Xây dựng mô hình dự báo tốt nhất về số lượt khách dulịch quốc tế đến Việt Nam giai đoạn từ tháng 1/2009 đến 12/2015

Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT

Bài tập: Xây dựng mơ hình dự báo tốt nhất về số lượt khách du
lịch quốc tế đến Việt Nam giai đoạn từ tháng 1/2009 đến 12/2015

Nhóm 17
Danh sách thành viên nhóm
Họ và tên
Nguyễn Thị Tươi
Đinh Thị Ước
Lê Thị Vui
Hoàng Ngọc Vinh
Hoàng Kim Xoát

MSV
583100
587929
583030
583029
583032

Lớp
K58KTB
K58KTB
K58KTA
K58KTA
K58KTA

Phần 1: Giới thiệu
Dưới đây là số liệu số lượt khách du lịch quốc tế đến Việt Nam giai đoạn từ
tháng 1/2009 đến tháng 12/2015

X
2009M01
2009M02
2009M03
2009M04
2009M05
2009M06
2009M07
2009M08
2009M09
2009M10
2009M11
2009M12
2010M01
2010M02
2010M03
2010M04
2010M05
2010M06
2010M07
2010M08

Y (nghìn
lượt
370.000
342.913
303.489
305.430
292.842
279.150

277.998
314.915
294.000
227.859
387.871
376.400
416.249
446.323
473.509
432.608
350.982
375.707
410.000
427.935

X
2011M05
2011M06
2011M07
2011M08
2011M09
2011M10
2011M11
2011M12
2012M01
2012M02
2012M03
2012M04
2012M05
2012M06

2012M07
2012M08
2012M09
2012M10
2012M11
2012M12

Y(nghìn
lượt)
480.886
446.966
460.000
490.000
286.618
518.477
611.864
593.408
630.000
681.849
561.877
620.000
456.749
417.429
466.000
525.292
460.238
495.576
655.701
614.673

Tổng số quan sát: 84
X
Y(nghìn
lượt)
2013M09 614.827
2013M10 628.695
2013M11 731.034
2013M12 722.349
2014M01 776.174
2014M02 842.026
2014M03 709.725
2014M04 745.980
2014M05 674.204
2014M06 539.776
2014M07 564.736
2014M08 618.588
2014M09 590.881
2014M10 559.002
2014M11 608.617
2014M12 657.304
2015M01 700.692
2015M02 756.000
2015M03 617.895
2015M04 690.440
P a g e 1 | 10


Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
2010M09
2010M10

2010M11
2010M12
2011M01
2011M02
2011M03
2011M04

383.463
440.071
428.295
449.570
506.424
542.671
475.733
460.000

2013M01
2013M02
2013M03
2013M04
2013M05
2013M06
2013M07
2013M08

651.812
570.476
587.366
613.919
558.751

567.291
658.325
676.719

2015M05
2015M06
2015M07
2015M08
2015M09
2015M10
2015M11
2015M12

576.868
529.445
593.566
664.985
626.324
649.099
732.740
760.798

Trong đó:
X là biến độc lập
Y là biến phụ thuộc (Nghìn lượt)
Nguồn số liệu: />
Phần 2: Mơ tả số liệu
Y
900
800

700
600
500
400
300
200
2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

(ĐVT: Nghìn lượt)
Hình 1: Đồ thị mô tả số lượt khách du lịch quốc tế đến Việt Nam giai
đoạn 1/2009 - 12/2015

P a g e 2 | 10


Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
Y
700

600

500

400

300

200
I

II

III

2009

IV

I

II

III

2010

IV

I

II

III

2011

IV

I

II

2012

(ĐVT: Nghìn lượt)
Hình 2: Đồ thị mô tả số lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam
giai đoạn 1/2009 – 4/2012
 Nhận xét
- Đồ thị có tính xu thế và tính thời vụ khá rõ rệt, đường mô tả số lượt
khách du lịch quốc tế đến Việt Nam có xu hướng tăng qua các năm
- Số lượt khách du lịch quốc tế đến Việt Nam có xu hướng biến động
tăng mạnh ở khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 2
- Số lượt khách du lịch quốc tế đến Việt Nam biến động giảm mạnh vào
khoảng thời gian tháng 7 đến tháng 9.

P a g e 3 | 10

Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
9

Series: Y
Sample 2009M01 2015M12
Observations 84

8
7
6
5
4
3

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

531.3505
550.7110
842.0260
227.8590
140.5885
-0.145234
2.229425

Jarque-Bera
Probability

2.373553
0.305204

2
1
0
250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850

Hình 3: Đồ thị tần suất mô tả số lượt khách du lịch quốc tế đến Việt
Nam giai đoạn 1/2009 đến 1/2015
 Nhận xét:
- Sample 2009M01 2015M12: Mẫu từ tháng 1 năm 2009 đến tháng
12 năm 2015
- Observations (Số quan sát): 84
- Mean: Trung bình lượt khách du lịch quốc tế đến Việt Nam từ
tháng 1/2009 đến tháng 12/2015 là 531.3505 nghìn lượt người
- Median (Số trung vị): 550.7110
- Maximum (Số lượt khách du lịch quốc tế đến cao nhất): 842.0260
- Minimum (Số lượt khách du lịch quốc tế đến thấp nhất): 227.8590
- Std. Dev. (Độ lệch chuẩn): 140.5885
- Skewness (Độ bất đối xứng): - 0.145234 < 0 chứng tỏ phân phối
này gần như đối xứng
- Kurtosis (Độ nhọn): 2.229425 < 3 cho thấy các giá trị phân phối
này xuất hiện 2 bến ít hơn
- Jarque-Bera: Kiểm định chuỗi có phân phối chuẩn hay khơng.
Thống kê J-B càng tiến tới 0 thì càng dễ có phân phối chuẩn
- Probability: 0.305204 < 0.05 chứng tỏ chuỗi không có phân phối

chuẩn

Phần 3: Xây dựng mơ hình dự báo
3.1Mơ hình xu thế tuyến tính
P a g e 4 | 10


Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
Dạng mơ hình: = +
Trong đó: là số lượt khách du lịch quốc tế đến Việt Nam
, là các hệ số của mô hình
Bảng hồi quy:

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/25/16 Time: 16:41
Sample: 2009M01 2015M07
Included observations: 79
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

323.3892
4.953084

18.14221
0.394024

17.82524
12.57053

0.0000
0.0000

C
TIME
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.672366
0.668111
79.86148
491095.0
-457.1265
158.0182
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var

Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

521.5126
138.6248
11.62345
11.68344
11.64749
0.818043

- Mơ hình xu thế tuyến tính: Y = 323.389 + 4.953*TIME
- Kiểm định:
Ta có: Prob(F – statistic) = 0.000000 < 0.05 Mơ hình có tính xu thế
= 0.672366 độ tin cậy tương đối cao, mơ hình ước lượng giải thích được
67.2% biến động của biến phụ thuộc Y. Mơ hình có năng lực trong dự báo
các giá trị của Y.
3.2Mơ hình xu thế bậc 2
Dạng mơ hình: = + +
Bảng hồi quy:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/25/16 Time: 16:45
Sample: 2009M01 2015M07
P a g e 5 | 10


Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
Included observations: 79

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TIME
TIME2

256.5808
9.901855
-0.061860

25.91540
1.495073
0.018109

9.900707
6.622990
-3.415886

0.0000
0.0000
0.0010

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.715972
0.708498
74.84478
425732.3
-451.4848
95.78985
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

521.5126
138.6248
11.50594
11.59592
11.54199
0.943234

- Mơ hình xu thế bậc 2: Y = 256.581 + 9.901*TIME – 0.062*
- Kiểm định:
Ta có: Prob(F – statistic) = 0.000000 < 0.05 → Mơ hình có tính xu thế
= 0.715972 độ tin cậy tương đối cao, mơ hình ước lượng giải thích được
71.6% biến động của biến phụ thuộc Y. Mơ hình có năng lực trong dự báo
các giá trị của Y.
3.3Mơ hình xu thế dạng mũ
Khơng có mơ hình xu thế dạng mũ

→ Nhận xét
Mơ hình xu thế
tuyến tính

Mơ hình xu thế
bậc 2

R – squared
S.E or regression
AIC
Durbin – Watson stat

0.672366
79.86148
11.62345
0.818043

0.715972
74.84478
11.50594
0.943234

SIC

11.68344

11.59592

Ta thấy: R – squared mơ hình bậc 2 lớn nhất, AIC mơ hình bậc 2 nhỏ
nhất, Durbin – Watson stat mơ hình bậc 2 lớn nhất và SIC mơ hình 2
nhỏ nhất → Mơ hình xu thế bậc 2 là mơ hình có khả năng dự báo xu
thế tốt nhất. Chuỗi giá trị có tính xu thế phi tuyến.

Phần 4: Kiểm định tính thời vụ
4.1

Mơ hình khơng ràng buộc

P a g e 6 | 10


Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
Dependent Variable: Y

P a g e 7 | 10


Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
Method: Least Squares
Date: 05/25/16 Time: 17:16
Sample: 2009M01 2015M07

Included observations: 79
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

TIME
TIME2
D1
D2
D3
D4
D5
D6
D7
D8
D9
D10
D11
D12

10.34092
-0.066121
324.7555
338.0746

268.1587
282.8675
209.7260
171.2276
205.7728
239.2025
163.3826
198.2074
285.5059
279.0400

1.066692
0.012929
25.73178
25.86365
25.98444
26.09422
26.19307
26.28116
26.35870
28.14820
28.26200
28.36388
28.45394
28.53230

9.694377
-5.114196
12.62079
13.07142

10.31997
10.84024
8.006926
6.515224
7.806637
8.497968
5.780998
6.988019
10.03397
9.779793

0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Log likelihood
Durbin-Watson stat

4.2

0.879557
0.855468
52.70143
180533.7
-417.5980
1.139895

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

521.5126
138.6248
10.92653
11.34643
11.09476

Mơ hình có ràng buộc

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/25/16 Time: 17:18
Sample: 2009M01 2015M07

Included observations: 79
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
TIME
TIME2

256.5808
9.901855
-0.061860

25.91540
1.495073
0.018109

9.900707
6.622990
-3.415886

0.0000
0.0000
0.0010

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.715972
0.708498
74.84478
425732.3
-451.4848
95.78985
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

521.5126
138.6248
11.50594
11.59592
11.54199
0.943234

P a g e 8 | 10


Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
Áp dụng công thức:
=
Thay số liệu ta có:
= = 8.026
= = 1.917
So sánh: > → Bác bỏ , vậy mơ hình có tính thời vụ.

Phần 5: Dự báo cho 5 quan sát cuối cùng, tính các sai số
Mơ hình dự báo:
Y = 10.34092*TIME – 0.066121* + 324.7555* + 338.0746* + 268.1587* +
282.8675* + 209.7260* + 171.2276* + 205.7728* + 239.2025* + 163.3826*
+ 198.2074* + 285.5059* + 279.0400* +
 Khoảng tin cậy p = 1 – α, với α = 5% của là:
[- ; +]
Trong đó:

là giá trị dự báo tại thời điểm T+h
là giá trị tới hạn tra ở bảng tuần hoàn
là sai số chuẩn của hồi quy xu thế
h là tầm xa của dự báo

Ta có: = 1.96 ; = 52.70143
Bảng số liệu:
Năm

Y

2015M0
8
2015M0
9
2015M1
0
2015M1
1
2015M1
2

664.98
5
626.32
4
649.09
9
732.74
0
760.79
8

TIM
E
80

Cận trên

Cận dưới

b1

6400

Dự báo
điểm ()
643.302

746.597

540.007

b2

81

6561

567.177

670.472

463.882

b8

82

6724

601.565

704.860

498.270

b9

83

6889

688.295

791.589

585.000

84

7056

681.128

784.422

577.833

b1
0
b1
1
b1
2

 Tính sai số
Năm
2015M08

Giá trị dự báo
643.302

Giá trị thực tế
664.985

10.340
9
-0.0661
239.20
3
163.38
3
198.20
7
285.50
6
279.04
0

Sai số
21.683
P a g e 9 | 10


Kinh tế lượng trong dự báo & PTKT
2015M09
2015M10
2015M11
2015M12

567.177
601.565
688.295
681.128

626.324
649.099
732.740
760.798

59.147
47.534
44.445
79.670

 Đồ thị
Đồ thị thể hiện kết quả của dự báo 5 tháng cuối năm 2015
900

800
700
Thực tế
Dự báo
Cận trên
Cận dưới

600
500
400
300
200
100
0
2015M08

2015M09

2015M10

2015M11

2015M12

 Nhận xét
Dựa vào đồ thị và bảng số liệu ta thấy số lượt khách du lịch quốc tế
đến Việt Nam của 5 tháng cuối năm 2015 có sự khác biệt so với dự
báo. Ngun nhân chính có thể là do nhu cầu, sở thích đã tác động đến
sự thay đổi của lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam. Từ thực tế
trên có thể rút ra nhận xét, sự thay đổi của số lượng khách du lịch

không những phụ thuộc vào thời gian, mùa vụ mà đơi khi nó cịn phụ
thuộc vào yếu tố khác như: khủng hoảng kinh tế toàn cầu,… Từ đó địi
hỏi nhà kinh tế khi làm dự báo cần tìm hiểu nhiều thơng tin, nắm chắc
về kiến thức như vậy mới có mơ hình chính xác để dự báo, đạt được
hiệu quả cao.

P a g e 10 | 10