Page 63 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 63
Metodologija ekonometrične raziskave
sorjev (odvisnih spremenljivk) v modelu, označuje padanje ostankov
modela in varianco ostankov. Model je namenjen odkrivanju ostankov,
ki se ne prilegajo povprečju (Lütkepohl in Krätzig 2004).
Dinamična regresija 63
Z dinamično regresijo in kointegracijo določimo obseg upoštevanega trga
in analiziramo mehanizme, s katerimi se cenovne spremembe prenašajo
med analiziranimi procesi. Cene v gostinstvu se prilagodijo v določenem
obdobju in le redko takoj, zato je pri odločitvi, ali so trgi integrirani, od-
ločilnega pomena izbira obdobja prilagajanja cen. Proces prilagajanja spre-
membe cen v gostinstvu pri skupini ostalih procesov lahko predstavimo s
skupino ekonometričnih modelov. Dve, v zadnjem obdobju najbolj pozna-
ni skupini predstavljamo v nadaljevanju.
VAR model
VAR je sistem enačb, v katerem so vse tekoče vrednosti odvisnih spremen-
ljivk odvisne od lastnih preteklih vrednosti. VAR pomeni razširitev uni-
variatne avtoregresije s odlogi (AR(p)) v niz ali vektor časovnih serij. Če
imajo vse serije enako število odlogov, govorimo o sistemu enačb VAR(p).
Variančno-kovariančna matrika je neenotska, če ni drugače definirano.
Matrike koeficientov dimenzij (K x K)običajno ocenimo z metodo naj-
manjših kvadratov (OLS) (Bellulo 2009).
OLS ocenjuje regresijske koeficiente kot linearno funkcijo, zaradi tega
je linearna cenilka. Ker z njo dobimo nepristranske ocene regresijskih ko-
eficientov, je tudi nepristranska cenilka. Pri izračunu variance ocen re-
gresijskih koeficientov na podlagi ponovljenih vzorcev lahko dokažemo,
da je dobljena varianca najmanjša možna v primerjavi z drugimi možni-
mi linearnimi cenilkami. Ocene regresijskih koeficientov so učinkovite in
nepristranske. Vsak VAR(p) lahko izrazimo kot VAR(1). V analizi VAR
najprej v okviru specifikacije modela določimo predmet analize, število in
vrsto spremenljivk, število odlogov, omejitve in podobno.
Model VAR odloga p in nizov K je (Bellulo 2009; Juselius 2006):
,, ,
kjer oznake pomenijo:
– povprečje dano z normalno porazdelitvijo za vse slučajne spre-
menljivke ,
– vektor stalnega šoka in
sorjev (odvisnih spremenljivk) v modelu, označuje padanje ostankov
modela in varianco ostankov. Model je namenjen odkrivanju ostankov,
ki se ne prilegajo povprečju (Lütkepohl in Krätzig 2004).
Dinamična regresija 63
Z dinamično regresijo in kointegracijo določimo obseg upoštevanega trga
in analiziramo mehanizme, s katerimi se cenovne spremembe prenašajo
med analiziranimi procesi. Cene v gostinstvu se prilagodijo v določenem
obdobju in le redko takoj, zato je pri odločitvi, ali so trgi integrirani, od-
ločilnega pomena izbira obdobja prilagajanja cen. Proces prilagajanja spre-
membe cen v gostinstvu pri skupini ostalih procesov lahko predstavimo s
skupino ekonometričnih modelov. Dve, v zadnjem obdobju najbolj pozna-
ni skupini predstavljamo v nadaljevanju.
VAR model
VAR je sistem enačb, v katerem so vse tekoče vrednosti odvisnih spremen-
ljivk odvisne od lastnih preteklih vrednosti. VAR pomeni razširitev uni-
variatne avtoregresije s odlogi (AR(p)) v niz ali vektor časovnih serij. Če
imajo vse serije enako število odlogov, govorimo o sistemu enačb VAR(p).
Variančno-kovariančna matrika je neenotska, če ni drugače definirano.
Matrike koeficientov dimenzij (K x K)običajno ocenimo z metodo naj-
manjših kvadratov (OLS) (Bellulo 2009).
OLS ocenjuje regresijske koeficiente kot linearno funkcijo, zaradi tega
je linearna cenilka. Ker z njo dobimo nepristranske ocene regresijskih ko-
eficientov, je tudi nepristranska cenilka. Pri izračunu variance ocen re-
gresijskih koeficientov na podlagi ponovljenih vzorcev lahko dokažemo,
da je dobljena varianca najmanjša možna v primerjavi z drugimi možni-
mi linearnimi cenilkami. Ocene regresijskih koeficientov so učinkovite in
nepristranske. Vsak VAR(p) lahko izrazimo kot VAR(1). V analizi VAR
najprej v okviru specifikacije modela določimo predmet analize, število in
vrsto spremenljivk, število odlogov, omejitve in podobno.
Model VAR odloga p in nizov K je (Bellulo 2009; Juselius 2006):
,, ,
kjer oznake pomenijo:
– povprečje dano z normalno porazdelitvijo za vse slučajne spre-
menljivke ,
– vektor stalnega šoka in
