtvrtletní nákupy tekutého mléka průměrnou českou domácností [l] I. čtvrtletí II. čtvrtletí III. čtvrtletí IV. čtvrtletí Rok 1995 7,44 13,40 7,47 13,72 7,44 13,27 7,65 13,73 1996 8,44 13,08 8,45 13,40 8,48 13,04 8,52 13,52 1997 8,76 13,00 8,84 13,53 8,98 13,25 9,18 13,77 1998 9,70 13,16 9,70 13,56 9,61 13,15 9,49 13,91 1999 9,41 13,50 9,20 14,10 9,10 13,74 9,13 14,01 2000 9,35 13,68 9,49 14,01 9,45 13,71 9,40 14,07 2001 9,61 13,23 9,73 13,62 9,78 13,35 9,91 13,68 2002 10,14 13,41 10,11 13,74 10,22 13,59 10,22 14,07 Pramen: Vlastní výpočty, SRÚ-Práce, sociální statistika, řada 30 Životní úroveň Vzhledem k charakteru získané databáze bylo vertikální poptávkové provázání mezi sledovanými trhy zkoumáno na základě dynamických modelů (Hušek, R., 1999). Vyjádření dynamické složky ve sledované mezitržní poptávkové vazbě bylo zkoušeno jednak implicitním způsobem (1.1) a jednak explicitním způsobem (1.2): = f 1 ( 1, u 1t ) (1.1) = f 2 (, t, u 2t ), (1.2) kde: cena tekutého mléka na zpracovatelském trhu v daném čtvrtletí úroveň spotřebitelské poptávky průměrné české domácnosti po tekutém 1 polotučném mléku v daném čtvrtletí úroveň spotřebitelské poptávky průměrné české domácnosti po tekutém polotučném mléku v předchozím čtvrtletí u 1t, u 2t náhodné proměnné t časová proměnná. Časová proměnná (t) byla při přímé dynamizaci vytvářených modelů pro zkoumaní daného vertikálního provázaní zavedena následujícím způsobem (2): t = 1 I. čtvrtletí 1995 t = 2 II. čtvrtletí 1995 t = 32 IV. čtvrtletí 2002. (2) Z důvodu maximálního zjednodušení výsledné formulace vytvářených modelů a zvláště pak s ohledem na jejich explicitní dynamizaci byla pro hodnocení zkoumané vazby zvolena lineární závislost. V případě modelu mezitržní vertikální vazby s implicitní dynamizací (1.1) byl takto získán poměrně jednoduchý výsledný lineární model se čtvrtletním zpožděním (3.1): = A 1 + B 1 1 + u 1t. (3.1) V rámci druhé skupiny modelů (1.2) byl mezitržní poptávkový model explicitně dynamizován prostřednictvím polynomických funkcí prvního, druhého a třetího stupně (3.2-1), (3.2-2), a (3.2-3): + C1 2 t + u 2t (3.2-1) + C1 2 t + C2 2 t 2 + u 2t (3.2-2) + C1 2 t + C2 2 t 2 + C3 2 t 3 + u 2t (3.2-3) Při použití přímo dynamizovaných modelů bylo

62 P. Syrovátka ovšem nezbytné došetřit v rámci dané databáze přítomnost periodické složky (Minařík, B., 1998). Statisticky významnou (99,5 %) byla shledána pouze periodická složka ve vývoji čtvrtletní spotřebitelské poptávky, kde figurovala půlroční perioda. Proto byla původní získaná časová řada čtvrtletní spotřebitelské poptávky po tekutém konzumním mléce ( ) přetransformována prostřednictvím sezonních indexů na bezperiodickou ( ). Pro lichá čtvrtletí, tj. pro (t = 1, 3, 5,, 31) se při odstraňování sezonnosti z vývoje čtvrtletní spotřebitelské poptávky po tekutém polotučném mléce postupovalo dle vztahu (4.1): qt =. (4.1) 0,9843 U sudých čtvrtletí sledovaných roků, (t = 2, 4, 6,, 32) se pak transformace řídila vztahem (4.2) qt =. (4.2) 1,0157 V případě čtvrtletní časové řady CPV nebylo třeba periodickou složka odstraňovat, protože tato složka nedosahala statisticky významné úrovně (méně než 90,0 %). K identifikaci přítomnosti pravidelně se opakujících oscilací v obou časových řadách posloužila Fourierova harmonická analýza. Na základě harmonické analýzy byly sestaveny pro jednotlivé časové řady příslušné periodogramy. Otestováním extrémů vytvořených poriodgramů (G-test) byla pak prověřena statistická významnost identifikovaných periodických vln. Před vlastním výpočtem příslušných periodogramů byly ovšem obě časové řady nejprve zbaveny trendu určení trendu prostých reziduí zkoumaných časových řad: ε = p P(t) (5.1) t ε = q Q(t). (5.1) t Pro vystižení trendových funkcí P(t), Q(t) v obou časových řadách byly postupně vyzkoušeny polynomické funkce prvního až pátého stupně. O volbě nejvhodnější trendové funkce bylo rozhodnuto na základě dosažených výsledků v oblasti základní statistické verifikace (hodnota indexu determinace, hodnota upraveného indexu determinace, F-test indexu determinace, T-testy parametrů regresní trendové funkce). Celá metodika identifikace a testování významnosti periodické složky v časové řadě prostřednictvím Fourierovy harmonické analýzy je detailně popsána v literatuře Seger, J., Hindls, R., Hronová, S., 1998. Nejvýstižnější trendovou funkcí pro vývoj cen na zpracovatelském trhu s tekutým mlékem byl shledán polynom 3. stupně s těmito hodnotami parametrů: P(t) = 6,7480 + 0,3777 t 1,8699 10 2 t 2 + + 3,2637 10 4 t 3. (6.1) K vyjádření trendu ve spotřebitelské poptávce po tekutém mléce se podle dosažených výsledků základní statistické verifikace ukázala polynomická funkce 4. stupně s následujícím číselným vyjádřením parametrů: Q(t) = 13,9585 0,2915 t + 3,6728 10 2 t 2 1,5786 10 4 t 3 + 2,2241 10 4 t 4. (6.2) Výpočet hodnot jednotlivých parametrů trendových funkcí (6.1), (6.2) a stejně tak hodnot parametrů u vytvářených dynamických modelů (3.1) a (3.2-1), (3.2-2), (3.2-3) byl proveden na základě běžné metody nejmenších čtverců. Rovněž statická verifikace těchto dynamických modelů proběhla podle stejných kritérií jako v případě trendových funkcí. Tedy u sestavených modelů byla zjišťována velikost indexu vícenásobného determinace; I 2, hodnota vícenásobného korigovaného indexu determinace; Ī 2. Dále byl proveden F-test indexu determinace; F(I 2 ) a zjištěna hladina jeho významnosti; α(f). Prostřednictvím hodnot T-testů; T A, T B, T C1, T C2, T C3 spolu s určením jejich hladin významnosti; α(t A ), α(t B ), α(t C1 ), α(t C2 ), α(t C3 ) byla vyzkoušena statistická průkaznost získaných hodnot parametrů v jednotlivých sestavených modelech (Dufek, J., 1989). Z pohledu zaměření článku byly pak obzvláště důležité výsledky T-testu parametru B; T B, α(t B ). Ekonomická přiměřenost vytvořených modelů byla prověřována z pozice zákona klesající poptávky (Maurice, S. CH., A Phillips, O. R., 1992). Tento zákon by měl být při dodržení principu ceteris paribus zprostředkovaně přenášen i v rámci sledované vertikální cenově-poptávkové vazby mezi finálním spotřebitelským a zpracovatelským trhem. Bohužel právě ona multifaktorová podstata sledovaného cenově- -poptávkového přenosu na dané výrobkové vertikále klade poměrně značné nároky na strukturu výchozí datové základny. Z tohoto důvodu je třeba výsledky z oblasti ekonomické přiměřenosti sestavených modelů posuzovat obezřetně 2. Spíše tedy pro úplnost 2 V tomto směru je vhodnější přímo dynamizované modelování daného vertikálního vztahu, tedy využívání umělé proměnné (t) pro časový faktor. V proměnné t se pak alespoň částečně projeví vliv ostatních poptávkových determinantů, jež nebyly do modelu přímo zahrnuty.

Cenový vývoj na zpracovatelském trhu s tekutým mlékem a úroveň finální spotřebitelské poptávky 63 úvah o ekonomické přiměřenosti daných modelů doplňme, že jednofaktorový model s implicitní dynamizací (3.1) by měl podle výše zmíněného předpokladu mít 1. derivaci zápornou: δ 1 = B1 < 0. (7.1) δ ( 1 ) 1 U vícefaktorových modelů modely s explicitní dynamizací (3.2-1), (3.2-2), (3.2-3) by se pak daná ekonomická podmínka měla analogicky splňovat na úrovni 1. parciální derivace podle poptávaného množství: δ 1 (, t) = < 0. (7.2) δ ( ) 1 Pro naznačení intenzity sledovaného provázání mezi finální spotřebitelskou poptávkou po tekutém mléku a vývojem cen na příslušném zpracovatelském trhu byly v prvé řadě využity získané hodnoty regresních parametrů B. Tedy přesněji pro nepřímo dynamizovaný model (3.1) hodnota parametru B 1 a pro modely s přímou dynamizací (3.2) pak hodnota parametru. Dále byly pro účely bezrozměrného změření intenzity zkoumané mezitržní vertikální vazby vypočteny na základě vytvořených dynamických modelů příslušné koeficienty pružnosti. V daném případě se jednalo o koeficienty cenové flexibility. Hodnoty těchto koeficientů cenové flexibility odpovídající příslušnému časovému období byly zjišťovány u modelu s nepřímou dynamizací (3.1) dle vzorce: 1 FPt ( 1 ) = B 1. (8.1) ( 1 ) U modelů s přímou dynamizací (3.2-1), (3.2-2), (3.2-3) byly stanoveny jejich hodnoty v návaznosti na analogický vztah: FP t ( ) =. (8.2) (, t) Takto získané hodnoty koeficientů cenové flexibility (8.1) a (8.2) je třeba ovšem posuzovat uvážlivě, jelikož vyvinuté modely jsou příliš zjednodušeny, a tak ne zcela mikroekonomicky čistě odráží sledovanou cenově-poptávkovou strukturu na daném vertikálním úseku. Na druhou stranu jsou ale tyto koeficienty cenové flexibility (8.1) a (8.2) dostatečné přiměřené pro základní prognostické účely v oblasti cenového vývoje na daném zpracovatelském trhu. VÝSLEDKY A ZÁVĚRY V souladu s popsanou metodikou byl výzkum vertikálního provázání spotřebitelské poptávky po tekutém mléku a vývojem cen na příslušném zpracovatelském trhu zahájen tvorbou navržených dynamických modelů. Nejprve byl sestaven 3 implicitně dynamizovaný regresní model inverzní zprostředkované poptávkové závislosti (3.1). Vypočtené hodnoty parametrů tohoto modelu (3.1), včetně výsledků jeho základní statistické verifikace jsou zobrazeny v Tab. II. II: Model zprostředkované inverzní poptávkové funkce s implicitní dynamizací Hodnoty regresních parametrů, vícenásobný index determinace, korigovaný vícenásobný index determinace Model (3.1) = A 1 + B 1 1 + u 1t Hodnoty T-testů regresních parametrů, hodnota F-testu indexu determinace Hladina významnosti T-testů A 1 = +1,9665 B 1 = +0,5334 T A1 = 0,3267 T B1 = 1,2006 α T A1 = 0,7463 α T B1 = 0,2396 I 2 = 4,7352 10 2 F(1,29) = 1,4415 α(f) = 0,2396 Ī 2 = 1,4502 10 2 3 K nepřímé dynamizace modelu (3.1) je v tomto případě využito čtvrtletní zpoždění mezi zkoumanými ekonomickými jevy. Tento časový posun se potom při tvorbě daného modelu projevil zkrácením původní databáze o jeden (první) záznam, tedy datový soubor má pak rozsah pouze 31 záznamů.

64 P. Syrovátka V druhé fázi modelování byla pozornost soustředěna na vývoj přímo dynamizovaných modelů inverzní zprostředkované poptávkové závislosti. Explicitní dynamizace zkoumaného vertikálního mezitržního propojení byla řešena třemi možnostmi polynomického vyjádření časové závislosti (3.2-1), (3.2-2) a (3.2-3). Před vlastní konstrukcí dynamických modelů daného typu bylo nejprve třeba s ohledem na možnost vzniku zdánlivých regresí odstranit z původních dat periodickou složku. Toto odfiltrování sezonnosti se týkalo pouze časové řady čtvrtletních nákupů mléka průměrné české domácnosti. V této časové řadě byla dle výsledků G-testu shledána jako statisticky průkazná půlroční perioda. Proto se výpočet bezperiodických nákupů řídil v lichých čtvrtletích vztahem (4.1), respektive v sudých čtvrtletích byly dané hodnoty nákupů stanoveny podle vztahu (4.2). Takto získané hodnoty bezperiodických nákupů průměrné české domácnosti tekutého mléka jsou zachyceny v Tab. III. III: Nákupy tekutého mléka průměrnou českou domácností s odstraněnou periodicitou rok ; [l] I. čtvrtletí II. čtvrtletí III. čtvrtletí IV. čtvrtletí 1995 13,61 13,51 13,48 13,52 1996 13,29 13,19 13,25 13,31 1997 13,21 13,32 13,46 13,56 1998 13,37 13,35 13,36 13,69 1999 13,72 13,88 13,96 13,79 2000 13,90 13,79 13,93 13,85 2001 13,44 13,41 13,56 13,47 2002 13,62 13,53 13,81 13,85 Pramen: vlastní propočet Po této úpravě výchozí databáze bylo přistoupeno k vlastní tvorbě explicitně dynamických modelů (3.2-1), (3.2-2) a (3.2-3). Dosažené výsledky, tj. hodnoty jednotlivých regresních parametrů, včetně výsledků z oblasti základní statistické verifikace modelů jsou zaneseny do Tab. IV.

Cenový vývoj na zpracovatelském trhu s tekutým mlékem a úroveň finální spotřebitelské poptávky 65 IV: Modely zprostředkované inverzní poptávkové funkce s explicitní dynamizací Hodnoty regresních parametrů, vícenásobný index determinace, korigovaný vícenásobný index determinace Model (3.2-1) + C1 2 t + u 2t Hodnoty T-testů regresních parametrů, hodnota F-testu indexu determinace Hladina významnosti T-testů A 2 = +18,1570 = 0,7708 C1 2 = +8,6928 10 2 T A2 = 4,5481 T B2 = 2,5793 T C12 = 11,8659 α T A2 = 8,8900 10 5 α T B2 = 1,5338 10 2 α T C12 = 1,1899 10 12 I 2 = 0,8449 Ī 2 = 0,8342 F(2,29) = 78,9610 α(f) = 1,8437 10 12 Model (3.2-2) + C1 2 t + C2 2 t 2 + u 2t A 2 = +18,8854 = 0,8636 C1 2 = +0,1783 C2 2 = 2,7336 10 3 T A2 = 6,2127 T B2 = 3,7861 T C12 = 8,8272 T C22 = 4,7064 α T A2 = 1,0345 10 6 α T B2 = 7,4345 10 4 α T C12 = 1,4017 10 9 α T C22 = 6,1881 10 5 I 2 = 0,9134 Ī 2 = 0,9041 F(3,28) = 98,4156 α(f) = 5,5630 10 15 Model (3.2-3) + C1 2 t + C2 2 t 2 + C3 2 t 3 + u 2t A 2 = +13,5326 = 0,4993 C1 2 = +0,3412 C2 2 = 1,5345 10 2 C3 2 = +2,5640 10 4 T A2 = 4,8130 T B2 = 2,4170 T C12 = 7,6935 T C22 = 4,7569 T C32 = 3,9518 α T A2 = 5,0352 10 5 α T B2 = 2,2679 10 2 α T C12 = 2,8316 10 8 α T C22 = 5,8538 10 5 α T C32 = 5,0266 10 4 I 2 = 0,9451 Ī 2 = 0,9370 F(4,27) = 116,2481 α(f) = 1,3200 10 16 Výsledky základní statistické diagnostiky (Tab. II) ukázaly, že nepřímo dynamizovaná forma modelu ve tvaru (3.1) není ze statistického hlediska průkazná. Navíc tento lineární model zprostředkované inverzní poptávkové závislosti mezi sledovanými trhy založený na implicitní dynamizaci ani nesplňoval podmínku ekonomické verifikace (7.1): B 1 = +0,5334 > 0. (9.1) V souladu s těmito závěry lze pak konstatovat, že ve zkoumaném vertikálním poptávkovém provázaní finálního a zpracovatelského trhu s tekutým mlékem se statisticky neprokázalo čtvrtletní zpoždění. Naproti tomu výsledky statistické diagnostiky u skupiny explicitně dynamizovaných modelů hodnoceného poptávkového provázání (3.2-1), (3.2-2) a (3.2-3) vykázaly velmi uspokojivou úroveň. Nejnižší zjištěná hodnota indexu vícenásobné determinace zde dosahovala téměř 0,85 model (3.2-1). U zbývajících dvou modelů (3.2-2) a (3.2-3) byla dokonce vypočtená velikost indexu determinace vyšší než 0,90. Všechny modely s explicitní dynamizací byly jako celky velmi vysoce statisticky průkazné, o čemž svědčí minimální dosažená hladina významnosti F-testu vícenásobného indexu determinace (1,8437 10-12 ). Rovněž z pohledu statistického testování jednotlivých parametrů lze všechny vytvořené modely s nepřímou dynamizací přijmout hladiny významnosti provedených T-testů byly ve všech případech vyšší než 0,05. V tomto

66 P. Syrovátka směru statistické verifikace sestavených modelů byla ovšem nejdůležitější hodnota a hladina významnosti T-testu u parametru. Na této úrovni statistického testování poskytl nejlepší výsledky model (3.2-2), tedy model s kvadratickou dynamizací 4. U tohoto dynamického modelu byla zjištěna hladina významnosti parametru ve výši 7,4345 10-4. Jelikož tento explicitně dynamizovaný model zprostředkované inverzní poptávkové funkce zároveň splnil podmínku ekonomické verifikace (7.2): = 0,8636 < 0, (9.2) byl vybrán jako nejvhodnější pro popis vyhodnocované vertikální vazby. Samozřejmě je vhodné si připomenout relativně silná zjednodušení v oblasti multifaktorové výstavby daného modelu. Naznačení intenzity cenově-poptávkového provázání mezi zpracovatelským trhem s tekutým mlékem a finálním spotřebitelským trhem s tímto produktem bylo uskutečněno ve dvou úrovních. Za prvé byla zkoumaná závislost vyjádřena rozměrně prostřednictvím hodnoty již zmíněného parametru. Tedy při zvýšení spotřebitelské poptávky průměrné české domácnosti po tekutém mléce o jeden litr se objevoval ve sledovaném období 1995 2002 na příslušném zpracovatelském trhu pokles ceny litru polotučného mléka v průměru o 0,86 Kč. Za druhé byl pro popis intenzity dané vertikální vazby využit bezrozměrný koeficient pružnosti, tj. koeficient cenové flexibility. Jeho hodnoty byly pro jednotlivá čtvrtletí ve zkoumaném období určeny podle výpočtového vzorce (8.2). Dosažené úrovně koeficientu cenové flexibility (8.2) jsou zobrazeny v Tab. V. V: Koeficienty elasticity zprostředkované inverzní poptávkové funkce rok FP t ( ) I. čtvrtletí II. čtvrtletí III. čtvrtletí IV. čtvrtletí 1995 0,4633 0,4838 0,4966 0,5035 1996 0,5350 0,5541 0,5579 0,5607 1997 0,5795 0,5765 0,5703 0,5685 1998 0,5939 0,6027 0,6081 0,5809 1999 0,5844 0,5737 0,5710 0,5915 2000 0,5854 0,5994 0,5897 0,6003 2001 0,6442 0,6501 0,6363 0,6479 2002 0,6333 0,6443 0,6168 0,6128 Z předvedených hodnot koeficientů cenové flexibility v rámci analyzovaného úseku vertikály (Tab. V) je patrné, že v daném období 1995 2002 docházelo při 1% změně úrovně spotřebitelské poptávky průměrné české domácnosti po tekutém mléku na zpracovatelském trhu s tímto druhem výrobků k opačně orientovanému neflexibilnímu cenovému vývoji (menší než 1 %). Dle sestaveného modelu (3.2-2) se cenová flexibilita na zkoumaném zpracovatelském trhu pohybovala v rozmezí 0,4633 % až 0,6501 %. Průměrná hodnota koeficientu této cenové flexibility dosahovala ve sledovaném období 1995 2002 velikost-0,5818 %. Tedy při 1% zvýšení úrovně finální spotřebitelské poptávky průměrné české domácnosti po tekutém konzumním mléku se vyskytoval na provázaném zpracovatelském trhu pokles ceny litru polotučného mléka v průměru o necelých 0,60 %. Dosažné výsledky v oblasti cenově-poptávkové struktury sledovaného úseku výrobkové vertikály tekuté mléko je ovšem třeba hodnotit přiměřeně vzhledem k určitému multifaktorovému zjednodušení sestavených modelů. Na druhou stranu je však možné výsledky plynoucí z aplikace vytvořených symptomatických modelů poměrně velmi účinně uplatnit při vytváření základních prognóz v oblasti cenového vývoje na zpracovatelském trhu s tekutým mlékem. 4 Zajímavé je, že kvadratické vyjádření časových závislostí ve vytvářeném modelu zprostředkované inverzní poptávkové funkce poskytovalo lepší výsledky statistické verifikace (hladina T-testu ) než lineární či kubická dynamizace modelu. Dokonce ani následně zkoušené dynamizace prostřednictvím polynomu čtvrtého a pátého stupně nepřinesly z pohledu statistického testování lepší hodnoty výsledků.

Cenový vývoj na zpracovatelském trhu s tekutým mlékem a úroveň finální spotřebitelské poptávky 67 SOUHRN Článek se pokusil provést určitou formu analýzy v oblasti provázání finální spotřebitelské poptávky po konzumním tekutém mléku a cenovým vývojem na trhu, kde se tento druh výrobků zpracovává. Vzhledem k omezené dostupnosti datové základny musela být tato analýza poměrně silně zjednodušena. Pro daný výzkum byla využita zprostředkovaná inverzní lineární poptávková závislost, která byla po důkladném prošetření časových závislostí dynamizována implicitním a explicitním způsobem. Implicitní dynamizace, která vycházela z lineárního modelu se zpožděním o jedno časové období, ovšem nebyla zvláště z pozice statistické verifikace přijatelná. Proto bylo možné konstatovat, že ve zkoumaném poptávkovém mezitržním provázání nehraje čtvrtletní zpoždění statisticky signifikantní roli. Mezi modely s explicitní dynamizací sledované mezitržní poptávkové vazby se ukázal (s důrazem na výsledky T-testu parametru ) jako nejvhodnější: = +18,8854 0,8636 + 0,1783 t 2,7336 10 3 t 2 ; (t = 1, 2,..., 32). Takto sestavený přímo dynamizovaný model zkoumaného vertikálního provázání vedle statistických kritérií by rovněž vyhovoval teoreticko-ekonomickým předpokladům zákona klesající poptávky a jeho transmise na analyzovaném úseku výrobkové vertikály mléka. S vědomím určitého multifaktorového zjednodušení bylo provedeno určité číselné vyhodnocení vertikální vazby mezi finální spotřebitelskou poptávkou průměrné české domácnosti po konzumním tekutém mléku a cenovým vývojem na příslušném zpracovatelském trhu. K tomuto účelu byl jednak využit regresní parametr (rozměrné hodnocení) a jednak koeficient cenové flexibility FP t ( ) (bezrozměrné hodnocení). Na základě zjištěné hodnoty regresního parametru lze konstatovat, že při zvýšení spotřebitelské poptávky průměrné české domácnosti po tekutém mléku o jeden litr se na zkoumaném zpracovatelském trhu objevoval ve sledovaném období 1995 2002 pokles ceny litru polotučného mléka přibližně o 0,90 Kč. Podle hodnoty koeficientu cenové flexibility zprostředkované inverzní lineární poptávkové závislosti s přímou dynamizací se při 1% zvýšení úrovně dané finální spotřebitelské poptávky na vertikálně provázaném zpracovatelském trhu vyskytoval pokles ceny litru tekutého polotučného mléka v průměru o necelých 0,60 %. spotřebitelská poptávka po mléku, inverzní poptávková závislost, ceny průmyslových výrobců tekutého mléka, model vertikálního propojení, měření intenzity vertikální propojení Příspěvek byl zpracován v rámci řešení výzkumného grantu NAZV QF 3275, Mimoprodukční přínos trvale udržitelného multifunkčního zemědělství v podmínkách ČR, řešeného MZLU v Brně. LITERATURA BEČVÁŘOVÁ, V.: Zemědělská politika. Brno: PEF MZLU, 2001. 120 s. ISBN 80-7157-514-3. BROWNING, E. K., BROWNING, J. M.: Microeconomics, Theory and Applications. 4th edition, USA: Harper Collins Publishers, 1992. 719 p. ISBN 0-0673-52142-7. DUFEK, J.: Ekonometrie. Brno: PEF, VŠZ, 1993, 132 s. ISBN 80-7157-080X. GUJARATI, D. N.: Basic Econometrics, 2nd edition. USA, McGraw-Hill, 1988. 705 p. ISBN 0-07- 0255188-6. HUŠEK, R.: Ekonometrická analýza. 1. vyd. Praha: Ekopress, 1999. 303 s. ISBN 80-86119-19-X. KOUTSOYIANNIS, A.: Modern Microeconomics. 2nd edition. London, The Macmillan Press, 1979. 581 p. ISBN 0-333-25349-3. MAURICE, S. CH. A PHILLIPS, O. R.: Economic Analysis, Theory and Application. 6th edition Boston: Irwin, 1992. 738 p. ISBN 0-256-08209-X. MINAŘÍK, B.: Statistika III. Brno: PEF MZLU, 1998. 154 s. ISBN 80-7157-189-X. SEGER, J., HINDLS, R., HRONOVÁ, S.: Statistika v hospodářství. 1. vyd. Praha, ETC Publishing, edice Manager/Podnikatel, 1998. 636 s. ISBN 80-86006-56-5. TVRDOŇ, J.: Ekonometrie. Praha: PEF ČZU, 1999. 222 s. ISBN 80-213-04282-0. ZVÁRA, K.: Regresní analýza. Praha: Academia, 1989. 242 s. ISBN 80-200-0125-5. Situační a výhledová zpráva Mléko. MZe ČR, červenec 2003. 88 s. ISBN 80-7084-272-5, ISSN 1211-7692, MK ČR E 11003. http://www.mze.cz/ attachments/svz_mleko_8-03.pdf.

68 P. Syrovátka Adresa Ing. Pavel Syrovátka, Ph.D., Ústav podnikové ekonomiky, Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, Zemědělská 5, 61300 Brno, Česká republika, e-mail: pavels@mendelu.cz