BÁO CÁO THẢO LUẬN: Dự báo doanh thuần thu của Công ty cổ phần Dầu thực vật Tường An

Dự báo ra đời từ rất sớm. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ xác định định hướng tương lai cho hoạt động họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên trong hoạch định này chính là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm, dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để phục vụ sản xuất sản phẩm đó. Dự báo là một 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. Khi tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học (Định lượng). Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực giác về tương lai (Định tính) và để dự báo định tính được chính xác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người dự báo. Dù định nghĩa có sự khác biệt nào đó, nhưng đều thống nhất về cơ bản là dự báo bàn về tương lai, nói về tương lai. Dự báo trước hết là một thuộc tính không thể thiếu của tư duy của con người, con người luôn luôn nghĩ đến ngày mai, hướng về tương lai. Trong thời đại công nghệ thông tin và toàn cầu hóa, dự báo lại đóng vai trò quan trọng hơn khi nhu cầu về thông tin thị trường, tình hình phát triển tại thời điểm nào đó trong tương lai càng cao. Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp dự báo được sử dụng cũng khác nhau. Ngày nay dự báo là một nhu cầu không thể thiếu trong mọi hoạt động kinh tế- xã hội, trong mọi lĩnh vực, mọi ngành. Với đề tài :“ Tìm 1 ví dụ thực tế, thực hiện dự báo bằng các phương pháp san mũ và so sánh giữa các phương pháp này để lựa chọn ra phương pháp phù hợp” nhóm 4 đã chọn “ Dự báo doanh thuần thu của Công ty cổ phần Dầu thực vật Tường An”.

LỜI MỞ ĐẦU

Dự báo ra đời từ rất sớm Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họxác định định hướng tương lai cho hoạt động họ sẽ thực hiện Bước đầu tiên tronghoạch định này chính là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm,dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để phục vụ sản xuất sản phẩm đó.

Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ratrong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được Khitiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiệntại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào mộtsố mô hình toán học (Định lượng) Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoánchủ quan hoặc trực giác về tương lai (Định tính) và để dự báo định tính được chínhxác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người dự báo.

Dù định nghĩa có sự khác biệt nào đó, nhưng đều thống nhất về cơ bản là dựbáo bàn về tương lai, nói về tương lai Dự báo trước hết là một thuộc tính không thểthiếu của tư duy của con người, con người luôn luôn nghĩ đến ngày mai, hướng vềtương lai Trong thời đại công nghệ thông tin và toàn cầu hóa, dự báo lại đóng vaitrò quan trọng hơn khi nhu cầu về thông tin thị trường, tình hình phát triển tại thờiđiểm nào đó trong tương lai càng cao Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vựckhác nhau, mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp dự báođược sử dụng cũng khác nhau.

Ngày nay dự báo là một nhu cầu không thể thiếu trong mọi hoạt động kinhtế- xã hội, trong mọi lĩnh vực, mọi ngành.

Với đề tài :“ Tìm 1 ví dụ thực tế, thực hiện dự báo bằng các phương phápsan mũ và so sánh giữa các phương pháp này để lựa chọn ra phương pháp phùhợp” nhóm 4 đã chọn “ Dự báo doanh thuần thu của Công ty cổ phần Dầu thựcvật Tường An”.

Doanh thu thuần là khoản doanh thu bán hàng sau khi đã trừ các khoản giảmtrừ doanh thu như: thuế tiêu thụ đặc biệt, thuế xuất nhập khẩu , các khoản chiếtkhấu thương mại, giảm giá hàng bán, doanh thu hàng bán bị trả lại.

MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ

I.Giới thiệu chung về phương pháp san mũ

1 Phương pháp san mũ đơn giản = + (1 - )

: giá trị dự đoán ở thời điểm t+1 : giá tri dự đoán ở thời điểm t : giá trị quan sát ở thời điểm t : hệ số san mũ

- Điều kiện áp dụng: đối với dãy số thời gian không có xu thế và không cóbiến động thời vụ rõ rệt Trước hết, dãy số thời gian được san bằng nhờ có sự thamgia của các số bình quân mũ, tức là các số bình quân di động gia quyền theo quyluật hàm số mũ

- Phương pháp san mũ đơn giản cho rằng giá trị dự báo mới là một giá trịtrung bình có trọng số giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo ở thời điểm t

- Yếu tố quan trọng nhất trong san mũ là việc xác định hệ số

- Nếu dãy số có nhiều biến đổi bất thường ta nên chọn gần 0 và ngược lạinên chọn bằng 1 nếu muốn kết quả dự báo kết hợp với những thay đổi gần nhấttrong số liệu

2 Phương pháp san mũ Holt

Khi yếu tố thời gian có yếu tố xu thế ( cục bộ ) thì ta cần phải dự báo cả giá trịtrung bình ( giá trị san mũ ) và độ dốc (xu thế) hiện tại để làm cơ sở cho dự báotương lai.

San mũ Holt là phương pháp sử dụng các hệ số san mũ α, β khác nhau để ướclượng giá trị trung bình và độ dốc của chuỗi thời gian (theo mô hình san mũ đơngiản )

Ước lượng giá trị trung bình hiện tại Lt = αYYt +( 1 – α )( Lt – 1 + Tt – 1 )

L : giá trị san mũ (mới) ở thời điểm t

αY : hệ số san mũ của giá trị trung bình ( 0 < α < 1 ) Tt : giá trị ước lượng xu thế

Ước lượng xu thế ( độ dốc )

Tt = β( Lt - Lt – 1 ) + ( 1- β ) Tt – 1

Tt : giá trị ước lượng xu thế

Lt : giá trị san mũ mới

β: hệ số san mũ của giá trị xu thế ( 0< β < 1 )Dự báo p giai đoạn trong tương lai

t + p = Lt + p Tt

t + p : giá trị dự đoán ở thời điểm t + p

Tt : giá trị ước lượng xu thế

Lt : giá trị san mũ mới

- Lợi thế : áp dụng cho các trọng số khác nhau cho các thành phần ngẫu nhiênvà xu hướng nên làm tăng tính linh hoạt trong dự báo.

- Sự bất lợi: định rõ hai tham số, không đơn giản 3 Phương pháp san mũ Holt-Winters

Mô hình này thường được áp dụng đối với sự biến động của hiện tượng qua thờigian có xu thế là tuyến tính và không có biến động thời vụ.

Giả sử chúng ta có dãy số thời gian y1, y2, , yn với biến động có tính xu thế.

Bước 1: chọn các hệ số α, β (0 < α, β < 1)

Nếu chọn hằng số san nhỏ tức là chúng ta coi các mức độ hiện thời của dãy số ítảnh hưởng đến mức độ dự báo Ngược lại, nếu chọn hằng số san lớn tức là chúng tamuốn dãy số san mũ phản ứng mạnh với những thay đổi hiện tại.

Bước 2: Tiến hanhfsan mũ cho giá trị ước lượng và xu thế của dãy số:

Coi giá trị của dãy số thời gian là tổng hai thành phần: thành phần trung bình cótrọng số của giá trị thực tế (kí hiệu là St – giá trị ước lượng của hiện tượng ở thòiđiểm t) và thành phần xu thế (kí hiệu là Tt) Ta có mô hình san mũ:

t+1 = St + Tt

Trong đó:

3

Bước 3: Sử dụng mức và xu thế đã được san số mũ tại thời điểm để dự đoán cho

các thời điểm trong tương lai để dự đoán giá trị của hiện tượng ở thòi điểm tươnglai t+1 :

t+1 = St + Tt

Ở thòi điểm tương lai (t + h) (h = 2, 3, …)

t+h = St + hTt

II.Lựa chọn số liệu và xử lí số liệu

Báo cáo doanh thu thuần CTCP Dầu thực vật Tường An

Nguồn: Báo cáo thường niên qua các năm 2012, 2013, 2014, 2015 của CTCP Dầu thực vật Tường An

5

III.Thực hiện xây dựng hàm san mũ bằng phần mềm Eview8

1 Nhập số liệu

- Mở cửa sổ làm việc với Eview:

- Tạo 1 file làm việc mới: từ menu chính chọn File/new/workfile

- Trong Workfile Create:

7

- Vào cửa sổ Object/NewObject:

Type of Object: chọn kiểu dữ liệu Series Name for Object: đánh tên biến Y

Sau đó nhấn OK

- Kích đúp vào Y ta có bảng sau:

9

- Để nhập dữ liệu: Click vào nút

Edit+/-Nhập xong ta tắt bảng số liệu đi.

2 Thực hiện Mô hình san mũ đơn giản

- Ta vào Quick/Series Statistics/Exponential Smoothing:

11

- Xuất hiện bảng Series Name, nhập tên biến cần dự báo Nhập Y nhấn OK

- Xuất hiện bảng Exponential Smoothing:Smoothing Method: chọn single

Smoothed Series: ghi tên biến ysmNhấn OK

- Bảng báo cáo:

13

- Xem kết quả dự báo, kích đúp chuột vào biến ysm trong Workfile

- Vẽ biểu đồ cho số liệu dự báo: Quick/Graph

- Cửa sổ Series List xuất hiện:

- Nhấn OK ta có biểu đồ doanh thu thuần dự báo:

- Theo mô hình Holt-single dự báo cho năm 2016 thì doanh thu thuần củacông ty Dầu ăn thực vật Tường An đạt khoảng 915,0315 tỉ đồng

15

Mô hình này có đặc trưng là không thể dự báo được tầm xa từ 2 mức độ trở lênnên chúng ta thấy kết quả dự báo cho 4 quý đều như nhau Hiểu rằng đây chỉ là dựbáo cho quý I năm 2016.

- Căn bậc 2 của sai số bình phương trung bình của mô hình này : RMSE=68,78368.

3 Dự báo Mô hình Holt ( Mô hình san mũ tuyến tính không có tính mùavụ)

- Ta vào Quick/Series Statistics/Exponential Smoothing:

- Xuất hiện bảng Series Name, nhập tên biến cần dự báo Nhập Y nhấn OK

- Xuất hiện bảng Exponential Smoothing:

Smoothing Method: chọn Holt-Winters-No seasonalSmoothed Series: ghi tên biến ysm1

Nhấn OK

17

- Bảng báo cáo:

- Xem kết quả dự báo, kích đúp chuột vào biến ysm1 trong Workfile

- Vẽ biểu đồ cho số liệu dự báo: Quick/Graph

- Cửa sổ Series List xuất hiện:

- Nhấn OK ta có biểu đồ doanh thu thuần dự báo

19

Kết quả dự báo doanh thu thuần theo từng quý lần lượt:- Quý I: doanh thu thuần đạt 938,6997 tỉ đồng

- Quý II: doanh thu thuần đạt 952,8608 tỉ đồng- Quý III: doanh thu thuần đạt 967,0219 tỉ đồng- Quý IV: doanh thu thuần đạt 981,1801 tỉ đồng

Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình cho mô hình này: RMSE=80,33853

4 Mô hình Holt-Winter (Mô hình san mũ tuyến tính có tính mùa vụ)

Mô hình cộng tính:

Trong của sổ Exponential Smoothing:

Smoothing Method: chọn Holt-Winters-Additive Smoothed Series: ghi tên biến ysm2

- Bảng báo cáo

21

- Xem kết quả dự báo, kích đúp chuột vào biến ysm2 trong Workfile

- Biểu đồ doanh thu dự báo bằng mô hình này:

Kết quả dự báo doanh thu thuần theo từng quý lần lượt:- Quý I: doanh thu thuần đạt 924,9517 tỉ đồng

- Quý II: doanh thu thuần đạt 890,8017 tỉ đồng- Quý III: doanh thu thuần đạt 889,6127 tỉ đồng- Quý IV: doanh thu thuần đạt 874,9295 tỉ đồng

Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình cho mô hình này: RMSE=64,67554.

Mô hình nhân tính:

Trong của sổ Exponential Smoothing:

Smoothing Method: chọn Holt-Winters-Multiplicative Smoothed Series: ghi tên biến ysm3

Nhấn OK

- Bảng báo cáo:

23

- Xem kết quả dự báo, kích đúp chuột vào biến ysm3 trong Workfile

- Biểu đồ doanh thu dự báo bằng mô hình này:

25

Kết quả dự báo doanh thu thuần theo từng quý lần lượt:- Quý I: doanh thu thuần đạt 925,2797 tỉ đồng

- Quý II: doanh thu thuần đạt 890,8348 tỉ đồng- Quý III: doanh thu thuần đạt 889,9757 tỉ đồng- Quý IV: doanh thu thuần đạt 874,2708 tỉ đồng

Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình cho mô hình này: RMSE=64,69920.

IV.Đánh giá kết quả và so sánh mô hình sử dụng

Bảng báo cáo kết quả dự báo doanh thu thuần của công ty năm 2016:

Single(YSM) 915,0315 915,0315 915,0315 915,0315 68,78368Holt(YSM1) 938,6997 952,8068 967,0219 981,1081 80,33853Holtcongtinh

(YSM2) 924,9517 890,8017 889,6127 874,9252 64,67554Holtnhantinh

(YSM3) 925,2797 890,8348 889,9757 874,2708 64,69920

Tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo của mô hình được sử dụng là sai sốbình phương trung bình MSE hoặc căn bậc 2 của sai số bình phương trung bìnhRMSE

- Dựa vào bảng kết quả dự báo:

Mô hình san mũ tuyến tính Holt-Winter có tính thời vụ dạng cộng tính cóRMSE nhỏ nhất, điều này chứng tỏ rằng sai số dự báo của mô hình này là thấpnhất.

- Dựa vào biểu đồ:

Biểu đồ của YSM2 có đường YSM2 gần với Y nhất.

Như vậy để dự báo kết quả doanh thu thuần của công ty Dầu ăn thực vật TườngAn, chúng ta sẽ sử dụng kết quả của mô hình san mũ cộng tính Dự báo doanh thuthuần công ty Dầu ăn thực vật Tường An năm 2016:

Quý I: doanh thu thuần đạt 924,9517 tỉ đồngQuý II: doanh thu thuần đạt 890,8017 tỉ đồngQuý III: doanh thu thuần đạt 889,6127 tỉ đồngQuý IV: doanh thu thuần đạt 874,9295 tỉ đồng

27

V.Tổng kết

Trong một biển dữ liệu luôn mở rộng, được thu thập từ mọi người và các cảmbiến, phân tích dự báo cung cấp các công cụ dẫn hướng cần thiết cho các công ty vàcác cá nhân để đạt tới đích của họ thành công Nó làm điều đó bằng cách dự báo vềnhững gì sẽ xảy ra, vì thế ta có thể đáp ứng thích hợp để tiếp tục tiến trình chínhxác, an toàn, có thể lặp lại, có lợi nhuận và hiệu quả nhất.

Việc sử dụng phân tích dự báo đã đang cách mạng hóa cách chúng ta tươngtác với môi trường của mình Khi số lượng dữ liệu tăng lên và chất lượng được cảithiện, lại được trợ giúp bởi sự có sẵn của sức mạnh xử lý hiệu quả về chi phí, phântích dự báo bắt buộc sẽ lan tỏa thậm chí còn hơn so với hiện nay.

Trong quá trình dự báo kinh tế- xã hội bằng các phương pháp san mũ sử dụngphần mềm Eview, kết quả kiểm định sự phù hợp của các mô hình san mũ cho thấyphương pháp Holt là phù hợp nhất để xây dựng mô hình dự báo doanh thu Sử dụngkết quả dự báo doanh thu và kết quả kinh doanh công ty là cơ sở để các nhà quản líđưa ra các quyết định quan trọng.

Tuy nhiên mô hình vẫn còn có một số ưu nhược điểm: Ưu điểm:

- Đơn giản và có kết quả tương đối chính xác phù hợp với dự đoán ngắn hạncho các nhà kinh doanh cũng như lập kế hoạch ngắn hạn.

- Hệ thống dự báo có thể được điều chỉnh qua 1 tham số duy nhất: tham số sanmũ.

- Dễ dàng chương trình hóa vì chỉ cần phải thực hiện một số phép toán sơ cấpđể xác định giá trị dự báo.

 Nhược điểm:

Phương pháp san mũ chỉ bó hẹp trong phạm vi dự báo ngắn hạn.

BIÊN BẢN ĐÁNH GIÁ THẢO LUẬN NHÓM

1.Ngô Thị Lan Hương K49S5 Nhóm trưởng Phân bài, tổnghợp bàiPhần thực hành

5.Nguyễn Thị Hoàn K49S1 Thành viên Lý thuyếtSan mũ Holt-

San mũ Holt

B8.Trần Thị Thanh

K49S3 Thành viên Phản biện,Thực hành