Page 161 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 161
Robustnost modelov postavljenih s hipotezami 161
Medtem ko so koeficienti ICGSEA, ICIPP, K1 in K2 še vedno blizu tis-
tim, ki so ocenjeni v predhodni enačbi, se ostali koeficienti gibljejo druga-
če. Jasno je, da ima model težave pri ločevanju učinkov trenda od učinkov
plač, kar se pogojno zdi tudi pričakovano glede na visoko raven kolinear-
nosti med dvema spremenljivkama. Enačba prikaže tudi pozitivno meseč-
no gibanje cen gostinskih storitev, ki se kaže v 0,26 % mesečni rasti, morda
zaradi prilagajanja cen v gostinstvu evro območja. Vsi koeficienti so stati-
stično značilni. Le prihodi turistov so statistično neznačilni. Uvedba evra
na dolgoročni odnos nima visokega vpliva. Enako velja za strukturni lom
in dvig DDV. Statistično nizko značilno, a najmočnejšo kointegracijsko po-
vezanost s cenami v gostinstvu ima cena energije, kar smo prikazali s ko-
eficienti ICN (0,173) in ICTG (0,113). Statistično visoko značilno, a niž-
jo kointegracijsko povezanost s cenami v gostinstvu imajo IBPG (-0,037),
IAC (0,013), ICGSEA (-0,024), ICIPP (0,002), ICS (-0,043), K1 (-0,003), K2
(-0,017) in NEDT (0,002).
Da bi bolje razumeli dinamična razmerja med spremenljivkami in da
bi izpopolnili model, smo predstavili rezultate testov šibke zunanjosti. Re-
zultate prikazujemo v preglednici 35. Zunanje spremenljivke, ki sicer lahko
vstopijo v dolgoročno ravnovesje, same ne povzročajo povezanosti na stra-
ni drugih spremenljivk v modelu VEC. Zato s tem nimamo izgube podat-
kov, ker ni modeliranja njihovih determinant (zunanje spremenljivke vsto-
pajo na levo stran modela). Rezultati, navedeni v preglednici 29, kažejo, da
bi spremenljivke IBPG, IAC, ICŽP, ICIPP, ICTG, K2, NEDT in turisti
lahko obravnavali kot notranje spremenljivke do sistema na kakršno koli
stopnjo značilnosti, ker zavrnemo ničelno hipotezo z največ 9 % stopnjo tve-
ganja, ki govori da spremenljivka nima dolgoročno statistično značilne po-
vezanosti s cenami v gostinstvu. Ničelna hipoteza testa šibke zunanjosti pra-
vi, da so skupni popravljeni parametri enaki 0. Do podobne ugotovitve
pridemo z Grangerjevim testom vzročnosti, ki smo ga prikazali v prilogi 6.
Najprej smo se osredotočili na spremenljivke primarnega pomena in do-
ločili petmesečni odlog. Spremenljivke IAC (0,005), ICIPP (0,006), ICTG
(0,006), K2 (0,02) in turisti (0,00) so statistično značilno vzročno povezane
z ICGS. Stopnje značilnosti testa šibke zunanjosti smo zapisali poleg spre-
menljivke v preglednici 29. Statistično značilno pa ni ugotovljena Granger-
jeva vzročna povezanost med spremenljivkami ICGS in ICŽP ter NEDT.
Prav tako ni bivariatne vzročne povezanosti med ICGS in IBPG. Statistič-
no značilna vzročnost je namreč le enosmerna, in sicer od ICGS na IBPG.
Ker je pri spremenljivkah NEDT (0,09) in IBPG (0,09) izračunana višja sto-
pnja tveganja tudi pri testu šibke zunanjosti, bomo spremenljivki obravna-
vali kot zunanji.
Medtem ko so koeficienti ICGSEA, ICIPP, K1 in K2 še vedno blizu tis-
tim, ki so ocenjeni v predhodni enačbi, se ostali koeficienti gibljejo druga-
če. Jasno je, da ima model težave pri ločevanju učinkov trenda od učinkov
plač, kar se pogojno zdi tudi pričakovano glede na visoko raven kolinear-
nosti med dvema spremenljivkama. Enačba prikaže tudi pozitivno meseč-
no gibanje cen gostinskih storitev, ki se kaže v 0,26 % mesečni rasti, morda
zaradi prilagajanja cen v gostinstvu evro območja. Vsi koeficienti so stati-
stično značilni. Le prihodi turistov so statistično neznačilni. Uvedba evra
na dolgoročni odnos nima visokega vpliva. Enako velja za strukturni lom
in dvig DDV. Statistično nizko značilno, a najmočnejšo kointegracijsko po-
vezanost s cenami v gostinstvu ima cena energije, kar smo prikazali s ko-
eficienti ICN (0,173) in ICTG (0,113). Statistično visoko značilno, a niž-
jo kointegracijsko povezanost s cenami v gostinstvu imajo IBPG (-0,037),
IAC (0,013), ICGSEA (-0,024), ICIPP (0,002), ICS (-0,043), K1 (-0,003), K2
(-0,017) in NEDT (0,002).
Da bi bolje razumeli dinamična razmerja med spremenljivkami in da
bi izpopolnili model, smo predstavili rezultate testov šibke zunanjosti. Re-
zultate prikazujemo v preglednici 35. Zunanje spremenljivke, ki sicer lahko
vstopijo v dolgoročno ravnovesje, same ne povzročajo povezanosti na stra-
ni drugih spremenljivk v modelu VEC. Zato s tem nimamo izgube podat-
kov, ker ni modeliranja njihovih determinant (zunanje spremenljivke vsto-
pajo na levo stran modela). Rezultati, navedeni v preglednici 29, kažejo, da
bi spremenljivke IBPG, IAC, ICŽP, ICIPP, ICTG, K2, NEDT in turisti
lahko obravnavali kot notranje spremenljivke do sistema na kakršno koli
stopnjo značilnosti, ker zavrnemo ničelno hipotezo z največ 9 % stopnjo tve-
ganja, ki govori da spremenljivka nima dolgoročno statistično značilne po-
vezanosti s cenami v gostinstvu. Ničelna hipoteza testa šibke zunanjosti pra-
vi, da so skupni popravljeni parametri enaki 0. Do podobne ugotovitve
pridemo z Grangerjevim testom vzročnosti, ki smo ga prikazali v prilogi 6.
Najprej smo se osredotočili na spremenljivke primarnega pomena in do-
ločili petmesečni odlog. Spremenljivke IAC (0,005), ICIPP (0,006), ICTG
(0,006), K2 (0,02) in turisti (0,00) so statistično značilno vzročno povezane
z ICGS. Stopnje značilnosti testa šibke zunanjosti smo zapisali poleg spre-
menljivke v preglednici 29. Statistično značilno pa ni ugotovljena Granger-
jeva vzročna povezanost med spremenljivkami ICGS in ICŽP ter NEDT.
Prav tako ni bivariatne vzročne povezanosti med ICGS in IBPG. Statistič-
no značilna vzročnost je namreč le enosmerna, in sicer od ICGS na IBPG.
Ker je pri spremenljivkah NEDT (0,09) in IBPG (0,09) izračunana višja sto-
pnja tveganja tudi pri testu šibke zunanjosti, bomo spremenljivki obravna-
vali kot zunanji.
