Page 130 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 130
Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
nih s Portmanteu testom na sedmem odlogu s točno stopnjo značilnosti
(Q*(7)) = 0,0591. Z LM-testom lahko zaključimo, da v modelu ni prisotna
avtokorelacija prvega reda. Podobno kot pri modelih, postavljenih s pred-
hodnima hipotezama, z LJB-statistiko zavrnemo ničelno domnevo o nor-
malni porazdelitvi ostankov.
Preverili smo število kointegracijskih rangov. Prišli smo do sklepa, da
sta dve kointegracijski povezavi, kar je razvidno iz Preglednice 13. Zavrnili
smo namreč ničelno domnevo, da v modelu ni kointegracije. Ko smo ugo-
tovili rang, lahko opredelimo tudi pogojni model VECM v katerem ima-
mo dva mesečna časovna odloga:
.
Iz enačbe kointegracijske povezanosti ugotavljamo, da je ICGS stati-
130 stično značilno povezan z IAC, ICN, ICIPP, ICS in ICTG. ICGS pa ni
statistično značilno povezan z IBPG. Na slednjo časovno serijo smo izbra-
li normalizacijo druge kointegracijske povezave. Druga kointegracijska po-
vezanost nam potrdi povezanost spremenljivk, ki so statistično značilne:
.
Rezultati obeh normaliziranih kointegracijskuh povezav nam potrdi-
ta hipotezo 3, da so cene v gostinstvu statistično značilno povezane s stro-
ški inputov v gostinstvu, saj se preko stroška plač višje cene menjalnega sek-
torja prenašajo v cene v gostinstvu. IBPG je statistično značilno povezan z
ICGS, kar lahko ugotovimo iz Preglednice 15. Tudi predhodna empirična
literatura nam potrjuje povezanost IBPG in ICGS (Avelini Holjevac 2002;
Šuligoj 2006). Povezanosti IBPG in ICGS pa nismo izolirali v multipli re-
gresijski analizi, kot tudi ne v metodi glavnih komponent, zato se odloči-
mo za nadaljnjo analizo v poglavjih, ki si sledijo.
S kointegracijsko analizo izračunane spremenljivke v predhodnih
modelih niso bile logaritmirane, zato je njihova interpretacija drugač-
na, kot je to običajno v primeru logaritmiranja spremenljivk. To pome-
ni, da rezultatov ne interpretiramo kot elastičnost. Kot primer navaja-
mo, da bi 5 % elastičnost spremenljivke ICS vodila k izračunu elastičnosti
, kar je neverjetna vrednost. Zato, posledično modeli
kointegracije prikazujejo dolgoročno razmerje cen v gostinstvu.
Dodatni testi kointegracije
Po specifikaciji in oceni modela VAR je treba testirati ocenjeni model. Na
ta način želimo preveriti ustreznost modela VAR. Če se z različnimi testi
nih s Portmanteu testom na sedmem odlogu s točno stopnjo značilnosti
(Q*(7)) = 0,0591. Z LM-testom lahko zaključimo, da v modelu ni prisotna
avtokorelacija prvega reda. Podobno kot pri modelih, postavljenih s pred-
hodnima hipotezama, z LJB-statistiko zavrnemo ničelno domnevo o nor-
malni porazdelitvi ostankov.
Preverili smo število kointegracijskih rangov. Prišli smo do sklepa, da
sta dve kointegracijski povezavi, kar je razvidno iz Preglednice 13. Zavrnili
smo namreč ničelno domnevo, da v modelu ni kointegracije. Ko smo ugo-
tovili rang, lahko opredelimo tudi pogojni model VECM v katerem ima-
mo dva mesečna časovna odloga:
.
Iz enačbe kointegracijske povezanosti ugotavljamo, da je ICGS stati-
130 stično značilno povezan z IAC, ICN, ICIPP, ICS in ICTG. ICGS pa ni
statistično značilno povezan z IBPG. Na slednjo časovno serijo smo izbra-
li normalizacijo druge kointegracijske povezave. Druga kointegracijska po-
vezanost nam potrdi povezanost spremenljivk, ki so statistično značilne:
.
Rezultati obeh normaliziranih kointegracijskuh povezav nam potrdi-
ta hipotezo 3, da so cene v gostinstvu statistično značilno povezane s stro-
ški inputov v gostinstvu, saj se preko stroška plač višje cene menjalnega sek-
torja prenašajo v cene v gostinstvu. IBPG je statistično značilno povezan z
ICGS, kar lahko ugotovimo iz Preglednice 15. Tudi predhodna empirična
literatura nam potrjuje povezanost IBPG in ICGS (Avelini Holjevac 2002;
Šuligoj 2006). Povezanosti IBPG in ICGS pa nismo izolirali v multipli re-
gresijski analizi, kot tudi ne v metodi glavnih komponent, zato se odloči-
mo za nadaljnjo analizo v poglavjih, ki si sledijo.
S kointegracijsko analizo izračunane spremenljivke v predhodnih
modelih niso bile logaritmirane, zato je njihova interpretacija drugač-
na, kot je to običajno v primeru logaritmiranja spremenljivk. To pome-
ni, da rezultatov ne interpretiramo kot elastičnost. Kot primer navaja-
mo, da bi 5 % elastičnost spremenljivke ICS vodila k izračunu elastičnosti
, kar je neverjetna vrednost. Zato, posledično modeli
kointegracije prikazujejo dolgoročno razmerje cen v gostinstvu.
Dodatni testi kointegracije
Po specifikaciji in oceni modela VAR je treba testirati ocenjeni model. Na
ta način želimo preveriti ustreznost modela VAR. Če se z različnimi testi
