Page 156 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 156
Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
rabljene tudi vrednosti kombinacij v času. To dejstvo je posebej zanimivo
za analiziranje učinkov zunanjih spremenljivk na notranje spremenljivke
skozi čas in celo za ugotavljanje dolgoročnosti učinkov posameznih vred-
nosti zunanjih spremenljivk. V tem poglavju so prikazani rezultati analiz,
ki zahtevajo stacionarnost analizirane časovne vrste. Najbolj znane analize
stohastičnih elementov so, prvič – AR in MA procesi ter kombinacija obeh
– ARMA procesi; s temi procesi se linearno filtrira stacionarna časovna vr-
sta v beli šum; drugič – kointegracijska analiza in tretjič – VAR- in VEC
model. Za slednje tri podajamo razširjeno razpravo z rezultati v nadaljeva-
nju poglavja. Na tem mestu dodajmo še, da smo z univariatno ARMA ana-
lizo ugotavljali stacionarnost spremenljivk in ponovno zavrteli regresijsko
analizo. ACF in PACF korelogram ostankov na transformiranih časovnih
vrstah pokažeta, da v prvi integraciji časovnih vrst ni prisotna avtokorela-
156 cija celo na več časovnih vrstah, kot če opazujemo samo ACF odloge na ča-
sovnih vrstah. Z modeli AR(I)MA ugotovimo, da je uporaba prve integra-
cije na časovni vrsti primerna za nadaljnjo raziskavo na vseh proučevanih
spremenljivkah, razen IDDV, ki je nismo preoblikovali, ker je trendno sta-
cionarna, torej je . Pri ugotavljanju stacionarnosti časovnih vrst s tes-
tom enotskega korena ugotovimo, da smo vse spremenljivke v kointegracij-
ski analizi in analizi VAR obravnavali kot proces .
Interpretacija rezultatov
Ugotovitve: Rezultati regresijske analize, ki smo jo zavrteli s stacionarni-
mi spremenljivkami, potrjujejo hipotezo 1. Hipoteza 1 pravi, da so skupni
makroekonomski dejavniki in makroekonomski šoki ter notranje in zuna-
nje okolje pomembni za cene v gostinstvu.
Hipoteze 2, da so cene gostinstvu močno povezane s povpraševanjem
po turističnih storitvah ter z apreciacijo domače valute, nismo potrdili. Hi-
poteza 3 je potrjena le v delu, ki govori, da so cene gostinskih storitev pove-
zane s cenami goriva kot vhodnimi stroški. Spremenljivka pa ima negativen
predznak. To ni bilo pričakovano. Hipoteza 4 je zavrnjena, saj regresijska
modela dva in tri iz preglednice 8 kažeta znake neprave regresije.
Prilagojen determinacijski koeficient v prvem regresijskem modelu
v preglednici 8 kaže visoko stopnjo pojasnjenosti odvisne spremenljivke.
Njegova vrednost je 0,678. Del pričakovanih pozitivnih/negativnih pove-
zanosti med odvisno spremenljivko ∆ICGS in posameznimi pojasnjevalni-
mi spremenljivkami se potrdijo. Kot najbolj statistično značilno so se izka-
zale naslednje pojasnjevalne spremenljivke: ∆ICŽP, ∆ICGSEA, ∆ICTG
in D2. Ocene rezultatov kažejo, da cene v gostinstvu v območju evra pred-
stavljajo glavni dejavnik povezanosti s cenami v gostinstvu v Sloveniji. Sle-
rabljene tudi vrednosti kombinacij v času. To dejstvo je posebej zanimivo
za analiziranje učinkov zunanjih spremenljivk na notranje spremenljivke
skozi čas in celo za ugotavljanje dolgoročnosti učinkov posameznih vred-
nosti zunanjih spremenljivk. V tem poglavju so prikazani rezultati analiz,
ki zahtevajo stacionarnost analizirane časovne vrste. Najbolj znane analize
stohastičnih elementov so, prvič – AR in MA procesi ter kombinacija obeh
– ARMA procesi; s temi procesi se linearno filtrira stacionarna časovna vr-
sta v beli šum; drugič – kointegracijska analiza in tretjič – VAR- in VEC
model. Za slednje tri podajamo razširjeno razpravo z rezultati v nadaljeva-
nju poglavja. Na tem mestu dodajmo še, da smo z univariatno ARMA ana-
lizo ugotavljali stacionarnost spremenljivk in ponovno zavrteli regresijsko
analizo. ACF in PACF korelogram ostankov na transformiranih časovnih
vrstah pokažeta, da v prvi integraciji časovnih vrst ni prisotna avtokorela-
156 cija celo na več časovnih vrstah, kot če opazujemo samo ACF odloge na ča-
sovnih vrstah. Z modeli AR(I)MA ugotovimo, da je uporaba prve integra-
cije na časovni vrsti primerna za nadaljnjo raziskavo na vseh proučevanih
spremenljivkah, razen IDDV, ki je nismo preoblikovali, ker je trendno sta-
cionarna, torej je . Pri ugotavljanju stacionarnosti časovnih vrst s tes-
tom enotskega korena ugotovimo, da smo vse spremenljivke v kointegracij-
ski analizi in analizi VAR obravnavali kot proces .
Interpretacija rezultatov
Ugotovitve: Rezultati regresijske analize, ki smo jo zavrteli s stacionarni-
mi spremenljivkami, potrjujejo hipotezo 1. Hipoteza 1 pravi, da so skupni
makroekonomski dejavniki in makroekonomski šoki ter notranje in zuna-
nje okolje pomembni za cene v gostinstvu.
Hipoteze 2, da so cene gostinstvu močno povezane s povpraševanjem
po turističnih storitvah ter z apreciacijo domače valute, nismo potrdili. Hi-
poteza 3 je potrjena le v delu, ki govori, da so cene gostinskih storitev pove-
zane s cenami goriva kot vhodnimi stroški. Spremenljivka pa ima negativen
predznak. To ni bilo pričakovano. Hipoteza 4 je zavrnjena, saj regresijska
modela dva in tri iz preglednice 8 kažeta znake neprave regresije.
Prilagojen determinacijski koeficient v prvem regresijskem modelu
v preglednici 8 kaže visoko stopnjo pojasnjenosti odvisne spremenljivke.
Njegova vrednost je 0,678. Del pričakovanih pozitivnih/negativnih pove-
zanosti med odvisno spremenljivko ∆ICGS in posameznimi pojasnjevalni-
mi spremenljivkami se potrdijo. Kot najbolj statistično značilno so se izka-
zale naslednje pojasnjevalne spremenljivke: ∆ICŽP, ∆ICGSEA, ∆ICTG
in D2. Ocene rezultatov kažejo, da cene v gostinstvu v območju evra pred-
stavljajo glavni dejavnik povezanosti s cenami v gostinstvu v Sloveniji. Sle-
