tiểu luận kinh tế lượng nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới giá tour du lịch trong nước hương trịnh thị lan

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
---------****---------

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI GIÁ TOUR DU LỊCH
TRONG NƯỚC

Giảng viên hướng dẫn: ThS. Nguyễn Thúy Quỳnh
Lớp tín chỉ: KTE309.3
Nhóm sinh viên thực hiện:
Hoàng Đức Duy – 1611110132
Nguyễn Thị Phương – 1711120136
Vũ Thị Thanh Nhàn –1711120125
Nguyễn Thị Thu Thủy –1711120161
Phạm Thị Hằng – 1713330038
Trịnh Thị Lan Hương – 1713330048
Hà Nội, tháng 3 năm 2019
1


Mục lục

2


Hoàng Đức
Duy

Nguyễn Thị

Phương

Vũ Thị Thanh
Nhàn

Nguyễn Thị
Thu Thủy

Phạm Thị
Hằng

Trịnh Thị Lan
Hương

Hoàng Đức Duy

x

10

10

10

9

10

Nguyễn Thị Phương

10

x

10

10

9

10

Vũ Thị Thanh Nhàn

10

10

x

10

9

10

Nguyễn Thị Thu Thủy

10

10

10

x

9

10

Phạm Thị Hằng

9

10

10

9

x

10

Trịnh Thị Lan Hương

10

10

10

10

10

x

Điểm Trung bình cá
nhân

9.8

10

10

9,8

9.2

10

3


LỜI MỞ ĐẦU
 Lý do lựa chọn đề tài

Hiện nay du lịch đang là sự lựa chọn ưu tiên hàng đầu của tất cả mọi người sau chuỗi ngày

làm việc đầy mệt mỏi. Tuy nhiên, vấn đề đi ở đâu, giá tour như thế nào, … thì hợp lý đang là
mối quan tâm chung của tất cả mọi người. Giá tour là yếu tố then chốt trong việc đưa ra quyết
định của khách hàng. Vì vậy, để làm rõ như thế nào là một giá tour hợp lý, nhóm xin trình bày
đề tài “Ảnh hưởng của một số yếu tố đến một giá tour du lịch từ Hà Nội đi các tỉnh thành
khác trong nước”
Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu với mục đích sử dụng mô hình nghiên cứu phù hợp nhất để làm rõ các yếu
tố ảnh hưởng tới giá tour thông qua các dữ liệu mà nhóm thu thập được. Từ đó biết được một
giá tour như thế nào là hợp lý và cho thấy sự ảnh hưởng của các yếu tố ở mức độ như thế nào.
Câu hỏi nghiên cứu: Chi phí một tour sẽ bị ảnh hưởng như thế nào khi các yếu tố tác động đến
thay đổi?
 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
a) Đối tượng nghiên cứu

Sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến giá của các tour du lịch từ Hà Nội đến các tỉnh thành
khác trong nước.
b) Phạm vi nghiên cứu

Khách thể: tour từ Hà Nội đi các địa điểm du lịch ở tất cả các tỉnh thành trên cả nước.
 Những hạn chế và khó khăn khi thực hiện
4


Trong quá trình thực hiện đề tài này, nhóm đã gặp một số hạn chế, khó khăn nhất định. Dữ
liệu mà nhóm thu thập được chưa được chính xác tuyệt đối do phần lớn dữ liệu đều được thu
thập qua mạng, không thể biết được trên thực tế giá sẽ thay đổi như thế nào. Bên cạnh đó ,
thời gian và nhân lực có hạn nên nhóm chỉ khảo sát được 5 yếu tố cũng như có rất nhiều công
ty du lịch trên cả nước nên nhóm không thể khảo sát hết được.

 Nội dung và cấu trúc của tiểu luận

Chương I: Cơ sở lý luận
1) Các lý thuyết kinh tế
2) Tổng quan tình hình nghiên cứu
3) Giả thuyết nghiên cứu

Chương II: Phương pháp nghiên cứu và mô hình
1) Trình bày phương pháp nghiên cứu của đề tài
2) Xây dựng mô hình lí thuyết
3) Mô tả số liệu:

+ Nguồn gốc số liệu
+ Mô tả số liệu thống kê
+ Ma trận tương quan giữa các biến

Chương III: Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê
1)
2)
3)
4)

Mô hình ước lượng
Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
Kết quả ước lượng đã khắc phục khuyết tật
Kiểm định giả thuyết

5


CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ LUẬN

1.1. Các lý thuyết kinh tế:
Nhằm xét sự ảnh hưởng của các yếu tố: Giá, công ty, khách sạn, phương tiện, ngày, quãng
đường, Bữa ăn. Ta đi nghiên cứu bảng dữ liệu dựa trên các phương pháp của kinh tế lượng và
ứng dụng của phần mềm Stata.
Phân tích dữ liệu đã cho:
GIA: Giá tour
CTY: Quy mô công ty cung cấp tour du lịch
N: Số ngày đi du lịch
KS: Quy mô khách sạn
QD: Quãng đường di chuyển
PT: Phương tiện di chuyển
Ngày nay việc đi du lịch theo tour trở nên ngày càng phổ biến, vì vậy giá của một tour du lịch
lại được quan tâm hơn cả. Giá cả trung bình của một tour du lịch phụ thuộc vào rất nhiều yếu
tố. Có thể kể ra một số yếu tố sau:
● Giá: Theo lý thuyết kinh tế vi mô, lượng tiêu thụ của một mặt hàng
thông thưởng, không phải hàng hóa Giffen hoặc Veblen, phụ thuộc vào giá
của nó theo mối quan hệ nghịch chiều: khi giá tăng thì lượng tiêu thụ sẽ
giảm. Tour du lịch mà chúng ta đang nghiên cứu là hàng hóa thông
thường nên lượng tiêu thụ của nó sẽ phụ thuộc nghịch chiều với giá.
● Quy mô công ty: Khi quy mô công ty càng lớn thì người tiêu dùng sẽ cảm thấy độ tin cậy
cao hơn, uy tín, tour chất lượng hơn,... do đó có thể cho rằng giá tour phụ thuộc thuận chiều
với quy mô công ty.
●Quy mô khách sạn: Quy mô khách sạn càng lớn thì dịch vụ sẽ càng đa dạng hơn, nhiều dịch
vụ, có sở vật chất đi kèm sẽ nhiều hơn, nên, giá tour sẽ tăng theo quy mô khách sạn.

6


●Số ngày đi du lịch: Khi số ngày đi du lịch tăng thêm thì các chi phí cho các dịch vụ cũng sẽ
tăng lên,như: giá phòng trả thêm cho 1 ngày, tiền ăn,… cũng sẽ tăng thêm. Vì vậy, giá của

một tour cũng tăng thêm, tỷ lệ thuận với số ngày đi du lịch.
●Quãng đường di chuyển: Gía tour du lịch cũng tỷ lệ thuận chiều với quãng đường di chuyển
vì khi quãng đường càng lớn thì số giờ đi đến địa điểm du lịch sẽ càng tăng, tiền xăng, phí
nhiên liệu cũng sẽ tăng theo. Vì vậy, giá tour tăng theo quãng đường di chuyển.
●Phương tiện di chuyển: Có khá nhiều phương tiện di chuyển khi đi du lịch, tuy nhiên, việc đi
du lịch bằng máy bay sẽ rút ngắn thời gian, khoảng cách di chuyển nhưng lại tốn kém hơn so
với việc đi xe ô tô, nên việc di chuyển bằng máy bay sẽ làm tăng giá tour lên, có sự chênh
lệch giá tour do yếu tố phương tiện
1.2.Tổng quan về nghiên cứu
Tổng quan về các nhân tố
1. Giá tour:
Là khoản chi phí mà khách hàng phải chi trả cho công ty du lịch để đi tham quan một nơi nào
đó mà họ mong muốn. Giá tour du lịch trong nước có thể bao gồm:
•

Xe du lịch đưa đón

•

Vé máy bay khứ hồi (đối với những tour vận chuyển bằng máy bay)

•

Khách sạn tiêu chuẩn

•

Bảo hiểm du lịch trong nước hoặc ngoài nước

•

Các bữa ăn uống theo chương trình

•

Vé thắng cảnh tham quan các điểm trong chương trình

•

Hướng dẫn viên Tiếng Việt nhiệt tình suốt tuyến

•

Quà tặng của công ty: nón du lịch Việt, nước.

2. Quy mô công ty:

Theo nghị định 56/2009/NĐ-CP ngày 30/6/2009 phân loại doanh nghiệp thuộc 1 trong 3 loại
hình: (i) Doanh nghiệp siêu nhỏ; (ii) Doanh nghiệp nhỏ và vừa; (iii) Doanh nghiệp lớn. Việc
xác định loại hình doanh nghiệp được căn cứ vào quy mô tổng nguồn vốn hoặc số lao động
bình quân hàng năm. Đối với riêng ngành thương mại dịch vụ thì các tiêu chí cụ thể phân loại
quy mô doanh nghiệp cụ thể như sau:
•
•
•

Doanh nghiệp siêu nhỏ:10 người trở xuống
Doanh nghiệp nhỏ: Không quá 50 tỷ đồng và không quá 50 người
Doanh nghiệp vừa: Không quá 100 tỷ đồng và không quá 100 người
7

•

Doanh nghiệp lớn: Tổng nguồn vốn >100 tỷ, hoặc tông số lao động > 200 người

Quy mô doanh nghiệp sẽ có sự quyết định rất lớn tới dịch vụ họ cung cấp cũng như mức giá
mà khách hàng phải bỏ ra cho mỗi chuyến đi, thường thì để mua các tour của các doanh
nghiệp lớn sẽ cao hơn mức giá của các công ty nhỏ do có sự tin tưởng, uy tín và chất lượng
cũng như nhiều sự chọn lựa hơn cho khách hàng.
3. Chất lượng khách sạn:

Tại Việt Nam, khách sạn đạt tiêu chuẩn xếp hạng từ 1 đến 5 sao theo Tiêu chuẩn quốc gia
TCVN 4391: 2009: là khách sạn có cơ sở vật chất, trang thiết bị, chất lượng phục vụ cao, đáp
ứng được nhu cầu đa dạng của khách du lịch về ăn, nghỉ, sinh hoạt, giải trí theo tiêu chuẩn của
từng hạng, phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế, được đánh giá thông qua các tiêu chí:
•

Vị trí, kiến trúc

•

Trang thiết bị, tiện nghi phục vụ

•

Dịch vụ và mức độ phục vụ

•

Nhân viên phục vụ

•

Vệ sinh

Chất lượng khách sạn mà khách hàng sử dụng và chọn lựa trong chuyến đi của mình sẽ có
mối liên quan trực tiếp và vô cùng lớn tới giá tour, với mỗi chọn lựa khách sạn 2 3 4 hay 5 sao
thì khách hàng sẽ phải trả các mức giá khác nhau theo quy định của các công ty du lịch.
Thường ở Việt Nam các tour du lịch có sự lựa chọn phổ biến là khách sạn 3 sao với tỉ lệ
chiếm hơn 64,5% tổng số tour. Với mỗi sự lựa chọn chất lượng khách sạn của khách hàng thì
họ đều phải chi ra những mức giá xứng đáng đối với dịch vụ mà họ được tận hưởng.
4. Phương tiện di chuyển:

Là phương tiện di chuyển của khách hàng đến địa điểm du lịch mà họ lựa chọn. Đối với các
tour du lịch trong nước thì chúng ta có thể lựa chọn các phương tiện như: Máy bay, tàu hỏa, ô
tô … Ở nghiên cứu lần này chúng tôi sẽ lựa chọn phương tiện di chuyển bằng máy bay và ô tô
vì có sự khác biệt lớn về giá. Thường thì các tour có sử dụng phương tiện di chuyển là máy
bay thì sẽ có mức giá cao hơn rất nhiều so với việc sử dụng các phương tiện giao thông còn
lại như ô tô, tàu hỏa, …Vì vậy đây cũng là một yếu tố ảnh hưởng lớn tới giá tour du lịch trong
nước mà chúng tôi nghiên cứu
5. Số ngày trong tour:

Số ngày của tour cũng là một trong yếu tố chính ảnh hưởng trực tiếp đến giá tour du lịch trong
nước, với tour có thời gian tham quan dài thì giá thành sẽ cao hơn do chi phí cho đi lại, ăn
nghỉ, khách sạn, … sẽ tăng lên do thời gian lâu hơn.
6. Quãng đường trong tour:

8

Chính là khoảng cách từ nơi khách hàng bắt đầu chuyến đi đến địa điểm mà họ sẽ tham quan,
quãng đường càng xa thì mức giá sẽ đội lên càng lớn do chi phí về đi lại, phí vé sẽ tăng lên
theo khoảng cách địa lý.
Trên đây chính là những yếu tố chủ chốt ảnh hưởng trực tiếp đến giá tour du lịch trong nước,
chúng tôi tiến hành nghiên cứu này nhằm mục đích phân tích kĩ lưỡng và có cái nhìn cụ thể
trực quan nhất về mối liên hệ trực tiếp giữa giá tour và các yếu tố như quãng đường, phương
tiện, số ngày, quy mô công ty, chất lượng khách sạn. Qua đó có thể đưa ra những nhận xét
đánh giá cụ thể chi tiết và khách quan thông qua các số liệu thống kê trong nghiên cứu. Sau
đó có thể đưa ra những lời khuyên, giải pháp lựa chọn sao cho phù hợp nhất đối với từng đối
tượng khách hàng sao cho để có được một mức giá phù hợp và tốt nhất.

CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH
2.1 Xác định phương pháp nghiên cứu
2.1.1 Phương pháp thu thập số liệu
Số liệu đã thu thập thuộc dạng thông tin sơ cấp, dạng số liệu chéo, thể hiện thông tin về một
hay nhiều yếu tố được thu thập ở phạm vi các công ty du lịch tại Hà Nội. Số liệu được thu
thập qua các trang thông tin trên mạng được ghi đầy đủ ở phần Tài liệu tham khảo
2.1.2 Phương pháp xử lý số liệu
Sử dụng phần mềm Excel và Stata xử lý sơ lược số liệu
2.1.3 Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu
Chạy phần mềm Stata hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối
thiểu thông thường (OLS) để ước lượng ra tham số của các mô hình hồi quy đa
biến. Từ phần mềm Stata ta dễ dàng:
+Xét phân tử phóng đại phương sai VIF nhận biết khuyết tật đa cộng tuyến.
+Dùng kiểm định White để kiểm định khuyết tật phương sai sai số thay đổi và
Robust Standard Errors hồi quy mô hình theo phương pháp sai số chuẩn mạnh.
+Kiểm định Ramsey’s RESET để kiểm định xem mô hình có bị bỏ sót biến
+ Kiểm định Jacque-Bera để kiểm định phân phối chuẩn của sai số
2.2 Xây dựng mô hình lý thuyết

2.2.1 Mô hình hồi quy gốc
9


GIA= f(CTY, KS, PT, QD, N)
Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của giá tour với các biến độc lập: quy mô công ty(CTY),
quy mô khách sạn( KS), phương tiện di chuyển(PT), số ngày(N), quãng đường di
chuyển(QD).
2.2.2 Mô hình hồi quy tổng quát
Nhóm nghiên cứu đã áp dụng cơ sở lí thuyết và để xuất dạng mô hình toán nghiên cứu dưới
đây với mục đích kiểm tra ảnh hưởng của ác biến độc lập tới giá tour như thế nào.
Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên:
GIA =
Trong đó: GIA là biến phụ thuộc
CTY, KS, PT, QD, N là các biến độc lập
ß1 : hệ số chặn
ßi , i: 2→6: hệ số hồi quy
là sai số ngẫu nhiên, thể hiện cho tất cả các yếu tố khác có ảnh hưởng tới giá
tour ngoài những biến độc lập đã nêu ở trên.
Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên:
=
Trong đó: là phần dư
Các giả thiết của mô hình:
Giả thiết 1: Các biến độc lập X là các biến phi ngẫu nhiên tức là các giá trị của
chúng được cho trước hoặc được xác định
Giả thiết 2: Kì vọng có điều kiện của sai số ngẫu nhiêu u i bằng không, tức là
E (u i | X i ) = 0
Giả thiết 3: Các u i có phương sai bằng nhau tại mọi quan sát X
Giả thiết 4: Không có sự tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên u i
10

Giả thiết 5: Không có sự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiêu u i với biến độc
lập X i
Giả thiết 6: Mô hình được xác định đúng
2.2.3 Giải thích các biến

STT

Kí hiệu biến

Nội dung

Đơn vị

Dấu kỳ vọng

1

GIA

Giá một tour

Nghìn đồng

2

CTY

Quy mô công ty

3

KS

Quy mô khách sạn

4

PT

Phương tiện di chuyển

5

N

Số ngày

Ngày

+

6

QD

Quãng đường di chuyển

km

+

+

sao

+

+

Bảng 2.1 Các biến trong mô hình các nhân tố ảnh hưởng tới giá tour
Trong đó:
Biến phụ thuộc : GIA
Biến độc lập: CTY, KS, PT, N, QD
2.3 Mô tả số liệu của mô hình
1. Nguồn gốc số liệu:
11


Bộ số liệu được lấy thông qua quá trình thu thập từ các trang web của các công ty du lịch trên
cả nước.
2. Mô tả số liệu thống kê:
Tour có giá cao nhất là 11200 nghìn đồng.
Tour có giá thấp nhất là 750 nghìn đồng.
Khoảng chênh lệnh giữa tour có giá cao nhất và thấp nhấp là 10540 nghìn đồng. Có sự chênh
lệnh rất lớn này là do ảnh hưởng của các yếu tố về qui mô công ty, qui mô khách sạn,
phương tiện di chuyển, số ngày du lịch cũng như quãng đường di chuyển trong tour du lịch.
• Biến CTY: công ty du lịch có quy mô lớn chiếm 38.02%, còn lại 61.98% là của những công
ty vừa và nhỏ.

• Biến KS: khách sạn 3 sao chiếm 61.15%, khách sạn 4 sao là 9.09%, khách sạn 5 sao là
2.47% và cuối cùng là khách sạn 2 sao với 27.29%
• Biến PT: Tour đi máy bay chiếm 50.41% , còn lại 49.59% tour không có sử dụng máy bay.
• Biến N: Có 43.81% tour du lịch trên 3 ngày, còn 56.19% tour du lịch dưới 3 ngày.
3. Ma trận tương quan giữa các biến:
GIA

CTY

KS

PT

QD

N

1.0000

0.189864

0.404655

0.77799

0.810332

0.541015

GIA

1.0000

0.155183

0.06163

0.111656

0.113397

CT
Y

1.0000

0.274105

0.293355

0.082058

KS

1.0000

0.855872

0.393363

PT

12


1.0000

0.425145

QD

1.0000

N

Bảng 2.2. Kết quả xây dựng ma trận tương quan giữa các biến
•

Tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc:

Hệ số tương quan r(GIA, CTY)= 0.189864. Tức là quy mô công ty và giá tour tương quan
cùng chiều nhau và mức độ tương quan thấp.
Hệ số tương quan r( GIA, KS)= 0.404655. Tức là quy mô khách sạn và giá tour tương quan
cùng chiều nhau và mức độ tương quan thấp.
Hệ số tương quan r( GIA, PT)= 0.77799. Tức là phương tiện di chuyển và giá tour tương quan
cùng chiều và mức độ tương quan cao.
Hệ số tương quan r( GIA, QD) =0.810332. Tức là quãng đường di chuyển trong tour và giá
tour tương quan cùng chiều và mức độ tương quan rất cao.
Hệ số tương quan r( GIA, N) = 0.541015. Tức là số ngày và giá tour tương quan cùng chiều
và mức độ tương quan cao.

Ta thấy, phương tiện di chuyển , số ngày, quãng đường di chuyển có tác động lớn đối với giá
tour . Quy mô công ty và quy mô khách sạn có tác động yếu hơn.
• Tương quan giữa các biến độc lập với nhau:
Từ bảng ta thấy, hệ số tương quan giữa các biến độc lập r < 0,8 ; Chỉ có r (QD, PT) > 0,8.
Như vậy có thể dự đoán mô hình không có đa cộng tuyến cao, nếu có thì cũng không gây ảnh
hưởng lớn đến mô hình.

13


Chương III: Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê
3.1. Mô hình ước lượng
• Bảng kết quả
Sau khi chạy lệnh hồi quy reg với bộ số liệu từ 1-121 chúng tôi thu được bảng kết quả tóm tắt
như sau:
Source

ss

df

ms

Number of obs = 121

Model

704495295

5

140899059

F(5, 115)

=

74.10

Residual

218659699

115

1901388.69

Prob > F

=

0.0000

R-squared
Total

923154994

120

7692958.28

=

Adj R-squared =
Root MSE

GIA

Coef.

Std.

Err.

t

P> | t |

0.7631
0.7528

= 1378.9

[95% conf.
interval]

Cty

415.1283

263.7101

1.57

0.118

-107.2306

937.4872

KS

730.9734

198.8525

3.68

0.000

337.0848

1124.862

PT

1569.4

487.8447

3.22

0.002

603.0731

2535.762

QD

0.8492291

0.1879114

4.52

0.000

0.4770127

1.221445

N

540.1935

117.0891

4.61

0.000

308.2626

772.1244

cons

-1661.065

649.828

-2.56

0.012

-2948.249

-373.8806

Bảng 3.1: Kết quả hồi quy ước lượng
•

Phân tích kết quả

Từ kết quả ước lượng trên, ta thu được hàm hồi quy mẫu như sau:

14

Mô hình cho ta thấy: KS, PT, QD, N thực sự có tác động đến Gia; CTY không thực sự
tác động đến Gia vì có P > | t | = 0.118 > 10%. Các biến độc lập khác đều có chỉ số P > | t | ở
mức nhỏ hơn 1% thì có tác động rất mạnh đối với biến phụ thuộc Gia
Hệ số xác định = 0.7631 cho ta biết rằng các biến số độc lập CTY, KS, PT, QD, N giải
thích được 76.31% sự biến động trong biến phụ thuộc Giá tour du lịch (Gia). 23.69 % còn lại
do các yếu tố khác tác động vào biến phụ thuộc Gia.
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần:
Đối với : Khi các biến số CTY, KS, PT, QD, Ngày có giá trị bằng không, Giá tour du
lịch (Gia) trung bình là -1661.065, đó chính là trung bình ảnh hưởng của các yếu tố khác
không nằm trong mô hình lên chỉ số Gia.
Đối với : Khi KS, PT, QD, N không đổi và nếu Cty tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá tour
du lịch (Gia)trung bình tăng (giảm) 415.1283 đơn vị.
Đối với : Khi CTY, PT, QD, N không đổi và nếu Ks tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá tour
du lịch (Gia) trung bình tăng (giảm) 730.9734 đơn vị.
Đối với : Khi CTY, KS, QD, N không đổi và nếu Pt tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá tour
du lịch (Gia) trung bình tăng (giảm) 1569.4 đơn vị.
Đối với : Khi CTY, KS, PT, N không đổi và nếu Qd tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá tour
du lịch (Gia) trung bình tăng (giảm) 0.8492291 đơn vị.
Đối với : Khi CTY, KS, PT, QD không đổi và nếu N tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá tour
du lịch (GIA) trung bình tăng (giảm) 540.1935 đơn vị.
3.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
• Kiểm định bỏ sót biến
Đây là một lỗi thường gặp, và nó dẫn đến hậu quả nghiêm trọng cho việc sử dụng các kết quả
của hồi quy để thực hiện việc dự báo.
Bỏ Sót biến là gì ?
Trong quá trình xây dựng mô hình hồi quy, nếu các biến có ý nghĩa trong việc giải thích sự
vận động của biến kết quả hay còn gọi là biến phụ thuộc (dependent variable) vắng mặt trong
mô hình nghiên cứu sẽ dẫn đến mô hình bỏ sót biến
Nguyên nhân dẫn đến bỏ sót biến

Nguyên nhân thường dẫn đến việc bỏ sót biến là do các lý thuyết liên quan chưa có cái nhìn
đầy đủ về vai trò của một biến số nào đó hoặc cũng có thể do sự hạn chế về mặt dữ liệu trên
thực tế (dữ liệu không có sẵn) dẫn đến việc chúng ta bỏ qua biến số này trong mô hình.
15


Hậu quả của việc bỏ sót biến
Hậu quả đối với việc bỏ sót biến là rất nghiêm trọng, sai phạm này ảnh hưởng trọng yếu đến
việc diễn dịch các kết quả của mô hình, khả năng dự báo của mô hình :
-

Các ước lượng thu được là ước lượng chệch của các tham số trong mô hình đúng
Các ước lượng thu được không phải là ước lượng vững
Khoảng tin cậy rông ,các kiểm định không còn tin cậy nữa
Để kiểm đinh bỏ sót biến , ta xét cặp giả thiết thống kê

H0: Mô hình không bỏ sót biến
H1: Mô hình bỏ sót biến
Sử dụng stata để kiểm tra xem mô hình có bỏ sót biến không, ta sử dụng lệnh ovtest và thu
được kết quả:
Prob > F = 0,3704 > 0,1 => chấp nhận H0, bác bỏ H1 có nghĩa là mô hình không bị bỏ sót
biến
•

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Lý thuyết
Một giả thiết quan trọng trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các yếu tố nhiễu ui (hay
còn gọi là phần dư residuals) xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai không thay
đổi (homoscedasticity, còn gọi là phương sai có điều kiện không đổi); tức là chúng có cùng

phương sai. Nếu giả thiết này không được thỏa mãn thì có sự hiện diện của phương sai thay
đổi. Phương sai thay đổi (Heteroscedasticity, còn gọi là phương sai của sai số thay đổi) .
Phương sai thay đổi không làm mất đi tính chất không thiên lệch và nhất quán của các ước
lượng OLS. Nhưng các ước lượng này không còn có phương sai nhỏ nhất hay là các ước
lượng hiệu quả. Tức là chúng không còn là các ước lượng tuyến tính không thiên lệch tốt nhất
(BLUE). Khi có phương sai thay đổi, các phương sai của các ước lượng OLS không được tính
từ các công thức OLS thông thường. Nhưng nếu ta vẫn sử dụng các công thức OLS thông
thường, các kiểm định t và F dựa vào chúng có thể gây ra những kết luận sai lầm.
Nguyên nhân:
Phương sai của sai số thay đổi có thể do một trong các nguyên nhân sau:

16


- Do bản chất của mối liên hệ của các đại lượng kinh tế.có nhiều mối quan hệ kinh tế
có chứa hiện tượng này. Chẳng hạn mối liên hệ giữa thu nhập và tiết kiệm, thông
thường thu nhập tăng thì mưc độ biến động của hiện tượng cũng tăng.
- Do kỹ thuật thu nhập và sử lý số liệu được cải tiến dường như giảm. Kỹ thuật thu
thập số liệu càng được cải tiến thì sai lầm phạm phải càng it hơn.
- Do con người học được hành vi trong quá khứ. Ví dụ như lỗi của người đánh máy
càng it thì nếu thời gian thực hiện càng tăng.
- Phương sai của sai số thay đổi cũng cũng xuất hiện khi có các quan sat ngoại lai.
Quan sat ngoại lai là các quan sat khác biệt rất nhiều (quá nhỏ hoặc quá lớn) với các
quan sat khác trong mẫu. Việc đưa vào hay loại bỏ các quan sat này ảnh hưởng rất lớn
đến phân tích hồi quy.
- Nguyên nhân khác đó là mô hình định dạng sai, có thể là do bỏ sót biến thích hợp
hoặc dạng giải tích của hàm là sai
Hậu quả:
Hậu quả của phương sai sai số thay đổi là các ước lượng bình phương nhỏ nhất vẫn là không
chệch nhưng không còn hiệu quả nữa, cùng với đó ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch,

như vậy làm mất hiệu lực của kiểm định.
Để kiểm định phương sai sai số thay đổi ta xét cặp giả thuyết sau:

Nếu giá trị Prob > chi2 , chúng ta bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1
Ta thực hiện kiểm định White:

chi2(18)

=

42.10

Prob > chi2 = 0.0011
17


Source

chi2

df

p

Heteroskedasticity

42.

8

0.0011

Skewness

4.70

5

0.4533

Kurtosis

6.55

1

0.0105

53.35

24

Total

0.0005

Bảng 3.2.a: Kiểm định white
Kết quả kiểm định bằng lệnh imtest, white cho thấy Prob> chi2 = 0.0000 < 0.05 =>
Bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1 hay mô hình có phương sai sai số thay đổi.
Cách khắc phục:

Sử dụng lệnh reg [dep] [indep], robust
Number of obs

=

121

F(5, 115)

=

86.86

Prob > F

=

0.0000

R-squared

=

Root MSE

=

0.7631
1378.9

Robust
gia

Coef.

Std. Err.

t

P>t

cty

415.1283

288.6478

1.44

ks 730.9734

281.6235

pt

1569.4

qd

.8492291

Ngày

[95% Conf.

Interval]

0.153

-156.6273

986.884

2.60

0.011

173.1314

1288.815

585.7005

2.68

0.008

409.2396

2729.56

.212115

4.00

0.000

.4290701

1.269388

3.96

0.000

269.7889

810.5981

540.1935 136.5123

18


_cons -1661.065 818.2806

-2.03 0.045

-3281.921

-40.20845

Bảng 3.2.b: Khắc phục PSSS
Kết luận: Sử dụng phương pháp robust, mô hình vẫn mắc phương sai sai số thay đổi với
mức ý nghĩa 5% tuy nhiên ta đã tìm ra được hệ số đúng của mô hình, vậy chúng ta sẽ sử dụng
hệ số mới này để đưa ra kết luận thống kê.
•

Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu

Để có thể tiến hành và dự báo chúng ta đưa thêm giả thiết về phân phối chuẩn của nhiễu
ui ~ N(0, ꭤ2)
Nếu sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn thì các khẳng định t, F không còn đáng tin
cậy. Do đó dự báo không còn chính xác
Ta tiến hành kiểm định Jacque-Bera phân phối chuẩn của mẫu
Xét cặp giả thuyết
H0 : Sai số có phân phối chuẩn
H1: Sai số không có phân phối chuẩn
Tiến hành kiểm định trên stata, ta thu được các kết quả sau
Percentiles

Smallest

1%

529.6042

495.6351

5%

1173.956

529.6042

10%

1429.022

544.8904

Obs

121

25%

2194.345

1071.496

Sum of Wgt

121

50%

5321.146

Mean

4886.645

Std. Dev.

2422.972

Largest
75%

6988.69

7930.273

90%

7632.558

7959.572

Variance

5870794

95%

7691.92

8578.006

Skewness

-.1468065

99%

8578.006

8704.77

kurtosis

1.469811

19


Variance

obs

Pr( Skewness Pr (Kurtosis)

Adj chi2(2)

Prob > chi2

)
residuals

121

0.4889

0.0000

0.0000

Bảng 3.2.c: Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Quan sát hình, ta rút ra
Độ nghiêng S= -0.1468065
Độ nhọn K=1.469811
Tổng quan sát n = 121
Công thức tính trị thống kế JB= n/6*(S^2 + ¼*(K-3)^2))
Thay số tính trị thống kê JB ta kết quả JB= 12.2399
JB có phân phối X2 với bậc tự do là 2, với ý nghĩa α = 0.05%
Tra bảng: X20.05,2=5.99147
So sánh JB > X20.05,2 → Bác bỏ H0 sai số không có phân phối chuẩn
Có thể so sánh Prob>chi2 = 0.0000 < α →Bác bỏ H0, sai số không có phân phối chuẩn
Với số quan sát n=121 (n >120) → Mẫu đủ lớn, ta vẫn xác định được tính tiệm cận chuẩn của
u nên có thể coi kết quả kiểm định là vẫn đáng tin cậy, có thể bỏ qua khuyết tật này
•

Kiểm định đa cộng tuyến

Lý thuyết
Trong mô hình hồi quy, nếu các biến độc lập có quan hệ chặt với nhau, các biến độc lập có
mối quan hệ tuyến tính, nghĩa là các biến độc lập có tương quan chặt, mạnh với nhau thì sẽ có
hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau
và thể hiện được dưới dạng hàm số. Ví dụ có hai biến độc lập A và B, khi A tăng thì B tăng, A

giảm thì B giảm…. thì đó là một dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nói một cách khác là hai biến
độc lập có quan hệ rất mạnh với nhau, đúng ra hai biến này nó phải là 1 biến nhưng thực tế
trong mô hình nhà nghiên cứu lại tách làm 2 biến. Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm giả định

20


của mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển là các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính
với nhau.
Nguyên nhân gây ra đa cộng tuyến có nhiều nhưng chủ yếu do 3 yếu tố sau:
-

Do thu thập số liệu ít, không toàn diện
Do bản chất của các biến độc lập là tương quan nhau
Một số dạng mô hình sản sinh ra đa cộng tuyến

Hệ quả của đa cộng tuyến
-

Không ước lượng được tham số của mô hình (ĐCT hoàn hảo)
Đối với ĐCT không hoàn hảo
Phương sai, sai số chuẩn của ước lượng OLS lớn
Khoảng tin cậy lớn hơn
Giá trị kiểm định t nhỏ hơn
Hệ số xác định cao và các giá trị kiểm định t nhỏ
Các ước lượng OLS và các sai số tiêu chuẩn của chúng trở nên rất nhạy cảm với
những thay đổi nhỏ trong số liệu hay thêm bớt biến giải thích

Nhận dạng
Xét thừa số phương sai: VIF

Variable VIF

1/VIF

qd

3.96

0.252462

pt

3.79 0.264126

Ngày

1.24

0.807799

ks

1.12

0.892373

cty

1.04

0.958923

Mean VIF

2.23

Bảng 3.2.d: Kiểm định đa cộng tuyến
Mean VIF = 1,53 < 10 nên mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
•

Kiểm định tự tương quan

Cơ sở lý thuyết của tự tương quan:

21


Bản chất của tự tương quan: Thuật ngữ tự tương quan có thể được định nghĩa như là: quan
hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi của các quan sát được sắp xếp theo thời gian
(như trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (như trong dữ liệu chéo). Trong ngữ cảnh
hồi qui, mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển giả định rằng quan hệ tự tương quan không tồn tại
trong các nhiễu ui.
Kết luận: Vì mô hình sử dụng dữ liệu dạng chéo nên chúng ta không cần kiểm định sự tương
quan.
3.3. Kết quả ước lượng đã khắc phục khuyết tật
Sau khi tiến hành kiểm định chúng tôi nhận thấy mô hình mắt phải khuyết tật phương sai sai
số thay đổi và phân phối không chuẩn của sai số. Tuy khuyết tật này vẫn chưa được khắc phục
nhưng đã tìm ra được hệ số hồi quy đúng của mô hình và ta sẽ sử dụng mô hình hồi quy mẫu
mới sau để ước lượng:
Mô hình hồi quy mẫu mới: GIA = -1661,065 + 415,12CTY + 720,972KS + 1569,4PT +

0.8492QD + 540,193N + Ui
( dựa vào bảng 3.2.b phân tích kết quả và ý nghĩa hồi quy riêng phần như mục 3.1)
3.4 Kiểm định giả thuyết
3.4.1. Kiểm định sự phù hợp với lý thuyết của mô hình
Kết quả hồi quy cho thất tất cả các hệ số ước lượng của mô hình đều dương (phù hợp với
mong muốn) cho nên ta có thể kết luận kết quả ước lượng có phù hợp với lý thuyết.
3.4.1 Kiểm định hệ số hồi quy
 Kiểm định hệ số β2:

P-value = 0.153 > 0.05 => không bác bỏ H0
Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng biến CTY không có ý nghĩa thống kê.
 Kiểm định hệ số β3:

P-value = 0.011< 0.05 => bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là hệ số β3 có ý nghĩa thống kê.
Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng với biến KS có ý nghĩa thống kê.
 Kiểm định hệ số β4:
22


P-value = 0.008< 0.05 => bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là hệ số β4 có ý nghĩa thống
kê.
Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng với biến PT có ý nghĩa thống kê.
 Kiểm định hệ số β5:

P-value = 1.51412-05< 0.05 => bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là hệ số β5 có ý nghĩa thống kê.
Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng với biến QD có ý nghĩa thống kê.
 Kiểm định hệ số β6:

P-value = 1.03538-05 < 0.05 =>bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là hệ số β6 có ý nghĩa thống kê.
Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng với biến N có ý nghĩa thống kê.

3.4.2

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

● Cặp giả thuyết:
Kiểm tra bằng lệnh trong Stata
Test cty ks pt qd ngay
Ta có kết quả như sau:
Test cty ks pt qd ngay
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

cty=0
ks=0
pt=0
qd=0
ngay=0

F(4, 115)= 19,16
Prob> F= 0.0000
Kiểm định F cho toàn bộ hệ sô hồi quy là 19,16; Prob> F có giá trị nhỏ hơn mức 0,05 nên bác
bỏ giả thuyết .
Vậy mô hình được cho là phù hợp
23


3.5

Khuyến nghị giải pháp

Không thể phủ nhận, điểm cộng lớn nhất khi đi theo tour chính là việc đơn vị tổ chức tour sẽ
đảm bảo an toàn trong một số vấn đề như chỗ ở, thực phẩm, môi trường văn hóa, hạn chế các
địa điểm nguy hiểm,… giúp du khách tận hưởng chuyến đi thật trọn vẹn. Hơn nữa, trong mỗi
tour du lịch trọn gói thường quy định mức bảo hiểm cụ thể nếu xảy ra những sự việc không
mong muốn. Thậm chí, trong trường hợp phải hoàn trả-hoãn chuyến bay, bên cung cấp dịch
vụ tour cũng sẽ bố trí sao cho hợp lý với du khách nhất có thể. Do vậy, sẽ chẳng cần phải lo
lắng vì sợ phải bù thêm tiền để hoãn chuyến bay vì lý do bất khả kháng này. Thậm chí, có
những trường hợp, du khách sẽ được bồi thường thêm tiền từ phía điểm du lịch hoặc bên
hướng dẫn tour. Khi đi theo tour, không may gặp sự cố ngoài ý muốn, du khách hoàn toàn có
thể yên tâm nghe theo sự chỉ dẫn của các hướng dẫn viên du lịch. Họ là những người dẫn tour
nhiều và dày dạn kinh nghiệm trong những trường hợp như thế này.
Ngoài ra, với những tour du lịch nước ngoài, hầu hết các công ty du lịch đều đã chuẩn bị sẵn
sàng bảo hiểm du lịch cho bạn.
Một số điều cần lưu ý khi đi du lịch theo tour:
CHI PHÍ
Khi quyết định lựa chọn một địa điểm nào đó, bạn sẽ được công ty du lịch tư vấn gói tour phù
hợp. Tùy thuộc vào thời gian, lịch trình, dịch vụ…mà chi phí sẽ có mức giá khác nhau.
Ngoài chi phí chi trả từ trước, bạn chỉ cần mang theo thẻ ATM và một ít tiền mặt nếu có nhu
cầu mua sắm tại các trung tâm thương mại hoặc chợ lớn. Tuy nhiên một số tour không bao
gồm các chi phí như: vé máy bay khứ hồi( nếu bạn chọn địa điểm du lịch xa), chi phí ăn uống,
vé tham quan, … Vì vậy việc tìm hiểu rõ giá tour là thực sự quan trọng, bạn cần phải chuẩn bị
một số tiền để chi trả cho các khoản chi phí đó, và các khoản dự trù
LỊCH TRÌNH CHUYẾN ĐI
Ngay sau khi lựa chọn được gói tour phù hợp, công ty du lịch sẽ tiếp tục gửi bạn lịch trình chi
tiết. Trong đó, cập nhật đầy đủ những thông tin về thời gian, địa điểm vui chơi, khách sạn, chỗ
ăn ở…phù hợp với sức khỏe, nhu cầu tham quan của đoàn.
Đi theo tour là hình thức khá tiện lợi, bạn không phải lo lắng quá nhiều đến kế hoạch của

chuyến đi. Vì mỗi tour đều có chương trình cụ thể do các công ty du lịch đứng ra sắp xếp và
bạn chỉ cần tuân thủ đúng lịch trình, quy định chung của đoàn.
Mọi yêu cầu về nghỉ ngơi và ăn uống đều được chuẩn bị sẵn sàng từ trước nên bạn sẽ cảm
thấy thoải mái và thư giãn để tận hưởng những điều tuyệt vời nhất trong chuyến du lịch của
mình.
DỊCH VỤ ĂN UỐNG
Ngoài điểm xem chơi, chỗ nghỉ ngơi thì đây cũng là một trong những điều được nhiều người
đặc biệt quan tâm khi đi tour. Mặc dù được công ty du lich lo liệu toàn bộ từ nơi ăn đến thực
đơn các món nhưng điều đó cũng đồng nghĩa với việc bạn sẽ không thể lựa chọn được bạn sẽ
ăn gì vào hôm nay hay ngày mai. Và nếu món ăn đó không hợp với khẩu vị thì bạn cũng
không được quyền đổi
TRẢI NGHIỆM DU LỊCH
Thêm một điểm bất lợi khi lựa chọn du lịch theo tour là bạn không thể chủ động với những
trải nghiệm khám phá. Khác với những kiểu du lịch bụi, du lịch tự túc…nếu bạn thích ngắm
cảnh chỗ này, muốn dừng chân chỗ kia thì rất khó để sắp xếp và đáp ứng vì sẽ ảnh hưởng trực
tiếp đến lịch trình chung của cả đoàn.

24


25