Page 16 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 16
Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
ki ju nadalje vključimo v regresijsko analizo. S široko sprejeto in uporablje-
no regresijsko analizo želimo na primeru analize turističnih cen prikazati,
kako je uporaba regresijske analize napačna v primeru analize časovnih se-
rij. V raziskavi po uporabi regresijske analize pristopimo k uporabi treh av-
toregresijskih (ARIMA), modelov. Z omenjenimi modeli pridobimo po-
datke o redu integracije posamezne časovne serije, tj. spremenljivke odvisne
od časa. Pridobljene rezultate in s tem nove integrirane spremenljivke upo-
rabimo v ponovljeni regresijski analizi, ki nam omogoči, da z razširjenim
Dickey-Fuller (ADF) testom preverimo veljavnost modelov postavljenih s
hipotezami. S testom preverjamo prisotnost avtokorelacije. Ne preverjamo
pa normalnosti, homoskedastičnost in stabilnost modela. Slednje preveri-
mo s testom enotskega korena. Za pridobitev veljavnih rezultatov smo vse
metode, tj. metode faktorske analize, metode glavnih komponent in regre-
sijske analize ponovili. Ponovno analizo smo izvedli s stacionarnimi spre-
16 menljivkami pridobljenimi z ARIMA metodo. Rezultate smo primerjali
med seboj in podali smo interpretacijo vsebine.
Aplikacija in rezultati raziskave povezanosti cen in plač ter monetar-
nih in fiskalnih dejavnikov na cene v turizmu podajo moč dolgoročnih po-
vezav med spremenljivkami časovnih vrst, ki so postavljene s hipotezami.
Metoda glavnih komponent poda štiri glavne komponente. Multipla regre-
sijska analiza pojasni dobro polovico povezanosti neodvisnih spremenljivk
z odvisno spremenljivko. Robustnost modela regresijske analize pa ni zago-
tovljena, zato se empirična analiza nadaljuje s kointegracijsko analizo in z
modelom korekcijskega odstopanja (VAR in VEC).
Turizem spada v storitveni sektor. V marsikateri razviti državi prispe-
va storitveni sektor pretežni del bruto domačega proizvoda (BDP). Tako
imajo nekatere države več kot 70 % svojega BDP iz storitvenega sektor-
ja in zaposluje več kot polovico aktivnega prebivalstva. Slovenija ustvari s
storitvami skoraj 60 % BDP (SURS 2016). Nasproti fizičnemu proizvodu
je storitev običajno neotipljiva dobrina, nevidna dobrina, dobrina brez vo-
nja in brez okusa ter uporabljena preden je plačana (Kotler, Bowen in Ma-
kens 2003).
Opredelitev področja in opis problema
Predmet obravnave monografije je preučevanje povezav med cenami v go-
stinstvu in s cenami gostinskih storitev v območju evra s plačami v gostin-
stvu, s cenami hrane in brezalkoholnih pijač, s cenami industrijskih proi-
zvodov pri proizvajalcih, s cenami storitev, z davkom na dodano vrednost
(DDV), s ceno nafte, z uvedbo evra v Sloveniji, s prihodi domačih in tujih
turistov (povpraševanjem), z nominalnim efektivnim deviznim tečajem in
s stopnjo brezposelnosti.
ki ju nadalje vključimo v regresijsko analizo. S široko sprejeto in uporablje-
no regresijsko analizo želimo na primeru analize turističnih cen prikazati,
kako je uporaba regresijske analize napačna v primeru analize časovnih se-
rij. V raziskavi po uporabi regresijske analize pristopimo k uporabi treh av-
toregresijskih (ARIMA), modelov. Z omenjenimi modeli pridobimo po-
datke o redu integracije posamezne časovne serije, tj. spremenljivke odvisne
od časa. Pridobljene rezultate in s tem nove integrirane spremenljivke upo-
rabimo v ponovljeni regresijski analizi, ki nam omogoči, da z razširjenim
Dickey-Fuller (ADF) testom preverimo veljavnost modelov postavljenih s
hipotezami. S testom preverjamo prisotnost avtokorelacije. Ne preverjamo
pa normalnosti, homoskedastičnost in stabilnost modela. Slednje preveri-
mo s testom enotskega korena. Za pridobitev veljavnih rezultatov smo vse
metode, tj. metode faktorske analize, metode glavnih komponent in regre-
sijske analize ponovili. Ponovno analizo smo izvedli s stacionarnimi spre-
16 menljivkami pridobljenimi z ARIMA metodo. Rezultate smo primerjali
med seboj in podali smo interpretacijo vsebine.
Aplikacija in rezultati raziskave povezanosti cen in plač ter monetar-
nih in fiskalnih dejavnikov na cene v turizmu podajo moč dolgoročnih po-
vezav med spremenljivkami časovnih vrst, ki so postavljene s hipotezami.
Metoda glavnih komponent poda štiri glavne komponente. Multipla regre-
sijska analiza pojasni dobro polovico povezanosti neodvisnih spremenljivk
z odvisno spremenljivko. Robustnost modela regresijske analize pa ni zago-
tovljena, zato se empirična analiza nadaljuje s kointegracijsko analizo in z
modelom korekcijskega odstopanja (VAR in VEC).
Turizem spada v storitveni sektor. V marsikateri razviti državi prispe-
va storitveni sektor pretežni del bruto domačega proizvoda (BDP). Tako
imajo nekatere države več kot 70 % svojega BDP iz storitvenega sektor-
ja in zaposluje več kot polovico aktivnega prebivalstva. Slovenija ustvari s
storitvami skoraj 60 % BDP (SURS 2016). Nasproti fizičnemu proizvodu
je storitev običajno neotipljiva dobrina, nevidna dobrina, dobrina brez vo-
nja in brez okusa ter uporabljena preden je plačana (Kotler, Bowen in Ma-
kens 2003).
Opredelitev področja in opis problema
Predmet obravnave monografije je preučevanje povezav med cenami v go-
stinstvu in s cenami gostinskih storitev v območju evra s plačami v gostin-
stvu, s cenami hrane in brezalkoholnih pijač, s cenami industrijskih proi-
zvodov pri proizvajalcih, s cenami storitev, z davkom na dodano vrednost
(DDV), s ceno nafte, z uvedbo evra v Sloveniji, s prihodi domačih in tujih
turistov (povpraševanjem), z nominalnim efektivnim deviznim tečajem in
s stopnjo brezposelnosti.
