1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Dự báo doanh thu ngành du lịch dựa vào chỉ số giá tiêu dùng và số lượt khách du lịch đến các địa điểm du lịch

24 123 1

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Cấu trúc

  • I. Vấn đề nghiên cứu

    • 1. Lý do chọn đề tài

    • 2. Nội dung nghiên cứu

  • II. Thu thập số liệu

  • III. Lập mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế

  • IV. Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eview

  • V. Tiến hành một số kiểm định liên quan đến mô hình hàm hồi quy

    • 1. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy

    • 2. Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy

      • 2.1. Kiểm định

      • 2.2. Kiểm định β2

      • 2.3. Kiểm định β3

    • 3. Kiểm định các khuyết tật

      • 3.1. Kiểm định đa cộng tuyến

      • 3.1.1. Phương pháp hồi quy phụ

      • 3.1.2. Phương pháp độ đo Theil

      • 3.2. Phương sai sai số thay đổi.

      • 3.2.1. Kiểm định White

      • 3.2.2. Kiểm định Gleiser

      • 3.3 Kiểm định tự tương quan

      • 3.3.1. Kiểm định BG

      • 3.3.2. Kiểm định Durbin – Watson.

      • 3.4. Kiểm định các biến bỏ sót

      • 3.4.1. Kiểm định Ramsey.

      • 3.4.2. Kiểm định Lagrange.

      • 3.5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên.

      • Kiểm định JB

  • VI. Phân tích dự báo.

    • 1. Các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc như thế nào?

    • 2. Ước lượng khoảng tin cậy

      • 2.1. Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm một đơn vị( hoặc %) thì giá trị của biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?

      • 2.1.1. Lượt khách du lịch trung bình tăng 1 nghìn lượt trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

      • 2.1.2. CPI trung bình tăng 1% với điều kiện KDL không đổi.

      • 2.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu?

  • VII. Kiến nghị về vấn đề nghiên cứu.

Nội dung

Đề tài: Dự báo doanh thu ngành du lịch dựa vào chỉ số giá tiêu dùng và số lượt khách du lịch đến các địa điểm du lịch. I. Vấn đề nghiên cứu II. Thu thập số liệu III. Lập mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế IV. Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eview

HỌC VIỆN TÀI CHÍNH BỘ MƠN: KINH TẾ LƯỢNG BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Nhóm - Lớp tín chỉ: CQ56/08.3_LT1 Đề tài: Dự báo doanh thu ngành du lịch dựa vào số giá tiêu dùng số lượt khách du lịch đến địa điểm du lịch Thành viên nhóm: Trưởng nhóm: Nguyễn Thị Thu Phương Cao Thị Tràng An Nguyễn Hoài Nam Nguyễn Hoàng Tuấn Nguyễn Đức Huy MỤC LỤC Phân công nhân sự: ST T Họ tên Lớp Công việc Ghi Nguyễn Thị Thu Phương CQ56.08.03_LT1 Lên ý tưởng đề tài, Nhóm tổng hợp viết, thu trưởng thập số liệu, ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eview, kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan, kiểm định biến bỏ sót Cao Thị Tràng An CQ56.08.03_LT1 Kiểm định phù hợp hệ số hồi quy phân tích dự báo, kiểm định tự tương quan Nguyễn Hoài Nam CQ56.08.03_LT1 Phương sai sai số thay đổi, kiến nghị vấn đề nghiên cứu Nguyễn Hoàng Tuấn CQ56.08.03_LT1 Lập mơ hình hồi quy mơ tả mối quan hệ biến kinh tế Nguyễn Đức Huy CQ56.08.03_LT1 Kiểm định phù hợp hàm hồi quy I Vấn đề nghiên cứu Lý chọn đề tài - Nhận thấy đề tài môn Kinh tế lượng có liên quan đến lĩnh vực kinh tế, lúc tìm hiểu, giá trị có liên quan đến kinh tế sẽ giúp chúng em hiểu thấu đáo đại lượng chất chúng, mối quan hệ đại lượng đồng thời sẽ giúp ích cho việc nghiên cứu môn khoa học khác kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mơ, tốn kinh tế, cơng việc sau chúng em - Du lịch nước ta nhà nước xác định ngành kinh tế mũi nhọn với nhiều tiềm phát triển chưa khai thác hết Hàng năm, du lịch có đóng góp khơng nhỏ cho GDP nước, mang lại hiệu kinh tế cao, thân thiện với mơi trường - Vì vậy, với đề tài “Mơ hình kinh tế lượng dự báo doanh thu ngành du lịch dựa vào số giá tiêu dùng số lượt khách du lịch đến địa điểm du lịch”, qua chúng em hy vọng rằng, kết báo cáo cho thấy tiềm phát triển ngành du lịch Việt Nam tương lai Nội dung nghiên cứu - Đưa phân tích biến ảnh hưởng đến doanh thu ngành du lịch nước ta - Kiểm định, xây dựng mơ hình, đưa dự báo doanh thu ngành du lịch năm tới II Thu thập số liệu - Sau tìm hiểu, nghiên cứu, thu thập số liệu nhóm em có hệ thống số liệu trình bày bảng sau: Năm 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 DT 20.5 23 22 26 30 51 56 60 68 96 130 160 200 230 KDL 2021.5 2025 2025 2030 2035 2057 2063 2068 2077 2106 2141 2172 2213 2244 CPI 0.8 9.5 8.4 6.6 12.63 19.89 6.52 11.75 18.13 6.81 6.6 4.09 2015 2016 2017 2018 2019 Trong đó: 337.83 400 510.9 620 726 2352.83 2416 2527.9 2638 2745 0.63 2.66 3.53 3.54 2.79 - DT: Doanh thu ngành du lịch (nghìn tỷ đồng) - KDL: Số lượt khách du lịch (nghìn lượt) - CPI: Chỉ số giá tiêu dùng so với năm liền trước (%) Nguồn số liệu • • Tổng cục thống kê (www.gsv.gov.vn) Tổng cục du lịch (http://www.vietnamtourism.gov.vn/) III Lập mơ hình hồi quy mô tả mối quan hệ biến kinh tế * Mô hình hồi quy: PRM: SRM: DTi = + 2KDLi + 3CPIi + ei Trong đó:   , , : hệ số hồi quy ước lượng (thực chất ước lượng điểm hệ số hồi quy β1, β2, β3 ei: phần dư (là sai lệch giá trị cá biệt biến phụ thuộc so với ước lượng giá trị trung bình chúng mẫu) IV Ước lượng mơ hình hồi quy sử dụng phần mềm Eview - Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm eview để ước lượng Sau nhập lệnh LS DT KDL CPI C enter, ta báo cáo kết ước lượng sau: Dependent Variable: DT Method: Least Squares Date: 05/06/20 Time: 00:33 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob KDL 0.975400 345.2516 0.0000 0.002825 CPI C -0.204706 -1954.237 0.118253 6.656267 -1.731092 -293.5936 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.999890 0.999876 2.431328 94.58171 -42.20757 72840.05 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.1027 0.0000 198.2753 218.7416 4.758692 4.907814 4.783929 0.377933 Báo cáo 1: Kết ước lượng mơ hình DT theo KDL CPI - Với hàm hồi quy trên, ta ước lượng hàm hồi quy mẫu: DTi = -1954.237 + 0.975400KDLi - 0.204706CPIi (1) Ý nghĩa kinh tế: + β2 = 0.975400 : Khi số lượt khách du lịch tăng thêm nghìn lượt điều kiện số giá tiêu dùng khơng đổi doanh thu tăng 0.975400 nghìn tỷ đồng + β3 = - 0.204706: Khi số giá tiêu dùng tăng 1% điều kiện số lượt khách du lịch khơng đổi doanh thu giảm 0.204706 nghìn tỷ đồng => Các hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế V Tiến hành số kiểm định liên quan đến mơ hình hàm hồi quy Kiểm định phù hợp hàm hồi quy * Kiểm định cặp giả thuyết: * Tiêu chuẩn kiểm định: F= * Với mức ý nghĩa miền bác bỏ: } * Dựa vào báo cáo ta có: 72840.05 Với mức ý nghĩa α = 0.05, tra bảng ta có F0.05(2,16) = 3.63 => Fqs = 72840.05 > 3.63 = F0.05(2,16) => Bác bỏ giả thuyết , chấp nhận đối thuyết => Vậy với α = 0.05 mơ hình hồi quy phù hợp Kiểm định phù hợp hệ số hồi quy 2.1 Kiểm định * Kiểm định cặp giả thuyết: * Tiêu chuẩn kiểm định:  β1  ~ T (n − 3) T= Se β1 ( ) * Với mức ý nghĩa α = 0.05, miền bác bỏ: Wα = {t : t > tα( n/−23) } Dựa vào báo cáo ta có tqs = -293.5936 Mà => => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1 Nghĩa β1 có ý nghĩa kinh tế => Vậy với mức ý nghĩa 5%, cho hệ số chặn có ý nghĩa thống kê thực tế 2.2 Kiểm định β2 * Kiểm định giả thuyết: H : β =  H : β ≠ Mức ý nghĩa α = 0,05 * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: * Với mức ý nghĩa α = 0.05, miền bác bỏ: { Wα = t : t > tα( n/−23 ) } Dựa vào báo cáo ta có: tqs = 345.2516 Mà => > => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1 => Vậy với mức ý nghĩa 5% cho ta thấy số lượt khách du lịch có ảnh hưởng đến doanh thu ngành du lịch 2.3 Kiểm định β3 * Kiểm định giả thuyết: Mức ý nghĩa α = 0,05 * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: * Miền bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa { Wα = t : t > tα( n/−23 ) α = 0,05 } là: Dựa vào báo cáo ta có: tqs= -1.731092 ∈ Mà >  tqs Wα => Bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận H1 => Vậy với mức ý nghĩa 5% cho ta thấy số giá tiêu dùng có ảnh hưởng đến doanh thu ngành du lịch Kiểm định khuyết tật 3.1 Kiểm định đa cộng tuyến * Hồi quy mơ hình ban đầu thu R2 = 0.999890 3.1.1 Phương pháp hồi quy phụ * Ước lượng mơ hình hồi quy: Thu báo cáo Dependent Variable: KDL Method: Least Squares Date: 05/06/20 Time: 01:32 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob CPI C -17.67385 2332.550 -1.920583 28.97652 0.0717 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.178293 0.129957 208.7238 740615.7 -127.3824 3.688637 0.071720 9.202339 80.49795 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 2208.275 223.7699 13.61920 13.71862 13.63603 0.287352 Báo cáo 2: Kết ước lượng mô hình KDL theo CPI Hồi quy mơ hình KDL theo CPI thu 0.178293; biến * Kiểm định cặp giả thuyết: * Tiêu chuẩn kiểm định: F= * Với mức ý nghĩa miền bác bỏ: } * Dựa vào mẫu báo cáo 2: 3.688637 Tra => => Chưa có sở bác bỏ => Mơ hình gốc khơng có đa cộng tuyến 3.1.2 Phương pháp độ đo Theil * Hồi quy mơ hình: DTi = β1 +β2 CPIi +Ui thu báo cáo 3: Dependent Variable: DT Method: Least Squares Date: 05/06/20 Time: 01:51 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 10 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob CPI C -17.44378 320.9326 -1.943258 4.087117 0.0687 0.0008 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.181758 0.133626 203.6029 704720.4 -126.9104 3.776252 0.068732 8.976564 78.52298 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 198.2753 218.7416 13.56952 13.66894 13.58635 0.293967 => Thu 0.181758 * Hồi quy mơ hình DTi= β1 +β2 KDLi + Ui thu báo cáo 4: Dependent Variable: DT Method: Least Squares Date: 05/06/20 Time: 01:54 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob KDL C 0.977465 -1960.237 361.0616 -326.3121 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.999870 0.999862 2.570147 112.2961 -43.83849 130365.5 0.000000 0.002707 6.007245 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 198.2753 218.7416 4.825104 4.924519 4.841929 0.133486 => Thu 0.999870 * Tính độ đo THIEL: m = R2 – ( R2 – ) - ( R2 – ) = 0.999890 ( 0.999890 - 0.181758 ) – (0.999890 0.999870) => m = 0.181738 => Mô hình gốc có đa cộng tuyến thấp 3.2 Phương sai sai số thay đổi 3.2.1 Kiểm định White * Hồi quy mơ hình ban đầu thu tìm phần dư et→ 11 * Hồi quy mơ hình White có dạng: - Số hệ số mơ hình , hệ số xác định - Sử dụng chương trình Eview để có báo cáo kiểm định White sau: - Báo cáo 5: Kiểm định White mô hình hồi quy Hồi quy mơ hình ban đầu thu ei ; e2i Hồi quy mơ hình White thu được: Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 1.388295 6.613756 1.600374 Prob F(5,13) Prob Chi-Square(5) Prob Chi-Square(5) 0.2914 0.2510 0.9012 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/06/20 Time: 02:34 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C KDL^2 KDL*CPI KDL CPI^2 CPI 56.09533 4.77E-06 0.002198 -0.031864 0.023987 -5.570637 0.419615 0.206256 0.721339 -0.285521 0.738741 -0.850044 0.6816 0.8398 0.4835 0.7797 0.4732 0.4107 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.348092 0.097359 4.014089 209.4678 -49.76108 1.388295 0.291411 133.6827 2.31E-05 0.003048 0.111601 0.032470 6.553354 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 4.977985 4.225026 5.869587 6.167831 5.920062 1.275726 Thu R2w = 0.348092 Kiểm định cặp giả thuyết H0: Mơ hình gốc có phương sai sai số khơng thay đổi H1: Mơ hình gốc có phương sai sai số thay đổi Mức ý nghĩa 5% Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: 12 Wα={χ2: χ2 χ2 (} Với kw = Ta có: 6.613756 Tra bảng giá trị tới hạn phân phối bình phương : χ2(5)0.05 =11.0705 Ta thấy: χ2qs < χ2(5)0.05 => Chưa có sở bác bỏ tức mơ hình ban đầu khơng có phương sai sai số thay đổi 3.2.2 Kiểm định Gleiser = => Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 3.288571 5.535054 3.060705 Prob F(2,16) Prob Chi-Square(2) Prob Chi-Square(2) 0.0636 0.0628 0.2165 Test Equation: Dependent Variable: ARESID Method: Least Squares Date: 05/06/20 Time: 17:09 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C KDL CPI 3.954073 -0.000525 -0.120558 2.737181 0.001162 0.048628 1.444579 -0.451966 -2.479210 0.1679 0.6574 0.0247 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.291319 0.202733 0.999807 15.99384 -25.32359 3.288571 0.063622 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat Tiến hành kiểm định giả thiết: 13 1.946836 1.119733 2.981431 3.130553 3.006668 1.157870 : Phương sai sai số không thay đổi : Phương sai sai số ngầu nhiên thay đổi Tiêu chuẩn kiểm định F= Miền bác bỏ giả thuyết H0, với mức ý nghĩa α = 0.05 Wα={F: F } Ta có: Tra bảng phân bố Fisher : Ta thấy: F => Chưa có sở bác bỏ giả thuyết H 0, tức mơ hình ban đầu khơng có phương sai sai số thay đổi 3.3 Kiểm định tự tương quan 3.3.1 Kiểm định BG Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 11.48373 11.80448 Prob F(2,14) Prob Chi-Square(2) 0.0011 0.0027 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/06/20 Time: 03:39 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob KDL CPI C RESID(-1) RESID(-2) 0.003076 0.022616 -6.784003 0.840402 0.073730 1.384636 0.289345 -1.331042 3.171929 0.234246 0.1878 0.7766 0.2044 0.0068 0.8182 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.621289 0.513085 1.599535 35.81918 -32.98325 5.741864 0.005976 0.002222 0.078163 5.096759 0.264950 0.314756 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat R2BG = 0.621289 14 -2.75E-13 2.292278 3.998237 4.246774 4.040300 1.622931 * Cặp giả thuyết: H0: Mơ hình ban đầu khơng có tự tương quan bậc H1: Mơ hình ban đầu có tự tương quan bậc Mức ý nghĩa 5% * Tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ giả thuyết H0, với mức ý nghĩa α = 0,05 là: Wα={χ2: χ2> χ2(2)0.05} χ2qs=(n - 2)*R2BG = 11.80448 Tra bảng giá trị tới hạn phân phối bình phương : χ2(2)0.05=5.9915 Ta thấy χ2qs > χ2(2)0.05 => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1, tức mơ hình ban đầu có tự tương quan bậc 3.3.2 Kiểm định Durbin – Watson Kiểm định tự tương quan bậc + Cặp giả thuyết: +Kiểm định Durbin Watson: d= +Miền bác bỏ: MH có tự Khơng tương quan kết luận dương 4- 4- có MH khơng có Khơng có kết MH có tự tự tương quan luận tương quan âm 15 Theo báo cáo Eview có: = 0,377933 Với =0,05, n=19, k’=3-1=2 = 1,074 = 1,536 Vậy mơ hình khơng có tự tương quan 3.4 Kiểm định biến bỏ sót 3.4.1 Kiểm định Ramsey Ramsey RESET Test Equation: EQ01 Specification: DT KDL CPI C Omitted Variables: Squares of fitted values t-statistic F-statistic Likelihood ratio Value 6.925701 47.96533 27.25615 df 15 (1, 15) Probability 0.0000 0.0000 0.0000 Sum of Sq 72.04985 94.58171 22.53185 22.53185 df 16 15 15 Mean Squares 72.04985 5.911357 1.502124 1.502124 Value -42.20757 -28.57950 df 16 15 F-test summary: Test SSR Restricted SSR Unrestricted SSR Unrestricted SSR LR test summary: Restricted LogL Unrestricted LogL Unrestricted Test Equation: Dependent Variable: DT Method: Least Squares Date: 05/06/20 Time: 18:03 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob KDL CPI C FITTED^2 0.943848 -0.203811 -1888.756 4.95E-05 197.7370 -3.419052 -188.2620 6.925701 0.0000 0.0038 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid 0.999974 0.999969 1.225612 22.53185 0.004773 0.059610 10.03259 7.15E-06 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion 16 198.2753 218.7416 3.429421 3.628250 Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) -28.57950 191115.9 0.000000 Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 3.463071 1.416727 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mơ hình ban đầu khơng bỏ sót biến H1: Mơ hình ban đầu bỏ sót biến Mức ý nghĩa: 0,05 Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: (R ) − R12 /( p − 1) F= ~ F (( p − 1), n − k − p + 1) − R /( n − k − p + 1) ( 2 2 ) Miền bác bỏ: Giá trị thống kê quan sát : = 191115,9 Tra bảng giá trị tới hạn chuẩn phân phối Fisher : ta thấy suy thuộc  Bác bỏ giả thuyết , chấp nhận đối thuyết Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 0,05 mơ hình ban đầu bỏ sót biến 3.4.2 Kiểm định Lagrange 17 800 Forecast: DTF Actual: DT Forecast sample: 2001 2019 Included observations: 19 Root Mean Squared Error 2.228058 Mean Absolute Error 1.943927 Mean Abs Percent Error 3.390729 Theil Inequality Coefficient 0.003829 Bias Proportion 0.000002 Variance Proportion 0.000020 Covariance Proportion 0.999978 700 600 500 400 300 200 100 2002 2004 2006 2008 2010 DTF 2012 2014 2016 2018 ?2 S.E Hồi quy phần dư ei thu báo cáo đây: Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 05/09/20 Time: 09:33 Sample: 2001 2019 Included observations: 19 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob KDL CPI DTF^2 DTF^3 C -0.062081 0.074402 0.000176 -1.22E-07 127.3167 0.007587 0.043150 2.90E-05 2.76E-08 15.46618 -8.182391 1.724275 6.070040 -4.424295 8.231938 0.0000 0.1067 0.0000 0.0006 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.901650 0.873550 0.814003 9.276417 -20.14868 32.08720 0.000001 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat * Cặp giả thuyết H0: Mơ hình ban đầu khơng bỏ sót biến H1: Mơ hình ban đầu bỏ sót biến * Tiêu chuẩn kiểm định: Với mức ý nghĩa miền bác bỏ: 18 0.002909 2.289110 2.647229 2.895766 2.689292 1.555132 Wα={χ2: χ2> χ2(2)} * Dựa vào mẫu báo cáo ta có: χ2qs = 19 * 0.901650 = 17.13135 > χ2(2)0.05 = 5.9915 => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1 => Mơ hình ban đầu có bỏ sót biến 3.5 Kiểm định tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên Kiểm định JB Series: Residuals Sample 2001 2019 Observations 19 -4 -3 -2 -1 * Kiểm định cặp giả thuyết: * Tiêu chuẩn kiểm định Jarque-Bera : JB = n* Với K = 1,682450 , S = -0.132935 * Miền bác bỏ : * Tính : JBqs =; 19 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis -2.75e-13 0.190297 3.335097 -3.723335 2.292278 -0.132935 1.682450 Jarque-Bera Probability 1.430246 0.489132 * Kết luận : Chưa có sở bác bỏ H0 Vậy sai số ngẫu nhiên Ui có phân phối chuẩn VI Phân tích dự báo Các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nào? Mơ hình hồi quy: DTi = -1954.237 + 0.975400KDLi - 0.204706CPIi + Ui (1) Từ kết hồi quy ta nhận thấy: + β2 = 0.975400 : Khi số lượt khách du lịch tăng thêm nghìn lượt điều kiện số giá tiêu dùng không đổi doanh thu tăng 0.975400 nghìn tỷ đồng + β3 = - 0.204706: Khi số giá tiêu dùng tăng 1% điều kiện số lượt khách du lịch khơng đổi doanh thu giảm 0.204706 nghìn tỷ đồng Ước lượng khoảng tin cậy 2.1 Nếu giá trị biến độc lập tăng thêm đơn vị( %) giá trị biến phụ thuộc thay đổi nào? 2.1.1 Lượt khách du lịch trung bình tăng nghìn lượt điều kiện yếu tố khác khơng thay đổi Ta tìm khoảng tin cậy β2: Doanh thu ngành du lịch nằm khoảng: tα/2 (n – 4) = = 2,12 => 0,9754 – 0,002825*2.12 ≤ β2 ≤ 0,9754+ 0,002825*2,12 0,969411 ≤ β2 ≤ 0,981389 Vậy lượt khách du lịch tăng nghìn lượt điều kiện yếu tố khác không thay đổi doanh thu trung bình tăng đoạn [0,969411; 0.981389] nghìn tỷ đồng 2.1.2 CPI trung bình tăng 1% với điều kiện KDL khơng đổi 20 Ta tìm khoảng tin cậy β3: + Giá vàng nước nằm khoảng: tα/2 (n –34) = = 2,12 => -2,204706 – 0,118253 x 2.12 ≤ β3 ≤ -2,204706 + 0.1182553 x 2.12 -2,4554 ≤ β4 ≤ -1,95401 Vậy CPI trung bình tăng % điều kiện yếu tố khác khơng thay đổi DTTB ngành du lịch giảm đoạn nghìn tỷ đồng 2.2 Phương sai sai số ngẫu nhiên bao nhiêu? * Ta tìm khoảng tin cậy hai phía σ2 : = = 28,8454 = 6,90766 Vậy yếu tố ngẫu nhiên thay đổi đơn vị DTTB ngành du lịch thay đổi theo đoạn [] nghìn tỷ đồng * Ta tìm khoảng tin cậy bên trái σ2 : = = 7,96164  =11,8797 21 Vậy yếu tố ngẫu nhiên thay đổi đơn vị DTTB ngành du lịch thay đổi tối đa 11,8797 nghìn tỷ đồng * Ta tìm khoảng tin cậy bên phải σ2 : = = 26,2962 = 3,5968 Vậy yếu tố ngẫu nhiên thay đổi đơn vị DTTB ngành du lịch thay đổi tối thiếu 3,5968 nghìn tỷ đồng VII Kiến nghị vấn đề nghiên cứu * Nhận xét: - Các biến số giá tiêu dùng số lượng khách du lịch sẽ ảnh hưởng tới doanh thu trung bình ngành du lịch - Mơ hình hồi quy nêu phù hợp - Mơ hình ban đầu có bỏ sót biến khơng có đa cộng tuyến ước lượng mơ hình hồi quy Tuy nhiên tính độ đo THIEL mơ hình lại xuất đa cộng tuyến thấp, tức xem mơ hình khơng có đa cộng tuyến * Kiến nghị: - Các quan quản lí cần nâng cao chất lượng dịch vụ du lịch, phát triển đa dạng hóa sản phẩm du lịch đặc biệt chuỗi liên kết dịch vụ Đáp ứng tiêu chuẩn du lịch quốc tế, xây dựng hình ảnh thương hiệu, nhận diện du lịch có chiều sâu để từ gia tăng chất lượng số tiêu dùng, thu hút nhiều lượt khách du lịch - Xây dựng, triển khai thực chương trình kích cầu, giảm giá du lịch để thu hút khách:miễn lệ phí, đơn giản thủ tục visa cho khách du lịch trọn gói theo đồn cơng ty lữ hành quốc tế phục vụ, cho phép triển khai cấp visa tại cửa khẩu, - Xây dựng môi trường du lịch nhân văn, bền vững:Đẩy mạnh công tác truyền thông, định hướng, nâng cao nhận thức xã hội, cộng đồng trách nhiệm bảo vệ môi trường du lịch; Tăng cường tuyên truyền, nâng cao nhận thức tầng 22 lớp nhân dân tích cực tham gia xây dựng phong trào ứng xử văn minh thân thiện với du khách, giữ gìn trật tự trị an, vệ sinh môi trường.Cung cấp thông tin dịch vụ tại địa phương cho du khách qua internet hệ thống ấn phẩm quảng bá du lịch - Chú trọng nâng cao lực quan quản lý nhà nước du lịch từ Trung ương đến địa phương để đáp ứng yêu cầu phát triển ngành Du lịch - Đẩy mạnh xúc tiến, quảng bá du lịch theo hướng chuyên nghiệp nhằm vào thị trường mục tiêu, lấy sản phẩm du lịch thương hiệu du lịch trọng tâm; quảng bá du lịch gắn với quảng bá hình ảnh quốc gia, phù hợp với mục tiêu xác định; gắn xúc tiến du lịch với xúc tiến thương mại, xúc tiến đầu tư ngoại giao, văn hóa - Đào tạo cải thiện nguồn nhân lực du lịch,bảo đảm thống nhất, chất lượng, hiệu quả, đáp ứng yêu cầu phát triển hội nhập Trên ý kiến mà chúng em đưa cho vấn đề nghiên cứu Bài làm khó tránh khỏi số khiếm khuyết hạn chế định Nhóm chúng em mong nhận quan tâm ý kiến đóng góp giáo Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn! 23 24 ... tế lượng dự báo doanh thu ngành du lịch dựa vào số giá tiêu dùng số lượt khách du lịch đến địa điểm du lịch , qua chúng em hy vọng rằng, kết báo cáo cho thấy tiềm phát triển ngành du lịch Việt... số lượt khách du lịch tăng thêm nghìn lượt điều kiện số giá tiêu dùng khơng đổi doanh thu tăng 0.975400 nghìn tỷ đồng + β3 = - 0.204706: Khi số giá tiêu dùng tăng 1% điều kiện số lượt khách du. .. số lượt khách du lịch tăng thêm nghìn lượt điều kiện số giá tiêu dùng khơng đổi doanh thu tăng 0.975400 nghìn tỷ đồng + β3 = - 0.204706: Khi số giá tiêu dùng tăng 1% điều kiện số lượt khách du

Ngày đăng: 07/06/2020, 11:02

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w