En teoría, la elasticidad de la cuantifica en términos proporcionales la "reacción" de la variable dependiente para un cambio de la variable independiente, donde los dos están relacionados a través de una relación funcional. Así, el concepto es universal y matemáticas -se aplica a cualquier univariante de la función, y no sólo en el campo de la Economía (cuando tenemos una función multivariante, entonces elasticidades parciales pueden ser definidos y utilizados, pero se enfrentan a algunas restricciones). Así que no hay nada "intrínsecamente agregado" sobre el concepto. En su conceptualización teórica.
Pero en el fin de estimar y calcular la elasticidad de cualquier función, debemos tener la función en el primer lugar. Así que la pregunta se reduce a "Podemos obtener la función de demanda de un individuo?"
Parecería que la materia es sólo uno de la disponibilidad de los datos. Si de alguna manera nos podrían tener datos sobre el número de transacciones de la misma persona relacionada con la misma buena, entonces podríamos usar estos puntos de datos (precio, cantidad) =$\{(p_1,q_1),...,(p_n,q_n)\}$, con el fin de aproximar su función de demanda... y nos equivocaríamos.
Y esto es debido a que estos puntos no representan necesariamente los movimientos a lo largo de la demanda individual de programación. Ellos son el equilibrio de puntos, puntos que reflejan no las preferencias del individuo solo, sino su "cruce" con el proveedor del comportamiento. Sólo si podemos estar razonablemente seguros de que para un determinado conjunto de datos de las transacciones, la demanda de programación no han cambiado (por decir, el efecto renta), entonces podríamos utilizar estos datos para estimar la función de demanda (por la forma en que a nivel de mercado, este es el clásico problema de endogeneidad: utilizando los resultados del mercado para estimar una relación estimamos ni la demanda del mercado, ni la oferta en el mercado, sino más bien el lugar geométrico de los puntos de equilibrio del mercado).
Así, mientras que se dio cuenta de transacciones de poseer el fuerte elemento de "verdad" (el individuo hizo realidad compré tal cantidad en el precio), no necesariamente nos revelan su función de demanda.
En su caso, si usted puede tener otros datos sobre el comprador, especialmente en el fin de evaluar cualquier posible "efecto renta" (para el caso que se examina, que sería el volumen de negocios y/o ganancias de datos de una empresa), se puede combinar con sus compras de usted para llegar a una estimación de la elasticidad de la (también hay posibles problemas con los efectos de sustitución, pero para ellos, usted tendrá que tener datos sobre lo que las compras de los clientes de sus competidores). Es una compañía que cotiza? Si es así, supongo que se puede encontrar estados Financieros trimestrales, a través de la web (lo que significa que usted tendrá que transformar los datos en compras trimestrales demasiado).
Esto podría tomar la forma de un modelo de regresión múltiple
$$E(\ln q_i) = \beta_0 + \beta_1\ln s_i + \beta_2\ln p_i, i=1,...,n$$
donde $q_i=$ cantidad comprada en el período $i$ (mes o trimestre), $s_i$ sería el volumen de negocio del cliente (asunción = si el cliente vende más a sus clientes, que adquiere más de mí), y $p_i=$ precio promedio de $q_i$. También se podría incluir al Cliente de lucro de datos como un regresor adicional, con el fin de controlar su posible efecto en la compra de nosotros. Y por supuesto, cualquier otro regresor que usted piensa que puede tener un efecto en las decisiones de compra del cliente.
El uso de logaritmos naturales, significa que
$$\hat \beta_2 = \frac {\partial E(\ln Q_i)}{\parcial \ln P_i} \approx \eta_{q,p}$$
es decir, la estimación de la elasticidad precio de la demanda. El anterior modelo asume una función de demanda que se caracteriza por una constante de elasticidad de los precios. Usted puede hacer más compleja, o incluso no-lineal, si usted sospecha que la elasticidad de la demanda en su caso puede variar.
