Page 114 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 114
ikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
kjer je in . Treba je testirati ničelno hipote-
zo Če testna statistika zavrne vrednost, ki je manjša od kritične
vrednosti, potem lahko ničelno hipotezo o enotskem korenu zavrnemo. V
tem primeru je časovna serija stacionarna. Če pa je vrednost testne statisti-
ke večja od kritične vrednosti, potem ničelne hipoteze o enotskem korenu
ne moremo zavreči oziroma je časovna serija nestacionarna.
Na podlagi vizualnega pregleda slik, kjer so grafično prikazane spre-
menljivke v osnovni stopnji časovne serije (Bellulo 2009), vidimo, da imajo
vse komponente, razen NEDT, izražen trend. Iz tega sklepamo, da so spre-
menljivke nestacionarne. Iz slik sicer ne vidimo ali gre za stacionarnost, ki
jo lahko diferenciramo, ali pa za determinističen trend. Vidimo, da ima-
jo spremenljivke, ki jih analiziramo, trend rasti. Ob tem se nam postavlja
vprašanje, ali gre za determinističen ali stohastičen trend. Iz slik vidne
114 strukturne lome smo upoštevali pri kointegracijskem modelu (Johansen,
Mosconi in Nielsen 2000). Pri spremenljivkah ICŽP, ICŽPEA in ICN je
viden strukturni lom junija 2008 in spremenljivka ICTG ima strukturni
lom mesec dni kasneje, tj. julija 2008. Medtem pa ima časovna vrsta ICIPP
strukturni lom avgusta 2008.
Grafično izoloirani strukturni lomi so deterministični členi v VEC
modelu. Z njimi na osnovi Chow testa preverimo stabilnost modela (Lüt-
kepohl in Krätzig 2004). Za arbitrarno določen strukturni lom junij 2008
ugotovimo, da so vrednosti statistike pod 5 % kritične
vrednosti, kar pomeni, da so vsi modeli postavljeni s hipotezami stabilni,
in da ni prišlo do spremembe v ravni povprečja modela oziroma do stati-
stično značilnega preloma v modelu (Dolenc 2009). Sprejmemo lahko, da
gre za stalni šok, ki ga označimo s spremenljivko strukturni lom
in je v VAR modelu opredeljen kot deterministični člen, kar lahko prika-
žemo kot (Juselius 2006). V prvi diferenci avtoregresijske
analize ostanki determinističnega člena, z uporabo statičnega regresijske-
ga modela v katerega so vključeni vsi faktorji, vektor VAR matrike in stan-
dardna napaka modela, ustrezajo dinamičnemu modelu determinističnih
členov, z ustreznim odlogom. Ostanke determinističnega člena v dinamič-
nem modelu lahko prikažemo kot , oziroma tim. pre-
hodni šok (Juselius 2006; Lütkepohl in Krätzig 2004).
kjer je in . Treba je testirati ničelno hipote-
zo Če testna statistika zavrne vrednost, ki je manjša od kritične
vrednosti, potem lahko ničelno hipotezo o enotskem korenu zavrnemo. V
tem primeru je časovna serija stacionarna. Če pa je vrednost testne statisti-
ke večja od kritične vrednosti, potem ničelne hipoteze o enotskem korenu
ne moremo zavreči oziroma je časovna serija nestacionarna.
Na podlagi vizualnega pregleda slik, kjer so grafično prikazane spre-
menljivke v osnovni stopnji časovne serije (Bellulo 2009), vidimo, da imajo
vse komponente, razen NEDT, izražen trend. Iz tega sklepamo, da so spre-
menljivke nestacionarne. Iz slik sicer ne vidimo ali gre za stacionarnost, ki
jo lahko diferenciramo, ali pa za determinističen trend. Vidimo, da ima-
jo spremenljivke, ki jih analiziramo, trend rasti. Ob tem se nam postavlja
vprašanje, ali gre za determinističen ali stohastičen trend. Iz slik vidne
114 strukturne lome smo upoštevali pri kointegracijskem modelu (Johansen,
Mosconi in Nielsen 2000). Pri spremenljivkah ICŽP, ICŽPEA in ICN je
viden strukturni lom junija 2008 in spremenljivka ICTG ima strukturni
lom mesec dni kasneje, tj. julija 2008. Medtem pa ima časovna vrsta ICIPP
strukturni lom avgusta 2008.
Grafično izoloirani strukturni lomi so deterministični členi v VEC
modelu. Z njimi na osnovi Chow testa preverimo stabilnost modela (Lüt-
kepohl in Krätzig 2004). Za arbitrarno določen strukturni lom junij 2008
ugotovimo, da so vrednosti statistike pod 5 % kritične
vrednosti, kar pomeni, da so vsi modeli postavljeni s hipotezami stabilni,
in da ni prišlo do spremembe v ravni povprečja modela oziroma do stati-
stično značilnega preloma v modelu (Dolenc 2009). Sprejmemo lahko, da
gre za stalni šok, ki ga označimo s spremenljivko strukturni lom
in je v VAR modelu opredeljen kot deterministični člen, kar lahko prika-
žemo kot (Juselius 2006). V prvi diferenci avtoregresijske
analize ostanki determinističnega člena, z uporabo statičnega regresijske-
ga modela v katerega so vključeni vsi faktorji, vektor VAR matrike in stan-
dardna napaka modela, ustrezajo dinamičnemu modelu determinističnih
členov, z ustreznim odlogom. Ostanke determinističnega člena v dinamič-
nem modelu lahko prikažemo kot , oziroma tim. pre-
hodni šok (Juselius 2006; Lütkepohl in Krätzig 2004).
