Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Τίτλος Εργασίας:

Σχετικά έγγραφα
OLS. University of New South Wales, Australia

Η Τουριστική Ζήτηση στην Ελλάδα

Supplementary Appendix

ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ SPATIAL ECONOMETRIC MODELS FOR VALUATION OF THE PROPERTY PRICES

( ) 2011 :, :, - 2 -

ΜΑΘΗΜΑ 4 ο. Μοναδιαία ρίζα

ΜΑΘΗΜΑ 3ο. Υποδείγματα μιας εξίσωσης

/

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: Mετακύλιση τιμών βασικών προϊόντων και τροφίμων στην περίπτωση του Νομού Αιτωλοακαρνανίας

ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ & ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ-ΜΕΡΟΣ 7 ΕΛΕΓΧΟΙ. (TEST: Unit Root-Cointegration )

Σηµαντικές µεταβλητές για την άσκηση οικονοµικής ολιτικής µίας χώρας. Καθοριστικοί αράγοντες για την οικονοµική ανά τυξη.

Chapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment

ΔΗΜΟΣΙΕΣ ΔΑΠΑΝΕΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ ΜΕ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗΣ

Table 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed

Ερωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις)

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 3ο

Προβλέψεις ισοτιμιών στο EViews

1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]

:JEL. F 15, F 13, C 51, C 33, C 13

«ΑΝΑΠΣΤΞΖ ΓΠ ΚΑΗ ΥΩΡΗΚΖ ΑΝΑΛΤΖ ΜΔΣΔΩΡΟΛΟΓΗΚΩΝ ΓΔΓΟΜΔΝΩΝ ΣΟΝ ΔΛΛΑΓΗΚΟ ΥΩΡΟ»

ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ TUTORIAL 3 ΣΤΑΣΘΜΟΤΗΤΑ ΔΘΑΔΘΚΑΣΘΕΣ ΜΟΝΑΔΘΑΣ ΡΘΖΑΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ

SECTION II: PROBABILITY MODELS

ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΣ ΜΕΤΑΒΙΒΑΣΗΣ ΤΙΜΩΝ ΣΤΟΝ ΤΟΜΕΑ ΤΟΥ ΞΥΛΟΥ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies

Οικονοµετρική ιερεύνηση των Ελλειµµάτων της Ελληνικής Οικονοµίας

Χρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και

ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ΦΟΡΩΝ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ

Καμπύλη Phillips (10.1, 11.5, 12.1, 12.5, 18.3, 18.8, 18.10)

Η ΑΙΤΙΑΚΗ ΣΧΕΣΗ ΤΗΣ ΕΓΧΩΡΙΑΣ Ι ΙΩΤΙΚΗΣ ΚΑΤΑΝΑΛΩΣΗΣ ΩΣ ΠΡΟΣ ΤΙΣ ΤΙΜΕΣ ΧΟΝ ΡΙΚΗΣ ΠΩΛΗΣΗΣ: Η περίπτωση της Ευρωπαϊκής Ένωσης.

Μεταπτυχιακή διατριβή Η ΜΑΚΡΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΑΠΟ ΔΙΑΤΑΡΑΧΕΣ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΟΥ ΠΕΤΡΕΛΑΙΟΥ ΣΕ ΧΩΡΕΣ ΠΟΥ ΕΙΣΑΓΟΥΝ ΚΑΙ ΕΞΑΓΟΥΝ ΠΕΤΡΕΛΑΙΟ

STR. Consumption Price Index CPI CPI CPI CPI CPI. No General Serial No JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY Arts & Social Sciences CPI


Research on Economics and Management

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Ειδικά Θέµατα Οικονοµετρίας. Νικόλαος ριτσάκης Καθηγητής

Global energy use: Decoupling or convergence?

The role of Monetary and Financial policy in economic growth. Abstract

ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΔΗΜΙΟΥΡΓΙΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΩΝ - ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ

NOB= Dickey=Fuller Engle-Granger., P. ( ). NVAR=Engle-Granger/Dickey-Fuller. 1( ), 6. CONSTANT/NOCONST (C) Dickey-Fuller. NOCONST NVAR=1. TREND/NOTREN

: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM

ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΤΙΚΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ & ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ

Η ΖΗΤΗΣΗ ΧΡΗΜΑΤΟΣ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑ Α

Forecasting the Number of International Tourists in Thailand by using the SARIMA Intervention Model

Πανεπιστήµιο Μακεδονίας Οικονοµικών και Κοινωνικών Επιστηµών Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής

C32,B22, Q1,E52 :JEL.

Επιτόκια, Πληθωρισμός και Έλλειμμα (10.2, 12.6, 18.2, 18.6, 18.7)

ΧΡΗΜΑΤΙΣΤΗΡΙΑΚΗ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΛΛΑ Α ΜΕ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΑΙΤΙΟΤΗΤΑΣ

Η ΤΟΥΡΙΣΤΙΚΗ ΖΗΤΗΣΗ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ LAB 2


ΑΙΤΙΑΚΕΣ ΣΧΕΣΕΙΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΟΥ ΕΛΛΕΙΜΜΑΤΟΣ ΙΣΟΖΥΓΙΟΥ ΤΡΕΧΟΥΣΩΝ ΣΥΝΑΛΛΑΓΩΝ ΚΑΙ ΤΩΝ ΗΜΟΣΙΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΛΛΕΙΜΜΑΤΩΝ: Μια Εµπειρική Έρευνα για την Ελλάδα

: , : (1) 1993, , ; (2) , (Solow,1957), ( ) (04AJ Y006)

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review

ΗΜΟΣΙΕΣ ΑΠΑΝΕΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΛΛΑ Α ΜΕ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗΣ

HW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)

ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΕΣ ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗΣ

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΣΧΕΣΗΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΟΥ ΑΚΑΘΑΡΙΣΤΟΥ ΕΘΝΙΚΟΥ ΠΡΟΪΟΝΤΟΣ ΚΑΙ ΤΩΝ ΕΚΠΟΜΠΩΝ CO 2 ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ: Σαχτούρη 11, Πάτρα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

Βήματα για την επίλυση ενός προβλήματος

«ΣΠΟΥΔΑΙ», Τόμος 54, Τεύχος 1ο, (2004) / «SPOUDAI», Vol. 54, No 1, (2004), University of Piraeus, pp ΣΠΟΥΔΑΙ / SPOUDAI

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude

«Οι στρατηγικές των start-up επιχειρήσεων του τουρισμού στην Ελλάδα. Η περίπτωση των ξενοδοχειακών start-ups»

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ

Cite as: Pol Antras, course materials for International Economics I, Spring MIT OpenCourseWare ( Massachusetts

Περίληψη (Executive Summary)

ΜΑΚΡΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ ΥΠΟ ΕΙΓΜΑΤΑ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΚΕΣ Μάθηµα 1ο. Νικόλαος ριτσάκης Καθηγητής Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής Πανεπιστήµιο Μακεδονίας

ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ

Χρονολογικές Σειρές (Time Series) Lecture notes Φ.Κουντούρη 2008

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΠΟΥΔΕΣ

Stabilization of stock price prediction by cross entropy optimization

ΕΙΣΑΓΩΓΕΣ-ΕΞΑΓΩΓΕΣ-ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ Έλεγχος οικονομετρικού υποδείγματος για την Πολωνία την περίοδο και αξιολόγηση αποτελεσμάτων

Β Ι Ο Γ Ρ Α Φ Ι Κ Ο Σ Η Μ Ε Ι Ω Μ Α ΕΛΕΝΗ ΣΦΑΚΙΑΝΑΚΗ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΕΞΑΓΩΓΕΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: Μια εµπειρική έρευνα για δύο νέα µέλη της Ε.Ε

Η ΕΠΙ ΡΑΣΗ ΤΟΥ ΟΓΚΟΥ ΤΩΝ ΣΥΝΑΛΛΑΓΩΝ ΣΤΗ ΙΑΜΟΡΦΩΣΗ ΤΟΥ ΕΙΚΤΗ ΤΙΜΩΝ ΤΟΥ Χ.Α.Α

Homework 8 Model Solution Section

MIA MONTE CARLO ΜΕΛΕΤΗ ΤΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ RIDGE ΚΑΙ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΑΓΓΕΛΙΚΗ Φ. ΝΙΚΟΛΑΟΥ 1. ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ: ΑΓΓΕΛΙΚΗ ΝΙΚΟΛΑΟΥ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: 05/11/1957

The Impact of Stopping IPO in Shenzhen A Stock Market on Guiding Pattern of Information in China s Stock Markets

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

1. Panel Data.


Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Μάρκετινγκ Αθλητικών Τουριστικών Προορισμών 1

ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ. Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο. την απόκτηση του διπλώματος

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. 1.3.Ξένες γλώσσες Αγγλικά πολύ καλά 1.4.Τεχνικές γνώσεις

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

ΕΞΑΓΩΓΕΣ, ΕΠΕΝ ΥΣΕΙΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΛΛΑ Α ΜΕ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΑΙΤΙΟΤΗΤΑΣ

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

MSM Men who have Sex with Men HIV -

Μοντελοποίηση των αποδόσεων των κρατικών ομολόγων των χωρών της Ευρωζώνης

ΣΥΓΧΡΟΝΕΣ ΤΑΣΕΙΣ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΚΑΙ ΧΑΡΤΟΓΡΑΦΗΣΗ ΤΩΝ ΚΙΝΔΥΝΩΝ

Akaike Information Criteria. Best Linear Unbiased Estimator. Census and Economic Information Centre. Durbin Watson statistics

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Παναγιώτης Μερκούρης ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΣΤΟ ΟΡΟΣ ΠΗΛΙΟ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ

ΣΔΥΝΟΛΟΓΗΚΟ ΔΚΠΑΗΓΔΤΣΗΚΟ ΗΓΡΤΜΑ ΗΟΝΗΧΝ ΝΖΧΝ «ΗΣΟΔΛΗΓΔ ΠΟΛΗΣΗΚΖ ΔΠΗΚΟΗΝΧΝΗΑ:ΜΔΛΔΣΖ ΚΑΣΑΚΔΤΖ ΔΡΓΑΛΔΗΟΤ ΑΞΗΟΛΟΓΖΖ» ΠΣΤΥΗΑΚΖ ΔΡΓΑΗΑ ΔΤΑΓΓΔΛΗΑ ΣΔΓΟΤ

( ) , ) , ; kg 1) 80 % kg. Vol. 28,No. 1 Jan.,2006 RESOURCES SCIENCE : (2006) ,2 ,,,, ; ;

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Transcript:

: : : ( ) 2010

: : : ( ) :, :,, 2

3

... 6... 6... 7... 8... 9 ABSTRACT... 10 1... 11 1.1.... 11 1.2.... 13 1.3.... 13 1.4.... 14 2... 15 2.1.... 15 2.2.... 16 2.2.1.... 17 2.2.2.... 22 2.2.3.... 23 2.2.4. -... 24 2.2.5.... 25 2.3.... 26 2.4.... 34 3... 34 3.1.... 34 3.2.... 35 3.3.... 36 3.3.1.... 36 3.3.1.1.... 37 3.3.1.2.... 37 3.3.1.3. R2... 38 3.3.1.4. F-STATISTIC ( WALD )... 38 3.3.1.5. Durbin-Watson... 39 3.3.2. RESIDUAL TESTS... 39 3.3.2.1. ( Jarque Bera)... 39 3.3.2.2. (BREUSCH-GODFREY)... 40 3.3.2.3. White (Heteroskedasticity).. 42 3.3.2.4. Arch... 42 3.3.3. STABILITY TESTS... 44 3.3.3.1. RAMSEY... 44 3.3.3.2.CHOW BREAKPOINT TEST... 45 3.3.3.3. CHOW FORECAST TEST... 46 3.3.3.4. CUSUM... 46 3.4.... 47 4..48 4.1.... 48 4.2.... 48 4

4.3.... 49 5... 49 5.1.... 49 5.2.... 50 5.3.... 56 5.3.1. Dickey-Fuller (DF)... 57 5.3.1.1. LAAR... 59 5.3.1.2. LGDP... 61 5.3.1.3. CPI... 62 5.3.2. Phillips - Perron (PP)... 64 5.3.2.1. LAAR... 64 5.3.2.2. LGDP... 65 5.3.2.3. CPI... 66 5.3.4. DF/ADF PP... 67 5.4.... 68 6 ( )... 68 6.1.... 68 6.2. Engel Granger... 69 6.3.... 71 6.4.... 71 7 ( )... 72 7.1.... 72 7.2.... 72 7.3.... 73 7.4.... 74 8 (VAR )... 75 8.1.... 75 8.2. Johansen... 75 8.3.... 77 8.4.... 81 9... 81 9.1.... 81 9.2. Granger... 81 9.3.... 83 9.4.... 84 10... 84 10.1.... 84 10.2.... 87 10.3.... 89... 91... 95 5

3.1: OLS... 36 3.2: Jarque-Bera... 39 3.3: Breusch-Godfrey... 40 3.4: Breusch-Godfrey... 41 3.5: White... 42 3.6: ARCH... 43 3.7: ARCH... 44 3.8: Ramsey Reset... 45 3.9: Chow Breakpoint... 45 3.10: Chow Forecast... 46 5.1 : DF/ADF LAAR... 60 5.2 : DF/ADF LGDP... 61 5.3 : DF/ADF CPI... 63 5.4 : PP LAAR... 65 5.5 : PP LGDP... 65 5.6 : PP CPI... 66 5.7 : DF/ADF PP LAAR... 67 5.8 : DF/ADF PP LGDP... 67 5.9 : DF/ADF PP CPI... 67 6.1: DF/ADF... 71... 71 7.1:... 74 8.1: VAR... 78 8.2: VAR... 79 8.3: -... 80 8.4:... 80 9.1: Granger... 83 3.1: CUSUM... 46 3.2: CUSUM 47 5.1: LAAR... 52 5.2: LGDP... 52 5.3: CPI... 53 5.4: D(LAAR)... 54 5.5: D(LGDP)... 55 5.6: D(CPI)... 55 9.1.: Granger... 84 6

....,,.,,...,. 7

,,,...,,.,,. 8

..,, ( ) ( ). 1960-2008.., Dickey-Fuller Phillips- Perron. Engle-Granger. Johansen,.,., Granger,. 9

:,, ( ), ( ),,, ABSTRACT The purpose of this paper is to examine the tourist demand of Greece and to investigate the existence of long-run and short-run relationship between the demand and the factors that have an influence on her. Cointegration and error correction techniques were used to construct an economic tourist demand model for Greece. Demand is defined by tourists arrivals in Greece while two economic variables were used as dependent variables, which are Gross National Product and Consumer Price Index. Data, that were used, are annual and cover the time period between 1960-2008. But the method of cointegration requires that all variables of the model be integrated of the same order. Therefore, the best for the stationarity of the model s variables is done with unit root tests of Dickey-Fuller and Phillips-Perron. The results of cointegration test with the Engle-Granger s procedure show that there is a long-run relationship between the economic variables and tourist arrivals. With Johansen s maximum likelihood analysis, one cointegrated vector turns up, which demonstrates that there is a long-run relationship between variables. Then, the error correction mechanism is applied and demonstrates that there is a short-run relationship between variables. Finally, the causal relationship among the three variables is investigated by using Granger test, which leads to the conclusion that tourist arrivals cause Gross National Product. 10

1 1.1.,.,. 2001-2003,, SARS. 2004 763, ( 11% 2003),, 2020 1,56., 54,5% 2004 (WTO, 2005)., (Papatheodorou, 1999).., (Dritsakis and Athanasiadis, 2000). 11

,,,,, (Lim, 1997)... (Seddighi and Theocharous, 2002).,,,,,., 1950 (Buhalis, 2001). 2000 15 10 12

( ), 2003 13 (SETE, 2005).,.. 1.2..,. 1.3.. : ( ) 13

( ).. 1.4...,,,... Dickey-Fuller (DF) Phillips-Perron (PP). 14

Engel- Granger.,,., Johansen., Granger.,. 2 2.1..,,, 15

..,,,. 2.2...,,....,. Song and Witt 16

(Proenca and Soukiazis, 2005)... (Crouch, 1992).,,., : 2.2.1.. 17

(, 1997). (Kwack, 1972, Proenca and Soukiazis, 2005).,.,.,,.,.....,,,,.,, (Crouch, 1992). 18

.,,.,,. (Lim, 1997).,,,.,.,, ( ) (Crouch,1992):, 19

,,,.., (Proenca and Soukiazis, 2005).. (tourist price index TPI). Gonzalez and Moral (1995),., (Loeb, 1982, Martin and Witt, 1987, Morley, 1994). (Witt and Witt, 1995)., (Papatheodorou, 1999). 20

.,., (Walsh, 1996).,,.., ( ) ( ).., (Uysal and Crompton,1984).,., 21

, ( ), ( ) (Proenca and Soukiazis, 2005)..,., (Crouch, 1992). 2.2.2.,.,,..,., (Seddighi et al. 2001).,,. 22

1986, (, 1997).,. 2.2.3..,. (, 1996)., (, 1997). Song et al.(2000),,,,. Gray, (wanderlust) 23

(sunlust),., (Summary, 1987). 2.2.4. - Walsh (1996),,,,.,,.... 24

, (, 1996)., (Munoz and Amaral, 2000).,.,,.,., (Guthrie, 1961). 2.2.5.,,,,.. (,, ) (, 1997). 25

2.3.,,,.,,,,... 50. Li et al. (2005) Guthrie (1961).. Crouch, 300 1961-1993, 120.,. 26

. Stucka (2002) Q= f (Y, P), Q,.. Crouch (1992) (Gunadhi and Boey, 1986, Walsh, 1996, Akis, 1998, Uysal and Crompton, 1984, Martin and Witt, 1988) (Kwack, 1972, Smeral et al., 1992, Gonzalez and Moral, 1995, Papatheodorou, 1999). (Luzzi and Fluckiger, 2003, Munoz and Amaral, 2000)., Witt and Witt (1995).,,. Lim (1997) 100 1961-1994 27

, 84%, 73% 55%. Lim and McAleer (2002)., Kwack (1972),.. (OLS) 1960-1967, Kwack,. Kwack.., Loeb(1982). Kwack,. 28

,. Loeb Kwack,,.. Uysal and Crompton (1984). Loeb Kwack :,, Loeb Kwack,.,,. (OLS), 1960-1980,.,, 29

.,,, 7 11 9 11, (Kwack, 1972, Loeb, 1982). 6 ( 0.6).. 1988, Martin and Witt. 1965-1980.,,, ( ),. 30

,, 61%.. Witt and Witt (1995), 1992,. 5%,.,. (OLS),, (Kulendran and Witt, 2001)., 1992,,,.. 31

o Kulendran and King (1997) Song et al. (2000). Lim and McAleer (2000), Dickey-Fuller. Song et al. (2000) 12 Engle-Granger.,.,. Kulendran and Witt (2001) 1978-1995.,,,. Dickey- Fuller Johansen (1988), 32

.,,. Daniel and Ramos (2002),.,,,,,., Lim and McAleer (2002),,.. Dritsakis (2004a), Dritsakis Gialitaki (2004a, 2004b),,. Johansen,,. 33

, Katafono and Gounder (2004),. Dickey-Fuller Phillips- Perron.,.. 2.4.,,. 3 3.1.. 34

3.2., (..... ) VAR. VAR ( Granger). VAR... VAR. : AAR= F(CPI, GDP) : AAR: CPI: ( ) GDP: ( ) 35

3.3.,, : log (AAR t ) = 0 + 1* CPI t + 2* log(gdp t ) + u t : log (AAR t ): CPI t : log(gdp t ): u t : 3.3.1. 3.1: OLS 36

3.3.1.1..,. 3.3.1.2. H o : = 0 ( ) H : 0 ( ) 1 H o : 1 =0 ( ) H : 1 0 ( ) 2 H o : 2 =0 ( ) H : 2 0 ( ), [prob] =[0.00] <0.05 2., H H, 5%. 1,, [prob] =[0.31] H o. 37

3.3.1.3. R2, R 2. 0 1..,, 0.97.. 97%. 3.3.1.4. F-STATISTIC ( WALD ) F-statistic. : H o : 1 = 2 =0 ( ) H : 1, 2 0 ( ) [Prob(F-Statistic)] = [0.00] <0.05, H. 38

3.3.1.5. Durbin-Watson.. DW. 0 4 2. 0.603. 3.3.2. RESIDUAL TESTS 3.3.2.1. ( Jarque Bera) H o : H : 3.2: Jarque-Bera 39

Jarque - Bera [prob]=[0.785] >0.05. H o. 3.3.2.2. (BREUSCH-GODFREY) H o : H : 3.3: Breusch-Godfrey i j. 40

Breusch-Godfrey F-statistic = 30.49 [Prob] = [0.00] < 0,05. H o : H : 3.4: Breusch-Godfrey F-statistic = 16.57 [Prob] = [0.00] < 0,05. 41

3.3.2.3. White (Heteroskedasticity) u t t.. White. 3.5: White F- statistic = 1.68 [Prob] = [0.171] > 0,05. 3.3.2.4. Arch, 42

. Engle (1982). ARCH. : 3.6: ARCH F-statistic = 29.04 [Prob] = [0.00] < 0.05 ARCH. 43

3.7: ARCH F-statistic = 16.141 [Prob] = [0.00] < 0.05 ARCH. 3.3.3. STABILITY TESTS 3.3.3.1. RAMSEY RAMSEY RESET. 44

3.8: Ramsey Reset F-statistic = 51.19 [prob] = [0.00] < 0.05. 3.3.3.2.CHOW BREAKPOINT TEST break point 1973. 3.9: Chow Breakpoint F-statistic = 16.22 [Prob] = [0.00] < 0.05, (1960-1973, 1973-2008). 45

3.3.3.3. CHOW FORECAST TEST 1973. 3.10: Chow Forecast F-statistic = 1.613 [Prob] = [0.213] > 0.05,. 3.3.3.4. CUSUM 3.1: CUSUM 46

CUSUM ( ). 3.2: CUSUM CUSUM, CUSUM,, ( ). 3.4... OLS, 47

R 2 Durbin- Watson, R 2 > Durbin- Watson (0.97> 0.603).. 4 4.1.,. 4.2.. : AAR= : CPI= ( ) GDP= ( ) ( ) Laspeyres 2000 100. ( )., World Development Indicators database CIA World Factbook. 48

1960-2008..,, (Akis, 1998)., ( ) L,.. 4.3.. 5 5.1.., 49

( (Y t ) = ), (Var(Y t ) = E(Y t - ) 2 = 2 ) (Cov(Y t, Y t+ ) = E[(Y t - ) (Y t+ - )] = ). (Dritsakis, 2004b)....,. 3, OLS, R 2 Durbin- Watson, R 2 > Durbin- Watson (0.974901> 0.603447).. 5.2. 50

, (, 2002). : : ( ) k = 0. :. k. ( ) ( ), Box Pierce, Ljung Box, Bartlett.,. Box Pierce(1970), Ljung Box(1978), Bartlett(1946)..,. 51

. : 5.1: LAAR 5.2: LGDP 52

5.3: CPI 5.1, 5.2 5.3 : Bartlett,,. probabilities Box- Pierce 5%,. : 53

5.4: D(LAAR) Bartlett,, LAAR. probabilities Box- Pierce 5%, LAAR. 54

5.5: D(LGDP) 5.6: D(CPI) 55

: 5.5 5.6 Bartlett,, CPI LGDP. probabilities Box- Pierce 5%, CPI LGDP. 5.3.,. f(x) = 1-1 x - 2 x 2-3 x 3 -...- n x n = 0,. : : = 1 2 =0 Yt ( ). : < 1 2 <0 Yt ( ). 2 = -1 v Dickey-Fuller (DF), Phillips-Perron (PP). 56

5.3.1. Dickey-Fuller (DF). Dickey-Fuller.,. : t = 2 t-1 + t t t. 0, : t = 0 + 2 t-1 + t., t, : t = 0 + 1 t+ 2 t-1 + t. H 0 t-student 2 Mackinnon Dickey- Fuller (1979) (Dritsakis, 2004c). Dickey-Fuller, 57

t.,, Dickey-Fuller (ADF), DF. Dickey-Fuller Dickey-Fuller, (Dritsakis, 2004d). ADF : t = 2 t-1 + ρ β i Χt i i= 1 t t = 0 + 2 t-1 + ρ β i Χt i i= 1 t t = 0 + 1 t + 2 t-1 + ρ β i Χt i i= 1 t, Dickey-Fuller.. 58

Dickey-Fuller. Lagrange (LM). Akaike (AIC, 1973) Schwartz (SCH, 1978).. Mackinnon., Akaike Schwartz. Akaike Schwartz. 5.3.1.1. LAAR Dickey-Fuller Dickey-Fuller LAAR : =0 =1 =2 =0 =1 =2 DF/ADF 3,173-5,080 Level 1% -2,614-2,615 Level 5% -1,947-1,947 Level 10% -1,612-1,612 1 LM(1) 1,221 1,454 [Prob] [0.274] [0.234] AIK -1,180-1,112 SCH -1,141-1,073 59

2 3 DF/ADF -3,797-5,881 Level 1% -3,574-3,577 Level 5% -2,923-2,925 Level 10% -2,599-2,600 LM(1) 0,061 0,339 [Prob] [0,804] [0.562] AIK -1,442-1,195 SCH -1,364-1,117 DF/ADF -1,325-7,107 Level 1% -4,161-4,165 Level 5% -3,506-3,508 Level 10% -3,183-3,184 LM(1) 0,095 1,697 [Prob] [0,759] [0,199] AIK -1,401-1,347 SCH -1,284-1,229 5.1 : DF/ADF LAAR 5.1 LAAR DF/ADF (1 3 ) (. ) LAAR t-statistic 2 MacKinnon. Akaike Schwartz (AIK= -1.347, SCH=-1.229),,, ([Prob]=[0.199] 1%, 5% 10%) 1%, 5% 10% (tstat= -7.107 < -4.165, t-stat = -7.107 < -3.508, t-stat = -7.107 < -3.184 ). LAAR : 60

2 LAARt = δ0 + δ1t + δ2 LAARt 1 5.3.1.2. LGDP Dickey-Fuller Dickey-Fuller LGDP : =0 =1 =2 =0 =1 =2 DF/ADF 2,109-2,748 Level 1% -2,615-2,615 Level 5% -1,947-1,947 1 Level 10% -1,612-1,612 LM(1) 1,420 3,391 [Prob] [0,239] [0,072] AIK -2,524-2,472 SCH -2,445-2,433 DF/ADF -2,478-3,629 Level 1% -3,577-3,577 Level 5% -2,925-2,925 Level 10% -2,600-2,600 2 LM(1) 0,754 1,283 [Prob] [0,389] [0,263] AIK -2,623-2,535 SCH -2,505-2,457 DF/ADF -0,786-4,461 Level 1% -4,165-4,165 Level 5% -3,508-3,508 3 Level 10% -3,184-3,184 LM(1) 0,783 0,354 [Prob] [0,381] [0,554] AIK -2,581-2,609 SCH -2,424-2,491 5.2 : DF/ADF LGDP 5.2 LGDP 61

DF/ADF (. ) LGDP t-statistic 2 MacKinnon. Akaike Schwartz (AIK= -2.609, SCH=-2.491),,, ([Prob]=[0.554] 1%, 5% 10%) 1%, 5% 10% (tstat = -4,461< -4.165, t-stat = -4,461 < -3.508, t-stat = -4,461< -3.184 ). LGDP : 2 LGDPt = δ0 + δ1t + δ2 GDPt 1 5.3.1.3. CPI Dickey-Fuller Dickey-Fuller CPI : =0 =1 =2 =0 =1 =2 DF/ADF -1,213-1,902 Level 1% -2,615-2,615 Level 5% -1,947-1,947 1 Level 10% -1,612-1,612 LM(1) 3,019 2,022 [Prob] [0,089] [0,161] AIK 3,253 3,243 SCH 3,332 3,282 62

2 3 DF/ADF -2,276-1,868 Level 1% -3,581-3,577 Level 5% -2,926-2,925 Level 10% -2,601-2,600 LM(1) 0,728 1,995 [Prob] [0,398] [0,164] AIK 3,235 3,285 SCH 3,394 3,364 DF/ADF -1,464-2,130 Level 1% -4,165-4,165 Level 5% -3,508-3,508 Level 10% -3,184-3,184 LM(1) 4,654 2,008 [Prob] [0,036] [0,163] AIK 3,294 3,300 SCH 3,451 3,418 5.3 : DF/ADF CPI 5.3 CPI DF/ADF (. ) CPI 1 10%, t-statistic 2 MacKinnon. CPI 1% 5% t-statistic 2 MacKinnon (t-stat = -1.902 > - 2.615, t-stat = -1.902 > -1.947 )..,,, ([Prob]=[0.161] 1%, 5% 10%) 10% (t-student= - 1.902 <-1.612). Akaike Schwartz AIK= 3.243 SCH=3.282. 63

CPI : 2 CPIt = δ CPI 2 t 1 5.3.2. Phillips - Perron (PP) Dickey-Fuller. Phillips-Perron u t (, 2002). Phillips - Perron Dickey-Fuller, Phillips Perron Dickey-Fuller, t-. Phillips Perron Dickey-Fuller., (Dritsakis, 2004e). 5.3.2.1. LAAR Phillips Perron LAAR : 64

PP 2,762-5,207-1,136-5,079-5,873-9,953 Level 1% -2,614-3,574-4,161-2,615-3,577-4,165 Level 5% -1,947-2,923-3,506-1,947-2,925-3,508 Level 10% -1,612-2,599-3,183-1,612-2,6-3,184 D-W statistic 1,64 2,072 2,088 2,112 2,019 2,033 Bandwidth 3 7 8 3 1 12 5.4 : PP LAAR 5.4 LAAR, t- statistic 2 MacKinnon (1%, 5% 10%)., D- W statistic 1.8 DW 2.2. 5.3.2.2. LGDP Phillips Perron LGDP : PP 3,524-3,085-0,508-2,576-3,53-4,464 Level 1% -2,614-3,574-4,161-2,615-3,577-4,165 Level 5% -1,947-2,923-3,506-1,947-2,925-3,508 Level 10% -1,612-2,599-3,183-1,612-2,6-3,184 D-W statistic 0,868 1,169 1,237 2,394 2,175 2,04 Bandwidth 4 3 2 3 1 3 5.5 : PP LGDP 65

5.5 LGDP, t-statistic 2 MacKinnon (1%, 5% 10%),, 5% 10%., D-W statistic=2.04 1.8 DW 2.2. 5.3.2.3. CPI Phillips Perron CPI : PP -0,649-1,289-0,556-1,855-1,819-2,085 Level 1% -2,614-3,574-4,161-2,615-3,577-4,165 Level 5% -1,947-2,923-3,506-1,947-2,925-3,508 Level 10% -1,612-2,599-3,183-1,612-2,6-3,184 D-W statistic 0,317 0,32 0,384 2,346 2,346 2,34 Bandwidth 5 5 5 2 2 2 5.6 : PP CPI 5.6 CPI, t-statistic 2 MacKinnon 10% 1 ( ). 66

5.3.4. DF/ADF PP [t 2= -5,881 ] Dickey-Fuller [t 2 =-7,107 ] [t 2= -5,873] Phillips-Perron [t 2 =-9,953] 1% -3,577-4,165-3,577-4,165 5% -2,925-3,508-2,925-3,508 10% -2,600-3,184-2,6-3,184 5.7 : DF/ADF PP LAAR [t 2= -3,629 ] Dickey-Fuller [t 2 =-4,461 ] [t 2= -3,53] Phillips-Perron [t 2 =-4,464] 1% -3,577-4,165-3,577-4,165 5% -2,925-3,508-2,925-3,508 10% -2,600-3,184-2,6-3,184 5.8 : DF/ADF PP LGDP [t 2= -1,868 ] Dickey-Fuller [t 2 =-2,130 ] [t 2= -1,819] Phillips-Perron [t 2 =-2,085] 1% -3,577-4,165-3,577-4,165 5% -2,925-3,508-2,925-3,508 10% -2,600-3,184-2,6-3,184 5.9 : DF/ADF PP CPI 5.7 5.8 (ADF/DF PP).,. 5.9 67

,,. MacKinnon Phillips Perron. 5.4. ( ),,. 6 ( ) 6.1. 5 I(1).. 68

Engel Granger (1987),,. 6.2. Engel Granger,.,. Engle-Granger (1987),, (Dritsakis, 2004f). Engle- Granger : :,. :,. 69

t-stat 2 MacKinnon (1991)..., Engle- Granger. LAAR t = 0 + 1* CPI t + 2* LGDP t + u t OLS,.,,,., 1,, : U = δ U + β U + e ρ t 2 t 1 t i t i= 1 i i=1,2,.,. OLS. 70

6.3. : 1 =0 =1 =2 DF/ADF -3,270 Level 1% -2,614 Level 5% -1,947 Level 10% -1,612 DW-statistic 1,673 AIK -1,552 SCH -1,513 6.1: DF/ADF 6.1, (1%, 5%, 10%). : U = δ U t 2 t 1, (LAAR, LGDP, CPI),. 6.4.,, 71

( ). 7 ( ) 7.1.,..,. (Dritsakis, 2004g).. 7.2. (Error Correction Mechanism, ECM). : LAAR = lagged LAAR LGDP CPI + u + e t ( t, t, t ) λ t 1 t 72

: : u : t 1 : (-1< < 0) e t :, OLS, LAAR, LGDP CPI. ( ), (0,1). (Dritsakis, 2004g). 7.3. 7.1. : ΔLAAR t =0,043092 + 0,320995ΔLAAR t-1-0,020411 ΔLGDP t-1 + 0,013571 ΔCPI t-1-0,339986mar t-1 + e t 73

7.1: 7.4., (-0.339986), (0,1) ([Prob]=[0.0619] < 0.10) 10%. 33% (0.339986). 74

8 (VAR ) 8.1. Engle Granger, 6,.. Johansen (1988), VAR,, Engle-Granger (Dritsakis, 2004h).. 8.2. Johansen Johansen (VAR ). VAR, 75

. VAR : Y = +ΑΥ + AY + u t δ 1 t 1 2 t 2 t Y t : : 1, 2 : u t : VAR. VAR,., VAR.,, Y t Y t+k k. VAR, VAR., (VAR) Akaike Schwartz (LR). 76

Johansen r, r < m m=. r =0 r 1.,., r=1 r 2,,. VAR (trace) (Max- Eigen). trace statistic Max- Eigen statistic 5% 1%,. 8.3. (1). (VAR ). VAR, Akaike, Schwartz (LR). Johansen.,. 77

8.1: VAR 8.1 VAR 2 (Akaike, Schwartz (LR)) * 2. VAR.. LAAR LGDP CPI LAAR(-1) 0.898543 0.224556 2.120147 (0.16853) (0.07588) (1.60017) [ 5.33171] [ 2.95923] [ 1.32495] LAAR(-2) -0.076148 0.101313 1.772066 (0.19335) (0.08706) (1.83589) [-0.39383] [ 1.16370] [ 0.96524] LGDP(-1) -0.180885 0.926623-7.743121 (0.35064) (0.15788) (3.32931) [-0.51587] [ 5.86906] [-2.32574] LGDP(-2) 0.288961-0.266911 4.096463 (0.27760) (0.12500) (2.63581) 78

[ 1.04092] [-2.13537] [ 1.55416] CPI(-1) 0.009322-0.004805 1.769785 (0.00951) (0.00428) (0.09026) [ 0.98061] [-1.12259] [ 19.6067] CPI(-2) -0.010083 0.005828-0.792518 (0.00998) (0.00449) (0.09475) [-1.01043] [ 1.29717] [-8.36440] C 0.172701 3.338723 30.02286 (1.71653) (0.77291) (16.2985) [ 0.10061] [ 4.31970] [ 1.84207] R-squared 0.983641 0.997387 0.994561 Adj. R-squared 0.981188 0.996995 0.993745 Sum sq. resids 0.582960 0.118192 52.55670 S.E. equation 0.120723 0.054358 1.146262 F-statistic 400.8668 2544.378 1218.994 Log likelihood 36.46981 73.97131-69.31612 Akaike AIC -1.254035-2.849843 3.247494 Schwarz SC -0.978481-2.574289 3.523048 Mean dependent 15.35539 24.40716 16.79553 S.D. dependent 0.880173 0.991562 14.49325 Determinant Residual 4.23E-05 Covariance Log Likelihood (d.f. adjusted) 36.59076 Akaike Information Criteria -0.663436 Schwarz Criteria 0.163225 8.2: VAR 8.2, 1 VAR.. VAR (trace) (Max- Eigen): 79

: : 1 H : : 1 : 2 8.3: 8.4: 8.3 8.4, 5% 1%, : 80

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) + LAAR = 0.8985426116*LAAR 1 0.07614848665*LAAR 2 0.1808851147*LGDP 1 + 0.2889606015*LGDP 2 + 0.00932215061*CPI 1 0.01008290963*CPI 2 0.1727010781 8.4. Johansen., Engel-Granger,, ( ). 9 9.1...,,.,.,. 9.2. Granger Granger (1969) VAR. 81

, X t Y t, VAR : m Y = µ + a Y + β X + u t 0 i t i i t i t i= 1 i= 1 m m X = ϕ + γ Y + δ X + e t 0 i t i i t i t i= 1 i= 1 m m: (, 2002). : : Granger ( ) : Granger ( ) : Granger ( ) : Granger ( ) 82

9.3.,., Granger. VAR 8 2. 9.1: Granger 9.1. 1%, 5% 10%.,.. 83

9.1.: Granger 9.4.,. Granger. 10 10.1. 84

,.,,,,.. 16.000.,,,,.. ( ). '... 1990. 1990,. 85

- -,,,.,. 2004... '.,.,.., ( ). 86

( )..,.. /,.,,, 1970. 10.2., 87

.,,.,,,. 1960-2008. Dickey-Fuller Phillips-Perron.. Dickey-Fuller Phillips- Perron,.,. Engle-Granger, 88

.,. Johansen, VAR.,. Granger. 10.3.,.. (, )., 89

..., (,,,.),, (,,, ),,, (,,,,, )..,,. ( ),. 90

Akaike,. (1973), Information theory and an extension of the maximum likelihood principle, International Symposium on Information Theory, 2nd, pp. 267-281. Akis, S. (1998), A compact econometric model of tourism demand for Turkey, Tourism Management, Vol. 19, No. I, pp. 99-1112.,. (1997),,,,. Buhalis, D. (2001), Tourism in Greece: Strategic analysis and challenges, Current Issues in Tourism, Vol. 4, No. 5, 440-480. Crouch, G. I. (1992), Effect of income and price on international tourism, Annals of Tourism Research, Vol. 19, pp. 643-664. Daniel,. C.. and Ramos, F. F. R. (2002) Modelling Inbound International Tourism Demand to Portugal, International Journal of Tourism Research, 4, 193-209. Dickey, D. A. and Fuller, W. A (1979), Distributions of the estimators for autoregressive time series with a unit root, Journal of the American Statistical Association, Vol. 74, No. 366, pp. 427-431. Dritsakis, and S. Athanasiadis (2000), An econometric model of tourist demand: TJie case of Greece, Journal of hospitality & leisure marketing, Vol. 2, 39-49. Dritsakis, N. (2004a), Cointegration analysis of German and British tourism demand for Greece, Tourism Management, Vol. 25(1), pp 111-119. Dritsakis N. (2004b):, http://users.uom.gr/~drits/lessons/lesson%203(msc%20inf).pdf. Dritsakis N. (2004c):, http://users.uom.gr/~drits/ lessons/ Lesson%204(MSc%20Inf).pdf. Dritsakis N. (2004d): Dickey-Fuller, http://users.uom.gr/~drits/lessons/lesson%205(msc%20inf).pdf Dritsakis. (2004e): Phillips - Perron, http://users.uom.gr/~drits/lessons/lesson%208(msc%20inf).pdf. Dritsakis. (2004f):, http://users.uom.gr/~drits/ lessons/ Lesson%209(MSc%20Inf).pdf 91

Dritsakis.(2004g):, http://users.uom.gr/~drits/lessons/lesson%2010(msc%20inf).pdf Dritsakis.(2004h): VAR, http://users.uom.gr/~drits/lessons/lesson%2011(msc%20inf).pdf Dritsakis, and Gialetaki,. (2004a), Cointegration Analysis of tourism revenues by the member countries of European union to Greece, Tourism Analysis Vol. 9(3), pp 179-186. Dritsakis, N. and A. Gialitaki, (2004b), Seasonal Tourism Demand Models from USA to Greece, Tourism Recreation Research, Vol. 29(3), pp 7-13. Engle, R. F. and Granger, C. W. F. (1987), Co-integration and error-correction: Representation, estimating and testing, Econometrica, Vol. 55, No. 2, pp 251-276. Gonzalez, P. and Moral, P. (1995), An analysis of the international tourism demand in Spain, International Journal of Forecasting, 11, 233-251. Granger, C. W. J. (1969), Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods, Econometrica, Vol. 37, No. 3., pp. 424-438. Gunadhi, H. and Boey, C. K. (1986) Demand elasticities of tourism in Singapore, Tourism Management, 7, 239-53. Guthrie, H. W. (1961), Demand for tourists' goods and services in a world market, papers and proceedings of the regional science association, 7, 159-175.,.. (1997),, A', Interbooks,. Johansen, S. (1988), Statistical Analysis of Cointegration Vectors, Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231-254. Katafono, R and Gounder, A (2004), Modelling tourism demand in Fiji, Economics Department Reserve Bank of Fiji, Working Paper, 2004/01. Kulendran, N. and King, M.L. (1997), Forecasting international quarterly tourist flows using error-correction and time-series models, International Journal of Forecasting, 13, 319-327. Kulendran, N. and Witt, S. F. (2001), Cointegration versus Least Squares Regression, Annals of Tourism Research, Vol. 28, No. 2, pp. 291-311. Kwack, S. Y. (1972), Effects of Income and Prices on Travel Spending Abroad 1960 III- 19671V, International Economic Review, Vol. 13, No. 2, pp. 245-256. 92

Li, G., Song, H. and Witt, S. F. (2005), Recent developments in econometric modeling and forecasting, Journal of Travel Research, Vol. 44, 82-99. Lim, C. (1997), Review of international tourism demand models, Annals of Tourism Research, Vol. 24, No. 4, 835-849. Lim, C. and McAleer, M. (2000), A seasonal analysis of Asian tourist arrivals to Australia, Applied Economics, 32, 499-509. Lim, C. and McAleer, M. (2002), A cointegration analysis of annual tourism demand by Malaysia for Australia, Mathematics and Computers in Simulation, 59,197-205. Loeb, P. D. (1982), International travel to the United States, An econometric evaluation, Annals of Tourism Research, Vol. 9. pp. 7-20. Luzzi, G. F. and Fluckiger, Y. (2003), An econometric estimation of the demand for tourism: the case of Switzerland, Pacific Economic Review, 8:3, pp. 289-303.,., - :,, 167, 58-69. Martin, C.. and Witt, S. F. (1987) Tourism demand forecasting models: choice of appropriate variable to represent tourists' cost of living, Tourism Management, 8, 233-46 Martin, C. A. and Witt S. F. (1988), Substitute prices in models of tourism demand, Annals of Tourism Research, Vol. 15, pp. 255-268. Morley, C. L. (1994), The use of CPI for tourism prices in demand modelling, Tourism Management, 15 (5), 342-346. Munoz, T. G. and Amaral, T. P. (2000), An econometric model for international tourism flows to Spain, Applied Economics Letters, 7, 525-529 Papatheodorou,. (1999), The demand for international tourism in the Mediterranean region, Applied Economic, 31, 619-630. Proenga, S. and Soukiazis, E. (2005), Demand for tourism in Portugal. A panel data approach, CEUNEUROP, Discussion Paper, N 29, February Schwartz, G. (1978), Estimating the dimension of a model, The Annals of Statistics, Vol. 6, No. 2, pp. 461-464. Seddighi, H.R., Nuttall, M. W. and Theocharous, A. L. (2001), Does cultural background of tourists influence the destination choice? an empirical 93

study with special reference to political instability, Tourism Management, 22,181-191. Seddighi, H.R. and A. L. Theocharous (2002), A model of tourism destination choice: a theoretical and empirical analysis, Tourism Management, 23, 475-487. Smeral, E., Witt, S. F. and Witt C. A. (1992), Econometric forecasts: Tourism Trends to 2000, Annals of Tourism Research, Vol. 19, pp. 450-466. Song, H., Romilly, P. and Liu, X. (200), An empirical study of outbound tourism demand in the UK, Applied Economics, 32, 611-624. Stucka, T. (2002), A comparison of two econometric models (OLS and SUR) for forecasting Croatian tourism arrivals", Croatian National ESank Summary, R. (1987), Estimation of tourism demand by multivariable regression analysis: Evidence from Kenya, Tourism Management, 8(4), 317-322. (2005),, SETE,. 2005.,. (1996),,, :,,. Uysal,. and Crompton, J. L. (1984), Determinants of demand for international tourist flows to Turkey, Tourism management, 5, 24-39. Walsh, (1996), Demand Analysis in Irish Tourism, Journal of the Statistical and Social Inquiry Society of Ireland, Vol. XXVII, Part IV Witt, S. F. and A. Witt, C. A (1995), Forecasting tourism demand: A review of empirical research, International Journal of Forecasting, 11, 447-475. World Tourism Organisation (2005), Tourism Highlights 2005 Edition, WTO, 2005.,.. (2002),, ', Gutenberg,. 94

(AAR) (CPI) (GDP) 1960 399000.0 1.55 4.06E+09 1961 494000.0 1.58 4.58E+09 1962 598000.0 1.58 4.86E+09 1963 741000.0 1.62 5.43E+09 1964 757000.0 1.64 6.09E+09 1965 976000.0 1.69 6.93E+09 1966 1131000. 1.77 7.71E+09 1967 996000.0 1.8 8.33E+09 1968 1018000. 1.81 9.04E+09 1969 1306000. 1.86 1.03E+10 1970 1609000. 1.91 1.15E+10 1971 2258000. 1.97 1.28E+10 1972 2731000. 2.05 1.48E+10 1973 3178000. 2.37 1.96E+10 1974 2188000. 3.01 2.23E+10 1975 3173000. 3.41 2.50E+10 1976 4243000. 3.86 2.73E+10 1977 4461000. 4.33 3.18E+10 1978 5081000. 4.88 3.89E+10 1979 5798000. 5.88 4.78E+10 1980 5271000. 7.25 4.99E+10 1981 5577000. 9.02 4.60E+10 1982 5464000. 10.91 4.79E+10 1983 5258000. 13.12 4.34E+10 1984 5580000. 15.54 4.22E+10 1985 6027000. 18.54 4.20E+10 1986 7339000. 22.8 4.95E+10 1987 8053000. 26.54 5.76E+10 1988 8274000. 30.13 6.69E+10 1989 8540000. 34.26 6.95E+10 1990 8873000. 41.25 8.59E+10 1991 8934000 43.4 8.63E+10 95

1992 9012300 44.8 8.88E+10 1993 9123000 42.11 9.02E+10 1994 9235000 40.78 9.17E+10 1995 9123000 38.3 9.22E+10 1996 9012000 36.9 9.30E+10 1997 9232000 34.3 9.54E+10 1998 9456000 31.7 9.66E+10 1999 9672000 30.6 9.72E+10 2000 9783200 28.8 9.84E+10 2001 9852000 25.2 9.90E+10 2002 10012000 23.1 10.06E+10 2003 10237000 19.7 10.21E+10 2004 10956000 17.4 10.33E+10 2005 10234000 16.3 10.40E+10 2006 9987000 15.3 10.56E+10 2007 9126000 12.9 10.67E+10 2008 9023000 11.0 10.78E+10 : AAR, CPI GDP 96