Page 128 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 128
Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
Priprava enačbe sledi bivariatni analizi, kjer smo pričakovali dve koin-
tegracijski povezavi. Vidimo lahko, da imamo v hipotezi 1 statistično zna-
čilne povezanosti med ICŽP, ICŽPEA in ICGSEA. Za robustnost modela
smo v model vključili enake deterministične člene kot v predhodnem mo-
delu. S postavljenim modelom za hipotezo 1 lahko zaključimo, da imamo
visoko kolinearnost s spremenljivko ICŽPEA in s tem ima model težavo
med ločevanjem kointegriranosti med trendom in inflacijo v evro obmo-
čju na spremenljivko ICŽP. Rezultat vsekakor nakazuje, da znižanje splo-
šne ravni cen v evro območju vodi do zvišanja splošne ravni cen v Sloveniji.
To dejstvo nam potrdi trend, ki prikaže indeks 155,3 ob koncu preučevane-
ga vzorčnega obdobja. Determinacijski koeficient D2 pravi, da se je splošna
raven cen po uvedbi evra statistično značilno znižala. Na podlagi dveh ugo-
tovitev in dveh kointegracijskih rangov smo oblikovali model VEC.
128
Testiranje hipoteze 2
Po empiričnem modeliranju smo za vsako izmed preučevanih hipotez
sprva opredelili model VAR in na koncu pogojni VECM. Potek analize se
med hipotezami ne razlikuje, razlikujejo se zgolj posamezne nastavitve v
modelih, na primer število časovnih odlogov, kar je razumljivo, saj je vsak
model treba prilagoditi. V nadaljevanju podrobno predstavljamo postopek
analize ter ugotovitve za model, postavljen s hipotezo 2.
Pri analizi smo najprej izhajali iz ocene neomejenega modela VAR, v
katerega smo vključili tri notranje spremenljivke: ICGS, turisti in NEDT.
Za ustrezno število odlogov smo se odločili predvsem na podlagi ustreznih
informacijskih kriterijev. Čeprav slednji ponujajo izbiro dvanajstih ali dveh
odlogov, smo se odločili za dva časovna odloga. Pri dobri specifikaciji mo-
dela ne sme biti prisotne avtokorelacije ostankov, ki bi kazala na izpustitev
pomembnejših pojasnjevalnih spremenljivk.
Postavili smo neomejen model VAR. Da je model statistično primeren,
je razvidno iz Preglednice 14 v naslednjem podpoglavju, kjer so izpostav-
ljeni rezultati testov ustreznosti modela. Na tem mestu povejmo, da je mo-
del stabilen, avtokorelacija ni prisotna in v modelu je prisotna homoskeda-
stičnost.
Cilj raziskave je postavitev modela VEC, vendar smo pred tem preveri-
li kointegracijski rang. S postavitvijo PMČS smo na podlagi LM-testa priš-
li do sklepa, da je v modelu prisotna ena kointegracijska povezava. Zavrnili
smo namreč ničelno domnevo, da v modelu ni kointegracije.
Priprava enačbe sledi bivariatni analizi, kjer smo pričakovali dve koin-
tegracijski povezavi. Vidimo lahko, da imamo v hipotezi 1 statistično zna-
čilne povezanosti med ICŽP, ICŽPEA in ICGSEA. Za robustnost modela
smo v model vključili enake deterministične člene kot v predhodnem mo-
delu. S postavljenim modelom za hipotezo 1 lahko zaključimo, da imamo
visoko kolinearnost s spremenljivko ICŽPEA in s tem ima model težavo
med ločevanjem kointegriranosti med trendom in inflacijo v evro obmo-
čju na spremenljivko ICŽP. Rezultat vsekakor nakazuje, da znižanje splo-
šne ravni cen v evro območju vodi do zvišanja splošne ravni cen v Sloveniji.
To dejstvo nam potrdi trend, ki prikaže indeks 155,3 ob koncu preučevane-
ga vzorčnega obdobja. Determinacijski koeficient D2 pravi, da se je splošna
raven cen po uvedbi evra statistično značilno znižala. Na podlagi dveh ugo-
tovitev in dveh kointegracijskih rangov smo oblikovali model VEC.
128
Testiranje hipoteze 2
Po empiričnem modeliranju smo za vsako izmed preučevanih hipotez
sprva opredelili model VAR in na koncu pogojni VECM. Potek analize se
med hipotezami ne razlikuje, razlikujejo se zgolj posamezne nastavitve v
modelih, na primer število časovnih odlogov, kar je razumljivo, saj je vsak
model treba prilagoditi. V nadaljevanju podrobno predstavljamo postopek
analize ter ugotovitve za model, postavljen s hipotezo 2.
Pri analizi smo najprej izhajali iz ocene neomejenega modela VAR, v
katerega smo vključili tri notranje spremenljivke: ICGS, turisti in NEDT.
Za ustrezno število odlogov smo se odločili predvsem na podlagi ustreznih
informacijskih kriterijev. Čeprav slednji ponujajo izbiro dvanajstih ali dveh
odlogov, smo se odločili za dva časovna odloga. Pri dobri specifikaciji mo-
dela ne sme biti prisotne avtokorelacije ostankov, ki bi kazala na izpustitev
pomembnejših pojasnjevalnih spremenljivk.
Postavili smo neomejen model VAR. Da je model statistično primeren,
je razvidno iz Preglednice 14 v naslednjem podpoglavju, kjer so izpostav-
ljeni rezultati testov ustreznosti modela. Na tem mestu povejmo, da je mo-
del stabilen, avtokorelacija ni prisotna in v modelu je prisotna homoskeda-
stičnost.
Cilj raziskave je postavitev modela VEC, vendar smo pred tem preveri-
li kointegracijski rang. S postavitvijo PMČS smo na podlagi LM-testa priš-
li do sklepa, da je v modelu prisotna ena kointegracijska povezava. Zavrnili
smo namreč ničelno domnevo, da v modelu ni kointegracije.
