Vận dụng phương pháp dãy số thời gian phân tích biến động lượng khách quốc tế đến Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2009

LỜI NÓI ĐẦU:
Như được biết, hiện nay du lịch là một trong những ngành kinh tế mũi nhọn của
nước ta. Đây được coi là một ngành công nghiệp không khói, và hàng năm thu hút
hàng vạn du khách đến với nước ta, thu hút một nguồn ngoại tệ lớn.Du lịch chính
là chiếc cầu nối thúc đẩy nền kinh tế, là bộ mặt của một đất nước. Vai trò của
ngành du lịch không chỉ là đóng góp vào sự phát triển kinh tế của cả nước, ngoài
ra du lịch còn là một cách quảng bá nước ta đối với bạn bè trên cả năm châu trên
thế giới.. Kinh tế muốn phát triển, thì phải đẩy mạnh du lịch phát triển, và du lịch
muốn phát triển mạnh, thì các cấp lãnh đạo phải biết quan tâm, và cân nhắc các
chính sách phát triển sao cho phù hợp với tình tình thực tế. Du lịch là một ngành
chịu nhiều tác động của các yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế, chính trị,…Vì
vậy dự báo hoạt động du lịch có vai trò quan trọng để các nhà quản lý đề ra các
biện pháp kịp thời trước những tác động bất lợi bên ngoài.
Xuất phát từ lý luận trên, đề án của em được thực hiên với đề tài “Vận dụng
phương pháp dãy số thời gian phân tích biến động lượng khách quốc tế đến
Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2009” nhằm đưa ra những phân tích và để phục
vụ yêu cầu dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam trong năm 2010.
Nội dung của đề ấn gồm 2 phần:
Phần I: Một số vấn đề lý luận cơ bản về phương pháp phân tích dãy số thời gian
I,Khái niệm về dãy số thời gian
II,Phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian
III. Biểu hiện xu hướng phát triển cơ bản của hiện
Phần II: Vận dụng phương pháp dãy số thời gian phân tích biến động lượng khách
quốc tế đến Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2009
I, Giới thiệu về ngành du lịch Việt Nam
II, Phân tích sự biến động lượng khách quốc tế đến Việt Nam
III, Dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam trong các quý năm 2010

1

Phần I: Một số vấn đề lý luận cơ bản về phương pháp phân tích dãy số
thời gian:
I, Khái niệm về dãy số thời gian:
1. Dãy số thời gian
Mặt lượng của hiện tượng thường xuyên biến động qua thời gian, việc nghiên
cứu sự biến động này được thực hiện trên cơ sở phân tích dãy số thời gian.
Dãy số thời gian là dãy các số liệu thống kê của hiện tượng nghiên cứu được
sắp xếp theo thứ tự thời gian.
Một dãy số thời gian gồm hai yếu tố: Thời gian và các số liệu của hiện tượng
nghiên cứu.
Thời gian có thể là ngày, tuần, tháng, quý, năm. Độ dài giữa hai thời gian liền
nhau gọi là khoảng cách thời gian.
Các số liệu thống kê của hiện tượng nghiên cứu có thể được biểu hiện bằng
số tuyệt đối, số tương đối, số bình quân và được gọi là các mức độ của dãy số.
Cả hai yếu tố của dãy số thời gian biến đổi phản ánh sự biến động của hiện
tượng qua thời gian.
2. Phân loại dãy số thời gian
Căn cứ vào tính chất của chỉ tiêu trong dãy số chia thành 3 loại:
+ Dãy số tuyệt đối là dãy số trong đó trị số của chỉ tiêu trong dãy số thời
gian được biểu hiện bằng số tuyệt đối.
+ Dãy số tương đối là dãy số trong đó trị số của chỉ tiêu trong dãy số thời
gian được biểu hiện bằng số tương đối.
+ Dãy số bình quân là dãy số trong đó trị số của chỉ tiêu trong dãy số thời
gian được biểu hiện bằng số bình quân.
Riêng đối với dãy số tuyệt đối, căn cứ vào yếu tố thời gian trong dãy số, có
thể chia dãy số thời gian thành dãy số thời kỳ và dãy số thời điểm:
+ Dãy số thời kỳ là dãy số mà các mức độ là những số tuyệt đối thời kỳ,
phản ánh quy mô (khối lượng) của hiện tượng trong từng khoảng thời gian nhất
định.
2

Trong dãy số thời kỳ, ta có thể cộng các trị số của chỉ tiêu để phản ánh quy
mô của hiện tượng trong những khoảng thời gian dài hơn.
+ Dãy số thời điểm là dãy số mà các mức độ là những số tuyệt đối thời
điểm phản ánh quy mô (khối lượng) của hiện tượng tại những thời điểm nhất định.
Các trị số của dãy số thời điểm chỉ phản ánh mặt lượng của hiện tượng tại
những thời điểm nhất định. Mức độ của thời điểm sau thường bao gồm toàn bộ
hoặc một bộ phận mức độ của thời điểm trước đó. Vì vậy việc cộng các trị số của
chỉ tiêu không phản ánh quy mô của hiện tượng.
3. Yêu cầu xây dựng dãy số thời gian
Để phân tích dãy số thời gian được chính xác thì yêu cầu cơ bản khi xây
dựng dãy số thời gian là phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức
độ trong dãy số. Cụ thể:
+ Nội dung và phương pháp tính chỉ tiêu qua thời gian phải thống nhất.
+ Phạm vi hiện tượng nghiên cứu qua thời gian phải thống nhất.
+ Các khoảng thời gian trong dãy số nên bằng nhau, nhất là đối với dãy số
thời kỳ.
Trong thực tế, do những nguyên nhân khác nhau, các yêu cầu trên có thể bị
vi phạm, khi đó đòi hỏi có sự chỉnh lý phù hợp để tiến hành phân tích.
4. Tác dụng của dãy số thời gian
Việc phân tích dãy số thời gian cho phép nhận thức các đặc điểm biến động
của hiện tượng qua thời gian, tính quy luật của sự biến động, từ đó tiến hành dự
đoán về mức độ của hiện tượng trong thời gian tới.
II, Phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian:
1. Mức độ bình quân qua thời gian:
Chỉ tiêu này phản ánh mức độ đại diện cho các mức độ tuyệt đối của dãy số
thời gian. Tùy theo dãy số thời kỳ hay dãy số thời điểm mà công thức tính khác
nhau.

3


+ Đối với dãy số thời kỳ, mức độ bình quân qua thời gian được tính theo công
thức sau đây:
y

y1  y2  ....  yn  yi

n
n

Trong đó: yi (i= 1,2,….,n) là các mức độ của dãy số thời kỳ.
+ Đối với dãy số thời điểm có các khoảng cách thời gian bằng nhau được
tính theo công thức sau đây:
y1
y
 y2  y3  ....  yn  1  n
2
y2
n 1

Trong đó: yi (i = 1,2,….,n) là các mức độ của dãy số thời điểm có các
khoảng cách thời gian bằng nhau.
+ Đối với dãy số thời điểm có các khoảng cách thời gian không bằng nhau
thì mức độ bình quân qua thời gian được tính theo công thức sau đây:
y

y1h1  y2 h2  ....  yn hn
h1  h2  ....  hn

Trong đó: hi (i = 1,2,….,n) là khoảng thời gian có mức độ yi (i = 1,2,….,n).
2. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối
Chỉ tiêu này phản ánh sự biến động về mức độ tuyệt đối giữa hai thời gian.
Tùy theo mục đích nghiên cứu, có thể tính chỉ tiêu về lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt
đối sau đây:
+ Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn (hay từng kỳ): phản ánh sự
biến động về mức độ tuyệt đối giữa hai thời gian liền nhau và được tính theo công
thức sau đây:
 i  yi  yi  1 ( với i=2,3,…,n)

Trong đó:
 i : Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn (hay từng kỳ) ở thời gian i

so với thời gian i-1
yi: Mức độ tuyệt đối ở thời gian i

4


yi-1: Mức độ tuyệt đối ở thời gian i-1
Nếu yi>yi-1 thì  i >0: Phản ánh quy mô của hiện tượng tăng, ngược lại nếu
yi+ Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc: Phản ánh sự biến động về
mức độ tuyệt đối trong những khoảng thời gian dài và được tính theo công thức
sau đây:
 i  yi  y1 ( với i = 2,3,…,n)

Trong đó:
 i : Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc ở thời gian i so với thời gian

đầu của dãy số.
yi : Mức độ tuyệt đối ở thời gian i.
y1 : Mức độ tuyệt đối ở thời gian đầu.
 2   3  ....   n  n (=yn – y1)

Ta thấy :

+ Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân: Phản ánh mức độ đại diện
của các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn và được tính theo công thức sau
đây:
 

 2   3  ....   n

y  y1
 n  n
n 1
n 1
n 1

3. Tốc độ phát triển
Chỉ tiêu này phản ánh tốc độ và xu hướng biến động của hiện tượng nghiên
cứu qua thời gian. Tùy theo mục đích nghiên cứu, có thể tính các tốc độ phát triển
sau đây:
+ Tốc độ phát triển liên hoàn: Phản ánh tốc độ và xu hướng biến động của
hiện tượng ở thời gian sau so với thời gian liền trước đó và được tính theo công
thức sau đây:
t i=

yi
( với i=2,3,….,n)
yi  1

Trong đó:
5


ti: Tốc độ phát triển liên hoàn thời gian i so với thời gian i-1 và có thể biểu
hiện bằng lần hoặc %.
+ Tốc độ phát triển định gốc: Phản ánh tốc độ và xu hướng biến động của
hiện tượng ở những khoảng thời gian dài và được tính theo công thức sau đây:
T i=

yi
( với i=2,3,….,n)
y1

Trong đó:
Ti : Tốc độ phát triển định gốc thời gian i so với thời gian đầu của dãy số và
có thể biểu hiện bằng lần hoặc %.
Ta thấy :

t2.t3….tn=Tn
Ti
ti ( với i = 2,3,....,n)
Ti  1

+ Tốc độ phát triển bình quân : Phản ánh mức độ đại diện của các tốc độ
phát triển liên hoàn. Và được tính bằng công thức sau đây :

t n  1 t2 .t3 ....t n n  1 Tn n  1

yn
y1

Từ công thức tính tốc độ phát triển bình quân cho thấy : Chỉ nên tính chỉ
tiêu này đối với những hiện tượng biến động theo một xu hướng nhất định.
4. Tốc độ tăng (hoặc giảm)
Chỉ tiêu này phản ánh qua thời gian, hiện tượng đã tăng (hoặc giảm) bao
nhiêu lần hoặc bao nhiêu phần trăm. Tùy theo mục đích nghiên cứu, có thể tính các
tốc độ tăng (hoặc giảm) sau đây :
+ Tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn : Phản ánh tốc độ tăng (hoặc giảm) ở
thời gian i so với thời gian i-1 và được tính theo công thức sau đây :
a i=

i
y  yi  1
 i
ti  1
yi  1
yi  1

Tức là : Tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn bằng tốc độ phát triển liên hoàn (biểu
hiện bằng lần) trừ 1 (nếu tốc độ phát triển liên hoàn biểu hiện bằng phần trăm thì
trừ đi 100).

6


+ Tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc : Phản ánh tốc độ tăng (hoặc giảm) ở

thời gian i so với thời gian đầu trong dãy số và được tính theo công thức sau đây:


y  y1

i
i
A i= y  y
1
1

Ti  1

Tức là : Tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc bằng tốc độ phát triển định gốc
(biểu hiện bằng lần) trừ 1 (nếu tốc độ phát triển định gốc biểu hiện bằng phần trăm
thì trừ 100).
+ Tốc độ tăng (hoặc giảm) bình quân : Phản ánh tốc độ tăng (hoặc giảm)
đại diện cho các tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn được tính theo công thức sau
đây :
a t  1 (nếu t biểu hiện bằng lần)

Hoặc:
a t (%)  100 (nếu t biểu hiện bằng %)

5. Giá trị tuyệt đối 1% của tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn
Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1% tăng (hoặc giảm) của tốc độ tăng (hoặc giảm)
liên hoàn thì tương ứng với một quy mô cụ thể là bao nhiêu và được tính bằng
cách chia lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn cho tốc độ tăng (hoặc giảm)
liên hoàn, tức là :
i

i
y

 i 1

ai (%)
i
100 100
yi  1
gi=

Chỉ tiêu này không tính với tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc vì luôn là một
số không đổi và bằng

y1
100

Trên đây là năm chỉ tiêu thường được sử dụng để phân tích đặc điểm biến
động của hiện tượng qua thời gian. Mỗi một chỉ tiêu có nội dung và ý nghĩa riêng,
song giữa các chỉ tiêu có mối liên hệ với nhau nhằm phân tích được đầy đủ và sâu
sắc.
III, Biểu hiện xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng :

7


Sự biến động về mặt lượng của hiện tượng qua thời gian chịu tác động của
nhiều yếu tố và có thể chia thành hai loại : các yếu tố chủ yếu và các yếu tố ngẫu
nhiên.
Với sự tác động của các yếu tố chủ yếu sẽ xác lập xu hướng phát triển cơ bản

của hiện tượng. Xu hướng phát triển cơ bản thường được hiểu là chiều hướng tiến
triển chung kéo dài theo thời gian, phản ánh tính quy luật của sự phát triển.
Với sự tác động của các yếu tố ngẫu nhiên sẽ làm cho sự biến động về mặt
lượng của hiện tượng lệch khỏi xu hướng cơ bản. Vì vậy, cần sử dụng phương
pháp phù hợp, trong một chừng mực nhất định, nhằm loại bỏ sự tác động của các
yếu tố ngẫu nhiên để phản ánh xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng.
Sau đây là một số phương pháp thường được sử dụng để biểu hiện xu hướng
phát triển của hiện tượng.
1. Mở rộng khoảng cách thời gian
Phương pháp này được sử dụng đối với dãy số thời kỳ có khoảng cách thời
gian tương đối ngắn và có nhiều mức độ mà qua đó chưa phản ánh xu hướng phát
triển của hiện tượng.
2. Dãy số bình quân trượt
Số bình quân trượt (còn gọi số bình quân di động) là số bình quân cộng của
một nhóm nhất định các mức độ dãy số thời gian tính bằng cách loại dần các mức
độ đầu, đồng thời thêm vào các mức độ tiếp theo, sao cho số lượng các mức độ
tính số bình quân không thay đổi.
Giả sử có dãy số thời gian: y1, y2,…, yn
+ Nếu tính số bình quân trượt cho nhóm ba mức độ, sẽ có:
y2 

y1  y2  y3
3

y3 

y2  y3  y4
3

yn  1 

yn  2  yn  1  yn
3

8


Từ đó, sẽ có dãy số mới gồm các số bình quân trượt y2 , y3 ,…, yn  1 .
Việc chọn bao nhiêu mức độ để tính số bình quân trượt đòi hỏi phải dựa vào
đặc điểm biến động và số lượng mức độ của dãy số thời gian. Nếu sự biến động
tương đối đều đặn và số lượng mức độ của dãy số không nhiều thì có thể tính số
bình quân trượt với ba mức độ. Nếu có sự biến động lớn và dãy số có nhiều mức
độ thì có thể tính số bình quân trượt với năm, bảy mức độ,… Số bình quân trượt
càng được tính từ nhiều mức độ thì càng có tác dụng san bằng ảnh hưởng của các
yếu tố ngẫu nhiên, nhưng đồng thời làm cho số lượng các mức độ của dãy số bình
quân trượt càng giảm, do đó ảnh hưởng đến việc biểu hiện xu hướng phát triển của
hiện tượng.
3. Hàm xu thế
Trong phương pháp này, các mức độ của dãy số thời gian được biểu hiện
bằng một hàm số và gọi là hàm xu thế. Dạng hàm tổng quát của hàm xu thế là:
yˆ t  f  t  với t = 1,2,3,….,n: Thứ tự thời gian của dãy số

Sau đây là một số dạng hàm xu thế thường sử dụng:
+ Hàm xu thế tuyến tính
Hàm xu thế tuyến tính được sử dụng khi các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt
đối liên hoàn xấp xỉ nhau.
yˆ t b0  b1t

Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây
để tìm giá trị các hệ số b0 và b1:

 y nb

o

 b1  t

 ty b  t  b  t
o

2

1

Hoặc có thể tính b0, b1 theo các công thức sau đây:
b1=

ty  t y
 t2

b0= y  b1t

9


+ Hàm xu thế parabol
Hàm xu thế parabol được sử dụng trong trường hợp các mức độ của dãy số
tăng dần theo thời gian, đạt cực đại, sau đó lại giảm dần theo thời gian ; hoặc giảm
dần theo thời gian, đạt cực tiểu, sau đó lại tăng dần theo thời gian. Dạng tổng quát
của hàm xu thế parabol như sau :

yˆ t b0  b1t  b2t 2

Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây
để tìm các hệ số b0, b1, b2 :

 y nb

0

 b1  t  b2  t 2

 ty b  t
0

t

2

 b1  t 2  b2  t 3

y b0  t 2  b1  t 3  b2  t 4

+ Hàm xu thế hyperbol
Hàm xu thế hyperbol được sử dụng khi các mức độ của hiện tượng giảm dần
theo thời gian. Dạng tổng quát của hàm xu thế hyperbol như sau :
yˆ t b0 

b1
t

Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây
để tìm giá trị các hệ số b0, b1 :

 y nb

o

y

t

 b1 

1
t

1
1
bo   b1  2
t
t

+ Hàm xu thế mũ
Hàm xu thế mũ được sử dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau
yˆ t b0b1t

Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây
để tìm giá trị của các hệ số b0,b1:

10

 ln y n ln b

0

 ln b1  t

 t ln y ln b  t  ln b  t
0

2

1

Giải hệ phương trình trên sẽ tìm được lnb0, lnb1; tra đối ln sẽ tìm được b0, b1.
Để xác định đúng đắn dạng cụ thể của hàm xu thế, đòi hỏi phải phân tích đặc
điểm biến động của hiện tượng qua thời gian, dựa vào đồ thị và một số tiêu chuẩn
khác như sai số chuẩn của mô hình – ký hiệu SE:
SE=

 y

2
 yˆ t 
n p
t

Trong đó:
yt: Mức độ thực tế của hiện tượng ở thời gian t.

yˆ t : Mức độ của hiện tượng ở thời gian t được tính từ hàm xu thế.

n: Số lượng các mức độ của dãy số thời gian.
p: Số lượng các hệ số của hàm xu thế.
Nếu trên đồ thị biểu hiện mức độ thực tế của hiện tượng qua thời gian có thể
xây dựng một số hàm xu thế thì chọn hàm xu thế nào có sai số chuẩn của mô hình
nhỏ nhất.
4. Biểu hiện biến động thời vụ
* Khái niệm: Biến động thời vụ là sự biến động của hiện tượng có tính chất
lặp đi lặp lại trong từng thời gian nhất định của năm. Ví dụ: Sản xuất nông nghiệp
phụ thuộc vào thời vụ. Trong các ngành khác như công nghiệp, xây dựng, giao
thông vận tải, dịch vụ, du lịch….ít nhiều đều có biến động thời vụ.
* Nguyên nhân: Do ảnh hưởng của điều kiện tự nhiên và phong tục tập quán
sinh hoạt của dân cư. Nó ảnh hưởng nhiều nhất đến các ngành như nông nghiệp,
du lịch, các ngành chế biến sản phẩm công nghiệp và công nghiệp khai thác…
Biến động thời vụ làm cho hiện tượng lúc thì mở rộng, khẩn trương, khi thì thu
hẹp, nhàn rỗi.

11


* Ý nghĩa nghiên cứu: Giúp nhà quản lý chủ động trong quản lý linh tế xã
hội. Nhằm đề ra những biện pháp phù hợp, kịp thời hạn chế ảnh hưởng của biến
động thời vụ đối với sản xuất và sinh hoạt xã hội.
* Phương pháp nghiên cứu: thường được sử dụng để biểu hiện biến động
thời vụ là tính các chỉ số thời vụ. Tài liệu được sử dụng để tính các chỉ số thời vụ
thường là tài liệu hàng tháng hàng quý của ít nhất ba năm.
Chỉ số thời vụ:
- Tính chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có các mức độ tương đối ổn
định. Cụ thể là các mức độ cùng kỳ từ năm này sang năm khác không có biểu

hiện tăng giảm rõ rệt
Công thức tính:
Ij=

yj
 100 (%)
y0

Trong đó:
Ij : Chỉ số thời vụ ở tháng hay quý thứ j.
y j :Mức độ bình quân ở tháng hay quý thứ j.
y0 :Mức độ bình quân chung.

Nếu Ij>100% : Hiện tượng tăng.
Ij<100% : Hiện tượng giảm.
Ý nghĩa: Nếu coi mức độ bình quân chung của tất cả các kỳ là 100% thì chỉ số thời
vụ của kỳ nào lớn hơn 100% thì đó là lúc “bận rộn” và ngược lại.
- Với dãy số thời gian có xu hướng rõ rệt việc tính chỉ số thời vụ phức tạp hơn.
Trước hết ta cần điều chỉnh dãy số bằng phương trình hồi quy để tính ra các giá trị
lý thuyết rồi sau đó dung các mức độ này làm căn cứ so sánh và tính chỉ số thời vụ.

12


Phần II: Vận dụng phương pháp dãy số thời gian phân tích biến động
lượng khách quốc tế đến Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2009
I, Giới thiệu về ngành du lịch Việt Nam:
Nền kinh tế Việt Nam đang chuyển đổi từ nông nghiệp sang nền kinh tế dịch
vụ. Hơn một phần ba của tổng sản phẩm trong nước được tạo ra bởi các ngành
dịch vụ trong đó bao gồm du lịch, phục vụ công nghiệp và giao thông vận tải.

Du lịch là ngành ngày càng có vai trò quan trọng tại Việt Nam, du lịch đóng
góp 4,5% trong tổng sản phẩm quốc nội (thời điểm 2007). Ngày càng có nhiều dự
án đầu tư trực tiếp nước ngoài đổ vào ngành du lịch. Sau các ngành công nghiệp
nặng và phát triển đô thị, đầu tư nước ngoài hầu hết đã được tập trung vào ngành
du lịch, đặc biệt là trong các dự án khách sạn.
Về phương diện kinh tế, du lịch đã trở thành một ngành mũi nhọn, chiếm một tỉ
trọng lớn trong thu nhập quốc dân. Không những vậy, do đặc tính hoạt động, du
lịch còn góp phần không nhỏ trong phát triển kinh tế vùng chậm phát triển, đồng
thời giúp xóa đói, giảm nghèo ở những vùng sâu vùng xa. Nhưng quan trọng hơn,
du lịch có vai trò to lớn trong việc bảo tồn và phát huy giá trị văn hóa truyền thống
dân tộc. Đặc biệt, Việt Nam là một quốc gia đa dân tộc, có một nền văn hóa lâu
đời, phong phú, thồng nhất mà đa dạng, với số dân hơn 80 triệu người của 54 dân
tộc anh em.
Việt Nam là một quốc gia có tiềm năng du lịch đa dạng và phong phú, tiềm
năng ấy thể hiện ở các thế mạnh sau:
Tính đến tháng 4/2007, Việt Nam có 2741 di tích, thắng cảnh được xếp hạng di
tích quốc gia. Tới năm 2010, có 6 di sản được UNESCO công nhận là di sản thế
giới.
Tính đến năm 2010,Việt Nam được UNESCO công nhận 8 khu dự trữ sinh
quyển thế giới đó là Châu thổ sông Hồng, Cát Bà, Tây Nghệ An, Cát Tiên, Cù lao
chàm, Cần Giờ, Cà Mau và biển Kiên Giang.Hiện nay Việt Nam có 30 vườn quốc
gia, 400 nguồn suối nước nóng từ 40-150 độ

13


Việt Nam đứng thứ 27 trong số 156 quốc gia có biển trên thế giới với 125 bãi
tắm biển, hầu hết là các bãi tắm đẹp. Việt Nam là 1 trong 12 quốc gia có vịnh đẹp
nhất thế giới là vịnh Hạ Long và vịnh Nha Trang.
Việt Nam có 117 bảo tàng trong đó các bộ, ngành quản lý 38, các địa phương

quản lý 79. Hai bảo tàng lịch sử mang tính quốc gia là Bảo tàng Cách mạng Việt
Nam và Bảo tàng lịch sử Việt Nam, hiện đang đề xuất thêm bảo tàng Lịch sử quốc
gia.
Việt Nam hiện có 21 khu du lịch quốc gia tính đến năm 2008, là những trọng
điểm để đầu tư thúc đẩy phát triển du lịch.
Việt Nam có 54 dân tộc anh em, mỗi dân tộc đều có những nét đặc trưng về văn
hóa, phong tục tập quán và lối sống riêng. Ngành du lịch và các địa phương đã nỗ
lực xây dựng được một số điểm du lịch độc đáo như du lịch cộng đồng SaPa, du
lịch Bản Lát, Mai Châu….
Với tiềm năng lớn, du lịch Việt Nam đã được Chính phủ quy hoạch, định
hướng để trở thành ngành kinh tế mũi nhọn. Theo dự báo của Tổng cục du lịch
Việt Nam, năm 2015 ngành du lịch Việt Nam sẽ thu hút 7-8 triệu lượt khách quốc
tế, 32-35 triệu lượt khách nội địa, con số tương ứng năm 2020 là 11-12 triệu du
khách quốc tế, 45-48 triệu khách nội địa. Doanh thu từ du lịch sẽ đạt từ 18-19 tỷ
USD năm 2020.
II, Phân tích sự biến động lượng khách quốc tế đến Việt Nam
2.Thống kê lượng khách quốc tế đến Việt Nam:
2.1:Khái niệm chung:
Du lịch là các hoạt động của con người đi tới một nơi ngoài môi trường thường
xuyên trong một khoảng thời gian đã được các tổ chức du lịch quy định trước và
mục đích của chuyến đi không phải là để kiếm tiền trong phạm vi của địa phương
tới thăm.
Khách du lịch quốc tế là một người khách đi du lịch tới một đất nước không
phải là đất nước mà họ cư trú thường xuyên trong thời gian ít nhất một ngày đêm,
14


không vượt quá một năm. Và mục đích chính của chuyến đi không phải để thực
hiện hoạt động kiếm tiền trong phạm vi đất nước đến thăm.
Cách xác định:

-Phạm vi từng đơn vị kinh doanh: Số khách du lịch quốc tế là số lượt khách quốc
tế mà đơn vị phục vụ trong kì nghiên cứu.
-Phạm vi toàn ngành: Số khách du lịch quốc tế được thu thập từ các cửa khẩu
đường không, đường biển, đường bộ.
Bảng số liệu về lượng khách quốc tế đến Việt Nam các quý trong giai đoạn
2005-2009 (Nguồn: Tổng cục du lịch)
Đơn vị tính:nghìn lượt người

Quý

I

II

III

IV

Tổng

2005

877.5

844.8

839

906.5

3467.8

2006

980.1

866.4

836.6

900.4

3583.5

2007

1111..4

1006.1

1054.3

999.8

4171.6

2008

1286

1003.3

1038.4

926

4253.7

2009

992.2

901.4

880.3

998.4

3772.3

Năm

2.2: Phân tích sự biến động:
Biến động tổng lượng khách quốc tế:

Quý

I/2005
II/2005
III/2005

IV/2005

Lượng
khách
(nghìn
lượt)

Biến động
Lượng tăng
tuyệt đối

Tốc độ phát
triển (%)

Tốc độ tăng
(%)

Giá trị của 1%
(nghìn lượt)

877.5
844.8

-32.7

-32.7

96.27

96.27

-3.73

-3.73

8.775

839

-5.8

-38.5

99.31

95.61

-0.69

-4.39

8.448

906.5

67.5

29

108.05

103.3

8.05

3.30

8.39

15


I/2006
II/2006
III/2006
IV/2006
I/2007
II/2007
III/2007
IV/2007
I/2008
II/2008
III/2008
IV/2008
I/2009
II/2009
III/2009
IV/2009

980.1

73.6

102.6

108.12

111.7

8.12

11.69

9.065

866.4

-113.7

-11.1

88.4

98.74

-11.6

-1.27

9.801

836.6

-29.8

-40.9

96.56

95.34

-3.44

-4.66

8.664

900.4

63.8

22.9

107.63

102.61

7.63

2.61

8.366

1111.4

211

233.9

123.43

126.66

23.43

26.66

9.004

1006.1

-105.3

128.6

90.53

114.66

-9.48

14.66

11.114

1054.3

48.2

176.8

104.8

120.15

4.79

20.15

10.061

999.8

-54.5

122.3

94.83

113.94

-5.17

13.94

10.543

1286

286.2

408.5

128.63

146.55

28.63

46.56

9.998

1003.3

-282.7

125.8

78.02

114.34

-21.98

14.34

12.86

1038.4

35.1

160.9

103.5

118.34

3.5

18.34

10.033

926

-112.4

48.5

89.18

105.53

-10.82

5.53

10.384

992.2

66.2

114.7

107.15

113.07

7.15

13.07

9.26

901.4

-90.8

23.9

90.85

102.72

-9.15

2.72

9.922

880.3

-21.1

2.8

97.66

100.32

-2.34

0.319

9.014

998.4

118.1

120.9

113.42

113.78

13.42

13.78

8.803

Qua bảng tính toán biến động trên có thể nhận thấy:
Nhìn chung tổng lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam trong giai đoạn
2005-2009 có xu hướng tăng theo từng năm. Từ 2005-2008 tổng lượng khách liên
tục tăng, tuy nhiên tổng lượng khách lại giảm vào năm 2009. Nguyên nhân của sự
tụt giảm lượng khách quốc tế đến Việt Nam có thể vì ngành du lịch chịu sự ảnh
hưởng của suy thoái kinh tế. Từ cuối năm 2008, suy thoái kinh tế xuất hiện, trước
tiên là tại Mỹ sau đó dần ảnh hưởng đến các quốc gia khác trên toàn thế giới.
Ngành du lịch Việt Nam cũng không phải ngoại lệ, tổng lượng khách quốc tế đến
Việt Nam năm 2009 đã giảm nhiều so với năm 2008 (từ 4253,7 nghìn lượt khách
xuống còn 3772,3 nghìn lượt, tương ứng bằng 88,68%, giảm 11,3%).
Trong giai đoạn 2005-2009, lượng khách quốc tế đến Việt Nam đạt số lượng
lớn nhất vào quý I năm 2008 với 1286 nghìn lượt khách (tăng 286,2 nghìn lượt so
với quý IV năm 2007, tương ứng là 128,63% - đây cũng là tốc độ phát triển cao
nhất trong giai đoạn này. Nếu so với quý I năm 2005 thì lượng khách đã tăng 408,5
nghìn lượt người, tương ứng là 146,55%.

16


Lượng khách quốc tế đến Việt Nam giai đoạn này thấp nhất vào quý III năm
2005 với 839 lượt khách, giảm 5,8 nghìn lươt so với quý trước và giảm 38,5 nghìn
lượt so với quý I năm 2005, đây cũng là mức giảm nhiều nhất trong giai đoạn này.
Căn cứ vào bảng số liệu trên cũng cho ta thấy được sự tụt giảm lượng khách du
lịch bắt đầu từ quý II năm 2008. So với các năm trước (2005,2006 và 2007) lượng
khách tương ứng các quý của năm sau luôn cao hơn năm trước. Tuy tổng lượng
khách biến động tăng giảm qua các quý nhưng có thể thấy bắt đầu từ quý II năm
2008, tổng lượng khách quốc tế đến Việt Nam đã giảm so với cùng kì năm 2007
(từ 1006,1 nghìn lượt xuống 1003,3 nghìn lượt). Sự tụt giảm này tuy không lớn
nhưng nó đi ngược lại quy luật tăng trưởng chung và cũng là khởi đầu cho sự tụt
giảm của các quý tiếp theo. Mặc dù nhìn chung tổng lượng khách trong năm 2008
vẫn tăng nhưng sự tăng trưởng đó hoàn toàn do sự tăng lên trong quý I, từ quý II
trở đi xu hướng giảm của lượng khách ngày càng biểu hiện rõ hơn. Sự tụt giảm
này có thể thấy rõ nhất trong năm 2009. Tiếp tục đà giảm từ quý II năm 2008, tổng
lượng khách trong tất cả các quý của năm 2009 đều giảm so với các quý cùng kì
của năm 2008 và thậm chí thấp hơn so với năm 2007. Sự tụt giảm dẫn đến hệ quả
tất yếu là tổng lượng khách của năm 2009 chỉ còn 3772,3 nghìn lượt người, giảm
so với 2008 (4253,7 nghìn lượt) và 2007 (4171,6 nghìn lượt).
Trong giai đoạn 2005-2007, tổng lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam
tăng qua các năm và các quý tương ứng của từng năm. Lượng tăng tuyệt đối bình
quân của giai đoạn này là 11,12 nghìn lượt người/quý và tốc độ phát triển bình
quân là 101,2%/quý. Tuy nhiên xét trong cả giai đoạn 2005-2009, do sự tụt giảm
lượng khách bắt đầu từ quý II năm 2008 và cả năm 2009 khiến lượng tăng tuyệt
đối bình quân giảm xuống còn 6,363 nghìn lượt người/quý và tốc độ phát triển
bình quân chỉ còn 100,68%/quý.
Số liệu thống kê cho ta thấy sự biến động lượng khách lúc tăng lúc giảm qua

từng quý trong giai đoạn, sở dĩ như vậy vì du lịch là ngành chịu ảnh hưởng rất roc
của biến động thời vụ (điều kiện tự nhiên, khí hâu., phong tục tập quán sinh hoạt).
17


Để làm rõ sự biến động này hãy xem xét sự tác động của biến động thời vụ tới
lượng khách quốc tế đến Việt Nam.

2.3: Phân tích biến động thời vụ:
Để phân tích ảnh hưởng thời vụ đến lượng khách của từng quý ta sử dụng chỉ
số thời vụ:
Từ tài liệu về lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam, ta tính:
-Lượng khách bình quân từng quý:
Quý I:
y1 

877,5  980,1  1111,4  1286  992,2
1311,8 (nghìn lượt)
5

Quý II:
y2 

844,8  866,4  1006,1  1003,3  901,4
924,4 (nghìn lượt)
5

Quý III:
y3 

839  836,6  1054,3  1038,4  880,3
929,72 (nghìn lượt)
5

Quý IV:
y4 

906,5  900,4  999,8  926  998,4
946,22 (nghìn lượt)
5

- Lượng khách bình quân một quý tính chung cho 5 năm:
1311,8  924,4  929,72  946,22
y0 
1028,035 (nghìn lượt)
4

- Chỉ số thời vụ của từng quý:
1311,8

I1= 1028,035 = 1,276 hay 127,6 %
924,4

I2= 1028,035 = 0,8992 hay 89,92 %
929,72

I3= 1028,035 = 0,9044 hay 90,44 %

18

946,22

I4= 1028,035 = 0,9204 hay 92,04 %
Dựa vào kết quả tính toán trên ta thấy quý I thường là quý có lượng khách nhiều
nhất trong năm do chỉ số thời vụ của quý I là cao nhất (127,6%). Trong khi đó, chỉ
số thời vụ của quý II lại thấp nhất (89,92%), có nghĩa là lượng khách của quý II
thường là thấp nhất trong năm. Nguyên nhân dẫn đến sự khác nhau về chỉ số thời
vụ gồm nhiều yếu tố bao gồm khí hậu, thời tiết, điều kiện, nhu cầu du lịch khác
nhau vào các khoảng thời gian khác nhau. Việc lượng khách quốc tế đến Việt Nam
trong quý I thường đạt cao nhất vì khoảng thời gian này trùng với các kì nghỉ lễ
dài ngày, bên cạnh đó, điều kiện khí hậu, phong cảnh cũng thích hợp cho việc du
lịch. Kết quả trên đặt ra yêu cầu với các nhà quản lý cần có sự chuẩn bị thích hợp
để đáp ứng tối đa nhu cầu phục vu du khách vào các thời điểm khác nhau. Ví dụ,
cần chuẩn bị đầy đủ nhân lực, cơ sở vật chất, kế hoạch kinh doanh thích hợp trong
quý I để đón tiếp lượng khách lớn cũng như cần có kế hoạch thu hút khách trong
các quý khác, nhất là quý II.
III, Dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam trong các quý năm 2010:
Để tiến hành dự báo thống kê có thể sử dụng một số phương pháp như: dự vào
lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân, dự vào hàm xu thế, sử dụng phương
pháp san bằng mũ,… Dãy số liệu dùng để dự báo là dãy số liệu theo quý, có ảnh
hưởng của biến động thời vụ. Bên cạnh đó, mục đích của dự báo là dự báo lượng
khách quốc tế đến Việt Nam trong các quý của năm 2010 vì vậy phương pháp
được sử dụng để dự báo trong trường hợp này dự báo theo phương pháp san bằng
mũ (mô hình xu thế tuyến tính và biến động thời vụ).Việc dự đoán có thể được
thực hiện theo một trong hai mô hình: mô hình cộng hoặc mô hình nhân.

19

Dựa vào đồ thị biểu diễn lượng khách quốc tế đến Việt Nam các quý từ năm
2005 đến 2009 có thể nhận thấy sự biến động lượng khách quốc tế có biên độ dao
động không lớn. Vì vậy, có thể sử dụng mô hình cộng để dự báo. Phương pháp dự
đoán san bằng mũ có sự chú ý khác nhau đến các mức độ. Các mức độ càng mới (ở
cuối dãy số thời gian) càng được chú ý nhiều hơn so với các mức độ cũ (ở đầu dãy
số). Tuy nhiên, như đã phân tích ở trên, lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam
trong năm 2008 và 2009 giảm do chịu tác động của khủng hoảng kinh tế. Dự báo
tác động này sẽ không ảnh hưởng đến năm 2010 do lượng khách quý IV/2009 đã
tăng trở lại (tăng so với cùng kỳ năm 2008). Vì vậy đảm bảo sự chính xác của dự
báo, ta sẽ sử dụng số liệu trong các năm 2005 đến 2007 để loại trừ được ảnh hưởng
của tác động trên.
Sử dụng phần mềm SPSS để tiến hành dự báo theo phương pháp san bằng mũ
với hàm xu thế và có biến động thời vụ ta có được kết quả dự báo lượng khách
quốc tế đến Việt Nam các quý của năm 2010 như sau:
Dự báo điểm
Quý I: 1342.98 nghìn lượt
Quý II: 1259.08 nghìn lượt
Quý III: 1263.28 nghìn lượt
Quý IV: 1288.88 nghìn lượt
Tuy nhiên kết quả dự báo điểm không có độ tin cậy. Với độ tin cậy 95% dự báo
khoảng về lượng khách quốc tế đến Việt Nam trong năm 2010 là:
Quý I: 1215.80 < yˆ < 1470.16 (nghìn)
Quý II: 1103.01 < yˆ < 1388.15 (nghìn)
Quý III:1132.36 < yˆ < 1394.21 (nghìn)
Quý IV: 1156.12 < yˆ < 1421.64 (nghìn)
20


KẾT LUẬN
Trong quá trình thực hiện đề án, em đã rút ra được một số nhận xét trong việc

vận dụng phương pháp dãy số thời gian để phân tích sự biến động của các hiện
tượng KT-XH
Khác với các phương pháp khác như chỉ số hay hồi qui tương quan, phương
pháp dãy số thời gian cho ta cái nhìn tổng quát, xuyên suốt về sự biến động của
các hiện tượng qua một thời gian dài.
Để biểu hiện xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng KT-XH có một số
phương pháp như mở rộng koảng cách thời gian, dãy số bình quân trượt, hàm xu
thế,… Mỗi phương pháp đòi hỏi khác nhau về hoàn cảnh cũng như điều kiện áp
dụng. Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian hay dãy số bình quân trượt áp
dụng trong trường hợp dãy số có nhiều mức độ, được thu thập trong một khoảng
thời gian dài. Các phương pháp trên có thể loại bỏ các yếu tố thời vụ giúp ta có cái
nhìn rõ hơn về xu thế phát triển của hiện tượng. Phương pháp hàm xu thế áp dụng
với dãy số liệu theo năm hoặc các dãy số không có ảnh hưởng của biến động thời
vụ. Nếu có biến động thời vụ cần áp dụng 2 phương pháp trên để triệt tiêu vì biến
động thời vụ làm quy mô hiện tượng lúc tăng lúc giảm, nếu xây dựng hàm xu thế
từ các dãy số chưa được loại bỏ biến động thời vụ sẽ làm ảnh hưởng đến sự chính
xác của hàm xu thế thu được.
Để dự báo các mức độ của hiện tượng trong tương lai có thể dung các phương
pháp như dựa vào lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân, ngoại suy hàm xu thế, …
Các phương pháp trên thường được áp dụng với các dãy số liệu theo năm vì không
xét tới biến động thời vụ. Để có thể dự báo chi tiết các mức độ với sự tác động của
yếu tố thời vụ ta sử dụng phương pháp san bằng mũ kết hợp hàm xu thế với biến
động thời vụ.
Việc xác định dạng hàm xu thế hay các mô hình dự báo cần dựa trên các nghiên
cứu lâu dài hay kinh nghiệm thực tế, cần hết sức linh hoạt trong việc áp dụng vào
thực tế.

21

PHỤ LỤC
Kết quả dự báo bằng phần mềm SPSS
Time Series Modeler

Model Statistics
Model Fit
statistics

Model

Ljung-Box Q(18)

Number of

Stationary R-

Predictors

squared

khach-Model_1

0

Number of
Statistics

.655

DF

Sig.

.

0

Outliers
.

0

Exponential Smoothing Model Parameters
Model
khach-Model_1

Estimate
No Transformation

Alpha (Level)

SE

t

Sig.

.198

.211

.938

.373

Gamma (Trend)

3.787E-6

.067

5.694E-5

1.000

Delta (Season)

9.114E-5

.347

.000

1.000

Forecast
Model
khach-Model_1

Q1 2010

Q2 2010

Q3 2010

Q4 2010

Forecast

1342.98

1259.08

1263.28

1288.88

UCL

1470.16

1388.15

1394.21

1421.64

LCL

1215.80

1130.01

1132.36

1156.12

For each model, forecasts start after the last non-missing in the range of the requested estimation period, and end at the last per
the end date of the requested forecast period, whichever is earlier.

22