(Tiểu luận FTU) dự báo DOANH THU của CÔNG TY cổ PHẦN BIBICA VIỆT NAM đến QUÝ 3 năm 2020

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ -*** TIỂU LUẬN HỌC PHẦN DỰ BÁO KINH TẾ ĐỀ TÀI: DỰ BÁO DOANH THU CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN BIBICA VIỆT NAM ĐẾN QUÝ NĂM 2020 Danh sách thành viên Vũ Đình Hoan Bùi Thị Thu Hương Hồ Thị Diệu Linh Hoàng Thị Minh Mã số sinh viên 1614420034 1614420135 1614410099 1614410115 Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm Lớp: KTE418.2 Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thuý Quỳnh Hà Nội, ngày 10 tháng 12 năm 2019 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com BẢNG ĐÁNH GIÁ CÁ NHÂN Người đánh giá Vũ Đình Hoan Bùi Thị Thu Hương Hồ Thị Diệu Linh Hoàng Thị Minh 10 10 10 10 10 Người đánh giá Vũ Đình Hoan Bùi Thị Thu Hương 10 Hồ Thị Diệu Linh 10 10 Hoàng Thị Minh 10 10 10 Điểm TB cá nhân 10 10 10 10 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU KHẢO SÁT DỮ LIỆU 1.1 Phương pháp thu thập số liệu, nguồn số liệu 1.2 Khảo sát liệu 1.2.1 Phương pháp vẽ đồ thị theo thời gian 1.2.2 Phương tích giản đồ tự tương quan – tự tương quan riêng phần 1.2.3 Kiểm định nghiệm đơn vị CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO 2.1 Dự báo phương pháp san mũ 2.1.1 Tổng quan phương pháp 2.1.2 Ứng dụng phương pháp san mũ vào dự báo doanh thu Công ty cổ phần Bibica 2.2 Dự báo phương pháp phân tích 13 2.2.1 Tổng quan phương pháp 13 2.2.2 Áp dụng phương pháp phân tích vào dự báo doanh thu Cơng ty cổ phần Bibica 15 2.3 Dự báo mơ hình ARIMA 27 2.3.1 Tổng quan mơ hình 27 2.3.2 Các bước tiến hành 27 2.3.3 Áp dụng 28 TỔNG KẾT 36 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Đồ thị phân phối mẫu liệu Hình 1.2 Đồ thị theo thời gian chuỗi rev Hình 1.3 GIản đồ tự tương quan chuỗi rev Hình 1.4 Kiểm định tính dừng chuỗi rev Hình 1.5 Kiểm định tính dừng chuỗi sai phân bậc Hình 2.1 Đồ thị theo thời gian chuỗi rev chuối san mũ đơn revsm Hình 2.2 Đồ thị theo thời gian chuỗi Rev chuỗi san mũ kép Revd 10 Hình 2.3 Đồ thị theo thời gian chuỗi Rev chuỗi san mũ Holt Revh 11 Hình 2.4 Đồ thị theo thời gian chuỗi rev chuỗi san mũ Winters Revhw 13 Hình 2.5 Đồ thị chuỗi hiệu chỉnh mùa vụ revsa 16 Hình 2.6 Kết phân tích mơ hình tuyến tính 16 Hình 2.7 Kết kiểm định bỏ sót biến 17 Hình 2.8 Kết kiểm định phân phối chuẩn 17 Hình 2.9 Kết kiểm định phương sai sai số thay đổi 18 Hình 2.10 Kết kiểm định tự tương quan 19 Hình 2.11 Kết dự báo mẫu 19 Hình 2.12 Kết dự báo mẫu 20 Hình 2.13 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revf1 21 Hình 2.14 Kết ước lượng mơ hình bậc 22 Hình 2.15 Kết ước lượng mơ hình bậc 22 Hình 2.16 Kết ước lượng mơ hình chứa biến giả 23 Hình 2.17 Kết kiểm định phân phối chuẩn nhiễu 23 Hình 2.18 Kết kiểm định phương sai sai số thay đổi 24 Hình 2.19 Kết kiểm định tự tương quan 24 Hình 2.20 Kết Dự báo mẫu 25 Hình 2.21 Kết dự báo mẫu 25 Hình 2.22 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revf 26 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 2.23 Kết kiểm định tính dừng chuỗi revsa sai phân bậc 28 Hình 2.24 Giản đồ tự tương quan chuỗi revsa 29 Hình 2.25 Kết dự báo mẫu 29 Hình 2.26 Kết dự báo mẫu 30 Hình 2.27 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revf_ar2 30 Hình 2.28 Giản đồ tự tương quan chuỗi revsal 31 Hình 2.29 Kết dự báo mẫu 33 Hình 2.30 Kết dự báo ngồi mẫu 33 Hình 2.31 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revf_ar1 34 Hình 2.32 Kết dự báo mẫu 34 Hình 2.33 Kết dự báo mẫu 35 Hình 2.34 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revlf_ar2 35 Hình 3.1 Hướng dẫn so sánh mơ hình dự báo 36 Hình 3.2 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo 37 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Bảng số mùa vụ san mũ Winters 13 Bảng 2.2 Bảng kết số mùa vụ tách phương pháp phân tích 15 Bảng 3.1 Kết phương pháp dự báo 36 Bảng 3.2 Kết so sánh mô hình dự báo 36 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI MỞ ĐẦU Ngày nay, với phát triển không ngừng giới, kinh tế lĩnh vực có tầm quan trọng lớn quốc gia nói chung, doanh nghiệp nói riêng Hiểu quan trọng cấp thiết ấy, bên cạnh việc tìm hiểu, phân tích, đánh giá thị trường, việc dự báo số kinh tế tiêu chí quan tâm doanh nghiệp Để hiểu phải dự báo kinh tế, trước hết cần phải hiểu dự báo gì? Dự báo trình tạo số liệu dự tốn tình hình kinh tế, xã hội, tự nhiên,… tương lai Dự báo dựa khoa học, mang tính xác suất song đáng tin cậy Dự báo có khoa học bắt nguồn từ quan điểm triết học Mác mối liên hệ phổ biến phát triển xã hội khả nhận thức giới người Giữa vật tượng luôn có tác động lẫn nhau, dựa vào chuyển hố cho nhau, vận động phát triển vật không gian thời gian khơng phải hồn tồn hỗn loạn mà tn theo quy luật định Qua hoạt động thực tiễn, người nhận thức quy luật vận động thiên nhiên, xã hội sở tiến hành dự đốn Các yếu tố hoạt động sản xuất kinh doanh ln có mối liên hệ mật thiết với Xác định tính chất mạnh mẽ mối liên hệ yếu tố sử dụng số liệu biết để dự báo giúp nhà quản lí nhiều việc hoạch định kế hoạch sản xuất kinh doanh tương lai Ngày dự báo sử dụng rộng rãi lĩnh vực đời sống xã hội với nhiều loại phương pháp dự báo khác phương pháp điều tra, thực nghiệm, ngoại suy, phân tích đầu vào đầu ra,…Trong phương pháp kinh tế lượng dự báo giá trị tương lai biến số kinh tế cách khảo sát biến số coi có liên hệ nhân với chúng Mơ hình kinh tế lượng gắn biến số kinh tế lại với phương trình ước lượng mặt thống kê, sau dùng chúng làm LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com sở để dự báo Khi sử dụng phương pháp kinh tế lượng, người ta phải phân tích để xác định xem biến số độc lập tác động trực tiếp tới biến số phụ thuộc cần dự báo Để làm rõ phương pháp dự báo kinh tế, tiểu luận nhóm thực này, có sử dụng phần mềm kinh tế lượng Eviews để chạy mơ hình lượng nhằm mục đích dự báo doanh thu Công ty Cổ phần BIBICA đến quý năm 2020 dựa liệu doanh thu từ quý năm 2003 đến quý năm 2019 Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn ThS Nguyễn Thúy Quỳnh ln tận tình hướng dẫn, quan tâm giúp đỡ chúng em hoàn thành tiểu luận theo quy định tiến độ Bài báo cáo nhóm cịn nhiều thiếu sót hạn chế, chúng em mong nhận lời nhận xét góp ý cô LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com PHẦN 1: KHẢO SÁT DỮ LIỆU 1.1 Phương pháp thu thập số liệu, nguồn số liệu Số liệu thu thập doanh thu thueo quý Công ty cổ phần Bibica (đơn vị tính: triệu đồng), thuộc dạng số liệu chuỗi thời gian từ quý năm 2003 đến quý năm 2019 Nguồn liệu thứ cấp lấy từ nguồn xác minh có tính xác cao, cụ thể từ báo cáo tài Cơng ty cổ phần Bibica cơng bố trang website thức Cơng ty chứng khốn Vietstock: https://finance.vietstock.vn/BBC/taichinh.htm 1.2 Khảo sát liệu Nhấn đúp chuột vào chuỗi rev để mở cửa sổ Series: Rev Trên cửa sổ Series: Rev vào View/ Descriptive Statistics & Tests/ Stats Table: Đồ thị phân phân phối chuỗi liệu Hình 1.1 Đồ thị phân phối mẫu liệu 12 Series: REV Sample 2003Q1 2019Q3 10 Observations 64 Mean 200.5089 Median 175.0745 Maximum 565.5310 Minimum 48.07100 Std Dev 125.9977 Skewness 1.007711 Kurtosis 3.599242 Jarque-Bera 11.78938 Probability 0.002754 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview ➢ Giải thích số: Số quan sát (Observations): 67 Giá trị trung bình (Mean) : 204.838,7 Giá trị lớn (Max) : 565.531 Giá trị nhỏ (Min) : 48.071 Độ lệch chuẩn (Std Dev) : 125.682,8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 1.2.1 Phương pháp vẽ đồ thị theo thời gian Trong cửa sổ Command, gõ lệnh: line rev Ta có đồ thị sau: Hình 1.2 Đồ thị theo thời gian chuỗi rev Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Qua đồ thị ta thấy mơ hình rõ ràng có yếu tố xu T mùa vụ S Yếu tố mùa vụ năm sau lặp lặp lại với cường độ cao so với quý năm trước từ ta kết luận chuỗi rev mơ hình nhân tính 1.2.2 Phương tích giản đồ tự tương quan – tự tương quan riêng phần Trên cửa sổ Series: rev vào View/ Correlogram Ta có kết quả: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 26 Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview B3: Thêm yếu tố mùa vụ vào chuỗi dự báo revsaf lệnh: Genr revf = revsaf * sfm Vẽ chuỗi dự báo chuỗi gốc đồ thị lệnh: line rev revf Hình 2.22 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revf Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview - Tính MAPE lệnh genr mape = @mean(@abs(rev - revf)/rev) Ta MAPE = 0.10216 - Tính RMSE lệnh genr rmse = @sqrt(@mean (rev - revf)^2) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 27 Ta RMSE = 1.691364 2.3 Dự báo mơ hình ARIMA 2.3.1 Tổng quan mơ hình Mơ hình ARIMA bậc p, d, q mơ hình với: AR(p) mơ hình tự tương quan bậc p Y(d) chuỗi dừng lấy sai phân bậc d MA(q) mơ hình trung bình trượt bậc q có phương trình là: Y(d) = c + Φ1 Y(d)t-1 + … + Φp Y(d)t-p + θ1 ut-1 + … + θq ut-q + ut 2.3.2 Các bước tiến hành Bước 1: Kiểm tra tính dừng chuỗi cần dự báo • Đối với chuỗi thường: kiểm tra tính dừng chuỗi gốc tiến hành dự báo ARIMA với chuỗi gốc • Đối với chuỗi có tính mùa vụ: tách yếu tố mùa vụ khỏi chuỗi gốc, sau kiểm tra tính dừng chuỗi tách tiến hành dự báo ARIMA với chuỗi tách • Đối với chuỗi có tính xu thế: kiểm tra tính dừng chuỗi gốc Yt = β̂ +β̂ t + et (với et phần dư), sau kiểm tra tính dừng chuỗi et tiến hành dự báo ARIMA với chuỗi et Bước 2: Xác định độ trễ p, q Bước 3: Kiểm tra điều kiện giả định mơ hình: • Mơ hình khả nghịch ổn định (nghiệm đơn vị mơ hình hồi quy phụ < 1) • Nhiễu trắng (nhiễu khơng tự tương quan) • Chất lượng dự báo Bước 4: Dự báo ngồi mẫu • Đối với chuỗi có yếu tố mùa vụ: Nhân cộng chuỗi dự báo hiệu chỉnh với số mùa vụ để dự báo chuỗi gốc LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 28 • Đối với chuỗi có yếu tố xu thế: Tạo biến Yf = β̂ + β̂ t + ef dự báo chuỗi Yt 2.3.3 Áp dụng Kiểm tra tính mùa vụ tách yếu tố mùa vụ: Ta xác định chuỗi thuộc dạng mơ hình nhân (như kết luận phần trên) tách yếu tố mùa vụ ta thu chuỗi revsa seasonal factor: sfm Dạng 1: Dự báo ARIMA cho chuỗi revsa hiệu chỉnh mùa vụ Kiểm định tính dừng chuỗi revsa Cặp giả thuyết:{ H0 : Chuỗi không dừng H1 : Chuỗi dừng Trên cửa sổ Series: REVSA vào View/ Unit Root Tests/ Standard Unit Root Test Trên cửa sổ Unit Root Test, phần Test for unit root in chọn Level Theo kết kiểm định ta thấy P-value (Prob.) = 0,9478 > α = 0,05  Khơng có sở bác bỏ H0  Chuỗi revsa khơng dừng Vậy ta kiểm định tính dừng chuỗi revsa sai phân bậc Trên cửa sổ Series: REVSA vào lại View/ Unit Root Tests/ Standard Unit Root Test Trên cửa sổ Unit Root Test, phần Test for unit root in chọn 1st difference Hình 2.23 Kết kiểm định tính dừng chuỗi revsa sai phân bậc Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Theo kết kiểm định ta thấy: P-value (Prob.) = 0,0000 < α = 0,05 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 29  Bác bỏ H0, chấp nhận H1  Chuỗi revsa dừng sai phân bậc Tìm độ trễ cho mơ hình AR MA cho chuỗi revsa Trên cửa sổ Series: REVSA vào View/ Correlogram Số bậc trễ (lags) thông thường sấp sỉ bậc hai số quan sát = sqrt(67) 9 Trên cửa sổ Correlogram Specification chọn độ trễ phần Lags to include Ta có kết Hình 2.24 Giản đồ tự tương quan chuỗi revsa Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Đồ thị ACF có dạng xương cá nên MA = Chọn PACF = 2, Lần lượt thực hồi quy mơ hình ARIMA(2,1,0), (3,1,0), (7,1,0) cho chuỗi revsal a Gõ lệnh ls d(revsa) c ar(2) Thực kiểm định với nhiễu: nhiễu phân phối chuẩn (p – value > 0.5), có tự tương quan, PSSS thay đổi Tiến hành dự báo mẫu: mape = 15.5606 Hình 2.25 Kết dự báo mẫu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 30 Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Ta thực tiếp dự báo mẫu Hình 2.26 Kết dự báo ngồi mẫu Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Kết hợp yếu tố mùa vụ sfm vào chuỗi dự báo hiệu chỉnh mùa vụ revsaf để dự báo chuỗi gốc rev, ta gõ lệnh: genr revf_ar2=revsaf_ar2*sfm Vẽ chuỗi liệu gốc chuỗi dự báo đồ thị, ta được: Hình 2.27 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revf_ar2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 31 Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview genr mape=@mean(@abs(rev-revf_ar2)/rev) ta mape= 0.1556064988896205 b Với MH: ls d(revsa) c ar(3)=> biến khơng có ý nghĩa thống kê c Với MH: ls d(revsa) c ar(7) => biến khơng có ý nghĩa thống kê Dạng 2: Lấy logarit chuỗi revsa dự báo ARIMA Gõ lệnh genr revsal=log(revsa) Tạo biến revsal để kiểm định tính dừng tìm độ trễ p, q Thực kiểm định Unit root test: revsal chuỗi kết hợp bậc => d = Hình 2.28 Giản đồ tự tương quan chuỗi revsal LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 32 Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Từ giản đồ ACF PACF, ta chọn p = 1, Lần lượt thực hồi quy mơ hình ARIMA(1,1,0), (2,1,0), (3,1,0) cho chuỗi revsal a Gõ lệnh ls d(log(revsa)) c ar(1) Kiểm định cho phần dự: nhiễu phân phối chuẩn (p – value = 0.4938), có tự tương quan, PSSS khơng đổi (p – value = 0.5680 >0.5) Dự báo mẫu: mape = 20.0537 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 33 Hình 2.29 Kết dự báo mẫu Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Dự báo mẫu cho revsa sample 2003q1 2020q3 Hình 2.30 Kết dự báo ngồi mẫu Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Kết hợp yếu tố mùa vụ sfm vào chuỗi dự báo hiệu chỉnh mùa vụ revsaf để dự báo chuỗi gốc rev, ta gõ lệnh genr revlf_ar1=revsaf*sfm Vẽ chuỗi liệu gốc chuỗi dự báo đồ thị, ta được: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 34 Hình 2.31 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revf_ar1 Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview genr mape=@mean(@abs(rev-revlf_ar1)/rev) Mape= 0.2005 b Với MH: ls d(log(revsa)) c ar(2) Nhiễu phân phối chuẩn (0.8189), có tự tương quan, PSSS khơng đổi (0.6366) Dự báo mẫu: mape = 19.4361 Hình 2.32 Kết dự báo mẫu Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Dự báo mẫu cho revsa LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 35 Hình 2.33 Kết dự báo ngồi mẫu Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview Kết hợp yếu tố mùa vụ sfm vào chuỗi dự báo hiệu chỉnh mùa vụ revsaf để dự báo chuỗi gốc rev, ta gõ lệnh: genr revlf_ar2=revsaf*sfm Vẽ chuỗi liệu gốc chuỗi dự báo đồ thị, ta được: Hình 2.34 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revlf_ar2 genr mape=@mean(@abs(rev-revlf_ar2)/rev) mape= 0.1943 c Với MH: ls d(log(revsa)) c ar(3) =>biến khơng có ý nghĩa thống kê LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 36 PHẦN 3: TỔNG KẾT Chọn chuỗi rev revd revf revf1 revf_ar2 revh revhw revlf_ar1 revlf_ar2 revsa: click chuột phải chọn Open/ as Group Chọn số liệu kết phương pháp dự báo, ta có bảng số liệu sau: Bảng 3.1 Kết phương pháp dự báo Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview 10 Để so sánh mơ hình dự báo: Trên cửa sổ Series: Rev vào View/ Forecast Evaluation: Trên cửa sổ Forecast Evaluation, phần Forecast data objects gõ tên chuỗi dự báo: Hình 3.1 Hướng dẫn so sánh mơ hình dự báo Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview 10 Ta có kết so sánh sau: Bảng 3.2 Kết so sánh mơ hình dự báo LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 37 Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview 10 Hình 3.2 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo Nguồn: Nhóm tác giả tự phân tích phần mềm Eview 10 Dựa vào kết dự báo ta thấy phương pháp phân tích (chuỗi revf) phương pháp san mũ Winters (chuỗi revhw) có thơng số xác so với phương pháp lại với số RMSE, MAE, MAPE nhỏ Vậy, để lựa chọn phương pháp dự báo tốt cho chuỗi, ta lựa chọn phương pháp phân tích phương pháp san mũ Winters LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO PGS.Ts Nguyễn Quang Dong & PGS.Ts Nguyễn Thị Minh, 2013 , Giáo trình Kinh Tế Lượng, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com PHỤ LỤC Doanh thu Công ty cổ phần Bibica Đơn vị tính: triệu đồng t 2003Q1 2003Q2 2003Q3 2003Q4 2004Q1 2004Q2 2004Q3 2004Q4 2005Q1 2005Q2 2005Q3 2005Q4 2006Q1 2006Q2 2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 rev 64982 60,000 55531 80551 61830 48071 58469 75636 70301 50043 70274 94745 83754 62248 88183 107146 93598 72363 126453 161730 131404 100303 146135 166577 121330 117121 162040 227506 143592 122081 217372 303945 210109 176076 t 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3 2012Q4 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 2015Q3 2015Q4 2016Q1 2016Q2 2016Q3 2016Q4 2017Q1 2017Q2 2017Q3 2017Q4 2018Q1 2018Q2 2018Q3 2018Q4 2019Q1 2019Q2 2019Q3 rev 259550 354633 194474 173838 253047 308294 216662 158503 282259 395363 226703 204487 284740 410784 250815 174073 280877 463445 245748 176416 329634 541223 233721 209602 338681 507889 295940 209146 354994 565531 296626 209181 385813 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... tiểu luận nhóm thực này, có sử dụng phần mềm kinh tế lượng Eviews để chạy mơ hình lượng nhằm mục đích dự báo doanh thu Cơng ty Cổ phần BIBICA đến quý năm 2020 dựa liệu doanh thu từ quý năm 20 03 đến. .. 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 rev 64982 60,000 55 531 80551 61 830 48071 58469 75 636 7 030 1 500 43 70274 94745 837 54 62248 881 83 107146 935 98 7 236 3 1264 53 161 730 131 404 10 030 3 146 135 166577 12 133 0 117121... 31 Hình 2.29 Kết dự báo mẫu 33 Hình 2 .30 Kết dự báo mẫu 33 Hình 2 .31 Đồ thị theo thời gian chuỗi gốc rev chuỗi dự báo revf_ar1 34 Hình 2 .32 Kết dự báo mẫu 34