Đề tài Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu du lịch trong các dịp lễ của công nhân viên chức

& & & ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU MÔN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHI TIÊU DU LỊCH TRONG CÁC DỊP LỄ CỦA CÔNG NHÂN VIÊN CHỨC ——------–– LỜI MỞ ĐẦU Đề tài Khảo sát nhu cầu chi tiêu du lịch trong dịp Lễ của giới công nhân viên chức này được chia thành 5 chương : Chương 1: Lý do chọn đề tài. Trang: 02 Chương 2: Thu thập dữ liệu Trang: 04 Chương 3: Kiểm định giả thiết thống kê- khắc phục khuyết tật Trang: 06  Chương 1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Du lịch là 1 trong những nhu cầu giải trí không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, đặc biệt là cán bộ công nhân viên –những người luôn bận rộn với công việc. Việc khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu chi tiêu du lịch trong dịp lễ (như thu nhập, số ngày du lịch và độ tuổi,..) sẽ tạo điều kiện cho chúng ta có cái nhìn khách quan về các vấn đề chi tiêu cho các chuyến du lịch để từ đó có những quyết định, chọn lọc đúng đắn cho chính bản thân. Đề tài này chúng tôi đã thực hiện khảo sát trên 30 công nhân viên chức đã có những chuyến du lịch trong dịp lễ 30-4-2008 của 2 đơn vị: Ngân hàng Nno & PTNT Hà Tây, Ngân Hàng Công Thương Hà Tây. Thời gian thực hiện đề tài từ: 19-5-2008 đến nay. Chương 2 cƠ SỞ LÝ LUẬN Ø Mô hình mà nhóm xây dựng đó là: CTDLi = b1 + b2 TNi + b3DAYi + b4AGEi + Ui Trong đó: CTDL: số tiền đã chi tiêu cho chuyến du lịch TN: thu nhập bình quân của thành viên khảo sát DAY: số ngày đi du lịch AGE: số tuổi của thành viên khảo sát Ø Dự kiến dấu: b2 sẽ mang dấu “+“ vì khi người có thu nhập càng cao thì càng có nhu cầu chi tiêu nhiều cho du lịch b 3 sẽ mang dấu “+“ vì số ngày đi du lịch các nhiều thì chi phí cho du lịch càng tăng. b 4 sẽ mang dấu “-” vì khi càng lớn tuổi thì nhu cầu chi tiêu cho du lịch càng ít đi. Chương 3 THU THẬP DỮ LIỆU Ø Số liệu thu thập là được thực hiện hơn 30 thành viên của đơn vị : + Ngân hàng Nno & PTNT Hà Tây Địa chỉ : Số 39 Tô hiệu- TP Hà Đông- Hà Tây + Ngân hàng Công thương Hà Tây Địa chỉ : Số 262 Quang Trung- Hà Đông- Hà Tây Dữ liệu thu thập: No. Chi tiêu nghỉ lễ 30/04-01/05 Thu nhập Độ tuổi Số ngày nghỉ di du lich 1 1200 6000 22 1 2 500 3000 43 1 3 800 3500 23 2 4 2000 9000 23 2 5 700 4200 24 2 6 900 4700 25 2 7 400 2500 45 2 8 600 3000 23 2 9 3000 7000 43 2 10 900 5000 51 3 11 2000 15000 54 3 12 5000 16000 52 3 13 2500 4500 34 3 14 1200 3900 28 3 15 2500 7000 39 3 16 3000 9000 43 4 17 2500 5500 27 4 18 2800 6000 33 4 19 2200 4000 43 4 20 3100 5000 23 4 21 3500 6000 45 5 22 4500 10000 67 5 23 4000 8000 31 5 24 3500 6000 23 5 25 4500 7000 43 6 26 5000 7000 29 6 27 3500 5000 47 6 28 8200 15000 53 7 29 5100 6000 23 7 30 6000 10000 25 7 Chương 4 ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH 4.1 ƯỚC LƯỢNG Mô hình ước lượng của mẫu : Ta có KQ Eviews (MHA) Dependent Variable: CTDL Method: Least Squares Date: 05/23/08 Time: 09:52 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -1253.771 436.7146 -2.870915 0.0080 TN 0.234646 0.042119 5.570980 0.0000 AGE -8.054245 11.36635 -0.708604 0.4849 DAY 744.4518 73.58497 10.11690 0.0000 R-squared 0.885868     Mean dependent var 2853.333 Adjusted R-squared 0.872699     S.D. dependent var 1872.622 S.E. of regression 668.1375     Akaike info criterion 15.97043 Sum squared resid 11606599     Schwarz criterion 16.15726 Log likelihood -235.5565     F-statistic 67.26891 Durbin-Watson stat 2.233969     Prob(F-statistic) 0.000000 Dựa vào KQ ta có : CTDL = -1253.771 + 0.234646 TN + 744.4518 DAY - 8.054245 AGE Se(β^i) (436.7146) (0.042119) (73.58497) (11.36635) Dấu của mô hình sau khi khảo sát giống với dấu dự kiến ban đầu, bởi vì độ tuổi càng cao nhu cầu đi di du lịch càng ít nên chi phí đi du lịch càng thấp Dựa vào các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu, ta xây dựng các mô hình sau: + Mô hình A: CTDL = β1^+ β2^TN +β3^DAY + β4 ^AGE + Mô hình B: CTDL = β1^+ β2^TN +β3^DAY + Mô hình C: CTDL = β1^+ β2^TN Mô hình B: Dependent Variable: CTDL Method: Least Squares Date: 05/23/08 Time: 03:23 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C -1456.753 326.5892 -4.460504 0.0001 TN 0.221275 0.037307 5.931133 0.0000 DAY 745.1919 72.89601 10.22267 0.0000 R-squared 0.883664     Mean dependent var 2853.333 Adjusted R-squared 0.875047     S.D. dependent var 1872.622 S.E. of regression 661.9486     Akaike info criterion 15.92289 Sum squared resid 11830749     Schwarz criterion 16.06301 Log likelihood -235.8434     F-statistic 102.5432 Durbin-Watson stat 2.214175     Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình C: Dependent Variable: CTDL Method: Least Squares Date: 05/23/08 Time: 03:23 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 464.6106 578.8149 0.802693 0.4289 TN 0.351627 0.075982 4.627798 0.0001 R-squared 0.433388     Mean dependent var 2853.333 Adjusted R-squared 0.413152     S.D. dependent var 1872.622 S.E. of regression 1434.541     Akaike info criterion 17.43942 Sum squared resid 57621443     Schwarz criterion 17.53283 Log likelihood -259.5913     F-statistic 21.41651 Durbin-Watson stat 0.423959     Prob(F-statistic) 0.000077 Ta thu được kết quả cho như bảng sau: Biến Số Mô hình A Mô hình B Mô hình C Hằng số -1253.771 -1456.753 464.6106 TN 0.234646 0.22127 0.351627 DAY 744.4518 745.1919 AGE -8.054245 R2 0.885868 0.883664 0.433388 0.872699 0.875047* 0.413152 4.2 KIỂM ĐỊNH VỀ MẶT THỐNG KÊ: Kiểm tra và khắc phục khuyết tật của mô hình: Đa cộng tuyến: Xét PRF mô hình A: : CTDLi = b1 + b2 TNi + b3DAYi + b4AGEi + Ui SRF thấy age có P-value = 0.4849 > 0,05 ; t = -0.708604 rất nhỏ còn R2=0.885868> 0,8 nên mô hình có dấu hiệu của đa cộng tuyến. Vì vậy ta hồi qui mô hình D: TNi = b1 + b2DAYi + b3AGEi Dependent Variable:TN Method: Least Squares Date: 05/22/08 Time: 11:49 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 372.4634 1994.132 0.186780 0.8532 AGE 120.8962 46.43149 2.603754 0.0148 DAY 544.9081 319.4491 1.705774 0.0995 R-squared 0.294074     Mean dependent var 6793.333 Adjusted R-squared 0.241783     S.D. dependent var 3505.949 S.E. of regression 3052.828     Akaike info criterion 18.98016 Sum squared resid 2.52E+08     Schwarz criterion 19.12028 Log likelihood -281.7025     F-statistic 5.623818 Durbin-Watson stat 2.001367     Prob(F-statistic) 0.009083 Nhìn mô hình D ta thấy có sự phụ thuộc giữa TN và AGE nên mô hình A có đa cộng tuyến. Khắc phục: Ta bỏ biến AGE & hồi qui lần lượt các mô hình A, B, C như trên thu được các giá trị tuơng ứng.So sánh mô hình A và mh B thấy khi cho thêm biến AGE vào mô hình B thì giảm nên AGE là biến không cần thiết trong mô hình A. Vậy mô hình B đã khắc phục đuợc khuyết tật đa cộng tuyến trong mô hình A. Phương sai sai số thay đổi: Ta tiếp tục xem xét mô hình B Thực hiện kiểm định White để xem xét khuyết tật phương sai của sai số ngẫu nhiên White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.979205     Probability 0.031310 Obs*R-squared 11.48911     Probability 0.042500 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/23/08 Time: 11:44 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 241417.1 905839.0 0.266512 0.7921 TN 5.642902 214.3079 0.026331 0.9792 TN^2 0.012303 0.011545 1.065654 0.2972 TN*DAY -22.35652 28.50341 -0.784346 0.4405 DAY -47984.81 395388.3 -0.121361 0.9044 DAY^2 11554.53 54881.70 0.210535 0.8350 R-squared 0.382970     Mean dependent var 394358.3 Adjusted R-squared 0.254423     S.D. dependent var 877296.5 S.E. of regression 757517.7     Akaike info criterion 30.09034 Sum squared resid 1.38E+13     Schwarz criterion 30.37058 Log likelihood -445.3551     F-statistic 2.979205 Durbin-Watson stat 2.234247     Prob(F-statistic) 0.031310 Từ kết quả thu được ta thấy giá trị P-value của F-stat trong mô hình là 0.031310 < 0,05 và giá trị p-value của Obs*R-squared=0.042500 nên các phần dư có sự phụ thuộc vào các biến thu nhập và ngày.Vây mô hình B có khuyết tật phương sai sai số thay đổi. Kiểm tra hiện tuợng tự tương quan: Từ hồi qui mô hình B ta có giá trị Durbin-Watson stat: 2.214175 nên d=2.214175 với n= 30, k’=2 tra bảng Durbin-Watson ta đc: du=1,567, dl=1,281 suy ra: du < d< 4- du vậy mô hìnhkhông có hiện tuợng tự tuơng quan. Kiểm tra sót biến: Tiến hành kiểm đinh Ramsey cho mô hình B ta thu đuợc kết quả như sau: Ramsey RESET Test: F-statistic 2.454838     Probability 0.106317 Log likelihood ratio 5.379187     Probability 0.067909 Test Equation: Dependent Variable: CTDL Method: Least Squares Date: 05/23/08 Time: 15:42 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   DAY 734.9811 400.2199 1.836443 0.0782 C -1168.116 1166.485 -1.001399 0.3262 TN 0.205851 0.120450 1.709012 0.0998 FITTED^2 -7.51E-05 0.000176 -0.427560 0.6726 FITTED^3 1.36E-08 1.64E-08 0.830494 0.4141 R-squared 0.902761     Mean dependent var 2853.333 Adjusted R-squared 0.887202     S.D. dependent var 1872.622 S.E. of regression 628.9270     Akaike info criterion 15.87692 Sum squared resid 9888731.     Schwarz criterion 16.11045 Log likelihood -233.1538     F-statistic 58.02434 Durbin-Watson stat 2.257742     Prob(F-statistic) 0.000000 Ta có: F-statistic P-value = 0.106317 > 0,05 không có hiện tượng bỏ sót biến. PHỤ LỤC Đồ thị Scatter: