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.doc

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

MỞ ĐẦU

1.1 XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU1.1.1 Ý nghĩa đề tài

Trong thời kì hội nhập WTO thì nền kinh tế ngày càng phát triển năng động Đặcbiệt là các ngành công nghiệp, xây dựng và dịch vụ đã có một bước phát triển vàchuyển biến tích cực Tốc độ tăng trưởng hàng năm khá cao và tương đối đồng đều.Cơ sở hạ tầng cho công nghiệp từng bước được cải thiện nên sức hút đầu tư tăng dần.Và để biết được tốc độ phát triển kinh tế của một quốc gia đang trên đà phát triển haytuột dốc thì phải nói đến GDP (Gross DomesticProducts).

Chỉ tiêu GDP ngày càng được nhắc đến nhiều hơn trên các phương tiện thông tinđại chúng và trong các báo cáo thành tích cuối năm ở các địa phương GDP phản ánhđúng đắng và thiết thực nhất tình hình nền kinh tế của một quốc gia GDP tăng trưởngcao thường gắn liền với sự hãnh diện, GDP tăng trưởng thấp là một sự lo âu

GDP là tổng giá trị của các sản phẩm thành phẩm và của dịch vụ trong một nămđược tạo ra trong biên giới quốc gia Gọi đó là tổng sản lượng quốc dân, đồng thờicũng là hoạch toán kinh tế cho cả nước Như một doanh nghiệp muốn biết làm ăn lờilỗ họ phài xét số thu, số chi cả năm Quốc gia muốn biết làm ăn thế nào phài biết tổngsản lượng hàng hóa và dịch vụ cả nước làm ra hay cung cấp trong năm Hay nói cáchkhác là phải dựa vào Gross DomesticProducts (GDP).

Qua đó, ta thấy GDP là một thước đo quan trọng trong nền kinh tế của mỗi quốcgia và chất lượng tăng trưởng vẫn là vấn đề lớn của kinh tế Việt Nam trong suốt giaiđoạn vừa qua Vì thế, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài “mối quan hệ giữa GDP với côngnghiệp và xây dựng, dịch vụ” và tiến hành nghiên cứu.

1.1.2 Mục đích của đề tài

Nhằm đánh giá tình hình kinh doanh của chi nhánh Mobifone tại Trà Vinh và đưara dự báo tình hình kinh doanh của chi nhánh trong 9 năm tiếp theo.

1.1.3 Mục tiêu của đề tài

Tìm hiểu về Lợi nguận 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.

1.2 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 Mobifone Trà Vinh.

1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ĐỀTÀI

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 (cácyếu 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

1.4 CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN

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

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN

1.1 CÁC KHÁI NIỆM1.1.1 Tổng thể thống kê

Tổng thể thống kê là tập hợp những thông tin về người, sự vật, hoặc sự việc riêngbiệt kết hợp với nhau trên cơ sở một đặc điểm chung nào đó mà người nghiên cứuđang quan tâm Nói cách khác, tổng thể thống kê là một tổng thể tập hợp tất cả cácquan sát của một hay nhiều biến ( một hay nhiều chỉ tiêu ).

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 (tươngquan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giảithích), 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 hệgiữa hai hay nhiều biến ngẫu nhiên.

1.2.1 Hệ số tương quan

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

Hệ số tương quan mẫu (r):

Hệ số tương quan (r) luôn luôn biến động trong khoảng  1 (-1 ≤ r ≤ 1), nếu hệ sốtương quan (r) dương cho biết X và Y biến động cùng chiều và âm thì ngược lại Đểbiểu 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 quy tuyến tính

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

1.2.2.1 Hồi quy tuyến tính một chiều

Phương trình hồi quy tuyến tính một chiều: yi=α +βxα +βxxi+εi

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

eSS

Các hệ số a và b được tính như sau:

Suy ra: a = y bx

Và đường hồi quy tuyến tính mẫu của y trên x là: y =α +βx a + bx1.2.2.2 Hồi quy nhiều chiều (hồi quy tuyến tính bội)

Phương trình hồi quy nhiều chiều: y =α +βx a + b1x1 + b2x2 +….+ bkxk

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

Hệ số xác định R2:

R2 là tỷ lệ (hay phần trăm) biến động của biến phụ thuộc (y) được giải thích bởi cácbiến độc lập xi Hệ số xác định được tính như sau:

: Error Sum of Squares

: 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 lập(x1): R R2 (-1 ≤ R ≤ 1)

Tỷ số F = MSR/MSE trong bảng kết quả:

Dùng để so sánh với F trong bảng phân phối F ở mức ý nghĩa α Tuy nhiên, cũngtrong bảng kết quả ta có giá trị Significane F, giá trị này cho ta kết luận ngay mô hình

phối F, và giá trị Sig) F cũng là cơ sở để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyếtH0 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 hồiqui đều bằng 0, nghĩa là các biến độc lập (xi) không liên quan tuyến tính tới biến phụthuộc 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 trungbình 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 trungbình của biến phụ thuộc Y khi loại trừ ảnh hưởng của các biến độc lập khác Trong hồiquy tuyến tính bội, để đánh giá đóng góp thật sự của một biến đối với thay đổi trong Ythì 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 nàotất cả các biến độc lập đều có cùng đơn vị đo lường thì các hệ số của chúng mới có thểso sánh trực tiếp với nhau Một cách để làm cho các hệ số hồi quy có thể so sánh đượcvới nhau là tính trọng số beta, đó là hệ số của biến độc lập khi tất cả dữ liệu trên cácbiến được biểu diễn bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn Hệ số beta được tính trựctiếp từ hệ số hồi quy như sau:

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

1.2.2.3 Kiểm định trênh tất cả các tham số của một mô hình hồi quy

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

H0: β1 = β2 = βk = 0 (các xi không ảnh hưởng đến y)H1: Có ít nhất một tham số β1 ≠ 0

Giả thuyết H0 có thể kiểm định dựa trên số thống kê:

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:

1.3 DÃY SỐ THỜI GIAN1.3.1 Khái niệm

Các hiện tượng kinh tế - xã hội luôn luôn biến động qua thời gian Để nghiên cứu sựbiến động này người ta dung phương pháp dãy số thời gian Dãy số thời gian là dãycác trị số của một chỉ tiêu nào đó được sắp xếp theo thứ tự thời gian.

1.3.3 Ý nghĩa của việc nghiên cứu dãy số thời gian

Phương pháp phân tích một dãy số thời gian dựa trên một giả định căn bản là: sự biếnđộng trong tương lai của hiện tượng nói chung sẽ giống với sự biến động của hiệntượng trong quá khứ và hiện tại, xét về mặt đặc điểm và cường độ biến động Nói mộtcách khác, các yếu tố đã ảnh hưởng đến biến động của hiện tượng trong quá khứ vàhiện tại được giả định trong tương lai sẽ tiếp tục tác động đến hiện tượng theo xuhướng 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 cácyếu tố đã ảnh hưởng đến dãy số Điều đó có ý nghĩa trong việc dự đoán cũng nhưnghiên cứu quy luật biến động của hiện tượng Tất nhiên, giả định nói trên có nhượcđiểm, nó thường bị phê bình là quá ngây thơ và máy móc vì đã không xem xét đến sựthay đổi về kỹ thuật, thói quen, nhu cầu hoặc sự tích lũy kinh nghiệm trong kinhdoanh… Phương pháp phân tích dãy số thời gian cung cấp những thông tin hữu íchcho các nhà kinh doanh trong việc dự đoán cũng như xem xét chu kỳ biến động củahiện tượng Nếu biết kết hợp các phương pháp phân tích thống kê khác cộng với bảnlĩnh, kinh nghiệm và sự nhạy bén trong kinh doanh, phương pháp dãy số thời gian sẽ làmột công cụ đắc lực cho các nhà quản lý trong việc ra quyết định.

1.3.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến biến động của dãy số thời gian

Biến động của một dãy số thời gian: x1, x2,…, xn thường được xem như là kết quả hợpthành 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 củahiện tượng theo một chiều hướng rõ rệt Nguyên nhân của loại biến động này là sựthay đổi trong công nghệ sản xuất, gia tăng dân số,biến động về tài sản,….

b Tính chu 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 đìnhtruệ 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 hàngnăm, vào những thời điểm nhất định, biến động của hiện tượng được lặp di lặp lại.

d Tính ngẫu nhiên hay bất thường (Irregular component)

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

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

Xi = Ti Ci Si IiXi : 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 tiêu cơ bản dùng để phân tích dãy số thời giana Mức độ trung bình theo thời gian

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

Ký hiệu : x1, x2,…,xn : Dãy số thời gian x : Mức độ trung bình.

Mức độ trung bình của dãy số thời kỳ

12

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

Khoảng cách thời gian giữa các thời điểm bằng nhau:

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:

xi : mức độ thứ i.

ti : độ dài thời gian có mức độ xi.

hoặc :

x : giá trị trung bình thứ i.

b Lượng tăng (giảm) tuyệt đối

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

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

nghiên cứu và kỳ được chọn làm gốc

'i xi  xi n



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

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

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

c Tốc độ phát triển (lần, %)

Là chỉ tiêu biểu hiện sự biến động của hiện tượng xét về mặt tỷ lệ Tùy theo mục đíchnghiên 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

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

t x1 : kỳ được chọn làm gốc.

Mối quan hệ giữa tốc độ phát triển từng kỳ và định gốc.

+ Tích các tốc độ phát triển từng kỳ bằng tốc độ phát triển định gốc

ti '

 

+ Thương của hai tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ phát triển từng kỳ.

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 bằngcách căn bậc (n-1) tích cực tốc độ phát triển liên hoàn mà trong đó n là số mức độ củadãy số

ti '

 

11 '

Vì xixi1i

Tốc độ tăng (giảm) định gốc:

Suy ra:

 hay ai ti1

xxxa i

'   hay '' 1

Tốc độ tăng (giảm) trung bình : a t1

e Gía trị tuyệt đối của 1% tăng giảm

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

ag 

Từ công thức ta có:

Chỉ tiêu này không tính cho tốc độ tăng (giảm) định gốc vì kết quả luôn luôn bằngx1/100.

1.3.6 Nghiên cứu biến động chu kỳ của dãy số thời gian.

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

,

Tuy nhiên, không giống như biến động thời vụ, biến động chu kỳ xảy ra khá phức tạp– đôi khi thất thường – cả về biên độ lẫn chu kỳcuar biến động Điều đó gây nhiều khókhăn cho việc dự đoán.

1.3.7 Dự đoán biến động của dãy số thời gian.

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

Hoạt động trong nền kinh tế thị trường cùng với sự phát triển mạnh mẽ của tiến bộ kỹthuật khiến cho công tác dự đoán gặp nhiều khó khăn: biến động bất thường, thiếuthong tin,thong tin không đáng tin cậy hoặc không có thông tin…Do vậy, tùy từng vấnđề dự đoán cụ thể, nguồn thong tin cũng như mục tiêu của dự đoán mà chon lựaphương pháp dự đoán thích hợp.

Có nhiều phương pháp dự đoán khác nhau Tuy vậy, nội dung cơ bản của dự đoánthống kê là dựa trên các giá trị đã biết (x1, x2,…, xn) Dự đoán dựa vào dãy số thời gianđể phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của hiện tượng, thừa nhận rằngnhững yếu tố đã và đang tác động sẽ vẫn còn tiếp tục tác động đến hiện tượng trongtương lai, xây dựng mô hình để dự đoán các giá trị tương lai chưa biết xn + 1, xn+2,….

a Dự báo bằng hàm xu 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:

y 1 2 23 34 4 (i=1,2,…,n+1)Có một số mô hình hàm xu hướng sau:

Hàm xu hướng dạng bậc 2(Parabol): 221

Hàm xu hướng dạng bậc 1(hàm tuyến tính): ybbt.

Hàm xu hướng dạng hàm Logarithmic: yt b0 b1lnt.Hàm xu hướng dạng hàm lũy thừa: 1

btbty 

b Dự đoán vào lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình

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

Công thức dự đoán:

Lyyˆn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 tốc độ phát triển trung 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.

nytyˆ  ()

yˆ  : Gía trị dự đoán ở thời điểm n+L.yn : giá trị thực tế ở thời điểm n.

L: tầm xa dự đoán.

t : tốc độ phát triển trung bình 11

nnxxt