Tiểu luận: Nghiên cứu và khảo sát nhu cầu giải trí trong ngành du lịch pps

Chương 1 Du lịch là 1 trong những nhu cầu giải trí không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, đặc biệt là cán bộ công nhân viên –những người luôn bận rộn với công việc.. Việc khảo s

Luận văn tốt nghiệp

Đề tài: Nghiên cứu và khảo sát nhu cầu giải trí trong

ngành du lịch

Nhóm: Nguyễn Minh Đức

MỤC LỤC

• Chương 1 Lý do chọn đề tài 1

• Chương 2 Cơ sở lý luận 2

• Chương 3 Thu thập dữ liệu 3

Chương 1

Du lịch là 1 trong những nhu cầu giải trí không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, đặc biệt là cán bộ công nhân viên –những người luôn bận rộn với

công việc Việc khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu chi tiêu du lịch trong

dịp lễ (như thu nhập, số ngày du lịch và độ tuổi, ) sẽ tạo điều kiện cho chúng ta có

cái nhìn khách quan về các vấn đề chi tiêu cho các chuyến du lịch để từ đó có

những quyết định, chọn lọc đúng đắn cho chính bản thân

Đề tài được thực hiện khảo sát trên 30 công nhân viên chức đã có những

chuyến du lịch trong dịp lễ 30-4-2009 của 2 đơn vị: DongA Bank - Đà Nẵng,

Ngân Hàng Sài Gòn Thương Tín (Sacombank) - Cn Đà Nẵng.

Y i : số tiền đã chi tiêu cho chuyến du lịch

X 1i : thu nhập bình quân của thành viên khảo sát

X 2i: số tuổi của thành viên khảo sát

X 3i : số ngày đi du lịch

¾ Dự kiến dấu:

tiêu nhiều cho du lịch

β4 sẽ mang dấu “+“ vì số ngày đi du lịch các nhiều thì chi phí cho du lịch càng tăng

Chương 3

THU THẬP DỮ LIỆU

¾ Số liệu được thu thập từ 30 thành viên của đơn vị :

+ DongA Bank - Đà Nẵng

Địa chỉ : 51 Nguyễn Văn Linh, Quận Hải Châu

+ Ngân Hàng Sài Gòn Thương Tín (Sacombank) - Cn Đà Nẵng

Địa chỉ : 130-132, Bạch Đằng, Q.Hải Châu

đồng/tháng)

Độ tuổi(X2i)

Dựa vào bảng ta có hàm hồi quy tuyến tính như sau:

R2= 0.885868 chứng tỏ mô hình này phù hợp với dữ liệu đã cho

Ý Nghĩa của mô hình:

2

∧

nhiều trong du lịch Và nếu các yếu tố khác không đổi thì khi thu nhập tăng thêm

1000 đồng/tháng thì chi tiêu du lịch sẽ tăng 0.234646 ngàn đồng

4

∧

tăng thêm 1 ngày thì chi tiêu cho du lịch tăng thêm 744.4518 ngàn đồng

Mô hình B:

Ta có hàm hồi quy tuyến tính như sau:

Yˆ i = -1456.753+ 0.221275X1i + 745.1919X3i

Mô hình C:

Ta có hàm hồi quy tuyến tính như sau:

Yˆ i =464.6106+ 0.351627X1i

Ta thu được kết quả cho như bảng sau:

Hằng số

t-Statistic

-1253.771 (-2.870915)

-1456.753 (-4.460504)

464.6106 (0.802693)

X 1i

t-Statistic

0.234646 (5.570980)

0.221275 (5.931133)

0.351627 (4.627798)

X 2i

t-Statistic

-8.054245 (-0.708604)

X 3i

t-Statistic

744.4518 (10.11690)

745.1919 (10.22267)

Với mô hình ước đã xây dựng: Y ˆi = β ˆ1+ β ˆ2X1i + β ˆ3X2i + β ˆ4X3i

a- Kiểm định các giả thuyết về các hệ số hồi quy

• Giả thuyết 1: Ho: β3 =0

Kết luận: Số tuổi của các thành viên khảo sát không ảnh hưởng đến số tiền đã chi

tiêu cho chuến du lịch

• Giả thuyết 2: Ho: β2= β4=0

H1: β2≠ β4≠0

Ta có:

+Giá trị kiểm định:

2688

67 1)

4 0.885868)(

(1

-4) - 0

0.885868(3 )

1 )(

1 (

k n R F

+ Với mức ý nghĩa α= 5%, bậc tự do bằng (n - 4)

Giá trị tới hạn là: Fα (k-1; n-k) = f 0.05 (3,26)=2.97

Vậy F > Fα (k-1; n-k) : bác bỏ giả thuyết Ho

Vùng bác bỏ

Ho

Kết luận: thu nhập bình quân của thành viên khảo sát và số ngày đi du lịch thức sự

có ảnh hưởng đến số tiền chi tiêu cho chuyến du lịch

b-Tìm khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy:

Với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi nếu số tiền đã chi tiêu cho chuyến

du lịch tăng lên 1000 đồng thì thu nhập bình quân của các thành viên được khảo sát tăng trong khoảng từ 0.148069 đến 0.321222 nghìn đồng/tháng

+ Khoảng ước lượng của β3:

Vùng bác bỏ

Ho

F=67.268

+ Khoảng ước lượng của β4:

∑

=

n i i

o

x

X X n

1 2

) 6780 11000

( 30

1 26

∑

=

n i i

o

x

X X n

1 2

( 30

1 1 26

(4332.5076-2.055529*1549.267569;4332.5076+2.055529*1549.267569)

®Y ˆ0∈ ( 1147.943142 ; 7517.072058)

d- Kiểm tra và khắc phục khuyết tật của mô hình:

Đa cộng tuyến:

Xét mô hình A: Y ˆi = β ˆ1 + β ˆ2X1i + β ˆ3X2i + β ˆ4X3i

Thấy X2i có P-value = 0.4849 > 0,05 ; t= -0.708604 rất nhỏ còn R2=0.885868> 0,8 nên mô hình có dấu hiệu của đa cộng tuyến Vì vậy ta hồi qui mô hình:

X1i = a 1 + a 2 X 2i +a 3 X3i (i:1,n)

Nhìn mô hình trên ta thấy có sự phụ thuộc giữa X2 và X3 nên mô hình A có đa

cộng tuyến

Khắc phục: Ta hồi qui lần lượt các mô hình A, B, C như trên thu được các giá

trị R2 tuơng ứng.So sánh R2 ở mô hình A và B

+ R2 (A) =0.885868; R2 (B) = 0.883664 và R2 (A) > R2 (B)

® Điều đó cho thấy khi cho thêm biến X 2i vào mô hình B thì R2 giảm nên X 2i

là biến không cần thiết trong mô hình A

®Vậy mô hình B đã khắc phục đuợc khuyết tật đa cộng tuyến trong mô hình

A

e- Phương sai sai số thay đổi

Ta tiếp tục xem xét mô hình B: Yˆ i = -1456.753+ 0.221275X1i + 745.1919X3i

Thực hiện kiểm định White để xem xét khuyết tật phương sai của sai số ngẫu nhiên

Từ kết quả thu được ta thấy giá trị P-value của F-statistic trong mô hình là

0.031310 < 0,05 và giá trị p-value của Obs*R-squared=0.042500 nên các phần dư

có sự phụ thuộc vào các biến thu nhập và ngày.Vây mô hình B có khuyết tật phương sai sai số thay đổi

Khắc phục

Xét mô hình B: Yˆ i = -1456.753+ 0.221275X1i + 745.1919X3

Thực hiện kiểm định White mô hình sau: = α2

mô hình hồi quy Y theo X1i và X3i có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi

® Nhìn vào kết qủa hồi quy trên ta thấy F-statistic có giá trị p-value =0.031310 <

α =0.05 và O*R-squared có p-value= 0.042500 <α = 0.05

Do đó bác bỏ giả thuyết H0: α2=α3=α4=α5=α6=0 hay mô hình B có phương sai sai số thay đổi

Kiểm tra biến bị bỏ sót:

Tiến hành kiểm đinh cho mô hình B ta thu đuợc kết quả như sau:

Ta có: F-statistic P-value = 0.484876 > 0,05 không có hiện tượng bỏ sót biến

Qua việc khảo sát và xây dựng các mô hình ước lượng, chúng ta dễ dàng nhận thấy rằng các yếu tố thu nhập và số ngày đi du lịch ảnh hưởng rất nhiều vào việc chi tiêu du lịch của công nhân viên chức Vì vậy mô hình ước lượng đẹp nhất :

Y ˆi = β ˆ1 + β ˆ2X1i + β ˆ4X3i + Ui

PHỤ LỤC

Đồ thị Scatter: