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

HỌC VIỆN TÀI CHÍNH KHOA KẾ TỐN BỘ MƠN: KINH TẾ LƯỢNG BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Lớp tín chỉ: CQ56/22.02LT1 Vấn đề nghiên cứu “Mức ảnh hưởng dịch vụ lưu trú, ăn uống (ACS) dịch vụ du lịch (SAT) tới Bán lẻ (RT) ” Các thành viên nhóm: MỤC LỤ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU THU THẬP SỐ LIỆU .5 MÔ HÌNH HỒI QUY MƠ TẢ ƯỚC LƯỢNG MƠ HÌNH HỒI QUY SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS TIẾN HÀNH MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH LIÊN QUAN ĐẾN MƠ HÌNH HỒI QUY 5.1 Kiểm định hệ số hồi quy phù hợp hàm hồi quy 5.1.1 Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy 5.1.2 Kiểm định phù hợp hệ số hồi quy 5.1.2.1 Kiểm định β .8 5.1.2.2 Kiểm định β .9 5.1.2.3 Kiểm định β 5.2 Kiểm định 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 kiểm định tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên 15 5.2.4.1 Kiểm định bỏ sót biến 15 5.2.4.2 Kiểm định tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên .16 KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT CỦA MƠ HÌNH 17 KẾT LUẬN VỀ MÔ HÌNH TỐT 17 7.1 Biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thay đổi nào?.17 7.2 Nếu giá trị biến độc lập tăng thêm đơn vị ( %) biến phụ thuộc thay đổi bao nhiêu? .18 7.2.1 Khi ACS (dịch vụ lưu trú, ăn uống) tăng thêm trăm tỷ đồng giá trị biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối thiểu 18 7.2.2 Khi ACS (dịch vụ lưu trú, ăn uống) tăng thêm trăm tỷ đồng giá trị biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối đa .18 7.2.3 Khi SAT (dịch vụ du lịch) tăng thêm trăm tỷ đồng giá trị biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối thiểu 19 7.2.4 Khi SAT (dịch vụ du lịch) tăng thêm trăm tỷ đồng giá trị biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối đa 19 7.3 Phương sai sai số ngẫu nhiên bao nhiêu? 20 7.4 Dự báo 20 7.5 Nhận xét giải pháp 21 VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Nhâ ̣n thấy đề tài môn Kinh tế lượng có liên quan đến lĩnh vực kinh tế, lúc tìm hiểu, những giá trị có liên quan đến nền kinh tế sẽ giúp chúng em hiểu thấu đáo những đại lượng ấy và bản chất chúng, mối quan ̣ đại lượng và đồng thời sẽ giúp ích cho viê ̣c nghiên cứu các môn khoa học khác kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mô, toán kinh tế, và công viê ̣c sau này của chúng em Thương mại bán lẻ nhận diện ngành có vị trí quan trọng kinh tế quốc dân Hàng năm, thương mại bán lẻ có đóng góp khơng nhỏ cho GDP nước, mang lại hiệu kinh tế cao Vì vậy, với đề tài “Mơ hình kinh tế lượng dự báo Mức ảnh hưởng dịch vụ lưu trú, ăn uống (ACS) dịch vụ du lịch (SAT) tới Bán lẻ (RT)”, qua chúng em hy vọng rằng, kết báo cáo cho thấy tiềm phát triển ngành thương mại bán lẻ Việt Nam tương lai 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 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 RT 1.838647 2.00011 2.215697 2.628326 3.14618 3.738794 4.631441 5.748144 7.819571 11.164766 12.54200 ACS 0.235062 0.30535 0.357838 0.393823 0.456544 0.584293 0.713149 0.901011 1.139832 1.588479 2.120652 SAT 0.130397 0.147690 0.235305 0.315944 0.382521 0.479848 0.617481 0.812439 1.112732 1.305401 2.110795 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 15.35600 17.403597 19.646665 21.894484 24.037232 26.488567 29.674847 Trong đó: 2.603259 3.056510 3.158732 3.533065 3.998418 4.398922 4.886156 2.835976 3.231199 3.346639 3.734790 4.196376 4.575196 5.004988 - RT: Bán lẻ (Đơn vị: trăm tỷ đồng) - ACS: Dịch vụ lưu trú, ăn uống (Đơn vị: trăm tỷ đồng) - SAT: Dịch vụ du lịch (Đơn vị: trăm tỷ đồng) Nguồn số liệu: - Tổng cục thống kê: (www.gsv.gov.vn) Cụ thể: https://www.gso.gov.vn/SLTK/Selection.aspx?rxid=8f161760-9ba0-4c6d-8898fdef1a92c072&px_db=08.+Th%u01b0%u01a1ng+m%u1ea1i%2c+gi%u00e1+c %u1ea3&px_type=PX&px_language=vi&px_tableid=08.+Th %u01b0%u01a1ng+m%u1ea1i%2c+gi%u00e1+c%u1ea3%5cV08.01.px MÔ HÌNH HỒI QUY MƠ TẢ R T i = ^β1 + β^ ⋅ AC Si + ^β ⋅ SA T i +e i Trong đó: - ^β 1, ^β 2, ^β 3: hệ số hồi quy ước lượng (thực chất ước lượợng điểm hệ số hồi quy β 1, β 2, β - e i: phần dư (là sai lệch giá trị cá biệt biến phụ thuộc so với ước lượng giá trị trung bình chúng mẫu ƯỚC LƯỢNG MƠ HÌNH HỒI QUY SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS Dependent Variable: RT Method: Least Squares Date: 05/15/20 Time: 23:28 Sample: 2000 2017 Included observations: 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.   C ACS SAT -0.060712 9.394697 -3.193046 0.254385 1.358840 1.255845 -0.238660 6.913761 -2.542549 0.8146 0.0000 0.0225 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.997814    Mean dependent var 0.997522    S.D dependent var 0.468884    Akaike info criterion 3.297777    Schwarz criterion -10.26678    Hannan-Quinn criter 3423.097    Durbin-Watson stat 0.000000 11.77639 9.419772 1.474087 1.622482 1.494549 2.056379 Kết ước lượng mơ hình RT theo ACS SAT R T i =−0.060712+9.394697 ⋅ ACSi −3.193045⋅ SAT i+ ei Ý nghĩa:  ^β 1=−0,060712: khơng có ý nghĩa kinh tế  ^β 2=9,394697 : cho ta biết dịch vụ lưu trú, ăn uống tăng thêm trăm tỷ đồng bán lẻ tăng trung bình 9,394697 trăm tỷ đồng điều kiện yếu tố khác không đổi  ^β 3=−3,193045: cho ta biết dịch vụ du lịch tăng thêm trăm tỷ đồng bán lẻ giảm trung bình 3,193045 trăm tỷ đồng điều kiện yếu tố khác không đổi TIẾN HÀNH MỘT SỐ KIỂM ĐỊNH LIÊN QUAN ĐẾN MƠ HÌNH HỒI QUY 5.1 Kiểm định hệ số hồi quy phù hợp hàm hồi quy 5.1.1 Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy : R2=0 : R2 >0 { * Kiểm định cặp giả thuyết: * Tiêu chuẩn kiểm định: R /2 F= ~ F (2 ;n−3 ) (1−R2 )/(n−3 ) * Với mức ý nghĩa 0.05, miền bác bỏ: W   F | F  F0.05( 2,n 3)  → Theo kết báo cáo Eviews →Với mức ý nghĩa → Fqs  F0.05( 2,15) α =5 % Fqs  3423.098 ( 2,15 ) F  3.68 0.05 , tra bảng ta có → Ta thấy Fqs thuộc Wα Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1 →Vậy với α =0.05 hàm hồi quy phù hợp 5.1.2 Kiểm định phù hợp hệ số hồi quy 5.1.2.1 Kiểm định β * Kiểm định giả thuyết: {H0:β1=0 ¿ ¿¿¿ , mức ý nghĩa α=0 , 05 * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: T= β^ ~T ( n−3) Se ( β^ ) * Miền bác bỏ giả thuyết H0, mức ý nghĩa α=0,05 là: ) W α ={ t :|t|>t (αn−3 /2 } → Từ kết báo cáo Eviews: t qs  0.23866 (n−3) 15 → Mà t α2 =t 0,025=2.131|t qs|t α / →Từ kết báo cáo Eviews: tqs=6.913761 (n−3) 15 →Mà t α2 =t0,025=2,145 →|t qs|>t 15 0,025→ tqs ∈ Wα } → Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1 → Vậy với mức ý nghĩa 5% cho ta thấy dịch vụ lưu trú ăn uống có ảnh hưởng đến bán lẻ 5.1.2.3 Kiểm định β * Kiểm định giả thuyết: {H0:β3=0 ¿ ¿¿¿ α=0,05 , mức ý nghĩa * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: T= β^ ~T ( n−3 ) Se ( β^ ) * Miền bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa α=0 ,05 là: ) W α ={ t :|t|>t (αn−3 /2 } →Từ kết báo cáo Eviews: tqs=-2.542549 (n−3) →Màt α2 =t 15 0,025 =2.131 |t |>t 15  t qs qs 0,025 ∈ Wα → Bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận H1 →Vậy với mức ý nghĩa 5% cho ta thấy dịch vụ du lịch có ảnh hưởng đến bán lẻ 5.2 Kiểm định khuyết tật 5.2.1 Kiểm định đa cộng tuyến * Hồi quy mô hình ban đầu thu R  0.997814 * Hồi quy mơ hình R T i =β1 + β ⋅ AC Si +U i thu Báo cáo sau: Dependent Variable: RT Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:29 Sample: 2000 2017 Included observations: 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.   C 0.405300 0.204320 1.983656 0.0647 ACS 5.944617 0.083254 71.40335 0.0000 R-squared 0.996872     Mean dependent var 11.77639 Adjusted R-squared 0.996676     S.D dependent var 9.419772 S.E of regression 0.543083     Akaike info criterion 1.721329 Sum squared resid 4.719019     Schwarz criterion 1.820259 Log likelihood -13.49196     Hannan-Quinn criter 1.734970 F-statistic 5098.438     Durbin-Watson stat 1.659094 Prob(F-statistic) 0.000000 R  0.996872 → Thu * Hồi quy mơ hình R T i =β1 + β ⋅ SAT i +U i thu Báo cáo sau: Dependent Variable: RT Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:31 Sample: 2000 2017 Included observations: 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.   C 1.254989 0.334443 3.752480 0.0017 SAT 5.477407 0.131611 41.61818 0.0000 R-squared 0.990847     Mean dependent var 11.77639 Adjusted R-squared 0.990275     S.D dependent var 9.419772 S.E of regression 0.928935     Akaike info criterion 2.794882 Sum squared resid 13.80671     Schwarz criterion 2.893812 Log likelihood -23.15394     Hannan-Quinn criter 2.808523 F-statistic 1732.073     Durbin-Watson stat 1.427057 Prob(F-statistic) 0.000000 → Thu R 22  0.990847 * Tính độ đo THEIL: m=R 2−( R2−R 21) −( R 2−R12 ) Ta có: m=R 2−( R2−R 21) −( R 2−R12 )  0.997814  (0,997814  0,996872)  (0,997814  0,990847)  0,989905 Do m  R nên mơ hình gốc có đa cộng tuyến Vậy với mức ý nghĩa 5% mơ hình gốc có đa cộng tuyến 5.2.2 Phương sai sai số thay đổi * Hồi quy mô hình ban đầu thu tìm phần dư e t →e 2t * Hồi quy mơ hình White có dạng: e 2t =α 1+ α ACS t +α SAT t + α ACS 2t +α SAT 2t +α ACS t SAT t +V t - Tổng hệ số mơ hình k W , hệ số xác định R2w - Sử dụng chương trình Eview để có báo cáo kiểm định White sau: Báo cáo 4: Kiểm định White mơ hình hồi quy Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.935500     Prob F(5,12) 0.1617 Obs*R-squared 8.035752     Prob Chi-Square(5) 0.1543 Scaled explained SS 5.135281     Prob Chi-Square(5) 0.3996 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:49 Sample: 2000 2017 Included observations: 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.   C -0.329275 0.352757 -0.933432 0.3690 ACS^2 -6.166728 5.744222 -1.073553 0.3041 ACS*SAT 11.33415 10.41319 1.088441 0.2978 ACS 2.542326 3.234382 0.786031 0.4471 SAT^2 -5.300327 4.758613 -1.113839 0.2872 SAT -1.862886 2.931361 -0.635502 0.5370 R-squared 0.446431     Mean dependent var 0.183210 Adjusted R-squared 0.215777     S.D dependent var 0.255756 S.E of regression 0.226488     Akaike info criterion 0.128953 Sum squared resid 0.615562     Schwarz criterion 0.425743 Log likelihood 4.839426     Hannan-Quinn criter 0.169876 F-statistic 1.935500     Durbin-Watson stat 1.936530 Prob(F-statistic) 0.161742 - Kiểm định cặp giả thuyết: { H : Phương sai sai số không thay đổi H : Phương sai sai số thay đổi Mức ý nghĩa 5% * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: χ 2=n R 2W χ 2( k W −1 ) * Miền bác bỏ giả thuyết H0, với mức ý nghĩa α = 0,05 k w −1) W α ={ χ 2| χ > χ α ( } với k w =5 Từ báo cáo Eviews: χ 2qs=8.035752 Tra bảng tới hạn phân phối chuẩn Khi bình phương X 20.05 ( )=11.0765 Ta thấy χ 2qs < χ α0.05 ( ) ⇒ χ 2qs ∉ w α  Chưa có sở bác bỏ H 0, chấp nhận giả thuyết H Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình gốc khơng có phương sai sai số thay đổi 5.2.3 Kiểm định tự tương quan - Phương pháp Durbin - Watson - Ước lượng mơ hình hồi quy gốc thu e i → e i−1 Dependent Variable: RT Method: Least Squares Date: 05/12/20 Time: 21:08 Sample: 2000 2017 Included observations: 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.   C -0.060712 0.254385 -0.238660 0.8146 ACS 9.394697 1.358840 6.913761 0.0000 SAT -3.193045 1.255844 -2.542549 0.0225 R-squared 0.997814     Mean dependent var 11.77639 Adjusted R-squared 0.997522     S.D dependent var 9.419772 S.E of regression 0.468883     Akaike info criterion 1.474087 Sum squared resid 3.297776     Schwarz criterion 1.622482 Log likelihood -10.26678     Hannan-Quinn criter 1.494549 F-statistic 3423.098 Prob(F-statistic) 0.000000     Durbin-Watson stat 2.056378 - Kiểm định cặp giả thuyết { H : Mơ hình ban đầu khơng tự tương quan bậc H : Mơ hìnhban đầu tự tương quanbậc - Đại lượng thống kê d: n ∑ (e t−et −1)2 d= t =2 n ∑ et t =1 - Theo báo cáo Eviewsd qs=2.056378 ' - Với n  18 ; k =k−1=2;   5% => d L=1.046 ; d U =1.535 ; 4−d L =2.954 ; 4−d U =2.465 => d U χ 2(2) α } (2) Với   5% : χ 0.05 =5.9915; χ qs =18 x 0.03166=0.56988 (2 ) => χ 2qs < χ 20.05 => χ 2qs không thuộc miền bác bỏ Vậy với mức ý nghĩa 5% chưa có sở bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp nhận H0 tức mơ hình gốc khơng bỏ sót biến 5.2.4.2 Kiểm định tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên - Khi sử dụng giả thiết bình phương nhỏ nhất, ta nói U có phân phối chuẩn, thực tế điều bị vi phạm, ta phải kiểm tra xem điều có bị vi phạm hay khơng cách sử dụng kiểm định Jarque – Bera: * Kiểm định cặp giả thuyết: { H :U có phân phối chuẩn H :U khơng có phân phối chuẩn Mức ý nghĩa   5% * Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: S2 ( K−3 ) JB=n( + )~ χ 2( 2) 24 Với K hệ số nhọn, S hệ số bất đối xứng * Miền bác bỏ: W α ={ JB| JB>} * Sử dụng Eview để lấy báo cáo kiểm định JB là: Series: Residuals Sample 2000 2017 Observations 18 -1.00 -0.75 -0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis -1.02e-15 -0.048868 0.724910 -0.933312 0.440439 0.060881 2.840476 Jarque-Bera Probability 0.030205 0.985011 0.75 Theo báo cáo ta có JBqs=0.030205 2( 2) → Mà với 2(2 ) α=0 , 05 , χ ,05 =5 , 99147→JB< χ ,05 → Chưa có sở bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp nhận H Vậy với mức ý nghĩa 5% Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT CỦA MƠ HÌNH * Khắc phục Đa cộng tuyến phương pháp Bỏ biến: Bước 1: Giả sử biến ACS SAT có tương quan chặt chẽ với Bước 2: Xác định R2 mơ hình: Thực hồi quy mơ hình gốc thu Báo cáo sau: Dependent Variable: RT Method: Least Squares Date: 05/15/20 Time: 21:22 Sample: 2000 2017 Included observations: 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.   C -0.060712 0.254385 -0.238660 0.8146 ACS SAT 9.394697 -3.193046 1.358840 1.255845 6.913761 -2.542549 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.997814 0.997522 0.468884 3.297777 -10.26678 3423.097 0.000000     Mean dependent var     S.D dependent var     Akaike info criterion     Schwarz criterion     Hannan-Quinn criter     Durbin-Watson stat 0.0000 0.0225 11.77639 9.419772 1.474087 1.622482 1.494549 2.056379 → Thu R  0.997814 Thực hồi quy mơ hình RTi  1  2 ACSi  U i thu Báo cáo sau: Dependent Variable: RT Method: Least Squares Date: 05/15/20 Time: 21:17 Sample: 2000 2017 Included observations: 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.   C ACS 0.405300 5.944617 0.204320 0.083254 1.983656 71.40334 0.0647 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.996872 0.996676 0.543083 4.719020 -13.49196 5098.437 0.000000     Mean dependent var     S.D dependent var     Akaike info criterion     Schwarz criterion     Hannan-Quinn criter     Durbin-Watson stat 11.77639 9.419772 1.721329 1.820259 1.734970 1.659095 → Thu R  0.996872 Thực hồi quy mơ hình RTi  1   SATi  U i thu Báo cáo sau Dependent Variable: RT Method: Least Squares Date: 05/15/20 Time: 21:28 Sample: 2000 2017 Included observations: 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.   C SAT 1.254989 5.477407 0.334443 0.131611 3.752480 41.61817 0.0017 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) → Thu 0.990847 0.990275 0.928935 13.80671 -23.15394 1732.072 0.000000     Mean dependent var     S.D dependent var     Akaike info criterion     Schwarz criterion     Hannan-Quinn criter     Durbin-Watson stat 11.77639 9.419772 2.794882 2.893813 2.808524 1.427058 R 22  0.990847 Bước 3: Loại biến mà giá trị R2 tính khơng có mặt biến lớn Ta thấy: R 12  0.996872 R 22  0.990847 2 Nên R1  R => Lựa chọn loại biến ACS khỏi mơ hình gốc Tức mơ hình lúc có dạng: RTi  1   SATi  U i khơng cịn tượng Đa cộng tuyến * Ý nghĩa kinh tế: β 1=1.254989: khơng có ý nghĩa kinh tế  ^ β 2=5.477407 cho biết dịch vụ du lịch (SAT) tăng trăm tỷ đồng điều  ^ kiện dịch vụ lưu trú, ăn uống (ACS) khơng đổi bán lẻ giảm trung bình 5.477407 trăm tỷ đồng KẾT LUẬN VỀ MƠ HÌNH TỐT 6.1 Biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thay đổi nào? ^β 2=5.477407>0 cho ta biết dịch vụ du lịch (SAT) tăng lên trăm tỷ đồng bán lẻ hàng hóa (RT) tăng trung bình 5.477407 trăm tỷ đồng điều kiện yếu tố khác không đổi Các hệ số hồi quy phù hơp với lý thuyết kinh tế Biến độc lập dịch vụ lưu trú, ăn uống (ACS) dịch vụ du lịch ( SAT) giải thích 99.0847% thay đổi bán lẻ hàng hóa (do R  0.990847 ) 6.2 Nếu giá trị biến độc lập tăng thêm đơn vị ( %) biến phụ thuộc thay đổi bao nhiêu? 6.2.1 Khi SAT (dịch vụ du lịch) tăng thêm trăm tỷ đồng giá trị biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối thiểu Ước lượng khoảng tin cậy β2: β ≥ ^β 2−Se ( ^β ) ×t 0.05 ( n−3 ) Với ^β 2=5.47740 Se( β^ )=0.131611 Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student t (15) 0.05  1.753 Suy : β ≥ 5.477407−0.131611× 1.753=5.246693 Vậy với mức ý nghĩa   5% , SAT tăng thêm trăm tỷ đồng bán lẻ hàng hóa tăng tối thiểu 5.246693 trăm tỷ đồng 6.2.2 Khi SAT (dịch vụ du lịch) tăng thêm trăm tỷ đồng giá trị biến phụ thuộc RT (bán lẻ) thay đổi tối đa Ước lượng khoảng tin cậy β2: β ≤ ^β 2+ Se ( ^β2 ) × t 0.05 ( n−3 ) Với ^β 2=5.47740 Se( β^ )=0.131611 (15) t  1.753 Tra bảng giá trị tới hạn phân phối Student 0.05 Suy : β ≤ 5.477407+0.131611 ×1.753=5.708121 Vậy với mức ý nghĩa   5% , SAT tăng thêm trăm tỷ đồng bán lẻ hàng hóa tăng tối đa 5.708121 trăm tỷ đồng 6.3 Phương sai sai số ngẫu nhiên bao nhiêu? Ước lượng khoảng tin cậy phía  : ( n−3 ) ( n−3 ) RSS ∕ χ 20.025 ≤ δ ≤ RSS ∕ χ 20.975 Với RSS  13.80671   Tra bảng giá trị tới hạn phân phối bình phương 2     0.025  28.8454 ;    0.975  6.9077 16 16 Suy : 13.80671/ 28.8454     13.80671/ 6.9077  0.478645   2  1 .998742 Vậy với mức ý nghĩa   5% khoảng tin cậy  (0.478645 ;1.998742) trăm tỷ đồng 6.4 Dự báo Dựa vào mơ hình hồi quy mẫu phần mềm Eview, từ cửa sổ Quick => Estimate equation => Proc => Forcast => chọn IM = > OK Thu kết dự báo: 32 Forecast: RTF Actual: RT Forecast sample: 2000 2017 Included observations: 18 Root Mean Squared Error 0.875808 Mean Absolute Error 0.521615 Mean Abs Percent Error 5.949981 Theil Inequality Coefficient 0.029383 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.002299 Covariance Proportion 0.997701 28 24 20 16 12 2000 2002 2004 2006 2008 RTF 2010 ± S.E 2012 2014 2016 - Dự báo bán lẻ năm công thức sau (n−3) ^ RT - Se( ^ RT 0) t α 6.5 (n−3) ≤ RT ≤ ^ RT 0+ Se( ^ RT 0) t α Nhận xét giải pháp Từ số liệu kết đồ thị trên, ta dự báo tổng mức bán lẻ khoảng vài năm tới có xu hướng tăng dần Chính phủ Việt Nam cần phải đưa giải pháp để thúc đẩy phát triển dịch vụ ăn uống du lịch nhiều hơn, … Cần phải khuyến khích dịch vụ du lịch, hạn chế dịch vụ ăn uống, dần đưa cán cân dịch vụ trở nên cân tiến tới trở thành nước chuyên cung cấp dịch, góp phần làm tăng nhanh tổng bán lẻ : - Cung cấp dịch vụ có lợi cạnh tranh cao, nhằm thay thể dịch vụ ăn uống - Đẩy mạnh dịch vụ du lịch nhiều cách tập trung vào dịch vụ khách sạn, homestay để chăm sóc khách hàng tốt Hơn cần tập trung vào địa điểm du lịch có phong cảnh đẹp hang động, bãi biển nơi mang ý nghĩa lịch sử dân tộc - Khuyến khích đầu tư từ ngồi nước để đẩy mạnh dịch vụ Nghiên cứu sâu tiêu chuẩn, yêu cầu mà khách hàng mong muốn đáp ứng để thỏa mãn nhiều cầu họ, nâng cao chất lượng dịch vụ cách tận tình Trên số vấn đề mà chúng em đưa đề tài nghiên cứu Trong q trình làm khó tránh khỏi số sai sót định Chúng em mong nhận phản hồi ý kiến đóng góp cô Chúng em xin chân thành cảm ơn! ... đề tài “Mơ hình kinh tế lượng dự báo Mức ảnh hưởng dịch vụ lưu trú, ăn uống (ACS) dịch vụ du lịch (SAT) tới Bán lẻ (RT)? ??, qua chúng em hy vọng rằng, kết báo cáo cho thấy tiềm phát triển ngành... lượng ấy và bản chất chúng, mối quan ̣ đại lượng và đồng thời sẽ giúp ích cho viê ̣c nghiên cứu các môn khoa học khác kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mô, toán kinh tế, và công viê... 1=1.254989: khơng có ý nghĩa kinh tế  ^ β 2=5.477407 cho biết dịch vụ du lịch (SAT) tăng trăm tỷ đồng điều  ^ kiện dịch vụ lưu trú, ăn uống (ACS) khơng đổi bán lẻ giảm trung bình 5.477407 trăm tỷ đồng