Dự án kết thúc môn học dự báo Đề tài dự báo tổng doanh số của công ty oppo trong tương lai

Sau khi kiểm tra tính chất kiểu đữ liệu, nhóm tiến hành khử mùa để nhận diện thành phần xu hướng và tiền hành sử dụng mùa đã khử để dự báo doanh số 4 quý năm 2020 của công ty OPPO Kết qu

ĐẠI HỌC KINH TẺ TP.HCM KHOA KINH DOANH QUOC TE - MARKETING

UEH UNIVERSITY

DU AN KET THUC MON HOC: DU BAO

DE TAI: DU BAO TONG DOANH SO CUA CONG TY OPPO TRONG TUONG LAI

Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Van Trãi

Đoàn Thanh Trang 31241024849

I TOM TAT

Mục đích bài nghiên cứu: Điện thoại di động đã và đang là một trong các thiết bị điện tử được săn đón và đang trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống thường ngày của người tiêu dùng Tuy nhiên hiện nay, với sự xuất hiện của nhiều hãng điện thoại khác nhau cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ 4.0, thị trường điện thoại đang trở nên cạnh

tranh hơn bao giờ hết Ngoài ra, các yêu tố tự nhiên, điển hình là đại dịch Covid-19 có ảnh

hưởng tiêu cực đến thị trường điện thoại, tác động trực tiếp đến hành vi tiêu dùng làm sụt giảm lượng mua hàng khiến cho các nhãn hàng phải không ngừng thay đổi đề thích nghi với thời đại mới Tuy nhiên, trước bối cảnh trên, OPPO vẫn có thể vươn lên và có cho mình vị trí nhất định Chính vì vậy, nhóm quyết định tiến hành đự báo doanh số của công ty OPPO

dé tim hiểu về tình hình kinh doanh của công ty trước và sau dich

Phương pháp: Nguồn đỡ liệu bài dự báo này được thu thập dựa trên báo cáo thông kê hằng năm của Statista Sau khi kiểm tra tính chất kiểu đữ liệu, nhóm tiến hành khử mùa để nhận diện thành phần xu hướng và tiền hành sử dụng mùa đã khử để dự báo doanh số 4 quý năm

2020 của công ty OPPO

Kết quả: Kết quả bài nghiên cứu cho thấy doanh số công ty đã chịu tác động của nhiều yếu

tố như yếu tô mùa, yếu tô thất thường và ghi nhận sự sụt giảm trong doanh số năm 2020 Tuy nhiên, OPPO vẫn là một trong năm hãng dẫn đầu về doanh số năm 2020

II MỤC LỤC

1 Téng quan vé dé tai nghién COU cccscceseecessesessesscsvsscsecevssesecetsstsecesssvesevevees 4

LL Ly do chon 46 tab ccccccccccccccccccccsscsscsesessesscsvssesecsvsssecsesssevsusssevsresisevansnsesevensetes 4

1.2 Mục tiêu nghiên UU ccc cece 221112111111 112121221 1118111011101 11 1111011111 ru 4 1.3 Phạm vi và đối tượng nghiÊn CỨU - c 2c 22221222112 2111111 1121112111111 11kg 4

2 Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu - 5c scn tr Hg HgHgue 4 2.1 Cơ sở lý thuUyẾt St n1 ng HH n1 1 1 1 HH HH HH rau 4 2.1.1 Cơ sở lý thuyết của đề tài á n nTn n T1 HH 2 n2 HH HH HH ng 4

2.1.2 Các khái niệm liên quan - L2 2221222121211 121 1112111 1111115111 11kg nhườy 5 2.2 Mô hình nghiên cứu - - L1 22 2121122111121 1121110111 1811 121111111811 n k1 key 7

IV PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU -se«©+cevvesetetrrkxdeserkiriie 8

1 Mục tiêu đữ liệu L LH HT ng ng 51 C19055 kk kế 8

2 Phương pháp thu nhập đữ liệu - - 2 - 2 2212222122111 121 1121111111811 1811 11 11x rrey 8

3 Chiến lược nghiên CỨU - 20 1220112111 1122115 1111150115 11H15 kh hy 8

4 Kế hoạch phân tích L2 0 1221112111211 11211 1211111111211 2 1111 9118111111152 1 1 key 8

5 DO tin cay va dO 32 LÁ 8

V KÉT QUÁ XỬ LÍ VÀ THẢO LUẬNN 5 s-csccsccsecesersereserseseessesee 9

1 Phân tích đữ liệu nghiên cứu - - 2 222 2222112111121 121111711115 211115211 re 9

2 Cơ sở chọn phương pháp dự báo - L2 022012121122 11 1211121118 1n He 10 2.1 Phương pháp lựa chọn L0 2221222112111 112111011 111121011 1111111111521 11c 10 2.2 Cơ sở yếu tô quyết định lựa chọn ccccccecccesesssessssestesescececeeeeusaeneneecs 10

3 Phân tích đữ liệu theo thành phần mùa và xu hướng +2 tren eren II 3.1 Khử thành phần mùa trong chuỗi thời gian 5 SE E2 xErErerrờn ll

3.2 Dùng chuỗi thời gian đã khử mùa đề nhận diện thành phần xu hướng 21 cf? i00 NA E ằăĂ daa 25

II GIỚI THIỆU DỰ ÁN

1 TONG QUÁT VẺ ĐÈ TÀI NGHIÊN CỨU:

1.1

1.2

1.3

Lido chon dé tai:

- Giai doan 2016-2019 la thoi ki phat triển mạnh mẽ của thị trường điện thoại thông minh với nhiều thay đối về công nghệ, thiết kế và thị phan

Nhận thấy được xu hướng đôi mới, OPPO đã cải tiến chất lượng sản phâm và ghi nhận

sự tăng trưởng mạnh mẽ Trong suốt giai đoạn 2016-2019, OPPO luôn đứng đầu trở thành thương hiệu smartphone số một tại Trung Quốc, cạnh tranh khốc liệt với các hãng như Xiaomi và Vivo, chiếm khoảng 8% thị phần toàn cầu

Vì vậy, nhóm nghiên cứu quyết định tiễn hành kiêm tra đữ liệu doanh số của OPPO từ năm 2016-2019, với thời điểm trước và sau dịch đề kiểm chứng và dự báo doanh 36 cho năm 2020 đẻ rút ra kết luận về sự tác động của các yếu tô lên doanh số công ty OPPO

Mục tiêu nghiên cứu

Sử dụng phần dự báo để làm rõ đữ liệu qua các năm từ 2016 đến năm 2019 trong quá khứ đặc biệt khi tình hình dịch bệnh bùng phát

Xây dựng mô hình dự báo theo thành phần mùa và xu hướng đề làm sáng tỏ phân lí thuyết, dự báo tổng lượng bán ra của năm tiếp theo và làm sáng tỏ thị trường OPPO ._ Phạm vi và đôi tượng nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: doanh số điện thoại bán ra của công ty OPPO

- Phạm vi thời gian: Từ năm 20 16-20 19 theo từng quý (Q1, Q2, Q3, Q4)

2 CƠ SỞ LÝ THUYÉT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU:

2.1 Cơ sở lý thuyết:

2.1.1 Cơ sở lý thuyết của đề tài:

® Khái quát về công ty OPPO:

- Công ty OPPO là một thương hiệu thuộc tap doan céng nghé BBK Electronics (Trung Quốc), được thành lập vào năm 2004 và nhanh chóng trở thành một trong những

thương hiệu hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ tại Trung Quốc cũng như trên toàn câu

- Công ty OPPO chủ yếu sản xuất các sản phẩm điện tử tiêu dùng, trong đó đa số là điện thoại thông minh, thiết bị đeo tay, tai nghe và các phụ kiện liên quan khác

2.1.2 Các khái niệm liên quan:

° Hoi quy tuyén tinh:

- Khai niém: “H6i quy tuyén tính là một phương pháp thống kê được sử dung dé dy đoán biến phụ thuộc ( bién dau ra - ký hiệu là y) dựa trên giá trị của biển độc lập

( biến đầu vào - ký hiệu là x)”

- _ Hồi quy tuyến tính gồm 2 loại, đó là hồi quy tuyến tính đơn giản và hồi quy tuyến tính đa biến Trong bài dự báo này, nhóm chúng tôi sử dụng hồi quy tuyến tính đơn

gián là một mô hình chỉ có một biến độc lập

- _ Mục tiêu của hồi quy tuyến tính:

o_ Tối thiểu hóa sai số: Thông qua việc giảm tổng bình phương sai số

o Dự đoán: Dựa vào mỗi quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, mô hình

có thê dự đoán giá trị của biến phụ thuộc cho các giá trị mới của biến độc lập

- Trong phương pháp dự báo theo thành phần xu hướng và mùa, phương pháp phân tách chuỗi thời gian được áp dụng đề nhận diện các thành phân của chuỗi thời gian là mủa, xu hướng và ngầu nhiên:

o Thanh phan xu hướng: Tính xu hướng là yếu tố thể hiện xu thế thay đôi của

dữ liệu theo thời gian Mặc dù đữ liệu theo chuỗi thời gian biến động ngẫu nhiên nhưng chuỗi thời gian vẫn dịch chuyên tăng hoặc giảm dân theo thời gian, nguyên nhân của

sự địch chuyển hay xu hướng này là do những thay đổi về dân số, thay đổi đặc điểm nhân khâu học của dân số, thay đôi về công nghệ hay những thay đôi sở thích của khách hàng

© Thanh phan mùa: Tính mùa vụ thẻ hiện biến thiên của hiện tượng có tính chất lặp đi lặp lại trong từng thời gian nhất định của năm,ví dụ: doanh số bán hàng tăng cao vào cuối năm do lễ hội, hoặc giảm vào mùa hè Nguyên nhân của hiện tượng này chủ yếu là do các yếu tô bên ngoài như thời tiết, văn hóa, hoặc các sự kiện xã hội Với đặc điểm lặp lại của nó, thành phần mùa dễ được dự báo hơn so với các yêu tố ngẫu nhiên khác

o Thanh phần bất thường:Đây là thành phần giải thích cho sự sai lệch giữa các giá trị thực tế của chuỗi thời gian với các giá trị đự báo từ các ảnh hưởng của thành phân xu hướng, chu kỳ và mùa Các thành phần bất thường thường ngắn hạn, bất ngờ,

do các yếu tố ngấu nhiên gây ra, không dự đoán trước được và vì vậy chúng ta không thể dự đoán được tác động của nó đến chuỗi thời gian

- Ba thanh phan trên có thê kết hợp theo nhiều đạng khác nhau trong đó có 2 đạng phổ biến là: mô hình cộng và mô hình nhân, nhưng trong bài dự báo này, chúng tôi sử dụng mô hình nhân vì nó thích hợp khi biến động theo mùa tăng nhiều hơn khi doanh

số tăng nhờ vào xu hướng tuyến tính dài hạn

2.2 Mô hình nghiên cứu:

IV PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1 MỤC TIÊU DỮ LIỆU:

Dữ liệu thứ cấp được sử dụng để tính toán là doanh số của OPPO các năm 2016 — 2020 theo

quý được thu nhập đây đủ, đại diện cho tổng thê trong giai đoạn nghiên cứu

o_ Giai đoạn: Từ năm 2016 đến năm 2020, tương ứng với 5 năm

6©_ Sô quý môi năm: Môi năm bôn quý (Quý I, Quý 2, Quý 3, Quý 4)

6_ Tông sô quan sát: 5 năm * 4 quý = 20 quan sát

2 PHƯƠNG PHÁP THU NHẬP DỮ LIỆU:

Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập thông qua phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp, đữ liệu đã được thu thập và công bồ trước đó Cụ thẻ, đữ liệu doanh số của OPPO qua các quý

từ năm 2016 đến 2020 được tìm kiếm và tổng hợp từ nền tảng trực tuyến Statista với tinh chất chuỗi thời gian Nguồn dữ liệu: ⁄25:⁄2wwW.sfatista.com/statisics/3541609/0ppo-

4 KE HOACH PHAN TÍCH:

Lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp cho dữ liệu được đưa ra, ngoài ra có một số phần mềm hỗ trợ như Excel, Word Dữ liệu sẽ được xử lý xác định các giả thuyết và xây dựng mô hình dự báo Mô hình sau khi được chọn sẽ được đưa vào Excel dé tính toán các số liệu dự báo cho năm tiếp theo

5 ĐỘ TIN CẬY VÀ ĐỘ GIÁ TRỊ

Dữ liệu có độ tin cậy cao khi được lây từ các nguồn có uy tín Độ chính xác của đữ liệu có

thê bị ảnh hưởng bởi các yếu tô bất thường khi thu nhập đữ liệu, đề tránh việc cho ra kết quả

sai sót, trong quá trình đưa dữ liệu vào phần mềm luôn chú ý sự bất thường có trong dữ liệu

Đề đánh giá độ giá trị, so sánh dự báo với doanh thu thực tế trong các giai đoạn đã qua

V KET QUA PHAN TICH VA THAO LUẬN

1 PHAN TICH DU LIEU NGHIEN CUU

Bang 1 Bang thong ké lwong bán ra của OPPO theo từng quý qua các năm

( Đơn vị: Triệu chiếc )

> _ Từ dữ liệu trên, ta có biéu đô sau:

*Nhận xét:

¢ Xu hướng tăng trưởng chung: Doanh số của OPPO có sự tăng trưởng rõ rệt qua các năm, có sự đao động giữa các quý trong mỗi năm, nhưng nhìn chung, doanh số của OPPO cho thay một xu hướng ôn định

¢ Biến động theo mùa và quý:

- Quý I có doanh số thấp nhất mỗi năm, đặc biệt là năm 2019 (23,1 triệu chiếc)

Điều này có thể liên quan đến yếu tổ đầu năm, ít chương trình khuyên mãi hoặc sự chậm trễ trong việc ra mắt sản phâm moi

- Quy 2 va Quy 3 co mic doanh thu cao hon, dac biét la Quy 3 nam 2017 (30,6 triệu chiếc), cho thấy nhu cầu tăng trưởng trong mùa hè hoặc địp ra mắt các dòng sản phẩm mới

-_ Trong giai đoạn từ 2017 đến 2019, Quý 3 luôn đạt doanh số bán ra cao nhất Riêng năm 2016, doanh số Quý 4 chỉ cao hơn Quý 3 khoảng 5,6 đơn vị, một sự

chênh lệch không đáng kẻ

—> Do đữ liệu có sự thay đối theo mùa vụ và xu hướng tăng trưởng đều đặn qua các năm, phương pháp dự đoán thích hợp nhất được đưa ra là Phương pháp trung bình di động có điều chỉnh theo mùa

2 CƠ SỞ CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO:

2.1 Phương pháp được lựa chọn :

- Phương pháp trung bình đi động có điều chỉnh theo mùa

2.2 Cơ sở yếu tổ quyết định lựa chọn:

- Dữ liệu có biến động theo mùa hoặc chu kỳ: Biêu đồ cho thấy sự thay đôi mạnh mẽ giữa các thời điểm trong năm, với các đỉnh cao và thấp không đều

- Dự báo tương lai có yếu tô mùa vụ: Nếu doanh số bán hàng có xu hướng thay đôi vào các thời điểm nhất định trong năm, các phương pháp mùa vụ sẽ giúp cái thiện độ chính xác trong

dự bao

10

3 PHAN TICH DU LIEU THEO THÀNH PHẢN MÙA VÀ XU HƯỚNG:

MÔ HÌNH NHÂN

Sử dụng Tt, St và It để xác định thành phần xu hướng, thành phần mùa, và thành phần bất

thường tại thời điểm t, chủng tôi giả định rằng chuỗi thời gian kí hiệu Yt, có thể được mô tả

bằng mô hình nhân như sau:

3.1 Khử thành phan mùa trong chuỗi thời gian:

Thủ tục tính toán được sử dụng đề xác định biến động mùa từ mỗi quý bắt đầu bằng cách tính trung bình trượt đề tách các thành phần mùa và thành phần bất thường, S, và I, ra khỏi thành phần xu hướng T

Đề làm như vậy, chúng tôi sử dụng dữ liệu trong một năm đê tính Bởi vì đữ liệu là theo quý nên chúng tôi tính trung bình trượt 4 mức độ:

*Trung bình trượt 4 mức độ:

—_ T,+ŸY,¡+Ÿ,,+Ÿ,.;

T

r 4 Trong đó:

-Y, là giá trị thực tế tại thời điểm t

11

*Trung bình trượt trung tâm:

T= T,+T

4

‘T, la trung binh truot trung tâm tại thời diém giữa † và ft]

“T: là trung bình trượt 4 mức độ tại thời điểm t

12

Bảng 2 Trung bình trượt trung tâm cho chuỗi thời gian lượng sản phẩm bán ra

13

hơn Ví dụ, giá trị tại quý 2 -2016 (24,93) và quý 3 - 2016 (26,45) ít dao động so với trung bình trượt trung tâm

© 7ưng bình trượt trung tâm: Trung bình trượt trung tâm phản ánh các thay đôi rõ ràng hơn trong dữ liệu, khiến các giá trị dao động mạnh hơn với những thay đối trong chuỗi đữ liệu Từ đó giúp theo dõi các biến động và sự thay đôi trong chuỗi đữ liệu một cách chính xác hơn, vì nó phản ánh các điều chỉnh nhỏ và nhanh chóng

~> Nhìn chung, những số liệu này chi ra rang trung bình trượt 4 mức độ có xu hướng làm ôn định và giám biến động trong đữ liệu, trong khi /rung bình trượt trung tâm phân ảnh sự thay đôi nhanh chóng và nhạy bén hơn với các biến động trong chuỗi dữ liệu

—>Biêu đồ dưới đây sẽ so sánh doanh số bán thực tế với trung bình trượt trung tâm, giúp minh họa rõ hơn sự biến động và xu hướng thực tế qua các quý:

triệu sản phẩm, nhưng ở quý 4, nó tăng lên 31,6 triệu, và đến quý 12 lại giảm xuống 29,2

triệu Điều này thể hiện sự biến động mạnh mẽ trong chuỗi đữ liệu

14