ana sakač ekonometrijski model potraŽnje duhanskih ...oliver.efri.hr/zavrsni/349.b.pdf ·...

SVEUČILIŠTE U RIJECI

EKONOMSKI FAKULTET

Ana Sakač

EKONOMETRIJSKI MODEL POTRAŽNJE DUHANSKIH

PROIZVODA U REPUBLICI HRVATSKOJ

DIPLOMSKI RAD

Rijeka, 2013.

SVEUČILIŠTE U RIJECI

EKONOMSKI FAKULTET

EKONOMETRIJSKI MODEL POTRAŽNJE DUHANSKIH

PROIZVODA U REPUBLICI HRVATSKOJ

DIPLOMSKI RAD

Predmet: Kvantitativne metode za poslovno odlučivanje

Mentor: dr.sc. Ljiljana Lovrić

Student: Ana Sakač

Studijski smjer: Financije i bankarstvo

JMBAG: 0081109428

Rijeka, rujan 2013.

SADRŽAJ

1. UVOD ........................................................................................................................... 1

1.1. Problem, predmet i objekt istraživanja .................................................................. 1

1.3. Znanstvene metode ................................................................................................ 2

1.4. Struktura rada ......................................................................................................... 3

2. OPĆENITO O EKONOMETRIJI ................................................................................ 4

2.1. Pojam ekonometrije ............................................................................................... 4

2.2. Metodologija ekonometrijskog istraživanja ........................................................... 5

2.2.1. Specifikacija ekonometrijskog modela ........................................................... 5

2.2.2. Ocjena parametara modela .............................................................................. 6

2.2.3. Ispitivanje pouzdanosti modela ....................................................................... 7

2.2.4. Primjena modela .............................................................................................. 8

2.3. Regresijski modeli i svojstva regresijskih parametara ........................................... 8

2.3.1. Vrste regresijskih modela ................................................................................ 8

2.3.2. Ocjena parametara regresijskog modela ....................................................... 10

2.3.3. Testiranje statističke značajnosti regresijskih parametara ............................ 11

2.4. Mjerenje prilagođenosti regresijskog modela ...................................................... 12

2.4.1. Varijacije zavisne varijable ........................................................................... 12

2.4.2. Koeficijent determinacije i korigirani koeficijent determinacije .................. 13

2.4.3. Standardna pogreška regresije ....................................................................... 14

2.4.4. Testiranje statističke značajnosti regresijskog modela .................................. 15

2.5. Narušavanje pretpostavki regresijskog modela ................................................... 16

2.5.1. Problem multikolinearnosti ........................................................................... 16

2.5.2. Problem autokorelacije .................................................................................. 18

2.5.3. Problem heteroskedastičnosti ........................................................................ 20

3. KARAKTERISTIKE POTROŠNJE DUHANSKIH PROIZVODA U REPUBLICI

HRVATSKOJ ................................................................................................................. 22

3.1. Općenito o potrošnji i funkciji potrošnje ............................................................. 22

3.1.1. Potražnja i odrednice potražnje ..................................................................... 22

3.1.2. Elastičnost potražnje ..................................................................................... 24

3.1.3. Funkcija potrošnje i funkcija štednje ............................................................ 25

3.2. Povijest konzumacije duhana i duhanskih proizvoda .......................................... 28

3.3. Negativne posljedice konzumacije duhana .......................................................... 30

3.3.1. Štetni sastojci i utjecaj duhanskog dima na organizama ............................... 30

3.3.2. Pasivno pušenje i posljedice na zdravlje ....................................................... 31

3.3.3. Smrtnost kao posljedica konzumacije duhana .............................................. 32

3.4. Utjecaj tržišta duhanskih proizvoda na državni proračun ................................... 34

3.4.1. . Proizvodnja, obrada i prodaja duhana u Hrvatskoj ..................................... 34

3.4.2. Sustav oporezivanja duhanskih proizvoda u Hrvatskoj i Europskoj uniji .... 36

3.4.3. Trošarina na duhanske proizvode kao značajan proračunski prihod............. 39

3.5. Borba protiv uporabe duhanskih proizvoda u Hrvatskoj i na globalnoj razini .... 42

4. EKONOMETRIJSKI MODEL POTRAŽNJE DUHANSKIH PROIZVODA U

REPUBLICI HRVATSKOJ ........................................................................................... 44

4.1. Specifikacija ekonometrijskog modela potražnje duhanskih proizvoda u

Republici Hrvatskoj .................................................................................................... 44

4.2. Rezultati ocjenjivanja ekonometrijskog modela potražnje duhanskih proizvoda u

Republici Hrvatskoj .................................................................................................... 51

4.3. Usporedba rezultata ekonometrijske analize potražnje duhanskih proizvoda u

Republici Hrvatskoj u vremenskom pomaku od 23 godine ........................................ 63

5. ZAKLJUČAK ............................................................................................................. 67

POPIS LITERATURE .................................................................................................... 70

POPIS GRAFIKONA ..................................................................................................... 72

POPIS TABLICA ........................................................................................................... 73

POPIS PRILOGA ........................................................................................................... 74

1

1. UVOD

Potrošnja je vrlo značajna komponenta koja utječe na gospodarska kretanja u nekoj

zemlji, odnosno uzročno-posljedično je povezana s nacionalnim dohotkom zemlje.

Zbog toga je sustavno praćenje, istraživanje i analiza potrošnje neophodno za kreiranje i

provođenje ekonomske i socijalne politike. Ekonometrijska analiza i modeliranje

omogućuju bolje razumijevanje procesa i veza u ekonomskom sustavu, a također

omogućuju i predviđanje budućih kretanja u gospodarstvu.

Ovisnost o cigaretama uzrokuje svakodnevnu potrebu za njihovom kupnjom, a

istodobno se negativni zdravstveni učinci koji proizlaze iz potrošnje cigareta smatraju

visokim troškom za čitavo društvo. Budući da potrošnja duhana u svijetu, a isto tako i u

Hrvatskoj, postaje veliki problem zbog negativnih posljedica koje donosi, u ovome radu

će biti specificiran ekonometrijski model potražnje duhanskih proizvoda u Republici

Hrvatskoj. Analizirat će se čimbenici i njihov utjecaj na potrošnju duhana u Hrvatskoj u

razdoblju od 1996. do 2011. godine, a dobiveni rezultati će se usporediti s rezultatima iz

ranijeg istraživanja.

1.1. Problem, predmet i objekt istraživanja

Problem istraživanja jest: utvrditi i analizirati čimbenike koji utječu na potražnju

duhanskih proizvoda u Republici Hrvatskoj i to na temelju empirijskih podataka koji su

prikupljeni za Hrvatsku u razdoblju od 1996. do 2011. godine.

Predmet istraživanja jest: ekonometrijska analiza i ocjena funkcije potražnje duhanskih

proizvoda u Republici Hrvatskoj.

Objekt istraživanja je: potražnja za duhanskim proizvodima u Republici Hrvatskoj.

Postavljena je temeljna radna hipoteza – spoznajama o potrošnji, kao vrlo značajnoj

komponenti gospodarskih kretanja, i čimbenicima koji utječu na potrošnju moguće je

ekonometrijski ocijeniti i analizirati funkciju potražnje za duhanskim proizvodima u

Republici Hrvatskoj.

2

1.2. Svrha i cilj istraživanja

Svrha i cilj istraživanja ovog rada je specificirati model potražnje za duhanskim

proizvodima te uz pomoć regresijske analize ocijeniti funkciju potražnje kako bi se

utvrdili čimbenici i njihov utjecaj na potražnju za duhanskim proizvodima u Republici

Hrvatskoj.

Imajući na umu svrhu i cilj istraživanja potrebno je dati odgovore na slijedeća pitanja:

1. Što je ekonometrija i ekonometrijski model?

2. Kako se mjeri prilagođenost regresijskog modela i regresijskih parametara?

3. Koje su karakteristike funkcije potrošnje?

4. Koji su to čimbenici koji utječu na potražnju za duhanskim proizvodima u

Hrvatskoj? Kako oni utječu jedni na druge?

5. Kakav je učinak uvođenja ograničenja uporabe duhanskih proizvoda u

Hrvatskoj?

6. Koje su sličnosti, odnosno razlike sa ranijim istraživanjima potrošnje duhanskih

proizvoda u Hrvatskoj?

1.3. Znanstvene metode

Prilikom istraživanja, oblikovanja i prezentiranja spoznaja do kojih se došlo u ovom

radu korišteno je u odgovarajućoj kombinaciji više znanstvenih metoda. Neke od

korištenih metoda su: metoda indukcije i dedukcije, metoda analize i sinteze, metoda

kompilacije, matematička metoda, statistička metoda, metoda modeliranja, povijesna

metoda, metoda deskripcije i metoda klasifikacije.

3

1.4. Struktura rada

Ovaj diplomski rad sastoji se od pet međusobno povezanih cjelina.

U Uvodu se prikazuje problem, predmet i objekt istraživanja, radna hipoteza, svrha i

ciljevi istraživanja, znanstvene metode i struktura diplomskog rada.

U drugom dijelu rada s naslovom Općenito o ekonometriji analizirano je: pojam

ekonometrije, metodologija ekonometrijskog istraživanja, regresijski model i svojstva

regresijskih parametara, mjerenje prilagođenosti regresijskog modela te narušavanje

pretpostavki regresijskog modela.

Naslov trećeg dijela je Karakteristike potrošnje duhanskih proizvoda u Republici

Hrvatskoj, a tu su objašnjene opće karakteristike funkcije potrošnje, zatim je ukratko

opisana povijest konzumacije duhana i duhanskih proizvoda te štetne posljedice koje

proizlaze iz konzumacije duhana. Također je analiziran utjecaj tržišta duhanskih

proizvoda na državni proračun, odnosno značaj prihoda od trošarina na duhanske

proizvode, te borba protiv uporabe i potrošnje duhanskih proizvoda.

Posebna pažnja posvećena je četvrtom dijelu s naslovom Ekonometrijski model

potražnje duhanskih proizvoda u Republici Hrvatskoj, u kojem se obrađuju tri

međusobno povezane tematske jedinice: specifikacija ekonometrijskog modela

potražnje duhanskih proizvoda u Republici Hrvatskoj, rezultati ocjenjivanja

ekonometrijskog modela potražnje duhanskih proizvoda u RH te usporedba rezultata

ekonometrijske analize potražnje duhanskih proizvoda u RH u vremenskom pomaku od

23 godine.

Posljednji dio, Zaključak, predstavlja sintezu rezultata istraživanja kojima je dokazana

radna hipoteza.

4

2. OPĆENITO O EKONOMETRIJI

U okviru ovog poglavlja obradit će se slijedeće tematske jedinice: 1) Pojam

ekonometrije, 2) Metodologija ekonometrijskog istraživanja, 3) Regresijski modeli i

svojstva regresijskih parametara, 4) Mjerenje prilagođenosti regresijskog modela i 5)

Narušavanje pretpostavki regresijskog modela.

2.1. Pojam ekonometrije

Ekonomska se teorija uglavnom bavi odnosima između varijabli. Ekonometrija se bavi

testiranjem utjelovljenih teoretskih tvrdnji u tim odnosima i procjenjivanjem parametara

koje oni sadrže (Kmenta, 1997, p.203).

Može se zaključiti da ekonometrija sjedinjuje tri discipline: matematičku ekonomiju,

ekonomsku statistiku i matematičku statistiku.

Matematička ekonomija formulira zaključke ekonomske teorije matematičkim

simbolima i koristi matematičke metode da izvede veze ekonomskih zakonitosti, ali u

determinističkom obliku te ne daje numeričke vrijednosti parametrima specijaliziranih

veza. Ekonomska statistika bavi se prikupljanjem, obrađivanjem i predstavljanjem

empirijskih ekonomskih podataka. Uz pomoć metoda matematičke statistike, a na

osnovi empirijskih podataka, ocjenjuju se parametri ekonomskih veza. Budući da

ekonomske veze karakterizira stohastičnost, a matematička statistika se bavi podacima

koji su rezultat kontroliranih eksperimenata, potrebne su prilagodbe. Ove prilagođene

statističke metode zovu se ekonometrijske metode. (Lovrić, 2005, p.2)

U ekonometriji se koriste različite statističke metode, no osnovni alat je regresijska

analiza. Osnovni cilj regresijske analize je testiranje hipoteza o statističkoj vezi između

dvaju ili više skupova podataka (varijabli). Regresijska analiza ne dokazuje uzročnost.

Uzročnost i tip funkcijske veze definira ekonomska teorija, a uz pomoć regresijske

analize, na bazi empirijskih podataka, specificira se i kvantificira veza između zavisne

varijable (regresand, varijabla koja se modelom objašnjava) i nezavisnih varijabli (jedne

ili više njih, objasnidbene varijable, regresori). Pomoću tako specificiranih modela

5

moguće je dobiti kvantitativne informacije o uzročnoj vezi među varijablama. Oni su

osnova za ekonomsku analizu, a uz to menadžerima i nosiocima ekonomske politike

također omogućuju kvalitetno predviđanje. (Lovrić, 2005, p.3)

Ekonometrija je relativno mlada grana ekonomske znanosti koja se intenzivnije počinje

razvijati tridesetih godina prošlog stoljeća. Naziv „ekonometrija“ u ekonomsku

literaturu uveo je 1926. godine Ragnar Frisch, norveški ekonomist i statističar, koji je

zajedno s Janom Tinbergenom dobitnik prve Nobelove nagrade iz područja ekonomskih

znanosti. Nastanak ekonometrije kao znanstvene discipline vezuje se uz početak

publiciranja časopisa Econometrica u siječnju 1933. godine.

2.2. Metodologija ekonometrijskog istraživanja

Metodologija ekonometrijskog istraživanja sastoji se od četiri koraka, a to su:

specifikacija ekonometrijskog modela na osnovi postavki ekonomske teorije za

proučavanu pojavu

ocjena parametara specificiranog modela

ispitivanje pouzdanosti modela

primjena modela

2.2.1. Specifikacija ekonometrijskog modela

Ekonometrijski model može se definirati kao skup relacija ili funkcija koje su korištene

za reprezentiranje određenih ekonomskih pojava ili procesa, a koji se prikazuju u

matematičkoj formi.

Specificiranje ekonometrijskog modela pretpostavlja dobro poznavanje ekonomske

teorije. Na toj osnovi istraživač odlučuje koje će se varijable uključiti u model te ima a

priori teorijska očekivanja o predznaku i veličini parametra i odlučuje o matematičkom

6

obliku modela. Model se može sastojati od jedne ili više linearnih ili nelinearnih

jednadžbi. Ukoliko dođe do pogreške u ovom prvom koraku ekonometrijskog

istraživanja, tada se radi o specifikacijskoj pogrešci. Specifikacijska pogreška je najteža

od svih pogrešaka koje se mogu dogoditi u ekonometrijskom istraživanju jer ostavlja

najteže posljedice na ocijenjeni model. Zbog toga je važno na početku istraživanja

posvetiti veću pozornost ekonomskoj teoriji i rezultatima ranijih istraživanja.

Specifikacija ekonometrijskog modela predstavlja najteži i najvažniji korak u

ekonometrijskom istraživanju.

Kako bi omogućili vezu koja je primjerenija realnim sustavima, ekonometričari uvode u

model slučajna odstupanja u kao stohastičku varijablu s dobro definiranim svojstvima

vjerojatnosti. Ona predstavlja sve one utjecaje na ponašanje zavisne varijable koji nisu

eksplicitno uključeni u model kao nezavisna varijabla. Tako dobivamo ekonometrijski

teorijski model (Lovrić, 2005., p. 5-6):

Y = β0 + β1 + u

2.2.2. Ocjena parametara modela

Prikupljanjem podataka iz dobivenog uzorka i njihovom statističkom obradom, te

primjenom neke od metoda za ocjenu, dobivamo ocijenjene (numeričke) vrijednost

parametara β0 i βı.

Postoje tri vrste podataka koje se koriste u empirijskoj analizi:

Podaci vremenske serije – sadrže informacije o kretanju vrijednosti varijable

kroz vremenske jedinice, pa tako mogu biti godišnji, polugodišnji, kvartalni ili

mjesečni podaci, a imaju indeks t

Podaci vremenskog presjeka – odnose se na vrijednosti varijabli u jednom

vremenskom intervalu ili vremenskoj točki za pojedine gospodarske jedinice,

prostorne jedinice ili gospodarske agregate, te imaju indeks i

7

Panel podaci – to je kombinacija podataka vremenske serije i podataka

vremenskog presjeka

Podaci se mogu prikupiti pomoću statističkih anketa ili pomoću redovitih statističkih

popisa, a objavljuju se u različitim statističkim publikacijama.

Neke je utjecaje nemoguće kvantificirati. Oni su predstavljeni kvalitativnim (binarnim

ili dummy) varijablama. Te varijable poprimaju vrijednost 1 ili 0 čime se izražava

prisutnost odnosno odsutnost nekog kvalitativnog svojstva. Postoje razni problemi koji

nastaju kod prikupljanja i obrade podataka, pa se stoga mora napomenutu da rezultati

ekonometrijskog modeliranja znatno ovise o kvaliteti podataka. (Lovrić, 2005., p.6)

2.2.3. Ispitivanje pouzdanosti modela

Ocijenjeni model podvrgava se ispitivanju zadovoljava li kriterije koji se grupiraju u tri

skupine (Lovrić, 2005, p.7-8):

Ekonomski kriterij – a priori kriterij koji se odnosi na predznak i veličinu

parametara te zastupljenost objasnidbenih varijabli u modelu

Statistički kriteriji – odnose se na statističku prihvatljivost modela i definirani su

u statističkoj teoriji

Ekonometrijski kriteriji – odnose se na zadovoljavanje pretpostavki na kojima se

temelji primjena određene ekonometrijske metode. One su definirane u

ekonometrijskoj teoriji, nadopunjuju se na statističke kriterije, a cilj je dobiti

efikasne ocjene parametara.

8

2.2.4. Primjena modela

Posljednji korak ekonometrijskog istraživanja je primjena modela. Prihvaćeni model

može se koristiti za predviđanje budućih vrijednosti zavisne varijable na osnovi

očekivanih budućih vrijednosti eksplanatornih varijabli. Model može poslužiti u

ekonomskoj analizi te za kontrolu i donošenje ekonomskih mjera.

2.3. Regresijski modeli i svojstva regresijskih parametara

U ovome dijelu rada promotrit će se i objasniti vrste regresijskih modela, ocjena

parametara regresijskog modela te testiranje statističke značajnosti regresijskih

parametara.

2.3.1. Vrste regresijskih modela

U slučaju postojanja samo jedne ovisne ili regresand varijable i samo jedne neovisne ili

regresorske varijable, kaže se da je to jednostavni, jednostruki ili jednodimenzionalni

regresijski model. Ako se uz jednu ovisnu varijablu u analizi jave dvije ili više

neovisnih varijabli, kaže se da je to složeni, višestruki ili višedimenzionalni model.

(Biljan-August, Pivac, Štambuk, 2007, p. 79)

Osnovna pretpostavka jednostavne regresije jest postojanje funkcijske veze između

dvije varijable, te da je ona linearna. Regresijski model u općem obliku glasi (Lovrić,

2005, p. 9-10):

Y = β0 + β1X1 + u

gdje je:

Y – zavisna (regresand, objašnjena, endogena varijabla)

X – nezavisna (regresor, eksplanatorna, egzogena) varijabla

9

β0 i β1 – parametri koje ocjenjujemo regresijskom analizom

u – stohastička varijabla koja predočuje nesistemske utjecaje na zavisnu

varijablu

Višestruki regresijski model, npr. model s dvije nezavisne varijable glasio bi:

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + u

Linearnost modela važna je pretpostavka primjene regresijske analize. Linearnost

regresijskog modela povezana je s potencijom varijabli i parametara. Model je linearan

u varijablama ako svaka varijabla ima eksponent jednak 1 i nije podijeljena ili

pomnožena s drugom varijablom. Linearnost u parametrima znači da je potencija

svakog parametra jednaka 1 te da on nije pomnožen ili podijeljen s drugim

parametrima.(Lovrić, 2005., p.10)

Regresijski model može biti:

linearan u varijablama i linearan u parametrima

nelinearan u varijablama i linearan u parametrima

linearan u varijablama i nelinearan u parametrima

nelinearan u varijablama i nelinearan u parametrima

Stoga postoje:

o linearni modeli

o nelinearni modeli koji se određenom transformacijom mogu pretvoriti u linearne

o nelinearni modeli koji se ne mogu linearizirati

10

2.3.2. Ocjena parametara regresijskog modela

Ocjena parametara regresijskog modela vrši se pomoću metode najmanjih kvadrata,

koju je početkom 19. stoljeća otkrio Carl Friedrich Gauss. Cilj metode najmanjih

kvadrata je odrediti jednadžbu pravca Ŷ koji će se najbolje prilagoditi empirijskim

podacima. Bit ocjenjivanja parametara je u tome da razlike između stvarnih i

ocijenjenih vrijednosti (reziduali, ei = Yi - Ŷi) budu što manje. Načelo ocjenjivanja

metodom najmanjih kvadrata ima za posljedicu minimalnu sumu kvadriranih odstupanja

opaženih vrijednosti od njihove sredine (Kmenta, 1997., p.212). To znači da se mora

pronaći vrijednost sredine koja minimizira traženu sumu.

Pretpostavke na kojim se temelji metoda najmanjih kvadrata (Lovrić, 2005, p.30):

1) Regresijski model korektno je specificiran, linearan u parametrima i

odstupanjima

2) Očekivana vrijednost odstupanja je jednaka nuli

3) Vrijednosti slučajne varijable u međusobno su nekorelirane slučajne veličine, tj.

njihova je kovarijanca jednaka

4) Varijanca slučajne varijable u konstantna je i jednaka σ2

5) Ne postoji egzaktna linearna kombinacija nezavisnih varijabli

6) Objasnidbene varijable nisu korelirane sa slučajnim odstupanjima u tj.

kovarijanca između svake objasnidbene varijable i slučajne varijable u jednaka

je nuli

7) Slučajna odstupanja su normalno distribuirana s matematičkim očekivanjem

kako je navedeno u 2. pretpostavci i varijancom kako je navedeno u 4.

pretpostavci

Ako su ocijenjeni parametri za model koji zadovoljava sedam klasičnih pretpostavki,

tada oni imaju sljedeća svojstva (Lovrić, 2005., p.41):

nepristrani su – OLS ocjene centrirane su oko stvarnih vrijednosti koeficijenata

populacije

imaju minimalnu varijancu

11

konzistentni su – ako raste uzorak podataka na osnovi kojeg se uzorak ocjenjuje,

tada ocjene konvergiraju stvarnim vrijednostima parametra

normalno su distribuirani

Ako je poštivano sedam klasičnih pretpostavki i koristi se metoda najmanjih kvadrata za

ocjenu regresijskih parametara, tada regresijski parametar predstavlja veličinu za koliko

se mijenja regresijska vrijednost zavisne varijable ako se nezavisna varijabla uz taj

parametar mijenja za jedinicu, a ostale nezavisne varijable se drže konstantnima.

2.3.3. Testiranje statističke značajnosti regresijskih parametara

Za testiranje pouzdanosti ocijenjenog parametra β koristi se Studentov t-pokazatelj. Cilj

testiranja je utvrditi je li odabrana regresorska varijabla značajna za objašnjavanje

varijacija zavisne varijable, te treba li biti uključena u model ili je suvišna u modelu.

Test hipoteze o značajnosti parametra, odnosno t-test može biti dvostran i jednostran.

Dvostranim testom testira se hipoteza o pretpostavljenoj vrijednosti, a jednosmjernim

predznak parametra uz regresorsku varijablu.

Korištenjem dvosmjernog testa s hipotezama,

H0: β = 0

HA: β ≠ 0

utvrđujemo zapravo značajnost nezavisne varijable koja postoji uz parametar β u

regresijskom modelu (Lovrić, 2005., p.44). Budući da je model odabran da bude

prihvaćen, nulta se hipoteza H0 formulira tako da je se nastoji izbaciti, dok je

alternativna hipoteza HA u skladu s pretpostavkom istraživača.

Testiranje hipoteze o značajnosti parametra β provodi se u nekoliko koraka:

1. Definiranje nulte hipoteze (H0) i alternativne hipoteze (HA)

2. Odrediti razinu signifikantnosti α i stupnjeve slobode df = n – k – 1 (gdje je n

broj opažanja, a k je broj nezavisnih varijabli)

12

3. Pronalazak kritične tc vrijednosti uz razinu signifikantnosti α i sa odgovarajućim

stupnjevima slobode

4. Izračunati t-vrijednost ili pogledati izračunatu t-vrijednost iz kompjutorskog

ispisa

5. Usporedba kritične tc vrijednosti sa t vrijednosti koja stoji uz varijablu

6. Odbaciti ili prihvatiti H0 (H0 se odbacuje ako je t > tc, odnosno tada se prihvaća

alternativna HA hipoteza)

Odluka o statističkoj značajnosti regresijskih parametara može se također donijeti

pomoću empirijske razine signifikantnosti p. To je zapravo najbrži način utvrđivanja

statističke značajnosti parametra budući da se ekonometrijska analiza provodi isključivo

s kompjutorskom programskom potporom. Kada je empirijska razina signifikantnosti

p < 0,05 odbacujemo H0 i prihvaćamo alternativnu HA hipotezu, koja tvrdi da je

parametra statistički značajan za ekonometrijsku analizu.

2.4. Mjerenje prilagođenosti regresijskog modela

U ovome dijelu rada obradit će se prilagođenost regresijskog modela, odnosno analizirat

će se varijacije zavisne varijable, koeficijent determinacije i korigirani koeficijent

determinacije, standardna pogreška regresije te testiranje statističke značajnosti

regresijskog modela.

2.4.1. Varijacije zavisne varijable

Nakon što se ocijene parametri nekog regresijskog modela, postavlja se pitanje je li

izračunata regresija dobra, odnosno kolika se greška čini ako empirijske vrijednosti

zamijenimo ocijenjenim vrijednostima. Smatra se da je regresija dobro prilagođena

opažanjima iz uzorka ako je veliki dio proporcije varijance zavisne varijable

protumačen modelom. Ako su odstupanja značajna, tada ocijenjene vrijednosti ne mogu

realno predstavljati empirijske vrijednosti.

13

Odstupanja empirijskih podataka yi od njihove sredine y zovu se ukupna odstupanja.

Suma kvadrata odstupanja zove se varijacija, a jednadžba varijacije glasi (Lovrić, 2005.,

p. 51-52):

∑

∑

∑

ili riječima:

ukupna suma kvadrata objašnjena suma kvadrata neobjašnjena (rezidualna)

(varijacija) = (varijacija) + suma kvadrata (varijacija)

TSS ESS RSS

gdje je:

TSS – ukupna suma kvadrata ili ukupna varijacija (total sum of squares) mjera je

ukupne varijacije varijable y oko njezine srednje vrijednosti

ESS – objašnjena suma kvadrata ili objašnjena varijacija (estimated sum of squares) dio

je ukupne varijacije varijable y oko njezine sredine, koji je objašnjen varijacijama

varijable x

RSS – rezidualna suma kvadrata (residual sum of squares) ili residualna (neobjašnjena)

varijacija dio je ukupne varijacije varijable y, koji se može pripisati slučajnim

utjecajima

2.4.2. Koeficijent determinacije i korigirani koeficijent determinacije

Koeficijent determinacije mjera je uspješnosti prilagodbe ocijenjene funkcije

empirijskim podacima, a definira se kao:

14

Što je RSS manje, veće je ESS i R2 je po vrijednosti bliži jedinici. Ako je ESS=TSS,

R2=1, znači da empirijske vrijednosti leže na ocijenjenoj linearnoj funkciji te se tada

radi o idealnoj prilagodbi. R2 kreće se u rasponu 0 ≤ R

2 ≤ 1. Koeficijent determinacije

kazuje koliko je varijacija zavisne varijable objašnjeno pomoću ocijenjenog

regresijskog modela. Uspješnost prilagodbe ovisi o onom što se istražuje te nema

jednostavne metode koja određuje granicu uspješnosti.

Osnovni problem koeficijenta determinacije jest da se R2 povećava dodavanjem novih

objasnidbenih varijabli, čak i u slučaju da nova objasnidbena varijabla nije značajna za

model. Taj nedostatak riješio se korigiranim koeficijentom determinacije R2*

koji uzima

u obzir stupnjeve slobode, a definira se kao:

To je stroža mjera prilagođenosti funkcije, što znači da se uvođenjem varijable koja je

nevažna za model smanjuje vrijednost R2*, te čak može postati i negativna. Stupanj

prilagođenosti samo je jedna od mjera za ocjenu kvalitete regresije. Očekivanja,

ekonomska teorija i drugi pokazatelji također su vrlo značajni za analizu. Nikad se

ocijenjeni model ne prihvaća samo na temelju veličine koeficijenta determinacije.

2.4.3. Standardna pogreška regresije

Sposobnost modela da objašnjava „ponašanje“ zavisne varijable ocjenjuje se na osnovi

reziduala tog modela (Lovrić, 2005., p.56). Prilagođenost modela empirijskim podacima

bolja je ako je manji udio rezidualnih u ukupnim varijacijama. Mjera te prilagođenosti

izvodi se iz procijenjene varijance regresije s2=( 2 ), a koja se definira kao omjer

rezidualne varijacije i stupnjeva slobode koji su joj pridruženi.

15

∑

gdje je n broj opažanja, a k je broj regresorskih varijabli u modelu.

Iz varijance s2 računa se standardna pogreška regresije s:

√ √

Standardna pogreška regresije je mjera koja je izražena u jedinicama mjere zavisne

varijable. Iz praktičnih razloga računa se relativni pokazatelj, tj. koeficijent varijacije:

Koeficijent varijacije od 20% ili niže prema Lardaru iskustvena je vrijednost

prihvatljivosti ocijenjenog regresijskog modela. No treba uzeti u obzir i sve druge

pokazatelje reprezentativnosti modela, a i vrste podataka na osnovi kojih je model

ocijenjen. (Lovrić, 2005., p.57)

2.4.4. Testiranje statističke značajnosti regresijskog modela

Statistička značajnost prilagođenosti regresijskog modela testira se F-testom, a testiranje

se provodi u nekoliko koraka:

1. Definiranje nulte hipoteze prema kojoj su svi koeficijenti nagiba jednaki nuli,

odnosno nulta hipoteza tvrdi da ni jedna regresorska varijabla u modelu nije

signifikantna; H0: β1=β2=β3=…=βk=0

Definiranje alternativne hipoteze HA: postoji barem jedan koeficijent nagiba različit od

nule

2. Izračunavanje F-vrijednosti prema formuli:

F vrijednost je omjer procjena objašnjene i neobjašnjene varijance regresijskog modela.

16

3. Pronalazak tablične vrijednosti Fc uz razinu signifikantnosti α i sa odgovarajućim

stupnjevima slobode

4. Ako je izračunata vrijednost F manja od tablične vrijednosti Fc, prihvaćamo nultu

hipotezu i donosimo zaključak da objasnidbene varijable nisu signifikantne u modelu,

odnosno da model nije relevantan. Ako je izračunata vrijednost F veća od tablične

vrijednosti Fc, odbacujemo nultu hipotezu te prihvaćamo alternativnu hipotezu koja

tvrdi da je barem jedna varijabla signifikantna za model.

2.5. Narušavanje pretpostavki regresijskog modela

U ovome dijelu razmotrit će se problemi koji se javljaju ako nisu ispunjenje polazne

pretpostavke u linearnom regresijskom modelu. Definirat će se problem

multikolinearnosti regresorskih varijabli, problem heteroskedastičnosti ili problem

promjenjivosti varijance te problem autokorelacije grešaka relacije.

2.5.1. Problem multikolinearnosti

Problem multikolinearnosti je prisutan ako su barem dvije regresorske varijable linearno

zavisne ili približno linearno zavisne (Bahovec, Erjavec, 2009., p.163). Postoji savršena

multikolinearnost i nesavršena multikolinearnost. Savršena multikolinearnost je pojava

kad se varijacije jedne nezavisne varijable mogu potpuno objasniti varijacijama druge

nezavisne varijable. Češća je nesavršena multikolinearnost, odnosno približna linearna

zavisnost, kada veza među varijablama nije egzaktna već uključuje i odstupanja vt.

Često makroekonomski podaci vremenskih serija uključuju multikolinearnost jer

pokazuju slične tendencije rasta u određenom vremenskom razdoblju.

17

Posljedice multikolinearnosti su (Lovrić, 2005., p.79):

velike su varijance i standardne pogreške parametara

nesignifikantne t-vrijednosti, a posljedica su velikih standardnih pogrešaka

visok R2 i niske t-vrijednosti jasan su pokazatelj multikolinearnosti

ocjene parametara i njihove standardne greške postaju vrlo nestabilne i vrlo

osjetljive na male promjene u podacima

pogrešan predznak parametara čest je slučaj upravo zbog neefikasne i neprecizne

ocjene parametara

ne mogu se utvrditi zasebni utjecaji svake nezavisne varijable u objašnjenoj

varijaciji

Za otkrivanje multikolinearnosti ne postoji test ili točno definiran način za otkrivanje.

Postoje različiti indikatori prema kojima se može prepoznati multikolinearnost u

modelu, a to su:

visok R2, a niske t-vrijednosti

visok koeficijent korelacije između eksplanatornih varijabli

pomoćne regresije – ocjenjuje se regresija za svaku od nezavisnih varijabli i

računa se njihov R2

inflacijski faktor varijance (VIF)

Ako je R2 = 0 to znači da nema multikolinearnosti, VIF = 1.

Kako R2 raste, povećava se varijanca i standardna greška parametra, a i VIF.

18

Postoji nekoliko načina kako riješiti problem multikolinearnosti. Jedan od načina jest

izbaciti varijablu ili varijable koje su korelirane, no to nije jednostavno rješenje jer

može uzrokovati specifikacijsku pogrešku. Drugi način jest povećanje broja podataka u

uzorku jer je multikolinearnost problem uzorka, a ne populacije. Također postoji i

mogućnost transformacije podataka.

2.5.2. Problem autokorelacije

Autokorelacija postoji kad su vrijednosti slučajne varijable u međusobno korelirane

veličine. Autokorelacija je češće prisutna kod ocjenjivanja modela na osnovi podataka

vremenskih nizova, nego u slučaju ocijenjenog modela na osnovi podataka vremenskog

presjeka. Postoje dvije vrste autokorelacije: pozitivna i negativna autokorelacija. Kod

pozitivne odstupanja ut imaju isti predznak. Kod negativne autokorelacije pozitivna

odstupanja slijede negativna, pa opet pozitivna itd. (Lovrić, 2005., p.89-90).

Uzrok pojavljivanja autokorelacije može biti u samim podacima uzorka na osnovi kojeg

se model ocjenjuje, a to je tzv. prava autokorelacija. Često je razlog pojave

autokorelacije specifikacijska pogreška, odnosno izostavljena signifikantna varijabla ili

odabir pogrešne funkcijske veze. U tom slučaju radi se o nepravoj autokorelaciji.

Dogodi li se da pretpostavke o autokorelaciji nisu zadovoljene, to ostavlja ozbiljne

posljedice na ocijenjeni model. Posljedice autokorelacije su (Lovrić, 2005., p. 95):

ocjene parametara su nepristrane, ali su nepouzdane jer nisu više efikasne

podcijenjena je varijanca i standardne pogreška parametra, zbog toga t i F test

nisu pouzdani pokazatelji

podcijenjena je ocijenjena rezidualna varijanca, pa R2 nije pouzdan pokazatelj

model nije pogodan za predviđanje jer su i varijanca i standardna pogreška

predviđanja neefikasne

19

Budući da je pojava autokorelacije povezana s pogreškama relacije koja nam je

nepoznata, analiza i otkrivanje autokorelacije oslanja se na rezidualna odstupanja.

Postoji nekoliko načina otkrivanja autokorelacije, a najčešće se koriste grafička metoda

i Durbin-Watsonov test.

Grafička metoda prikazuje raspršenost reziduala kroz vrijeme iz kojeg je moguće vidjeti

postoji li neka pravilnost ili su odstupanja slučajno distribuirana.

Durbin–Watsonov test je najpoznatiji test za otkrivanje autokorelacije. Prednost je što je

vrlo jednostavan za primjenu, a provodi se u nekoliko koraka.

1. ocijeniti model pomoću metode najmanjih kvadrata i izračunati reziduale ei

2. izračunati Durbin-Watsonovu d vrijednost (izračunati prema formuli ili je ona obično

već izračunata u rezultatima regresijske analize)

3. daći kritične vrijednosti dL i dU u tablicama za danu veličinu uzorka i broj

eksplanatornih varijabli

4. donošenje odluke o prisutnosti autokorelacije prema ovim pravilima:

0 < d < dL → pozitivna autokorelacija

dL ≤ d ≤ dU → bez odluke o autokorelaciji

dU ≤ d ≤ 4-dU → nema autokorelacije

4-dU ≤ d ≤ 4-dL → bez odluke o autokorelaciji

4-dL < d < 4 → negativna autokorelacija

20

2.5.3. Problem heteroskedastičnosti

Heteroskedastičnost je problem koji je uglavnom povezan s podacima vremenskog

presjeka. Problem heteroskedastičnosti je prisutan kad je narušena pretpostavka o

nepromjenjivosti varijance slučajnih varijabli u linearnom regresijskom modelu. S

obzirom da je varijanca mjera rasipanja ili disperzije, pod pojmom heteroskedastičnosti

podrazumijeva se nejednaka varijanca slučajnih varijabli (Bahovec, Erjavec, 2009.,

p.171).

P0ostoji prava i neprava heteroskedastičnost. Prava heteroskedastičnost postoji onda

kada veličina raspršenosti odstupanja ovisi o veličini varijable X. U slučaju da je kod

specifikacije modela ispuštena važna eksplanatorna varijabla koja je uzrok

heteroskedastičnosti, njezini utjecaji će se prikloniti odstupanjima pa tada kažemo da je

prisutna neprava heteroskedastičnost koja je nastala zbog specifikacijske pogreške.

(Lovrić, 2005., p.112)

Posljedice heteroskedastičnosti su:

ocjene parametara su nepristrane, ali nisu više efikasne tj. nemaju minimalnu

varijancu

ocjena varijance parametara je pristrana, ali ne zna se je li podcijenjena ili

precijenjena, a zbog toga t i F test nisu valjani

Nije lako otkriti prisutnost heteroskedastičnosti jer ne postoji opći i siguran test za

otkrivanje heteroskedastičnosti. No postoje neke metode pomoću kojih se može otkriti

heteroskedastičnost, kao npr:

Grafička metoda – vrlo je jednostavna, a mogu se prikazati reziduali prema

pojedinoj nezavisnoj varijabli ili prema ocijenjenoj vrijednosti zavisne varijable

Park test – jednostavno ga je izvesti, ali ima nekih nedostataka. Najprije treba

otkriti koja je od nezavisnih varijabli uzrok heteroskedastičnosti, a zatim bi

21

trebalo znati koja funkcijska veza najbolje izražava heteroskedastičnost

pogrešaka

Goldfeld – Quandt test – vrlo se često koristi, jednostavan je i ne zahtijeva

poznavanje oblika funkcijske veze između reziduala i nezavisne koja je uzrok

heteroskedastičnosti

Postoji više načina za uklanjanje heteroskedastičnosti. Ako je varijanca poznata, koristi

se vagana metoda najmanjih kvadrata. Svako opažanje varijable Y i X podijeljeno je,

odnosno vagano s heteroskedastičnom standardnom devijacijom. U praksi je varijanca

ipak najčešće nepoznata pa se onda u takvim slučajevima pretpostavlja oblik

heteroskedastičnosti i model se transformira kako bi imao odstupanja sa svojstvom

heteroskedastičnosti. Te transformacije nazivaju se transformacije stabiliziranja

varijance.

22

3. KARAKTERISTIKE POTROŠNJE DUHANSKIH PROIZVODA U

REPUBLICI HRVATSKOJ

U okviru ovog poglavlja obradit će se i objasniti osnovne karakteristike potrošnje te

funkcija potrošnje i štednje. Nakon toga ukratko će se opisati povijest konzumacije

duhana i duhanskih proizvoda te negativne posljedice koje prouzrokuje pušenje.

Također će se objasniti kakav je utjecaj tržišta duhanskih proizvoda na državni proračun

i na koji način se vodi borba protiv uporabe i potrošnje duhanskih proizvoda.

3.1. Općenito o potrošnji i funkciji potrošnje

U ovome dijelu analizirat će se karakteristike potražnje i čimbenici koji utječu na

potražnju, objasnit će se elastičnost potražnje te će se opisati i grafički prikazati funkcija

potrošnje i štednje.

3.1.1. Potražnja i odrednice potražnje

Potražnja se definira kao količina dobara i usluga koju su kupci spremni kupiti po

određenoj cijeni. Taj odnos između količine koja se potražuje i cijene može se prikazati

grafički krivuljom potražnje te zapisati u obliku jednadžbe:

QD = QD (P)

Krivulja potražnje uobičajeno se označava slovom D (engl. Demand) i ima negativan

nagib, odnosno krivulja je opadajuća. To znači da će potrošači obično kupiti više nekog

dobra ako je njegova cijena niža.

23

Grafikon 1: Krivulja potražnje

Izvor: Pindyck, R. S., Rubinfeld, D. L.: Mikroekonomija, Mate d.o.o., Zagreb, 2005.,

p.22

Krivulja potražnje, koja je označena sa D, prikazuje kako količina dobra koju potrošači

potražuju ovisi o cijeni tog dobra. Krivulja potražnje je opadajuća krivulja; uz ostale

varijable nepromijenjene, potrošači će željeti kupiti više dobra što mu je cijena niža.

Tražene količine mogu ovisiti i o drugim varijablama, poput dohotka, vremena i cijena

drugih dobara. Potražnja za većinom dobara raste ako raste dohodak. Viša razina

dohotka pomiče krivulju potražnje udesno. Kao što se vidi iz grafikona 1, može se

očekivati da će viši dohoci potrošača uz konstantne cijene P1 dovesti do povećanja

količina koje se potražuju (sa Q1 na Q2). Budući da će se količina potražnje povećati bez

obzira kolika je cijena, rezultat je pomicanje cijele krivulje potražnje udesno. (Pindyck,

Rubinfeld, 2005., p.22)

Mnogi elementi, cjenovni i oni koji nisu cjenovni utječu na potražnju. Osim cijene,

potražnja može ovisiti također o prosječnom nivou dohotka, veličini stanovništva, cijeni

i dostupnosti dobara koja su povezana s promatranim dobrom, pojedinačnim ukusima

potrošača te nekim posebnim utjecajima. Prosječni dohodak potrošača je vrlo značajna

odrednica potražnje. Kako se dohoci stanovništva povećavaju, raste i potražnja,

odnosno pojedinci imaju mogućnosti kupovati više dobara. Veličina tržišta, koja se

24

može mjeriti pomoću broja stanovnika također utječe na krivulju potražnje na tržištu.

Ukoliko poraste broj stanovnika na tržištu, doći će i do povećanja potražnje za dobrima.

Cijene i dostupnost dobara koja su povezana s promatranim dobrom utječu na potražnju

za tim dobrom. Za dobra se kaže da su supstituti kad porast cijene jednog dobra dovodi

do porasta potražnje za drugim dobrom. Na primjer, supstituti su govedina i piletina, pa

su potrošači spremni zamijeniti svoje kupnje u slučaju da se cijene tih dvaju dobara

promijene. Dobra su komplementi kad porast cijene jednog dobra dovodi do pada

potražnje za drugim dobrom. Na primjer, automobili i benzin su komplementarna dobra,

pa će smanjenje cijene benzina dovesti do povećanja traženih količina automobila.

(Pindyck, Rubinfeld, 2005., p. 22-23)

Kao dodatak navedenim objektivnim elementima moramo dodati i skup subjektivnih

elemenata zvanih ukusi ili preferencije. Ukusi predstavljaju različite društvene ili

povijesne utjecaje. Oni mogu predstavljati stvarne psihološke odnosno fiziološke

potrebe. Mogu uključivati i umjetno izazvane potrebe (za cigaretama, drogama ili ludim

sportskim automobilima), a također mogu sadržavati veliku dozu tradicije ili religije. Na

potražnju za pojedinim dobrima utječu također i specijalni utjecaji. Na primjer, padanje

kiše utječe na potražnju za kišobranima, visina snijega utječe na prodaju skija i slično.

(Samuelson, Nordhaus, 1992., p. 51)

3.1.2. Elastičnost potražnje

Elastičnost predstavlja jačinu reakcije. Elastičnost potražnje na cijenu jest jačina

reakcije tražene količine nekog dobra na promjene cijene tog dobra, uz uvjet da držimo

ostale varijable jednake. Definicija elastičnosti potražnje kaže da je elastičnost potražnje

omjer postotne promjene tražene količine i postotne promjene cijene. (Samuelson,

Nordhaus, 1992., p. 65)

Koeficijent elastičnosti potražnje može se izračunati prema slijedećoj formuli:

25

Potražnje za dobrima razlikuju se po svojim elastičnostima. Potražnja za dobrima

nužnim za život obično malo reagira na promjene cijene, dok su luksuzna dobra

općenito jako osjetljiva na promjene cijene.

Ako promjena cijene od 1% uzrokuje promjenu tražene količine veću od 1%, onda je

potražnja elastična. Ako promjena cijene od 1% uzrokuje promjenu tražene količine

manju od 1%, onda je potražnja neelastična. Ako promjena cijene od 1% uzrokuje

promjenu tražene količine jednakoj 1%, onda je potražnja jedinično elastična.

Općenito, cjenovna elastičnost potražnje za nekim dobrom ovisi o raspoloživosti drugih

dobara kojima bi se to dobro moglo zamijeniti. Ako postoje bliski supstituti, porast

cijena će navesti potrošača na smanjenje kupovina dobra čija je cijena porasla i na

povećanje kupnji nekog supstituta. U tom će slučaju potražnja biti visoko cjenovno

elastična. Ako nema bliskih supstituta, potražnja će obično biti cjenovno neelastična.

(Pindyck, Rubinfeld, 2005., p. 31)

3.1.3. Funkcija potrošnje i funkcija štednje

Prema definiciji potrošnja kućanstva jest trošenje na finalna dobra i usluge s ciljem

zadovoljenja potreba, dok je štednja kućanstva dio dohotka koji nije utrošen na

potrošnju. Siromašne obitelji većinu svog dohotka troše na osnovne životne potrebe:

hranu i stan. Kako raste dohodak, rastu i izdaci na mnoge prehrambene potrepštine, ali

ipak postoji granica do koje se dodatni novac troši na hranu kad dohodak raste. Prema

tome, udio ukupne potrošnje namijenjen prehrani pada kako dohodak raste.

Ekonomska istraživanja su pokazala da je dohodak primarna odrednica potrošnje i

štednje. Bogati štede više nego siromašni, kako apsolutno tako i u postotku od dohotka.

Najsiromašniji ne mogu ništa uštedjeti. Umjesto toga, dok mogu posuđivati novac ili

trošiti imovinu oni smanjuju štednju. To znači da teže potrošiti više negoli što zarade,

smanjujući svoju ranije akumuliranu štednju ili dalje se zadužujući. (Samuelson,

Nordhaus, 1992., p. 437)

26

Jedan od najvažnijih odnosa u cijeloj makroekonomiji jest funkcija potrošnje. Funkcija

potrošnje pokazuje odnos između razine potrošnje i razine raspoloživog osobnog

dohotka. Funkciju potrošnje može se najbolje objasniti pomoću grafa, koji slijedi u

nastavku.

Grafikon 2: Funkcija potrošnje

Izvor: Samuelson, P. A., Nordhaus, W. D.: Ekonomija, Mate d.o.o., Zagreb, 1992, p.438

Krivulja kroz točke A, B, C,…, G je funkcija potrošnje. Vodoravna os prikazuje razinu

raspoloživog dohotka (DI). Za svaku razinu DI funkcija potrošnje pokazuje dolarsku

razinu potrošnje domaćinstva (C). Može se uočiti da potrošnja raste s porastom

raspoloživog dohotka. Pravac 45° pomaže da se odredi točka izjednačenja i da se okom

lakše izmjeri neto štednja, odnosno kazuje nam da li je potrošnja jednaka, veća ili manja

od razine dohotka. Kad funkcija potrošnje leži iznad pravca 45°, kućanstvo smanjuje

štednju. Kad funkcija potrošnje leži ispod pravca 45°, kućanstvo ima pozitivnu štednju.

Količina štednje, odnosno njenog smanjenja, uvijek se mjeri okomitom udaljenošću

između funkcije potrošnje i pravca 45°. (Samuelson, Nordhaus, 1992., p. 438)

27

Funkcija štednje pokazuje odnos između razine štednje i dohotka. Funkcija štednje je

zrcalna slika funkcije potrošnje, a može se prikazati grafikonom kao što slijedi u

nastavku.

Grafikon 3: Funkcija štednje

Izvor: Samuelson, P. A., Nordhaus, W. D.: Ekonomija, Mate d.o.o., Zagreb, 1992, p.439

Krivulja štednje izvedena je oduzimanjem potrošnje od dohotka. Grafički, funkcija

štednje dobivena je okomitim oduzimanjem funkcije potrošnje od pravca 45° iz

grafikona 2. Može se uočiti de je točka izjednačenja B na istoj razini dohotka od

25000 $, kao i na prethodnom grafikonu 2. (Samuelson, Nordhaus, 1992., p. 439)

28

3.2. Povijest konzumacije duhana i duhanskih proizvoda

U današnje vrijeme svijet bez duhana je nezamisliv. Uživanje duhana postalo je

univerzalni svjetski fenomen. Duhan se konzumira u cijelome svijetu u raznim oblicima

i na razne načine. U duhanskom dimu uživaju ljudi bez obzira na rasnu, spolnu, ili

vjersku pripadnost, na zanimanje, socijalni status, te bez obzira na godine i posljedice

na zdravlje.

Počeci upotrebe duhana kao sredstva za uživanje gube se u prošlosti, a pisana povijest

duhana i pušenja počinje već nakon Kolumbova otkrića Amerike. Neki od Kolumbovih

pratilaca zabilježili su tu naviku kod urođenika, a uskoro je duhan prenesen u Europu i

za samo nekoliko desetljeća duhan i navika pušenja raširili su se po cijelom svijetu

usprkos brojnim ograničenjima i zabranama (TDR, 2013).

Od početka konzumacije duhana do danas bili su dominantni različiti načini

konzumacije duhana. U početku kao najjednostavniji i najjeftiniji način pušenja

istaknula se lula, a zatim su bile popularne cigare, koje su se pravile od duhana najbolje

kvalitete i ugodne arome.

Najpopularniji oblik uživanja duhana danas je cigareta. Cigareta je u cijelome svijetu

dominantan oblik uživanja duhana, što potvrđuje i činjenica da u ukupnoj potrošnji

duhanskih proizvoda u svijetu sudjeluje sa preko 95%.

Početak pušenja cigarete, odnosno njezin primitivni praoblik seže još od 16. stoljeća.

Cigarete u današnjem obliku, odnosno izrezani duhan umotan u komadić papira,

pojavljuju se početkom 19. stoljeća i o njihovoj pojavi postoji nekoliko izvora. Prema

prvom cigarete se počinju praviti u Španjolskoj oko 1825.-1830. Nazvane su cigaritto, a

bile su napravljene od tankog lista četvrtastog papira u koji je ručno umotan duhan.

Druga priča o povijesti nastanka moderne cigarete vezana je za rat između Egipta i

Turske. U naše krajeve cigareta je došla preko Austrije i Italije. Zanimljivo je da se u

Dalmaciji cigarete dosta dugo nazivalo španjulet, a taj izraz došao je iz Italije gdje su

prve cigarete uvezene iz Španjolske pa su po tome nazvane spagnolette (TDR, 2013).

29

Potrošnja cigareta u Europi i Americi u početku raste veoma sporo, kako zbog

nedovoljne ponude, tako i zbog skupoće, što se mijenja povećanjem brzine rada strojeva

i povećanjem proizvodnje. Tako se povećava ponuda i smanjuje cijena. Uvođenjem

različitih inovacija cigareta se stalno mijenja i prilagođava zahtjevima tržišta, što je

ujedno odgovor različitim izazovima, posebice kad je u pitanju antipušačka kampanja i

odnos pušenja i zdravlja. Veoma značajan korak u tehnologiji proizvodnje cigareta bio

je uvođenje filtra. Prva filter cigareta Maurier lansirana je u Engleskoj 1929., ali sve do

pedesetih godina filter nije bio šire prihvaćen. Blaži oblik filter cigarete smatran je

manje povoljnim, pa je filter smatran samo zgodnom tehničkom novotarijom. Tek

polovinom pedesetih godina počinje brzo širenje tog tipa cigarete i za dvadesetak

godina većina cigareta bilo je s filtrom. Danas je jedva 1% cigareta u svijetu koje

nemaju filter (TDR, 2013).

Kao posljedica antipušačke kampanje smanjuje se sadržaj sastojaka koji se apostrofiraju

kao štetni, kao što su nikotin, kondenzat i CO. Izmrvljeno duhansko lišće koje su pušili

urođenici Novog svijeta ima malo veze s današnjom cigaretom. Zajedničko im je jedino

što je duhan i dalje osnovni sastojak. No današnja je cigareta visoko sofisticiran

industrijski proizvod u čijoj izradi sudjeluju stručnjaci različitih profila, od agronoma,

tehnologa, kemičara, strojara do elektroničara. Treba ipak reći da je i danas za cigaretu

najvažniji duhan, odnosno duhanska mješavina u kojoj ponekad može biti i preko 20

različitih komponenata. Svi sastojci jedne mješavine pažljivo se odabiru po tipu,

porijeklu, kvaliteti, te ni jedna komponenta ne smije dominirati, a od sastava mješavine

u najvećoj mjeri ovisi prihvatljivost cigarete na tržištu (TDR, 2013).

30

3.3. Negativne posljedice konzumacije duhana

Potrošnja duhana je aktualna tema za istraživanje i proučavanje zbog mnogobrojnih

negativnih učinaka na život ljudi koji konzumiraju duhanske proizvode i za tzv. pasivne

pušače koji su izloženi štetnim utjecajima duhana iako ga sami ne konzumiraju.

U ovome dijelu rada analizirat će se štetni sastojci duhanskog dima te njihov utjecaj na

organizam, posljedice pasivnog pušenja na zdravlje i smrtnost kao posljedica

konzumacije duhana.

3.3.1. Štetni sastojci i utjecaj duhanskog dima na organizama

Duhanski dim sadrži preko 4 000 različitih kemijskih sastojaka. Najzastupljeniji sastojci

su dušik, ugljični dioksid, kisik, nikotin, ugljični monoksid, policiklički aromatski

ugljikovodici, metali (kadmij, arsen, olovo) i cijanovodik. Jedna od najštetnijih tvari u

duhanskom dimu je nikotin koji izaziva ovisnost. Djelovanjem nikotina na nadbubrežnu

žlijezdu oslobađa se adrenalin i noradrenalin, što dovodi do povećanja frekvencije srca,

stiskanja malih krvnih žila i povišenja krvnog tlaka. Pušenje udvostručuje rizik umiranja

od kardiovaskularnih bolesti, a 30-40% svih smrti uzrokovanih koronarnom bolesti se

pripisuju pušenju. Vodeći uzrok smrtnosti u pušača su kardiovaskularne bolesti. Za

pedesetak sastojaka duhanskog dima dokazano je da imaju kancerogeno djelovanje. To

su pretežno tvari iz katrana, a jedan od štetnih sastojaka duhanskog dima je i ugljikov

monoksid, koji se 200 puta brže veže uz hemoglobin nego kisik. U pušača 10 do 15 %

hemoglobina može biti vezano za ugljikov monoksid, što znatno smanjuje opskrbu

organizma kisikom, a osobito je štetno za osobe sa srčanim i plućnim bolestima

(Samardžić, 2009., p. 14-15).

Duhanski dim udisanjem ulazi izravno u dišni sustav te se sluznica dišnog sustava izlaže

brojnim otrovnim sastojcima. Stoga je dišni sustav prvi na udaru koktela štetnih

sastojaka, koji oštećuju prirodni obrambeni sustav u plućima (Miše, 2012). Danas se

smatra da je pušenje glavni rizični čimbenik za razvoj raka bronha i pluća, grkljana,

31

ždrijela, usne šupljine, jednjaka, bubrega, mokraćnoga mjehura, gušterače, a i rak vrata

maternice i neki oblici leukemije češći su u osoba koje puše.

Istraživanja su dokazala štetan utjecaj duhanskog dima i nikotina na muške i ženske

spolne organe, a što za posljedicu može imati hormonalne smetnje, neplodnost,

komplikacije pri začeću i u trudnoći, učestale spontane pobačaje i komplikacije pri

porodu. Pušenje za vrijeme trudnoće onemogućava normalan razvoj ploda. Ono

sprečava prenošenje svih potrebitih tvari putem krvi iz majčine cirkulacije kroz krvne

žile posteljice u cirkulaciju ploda. Na taj se način redukcijom kisika znatno smanjuje

njegova količina u majčinoj krvi, a time i u krvi ploda. Najnovija istraživanja ukazuju

da pušenje ometa intelektualno sazrijevanje djeteta, a pušenje u trudnoći je faktor rizika

za razvoj alergija i astme u djeteta.

Breme pušenja je osobito važno kod mladih jer oni još uvijek ne osjete fizičke

posljedice pušenja, što svakako pozitivno utječe na razvoj ovisnosti. Upravo mladi su

oni koje duhanska industrija „regrutira“ i na taj način si osigurava, u najvećem broju

slučajeva, doživotne korisnike. Zbog toga je važno spoznati sve čimbenike koji imaju

ulogu u nastanku ove ovisnosti, kako bi što djelotvornije mogli pristupiti rješavanju

ovog najvećeg javnozdravstvenog problema (Samardžić, 2009., p. 17).

3.3.2. Pasivno pušenje i posljedice na zdravlje

Pasivno pušenje je također jedan od ključnih problema vezanih uz konzumaciju duhana

i duhanskih proizvoda. Duhanski dim ne ugrožava samo pušače, nego i nepušače koji

žive ili rade u njihovoj neposrednoj blizini te su prisiljeni na udisanje duhanskog dima.

Pasivno ili prisilno pušenje odnosi se na udisanje dima cigarete koju drugi puše. Dim

nastaje izravno iz cigarete, ali također i izdisanjem dima od strane pušača.

Pasivno pušenje za kratko vrijeme može nadražiti pluća i smanjiti količinu kisika u krvi.

Produljena ili česta izloženost pasivnom pušenju je vrlo opasna jer štetne čestice mogu

ostati u zraku satima. Količina nikotina koju udahne nepušač nakon četiri do pet sati

boravka u nedovoljno prozračenoj prostoriji odgovara onoj koju udahne pušač kad

popuši dvije do tri cigarete (Tadić, 2000., p.116).

32

Izloženost toksinima kod pasivnog pušenja može uzrokovati astmu, rak i druge ozbiljne

probleme. Pasivno pušenje uzrokuje ili pridonosi različitim zdravstvenim problemima,

od kardiovaskularnih bolesti do raka. Djeca, trudnice, stariji ljudi i ljudi sa srčanim

problemima ili problemima s disanjem trebaju biti posebno oprezni.

Zbog svih navedenih štetnih posljedica pasivnog pušenja sve više zemalja zakonski

ograničava pušenje u zatvorenim prostorijama, restoranima, kavanama, prodajnim

centrima, uredima i javnom prijevozu.

3.3.3. Smrtnost kao posljedica konzumacije duhana

Pušenje se danas smatra glavnim izbježivim čimbenikom rizika za zdravlje. Svjetska

zdravstvena organizacija upozorava da svakih osam sekundi u svijetu umire jedan

čovjek uslijed posljedica štetnog djelovanja duhana. Prema procjenama u svijetu danas

puši milijardu i tri stotine milijuna ljudi, a blizu šest milijuna ljudi godišnje umire od

posljedica pušenja. Ukoliko se ne zaustave sadašnji trendovi, do 2030. godine broj

umrlih od bolesti vezanih uz pušenje mogao bi se udvostručiti i doseći osam milijuna. U

Hrvatskoj je najmanje svaka treća odrasla osoba pušač, a procjenjuje se da od bolesti

vezanih uz pušenje godišnje umire više od devet tisuća ljudi ili gotovo svaka peta umrla

osoba (Ministarstvo zdravlja RH, 2013.).

Hrvatska je prema Eurostat-u na visokom četvrtom mjestu po smrtnosti od raka u

Europi, a druga po smrtnosti od raka pluća, koji je od svih zloćudnih bolesti u Hrvatskoj

i najčešći uzrok smrtnosti.

Svjetska zdravstvena organizacija procjenjuje da je u muškaraca uz pušenje vezano 90

do 95% smrtnosti od raka bronha i pluća, 45 do 50% smrtnosti od ostalih zloćudnih

bolesti, 20 do 25% smrti od bolesti srca i krvnih žila i 75 do 80% smrti od kronične

opstruktivne plućne bolesti. U muškaraca i žena uz pušenje je vezano ukupno oko 15%

smrti od bolesti srca i krvnih žila i 30% smrti od zloćudnih bolesti (Ministarstvo

zdravlja RH, 2013).

33

Tablica 1: Procijenjeni broj smrti vezanih uz pušenje po uzrocima u Republici

Hrvatskoj 2009. godine

Izvor: Hrvatski zavod za javno zdravstvo/prema metodologiji preporučenoj od Svjetske

zdravstvene organizacije, 2010.

Treba napomenuti da pušenje, osim zdravstvenih problema, predstavlja i značajni

gospodarski problem. Duhanska industrija uzrokuje gubitak od oko 200 milijardi

američkih dolara godišnje u cijelom svijetu zbog zdravstvenih posljedica pušenja.

Financijska korist države od prodaje cigareta nije isplativa, budući da su troškovi

liječenja bolesnika od posljedica pušenja i do deset puta veći. Zbog takvih

poražavajućih činjenica sve zemlje svijeta nastoje smanjiti konzumaciju duhana raznim

propisima, zabranama oglašavanja, zabranama pušenja na javnim mjestima i slično.

Dijagnoze % smrtnosti

vezan uz

pušenje

Ukupan broj

umrlih

Procijenjeni

broj umrlih

Rak pluća 87 2798 2434

Rak usta, ždrijela, larinksa i

jednjaka

60 794 476

Ostali rak 8 9723 778

KOBP – Kronična

opstruktivna bolest pluća

66 1583 1045

Ostale respiratorne bolesti 10 680 68

Cirkulacijske bolesti 13 25976 3377

Ostalo 12 10860 1303

Ukupno 18,1 52414 9481

34

3.4. Utjecaj tržišta duhanskih proizvoda na državni proračun

Duhanski proizvodi spadaju u posebnu kategoriju proizvoda jer uzrokuju ovisnost, a

svakodnevno ih kupuje približno milijun Hrvata. Ovisnost o cigaretama uzrokuje

svakodnevnu potrebu za njihovom kupnjom, a istodobno se negativni zdravstveni učinci

koji proizlaze iz potrošnje cigareta smatraju visokim troškom za čitavo društvo. Ta

kombinacija stalne i stabilne potražnje te negativnog učinka na zdravlje i okolinu

dovodi do činjenice da su poreznim vlastima svugdje u svijetu cigarete vrlo značajan

proizvod za oporezivanje.

Zbog štetnosti cigareta smatra se da treba smanjiti njihovu konzumaciju, a prvi način da

se to učini jest visoko oporezivanje. Istodobna stabilnost u potražnji i mala osjetljivost

kupaca na promjenu cijene osigurava da porez ne smanji konzumaciju, nego će znatno

povećati prihode državnog proračuna uz gotovo nikakav otpor građana. Problem je u

tome što se gotovo cijeli teret poreza kroz rast cijena svaljuje na kupce, dok vrlo mali

dio poreznog tereta snose proizvođači i distributeri. Kroz praćenje kretanja prihoda od

posebnih poreza može se neposredno uočiti iznimna važnost duhanskih proizvoda u

prihodima državnog proračuna.

3.4.1. . Proizvodnja, obrada i prodaja duhana u Hrvatskoj

Kada se govori o proizvodnji duhanskih prerađevina u Hrvatskoj, ponajprije cigareta,

zapravo se govori o Adris Grupi d.d. iz Rovinja koja je praktički proizašla iz Tvornice

duhana Rovinj (TDR d.o.o.), a preobrazila se u grupaciju koja se, uz proizvodnju

duhana i cigareta, bavi turističkom djelatnošću i trgovinom kroz mrežu poduzeća. TDR

d.o.o. ima svoje korijene još u davnoj 1872. godini, a od 1963. godine, lansiranjem prve

filter cigarete, etabilirao se kao snažan hrvatski proizvođač. Od 1992. godine, kad je

TDR imao nešto više od 30% tržišta nacionalne prodaje, danas je postao monopolist u

domaćoj industriji cigareta jer je jedini preostali domaći proizvođač (Šverer, 2010.).

TDR-ov sustav vertikalno je integrirani sustav koji čine tvrtke: Hrvatski duhani d.d.,

TDR d.o.o., Istragrafika d.d. i predstavništva TDR-a. Svaka tvrtka ima svoju ulogu u

35

procesu uzgoja, obrade duhana te proizvodnje i distribucije duhanskih proizvoda.

Djelatnost Hrvatskih duhana je proizvodnja, obrada i prodaja duhana. TDR-ova

djelatnost je proizvodnja i distribucija gotovih duhanskih proizvoda, a Istragrafika

proizvodi ambalažu za pakiranje duhanskih proizvoda. Predstavništva TDR-a

osiguravaju prisutnost TDR-ovih proizvoda na većim tržištima te skrbe o distribuciji

TDR-ovih proizvoda i komunikaciji s kupcima i poslovnim partnerima. Sve spomenute

tvrtke čine sastavne dijelove Adris grupe (TDR, 2013)

TDR proizvodi robne marke Avangard, Ronhill, Walter Wolf, MC, Filter 160,

Kolumbo, Largo 25, York, Benston i Respect. Svaka je vrsta cigareta namijenjena

zasebnoj skupini potrošača što potvrđuju i cijene koje variraju u rasponu od gotovo

deset kuna. Najprodavanije su cigarete robne marke Ronhill, dok je robna marka

Respect namijenjena isključivo izvozu. Svojim širokim proizvodnim asortimanom TDR

nastoji zadovoljiti potrebe gotovo svakog pušača na domaćem tržištu i konkurirati

mnogim markama na inozemnom tržištu. Na taj način nastoji zadržati domaći monopol i

regionalnu prisutnost, a istodobno istisnuti svaku prijetnju inozemne konkurencije.

S 11,6 milijardi prodanih cigareta, 1,74 milijarde kuna ukupnih prihoda i više od 60

posto prodaje ostvarene u izvozu u 2012. godini, TDR je ojačao poziciju jednog od

vodećih hrvatskih izvoznika i lidera među proizvođačima cigareta u jugoistočnoj

Europi. Kao jedna od najsnažnijih hrvatskih proizvodnih kompanija TDR svoje

proizvode plasira na 15 tržišta. U jugoistočnoj Europi TDR ostvaruje 44 posto svoje

prodaje, dok 18 posto izvozi u ostale dijelove Europe, Bliski istok i Sjevernu Afriku.

TDR kontinuirano jača svoju poziciju na tržištima izvan regije, pa je tako 2012. godinu

obilježio značajan rast prodaje na tržištima Češke, Njemačke, Španjolske i Irana (TDR,

2013).

36

3.4.2. Sustav oporezivanja duhanskih proizvoda u Hrvatskoj i Europskoj uniji

Cigarete i ostali duhanski proizvodi predmet su oporezivanja u gotovo svakoj državi

svijeta, a interes za regulaciju potrošnje duhanskih proizvoda naglo je porastao u

posljednja dva desetljeća. Oporezivanje duhanskih proizvoda privuklo je pozornost

vlada mnogih država svijeta jer su se trošarine na duhanske proizvode pokazale kao vrlo

lak izvor prihoda, koji uzrokuje relativno male tržišne poremećaje.

Iako se na prvi pogled čini da se regulacija potrošnje duhanskih proizvoda odnosi na

pokušaje smanjenja konzumacije, učinci su različiti. Dok različiti propisi o ograničenju

uporabe duhana, zdravstvena upozorenja te ograničavanja reklamiranja pokušavaju

izravno utjecati na smanjenje potrošnje, zakoni vezani za povećanje trošarina imaju dva

suprotna učinka. Jedan je fiskalni učinak povećanja državnog proračuna, a drugi je

utjecaj smanjenja potrošnje povećanjem cijena duhanskih proizvoda. Upravo je taj drugi

učinak diskutabilan. Naime, povećanje cijene nekog proizvoda po zakonima ekonomije

trebalo bi smanjiti potrošnju tog proizvoda. Ipak, utjecaj neće biti dovoljno velik ako ne

postoje bliski supstituti, što je slučaj s duhanskim proizvodima. Ne smije se zanemariti

ni činjenica da duhanski proizvodi stvaraju ovisnost, što još više smanjuje mogućnost

brze prilagodbe novim, većim cijenama (Zelenka, 2009., p.479-480).

Oporezivanje duhanskih proizvoda uređeno na razini Europske unije primjenjuje se od

1. siječnja 1993. godine, dok se trošarina na duhanske proizvode uvodi u hrvatski

porezni sustav 1994. godine. Pripreme na uspostavljanju zajedničkog sustava

oporezivanja za sve zemlje članice započele su još 1985. godine, kada je Komisija

Europske unije Bijelom knjigom preporučila potpuno usklađivanje posebnih poreza na

proizvodni duhan (Kuliš, 2005., p.15).

Trošarinu na cigarete čine dvije komponente: specifična i proporcionalna (ad valorem).

Specifična komponenta trošarine utvrđuje se u fiksnom iznosu po komadu proizvoda

(npr. trošarina na 1000 komada cigareta), a proporcionalna u postotku maloprodajne

cijene cigareta. Fiskalni učinak trošarine ovisi o osnovici, visini i strukturi trošarine.

37

Struktura trošarine utječe na maloprodajne cijene cigareta, ponašanje potrošača,

proračunske prihode i duhansku industriju.

Iz različite strukture trošarine proizlaze i različite cijene cigareta među zemljama. To

može utjecati na manje prihode proračuna zbog krijumčarenja ili legalne kupovine

cigareta po nižim cijenama u susjednim državama. Potražnja za cigaretama je

neelastična na promjenu cijena. Povećanje cijene neće značajno smanjiti ukupnu

potražnju, ali može utjecati na promjenu strukture potrošnje. Primjerice, povećanjem

proporcionalnog dijela trošarine porasla bi apsolutna razlika u cijenama skupljih i

jeftinijih cigareta, pa bi potrošači mogli supstituirati potrošnju skupljih cigareta

jeftinijima. Značajno povećanje poreznog opterećenja cigareta može voditi ilegalnoj

trgovini ili rastu legalne kupovine cigareta u pograničnim područjima sa zemljama s

relativno nižim poreznim opterećenjem, kao što su Srbija, Bosna i Hercegovina, Crna

Gora (Bajo, Primorac, 2013., p.2)

U Hrvatskoj se struktura trošarine na cigarete od 2000. godine mijenjala nekoliko puta

uglavnom radi usklađivanja sa smjernicama Europske unije. Hrvatskoj je do 2017.

Godine odobreno prijelazno razdoblje za potpunu harmonizaciju trošarina na cigarete.

Daljnjom harmonizacijom može se očekivati rast trošarine i cijena cigareta

U Europskoj uniji udjeli trošarina na cigarete u maloprodajnoj cijeni kreću se u rasponu

od 56 do 72 posto. Najmanji su u Švedskoj, Luksemburgu, Italiji i Belgiji, a najveći u

Ujedinjenom Kraljevstvu, Nizozemskoj, Grčkoj i Estoniji (Grafikon 4). Iz grafikona 4

vidi se da je udio trošarine u maloprodajnoj cijeni cigareta u Hrvatskoj znatno niži nego

u zemljama EU-a. U prijelaznom razdoblju od 1. srpnja 2013. do 1. siječnja 2014.

minimalan udjel trošarine u maloprodajnoj cijeni mora iznositi 57 posto, a nakon 1.

siječnja 2014. godine 60 posto. Od 1. siječnja 2014. minimalna trošarina povećat će se

na 77 eura (582,2 kune) na 1000 cigareta, a 31. prosinca 2017. dolazi potpuna

prilagodba, kada će minimalna trošarina iznosit će 90 eura (684 kune) na 1000 cigareta,

bez obzira na ponderiranu maloprodajnu cijenu cigareta puštenih u potrošnju (Bajo,

Primorac, 2013., p.3-8).

http://www.banka.hr/anto-bajo-i-marko-primorac-o-trosarinama-na-cigarete#pet

38

Grafikon 4: Visina trošarina na cigarete u zemljama Europske unije u 2013. godini (u %

maloprodajne cijene)

Izvor: Europska komisija, 2013

Iako su propisani minimalni iznosi trošarina na cigarete, države članice EU-a nemaju

jedinstven stav o poželjnoj strukturi pa se udio specifične u ukupnoj trošarini kreće u

prilično širokom rasponu od 8 do 98 posto, odnosno udio proporcionalne od 2 do 92

posto (Bajo, Primorac, 2013., p.9). Iz grafikona 5 može se zaključiti da specifičnu

trošarinu preferiraju Danska, Švedska i Nizozemska, a proporcionalnu Italija,

španjolska, Belgija, Luksemburg, Finska i Francuska. Vidljivo je da u Hrvatskoj

dominira proporcionalna komponenta sa 65 posto u ukupnoj trošarini, a samo sedam

zemalja EU-a ima u strukturi trošarina na cigarete izraženiji udio proporcionalne

komponente od Hrvatske.

39

Grafikon 5: Struktura trošarina na cigarete zemalja Europske unije u 2013. godini

Izvor: Europska komisija, 2013

Razlike u strukturi trošarina rezultiraju različitim maloprodajnim cijenama cigareta, ali i

različitim prihodima. Niža cijena cigareta uglavnom je povezana s manjim prihodima od

trošarina. Međutim, analizom pojedinačnih slučajeva može se uočiti odstupanje od tog

trenda zbog strukture trošarina i potrošnje. Slična je situacija i s količinom cigareta

puštenih u potrošnju. Veća količina cigareta trebala bi utjecati na veće prihode od

trošarina, što često nije slučaj (Bajo, Primorac, 2013., p.9).

3.4.3. Trošarina na duhanske proizvode kao značajan proračunski prihod

Prihodi od trošarina na duhanske proizvode u Hrvatskoj su značajan prihod državnog

proračuna, ali ipak znatno manji nego u većini zemalja članica Europske unije. Od

2002. do 2012. godine porasli su s 2,2 na 3,9 milijardi kuna te čine 2,7 do 3,6 posto

ukupnih proračunskih prihoda.

Do 2009. godine prihodi od trošarina bili su relativno ujednačeni tijekom godine. Zbog

promjene strukture trošarina, odnosno uvođenjem proporcionalne komponente od 2009.

godine primjetne su znatne oscilacije u mjesečnom kretanju prihoda od trošarine.

40

Netom prije izmjene Zakona o trošarinama prihodi od trošarine naglo rastu, a

neposredno nakon donošenja Zakona naglo se smanjuju. Mogući razlog takvog

kolebanja prihoda je želja proizvođača i uvoznika da u razdoblju neposredno prije

promjene visine i strukture trošarine stave u promet veću količinu cigareta po staroj,

nižoj cijeni. Tako postaju obveznici većeg iznosa trošarine pa proračunski prihodi rastu.

Nakon izmjena Zakona u prodaju se pušta razmjerno manja količina cigareta pa su i

proračunski prihodi manji (Bajo, Primorac, 2013., p.4).

Grafikon 6: Prihodi od trošarina na duhanske proizvode u Hrvatskoj od 2002. do 2012.

godine (u mlrd. kuna i % ukupnih prihoda)

Izvor: Ministarstvo financija Republike Hrvatske, 2013.

Usporedba udjela prihoda od trošarina na cigarete u ukupnim proračunskim prihodima i

BDP-u u Hrvatskoj i zemljama Europske unije pokazuju da one predstavljaju značajan

izvor proračunskih prihoda.

Trošarine na cigarete imaju relativno veći udio u ukupnim proračunskim prihodima kod

novih zemalja članica Europske unije, dok su u starim članicama manje važan izvor

prihoda. Apsolutna vrijednost prihoda od trošarina u starim zemljama članicama EU-a

veća je nego u novima. Međutim, proračunski prihodi i BDP starih članica su toliko

41

veliki da je relativan udio prihoda od trošarina na cigarete u njima manje važan (Bajo,

Primorac, 2013., p.7).

Grafikon 7: Udio prihoda od trošarina na cigarete u ukupnim proračunskim prihodima i

BDP-u u 2011. godini

Izvor: Eurostat i Europska komisija, 2012.

Na grafikonu 7. prikazani su prihodi od trošarina na cigarete i to kao udio u ukupnim

proračunskim prihodima te udio u BDP-u. Može se uočiti da najveći udio trošarina na

cigarete u ukupnim proračunskim prihodima ima Bugarska, a slijede ju Rumunjska i

Grčka, dok je Hrvatska na četvrtom mjestu. Najveći udio trošarina u BDP-u prisutan je

u Malti. Općenito, može se zaključiti da su prihodi od trošarina značajnija stavka

ukupnih proračunskih prihoda kod novijih zemalja članica Europske unije.

42

3.5. Borba protiv uporabe duhanskih proizvoda u Hrvatskoj i na globalnoj razini

Propisima koji se donose na državnim i lokalnim razinama nije svrha kazniti pušače,

nego zaštititi zdravlje nepušača koji su prisiljeni na radnim i javnim mjestima udisati

duhanski dim protiv svoje volje. (Tadić, 2000., p.120). Kako bi se spriječilo djecu i

mlade ljude da počnu konzumirati duhan, potrebno je smanjiti utjecaj promidžbe

duhana, podići svijest o učincima duhanskog dima na zdravlje pušača i nepušača te

ograničiti dostupnost duhana djeci i mladima.

Globalni uspjeh u cilju smanjenja potrošnje duhanskih proizvoda postignut je pri

Svjetskoj zdravstvenoj organizaciji usvajanjem Okvirne Konvencije o nadzoru nad

duhanom 2003. godine, koju je ratificiralo 175 zemalja, među kojima i Republika

Hrvatska. Konvencija obvezuje potpisnice na uvođenje cjenovnih mjera, te niz

necjenovnih politika i mjera u svrhu zaštite zdravlja od posljedica pušenja. To su mjere

za zaštitu od pasivnog pušenja, reguliranje sadržaja duhanskih proizvoda, obveza

deklariranja sadržaja proizvoda i dima, pakiranje i oznake na pakiranju, edukacija,

zabrana reklamiranja i promocije, borba protiv nelegalne prodaje i prodaje

maloljetnicima i drugo.

Prema Svjetskoj zdravstvenoj organizaciji (WHO, 2013), osnovne preporuke jesu da

programi kontrole duhana trebaju biti sveobuhvatni kako bi se minimizirala potrošnja

duhana, a trebali bi obuhvatiti:

stalni rast cijena, razmjerno inflaciji

sveobuhvatne zabrane promicanja duhanskih proizvoda

jake restrikcije pušenja na radnome mjestu i javnim mjestima

Svjetska zdravstvena organizacija započela je 1964. godine prve aktivnosti na području

borbe protiv pušenja. 1986. godine na Svjetskoj zdravstvenoj skupštini usvojila se

rezolucija pod nazivom "Pušenje ili zdravlje", koja poziva zemlje članice da razrade

nacionalnu strategiju borbe protiv pušenja. 1988. godine na konferenciji u Madridu

donosi se Povelja protiv duhana koja sadrži deset strategija za Europu bez pušenja, koja

na prvom mjestu ističe pravo ljudi da odaberu život bez pušenja i pravo na okoliš bez

duhanskog dima (Samardžić, 2009., p.11).

43

Od 1985. godine Europska zajednica počinje razvijati zakonodavstvo koje se bori protiv

upotrebe duhana u Europi. Odlučujući trenutak je bio donošenje smjernica o zabrani

oglašavanja duhanskih proizvoda i sponzoriranja od strane duhanske industrije u

Europi. Svjetska banka je revidirala podatke koji se odnose na posljedice oglašavanja

duhanskih proizvoda, zaključivši da oglašavanje povećava ovisnost o duhanu, te da će

zabrana oglašavanja smanjiti ovisnost o duhanu ako se primjeni sveobuhvatno, odnosno

na sve medije i upotrebu brand-ova i loga (Samardžić, 2009., p.12).

Republika Hrvatska je u potpunosti uskladila i implementirala rješenja o kontroli i

uporabi duhanskih proizvoda s važećim direktivama Europske unije, a te će se mjere još

dalje postupno pooštriti ulaskom Hrvatske u Europsku uniju.

Hrvatski sabor je 17. listopada 2008. godine donio Zakon o ograničavanju uporabe

duhanskih proizvoda, a cilj je zaštita zdravlja građana. Tim zakonom utvrđuju se mjere

za smanjenje i ograničavanje uporabe duhanskih proizvoda, štetnih sastojaka cigareta i

obvezne oznake na pakiranjima duhanskih proizvoda, preventivne mjere protiv pušenja

te nadzor nad provedbom spomenutog Zakona.

Pušenje je zabranjeno u svim odgojnim, obrazovnim i zdravstvenim ustanovama, uz

izuzetak psihijatrijskih bolnica i odjela, dok je zabrana pušenja u ugostiteljskim

objektima uvedena nakon roka prilagodbe od šest mjeseci, tj. u ožujku 2009. godine. Od

ožujka 2009. godine pušenje je u kavanama dozvoljeno samo na otvorenim terasama, a

vlasnici restorana moraju osigurati posebnu prostoriju za pušenje u kojoj nije moguće

naručiti hranu ili piće. Zakonom se zabranjuje svako direktno ili indirektno oglašavanje

cigareta, pušenje prilikom javnih nastupa li prikazivanja osoba koje puše na televiziji,

od čega su izuzeti filmski program i umjetnička djela.

http://hr.wikipedia.org/wiki/Hrvatski_sabor

http://hr.wikipedia.org/wiki/17._listopada

http://hr.wikipedia.org/wiki/2008.

http://hr.wikipedia.org/wiki/Cigareta

http://hr.wikipedia.org/wiki/Pakiranje

http://hr.wikipedia.org/wiki/Pu%C5%A1enje

http://hr.wikipedia.org/wiki/Odgoj

http://hr.wikipedia.org/wiki/Obrazovanje

http://hr.wikipedia.org/wiki/Psihijatrija

http://hr.wikipedia.org/wiki/2009.

http://hr.wikipedia.org/wiki/Hrana

http://hr.wikipedia.org/wiki/Pi%C4%87e

http://hr.wikipedia.org/wiki/Televizija

http://hr.wikipedia.org/wiki/Film

44

4. EKONOMETRIJSKI MODEL POTRAŽNJE DUHANSKIH PROIZVODA U

REPUBLICI HRVATSKOJ

4.1. Specifikacija ekonometrijskog modela potražnje duhanskih proizvoda u

Republici Hrvatskoj

Specifikacija modela potražnje duhanskih proizvoda u Republici Hrvatskoj temelji se na

ekonomskoj teoriji, uzimajući u obzir temeljne postavke teorije potražnje i specifičnost

područja istraživanja. U radu će se specificirati model potražnje duhanskih proizvoda u

Republici Hrvatskoj za razdoblje od 1996. do 2011. godine, a ispitivat će se linearni i

eksponencijalni, odnosno log – linearizirani model.

Pretpostavlja se da potražnju duhanskih proizvoda determiniraju sljedeći faktori:

1) prosječna cijena duhana – očekuje se da će njeno povećanje uzrokovati

smanjenje potrošnje duhanskih proizvoda

2) prosječni mjesečni raspoloživi dohodak – očekuje se da će njegovo povećanje

uzrokovati povećanu potrošnju duhanskih proizvoda

3) prosječna mjesečna potrošena sredstva – očekuje se da će povećanje ove

varijable utjecati na smanjenje potrošnje duhanskih proizvoda

4) broj stanovnika od 20 do 59 godina starosti – očekuje se da će povećanje ove

varijable uzrokovati povećanu potrošnju duhanskih proizvoda

5) zabrane pušenja koje propisuje država – očekuje se da će uvođenje zabrana

smanjiti potražnju za duhanskim proizvodima

Svi novčani pokazatelji će biti deflacionirani i iskazani u kunama u stalnim cijenama

2011. godine. Tako je prosječna cijena duhana svedena na stalne cijene 2011. godine i

iskazana je indeksom potrošačkih cijena na duhan. Prosječni mjesečni raspoloživi

dohodak i prosječna mjesečna potrošena sredstva po kućanstvu također su svedeni na

stalne cijene 2011. godine, a deflacionirani su općim indeksom potrošačkih cijena.

Pretpostavlja se da je dobna skupina najvećih potrošača između 18 i 59 godina, ali kako

se popis stanovništva provodi po dobnim skupinama od pet godina, uzeta je grupacija

45

od 20 do 59 godina starosti. Varijabla zabrane pušenja koje propisuje država je dummy

varijabla koja poprima vrijednost 0 ili 1, čime se izražava prisutnost ili odsutnost nekog

kvalitativnog svojstva. Tako je za 2009., 2010. i 2011. godinu vrijednost 1, od kada je

na snazi Zakon o ograničavanju uporabe duhanskih proizvoda, a za sve ostale godine

(od 1996. do 2008.) je vrijednost 0.

Svi prikupljeni podaci su na nivou Hrvatske i objavljeni su u Statističkim ljetopisima

Hrvatske koje objavljuje Državni zavod za statistiku, osim podatka o broju stanovnika

od 20 do 59 godina starosti, koji je preuzet sa stranica Europske komisije Ujedinjenih

naroda za Europu (UNECE). Podatak o broju stanovnika preuzet je sa stranica UNECE

jer u Statističkim ljetopisima Hrvatske nedostaju podaci o broju stanovnika po dobnim

skupinama za pojedine godine analizirane u ovom modelu.

Ocijenit će se linearni i eksponencijalni, tj. log – linearizirani model

Linearni model:

Dt = β0 + β1Yt + β2Xt + β3Zt + β4Pt + β5Ft + ut

Eksponencijalni model:

Dt = β0 Ytβ1

Xtβ2

Ztβ3

Ptβ4

Ftβ5

eut

Odnosno u log – lineariziranom obliku

lnDt = β0 + β1lnYt + β2lnXt + β3lnZt + β4lnPt + β5lnFt + ut

gdje su,

Dt – indeks potrošnje duhana u Hrvatskoj, D2011=100;

Yt – prosječni mjesečni raspoloživi dohodak po kućanstvu u kunama,

deflacioniran općim indeksom potrošačkih cijena na cijene 2011. godine;

Xt – prosječna mjesečna potrošena sredstva po kućanstvu u kunama,

deflacionirana općim indeksom potrošačkih cijena na cijene 2011. godine;

46

Zt – broj stanovnika od 20 do 59 godina starosti, u tisućama;

Pt – prosječna cijena duhana izražena indeksom potrošačkih cijena na duhan,

deflacionirano na cijene 2011. godine;

Ft – zabrane pušenja koje propisuje država (dummy varijabla)

Nadalje će se prikazati i kratko objasniti računalni ispis rezultata ocjenjivanja potražnje

duhanskih proizvoda u Hrvatskoj, a koji je izrađen u programu Microsoft Excel 2010.

Međusobni odnosi između varijabli u ovom ekonometrijskom modelu utvrdit će se

pomoću korelacijske matrice te grafički pomoću dijagrama raspršenosti.

Tablica 2: Korelacijska matrica

Izvor: Izrada autora

Iz korelacijske matrice vidi se da je prisutna negativna veza između nezavisne varijable

prosječni mjesečni raspoloživi dohodak po kućanstvu (Yt) i zavisne varijable indeks

potrošnje duhana u Hrvatskoj (Dt), što nije u skladu s ekonomskom teorijom i

očekivanjima. Može se također uočiti da nije u skladu s očekivanjima pozitivna veza

između dummy varijable zabrane pušenja koje propisuje država (Ft) i zavisne varijable

Dt. Također je zabrinjavajuća korelacija između varijabli Ft i Pt, čime se daje naslutiti da

je dummy varijabla Ft nepotrebna. Korelacija između nezavisne varijable Pt i zavisne

Dt Yt Xt Zt Pt Ft

Dt 1

Yt -0,28841403 1

Xt -0,1565772 -0,244371412 1

Zt 0,373003213 -0,117513177 0,399692299 1

Pt -0,89328298 0,429918755 -0,07173582 -0,367913585 1

Ft 0,523184865 0,498240676 -0,448077599 -0,483508911 0,762353267 1

47

varijable Dt je očekivana jer je cijena značajna odrednica potražnje, a veza je negativna

te je također u skladu s ekonomskom teorijom i očekivanjima.

Sljedeći grafikoni prikazuju dijagrame rasipanja između zavisne varijable i pojedine

nezavisne varijable.

Grafikon 8: Dijagram rasipanja između Yt i Dt (rYt, Dt = -0,28841)


Na grafikonu 1. je također, kao i u korelacijskoj matrici, vidljiva negativna veza između

varijabli prosječni mjesečni raspoloživi dohodak po kućanstvu (Yt) i indeks potrošnje

duhana u Hrvatskoj (Dt), što nije u skladu s očekivanjima. Prema ekonomskoj teoriji

povećanje prosječnog mjesečnog dohotka trebalo bi imati utjecaj na povećanje potražnje

za duhanskim proizvodima.

48

Grafikon 9: Dijagram rasipanja između Xt i Dt (rXt,Dt = -0,15658)


Na grafikonu 2. promatra se ovisnost između varijabli prosječna mjesečna potrošena

sredstva po kućanstvu (Xt) i indeks potrošnje duhana u Hrvatskoj (Dt). Ovdje je prisutna

očekivana negativna veza između tih dviju varijabli. Kao što je već spomenuto očekuje

se da povećanje prosječnih mjesečne potrošnje pridonosi smanjenju potražnje za

duhanom.

Grafikon 10: Dijagram rasipanja između Zt i Dt (rZt,Dt = 0,37300)

Izvor: izrada autora

49

Očekivana je pozitivna korelacija između varijable broj stanovnika od 20 do 59 godina

starosti (Zt) i varijable indeks potrošnje duhana u Hrvatskoj (Dt). Logičnim slijedom,

kako se povećava broj stanovnika odabrane dobne skupine, povećat će se i potrošnja

duhana, a dijagram rasipanja kao i korelacijska matrica to potvrđuju.

Grafikon 11: Dijagram rasipanja između Pt i Dt (rPt,Dt = -0,89328)


Na grafikonu 4. vidljiva je negativna veza između nezavisne varijable indeks

potrošačkih cijena duhana (Pt) i zavisne varijable indeks potražnje duhanskih

proizvodima (Dt). Negativna korelacija i visoki koeficijent korelacije (rPt,Dt = -0,89328)

su i očekivani i u skladu s ekonomskom teorijom jer svako povećanje cijene duhana

imat će utjecaj na smanjenje potražnje za duhanskim proizvodima.

Iz prethodnih dijagrama rasipanja može se zaključiti da najveći utjecaj na formiranje

potražnje za duhanskim proizvodima u Hrvatskoj ima upravo cijena duhanskih

proizvoda.

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

90,0

100,0

110,0

90,0 100,0 110,0 120,0 130,0 140,0 150,0

Pt

Dt

50

Potrošnju duhanskih proizvoda u Hrvatskoj prije svega determinira cijena, što se

najbolje može vidjeti iz korelacijske matrice i dijagrama rasipanja za te dvije varijable,

gdje je korelacija među tim varijablama -0,89328. U nastavku će biti prikazan grafikon

kretanja cijene duhanskih proizvoda i potražnje za duhanskim proizvodima po

godinama, za razdoblje od 1996. do 2011. godine.

Grafikon 12. Kretanje cijene duhanskih proizvoda (Pt) i potražnje za duhanskim

proizvodima (Dt) u Hrvatskoj po godinama


Iz grafikona se može vidjeti da se podaci za varijablu cijene duhanskih proizvoda i

varijablu potražnje za duhanskim proizvodima kreću u suprotnom smjeru, odnosno kada

cijena duhanskih proizvoda u Hrvatskoj raste, potražnja za istima opada. Cijena

duhanskih proizvoda od 1996. do 2011. godine bilježi stalni rast, a suprotno tome

potražnja za duhanskim proizvodima u istom razdoblju bilježi trend opadanja.

51

4.2. Rezultati ocjenjivanja ekonometrijskog modela potražnje duhanskih

proizvoda u Republici Hrvatskoj

1. MODEL

Ocijenjeni linearni model glasi (u zagradama su navedene t vrijednosti):

Dt = - 313,487 - 0,0002Yt - 0,0089Xt + 0,2244Zt -0,9128Pt + 11,0426Ft

(-0,028) (-1,283) (1,610) (-5,836) (1,503)

R2 =0,894 R

2* =0,841 DW = 2,484 F = 16,89

Na temelju Studentovog t – testa na razini signifikantnosti od 5% kritična vrijednost uz

10 stupnjeva slobode iznosi 2,228. Promatrajući t – testove, kao i empirijsku razinu

signifikantnosti p, može se zaključiti da samo varijabla Pt u ovome modelu ima

signifikantan utjecaj na zavisnu varijablu Dt.

F – pokazatelj (16,89) je veći od tablične Fc vrijednosti (5,64) uz 1% signifikantnosti,

što znači da je ocijenjena funkcija statistički značajna.

Na temelju računalnog ispisa može se uočiti da varijable Xt, Zt i Pt imaju predznak u

skladu s očekivanjima ekonomske teorije, dok varijable Yt i Ft imaju predznak suprotan

očekivanjima ekonomske teorije.

Koeficijent determinacije (R2=0,894) i korigirani koeficijent determinacije (R

2*=0,841)

su vrlo visoki, što znači da je potražnja za duhanskim proizvodima u Hrvatskoj u velikoj

mjeri objašnjena nezavisnim varijablama. Dakle, prema korigiranom koeficijentu

determinacije modelom je objašnjeno 84% varijacije zavisne varijable.

Razina DW vrijednosti (d=2,483953) nalazi se između 4-dU (2,10) i 4-dL (2,56) pa se

stoga može utvrditi da nema odluke o tome postoji li autokorelacija u modelu.

Visoki koeficijent determinacije te niski t pokazatelji, kao i krivi predznak za dvije

nezavisne varijable upućuje na prisutnost multikolinearnosti. Također je i iz

52

korelacijske matrice vidljiv visoki koeficijent korelacije između dummy varijable Ft i

nezavisne varijable Pt. Može se zaključiti kako je dummy varijabla Ft nepotrebna u

ovome modelu jer nije signifikantna te nema očekivani ekonomski utjecaj na zavisnu

varijablu, a razlog je vjerojatno ovisnost pušača o duhanu. Iako je zabrana ili

ograničavanje pušenja sigurno jedan korak prema smanjenju broja pušača, čini se da su

ipak potrebne neke druge mjere koje bi imale veći učinak na smanjenje potražnje za

duhanskim proizvodima. Također jedan od razloga što dummy varijabla nije

signifikantna te nema očekivani predznak može biti i prekratak period zabrane.

Iz ocijenjenog modela vidljivo je da nisu zadovoljeni ekonomski, statistički i

ekonometrijski kriteriji. Ako ocijenjeni model nije reprezentativan, potrebno ga je

poboljšati i ponovno ocijeniti te testirati, sve dok nije prihvatljiv prema ekonomskim,

statističkim i ekonometrijskim kriterijima.

U sljedećem koraku izbacit će se varijabla Ft jer nema očekivani ekonomski utjecaj na

zavisnu varijablu, a također je i korelirana s varijablom Pt. Podaci se opet ubacuju u

program Microsoft Excel 2010, ali ovaj put bez varijable Ft.

2. MODEL

Ocijenjeni linearni model glasi (u zagradama su navedene t vrijednosti):

Dt = - 216,442 + 0,0016Yt - 0,0242Xt + 0,2902Zt -0,7404Pt

(0,288) (-2,240) (1,710) (-6,595)

R2

=0,870 R2*

=0,823 DW = 2,221 F = 18,43

U ovome modelu svi ocijenjeni parametri imaju predznake u skladu s očekivanjima

ekonomske teorije.

Prema Studentovom t – testu ili prema empirijskoj razini signifikantnosti p ne mogu se

sve nezavisne varijable prihvatiti kao relevantne varijable za objašnjenje potražnje

duhanskih proizvoda. Varijabla Xt je značajna za model na razini signifikantnosti od

53

5%, a varijabla Pt značajna je za model na razini signifikantnosti od 1%, dok se za

varijablu Yt može uočiti izrazito nizak t – test.


što znači da je ocijenjena funkcija statistički signifikantna.

Koeficijent determinacije, kao i korigirani koeficijent determinacije, dovoljno je visok

da bi bio reprezentativan, budući da se radi o vremenskom nizu podataka. Prema

korigiranom koeficijentu determinacije (R2*

=0,823) je preko 82% varijacija zavisne

varijable objašnjeno modelom.

Razina DW vrijednosti (d=2,22110) nalazi se između dU (1,66) i 4-dU (2,34), čime se

potvrđuje da u modelu nema autokorelacije prvog reda.

Budući da su u modelu zadovoljeni ekonomski kriteriji, odnosno parametri imaju

očekivane predznake, ali su t pokazatelji za dvije nezavisne varijable niski, u sljedećem

koraku će se ocijeniti eksponencijalni model koji će biti lineariziran logaritmiranjem.

3. MODEL

Ocijenjeni eksponencijalni model koji je lineariziran logaritmiranjem glasi (u

zagradama su navedene t vrijednosti):

lnDt = - 25,754 - 0,019lnYt - 0,480lnXt + 4,695lnZt -0,416lnPt

(-0,057) (-1,593) (1,729) (-6,386)

R2 =0,866 R

2* =0,817 DW = 2,249 F = 17,79

U ovome eksponencijalnom modelu koji je lineariziran logaritmiranjem također je, kao

i u prethodnom linearnom modelu, izostavljena iz promatranja nezavisna varijabla Ft.

Nakon što je model ocijenjen, može se uočiti da nemaju sve nezavisne varijable

očekivani predznak. Varijable lnXt, lnZt i lnPt imaju predznak u skladu s očekivanjima,

ali to nije slučaj s varijablom lnYt..

54

Na temelju t – testa može se zaključiti da je jedino varijabla lnPt relevantna i značajna za

objašnjenje modela, dok ostale nezavisne varijable imaju t vrijednosti niže od tablične

vrijednosti, odnosno nemaju signifikantan utjecaj na objašnjenje zavisne varijable.

F – pokazatelj (17,79) je, kao i u prethodnom modelu, veći od tablične Fc vrijednosti

(5,67) uz 1% signifikantnosti, što znači da je ocijenjena funkcija statistički značajna.

Koeficijent determinacije i korigirani koeficijent determinacije su i u ovome modelu

visoki, pa se tako iz korigiranog koeficijenta determinacije može zaključiti da je gotovo

82% varijacija zavisne varijable objašnjeno pomoću ocijenjenog modela.



Budući da ni kod ocijenjenog eksponencijalnog modela nisu zadovoljeni svi kriteriji, u

nastavku će se prikazati ocijenjeni polu-log model. Polu-log model je takav model kod

kojeg je samo zavisna ili samo nezavisna varijabla u logaritamskom obliku.

4. MODEL

Ocijenjeni polu-log model kod kojeg je nezavisna varijabla Yt u logaritamskom obliku

(u zagradama su navedene t vrijednosti):

Dt = -259,89 + 10,1986lnYt - 0,0143Xt + 0,1905Zt - 0,7391Pt

(0,365) (-2,240) (1,798) (-6,593)

R2 =0,870 R

2* =0,823 DW = 2,230 F = 18,41


ekonomske teorije.

Na temelju Studentovog t – testa i empirijske signifikantnosti p može se uočiti da je

varijabla Pt statistički je značajna za model pri razini signifikantnosti od 1%, dok je

varijabla Zt statistički značajna za model na razini signifikantnosti od 10%, a varijabla

55

Xt pri razini signifikantnosti od 5%. Varijabla Yt i u ovom ocijenjenom polu-log modelu

ima nizak t-test i nije signifikantna za objašnjenje modela.

Prema F-testu ocijenjena funkcija je statistički značajna jer je izračunati F pokazatelj

(18,41) veći od tablične Fc vrijednosti (5,67), pri razini signifikantnosti od 1%.

Koeficijent determinacije i korigirani koeficijent determinacije su dovoljno visoki i

prihvatljivi. Prema korigiranom koeficijentu determinacije može se zaključiti da je

preko 82% varijacija zavisne varijable objašnjeno pomoću ocijenjenog modela.

Razina DW vrijednosti (d=2,230343) potvrđuje da u modelu nema autokorelacije prvog

reda.

Nakon što je iz modela izbačena dummy varijabla Ft te nakon što su ocijenjeni linearni,

eksponencijalni i polu-log model, može se uočiti da kod linearnog i polu-log modela sve

nezavisne varijable zadovoljavaju ekonomski kriterij, odnosno imaju predznak u skladu

s ekonomskom teorijom. Jedino je problem što varijabla Yt ima izrazito nizak t – test, pa

će u sljedećem koraku ta varijabla biti izbačena iz modela, a model ponovno ocijenjen.

Podaci se ponovno ubacuju u program Microsoft Excel 2010, ali ovaj put i bez

nezavisne varijable Yt, pa će se u nastavku prikazati ocijenjeni linearni model koji

uključuje tri nezavisne varijable – Xt, Zt i Pt.

5. MODEL

Ocijenjeni linearni model (u zagradi su navedene t vrijednosti):

Dt = - 219,548 - 0,0147Xt + 0,1970Zt -0,7259Pt

(-2,516) (1,793) (-7,535)

R2

=0,869 R2*

=0,837 DW = 2,327 F = 26,58


ekonomske teorije.

56

Prema Studentovom t – testu ili prema empirijskoj signifikantnosti p sve nezavisne

varijable mogu se prihvatiti kao relevantne varijable za objašnjenje modela. Varijabla Pt

statistički je značajna za model, odnosno za objašnjenje potražnje duhanskih proizvoda,

na razini signifikantnosti od 1%, dok je varijabla Xt značajna za model na razini

signifikantnosti od 5%, a varijabla Zt statistički je značajna za model na razini

signifikantnosti od 10%.



Koeficijent determinacije je dovoljno visok (R2=86,9%), a također je visok i korigirani

koeficijent determinacije (R2*=83,7%), što znači da je potražnja za duhanskim

proizvodima u Hrvatskoj objašnjena pomoću nezavisnih varijabli u ovome modelu.

Prema korigiranom koeficijentu determinacije je gotovo 84% varijacija zavisne

varijable objašnjeno pomoću ocijenjenog regresijskog modela.



U ovome modelu svi rezultati su prihvatljivi. Zadovoljeni su ekonomski, statistički i

ekonometrijski kriteriji. Može se zaključiti da na potrošnju duhanskih proizvoda u

Hrvatskoj najveći utjecaj imaju varijable prosječna cijena duhana, prosječna mjesečna

potrošena sredstva po kućanstvu te broj stanovnika od 20 do 59 godina starosti.

Budući da je ocijenjeni linearni model sa tri nezavisne varijable (Xt, Zt i Pt) prihvatljiv

prema svim kriterijima, ispitat će se je li u modelu načinjena specifikacijska pogreška

pomoću Ramseyjevog RESET testa.

57

Ramseyjev RESET test

To je regresijski test specifikacijske pogreške, kojim se utvrđuje hoće li se prilagođenost

funkcije značajno poboljšati ako se u analitički oblik funkcije uvedu varijable Ŷ2, Ŷ

3 i

Ŷ4. To je polinom varijable Ŷ koju dobivamo ocjenjivanjem modela. Kako polinom ima

dobru moć prilagodbe, pomoći će nam da utvrdimo postoji li specifikacijska pogreška

zbog pogrešno odabranog funkcijskog oblika. Ako nema takve pogreške, onda bi

parametri uz potencije Ŷ trebali biti jednaki nuli, što će se utvrditi pomoću F testa.

(Lovrić, 2005, p.147).

Postupak RESET testa:

1. pomoću metode najmanjih kvadrata ocijeni se funkcija Yi=β0+β1X1i

2. iz ocijenjene funkcije izračunaju se Ŷi vrijednosti, a nakon toga se izračunaju

vrijednosti Ŷi2, Ŷi

3 i Ŷi

4 te se dodaju u model kao dodatne eksplanatorne varijable:

Yi = β0 + β1X1i + β2Ŷi2 + β3Ŷi

3 + β4Ŷi

4 + νi

3. nakon što se ocijeni novi model, uspoređuje se prilagodba modela pomoću F testa

gdje su R2N i R2

S koeficijenti determinacije novog i starog modela, NP je broj novih

nezavisnih varijabli, a UP ukupni broj nezavisnih varijabli u novom modelu.

Ukoliko je izračunata F vrijednost signifikantna, onda je model loše specificiran.

58

Ocijenjeni model glasi:

Dt = - 75412,0473 – 4,4722Xt + 59,9399Zt – 220,4377Pt – 0,0403D t2 + 0,0024D t

3 –

(-0,721) (0,723) (-0,722) (-0,753) (0,785)

0,0000051 D t4

(-0,814)

R2 =0,8932 R

2* =0,8220 DW = 1,98 F = 12,54

Prva dva koraka RESET testa su završena (ocjena linearnog modela i proširenog

linearnog modela u kojem smo dodali još tri nezavisne varijable (D t2, D t

3 i D t

4). Slijedi

treći korak, a to je izračunavanje F testa prema formuli:

Budući da je F vrijednost (0,67353) manja od tablične Fc vrijednosti (6,99) pri 1%

signifikantnosti, može se zaključiti da je model 5 dobro specificiran.

Kako je ocijenjeni linearni model prihvatljiv prema svim kriterijima, a također je uz

pomoć Ramseyjevog RESET testa ustanovljeno da je model dobro specificiran, u

nastavku će se još ocijeniti eksponencijalni i polu-logaritamski model.

59

6. MODEL

Ocijenjeni eksponencijalni model koji je lineariziran logaritmiranjem glasi (u


lnDt = - 25,761 - 0,474lnXt + 4,667lnZt -0,418lnPt

(-1,404) (1,807) (-7,408)

R2 =0,866 R

2* =0,833 DW = 2,225 F = 25,87

Nakon što je ocijenjen log – linearizirani model, koji obuhvaća nezavisne varijable lnXt,

lnZt i lnPt, može se uočiti da sve varijable imaju predznak u skladu s očekivanjima

ekonomske teorije.

Prema Studentovom t – testu i empirijskoj signifikantnosti p može se vidjeti da je

varijabla lnPt statistički značajna za model na razini signifikantnosti od 1%, varijabla

lnZt značajna je na razini signifikantnosti od 10%, dok varijabla lnXt nije signifikantna.

F vrijednost (25,87) veća je od tablične Fc vrijednosti (5,95), što znači da je ocijenjena

funkcija statistički značajna pri razini signifikantnosti od 1%.

Koeficijent determinacije i korigirani koeficijent determinacije su i u ovome modelu

dovoljno visoki, pa se tako iz korigiranog koeficijenta determinacije može zaključiti da

je 83% varijacija zavisne varijable objašnjeno pomoću ocijenjenog modela.

Prema razini DW vrijednosti (d=2,2253669) može se zaključiti da u modelu nema

autokorelacije prvog reda.

U nastavku će biti ocijenjen i polu-log model, gdje će zavisna varijabla Dt biti u

logaritmiranom obliku.

60

MODEL 7.

Ocijenjeni polu-log model, gdje je zavisna varijabla Dt u logaritamskom obliku, glasi (u


lnDt = 1,3328 - 0,00011Xt + 0,00186Zt -0,00614Pt

(-2,2488) (1,7996) (-7,0904)

R2 =0,855 R

2* =0,819 DW = 2,241 F = 23,68

U ovome modelu također svi ocijenjeni parametri imaju predznake u skladu s

očekivanjima ekonomske teorije.

Prema Studentovom t – testu ili prema empirijskoj signifikantnosti p sve nezavisne

varijable mogu se prihvatiti kao relevantne varijable za objašnjenje modela. Varijabla Pt

statistički je značajna za objašnjenje potražnje duhanskih proizvoda pri razini

signifikantnosti od 1%. Varijabla Xt značajna za model na razini signifikantnosti od 5%,

dok je varijabla Zt značajna za model na razini signifikantnosti od 10%.



Koeficijent determinacije je dovoljno visok, što znači da je potražnja za duhanskim

proizvodima u Hrvatskoj objašnjena pomoću nezavisnih varijabli u ovome modelu.

Prema korigiranom koeficijentu determinacije je gotovo 82% varijacija zavisne

varijable objašnjeno pomoću ocijenjenog regresijskog modela.



U ovome modelu svi rezultati su prihvatljivi. Zadovoljeni su ekonomski, statistički i

ekonometrijski kriteriji.

61

Budući da su linearni i polu-log model prihvatljivi prema svim kriterijima, ali se

koeficijenti determinacije ne mogu međusobno uspoređivati, primijenit će ce Box-Cox

test

BOX - COX test

To je test koji služi za usporedbu prilagođenosti linearne i log-lin (log-log) regresijske

funkcije. Potrebno je transformirati podatke kako bi RSS linearne i logaritamske

funkcije bili usporedivi. To se radi tako da se izračuna geometrijska sredina zavisne

varijable i svako njeno opažanje dijeli se s dobivenom sredinom. Zatim se ocijene oba

modela, ali s transformiranim zavisnim varijablama. Uspoređuju se RSS tih modela.

Onaj s manjim RSS ima bolju reprezentativnost. Zaključak se donosi uz pomoć testa.

Postupak Box-Cox testa:

1. Ocijenimo oba modela

Yi = β0 + β1Xi + ui

lnYi = γ0 + γ1Xi + ui

2. Postavimo hipoteze:

H0: modeli su jednaki

H1: modeli nisu jednaki

3. Izračunamo geometrijsku sredinu zavisne varijable:

YG = (Y1 · Y2 · …· Yn)1/n

4. Transformiramo varijablu Y tako da svako opažanje dijelimo s YG

Yi* = Yi / YG

5.Ocijenimo modele iz 1. koraka, ali sa zavisnim varijablama Yi* i lnYi*

Yi* = f (X) → RSS

62

lnYi* = f (X) → RSS

Model sa manjim RSS je onaj koji je bolje prilagođen empirijskim podacima.

6. Testiranje

[ (

)]

𝛘2 → Kritična vrijednost na razini 5% je 3,84. Ako je izračunata vrijednost l > 𝛘2

odbacuje se H0.

Primjena Box-Cox testa na primjeru potražnje duhanskih proizvoda:

- geometrijska sredina zavisne varijable Dt = 115,416722

- model 1: Dt* = f(Xt, Zt, Pt) → RSS = 0,0301296

- model 2: lnDt* = f(Xt, Zt, Pt) → RSS = 0,0323857

Testiranje :

[ (

)]

0,57768 < 3,84

Budući da je izračunata l vrijednost manja od kritične vrijednosti, može se zaključiti da

se modeli ne razlikuju značajno u prilagođenosti.

Iz ocijenjenih modela može se zaključiti da na potrošnju duhanskih proizvoda u

Hrvatskoj utječu varijable prosječna cijena duhana (Pt), prosječna mjesečna potrošena

sredstva po kućanstvu (Xt) te broj stanovnika od 20 do 59 godina starosti (Zt).

63

Zabrane i ograničenja pušenja koja propisuje država ne utječu na potrošnju duhana u

Hrvatskoj. Razlog je zasigurno ovisnost pušača o duhanu, pa će tako mnogi pušači

unatoč zabrani pušenja u zatvorenim javnim prostorima kupovati istu količinu

duhanskih proizvoda i konzumirati ih u vlastitim domovima ili na terasama kavana, što

onda neće dovesti do smanjenja potražnje za duhanskim proizvodima. Također i

prekratak period zabrane može biti razlog što dummy varijabla zabrane pušenja nije

signifikantna i nema očekivani predznak.

Prosječni mjesečni raspoloživi dohodak također nema utjecaj na potražnju za

duhanskim proizvodima u Hrvatskoj. Razlog također leži u ovisnosti pušača o duhanu

pa su potrošači spremni bez obzira na visinu svog dohotka izdvojiti sredstva kako bi

zadovoljili svoje potrebe za duhanom.

Pomoću RESET testa utvrđeno je da u ocijenjenom modelu nije prisutna specifikacijska

pogreška, a na temelju BOX-COX testa utvrđeno je da se linearni i polu-logaritamski

model ne razlikuju značajno u prilagođenosti.

4.3. Usporedba rezultata ekonometrijske analize potražnje duhanskih proizvoda u

Republici Hrvatskoj u vremenskom pomaku od 23 godine

Ovdje će biti sažeto prikazana ekonometrijska analiza potražnje duhanskih proizvoda u

Republici Hrvatskoj koja je napravljena za razdoblje od 1973. do 1990. godine. Nakon

toga ukratko će se objasniti osnovni zaključci nakon usporedbe ekonometrijskog

modela potražnje duhanskih proizvoda za razdoblje od 1973. do 1990. godine sa istim

modelom, ali za razdoblje od 1996. do 2011. godine, odnosno modelom koji je

istraživan u ovom radu.

U radu iz 1995. Godine specificiran je model potražnje duhanskih proizvoda u

Hrvatskoj za razdoblje od 1973. do 1990. godine. Ocijenjen je linearni i nelinearni

model. Pretpostavlja se da potražnju duhanskih proizvoda determiniraju prosječna

cijena tih proizvoda, prosječna plaća djelatnika, prosječna mjesečna potrošena sredstva

po članu domaćinstva te broj potrošača. Svi pokazatelji su na nivou Hrvatske i

64

objavljeni su u Statističkim ljetopisima Hrvatske. Novčani pokazatelji su deflacionirani

i iskazani u kunama u stalnim cijenama 1973. godine. (Lovrić, Korade, 1995, p. 227-

228.)

Varijable koje su uzete u obzir su:

– Dt indeks potrošnje duhana u Hrvatskoj, D1973 = 100;

– Pt prosječna cijena cigareta u kunama, deflacionirana općim indeksom cijena na

malo na cijene 1973. godine;

– Yt prosječni mjesečni osobni dohodak u kunama, deflacioniran indeksom

troškova života na cijene 1973. godine;

– Xt prosječna mjesečna potrošena sredstva po jednom članu domaćinstva un

kunama, deflacionirana indeksom troškova života na cijene 1973. godine;

– Zt broj stanovnika od 20 do 65 godina starosti;

– t oznaka za godine, t=0 u 1973. godini

Ocijenjeni linearni model glasi:

Dt = -212,293 – 248532000Pt +0,242982Yt – 276036Xt + 0,000141719Zt

(-1,224) (-2,947) (1,517) (-1,654) (2,640)

R2=0,790 R

2*=0,725 DW=1,954 F=12,20

Nelinearni model je lineariziran logaritmiranjem i glasi:

lnDt = -57,1781 – 0,520773lnPt + 0,528237lnYt – 0,256553lnXt + 3,34735lnZt

(-4,066) (-3,450) (2,358) (-2,008) (3,541)

R2=0,836 R

2*=0,786 DW=2,129 F=16,60

65

Brojevi u zagradama ispod jednadžbi jesu t-vrijednosti koje mjere signifikantnost

parametara. Svi parametri imaju očekivani predznak i signifikantni su. Koeficijent

multiple determinacije je dovoljno visok i pokazuje da je 84% varijacija objašnjeno

funkcijom. Vrijednosti F-testa i DW-testa su veće od tabličnih, to znači da je ocijenjena

funkcija pouzdana i da su slučajne greške nezavisno distribuirane. (Lovrić, Korade,

1995, p.229)

Ocjenjivanje je dalo sljedeće rezultate (Lovrić, Korade, 1995, p.234):

potražnja duhana je funkcija cijene duhana, prosječnog mjesečnog osobnog

dohotka po djelatniku, prosječno mjesečno potrošenih sredstava po članu

domaćinstva te broja stanovnika od 20 do 65 godina starosti

potražnja je elastična jedino s obzirom na promjenu broja stanovnika, a

neelastična na promjenu u cijeni, dohotku i potrošnji po članu domaćinstva

proizlazi zaključak da cijena i životni standard nisu od presudne važnosti za

potražnju duhana, čak i u uvjetima života kada je prosječni djelatnik zarađivao

dostatno za preživljavanje

Ocjenjivanje ekonometrijskog modela potražnje duhanskih proizvoda u Hrvatskoj

za razdoblje od 1996. do 2011. godine u ovome radu dalo je nešto drugačije

rezultate:

potražnja duhana je funkcija cijene duhana, prosječno mjesečno potrošenih

sredstava po kućanstvu te broja stanovnika od 20 do 59 godina starosti

potražnja je i u ovome modelu elastična jedino s obzirom na promjenu broja

stanovnika, pa ako se broj stanovnika poveća za 1%, a ostale varijable

ostanu nepromijenjene, potražnja raste za 4,67%

na promjenu u cijeni duhana i prosječnoj mjesečnoj potrošnji po kućanstvu

potražnja je neelastična

66

Ocijenjeni modeli se razlikuju u broju nezavisnih varijabli koje utječu na potrošnju

duhanskih proizvoda u Hrvatskoj. Razlog tome je možda u novijim podacima ili što je

za analizu ekonometrijskog modela za razdoblje od 1996. do 2011. godine uzeta

varijabla prosječnog dohotka i potrošnje po kućanstvu, dok je u prethodnom modelu za

ranije istraživanje analizirano prema jednom članu kućanstva.

Prema ocijenjenom modelu potražnje duhanskih proizvoda za razdoblje od 1996. do

2011. godine potražnja ovisi o cijeni duhana, prosječno mjesečnim potrošenim

sredstvima po kućanstvu te o broju stanovnika od 20 do 59 godina starosti. Varijabla

prosječnog mjesečnog dohotka po kućanstvu nije statistički značajna za ovaj model, a

jedan od razloga također može biti i to što je dohodak obuhvaćen i varijablom prosječna

mjesečna potrošena sredstva po kućanstvu.

Rezultati ovog rada usporedivi su s rezultatima iz ranijeg istraživanja samo za parcijalne

elastičnosti za varijablu cijene duhanskih proizvoda te varijablu broja stanovnika.

Uspoređujući rezultate dvaju istraživanja, mogu se uočiti određene sličnosti u ponašanju

potražnje za duhanskim proizvodima u Hrvatskoj.

Iz rezultata ovog istraživanja, kao i iz rezultata ranijeg istraživanja, može se donijeti

zaključak da je potražnja za duhanskim proizvodima elastična jedino prema promjeni

broja stanovnika, dok je neelastična na promjenu u cijeni duhana. To je u skladu s

očekivanjima, jer će potražnja svakako rasti s rastom broja stanovnika, a cijena i životni

standard nisu od presudne važnosti budući da se pravi potrošači teško odriču pušenja.

67

5. ZAKLJUČAK

Zadatak ovog diplomskog rada bio je prikazati utjecaj duhanske industrije i potrošnje

duhanskih proizvoda na gospodarstvo te uz pomoć ekonometrijske analize istražiti i

analizirati čimbenike koji utječu na potrošnju duhanskih proizvoda u Republici

Hrvatskoj.

Na početku rada ukratko su opisane osnovne značajke ekonometrije te osnovni koraci

metodologije ekonometrijskog istraživanja. U svrhu daljnjeg istraživanja, objašnjene su

vrste regresijskih modela i prikazano je mjerenje statističke značajnosti regresijskih

parametara te mjerenje prilagođenosti samog regresijskog modela.

Potrošnja duhana je aktualna tema za istraživanje i proučavanje zbog mnogobrojnih

negativnih učinaka na zdravlje i život ljudi koji konzumiraju duhanske proizvode, ali i

zbog negativnih posljedica za pasivne pušače, koji su izloženi štetnim utjecajima

duhana iako ga sami ne konzumiraju. Da bi se spriječilo ljude, a posebno djecu i mlade

ljude da počnu konzumirati duhanske proizvode, potrebno je smanjiti utjecaj promidžbe

duhana, podići svijest o učincima duhanskog dima na zdravlje pušača i nepušača te

ograničiti dostupnost duhana djeci i mladima.

Svjetska zdravstvena organizacija provodi stalne aktivnosti na području borbe protiv

pušenja, a vrlo značajno je usvajanje Okvirne konvencije o nadzoru nad duhanom, a

među zemljama potpisnicama nalazi se i Hrvatska. Konvencija obvezuje potpisnice na

uvođenje cjenovnih mjera, te niz necjenovnih politika i mjera u svrhu zaštite zdravlja od

posljedica pušenja.

Zbog negativnih posljedica cigareta na ljudski organizam i zdravlje, smatra se da treba

smanjiti njihovu konzumaciju, a jedan od načina da se to učini jest visoko oporezivanje.

Cigarete i ostali duhanski proizvodi predmet su oporezivanja u gotovo svakoj državi

svijeta, a trošarine na duhanske proizvode pokazale kao vrlo lak izvor prihoda državnog

proračuna, koji uzrokuje relativno male tržišne poremećaje.

68

Osim utjecaja na povećanje državnog proračuna, drugi učinak trošarina na duhanske

proizvode trebao bi se odnositi na smanjenje potrošnje povećanjem cijena duhanskih

proizvoda. Povećanje cijene duhanskih proizvoda neće odmah dovesti do pada potražnje

za istima jer cigarete i ostali duhanski proizvodi stvaraju ovisnost pa je potrebno duže

vrijeme prilagodbe novim većim cijenama. Također, rezultati raznih regulacija i zabrana

koje se pokreću u cilju suzbijanja pušenja biti će vidljivi tijekom nekoliko godina,

budući da je problem ovisnosti o cigaretama i drugim duhanskim proizvodima

nemoguće riješiti u kratkom roku.

U ekonometrijskom modelu potrošnje duhanskih proizvoda u Hrvatskoj, za potrebe

istraživanja ovog diplomskog rada, korišteni su podaci za razdoblje od 1996. do 2011.

godine. Ispitan je linearni, eksponencijalni i polu-log model. Varijable koje su uzete u

obzir, odnosno varijable za koje se pretpostavlja da određuju potražnju za duhanskim

proizvodima u Hrvatskoj su: prosječni mjesečni raspoloživi dohodak po kućanstvu,

prosječna mjesečna potrošena sredstva po kućanstvu, broj stanovnika od 20 do 59

godina starosti, prosječna cijena duhana te dummy varijabla zabrane pušenja koje

propisuje država.

Iz ocijenjenih modela može se zaključiti da na potrošnju duhanskih proizvoda u

Hrvatskoj utječu varijable prosječna cijena duhana, prosječna mjesečna potrošena

sredstva po kućanstvu te broj stanovnika od 20 do 59 godina starosti.

Zabrane i ograničenja pušenja koja propisuje država ne utječu na potrošnju duhana u

Hrvatskoj. Razlog može biti ovisnost pušača o duhanu, što znači da će mnogi pušači

unatoč zabrani pušenja u zatvorenim javnim prostorima konzumirati cigarete u vlastitim

domovima ili terasama kafića, što onda neće dovesti do smanjenja potražnje za

duhanskim proizvodima. Također i prekratak period zabrane može biti razlog što

dummy varijabla zabrane pušenja nije signifikantna i nema očekivani predznak jer je

potrebno dulje vrijeme prilagodbe.

Prosječni mjesečni raspoloživi dohodak također nema utjecaj na potražnju za

duhanskim proizvodima u Hrvatskoj. Razlog također leži u ovisnosti pušača o duhanu

69

pa su potrošači spremni bez obzira na visinu svog dohotka izdvojiti sredstva kako bi

zadovoljili svoje potrebe za duhanom.

Pomoću Reset testa utvrđeno je da u ocijenjenom linearnom modelu sa tri nezavisne

varijable nije prisutna specifikacijska pogreška, a na temelju Box-Cox testa utvrđeno je

da se linearni i polu-logaritamski model ne razlikuju značajno u prilagođenosti.

Iz ocijenjenog modela također se može zaključiti da je potražnja za duhanskim

proizvodima elastična jedino prema promjeni broja stanovnika, dok je neelastična na

promjenu u cijeni duhana. To znači da će potražnja svakako rasti s rastom broja

stanovnika, a cijena i životni standard nisu od presudne važnosti budući da se pravi

potrošači cigareta i ostalih duhanskih proizvoda teško odriču pušenja.

70

POPIS LITERATURE

1) KNJIGE

1) Bahovec, V., Erjavec N.: Uvod u ekonometrijsku analizu, Element, Zagreb,

2009.

2) Blanchard, O.: Makroekonomija, Mate d.o.o., Zagreb, 2007.

3) Kmenta, J.: Počela ekonometrije, 2. Izdanje, Mate d.o.o., Zagreb, 1997.

4) Lovrić, Lj.: Uvod u ekonometriju, Ekonomski fakultet Sveučilišta u Rijeci,

Rijeka, 2005.

5) Pindyck, R. S., Rubinfeld, D. L.: Mikroekonomija, Mate d.o.o., Zagreb, 2005.

6) Samuelson, P. A., Nordhaus, W. D.: Ekonomija, 14. Izdanje, Mate d.o.o., Zagreb,

1992.

2) ČASOPISI

7) Lovrić, Lj., Korade, K.: Ekonometrijska analiza potražnje duhanskih proizvoda u

Republici Hrvatskoj, Zbornik radova – Sveučilište Rijeka, Ekonomski fakultet

Rijeka, god.13, sv.1, 1995.

8) Zelenka, I.: Utjecaj porezne politike na potrošnju duhanskih proizvoda u

Hrvatskoj, Financijska teorija i praksa, Vol.33, No.4, 2009.

9) Tadić, M.: Ovisnost o pušenju u moralno-etičkoj prosudbi, Obnovljeni život,

Vol.55, No.1, 2000.

10) Denona Bogović, N.: Dugoročna obilježja osobne potrošnje u Republici

Hrvatskoj, Ekonomski pregled, Vol.33, No.7-8, 2002.

3) ELEKTRONIČKI IZVORI

11) Bajo, A., Primorac, M.: Struktura trošarine na cigarete u Hrvatskoj, Institut za

javne financije, 2013, http://www.ijf.hr/upload/files/file/newsletter/78.pdf

12) Biljan-August, M., Pivac, S., Štambuk, A.: Uporaba statistike u ekonomiji, 2.

izdanje, Ekonomski fakultet Sveučilišta u Rijeci, Rijeka, 2009,

http://oliver.efri.hr/~statist/biljan-pivac-stambuk-uporaba2.pdf

http://www.ijf.hr/upload/files/file/newsletter/78.pdf

http://oliver.efri.hr/~statist/biljan-pivac-stambuk-uporaba2.pdf

71

13) Europska komisija Ujedinjenih naroda za Europu (UNECE):

http://www.unece.org/stats/search?q=population+statistics

14) Kuliš, D., Plaćamo li europske trošarine, Institut za javne financije, Zagreb,

2005, http://www.ijf.hr/upload/files/file/knjige/KULIS-trosarine.pdf

15) Kuliš, D., Sustav trošarina u Hrvatskoj bliži europskom sustavu, Institut za javne

financije, Zagreb, 2013, http://www.ijf.hr/upload/files/file/newsletter/75.pdf

16) Ministarstvo zdravlja RH: Akcijski plan za jačanje nadzora nad duhanom za

razdoblje od 2013. do 2016. godine, 2013,

http://www.zdravlje.hr/content/download/11050/80223/file/AKCIJSKI%20PLAN%20ZA%

20JA%C4%8CANJE%20NADZORA%20NAD%20DUHANOM.doc

17) Miše, K.: Djelovanje cigaretnog dima (ili pušenje cigareta) na dišni sustav, 2012,

http://www.turbuhaler.eu/hr/zanimljivosti/djelovanje-cigaretnog-dima-(ili-pusenje-

cigareta)-na-disni-sustav/

18) Samardžić, S.: Breme pušenja u populaciji mladih odraslih, doktorska

disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Medicinski fakultet,

Osijek, 2009,

http://www.google.hr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&frm=1&source=web&cd=1&

ved=0CCoQFjAA&url=http%3A%2F%2Fbib.irb.hr%2Fdatoteka%2F407136.bre

me_pusenja_u_populaciji_mladih.doc&ei=zLQdUr_uDKf44QTH5ID4Bg&usg=

AFQjCNFt2__eIb1o4_Fr17XYtxow7uNtrw&bvm=bv.51156542,d.bGE

19) Statistički ljetopisi Republike Hrvatske, Državni zavod za statistiku, Zagreb,

razna godišta, http://www.dzs.hr/Hrv/publication/stat_year.htm

20) Svjetska zdravstvena organizacija: WHO report on the global tobacco epidemic,

2013, http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/85380/1/9789241505871_eng.pdf

21) Svjetsko istraživanje o uporabi duhana u mladih, Hrvatski zavod za javno

zdravstvo, 2006., http://www.hzjz.hr/publikacije/GYTS.pdf

22) Šverer, F.: Utjecaj hrvatske duhanske industrije na državni proračun, 2010,

http://limun.hr/main.aspx?id=548454

23) TDR, O TDR-u: http://www.tdr.hr/o_tdr/

http://www.unece.org/stats/search?q=population+statistics

http://www.ijf.hr/upload/files/file/knjige/KULIS-trosarine.pdf

http://www.ijf.hr/upload/files/file/newsletter/75.pdf

http://www.zdravlje.hr/content/download/11050/80223/file/AKCIJSKI%20PLAN%20ZA%20JA%C4%8CANJE%20NADZORA%20NAD%20DUHANOM.doc

http://www.zdravlje.hr/content/download/11050/80223/file/AKCIJSKI%20PLAN%20ZA%20JA%C4%8CANJE%20NADZORA%20NAD%20DUHANOM.doc

http://www.turbuhaler.eu/hr/zanimljivosti/djelovanje-cigaretnog-dima-(ili-pusenje-cigareta)-na-disni-sustav/

http://www.turbuhaler.eu/hr/zanimljivosti/djelovanje-cigaretnog-dima-(ili-pusenje-cigareta)-na-disni-sustav/

http://www.google.hr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&frm=1&source=web&cd=1&ved=0CCoQFjAA&url=http%3A%2F%2Fbib.irb.hr%2Fdatoteka%2F407136.breme_pusenja_u_populaciji_mladih.doc&ei=zLQdUr_uDKf44QTH5ID4Bg&usg=AFQjCNFt2__eIb1o4_Fr17XYtxow7uNtrw&bvm=bv.51156542,d.bGE




http://www.dzs.hr/Hrv/publication/stat_year.htm

http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/85380/1/9789241505871_eng.pdf

http://www.hzjz.hr/publikacije/GYTS.pdf

http://limun.hr/main.aspx?id=548454

http://www.tdr.hr/o_tdr/

72

POPIS GRAFIKONA

Broj

grafikona Naslov grafikona

Broj

stranice

1. Krivulja potražnje 23

2. Funkcija potrošnje 26

3. Funkcija štednje 27

4. Visina trošarina na cigarete u zemljama Europske unije u 2013.

godini (u % maloprodajne cijene) 38

5. Struktura trošarina na cigarete zemalja Europske unije u 2013.

godini 39

6. Prihodi od trošarina na duhanske proizvode u Hrvatskoj od

2002. do 2012. godine (u mlrd. kuna i % ukupnih prihoda) 40

7. Udio prihoda od trošarina na cigarete u ukupnim proračunskim

prihodima i BDP-u u 2011. godini 41

8. Dijagram rasipanja između Yt i Dt (rYt, Dt = -0,28841) 47

9. Dijagram rasipanja između Xt i Dt (rXt,Dt = -0,15658) 48

10 Dijagram rasipanja između Zt i Dt (rZt,Dt = 0,37300) 48

11. Dijagram rasipanja između Pt i Dt (rPt,Dt = -0,89328) 49

12.

Kretanje cijene duhanskih proizvoda (Pt) i potražnje za

duhanskim proizvodima (Dt) u Hrvatskoj po godinama 50

73

POPIS TABLICA

Broj

tablice Naslov tablice

Broj

stranice

1. Procijenjeni broj smrti vezanih uz pušenje po uzrocima u

Republici Hrvatskoj 2009. godine 33

2. Korelacijska matrica 46

74

POPIS PRILOGA

Broj

priloga Naslov priloga

Broj

stranice

1. Tablica sa podacima za zavisnu varijablu i nezavisne varijable, za

razdoblje od 1996. do 2011. godine, u Ms Excel programu 75

2. Tablica sa deflacioniranim podacima za zavisnu varijablu i nezavisne

varijable, za razdoblje od 1996. do 2011. godine, u Ms Excel programu

(podaci deflacionirani općim indeksom potrošačkih cijena 2011. godine)

76

3. Rezultati ocijenjenog linearnog Modela 1 u Ms Excel programu 77

4. Rezultati ocijenjenog linearnog Modela 2, ispuštena dummy varijabla Ft,

u Ms Excel programu 78

5. Logaritmirani podaci za zavisnu varijablu i nezavisne varijable, za

potrebe izračuna eksponencijalnog i polu-log modela, u Ms Excel

programu

79

6. Rezultati ocijenjenog eksponencijalnog Modela 3 u Ms Excel programu 80

7. Rezultati ocijenjenog polu-log Modela 4 kod kojeg je nezavisna

varijabla Yt u logaritamskom obliku, u Ms Excel programu 81

8. Rezultati ocijenjenog linearnog Modela 5, ispuštena nezavisna varijabla

Yt, u Ms Excel programu 82

9. Tablica sa izračunatim podacima za potrebe izrade Ramseyjevog RESET

testa u Ms Excel programu 83

10. Rezultati ocijenjenog modela koji se koristi za potrebe izrade

Ramseyjevog RESET testa u Ms Excel programu 84

11. Rezultati ocijenjenog eksponencijalnog Modela 6, gdje je ispuštena

nezavisna varijabla Yt, u Ms Excel programu 85

12. Rezultati ocijenjenog polu-log Modela 7, gdje je zavisna varijabla Dt u

logaritamskom obliku, u Ms Excel programu 86

13. Prikaz izračunate geometrijske sredine zavisne varijable Dt i

transformirane zavisne varijable Dt* i lnDt* za potrebe provedbe Box-

Cox testa, u Ms Excel programu

87

14. Rezultati ocijenjenih modela sa transformiranom zavisnom varijablom

Dt za potrebe provedbe Box-Cox testa, u Ms Excel programu 88

75

Prilog 1: Tablica sa podacima za zavisnu varijablu i nezavisne varijable, za razdoblje od

1996. do 2011. godine, u Ms Excel programu

Izvor: Obrada autora prema podacima iz Statističkog ljetopisa Republike Hrvatske,

Državni zavod za statistiku, Zagreb: http://www.dzs.hr/Hrv/publication/stat_year.htm

Godine

Indeks potrošnje

duhana u Hrvatskoj

(D2011 = 100)

Prosječni mjesečni

raspoloživi dohodak

po kućanstvu (u

HRK)

Prosječna mjesečna

potrošena sredstva

po kućanstvu (u

HRK)

Broj stanovnika od 20

do 59 godina starosti

(u tisućama)

Indeks potrošačkih

cijena na duhan

(P2011 = 100)

Zabrane

pušenja koje

propisuje

država

Dt Yt Xt Zt Pt Ft

1996. 143,50 4.283 3.798 2.457 46,50 0

1997. 139,21 4.291 3.834 2.465 44,80 0

1998. 132,38 4.595 4.407 2.453 49,10 0

1999. 120,75 4.461 4.827 2.459 52,50 0

2000. 124,53 4.939 4.884 2.469 60,70 0

2001. 122,61 4.873 5.095 2.449 63,70 0

2002. 116,27 5.207 5.395 2.462 65,00 0

2003. 116,44 5.168 5.466 2.461 65,70 0

2004. 116,91 5.719 5.710 2.464 69,20 0

2005. 116,45 5.765 5.807 2.476 73,40 0

2006. 99,41 6.006 5.788 2.469 74,70 0

2007. 110,78 6.454 6.167 2.473 77,00 0

2008. 97,02 6.606 6.210 2.431 80,80 0

2009. 97,28 7.237 6.349 2.437 91,30 1

2010. 106,17 7.248 6.264 2.457 93,60 1

2011. 100,00 6.768 6.245 2.442 100,00 1


76

Prilog 2: Tablica sa deflacioniranim podacima za zavisnu varijablu i nezavisne

varijable, za razdoblje od 1996. do 2011. godine, u Ms Excel programu (podaci

deflacionirani općim indeksom potrošačkih cijena 2011. godine)

Izvor: Obrada autora prema podacima iz Statističkog ljetopisa Republike Hrvatske,

Državni zavod za statistiku, Zagreb: http://www.dzs.hr/Hrv/publication/stat_year.htm

Indeks potrošnje

duhana u Hrvatskoj

(D2011 = 100)

Prosječni mjesečni

raspoloživi dohodak

po kućanstvu (u

HRK)

Prosječna mjesečna

potrošena sredstva

po kućanstvu (u

HRK)

Broj stanovnika od 20

do 59 godina starosti

(u tisućama)

Indeks potrošačkih

cijena na duhan

(P2011 = 100)

Zabrane

pušenja koje

propisuje

država

Godine Dt Yt Xt Zt Pt Ft

1996. 143,50 7.091 6.288 2.457 46,50 0

1997. 139,21 6.855 6.125 2.465 44,80 0

1998. 132,38 6.952 6.667 2.453 49,10 0

1999. 120,75 6.475 7.006 2.459 52,50 0

2000. 124,53 6.747 6.672 2.469 60,70 0

2001. 122,61 6.345 6.634 2.449 63,70 0

2002. 116,27 6.642 6.881 2.462 65,00 0

2003. 116,44 6.492 6.867 2.461 65,70 0

2004. 116,91 7.043 7.032 2.464 69,20 0

2005. 116,45 6.871 6.921 2.476 73,40 0

2006. 99,41 6.935 6.684 2.469 74,70 0

2007. 110,78 7.244 6.921 2.473 77,00 0

2008. 97,02 6.990 6.571 2.431 80,80 0

2009. 97,28 7.476 6.559 2.437 91,30 1

2010. 106,17 7.411 6.405 2.457 93,60 1

2011. 100,00 6.768 6.245 2.442 100,00 1

Opći indeksi

potrošačkih

cijena

1996. 1997. 1998. 1999. 2000. 2001. 2002 2003. 2004. 2005. 2006. 2007 2008 2009 2010. 2011.

60,40 62,60 66,10 68,90 73,20 76,80 78,40 79,60 81,20 83,90 86,60 89,10 94,50 96,80 97,80 100,00


77

Prilog 3: Rezultati ocijenjenog linearnog Modela 1 u Ms Excel programu

Izvor: obrada autora

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0,945569226

R Square 0,894101161

Adjusted R Square 0,841151741

Standard Error 5,700616397

Observations 16

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 5 2743,715604 548,7431208 16,88594823 0,000136028

Residual 10 324,9702731 32,49702731

Total 15 3068,685877

Coefficients Standard Error t Stat P-value

Intercept -313,487049 329,1173923 -0,952508303 0,363294571

Yt -0,000153948 0,005426162 -0,028371433 0,977924133

Xt -0,008943804 0,00697261 -1,28270531 0,228528451

Zt 0,224366947 0,139390887 1,609624212 0,138558053

Pt -0,91275963 0,15640123 -5,83601311 0,000164701

Ft 11,04256723 7,348296464 1,502738395 0,163810624

RESIDUAL OUTPUT

Observation Predicted Dt Residuals Standard Residuals DW numerator DW denominator

1 138,0082134 5,492661317 1,18006691 30,16932834

2 142,8533603 -3,642136039 -0,782492124 83,44452274 13,26515493

3 131,368522 1,00666711 0,216276678 21,61137072 1,01337867

4 126,6560912 -5,907535683 -1,269200298 47,80620026 34,89897785

5 124,3574732 0,172117482 0,036978458 36,96218261 0,029624427

6 117,5337884 5,073940617 1,09010716 24,02787005 25,74487339

7 117,0068496 -0,736874588 -0,158313296 33,76557335 0,542984159

8 116,2965806 0,146483751 0,031471197 0,780321955 0,021457489

9 112,2128657 4,695071862 1,008709371 20,6896538 22,04369979

10 112,0880742 4,360640624 0,93685873 0,111844253 19,01518665

11 111,4472859 -12,04208303 -2,587172756 269,0493434 145,0117638

12 108,070819 2,70676823 0,581533693 217,5286136 7,326594252

13 98,34828329 -1,325721647 -0,284823723 16,26097461 1,757537886

14 101,1904873 -3,914933747 -0,841101154 6,704019299 15,32670624

15 104,96565 1,202598633 0,258371447 26,18913766 1,446243472

16 97,28766489 2,712335114 0,582729707 2,279304242 7,356761771

807,2109326 324,9702731

DW = 807,2109326/324,9702731 2,483953147

78

Prilog 4: Rezultati ocijenjenog linearnog Modela 2, ispuštena dummy varijabla Ft, u Ms

Excel programu


SUMMARY OUTPUT



R Square 0,870186844



Observations 16

ANOVA


Regression 4 2670,33008 667,5825199 18,43429359 7,68481E-05

Residual 11 398,3557973 36,21416339

Total 15 3068,685877


Intercept -216,4416908 340,6767381 -0,635328646 0,538205924

Yt 0,001609931 0,00559247 0,287874751 0,778794051

Xt -0,024232001 0,006354383 -2,23971387 0,04672468

Zt 0,290237957 0,145180853 1,710351563 0,126777888

Pt -0,740422721 0,112263164 -6,595420026 3,88789E-05

RESIDUAL OUTPUT


1 138,4674768 5,033397868 0,976722786 25,33509409

2 143,1940988 -3,982874496 -0,77287041 81,29316734 15,86328925

3 130,1616568 2,213532292 0,429532392 38,39545709 4,899725207

4 123,1982829 -2,449727421 -0,475365678 21,74599115 6,001164439

5 124,2170248 0,312565867 0,060652905 7,630264209 0,097697421

6 118,0845099 4,523219098 0,877723414 17,72960064 20,45951101

7 116,5533991 -0,28342412 -0,054997996 23,10381903 0,080329232

8 115,8117748 0,63128954 0,122500723 0,836701079 0,398526483

9 112,3265827 4,581354867 0,889004566 15,60301609 20,98881242

10 112,7982972 3,650417534 0,708357669 0,866644318 13,32554817

11 113,9906176 -14,58541475 -2,830276346 332,5455791 212,7343234

12 110,1599456 0,617641573 0,119852357 231,1329216 0,381481113

13 103,9302336 -6,907671978 -1,340422672 56,63034404 47,71593215

14 98,25779849 -0,982244928 -0,190603053 35,11068572 0,964805098

15 102,4460143 3,722234353 0,722293608 22,1321253 13,85502858

16 96,0942953 3,905704703 0,757895735 0,033661369 15,25452922

884,7899781 398,3557973

DW = 884,7899781/398,3557973 2,221104811

79

Prilog 5: Logaritmirani podaci za zavisnu varijablu i nezavisne varijable, za potrebe

izračuna eksponencijalnog i polu-log modela, u Ms Excel programu

Izvor: Obrada autora

Godine lnDt lnYt lnXt lnZt lnPt

1996. 4,96634113 8,866590059 8,746410972 7,806696373 3,839452313

1997. 4,935992379 8,832679993 8,720068831 7,809947086 3,802208139

1998. 4,885640232 8,846725474 8,804950904 7,805067044 3,893859035

1999. 4,793710329 8,775642243 8,854494444 7,807510042 3,96081317

2000. 4,824543364 8,816892926 8,8056946 7,811568489 4,105943698

2001. 4,808990064 8,755430589 8,799980491 7,803435057 4,154184563

2002. 4,755914857 8,801105412 8,836574136 7,808729307 4,17438727

2003. 4,757402436 8,778397139 8,83445846 7,80832305 4,185098925

2004. 4,761386766 8,859804183 8,858229241 7,809541325 4,237000863

2005. 4,75745096 8,835105005 8,842363938 7,814399634 4,295923936

2006. 4,599204455 8,844384619 8,807412458 7,811568489 4,313480092

2007. 4,707524472 8,887866224 8,842378627 7,813187268 4,343805422

2008. 4,574943546 8,852303957 8,790486526 7,796057974 4,391976966

2009. 4,57754771 8,919485227 8,788575791 7,798523054 4,514150788

2010. 4,665025087 8,910726457 8,764819847 7,806696373 4,539030383

2011. 4,605170186 8,819960901 8,739536423 7,800572655 4,605170186

80

Prilog 6: Rezultati ocijenjenog eksponencijalnog Modela 3 u Ms Excel programu


SUMMARY OUTPUT



R Square 0,866105815



Observations 16

ANOVA


Regression 4 0,194101043 0,048525261 17,78860669 9,07574E-05

Residual 11 0,030006727 0,002727884

Total 15 0,22410777


Intercept -25,75365151 22,62262524 -1,138402429 0,279139138

lnYt -0,018902758 0,330820221 -0,057139066 0,955459139

lnXt -0,480332701 0,371351632 -1,593471361 0,172350135

lnZt 4,694519925 3,069860541 1,729229052 0,134441093

lnPt -0,416360449 0,065200506 -6,385846858 5,18098E-05

RESIDUAL OUTPUT

Observation Predicted lnDt Residuals Standard Residuals DW numerator DW denominator

1 4,927653855 0,038687276 0,864976806 0,001496705

2 4,971715382 -0,035723003 -0,798701092 0,00553689 0,001276133

3 4,869608986 0,016031247 0,358429395 0,002678502 0,000257001

4 4,830746921 -0,037036592 -0,828070534 0,002816196 0,001371709

5 4,812033179 0,012510185 0,279704872 0,002454883 0,000156505

6 4,757671512 0,051318552 1,147389066 0,001506089 0,002633594

7 4,75567336 0,000241497 0,005399435 0,002608866 5,83209E-08

8 4,75075175 0,006650686 0,148697191 4,10777E-05 4,42316E-05

9 4,721904347 0,039482419 0,882754766 0,001077923 0,001558861

10 4,728266046 0,029184914 0,652521354 0,000106039 0,000851759

11 4,724278421 -0,125073966 -2,796425386 0,023795802 0,015643497

12 4,701634223 0,005890249 0,13169521 0,017151626 3,4695E-05

13 4,626761387 -0,051817841 -1,15855226 0,003330224 0,002685089

14 4,587113281 -0,009565571 -0,213868697 0,001785254 9,15002E-05

15 4,626700531 0,038324556 0,856867053 0,002293464 0,001468772

16 4,584274793 0,020895393 0,467182821 0,000303776 0,000436617

0,06748661 0,030006727

DW = 0,06748661/0,030006727 2,249049345

81

Prilog 7: Rezultati ocijenjenog polu-log Modela 4 kod kojeg je nezavisna varijabla Yt u

logaritamskom obliku, u Ms Excel programu


SUMMARY OUTPUT


Multiple R 0,932757

R Square 0,870036

Adjusted R Square0,822776


Observations 16

ANOVA


Regression 4 2669,866437 667,4666093 18,40966605 7,73303E-05

Residual 11 398,8194399 36,25631272

Total 15 3068,685877


Intercept -295,89 446,4877142 -0,662704929 0,521163503

ln Y 10,19857 38,55037657 0,364551732 0,59624615

Xt -0,01426 0,00636782 -2,2400471 0,04669741

Zt 0,190459 0,145468101 1,798281419 0,107127717

Pt -0,73912 0,112105681 -6,593064157 3,90033E-05

RESIDUAL OUTPUT


1 138,4303 5,070587469 0,983367269 25,71085728

2 143,1965 -3,985299772 -0,772891381 82,00909373 15,88261427

3 130,1367 2,238482312 0,434121342 38,73546343 5,010803062

4 123,2111 -2,462591213 -0,477584029 22,10009229 6,064355483

5 124,2353 0,294338974 0,057082796 7,600664055 0,086635431

6 118,1242 4,483562054 0,869522161 17,54959002 20,10232869

7 116,5781 -0,308103869 -0,059752299 22,96006232 0,094927994

8 115,8461 0,596970129 0,115773742 0,819158942 0,356373335

9 112,3045 4,603394148 0,892761866 16,05143342 21,19123768

10 112,8127 3,636035417 0,7051566 0,935782914 13,22075356

11 114,0043 -14,59911178 -2,831287059 332,5205935 213,1340649

12 110,1171 0,660476943 0,128089972 232,8550481 0,436229792

13 103,9391 -6,916534555 -1,341362068 57,41110324 47,83845025

14 98,18518 -0,909622329 -0,176408124 36,0829945 0,827412781

15 102,4014 3,766850128 0,730526225 21,86939464 14,18915989

16 96,16943 3,830565948 0,742882989 0,004059706 14,67323548

889,5045348 398,8194399

DW = 889,5045348/398,8194399 2,230343975

82

Prilog 8: Rezultati ocijenjenog linearnog Modela 5, ispuštena nezavisna varijabla Yt, u

Ms Excel programu


SUMMARY OUTPUT



R Square 0,869208857



Observations 16

ANOVA


Regression 3 2667,328944 889,1096481 26,5831107 1,38321E-05

Residual 12 401,3569329 33,44641107

Total 15 3068,685877


Intercept -219,548148 327,2352171 -0,67091846 0,514979003

Xt -0,014745375 0,005861314 -2,515711514 0,02712194

Zt 0,196999118 0,117684888 1,792796955 0,101010366

Pt -0,725868384 0,096327875 -7,535392877 6,89955E-06

RESIDUAL OUTPUT


1 138,0057163 5,495158383 1,062332478 30,19676565

2 143,2262422 -4,015017851 -0,776189432 90,443452 16,12036834

3 129,740616 2,634573156 0,509319738 44,21706056 6,940975716

4 123,4613646 -2,712809089 -0,524444429 28,59449688 7,359333152

5 124,3993887 0,130202022 0,025170855 8,082712174 0,016952566

6 118,8423696 3,765359338 0,727925064 13,21436872 14,17793095

7 116,8137441 -0,543769124 -0,105122284 18,5685881 0,29568486

8 116,3230847 0,119979677 0,023194656 0,440562471 0,014395123

9 111,9378201 4,970117463 0,960830759 23,52383654 24,7020676

10 112,8852509 3,563463881 0,688894323 1,9786743 12,69827483

11 114,0680779 -14,66287504 -2,834649576 332,1994304 214,9999044

12 109,6796283 1,097958933 0,212259111 248,4038875 1,205513818

13 103,8083649 -6,785803233 -1,311841928 62,15370588 46,04712551

14 97,55371157 -0,27815801 -0,053773935 42,34944634 0,077371879

15 102,0946353 4,073613378 0,78751721 18,93791421 16,59432595

16 96,85199389 3,148006115 0,608577388 0,856748806 9,909942497

933,9648849 401,3569329

DW = 933,9648849/401,3569329 2,327018194

83

Prilog 9: Tablica sa izračunatim podacima za potrebe izrade Ramseyjevog RESET testa

u Ms Excel programu


Godine Dt Xt Zt Pt Dt2 Dt

3 Dt4 Dt

1996. 143,50 6.288 2.457 46,50 19045,57773 2628398,597 362734031 138,0057163

1997. 139,21 6.125 2.465 44,80 20513,75644 2938108,248 420814203,4 143,2262422

1998. 132,38 6.667 2.453 49,10 16832,62743 2183875,451 283337346,1 129,740616

1999. 120,75 7.006 2.459 52,50 15242,70854 1881885,596 232340163,6 123,4613646

2000. 124,53 6.672 2.469 60,70 15475,2079 1925106,402 239482059,5 124,3993887

2001. 122,61 6.634 2.449 63,70 14123,50882 1678471,256 199473501,4 118,8423696

2002. 116,27 6.881 2.462 65,00 13645,45081 1593976,199 186198327,8 116,8137441

2003. 116,44 6.867 2.461 65,70 13531,06003 1573974,642 183089585,7 116,3230847

2004. 116,91 7.032 2.464 69,20 12530,07556 1402589,344 157002793,6 111,9378201

2005. 116,45 6.921 2.476 73,40 12743,07987 1438505,768 162386084,6 112,8852509

2006. 99,41 6.684 2.469 74,70 13011,52639 1484199,806 169299819 114,0680779

2007. 110,78 6.921 2.473 77,00 12029,62086 1319404,344 144711777,9 109,6796283

2008. 97,02 6.571 2.431 80,80 10776,17662 1118657,274 116125982,5 103,8083649

2009. 97,28 6.559 2.437 91,30 9516,726642 928392,0059 90568085,97 97,55371157

2010. 106,17 6.405 2.457 93,60 10423,31455 1064164,497 108645486,2 102,0946353

2011. 100,00 6.245 2.442 100,00 9380,30872 908501,6028 87990191,67 96,85199389

84

Prilog 10: Rezultati ocijenjenog modela koji se koristi za potrebe izrade Ramseyjevog

RESET testa u Ms Excel programu


SUMMARY OUTPUT



R Square 0,893186442



Observations 16

ANOVA


Regression 6 2740,908619 456,8181032 12,54316104 0,000633532

Residual 9 327,7772578 36,41969531

Total 15 3068,685877


Intercept -75412,0473 104812,0913 -0,719497592 0,490094643

Xt -4,47219751 6,205363375 -0,720698731 0,489390186

Zt 59,93993333 82,94531511 0,722643988 0,488250668

Pt -220,4376769 305,5230246 -0,721509213 0,488915207

Dt2 -0,040340495 5,35541729 -0,753265206 0,47053544

Dt3 0,002363041 0,030109573 0,784814015 0,452724926

Dt4 -5,13503E-05 6,31136E-05 -0,813617669 0,436859378

RESIDUAL OUTPUT


1 141,3224489 2,17842575 0,46601402 4,745538749

2 140,1223436 -0,91111932 -0,194908813 9,54528874 0,830138415

3 132,9823001 -0,607110969 -0,129874623 0,092421078 0,368583728

4 125,0805212 -4,331965683 -0,926704407 13,87454264 18,76592668

5 125,8216243 -1,292033645 -0,276394912 9,241186797 1,669350939

6 114,9097683 7,697960657 1,646766061 80,81999754 59,25859828

7 115,2918811 0,978093877 0,20923617 45,15660955 0,956667632

8 114,5343053 1,908759085 0,408326285 0,86613773 3,643361245

9 111,7601109 5,147826632 1,101235323 10,49155857 26,50011903

10 113,221676 3,227038823 0,690335824 3,689425805 10,41377957

11 112,0783555 -12,67315269 -2,711070979 252,81609 160,608799

12 110,665701 0,111886235 0,02393497 163,4572202 0,01251853

13 101,4395021 -4,416940472 -0,944882416 20,51027134 19,50936313

14 99,6263465 -2,350792937 -0,502887219 4,268965637 5,526227431

15 102,8904678 3,277780833 0,701190675 31,68084268 10,74384719

16 97,94465618 2,055343818 0,43968404 1,494352256 4,22443821

648,0049106 327,7772578

DW = 648,0049106/327,7772578 1,976967271

85

Prilog 11: Rezultati ocijenjenog eksponencijalnog Modela 6, gdje je ispuštena nezavisna

varijabla Yt, u Ms Excel programu


SUMMARY OUTPUT



R Square 0,866066075



Observations 16

ANOVA


Regression 3 0,194092137 0,064697379 25,86547274 1,59258E-05

Residual 12 0,030015633 0,002501303

Total 15 0,22410777


Intercept -25,76147425 21,66233206 -1,189229035 0,257349361

lnXt -0,47363926 0,337438948 -1,403629492 0,185774622

lnZt 4,66743687 2,904353591 1,807048427 0,104021181

lnPt -0,417955416 0,056422905 -7,407548633 8,19065E-06

RESIDUAL OUTPUT

Observation Predicted lnDt Residuals Standard Residuals DW numerator DW denominator

1 4,928424722 0,037916409 0,847615849 0,001437654

2 4,9716403 -0,035647921 -0,796904134 0,005411711 0,001270774

3 4,870353541 0,015286692 0,341731786 0,002594335 0,000233683

4 4,830306471 -0,036596141 -0,818101466 0,002691828 0,001339278

5 4,811704448 0,012838916 0,287012112 0,002443825 0,000164838

6 4,756286061 0,052704002 1,178190373 0,001589225 0,002777712

7 4,75522062 0,000694237 0,015519572 0,002705016 4,81965E-07

8 4,749849517 0,007552918 0,1688444 4,70415E-05 5,70466E-05

9 4,722584264 0,038802502 0,867424338 0,000976536 0,001505634

10 4,728147329 0,029303631 0,655078441 9,02286E-05 0,000858703

11 4,724149843 -0,124945388 -2,793136141 0,02379276 0,01561135

12 4,702469402 0,00505507 0,113005363 0,016900119 2,55537E-05

13 4,626964086 -0,05202054 -1,162911671 0,003257625 0,002706137

14 4,588311477 -0,010763767 -0,240622458 0,001702121 0,000115859

15 4,627313112 0,037711975 0,843045755 0,002349898 0,001422193

16 4,58306278 0,022107406 0,494207883 0,000243503 0,000488737

0,066795772 0,030015633

DW = 0,066795772/0,030015633 2,225366052

86

Prilog 12: Rezultati ocijenjenog polu-log Modela 7, gdje je zavisna varijabla Dt u

logaritamskom obliku, u Ms Excel programu


SUMMARY OUTPUT


Multiple R 0,924927

R Square 0,85549



Observations 16

ANOVA


Regression 3 0,191722034 0,063907345 23,67981163 2,49977E-05

Residual 12 0,032385736 0,002698811

Total 15 0,22410777


Intercept 1,332881 2,939486973 0,453439924 0,658322561

Xt -0,00011 5,2651E-05 -2,248821738 0,043002617

Zt 0,001855 0,001236795 1,799611378 0,105569129

Pt -0,00614 0,000865294 -7,090390212 1,26446E-05

RESIDUAL OUTPUT

ObservationPredicted lnDt Residuals Standard Residuals DW numerator DW denominator

1 4,926308 0,040033485 0,861573127 0,00160268

2 4,96921 -0,033217787 -0,714890359 0,005365749 0,001103421

3 4,862044 0,023596674 0,507831378 0,003227883 0,000556803

4 4,815783 -0,022072237 -0,475023493 0,002085649 0,000487184

5 4,820015 0,004528602 0,097461464 0,000707605 2,05082E-05

6 4,768616 0,040374411 0,868910286 0,001284922 0,001630093

7 4,758078 -0,002163334 -0,046557777 0,00180946 4,68001E-06

8 4,753498 0,003904815 0,084036738 3,68224E-05 1,52476E-05

9 4,719769 0,041617424 0,895661569 0,001422241 0,00173201

10 4,728198 0,029253361 0,629570704 0,00015287 0,000855759

11 4,732884 -0,133679066 -2,87694887 0,026546976 0,017870093

12 4,700536 0,006988946 0,150411281 0,019787489 4,88454E-05

13 4,63708 -0,062136282 -1,337254308 0,004778297 0,003860918

14 4,585141 -0,007593247 -0,163416629 0,002974943 5,76574E-05

15 4,624734 0,0402912 0,867119489 0,00229292 0,001623381

16 4,574897 0,030273034 0,651515399 0,000100364 0,000916457

0,07257419 0,032385736

DW = 0,07257419/0,032385736 2,240930674

87

Prilog 13: Prikaz izračunate geometrijske sredine zavisne varijable Dt i transformirane

zavisne varijable Dt* i lnDt* za potrebe provedbe Box-Cox testa, u Ms Excel programu


Godine Dt Dt* lnDt*

1996. 143,50 1,24332828 0,217791882

1997. 139,21 1,20616165 0,187443131

1998. 132,38 1,1469325 0,137090984

1999. 120,75 1,04619637 0,045161081

2000. 124,53 1,07895622 0,075994115

2001. 122,61 1,06230472 0,060440815

2002. 116,27 1,0073928 0,007365609

2003. 116,44 1,00889249 0,008853187

2004. 116,91 1,01292027 0,012837518

2005. 116,45 1,00894145 0,008901711

2006. 99,41 0,8612721 -0,149344794

2007. 110,78 0,95980535 -0,041024776

2008. 97,02 0,84062829 -0,173605703

2009. 97,28 0,84282028 -0,171001539

2010. 106,17 0,91986886 -0,083524161

2011. 100,00 0,86642558 -0,143379062

DG = 115,416722

88

Prilog 14: Rezultati ocijenjenih modela sa transformiranom zavisnom varijablom Dt za

potrebe provedbe Box-Cox testa, u Ms Excel programu


Model 1

Dt* = f(Xt, Zt, Pt)

SUMMARY OUTPUT



R Square 0,869208857



Observations 16

ANOVA


Regression 3 0,20023459 0,066744864 26,5831107 1,38321E-05

Residual 12 0,0301296 0,0025108

Total 15 0,23036419


Intercept -1,902221309 2,83524962 -0,67091846 0,514979

Xt -0,000127758 5,0784E-05 -2,515711514 0,02712194

Zt 0,001706851 0,00119294 1,792796955 0,10101037

Pt -0,006289109 0,00083461 -7,535392877 6,8995E-06

Model 2

lnDt* = f(Xt, Zt, Pt)

SUMMARY OUTPUT



R Square 0,855490346



Observations 16

ANOVA


Regression 3 0,19172203 0,063907345 23,6798116 2,49977E-05

Residual 12 0,03238574 0,002698811

Total 15 0,22410777


Intercept -3,415668498 2,93948697 -1,161994773 0,26782797

Xt -0,000107872 5,2651E-05 -2,048821738 0,06300262

Zt 0,001854712 0,0012368 1,499611378 0,15955691

Pt -0,006135269 0,00086529 -7,090390212 1,2645E-05

89

IZJAVA

kojom izjavljujem da sam diplomski rad s naslovom EKONOMETRIJSKI

MODEL POTRAŽNJE DUHANSKIH PROIZVODA U REPUBLICI HRVATSKOJ

izradila samostalno pod voditeljstvom prof. dr. sc. Lovrić. U radu sam primijenila

metodologiju znanstveno – istraživačkog 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 korištenim bibliografskim

jedinicama. Rad je pisan u duhu hrvatskog jezika.

Također izjavljujem da sam suglasna s objavom diplomskog rada na službenim

stranicama Fakulteta.

Studentica

________________

Ana Sakač

ana sakač ekonometrijski model potraŽnje duhanskih ...oliver.efri.hr/zavrsni/349.b.pdf ·...

Documents