Page 53 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 53
Metodologija ekonometrične raziskave
ARIMA (Autoregressive (AR)/Integrated (I)/Moving Average (MA))
,
kjer oznake pomenijo:
– diferenca
– nesezonski ARMA koeficienti,
– število nesezonskih diferenc,
– število multiplikativnih avtoregresijskih koeficientov,
– število sezonskih diferenc,
– število multiplikativnih koeficientov drsečih sredin,
– obdobje sezonskosti.
Trendni model
V modelih s trendom, ki so značilni za časovne serije iz makroekonomskih 53
podatkov, nastajata dve obliki trenda. Prvi, ki ga imenujemo determini-
stični trend, je trend, ki je naraščajoč. Oblikuje se polinominalni trend, ki
je običajna regresijska analiza. Vsi koeficienti so v tem primeru statistično
značilni. Toda ekonomska teorija se s tem ne strinja, saj naj bi bil determi-
nističen trend naraščajoč brez motenj. Teorija iz gospodarstva pravi, da je
zelo pomembno imeti inovacije, ki vodijo do gospodarske rasti, in inovaci-
je so slučajni šoki. Slučajni šoki so tudi visoke cene hrane, visoke cene nafte
in pogonskih goriv, finančna in gospodarska kriza, ki jih na dolgi rok ime-
nujemo slučajni odkloni, napake ali priložnosti. Če imajo ti slučajni šoki
ali motnje konstantno rast na makroekonomsko spremenljivko, potem gre
za determinističen trend, če gre za reden vpliv na makroekonomsko spre-
menljivko, pa gre za stohastičen trend. Spremembe pri determinističnem
trendu so direktne na in so pričakovanja, da je , kar je stacionaren
trend časovnih vrst, ki ga lahko izračunamo z regresijsko analizo. Vendar
obstajajo motnje preteklosti, saj so vse spremembe v mejnem času stoha-
stične spremembe. Rezultat motenj je stalen in spremenljivko premika nap-
rej (Hendry in Nielsen 2007). Motnje niso 0, saj predhodna spremenljivka
vpliva na naslednjo spremenljivko navzgor ali navzdol, zato gre pri tem za
stohastičen trend. Stohastičen trend je serija slučajnega sprehoda. Stohasti-
čen trend ima enotski koren. Običajno se v ekonometriji na analizi mak-
roekonomskih podatkov pojavi serija slučajnega sprehoda z zanosom, na
katero vplivajo motnje preteklosti, saj gredo vrednosti malo gor malo dol,
zato imamo dve nestacionarni komponenti:
.
ARIMA (Autoregressive (AR)/Integrated (I)/Moving Average (MA))
,
kjer oznake pomenijo:
– diferenca
– nesezonski ARMA koeficienti,
– število nesezonskih diferenc,
– število multiplikativnih avtoregresijskih koeficientov,
– število sezonskih diferenc,
– število multiplikativnih koeficientov drsečih sredin,
– obdobje sezonskosti.
Trendni model
V modelih s trendom, ki so značilni za časovne serije iz makroekonomskih 53
podatkov, nastajata dve obliki trenda. Prvi, ki ga imenujemo determini-
stični trend, je trend, ki je naraščajoč. Oblikuje se polinominalni trend, ki
je običajna regresijska analiza. Vsi koeficienti so v tem primeru statistično
značilni. Toda ekonomska teorija se s tem ne strinja, saj naj bi bil determi-
nističen trend naraščajoč brez motenj. Teorija iz gospodarstva pravi, da je
zelo pomembno imeti inovacije, ki vodijo do gospodarske rasti, in inovaci-
je so slučajni šoki. Slučajni šoki so tudi visoke cene hrane, visoke cene nafte
in pogonskih goriv, finančna in gospodarska kriza, ki jih na dolgi rok ime-
nujemo slučajni odkloni, napake ali priložnosti. Če imajo ti slučajni šoki
ali motnje konstantno rast na makroekonomsko spremenljivko, potem gre
za determinističen trend, če gre za reden vpliv na makroekonomsko spre-
menljivko, pa gre za stohastičen trend. Spremembe pri determinističnem
trendu so direktne na in so pričakovanja, da je , kar je stacionaren
trend časovnih vrst, ki ga lahko izračunamo z regresijsko analizo. Vendar
obstajajo motnje preteklosti, saj so vse spremembe v mejnem času stoha-
stične spremembe. Rezultat motenj je stalen in spremenljivko premika nap-
rej (Hendry in Nielsen 2007). Motnje niso 0, saj predhodna spremenljivka
vpliva na naslednjo spremenljivko navzgor ali navzdol, zato gre pri tem za
stohastičen trend. Stohastičen trend je serija slučajnega sprehoda. Stohasti-
čen trend ima enotski koren. Običajno se v ekonometriji na analizi mak-
roekonomskih podatkov pojavi serija slučajnega sprehoda z zanosom, na
katero vplivajo motnje preteklosti, saj gredo vrednosti malo gor malo dol,
zato imamo dve nestacionarni komponenti:
.
