Page 123 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 123
Empirična analiza kvantitativne raziskave
, pri matriki . S pridobljenimi analizami smo postavili ne-
omejen model VEC. Prikaz analize podajamo v naslednjem podpoglavju.
V razširjenem kointegracijskem modelu, postavljenem s hipotezo 4, predvi-
devamo, da bo NEDT zunanja spremenljivka (Bonham, Gangnes in Zhou
2009).
Testiranje hipoteze 3 s pomočjo kointegracijske analize 123
S postavljeno hipotezo 3 smo analizirali predpostavljene časovne seri-
je spremenljivk stroškov na spremenljivko cene v gostinstvu. Ugotavlja-
li smo prisotnost zunanjih spremenljivk (Planina in Mihalič 2002; Juse-
lius in Mladenović 2002; Lütkepohl in Krätzig 2004; Bonham, Gangnes
in Zhou 2009; Gričar in Bojnec 2012b), ki vstopajo v analizo VECM. V za-
četni analizi smo predpostavili, da so vse spremenljivke notranje. Analizi-
rane spremenljivke so tako ICGS, IAC, ICIPP, ICS, IBPG, ICN in ICTG.
Pri empiričnem modeliranju spremenljivk za testiranje hipoteze 3 smo
najprej izhajali iz bivariatne analize, s katero smo pred oblikovanjem mode-
la VAR oziroma VEC določili rang in mesečni odlog. S testi redukcije mode-
lov (začelo se je z modelom z dvanajstimi mesečnimi odlogi) se je v modelih
pri katerih zavrnemo ničelno hipotezo izkazalo, da je kointegracija prisotna.
Kointegracija je prisotna z največ tremi mesečnimi odlogi, ki statistično za-
dovoljivo opisujejo dinamiko podatkov (iz preglednice, ki je na vpogled na
poziv izhaja, da to ne velja tudi za vse druge ocenjene modele). Na teh mode-
lih je bil izveden preskus kointegracijskega ranga, pri čemer je predpostavljen
model z neomejeno konstanto, ki lahko upošteva, da tako ICN kot ICTG
izkazujeta izrazito trendno gibanje navzgor. Asimptotična različica Johan-
sen testa sledi veleva izbiro enega ranga. Prednostno smo za test kointegracije
upoštevali test sledi, ki ga Lütkepohl, Saikkonen in Trenkler (2001) priporo-
čajo pred ostalimi testi za analizo kointegracijskega ranga in mesečnega odlo-
ga. Večina makroekonomskih spremenljivk ima sezonsko komponento. Ta je
izrazito prisotna pri spremenljivki ICS. V bivariatno analizo smo zato vklju-
čevali nepravo sezonsko spremenljivko, ki je prisotna pri vseh statistično zna-
čilnih kointegracijskih povezavah, razen pri IBPG. Slednje nam pove, da pla-
če v gostinstvu v zimski ali poletni sezoni niso statistično značilno višje kot v
ostalih mesecih leta. Kot smo že omenili, imata spremenljivki ICN in ICTG
strukturni lom. Strukturni lom nam prikaže začetek ekonomske finančne in
gospodarske nestabilnosti v svetu. Kointegracijska povezanost med spremen-
ljivkami ICGS, ICN, ICTG, ICS in ICIPP je statistično značilna le ob vklju-
čitvi strukturnega loma v model. Pričakujemo, da bomo tudi v razširjenem
, pri matriki . S pridobljenimi analizami smo postavili ne-
omejen model VEC. Prikaz analize podajamo v naslednjem podpoglavju.
V razširjenem kointegracijskem modelu, postavljenem s hipotezo 4, predvi-
devamo, da bo NEDT zunanja spremenljivka (Bonham, Gangnes in Zhou
2009).
Testiranje hipoteze 3 s pomočjo kointegracijske analize 123
S postavljeno hipotezo 3 smo analizirali predpostavljene časovne seri-
je spremenljivk stroškov na spremenljivko cene v gostinstvu. Ugotavlja-
li smo prisotnost zunanjih spremenljivk (Planina in Mihalič 2002; Juse-
lius in Mladenović 2002; Lütkepohl in Krätzig 2004; Bonham, Gangnes
in Zhou 2009; Gričar in Bojnec 2012b), ki vstopajo v analizo VECM. V za-
četni analizi smo predpostavili, da so vse spremenljivke notranje. Analizi-
rane spremenljivke so tako ICGS, IAC, ICIPP, ICS, IBPG, ICN in ICTG.
Pri empiričnem modeliranju spremenljivk za testiranje hipoteze 3 smo
najprej izhajali iz bivariatne analize, s katero smo pred oblikovanjem mode-
la VAR oziroma VEC določili rang in mesečni odlog. S testi redukcije mode-
lov (začelo se je z modelom z dvanajstimi mesečnimi odlogi) se je v modelih
pri katerih zavrnemo ničelno hipotezo izkazalo, da je kointegracija prisotna.
Kointegracija je prisotna z največ tremi mesečnimi odlogi, ki statistično za-
dovoljivo opisujejo dinamiko podatkov (iz preglednice, ki je na vpogled na
poziv izhaja, da to ne velja tudi za vse druge ocenjene modele). Na teh mode-
lih je bil izveden preskus kointegracijskega ranga, pri čemer je predpostavljen
model z neomejeno konstanto, ki lahko upošteva, da tako ICN kot ICTG
izkazujeta izrazito trendno gibanje navzgor. Asimptotična različica Johan-
sen testa sledi veleva izbiro enega ranga. Prednostno smo za test kointegracije
upoštevali test sledi, ki ga Lütkepohl, Saikkonen in Trenkler (2001) priporo-
čajo pred ostalimi testi za analizo kointegracijskega ranga in mesečnega odlo-
ga. Večina makroekonomskih spremenljivk ima sezonsko komponento. Ta je
izrazito prisotna pri spremenljivki ICS. V bivariatno analizo smo zato vklju-
čevali nepravo sezonsko spremenljivko, ki je prisotna pri vseh statistično zna-
čilnih kointegracijskih povezavah, razen pri IBPG. Slednje nam pove, da pla-
če v gostinstvu v zimski ali poletni sezoni niso statistično značilno višje kot v
ostalih mesecih leta. Kot smo že omenili, imata spremenljivki ICN in ICTG
strukturni lom. Strukturni lom nam prikaže začetek ekonomske finančne in
gospodarske nestabilnosti v svetu. Kointegracijska povezanost med spremen-
ljivkami ICGS, ICN, ICTG, ICS in ICIPP je statistično značilna le ob vklju-
čitvi strukturnega loma v model. Pričakujemo, da bomo tudi v razširjenem
