Bài giảng tin học nâng cao trường đại học tài chính marketing

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING Trương Đình Hải Thụy Đinh Xuân Thọ Phạm Thủy Tú Đỗ Trọng Danh BÀI GIẢNG TIN HỌC NÂNG CAO (TÀI LIỆU DÙNG CHO SINH VIÊN THUỘC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO BẬC ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY) Mã số học phần: 020032 Số tín chỉ: 3 Lý thuyết: 30 tiết Thực hành: 30 tiết TP.HCM, năm 2013 i MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT xi DANH MỤC HÌNH ẢNH xii DANH MỤC BẢNG BIỂU xvii CHƯƠNG 1 ỨNG DỤNG MS EXCEL 2010 TRONG PHÂN TÍCH KINH DOANH 1 A. MỤC TIÊU 1 B. NỘI DUNG 1 1.1. THỐNG KÊ – DỰ BÁO KINH DOANH 1 1.1.1. Giới thiệu 1 1.1.2. Sử dụng nhóm hàm thống kê 2 1.1.2.1. Hàm tính giá trị trung bình (trung bình mẫu) 2 1.1.2.2. Hàm tính giá trị trung bình có điều kiện 3 a. Hàm tính giá trị trung bình có một điều kiện 3 b. Hàm tính giá trị trung bình có nhiều điều kiện 3 1.1.2.3. Hàm tính giá trị cực đại 3 1.1.2.4. Tính giá trị cực tiểu 4 1.1.2.5. Đếm số phần tử trong tập hợp 4 1.1.2.6. Đếm số phần tử trong tập hợp có điều kiện 4 a. Hàm đếm số phần tử trong tập hợp có một điều kiện 4 b. Hàm đếm số phần tử trong tập hợp có nhiều điều kiện 4 1.1.2.7. Tính thứ hạng của phần tử trong tập hợp 4 1.1.2.8. Tính phương sai 5 a. Tính phương sai mẫu 5 b. Tính phương sai của một tập hợp 5 1.1.2.9. Tính độ lệch chuẩn 5 a. Tính độ lệch chuẩn của một mẫu 5 b. Tính độ lệch chuẩn của tập hợp 5 1.1.2.10. Tính số trung vị (giá trị trung bình thống kê) 6 1.1.2.11. Tính số yếu vị 6 1.1.2.12. Tính độ bất đối xứng 6 1.1.2.13. Tính độ nhọn 6 1.1.3. Sử dụng phương pháp hồi quy trong dự báo 7 1.1.3.1. Phân tích hồi quy đơn 7 ii a. Sử dụng hàm Slope, hàm Intercept và hàm Forecast để ước lượng các tham số hàm hồi quy đơn 7 b. Sử dụng chức năng Regression 8 1.1.3.2. Phân tích hồi quy bội 12 a. Sử dụng hàm Linest để ước lượng các tham số của hàm hồi quy bội 12 b. Sử dụng chức năng Regression 13 1.1.4. Biểu đồ tần suất 14 1.2. NHÓM HÀM TÀI CHÍNH 17 1.2.1. Nhóm hàm khấu hao tài sản cố định (TSCĐ) 17 1.2.1.1. Phương pháp khấu hao đều (tuyến tính) 17 1.2.1.2. Phương pháp khấu hao nhanh 18 a. Khấu hao TSCĐ theo tổng số năm sử dụng 19 b. Khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần 19 c. Khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần với tỷ lệ tùy chọn 20 d. Khấu hao TSCĐ theo phương pháp kết hợp 21 1.2.2. Nhóm hàm đánh giá hiệu quả vốn đầu tư 22 1.2.2.1. Hàm về dòng tiền 22 a. Giá trị hiện tại (Present Value) của khoản đầu tư 23 b. Giá trị tương lai (Future Value) của khoản đầu tư với lãi suất cố định 23 c. Giá trị tương lai (Future Value) của khoản đầu tư với lãi suất thay đổi 23 d. Số tiền bổ sung đều hàng kỳ cho dự án 24 e. Tiền lãi – tiền vốn phải trả mỗi kỳ của một khoản đầu tư 24 f. Tổng số vốn gốc hoàn trả trong khoảng thời gian chỉ định của khoản đầu tư 25 g. Tổng số lãi hoàn trả trong khoảng thời gian chỉ định của khoản đầu tư 25 h. Tính lãi suất của dự án 25 i. Tổng số kỳ hạn 25 j. Lãi suất thực (effective rate) 26 k. Lãi suất danh nghĩa (nominal rate) 26 1.2.2.2. Đánh giá hiệu quả dự án đầu tư 27 a. Giá trị thuần của dòng ngân lưu (Net Present Value) (dòng tiền phát sinh ở các thời điểm đều nhau) 27 b. Nội suất thu hồi vốn của dòng ngân lưu (Internal Rate of Return) (dòng tiền phát sinh ở các thời điểm đều nhau) 27 c. Giá trị thuần của dòng ngân lưu (dòng tiền phát sinh ở các điểm không đều nhau) 28 d. Nội suất thu hồi vốn của dòng ngân lưu (dòng tiền phát sinh ở các điểm không đều nhau) 28 e. Tỷ suất lợi nhuận tái đầu tư 29 1.2.2.3. Cài công cụ Analysis Toolpak 29 1.3. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI CHỨC NĂNG SUBTOTAL, PIVOT TABLE VÀ CONSOLIDATE 30 iii 1.3.1. Chức năng Subtotal 30 1.3.2. Tổng hợp dữ liệu với Consolidate 32 1.3.2.1. Tổng hợp theo vị trí 32 1.3.2.2. Tổng hợp theo hạng mục (theo hàng và cột) 34 1.3.3. Phân tích dữ liệu với chức năng PivotTable 35 1.3.3.1. Giới thiệu Pivot Table 35 1.3.3.2. Cách tạo PivotTable 36 1.3.3.3. Hiệu chỉnh PivotTable 38 1.4. CÔNG CỤ GOAL SEEK 41 1.4.1. Chức năng Goal Seek 41 1.4.2. Cách sử dụng Goal Seek 41 1.4.3. Bài toán minh họa điểm hòa vốn 42 1.5. CÔNG CỤ DATA TABLE 48 1.5.1. Chức năng Data Table 48 1.5.2. Cách sử dụng Data Table 48 1.5.3. Bài toán minh họa 49 1.6. CÔNG CỤ SCENARIOS 50 1.6.1. Chức năng Scenarios 50 1.6.2. Cách sử dụng Scenarios 51 1.6.3. Bài toán minh họa 53 1.7. CÔNG CỤ SOLVER 54 1.7.1. Chức năng Solver 54 1.7.2. Cách sử dụng Solver 55 1.7.3. Bài toán minh họa 60 B. TÀI LIỆU HỌC TẬP 63 C. CÂU HỎI, BÀI TẬP, NỘI DUNG ÔN TẬP, BÀI TẬP TÌNH HUỐNG VÀ THẢO LUẬN 63 CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 63 BÀI TẬP TÌNH HUỐNG 64 BÀI TẬP 1: 64 BÀI TẬP 2: 64 BÀI TẬP 3: 65 BÀI TẬP 4: 65 BÀI TẬP 5: 65 iv BÀI TẬP 6: 65 BÀI TẬP 7: 65 BÀI TẬP 8: 66 BÀI TẬP 9: 66 BÀI TẬP 10: 66 BÀI TẬP 11: 66 BÀI TẬP 12: 66 BÀI TẬP 13: 67 BÀI TẬP 14: 67 BÀI TẬP 15: 68 BÀI TẬP 16: 69 BÀI TẬP 17: 69 BÀI TẬP 18: 69 BÀI TẬP 19: 70 BÀI TẬP 20: 70 CHƯƠNG 2 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SƠ CẤP VỚI PHẦN MỀM SPSS 71 A. MỤC TIÊU 71 B. NỘI DUNG 72 2.1. TỔNG QUAN PHẦN MỀM SPSS 72 2.1.1. Giới thiệu 72 2.1.1.1. Màn hình làm việc SPSS 72 2.1.1.2. Các ứng dụng của SPSS 73 2.1.1.3. Các thuật ngữ 74 2.1.1.4. Các định dạng dữ liệu SPSS có thể đọc 74 2.1.2. Phân loại dữ liệu và thang đo 74 2.1.2.1. Phân loại dữ liệu 74 2.1.2.2. Phân loại thang đo 75 a. Thang đo định danh 75 b. Thang đo thứ bậc 76 c. Thang đo khoảng 76 d. Thang đo tỷ lệ 77 e. Mô hình phân loại dữ liệu và các loại thang đo 77 2.1.3. Nguyên tắc mã hóa, điều chỉnh và nhập dữ liệu 77 v 2.1.3.1. Khái niệm 77 2.1.3.2. Mã hóa câu hỏi 78 2.1.3.3. Điều chỉnh bảng hỏi 79 2.1.3.4. Nguyên tắc nhập liệu 80 2.1.3.1. Triển khai xử lý biến 80 2.1.3.2. Làm sạch số liệu 85 2.1.3.3. Thiết lập đồ thị 87 2.2. XỬ LÝ BIẾN VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU 89 2.2.1. Lập bảng tần số (frequence) 89 2.2.1.1. Mục đích 89 2.2.1.2. Thao tác thực hiện 89 2.2.2. Đại lượng thống kê mô tả (Descriptive Statistics) 90 2.2.2.1. Mục đích 90 2.2.2.2. Thao tác thực hiện 91 2.2.3. Phương pháp tách tập dữ liệu (Split File) 91 2.2.3.1. Mục đích 91 2.2.3.1. Thao tác thực hiện 92 2.2.4. Mã hóa dữ liệu từ biến đã có 93 2.2.4.1. Thủ tục Recode 93 2.2.4.2. Thủ tục Count 97 2.2.4.3. Thủ tục Compute 99 2.2.5. Thay đổi bảng thể hiện 100 2.2.5.1. Mục đích 100 2.2.5.2. Thao tác thực hiện 101 2.2.6. Tạo bảng thống kê tùy biến (Custom Tables) 101 2.2.6.1. Mục đích 101 2.2.6.2. Thao tác thực hiện 101 2.2.7. Phương pháp phân lớp (Layer) 103 2.2.8. Phương pháp ghép biến (Multiple Response Sets) 104 2.2.8.1. Giới thiệu 104 2.2.8.2. Thao tác thực hiện 104 2.3. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT 106 2.3.1. Kiểm định mối quan hệ giữa các biến 106 2.3.1.1. Kiểm định trên hai biến định danh 106 2.3.1.2. Kiểm định trên hai biến thứ bậc 110 vi 2.3.2. Kiểm định về trị trung bình (T – Test) 112 2.3.2.1. Kiểm định trên một tổng thể 112 2.3.2.2. Kiểm định trên hai tổng thể 114 2.3.3. Phân tích phương sai (ANOVA) 119 2.3.3.1. Mục đích 119 2.3.3.2. Thực hiện 119 2.3.3.3. Phân tích sâu 121 2.4. ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO CRONBACH’S – ALPHA 123 2.4.1. Giới thiệu 123 2.4.2. Thao tác thực hiện 124 2.5. PHÂN TÍCH KHÁM PHÁ NHÂN TỐ (EFA) 126 2.5.1. Khái niệm và ứng dụng 126 2.5.2. Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố 126 2.5.3. Tiến hành phân tích nhân tố 126 2.5.3.1. Xoay các nhân tố 126 2.5.3.2. Đặt tên và giải thích nhân tố 127 2.5.4. Thao tác thực hiện 128 2.5.4.1. Phân tích khám phá nhân tố (EFA) trên biến độc lập 129 2.5.4.2. Phân tích khám phá nhân tố (EFA) trên biến phụ thuộc 134 2.6. TƯƠNG QUAN – HỒI QUI TUYẾN TÍNH 135 2.6.1. Tương quan 135 2.6.1.1. Đồ thị phân tán 135 2.6.1.2. Tính hệ số tương quan r (Pearson correlation Coefficient) 139 2.6.2. Hồi quy 141 2.6.2.1. Xây dựng phương trình mô hình hồi qui 142 2.6.2.2. Dự đoán bằng mô hình hồi qui 145 2.6.2.3. Phân tích độ chính xác của dự án 145 2.6.2.4. Dò tìm sự vi phạm giả định cho hồi qui 148 C. TÀI LIỆU HỌC TẬP 151 D. CÂU HỎI, BÀI TẬP, NỘI DUNG ÔN TẬP, BÀI TẬP TÌNH HUỐNG VÀ THẢO LUẬN 151 CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 151 BÀI TẬP THỰC HÀNH 153 BÀI TẬP 1: 153 BÀI TẬP 2: 154 vii BÀI TẬP 3: 154 BÀI TẬP 4: 155 BÀI TẬP 5: 155 BÀI TẬP 6: 155 BÀI TẬP 7: 156 BÀI TẬP 8: 156 BÀI TẬP 9: 157 BÀI TẬP 10: 157 BÀI TẬP 11: 157 BÀI TẬP 12: 157 BÀI TẬP 13: 158 BÀI TẬP 14: 158 BÀI TẬP 16: 158 BÀI TẬP TỔNG HỢP 159 BÀI TẬP 1: Thiết kế cơ sở dữ liệu 159 BÀI TẬP 2: Thiết kế cơ sở dữ liệu 160 BÀI TẬP 3: Phân tích thống kê dữ liệu 162 BÀI TẬP 4: Kiểm định Chi – Square 164 BÀI TẬP 5: Kiểm định trung bình T – Test 165 BÀI TẬP 6: Kiểm định phân tích phương sai ANOVA 165 BÀI TẬP 7: Tương quan và hồi qui 165 BÀI TẬP 8: Đánh giá độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) 166 BÀI TẬP 9: Phân tích khám phá nhân tố (EFA) 166 CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỨ CẤP VỚI PHẦN MỀM EVIEWS 167 A. MỤC TIÊU: 167 B. NỘI DUNG 167 3.1. TỔNG QUAN VỀ EVIEWS 7.0 167 3.1.1. Màn hình EViews 167 3.1.2. Các kiểu dữ liệu thường dùng trong EViews 168 3.1.3. Tập tin Eviews (Workfile) 169 3.1.3.1. Tạo tập tin EViews bằng cách mô tả cấu trúc 169 viii 3.1.3.2. Tạo tập tin từ nguồn dữ liệu có sẳn (Import) 171 3.1.3.3. Cửa sổ tập tin EViews 174 3.1.3.4. Thao tác cơ bản 175 3.1.4. Đối tượng trong tập tin EViews 175 3.1.4.1. Các loại đối tượng trong tập tin EViews 176 3.1.4.2. Các thao tác cơ bản của đối tượng 176 3.1.4.3. Các chức năng của đối tượng 177 3.1.4.4. Đối tượng Series 177 3.1.4.5. Đối tượng Equation 178 3.1.5. Trình bày dữ liệu 178 3.1.5.1. Vẽ đồ thị 178 3.1.5.2. Các thông số thống kê mô tả 180 3.1.6. Các phép toán và hàm thường dùng trong EViews 183 3.1.6.1. Hàm thường dùng 183 3.1.6.2. Bảng các vô hướng (Scalar) 184 3.2. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 185 3.2.1. Phân tích chuỗi 185 3.2.1.1. Thống kê mô tả 185 3.2.1.2. Các kiểm định cho thống kê mô tả 187 a. Kiểm định giả thuyết đơn giản 187 b. Kiểm định ngang bằng nhóm 188 3.2.1.3. Bảng tần suất một chiều 188 3.2.1.4. Biều đồ tự tương quan (Correlogram) 189 3.2.1.5. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) 189 3.2.2. Phân tích nhóm 190 3.2.2.1. Thống kê mô tả 190 3.2.2.2. Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test) 190 a. Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư 190 b. Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp VAR của Johansen 191 3.2.2.3. Kiểm định quan hệ nhân quả (Granger) 192 3.2.2.4. Ma trận tương quan của các biến 193 3.2.2.5. Ma trận hiệp phương sai của các biến 194 3.3. XÂY DỰNG HÀM HỒI QUY 195 3.3.1. Tạo đối tượng phương trình 195 3.3.2. Xác định phương trình hồi quy 195 3.3.2.1. Xác định phương trình theo phương pháp liệt kê 195 ix 3.3.2.2. Xác định phương trình theo phương pháp công thức 196 3.3.3. Phương pháp ước lượng hồi quy 196 3.3.4. Các dạng hiển thị kết quả hồi quy 198 3.3.4.1. Hiển thị dạng phương trình hồi quy: 198 3.3.4.2. Hiển thị giá trị thực tế, giá trị ước lượng và phần dư 199 3.3.5. Ma trận hiệp phương sai của hệ số hồi quy 199 3.4. DỰ BÁO 200 3.5. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY 204 3.5.1. Kiểm định Wald 204 3.5.2. Kiểm định bỏ sót biến trong mô hình 205 3.5.3. Kiểm định thừa biến trong mô hình 206 3.5.4. Kiểm định phân phối chuẩn của U 207 3.5.5. Kiềm định White 208 3.5.6. Kiểm định tự tương quan BG (Breusch – Godfrey) 209 3.5.7. Kiểm định Chow trong mô hình hồi quy với biến giả 210 3.5.8. Kiểm định Reset của Ramsey 211 C. TÀI LIỆU HỌC TẬP 212 D. CÂU HỎI, BÀI TẬP, NỘI DUNG ÔN TẬP, BÀI TẬP TÌNH HUỐNG VÀ THẢO LUẬN 212 CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 212 BÀI TẬP TÌNH HUỐNG 212 BÀI TẬP 1: 212 BÀI TẬP 2: 212 BÀI TẬP 3: 213 BÀI TẬP 4: 213 BÀI TẬP 5: 214 BÀI TẬP 6: 214 TÀI LIỆU THAM KHẢO 215 PHỤ LỤC 1: HỆ THỐNG CÁC KIẾN THỨC CƠ BẢN CỦA MS EXCEL 2010 216 I. MÀN HÌNH LÀM VIỆC CỦA MICROSOFT EXCEL 2010 216 I.1. Cấu trúc bảng tính 217 I.2. Địa chỉ 217 I.3. Các thao tác cơ bản 217 I.4. Các kiểu dữ liệu trong MS Excel 2010 220 [...]... ỨNG DỤNG MS EXCEL 2010 TRONG PHÂN TÍCH KINH DOANH Số tiết lý thuyết: 10 (Lý thuyết: 5 tiết; bài tập, thảo luận: 5 tiết) Số tiết thực hành phòng máy: 10 A MỤC TIÊU Sau khi hoàn tất bài học này sinh viên có thể: Kiến thức: - Phân biệt được các hàm, lệnh, chức năng nâng cao của MS Excel như các hàm thống kê, hàm tài chính, phân tích dữ liệu với SubTotal, Pivot Table, Consolidate; - Phân biệt được các công... thạo chức năng Solver để giải quyết bài toán quy hoạch tuyến tính - Liên hệ được các hàm, lệnh, chức năng nâng cao của MS Excel vào bài toán thực tế như thống kê dự báo, tìm điểm hòa vốn, tìm phương án tối ưu, phân tích rủi ro, quản trị tài chính, phân tích tình huống, phân tích độ nhạy, phân tích hiệu quả dự án đầu tư Thái độ: - Tích cực, chủ động và nghiêm túc trong học tập và tự nghiên cứu - Chuẩn... chỉnh biểu đồ 239 V.3 Thao tác với số liệu trong biểu đồ 241 VI BẢO VỆ BẢNG TÍNH 242 TÀI LIỆU HỌC TẬP 242 CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 243 BÀI TẬP 243 BÀI TẬP 1: 243 BÀI TẬP 2 244 BÀI TẬP 3 245 PHỤ LỤC 2: NGHIÊN CỨU PHÂN TÍCH SỐ LIỆU 247 I TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 247 II... Thái độ: - Tích cực, chủ động và nghiêm túc trong học tập và tự nghiên cứu - Chuẩn bị các câu hỏi ôn tập, câu hỏi thảo luận, bài tập cá nhân, bài tập nhóm B NỘI DUNG 1.1 THỐNG KÊ – DỰ BÁO KINH DOANH 1.1.1 Giới thiệu Trong phân tích tài chính như lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch marketing, tính hiệu quả dự án đầu tư, … không thể thiếu phần phân tích dự báo và phân tích rủi ro 1 Có nhiều phương pháp dự báo... hình sau 1 2 Hình 1-11: Các bước vẽ biểu đồ Histogram 16 Hình 1-12: Biểu đồ Histogram 1.2 NHÓM HÀM TÀI CHÍNH Hàm tài chính được chia thành ba nhóm hàm cơ bản như sau (1) các hàm khấu hao tài sản cố định, (2) các hàm đánh giá hiệu quả vốn đầu tư và (3) các hàm tính giá trị đầu tư 1.2.1 Nhóm hàm khấu hao tài sản cố định (TSCĐ) 1.2.1.1 Phương pháp khấu hao đều (tuyến tính) Phương pháp khấu hao đều còn... các công cụ hỗ trợ như Goal Seek, Data Table, Scenarrios, Solver; - Tổ chức dữ liệu hợp lý trên bảng tính Excel Kỹ năng: - Vận dụng kiến thức đã học để thiết kế dữ liệu hợp lý, giải quyết được bài toán cụ thể - Thành thạo các nhóm hàm tài chính như hàm khấu hao tài sản cố định, hàm về dòng tiền, hàm tính hiệu quả dự án đầu tư; nhóm hàm về thống kê mô tả; - Thành thạo các chức năng phân tích, tổng hợp... bình, đến các hàm tính phương sai, độ lệch chuẩn, số trung vị, số yếu vị,… Tập bài giảng này liệt kê một số hàm thống kê thường sử dụng sau đây 1.1.2.1 Hàm tính giá trị trung bình (trung bình mẫu) =AVERAGE(number1, number2, ….) - Number1, number2, …: số, vùng chứa số, địa chỉ ô, vùng chứa giá trị số - Trong tính toán hiệu quả tài chính của dự án, thường dùng hàm AVERAGE để xác định khả năng trả nợ trung... 3-5: Tạo mới file Eviews bằng cách mô tả cấu trúc 169 Hình 3-6: Tập tin Eviews được tạo bằng cách mô tả cấu trúc 171 Hình 3-7: Nhập dữ liệu cho tập tin EViews 171 Hình 3-8: Chọn phạm vi lấy dữ liệu cho tập tin EViews 172 Hình 3-9: Các bước tạo file Eviews từ file Excel 173 Hình 3-10: Cửa sổ tập tin EViews 174 Hình 3-11: Lọc đối tượng hiển thị trong Workfile... criteria1: điều kiện tính giá trị trung bình thứ nhất - criteria_range2, criteria2,…: điều kiện tính giá trị trung bình thứ hai, … Lưu ý: - Điều kiện tính trung bình được dùng ký tự đại diện: dấu ? đại diện một ký tự bất kỳ, dấu * đại diện nhiều ký tự - Mỗi ô trong vùng average_range chỉ được tính giá trị trung bình nếu thỏa tất cả điều kiện cho ô đó - Mỗi vùng chứa điều kiện criteria_range phải có cùng... β0 (β0=0) - Tùy chọn Confidence Level 95%: chọn mức tin cậy của hàm hồi quy (mặc định 95%) - Mục chọn Output Range/New Workbook Ply/New Workbook: chọn vị trí chứa kết quả hồi quy - Khung Reiduals: các tùy chọn hiển thị sai số Bài toán: Lợi nhuận của doanh nghiệp có quan hệ với giá thành sản phẩm Dựa vào số liệu quá khứ, hãy dự báo lợi nhuận trong trường hợp giá thành là 270.000 ngàn đồng theo bảng . BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING Trương Đình Hải Thụy Đinh Xuân Thọ Phạm Thủy Tú Đỗ Trọng Danh BÀI GIẢNG TIN HỌC NÂNG CAO (TÀI LIỆU DÙNG CHO. BÀI TẬP 8: 66 BÀI TẬP 9: 66 BÀI TẬP 10: 66 BÀI TẬP 11: 66 BÀI TẬP 12: 66 BÀI TẬP 13: 67 BÀI TẬP 14: 67 BÀI TẬP 15: 68 BÀI TẬP 16: 69 BÀI TẬP 17: 69 BÀI TẬP 18: 69 BÀI TẬP 19: 70 BÀI. LUẬN 151 BÀI TẬP THỰC HÀNH 153 BÀI TẬP 1: 153 BÀI TẬP 2: 154 vii BÀI TẬP 3: 154 BÀI TẬP 4: 155 BÀI TẬP 5: 155 BÀI TẬP 6: 155 BÀI TẬP 7: 156 BÀI TẬP 8: 156 BÀI TẬP 9: 157 BÀI TẬP 10: