Birçok pratik durumda, talebin fiyat esnekliği (PED), tıpkı ders kitaplarında öğretildiği gibi zarf biçiminde hesaplanır! Firmalar fiyatlarını az miktarda ayarlayabilir ve talep yanıtını gözlemleyebilirler. Fiyat ve miktardaki nispeten küçük değişiklikler için, talep fonksiyonunun yerel olarak doğrusal olduğu varsayılarak çok az doğruluk kaybolur, böylece fiyat ve talepteki değişiklik birlikte için bir tahmin verirYana ve Q, daha önce bilinen bu PED hesaplamak için yeterlidir:
\ eta = \ frac {dQ} {dp} \ frac {s} {S}.
dSdp.
pSη= dSdppS.
Bu yöntem, cari fiyata esneklik için sadece bir nokta tahmini verir. Ancak, bir sözde Lerner koşuluna sadece bu tahmin sayesinde inanılmaz uzun bir yol alabilirsiniz: marjinal maliyet ile bir firma olduğunu bir fiyat esnekliğini bakan kârı maksimize zamancη
p - cp= - 1η.
Talebin fiyat esnekliği yukarıdaki şekilde tahmin edildikten sonra, bu formül, firmanın fiyatı kâr maksimizasyon seviyesinin üstünde veya altındaysa (bir firmanın bu seviyeye doğru düzeltmesine izin verirse) çıkarım yapmak için kullanılabilir. Alternatif olarak, bu tür analizler genellikle rekabet politikasında (antitröst) sezgisel olarak kullanılır, çünkü Lerner formülünün sağ tarafını tahmin ederek, rekabet yetkilileri sol taraf için bir tahmin alabilir (yani firmanın ne kadar güç için) marjinal maliyetin üzerinde fiyat yapmak zorundadır).
Bu yaklaşımın bir dezavantajı, en azından en basit uygulamasında, bir ürünün fiyatındaki bir değişikliğin aynı firma tarafından satılan diğer ürünlerin (ve dolayısıyla toplam kârın) talebini nasıl etkilediği gibi faktörleri kontrol etmemesidir.
Burada , zarf çalışmasının bu tür arka planına dayanan Amazon'un kitap fiyatlandırmasının hoş bir gayri resmi tartışmasını görebilirsiniz .
Daha resmi amaçlar için ve veriler kolayca elde edilebilir olduğunda, süreç genellikle benzerdir ancak talep tahmininde biraz daha dikkatli olur. Bu tür çalışmaların mükemmel bir örneği Ellison & Ellison'ın 2009 Econometrica Bildirisi, Arama, Gizleme ve İnternetteki Fiyat Esneklikleri'nde bulunabilir . Firmanın talep fonksiyonunu (yukarıda açıklanan sezgisel yöntemle değil) ekonometrik olarak tahmin ederek devam ederler ve daha sonra zımni PED'i bu tahmini talepten hesaplarlar. Lerner koşuluna benzer bir denklem kullanarak, piyasanın rekabetçi durumundan ne kadar uzağa çıkabildiklerini ve bu tutarsızlığı arama gizliliğine bağlayabilirler.
Uygulamada, bir firma dışında çalışan ekonomistler için temel zorluk genellikle PED'i tahmin etmek için gerekli verileri elde etmektir (Ellison & Ellison, piyasadaki bir firma ile işbirliği sayesinde mükemmel verilere sahiptir).