báo cáo thực hành kinh tế lượng mức ảnh hưởng của dịch vụ lưu trú ăn uống acs và dịch vụ du lịch sat tới bán lẻ rt

HỌC VIỆN TÀI CHÍNHKHOA KẾ TOÁNBỘ MÔN: KINH TẾ LƯỢNGBÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNGLớp tín chỉ: CQ56/22.02LT1Vấn đề nghiên cứu“Mức ảnh hưởng của dịch vụ lưu trú, ăn uống ACSvà dịch vụ du

Trang 1

HỌC VIỆN TÀI CHÍNHKHOA KẾ TOÁNBỘ MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

Lớp tín chỉ: CQ56/22.02LT1

Vấn đề nghiên cứu

“Mức ảnh hưởng của dịch vụ lưu trú, ăn uống (ACS)và dịch vụ du lịch (SAT) tới Bán lẻ (RT) ”

Trang 2

Các thành viên trong nhóm:

Trang 3

MỤC LỤC

1 VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 5

2 THU THẬP SỐ LIỆU 5

3 MÔ HÌNH HỒI QUY MÔ TẢ 6

4 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS 7

5 TIẾN HÀNH MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH LIÊN QUAN ĐẾN MÔ HÌNH HỒI QUY 7

5.1.Kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của hàm hồi quy 7

5.1.1.Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy 7

5.1.2.Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy 8

5.1.2.1 Kiểm định β 1 8

5.1.2.2 Kiểm định β 2 9

5.1.2.3 Kiểm định β 3 9

5.2.Kiểm định các khuyết tật 10

5.2.1.Kiểm định đa cộng tuyến 10

5.2.2.Phương sai sai số thay đổi 12

5.2.3.Kiểm định tự tương quan 13

5.2.4.Kiểm định bỏ sót biến và kiểm định tính phân phối chuẩn của saisố ngẫu nhiên 15

5.2.4.1 Kiểm định bỏ sót biến 15

5.2.4.2 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên 16

6 KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH 17

7 KẾT LUẬN VỀ MÔ HÌNH TỐT 17

7.1.Biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?.177.2.Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị ( hoặc %) thì biến phụ thuộc thay đổi bao nhiêu? 18

7.2.1.Khi ACS (dịch vụ lưu trú, ăn uống) tăng thêm 1 trăm tỷ đồng thì giá trị của biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối thiểu 18

Trang 4

7.2.2.Khi ACS (dịch vụ lưu trú, ăn uống) tăng thêm 1 trăm tỷ đồng

thì giá trị của biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối đa 18

7.2.3.Khi SAT (dịch vụ du lịch) tăng thêm 1 trăm tỷ đồng thì giá trị của biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối thiểu 19

7.2.4.Khi SAT (dịch vụ du lịch) tăng thêm 1 trăm tỷ đồng thì giá trị của biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối đa 19

7.3.Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu? 20

7.4.Dự báo 20

7.5.Nhận xét và giải pháp 21

Trang 5

1 VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Nhâ &n th'y đ* tài môn Kinh t- lư0ng có liên quan đ-n l4nh v5c kinh t-, trongl8c t9m hi:u, nh;ng giá tr< có liên quan đ-n n*n kinh t- s> gi8p ch8ng em hi:u th'uđáo hơn nh;ng đAi lư0ng 'y và bCn ch't của ch8ng, mối quan hê & của các đAi lư0ngvà đFng thGi s> gi8p ích cho viê &c nghiên cHu các môn khoa hIc khác như kinh t- vimô, kinh t- v4 mô, toán kinh t-, và công viê &c sau này của ch8ng em.

Thương mAi bán lẻ đư0c nhận diện là một trong nh;ng ngành có v< trí quantrIng trong n*n kinh t- quốc dân Hàng năm, thương mAi bán lẻ có nh;ng đónggóp không nhỏ cho GDP của cC nước, mang lAi hiệu quC kinh t- cao V9 vậy, vớiđ* tài “Mô h9nh kinh t- lư0ng d5 báo MHc Cnh hưởng của d<ch vụ lưu tr8, ăn uống(ACS) và d<ch vụ du l<ch (SAT) tới Bán lẻ (RT)”, qua đó ch8ng em hy vIng rằng,k-t quC báo cáo này cho th'y đư0c ti*m năng phát tri:n ngành thương mAi bán lẻcủa Việt Nam trong tương lai

Trang 6

Trong đó: - RT: Bán lẻ (Đơn v<: trăm tỷ đFng)

- ACS: D<ch vụ lưu tr8, ăn uống (Đơn v<: trăm tỷ đFng)- SAT: D<ch vụ du l<ch (Đơn v<: trăm tỷ đFng)NguFn số liệu:

- Tổng cục thống kê: (www.gsv.gov.vn)Cụ th::

https://www.gso.gov.vn/SLTK/Selection.aspx?rxid=8f161760-9ba0-4c6d-8898-%u01b0%u01a1ng+m%u1ea1i%2c+gi%u00e1+c%u1ea3%5cV08.01.px

Trang 7

3 MÔ HÌNH HỒI QUY MÔ TẢ

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-0.0607120.254385-0.2386600.8146ACS9.3946971.3588406.9137610.0000SAT-3.1930461.255845-2.5425490.0225R-squared0.997814 Mean dependent var11.77639Adjusted R-squared0.997522 S.D dependent var9.419772S.E of regression0.468884 Akaike info criterion1.474087Sum squared resid3.297777 Schwarz criterion1.622482Log likelihood-10.26678 Hannan-Quinn criter.1.494549F-statistic3423.097 Durbin-Watson stat2.056379Prob(F-statistic)0.000000

Kết quả ước lượng mô hình RT theo ACS và SAT

R Ti=−0.060712+9.394697 ⋅ ACSi−3.193045⋅ SATi+ei

Ý ngh4a:^

β1=−0,060712: không có ý ngh4a kinh ^

t-β2=9,394697: cho ta bi-t khi d<ch vụ lưu tr8, ăn uống tăng thêm 1 trăm tỷđFng th9 bán lẻ tăng trung b9nh 9,394697 trăm tỷ đFng trong đi*u kiện cácy-u tố khác không đổi

Trang 8

β3=−3,193045: cho ta bi-t khi d<ch vụ du l<ch tăng thêm 1 trăm tỷ đFng th9bán lẻ giCm trung b9nh 3,193045 trăm tỷ đFng trong đi*u kiện các y-u tốkhác không đổi

5 TIẾN HÀNH MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH LIÊN QUAN ĐẾN MÔ HÌNH HỒIQUY

5.1.Kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của hàm hồi quy5.1.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

* Ki:m đ<nh cặp giC thuy-t: {:R2

>0* Tiêu chuẩn ki:m đ<nh:

(1−R2)/(n−3 )~F(2 ;n−3)

* Với mHc ý ngh4a 0.05, mi*n bác bỏ:

→ Theo k-t quC trên báo cáo Eviews th9 →Với mHc ý ngh4a α=5 %, tra bCng ta có

Bác bỏ giC thuy-t H ch'p nhận đối thuy-t H0, 1

→Vậy với α=0.05 th9 hàm hFi quy phù h0p.

5.1.2 Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy5.1.2.1 Kiểm định β1

* Ki:m đ<nh giC thuy-t:

Trang 9

=2.131 |tqs|<t0,02514

tqs không thuộc Wα

→ Ch'p nhận H , bác bỏ H Ngh4a là β không có ý ngh4a kinh t-.011

→ Vậy với mHc ý ngh4a 5%, có th: cho rằng hệ số chặn không có ý ngh4a thống kêtrong th5c t-.

Trang 10

* Mi*n bác bỏ giC thuy-t H với mHc ý ngh4a 0

là:

Wα={t :|t|>tα/2(n−3 )}→Từ k-t quC trên báo cáo Eviews: tqs=6.913761→Mà tα

→ tqs∈ Wα

→ Bác bỏ giC thuy-t H0, ch'p nhận đối thuy-t H1.

→ Vậy với mHc ý ngh4a 5% như trên cho ta th'y d<ch vụ lưu tr8 ăn uống có Cnhhưởng đ-n bán lẻ.

=2.131 |tqs|>t0,02515

tqs∈ Wα

→ Bác bỏ giC thuy-t H , ch'p nhận H

Trang 11

→Vậy với mHc ý ngh4a 5% th9 cho ta th'y d<ch vụ du l<ch có Cnh hưởng đ-n bánlẻ.

5.2.Kiểm định các khuyết tật5.2.1 Kiểm định đa cộng tuyến

* HFi quy mô h9nh ban đầu thu đư0c

* HFi quy mô h9nh R Ti=β1+β2⋅ AC Si+Ui thu đư0c Báo cáo 2 như sau:

Dependent Variable: RTMethod: Least SquaresDate: 05/12/20 Time: 21:29Sample: 2000 2017Included observations: 18

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C0.4053000.2043201.9836560.0647ACS5.9446170.08325471.403350.0000R-squared0.996872 Mean dependent var11.77639Adjusted R-squared0.996676 S.D dependent var9.419772S.E of regression0.543083 Akaike info criterion1.721329Sum squared resid4.719019 Schwarz criterion1.820259Log likelihood-13.49196 Hannan-Quinn criter.1.734970F-statistic5098.438 Durbin-Watson stat1.659094Prob(F-statistic)0.000000

→ Thu đư0c

* HFi quy mô h9nh R Ti=β1+ β2⋅SATi+Ui thu đư0c Báo cáo 3 như sau:

Trang 12

Date: 05/12/20 Time: 21:31Sample: 2000 2017Included observations: 18

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C1.2549890.3344433.7524800.0017SAT5.4774070.13161141.618180.0000R-squared0.990847 Mean dependent var11.77639Adjusted R-squared0.990275 S.D dependent var9.419772S.E of regression0.928935 Akaike info criterion2.794882Sum squared resid13.80671 Schwarz criterion2.893812Log likelihood-23.15394 Hannan-Quinn criter.2.808523F-statistic1732.073 Durbin-Watson stat1.427057Prob(F-statistic)0.000000

Do nên mô h9nh gốc có đa cộng tuy-n

Vậy với mHc ý ngh4a 5% th9 mô h9nh gốc có đa cộng tuy-n.

5.2.2 Phương sai sai số thay đổi

* HFi quy mô h9nh ban đầu thu đư0c t9m đư0c phần dư et→et

.* HFi quy mô h9nh White có dAng:

Trang 13

Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/12/20 Time: 21:49Sample: 2000 2017Included observations: 18

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-0.3292750.352757-0.9334320.3690ACS^2-6.1667285.744222-1.0735530.3041ACS*SAT11.3341510.413191.0884410.2978ACS2.5423263.2343820.7860310.4471SAT^2-5.3003274.758613-1.1138390.2872SAT-1.8628862.931361-0.6355020.5370R-squared0.446431 Mean dependent var0.183210Adjusted R-squared0.215777 S.D dependent var0.255756S.E of regression0.226488 Akaike info criterion0.128953Sum squared resid0.615562 Schwarz criterion0.425743Log likelihood4.839426 Hannan-Quinn criter.0.169876

Trang 14

- Ki:m đ<nh cặp giC thuy-t:

{H0:Phương sai sai số không thay đổiH1:Phương sai sai số thay đổi

Từ báo cáo Eviews: χqs

Chưa có cơ sở bác bỏ H0, ch'p nhận giC thuy-t H0

Vậy với mHc ý ngh4a 5%, mô h9nh gốc không có phương sai sai số thay đổi

5.2.3 Kiểm định tự tương quan

- Phương pháp Durbin - Watson

- Ước lư0ng mô h9nh hFi quy gốc thu đư0c ei → ei−1

Dependent Variable: RTMethod: Least Squares

Trang 15

Included observations: 18

- Ki:m đ<nh cặp giC thuy-t

{H0:Mô hình ban đầu không tự tương quan bậc 1H1:Mô hình ban đầutự tương quan bậc 1

- ĐAi lư0ng thống kê d: d=

Vậy mô h9nh không t5 tương quan bậc 1.

Trang 16

5.2.4 Kiểm định bỏ sót biến và kiểm định tính phân phối chuẩn của saisố ngẫu nhiên

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-0.1834650.470570-0.3898790.7029ACS0.5867611.7715640.3312110.7458SAT-0.3081661.469939-0.2096450.8372RTF^2-0.0019080.013991-0.1363730.8936RTF^31.54E-050.0003040.0507330.9603R-squared0.031660 Mean dependent var-1.75E-15Adjusted R-squared-0.266291 S.D dependent var0.440439S.E of regression0.495625 Akaike info criterion1.664137Sum squared resid3.193368 Schwarz criterion1.911463Log likelihood-9.977233 Hannan-Quinn criter.1.698240F-statistic0.106260 Durbin-Watson stat2.121235Prob(F-statistic)0.978257

Thu đư0c: R2

=0.03166

Trang 17

- Ki:m đ<nh cặp giC thuy-t:

{H0:Mô hình ban đầu không bỏ sót biếnH1:Mô hình ban đầu bỏ sót biến

- Tiêu chuẩn ki:m đ<nh:

=5.9915; χqs

=18 x 0.03166 0.56988==>χqs

< χ0.052(2 )

=> χqs

không thuộc mi*n bác bỏ.

Vậy với mHc ý ngh4a 5% th9 chưa có cơ sở bác bỏ giC thuy-t H tAm thGi ch'p0,

nhận H tHc là mô h9nh gốc không bỏ sót bi-n.0

5.2.4.2 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

- Khi sử dụng giC thi-t b9nh phương nhỏ nh't, ta nói rằng U có phân phốichuẩn, nhưng trong th5c t- đi*u này có th: b< vi phAm, v9 th- ta phCi ki:m tra xemđi*u này có b< vi phAm hay không bằng cách sử dụng ki:m đ<nh Jarque – Bera:

* Ki:m đ<nh cặp giC thuy-t:

{ H0:U có phân phối chuẩnH1:U không có phân phối chuẩn

Trang 18

* Mi*n bác bỏ:

Wα={JB|JB>}* Sử dụng Eview đ: l'y báo cáo ki:m đ<nh JB là:

Theo báo cáo trên ta có JBqs=0.030205

→ Mà với α=0 , 05 , χ02 2, 05( )=5 , 99147→JB< χ02( 2),05

→ Chưa có cơ sở bác bỏ giC thuy-t H tAm thGi ch'p nhận 0, H0

Vậy với mHc ý ngh4a 5% th9 Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH

* Khắc phục Đa cộng tuy-n bằng phương pháp Bỏ bi-n:Bước 1: GiC sử bi-n ACS và SAT có tương quan chặt ch> với nhau.Bước 2: Xác đ<nh R của các mô h9nh:2

Th5c hiện hFi quy mô h9nh gốc thu đư0c Báo cáo như sau:

Trang 19

Method: Least SquaresDate: 05/15/20 Time: 21:22Sample: 2000 2017Included observations: 18

→ Thu đư0c

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C0.4053000.2043201.9836560.0647ACS5.9446170.08325471.403340.0000R-squared0.996872 Mean dependent var11.77639Adjusted R-squared0.996676 S.D dependent var9.419772

Trang 20

Log likelihood-13.49196 Hannan-Quinn criter.1.734970F-statistic5098.437 Durbin-Watson stat1.659095Prob(F-statistic)0.000000

→ Thu đư0c

Th5c hiện hFi quy mô h9nh thu đư0c Báo cáo như sau

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C1.2549890.3344433.7524800.0017SAT5.4774070.13161141.618170.0000R-squared0.990847 Mean dependent var11.77639Adjusted R-squared0.990275 S.D dependent var9.419772S.E of regression0.928935 Akaike info criterion2.794882Sum squared resid13.80671 Schwarz criterion2.893813Log likelihood-23.15394 Hannan-Quinn criter.2.808524F-statistic1732.072 Durbin-Watson stat1.427058Prob(F-statistic)0.000000

→ Thu đư0c

Bước 3: LoAi bi-n mà giá tr< R tính đư0c khi không có mặt bi-n đó lớn hơn.2

Ta th'y:

Trang 21

Nên => L5a chIn loAi bi-n ACS khỏi mô h9nh gốc.

tư0ng Đa cộng tuy-n

* Ý nghĩa kinh tế :

β1=1.254989: không có ý ngh4a kinh t-.^

β2=5.477407 cho bi-t khi d<ch vụ du l<ch (SAT) tăng 1 trăm tỷ đFng trong đi*u

kiện d<ch vụ lưu tr8, ăn uống (ACS) không đổi th9 bán lẻ giCm trung b9nh5.477407 trăm tỷ đFng.

Các hệ số hồi quy phù hơp với lý thuyết kinh tế.

Bi-n độc lập d<ch vụ lưu tr8, ăn uống (ACS) và d<ch vụ du l<ch ( SAT) giCi thíchđư0c 99.0847% s5 thay đổi của bán lẻ hàng hóa (do ).

6.2.Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị ( hoặc %) thì biếnphụ thuộc thay đổi bao nhiêu?

6.2.1 Khi SAT (dịch vụ du lịch) tăng thêm 1 trăm tỷ đồng thì giá trịcủa biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối thiểu

Ước lư0ng khoCng tin cậy của β2:

β≥ ^β−Se(^β)×t( n−3 )

Trang 22

6.3.Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu?

Ước lư0ng khoCng tin cậy 2 phía của :

RSS ∕ χ0.0252( n−3)

≤ RSS ∕ χ0.9752( n−3 )

Với

Tra bCng giá tr< tới hAn của phân phối khi b9nh phương ;

Suy ra :

Trang 23

Vậy với mHc ý ngh4a th9 khoCng tin cậy của là trăm tỷ đFng

6.4.Dự báo

D5a vào mô h9nh hFi quy mẫu trên phần m*m Eview, từ cửa sổ Quick =>Estimate equation => Proc => Forcast => chIn IM = > OK

Thu đư0c k-t quC d5 báo:

- D5 báo bán lẻ trong các năm bằng công thHc sau ^RT

Trang 24

Cần phCi khuy-n khích d<ch vụ du l<ch, hAn ch- d<ch vụ ăn uống, dần đưa cáncân d<ch vụ trở nên cân bằng ti-n tới trở thành một nước chuyên cung c'p d<ch,góp phần làm tăng nhanh tổng bán lẻ :

- Cung c'p các d<ch vụ có l0i th- cAnh tranh cao, nhằm thay th: d<ch vụ ănuống

- Đẩy mAnh d<ch vụ du l<ch nhi*u hơn bằng cách tập trung vào các d<ch vụkhách sAn, homestay đ: chăm sóc khách hàng tốt hơn Hơn th- n;a cũng cầntập trung vào nh;ng đ<a đi:m du l<ch có phong cCnh đẹp như các hang động,các bãi bi:n và các nơi mang ý ngh4a l<ch sử dân tộc

- Khuy-n khích đầu tư từ trong và ngoài nước đ: đẩy mAnh các d<ch vụNghiên cHu sâu hơn nh;ng tiêu chuẩn, nh;ng yêu cầu mà khách hàng luônmong muốn đư0c đáp Hng đ: thỏa mãn nhi*u hơn như cầu của hI, nâng cao ch'tlư0ng d<ch vụ 1 cách tận t9nh

Trên đây là một số vấn đề mà chúng em đã đưa ra trong đề tài đã nghiêncứu Trong quá trình làm bài khó tránh khỏi một số sai sót nhất định Chúngem rất mong nhận được phản hồi về những ý kiến đóng góp của cô.

Chúng em xin chân thành cảm ơn!