Đang tải... (xem toàn văn)
Untitled ĐẠI HỌC UEH TRƯỜNG CÔNG NGHỆ VÀ THIẾT KẾ KHOA TOÁN – THỐNG KÊ DỰ ÁN KẾT THÚC MÔN HỌC DỰ BÁO ĐỀ TÀI DỰ BÁO TỔNG SỐ KHÁCH DU LỊCH ĐẾN THĂM VƯƠNG QUỐC ANH GVHD Cô Trần Hà Quyên Mã lớp học phần 2[.]
lOMoARcPSD|22243379 ĐẠI HỌC UEH TRƯỜNG CÔNG NGHỆ VÀ THIẾT KẾ KHOA TỐN – THỐNG KÊ DỰ ÁN KẾT THÚC MƠN HỌC: DỰ BÁO ĐỀ TÀI: DỰ BÁO TỔNG SỐ KHÁCH DU LỊCH ĐẾN THĂM VƯƠNG QUỐC ANH GVHD: Cô Trần Hà Quyên Mã lớp học phần: 22CDBQ6301 Nhóm Họ tên thành viên MSSV Hoàng Lê Bảo Hân 31201020672 Trần Hạ Vy 31201020725 Trần Bảo Ngân 31201020685 Đào Vũ Phương Thảo 31201020925 Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 19 tháng 12 năm 2022 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH lOMoARcPSD|22243379 TÓM TẮT CHƯƠNG I: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI .5 1.1 Bối cảnh đề tài nghiên cứu 1.2 Phát biểu vấn đề nghiên cứu 1.3 Mục tiêu đề tài 1.4 Phạm vi đối tượng nghiên cứu CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT, CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU .7 2.1 Cơ sở lý thuyết .7 2.1.1 Cơ sở lý thuyết đề tài 2.1.2 Các khái niệm liên quan 2.2 Mơ hình nghiên cứu .8 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 10 3.1 Mục tiêu liệu 10 3.2 Cách tiếp cận .10 3.3 Chiến lược nghiên cứu 10 3.4 Phương pháp chọn mẫu 10 3.5 Phương pháp thu thập liệu 10 3.6 Kế hoạch phân tích 10 3.7 Độ tin cậy độ giá trị 10 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 12 4.1 Đồ thị phân rã 12 4.2 Mô hình hồi quy theo xu hướng 12 4.2.1 Đồ thị nhận diện tính xu hướng .12 4.2.2 Đồ thị nhận diện tính xu hướng theo log .13 4.2.3 Mơ hình hồi quy xu hướng: 14 4.2.3.1 Mơ hình - Mơ hình tuyến tính bậc .14 4.2.3.2 Mơ hình - Mơ hình tuyến tính bậc .18 4.2.3.3 Mơ hình - Mơ hình tuyến tính bậc 19 4.2.3.4 Mơ hình - Mơ hình Log_Tuyến tính .21 4.2.3.5 Mơ hình - Mơ hình Log_Tuyến tính bậc 25 4.2.4 Lựa chọn mô hình 29 lOMoARcPSD|22243379 4.2.5 Biểu đồ phần dư log xu hướng 30 4.2.6 Dự báo cho kỳ 30 4.2.6.1 Số liệu khứ .30 4.2.6.2 Dự báo cho năm .32 4.3 Mơ hình hồi quy theo chu kỳ .33 4.3.1 Đồ thị chu kỳ 33 4.3.2 Kiểm tra tính dừng chuỗi Yt (ADF test) 34 4.3.3 Kiểm định nhiễu trắng (White Noise) 34 4.3.4 Xây dựng biểu đồ chứng minh kết kiểm định tính dừng 35 4.3.4.1 Đồ thị ACF 35 4.3.4.2 Đồ thị PACF 36 4.3.5 Xây dựng mơ hình với kết kiểm định ADF .36 4.3.5.1 Mơ hình AR(p) 36 4.3.5.2 Mơ hình MA(q): 37 4.3.5.3 Mơ hình ARIMA(p,d,q) .38 4.3.6 So sánh lựa chọn mơ hình 40 4.3.7 Kiểm tra phần dư mơ hình dự báo 41 4.3.7.1 Kiểm tra tính dừng .41 4.3.7.2 Kiểm tra nhiễu trắng 41 4.3.8 Dự báo cho kỳ 42 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT .45 5.1 Kết luận .45 5.2 Đề xuất 45 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: Mơ hình nghiên cứu .9 lOMoARcPSD|22243379 Hình 2: Đồ thị phân rã .12 Hình 3: Biểu đồ xu hướng 13 Hình 4: Biểu đồ xu hướng theo Log 14 Hình 5: Biểu đồ phần dư log tuyến tính bậc 30 Hình 6: Biểu đồ dự báo tính xu hướng cho năm 33 Hình 7: Đồ thị chu kỳ 34 Hình 8: Đồ thị nhiễu trắng 35 Hình 9: Đồ thị ACF 36 Hình 10: Đồ thị PACF .36 Hình 11: Đồ thị phần dư mơ hình AR(1) .42 Hình 12: Biểu đồ dự báo cho mơ hình AR(1) 44 TÓM TẮT - Du lịch ngành kinh tế mũi nhọn, đóng vai trị quan trọng kinh tế nhiều quốc gia giới Tuy nhiên bối cảnh lOMoARcPSD|22243379 - nay, phát triển du lịch chịu tác động mạnh trình hội nhập quốc gia với khu vực quốc tế cộng với phát triển không ngừng khoa học, cơng nghệ đại Bên cạnh đó, biến đổi khí hậu, nhiễm mơi trường, đặc biệt dịch bệnh Mà điển hình gần đại dịch Covid - 19 gây ảnh hưởng nặng nề đến phát triển ngành du lịch toàn cầu, tác động trực tiếp đến hành vi, định du lịch du khách, khiến lượng du khách sụt giảm mạnh, đưa toàn ngành du lịch vào phải khơng ngừng thay đổi để thích nghi đáp ứng nhu cầu du lịch tình hình Trước bối cảnh nêu trên, để tìm hiểu sâu tình hình ngành du lịch nói chung ngành du lịch Vương Quốc Anh nói riêng, nhóm nghiên cứu sử dụng nguồn liệu thu thập từ trang Office for National Statistics “Tổng số du khách đến thăm Vương Quốc Anh” giai đoạn từ quý năm 1986 đến quý năm 2020 Tổng số liệu quan sát 137 Kết dự báo đánh giá dựa việc kiểm tra tính chất xu hướng (Trend), tính chu kỳ (Pediod) chuỗi liệu nhằm chọn mơ hình tốt để tính tốn, dự báo tổng khách du lịch cho năm CHƯƠNG I: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Bối cảnh đề tài nghiên cứu lOMoARcPSD|22243379 - - - - - 1.2 Du lịch toàn cầu tiếp tục tăng trưởng bởi: Cách mạng 4.0 mở mở kỷ nguyên với phát triển vũ bão khoa học công nghệ, ngành du lịch dần phát triển xu hướng “Du lịch thơng minh” (Smart Tourism) dựa thành tựu đó; Q trình cơng nghiệp hóa, đại hóa ngày diễn nhanh nước phát triển; Xu hợp tác toàn cầu tất yếu; Nền kinh tế giới tiếp tục phát triển; Đời sống người dân ngày nâng cao…Trong bối cảnh đó, nhu cầu du lịch người dân tăng nhanh nhu cầu khách quan Du lịch phạm vi toàn cầu phát triển nhanh trở thành ngành kinh tế mũi nhọn nhiều nước Theo số liệu Tổ chức Du lịch Thế giới, năm 2012 giới có tỷ người du lịch, ngành du lịch chiếm 9% GDP toàn cầu (cả trực tiếp lẫn gián tiếp), đóng góp 1/12 tồn lao động giới Do lợi ích nhiều mặt mà du lịch mang lại nên nhiều nước tận dụng tiềm lợi để phát triển du lịch, tăng nguồn thu ngoại tệ vốn đầu tư nước ngoài, tạo việc làm để thu nhập người dân cải thiện, thúc đẩy sản xuất nước, đóng vai trị quan trọng vào phát triển kinh tế – xã hội Trong trình phát triển, du lịch giới hình thành khu vực với thị phần khách du lịch quốc tế khác Năm 2000, Châu Âu khu vực đứng đầu với 56,8% thị phần khách du lịch quốc tế; Châu Mỹ đứng thứ hai với 18,7%; Tiếp đến Châu Á – Thái Bình Dương 16,7%…Tuy nhiên thị phần khách du lịch quốc tế Châu Âu, Châu Mỹ có xu hướng giảm dần Năm 2011, du khách quốc tế đến Châu Âu giảm xuống 51,2%; Châu Mỹ 15,9% khu vực Châu Á – Thái Bình Dương lại tăng lên 22,1% Vào tháng 32020, đại dịch Covid-19 bùng phát toàn giới khiến hầu hết quốc gia Châu Âu phải thực phong tỏa hạn chế lại Thực tế dẫn đến số khách du lịch lưu trú Châu Âu giảm 61% so với tháng 3-2019 giảm đến 95% vào tháng 6-2020 Sau đại dịch, du lịch quốc tế châu Âu tăng trở lại cách mạnh mẽ Liên minh châu Âu (EU) dỡ bỏ lệnh cấm du lịch, cho phép du khách đến từ quốc gia khối nhập cảnh với điều kiện tiêm hai mũi vắc xin ngừa Covid-19 Tổ chức Y tế giới (WHO) phê duyệt Trước lí trên, nhóm nghiên cứu tập trung xây dựng mơ hình dự báo yếu tố xu hướng chu kỳ để nhận biết lượng khách du lịch đến Châu Âu (cụ thể Vương Quốc Anh) năm nhằm giúp nhà doanh nghiệp dự đốn có nhìn nhận đắn, giúp cho ngành “cơng nghiệp khơng khói” khu vực phục hồi phát triển bền vững tương lai Phát biểu vấn đề nghiên cứu lOMoARcPSD|22243379 - 1.3 - 1.4 - Vấn đề nghiên cứu dự báo “Tổng lượng khách du lịch đến thăm Vương Quốc Anh” dựa liệu chuỗi thời gian khứ để dự đoán lượng khách du lịch năm Đánh giá rõ việc lượng khách du lịch tăng mạnh vào quý năm, từ xác định liệu có tính chu kỳ Nghiên cứu mơ hình hồi quy Mục tiêu đề tài Làm rõ liệu qua năm khứ đặc biệt tình hình dịch bùng phát Anh Xây dựng mơ hình dự báo chuỗi thời gian q khứ nhằm dự báo tổng lượng khách du lịch năm sau, giúp doanh nghiệp ước tính số lượng xây dựng chiến lược thu hút khách du lịch đáp ứng nhu cầu họ đến Vương Quốc Anh tương lai Phạm vi đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Tổng số du khách Phạm vi thời gian: Từ quý năm 1986 đến quý năm 2020 Phạm vi không gian: Vương Quốc Anh lOMoARcPSD|22243379 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT, CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Cơ sở lý thuyết đề tài: Khái niệm du lịch: - Theo Tổ chức Du lịch Thế giới (World Tourist Organization): Du lịch bao gồm tất hoạt động người du hành, tạm trú, với nhiều mục đích khác tham quan, khám phá, nghỉ ngơi, giải trí, với mục đích hành nghề để đem lại thu nhập mục đích khác, bên ngồi nơi cư trú thường xun thời gian 12 tháng liên tục - “Du lịch nội địa (trong quốc gia khách du lịch) quốc tế du lịch quốc tế có ý nghĩa đến cán cân toán quốc gia” Khái niệm khách du lịch: - Tại Khoản Điều Luật du lịch 2017 quy định: “Khách du lịch người du lịch kết hợp du lịch, trừ trường hợp học, làm việc để nhận thu nhập nơi đến Theo đó, khách du lịch bao gồm: khách du lịch nội địa khách du lịch nước ngoài” - Tổng số khách du lịch tính theo cơng thức sau: Tổng số khách du lịch = Tổng số khách du lịch nghỉ đêm + Tổng số khách du lịch tham quan ngày 2.1.2 Các khái niệm liên quan: Hồi quy tuyến tính: - “Hồi quy tuyến tính phương pháp thống kê để hồi quy liệu với biến phụ thuộc có giá trị liên tục biến độc lập có hai giá trị liên tục giá trị phân loại Nói cách khác, hồi quy tuyến tính phương pháp để dự đoán biến phụ thuộc (Y) dựa giá trị biến độc lập (X) Nó sử dụng cho trường hợp muốn dự đốn số lượng liên tục Ví dụ, dự đốn giao thơng cửa hàng bán lẻ, dự đoán thời gian người dùng dừng lại trang số trang truy cập vào website v.v…” Dữ liệu chuỗi thời gian: - Khái niệm: “Chuỗi thời gian (time series) thống kê, xử lý tín hiệu, kinh tế lượng tốn tài chuỗi điểm liệu, đo theo khoảnh khắc thời gian liền theo tần suất thời gian thống Phân tích chuỗi thời gian bao gồm phương pháp để phân tích liệu chuỗi thời gian, để từ trích xuất thuộc tính lOMoARcPSD|22243379 thống kê có ý nghĩa đặc điểm liệu Dự đoán chuỗi thời gian việc sử dụng mơ hình để dự đoán kiện thời gian dựa vào kiện biết khứ để từ dự đốn điểm liệu trước xảy (hoặc đo) Chuỗi thời gian thường vẽ theo đồ thị.” - Đặc điểm chuỗi thời gian Tính xu hướng: Tính xu hướng yếu tố thể xu thay đổi liệu theo thời gian Đây đặc tính thường thấy nhiều liệu chuỗi thời gian Đặc biệt chuỗi kinh tế như: giá hàng hóa, dân số tăng qua năm, doanh thu…“Tính xu hướng ảnh hưởng lớn tới việc đưa nhận định mối quan hệ tương quan chuỗi số Tức chất chuỗi khơng có tương quan có xu hướng theo thời gian nên hay bị nhận định có tương quan” Yếu tố mùa vụ: Tính mùa vụ liên quan đến mơ hình lặp lại hàng năm (trong vịng năm) Tính mùa vụ tạo khía cạnh cơng nghệ, sở thích thể chế có liên quan đến lịch, chẳng hạn ngày lễ xảy vào thời điểm năm Tính mùa vụ phổ biến kinh doanh kinh tế Bất kỳ công nghệ liên quan đến thời tiết, chẳng hạn sản xuất hàng hóa nơng nghiệp, có khả theo mùa Cuối cùng, yếu tố xã hội có liên quan đến lịch, chẳng hạn ngày lễ, nguyên nhân dẫn đến thay đổi theo mùa nhiều chuỗi Ví dụ, mua hàng hóa bán lẻ tăng vọt vào mùa Giáng sinh Tính chu kỳ: Khi liệu có tượng lặp lại theo thời gian (nhiều năm) Sự thay đổi thời tiết, giá cổ phiếu, trái phiếu sàn chứng khoán, liệu tài đa số có tính lặp lặp lại theo thời gian Vì tính tốn yếu tố chu kỳ giúp cho việc dự báo xác 2.2 Mơ hình nghiên cứu lOMoARcPSD|22243379 Hình 1: Mơ hình nghiên cứu