"4.3 Predikce poptávky

Při zpracování dat pro predikci poptávky jsem využil statistické funkce v programu Excel. Roz-hodl jsem se pro modelování predikce použít model Q = f(p). Jelikož používaná data jsou reálná, využiji pro tento model metodu nejmenších čtverců. Nebudu brát v potaz spotřebu substitutů, neboť nemají vliv na spotřebu drůbežího masa. Do výpočtu pak nezahrnu žádné další proměnné, neboť z uvedených dat nemají vliv na spotřebu drůbežího masa.

4.3.1 Parametry přímky

Tvar přímky je dán vztahem:
QH = b0 + b1 * pH
QH spotřeba drůbeže v ČR na obyvatele
pH spotřebitelská cena (v Kč/kg)
b0, b1 odhadované parametry


Tabulka 6: Hodnoty odhadovaných parametrů
Veličina b0 b1 Index determinace (v %) Korelační koeficient
Hodnota 29,811 -0,0988 16,15 -0,40186

Tvar přímky je tedy : QH = 29,811 -0,0988 * cena
Variabilita závislé proměnné veličiny (index determinace) je pouze 16,15 %, tzn., že závislost mezi cenou a spotřebou skoro neexistuje. Na malou závislost taktéž ukazuje nízký korelační koe-ficient -0,40186.


Graf 5. Odhad lineární poptávkové křivky

4.3.2 Mocninná funkce
Tvar mocninné funkce je dán vztahem:
Po použití logaritmu dostaneme

kde QH, pH, b0 a b1 mají stejný význam jako v lineárním modelu.



Tabulka 7: Hodnoty odhadovaných veličin pro mocninou funkci
Veličina b0 b1 Index determinace (v %)
Hodnota 58,714 -0,22 15,77 %

Tvar mocninné funkce je pak: QH = 58,714 *
I u této funkce je variabilita proměnné funkce vysvětlena pouze z 15,77%, což je ještě méně než u přímky.


Graf 6. Odhad mocninné "

Práce obsahuje velké množství tabulek a grafů. Čistý text je cca 7 stran.