Page 162 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 162
Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
Preglednica 29: Test šibke zunanjosti spremenljivk, postavljenih s hipotezo 4
odvisna spremenljivka ∆ICGS
hipoteza spremenljivka vrednost statistike stopnja značilnosti
∆IBPG 9,4614 0,0920
∆IAC 16,888 0,0047
∆ICŽP 16,415 0,0058
∆ICŽPEA 8,4700 0,1322
∆ICGSEA 4,5578 0,4722
20,776 0,0009
∆ICIPP
H4 ∆ICN 7,2630 0,2018
∆ICS 4,8796 0,4308
∆ICTG 16,118 0,0065
∆K1 3,4245 0,6348
∆K2 13,437 0,0196
∆NEDT 9,6587 0,0855
162 ∆turisti 21,354 0,0007
vse 132,07 0,0000
Opombe: ∆ – diferencirana časovna vrsta, ICGS – indeks cen v gostinstvu, IBPG – indeks
bruto plač v gostinstvu, IAC – indeks cen hrane in brezalkoholnih pijač, ICŽP – indeks cen
življenjskih potrebščin, ICŽPEA – indeks cen življenjskih potrebščin v evro območju, ICG-
SEA – indeks cen v gostinstvu v evro območju, ICIPP– indeks cen industrijskih proizvodov
pri proizvajalcih, ICN – indeks cen nafte, ICS – indeks cen storitev, ICTG – indeks cen teko-
čih goriv, K1 – prva komponenta, K2 – druga komponenta, NEDT – nominalni efektivni de-
vizni tečaj, turisti – prihodi domačih in tujih turistov.
Sedaj smo določili zunanje spremenljivke, ki bodo vstopile v model
VEC, postavljen s hipotezo 4. Podobno kot v empiričnih analizah ugo-
tavljajo Irz, Niemi in Xing (2011) ter Bonham, Gangnes in Zhou (2009),
izračunamo tudi v raziskavi, da so zunanje spremenljivke IBPG (0,09),
ICŽPEA (0,13), ICGSEA (0,47), ICN (0,20), ICS (0,43), K1 (0,63) in
NEDT (0,09) (preglednica 29). Predhodno smo že predpostavili, da so
spremenljivke strukturni lom, D1, D2 in IDDV deterministični členi. V
oklepajih so zapisane stopnje značilnosti izračunane statistike posamezne
spremenljivke na odvisno spremenljivko ICGS.
Tako smo s predhodnimi VAR modeli ugotovili naslednje. Skupaj z bi-
variatno analizo lahko v modelu ena prikažemo, da so se cene v gostinstvu
statistično značilno pozitivno gibale po uvedbi evra v Sloveniji. To trditev
nam podajata deterministična člena D2 in trend. Sicer pa imajo spremen-
ljivke ICŽP, ICŽPEA, D2 in deterministični trend dolgoročen negativen
predznak s testi kointegracijskega ranga, AIC, HQ in SBIC testi. Izkaza-
lo se je, da model, postavljen s hipotezo 1, z enim odlogom in dvema ran-
goma statistično zadovoljivo opisuje dinamiko podatkov. V nadaljevanju
predstavljamo drugi rang prvega modela. Rezultat statistično značilno na-
kazuje, da zvišanje splošne ravni cen v evro območju vodi do zvišanja splo-
Preglednica 29: Test šibke zunanjosti spremenljivk, postavljenih s hipotezo 4
odvisna spremenljivka ∆ICGS
hipoteza spremenljivka vrednost statistike stopnja značilnosti
∆IBPG 9,4614 0,0920
∆IAC 16,888 0,0047
∆ICŽP 16,415 0,0058
∆ICŽPEA 8,4700 0,1322
∆ICGSEA 4,5578 0,4722
20,776 0,0009
∆ICIPP
H4 ∆ICN 7,2630 0,2018
∆ICS 4,8796 0,4308
∆ICTG 16,118 0,0065
∆K1 3,4245 0,6348
∆K2 13,437 0,0196
∆NEDT 9,6587 0,0855
162 ∆turisti 21,354 0,0007
vse 132,07 0,0000
Opombe: ∆ – diferencirana časovna vrsta, ICGS – indeks cen v gostinstvu, IBPG – indeks
bruto plač v gostinstvu, IAC – indeks cen hrane in brezalkoholnih pijač, ICŽP – indeks cen
življenjskih potrebščin, ICŽPEA – indeks cen življenjskih potrebščin v evro območju, ICG-
SEA – indeks cen v gostinstvu v evro območju, ICIPP– indeks cen industrijskih proizvodov
pri proizvajalcih, ICN – indeks cen nafte, ICS – indeks cen storitev, ICTG – indeks cen teko-
čih goriv, K1 – prva komponenta, K2 – druga komponenta, NEDT – nominalni efektivni de-
vizni tečaj, turisti – prihodi domačih in tujih turistov.
Sedaj smo določili zunanje spremenljivke, ki bodo vstopile v model
VEC, postavljen s hipotezo 4. Podobno kot v empiričnih analizah ugo-
tavljajo Irz, Niemi in Xing (2011) ter Bonham, Gangnes in Zhou (2009),
izračunamo tudi v raziskavi, da so zunanje spremenljivke IBPG (0,09),
ICŽPEA (0,13), ICGSEA (0,47), ICN (0,20), ICS (0,43), K1 (0,63) in
NEDT (0,09) (preglednica 29). Predhodno smo že predpostavili, da so
spremenljivke strukturni lom, D1, D2 in IDDV deterministični členi. V
oklepajih so zapisane stopnje značilnosti izračunane statistike posamezne
spremenljivke na odvisno spremenljivko ICGS.
Tako smo s predhodnimi VAR modeli ugotovili naslednje. Skupaj z bi-
variatno analizo lahko v modelu ena prikažemo, da so se cene v gostinstvu
statistično značilno pozitivno gibale po uvedbi evra v Sloveniji. To trditev
nam podajata deterministična člena D2 in trend. Sicer pa imajo spremen-
ljivke ICŽP, ICŽPEA, D2 in deterministični trend dolgoročen negativen
predznak s testi kointegracijskega ranga, AIC, HQ in SBIC testi. Izkaza-
lo se je, da model, postavljen s hipotezo 1, z enim odlogom in dvema ran-
goma statistično zadovoljivo opisuje dinamiko podatkov. V nadaljevanju
predstavljamo drugi rang prvega modela. Rezultat statistično značilno na-
kazuje, da zvišanje splošne ravni cen v evro območju vodi do zvišanja splo-
