Luận văn phân tích mối quan hệ giữa lợi nhuận với chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo và chi phí quản lý doanh nghiệp tại chi nhánh mobifone trà vin

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN Mục đích của phương pháp hồi quy tương quan là ước lượng mức độ liên hệ tương quan giữa các biến độc lập các biến giải thích đến biến phụ thuộc biến đượ

sẽ đệ trình lên tòa án và doanh nghiệp buộc phải phá sản Doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận nhưng cũng dễ dàng làm mất lòng các cổ đông nếu phần lợi tức họ đạt được quá

ít với những gì họ kỳ vọng Tối đa hóa lợi nhuận và cân bằng các mục tiêu khác không phải doanh nghiệp nào cũng dễ dàng đạt đươc Như vậy thường xuyên phân tích hiệu quả hoạt động kinh doanh, phân tích doanh thu, lợi nhuận, cân đối nguồn tài chính là nhu cầu không thể thiếu được của bất kỳ doanh nghiệp nào

Trong xu hướng phát triển kinh tế chung của cả nước nói lên mô hình doanh nghiệp tuy không còn mới nhưng đang phát triển mạnh mẽ đó là loại hình doanh nghiệp tư nhân Những năm gần đây kinh tế tư nhân mới được Nhà nước chú trọng phát triển và đã có rất nhiều tập đoàn kinh tế tư nhân ra đời khẳng định được thương hiệu và vị thế trong lòng người tiêu dùng trong nước và trên thế giới Lợi nhuận của các Tập đoàn này tạo ra rất lớn mỗi năm Việc hình thành nên những mô hình công ty

mẹ công ty con để tối đa hóa lợi nhuận, nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất kinh

doanh, tạo dựng uy tín, thương hiệu trong cả nước là điều mà Tập đoàn kinh tế lớn nào cũng muốn hướng tới

Vì thế xét cho cùng tạo ra lợi nhuận là quan trọng hơn cả, có lợi nhuận cao thì ban lãnh đạo, quản trị công ty mới lập những kế hoạch chi tiêu, đầu tư cho doanh nghiệp mình, người lao động mới có lương và thưởng mỗi tháng, mỗi quý…vậy làm thế nào

để tạo ra lợi nhuận và làm thế nào để tối đa hóa lợi nhuận là vấn đề đặt ra cho giám đốc điều hành và giám đốc tài chính Xuất phát từ những vấn đề đó nên nhóm chúng

tôi đã chọn đề tài “ Phân tích i an h gi a Lợi nh ận với chi phí bán hàng, chi phí ảng cáo và chi phí ản lý doanh nghi p tại chi nhánh Mobifone Trà Vinh”

1.2 Mục đích của đề tài

Nhằm đánh giá tình hình kinh doanh của chi nhánh Mobi one tại Trà Vinh và đưa ra dự báo tình hình kinh doanh của chi nhánh trong năm tiếp theo

1.3 Mục tiê của đề tài

Tìm hiểu về Lợi nhuận và sự ảnh hưởng của chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận và mối quan hệ giữa chúng

2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng: Lợi nhuận và mối quan hệ giữa các chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp và Lợi nhuận

Phạm vi nghiên cứu: tại chi nhánh Mobi one Trà Vinh

3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ĐỀ TÀI

Nội dung nghiên cứu:

- Thu thập thông tin về:

+ Y: (GDP): Tổng Lợi nhuận

+ X1:Tổng chi phí bán hàng

+ X2: Tổng chi phí quảng cáo

+ X3: Tổng chi phí quản lý doanh nghiệp

- Tổng hợp, phân tích và xử lý số liệu đã thu thập được

- Dự báo chỉ số X1, X2, X3 và Lợi nhuận trong tương lai

Phương pháp nghiên cứu:

- Thu thập và xử lý dữ liệu trên excel, trên phần mềm SPSS

- Xây dựng mô hình hồi quy tương quan để xem xét mối quan hệ giữa các biến (các yếu tố ảnh hưởng) là X1, X2, X3 và Lợi nhuận

- Vận dụng dãy số thời gian để dự đoán trị giá chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quảng lý doanh nghiệp và nhờ vào đó ta có thể dự đoán được Lợi nhuận trong những năm tiếp theo

4 CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN

Lợi nhuận tăng hay giảm là do chi phối bởi nhiều yếu tố như: tiêu dùng; tích lũy; các chi phí như: chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp,… Nhưng trong đó tổng chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp là những yếu tố quan trọng đóng góp vào tốc độ tăng hoặc giảm Lợi nhuận

1.2 PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN

Mục đích của phương pháp hồi quy tương quan là ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải thích), hoặc ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau (các yếu tố nguyên nhân) Phương pháp này được ứng dụng trong kinh doanh và kinh tế để phân tích mối liên hệ giữa hai hay nhiều biến ngẫu nhiên

1.2.1 H s tương an

Hệ số tương quan đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến; chính xác hơn là quan hệ tuyến tính giữa hai biến, không phân biệt biến này phụ thuộc vào biến kia

Hệ số tương quan mẫu (r):

n

i

i i

Y X XY

y y x

x

y y x x S

S

S r

2 2

1

)(

)(

))(

(



))(

(

1

2 2

1

2 2

i i

n

i i i

y n y x

n x

y x n y x r

Hệ số tương quan (r) luôn luôn biến động trong khoảng  1 (-1 ≤ r ≤ 1), nếu hệ

số tương quan (r) dương cho biết X và Y biến động cùng chiều và âm thì ngược lại Để biểu hiện mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến ta có các nhận xét sau:

r = 1: Mối liên hệ giữa các biến hoàn toàn chặt chẽ

r = 0 : Giữa các biến không có mối liên hệ

1.2.2 Mô hình hồi y t yến tính

Mục tiêu phân tích của mô hình này là xét mối liên hệ tuyến tính giữa một hay nhiều biến độc lập Xi (Xi: còn được gọi là biến giải thích) đến một biến phụ thuộc

Yi(Y: biến được giải thích)

1.2.2.1 Hồi y t yến tính ột chiề

Phương trình hồi quy tuyến tính một chiều: y i =α +βx i +ε i

Theo phương pháp bình phương bé nhất thì ước lượng các hệ số α và β là các giá trị a và b sao cho tổng bình phương sai số của phương trình sau đây là bé nhất:

e SS

Các hệ số a và b được tính như sau:

n

i

i i

n

i i

i n

i i

x x

y y x x x

n x

y x n y x b

1

2 1

1

2 2

1

.

Suy ra: a = yb x

Và đường hồi quy tuyến tính mẫu của y trên x là: y = a + bx

1.2.2.2 Hồi y nhiề chiề (hồi y t yến tính bội)

Phương trình hồi quy nhiều chiều: y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 +….+ b k x k

Phương trình này sẽ được suy rộng cho tổng thể có biến phụ thuộc Y và các biến độc lập X1, X2,…Xk

e SSE

1

2: Error Sum of Squares

1

2: Total sum of Squares

Hệ số tương quan bội R:

R nói lên tính chặt chẽ của mối liên hệ giữa biến phụ thuộc (y) và các biến độc

Dùng để so sánh với F trong bảng phân phối F ở mức ý nghĩa α Tuy nhiên, cũng trong bảng kết quả ta có giá trị Signi icane F, giá trị này cho ta kết luận ngay mô hình hồi qui có ý nghĩa khi nó nhỏ hơn mức ý nghĩa α nào đó (thay vì phải tra bảng phân phối F, và giá trị Sig) F cũng là cơ sở để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0 trong kiểm định bao quát các tham số của mô hình hồi qui Nói chung F càng lớn, khả năng bác bỏ giả thuyết H0 càng cao – giả thuyết Ho cho rằng tất cả các tham số hồi qui đều bằng 0, nghĩa là các biến độc lập (xi) không liên quan tuyến tính tới biến phụ thuộc y

Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình:

Các hệ số hồi quy của từng biến độc lập đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình Y khi Xk thay đổi đơn vị, giữa các biến độc lập còn lại không đổi Nói cách khác,

nó cho biết ảnh hưởng thuần của các thay đổi một đơn vị trong Xk đối với giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi loại trừ ảnh hưởng của các biến độc lập khác Trong hồi quy tuyến tính bội, để đánh giá đóng góp thật sự của một biến đối với thay đổi trong Y thì bằng cách nào đó ta phải kiểm soát được ảnh hưởng của các biến khác

Hệ số beta:

Vì độ lớn của các hệ số phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến nên chỉ khi nào tất cả các biến độc lập đều có cùng đơn vị đo lường thì các hệ số của chúng mới có thể so sánh trực tiếp với nhau Một cách để làm cho các hệ số hồi quy có thể so sánh được với nhau là tính trọng số beta, đó là hệ số của biến độc lập khi tất cả dữ liệu trên các biến được biểu diễn bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn Hệ số beta được tính trực tiếp từ hệ số hồi quy như sau:

S

S B beta

Trong đó Sk là độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k

1.2.2.3 Kiể định trênh tất cả các tha s của ột ô hình hồi y

Xét mô hình nhiều chiều sau: y=α + β1x1 + β2x2 + β3x3 + ε

k SSR F

Bác bỏ giả thuyết H0 khi: F >Fk,n-k,α

Phần kiểm định ta cũng có thể tính trực tiếp dựa vào hệ số xác định R2

vì:

2 2

1

1)

1/(

/

R

R k

k n k

n SSE

k SSR F

1.3.3 Ý nghĩa của vi c nghiên cứ dãy s thời gian

Phương pháp phân tích một dãy số thời gian dựa trên một giả định căn bản là:

sự biến động trong tương lai của hiện tượng nói chung sẽ giống với sự biến động của hiện tượng trong quá khứ và hiện tại, xét về mặt đặc điểm và cường độ biến động Nói một cách khác, các yếu tố đã ảnh hưởng đến biến động của hiện tượng trong quá khứ

và hiện tại được giả định trong tương lai sẽ tiếp tục tác động đến hiện tượng theo xu hướng và cường độ giống hoặc gần giống như trước

Do vậy, mục tiêu chính của việc phân tích dãy số thời gian là chỉ ra và tách biệt các yếu tố đã ảnh hưởng đến dãy số Điều đó có ý nghĩa trong việc dự đoán cũng như nghiên cứu quy luật biến động của hiện tượng Tất nhiên, giả định nói trên có nhược điểm, nó thường bị phê bình là quá ngây thơ và máy móc vì đã không xem xét đến sự thay đổi về kỹ thuật, thói quen, nhu cầu hoặc sự tích lũy kinh nghiệm trong kinh doanh… Phương pháp phân tích dãy số thời gian cung cấp những thông tin hữu ích cho các nhà kinh doanh trong việc dự đoán cũng như xem xét chu kỳ biến động của hiện tượng Nếu biết kết hợp các phương pháp phân tích thống kê khác cộng với bản lĩnh, kinh nghiệm và sự nhạy bén trong kinh doanh, phương pháp dãy số thời gian sẽ là một công cụ đắc lực cho các nhà quản lý trong việc ra quyết định

1.3.4 Các yế t ảnh hưởng đến biến động của dãy s thời gian

Biến động của một dãy số thời gian: x1, x2,…, xn thường được xem như là kết quả hợp thành của các yếu tố sau đây:

a Tính xu hướng

Quan sát số liệu thực tế của hiện tượng trong một thời gian dài, ta thấy biến động của hiện tượng theo một chiều hướng rõ rệt Nguyên nhân của loại biến động này là sự thay đổi trong công nghệ sản xuất, gia tăng dân số,biến động về tài sản,…

b Tính ch kỳ

Biến động của hiện tượng được lặp lại với một chu kỳ nhất định, thường kéo dày từ 2 – 10 năm, trải qua 4 giai đoạn: phục hồi và phát triển, thịnh vượng, suy thoái và đình truệ Biến động của chu kỳ là do tác động tổng hợp của nhiều yếu tố khác nhau

c Tính thời vụ

Biến động của một số hiện tượng kinh tế - xã hội mang tính thời vụ, nghĩa là hàng năm, vào những thời điểm nhất định, biến động của hiện tượng được lặp di lặp lại

d Tính ngẫ nhiên hay bất thường (Irreg lar co ponent)

Biến động không có quy luật và hầu như không thể dự đoán được Loại biến động này thường xảy ra trong một thời gian ngắn và không lặp lại, do ảnh hưởng của các biến cố chính trị, thiên tai, chiến tranh…

Một cách tổng quát, giá trị xi trong dãy số thời gian x1, x2,…,xn có thể được diễn tả bằng công thức như sau:

Xi = Ti Ci Si Ii

Xi : giá trị thứ i của dãy số thời gian

Ti : giá trị của yếu tố xu hướng

Ci : giá trị của yếu tố chu kỳ

Si : giá trị của yếu tố thời vụ

Ii : giá trị của yếu tố ngẫu nhiên (bất thường)

1.3.5 Các chỉ tiê cơ bản dùng để phân tích dãy s thời gian

a Mức độ tr ng bình theo thời gian

Là số trung bình của các mức độ trong dãy số Chỉ tiêu này biểu hiện mức độ chung nhất của hiện tượng trong thời kỳ nghiên cứu

Ký hiệu : x1, x2,…,xn : Dãy số thời gian

x x

1

Mức độ trung bình của dãy số thời điểm: Có hai trường hợp:

Khoảng cách thời gian giữa các thời điểm bằng nhau:

1

2

1

2

1

1 2

x x x

n n

Nếu khoảng cách thời gian giữa các thời điểm không bằng nhau:

Tùy theo đặc điểm của thông tin ta áp dụng một trong hai công thức:

t

t x x

t

t x x

x : giá trị trung bình thứ i

b Lượng tăng (giả ) t y t đ i

Là chỉ tiêu biểu hiện sự thay đổi về giá trị tuyệt đối của hiện tượng giữa hai thời

kỳ hoặc thời điểm nghiên cứu

Tùy theo mục đích nghiên cứu, ta có:

Lượng tăng (giảm) tuyệt đối từng kỳ (liên hoàn): Biểu hiện lượng tăng (giảm)

tuyệt đối giữa hai thời kỳ kế tiếp nhau

) , , 2 (

1 i n x

x i i

i   

Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: Biểu hiện lượng tăng (giảm) tuyệt đối

giữa kỳ nghiên cứu và kỳ được chọn làm gốc

) , , 2 (

1 '

n i

x

x i

i   

Giữa lượng tăng (giảm) tuyệt đối từng kỳ và định gốc có mối quan hệ sau Tổng đại số các lượng tăng (giảm) tuyêt đối từng kỳ bằng lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc, nghĩa là:

' 2

n i

i  







Lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình : Chỉ tiêu này biểu hiện một cách chung

nhất lượng tăng (giảm) tuyệt đối, tính trung bình cho cả thời kỳ nghiên cứu

1 1

1 '

n n

Chỉ tiêu này chỉ có ý nghĩa khi các lượng tăng (giảm) tuyệt đối từng kỳ xấp xỉ nhau

c T c độ phát triển (lần, %)

Là chỉ tiêu biểu hiện sự biến động của hiện tượng xét về mặt tỷ lệ Tùy theo mục đích nghiên cứu, ta có các loại tốc độ phát triển sau đây:

Tốc độ phát triển từng kỳ (liên hoàn) : Biểu hiện sự biến động về mặt tỷ lệ của

hiện tượng giữa hai kỳ liền nhau

), ,3,2(

1

n i

x

x t

i

i

i 



Tốc độ phát triển định gốc : Biểu hiện sự biến động về mặt tỷ lệ của hiện tượng

giữa kỳ nghiên cứu với kỳ được chọn làm gốc

), ,3,2(

1

'

n I

Tốc độ phát triển trung bình : Là chỉ tiêu biểu hiện mức độ chung nhất sự biến

động về mặt tỷ lệ của hiện tượng trong suốt thời kỳ nghiên cứu, chỉ tiêu này được tính bằng cách căn bậc (n-1) tích cực tốc độ phát triển liên hoàn mà trong đó n là số mức

1

1

n i

x

x x a

i

i i

1

1 '

n i

x

x x



t

ai i

Tốc độ tăng (giảm) trung bình : at1

e Gía trị t y t đ i của 1% tăng giả

Chỉ tiêu này biểu hiện mối quan hệ giữa chỉ tiêu lượng tăng (giảm) tuyệt đối với chỉ tiêu tốc độ tăng (giảm), nghĩa là tính xem 1% tăng (giảm) của chỉ tiêu ứng với một lượng giá trị tuyệt đối tăng (giảm) là bao nhiêu

i

i i

a

i

i i

i i

x

x x g

Chỉ tiêu này không tính cho tốc độ tăng (giảm) định gốc vì kết quả luôn luôn bằng x1/100

1.3.6 Nghiên cứ biến động ch kỳ của dãy s thời gian

Như đã đề cập, dãy các số trung bình di động bao hàm 2 yếu tố: xu hướng và chu kỳ(TC) Do đó, ta có thể xác định chỉ số biến động chu kỳ đối với dãy số bằng cách đem chia các giá trị của dãy số trung bình di động cho các giá trị của yếu tố biến động xu hướng được tính toán từ hàm số

C C

1.3.7 Dự đoán biến động của dãy s thời gian

Dự đoán là xác định mức độ có thể xảy ra trong tương lai của hiện tượng Biết được tương lai của hiện tượng sẽ giúp các nhà quản trị chủ động cũng như có những quyết định đúng trong kinh doanh

Hoạt động trong nền kinh tế thị trường cùng với sự phát triển mạnh mẽ của tiến

bộ kỹ thuật khiến cho công tác dự đoán gặp nhiều khó khăn: biến động bất thường, thiếu thong tin,thong tin không đáng tin cậy hoặc không có thông tin…Do vậy, tùy từng vấn đề dự đoán cụ thể, nguồn thong tin cũng như mục tiêu của dự đoán mà chon lựa phương pháp dự đoán thích hợp

Có nhiều phương pháp dự đoán khác nhau Tuy vậy, nội dung cơ bản của dự đoán thống kê là dựa trên các giá trị đã biết (x1, x2,…, xn) Dự đoán dựa vào dãy số thời gian để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của hiện tượng, thừa nhận rằng những yếu tố đã và đang tác động sẽ vẫn còn tiếp tục tác động đến hiện tượng trong tương lai, xây dựng mô hình để dự đoán các giá trị tương lai chưa biết xn +

1, xn+2,…

a Dự báo b ng hà x hướng

Tùy theo tính chất của hiện tượng nghiên cứu hoặc kết hợp với kinh nghiêm ta

có thể xây dựng hoặc chọn một hàm số phù hợp biểu hiện sự biến động của hiện tượng qua thời gian

Giả sử ta có một mô hình hồi quy tổng thể có dạng tổng quát như sau:

i i i i i

y      4 

4 3 3 2 2

Có một số mô hình hàm xu hướng sau:

4 3 3 2 2 1

0 b t b t b t b t b

y t     

3 2 2 1

0 b t b t b t b

y t     Hàm xu hướng dạng bậc 2(Parabol): 2

2 1

0 b t b t b

y t    Hàm xu hướng dạng bậc 1(hàm tuyến tính): y t b0 b1t

Hàm xu hướng dạng hàm lũy thừa: 1

0

b

t b t

y 

b Dự đoán vào lượng tăng giả t y t đ i tr ng bình

Phương pháp này được sử dụng khhi hiện tượng biến động với một lượng tuyệt đối tương đối đều, nghĩa là các lượng tăng giảm tuyệt đối từng kỳ xấp xỉ bằng nhau

Công thức dự đoán:

L y

yˆnL  n  

L

n

yˆ  : Gía trị dự đoán ở thời điểm n+L.(tỷ đồng)

yn : giá trị thực tế ở thời điểm n.(tỷ đồng)

c Dự đoán dựa vào t c độ phát triển tr ng bình:

Phương pháp này thường được sử dụng khi hiện tượng biến động với một nhịp

độ tương đối ổn định, nghĩa là tốc độ phát triển từng kỳ xấp xỉ nhau

L L

n y t

yˆ   ( )

L

n

yˆ  : Gía trị dự đoán ở thời điểm n+L

yn : giá trị thực tế ở thời điểm n