Tìm hiểu về Lợi nhuận và sự ảnh hưởng của chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận và mối quan hệ giữa chúng

MỞ ĐẦU 1.1. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1.1. Ý nghĩa đề tài Trong thời kì hội nhập WTO thì nền kinh tế ngày càng phát triển năng động. Đặc biệt là các ngành công nghiệp, xây dựng và dịch vụ

MỞ ĐẦU1.1. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU1.1.1. Ý nghĩa đề tàiTrong thời kì hội nhập WTO thì nền kinh tế ngày càng phát triển năng động. Đặc biệt là các ngành công nghiệp, xây dựng và dịch vụ đã có một bước phát triển và chuyển biến tích cực. Tốc độ tăng trưởng hàng năm khá cao và tương đối đồng đều. Cơ sở hạ tầng cho công nghiệp từng bước được cải thiện nên sức hút đầu tư tăng dần. Và để biết được tốc độ phát triển kinh tế của một quốc gia đang trên đà phát triển hay tuột dốc thì phải nói đến GDP (Gross DomesticProducts).Chỉ tiêu GDP ngày càng được nhắc đến nhiều hơn trên các phương tiện thông tin đại chúng và trong các báo cáo thành tích cuối năm ở các địa phương. GDP phản ánh đúng đắng và thiết thực nhất tình hình nền kinh tế của một quốc gia. GDP tăng trưởng cao thường gắn liền với sự hãnh diện, GDP tăng trưởng thấp là một sự lo âu. GDP là tổng giá trị của các sản phẩm thành phẩm và của dịch vụ trong một năm được tạo ra trong biên giới quốc gia. Gọi đó là tổng sản lượng quốc dân, đồng thời cũng là hoạch toán kinh tế cho cả nước. Như một doanh nghiệp muốn biết làm ăn lời lỗ họ phài xét số thu, số chi cả năm. Quốc gia muốn biết làm ăn thế nào phài biết tổng sản lượng hàng hóa và dịch vụ cả nước làm ra hay cung cấp trong năm. Hay nói cách khác là phải dựa vào Gross DomesticProducts (GDP).Qua đó, ta thấy GDP là một thước đo quan trọng trong nền kinh tế của mỗi quốc gia và chất lượng tăng trưởng vẫn là vấn đề lớn của kinh tế Việt Nam trong suốt giai đoạn vừa qua. Vì thế, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài “mối quan hệ giữa GDP với công nghiệp và xây dựng, dịch vụ” và tiến hành nghiên cứu.Trang 1 1.1.2. Mục đích của đề tàiNhằm đánh giá tình hình kinh doanh của chi nhánh Mobifone tại Trà Vinh và đưa ra dự báo tình hình kinh doanh của chi nhánh trong 9 năm tiếp theo.1.1.3. Mục tiêu của đề tàiTìm hiểu về Lợi nguận và sự ảnh hưởng của chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận và mối quan hệ giữa chúng.1.2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.Đối tượng: Lợi nhuận và mối quan hệ giữa các chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp và Lợi nhuận.Phạm vi nghiên cứu: tại chi nhánh Mobifone Trà Vinh.1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ĐỀ TÀINội dung nghiên cứu:- Thu thập thông tin về: + Y: (GDP): Tổng Lợi nhuận.+ X1:Tổng chi phí bán hàng.+ X2: Tổng chi phí quảng cáo.+ X3: Tổng chi phí quản lý doanh nghiệp.- Tổng hợp, phân tích và xử lý số liệu đã thu thập được.- Dự báo chỉ số X1, X2, X3 và Lợi nhuận trong tương lai.Phương pháp nghiên cứu: - Thu thập và xử lý dữ liệu trên excel, trên phần mềm SPSS. - Xây dựng mô hình hồi quy tương quan để xem xét mối quan hệ giữa các biến (các yếu tố ảnh hưởng) là X1, X2, X3 và Lợi nhuận.- Vận dụng dãy số thời gian để dự đoán trị giá chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quảng lý doanh nghiệp và nhờ vào đó ta có thể dự đoán được Lợi nhuận trong những năm tiếp theo.Trang 2 1.4. CÁC YẾU TỐ LIÊN QUANLợi nhuận tăng hay giảm là do chi phối bởi nhiều yếu tố như: tiêu dùng; tích lũy; các chi phí như: chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp,… Nhưng trong đó tổng chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp là những yếu tố quan trọng đóng góp vào tốc độ tăng hoặc giảm Lợi nhuận.Trang 3 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN1.1. CÁC KHÁI NIỆM1.1.1. Tổng thể thống kêTổng thể thống kê là tập hợp những thông tin về người, sự vật, hoặc sự việc riêng biệt kết hợp với nhau trên cơ sở một đặc điểm chung nào đó mà người nghiên cứu đang quan tâm. Nói cách khác, tổng thể thống kê là một tổng thể tập hợp tất cả các quan sát của một hay nhiều biến ( một hay nhiều chỉ tiêu ).1.1.2. MẫuMẫu là một bộ phận của tổng thể nghiên cứu được chọn một cách ngẫu nhiên để quan sát và suy rộng cho tổng thể đó.1.1.3. Bảng thống kêBảng thống kê là một hình thức trình bày số liệu thống kê và thông tin đã thu thập làm cơ sở phân tích và kết luận. Bảng thống kê cũng là bảng để trình bày kết quả đã được phân tích, nhờ nó các nhà quản trị có thể nhận xét tổng quan về những vấn đề nghiên cứu.1.2. PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUANMục đích của phương pháp hồi quy tương quan là ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải thích), hoặc ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau (các yếu tố nguyên nhân). Phương pháp này được ứng dụng trong kinh doanh và kinh tế để phân tích mối liên hệ giữa hai hay nhiều biến ngẫu nhiên.1.2.1. Hệ số tương quanHệ số tương quan đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến; chính xác hơn là quan hệ tuyến tính giữa hai biến, không phân biệt biến này phụ thuộc vào biến kia. Trang 4 Hệ số tương quan mẫu (r):∑ ∑∑= ==−−−−==niniiiniiiYXXYyyxxyyxxSSSr1 1221)()())(())((.1221221∑∑∑===−−−=niiniiniiiynyxnxyxnyxrHệ số tương quan (r) luôn luôn biến động trong khoảng ± 1 (-1 ≤ r ≤ 1), nếu hệ số tương quan (r) dương cho biết X và Y biến động cùng chiều và âm thì ngược lại. Để biểu hiện mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến ta có các nhận xét sau:r = ±1: Mối liên hệ giữa các biến hoàn toàn chặt chẽ.r = 0 : Giữa các biến không có mối liên hệ.1.2.2. Mô hình hồi quy tuyến tínhMục tiêu phân tích của mô hình này là xét mối liên hệ tuyến tính giữa một hay nhiều biến độc lập Xi (Xi: còn được gọi là biến giải thích) đến một biến phụ thuộc Yi(Y: biến được giải thích).1.2.2.1. Hồi quy tuyến tính một chiềuPhương trình hồi quy tuyến tính một chiều: yi=α +βxi+εiTheo phương pháp bình phương bé nhất thì ước lượng các hệ số α và β là các giá trị a và b sao cho tổng bình phương sai số của phương trình sau đây là bé nhất:( )21 12∑ ∑= =−−==niniiiibxayeSSTrang 5 Các hệ số a và b được tính như sau:( ) ( )( )∑∑∑∑====−−−=−−=niiniiiniiiniixxyyxxxnxyxnyxb1211221 Suy ra: a = xby −Và đường hồi quy tuyến tính mẫu của y trên x là: y = a + bx1.2.2.2. Hồi quy nhiều chiều (hồi quy tuyến tính bội)Phương trình hồi quy nhiều chiều: y = a + b1x1 + b2x2 +….+ bkxkPhương trình này sẽ được suy rộng cho tổng thể có biến phụ thuộc Y và các biến độc lập X1, X2,…Xk.Hệ số xác định R2: R2 là tỷ lệ (hay phần trăm) biến động của biến phụ thuộc (y) được giải thích bởi các biến độc lập xi. Hệ số xác định được tính như sau: SSTSSESSTSSRR−==12 0 ≤ R2 ≤ 1∑==niieSSE12: Error Sum of Squares( )∑=−=niiyySSR12~: Regression sum of Squares( )∑=−=niiyySST12: Total sum of SquaresHệ số tương quan bội R:R nói lên tính chặt chẽ của mối liên hệ giữa biến phụ thuộc (y) và các biến độc lập (x1):2RR = (-1 ≤ R ≤ 1)Tỷ số F = MSR/MSE trong bảng kết quả:Trang 6 Dùng để so sánh với F trong bảng phân phối F ở mức ý nghĩa α. Tuy nhiên, cũng trong bảng kết quả ta có giá trị Significane F, giá trị này cho ta kết luận ngay mô hình hồi qui có ý nghĩa khi nó nhỏ hơn mức ý nghĩa α nào đó (thay vì phải tra bảng phân phối F, và giá trị Sig). F cũng là cơ sở để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0 trong kiểm định bao quát các tham số của mô hình hồi qui. Nói chung F càng lớn, khả năng bác bỏ giả thuyết H0 càng cao – giả thuyết Ho cho rằng tất cả các tham số hồi qui đều bằng 0, nghĩa là các biến độc lập (xi) không liên quan tuyến tính tới biến phụ thuộc y.Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình:Các hệ số hồi quy của từng biến độc lập đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình Y khi Xk thay đổi đơn vị, giữa các biến độc lập còn lại không đổi. Nói cách khác, nó cho biết ảnh hưởng thuần của các thay đổi một đơn vị trong Xk đối với giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi loại trừ ảnh hưởng của các biến độc lập khác. Trong hồi quy tuyến tính bội, để đánh giá đóng góp thật sự của một biến đối với thay đổi trong Y thì bằng cách nào đó ta phải kiểm soát được ảnh hưởng của các biến khác.Hệ số beta:Vì độ lớn của các hệ số phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến nên chỉ khi nào tất cả các biến độc lập đều có cùng đơn vị đo lường thì các hệ số của chúng mới có thể so sánh trực tiếp với nhau. Một cách để làm cho các hệ số hồi quy có thể so sánh được với nhau là tính trọng số beta, đó là hệ số của biến độc lập khi tất cả dữ liệu trên các biến được biểu diễn bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn. Hệ số beta được tính trực tiếp từ hệ số hồi quy như sau:=YkkkSSBbetaTrong đó Sk là độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k.Trang 7 1.2.2.3. Kiểm định trênh tất cả các tham số của một mô hình hồi quyXét mô hình nhiều chiều sau: y=α + β1x1 + β2x2 + β3x3 + εGiả thuyết: H0: β1 = β2 = βk = 0 (các xi không ảnh hưởng đến y)H1: Có ít nhất một tham số β1 ≠ 0Giả thuyết H0 có thể kiểm định dựa trên số thống kê:)1/(/−−=knSSEkSSRFBác bỏ giả thuyết H0 khi: F >Fk,n-k,αPhần kiểm định ta cũng có thể tính trực tiếp dựa vào hệ số xác định R2 vì:2211)1/(/RRkknknSSEkSSRF−×−−=−−=1.3. DÃY SỐ THỜI GIAN1.3.1. Khái niệmCác hiện tượng kinh tế - xã hội luôn luôn biến động qua thời gian. Để nghiên cứu sự biến động này người ta dung phương pháp dãy số thời gian. Dãy số thời gian là dãy các trị số của một chỉ tiêu nào đó được sắp xếp theo thứ tự thời gian.1.3.2. Phân loạiCăn cứ vào đặc điểm về mặt thời gian, người ta thường chia dãy số thời gian thành 2 loại:Dãy số thời kỳ: là dãy số biểu hiện sự thay đổi của hiện tượng qua từng thời kỳ nhất định.Dãy số thời điểm: là dãy số biểu hiện mặt lượng của hiện tượng vào một thời điểm nhất định.Một cách chi tiết hơn, dãy số thời điểm còn có thể được chia thành dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau và dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau.Trang 8 1.3.3. Ý nghĩa của việc nghiên cứu dãy số thời gianPhương pháp phân tích một dãy số thời gian dựa trên một giả định căn bản là: sự biến động trong tương lai của hiện tượng nói chung sẽ giống với sự biến động của hiện tượng trong quá khứ và hiện tại, xét về mặt đặc điểm và cường độ biến động. Nói một cách khác, các yếu tố đã ảnh hưởng đến biến động của hiện tượng trong quá khứ và hiện tại được giả định trong tương lai sẽ tiếp tục tác động đến hiện tượng theo xu hướng và cường độ giống hoặc gần giống như trước.Do vậy, mục tiêu chính của việc phân tích dãy số thời gian là chỉ ra và tách biệt các yếu tố đã ảnh hưởng đến dãy số. Điều đó có ý nghĩa trong việc dự đoán cũng như nghiên cứu quy luật biến động của hiện tượng. Tất nhiên, giả định nói trên có nhược điểm, nó thường bị phê bình là quá ngây thơ và máy móc vì đã không xem xét đến sự thay đổi về kỹ thuật, thói quen, nhu cầu hoặc sự tích lũy kinh nghiệm trong kinh doanh…. Phương pháp phân tích dãy số thời gian cung cấp những thông tin hữu ích cho các nhà kinh doanh trong việc dự đoán cũng như xem xét chu kỳ biến động của hiện tượng. Nếu biết kết hợp các phương pháp phân tích thống kê khác cộng với bản lĩnh, kinh nghiệm và sự nhạy bén trong kinh doanh, phương pháp dãy số thời gian sẽ là một công cụ đắc lực cho các nhà quản lý trong việc ra quyết định.1.3.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến biến động của dãy số thời gianBiến động của một dãy số thời gian: x1, x2,…, xn thường được xem như là kết quả hợp thành của các yếu tố sau đây:a. Tính xu hướngQuan sát số liệu thực tế của hiện tượng trong một thời gian dài, ta thấy biến động của hiện tượng theo một chiều hướng rõ rệt. Nguyên nhân của loại biến động này là sự thay đổi trong công nghệ sản xuất, gia tăng dân số,biến động về tài sản,….b. Tính chu kỳBiến động của hiện tượng được lặp lại với một chu kỳ nhất định, thường kéo dày từ 2 – 10 năm, trải qua 4 giai đoạn: phục hồi và phát triển, thịnh vượng, suy thoái và đình truệ. Biến động của chu kỳ là do tác động tổng hợp của nhiều yếu tố khác nhau.Trang 9 c. Tính thời vụBiến động của một số hiện tượng kinh tế - xã hội mang tính thời vụ, nghĩa là hàng năm, vào những thời điểm nhất định, biến động của hiện tượng được lặp di lặp lại.d. Tính ngẫu nhiên hay bất thường (Irregular component)Biến động không có quy luật và hầu như không thể dự đoán được. Loại biến động này thường xảy ra trong một thời gian ngắn và không lặp lại, do ảnh hưởng của các biến cố chính trị, thiên tai, chiến tranh…Một cách tổng quát, giá trị xi trong dãy số thời gian x1, x2,…,xn có thể được diễn tả bằng công thức như sau:Xi = Ti . Ci .Si . IiXi : giá trị thứ i của dãy số thời gian.Ti : giá trị của yếu tố xu hướng.Ci : giá trị của yếu tố chu kỳ.Si : giá trị của yếu tố thời vụ.Ii : giá trị của yếu tố ngẫu nhiên (bất thường).1.3.5. Các chỉ tiêu cơ bản dùng để phân tích dãy số thời giana. Mức độ trung bình theo thời gianLà số trung bình của các mức độ trong dãy số. Chỉ tiêu này biểu hiện mức độ chung nhất của hiện tượng trong thời kỳ nghiên cứu.Ký hiệu : x1, x2,…,xn : Dãy số thời gian. x: Mức độ trung bình.Mức độ trung bình của dãy số thời kỳnxnxxxxnin∑−=+++=1121 .Trang 10 [...]... rằng: Hệ số tương quan giữa Y và chính nó là 1 Như vậy GDP với chính nó có mối quan hệ rất chặt chẽ Hệ số tương quan giữa X1 và Y là 0.997 Giá trị này cho thấy rằng giữa GDP và tổng giá trị ngành thu nhập có mối liên hệ thuận khá chặt chẽ Hệ số tương quan giữa X2 và Y là 0.999 Có nghĩa là giữa GDP và giá trị ngành dịch vụ có mối liên hệ thuận rất chặt chẽ và chặt chẽ nhiều hơn mối quan hệ giữa X1 và Y Hệ. .. triển trung bình t = n −1 xn x1 Trang 16 CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU 2.1 BẢNG SỐ LIỆU ĐƯỢC THU THẬP Bảng số liệu được thu thập từ phòng kế toán chi nhánh Mobifone Trà Vinh Trong đó: Y: Lợi Nhuận thu được X1:Tổng chi phí bán hàng X2: Tổng chi phí quảng cáo X3: Tổng chi phí quảng lý doanh nghiệp Số liệu nghiên cứu (đơn vị: triệu đồng ): Năm 2003 2004 2005 2006 2007 2008... X2, X3 : là biến giải thích b0 hệ số chặn : b1, b2 , b3 : hệ số góc 2.3 SỰ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH 2.3.1 Biểu đồ thể hiện sự tương quan giữa các biến Trang 17 X3 180 168 135 150 126 120 114 * Biểu đồ thể hiện sự tương quan giữa Y và X1: Y 1000000 Observed Linear 800000 600000 400000 200000 0 0 100000 200000 300000 400000 X1 => Biểu đồ thể hiện mối liên hệ thuận chi u giữa Y và X1, nghĩa là khi X1 tăng thì... ta thấy: Trang 20 Std Error of the Estimate 4179.464 - Hệ số tương quan bội R = 0.99979296 cho thấy sự liên kết giữa GDP với giá trị ngành công nghiệp và dịch vụ và giá thịt là chặt chẽ - Hệ số xác định R2 = 0.99989647 có nghĩa là 99.98% sự thay đổi của GDP là do ảnh hưởng bởi giá trị ngành công nghiệp và dịch vụ - So sánh giữa 2 giá trị R Square và Adjusted R Square ở bảng trên ta thấy Adjusted R Square... tương quan tính được từ mẫu là 0.997 và 0.999 trong khi trên thực tế không có mối liên hệ tuyến tính nào trong tổng thể giữa giá trị ngành công nghiệp, xây dựng và GDP,giá trị ngành dịch vụ và GDP là 0.000 nhỏ hơn 0.01 Như vậy nếu ta sử dụng mức ý nghĩa 1% (tức là xác suất chấp nhận giả thuyết sai là 1%) thì giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ Tức là Y có liên quan với X1 và X2... Y tăng Trang 18 Y 1000000 Observed Linear 800000 600000 400000 200000 0 0 100000 200000 300000 400000 X2 * Biểu đồ thể hiện mối liên hệ giữa Y và X2: => Biểu đồ thể hiện mối liên hệ tuyến tính và thuận chi u giữa 2 biến Y và X2 Nghĩa là, khi X2 tăng thì Y tăng 2.3.2 Hệ số tương quan (r): Correlations Y Y X1 X2 Pearson Correlation Sig (2-tailed) N Pearson Correlation Sig (2-tailed) N Pearson Correlation... thời gian và dự báo giá trị công nghiệp và dich vụ ở nước ta Để xác định hàm số mô tả một cách gần đúng nhất biến động của hiện tượng được thể hiện bằng đồ thị về hàm số xu hướng Quan sát đồ thị hàm xu hướng bậc 3 ta thấy có hiện tượng tăng dần của ngành công nghiệp và xây dựng Hàm xu hướng bậc 3 có dạng: yt = b3t3 + b2t2 + b1t + b0 Trong đó: yt: là giá trị dự đoán của ngành công nghiệp và xây dựng... Sig của biến X1 rất nhỏ cho thấy nó có ý nghĩa trong mô hình, giá trị Sig của biến X2 khá nhỏ và nhỏ hơn X1 cho thấy nó có ý nghĩa trong mô hình Nghĩa là X2 ảnh hưởng đến Y nhiều hơn X1 Khoảng tin cậy là 95% cho tỷ lệ tổng thể GDP nói chung trong nền kinh tế quốc dân bị ảnh hưởng bởi ngành công nghiệp, xây dựng và ngành dịch vụ là nằm trong khoảng từ 79,6% Trang 22 2.3 PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN VÀ... (lần, %) Là chỉ tiêu biểu hiện sự biến động của hiện tượng xét về mặt tỷ lệ Tùy theo mục đích nghiên cứu, ta có các loại tốc độ phát triển sau đây: Tốc độ phát triển từng kỳ (liên hoàn) : Biểu hiện sự biến động về mặt tỷ lệ của hiện tượng giữa hai kỳ liền nhau ti= xi (i = 2,3, , n) xi −1 Tốc độ phát triển định gốc : Biểu hiện sự biến động về mặt tỷ lệ của hiện tượng giữa kỳ nghiên cứu với kỳ được chọn... tin cũng như mục tiêu của dự đoán mà chon lựa phương pháp dự đoán thích hợp Có nhiều phương pháp dự đoán khác nhau Tuy vậy, nội dung cơ bản của dự đoán thống kê là dựa trên các giá trị đã biết (x1, x2,…, xn) Dự đoán dựa vào dãy số thời gian để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của hiện tượng, thừa nhận rằng những yếu tố đã và đang tác động sẽ vẫn còn tiếp tục tác động đến hiện tượng trong . tích lũy; các chi phí như: chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp, … Nhưng trong đó tổng chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp là những. chi phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận và mối quan hệ giữa chúng. 1.2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.Đối tượng: Lợi nhuận và mối quan hệ giữa các chi