Abstrakt 

Diplomová práce se zabývá identifikací poptávky po různých druzích komodit běžné 

spotřeby pomocí dotazníkového šetření. Ze získaných dat je určena funkce cenové 

elasticity poptávky po jednotlivých komoditách, na základě které jsou vyvozena 

doporučení prodejcům pro maximalizaci tržeb.  

 

Abstract 

The aim of this thesis is to work out demand for various kinds of commodities of 

current consumption by conducting a survey. From the polled data, a function of price 

demand elasticity of selected commodities is drawn up, on which suggestions to sellers 

for turnover maximization is based. 

 

 

 

 

Klíčová slova 

Poptávka, elasticita poptávky, tržby, dotazníkové šetření. 

 

Key words 

 Demand, elasticity of demand, revenue, questionnaire investigation. 

 



 
 
 

Bibliografická citace 
 

FELDBABEL, V. Identifikace poptávky. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta 

podnikatelská, 2011. 127 s. Vedoucí diplomové práce Ing. Jiří Luňáček, Ph.D., MBA. 

 

 



 
 
 

Čestné prohlášení 
 
Prohlašuji, že předložená diplomová práce je původní a zpracoval jsem ji samostatně. 

Prohlašuji, že citace použitých pramenů je úplná, že jsem ve své práci neporušil 

autorská práva (ve smyslu Zákona č. 121/2000 Sb. o právu autorském a o právech 

souvisejících s právem autorským). 

 

 



 
 
 

Poděkování 
 

 Rád bych poděkoval vedoucímu mé diplomové práce, panu Ing. Jiřímu 

Luňáčkovi, Ph.D., MBA, za podnětné rady, návrhy a připomínky, které mi výrazně 

pomohly při vytváření této práce. 

 

Mgr. Vít Feldbabel 

 



 
 
 

OBSAH 

Úvod .............................................................................................10 

1. Cíl práce................................................................................12 

2. Metody zpracování ..............................................................13 

3. Teoretická východiska.........................................................14 

3.1 Chování spotřebitele.................................................................. 14 
3.1.1 Motivace spotřebitele...................................................................... 14 
3.1.2 Celkový užitek ................................................................................. 15 
3.1.3 Mezní užitek a zákon klesajícího mezního užitku........................ 15 
3.1.4 Rovnováha spotřebitele a spotřební koš ....................................... 16 
3.1.5 Odvození křivky poptávky a zákon klesající poptávky............... 19 
3.1.6 Cenová elasticita ............................................................................. 21 
3.1.7 Proměnlivá a konstantní elasticita poptávky ............................... 24 

3.1.7.1 Souvislost celkových příjmů, cen, poptávky a její pružnosti ................ 27 
3.1.8 Další typy elasticity poptávky ........................................................ 28 

3.1.8.1 Příjmová (důchodová) elasticita poptávky............................................ 28 
3.1.8.2 Křížově cenová pružnost poptávky....................................................... 29 

3.2 Zjišťování poptávky .................................................................. 30 
3.2.1 Dotazník........................................................................................... 31 
3.2.2 Dotazování ....................................................................................... 32 
3.2.3 Statistická data................................................................................ 32 
3.2.4 Průzkumová prodejna.................................................................... 33 
3.2.5 Počítačové simulace ........................................................................ 33 

4. Přípravná část ......................................................................34 

4.1 Sběr dat....................................................................................... 34 
4.1.1 Použité metody sběru dat ............................................................... 34 
4.1.2 Popis dotazníku............................................................................... 35 

4.2 Stanovení velikosti výběrového souboru ................................. 37 
4.3 Metodika statistického zpracování získaných dat.................. 40 

4.3.1 Zpracování dat užitím regresní analýzy ....................................... 41 
4.3.2 Popis použitého statistického aparátu pro zpracování dat ......... 43 

4.3.2.1 Empirické stanovení hodnot poptávky z dotazníkových dat................. 45 
4.3.2.2 Empirické stanovení hodnot cenové elasticity z dotazníkových dat..... 47 
4.3.2.3 Empirické stanovení průměrné poptávky po daném zboží ................... 50 
4.3.2.4 Empirické stanovení odhadu vah daného zboží ve spotřebním koši..... 51 

5. Praktická část.......................................................................53 

5.1 Chléb ........................................................................................... 53 
5.2 Rajčata ........................................................................................ 57 
5.3 Rýže ............................................................................................. 60 



 
 
 

5.4 Hovězí zadní ............................................................................... 64 
5.5 Rybí filé....................................................................................... 67 
5.6 Vejce............................................................................................ 70 
5.7 Sůl ................................................................................................ 73 
5.8 Rozpustná káva.......................................................................... 76 
5.9 Coca-Cola ................................................................................... 79 
5.10 Točené pivo................................................................................. 82 
5.11 Cigarety....................................................................................... 85 
5.12 Kartáček na zuby....................................................................... 88 
5.13 Ponožky....................................................................................... 91 
5.14 Rifle ............................................................................................. 94 
5.15 Zimní obuv ................................................................................. 98 
5.16 Návštěva kina ...........................................................................101 
5.17 Oběd v restauraci.....................................................................104 
5.18 Soukromé vzdělávání ..............................................................107 
5.19 Studená voda ............................................................................110 
5.20 Benzín........................................................................................113 

6. Sumarizace .........................................................................117 

Závěr ..........................................................................................119 

Seznam použitých zdrojů.........................................................121 

Seznam obrázků, grafů a tabulek ...........................................123 

Seznam příloh ...........................................................................127 

 

 



 
10 
 

Úvod  

Základním posláním ekonomie je objevování základních ekonomických 

zákonitostí, které umožňují pochopit hlubší souvislosti mezi jednotlivými jevy na trhu. 

Na začátku tohoto bádání je potřeba si uvědomit, že při každé tržní transakci musí být 

kupující a prodávající, který, má-li být úspěšný, musí bezpodmínečně pochopit, jak tržní 

transakce na straně poptávky funguje a jaké jsou hlavní determinanty poptávky. Tímto 

úkolem se zabývá v rámci mikroekonomie teorie poptávky. 

To ovšem nestačí, protože teorie poptávky nám sice umožňuje pochopit chování 

zákazníka, ale sama o sobě by nám jako prodejcům nebyla nijak výrazně užitečná. 

Tušili bychom sice, že s rostoucí cenou produktu bude přirozeně klesat poptávané 

množství, ale to, co by nás mělo nejvíce zajímat, je, jak přesně se bude tato poptávka 

měnit. Pro nalezení uspokojivé odpovědi na zmíněnou otázku má mikroekonomie velice 

účinný instrument v podobě cenové elasticity poptávky. Ta dokáže danou reakci 

spotřebitelů na změnu ceny nejlépe popsat a navíc správně pochopená vyvrací 

všeobecně rozšířenou myšlenku mezi laiky, že prodejci nabízí své zboží za „nejvyšší 

možnou cenu“. Tímto by si ve skutečnosti v mnoha případech škodili, protože 

bezhlavým navyšováním ceny by v konečném důsledku svoje tržby snižovali. 

Je to právě cenová elasticita poptávky, která umožňuje nastavit prodejci onu 

„správnou cenu“, jež mu zaručí nejvyšší příjem. Navzdory tomu, jak je cenová elasticita 

poptávky důležitá v ekonomické praxi, se zdá, že doposud nebyla zpracována žádná 

práce, která by se jí obšírněji zaobírala. Veškeré dostupné zdroje ať už v literatuře, či na 

internetu uvádějí prakticky výhradně koeficienty cenové elasticity poptávky po různých 

komoditách ve Spojených státech amerických. Osobně se domnívám, že je to dáno 

určitou komplikovaností terénního statistického průzkumu a pracností při zpracování 

výsledků a dále tím, že se zdejší prodejci spokojují s hodnotami, které byly zjištěny 

v USA. Těchto koeficientů lze pochopitelně využít, ale pouze u některých druhů zboží 

(např. sůl apod.), u nichž je poptávka stejná bez ohledu na to, kde se ve světě 

nacházíme. Existují však výrobky a služby, u kterých je poptávka determinována 

sociologicko-kulturními aspekty vyplývajících z určitých tradic té které země. 



 
11 
 

 Proto se ve své diplomové práci zaměřím na sestavení křivek poptávky u 20 

komodit běžné spotřeby v České republice a na následné určení koeficientů cenové 

elasticity poptávky, ze kterých vyplynou základní doporučení pro jejich prodejce. Ve 

světle již zmíněných skutečností bude jistě také zajímavé porovnání těchto koeficientů 

s údaji ze Spojených států, abychom si mohli utvořit obrázek o odlišnostech v poptávce 

průměrného českého a amerického spotřebitele. 

 

 



 
12 
 

1. Cíl práce 

• Globální cíl 

Základním cílem této diplomové práce je pomocí základních   

mikroekonomických nástrojů identifikovat průměrnou poptávku po vybrané množině 

komodit, popsat její základní charakteristiky, především cenovou elasticitu, a následně 

vyvodit doporučení pro prodejce těchto komodit. 

 

• Parciální cíle 

Splnění globálního cíle předpokládá naplnění následujících dílčích cílů: 

 Výběr množiny komodit, jejichž poptávka bude studována. 

 Příprava dotazníku a provedení statistického šetření ve výběrovém souboru 

respondentů. 

 Statistické vyhodnocení dat. 

 Sestavení křivek průměrné poptávky. 

 Výpočet koeficientů cenové elasticity a identifikace jejich trendů. 

 Sestavení křivek průměrné tržby. 

 Vyhodnocení a interpretace výsledků. 

 Formulace doporučení, která by měla vést k maximalizaci zisku při prodeji 

jednotlivých komodit. 



 
13 
 

2. Metody zpracování 

Zásadní podmínkou pro to, abych mohl dosáhnout vytyčených cílů práce, je 

správná volba souboru použitých metod. Metodou se obecně rozumí takový postup, 

kterým je možné dospívat ke správným závěrům a vedou tak ke vzniku komplexního 

souboru poznatků. Ve své diplomové práci používám nejčastěji níže uvedené obecné 

vědecké metody poznávání: 

• Analýza – představuje vědeckou metodu založenou na dekompozici celku na 

elementární části. Cílem analýzy je identifikovat podstatné a nutné vlastnosti 

elementárních částí celku, poznat jejich podstatu a zákonitosti a tím lépe pochopit 

samotný celek.  

• Syntéza - představuje proces opačný k analýze a navzájem se s ní doplňuje. 

Označuje skládání jevu či procesu z několika základních částí v celek. Tím se 

odhalují vztahy mezi jednotlivými částmi navzájem i k danému celku. 

• Dedukce – představuje proces usuzování, ve kterém se od předpokladů (premis) 

dochází k závěru z těchto předpokladů vyplývajícího, přičemž odvozování je jisté, 

nikoliv jen pravděpodobné. Jde tedy o základní postup při dokazování. 

• Matematická statistika – jedná se o matematický aparát, pro který je 

charakteristické, že zkoumá společenské, přírodní a technické jevy vždy na 

dostatečně rozsáhlém souboru případů a hledá ty vlastnosti jevů, které se projevují 

teprve v souboru případů, nikoliv na jednom případě. To znamená, že předmětem 

matematické statistiky jsou úkoly, týkající se hromadných jevů. 

• Aproximace – jedná se o metodu, která umožňuje proložit naměřená data, zatížená 

náhodnými chybami měření nebo náhodným šumem funkční závislostí. Uvedená 

závislost je nazývána modelem, který je znám až na M neznámých parametrů. 

Aproximací tedy rozumíme postup, který umožňuje proložení několika bodů 

geometrickou křivkou, přičemž není nutné, aby aproximační křivka přesně 

procházela zadanými body (na rozdíl od interpolace). 



 
14 
 

3. Teoretická východiska 

3.1 Chování spotřebitele 

3.1.1 Motivace spotřebitele 

Máme-li se zabývat studiem poptávky spotřebitele po daném druhu zboží, měli 

bychom začít tím, že se zamyslíme nad motivací, která předurčuje chování spotřebitele 

v okamžiku, kdy se rozhoduje o pořízení daného druhu zboží v daném množství. Je 

zřejmé, že základním faktorem, který v rozhodování spotřebitele sehrává prioritní roli, 

je uspokojení jeho vlastních potřeb a to za daných podmínek nejvíce jak jen to jde. Aby 

však spotřebitel dosáhl tohoto maximálního uspokojení, musí neustále přijímat 

konkrétní rozhodnutí při volbě druhů a množství produktů a tyto spotřebitelské volby 

tak determinují jeho chování. 

Spotřebitelské motivace při výběru zboží nejsou však nahodilé. Jedním ze 

zásadních vlivů v rozhodování každého člověka jsou osobní preference, které jsou 

výrazem individuality každého z nás, a dále pak výše důchodu, kterým dotyčný 

disponuje. Tato skutečnost znamená, že chování spotřebitelů je neustálým 

optimalizačním procesem, kdy je třeba sestavovat svůj spotřební koš tak, aby s využitím 

svého důchodu spotřebitel dosáhl nejlepšího uspokojení potřeb. Z hlubší znalosti těchto 

procesů lze vyvodit určité obecné zákonitosti, jejichž studiem se podrobně zabývá 

ekonomie. 

Aby bylo možno přistoupit ke kvalitativnímu popisu, je potřeba předpokládat, že 

si jednak spotřebitel racionálně dává do poměru uspokojení svých potřeb a cenu 

pořizovaného zboží a dále, že je schopen konstatovat, zda zboží X uspokojí jeho 

potřeby více, méně nebo stejně jako zboží Y. S tímto lze zavést abstraktní ekonomickou 

veličinu užitek (též užitečnost, angl. utility - U), jakožto charakteristiku očekávaného 

subjektivního potěšení nebo uspokojení získaného ze zboží nebo služeb. Užitek se 

zpravidla vyjadřuje v peněžních jednotkách odpovídajících ceně, kterou je spotřebitel 

ochoten za zboží utratit. Velký význam v ekonomické teorii mají další dva pojmy 

celkový užitek a mezní užitek. 



 
15 
 

3.1.2 Celkový užitek 

Celkový užitek (angl. total utility - TU) vyjadřuje celkové uspokojení, které je 

spojené se spotřebou veškerých statků a služeb. Velikost celkového užitku je především 

dána množstvím spotřebovaného zboží a to tak, že s rostoucím množstvím se zvětšuje, i 

když stále pomaleji až do bodu nasycení, pakliže existuje (viz obr. č. 1). Na celkový 

užitek z daného statku má také vliv individualita spotřebitele a jeho preferencí, což je 

dáno tím, že nelze přisoudit  konkrétní míru užitku samotnému zboží, ale teprve až 

konkrétní spotřebitel posoudí pro sebe užitek ze zboží vyplývající. 

 

 

 

 

 

Obr. č. 1: Celkový užitek 

 

3.1.3 Mezní užitek a zákon klesajícího mezního užitku 

Mezní užitek (angl. marginal utility – MU) vyjadřuje míru uspokojení 

získaného spotřebováním poslední jednotky zboží. Mezní užitek určitého statku je dán 

naléhavostí potřeby tohoto statku pro spotřebitele a také za daných podmínek 

dostupností statku pro spotřebitele (např. voda na poušti). Význam mezního užitku 

spočívá v tom, že má v daném okamžiku na rozdíl od celkového užitku přímý vliv na 

rozhodování spotřebitele. Empiricky je totiž naprosto zřejmé, že užitek získaný 

spotřebováním každé další nové jednotky určitého zboží je stále menší, což lze 

přeformulovat do univerzálně platného zákona klesajícího mezního užitku, který říká, 

že hodnota mezního užitku s objemem spotřebovaného zboží klesá (viz obr. č. 2).  

TU 

Q 



 
16 
 

 

 

 

 

 

Obr. č. 2: Mezní užitek 

 

3.1.4 Rovnováha spotřebitele a spotřební koš 

Zcela přirozeně se spotřebitel snaží při fixně daném svém důchodu svůj 

spotřební koš poskládat tak, aby jeho užitek z pořízeného zboží byl maximální. 

Podmínku maximalizace užitku lze snadno odvodit z vlastností mezního užitku. 

V souladu s výše uvedeným zákonem klesajícího mezního užitku je zřejmé, že bude-li 

mezní užitek poslední jednotky určitého statku vyšší než jeho cena, bude mít spotřebitel 

tuto jednotku statku tendenci pořídit, protože náklady na pořízení jsou pro něho menší, 

než je prospěch, který tímto získá, což je pro něho výhodné. Pořízením této jednotky 

však vzroste celkový objem spotřebovávaného statku a s ním se sníží i mezní užitek. 

Zcela logicky po určitém konečném počtu kroků pořízení další a další jednotky 

uvažovaného statku nakonec mezní užitek klesne natolik, že se zcela vyrovná s cenou 

statku. Další nákup už pak za normálních podmínek spotřebitel nepodnikne, neboť jeho 

mezní užitek by byl nutně menší než pořizovací náklady a spotřebitel začne uspokojovat 

svoje potřeby pořizováním jiných komodit, u nichž je mezní užitek stále větší než cena. 

Zapíše-li se tato ideální popisovaná skutečnost pomocí obvyklé symboliky, platí 

MU = P, což odpovídá rovnováze spotřebitele při nákupu daného druhu zboží.  

V běžném životě je potřeba  zpravidla pořizovat více než jen jeden druh zboží a 

navíc většina lidí je limitována svým důchodem, to znamená, že dosáhnout u všech 

MU 

Q 



 
17 
 

druhů zboží stavu, kdy mezní užitek bude stejný jako cena zboží není reálné. 

Rovnováhu spotřebitele je pak možno ustanovit podle  vztahu: 

 
N

N

P

MU

P

MU

P

MU === ...
2

2

1

1 , (1) 

kde  MUi – mezní užitek i-tého druhu zboží 

Pi – cena i-tého druhu zboží 

Tento matematický zápis totiž znamená, že dané i-té zboží je nakupováno až do 

chvíle, kdy je mezní užitek připadající na poslední peněžní jednotku použité k jeho 

pořízení stejný jako mezní užitek připadající na poslední peněžní jednotku vynaložené 

na jakékoliv jiné zboží. V opačném případě by zcela jistě spotřebitel raději alokoval 

svoje prostředky tak, aby pořídil více toho zboží, u něhož je výhodnější (větší) poměr 

mezního užitku ku jeho ceně. Tím by ale postupně klesl u tohoto druhu zboží mezní 

užitek (viz zákon klesajícího užitku) a tím i poměr mezního užitku a poslední peněžní 

jednotky na jeho pořízení, zatímco u ostatních statků by se tento poměr ze stejných 

důvodů zvětšil a opět by došlo k ustálení rovnováhy spotřebitele. 

Výše popsaný mechanizmus optimalizace vede daného spotřebitele, resp. 

domácnost, k určité skladbě různých druhů zboží v různém množství, která má 

zabezpečit za daných důchodových podmínek maximální možné uspokojení potřeb. 

Tím se dostáváme v teorii spotřebitele k jednomu velice důležitému ekonomickému 

pojmu, a tím je spotřební koš. 

Je zřejmé, že individuální spotřební koš dvou jedinců se může zcela zásadně lišit 

např. podle chutí, vkusu, povědomí o existenci daného druhu zboží, dostupnosti daného 

zboží v daném místě a čase apod. Nicméně provedeme-li součet těchto individuálních 

spotřebních košů, dostaneme se k celkovému a následně i průměrnému spotřebnímu 

koši spotřebitele, čímž se zabývá mj. Český statistický úřad. Jeho data jsou dále 

využívána v různých oblastech ekonomie např. Českou národní bankou. 

Pro potřeby statistického zpracování je možné definovat reprezentativní 

spotřební koš jako množinu vybraných výrobků a služeb, která má reprezentovat 



 
18 
 

rozsah a strukturu výdajů na statky a služby, jež jsou typické pro domácnosti a 

významně se podílí na struktuře spotřeby obyvatelstva. Každému reprezentantu ve 

spotřebním koši je přiřazena váha, která je rovna podílu daného druhu spotřeby 

v peněžních jednotkách na celkové spotřebě domácností. Tato váha se zpravidla u 

daného druhu zboží vyjadřuje jako procento, resp. promile z celkového 

reprezentativního spotřebního koše. 

Členění spotřebního koše odpovídá doporučené jednotné mezinárodní klasifikaci 

individuální spotřeby podle účelu (COICOP), která třídí zboží a služby do 12 hlavních 

oddílů, jež jsou dále členěny na skupiny a třídy. Pro lepší názornost uvádím tabulku 

spotřebního koše v České republice z roku 2007:   

Oddíl k 1/07 

Úhrn 100 

v tom:   

potraviny a nealkoholické nápoje 17,03 

alkoholické nápoje, tabák 8,60 

odívání a obuv 4,72 

bydlení, voda, energie, paliva 25,33 

bytové vybavení, zařízení  
domácností, opravy 

  
5,52 

zdraví 2,50 

doprava 11,49 

pošty a telekomunikace 3,99 

rekreace a kultura 9,37 

vzdělávání 0,78 

stravování a ubytování 4,43 

ostatní zboží a služby 6,24  

Tabulka č. 1: Váhové schéma spotřebního koše v ČR z roku 2008 - skupiny 
COICOP, váhy v % (zdroj 
http://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/spotrebni_kos_2010/$File/spot_kos201
0.xls)  



 
19 
 

3.1.5 Odvození křivky poptávky a zákon klesající poptávky 

Poptávka (angl. demand – D) je objem zboží, které jsou spotřebitelé ochotni 

zakoupit při určité ceně. V ekonomické teorii můžeme hovořit o celkové poptávce 

(agregátní) vyjadřující veškeré nákupy na trhu, o individuální poptávce popisující 

poptávku jedince a o tržní poptávce, která je dána celkovým souborem individuálních 

poptávek týkajících se jednoho segmentu trhu. 

Jedním z důležitých empirických poznatků mající obecnou platnost je také fakt, 

že bude-li klesat cena zboží, bude pro spotřebitele toto zboží stále zajímavější, čímž 

bude ochoten pořídit jeho větší množství. Budeme-li předpokládat, že cena zboží je 

nezávislou proměnnou, pak poptávané množství zboží na ceně závisí a tento vztah 

můžeme graficky znázornit pomocí tzv. křivky poptávky (viz obr. č. 3). 

 

 

 

 

 

Obr. č. 3: Křivka poptávky 

Křivka poptávky jinými slovy popisuje chování spotřebitelů při různém pohybu 

cen. Tato křivka je klesající, což je vyjádřením zákona klesající poptávky, který tvrdí, 

že s růstem ceny objem poptávaného statku klesá. 

Tvar poptávkové křivky je předurčen mnoha vlivy, z nichž hlavní jsou podle 

[10] a [6]: 

• Preference – každý člověk má jiné preference, jiný vkus. To, čemu lidé dávají 

přednost, se během času velmi mění. 

• Zbytnost či nezbytnost zboží z hlediska uspokojování potřeb. 

P 

Q 

P2 

P1 

Q1 Q2 

D 



 
20 
 

• Důchody – je zřejmé, že množství většiny výrobků a služeb, které spotřebitelé při 

dané ceně nakoupí, závisí na jejich důchodech. U většiny statků se proto bude 

poptávané množství při každé dané ceně s rostoucím důchodem zvyšovat. Statky, 

které mají tuto vlastnost, se nazývají normální statky. Takzvané podřadné statky se 

z tohoto obecného schématu vymykají, protože u těchto statků bude poptávané 

množství při jakékoli ceně s růstem důchodu klesat. 

• Módní a sezónní vlivy. 

• Ceny substitutů a komplementů – v případě komplementů při výrazném zvýšení 

ceny jednoho z nich povede k výraznému snížení poptávky po druhém. U blízkých 

substitutů povede zvýšení ceny jednoho z nich ke zvýšení poptávky po druhém. 

• Očekávání -  v okamžiku rozhodování o nákupu hraje u lidí v souvislosti s cenami a 

s důchodem důležitou úlohu rovněž jejich očekávání. Ten, kdo v budoucnu očekává 

výrazné zvýšení svého důchodu, utratí v současnosti více než člověk, který 

v budoucnu očekává snížení svého důchodu. Podobně platí, že lidé často své 

momentální nákupy určitých statků zvýší, když očekávají, že v nejbližší době 

výrazně vzroste jejich cena. 

• Počet obyvatel – obecně platí, že čím je trh větší, tím více zboží a služeb se při 

daných cenách nakupuje. 

• Kvalita prodeje (reklama, balení, obsluha, prodejní prostředí apod.). 

Z definice poptávkové křivky vyplývá docela snadný empirický způsob, jak tyto 

křivky,  které mají zásadní význam pro prodávající, sestrojit. Stačí požádat respondenty 

o vyplnění dotazníku, ve kterém připíší k dané ceně množství zboží, které by byli 

ochotni za danou cenu zakoupit. Takto se dá sestavit křivka individuální poptávky, 

součtem poptávky jednotlivých respondentů lze pak odhadnout tržní popř. agregátní 

poptávkovou křivku. 

Body na křivce poptávky odpovídají optimálnímu požadovanému množství 

daného zboží při různých cenách. To ovšem znamená, že poptávková křivka odpovídá 

křivce mezního užitku, neboť v bodech poptávkové křivky odpovídají ceny zboží 

meznímu užitku poslední nakupované jednotky vyjádřeného v peněžních jednotkách. 

 



 
21 
 

3.1.6 Cenová elasticita 

Poptávková křivka je dobrým způsobem, jak popsat chování zákazníka, ale není 

příliš platná, když je třeba přijmout rozhodnutí o zvýšení, či snížení ceny za účelem 

většího příjmu. Z poptávkové křivky sice vyplývá, že zmenší-li se cena, vzroste objem 

prodeje a zákazníků, ale místo očekávaného zvýšení příjmu může nastat i pravý opak. 

Zásadní otázkou totiž je, jak se změní poptávané množství v reakci na změnu ceny. 

Reakce spotřebitelů na změnu ceny se měří cenovou elasticitou poptávky 

(angl. Price Elasticity of Demand – ED). Každá firma, která je v pokušení snížit svou 

cenu s cílem více prodat a zvýšit tak svoje zisky, musí vzít v úvahu svou cenovou 

elasticitu poptávky, která vyjadřuje citlivost poptávaného množství na změnu ceny. 

Cenová elasticita poptávky se vyjadřuje jako poměr procentních změn v objemu 

poptávaného množství k procentním změnám cen, tzn: 

cenzměny  %

zboží opoptávanéh množstvízměny  %
poptávky elasticita cenová = . 

Cenovou elasticitu poptávky měříme koeficientem cenové elasticity poptávky 

ED, který udává, o kolik procent se zvýší (sníží) poptávané množství, když se cena sníží 

(zvýší) o jedno procento. Koeficient cenové elasticity nabývá podle definice záporné 

hodnoty, neboť klesá-li cena zboží, pak podle zákona klesající poptávky roste 

poptávané množství, z čehož vyplývá, že změna ceny má opačné znaménko, než změna 

množství, v praxi je ale zvykem pracovat s tímto koeficientem jako s kladným číslem, 

proto ve vztazích používáme absolutní hodnotu. 

Matematicky lze koeficient cenové elasticity definovat vztahem: 

dP

dQ

Q

P
ED ⋅=   (2) 

Pokud budeme uvažovat malé změny ceny a množství, můžeme koeficient cenové 

elasticity poptávky zapsat vzorcem: 

P

Q

Q

P
ED ∆

∆⋅= ,  (3)



 
22 
 

kde ∆Q je změna množství, Q je původně poptávané množství, ∆P je změna ceny a P je 

původní cena. 

Při praktickém zjišťování elasticity je výhodné použít upravený vztah, ve kterém 

poptávané množství Q nahradíme aritmetickým průměrem poptávaného množství před 

změnou ceny a poptávaným množstvím po změně ceny. A stejně tak cenu P nahradíme 

aritmetickým průměrem původní ceny a ceny zboží po změně. 

 ( ) ( ) 2:2: 12

12

12

12

PP

PP

QQ

QQ
ED +

−⋅
+

−= , (4) 

kde  Q1 … poptávané množství před změnou ceny, 

Q2 … poptávané množství po změně ceny, 

P1 … cena před změnou, 

P2 … cena po změně. 

Podle velikosti koeficientu cenové elasticity poptávky rozeznáváme 

následujících pět typů cenové elasticity poptávky: 

• Dokonale neelastická poptávka – ED = 0, jedná se o případ, kdy je poptávané 

množství konstantní a spotřebitel je ochoten zaplatit jakoukoli cenu, aby získal 

množství statku Q (viz obr. č. 4). Ve skutečnosti je tato situace nereálná, i když 

některé komodity se tomuto stavu mohou svou poptávkovou křivkou přiblížit, např. 

sůl, protože od určité vysoké ceny musí spotřeba začít klesat vlivem důchodového 

efektu. 

 

 

 

 

 

Obr. č. 4: Dokonale nepružná poptávka

Q 

P 

P2 

P1 

Q 



 
23 
 

• Neelastická poptávka – ED < 1, což znamená, že procentní změna ceny vyvolá 

menší procentuální změnu poptávaného množství (viz obr. č. 5). To vede k tomu, že 

růst ceny způsobí zvýšení spotřebitelových výdajů na daný statek. 

 

 

 

 

 

 

Obr. č. 5: Neelastická poptávka 

• Jednotkově elastická poptávka – ED = 1 znamená, že jednoprocentní změna ceny 

vyvolá jednoprocentní změnu poptávaného množství (viz obr. č. 6). 

 

 

 

 

 

 

Obr. č. 6: Jednotkově elastická poptávka 

• Elastická poptávka – ED > 1 znamená, že procentní změna ceny vyvolá větší 

procentuální změnu poptávaného množství (viz obr. č. 7). To vede k tomu, že růst 

ceny způsobí snížení spotřebitelových výdajů na daný statek. Reakce spotřebitelů je 

u takovéhoto druhu zboží citlivější a živější. 

Q 

P 

 

P1 

Q3 Q2 Q1 

P2 

P3 

Q 

P 

 

P1 

Q3 Q2 Q1 

P2 

P3 



 
24 
 

 

 

 

 

 

 

Obr. č. 7: Elastická poptávka 

• Dokonale elastická poptávka – ED → ∞, což znamená, že danou cenu se prodá 

jakékoliv množství (viz obr. č. 8). Změna spotřebovávaného množství je 

determinována jinými faktory než samotnou cenou. Tyto křivky jsou důležité při 

studiu chování firmy v konkurenčním prostředí. 

 

 

 

 

 

 

Obr. č. 8: Dokonale elastická poptávka 

 

3.1.7 Proměnlivá a konstantní elasticita poptávky 

Z hlediska elasticity cenové poptávky je důležité si všimnout, že se elasticita 

podél poptávkové křivky může měnit a to tak, že při vyšší ceně a tedy menším 

Q 

P 

 

P1 

Q3 Q2 Q1 

P2 

P3 

Q 

P 

P 

Q1 Q2 



 
25 
 

poptávaném množství je poptávka elastická, zatímco při menší ceně a větším 

poptávaném množství je poptávka neelastická. Pochopitelně v takovém případě lze 

v grafu určit i cenu a množství, při kterých je elasticita poptávky jednotková (obr. č. 9). 

 

 

 

 

 

 

Obr. č. 9: Proměnlivá elasticita poptávky 

Lze však sestrojit i graf poptávkové křivky,  která bude mít v každém svém bodě 

elasticitu konstantní (viz obr. č. 10). 

 

 

 

 

 

 

 

Obr. č. 10: Konstantní elasticita poptávky 

To, zda se cenová elasticita poptávky bude měnit, nebo bude zůstávat víceméně 

konstantní, je dáno souborem určitých faktorů, mezi které podle [10] a [13] patří 

zejména:

Q 

P 

 

P1 

Q3 Q2 Q1 

P2 

P3 
ED > 1 

ED = 1 

ED < 1 

Q 

P 

 

P1 

Q3 Q2 Q1 

P2 

P3 



 
26 
 

• existence substitutů a komplementů – je zcela logické, že čím bude obsáhlejší 

skupina substitutů k danému druhu zboží, tím bude elasticita poptávky větší, 

• význam zboží pro spotřebitele – elasticita poptávky po nezbytném zboží 

uspokojujícím základní lidské potřeby je obecně nižší než elasticita poptávky po 

zboží zbytném nebo přímo luxusním, 

• životní úroveň a styl poptávajících – člověk s nízkými příjmy je nucen více 

zvažovat, jaké zboží si koupí než člověk s nadstandardními příjmy, který si může 

pořizovat zboží „bez omezení“. Na druhou stranu i nízko příjmový kuřák se 

s velkými obtížemi vzdává své cigarety, 

• podíl výdajů za určité zboží v rozpočtu spotřebitele – čím bude vyšší podíl 

určitého zboží v rozpočtu spotřebitele, tím bude elasticita poptávky vyšší, 

• jedinečnost hodnoty – čím více vnímá zákazník zboží jako jedinečné 

a nenahraditelné, tím je cenová elasticita poptávky po daném zboží menší, 

• obtížnost porovnání – čím obtížnější je porovnání se srovnatelným druhem zboží, 

tím je pružnost menší, 

• celkové výdaje – čím jsou celkové výdaje větší, tím je elasticita také větší, 

• celkový užitek – čím více si je zákazník vědom užitku ze zboží, tím je jeho 

elasticita menší, 

• účinek sdílených nákladů – jedná se například o dotované zboží, jehož cenová 

elasticita je menší, 

• kvalita – vyšší kvalita zboží zvyšuje věrnost značce a tím roste i cenová elasticita, 

• skladovatelnost zboží – čím je zboží skladovatelnější, tím je větší jeho cenová 

pružnost, 

• čas – poptávku z hlediska času můžeme zkoumat buďto v krátkém časovém období, 

nebo v delším časovém období, přičemž platí, že čím je časové období, ve kterém 



 
27 
 

cenovou elasticitu poptávky zjišťujeme, delším tím je vyšší i cenová elasticita. Např. 

zdraží-li náhle jízdné autobusu, kterým spotřebitel dojíždí do práce, v krátkém 

časovém období nemusí mít adekvátní substituty, kterými by svůj problém řešil, 

proto je poptávka spíše nepružná. V delší časovém období si však může pořídit jiný 

dopravní prostředek a  poptávka po cestování autobusem se stane pružnější. 

 

3.1.7.1 Souvislost celkových příjmů, cen, poptávky a její pružnosti 

U většiny komodit na trhu platí, že cenová pružnost se podél poptávkové křivky 

mění. K velice zajímavým zákonitostem lze pak dojít, spočítá-li se celkový příjem, 

který je dán pro jednotlivé úrovně ceny zboží součinem této ceny a při ní poptávaného 

množství. Ukazuje se, že zpočátku při postupném snižování ceny celkové příjmy rostou 

a posléze s dalším snižováním ceny začnou klesat i příjmy. Z logiky definice cenové 

elasticity poptávky není nikterak zarážející, že v intervalu cen, v němž dochází 

s poklesem ceny k růstu příjmů, je elasticita větší než jedna. Naopak v pásmu cen, ve 

kterém zlevňování zboží vede k poklesu příjmů, je elasticita poptávky menší než jedna. 

Maximální příjmy pak odpovídají situaci, kdy je zboží prodáváno za cenu při 

jednotkové elasticitě. Tato zjištění je možné zapsat podle [10] takto: 

• Snížíme-li cenu určitého zboží za situace, kdy je poptávka po něm pružná, vyvolá 

toto snížení ceny zvýšení celkových příjmů z prodeje daného zboží. 

• Snížení ceny za situace, kdy je poptávka nepružná, vyvolá snížení celkových příjmů 

z prodeje. 

• V případě jednotkové pružnosti se celkový příjem z prodeje při změně ceny 

nezmění. 

• To, zda je poptávka po určitém zboží pružná, či nepružná, lze určit na základě údaje 

o celkových příjmech z prodeje daného zboží po úpravě jeho ceny v porovnání se 

stavem před touto změnou. 



 
28 
 

3.1.8 Další typy elasticity poptávky 

Cenová elasticita poptávky nám říká, jak budou spotřebitelé reagovat na změnu 

ceny zboží za předpokladu ceteris paribus (lat. „jsou-li ostatní stejné“ - znamená 

podmínku nebo předpoklad, že se při zkoumání vlivu nějakého parametru (proměnné) 

na výsledek ostatní parametry nezmění. Může také znamenat předpoklad, za něhož 

odhadujeme vývoj nějaké veličiny (tj. její závislost na čase), případně její závislost na 

jiné veličině). Ale jiné faktory také způsobují změnu a chování spotřebitelů na tyto 

změny může také reagovat. Jedním z nejdůležitějších faktorů, který má vliv na 

poptávku je důchod spotřebitele. 

 

3.1.8.1 Příjmová (důchodová) elasticita poptávky 

Dojde-li ke změně výše důchodu Y u spotřebitelů, musí se firmy na trhu zajímat, 

jak se tyto změny projeví v poptávce po jednotlivých komoditách. Velice efektivním 

mikroekonomickým nástrojem, který tyto skutečnosti dokáže nejlépe vyhodnotit je 

koeficient příjmové elasticity poptávky (angl. income elasticity of demand - EI). 

Důchodová elasticita poptávky totiž popisuje vztah mezi procentuální změnou příjmů 

spotřebitelů a  následnou procentuální změnou v množství poptávaného zboží. Hodnota 

koeficientu důchodové elasticity poptávky lze definovat vztahem: 

dY

dQ

Q

Y
E I ⋅= . (5) 

Pokud budeme uvažovat malé změny důchodů a množství, můžeme koeficient 

důchodové elasticity poptávky zapsat vzorcem: 

Y

Q

Q

Y
E I ∆

∆⋅= ,  (6) 

kde ∆Q je změna množství, Q je původně poptávané množství, ∆Y je změna důchodů a 

Y je původní výše důchodů. 



 
29 
 

Zajímavé je, že hodnota koeficientu důchodové elasticity může být číslo kladné i 

záporné a to podle toho, jaký druh zboží se jedná. Podle důchodové elasticity 

rozlišujeme následující druhy zboží: 

• Je-li EI > 0, jedná se o normální zboží, u kterého se poptávka v případě zvýšení 

příjmů zvyšuje, při snížení příjmů klesá. Dlužno podotknout, že do této skupiny 

spadá většina druhů zboží. 

o V rámci této skupiny lze rozlišit případy, kdy EI > 1. Jedná se o zboží, u kterého 

je citlivost poptávky na změnu důchodu větší, což odpovídá ze zkušenosti 

luxusnímu (zbytnému) zboží. 

o Platí-li, že 0 < EI < 1, pak citlivost poptávky na změnu důchodu není příliš velká 

a s největší pravděpodobností se jedná o nezbytné základní potřeby.  

• Je-li EI < 0, jedná se o zboží inferiorní, které v případě, že důchody porostou, bude 

poptáváno zákazníky v menším množství. Ke koupi tohoto zboží ve větší míře jsou 

zákazníci nuceni do značné míry nedostatkem prostředků. 

 

3.1.8.2 Křížově cenová pružnost poptávky 

Dalším významným faktorem, který může mít významný vliv na poptávku po 

daném druhu zboží X a její elasticitu, je cena jiného druhu zboží Y. Aby bylo možné 

tuto závislost lépe zachytit a popsat, je dobré zavést křížově cenovou elasticitu 

poptávky (Cross-price elasticity of demand – Exy), která bude vyjadřovat vliv změny 

ceny určitého zboží na odpovídající změnu poptávaného množství jiného zboží. Opět je 

možné pro křížově cenovou elasticitu poptávky vyjádřit nejlépe koeficientem křížově 

cenové poptávky definovaného vztahem: 

Y

X

X

Y
XY dP

dQ

Q

P
E ⋅= . (7) 

Pokud budeme uvažovat malé změny ceny statku Y a množství statku X, 

můžeme koeficient křížově cenové elasticity poptávky zapsat vzorcem: 



 
30 
 

Y

X

X

Y
XY P

Q

Q

P
E

∆
∆

⋅= ,  (8) 

kde ∆QX je změna poptávaného množství zboží X, QX je původně poptávané množství 

zboží X, ∆PY je změna ceny zboží Y a PY je původní cena zboží Y. 

Hodnota koeficientu křížově cenové elasticity poptávky může být jak kladná, tak 

záporná, tak může nabývat nulové hodnoty nebo se nule velice blížit. Vše je dáno tím, 

zda mezi zbožími X a Y existuje substituční nebo komplementární vztah, či spolu tyto 

komodity žádným způsobem nesouvisí. Zboží lze potom rozdělit podle hodnoty 

koeficientu do tří skupin podle [10]: 

• V situaci, kdy zvýšení ceny Y způsobí zvýšení poptávky po zboží X, je hodnota 

koeficientu EXY > 0 a říkáme, že zboží X a Y jsou substituty. Čím větší je hodnota 

koeficientu EXY, tím větší je schopnost zboží X a Y se navzájem nahrazovat. 

• Způsobí-li zvýšení ceny zboží Y snížení poptávky po zboží X, potom je hodnota 

koeficientu EXY < 0 a říkáme, že zboží X a Y jsou komplementy. 

• V případě takových druhů zboží, jejichž poptávky spolu nijak nesouvisí, je hodnota 

koeficientu E = 0 nebo se alespoň nule blíží. 

 

 

3.2 Zjišťování poptávky 

Podle [13] při výzkumech veřejného mínění a průzkumech trhu bývají hlavním 

zdrojem shromažďovaných údajů lidé, přičemž dotazovaní jsou buď sami výběrovými 

jednotkami, nebo výběrové jednotky zastupují např. jedna osoba vypovídá o celé 

domácnosti apod. Získávání údajů proto mívá charakter mezilidské komunikace, což je  

dáno tím, že je třeba respondentovi objasnit, jaké informace má poskytnout, a poté se 

musí jeho odpovědi zaznamenat. 

Metody zjišťování údajů od respondentů lze dělit do dvou základních skupin:



 
31 
 

• Standardizované postupy – vycházejí z předpokladu psychologického behaviorismu, 

podle něhož na standardní podnět přichází pouze na něm závislá odezva. Používají 

se zejména v tzv. kvantitativním výzkumu, jehož cílem je získat číselné údaje. 

Typické je v takovémto případě vypracování jednotného postupu, který umožňuje 

získávat od všech respondentů údaje shodným způsobem. 

• Nestandardizované – hloubkové metody se používají zpravidla v tak zvaných 

kvalitativních výzkumech, v nichž se hledají odpovědi na otázku „proč“ nebo „jak“. 

V praxi se nejčastěji používají tyto nástroje: 

- vyplňování písemných dotazníků nebo anketních lístků, 

- dotazováním (interview) předčítaných otázek, na které má dotazovaný odpovědět, 

- využitím průzkumové prodejny, 

- počítačová simulace. 

 

 

3.2.1 Dotazník 

Dotazníky jsou z organizačního hlediska nejjednodušší a také nejlevnější formou 

komunikace s respondentem. Hlavním problémem je zajištění pravdivosti výpovědí 

dotazovaných osob během průzkumu. Tento problém je možné do určité míry 

eliminovat výběrem vhodné cílové skupiny a zaměřit se při průzkumu na ty, kdo danou 

komoditu kupují. Problém je také v tom, aby si respondent neustále uvědomoval 

důsledky svých případných rozhodnutí v celém kontextu jeho vlastní nebo rodinné 

spotřeby zboží a měl na mysli, že při vysokých pořizovacích cenách určité komodit mu 

nemusí zbýt finance na jiné druhy zboží, nebo případně dostatečně zvážil možnost 

substitutů tak, jak by to udělal v reálné situaci. 

 



 
32 
 

3.2.2 Dotazování 

Dotazování je taktéž velice rozšířeným způsobem získávání informací při 

výzkumech veřejného mínění a trhu. Může se jednat o osobní dotazování, při němž  

tazatel respondenta skutečně vyhledá, nebo mnohem častěji o dotazování telefonické. 

Tímto způsobem je možné do určité míry eliminovat některé problémy, které jsou 

spojeny s dotazníkovým šetřením, ale nedostatkem této metody je zase časová 

náročnost získávání dat a dále v neposlední řadě možnost příliš respondenta v jeho 

názorech ovlivnit nebo manipulovat. 

 

3.2.3 Statistická data 

Dalším vhodným způsobem jsou nástroje matematické statistiky, které lze 

použít, máme-li k dispozici data delšího časového období, které nám poskytnou jasnou 

představu o chování spotřebitelů při různém kolísání cen. Pak už stačí aplikovat vhodné 

interpolační a aproximační metody, které naznačí stávající i budoucí trend ve vývoji 

poptávky při dané ceně. 

Zde je potřeba si uvědomit, že i když se tato metoda stanovení poptávky jeví 

jako nejpřesnější díky exaktním metodám statistiky, musíme si uvědomit, potřebná data 

není snadné získat. Obecně jsou na tom lépe nejrůznější prodejní řetězce, které mají pro 

daný monitoring nejlepší podmínky, včetně technických, a navíc mají k dispozici velké 

množství zákazníků na trzích v různých státech světa. 

Vedle toho je potřeba zvážit dobu sběru dat, některé komodity podléhají 

nejrůznějším módním trendům, respektive přestanou odpovídat technickým standardům 

doby apod. a poptávka po nich se zákonitě změní, což aproximační metody nemusí 

zcela spolehlivě podchytit. 

 



 
33 
 

3.2.4 Průzkumová prodejna 

Sledování poptávky pomocí průzkumové prodejny se provádí jednoduše tím 

způsobem, že se při uvádění nového zboží na trh stanoví nízká či vysoká zaváděcí cena 

a monitoruje se, jestli a jak se změnila poptávka. Výhodou je, že případě vhodné 

metodiky může být tento způsob zjišťování poptávky poměrně spolehlivý. 

Nevýhodou však jsou nemalé náklady spojené s touto průzkumovou prodejnou, 

a proto se vyplatí pouze velkým a finančně silným firmám. 

 

3.2.5 Počítačové simulace 

Počítačové simulace využívají v dnešní době velké možnosti internetu a 

sociálních sítí, přičemž základní myšlenka počítačových simulací s drobnými 

obměnami spočívá vtom, že se respondenti stanou součástí určitého fiktivního trhu. 

K tomu je potřeba se registrovat a získat určité fiktivní peníze, kterými realizují 

účastníci daného projektu své nákupy jednotlivých komodit. V průběhu doby jsou 

měněny ceny a monitorovány reakce respondentů na tyto změny. Podle [10] je hlavní 

funkcí simulátoru asistence spotřebiteli při realizaci série jeho nákupních rozhodnutí 

v delším časovém období (období je virtuální, např. jeden rok je mnohem kratší). 

Spotřebitel je pak postaven do určité pozice (po částečné dohodě s ním je mu 

definována „rodina“, její životní standard, příjmy apod.). Jeho úkolem je v dialogovém 

režimu uskutečňovat sérii nákupních rozhodnutí vedoucích k dlouhodobému 

uspokojování potřeb členů jeho „rodiny“ využíváním disponibilních příjmů. Při těchto 

rozhodnutích simulátor asistuje tak, že např. kontroluje stav zásob „rodiny“, prezentuje 

nabídku různých druhů zboží, kontroluje, zda jsou rozhodnutí realizována  v souladu se 

zdravým životním stylem, kontroluje stav financí apod. Po skončení simulace jsou 

výsledky uloženy a vyhodnoceny. 

 



 
34 
 

4. Přípravná část 

4.1 Sběr dat 

4.1.1 Použité metody sběru dat 

Jedním z hlavních úkolů praktické části mojí práce bylo vypořádat se s volbou 

vhodného způsobu sběru dat. Z výše uvedených kapitol teoretické části vyplývá, jaké 

základní typy terénních průzkumů připadají do úvahy. Moje volba padla na metodu 

dotazníkovou, která představuje určitý vhodný kompromis mezi nejrůznějšími přístupy 

ve způsobu sběru informací od jednotlivých respondentů. Je totiž potřeba dobře zvážit 

s přihlédnutím k cílům a potřebám této práce, jaká metoda poskytne dostatečně 

relevantní data za nejoptimálnějších podmínek. Je možné, že jiné metody (např. 

interwiev) by sice mohly umožnit snazší působení a směrování dotazovaného tak, aby 

jeho odpovědi nevybočovaly z kontextu zjišťovaných skutečností, ale dotazníkové 

šetření je časově mnohem výhodnější. Stejně tak by bylo možné zadat celý výzkum 

nějaké renomované firmě, která se danou problematikou zabývá, ale získané údaje by 

byly spojeny s vysokými náklady, které by s ohledem na spíše akademické zaměření mé 

práce bez přímé aplikace v praxi zůstaly bez návratnosti. Stejně tak počítačové simulace 

mi nepřišly úplně nejvhodnější, protože se zatím stále nacházíme v době, kdy práce 

s počítačem je spíše doménou mladší části populace, což by bez kombinace s jinými 

datovými zdroji vedlo k předběžné selekci určité části respondentů, zatímco v případě 

dotazníku je toto riziko minimální. 

Na druhou stranu bych zdůraznil, že není radno přeceňovat jakýkoli typ 

výzkumu veřejného mínění v oblasti poptávky, neboť jak už bylo výše uvedeno, každý 

z typů má svá pozitiva i negativa, a kromě toho absolutně dokonalá predikce poptávky 

jednotlivce není principielně možná, protože se vždy jedná o pokus odhadnout chování 

spotřebitele v reakci na určité cenové podněty, které v rozporu s pravidlem ceteris 

paribus jsou součástí určitého komplexu rozhodnutí vycházejících nejen ze snahy 

kupujícího maximalizovat svůj užitek, ale také např. jeho reakcí na určité módní a 

společenské trendy a konvence, jež se ale s časem mohou i relativně rychle měnit. 

V neposlední řadě bych pak také zmínil, že mění-li se cena určitého druhu zboží, je to 



 
35 
 

ve většině případů spojeno s růstem cen i substitutů, což ovšem má vliv na vývoj 

poptávky spotřebitelů po daném zboží. Jako příklad můžu uvést růst ceny chleba, což je 

doprovázeno obvykle růstem i ceny ostatního pečiva, protože na vstupu došlo k pohybu 

ceny mouky apod. 

Ve světle těchto skutečností mohu konstatovat, že dotazníkový průzkum tržní 

poptávky je zcela adekvátní a případné odchylky zjištěných hodnot od reálných jsou 

otázkou zpracování dat vhodným statistickým aparátem, který je schopen exaktně tyto 

odchylky charakterizovat. Aby statistická chyba byla co nejmenší, provedl jsem pečlivý 

výběr dotazníků ještě před samotným zadáním dat do výběrového souboru. Tento výběr  

spočíval v tom, že se vyřadily dotazníky vyplněné v rozporu s úvodní instrukcí, popř. 

dotazníky, které uváděly nereálné hodnoty spotřeby, ať už s ohledem na finanční 

možnosti respondenta či faktickou možnost spotřeby uvedeného množství zboží. 

Takovéto údaje by se při zahrnutí do statistických výpočtů staly zdrojem tzv. hrubých 

chyb a mohly by výrazně zkreslit získané výsledky.  

 

4.1.2 Popis dotazníku 

Při svém výzkumu jsem se zaměřil na zjištění poptávkových křivek 20 komodit 

a tomuto účelu jsem uzpůsobil i vzhled a obsah dotazníku (viz příloha). Z uvedené 

přílohy je patrné, že jsem v souladu se základními pravidly tvorby dotazníku v úvodu 

respondenta v krátkosti seznámil s významem a cílem dotazníkového šetření a ubezpečil 

ho o anonymní povaze celého výzkumu. Upozornil jsem respondenty na to, že 

předmětem studie je spotřeba jejich rodiny, jakožto elementární sociální jednotky  

tvořené určitým počtem spotřebitelů a disponující určitým finančním rozpočtem, a dále 

jsem jim vysvětlil důležitou podmínku ceteris paribus. 

V další části respondenti uváděli počet členů domácnosti a do předtištěných 

tabulek uváděli měsíční poptávané množství komodity v patřičných jednotkách za 

určitou cenu rozepsanou do několika cenových pásem. Doba jednoho měsíce byla 

zvolena proto, že v závěrečné části je dotaz na čistý rodinný příjem a tento údaj je taktéž 

měsíční. Pouze u zboží, jehož spotřeba během jednoho měsíce je natolik malá, že by 



 
36 
 

odhad měsíční spotřeby činil respondentům potíže, bylo časové období změněno na 

jeden rok. 

Z údaje o čistém rodinném příjmu je potom velmi snadné určit průměrný příjem 

jednoho člena rodiny a následně průměrný příjem připadajícího na jednoho respondenta. 

Zde je potřeba podotknout, že je tento příjem zcela pochopitelně rozpočítán i na 

nevýdělečně činné členy rodiny (tzn. děti, nezaměstnané apod.), neboť i oni jsou 

z existenčních důvodů nuceni uspokojovat své základní a jiné potřeby. To je možné 

pouze na úkor ostatních členů domácnosti (tzn. potřebuje-li nejmladší člen koupit nové 

plínky, může to být na úkor nové knížky o rybách pro tatínka), čímž jsou jejich 

poptávky provázány. Z toho vyplývá, že má smysl spočítat průměrný výdělek 

připadající na každého člena domácnosti včetně dětí, jakožto teoretickou částku, kterou 

má každý z nich na uspokojení svých potřeb, byť tento poměr může být ve skutečnosti 

poněkud odlišný. 

Cenová pásma požitá u jednotlivých druhů zboží byla volena na základě dvou 

zásad. První zásada spočívala v tom, aby „běžná cena“ daného zboží se nacházela 

uprostřed tabulky (v prostředním cenovém rozpětí) a postupně tabulka na svých 

okrajích přecházela v pásma extrémně nízkých a extrémně vysokých cen. Druhá zásada 

se týkala volby šířky cenového pásma, kterou jsem zcela záměrně s ohledem na 

očekávaný průběh poptávkových křivek nevolil konstantní, ale vždy tak, aby body 

spotřebitelské poptávky ležely v rovnoměrných rozestupech podél poptávkové křivky a 

tím umožnily přesnější analytické zpracování a odhad průběhu samotných 

poptávkových křivek. 

Závěr dotazníku obsahuje tabulku pro záznam odpovídajícího sloupečku 

s uvedeným rozpětím čistého celkového rodinného příjmu a poděkování za vyplnění 

dotazníku. 

 



 
37 
 

4.2 Stanovení velikosti výběrového souboru 

Získaná data z dotazníkového šetření budu zpracovávat  pomocí elementárních 

statistických metod, proto mají-li být získaná data dostatečně relevantními, musí se 

stanovit optimální velikost výběrového souboru, který nám bude reprezentovat názory 

zbývajících spotřebitelů tvořících základní statistický soubor (např. obyvatele ČR). To 

však lze opět pouze užitím správného postupu matematické statistiky. 

Podle [13] se při stanovování rozsahu výběrového souboru přihlíží ke spoustě 

různých hledisek. Jedním z nich je také určitá tradice. Řada lidí, a patří k nim i mnozí 

představitelé institucí, které si výzkum objednají, se stále neoprostila od poněkud 

mylného dojmu, typického pro výzkumy předminulého a počátku minulého století, že 

čím je výběrový soubor větší, tím přesnější výsledky lze získat. Takováto představa je 

pravdivá pouze za určitých podmínek, které se v praxi málokdy podaří splnit: 

• Podíl skutečně vyšetřených výběrových jednotek by nesměl záviset na velikosti 

výběrového souboru. V praxi ovšem bývají velké výběry tak organizačně náročné, 

že s jejich rozsahem zpravidla klesá procento osob, jež se podaří zastihnout a získat 

ke spolupráci. 

• Nesměla by existovat žádná nevýběrová,  systematická chyba, způsobená například 

nejasným chápáním některých otázek, neochotou  určité údaje poskytnout apod. 

Mylné odhady  výsledků určené na základě zpracování dat od  relativně velkého 

počtu respondentů sice v 1. polovině dvacátého století zdiskreditovaly myšlenku 

„maximálního rozsahu“ mezi odborníky, ale ve všeobecném povědomí přetrvává 

domněnka, že výběrový soubor musí být alespoň tisíc respondentů, i když to mnohdy 

není nutné. 

Aby výběrový soubor dostatečně spolehlivě charakterizoval vlastnosti 

základního souboru a byl jeho věrnou zmenšenou „kopií“, ze které bychom mohli na 

vlastnosti celého základního souboru usuzovat, je potřeba tento výběr uskutečnit tak, 

aby byl tzv. reprezentativní. To znamená, že se musíme vyvarovat takového výběru, 

který by byl sestaven jen z respondentů s „jednostrannými“ vlastnostmi, názory a 



 
38 
 

postoji, čímž by byla hned na počátku vyřazena jiná skupina respondentů s opačnými 

vlastnostmi, či názory.  

K sestavení výběrového souboru požadovaných, výše uvedených vlastností se 

nejčastěji používá prostého náhodného výběru s opakováním, respektive bez opakování. 

Jedná se o přímý výběr dotazovaných z netříděného základního souboru, přičemž každý 

člen výběrového souboru má stejnou pravděpodobnost, že bude náhodně osloven. 

Jelikož se jedná o náhodný výběr s opakováním (respektive bez opakování) může být 

(respektive nemůže být) každý respondent dotazován opakovaně. 

Důležité je podotknout, že pokud je základní soubor složen z velkého počtu 

jednotek, pak rozdíly mezi těmito typy výběrů jsou zanedbatelné. 

Je-li T odhadovaná charakteristika základního souboru a je-li τ její odhad 

vyplývající z dat výběrového souboru, nazývá se |T – τ| chybou odhadu a poměr |T - τ|/T 

relativní chybou odhadu. Má-li být chyba odhadu rovna nejvýše číslu ∆, nazýváme tuto 

hodnotu přípustná chyba odhadu. Má-li být dále relativní chyba odhadu nejvýše rovna 

číslu δ, hovoří se o relativní přípustné chybě odhadu. Relativní chyby odhadu se 

zpravidla vyjadřují v procentech. Velikost chyby či relativní chyby jsou základními 

ukazateli přesnosti výzkumu a ve výzkumech veřejného mínění se obvykle stanovuje 

přípustná relativní chyba 5 %. 

Při odhadech vlastností základního souboru užitím dat z výběrového souboru 

neexistuje nikdy jistota, že chyba odhadu bude maximálně rovna číslu ∆, popřípadě, že 

odhad relativní chyby měření bude maximálně roven číslu δ, proto můžeme pouze 

požadovat, aby tato tvrzení o chybách byly dostatečně pravděpodobné. To se vyjadřuje 

pravděpodobností, která se značí 1 – α a nazývá se koeficientem spolehlivosti či 

spolehlivostí odhadu (např. pro 1 – α = 0,90 se jedná o 90 %ní spolehlivost). Zatímco 

v technických a vysoce exaktních oborech bývá koeficient spolehlivosti vyžadován 

vyšší jak 95 %, u výzkumů veřejného mínění bývá k vysoké variabilitě odpovědí 

koeficient spolehlivosti zpravidla nižší. 

Jelikož jsem u dotazníkového šetření pracoval s prostým náhodným výběrem 

bez opakování, mohu stanovit rozsah výběrového souboru, který by s danou 



 
39 
 

pravděpodobností garantoval dosažení požadovaných hodnot chyby a relativní chyby 

podle vzorce: 

( ) 22

2

1
1

2

22

2
1

1 σ

σα

⋅+−⋅∆

⋅⋅
=

−

−

uN

Nu

n , (9) 

kde n je rozsah výběrového souboru, σ směrodatná odchylka a N je rozsah základního 

souboru. Číslo 
2

1
1 −

u  je kvantil normovaného normálního rozdělení, který závisí na 

zvolené spolehlivosti 1 – α (pro 90 %-ní koeficient spolehlivosti je hodnota tohoto 

kvantilu 1,6451). Jelikož poptávkové křivky, ze kterých je určována elasticita daných 

druhů zboží, jsem sestavoval pro základní soubor představující obyvatele ČR, jedná se o 

dostatečně velký soubor, který mi umožňuje využít vztahů pro výpočet velikosti 

výběrového souboru sestavovaného prostým náhodným výběrem s opakováním, protože 

výsledky jsou srovnatelné. Platí: 

2

22

2
1

∆

⋅
=

−
σαu

n , (10) 

rozšířím-li zlomek aritmetickým průměrem sledované charakteristiky x , dostávám: 

2

22

2
1

δ

α Vu

n

⋅
=

−
, (11) 

kde V je variační koeficient, který je definován jako podíl směrodatné odchylky a 

průměrné hodnoty. Ze vzorce je názorně patrné, že rozsah výběrového souboru bude 

tím větší, čím větší se požaduje spolehlivost odhadu a čím menší se žádá přípustná 

chyba. Dále je vidět, že za jinak stejných podmínek závisí velikost výběrového souboru 

na variabilitě rozdělení sledované číselné proměnné v základním souboru, tzn. čím vyšší 

je variabilita těchto hodnot, tím větší musí být výběrový soubor a naopak. V literatuře 

se uvádí (např. [13]), že u číselných proměnných, které se sledují ve výzkumech 

                                                 
1 Ostatní hodnoty kvantilů odpovídajících daným hladinám spolehlivosti viz např. [12]. 



 
40 
 

veřejného mínění a v průzkumech trhu, jsou nejčastěji hodnoty variačního koeficientu 

v rozmezí 0,3 až 1,0.  

Provedu-li patřičný výpočet, kdy budu požadovat hodnotu relativní chyby na 

úrovni 5 %, hladinu spolehlivosti na úrovni 90 % a dále budu předpokládat, že variační 

koeficient bude 0,65 (což je střed intervalu obvyklých hodnot), dostanu pro rozsah 

výběrového souboru hodnotu: 

457
05,0

65,0645,1
2

22

=
⋅

=n , (12) 

tzn. chci-li dosáhnout výše zmíněných parametrů výzkumu, musím oslovit v rámci 

prostého náhodného výběru nejméně 457 respondentů. 

 

4.3 Metodika statistického zpracování získaných dat 

V souvislosti se zpracováním dotazníkových dat při zjišťování poptávkových 

křivek se ocitáme před problémem, jaký statistický aparát zvolit, abychom dostali 

relevantní výsledky, které by s dostatečně velkou vahou reflektovaly skutečnost, jež se 

snažíme empiricky odhadnout. To, jak dobře se zjištěnými daty blížíme odhadované 

skutečnosti, kterou de facto neznáme, pak vyjadřujeme statistickou chybou, či intervaly 

spolehlivosti apod. Důležité je zdůraznit, že nevhodně zvolené statistické metody by 

mohly získané výsledky zkreslit víc, než fakt, že každé terénní šetření je zatíženo 

chybou. 

Z jednotlivých pramenů vyplývá, že standardním způsobem zpracování dat při 

stanovování poptávkových křivek a křivek elasticity je takový, že se množina bodů 

v grafu P/Q proloží křivkou pomocí regresní analýzy, přičemž jednotlivé body vyjadřují 

agregovanou poptávku při dané ceně. Proto je namístě připomenout základní 

východiska použití regresní analýzy. 

 



 
41 
 

4.3.1 Zpracování dat užitím regresní analýzy 

Hned na úvod bych podotknul, že má-li manažer získat odhady poptávky a 

elasticity, může zadat data do tabulkového kalkulátoru a kliknout na nástroj „regrese“ a 

vzápětí obdrží odhadnuté poptávkové funkce spolu s celou regresní diagnostikou. Na 

druhou stranu, má-li získané informace správně interpretovat, je nezbytné, aby rozuměl  

tomu, jak jsou poptávkové funkce odhadovány a co vyjadřují různé diagnostické 

statistiky, které doprovázejí udávané výstupy. 

Jestliže měřím poptávku Q(P), jež je tedy podle předpokladu funkcí nastavené 

ceny P, dostanu diskrétní naměřené dvojice hodnot (Qi; Pi) a tyto body v P/Q diagramu 

chci aproximovat nějakou analytickou funkční závislostí. Způsobů, jak toto provést je 

vícero, ale v praxi se nejvíce používá metoda nejmenších čtverců. Podle této metody 

lze tuto závislost zapsat jako lineární kombinaci M libovolně zvolených funkcí ( )xgk  

(tzv. bázové funkce), tzn. aproximační funkce bude mít obecně předpis: 

( )∑
=

=
M

k
kk PgaQ

1

~
. (13) 

Bázové funkce gk mohou být i nelineární, nicméně linearita aproximace vyplývá 

ze závislosti aproximační funkce Q
~

 v parametrech ak. Ke zjištění parametrů  ak pro 

daná  data a zjišťování jeho kvality se užívá následující funkce nazývaná „chí kvadrát“: 

∑
=










 −=
N

i i

i PQQ

1

2

2 )(
~

σ
χ , (14) 

kde Qi jsou naměřené hodnoty poptávky při ceně Pi, N je počet měření a σi je 

směrodatná odchylka v i-tém měření (o této odchylce se předpokládá, že je známá, 

v opačném případě se položí rovna jedné). 

Abychom dostali koeficienty vedoucí k nejlepší aproximační křivce, musíme 

požadovat, aby hodnota funkce χ2 byla co nejmenší. Minimum této funkce nalezneme 

klasicky tak, že první derivaci položíme rovnu nule. Po dalších úpravách dostaneme 



 
42 
 

soustavu tzv. normálních rovnic, které se zpravidla řeší některou z numerických metod 

lineární algebry. 

Vezmu-li pro jednoduchost případ, kdy empirická data chci proložit přímkou 

(jedná se o tzv. lineární regresi), tj. nalézt koeficienty funkce  

PbaQ ⋅+=~
, 

pak po zderivování upravené funkce χ2 pro tento případ a položení této derivace nule, 

obdržím dvojici normálních rovnic ve tvaru: 

( )[ ]∑
=

+−=
∂

∂=
N

i
ii bPaQ

a 1

2

0
χ

   a   ( )[ ]∑
=

+−=
∂

∂=
N

i
iii bPaQP

b 1

2

0
χ

. 

Uvedená metoda lineární regrese je též vhodná i pro aproximaci dat jinými 

modely než pouze přímkou. Obecně lze využít předcházející rovnice k aproximaci dat 

ve tvaru 

x

s

baQ

bxaQ

xbaQ

e
~

~
log

~

+=

+=

+=

 

 
Mezi aproximační křivkou a body bude vždy určitá odchylka daná „vzdáleností“  

bodu od křivky. Jelikož čára reprezentuje předpokládaný nebo průměrný vztah mezi Q a 

P, jsou tyto odchylky analogické odchylkám od středu (průměru) použitému 

ke spočítání odchylky náhodné proměnné. Následně je možné spočítat např. index 

determinace, který určuje z kolika procent vystihuje aproximační křivka původní data, 

dále 95 %ní interval spolehlivosti funkce vymezující prostor v grafu, ve kterém se 

s 95 %ní pravděpodobností nalézá křivka funkce použité při aproximaci, a v neposlední 

řadě koeficient korelace naznačující míru závislosti Q na P apod. 

 



 
43 
 

4.3.2 Popis použitého statistického aparátu pro zpracování dat 

I když výše popsané metody regresní analýzy jsou všeobecně známé a 

používané, domnívám se, že je lepší při zpracování dat z dotazníkového šetření zvolit 

poněkud jiný způsob. 

Zásadní problém vidím v tom, že při proložení mnou zjištěných bodů křivkou 

budou tyto ležet v těsné blízkosti křivky a tím odchylky vychází příliš malé, což by 

mohlo vést ke zdání dobrého a přesného výsledku empirického šetření. To je však podle 

mého názoru způsobeno tím, že předcházející metodika nezohledňuje (nezapočítává) 

variabilitu odpovědí jednotlivých respondentů, která má na přesnost stanovení průměrné 

poptávky a tím i elasticity zásadní vliv.  

Je-li stanovena statistická odchylka na základě průměrné „vzdálenosti bodů“ 

celkové nebo průměrné poptávky od aproximační křivky, pak tato odchylka nutně závisí 

na typu použité křivky při aproximaci. Jinými slovy, čím lepší křivku vyberu, tím menší 

bude odchylka. Takže tento způsob chyby určuje míru toho, jak dobrá je vybraná 

aproximační křivka, což např. v případě interpolace (křivka prochází všemi body) vede 

k nulové odchylce, ale přesto to nikterak nevypovídá o přesnosti empiricky získaných 

dat. Takže, i když je odchylka minimální, takováto křivka svým průběhem nemusí 

kopírovat skutečnou křivku poptávky daného základního statistického souboru, kterou 

se snažíme těmito metodami odhadnout. 

Podcenění odchylky počítané výše uvedeným způsobem by snadno mohlo vést 

k nepříjemné skutečnosti, že při uskutečnění jiného náhodného výběru ze základního 

souboru dostaneme bodové odhady středních hodnot poptávaného množství a elasticity, 

které by ležely mimo interval daný odchylkou spočítanou z prvního výběrového 

souboru.  

Nebo z druhé strany vzato, při doporučeních, která budu z průběhu empiricky 

zjištěných křivek poptávky a elasticity vyvozovat pro obchodní firmy, je žádoucí, aby 

se s dostatečně velkou pravděpodobností vztahovala na danou skladbu  zákazníků 

v jednotlivých obchodech (tj. výběrového souboru), tzn. aby se tyto obchody mohly 

spolehnout na to, že elasticita pro tuto skupinu lidí bude z intervalu, který jsem spočítal.



 
44 
 

Regrese má pro stanovení chyby šetření smysl tehdy, když je dopředu známá 

funkční závislost závislé proměnné na nezávislé proměnné. Například vím-li, že dvě 

veličiny na sobě závisí přímo úměrně, pak rozptýlení bodů získaných měřením kolem 

regresní přímky mi poskytne jasnou představu o tom, jak jsem dobře nebo špatně měřil, 

neboť v případě absolutně přesného měření, by musely všechny body ležet dokonale na 

jedné přímce. 

Při zpracování dotazníků jsem se tedy rozhodl zachytit přesnost měření 

vyplývající z různorodosti odpovědí jednotlivých dotazovaných tak, že spočítám 

střední kvadratickou chybu xS  vymezující kolem aritmetického průměru interval 

spolehlivosti. Skutečná střední hodnota měřené veličiny leží s pravděpodobností  

P = α - 1   v intervalu   xxxx ∆;∆ +− , kde  

xSftx )(∆ α= .  (15) 

xS   je směrodatná odchylka aritmetického průměru výběrového souboru, 

)( ftα    je koeficient Studentova rozdělení, 

α    je zvolená hladina významnosti  (riziko), 

f  = n - 1    je počet stupňů volnosti, 

n       je počet měření.  

V mém šetření beru hladinu významnosti 68 %, což odpovídá hodnotě 

koeficientu Studentova rozdělní 1. V takovém případě pro střední kvadratickou chybu 

platí vztah 

( )1

)(
1

2

−

−
==∆
∑

=

nn

xx
Sx

n

i
i

x . (16) 

 



 
45 
 

4.3.2.1  Empirické stanovení hodnot poptávky z dotazníkových dat 

V následující části práce osvětlím teoretická východiska statistického zpracování 

získaných dat z dotazníkového šetření a uvedu jednotlivé statistické výpočty potřebné 

ke zpracování daného výběrového souboru.  

Po skončení dotazníkového šetření mám k dispozici výběrový soubor, jehož  

rozsah odpovídá n respondentům, kteří do jednotlivých tabulek dotazníku uvedli své 

individuální poptávané množství dané komodity v několika pevně stanovených 

cenových rozpětích podle vzoru (viz tab. č. 2).  

j. Zboží  

Cena 
v Kč/jed. 11 jj PP ′′−′  22 jj PP ′′−′  

33 jj PP ′′−′  
44 jj PP ′′−′  

55 jj PP ′′−′  
66 jj PP ′′−′  

77 jj PP ′′−′  

Množství 
v jed. 

Qkj1 Qkj2 Qkj3 Qkj4 Qkj5 Qkj6 Qkj7 

 

Tabulka č. 2: Dotazníková tabulka na zjištění poptávky k-tého respondenta po j-tém 
zboží 

Z tabulky vyplněné k-tým respondentem pro j-tý druh zboží stanovím střední 

hodnotu jiP  cenového pásma vymezeného krajními hodnotami jiP′  a jiP ′′ . kjiQ  je pak 

odpovídající poptávané množství v daném cenovém pásmu a časovém období (to je 

zpravidla jeden měsíc, jak je vysvětleno výše v kap. 3.1.2 ) (viz konkrétní příklad 

z dotazníku tab.č. 3).  

2. Rajčata 

Cena v Kč/kg 1 - 4 5 - 14 15 - 29 30 - 49 50 – 69 70 - 99 
100 - 
150 

Množství v kg 10 6 6 5 3 2 1 

Tabulka č. 3: Příklad dotazníkové tabulky s doplněnými hodnotami pro každou 
z uvedených cenových hladin určitým respondentem 

Z údajů od všech respondentů lze následně dopočítat pro j-té zboží celkovou 

poptávku výběrového souboru v i-tém cenovém pásmu vzorcem: 



 
46 
 

∑=
k

kjiCji QQ  (17) 

a následně i průměrné poptávané množství j-tého druhu zboží při i-té cenové hladině 

vztahem: 

 (18) 

Tato průměrná hodnota představuje ze statistického hlediska bodový odhad střední 

hodnoty poptávky základního souboru. 

Další informací, kterou jde z dotazníkových dat určit, je průměrný čistý příjem 

připadající na jednoho respondenta, jež je určen vztahem: 

n

I

n

I
I k

k
C

∑
==

, (19) 

kde IC je celkový čistý  příjem výběrového souboru a Ik je čistý příjem k-tého 

respondenta. 

V dalším kroku spočítám střední kvadratickou chybu průměrné poptávky jiQ  

j-tého druhu zboží při i-té cenové hladině všeobecně známým vztahem: 

( )
( )1

1

2

−

−
=

∑
=

nn

QQ
S

n

k
kjiji

Q ji
. (20) 

Všechna vypočtená data pak zaznačím do tabulky podle vzoru (viz tab. č. 4): 

Cena v Kč 1jP  2jP  3jP  4jP  5jP  6jP  7jP  

Celková poptávka 
v jed. 1CjQ  2CjQ  3CjQ  4CjQ  5CjQ  6CjQ  7CjQ  

Průměrná poptávka 
v jed. 1jQ  2jQ  3jQ  4jQ  5jQ  6jQ  7jQ  

Střední kvadratická 
chyba v jed. 1jQS  

2jQS  
3jQS  

4jQS  
5jQS  

6jQS  
7jQS  

Tabulka č. 4: Tabulka hodnot poptávky po j-tém zboží

⋅==
∑

n

Q

n

Q
Q k

kji
Cji

ji



 
47 
 

Pro jasnější představu uvedu příklad pro druhou vyšetřovanou komoditu, tj. pro 

rajčata (viz tab. č. 5). 

Cena v Kč 3 10 23 40 60 85 125 
Celková  
poptávka v kg 

904 795 644 487,5 325 177 69,5 

Průměrná 
poptávka v kg 

3,39 2,98 2,41 1,83 1,22 0,66 0,26 

Střední 
kvadratická 
chyba v kg 

0,30 0,26 0,22 0,19 0,15 0,09 0,04 

Tabulka č. 5: Tabulka hodnot poptávky po zboží - 2. Rajčata  

U každé položky potom sestrojím křivku poptávky tak, že budu získaná data 

vynášet do grafu P/Q a provedu za pomocí tabulkového kalkulátoru interpolaci 

zobrazených bodů. Do grafu také vyznačím pásma určující rozmezí střední kvadratické 

chyby průměrné poptávky. 

 

4.3.2.2 Empirické stanovení hodnot cenové elasticity z dotazníkových dat 

V následující části ukáži způsob stanovení velikosti cenové elasticity ze zjištěné 

poptávky včetně výpočtu střední kvadratické chyby cenové elasticity. 

Jak už bylo řečeno dříve (viz kap. 2.1.6), určím velikost cenové elasticity pro 

jednotlivé cenové úrovně podle vztahu: 

( ) ( ) 2:2: 12

12

12

12

PP

PP

QQ

QQ
ED +

−⋅
+

−= .  

Jak vidno, při praktickém výpočtu cenové elasticity se odpovídající relativní změny 

poptávaného množství a ceny určují pomocí dvojice dvou sousedních  hodnot 

poptávaného množství a ceny v grafu. Proto pro potřeby zpracování upravím tento 

vzorec do tvaru: 

( )

( )( ) ( ) 2:2: )1(

)1(

1

1

jiij

jiij

jiij

jiij
Dji PP

PP

QQ

QQ
E

+
−

⋅
+

−
=

+

+

+

+ , (21)



 
48 
 

kde EDji je elasticita cenové poptávky j-tého druhu zboží při přechodu z i-tého cenového 

pásma do pásma i+1. 

Máme-li určit střední kvadratickou chybu výše definované cenové elasticity 

DjiES , je nutné si na začátku uvědomit, že tato chyba je ovlivněna pouze 
jiQS , tj. střední 

kvadratickou chybou bodového odhadu střední hodnoty poptávky na cenové hladině i, a 

( )1+ijQS , tj. střední kvadratickou chybou bodového odhadu střední hodnoty poptávky na 

cenové hladině i+1. Toto tvrzení platí i přesto, že podle definičního vztahu je cenová 

elasticita EDji obecně funkcí dalších proměnných jiP  a )1( +ijP , tzn. 

( ) ( )),,,( 11 ++= ijjiijjiDji PPQQfE . Střední hodnoty cenových pásem, ve kterých 

jednotliví respondenti určovali poptávku, však byly v dotazníku pevně stanoveny, proto 

je jejich střední kvadratická chyba nulová. 

Dále je potřeba si uvědomit, že cenová elasticita poptávky je nepřímo měřenou 

veličinou, která se musí z měřených veličin dopočítat. V případě, kdy se stanovuje 

veličina  y  na základě vztahu, ve kterém vystupuje jedna nebo více přímo měřených 

veličin x1…xn a konstant C1...Cn… tj.   )( 11 nn ...C,C...xxfy = , platí pro výpočet střední 

kvadratické chyby  Sy  zákon šíření chyb. Jestliže pro zjednodušení budeme 

předpokládat, že chyby konstant jsou zanedbatelné vzhledem ke známým chybám 

nxx SS .....
1

 měřených veličin   x1...xn ,  má zákon šíření chyb tvar  

2

2

2

2

2

2

2

1

....
21 nx

n
xxy S

x

y
S

x

y
S

x

y
S 









∂
∂++









∂
∂+









∂
∂=  (22) 

Nyní můžeme dosadit do vzorce vyjadřujícího zákon šíření chyb, abychom 

dopočítali střední kvadratickou chybu cenové elasticity poptávky: 

( )
( )

( )
( )

=⋅














∂
∂

+⋅














∂
∂

+⋅














∂
∂

+⋅














∂
∂

=
++

++

2

2

2

2

1

2

2

2

2

1
11 jiijjiijDji P

ji

Dji
P

ij

Dji

Q
ji

Dji

Q
ij

Dji
E S

P

E
S

P

E
S

Q

E
S

Q

E
S

 



 
49 
 

( )( ) ( )( )
( )( ) ( )

( )( ) ( )( )
( )( ) =⋅















+

−−+−
+⋅















+

−−+
−
+

=
+

++

+

++

+

+

+

2

2

2

1

112

2

2

1

11

)1(

)1(

1 jiij Q

jiij

jiijjiij

Q

jiij

jiijjiij

jiij

jiij S
QQ

QQQQ
S

QQ

QQQQ

PP

PP

 

( )( ) ( )

( )

( )( ) =⋅
+

+⋅
+−

+
=

+

+

++

+

+

2
4

1

2
12

4

1

2

)1(

)1( 44
1 jiij Q

jiij

ij

Q

jiij

ji

jiij

jiij S
QQ

Q
S

QQ

Q

PP

PP
 

 

( )
( ) ( )( ) ( ) ( ) =⋅+⋅

+−

+
= +

++

+

+

22
1

22
2

1)1(

)1(

1

2
jiij QijQji

jiijjiij

jiij SQSQ
QQPP

PP
 

 

( ) ( )( )
( ) ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( ) ( ) =⋅+⋅

−++−
−+

= +
++++

++

+

22
1

22

111)1(

1)1(

1

2
jiij QijQji

jiijjiijjiijjiij

jiijjiij SQSQ
QQQQQQPP

QQPP

 

( )
( ) ( )

22
1

22
22

1
1

2
jiij QijQji

jiij

Dji SQSQ
QQ

E
⋅+⋅

−
= +

+
+

 

To znamená, že střední kvadratická chyba cenové elasticity EDji je dána 

vztahem: 

( )
( ) ( )

22
1

22
22

1
1

2
jiijDji QijQji

jiij

Dji
E SQSQ

QQ

E
S ⋅+⋅

−
= +

+
+

. (23) 

Všechna vypočtená data pak zaznačím do tabulky podle vzoru (viz tab. č. 6): 

Cena v Kč 
2

)( 21 jj PP +

 2

)( 32 jj PP +
2

)( 43 jj PP +
2

)( 54 jj PP +
2

)( 65 jj PP +
2

)( 76 jj PP +
 

Elasticita 1DjE
 2DjE

 3DjE
 4DjE

 5DjE
 6DjE  

Směrodatná  
odchylka 
elasticity 

1DjES
 2DjES

 3DjES
 4DjES

 5DjES
 6DjES  

Tabulka č. 6: Tabulka hodnot cenové elasticity  j-tého zboží 

Pro jasnější představu uvedu příklad pro druhou vyšetřovanou komoditu, tj. pro 

rajčata (viz tab. č. 7). 



 
50 
 

Cena v Kč 6,5 16,5 31,5 50 72,5 105 
Elasticita 0,12 0,27 0,51 1,00 1,71 2,29 
Směrodatná odchylka  
elasticity 

0,11 0,16 0,25 0,39 0,48 0,42 

Tabulka č. 7: Tabulka hodnot cenové elasticity pro zboží - 2. Rajčata 

U každé položky potom sestrojím křivku poptávky tak, že budu získaná data 

vynášet do grafu P/Q a provedu za pomocí tabulkového kalkulátoru interpolaci 

zobrazených bodů. Do grafu také vyznačím pásma určující rozmezí střední kvadratické 

chyby cenové elasticity poptávky. 

 

4.3.2.3 Empirické stanovení průměrné poptávky po daném zboží 

Jak jsem již uvedl v kapitole 2.1.7.1, největší tržby bude mít obchodník, pakliže 

bude prodávat dané zboží při jednotkové elasticitě. Aby tato skutečnost lépe vynikla, 

sestrojil jsem ke každému druhu zboží i graf vyjadřující závislost velikosti průměrných 

tržeb na ceně za jednotku množství prodávaného zboží. 

Průměrnou tržbu z j-tého druhu zboží prodávaného na i-té cenové hladině 

stanovím podle vztahu: 

jijiji QPT ⋅= ,  (24) 

kde Pji je cena j-tého druhu zboží a jiQ  je průměrné poptávané množství tohoto zboží 

při dané ceně. 

Abych stanovil střední kvadratickou chybu stanovených tržeb j-tého zboží, užiji 

opět zákon šíření chyb, z něhož vyplývá: 

2

2

2

2

jijiji P
ji

ji

Q
ji

ji
T S

P

T
S

Q

T
S















∂
∂

+














∂
∂

= . (25) 

Vzhledem k tomu, že ale 0=
jiPS , platí: 



 
51 
 

( )
jijijijiji QjiQ

ji

ji
jiQ

ji

jiji

Q
ji

ji
T SPS

Q

Q
PS

Q

QP
S

Q

T
S ⋅=

∂
∂

=
∂

⋅∂
=















∂
∂

= 2

2

. 

To znamená, že střední kvadratická chyba průměrné tržby Tji je dána vztahem: 

jiji QjiT SPS ⋅= . (26) 

Všechna vypočtená data pak zaznačím do tabulky podle vzoru (viz tab. č. 8): 

Cena v Kč 1jP  2jP  3jP  4jP  5jP  6jP  7jP  

Průměrná tržba 
v Kč 1jT  2jT  3jT  4jT  5jT  6jT  7jT  

Směrodatná 
odchylka  
průměrné tržby 
v Kč 

1jTS  
2jTS  

3jTS  
4jTS  

5jTS  
6jTS  

7jTS  

Tabulka č. 8: Tabulka hodnot průměrných tržeb  j-tého zboží 

 

4.3.2.4 Empirické stanovení odhadu vah daného zboží ve spotřebním koši 

Zjišťované údaje umožňují velice snadno stanovit odhad hodnoty vah ve 

spotřebním koši daného j-tého druhu zboží při i-tém cenové úrovni podle vztahu: 

%100⋅
⋅

=
I

PQ
CPI jiji

ji . (27) 

Takto získané hodnoty je možno porovnat s údaji Českého statistického úřadu a dále 

poskytují možnost predikce vývoje podílu nákladů na pořízení dané komodity z celkové 

hodnoty výdajů na nákupy při různých cenách. Zde je potřeba ovšem podotknout, že se 

skutečně jedná o odhad zatížený určitou chybou, neboť do výše uvedeného vzorce se 

dosazuje průměrný příjem, nikoliv průměrné výdaje a tím se například zanedbává ta 

část příjmů, které jsou určeny na tvorbu rezerv a úspor. I tak si myslím, že získaná data 

jsou zajímavá a mají svoji vypovídací hodnotu. 

Všechna vypočtená data pak zaznačím do tabulky podle vzoru (viz tab. č. 9): 



 
52 
 

Cena v Kč 1jP  2jP  3jP  4jP  5jP  6jP  7jP  

Cenový index  
spotřebního koše v % 1jCPI  2jCPI  3jCPI  4jCPI  5jCPI  6jCPI  7jCPI  

Tabulka č. 9: Tabulka odhadu vah j-tého zboží ve spotřebním koši při dané ceně 

 



 
53 
 

5. Praktická část 

V této kapitole uvedu zjištěné hodnoty zpracované podle výše uvedené 

metodiky pro jednotlivé druhy komodit. Nejdříve však začnu určitými 

charakteristikami, které jsou potřebné v dalším zpracování dat a jejich využití se týká 

všech komodit. 

Dotazníkového šetření se zúčastnilo 128 rodin, což představuje zjištění poptávky 

od  n = 534 osob. Tento počet v dostatečné míře vyhovuje podmínce (12) z kapitoly 3.2. 

Další důležitou informací, kterou jsem z dotazníku získal, byl čistý měsíční 

příjem rodiny. Tento příjem byl zaznamenáván v rámci dotazníku (jak bylo uvedeno 

v kapitole 3.1.2) do tabulky, která měla v sloupcích pásma těchto příjmů s diferencí 

10 000 Kč, přičemž za reprezentanta každého z pásem jsem zvolil prostřední hodnotu. 

Tímto způsobem se mi podařilo stanovit celkové příjmy dotazovaných osob, které činily 

4 510 000 Kč, z čehož dále vyplývá pro průměrný měsíční čistý příjem připadající na 

jednu osobu: 

 KčKč
n

I
I C 4468

534

0005104 ===   . 

 

5.1 Chléb 

Z dotazníkového šetření jsem obdržel následující data poptávky po chlebu, které 

jsem zpracoval do tabulky i do grafu. 

Cena v Kč/kg 5 15 25 35 50 70 90 

Celková poptávka v kg 1869 1782 1623 1378 1058 773 666 

Průměrná poptávka v kg 3,50 3,34 3,04 2,58 1,98 1,45 1,25 

Stř. kvadr. chyba poptávky v kg 0,09 0,09 0,09 0,07 0,07 0,06 0,06 

Tabulka č. 10: Tabulka hodnot poptávky po chlebu 



 
54 
 

0

20

40

60

80

100

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50

Q [kg]

P [Kč/kg]

 

Graf č. 1: Křivka průměrné poptávky – chléb 

Z grafu poptávky je vidět, že poptávka po chlebu má klasický průběh 

odpovídající zákonu klesající poptávky. Průměrná poptávka se v rámci cenového 

rozpětí pohybuje od 3,50 – 1,25 kg za měsíc.  

Cena v Kč/kg 10 20 30 42,5 60 80 

Elasticita 0,05 0,19 0,49 0,74 0,93 0,59 

Stř. kvadr. chyba elasticity 0,04 0,08 0,12 0,12 0,16 0,25 

Tabulka č. 11: Hodnoty cenové elasticity poptávky po chlebu 

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85

P [Kč/kg]

Elasticita

 
Graf č. 2: Cenová elasticita poptávky po chlebu



 
55 
 

0
20
40
60
80

100
120
140

0 20 40 60 80 100

P [Kč/kg]

T [Kč]

Zaměříme-li se na elasticitu, je vidět, že tato komodita je v celém vyšetřovaném 

cenovém intervalu komoditou neelastickou, neboť se základní křivka grafu nachází pod 

červenou hranicí jednotkové elasticity. Toto lze vysvětlit určitým význačným 

postavením chleba mezi ostatními komoditami i z hlediska substitutů, kterými jsou 

ostatní druhy pečiva. Zákazníci jsou zvyklí na chléb jakožto nedílnou součást svého 

jídelníčku a jen neochotně od jeho nákupu ustupují k jiným substitutům. 

Tomu odpovídá i průběh křivky průměrných příjmů, která sice kolem ceny 

40 Kč/kg ztrácí na své dynamice růstu, ale je v intervalu vyšetřovaných cen stále 

rostoucí. 

Cena v Kč/kg 5 15 25 35 50 70 90 

Průměrná tržba v Kč 17,50 50,06 75,98 90,32 99,06 101,33 112,25 
Stř. kvadr. chyba prům. tržby 
v Kč 

0,44 1,32 2,13 2,55 3,40 4,41 5,28 

Tabulka č. 12: Hodnoty průměrné tržby – chléb 

 

 

 

 

 

 

Graf č. 3: Průměrná tržba - chleba 

Mohlo by se zdát, že je-li komodita neelastická, je situace z hlediska prodejce 

jednoznačná, neboť by měl maximálně zvyšovat cenu. Zde je potřeba si uvědomit 

několik skutečností.  

Na prvním místě bych chtěl zdůraznit, že se takový prodejce pohybuje 

z hlediska trhu chleba vždy jen na relativně malém segmentu trhu, takže není možné 



 
56 
 

opomenout konkurenční cenovou nabídku, která by mohla zůstat pod cenou daného 

prodejce. 

Dále bych upozornil, že nárůst tržeb od zmíněných 40 Kč/kg není zas tak 

významný, že by dával přesvědčivý impuls k zásadnímu zvýšení ceny. Nicméně určitý 

prostor pro akceptovatelné zvýšení ceny do ceny 40 Kč/kg zde existuje. 

V neposlední řadě je potřeba zmínit, že v rámci statistické chyby je možné 

uvažovat o chlebu i jako o elastické komoditě a to od ceny 50 Kč/kg (v grafu průměrné 

tržby vyznačena červenou čarou). To znamená, že by křivka průměrné tržby v případě 

chleba nebyla rostoucí nade všechny meze, ale měla by své maximum právě kolem ceny 

50 Kč/kg. 

Uvážíme-li cenovou elasticitu při tzv. běžné ceně (kolem 30 Kč), kterou jsem 

v grafu cenové elasticity vyznačil pomocí zelených přerušovaných čar, dostaneme 

hodnotu 0,48 z intervalu 0,36 – 0,6 určeného střední kvadratickou chybou. V porovnání 

s hodnotou koeficientu cenové elasticity poptávky po chlebu v USA, která je podle [10] 

0,15, respektive podle [5] 0,108, je v ČR poptávka po chlebu poněkud méně 

neelastická, nicméně odhad cenové elasticity podle [5] je v ČR 0,22, což se blíží mojí 

hodnotě. 

Podíváme-li se na vývoj odhadovaných vah chleba ve spotřebním koši při 

různých cenách (viz tab. č. 13) je patrné, že při obvyklé ceně je tato hodnota 0,90 %, 

což se blíží údaji ČSÚ, která je 0,68 %. 

Cena 5 15 25 35 50 70 90 
Spotřební koš v % 0,21 0,59 0,90 1,07 1,17 1,20 1,33 

Tabulka č. 13: Tabulka odhadu vah chleba ve spotřebním koši při dané ceně 

 



 
57 
 

5.2 Rajčata 

Začnu tím, že uvedu data týkající se poptávky po rajčatech tabelizovaná i 

v grafické podobě. 

Cena v Kč/kg 3 10 23 40 60 85 125 

Celková poptávka v kg 1808 1590 1288 975 650 354 139 

Průměrná poptávka v kg 3,39 2,98 2,41 1,83 1,22 0,66 0,26 

Stř. kvadr. chyba poptávky v kg 0,21 0,18 0,16 0,13 0,11 0,06 0,03 

Tabulka č. 14: Tabulka hodnot poptávky po rajčatech 

0

20

40

60

80

100

120

140

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00

Q [kg]

P [Kč/kg]

 

Graf č. 4: Křivka průměrné poptávky – rajčata 

Ze zjištěných údajů je patrné, že ve zvoleném rozmezí cen klesá průměrná 

poptávka z hodnoty 3,39 kg na pouhých 0,26 kg rajčat měsíčně. 

 

Cena v Kč/kg 6,5 16,5 31,5 50 72,5 105 

Elasticita 0,12 0,27 0,51 1,00 1,71 2,29 

Stř. kvadr. chyba elasticity 0,08 0,11 0,18 0,27 0,34 0,30 

Tabulka č. 15: Hodnoty cenové elasticity poptávky po rajčatech 



 
58 
 

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

0 20 40 60 80 100 120

P [Kč/kg]

Elasticita

0
10
20
30
40
50
60
70
80
90

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140

P [Kč/kg]

T [Kč]

 

 

 

 

 

 

Graf č. 5: Cenová elasticita poptávky po rajčatech 

Průběh cenové elasticity u rajčat ukazuje, že jednotkové hodnoty se dosáhne při 

ceně 50 Kč/kg (v grafu vyznačena červenou čarou). Do této ceny je poptávka po 

rajčatech neelastická, což je dáno hlavně tím, že rajčata v nejrůznějších pokrmech lze 

jen s obtížemi substituovat jinou zeleninou (z okurek se kečup ani lečo neudělá), 

nicméně při ceně vyšší, než je oněch 50 Kč/kg, začnou spotřebitelé dávat přednost 

jiným druhům zeleniny. 

Cena v Kč/kg 3 10 23 40 60 85 125 

Průměrná tržba v Kč 10,16 29,78 55,48 73,03 73,03 56,35 32,54 
Stř. kvadr. chyba prům. tržby 
v Kč 

0,63 1,83 3,60 5,34 6,38 5,36 3,35 

Tabulka č. 16: Hodnoty průměrné tržby – rajčata 

 

 

 

 

 

 

 

Graf č. 6: Průměrná tržba - rajčata



 
59 
 

Zjištění o jednotkové elasticitě opět koresponduje s vývojem průměrných tržeb, 

který má své maximum v ceně 50 Kč/kg. 

Opět by se mohlo zdát, že hlavním doporučním prodejci bude nasadit cenu 

odpovídající jednotkové elasticitě. Je ovšem nutné mít na paměti, že rajčata jsou typická 

sezónní komodita, která se produkuje v letním období za podstatně nižších nákladů a 

přece jenom v odlišné kvalitě než v zimním období. Na tuto skutečnost zcela 

pochopitelně reaguje i cena, která musí obchodníkovi zajistit na daném segmentu trhu 

konkurenceschopnost a současně i pokud možno co největší zisk. Ten však nemusí 

nutně odpovídat největším tržbám. 

Ze stejného důvodu je obtížné stanovit běžnou cenu, při které by se odečetla 

reprezentativní hodnota cenové elasticity. Cena rajčat může kolísat v průběhu roku 

v rozmezí cca 20 – 60 Kč/kg. Proto jsem stanovil běžnou cenu, jež odpovídá okamžiku 

dotazníkového šetření a zároveň leží přibližně ve středu zmíněného pásma, tj. 44 Kč/kg. 

Této ceně pak odpovídá elasticita 0,85 z intervalu 0,60 – 1,10 určeného střední 

kvadratickou chybou (v grafu vyznačeno zelenou čarou).  

Srovnám-li hodnotu koeficientu cenové elasticity poptávky po rajčatech v USA, 

která je podle [10] 4,60, je vidět, že v USA je cenová pružnost poptávky po rajčatech 

výrazně vyšší než v ČR. To je možné vysvětlit tím, že v zemi původu rajských jablíček 

nedosahuje jejich obliba takové úrovně, aby bylo možné je považovat za nezbytné 

zboží, tudíž je v případě nutnosti bez větší újmy v pokrmech nahrazují jinými druhy 

zeleniny, či tomatovými dresinky. 

Podíváme-li se na vývoj odhadovaných vah rajčat ve spotřebním koši při 

různých cenách (viz tab. č. 17) je patrné, že při obvyklé ceně je tato hodnota 0,86 %, 

což je odlišný údaj, než který uvádí ČSÚ a jehož hodnota je 0,18 %. Zde se mohla 

projevit ta skutečnost, že rajčata jsou sezónní komoditou, která je jinak a za jiných cen 

poptávána v létě a jinak v zimě. V zhledem k tomu, že dotazníkové šetření probíhalo 

hlavně v letním období, mohla být poptávka po rajčatech pod tímto dojmem lehce 

nadhodnocena oproti celoročnímu průměru.   



 
60 
 

Cena v Kč/kg 3 10 23 40 60 85 125 

Cenový index spotřebního koše v % 0,12 0,35 0,66 0,86 0,86 0,67 0,39 

Tabulka č. 17: Tabulka odhadu vah rajčat ve spotřebním koši při dané ceně 

 

 

5.3 Rýže 

Dalším vyšetřovaným zbožím mezi potravinami byla rýže, jejíž průměrná 

poptávka je dána následující tabulkou a grafem. 

Cena v Kč/kg 3 10 23 40 60 85 125 

Celková poptávka v kg 528 450 356 282 177 109 73 

Průměrná poptávka v kg 0,99 0,84 0,67 0,53 0,33 0,20 0,14 

Stř. kvadr. chyba poptávky v kg 0,04 0,03 0,02 0,02 0,02 0,01 0,01 

Tabulka č. 18: Tabulka hodnot poptávky po rýži 

0

20

40

60

80

100

120

140

0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20

Q [kg]

P [Kč/kg]

 

Graf č. 7: Křivka průměrné poptávky – rýže 

Z grafu je opět patrná obecně klesající tendence poptávky a vedle toho i 

zrychlující se propad zájmu spotřebitelů při ceně nad 60 Kč/kg. Ve vyšetřovaném 

intervalu cen klesá průměrná poptávka z téměř 1 kg měsíčně na 0,14 kg měsíčně.



 
61 
 

Cena v Kč/kg 6,5 16,5 31,5 50 72,5 105 

Elasticita 0,15 0,30 0,43 1,14 1,38 1,04 

Směrodatná odchylka elasticity 0,05 0,05 0,08 0,13 0,21 0,26 

Tabulka č. 19: Hodnoty cenové elasticity poptávky po rýži 

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

0 20 40 60 80 100 120

P [Kč/kg]

Elasticita

 

Graf č. 8: Cenová elasticita poptávky po rýži 

Zaměříme-li svou pozornost na vývoj cenové elasticity, zjistíme, že do ceny 

46 Kč/kg je poptávka po rýži neelastickou, neboť do této ceny je elasticita menší než 

jedna, nad uvedenou cenu začíná být poptávka elastická. Tato skutečnost je 

determinována tím, že u nás je rýže používána převážně jako relativně oblíbený typ 

přílohy k hlavním jídlům a tím i vítanou možností obměny nabízených příloh 

v jídelníčku. Nicméně i tato obliba má své meze a na rozdíl od asijských národů, kde 

rýže tvoří z mnoha důvodů hlavní součást stravy, se při ceně přesahující cenu 46 Kč/kg 

u českých spotřebitelů začne projevovat neochota pořizovat tuto komoditu dráž a 

začnou preferovat jiné přílohové suroviny. 

Povšimněme si ještě jedné zajímavé věci, a to, že křivka vyjadřující vývoj 

elasticity začne od hodnoty cca 70 Kč/kg klesat a dokonce se při ceně 105 Kč/kg stává 

přinejmenším v rámci statistické chyby opět jednotkovou. Lze tedy dát prodejci ve 

snaze maximalizovat tržby na vybranou mezi cenou 46 Kč/kg a cenou 105 Kč/kg? Na 

tuto otázku lze snadno odpovědět, jestliže se podíváme na graf průměrných tržeb.



 
62 
 

Cena v Kč/kg 3 10 23 40 60 85 125 

Průměrná tržba v Kč 2,97 8,43 15,33 21,12 19,89 17,35 17,09 
Stř. kvadr. chyba prům. tržby 
v Kč 

0,13 0,26 0,43 0,64 0,91 1,06 1,40 

Tabulka č. 20: Hodnoty průměrné tržby - rýže 

0

5

10

15

20

25

0 20 40 60 80 100 120 140

P [Kč/kg]

T [Kč]

 

Graf č. 9: Průměrná tržba – rýže 

Je evidentní, že graf dosahuje svého maxima v hodnotě 46 Kč/kg, a proto 

doporučení prodejci je jednoznačné. Při uplatňování strategie maximálních tržeb je 

namístě snaha o navýšení ceny na zmiňovanou hodnotu. Podíváme-li se však na cenu 

obvyklou, která činí 40 Kč/kg, zjistíme, že cenová elasticita rýže je při této ceně 0,78 a 

to z intervalu 0,68 – 0,90, čímž se alespoň horní hranici statistické chyby jednotkové 

elasticitě velmi blíží. Prohlédneme-li si ještě navíc graf průměrné tržby, můžeme 

konstatovat, že navýšení ceny zboží z hodnoty obvyklé na hodnotu vedoucí 

k jednotkové elasticitě nepovede k výrazné změně průměrných tržeb, takže prodejce 

udělá nejlépe, když se v rámci cenového pásma 40 – 50 Kč/kg bude soustředit na 

konkurenceschopnost, tzn. kontrolovat, aby jeho cena byla stejná nebo menší než u 

ostatních prodejců. 

V porovnání s cenovou elasticitou v USA, která je podle [14] 0,55, je poptávka 

v ČR poněkud méně neelastická, což se domnívám, je způsobeno odlišnou skladbou 



 
63 
 

americké kuchyně, kde se asijský vliv za celou dobu vývoje této kuchyně měl možnost 

více projevit než u nás. 

Vrátím se ještě k cenové elasticitě při extrémně vysoké ceně a k tomu, proč 

elasticita tak výrazně klesá. Osobně si myslím, že v tomto sehrává svoji roli několik 

faktorů.  

První se týká schopnosti, resp. neschopnosti, respondentů realisticky odhadnout 

svoji poptávku po rýži, či jiných komoditách (tento fenomén se vyskytuje i u některých 

jiných druhů zboží) při skokovém navýšení ceny do oblasti v současné době nereálných 

cen. To se mimochodem velice pěkně projevuje i rozevírajícím se pásmem vymezujícím 

oblast střední kvadratické chyby. Zatímco v intervalu nízkých a obvyklých cen 

respondenti mají poměrně jasnou představu o poptávaném množství, které potřebují 

k maximalizaci svého užitku, v oblasti vyšších cen se projevuje v jejich odhadech větší 

diferenciace. 

Další nezanedbatelný faktor spočívá ve výši příjmů daného respondenta. 

Zatímco vyšší příjmové skupiny si mohou dovolit kupovat dané zboží i za vyšší ceny, 

spotřebitelé s nižšími příjmy mnohdy musí zvážit, zda uspokojení svých potřeb není 

možné dosáhnout jiným způsobem, který by si nevyžádal významnou část jejich 

rozpočtu (tzn. potřebuji-li k dopravě do práce auto, poslouží mi k tomuto účelu stejně 

dobře Škoda jako Rols Royce, ale první varianta podstatně méně zatíží můj rodinný 

rozpočet). Z tohoto důvodu se po překročení ceny rýže 46 Kč/kg poptávka stává 

elastickou, tj. při dalším procentuálním zvýšení ceny se sníží poptávka procentuálně o 

víc jak o jednotku. Toto jinými slovy v praxi povede nejen ke snižování průměrné 

spotřeby rýže u každého z jednotlivců, ale ve stále větší míře bude přibývat těch, kteří si 

rýži nekoupí vůbec. Dojde-li pak k tomu, že cena bude příliš vysoká, pak procentuální 

zvýšení ceny skutečně může vést k malému procentuálnímu poklesu poptávky 

(elasticita je menší jak jedna), protože při dané ceně už nebude ochoten rýži nakupovat 

skoro nikdo. 

Na závěr uvádím vývoj odhadovaných vah rýže ve spotřebním koši při různých 

cenách.



 
64 
 

0
50

100
150
200
250
300
350
400
450

0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40

Q [kg]

P [Kč/kg]

Cena v Kč/kg 3 10 23 40 60 85 125 

Spotřební koš v % 0,04 0,10 0,18 0,25 0,24 0,21 0,20 

Tabulka č. 21: Tabulka odhadu vah rýže ve spotřebním koši při dané ceně 

Při běžné ceně je můj odhad váhy rýže ve spotřebním koši do 0,25 %, což je o 

něco nadhodnoceno ve srovnání s údajem ČSÚ, který činí 0,09 %. Příčina spočívá, jak 

už bylo řečeno dříve, právě v důsledku rozdílu mezi příjmy a výdaji jednotlivých 

respondentů. 

 

5.4 Hovězí zadní 

Hovězí maso je pro své specifické chuťové vlastnosti docela oblíbenou 

potravinou mezi spotřebiteli (i když je i nezanedbatelná část těch, kteří ze stejných 

důvodů hovězí maso nekonzumují vůbec), ale dlužno podotknout, že základní 

surovinou v České republice, co se masa týká, je maso vepřové a hovězí maso je spíše 

zpestřujícím elementem v našem jídelníčku. Tomu pochopitelně odpovídá i poptávka po 

hovězím mase. 

Cena v Kč/kg 35 65 100 140 180 225 300 425 

Celková poptávka v kg 582 497 346 203 106 39 20 17 

Průměrná poptávka v kg 1,09 0,93 0,65 0,38 0,20 0,07 0,04 0,03 

Stř. kvadr. chyba poptávky v kg 0,06 0,05 0,04 0,02 0,02 0,01 0,01 0,01 

Tabulka č. 22: Tabulka hodnot poptávky po hovězím zadním 

 

 

 

 

 

 

Graf č. 10: Křivka průměrné poptávky – hovězí zadní



 
65 
 

Průměrná poptávka se při daných cenách pohybuje v rozmezí 1,09 – 0,03 kg za 

měsíc. Už z průběhu grafu poptávky po hovězím zadním se dá docela dobře odhadnout 

skutečnost, že tato komodita bude mít spíše poptávku elastickou, což potvrzuje 

následující graf. 

Cena v Kč/kg 50 82,5 120 160 202,5 262,5 362,5 

Elasticita 0,26 0,84 1,56 2,51 4,16 2,25 0,47 

Směrodatná odchylka elasticity 0,13 0,18 0,23 0,36 0,51 0,63 0,72 

Tabulka č. 23: Hodnoty cenové elasticity poptávky po hovězím zadním 

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

0 100 200 300 400

P [Kč/kg]

Elasticita

 

Graf č. 11: Cenová elasticita poptávky po hovězím zadním 

Z grafu je patrné, že jednotková elasticita je při ceně 90 Kč/kg, zatímco elasticita 

při obvyklé ceně je 2,95 z intervalu 2,60 – 3,40. Je otázkou, proč se obvyklá cena 

nachází tak vysoko nad cenou zabezpečující, jak vyplývá z průzkumu, nejvyšší tržby. 

Na otázku jsem částečně odpověděl již v úvodu této kapitoly, neboť jsem zmínil, že 

hovězí maso je pro českého spotřebitele zbožím zbytným, neboť mnohem více se 

konzumuje maso vepřové a kuřecí. Hovězí je tedy spíše doplňující komoditou. 

Dalším důvodem je i výše nákladů na pořízení této komodity, která navíc spadá 

do oblasti zemědělských produktů, jejichž ceny jsou nastavovány nejrůznějšími zásahy 

do cenotvorby ze strany státu a Evropské unie. Proto stlačení ceny na úroveň ceny při 

jednotkové elasticitě je prakticky nemožné. 



 
66 
 

Porovnám-li cenovou elasticitu poptávky po hovězím mase v USA, která je 

podle [10] 0,64, resp. podle [1] 0,40, je vidět, že na rozdíl od České republiky je ve 

Spojených státech hovězí maso komoditou s neelastickou poptávkou. Zde bych řekl, že 

na prvním místě se projevuje skutečnost, že hovězí maso je v USA „národním“ masem, 

a na druhém místě, že zemědělská politika je do značné míry odlišná a izolovaná od 

evropské. 

Tabulka č. 24: Hodnoty průměrné tržby – hovězí zadní 

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0 100 200 300 400 500

P [Kč/kg]

T [Kč]

 

Graf č. 12: Průměrná tržba – hovězí zadní 

Graf průměrné tržby jen potvrzuje, co bylo řečeno výše. Nemožnost prodávat 

hovězí maso za cenu výrazně nižší, při které by spotřebitelé byli ochotni do značné míry 

přejít od substitutů hovězího masa právě k hovězímu masu, vede k výrazně nižším 

průměrným tržbám, než by mohly za jiných okolností být. 

Cena v Kč/kg 35 65 100 140 180 225 300 425 

Průměrná tržba v Kč 38,15 60,50 64,79 53,22 35,73 16,43 11,24 13,53 
Stř. kvadr. chyba prům. tržby 
v Kč 

2,09 3,43 3,51 3,21 2,90 1,94 1,84 2,55 



 
67 
 

Zbývá dodat odhad vah spotřebního koše pro hovězí zadní, který se pro 

obvyklou cenu pohybuje okolo 0,42 % (viz tab. 25), zatímco z údajů ČSÚ vyplývá 

hodnota 0,11 %. 

Cena 35 65 100 140 180 225 300 425 

Spotřební koš v % 0,45 0,72 0,77 0,63 0,42 0,19 0,13 0,16 

Tabulka č. 25: Tabulka odhadu vah hovězího zadního ve spotřebním koši při dané 
ceně 

 

5.5 Rybí filé 

Poptávka po rybím filé je v mnoha ohledech velice podobná poptávce po 

hovězím mase, jak vyplývá z následujících dat. 

Cena v Kč/kg 35 65 100 140 180 225 300 

Celková poptávka v kg 486 353,5 254 152 62 40 30 

Průměrná poptávka v kg 0,91 0,66 0,48 0,28 0,12 0,07 0,06 
Stř. kvadr. chyba poptávky 
v kg 

0,05 0,03 0,02 0,02 0,01 0,01 0,01 

Tabulka č. 26: Tabulka hodnot poptávky po rybím filé 

0

50

100

150

200

250

300

350

0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20

Q [kg]

P [Kč/kg]

 

Graf č. 13: Křivka průměrné poptávky – rybí filé



 
68 
 

I u rybího filé můžeme tvar poptávkové křivky okomentovat podobně jako u 

hovězího masa s tím, že rybí maso patří mezi minoritní suroviny podílejících se na 

skladbě běžného českého jídelníčku. Hlavními substituty je vepřové a drůbeží maso. 

Lze tedy tvrdit, že se jedná opět o komoditu, která slouží spíš jako zpestření než 

nezbytný základ stravy, a taktéž existuje početná skupina spotřebitelů, kteří rybí maso 

pro jeho typickou chuť nekonzumují vůbec. 

Lze tedy očekávat, že koeficient cenové elasticity bude spíše větší než jedna. 

Cena v Kč/kg 50 82,5 120 160 202,5 262,5 

Elasticita 0,53 0,77 1,51 3,36 1,94 1,00 

Směrodatná odchylka elasticity 0,12 0,16 0,22 0,39 0,64 0,54 

Tabulka č. 27: Hodnoty cenové elasticity poptávky po rybím filé 

0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00

0 50 100 150 200 250 300

P [Kč/kg]

Elasticita

 

Graf č. 14: Cenová elasticita poptávky po rybím filé 

Tabulka i graf potvrzují, že rybí filé je skutečně velice citlivou komoditou na 

změnu ceny, neboť jednotková elasticita odpovídá ceně 98 Kč/kg, přičemž pro většinu 

cen z vyšetřovaného pásma je elasticita větší než jedna podobně jako u hovězího masa. 

Narozdíl od hovězího masa se tu však vyskytuje jedna podstatná odlišnost. 

Elasticita poptávky po rybím filé při obvyklé ceně, která je 110 Kč/kg, odpovídá 

hodnotě 1,25 z intervalu 1,00 – 1,40. To znamená, že v rámci statistické chyby je 



 
69 
 

obvyklá cena stanovena optimálně tak, aby bylo dosahováno maximálních tržeb, o čemž 

se lze ujistit i z následujícího grafu. 

Cena v Kč/kg 35 65 100 140 180 225 300 

Průměrná tržba v Kč 31,85 43,03 47,57 39,85 20,90 16,85 16,85 

Stř. kvadr. chyba prům. tržby v Kč 1,73 2,00 2,38 2,37 2,11 1,85 1,92 

Tabulka č. 28: Hodnoty průměrné tržby – rybí filé 

0

10

20

30

40

50

60

0 50 100 150 200 250 300 350

P [Kč/kg]

T [Kč]

 

Graf č. 15: Průměrná tržba – rybí filé 

Tento optimální stav věci z hlediska tržeb potom vede k jednoznačnému 

doporučení, aby prodejce soustředil svoji pozornost hlavně na to, aby jeho cena 

zůstávala v rozmezí cca 90 – 110 Kč/kg, kdy změny ve výši průměrných tržeb jsou i 

v rámci statistické chyby zanedbatelné a snažil se na dané části trhu cenou konkurovat. 

Porovnáním cenové elasticity poptávky po rybím mase u nás a ve Spojených  

státech, kde podle [7] je tento koeficient 0,5, je vidět, že v USA je poptávka výrazně  

méně elastická, což lze opět vysvětlit odlišnými stravovacími návyky, které jsou dány 

nejen odlišným multikulturním složením americké společnosti, ale i skutečností, že 

USA patří mezi světové rybářské velmoci s velkými možnostmi rybolovu. 



 
70 
 

Co se týká odhadu vah spotřebního koše pro rybí filé, vychází mi hodnota pro 

obvyklou cenu 0,56 %. Hodnota ČSÚ je opět pochopitelně menší 0,12 %. 

Cena v Kč/kg 35 65 100 140 180 225 300 

Spotřební koš v % 0,38 0,51 0,56 0,47 0,25 0,20 0,20 

Tabulka č. 29: Tabulka odhadu vah rybího filé ve spotřebním koši při dané ceně 

 

5.6 Vejce 

Vejce patří do skupiny zboží, která nemá přímé substituty, proto je docela 

zajímavý vývoj poptávky po této komoditě a reakce spotřebitelů na růst cen vajec. 

Cena v Kč/ks 0,7 1,5 2,5 4 5 7 10 

Celková poptávka v ks 5466 4696 3964 2986 2032 1524 1154 

Průměrná poptávka v ks 10,24 8,79 7,42 5,59 3,81 2,85 2,16 

Stř. kvadr. chyba poptávky v ks 0,36 0,33 0,30 0,26 0,20 0,19 0,16 

Tabulka č. 30: Tabulka hodnot poptávky po vejcích 

0

2

4

6

8

10

12

0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00

Q [ks]

P [Kč/ks]

 

Graf č. 16: Křivka průměrné poptávky – vejce 

Z průběhu poptávkové křivky, která ukazuje v daném cenovém pásmu pokles 

z 10,24 ks na 2,16 ks za měsíc, lze usuzovat na to, že při nejmenším od ceny 6 Kč/ks 



 
71 
 

bude cenová elasticita poptávky po vejcích nízká. To také ukazuje i následující tabulka 

a graf.  

Cena v Kč/ks 1,1 2 3,25 4,5 6 8,5 

Elasticita 0,21 0,34 0,61 1,71 0,86 0,78 

Stř. kvadr. chyba elasticity 0,07 0,11 0,13 0,31 0,25 0,27 

Tabulka č. 31: Hodnoty cenové elasticity poptávky po vejcích 

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

0 2 4 6 8 10

Cena [Kč/ks]

Elasticita

 

Graf č. 17: Cenová elasticita poptávky po vejcích 

Je zřejmé, že poptávka po vejcích je do ceny 3,75 Kč/ks neelastická, neboť 

teprve při této ceně je dosaženo jednotkové cenové elasticity. Toto zjištění je plně 

v souladu s tím, že vejce nemají přímé substituty a spotřebitel k přípravě řady pokrmů 

vejce nutně potřebuje. Při dalším zvyšování ceny se již cenová elasticita poptávky s