Đề tài Các yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu của một quán cafe tại thành phố Tam Kỳ

Đề tài ”Các yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu của một quán cafe tại thành phố Tam Kỳ” A: Mở đầu LỜI MỞ ĐẦU Ở nước ta hầu hết tất cả các tỉnh và thành phố đều mọc lên nhiều quán xá đặc biệt là các quán cafe nhằm phục vụ cho nhu cầu đời sống nhân dân ngày càng được nâng cao. Và thành phố Tam Kỳ cũng không nằm trong trường hợp ngoại lệ, mặc dù là một thành phố còn rất non trẻ nhưng trong công cuộc phát triển kinh tế-xã hội thành phố đã đạt được nhiều thành công lớn, đời sống vật chất lẫn tinh thần của người dân thành phố được cải thiện đáng kể; đòi hỏi những nhu cầu về giải trí, thư giản của con người được nâng lên.Dẫn đến sự ra đời của các quán cafe mọc lên khắp mọi nơi trong thành phố (có thể nói : “mọc lên như nấm- chen chúc nhau ở mọi nơi”). Chính hoạt động của việc kinh doanh quán cafe đã đóng góp một phần rất lớn vào tỉ trọng phát triển ngành dịch vụ của thành phố. Nhìn trực diện cho thấy có những quán tương đương nhau về quy mô, cách thức tổ chức, vị trí nhưng có quán thì hoạt động có hiệu quả thu hút một lượng lớn khách hàng nhưng cũng có nhiều quán kinh doanh ế ẩm, doanh thu không những không tăng mà có lúc còn thua lỗ. Vì vậy việc quyết định đến sự thành bại của quán một quán cafe không chỉ những yếu tố bên ngoài mà còn những yếu tố mang tính chiến lược lâu dài như cung cách phục vụ,năng lực quản lý,chọn địa điểm, tạo phong cách quán…v.v Với đề tài ”Các yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu của một quán cafe tại thành phố Tam Kỳ” nhóm chúng em đã thu thập số liệu phân tích đánh giá ở quy mô mẫu rút ra được những mặt yếu kém cần khắc phục và phát huy hơn nữa những gì đã đạt được. Từ đó, không riêng ở thành phố Tam Kỳ mà tất cả các quán cafe trên cả nước có thể tồn tại và phát triển, hoạt động một cách có hiệu quả nhất. B. NỘI DUNG: I. THIẾT LẬP MÔ HÌNH Biến phụ thuộc 2. Biến độc lập 3 . Mô hình tổng thể 4. Dự đoán kỳ vọng giữa các biến 5. Mô hình hồi quy mẫu 6. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy II. KHOẢNG TIN CẬY 1. Khoảng tin cậy của b1 2. Khoảng tin cậy của b2 3. Khoảng tin cậy của b3 4. Khoảng tin cậy của b4 5. Khoảng tin cậy của b5 6. Khoảng tin cậy của b6 7. Khoảng tin cậy của b7 8. Khoảng tin cậy của b8 9. Khoảng tin cậy của b9 III. KIỂM ĐỊNH 1. Kiểm định sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc 2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình SRF so với số liệu của mẫu Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Phát hiện đa cộng tuyến b. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến 4. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi 5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan a. Phát hiện hiện tượng tự tương quan b. Khắc phục tự tương quan c. Mô hình sau khi khắc phục hiện tượng tự tương quan 6. Kiểm định sau khi khắc phục hiện tượng tự tương quan IV. KIỂM ĐỊNH BIẾN KHÔNG CẦN THIẾT V. KIỂM ĐỊNH BIẾN BỊ BỎ SÓT VI. MÔ HÌNH HOÀN CHỈNH 1. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy 2. Khoảng tin cậy a. Khoảng tin cậy của b1 b. Khoảng tin cậy của b2 c. Khoảng tin cậy của b3 d. Khoảng tin cậy của b4 e. Khoảng tin cậy của b5 f. Khoảng tin cậy của b6 g. Khoảng tin cậy của b7 h. Khoảng tin cậy của b8 i. Khoảng tin cậy của b9 3. Kiểm định a. Kiểm định sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc b. Kiểm định sự phù hợp của mô hình SRF so với số liệu của mẫu VII . THỐNG KÊ MÔ TẢ (BẢNG PHỤ LỤC 4) VIII. HẠN CHẾ IX . ĐỀ XUẤT TÀI LIỆU THAM KHẢO - Giáo trình kinh tế lượng, Nguyễn Quang Cường, Khoa KHTN, Trường ĐH Duy Tân. - Bài tiểu luận nhóm K17 22C2, ĐH Ngoại Thương. - Bài tiểu luận nhóm Olalani K13QNH9 ĐH Duy Tân. - Bài tập kinh tế lượng với sự trợ giúp của EVIEWS, Khoa Toán Thống Kê, Bộ Môn Toán Kinh Tế, Trường Đại học Kinh tế TP HCM. I- THIẾT LẬP MÔ HÌNH : Biến phụ thuộc: Y : doanh thu của các quán cafe (đơn vị tính: lần) Biến độc lập: TVDT : Tổng vốn đầu tư GB : Giá bán LNV :Lương nhân viên VT : vị trí PCQ :Phong cách quán PV :Phục vụ TD :Thời điểm CL :Chất lượng Mô hình tổng thể: Yi = b1 + b2 X2_TVDT + b3 X3_GB + b4 X4_LNV + b5 D1_VT + b6 D2_PCQ + b7 D3_PV + b8 D4_TD + b9D5__CL + Ui Dự đoán kỳ vọng giữa các biến: b2 dương: Khi tổng vốn đầu tư càng lớn thì tổng doanh thu của các quán cafe sẽ tăng lên. b3 dương: Khi giá bán tăng sẽ làm cho tổng doanh thu của các quán cafe tăng lên. b4 dương: Khi lương nhân viên tăng sẽ làm tổng doanh thu của các quán cafe tăng lên Mô hình hồi quy mẫu: Yi = -148.3184+ 0.003381 X2_TVDT + 18009.83 X3_GB + 65.53096 X4_LNV -13.54371 D1_VT + 13.88945 D2_PC + 2.027773 D3_PV -7.601516 D4_TD -9.943676 D5_CL + ei Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: b1^: Khi các yếu tố khác bằng 0, doanh thu đạt giá trị nhỏ nhất là -148.3184. b2^ : Khi các yếu tố khác không đổi, tổng vốn đầu tư tăng giảm 1 triệu đồng thì doanh thu tăng giảm 0.003381 triệu đồng. b3^: Khi các yếu tố khác không đổi, giá bán tăng giảm 1triệu đồng trên tháng thì doanh thu tăng giảm 18009.83 triệu đồng. b4^: Khi các yếu tố khác không đổi, lương nhân viên tăng giảm 1 triệu đồng/tháng thì doanh thu tăng giảm 65.53096 triệu đồng. b5^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi vị trí quán nằm trong hẽm sẽ thấp hơn so với mặt tiền 13.54371 tiệu đồng/tháng. b6^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi phong cách quán lịch sự sẽ cao hơn dân giả 13.88945 triệu đồng/tháng. b7^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi phụ vụ chuyên nghiệp sẽ cao hơn so với bán chuyên nghiệp 2.027773 triệu đồng/tháng. b8^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi ngày thường sẽ thấp hơn so với ngày lễ 7.601516 triệu đồng/tháng. b9^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi chất lượng sản phẩm bình thường sẽ thấp hơn chất lượng tốt 9.943676 triệu đồng/tháng. II. KHOẢNG TIN CẬY bj^ - t(n-k)*se(bj^ ) bj bj^ + t(n-k)*se(bj^ ) ( với t(n-k) = t0.025(35-9) = 1.708141) 1.Khoảng tin cậy của b1: Với b1^ = -148.318 Se (b1^) = 106.7012 Thì khoảng tin cậy của b1 là: -330.31 b1 33.67308 Ý nghĩa: Khi khác các yếu tố khác bằng 0 thì doanh thu được nhận giá trị trong khoảng -330.31 đến 33.67308 triệu đồng/ tháng, độ tin cậy 95%. 2.Khoảng tin cậy của b2: Với b2^ = 0.003381 Se (b2^) = 0.035571 Thì khoảng tin cậy của b2 là: -0.05729 b2 0.064052 Ý nghĩa: Khi tổng vốn đầu tư tăng giảm 1 triệu đồng/ tháng, và các yếu tố khác không đổi thì doanh thu nhận giá trị chênh lệch trong khoảng -0.05729 đến 0.064052 1 triệu đồng/ tháng, với độ tin cậy 95%.. 3.Khoảng tin cậy của b3: Với b3^ = 18009.83 Se (b3^) = 10682.02 Thì khoảng tin cậy của b3 là: -209.615 b3 36229.27 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, khi giá bán tăng giảm1 triệu đồng/ tháng thì doanh thu nhận giá trị chênh lệch trong khoảng -209.615 đến 36229.27 triệu đồng/ tháng, với độ tin cậy 95%. 4.Khoảng tin cậy của b4: Với b4^ = 41.16428 Se (b4^) = 65.53096 Thì khoảng tin cậy của b4 là: -4.67957 b4 135.7415 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi,khi tiền lương nhân viên tăng giảm 1 triệu đồng/ tháng thì doanh thu nhận giá trị chênh lệch trong khoảng -4.67957 đến 135.7415 triệu đồng/ tháng , với độ tin cậy 95%. 5.Khoảng tin cậy của b5: Với b5^ = -13.5437 Se (b5^) = 14.86727 Thì khoảng tin cậy của b5 là: -38.9016 b5 11.81417 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì doanh thu của các quán cafe ở vị trí mặt tiền so với vị trí trong hẻm chênh lệch nhau một lượng từ -38.9016 đến 11.81417 triệu đồng/ tháng, với độ tin cậy 95%. 6.Khoảng tin cậy của b6: Với b6^ = 13.88945 Se (b6^) = 15.18582 Thì khoảng tin cậy của b6 là: -12.0118 b6 39.79066 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì doanh thu của các quán cafe theo phong cách “sang trọng” so với các quán cafe theo phong cách “dân giã” chênh lệch nhau một lượng từ -12.0118 đến 39.79066triệu đồng/ tháng, với độ tin cậy 95%. 7.Khoảng tin cậy của b7: Với b7^ = 2.027773 Se (b7^) = 14.92285 Thì khoảng tin cậy của b7 là: -23.4249 b7 27.48045 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì thì doanh thu của các quán cafe phục vụ chuyên nghiệp so với các quán cafe phục vụ bán chuyên nghiệp chênh lệch nhau một lượng từ -23.4249 đến 27.48045 triệu đồng/ tháng ,với độ tin cậy 95%. 8.Khoảng tin cậy của b8: Với b8^ = -7.60152 Se (b8^) = 19.71686 Thì khoảng tin cậy của b8 là: -41.2309 b8 26.02791 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì thì doanh thu của các quán cafe ở thời điểm là “ngày lễ “ so với các quán cafe ở thời điểm “ngày bình thường” chênh lệch nhau một lượng từ -41.2309 đến 26.02791 triệu đồng/ tháng ,với độ tin cậy 95%. 9.Khoảng tin cậy của b9: Với b9^ = -9.94368 Se (b9^) = 19.05515 Thì khoảng tin cậy của b9 là: -42.4445 b9 22.55713 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì thì doanh thu của các quán cafe có “chất lượng tốt” so với các quán cafe có “chất lượng bình thường” chênh lệch nhau một lượng từ -42.4445 đến 22.55713 triệu đồng/ tháng ,với độ tin cậy 95%. III – KIỂM ĐỊNH: Kiểm định sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc: Vì: Prob(b2) = 0.1763 > = 0.05 Prob(b3) = 0.925 > = 0.05 Prob(b4) = 0.1038 > = 0.05 Prob(b5) = 0.1235 > = 0.05 Prob(b6) = 0.3707 > = 0.05 Prob(b7) = 0.3688 > = 0.05 Prob(b8) = 0.893 > = 0.05 Prob(b9) = 0.703 > = 0.05 => các yếu tố tổng vốn đầu tư, giá bán, lương nhân viên, vị trí, phong cách quán, phục vụ, thời điểm, chất lượng, không ảnh hưởng tới doanh thu 2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình SRF so với số liệu của mẫu: Prob(F-statistic) = 0.000699 < = 0.05 à Mô hình phù hợp. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Phát hiện đa cộng tuyến Ma trận tương quan: (bảng 2- Bảng phụ lục) Xem xét qua ma trận tương quan ta thấy 2 biến X2_TVDT và X3_GB có mức tương quan khá cao : 0.776679 nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm định đa cộng tuyến, chúng tôi xây dựng mô hình hồi quy phụ trong đó lần lượt các biến độc lập sẽ trở thành biến phụ thuộc và hồi quy với các biến còn lại. Bảng hồi quy phụ theo biến X3_GB (Xem bảng 2 phần Phụ lục): Mô hình hồi quy chính: Yi = b1 + b2 X2i + b3 X3i + b4 X4i + b5 D1i + b6 D2i + b7 D3i + b8 D4i + b9 D5i + ei Mô hình hồi quy phụ: X3_GB = a1 + a2 X2_TVDT + a3 X4_LNV + a4 D1_VT + a5 D2_PC + a6 D3_PV + a7 D4_TD + a8 D5__CL + Vi Hồi qui mô hình hồi quy phụ theo X3_GB( Xem bảng 6 phần phụ lục) = 0.739569 Vì Prob(F-statistic)= 0.000002<a=0.05 à Mô hình hồi quy phụ phù hợp Vậy mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. b. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến: Loại bỏ biến X2_TVDT hoặc X3_GB ra khỏi mô hình ban đầu. Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X3_GB (Xem bảng8 phần Phụ lục) Mô hình hồi quy đã loại X3_GB : Yi = 12.16523 - 0.03239X2_TVDT - 100.5427X4_LNV -16.30287D1_VT -17.59997D2_PC - 5.689823D3_PV - 2.972639D4_TD - 13.70379D5__CL + ei => R2loại X3_GB = 0.567696 Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X2_TVDT: (Xem bảng 7 phần Phụ lục) Mô hình hồi quy đã loại X2_TVDT : Yi = -154.4997- 18501.03 X3_GB - 66.45695 X4_LNV --13.52521_VT -13.93469D2_PC - 2.260958D3_PV - -7.789602D4_TD - -9.995770D5__CL + ei => R2loại X2_TVDT = 0.610166 So sánh R2 ở 2 mô hình hồi quy lại ta thấy R2loại X3_GB < R2loại X2_TVDT Vậy loại bỏ biến X2_TVDT ra khỏi mô hình thì mô hình sẽ tốt hơn. 4. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi: *. Kiểm định phương sai thay đổi (dùng kiểm định White): Kiểm định mô hình gốc ban đầu: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.630982 Probability 0.784381 Obs*R-squared 8.113611 Probability 0.703092 Giả sử Ho : phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 8.113595 < c2(0.05,26) = 38.88514: Chấp nhận Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Kiểm định mô hình sau khi loại bỏ biến: (Bảng 9 phần Phụ lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.709778 Probability 0.694753 Obs*R-squared 7.123105 Probability 0.624304 Giả sử Ho : phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 7.123095< c2(0.05,27) = 40.11327: Chấp nhận Ho, nghĩa là phương sai của sai số không thay đổi. 5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan: a. Phát hiện hiện tượng tự tương quan: Ta có: k’ = k -1 = 9-1 = 8 d = 2.055040 (Bảng 10 Phụ lục) du = 2.144 dl = 1.034 Kiểm định giả thiết Ho: Không có tự tương quan dương è dl= 1.034 < d = 2.055040 < du = 2.144 è Bác bỏ Ho, tức là tồn tại hiện tượng tự tương quan dương. b. Khắc phục tự tương quan: Xét mô hình hồi quy: Yi = b1 + b2 X3i + b3 X4i + b4 D1i + b5 D2i + b6 D3i + b7 D4i + b8 D5i + Ui (1) với Ui= Ui-1+ i (*), trong đ ó i là yếu tố ngẫu nhiên thoả mọi giả thiết của phương pháp phương sai sai số ngẫu nhiên OLS. Từ (1) thay i bởi i-1, ta được: Yi-1 = b1 + b2 X3i-1 + b3 X4i-1 + b4 D1i-1 + b5 D2i-1 + b6 D3i-1 + b7 D4i-1 + b8 D5i-1 + Ui-1 (2) Nhân 2 vế của (2) cho ta được: Yi-1 = b1 + b2 X3i-1 + b3 X4i-1 + b4 D1i-1 + b5 D2i-1 + b6 D3i-1 + b7 D4i-1 + b8 D5i-1 + Ui-1 (3) Lấy (1) trừ (3) ta được: Yi - Yi -1 = b1 (1 - ) + b2 ( X3i - X3i-1 ) + b3 ( X4i - X4i-1 ) + b4 (D1 - D1-1)+ b5 (D2i - D2i-1 ) + b6 (D3 - D3i-1 ) + b7 (D4i - D4i-1 ) + b8 ( D5i - D5i-1) + i Từ Bảng 10 - Phần Phụ Lục: = 0.116495 Đặt : Yi* = Yi - Yi -1 X3i* = X3i - X3i-1 X4i * = X4i - X4i -1 D1* = D1i - D1i-1 D2i* = D2i - D2i-1 D3i* = D3i - D3i-1 D4i* = D4i - D4i-1 D5i* = D5i - D5i-1 Yi* = Yi - Yi-1 b1* = b1 (1 - ) = b1 (1-0.116495) b2* = b2 b3* = b3 b4* = b4 b5* = b5 b6* = b6 b7* = b7 b8* = b8 Khi đó (4) được viết lại: Yi* = b1* + b2* X3i* + b3* X4i* + b4* D1i* + b5* D2i* + b6* D3i* + b7* D4i* + b8* D5i* + i (5) Và (5) không có tự tương quan vì i thoả mọi giả thiết của phương pháp OLS c. Mô hình sau khi khắc phục hiện tượng tự tương quan:(Bảng 11 - Phần Phụ Lục) Yi* = -148.9461- 19683.93X3i* + 66.03617X4i* - 10.56313D1i* + 14.14909D2i* -1.751652D3i* - 10.80487D4i* -5.187663D5i* 6. Kiểm định sau khi khắc phục hiện tượng tự tương quan: Ta có: k’ = k -1 = 8-1 = 7 d = 1.803919 dl = 0.908 Kiểm định giả thiết Ho: Không có tự tương quan dương 0 < dl = 0.908 < d = 1.803919 è Chấp nhận Ho, tức là không tồn tại hiện tượng tự tương quan dương. Vậy mô hình sau khi khắc phục không có hiện tượng tự tương quan. IV. KIỂM ĐỊNH BIẾN KHÔNG CẦN THIẾT: Omitted Variables: D3_PV F-statistic 0.165143 Probability 0.687923 Log likelihood ratio 0.223855 Probability 0.636118 Vì F = 0.165143 có xác suất p = 0.687923 > nên D3_PV là biến không cần thiết trong mô hình hồi quy. V. KIỂM ĐỊNH BIẾN BỊ BỎ SÓT: Omitted Variables: D4_TD F-statistic 0.231096 Probability 0.634733 Log likelihood ratio 0.300867 Probability 0.583339 Vì F = 0.231096 có xác suất p = 0.634733 > nên D4_TD là biến không ảnh hưởng đến doanh thu, vì vậy không nên đưa vào mô hình hồi quy. VI. MÔ HÌNH HOÀN CHỈNH: Yi* = -148.9461- 19683.93X3i* + 66.03617X4i* - 10.56313D1i* + 14.14909D2i* -1.751652D3i* - 10.80487D4i* -5.187663D5i* 1.. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: b1^: Khi các yếu tố khác bằng 0, doanh thu đạt giá trị nhỏ nhất là -148.9461. b2^: Khi các yếu tố khác không đổi, giá bán tăng giảm 1triệu đồng trên tháng thì doanh thu tăng giảm -19683.93triệu đồng. b3^: Khi các yếu tố khác không đổi, lương nhân viên tăng giảm 1 triệu đồng/tháng thì doanh thu tăng giảm 66.03617triệu đồng. b4^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi vị trí quán nằm trong hẽm sẽ thấp hơn so với mặt tiền -10.56313tiệu đồng/tháng. b5^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi phong cách quán lịch sự sẽ cao hơn dân giả 14.14909 triệu đồng/tháng. b6^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi phụ vụ chuyên nghiệp sẽ cao hơn so với bán chuyên nghiệp - 10.80487triệu đồng/tháng. b7^: Khi các yếu tố khác không đổi, doanh thu quán khi ngày thường sẽ thấp hơn so với ngày lễ -5.187663 triệu đồng/tháng. II. KHOẢNG TIN CẬY bj^ - t(n-k)*se(bj^ ) bj bj^ + t(n-k)*se(bj^ ) ( với t(n-k) = t0.025(35-8) = 1.703288) 1.Khoảng tin cậy của b1: Với b1^ = -148.946 Se (b1^) = 82.09594 Thì khoảng tin cậy của b1 là: -288.779 b1 -9.11304 Ý nghĩa: Khi khác các yếu tố khác bằng 0 thì doanh thu được nhận giá trị trong khoảng -288.779 đến -9.11304 triệu đồng/ tháng, độ tin cậy 95%. 2.Khoảng tin cậy của b2: Với b2^ = 19683.93 Se (b2^) = 9769.777 Thì khoảng tin cậy của b3 là: 3043.182 b2 36324.68 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, khi giá bán tăng giảm1 triệu đồng/ tháng thì doanh thu nhận giá trị chênh lệch trong khoảng 3043.182 đến 36324.68 triệu đồng/ tháng, với độ tin cậy 95%. 3.Khoảng tin cậy của b3: Với b3^ = 66.03617 Se (b3^) = 38.95705 Thì khoảng tin cậy của b3 là: -0.31892 b3 132.3913 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi,khi tiền lương nhân viên tăng giảm 1 triệu đồng/ tháng thì doanh thu nhận giá trị chênh lệch trong khoảng -0.31892 đến 132.3913 triệu đồng/ tháng , với độ tin cậy 95%. 4.Khoảng tin cậy của b4: Với b4^ = -10.5631 Se (b4^) = 14.69802 Thì khoảng tin cậy của b4 là: -35.5981 b4 14.47184 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì doanh thu của các quán cafe ở vị trí mặt tiền so với vị trí trong hẻm chênh lệch nhau một lượng từ -35.5981 đến 14.47184 triệu đồng/ tháng, với độ tin cậy 95%. 5.Khoảng tin cậy của b5: Với b5^ = 14.12663 Se (b5^) = 15.36908 Thì khoảng tin cậy của b5 là: -12.0118 b5 40.30461 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì doanh thu của các quán cafe theo phong cách “sang trọng” so với các quán cafe theo phong cách “dân giã” chênh lệch nhau một lượng từ -12.0118 đến 40.30461 triệu đồng/ tháng, với độ tin cậy 95%. 6.Khoảng tin cậy của b6: Với b6^ = -1.75165 Se (b6^) = 14.39808 Thì khoảng tin cậy của b7 là: -26.2757 b7 22.77243 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì thì doanh thu của các quán cafe phục vụ chuyên nghiệp so với các quán cafe phục vụ bán chuyên nghiệp chênh lệch nhau một lượng từ -26.2757 đến 22.77243 triệu đồng/ tháng ,với độ tin cậy 95%. 7.Khoảng tin cậy của b7: Với b7^ = -10.8049 Se (b7^) = 18.6639 Thì khoảng tin cậy của b7 là: -42.5949 b7 20.98513 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì thì doanh thu của các quán cafe ở thời điểm là “ngày lễ “ so với các quán cafe ở thời điểm “ngày bình thường” chênh lệch nhau một lượng từ -42.5949 đến 20.98513 triệu đồng/ tháng ,với độ tin cậy 95%. 8.Khoảng tin cậy của b8: Với b8^ = -5.18766 Se (b8^) = 18.11053 Thì khoảng tin cậy của b9 là: -36.0351 b9 25.65979 Ý nghĩa: Với các yếu tố khác không thay đổi, thì thì doanh thu của các quán cafe có “chất lượng tốt” so với các quán cafe có “chất lượng bình thường” chênh lệch nhau một lượng từ -36.0351 đến 25.65979 triệu đồng/ tháng ,với độ tin cậy 95%. 3. KIỂM ĐỊNH: a. Kiểm định sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc: Prob(b2) = 0.0544> = 0.05 Prob(b3) = 0.1020> = 0.05 Prob(b4) = 0.4787> = 0.05 Prob(b5) = 0.3665< = 0.05 Prob(b6) = 0.9041< = 0.05 Prob(b7) = 0.5676> = 0.05 Prob(b8) = 0.7768> = 0.05 => các yếu tố giá bán, lương nhân viên, vị trí, phong cách quán, phục vụ, thời điểm, chất lượng, không ảnh hưởng tới doanh thu. b. Kiểm định sự phù hợp của mô hình SRF so với số liệu của mẫu: Prob(F-statistic) = 0.000670 < = 0.05 à Mô hình phù hợp. VII. THỐNG KÊ MÔ TẢ (BẢNG PHỤ LỤC 4) Biến Y: Doanh thu X2_TVDT : Tổng vốn đầu tư X3_GB : Giá bán X4_LNV :Lương nhân viên D1_VT : vị trí © D1_VT = 1: mặt tiền. © D1_VT = 0: trong hẻm. D2_PCQ :Phong cách quán © D2_PCQ=1:Sang trọng © D2_PCQ=0:Dân giả D3_PV :Phục vụ © D3_PV=1 :Chuyên nghiệp © D3_PV=0 :Bán chuyên nghiệp D4_TD :Thời điểm © D4_TD=1 :Ngày lễ © D4_TD=0 :Ngày thường D5__CL :Chất lượng © D5_CL=1 :Tốt © D5_CL=0 :Thường Với thống kê mô tả: Y X2_TVDT X3_GB X4_LNV D1_VT D2_PC D3_PV D4_TD D5__CL Mean 140.2857 293.0000 0.012129 1.295571 0.828571 0.714286 0.800000 0.914286 0.914286 Median 150.0000 220.0000 0.012000 1.350000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Maximum 200.0000 1000.000 0.014000 1.600000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Minimum 40.00000 80.00000 0.011000 0.900000 0.000000 0.000000 0.000000