Page 127 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 127
Empirična analiza kvantitativne raziskave
kjer oznake pomenijo: – korekcija napak s testom sledov, t – čas, (…) –
vrednosti St-statistike so v oklepajih, – strukturni lom, – trend.
Enačba kointegracije ima statistično neznačilen determinističen člen
strukturni lom, kar lahko vidimo iz -statistik, prikazanih v oklepajih.
Da je strukturni lom neznačilen kot deterministični člen, ugotovimo tudi
s Chow testom (Preglednica 14). Stopnja notranje značilnosti 0,010 nam
pove, da ne moremo zavrniti ničelne domneve, ki pravi, da je lom nesta-
bilen. Deterministični členi v kointegracijski analizi imajo asimptotično
normalno porazdelitev, zato lahko -vrednosti ovrednotimo kot običajno.
Tudi D1 je statistično neznačilen. Njegova vrednost St-statistike je 0,061.
Zato se odločimo ponoviti model brez strukturnega loma in D1:
ali 127
,
kjer oznaka pomeni: – korekcija napak z metodo največjega verjetja.
Iz analize razberemo, da je spremenljivka ICGS linearno povezana v
času z ICŽP, ICŽPEA, D2 in trendom. Pove nam statistično značilno dol-
goročno pozitivno povezanost spremenljivk časovnih vrst in z determini-
stičnim členom D2 ter negativno povezanost s trendom. Ker smo v bivaria-
tni analizi ugotovili, da ne obstaja dolgoročna povezanost ICGS z ostalimi
spremenljivkami časovnih vrst, preverimo vzročno povezanost spremen-
ljivk z Granger testom. Rezultati so prikazani v naslednjem podpoglavju
(Preglednica 15). Na tem mestu povejmo, da obstaja vzročna povezanost
med spremenljivkami. Konstanta, ki je vključena v model, ni zapisana v
enačbi in je ne razlagamo, ker nima ekonomskega pomena.
Pri modelu, postavljenem s hipotezo 1, nas zanima dolgoročna poveza-
nost časovne vrste ICGS z ostalimi spremenljivkami. Skupaj z bivariatno
analizo lahko zaključimo, da so se cene v gostinstvu statistično značilno
pozitivno gibale po uvedbi evra v Sloveniji. Sicer pa imajo dolgoročni nega-
tivni trend. To trditev nam podajata deterministična člena D2 in trend. S
testi kointegracijskega ranga, AIC, HQ in SBIC testi se je izkazalo, da mo-
del, postavljen s hipotezo 1, z enim odlogom in dvema rangoma statistič-
no zadovoljivo opisuje dinamiko podatkov. V nadaljevanju predstavljamo
drugi rang, ki bi nam lahko prikazal drugo kointegracijsko povezavo, gle-
dano s stališča bivariatne analize:
.
kjer oznake pomenijo: – korekcija napak s testom sledov, t – čas, (…) –
vrednosti St-statistike so v oklepajih, – strukturni lom, – trend.
Enačba kointegracije ima statistično neznačilen determinističen člen
strukturni lom, kar lahko vidimo iz -statistik, prikazanih v oklepajih.
Da je strukturni lom neznačilen kot deterministični člen, ugotovimo tudi
s Chow testom (Preglednica 14). Stopnja notranje značilnosti 0,010 nam
pove, da ne moremo zavrniti ničelne domneve, ki pravi, da je lom nesta-
bilen. Deterministični členi v kointegracijski analizi imajo asimptotično
normalno porazdelitev, zato lahko -vrednosti ovrednotimo kot običajno.
Tudi D1 je statistično neznačilen. Njegova vrednost St-statistike je 0,061.
Zato se odločimo ponoviti model brez strukturnega loma in D1:
ali 127
,
kjer oznaka pomeni: – korekcija napak z metodo največjega verjetja.
Iz analize razberemo, da je spremenljivka ICGS linearno povezana v
času z ICŽP, ICŽPEA, D2 in trendom. Pove nam statistično značilno dol-
goročno pozitivno povezanost spremenljivk časovnih vrst in z determini-
stičnim členom D2 ter negativno povezanost s trendom. Ker smo v bivaria-
tni analizi ugotovili, da ne obstaja dolgoročna povezanost ICGS z ostalimi
spremenljivkami časovnih vrst, preverimo vzročno povezanost spremen-
ljivk z Granger testom. Rezultati so prikazani v naslednjem podpoglavju
(Preglednica 15). Na tem mestu povejmo, da obstaja vzročna povezanost
med spremenljivkami. Konstanta, ki je vključena v model, ni zapisana v
enačbi in je ne razlagamo, ker nima ekonomskega pomena.
Pri modelu, postavljenem s hipotezo 1, nas zanima dolgoročna poveza-
nost časovne vrste ICGS z ostalimi spremenljivkami. Skupaj z bivariatno
analizo lahko zaključimo, da so se cene v gostinstvu statistično značilno
pozitivno gibale po uvedbi evra v Sloveniji. Sicer pa imajo dolgoročni nega-
tivni trend. To trditev nam podajata deterministična člena D2 in trend. S
testi kointegracijskega ranga, AIC, HQ in SBIC testi se je izkazalo, da mo-
del, postavljen s hipotezo 1, z enim odlogom in dvema rangoma statistič-
no zadovoljivo opisuje dinamiko podatkov. V nadaljevanju predstavljamo
drugi rang, ki bi nam lahko prikazal drugo kointegracijsko povezavo, gle-
dano s stališča bivariatne analize:
.
