tiểu luận dự báo kinh tế dự báo doanh thu thuần của công ty tập đoàn KIDO từ quý 4 năm 2019 đến quý 4 năm 2020 – sử dụng mô hình ARIMA

LỜI MỞ ĐẦU Xã hội ngày phát triển, kinh tế ngày chiếm vai trò quan trọng trở thành mối quan tâm hàng đầu quốc gia giới Bên cạnh công việc tìm hiểu, phân tích, đánh giá thị trường, dự báo kinh tế tiêu vô quan trọng doanh nghiệp nói riêng kinh tế quốc gia nói chung Trong kinh tế thị trường, công tác dự báo vô quan trọng lẽ cung cấp thơng tin cần thiết nhằm phát bố trí sử dụng nguồn lực tương lai cách có thực tế Với thông tin mà dự báo đưa cho phép nhà hoạch định sách có định đầu tư, định sản xuất, tiết kiệm tiêu dùng, sách tài chính, sách kinh tế vĩ vơ Dự báo không tạo sở khoa học cho việc hoạch định sách, cho việc xây dựng chiến lược phát triển, cho quy hoạch tổng thể mà cho phép xem xét khả thực kế hoạch hiệu chỉnh kế hoạch Ngày dự báo sử dụng rộng rãi lĩnh vực đời sống xã hội với nhiều loại phương pháp dự báo khác lấy ý kiến ban điều hành, phương pháp điều tra người tiêu dùng, phương pháp Delphi,… Trong thống kê người ta dùng nhiều phương pháp khác phương pháp trung bình giản đơn, phương pháp trung bình dài hạn, phương pháp san mũ,… Để làm rõ phương pháp dự báo kinh tế, tiểu luận này, nhóm thực sử dụng phần mềm kinh tế lượng Eviews để chạy mơ hình lượng để dự báo doanh thu Cơng ty cổ phần Tập đồn KIDO thời gian tới (từ quý năm 2019 đến quý năm 2020) dựa liệu doanh thu thu thập từ quý năm 2005 đến quý năm 2019 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Mơ hình nghiên cứu Dự báo mơ hình ARIMA Tổng quan mơ hình Mơ hình ARIMA bậc p, d, q mơ hình với: AR(p) mơ hình tự tương quan bậc p Y(d) chuỗi dừng lấy sai phân bậc d MA(q) mơ hình trung bình trượt bậc q có phương trình là: Mơ tả số liệu Số liệu sử dụng doanh thu KIDO từ quý – 2005 đến quý - 2019 (đơn vị: triệu VND), nhóm tổng hợp từ trang http://finance.vietstock.vn Nhấn đúp vào chuỗi dtt để mở cửa sổ Series: dtt Trên cửa sổ Series: dtt vào View/ Descriptive Statistics & Tests/ Stats Table,ta có bảng mơ tả thống kê sau: Một số mơ tả thống kê quan trọng: • Số quan sát (Observations): 56 • Giá trị trung bình (Mean): 899004.1 • Giá trị lớn (Maximum): 2130962.0 • Giá trị nhỏ (Minimum): 164798.0 • Độ lệch chuẩn (Std Dev.): 603942.8 Trên cửa sổ command dùng lệnh: Line dtt Ta thu biểu đồ sau: Từ đồ thị chuỗi dtt, ta thấy chuỗi có xu hướng tăng dần dốc lên theo thời gian Vậy ta sử dụng mô hình nhân 2.1 Quy trình dự báo Bước 1: Kiểm tra tính dừng chuỗi cần dự báo  Đối với chuỗi thường: kiểm tra tính dừng chuỗi gốc tiến hành dự báo ARIMA với chuỗi gốc  Đối với chuỗi có tính mùa vụ: tách yếu tố mùa vụ khỏi chuỗi gốc, sau kiểm tra tính dừng chuỗi tách tiến hành dự báo ARIMA với chuỗi tách  Đối với chuỗi có tính xu thế: kiểm tra tính dừng chuỗi gốc (với phần dư), sau kiểm tra tính dừng chuỗi tiến hành dự báo ARIMA với chuỗi Bước 2: Xác định độ trễ p, q Bước 3: Kiểm tra điều kiện giả định mơ hình:  Mơ hình khả nghịch ổn định (nghiệm đơn vị mơ hình hồi quy phụ < 1)  Nhiễu trắng (nhiễu không tự tương quan)  Chất lượng dự báo Bước 4: Dự báo mẫu  Đối với chuỗi có yếu tố mùa vụ: Nhân cộng chuỗi dự báo hiệu chỉnh với số mùa vụ để dự báo chuỗi gốc Đối với chuỗi có yếu tố xu thế:Tạo biến dự báo chuỗi KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH Bước 1: Kiểm tra tính mùa vụ tách yếu tố mùa vụ có Trên cửa sổ Series: DTT vào View/ Graph Trên cửa sổ Graph Options chọn Seasonal Graph, ta thu biểu đồ Nhận thấy vạch đỏ hình chênh lệch nhiều => tính mùa vụ rõ ràng Chứng tỏ chuỗi giá trị sử dụng có yếu tố mùa vụ Ta tiến hành tách yếu tố mùa vụ cho chuỗi gốc sau: Trên cửa sổ series DTT chọn : Proc => seasonal Adjustment => Moving Average Methods Trên cửa sổ Seasonal Adjustment phần Adjustment methods chọn Ratio to moving average-Multiplicative Chuỗi tách yếu tố mùa vụ dttsa, số mùa vụ s Ta có kết số mùa vụ sau: Chuỗi tách yếu tố mùa vụ dttsa Kiểm định tính dừng chuỗi Cặp giả thuyết: Trên cửa sổ Series: DTTSA vào View/ Unit Root Tests Trên cửa sổ Unit Root Test, phần Test for unit root in chọn Level Ta thu kết sau: Theo kết kiểm định ta thấy:  Khơng có sở bác bỏ H0 => Chuỗi dttsa không dừng Tiếp theo, ta kiểm định tính dừng sai phân bậc chuỗi Trên cửa sổ Series: DTTSA vào lại View/ Unit Root Tests Trên cửa sổ Unit Root Test, phần Test for unit root in chọn 1st difference Ta thu kết sau: Theo kết kiểm định, ta có :  Bác bỏ H0 , chấp nhận H1 => chuỗi dttsa dừng sai phân bậc Bước 2: Tìm độ trễ cho mơ hình AR MA Trên cửa sổ Series: DTTSA vào View/ Correlogram Trên cửa sổ Correlogram Specification chọn độ trễ phần Lags to include 18 Ta có kết quả: Từ giản đồ tương quan trên, ta chọn độ trễ cho AR 4, MA 4, Bước 3: Ước lượng mơ hình kiểm định khuyết tật Ước lượng mơ hình Trên cửa sổ Command gõ lệnh LS d(dttsa) c ar(4) ma(6) Ta có kết hồi quy sau: Kiểm định nhiễu trắng Trên cửa sổ ước lượng vào View/ Residual Diagnostics/ Correlogram – Qstatistics Trên cửa sổ Lag Specification chọn độ trễ 12 P-value độ trễ lớn mức ý nghĩa α = 5% nên mơ hình khơng có tự tương quan nhiễu Bước 4: Dự báo cho chuỗi hiệu chỉnh dttsa Trên cửa sổ ước lượng chọn Forecast Trên cửa sổ Forecast, phần Forecast Sample chọn mẫu từ 2019Q1- 2019Q3, ta thu kết quả: Nhìn vào kết dự báo mẫu ta thấy Mean Abs Percent Error = 9.837992 < 10 Tức sai số dự báo < 10%  Có thể sử dụng mơ hình để dự báo mẫu Ta tiến hành dự báo cho chuỗi mẫu Mở lại cửa sổ Forecast Trong phần Forecast sample chọn mẫu 2019Q4 2020Q4 Ta thu chuỗi dự báo dttsaf Dự báo cho chuỗi gốc : Trong phần mô tả ta xác định chuỗi thuộc mơ hình cộng Ta lấy chuỗi dttsaf nhân với số mùa vụ s chuỗi dự báo dttf Trên cửa sổ Command gõ lệnh :genr dttf=dttsaf*s Trên cửa sổ Command gõ lệnh line dttf dtt thu kết sau: KẾT LUẬN Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình ARIMA để dự báo doanh thu Công ty Cổ phần Tập đoàn KIDO từ quý IV năm 2019 đến quý IV năm 2020 Từ kết dự báo, doanh thu tăng giảm nhẹ Tuy nhiên, giai đoạn kinh tế có nhiều biến động tác động đến kết dự báo, việc dự báo doanh thu tương lai tồn sai số định Dù kết nghiên cứu phần cung cấp cho nhà lãnh đạo cơng ty có giải pháp đắn để điều chỉnh sách tăng doanh thu phù hợp với mục tiêu tăng trưởng kinh tế Từ đây, nhóm nghiên cứu đề xuất số giải pháp nhằm tăng doanh thu cho Công ty CPTĐ KIDO sau: Một là, xây dựng chiến lược kế hoạch kinh doanh đắn phù hợp với tình hình doanh nghiệp Khi có chiến lược kế hoạch kinh doanh phù hợp cho phép doanh nghiệp tận dụng tối đa nguồn lực cho sản xuất kinh doanh, làm tăng hiệu hoạt động doanh nghiệp, góp phần làm tăng lợi nhuận Hai là, xây dựng triển khai kế hoạch sách marketing, đẩy mạnh nghiên cứu khai thác thị trường tìm hiểu nhu cầu khách hàng Việc triển khai thực kế hoạch, sách marketing : sách sản phẩm, sách giá cả, sách giao tiếp khuyeesch trương, sách phân phối,… với việc đẩy mạnh nghiên cứu khai thác thị trường tìm hiểu khác hàng cho phép đáp ứng tốt nhu cầu người tiêu dùng, tăng hiệu hoạt động doanh nghiệp Ba là, tổ chức tốt q trình kinh doanh sản phẩm hàng hóa dịch vụ cơng ty Việc tổ chức tốt q trình kinh doanh sản phẩm hàng hóa dịch vụ địi hỏi công ty phải thực tốt tất khâu: nguồn cung ứng đầu vào, đầu ra, dự trữ hàng hóa, tiêu thụ, tổ chức tốn,… Bốn là, lựa chọn cấu mặt hàng kinh doanh hợp lý Cơ cấu mặt hàng kinh doanh doanh nghiệp có ảnh hướng tới tình hình tiêu thụ hàng hóa dịch vụ doanh nghiệp Vì vậy, để tăng lợi nhuận cơng ty cần lựa chọn cho cấu mặt hàng kinh doanh phù hợp số lượng, tỷ trọng hàng cấu để cấu phát huy mạnh thu hút khách hàng TÀI LIỆU THAM KHẢO Giáo trình Kinh tế lượng, Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh, 2015, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân CÁC MƠ HÌNH DỰ BÁO THEO PHƯƠNG PHÁP BOX – JENKINS https://maths.uel.edu.vn/Resources/Docs/SubDomain/maths/TaiLieuHocTap/ToanUn gDung/cc_m_hnh_d_bo_theo_phng_php_box jenkins.html? fbclid=IwAR0PXT6DIg7Sh26yL_pYqHAVSeGnXj6b02RQmzqdxQnQxjb_jTCvl_8 tYmA Số liệu sử dụng doanh thu KIDO từ quý – 2005 đến quý 2019 (đơn vị: triệu http://finance.vietstock.vn VND), nhóm tổng hợp từ trang ... line dttf dtt thu kết sau: KẾT LUẬN Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình ARIMA để dự báo doanh thu Công ty Cổ phần Tập đoàn KIDO từ quý IV năm 2019 đến quý IV năm 2020 Từ kết dự báo, doanh thu tăng giảm... mẫu từ 2019Q1- 2019Q3, ta thu kết quả: Nhìn vào kết dự báo mẫu ta thấy Mean Abs Percent Error = 9.837992 < 10 Tức sai số dự báo < 10%  Có thể sử dụng mơ hình để dự báo mẫu Ta tiến hành dự báo. .. sample chọn mẫu 2019Q4 2020Q4 Ta thu chuỗi dự báo dttsaf Dự báo cho chuỗi gốc : Trong phần mô tả ta xác định chuỗi thu? ??c mơ hình cộng Ta lấy chuỗi dttsaf nhân với số mùa vụ s chuỗi dự báo dttf Trên