Bài giảng Phân tích rủi ro, bài toán tối ưu & bài toán điểm hòa vốn, dự báo kinh doanh - GV. Phạm Thanh An

Bài giảng Phân tích rủi ro, Phân tích toi ưu & bài toán điểm hòa vốn, dự báo kinh doanh - GV. Phạm Thanh An

5/22/2014 1

NỘI DUNG

1 Phân tích rủi ro

2 Giải bài toàn Tối ưu

3 Bài toán điểm hòa vốn

4 Dự báo kinh tế

PHÂN TÍCH RỦI RO

 Phân tích độ nhạy

 Phân tích độ nhạy một chiều

 Phân tích độ nhạy 2 chiều

 Phân tích tình huống

MỤC ĐÍCH

 Để nhận diện được rủi ro, trợ giúp ra quyết định lựa chọn giữa quy mô lợi ích và mức độ rủi ro dự kiến

 Đề xuất những biện pháp phòng ngừa, hạn chế rủi ro

CÁC PHƯƠNG PHÁP

 Phân tích tất định

 Từ các dữ liệu đầu vào cho trước một cách chủ quan, xác định kết quả đầu ra tương ứng

 Phân tích bất định (mô phỏng/xác suất)

 Từ các dữ liệu đầu vào ngẫu nhiên, không định trước, xác định kết quả đầu ra tương ứng

KHÁI NIỆM VỀ ĐỘ NHẠY

 Trong thực tế, với các bài toán kinh tế

 Các yếu tố đầu vào thường xuyên thay đổi,

 Làm ảnh hưởng đến kết quả đầu ra và rất có thể làm cho kết quả bài toán trở nên rất xấu.

 Chính vì vậy chúng ta cần phần tích bài toán với

mô hình động, nghĩa là xem xét bài toán trong điều kiện các yếu tố đầu vào thay đổi.

 Phân tích độ nhạy chính là lập bảng xem xét sự thay đổi của kết quả đầu ra khi một hoặt hai yếu tố đầu vào thay đổi.

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY MỘT CHIỀU

 Định nghĩa:

 Cho một biến (được tiên đoán là rất rủi ro)

thay đổi, theo dõi sự thay đổi của biến kết quả

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY MỘT CHIỀU

Bài toán tĩnh

 Một người kinh doanh một mặt hàng A với giá mua : 8, giá bán : 10 => tiền lời = 10 – 8 = 2

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY MỘT CHIỀU

Bài toán động

 Hãy tính tiền lời khi giá mua thay đổi hoặc giá bán thay đổi Anh/ Chị hãy lập bảng phân tích

độ nhạy một chiều để xem xét tiền lời.

• Nhập vào bằng tay các giá trị của giá bán từ ô B9:B12

• Giá trị C8 = C4.

• Đánh khối toàn bộ bảng từ ô B8:C12

• Vào Data > What-if Analysis

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY MỘT CHIỀU

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY MỘT CHIỀU

 Gõ vào phím Tab để con trỏ nhảy sang

hộp thoại Column Input Cell

 Nhấp chuột vào ô C3 (giá trị của giá bán)

 Nhấp chuột vào chữ OK, để hoàn tất lập bảng độ nhạy một chiều.

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY HAI CHIỀU

 Định nghĩa:

 Cho hai biến (được tiên đoán là rất rủi ro)

thay đổi, theo dõi sự thay đổi của biến kết quả

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY HAI CHIỀU

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY HAI CHIỀU

 Nhập vào bằng tay các giá trị của giá bán từ ô B9:B22

 Nhập vào bằng tay các giá trị của giá mua từ ô C18:F18

 Ô B18 = C4 (giá trị của tiền lời)

 Chọn khối từ ô B18:F22

 Data > What-if Analysis , xuất hiện hộp thoại

 Row input cell: Nhấp chuột vào ô C2 (giá trị của giá mua)

 Column Input Cell : Nhấp chuột vào ô C3

 Nhấp chuột vào nút OK

PHÂN TÍCH TÌNH HUỐNG

 Hoạt động:

 Thực hiện nhiều kịch bản với nhiều biến rủi ro khác nhau, nhằm sắp xếp các kịch bản theo trình tự: tốt, xấu, trung bình

5/22/2014 17

PHÂN TÍCH TÌNH HUỐNG

 Bài toán phân tích tình huống:

 Bên dưới đây là ví dụ về giá cả cho các tình huống (Không phải gõ vào bảng này) Hãy tính tiền lời khi giá mua, giá bán và trả lương thay đổi theo Bảng sau

Phân tích độ nhạy

Cho phép đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tó đầu vào đối với kết quả bài toán

Ý nghĩa:

 Cung cấp các thông tin về mức độ biến thiên

có thể có của các thông số cần biết

 Giúp các nhà QL xác định được các yếu tố

có ảnh hưởng mạnh nhất tới kết quả dự báo

để có các quyết sách phù hợp

Ví dụ: Nhu cầu huy động vốn

Theo dự báo, nhu cầu huy động vốn từ bên ngoài trong năm 2009 của công ty XYZ (Ví

dụ trước) là 583 triệu đồng Phân tích độ một số yếu tố đầu vào nhạy đối với kết quả

dự báo trên

Phân tích độ nhạy một chiều:

Cho phép lần lượt đánh giá mức độ tác động

của từng yếu tố đầu vào tới kết quả bài toán

VD: đánh giá tác động của tỷ lệ tăng trưởng

doanh thu và tỷ lệ giá vốn hàng bán tới nhu cầu huy động thêm vốn

Phân tích độ nhạy một chiều: (tt)

Phân tích độ nhạy hai chiều:

Cho phép lần lượt đánh giá tác động đồng thời của hai yếu tố đầu vào tới kết quả bài toán

VD: đánh giá tác động của tỷ lệ tăng trưởng doanh thu và tỷ lệ giá vốn hàng bán tới nhu cầu huy động thêm vốn

Phân tích độ nhạy hai chiều:

Phân tích tình huống

Cho phép khảo sát sự ảnh hưởng của một

nhóm các yếu tố đầu vào đối với kết quả của bài toán trong một số trường hợp nhất định

Ví dụ

ABCD trong năm 2009 là 45%, nhu cầu huyđộng vốn từ bên ngoài phụ thuộc vào tỷ lệ giávốn hàng bán, tỷ lệ các khoản phải thu, tỷ lệhàng tồn kho và tỷ lệ các khoản phải trả Cáctình huống tốt nhất, xấu nhất và kỳ vọng đượcxác định (determinant):

Thực hiện phân tích trên Excel

Sử dụng công cụ Scenario Manager

 Data | What – If Analysis | Scenario

Manager.

Thực hiện:

 Khởi động Scenario Manager

 Mô tả các tình huống (tên, các yếu tố đầu vào, giá trị)

 Chỉ định biến kết quả và kiểu báo cáo

Hộp thoại Scenario Manager

Mô tả tình huống

Nhập giá trị tập yếu tố đầu vào

Chỉ định biến kế quả và kiểu báo cáo

Kết quả thực hiện

Xem <Phân tích tình huống>

BÀI TOÁN TÔI ƯU

 Giới thiệu công cụ Solver

 Bài toán cổ

 Bài toán giao việc

 Bài toán phân lịch làm việc (work schedule)

Bài toán điểm hòa vốn

Bài toán điểm hòa vốn (tt)

Bài toán điểm hòa vốn (tt)

Bài toán điểm hòa vốn (tt)

Công thức tính điểm hòa vốn

Ví dụ minh họa

Một xí nghiệp lập kế hoạch sản xuất loại hàng

A với định phí là 15 triệu đồng, giá bán 20,000 đồngvà chi phí sản xuất là 10,000 đồng trên

Dự báo kinh tế

hồi qui thuyến tính đa biến

5/22/2014 40

KHÁI NIỆM DỰ BÁO

 Dự báo là phán đoán những sự kiện sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân tích khoa học các

dữ liệu của quá khứ và hiện tại nhờ một số mô hình toán học.

 Dự báo kinh tế là việc đưa ra các dự báo những

sự kiện kinh tế sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên

cơ sở phân tích khoa học các số liệu kinh tế của quá khứ và hiện tại

Dữ liệu cho dự báo

Dự báo được thực hiện trên việc nghiên cứu,phân tích chuỗi dữ liệu vào => dòng cơ sở(baseline)

Dòng cơ sở: chuỗi số liệu quan sát được qua

thời gian (chuỗi thời gian – Time series) vềmột sự kiện, hiện tượng nào đó xảy ra trongthế giới thực

42

Yêu cầu

Các số liệu quan sát phải đợc sắp xếp theothời gian

Các kỳ quan sát có độ dài bằng nhau

Số liệu quan sát phải xuất phát từ cùng mộtđiểm trong mỗi kỳ

Không được phép để thiếu dữ liệu

Một số công cụ dự báo của Excel yêu cầu sốliệu quan sát phải được sắp xếp theo chiều dọc(theo cột)

43

Phương pháp trung bình

dài hạn

Ví dụ:

Ví dụ: Trung bình động

Ví dụ: Dịch vụ kỹ thuật

Công ty dịch vụ - tư vấn kỹ thuật X nhận hợp đồng lắp đặt, bảo trìvà sửa chữa thiết bị cho một doanh nghiệp Nhằm phục vụ tốt cho công tác lập kế hoạch, công ty lập bảng theo dõi số

sự cố kỹ thuật xảy ra mỗi tuần và dự báo số sự

cố có khả năng xảy ra trong tuần kế tiếp Hãy

sử dụng Excel để giúp công ty thực hiện công việc trên

48

Thực hiện

Lập bảng giá trị bình quân diễn tiến với hàm

AVERAGE.

Sử dụng biểu đồ với đường xu hướng

Sử dụng công cụ Moving Average

Lưu ý: Công cụ Moving Average cho kết quả dự báo sớm hơn 1 kỳ so với thực tế.

xem <Bình quân diễn tiến>

50

Dự báo bằng các hàm hồi qui

Phương pháp bình quân: chỉ cho phép lập dựtrù cho các kỳ không vượt quá điểm cuốicùng của chuỗi thời gian

quan giữa các số quan sát với một biến khác,

có thể là vị trí của số quan sát trong chuỗithời gian hoặc thời điểm quan sát

51

Lineer : Hồi qui tuyến tính

Power: Hồi qui lũy thừa

Tạo các dự báo hồi qui

tuyến tính

Phương cách đơn giản để tạo một dự báovới hàm hồi quy tuyến tính, dạng

y = ax + b

Thực hiện trong Excel: sử dụng hàm

FORECAST hoặc hàm mảng TREND.

54

 Cú pháp

FORECAST(x, Known_Y’s, Known_X’s)

 Công dụng: Hàm hồi qui truyến tính, dựa trên tập giá trị quan

sát Known_Y’s tại chuỗi thời điểm Known_X’s, cho biết giá

trị dự báo tại thời điểm tương lai x.

SỬ DỤNG FORECAST

Hàm TREND

 Cú pháp

TREND(Known_Y’s, Known_X’s, New_X’s, Const)

 Công dụng: Hàm mảng,, dựa trên tập giá trị quan sát

cgiá trị dự báo tại chuổi thời điểm tương lai New_X’s.

Giá trị b =0 nếu const = FALSE, được tính bình thường nếu const = TRUE hoặc bỏ qua.

57

Ví dụ: Dịch vụ kỹ thuật

const là hằng số Ngầm định nếu const = 1 (True) thì hồi quy theo hàm y = ax + b, nếu const = 0 (False) thì hồi quy theo hàm y = ax

Xem <Hồi qui tuyến tính>

58

Ví dụ: Hàm Trend

Sử dụng hàm SLOPE và

INTERCEPT

 Hàm SLOPE để tính hệ số góc a va hàm INTERCEPT để tính hệ số tự do b của hàm hồi quy tuyến tính đơn y=ax+b.

 Thay các hệ số a, b này vào hàm số với giá trị đã biết của x hoặc y ta sẽ tìm ra giá trị còn lại cần

Ví dụ

Tạo các dự báo hồi qui

phi tuyến

Sử dụng trong trường hợp các số quan sát biến động lên hoặc xuống theo một đường cong tương đối lớn

Thực hiện trong Excel: sử dụng hàm

GROWTH.

62

Ví dụ :Hàm GROWTH

Ví dụ: Doanh thu sản phẩm mới

trường một loại sản phẩm mới Do là loại sảnphẩm độc đáo, chất lượng tốt, giá cả phảichăng nên công ty đã bán được hàng vớidoanh số ngày càng cao (xem bảng thống kê).Hãy sử dụng Excel để dự báo doanh thu củacông ty trong những tháng sắp tới

65

Thống kê doanh thusản phẩm

Tháng Doanh thu Tháng Doanh thu

Thực hiện

Xem <Dự báo phi tuyến>

67

Tạo các biểu đồ hồi qui

trên Excel

Nhấp phải chuột vào chuỗi dữ liệu trong

biểu đồ, yhực hiện chức năng Add

Trendline.

Xem <Biểu đồ hồi qui>

68

Dự báo bằng các hàm liên tiến

 e(t): sai số giữa số dự báo và số quan sát

tại thời điểm t.

69

Công cụ Exponential Smoothing

Công cụ dự báo liên tiến, thành phần trong bộ công cụ Data Analysis,

Ccác tùy biến trong hộp thoại Exponential

Smoothings:

 Input range: Vùng nhập.

 Damping factor,: Thừa số cản (= 1 – a)

 Output range: Vùng xuất.

 Chart Output: Xuất biểu đồ.

70

Hộp thoại Exponential Smoothing

71

Ví dụ: Cơ sở cho thuê xe

thống kê số xe cho thuê mỗi ngày (xembảng) và dự trù số xe cần chuẩn bị để sẵnsàng cho thuê vào ngày kế tiếp Hãy sử dụngExcel để thực hiện công việc trên

Xem <Dự báo liên tiến>

5/22/2014 72

Phương pháp được sử dụng phổ biến, cho phép nghiên cứu tác động của nhiều nhân tố đối với kết quả bài toán.

Đặc biệt thích hợp với các doanh nghiệp có sản phẩm đặc trưng, phần lớn

Phân tích dự báo bằng phương

trình hồi qui đa biến

73

Công ty ABC thống kê tình hình kinh doanh

mặt hàng X trong 3 năm 2008, 2009 và 2010

(Xem <Phan tich HQTT da bien.xls>)

Yêu cầu: Xây dựng phương trình hồi qui tuyến

tính đa biến, qua đó dự báo doanh thu trong cáctháng tới và mối quan hệ giữa các chỉ số

Ví dụ

75

Sử dụng công cụ Regression (bộ công cụ

Data Analysis ).

Các tùy biến chính trong hộp thoại công cụ:

 Khởi động tiện ích.

 Input Y range: khối giá trị biến Y

 Input X range.: Khối giá trị các biến X

 Labels : dòng đầu trong các vùng là nhãn.

 Output options: Tùy biến vùng xuất.

Xây dựng phương trình hồi qui tuyến tính đa biến trên Excel

76

 Xem <Phan tich HQTT da bien.xls>

Kết quả xuất

78

Hệ số R = 0,99 => giữa các biến có mối

thương quan cao,

Hệ số xác định R 2 = 0.97 => mức độ cao

về khả năng giải thích của các biến số

Thông số độ dốc của biến Giá cả (X1) = 338.02<0 => biến động tỷ lệ nghịch với Sản lượng (biến Y )

-Thông số độ dốc của biến Chi phì QC (X 2)

= 13.03 >0 => tỷ lệ thuận với Sản lượng.

Nhận định kết quả

5/22/2014

79

Xem xét giá trị t-stat (kiểm định thống kê) của các biến độc lập:

 |t-stat| > 2.58 : độ tin cậy 99%

 |t-stat| > 1.96 : độ tin cậy 95%

 |t-stat| > 1.64 : độ tin cậy 90%

Kết quả kiểm định: Biến X 1 có |t-stat||=

11.24, biến X2 có |t-stat||= 24.98 => mô hình

có độ tin cậy rất cao, phương trình hồi qui có ý nghĩa thực tiễn

Kiểm định mô hình hồi qui

80

Phương trình hồi qui:

Y = -199.93 - 338.02X 1 + 13.03 X 2

Ứng dụng: Phân rích, dự báo, đánh giá mức

độ tác động của việc thay đổi giá bán và chi phí QC tới sản lương, phục vụ cho việc xâydựng các chiến lược kinh doanh của doanhnghiệp

Xây dựng mô hình dự báo hồi qui

81

Lập bảng phân tích độ nhạy hai chiều, xem xét tác động của việc thay đổi giá bán và chi phí quảng cáo tới sản lượng

Phạm vi biến động:

 Gía bán: từ 3.5 tới 4.75 triệu đồng/tấn

 Chi phí QC: từ 300 tới 400 triệu đồng

Xem <Phan tich HQTT da bien.xls>

Ví dụ

5/22/2014

82