nguyendinhvinhyk
New Member
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 Khảo sát nhu cầu chi tiêu du lịch trong dịp Lễ của giới công nhân viên chức này được chia thành 3 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
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
& &
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 tui 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 dep...
Download miễn phí 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 Khảo sát nhu cầu chi tiêu du lịch trong dịp Lễ của giới công nhân viên chức này được chia thành 3 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
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
&& &
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 tui 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 dep...