Page 129 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 129
Empirična analiza kvantitativne raziskave 129
Interpretacija rezultatov
Ugotovitve: Na podlagi izbire kointegracijskega ranga smo ocenili model.
Vanj sočasno vstopajo vse tri notranje spremenljivke, in sicer z dvema ča-
sovnima odlogoma. Imamo eno kointegracijsko povezavo, zato so v mode-
lu normalizirani zgolj kointegracijski koeficienti na ICGS, kjer so razvidni
vplivi vseh spremenljivk, postavljenih s hipotezo 2; torej na cene v gostin-
stvu:
.
Izpostavili bi predvsem dolgoročno povezanost, ki jo imata prihod do-
mačih in tujih turistov ter NEDT. Pri povezanosti spremenljivke turisti
opažamo pozitivno ocenjen koeficient (+1,549), kar je skladno z ekonom-
sko teorijo, da večje povpraševanje dviguje cene dobrin. Koeficient je sta-
tistično značilen. Medtem so učinki spremenljivke NEDT prav tako pri-
čakovano pozitivni. Tudi ta ugotovitev je skladna z ekonomsko teorijo, saj
se depreciacija nominalnega deviznega tečaja prenaša v cene. Na tem mes-
tu velja poudariti, da je preučevanje NEDT za Slovenijo pomembno le do
prevzema evra, torej do 31. decembra 2006. Po tem datumu bi bilo smiselno
spremljanje povezanosti spremenljivk ICGSEA in NEDT (Bakucs, Bojnec
in Fertő 2012). Na podlagi tega torej lahko sklepamo, da imata tako priho-
di turistov kot devizni tečaj značilen ravnovesni vpliv na cene v gostinstvu.
Testiranje hipoteze 3
Tukaj je vključenih sedem spremenljivk. Poleg tega smo dodali eno de-
terministično spremenljivko. Deterministično spremenljivko nam
predlaga bivariatna analiza. Kljub temu pa s Chow testom nismo zavrni-
li ničelne domneve, da strukturni lom ne obstaja. Tako strukturnega loma
v analizo VAR nismo vključili. Stopnja značilnosti je 0,04. Ker v
modelu avtokorelacija ne sme biti prisotna, sta ob danih možnostih opti-
malen izbor dva odloga (Preglednica 13).
Interpretacija rezultatov
Ugotovitve: Preverili smo statistično primernost neomejenega modela
VAR. Dobro statistično oblikovnost modela kažejo rezultati izbranih te-
stov v Preglednici 14. MARCH-LM testa zaradi relativno majhnega vzor-
ca ni bilo mogoče izvesti za odlog petega reda, zato smo poleg prvega od-
loga izvedli tudi test četrtega odloga. Na podlagi testa lahko zaključimo,
da v modelu ni prisotna heteroskedastičnost. Točna stopnja značilnosti je
0,0814. Prav tako sprejmemo sklep, da ni avtokorelacije ostankov, prikaza-
Interpretacija rezultatov
Ugotovitve: Na podlagi izbire kointegracijskega ranga smo ocenili model.
Vanj sočasno vstopajo vse tri notranje spremenljivke, in sicer z dvema ča-
sovnima odlogoma. Imamo eno kointegracijsko povezavo, zato so v mode-
lu normalizirani zgolj kointegracijski koeficienti na ICGS, kjer so razvidni
vplivi vseh spremenljivk, postavljenih s hipotezo 2; torej na cene v gostin-
stvu:
.
Izpostavili bi predvsem dolgoročno povezanost, ki jo imata prihod do-
mačih in tujih turistov ter NEDT. Pri povezanosti spremenljivke turisti
opažamo pozitivno ocenjen koeficient (+1,549), kar je skladno z ekonom-
sko teorijo, da večje povpraševanje dviguje cene dobrin. Koeficient je sta-
tistično značilen. Medtem so učinki spremenljivke NEDT prav tako pri-
čakovano pozitivni. Tudi ta ugotovitev je skladna z ekonomsko teorijo, saj
se depreciacija nominalnega deviznega tečaja prenaša v cene. Na tem mes-
tu velja poudariti, da je preučevanje NEDT za Slovenijo pomembno le do
prevzema evra, torej do 31. decembra 2006. Po tem datumu bi bilo smiselno
spremljanje povezanosti spremenljivk ICGSEA in NEDT (Bakucs, Bojnec
in Fertő 2012). Na podlagi tega torej lahko sklepamo, da imata tako priho-
di turistov kot devizni tečaj značilen ravnovesni vpliv na cene v gostinstvu.
Testiranje hipoteze 3
Tukaj je vključenih sedem spremenljivk. Poleg tega smo dodali eno de-
terministično spremenljivko. Deterministično spremenljivko nam
predlaga bivariatna analiza. Kljub temu pa s Chow testom nismo zavrni-
li ničelne domneve, da strukturni lom ne obstaja. Tako strukturnega loma
v analizo VAR nismo vključili. Stopnja značilnosti je 0,04. Ker v
modelu avtokorelacija ne sme biti prisotna, sta ob danih možnostih opti-
malen izbor dva odloga (Preglednica 13).
Interpretacija rezultatov
Ugotovitve: Preverili smo statistično primernost neomejenega modela
VAR. Dobro statistično oblikovnost modela kažejo rezultati izbranih te-
stov v Preglednici 14. MARCH-LM testa zaradi relativno majhnega vzor-
ca ni bilo mogoče izvesti za odlog petega reda, zato smo poleg prvega od-
loga izvedli tudi test četrtega odloga. Na podlagi testa lahko zaključimo,
da v modelu ni prisotna heteroskedastičnost. Točna stopnja značilnosti je
0,0814. Prav tako sprejmemo sklep, da ni avtokorelacije ostankov, prikaza-
