Page 122 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 122
ikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
cija nam priporoča vključitev spremenljivk do vsaj , zato v nadaljevanju
prikazujemo najprej bivariatno analizo v model vključenih spremenljivk,
postavljenih s hipotezo 2, kot jo priporočata Lütkepohl in Krätzig (2004).
Iz preglednice, ki je na vpogled na poziv, lahko razberemo, da obstaja
statistično značilna dolgoročna bivariatna kointegracija med ICGS in turi-
sti, ICGS in NEDT ter med turisti in NEDT. Zavrnili smo namreč ničel-
no domnevo, da v modelu ni kointegracije, in postavili kointegracijski rang
ena ( ). Statistično značilni rezultati testiranja so narejeni z Johan-
senovim testom sledi oziroma z S&L-testom v modelu ICGS in NEDT.
Iz bivariatne analize lahko sklepamo, da smo v razširjenem kointegracij-
skem modelu imeli dva kointegracijska ranga in šest odlogov ali dva odlo-
ga. Prisotni so deterministični členi konstanta v modelu ICGS in NEDT,
konstanta in neprava sezonska spremenljivka v modelu ICGS in turisti, ter
122 poleg slednjih dveh determinističnih členov je v modelu turisti in NEDT
prisoten tudi trend. Pričakujemo lahko, da bo razširjen kointegracijski mo-
del statistično značilen z determinističnimi členi konstanta in nepravo se-
zonsko spremenljivko.
Preglednica 12: Kointegracijski test za hipotezo 2.
spremenl- Deter- število odlogov H0: vrednost Kritična vrednost upora-
jivka ministični AIC HQ SBIC test statis- bljena
člen 12 2 2 tike 10 % 5 % statistika
ICGS, sd, k 384,24 32,25 35,07
turisti, 63,86*** 17,98 20,16 JTT
NEDT
7,56* 7,60 9,14
Opombe: AIC – Akaike informacijski kriterij, HQ – Hannan-Quin informacijski kriterij,
SBIC – Schwarz informacijski kriterij, – kointegracijski rang, – kointegracijski rang ničel-
ne hipoteze, JTT – Johansen test sledi; ICGS – indeks cen v gostinstvu, turisti – prihodi do-
mačih in tujih turistov, NEDT – nominalni efektivni devizni tečaj; *, ***: 10 % in 1 % stopnja
značilnosti; sd – neprava sezonska komponenta, k – konstanta.
Podobno kot za hipotezo 1 je cilj analize za hipotezo 2 postavitev mo-
dela VAR oziroma VEC, vendar je pred tem pomembno preveriti število
kointegracijskih povezav in število odlogov. Za ustrezno odločitev odlogov
smo se odločili predvsem na podlagi informacijskih kriterijev. Čeprav sle-
dnji ponujajo možnost izbire dvanajstih odlogov ali dveh odlogov, se od-
ločimo za dva odloga, torej dva meseca. Pri ugotavljanju kointegracijskega
ranga oziroma števila kointegracijskih povezav smo na podlagi Johansen
testa sledi prišli do sklepa, da je v modelu ena kointegracijska povezava. Pa-
rametra kointegracijski rang in mesečni odlog smo izolirali iz Preglednice
12. Pri 1 % stopnji značilnosti smo namreč zavrnili ničelno domnevo, da
v modelu ni kointegracije. Rezultat sledi ekonometrični teoriji, kjer velja
cija nam priporoča vključitev spremenljivk do vsaj , zato v nadaljevanju
prikazujemo najprej bivariatno analizo v model vključenih spremenljivk,
postavljenih s hipotezo 2, kot jo priporočata Lütkepohl in Krätzig (2004).
Iz preglednice, ki je na vpogled na poziv, lahko razberemo, da obstaja
statistično značilna dolgoročna bivariatna kointegracija med ICGS in turi-
sti, ICGS in NEDT ter med turisti in NEDT. Zavrnili smo namreč ničel-
no domnevo, da v modelu ni kointegracije, in postavili kointegracijski rang
ena ( ). Statistično značilni rezultati testiranja so narejeni z Johan-
senovim testom sledi oziroma z S&L-testom v modelu ICGS in NEDT.
Iz bivariatne analize lahko sklepamo, da smo v razširjenem kointegracij-
skem modelu imeli dva kointegracijska ranga in šest odlogov ali dva odlo-
ga. Prisotni so deterministični členi konstanta v modelu ICGS in NEDT,
konstanta in neprava sezonska spremenljivka v modelu ICGS in turisti, ter
122 poleg slednjih dveh determinističnih členov je v modelu turisti in NEDT
prisoten tudi trend. Pričakujemo lahko, da bo razširjen kointegracijski mo-
del statistično značilen z determinističnimi členi konstanta in nepravo se-
zonsko spremenljivko.
Preglednica 12: Kointegracijski test za hipotezo 2.
spremenl- Deter- število odlogov H0: vrednost Kritična vrednost upora-
jivka ministični AIC HQ SBIC test statis- bljena
člen 12 2 2 tike 10 % 5 % statistika
ICGS, sd, k 384,24 32,25 35,07
turisti, 63,86*** 17,98 20,16 JTT
NEDT
7,56* 7,60 9,14
Opombe: AIC – Akaike informacijski kriterij, HQ – Hannan-Quin informacijski kriterij,
SBIC – Schwarz informacijski kriterij, – kointegracijski rang, – kointegracijski rang ničel-
ne hipoteze, JTT – Johansen test sledi; ICGS – indeks cen v gostinstvu, turisti – prihodi do-
mačih in tujih turistov, NEDT – nominalni efektivni devizni tečaj; *, ***: 10 % in 1 % stopnja
značilnosti; sd – neprava sezonska komponenta, k – konstanta.
Podobno kot za hipotezo 1 je cilj analize za hipotezo 2 postavitev mo-
dela VAR oziroma VEC, vendar je pred tem pomembno preveriti število
kointegracijskih povezav in število odlogov. Za ustrezno odločitev odlogov
smo se odločili predvsem na podlagi informacijskih kriterijev. Čeprav sle-
dnji ponujajo možnost izbire dvanajstih odlogov ali dveh odlogov, se od-
ločimo za dva odloga, torej dva meseca. Pri ugotavljanju kointegracijskega
ranga oziroma števila kointegracijskih povezav smo na podlagi Johansen
testa sledi prišli do sklepa, da je v modelu ena kointegracijska povezava. Pa-
rametra kointegracijski rang in mesečni odlog smo izolirali iz Preglednice
12. Pri 1 % stopnji značilnosti smo namreč zavrnili ničelno domnevo, da
v modelu ni kointegracije. Rezultat sledi ekonometrični teoriji, kjer velja
