Page 157 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 157
Robustnost modelov postavljenih s hipotezami 157
dita domača inflacija (indeks cen življenjskih potrebščin) in končno cena
energije (goriva). Te tri spremenljivke same pojasnijo več kot polovico spre-
menljivosti cen gostinstvu v Sloveniji od leta 2000. Ti rezultati kažejo, da
je dinamika cen v gostinstvu v Sloveniji določena s: prvič – cenami v go-
stinstvu v območju evra; ta ugotovitev je konsistentna z idejo o oblikova-
nju skupne monetarne unije, ki prispeva k zbliževanju cen v državah čla-
nicah proti skupni evropski ravni cen; drugič – po uvedbi evra v Sloveniji
so se cene v gostinstvu od januarja 2007 do marca 2007 občutno zmanjša-
le. Ti rezultati realnega gibanja cen so pomembne informacije za gospodar-
stvenike in menedžerje pri razumevanju cenovne konkurenčnosti. Tretjič
– cene goriva imajo pomembno vlogo v ravni cen v gostinstvu (Gričar in
Bojnec 2011). Vse druge v analizo vključene spremenljivke, ki nastopajo v
gostinstvu kot strošek, so bile z regresijsko analizo zavrnjene. Te spremen-
ljivke so IAC, ICIPP, ICS in ICN. Pred povezavo ugotovitev, do katerih
smo prišli z regresijsko analizo, s študijem literature in dosedanjimi empi-
ričnimi raziskavami, poglejmo rezultate kointegracijske analize in analize
VECM. Rezultati in interpretacija kointegracijske analize sta opisani v na-
daljevanju.
Ugotovitve in interpretacija rezultatov kointegracijske analize
Empirična kointegracijska analiza na časovnih vrstah se začne s predstavi-
tvijo testov enotskega korena vseh časovnih vrst, vključenih v raziskavo. Za
ugotovitev enotskega korena smo uporabili različne teste. Tako so nam re-
zultate dali ADF-test, ki je priljubljen zaradi svoje enostavnosti in sploš-
nosti, ter PP-test, ki je bil predlagan kot alternativa (Bellulo 2009). Oba
testa uporabljata isto ničelno hipotezo o prepovedi stacionarnosti, vendar
imata testa nizko napovedno moč. Testa na primer zavrneta ničelno hipo-
tezo tudi, ko so serije v resnici v mirovanju. Torej serije so stacionar-
ne. Zaradi tega je tudi zanimivo pogledati rezultate KPSS-testa, ki teme-
lji na nasprotni ničelni hipotezi stacionarnosti v seriji. Dolžina odloga v
avtoregresiji, ki je podlaga samodejnega testa, je izbrana z maksimiranjem
AIC-kriterija z največjim zamikom dvanajstih mesecev. Rezultati iz pre-
glednice 10 kažejo, da vse spremenljivke niso trendno stacionarne, saj ne
moremo zavrniti ničelne hipoteze o enotskem korenu v osnovnem redu s
trendom, razen spremenljivk NEDT, D2 in IBPG, ki so trendno stacionar-
ne. Po uporabi integracije prvega reda lahko pri vseh spremenljivkah ovr-
žemo hipotezo o obstoju enotskega korena s statistično značilnostjo naj-
manj 5 % oziroma lahko s 95 % zanesljivostjo trdimo, da imamo proces
. Pri spremenljivkah NEDT in D2 ugotavljamo, da imamo proces
. Pri spremenljivki IBPG imamo prav tako proces , česar nismo priča-
dita domača inflacija (indeks cen življenjskih potrebščin) in končno cena
energije (goriva). Te tri spremenljivke same pojasnijo več kot polovico spre-
menljivosti cen gostinstvu v Sloveniji od leta 2000. Ti rezultati kažejo, da
je dinamika cen v gostinstvu v Sloveniji določena s: prvič – cenami v go-
stinstvu v območju evra; ta ugotovitev je konsistentna z idejo o oblikova-
nju skupne monetarne unije, ki prispeva k zbliževanju cen v državah čla-
nicah proti skupni evropski ravni cen; drugič – po uvedbi evra v Sloveniji
so se cene v gostinstvu od januarja 2007 do marca 2007 občutno zmanjša-
le. Ti rezultati realnega gibanja cen so pomembne informacije za gospodar-
stvenike in menedžerje pri razumevanju cenovne konkurenčnosti. Tretjič
– cene goriva imajo pomembno vlogo v ravni cen v gostinstvu (Gričar in
Bojnec 2011). Vse druge v analizo vključene spremenljivke, ki nastopajo v
gostinstvu kot strošek, so bile z regresijsko analizo zavrnjene. Te spremen-
ljivke so IAC, ICIPP, ICS in ICN. Pred povezavo ugotovitev, do katerih
smo prišli z regresijsko analizo, s študijem literature in dosedanjimi empi-
ričnimi raziskavami, poglejmo rezultate kointegracijske analize in analize
VECM. Rezultati in interpretacija kointegracijske analize sta opisani v na-
daljevanju.
Ugotovitve in interpretacija rezultatov kointegracijske analize
Empirična kointegracijska analiza na časovnih vrstah se začne s predstavi-
tvijo testov enotskega korena vseh časovnih vrst, vključenih v raziskavo. Za
ugotovitev enotskega korena smo uporabili različne teste. Tako so nam re-
zultate dali ADF-test, ki je priljubljen zaradi svoje enostavnosti in sploš-
nosti, ter PP-test, ki je bil predlagan kot alternativa (Bellulo 2009). Oba
testa uporabljata isto ničelno hipotezo o prepovedi stacionarnosti, vendar
imata testa nizko napovedno moč. Testa na primer zavrneta ničelno hipo-
tezo tudi, ko so serije v resnici v mirovanju. Torej serije so stacionar-
ne. Zaradi tega je tudi zanimivo pogledati rezultate KPSS-testa, ki teme-
lji na nasprotni ničelni hipotezi stacionarnosti v seriji. Dolžina odloga v
avtoregresiji, ki je podlaga samodejnega testa, je izbrana z maksimiranjem
AIC-kriterija z največjim zamikom dvanajstih mesecev. Rezultati iz pre-
glednice 10 kažejo, da vse spremenljivke niso trendno stacionarne, saj ne
moremo zavrniti ničelne hipoteze o enotskem korenu v osnovnem redu s
trendom, razen spremenljivk NEDT, D2 in IBPG, ki so trendno stacionar-
ne. Po uporabi integracije prvega reda lahko pri vseh spremenljivkah ovr-
žemo hipotezo o obstoju enotskega korena s statistično značilnostjo naj-
manj 5 % oziroma lahko s 95 % zanesljivostjo trdimo, da imamo proces
. Pri spremenljivkah NEDT in D2 ugotavljamo, da imamo proces
. Pri spremenljivki IBPG imamo prav tako proces , česar nismo priča-
