Dự báo doanh thu dịch vụ du lịch và lượng khách du lịch của ngành du lịch tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu

Đề tài: Dự báo doanh thu dịch vụ du lịch và lượng khách du lịch của ngành du lịch tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu

[— ——— —————— ——— -———

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

KHOA KINH TE PHAT TRIEN

LOI CANON Coe xin chin thank gdé lit chin on thay Koa la gibe

vién hicéng dn thee tdi của (ôc, théiy hi giciyo he toc rat

nhiédu dé hein thank bad Wét nay va da rat théng cdim

cÁe tác Côc cứng chain thank g6é lee chin cn anh ey,

ngucdt luén lubn dong tiêu va gitiya he tbé nhding lic kbs

khédn nhdt, hse ude tét, anh la mot ngese thay rat ding kink trong b3¢ vi téc luén hee tập chược tất nhcée tt anh

Duy Ken lic nae hét, téé chan thank gdé lee clin cn dén thay Tad la gche wén chéd nhigmn của tei, thay dã

trayén dat che tec tat nhcéu kink nghiémn trong gud tink hve ti (Bin canh db, tbc xin góc đờc cảm cu cđiếu tất cả

egy thay cé da gicdng day téc trong sudt gud trink Age téyp

Guha trecdng-

Wa sae citing, tbe xin góc lee chun on dén che ban ha

girs hE téd trong suet hE gian hodn thank bac Wet cing nhue clic ban dai yiciyo hE tộc trong thee gian thee thy tad

(22ROT

Bd GIAO DUC VA EAO TAO

TRUONG CH KINH Te TP.HOM

EN

THU Vik

4A |ly!3

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DAN

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN

cHƯơNG! — ốiđÌiiRUTỔNồGŨR

L Giới thiệu

Il Sự cần thiết cho dự báo

I Mội số định nghĩa

II Các phương pháp đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo

HI Phương pháp dự báo kinh tế lượng

IV Phương pháp dự báo phân tích mô hình

V _ Mô hình hóa xu thế bằng phân tích hồi quy

CHƯƠNGII HIỆN TRẠNG DU LỊCH TỈNH BÀ RỊA-VŨNG TAU

I Khách du lịch trong.nước đến Bà Rịa-Vũng Tàu ©

II Khách du lịch Quốc tế đến Bà Rịa-Vũng Tàu

II Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng du lịch

IV Kết luận

CHƯƠNG IV DỰ BÁO DOANH THU DỊCH VỤ DU LỊCH VÀ

LƯỢNG KHÁCH DU LỊCH TỈNH BÀ RỊA-VŨNG TAU

MUC LUC CAC BANG

Két qua héi quy Doanh thu dịch vụ du lịch (mô hình kinh tế lượng)

Phân tích Doanh thu dịch vụ du lịch (mô hình cộng tính)

Kiểm định tính mùa vụ Doanh thu dịch vụ du lịch (mô hình cộng tính)

Phân tích Doanh thu dịch vụ du lịch (mô hình nhân tính)

Kiểm định tính mùa vụ Doanh thu dịch vụ du lịch (mô hình nhân

Thống kê dự báo Doanh thu dịch vụ du lịch

Dự báo Doanh thu dịch vụ du lịch của tỉnh BR-VT

Kết quả phân tích hổi quy Lượng khách nội địa (mô hình kinh tế

lượng)

Phân tích Lượng khách (mô hình cộng tính)

Kiểm định tính mùa vụ Lượng khách trong nước (mô hình cộng

tính)

Phân tích Lượng khách nội địa (mô hình nhân tính)

Kiểm định tính mùa vụ Lượng khách nội địa (mô hình nhân tính)

Kết quả phân tích hồi quy Lượng khách nội địa (dạng tuyến tính)

Thống kê dự báo Lượng khách nội địa (các mô hình đường cong)

Đánh giá thống kê dự báo Lượng khách nội địa (dạng mô hình xu

thế)

Dự báo Lượng khách nội địa của tỉnh BR-VT

Kết quả phân tích hổi quy Lượng khách nội địa (mô hình kinh tế

lượng)

Phân tích Lượng khách quốc tế (mô hình cộng tính)

Kiểm định tính mùa vụ Lượng khách quốc tế (mô hình cộng tính)

Phân tích Lượng khách quốc tế (mô hình nhân tính)

Kiểm định tính mùa vụ Lượng khách quốc tế (mô hình nhân tính)

Các chỉ tiêu thống kê dự báo Lượng khách quốc tế (mô hình phân

Lượng khách nội địa theo nơi đến

Lượng khách nội địa theo số ngày lưu lại

Cơ cấu chỉ tiêu trung bình của một du khách cho chuyến đi

Lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam

Lượng du khách nước ngoài đến BR-VT chia theo mục đích

Lượng du khách nội địa theo phương tiện vận chuyển

Lượng khách nội địa chia theo nơi ở tại BR-VT

Doanh thu ngành Du lịch tinh BR-VT

Dự báo Doanh thu dịch vụ du lịch giai đoạn ước lượng

Dự báo Lượng khách nội địa giai đoạn ước lượng

Lượng khách quốc tế sau khi tách yếu tố mùa (mô hình phân tích)

Dự báo Lượng khách quốc tế giai đoạn ước lượng (mô hình cộng

TÓM TẮT

Ngành Du lịch tỉnh Bà -Rịa-Vũng Tàu ngày nay đã có nhiều đổi mới và đóng góp đáng kể vào sự nghiệp phát triển chung của cả nước Tuy nhiên quá

trình phát triển của ngành Du lịch Tỉnh đã bộc lộ nhiều khuyết điểm trong

công tác quy hoạch, trong đó, công tác dự báo giữ vai trò quan trọng Với đữ

liệu được thu thập theo quý từ năm 1998 đến năm 2003, bài viết này nhằm đưa

ra một mô hình dự báo thích hợp về doanh thu dịch vụ du lịch và lượng khách

du lịch của ngành Du lịch Tỉnh đến năm 2005 thông qua phương pháp dự báo

phân tích mô hình, phương pháp kinh tế lượng và mô hình hóa xu thế bằng phân tích hồi quy Kết quả dự báo cho thấy lượng khách du lịch và doanh thu dịch vụ du lịch của Tỉnh sẽ tiếp tục tăng đến năm 2005 Tuy nhiên, lượng

khách du lịch nội địa và doanh thu dịch vụ du lịch của Tỉnh là các chuỗi thời

gian không có yếu tố mùa, trong khi đó, yếu tố mùa của lượng khách quốc tế lại biểu hiện tương đối rõ Sau khi phân tích yếu tố mùa của đối tượng dự báo,

đã cho thấy nhiều khuyết điểm của ngành Du lịch Tỉnh Bên cạnh sự phân tích

về yếu tố mùa vụ, bài viết này cũng đưa ra một số kiến nghị nhằm khắc phục

thực trạng du lịch chung của Tỉnh hiện nay

CHUONG I

GIGI THIEU TONG QUAT

L Giới thiệu

Phát triển du lịch đang là xu hướng của nhiều quốc gia bởi đây là dịch

vụ tổng hợp nhanh chóng đem lại lợi ích kinh tế - xã hội hết sức cụ thể cho quốc kế dân sinh (Nguyễn Thị Kim Oanh, 2004) Xu hướng này thúc đẩy trình

độ tổ chức du lịch, phương thức tổ chức vận chuyển hành khách cũng như những điều kiện sẵn có tại mỗi quốc gia phải tự thay đổi một cách tích cực Khối lượng thông tin khổng lỗ luôn được cập nhật qua các phương tiện truyền thông hiện đại đã làm gia tăng nhu cầu du lịch, dẫn đến chất lượng phục vụ tại mỗi mức giá cạnh tranh phải được cải thiện tốt hơn Một nhà doanh nghiệp du lịch năng động phải biết khai thác hiệu quả khối lượng thông tin sắn có để

phục vụ cho chính mình (Cho, 2000)

Dự báo giữ vai trò quan trọng trong công tác hoạch định du lịch (Cho, 2000) Ngày nay, tất cả những cơ quan chính phủ, những tổ chức phi lợi nhuận cũng như những công ty trong lĩnh vực kinh doanh và các cá nhân riêng lẻ đều

có nhu cầu dự báo những sự kiện tương lai nhằm phục vụ cho công tác kế

hoạch hóa phát triển kinh tế và kinh doanh (Nguyễn Trọng Hoài, 2001) Để

xúc tiến một dự án với những ràng buộc ngân sách nhất định hay đưa ra các `

chính sách thích hợp đòi hỏi phẩi có sự đánh giá hợp lý về tương lai lẫn hiện tại dựa trên khối lượng thông tin sẵn có Hiện nay, có rất nhiều kĩ thuật dự báo

được áp dụng như mô hình ANN (Artificial Neural Network) của Elman

(Elman, 1990), mô hình ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving

Average), mô hình hóa xu thế bằng phân tích hổi quy, kĩ thuật san bằng hàm

mũ và kĩ thuật dự báo phân tích Theo các nhà phân tích, mô hình ANN và kĩ

thuật san bằng hàm mũ là hai cách tiếp cận dự báo được sử dụng phổ biến nhất

hiện nay (Cho, 2000) Tuy nhiên, phạm vi của bài viết này chỉ sử dụng kĩ thuật

dự báo phân tích, phương pháp dự báo kinh tế lượng và mô hình hóa xu thế

bằng phân tích hổi quy để dự báo doanh thu dịch vụ du lịch và lượng khách du

lịch của ngành Du lịch tỉnh Bà Rịa-Vũng Tàu, Việt Nam

H Sự cần thiết cho dự báo

Theo ông Francesco Fragialli - Tổng thư ký Tổ chức Du lịch thế giới

(World Tourim Organisation-WTO) - Năm 2003 là một năm nhiều khó khăn,

nhất là khi chúng ta nhắc lại sự thành công của năm 2002 với hơn 700 triệu lượt khách du lịch quốc tế Tuy nhiên, trong năm 2003, lượt khách du lịch quốc

tế đạt 694 triệu lượt khách, chỉ giảm 1,2% so với năm 2002 Ngành công

nghiệp không khói ở các nước Châu Á - Thái Bình Dương đã trở thành động

lực của ngành Du lịch thế giới từ hơn ba năm trước Vì vậy, nguyên nhân suy

giảm của ngành Du lịch thế giới trong năm 2003, một phần do chiến tranh lrắc,

phần lớn do đại dịch SARS tác động nghiêm trong dén nganh du lich Chau A -

lam suy gidm 9% lugng khách quốc tế tương ứng khoảng 12 triệu lượt khách

Việt Nam, nằm ở vị trí trung tâm khu vực Đông Nam Á, với 3260 km

đường bờ biển, là một ví dụ tiêu biểu về phát triển du lịch trong một nên kinh

tế chuyển đổi (Frank M.Go và các tác giả khác, 1997) Nếu như năm 1998, du

lịch bắt đầu hồi phục sau cuộc khủng hoảng tài chính tiền tệ thì sang năm

_2003, chiến tranh lrắc, nạn khủng bố quốc tế rồi địch SARS đã tạo nên một cú:

sốc đối với ngành Du lịch và ngành Hàng không Tuy nhiên, ước cả năm 2003,

lượng khách quốc tế đạt 2,2 triệu lượt, giảm 0,4 triệu, bằng 84,6% so với năm

2002, khách du lịch nội địa đạt 13 triệu lượt; thu nhập du lịch đạt khoảng

20.000 tỉ đồng, bằng §7% so với năm 2002 (Thời báo kinh tế Việt Nam, số 10 -

Là một cực của tam giác tăng trưởng kinh tế trọng điểm phía Nam Việt

Nam, tỉnh Bà Rịa-Vũng Tàu (BR-VT) có vị trí địa lý thuận lợi, khí hậu ôn hòa

để phát triển du lịch Tiểm năng du lịch của BR-VT khá phong phú và đa dạng,

bao gồm cả tài nguyên thiên nhiên và giá trị nhân văn Quy hoạch tổng thể

phát triển Du lịch Việt Nam xác định BR-VT là một trong những khu vực trọng

điểm ưu tiên phát triển du lịch trong cả nước, một địa bàn du lịch có vị trí quan

trọng đặc biệt trong hệ thống tuyến điểm du lịch Nam Trung Bộ - Nam Bộ nói

riêng và của cả nước Những năm qua, du lịch BR-VT giữ vai trò là một trung

tâm nghỉ dưỡng cuối tuần lớn nhất vùng Đông Nam Bộ, hằng năm thu hút trên

3 triệu lượt khách du lịch đến tắm biển và tham quan (www.vietnam-

tourism.com) Trong những năm gần đây, đặc biệt là từ năm 1990, ngành Du

lịch Tỉnh đã có những chuyển biến đáng kể, thể hiện qua số lượng khách du

lịch, doanh thu du lịch và ngày càng khẳng định được vị trí của ngành trong cơ

cấu kinh tế của Tỉnh (Báo cáo tổng hợp, 1995) Tính đến cuối năm 2003, tổng

số dự án đâu tư du lịch của các thành phần kinh tế đã được thỏa thuận địa điểm _

là 55 dự án với tổng số vốn đăng kí đầu tư là 3064,77 tỉ đồng Trong năm 2003,

Tỉnh đã đón và phục vụ 4,7 triệu lượt khách du lịch, trong đó khoảng 172.000

lượt khách quốc tế, doanh thu du lịch đạt 716,931 tỉ đồng, lợi nhuận từ du lịch

của Tỉnh đạt 27,77 tỉ đồng (Sở Du lịch tỉnh BR-VT, 2003) Tuy nhiên, quy mô

thị trường khách của BR-VT còn nhỏ, tốc độ tăng trưởng chưa thực sự ổn định,

khả năng thích ứng chưa nhanh trước những biến động của thị trường khách

(Huỳnh Nga, 2003), nguyên nhân chủ yếu do công tác dự báo chưa tốt, dẫn đến

công tác quy hoạch còn nhiều bất cập

Bài viết này sử dụng chuỗi thời gian về doanh thu địch vụ du lịch, lượng

khách du lịch đến BR-VT được thu thập theo quý từ năm 1998 do Sở Du lịch

tỉnh BR-VT cung cấp Thông qua phương pháp dự báo kinh tế lượng, phương

pháp phân tích mô hình và phương pháp phân tích hồi quy, bài viết sẽ đóng

góp một số nhận định chung về tương lai phát triển du lịch của Tỉnh nhằm phục

vụ cho chiến lược phát triển du lịch từ nay đến năm 2005 của tỉnh BR-VT

CHƯƠNG II

CƠ SỞ LÝ LUẬN

I Một số định nghĩa

1 Chuỗithời gian

Chuỗi thời gian là tập hợp các quan sát của những đối tượng được xác

định rõ ràng, các quan sát này được thu thập một cách liên tục theo thời gian

Chuỗi thời gian có thể được phân tích thành ba bộ phận: xu thế, mùa và sự thất

thường —- Cục Thống kê Uc (www.abs gov.au)

2 Sai số 5 du báo ›

Sai số dự báo (e,) là chênh lệch giữa những giá trị thực tế (Y,) va gia tri

dự báo tương ứng (Ÿ,) Sai số dự báo càng nhỏ thì mô hình dự báo càng tốt

Thông thường, những dao động của sai số dự báo là do những hiện tương bên

ngoài mà không thể dự đoán, có nghĩa là dao động ngẫu nhiên của ey trong mỗi

thời đoạn chỉ thuần túy là dao động ngẫu nhiên quanh giá trị đự báo Ÿ;, vì vậy

tổng của sai số dự báo sẽ tiến về zero (Nguyễn Trọng Hoài, 2001)

3 Sai số dự báo ngẫu nhiên

Sai số dự báo ngẫu nhiên là tổng của những sai số dự báo, tổng sai số

này sẽ bằng không và trung bình.của nó cũng sẽ là không Thước đo tính toán

ngẫu nhiên này có thể đạt được bằng cách sử dụng phương pháp thống kê hay

phương pháp đồ thị

Il Các phương pháp đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo:

Có hai phương pháp đo lường độ chính xác dự báo là sử dụng các công

thức thống kê và sử dung dé thi

1 Công thức thống kê mô tả độ chính xác dự báo

“Theo định nghĩa thống kê, độ chính xác dự báo sẽ được đo bằng sai số

tuyệt đối và sai số tương đối với giá trị của các sai số càng nhỏ thì mô hình dự

báo càng có giá trị Các công thức này được sử dụng tương đối phổ biến nhưng

sẽ không phải là bao hàm toàn bộ các trường hợp

(a) Sai số dự báo tuyệt đối:

Sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error) - MAE:

Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (Mean Average Percent Error) — MAPE:

ki

MAPE = *y

_ Trong đó: e là sai số dự báo trong gial đoạn t;

_ Y,]à giá trị thực tế trong giai đoạn t;

n là số quan sát dự báo trong giai đoạn ước lượng

MAPE có thể sử dụng cho mọi trường hợp vì là số tương đối

(b) Sai số dự báo tương đối:

Sai số bình phương trung bình (Mean Square Error) — MSE:

MSE nên sử dụng khi tất cả những sai số dự báo tương đương

Sai số bình phương trung bình gốc (Root Mean Square Error) - RMSE:

n

Trong đó: e là sai số dự báo trong thời đoạn t;

n là số quan sát dự báo trong giai đoạn ước lượng

(c) Hệ số không ngang bằng Theil'U

Trong d6: RMSE; 14 RMSE mé hinh du bdo;

RMSEy 14 RMSE m6 hinh thé (naive model)

Day là thước đo khác về độ chính xác dự báo, thực tế, giá trị U<0.55

được đánh giá là rất tốt

2 Phương pháp đồ thị đánh giá độ chính xác dự báo

Đây là phương pháp vẽ những sai số dự báo theo thời gian Kỹ thuật dự

báo tốt nhất sẽ mô tả tất cả các bộ phận của chuỗi thời gian ngoại trừ bộ phận sai số dự báo ngẫu nhiên Nếu những sai số này dao động ngẫu nhiên theo thời

gian thì chúng ta có một dự báo tốt, ngược lại thì mô hình dự báo đã không mô

tả đúng xu hướng của dữ liệu

Vẽ giá trị thực tế và giá trị dự báo lên cùng hệ trục, nếu hai giá trị này trên đồ thị càng gần nhau thì mô hình dự báo càng chính xác.

Quan sát những bước ngoặt, một mô hình dự báo thất bại khi nó dự báo không đúng các bước ngoặt Mô hình dự báo có thể chỉ ra những bước ngoặt bằng một trong ba cách sau đây: vẽ giá trị dự báo đi trước, đi sau hay trùng khớp với thời điểm giá trị thực tế của dữ liệu (N guyễn Trọng Hoài, 2001) III Phương pháp dự báo kinh tế lượng (phương pháp dự báo hồi quy bội)

1 Mô hình hồi quy bội

Dạng tổng quát của mô hình hồi quy bội:

Y= B+ BX, + ,X„ + /8;X, + + BX, +e,

Với ÿ¿ là hệ số tự do;

B; Ú=2 j) là các hệ số hồi quy riêng

Căn cứ vào dữ liệu mẫu, mô hình dự báo được xây dựng có dạng:

Y, ,=b +b, X,, +b,X,, +b,X,.+ +b,X

Trong đó b; sẽ là tham số ước lượng cho các hệ số hồi quy Đi

Cả hai phương trình trên đây khác nhau ở sai số dự báo, điểu này xuất hiện từ các giả định và ý nghĩa thống kê:

= Ya = ELY,{ Xj] = trung bình có điểu kiện của hồi quy

" Trong đó sai số đám đông sẽ không thể quan sát trực tiếp, mà chỉ tính được

giá trị sai số ước lượng bằng công thức:

e,=Ÿ,~Ÿ,=Ÿ,—b,—b,X„ —b,X„, — —b,X

Ý nghĩa những tham số ước lượng (hệ số hồi quy ước lượng riêng) cho

các hệ số hồi quy sẽ đo mức độ ảnh hưởng tách biệt của từng biến số độc lập

đến đối tượng dự báo, hay nói khác đi, khi các nhân tố khác không đổi, một don vi Xj gia tang sé làm Y tăng bị đơn vị

2 Trình tự phân tích kinh tế lượng

(1) Nhận dạng mô hình lý thuyết

Những biến số giải thích nào sẽ được đưa vào mô hình và những biến

số giải thích này dựa trên cơ sở lý thuyết kinh tế nào

(2) Nhận dạng hình thức hàm dự báo

Các dạng hàm thường hay được các nhà dự báo vận dụng như dạng

tuyến tính, dạng tuyến tính log, dạng mô hình biến phụ thuộc có độ trễ, dạng sai phân các biến số độc lập và giải thích

(3) Thu thập dữ liệu và phân tích

= Si dụng biến giả: biến giả mô tả những ảnh hưởng không thể định lượng lên biến số phụ thuộc, biến giả sẽ có giá trị 1 và 0

se Sử dụng biến giả mùa: khi biến phụ thuộc không loại bỏ được yếu tố mùa

và hơn nữa biến phụ thuộc mô tả biến đổi mùa thì có thể phải sử dụng biến giả mùa trong phương trình hồi quy

(4) Ước lượng và kiểm định đánh giá thống kê bằng phương pháp kinh tế

lượng

"Kiểm định các giả định bình phương bé nhất thông thường

= Kiém định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

= Nhiing kết quả thống kê và kiểm định phù hợp chung bằng thống kê E

“ Lựa chọn mô hình tốt nhất từ nhiều mô hình đã xây dựng

(5) Đánh giá khả năng dự báo của mô hình cho giai đoạn lịch sử và giai đoạn

dự báo hậu nghiệm

Có những phương pháp đánh giá mô hình dự báo như sau:

» Tinh toán các chỉ tiêu và phân tích những tóm tắt thống kê dự báo cho giai

đoạn ước lượng

"- Tính toán các chỉ tiêu và phân tích những tóm tắt thống kê dự báo cho giai

đoạn hậu nghiệm

" Sử dụng phân tích giá trị thực tế của đối tượng dự báo và giá trị dự báo

thông qua phân tích trực quan bằng phương pháp đồ thị

" Sử dụng phương pháp đồ thị vẽ giá trị dự báo, giá trị thực tế và khoảng tin

cậy cho giai đoạn hậu nghiệm

IV Phương pháp dự báo phân tích mô hình

Phương pháp phân tích mô hình là một phương pháp được sử dụng rộng

rãi để xây dựng mô hình gồm các nhân tố: ngoại suy, mùa vụ và sai số với giả

thiết dữ liệu có thể được phân chia thành những bộ phận khác nhau và việc dự

báo nhận được từ mỗi bộ phận, nói một cách khác:

Y.=f(Tr,, Sn,, Ch, &) > Y= f(Tr?, Sn,” ci,” , 6°)

Với Y, là giá trị thực tế của chuỗi thời gian;

Ÿ, là giá trị dự báo vào thời đoạn t;

" Xu thé (Trend) 1a sy di chuyển lên xuống của chuỗi dữ liệu trong một thời

gian dài Xu thế thường được mô tả theo các dạng hàm thời gian như dạng

đường thẳng, dạng hàm mũ, hàm logistic, ham logarith (Hernandez, 1991)

* Tinh chat mia (Seasonal) 1a sw thay đổi của dữ liệu kết thúc trong một năm

và sau đó được lặp lại trong những năm kế tiếp với xu hướng như năm gốc

" Chu kỳ (Cycle) là sự thay đổi của đữ liệu theo một quy luật nào đó qua một

khoảng thời gian từ hai đến mười năm hoặc lâu hơn và sau khoảng thời gian

này chiều hướng vận động lại được lặp lại như trước

"Sai số (e,) là những thay đổi bất thường của chuỗi dữ liệu không thể xác

định được

Phương pháp này chủ yếu được sử dụng cho dự báo ngắn hạn với độ tin

cậy và chính xác cao Ưu điểm chính của phương pháp này là đơn giản trong

tính toán và thời gian phát sinh thấp Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp

là không dựa trên một lý thuyết thống kê và toàn bộ công việc phải được lặp

lại mỗi khi thêm một dữ liệu mới (Nguyễn Trọng Hoài, 2001)

Những mô hình chuỗi thời gian c có thể được phân thành hai loại cơ bản:

mô hình cộng tính và mô hình nhân tính Tuy nhiên, để lựa chọn mô hình phù hợp ta phải thông qua chỉ tiêu đánh giá dự báo SSE

vụ hoặc chu kỳ thì độc lập với nhân tố xu thế, vì thế cường độ của sự di chuyển

có tính mùa vụ thì không thay đổi theo thời gian

Trình tự phân tích mô hình cộng tính

" _ Tính bình quân di động trung tâm với khoảng trượt L (L là số mùa vụ trong năm), bằng cách tính này chuỗi thời gian chỉ còn lại yếu tố xu thế và chu kỳ

CMA, = Tr, + Cl,

" Lấy giá trị dữ liệu trừ đi CMA, để có chuỗi (Sn;+€,)

" Loại bỏ sai số (E,) trong (Sn¿t+e,) bằng cách tính trung bình cho mỗi mùa

" Tổng các ước lượng mùa vụ trung bình này phải bằng 0, ngược lại phải điều

chỉnh bằng cách trừ đi hằng số 6 Si, / L) từ mỗi ước lượng Sn

" Tách yếu tố mùa ra khỏi đữ liệu

» Trình bày đường hồi quy dựa trên dữ liệu đã được loại bỏ yếu tố mùa để đạt được mô hình thích hợp cho ngoại suy xu thế

2 Mô hình nhân tính

Giả thiết dữ liệu là tích của các nhân tố chuỗi thời gian

Y, = Tr, Sn, Ch, &;

Nếu những thay đổi mùa vụ, ngoại suy xu thế hoặc chu kỳ mà không có

trong dữ liệu thì giá trị của chúng được giả thiết bằng 1 Trong mô hình nhân tính, yếu tố có tính chất mùa vụ hoặc chu kỳ thì tỉ lệ với nhân tố ngoại suy xu thế và vì thế cường độ của sự dịch chuyển có tính chất mùa vụ tăng hay giảm

là phụ thuộc vào nhân tố ngoại suy xu thế

Trình tự phân tích mô hình nhân tính

" Tính bình quân di động trung tâm với khoảng trượt L (L là số mùa vu trong năm), bằng cách tính này chuỗi thời gian chỉ còn lại yếu tố xu thế và chu kỳ

CMA, = Trị.C],

« Lay gid tri dữ liệu chia cho CMA; để có chuỗi (Sn; £;)

" Loại bỏ sai số (e,) trong (Sn.e,) bằng cách tính trung bình cho mỗi mùa

s Tổng các ước lưọng mùa vụ trung bình này phải bằng L, ngược lại phải điều chỉnh bằng cách nhân với hằng số > L/Sn,) từ mỗi ước lượng Sn

" Tach yéu t6 mia ra khỏi đữ liệu

"Trình bày đường hồi quy dựa trên dữ liệu đã được loại bổ yếu tố mùa để đạt được mô hình thích hợp cho ngoại suy xu thế.

ARO Phương pháp bình quân di động trung tâm-CMA

Theo trình tự phân tích của mô hình cộng tính và nhân tính, CMA là phương pháp giữ vai trò quan trọng nhất Theo phương pháp này, số quan sát

sẽ bao gồm những quan sát trước và sau thời điểm quan tâm, có hai trường

hợp:

_" _ Nếu khoảng trượt L là số lẻ, phương pháp này sẽ làm mất đi L-1 thời đoạn

Yep tet ¥, + 4+ lân

L MA; =

=" Néu khodng trugt L 1a s6 chn, phuong này sẽ làm mất đi L/2 thai doan

MA = Yuva tet Y, 00+ Yury

V Mô hình hóa xu thế bằng phân tích hồi quy

Sự vận động của xu thế có thể mô tả là xu thế đường thẳng hay xu thế đường cong Phân tích hổi quy đơn là một trong những công cụ phổ biến nhất cho mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính hay xu thế, thậm chí cho cả dữ liệu đã chuyển hóa và những mô hình hồi quy bội sẽ sử dụng cho mối quan hệ phi tuyến (Nguyễn Trọng Hoài, 2001)

Những điều kiện cho mô hình xu thế sử dụng phân tích hồi quy:

s Giá trị trung bình của sai số bằng 0

« Sai sO sé tuan theo quy luật phân phối chuẩn

Phuong sai của sai số sẽ không đổi theo thời gian cho tất cả giá trị dự báo

1 Mô hình hồi quy đơn cho xu thế đường cong như sau:

(1) Dạng sai phân bac 1

Nếu sai phân bậc 1 của chuỗi thời gian có xu thế đường thẳng, cho thấy chuỗi thời gian gốc có xu hướng phát triển theo đường cong

AY, =a+ Bt+e, Yui = Y,+ AY 41

Trong đó AY 1 1a giá trị dự báo từ chuỗi sai phân bậc I tại thời đoạn t+1;

AY, là giá trị sai phân bậc 1 của chuỗi thời gian gốc tại thời đoạn t;

Ÿ.¡ là giá trị dự báo của chuỗi thời gian gốc tại thời đoạn t+1

(2) Mô hình tăng trưởng mũ

Y=

Trong đó a là giá trị xu thế ở thời đoạn 0;

t là thời đoạn thứ t

Mô hình này áp dụng cho những chuỗi thời gian có tỉ lệ tăng trưởng

không đổi theo thời gian

Dạng hàm nêu trên có thể chuyển hoá sang dạng log như sau:

LnŸ; = Ina+bt Dạng mô hình đã chuyển đổi có thể dp dung phương pháp OLS để ước

lượng tham số trục tung (Ina) và tham số độ dốc b

(3) Mô hình dạng hàm logistic

Dang này phù hợp với đối tượng dự báo có một tỷ lệ tăng trưởng thấp

trong giai đoạn khởi đầu, sau đó tăng trưởng nhanh và cuối cùng sẽ chậm lại

đến mức giới hạn trên của chuỗi dữ liệu

Trong đó L là giới hạn trên của Y

Hình thức log của mô hình trên như sau:

L

nf Ea) =Q, +B tte,

Để khôi phục giá trị dự báo từ dạng hồi quy về dạng chuỗi thời gian ban

đầu, có thể áp dụng công thức sau:

Ÿ L l+e

t~ a+bt

2 Mô hình hồi quy bội cho xu thế đường cong như sau

Dạng mô hình vn quát với lũy thừa bậc n:

= Bo + Bit + Pot” + Pst? + + Bat” +e;

Do những điều kiện trong mô hình xu thế đường thẳng áp dụng cho sai

số dự báo, đồng thời các mô hình dự báo theo xu thế đường cong cũng sẽ

chuyển hóa sang dạng tuyến tính để áp dụng phương pháp OLS nhằm xác định

tham số hồi quy Do đó, những điều kiện ấp dụng cho mô hình xu thế đường

thẳng sẽ áp dụng cho xu thế đường cong

RATS

CHUONG III

HIEN TRANG DU LICH TINH BA RIA-VUNG TAU

Sau một thời gian dài phát triển chậm, đến cuối năm 2000, ngành Du

lịch Việt Nam đã đón trên 2 triệu lượt khách quốc tế Sự kiện này có ý nghĩa rất quan trọng trong bối cảnh khó khăn của thị trường du lịch quốc tế sau cuộc

khủng hoảng tài chính khu vực châu Á năm 1997 và khủng bố 11-9 ở Mỹ năm

2001 Với nỗ lực thực hiện Chương trình hành động quốc gia về du lịch và các

sự kiện du lịch Việt Nam năm 2000, tiêu để Việt Nam-Điểm đến của Thiên niên kỉ mới, do Thủ tướng Chính phủ phê duyệt tại công văn số 406/CP-KTTH ngày 20/4/1999, ngành công nghiệp không khói của Việt Nam đã từng bước

vượt qua mọi khó khăn và có những đóng góp nhất định cho sự nghiệp phát

triển

Cùng với đà phát triển của cả nước, ngành Du lịch tỉnh BR-VT đã có

những chuyển biến đáng kể, đặc biệt là từ năm 1990, thể hiện qua số lượng

khách du lịch và ngày càng khẳng định được vị trí của ngành trong cơ cấu kinh

tế của Tỉnh, đóng góp xứng đáng vào sự nghiệp phát triển kinh tế xã hội của địa phương Nhưng khi phân tích kỹ tương quan giữa lượng khách quốc tế vào Việt Nam với lượng khách quốc tế tới BR-VT, bình quân số ngày khách lưu trú, công suất buồng giường sự phát triển này vẫn còn nhiều bất cập (Phùng

Đức Vinh, 2003)

Phạm vi của bài viết này sẽ tìm hiểu về hiện trạng cũng như đánh giá

tổng quát khả năng cạnh tranh của ngành Du lịch tỉnh BR-VT Để phân tích

hiện trạng cần có số liệu thống kê chính xác và đầy đủ, tuy nhiên, kết-quả đánh giá du lịch BR-VT sẽ được phân tích trong sự hạn chế rất lớn về các số liệu thống kê Dữ liệu sử dụng trong phần này được thu thập từ hai nguồn cơ

bản: `

° Kết quả khảo sát từ 550 du khách trong nước và 100 du khách nước

ngoài đến BR-VT của Viện Nghiên cứu Kinh tế phát triển, trong đó, tôi là

thành viên tham gia trong quá trình khảo sát khách du lịch

° Các báo cáo thường niên của Sở Du lịch tỉnh BR-VT

10

Lượng khách du lịch của BR-VT không ổn định Sự biến động này chủ

yếu gắn với lượng khách trong nước, chiếm hơn 90% tổng lượng khách Thời -

gian qua, bên cạnh những khó khăn chung của cả nước như dịch bệnh SARS năm 2002, sự kiện 11-9 ở Mỹ và cuộc khủng hoảng tiền tệ ở Châu Á, ngành

Du lịch BR-VT phải chịu ảnh hưởng nặng nể từ tai nạn ô nhiễm tràn dầu do

đắm tàu ở vịnh Gành Rái tháng 9/2001 Hình 1 đã phản ánh rất rõ sự giảm sút

du khách vào quý 3-2001 và quý 3-2002 Tuy nhiên, vào quý 3-98, lượng khách trong nước giảm đột ngột ở mức thấp nhất trong vòng 6 năm qua (chiếm 54,61% lượng khách du lịch của Tỉnh), nguyên nhân một phần do những yếu

kém cố hữu của ngành Du lịch Tỉnh như tình trạng an nỉnh, vệ sinh bãi biển một phần khác do khí hậu diễn biến phức tạp sau cơn bão số 5, ảnh hưởng nhiều đến đời sống nhân dân nhất là các tỉnh miễn Đông Nam Bộ, do đó việc

chỉ tiêu cho thạm quan, giải trí, du lịch cũng bị hạn chế nhiều Mặt khác, hình 1 cũng cho thấy lượng khách trong nước thường tăng cao vào quý ! hằng năm do

thời điểm này trùng với dịp Tết cổ truyền của dân tộc và lễ hội Dinh Cô (10-

12/2âÌ)

H

Nguồn: Viện Nghiên cứu Kinh tế phát triển (2004)

Lượng khách trong nước chủ yếu từ TPHCM, sau đó là Bình Dương

(12%), Đồng Nai (8,7%) và Tây Ninh (4,4%) (Hình 2) Cơ cấu này cho thấy thị

trường chính của du lịch BR-VT là vùng Đông Nam Bộ Nếu như TPHCM là một thị trường truyền thống, có khả năng thanh toán cao nhất nước thì Đồng Nai, Bình Dương, Tây Ninh là những thị trường tương đối mới với rất nhiều

tiềm năng to lớn Những năm gần đây, đời sống người dân dân được cải thiện, nhu cầu đi du lịch gia tăng đã góp phần mở rộng thị trường du lịch của Tỉnh

Tuy vậy, lượng khách du lịch từ nơi khác đến BR-VT chỉ đạt 5,8%, cho thấy quy mô du lịch Tỉnh chỉ mới dừng lại ở cấp độ vùng Mặt khác, khoảng cách tương đối giữa các Tỉnh trong khu vực, đặc biệt là TPHCM, đã tạo nên một lợi

thế rất lớn cho ngành Du lịch Tỉnh Du khách đến BR-VT thường đi theo đoàn

với số người bình quân trong đoàn là 14,57 người Đi tham quan du lịch tại BR-

VT, 51% khách du lịch đi với gia đình, 47,8% với bạn bè đồng nghiệp và 1,2%

du khách đi một mình Sau khi Quốc lộ 51 được nâng cấp, lượng khách du lịch đến BR-VT đông hơn và lượng du khách sử dụng xe gắn trở nên phổ biến với tỉ

lệ du khách bao gồm hai người đi du lịch tại BR-VT gần 17% Hệ thống giao thông thuận lợi đồng thời đã phản ánh một phần xu hướng đi về trong ngày của

du khách Mặc dù thời gian lưu lại trung bình của du khách là 1,57 ngày, thực

tế, khách du lịch đến BR-VT lưu lại rất ít, đa số du khách đi về trong ngày

(Hình 3)

12

Hình 3 Lượng khách nội địa theo số ngày lưu lại

Với xu hướng đi du lịch trong ngày, lượng du khách thuê nhà trọ hay

khách sạn rất tương đối, chủ yếu du khách nghỉ trưa tại bãi biển Khu vực nhà

nghỉ, khách sạn sẽ được tìm hiểu chỉ tiết ở phân sau Một đặc điểm khác để

đánh giá cầu du lịch của BR-VT là cơ cấu chỉ tiêu trung bình trong một ngày

của du khách trong nước (Hình 4)

Thué dich vu

bai bién

Nguồn: Viện Nghiên cứu Kinh tế phát triển (2004)

Từ hình 4 có thể thấy du khách chỉ gần 97% tổng chi phí cho nhu cầu ăn

uống, đi lại ở BR-VT, thuê các dịch vụ bãi biển và thuê chỗ ở Trong khi đó,

du khách chỉ dành 3,91% tổng chi phí cho mua sắm và các hoạt động khác tại

BR-VT Gần như toàn bộ chi tiêu tại BR-VT, du khách chỉ dành cho các nhu

câu thiết yếu bởi vì thuê các dịch vụ bãi biển thực chất là thuê dù và ghế để nghỉ ngơi tại bãi biển Dịch vụ khác tại bãi biển duy nhất chỉ có ca-nô và hổ -

bơi nhưng gần như chỉ có du khách nước ngoài có khả năng thuê Như vậy, chỉ

13

Không như du khách trong nước, lượng khách Quốc tế đến BR-VT

chiếm một tỷ trọng rất nhỏ, từ 0,5% - 7,1% lượng du khách của Tỉnh (Hình 1)

Lượng khách Quốc tế đến BR-VT giảm sút nghiêm trọng vào quý 3-2001 và tăng trưởng rất chậm vào các giai đoạn tiếp theo Diễn biến này hoàn toàn

không phù hợp vơi tình hình chung của ngành Du lịch cả nước

Hình 5_ Lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam

Nguồn : Tổng cục Du lịch Việt Nam

Đặc điểm nổi bật của du khách nước ngoài khi tham quan BR-VT là

thời gian lưu lại dài và rất quan tâm đến chất lượng cảnh quan môi trường

Trước khi đến Vũng Tàu, 62,4% du khách cho rằng Vũng Tàu là một thành

phố đẹp và sống động, nhưng 15,6% du khách hình dung Vũng Tàu là một

thành phố kém phát triển Mục đích của du khách nước ngoài khi đến BR-VT

chủ yếu là ngắm cảnh và chăm sóc sức khỏe, nhưng số khác đến BR-VT để

giải quyết công việc (Hình 6) Thời gian lưu lại trung bình của khách nước ngoài là 1,64 ngày Khi đến tham quan BR-VT, phần lớn du khách dành thời

gian tắm biển hay thư giãn ở hồ bơi và tham quan các di tích, các công trình

xây dựng ở BR-VT

14

Hình6 Lượng du khách nước ngoài đến BR-VT chia theo mục đích

Nguồn: Viện Nghiên cứu Kinh tế phát triển (2004)

HI Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng du lịch

1 Hệ thống giao thông

Du khách trong nước đánh giá hệ thống giao thông của BR-VT đã có rất nhiều thay đổi tích cực Tuy nhiên, lượng du khách trong nước đến BR-VT chủ

yếu đi bằng đường bộ, chỉ có 10% du khách sử dụng tàu cánh ngầm (Hình 7)

Hình 7 Lượng du khách nội địa theo phương tiện vận chuyển

100% ¬ 90% + 80% + 70% + 60% + 50% ¬ 40% + 30% + 20% + 10% + 0% +

Nguồn: Viện Nghiên cứu Kinh tế phát triển (2004)

Tàu cánh ngầm có thời gian vận chuyển nhanh hơn và an toàn hơn đường bộ, nhưng du khách trong nước sử dụng rất ít, nguyên nhân chính là do tính bất tiện khi đi lại ở Vũng Tàu Ngược lại, du khách nước ngoài lại sử dụng phương tiện này phổ biến, do thói quen sử dụng phương tiện giao thông công

15

cộng và khả năng chấp nhận chỉ phí cao khi đi lai tai Ving Tau Nhu vậy, vấn

để đặt ra là hệ thống phương tiện vận tải công cộng ở BR-VT quá yếu kém, không đáp ứng nhu cầu đi lại của khách du lịch Mặt khác phát triển hệ thống

vận tải công cộng hợp lí sẽ tạo nên nguồn thu đáng kể cho ngành Du lịch Tỉnh

2 Nhà nghỉ, khách sạn

Toàn Tỉnh hiện có 71 khách sạn với 2839 phòng, trong đó 31 khách sạn

được xếp hạng với 1661 phòng (Báo cáo tổng kết, 2003) cùng với rất nhiều

nhà trọ, nhà nghỉ hoạt động hợp pháp và bất hợp pháp Phần lớn du khách trong nước đi du lịch trong ngày và nghỉ trưa tại bãi biển (Hình 8), hoặc nghỉ qua đêm tại nhà trọ với giá cả phù hợp Đối tượng phục vụ của các khách sạn chủ yếu là du khách trong nước và đoanh nhân thuê dài hạn, thực tế, công suất phòng bình quân chỉ đạt ở mức trung bình từ 40%-55%, chứng tỏ đã có dấu

hiệu thặng cung khách sạn ở mức chất lượng hiện tại

Hình 8 Lượng khách nội địa chia theo nơi ở tại BR-VT

BR-VT là một trung tâm du lịch biển, do đó gìn giữ môi trường là một

yếu tố rất quan trọng Du khách đánh giá môi trường biển BR-VT đã có nhiều thay đổi, tuy nhiên, ô nhiễm bãi biển vẫn chiếm đến 36,2% ấn tượng không tốt

của du khách trong nước Theo kết quả khảo sát gần đây của Viện Nghiên cứu

Kinh tế Phát triển, khi so sánh về chất lượng môi trường giữa BR-VT, Phan

Thiết và Nha Trang, du khách đánh giá chất lượng môi trường biển ở BR-VT

đạt mức trung bình và ô nhiễm nhất Nguyên nhân ô nhiễm tại các bãi biển chủ yếu do sự cố tràn đầu Đây là bất lợi rất lớn của ngành Du lịch BR-VT

4 Thông tin du lich |

Đây là nhân tố rất cần thiết đối với mọi địa điểm du lịch, nhân tố này không chỉ giúp quảng bá hình ảnh của địa phương đến khách du lịch mà còn

tạo cho du khách cảm giác thoải mái và tự tin khi tham quan Ngoại trừ website của Sở Du lịch Tỉnh, hệ thống phục vụ thông tin du lich tai BR-VT hoàn toàn

16

không có 14% ấn tượng không tốt của du khách nước ngoài than phiển về vấn

để thông tin du lịch Thông tin du lịch yếu kém cũng là một trong những yếu tố _

làm giảm thời gian lưu lại của du khách ở BR-VT, bởi vì du khách không thể

biết nên và không nên làm gì khi ở lại BR-VT qua đêm Do đó, khi so sánh về

mức độ thông tin phục vụ du khách giữa BR-VT, Nha Trang va Phan Thiét, du

khách đánh giá BR-VT chỉ đạt mức trung bình và yếu kém nhất Có thể nói,

BR-VT vẫn chưa có hệ thống phục vụ thông tin chuyên nghiệp

IV Kết luận

Thực trạng du lịch của tỉnh BT-VT có thể tóm tắt như sau:

“ Sản phẩm du lịch đơn điệu, nghèo nàn do tình trạng đầu tư dàn trải, không

hiệu quả

“=_ Môi trường cảnh quan thiên nhiên đang có dấu hiệu xuống cấp do ô

nhiễm (tràn dầu, rác thải) và xu hướng “bê-tông hóa”

s Công nghệ quảng bá du lịch yếu kém do chưa có hệ thống phục vụ thông

tin chuyên nghiệp

* Hiéu qua quan Ii vi mé thấp, không có sự phối hợp đồng bộ giữa các Sở,

Ban, Ngành của Tỉnh như Sở Du lịch, Sở Giao thông công chánh, Sở Môi

trường, Sở Kế hoạch- Đầu tư,

DU BAO DOANH THU DICH VU DU LICH VA LUONG

KHACH DU LICH CUA NGANH DU LICH

TINH BA RIA-VUNG TAU

Bai viét nay sé trinh bày mô hình thích hợp để dự báo Doanh thu dịch

vụ du lịch, Lượng khách du lịch của ngành Du lịch tỉnh BR-VT và đưa ra kết

quả dự báo đến năm 2005 Trước khi tiến hành phân tích sẽ có một số giả định quan trọng:

“ Tất cả dữ liệu được thu thập đúng với thực tế

" Theo phương pháp phân tích mô hình, kiểm định mùa vụ được thực hiện

trên cơ sở chuỗi dữ liệu được thu thập theo quý

" Theo phương pháp phân tích mô hình cộng tính và nhân tính, chuỗi đữ liệu bao gồm các nhân tố xu thế (Tr), chu ky (Cl), mia vu (Sn) va sai s6 (e) Trong

đó, để có thể nhận biết yếu tố chu kỳ cần thiết chuỗi dữ liệu phải có số quan sát rất lớn, do đó, bài viết này giả định chuỗi dữ liệu không có yếu tố chu kỳ

" Theo phương pháp phân tích mô hình, để đạt được giá trị CMA phù hợp với

các thời đoạn quan tâm của chuỗi đữ liệu, khoảng trượt L được chọn bằng 4

* Mô hình hoá xu thế bằng phân tích hồi quy, bài viết này sẽ giới hạn nghiên

cứu những mô hình có tham số không thay đổi theo thời gian

"- Mô hình hóa và dự báo đữ liệu bằng phương pháp ngoại suy dựa trên giả

thiết là các tham số không thay đổi theo thời gian

Có rất nhiều phương pháp được ứng dụng trong dự báo ngắn hạn Tuy nhiên, với giả định các tham số không thay đổi theo thời gian, phạm vi bài viết

này chỉ giới hạn sử dụng ba phương pháp dự báo là phương pháp phân tích mô '

hình, phương pháp kinh tế lượng và phương pháp mô hình hóa xu thế bằng

phân tích hồi quy Trong đó, phương pháp phân tích mô hình được sử dụng rộng

rãi với độ tin cậy và chính xác cao, đặc biệt cho dự báo ngắn hạn (Nguyễn

Trọng Hoài, 2001) Bởi vì các phương pháp này chỉ chính xác trong ngắn hạn,

nên kết quả dự báo sẽ giới hạn ở quý 4-2005

Cấu trúc của chương này bao gồm ba phần như sau:

" Dự báo Doanh thu địch vụ du lịch

"- Dự báo Lượng khách du lịch đến tỉnh BR-VT bao gồm lượng khách trong - nước và lượng khách quốc tế

" Kếtluận |

Trình tự dự báo sẽ được bắt đầu từ phương pháp kinh tế lượng có các

biến giả theo mùa với giả định biến phụ thuộc mô tả biến đổi mùa; sau đó, tiến

hành kiểm định tính mùa vụ nếu nghỉ ngờ về tính mùa vụ của chuỗi dữ liệu; cuối cùng, dự báo tiếp tục tùy theo kết quả kiểm định mùa vụ

18

I Doanh thu dịch vụ du lịch (DVDL)

1 Thu thập đữ liệu

Thống kê doanh thu của ngành Du lịch tỉnh BR-VT bao gồm doanh thu

DVDL và doanh thu thương mại (TM) Phạm vi bài viết này chỉ phân tích

Doanh thu DVDL trên cơ sở sử dụng các số liệu thống kê được báo cáo theo |

quý của Sở Du lịch tỉnh BR-VT Bộ đữ liệu Doanh thu DVDL bao gồm 24 quan - sát, được thu thập theo quý từ quý 1-1998 đến quý 4-2003 (Hình 9)

Nhìn chung, doanh thu của ngành Du lịch tỉnh BR-VT không ổn định,

trước năm 2001, các biến động này gắn liển với doanh thu TM (Hình 9) Thực

tế, lượng khách du lịch của Tỉnh cũng rất thất thường Trong thời gian gần đây, doanh thu TM đang có dấu hiệu chững lại, nhưng doanh thu toàn ngành vẫn có

xu hướng tăng vì doanh thu DVDL, vẫn tăng nhẹ Quan sát đồ thị không thể

thấy yếu tố mùa của doanh thu DVDL Nếu diéu nay xảy ra, có thể lượng khách du lịch đến Tỉnh cũng sẽ không có yếu tố mùa

2 Kết quả dự báo

() Phương pháp Kinh tế lượng

Giả định biến phụ thuộc Doanh thu DVDL mô tả biến đổi mùa, nghĩa là giả định chuỗi dữ Hiệu Doanh thu DVDL có yếu tố mùa vụ và mong đợi Doanh thu DVDL sẽ phụ thuộc vào các quý trong năm, do đó, cần phải sử dụng biến

giả trong phương trình hổi quy Trong quý 1 và quý 4 lượng khách du lịch sẽ

19