PHÂN TÍCH và dự báo số LIỆU về lượt HÀNH KHÁCH sử DỤNG DỊCH vụ của NGÀNH HÀNG KHÔNG VIỆT NAM từ năm 1995 đến 2020

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ TRƯỜNG KINH TẾ Học Phần DỰ BÁO KINH TẾ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO SỐ LIỆU VỀ LƯỢT HÀNH KHÁCH SỬ DỤNG DỊCH VỤ CỦA NGÀNH HÀNG KHÔNG VIỆT NAM TỪ NĂM 1995 ĐẾN 2020 Giảng viên hướng dẫn: TS HỨA THANH XUÂN DANH SÁCH THÀNH VIÊN Họ Và Tên Nguyễn Minh Bạch Nguyễn Thị Ngọc Hân Nguyễn Lâm Bảo Khang Nguyễn Kim Như Quỳnh Lê Thị Thúy Vy MỤC LỤC LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI .4 I II MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU .5 Mục tiêu chung Mục tiêu cụ thể .5 III PHẠM VI NGHIÊN CỨU: .5 Phạm vi không gian nghiên cứu .5 Phạm vi đối tượng nghiên cứu .5 Phạm vi thời gian nghiên cứu Nội dung nghiên cứu IV PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH .6 Phương pháp dự báo thô Phương pháp dự báo trung bình Phương pháp san mũ V NỘI DUNG VI KẾT LUẬN 10 Ưu nhược điểm phương pháp dự báo 10 Đề xuất 11 Kết 11 TÀI LIỆU THAM KHẢO 13 I LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Trong năm gần đây, ngành dịch vụ khơng ngừng phát triển nhanh chóng với tỷ trọng đóng góp cho GDP khơng ngừng tăng lên Ngồi loại hình dịch vụ giao thơng vận tải thông thường đường sử dụng rộng rãi giao thông đường bộ, đường thủy, dịch vụ giao thông vận tải đường hàng không dần người dân lựa chọn tin tưởng tính an tồn, nhanh chóng tiện lợi Trong thập kỷ qua, hãng hàng không trải qua thay đổi lớn Những thay đổi xuất phát thay đổi từ nhu cầu khách hàng, tiến khoa học công nghệ khác yêu cầu từ mơi trường trị Các hãng hàng khơng đơn đáp ứng nhu cầu khách hàng không đủ để giữ chân họ gia tăng lợi nhuận Hãng hàng đảm bảo chất lượng dịch vụ với thay đổi, nâng cao chất lượng phục vụ hành khách; thể đồng tất khâu dây chuyển vận chuyển hàng không từ thể chế, sách đến đầu tư sở vật chất, kỹ thuật, quản lý hạ - cất cánh, giảm tỷ lệ chậm chuyến, hủy chuyến bay việc phục vụ nhóm đối tượng khách đặc biệt người cao tuổi, người khuyết tật hay người có cơng với cách mạng Bên cạnh hàng khơng ngành có tầm quan trọng đặc biệt, khơng phát triển kinh tế, mà vấn đề an ninh, quân chủ quyền quốc gia Trước đại dịch COVID-19, ngành hàng không giới có phát triển mạnh mẽ Tính trung bình, ngành hàng khơng tồn giới tạo khoảng 65,6 triệu việc làm Trong đó, có 10,2 triệu việc làm trực tiếp 55 triệu việc làm gián tiếp, hoạt động hàng khơng có tác động tới 2,7 nghìn tỷ USD hoạt động kinh tế, tương đương khoảng 3,6% tổng sản phẩm quốc nội (GDP) tồn cầu Trong năm qua, ngành hàng khơng có thay đổi tiến vượt bậc Những thay đổi xuất phát từ thay đổi nhu cầu khách hàng, tiến khoa học công nghệ nhu cầu từ mơi trường trị Nhu cầu lại giao thương quốc gia thúc đẩy mạnh mẽ loại hình giao thơng vận tải đường hàng không phát triển, sau Việt Nam mở cửa hội nhập quốc tế vào cuối năm 90 Khi kinh tế đất nước lên nhu cầu nghỉ dưỡng du lịch theo tăng cao Ngành du lịch tác động mạnh mẽ tới loại hình giao thơng Mỗi năm, ngành hàng khơng Việt Nam đón 80 triệu lượt khách quốc tế, ngành du lịch chiếm tới 23,3 triệu lượt khách Tuy nhiên, đại dịch COVID-19 bùng phát, kinh tế giới phải chịu nhiều thiệt hại to lớn, mà ngành chịu tác động nặng nề ngành vận tải hàng không Theo báo cáo Tổ chức Hàng không Dân dụng Quốc tế (ICAO) tình hình hoạt động hàng không năm 2020, lượng khách quốc tế nội địa giảm 1,38 tỷ 1,32 tỷ hành khách, giảm 74% 50% so với năm 2019 làm sụt giảm doanh thu 250 tỷ 120 tỷ USD Trước bối cảnh khủng hoảng ngành hàng không giới, ngành hàng không Việt Nam khơng nằm ngồi tác động đại dịch COVID-19 So với năm 2019, tổng lượt hành khách hãng hàng không Việt đạt 66 triệu lượt, giảm 43,5% Tổng lượng chuyến bay mà hãng hàng không Việt Nam thực năm 2020 tính đến cuối tháng 11 mức 196.600 chuyến bay, giảm 36,1% so với kỳ Sản lượng hàng hóa hãng đạt tổng 1,3 triệu tấn, giảm 14,7% so với kỳ dù hãng có nhiều phương án cấu hình lại máy bay để chuyển từ chở khách sang chở hàng Với xu hướng phục hồi tích cực thị trường triển vọng kinh tế toàn cầu, dự báo thị trường hàng khơng nước ta có phục hồi mạnh mẽ Tuy nhiên, khó khăn tiềm ẩn dịch Covid-19 diễn biến phức tạp chưa kiểm sốt hồn tồn giới Bên cạnh việc khôi phục hoạt động kinh doanh, việc củng cố “sức khỏe” tài nâng cao lực cạnh tranh hãng hàng không nước cần thiết, tiền đề để để đón bắt hội phục hồi phát triển Vì mà nhóm chọn đề tài phân tích số liệu ngành hàng không 25 năm từ năm 1995 đến 2020, để dự báo, phương hướng phát triển cho tương lai ngành hàng không dịch COVID kiểm soát AI MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Mục tiêu chung Nghiên cứu, phân tích số liệu ngành hàng không từ năm 1995 đến năm 2020, từ dự báo cho ngành hàng khơng tương lai, định hướng phát triển ngành sau dịch Khi tiến hành dự báo, ta vào việc thu thập xử lý số liệu khứ để xác định xu hướng vận động tượng tương lai nhờ vào số mô hình tốn học Qua giúp nhà quản trị doanh nghiệp chủ động việc để kế hoạch định cần thiết phục vụ cho trình phát triển ngành Mục tiêu cụ thể Tổng quan tình hình phát triển ngành hàng khơng từ năm 1995 đến năm 2020 Phân tích số liệu ngành hàng không giai đoạn từ năm 1995 đến năm 2020 Dự báo tình hình phát triển ngành hàng không tương lai BI PHẠM VI NGHIÊN CỨU: Phạm vi không gian nghiên cứu Nghiên cứu thực phạm vi ngành hàng không Viêt Nam Phạm vi đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu số lượt hành khách ngành hàng không Việt Nam từ năm 1995 đến năm 2020 3 Phạm vi thời gian nghiên cứu Đề tài nghiên cứu với số liệu lấy 25 năm, từ năm 1995 đến năm 2020 ngành hàng không Việt Việt Nam Nội dung nghiên cứu Nghiên cứu phân tích nội dung có liên quan đến số liệu ngành hàng không từ năm 1995 đến năm 2020, từ dự báo cho ngành hàng khơng tương lai IV PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH Đề tài tập trung nghiên cứu, phân tích số liệu lượt khách ngành hàng không Việt Nam từ năm 1995 đến năm 2020 để dự báo cho tình hình phát triển ngành hàng khơng tương lai qua phương pháp phân tích dự báo như: Phương pháp dự báo thô Các phương pháp dự báo thô sử dụng để phát triển mô hình giản đơn với giả định liệu gần dự đốn tốt mơ hình dự báo cho tương lai Mơ hình dự báo thơ giản đơn: mơ hình dự báo thơ giả định giai đoạn gần ước lượng tốt cho tương lai Giá trị dự báo thô giản đơn giai đoạn đơn giản giá trị quan sát giai đoạn trước 100% trọng số gán cho giá trị liệu dự báo cho giai đoạn t+1 Mơ hình dự báo thơ điều chỉnh: Mơ hình dự báo thơ giản đơn bị ảnh hưởng yếu tố xu yếu tố mùa vụ tính dựa vào thời gian Phương pháp dự báo trung bình Các phương pháp sử dụng hình thức bình quân bình quân gia quyền quan sát khứ để “san" (Smooth) dao động ngắn hạn liệu Giả định phương pháp cho dao động liệu khứ thể tính ngẫu nhiên xoay quanh cấu trúc ổn định Một cấu trúc liệu khứ nhận diện, việc dự báo tương lai trở nên dễ dàng Trung bình di động kép: phương pháp nhằm sử dụng để dự báo liệu chuỗi thời gian có yếu tố xu thế, gồm bước bản: Bước 1: Tính giá trị bình qn di động cho chuỗi liệu gốc (MA) Bước 2: Tính giá trị bình quân di động cho chuỗi bình quân di động thứ (MA’) Phương pháp san mũ Các phương pháp san mū đưa dự báo dựa giá trị trung bình có trọng số quan sát khứ với điều kiện trọng số có xu hướng giảm dần San mũ Holt: Khi chuỗi thời gian có yếu tố xu (cục bộ), cần phải dự báo giá trị trung bình (giá trị san mũ) độ dốc (xu thế) là, sở cho dự báo tương lai NỘI DUNG V từ năm 1995 đến năm 2020 60 Lượt hành khách (Triệu lượt người) 50 40 30 20 10 9 Năm Dựa vào số liệu thu thập được, nhóm chúng tơi trình bày số liệ dạng biểu đồ đường Theo quan sát ta thấy số liệu biểu tính xu chủ yếu, chuỗi số liệu tăng dần theo thời gian từ năm 1995 đến năm 2019 ứng với lượng hành khách sử dụng dịch vụ hàng không Việt Nam tăng dần qua năm - Từ năm 1995 đến năm 2000, số liệu chủ yếu có tính dừng, bên cạnh có tính xu khơng rõ ràng Lượng hành khách sử dụng đường hàng khơng có biến động nhẹ giai đoạn - Từ năm 2001 đến năm 2013, số liệu thể tính xu rõ ràng so với giai đoạn trước Lượng hành khách sử dụng đường hàng khơng có tăng dần qua năm - - Từ năm 2014 đến năm 2019, số liệu thể tính xu rõ ràng so với giai đoạn trước Lượng hành khách sử dụng đường hàng khơng có gia tăng mạnh qua năm cho thấy phát triển mạnh phương diện Tuy nhiên đến giai đoạn năm 2020, lượng hành khách sử dụng đường hàng khơng có sụt giảm nhiều (gần 23 triệu lượt người) Nguyên nhân giới giai đoạn khủng hoảng dịch bệnh Covid-19, ngành hàng không ngành chịu ảnh hưởng nặng nề Ứng với chuỗi số liệu này, nhóm chúng tơi định chọn dự báo mơ hình dự báo giản đơn để thực dự báo Bảng kết dự báo Mơ hình dự báo Mơ thơ giản đơn hình dự Mơ thơ điều chỉnh theo xu hình dự Mơ trung bình di động kép hình dự Mơ Holt hình dự Để tiến hành đánh giá hiệu mơ hình dự báo lượng khách ngành hàng không Việt Nam, tiến hành chương trình dự báo bao gồm: Mơ hình dự báo thơ giản đơn; Mơ hình dự báo thơ điều chỉnh theo xu thế; Mơ hình dự báo trung bình di động kép; Mơ hình dự báo san mũ Holt để dự báo lượng khách ngành hàng không Việt nam Chúng sử dụng tập liệu gồm 25 giá trị theo năm từ năm 1995 - 2020 từ website Tổng cục Thống kê Kết dự báo thu đánh giá tiêu chí sai số tuyệt đối trung bình (MAE), sai số bình phương trung bình (MSE) hệ số không ngang Theil’s U - - - MAE (Mean Absolute Error) tiêu sai số tuyệt đối trung bình MAE đo lường mức độ trung bình lỗi tập hợp dự đốn, mà khơng xem xét hướng chúng Đó trung bình mẫu thử nghiệm khác biệt tuyệt đối dự đoán lượng quan sát thực tế, tất khác biệt với trọng số MAE thước đo hữu ích người phân tích muốn đo lường sai số dự báo có đơn vị tính với liệu gốc MSE (Mean Squared Error) tiêu sai số bình phương trung bình MSE phép ước lượng trung bình bình phương sai số, tức khác biệt ước lượng đánh giá MSE hàm rủi ro, tương ứng với giá trị kỳ vọng mát sai số bình phương mát bậc hai Sự khác biệt xảy ngẫu nhiên, ước lượng khơng tính đến thơng tin cho ước tính xác Có thể nói, thước đo MSE “trừng phạt” sai số dự báo lớn Và điều quan trọng U (Hệ số không ngang Theil’s U) thước đo khác độ xác dự báo Nếu giá trị U tiến khơng mơ hình dự báo xác Nếu U1 mơ hình dự báo cịn xấu mơ hình dự báo thô giản đơn Trong thực tế giá trị U < 0.55 đánh giá tốt Kết thu từ mơ hình dự báo trình bày “Bảng kết dự báo” : - - - Ở tiêu MAE, kết dự báo với lỗi thấp mơ hình dự báo thơ giản đơn (1.7512), mơ hình dự báo thơ điều chỉnh theo xu (2.2325), mơ hình dự báo trung bình di động kép (2.4265), cuối mơ hình dự báo san mũ Holt (38.0491) Ở tiêu MSE, kết dự báo với lỗi thấp mơ hình dự báo trung bình di động kép (15.075), mơ hình dự báo thơ giản đơn (31.6214), mơ hình dự báo thơ điều chỉnh theo xu (36.9159), cuối mô hình dự báo san mũ Holt (4438.619) Ở tiêu U, kết dự báo mơ hình dự báo thơ giản đơn có số cố định 1, mơ hình dự báo thơ điều chỉnh theo xu có số cao đánh giá tương đối khơng tốt, mơ hình dự báo trung bình di động kép có số thấp đánh giá tốt, mơ hình dự báo san mũ Holt có số lớn (11.8489) đánh giá khơng tốt Có thể thấy: - Mơ hình dự báo san mũ Holt không phù hợp với dự báo lượng khách ngành hàng khơng Mơ hình có kết dự báo với lỗi lớn, mơ hình cịn lại có độ xác vượt trội nhiều - - - Đối với mơ hình dự báo thô điều chỉnh theo xu thế, sai số không lớn mơ hình dự báo san mũ Holt mức tương đối cao so với mơ hình cịn lại Ở mơ hình dự báo thơ giản đơn, có số MAE thấp chứng tỏ mơ hình có sai số thấp, nhiên số MSE lại cao, thấy sai số thấp có chênh lệch lớn sai số Cuối cùng, mơ hình dự báo trung bình di động kép, số MAE khơng thật ấn tượng song song số MSE mơ hình cho thấy biến dự báo có sai số đồng đều, ổn định khơng có sai số lớn bất thường Chỉ số U thấp (0.6478) cho kết dự báo đánh giá có độ xác cao Dựa vào kết phân tích đánh giá nêu trên, chúng tơi nhận thấy mơ hình dự báo trung bình di động kép phù hợp cho việc dự báo lượng khách hàng không hàng năm Việt Nam với sai số không lớn, độ ổn định độ xác cao VI KẾT LUẬN Ưu nhược điểm phương pháp dự báo 1.1.Phương pháp dự báo thơ theo mơ hình dự báo thơ giản đơn -Ưu điểm: Dễ sử dụng, đòi hỏi lượng liệu không lớn dựa thông tin sẵn có gần nên mơ hình nhiều doanh nghiệp lựa chọn đặc biệt doanh nghiệp thành lập -Nhược điểm: Giá trị dự báo giá trị thực tế trước đó, sai số lớn giá trị dự báo có độ xác thấp Chỉ sử dụng số trường hợp định Không áp dụng với dự báo dài hạn 1.2.Phương pháp dự báo thơ theo mơ hình dự báo thô điều chỉnh -Ưu điểm: Nếu điều chỉnh yếu tố xu mùa vụ mơ hình dự báo tốt tất mơ hình dự báo thơ Như khắc phục nhược điểm mơ hình dự báo thơ giản đơn tính xác cao -Nhược điểm: Nếu điều chỉnh xu kết khơng tốt mơ hình dự báo thơ giản đơn bỏ qua yếu tố mùa vụ, yếu tố trội liệu yếu tố xu 1.3.Phương pháp dự báo trung bình di động kép -Ưu điểm: Mơ hình trung bình di động kép thích hợp sử dụng để dự báo liệu chuỗi thời gian có yếu tố xu Đem lại kết dự báo xác phương pháp trung bình di động, phân biệt tầm quan trọng số liệu thời kỳ khác -Nhược điểm: Phương pháp dự báo đòi hỏi nhiều liệu khứ 1.4.Phương pháp san mũ Holt -Ưu điểm: Dự báo với liệu khó đốn xu hướng tăng hay giảm -Nhược điểm: Bỏ qua yếu tố xu mùa vụ Việc chọn hệ số san mũ địi hỏi cho thích hợp để đạt dự báo xác Đề xuất Những phương pháp dự báo có ưu điểm tồn số nhược điểm riêng loại Người thực dự báo cần lựa chọn phương pháp mơ hình dự báo cho phù hợp với đặc điểm đối tượng dự báo Các chuyên gia dự báo thuộc phận ngành hàng không nên dựa vào kết dự báo đưa khuyến nghị Nhà nước nên xây dựng đề án tổng thể cấu trúc lại ngành hàng không sách hỗ trợ thiết thực, kiến tạo “đường băng” để thu hút nhiều lượng khách trở lại với dịch vụ hàng không, đặc biệt khách du lịch Bên cạnh đó, Bộ, Ngành có liên quan nên rà soát, điều chỉnh lại điểm bất cập chế, sách; Trình Chính phủ có giải pháp hỗ trợ ngành hàng khơng phát triển tình hình mới, với tư cách ngành đột phá để khôi phục phát triển kinh tế Kết Đối với kiểu liệu có tính xu sử dụng mơ hình dự báo giản đơn để tiến hành dự báo Riêng liệu lượng khách sử dụng dịch vụ hàng khơng mà nhóm lựa chọn để thực dự báo, nhóm nhận thấy phương pháp dự báo mơ hình trung bình di động kép phù hợp có độ xác cao Ngành hàng khơng ngành thay đổi nhanh chóng, ngày phát triển, nhu cầu sử dụng người ngày tăng nhằm phục vụ cho nhiều mục đích khác Trong tương lai dự tính lượng khách sử dụng đường hàng khơng để phục vụ cho đa mục đích ngày phát triển mạnh mẽ lợi ích mà mang lại Nhờ vào phương pháp dự báo phù hợp xác giúp cho ngành hàng khơng có kế hoạch ứng phó, chuẩn bị kịp thời để phát triển đứng vững lĩnh vực hàng không, giúp kinh tế nước nhà ngày phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO Quang Toàn (2019), “Năm 2019, hãng hàng không Việt Nam vận chuyển gần 55 triệu hành khách”, Báo tin tức 13/12 Có thể xem tại: https://baotintuc.vn/kinh-te/nam-2019-cac-hang-hang-khong-viet-nam-van-chuyenduoc-gan-55-trieu-hanh-khach-20191213180311053.htm Hồi Hà (2021), “Hàng không dân dụng quốc tế phát triển quốc gia”, Báo điện tử Đảng Cộng sản Việt Nam 07/12 Có thể xem tại: https://dangcongsan.vn/the-gioi/tin-tuc/hang-khong-dan-dung-quoc-te-doi-voi-suphat-trien-cua-cac-quoc-gia-599035.html Lan Chi (2021), “Khủng hoảng ngành hàng không bão dịch”, Báo điện tử Đảng Cộng Sản Việt Nam 29/06 Có thể xem tại: https://dangcongsan.vn/phong-chong-dich-covid-19/khung-hoang-nganh-hang-khongtrong-con-bao-dich-584195.html Nguyễn Thị Thanh Huyện, Nguyễn Văn Huân Vũ Xuân Nam (2009), Phân tích dự báo kinh tế Khoa Công nghệ Thông tin Tổng cục Thống kê Có thể xem tại: https://www.gso.gov.vn/px-web-2/?pxid=V0901&theme=V%E1%BA%ADn%20t %E1%BA%A3i%20v%C3%A0%20b%C6%B0u%20%C4%91i%E1%BB%87n ... cứu số lượt hành khách ngành hàng không Việt Nam từ năm 1995 đến năm 2020 3 Phạm vi thời gian nghiên cứu Đề tài nghiên cứu với số liệu lấy 25 năm, từ năm 1995 đến năm 2020 ngành hàng không Việt. .. nghiên cứu, phân tích số liệu lượt khách ngành hàng không Việt Nam từ năm 1995 đến năm 2020 để dự báo cho tình hình phát triển ngành hàng khơng tương lai qua phương pháp phân tích dự báo như: Phương... chủ yếu, chuỗi số liệu tăng dần theo thời gian từ năm 1995 đến năm 2019 ứng với lượng hành khách sử dụng dịch vụ hàng không Việt Nam tăng dần qua năm - Từ năm 1995 đến năm 2000, số liệu chủ yếu