đề tài dự báo doanh thu thuần vào năm 2020 cho công ty hàng không việt nam công ty cổ phần vietnam airlines

Đề tài này cung cấp cái nhìn tổng thể, dự báo trước về doanh thu thuần của một trong những công ty hàng không lớn nhất tại Việt Nam.. Để có thể thực hiện dự án một cách chính xác, nhóm c

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

KHOA KẾ TOÁN

ĐỀ TÀI: Dự báo doanh thu thuần vào năm 2020

cho công ty hàng không Việt Nam - Công ty cổ

BẢNG ĐÁNH GIÁ CÔNG TÁC THÀNH VIÊN

MỤC LỤC

I LỜI TỰA 1

II NỘI DUNG 2

1 TÓM TẮT 2

2 GIỚI THIỆU LÝ DO NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI 2

2.1 Lý do chọn đề tài 2

2.2 Mục đích và ý nghĩa nghiên cứu 3

2.3 Đối tượng nghiên cứu 3

2.4 Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu 3

3 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 4

3.1 Các bước thực hiện 4

3.2 Mục tiêu dữ liệu 7

3.3 Cách tiếp cận 7

3.4 Chiến lược tiếp cận 7

3.5 Thu thập dữ liệu 7

4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 8

4.1 Dự báo 8

4.2 So sánh với dữ liệu thực tế 13

5 HẠN CHẾ 15

5.1 Dữ liệu 15

5.2 Mô hình nhân 15

6 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 15

6.1 Kết luận 15

6.2 Khuyến nghị 15

LỜI CẢM ƠN 17

III TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHỤ LỤC 1 TÀI LIỆU THAM KHẢO 2 PHỤ LỤC

Để có thể thực hiện dự án một cách chính xác, nhóm chúng tôi đã thu thập số liệu doanh thu thuần của công ty thông qua các bảng báo cáo tài chính từ năm 2016 – 2019 từ đó chúng tôi đã có những dữ liệu cần thiết để đưa ra các phép tính toán, dự báo hợp lý Trong bài báo cáo này có những biểu đồ, bảng, những phân tích để đưa ra dự báo khách quan và những lời nhận xét rút ra được từ những dự báo đó Tất cả thành viên trong nhóm đều đã vất vả, cẩn thận thu thập và xử lý những dữ liệu một cách kỹ lưỡng nhưng không tránh khỏi những sai sót Nếu có điều gì sai sót, mong quý đọc giả niệm tình tha thứ

Để có thể hoàn thành bài luận về dự án “Dự báo doanh thu thuần vào năm 2020 cho tổng công ty hàng không Việt Nam – công ty cổ phần Vietnam Airlines” Ngoài sự cố gắng của các thành viên trong nhóm không thể không nhắc đến sự giúp đỡ từ thầy cô Chúng tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến:

TS Nguyễn Văn Trãi - Giảng viên bộ môn thống kê trong kinh tế và kinh doanh, đã giúp

đỡ nhiệt tình để chúng tôi có thể hoàn thành tốt dự án này

Xin chân thành cảm ơn!

2 Giới thiệu về dự án nghiên cứu thống kê

2.1 Lý do chọn đề tài

Dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai, trên

cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được trong quá khứ và hiện tại Nó liên quan đến việc phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng hiện tại, điều kiện thị trường và các yếu

tố liên quan khác ảnh hưởng đến doanh thu Mục tiêu của dự báo doanh thu là đưa ra những

dự đoán chính xác mà doanh nghiệp có thể sử dụng để lập kế hoạch và lập ngân sách phù hợp Dự báo doanh thu là một phần quan trọng trong việc lập kế hoạch và ra quyết định kinh doanh Bằng cách dự đoán chính xác các dòng doanh thu trong tương lai, doanh nghiệp

có thể đưa ra quyết định sáng suốt về phân bổ nguồn lực, cơ hội tăng trưởng và lợi nhuận Mặc dù dự báo doanh thu không phải là một môn khoa học chính xác, nhưng việc áp dụng cách tiếp cận có hệ thống và sử dụng dữ liệu đáng tin cậy có thể giúp doanh nghiệp đưa ra

dự đoán chính xác hơn và đạt được mục tiêu của mình Ngày nay, dự báo là một nhu cầu không thể thiếu được trong mọi hoạt động kinh tế - xã hội, khoa học và kỹ thuật, được tất

cả các ngành khoa học quan tâm nghiên cứu

Thấy được sự quan trọng của việc dự báo doanh thu, chúng tôi đã chọn đề tài này cho dự

án của nhóm và quyết định chọn Tổng công ty Hàng không Việt Nam – Công ty Cổ phần Vietnam Airlines Vietnam Airlines là hãng hàng không quốc tế năng động, hiện đại, mang bản sắc văn hóa Việt Nam Trong hơn 20 năm phát triển với tốc độ tăng trưởng hai con số,

Vietnam Airlines đã và đang dẫn đầu thị trường hàng không Việt Nam - một trong những thị trường nội địa tăng trưởng nhanh nhất thế giới Mặc dù vậy, việc đo lường và dự báo những diễn biến khó lường và nhiều tác động mạnh mẽ của nền kinh tế vẫn cần được Vietnam Airlines chú trọng và đưa ra các chính sách nhằm tối đa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro trên thị trường vận tải hàng không phát triển mạnh mẽ Chính vì lý do đó, nhóm chúng tôi đã tập trung nghiên cứu sự biến động trong doanh thu thuần và đưa ra “Dự báo doanh thu thuần vào năm 2020 cho tổng công ty hàng không Việt Nam – công ty cổ phần Vietnam Airlines” để đem đến một cái nhìn khách quan, thực tế về một phần trong hoạt động dự báo kết quả kinh doanh

2.2 Mục đích và ý nghĩa nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu là dự báo doanh thu thuần vào năm 2020 của Tổng công ty Hàng không Việt Nam – Công ty Cổ phần Vietnam Airlines dựa trên bốn quý của các năm 2016,

2017, 2018, 2019 Mục tiêu để đưa ra xu hướng phát triển, các yếu tố ảnh hưởng đến sự tăng giảm doanh thu thuần nhằm đưa ra các chiến lược kinh doanh phù hợp giúp tăng doanh thu cho doanh nghiệp Đồng thời, dựa vào mô hình nhân so sánh kết quả dự báo với dữ liệu thực tế nhằm xác định những khuyết điểm cần khác phụ trong quá trình làm dự án

2.3 Đối tượng nghiên cứu

Doanh thu thuần trong 4 quý của năm 2016, 2017, 2018, 2019 từ dữ liệu thứ cấp trên trang:

https://s.cafef.vn/hose/hvn-tong-cong-ty-hang-khong-viet-nam-ctcp.chn

2.4 Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứ

Chuỗi thời gian Mùa và xu hướng

Ngoài việc thêm vào thành phần xu hướng (T) và thành phần mùa (S), chúng tôi giả sử chuỗi thời gian còn có thành phần bất thường (I) Thành phần bất thường chịu trách nhiệm

về biến động ngẫu nhiên trong chuỗi thời gian mà không thể giải thích được bởi thành phần

và thành phần bất thường tại thời điểm t, chúng tôi giả định rằng chuỗi thời gian kí hiệu

Yt = Tt x St x It

3 Phương pháp thực hiện

3.1 Các bước thực hiện

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Dữ liệu được lấy từ Tổng công ty hàng không Việt Nam-CTCP trên trang:

∑ Tổng n giá trị gần nhất

Thành phần mùa – bất thường:

18,692,690,912

Số liệu được lấy từ Bảng 1: Doanh thu thuần của từng quý trong giai đoạn 2016-2019 + Đầu tiên chúng tôi đi tính trung bình trượt của 4 quý đầu tiên bằng cách lấy tổng doanh thu của 4 quý năm 2016 chia cho 4 Để tính trung bình trượt thứ 2 ta bỏ doanh thu của quý

I năm 2016 và tính thêm doanh thu quý I năm 2017 (tức là tổng doanh thu quý II,III,IV của năm 2016 và quý I năm 2017) và chia cho 4 Và cứ tiếp tục làm như thế cho đến hết + Tiếp đó ta tính trung bình trượt trung tâm đầu tiên bằng cách tổng lấy 2 trung bình trượt

4 quý đầu tiên chia 2 Và tính tương tự cho những trung bình trượt trung tâm còn lại + Sau cùng, chúng ta tính chỉ số mùa bất thường bằng cách lấy doanh thu chia cho trung bình trượt trung tâm tương ứng Ví dụ: muốn tính chỉ số mùa-bất thường cho quý III ta lấy doanh thu quý 3 chia cho trung bình trượt trung tâm của quý III Và làm tương tự cho những chỉ số mùa-bất thường còn lại

Chỉ số mùa cho quý I =1.08 + 1.06 + 1.03

Để tính chỉ số mùa cho quý I ta lấy trung bình chỉ số mùa-bất thường của quý I Tính toán tương tự cho quý II, III, IV

Bước 3 Khử thành phần trong chuỗi thời gian

Doanh thu đã khử mùa của quý I/2016:

Doanh thu đã khử mùa = doanh thu thực tế : Chỉ số mùa =17,871,266,858

1.06

= 16,859,685,715.09

Và tính toán tương tự cho các doanh thu khử mùa của các quý của các năm còn lại

Bước 4 Dùng chuỗi thời gian đã khử mùa để nhận diện thành phần xu hướng

Để dự phóng xu hướng tuyến tính cho quý I năm 2020 ứng với t=17 ta thay 17 vào

Tt = 16,989,552,643.25 + 580,911,823.57t Và tiếp tục tính tương tự cho quý II, III, IV năm 2020 lần lượt tương ứng với t= 18, t= 19, t= 20

Bước 5 Điều chỉnh mùa

Giá trị dự báo theo quý của chuỗi của quý I/2020:

Giá trị dự báo theo quý của chuỗi = Dự báo xu thế của chuỗi (khử mùa) x Chỉ số thời vụ

= 26,865,053,644.00 x 1.06

= 28,476,956,862.64

Tính tương tự cho quý II, III, IV

3.2 Mục tiêu dữ liệu

Dữ liệu thứ cấp về doanh thu thuần của 4 quý trong 4 năm (từ 2016 tới 2019) để dự báo

cho các quý của năm tiếp theo

3.3 Cách tiếp cận

Dự án nghiên cứu Doanh thu được tiếp cận theo dạng định lượng vì có độ chính xác cao, đáng tin cậy (Sử dụng dữ liệu số liệu đo lường, giúp đạt được mức độ chính xác cao trong kết quả nghiên cứu Phương pháp này thường sử dụng các công cụ, kỹ thuật và phương pháp thống kê để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu), khả năng so sánh và tổng quát hóa (Kết quả của nghiên cứu định lượng thường có thể được so sánh và tổng quát hóa cho một quần thể lớn hơn Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, nghiên cứu định lượng có thể rút ra những kết luận chung cho một tập hợp lớn người dùng hoặc quần thể tương tự), phân tích sâu và khảo sát chi tiết (Cho phép phân tích sâu và khám phá các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số Khi sử dụng các phương pháp thống kê và mô hình, nghiên cứu định lượng có thể xác định tác động và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đối với hiện tượng nghiên cứu)

3.4 Chiến lược

Xây dựng mô hình dự báo dựa vào các dữ liệu có sẵn trong quá khứ, tiến hành so sánh và đánh giá, phát triển mô hình hoàn thiện

3.5 Thu thập dữ liệu

Dữ liệu thứ cấp được lấy từ trang web:

Bảng 1: Doanh thu thuần của từng quý trong giai đoạn 2016-2019

Hình 1: Đồ thị về doanh thu thuần của từng quý trong giai đoạn 2016 – 2019

Hình 1 cho thấy doanh thu thuần hàng năm giảm vào quý II và quý IV và tăng lên vào quý

I và quý III vì lúc này là mùa xuân và mùa hè khi mọi người có nhu cầu đi du lịch cao nhất trong năm (mùa xuân là khi Tết đến, mùa hè là khi mọi người được nghỉ ngơi sau một thời gian dài làm việc) Ngoài ra doanh thu thuần có xu hướng tăng qua hàng năm Vì vậy, chúng tôi kết luận rằng có tồn tại kiểu biến động theo mùa và xu hướng Thủ tục tính toán được sử dụng để xác định biến động mùa từ mỗi quý bắt đầu bằng cách tính trung bình để tách các thành phần mùa và thành phần bất thường ra khỏi thành phần xu hướng

Bảng 2: Trung bình trượt trung tâm và thành phần mùa - bất thường của chuỗi thời gian

doanh thu thuần

Nhận xét: Từ bảng 2 chúng tôi nhận thấy các giá trị trung bình trượt trung tâm có xu hướng

“làm trơn” cả biến động theo mùa và bất thường trong chuỗi thời gian Các giá trị trung bình tính bốn quý của dữ liệu không bao gồm các biến động do ảnh hưởng mùa vì hiệu ứng mùa đã được việc tính trung bình bù trừ Mỗi mức của số trung bình trượt trung tâm đại diện cho giá trị của chuỗi thời gian mà không có ảnh hưởng theo mùa hoặc bất thường Sau khi vẽ hình 2 là đồ thị của chuỗi thời gian giá trị thực tế và chuỗi giá trị trung bình trượt

trung tâm, nhóm chúng tôi nhận thấy xu hướng của doanh thu thực tế sau khi loại bỏ các thành phần mùa-bất thường dường như là tuyến tính và tăng theo thời gian

Hình 2: Chuỗi thời gian doanh thu thuần và chuỗi trung bình trượt trung tâm

Bảng 3: Tính toán chỉ số mùa cho chuỗi thời gian doanh thu thuần

Tổng bốn chỉ số mùa phải bằng 4

Kết quả bốn chỉ số mùa trên = 1.06+ 0.97+ 1.03+ 0.94 = 4

Vì vậy, chúng tôi không cần điều chỉnh nó

- Thành phần mùa rõ ràng tương ứng với nhu cầu đi lại của người dân và do đó, doanh thu

có xu hướng cao trong quý I vì quý này có nhiều ngày lễ được nghỉ dài, đặc biệt là dịp Tết

- Doanh thu quý IV thấp phản ánh việc khách hàng có xu hướng tiết kiệm để đi du lịch trong quý I

Sau khi có chỉ số mùa cho từng quý chúng tôi tiến hành khử thành phần mùa trong chuỗi thời gian và thu được bảng sau:

Bảng 4: Chuỗi thời gian doanh thu thuần đã khử mùa

Từ doanh thu đã khử mùa, chúng tôi xác định xu hướng dựa vào các kết quả tính toán dưới đây:

Đối với xu hướng tuyến tính, doanh thu ước tính thể hiện như một hàm thời gian Vì vậy,

từ các phép tính toán cụ thể nhóm chúng tôi đưa ra được hàm dự phóng xu hướng tuyến tính sau đây:

Tt = 16,989,552,643.25 + 580,911,823.57t

là biểu thức thể hiện thành phần xu hướng tuyến tính của chuỗi thời gian đã khử mùa Độ dốc 580,911,823.57 chỉ ra rằng trong 16 quý qua, doanh thu của công ty mỗi quý tăng trung bình 580,911,823.57 nghìn đồng Nếu giả định rằng xu hướng doanh thu trong quá khứ là một chỉ báo tốt trong tương lai thì phương trình này có thể được dùng để dự phóng thành phần xu hướng cho các quý trong tương lai:

Bảng 5: Dự báo doanh thu thuần hàng quý của năm 2020

Bước cuối cùng trong việc xây dựng các dự báo khi đã xác định được cả hai thành phần xu hướng và mùa là sử dụng các chỉ số mùa để điều chỉnh dự báo xu hướng Chúng tôi đã dự báo cho bốn quý kể từ đường xu hướng xây dựng từ dữ liệu đã khử mùa Bây giờ chúng tôi phải điều chỉnh dự báo theo ảnh hưởng mùa Chỉ số mùa trong quý đầu tiên của năm

2020 (t=17) là 1.06, vì vậy chúng tôi có được dự báo quý bằng cách nhân giá trị dự báo xu huớng (𝑇17 = 26,865,053,644.00) với chỉ số mùa (1.06) Do đó, kết quả dự báo là 26,865,053,644.00 x 1.06 = 28,476,956,862.64 Bảng 5 cho thấy kết quả dự báo từ quý I đến quý IV năm 2020 Doanh thu có mức dự báo cao nhất là quý III với 28,867,683,609.88 nghìn đồng, và quý II có mức dự báo thấp với 26,622,586,503.55 nghìn đồng

4.2 So sánh với dữ liệu thực tế

Bảng 6: Bảng so sánh doanh thu dự báo và doanh thu thực tế năm 2020

Từ bảng dữ liệu trên, chúng tôi nhận thấy rằng doanh thu thuần thực tế của cả năm 2020 chỉ đạt 40,826,642,895, giảm 63.18% so với tổng doanh thu dự báo cho năm 2020 Trong

đó, doanh thu thực tế của quý I thấp hơn 33.5% so với dự báo cùng quý; lần lượt doanh thu quý II thấp hơn 77.44%; doanh thu quý III thấp hơn 73.6%; doanh thu quý IV thấp hơn 69.28% Từ đó, chúng tôi rút ra được nhận xét doanh thu thực tế của quý I chưa chịu ảnh hưởng quá nặng nề bởi dịch COVID-19 do khi đó dịch chỉ mới vừa bùng phát, ngoài ra

quý I có nhiều dịp lễ nên nhu cầu du lịch của người dân vẫn còn cao Quý II, quý III, quý

IV chứng kiến sự suy giảm đáng kể trong doanh thu thực tế do kể từ tháng 3/2020, Việt Nam thực hiện các chỉ thị 15, 16 của thủ tướng chính phủ ngừng hoạt động đón khách quốc

tế để phòng chống dịch bệnh, chỉ còn hoạt động du lịch trong nước, nhưng thị trường du lịch trong nước cũng bị ảnh hưởng bởi các đợt giãn cách xã hội khi dịch bùng phát Cụ thể,

số liệu từ Tổng cục Thống kê cho thấy, lượng khách quốc tế cả năm 2020 chỉ đạt 3.8 triệu lượt, giảm 78.7% so với năm 2019; trong đó, hơn 96% là khách quốc tế đến trong quý I/2020; khách du lịch trong nước cũng giảm gần 50%

Theo báo cáo Tổ chức Hàng không Dân dụng Quốc tế (ICAO) về hoạt động tình hình hàng không trong năm 2020, lượng khách quốc tế và nội địa lần lượt giảm 1.38 tỷ và 1.32 tỷ hành khách, giảm 74% và 50% so với năm 2019 và làm sụt giảm doanh thu lần lượt 250 tỷ

120 tỷ USD Trước bối cảnh khủng hoảng của ngành hàng không quốc tế, ngành hàng không Việt Nam cũng không nằm ngoài tác động của đại dịch COVID-19 Trong báo cáo tình hình phát triển doanh nghiệp năm 2020, với ngành hàng không, Bộ Kế hoạch& Đầu

tư cho biết, thị trường sụt giảm nghiêm trọng nhất, nhu cầu vận tải hàng không năm 2020 giảm 34.5 - 65.9%, doanh thu các doanh nghiệp hàng không giảm 61% so với năm 2019

Hình 3: Giá trị dự báo theo quý của chuỗi và doanh thu thuần thực tế năm 2020

5 Hạn chế

5.1 Dữ liệu

- Dữ liệu có thể bị sai lệch thông tin về doanh thu trong cùng 1 năm của 1 công ty trên các trang dữ liệu khác nhau

-Một số công ty cung cấp không đầy đủ thông tin (không đủ 4 quý)

- Một số công ty chỉ cung cấp dữ liệu theo năm, không theo quý

- Một số công ty có dữ liệu không đáng tin cậy

- Hạn chế trong việc tìm kiếm dữ liệu đáp ứng đủ 2 tính chất mùa và xu hướng

5.2 Mô hình nhân

Mô hình nhân đã cân nhắc đến những yếu tố mùa, bất thường để xác định xu hướng tăng trưởng hoặc suy giảm doanh thu nhưng không thể bao quát hoặc lường trước được những yếu tố bất ngờ và có tầm ảnh hưởng rộng rãi và nặng nề hơn (dịch bệnh, thiên tai, ) Đây

là một hạn chế lớn ảnh hưởng khả năng dự báo chính xác doanh thu so với thực tế

6 Kết luận và khuyến nghị

6.1 Kết luận

- Dựa vào số liệu thực tế và số liệu đã được dự báo có thể thấy có sự chênh lệch lớn

- Dịch bệnh đã làm sai lệch tính mùa của doanh thu theo dự báo và các số liệu đã thống kê

từ các kì trước (dự báo cao nhất là quý III 28,867,683,609.88 nghìn đồng trong khi thực tế

là quý I 18,937,721,472 nghìn đồng; dự báo thấp nhất là quý II 26,622,586,503.55 nghìn đồng trong khi thực tế là 6,006,040,037 nghìn đồng)

6.2 Khuyến nghị

- Thứ nhất, công ty cần phải tiến hành biện pháp đảm bảo không lây lan dịch bệnh như khử khuẩn trên khoang máy bay sau mỗi chuyến bay, đảm bảo vệ sinh sạch sẽ những nơi như nhà vệ sinh, khoang để hành lý, bình nước uống Ngoài ra, các tiếp viên cần có đủ kiến thức, kĩ năng xử lý các trường hợp mắc bệnh

- Thứ hai, công ty cần có các chính sách ưu đãi cho khách hàng để kích cầu du lịch và đi lại

- Thứ ba, tăng cường các dịch vụ trên máy bay như ăn uống, giải trí, nghỉ ngơi