HỌC VIỆN TÀI CHÍNH
BỘ MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG
Nhóm 1 - Lớp tín chỉ: CQ56/08.3_LT1

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.
Thành viên nhóm:
1. Trưởng nhóm: Nguyễn Thị Thu Phương.
2. Cao Thị Tràng An.
3. Nguyễn Hoài Nam.
4. Nguyễn Hoàng Tuấn.
5. Nguyễn Đức Huy.

1


MỤC LỤC

Phân công nhân sự:
ST
T

Họ và tên

Lớp

Công việc

2

Ghi chú


1

Nguyễn Thị
Thu Phương

CQ56.08.03_LT1 Lên ý tưởng đề tài,
Nhóm
tổng hợp bài 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
các biến bỏ sót.

2

Cao Thị Tràng
An

CQ56.08.03_LT1 Kiểm định sự phù hợp
của các hệ số hồi quy.
phân tích dự báo, kiểm
định tự tương quan.


3

Nguyễn Hoài
Nam

CQ56.08.03_LT1 Phương sai sai số thay
đổi, kiến nghị về vấn
đề nghiên cứu.

Nguyễn Hoàng
Tuấn

CQ56.08.03_LT1 Lập mô hình hồi quy

4

mô tả mối quan hệ giữa
các biến kinh tế.

5

Nguyễn Đức
Huy

CQ56.08.03_LT1 Kiểm định sự phù hợp
của hàm hồi quy.

3



I. Vấn đề nghiên cứu
1. Lý do chọn đề tài
- Nhận thấy đề tài môn Kinh tế lượng có liên quan đến lĩnh vực kinh tế, trong lúc
tìm hiểu, những giá trị có liên quan đến nền kinh tế sẽ giúp chúng em hiểu thấu đáo
hơn những đại lượng ấy và bản chất của chúng, mối quan hệ của các đại lượng và
4


đồng thời sẽ giúp ích cho việc nghiên cứu các môn khoa học khác như kinh tế vi
mô, kinh tế vĩ mô, toán kinh tế,... và công việc sau này của chúng em.
- Du lịch nước ta hiện nay được nhà nước xác định là một ngành kinh tế mũi nhọn
với rất nhiều tiềm năng phát triển chưa được khai thác hết. Hàng năm, du lịch có
những đóng góp không nhỏ cho GDP của cả nước, mang lại hiệu quả kinh tế cao,
thân thiện với môi trường.
- Vì vậy, với đề tài “Mô hình kinh tế lượng 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”, qua đó
chúng em hy vọng rằng, kết quả báo cáo này cho thấy được tiềm năng phát triển
ngành du lịch của Việt Nam trong tương lai.
2. Nội dung nghiên cứu
- Đưa ra và phân tích các biến ảnh hưởng đến doanh thu ngành du lịch của nước ta.
- Kiểm định, xây dựng mô hình, đưa ra các dự báo về doanh thu ngành du lịch
trong những năm sắp tới.
II. Thu thập số liệu
- Sau khi tìm hiểu, nghiên cứu, thu thập số liệu nhóm em có hệ thống số liệu được
trình bày trong 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
5

CPI
0.8
4
5
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 của 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 ( />III. Lập mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế
* Mô hình hồi quy:
PRM:
SRM: DTi = 1 + 2KDLi + 3CPIi + ei
Trong đó:




, , : là các hệ số hồi quy ước lượng (thực chất là ước lượng điểm của các hệ số
hồi quy β1, β2, β3.
ei: là phần dư (là sai lệch giữa giá trị cá biệt của biến phụ thuộc so với ước lượng
giá trị trung bình của chúng trong mẫu).
1 2 3

IV. Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eview
- Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm eview để ước lượng. Sau khi nhập
lệnh LS DT KDL CPI C và enter, ta được báo cáo kết quả ước lượng như 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

6


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 quả ước lượng mô hình DT theo KDL và CPI
- Với hàm hồi quy trên, ta ước lượng được 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 1 nghìn lượt trong điều kiện
chỉ số giá tiêu dùng không đổi thì doanh thu tăng 0.975400 nghìn tỷ đồng.
+ β3 = - 0.204706: Khi chỉ số giá tiêu dùng tăng 1% trong điều kiện số lượt khách
du lịch không đổi thì doanh thu giảm 0.204706 nghìn tỷ đồng.
=> Các hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế.
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
* 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 thì mô hình hồi quy phù hợp.
7


2. Kiểm định sự phù hợp của các 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 1 ở trên ta có tqs = -293.5936
Mà =>
=> Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Nghĩa là β1 có ý nghĩa kinh tế.
=> Vậy với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng hệ số chặn có ý nghĩa thống kê trong
thực tế.
2.2. Kiểm định β2
* Kiểm định giả thuyết:

H 0 : β 2 = 0


H 1 : β 2 ≠ 0

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 1 ta có: tqs = 345.2516
Mà => >
8


=>

Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1.

=> Vậy với mức ý nghĩa 5% như trên 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 1 ở trên ta có: tqs= -1.731092
∈

Mà >  tqs Wα
=> Bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận H1.
=> Vậy với mức ý nghĩa 5% thì cho ta thấy chỉ số giá tiêu dùng có ảnh hưởng đến
doanh thu ngành du lịch.
3. Kiểm định các khuyết tật
3.1. Kiểm định đa cộng tuyến
* Hồi quy mô hình ban đầu thu được R2 = 0.999890
3.1.1. Phương pháp hồi quy phụ
* Ước lượng mô hình hồi quy:

Thu được báo cáo

Dependent Variable: KDL
Method: Least Squares
Date: 05/06/20 Time: 01:32

9


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 quả ước lượng mô hình KDL theo CPI
Hồi quy mô hình KDL theo CPI thu được 0.178293; 2 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 cơ sở bác bỏ => Mô hình gốc không có đa cộng tuyến.
3.1.2. Phương pháp độ đo Theil
* Hồi quy mô hình: DTi = β1 +β2 CPIi +Ui thu được 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 được 0.181758
* Hồi quy mô hình DTi= β1 +β2 KDLi + Ui thu được 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 được 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 mô hình ban đầu thu được tìm được phần dư et→.
11



* Hồi quy mô hình White có dạng:

- Số các hệ số của mô hình là , hệ số xác định .
- Sử dụng chương trình Eview để có báo cáo kiểm định White như sau:
- Báo cáo 5: Kiểm định White của mô hình hồi quy
Hồi quy mô hình ban đầu thu được ei ; e2i
Hồi quy mô 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 được R2w = 0.348092
Kiểm định cặp giả thuyết
H0: Mô hình gốc có phương sai sai số không thay đổi
H1: Mô 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 = 6
Ta có: 6.613756
Tra bảng giá trị tới hạn phân phối khi bình phương :
χ2(5)0.05 =11.0705
Ta thấy: χ2qs < χ2(5)0.05
=> Chưa có cơ sở bác bỏ tức là mô hình ban đầu không 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 cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0, tức là mô hình ban đầu không 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: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2
H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2
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 khi 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 là mô hình ban đầu có tự
tương quan bậc 2.

3.3.2. Kiểm định Durbin – Watson.
Kiểm định tự tương quan bậc 1
+ Cặp giả thuyết:
.
+Kiểm định Durbin Watson:
d=
+Miền bác bỏ:
0
MH có tự Không
tương quan kết luận
dương

4-

4-

4

có MH không có Không 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 mô hình không có tự tương quan.
3.4. Kiểm định các 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)
1

Probability
0.0000
0.0000
0.0000


Sum of Sq.
72.04985
94.58171
22.53185
22.53185

df
1
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: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến
H1: Mô 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)
1 − R /( n − k − p + 1)

(

2
2
2
2

)

Miền bác bỏ:
Giá trị thống kê quan sát là : = 191115,9.

Tra bảng giá trị tới hạn chuẩn phân phối Fisher :
ta thấy suy ra thuộc


Bác bỏ giả thuyết , chấp nhận đối thuyết.

Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 0,05 thì mô 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
0
2002


2004

2006

2008

2010

DTF

2012

2014

2016

2018

?2 S.E.

Hồi quy phần dư ei thu được báo cáo dưới 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: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến
H1: Mô 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.
=> Mô hình ban đầu có bỏ sót biến.
3.5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên.
Kiểm định JB
5

Series: Residuals
Sample 2001 2019
Observations 19

4


3

2

1

0
-4

-3

-2

-1

0

1

2

* 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


3

4

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 cơ sở bác bỏ H0.
Vậy sai số ngẫu nhiên Ui có phân phối chuẩn

VI. Phân tích dự báo.
1. Các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc như thế nào?
Mô hình hồi quy:
DTi = -1954.237 + 0.975400KDLi - 0.204706CPIi + Ui (1)
Từ kết quả hồi quy ta nhận thấy:
+ β2 = 0.975400 : Khi số lượt khách du lịch tăng thêm 1 nghìn lượt trong điều kiện
chỉ số giá tiêu dùng không đổi thì doanh thu tăng 0.975400 nghìn tỷ đồng.
+ β3 = - 0.204706: Khi chỉ số giá tiêu dùng tăng 1% trong điều kiện số lượt khách
du lịch không đổi thì doanh thu giảm 0.204706 nghìn tỷ đồng.
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.
Ta tìm khoảng tin cậy của β2:
Doanh thu ngành du lịch nằm trong 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 khi lượt khách du lịch tăng 1 nghìn lượt trong điều kiện các yếu tố khác
không thay đổi thì doanh thu trung bình tăng trong đoạn [0,969411; 0.981389]
nghìn tỷ đồng
2.1.2. CPI trung bình tăng 1% với điều kiện KDL không đổi.
20


Ta tìm khoảng tin cậy của β3:
+ Giá vàng trong nước nằm trong 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 khi CPI trung bình tăng 1 % trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi thì
DTTB ngành du lịch giảm trong đoạn nghìn tỷ đồng.
2.2. Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu?
* Ta tìm khoảng tin cậy hai phía của

σ2

:

= = 28,8454.
= 6,90766

Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi 1 đơn vị thì DTTB ngành du lịch thay đổi
theo đoạn [] nghìn tỷ đồng.

* Ta tìm khoảng tin cậy bên trái của

σ2

:

= = 7,96164
 =11,8797.

21



Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi 1 đơn vị thì DTTB ngành du lịch thay đổi
tối đa 11,8797 nghìn tỷ đồng.
* Ta tìm khoảng tin cậy bên phải của

σ2

:

= = 26,2962.
= 3,5968
Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi 1 đơn vị thì DTTB của ngành du lịch thay
đổi tối thiếu 3,5968 nghìn tỷ đồng.
VII. Kiến nghị về vấn đề nghiên cứu.
* Nhận xét:
- Các biến chỉ số giá tiêu dùng và số lượng khách du lịch sẽ ảnh hưởng tới doanh
thu trung bình của ngành du lịch.
- Mô hình hồi quy đã nêu trên là phù hợp
- Mô hình ban đầu có bỏ sót biến và không có đa cộng tuyến khi ước lượng mô
hình hồi quy. Tuy nhiên khi tính độ đo THIEL thì mô hình lại xuất hiện đa cộng
tuyến thấp, tức là xem như mô hình không có đa cộng tuyến.
* Kiến nghị:
- Các cơ quan quản lí cần nâng cao chất lượng dịch vụ du lịch, phát triển và đa
dạng hóa các sản phẩm du lịch đặc biệt là chuỗi liên kết và dịch vụ. Đáp ứng các bộ
tiêu chuẩn du lịch quốc tế, xây dựng hình ảnh và thương hiệu, nhận diện du lịch có
chiều sâu để từ đó gia tăng chất lượng cùng chỉ số tiêu dùng, thu hút được nhiều
lượt khách du lịch.
- Xây dựng, triển khai thực hiện 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 đi theo đoàn do
các công 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 của xã hội, cộng đồng về trách nhiệm bảo
vệ môi trường du lịch; Tăng cường tuyên truyền, nâng cao nhận thức của các 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 về dịch
vụ tại địa phương cho du khách qua internet và hệ thống các ấn phẩm quảng bá du
lịch.
- Chú trọng nâng cao năng lực cơ quan quản lý nhà nước về 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 và thương hiệu du lịch là trọng tâm; quảng
bá du lịch gắn với quảng bá hình ảnh quốc gia, phù hợp với các mục tiêu đã xác
định; gắn xúc tiến du lịch với xúc tiến thương mại, xúc tiến đầu tư và ngoại giao,
văn hóa.
- Đào tạo và cải thiện nguồn nhân lực du lịch,bảo đảm thống nhất, chất lượng, hiệu
quả, đáp ứng yêu cầu phát triển và hội nhập.
Trên đây là những ý kiến mà chúng em đưa ra cho vấn đề đã nghiên cứu. Bài làm
khó tránh khỏi một số khiếm khuyết và hạn chế nhất định. Nhóm chúng em rất
mong nhận được sự quan tâm và những ý kiến đóng góp của cô giáo.
Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn!

23


24