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 địa Giáo 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

13 Nguyễn Thị Kiều Linh 21.05LT2 Chạy Eviews, chọn đề

tài 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 dừng lại 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 trọng của 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 + ui i i i i

3 Dấu kỳ vọng

● β2>0: Trong điều kiện số ngày du lịch, quãng đường di chuyển,phương tiện di chuyển

là giống nhau, công ty du lịch có quy mô lớn có giá tour cao hơn các công ty có quy

mô 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 lịch

là giống nhau, tour có sử dụng phương tiện máy bay thì giá cao hơn không sử dụng phương tiện máy bay là β3 triệu đồng

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

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

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 (triệu

đồng)

8 5,49 1 1 3 1000

24 1,69 0 0 2 338

39 1,50 0 0 2 376

55 2,39 0 0 3 616

71 6,60 1 1 3 3860

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 ước lượng như sau:

Dependent Variable: P

Method: Least Squares

Date: 03/06/23 Time: 18:26

Sample: 1 80

Included observations: 80

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C -0.745998 0.391806 -1.904001 0.0607

CTY 0.514890 0.232822 2.211518 0.0300

MB 1.955163 0.269273 7.260884 0.0000

N 0.894977 0.116213 7.701175 0.0000

S 0.000519 0.000131 3.958820 0.0002

R-squared 0.827953 Mean dependent var 4.398750

Adjusted R-squared 0.818777 S.D dependent var 2.260582

S.E of regression 0.962337 Akaike info criterion 2.821557

Sum squared resid 69.45689 Schwarz criterion 2.970433

Log likelihood -107.8623 Hannan-Quinn criter 2.881246

F-statistic 90.23164 Durbin-Watson stat 2.047226

Prob(F-statistic) 0.000000

2 Mô hình hồi quy mẫu

SRM: Pi=-0.745998+ 0.514890.CTY + 1.955163.MBi i+ 0.894977.Ni + 0.000519.Si + ei

3 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 tour

du lịch của doanh nghiệp có quy mô vừa và nhỏ là 0.514890 triệu đồng Trong điều kiện số ngày 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 không

sử dụng phương tiện máy bay là 1.955163 triệu đồng Trong điều kiện số ngày du lịch, quãng đường 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 lịch tăng/giảm 0.894977 triệu đồng Trong điều kiện quy mô công ty, phương tiện di chuyển và quãng đường di chuyển không đổi

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

số 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 quy

Kiểm 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 H0 1

→ Kết lu n: Với mức ý nghĩa 5%, hàm hồi quy là phù hợp

2 Dấu của hệ số hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không

β2= 0,514890 => phù hợp lý thuyết kinh tế

β3= 1,955163 => phù hợp lý thuyết kinh tế

β4= 0,894997 => phù hợp lý thuyết kinh tế

β5 =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 không 3.1 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

● H1: 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% MB có ảnh hưởng đến P 3.3 Đối với β4:

Kiểm định cặp giả thuyết:

● H0: β4 = 0

● H1: β4 ≠ 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 Squares

Date: 03/06/23 Time: 18:26

Sample: 1 80

Included observations: 80

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 0.167806 0.192075 0.873648 0.3851

MB 0.120125 0.131949 0.910388 0.3655

N 0.110530 0.055835 1.979578 0.0514

S -3.10E-06 6.45E-05 -0.048028 0.9618

R-squared 0.088819 Mean dependent var 0.625000

Adjusted R-squared 0.052852 S.D dependent var 0.487177

S.E of regression 0.474129 Akaike info criterion 1.394030

Sum squared resid 17.08464 Schwarz criterion 1.513132

Log likelihood -51.76121 Hannan-Quinn criter 1.441781

F-statistic 2.469417 Durbin-Watson stat 0.680399

Prob(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))

F (k−2 , n−k +1)

● Miền bác bỏ:

W∝={F : F F> (n−2, n−k +1)}

● Tra bảng với giá trị k = 5, n = 80 có:

F(3,76)≈ F (3 , 8 0)=2,72

● Tính:

0.0 88819 ((5−1)−1) (1−0.0 8819) (80−(5−1))

=2,45023<F(3,76 )

=> Chấp nhận giả thuyết H 0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, theo phương pháp hồi quy phụ, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Sử dụng phương pháp kiểm định White

Heteroskedasticity Test: White

Null hypothesis: Homoskedasticity

F-statistic 37.47392 Prob F(4,75) 0.0000

Obs*R-squared 53.32096 Prob Chi-Square(4) 0.0000

Scaled explained SS 150.7461 Prob Chi-Square(4) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 03/09/23 Time: 13:22

Sample: 1 80

Included observations: 80

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C -1.521404 0.323101 -4.708758 0.0000

CTY^2 -0.449038 0.315082 -1.425144 0.1583

MB^2 0.700732 0.327976 2.136531 0.0359

N^2 0.150176 0.016695 8.995501 0.0000

S^2 2.51E-08 2.69E-08 0.936139 0.3522

R-squared 0.666512 Mean dependent var 0.868211

Adjusted R-squared 0.648726 S.D dependent var 2.216025

S.E of regression 1.313402 Akaike info criterion 3.443579

Sum squared resid 129.3768 Schwarz criterion 3.592456

Log likelihood -132.7432 Hannan-Quinn criter 3.503268

F-statistic 37.47392 Durbin-Watson stat 1.358671

Prob(F-statistic) 0.000000

Hồi quy mô hình

ei=α α1+ 2CTY i+α3MBi+α4Ni+α5Si+α6CTY i

2 +α7MBi2 +α8Ni2 +α9Si 2 +vi Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi

H1: 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 - Waston

Kiểm định cặp giả thuyết với mức ý nghĩa 5%

Ho : Mô hình không có tự tương quan bậc 1

H1 : 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 = 1.743L U

+ 4 – d = 2.466 ; 4 – d = 2.257L U

Dựa vào báo cáo ta có: d < dqs = 2.047226 < 4 – d L U

→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-statistic 1.160427 Prob F(2,73) 0.3191

Obs*R-squared 2.465032 Prob Chi-Square(2) 0.2916

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 03/06/23 Time: 18:32

Sample: 1 80

Included observations: 80

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 0.017485 0.396481 0.044102 0.9649

CTY -0.022052 0.234973 -0.093851 0.9255

MB 0.029954 0.269428 0.111177 0.9118

N -0.001755 0.117174 -0.014977 0.9881

S -9.53E-06 0.000132 -0.072381 0.9425

RESID(-1) -0.039840 0.117882 -0.337963 0.7364

RESID(-2) -0.175274 0.117536 -1.491240 0.1402

R-squared 0.030813 Mean dependent var -9.55E-16

Adjusted R-squared -0.048846 S.D dependent var 0.937657

S.E of regression 0.960285 Akaike info criterion 2.840259

Sum squared resid 67.31673 Schwarz criterion 3.048687

Log likelihood -106.6104 Hannan-Quinn criter 2.923824

F-statistic 0.386809 Durbin-Watson stat 1.986938

Prob(F-statistic) 0.885225

ei=α α1+ 2CTY i+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 2

H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2

Theo 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 3

Specification: P C CTY MB N S

Value df Probability

F-statistic 9.513273 (2, 73) 0.0002

Likelihood ratio 18.52941 2 0.0001

F-test summary:

Sum of Sq df Mean Squares

Restricted SSR 69.45689 75 0.926092

Unrestricted SSR 55.09664 73 0.754748

LR test summary:

Value

Restricted LogL -107.8623

Unrestricted LogL -98.59757

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: P

Method: Least Squares

Date: 03/06/23 Time: 18:33

Sample: 1 80

Included observations: 80

Hồi quy mô hình

P=α1+α2CTY i+α3MBi+ α4Ni+α5Si+^α6Pi2

+^α7Pi3 +vi Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình không bỏ sót biến

H1: Mô hình có bỏ sót biến

Theo 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

x0,052 2( )=5,9915

JB > x0,05

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

VII Dự báo

VIII Kết luận

● Mô hình đã chọn phù hợp với lý thuyết kinh tế và gắn liền với thực tiễn

● Các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc

● Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ, ta thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

● Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên bằng kiểm định White, ta mô hình có phương sai sai

số ngẫu nhiên thay đổi

● Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Durbin Watson, ta thấy được mô hình không có tự tương quan bậc 1 Kiểm định Breusch Godfrey cho thấy mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2

● 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