dự báo doanh thu thuần của công ty cổ phần sữa việt nam từ quý 3 2018 đến quý 4 2020

MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU NỘI DUNG PHẦN 1: MÔ TẢ SỎ LIỆU PHẦN 2: Dự BẢO DOANH THU CỦA VINAMILK 2.1 Các phương pháp dự báo giản đơn 2.1.1 Dự báo băng phương pháp san mũ 2.1.2 Dự báo bẳng phương pháp san mũ Holt 2.1.3 Dự báo băng phương pháp san mũ Winters .10 2.2 Dự báo băng phương pháp phân tích 13 2.3 Dự báo bẳng mơ hình ARIMA 24 PHẦN 3: KÉT LUẬN 34 PHỤ LỤC 37 LỜI MỞ ĐẦU Ngày nay, với phát triển không ngừng giới, kinh tế lĩnh vực có tầm quan trọng lớn quốc gia nói chung, doanh nghiệp nói riêng Hiểu quan trọng cấp thiết ấy, bên cạnh việc tìm hiểu, phân tích, đánh giá thị trường, việc dự báo chi số kinh tế tiêu chí quan tâm đổi với doanh nghiệp Đổ hiểu phái dự báo kinh tế, trước hết cần hiểu dự báo gì? Dự báo tiên đốn tổne hợp có khoa học nội dung nhừng xu hướng chinh cùa phát triển tự nhiên, kinh tế, xâ hội tư cùa người tương lai Dự báo mang tính xác suất song đáng tin cậy Dự báo có khoa học bắt neuồn từ quan điềm triết học Mác mối liên hộ phổ biến phát triển xâ hội vc nhận thức giới cua người Giừa vật tượng luôn có tác động lần nhau, dựa vào chuyển hố cho nhau, vận động phát triển vật khơng GÌan thời GÌan khơng phải hồn tồn hồn loạn mà tn theo nhừng quy luật định Qua nhừng hoạt động thực tiền, người nhận thức quy luật vận động cua thiên nhiên, xà hội sờ tiến hành dự đốn cùa Các yếu tố mồi hoạt động sản xuất kinh doanh ln có mối liên hộ mật thiết với Xác định tính chất mạnh mẽ cùa mối liên hộ giừa yếu tố sử dụng số liệu đà biết đc dự báo giúp nhà quán li nhiều việc hoạch định kế hoạch sản xuất kinh doanh tươne lai Ngày dự báo đà sử dụng rộng rãi lĩnh vực đời sống xâ hội với nhiều loại phương pháp dự báo khác lây ý kiến ban điêu hành, phương pháp điều tra người tiêu dùng, phương pháp Delphi, Trong thống kê người ta dùng nhiều phương pháp khác phươne pháp trung bình gian đơn, phương pháp trung bình dài hạn, phương pháp san mù, Đố làm rò phươne pháp dự báo kinh tế, tiếu luận này, nhóm thực sử dụng phẩn mềm kinh tc lượng Evicws đc chạy mô hình lượng đổ dự báo doanh thu cua Cơng ty cổ phần Sừa Việt Nam Vinamilk 10 quý tới (từ quý năm 2018 đến quý năm 2020) dựa trcn dìr liệu doanh thu thu thập từ quý năm 2006 đến quý năm 2018 NỘI DUNG PHÀN 1: MÔ TẢ SỐ LIỆU Số liệu sử dụng doanh thu cùa Vinamilk từ quý - 2006 đến quý - 2018 (đơn vị: triệu VND), nhóm tổng hợp từ trang http:/ finance.Victstock■ vn■ Nhấn đúp vào chuồi rev đổ mờ cứa sổ Series: REV Trôn cừa sổ Series: RE V vào View/ Descriptive Statistics Á Tests/ Stats Table, Scries: REV Workf.le: VINAMIIK-REVENUE (1)::Untitled\ s ị Viewspreadsheet ProcỊ Object j Properties]! Print JfJam e P 11 Graph Descriptrve Statistics & Tests Freeze] Default v|sort EdiW-jsmpI* » >/26/18 - 20 50 a Histogram and Stats One-Way Tabulation Stats Table Correlogram Stats by Classification Long-run Variance Unit Root Tests Variance Ratio Test ta CĨ bang mơ tá thống kê sau: REV Mean 6533686 Median 6296950 Maximum 13702481 Minimum 1284717 Std Dev 4038195 Simple Hypothesis Tests » Equality Tests by Classification Empirical Distnbution Tests Skewness Kurtosis 0.255223 1.691140 Jarque-Bera Probability 4.111810 0.127977 Sum 327E-08 Sum Sq Dev 7.99E+14 Observations Một số mô ta thống kê quan trọng: Số quan sát (Observations): 50 Giá trị trung bình (Mean): 6533686 Giá trị lớn (Maximum): 13702481 Giá trị nhó (Minimum): 1284717 Độ lệch chuẩn (Std Dev.): 4038195 50 Trcn ciia so Series: REV vao View/ Graph, S3 Series: REV Workfile: VINAMILK-REVEiS j J J View Proc Object j Properties J (Print Nam< Spreadsheet Graph ta CĨ biểu đồ mơ tả số liệu rev PHÀN 2: DỤ BÁO DOANH THU CỦA VINAMILK Trong tiếu luận này, nhóm tiểu luận dùng phần mềm Eviews đổ dự báo chuồi rev (chuồi số liệu doanh thu cùa Vinamilk) từ quý năm 2018 đến quý năm 2020 (2018Q3 2020Q4) bẳng nhiều phương pháp khác 2.1 Các phương pháp dự báo gián đơn 2.1 ỉ Dự báo phương pháp san mù San mù việc loại bị yếu tố ngầu nhiên đổ nhìn thấy bán chất cua chuối giúp việc dự báo trờ ncn dề dàne Phương pháp san mù đơn loại bò yốu tố ngầu nhiên dự báo giá trị mầu (prcdict) khơne thổ giúp dự báo ngồi mẫu (forecast) Phương pháp san mù kcp việc lặp lai lẩn san mù đơn Phương pháp dự báo ngồi mầu Trơn cứa sổ Series: REV, vào Proc/ Exponential Smoothing/ Simple Exponential Smoothing: Series: REV Workfile: VINAMILK-REVENUE (1)::Untitled\ View Proc| Object Properties Print Name Freeze Default V II Sort EdiW'JSmpI-»/* Generate by Equation Generate by AAAl rev Classification Resample J1 -20:50 Interpolate oadsVvinamilk-revenue (1).xJsx* m IE 200' 200' 2001 2001 200 200’ 200' 200 20 0: 20 20 0: 20 0! 20 0! 20 0! Seasonal Adjustment ► Automatic ARIMA Forecasting- Forecast averaging Exponential Smoothing ► Hodrick-Prescott Filter Frequency Filter Make Whitened Make Distribution Plot Data Add-ins ► Simple Exponential Smoothing ET s Exponential Sri noothing Trôn cứa sổ Exponential Smoothing, phẩn Smoothing method, chọn Double Chuồi san kcp chuồi revd Exponential Smoothing Smoothing method o Single (§) ~ of params 1 Double o Hdt-Winters - No seasonal o Hdt-Winters - Additive o Holt-Winters - Multiplicative 3 Smoothed series revjj Series name for smoothed and forecasted values Estimation sample 2006ql 2020q4 Smoothing parameters Alpha: (mean) Enter number between and 1, or E to estimate Beta: (trend) Gamma: Forecasts begin in period fofcwving estimation endpoint Cyde for seasonal (seasonal) OK Cancel X Kiểm định tính dừng cùa chuồi rcvsa H0: Chuồi không dừng H|I Chuồi dừng Trôn cưa sổ S e r i e s : R E V S A vào Vi e w / U n i t R o o t Te s t s / S t a n d a rd U n i t R o o t Te s t Cặp gia thuyết: Sen«: REVSA Woricfilc VINAMIIK-REVENUE (1}::UntrtledV [View Pioc Object Properties Print I Naae spreadsheet Graph Descriptive Statistics & Tests ► I Frieze I Defaiit V Sort Edit-/ II /30/18 • 18 32 ill revseas(m) revsa sr One-Way Tabulation Correlcgram Long-run Variance Unit Root Tests ► Variance Ratio Test Standard Unit Root Test Breakpoint Unit Root Test 60S Independence Test— Trcn cưa sổ Unit Root Test, phần Test for unit root in chọn Level Unit Root Test Test type Augmented CHckey-Fuler Test for unit root in (•) O 1st difference O 2nd Level difference Lag length (•) Automatic selection: Schwarz Info Criterion V Mawmum lags: 10 Indude in test equation (§) O Trend and intercept ONone Intercept OK Cancel Ouse specified: Ta có kết Null Hypothesis: REVSAhas a unit root Exogenous: Constant Laa Length: (Automatic - based on SIC maxiaq=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1.105273 % level 5% level 0.9970 -3.574446 -2.923780 10% level -2.599925 Theo kct qua kiểm định ta thấy P-valuc (Prob.) = 0,9970 > a = 0,05 ■=> Khơng có sờ bác bó Ho ^ Chuồi re v s a không dừng Vậy ta kiểm định tính dừng cùa chuồi rcvsa sai phân bậc Trơn cừa sổ S e r i e s : R E V S A vào lại Vi e w / U n i t R o o t Te s t s / S t a n d a rd l ỉ n i í R o o t Te s t Trên cừa sổ U n i t R o o t Te s t , phần Te s t f o r u n i t ro o t i n chọn I s t d i f f e re n c e Null Hypothesis: D(REVSA) has a unit root Exogenous: Constant Laq Lenqth: (Automatic - based on SIC maxiaq=10) t-Statistic Auqmented Dickev-Fuller test statistic -10.45589 Prob.0.0000 Test critical values: % level -3.574446 5% level -2.923780 10% level -2.599925 Thco kct quà kiểm định ta thấy: P-valuc (Prob.) = 0,0000 < a = 0,05 ■=> Bác bó Ho, chấp nhận Hi ^ Chuồi re v s a dừng sai phân bậc B c : Tim độ trề cho mơ hình AR MA Trôn cừa sổ S e r i e s : R E V S A vào Vi e w / C o r re l o g r a m Trôn cừa sổ C o r re l o g r a m S p e c i f i c a t i o n chọn độ trễ phần L a g s t o i n c l u d e 20 Correlogram Specification X S3 Series: REVSA Workfile VINAMILK-REV View Procj Object Properties Print Name SpreadSheet Correlogram of O Level O 2nd difference (5) 1st difference | OK Graph- Descriptive Statistics & Tests ► One-Way Tabulation Correlogram | Lags to indude cancel 20 Ta co kct qua Date: 09/30/18 Time: 19:31 Sample: 2006Q1 202004 Included observations: 49 Autocorrelation ^, Partial Correlation AC p AC QStat 8.657 11.75 13.27 20.50 20.69 20.86 21.03 21.10 22.67 28.54 29.97 31.07 32.07 35.64 37.68 38.79 41.02 45.58 47.47 49.01 Prob 0.00 0.40 0.40 ■ !■' , tl 0.24 0.09 0.00 '4 ' 'Í 0.00 0.16 0.31 0.05 (=1 • (=□ 0.36 0.00 • P' 0.25 0.00 'i' 0.05 ;j ■d' 0.00 0.05 0.10 •J' 0.05 0.00 Ĩ' 0.01 •1i •d 0.00 ' (□• 1d, 0.03 0.15 0.14 0.05 0.00 I=r' cf 0.00 0.30 0.19 ,p• 0.14 0.00 •*• 0.08 ■M• •1' 0.00 2 '*' '1' 0.12 0.12 0.02 0.00 0.00 ,i, 0.00 0.22 0.03 • »> , p, 0.16 0.15 0.00 ' *' ■1' 0.00 0.00 1 (□, 0.12 0.16 0.16 0.00 1d, 0.00 m • 0.23 0.13 ' p' '1■ 0.15 0.00 0.02 • 'd ■ 0.00 0.13 0.18 Ta chọn độ trề cho AR, độ trề cho MA B c : ước lượng mơ hình kiểm định khuyết tật c l n g m ó h ì n h Trôn cừa sổ C o m m a n d gò lệnh L S d ( re v s a ) c a r ( Ị ) m a ( ỉ ) m a ( ) Ta có kết quà hồi quy sau: Dependent Variable: D(REVSA) Method: ARMA Maximum Likelihood (BFGS) Date: 09/30/18 Time: 19:38 Sample: 2006Q2 2018Q2 Included observations: 49 Converaence achieved after 18 iterations Coefficient covariance computed usina outer product of aradients Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob m , • ■ a C 225291.1 42761.11 5.268598 0.0000 AR(1) MA(1) MA(4) SIGMASQ R-sauared -0.120328 -0.335408 0.489154 8.90E+10 0.330289 0.212783 -0.565496 0.5746 0.152258 -2.202889 0.0329 0.097377 5.023316 0.0000 1.83E+10 4.861800 0.0000 I Mean dependent var 236917.9 Adjusted Rsauared S.E of regression Sum sguared resid Log likelihood F-statistic 0.269407 314800.7 4.36E+12 -687.9887 5.425005 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 368296.7 28.28525 28.47830 28.35849 1.985770 Prob(F-statistic) Inverted AR Roots 0.001221 -.12 Inverted MA Roots 68-.58Ì 68+.58i -,52+.58i 52-.58Ì Module cùa nehiộm đơn vị: J(-0,12)2 = 0,12 < J0,682+ (-0,58)2 = V0.68:+ 0.582 = 0,8937 < 0,52)2+ 0,582 = J (-0,52) + C-0,58) 2 J (- = 0,779