Nền kinh tế Việt Nam ngày càng hội nhập và hợp tác sâu rộng với nhiều nền kinh tế thế giới. Đó cũng là tiền đề cho hoạt động ngoại thương phát triển mạnh mẽ và nhờ đó dịch vụ vận tải hàng hóa quốc tế cũng phát triển nhanh chóng. Hoạt động nhập khẩu hàng hóa từ nước ngoài ngày càng phát triển và mở rộng đa dạng với nhiều phương thức vận tải khác nhau. Trong đó, vận tải bằng đường biển chiếm vai trò đặc biệt quan trọng và chiếm hơn 80% tổng khối lượng hàng hóa nhập khẩu. Nắm bắt được điều này, công ty TNHH Giao nhận Vận chuyển Quốc tế Trường Hải đã và đang chú trọng đầu tư cơ sở vật chất, trang thiết bị và hạ tầng nhằm đáp ứng cho nhu cầu vận chuyển bằng đường biển ngày một gia tăng. Tuy nhiên, hoạt động giao nhận hàng hóa vận tải bằng đường biển của công ty cũng gặp phải một số hạn chế, khó khăn. Nhận thấy đây là một đề tài hay và hấp dẫn, tác giả quyết định lựa chọn đề tài “Phân tích hoạt động nhập khẩu hàng hóa bằng đường biển của công ty TNHH Giao nhận Vận chuyển Quốc tế Trường Hải giai đoạn 2017-2019”. Vì thời gian và kiến thức có hạn, tác giả chỉ chọn 3 năm gần nhất để phân tích và chọn một khía cạnh giao nhận hàng hóa vận chuyển bằng đường biển trong thời gian kiến tập.
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT - - BÀI TẬP NHĨM MƠN DỰ BÁO KINH TẾ ĐỀ TÀI: DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH DOANH THU CỦA HOA SEN GROUP Giảng viên hướng dẫn: TS Võ Thị Lệ Uyển Sinh viên thực : Lê Thị Kim Kiều K174020096 Nguyễn Quang Điệp K174020080 Phạm Lê Huy Hoàng K174020089 Trần Đăng Khoa K174020094 Tp Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2019 MỤC LỤC I MƠ HÌNH DỰ BÁO THƠ: 1 Mơ hình thơ giản đơn: Mơ hình thơ điều chỉnh xu thế: 3 Mơ hình thơ điều chỉnh mùa vụ: II MƠ HÌNH DỰ BÁO TRUNG BÌNH: Dự báo trung bình giản đơn: Dự báo mơ hình trung bình di động: III DỰ BÁO SAN MŨ: 11 Dự báo phương pháp san mũ đơn giản: 11 Dự báo phương pháp san mũ Holt: 13 San mũ Winter: 16 Mơ hình nhân: 16 Mơ hình cộng: 18 IV DỰ BÁO HÀM XU THẾ: 21 Dự báo theo mơ hình xu bậc nhất: 22 Dự báo hàm xu bậc hai: 23 Dự báo mơ hình tăng trưởng mũ: 25 Dự báo mơ hình hàm bậc ba: 27 Các kiểm định cho mơ hình tăng trưởng mũ: 29 Kiểm định sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn: 29 Phương sai sai số thay đổi: 29 Tự tương quan: 30 V DỰ BÁO BẰNG MƠ HÌNH PHÂN TÍCH: 31 Mơ hình nhân tính: 31 VI MƠ HÌNH DỰ BÁO THEO PHƯƠNG PHÁP BOX – JENKINS: 33 VII ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA CHỌN TỪ CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÊN: 37 VIII.ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ NHỮNG KHÓ KHĂN KHI CHỌN ĐỀ TÀI: 39 LỜI MỞ ĐẦU Dự báo mơn khoa học nghệ thuật tiên đốn việc xảy tương lai sở khoa học cá liệu thu thập Dự báo ước lượng giá trị biến số biến tương lai người ta thường dựa vào liệu mơ hình dựa vào kinh nghiệm, trực giác để dự báo điều chỉnh kết dự báo từ mơ hình Ở tầm vĩ mô, dự báo dùng làm để hoạch định sách phát triển kinh tế, văn hóa, xã hội Đối với khu vực sản xuất, kinh doanh dự báo tạo lợi cạnh tranh giảm rủi ro đưa định Và để hiểu rõ phương pháp dự báo kinh tế, nhóm em định chọn đề tài dự báo phân tích doanh thu Hoa Sen Group Qua việc sử dụng cơng cụ mơ hình dự báo thơ, mơ hình dự báo trung bình, dự báo san mũ, hàm xu thế… nhóm trình bày phương pháp tính tốn số liệu đưa kết luận mức độ xác mà mơ hình dự báo Bài tập sử dụng phương pháp tính tốn học với phần mềm Eviews để đưa kết Trong trình làm bài, chắn nhóm em khơng thể khơng có thiếu sót Chúng em mong nhận góp ý chỉnh sửa từ giảng viên để làm hoàn thiện Đồ thị dựa bảng số liệu thu thập: Doanh thu theo quý Hoa Sen Group (2008-2018) 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Đồ thị có xu hướng gia tăng có tính mùa vụ I MƠ HÌNH DỰ BÁO THƠ: Mơ hình thơ giản đơn: Q Q1_2008 Q2_2008 Q3_2008 Q4_2008 Q1_2009 Q2_2009 Q3_2009 Q4_2009 Q1_2010 Q2_2010 Q3_2010 Q4_2010 Q1_2011 Q2_2011 Dữ liệu Dự báo giản đơn Sai số tuyệt đối 672,521,456,750 639,793,195,000 672,521,456,750 32728261750 779,218,519,000 639,793,195,000 1.39425E+11 928,037,871,000 779,218,519,000 1.48819E+11 966,042,759,000 928,037,871,000 38004888000 825,976,875,000 966,042,759,000 1.40066E+11 928,037,871,000 825,976,875,000 1.02061E+11 966,042,759,000 928,037,871,000 38004888000 1,321,983,493,250 966,042,759,000 3.55941E+11 1,459,098,989,750 1,321,983,493,250 1.37115E+11 1,568,156,950,000 1,459,098,989,750 1.09058E+11 1,845,805,064,230 1,568,156,950,000 2.77648E+11 1,091,211,168,000 1,845,805,064,230 7.54594E+11 1,026,441,190,000 1,091,211,168,000 64769978000 Q3_2011 Q4_2011 Q1_2012 Q2_2012 Q3_2012 Q4_2012 Q1_2013 Q2_2013 Q3_2013 Q4_2013 Q1_2014 Q2_2014 Q3_2014 Q4_2014 Q1_2015 Q2_2015 Q3_2015 Q4_2015 Q1_2016 Q2_2016 Q3_2016 Q4_2016 Q1_2017 Q2_2017 Q3_2017 Q4_2017 Q1_2018 Q2_2018 Q3_2018 Q4_2018 Q1_2019 1,377,662,180,300 1,403,865,994,700 1,597,206,825,000 1,860,112,758,630 2,388,395,498,470 2,320,271,528,960 2,523,619,519,400 2,528,996,556,100 2,751,471,618,040 2,283,868,538,010 2,694,967,651,470 3,298,448,225,120 4,325,391,155,740 4,414,674,262,870 4,830,137,886,440 3,913,151,406,870 4,390,660,647,620 4,594,827,349,980 4,995,076,076,490 5,766,568,822,300 6,212,959,748,480 7,230,669,296,130 6,938,846,968,370 6,911,281,307,840 7,886,579,782,230 7,664,141,785,780 8,686,307,332,010 8,565,925,777,340 7,545,436,900,790 10,324,782,002,900 1,026,441,190,000 1,377,662,180,300 1,403,865,994,700 1,597,206,825,000 1,860,112,758,630 2,388,395,498,470 2,320,271,528,960 2,523,619,519,400 2,528,996,556,100 2,751,471,618,040 2,283,868,538,010 2,694,967,651,470 3,298,448,225,120 4,325,391,155,740 4,414,674,262,870 4,830,137,886,440 3,913,151,406,870 4,390,660,647,620 4,594,827,349,980 4,995,076,076,490 5,766,568,822,300 6,212,959,748,480 7,230,669,296,130 6,938,846,968,370 6,911,281,307,840 7,886,579,782,230 7,664,141,785,780 8,686,307,332,010 8,565,925,777,340 7,545,436,900,790 10,324,782,002,900 3.51221E+11 26203814400 1.93341E+11 2.62906E+11 5.28283E+11 68123969510 2.03348E+11 5377036700 2.22475E+11 4.67603E+11 4.11099E+11 6.03481E+11 1.02694E+12 89283107130 4.15464E+11 9.16986E+11 4.77509E+11 2.04167E+11 4.00249E+11 7.71493E+11 4.46391E+11 1.01771E+12 2.91822E+11 27565660530 9.75298E+11 2.22438E+11 1.02217E+12 1.20382E+11 1.02049E+12 2.77935E+12 Giá trị dự báo (Q1_2019) MSE MAE MAPE 10,324,782,002,900 3.97475E+23 4.06986E+11 0.132805382 • Đồ thị biểu diễn giá trị dự báo với giá trị thực: 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 13 Yt 14 15 16 17 18 Du bao Mơ hình thơ điều chỉnh xu thế: Q Q1_2008 Q2_2008 Q3_2008 Q4_2008 Q1_2009 Q2_2009 Q3_2009 Q4_2009 Q1_2010 Q2_2010 Q3_2010 Q4_2010 Q1_2011 Q2_2011 Q3_2011 Q4_2011 Q1_2012 Q2_2012 Q3_2012 Dữ liệu (Y) Điều chỉnh xu Sai số tuyệt đối 672,521,456,750 639,793,195,000 779,218,519,000 607,064,933,250 1.72154E+11 928,037,871,000 918,643,843,000 9394028000 966,042,759,000 1,076,857,223,000 1.10814E+11 825,976,875,000 1,004,047,647,000 1.78071E+11 928,037,871,000 685,910,991,000 2.42127E+11 966,042,759,000 1,030,098,867,000 64056108000 1,321,983,493,250 1,004,047,647,000 3.17936E+11 1,459,098,989,750 1,677,924,227,500 2.18825E+11 1,568,156,950,000 1,596,214,486,250 28057536250 1,845,805,064,230 1,677,214,910,250 1.6859E+11 1,091,211,168,000 2,123,453,178,460 1.03224E+12 1,026,441,190,000 336,617,271,770 6.89824E+11 1,377,662,180,300 961,671,212,000 4.15991E+11 1,403,865,994,700 1,728,883,170,600 3.25017E+11 1,597,206,825,000 1,430,069,809,100 1.67137E+11 1,860,112,758,630 1,790,547,655,300 69565103330 2,388,395,498,470 2,123,018,692,260 2.65377E+11 Q4_2012 Q1_2013 Q2_2013 Q3_2013 Q4_2013 Q1_2014 Q2_2014 Q3_2014 Q4_2014 Q1_2015 Q2_2015 Q3_2015 Q4_2015 Q1_2016 Q2_2016 Q3_2016 Q4_2016 Q1_2017 Q2_2017 Q3_2017 Q4_2017 Q1_2018 Q2_2018 Q3_2018 Q4_2018 Q1_2019 2,320,271,528,960 2,523,619,519,400 2,528,996,556,100 2,751,471,618,040 2,283,868,538,010 2,694,967,651,470 3,298,448,225,120 4,325,391,155,740 4,414,674,262,870 4,830,137,886,440 3,913,151,406,870 4,390,660,647,620 4,594,827,349,980 4,995,076,076,490 5,766,568,822,300 6,212,959,748,480 7,230,669,296,130 6,938,846,968,370 6,911,281,307,840 7,886,579,782,230 7,664,141,785,780 8,686,307,332,010 8,565,925,777,340 7,545,436,900,790 10,324,782,002,900 2,916,678,238,310 2,252,147,559,450 2,726,967,509,840 2,534,373,592,800 2,973,946,679,980 1,816,265,457,980 3,106,066,764,930 3,901,928,798,770 5,352,334,086,360 4,503,957,370,000 5,245,601,510,010 2,996,164,927,300 4,868,169,888,370 4,798,994,052,340 5,395,324,803,000 6,538,061,568,110 6,659,350,674,660 8,248,378,843,780 6,647,024,640,610 6,883,715,647,310 8,861,878,256,620 7,441,703,789,330 9,708,472,878,240 8,445,544,222,670 6,524,948,024,240 13,104,127,105,010 5.96407E+11 2.71472E+11 1.97971E+11 2.17098E+11 6.90078E+11 8.78702E+11 1.92381E+11 4.23462E+11 9.3766E+11 3.26181E+11 1.33245E+12 1.3945E+12 2.73343E+11 1.96082E+11 3.71244E+11 3.25102E+11 5.71319E+11 1.30953E+12 2.64257E+11 1.00286E+12 1.19774E+12 1.2446E+12 1.14255E+12 9.00107E+11 3.79983E+12 Giá trị dự báo (Q1_2019) MSE MAE MAPE 13,104,127,105,010 7.25804E+23 557,547,856,592 0.172863978 • Đồ thị biểu diễn giá trị dự báo với giá trị thực: 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 13 SER01 14 15 16 17 18 SER02 Mơ hình thơ điều chỉnh mùa vụ: Quý Q1_2008 Q2_2008 Q3_2008 Q4_2008 Q1_2009 Q2_2009 Q3_2009 Q4_2009 Q1_2010 Q2_2010 Q3_2010 Q4_2010 Q1_2011 Q2_2011 Q3_2011 Q4_2011 Q1_2012 Q2_2012 Q3_2012 Q4_2012 Q1_2013 Dữ liệu (Y) Điều chỉnh mùa vụ Sai số tuyệt đối 672,521,456,750 639,793,195,000 779,218,519,000 928,037,871,000 966,042,759,000 672,521,456,750 2.93521E+11 825,976,875,000 639,793,195,000 1.86184E+11 928,037,871,000 779,218,519,000 1.48819E+11 966,042,759,000 928,037,871,000 38004888000 1,321,983,493,250 966,042,759,000 3.55941E+11 1,459,098,989,750 825,976,875,000 6.33122E+11 1,568,156,950,000 928,037,871,000 6.40119E+11 1,845,805,064,230 966,042,759,000 8.79762E+11 1,091,211,168,000 1,321,983,493,250 2.30772E+11 1,026,441,190,000 1,459,098,989,750 4.32658E+11 1,377,662,180,300 1,568,156,950,000 1.90495E+11 1,403,865,994,700 1,845,805,064,230 4.41939E+11 1,597,206,825,000 1,091,211,168,000 5.05996E+11 1,860,112,758,630 1,026,441,190,000 8.33672E+11 2,388,395,498,470 1,377,662,180,300 1.01073E+12 2,320,271,528,960 1,403,865,994,700 9.16406E+11 2,523,619,519,400 1,597,206,825,000 9.26413E+11 Q2_2013 Q3_2013 Q4_2013 Q1_2014 Q2_2014 Q3_2014 Q4_2014 Q1_2015 Q2_2015 Q3_2015 Q4_2015 Q1_2016 Q2_2016 Q3_2016 Q4_2016 Q1_2017 Q2_2017 Q3_2017 Q4_2017 Q1_2018 Q2_2018 Q3_2018 Q4_2018 Q1_2019 2,528,996,556,100 2,751,471,618,040 2,283,868,538,010 2,694,967,651,470 3,298,448,225,120 4,325,391,155,740 4,414,674,262,870 4,830,137,886,440 3,913,151,406,870 4,390,660,647,620 4,594,827,349,980 4,995,076,076,490 5,766,568,822,300 6,212,959,748,480 7,230,669,296,130 6,938,846,968,370 6,911,281,307,840 7,886,579,782,230 7,664,141,785,780 8,686,307,332,010 8,565,925,777,340 7,545,436,900,790 10,324,782,002,900 1,860,112,758,630 2,388,395,498,470 2,320,271,528,960 2,523,619,519,400 2,528,996,556,100 2,751,471,618,040 2,283,868,538,010 2,694,967,651,470 3,298,448,225,120 4,325,391,155,740 4,414,674,262,870 4,830,137,886,440 3,913,151,406,870 4,390,660,647,620 4,594,827,349,980 4,995,076,076,490 5,766,568,822,300 6,212,959,748,480 7,230,669,296,130 6,938,846,968,370 6,911,281,307,840 7,886,579,782,230 7,664,141,785,780 8,686,307,332,010 6.68884E+11 3.63076E+11 36402990950 1.71348E+11 7.69452E+11 1.57392E+12 2.13081E+12 2.13517E+12 6.14703E+11 65269491880 1.80153E+11 1.64938E+11 1.85342E+12 1.8223E+12 2.63584E+12 1.94377E+12 1.14471E+12 1.67362E+12 4.33472E+11 1.74746E+12 1.65464E+12 3.41143E+11 2.66064E+12 3.54497E+13 Giá trị dự báo (Q1_2019) MSE MAE MAPE 8,686,307,332,010 1.22697E+24 8.05675E+11 0.22696062 • Đồ thị biểu diễn giá trị dự báo với giá trị thực: 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 13 Yt 14 15 16 17 18 Du bao II MƠ HÌNH DỰ BÁO TRUNG BÌNH: Dự báo trung bình giản đơn: Quý Q1_2008 Q2_2008 Q3_2008 Q4_2008 Q1_2009 Q2_2009 Q3_2009 Q4_2009 Q1_2010 Q2_2010 Q3_2010 Q4_2010 Q1_2011 Q2_2011 Q3_2011 Q4_2011 Q1_2012 Q2_2012 Q3_2012 Doanh thu DỰ BÁO SAI SỐ TUYỆT ĐỐI 672,521,456,750 672,521,456,750 32,728,261,750 639,793,195,000 661,612,036,167 117,606,482,833 779,218,519,000 691,013,656,875 237,024,214,125 928,037,871,000 738,418,499,700 227,624,259,300 966,042,759,000 776,355,876,250 49,620,998,750 825,976,875,000 783,444,590,357 144,593,280,643 928,037,871,000 801,518,750,438 164,524,008,563 966,042,759,000 819,799,195,833 502,184,297,417 1,321,983,493,250 870,017,625,575 589,081,364,175 1,459,098,989,750 923,570,476,864 644,586,473,136 1,568,156,950,000 977,286,016,292 868,519,047,938 1,845,805,064,230 47,115,994,175 1,091,211,168,000 1,044,095,173,825 21,019,411,981 1,026,441,190,000 1,047,460,601,981 331,602,872,451 1,377,662,180,300 1,046,059,307,849 337,081,507,323 1,403,865,994,700 1,066,784,487,377 510,594,013,663 1,597,206,825,000 1,086,612,811,337 745,133,613,201 1,860,112,758,630 1,114,979,145,429 1,234,198,794,451 2,388,395,498,470 1,154,196,704,019 1.2E+13 Forecast: YT 1.0E+13 Actual: SER01 Forecast sample: 2008Q1 2018Q4 8.0E+12 Included observations: 44 Root Mean Squared Error 6.0E+12 Mean Absolute Error Mean Abs Percent Error 4.0E+12 4.37E+11 3.27E+11 12.53360 Theil Inequality Coefficient 0.048982 2.0E+12 0.0E+00 -2.0E+12 08 09 10 11 12 13 15 16 17 18 0.000000 Variance Proportion 0.006724 Covariance Proportion 0.993276 Theil U2 Coefficient 0.967096 Symmetric MAPE 12.34085 ± S.E YT • 14 Bias Proportion Đồ thị biểu diễn giá trị thực giá trị dự báo: 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 13 Y 14 15 16 17 18 19 Du bao Dự báo mơ hình tăng trưởng mũ: Dependent Variable: LOG(SER01) Method: Least Squares Date: 11/10/19 Time: 11:26 Sample: 2008Q1 2018Q4 Included observations: 44 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 26.97740 0.050449 534.7433 0.0000 T 0.063389 0.001771 35.79372 0.0000 25 R-squared 0.968259 Mean dependent var 28.59383 Adjusted R-squared 0.967503 S.D dependent var 0.827492 S.E of regression 0.149172 Akaike info criterion -0.923048 Sum squared resid 0.934593 Schwarz criterion -0.841948 Log likelihood 22.30705 Hannan-Quinn criter -0.892972 F-statistic 1281.191 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 0.000000 1.086029 Kết : Mơ hình hồi quy: LOG(Y) = 26.97740 + 0.063389* T • Hệ số hồi quy β1 có ý nghĩa thống kê độ tin cậy 95% Prob(ß1) = 0.000< 0.05 • R-Squared = 0.968259 , Prob( F-statistic) =0.000 Mơ hình phù hợp với dự liệu Thực dự báo: • 1.6E+13 1.4E+13 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 YT 13 14 15 16 17 18 Forecast: YT Actual: SER01 Forecast sample: 2008Q1 2018Q4 Included observations: 44 Root Mean Squared Error 4.81E+11 Mean Absolute Error 3.21E+11 Mean Abs Percent Error 11.37598 Theil Inequality Coefficient 0.053923 Bias Proportion 0.001707 Variance Proportion 0.001579 Covariance Proportion 0.996713 Theil U2 Coefficient 0.912257 Symmetric MAPE 11.16345 ± S.E RMSE = 4.08E+11 MAE = 3.21E+11 MAPE= 11.37598 • Đồ thị biểu diễn giá trị thực giá trị dự báo: 26 1.4E+13 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 13 14 Y 15 16 17 18 19 Du bao Dự báo mơ hình hàm bậc ba: Dependent Variable: SER01 Method: Least Squares Date: 11/17/19 Time: 20:33 Sample: 2008Q1 2018Q4 Included observations: 44 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C T T^2 T^3 9.33E+11 -3.86E+10 3.65E+09 22928841 4.83E+11 7.54E+10 3.31E+09 42878609 1.930451 -0.511899 1.101509 0.534738 0.0607 0.6115 0.2773 0.5958 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.973651 0.971675 4.56E+11 8.33E+24 -1241.571 492.6970 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 3.57E+12 2.71E+12 56.61686 56.77906 56.67701 1.710300 Kết : Mơ hình hồi quy: Y = (9.33E+11) + (-3.86E+10)*T + (3.65E+9)*T^2+ (22928841)*T^3 • Các hệ số hồi quy β2 ,β3 ,β4 khơng có ý nghĩa thống kê độ tin cậy 95% • R-Squared = 0.973651 , Prob( F-statistic) =0.000 Mơ hình phù hợp với dự liệu Thực dự báo: • 27 1.2E+13 Forecast: SER01F 1.0E+13 Actual: SER01 Forecast sample: 2008Q1 2018Q4 8.0E+12 Included observations: 44 Root Mean Squared Error 6.0E+12 Mean Absolute Error Mean Abs Percent Error 4.0E+12 4.35E+11 3.24E+11 12.08184 Theil Inequality Coefficient 0.048807 2.0E+12 0.0E+00 -2.0E+12 08 09 10 11 12 13 SER01F 14 15 16 17 18 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.006675 Covariance Proportion 0.993325 Theil U2 Coefficient 0.929442 Symmetric MAPE 11.90355 ± S.E RMSE= 4.39E+11 MAPE= 12.08184 • Đồ thị biểu diễn giá trị thực giá trị dự báo: 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 13 thuc te 14 15 16 17 18 du bao Từ thực dự báo cho mô hình, ta rút kết quả: Giá trị dự báo điểm 2019Q1 2019Q2 2019Q3 2019Q4 Mơ hình Bậc 8.05E+12 8.25E+12 8.45E+12 8.65E+12 Bậc hai 9.92E+12 1.04E+13 1.08E+13 1.13E+13 Tăng trưởng mũ 1.09E+13 1.16E+13 1.24E+13 1.32E+13 MAPE 28 41.16749 Bậc Bậc hai Tăng trưởng mũ Bậc ba 12.53360 11.37598 12.08184 Nhận xét: Mơ hình Tăng trưởng mũ có sai số phần trăm tuyệt đối trung bình nhỏ mơ hình nên chọn dự báo theo mơ hình tăng trưởng mũ Các kiểm định cho mơ hình tăng trưởng mũ: Kiểm định sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn: Series: Residuals Sample 2008Q1 2018Q4 Observations 44 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 6.40e-15 0.006064 0.315699 -0.397898 0.147427 -0.317058 3.116977 Jarque-Bera Probability 0.762277 0.683083 0.3 Giả thiết: H0: Sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn H1: Sai số không tuân theo quy luật phân phối chuẩn Vì Prob(JB)= 0.683083 > 0.05 nên chấp nhận H0 Vậy mơ hình có sai số dự báo tn theo quy luật phân phối chuẩn Phương sai sai số thay đổi: Thực kiểm định White: Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 2.025884 3.957176 3.816496 Prob F(2,41) Prob Chi-Square(2) Prob Chi-Square(2) 0.1449 0.1383 0.1483 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/10/19 Time: 14:14 29 Sample: 2008Q1 2018Q4 Included observations: 44 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C T^2 T 0.013181 -4.42E-05 0.001721 0.018729 3.19E-05 0.001669 0.703749 -1.382023 1.031133 0.4856 0.1744 0.3085 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.089936 0.045542 0.030542 0.038246 92.62091 2.025884 0.144869 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.021241 0.031262 -4.073678 -3.952028 -4.028564 1.206112 Giả thiết: H0: Không có tượng phương sai sai số thay đổi H1: Có tượng phương sai sai số thay đổi Vì Prob(F_statistic)= 0.144869 >0.05 nên chấp nhận H0, bác bỏ H1 mức ý nghĩa 5% Vậy mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi mức ý nghĩa 5% Tự tương quan: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 10.82075 9.187687 Prob F(1,41) Prob Chi-Square(1) 0.0021 0.0024 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/10/19 Time: 14:23 Sample: 2008Q1 2018Q4 Included observations: 44 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C T RESID(-1) -0.000236 1.28E-05 0.456980 0.045418 0.001594 0.138921 -0.005187 0.008059 3.289490 0.9959 0.9936 0.0021 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.208811 0.170216 0.134295 0.739440 27.45985 5.410373 0.008218 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 6.40E-15 0.147427 -1.111812 -0.990162 -1.066698 1.773737 30 Giả thiết: H0: Mơ hình khơng có tượng tự tương quan H1: Mơ hình có tượng tự tương quan Vì Prob(F_statistic)= 0.008218 Bộ liệu Y có tính xu Tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị: Ho: Chuỗi có nghiệm đơn vị H1: Chuỗi khơng có nghiệm đơn vị • Thực kiểm định Eviews, ta có: Null Hypothesis: SER01 has a unit root 34 Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=0) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -1.557031 -4.186481 -3.518090 -3.189732 0.7933 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(SER01) Method: Least Squares Date: 12/01/19 Time: 12:20 Sample (adjusted): 2008Q2 2018Q4 Included observations: 43 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob SER01(-1) C @TREND("2008Q1") -0.169330 -1.89E+11 4.51E+10 0.108752 1.99E+11 2.19E+10 -1.557031 -0.950409 2.055879 0.1273 0.3476 0.0464 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.123804 0.079994 5.79E+11 1.34E+25 -1224.121 2.825949 0.071125 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 2.24E+11 6.04E+11 57.07539 57.19827 57.12071 2.073882 Kết luận: Vì P_value = 0.7933 alpha nên chấp nhận Ho Vậy, chuỗi có nghiệm đơn vị hay chuỗi không dừng mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% Vì liệu Y có tính xu nên ta tiến hành lấy Log(Y): “Genr LY= log(Y)” Bước 2+3: Chọn ARIMA tối ưu: Thực lựa chọn mơ hình ARIMA tối ưu lệnh Automatic ARIMA Forecasting Eview 10, ta có kết quả: Model Selection Criteria Table Dependent Variable: DL Date: 12/07/19 Time: 13:43 Sample: 44 Included observations: 43 Model (2,2) (0,2) (2,1) (1,1) (3,1) (4,1) (2,3) LogL 27.288898 25.089113 25.948878 24.937506 26.763463 27.720578 27.674837 AIC* -0.990181 -0.980889 -0.974366 -0.973837 -0.965742 -0.963748 -0.961620 BIC -0.744432 -0.817056 -0.769576 -0.810005 -0.719994 -0.677041 -0.674913 HQ -0.899557 -0.920473 -0.898846 -0.913421 -0.875118 -0.858019 -0.855892 35 (0,3) (1,2) (3,2) (2,4) (4,3) (4,2) (0,4) (1,3) (1,4) (3,4) (4,4) (3,3) (0,0) (0,1) (1,0) (4,0) (2,0) (3,0) 25.631913 25.530105 27.463455 28.043816 28.894954 27.778193 25.683448 25.644421 25.726956 27.684503 28.509915 25.555556 19.531459 19.917843 19.782456 22.579921 20.275990 20.829261 -0.959624 -0.954889 -0.951789 -0.932271 -0.925347 -0.919916 -0.915509 -0.913694 -0.871021 -0.869047 -0.860926 -0.816538 -0.815417 -0.786876 -0.780579 -0.771159 -0.757023 -0.736245 -0.754833 -0.750098 -0.665082 -0.604605 -0.556723 -0.592251 -0.669760 -0.667945 -0.584314 -0.500423 -0.451345 -0.488872 -0.733500 -0.664002 -0.657705 -0.525410 -0.593190 -0.531454 -0.884103 -0.879368 -0.846060 -0.811438 -0.789410 -0.799083 -0.824885 -0.823069 -0.765293 -0.733110 -0.709885 -0.695705 -0.785209 -0.741564 -0.735267 -0.680535 -0.696606 -0.660724 Automatic ARIMA Forecasting Selected dependent variable: D(LY) Date: 12/07/19 Time: 12:20 Sample: 44 Included observations: 43 Forecast length: Number of estimated ARMA models: 25 Number of non-converged estimations: Selected ARMA model: (2,2) AIC value: -0.990181289158 Ta có mơ hình nhận dạng cho liệu xét ARMA(2,2) D(LY) Dependent Variable: DLOG(Y) Method: ARMA Maximum Likelihood (BFGS) Date: 12/07/19 Time: 12:27 Sample: 44 Included observations: 43 Convergence achieved after 22 iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C AR(1) AR(2) MA(1) MA(2) SIGMASQ 0.063939 1.185850 -0.537869 -1.693375 0.693375 0.014803 0.001874 0.480066 0.274203 47.83447 36.36296 0.317524 34.11393 2.470180 -1.961569 -0.035401 0.019068 0.046619 0.0000 0.0182 0.0574 0.9720 0.9849 0.9631 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.372888 0.288144 0.131161 0.636515 27.28890 4.400134 0.003039 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.063518 0.155456 -0.990181 -0.744432 -0.899557 2.034180 36 Inverted AR Roots Inverted MA Roots 59-.43i 1.00 59+.43i 69 Bước 4: Tiến hành dự báo: 3.0E+13 2.5E+13 2.0E+13 1.5E+13 1.0E+13 5.0E+12 Q2_2018 Q4_2018 Q2_2017 Q4_2017 Q2_2016 Q4_2016 Q2_2015 Q4_2015 Q2_2014 Q4_2014 Q2_2013 YF Q4_2013 Q2_2012 Q4_2012 Q2_2011 Q4_2011 Q2_2010 Q4_2010 Q4_2009 Q4_2008 Q2_2009 0.0E+00 Forecast: YF Actual: Y Forecast sample: 44 Adjusted sample: 44 Included observations: 41 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Theil U2 Coefficient Symmetric MAPE 5.20E+11 3.49E+11 12.05942 0.055606 0.011741 0.036845 0.951414 0.945944 11.66320 ± S.E RMSE= 520.549 VII ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA CHỌN TỪ CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÊN: Để hiểu phương pháp, nhóm tiến hành thực dự báo tất mơ hình học (kể mơ hình khơng phù hợp với liệu) Tuy nhiên, để nâng cao tính xác lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp cho liệu chọn, nhóm tiến hành đánh giá cách so sánh RMSE (các quan sát đưa đơn vị tỷ VNĐ) kết thu theo bảng dưới: Mơ hình Thơ giản đơn Thơ điều chỉnh xu Thô điều chỉnh mùa vụ Trung bình giản đơn Trung bình động San mũ giản đơn San mũ Holt San mũ Winter (mơ hình nhân) San mũ Winter (mơ hình cộng) Xu bậc Xu bậc hai Xu bậc ba RMSE 630.456 851.941 1107.686 2783.577 807.441 633.456 515.213 575.786 535.324 892.959 436.539 434.987 37 Hàm tăng trưởng mũ Mơ hình phân tích Mơ hình ARMA 401.951 495.864 520.549 Nhận xét: Mơ hình hàm tăng trưởng mũ có RMSE nhỏ nên xem mơ hình phù hợp cho liệu Giá trị dự báo điểm: (đơn vị: tỷ VNĐ) Thời gian Dự báo 2019Q1 10902.436 2019Q2 11637.392 2019Q3 12402.321 2019Q4 13284.356 Dự báo khoảng: (đơn vị: tỷ VNĐ) Thời gian 2019Q1 2019Q2 2019Q3 2019Q4 • Cận Cận 10903 10930.71 11616.53 11671.24 12373.76 12477.47 13186.74 13487.45 Đồ thị biểu diễn giá trị thực giá trị dự báo: 1.4E+13 1.2E+13 1.0E+13 8.0E+12 6.0E+12 4.0E+12 2.0E+12 0.0E+00 08 09 10 11 12 13 Y 14 15 16 17 18 19 Du bao 38 VIII ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ NHỮNG KHÓ KHĂN KHI CHỌN ĐỀ TÀI: Dự báo kinh doạnh dựa liệu năm trước để dự báo cho năm quan trọng doanh nghiệp Một công ty xem xét kết thực tế mà không cần dựa vào xảy ra, nguyên kế hoạch kinh doanh cho đến Mục tiêu đề tài nhóm chọn dự báo doanh thu quý năm 2019 tập đoàn Hoa Sen, dự báo ngắn hạn, nhằm dựa vào doanh nghiệp đề kế hoạch định cần thiết phục vụ cho trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, quy mô sản xuất, kênh phân phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chính… chuẩn bị đầy đủ điều kiện sở vật chất, kỹ thuật cho phát triển khoảng thời gian ngắn, phục vụ cho công tác đạo kịp thời Nhìn chung, xu hướng doanh thu năm 2019 tăng nhanh (Q4/2018=10 324.782 tỷ VND, Q1/2019= 10 903 tỷ VND) Vì vậy, tương lai có hội doanh nghiệp nên xem xét chiến lược marketing mới, kênh phân phối sản phẩm,… Tuy nhiên, dự báo dựa doanh thu năm trước, bỏ qua yếu tố bất ngờ thiên tai, khủng hoảng kinh tế,… nên độ xác mang tính tham khảo Khi chọn liệu, kiến thức chưa đầy đủ nên nhóm gặp khó khăn dự báo mơ hình phương pháp Box- Jenkins, p=q=0, d=1 Đây trường hợp chưa tiếp xúc nên nhóm khơng biết xử lý Ngoài ra, việc chưa đưa liệu đơn vị tỷ đồng làm cho sai số phát sinh -HẾT- 39 ... hiểu rõ phương pháp dự báo kinh tế, nhóm em định chọn đề tài dự báo phân tích doanh thu Hoa Sen Group Qua việc sử dụng cơng cụ mơ hình dự báo thơ, mơ hình dự báo trung bình, dự báo san mũ, hàm xu... trực giác để dự báo điều chỉnh kết dự báo từ mơ hình Ở tầm vĩ mô, dự báo dùng làm để hoạch định sách phát triển kinh tế, văn hóa, xã hội Đối với khu vực sản xuất, kinh doanh dự báo tạo lợi cạnh... 18 IV DỰ BÁO HÀM XU THẾ: 21 Dự báo theo mơ hình xu bậc nhất: 22 Dự báo hàm xu bậc hai: 23 Dự báo mơ hình tăng trưởng mũ: 25 Dự báo mơ hình hàm