elastiČnost izvoza drva iz republike hrvatske u …oliver.efri.hr/zavrsni/936.b.pdf · •...

SVEUČILIŠTE U RIJECI

EKONOMSKI FAKULTET

Iva Jović

ELASTIČNOST IZVOZA DRVA IZ REPUBLIKE HRVATSKE U ITALIJU

DIPLOMSKI RAD

RIJEKA, 2015.

SVEUČILIŠTE U RIJECI

EKONOMSKI FAKULTET

ELASTIČNOST IZVOZA DRVA IZ REPUBLIKE HRVATSKE U

ITALIJU

DIPLOMSKI RAD

Predmet: Statističke metode za poslovno odlučivanje

Mentor: Dr. sc. Ana Štambuk

Student: Iva Jović

Studijski smjer: Poduzetništvo

JMBAG: 0081133707

RIJEKA, LIPANJ 2015.

SADRŽAJ:

1. UVOD .................................................................................................................................... 2

1.1. Predmet istraživanja ........................................................................................................ 3

1.2. Svrha i cilj istraživanja .................................................................................................... 3

1.3. Metode istraživanja .......................................................................................................... 3

1.4. Struktura rada .................................................................................................................. 4

2. BDP, IZVOZ I ELASTIČNOST ............................................................................................ 5

2.1. Bruto društveni proizvod ................................................................................................. 5

2.2. Izvoz .............................................................................................................................. 11

2.3. Pojam elastičnosti .......................................................................................................... 18

3. DEFINIRANJE VARIJABLI MODELA ............................................................................. 19

3.1. Varijable i podaci za Hrvatsku ...................................................................................... 20

3.2. Varijable i podaci za Italiju ........................................................................................... 21

4. IZGRADNJA MODELA ..................................................................................................... 24

4.1. Provjera jediničnog korijena po varijablama ................................................................. 26

4.2. Ocjenjivanje funkcije elastičnosti izvoza drva .............................................................. 30

5. TESTIRANJE PRETPOSTAVKI MODELA ...................................................................... 32

5.1. Testiranje normalnosti grešaka relacije ......................................................................... 32

5.2. Heteroskedasticnost ....................................................................................................... 33

5.3. Autokorelacija ............................................................................................................... 35

5.3.1.Rješavanje problema autokorelacije ........................................................................ 37

6. ZAKLJUČAK ...................................................................................................................... 38

LITERATURA ......................................................................................................................... 40

Knjige: .................................................................................................................................. 40

Članci: ................................................................................................................................... 40

Internet izvori: ...................................................................................................................... 40

POPIS TABLICA I GRAFIKONA .......................................................................................... 42

Popis tablica: ......................................................................................................................... 42

Popis grafikona: .................................................................................................................... 42

2

1. UVOD

Vanjsko trgovinska razmjena je jedan od najvažnijih izvora državnih prihoda kao i turizam.

Ovisna je o domaćoj proizvodnji, razvijenosti industrije proizvoda, stvarnoj i potencijalnoj

domaćoj potražnji, naročito promjenama koje se događaju na svjetskom tržištu. Cilj RH je da

koristeći svoje prednosti i mogućnosti ostvari što veći izvoz uz što manji uvoz.

Postoji snažna veza između vanjske trgovine i rasta domaćeg proizvoda. Veće stope rasta

domaćeg proizvoda ostvaruju države s uspješnim i konkurentnim izvoznim sektorima, zemlje

koje imaju razvijeno domaće tržište ili ako imaju lakši pristup stranim tržištima.

Danas, izvoz drva RH u ukupnom izvozu premašuje nešto više od 10%, iz toga razloga je

izvoz uzet kao tema za obradu diplomskog rada. Drva industrija je tradicionalni izvoznik, te je

njena platna bilanca pozitivna. Smatra se da ona ima još potencijala, jer Hrvatska obiluje

sirovinama potrebnim za njen razvitak, međutim potrebna su joj velika inovacijska ulaganja.

Gotovo je polovica površine RH pod šumom i šumskim zemljištem (48%). Prva tvornica

namještaja izgrađena 1884. godine na području jugoistočne Europe i nalazila se u Hrvatskoj.

Pro-aktivne industrijske i fiskalne politike drvne industrije mogu imati snažan učinak na

porast bruto domaćeg proizvoda i zapošljavanja. (Rubić, Cota, 2010)

Hrvatska drva industrija oko 65% svoje ukupne proizvodnje plasira u izvoz. Otprilike 70%

ukupnog izvoza drvne industrije predstavljaju finalni proizvodi kao drvene kuće, drveni

pragovi, namještaj, parketi i još neki drugi; dok ostalih 30% otpada na građu, elemente i

trupce.

Italija je najznačajniji trgovinski i važan gospodarski partner Hrvatskoj. Uz Italiju glavni

trgovinski partneri Republike Hrvatske jesu: Njemačka, Slovenija, Srbija, Bosna i

Hercegovina, Mađarska i Austrija. U ovome radu osvrnuti će se na izvoz drva koji Republika

Hrvatska ostvaruje u Italiji. RH i Italija su zemlje članice Europske Unije (EU) koja je imala

utjecaja na njihovu međusobnu trgovinu

Tema ovog rada je Elastičnost izvoza drva RH u Italiju, s teorijskog aspekta osvrnuti će se na

bruto domaći proizvod, izvoz te na pojam elastičnosti. Zatim će se testirati model pomoću

3

softverskog paketa Eviews 7 i kroz Excel te će nakon testiranja biti objašnjeni rezultati

testova.

1.1. Predmet istraživanja

Predmet istraživanja rada jest izvoz, odnosno, elastičnost izvoza drva u Italiju. Istražit će se

kolika je elastičnost izvoza drva, odnosno koliko promjena u BDP- u Italije utječe na izvoz

drva RH u Italiju.

1.2. Svrha i cilj istraživanja

Svrha ovog rada je pokazati da je izvoz drva iz Hrvatske u Italiju elastičan. Cilj istraživanja je

dokazati da ako dođe do promjene u BDP-u Italije doći će i do promjene izvoza drva RH u

Italiju. Veći BDP Italije trebao bi pozitivno utjecati na izvoz drva RH u Italiju. I obrnuto

manji BDP Italije trebao bi negativno utjecati na izvoz drva RH u Italiju. BDP predstavlja i

potražnju Italije, veći BDP označava veću platnu mogućnost građana što znači da će se i

potražnja povećati.

1.3. Metode istraživanja

Kako bi se analizirala elastičnost izvoza potrebno je prikupiti različite podatke. Podaci koji će

se prikupiti sekundarni su i preuzeti su s različitih izvora: internetskih stranica, baza podataka.

Kao na primjer: baza podataka Svjetske banke, WITS baza podataka. Prikupljeni su podaci

izvoza Republike Hrvatske u Italiju po proizvodima, BDP Hrvatske i Italije za razdoblje od

1994. do 2013. godine.

Koristit će se metode regresijske analize kojom će se ustvrditi veza između varijabli zadanog

modela. Uz metode regresijske analize koristit će se i metoda deskripcije pomoću koje će se

donijeti konkretan i jasan zaključak na kraju rada.

4

1.4. Struktura rada

Ovaj diplomski rad sastoji se od pet dijelova, koja su međusobno povezana. U prvom dijelu

„Uvodu“ ukratko se uvodi čitatelja u problem istraživanja, formulira se predmet i objekt

istraživanja, svrha i cilj istraživanja, kao i znanstvene metode koje su se koristile pri izradi

ovog rada te struktura rada.

U drugom dijelu, pod naslovom „BDP, izvoz i elastičnost“ teorijski su objašnjeni pojam

BDP-a, izvoza i elastičnosti.

U trećem dijelu biti će govora o podacima koji su prikupljeni radi izgradnje modela, te

varijablama koje su potrebne za testiranje.

U četvrtom dijelu postavit će se model višestruke linearne regresije te će se analizirati

vremenske serije kako bi se vidjelo jesu li varijable stacionirane ili nisu.

U petom dijelu testirat će se pretpostavke modela: normalnost grešaka relacije, autokorelacija

te prisustvo homoskedastičnosti ili heteroskedastičnosti.

U zadnjem poglavlju pod naslovom „Zaključak“ nalazi se sinteza ovog rada. Nakon njega

slijedi literatura koja je korištena pri izradi rada.

5

2. BDP, IZVOZ I ELASTIČNOST

Izvoz je važan izvor prihoda za gospodarstvo RH. Izvoz je jedan od sastavnih dijelova ukupne

proizvodnje odnosno BDP-a zemlje. Stoga u nastavku slijedi objašnjenje pojma BDP, izvoza i

elastičnosti.

2.1. Bruto domaći proizvod

Bruto domaći proizvod (BDP) ili GDP (eng. Gross Domestic Product) je ukupna vrijednost

finalnih proizvoda i usluga u granicama jedne zemlje u određenom vremenskom periodu;

najčešće u razdoblju jedne godine. BDP je glavni makroekonomski pokazatelj odnosno

mjerilo gospodarske aktivnosti neke zemlje.

BDP se računa tako da:

Ukupna domaća proizvodnja = BDP

BDP = C +I+G+ (X – IM)

C – osobna potrošnja

I –investicije

G – državna potrošnja

X – izvoz tj. kupnja dobara i usluga od strane inozemnih subjekata

IM – kupnja inozemnih dobara i usluga os strane domaćih potrošača, poduzeća i vlade

X - IM – razlika između izvoza i uvoza ili vanjskotrgovinska bilanca.

Ako je izvoz veći od uvoza, zemlja ostvaruje vanjskotrgovinski suficit. Međutim ako je izvoz

manji od uvoza, zemlja će ostvariti vanjskotrgovinski deficit. (Blanchard, 2005.)

6

Osobna potrošnja (engl. consumption) – predstavlja sva dobra i usluge koje su kupili

potrošači, od hrane, stvari, igračaka do krstarenja. Smatra se najvećom komponentom BDP-a.

Osobna potrošnja ovisi o mnogim faktorima, od kojih je glavni raspoloživi dohodak.

Raspoloživi dohodak dobije se kada se prime transferi od države i plati porez. Kada je

raspoloživi dohodak u porastu, ljudi se odlučuju više kupovati i obrnuto.

Investicije (engl. investments ) – zbroj su nestambenih investicija, kupnji kuća i stanova od

strane pojedinca, kupovine novih tvornica i stambenih investicija od strane poduzeća.

Državna potrošnja (engl. government spending) – znači kupnju dobara i usluga od strane

državne ili lokalne vlasti.

Bruto domaći proizvod najčešće se koristi za analizu gospodarskih rezultata i ciklusa (kao što

su recesije, oporavci gospodarstva i dr.) Npr. razdoblje pozitivnog rasta BDP-a jesu

ekspanzije, dok razdoblje negativnog rasta BDP-a jesu recesije.

Treba razlikovati dvije vrste bruto domaćeg proizvoda:

· Nominalni bruto domaći proizvod koji se izražava u tekućim cijenama, pri čemu se pri

obračunu BDP-a količina proizvedenih finalnih dobara množi s cijenama koje su

aktualne u godini izračuna BDP-a (tekuće cijene). Također naziva se još i dolarski

BDP ili BDP u tekućim dolarima.

· Realni bruto domaći proizvod koji se izražava u stalnim cijenama, pri čemu se u

obračunu BDP-a količina finalnih dobara množi s cijenama određene bazne godine i

koje se primjenjuju u svim godinama obračuna na jednakoj razini (stalne cijene).

Naziva se još i BDP u terminima dolara, BDP u stalnim dolarima.

Odnos između nominalnog i realnog bruto domaćeg proizvoda naziva se BDP deflator i on se

izračunava prema sljedećem obrascu:

Kada se koristi bruto domaći proizvod kao pokazatelj rasta i životnog standarda puno je bolje

koristiti bruto domaći proizvod po glavi stanovnika ili per capita budući da on pokazuje

7

realniju sliku, jer uzima u obzir broj stanovnika neke zemlje, što je veoma važno u slučaju

kada se uspoređuju dvije zemlje koje se znatno razlikuju prema broju stanovnika.

Bruto domaći proizvod po glavi stanovnika prikazuje relativni razvoj nacije. Izračunava se

tako da se ukupni bruto domaći proizvod u određenoj godini podijeli s brojem stanovnika

određene države u toj godini.

Bez obzira što je bruto domaći proizvod glavno mjerilo gospodarske aktivnosti neke zemlje, u

ovome radu potrebno je spomenuti i ostale makroekonomske pokazatelje.

· Bruto nacionalni proizvod (BNP, engleski Gross national product, GNP) se definira

kao mjera ekonomske uspješnosti neke zemlje. Uzima tržišnu vrijednost svih

proizvoda i usluga proizvedenih u jednoj godini, dobivena radom i imovinom građana

neke zemlje, bez obzira na mjesto stvaranja tih dobara i usluga. Bruto nacionalni

proizvod koristi se u manjoj mjeri od bruto domaćeg proizvoda.

· Neto domaći proizvod (NDP, engleski Net domesti product, NDP) je razlika između

BDP-a i amortizacije. Odnosno BDP se umanjuje za amortizaciju.

· Nacionalni dohodak (ND, engleski National income, NI) predstavlja zbroj dohodaka

koji primaju vlasnici radne snage, kapitala i zemlje. Jednak je zbroju plaća, kamata,

renta i profita i može se izračunati na ukupnoj razini ili po stanovniku, kao i BDP.

· Raspoloživi dohodak (RD, engleski Disposable income, DI) je onaj dohodak koji

kućanstvu ostaje za potrošnju i štednju.Predstavlja razliku nacionalnog dohotka te

neposrednih poreza i transfernih plaćanja.

Bruto domaći proizvod Hrvatske iako nije varijabla u modelu obradit će se u ovome radu

kako bi se vidjele njegove oscilacije kroz godine. Analizirati će se promjene koje su nastale

od 1995. do 2013. godine, promjene kao rast BDP-a i pad BDP-a. BDP RH prikazan je u

milijardama US$ i preuzet je iz baze podataka Svjetske banke.

U grafikonu 1. prikazat će se BDP Hrvatske kako bi se bolje vidjele njegove promjene kroz

godine i objasnit će se razlozi tih promjena. Na BDP utječu krize, smanjenje ili povećanje

neke od njegovih stavki. Najviši BDP izmjeren je 2008. godine i tada je iznosio ukupno 71

milijardu US$ dok je najmanji iznos BDP izmjeren je 2000. godine i tada je iznosio 22

milijarde US$.

8

Grafikon 1. BDP u RH za razdoblje od 1995. do 2013.godine (u milijardama US$)

Izvor: izradila studentica prema podacima preuzetima sa statističkih baza podataka

World bank: Indicator NY.GDP.MKTP.CD/countries

Iz grafikona 1. vidi se da je na početku promatranog razdoblja BDP usporeno rastao do 1999.

godine. Međutim 1999. godine dolazi do pada BDP-a, uzrok tome je kosovska kriza koja se

odrazila na hrvatski turizam koji je jedan od najvažnijih pokretača hrvatskog gospodarstva.

Nakon te krize BDP Hrvatske raste, do 2008. godine kada je bio najviši i iznosio je 70

milijardi US$, dok je najniži BDP bio 2000. godine i iznosio je 22 milijarde US$. Krajem

2008. godine RH zahvatila je kriza koja imala utjecaj na pad BDP-a. Kretanje BDP nakon

pada u 2008. godini stagnira.

U tablici 1. prikazat će se bruto domaći proizvod po glavi stanovnika za Hrvatsku i Italiju i

prosjek bruto domaćeg proizvoda po stanovniku EU (28) , kako bi se mogao vidjeti relativan

razvitak nacija.

9

Tablica 1. BDP po glavi stanovnika u razdoblju od 1995. do 2013.godine (izražen u

eurima)

GODIN

E

BDP po glavi

stanovnika RH

BDP po glavi stanovnika

Italije

BDP po glavi stanovnika

EU(28)

1995. 5300 21900 18200

1996. 5800 22100 18500

1997. 6100 22500 19000

1998. 6300 22900 19500

1999. 6100 23200 20000

2000. 6500 24000 20800

2001. 6800 24500 21100

2002. 7300 24500 21400

2003. 7700 24300 21600

2004. 8000 24500 22100

2005. 8400 24500 22400

2006. 8800 24900 23100

2007. 9200 25100 23800

2008. 9400 24700 23700

2009. 8800 23200 22600

2010. 8600 23500 23000

2011. 8600 23500 23300

2012. 8400 22800 23200

2013. 8400 22400 23200

Izvor: izradila studentica prema podacima preuzetih sa statističih baza podataka

EUROSTAT [nama_aux_gph]

Iz tablice 1. zaključuje se da je najviši BDP po stanovniku u RH zabilježen 2008. godine kada

iznosi 9.400 eura, dok je najniži BDP po stanovniku zabilježen 1995. godine kada je iznosio

5.300 eura. Gledajući prosjek zemalja članica EU, uočava se da je BDP po stanovniku u RH

otprilike dvostruko manji. Ali gledajući 1995. godinu i 2013. godinu vidi se njegovo

povećanje.

Najviši BDP po stanovniku u Italiji ostvaren je 2005. godine kada je iznosio 25.100 eura, dok

je najniži BDP po stanovniku zabilježen 1995. godine kada je iznosio 21.900 eura.

10

U usporedbi s prosjekom EU, BDP po stanovniku u Italiji 2009. godine bio je veći od

prosjeka EU, dok je u zadnje promatranim godinama bio niži od prosjeka EU.

U linijskom grafikonu 2. prikazan je BDP po stanovniku za RH i Italiju kao i prosjek EU za

razdoblje od 1995. do 2013. godine i izražen je u eurima.

Grafikon 2. BDP po glavi stanovnika za RH i Italiju i prosjek BDP po stanovniku u EU

(izražen u eurima)

Izvor: Izradila studentica prema podacima preuzetih sa statističkih baza podataka

EUROSTAT [nama_aux_gph]

Na grafikonu 2. jasno se vidi kako je BDP Italije puno veći od BDP-a RH, i nešto je viši od

prosjčnog BDP EU. Uz to jasno se i vidi rast BDP-a do 2008. godine. Krajem 2008. godine

nastupa recesijska kriza koja je imala utjecaj na gospodarsko stanje također i na BDP. Vidi se

i kako je BDP RH nizak naspram prosjeka BDP-a EU, kao i Italije.

11

2.2. Izvoz

Izvoz se može definirati kao kupnja domaćih roba i usluga od strane stranaca.

Izvoz označava strategiju nastupa na inozemnim tržištima putem prodaje proizvoda i usluga

na tržištima izvan nacionalnoga. Dobra mogu biti isporučena (poštom, avionom,..), poslana e-

mailom i ručno isporučena. Izvoz je jedan od najstarijih oblika gospodarskog transfera, i

javljaju se u zemljama koja imaju manja ograničenja u trgovini, kao što su carine ili

subvencije. Države oduvijek potiču izvoz, jer on potiče zapošljavanje, donosi veće plaće i

podiže životni standard stanovnika.

Postoji nekoliko načina kojima zemlje pokušavaju povećati izvoz. Prvo, zemlje će koristiti

trgovinski protekcionizam te dati svojoj industriji prednost. To se obično nastoji učiniti

porezima na uvoz, takozvanim tarifama, koje podižu cijene dobara. Također pokušati će

povećati izvoz pružajući subvencije svojim industrijama.

Izvoz je uvoz druge zemlje, može ga se prikazati kao:

Y * - razina inozemnog proizvoda

ε – realni tečaj

Hrvatska je uglavnom izvoznik prijevoznih sredstava, strojeva, tekstila, kemikalija,

prehrambenih proizvoda i goriva. Najviši izvoz koji je RH ostvarila s inozemstvom bio je

2008. godine, tada je iznosio 14 milijarda U$. Prema UN Comtrade izvoz RH 2014. godine

iznosio je 13,8 milijardi US$.

Kao što je već rečeno, cilj RH je ostvariti što veći izvoz, uz što manji izvoz. Na grafikonu 3.

prikazati će se robna razmjena RH koju ostvaruje s inozemstvom u razdoblju od 1994. do

2013. godine. Robna razmjena izražena je u tisućama US$.

X X Y= ( , )*e

12

Grafikon 3. Robna razmjena RH s inozemstvom (izraženo u tisućama US$)

Izvor: izradila studentica prema podacima preuzetih sa statističkih baza podataka

WITS [Product Exports by Croatia to all countries]

WITS [Product Imports by Croatia from all countries]

Grafikon 3. jasno prikazuje kako je uvoz RH veći od njenog izvoza. Najveći uvoz ostvaren je

2008. godine kada je iznosio 31 milijardu US$, dok je najniži ostvaren 1994. godine kada je

iznosio 5 milijardi US$. Izvoz RH ostvaruje konstantan rast do 2009. godine kada je pao zbog

utjecaja recesije. Najviši izvoz RH koji je ostvarila s inozemstvom bio je 2008.godine, tada je

iznosio 14 milijarda U$. Najniži izvoz koji je ostvarila RH bio je na početku promatranog

razdoblja tada je iznosi 4 milijarde US$.

Nakon što je prikazana robna razmjena RH s inozemstvom, prikazati će se izvoz RH koji je

ostvarila u svijetu i u pojedinim regijama i zemljama. Razdoblje promatranja je od 1994. do

2013. godine. Kako bi se bolje pratilo izvoz je izražen u tisućama US$.

Na grafikonu 4. prikazan je izvoz RH u svijet, Europu i srednju Aziju, te u neke države s

kojima Hrvatska ostvaruje veliku trgovinsku razmjenu dobara i usluga. Hrvatska najviše

13

izvozi u svoje susjedne zemlje, a najviše u Italiju, što je razlog zašto će se ispitati elastičnost

izvoza u Italiju.

Grafikon 4. Izvoz RH za razdoblje od 1994. do 2013. godine (izraženo u tisućama US$)


WITS World Integrated Trade Solution [Croatia Product Export by Country and Region]

Iz grafikona 4. vidi se da je RH ostvarila relativno slabe izvozne rezultate tijekom razdoblja

od 1994. do 2000. Početkom 2000.-ih, pristupanjem Hrvatske Svjetskoj trgovinskoj

organizaciji te potpisivanjem Sporazuma o stabilizaciji i pridruživanju EU kao i brojnih

sklopljenih sporazuma o slobodnoj trgovini s drugim zemljama, došlo je do povećanja izvoza

RH. Izvoz RH rastao je do 2008. godine kada je pod utjecajem gospodarske krize počeo

opadati. Nakon 2011. godine počeo se oporavljati od recesijske krize koja ga je smanjila.

Na grafikonu 5. vidi se izvoz RH u Italiju i BiH, zemlje koje su uz Njemačku njezin najveći

trgovinski partner u razdoblju od 1994. do 2013. godine.

14

Grafikon 5. Izvoz RH u zemlje s kojima najviše trguje (izraženo u tisućama US$ )



Iz grafikona 5. očituje se povećanje izvoza u Italiju i BiH, najviši izvoz ostvaren je u 2009.

godini. U Italiji je izvoz, međutim poslije 2009. godine se smanjio je zbog utjecaja

gospodarske krize koja je zahvatila cijeli svijet. Uz Italiju kao jedan od najvećih trgovinskih

partnera RH ističe se BiH, veliki razlog tome je dijeljenje zajedničke granice kao i zajednička

povijest. BiH nije članica EU stoga granični prijelazi još nisu pod Schengenskim

sporazumom, dok je RH postala članicom EU 2013. godine. Međutim nije dovoljno vremena

prošlo od ulaska RH u EU, stoga je prerano za vidjeti promjene u trgovinskoj razmjeni

između tih dviju zemalja. Trgovinske razmjene RH s Njemačkom i Slovenijom su manjeg

razmjera i isto su nakon 2009. godine doživjele pad uzrokovan velikom financijskom krizom

koja je pogodila cijeli svijet.

15

U tablici 2. prikazat će se izvoz RH u zemlje koje su njezin najveći trgovinski partner.

Tablica 2. Izvoz RH u Italiju i BiH za razdoblje od 1994. do 2013.godine (u tisućama US $) i izražen

verižnim indeksima (%)

GODINE Izvoz u Italiju Izvoz u BiH

Izvoz u Italiju

(verižni ind.) Izvoz u BiH (verižni

ind.)

1994. 910.131,26 338.377,73 - -

1995. 1.098.199,94 383.175,20 120,66 113,24

1996. 949.650,30 548.459,52 86,47 143,14

1997. 904.882,30 648.652,67 95,29 118,27

1998. 802.273,47 653.787,58 88,66 100,79

1999. 772.639,59 547.067,33 96,31 83,68

2000. 990.074,46 494.826,76 128,14 90,45

2001. 1.106.528,66 560.562,29 111,76 113,28

2002. 1.114.985,71 704.435,36 100,76 125,67

2003. 1.651.019,87 892.443,04 148,08 126,69

2004. 1.834.387,51 1.153.794,03 111,11 129,28

2005. 1.860.236,67 1.256.120,78 101,41 108,87

2006. 2.397.479,85 1.310.513,89 128,88 104,33

2007. 2.359.874,15 1.782.585,02 98,43 136,02

2008. 2.694.136,88 2.177.814,24 114,16 122,17

2009. 1.993.688,64 1.347.150,55 74 61,86

2010. 2.209.838,54 1.368.337,97 110,84 101,57

2011. 2.111.580,59 1.637.282,77 95,55 119,65

2012. 1.892.180,58 1.577.519,16 89,61 96,35

2013. 1.662.621,49 1.562.422,52 87,87 99,04



U tablici 2. vidi se izvoz koji je RH ostvarila u Italiji i BiH i prikazan je u tisućama US$.

Prema podacima može se iščitati da je veći izvoz ostvaren u Italiji. Podaci su prikazani u istoj

valuti US$ radi lakše usporedbe. Također u tablici 2. izražen je izvoz RH u Italiju i BiH s

pomoću verižnih indeksa kako bi se vidjela postotna promjena pojave u tekućem razdoblju u

odnosu na prethodno razdoblje.

16

Putem verižnih indeksa može se vidjeti promjena u izvozu naspram prethodne godine.

Najveći godišnji porast izvoza u Italiji zabilježen je 2003. godine kada iznosi 48,08%. A

najveći godišnji porast izvoza u BiH zabilježen je 1996. godine kada je iznosio 43,14%.

Najveći godišnji pad zabilježen je poslije 2009. godine kad je recesija uzela maha u ovim

zemljama. Što je bolje vidljivo iz grafikona 6.

Na grafikonu 6. prikazani su verižni indeksi izvoza RH u Italiju i BiH.

Grafikon 6. Verižni indeksi izvoza RH u Italiju i BiH



Grafikon 6. prikazuje verižne indekse izvoza RH u Italiju i BiH. Gledajući grafikon vidi se

kako se izvoz RH u Italiju s godinama mijenjao. Od 2000. godine do 2007. bio je u

konstantnom porastu, nakon 2007. godine oscilirao je do danas. Izvoz RH u BiH u gledanom

-50,00

-40,00

-30,00

-20,00

-10,00

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

19

95

/19

94

19

96

/19

95

19

97

/19

96

19

98

/19

97

19

99

/19

98

20

00

/19

99

20

01

/20

00

20

02

/20

01

20

03

/20

02

20

04

/20

03

20

05

/20

04

20

06

/20

05

20

07

/20

06

20

08

/20

07

20

09

/20

08

20

10

/20

09

20

11

/20

10

20

12

/20

11

20

13

/20

12

Izvoz u Italiju (ind.) -

Izvoz u BiH (ind.) -

17

razdoblju većinom se povećavao s godinama. Osim 2009. godine kada je zbog nastupanja

recesijske krize se smanjio u obje zemlje. Nakon toga izvoz RH u BiH se mijenjao pa sve do

zadnjih promatranih godina.

Grafički nije moguće prikazati izvoz RH u Italiju po proizvodima koje ona izvozi radi velikog

broja godina, a i proizvoda koji se izvoze. Stoga će razdoblje uzeto za grafički prikaz biti

1994., 2008. i 2013. godina. Prikaz izvoza biti će prema skupinama proizvoda koji se izvoze

na grafionu 7.

Grafikon 7. Izvoz RH u Italiju po skupinama proizvoda (u tisućama US$)


WITS World Integrated Trade Solution [Product Export by Croatia to Italy]

Iz grafikona 7. vidi se povećanje izvoza kroz godine, te je najveći izvoz zabilježen u 2013.

godini. Godine 1994. Hrvatska je bila u ratu što je utjecalo na njen mali izvoz. S godinama je

izvoz rastao, razlog tomu je završetak rata koji se vodio na njenom području, potpisivanje

18

Srednjoeuropskog ugovora o slobodnoj trgovini (CEFTE) 2003. godine i ulazak u EU 2013.

godine. Skupine proizvoda čiji je izvoz najviše porastao su: roba široke potrošnje,

intermedijarni proizvodi, odjeća i tekstil, gorivo, sirovine, kamen i staklo.

2.3. Pojam elastičnosti

Pojam elastičnost (engleski Elasticity) većinom se koristi u ekonomiji kako bi se iskazala

reakcija jedne veličine na promjene neke druge veličine. Može se reći da je elastičnost

varijable X u odnosu na varijablu Y postotna promjena varijable X na svaku promjenu

varijable Y za 1 %. (Samuelson, Nordhaus, 2010.)

Elastičnost mjeri osjetljivost neke ekonomske varijable na promjenu druge ekonomske

varijable s kojom je ona međuzavisna, postoje: cjenovna elastičnost ponude, cjenovna

elastičnost potražnje i dohodovna elastičnost .

Dobra se razlikuju s obzirom na osjetljivost na promjene cijena. Kada je cjenovna elastičnost

nekog dobra visoka, to znači da ima elastičnu potražnju. Odnosno njegova količina potražnje

na promjene cijena jako reagira. I obrnuto kada je cjenovna elastičnost nekog dobra niska, to

dobro je neelastično, što znači da njegova količina na promjene cijena slabo reagira.

Elastičnost se može objasniti kao osjetljivost zavisne varijable na promjene nezavisne

varijable. Izvoz je osjetljiv na promjene u BDP-u. Kada se strani BDP i potražnja povećaju

pretpostavlja se da će se također izvoz u tu zemlju povećati. Na primjer: ako se BDP i

potražnja Italije povećaju, predviđa se da će izvoz RH u Italiju porasti. Isto tako ako BDP i

potražnja Italije se smanje, predviđa se da će izvoz RH u Italiju pasti.

Elastičnost izračunava osjetljivost izvoza na promjene u BDP-u. Osjetljivost izvoza je

postotna promjena u izvozu s obzirom na promjenu BDP-a od jedan posto, pod uvjetom da je

isto sve ostalo. Neelastičnost izvoza označava da jedan posto promjene u BDP-u zemlje s

kojom se trguje rezultirati će promjenom manje od jedan posto u izvozu ove zemlje.

(Bönninger, Nilsson, 2012)

19

3. DEFINIRANJE VARIJABLI MODELA

Funkcija prema kojoj je testiran model preuzeta je iz članka Bönninger, Nilsson 2012.,

međutim promijenjena je radi potrebe ovoga rada. U modelu su korištene sljedeće varijable:

izvoz drva RH u Italiju i ukupan BDP Italije.

Odabrani podaci za izvoz i BDP su dani za godine od 1994. do 2013. za Hrvatsku i Italiju.

Podaci o BDP-u koji se koriste u ovom radu preuzeti su iz baze podataka Svjetske banke, te

su izraženi u američkim dolarima. Osim bruto domaćeg proizvoda po glavi stanovnika koji je

izražen PPS-om tj. standardom kupovne moći, koji je preuzet iz baze podataka Eurostat.

Podaci za izvoz RH u Italiju preuzeti su iz The World Integrated Trade Solution (WITS) baze

podataka , također su izraženi u američkim dolarima radi lakšeg računanja. WITS je program

koji omogućuje korisnicima pristup i dohvat podataka o carinama i trgovini.

Jedna od mana korištenja podataka sa stranica Svjetske banke i WITS je da ne uključuju

inflaciju i deflaciju. Međutim, Svjetska banka navodi da je svjesna ovog problema, a kada su

se tečajevi stranih valuta značajno fluktuirali sukladno su tome prilagodili vrijednosti. Kako

bi se izbjegle poteškoće tečaja u radu će se koristiti vrijednosti izražene u dolarima.

(Bönninger, Nilsson, 2012)

20

3.1. Varijable i podaci za Hrvatsku

Varijabla izvoz drva RH u Italiju objasniti će se i prikazati grafički za razdoblje od 1994. do

2013. godine. Podaci su prikupljeni iz WITS baze podataka Svjetske banke. Grafikon 8.

prikazuje izvoz drva RH u Italiju za dano razdoblje i izražen je u tisućama US$.

Grafikon 8. Izvoz drva RH u Italiju u razdoblju od 1994. do 2013. godine (u tisućama US$)


WITS [ Product Exports by Croatia to Italy]

Iz grafikona 8. se vidi da je na početku promatranog razdoblja izvoz polagano rastao do 1998.

godine. Međutim 1998. godine dolazi do pada izvoza drva u Italiju, razlog tomu je što se

hrvatski izvoz više usmjerio prema neindustrijskim zemljama. Nakon tog pada izvoz RH

raste, do 2008. godine kada je bio najviši i iznosi je 240 milijuna US$. Godine 2008. nastupa

recesija koja je imala utjecaj na izvoz drva. Nakon 2010. godine izvoz drva RH u Italiju

oscilira.

U prvih pet mjeseci 2014. godine drvna industrija ostvarila je rast izvoza od 23 %, što je

dosad najveći porast izvoza koji je ostvaren, te suficit od U ukupnom izvozu RH udio drvne

industrije iznosi više od 10% i smatra se da drvna industrija ostvaruje dobar rast i da je

potrebno ulaganje kako bi se njezin rast povećao. (Poslovni dnevnik, 2014)

21

3.2. Varijable i podaci za Italiju

Nakon što se obradila varijabla vezana za Hrvatsku, obradit će se i varijabla koja je vezana za

Italiju. Bruto domaći proizvod jedna je od glavnih varijabli ovoga rada. Promjena u BDP-u

dovodi do promjena koje se vide na izvozu. Grafikon 9. prikazuje BDP Italije u razdoblju od

1994. do 2013. godine, te je izražen u milijardama US$.

Grafikon 9. Bruto domaći proizvod Italije (u milijardama US$)


The World Bank [indicator/NY.GDP.MKTP.CD/countries]

Grafikon 9. pokazuje bruto domaći proizvod za razdoblje od 1994. do 2013. godine. Na

početku promatranog razdoblja vidi se konstantan rast BDP-a do 1997. godine kada se

nacionalni dug Italije smanjivao, u skladu s Ugovorom Maastrichta koji je za cilj imao

Europsku monetarnu uniju. Međutim nakon 1997. BDP raste, do 2000. godine kada je Italija

pokrenula programe štednje, smanjenje proračunskog deficita u odnosu na BDP. Nakon 2000.

godine vidi se rast BDP-a do 2009. godine kada je recesijska kriza utjecala na pad BDP-a kao

i 2012. godine. Između 2009. i 2011. Vlada Italije poduzimala je razne mjere kako bi pomogla

domaćim tvrtkama uz razne povlastice kao investiranje u posao uz smanjeni porez.

22

Na grafikonu 9. može se vidjeti kako bruto domaći proizvod nije imao drastične padove i rast,

već je pomalo s godinama rastao.

Za usporedbu na grafikonu 10. vidi se indeks obujma BDP-a po glavi stanovnika u

standardima kupovne moći (PPS) izražen u odnosu na Europsku uniju (EU28)

PPS će bolje prikazati veličinu talijanskog BDP-a naspram Hrvatske.

Grafikon 10. Bruto domaći proizvod po glavi stanovnika izraženo PPS-om za Hrvatsku i Italiju za

razdoblje od 1994. do 2013.godine


EUROSTAT [Code: tec00114]

Iz grafikona 10. vidi se da Italija ima daleko veći BDP od Hrvatske. Indeks PPS izražen je u

odnosu na Europsku Uniju (EU 28) čiji prosjek iznosi 100. Ako je indeks zemlje viši od 100,

razina BDP-a po glavi ove zemlje je viša od prosjeka EU i obrnuto. Ako je indeks zemlje niži

od 100 razina BDP-a po glavi ove zemlje je niža od prosjeka EU. U RH razina indeksa nije

23

prešla nikada 100, uvijek je bio niži indeks što se vidi iz grafikona 10. Dok u Italiji nakon

2004. godine indeks raste, najveći je bio 2008. i 2009. godine, nakon toga se smanjio ali je još

uvijek prelazio prosjek Europske Unije.

24

4. IZGRADNJA MODELA

U ovom dijelu rada elastičnost izvoza analizirati će se modelom višestruke linearne regresije,

jer se istražuje povezanost između jedne zavisne varijable i više nezavisnih varijabli koje

imaju utjecaj na zavisnu varijablu. Cjelokupno empirijsko modeliranje provodi se uz podršku

računalnog programa Eviews 7.

Jednadžba regresijske funkcije modela članka Bönninger, Nilsson 2012., glasi:

log(exportit) = β0+ β1Dilog(GDPit) - β2log(distancei) + β3D1it + β4D2i + uit

Varijabla log(distance) se neće koristiti u ovome radu, jer je ona namijenjena istraživanju

kada postoji više zemalja, tada bi varijabla udaljenosti imala različitu vrijednost za svaku

zemlju. U ovom radu udaljenost bi se odnosila samo na RH i Italiju. Udaljenost tih dviju

zemalja uvijek je ista, te bi varijabla bila konstanta. U slučaju da se koristi neka druga zemlja

uz Italiju varijabla udaljenost bi onda imala utjecaj na model.

Stoga su varijable koje se koriste u ovome modelu ;

· izvoz drva RH u Italiju (zavisna varijabla),

· BDP Italije (nezavisna varijabla).

Jednadžba regresijske funkcije modela glasi:

log(export t) =β1log(GDP t) + ut

Objašnjenje simbola:

log(export t) =logaritam izvoza drva RH u Italiju

log(GDP i) = logaritam BDP Italije

t= 1994., ...2013. godine

U tablici 3. prikazane su varijable i podaci koji su korišteni u istraživanju zbog izrade

testiranja modela u programu Eviews 7.

25

Tablica 3. Podaci potrebni za izgradnju modela ( izraženo u US $ )

GODINE IZVOZ

DRVA RH U

ITALIJU

LOGARITAM

IZVOZA DRVA

IZ RH U

ITALIJU

BDP ITALIJE LOGARITAM

BDP ITALIJE

1994. 142.545,15 11,86741407 1.095.989.702.209,00 27,72267891

1995. 146.595,49 11,8954323 1.171.213.598.003,00 27,78906159

1996. 145.463,86 11,88768295 1.309.407.704.856,00 27,90059602

1997. 188.201,96 12,14527092 1.239.510.004.547,00 27,84573726

1998. 137.023,82 11,82791006 1.266.790.453.886,00 27,86750762

1999. 135.798,38 11,81892656 1.249.057.106.328,00 27,85341007

2000. 130.857,12 11,78186132 1.142.213.930.348,00 27,76398954

2001. 121.747,15 11,70970163 1.162.784.787.472,00 27,78183892

2002. 131.025,79 11,78314945 1.267.043.101.825,00 27,86770704

2003. 158.888,52 11,9759581 1.570.330.699.774,00 28,08230735

2004. 177.576,34 12,08715588 1.799.204.087.587,00 28,21836551

2005. 179.116,06 12,09578925 1.853.465.900.611,00 28,24807846

2006. 198.669,25 12,19939666 1.943.430.740.490,00 28,29547595

2007. 249.359,10 12,42664931 2.203.972.558.211,00 28,42128256

2008. 240.017,43 12,38846682 2.391.963.512.218,00 28,5031357

2009. 195.977,98 12,18575758 2.186.107.544.936,00 28,4131437

2010. 221.458,76 12,30799167 2.126.620.402.889,00 28,38555517

2011. 243.559,29 12,40311568 2.278.230.390.029,00 28,45442011

2012. 207.591,03 12,24332522 2.091.760.740.477,00 28,36902729

2013. 211.430,34 12,26165086 2.149.484.516.711,00 28,39624917


WITS [Product Exports by Croatia to Italy

The World Bank [ GDP (current US$)]

Tablica 4. prikazuje podatke koji su korišteni za izgradnju modela. Prikazuju razdoblje od

1994. do 2013. godine, te su izraženi u istoj valuti (US$) kako ne bi bilo odstupanja.

26

4.1. Provjera jediničnog korijena po varijablama

Kao prvi test provodi se jedinični korijen, te će se prema rezultatima formirati model. U

tablici 4. prikazan je računalni ispis testiranje jediničnog korijena logaritmirane varijable

izvoza drva RH u Italiju.

Tablica 4. Testiranje jediničnog korijena logaritmirane varijable izvoza drva RH u

Italiju -LDRVO

„NullHypothesis: LDRVO has a unitroot Exogenous: Constant LagLength: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)

t-Statistic Prob.* AugmentedDickey-Fuller test statistic -1.337138 0.5900

Test criticalvalues: 1% level -3.831511 5% level -3.029970 10% level -2.655194 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Warning: Probabilitiesandcriticalvaluescalculated for 20 observations andmaynotbeaccurate for a samplesizeof 19

AugmentedDickey-Fuller Test Equation DependentVariable: D(LDRVO) Method: LeastSquares Date: 04/28/15 Time: 17:01 Sample (adjusted): 1995 2013 Includedobservations: 19 afteradjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LDRVO(-1) -0.190287 0.142309 -1.337138 0.1988

C 2.314522 1.715741 1.348992 0.1950 R-squared 0.095164 Meandependent var 0.020749

Adjusted R-squared 0.041939 S.D. dependent var 0.144567 S.E. ofregression 0.141503 Akaikeinfocriterion -0.973696 Sumsquaredresid 0.340391 Schwarz criterion -0.874281 Log likelihood 11.25011 Hannan-Quinncriter. -0.956871 F-statistic 1.787939 Durbin-Watson stat 2.126445“ Prob(F-statistic) 0.198796

Iz tablice 4. iščitava se da je p vrijednost veća od odabrane razine signifikantnosti od 5%

(0.5900>0,05) nul hipoteza se ne može odbaciti te je potrebno testirati prvu diferenciju

27

varijable LDRVO. U tablici 5. Računalni ispis iz Eviewsa prikazuje testiranje jediničnog

korijena prve diferencije logaritmirane varijable izvoza drva RH u Italiju.

Tablica 5. Testiranje jediničnog korijena prve diferencije logaritmirane varijable izvoza

drva RH u Italiju –D(LDRVO)

„NullHypothesis: D(LDRVO) has a unitroot Exogenous: Constant LagLength: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)




AugmentedDickey-Fuller Test Equation DependentVariable: D(LDRVO,2) Method: LeastSquares Date: 04/28/15 Time: 17:05 Sample (adjusted): 1996 2013 Includedobservations: 18 afteradjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LDRVO(-1)) -1.165520 0.246535 -4.727607 0.0002

C 0.023802 0.036010 0.660981 0.5180 R-squared 0.582793 Meandependent var -0.000538

Adjusted R-squared 0.556718 S.D. dependent var 0.227111 S.E. ofregression 0.151209 Akaikeinfocriterion -0.835862 Sumsquaredresid 0.365829 Schwarz criterion -0.736932 Log likelihood 9.522758 Hannan-Quinncriter. -0.822221 F-statistic 22.35027 Durbin-Watson stat 2.072991“ Prob(F-statistic) 0.000228

U tablici 6. vidljivo je da p vrijednost u iznosu od 0,00 stoga je manja od 0,05 koliko iznosi

razina signifikantnosti. Nul hipoteza može se odbaciti, te se tvrdi kako ova serija jest

stacionirana. Te će se koristiti u daljnjem testiranju. Nakon testiranja jediničnog korijena

logaritmirane varijable izvoza drva iz RH u Italiju, u tablici 6. prikazano je testiranje

jediničnog korijena logaritma varijable bruto domaćeg proizvoda Italije.

28

Tablica 6. Testiranje jediničnog korijena logaritmirane varijable bruto domaćeg

proizvoda Italije -LBDPIT

„NullHypothesis: LBDPIT has a unitroot Exogenous: Constant LagLength: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)




AugmentedDickey-Fuller Test Equation DependentVariable: D(LBDPIT) Method: LeastSquares Date: 04/28/15 Time: 17:14 Sample (adjusted): 1995 2013 Includedobservations: 19 afteradjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LBDPIT(-1) -0.069634 0.069744 -0.998412 0.3321

C 0.548479 0.514496 1.066052 0.3013 R-squared 0.055389 Meandependent var 0.035159

Adjusted R-squared -0.000176 S.D. dependent var 0.083771 S.E. ofregression 0.083779 Akaikeinfocriterion -2.021978 Sumsquaredresid 0.119320 Schwarz criterion -1.922563 Log likelihood 21.20879 Hannan-Quinncriter. -2.005153 F-statistic 0.996827 Durbin-Watson stat 1.445782“ Prob(F-statistic) 0.332080

Iz testiranja se vidi kako je p vrijednost veća od kritične vrijednosti (0.7318 >0,05) što znači

da se nul hipoteza ne može odbaciti i zaključuje se da varijabla LBDPIT nije stacionirana i

kao takva ne može se uključiti u daljnje testiranje modela. Stoga je potrebno testirati prvu

diferenciju varijable LBDPIT, koja će biti prikazana u tablici 7.

29

Tablica 7. Testiranje jediničnog korijena prve diferencije logaritmirane varijable bruto

domaćeg proizvoda –D(LBDPIT)

„NullHypothesis: D(LBDPIT) has a unitroot Exogenous: Constant LagLength: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4) t-Statistic Prob.* AugmentedDickey-Fuller test statistic -3.064472 0.0478

Test criticalvalues: 1% level -3.857386 5% level -3.040391 10% level -2.660551 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilitiesandcriticalvaluescalculated for 20 observations andmaynotbeaccurate for a samplesizeof 18 AugmentedDickey-Fuller Test Equation DependentVariable: D(LBDPIT,2) Method: LeastSquares Date: 04/28/15 Time: 17:16 Sample (adjusted): 1996 2013 Includedobservations: 18 afteradjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LBDPIT(-1)) -0.735776 0.240099 -3.064472 0.0074 C 0.024046 0.021842 1.100907 0.2872 R-squared 0.369855 Meandependent var -0.002073 Adjusted R-squared 0.330471 S.D. dependent var 0.104272 S.E. ofregression 0.085320 Akaikeinfocriterion -1.980365 Sumsquaredresid 0.116473 Schwarz criterion -1.881435 Log likelihood 19.82329 Hannan-Quinncriter. -1.966724 F-statistic 9.390990 Durbin-Watson stat 1.897128“ Prob(F-statistic) 0.007411

Nakon izračunavanja prve diferencije p vrijednost iznosi 0,04 što je manje od 0,05 koliko

iznosi razina signifikantnosti. Nul hipoteza može se odbaciti, te se može tvrditi da je ova

serija stacionirana, te se može koristi za daljnja testiranja.

30

4.2. Ocjenjivanje funkcije elastičnosti izvoza drva

U ovom dijelu provodi se ocjenjivanje funkcije elastičnosti izvoza metodom najmanjih

kvadrata. Funkcija izvoza ocjenjuje se korištenjem prve diferencije logaritma varijable BDP

Italije i prve diferencije logaritma varjable izvoza drva iz RH u Italiju. Tablica 8. prikazuje

konačnu funkciju koja je dobivena nakon diferenciranja.

Tablica 8. Konačna funkcija nakon diferenciranja

„DependentVariable: LDRVOD1

Method: LeastSquares

Date: 06/03/15 Time: 11:08

Sample (adjusted): 1995 2013

Includedobservations: 19 afteradjustments

HAC standard errors&covariance (Prewhiteningwithlags = 1, Quadratic

-Spectralkernel, Andrews bandwidth = 1.4953)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.006760 0.020327 -0.332542 0.7435

LBDPITD1 0.782417 0.289147 2.705947 0.0150

R-squared 0.205556 Meandependent var 0.020749

Adjusted R-squared 0.158824 S.D. dependent var 0.144567

S.E. ofregression 0.132590 Akaikeinfocriterion -1.103807

Sumsquaredresid 0.298863 Schwarz criterion -1.004392

Log likelihood 12.48616 Hannan-Quinncriter. -1.086982

F-statistic 4.398615 Durbin-Watson stat 2.929079“

Prob(F-statistic) 0.051228

Ocijenjena funkcija elastičnosti izvoza glasi:

D(LDRVO) = -0,006760 + 0,782417 D(LBDPITD) + u t

St.greška (0.020327) (0.289147)

t (-0.332542) (2.705947)

p (0.7435) (0.0150)

31

Iz računalnog ispisa lako se iščita vrijednost koeficijenta determinacije koji iznosi 0,20.

Statistički kriterij jer ispunjen jer nezavisne varijable imaju očekivani predznak. Zaključuje se

kako je 20% varijacija zavisne varijable objašnjeno pomoću regresijskog modela. Regresijski

model je reprezentativniji što je koeficijent determinacije bliži 1, stoga je moguće tvrditi kako

ocijenjeni regresijski model nije reprezentativan.

Regresijski rezultati pokazuju da koeficijent nagiba izvoza drva u Italiji iznosi 0.782417, što

znači da izvoz drva nije elastičan. Koeficijent elastičnosti izvoza treba iznositi 1, a izvoz drva

RH u Italiji iznosi manje od 1 točnije 0.782417. Znači kada se BDP Italije promijeni za 1%,

tada izvoz drva RH u Italiju se promijeni za manje od 1% uz uvjet da sve ostane isto.

32

5. TESTIRANJE PRETPOSTAVKI MODELA

Ovo poglavlje diplomskog rada čine testovi pretpostavki modela, što podrazumijeva testiranje

normalnost grešaka relacije, autokorelacije te prisustvo homoskedastičnosti ili

heteroskedastičnosti.

5.1. Testiranje normalnosti grešaka relacije

JarqueBera testom ispituje se pretpostavka o normalnosti grešaka relacije. On koristi

koeficijent asimetrije i koeficijent zaobljenosti reziduala koji su procijenjeni metodom

najmanjih kvadrata. Za normalnu distribuciji koeficijent asimetrije iznosi α3=0, dok

koeficijent zaobljenosti iznosi α4=3. Testom se ispituje odstupaju li procijenjene veličine

značajno od vrijednosti tih mjera za normalnu distribuciju.

Grafikon 11. Testiranje normalnosti grešaka relacije

Izvor: izrada studentice u programu EViews 7

0

1

2

3

4

5

6

-0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3

Series: LDRVOD1Sample 1994 2013Observations 19

Mean 0.020749Median 0.018326Maximum 0.257588Minimum -0.317361Std. Dev. 0.144567Skewness -0.507221Kurtosis 3.064205

Jarque-Bera 0.817962Probability 0.664327

33

Rezultati testiranja normalnosti grešaka relacije za Hrvatsku jesu sljedeći:

Jarque – Bera (Hr) = 0,81796

p = 0,6643

S obzirom da je p (0,6643 > 0,05) zaključuje se da greške relacije normalno su distribuirane.

5.2. Heteroskedasticnost

Heteroskedastičnost odnosi se na okolonosti u kojima varijabilnost varijable je različita preko

raspona vrijednosti druge varijable koja ga predviđa. Pojam heteroskedastičnosti

podrazumijeva nejednaku varijancu slučajnih varijabli.

Problem heteroskedastičnosti prisutan je kad je narušena pretpostavka o nepromijenjivosti

varijance slučajnih varijabli u linearnom regresijskom modelu. Heteroskedastičnost je moguće

otkriti na dva načina : grafičkim putem i postupcima testiranja.

U ovom modelu, testirati će se heteroskedastičnost Whiteovim testom. Whiteovim se testom

nultom hipotezom pretpostavlja homoskedastičnost, tj. nepromjenjivost varijance. Ako je

empirijska razina signifikantnosti (Prob. Chi – Square) veća od zadane razine signifiantnosti,

dolazi se do zaključka da se nulta hipoteza o homoskedastičnosti varijance ne može odbaciti.

U tablici 9. prikazan je računalni ispit testa heteroskedastičnosti.

34

Tablica 9. Testiranje heteroskedastičnosti

„Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 0.565693 Prob. F(2,16) 0.5789

Obs*R-squared 1.254793 Prob. Chi-Square(2) 0.5340

Scaledexplained SS 1.820521 Prob. Chi-Square(2) 0.4024

Test Equation:

DependentVariable: RESID^2


Date: 06/03/15 Time: 11:12

Sample: 1995 2013

Includedobservations: 19


C 0.020510 0.009133 2.245726 0.0392

LBDPITD1 -0.063483 0.113491 -0.559369 0.5837

LBDPITD1^2 -0.323228 0.901254 -0.358642 0.7246

R-squared 0.066042 Meandependent var 0.015730

Adjusted R-squared -0.050703 S.D. dependent var 0.030767






Tablica 9. prikazuje računalni ispis testa heteroskedastičnosti modela, iz ispisa može se

iščitati umnožak koeficijenta determinacije i broj nezavisnih varijabli ( Obs*R-squared) koji

iznosi 1.254793. Umnožak se zatim uspoređuje s kritičnom vrijednošću X2 koja pri stupnju

signifikantnosti od 5% i 2 stupnjeva slobode iznosi 5.99146.

35

Kako je 1.254793 manje od 5.99146,može se zaključiti kako u modelu nije prisutna

heteroskedastičnost. Ili gledajući p vrijednost koja je veća od kritične ( 0,5340 > 0,05)

zaključuje se da nije prisutna heteroskedastičnost, već se radi o homoskedastičnosti.

Međutim ako se uzme u obzir da razina signifikantnosti 0,01 i 2 stupnja slobode tada kritična

vrijednost iznosi 9,21034. Ali ni tada ne bi došlo do prisutnosti heteroskesdastičnosti.

5.3. Autokorelacija

U modelu linearne regresije pretpostavlja se da su slučajne varijable (greške relacije)

međusobno nezavisne i identično distribuirane normalne slučajne varijable. Ako pretpostavka

o nezavisnosti slučajnih varijabli nije ispunjena, javlja se problem autokorelacije. Taj problem

većinom se javlja kod vremenskih regresijskih modela, nego kod onih prostornih.

Problem autokorelacije može se uočiti na temelju dijagrama rasipanja rezidualnih odstupanja

ili Breusch – Godfireyev i Durbin – Watsonovog testa. Za potrebe diplomskog rada,

koristitćese Breusch – Godfireyeov test, a kako bi se ustvrdilo prisustvoautokorelacije.

U Tablici 10. za otkivanje autokorelacije promatra se vrijednost „ Pro.Chi – Square(2)“.

36

Tablica 10. Testiranje autokorelacije

„Breusch-GodfreySerialCorrelation LM Test:

F-statistic 5.393208 Prob. F(2,15) 0.0172

Obs*R-squared 7.947669 Prob. Chi-Square(2) 0.0188

Test Equation:

DependentVariable: RESID


Date: 06/03/15 Time: 11:13

Sample: 1995 2013

Includedobservations: 19

Presamplemissingvaluelaggedresiduals set to zero.


C -0.006421 0.027055 -0.237329 0.8156

LBDPITD1 0.237374 0.314256 0.755352 0.4617

RESID(-1) -0.735250 0.230728 -3.186649 0.0061

RESID(-2) -0.495013 0.225917 -2.191133 0.0446

R-squared 0.418298 Meandependent var -5.68E-18

Adjusted R-squared 0.301958 S.D. dependent var 0.128854






α= 0,05

df= 3

χ2= 7,81473

Obs*R-squared = 7,947669 što je više od 7,81473 što znači da odbacuje se H0.

37

Što znači da je u modelu prisutnaautokorelacija. Prisutnost autokorelacije može se vidjeti i iz

vrijednosti p, ako je ona manja od razine signifikantnosti, dolazi do njene prisutnosti. Iz

računalnog ispisa vidi se da p= 0,0188 što je manje od 0,05.

5.3.1. Rješavanje problema autokorelacije

Postoje više mogućih uzroka problema autokorelacije: uzrok pogreška i uzrok podataka. Kada

je uzrok autokorelacije pogreška, tada ga je moguće ispraviti. Uzrok pogrešaka nastao je kao

posljedica ispuštene varijable ili je posljedica kriva funkcijska veza. Kada je uzrok podataka,

tada se problem autokorelacije rješava generaliziranom metodom najmanjih kvadranta.

Jedan od načina rješavanja problema autokorelacije je da se vrijednost varijabli logaritimira,

međutim varijable korištene u testiranju već su bile logaritmirane, stoga ovaj način rješavanja

ne odgovara. Drugi način je dodavanje nezavisne varijable, međutim dodavanje varijable u

zadanu funkciju dolazi do utjecaja na ostale varijable u funkciji.

Zadani model korišten za testiranje nije pogodan, za rješenje navedenog problema potrebna

su daljnja istraživanja.

38

6. ZAKLJUČAK

Hrvatska je ušla u Europsku uniju 1. srpnja 2013. godine kao 28. država članica. Italija,

Njemačka, Bosna i Hercegovina su najvažniji trgovinski partneri Hrvatske. Usprkos prilično

sporom oporavku nakon recesije, dohotku po stanovniku, Hrvatska je i dalje ispred nekih

članica Europske unije kao što su Bugarska, Rumunjska i Latvija. Nakon sloma

socijalističkog sustava gospodastvo RH prolazi tranziciju prema otvorenomu tržišnomu

gospodarstvu, što se posebice odnosi na industrijsku proizvodnju.

U RH trenutno postoji samo 13% izvoznih poduzeća koje izvozi svoje proizvode i usluge, ta

ista poduzeća zapošljavaju polovicu zaposlenih u svim poduzećima na području RH.

Gospodarstvu RH potrebno je više takvih poduzeća, rast takvih poduzeća učiniti će jačom

hrvatsku ekonomiju. Izvozno orijentirana ekonomija jamči održiv gospodarski rast.

Temelj proučavanja diplomskog rada je elastičnost izvoza drva RH u Italiju. Korišteni model

preuzet je iz znanstveno istraživačkog rada Bönninger, Nilsson (2012.),

Pretpostavilo se da funkcija elastičnosti izvoza drva zavisi o ukupnom izvozu RH u Italiju te o

BDP-u Italije Podaci su uzeti za razdoblje od 1994. do 2013. godine, kako bi se osigurala

veća točnost. Zatim je napravljena detaljna analiza pomoću statističkog softverskog paketa

Eviewsa 7. Za potrebe modeliranja uzeti su godišnji podaci.

Podaci prikupljeni o varijablama prilagođeni su testiranju koje je provedeno. Najprije su

podvrgnuti testiranju jediničnog korijena i njihovim prvim diferencijama te je prema tome

formirana konačna ocijenjena funkcija koja glasi:

D(LDRVO) = -0,006760 + 0,782417 D(LBDPIT) + u t

Problem autokorelacije nije riješen jer je zadana funkcija već bila logaritmirana, te su

potrebna daljnja istraživanja kako bi se problem riješio. Testiranje heteroskedastičnosti za

obje promatrane zemlje ukazuje na prisustvo homoskedastičnosti kao pozitivna pojava u

39

modelu. Testiranjem normalnosti grešaka relacije (Jarque Bera testom) zaključuje se da

greške relacije su normalno distribuirane što bi značilo da se nul hipoteza ne odbacuje.

Regresijski rezultati pokazuju da koeficijent nagiba izvoza drva u Italiji iznosi 0.782417, što

znači da izvoz drva nije elastičan. Koeficijent elastičnosti iznosi 1, a izvoz drva iznosi manje

od 1. Kada BDP Italije se promijeni za 1%, tada izvoz drva RH se promijeni za manje od 1%

uz uvjet da sve ostane isto.

Zaključno, formirani modeli zbog neispunjenja svih pretpostavki nisu pogodni za nikakvo

prognoziranje.

40

LITERATURA

Knjige:

1. Blanchard, O., Makroekonomija treće izdanje, Mate, Zagreb, 2005.

2. Samuelson, P.A., NordhausW.D., Ekonomija 19.izdanje, Mate, Zagreb 2010.

Članci:

1. Bönninger, M., NilssonC., GDP Elasticities of Export Demand, p.29, pregledano

05.04.2015., online: http://hj.diva-

portal.org/smash/get/diva2:540120/FULLTEXT01.pdf

Internet izvori:

1. Rubić,Cota; Drvna industrija, pregledano 22.04.2015., online: web.efzg.hr/dok/MGR/zkovacevic//16.12.%20Drvna%20industrija.pptx;

2. WITS, World Integrated TradeSolution; Product Exports by Croatia to Italy;

pregledano 10.04.2015.; online:

http://wits.worldbank.org/CountryProfile/Country/HRV/Year/2013/TradeFlow/Export

/Partner/ITA/Product/all-groups;

3. WITS, World Integrated Trade Solution; Product Imports by Croatia from all

countries; pregledano 09.06.2015.; online:

http://wits.worldbank.org/CountryProfile/Country/HRV/Year/2000/TradeFlow/Import

/Partner/WLD/Product/all-groups;

4. WITS, World Integrated Trade Solution; Product Exports by Croatia to all countries;

pregledano 09.06.2015.; online:

http://wits.worldbank.org/CountryProfile/Country/HRV/Year/2000/TradeFlow/Export

/Partner/WLD/Product/all-groups ;

5. The World Bank, GDP (current US$); pregledano 12.04.2015.;

http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD/countries;

41

6. Eurostat, Code:tec00114, pregledano 01.06.2015. , online:

http://ec.europa.eu/eurostat/tgm/refreshTableAction.do?tab=table&plugin=1&pcode=t

ec00114&language=en;

7. WITS World IntegratedTradeSolution, Introduction, pregledano 10.04.2015.; online:

http://wits.worldbank.org/Default.aspx ;

8. Eurostat, nama_aux_gph, pregledano 10.06.2015., online:

http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/submitViewTableAction.do,

42

POPIS TABLICA I GRAFIKONA

Popis tablica:

TABLICA 1. BDP PO GLAVI STANOVNIKA U RAZDOBLJU OD 1995. DO 2013.GODINE (IZRAŽEN U EURIMA) ............... 9

TABLICA 2. IZVOZ RH U ITALIJU I BIH ZA RAZDOBLJE OD 1994. DO 2013.GODINE (U TISUĆAMA US $) I IZRAŽEN

VERIŽNIM INDEKSIMA (%) ............................................................................................................................. 15

TABLICA 3. PODACI POTREBNI ZA IZGRADNJU MODELA ( IZRAŽENO U US $ ) ........................................................ 25

TABLICA 4. TESTIRANJE JEDINIČNOG KORIJENA LOGARITMIRANE VARIJABLE IZVOZA DRVA RH U ITALIJU -LDRVO

...................................................................................................................................................................... 26

TABLICA 5. TESTIRANJE JEDINIČNOG KORIJENA PRVE DIFERENCIJE LOGARITMIRANE VARIJABLE IZVOZA DRVA RH

U ITALIJU –D(LDRVO) ................................................................................................................................. 27

TABLICA 6. TESTIRANJE JEDINIČNOG KORIJENA LOGARITMIRANE VARIJABLE BRUTO DOMAĆEG PROIZVODA ITALIJE

-LBDPIT....................................................................................................................................................... 28

TABLICA 7. TESTIRANJE JEDINIČNOG KORIJENA PRVE DIFERENCIJE LOGARITMIRANE VARIJABLE BRUTO DOMAĆEG

PROIZVODA –D(LBDPIT) ............................................................................................................................. 29

TABLICA 8. KONAČNA FUNKCIJA NAKON DIFERENCIRANJA ................................................................................... 30

TABLICA 9. TESTIRANJE HETEROSKEDASTIČNOSTI ................................................................................................ 34

TABLICA 10. TESTIRANJE AUTOKORELACIJE .......................................................................................................... 36

Popis grafikona:

GRAFIKON 1. BDP U RH ZA RAZDOBLJE OD 1995. DO 2013.GODINE (U MILIJARDAMA US$) .................................. 8

GRAFIKON 2. BDP PO GLAVI STANOVNIKA ZA RH I ITALIJU I PROSJEK BDP PO STANOVNIKU U EU (IZRAŽEN U

EURIMA) ........................................................................................................................................................ 10

GRAFIKON 3. ROBNA RAZMJENA RH S INOZEMSTVOM (IZRAŽENO U TISUĆAMA US$) .......................................... 12

GRAFIKON 4. IZVOZ RH ZA RAZDOBLJE OD 1994. DO 2013. GODINE (IZRAŽENO U TISUĆAMA US$) ...................... 13

GRAFIKON 5. IZVOZ RH U ZEMLJE S KOJIMA NAJVIŠE TRGUJE (IZRAŽENO U TISUĆAMA US$ ) .............................. 14

GRAFIKON 6. VERIŽNI INDEKSI IZVOZA RH U ITALIJU I BIH .................................................................................. 16

GRAFIKON 7. IZVOZ RH U ITALIJU PO SKUPINAMA PROIZVODA (U TISUĆAMA US$) ............................................. 17

GRAFIKON 8. IZVOZ DRVA RH U ITALIJU U RAZDOBLJU OD 1994. DO 2013. GODINE (U TISUĆAMA US$) .............. 20

GRAFIKON 9. BRUTO DOMAĆI PROIZVOD ITALIJE (U MILIJARDAMA US$) ............................................................. 21

GRAFIKON 10. BRUTO DOMAĆI PROIZVOD PO GLAVI STANOVNIKA IZRAŽENO PPS-OM ZA HRVATSKU I ITALIJU ZA

RAZDOBLJE OD 1994. DO 2013.GODINE ......................................................................................................... 22

GRAFIKON 11. TESTIRANJE NORMALNOSTI GREŠAKA RELACIJE ............................................................................. 32

43

IZJAVA

kojom izjavljujem da sam diplomski rad s naslovom ELASTIČNOST IZVOZA DRVA IZ

REPUBLIKE HRVATSKE U ITALIJU izradila samostalno pod voditeljstvom doc. dr. sc.

Ane Štambuk. U radu sam primijenila metodologiju znanstvenoistraživačkog rada i koristila

literaturu koja je navedena na kraju diplomskog rada. Tuđe spoznaje, stavove, zaključke,

teorije i zakonitosti koje sam izravno ili parafrazirajući navela u diplomskom radu na

uobičajen, standardan način citirala sam i povezala s fusnotama s korištenim bibliografskim

jedinicama. Rad je pisan u duhu hrvatskog jezika.

Suglasna sam s objavom diplomskog rada na službenim stranicama Fakulteta.

Studentica

Iva Jović

elastiČnost izvoza drva iz republike hrvatske u …oliver.efri.hr/zavrsni/936.b.pdf · •...

Documents