Xem mẫu
- 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 4.Ước lượng và kiểm định............................................. 5
4.1.Ước lượng
4.2.Kiểm định về mặt đại số
4.3.Kiểm định về mặt thống kê
• Phụ Lục: Biểu đồ Scatter............................................................. 13
- Chương 1
L Ý D O C HỌ N Đ Ề T À I
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.
1
- Chương 2
C Ơ S Ở LÝ LU Ậ N
Mô hình mà nhóm xây dựng đó là:
Yi = β1 + β2X1i + β3X2i + β4X3i +Ui (i=1,n)
Trong đó:
Yi : số tiền đã chi tiêu cho chuyến du lịch.
X1i : thu nhập bình quân của thành viên khảo sát.
X2i: số tuổi của thành viên khảo sát.
X3i : số ngày đi du lịch.
Dự kiến dấu:
β2 sẽ mang dấu “+“ vì khi người có thu nhập càng cao thì càng có nhu cầu chi
tiêu nhiều cho du lịch.
β3 sẽ mang dấu “-” vì khi càng lớn tuổi thì nhu cầu chi tiêu cho du lịch càng ít đi.
β4 sẽ mang dấu “+“ vì số ngày đi du lịch các nhiều thì chi phí cho du lịch càng
tăng.
2
- Chương 3
T HU T HẬ P D Ữ L I Ệ U
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.
Dữ liệu thu thập:
Chi tiêu nghỉ lễ Thu nhập(X1i)
Độ Số ngày nghỉ
STT 30/04-01/05(Yi) (Đvt:nghìn
tuổi(X2i) di du lich(X3i)
(Đvt: nghìn đồng) đồng/tháng)
1 1200 6000 22 1
2 500 3000 43 1
3 800 3500 23 2
4 2000 9000 23 2
5 700 4200 24 2
6 900 4700 25 2
7 400 2500 45 2
8 600 3000 23 2
9 3000 7000 43 2
10 900 5000 51 3
11 2000 15000 54 3
12 5000 16000 52 3
13 2500 4500 34 3
14 1200 3900 28 3
3
- 15 2500 7000 39 3
16 3000 9000 43 4
17 2500 5500 27 4
18 2800 6000 33 4
19 2200 4000 43 4
20 3100 5000 23 4
21 3500 6000 45 5
22 4500 10000 67 5
23 4000 8000 31 5
24 3500 6000 23 5
25 4500 7000 43 6
26 5000 7000 29 6
27 3500 5000 47 6
28 8200 15000 53 7
29 5100 6000 23 7
30 6000 10000 25 7
4
- Chương 4
Ư Ớ C L Ư Ợ N G V À KI Ể M Đ Ị N H
4.1 ƯỚC LƯỢNG :
Mô hình ước lượng của mẫu :
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
Yi = β1 + β 2 X 1i + β 3 X 2i + β 4 X 3i (i = (1,30))
Sử dụng Eviews, ta được bảng sau :
5
- Dựa vào bảng ta có hàm hồi quy tuyến tính như sau:
ˆ
Yi = -1253.771 + 0.234646X1i - 8.054245X2i + 744.4518X3i (i:1,30)
Se(βiˆ)(436.7146) (0.042119) (11.36635) (73.58497)
Dấu của mô hình sau khi khảo sát giống với dấu dự kiến ban đầu, bởi vì độ tuổi
càng cao nhu cầu đi du lịch càng ít nên chi phí đi du lịch càng thấp.
R2= 0.885868 chứng tỏ mô hình này phù hợp với dữ liệu đã cho .
Ý Nghĩa của mô hình:
∧
β 2 = 0.234646 có nghĩa rằng khi thu nhập càng cao thì càng có nhu cầu chi tiêu
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.
∧
β 4 = 744.4518 có nghĩa rằng nếu các yếu tố khác không đổi thì khi ngày đi du lịch
tăng thêm 1 ngày thì chi tiêu cho du lịch tăng thêm 744.4518 ngàn đồng.
4.2 KIỂM ĐỊNH VỀ MẶT ĐẠI SỐ
Dựa vào các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu, ta xây dựng các mô hình sau:
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
+ Mô hình A: Yi = β1 + β 2 X 1i + β 3 X 2i + β 4 X 3i
ˆ ˆ ˆ ˆ
+ Mô hình B: Yi = β1 + β 2 X 1i + β 4 X 3i
ˆ ˆ ˆ
+ Mô hình C: Yi = β1 + β 2 X 1i
6
- Mô hình B:
Ta có hàm hồi quy tuyến tính như sau:
ˆ
Yi = -1456.753+ 0.221275X1i + 745.1919X3i
Mô hình C:
7
- Ta có hàm hồi quy tuyến tính như sau:
ˆ
Yi =464.6106+ 0.351627X1i
Ta thu được kết quả cho như bảng sau:
Biến Số Mô hình A Mô hình B Mô hình C
Hằng số -1253.771 -1456.753 464.6106
t-Statistic (-2.870915) (-4.460504) (0.802693)
X1i 0.234646 0.221275 0.351627
t-Statistic (5.570980) (5.931133) (4.627798)
X2i -8.054245
t-Statistic (-0.708604)
X3i 744.4518 745.1919
t-Statistic (10.11690) (10.22267)
2
R 0.885868 0.883664 0.433388
R 2
0.872699 0.875047* 0.413152
2
( * )Đánh dấu mô hình “tốt nhất” đối với các tiêu chuẩn, nghĩa là : R cao nhất.
4.3 KIỂM ĐỊNH VỀ MẶT THỐNG KÊ:
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
Với mô hình ước đã xây dựng: Yi = β1 + β 2 X 1i + β 3 X 2i + β 4 X 3i
a- Kiểm định các giả thuyết về các hệ số hồi quy
• Giả thuyết 1: Ho: β3 =0
H1: β3 ≠0
Ta có:
+Giá trị kiểm định Tst= - 0.708604 (theo Eviews)
+ Với mức ý nghĩa α = 5%, bậc tự do bằng (n - 4)
Giá trị tới hạn là : t0.05(30-4)=2,055.
Vậy │Tst│ < t : chấp nhận giả thuyết Ho
8
- Vùng
Vùng chấp Vùng
bác bỏ nhận bác bỏ
Ho Ho Ho
-Ts=-0.708604 0
-t -t
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:
R 2 (n − k ) 0.885868(30 - 4)
F= = = 67.2688
(1 − R 2 )(k − 1) (1 - 0.885868)(4 - 1)
+ Với mức ý nghĩa α= 5%, bậc tự do bằng (n - 4)
Giá trị tới hạn là: Fα (k-1; n-k) = f0.05 (3,26)=2.97
Vậy F > Fα (k-1; n-k) : bác bỏ giả thuyết Ho
9
- Vùng
Vùng chấp
bác bỏ nhận Vùng
Ho Ho bác bỏ
Ho
0 F=67.268
-F F
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:
+ Khoảng ước lượng của β1:
( β1 - t α (n − 4 ) Se( β1 ) < β1 < β1 + t α (n − 4 ) Se( β1 )
ˆ ˆ ˆ ˆ
2 2
(-1253.771 - 2.055529*436.7146) < β1 < (-1253.771 + 2.055529*436.7146)
ˆ
β1 ∈ (2151.450 ; 356.091457)
+ Khoảng ước lượng của β2:
( β 2 - t α (n − 4 ) Se( β 2 ) < β2 < β 2 + t α (n − 4 ) Se( β 2 )
ˆ ˆ ˆ ˆ
2 2
(0.234646 – 2.055529*0.042119) < β2 < (0.234646 + 2.055529*0.042119)
ˆ
β 2 ∈ (0.148069; 0.321222)
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:
( β 3 - t α (n − 4 ) Se( β 3 ) < β3 < β 3 + t α (n − 4 ) Se( β 3 )
ˆ ˆ ˆ ˆ
2 2
(-8.054245 – 2.055529*11.36635 < β3 < -8.054245 + 2.055529*11.36635)
ˆ
β3 ∈ (-31.41810705 ; 15.30961705)
10
- + Khoảng ước lượng của β4:
( β 4 - t α (n − 4 ) Se( β 4 ) < β4 < β 4 + t α (n − 4 ) Se( β 4 )
ˆ ˆ ˆ ˆ
2 2
(744.4518 – 2.055529*73.58497 < β4 < 744.4518 + 2.055529*73.58497)
ˆ
β4 ∈ (593.1957602 ; 895.7078398)
c- Dự báo
Dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của chi tiêu cho chuyến du lịch khi thu
nhập bình quân của các thành viên được khảo sát là 11000nghìn đồng/ tháng với
độ tin cậy là 95%.
• Dự báo giá trị trung bình:
ˆ ˆ ˆ
Ta có: Y0 = β1 + β 2 X 0 = 464.6106+ 0.351627*11000=4332.5076
⎡ ⎤
⎢ 1 ( X − X ) 2 ⎥ 57621443 ⎡ 1 (11000 − 6780) 2 ⎤
ˆ
Var( Y0 ) = σ 2 ⎢ + on ⎥ = ⎢ + ⎥ =184028.4
⎢n ⎥ 26 ⎣ 30 358288000 ⎦
⎢
⎣
∑ xi ⎥
i =1
2
⎦
ˆ
Suy ra : se( Y0 )= 428.9854
Giá trị tới hạn : t α (n − 4 ) =2.055529
2
Vậy dự báo khoảng chi tiêu cho chuyến du lịch khi thu nhập bình quân của
các thành viên được khảo sát ở mức 11000 nghìn đồng/tháng với hệ số tin
cậy là 95%
(4332.5076-2.055529*428.9854;4332.5076+2.055529*428.9854)
ˆ
Y0 ∈ ( 3450.71567; 5214.29953)
• Dự báo giá trị cá biệt:
Ta có :
ˆ
Var(Y0 - Y0 )
⎡ ⎤
⎢ 1 ( X − X ) 2 ⎥ 57621443 ⎡ 1 (11000 − 6780) 2 ⎤
= σ 2 ⎢1 + + on ⎥= ⎢1+ + ⎥ =2400238
⎢ n ⎥ 26 ⎣ 30 358288000 ⎦
⎢
⎣
∑ xi ⎥
i =1
2
⎦
ˆ
Suy ra :se(Y0 - Y0 )=1549.267569
Vậy dự báo khoảng chi tiêu cho chuyến du lịch khi thu nhập bình quân của
các thành viên được khảo sát ở mức 11000 nghìn đồng/tháng với hệ số tin
cậy là 95% :
(4332.5076-2.055529*1549.267569;4332.5076+2.055529*1549.267569)
ˆ
Y0 ∈ ( 1147.943142 ; 7517.072058)
11
- d- Kiểm tra và khắc phục khuyết tật của mô hình:
Đa cộng tuyến:
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
Xét mô hình A: Yi = β1 + β 2 X 1i + β 3 X 2i + β 4 X 3i
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 = a1+ a2X2i+a3X3i (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 X2i vào mô hình B thì R2 giảm nên X2i
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.
12
- e- Phương sai sai số thay đổi
ˆ
Ta tiếp tục xem xét mô hình B: Yi = -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
ˆ
Xét mô hình B: Yi = -1456.753+ 0.221275X1i + 745.1919X3
13
- Thực hiện kiểm định White mô hình sau: ei2 = α1 + α2*X3i + α3* X 32i + α4*X1i +
α5* X 12i + α6*X3i*X1i + Vi (i: 1,n)
Ta thấy nR2 = 11.48911 có mức xác suất tương ứng là 0.042500. Như vậy nếu
mức ý ngĩa lớn hơn 4, 25% thì ta bác bỏ giả thiết Ho “ phương sai bằng nhau”, tức
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
- 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 :
ˆ ˆ ˆ ˆ
Yi = β1 + β 2 X 1i + β 4 X 3i + Ui
15
- PHỤ LỤC
Đồ thị Scatter:
16
- 18000
16000
14000
12000
10000
IN C
8000
6000
4000
2000
0 1000 3000 5000 7000 9000
E XP S
8
7
6
5
DAY
4
3
2
1
0
0 1000 3000 5000 7000 9000
E XP S
70
60
50
AGE
40
30
20
0 1000 3000 5000 7000 9000
E XP S
17
- X1i xi x2
6000 -780 608400
3000 -3780 14288400
3500 -3280 10758400
9000 2220 4928400
4200 -2580 6656400
4300 -2480 6150400
2500 -4280 18318400
3000 -3780 14288400
7000 220 48400
5000 -1780 3168400
15000 8220 67568400
16000 9220 85008400
4500 -2280 5198400
3900 -2880 8294400
7000 220 48400
9000 2220 4928400
5500 -1280 1638400
6000 -780 608400
4000 -2780 7728400
5000 -1780 3168400
6000 -780 608400
10000 3220 10368400
8000 1220 1488400
6000 -780 608400
7000 220 48400
7000 220 48400
5000 -1780 3168400
15000 8220 67568400
6000 -780 608400
10000 3220 10368400
tổng 203400 358288000
trung
bình 6780
18
nguon tai.lieu . vn
