báo cáo thực hành kinh tế lượng đề tài khảo sát các yếu tố ảnh hưởng tới giá dịch vụ tour du lịch nội địa

Du lịch không chỉ đáp ứng các nhu cầu nghỉ dưỡng, giải trí đơn thuần, mà mà nó còn giúp ta khám phá, giao lưu văn hóa giữa các nước,...Du lịch Việt Nam được xác định là ngành kinh tế mũi

BỘ TÀI CHÍNH

HỌC VIỆN TÀI CHÍNH

-Báo cáo thực hành: Kinh tế lượng

Đề tài: Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng tới giá dịch vụ tour du lịch nội địaGiáo viên hướng dẫn: Cù Thu Thủy

Môn học: Kinh tế lượng Lớp: CQ59/21.05LT

Hà Nội – 3/2022

DANH SÁCH ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM

13Nguyễn Thị Kiều Linh21.05LT2Chạy Eviews, chọn đềtài và tìm số liệu

tài và tìm số liệu

(3- 8)

PHẦN I Tổng quan về đề tài nghiên cứu

1 Lý do chọn đề tài

Ngày nay, tình hình thế giới ngày một phát triển và tân tiến, đời sống của con người không chỉ dừnglại về mặt mưu sinh hằng ngày, chúng ta dần trở nên đa dạng hơn về nhu cầu sống xung quanh Việc luôn chạy theo đổi mới toàn cầu đã khiến con người rất dễ lâm vào mệt mỏi và căng thẳng Vì vậy việc sinh ra nhu cầu giải trí, vui chơi càng trở nên cần thiết Chính những nhu cầu đó đã thúc đẩy các ngành dịch vụ phát triển, đặc biệt ‘‘du lịch’’ chính là ngành dịch vụ có tầm ảnh hưởng nhất Du lịch không chỉ đáp ứng các nhu cầu nghỉ dưỡng, giải trí đơn thuần, mà mà nó còn giúp ta khám phá, giao lưu văn hóa giữa các nước,

Du lịch Việt Nam được xác định là ngành kinh tế mũi nhọn và được đánh giá là 1 quốc gia có tiềm năng phát triển du lịch (Thống kê của Tổ chức du lịch thế giới) Nhận thức được tầm quan trọngcủa du lịch trong nền kinh tế, Đảng và nhà nước ta luôn rất quan tâm và phát triển du lịch góp phần CNH-HĐH đất nước, tạo động lực thúc đẩy sự phát triển các ngành, lĩnh vực khác.

Chính những điều đó khiến cho ngành dịch vụ này như một món bánh béo bở khiến cho rất nhiều những doanh nghiệp từ công đến tư nhân nhòm ngó Số lượng các tổ chức, công ty du lịch trong nước mọc lên ngày 1 nhiều Thậm chí đến khách hàng cũng phải bối rối bởi việc phải đưa ra lựa chọn nên đi du lịch ở đâu, chọn gói nào, với những điều kiện ra sao Nhưng yếu tố then chốt quyết định hầu hết vào các lựa chọn của họ - đó là ngân sách (client budget) Việc ngân sách của họ nhiều hay ít, và có đủ khả năng chi trả hay không chính là điều kiện chính để họ chọn cho mình 1 tour du lịch hợp lý Vậy làm sao để biết giá tour là hợp lý? Để làm rõ hơn vấn đề này, nhóm chúng em đã chọn đề tài: ‘‘Khảo sát giá dịch vụ tour du lịch nội địa dựa trên các yếu tố ảnh hưởng’’.2 Mục tiêu nghiên cứu

Đưa ra và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá của 1 tour du lịch (P): quy mô công ty (CTY), phương tiện di chuyển (MB), số ngày du lịch (N), quãng đường di chuyển (S)

- Xây dựng, kiểm định sự phù hợp của mô hình- Kiểm định sự phù hợp dấu của các hệ số hồi quy- Kiểm định sự phù hợp giữa các biến độc lập và phụ thuộc- Kiểm định khuyết tật mô hình

- Đưa ra các dự báo về giá của tour du lịch trong những năm sắp tới

- Kết luận mô hình

3 Những nghiên cứu liên quan

PHẦN II Thiết lập mô hình hồi quy tổng thể

1 Các biến nghiên cứu- Biến phụ thuộc

+ P: giá của một tour du lịch (triệu đồng)- Biến độc lập:

+ CTY: quy mô công ty● 1: quy mô lớn● 0: quy mô vừa và nhỏ+ MB: phương tiện di chuyển● 1: có đi máy bay● 0: không đi máy bay+ N: số ngày du lịch (ngày)+ S: quãng đường di chuyển (km)2 Mô hình hồi quy tổng thể

Pi=β1+ β2.CTY + β3.MB + β4.N + β5.S + uiii ii3 Dấu kỳ vọng

● β2>0: Trong điều kiện số ngày du lịch, quãng đường di chuyển,phương tiện di chuyểnlà giống nhau, công ty du lịch có quy mô lớn có giá tour cao hơn các công ty có quymô vừa và nhỏ là β2 triệu đồng.

● β3>0: Trong điều kiện số ngày du lịch, quãng đường di chuyển,quy mô công ty du lịchlà giống nhau, tour có sử dụng phương tiện máy bay thì giá cao hơn không sử dụngphương tiện máy bay là β3 triệu đồng.

● β4 >0: Không phân biệt quy mô công ty, phương tiện di chuyển và quãng đường dichuyển là như nhau; nếu số ngày du lịch tăng/giảm 1 ngày thì giá tour tăng/giảm β4triệu đồng.

● β5 >0: Không phân biệt quy mô công ty, phương tiện di chuyển và số ngày du lịch lànhư nhau; nếu quãng đường di chuyển tăng/giảm 1 km thì giá tour tăng/giảm 5 triệuđồng.

PHẦN III Thu thập số liệu

1 Nguồn số liệu

Để thực hiện nghiên cứu, nhóm đã tiến hành tìm kiếm, thu thập và tổng hợp các số liệu giá dịch vụ du lịch nội địa trung bình năm 2021 từ nhiều website du lịch uy tín hiện nay Những trang tham khảo này có lượng truy cập lớn, nguồn dữ liệu đáng tin cậy như:

https://datviettour.com.vn https://www.vietnamairlines.com http://www.viettravel.com, , và https://dulichviet.com.vn,

Sau khi tổng hợp số liệu từ nhiều nguồn khác nhau, nhóm chọn lọc lấy 80 mẫu số liệu Đây là cơ sở để tiến hành các bước ước lượng mô hình hồi quy, kiểm định sự phù hợp, kiểm định khuyết tật của hàm và dự báo tiếp theo.

2 Bảng số liệu

STT P (triệuđồng)

IV Ước lượng mô hình hồi quy

1 Ước lượng mô hình hồi quy mẫu

- Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm eview để ước lượng, ta được báo cáo kết quả ướclượng như sau:

Dependent Variable: PMethod: Least SquaresDate: 03/06/23 Time: 18:26Sample: 1 80Included observations: 80

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-0.7459980.391806-1.9040010.0607CTY0.5148900.2328222.2115180.0300MB1.9551630.2692737.2608840.0000N0.8949770.1162137.7011750.0000S0.0005190.0001313.9588200.0002R-squared0.827953 Mean dependent var4.398750Adjusted R-squared0.818777 S.D dependent var2.260582S.E of regression0.962337 Akaike info criterion2.821557Sum squared resid69.45689 Schwarz criterion2.970433Log likelihood-107.8623 Hannan-Quinn criter.2.881246F-statistic90.23164 Durbin-Watson stat2.047226Prob(F-statistic)0.000000

2 Mô hình hồi quy mẫu

SRM: Pi=-0.745998+ 0.514890.CTY + 1.955163.MBii+ 0.894977.Ni + 0.000519.Si + ei3 Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy trong mô hình

● β1 = - 0.745998 không có ý nghĩa về mặt kinh tế

● β2 = 0.514890 cho biết giá tour du lịch của doanh nghiệp có quy mô lớn cao hơn giá tourdu lịch của doanh nghiệp có quy mô vừa và nhỏ là 0.514890 triệu đồng Trong điều kiện sốngày du lịch, quãng đường di chuyển và phương tiện di chuyển là giống nhau

● β3 = 1.955163 cho biết giá tour du lịch khi sử dụng phương tiện máy bay cao hơn tour khôngsử dụng phương tiện máy bay là 1.955163 triệu đồng Trong điều kiện số ngày du lịch, quãngđường di chuyển và quy mô công ty du lịch là giống nhau

● β4 = 0.894977 cho biết khi số ngày du lịch tăng/giảm 1 ngày thì giá của tour du lịchtăng/giảm 0.894977 triệu đồng Trong điều kiện quy mô công ty, phương tiện di chuyển vàquãng đường di chuyển không đổi

● β5 = 0.000519 cho biết khi quãng đường di chuyển tăng/giảm 1km thì giá của tour du lịchtăng/giảm 0.000519 triệu đồng Trong điều kiện quy mô công ty, phương tiện di chuyển vàsố ngày du lịch không đổi

V Thực hiện kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy

1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quyKiểm định că qp giả thuyết:

H : Hàm hồi quy không phù hợp.0 H : Hàm hồi quy phù hợp.1

Sử dụng giá trị P-value với mức ý nghĩa 5%:Theo báo cáo eviews: P-value (F) = 0.000000< 0,05 → Bác bỏ giả thuyết H chấp nhận H01

→ Kết lu n: Với mức ý nghĩa 5%, hàm hồi quy là phù hợp2 Dấu của hệ số hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không

β2= 0,514890 => phù hợp lý thuyết kinh tếβ3= 1,955163 => phù hợp lý thuyết kinh tếβ4= 0,894997 => phù hợp lý thuyết kinh tếβ5 =0,000519 => phù hợp lý thuyết kinh tế

3 Kiểm định xem các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình không3.1 Đối với β2:

Kiểm định cặp giả thuyết:● H0: β2 = 0● H1: β2 ≠ 0

Sử dụng giá trị P-value với mức ý nghĩa 5%:Theo báo cáo: P-value = 0.0300< 0,05

→ Kết luâ qn: Với mức ý nghĩa 5% CTY ảnh hưởng đến P.3.2 Đối với β3:

Kiểm định cặp giả thuyết:● H0: β3 = 0

Sử dụng giá trị P-value với mức ý nghĩa 5%: Theo báo cáo, P-value = 0.0000 < 0.05.

→ Kết luâ qn: Với mức ý nghĩa 5% N có ảnh hưởng đến P.3.4 Đối với β5:

Kiểm định cặp giả thuyết: ● H0: β5 = 0● H1: β5≠ 0

Sử dụng giá trị P-value với mức ý nghĩa 5%: Theo báo cáo, P-value = 0.00 < 0.05.02

→ Kết luâ qn: Với mức ý nghĩa 5% S có ảnh hưởng đến P.

VI Kiểm định khuyết tật

1 Khuyết tật đa cộng tuyến

Method: Least SquaresDate: 03/06/23 Time: 18:26Sample: 1 80

Included observations: 80

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C0.1678060.1920750.8736480.3851MB0.1201250.1319490.9103880.3655N0.1105300.0558351.9795780.0514S-3.10E-066.45E-05-0.0480280.9618R-squared0.088819 Mean dependent var0.625000Adjusted R-squared0.052852 S.D dependent var0.487177S.E of regression0.474129 Akaike info criterion1.394030Sum squared resid17.08464 Schwarz criterion1.513132Log likelihood-51.76121 Hannan-Quinn criter.1.441781F-statistic2.469417 Durbin-Watson stat0.680399Prob(F-statistic)0.068323

Phát hiện khuyết tật đa cộng tuyến của mô hình bằng phương pháp hồi quy phụ:CTYi=α1+α2MBi+α3Ni+α4Si+ v

● Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có đa cộng tuyến.H1: Mô hình ban đầu có đa cộng tuyến.● Tiêu chuẩn kiểm định:

F=R1((k −1)−1)

(1−R1)(n−(k−1))

0.0 88819((5−1)−1)(1−0.0 8819)

Null hypothesis: Homoskedasticity

F-statistic37.47392 Prob F(4,75)0.0000Obs*R-squared53.32096 Prob Chi-Square(4)0.0000Scaled explained SS150.7461 Prob Chi-Square(4)0.0000Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 03/09/23 Time: 13:22Sample: 1 80

Included observations: 80

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C-1.5214040.323101-4.7087580.0000CTY^2-0.4490380.315082-1.4251440.1583MB^20.7007320.3279762.1365310.0359N^20.1501760.0166958.9955010.0000S^22.51E-082.69E-080.9361390.3522R-squared0.666512 Mean dependent var0.868211Adjusted R-squared0.648726 S.D dependent var2.216025S.E of regression1.313402 Akaike info criterion3.443579Sum squared resid129.3768 Schwarz criterion3.592456Log likelihood-132.7432 Hannan-Quinn criter.3.503268F-statistic37.47392 Durbin-Watson stat1.358671Prob(F-statistic)0.000000

Hồi quy mô hình

ei=α α1+2CTYi+α3MBi+α4Ni+α5Si+α6CTYi2

+α9Si2+viKiểm định cặp giả thuyết:

H0: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổiH1: Phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

Sử dụng giá trị P-value với mức ý nghĩa 5%: Theo báo cáo, P-value = 0.0000 < 0.05

→Kết luâ qn: Với mức ý nghĩa 5% mô hình ban đầu có PSSSNN thay đổi.3 Kiểm định tự tương quan

3.1 Kiểm định Durbin - WastonKiểm định cặp giả thuyết với mức ý nghĩa 5%

Ho : Mô hình không có tự tương quan bậc 1H1 : Mô hình có tự tương quan bậc 1

Trong đó dqs = 2.047226 ( bảng Eview) với n=80, k’ =4, α= 5%+ d = 1.534 ; d = 1.743LU

+ 4 – d = 2.466 ; 4 – d = 2.257LU

Dựa vào báo cáo ta có: d < dqs = 2.047226 < 4 – d LU→Vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình không có tự tương quan bậc 1.

3.2 Kiểm định Breusch Godfrey

Sử dụng phương pháp kiểm định BG với mức ý nghĩa 5% ta có báo cáo:

Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags

F-statistic1.160427 Prob F(2,73)0.3191Obs*R-squared2.465032 Prob Chi-Square(2)0.2916Test Equation:

Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 03/06/23 Time: 18:32Sample: 1 80

Included observations: 80

Presample missing value lagged residuals set to zero.

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C0.0174850.3964810.0441020.9649CTY-0.0220520.234973-0.0938510.9255MB0.0299540.2694280.1111770.9118N-0.0017550.117174-0.0149770.9881S-9.53E-060.000132-0.0723810.9425RESID(-1)-0.0398400.117882-0.3379630.7364RESID(-2)-0.1752740.117536-1.4912400.1402R-squared0.030813 Mean dependent var-9.55E-16Adjusted R-squared-0.048846 S.D dependent var0.937657S.E of regression0.960285 Akaike info criterion2.840259Sum squared resid67.31673 Schwarz criterion3.048687Log likelihood-106.6104 Hannan-Quinn criter.2.923824F-statistic0.386809 Durbin-Watson stat1.986938Prob(F-statistic)0.885225

ei=α α1+2CTYi+α3MBi+α4Ni+α5Si+α6 i−e1+α7ei 2+ Vi−Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2Theo báo cáo, P-value = 0.3191 > 0.05.

→Kết luâ qn: Với mức ý nghĩa 5% mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2.4 Kiểm định bỏ sót biến thích hợp

Phát hiện khuyết tật mô hình bỏ sót biến bằng phương pháp kiểm định Ramsey với mức ý nghĩa 5%

Equation: UNTITLED

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3Specification: P C CTY MB N S

ValuedfProbabilityF-statistic 9.513273(2, 73) 0.0002Likelihood ratio 18.52941 2 0.0001F-test summary:

Sum of Sq.dfMean Squares

Restricted SSR 69.45689 75 0.926092Unrestricted SSR 55.09664 73 0.754748LR test summary:

ValueRestricted LogL-107.8623Unrestricted LogL-98.59757Unrestricted Test Equation:Dependent Variable: PMethod: Least SquaresDate: 03/06/23 Time: 18:33Sample: 1 80

Included observations: 80

Hồi quy mô hình

P=α1+α2CTYi+α3MBi+ α4Ni+α5Si+^α6Pi2+^α7Pi3

+viKiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình không bỏ sót biếnH1: Mô hình có bỏ sót biếnTheo báo cáo:

P – value = 0.0002 < α = 0.05→Bác bỏ giả thuyết H0.

→Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp kiểm định Ramsey, mô hình có bỏ sót biến.5 Kiểm định phân phối chuẩn của SSNN

Với mức ý nghĩa 5%Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.H1: Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn.

JB=71,81654x0,052 2( )=5,9915JB > x0,05

→ Kết luận : SSNN không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

VII Dự báo

● Kiểm định bỏ sót biến thích hợp bằng kiểm định Ramsey, ta thấy được mô hình ban đầu có bỏ sót biến

● Kiểm định phân phối chuẩn ho thấy mô hình ban đầu không tuân theo quy luật phân phối chuẩn.