Tieu luận kinh tế lượng về truyền hình cáp

chuyên đề kinh tế lượng về thị trường truyền hình cáp CHUYÊN ĐỀ 05Số liệu của 40 thị trường truyền hình hàng đầu. Trong đóSUBSố lượng đăng ký truyền hình cáp (đơn vị tính: nghìn)HOMESố nhà mà mỗi hệ thống truyền đến (đơn vị tính: nghìn)INSTChi phí lắp đặt ()SVCChi phí thuê bao hàng tháng ()TVSố kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp cóAGETuổi hoạt động của hệ thống (đơn vị tính: năm)AIRSố kênh vẫn xem tốt nếu không có cápYThu nhập của vùng

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING

MỤC LỤC

TỔNG QUAN

Hiện nay, hầu hết các nhà nghiên cứu kinh tế, các doanh nghiệp, các tổ chức kinh tế

sử dụng công cụ toán học để lượng hóa các vấn đề kinh tế nhằm làm sáng tỏ chân lý củacác lý thuyết kinh tế hiện đại Từ đó, các lý thuyết này ứng dụng vào cuộc sống một cáchthiết thực Công việc này được gọi là kinh tế lượng “Kinh tế lượng” có thuật ngữ tiếngAnh là “Econometrics” được Giáo sư Kinh tế học người Na Uy, A.K.Ragnar Frisch(Nobel kinh tế năm 1969), sử dụng đầu tiên vào khoảng năm 1930 Từ này được ghép từhai thuật ngữ gốc là “Econo” có nghĩa là kinh tế và “Metrics” có nghĩa là đo lường

Kinh tế lượng trước đây thường dùng công cụ toán học thuần túy để đo lường cácmối quan hệ kinh tế, công việc này rất phức tạp Ngày nay, với xu thế phát triển côngnghệ thông tin các nhà nghiên cứu kinh tế lượng đã sử dụng các phần mềm ứng dụng đểgiải bài toán kinh tế này Do đó bài toán trở nên rất đơn giản dù nó mối quan hệ phức tạptới đâu đi nữa Ở Việt Nam, những năm gần đây kinh tế lượng cũng được xem là công cụhữu hiệu để đo lường kinh tế Các nhà khoa học, doanh nghiệp đều sử dụng công cụ này

để thực hiện các nghiên cứu nhằm định lượng các mối quan hệ kinh tế để đưa ra cácquyết định chính và nhằm giảm thiểu các rủi ro, cũng như đem lại hiệu quả cao cho cácquyết định của nhà làm chính sách

Riêng đối với sinh viên ngành kinh tế - đối tượng quản lý kinh tế trong tương lai,chúng ta phải tiếp cận với môn học này nhằm trang bị cho công việc sắp tới

Nội dung của phương pháp kinh tế lượng thường gồm các bước sau:

Trước hết, phải biết được các mối quan hệ kinh tế, phải có kiến thức về kinh tế để từ đó

xây dựng các mối quan hệ đó

Thứ hai, thiết lập mô hình toán học để mô tả quan hệ giữa các biến kinh tế khảo sát.

Thứ ba, sử dụng các số liệu thống kê thu nhập được để ước lượng các tham số của mô

hình, kiểm định mô hinhg có phù hợp hay không bằng nhiểu phương pháp kiểm định toánhọc

Thứ tư, sau khi có kết quả mô hình toán nhà nghiên cứu phải sử dụng chúng để dự báo

và đưa ra chính sách cho kỳ kế tiếp,

Công cụ sử dụng nghiên cứu của kinh tế lượng

1 Mô hình hồi quy

Hồi quy là phương pháp chính trong kinh tế lượng, lần đầu tiên phương pháp nàyđược thực hiện do nhà khoa học Franicí Galton, năm 1886 ông sử dụng nghiên cứu mốiquan hệ giữa chiều cao của người cha và người con trai Thuật ngữ Regression toMediocrity (quy về giá trị trung bình) do Galton dùng, cho đến nay các nhà nghiên cứukinh tế gọi là phân tích hồi quy

• Hàm hồi quy tổng thể

Cho biết giá trị trung bình của biến Y thay đổi khi các biến X thay đổi Hàm tổng thể

có một biến X thì gọi là hàm hồi quy đơn, nếu có nhiều biến X gọi là hàm hồi quy bội.Trong thực tế nghiên cứu, chúng ta thường thấy hàm hồi quy ở dạng tuyến tính và dạngphi tuyến tính

Dưới đây là dạng tuyến tính đơn:

Y = β1 + β2X + ε

Trong đó:

 β 1 , β 2 gọi là hệ số hồi quy

 β 1 gọi là hệ số tự do hay hệ số chặn: giá trị trung bình của biến phụ thuộc Ykhi biến độc lập X bằng 0

 β 2 gọi là hệ số góc: giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y sẽ thay đổi(tăng, giảm) bao nhiêu đơn vị thì giá trị X tăng 1 đơn vị (các yếu tố khác k đổi)

 ε : sai số ngẫu nhiên, có thể có giá trị âm hoặc dương.

• Hàm hồi quy mẫu

Trong thống kê số liệu ở phần trên chúng ta có đề cập đến số liệu mẫu và số liệu tổngthể Một nghiên cứu kinh tế lượng có lúc chỉ xuất hiện một mẫu duy nhất như nghiên cứudoanh thu, chi phí số lượng,…Tại các doanh nghiệp thông thường có một mẫu Mộtnghiên cứu khác lại xuất hiện nhiều mẫu như nghiên cứu giữa thu nhập với chi tiêu của

hộ gia đình mỗi nhà nghiên cứu cho một kết quả khác nhau Hiện nay, ở Việt Nam theo

số liệu thống kê các chỉ tiêu kinh tế của quốc gia có khác nhau giữa tổng cục thống kê vàcác tổ chức kinh tế có uy tín như ngân hàng thế giới (WB), quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), cơquan điều tra liên bang Mỹ (CIA) Hàm hồi quy mẫu được xây dựng trên cơ sở chúng tathống kê số liệu ngẫu nhiên, số liệu mẫu Hàm hồi quy mẫu sẽ giải thích hàm hồi quytổng

Cụ thể, hàm hồi quy mẫu có dạng:

= +X

Trong đó: là ước lượng điềm của E(Y|X), là ước lượng điểm của β1 và là ướclượng điểm của β2

2 Các phần mềm ứng dụng

Ngày nay việc nghiên cứu kinh tế được mở rộng cho số liệu lớn nên việc giải bài toánkinh tế lượng tìm các hệ số của hàm hồi quy khá phức tạp có thể là không thực hiệnđược Nhưng do sự phát triển của khoa học đặc biệt là công nghệ thông tin nhà nghiêncứu kinh tế lượng có thể sử dụng các phần mềm ứng dụng để giải bài toán Khi sử dụngphần mềm ứng dụng bài toán có phức tạp đến đâu cũng thực hiện được đồng thời cho kếtquả rất nhanh Hiện nay có rất nhiều phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng hoặc hỗtrợ xử lý kinh tế lượng

Excel: phần mềm bảng tính thông dụng nhất hiện nay là Excel, nằm trong bộ Office

của hãng Microsoft Do tính thông dụng của Excel nên mặc dù có một số hạn chế trongviệc ứng dụng tính toán kinh tế lượng, giáo trình này có sử dụng Excel trong tính toán ở

ví dụ minh họa và hướng dẫn giải bài tập

Phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng: hướng đến việc ứng dụng các mô hìnhkinh tế lượng và các kiểm định giả thuyết một cách nhanh chóng và hiệu quả Chúng taphải quen thuộc với ít nhất một phần mềm chuyên dùng cho kinh tế lượng Hiện nay córất nhiều phần kinh tế lượng như:

• EVIEWS Quantitative Micro Software

• SPSS SPSS Ine

• STATPROPenton Sofware Ine

Trong số này có hai phần mềm được sử dụng tương đối phổ biến ở các trường đạihọc và Viện nghiên cứu ở Việt Nam là SPSS và EVIEWS

SPSS rất phù hợp cho nghiên cứu thống kê và cũng tương đối thuận tiện cho tínhtoán kinh tế lượng, trong khi EVIEWS được thiết kế chuyên cho phân tích kinh tế lượng

vụ giải trí hàng đầu của thế giới, nhu cầu xem truyền hình hầu như là không thể thiếu củamọi người, mọi nhà và thường xuyên Từ những tin tức, sự kiện, phim ảnh, thể thao, âmnhạc… các kênh truyền hình đã phần nào đáp ứng cho nhu cầu về thông tin và giải trí chocon người Gần đây lại xuất hiện thêm dịch vụ “truyền hình cáp” ngoài sự tăng thêm về

số lượng kênh truyền hình thì người xem còn được phục vụ tốt hơn với các kênh chuyêndụng như âm nhạc, thể thao, phim ảnh…Hiện nay đã có nhiều nhà cung cấp ở lĩnh vựcnày như: HTVC, FPT, SCTV, VIETTEL,… và trong thời gian tới thì hầu như nhà cungcấp nào cũng muốn mở rộng quy mô và thị phần thông qua những chiến lược cạnh tranhnhư tăng thêm về số lượng đăng ký kênh truyền Nhưng bên cạnh đó có rất nhiều yếu tốảnh hưởng tới số lượng đăng ký truyền hình như chi phí thuê bao, đăng ký dịch vụ phứctạp,… Nghiên cứu này nhằm mục đích tìm ra và đánh giá các yếu tố của chất lượng dịch

vụ tác động đến số lượng đăng ký khi họ sử dụng dịch vụ truyền hình cáp qua đó đề xuấtcác biện pháp nhằm phát triển, thu hút lượng khách hàng

Vì vậy, chúng tôi tiến hành khảo sát để tìm hiểu mối quan hệ giữa số lượng đăng

ký truyền hình với các yếu tố như số nhà mỗi hệ thống truyền đến, chi phí lắp đặt, chi phíthuê bao hàng tháng, số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có, tuổi hoạt động của hệthống, số kênh xem tốt nếu không có cáp, thu nhập của vùng Từ đó, tìm ra quy luật vềthị trường truyền hình trong mối tương quan với các yếu tố khác

1.2 Ý nghĩa thực tiễn

Khảo sát này có ý nghĩa thực tiễn là giúp cho những người có ý định sử dụng dịch

vụ truyền hình cáp cũng như những nhà cung cấp truyền hình cáp sử dụng bộ số liệu này

để phục vụ mục đích của mình trong lĩnh vực này

Chương 2.

CƠ SỞ LÝ LUẬN2.1 Lý thuyết và thực tiễn

Xét về mặt lý thuyết có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến số lượng đăng ký truyền hìnhcáp như chi phí lắp đặt, phí thuê bao, số kênh, tuổi thọ hệ thống, thu nhập, chất lượngtruyền hình,… Tuy nhiên, chúng ta không thể đưa tất cả các biến vào mô hình để giảithích cho số lượng đăng ký truyền hình cáp vì nó sẽ làm yếu tố chính bị làm mờ đi Trênthực tế người sử dụng chỉ quan tâm đến yếu tố chính ảnh hưởng trực tiếp đến số lượngđăng ký truyền hình cáp

2.2 Xây dựng mô hình lý thuyết

Trong mục này chúng tôi đưa ra mô hình lý thuyết để nghiên cứu các yếu tố ảnhhưởng tới số lượng đăng ký truyền hình cáp trong thị trường truyền hình hiện nay nhưsau:

SUB= β1 + β2AGE + β3AIR + β4HOME + β5INST + β6SVC + β7TV + β8Y

Trong đó:

Biến phụ thuộc của mô hình là: SUB: Số lượng đăng ký truyền hình cáp (nghìn)

Và các biến độc lập của mô hình lần lượt là:

HOME: Số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến (nghìn)INST: Chi phí lắp đặt ($)

SVC: Chí phí thuê bao hàng tháng ($)TV: Số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có AGE: Tuổi hoạt động của hệ thống (năm)

AIR: Số kênh vẫn xem tốt nếu như không có cápY: Thu nhập của vùng

2.3 Dự báo dấu

Dựa vào lý thuyết và tình hình thực tiễn về vấn đề trên chúng tôi đưa ra một số các nhận định sơ bộ về dấu của các hệ số hồi quy như sau:

- Khi tuổi hoạt động của hệ thống tăng thì số lượng đăng ký truyền hình tăng nên

dấu β2 là dương

- Khi số kênh vẫn xem tốt nếu không có cáp tăng thì số lượng đăng ký truyền hình

giảm nên dấu β3 là âm

- Khi số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến tăng thì số lượng đăng ký truyền hình tăng

nên dấu β4 là dương

- Khi chi phí lắp đặt tăng thì số lượng đăng ký truyền hình giảm nên dấu β5 là âm.

- Khi chi phí thuê bao hàng tháng tăng thì số lượng đăng ký truyền hình cáp giảm

nên dấu β6 là âm

- Khi số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có tăng thì số lượng đăng ký truyền

hình cáp tăng nên dấu β7 là dương

- Khi thu nhập của vùng tăng thì số lượng đăng ký truyền hình cáp tăng nên dấu β8

là dương

Chương 3.

MÔ HÌNH HỒI QUY

3.1 Vẽ từng biến

Trong mục này chúng tôi sẽ biểu diễn sự thay đổi các biến trong mô hình thông qua

đồ thị của từng biến bằng công cụ Eview

Hình 1 Sự thay đổi của biến AGE

Nhận xét:

Theo quan sát đồ thị ta thấy

+ Số tuổi hoạt động của hệ thống tăng cao nhất ở 5 thị trường truyền hình đầu tiên + Số tuổi hoạt động của hệ thống thấp nhất trong 3 thị trường truyền hình 16, 31,37

Hình 2 Sự thay đổi của biến AIR

Nhận xét:

Theo quan sát đồ thị ta thấy

+ Thị trường truyền hình vẫn xem tốt nếu không có cáp đạt cao nhất ở thị trường số 1 + Thị trường truyền hình vẫn xem tốt nếu không có cáp có tỷ lệ thấp ở thị trường số 26, 28-30, 33, 35, 40

Hình 3 Sự thay đổi của biến HOME

Nhận xét:

Theo quan sát đồ thị ta thấy:

+ Số lượng đăng ký truyền hình cáp đạt cao nhất ở thị trường số 1

+ Số lượng đăng ký truyền hình cáp có tỷ lệ thấp ở thị trường số 17, 20 và 30

Hình 4 Sự thay đổi của biến INST

Nhận xét:

Theo quan sát ta thấy:

+ Chi phí lắp đặt có mức cao nhất ở thị trường số 5,14, 16,24

+ Chi phí lắp đặt thấp nhất ở thị trường số 23

Hình 5 Sự thay đổi của biến SVC

Nhận xét:

Theo quan sát đồ thị ta thấy:

+ Chi phí thuê bao hàng tháng đạt tỷ lệ cao ở thị trường số 1, 5, 17

+ Chi phí thuê bao hàng tháng có mức thấp nhất ở thị trường số 9 và 20

- Biến độc lập TV

Hình 6 Sự thay đổi của biến TV

Nhận xét:

Theo quan sát đồ thị ta thấy:

+ Số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có đạt mức cao nhất ở thị trường số 5

+ Số kênh mà mỗi hệ thống truyền hình cáp có đạt mức thấp nhất ở thị trường số 10, 17,

20 và 40

Hình 7 Sự thay đổi của biến Y

Nhận xét:

Theo quan sát đồ thị ta thấy:

+ Tại thị trường số 5 thì thu nhập đạt mức cao nhất

Tại thị trường số 24, 37 có thu nhập thấp

Hình 8 Sự thay đổi của biến SUB

Nhận xét:

Theo quan sát đồ thị ta thấy:

+ Số lượng đăng ký truyền hình cáp đạt mức cao nhất ở thị trường số 21

+ Số lượng đăng ký truyền hình cáp ở mức thấp nhất ở thị trường số 11,12, 11, 16

3.2 Thống kê mô tả

Ta có bảng thống kê như sau:

3.3 Mô hình hồi quy

Để ước lượng mô hình hồi quy đầu chúng tôi đưa ra mô hình hồi quy mẫu như sau:

Và với dữ liệu điều tra chúng tôi sử dụng Eview có bảng mô hình hồi quy :

Do đó kết quả của mô hình hồi quy là:

SUB = -6.807+1.1935AGE–5.1111AIR+0.4055HOME –0.5264INST+2.0387SVC+0.7565TV+0.0016Y

Nhận xét:

- Khi tuổi hoạt động của hê thống tăng lên 1 đơn vị thì số lượng đăng ký truyền hình

cáp tăng lên 1,19 nghìn

- Khi số kênh vẫn xem tốt nếu như không có cáp tăng lên 1 đơn vị thì thì số lượng

đăng ký truyền hình cáp giảm 5,11 nghìn

- Khi số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến tăng lên 1 đơn vị thì số lượng đăng ký

- Khi thu nhập của vùng tăng lên 1 đơn vị thì số lượng đăng ký truyền hình cáp tăng

lên 0,001 nghìn

Chương 4

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

4.1 Nhận xét kết quả của mô hình

Trong kết quả mô hình hồi quy tại chương 3 thì chúng tôi có những kết quả nhận xét như sau:

Ta có: R2 = 0.887748 nghĩa là mô hình giải thích tương đối tốt sự thay đổi của biến

phụ thuộc SUB Mô hình xấp xỉ 88.7748% bộ dữ liệu.

- Các biến có ý nghĩa là: AGE, AIR, HOME

- Các biến không có ý nghĩa là: INST, SVC, TV, Y

4.2 Kiểm định ý nghĩa của các biến độc lập

Căn cứ vào kết quả từ bảng Eview chúng tôi kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy với mức ý nghĩa α = 0.05

+ Bài toán 1:

Kiểm định cho giả thuyết H0: "Tuổi hoạt động của hệ thống không ảnh hưởng đến

số lượng đăng ký truyền hình cáp"

Suy ra, bác bỏ H0 Vậy số nhà mà mỗi hệ thống truyền đến ảnh hưởng đến số lượng đăng

4.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Kiểm định giả thuyết H0: “ Mô hình không phù hợp”

Theo kết quả eview ta có: P_value = 0 <α=0,05, vì vậy ta bác bỏ giả thiết H0 Vậy mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%

4.4 Kiểm định các giả thuyết

Bằng cách sử dụng công cụ Eview chúng tôi có kiểm định giả thuyết như sau:

4.4.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:

• Phương pháp 1: dùng nhân tử phóng đại phương sai

VIF = = 8.90852724 < 10

• Phương pháp 2: dùng hệ số R2

Nếu R2 = 0.887748 > 0.7, |t| > 1 (t=1.96)

Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

4.4.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quang ( kiểm định B-G):

Ta đặt bài toán kiểm định như sau:

H0 : “ Mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2”

H1 : “ Mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2”

Từ bảng kiểm định B-G ở trên ta có p-value = 0.6721 > nên chấp nhận H0 Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan

4.4.3 Kiểm định phương sai thay đổi ( Kiểm định WHITE)

Ta đặt bài toán kiểm định như sau:

H0: “ Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi”

H1: “ Mô hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi”

Từ bảng kiểm định WHITE ở trên, ta có P-value = 0.2660 > ( nên chấp nhận H0 Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi

Chương 5.

KẾT LUẬN

5.1 Kết luận về mô hình

Dựa vào kết quả kiểm định từ chương 4 chúng tôi đưa ra kết luận sau đây:

• R2= 0.887748 mức độ phù hợp của mô hình tìm được là 88.7748% Mô hìnhphù hợp với mức độ cao

• Các biến có ý nghĩa là: AGE, AIR, HOME

• Các biến không có ý nghĩa là: INST, SVC, TV, Y

• Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai thay đổi

Sau khi loại bỏ các biến không phù hợp trong mô hình chúng tôi đưa ra mô hình mới với các biến như sau:

Và với dữ liệu điều tra chúng tôi sử dụng Eview có bảng mô hình hồi quy:

Mô hình phù hợp là:

SUB= 12.869+1.139AGE-3.461AIR+0.411HOME

5.2 Thực hiện dự báo

5.2.1 Dự báo giá trị trung bình, giá trị cá biệt

Trong mục này chúng tôi tiến hành dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của

mô hình dưới với công cụ Eview

Mô hình: SUB = β1 + β2AGE + β3AIR + β4HOME

Ta có kết quả Eview như sau:

Từ bảng giá trị các biến trên đây cho ta biết:

Khoảng dự báo giá trị trung bình sô lượng đăng ký truyền hình cáp tương ứng