dự báo tình hình doanh thu của công ty cổ phần thiết bị điện phước thạnh năm 2012 dựa trên số liệu thu thập giai đoạn 2008 – 2011

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA TOÁN – THỐNG KÊ MÔN: DỰ BÁO TRONG KINH DOANH VÀ KINH TẾ Đề Tài: Dự báo tình hình doanh thu của công ty Cổ Phần Thiết Bị Điện Phước Thạnh năm 2012 dựa trên số liệu thu thập giai đoạn 2008 – 2011 Giảng viên hướng dẫn: Võ Thị Lan Thành viên nhóm: 1. Hạ Minh Tuấn 2. Văn Hoàng Khâm 3. Phan Đức Chiến LỜI MỞ ĐẦU 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Quá trình hội nhập kinh tế khu vực và quốc tế đặt ra cho các doanh nghiệp nước ta nhiều cơ hội và thách thức. Đó là cơ hội thu hút vốn đầu tư, kỹ thuật, công nghệ tiên tiến, tiếp thu cách làm việc, kinh doanh, quản lý khoa học của nước ngoài, có cơ hội đưa sản phẩm của mình đến nhiều nước trên thế giới…Mặt khác, các doanh nghiệp phải chấp nhận sự cạnh tranh gay gắt diễn ra trên phạm vi toàn cầu. Trong nền kinh tế thị trường, một khi không còn sự bảo hộ của Nhà nước, các doanh nghiệp nước ta phải tự điều hành, quản lý các hoạt động sản xuất kinh doanh một cách có hiệu quả để đứng vững trên thị trường và ngày càng phát triển. Muốn vậy, các doanh nghiệp phải tạo được doanh thu và có lợi nhuận, đồng thời phải thường xuyên kiểm tra, đánh giá mọi diễn biến và kết quả của quá trình sản xuất kinh doanh. Bởi vì thách thức lớn nhất hiện nay không chỉ là tăng đầu tư hay tăng sản lượng mà là tăng cường hiệu quả kinh doanh. Như vậy, thường xuyên quan tâm phân tích hiệu quả kinh doanh nói chung, doanh thu, lợi nhuận nói riêng trở thành một nhu cầu thực tế cần thiết đối với bất kỳ doanh nghiệp nào. Trong học kỳ vừa qua nhóm em đã được học tập về phương pháp dự báo trong kinh doanh cũng như dựa trên số liệu để dự báo tình hình kinh tế của doanh nghiệp, của thị trường trong tương lai gần, nhóm được trang bị một nền tảng lý thuyết về kinh tế, phương pháp phân tích, dự báo kinh tế. Theo yêu cầu của giáo viên bộ môn Dự báo trong kinh doanh và kinh tế, nhóm đã tìm tòi và thu thập được số liệu doanh thu cụ thể để tiến hành thực hành dự báo. Bởi vì, doanh thu không chỉ phản ánh kết quả sản xuất kinh doanh mà còn là cơ sở để tính ra các chỉ tiêu chất lượng khác nhằm đánh giá đầy đủ hơn hiệu quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp trong từng thời kỳ hoạt động. Thông qua việc dự báo và phân tích này, các nhà quản lý sẽ nắm được thực trạng của doanh nghiệp. Từ đó, chủ động đề ra những giải pháp thích hợp khắc phục những mặt tiêu cực, phát huy mặt tích cực của các nhân tố ảnh hưởng và huy động tối đa các nguồn lực nhằm làm tăng doanh thu, và hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp. Xuất phát từ những vấn đề trên đây, em chọn đề tài: “Dự báo tình hình doanh thu của công ty Cổ Phần Thiết Bị Điện Phước Thạnh năm 2012 dựa trên số liệu thu thập giai đoạn 2008 – 2011” 2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI: - Dựa trên số liệu thu thập được để dự báo tình hình kinh doanh doanh thu của doanh nghiệp trong những năm sắp tới. - Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến tình hình biến động của doanh thu. - Đề ra một số giải pháp nhằm tăng doanh thu, để nâng cao hiệu quả kinh doanh của công ty. 3. PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO: - Mô hình hồi quy đơn ( nhị phân). - Phương pháp phân tích dãy số thời gian. 4. PHẠM VI NGHIÊN CỨU Đề tài này được giới hạn trong phạm vi hoạt động sản xuất kinh doanh thông qua các số liệu về kết quả doanh thu tiêu thụ đạt được của công ty Cổ Phần Thiết Bị Điện Phước Thạnh. Do thời gian học trên lớp khá ít và số liệu mới được tìm được gần đây nên nhóm tiến hành dự báo trong thời gian ngắn. Chưa chuyên sâu đến từng phương pháp. Nên còn nhiều thiếu sót. Số liệu phân tích được giới hạn trong 4 năm 2008, 2009, 2010, 2011. A. DỰ BÁO TÌNH HÌNH DOANH THU CỦA CÔNG TY TRONG NĂM 2012  Ta có bảng chi tiết tình hình doanh thu theo tháng của công ty trong giai đoạn 2008 – 2011 như sau. Bảng 1.1: Doanh thu theo tháng giai đoạn 2008 – 2011 Đơn vị tính: VNĐ Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Tháng 1 23,446,368,276 14,947,024,944 32,034,166,853 70,331,709,300 Tháng 2 16,174,840,033 31,937,806,172 15,587,308,051 59,961,506,586 Tháng 3 47,537,886,658 42,999,002,709 82,706,195,451 144,214,988,141 Tháng 4 14,669,398,358 37,082,562,444 42,363,419,951 38,390,975,979 Tháng 5 35,876,285,675 47,926,552,981 76,392,495,116 84,831,142,834 Tháng 6 70,316,317,379 57,581,262,449 65,375,327,871 80,372,197,263 Tháng 7 14,646,079,723 41,011,612,241 67,059,553,470 112,897,916,806 Tháng 8 30,206,194,736 63,090,402,391 73,591,447,718 86,350,085,772 Tháng 9 32,505,493,674 38,639,568,180 79,380,304,814 88,606,020,469 Tháng 10 18,882,866,856 40,567,630,483 103,265,513,822 129,521,197,952 Tháng 11 46,361,062,918 58,552,206,841 137,625,474,065 98,555,922,901 Tháng 12 54,396,975,525 115,208,911,927 93,500,593,714 136,019,573,206 Hình 1.1: Tình hình doanh thu 2008 - 2011 Chúng ta nhận thấy rằng, nhìn chung doanh số của công ty tăng qua 4 năm từ 2008 – 2011 nhưng không đều. Thường tăng đột biến vào những tháng đầu và tháng cuối trong năm. Điều này cũng phù hợp với thực tế vì vào những tháng đầu năm thì các đại lý tiến hành đặt những đơn hàng lớn trữ hàng để bắt đầu một năm kinh doanh mới, và thường vào những thời điểm cuối năm thì nhu cầu về thị trườg thiết bị điện tăng cao nên lúc này công ty sẽ bán được lượng hàng lớn làm doanh thu tăng cao. Còn những tháng giữa năm thì nhu cầu thường ở mức trung bình nên doanh số ít có biến động. Từ số liệu doanh thu của công ty qua 4 năm (2008 – 2011) tiến hành dự báo doanh thu của 12 tháng tiếp theo năm 2012. 1. DỰ BÁO BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN (NHỊ PHÂN) Phân tích hồi quy đơn là một công cụ thống kê giúp chúng ta ước lượng được mối quan hệ toán học giữa một biến phụ thuộc ( thường gọi là Y) và một biến độc lập (thường gọi là X). Biến phụ thuộc là biến chúng ta cần dự báo. Có nhiều dạng hồi quy phi tuyến được sử dụng, tuy nhiên các mô hình hồi quy tuyến tính vẫn phổ biến hơn. Để áp dụng phân tích hồi quy chúng ta bắt đầu bằng cách giả sử Y là một hàm số của X. Y = f(X) Dưới dạng tuyến tính, mô hình hồi quy tổng thể được viết như sau: Y = + + Trong đó là giao điểm của đường hồi quy và trục tung ( hay còn gọi là tung độ gốc) và là độ nghiên của đường hồi quy ( hay còn gọi là hệ số góc). Nói cách khác, cho chúng ta thấy tỉ lệ thay đổi của Y nếu X thay đổi 1 đơn vị. Và là giá trị biến phụ thuộc khi X= 0. Về mặc đại số, đây là cách giải thích chính xác. Tuy nhiên trong thực tế, cách giải thích trên không có giá trị ứng dụng vì miền giá trị của X thường không không chứa giá trị X=0. Và trong mô hình trên thể hiện sai số giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế. Chúng ta phải ước lượng các giá trị , làm sao để cho phương trình chứa chúng phù hợp nhất với dữ liệu. Ta đã biết mô hình tổng thể được viết dưới dạng: Y = + + Trong đó các giá trị , là các tham số của hàm tổng thể được ước lượng từ các dữ liệu mẫu. Các giá trị ước lượng thống kê ( từ mẫu) tương ứng là , . Và mô hình hồi quy ước lượng được viết như sau: = + X Chênh lệch từ giá trị dự báo () và giá trị thực (Y) được gọi là phần dư ( residuals) và được ký hiệu là e, vì vậy: e = Y - hay e = Y - - X Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường OLS ( Ordinary Least Squared) được sử dụng để tối thiểu hóa tổng bình phương các phần dư. Tối thiểu = Đạo hàm từng phần tổng bình phương phần dư theo và . Sau đó cho các biểu thức này bằng 0 và giải hệ phương trình chúng ta sẽ được công thức tính và : = = = - = - 1.1 Dự báo bằng mô hình khuynh hướng tuyến tính Trong một số trường hợp việc dự báo dựa trên nền tảng khuynh hướng tuyến tính đơn giản là cần thiết. Để thực hiện phương pháp này, ta cần trước tiên thiết lập thứ tự thời gian (T) và sử dụng như là một biến độc lập (hay biến X ) trong mô hình hồi quy đơn. Trong đó, T có giá trị là 1 tại quan sát đàu tiên và tăng thêm 1 đơn vị cho mỗi quan sát tiếp theo. Mô hình hồi quy dạng này được viết như sau : = + T Trong đó là dãy giá trị cần dự báo. 1.2 Kiểm định thống kê của mô hình dự báo. Để hoạch tóan doanh thu, xác định chi phí và lợi nhuận cho các năm kế tiếp, cần phải tiến hành dự báo các chỉ tiêu trên. Kết quả dự báo sẽ cho biết xu hướng biến động doanh thu, chi phí, lợi nhuận ra sao. Nó là căn cứ quan trọng để xây dựng các kế hoạch kinh doanh, mục tiêu chi phí, lợi nhuận, các giải pháp thực hiện và phân bổ ngân sách cho các bộ phận. Để đảm bảo tính khoa học khách quan trong dự báo chúng ta cần kiểm định mô hình, xem xét tính tương thích của mô hình được dùng trong dự báo. Giả thuyết đặt ra là: Thứ nhất, các giá trị dự báo có ăn khớp với các giá trị thực tế đã thu thập hay không? Thứ hai, các chỉ số thống kê của mô hình có đạt được độ tin cậy và được chấp nhận trong dự báo hay không? Từ hai câu hỏi trên, chúng ta có các giả thuyết: H 0 : Mô hình dự báo không phù hợp với các dữ liệu thu thập được H 1 : Mô hình dự báo phù hợp với các dữ liệu thu thập được Sử dụng phương pháp hồi quy (Regression), phân tích phương sai ANOVA trong phần mềm dự báo ForecastX để kiểm định giả thuyết này. Hệ số tương quan R cho biết mối tương quan giữa các biến, là cơng cụ đo lường độ lớn về liên hệ tuyến tính giữa hai biến, có trị số từ -1 đến +1; hệ số xác định R 2 (R-Square) là hệ số rất quan trọng cho biết mô hình tuyến tính này “ăn khớp” hay phù hợp (Fitted) đến mức nào với các trị số của các điểm phân tán (hay bao nhiêu phần trăm của tổng bình phương toàn phần được giải thích bằng phương trình hồi quy để dự báo), có gía trị từ 0 đến +1. Hệ số R 2 càng lớn (tiến tới 1) thì đường thẳng hồi quy càng ăn khớp với các điểm phân tán. Nếu R 2 : <0.3 : Mối quan hệ rất yếu (không được chấp nhận) 0.3 ≤ R 2 <0.5 : Mối quan hệ trung bình (được chấp nhận) 0.5 ≤ R 2 <0.7: Mối quan hệ khá chặt chẽ 0.7 ≤ R 2 ≤ 1 : Mối quan hệ rất chặt chẽ Hồi quy có quan hệ với phân tích phương sai. Vì vậy sau khi xác định được hệ số R 2 , cần phải quyết định xem mô hình dự báo mà ta muốn áp dụng để mô tả hai biến số liên hệ (biến thực tế quan sát được và biến dự báo), liệu có tương thích không. Kiểm định F, dựa trên phân phối xác suất F(Fisher), được dùng để kiểm định mức ý nghĩa trong mơ hình hồi quy này. Ngoài ra trong bảng phân tích phương sai ANOVA, chúng ta cần quan tâm đến mức ý nghĩa thống kê (được chỉ bằng trị số Sig.= Significance = p- value). Quy luật bác bỏ: H 0 : = 0 H 1 : # 0 Bác bỏ H 0 nếu F > F k-1, n-k,α . Trong đó k-1 là bậc tự do của tử số và n-k là bậc tự do của mẫu số (tra bảng phân phối F, với mức α =0.05). Nếu Sig của F có trị số từ nhỏ hơn 0.05 đến 0.01: có ý nghĩa; Sig có trị số 0.01 hay nhỏ hơn: rất có ý nghĩa. Cả hai trị số này cho phép ta bác bỏ giả thuyết H 0 và chấp nhận giả thuyết H 1 . Theo đó, ta có thể kết luận mô hình dự báo có quan hệ tuyến tính và phù hợp với các dữ liệu thu thập được. Tóm lại khi sử dụng mô hình hồi quy, chúng ta cần lưu ý ba kiểm tra quan trọng sau: 1 Dấu của hệ số góc có phù hợp với các quy luật kinh tế, kinh doanh hoặc có thể giải thích được không ? 2 Ý nghĩa thống kê của hệ số góc, sử dụng T-test hoặc giá trị P (p-values). 3 Bao nhiêu phần trăm của biến động trong biến phụ thuộc được giải thích bằng biến độc lập, sử dụng hệ số xác định R-squared. 1.3 Phân tích mô hình dự báo. Sử dụng phần mềm ForecastX để tiến hành dự báo bằng phương pháp hồi quy đơn (Xu hướng tuyến tính).Kết quả hồi quy như sau: Bảng 1.2: Coefficient Table Audit Trail Coefficient Table (Linear Regression Selected) Standard Overall Name Value Error T- test P-value F-test Elasticit y F-test Intercep t 16,360,089, 076 6,927,091,260.8 2 2.36 0.02 5.58 58.21 Slope 1,877,733,246,117,575.00 7.63 0.00 58.21 0.74 908 Theo kết quả trên, hệ số là 16,360,089,076 và là 1,877,733,908. Theo đó, mô hình dự báo hồi quy có thể viết : Doanh thu = 16,360,089,076 + 1,877,733,908 (T) Độ dốc () nói lên rằng trung bình doanh số tính theo VND qua các năm từ 2008 – 2011 tăng thêm 1,877,733,908 qua từng tháng. Tiến hành kiểm định mô hình thông qua các giá trị thống kê. Với giả thuyết: H 0 : Mô hình dự báo không phù hợp với dữ liệu thu thập được H 1 : Mô hình dự báo phù hợp với dữ liệu thu thập được Ta có bảng phân tích phương sai ANOVA Bảng 1.3: ANOVA Table Audit Trail ANOVA Table (Linear Regression Selected) Source of Variation SS df MS SEE Regressio n 32,480,449,210 1 32,480,449,210 Error 25,668,294,628 46 558,006,404,976 23,622,159,19 3 Total 58,148,743,839 47 Audit Trail Coefficient Table (Linear Regression Selected) Standard Name Value Error T-test P-value F-test Elasticit y Intercep t 16,360,089,076 6,927,091,260.8 2 2.36 0.02 5.58 Slope 1,877,733,908 246,117,575.00 7.63 0.00 58.21 0.74 Bảng 1.4: Statistics Table Audit Trail - Statistics Accuracy Measures Value Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 39.34% R-Square 55.86% Mean Square Error 534,756,138,102 Root Mean Square Error 23,124,794,876.97 Method Statistics Value Method Selected Linear Regression Ta có giá trị R- squared chính là hệ số xác định R 2 , trong mô hình trên R 2 =0.5586 hay 55.86%. Ta thấy: ( 0.5 ≤ R 2 <0.7 : Mối quan hệ khá chặt chẽ) được chấp nhận. Cho biết mô hình dự báo ăn khớp với các dữ liệu thu thập được. Sig = 0.00 < 0.05, cho biết tính ý nghĩa của mô hình dự báo. F = 58.21 > F k-1,n-k,α = 4.08 (tra bảng F với 1 bậc tự do tử, 47 bậc tự do mẫu, α = 0.05 ) Như vậy ta bác bỏ giả thuyết H 0 , chấp nhận giả thuyết H 1 . Theo đó ta có thể kết luận mô hình dự báo có quan hệ tuyến tính và phù hợp với các dữ liệu thu thập được. Sử dụng phương trình: Doanh thu = 16,360,089,076 + 1,877,733,908 ( T ) Để dự báo cho các tháng trong năm 2012, chúng ta chỉ việc thế các giá trị thích hợp vào chỉ số thời gian T. Các giá trị thích hợp của chỉ số thời gian T cho các tháng từ tháng 1 đến tháng 12 của nắm 2012 lần lượt từ 49 đến 60. Kết quả ước lượng khuynh hướng tuyến tính đơn của doanh số theo các tháng trong năm 2012 được trình bày ở bảng sau. [...]... chiến tranh… 2.3 Phân tích dự báo Sử dụng công cụ là phần mền dự báo ForecastX để thực hiện dự báo Ta chọn mô hình nhân để phân tích và dự báo tình hình doanh thu của công ty Phước Thạnh trong năm 2012 Nguyên nhân của việc lựa chọn này là do trong mô hình nhân có tính đến các yếu tố như: xu hướng, thời vụ và chu kỳ, còn một yếu tố nửa là yếu tố ngẫu nhiên, nhưng trong dự báo thì ta có thể loại bỏ yếu... kinh doanh, làm giàu cho công ty và đất nước 2.7 Thường xuyên nâng cao công tác xây dựng kế hoạch doanh thu bán hàng Công việc dự kiến và lập kế hoạch doanh thu bán hàng do phòng kinh doanh đảm nhận Tuy nhiên việc lập kế hoạch này vẫn còn chưa chi tiết, cụ thể mà vẫn còn rất chung chung Công ty chỉ tiến hành lập kế hoạch về doanh thu bán hàng các loại thiết bị điện xây dựng của công ty trong năm Do... trong kinh doanh, đảm bảo kinh doanh có lãi Công ty cổ phần thiết bị điện Phước Thạnh là một công ty luôn quan tâm đến việc hoạch toán kinh doanh, lấy thu bù chi đảm bảo có lãi để nâng cao đời sống cán bộ công nhân viên và thực hiện đầy đủ nghĩa vụ với ngân sách Nhà nước Công ty đã quán triệt sâu sắc chế độ hạch toán kinh doanh, nhận thức rõ tầm quan trọng của việc nâng cao hiệu quả kinh doanh trong... thay đổi theo thời gian Đối với dự báo sốlượng sản phẩm tiêu thụ nó là dòng số lượng tiêu thụ sản phẩm thực tế biến động theo từng tuần, tháng, năm Đối với dự báo doanh thu, nó là dòng doanhthu thực tế thu được qua các tuần, tháng, năm Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên giả thuyết về sự tồn tại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo quá khứ đến tương lai Trong phương... trong những năm qua công ty đã đạt được những kết quả đáng mừng Công ty không những tạo được công ăn việc làm cho cán bộ công nhân viên mà còn không ngừng tăng doanh thu 2 MỘT SỐ ĐỀ XUẤT ĐỂ LÀM TĂNG DOANH THU Như vậy chúng ta có thể nhận xét rằng toàn công ty đã nỗ lực phấn đấu một cách đồng bộ để không ngừng tăng doanh thu bán hàng Để góp phần làm cho doanh thu bán hàng của công ty ngày càng tăng lên...Bảng 1.5: Kết quả dự báo theo mô hình hồi quy đơn Tháng Jan -2012 Feb -2012 Mar -2012 Apr -2012 May -2012 Jun -2012 Jul -2012 Aug -2012 Sep -2012 Oct -2012 Nov -2012 Dec -2012 Thời gian (T) 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Doanh số dự báo 108,369,050,577 110,246,784,485 112,124,518,393 114,002,252,301 115,879,986,210 117,757,720,118... ty nên lập kế hoạch doanh thu bán hàng theo từng tháng theo từng qúy dựa trên cơ sở kế hoạch kinh doanh tạo điều kiện thu n lợi cho công tác theo dõi và quản lý doanh thu bán hàng sát và cụ thể hơn 2.8 Thường xuyên theo dõi và hoạch toán chính xác kịp thời doanh thu bán hàng Việc theo dõi và hoạch toán doanh thu bán hàng tại công ty do phòng kế toán đảm nhận Việc theo dõi doanh thu bán hàng được theo... kho Việc theo dõi này sẽ giúp công ty nhận biết được chính xác được lượng hàng và việc thanh toán tiền hàng của công ty để từ đó công ty có các kế hoạch thúc đẩy việc bán hàng nhằm tăng doanh thu Doanh thu bán hàng là một chỉ tiêu kinh tế quan trọng trong việc đánh giá kết quả kinh doanh của công ty Vì vậy việc tổ chức hoạch toán đúng đắn doanh thu bán hàng là hết sức cần thiết Qua nghiên cứu thực tế... thị trường của công ty vẫn còn hạn hẹp do vậy công ty cần mở rộng thêm thị trường ra các vùng lân cận hoặc những thành phố có quá trình đô thị hóa hay việc xây dựng phát triển như Nha Trang, Đà Nẵng nhằm để tăng thị phần, phát triển được hoạt động kinh doanh để thu hút thêm khách hàng nhằm tăng doanh thu bán hàng và đem lại lợi nhuận cho công ty Đồng thời trên thị trường thiết bị điện xây dựng là loại... pháp này đại lượng cần được dự báo xác định trên cơ sở phân tích chuỗi các số liệu thống kê được trong quá khứ Mức cơ sở của chuỗi thời gian là giá trị trung bình của các số liệu xuất hiện trong một khoảng thời gian nào đó (tuần, tháng, quý, năm, ) 2.2 Các thành phần của dãy số thời gian Biến động của một dãy số thời gian có thể được xem là kết quả hợp thành của 4 yếu tố thành phần sau a Xu hướng (Trend . TOÁN – THỐNG KÊ MÔN: DỰ BÁO TRONG KINH DOANH VÀ KINH TẾ Đề Tài: Dự báo tình hình doanh thu của công ty Cổ Phần Thiết Bị Điện Phước Thạnh năm 2012 dựa trên số liệu thu thập giai đoạn 2008 – 2011 . năm 2012 dựa trên số liệu thu thập giai đoạn 2008 – 2011 2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI: - Dựa trên số liệu thu thập được để dự báo tình hình kinh doanh doanh thu của doanh nghiệp trong những năm sắp tới. -. tăng doanh thu, và hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp. Xuất phát từ những vấn đề trên đây, em chọn đề tài: Dự báo tình hình doanh thu của công ty Cổ Phần Thiết Bị Điện Phước Thạnh năm 2012 dựa