Page 146 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 146
ikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
lagajanja IBPG 45,6 %, ki je pozitiven in statistično značilen. Statistično
značilen in pozitiven je tudi koeficient prilagajanja ICIPP, in sicer v viši-
ni 2,8 % na mesec ter ICS v višini 7,0 % na mesec, kar vidimo iz Pregledni-
ce 23.
Preglednica 23: Deterministični koeficienti za hipotezo 3, rang 1.
spremenljivka ∆ICGS ∆IAC ∆IBPG ∆ICIPP ∆ICS ∆ICN ∆ICTG
koeficient 0,010 -0,072 0,456 -0,028 0,070 0,653 -0,115
prilagajanja (0,328) (-2,595)** (6,550)*** (-3,203)*** (3,035)*** (1,548)* (-0,651)
konstanta 365,17
Opombe: ∆ – diferencirana časovna vrsta, ICGS – indeks cen v gostinstvu, IAC – indeks cen
hrane in brezalkoholnih pijač, IBPG – indeks bruto plač v gostinstvu, ICIPP– indeks cen in-
dustrijskih proizvodov pri proizvajalcih, ICS – indeks cen storitev, ICN – indeks cen nafte,
ICTG – indeks cen tekočih goriv; *, **, ***: 10 %, 5 % in 1 % stopnja značilnosti.
146 Vsa prilagajanja so narejena z normalizacijo ICGS časovne vrste. Kon-
stanta nam prikaže dolgoročni ICGS, ki je 365,17. Iz koeficientov prilaga-
janja in konstante opazimo, da zunanje spremenljivke vplivajo na nestano-
vitnost rezultatov (Preglednica 23). Vrednost konstante je 365,17, kar se ne
sklada z našimi predhodnimi ugotovitvami. S postavitvijo modela za našo
zadnjo hipotezo smo zato najprej preizkusili test šibke zunanjosti spremen-
ljivk (Preglednica 24). Da je treba pred postavitvijo modela VAR preveriti
šibko zunanjost spremenljivk, govori tudi empirična analiza avtorjev Bon-
ham, Gangnes in Zhou (2009).
Kot smo že ugotovili, zunanje spremenljivke vplivajo na nestanovit-
nost rezultatov. S testom šibke zunanjosti, ki ga za prvi kointegracijski rang
prikazujemo v Preglednici 24, ugotavljamo, da so vse spremenljivke zu-
nanje. Zunanja spremenljivka s tem vstopa v dolgoročno enačbo modela
tako, da nima povezanosti z drugimi spremenljivkami, ki vstopajo v model
VEC kot notranje spremenljivke. Tako model ne izgubi napovedne moči,
saj imamo opravka z determinističnimi členi in zunanjimi spremenljivka-
mi. Slednje vstopajo v model na desni strani enačbe s prvo diferenco časov-
ne vrste (Irz, Niemi in Xing 2011).
lagajanja IBPG 45,6 %, ki je pozitiven in statistično značilen. Statistično
značilen in pozitiven je tudi koeficient prilagajanja ICIPP, in sicer v viši-
ni 2,8 % na mesec ter ICS v višini 7,0 % na mesec, kar vidimo iz Pregledni-
ce 23.
Preglednica 23: Deterministični koeficienti za hipotezo 3, rang 1.
spremenljivka ∆ICGS ∆IAC ∆IBPG ∆ICIPP ∆ICS ∆ICN ∆ICTG
koeficient 0,010 -0,072 0,456 -0,028 0,070 0,653 -0,115
prilagajanja (0,328) (-2,595)** (6,550)*** (-3,203)*** (3,035)*** (1,548)* (-0,651)
konstanta 365,17
Opombe: ∆ – diferencirana časovna vrsta, ICGS – indeks cen v gostinstvu, IAC – indeks cen
hrane in brezalkoholnih pijač, IBPG – indeks bruto plač v gostinstvu, ICIPP– indeks cen in-
dustrijskih proizvodov pri proizvajalcih, ICS – indeks cen storitev, ICN – indeks cen nafte,
ICTG – indeks cen tekočih goriv; *, **, ***: 10 %, 5 % in 1 % stopnja značilnosti.
146 Vsa prilagajanja so narejena z normalizacijo ICGS časovne vrste. Kon-
stanta nam prikaže dolgoročni ICGS, ki je 365,17. Iz koeficientov prilaga-
janja in konstante opazimo, da zunanje spremenljivke vplivajo na nestano-
vitnost rezultatov (Preglednica 23). Vrednost konstante je 365,17, kar se ne
sklada z našimi predhodnimi ugotovitvami. S postavitvijo modela za našo
zadnjo hipotezo smo zato najprej preizkusili test šibke zunanjosti spremen-
ljivk (Preglednica 24). Da je treba pred postavitvijo modela VAR preveriti
šibko zunanjost spremenljivk, govori tudi empirična analiza avtorjev Bon-
ham, Gangnes in Zhou (2009).
Kot smo že ugotovili, zunanje spremenljivke vplivajo na nestanovit-
nost rezultatov. S testom šibke zunanjosti, ki ga za prvi kointegracijski rang
prikazujemo v Preglednici 24, ugotavljamo, da so vse spremenljivke zu-
nanje. Zunanja spremenljivka s tem vstopa v dolgoročno enačbo modela
tako, da nima povezanosti z drugimi spremenljivkami, ki vstopajo v model
VEC kot notranje spremenljivke. Tako model ne izgubi napovedne moči,
saj imamo opravka z determinističnimi členi in zunanjimi spremenljivka-
mi. Slednje vstopajo v model na desni strani enačbe s prvo diferenco časov-
ne vrste (Irz, Niemi in Xing 2011).
