Hinh 4.7 Khách Du Lịch Phân Theo Hình Thức Đi
4.4. Đánh giá giá trị Khu Du Lịch Thái Sinh Măng Đen theo phương pháp ITCM
Nhu cầu đi du lịch phụ thuộc vào nhiều yếu tố trong đó những yếu tố về chi phí du hành, số lần đi du lịch trong năm, thu nhập, trình độ học vấn của du khách là những yếu tố có tác động mạnh mẽ. Vì vậy hàm cầu du lịch được xây dựng với các biến: chi phí du hành, số lần đi du lịch trong năm, thu nhập trình độ học vấn.
4.4.1 Đối với dạng hàm tuyến tính
Xây dựng hàm hồi quy có dạng tuyến tính SLDL=β +β1CPDH +β2TN+β3SLDLTN +β4TD Trong đó :
SLDL: Số lần đến du lịch tại Măng Đen CPDH: Tổng chi phí du hành (1000 đồng/lần) TN: Thu nhập của mỗi du khách (triệu/ người)
SLDLTN: Số lần đi du lịch trong năm của du khách( lần / người) TD: Trình độ học vấn( số năm đi học)
Kì vọng dấu
Chi phí du hành: là chi phí mà từng du khách phải trả để đi du lịch tại khu du lịch tại Khu Du Lịch Măng Đen, chi phí này bao gồm chi phí cho ăn uống, chi phí đi lại và các sinh hoạt khác. Chi phí du hành càng cao thì số lần đi du lịch càng ít do đó chi phí du hành được kỳ vọng mang dấu âm. Thông thường việc tổ chức cho một chuyến đi du lịch của khách du lịch phải bỏ ra một thời gian cho chuyến đi gọi là chi phí cơ hội thời gian. Tuy nhiên trong phạm vi của đề tài , chi phí cơ hội thời gian được bỏ qua vì có thể giải thích rằng hầu hết các chuyến đi du lịch đều vào những ngày nghỉ, các dịp lễ Tết, đi theo yếu tố mùa và thường là những chuyến đi ngắn ngày.
Thu nhập: thu nhập là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến số lần đi du lịch, thông thường thu nhập được kì vọng đồng biến vì khi đi du lịch càng cao thì nhu cầu đi du lịch càng tăng, vì vậy chúng ta kì vọng thu nhập mang dấu dương, nhưng điều này chưa kết luận được vì khi thu nhập càng cao nhưng do quá bận rộn không có thời gian đi du lịch thì sẽ làm cho số lần đi du lịch giảm.
Số lần đi du lịch trong năm: Số lân đi du lịch trong năm được kì vọng đồng biến vì khi đi du lịch nhiều thì số lần đi du lịch cũng sẽ tăng.
Trình độ học vấn: trình độ học vấn của khách du lịch càng cao thì nhu cầu, động cơ đi du lịch càng cao và khả năng nhận thức về môi trường, đánh giá giá trị một tài nguyên là khá chính xác.
a) Ước lượng các tham số của mô hình:
Bằng phần mền Eview 3.0, sau khi chạy mô hình ta có kết quả ước lượng sau:
Bảng 4.2. Hệ Số Ước Lượng Hồi Quy Hàm Cầu Du Lịch
Các biến độc lập Hệ số ước lượng T-stat P-value
CPDH SLDLTN
TN TD
Tung độ góc (C )
-3.88E-07 0.169994 6.08E-07 0.351264 -3.825233
-4.004987 2.521519 5.129294 1.947341 1.511245
0.0002 0.0146 0.0000 0.0566 0.1365
Nguồn: Kết xuất Eview Biến phụ thuộc là số lần đi du lịch Măng Đen, đơn vị tính là lần
R-squared= 0,81
Durbin-Watson stat= 1,46 F-statistic= 58,48
Prob(F-statistic) = 0.000000
R-squared= 0,81 điều này cho thấy 81% mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích trong mô hình.
b)Kiểm định các giả thiết của mô hình
Kiểm định cho từng hệ số hồi quy (kiểm định t).
Bảng 4.3. Kiểm Định T Cho Các Hệ Số βi Ước Lượng Hàm Cầu Các biến Hệ số βi T stat T α/2,n-k-1
Mức ý
nghĩa Kết luận CPDH
SLDLTN TN TD
Tung độ góc(C)
-3.88E-07 0.169994 6.08E-07 0.351264 -3.825233
-2.754477 3.153506 4.994777 2.969713 -2.483567
2,67 2,92 1,67 1,67 1,67
0,01 0,05 0,1 0,1 0,1
Bác bỏ giả thiết Ho Bác bỏ giả thiết Ho Bác bỏ giả thiết Ho Bác bỏ giả thiết Ho Bác bỏ giả thiết Ho
Nguồn: Ước lượng và tính toán Kiểm định mức nghĩa chung của mô hình với mức ý nghĩa α (kiểm định F) Giả thiết
Ho:có ít nhất một βi
Qua kết quả hồi quy ta có F tính = 58.48476
Tra bảng phân phối Fisher ta có F k-1,n-k,α =F 3,56,0.1=2,18
Ta có F tính> F k-1,n-k,α do đó bác bỏ Ho tức sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập theo mô hình hồi quy
Hệ số xác định R-Square.
Hệ số R-Square hay còn gọi là hệ số xác định, là đại lượng do lường tính thích hợp của đường hồi quy. Hay nói cách khác, hệ số xác định phần trăm biến thiên của Y được giải thích bởi mô hình hồi quy.
Theo kết quả hồi quy ta có R2 =0.81nghĩa là 81% sự biến động của số lần đi du lịch Măng Đen được giải thích bởi mô hình.
c) Kiểm tra sự vi phạm các giải thiết của mô hình Hiện tượng phương sai không đồng đều
Để kiểm tra hiện tượng này có thể sử dụng White Test với các giả thiết sau:
Ho: xảy ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
H1: không xảy ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
Từ phương trình hồi quy nhân tạo ta có thể xác định R2aux = 0,37 Ta có: Wstat =n* R2aux=60*0,37=22,2
Tra bảng Chi Square ta có: χ20.05,14 =23,685.
Wstat > χ20.05,14, nên bác bỏ Ho, tức là mô hình không có hiện tượng phương sai không đồng đều.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.4. R2aux Của Các Mô Hình Hồi Quy Bổ Sung Biến Độc Lập R2aux Kết Luận CPDH
TN TD SLDLTN
0.340950 0.491571 0.596392 0.406304
Không có hiện tượng đa cộng tuyến Không có hiện tượng đa cộng tuyến Không có hiện tượng đa cộng tuyến Không có hiện tượng đa cộng tuyến
Nguồn: Ước lượng và tính toán Tiến hành chạy các mô hình bổ sung giữa các biến độc lập với nhau ta có các hệ số R2aux của các mô hình này nhỏ hơn R2(origial) của mô hình gốc với R2=81%. Vì vậy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện Tượng Tự Tương Quan
Để tiến hành phát hiện tự tương quan trong mô hình ước lượng ta tiến hành kiểm định Durbin-Waston.
Đặt giả thiết
Ho: Không có hiện tượng tự tương quan (p=0) H1a: có hiện tượng tự tương quan âm (p<0) H1b: có hiện tương tương quan dương (p>0)
Từ kết xuất của mô hình hồi quy gốc ta có trị số Durbin-Waston d=1,46. Tra bảng Durbin-Waston với k=4 và n=60 ta có dl=1,444 và du =1,727.Ta so sánh dl <d <
du nên chua thể kết luận có hiện tượng tự tượng quan hay không. Vì số liệu thu nhập ở đây là số liệu chéo nên có thể bỏ qua kiểm định tự tương quan trong mô hình.
d) Hàm cầu du lịch dạng tuyến tính
SLDL = 0.169*SLDLTN - 3.885e-07*CPDH+0.351*TD+ 6.082e-07*TN - 3.8252
4.4.2. Đối với dạng hàm Log-Log.
Xây dựng hàm hồi quy có dạng Cobb-Doughlas:
SLDL=CPDHβ1*TNβ2*SLDLTN β3*TD β4*eα.
Chuyển đổi hàm trên về logarit ta được.
LnSLDL=α+ β1lnCPDH+ β2lnTN+ β3lnSLDLTN+ β4lnTD a)Ước lượng các tham số của mô hình.
Bằng phần mền Eview 3.0, sau khi chạy mô hình ta có kết quả ước lượng như sau:
Bảng 4.5. Hệ Số Ước Lượng Hồi Quy Hàm Cầu Du Lịch
Các biến độc lập Hệ số ước lượng T-stat P-value LNCPDH
LNSLDLTN LNTD LNTN
Tung độ góc (C )
-0.149437 0.218189 1.694197 0.611309 -5.402
-3.089172 2.974670 3.837167 6.267207 -6.006119
0.0031 0.0043 0.0003 0.0000 0.0000
Nguồn: Kết xuất Eview Biến phụ thuộc là số lần đi du lịch Măng Đen, đơn vị tính là lần
R-squared= 0.87
Durbin-Watson stat= 1,88 F-statistic= 91,21
Prob(F-statistic) = 0.000000
R-squared=0.87 điều này cho thấy 87% mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích trong mô hình
b) Kiểm định các giả thiết của mô hình
Kiểm định cho từng hệ số hồi quy (kiểm định t).
Bảng 4.6. Kiểm Định T Cho Các Hệ Số βi Ước Lượng Hàm Cầu Các biến Hệ số βi T stat T α/2,n-k-1 Mức ý
nghĩa