Ekonomická analýza využití CNG v dopravě

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Ekonomická analýza využití CNG v dopravě Bakalářská práce

Vedoucí práce:

Řešitel:

Mgr. Martin Řezáč, Ph.D.

Martin Kubín

Brno 2010

Rád bych na tomto místě poděkoval mému vedoucímu práce, panu Mgr. Martinu Řezáčovi PhD. z ústavu statistiky a operačního výzkumu PEF Mendelovy univerzity v Brně, za ochotu, vstřícnost a cenné rady při psaní bakalářské práce. Dále bych poděkoval panu Ing. Pavlu Novákovi z Českého plynárenského svazu za odborné informace.

Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci na téma Ekonomická analýza CNG v dopravě vypracoval samostatně za použití literatury, kterou uvádím v seznamu. V Brně dne 27.5.2010

______________ Martin Kubín

Abstract Kubín, M. Economic analysis of the use of CNG in transport. Bachelor thesis. Brno, 2010. Bachelor thesis analyzes the recoverability of compressed natural gas in transport in the CR, with a focus on the economical aspect. Work has two directions, first to use statistical analysis to describe the consumer price of CNG between the years 2005 to 2009. The next section describes aspects of the use of CNG as compared to conventional petroleum-based fuels (diesel, gasoline) in the current state. Keywords Analysis, time series, CNG, diesel, gasoline

Abstrakt Kubín, M. Ekonomická analýza využití CNG v dopravě. Bakalářská práce. Brno, 2010. Bakalářská práce se zabývá analýzou využitelnosti stlačeného zemního plynu v dopravě v ČR se zaměřením na ekonomickou stránku problematiky. Práce sleduje dva směry, prvním cílem je pomocí statistické analýzy popsat spotřebitelské ceny CNG mezi roky 2005 až 2009. V další části jsou popsány aspekty využití CNG v porovnání s běžnými palivy na bázi ropy (nafta, benzín) za současného stavu. Klíčová slova Analýza, časová řada, CNG, nafta, benzín

Úvod

5

Obsah 1

ÚVOD...........................................................................................................6

2

CÍL PRÁCE .................................................................................................7

3

LITERÁRNÍ PŘEHLED A METODIKA ..................................................8 3.1 ZEMNÍ PLYN .............................................................................................8 3.1.1 LNG..................................................................................................8 3.1.2 CNG .................................................................................................9 3.2 HISTORIE VYUŽITÍ PLYNNÝCH PALIV V DOPRAVĚ .....................................10 3.3 SOUČASNÁ SITUACE ...............................................................................11 3.3.1 Legislativa ......................................................................................12 3.3.2 Infrastruktura..................................................................................13 3.4 ČASOVÉ ŘADY........................................................................................14 3.5 ELEMENTÁRNÍ CHARAKTERISTIKY ..........................................................15 3.6 MODELOVÁNÍ ČASOVÝCH ŘAD................................................................16 3.7 MECHANICKÉ VYROVNÁNÍ......................................................................18 3.8 ANALYTICKÉ VYROVNÁNÍ ......................................................................18 3.9 VOLBA VHODNÉHO MODELU ...................................................................21 3.10 MĚŘENÍ KVALITY VYROVNÁNÍ ................................................................22 3.11 POPIS SEZÓNNÍ SLOŽKY ..........................................................................23 3.12 KONSTRUKCE PŘEDPOVĚDÍ ČASOVÝCH ŘAD ............................................24

4

VLASTNÍ PRÁCE .....................................................................................26 4.1 STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ......................................................................26 4.1.1 Celkový vývoj ..................................................................................26 4.1.2 Elementární charakteristiky ............................................................27 4.1.3 Mechanické vyrovnání ....................................................................28 4.1.4 Analytické vyrovnání.......................................................................28 4.1.5 Měření sezónnosti ...........................................................................30 4.1.6 Extrapolace.....................................................................................30 4.1.7 Srovnání cen s běžnými palivy.........................................................31 4.2 PRAKTICKÉ VYUŽITÍ ...............................................................................32 4.2.1 Příklad využití.................................................................................33

5

DISKUZE ...................................................................................................38

6

ZÁVĚR.......................................................................................................39

7

POUŽITÉ ZDROJE ..................................................................................41

8

SEZNAM GRAFŮ, OBRÁZKŮ A TABULEK ........................................44

9

SEZNAM PŘÍLOH....................................................................................45

10

PŘÍLOHY ................................................................................................................. 46

Úvod

1

6

Úvod

Doprava, ať už osobní nebo nákladní, patří prokazatelně k velkým znečišťovatelům životního prostředí. Je proto pochopitelné, že v souvislosti s ekologickými a zdravotními hrozbami existují intenzivní snahy o nápravu současného stavu. Mezi taková opatření patří např. předpisy přikazují výrobcům vyrábět pouze taková vozidla, která budou dodržovat stanovené emisní limity. Konkrétně se můžeme setkat se směrnicemi EU pod označením EURO, v současnosti se jedná již o normu EURO5 platnou od 1. září 2009. Další přísnější norma EURO6 by měla podle návrhu následovat od roku 2014. (21) Další přípustnou a často diskutovanou možností je zavádění alternativních paliv. Vedle ekologického aspektu svou roli hraje také snaha o vlastní energetickou soběstačnost. Pro náš stát, jako člena Evropské unie, jsou z tohoto pohledu významné dva dokumenty: COM (2001) 370 – „Bílá kniha“ - Evropská dopravní politika do roku 2010, ratifikovaná Evropským parlamentem dne 12.9.2001, která určuje budoucí směry vývoje dopravy v EU a COM (2000) 769 – „Zelená Kniha“ – Evropská strategie bezpečnosti energetických dodávek. Na jejich základě byl Evropskou komisí vypracován a schválen program využívání alternativních paliv. Program předpokládá, že do r. 2020 bude postupně 20-23% ropných pohonných hmot nahrazeno pohonnými hmotami alternativními, a to biopalivy, zemním plynem a vodíkem. S využitím biopaliv se počítá v krátkodobém až střednědobém horizontu, se zemním plynem ve střednědobém až dlouhodobém horizontu a konečným cílem je doprava založená na vodíku. Určené cíle evropské dopravní politiky byly následně přijaty jednotlivými členskými státy, které si individuálně stanovují konkrétní legislativní postup. Avšak ekologické cíle nesmí být v přílišném rozporu s cíly ekonomickými. Např. dnes je technologicky možné postavit funkční automobil poháněný fotovoltaickými články, ale konečný užitek pro spotřebitele je v porovnání s ekonomickými cíly mizivý a v praxi tak málo využitelný. Předpokladem pro rozšíření zmíněných alternativ je minimálně cenová srovnatelnost a dostupnost pro koncové spotřebitele, kam směřují také zaváděné legislativní pobídky. Zemní plyn je deklarován jako dlouhodobě v praxi odzkoušené palivo, které by mohlo vyřešit výše zmíněné problémy. V současné době na našem území zaznamenáváme jeho mohutný rozvoj.

Cíl práce

2

7

Cíl práce

Cílem této bakalářské práce je provést analýzu využitelnosti CNG v ČR za současných podmínek s důrazem na ekonomickou stránku problému. Práce by měla odpovědět na otázky zda se vyplatí přejít na CNG a pro které podnikatelské subjekty by tento přechod měl ekonomický význam. Nejprve bude stručně popsána charakteristika využití CNG, vlastní práce je pak rozdělena na dvě dílčí části. V první části bude provedeno statistické zpracování časové řady průměrných spotřebitelských cen CNG na veřejných čerpacích stanicích v rozmezí let 2005 až 2009 s cílem blíže popsat vývoj za uplynulá období. V následující části pak bude na konkrétním příkladu demonstrováno srovnání jednotlivých řešení, které jsou v současnosti na trhu v porovnání s klasickými pohonnými hmotami na bázi ropy.

Literární přehled a metodika

3

8


3.1 Zemní plyn Z chemického hlediska je zemní plyn směsí plynných uhlovodíků, především metanu, butanu, pentanu a menšího množství balastních neuhlovodíkových plynů (zejména inertních). Přesné složení je odlišné a liší se podle místa těžby. Dle normy ČSN EN ISO 13443 musí obsahovat alespoň 85% metanu a musí být odstraněny nežádoucí balastní složky, mechanické a kapalné nečistoty. Šebor a kol. (16) dále dělí zemní plyn na dva typy, konkrétně typ H a typ L.  Typ H – energeticky bohatší, spalné teplo Hos (při 0oC a 101 325 Pa) je 40 – 46 MJ.m-3 (11,1 až 12,8 kWh.m-3). Tento typ je využíván ve většině evropských zemí, včetně České republiky.  Typ L – energeticky chudší s vyšším podílem nehořlavých složek, spalné teplo Hos (při 0oC a 101 325 Pa) je 33 – 38 MJ.m-3 (9,15 až 10,5 kWh.m-3). Zemní plyn se těží z pevninských nebo podmořských ložisek, přičemž odhadované zásoby tohoto energetického zdroje činí dle České plynárenské unie (7) cca 400 bilionů m3. Prokázané zásoby neustále narůstají a jejich současné množství při současné úrovni těžby je rovno téměř 70 rokům. Pro Evropu je také podstatné, že přes 70% zásob se nachází na jejím území nebo v jejím dosahu. Mezi významná naleziště z evropského pohledu patří Rusko, Norsko, Alžírsko a Holandsko. Co se týče naší země, do ČR je zemní plyn transportován plynovody z Ruska a Norska na základě dlouhodobých smluv, malé množství je také těženo na jižní Moravě. Zemní plyn lze jako palivo v dopravě použít buď jako stlačený zemní plyn (CNG - Compressed Natural Gas) a nebo jako zkapalněný plyn (LNG Liquefied Natural Gas).

3.1.1 LNG Tento druh pohonné hmoty v současné době využívá několik tisíc vozidel, nejvíce v USA.(16) Nárůst je pak očekáván v Asii (především Čína a Jižní Korea) a v Evropě (Německo, Španělsko, Velká Británie a skandinávské a středozemské státy). Z fyzikálního hlediska jde o studenou, namodralou, průzračnou kapalinu která je nekorozívní a netoxická. Zkapalňování se provádí postupným ochlazováním až na teplotu -162oC v terminálech k tomu určených. Ty se


9

nejčastěji staví na místech těžby nebo na místech spotřeby, kde je zemní plyn odebírán ze systému plynovodů. Transport od terminálů na jednotlivé stanice probíhá pomocí cisteren. Po načerpání je LNG v samotných vozech uchováváno v kryogenních nádržích. V roce 2004 produkovalo LNG 12 zemí, nejvýznamnější byl Katar s kapacitou 9 mil t/rok. V našich podmínkách velmi husté sítě plynovodů napojených na evropskou tranzitní síť mezi velkou nevýhodu LNG patří absence blízkého zdroje. Cena tohoto paliva by tak byla neúnosně zatížena náklady na dopravu. Možností je stavba vlastního zdroje, která se ale v současné době jeví jako velmi neekonomická a tudíž obtížně realizovatelná. I přes některé výhody oproti CNG se u nás tento typ plynného paliva prakticky nevyužívá a z tohoto důvodu se jím dále ve své práci nebudu věnovat.

Obr. 1

Evropské LNG terminály, stav k listopadu 2008 Zdroj: Česká plynárenská společnost, převzato z Poten & Partners Inc.

3.1.2 CNG Tato forma ve světě v současnosti převažuje. Jedná se o technicky jednodušší řešení než u předchozí varianty, které je v současnosti plně technicky zvládnuté a v praxi dlouhodobě odzkoušené. Zemní plyn je distribuován na jednotlivé stanice nejčastěji pomocí standardní plynárenské sítě a je stlačen kompresorem na 200 barů.


10

Vlk (19) shrnuje hlavní aspekty používání následovně:  Výhody o Ekologické výhody vyplývající především z chemického složení zemního plynu. Ve srovnání s klasickými palivy vozidla na CNG produkují výrazně méně škodlivin (nejen sledovaných oxidů dusíku, oxidu uhelnatého, oxidu uhličitého, pevných částic ale také polyaromatických uhlovodíků a aldehydů). o Ekonomická výhodnost – náklady na pohonné hmoty jsou ve srovnání s klasickými palivy nižší. o Provozní výhody – lepší směšování zemního plynu se vzduchem umožňuje rovnoměrnost palivové směsi a možnost pracovat s vysokým součinitelem přebytku vzduchu. Vnitřní části motoru nejsou zaneseny karbonovými úsadami. o Bezpečnost – zemní plyn oproti benzínu, naftě nebo LPG je lehčí než vzduch a proto v případě úniku nedochází k jeho hromadění. Zápalná teplota je ve srovnání s benzínem dvojnásobná. Tlakové nádrže vyrobené z oceli, hliníku nebo kompozitu jsou bezpečnější než benzínové nádrže. o Distribuce – zemní plyn je přepravován plynovody, čímž se snižuje počet cisteren nutných k distribuci kapalných paliv.  Nevýhody o Nedostatečná infrastruktura – každé alternativní palivo snažící se konkurovat tradičním pohonným hmotám trpí neexistencí dostatečné infrastruktury. o Vyšší náklady na pořízení vozidla a také na plnící stanice. Lze očekávat, že s rozšířením tyto náklady poklesnou. o Zhoršení stávajícího komfortu v důsledku zmenšení zavazadlového prostoru v případě umístění tlakové nádrže. U přestavovaných vozidel snížení výkonu motoru (o cca 5-10%). Menší dojezd oproti klasickým palivům. o Zpřísněná bezpečnostní opatření při garážování a opravách plynových vozidel. V současnosti se legislativní omezení pro CNG řečí novelou vyhlášky č. 23/2008 Sb. a revizí souvisejících norem.

3.2 Historie využití plynných paliv v dopravě Z historického hlediska není použití plynných paliv v dopravě nic nového. Plyn lze totiž po technické stránce daleko snadněji smísit se vzduchem a vytvořit tak požadovanou pohonnou směs. Pro tyto účely se tak používala celá řada plynů, z nejvýznamnějších pak například svítiplyn, metan, dřevoplyn, acetylén a zemní plyn. (3)


11

První plynový motor byl vytvořen už roku 1777 italským fyzikem Alesandrem Voltou, nesloužil však ještě k pohonu vozidel. R. 1804 Isaac de Rival sestavil a patentoval funkční vozidlo poháněné jednoválcovým výbušným motorem spalujícím svítiplyn. Mezi dalšími badateli vyniká Jean Joseph Etienn Lenoir, který r. 1859 dovedl koncept plynového spalovacího motoru k praktickém využití. Brzy se však začaly objevovat motory poháněné kapalnými palivy, z nich v největší míře běžně dostupné ropné látky. Jejich lepší skladovatelnost, snazší technologie čerpání a vyšší dojezd jimi poháněných vozidel patrně rozhodly o jejich masivnějším rozšíření. Při nedostatku ropných paliv se ve 20. století v meziválečném období a v období 2. světové války ke slovu znovu dostala plynná paliva (zejména svítiplyn, dřevoplyn a zemní plyn). Využívaly se jak nízkotlaké jednotky, plněné přímo z plynárenské sítě, tak také perspektivnější jednotky na stlačený plyn. Jejich uplatnění nalézaly díky plynové síti především v městské dopravě. Na našem území se plynové autobusy používaly například v Praze, Havířově, Frýdku-Místku, Hradci Králové a Prostějově. V následujícím období se do popředí opět dostávají ropné pohonné hmoty. Zemní plyn jako pohonná hmota se začal v České republice uplatňovat od roku 1981, kdy byla provedena první přestavba vozidla na toto palivo. V r. 1985 byla vypracována komplexní studie náhrady kapalných paliv zemním plynem. Podle z dnešního pohledu smělých plánů mělo být do r. 1995 v provozu několik desítek tisíc automobilů na zemní plyn (převážně autobusů a nákladních automobilů) a řádově desítky plnících stanic. První stanice však vznikla až v r.1989 v areálu plynárny Praha – Měcholupy a byla určena pro plnění autobusů městské hromadné dopravy. Tehdejší nabízené modely vozidel byly drahé a nabídka nebyla celkově příliš bohatá, pro účely městské dopravy se proto ve větší míře přestavovaly naftové autobusy. V 90. letech pak Česká republika patřila ke světové elitě ve využívání CNG v dopravě. V následujících letech však u nás nastala v této oblasti stagnace a dnes je v této oblasti nejvíce vepředu Německo, Itálie a mnohé jiné státy.

3.3 Současná situace Pro získání rychlého přehledu současného využití CNG v ČR uvádím v tabulce č.1 přehlednou statistiku za rok 2009 a část roku 2010. (13)


12

Tab. č.1: Statistiky využití CNG v ČR

Osobní a dodávková vozidla Autobusy Komunální vozidla Ostatní vozidla Vozidla celkem

2009 1465 270 20 45 1800

1Q/2010 1665 270 20 45 2000

2Q/2010* 1783 270 22 45 2120 *odhad

Zdroj: Český plynárenský svaz

3.3.1 Legislativa Pro stávající situaci je určující Usnesení vlády č. 563 z 11. května 2005 a následné uzavření Dobrovolné dohody mezi státem a představiteli plynárenských společností z 16. května 2006.(15) Výše zmíněným usnesením se Česká republika připojila k Bílé knize dopravní politiky z r. 2001. a byl tak schválen „Program podpory alternativních paliv v dopravě – zemní plyn“ jehož cílem je do roku 2020 dosáhnout minimálně 10% podílu zemního plynu na celkové spotřebě pohonných hmot. Předmětem následně uzavřené dohody je vytvoření dalších podmínek pro rozvoj užití zemního plynu v dopravě. Konkrétní závazky lze shrnout následovně (6): Stát se zavazuje:  spotřební daň na CNG do roku 2020 stanovit nejvýše na úrovni minimální spotřební daně dle směrnic EU,  provést analýzu možnosti převodu části vozového parku státních orgánů a jím řízených institucí na zemní plyn v rámci pravidelné obměny vozidel,  nadále finančně přispívat z Fondu dopravy na nákup, či přestavbu plynových autobusů,  podporovat jednání s tuzemskými výrobci automobilů o zahájení sériové výroby vozidel na CNG. Plynárenské společnosti se zavazují:  vybudovat do roku 2020 postupně 100 plnících stanic na CNG,  přispívat ke státní podpoře na plynofikaci autobusů MHD a veřejné linkové dopravy částkou 200tis. Kč na 1 autobus do celkové částky 10 mil. Kč ročně.


13

Od 1.1. 2007 došlo ke snížení sazby spotřební daně pro CNG na 0Kč/t. S nárůstem spotřeby v čase se pak bude tato sazba zvyšovat, až v roce 2020 dosáhne úrovně běžné před rokem 2007.(5) Konkrétní průběh zvyšování je zachycen v tabulce č.2. Tab. č.2:

Vývoj spotřební daně CNG

od 1.1. 2007 do 31.12. 2011 od 1.1. 2012 do 31.12. 2014 od 1.1. 2015 do 31.12. 2017 od 1.1. 2018 do 31.12. 2019 od 1.1. 2020

0 Kč/t (0 Kč/m3) 500 Kč/t (0,36 Kč/m3) 1.000 Kč/t (0,7 Kč/m3) 2.000 Kč/t (1,4 Kč/m3) 3.355 Kč/t (2,39 Kč/m3) Zdroj: www.cng.cz

Krom toho jsou od 1.1.2009 vozidla na CNG v případě jejich užití pro dopravu osob nebo nákladů s největší povolenou hmotností 12 tun osvobozena od daně silniční. 3.3.2 Infrastruktura Největší úskalí rychlejšího rozvoje spočívá v nedostatečné síti veřejných plnicích stanic. Zatímco v Německu jich slouží uživatelům přes 800, na našem území bylo ke konci března 2010 v provozu pouze 25 stanic. V plánu je otevírání dalších stanic tak, aby byla vybudována síť pokrývající velká města a důležité tranzitní cesty. Mapu všech stanic k 31.3.2010 pro orientační přehled zobrazuje obrázek č.2, podrobnější seznam je v příloze (Příloha č. 1). Na našem území byl pro spotřebitele vytvořen autonomní platební systém CNG Card CardCentrum, do kterého je v současnosti zapojeno 18 veřejných plnících stanic. Po registraci a poučení o způsobu plnění u některého ze smluvních partnerů (v současnosti mezi ně patří plynárenské podniky RWE, E.ON a Pražská plynárenská a dále společnosti Vítkovice Machinery Group a Bonett Bohemia) je uživateli vydána čipová karta. Ta slouží jednak k samoobslužnému non-stop přístupu ke stanici (v případě jejího umístění v areálu) a dále také jako „platební“ karta. Na konci měsíce je zákazníkovi zaslána faktura s podrobným výpisem plnění bez ohledu na které stanici, zapojené do systému tankoval. K nesporným výhodám tohoto platebního systému patří právě non-stop přístup k plničce a přehledné získání informací o jednotlivých tankováních. Vedle přijímání výše zmíněných klientských karet jsou některé plnicí stanice vybaveny také automaty na příjem kreditních karet VISA, EC/MC (9 plniček), karet CCS (4 plničky) nebo platbou v hotovosti (16 plniček). V případě jakéhokoliv problému je uveden kontaktní telefon na pověřenou osobu. Kromě veřejných plnících stanic, které jsou konstruovány jako rychloplnicí s dobou plnění do 3 až 4 minut, existují na trhu ještě stanice pro pomalé plnění.(4) Tento typ, označovaný jako VRA (Vehicle Refuelling


14

Appliance), je vhodný především pro osobní a lehké nákladní automobily, které nejezdí nepřetržitě a parkují na jednom místě. Vlastní plnění trvá až několik hodin a provádí se v době, kdy není vozidlo využíváno (např. přes noc). Jedna plnící stanice umožňuje plnění 1 až 2 vozidel, v případě optimálního harmonogramu plnění 4 až 6. Optimální počet vozidel závisí na jejich konkrétních projezdech a z toho vyplývajících nárocích na četnost plnění. Uplatnění nacházejí převážně v domácnostech nebo menších firmách. Stanice pro pomalé plnění jsou v některých případech přijatelnějším řešením, než rychloplnicí stanice. Mohou být instalovány všude tam, kde je zaveden zemní plyn a to v podstatně kratším čase s nižšími realizačními náklady. Ve spojení s převodem vozového parku na CNG může být pro některé podnikatelské subjekty tato varianta vhodným řešením.

Obr. 2

Plnící stanice CNG v ČR, stav k 31.3.2010 Zdroj: www.cng.cz

3.4 Časové řady Celá řada ekonomických informací, ať už vnitropodnikových nebo národohospodářských, mají často podobu chronologicky uspořádaných údajů. Jinými slovy tyto informace mají charakter časových řad. Hindls (10) charakterizuje časové řady jako posloupnost věcně a prostorově srovnatelných pozorování (dat), která jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času ve směru minulost – současnost. Analýzou (a podle po-


15

třeby i prognózou) časových řad se pak rozumí soubor metod, které slouží k popisu těchto řad (a případně k předvídání jejich budoucího chování). S časovými řadami se setkáváme v mnoha oblastech, například ve fyzice, biologii, meteorologii a v neposlední řadě v ekonomii. Základní ekonomické časové řady lze členit následovně:  Podle rozhodného časového hlediska na intervalové a okamžikové.  Podle periodicity na roční (někdy též dlouhodobé) a krátkodobé.  Podle druhu sledovaných ukazatelů na časové řady primárních (prvotních) ukazatelů a sekundárních (odvozených) charakteristik.  Podle způsobu vyjádření údajů na naturální ukazatele (hodnoty ukazatele vyjádřeny v naturálních jednotkách) a peněžní ukazatele.

3.5 Elementární charakteristiky Za základní krok při analýze časových řad Hindls (10) označuje získání rychlé a orientační představy o zkoumaném procesu pomocí vizuální analýzy chování ukazatele využívající grafu společně s určením elementárních statistických charakteristik. Mezi tyto charakteristiky řadíme (11):

1) absolutní přírůstek (diference) - pro časovou řadu délky n lze určit n-1 diferencí s nulovou, kladnou nebo zápornou hodnotou.

d t  yt  yt 1 , pro t = 2, 3,…,n průměrný absolutní přírůstek - hodnota závisí jen na obou krajních hodnotách, význam tak nachází u monotónně rostoucích nebo klesajících řad.

1 n 1  yn  y1  , pro t = 2, 3,…,n d dt   n  1 t 2 n 1 2) koeficient růstu - pro časovou řadu délky n lze určit n-1 bezrozměrných koeficientů růstu.

kt 

yt , pro t = 2, 3,…,n yt 1


16

průměrný koeficient růstu - jedná se o geometrický průměr jednotlivých koeficientů růstu.

n

k  n 1  k t  n1 t 2

yn , pro t = 2, 3,…,n y1

3) koeficient přírůstku - vzniká kombinací výše uvedených přístupů k měření dynamiky.

t 

dt y  yt 1 y  t  t  1  kt  1 , yt 1 yt 1 yt 1

pro t = 2, 3,…,n

průměrný koeficient přírůstku   k 1 Průměrné hodnoty se uplatňují u delších časových řad. Minařík (11) dále uvádí charakteristiky 100kt a 100бt neboli tempo růstu a tempo přírůstku, kdy původní charakteristiky jsou uvedeny v procentech. Existuje mezi nimi analogický vztah 100бt = 100kt – 100.

3.6 Modelování časových řad Za nejjednodušší a nejužívanější koncepcí modelování časové řady reálných hodnot yt je model jednorozměrný ve tvaru některé elementární funkce času, kdy Yt  f (t ), pro t = 2, 3,…,n. Yt znázorňuje teoretickou hodnotu ukazatele v čase t tak, aby rozdíly yt – Yt, označované zpravidla εt a nazývané nepravidelnými (náhodnými) poruchami, byly v úhrnu co nejmenší a zahrnovaly také působení ostatních faktorů na vývoj sledovaného ukazatele. (9) K výše zmíněnému modelu se přistupuje těmito způsoby:

1) Pomocí klasického (formálního) modelu - jedná se pouze o popis forem pohybu. Model vychází z dekompozice řady na čtyři složky časového pohybu, a to na trendovou Tt, sezónní St,


17

cyklickou Ct a nepravidelnou εt. Vlastní tvar rozkladu může být dvojího typu: 

aditivní, v němž yt = Tt + St + Ct + εt = Yt + εt kde, Yt se označuje jako modelová složka rovnající se

Tt+St+Ct. 

multiplikativní, v němž yt = Tt St Ct εt

Jednotlivé složky Hindls (10) v jiné své knize popisuje následovně:  Trend definuje jako hlavní tendenci dlouhodobého vývoje hodnot analyzovaného ukazatele v čase. Může mít podobu rostoucí, klesající nebo konstantní, kdy hodnoty kolísají kolem určité v podstatě neměnné úrovně.  Sezónní složka je pravidelně se opakující odchylka od trendové složky, vyskytující se u časových řad údajů s periodicitou kratší nebo rovnající se jednomu roku. Příčiny mohou být různé, například střídaní ročních období, různá délka pracovního cyklu nebo vliv společenských zvyklostí.  Cyklickou složkou rozumíme kolísání okolo trendu v důsledku dlouhodobého cyklického vývoje s délkou vlny delší než jeden rok. Statistické pojetí cyklu znamená dlouhodobé kolísání s neznámou periodicitou, které může mít i jiné příčiny než klasický ekonomický cyklus. Někdy bývá cyklická složka zahrnována pod trendovou část vyjadřující střednědobou tendenci vývoje.  Náhodná složka je taková veličina, kterou nelze popsat žádnou funkcí času. V ideálním případě jsou jejím zdrojem drobné, v jednotlivostech nepostižitelné příčiny, které jsou na sebe nezávislé. Chování takové náhodné složky pak můžeme popsat pravděpodobnostně.

2) Pomocí Boxovy-Jenkinsovy metodologie - za základní prvek konstrukce modelu časové řady považuje náhodnou složku, ta může být tvořena korelovanými náhodnými veličinami. Postup spočívá v korelační analýze více či méně závislých pozorování tvarově uspořádaných do časové řady. Předpokladem použití Boxovy-Jenkinsovy metodologie je dispozice delší časové řady, nejméně o cca 40 pozorováních.


18

3) Pomocí spektrální analýzy - považuje časovou řadu za množinu sinusových a kosinových křivek s různými amplitudami a frekvencemi. Toto pojetí umožní explicitní popis časové řady. V tomto modelu je místo času stěžejní faktor frekvence.

3.7 Mechanické vyrovnání Pro vyrovnání časové řady Minařík (11) uvádí jako jeden z teoreticky zdůvodněných a v praxi často používaných postupů použití tzv. klouzavých průměrů. Vzhledem k tomu, že klouzavý průměr je vypočten jako prostý aritmetický průměr a je umístěn do středu klouzavé části, je označován jako prostý klouzavý průměr. Vyhlazující účinek roste společně s délkou klouzavé části. Současně s tím dochází ke zvětšení nevyrovnané části na p 1 začátku a na konci, která činí na každém konci řady období, kde p 2 značí délku klouzavé části. V případě že p je sudé, neexistuje jediné prostřední období klouzavé části a je nutno provést centrování klouzavých průměrů. Význam mechanického vyrovnání ekonomických časových řad je obecně velmi značný. Použití nejjednodušších, prostých symetrických klouzavých průměrů je ovšem spojeno s řadou nedostatků, mezi něž vedle neexistence analytického vyjádření vyrovnaných hodnot patří především nevyrovnání koncové části časové řady.

3.8 Analytické vyrovnání Analytické vyrovnání časové řady spočívá v proložení pozorovaných hodnot řady vhodnou spojitou funkcí času – trendovou funkcí.(11) Hindls (9) dále uvádí, že touto metodou získáme souhrnnou informaci o charakteru hlavní tendence vývoje analyzovaného ukazatele v čase a navíc lze modelovat i další vývoj trendu v budoucnosti (ovšem pouze za předpokladu, že se nezmění charakter trendové funkce). Pro vyrovnání předkládá tyto typy trendových funkcí:  Lineární trend.  Parabolický trend.  Exponenciální trend.  Modifikovaná (posunutá) exponenciála.  Logistický trend.  Gompertzova křivka. Základní metodou proložení trendové funkce je dle Minaříka (11) metoda nejmenších čtverců. Ta je použitelná za předpokladu, že zvolená trendová funkce je lineární v parametrech. Z výše uvedených typů funkcí lze získat touto metodou přímo odhady parametrů lineární a kvadratické trendové


19

funkce, v případě exponenciální trendové funkce až po provedení linearizující transformace. U zbylých typů trendových křivek se pro odhad trendových parametrů používají jiné metody. 1) Lineární trend - jedná se o nejvíce používaný typ. Jeho význam spočívá v tom, že jej můžeme použít vždy, chceme-li alespoň orientačně určit základní směr vývoje analyzované časové řady, a jednak v tom, že v určitém omezeném časovém intervalu může sloužit jako vhodná aproximace jiných trendových funkcí (10). Vyjádříme jej ve tvaru

Tt  b0  b1t , kde b0 a b1 jsou neznámé parametry a t= 1,2,…,n je časová proměnná. K odhadu parametrů b0 a b1 použijeme metody nejmenších čtverců a dospějeme k soustavě dvou normálních rovnic

 y  nb  b  t  0  y t  b t  b t  0 t

0

1

2

t

0

1

V případě že ∑t=0, parametry trendové přímky můžeme zapsat následovně (11):

b0 

y

t

n

, b1 

 y t . t t

2

2) Parabolický trend - jde o často používaný typ, který má podobu

Tt  b0  b1t  b2 t 2 , kde b0, b1 a b2 jsou neznámé parametry a t= 1,2,…,n je časová proměnná. Protože i tato trendová funkce je lineární z hlediska parametrů, lze k odhadu parametrů použít metodu nejmenších čtverců. Získáme tak soustavu rovnic 2

 y  nb  b  t  b  t  y t  b t  b t  b t  y t  b t  b t  b t t

0

1

2

2

t

0

2

t

3

1

2

2

0

3

1

2

4

.


20

3) Exponenciální trend - tento typ lze zapsat ve tvaru

T t  b 0 b 1t  e b 0  b 1 t , kde b0, b1 a b2 jsou neznámé parametry a t= 1,2,…,n je časová proměnná. Funkce však není z hlediska parametrů lineární a nelze tak využít metody nejmenších čtverců. Proto musíme nejprve provést linearizující transformaci původní trendové exponenciály.(10) Po úpravách získáme soustavu rovnic

 log y  n log b  log b  t  t log y  log b  t  log b  t t

0

t

0

1

1

2

.

4) Modifikovaná exponenciála - tento typ náleží do kategorie funkcí, které ve vývoji mají asymptotu. Tato trendová funkce nalézá uplatnění v situacích, kdy podíly sousedních hodnot prvních diferencí hodnot časové řady yt, t=1,2,…,n, jsou přibližně konstantní, neboli oscilují kolem určité hodnoty. Modifikovaný exponenciální trend má tuto podobu:

Tt    b0 b1t , kde b1>0. Neznámé b0, b1 a ξ označujeme jako neznámé parametry a t= 1,2,…,n, je časová proměnná. K odhadu parametrů lze použít metody částečných součtů, metody dílčích průměrů nebo metody vybraných bodů.

5) Logistický trend - patří mezi trendové funkce s kladnou horní asymptotou a jedním inflexním bodem. Podle typického průběhu se tato skupina křivek nazývá S-křivky. V ekonomické oblasti se tento trend uplatňuje při modelování poptávky po předmětech dlouhodobé spotřeby nebo při modelování vývoje, výroby a prodeje některých výrobků. Oproti


21

předchozím typům není logistický trend jednoznačně definován a lze jej vyjádřit v různých tvarech, např. následovně:

Tt 

 , 1  b0 e b1t

kde b0, b1 a ξ označujeme jako neznámé parametry a t= 1,2,…,n, je časová proměnná. Pro odhad parametrů můžeme použít metody částečných součtů, metody vybraných bodů nebo metody diferenčních odhadů. 6) Gompertzova křivka - stejně jako logistický trend rovněž patří do skupiny S-křivek a vzniká transformací modifikovaného exponenciálního trendu, je však asymetrická. Má následující tvar: t

Tt  b0b1 , kde b0, b1 a ξ označujeme jako neznámé parametry a t= 1,2,…,n, je časová proměnná. Po provedení linearizující transformaci lze k odhadu parametrů použít metody částečných součtů.

3.9 Volba vhodného modelu Přednostní by při volbě modelu v praktických situacích měla být věcná hlediska, většinou však bývá nutné je doplnit o kritéria statistická. (9) Při provádění věcné ekonomické analýzy údajů časové řady lze posoudit průběh funkce (zda je rostoucí či klesající, zda má inflexní bod, zda roste nade všechny meze nebo má asymptotu). Je ale nutné zdůraznit, že takováto analýza umožní odkrýt pouze základní tendence vývoje zkoumaného ukazatele v hrubých rysech. Další jednoduchou možností je vizuální analýza grafu analyzované časové řady. Riziko však spočívá v subjektivitě volby, kdy různí uživatelé mohou dojít k odlišným závěrům. Statistická kritéria bývají z hlediska účelu modelování časových řad rozdělována na interpolační a extrapolační. Tzn, že je nutné přihlédnout k tomu, zda je hlavním účelem modelování trendu pouze popis minulého vývoje ukazatele (interpolace), či spíše snaha konstrukci předpovědi dalšího vývoje (extrapolace). Interpolační kritéria bývají založena na porovnání součtů (průměrů) čtverců odchylek empirických a teoretických hodnot a lze je tedy označit za


22

jakousi míru „přilnavosti“ modelu ke skutečnosti. Je zřejmé, že menší součet (průměr) čtverců znamená lepší model. Někdy se ovšem lze setkat s výhradami k jejich uplatnění. Jedná se o charakteristiky z oblasti regresní analýzy, ale analogie mezi analýzou časových řad a regresní analýzou není bezproblémová. Hlavní nevýhodou (zvláště u indexu korelace) je fakt, že modely s více parametry vedou k lepším výsledkům. Teoreticky tak lze sestavit pro n pozorování model založený na polynomu (n-1)vého řádu, pro který bude index korelace roven jedné. Při analýze časových řad ovšem preferujeme modely s menším počtem parametrů. Tento problém se někdy nazývá problémem parsinomie (ekonomie parametrů) má i bezprostřední dopady pro statistické postupy v tom, že čím více má model parametrů, tím méně přesně je lze odhadnout. Interpretace těchto parametrů bývá také nepřesvědčivá. Další nevýhodou přebírání charakteristik pro analýzu časových řad z regresní analýzy je skutečnost, že index korelace se pohybuje v intervalu <0,1> pouze pro modely lineární v parametrech odhadnuté pomocí metody nejmenších čtverců. Při užití jiné odhadové metody (např. pro logistický trend) se může snadno stát, že při hodnocení vhodnosti trendové funkce indexem korelace bude jeho hodnota větší než jedna. I přes výše námitky však lze konstatovat, že charakteristiky korelačního typu patří mezi nejpoužívanější argumenty k výběru modelu časové řady. Jednoduchým kritériem používaným při rozhodování mezi trendem lineárním, polynomickým a exponenciálním je rovněž metoda analýzy diferencí analyzované řady. Nejčastější způsob užití extrapolačních kritérií je založen na simulaci. Ta spočívá v tom, že z analyzované řady oddělíme určitou část pozorování a na vhodnost trendové funkce usuzujeme dle toho, jak dobře dokáže extrapolovat tato pozorování. Avšak modely, které byly vyhovující pro popis minulosti nemusí být úspěšné při popisu budoucnosti.

3.10 Měření kvality vyrovnání Při analytickém vyrovnání časové řady metodou nejmenších čtverců jde o řešení regresní úlohy s nezávislou časovou proměnnou. Součástí této úlohy je i úvaha o kvalitě vyrovnání, neboli o výstižnosti zvolené trendové funkce. (11) V problematice časových řad dostávají většinou přednost charakteristiky měřící velikost reziduální složky časové řady. Průměrné reziduum e 

1 n  et je automaticky rovno nule pro trendové funkce lineární n t 1

v parametrech stanovené metodou nejmenších čtverců. V ostatních případech je průměrné reziduum měřítkem velikosti systematické chyby, tj. nadhodnocení či podhodnocení skutečných hodnot v důsledku jejich nahrazení hodnotami vyrovnanými.


23

Velikost náhodné chyby spojené s vyrovnáním časové řady měří cha-

1 n rakteristika průměrné absolutní reziduální odchylky d e   et nebo n t 1 reziduální rozptyl

1 n 2 s   et a z něj n t 1 2 e

odvozená směrodatná odchylka

se (pro oba vztahy platí předpoklad e  0 ). U počítačových programů se obvykle vyskytují anglické zkratky výše uvedených pojmů M.E. (mean error = střední chyba odhadu), M.A.E. (mean absolute error = střední absolutní chyba odhadu) a M.S.E. (mean squared error = střední čtvercová chyba odhadu).

3.11 Popis sezónní složky Hindls (10) uvádí, že při zkoumání časových řad s periodicitou kratší než jeden rok (v praxi nejčastěji s periodou čtvrtletní nebo měsíční) se téměř vždy setkáváme s existencí sezónních vlivů, reprezentovaných v modelu časové řady sezónní složkou. Dále charakterizuje sezónní vlivy jako soubor přímých a nepřímých příčin, které se rok co rok pravidelně opakují. Výsledkem jejich působení jsou tzv. sezónní výkyvy, tj. pravidelné výkyvy zkoumané řady směrem nahoru a dolů vůči určitému dlouhodobému vývoji. Prvotním úkolem je identifikování takovýchto jevů a zvážení jejich významnosti. Po prokázání reálné existence sezónních vlivů následuje kvantifikace sezónních výkyvů. Protože periodické kolísání do značné míry zakrývá dynamiku ekonomických jevů a tím znemožňuje porovnání hodnot uvnitř daného roku, je nezbytné provést tzv. sezónní očištění s cílem eliminace sezónní složky. Ze statistického hlediska lze sezónnost měřit jako (11): 1) Proporcionální sezónnost - velikost kolísání souvisí s trendem. Amplituda se systematicky zvyšuje u řad s rostoucím trendem a snižuje u řad s trendem klesajícím. Sezónní výkyv a trendová složka se skládají násobením, charakteristikou sezónnosti je relativní bezrozměrná veličina – sezónní index. 2) Konstantní sezónnost - amplituda se nemění v závislosti na směru trendové složky, charakteristikou sezónního kolísání je v takovémto případě rozměrná absolutní veličina - sezónní konstanta, která se s trendem skládá sčítáním. Sezónní složka je v obou případech chápána jako deterministická a neměnná v celém časovém úseku.


24

V praktických ekonomických aplikacích se často používá charakteristika triviálního pojetí sezónnosti, jenž je i přes nepříliš dobré statistické vlastnosti numericky snazší.(9) Tento přístup využívá k měření sezónnosti primitivní veličiny empirického sezónního indexu. Dle Minaříka (11) pak empirický sezónní index pro j-té dílčí období každé periody je číslo Ij, j=1,2,…,m a vyrovnaná hodnota Yij ( obsahující trend a sezónnost) je dána jako součin Yij = Tij · Ij, kde Tij označuje trendovou složku časové řady. Index je definován jako aritmetický průměr podílů pozorovaných a trendových hodnot stejnojmenného dílčího období za všechny periody řady a vypočítá se

1 k y ij Ij   . k i 1 Tij Předpokladem je, že náhodné chyby jednotlivých podílů, které oscilují kolem skutečné hodnoty sezónního indexu, jsou eliminovány výpočtem průměrné hodnoty za větší počet period.

3.12 Konstrukce předpovědí časových řad Mezi prognostickými metodami hrají významnou roli statistické prognostické metody. Do této skupiny náleží techniky extrapolace jednorozměrných a vícerozměrných časových řad, techniky modifikující různé metody regresní analýzy, metody národního účetnictví (především metody rozvrhování) a některé další. Ve statistické a ekonomické praxi jsou nejvíce využívány metody extrapolace časových řad. (10) Podstatou extrapolačních metod je studium historie zkoumaných údajů, na jehož základě se zákonitosti vývoje minulých období a přítomnosti přenesou do budoucnosti za předpokladu ceteris paribus. Tyto metody jsou tedy založené na deterministickém principu, podle něhož budoucnost vyplývá z minulosti. Vlastní extrapolace je velmi jednoduchá a tzv. bodovou předpověď získáme dosazením příslušné hodnoty časové proměnné tn+1, tn+2,… do vzorce systematické složky časové řady. (11) Označíme-li yn poslední známou hodnotu časové řady, pak se pokoušíme o konstrukci budoucí hodnoty yni, kde i>0 je tzv. horizont předpovědi. Je zřejmé, že bezchybná předpověď je spojena s určitou chybou předpovědi. Možná chyba předpovědi je tím větší, čím kratší je pozorovaná délka časové řady, čím nedokonalejší je popis uplynulého vývoje a čím vzdálenější je horizont předpovědi. Jistá část chyby předpovědi ovšem spočívá i v budoucí nejistotě, neboť není zaručeno, že současné zákonitosti budou beze změny platit i v budoucnosti. Skutečnou chybu předpovědi nemůžeme určit dříve, dokud není známá skutečná hodnota yn+i. Proto se zpravidla vychází z tzv. pseudopředpovědí, při nichž za neznámé „budoucí“


25

hodnoty pokládáme několik posledních pozorovaných hodnot časové řady. Zatímco skutečné chyby pseudopředpovědí jsme schopni určit okamžitě (např. pomocí Theilova koeficientu nesouladu), skutečné chyby ostrých předpovědí můžeme zjistit až po uplynutí horizontu předpovědi.

Vlastní práce

4

26

Vlastní práce

4.1 Statistické zpracování V této části práce jsou na základě statistického zpracování popsány průměrné ceny CNG na veřejných plnících stanicích, a to od roku 2005 až do současnosti. Chceme-li se rozhodnout, zda má pro nás vůbec smysl uvažovat o nahrazení konvenčních ropných paliv v dopravě zemním plynem, je užitečné seznámit se s historickým vývojem nákladů na samotnou surovinu – CNG. Je třeba zdůraznit, že běžné užívání tohoto paliva je stále teprve na počátku a v porovnání s ropnými palivy je trh podstatně méně rozvinutý. Jednotlivé vlastníky plnících stanic lze rozdělit do tří skupin:  plynárenské firmy, které plní podmínky výše zmíněné „Dobrovolné dohody mezi státem a plynárenskými společnostmi“ (E.ON, Pražská plynárenská a RWE Plynoprojekt),  společnosti, které aktivně využívají CNG ve svém vozovém parku, případně jinak participují na jeho rozvoji a svou vlastní stanici zpřístupňují i pro ostatní zájemce (např. ČSAD Liberec, Dopravní podnik města Pardubice, FTL a TEDOM),  subjekty provozující čerpací stanici s běžnými pohonnými hmotami a CNG pro ně představuje rozšíření nabídky (např. EIKA Znojmo, Shell). Pro statistické zpracování jsem použil data získaná přímo od jednotlivých prodejců. Zvláště údaje za starší období bohužel nejsou kompletní a díky výpočtům průměrů tak trpí zkreslením. I přes tyto nedostatky si dovoluji tvrdit, že se jedná o jedny z nejpřesnějších dnes dostupných údajů. 4.1.1 Celkový vývoj V grafu č.1 uvádím historický vývoj v stlačeného zemního plynu v Kč/kg. Údaje do r. 2007 jsou očištěny od spotřební daně, od 1.lednu 2007 je spotřební daň až do současnosti nulová. Pro přehlednost jsou data uvedena za jednotlivá čtvrtletí. V analýze časové řady počítám s údaji v měsíčním vyjádření, kompletní údaje uvádím v příloze (Příloha č.2). Pro vlastní výpočty jsem využil programu MS Excel.

Vlastní práce

27

Průměrné ceny CNG v letech 2005 až 2009

Ceny Kč za kg CNG

24,00 22,00 20,00 18,00 16,00 14,00 12,00

05 .0 5 IV .0 5 I.0 6 I I. 06 III .0 6 IV .0 6 I.0 7 I I. 07 III .0 7 IV .0 7 I.0 8 I I. 08 III .0 8 IV .0 8 I.0 9 I I. 09 III .0 9 IV .0 9 III

I I.

I.0

5

10,00

Skutečné hodnoty

Graf č.1:

Průměrné ceny CNG v letech 2005 až 2009

Na první pohled je patrná růstová tendence bez výrazných výkyvů. Oproti ropným pohonným hmotám, jejichž konečná cena se může měnit den ode dne, se CNG mění pouze mírně. Ke změnám u jednotlivých společností dochází pouze zřídka, často po několika měsících či letech. Příkladem může být společnost Pavel Švestka, s.r.o. provozující plnící stanici v Milovicích nad Labem, která od zahájení jejího provozu v lednu 2009 cenu za celou dobu zachovala ve stejné výši. Podobnou cenovou politikou se vyznačují i ostatní společností. Výjimku tvoří pouze RWE Plynoprojekt, s.r.o., který ve své síti váže ceny na průměrné ceny nafty. Na dotaz jakým způsobem tak činí mi bylo sděleno, že ceny jsou kalkulovány podle interního vzorce, v němž hraje roli cenová hladina motorové nafty zveřejňovaná Českým statistickým úřadem. Snahou je zachovat určitý stálý rozdíl mezi CNG a naftou. Na začátku zkoumaného časového období jsou parné mnohem delší konstantní období než na jeho konci. To je jednak způsobeno rostoucím množstvím subjektů provozujících stanice, dále také výše zmíněnou kalkulací cen společností RWE Plynoprojekt, s.r.o. 4.1.2 Elementární charakteristiky Jako doplněk ke grafu historického vývoje jsem pro získání orientační představy o zkoumané časové řadě provedl výpočet elementárních charakteristik. Jejich tabulkový přehled uvádím v příloze (Příloha č. 3). V řadě dochází pouze k pozvolným výkyvům směrem nahoru, od druhé poloviny r. 2008 poté ke změnám dochází prakticky každý měsíc a to v obou směrech. Největší tempo přírůstku je patrné vždy v prvním měsíci roku. Tuto skutečnost lze přisuzovat změnám cen zemního plynu, ke kte-

Vlastní práce

28

rým dochází každoročně právě na začátku roku a lze v této souvislosti mluvit o sezónnosti.

4.1.3 Mechanické vyrovnání Pro vyrovnání časové řady jsem nejprve použil v praxi často používané metody výpočtu prostých klouzavých průměrů. Časová řada má data vedena na měsíční bázi, proto jsem stanovil p=12. Po výpočtu klouzavých průměrů jsem s ohledem na sudou hodnotu p provedl centrování. Délka nevyrovnané části na začátku a na konci činí 6 měsíců. Grafické znázornění klouzavých průměrů znázorňuje graf č. 2, úplné vypočtené hodnoty jsou v příloze (Příloha č. 4). Mechanické vyrovnání

Ceny CNG (Kč/kg)

25 23 21 19 17 15

Skutečné hodnoty

Graf č.2:

9

IX .0 9

09

VI .0

II.

7

8 VI I.0 8 XI .0 8

IV .0

XI I.0

VI II. 07

V. 07

7 I.0

6

X. 06

6 .0

VI .0

III

XI .0 5

I.0

5 IV .0 5 VI II. 05

13

Vyrovnané hodnoty

Mechanické vyrovnání – metoda klouzavých průměrů

4.1.4 Analytické vyrovnání Po mechanickém vyrovnání jsem provedl vyrovnání analytické, které spočívá v proložení skutečných hodnot vhodnou spojitou trendovou funkcí. Konkrétně jsem použil lineární, parabolický a exponenciální trend. Rovnice lineární funkce získaná metodou nejmenších čtverců vyšla následovně:

Tt  19,6725  0,1516t

Vlastní práce

29

Pro odhad parametrů parabolického trendu jsem rovněž použil metody nejmenších čtverců, vypočtená trendová funkce má následující tvar:

Tt  20, 2182  0,1516t  0,0018t 2 Při výpočtu parametrů exponenciální trendové funkce není možné přímo použít metody nejmenších čtverců. Proto jsem použil metodu linearizující transformace a dostal následující tvar funkce:

log Tt  log1,2895  t  log 0,0035 Výpočtu jsou uvedeny v příloze (Příloha č. 5). Analytické vyrovnání - parabolický trend

Ceny CNG (Kč/kg)

25 23 21 19 17 15

I.0 5 IV .0 5 VI I.0 5 X. 05 I.0 6 IV .0 6 VI I.0 6 X. 06 I.0 7 IV .0 7 VI I.0 7 X. 07 I.0 8 IV .0 8 VI I.0 8 X. 08 I.0 9 IV .0 9 VI I.0 9 X. 09

13

Skutečné hodnoty

Graf č.3:

Parabolický trend

Vyrovnané hodnoty

Analytické vyrovnání pomocí parabolického trendu

Nejdůležitějším kritériem při určení vhodného modelu trendu by měli být věcná hlediska, doplňková pak kritéria statistická. Prostým vizuálním zkoumáním je po celé období patrný „skokový“ růstový trend, kdy po růstu na počátku roku dochází ke stagnaci a následném mírném nárůstu. Tento růst nejlépe vyrovnává parabolický trend (Graf č. 3), což dokazuje i měření kvality vyrovnání. Index korelace (I) vykazuje hodnotu rovnu 0,9783, což lze interpretovat jako 97,83% kvalitu vyrovnání vypočtených hodnot oproti hodnotám skutečným (pro srovnání pro lineární trend I= 0,9618 a pro exponenciální trend I=0,9479). Jako další charakteristiky měřící kvalitu vyrovnání zmíním průměrnou absolutní reziduální odchylku (de) rovnu 0,3605 a reziduální rozptyl (se2) roven hodnotě 0,2089.

Vlastní práce

30

4.1.5 Měření sezónnosti Znalost sezónní složky časové řady je jedním z předpokladů předpovědi budoucích hodnot. Pro naše potřeby postačuje užití triviálního modelu sezónnosti, jenž využívá výpočtů empirických sezónních indexů. Ten se značí Ij a stanovuje se pro každé období zvlášť, v našem případu pro každý měsíc. Jako kontrolní výpočet můžeme použít součet dílčích indexů, v případě správnosti se výsledek musí přibližně rovna počtu sezónních indexů. Tab. č.3: Empirické sezónní indexy

Ij leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec součet

Hodnota 1,0384 1,0283 1,0195 1,0108 0,9986 0,9953 0,9942 0,9875 0,9797 0,9915 0,9833 0,9745 12,0015

K největšímu nárůstu dochází v měsících na začátku roku. Tuto skutečnost lze přisuzovat již zmiňovanému smluvnímu uzavírání cen s plynárenskými společnostmi, přičemž ke změnám cen zemního plynu jako podkladové suroviny nejčastěji dochází k počátku roku. Domnívám se, že nárůsty v dalších měsících jsou dány postupným uváděním těchto změn do praxe. 4.1.6 Extrapolace Extrapolační metody vycházejí ze studia historických dat, přičemž zjištěné zákonitosti se snaží uplatnit v budoucích obdobích. Samotná extrapolace je jednoduchá a jejím principem je dosazení do vztahu: Yij  Tij  I ij ,

kde Iij označuje empirický sezónní index a Tij trendovou složku.(11)

Vlastní práce

31

Trendovou složku determinuje vypočtená funkce parabolického trendu vyrovnávající skutečné hodnoty časové řady, za hodnoty časové proměnné t dosazujeme tn+1, tn+2,…,tn+12. Empirické sezónní indexy jsme získali v předchozím kroku a můžeme tak dosadit do vzorce. Pro první tři měsíce roku 2010 získáme hodnoty uvedené v následující tabulce, které můžeme porovnat s již známými údaji. Tab. č.4: Extrapolace 1Q 2010 a porovnání se skutečností

Měsíc I.10 II.10 III.10

Predikované hodnoty 24,04 23,85 23,68

Skutečné hodnoty 22,43 22,47 22,48

Přepočtené hodnoty mají klesající trend, což je dáno sezónními indexy. V předchozích letech na začátku roku pravidelně docházelo k nejvýraznějšímu zvyšování cen. Predikované hodnoty jsou však vyšší než hodnoty skutečné. Dle mého názoru lze tento vývoj přičíst hospodářské krizi a nižší poptávce ve světě. Např. cena za odebranou MWh zemního plynu pro kategorii domácnosti s největším odběrem nad 63MWh/rok klesla u společnosti E.ON z 1 220,29Kč v roce 2009 na 973,96Kč v roce 2010.(18) K podobnému vývoji došlo i u ostatních společností, přičemž v předchozích letech docházelo k růstu. Jak již bylo popsáno výše, extrapolace vychází z předpokladu ceteris paribus a není schopna reagovat na aktuální změny.

4.1.7 Srovnání cen s běžnými palivy Z grafického znázornění vývoje konečných cen sledovaných pohonných hmot (Graf č. 4) je patrné že, ceny nejběžnějších paliv – nafty a naturalu 95, vykazují větší výkyvy než je tomu u stlačeného zemního plynu. Lze se domnívat, že tyto výkyvy jsou způsobeny např. častějšími změnami cen ropy na komoditní burze, kurzovými nebo daňovými změnami které na zemní plyn nepůsobí vůbec nebo v menší míře. Přesné vyčíslení jednotlivých závislostí však přesahuje rámec této práce.

Vlastní práce

32

Vývoj cen pohonných hmot 40 Kč 35 Kč 30 Kč 25 Kč 20 Kč

III

I.0

5 .0 5 VI .0 5 IX .0 5 XI I.0 5 III .0 6 VI .0 6 VI I I. 06 XI .0 6 II. 07 V. 0 VI 7 II. 07 XI .0 7 II. 08 IV .0 8 VI I .0 8 X. 08 I.0 9 IV .0 9 VI I .0 9 X. 09

15 Kč

CNG

Graf č.4:

Natura l95

Nafta

Vývoj spotřebitelských cen pohonných hmot od 1/2005 do 10/2009 Zdroj: Ministerstvo průmyslu a obchodu a vlastní práce

Další možnou otázkou je, do jaké míry jsou jednotlivé ceny od sebe odvislé. Ke zjištění můžeme využít korelační a regresní analýzy. Podle Blaškové (1) pro výpočet závislosti kvantitativních znaků je nejpoužívanější korelační koeficient (tzv. Pearsonův-Bravaisův koeficient). Ten je definován jako r

s xy sx  sy

,

kde sx je směrodatná odchylka znaku x, sy je směrodatná odchylka znaku y a sxy je kovariace mezi znaky x a y. Korelační koeficient nabývá hodnot z intervalu <-1,1>, kde r=-1 značí zápornou lineární závislost a r=1 kladnou lineární závislost. Pro vlastní výpočet jsem použit průměrné spotřebitelské ceny pohonných hmot publikované ministerstvem průmyslu a obchodu, ceny CNG jsem použil z vlastní práce. Korelační koeficient srovnávající CNG a natural 95 vyšel 0,0499, pro CNG a naftu pak 0,2127. Obě tyto hodnoty náleží do intervalu <-0,3;0,3> které lze interpretovat jako nulový stupeň vazby (1).

4.2 Praktické využití V případě rozhodnutí o převodu vozového parku na CNG nastávají dvě možné varianty (13), a sice přestavba stávajícího vozidla nebo pořízení sériově vyráběného vozu. Obě alternativy se odlišují hlavně v tom, co je po-

Vlastní práce

33

tenciální majitel ochoten obětovat a jaké jsou jeho finanční možnosti. Více využívanou variantou je v současnosti koupě sériově vyráběných vozidel.  Přestavba Přestavbu lze provést jak u benzínovým tak i naftových motorů, přičemž tuto instalaci lze rozčlenit na dva podtypy: a) První variantou je instalace kitů palivového systému CNG od zahraničních výrobců, které provádějí nejčastěji menší firmy. Jedná se o předpřipravené systémy instalované buď do benzínového nebo naftového vozidla, což lze přirovnat k přestavbě na LPG. b) Druhá možnost se vyznačuje větším zásahem do karoserie případně do podvozku vozu, kde se umisťují tlakové lahve na CNG. Tímto zůstává ponechána standardní velikost zavazadlového prostoru nebo v případě vozů pick-up užitného prostoru. Touto komplexnější přestavbou se zabývají státem licencované společnosti, zpravidla automobilky nebo jejich pobočné závody.  Sériová výroba (OEM) Jedná se o mnohem komfortnější a v současnosti využívanější možnost. Automobil netrpí nedostatky přestaveb a na první pohled působí zcela standardně. Vozy bývají zpravidla dvoupalivové, přičemž pro záložní situace je zabudována benzínová nádrž o objemu do 15l. Ta slouží pouze pro dojezd, který se pohybuje od 100 do 200km. Výrobce rovněž přebírá garanci na celý vůz, včetně servisních služeb. Na českém trhu nabízí vybrané modely osobních a užitkových vozidel ve verzi s plynovým pohonem dovozci značek Fiat, Iveco, Mercedes-Benz, Opel a Volkswagen, nákladní automobily pak Iveco, Mercedes-Benz a Renault. Ty se uplatňují převážně jako svozová a čistící vozidla pro účely komunálních služeb. Co se týče CNG autobusů tak vedle zahraničních výrobců Iveco a Mercedes-Benz se jejich výrobou zabývají tuzemské firmy SOR Libchavy a Tedom. Vzhledem k tuzemským současným podmínkám je pochopitelné, že nabídka vozidel např. v Německu je daleko pestřejší. Toho využívají některé firmy které se zabývají importem tamních nových i ojetých vozů. Zvláště u osobních automobilů je patrné, že tento segment tvoří pro dovozce pouze okrajovou část trhu. Až na některé výjimky se modely vyznačují pouze jednou výkonovou a výbavovou řadou. Tím má potenciální zájemce o CNG auto dosti často omezenou možnost volby doplňkové výbavy na kterou je dnes u aut na benzín či naftu zvyklý.

4.2.1 Příklad využití Pro názornější srovnání ekonomické situace si představme následující případ. Společnost pro své distribuční účely poptává nové menší užitkové vo-

Vlastní práce

34

zidlo typu VAN a řeší otázku jaký zvolit pohon. Vozidlo je používáno pro každodenní distribuční účely na kratší až středně dlouhé vzdálenosti (maximálně do 300km), pro které nečiní problém dostupnost plnící stanice. Trasu lze naplánovat tak, aby v případě potřeby vozidlo mohlo doplnit palivo. Tomuto zadání na trhu vyhovují například tyto modely Opel Combo a Volkswagen Caddy Life. Pro porovnání jsem těmto modelům vybral alternativy s benzínovým a naftovým pohonem se srovnatelným výkonem a základním vybavením. Pro vlastní propočet jsem použil ceny platné k 31.3.2010 bez nabízených časově omezených cenových zvýhodnění. V propočtu návratnosti jsem použil informace získané od dovozců, ceny paliv jsou rovny průměrným cenám za březen 2010. Ty jsem získal z vlastní práce a od společnosti CCS.  Opel Combo – vůz je v nabídce ve dvou provedeních. Klasický 2-místný van má maximálním úložným prostor o velikosti 2765l (po sklopení sedadla spolujezdce 3200l). Druhou variantou je provedení Tour, které disponuje 5 místy a zavazadlovým prostorem 455l (3050l po sklopení sedadel). Obě provedení mají posuvné zadní dveře a dveře zavazadlového prostoru otevírající se v úhlu 180o. V nabídce je jeden CNG motor s označením 1.6 CNG o výkonu 69kW. Pro verzi Van je k dispozici jedna třída výbavy, pro verzi Tour pak tříd pět. Pro porovnání jsem vybral užitkovou variantu, ostatní srovnávané verze a další informace jsou obsaženy v tabulce (Tab.4). Tab. č.5: Opel Combo - srovnávané varianty

motor kombinovaná spotřeba nádrž dojezd v km cena (bez DPH)

CNG benzín nafta 1.6 CNG, 69kW/94k 1.4 16V, 66kW/90k 1.7 CDTI, 74kW/100k 4,9 6,2 5,2 19kg/14l 52 l 52 l 370/180* 830* 1000* 433 920,00 Kč 333 960,00 Kč 433 920,00 Kč * odhad Zdroj: Opel

Tento model je zajímavý tím, že cena naftové varianty je totožná s cenou CNG varianty. Díky nižším provozním nákladům tak od počátku dochází k úspoře. U modelu se zážehovým motorem se investice ve výši 99 960 Kč vyrovná po téměř 121 000 km, jak je patrné z grafu (Graf č.5).

Vlastní práce

35

Opel Combo 300 000,00 Kč

Náklady

250 000,00 Kč 200 000,00 Kč 150 000,00 Kč 100 000,00 Kč 50 000,00 Kč 0,00 Kč 0

30000

60000

90000

120000

150000

180000

Ujeté km CNG

Graf č.5: anty

Natural95

Opel Combo – srovnání vynaložených nákladů plynové a benzínové vari-

 Volkswagen Caddy Life – tento typ je odvozen od modelu Caddy, přičemž může být 5 nebo 7 místný. Velikost zavazadlového prostoru je u 5mísné verze až 2850l (bez sklopení sedadel 750l). Variantu na zemní plyn nabízí jeden motor s označením 2.0l CNG EcoFuel a s jednou výbavovou řadou stejně jako u ostatních paliv.

Tab. č.6: Volkswagen Caddy Life – srovnávané varianty CNG motor 2.0 CNG 80kW/109k kombinovaná spotřeba 6,0 nádrž 26kg/13l dojezd v km 440/130* cena (bez DPH) 464 108,00 Kč

benzín 1,6 75kW/102k 8,2 60 740* 389 211,00 Kč

nafta 1.9 TDI 77kW/105k 6,0 60 1000* 435 414,00 Kč * odhad Zdroj: Volkswagen

Také u tohoto typu vozu je potřeba počítat s dosti značnou počáteční investicí. Oproti benzínové variantě zákazník vynaloží o 74 897 Kč více, u naftové je nucen připlatit 28 694 Kč. Obě varianty jsou pro přehlednost zachyceny v grafech (Graf č. 6 a Graf č. 7). Vynaložené zvýšené náklady se tak díky nižšímu rozdílu ve spotřebě vyrovnají paradoxně dříve u benzínové varianty, a to přibližně po 62 000 km (u naftové po cca 70 000 km).

Vlastní práce

36

VW Caddy Life 300 000,00 Kč

Náklady

250 000,00 Kč 200 000,00 Kč 150 000,00 Kč 100 000,00 Kč 50 000,00 Kč 0,00 Kč 0

30000

60000

90000

120000

150000

180000

Ujeté km CNG

Graf č.6: varianty

Natural 95

VW Caddy Life – srovnání vynaložených nákladů plynové a benzínové

VW Caddy Life 300 000,00 Kč Náklady

250 000,00 Kč 200 000,00 Kč 150 000,00 Kč 100 000,00 Kč 50 000,00 Kč 0,00 Kč 0

30000

60000

90000

120000

150000

180000

Ujeté km CNG

Graf č.7: varianty

Nafta

VW Caddy Life – srovnání vynaložených nákladů plynové a naftové

U obou variant byly prokázány nižší provozní náklady ve srovnání s běžnými pohonnými hmotami. Zvýšená počáteční investice oproti porovnávaným konvenčním variantám se však jeví jako značná. Zmiňovanou výjimku tvoří první porovnávaný model, kdy díky cenové politice společnosti Opel je CNG varianta stejně nákladná jako naftová verze. Ujetí 121 000 km u modelu Combo, respektive 60 000 km u druhého modelu zabere dosti dlouhou dobu, což nebude dle mého názoru zajímavé pro společnosti pořizující si tento typ vozů na leasing. Provozní náklady

Vlastní práce

37

však nemusí být hlavním rozhodujícím bodem. Roli mohou hrát např. marketingové aspekty, kdy se případný majitel může prezentovat jako dbalí k životnímu prostředí.

Diskuze

5

38

Diskuze

Celkově lze trh s CNG v České republice charakterizovat jako stále na počátku rozvoje. Je však třeba poznamenat, že mnoho v této oblasti už bylo vykonáno. Největší slabinou je nedokonalá síť plnících stanic, menší nabídka vozidel a jejich kratší dojezd. Ovšem konstatování, že vzhledem k nedostatkům je tento segment nezajímavý v dnešní době už těžko obstojí. Některé firmy dnes už běžně využívají vozidel poháněných tímto palivem. Mezi tyto společnosti patří např. DHL Express zabývající se logistikou, Pražské služby, autopůjčovna Sixt, nebo některé dopravní podniky. Neoddiskutovatelným přínosem aut s CNG pohonem je jejich ekologický přínos, které pro mnohé firmy znamená posílení vlastního image navenek. Pozitivně lze hodnotit cenovou stabilitu stlačeného zemního plynu, se kterou lze počítat díky zakotvené smluvní legislativní úpravě i ve střednědobém horizontu. Nehrozí tak výrazné cenové výkyvy, jaké známe z nedávné doby u paliv na bázi ropy. V otázce budoucnosti se přikláním k Jiřímu Šimkovy (17), který směry vývoje definuje následovně. Pro potřebný rozvoj sítě plnících stanic budou důležitou roli hrát dopravci s početným vozovým parkem, kteří budou motivování ekonomickým prospěchem. Rozvoj by měl být nejrychlejší v místech se silným zatížením emisí z dopravy, která by postupně měla vytvářet zastupitelnou síť. Dále je výhodné navázat na subjekty, které vozidla s plynovým pohonem již používají. Takové lokality zaznamenají postupně kvantitativní rozvoj, jak se budou přidávat další subjekty, a z těchto míst se bude infrastruktura šířit dále.

Závěr

6

39

Závěr

Tato bakalářská práce měla za cíl popsat současné možnosti využití stlačeného zemní plynu v dopravě a přitom se zaměřit na ekonomické aspekty. V pasáži věnované teoretické části tématiky bylo kromě jiného popsána legislativní oblast věnující se danému problému. Z ní jasně vyplývá podpora rozvoje této oblasti se snahou dosáhnout cílů vytyčených do roku 2020 jak v evropském, tak v tuzemském rámci. Jako nejdůležitější se jeví „Usnesení vlády č. 563“ z 11. května 2005 a na ní navazující „Dobrovolná dohoda mezi státem a představiteli plynárenských společností“ z 16. května 2006. V dohodě se obě strany zavázaly ke konkrétním činům, které lze shrnout následovně: stát zajistí výhodnější daňové podmínky pro vozidla využívající CNG a plynárenské společnosti zajistí vybudování potřebné infrastruktury a v případě zájmu finančně podpoří užití stlačeného zemního plynu ve veřejné dopravě. V první části vlastní práce byla provedena analýza cen CNG na veřejných čerpacích stanicích za období 2005 až 2009. Na základě výpočtu elementárních charakteristik vývoje bylo zjištěno, že ceny tohoto paliva zaznamenávají pouze mírné cenové výkyvy s trendem postupného nárůstu. Časová řada byla vyrovnána jak mechanicky pomocí klouzavých průměrů, tak také analyticky pomocí lineárního, parabolického a exponenciálního trendu. Z měření kvality vyrovnání vyšel nejlépe parabolický trend, pro který byl index korelace roven 0,9783. Dále bylo provedeno měření sezónnosti podle modelu triviálního měření sezónnosti. Na jeho základě bylo zjištěno, že k největšímu cenovému nárůstu dochází pravidelně na začátku roku. Tuto skutečnost je dle mého názoru zapříčiněny uzavíráním smluv na delší časová období, přičemž za jejich počátek bývá obvykle brán začátek roku. Následně byla provedena extrapolace s výhledem na první tři měsíce roku 2010. Predikované hodnoty měly klesající charakter, nicméně po porovnání se skutečnými hodnotami vykazovali nadhodnocenost. Tento fakt mohl být zapříčiněn nepříznivou aktuální ekonomickou situací, kterou není schopna předpovědět. Na základě výpočtu korelačního koeficientu byla prokázána nezávislost mezi cenami stlačeného zemního plynu a nejrozšířenějšími palivy naturalu 95 a motorové nafty. V další části byla na vybraném případu demonstrována případná zvýšená počáteční investiční náročnost při pořízení nového CNG vozu. Tato nevýhoda je však v čase vyrovnána příznivějšími provozními náklady. Jako potenciální uživatel byl definován běžný ekonomický subjekt sídlící v blízkosti veřejné plnící stanice, který by na pořízení nezískal žádné dotace nebo příspěvky. Závěrem lze tedy konstatovat, že CNG jako palivo v dopravě má velkou perspektivu a s úspěchem ho lze používat i dnes. Provozování plyno-

Závěr

40

vého vozidla však oproti běžnému vozidlu vyžaduje důkladnější plánování zvolené trasy a co možná nejčastější provoz, který zajistí rychlejší návratnost investice do pořízeného vozu.

Použité zdroje

7

41

Použité zdroje

1.) BLAŠKOVÁ, VERONIKA, ET AL. Statistika II. 1. vyd. Brno : MZLU v Brně, 2009. 225 s. ISBN 978-80-7375-296-5. 2.) CCS [online]. 2010 [cit. 2010-04-19]. Ceny pohonných hmot v ČR. Dostupné z WWW: . 3.) CNG - stlačený zemní plyn [online]. [cit. 2010-03-01]. Historie plynu v dopravě. Dostupné z WWW: . 4.) CNG - stlačený zemní plyn [online]. [cit. 2010-03-01]. Pomaluplnící stanice. Dostupné z WWW: . 5.) CNG - stlačený zemní plyn [online]. listopad 2006 [cit. 2010-03-12]. Zemní plyn v dopravě od 1. ledna 2007 výrazně zlevní !. Dostupné z WWW: . 6.) Česká plynárenská unie [online]. 2006-06-04 [cit. 2010-03-03]. Plynárenství uzavřelo jednání se státní správou. Dostupné z WWW: 7.) Česká plynárenská unie [online]. [cit. 2010-03-01]. Zemní plyn. Dostupné z WWW: . 8.) DUŠEK, LUDĚK. Mnisterstvo průmyslu a obchodu [online]. 2009-11-12 [cit. 2010-04-25]. Ropa a ropné produkty za 1. až 3. čtvrtletí 2009. Dostupné z WWW: .

Použité zdroje

42

9.) HINDLS, RICHARD; HRONOVÁ, STANISLAVA; NOVÁK, ILJA. Metody statistické analýzy pro ekonomy. 2. přepracované vyd. Praha : Management Press, 2000. 259 s. ISBN 80-7261-013-9. 10.) HINDLS, RICHARD, ET AL. Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha : Professional Publishing, 2007. 415 s. ISBN 978-80-86946-6. 11.) MINAŘÍK, BOHUMIL. Statistika I Popisná statistika – druhá část. 3. přepracované vyd. Brno : MZLU v Brně, 2008. 226 s. ISBN 978-80-7375-152-4. 12.) NOVÁK, PAVEL. NGV – Manažer, Český plynárenský svaz . 2010-20-04 10:15; [cit. 2010-04-24]. Řízený rozhovor 13.) NOVÁK, PAVEL. Statistika vozidel [online]. 2010-04-24 11:27; [cit. 201004-24]. Osobní komunikace 14.) Opel [online]. [cit. 2010-04-19]. Webová prezentace Opel Combo. Dostupné z WWW: . 15.) SCHAUHUBEROVÁ, MARKÉTA. Česká plynárenská unie [online]. [cit. 2010-03-01]. Materiál shrnující výhody zemního plynu v dopravě. Dostupné z WWW: . 16.) ŠEBOR, GUSTAV; POSPÍŠIL, MILAN; ŽÁKOVEC, JAN. Technickoekonomická analýza vhodných alternativních paliv v dopravě : 2. část (revidovaná) [online]. Praha : Ústav technologie ropy a petrochemie, Fakulta technologie ochrany prostředí, Vysoká škola chemicko technologická v Praze, červen 2006 [cit. 2010-03-03]. Dostupné z WWW: . 17.) ŠIMEK, JIŘÍ. Využívání alternativních paliv v dopravě – cesta k vyšší diverzifikaci a nezávislosti pro ekonomiku. In Ekonomické znalosti pro tržní praxi : mezinárodní vědecká konference. Olomouc : Univerzita Palackého v Olomouci, 2006, s. 246 – 256. ISBN 80-244-1468-6.

Použité zdroje

43

18.) TZB-info [online]. [cit. 2010-04-26]. Ceny zemního plynu platné od 1.1.2010. Dostupné z WWW: . 19.) VLK, FRANTIŠEK. Alternativní pohony motorových vozidel. 1. vyd. Brno : Prof. Ing. František Vlk, DrSc., nakladatelství a vydavatelství, 2004. 234 s. ISBN 80-239-1602-5. 20.) Volkswagen [online]. [cit. 2010-04-19]. Webová prezentace Volkswagen Caddy Life. Dostupné z WWW: . 21.) Wikipedia - The free encyclopedia [online]. 2005-27-9, [cit. 2010-03-15]. European emission standards. Dostupné z WWW: .

Seznam grafů, obrázků a tabulek

8

44

Seznam grafů, obrázků a tabulek

Seznam grafů Graf č.1: Graf č.2: Graf č.3: Graf č.4: Graf č.5: Graf č.6: Graf č.7:

Průměrné ceny CNG v letech 2005 až 2009.....................................27 Mechanické vyrovnání – metoda klouzavých průměrů .....................28 Analytické vyrovnání pomocí parabolického trendu ........................29 Vývoj spotřebitelských cen pohonných hmot od 1/2005 do 10/2009 .32 Opel Combo – srovnání vynaložených nákladů plynové a benzínové varianty...........................................................................................35 VW Caddy Life – srovnání vynaložených nákladů plynové a benzínové varianty ..........................................................................36 VW Caddy Life – srovnání vynaložených nákladů plynové a naftové varianty...........................................................................................36

Seznam obrázků Obr. 1 Obr. 2

Evropské LNG terminály, stav k listopadu 2008 ....................................9 Plnící stanice CNG v ČR, stav k 31.3.2010..........................................14

Seznam tabulek Tab. č.1: Tab. č.2: Tab. č.3: Tab. č.4: Tab. č.5: Tab. č.6:

Statistiky využití CNG v ČR.................................................................12 Vývoj spotřební daně CNG..................................................................13 Empirické sezónní indexy ....................................................................30 Extrapolace 1Q 2010 a porovnání se skutečností ................................31 Opel Combo - srovnávané varianty .....................................................34 Volkswagen Caddy Life – srovnávané varianty ...................................35

Seznam příloh

9

45

Seznam příloh

Příloha č. 1: Příloha č. 2: Příloha č. 3: Příloha č. 4: Příloha č. 5:

Veřejné plnící stanice na území ČR – stav k 31.3.2010 ................46 Průměrné ceny CNG v letech 2005 až 2009.................................47 Elementární charakteristiky vývoje..............................................48 Mechanické vyrovnání.................................................................50 Analytické vyrovnání ...................................................................51

Přílohy

46

10 Přílohy Příloha č. 1: k 31.3.2010 Stanice 1 2 3 4 5 6 7

Brno Č. Budějovice Frýdek Místek Hradec Králové Jeseník Karlovy Vary Liberec Milovice 8 n/Labem 9 Mladá Boleslav 10 Ostrava 11 Ostrava 12 Pardubice 13 14 15 16 17 18 19 20

Plzeň Praha 4 Praha 4 Praha 6 Praha 9 Praha 10 Prostějov Semily

21 Tábor 22 Třebíč 23 Ústí n. Labem 24 Znojmo 25 Znojmo

Veřejné plnící stanice na území ČR–stav

Provozovatel

Adresa

RWE Plynoprojekt,s.r.o. E.ON Gascontrol, s r.o. RWE Plynoprojekt,s.r.o. Radim Bořuta RWE Plynoprojekt,s.r.o. ČSAD Liberec, a.s.

areál RWE, Špitálka areál E.ON, Vrbenská 2 CNG, LPG stanice Dobrá u Fr.Místku, Slezská ul. areál RWE, Pražská 485 Lipová (naproti nemocnici), Jeseník areál dopravního podniku Karlovy Vary, Sportovní areál ČSAD, České mládeže 594/33

Pavel Švestka s.r.o.

areál firmy Pavel Švestka s.r.o., Armádní 863

RWE Plynoprojekt,s.r.o. RWE Plynoprojekt,s.r.o. VÍTKOVICE Doprava a.s. Dopravní podnik města Pardubice a.s. RWE Plynoprojekt,s.r.o. Pražská plynárenská, a.s. Pražská plynárenská, a.s. Pražská plynárenská, a.s. Pražská plynárenská, a.s. Pražská plynárenská, a.s. FTL, a.s. RWE Plynoprojekt,s.r.o. COMETT PLUS, spol. s r.o. TEDOM s.r.o. RWE Plynoprojekt,s.r.o. Znojemské dopravní společnosti – PSOTA, s.r.o. EIKA Znojmo, a.s.

areál RWE, Štefánikova 1251 Plynární 2748/6 Ruská, Ostrava - Vítkovice areál DP Pardubice, Teplého 2141 areál RWE, Doudlevecká 48 areál Pražské plynárenské, a.s., U Plynárny 500 čerpací stanice Q100, Modřanská 80 Divoká Šárka (u parkoviště McDonald), Evropská areál Pražských služeb, a.s., Pod šancemi 444/1 čerpací stanice SHELL, Švehlova 10 areál FTL, Kojetínská 1 areál ČSAD Semily, Na Rovinkách 211 Chýnovská 1917 Hrotovická - průmyslová zóna 160 areál Četrans, Textilní 6 Dobšická 6 (areál autocentra) Oblekovice 6, Znojmo Zdroj: www.cng.cz

Přílohy

47

Příloha č. 2: Období I.05 II.05 III.05 IV.05 V.05 VI.05 VII.05 VIII.05 IX.05 X.05 XI.05 XII.05 I.06 II.06 III.06 IV.06 V.06 VI.06 VII.06 VIII.06 IX.06 X.06 XI.06 XII.06

Průměrné ceny CNG v letech 2005 až 2009 Cena 15,07 15,07 15,07 15,07 15,07 15,07 15,42 15,42 15,42 16,42 16,42 16,42 17,92 17,92 17,92 17,92 17,89 17,89 17,89 17,97 17,97 18,17 18,17 18,17

Období I.07 II.07 III.07 IV.07 V.07 VI.07 VII.07 VIII.07 IX.07 X.07 XI.07 XII.07 I.08 II.08 III.08 IV.08 V.08 VI.08 VII.08 VIII.08 IX.08 X.08 XI.08 XII.08

Cena 19,53 19,53 19,59 19,59 19,59 19,69 19,69 19,69 19,69 20,28 20,28 20,57 22,14 22,24 22,27 22,21 22,21 22,55 22,79 22,82 22,86 22,81 22,79 22,26

Období I.09 II.09 III.09 IV.09 V.09 VI.09 VII.09 VIII.09 IX.09 X.09 XI.09 XII.09

Cena 22,76 22,66 22,66 22,79 22,45 22,57 22,62 22,62 22,55 22,49 22,38 22,39

Přílohy

48

Příloha č. 3:

Elementární charakteristiky vývoje

Absolutní Koeficient Skutečné Měsíc přírůstek růstu hodnoty (dt) (kt) I.05 II.05 III.05 IV.05 V.05 VI.05 VII.05 VIII.05 IX.05 X.05 XI.05 XII.05 I.06 II.06 III.06 IV.06 V.06 VI.06 VII.06 VIII.06 IX.06 X.06 XI.06 XII.06 I.07 II.07 III.07 IV.07 V.07 VI.07 VII.07 VIII.07 IX.07 X.07 XI.07 XII.07

15,07 15,07 15,07 15,07 15,07 15,07 15,42 15,42 15,42 16,42 16,42 16,42 17,92 17,92 17,92 17,92 17,89 17,89 17,89 17,97 17,97 18,17 18,17 18,17 19,53 19,53 19,59 19,59 19,59 19,69 19,69 19,69 19,69 20,28 20,28 20,57

* 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,350 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000 1,500 0,000 0,000 0,000 -0,030 0,000 0,000 0,080 0,000 0,200 0,000 0,000 1,360 0,000 0,060 0,000 0,000 0,100 0,000 0,000 0,000 0,590 0,000 0,290

* 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,023 1,000 1,000 1,065 1,000 1,000 1,091 1,000 1,000 1,000 0,998 1,000 1,000 1,004 1,000 1,011 1,000 1,000 1,075 1,000 1,003 1,000 1,000 1,005 1,000 1,000 1,000 1,030 1,000 1,014

Tempo růstu (100kt) * 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 102,32 100,00 100,00 106,49 100,00 100,00 109,14 100,00 100,00 100,00 99,83 100,00 100,00 100,45 100,00 101,11 100,00 100,00 107,48 100,00 100,31 100,00 100,00 100,51 100,00 100,00 100,00 103,00 100,00 101,43

Koeficient Tempo přírůstku přírůstku (δt) (100δt) *

*

0,000 0,00 0,000 0,00 0,000 0,00 0,000 0,00 0,000 0,00 0,023 2,32 0,000 0,00 0,000 0,00 0,065 6,49 0,000 0,00 0,000 0,00 0,091 9,14 0,000 0,00 0,000 0,00 0,000 0,00 -0,002 -0,17 0,000 0,00 0,000 0,00 0,004 0,45 0,000 0,00 0,011 1,11 0,000 0,00 0,000 0,00 0,075 7,48 0,000 0,00 0,003 0,31 0,000 0,00 0,000 0,00 0,005 0,51 0,000 0,00 0,000 0,00 0,000 0,00 0,030 3,00 0,000 0,00 0,014 1,43 pokračování na další stránce

Přílohy

49

Absolutní Koeficient Skutečné Měsíc přírůstek růstu hodnoty (dt) (kt) I.08 II.08 III.08 IV.08 V.08 VI.08 VII.08 VIII.08 IX.08 X.08 XI.08 XII.08 I.09 II.09 III.09 IV.09 V.09 VI.09 VII.09 VIII.09 IX.09 X.09 XI.09 XII.09

22,14 22,24 22,27 22,21 22,21 22,55 22,79 22,82 22,86 22,81 22,79 22,26 22,76 22,66 22,66 22,79 22,45 22,57 22,62 22,62 22,55 22,49 22,38 22,39

1,570 0,100 0,030 -0,060 0,000 0,340 0,240 0,030 0,040 -0,050 -0,020 -0,530 0,500 -0,100 0,000 0,130 -0,340 0,120 0,050 0,000 -0,070 -0,060 -0,110 0,010

1,076 1,005 1,001 0,997 1,000 1,015 1,011 1,001 1,002 0,998 0,999 0,977 1,022 0,996 1,000 1,006 0,985 1,005 1,002 1,000 0,997 0,997 0,995 1,000

Tempo růstu (100kt) 107,63 100,45 100,13 99,73 100,00 101,53 101,06 100,13 100,18 99,78 99,91 97,67 102,25 99,56 100,00 100,57 98,51 100,53 100,22 100,00 99,69 99,73 99,51 100,04

Koeficient Tempo přírůstku přírůstku (δt) (100δt) 0,076 0,005 0,001 -0,003 0,000 0,015 0,011 0,001 0,002 -0,002 -0,001 -0,023 0,022 -0,004 0,000 0,006 -0,015 0,005 0,002 0,000 -0,003 -0,003 -0,005 0,000

7,63 0,45 0,13 -0,27 0,00 1,53 1,06 0,13 0,18 -0,22 -0,09 -2,33 2,25 -0,44 0,00 0,57 -1,49 0,53 0,22 0,00 -0,31 -0,27 -0,49 0,04

Přílohy Příloha č. 4:

50

Mechanické vyrovnání

Období

Klouzavé průměry

Období

Klouzavé průměry

I.05 II.05 III.05 IV.05 V.05 VI.05 VII.05 VIII.05 IX.05 X.05 XI.05 XII.05 I.06 II.06 III.06 IV.06 V.06 VI.06 VII.06 VIII.06 IX.06 X.06 XI.06 XII.06 I.07 II.07 III.07 IV.07 V.07 VI.07

15,61 15,85 16,09 16,33 16,56 16,80 17,02 17,23 17,44 17,62 17,76 17,91 18,05 18,18 18,32 18,46 18,60 18,75 18,90 19,04 19,19 19,35 19,52 19,71

VII.07 VIII.07 IX.07 X.07 XI.07 XII.07 I.08 II.08 III.08 IV.08 V.08 VI.08 VII.08 VIII.08 IX.08 X.08 XI.08 XII.08 I.09 II.09 III.09 IV.09 V.09 VI.09 VII.09 VIII.09 IX.09 X.09 XI.09 XII.09

19,92 20,14 20,37 20,59 20,80 21,03 21,28 21,54 21,80 22,04 22,25 22,43 22,52 22,57 22,60 22,64 22,67 22,68 22,68 22,66 22,64 22,62 22,58 22,57 -

Přílohy

51

Příloha č. 5:

Měsíc

yt

Analytické vyrovnání Parabolický trend T

I.05 II.05 III.05 IV.05 V.05 VI.05 VII.05 VIII.05 IX.05 X.05 XI.05 XII.05 I.06 II.06 III.06 IV.06 V.06 VI.06 VII.06 VIII.06 IX.06 X.06 XI.06 XII.06 I.07 II.07 III.07 IV.07 V.07 VI.07 VII.07 VIII.07 IX.07 X.07 XI.07 XII.07

15,07 15,07 15,07 15,07 15,07 15,07 15,42 15,42 15,42 16,42 16,42 16,42 17,92 17,92 17,92 17,92 17,89 17,89 17,89 17,97 17,97 18,17 18,17 18,17 19,53 19,53 19,59 19,59 19,59 19,69 19,69 19,69 19,69 20,28 20,28 20,57

14,16164 14,41880 14,67233 14,92221 15,16846 15,41107 15,65004 15,88537 16,11706 16,34511 16,56952 16,79029 17,00743 17,22092 17,43078 17,63700 17,83958 18,03851 18,23381 18,42548 18,61350 18,79788 18,97862 19,15573 19,32919 19,49902 19,66521 19,82776 19,98667 20,14194 20,29357 20,44156 20,58591 20,72663 20,86370 20,99714

Yt 14,70596 14,82728 14,95853 15,08336 15,14683 15,33793 15,55938 15,68627 15,78934 16,20654 16,29202 16,36259 17,66113 17,70879 17,77079 17,82746 17,81414 17,95291 18,12820 18,19454 18,23501 18,63851 18,66078 18,66777 20,07214 20,05142 20,04880 20,04188 19,95817 20,04635 20,17602 20,18535 20,16732 20,55091 20,51428 20,46228

Lineární trend T 15,19938 15,35101 15,50264 15,65427 15,80590 15,95753 16,10916 16,26080 16,41243 16,56406 16,71569 16,86732 17,01895 17,17058 17,32222 17,47385 17,62548 17,77711 17,92874 18,08037 18,23200 18,38363 18,53527 18,68690 18,83853 18,99016 19,14179 19,29342 19,44505 19,59668 19,74832 19,89995 20,05158 20,20321 20,35484 20,50647

Yt

Exponenciální trend T

Yt

15,70227 15,40389 15,93365 15,73127 15,52682 15,93502 15,77282 15,65074 15,94944 15,80869 15,77564 15,95818 15,78342 15,90155 15,90630 15,89299 16,02845 15,99029 16,03169 16,15637 16,10317 16,07627 16,28531 16,12222 16,09793 16,41528 16,11867 16,43985 16,54629 16,43683 16,44631 16,67834 16,41881 16,43973 16,81144 16,38848 17,58205 16,94561 17,52840 17,59591 17,08085 17,52990 17,62410 17,21717 17,54577 17,64622 17,35457 17,55538 17,60041 17,49308 17,49830 17,70521 17,63268 17,59070 17,84252 17,77341 17,71488 17,87520 17,91525 17,73584 17,88264 18,05823 17,73193 18,24578 18,20235 18,08194 18,23656 18,34762 18,06211 18,21318 18,49404 18,02874 19,46182 18,64164 19,28275 19,46056 18,79041 19,28441 19,47539 18,94037 19,30186 19,48374 19,09153 19,31244 19,41739 19,24390 19,24965 19,51742 19,39748 19,35129 19,65334 19,55228 19,48790 19,67412 19,70833 19,51096 19,66735 19,86561 19,50666 20,05172 20,02416 19,89170 20,02681 20,18396 19,86988 19,98663 20,34505 19,83318 pokračování na další straně

Přílohy

Měsíc

52

yt

Parabolický trend T

II.08 III.08 IV.08 V.08 VI.08 VII.08 VIII.08 IX.08 X.08 XI.08 XII.08 I.09 II.09 III.09 IV.09 V.09 VI.09 VII.09 VIII.09 IX.09 X.09 XI.09 XII.09

22,24 22,27 22,21 22,21 22,55 22,79 22,82 22,86 22,81 22,79 22,26 22,76 22,66 22,66 22,79 22,45 22,57 22,62 22,62 22,55 22,49 22,38 22,39

21,25309 21,37561 21,49449 21,60973 21,72133 21,82930 21,93362 22,03430 22,13135 22,22476 22,31452 22,40065 22,48314 22,56199 22,63720 22,70877 22,77671 22,84100 22,90166 22,95867 23,01205 23,06179 23,10788

Yt 21,85519 21,79257 21,72662 21,57892 21,61825 21,70285 21,65871 21,58626 21,94372 21,85254 21,74610 23,26165 23,12008 23,00209 22,88167 22,67640 22,66862 22,70870 22,61462 22,49183 22,81695 22,67556 22,51926

Lineární trend T

Yt

20,80973 20,96137 21,11300 21,26463 21,41626 21,56789 21,71952 21,87115 22,02278 22,17442 22,32605 22,47768 22,62931 22,78094 22,93257 23,08420 23,23584 23,38747 23,53910 23,69073 23,84236 23,99399 24,14562

21,32521 21,32668 21,32127 21,23438 21,32964 21,46416 21,47305 21,45206 21,85765 21,81706 21,76008 23,22138 23,18986 23,17796 23,15879 23,05137 23,14185 23,27499 23,27198 23,23677 23,66358 23,60731 23,53353

Exponenciální trend T Yt 20,67108 20,83605 21,00234 21,16995 21,33890 21,50920 21,68086 21,85389 22,02830 22,20411 22,38131 22,55993 22,73998 22,92146 23,10439 23,28878 23,47464 23,66199 23,85083 24,04117 24,23304 24,42644 24,62138

21,21452 21,23372 21,24535 21,17628 21,28810 21,43838 21,46374 21,45901 21,88259 21,85859 21,81821 23,33580 23,33780 23,35893 23,37173 23,29574 23,41875 23,58407 23,61197 23,60677 24,07274 24,04634 24,00192

Ekonomická analýza využití CNG v dopravě

Recommend Documents