Page 95 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 95
irična analiza kvantitativne raziskave
vale hitreje, kot se povečujejo cene v evro območju. Naša ugotovitev je, da
se ICGS poveča za dva in pol krat, če se ICGSEA poveča za ena. Podobno
smo ugotovili tudi že iz opisne statistike. Povečanje cen gostinskih storitev
za 10 % vodi v povprečju k 6 % znižanju časa bivanja v hotelu med tednom
in 8 % ob konncu tedna (Brännäs in Nordström 2001).
Štiriletnemu obdobju (2004–2008) pospešene gospodarske rasti pod
močnim vplivom ugodnih razmer v mednarodnem okolju, pozitivnih
učinkov vstopa v EU in okrepljenega domačega trošenja (investicije) je leta
2008 pod vplivom svetovne gospodarske in finančne krize sledila upoča-
snitev, v letu 2009 pa močan padec gospodarske aktivnosti. Padec je bil
precej večji kot v povprečju EU, k čemur je v veliki meri prispeval močan
investicijski cikel v preteklih letih (zlasti v gradbeništvu), ki mu je ob vpli-
vih krize sledil relativno močan upad, ter strukturne slabosti slovenskega
gospodarstva (predvsem relativno velik delež nizko in srednje tehnološko
zahtevnih dejavnosti), ki so v času krize in zaostrene mednarodne konku- 95
rence prispevale k večjemu padcu izvoza (UMAR 2010).
V vseh štirih regresijskih enačbah je vrednost D-W-statistike 0,799, kar
je pod spodnjo vrednostjo pri 5 % stopnji značilnosti (1,324), kar kaže na
obstoj avtokorelacije. To pomeni, da obstajajo odstopanja od ocenjene re-
gresijske enačbe oziroma, da obstajajo nepojasnjene korelacijske spremem-
be odvisne spremenljivke v različnih časovnih obdobjih in da na njih delu-
jejo podobni faktorji, pa čeprav v različnih obdobjih. Standardna napaka
regresijskega modela je nizka, kar kaže, da je velika koncentracija opazo-
vanj okoli regresijske enačbe. Na osnovi predhodne analize s sliko avtoko-
relacije ostankov regresije ter avtokorelacijskih koeficientov smo
ugotovili prisotnost avtokorelacije in da gre večino avtokorelacije pripisa-
ti avtokorelaciji prvega reda in avtokorelaciji dvanajstega reda, medtem ko
so druge povezave manj pomembne. Rezultati regresijske analize, ki so po-
dani v Preglednici 6, kažejo na možno prisotnost neprave regresije. Da bi
ovrgli sum na nepravo regresijo (Yule 1926), smo v nadaljevanju preverjali
zanesljivost regresijskih ocen na način, da smo ocenili regresije s preobliko-
vanimi spremenljivkami s prvimi diferencami (brez logaritmov) in dodat-
no še analizirali avtokorelacijo ostankov regresije (Gričar in Bojnec 2010a),
ter preverili smo stacionarnost časovnih serij (Johansen 2012).
Analiza časovnih vrst
Naloge, s katerimi se sooča sodobna ekonometrija na časovnih vrstah, je
razviti razumno preproste modele, ki lahko napovedujejo, tolmačijo in pre-
izkušajo domneve o ekonomskih podatkih. Izziv je nastajal vzporedno z
rastjo potreb po analizah v ekonomiji. Prvotna uporaba časovnih vrst je
vale hitreje, kot se povečujejo cene v evro območju. Naša ugotovitev je, da
se ICGS poveča za dva in pol krat, če se ICGSEA poveča za ena. Podobno
smo ugotovili tudi že iz opisne statistike. Povečanje cen gostinskih storitev
za 10 % vodi v povprečju k 6 % znižanju časa bivanja v hotelu med tednom
in 8 % ob konncu tedna (Brännäs in Nordström 2001).
Štiriletnemu obdobju (2004–2008) pospešene gospodarske rasti pod
močnim vplivom ugodnih razmer v mednarodnem okolju, pozitivnih
učinkov vstopa v EU in okrepljenega domačega trošenja (investicije) je leta
2008 pod vplivom svetovne gospodarske in finančne krize sledila upoča-
snitev, v letu 2009 pa močan padec gospodarske aktivnosti. Padec je bil
precej večji kot v povprečju EU, k čemur je v veliki meri prispeval močan
investicijski cikel v preteklih letih (zlasti v gradbeništvu), ki mu je ob vpli-
vih krize sledil relativno močan upad, ter strukturne slabosti slovenskega
gospodarstva (predvsem relativno velik delež nizko in srednje tehnološko
zahtevnih dejavnosti), ki so v času krize in zaostrene mednarodne konku- 95
rence prispevale k večjemu padcu izvoza (UMAR 2010).
V vseh štirih regresijskih enačbah je vrednost D-W-statistike 0,799, kar
je pod spodnjo vrednostjo pri 5 % stopnji značilnosti (1,324), kar kaže na
obstoj avtokorelacije. To pomeni, da obstajajo odstopanja od ocenjene re-
gresijske enačbe oziroma, da obstajajo nepojasnjene korelacijske spremem-
be odvisne spremenljivke v različnih časovnih obdobjih in da na njih delu-
jejo podobni faktorji, pa čeprav v različnih obdobjih. Standardna napaka
regresijskega modela je nizka, kar kaže, da je velika koncentracija opazo-
vanj okoli regresijske enačbe. Na osnovi predhodne analize s sliko avtoko-
relacije ostankov regresije ter avtokorelacijskih koeficientov smo
ugotovili prisotnost avtokorelacije in da gre večino avtokorelacije pripisa-
ti avtokorelaciji prvega reda in avtokorelaciji dvanajstega reda, medtem ko
so druge povezave manj pomembne. Rezultati regresijske analize, ki so po-
dani v Preglednici 6, kažejo na možno prisotnost neprave regresije. Da bi
ovrgli sum na nepravo regresijo (Yule 1926), smo v nadaljevanju preverjali
zanesljivost regresijskih ocen na način, da smo ocenili regresije s preobliko-
vanimi spremenljivkami s prvimi diferencami (brez logaritmov) in dodat-
no še analizirali avtokorelacijo ostankov regresije (Gričar in Bojnec 2010a),
ter preverili smo stacionarnost časovnih serij (Johansen 2012).
Analiza časovnih vrst
Naloge, s katerimi se sooča sodobna ekonometrija na časovnih vrstah, je
razviti razumno preproste modele, ki lahko napovedujejo, tolmačijo in pre-
izkušajo domneve o ekonomskih podatkih. Izziv je nastajal vzporedno z
rastjo potreb po analizah v ekonomiji. Prvotna uporaba časovnih vrst je
