Page 116 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 116
Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
uporabljen ADF-test in Akaike informacijski kriterij (AIC). AIC predsta-
vlja kriterij, ki predlaga število odlogov, s katerimi model optimalno napo-
veduje prihodnje gibanje proučevane spremenljivke (Lütkepohl in Krätzig
2004). Test ugotavljanja stopnje enotskega korena do najvišje stopnje, ki
nam zagotavlja stacionarno serijo, imenujemo tudi Pantula princip (Lütke-
pohl in Krätzig 2004; Irz, Niemi in Xing 2011).
Pri stacioniranju prvega reda zasledimo tri izjeme. Prvič – pri spremen-
ljivkah ∆ICŽP in ∆ICGS smo upoštevali Schwartz-Bayesian informacij-
ski kriterij (SBIC), saj je predlagal manjše število odlogov. Ta kriterij je še
bolj dosleden pri napovedovanju gibanja proučevane spremenljivke, kot
kriterij AIC. Drugič – spremenljivke ∆ICŽPEA, ∆ICGS, ∆ICGSEA niso
stacionarne po integriranju prvega reda brez vključene konstante, sezoni-
ranega indeksa cen storitev ∆(ICS_SA) in trenda. Tretjič – spremenljiv-
116 ki ICGSEA in ICS smo testirali tudi s pomočjo desezoniranja s pomočjo
CENSUS X12 metodologije in ADF-testa. Desezonirani spremenljivki sta
stacionarni v prvi diferenci, kar smo z ADF-testom tudi potrdili.
Iz slik smo ugotovili prisoten trend. Zato smo v Preglednici 10 pri-
kazali analizo s pomočjo ADF in PP-testa za osnovno serijo in prvo inte-
gracijo. Za osnovno serijo in prvo integracijo smo v analizo vključili kon-
stanto in linearen trend, ki sta deterministična člena reda časovne serije. S
tem želimo ugotoviti, ali je spremenljivka trendno stacionarna ali integra-
cijsko stacionarna. Testiranje stacionarnosti serije v prvi integraciji pome-
ni, da je integracija spremenljivke v procesu , kjer lahko ovržemo hipo-
tezo, da je spremenljivka reda . Spremenljivka ima večkratni enotski
koren in ga z enkratno integracijo ne moremo stacionirati. Za izbiro odlo-
gov smo izbrali kriterij SBIC. Iz Preglednice 10 vidimo, da spremenljivke
ICŽP, ICŽPEA, ICGS, ICGSEA, sezoniran indeks cen v gostinstvu v evro
območju (ICGSEA_SA), IAC, IBPG, turisti, ICIPP, ICS, ICS_SA, ICN,
IDDV, ICTG, D1, K1 in K2 niso trendno stacionarne, saj ne moremo za-
vrniti ničelne hipoteze o enotskem korenu v osnovnem redu s trendom.
Po integraciji prvega reda lahko pri vseh spremenljivkah ovržemo hipote-
zo o obstoju enotnih lastnih vrednosti in s statistično značilnostjo najmanj
5 % oziroma s 95 % zanesljivostjo lahko trdimo, da imamo proces. Pri
spremenljivkah NEDT in D2 ugotavljamo, da imamo proces in pri
spremenljivki IBPG, zanimivo, prav tako .
uporabljen ADF-test in Akaike informacijski kriterij (AIC). AIC predsta-
vlja kriterij, ki predlaga število odlogov, s katerimi model optimalno napo-
veduje prihodnje gibanje proučevane spremenljivke (Lütkepohl in Krätzig
2004). Test ugotavljanja stopnje enotskega korena do najvišje stopnje, ki
nam zagotavlja stacionarno serijo, imenujemo tudi Pantula princip (Lütke-
pohl in Krätzig 2004; Irz, Niemi in Xing 2011).
Pri stacioniranju prvega reda zasledimo tri izjeme. Prvič – pri spremen-
ljivkah ∆ICŽP in ∆ICGS smo upoštevali Schwartz-Bayesian informacij-
ski kriterij (SBIC), saj je predlagal manjše število odlogov. Ta kriterij je še
bolj dosleden pri napovedovanju gibanja proučevane spremenljivke, kot
kriterij AIC. Drugič – spremenljivke ∆ICŽPEA, ∆ICGS, ∆ICGSEA niso
stacionarne po integriranju prvega reda brez vključene konstante, sezoni-
ranega indeksa cen storitev ∆(ICS_SA) in trenda. Tretjič – spremenljiv-
116 ki ICGSEA in ICS smo testirali tudi s pomočjo desezoniranja s pomočjo
CENSUS X12 metodologije in ADF-testa. Desezonirani spremenljivki sta
stacionarni v prvi diferenci, kar smo z ADF-testom tudi potrdili.
Iz slik smo ugotovili prisoten trend. Zato smo v Preglednici 10 pri-
kazali analizo s pomočjo ADF in PP-testa za osnovno serijo in prvo inte-
gracijo. Za osnovno serijo in prvo integracijo smo v analizo vključili kon-
stanto in linearen trend, ki sta deterministična člena reda časovne serije. S
tem želimo ugotoviti, ali je spremenljivka trendno stacionarna ali integra-
cijsko stacionarna. Testiranje stacionarnosti serije v prvi integraciji pome-
ni, da je integracija spremenljivke v procesu , kjer lahko ovržemo hipo-
tezo, da je spremenljivka reda . Spremenljivka ima večkratni enotski
koren in ga z enkratno integracijo ne moremo stacionirati. Za izbiro odlo-
gov smo izbrali kriterij SBIC. Iz Preglednice 10 vidimo, da spremenljivke
ICŽP, ICŽPEA, ICGS, ICGSEA, sezoniran indeks cen v gostinstvu v evro
območju (ICGSEA_SA), IAC, IBPG, turisti, ICIPP, ICS, ICS_SA, ICN,
IDDV, ICTG, D1, K1 in K2 niso trendno stacionarne, saj ne moremo za-
vrniti ničelne hipoteze o enotskem korenu v osnovnem redu s trendom.
Po integraciji prvega reda lahko pri vseh spremenljivkah ovržemo hipote-
zo o obstoju enotnih lastnih vrednosti in s statistično značilnostjo najmanj
5 % oziroma s 95 % zanesljivostjo lahko trdimo, da imamo proces. Pri
spremenljivkah NEDT in D2 ugotavljamo, da imamo proces in pri
spremenljivki IBPG, zanimivo, prav tako .
