Luận văn Toán ứng dụng: Các Phương Pháp Dự Báo Kinh Tế

ỦY BAN NHÂN DÂN TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN

CHẾ MINH HẢI
BÙI LÊ TẤN ĐẠT

CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO KINH TẾ

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

NGÀNH: TOÁN ỨNG DỤNG
TRÌNH ĐỘ ĐÀO TẠO: ĐẠI HỌC

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 5 NĂM 2016


ỦY BAN NHÂN DÂN TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN

CHẾ MINH HẢI
BÙI LÊ TẤN ĐẠT

CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO KINH TẾ

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: ThS. TRƯƠNG PHÚC TUẤN ANH

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 5 NĂM 2016

LỜI CAM ĐOAN

Chúng tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng chúng tôi,
các số liệu và kết quả nghiên cứu nêu trong luận văn là trung thực, được các đồng
tác giả cho phép sử dụng và chưa từng được công bố trong bất kì một công trình
nào khác.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 5 năm 2016
Tác giả luận văn
Chế Minh Hải
Bùi Lê Tấn Đạt

i


LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, chúng em xin chân thành cảm ơn toàn thể quý thầy cô trong khoa
Toán – Ứng dụng trường Đại học Sài Gòn đã tạo điều kiện cho chúng em được học
hỏi và tiếp thu những kiến thức, để chúng em ứng dụng vào quá trình thực hiện và
hoàn thành khóa luận.
Đặc biệt em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy Trương Phúc Tuấn Anh
đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ để chúng em hoàn thành tốt khóa luận tốt nghiệp.
Mặc dù chúng em đã cố gắng hoàn thiện khóa luận bằng tất cả sự nhiệt tình
và năng lực của mình, tuy nhiên không thể thánh khỏi những thiếu sót, rất mong
nhận được những đóng góp quý báu của quý thầy, cô.
Cuối cùng chúng em xin kính chúc quý thầy, cô dồi dào sức khỏe và thành
công trên con đường mình đã chọn.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 5 năm 2016
Sinh Viên
Chế Minh Hải

Bùi Lê Tấn Đạt

ii


DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
RMSE

: Căn bậc hai của trung bình bình phương sai số (ROOT MEAN

SQUARED ERROR)
MAD

: Trung bình sai số tuyệt đối (MEAN ABSOLUTE DEVIATION)

MAPE

: Trung bình phần trăm sai số tuyệt đối (MEAN AVERAGE PERCENT

ERROR)
MA

: Trung bình trượt (MOVING AVERAGE)

iii


DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1: Dữ liệu khách du lịch đến Việt Nam từ năm 2011-2015. ........................10
Bảng 1.2: Tính xu hướng của dữ liệu khách du lịch đến Việt Nam từ năm 20112015. ..........................................................................................................................12

Bảng 1.3: Lượng khách quốc tế đến Việt Nam từ 2011 – 2015 ...............................13
Bảng 1.4: Giá trị trung bình trung tâm và tỷ lệ trung bình trượt...............................15
Bảng 1.5: Chỉ số mùa vụ của từng quý. ....................................................................16
Bảng 2.1: Kết quả dự báo của phương pháp trung bình di động. .............................23
Bảng 2.2: Kết quả dự báo của phương pháp trung bình di động có trọng số. ..........25
Bảng 2.3: Bảng biểu thị mức độ tác động của hằng số

.........................................27

Bảng 2.4: Kết quả dự báo sau khi hiệu chỉnh hằng số san mũ của phương pháp san
mũ (1 tham số). .........................................................................................................30
Bảng 2.5: Kết quả dự báo sau khi hiệu chỉnh hằng số san mũ của phương pháp san
mũ kép. ......................................................................................................................34
Bảng 2.6: Kết quả dự báo sau khi hiệu chỉnh hằng số san mũ của phương pháp san
mũ Holt – Winters (mô hình nhân). ..........................................................................39
Bảng 2.7: Kết quả dự báo sau khi đã hiệu chỉnh hằng số san mũ của phương pháp
san mũ Holt – Winters(mô hình cộng). .....................................................................44
Bảng 2.8: Kết quả dự báo sau khi hiệu chỉnh hằng số san mũ của phương pháp san
mũ Holt – Winters không mùa vụ. ............................................................................48
Bảng 2.9: Bảng tổng hợp các tiêu chí đánh giá sai số...............................................56
Bảng 2.10: Bảng tổng hợp các tiêu chí đánh giá sai số dựa trên kết quả dự báo của
phần mềm Eviews 8.0. ..............................................................................................57

iv


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Hướng dẫn lựa chọn mô hình dự báo kinh tế..............................................7
Hình 1.2: Kết quả của thống kê mô tả.........................................................................8
Hình 1.3: Đồ thị thể hiện lượng khách du lịch đến Việt Nam. .................................11

Hình 1.4: Đồ thị biểu hiện tính xu hướng của lượng khách du lịch đến Việt Nam từ
2011 – 2015. ..............................................................................................................13
Hình 1.5: Đồ thị biểu hiện lượng khách du lịch đến Việt Nam từng năm từ 2011 –
2015. ..........................................................................................................................14
Hình 1.6: Cửa sổ Eviews của phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị.....................16
Hình 1.7: Kết quả của phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị. ...............................17
Hình 2.1: Đồ thị biểu hiện sự sai lệch giữa kết quả dự báo bằng phương pháp bình
quân đơn giản và thực tế. ..........................................................................................23
Hình 2.2: Đồ thị biểu hiện sự sai lệch giữa kết quả dự báo bằng phương pháp trung
bình di động có trọng số và thực tế. ..........................................................................26
Hình 2.3: Đồ thị biểu diễn sự khác nhau của việc lựa chọn hệ số α khi tiến hành san
mũ. .............................................................................................................................28
Hình 2.4: Đồ thị biểu hiện sự sai lệch giữa kết quả dự báo bằng phương pháp san
mũ đơn giản(1 tham số) và thực tế. ...........................................................................30
Hình 2.5: Kết quả dự báo, ước lượng các hệ số san mũ tối ưu của phương pháp san
mũ đơn bằng phần mềm Eviews 8.0. ........................................................................31
Hình 2.6: Đồ thị biểu hiện sự sai lệch giữa kết quả dự báo bằng phương pháp san
mũ kép và thực tế. .....................................................................................................34
Hình 2.7: Kết quả dự báo, ước lượng các hệ số san mũ tối ưu của phương pháp san
mũ kép bằng phần mềm Eviews 8.0. ........................................................................35
Hình 2.8: Đồ thị biểu hiện sự sai lệch giữa kết quả dự báo bằng phương pháp san
mũ Holt – Winters (mô hình nhân) và thực tế. .........................................................39
Hình 2.9: Kết quả dự báo, ước lượng các hệ số san mũ tối ưu của phương pháp san
mũ Holt(mô hình nhân) bằng phần mềm Eviews 8.0 ...............................................40
v


Hình 2.10: Đồ thị biểu hiện sự sai lệch giữa kết quả dự báo bằng phương pháp san
mũ Holt – Winters(mô hình cộng) và thực tế. ..........................................................45
Hình 2.11: Kết quả dự báo, ước lượng các hệ số san mũ tối ưu của phương pháp san

mũ Holt – Winters (mô hình cộng) bằng phần mềm Eviews 8.0 ..............................46
Hình 2.12: Đồ thị biểu hiện sự sai lệch giữa kết quả dự báo bằng phương pháp san
mũ Holt – Winters không mùa vụ và thực tế. ...........................................................49
Hình 2.13: Kết quả dự báo, ước lượng các hệ số san mũ tối ưu của phương pháp san
mũ Holt không mùa vụ bằng phần mềm Eviews 8.0. ...............................................50
Hình 2.14: Cửa sổ Eviews. ........................................................................................51
Hình 2.15: Cửa số tạo Workfile. ...............................................................................51
Hình 2.16: Cửa sổ Workfile. .....................................................................................52
Hình 2.17: Cửa sổ nhập dữ liệu. ...............................................................................53
Hình 2.18: Cửa sổ làm việc với dữ liệu. ...................................................................53
Hình 2.19: Cửa sổ tiến hành san mũ dữ liệu. ............................................................54
Hình 2.20: Cửa sổ chọn mô hình san mũ. .................................................................54

vi


MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... ii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT..................................................................... iii
DANH MỤC BẢNG ................................................................................................ iv
DANH MỤC HÌNH ...................................................................................................v
MỤC LỤC ..................................................................................................................1
LỜI MỞ ĐẦU ............................................................................................................3
CHƯƠNG 1................................................................................................................5
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO KINH TẾ VÀ THỰC TRẠNG NGÀNH DU LỊCH
VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2011 - 2015 .....................................................5
1.1 Tổng quan về dự báo kinh tế .............................................................................5
1.1.1 Khái niệm ....................................................................................................5

1.1.2 Ý nghĩa ........................................................................................................5
1.1.3 Các loại dự báo ............................................................................................6
1.2 Thực trạng ngành du lịch của Việt Nam từ năm 2011 - 2015 và ý nghĩa của
việc dự báo số lượng khách du lịch đến Việt Nam. .................................................7
1.3 Nguồn số liệu ...................................................................................................10
1.4 Tính chất của số liệu ........................................................................................11
1.4.1 Tính xu hướng ...........................................................................................11
1.4.2 Tính mùa vụ...............................................................................................13
1.4.3 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu ........................................................16
CHƯƠNG 2..............................................................................................................18
1


CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO...........................................................................18
2.1 Phương pháp dự báo định tính .........................................................................18
2.1.1 Lấy ý kiến của ban điều hành ....................................................................18
2.1.2 Lấy ý kiến của người bán hàng .................................................................18
2.1.3 Điều tra người tiêu dùng............................................................................19
2.1.4 Phương pháp chuyên gia ...........................................................................19
2.2 Phương pháp dự báo định lượng......................................................................19
2.2.1 Phương pháp trung bình di động ...............................................................21
2.2.2 Phương pháp trung bình di động có trọng số ............................................24
2.2.3 Phương pháp san mũ đơn giản (một tham số) ...........................................26
2.2.4 Phương pháp san mũ kép ..........................................................................31
2.2.5 Phương pháp san mũ Holt – Winters (mô hình nhân) ...............................35
2.2.6 Phương pháp san mũ Holt – Winters (mô hình cộng) ...............................41
2.2.7 Phương pháp san mũ Holt – Winters không mùa vụ ................................46
2.3 Giới thiệu phần mềm Eviews...........................................................................50
2.4 Tổng hợp kết quả dự báo .................................................................................56
2.4.1 Tổng hợp đánh giá sai số và lựa chọn mô hình .........................................56

2.4.2 Tổng hợp đánh giá sai số và lựa chọn mô hình dựa trên kết quả của phần
mềm Eviews 8.0 .................................................................................................56
KẾT LUẬN ..............................................................................................................58
DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO .....................................................59

2


LỜI MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Trong nền kinh tế hiện đại dự báo càng lúc càng đóng vai trò quan trọng trong
việc sản suất và kinh doanh. Thông qua dự báo doanh nghiệp có thể chủ động được
lượng tiền cần thiết cho tháng, quý, năm tới dựa trên kết quả dự báo sản lượng tương
ứng trong khoản thời gian đó. Khi tiến hành dự báo ta căn cứ vào số liệu trong quá khứ
và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai. Dự báo
chính xác sẽ giúp doanh nghiệp hạn chế được rủi ro kinh doanh thua lỗ nói riêng và
toàn bộ nền kinh tế nói chung, mang lại lợi nhuận cao nhất cho doanh nghiệp, không
những vậy khi dự báo chính xác còn giúp nhà nước hoạch định được các chính sách
phát triển kinh tế trong tương lai để mang lại hiệu quả tối ưu.
Từ những năm 1950 đến nay các lý thuyết về dự báo với các phương pháp
luận được hình thành và phát triển có hệ thống. Song song đó sự bùng nổ của công
nghệ thông tin mà điển hình là sự ra đời của máy tính đã giúp con người mô phỏng
được nhiều hiện tượng về kinh tế, xã hội, thời tiết…Từ đó dự báo trở thành một
công việc không thể thiếu trong mọi hoạt động của những nhà làm kinh tế. Dự báo
sẽ giúp con người đưa ra được những quyết định chính xác trong từng thời điểm.
2. Mục đích nghiên cứu
Trong thực tế đã hình thành nhiều phương pháp dự báo như: bình quân đơn
giản (Simple Moving Average),đường trung bình di động theo trọng số (Weighted
Moving Average), phương pháp san mũ (Exponential Smoothing), phương pháp san
mũ kép (Double Exponential Smoothing), phương pháp san mũ theo mùa (Winter’s

Exponential Smoothing). Trong khóa luận trên chúng ta sẽ xem xét ứng với bộ số
liệu về lượng khách nước ngoài đến Việt Nam thì phương pháp dự báo nào sẽ cho
kết quả khả quan nhất.
3. Nội dung nghiên cứu
3


Trong khóa luận này chúng tôi tập trung nghiên cứu các phương pháp trên để
tiến hành dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam trong năm 2016 dưới sự hỗ trợ
của phần mềm Eviews 8.0 và Microsoft Exel 2010.
4. Phương pháp nghiên cứu
Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong đề tài:
x Phương pháp nghiên cứu tài liệu
x Phương pháp quan sát
x Phương pháp phân tích, tổng hợp và đánh giá
5. Tổng quan về đề tài
CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO KINH TẾ VÀ THỰC TRẠNG
NGÀNH DU LỊCH VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2011 – 2015
Trong chương này chúng tôi giới thiệu sơ lược về dự báo kinh tế, lượng
khách quốc tế đến Việt Nam và thực trạng ngành du lịch Việt Nam trong giai đoạn
2011 – 2015.
CHƯƠNG 2.CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO.
Ở chương này chúng tôi giới thiệu các phương pháp dự báo và áp dụng các
phương pháp dự báo định lượng vào dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam, từ
đó dựa trên đánh giá sai số để lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất.
KẾT LUẬN.

4

CHƯƠNG 1.
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO KINH TẾ VÀ THỰC TRẠNG NGÀNH DU
LỊCH VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2011 - 2015
1.1 Tổng quan về dự báo kinh tế
1.1.1 Khái niệm
“Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra
trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi
tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện
tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một
số mô hình toán học.”(Viện chiến lược, tài nguyên và môi trường)[8]
Dự báo được hình thành từ giữa thế kỷ 20.Trong quá trình phát triển sau đó,
nó trở thành một ngành khoa học có hệ thống lí luận, phương pháp luận riêng nhằm
tối ưu hóa, giảm thiểu sai xót trong quá trình dự báo. Khi các nhà kinh tế, quản lí
lên kế hoạch để bán một loại sản phẩm hay một loại hình dịch vụ nào đó, thì việc
đầu tiên sẽ là ước lượng xem nhu cầu về dịch vụ hay sản phẩm đó là bao nhiêu và
dựa trên số liệu ước lượng đó thì họ sẽ chuẩn bị các nguồn lực cần thiết để sản xuất
sản phẩm hoặc dịch vụ đó.
Từ đó ta có thể thấy được dự báo có nghĩa là dự đoán những việc sẽ xảy ra
trong tương lai dựa trên kinh nghiệm hoặc những số liệu đã có trong quá khứ.
1.1.2 Ý nghĩa
Có thể nói dự báo là một trong những chiến lược không thể thiếu của mọi tập
đoàn,công ty hay cá nhân tham gia vào nền kinh tế.Việc dự báo giúp các chủ thể
trong nền kinh tế chủ động được thời gian, vốn và đưa ra các quyết định cần thiết để
phục vụ cho quá trình sản xuất và kinh doanh.
Việc dự báo lượng vốn chính xác cần cho những giai đoạn quyết định sẽ giúp
doanh nghiệp tăng được khả năng cạnh tranh, tối đa hóa được lợi nhuận, giảm thiểu
5


rủi ro từ đó góp phần vào sự phát triển của doanh nghiệp nói riêng và cả nước nói

chung.
1.1.3 Các loại dự báo
Phân loại dự báo: Dự báo được phân loại theo nhiều cách khác nhau, để
phục vụ cho công tác lập kế hoạch, tổ chức sản xuất và quản trị sản xuất người ta
phải tiến hành dự báo cho các khoản thời gian khác nhau. Căn cứ vào thời gian ta có
thể chia làm ba loại dự báo:
Dự báo ngắn hạn: là những dự báo có tầm dự báo ngắn (dưới 1 năm).
Dự báo trung hạn: là những dự báo có tầm dự báo từ 1 năm đến 3 năm.
Dự báo dài hạn: là những dự báo có tầm dự báo trên 3 năm.
Khi dự báo chúng ta sẽ quan tâm đến bản chất của số liệu (Pattern) tức là
tính mùa vụ, tính chu kỳ, tính xu hướng. Số lượng dữ liệu trong quá khứ (Number
of Observations), độ dài của dự báo hay tầm dự báo (Forecast Horizon). Dựa trên
những yếu tố đó ta có thể lựa chọn được mô hình phù hợp. Dưới đây là bảng hướng
dẫn lựa chọn một số mô hình dự báo dựa trên bản chất của bộ số liệu và số lượng
các quan sát đã có trong quá khứ cũng như độ dài của dự báo. (Hình 1.1)

6


Hình 1.1: Hướng dẫn lựa chọn mô hình dự báo kinh tế. [5]
1.2 Thực trạng ngành du lịch của Việt Nam từ năm 2011 - 2015 và ý nghĩa của
việc dự báo số lượng khách du lịch đến Việt Nam.
Sử dụng phần mềm Eviews 8 để mô tả thống kê ta được bảng kết quả sau:
Vào view -> Descriptive statistics & tests -> Histogram and stats.
Ta được bảng kết quả sau:

7


Hình 1.2: Kết quả của thống kê mô tả.

Dựa vào kết quả chạy trên phần mềm ta được (số liệu về lượng khách quốc tế
đến Việt Nam từ quý 1/2011 đến quý 4/2015 được lấy từ trang web của Bộ Văn
Hóa và Thể Thao Tổng Cục Du Lịch):
(Nguồn: />Lượng khách trung bình đến Việt Nam trong giai đoạn từ quý 1 năm 2011
đến quý 4 năm 2015 là1799087 (lượt người).Độ lệch trung bình của từng quý so với
giá trị trung bình là 284034.6 (lượt người).
Trong giai đoạn nêu trên quý 3 năm 2011 có lượng khách đến thấp nhất
là1236618 (lượt người), vào quý 1 năm 2014 có lượng khách đến cao nhất là
2327925 (lượt người).
Theo số liệu điều tra của Tổng cục Thống kê, tỷ lệ khách quốc tế đến Việt
Nam lần đầu và khách đến từ hai lần trở lên lần lượt là 61,1% và 38,9% (năm
2011); 66,1% và 33,9% (năm 2013). Có thể thấy tỷ lệ này không biến động lớn qua
các năm và duy trì ở mức độ khá hài hòa.
Đặc biệt, tổng thu từ du lịch những năm gần đây có sự tăng trưởng vượt bậc
khi năm 2013 đạt tới 200 nghìn tỷ đồng, trong khi năm 2010 mới đạt 96 nghìn tỷ,
8


năm 2005 đạt 30 nghìn tỷ và năm 2000 chỉ đạt 17,4 nghìn tỷ. Tốc độ tăng trưởng
của tổng thu từ khách du lịch đang tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng khách du
lịch, đóng góp của ngành Du lịch vào cơ cấu GDP đất nước ngày càng lớn trong bối
cảnh tình hình kinh tế trong nước còn nhiều khó khăn.
Ngành Du lịch cũng đang góp phần tạo công ăn việc làm, giải quyết an sinh
xã hội. Đến năm 2013, ước tính đã có trên 1,7 triệu lao động làm việc trong lĩnh vực
du lịch, trong đó 550 nghìn lao động trực tiếp và 1,2 triệu lao động gián tiếp.
Cùng với đó, hình ảnh du lịch quốc gia ngày càng được nâng cao.Hệ thống di
sản văn hóa và thiên nhiên thế giới của Việt Nam được UNESCO công nhận ngày
càng phong phú.Nhiều điểm du lịch được các tổ chức uy tín bình chọn là địa chỉ yêu
thích của đông đảo du khách quốc tế. Trong đó, điển hình như Vịnh Hạ Long được
trang web BuzzFeed của Mỹ bình chọn là 1 trong 25 địa danh có vẻ đẹp khó tin

nhất trên thế giới; Hà Nội được TripAdvisor bình chọn là 1 trong 10 thành phố thu
hút khách du lịch hàng đầu trên thế giới năm 2014; Việt Nam được Tạp chí du lịch
Travel & Leisure của Mỹ bình chọn đứng thứ 6 trong số 20 điểm đến tốt nhất dựa
trên độ an toàn và thân thiện của người dân dành cho khách du lịch lẻ; Hang Sơn
Đoòng được Tạp chí du lịch Business Insider của Mỹ bình chọn là 1 trong 12 hang
động ấn tượng nhất thế giới và Tạp chí National Geographic phiên bản tiếng Nga
bình chọn là tour du lịch mạo hiểm đẳng cấp nhất thế giới của năm 2014; Tuyến du
lịch trên sông Mê Kông (đoạn Việt Nam-Campuchia) được báo Telegraph (Anh)
xếp thứ 4/5 tuyến du lịch trên sông hàng đầu châu Á... Ngoài ra, nhiều doanh
nghiệp lữ hành, khách sạn của Việt Nam cũng đã được các tổ chức, website tiêu
dùng vinh danh do chất lượng dịch vụ xuất sắc của mình.[6]
Những năm trở lại đây du lịch Việt Nam đang trên đà phát triển, lượng khách
quốc tế cũng như lượng khách nội địa ngày càng tăng. Du lịch Việt Nam ngày càng
được biết nhiều hơn trên thới giới, nhiều địa điểm trong nước được bình chọn là
điểm đến yêu thích của du khách quốc tế. Toàn ngành du lịch đang ngày càng nhận
được sự quan tâm của toàn xã hội.

9


Trong những năm gần đây ngành du lịch hoạt động trong bối cảnh có nhiều
cơ hội và thách thức đan xen lẫn nhau. Tình hình thế giới có nhiều chuyển biến
phức tạp như bất ổn chính trị, xung đột vũ trang, dịch bệnh, và đặc biệt là sự cạnh
tranh giữa các nước ngày càng gay gắt. Trong nước, nạn chặt chém khách du lịch
diễn ra thường xuyên. Đã ảnh hưởng trực tiếp đến dịch chuyển luồng khách và lựa
chọn địa điểm du lịch của mọi người trên toàn thế giới.
Đứng trước những cơ hội và thách thức đó, ngoài nâng cấp cơ sở hạ tầng của
toàn ngành du lịch thì việc dự báo lượng khách du lịch sẽ đến nước ta cũng đóng vai
trò quan trọng trong việc phát triển của ngành. Khi chúng ta dự đoán được số lượng
khách du lịch sẽ tăng hay giảm so với hiện tại, khi đó chúng ta sẽ có các chính sách kịp

thời, đúng lúc đến các bộ phận liên quan, chủ động được nguồn nhân lực, chủ động
được nguồn vốn cần thiết cho các giai đoạn tiếp theo. Góp phần thúc đẩy sự phát triển
của kinh tế vùng nói riêng và kinh tế cả nước nói chung, giải quyết việc làm cho dân cư
sinh sống ở vùng cao, hẻo lánh nhưng có điều kiện địa lý để phát triển du lịch.
1.3 Nguồn số liệu
Dữ liệu sẽ được lấy từ tháng 1 năm 2011 đến tháng 12 năm 2015(tổng hợp
theo quý). Để dự báo lượng khách du lịch đến Việt Nam.Số liệu này được lấy từ
trang web của Bộ Văn Hóa và Thể Thao Tổng Cục Du Lịch.
(Nguồn: />2011

2012

2013

2014

2015

Quý 1

1524828

1873726

1809654

2327925

2074587

Quý 2

1387852

1494178

1739961

1959870

1796753

Quý 3

1236618

1451530

1949871

1774205

1884875

Quý 4

1723749

1765950

2082078

1824923

2298610

Bảng 1.1: Dữ liệu khách du lịch đến Việt Nam từ năm 2011-2015.
Từ bảng 1.1 chúng ta có đồ thị sau:

10


Hình 1.3: Đồ thị thể hiện lượng khách du lịch đến Việt Nam.
1.4 Tính chất của số liệu
1.4.1 Tính xu hướng
Thể hiện chiều hướng biến động, tăng hoặc giảm, của một hiện tượng trong
khoản thời gian dài.
Chúng ta có thể tính toán và vẽ được đường xu hướng bằng cách lấy trung
bình trượt bậc 4.
Công thức tính trung bình trượt:
=

+

+

+. . . +

Trong đó:
:

á

ị

:

á

ị ℎự

ì ℎ

ượ

ạ ℎờ đ ể

ế ạ ℎờ đ ể

: ậ

11

[4]


Do 1 năm có 4 quý nên ta sẽ tính trung bình trượt theo bậc k = 4.
4 =

+

+
4

+

= 1468262

Lần lượt cho đến khi hết bộ số liệu ta được bảng 2.
Quý

Thực tế(

)

Trung bình trượt(

Q1/2011

1524828

Q2/2011

1387852

Q3/2011

1236618

Q4/2011

1723749

1468262

Q1/2012

1873726

1555486

Q2/2012

1494178

1582068

Q3/2012

1451530

1635796

Q4/2012

1765950

1646346

Q1/2013

1809654

1630328

Q2/2013

1739961

1691774

Q3/2013

1949871

1816359

Q4/2013

2082078

1895391

Q1/2014

2327925

2024959

Q2/2014

1959870

2079936

Q3/2014

1774205

2036020

Q4/2014

1824923

1971731

Q1/2015

2074587

1908396

Q2/2015

1796753

1867617

Q3/2015

1884875

1895285

Q4/2015

2298610

2013706

)

Bảng 1.2: Tính xu hướng của dữ liệu khách du lịch đến Việt Nam từ năm 20112015.

12


Tiếp tục ta thêm đường trung bình trượt bậc 4(dựa trên bảng 1.2) vào hình
1.2 ta được hình 1.3:

Hình 1.4: Đồ thị biểu hiện tính xu hướng của lượng khách du lịch đến Việt Nam từ
2011 – 2015.
Như vậy ta có thể thấy được đường màu xanh trên hình sẽ biểu diễn tính xu
hướng cho bộ số liệu. Và rõ ràng là ta có thể thấy được đường xu hướng có tăng
giảm theo thời gian vậy bộ số liệu trên có tính xu hướng không rõ ràng. Nhưng nhìn
chung thì vẫn tăng qua các năm. Do nếu ta tổng hợp số lượng khách quốc tế theo
năm thì ta sẽ thấy rõ điều đó:
2011
2012

2013
2014
2015
5873047
6585384
7581564
7886923
8054825
Bảng 1.3: Lượng khách quốc tế đến Việt Nam từ 2011 – 2015
1.4.2 Tính mùa vụ
Là sự biến động của hiện tượng ở một số thời điểm nào đó trong năm được
lặp đi lặp lại qua nhiều năm. Thay vì vẽ đồ thị theo 5 năm ta sẽ vẽ đồ thị cho từng
năm để có thể dễ dàng so sánh lượng khách quốc tế trong từng thời kỳ. Từ đó ta sẽ

13


biết được khoảng thời gian nào trong năm lượng khách quốc tế sẽ có xu hướng cao
hơn so với các thời điểm còn lại trong năm.

Hình 1.5: Đồ thị biểu hiện lượng khách du lịch đến Việt Nam từng năm từ 2011 –
2015.
Dựa vào hình trên ta có thể thấy được lượng khách du lịch đến Việt Nam có
xu hướng tăng lên vào khoảng cuối quý 4, đầu quý 1 và giảm xuống vào giữa quý 3.
Sau đây chúng ta sẽ đi tính toán chỉ số mùa vụtheo mô hình nhân (số liệu
quý):
Quý
Q1/2011
Q2/2011
Q3/2011

Q4/2011
Q1/2012
Q2/2012
Q3/2012
Q4/2012
Q1/2013
Q2/2013
Q3/2013

1524828
1387852
1236618
1723749
1873726
1494178
1451530
1765950
1809654
1739961
1949871
14

CMA4

RMA

1511874
1568777
1608932
1641071

1638337
1661051
1754066
1855875
1960175

0.817937
1.098785
1.164578
0.91049
0.885978
1.063152
1.031691
0.937542
0.994743


Q4/2013
2082078
2052447
1.014437
Q1/2014
2327925
2057978
1.131171
Q2/2014
1959870
2003875
0.97804
Q3/2014

1774205
1940064
0.914509
Q4/2014
1824923
1888007
0.966587
Q1/2015
2074587
1881451
1.102653
Q2/2015
1796753
1954495
0.919293
Q3/2015
1884875
Q4/2015
2298610
Bảng 1.4: Giá trị trung bình trung tâm và tỷ lệ trung bình trượt.
Tiếp theo ta sẽ tính giá trị trung tâm trung bình trượt
4 như sau:
+ 2(

4 =

)+

+ +
2∗4

4 . Công thức

[3]

Lúc đó tỷ lệ trung bình trượt (RMA) được tính bằng công thức:
=

[3]

Chỉ số mùa vụ (SIN):
Vì xét thành phần mùa vụ trong 1 năm nên ta xếp các giá trị RMA theo quý
của 5 năm quan sát. Sau đó tính giá trị trung bình của RMA cho từng quý. Ở đây
mỗi quý đều có bốn quan sát nên:
là trung bình của
+

=
Ký hiệu SUM =

:
+

+
4

+

+

[3]

+

Lúc đó chỉ số mùa vụ của quý thứ t được tính bằng công thức:
=

Quý
1

2011

2012
1.1646

2013
1.0317

=

4

2014
1.1312

15

[3]

2015

1.1027

Trung
bình
RMA( )
1.1075

Chỉ số
mùa vụ
1.1123


2
3
4

0.8179
1.0988

0.9105 0.9375 0.9780 0.9193
0.9363
0.8860 0.9947 0.9145
0.9033
1.0632 1.0144 0.9666
1.0357
Bảng 1.5: Chỉ số mùa vụ của từng quý.

Ý nghĩa của SIN: Trong 4 quý thì quý 1 (

0.9404

0.9072
1.0402

=1.1123) thành phần mùa vụ

đóng góp 111.23% lượng khách của quý này so với lượng khách trung bình của một
quý tính cho cả năm.
1.4.3 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu
Có 3 cách để kiểm tra tính dừng nhưng chúng tôi chỉ dùng 1 cách duy nhất
đó là kiểm định nghiệm đơn vị.
Vào View -> Unit Root Test ... xuất hiện khung cửa sổ sau:

Hình 1.6: Cửa sổ Eviews của phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị.
Sau đó chọn OK. Ta thu được kết quả:

16


Hình 1.7: Kết quả của phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị.
Dựa vào kết quả ta thấy p-value = 0.0001 => Chuỗi dữ liệu dừng.

17