1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

(Tiểu luận) vận dụng các phương pháp dự báo trên chuỗi thời gian để dự báo về doanhthu thuần của công ty cổ phần sữa việt nam vinamilk trong từng quý chotới năm 2023

46 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Vận Dụng Các Phương Pháp Dự Báo Trên Chuỗi Thời Gian Để Dự Báo Về Doanh Thu Thuần Của Công Ty Cổ Phần Sữa Việt Nam Vinamilk Trong Từng Quý Cho Tới Năm 2023
Tác giả Lưu Ngọc Minh, Hoàng Công Minh, Trần Quang Nghĩa, Nguyễn Thị Nguyệt, Nguyễn Thị Hồng Nhung, Nguyễn Mai Phương, Nguyễn Thị Thu Trang, Vũ Quỳnh Trang, Lưu Thúy Vân
Người hướng dẫn Nguyễn Thị Hiên
Trường học Trường Đại Học Thương Mại
Chuyên ngành Các Phương Pháp Và Mô Hình Phân Tích Dự Báo Kinh Tế - Xã Hội
Thể loại tiểu luận
Năm xuất bản 2023
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 46
Dung lượng 6,3 MB

Cấu trúc

  • 1. Thống kê số liệu (5)
  • 2. Dự báo bằng các phương pháp đơn giản (6)
    • 2.1. Dự báo bằng phương pháp thô đơn giản (6)
    • 2.2 Dự báo bằng phương pháp lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình (8)
    • 2.3. Mô hình dự báo bằng tốc độ phát triển trung bình (9)
    • 2.4. Mô hình dự báo bằng phương pháp trung bình vượt với k=3 (10)
  • 3. Dự báo bằng các mô hình xu thế (11)
    • 3.1. Hàm bậc 1 (12)
    • 3.2. Hàm bậc 2 (13)
    • 3.3. Hàm bậc 3 (14)
    • 3.4. Hàm tăng trưởng (15)
    • 3.5. So sánh sự phù hợp giữa các hàm (16)
  • 4. Dự báo bằng phương pháp san mũ (16)
    • 4.1. Mô hình dự báo san mũ đơn giản (16)
    • 4.2. Mô hình dự báo san mũ Holt (19)
    • 4.3. Mô hình dự báo san mũ Holt- Winter (22)
  • 5. Dự báo bằng phương pháp phân tích (25)
  • 6. Đánh giá sai số dự báo của các phương pháp (37)
  • KẾT LUẬN (19)
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO (40)

Nội dung

Trang 1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠIKHOA KINH TẾBÀI THẢO LUẬNHỌC PHẦN: CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH DỰ BÁO KINHTẾ - XÃ HỘIĐỀ TÀIVận dụng các phương pháp dự báo trên chuỗi thời gian

Thống kê số liệu

Vài nét tổng quan về Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk)

Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (tên tiếng Anh là Vietnam Dairy Products Joint Stock Company) hay còn được gọi là Vinamilk được thành lập ngày 20/8/1976 với trụ sở chính tại Thành phố Hồ Chí Minh Trải qua gần 45 năm hoạt động, Vinamilk hiện là công ty sữa lớn nhất cả nước với thị phần 37%

Công ty Vinamilk hiện cung cấp trên 250 chủng loại sản phẩm trên thị trường trong nước và xuất khẩu sang các nước Mỹ, Canada, Đức, Séc, Trung Quốc, khu vực Trung Đông, …bao gồm các ngành hàng chính như: sữa nước, sữa chua, sữa bột, sữa đặc, kem, phô mai, sữa đậu nành, … Sản phẩm đều phải đạt chất lượng theo tiêu chuẩn quốc tế Vinamilk cũng đã thiết lập được hệ thống phân phối sâu và rộng, xem đó là xương sống cho chiến lược kinh doanh dài hạn

Cho đến nay, công ty đạt được rất nhiều danh hiệu và giải thưởng cao quý như: Huân chương lao động Hạng II (1991), Huân chương độc lập Hạng III (2005), Hàng Việt Nam chất lượng cao và uy tín năm 2006 do Hiệp hội sở hữu trí tuệ & doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam-Top 10 "Hàng Việt Nam chất lượng cao", Vinamilk là doanh nghiệp đầu tiên lọt vào danh sách “Best under a billion” - 200 DN tốt nhất tại khu vực Châu Á do tạp chí Forbes Asia bình chọn năm 2010, …

Ta có bảng số liệu về doanh thu thuần (Đơn vị: tỷ đồng) của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk từ năm 2017 đến năm 2022 như sau:

Năm Quý Doanh thu Năm Quý Doanh thu

Nguồn: Báo cáo tài chính thường niên của Vinamilk

Từ bảng số liệu trên, nhóm sẽ sử dụng các phương pháp dự báo trên chuỗi thời gian để dự báo về doanh thu thuần của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk trong từng quý cho tới năm 2023

Dự báo bằng các phương pháp đơn giản

Dự báo bằng phương pháp thô đơn giản

Document continues below kinh tế lượng

BTL Kinh tế lượng nhóm 3 (bản cuối) kinh tế lượng 100% (4)

Bài tập klt - aaaaaaaaaaaaaaaa kinh tế lượng 100% (1)

4 đa bt 1 ktl - đáp án bt kinh tế lượng kinh tế lượng 100% (1)

TL KINH TẾ LƯỢNG - Chất lượng kinh tế lượng None 27

Lythuyet KTL - câu hỏi lý thuyết kinh tế lượng None1

Dự báo bằng phương pháp lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình

BẢN WORD KTL - đề tài thảo luận về tác… kinh tế lượng None32

Mô hình dự báo bằng tốc độ phát triển trung bình

Mô hình dự báo bằng phương pháp trung bình vượt với k=3

Dự báo bằng các mô hình xu thế

Hàm bậc 1

Theo kết quả eviews, ta có:

Hàm bậc 2

Theo kết quả Eviews ta có:

Hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê

Mô hình không phù hợp

Hàm bậc 3

Theo kết quả eviews ta có:

Hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê

Mô hình không phù hợp

Hàm tăng trưởng

Theo kết quả eviews ta có: ln =2,527111 + 0.009712t = 0,0000 < = 0,05

So sánh sự phù hợp giữa các hàm

- Từ phương pháp dự báo bằng mô hình xu thế và qua ba hàm, ta thu được:

=> Như vậy ta có: nhỏ nhất và Theil’s cũng nhỏ nhất, nên hàm bậc 1 là hàm phù hợp nhất.

- Doanh thu thuần của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk trong quý 1 năm 2023: = 12.47768+0.136615*25 = 15.8931

- Doanh thu thuần của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk trong quý 2 năm 2023: = 12.47768+0.136615*26 = 16.0297

- Doanh thu thuần của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk trong quý 3 năm 2023: = 12.47768+0.136615*27 = 16.1663

- Doanh thu thuần của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk trong quý 4 năm 2023: 47768+0.136615*28 = 16.3029

Dự báo bằng phương pháp san mũ

Mô hình dự báo san mũ đơn giản

Bước 1: Tạo 1 Workfile với 1 biến Sales từ dữ liệu cho trước.

Bước 2: Tại Tab Proc chọn Exponential Smoothing.

Bước 3: Tại Smoothing method ta chọn Single o Tại khung Smoothed series, đặt tên cho biến là salessm o Ok

Kết luận: Bằng phương pháp san mũ đơn giản, doanh thu thuần trung bình của Công ty

Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk quý I năm 2023 là 15.1782168 tỷ đồng. Đồ thị so sánh dữ liệu dự báo với dữ liệu gốc: o Chọn 2 biến Sales và Salessm > click chuột phải chọn Open/ as Group o Tại tab View/ chọn Graph / OK

Mô hình dự báo san mũ Holt

Bước 1: Tạo 1 Workfile với 1 biến Sales từ dữ liệu cho trước.

Bước 2: Tại tab Proc, chọn Exponential Smoothing

Smooting method > chọn Holt Winters - No seasonal

Smoothed series đặt tên biến mới

Kết luận: Bằng phương pháp san mũ Holt, doanh thu thuần trung bình của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk quý I, quý II, quý III, quý IV năm 2023 lần lượt là 15.601351 tỷ đồng; 15.582392 tỷ đồng; 15.563433 tỷ đồng; 15.544474 tỷ đồng. Đồ thị so sánh dữ liệu dự báo với dữ liệu gốc:

Chọn 2 biến Sales và Salessm => click phải chọn Open as Group

Mô hình dự báo san mũ Holt- Winter

Để thực hiện dự báo bằng phương pháp san mũ Holt – Winter, ta làm theo các bước sau đây:

Bước 1: Vào lệnh Quick - > Chọn Series Statistic -> Chọn Exponential Smoothing hộp lệnh như dưới đây sẽ hiện ra các phương pháp san mũ:

Bước 2: Với phương pháp san mũ giản đơn ta chọn ở khung Smoothing method lệnh -

Holt-Winter no Seasonal Sau khi chạy eviews, ta thu được bảng hồi quy, được kết quả như bảng dưới trong đó alpha = 0.27; beta=gamma=0.00

Bước 3: Từ các giá trị alpha beta, ta có thể dự báo được doanh thu thuần Vinamik qua 4 quý của năm 2023 như sau:

Kết luận: Bằng phương pháp san mũ Holt – Winter, doanh thu thuần trung bình của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam Vinamilk quý I, quý II, quý III, quý IV năm 2023 lần lượt là14.546 tỷ đồng; 16.203 tỷ đồng; 16.443 tỷ đồng; 15.645 tỷ đồng.

Dự báo bằng phương pháp phân tích

Bước 1: Tạo file Nhập Y Tạo biến xu thế: t=@trend(2016Q4).

- Kiểm định tính mùa của mô hình cộng tính:

+ Vào Generous Series nhập lệnh genr cma=(0.5*y(2)+y(1)+y+y(-1)+0.5*y(-2))/4 Nhấn OK

+ Vào Generous Series nhập lệnh genr snir_add = y - cma Nhấn OK

+ Vào Generous Series nhập lệnh genr quarter=@quarter Nhấn OK

+ Mở cửa sổ biến snir_add, chọn View Descriptive stas & tests Equality tests byClassification Chọn Median ở Test equality Ở Series/Group for classify nhập “genr quarter” Nhấn OK Ta được:

Từ bảng trên, ta thấy p_value = 0.0022 < 0.05 => Mô hình cộng tính có yếu tố mùa

- Kiểm định tính mùa của mô hình nhân tính:

+ Vào Generous Series nhập lệnh genr snir_mul = y / cma Nhấn OK

+ Mở cửa sổ biến snir_mul, chọn View Descriptive stas & tests Equality tests by Classification Chọn Median ở Test equality Ở Series/Group for classify nhập “genr quarter” Nhấn OK Ta được:

Từ bảng trên, ta thấy p_value = 0.0024 < 0.05 => Mô hình nhân tính có yếu tố mùa

-Vẽ mô hình nhận dạng và lựa chọn mô hình thích hợp:

Từ đồ thị trên, ta thấy Y gần giống với mô hình cộng tính và p_value (mô hình cộng tính)

= 0,0022 < p_value (mô hình nhân tính) = 0,0024

Mô hình cộng tính phù hợp hơn so với mô hình nhân tính.

Bước 2: Tách yếu tố mùa:

+ Tại cửa sổ Series của biến Y chọn Proc Seasonal adjustment Moving average method Xuất hiện cửa sổ Seasonal adj Chọn Difference from moving average – Additive Nhập tên chuỗi dữ liệu đã được điều chỉnh yếu tố mùa vào Adjusted Series (YSA) Nhập tên biến lưu nhân tố mùa vào Factors (SN) Nhấn OK.

Kết quả sẽ có hai biến mới YSA và SN trong đó tổng các nhân tố SN bằng 0; YSAY/SN

Bước 3: Ước lượng hàm xu thế và dự báo Đồ thị Y sau khi tách yếu tố mùa chỉ còn yếu tố xu thế - đồ thị YSA

Xét các dạng hàm xu thế:

Tạo biến xu thế, ta nhập hàm: t=@trend(2016Q4).

+ Xét hàm tuyến tính bậc 1 có dạng = + t (Mô hình 1)

Tại cửa sổ lệnh, gõ lệnh: " LS YSA C T"

Từ bảng kết quả Eviews ta có:

+ Xét hàm bậc 2 có dạng = + t + (Mô hình 2)

Tại cửa sổ lệnh, gõ lệnh: " LS YSA C T T^2"

Từ bảng kết quả Eviews ta có:

+ Xét hàm bậc 3 có dạng = + t + (Mô hình 3) :

Tại cửa sổ lệnh, gõ lệnh: " LS YSA C T T^2 T^3"

Từ bảng kết quả Eviews ta có:

+ Xét hàm tăng trưởng có dạng: = (Mô hình 4) :

Lấy logarit hai vế ta được: ln = + t Tại cửa sổ lệnh, gõ lệnh: " LS LOG(YSA) C T "

Từ bảng kết quả Eview ta có:

Ta được bảng số liệu tổng hợp:

* Đánh giá hiệu quả giữa các mô hình

=> Mô hình 1 hay mô hình tuyến tính bậc 1 phù hợp nhất với cao, RMSE và hệ số U nhỏ nhất:

SN1 = SN5 = SN9 = SN13 = SN17 = SN21 = - 0,922700 SN2 = SN6 = SN10 = SN14 = SN18 = SN22 = 0,503800 SN3 = SN7 = SN11= SN15 = SN19 = SN23 = 0,574575 SN4 = SN8 = SN12 = SN16 = SN20 = SN14 = - 0,155675

- Tạo biến YF = YSAF1+SN bằng cách gõ lệnh: Genr YF = YSAF1+ SN

Từ bảng kết quả Eviews ta có:

2023Q1: = 14.89302 tỷ đồng 2023Q2: = 16.44995 tỷ đồng 2023Q3: = 16.65115 tỷ đồng 2023Q4: = 16.05133 tỷ đồng

Kết luận: Bằng phương pháp phân tích, thông qua bảng kết quả Eviews, doanh thu thuần của Công ty Cổ phần sữa Vinamilk dự báo quý 1, quý 2, quý 3, quý 4 năm 2023 lần lượt là 14.89302 tỷ đồng; 16.44995 tỷ đồng; 16.65115 tỷ đồng; 16.05133 tỷ đồng.

Ngày đăng: 21/02/2024, 15:05

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w