Predviđa li CROBEXturist dionički indeks promjene na hrvatskom turističkom tržištu?
Bibliographic record
Abstract
Analizom povezanosti CROBEXturist indeksa i broja dolazaka turista ispituje se potencijal financijskih tržišta za predviđanje turističke sezone u Hrvatskoj. Sukladno tome, glavni istraživački cilj je utvrditi je li CROBEXturist značajan prediktor turističke sezone u Hrvatskoj u narednom razdoblju od najviše godine dana. Empirijsko istraživanje provedeno je analizom odnosa između mjesečnog broja dolazaka turista i mjesečnih srednjih vrijednosti CROBEXturist indeksa u razdoblju od siječnja 2014. do studenog 2024. godine. Grangerovim testom uzročnosti utvrđeno je da promjene u CROBEXturist indeksu statistički značajno predviđaju turističke dolaske s vremenskim pomacima od 5, 10 i 11 mjeseci što ukazuje na srednjoročnu i dugoročnu prediktivnu moć ovog indeksa. Procijenjeni su različiti ARIMAX, SARIMA i SARIMAX modeli od kojih se, uzimajući u obzir najmanju prognostičku pogrešku, najreprezentativnijim pokazao SARIMAX model s pomakom od pet mjeseci kao egzogenom varijablom. Empirijska potvrda prediktivne moći CROBEXturist indeksa ključni je znanstveni doprinos rada i omogućuje razumijevanje povezanosti financijskih tržišta i realnog sektora u Hrvatskoj. Istraživanjem je potvrđeno da investitori vrlo dobro predviđaju turistička kretanja te da je tržište kapitala pouzdan izvor signala za turističke tvrtke o nadolazećim trendovima na turističkom tržištu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".