Tieu luận kinh tế lượng về truyền hình cáp

BỘ TÀI CHÍNH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING
----------

Tiểu luận:
KHẢO SÁT THỊ TRƯỜNG TRUYỀN
HÌNH CÁP TRONG NƯỚC
Hướng dẫn: Nguyễn Văn Phong

1


MỤC LỤC

2


TỔNG QUAN
Hiện nay, hầu hết các nhà nghiên cứu kinh tế, các doanh nghiệp, các tổ chức kinh tế
sử dụng công cụ toán học để lượng hóa các vấn đề kinh tế nhằm làm sáng tỏ chân lý của
các lý thuyết kinh tế hiện đại. Từ đó, các lý thuyết này ứng dụng vào cuộc sống một cách
thiết thực. Công việc này được gọi là kinh tế lượng. “Kinh tế lượng” có thuật ngữ tiếng
Anh là “Econometrics” được Giáo sư Kinh tế học người Na Uy, A.K.Ragnar Frisch
(Nobel kinh tế năm 1969), sử dụng đầu tiên vào khoảng năm 1930. Từ này được ghép từ
hai thuật ngữ gốc là “Econo” có nghĩa là kinh tế và “Metrics” có nghĩa là đo lường.
Kinh tế lượng trước đây thường dùng công cụ toán học thuần túy để đo lường các
mối quan hệ kinh tế, công việc này rất phức tạp. Ngày nay, với xu thế phát triển công
nghệ thông tin các nhà nghiên cứu kinh tế lượng đã sử dụng các phần mềm ứng dụng để
giải bài toán kinh tế này. Do đó bài toán trở nên rất đơn giản dù nó mối quan hệ phức tạp
tới đâu đi nữa. Ở Việt Nam, những năm gần đây kinh tế lượng cũng được xem là công cụ
hữu hiệu để đo lường kinh tế. Các nhà khoa học, doanh nghiệp đều sử dụng công cụ này

để thực hiện các nghiên cứu nhằm định lượng các mối quan hệ kinh tế để đưa ra các
quyết định chính và nhằm giảm thiểu các rủi ro, cũng như đem lại hiệu quả cao cho các
quyết định của nhà làm chính sách.
Riêng đối với sinh viên ngành kinh tế - đối tượng quản lý kinh tế trong tương lai,
chúng ta phải tiếp cận với môn học này nhằm trang bị cho công việc sắp tới.
Nội dung của phương pháp kinh tế lượng thường gồm các bước sau:
Trước hết, phải biết được các mối quan hệ kinh tế, phải có kiến thức về kinh tế để từ đó
xây dựng các mối quan hệ đó.
Thứ hai, thiết lập mô hình toán học để mô tả quan hệ giữa các biến kinh tế khảo sát.
Thứ ba, sử dụng các số liệu thống kê thu nhập được để ước lượng các tham số của mô
hình, kiểm định mô hinhg có phù hợp hay không bằng nhiểu phương pháp kiểm định toán
học.
Thứ tư, sau khi có kết quả mô hình toán nhà nghiên cứu phải sử dụng chúng để dự báo
và đưa ra chính sách cho kỳ kế tiếp,

3


Công cụ sử dụng nghiên cứu của kinh tế lượng
1. Mô hình hồi quy
Hồi quy là phương pháp chính trong kinh tế lượng, lần đầu tiên phương pháp này
được thực hiện do nhà khoa học Franicí Galton, năm 1886 ông sử dụng nghiên cứu mối
quan hệ giữa chiều cao của người cha và người con trai. Thuật ngữ Regression to
Mediocrity (quy về giá trị trung bình) do Galton dùng, cho đến nay các nhà nghiên cứu
kinh tế gọi là phân tích hồi quy.
• Hàm hồi quy tổng thể
Cho biết giá trị trung bình của biến Y thay đổi khi các biến X thay đổi. Hàm tổng thể
có một biến X thì gọi là hàm hồi quy đơn, nếu có nhiều biến X gọi là hàm hồi quy bội.
Trong thực tế nghiên cứu, chúng ta thường thấy hàm hồi quy ở dạng tuyến tính và dạng
phi tuyến tính.

Dưới đây là dạng tuyến tính đơn:

Y = β1 + β2X + ε
Trong đó:
 β1 , β2 gọi là hệ số hồi quy
 β1 gọi là hệ số tự do hay hệ số chặn: giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y
khi biến độc lập X bằng 0
 β2 gọi là hệ số góc: giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y sẽ thay đổi
(tăng, giảm) bao nhiêu đơn vị thì giá trị X tăng 1 đơn vị (các yếu tố khác k đổi)
 ε : sai số ngẫu nhiên, có thể có giá trị âm hoặc dương.
• Hàm hồi quy mẫu
Trong thống kê số liệu ở phần trên chúng ta có đề cập đến số liệu mẫu và số liệu tổng
thể. Một nghiên cứu kinh tế lượng có lúc chỉ xuất hiện một mẫu duy nhất như nghiên cứu
doanh thu, chi phí số lượng,…Tại các doanh nghiệp thông thường có một mẫu . Một
nghiên cứu khác lại xuất hiện nhiều mẫu như nghiên cứu giữa thu nhập với chi tiêu của
hộ gia đình mỗi nhà nghiên cứu cho một kết quả khác nhau. Hiện nay, ở Việt Nam theo
số liệu thống kê các chỉ tiêu kinh tế của quốc gia có khác nhau giữa tổng cục thống kê và
các tổ chức kinh tế có uy tín như ngân hàng thế giới (WB), quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), cơ
quan điều tra liên bang Mỹ (CIA). Hàm hồi quy mẫu được xây dựng trên cơ sở chúng ta
thống kê số liệu ngẫu nhiên, số liệu mẫu. Hàm hồi quy mẫu sẽ giải thích hàm hồi quy
tổng.
Cụ thể, hàm hồi quy mẫu có dạng:

= +X
4


Trong đó: là ước lượng điềm của E(Y|X), là ước lượng điểm của β 1 và
lượng điểm của β2

là ước

2. Các phần mềm ứng dụng
Ngày nay việc nghiên cứu kinh tế được mở rộng cho số liệu lớn nên việc giải bài toán
kinh tế lượng tìm các hệ số của hàm hồi quy khá phức tạp có thể là không thực hiện
được. Nhưng do sự phát triển của khoa học đặc biệt là công nghệ thông tin nhà nghiên
cứu kinh tế lượng có thể sử dụng các phần mềm ứng dụng để giải bài toán. Khi sử dụng
phần mềm ứng dụng bài toán có phức tạp đến đâu cũng thực hiện được đồng thời cho kết
quả rất nhanh. Hiện nay có rất nhiều phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng hoặc hỗ
trợ xử lý kinh tế lượng.
Excel: phần mềm bảng tính thông dụng nhất hiện nay là Excel, nằm trong bộ Office
của hãng Microsoft. Do tính thông dụng của Excel nên mặc dù có một số hạn chế trong
việc ứng dụng tính toán kinh tế lượng, giáo trình này có sử dụng Excel trong tính toán ở
ví dụ minh họa và hướng dẫn giải bài tập.
Phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng: hướng đến việc ứng dụng các mô hình
kinh tế lượng và các kiểm định giả thuyết một cách nhanh chóng và hiệu quả. Chúng ta
phải quen thuộc với ít nhất một phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng. Hiện nay có
rất nhiều phần kinh tế lượng như:
• EVIEWS Quantitative Micro Software
• SPSS SPSS Ine
• STATPROPenton Sofware Ine
Trong số này có hai phần mềm được sử dụng tương đối phổ biến ở các trường đại
học và Viện nghiên cứu ở Việt Nam là SPSS và EVIEWS.
SPSS rất phù hợp cho nghiên cứu thống kê và cũng tương đối thuận tiện cho tính
toán kinh tế lượng, trong khi EVIEWS được thiết kế chuyên cho phân tích kinh tế lượng.

5


Chương 1.

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
1.1. Mục đích
Cùng với tốc độ phát triển vượt bậc của khoa học kỹ thuật ngày càng hiện đại là sự ra đời
khá rầm rộ của các loại hình dịch vụ giải trí nhằm đáp ứng cho nhu cầu giải trí của con
người. Bên cạnh những sách báo, tranh ảnh thì “truyền hình” được xem là loại hình dịch
vụ giải trí hàng đầu của thế giới, nhu cầu xem truyền hình hầu như là không thể thiếu của
mọi người, mọi nhà và thường xuyên. Từ những tin tức, sự kiện, phim ảnh, thể thao, âm
nhạc… các kênh truyền hình đã phần nào đáp ứng cho nhu cầu về thông tin và giải trí cho
con người. Gần đây lại xuất hiện thêm dịch vụ “truyền hình cáp” ngoài sự tăng thêm về
số lượng kênh truyền hình thì người xem còn được phục vụ tốt hơn với các kênh chuyên
dụng như âm nhạc, thể thao, phim ảnh…Hiện nay đã có nhiều nhà cung cấp ở lĩnh vực
này như: HTVC, FPT, SCTV, VIETTEL,… và trong thời gian tới thì hầu như nhà cung
cấp nào cũng muốn mở rộng quy mô và thị phần thông qua những chiến lược cạnh tranh
như tăng thêm về số lượng đăng ký kênh truyền. Nhưng bên cạnh đó có rất nhiều yếu tố
ảnh hưởng tới số lượng đăng ký truyền hình như chi phí thuê bao, đăng ký dịch vụ phức
tạp,… Nghiên cứu này nhằm mục đích tìm ra và đánh giá các yếu tố của chất lượng dịch
vụ tác động đến số lượng đăng ký khi họ sử dụng dịch vụ truyền hình cáp qua đó đề xuất
các biện pháp nhằm phát triển, thu hút lượng khách hàng.
Vì vậy, chúng tôi tiến hành khảo sát để tìm hiểu mối quan hệ giữa số lượng đăng
ký truyền hình với các yếu tố như số nhà mỗi hệ thống truyền đến, chi phí lắp đặt, chi phí
thuê bao hàng tháng, số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có, tuổi hoạt động của hệ
thống, số kênh xem tốt nếu không có cáp, thu nhập của vùng. Từ đó, tìm ra quy luật về
thị trường truyền hình trong mối tương quan với các yếu tố khác.
1.2. Ý nghĩa thực tiễn
Khảo sát này có ý nghĩa thực tiễn là giúp cho những người có ý định sử dụng dịch
vụ truyền hình cáp cũng như những nhà cung cấp truyền hình cáp sử dụng bộ số liệu này
để phục vụ mục đích của mình trong lĩnh vực này.

6

Chương 2.
CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.1. Lý thuyết và thực tiễn
Xét về mặt lý thuyết có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến số lượng đăng ký truyền hình
cáp như chi phí lắp đặt, phí thuê bao, số kênh, tuổi thọ hệ thống, thu nhập, chất lượng
truyền hình,… Tuy nhiên, chúng ta không thể đưa tất cả các biến vào mô hình để giải
thích cho số lượng đăng ký truyền hình cáp vì nó sẽ làm yếu tố chính bị làm mờ đi. Trên
thực tế người sử dụng chỉ quan tâm đến yếu tố chính ảnh hưởng trực tiếp đến số lượng
đăng ký truyền hình cáp.
2.2. Xây dựng mô hình lý thuyết
Trong mục này chúng tôi đưa ra mô hình lý thuyết để nghiên cứu các yếu tố ảnh
hưởng tới số lượng đăng ký truyền hình cáp trong thị trường truyền hình hiện nay như
sau:
SUB= β1 + β2AGE + β3AIR + β4HOME + β5INST + β6SVC + β7TV + β8Y
Trong đó:
Biến phụ thuộc của mô hình là: SUB: Số lượng đăng ký truyền hình cáp (nghìn)
Và các biến độc lập của mô hình lần lượt là:
HOME: Số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến (nghìn)
INST: Chi phí lắp đặt ($)
SVC: Chí phí thuê bao hàng tháng ($)
TV: Số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có
AGE: Tuổi hoạt động của hệ thống (năm)
AIR: Số kênh vẫn xem tốt nếu như không có cáp
Y: Thu nhập của vùng
2.3. Dự báo dấu
Dựa vào lý thuyết và tình hình thực tiễn về vấn đề trên chúng tôi đưa ra một số các
nhận định sơ bộ về dấu của các hệ số hồi quy như sau:
7

-

Khi tuổi hoạt động của hệ thống tăng thì số lượng đăng ký truyền hình tăng nên
dấu β2 là dương.
Khi số kênh vẫn xem tốt nếu không có cáp tăng thì số lượng đăng ký truyền hình
giảm nên dấu β3 là âm.
Khi số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến tăng thì số lượng đăng ký truyền hình tăng
nên dấu β4 là dương.
Khi chi phí lắp đặt tăng thì số lượng đăng ký truyền hình giảm nên dấu β5 là âm.
Khi chi phí thuê bao hàng tháng tăng thì số lượng đăng ký truyền hình cáp giảm
nên dấu β6 là âm.
Khi số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có tăng thì số lượng đăng ký truyền
hình cáp tăng nên dấu β7 là dương.
Khi thu nhập của vùng tăng thì số lượng đăng ký truyền hình cáp tăng nên dấu β8
là dương.

8


Chương 3.
MÔ HÌNH HỒI QUY
3.1. Vẽ từng biến
Trong mục này chúng tôi sẽ biểu diễn sự thay đổi các biến trong mô hình thông qua
đồ thị của từng biến bằng công cụ Eview.

Hình 1. Sự thay đổi của biến AGE
Nhận xét:
Theo quan sát đồ thị ta thấy
+ Số tuổi hoạt động của hệ thống tăng cao nhất ở 5 thị trường truyền hình đầu tiên.

+ Số tuổi hoạt động của hệ thống thấp nhất trong 3 thị trường truyền hình 16, 31,37.

9


Hình 2. Sự thay đổi của biến AIR
Nhận xét:
Theo quan sát đồ thị ta thấy
+ Thị trường truyền hình vẫn xem tốt nếu không có cáp đạt cao nhất ở thị trường số 1
+ Thị trường truyền hình vẫn xem tốt nếu không có cáp có tỷ lệ thấp ở thị trường số 26,
28-30, 33, 35, 40.

Hình 3. Sự thay đổi của biến HOME
10


Nhận xét:
Theo quan sát đồ thị ta thấy:
+ Số lượng đăng ký truyền hình cáp đạt cao nhất ở thị trường số 1
+ Số lượng đăng ký truyền hình cáp có tỷ lệ thấp ở thị trường số 17, 20 và 30.

Hình 4. Sự thay đổi của biến INST

Nhận xét:
Theo quan sát ta thấy:
+ Chi phí lắp đặt có mức cao nhất ở thị trường số 5,14, 16,24 .
+ Chi phí lắp đặt thấp nhất ở thị trường số 23.

11

Hình 5. Sự thay đổi của biến SVC
Nhận xét:
Theo quan sát đồ thị ta thấy:
+ Chi phí thuê bao hàng tháng đạt tỷ lệ cao ở thị trường số 1, 5, 17.
+ Chi phí thuê bao hàng tháng có mức thấp nhất ở thị trường số 9 và 20.
-

Biến độc lập TV

Hình 6. Sự thay đổi của biến TV

12


Nhận xét:
Theo quan sát đồ thị ta thấy:
+ Số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có đạt mức cao nhất ở thị trường số 5.
+ Số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có đạt mức thấp nhất ở thị trường số 10, 17,
20 và 40.

Hình 7. Sự thay đổi của biến Y

Nhận xét:
Theo quan sát đồ thị ta thấy:
+ Tại thị trường số 5 thì thu nhập đạt mức cao nhất.
Tại thị trường số 24, 37 có thu nhập thấp.

13

Hình 8. Sự thay đổi của biến SUB
Nhận xét:
Theo quan sát đồ thị ta thấy:
+ Số lượng đăng ký truyền hình cáp đạt mức cao nhất ở thị trường số 21.
+ Số lượng đăng ký truyền hình cáp ở mức thấp nhất ở thị trường số 11,12, 11, 16.

14


3.2. Thống kê mô tả
Ta có bảng thống kê như sau:

3.3. Mô hình hồi quy
Để ước lượng mô hình hồi quy đầu chúng tôi đưa ra mô hình hồi quy mẫu như
sau:
Và với dữ liệu điều tra chúng tôi sử dụng Eview có bảng mô hình hồi quy :

15


Do đó kết quả của mô hình hồi quy là:
SUB = -6.807+1.1935AGE–5.1111AIR+0.4055HOME –0.5264INST+2.0387SVC+0.7565TV+0.0016Y

Nhận xét:
-

Khi tuổi hoạt động của hê thống tăng lên 1 đơn vị thì số lượng đăng ký truyền hình
cáp tăng lên 1,19 nghìn.
Khi số kênh vẫn xem tốt nếu như không có cáp tăng lên 1 đơn vị thì thì số lượng

đăng ký truyền hình cáp giảm 5,11 nghìn
Khi số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến tăng lên 1 đơn vị thì số lượng đăng ký
truyền hình cáp tăng 0,41 nghìn
Khi chi phí lắp đặt tăng lên 1 đơn vị thì số lượng đăng ký truyền hình cáp giảm
0,526 nghìn
Khi chi phí thuê bao hàng tháng tăng lên 1 đơn vị thì số lượng đăng ký truyền hình
cáp tăng 2,038 nghìn
Khi số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp tăng 1 đơn vị thì số lượng đăng ký
truyền hình cáp tăng 0,756 nghìn
16


-

Khi thu nhập của vùng tăng lên 1 đơn vị thì số lượng đăng ký truyền hình cáp tăng
lên 0,001 nghìn

17


Chương 4.
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
4.1. Nhận xét kết quả của mô hình
Trong kết quả mô hình hồi quy tại chương 3 thì chúng tôi có những kết quả nhận
xét như sau:
Ta có: R2 = 0.887748 nghĩa là mô hình giải thích tương đối tốt sự thay đổi của biến
phụ thuộc SUB. Mô hình xấp xỉ 88.7748% bộ dữ liệu.
- Các biến có ý nghĩa là: AGE, AIR, HOME
- Các biến không có ý nghĩa là: INST, SVC, TV, Y
4.2. Kiểm định ý nghĩa của các biến độc lập

Căn cứ vào kết quả từ bảng Eview chúng tôi kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi
quy với mức ý nghĩa α = 0.05.
+ Bài toán 1:
Kiểm định cho giả thuyết H0: "Tuổi hoạt động của hệ thống không ảnh hưởng đến
số lượng đăng ký truyền hình cáp"
Ta có p-value= 0,0237 < α( =0,05)
Suy ra, bác bỏ H0. Vậy tuổi hoạt động của hệ thống ảnh hưởng đến số lượng đăng ký
truyền hình cáp.
+ Bài toán 2:
Kiểm định cho giả thuyết H0: "Số kênh vẫn hoạt động tốt khi không có cáp không
ảnh hưởng đến số lượng đăng ký truyền hình cáp"
Ta có p-value = 0,0020 < α( =0,05)
Suy ra, bác bỏ H0. Vậy số Số kênh vẫn hoạt động tốt khi không có cáp ảnh hưởng đến số
lượng đăng ký truyền hình cáp.
+ Bài toán 3:
Kiểm định cho giả thuyết H0 : "Số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến không ảnh
hưởng đến số lượng đăng ký truyền hình cáp"
Ta có p-value = 0.000 < α( =0,05)
18


Suy ra, bác bỏ H0. Vậy số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến ảnh hưởng đến số lượng đăng
ký truyền hình cáp.
+ Bài toán 4:
Kiểm định giả thuyết H0: "Chí phí lắp không ảnh hưởng đến số lượng đăng ký
truyền hình cáp"
Ta có p-value = 0.2771 > α( =0,05)
Suy ra, chấp nhận H0. Vậy chí phí lắp không ảnh hưởng đến số lượng đăng ký truyền
hình cáp.
+ Bài toán 5:

Kiểm định giả thuyết H0: "Chi phí thuê bao hàng tháng không ảnh hưởng đến số
lượng đăng ký truyền hình cáp"
Ta có p-value = 0.3450 > α( =0,05)
Suy ra, chấp nhận H0. Vậy chí phí thuê báo hàng tháng không ảnh hưởng đến số lượng
đăng ký truyền hình cáp.
+ Bài toán 6:
Kiểm định giả thuyết H0: "Số kênh mà mỗi truyền hình cáp có không ảnh hưởng
đến số lượng đăng ký truyền hình cáp"
Ta có p-value = 0.2796 > α( =0,05)
Suy ra, chấp nhận H0. Vậy số kênh mà mỗi truyền hình cáp có không ảnh hưởng đến số
lượng đăng ký truyền hình cáp
+ Bài toán 7:
Kiểm định giả thuyết H0: "Thu nhập không ảnh hưởng đến số lượng đăng ký truyền
hình cáp"
Ta có p-value = 0.6365 > α( =0,05)
Suy ra, chấp nhận H0. Vậy thu nhập không ảnh hưởng đến số lượng đăng ký truyền hình
cáp.

4.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định giả thuyết H0: “ Mô hình không phù hợp”
Theo kết quả eview ta có: P_value = 0 <α=0,05, vì vậy ta bác bỏ giả thiết H0. Vậy mô
hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%
4.4.

Kiểm định các giả thuyết
19


Bằng cách sử dụng công cụ Eview chúng tôi có kiểm định giả thuyết như sau:
4.4.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:

• Phương pháp 1: dùng nhân tử phóng đại phương sai
VIF = = 8.90852724 < 10
• Phương pháp 2: dùng hệ số R2
Nếu R2 = 0.887748 > 0.7, |t| > 1 (t=1.96)
Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
4.4.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quang ( kiểm định B-G):

Ta đặt bài toán kiểm định như sau:
H0 : “ Mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2”
H1 : “ Mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2”
Từ bảng kiểm định B-G ở trên ta có p-value = 0.6721 > nên chấp nhận H0.
Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
4.4.3. Kiểm định phương sai thay đổi ( Kiểm định WHITE)
Ta đặt bài toán kiểm định như sau:
20


H0: “ Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi”
H1: “ Mô hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi”

Từ bảng kiểm định WHITE ở trên, ta có P-value = 0.2660 > ( nên chấp nhận H 0.
Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.

21


Chương 5.
KẾT LUẬN
5.1. Kết luận về mô hình
Dựa vào kết quả kiểm định từ chương 4 chúng tôi đưa ra kết luận sau đây:

• R2= 0.887748 mức độ phù hợp của mô hình tìm được là 88.7748% . Mô hình
phù hợp với mức độ cao.
• Các biến có ý nghĩa là: AGE, AIR, HOME
• Các biến không có ý nghĩa là: INST, SVC, TV, Y
• Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan, hiện
tượng phương sai thay đổi
Sau khi loại bỏ các biến không phù hợp trong mô hình chúng tôi đưa ra mô hình
mới với các biến như sau:
Và với dữ liệu điều tra chúng tôi sử dụng Eview có bảng mô hình hồi quy:

Mô hình phù hợp là:
SUB= 12.869+1.139AGE-3.461AIR+0.411HOME
22


5.2. Thực hiện dự báo
5.2.1. Dự báo giá trị trung bình, giá trị cá biệt
Trong mục này chúng tôi tiến hành dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của
mô hình dưới với công cụ Eview
Mô hình:

SUB = β1 + β2AGE + β3AIR + β4HOME

Ta có kết quả Eview như sau:

Từ bảng giá trị các biến trên đây cho ta biết:
Khoảng dự báo giá trị trung bình sô lượng đăng ký truyền hình cáp tương ứng
[ 12.23372 ;23.39367]
Và khoảng dự báo cá biệt tương ứng là:
[ -8.079562 ; 43.70695 ]

5.2.2. Vẽ đồ thị
• Dự báo giá trị trung bình số lượng đăng ký truyền hình cáp
23


• Dự báo giá trị cá biệt số lượng đăng ký truyền hình cáp:

Nhận xét: Từ đồ thị ta có thể thấy được, giá trị dự báo trung bình và giá trị dự báo cá biệt
có nững vị trí chênh lệch nhau nhất định so với giá trị thực. Nhưng nhìn tổng quan, giá trị
24


dự báo vẫn bám sát theo giá trị thức, do đó đồ thị dự báo trên sẽ tốt nếu áp dụng trong dài
hạn.
5.3. Kết luận chung cho mô hình
Qua việc ước lượng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc SUB và các biến đọc lập
AGE, AIR, HOME, INST, SVC, TV, Y cùng với việc thực hiện các kiểm định giả thuyết:
đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi ta thấy được trong các biến độc lập
trên có một số biến không cần thiết cho mô hình (INST, SVC, TV, Y) và một số biến ảnh
hưởng tới biến phụ thuộc (AGE, AIR, HOME).
Thực hiện kiểm định White, mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng phương sai
thay đổi. Thực hiện kiểm định BG, ta thấy răng mô hình không có hiện tương tự tương
quan bậc hai và mô hình cũng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, đây là điểm tốt
của mô hình.
Từ kết quả trong mô hình hồi qui cuối cùng, nhóm thực hiện có thể rút ra kết luận
chung rằng: các yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến số lượng đăng ký truyền hình cáp là:
Số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến, tuổi hoạt động của hệ thống, số kênh vẫn xem tốt
nếu như không có cáp. Những yếu tố trên có sự khác biệt đối với ý kiến và dự đoán ban
đầu của nhóm.
5.4. Rút ra bài học

Với đề tài về thị trường truyền hình cáp hiện nay, chúng tôi nhận thấy rằng yếu tố
ảnh hưởng tới truyền hình không chỉ là giá cả mà còn có nhiều yếu tố ảnh hưởng khác
như sở thích, số kênh, chi phí thuê bao, lắp đặt, thu nhập,…và các yếu tố này ảnh hưởng
không nhỏ tới việc mang truyền hình cáp tới gần khách hàng hơn của các nhà cung cấp
dịch vụ truyền hình. Bên cạnh đó, việc sử dụng công cụ Eview giúp chúng tôi hiểu được
cách đánh giá, phân tích thị trường một cách sâu rộng hơn, giúp cho nhà cung cấp có thể
đưa ra những mô hình dự báo giá trị có lợi trong tương lai.
Do năng lực bản thân của mỗi thành viên trong nhóm còn hạn chế nên đề tài không
tránh khỏi những thiếu sót. Nhóm chúng tôi rất mong nhận được những nhận xét khách
quan cũng như những đánh giá đóng góp từ giảng viên và các bạn

25