Page 90 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 90
ikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
no močno linearno povezanost pa pričakujemo z neodvisnima spremen-
ljivkama NEDT in D2. Za boljše razumevanje razvoja inflacije v Sloveniji
oziroma razumevanje vpliva menjalnega sektorja na nemenjalnega in obra-
tno, vpliva administrativno določenih cen, vpliva plač in produktivnosti je
pomembno razumevanje prilagajanja relativnih cen in B-S učinka. Pristo-
pe k razlagi teoretičnega ozadja problema sprememb relativnih cen in viši-
ne inflacije lahko v grobem razdelimo na razloge med variabilnostjo cen in
inflacijo ter analizo povezave asimetričnosti porazdelitve relativnih cen in
inflacijo. Relativne cene so razmerje med cenami posameznih izdelkov in
storitev (Čufer 2000). Cene v gostinstvu se bodo tudi v prihodnje dvigo-
vale bolj, kot se dviguje splošna raven cen (Gričar in Bojnec 2009). V RS je
splošna raven cen prikazana z indeksom cen življenjskih potrebščin. Na po-
nudbeni strani se je pritisk na cene življenjskih potrebščin začel izrazito po-
90 večevati v letu 2002 in sredi leta 2007 predvsem kot posledica znatnega dvi-
ga cen nafte in podražitve osnovnih surovin ter hrane na svetovnih trgih,
kar je vplivalo na izrazit skok domačih cen hrane in tekočih goriv (UMAR
2010). Z metodo Enter smo izdelali razširjen regresijski model, v katerega
smo poleg odvisne spremenljivke ICGS vključili še vse neodvisne spremen-
ljivke, predpostavljene s hipotezami, ter spremenljivko ICŽP. Pričakujemo,
da bo v regresijskem modelu vključen ICŽP znižal značilnost nekaterih
spremenljivk in celo spremenil predznak nekaterih drugih spremenljivk.
Pričakujemo linearno in močno povezanost med spremenljivkami.
Empirična analiza: povezanost neodvisnih spremenljivk, postavljenih
s hipotezo 4, z ICGS je prikazana v Preglednici 4, stolpec 1. Popravljen de-
terminacijski koeficient je enak 0,993, kar pomeni, da je 99,3 % variance
ICGS pojasnjene z linearno povezanostjo spremenljivk, vključenih v mo-
del. Preostalih 1,0 % variance povzročajo neznani, med njimi vsaj slučajni
dejavniki. Na podlagi ocene korelacijskega koeficienta, ki znaša 0,993, oce-
njujemo, da je povezanost med ICGS in neodvisnimi spremenljivkami po-
zitivna in zelo močna. Stopnja tveganja F-statistike, ki je 0,000, nam kaže,
da so indeksi med seboj povezani. Kot smo predhodno navedli, z anali-
zo variance preizkušamo domnevo o enakosti regresijskih koeficientov (
) in s -testom preverjamo odvisnost odvisne
spremenljivke od posamezne neodvisne spremenljivke ( ).
no močno linearno povezanost pa pričakujemo z neodvisnima spremen-
ljivkama NEDT in D2. Za boljše razumevanje razvoja inflacije v Sloveniji
oziroma razumevanje vpliva menjalnega sektorja na nemenjalnega in obra-
tno, vpliva administrativno določenih cen, vpliva plač in produktivnosti je
pomembno razumevanje prilagajanja relativnih cen in B-S učinka. Pristo-
pe k razlagi teoretičnega ozadja problema sprememb relativnih cen in viši-
ne inflacije lahko v grobem razdelimo na razloge med variabilnostjo cen in
inflacijo ter analizo povezave asimetričnosti porazdelitve relativnih cen in
inflacijo. Relativne cene so razmerje med cenami posameznih izdelkov in
storitev (Čufer 2000). Cene v gostinstvu se bodo tudi v prihodnje dvigo-
vale bolj, kot se dviguje splošna raven cen (Gričar in Bojnec 2009). V RS je
splošna raven cen prikazana z indeksom cen življenjskih potrebščin. Na po-
nudbeni strani se je pritisk na cene življenjskih potrebščin začel izrazito po-
90 večevati v letu 2002 in sredi leta 2007 predvsem kot posledica znatnega dvi-
ga cen nafte in podražitve osnovnih surovin ter hrane na svetovnih trgih,
kar je vplivalo na izrazit skok domačih cen hrane in tekočih goriv (UMAR
2010). Z metodo Enter smo izdelali razširjen regresijski model, v katerega
smo poleg odvisne spremenljivke ICGS vključili še vse neodvisne spremen-
ljivke, predpostavljene s hipotezami, ter spremenljivko ICŽP. Pričakujemo,
da bo v regresijskem modelu vključen ICŽP znižal značilnost nekaterih
spremenljivk in celo spremenil predznak nekaterih drugih spremenljivk.
Pričakujemo linearno in močno povezanost med spremenljivkami.
Empirična analiza: povezanost neodvisnih spremenljivk, postavljenih
s hipotezo 4, z ICGS je prikazana v Preglednici 4, stolpec 1. Popravljen de-
terminacijski koeficient je enak 0,993, kar pomeni, da je 99,3 % variance
ICGS pojasnjene z linearno povezanostjo spremenljivk, vključenih v mo-
del. Preostalih 1,0 % variance povzročajo neznani, med njimi vsaj slučajni
dejavniki. Na podlagi ocene korelacijskega koeficienta, ki znaša 0,993, oce-
njujemo, da je povezanost med ICGS in neodvisnimi spremenljivkami po-
zitivna in zelo močna. Stopnja tveganja F-statistike, ki je 0,000, nam kaže,
da so indeksi med seboj povezani. Kot smo predhodno navedli, z anali-
zo variance preizkušamo domnevo o enakosti regresijskih koeficientov (
) in s -testom preverjamo odvisnost odvisne
spremenljivke od posamezne neodvisne spremenljivke ( ).
