Page 141 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.

Empirična analiza kvantitativne raziskave

vpliv vseh spremenljivk na cene v gostinstvu. Izpostavili bi predvsem dol- 141
goročno povezanost s spremenljivkama ICGS in turisti. Pri povezanosti
prihodov turistov opažamo negativno ocenjen koeficient (-0,027) na dru-
gem mesečnem odlogu, ki je statistično značilen (Preglednica 19). Zaklju-
čimo lahko, da se višje povpraševanje statistično značilno hitro prenese v
cene v gostinstvu. Prilagajanje večjega povpraševanja na cene v gostinstvu
je v razdobju dveh mesecev. Vse spremenljivke so izrazito sezonskega zna-
čaja. Najvišja statistično značilna sezonskost glede na december pretekle-
ga leta je zaznana v juniju, juliju, avgustu in septembru. Tudi s testom šibke
zunanjosti spremenljivke ugotovimo, da je spremenljivka turisti notranja
spremenljivka. Točna stopnja značilnosti je 0,0181, kar vidimo iz Pregle-
dnice 20.

Preglednica 19: VEC model, postavljen s hipotezo 2.

predlagani model VEC

∆ICGS ∆turisti ∆NEDT

∆ICGS 0,273 - -
∆turisti (0,117)
∆NEDT 0,001
∆ICGS (t-2) - -0,495 (4,235)***
∆turisti (t-2) (-4,994)*** 0,849
∆NEDT (t-2) (10,740)***
∆sdjanuar - -127,162
∆sdfebruar (-2,076)** -
∆sdmarec
∆sdapril 0,436 - -
∆sdmaj (2,527)**
∆sdjunij -
∆sdjulij -0,027 -0,271
∆sdavgust -0,032
∆sdseptember (-2,379)** (-2,950)** (-3,360)**
∆sdoktober -0,068
- 88,813 (-5,187)***
(1,794)** -0,053
(-4,019)***
2,200 - -0,053
(2,355)** (-3,688)***
-0,052
- 36,846 (-3,688)***
(3,652)*** -0,040
(-2,412)**
- 41,979
(4,095)*** -

3,325 65,152 -

(2,447)** (6,004)*** -

2,842 86,628 0,055
(3,613)***
(1,983)** (7,568)***

3,532 96,811

(2,177)** (7,473)***

4,611 150,287

(2,786)** (11,371)***

5,223 155,653

(2,524)** (9,417)***

5,113 -
(2,220)**

- -71,365
(-4,352)***