Tiểu luận xây dựng chương trình phân tích khả năng thanh toán cho siêu thị điện máy hc thái nguyên

LỜI MỞ ĐẦU Lí chọn đề tài Dự báo hình thành từ đầu năm 60 kỉ 20 Khoa học dự báo với tư cách ngành khoa học độc lập có hệ thống lí luận, phương pháp luận phương pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu dự báo Người ta thường nhấn mạnh phương pháp tiếp cận hiệu dự báo phần quan trọng hoạch định Khi nhà quản trị lên kế hoạch, họ xác định hướng tương lai cho hoạt động mà họ thực Bước hoạch định dự báo ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm dịch vụ nguồn lực cần thiết để sản xuất sản phẩm dịch vụ Mục tiêu phạm vi nghiên cứu Ti Mục tiêu Hệ thống lý luận phân tích hoạt động sản xuất kinh doanh ểu Phân tích tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh công ty Đánh giá đề xuất HC Thái Nguyên ận lu kiến nghị để hoàn thiện hoạt động sản xuất kinh doanh Phạm vi nghiên cứu Siêu thị điện máy Ki Đối tượng phương pháp nghiên cứu nh Đối tượng Đối tượng nghiên cứu Siêu thị điện máy HC Thái Nguyên tế Phương pháp - Phương pháp phân tích tổng hợp - Phương pháp so sánh Kết cấu đề tài Chia làm chương sau: Chương 1: Cơ sở lý thuyết dự báo doanh thu Chương 2: Khảo sát phân tích thiết kế hệ thống Chương 3: Xây dựng chương trình LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đề tài thực tập “ Xây dựng chương trình phân tích khả tốn cho siêu thị điện máy HC Thái Nguyên”, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến ThS người hướng dẫn tận tình bảo cho em suốt q trình hồn thiện thực tập Đồng thời em xin chân thành cảm ơn anh/chị siêu thị điện máy HC Thái Nguyên tận tình bảo, hướng dẫn giúp đỡ suốt thời gian vừa qua trình thực thực tập Em gửi lời cảm ơn tới gia đình bạn bè quan tâm, động viên, giúp đỡ tạo điều kiện cho em để em có điều kiện tốt để hoàn thành đề tài Trong trình thực đề tài, em có nhiều cố gắng hạn chế thời gian kinh nghiệm nên đề tài chắn cịn mắc phải thiếu sót, Ti ểu mong góp ý kiến thầy cô bạn để báo cáo em hoàn thiện ận lu Em xin chân thành cảm ơn! nh Ki Thái nguyên, ngày 31 tháng 03 năm 2016 Sinh viên thực tế Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO DOANH THU 1.1.Khái quát dự báo doanh thu  Một số khái niệm Dự báo khoa học nghệ thuật tiên đoán việc xảy tương lai, sở phân tích khoa học liệu thu thập Khi tiến hành dự báo ta vào việc thu thập xử lý số liệu khứ để xác định xu hướng vận động tượng tương lai nhờ vào số mơ hình tốn học Dự báo dự đốn chủ quan trực giác tương lai Nhưng dự báo xác hơn, người ta cố loại trừ tính chủ quan người dự báo Ngày nay, dự báo nhu cầu thiếu hoạt động kinh tế xác hội, khoa học - kỹ thuật, tất ngành khoa học quan tâm nghiên cứu ểu Ti Doanh thu tổng giá trị lợi ích kinh tế doanh nghiệp thu kỳ phát sinh ận sở hữu lu từ hoạt động sản xuất kinh doanh thơng thường doanh nghiệp góp phần làm tăng vốn chủ Ki Doanh thu bao gồm tổng giá trị lợi ích kinh tế doanh nghiệp thu nh thu kỳ (tức khách hàng chấp nhận, toán) tế Các khoản thu hộ bên thứ nguồn lợi ích kinh tế, khơng làm tăng vốn chủ sở hữu doanh nghiệp không coi doanh thu Chẳng hạn đại lý thu hộ tiền bán hàng cho đơn vị chủ hàng không coi doanh thu mà doanh thu tính tiền hoa hồng.được hưởng Các khoản vốn góp cổ đơng, chủ sở hữu làm tăng vốn chủ sở hữu không tính doanh thu Chú ý: - Đối với doanh nghiệp nộp thuế GTGT khấu trừ doanh thu khơng bao gồm thuế GTGT đầu - Đối với doanh nghiệp nộp thuế GTGT theo phương pháp trực tiếp doanh thu gồm thuế GTGT (tổng giá toán) - Đối với mặt hàng chịu thuế tiêu thụ đặc biệt tiêu thụ nước doanh thu bao gồm thuế tiêu thụ đặc biệt (giá toán)  Ý nghĩa vai trị phân tích dự báo trình định kinh doanh  Ý nghĩa - Dùng để dự báo mức độ tương lai tượng, qua giúp nhà quản trị doanh nghiệp chủ động việc đề kế hoạch định cần thiết phục vụ cho trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, quy mô sản xuất, kênh phân phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chính… chuẩn bị đầy đủ điều kiện sở vật chất, kỹ thuật cho phát triển thời gian tới (kế hoạch cung cấp yếu tố đầu vào như: lao động, nguyên vật liệu, tư liệu lao động… yếu tố đầu dạng sản phẩm vật chất dịch vụ) - Trong doanh nghiệp công tác dự báo thực cách nghiêm túc ểu Ti tạo điều kiện nâng cao khả cạnh tranh thị trường lu - Dự báo xác giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng tồn ận kinh tế nói chung Ki - Dự báo xác để nhà hoạch định sách phát triển kinh tế nh văn hố xã hội tồn kinh tế quốc dân tế - Nhờ có dự báo sách kinh tế, kế hoạch chương trình phát triển kinh tế xây dựng có sở khoa học mang lại hiệu kinh tế cao - Nhờ có dự báo thường xuyên kịp thời, nhà quản trị doanh nghiệp có khả kịp thời đưa biện pháp điều chỉnh hoạt động kinh tế đơn vị nhằm thu hiệu sản xuất kinh doanh cao Vai trò - Dự báo tạo lợi cạnh tranh - Công tác dự báo phận thiếu hoạt động doanh nghiệp, phòng ban như: phòng Kinh doanh Marketing, phòng Sản xuất phòng Nhân sự, phòng Kế tốn – tài 1.2 Các loại dự báo 1.1.2 Căn vào độ dài thời gian dự báo Dự báo phân thành ba loại - Dự báo dài hạn: Là dự báo có thời gian dự báo từ năm trở lên Thường dùng để dự báo mục tiêu, chiến lược kinh tế trị, khoa học kỹ thuật thời gian dài tầm vĩ mô - Dự báo trung hạn: Là dự báo có thời gian dự báo từ đến năm Thường phục vụ cho việc xây dựng kế hoạch trung hạn kinh tế văn hoá xã hội… tầm vi mô vĩ mô - Dự báo ngắn hạn: Là dự báo có thời gian dự báo năm, loại dự báo ểu Ti thường dùng để dự báo lập kế hoạch kinh tế, văn hoá, xã hội chủ yếu tầm vi mô vĩ mô khoảng thời gian ngắn nhằm phục vụ cho công tác đạo kịp thời lu Cách phân loại mang tính tương đối tuỳ thuộc vào loại tượng để quy ận định khoảng cách thời gian cho phù hợp với loại tượng đó: ví dụ dự báo kinh tế, dự nh Ki báo dài hạn dự báo có tầm dự báo năm, dự báo thời tiết, khí tượng học tuần Thang thời gian dự báo kinh tế dài nhiều so với thang tế thời gian dự báo thời tiết Vì vậy, thang thời gian đo đơn vị thích hợp ( ví dụ: quý, năm dự báo kinh tế ngày dự báo dự báo thời tiết) 1.1.2 Dựa vào phương pháp dự báo Dự báo chia thành nhóm - Dự báo phương pháp chuyên gia: Loại dự báo tiến hành sở tổng hợp, xử lý ý kiến chuyên gia thông thạo với tượng nghiên cứu, từ có phương pháp xử lý thích hợp đề dự đoán, dự đoán cân nhắc đánh giá chủ quan từ chuyên gia Phương pháp có ưu trường hợp dự đốn tượng hay q trình bao qt rộng, phức tạp, chịu chi phối khoa học - kỹ thuật, thay đổi môi trường, thời tiết, chiến tranh khoảng thời gian dài Một cải Ti tiến phương pháp Delphi – phương pháp dự báo dựa sở sử dụng tập hợp ểu đánh giá nhóm chuyên gia Mỗi chuyên gia hỏi ý kiến dự báo lu họ trình bày dạng thống kê tóm tắt Việc trình bày ý kiến thực ận cách gián tiếp ( tiếp xúc trực tiếp) để tránh tương tác Ki nhóm nhỏ qua tạo nên sai lệch định kết dư báo Sau người ta yêu thể có bổ sung thêm tế - nh cầu chuyên gia duyệt xét lại dự báo họ xơ sở tóm tắt tất dự báo có Dự báo theo phương trình hồi quy: Theo phương pháp này, mức độ cần dự báo phải xây dựng sở xây dựng mơ hình hồi quy, mơ hình xây dựng phù hợp với đặc điểm xu phát triển tượng nghiên cứu Để xây dựng mơ hình hồi quy, địi hỏi phải có tài liệu tượng cần dự báo tượng có liên quan Loại dự báo thường sử dụng để dự báo trung hạn dài hạn tầm vĩ mô - Dự báo dựa vào dãy số thời gian: Là dựa sở dãy số thời gian phản ánh biến động tượng thời gian qua để xác định mức độ tượng tương lai 1.2.2 Căn vào nội dung (đối tượng dự báo) Có thể chia dự báo thành: Dự báo khoa học, dự báo kinh tế, dự báo xã hội, dự báo tự nhiên, thiên văn học… - Dự báo khoa học: Là dự kiến, tiên đoán kiện, tượng, trạng thái hay định xảy tương lai Theo nghĩa hẹp hơn, nghiên cứu khoa học triển vọng tượng đó, chủ yếu đánh giá số lượng khoảng thời gian mà tượng diễn biến đổi ểu Ti ận lu nh Ki tế - Dự báo kinh tế: Là khoa học dự báo tượng kinh tế tương lai Dự báo kinh tế coi giai đoạn trước công tác xây dựng chiến lược phát triển kinh tế xã hội dự án kế hoạch dài hạn; không đặt nhiệm vụ cụ thể, chứa đựng nội dung cần thiết làm để xây dựng nhiệm vụ Dự báo kinh tế bao trùm phát triển kinh tế xã hội đất nước có tính đến phát triển tình hình giới quan hệ quốc tế Thường thực chủ yếu theo hướng sau: dân số, nguồn lao động, việc sử dụng tái sản xuất chúng, suất lao động; tái sản xuất xã hội trước hết vốn sản xuất cố định: phát triển cách mạng khoa học – kĩ thuật công nghệ khả ứng dụng vào kinh tế; mức sống nhân dân, hình thành nhu cầu phi sản xuất, động thái cấu tiêu dung, thu nhập nhân dân; động thái kinh tế quốc dân chuyển dịch cấu (nhịp độ, tỉ lệ, hiệu quả); phát triển khu vực ngành kinh tế (khối lượng động thái, cấu, trình độ kĩ thuật , máy, mối liên hệ liên ngành); Ti ểu phân vùng sản xuất, khai thác tài nguyên thiên nhiên phát triển vùng kinh tế nước, mối liên hệ liên vùng; dự báo phát triển kinh tế giới kinh tế Các kết lu dự báo kinh tế cho phép hiểu rõ đặc điểm điều kiện kinh tế - xã hội để đặt chiến lược ận phát triển kinh tế đắn, xây dựng chương trình, kế hoạch phát triển cách chủ nh - Ki động, đạt hiệu cao vững Dự báo xã hôi: Dự báo xã hội khoa học nghiên cứu triển vọng cụ thể tế tượng, biến đổi, qúa trình xã hội, để đưa dự báo hay dự đốn tình hình diễn biến, phát triển xã hội - Dự báo tự nhiên, thiên văn học, loại dự báo thường bao gồm: + Dự báo thời tiết: Thông báo thời tiết dự kiến thời gian định vùng định Trong dự báo thời tiết có dự báo chung, dự báo khu vực, dự báo địa phương, v.v Về thời gian, có dự báo thời tiết ngắn (1-3 ngày) dự báo thời tiết dài (tới năm) + Dự báo thuỷ văn: Là loại dự báo nhằm tính để xác định trước phát triển qúa trình, tượng thuỷ văn xảy sông hồ, dựa tài liệu liên quan tới khí tượng thuỷ văn Dự báo thuỷ văn dựa hiểu biết quy luật phát triển q trình, khí tượng thuỷ văn, dự báo xuất hiện tượng hay yếu tố cần quan tâm Căn thời gian dự kiến, dự báo thuỷ văn chia thành dự báo thuỷ văn hạn ngắn (thời gian không ngày), hạn vừa (từ đến 10 ngày); dự báo thuỷ văn mùa (thời gian dự báo vài tháng); cấp báo thuỷ văn: thông tin khẩn cấp tượng thuỷ văn gây nguy hiểm Theo mục đích dự báo, có loại: dự báo thuỷ văn phục vụ thi công, phục vụ vận tải, phục vụ phát điện,v.v Theo yếu tố dự báo, có: dự báo lưu lượng lớn nhất, nhỏ nhất, dự báo lũ, v.v ểu Ti ận lu nh Ki tế + Dự báo địa lý: Là việc nghiên cứu hướng phát triển mơi trường địa lí tương lai, nhằm đề sở khoa học giải pháp sử dụng hợp lí bảo vệ mơi trường + Dự báo động đất: Là loại dự báo trước địa điểm thời gian có khả xảy động đất Động đất không xảy mà q trình tích luỹ lâu dài, trước biến đổi địa chất, tượng vật lí, trạng thái sinh học bất thường động vật,v.v Việc dự báo thực sở nghiên cứu đồ phân vùng động đất dấu hiệu báo trước Cho đến nay, chưa thể dự báo xác thời gian động đất xảy 1.3 Các phương pháp dự báo  Phương pháp dự báo định tính Các phương pháp dựa sở nhận xét nhân tố nhân quả, dựa theo Ti ểu doanh số sản phẩm hay dịch vụ riêng biệt dựa ý kiến khả có liên hệ nhân tố nhân tương lai Những phương pháp có liên lu ận quan đến mức độ phức tạp khác nhau, từ khảo sát ý kiến tiến hành cách khoa học để nhận biết kiện tương lai Dưới dự báo định tính thường dùng: nh Ki  Lấy ý kiến ban điều hành Phương pháp sử dụng rộng rãi doanh nghiệp Khi tiến hành dự báo, tế họ lấy ý kiến nhà quản trị cấp cao, người phụ trách công việc, phận quan trọng doanh nghiệp, sử dụng số liệu thống kê tiêu tổng hợp: doanh số, chi phí, lợi nhuận Ngoài cần lấy thêm ý kiến chuyên gia marketing, tài chính, sản xuất, kỹ thuật Nhược điểm lớn phương pháp có tính chủ quan thành viên ý kiến người có chức vụ cao thường chi phối ý kiến người khác  Lấy ý kiến người bán hàng Những người bán hàng tiếp xúc thường xuyên với khách hàng, họ hiểu rõ nhu cầu, thị hiếu người tiêu dùng Họ dự đoán lượng hàng tiêu thụ khu vực phụ trách Tập hợp ý kiến nhiều người bán hàng nhiều khu vực khác nhau, ta có lượng dự báo tổng hợp nhu cầu loại sản phẩm xét triển thực tế tượng nghiên cứu dạng dãy số bình quân di động Phương pháp bình quân di động sử dụng dự báo thống kê Trên sở xây dựng dãy số bình quân di động, người ta xây dựng mơ hình dự báo Ví dụ, có dãy số thời gian sản lượng thép doanh nghiệp A 12 tháng theo bảng sau: Thời Sản lượng gian Doanh số trung bình di động (triệu tấn) (yi) 79 (Mi) - 82 - 85 82 82 83 88 85 86 85,3 98 90,6 10 96,3 lu ểu Ti (triệu tấn) ận 10 11 11 12 12 11 tế 11 nh Ki 104,3 110 115 117,6 số bình quân di động 82 triệu tấn, tháng 83 Như vậy, ứng với tháng ta có triệu tấn, v.v… cuối tháng 12 117,6 triệu Ta gọi số bình quân di động Mi (i = k, k + 1, k + 2,…n), k khoảng cách thời gian san ( k = 3, bình quân từ mức độ thực tế) Mơ hình dự báo là: ŷn+1 = Mn Trong t giá trị tra bảng tiêu chuẩn t- Student với (k-1) bậc tự xác suất tin cậy (1-α) Độ lệch tiêu chuẩn mẫu điều chỉnh tính theo cơng thức sau: S= ∑( y  i Mi ) k 1 (2.2) Theo ví dụ ta tính được: S= (85  82)2  (82  83)2  (88  85)2  (86  85, 3)2  (98  90, 6)2  (105  96, 3) (110 104, 3)  (115 110)  (120 115)  (118 117, 6) 2 = 10,78 1 Trong ví dụ trên, dự đoán sản lượng thép cho tháng năm sau là: Y13 = 117,6 triệu Theo công thức ta tính S = 10,78 nghìn t = 2,92 với xác suất tin cậy (1-α) = 0,95 ( xác suất đạt 95%) số bậc tự Do khoảng dự đốn sản lượng thép tháng năm sau nằm khoảng: ểu Ti 117,6 ± (2,92 x 10,78) 1 = 117,6 ± 36,35 lu ận Ki nh Mơ hình hồi quy tuyến tính hai tiêu thức Từ việc xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính tiêu thức nêu phần tế trên, ta dự đoán giá trị Y tương lai biến hàm hồi quy thay đổi, cụ thể: Đối với phương trình tuyến tính giản đơn: Yx= a+ bx Trong đó: a, b tham số quy định vị trí đường hồi quy Hằng số a điểm cắt trục tung (biểu tiêu thức kết ) tiêu thức nguyên nhân x Độ dốc b lượng tăng giảm tiêu thức kết tiêu thức nguyên nhân thay đổi Từ phương trình này, ta dự đốn giá trị tiêu thức kết tương lai có thay đổi tiêu thức nguyên nhân Tương tự hồi quy giản đơn, hồi quy bội, giá trị dự đốn Y có tương ứng với giá trị cho trước k biến X thay giá trị k biến X vào phương trình hồi quy bội Các giá trị cho trước biến X x1,n+1,x2,n+1,…,xk,n+1 giá trị dự đốn Yn+1 là: Yn+1= a+ b1 x1,n+1 + b2 x2,n+1+…+ bkxk,n+1 ểu Ti ận lu nh Ki tế Chương 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 3.1 Nhu cầu ứng dụng công nghệ thông tin công tác dự báo Trong kinh tế thị trường, công tác dự báo vô quan trọng lẽ cung cấp các thơng tin cần thiết nhằm phát bố trí sử dụng nguồn lực tương lai cách có thực tế Với thông tin mà dự báo đưa cho phép nhà hoạch định sách có định đầu tư, định sản xuất, tiết kiệm tiêu dùng, sách tài chính, sách kinh tế vĩ vơ Dự báo khơng tạo sở khoa học cho việc hoạch định sách, cho việc xây dựng chiến lược phát triển, cho quy hoạch tổng thể mà cho phép xem xét khả thực kế hoạch ểu Ti hiệu chỉnh kế hoạch.  Đối với siêu thị việc dự báo doanh thu quan trọng có dự báo ận lu doanh thu cơng ty đưa kế hoạch mua bán hàng hóa hay đưa chiến lược giá phù hợp để giúp cơng ty có mức doanh thu tối ưu Ki nh Micosoft excel phần mềm tiên tiến có nhiều tính hàm Đặc biệt cơng tác dự báo có nhiều hàm chuyên dùng dự báo tế Xuất phát từ lý nhu cầu cấp thiết xây dựng chương trình dự báo doanh thu cho siêu thị HC Thái Nguyên 3.2 Một số hàm excel sử dụng chương trình  Hàm AVERAGE Mơ tả Trả trung bình (trung bình cộng) đối số Ví dụ, phạm vi A1:A20 có chứa số, cơng thức=AVERAGE(A1:A20) trả trung bình số Cú pháp AVERAGE(number1, [number2], ) Cú pháp hàm AVERAGE có đối số sau đây: Number1    Bắt buộc Số thứ nhất, tham chiếu ô, phạm vi mà bạn muốn tính trung bình Number2,     Tùy chọn Các số, tham chiếu ô phạm vi bổ sung mà bạn muốn tính trung bình, tối đa 255 Chú thích Ti ểu Đối số có thể là số tên, phạm vi tham chiếu có chứa số ận đới số sẽ được đếm lu Các giá trị logic và biểu thị số dạng văn bản mà bạn gõ trực tiếp vào danh sách các nh Ki Nếu đối số tham chiếu ô phạm vi có chứa giá trị logic, văn bản hay trớng, những giá trị này sẽ bị bỏ qua; nhiên những ô có giá trị sẽ được tính tế Các đới số là văn bản hay giá trị lỗi không thể chuyển đổi thành số sẽ khiến xảy lỗi Hàm Trend Mô tả Trả các giá trị theo xu hướng tuyến tính Khớp mợt đường thẳng (dùng phương pháp bình phương tối thiểu) với các mảng known_y's và known_x's Trả về các giá trị y dọc theo đường thẳng của mảng new_x's mà bạn chỉ định Cú pháp TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const]) Cú pháp hàm TREND có các đối số sau đây: Known_y's    Bắt buộc Tập hợp các giá trị y bạn đã biết quan hệ y = mx + b Nếu mảng known_y's nằm một cột đơn lẻ, thì mỗi cột của known_x's được hiểu là một biến số riêng rẽ Nếu mảng known_y's nằm một hàng đơn lẻ, thì mỗi hàng của known_x's được hiểu là một biến số riêng rẽ Known_x's    Bắt buộc Là một tập các giá trị x tùy chọn mà có thể bạn đã biết ểu Ti quan hệ y = mx + b Known_x's mảng có thể bao gồm một hoặc nhiều tập biến số Nếu chỉ dùng một lu biến số, thì known_y's và known_x's có thể là các chuỗi với bất kỳ hình dạng nào, miễn ận là chúng có các kích thước bằng Nếu dùng nhiều biến số, thì known_y's phải là một nh Ki véc-tơ (có nghĩa là một phạm vi với độ cao của một hàng hoặc độ rộng của một cột) Nếu known_x's được bỏ qua, thì nó được giả định là một mảng {1,2,3, } có cùng tế kích thước known_y's New_x's    Bắt buộc Là các giá trị x mới mà bạn muốn hàm TREND trả về các giá trị y tương ứng với nó New_x's phải bao gồm một cột (hoặc một hàng) cho mỗi biến độc lập, cũng giống known_x's Vì vậy, nếu known_y's nằm một cột đơn, thì known_x's và new_x's phải có cùng số cột Nếu known_y's nằm một hàng đơn, thì known_x's và new_x's phải có cùng số hàng Nếu new_x's bị bỏ qua, thì nó được giả định là giống known_x's Nếu cả known_x's new_x's bị bỏ qua, thì chúng được giả định là mảng {1,2,3, } có cùng kích cỡ known_y's Const    Tùy chọn Là một giá trị lô-gic chỉ rõ có bắt buộc hằng số b bằng hay không Nếu const là TRUE hoặc bỏ qua, b sẽ được tính toán bình thường Nếu const là FALSE, b được đặt bằng (không) và các giá trị m sẽ được điều chỉnh cho y = mx Hàm Intercept ểu Ti Mô tả Tính toán điểm mà tại đó một đường thẳng sẽ giao cắt với trục y bằng cách dùng lu các giá trị x và giá trị y hiện có Điểm cắt được dựa vào đường hồi quy phù hợp nhất nối ận qua các giá trị x đã biết và giá trị y đã biết Dùng hàm INTERCEPT bạn muốn xác nh Ki định giá trị của biến số phụ thuộc biến số độc lập là (không) Ví dụ, bạn có thể dùng hàm INTERCEPT để dự đoán điện trở của một kim loại tại 0°C các điểm dữ liệu của tế bạn được lấy ở nhiệt độ phòng và cao Cú pháp INTERCEPT(known_y's, known_x's) Cú pháp hàm INTERCEPT có đối số sau đây: Known_y's    Bắt ḅc Tập hợp phụ thuộc các quan trắc hoặc dữ liệu Known_x's    Bắt buộc Tập hợp độc lập các quan trắc hoặc dữ liệu Chú thích Các đới sớ phải là sớ hoặc tên, mảng hoặc tham chiếu có chứa số Nếu một đối số tham chiếu hay mảng có chứa giá trị lô-gic, văn bản hay ô trống, những giá trị này sẽ bị bỏ qua; nhiên những ô có giá trị sẽ được bao gồm Nếu known_y's và known_x's có chứa số điểm dữ liệu khác hoặc không chứa điểm dữ liệu nào, hàm INTERCEPT trả về giá trị lỗi #N/A Phương trình cho giao cắt của đường hồi quy, a, là: đó độ dốc, b, được tính toán là: ểu Ti x y mẫu AVERAGE(known_x's) AVERAGE(known_y's) lu ận Thuật toán ẩn dưới dùng hàm INTERCEPT và SLOPE khác với thuật toán Ki ẩn dưới dùng hàm LINEST Sự khác giữa các thuật toán này có thể dẫn đến nh các kết quả khác dữ liệu chưa được xác định và cộng tuyến Ví dụ, nếu các điểm giá trị của đối số known_y's là và các điểm dữ liệu của đối số known_x's là 1: tế INTERCEPT và SLOPE trả về lỗi #DIV/0! Thuật toán INTERCEPT và SLOPE được thiết kế để tìm một và chỉ một câu trả lời và trường hợp này có nhiều câu trả lời Hàm Slope Mô tả Trả độ dốc đường hồi quy tuyến tính thơng qua các điểm dữ liệu known_y's và known_x's Độ dốc là khoảng cách dọc chia cho khoảng cách ngang giữa bất kỳ hai điểm nào đường đó, là tỉ lệ thay đổi dọc theo đường hồi quy Cú pháp SLOPE(known_y's, known_x's) Cú pháp hàm SLOPE có các đối số sau đây: Known_y's    Bắt buộc Mảng hoặc phạm vi ô gồm các điểm dữ liệu độc lập dạng số Known_x's    Bắt buộc Bộ điểm dữ liệu độc lập Chú thích Các đối số phải là số hoặc tên, mảng hoặc tham chiếu có chứa số Ti ểu Nếu một đối số tham chiếu hay mảng có chứa giá trị lô-gic, văn bản hay ô trống, ận lu những giá trị này sẽ bị bỏ qua; nhiên những ô có giá trị sẽ được bao gồm Nếu known_y's và known_x's trống hoặc có số điểm dữ liệu khác nhau, hàm nh Ki SLOPE trả về giá trị lỗi #N/A Phương trình cho độ dốc của đường hồi quy là: tế đó x và y là các trung độ mẫu VERAGE(known_x’s) và AVERAGE(known_y’s) Thuật toán bản dùng các hàm SLOPE và INTERCEPT khác với thuật toán bản dùng hàm LINEST Sự khác biệt giữa các thuật toán này có thể dẫn đến các kết quả khác dữ liệu chưa được xác định và cộng tuyến Ví dụ, nếu điểm dữ liệu của đối số known_y's là và điểm dữ liệu của đối số known_x's là 1: Hàm SLOPE và INTERCEPT trả về lỗi #DIV/0! Thuật toán của hàm SLOPE và INTERCEPT được thiết kế để tìm kiếm một và chỉ một câu trả lời và trường hợp này có thể có nhiều câu trả lời Hàm LINEST trả về giá trị Thuật toán LINEST được thiết kế để trả về kết quả hợp lý của dữ liệu cộng tuyến và trường hợp này có thể tìm thấy ít nhất một câu trả lời 3.3 Xây dựng chương trình ểu Ti ận lu nh Ki tế Hình 3.1: Giao diện chương trình Giao diện cho người dùng nhìn tổng quát đề tài Trong chương trình từ giao diện ta thấy chương trình có giao diện chức dự báo theo phương pháp trung bình động dự báo theo phương pháp hồi quy đơn Ti ểu Hình 3.2 Giao diện dự báo theo phương pháp trung bình động lu Dự báo theo phương pháp trung bình động với hệ số trượt với số ận liệu thực tế doanh thu từ năm trước ta tính doanh thu dự báo đạt nh giá trị trung bình cho năm Ki năm 2016 1.057 tỷ đồng Để làm điều em dùng hàm AVERAGE để tính tế Cũng theo phương pháp thấy giá trị sai số dự báo năm 2016 40 giá trị doanh thu dự báo năm 2016 1057+-40 Bảng 3.1 Giá trị dự báo Năm 2016 Giá trị doanh thu Hệ số bình trượt 1.057 tỷ đồng 1.057 tỷ đồng 1.057 tỷ đồng ểu Ti ận lu nh Ki Hình 3.3: Đồ thị dự báo doanh thu hệ số trung bình di động tế Hình 3.4 Giao diện dự báo theo phương pháp hồi quy đơn Theo phương pháp hồi quy đơn giá trị doanh thu= Giá * số lượng sản phầm bán ra, theo ta coi giá giá trị cố định số lượng sản phẩm bán hàng năm thay đổi doanh thu phụ thuộc vào số lượng sản phẩm bán Doanh thu= a*sản lượng+b Qua hình 3.4 ta thấy với phương pháp hồi quy đơn tính số a=0.00395, b=1039 từ ta xác định kết dự báo năm 2016 1.086 tỷ đồng Ưu điểm phương pháp so với phương pháp bình qn di động đánh giá tác động nhân tố sản lượng tác động tới doanh thu Phương pháp cần biết số lượng sản phầm bán biết doanh thu ểu Ti siêu thị năm Hạn chế phương pháp: Phương pháp đánh giá ảnh hưởng lu nhân tố tác động mà khơng thể có nhìn tổng thể tác động hai hay nhiều nhân ận tố Do xác khơng cao Ki nh  Nhận xét đánh giá phương pháp hồi quy đơn ta có: tế Trong phương pháp thực phương pháp trung bình di động có trọng số Bảng 3.2 : Bảng so sánh sai số Phương pháp Sai số Hồi quy 27 Trung bình di động 40 Từ bảng 3.2 ta thấy phương pháp hổi quy đơn có sai số thấp số liệu dự báo xác KẾT LUẬN Kết đạt Qua thời gian nghiên cứu đề tài em đạt kết sau: Xây dựng thành cơng chương trình phân tích tài doanh nghiệp Chương trình có giao diện thân thiện, dễ sử dụng Cập nhật thông tin cách nhanh Tính tốn số cách xác dễ dàng Dự báo số với khả xác cao Hạn chế Đề tài sử dụng phương pháp chưa thể sử dụng phương pháp hồi quy tuyến Hướng phát triển ểu Ti tính để thấy nhìn doanh thu tác động nhiều yếu tố ận lu Trong thời gian tới em tiếp tục nghiên cứu thê để khắc phục vấn đề nảy sinh mà đề tài chưa đáp ứng thức tế với định hướng nghiên cứu sau: nh Ki Xây dựng chương trình ứng dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để có kết dự báo doanh thu cách xác tế TÀI LIỆU THAM KHẢO [1].Nguyễn Trọng Cơ, Nghiêm Thị Hà, (2000), “ Giáo trình dự báo doanh thu” , NXB Tài [2].Lê Thị Xuân, (2006), “ Giáo trình dự báo kinh tế”, NXB Thống kê [3].Nguyễn Tấn Bình, (2009), “Giáo trình Microsoft excel”, NXB Thống Kê [4].Nguyễn Hải Sản, (2004), “Giáo trình dự báo kinh tế” , NXB Tài [5] Nguyễn Thế Hưng, (2008), “ Giáo trình dự báo doanh thu”, NXB Thống Nhất ểu Ti ận lu nh Ki tế