Mục tiêu của dự án hướng tới là tăng sức mạnh cạnh tranh của SCTV trên thị trường truyền hình trả tiền, nâng cao chất lượng dịch vụ, giảm tỷ lệ khách hàng thanh lý, tăng tỉ lệ khách hàng
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu khả thi dự án quang hóa của công ty TNHH Truyền hình cáp Saigontourist bằng cách thực hiện các phân tích sau:
- Phân tích nhu cầu thị trường - Phân tích tài chính
Phân tích rủi ro là quá trình xác định các yếu tố nguy cơ tiềm ẩn có thể gây hại cho dự án Phân tích hiệu quả kinh tế - xã hội nhằm đánh giá các tác động tích cực và tiêu cực của dự án đối với xã hội Thông qua các phân tích này, dự án có thể được đánh giá về mặt tài chính, kinh tế và xã hội để xác định tính khả thi và mức độ đáng đầu tư đối với Công ty TNHH Truyền hình cáp Saigontourist.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để thực hiện nghiên cứu khả thi dự án nêu trên, tác giả cần giải quyết các vấn đề cụ thể bằng các câu hỏi sau:
- Dự án có khả thi về mặt tài chính không?
- Các yếu tố rủi ro nào ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của dự án?
- Dự án có hiệu quả như thế nào về mặt kinh tế-xã hội?
- Dự án có đáng đầu tư trong thời điểm hiện nay không?
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU – QUI TRÌNH NGHIÊN CỨU – PHẠM VI NGHIÊN CỨU 4
Phương pháp nghiên cứu
Trường hợp 1:Không thực hiện dự án
- Dự báo lượng khách hàng gia tăng khi không thực hiện dự án
So sánh sự chênh lệch trong số lượng gia tăng khác hàng ở 2 trường hợp
Trường hợp 2: Thực hiện dự án
- Dự báo lượng khách hàng gia tăng khi thực hiện dự án
Lượng gia tăng khách hàng do dự án mang lại
Doanh thu do dự án mang lại Thu thập số liệu, tính toán các chi phí thực hiện dự án
Phân tích tài chính, kinh tế, xã hội
Kết luận:Dự án có đáng giá hay không? Có nên thực hiện dự án không?
- Xác định doanh thu do dự án mang lại:
+ Dự báo tỉ lệ gia tăng khách hàng sử dụng dịch vụ của SCTV trong trường hợp không thực hiện dự án:
Hiện tại, thị trường truyền hình cáp tại TP HCM vẫn còn nhiều khoảng trống chưa khai thác hết (tại các hẻm hoặc các khu vực còn thưa dân cư, mạng cáp chưa phủ tới Các khách hàng còn sử dụng angten Yaghi để xem truyền hình quảng bá, chưa sử dụng truyền hình trả tiền) Hàng năm, SCTV thực hiện các dự án cấp tín hiệu cho các khoản trống này Do đó, tỷ lệ khách hàng vẫn gia tăng hàng năm
Căn cứ vào các số liệu gia tăng khách hàng trong quá khứ để dự báo tỷ lệ gia tăng khách hàng khi không thực hiện dự án
+ Dự báo tỉ lệ gia tăng khách hàng sử dụng dịch vụ của SCTV trong trường hợp có thực hiện dự án:
Dự án quang hóa của SCTV mang lại những giá trị cốt lõi, gồm: giảm nhiễu tín hiệu truyền hình và internet, nâng cao chất lượng hình ảnh, tăng tốc độ truy cập, góp phần triển khai công nghệ truyền hình mới Nhờ đó, SCTV có thể thu hút khách hàng mới, giảm khách hàng thanh lý và giữ chân khách hàng đối thủ, tăng tỷ lệ gia tăng khách hàng so với trường hợp không thực hiện dự án.
Căn cứ vào dự báo của bộ Thông Tin và Truyền Thông về thị trường truyền hình trong 5 năm tới tại Việt Nam
Căn cứ vào tỷ lệ khách hàng thanh lý hợp đồng để chuyển sang sử dụng dịch vụ của nhà cung cấp khác do chưa hài lòng với chất lượng dịch vụ của SCTV
Căn cứ vào dự báo của các chuyên gia SCTV về mức độ phát triển khách hàng sau khi thực hiện dự án
Dự án đóng góp vào việc gia tăng khách hàng cho SCTV nhờ cải thiện chất lượng dịch vụ Điều này giúp SCTV tăng cường sức cạnh tranh và thu hút nhiều khách hàng hơn Khách hàng gia tăng do thực hiện dự án là chênh lệch giữa số lượng khách hàng khi không thực hiện và khi thực hiện dự án.
+ Tính toán doanh thu do dự án mang lại: Căn cứ vào số lượng khách hàng gia tăng do dự án mang lại và phí thuê bao hàng tháng mà khác hàng phải trả, tác giả tính toán doanh thu do dự án mang lại
- Ước lượng các chi phí thực hiện dự án
Dựa vào bảng dự toán chi phí vật tư thiết bị và mức lương của SCTV, tác giả thực hiện các tính toán về chi phí thực hiện dự án
- Phân tích tài chính, rủi ro, kinh tế xã hội của dự án
Tác giả thực hiện các phân tích căn cứ vào tuổi thọ thiết bị, cách tính khấu hao, cấu trúc nguồn vốn,… của SCTV
- Kết luận dự án có đáng giá hay không Căn cứ vào kết quả các phân tích, tác giả đưa kết luận dự án có đáng giá với SCTV không?
Phạm vi nghiên cứu
Vị trí địa lý đóng vai trò quan trọng trong dự án quang hóa triển khai tại 8 quận thuộc địa bàn TP Hồ Chí Minh Nhờ đó, tác giả đã sử dụng số liệu thứ cấp về sự gia tăng khách hàng qua từng năm trên địa bàn TP HCM.
Sử dụng dự báo của bộ thông tin truyền thông về thị trường truyền hình cáp
Sử dụng ý kiến của chuyên gia trong công ty TNHH truyền hình cáp Saigontourist
Sử dụng các dữ liệu thứ cấp về số lượng gia tăng khách hàng hàng năm, số lượng thanh lý của khách hàng hàng năm để dự báo tỷ lệ gia tăng khách hàng trong trường hợp có thực hiện dự án và không thực hiện dự án
Khóa luận bao gồm các phần chính sau:
1 Mở đầu 2 Cơ sở lý thuyết
Trình bày các phương pháp dự báo
Phương pháp và các quan điểm phân tích tài chính
Phương pháp phân tích kinh tế - xã hội
Phương pháp phân tích rủi ro
Tổng quan về thị trường truyền hình trả tiền
Giới thiệu về dự án Tóm tắt dự án Sự cần thiết của dự án
Phân tích tài chính Phân tích nhu cầu thị trường Định hướng nhu cầu chất lượng thị trường
Dự báo doanh thu gia tăng do dự án mang lại Tính toán các chi phí để thực hiện dự án Tính toán NPV và IRR của dự án theo quan điểm chủ đầu tư và quan điểm tổng đầu tư
Phân tích rủi ro của dự án: phân tích độ nhạy, mô phỏng bằng phần mềm Crystal ball
4 Phân tích kinh tế xã hội 5 Kết luận và kiến nghị
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO
Trong phần này sẽ trình bày 3 phương pháp: Phương pháp trung bình trượt, phương pháp bình quân di động có quyền số và phương pháp điều hòa mũ Mục tiêu của 3 phương pháp này là làm phẳng các biến số dao động tự do theo chuỗi thời gian
Phương pháp làm phẳng phù hợp để dự báo các biến số dao độ tư do theo chuỗi thời gian (biến số cần dự báo dao động không tuân theo một quy luật hay một xu hướng nào) Đây là phương pháp dễ sử dụng và cung cấp độ chính xác cao khi thực hiện dự báo ngắn hạn
Phương pháp bình quân di động
Phương pháp bình quân di động sử dụng trung bình các giá trị gần nhất trong chuỗi thời gian để dự báo giá trị trong giai đoạn tiếp theo
(2.1) Ft : Dự báo thời kỳ thứ t
At-i : Số liệu thực tế thời kỳ trước n : Số thời kỳ tính toán
Phương pháp bình quân di động có quyền số
Trong phương pháp bình quân di động được đề cập ở phần trên, chúng ta xem vai trò của các số liệu trong quá khứ là như nhau Trong một vài trường hợp, các số liệu này có ảnh hưởng khác nhau trên kết quả dự báo, vì thế, người ta thích sử dụng quyền số không đồng đều cho các số liệu quá khứ Quyền số hay trọng số là các con số được gán cho các số liệu quá khứ để chỉ mức độ quan trọng của chúng ảnh hưởng đến kết quả dự báo Quyền số lớn được gán cho số liệu gần với kỳ dự báo nhất để ám chỉ ảnh hưởng của nó là lớn nhất.Việc chọn các quyền số phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự nhạy cảm của người dự báo
Ft : Dự báo thời kỳ thứ t At-i : Số liệu thực tế thời kỳ trước n : Số thời kỳ tính toán ki : Quyền số tương ứng ở thời kỳ t
Cả 2 phương pháp bình quân di động và bình quân di động có quyền số đều có ưu điểm là san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số Tuy vậy, chúng đều có nhược điểm sau:
Do việc san bằng các biến động ngẫu nhiên nên làm giảm độ nhạy cảm đối với những thay đổi thực đã được phản ánh trong dãy số
Số bình quân di động chưa cho chúng ta xu hướng phát triển của dãy số một cách tốt nhất Nó chỉ thể hiện sự vận động trong quá khứ chứ chưa thể kéo dài sự vận động đó trong tương lai
Phương pháp điều hòa mũ Điều hòa mũ đưa ra các dự báo cho giai đoạn trước và thêm vào đó một lượng điều chỉnh để có được lượng dự báo cho giai đoạn kế tiếp Sự điều chỉnh này là một tỷ lệ nào đó của sai số dự báo ở giai đoạn trước và được tính bằng cách nhân số dự báo của giai đoạn trước với hệ số ∝ nằm giữa 0 và 1 Hệ số này gọi là hệ số điều hòa
F t :Dự báo cho giai đoạn thứ t, giai đoạn kế tiếp
F t -1 :Dự báo cho giai đoạn thứ t-1, giai đoạn trước
A t -1 :Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t-1
Tính chính xác của dự báo
Tính chính xác của dự báo đề cập đến độ chênh lệch của dự báo với số liệu thực tế Bởi vì dự báo được hình thành trước khi số liệu thực tế xảy ra, vì vậy tính chính xác của dự báo chỉ có thể đánh giá sau khi thời gian đã qua đi Nếu dự báo càng gần với số liệu thực tế, ta nói dự báo có độ chính xác cao và lỗi trong dự báo càng thấp
Người ta thường dùng độ sai lệch tuyệt đối bình quân (MAD) để tính toán:
2.1.2 Phương pháp dự đoán xu hướng (Trend Projection) Điều kiện áp dụng: Đây là phương pháp dự báo các biến có gia trị tăng hoặc giảm theo thời gian
Phương pháp này phù hợp cho các dự báo trung hạn và dài hạn
Thực tế, phương pháp này là phương pháp dự báo hồi quy đơn biến với biến độc lập là thời gian
Phương trình: Tt = b0 + b1t Tt = Xu hướng giá trị của chuổi thời gian trong khoảng thời gian t b0 = điểm tới hạn của đường xu hướng b1 = độ dốc của đường xu hướng t = thời gian t được quy ước tính toán như sau:
Quan sát đầu tiên tương ứng với t=1 Quan sát thứ 2 tương ứng t=2
Quan sát thứ n tương ứng với t=n Tính toán độ dốc và điểm tới hạn của đường xu hướng b1 = ∑ ∑ ∑ /
∑ – ∑ / b0 = - b1 ̅ với Yt = giá trị của chuổi thời gian trong khoảng thời gian t n = số khoảng thời gian t
= giá trị trung bình của chuỗi thời gian trong n năm, = ∑Yt /n ̅ = giá trị trung bình các khoảng thời gian t, ̅ = ∑t/n
Phương pháp hồi qui là một kỹ thuật dùng một hoặc nhiều biến độc lập để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc Để ứng dụng phương pháp hồi quy dự báo giá trị của một biến số theo thời gian, Chúng ta có thể xem biến số cần nghiên cứu là biến phụ thuộc, chuỗi thời gian là biến độc lập Xây dựng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập để dự báo giá trị của biến cần nghiên cứu theo thời gian
Trong đó : Yt :Biến cần nghiên cứu (biến phụ thuộc)
Xt : Biến thời gian (biến độc lập) A0 : tung độ gốc
Ai : hệ số độ dốc
Phương trình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu ước lượng các hệ số A0, A1 dựa trên dữ liệu thống kê trong quá khứ Độ chính xác của phương pháp này được đánh giá qua tổng bình phương độ lệch giữa giá trị lý thuyết của hàm hồi quy và giá trị thực tế của tham số theo thời gian, sao cho tổng bình phương độ lệch này là nhỏ nhất.
Mức độ thích hợp của mô hình được đánh giá dựa trên chỉ số R 2 , Khi R 2 càng tiến tới 1 thì mô hình hồi qui càng thích hợp với các giá trị thực nghiệm.Việc kiểm định mô hình dựa trên tstat, hoặc P-value, với n dữ liệu, bậc tự do là k, độ tin cậy (1 - ) thì mô hình phù hợp khi tstat> tn-k,/2 hoặc P-value <
(Nguồn: ANDERSON, 2008, Statistics for business and economics, south – western, Ohio)
CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÀI CHÍNH
Phân tích tài chính là đánh giá triển vọng tài chính, khả năng thành công và hiệu quả của dự án dưới góc độ của các tổ chức, cá nhân tham gia vào dự án Trong phân tích tính khả thi của dự án người ta thường sử dụng ba nhóm phương pháp phân tích là:
Giá trị hiện tại ròng NPV, suất sinh lợi nội tại IRR của dự án và tỷ số hiện giá lợi ích – chi phí B/C
Phân tích tài chính trong khóa luận đóng vai trò nền tảng cho phân tích kinh tế và đầu tư Các chỉ tiêu tài chính quan trọng bao gồm Giá trị hiện tại ròng (NPV), Suất sinh lợi nội tại (IRR) và Tỷ số hiện giá lợi ích chi phí (B/C) Những chỉ số này giúp đánh giá hiệu quả tài chính của dự án, cung cấp căn cứ để nhà đầu tư và nhà quản lý ra quyết định phù hợp, hướng đến mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
Lợi nhuận là một tiêu chí rất quan trọng của bất kỳ Dự án đầu tư nào, chi tiêu cho việc đầu tư mà không mang lại lợi nhuận là một việc làm không có ý nghĩa Do đó kết quả tài chính là rất quan trọng và hiện nay trong quá trình phân tích tài chính có nhiều phương pháp đánh giá hiệu quả của Dự án
2.2.1 Phương pháp giá trị hiện tại ròng
Giá trị hiện tại ròng là hiệu số giữa giá trị hiện tại của dòng thu nhập và giá trị hiện tại của dòng chi phí đã được chiết khấu với một lãi suất yêu cầu thích hợp NPV được tính theo công thức:
Trong đó: Bt: lợi ích ở năm thứ t, Ct: chi phí ở năm thứ t, i: suất chiết khấu yêu cầu, t: thứ tự năm hoạt động của dự án, N: số năm hoạt động của dự án Đánh giá dự án theo NPV: dự án đáng giá khi NPV > 0
So sánh nhiều dự án theo NPV: nếu có nhiều dự án loại trừ nhau thì dự án có NPV dương lớn nhất sẽ được chọn
2.2.2 Suất thu lợi nội tại IRR
Suất thu lợi nội tại IRR là suất chiết tính tại đó giá trị hiện tại ròng của dự án NPV= 0
Việc ra quyết định được thực hiện trên cơ sở so sánh IRR của dự án với suất thu lợi tối thiểu chấp nhận được
Theo quan điểm của chủ đầu tư, tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR) sẽ được so sánh với tỷ suất lợi tức tối thiểu có thể chấp nhận được (MARR) Một dự án được đánh giá là hiệu quả khi IRR lớn hơn hoặc bằng MARR Đây là một tiêu chuẩn quan trọng để chủ đầu tư cân nhắc khi đưa ra quyết định đầu tư, đảm bảo rằng dự án có thể mang lại lợi nhuận thỏa đáng, đáp ứng kỳ vọng tối thiểu về lợi nhuận.
Dự án được đánh giá là hiệu quả khi chỉ số lợi suất đầu tư nội bộ (IRR) lớn hơn hoặc bằng giá sử dụng vốn trung bình có trọng số (WACC) WACC là chi phí trung bình có trọng số của công ty đối với vốn vay và vốn chủ sở hữu IRR là tỷ lệ chiết khấu làm cho giá trị hiện tại ròng của dòng tiền của một khoản đầu tư bằng không Bằng cách so sánh IRR với WACC, chúng ta có thể xác định xem một dự án có tạo ra lợi nhuận cao hơn chi phí vốn của nó hay không, do đó xác định hiệu quả của dự án.
Suất thu lợi tối thiểu chấp nhận được (Minimum Attractive Rate of Return) - MARR
Suất thu lợi tối thiểu chấp nhận được MARR được dùng làm hệ số chiết tính để tính các giá trị tương ứng, cũng như để làm ngưỡng trong việc chấp nhận hay bác bỏ một dự án đầu tư
Giá trị của MARR được lấy bằng giá trị của WACC, tuy nhiên ứng với từng dự án cụ thể và trong từng trường hợp nhất định mà ta có thể ước lượng một giá trị MARR để phản ánh những yếu tố đặc thù của dự án
Dự án có độ rủi ro càng lớn, giá trị MARR của dự án càng lớn Có thể căn cứ vào các yếu tố sau để lựa chọn MARR:
- Vùng dự án: để khuyến khích đầu tư vào một vùng nào đó, ta có thể giảm bớt giá trị của MARR so với giá sử dụng vốn
- Cơ cấu thuế: Nếu tăng thuế lên do lợi tức tăng, do đó thêm các khoản dôi vốn và dôi khấu hao, thì giá trị của MARR có thể tăng lên
Tỷ lệ hoàn vốn tối thiểu chấp nhận được (MARR) có thể được sử dụng làm giá trị tham khảo tại các công ty nhà nước Do các mục tiêu và rủi ro khác nhau, các công ty tư nhân có thể xác định tỷ lệ MARR riêng, phản ánh các cân nhắc và mục tiêu cụ thể của từng doanh nghiệp.
2.2.3 Tỷ số hiện giá lợi ích – chi phí
Tỷ số hiện giá lợi ích – chi phí được xác định bằng tỷ số hiện giá lợi ích và hiện giá chi phí trong suốt thời gian thực hiện dự án
P(B/C) là tỷ số hiện giá lợi ích – chi phí
B t : lợi ích của dự án ở năm t C t : chi phí của dự án ở năm t, Ct = Cxd + Chđ
Cxd : chi phí trong năm xây dựng cơ bản Chđ : chi phí hoạt động hàng năm (không có khấu hao) n : số năm hiện giá lợi ích và chi phí được tính bằng toàn bộ số năm trong thời kỳ thực hiện dự án r : suất chiết khấu tính toán của dự án tính bằng %/ năm a t : hệ số chiết khấu ở năm t ứng với suất chiết khấu mà dự án đã chọn Ý nghĩa: Chỉ tiêu P(B/C) cho biết cứ 1 đồng chi phí sau khi đã hiện giá có khả năng mang lại bao nhiêu đồng lợi ích
Lựa chọn dự án theo tỷ số hiện giá lợi ích – chi phí: Dự án chấp nhận khi P(B/C)≥1 Ưu điểm: Chỉ tiêu P(B/C) cho biết phần thu nhập ứng với mỗi đồng chi phí bỏ ra cho cả thời kỳ hoạt động của dự án, các dự án chính sách công bắt buộc phải phân tích P(B/C) dễ dàng thấy phần lợi ích và phần chi phí bỏ ra, kết quả đơn giản dễ hiểu
Hạn chế: Là tiêu chuẩn đánh giá tương đối, tỷ lệ B/C có thể dẫn đến những sai lầm khi lựa chọn những dự án loại trừ nhau vì đối với những dự án nhỏ, mặc dù P(B/C) lớn nhưng tổng lợi nhuận vẫn nhỏ Phương pháp này cần được kết hợp với các phương pháp khác trong việc lựa chọn dự án
Cũng như NPV, chỉ tiêu P(B/C) chịu ảnh hưởng nhiều bởi lãi suất chiết khấu, suất chiết khấu càng cao P(B/C) càng giảm
PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH KINH TẾ XÃ HỘI
Phân tích kinh tế (Economic Analysis) là một phương diện quan trọng của phân tích Dự án, có nhiệm vụ đánh giá hiệu quả của Dự án đầu tư trên quan điểm toàn bộ nền kinh tế xã hội
Phương pháp phân tích kinh tế được đề cập trong phần này là phương pháp hệ số chuyển đổi giá tài chính sang giá kinh tế và phương pháp phân tích định tính thiệt hại lợi ích xã hội từ Dự án được sử dụng trong phân tích xã hội
Về thực chất phân tích kinh tế cùng bản chất như phân tích tài chính Tuy nhiên, trong phân tích kinh tế thì lợi ích và chi phí của dự án được tính trên quan điểm tổng thể của nền kinh tế quốc gia, trong khi đó khi phân tích tài chính ta chỉ xét tới chi phí và các lợi ích liên quan đến nhà đầu tư hay chủ dự án Do sự khác biệt đó sẽ có những khoản mục được bổ sung mới, được tăng thêm hay giảm bớt trong quá trình phân tích kinh tế Các khoản bổ sung mới như chi phí về dịch vụ tình nguyện, chi phí cơ hội đất đai, lao động… hay những ngoại tác như ô nhiễm môi trường và các ảnh hưởng làm giảm lợi ích của một nhóm người, hoặc mức phụ trội ngoại hối khi có hàng hóa xuất nhập khẩu v v các khoản mục bị loại bỏ bao gồm: thuế (thuế nhập khẩu, thuế tiêu thụ đặc biệt ), trợ cấp, vốn vay và lãi vay …
Phân tích xã hội (Social Analysis) liên quan đến việc xác định các ảnh hưởng của Dự án đối với phúc lợi của những nhóm đối tượng đặc biệt trong xã hội Điều này có nghĩa là chúng ta phải xác định được đối tượng nào trong xã hội được hưởng lợi ích hay bị thiệt hại từ dự án, tiếp theo đó chúng ta phải định lượng được các lợi ích cũng như thiệt hại này, chúng ta có thể đánh giá, phân phối lợi ích - chi phí của Dự án giữa các đối tượng hưởng lợi chính và đánh giá xem dự án có khả năng đóng góp cho lợi ích quốc gia hoặc đạt được các mục tiêu kinh tế chính trị như dự kiến hay không Phân tích xã hội thường có độ chính xác thấp hơn phân tích tài chính hay kinh tế nhưng là một phần rất quan trọng khi đánh giá tính khả thi của một dự án.
PHÂN TÍCH RỦI RO
Phân tích rủi ro (Risk Analysis) bao gồm các nội dung phân tích độ nhạy một chiều, phân tích độ nhạy hai chiều, phân tích tình huống, phân tích rủi ro bằng mô phỏng với phần mềm hỗ trợ Crystal Ball
Rủi ro là là khả năng xảy ra sự khác biệt giữa kết quả thực tế và kết quả kỳ vọng theo kế hoạch (Cao Hào Thi, 2009) Việc phân tích rủi ro của dự án nhằm cung cấp thông tin về các khả năng có thể xảy ra ảnh hưởng đến hiệu quả dự án Nguồn gốc của rủi ro là do sai số dự báo của các yếu tố nhập lượng và xuất lượng của dự án, sự không chắc chắn liên quan đến loại hình đầu tư kinh doanh, tình hình kinh tế chính trị xã hội, sự thay đổi của công nghệ và thiết bị Do đó, các dự án đều có rủi ro nhất định tùy vào sự thay đổi của môi trường và mức độ tin cậy của các thông tin dự báo Phần này giới thiệu ba phương pháp phân tích rủi ro đang được sử dụng phổ biến hiện nay là phân tích độ nhạy, phân tích tình huống và phân tích rủi ro bằng mô phỏng
Phân tích rủi ro dự án: Có thể nói rằng bất cứ dự án nào, không ít thì nhiều cũng đều có rủi ro Các nhà đầu tư luôn hiểu rõ và chấp nhận điều này Tuy nhiên họ sẽ quyết định không làm, không phải vì sợ, mà cho đến chừng nào họ biết được khả năng rủi ro là bao nhiêu
Phân tích rủi ro đóng vai trò định lượng rủi ro chứ không nhằm mục đích xóa bỏ chúng Do đó, khái niệm "giảm thiểu rủi ro" được sử dụng phổ biến hơn là "phòng tránh rủi ro" Tuy nhiên, mục tiêu cốt lõi của việc quản lý rủi ro không chỉ là "giảm thiểu" hay "phòng tránh", mà là kiểm soát và thu hẹp phạm vi rủi ro để đảm bảo hoạt động diễn ra hiệu quả.
Phân tích rủi ro đánh giá xem phần thưởng bù đắp có tương xứng với mức độ rủi ro không Tuy nhiên, thái độ đối với rủi ro lại khác nhau tùy thuộc vào các yếu tố khó định lượng như giới tính, tôn giáo, vùng miền, dân tộc.
Có thể phân biệt thành hai phương pháp phân tích rủi ro: phân tích tất định và phân tích bất định
Phân tích tất định (deterministic) là chủ quan cho trước một giá trị xác định (ví dụ: Giá bán căn hộ, giá cho thuê thương mại, thu vận hành, chi phí vận hành, chi phí trùng tu, lạm phát, tỷ lệ cho thuê), hỏi kết quả (ví dụ NPV, IRR, B/C) sẽ là bao nhiêu
Phân tích tất định gồm: phân tích độ nhạy và phân tích tình huống
Phân tích bất định còn gọi là phân tích xác suất (probabilistic) hay mô phỏng
(simulation), những giá trị của nhân tố rủi ro sẽ được xuất hiện một cách bất định, ngẫu nhiên không định trước Và tất nhiên, kết quả cũng là những giá trị mang tính ngẫu nhiên Giống như trò chơi quay số ở các sòng bạc vậy Phương pháp này vì thế còn có tên gọi là mô phỏng Monte-Carlo Sau nhiều lần (trăm, ngàn lần) thử, người ta thấy được các quy luật (phân phối xác suất) Theo đó, có bao nhiêu phần trăm kết quả nào rơi vào khoảng nào Xác suất để NPV giảm số lượng khách hàng thanh lý hợp đồng để chuyển sang các đối thủ cạnh tranh Đồng thời, thu hút được lượng khách hàng mới từ đối thủ cạnh tranh chuyển sang
5.1.2 Dự báo tỷ lệ khách hàng tăng hàng năm khi không thực hiện dự án 5.1.2.1 Thu thập số liệu
Tác giả đã thu thập số liệu về khách hàng của SCTV từ năm 2007 đến 2012, cho thấy đặc tính gia tăng khách hàng truyền hình cáp khá ổn định Sự biến động khách hàng không đáng kể, và lượng khách hàng tăng trưởng tương đối tuyến tính trong giai đoạn này.
Bảng 5.1: Số lượng khách hàng truyền hình cáp của SCTV từ năm 2007 đến năm 2012
Năm Giá trị t Số lượng khách hàng (thuê bao)
Trong đó, số lượng khách hàng tại 8 quận thực hiện dự án (Quận 1, 3, 5, 6, 10, 11, Phú Nhuận, Bình Thạnh) trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh như sau:
Bảng 5.2: Số lượng khách hàng truyền hình cáp của SCTV tại Quận 1, 3, 5, 6, 10, 11, Phú Nhuận, Bình Thạnh từ năm 2007 đến năm 2012 (nguồn SCTV-Phu lục dữ liệu khách hàng)
1 2 3 4 5 6 Đồ thị thể hiện sự gia tăng khách hàng tại 8 quận TP HCM
Hình 5.1: Đồ thị thể hiện sự gia tăng khách hàng tại Quận 1, 3, 5, 6, 10, 11, Phú
Nhuận, Bình Thạnh từ năm 2007 đến năm 2012
5.1.2.2 Lựa chọn phương pháp dự báo Phương pháp bình quân di động có quyền số
Tác giả chỉ thu thập được số liệu khách hàng trong vòng 5 năm Do đó, lựa chọn mô hình bình quân di động trong 2 năm
Thay đổi các quyền số sao cho MAD của phương pháp dự báo này là nhỏ nhất Tính toán: Phụ lục 1 đính kèm
Kết quả: MADmin %.947 khách hàng với k1=0.1, k2 = 0.9
Phương pháp điều hòa mũ
Theo công thức 2.3, Tác giả chọn thệ số ∝ sao cho MAD của phương pháp này là nhỏ nhất
Tính toán: Phụ lục 1 đính kèm Kết quả: MADmin= 26.024 khách hàng với ∝= 0.99
Phương pháp dự báo xu hướng
Dựa trên số liệu tăng trưởng khách hàng trong quá khứ của SCTV, nghiên cứu xác định xu hướng tăng trưởng gần tuyến tính Dự báo được thực hiện với biến phụ thuộc là tỷ lệ khách hàng tăng trưởng hàng năm và biến độc lập là thời gian với bước nhảy 1 năm Phương pháp dự báo được sử dụng có độ chính xác cao với MAD là 3.947 khách hàng.
Căn cứ vào hệ số MAD của 3 phươnh pháp: phương pháp dự báo xu hướng có MAD nhỏ nhất Do đó, Tác giả lựa chọn phương pháp dự báo xu hướng để dự báo lượng khách hàng SCTV trong tương lai
Thu thập các dữ liệu thứ cấp về tỷ lệ gia tăng khách hàng hàng năm trong quá khứ (tỷ lệ khách hàng mới, tỷ lệ khách hàng thanh lý hợp đồng), dùng mô hình chuỗi thời gian (mô hình dự báo xu hướng-Trend Projection) để dự báo xu hướng khách hàng gia tăng trong 5 năm tiếp theo
Như vậy, sự gia tăng khách hàng tại thành phố Hồ Chí Minh có xu hướng gần tuyến tính Sử dụng phương pháp dự báo xu hướng để dự báo số lượng khách hàng gia tăng trong 5 năm tiếp theo (từ năm 2013 đến năm 2017) như sau:
Tt = b0 + b1t là phương trình đường thẳng mô tả mối quan hệ giữa số lượng khách hàng dự báo Tt theo thời gian t Trong đó:- b0 là điểm tới hạn của đường xu hướng, tức là giá trị của Tt khi t bằng 0- b1 là độ dốc của đường xu hướng, thể hiện tốc độ thay đổi của Tt theo thời gian.- t là thời gian.
Lượng khách hàng cuối năm 2007 tương ứng với t=1 Lượng khách hàng cuối năm 2008 tương ứng với t=2
Lượng khách hàng cuối năm 2012 tương ứng với t=6 Tính toán độ dốc và điểm tới hạn của đường xu hướng b1 = ∑ ∑ ∑ /
Với Yt = số lượng khách hàng tại thời điểm t n = số thời điểm t (n=6)
Y = giá trị trung bình của lượng khách hàng trong 5 năm, Y = ∑Y t /n t̅ = giá trị trung bình các khoảng thời gian t, t̅ = ∑t/n
Sau khi tính toán, ta được phương trình xu hướng phát triền khách hàng SCTV như sau: b1 = 24,522 b0 = 163,441 Phương trình đường xu hướng:
Tt = b0 + b1t = 163,441 + 24,522t Căn cứ vào phương trình dự báo xu hướng gia tăng khách hàng trong 5 năm tiếp theo (từ năm 2013 đến năm 2018) như sau:
Bảng 5.3: Dự báo số lượng khách hàng từ năm 2013 đến năm 2018 trong trường hợp không thực hiện dự án
Tỷ lệ gia tăng khách hàng (%)
Tính toán hệ số xác định R của dự báo
Sử dụng phần mềm excel để tính toán Hệ số tương quan bội và giá trị P-value của mô hình dự báo, từ đó đưa ra kết luận sự phù hợp của mô hình dự báo
Regression Statistics Multiple R 0.994054414R Square 0.988144179Adjusted R 0.985180223
Coefficients Standard Error t Stat P-value b0 163440.6667 5230.208952 31.24935699 6.25E-06 b1 24521.57143 1342.993679 18.25888819 5.29E-05
Multiple R (Hệ số tương quan bội) = 0.994, P-value (b0) = 6.25E-06
