Phương pháp hồi quy bội trong dự báo và ứng dụng vào dự báo doanh thu dịch vụ viễn thông tại viễn thông Thái Nguyên

Bài báo này đề xuất giải pháp ứng dụng một phương pháp phân tích và dự báo “hồi quy bội” vào dự báo doanh thu dịch vụ viễn thông tại Chi nhánh Viễn thông Thái Nguyên trên cơ sở ba chỉ tiêu chính Dân số, Số thuê bao, Thu nhập bình quân của người dân nhằm làm cơ sở hỗ trợ cho nhà quản lý đưa ra quyết định đúng đắn, đảm bảo doanh thu tối đa.

Vũ Xuân Nam Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 102(02): 87 - 92 PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY BỘI TRONG DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG VÀO DỰ BÁO DOANH THU DỊCH VỤ VIỄN THÔNG TẠI VIỄN THÔNG THÁI NGUYÊN Vũ Xuân Nam*, Phạm Việt Bình, Nguyễn Văn Huân Trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông - ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Doanh thu mục tiêu hướng tới doanh nghiệp hay tập đoàn kinh tế trọng điểm quốc gia Để đạt mục tiêu này, giải pháp sử dụng phổ biến phân tích dự báo doanh thu sở nhân lực vật lực đơn vị nhằm đảm bảo tối thiểu hố chi phí, tối đa hố lợi nhuận Bài báo đề xuất giải pháp ứng dụng phương pháp phân tích dự báo “hồi quy bội” vào dự báo doanh thu dịch vụ viễn thông Chi nhánh Viễn thông Thái Nguyên sở ba tiêu Dân số, Số th bao, Thu nhập bình quân người dân nhằm làm sở hỗ trợ cho nhà quản lý đưa định đắn, đảm bảo doanh thu tối đa Từ khoá: Hồi quy bội, phân tích dự báo, doanh thu, chi phí, lợi nhuận GIỚI THIỆU* Trong hoạt động sản xuất - kinh doanh, doanh nghiệp cần phải quan tâm tới việc phân tích dự báo doanh thu nhằm xây dựng kế hoạch chiến lược, tăng lợi cạnh tranh, từ dẫn đến mục đích tối thiểu hố chi phí sản xuất tối đa hố lợi nhuận thu [5] Vì doanh thu yếu tố quan trọng, định đến tồn doanh nghiệp Do đó, việc phân tích dự báo doanh thu nhiệm vụ quan trọng, hỗ trợ cho nhà quản lý lập kế hoạch sản xuất – kinh doanh đưa định đắn sở nhân lực vật lực có doanh nghiệp nhằm hướng tới mục tiêu tối thiểu hóa chi phí đạt lợi nhuận tối đa [5] Bài tốn phân tích dự báo doanh thu nhiều nhà quản lý, chuyên gia kinh tế nước giới quan tâm nghiên cứu ứng dụng vào hoạt động sản xuấtkinh doanh, cụ thể: Trên giới, tốn phân tích dự báo ứng dụng phổ biến vào hoạt động sản xuất-kinh doanh, đặc biệt hoạt động dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế, số GDP (Gross Domestic Product), tài ngân hàng, lạm phát, thất nghiệp, doanh thu [12,13,14] * Tel: 0943 299688, Email: vxnam@ictu.edu.vn Ở Việt Nam, tốn phân tích dự báo số nhà quản lý, chuyên gia kinh tế nghiên cứu đề xuất số giải pháp ứng dụng [2,5,7] vào số lĩnh vực cụ thể: Phân tích dự báo tình hình tài [2], tiền tệ [6], hoạch định điều hành sách tài [9], xây dựng mơ hình dự báo số thống kê xã hội chủ yếu [4], dự báo biến động giá chứng khoán [8], dự báo tác động vốn đầu tư từ nước [11], dự báo giá số mặt hàng tư liệu sản xuất [1] Như vậy, tốn phân tích dự báo ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực đời sống xã hội, đặc biệt tập đoàn kinh tế trọng điểm quốc gia bưu viễn thơng, tài chính-ngân hàng, bảo hiểm, giáo dục, y tế, từ hỗ trợ vào dự báo số GDP, lạm phát, thất nghiệp,… Tuy nhiên, thực tế việc ứng dụng phương pháp phân tích dự báo chưa nhiều, chưa thấy khai thác hết mạnh toán Nhằm thúc đẩy kinh tế Việt Nam phát triển, đảm bảo an sinh xã hội, người làm cơng có thêm thu nhập điều quan trọng phải làm nhà quản lý tập đoàn kinh tế trọng điểm cần phải đề xuất giải pháp, khai thác công cụ, lợi công nghệ thông tin vào hỗ trợ cho hoạt động phân tích dự báo doanh thu 87 Vũ Xuân Nam Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ Bài báo đề xuất giải pháp ứng dụng phương pháp phân tích dự báo “hồi quy bội” vào dự báo doanh thu dịch vụ viễn thông (Chi nhánh Viễn thông Thái Nguyên) nhằm hỗ trợ nhà quản lý đưa định đắn tăng doanh thu cho đơn vị PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY BỘI Phương pháp hồi quy bội gọi phương pháp hồi quy đa biến, dùng để phân tích mối quan hệ nhiều biến số độc lập (tức biến giải thích hay biến nguyên nhân) ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (tức biến phân tích hay biến kết quả) Mơ hình hồi quy bội dùng cho dự báo sử dụng nhiều biến độc lập Trong thực tế, có nhiều tốn kinh tế – lĩnh vực kinh doanh kinh tế học, phải cần đến phương pháp hồi quy đa biến Một tiêu kinh tế chịu tác động lúc nhiều nhân tố thuận chiều trái chiều Mặt khác, nhân tố lại có tương quan tuyến tính nội với Phân tích hồi quy giúp ta vừa kiểm định lại giả thiết nhân tố tác động mức độ ảnh hưởng, vừa định lượng quan hệ kinh tế chúng Từ đó, làm tảng cho phân tích dự báo có sách phù hợp, hiệu quả, thúc đẩy tăng trưởng [5] Phương trình hồi quy đa biến dạng tuyến tính: y = b + b1x1 + b x + + b k x k + e Trong đó: y biến số phụ thuộc (kết phân tích); b tung độ gốc b i độ dốc phương trình theo biến x i x i biến số (các nhân tố ảnh hưởng) e sai số Tuy nhiên, thực nghiệm y thường biến ước lượng Do đó, y viết dạng yˆ sau: yˆ = b + b1x + b x + + b k x k Mục tiêu phương pháp hồi quy đa biến dựa vào liệu lịch sử biến số y i , x i Dùng thuật tốn để tìm thơng số b b i cho việc xây dựng phương trình hồi quy để dự báo cho ước lượng trung bình biến y i 88 102(02): 87 - 92 Trường hợp có biến độc lập: yˆ = b + b1x + b x b1 = b2 = σy ⋅ σ x1 σy σx ryx1 − ryx rx1x ⋅ − rx21x ryx − ryx1 rx1 x − rx21x b = y − b1 x1 − b x x i x j − x i x j rxi x j = ∂x i = ∂x i ∂x j k ∑ (x i =1 ˆ i) i −x k (hệ số tương quan cặp) (độ lệch chuẩn) Kiểm tra mơ hình Để kiểm tra mơ hình, người ta thường dựa vào tiêu chuẩn sau: Tiêu chuẩn Sai số chuẩn hàm số nhỏ Nếu kí hiệu yˆ t giá trị hàm y = f( x i ) thời điểm t; y t giá trị thực tế y thời điểm t, S sai số chuẩn phải đạt giá trị nhỏ số hàm số đưa giá trị ( y t − yˆ t ) không tự tương quan Trong đó: n số quan sát, m số biến độc lập phương trình n S= ∑ (y t =1 t − yˆ t ) n − (m + 1) Tiêu chuẩn Hiện tượng tự tương quan: Có thể xuất mức độ dãy số thời gian phần dư εt = y t − yˆ t , tức độ lệch so với xu Hiện tượng tự tương quan xuất ảnh hưởng nhân tố tiếp tục tác động vào trình nghiên cứu suốt thời gian Tiêu chuẩn Hiện tượng cộng tuyến hay đa cộng tuyến Khi xây dựng mơ hình hồi quy bội, việc chọn nhân tố đưa vào mơ hình quan trọng Yêu cầu phương pháp nhân tố phải độc Vũ Xuân Nam Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ lập với điều khó thực kinh tế phải chọn nhân tố mà coi độc lập Đưa nhiều nhân tố q vào mơ hình khơng tránh khỏi tượng đa cộng tuyến, làm sai lệch kết thu Hiện tượng cộng tuyến hay đa cộng tuyến xuất cặp nhân tố hay nhiều cặp nhân tố có mối quan hệ hàm số Để giải vấn đề này, thực tế lựa chọn nhân tố, người ta tính trước hệ số tương quan r tiêu thức nhân tố Nếu hệ số lớn 0.8 (r ≥ 0.8) hai nhân tố coi cộng tuyến phải loại bỏ hai nhân tố khỏi mơ hình hồi quy bội Muốn biết loại bỏ xi hay xj phải tính thêm ryxi ryx j Nếu ryxi > ryx j loại bỏ x j , ngược lại loại bỏ x i Tiêu chuẩn 4: Hệ số tương quan bội đủ lớn Đây tiêu chuẩn đặc trưng cho mức độ chặt chẽ mối liên hệ tiêu thức kết toàn tiêu thức nguyên nhân Hệ số tương quan bội tính theo cơng thức sau: n r = 1− ∑ ( y t − yˆ t ) t =1 n ∑ (y t =1 t − y t )2 Trong đó: |r| ln khoảng từ đến Nếu |r| gần (0.75 ≤ |r| < 1) y x1, x2,…., xn có quan hệ chặt chẽ Nếu 0.65 < |r| < 0.75: Ta nói quan hệ tương đối chặt khơng tìm hàm có r lớn ta chấp nhận hàm Nếu |r| < 0.65: Ta phải tìm kiếm hàm số khác Ngồi có tiêu chuẩn sai số tham số đủ bé ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY BỘI TRONG DỰ BÁO DOANH THU DỊCH VỤ VIỄN THÔNG (CHI NHÁNH VIỄN THÔNG THÁI NGUYÊN) Để dự báo nhu cầu sử dụng dịch vụ viễn thơng có nhiều phương pháp khác Song để phù hợp với điều kiện Việt Nam, dịch vụ viễn thông lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp sau: Phương pháp hồi quy tương quan bội 102(02): 87 - 92 Xây dựng mơ hình Trên sở nghiên cứu phương pháp phân tích dự báo “hồi quy bội” dự báo kinh tế Trong phần này, báo đề xuất giải pháp áp dụng phương pháp phân tích dự báo “hồi quy bội” vào dự báo doanh thu dịch vụ viễn thông Thái Nguyên Trên sở nghiên cứu yếu tố chủ yếu tác động đến doanh thu hoạt động kinh doanh dịch vụ viễn thông Thái Nguyên, cụ thể: + Dân số + Số thuê bao + Thu nhập Bảng Bảng số liệu thống kê yếu tố (Nguồn: Niên giám thống kê 2012) Do dự báo doanh thu dịch vụ viễn thông dựa vào yếu tố: dân số, số thuê bao thu nhập, mà yếu tố có tính chất độc lập trình nghiên cứu, nên phương pháp phân tích dự báo “hồi quy bội” sử dụng ứng với biến độc lập Ta xây dựng phương trình dự báo sau: y = b + b1x + b x + b x (*) Trong đó: y doanh thu b , b1 , b , b số x1 dân số x số thuê bao x thu nhập bình quân Sử dụng công cụ Data Analysis để giải phương trình (*), ta thu kết sau: Bảng Bảng kết tóm tắt 89 Vũ Xuân Nam Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ Bảng Bảng phân tích phương sai Bảng Bảng phân tích hồi quy 102(02): 87 - 92 Sum of Square) tổng bình phương sai lệch giá trị biến phụ thuộc y nhận từ hàm hồi quy mẫu (ký hiệu y*i) Độ lớn ESS phản ánh mức độ giao động giá trị cá biệt mơ hình với giá trị trung bình mẫu hàm hồi quy n ESS = Σ ( y *i −y)2 i=1 Do ngẫu nhiên Residual RSS (Residual Sum of Square) tổng bình phương tất sai lệch giá trị quan sát y (y i) giá trị nhận từ hàm hồi quy y* Một số thuật ngữ bảng kết quả: + Bảng tóm tắt SUMMARY OUTPUT: Regression Statistics: Các thơng số mơ hình hồi quy Multiple r: Hệ số tương quan bội (0≤ r ≤1), cho thấy mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương quan bội r Square: Hệ số xác định, cho biết biến động biến phụ thuộc y có % biến động biến độc lập x ảnh hưởng, lại sai số ngẫu nhiên Adjusted r: Hệ số xác định mẫu điều chỉnh, hệ số xác định có tính đến độ lớn hay nhỏ bậc tự df Standard Error: Sai số chuẩn y hồi quy Observation: Số quan sát hay dung lượng mẫu + Bảng phân tích phương sai ANOVA (Analysis of variance): Regression: Do hồi quy Residual: Do ngẫu nhiên Total: Tổng cộng Df (Degree of freedom): Số bậc tự SS (Sum of Square): Tổng bình phương mức động (sai lệch) giá trị quan sát y giá trị bình quân chúng MS (Mean of Square): Phương sai hay số bình quân tổng bình phương sai lệch kể TSS (Total Sum of Square): Tổng bình phương tất mức sai lệch giá trị quan sát yi giá trị bình quân y Do hồi quy Regression ESS (Explained 90 n n i =1 i =1 RSS = ∑ e = ∑ ( y i − y *i ) Ta kiểm tra chéo sau: TSS = ESS + RSS r = ESS/ TSS SD = VAR = MSS of RSS F-stat: Tiêu chuẩn F dùng làm để kiểm định độ tin cậy mặt khoa học (thống kê) tồn phương trình hồi quy Significance F: Ý nghĩa thống kê F + Bảng phân tích hồi quy: Coefficients: Cột giá trị hệ số hàm hồi quy: - Intercept: Hệ số tự b Hệ số cho thấy xuất phát điểm đường hồi quy - x Variable 1, x Variable 2, x Variable 3…là hệ số góc biến tương ứng x , x 2, x … Standard Error: (se) độ lệch chuẩn mẫu theo biến xi t-stat: Tiêu chuẩn t dùng làm để kiểm định độ tin cậy mặt khoa học (thống kê) độ co giãn b i (i = 1,2,3…,n) tức mối liên hệ x y P-value: Xác suất để t > t-stat, dùng kiểm định độ tin tin cậy mặt khoa học (thống kê) độ co giãn (i = 1,2,3…,n) tức mối liên hệ x y Lower 95%, Upper 95%, Lower 98%, Upper 98%: cận cận khoảng ước lượng cho tham số với độ tin cậy 95% độ tin cậy 98% Vũ Xn Nam Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ - Nhận xét: Dựa vào bảng kết ta có phương trình hồi quy: y = 134.21* x1 + 1.29* x2 + 0.81* x3 – 14349.01 Như x1 = 114.22, x2 = 325.67, x3 = 184.86 giá trị dự báo y tính là: y = 134.21*114.22 + 1.29* 325.67 + 0.81* 184.86 – 14349.01 = 710.08 Tức doanh thu năm 2012 đạt 710.080.000.000 đồng Ngoài ra, dựa vào bảng kết ta thấy: Nếu số thuê bao x2 thu nhập bình qn x3 khơng đổi tăng dân số x1 lên 10 nghìn người làm cho doanh thu y tăng lên 134.21 tỷ đồng Nếu dân số x1 số th bao x2 khơng đổi tăng 100.000 đồng thu nhập bình quân x3 làm cho doanh thu y tăng lên 0.81 tỷ đồng Điểm xuất phát mơ hình a0 = - 14349.01 cho thấy nhân tố khác làm giảm doanh thu - 14349.01 tỷ đồng Multiple r = 0.96 cho thấy mối quan hệ biến tương đối chặt chẽ r = 0.92 cho thấy 100% biến động doanh thu có 92% biến động dân số, số thuê bao, thu nhập bình qn, 8% yếu tố ngẫu nhiên yếu tố khác khơng có mơ hình Significance F = 0.0351005 < 0.05 nên kết luận liệu thống kê có ý nghĩa + Kết cụ thể biểu đồ sau: Hình Biểu đồ kết phân tích dự báo KẾT LUẬN Phân tích dự báo doanh thu tốn có vai trò quan trọng doanh nghiệp hay tập đoàn kinh tế trọng điểm quốc gia, giúp cho nhà quản lý đưa 102(02): 87 - 92 định đắn đảm bảo doanh thu đơn vị Bài báo cáo đề xuất giải pháp ứng dụng phương pháp phân tích dự báo “hồi quy bội” vào dự báo Doanh thu dịch vụ viễn thông Chi nhánh Viễn thông Thái Nguyên sở ba số chính: Dân số, Số th bao, Thu nhập bình quân người dân TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Thị Trâm Anh, Ứng dựng mơ hình phân tích, dự báo giá số mặt hàng tư liệu sản xuất quan trọng Việt Nam gian đoạn 2006-2010, Đề tài NCKH Cấp Bộ 01/05/06 - 01/05/07 [2] Nguyễn Tấn Bình, (2003), Phân tích hoạt doanh nghiệp, Nxb TP Hồ Chí Minh [3] Cục thống kê tỉnh Thái Nguyên, (2012), Niên giám thống kê Tỉnh Thái Nguyên năm 2011, Nxb Thống Kê [4] Lê Văn Dụy, Nghiên cứu ứng dụng số phương pháp mơ hình dự báo ngắn hạn để dự báo tiêu thống kê xã hội chủ yếu, Đề tài NCKH Cấp Bộ 2009 – 2010 [5] Nguyễn Văn Hn, Phạm Việt Bình, (2011), Phân tích liệu dự báo kinh tế, Nxb Khoa học Kỹ thuật [6] Bùi Duy Phú, Xây dựng hàm cầu tiền Việt Nam, phân tích & dự báo qua số mơ hình thực nghiệm, Đề tài NCKH Cấp Ngành, KNH 2010 – 06 [7] Nguyễn Năng Phúc, (1998), Phân tích hoạt động kinh doanh doanh nghiệp, Nxb Thống Kê [8] Phùng Duy Quang, Mơ hình chuỗi thời gian dùng để dự báo biến động giá chứng khoán áp dụng vào thị trường chứng khoán Việt Nam, Đề tài Cấp trường Đại học Ngoại Thương, Mã số NT 2007-02 [9] Trần Văn Tá, Phân tích dự báo tình hình kinh tế tài khu vực giới tác động đến Việt Nam, Đề tài NCKH Cấp Bộ 2/2002 - 2/2003 [10] Nguyễn Ngọc Tuyến, Xây dựng mơ hình phân tích dự báo tiêu kinh tế tài phục vụ cơng tác phân tích, hoạch định điều hành sách tài chính, Đề tài NCKH Cấp Bộ 6/2007 - 5/2008 [11] Phạm Thị Thắng,Phạm Thị Kim Vân, Sử dụng mô hình kinh tế lượng phân tích dự báo tác động vốn đầu tư trực tiếp nước phát triển kinh tế-xã hội Việt Nam, Đề tài NCKH Cấp Bộ 01/05/06 - 01/05/07 [12] Allan Timmermann, (2012), Forecasting methods in economics and finance, University of Califonia and CREATES 91 Vũ Xuân Nam Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ [13] Elsevier Science Ltd, (2001), Time Series: Economic Forecasting, International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences 102(02): 87 - 92 [14] Frederick L joutz, (2006), Econometric Forecasting Models, The George Washington University SUMMARY MULTIPLE REGRESSION METHOD IN FORECASTING AND APPLICATION IN FORECASTING RENVENUE OF TELECOMMUNICATIONS SEVICES AT THAINGUYEN Vu Xuan Nam*, Pham Viet Binh, Nguyen Van Huan College of Information Technology and Communication – TNU Revenue is a directed goal of many enterprises or pointed economy corporations in each countries, it decides the existence and development of those countries To achieve this goal, one of the common solutions is used to analyze and forecast revenue that bases on human and equipment resources of each economic organizations to ensure minimized expenditure and maximized profit This article proposes a solution to apply a analysis and forecast method "multiple regression" in forecasting revenue of telecommunications services at Thainguyen telecommunication branch that bases on three main norms: Population, Subscribers, the average income of each citizen in order to support for managers who can give exact decisions, to ensure maximum revenue Key words: multiple regression, analysis and forcast, revenue, expenditure, profit Ngày nhận bài: 04/1/2013, ngày phản biện:31/1/2013, ngày duyệt đăng: 26/3/2013 * Tel: 0943 299688, Email: vxnam@ictu.edu.vn 92 ... tham số đủ bé ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY BỘI TRONG DỰ BÁO DOANH THU DỊCH VỤ VIỄN THÔNG (CHI NHÁNH VIỄN THÔNG THÁI NGUYÊN) Để dự báo nhu cầu sử dụng dịch vụ viễn thông có nhiều phương pháp khác... Bài báo cáo đề xuất giải pháp ứng dụng phương pháp phân tích dự báo hồi quy bội vào dự báo Doanh thu dịch vụ viễn thông Chi nhánh Viễn thông Thái Nguyên sở ba số chính: Dân số, Số th bao, Thu. .. dự báo hồi quy bội dự báo kinh tế Trong phần này, báo đề xuất giải pháp áp dụng phương pháp phân tích dự báo hồi quy bội vào dự báo doanh thu dịch vụ viễn thông Thái Nguyên Trên sở nghiên