đề tài phân tích các yếu tổ ảnh hưởng đến giá tour du lịch trong nước

Các yếu tổ ảnh hưởng đến giá tour du lịch trong nước.. Bài tiểu luận này nhằm mục đích phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá tour du lịch trong nước.. Qua đó, đề xuất một số giải pháp g

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

-

BÀI THẢO LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài: Phân tích các yếu tổ ảnh hưởng đến giá

tour du lịch trong nước

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: GV NGUYỄN THỊ QUỲNH TRÂM NHÓM: 3

LỚP HỌC PHẦN: 232_AMAT0411_10

NĂM HỌC: 2023 - 2024

HÀ NỘI, 2024

MỤC LỤ

LỜI MỞ ĐẦU 3

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 5

1.2 Cơ sở lí luận 5

1.3 Các yếu tổ ảnh hưởng đến giá tour du lịch trong nước .5 1.4 Đề xuất mô hình 6

1.4.1 Xây dựng mô hình kinh tế lượng 6 1.4.2 Dự đoán kì vọng về dấu giữa các biến 6 1.5 Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề tài 7

1.6 Bảng số liệu thống kê (có file excel riêng) 7

CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT CƠ SỞ 9

2.1 Lý thuyết về phân tích hồi quy 9

2.1.1 Mô hình hồi quy nhiều biến 9

2.1.2 Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy 9

2.1.3 Kiểm định giả thuyết đồng thời 10

2.1.4 Phân tích hồi quy và dự báo 11

2.2 Các khuyết tật của mô hình 11

2.2.1 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi 11

2.2.2 Tự tương quan 12

2.2.3 Đa cộng tuyến 12

CHƯƠNG 3: TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 13

3.1 Xây dựng mô hình hồi quy mẫu và nêu ý nghĩa của các kết quả đạt được 13

3.2 Giải bài toán ước lượng hệ số hồi quy và bài toán kiểm định sự phụ thuộc 13

3.3 Giải bài toán dự báo giá trị trung bình, giá trị cá biệt 16 3.4 Phát hiện và khắc phục ít nhát 1 khuyết tật 19

du lịch xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp, thu hút khách hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Bài tiểu luận này nhằm mục đích phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá tour du lịch trong nước Qua đó, đề xuất một số giải pháp giúp các doanh nghiệp du lịch xây dựng giá tour hợp lý, thu hút khách hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Lí do lựa chọn đề tài

Hiện nay, giá tour du lịch trong nước có ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập và lợi nhuận của các doanh nghiệp du lịch, cũng như đóng góp vào sự phát triển kinh tế của địa phương và quốc gia Việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá tour du lịch sẽ giúp các nhà quản lý du lịch, các doanh nghiệp và chính phủ có cái nhìn

rõ ràng về cách thức hình thành giá tour và từ đó đưa ra các biện pháp điều chỉnh kinh tế hiệu quả Đề tài này cũng hỗ trợ trong việc xây dựng và thúc đẩy du lịch bền vững Bằng cách phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá tour du lịch trong nước, chúng ta có thể tìm ra cách thức định hướng khách du lịch vào các sản phẩm du lịchbền vững, khuyến khích việc bảo vệ môi trường và văn hóa địa phương, đồng thời tạo ra giá trị kinh tế cho cộng đồng

tố lên giá tour và đưa ra các biện pháp điều chỉnh giá hợp lý

1.3 Các yếu tổ ảnh hưởng đến giá tour du lịch trong nước

Thị trường du lịch Việt Nam đang chứng kiến sự gia tăng mạnh

mẽ của các công ty du lịch, tuy nhiên các doanh nghiệp quy mô lớnvẫn nắm giữ lợi thế thu hút khách hàng Lý do nằm ở uy tín thương hiệu, chất lượng dịch vụ cao cấp cùng giá tour hợp lý Giá tour du lịch chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, dẫn đến sự đa dạng về mức giá cho cùng một điểm đến:

- Quy mô khách sạn: Khách sạn càng nhiều sao, đi kèm dịch vụ cao cấp như hồ bơi, spa, phòng ốc sang trọng, thì chi phí vận hành sẽ tăng cao, dẫn đến giá tour cũng tăng theo.

- Phương tiện di chuyển: Di chuyển bằng máy bay giúp rút ngắn thời gian so với các phương tiện khác, nhưng giá vé máy bay cao sẽảnh hưởng đáng kể đến giá tour

- Số ngày du lịch: Thêm một ngày du lịch đồng nghĩa với việc tăngthêm chi phí cho một đêm khách sạn, các bữa ăn, dẫn đến giá tour tăng lên

- Quãng đường di chuyển: Di chuyển bằng xe đường bộ, quãng đường càng xa, chi phí xăng xe càng cao, kéo theo giá tour tăng

Do vậy, trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này, các yếu tố chính ảnh hưởng đến giá tour du lịch trong nước bao gồm: quy mô công ty, quy mô khách sạn, phương tiện di chuyển, số ngày du lịch

và quãng đường di chuyển trong tour Ngoài những yếu tố trên, giá tour còn chịu tác động bởi một số yếu tố khác như: mùa du lịch, chương trình khuyến mãi, chính sách giá của công ty du lịch, Việcphân tích đầy đủ các yếu tố này sẽ giúp du khách lựa chọn được tour du lịch phù hợp với nhu cầu và khả năng tài chính của bản thân

1.4 Đề xuất mô hình

GIA=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiβ1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiKS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiN+ β6QD + eiQD + ei

Trong đó:

GIA: giá của một tour du lịch (triệu đồng)

CTY: Qui mô công ty du lịch (0: Quy mô nhỏ và vừa, 1: Quy mô lớn) KS: Quy mô khách sạn trong tour du lịch (2: Khách sạn 2 sao, 3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei:

Khách sạn 3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei sao, 4: Khách sạn 4 sao)

PT: Phương tiện di chuyển (0: Không đi máy bay, 1: Có đi máy bay)

N: Số ngày du lịch

QD: Quãng đường di chuyển trong tour (km)

1.5 Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề tài.

Nhóm đã tiến hành thu thập thông tin và số liệu của hàng loạt các Website về lữ hành tại Việt Nam như: www.viettravel.com, www.dulichviet.com, www.fiditour.com … Sau đó nhóm tiến hành sàng lọc lại số liệu, tiến hành chạy hồi quy, kiểm định sự đa cộng tuyến giữa các biến và phương sai thay đổi trên mẫu mà nhóm đã thu thập được

1.6 Bảng số liệu thống kê (có file excel riêng)

CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT CƠ SỞ 2.1 Lý thuyết về phân tích hồi quy

2.1.1 Mô hình hồi quy nhiều biến

Y i=β1+β2X 2i+β3X 3 i+…+β k X ki+Ui(1)

Trong đó:

 Y i là giá trị biến phụ thuộc Y

 β1 là hệ số chặn

 β j là hệ số góc của biến giải thích (j= ´ 2 , k)

 U i là sai số ngẫu nhiên

Mô hình hồi quy mẫu xây dựng dựa trên mẫu ngẫu nhiên kích thướcn:{(Y i , X 2 i , X 3 i , … , X ki),i= ´ 1 , n}

^

Y i= ^β1+ ^β2X 2i+ ^β3X 3 i ,… , ^β k X ki(2)

Trong đó:

 Y^i là ước lượng của Y i hoặc E(Y / X ji), i= ´ 1 , n

 ^β j là ước lượng của các hệ số hồi quy tổng thể (j= ´ 1 n)

Thì MHHQ tổng thể (1) có thể biểu diễn dưới dạng ma trận: Y = Xβ+U

Tương tự, nếu ta kí hiệu: Y =^

2.1.2 Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy

a) Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy

Từ giả thiết (5N+ β6QD + ei), ta có: , ta có ^β j ∼ N ( β j , Var( ^β j ) ) , nên

b) Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy

Với mức ý nghĩa α cho trước cần kiểm định giả thuyết

Nếu H0 đúng thì F F (k −1, n−k )và miền bác bỏ

W α =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei {f tn :f tn>f α(k−1, n−k)}

2.1.4 Phân tích hồi quy và dự báo

a) Dự báo giá trị trung bình

Với độ tin cậy γ=1−α cần dự báo E(Y / X0).

Ước lượng điểm của E(Y / X0)là :

b) Dự báo giá trị cá biệt

Với độ tin cậy γ=1−α cần dự báo giá trị Y =Y0 khi X =X0

Ước lượng điểm của Y0 là :

Var(Y0− ^Y0)=Var(Y^0)+σ2→ se(Y0− ^Y0)=√Var(Y0− ^Y0)

2.2 Các khuyết tật của mô hình

2.2.1 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Khi giả thiết Var(Ui)=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiσ2∀i bị vi phạm, tức là Var(Ui) =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei σ² i và tồn tạii≠j sao cho σ² i =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiσ² j

2.2.2 Tự tương quan

Hiện tượng tự tương qua nxảy ra khi tồn tại i=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eij sao cho

cov(Ui,Uj)=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiE(Ui,Uj)=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei0

1 Nếu Ut=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiρUt−1+εt

▶ ρ:hệ số tự tương quan bậc 1 (hay hệ số tự hồi quy bậc1)

▶ εt :nhiễu ngẫu nhiên thỏa mãn mọi giả thiết của MHHQTT cổ điển

Ta nói Ut tuân theo lược đồ tự hồi quy bậc 1, kí hiệu AR(1)

2 Nếu Ut=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiρ1Ut−1+ρ2Ut−2+···+ρpUt−p+εt

▶ ρj :hệsốtựtươngquanbậcj(j=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei1,p)

▶ εt :nhiễu ngẫu nhiên thỏa mãn mọi giả thiết của MHHQTT cổ điển Ta nói Ut tuân theo lược đồ tự hồiquy bậc p, kí hiệu AR(p)

2.2.3 Đa cộng tuyến

Xét MHHQTT cổ điển nhiều biến

Yi=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiβ1+β2X2i+β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiX3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eii+···+βkXki+Ui Hiện tượng đa cộng tuyến toàn phần xảy ra giữa các biến giải thíchX2,X3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei, ,Xk nếu

tồn tại λ2,λ3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei, ,λk không đồng thời bằng 0 sao cho

λ2X2i+λ3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiX3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eii+···+λkXki=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei0, ∀i Hiện tượng đa cộng tuyến không toàn phần (đa cộngtuyến )xảy ra giữa các biến giải

Thích X2,X3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei, ,Xk nếu tồn tạiλ2,λ3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei ,λk không đồng thời bằng 0 sao cho

λ2X2i+λ3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiX3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eii+···+λkXki+vi=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei0, ∀i trong đó vi là nhiễu ngẫu nhiên

CHƯƠNG 3: TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1 Xây dựng mô hình hồi quy mẫu và nêu ý nghĩa của các kết quả đạt được

Ước lượng mô hình hồi quy bằng Eviews ta có bảng kết quả sau :

- Phương trình hồi quy gốc:

GIA =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei - 2.25N+ β6QD + ei94 + 0.3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei082CTY + 0.3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei147KS + 2.2223KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiPT + 1.0405N+ β6QD + eiN + 0.0006QD + eiQD + ei

- Ý nghĩa của các hệ số hồi quy

+ β1: Khi các yếu tố khác bằng 0 thì giá tour trung bình là -2.25N+ β6QD + ei94 triệu đồng

+ β2: Công ty du lịch quy mô lớn có giá tour cao hơn các công ty qui mô vửa và nhỏ là 0.3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei082 triệu đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)

+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei: Khi khách sạn tăng (giảm) 1 sao thì giá tour tăng (giảm) 0.3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei147 triệu đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)

+ β4: Tour có sử dụng phương tiện máy bay thì giá tour cao hơn các tour không sử dụng là 2.2223KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei triệu đồng

+ β5N+ β6QD + ei: Khi số ngày du lịch trong tour tăng (giảm) 1 ngày thì giá tour tăng (giảm)

1.0405N+ β6QD + ei triệu đồng

+ β6QD + ei: Khi quãng đường di chuyển trong tour tăng (giảm) 1 km thì giá tour tăng (giảm) 0.0006QD + ei triệu đồng

3.2 Giải bài toán ước lượng hệ số hồi quy và bài toán kiểm định sự phụ thuộc

- Với độ tin cậy 95N+ β6QD + ei%, hãy ước lượng khoảng tin cậy của β2, β3?

Bước 1: Chạy mô hình hồi quy trên Eview ta được kết quả sau:

Bước 2: Từ cửa sổ Equation, chọn View > Coefficient

Diagnostics > Confidence Intervals

Sau khi thực hiện các bước trên, ta được kết quả sau:

Từ kết quả chạy được trên Eview ta kết luận:

Với độ tin cậy 95N+ β6QD + ei%, β2∈ (−0,150810 ;0,767203) , β3∈(−0,061387 ;0,690686 )

+ Với mức ý nghĩa α =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 5N+ β6QD + ei%, kiểm định giả thuyết: quy mô khách sạnkhông ảnh hưởng đến giá bán vé tour du lịch trong nước?

+ Với mức ý nghĩa α =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 5N+ β6QD + ei%, kiểm định giả thuyết: cả hai yếu tố quy

mô công ty du lịch và quy mô khách sạn đều không ảnh hưởng đến giá bán vé tour du lịch trong nước?

Kết luận: với mức ý nghĩa α =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 5N+ β6QD + ei%, ta có thể nói rằng quy mô công

ty du lịch va quy mô khách sạn đều ảnh hưởng đến giá bán vé tour

du lịch

3.3 Giải bài toán dự báo giá trị trung bình, giá trị cá biệt Bài toán 3: Với độ tin cậy 95N+ β6QD + ei%, dự báo giá vé tour du lịch trong

nước ( giá trị trung bình và giá trị cá biệt) nếu biết quy mô công ty

du lịch lớn, khách sạn là 3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei sao, số ngày du lịch là 5N+ β6QD + ei, phương tiện là không đi máy bay và quãng đường là 5N+ β6QD + ei000 km?

Bước 1: Thay đổi kích thước mẫu.

Từ cửa sổ Wordfile chọn Proc > Structure/ Resize Current Page > Obsevations > đổi 6QD + ei9 thành 70.

Nhấp chuột trái vào các biến độc lập và phụ thuộc, nhấp chuột phải

> chọn Open > as Group.

Chỉnh sửa ô 70 của cột CTY=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei1, KS=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei, N=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei5N+ β6QD + ei, PT=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei0 và QD =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 5N+ β6QD + ei000

Bước 2: Tính Y^0=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei Y db; se(Y0)=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei se1; se(Y^0)=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei se2

Tạo GIAdb, se1, se2:

Bước 3: Tìm khoảng dự báo

Tạo canduoitrungbinh, cantrentrungbinh, canduoicabiet, cantrencabiet:

Sau khi chạy Eview, ta được bảng kết quả sau:

Dựa vào bảng ta có thể kết luận rằng:

=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei> Với độ tin cậy 95N+ β6QD + ei%, dự báo giá trị trung bình giá vé tour du lịch trong nước nếu biết quy mô công ty du lịch lớn, khách sạn là 3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei sao,

số ngày du lịch là 5N+ β6QD + ei, phương tiện là không đi máy bay và quãng đường là 5N+ β6QD + ei000 km là khoảng từ 5N+ β6QD + ei,417895N+ β6QD + ei triệu đồng đến 8,6QD + ei46QD + ei102 triệu đồng

=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei> Với độ tin cậy 95N+ β6QD + ei%, dự báo giá trị cá biệt giá vé tour du lịch trong nước nếu biết quy mô công ty du lịch lớn, khách sạn là 3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei sao,

số ngày du lịch là 5N+ β6QD + ei, phương tiện là không đi máy bay và quãng đường là 5N+ β6QD + ei000 km là khoảng từ 4,5N+ β6QD + ei883KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei71 triệu đồng đến 9,475N+ β6QD + ei6QD + ei26QD + ei

triệu đồng.

3.4 Phát hiện và khắc phục ít nhát 1 khuyết tật

Kiểm tra phương sai thay đổi bằng kiểm định White.

Mô hình hồi quy gốc:

GIA =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei - 2.25N+ β6QD + ei94 + 0.3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei082CTY + 0.3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei147KS + 2.2223KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + eiPT + 1.0405N+ β6QD + eiN + 0.0006QD + eiQD + ei

Khắc phục phương sai thay đổi

Sử dụng phương pháp chia 2 vế của mô hình gốc cho √QD

Mô hình hồi quy mới:

GIA/SQR(QD) =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei - 0.116QD + ei1 + 0.203KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei8CTY/SQR(QD) +

0.3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei929KS/SQR(QD) + 2.5N+ β6QD + ei3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei42PT/SQR(QD) + 0.9781N/SQR(QD) + 0.0018QD/SQR(QD) + ei

Kiểm định sự phù hợp của mô hình mới:

Giả thiết: H0: R2=β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 0

H1: R2≠ 0 (với độ tin cậy 95N+ β6QD + ei%)

Dựa vào bảng Eviews ta thấy Prob (F) =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 0.0000 < =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 0.05N+ β6QD + ei

⇒ Bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận: các biến đưa vào mô hình phù hợp với độ tin cậy 95N+ β6QD + ei% Kiểm định phương sai thay đổi của mô hình mới bằng phương pháp White:

Giả thiết: H0: phương sai không đổi

H1: phương sai thay đổi (với độ tin cậy 95N+ β6QD + ei%)

Dựa vào bảng Eviews, ta thấy Pro Chi - Square =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 0.05N+ β6QD + ei43KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei > =β1+ β2CTY+ β3KS+ β4PT+ β5N+ β6QD + ei 0.05N+ β6QD + ei

⇒ Chấp nhận H0

Kết luận: mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.

➡ Mô hình đã được khắc phục phương sai thay đổi