Page 175 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.

ISmklenpsko kazalo

Analize časovnih vrst s stohastičnim trendom so okorne. V analizi smo
zato prikazali razširjen pristop z veljavnimi metodami analize časovnih
vrst, ki bi lahko bile uporabne tudi za nadaljnje raziskave in ne samo na
področju turizma. Izvedena bivariatna analiza poda jasno sliko med spre-
menljivkama, medtem ko je razširjen, predvsem kointegracijski model tež-
je ekonomsko smiselno razlagati. Trenutno dostopna literatura za analizo
časovnih vrst s stohastičnim trendom in sezonsko značilnostjo je predsta-
vljena in uporabljena v tej raziskavi.

Cilj metode glavnih komponent je bil zmanjšati število spremenljivk z
majhno izgubo informacij in s tem omogočiti lažji celostni vpogled na gi-
banje cen v turizmu. Ugotovimo, da imamo z analizo nestacionarnih ča-
sovnih serij dve glavni komponenti, ki pojasnita največji del variabilnosti
modela. Pri ponovljeni analizi, v katero smo vključili stacionarne spremen-
ljivke in obe sintetični spremenljivki, pridemo do končnega rezultata me-
tode glavnih komponent. Za ohranitev zmernega deleža ohranjene varian-
ce pri tej različici je treba obdržati štiri glavne komponente. Ugotavljamo,
da je najpomembnejši dejavnik, ki pojasnjuje 26,8 % variance, napoveda-
na časovna vrsta povpraševanje po storitvah. Prvo komponento lahko poi-
menujemo povpraševanje po gostinskih storitvah. Komponenta nam potrdi
hipotezo 2 v delu, ki pravi, da je povpraševanje turistov po gostinskih sto-
ritvah statistično značilno in pozitivno. Prav tako nam prva komponen-
ta potrdi hipotezo 3 v delu, ki pravi, da so cene gostinskih storitev pozitiv-
no povezane s stroški nabave storitev. Drugi je dejavnik zunanjega okolja,
ki pojasnjuje 14,8 % variance napovedane serije domače inflacije, inflacije v
evro območju in cen nafte. Drugo komponento imenujemo skupni trend in