Page 149 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.

ustnost modelov
Ipmosetnasvkljoenkiahzsalhoipotezami

Potem ko smo z analitičnimi testi našli ustrezen PMČS, lahko tak mo-
del uporabimo za potrebe analize in napovedovanja. Pri napovedova-
nju se nismo ozirali na deterministične člene. Spremenljivka opravlja
funkcijo neodvisnega belega šuma. Tako je v tem primeru napoved po-
gojno pričakovanje. Če je nekoreliran beli šum, ki ni pogojno neod-
visen od časa, potem je najboljša linearna napoved postavljena z enačbo
, kjer sta , za
in ocenjena parametra. je število preteklih opazovanj in
je število prihodnjih napovedovanj.
Izračunane napovedi časovnih vrst, postavljenih s hipotezo 1, so v ve-
čini primerov znotraj 95 % intervala zaupanja. Dejanska vrednost posa-
mezne časovne vrste je znotraj najnižje in najvišje vrednosti intervala za-
upanja. Edina manjša odstopanja so na napovedi časovne vrste ICŽPEA.
Razlog za takšno odstopanje lahko poiščemo v programu JMulti, ki nam ni
izračunal popravljene vrednosti za napoved ob uporabi modela VEC. Po-
vedano drugače – izračunane vrednosti napovedi so manjše, kot bi bile ob
uporabi asimptotične porazdelitve napovedi (Lütkepohl in Krätzig 2004).
Vseeno večina napovedi je znotraj intervala zaupanja, zato lahko potrdimo
robustnost postavljenega modela za hipotezo 1. Vrednosti napovedi in de-
janskih vrednosti za hipotezo 1 lahko razberemo iz preglednice, ki je razi-
skovalcu dostopna pri avtorju na poziv.
Do podobnih ugotovitev pridemo z napovedovanjem časovnih vrst s
pomočjo hipotez 2 in 3. Izračunane napovedi časovnih vrst, postavljenih
s hipotezama 2 in 3, so v večini primerov znotraj 95 % intervala zaupanja.
Dejanska vrednost posamezne časovne vrste je znotraj izračunane najnižje