Dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua các bến cảng thuộc công ty cổ phần cảng hải phòng đến năm 2017

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sỹ với đề tài: “Dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017” công trình nghiên cứu riêng Mọi số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực Tôi xin cam đoan thông tin trích dẫn luận văn ghi rõ nguồn gốc Hải Phòng, ngày tháng Tác giả Bùi Hải Đăng i năm 2016 LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nguyễn Hồng Vân, cô giáo trực tiếp hướng dẫn tận tình giúp đỡ suốt trình nghiên cứu thực luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo Viện Đào tạo sau đại học, Khoa Kinh tế Trường Đại học Hàng hải Việt Nam thầy cô giảng dạy truyền đạt cho kiến thức kinh nghiệm quý báu suốt khóa học vừa qua Tôi xin chân thành cảm ơn Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng cung cấp số liệu tình hình thực tế cho Tôi xin đặc biệt cảm ơn người thân gia đình bạn bè động viên, giúp đỡ chỗ dựa tinh thần lớn lao để hoàn thiện luận văn Hải Phòng, ngày tháng Tác giả Bùi Hải Đăng ii năm 2016 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU vi DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH viii LỜI MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO TRONG NGẮN HẠN 1.1 Khái niệm dự báo 1.2 Phân loại dự báo 1.2.1 Căn vào độ dài thời gian (tầm xa) dự báo 1.2.2 Căn vào nội dung (đối tượng dự báo) 1.2.3 Căn vào phương pháp dự báo 1.2.4 Căn cấp độ đối tượng dự báo (phạm vi dự báo) 11 1.2.5 Căn vào kết dự báo 12 1.3 Vai trò dự báo ngắn hạn 12 1.4 Nhu cầu dự báo ngắn hạn 13 1.5 Các mô hình dự báo ngắn hạn 14 1.5.1 Dự báo ngắn hạn mô hình dự báo thô 14 1.5.2 Dự báo ngắn hạn mô hình dự báo trung bình 16 1.5.3 Dự báo ngắn hạn mô hình san mũ 17 1.5.4 Dự báo ngắn hạn mô hình xu 20 1.5.5 Dự báo ngắn hạn phương pháp phân tích 23 1.6 Các sai số đo lường mức độ xác mô hình dự báo ngắn hạn 26 1.6.1 Sai số trung bình (ME) 26 1.6.2 Sai số phần trăm trung bình (MPE) 27 1.6.3 Sai số tuyệt đối trung bình (MAE) 27 1.6.4 Sai số phần trăm tuyệt đối (MAPE) 27 1.6.5 Sai số bình phương trung bình (MSE) 28 iii 1.6.6 Căn bậc hai sai số bình phương trung bình (RMSE) 28 1.6.7 Hệ số không ngang Theil‟s U 28 1.7 Các tiêu chí cần thực tiến hành dự báo ngắn hạn 30 1.7.1 Xác định mục tiêu 30 1.7.2 Xác định biến số cần dự báo 30 1.7.3 Nhận dạng khía cạnh thời gian 30 1.7.4 Thu thập phân tích số liệu 31 1.7.5 Lựa chọn mô hình dự báo 31 1.7.6 Đánh giá mô hình 33 1.7.7 Chuẩn bị dự báo 34 1.7.8 Trình bày kết dự báo 34 CHƢƠNG 2: ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG VỀ SẢN LƢỢNG THÔNG QUA CÁC BẾN CẢNG THUỘC CÔNG TY CỔ PHẦN CẢNG HẢI PHÒNG 35 2.1 Giới thiệu chung Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 35 2.1.1 Lịch sử hình thành phát triển 35 2.1.2 Vị trí địa lý Cảng Hải Phòng 37 2.1.3 Nhiệm vụ sản xuất kinh doanh công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 38 2.1.4 Cơ cấu tổ chức Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 38 2.1.5 Cơ sở vật chất, kỹ thuật Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 43 2.1.6 Kết hoạt động sản xuất kinh doanh Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 48 2.2 Đánh giá thực trạng sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 51 2.3 Định hướng phát triển tương lai hệ thống cảng biển Việt Nam nói chung Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng nói riêng 52 2.3.1 Định hướng phát triển tương lai hệ thống cảng biển Việt Nam nói chung 52 2.3.2 Định hướng phát triển tương lai Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng nói riêng 55 CHƢƠNG 3: DỰ BÁO NGẮN HẠN SẢN LƢỢNG HÀNG HÓA THÔNG QUA CÁC BẾN CẢNG THUỘC CÔNG TY CỔ PHẦN CẢNG HẢI PHÒNG ĐẾN NĂM 2017 59 3.1 Xác định mục tiêu 59 iv 3.2 Xác định biến số cần dự báo 59 3.3 Nhận dạng khía cạnh thời gian 59 3.4.1 Giản đồ tự tương quan 62 3.4.2 Kiểm định Kruskal-Wallis 64 3.5 Lựa chọn mô hình dự báo 67 3.5.1 Dự báo thô điều chỉnh xu mùa vụ 67 3.5.2 Dự báo san mũ Winters 68 3.5.3 Dự báo phương pháp phân tích 70 3.6 Đánh giá mô hình 75 3.7 Chuẩn bị dự báo 75 3.8 Kết dự báo 77 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 81 PHỤ LỤC 82 v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU Chữ viết tắt DWT Giải thích Deadweight Tonnage ME Mean Error MPE Mean Percentage Error MAE Mean Absolute Error MAPE Mean Absolute Percentage Error MSE RMSE Mean Squared Error Root Mean Squared Error vi DANH MỤC CÁC BẢNG Số bảng Tên bảng Trang 1.1 Một số dạng hàm xu điển hình 20 1.2 Dự báo điểm với hàm xu 21 1.3 Lựa chọn mô hình dự báo 25 2.1 Hệ thống trang thiết bị xếp dỡ toàn cảng tính đến tháng – 2016 44 2.2 Hệ thống kho bãi toàn cảng tính đến tháng – 2016 45 2.3 Tình hình thực số tiêu chủ yếu giai đoạn 2011 – 2015 48 2.4 Tổng lượng hàng qua cảng theo loại hàng 53 2.5 Tổng lượng hàng qua cảng theo vùng lãnh thổ 54 3.1 Thống kê sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng theo tháng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng từ năm 2003 đến năm 2016 59 3.2 Giản đồ tự tương quan 62 3.3 Kiểm định Kruskal-Wallis mô hình nhân tính 64 3.4 Kiểm định Kruskal-Wallis mô hình cộng tính 65 3.5 Các thước đo độ xác mô hìnhdự báo thô điều chỉnh xu mùa vụ 66 3.6 Bảng kết dự báo san mũ Winters 67 3.7 Các thước đo độ xác mô hìnhdự báo thô điều chỉnh xu 70 3.8 Bảng kết dự báo san mũ Holt 70 3.9 Kết ước lượng hàm xu 72 3.10 Kết dự báo theo tháng sản lượng hàng hóa thông qua 75 vii DANH MỤC CÁC HÌNH Số hình Tên hình Trang 2.1 Vị trí địa lý Cảng Hải Phòng 36 2.2 Sơ đồ máy tổ chức Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 38 2.3 Tình hình biến động tiêu tổng sản lượng hàng hóa thông qua giai đoạn 2003 – 2015 50 3.1 Đồ thị sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng từ năm 2003 đến tháng năm 2016 60 3.2 Đồ thị sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng sau hiệu chỉnh yếu tố xu mùa vụ 68 3.3 Đồ thị sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng sau hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ 69 3.4 Đồ thị kết dự báo hàm xu 73 3.5 Kết dự báo mô hình Winters 74 viii LỜI MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Với lợi địa lý sẵn có, Việt Nam đánh giá quốc gia có nhiều tiềm lĩnh vực hàng hải Điều thể việc sở hữu đường bờ biển dài 3.261 km, có hệ thống cửa sông vịnh nối với Thái Bình Dương, đồng thời nằm gần tuyến hàng hải quốc tế quan trọng Đây điều kiện thuận lợi giúp Việt Nam đạt mục tiêu xây dựng hệ thống cảng biển phát triển dịch vụ cảng biển đại tương lai Được hình thành từ năm đầu kỷ trước, Cảng Hải Phòng nằm hệ thống vận tải hàng hóa đường biển cảng tổng hợp cấp quốc gia Với trình hình thành phát triển khoảng thời gian 140 năm, Cảng Hải Phòng trở thành niềm tự hào người dân thành phố.Trong giai đoạn nay, Cảng Hải Phòng đường kế thừa phát triển lĩnh vực sản xuất kinh doanh có, đồng thời vận dụng cách tối đa tiềm sẵn có, từ mở rộng phạm vi hoạt động, đa dạng hóa hình thức liên doanh hợp tác đểcung cấp dịch vụ mang tính phát triển ổn định bền vững Theo số thống kê qua năm, 90% lượng hàng hóa xuất - nhập khu vực phía Bắc qua cảng Hải Phòng, tỷ trọng sản lượng hàng thông qua cảng chiếm tới gần 80% Để đáp ứng lượng hàng hóa lớn có xu hướng ngày tăng vậy, công tác dự báo đánh giá có ý nghĩa quan trọng thành công toàn công ty Chỉ dự báo xác kịp thời giúp nhà quản lý triển khai kế hoạch bốc xếp hàng hóa hiệu xa hoạch định chiến lược đại hóa hệ thống cảng nhưđẩy nhanh tiến độ xây dựng, cải tạo luồng vào cảng, cải tiến công nghệ xếp dỡ, phát triển cảng để giảm chi phí, giảm thời gian làm hàng giải phóng nhanh tàu vào cảng Tuy nhiên, thực tế, công tác dự báo cảng chưa quan tâm mức, dẫn tới nhiều trường hợp không mong muốn Trước đây, quy hoạch cảng biển Hải Phòng xác định đến năm 2010, sản lượng hàng hóa thông qua Cảng Hải Phòng đạt từ 8,5 đến 10 triệu Song vào năm 2010, Cảng Hải Phòng đón tới 16,4 triệu tấn, vượt xa tới 6,4 triệu với dự báo Sự tính toán sai lệch dẫn đến tình trạng ùn tắc thường xuyên bên cảng tuyến QL5 Ngoài ra, công tác dự báo cảng naymới chỉchú trọng nhiều vào dự báo trung hạn dự báo dài hạn mà không tập trung vào dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóathông qua.Nói cách khác, công ty thường dự báo sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng theo năm mà bỏ qua bước dự báo sản lượng hàng hóa thông qua theo tháng Điều dẫn đến việc lập thực thi kế hoạch tác nghiệp không sát với thực tế Với lý trên, định chọn đề tài: “Dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017”cho luận văn tốt nghiệp Mục đích nghiên cứu Hệ thống hóa lại sở lý luận dự báo mô hình dự báo ngắn hạn; Đánh giá chung tình hình sản xuất kinh doanh Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng tình hình thực tiêu tổng sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng giai đoạn từ năm 2003 đến nay; Vận dụng mô hình dự báo ngắn hạn để dự báo sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các mô hình dự báo ngắn hạncho tổng sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng Để đánh giá độ xác mô hình dự báo thô điều chỉnh xu này, ta tính toán thông qua phụ lục Các thước đo độ xác mô hình dự báo tính toán bảng 3.7 sau: Bảng 3.7: Các thƣớc đo độ xác mô hìnhdự báo thô điều chỉnh xu ME MPE MAE MAPE MSE RMSE U -3125,2509 -0,0047 114.820 0,0919 25.222.535.936 158.816,044 1,5768 Nguồn: Kết từ phần mềm Eviews 3.5.3.2 Dự báo san mũ Holt Tiến hành dự báo chuỗi số liệu sau hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ phương pháp san mũ Holt Kết giá trị α, β,  tính toán với hỗ trợ phần mềm Eviews 8, cho bảng 3.8 sau đây: Bảng 3.8: Bảng kết dự báo san mũ Holt Nguồn: Kết từ phần mềm Eviews Như vậy, hệ số α tối ưu 0,68, hệ số β có giá trị nhỏ Giá trị RMSE 95.455,53 72 3.5.3.3 Dự báo hàm xu (xu tuyến tính) Nhìn vào xu chung chuỗi số liệu sau loại bỏ yếu tố mùa vụ YSA, ta chọn dạng hàm tuyến tính để tiến hành dự báo YSAt = β0 + β1.T + Ut Trong đó: YSAt: sản lượng hàng hóa thông qua sau loại bỏ yếu tố mùa vụ tháng thứ t T: biến thứ tự thời gian (T=1 ứng với tháng năm 2003, T=163 ứng với tháng năm 2016) Ut: sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ t β0 β1: hệ số hồi quy Ước lượng hàm với trợ giúp phần mềm Eviews 8, ta thu kết hồi quy thể bảng 3.9 sau: 73 Bảng 3.9: Kết ƣớc lƣợng hàm xu Nguồn: Kết từ phần mềm Eviews Hàm hồi quy mẫu SRF có dạng sau:  YSA = 579002,5 + 8738,163T Các tiêu đo lường độ xác hàm xu tuyến tính thể qua đồ thị hình 3.4 Cụ thể: RMSE = 120.160,5; MAE = 99017,62; MAPE = 8643694; U = 0,044 74 2,400,000 Forecast: YSAF Actual: YSA Forecast sample: 2003M01 2016M07 Included observations: 163 Root Mean Squared Error 120160.5 Mean Absolute Error 99017.62 Mean Abs Percent Error 8.643693 T heil Inequality Coefficient 0.044116 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.020486 Covariance Proportion 0.979514 2,000,000 1,600,000 1,200,000 800,000 400,000 03 04 05 06 07 08 09 10 YSAF 11 12 13 14 15 16 ± S.E Hình 3.4: Đồ thị kết dự báo hàm xu Nguồn: Kết từ phần mềm Eviews 3.6 Đánh giá mô hình Ở bước này, tiến hành đánh giá, so sánh tiêu đo lường độ xác mô hình dự báo: STT Mô hình dự báo Sai số dự báo Dự báo thô điều chỉnh xu mùa vụ Dự báo san mũ Winters Dự báo thô điều chỉnh xu Dự báo san mũ Holt Dự báo hàm xu RMSE = 173.070,321 RMSE = 95.161,32 RMSE = 158.816,044 RMSE = 95.455,53 RMSE = 120.160,5 Tóm lại, so sánh mô hình dự báo ta có RMSE mô hình san mũ Winterslà nhỏ nên ta lựa chọn mô hình dự báo cho sản lượng hàng hóa thông qua mô hình san mũ Winter 3.7 Chuẩn bị dự báo Ở bước này, sau lựa chọn mô hình dự báo ngắn hạn phù hợp với chuỗi số liệu gốc mô hình san mũ Winters, 75 thay giá trị α, β,  tìm từ bảng kết vào phương trình đề xuất để xác định giá trị dự báo tương lai Bằng trợ giúp phần mềm Eviews 8, tính toán kết dự báo cho sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng hình 3.5 sau: Hình 3.5: Kết dự báo mô hình Winters Nguồn: Kết từ phần mềm Eviews 76 3.8 Kết dự báo Kết dự báo theo tháng sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng giai đoạn từ tháng 8/2016 đến tháng 12/2017 trình bày bảng 3.10 đồ thị hình 3.6 sau: Bảng 3.10: Kết dự báo theo tháng sản lƣợng hàng hóa thông qua STT Tháng Kết dự báo STT Tháng Kết dự báo 08/2016 2.092.038 04/2017 2.164.896 09/2016 2.019.270 10 05/2017 2.212.787 10/2016 2.141.386 11 06/2017 2.192.607 11/2016 2.170.060 12 07/2017 2.230.024 12/2016 2.313.247 13 08/2017 2.185.125 01/2017 2.071.486 14 09/2017 2.108.788 02/2017 1.665.953 15 10/2017 2.235.968 03/2017 2.139.768 16 11/2017 2.265.556 17 12/2017 2.414.673 Nguồn: Kết từ phần mềm Eviews Nhìn chung qua bảng 3.10, sản lượng hàng hóa thông qua cáng bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng dự báo tiếp tục tuân theo xu tăng kết hợp xu mùa vụ khứ Cụ thể, so sánh kết dự báo sản lượng hàng hóa thông qua tháng năm 2016 2017 tới với tháng giai đoạn trước, xu hướng chung thấy xu hướng tăng 77 2,800,000 2,400,000 2,000,000 1,600,000 1,200,000 800,000 400,000 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 Hình 3.6: Đồ thị kết dự báo theo tháng sản lƣợng hàng hóa thông qua Nguồn: Kết từ phần mềm Eviews Qua đồ thị hình 3.6, dễ dàng nhận thấy xu hướng mùa vụ giai đoạn tháng tới lại tiếp tục xuất chuỗi số liệu sản lượng hàng hóa thông qua Tổng sản lượng hàng hóa thông qua tiếp tục giảm mạnh vào tháng đầu năm (tháng 1, tháng 2, tháng 3) phục hồi đáng kể vào tháng cuối năm (tháng 11, tháng 12) 78 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Đề tài “ Dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017” với hỗ trợ phần mềm Eviews 8đã đạt kết sau Đầu tiên, tác giả hệ thống hóa sở lý luận chung dự báo mô hình dự báo ngắn hạn Tiếp theo, tác giả trình bày nét sơ lược Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng, đồng thời tiến hành thu thập số liệu thống kê sản lượng hàng hóa thông qua chi nhánh thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng từ năm 2003 đến năm 2016 có đánh giá chung hoạt động sản xuất kinh doanh thực trạng sản lượng thông qua Công ty Các số liệu thống kê xem đầu vào cho việc ứng dụng mô hình dự báo ngắn hạn Sau đo lường mức độ xác mô hình dự báo thông qua tiêu nêu phần sở lý luận, tác giả từ lựa chọn mô hình phù hợp mô hình san mũ Winters để tiến hành dự báo Từ cho kết dự báo đáng tin cậy sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng cho tháng nửa cuối năm 2016 tháng năm 2017 Các kết dự báo xem nguồn tài liệu tham khảo, gợi ý để Ban lãnh đạo Cảng phòng ban liên quan lấy đólàm sở để có kế hoạch ngắn hạn việc đầu tư, nâng cấp sở vật chất đề phương án xếp dỡ hiệu quả, từ tránh tình trạng ùn tắc hàng, không đáp ứng lượng hàng đến cảng, gây lãng phí không đáng có Kiến nghị Kết đạt luận văn dừng dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017 Trên thực tế, dự báo trình diễn liên tục, đòi hỏi nguồn cung cấp số liệu phải thường xuyên cập nhật Đề tài hoàn thiện 79 phòng ban cá nhân chịu trách nhiệm công tác dự báo công ty tiếp tục thống kê bổ sung số liệu cách xác cập nhật cho giai đoạn tới Ngoài ra, có sai lệch xuất kết dự báo kết thực tế cần có điều chỉnh kịp thời mô hình dự báo phương pháp dự báo để công tác dự báo tiếp tục thể vai trò quan trọng mình, góp phần nâng cao hiệu sản xuất kinh doanh củng cố vị Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO PGS.TS Nguyễn Quang Dong (2007) Bài giảng Kinh tế lượng Nhà xuất Trường Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội TS Phan Đức Dũng (2011) Phân tích dự báo kinh doanh Nhà xuất Lao động xã hội, Hà Nội PGS.TS Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy (2009) Dự báo phân tích liệu kinh tế tài Nhà xuất Thống kê, Hà Nội Nguyễn Thị Thanh Huyền, Nguyễn Văn Huân, Vũ Xuân Nam (2010) Phân tích dự báo kinh tế Trường Đại học Thái Nguyên Nguyễn Văn Ngọc (2008) Dự báo kinh doanh Trường Đại học Nha Trang, 2008 PGS.TS Trần Ngọc Phác, TS Trần Thị Kim Thu (2008) Giáo trình lý thuyết thống kê Nhà xuất Trường Đại học Kinh tế quốc dân TS Chu Văn Tuấn, TS Phạm Thị Kim Vân (2007) Giáo trình Lý thuyết thống kê Phân tích dự báo Học viện tài chính, Hà Nội Trường Đại học Kinh tế quốc dân, Khoa Kinh tế phát triển, Bộ môn Dự báo (1998) Giáo trình dự báo phát triển kinh tế xã hội Báo cáo tài Công ty Cổ phần Cảng Hải Phòng năm từ 2003 – 2015 Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 10 Báo cáo thường niên Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng năm từ 2003 – 2015 Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng 81 11.Quy hoạch phát triển hệ thống cảng biển Việt Nam đến năm 2020, định hướng đến năm 2030(2009) Cục Hàng hải Việt Nam, Bộ Giao thông vận tải 12.Các website: www.haiphongport.com.vn www.vneconomy.com.vn www.gso.gov.vn www.pilotco2.com www.vinamarine.gov.vn 82 PHỤ LỤC Phụ lục 1:Tổng sản lƣợng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đƣợc tách yếu tố mùa (YSA) STT Thời gian YSA STT Thời gian YSA 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 2003M01 2003M02 2003M03 2003M04 2003M05 2003M06 2003M07 2003M08 2003M09 2003M10 2003M11 2003M12 2004M01 2004M02 2004M03 2004M04 2004M05 2004M06 2004M07 2004M08 2004M09 2004M10 2004M11 2004M12 2005M01 2005M02 2005M03 2005M04 2005M05 2005M06 2005M07 2005M08 351.682,77 622.720,34 777.722,39 711.305,77 764.438,16 775.344,72 765.530,93 776.989,45 702.604,05 734.503,69 696.262,89 700.323,81 712.878,31 700.223,98 564.332,42 630.623,81 667.429,92 646.799,70 687.769,88 631.368,39 629.401,84 785.736,84 806.028,90 744.874,85 762.296,57 673.043,81 737.788,29 790.112,91 728.868,14 716.748,38 743.632,60 718.008,11 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 2010M01 2010M02 2010M03 2010M04 2010M05 2010M06 2010M07 2010M08 2010M09 2010M10 2010M11 2010M12 2011M01 2011M02 2011M03 2011M04 2011M05 2011M06 2011M07 2011M08 2011M09 2011M10 2011M11 2011M12 2012M01 2012M02 2012M03 2012M04 2012M05 2012M06 2012M07 2012M08 1.290.878,03 1.253.310,94 1.284.404,64 1.312.991,81 1.285.837,26 1.301.303,02 1.246.740,28 1.346.879,24 1.444.487,84 1.318.037,78 1.546.675,41 1.671.542,67 1.497.663,77 1.427.744,35 1.475.470,30 1.466.147,38 1.536.937,15 1.576.263,97 1.455.859,40 1.573.932,25 1.587.619,12 1.634.490,45 1.590.336,62 1.584.110,38 1.334.935,45 1.801.098,84 1.710.256,12 1.649.050,41 1.635.448,23 1.665.055,63 1.543.010,01 1.521.777,24 1/PL1 33 34 45 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 2005M09 2005M10 2005M11 2005M12 2006M01 2006M02 2006M03 2006M04 2006M05 2006M06 2006M07 2006M08 2006M09 2006M10 2006M11 2006M12 2007M01 2007M02 2007M03 2007M04 2007M05 2007M06 2007M07 2007M08 2007M09 2007M10 2007M11 2007M12 2008M01 2008M02 2008M03 2008M04 2008M05 2008M06 2008M07 2008M08 2008M09 2008M10 2008M11 664.707,20 693.875,68 598.431,42 792.776,42 884.111,01 844.731,66 901.320,79 880.449,00 905.142,42 929.377,51 992.594,02 1.027.339,05 1.082.177,90 978.963,98 1.005.837,55 1.048.551,18 1.090.165,15 1.177.471,32 1.119.455,37 1.099.646,04 1.116.420,59 1.172.057,04 1.145.342,95 1.119.529,69 1.215.584,63 1.160.023,80 1.155.425,07 1.004.790,76 1.087.673,02 1.236.304,39 1.283.139,28 1.285.683,28 1.368.408,56 1.312.409,86 1.283.685,67 1.261.253,10 1.249.414,29 1.202.393,62 1.092.314,55 2/PL1 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 2012M09 2012M10 2012M11 2012M12 2013M01 2013M02 2013M03 2013M04 2013M05 2013M06 2013M07 2013M08 2013M09 2013M10 2013M11 2013M12 2014M01 2014M02 2014M03 2014M04 2014M05 2014M06 2014M07 2014M08 2014M09 2014M10 2014M11 2014M12 2015M01 2015M02 2015M03 2015M04 2015M05 2015M06 2015M07 2015M08 2015M09 2015M10 2015M11 1.543.673,04 1.460.668,34 1.507.546,31 1.475.398,14 1.578.068,44 1.352.090,46 1.683.841,94 1.542.867,67 1.533.735,97 1.610.107,02 1.583.550,19 1.628.088,64 1.741.796,99 1.740.190,45 1.813.141,83 1.722.756,41 1.845.086,05 1.708.704,99 1.831.565,44 1.645.493,10 1.649.639,07 1.694.227,62 1.645.281,14 1.688.205,55 1.673.635,45 1.799.909,10 1.786.447,93 1.824.504,67 1.904.199,97 1.887.358,45 1.726.180,43 1.887.934,43 1.827.154,52 1.695.153,35 1.575.902,45 1.764.526,93 1.745.683,71 1.820.793,29 1.827.952,51 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 2008M12 2009M01 2009M02 2009M03 2009M04 2009M05 2009M06 2009M07 2009M08 2009M09 2009M10 2009M11 2009M12 1.069.741,66 1.005.433,48 1.140.574,93 1.069.583,86 1.160.709,05 1.178.310,15 1.238.097,72 1.510.606,67 1.414.271,74 1.402.622,80 1.375.289,18 1.527.145,72 1.401.524,97 3/PL1 156 157 158 159 160 161 162 163 2015M12 2016M01 2016M02 2016M03 2016M04 2016M05 2016M06 2016M07 1.995.291,11 2.091.995,40 2.181.598,35 2.266.393,77 2.266.463,76 2.202.019,92 2.221.336,43 1.982.958,09 Phụ lục 3: Các nhân tố mùa tháng (Sn) 1/PL3 ... sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng Chƣơng 3 :Dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017 CHƢƠNG... hình dự báo ngắn hạn để dự báo sản lượng hàng hóa thông qua bến cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các mô hình dự báo ngắn hạncho... tương lai Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng nói riêng 55 CHƢƠNG 3: DỰ BÁO NGẮN HẠN SẢN LƢỢNG HÀNG HÓA THÔNG QUA CÁC BẾN CẢNG THUỘC CÔNG TY CỔ PHẦN CẢNG HẢI PHÒNG ĐẾN NĂM 2017