Page 163 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 163
Robustnost modelov postavljenih s hipotezami 163
šne ravni cen v Sloveniji. To dejstvo nam potrdi trend, ki prikaže indeks
155,3 ob koncu preučevanega obdobja. Determinacijski koeficient D2 pra-
vi, da se je splošna raven cen po uvedbi evra statistično značilno znižala.
Na podlagi dveh ugotovitev in dveh kointegracijskih rangov smo obliko-
vali model VEC.
Velja poudariti, da je preučevanje NEDT v modelu, postavljenem s
hipotezo 2, za Slovenijo pomembno le do prevzema evra, torej do 31. de-
cembra 2006. Po tem datumu bi bilo možno spremljanje povezanosti spre-
menljivk ICGSEA in NEDT (Gričar in Bojnec 2011). Na podlagi analize
kointegracijskega modela, postavljenega s hipotezo 2, sklepamo, da imata
spremenljivki prihodi turistov in devizni tečaj značilen ravnovesni vpliv na
cene v gostinstvu.
Iz enačbe kointegracijske povezanosti dejavnikov stroškov in ponud-
be (hipoteza 3) ugotavljamo, da je ICGS statistično značilno povezan z
ICN, ICIPP, ICS in ICTG. Prav tako je ICGS visoko statistično značilno
povezan z IBPG. Slednjo časovno serijo smo izbrali z normalizacijo dru-
ge kointegracijske povezave. Druga kointegracijska povezanost nam potrdi
povezanost spremenljivk, ki so visoko statistično značilne. Statistično zna-
čilnost nam prikazuje vrednost -statistike. Konstante nismo komentira-
li, saj nima ekonomskega pomena in je le odraz opazovanj enot vzorca.
Ugotovitve in interpretacija rezultatov analize VECM
Potem ko smo z informacijskimi kriteriji postavili mesečne odloge in do-
ločili kointegracijski rang, smo za razširjeni model VEC postavili tudi test
šibkosti zunanjih spremenljivk. Preden postavimo končni model VECM,
bomo na kratko predstavili dosedanje ugotovitve modelov VEC, postavlje-
nih s hipotezami od ena do tri.
Vektor determinističnih spremenljivk v modelu, postavljenem s hipo-
tezo 1, določa enajst nepravih sezonskih spremenljivk, strukturni lom, D1
in IDDV. Postavljeni model VEC na kratki rok tako prikaže, da so cene v
gostinstvu statistično značilno odvisne od časa v mesecih januar in april.
Prav tako so cene v gostinstvu statistično značilno spremenjene navzgor ob
spremembi DDV. Iz preglednice 16 razberemo, da ima najvišjo sezonskost
ICGSEA. Do podobne ugotovitve smo prišli že z univariatno analizo. Med
seboj podobno gibanje imata ICŽP in ICŽPEA. Pri tem najbolj izstopa
strukturni lom, ki nakazuje pričetek gospodarskih sprememb doma in v re-
giji. Hitrost prilagajanja ravnovesju je izražena z negativnim predznakom
korekcije napak. To pomeni, da se časovna vrsta po enomesečnem odlogu
vrne na lastno dolgoročno ravnotežje (Irz, Niemi in Xing 2011). Najniž-
jo napovedno moč ima časovni model ICGS. Njegova napovedna moč je
šne ravni cen v Sloveniji. To dejstvo nam potrdi trend, ki prikaže indeks
155,3 ob koncu preučevanega obdobja. Determinacijski koeficient D2 pra-
vi, da se je splošna raven cen po uvedbi evra statistično značilno znižala.
Na podlagi dveh ugotovitev in dveh kointegracijskih rangov smo obliko-
vali model VEC.
Velja poudariti, da je preučevanje NEDT v modelu, postavljenem s
hipotezo 2, za Slovenijo pomembno le do prevzema evra, torej do 31. de-
cembra 2006. Po tem datumu bi bilo možno spremljanje povezanosti spre-
menljivk ICGSEA in NEDT (Gričar in Bojnec 2011). Na podlagi analize
kointegracijskega modela, postavljenega s hipotezo 2, sklepamo, da imata
spremenljivki prihodi turistov in devizni tečaj značilen ravnovesni vpliv na
cene v gostinstvu.
Iz enačbe kointegracijske povezanosti dejavnikov stroškov in ponud-
be (hipoteza 3) ugotavljamo, da je ICGS statistično značilno povezan z
ICN, ICIPP, ICS in ICTG. Prav tako je ICGS visoko statistično značilno
povezan z IBPG. Slednjo časovno serijo smo izbrali z normalizacijo dru-
ge kointegracijske povezave. Druga kointegracijska povezanost nam potrdi
povezanost spremenljivk, ki so visoko statistično značilne. Statistično zna-
čilnost nam prikazuje vrednost -statistike. Konstante nismo komentira-
li, saj nima ekonomskega pomena in je le odraz opazovanj enot vzorca.
Ugotovitve in interpretacija rezultatov analize VECM
Potem ko smo z informacijskimi kriteriji postavili mesečne odloge in do-
ločili kointegracijski rang, smo za razširjeni model VEC postavili tudi test
šibkosti zunanjih spremenljivk. Preden postavimo končni model VECM,
bomo na kratko predstavili dosedanje ugotovitve modelov VEC, postavlje-
nih s hipotezami od ena do tri.
Vektor determinističnih spremenljivk v modelu, postavljenem s hipo-
tezo 1, določa enajst nepravih sezonskih spremenljivk, strukturni lom, D1
in IDDV. Postavljeni model VEC na kratki rok tako prikaže, da so cene v
gostinstvu statistično značilno odvisne od časa v mesecih januar in april.
Prav tako so cene v gostinstvu statistično značilno spremenjene navzgor ob
spremembi DDV. Iz preglednice 16 razberemo, da ima najvišjo sezonskost
ICGSEA. Do podobne ugotovitve smo prišli že z univariatno analizo. Med
seboj podobno gibanje imata ICŽP in ICŽPEA. Pri tem najbolj izstopa
strukturni lom, ki nakazuje pričetek gospodarskih sprememb doma in v re-
giji. Hitrost prilagajanja ravnovesju je izražena z negativnim predznakom
korekcije napak. To pomeni, da se časovna vrsta po enomesečnem odlogu
vrne na lastno dolgoročno ravnotežje (Irz, Niemi in Xing 2011). Najniž-
jo napovedno moč ima časovni model ICGS. Njegova napovedna moč je
