Bài giảng Kinh tế lượng - Phạm Cảnh Huy

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 
- Khoa Kinh tế và quản lý - 
BÀI GIẢNG MÔN HỌC 
KINH TẾ LƯỢNG 
Người biên soạn: TS. Phạm Cảnh Huy 
 1
KINH TẾ LƯỢNG 
1. Tên học phần: Kinh Tế Lượng (Econometrics) 
2. Mô tả vắn tắt nội dung học phần: 
Mục đích của Kinh Tế Lượng là giúp học viên nắm rõ và vận dụng được các mô hình 
hồi qui để ước lượng, dự đoán giá trị trung bình của tổng thể của các biến phụ thuộc 
theo giá trị của biến giải thích nhằm xác định mức độ quan hệ giữa các biến, từ đó thấy 
được bản chất của các hiện tượng và tìm được các biện pháp khắc phục. Môn học còn 
nhằm trang bị cho các học viên cách thức vận dụng các công cụ phân tích định lượng 
vào việc xử lý phân tích các vấn đề kinh tế cụ thể. 
3. Nhiệm vụ của học viên: 
Dự giờ giảng trên lớp và đọc giáo trình, làm bài tập theo nhóm về xử lý dữ liệu bằng ít 
nhất một phần mềm được môn học trang bị, tham dự thảo luận dưới sự hướng dẫn của 
giảng viên. Tham dự kiểm tra hết môn học theo lịch nhà trường qui định. 
4. Tài liệu tham khảo thêm: 
− Basic Econometrics, tác giả Damodar N. Gujarati, 1995. 
− Introductory Econometrics, tác giả Craig A. Depken, 2006 
− Econometric Analysis, tác giả William H . Greene, 2000. 
5. Tiêu chuẩn đánh giá: 
− Dự giờ đủ trên lớp theo yêu cầu của môn học 
− Hoàn thành và đạt yêu cầu các bài tập về môn học trước khi thi hết môn 
− Thi hết môn 
6. Mục tiêu của học phần: 
Nắm vững các mô hình kinh tế lượng để có thể lượng hoá các quan hệ kinh tế vĩ mô và 
vi mô được trang bị trước đây. Liên kết được các mô hình kinh tế lượng với các lý 
thuyết kinh tế vĩ mô và vi mô bằng các dữ liệu thực tế. 
Đề xuất chính sách và dự báo dựa trên việc phân tích, kiểm định các mối quan hệ kinh 
tế vi mô và vĩ mô qua kết quả của mô hình khi ứng dụng số liệu thực tế. 
 2
7. Nội dung học phần: 
− Chương I: Cơ bản về Kinh tế lượng và phân tích hồi qui 
− Chương II: Mô hình hồi qui hai biến, ước lượng và kiểm định 
− Chương III: Mô hình hồi qui đa biến 
− Chương IV: Đa cộng tuyến 
− Chương V: Hồi qui với biến giả 
− Chương VI: Phương sai sai số thay đổi 
− Chương VII: Tương quan chuỗi 
 3
CHƯƠNG I 
CƠ BẢN VỀ KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH HỒI QUI 
1.1. Vài nét cơ bản về kinh tế lượng: 
1.1.1. Giới thiệu về kinh tế lượng 
Thuật ngữ tiếng Anh là Econometrics, nó được ghép từ 2 từ “Econo” có nghĩa là kinh tế 
và “Metrics” có nghĩa là đo lường- Vậy đó là “đo lường kinh tế”. 
Theo nghĩa đơn giản, kinh tế lượng, liên quan đến việc áp dụng các phương pháp 
thống kê trong kinh tế. Không như thống kê kinh tế, trong đó các dữ liệu thống kê là 
chính yếu, kinh tế lượng được phân biệt bằng sự hợp nhất của lý thuyết kinh tế, công cụ 
toán học và các phương pháp luận thống kê. Mở rộng hơn, kinh tế lượng quan tâm đến 
(1) ước lượng các mối quan hệ kinh tế, (2) đối chiếu lý thuyết kinh tế với thực tế và 
kiểm định các giả thuyết liên quan đến hành vi kinh tế, và (3) dự báo các hành vi của 
các biến số kinh tế. 
Người ta có để định nghĩa như sau: 
+ Kinh tế lượng bao gồm việc áp dụng thống kê toán cho các số liệu kinh tế để 
củng cố về mặt thực nghiệm cho các mô hình do các nhà kinh tế toán đề xuất 
và để tìm ra lời giải bằng số. 
+ Kinh tế lượng có thể được định nghĩa như là sự phân tích về lượng các vấn 
đề kinh tế hiện thời, dựa trên việc vận dụng đồng thời lý thuyết và thực tế 
được thực hiện bằng các phương pháp suy đoán thích hợp. 
Ví dụ về ứng dụng của kinh tế lượng trong: 
Ước lượng các mối quan hệ kinh tế 
Kinh tế học thực nghiệm cung cấp rất nhiều ví dụ nhằm ước lượng các mối quan hệ 
kinh tế như: 
1. Ước lượng cầu/cung của các sản phẩm, dịch vụ. 
2. Ước lượng ảnh hưởng của chi phí bán hàng/quảng cáo đến doanh thu và lợi nhuận. 
3. Giá của cổ phiếu với các đặc trưng của công ty phát hành cổ phiếu đó, cũng như với 
tình hình chung của nền kinh tế. 
4. Đánh giá tác động của các chính sách tiền tệ và tài chính đến các biến như việc làm 
hoặc thất nghiệp, thu nhập, xuất khẩu và nhập khẩu, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, và thâm hụt 
ngân sách. 
Kiểm định giả thuyết 
Cũng như bất kỳ ngành khoa học nào, một ưu điểm của kinh tế lượng là quan tâm đến 
việc kiểm định giả thuyết về các hành vi kinh tế. Ví dụ như: 
 4
1. Một doanh nghiệp có thể muốn xác định xem chiến dịch quảng cáo của mình có tác 
động làm tăng doanh thu hay không. 
2. Các nhà phân tích có thể quan tâm xem nhu cầu co giãn hay không co giãn theo giá 
và thu nhập. 
3. Công ty muốn biết lợi nhuận có tăng hay giảm theo qui mô hoạt động không. 
4. Các nhà kinh tế học vĩ mô có thể muốn đánh giá hiệu quả của các chính sách nhà 
nước. 
Dự báo 
Khi các biến số được xác định và chúng ta đánh giá được tác động cụ thể của chúng đến 
chủ thể nghiên cứu, chúng ta có thể muốn sử dụng các mối quan hệ ước lượng để dự 
đoán các giá trị trong tương lai. 
Ví dụ: 
1. Các công ty dự báo doanh thu, lợi nhuận, chi phí sản xuất, và lượng tồn kho cần thiết. 
2. Dự đoán có nhu cầu về năng lượng nhằm phục vụ việc hoạch định các chính sách có 
liên quan. 
3. Dự báo các chỉ số thị trường chứng khoán và giá của một số cổ phiếu. 
4. Dự đoán thu nhập, chi tiêu, lạm phát, thất nghiệp, và thâm hụt ngân sách và thương 
mại. 
5. Các thành phố dự báo định kỳ mức tăng trưởng của địa phương qua các mặt như: dân 
số; việc làm; số nhà ở, nhu cầu về trường học, và dịch vụ công cộng; v.v 
1.1.2. Mục đích của kinh tế lượng 
Mục đích của kinh tế lượng là giải thích sự biến thiên của biến và các mối quan hệ của 
các biến, ví dụ: 
Có 1 biến (chỉ tiêu) thay đổi (do lệch khỏi trung bình) mà chúng ta cần phải giải thích, 
ví dụ khi chúng ta nghiên cứu lượng bán một loại sản phẩm nào đó (Q) biến động, vậy 
cái gì tác động đến nó và các chỉ tiêu tác động lẫn nhau như thế nào. 
1.1.3. Phương pháp luận của kinh tế lượng 
Nêu ra các giả thuyết hay giả thiết về các mối quan hệ giữa các biến kinh tế: chẳng hạn 
kinh tế vĩ mô khẳng định rằng mức tiêu dùng của các hộ gia đình phụ thuộc theo quan 
hệ cùng chiều với thu nhập khả dụng của họ. 
Thiết lập mô hình toán học để mô tả mối quan hệ giữa các biến số này Các phương trình 
này mô tả mối quan hệ giữa các biến số kinh tế với nhau. Một phương trình sẽ bao gồm 
một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến giải thích. Sự tác động của một biến giải 
thích lên biến phụ thuộc được đo lường bằng hệ số của nó và hình thức hàm của phương 
trình. Một phương trình tiêu biểu như sau: 
 5
Y(t) = f{x1(t), x2 (t), ... xn(t), u(t)} 
Y(t) là biến phụ thuộc tại thởi điểm t, biểu trưng cho chỉ tiêu cần nghiên cứu hay 
dự báo (ví dụ như GDP, việc làm, lạm phát,). 
x1(t), x2 (t), ... xn(t) là các biến giải thích tại thời điểm t, biểu trưng cho các nhân tố 
tác động lên biến phụ thuộc. Sự thay đổi của một hay nhiều biến này sẽ dẫn tới sự 
thay đổi của biến phụ thuộc. 
u(t) là sai số ngẫu nhiên, biểu trưng cho các nhân tố không xác định được tác động 
lên biến phụ thuộc tại thời điểm t. 
Số hạng sai số u(t), chúng ta cũng có thể ký hiệu là ui (hay còn gọi là số hạng nhiễu 
ngẫu nhiên) là thành phần ngẫu nhiên không quan sát được và là sai biệt giữa Yi và 
phần xác định β1 + β2Xi . 
Sau đây một tổ hợp của bốn nguyên nhân ảnh hưởng khác nhau: 
1. Biến bỏ sót. Giả sử mô hình thực sự là Yi = β1 + β2Xi + β3Zi+vi trong đó, Zi là một 
biến giải thích khác và vi là số hạng sai số thực sự, nhưng nếu ta sử dụng mô hình là Yi 
= β1 + β2Xi + ui thì ui = β3Zi+vi. Vì thế, ui bao hàm cả ảnh hưởng của biến Z bị bỏ sót. 
2. Phi tuyến tính. ui có thể bao gồm ảnh hưởng phi tuyến tính trong mối quan hệ giữa Y 
và X. Vì thế, nếu mô hình thực sự là Yi = β1 + β2Xi + β3X2i+vi, nhưng lại được giả định 
bằng phương trình Yi = β1 + β2Xi + ui , thì ảnh hưởng của X2i sẽ được bao hàm trong ui. 
3. Sai số đo lường. Sai số trong việc đo lường X và Y có thể được thể hiện thông qua u. 
4. Những ảnh hưởng không thể dự báo. Dù là một mô hình kinh tế lượng tốt cũng có thể 
chịu những ảnh hưởng ngẫu nhiên không thể dự báo được. Những ảnh hưởng này sẽ 
luôn được thể hiện qua số hạng sai số ui. 
Việc xây dựng hệ thống các phương trình, với các biến giải thích lựa chọn thường được 
dựa trên nền tảng của lý thuyết kinh tế. Ví dụ như hàm tiêu dùng phải dựa trên lý thuyết 
về tiêu dùng, hàm đầu tư phải dựa trên lý thuyết về đầu tư, Điều này dẫn đến hệ quả 
là các nhà mô hình khác nhau có thể sẽ xây dựng các phương trình với các biến giải 
thích khác nhau, tùy thuộc vào việc áp dụng lý thuyết kinh tế nào. Điều đó cũng lý giải 
về sự đa dạng của các mô hình kinh tế lượng hiện nay. 
Ví dụ, Giả sử chúng ta điều tra tất cả các hộ trong thành phố và tính thu nhập hàng 
tháng của họ (X) và tổng chi tiêu vào hàng hóa và dịch vụ (Y). Vì các hộ gia đình có 
cùng thu nhập sẽ có những mức chi tiêu khác nhau (có lẽ do khác biệt về các đặc điểm 
khác như số thành viên trong gia đình), một quan sát cụ thể (Y, X) sẽ không hoàn toàn 
chính xác nằm trên đường thẳng. Do vậy, mô hình hồi qui tuyến tính tương ứng với ví 
dụ này sẽ có dạng Y = β1 + β2X + u 
Trong thực tế, chúng ta sẽ không điều tra tất cả các hộ gia đình mà chỉ chọn một mẫu 
ngẫu nhiên từ tổng thể và sử dụng các quan sát này để ước lượng những tham số β1 và 
β2 cũng như thực hiện các kiểm định và kiểm tra tính phù hợp của giả định về mối liên 
hệ trung bình giữa chi tiêu và thu nhập là tuyến tính. 
 6
Sau khi xây dựng xong hệ thống các phương trình, chúng ta phải tập hợp đủ các số liệu 
cho các biến và tiến hành ước lượng các hệ số của các phương trình. Kỹ thuật hồi quy 
(regression) được áp dụng để ước lượng các hệ số của các phương trình. Sau khi ước 
lượng xong toàn bộ các phương trình của mô hình, chúng ta sẽ tiến hành mô phỏng 
(simulation) tác động của các thay đổi chính sách trong tương lai lên các biến kinh tế 
mà mình quan tâm (ví dụ như tăng trưởng, việc làm, lạm phát,). Trên cơ sở đó, chúng 
ta có thể đánh giá tác động của chúng hoặc/và đề xuất ra các kịch bản dự báo. 
Các bước thực hiện 
Lý thuyết kinh tế hoặc tài chính
Nêu ra các giả thuyết
Thu thập số liệu
Thiết lập mô hình
Ước lượng các tham số- sự phù hợp của mô hình?
No Yes
Tìm mô hình khác Dự báo
Ra quyết định
1.2. Phân tích hồi qui 
1.2.1. Các ví dụ trong lĩnh vực kinh tế về mối quan hệ nhân quả 
Trong phân tích hồi qui, chúng ta cần ước lượng quan hệ toán học giữa các biến. Những 
mối quan hệ này còn được gọi là mối quan hệ hàm số. Chúng cố gắng mô tả các biến 
giải thích tác động lên biến phụ thuộc như thế nào. 
– Biến giải thích là biến xảy ra. 
– Biến phụ thuộc là biến kết quả. 
Ví dụ: Khi chúng ta cố gắng giải thích chi tiêu dùng của mọi người, chúng ta có thể sử 
dụng các biến giải thích là thu nhập và độ tuổi. Khi giải thích giá của một chiếc ô tô, các 
biến giải thích có thể là kích cỡ, động cơ máy, độ tin cậy của hãng sản xuất cũng như độ 
an toàn của chiếc ô tô. Để giải thích giá của một ngôi nhà các biến giải thích có thể là 
kích cỡ, số phòng, tỷ lệ tội phạm của khu dân cư cũng như độ tuổi của ngôi nhà. Để dự 
đoán khả năng một học sinh cuối cấp trung học phổ thông vào đại học, chúng ta có thể 
 7
xem xét đến điểm các bài kiểm tra, trình độ giáo dục của cha mẹ cũng như thu nhập của 
gia đình anh ta. 
Vậy phân tích hồi qui chính là nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là 
biến phụ thuộc hay biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (được gọi là biến 
độc lập hay giải thích). 
1.2.2. Mục đích của phân tích hồi qui: 
Tưởng tượng rằng chúng ta có thông tin về thu nhập và chi tiêu tiêu dùng, chúng ta tin 
tưởng rằng chi tiêu tiêu dùng phụ thuộc vào thu nhập và chúng ta biểu diễn cả 2 biến 
này lên đồ thị. Biểu diễn biến phụ thuộc lên trục tung, còn biến giải thích (biến độc lập) 
lên trục hoành. 
Mục đích của phân tích hồi quy là qua những điểm dữ liệu, chúng ta có thể kẻ ra một 
đường phù hợp nhất, sát nhất với các quan sát để sao cho có thể biểu diễn mối quan hệ 
giữa hai biến thu nhập và chi tiêu tiêu dùng một cách đáng tin cậy nhất. 
1.2.3. Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản: 
Để mô hình hóa quan hệ tuyến tính trong đó diễn tả sự thay đổi của biến Y theo biến X 
cho trước người ta sử dụng mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản. Mô hình hồi qui tuyến 
tính đơn giản có dạng sau: 
Yi = β1 + β2 Xi + ui 
+ Yi : Giá trị của biến phụ thuộc Y trong lần quan sát thứ i. 
+ Xi : Giá trị của biến độc lập X trong lần quan sát thứ i . 
+ ui : Giá trị đối với sự dao động ngẫu nhiên (nhiễu ngẫu nhiên) hay sai số 
trong lần quan sát thứ i. 
+ β1 : là thông số diễn tả tung độ gốc (hệ số chặn) của đường hồi qui tổng thể, 
hay β1 là giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X thay đổi 
1 đơn vị. 
+ β2 : là thông số diễn tả độ dốc (hệ số góc) của đường hồi qui tổng thể, hay β2 
diễn tả sự thay đổi của giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc 
lập X thay đổi 1 đơn vị. 
Chúng ta có thể ước lượng các tham số (β1, β2) của phương trình hồi qui tổng thể bằng 
cách sử dụng số liệu của mẫu ngẫu nhiên thu thập được. Dựa vào số liệu của mẫu ta có 
phương trình hồi qui tuyến tính của mẫu. 
 i221i Xˆˆyˆ ββ += 
Trong đó: 
yˆ là ước lượng của giá trị trung bình của Y đối với biến X đã biết 
 8
1ˆβ là ước lượng của β1 
2βˆ là ước lượng của β2 
1.3. Hồi qui và tương quan 
Khi định mô hình ở dạng Yi = β1 + β2Xi + ui , chúng ta ngầm giả định rằng X gây ra sự 
thay đổi của Y. Việc X và Y tương quan chặt với nhau không có nghĩa rằng sự thay đổi 
X dẫn đến sự thay đổi Y hay ngược lại. Ví dụ, hệ số tương quan giữa số lượng kănguru 
của Úc và tổng dân số nước này có thể là rất cao. Phải chăng điều này có nghĩa rằng sự 
thay đổi một biến sẽ làm cho biến kia thay đổi? Rõ ràng là không, vì ở đây chúng ta có 
một trường hợp tương quan giả tạo. Nếu chúng ta hồi quy một trong các biến với biến 
còn lại, chúng ta sẽ có sự hồi qui giả tạo. Lấy một ví dụ khác thực tế hơn, giả sử chúng 
ta hồi quy số lượng vụ trộm trong một thành phố với số hạng hằng số và số nhân viên 
cảnh sát (X) và sau đó quan sát thấy hệ số góc ước lượng có giá trị dương, có nghĩa rằng 
có tương quan thuận giữa X và Y. Phải chăng điều này có nghĩa rằng việc tăng số lượng 
cảnh sát sẽ làm tăng số vụ trộm, do đó ngầm kéo theo phải có chính sách giảm lực 
lượng cảnh sát? Rõ ràng kết luận này là không thể chấp nhận được. Điều xảy ra có thể 
là mối quan hệ nhân quả là ngược lại, có nghĩa là thành phố nên thuê thêm cảnh sát vì 
số vụ trộm tăng lên, và như vậy việc hồi quy X theo Y là hợp lý hơn. 
Từ những ví dụ trên ta thấy rằng Hồi qui và tương quan khác nhau về mục đích và kỹ 
thuật. Phân tích tương quan xem xét mức độ kết hợp tuyến tính giữa hai biến, nhưng 
phân tích hồi qui lại ước lượng hoặc dự báo một biến trên cơ sở giá trị đã cho của các 
biến khác. 
Về mặt kỹ thuật, trong phân tích hồi qui các biến không có tính chất đối xứng, biến phụ 
thuộc là biến ngẫu nhiên, các biến giải thích giá trị của chúng đã được xác định. Trong 
phân tích tương quan, không có sự phân biệt giữa các biến, chúng có tính chất đối xứng. 
1.4. Các dạng hàm trong kinh tế lượng 
Giả sử ta có một mô hình kinh tế tiên đoán mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc Y và 
một biến đ ... ng kinh tế Quảng Tây, nói 
một cách khác tăng trưởng GDP Quảng Tây phụ thuộc rất nhiều vào thương mại XNK Quảng 
Tây – Asean, giữa chúng có thể lập ra một mô hình tuyến tính. 
 106
II. Lập mô hình và tiến hành phân tích hồi quy 
Vì chỉ phân tích tính tương quan giữa thương mại Quảng Tây – Asean và GDP Quảng 
Tây, có thể giả định là các nhân tố khác ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP đều bình ổn, do đó 
có thể sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn để phân tích. Dùng Y biểu thị GDP Quảng Tây, 
dùng X biểu thị mức thương mại Quảng Tây – Asean, lập một mô hình hồi quy tuyến tính đơn. 
Y = α + βX + u 
Căn cứ vào các số liệu của Bảng 1 từ năm 1998-2004, vận dụng phần mềm kinh tế số 
lượng Eviews, sử dụng phương pháp nhị thừa nhỏ nhất (OLS), tiến hành phân tích hồi quy đối 
với X và Y, ta được kết quả như sau: 
Từ những kết quả đạt được từ phần mềm Eviews, ta có phương trình hồi quy tương 
ứng như sau: 
Yˆ = 14,53003 + 24,41980X 
(9,612073) (10,10718) 
 (0,0002) (0,0002) 
R2 = 0,953339 F = 102,1550 Prob(F – statistic) = 0,000162 
Kiểm nghiệm: kiểm nghiệm ý nghĩa kinh tế, thông qua quan sát ký hiệu và trị số của hệ 
số lượng đánh giá tham số, có thể thấy ý nghĩa kinh tế phù hợp của mô hình này. Hệ số của X 
là 24,41980 cho thấy, trong năm 1998 – 2004, thương mại Quảng Tây – Asean hàng năm tăng 
thêm 0,1 tỷ USD, và kết quả là GDP khu vực tăng thêm khoảng 2,441890 tỷ USD. 
Thống kê kiểm nghiệm: R2 = 0,953339 cho thấy, sác xuất đi kèm của kiểm nghiệm T 
đối với hệ số hạng thường số và hệ số hồi quy lần lượt là 0,0002 và 0,0002, cho thấy chúng 
đều có thể thông qua được kiểm nghiệm với sác xuất dưới 5%, từ đó phủ nhận giả thuyết ban 
đầu là hệ số =0. 
Từ F = 102,1550 Prob(F – statistic) = 0,000162 có thể thấy, không cần tra Bảng 
cũng có thể biết chắc phương trình thông qua, có nghĩa là tính rõ ràng của phương trình rất tốt, 
nói lên tính tương quan cao giữa 2 biến lượng tăng trưởng GDP Quảng Tây và mức thương 
mại Quảng Tây – Asean. 
Từ kiểm nghiệm trên có thể rút ra, mặc dù có rất nhiều nhân tố ảnh hưởng đến tăng 
trưởng GDP Quảng Tây, nhưng trong đó mức thương mại XNK Quảng Tây – Asean có 
vai trò quyết định thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Quảng Tây. 
 107
BÀI ĐỌC THAM KHẢO 2 
Mô hình kinh tế lượng ứng dụng trong nghiên cứu 
thị trường du lịch Việt Nam 
Ngành Du lịch Việt Nam đã và đang được Đảng và Nhà nước ta lựa chọn phát triển và 
xây dựng là ngành kinh tế mũi nhọn. Du lịch Việt Nam nói chung và du lịch quốc tế đến 
Việt Nam nói riêng, đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra ngân sách cho ngành du 
lịch Việt Nam. Nếu từ năm 1990 du lịch quốc tế đã đóng góp cho ngành khoảng 109 
triệu đô la, thì năm 2002 du lịch quốc tế đã đóng góp cho ngành khoảng 1,017 tỷ đô la 
(tương đương 5,3 triệu tấn gạo xuất khẩu). Một công việc do ngành du lịch trực tiếp tạo 
ra, có thể tạo ra được từ (1-3) công việc gián tiếp khác cho các ngành sản xuất trong 
nước: ngành công nghiệp, nông nghiệp, giao thông vận tải và các ngành dịch vụ khác. 
Như vậy nếu đẩy mạnh phát triển được thị trường du lịch Việt Nam, sẽ tạo được nhiều 
cơ hội cho phát triển kinh tế của các vùng và địa phương có tài nguyên du lịch, mặc dù 
nơi đó có thể rất xa xôi hẻo lánh. Trên thế giới cũng như thực tiễn ở Việt Nam cho thấy 
nhiều nơi đã phát triển đi lên từ du lịch. 
Để phát triển ngành du lịch Việt Nam thực sự trở thành ngành kinh tế mũi nhọn, một 
trong những yêu cầu trước tiên là phải hiểu biết và nắm vững được thị trường du lịch 
trong nước cũng như thị trường du lịch quốc tế. Với tư cách là những nhà cung ứng, 
ngành du lịch Việt Nam quảng bá các yếu tố hấp dẫn tới khách du lịch trong và ngoài 
nước, và cung ứng các hàng hoá dịch vụ cho khách du lịch. Cầu về hàng hoá dịch vụ du 
lịch, có thể là khách trong nước hay ngoài nước. Với điều kiện và vị thế của Việt Nam, 
thu hút nguồn khách quốc tế đến Việt Nam, có vai trò quan trọng trong chiến lược phát 
triển du lịch, và tạo cơ hội cho thị trường du lịch Việt Nam phát triển. 
Vấn đề đặt ra cần phải có cơ sở khoa học để hiểu biết và nắm được thị trường khách 
quốc tế đến Việt Nam, có như vậy mới có những quyết định đúng đắn. Trong quản lý 
kinh tế hiện đại, ngoài sự hiểu biết về mặt định tính các yếu tố và các mối quan hệ của 
thị trường, người ta còn cần định lượng được các yếu tố và các mối quan hệ giữa các 
yếu tố. 
Để hiểu biết được các yếu tố ảnh hưởng và định lượng được những yếu tố ảnh hưởng tới 
lượng khách du lịch quốc tế, hiện nay người ta thường sử dụng mô hình kinh tế lượng. 
Một khi đã xây dựng được mô hình kinh tế lượng, việc tiến hành dự báo thị trường như 
lượng cầu, xác định độ co giãn cầu v.v, hoặc cần ra quyết định trong những tình 
huống với mức tin cậy nhất định, thì mô hình kinh tế lượng tỏ ra có ưu thế. 
Thông thường, người ta hay tiến hành dự báo qui mô thị trường. Tổng cầu thị trường 
được biểu thị dưới dạng số lượt khách du lịch quốc tế sẽ đến thăm từ một nước xuất 
phát tới một điểm đến nước ngoài, hoặc bằng khoản tiêu dùng du lịch của khách tham 
quan từ nước xuất phát đến đất nước du lịch. 
Khi tiến hành dự báo qui mô thị trường bằng mô hình kinh tế lượng, người ta sử dụng 
phân tích hồi qui để ước lượng mối quan hệ giữa biến dự báo gọi là biến phụ thuộc (hay 
biến được giải thích), với một hay nhiều biến độc lập (hoặc biến giải thích) khác. Ước 
lượng tiến hành dựa vào các dữ liệu đã có trước, giá trị dự báo tương lai là giá trị ngẫu 
nhiên xác định trên cơ sở sử dụng mô hình hồi qui đã xây dựng. 
 108
Bước đầu tiên trong việc xây dựng mô hình dự báo qui mô thị trường là cần xác định 
các biến độc lập có thể gây ảnh hưởng tới cầu du lịch quốc tế. 
Giả sử hàm cầu thị trường có dạng: 
Y = f (X1, X2,..., Xk ) (1) 
Trong đó: 
Y : Cầu đối với du lịch quốc từ nơi xuất phát cụ thể tới điểm đến khảo sát. 
X1, X2, ..., Xk : Là các biến độc lập hay các biến giải thích. 
Biến dự báo: 
Cầu du lịch được đo bằng lượng khách du lịch tới thăm hoặc giá trị tiêu dùng du lịch, 
mà được xem xét dưới dạng tiền. 
Thu nhập: 
Thu nhập thực tế tính bằng tiền, tại đất nước du khách sinh sống, thường được sử dụng 
làm biến giải thích ở mô hình (1). Nếu chuyến đi với mục đích nghỉ ngơi, thăm hỏi gia 
đình bạn bè thì sử dụng là dạng thu nhập có thể sử dụng được; còn nếu chuyến đi với 
mục đích kinh doanh, thì sử dụng dạng thu nhập chung (như thu nhập quốc gia chẳng 
hạn). 
Giá cả hàng hoá dịch vụ: 
Yếu tố giá cả cũng được thường xuyên đưa vào làm biến giải thích trong hàm cầu. Với 
du lịch quốc tế, cần lưu ý có hai yếu tố giá cả - liên quan đến các chi phí vận chuyển để 
tới được điểm đến và các chi phí khi ở tại điểm đến. Các chi phí vận chuyển có thể được 
tính qua giá vé máy bay, hoặc cước phí vận chuyển đường bộ từ điểm xuất phát của du 
khách tới điểm đến du lịch. 
Có thể tính chi phí du lịch tại điểm đến theo mức chi phí riêng cho khách du lịch. Ngoài 
ra, chỉ số giá tiêu dùng ở điểm đến có khả năng sử dụng thay thế biến chi phí du lịch. Tỷ 
giá hối đoái cũng có thể được đưa vào như một biến giải thích trong mô hình (1). 
Giá hàng hoá dịch vụ thay thế: 
Kinh tế học đã chứng tỏ rằng hàng hóa và dịch vụ thay thế có thể đóng vai trò quan 
trọng để xác định cầu. Khách du lịch tiềm năng có thể so sánh giá cả của những kỳ nghỉ 
ở nước ngoài với các giá kỳ nghỉ ở trong nước, trước khi họ quyết định mua. Tất nhiên, 
họ cũng so sánh các chi phí kỳ nghỉ ở các nước khác nhau. Như thế, chi phí lữ hành 
thay thế và chi phí tiêu dùng du lịch có thể đóng vai trò quan trọng để xác định cầu du 
lịch quốc tế tới điểm đến đã cho từ một nơi xuất phát cụ thể. Giá thay thế có thể đưa vào 
mô hình (1) bao gồm: trung bình trọng số chi phí phương tiện vận tải thay thế và trung 
bình trọng số chi phí tiêu dùng du lịch. Các trọng số phải phản ánh được sự liên quan 
của nó với tính hấp dẫn của điểm đến, tới các khách du lịch một cách rõ ràng và thường 
dựa trên cơ sở thị phần có trước đó. 
Hoạt động xúc tiến: 
Các tổ chức du lịch quốc gia thường tiêu dùng khá nhiều tiền cho việc xúc tiến du lịch ở 
nước ngoài, nhằm thu hút khách tới đất nước mình. Do vậy, việc chi phí cho xúc tiến du 
lịch mong muốn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức cầu du lịch quốc tế, vì 
thế chi phí xúc tiến du lịch cần được đưa vào như một biến giải thích trong hàm cầu (1). 
 109
Các biến giả: 
Vào những năm 1973 và 1979, thế giới lâm vào cuộc khủng hoảng dầu lửa có thể làm 
cầu du lịch quốc tế suy giảm tạm thời. Hoặc đe doạ do chiến tranh hay dịch bệnh xảy ra, 
cũng làm suy giảm tạm thời cầu du lịch quốc tế. Sử dụng các biến giả đưa vào trong mô 
hình kinh tế lượng, nhằm xem xét một sự kiện nào đó tác động một cách tạm thời cầu 
du lịch quốc tế. 
Biến trễ phụ thuộc: 
Nhằm phản ánh những thói quen sự trung thành của cầu và sự chậm trễ cứng nhắc của 
cung, người ta có thể đưa vào các biến trễ phụ thuộc. Chẳng hạn đã có lần khách du lịch 
đến thăm một điểm đến nào đó mà họ cảm thấy thích thú và hài lòng, họ sẽ có xu hướng 
thích quay trở lại đó. Ngoài ra, sự hài lòng và hiểu biết về điểm đến sẽ tiếp tục được 
quảng bá tới những du khách tiềm năng hác thông qua các câu chuyện hấp dẫn và 
những bức ảnh đã được ghi lại, từ đó sẽ làm giảm bớt sự rủi ro khi họ lựa chọn điểm 
đến. Những điều đó dường như làm kéo dài sự trung thành với điểm đến. 
Ngoài ra, sự cung cấp các dịch vụ cũng khó có thể gia tăng nhanh chóng trong thời gian 
ngắn. Tất cả các vấn đề trên, sẽ được thể hiện thông qua sự có mặt của biến trễ phụ 
thuộc trong mô hình (1). 
Dạng mô hình toán thông dụng nhất thường được lựa chọn để biểu diễn hàm cầu du lịch 
quốc tế là dạng hàm loga tuyến tính: 
Trong đó :Y là cầu đối với du lịch quốc tế, là biến phụ thuộc. 
X1, ... , Xk là các biến giải thích, hay biến độc lập. k 
u là sai số ngẫu nhiên. 
a, b1, ... , bk là các tham số. 
e = 2,781 là số lôgarit tự nhiên. 
Để có thể ước lượng được biểu thức (2), tiến hành loga hoá biểu thức (2): 
ln Y = ln a + b1ln X1 + b2ln X2 + ... + bk ln Xk + u (3) 
Với biểu thức (3), ta có thể ước lượng theo mô hình toán này thông qua các phần mềm 
Mfit, hay Eviews. 
Qua (3), cũng dễ dàng xác định được độ co giãn của cầu theo các biến. Thật vậy, lấy 
đạo hàm hai vế biểu thức (2) : 
Nhưng độ co giãn của Y với X được xác định là : 
Thay thế biểu thức (4) vào biểu thức (5) ta được : 
Từ đó ta thấy b1 chính là hệ số co giãn của Y theo X1. 
Một cách tổng quát bj là hệ số co giãn của Y theo Xj , j = 1,2, ... , k. 
Xét cụ thể việc xây dựng một mô hình kinh tế lượng nhằm đánh giá cầu du lịch quốc tế 
ở thị trường trọng điểm tới điểm đến du lịch Việt Nam. 
Căn cứ vào các nguồn dữ liệu từ asean centre, nguồn của Tổng cục du lịch, tham khảo ý 
kiến của các chuyên gia du lịch. Chúng tôi đã tiến hành xây dựng mô hình hàm cầu 
 110
khách du lịch Nhật Bản mà ngành du lịch Việt Nam đã và đang xúc tiến thu hút cho 
điểm đến du lịch Việt Nam. 
Qua quá trình nghiên cứu, chúng tôi thấy nguồn du khách Nhật Bản là nguồn khách khá 
hấp dẫn đối với các nước Asean, trong đó Thái Lan và Singapo là hai nước dẫn đầu về 
thu hút khách Nhật. Năm 2001, khách Nhật Bản tới Asean là trên 16,2 triệu. Thái lan 
đón 1,18 triệu khách chiếm 7,2%, còn Singapo đón 0,755 triệu khách chiếm 4,6%, Việt 
Nam đón 0,204 triệu khách chiếm 1,2%. Phải chăng do giá tour đến Việt Nam cao hơn 
các nước trong khu vực, và đầu tư cho chính sách xúc tiến của Việt Nam còn quá yếu, 
nên lượng khách Nhật vào Việt Nam còn rất nhỏ bé so với tiềm năng. Để có thể kiểm 
định những phán đoán trên, chúng tôi đã lựa chọn dạng mô hình toán cho hàm cầu 
khách Nhật Bản tới Việt Nam có dạng dưới đây : 
Y = a. PVNb1. XTb2. eu (7) 
Trong đó : 
Y : Số lượng khách du lịch trong năm từ thị trường Nhật Bản tới điểm đến Việt Nam. 
PVN: Mức giá tour trọn gói trung bình của kỳ nghỉ trong năm từ Nhật Bản tới Việt 
Nam. 
XT: Ngân sách xúc tiến trong năm của ngành du lịch Việt Nam tới thị trường Nhật Bản. 
e = 2,781 
u : Sai số ngẫu nhiên. 
Tiến hành ln hai vế biểu thức (7) ta có : 
ln Y = ln a + b1 ln PVN + b2 ln XT + u (8) 
Với các dữ liệu trong bảng 1, bằng sự hỗ trợ của phần mềm tính toán Eviews 3.1, kết 
quả ước lượng có được các tham số của mô hình (8) như sau, xem bảng 2 : 
ln Y = 14,67446 - 1,785864. ln PVN + 0,873611. ln XT + u (9) 
Mô hình (9) là mô hình đã được lựa chọn "tốt nhất", các hệ số ước lượng là tin cậy và 
phù hợp, giá trị R2 là khá cao (R2 = 0,999) chứng tỏ quan hệ giữa các biến là liên quan 
chặt, hai biến độc lập PVN và XT đã giải thích được tới 99,9% giá trị của biến phụ 
thuộc Y. Mô hình cũng không có những khuyết tật. 
Sử dụng mô hình (9) ta có thể xác định được lượng cầu Y phụ thuộc vào những yếu tố 
nào. Khi tiến hành dự báo lượng khách từ thị trường Nhật Bản đến Việt Nam, chỉ cần có 
được những thông tin trong năm dự báo: Mức giá trung bình của các tour trọn gói từ thị 
trường Nhật Bản tới Việt Nam, ngân sách xúc tiến du lịch của ngành du lịch Việt Nam 
đầu tư cho thị trường Nhật Bản. 
Ngoài ra mô hình (9), còn cho ta biết các thông tin về các loại hệ số: co giãn cầu theo 
giá (b1=1,785864), co giãn cầu theo xúc tiến du lịch (b2=0,873611). ý nghĩa của hệ số 
co giãn cầu b1 là: khi giá tour trọn gói tăng 1%, thì lượng cầu sẽ giảm 1,785864%. Cũng 
tương tự, với hệ số co giãn cầu theo xúc tiến b2, khi tăng ngân sách xúc tiến lên 1%, thì 
lượng cầu sẽ tăng 0,873611%. 
Để xác định tính chính xác của mô hình (9), mô hình cần được tiếp tục kiểm nghiệm 
qua thực tiễn, thông qua liên tiếp các bước lặp, ta sẽ có được một mô hình đúng đắn và 
hoàn toàn tin cậy. 
 111
Trên đây là những nghiên cứu bước đầu về ứng dụng mô hình kinh tế lượng trong 
nghiên cứu thị trường du lịch của Việt Nam. Mô hình đã xác định được các yếu tố ảnh 
hưởng chính tới lượng cầu du lịch tới Việt Nam của thị trường du khách Nhật Bản. Mô 
hình cũng định lượng được mối quan hệ của các yếu tố ảnh hưởng đó. các nhà quản trị 
có thể dựa vào mô hình để ra các quyết định cần thiết. Hy vọng, việc ứng dụng mô hình 
kinh tế lượng sẽ được phổ biến rộng rãi với công tác nghiên cứu thị trường của Việt 
Nam nói chung và của ngành du lịch nói riêng. 
Bảng 1: Số lượt khách Nhật đến Việt Nam, giá tour trọn gói, Ngân sách xúc tiến 
(Nguồn Asean Centre, Tổng cục du lịch Việt Nam) 
Năm 
Y 
(Lượt khách) 
PVN 
(Đô la) 
XT 
(Đô la) 
1998 95258.00 1200.000 50000.00
1999 113514.0 1190.000 60000.00
2000 152725.0 1160.000 80000.00
2001 204860.0 1149.000 110000.0
2002 275000.0 1135.000 150000.0
Bảng 2 : Bản báo cáo của chương trình Eview 
Dependent Variable: LY 
Method: Least Squares 
Sample: 1998 2002 
Included observations: 5 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
LXT 0.873611 0.006248 139.8119 0.0001
LPVN -1.785864 0.118404 -15.08278 0.0044
C 14.67446 0.905715 16.20207 0.0038
R - squared 0.999997 Mean dependent var 11.95901
Adjusted R- squared 0.999994 S.D. dependent var 0.430251
S.E. of regression 0.001067 Akaike info criterion -10.56371
Sum squared resid 2.28E-06 Schwarz criterion -10.79804
Log likelihood 29.40927 F-statistic 325028.0
Durbin - Watson stat 2.713355 Prob(F-statistic) 0.000003