Giáo trình Tin học ứng dụng trong quản lý kinh tế

ể giải bài toán điểm hòa vốn tức là xác định sản lƣợng và doanh thu hòa vốn ta cần: xác định các dữ liệu, các biến, hàm mục tiêu và các mối quan hệ giữa các biến, sau đó sử dụng chƣơn[r]

TS Lê Đình Hải ( biên)

PGS TS Nguyễn Văn Tuấn - ThS Nguyễn Minh Đạo

GIÁO TRÌNH

TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÝ KINH TẾ

LỜI NĨI ĐẦU

Mơn học Tin học ứng dụng quản lý kinh tế mơn học quan trọng chương trình đạo tạo hệ Đại học cho ngành Quản trị kinh doanh, Kinh tế Kế toán Trường Đại học Lâm nghiệp Giáo trình biên soạn nhằm trang bị cho sinh viên kiến thức kỹ việc vận dụng phần mềm MS Excel v vào xử lý liệu, trợ giúp cho việc định kinh tế quản trị kinh doanh Giáo trình gồm có chương TS Lê Đình Hải ch iên iên oạn c c Chương 2, 5, PGS.TS Nguyễn Văn Tuấn biên soạn Chương 1, ThS Nguyễn Minh Đạo biên soạn Chương v Nội dung cụ thể chương sau:

Chương 1: Khái quát MS Excel v

Chương 2: Tổ chức quản lý sở liệu kinh doanh MS Excel Chương 3: hân tí ch số liệu thống dự báo inh tế

Chương 4: hân tí ch t i tr n MS Excel Chương 5: Giải toán kinh tế MS Excel

Mặc dù tập thể tác giả cố gắng trình biên soạn chắn sách khơng tránh khỏi số thiếu sót Chúng tơi mong nhận ý kiến đóng góp bạn đọc gửi Bộ môn Quản trị doanh nghiệp, Khoa Kinh tế & Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Lâm nghiệp để chất lượng giáo trình ng y c ng hoàn thiện lần tái sau

Xin trân trọng cảm ơn!

Chương1

T N QU N VỀ CÁC PHẦN MỀM MS EXCEL V SPSS 1.1 TỔNG QUAN VỀ PHẦN MỀM MS EXCEL

1.1.1 Một số thao tác 1.1.1.1 Khởi động Excel

Có nhiều cách khác để khởi động chƣơng trình Microsoft Excel, nhìn chung có hai cách bản:

Cách 1: Bấm chọn biểu tƣợng short-cut Excel hình Desktop

Cách 2: Từ hình (cửa sổ) Windows nhấp chuột nút Start góc dƣới bên

trái, di chuyển chuột lên đến chữ All Programs, di chuyển chuột sang phải chọn

Microsoft Office, sau di chuyển chuột đến chữ Microsoft Office Excel 2010 dừng lại

Nhấp chuột vào biểu tƣợng để khởi động Excel

1.1.1.2 Tạo mở t p m i

- Tạo tệp mới: Trên Menu Bar chọn File/New - Mở File có:

Cách 1: Mở từ phần mềm Excel Trên Menu Bar, bấm chọn File/Open Trên hộp thoại

Hình 1.01 Hộp thoại Open

Cách 2: Mở tệp tin Excel từ cửa sổ Windows Explore Trên cửa sổ Windows Explore ta

nháy chuột vào tệp cần mở

1.1.1.3 Ghi thông tin lên đĩa

- Ghi File lên đĩa:

B c : Bấm chọn File/ Save as;

B c : Trên hộp thoại Save As ta chọn ổ đĩa ghi (C, D ), chọn thƣ mục cần lƣu, chọn

kiểu ghi File (Save as type), đặt tên File (File name);

B c : Bấm vào nút Save để ghi

- Ghi bổ sung thông tin lên đĩa:

B c : Bấm chọn File/ Save;

B c : Bấm chọn biểu tƣợng đĩa mềm Standard bar; B c : Bấm tổ hợp phím Ctrl + S

1.1.1.4 Thoát khỏi Excel

ể thoát kh i Excel, thực thao tác theo bƣớc sau:

B c : Ghi thông tin lên đĩa;

B c : óng File mở: File/ Close;

B c : ón g hình làm việc Excel: Chọn File/ Exit bấm vào nút “X”

góc bên phải hình làm việc Excel

1.1.2 Màn hình Excel

Màn hình Excel đƣợc trình bày nhƣ hình sau đây:

Hình 1.03 Màn hình Excel

Trong hình Excel thƣờng có (bar) chủ yếu nhƣ sau:  Title bar: tiêu đề;

 Toolbar: công cụ;

 Formating bar: định dạng;

 Formula bar: công thức;

 Workbook Window: cửa sổ làm việc Excel;  Status bar: trạng thái;

 Scroll bar:

1.1.3 Tệp tài liệu Excel

Trong Excel tệp đƣợc gọi Book

Mỗi Book thƣờng mặc định có bảng tính (Sheets), ngƣời sử dụng tùy chọn số lƣợng bảng tính mặc định Số lƣợng bảng tính Excel 2010 255 bảng tính

1.1.4 Cấu tạo bảng tính (Sheet)

Trong Excel, bảng tính thƣờng có cấu tạo theo kiểu Dịng - Cột

- Dòng (Row): Dòng tập hợp ô nằm theo hàng ngang bảng tính Các hàng đƣợc đánh số từ đến 1.048.576 Dòng bảng tính đƣợc dùng để gán ký hiệu cột, đƣợc gọi Dòng tiêu đề cột (Column border)

Hộp tên (địa chỉ) ô Nội dung ô

Nút gọi hàm

- Cột (Column): Cột tập hợp ô nằm bảng tính theo chiều dọc Các cột đƣợc đánh thứ tự chữ từ A đến ZFD, tổng cộng có tới 16.384 cột cho bảng tính Cột bảng tính đƣợc dùng để gán ký hiệu dòng, đƣợc gọi Cột tiêu đề dịng (Row border)

- Ơ (Cell): Giao điểm hàng với cột gọi ô

Mỗi ô đƣợc xác định địa dựa theo tọa độ cột - hàng Ơ hành sẵn sàng nhận tác động ngƣời sử dụng

1.1.5 Di chuyển bảng tính

 Các phím mũi tên: Di chuyển lên (), xuống (), sang trái (), sang phải () bảng tính

 Page Up, Page Down: di chuyển lên, xuống trang hình  Alt + Page Up: di chuyển sang phải trang hình

 Alt + Page Down: di chuyển sang trái trang hình  Ctrl + Page Up: chuyển bảng tính (Sheet) kề trƣớc  Ctrl + Page Down: chuyển sang bảng tính (Sheet)  Ctrl + Home: trở ô A1

1.1.6 Các kiểu liệu

Trong ô chứa kiểu liệu Kiểu liệu ô phụ thuộc vào ký tự gõ vào Các kiểu liệu ô đƣợc phân nhƣ sau:

- Kiểu số (Numbers): bắt đầu số từ đến 9; dấu +, -, *, /, $ (hoặc dấu đơn vị tiền tệ khác tùy thuộc vào việc đặt thông số quốc tế Windows) Theo mặc định, liệu dạng số đƣợc sang phải ô

- Kiểu chuỗi (Strings)/văn (Text): bắt đầu chữ từ A đến Z từ a đến z Những liệu chuỗi dạng số nhƣ số điện thoại, số nhà, mã số (hàng hóa, nhân viên…)… nhập vào phải bắt đầu dấu nháy đơn („) khơng có giá trị tính tốn Theo mặc định, liệu dạng chuỗi đƣợc sang trái ô

- Kiểu công thức (Formula): bắt đầu dấu (=) dấu cộng (+) Sau bấm Enter (  ) công thức nhập vào thể cơng thức cịn kết đƣợc thể bảng tính

1.1.7 Các toán tử Excel

Các tốn tử Excel thơng thƣờng bao gồm: - Toán tử số:

+ Cộng - Trừ * Nhân / Chia ^ Lũy thừa % Phần trăm

Thứ tự ƣu tiên phép toán nhƣ sau: Lũy thừa trƣớc đến nhân chia sau đến cộng trừ Các phép toán mức ƣu tiên (nhƣ nhân chia cộng trừ) thực từ trái sang phải Muốn thay đổi thứ tự ƣu tiên, dùng cặp ngoặc trịn, tốn tử cặp ngoặc sâu đƣợc thực trƣớc

Ví dụ: Các A1, B1, C1 chứa số 4, 5, 6, ô D1 gõ =A1 + B1*C1 đƣợc kết 34, gõ =(A1+B1)*C1 đƣợc kết 54

- Toán tử chuỗi: & Nối chuỗi (ví dụ: = ʺQuản trị” & “kinh doanh” đƣợc “Quản trị kinh doanh”)

- Toán tử so sánh:

> Lớn >= Lớn < Nhỏ <= Nhỏ = Bằng <> Khác

Các toán tử so sánh cho kết True ( úng) False (Sai) Ví dụ A1 có số 20, B1 có số -50 Nếu C1 gõ cơng thức:

= A1 > B1 nhận đƣợc kết TRUE = A1 < B1 nhận đƣợc kết FALSE

1.1.8 Thao tác bảng tính 1.1.8.1 Thao tác ô

 Nhập liệu:

 Sao chép ô:

- Sử dụng Menu: Home/Copy; Home/Paste; - Sử dụng chuột: Chọn/Kéo ấn Ctrl  Di chuyển liệu:

- Sử dụng Menu: Home/Cut; Home/Paste; - Sử dụng chuột: Chọn/Kéo

 Xóa liệu: Chọn chứa liệu cần xóa sau bấm Delete

1.1.8.2 Thao tác vùng

 Chọn vùng:

- Chọn vùng liên tục: + Bấm kéo chuột;

+ Bấm Shift di chuyển phím mũi tên

- Chọn vùng không liên tục: Ấn Ctrl đồng thời bấm chuột vào vị trí cần chọn - Chọn cột/cả dòng: Bấm chuột vào dòng/cột tiêu đề

 Sao chép vùng liệu:

- Sử dụng Menu: Chọn vùng /Home/Copy; Home/Paste;

- Sử dụng chuột: Rê ch chuột đến góc dấu “+”, ấn Ctrl kéo rê chuột đến nơi cần chép vào

 Xóa vùng liệu: Chọn vùng chứa liệu cần xóa/bấm Delete  Di chuyển vùng liệu:

- Sử dụng Menu: Home/Cut; Home/Paste; - Sử dụng chuột: Chọn/Kéo

1.1.8.3 Địa Excel

ịa ô tọa độ điểm giao hàng cột chứa ô ị a ô bao gồm loại sau đây:

- ịa tƣơng đối (Relative address): địa có dạng: [cột] [dòng] ịa thay đổi phƣơng, chiều khoảng cách thực phép chép

- ịa tuyệt đối (Absolute address): địa đƣợc ghi dƣới dạng: $[cột]$[dòng] Những có địa tuyệt đối khơng thay đổi phép chép

Ví dụ: $A$5, $B$7 cách viết địa tuyệt đối

- ịa hỗn hợp (Mixed address): kiểu địa kết hợp tuyệt tƣơng đối, gồm:

+ Tuyệt đối cột, tƣơng đối dòng, ví dụ: $A7, $D2 + Tƣơng đối cột, tuyệt đối dịng, ví dụ: A$7 D$2

1.1.8.4 Chèn thêm cột dịng vào bảng tính

ể chèn thêm cột hàng vào bảng tính có sẵn, thực theo trình tự sau đây:

- Chọn cột hàng nơi muốn chèn thêm;

- Bấm Home/Insert/Insert Sheet Row (chèn dòng) Home/Insert/Insert Sheet Column (chèn cột)

1.1.8.5 Định dạng li u bảng tính

1.1.8.5.1 Thay đổi độ cao cho dòng, độ rộng cho cột

- Thay đổi độ cao Dòng (Row Height):

Cách 1: ƣa tr chuột ranh giới hai hàng,

sau kéo rê chuột lên phía (thu hẹp dịng) kéo rê chuột xuống phía dƣới (mở rộng dịng);

Cách 2: Chọn dòng cần thay đổi độ cao, bấm chọn

theo trình lệnh Home / Format/ Row Height, sau nhập độ cao tùy ý cho dịng

- Thay đổi độ rộng Cột (Column Width):

Cách 1: ƣa tr chuột ranh giới hai cột,

sau kéo rê chuột sang bên trái (thu hẹp cột) kéo rê chuột sang bên phải (mở rộng cột);

Cách 2: Chọn cột cần thay đổi độ rộng, bấm chọn theo

trình lệnh Home /Format/ Column Width, sau nhập độ rộng tùy ý cho cột 1.1.8.5.2 Định dạng số liệu

B c : Chọn vùng cần định dạng;

B c : Bấm Home/Number, hình xuất hộp thoại Format Cells nhƣ sau:

Hình 1.04 Hộp thoại Format Cells B c : Bấm chọn nút Number để định dạng số liệu với:

 General: dạng tổng quát;  Number: định dạng kiểu số;  Currency: định dạng kiểu tiền tệ;

 Accounting: định dạng chuyên dùng cho kế toán;  Date: định dạng kiểu ngày, tháng;

 Time: định dạng kiểu giờ, phút, giây;

 Percentage: định dạng kiểu số phần trăm (%);  Fraction: định dạng kiểu phân số;

 Scientific: định dạng kiểu khoa học - kỹ thuật (12.00E+01);  Text: định dạng kiểu văn bản;

 Special: định dạng đặc biệt;

 Custom: định dạng theo yêu cầu riêng biệt 1.1.8.5.3 Tạo đường kẻ cho vùng chọn

- Chọn vùng cần kẻ

+ Outline: vẽ đƣờng viền xung quanh; + Left, Right: vẽ đƣờng viền trái, phải; + Bottom, Top: vẽ đƣờng viền dƣới,

1.1.8.5.4 Một số thơng báo lỗi bảng tính

Khi nhập liệu tính tốn bảng tính Excel gặp thơng báo lỗi nhƣ sau:

Thông báo Nguyên nhân

##### Cột hẹp #DIV/0! Chia cho không (0)

#NAME? Thực phép tính với biến khơng xác định (tên khơng gắn với vùng cả) #N/A Tham chiếu đến rỗng khơng có danh sách (#N/A = Not Available) #VALUE Sai kiểu tốn hạng (ví dụ: lấy số chia cho ký tự ngày tháng)

Khi nhập ngày tháng theo dạng MM/DD/YY DD/MM/YY tùy thuộc vào việc đặt thơng số quốc tế Windows, ví dụ đặt thơng số quốc tế kiểu Pháp gõ vào 13/5/2014, trƣờng hợp dùng kiểu Mỹ (ngầm định) gõ vào 5/13/2014 Khi nhập sai dạng thức, Excel tự động chuyển sang dạng chuỗi (căn bên trái ô) ta khơng thể dùng kiểu liệu để tính tốn ể khắc phục điều này, nhập ngày cách nhập hàm: =DATE(YY,MM,DD), cách nhập ngày tốt Sau chọn Home/Number/Number/Date chọn dạng thể ngày khung bên phải chọn

1.1.9 Một số hàm thông dụng Excel

Cú pháp chung hàm: = Tên hàm ( ối số1, ố i số 2, ) Các đối số hàm đƣợc chia làm hai loại:

- Các đối số bắt buộc: đối số không đƣợc điền vào hàm không đƣợc thực Các đối số bắt buộc đƣợc in đậm

- Các đối số không bắt buộc: đối số không đƣợc điền vào chƣơng trình tự động gán cho giá trị mặc định tự động tính kết Các đối số không bắt buộc không đƣợc in đậm

Trên phần hƣớng dẫn MS Excel, đối số bắt buộc đƣợc in đậm, đối số không bắt buộc đƣợc in chữ thƣờng

ể gọi hàm, gõ theo Cú pháp hàm chọn Menu nhƣ sau:

Chọn Formula/Insert Function , hình hộp thoại Insert Function nhƣ sau:

Hình 1.05 Hộp thoại lựa chọn hàm (Insert Function)

Trên hộp thoại Insert Function, bấm chọn dạng hàm (Seclect a category), chọn tên hàm cần sử dụng (Select a function) bấm chọn nút OK Khi hình hộp thoại hàm đƣợc chọn, bƣớc nhập đối số cần thiết bấm OK để kết thúc nhập liệu

1.1.9.1 Hàm SUM (tính tổng)

Cơng dụng: Hàm SUM dùng để tính tổng số dãy đối số

Các dạng hàm

Cú pháp hàm: =SUM(Value1; Value 2; )

Value 1, Value số cần tính tổng, chúng số, địa ơ, phạm vi khối ô

1.1.9.2 Hàm ROUND (làm tròn)

Công dụng: Hàm làm trịn number với độ xác đến số num_digits Cú pháp: =ROUND(number, num_digits)

- Nếu num_digits > hàm làm tròn phần thập phân, - Nếu num_digits = hàm lấy phần nguyên,

- Nếu num_digits < hàm làm trịn phần ngun Ví dụ: =ROUND(9.23,1) = 9.2

1.1.9.3 Hàm ROUNDUP (làm tròn lên) hàm ROUNDDOWN (làm tròn u ng )

Công dụng: Tƣơng tự hàm ROUND nhƣng làm tròn lên sử dụng hàm ROUNDUP hàm làm tròn xuống sử dụng hàm ROUNDDOWN

Ví dụ: =ROUNDUP(9.23,1) = 9.3 =ROUNDDOWN(9.27,1) = 9.2

1.1.9.4 Hàm AND (điều ki n đồng thời)

Hàm AND dùng để xác định giá trị th a mãn tất điều kiện đƣợc Cú pháp hàm: =AND(logical 1; logical 2; )

1.1.9.5 Hàm OR (điều ki n thay nhau)

Hàm OR dùng để xác định giá trị th a mãn số điều kiện đƣợc chỉ

Cú pháp hàm: =OR(Logical 1; logical 2; )

1.1.9.6 Hàm IF (logic)

Hàm IF dùng để xác định giá trị (Value if True) th a mãn điều kiện đƣợc (Logical test) trả giá trị khác (Value if False) không th a mãn điều kiện đặt

Hình 1.06 Ví dụ việc sử dụng hàm If 1.1.9.7 Hàm VLOOKUP (tham chiếu cột)

iề n vào ô thời giá trị tƣơng ứng theo bảng tham chiếu định sẵn theo dạng cột Hàm VLOOKUP có nhiều ứng dụng kinh tế để gán giá trị định vào vị trí thích hợp Cú pháp hàm:

=VLOOKUP(Lookup_value, Table_array, Col_index_num, Range_lookup) Trong đó:

- Lookup_value (ký hiệu X): Là giá trị cần dị tìm cột bên trái bảng, tìm có

thì lệch qua bên phải đến cột tham chiếu để lấy giá trị ứng với vị trí X

- Table_array (Bảng liệu): Bảng khối ô, thông thƣờng bảng gồm nhiều hàng

và nhiều cột Cột bên trái ln ln chứa trị để dị tìm, cột khác chứa trị tƣơng ứng để tham chiếu

- Col_index_num (Thứ tự cột tham chiếu): Số thứ tự cột cần lấy số tham chiếu tính từ

phía trái sang phía phải bảng, cột bảng cột

- Range_lookup (Cách dò): Cách dò số số â y đối số không bắt buộc,

nếu b qua máy mặc định số

Cách dò số :

- Danh sách cột bên trái bảng phải xếp theo thứ tự tăng dần

- Nếu trị dò X nh phần tử danh sách hàm cho trị #N/A (Not Available: bất khả thi)

- Nếu trị dò X khớp với phần tử danh sách (không phân biệt chữ hoa hay thƣờng chuỗi), đƣơng nhiên tìm thấy phần cho trị ô nằm cột tham chiếu hàng với phần tử

Nếu cách dò 0:

- Danh sách cột bên trái bảng không cần phải xếp theo thứ tự

- Nếu trị dị X khơng khớp với phần tử danh sách (không phân biệt chữ hoa hay thƣờng chuỗi), hàm cho trị #N/A (Not Available: bất khả thi)

- Chỉ trị dò X khớp với phần tử danh sách (không phân biệt chữ hoa hay thƣờng chuỗi) cho trị trị ô nằm cột tham chiếu hàng với phần tử

Ví dụ: Xác định tiền thƣởng cho nhân viên theo kết xếp loại lao động: Loại A: 300.000 đ/tháng; Loại B: 200.000 đ/tháng; Loại C: 100.000 đ/tháng

Các bƣớc thực nhƣ sau:

B c : Nhập bảng sở liệu để tính tốn; B c 2: Nhập bảng tham chiếu (Table Array);

B c : Bấm chọn vào D4, gọi hàm VLOOKUP theo trình lệnh: Formula / Insert

Function/ VLOOKUP Nhập đối số vào hộp thoại nhƣ sau:  Lookup_value: Nhập C4;

 Table_array: Nhập $B$13:$C$16;

 Col_index_num: Nhập số (cột thứ bảng tham chiếu);

Hình 1.08 Ví dụ việc sử dụng hàm VLOOKUP B c 4: Copy công thức từ D6 xuống cịn lại (D7:D11)

Chú ý: Phải lấy địa tuyệt đối bảng cần tham chiếu dị tìm ($B$13:$C$16), khơng, thực bƣớc địa bảng tham chiếu bị chuyển dịch theo làm sai lệch kết tìm kiếm

1.1.9.8 Hàm HLOOKUP (tham chiếu dịng)

iề n vào thời giá trị tƣơng ứng theo bảng tham chiếu định sẵn theo dạng hàng Hàm HLOOKUP có nhiều ứng dụng kinh tế để gán giá trị định vào vị trí thích hợp Cú pháp hàm:

=HLOOKUP(Lookup_value,Table_array,Row_index_num,Range_lookup)

Trong đó:

- Lookup_value (ký hiệu X): Là giá trị cần dò tìm hàng bảng, tìm

có xuống dƣới đến dịng tham chiếu để lấy giá trị ứng với vị trí X

- Table_array (bảng liệu): Bảng khối ô, thông thƣờng bảng gồm nhiều hàng

và nhiều cột Dịng ln ln chứa trị để dị tìm, dịng khác chứa trị tƣơng ứng để tham chiếu

- Row_index_num (dòng tham chiếu): Dòng tham chiếu thứ tự dịng (tính từ

xuống bảng), dòng bảng dòng

- Range_lookup (cách dò): Cách dò số số Ngầm định số Cách dò số :

- Danh sách dòng bảng phải xếp theo thứ tự tăng dần;

- Nếu trị dò X nh phần tử danh sách hàm cho trị #N/A (Not Available: bất khả thi);

- Nếu trị dò X khớp với phần tử danh sách (không phân biệt chữ hoa hay thƣờng chuỗi), đƣơng nhiên tìm thấy phần cho trị nằm dịng tham chiếu cột với phần tử

Nếu cách dò 0:

- Danh sách dòng bảng không cần phải xếp theo thứ tự;

- Nếu trị dị X khơng khớp với phần tử danh sách (không phân biệt chữ hoa hay thƣờng chuỗi), hàm cho giá trị #N/A (Not Available: bất khả thi);

- Chỉ trị dò X khớp với phần tử danh sách (không phân biệt chữ hoa hay thƣờng chuỗi) cho trị trị ô nằm hàng tham chiếu cột với phần tử

Nhƣ vậy, nguyên tắc hoạt động hàm HLOOKUP nhƣ hàm VLOOKUP, khác:

Xếp loại lao động A B C

Tiền thƣởng 500000 300000 100000

- Bảng tham chiếu hàm HLOOKUP đƣợc bố trí theo dịng

- Hàm VLOOKUP dị tìm cột bên trái, tham chiếu số liệu cột bên phải, hàm HLOOKUP dị tìm hàng cùng, tham chiếu số liệu hàng phía dƣới

1.1.9.9 Hàm SUMIF (tính tổng theo điều ki n)

Cú pháp hàm: = SUMIF (Range, Criteria, Sum_range) Trong đó:

- Range: Miền liệu cần phải th a mãn điều kiện (Criteria); - Criteria: iề u kiện đặt việc tính tổng;

- Sum_range: Miền cần tính tổng số th a mãn điều kiện

Ví dụ: Tính tổng doanh thu tháng th a mãn điều kiện doanh thu hàng tháng từ 5.200 triệu đồng trở lên:

Hình 1.10 Ví dụ việc sử dụng hàm SUMIF 1.1.9.10 Hàm COUNTIF (đếm theo điều ki n)

Hàm COUNTIF dùng để đếm miền liệu th a mãn điều kiện Cú pháp hàm: = COUNTIF (Range, Criteria)

Trong đó:

- Range: Phạm vi miền liệu cần đếm;

Hình 1.11 Ví dụ việc sử dụng hàm COUNTIF 1.1.9.11 Các hàm v n

a Hàm LEFT

- Cú pháp: =LEFT(Text,num_chars)

- Công dụng: Trả chuỗi gồm num_chars ký tự bên trái text - Ví dụ: =LEFT(“VIETHAN”,4) trả chuỗi “VIET”

b Hàm MID

- Cú pháp: =MID(Text,start_num,num_chars)

- Công dụng: Trả num_char ký tự text vị trí numstart - Ví dụ: =MID(“VIETHANIT”,5,3) trả chuỗi “HAN”

c Hàm RIGHT

- Cú pháp: =RIGHT(Text,num_chars)

d Hàm FIND

- Cú pháp: =FIND(find_text,within_text,start_num)

- Công dụng: Tìm find_text within_text start_num - Ví dụ: =FIND(“h”,“ i học lâm nghiệp”)  (chữ h chữ học) =FIND(“h”,“ i học lâm nghiệp”,6)  13 (chữ h chữ nghiệp)

1.2 TỔNG QUÁT VỀ PHẦN MỀM IBM SPSS 23 1.2.1 Giới thiệu phần mềm SPSS

IBM SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) gói phần mềm thống kê cho

khoa học xã hội Tuy nhiên phần mềm thống kê đƣợc ứng dụng nhiều cho ngành khoa học khác Phần mềm thống kê đƣợc sử dụng cho phân tích số liệu thu thập từ điều tra, khảo sát Phần mềm đƣợc ứng dụng cho nhiều phƣơng pháp phân tích thống kê nhƣ chức trình bày, bao gồm phân tích thống kê mơ tả thống kê so sánh trình bày số liệu dƣới dạng đồ thị Các đặc trƣng bật phần mềm mơđun phân tích số liệu thống kê Bao gồm: (1) Thống kê mô tả ch ng hạn nhƣ tần số xuất (frequencies), số đo tập trung (central tendency), biểu đồ, đồ thị (plots, charts) danh sách (lists); (2) Các thủ tục phân tích thống kê đa biến suy diễn phức tạp, ch ng hạn nhƣ phân tích phƣơng sai (ANOVA), phân tích nhân tố khám phá (factor analysis), phân tích nhóm (cluster analysis) phân tích số liệu phân loại/định tính (categorical data analysis)

1.2.2 Các phiên SPSS

Cho đến nay, SPSS có nhiều phiên khác nhau, phiên IBM SPSS Statistics (2017) phiên 25 Với tính tốn thống kê phổ biến, ta cài SPSS với phiên 18, 19 hay 20, Tất phân tích giáo trình đƣợc thực phiên IBM SPSS Statistics 23

1.2.3 Khởi động SPSS

ể khởi động IBM SPSS Statistics 23 từ Start menu Windows 10, phải thực bƣớc sau đây:

- Nháy tr chuột vào nút Start công cụ Taskbar, click tr chuột vào All apps, tiếp đến click vào IBM SPSS Statistics, sau click vào IBM SPSS Statistics 23

H nh 1.12 Hộp hội thoại Unicode Mode Dialog

Trong hộp thoại IBM SPSS Statistics 23, click tr c huột vào nút Cancel (hình 1.13)

H nh 1.13 Hộp hội thoại IBM SPSS Statistics 23 1.2.4 Tổng quan giao diện ngƣời sử dụng

Cửa sổ Data Editor đƣợc mở bao gồm hai cửa sổ: xem số liệu (Data View) xem biến (Variable View) Cửa sổ Data View đƣợc sử dụng cho việc nhập số liệu cửa sổ

Variable View đƣợc sử dụng cho việc thêm biến xác định thuộc tính biến

H nh 1.14 Cửa sổ I M S SS Statistics ata ditor 1.2.4.1 C a sổ em s li u (Data View)

Khi SPSS đƣợc khởi động, cửa sổ Data View cửa sổ Data Editor trơng giống nhƣ bảng tính Excel (một ma trận gồm nhiều dòng nhiều cột) Chỉ khác bảng tính Excel chỗ dịng cột lần lƣợt gán cho ghi (cases) biến (variables) (bảng 1.01)

ảng 1.01 Các thành phần cửa sổ “Data View”

Thành phần Di n g iải

Biến (Variables)

ỗ i cột s t ơng ng với biến ỗ i mục đ c kiểm tra khảo sát bảng hỏi t ơng ng biến Các biến th ng biến số (numeric) biến chuỗi (string) hi định ngh a biến số ng i s dụng nên xác định r số ch số th p ph n Tên biến bao g m tối đa ký tự phải bắt đầu ch Tên biến nên đ c gán tên mang ý ngh a d nh n biết

Bản ghi (Cases)

ỗ i d n g s t ơng ng với ghi Các đối t ng tham gia nghiên c u ghi í dụ đối t ng tham gia nghiên c u ch ng ta th ghi (hoặc d ng) thông tin nên đ c tạo Các c u trả l i cho mục c u hỏi nên đ c nh p thống từ trái sang phải cho đối t ng tham gia

Ô (Cells) giao điểm gi a ghi biến ỗi c u trả l i cho c u hỏi khảo sát nên đ c nh p vào ô cho thành viên tham gia t ơng ng với loại số liệu biến đ đ c định ngh a

1.2.4.2 C a sổ em biến (Variable View)

Chúng ta xem cửa sổ Variable View nhƣ cấu trúc cho cửa sổ Data View; số liệu nhập xem biến chƣa đƣợc định nghĩa cửa sổ Variable View (bảng 1.02)

ả ng 1.02 Các thành phần tab Variable View

Thành phần Di n g iải

Tên biến (Variable name)

SPSS s mặc định gán tên biến ( AR AR ) Các tên biến đ c thay đ i b i ng i s dụng L u ý tên biến nên đ c đặt ngắn g n có ý ngh a (ch ng hạn: Name, Gender GPA) không đ c s dụng ký tự đặc biệt nh @ * ? /

Loại biến (Variable type)

Loại biến đ c xác định để ghi đ c nh p vào Nh n chung kiểu ký tự kiểu ch String ký tự kiểu số Numeric í dụ ng i s dụng có tên biến Name th loại biến s biến ch String T ơng tự tên biến GPA th loại biến s biến số Numeric mặc định gán cho ch số phần th p ph n

Nh n trị số biến

(Value labels) Nh n trị số cho phép ng i s dụng mô tả chi tiết tên biến ể tránh hiểu nhầm nh n trị số biến đ c s dụng để làm r t ên biến

1.2.4.3 Tạo t p m i (Creating a Data File)

Tạo tệp số liệu SPSS bao gồm hai bƣớc: (1) tạo biến (2) nhập liệu Tạo biến q trình có liên quan đến nhiều bƣớc đòi h i phải lập kế hoạch chi tiết Khi mà biến đƣợc tạo ra, số liệu sau đƣợc nhập vào

1.2.4.4 Tạo biến m i (Defining Variables)

Thứ nhất, gán tên biến dựa bảng h i khảo sát Nếu tên biến chƣa đƣợc gán, SPSS gán cho tên mặc định, tên biến khó nhận

Thứ hai, thuộc tính biến nên đƣợc xác định cụ thể Nếu cần thiết gán nhãn trị số để giúp tất ngƣời sử dụng tệp số liệu hiểu rõ số liệu

ể tạo biến cần thực bƣớc sau đây:

B c : Bấm chuột vào cửa sổ Variable View góc trái phía dƣới cửa sổ Data Editor (hình 1.15);

B c : Gõ Name vào ô phía dƣới cột Name, nhấn chuột

vào phím Enter;

B c : Dƣới cột Type, click cuột vào Numeric, sau click chuột vào nút Ellipses

xuất ô;

B c 4: Trong hộp hội thoai Variable Type, chọn tùy chọn nút String, sau click

chuột vào nút OK (hình 1.16);

H nh 1.16 Hộp hội thoại Variable Type

B c : Gõ Gioi_tinh vào dịng thứ hai phía dƣới cột Ten, nhấn

chuột vào phím Enter;

B c : Click chuột vào thuộc dịng thứ hai phía dƣới cột Decimals, sau thay đổi

giá trị nhập vào cách sử dụng hộp quay tròn (spin box);

B c : Gõ Giới t nh vào dòng thứ hai dƣới cột Label, nhấn chuột vào

phím Enter;

B c : Click None vào dòng thứ hai phía dƣới cột Values, sau click chuột vào

nút Ellipses;

B c : Trong hộp hội thoại Value Labels, gõ vào hộp Value, gõ Nam vào

trong hộp Label, click chuột vào nút Add (hình 1.17);

H nh 1.17 M h a bi ến i i tính

Gõ Diem_TB ( iểm trung bình học tập) vào dịng thứ ba phía dƣới cột Ten tiếp theo nhấn chuột vào phím Enter;

B c : Gõ Tuoi vào dịng thứ tƣ phía dƣới cột Ten, nhấn chuột

vào phím Enter;

B c : Click chuột vào thuộc dịng thứ tƣ phía dƣới cột Decimals, sau thay đổi

giá trị nhập vào cách sử dụng hộp quay tròn (spin box);

B c 4: Gõ Tuổi vào dịng thứ tƣ phía dƣới cột Label, nhấn chuột vào

phím Enter;

B c : Click None vào dòng thứ tƣ phía dƣới cột Values, sau click chuột vào

nút Ellipses;

B c : Trong hộp hội thoại Value Labels, gõ vào hộp Value, gõ 19 tr xuống vào hộp Label, click chuột vào nút Add;

B c : Lặp lại bƣớc 17 cách sử dụng giá trị tới gán với tên nhãn nhƣ

ở bảng 1.03 Xem hình 1.18 cho kết quả;

B c : Click chuột vào nút OK

ảng 1.03 h n trị số biến

Giá trị Nh n

1 19 tr xuống

Giá trị Nh n

3 24-27

4 28-31

5 32 tr lên

H nh 1.18 Hộp hội thoại nh n giá trị (cho biến Tuổi) 1.2.4.5 Nh p s li u (Entering Data) t S SS

Sau tạo biến xong, nhập liệu cho ghi Nếu biến số, số liệu kiểu số đƣợc nhập vào SPSS chấp nhận giá trị số (0-9) cho số liệu kiểu số Nếu biến chữ, ký tự bàn phím đƣợc sử dụng để nhập liệu

nh p liệu:

B ớc 1: Click chuột vào tab Data View cửa sổ Data Editor (hình 1.19)

B c : Click chuột vào vào ô gõ số liệu tƣơng ứng Nhập liệu

thực Cell Editor (hình 1.20)

H nh 1.20 Cửa sổ Cell Editor

1.2.4.6 Nh p s li u MS E cel kết u t s ang S SS

Giữa hai phần mềm SPSS MS Excel có tƣơng thích việc kết xuất số liệu ố i với MS Excel có nhiều lợi việc nhập liệu, giúp nhập liệu nhanh Các bƣớc thực bao gồm:

B c : Nhập liệu vào bảng tính Excel trƣớc ối với biến số liên tục

nhập số bình thƣờng, cịn biến phân loại nhập theo mã Tiêu đề cột bảng tính Excel tên biến Vì vậy, phải đặt tên cho tiêu đề cột tiếng Việt không dấu, không dấu cách, không bao gồm ký tự đặc biệt, đặt tên đơn giản Sau đó, lƣu liệu vào tệp Ví dụ: Bai1.xlsx

B c : óng f ile Excel lại, khởi động SPSS, chọn:

Menu File/Open/Data, kết cho cửa sổ Open Data (hình 1.21) Trong mục Look in chọn đƣờng dẫn tới thƣ mục chứa tệp Excel Bai1.xlsx

Hình 1.21

Trong mục Files of type chọn kiểu tệp Excel (*.xls, xlsx, xlsm); mục File name chọn tệp Bai1.xlsx Sau bấm chọn nút Open để kết chuyển số liệu từ Excel sang SPSS Ta có cửa sổ „Opening Excel Data Source‟ sau đây:

Bấm chọn tùy chọn „Read variable names from the first row of data‟ Chúng ta chọn đƣợc bảng tính chứa liệu để chuyển sang SPSS từ mục Worksheet

Sau bấm OK để tiếp tục, ta đƣợc kết nhƣ sau:

B c : Lƣu liệu vào tệp sở liệu SPSS với phần mở rộng sav

Tiếp theo bấm vào nút Save để lƣu liệu vào tệp Bai1.sav

B c 4: Bấm chuyển cửa sổ từ cửa sổ xem liệu (Data View) sang cửa sổ xem biến

1.3 BÀI THỰC HÀNH CHƢƠNG

Bài số : Cho bảng kết tuyển sinh đại học năm học 2012 - 2013

TT Số báo danh Tốn Lý Hóa Khu vực tƣợng Đối ƣu tĐiểm iên Tổng điểm quả Kết Phân loại

1 LNHA1001 10 9 3

2 LNHA1002 5,5 1

3 LNHA1003

4 LNHA1004 8,5

5 LNHA1005

6 LNHA1006

7 LNHA1007

8 LNHA1008

9 LNHA1009 10 7,5 10 LNHA1010 6

Điểm ƣu tiên đối tƣợng

ối t ng 10 i ểm 2,5 2,0 2,0 1,0 1,0 1,1 0 0

Điểm ƣu tiên khu vực

hu vực i ểm 2,0 1,0 0,5 0 Hồn thành bảng tính với thông tin sau:

Điểm ưu ti n = iể m ƣu tiên khu vực + i ểm ƣu tiên đối tƣợng; Tổng điểm: iể m ba môn thi điểm ƣu tiên;

Kết quả: ỗ trƣợt theo tổng điểm so với điểm chuẩn 18 khơng có điểm liệt 0; hân loại: Nếu tổng điểm ba mơn dƣới 18 có điểm liệt loại Kém; từ 18 đến dƣới 22 - loại Trung bình; từ 22 đến dƣới 26 - loại Khá; từ 26 trở lên - loại Gi i

Bài số

Ả O Đ TH M

TT lao động Họ tên lƣơHệ số ng Ti Chức vụ Lƣơchính ng PC CV lƣơTổng ng BH XH BH YT BH TN TNCN Thuế Thực lĩnh

TT lao động Họ tên lƣơHệ số ng Ti Chức vụ Lƣơchính ng PC CV lƣơTổng ng BH XH BH YT BH TN TNCN Thuế Thực lĩnh

4 Nguy n Thủy 7,89 25 Tr ng phòng Trần Ng c Anh 8,65 26 Phó giám đốc ũ Thế ạnh 8,75 24 Giám đốc Phạm inh Tuấn 7,56 22 giám đốc Phó Hồng Anh 5,64 20 Phó phịng Lê Thị Hạnh 4,12 16 Nhân viên 10 Trần Tuấn Hảo 6,52 22 Tr ng phòng 11 ũ ă n Tiến 3,36 20 Nhân viên 12 Bùi Hằng Nga 7,64 22 Tr ng phòng 13 Nguy n An 8,76 24 Nhân viên 14 Lê Bích Thủy 8,45 25 Giám đốc 15 Anh Th 7,64 22 giám đốc Phó Hồn thành bảng lƣơng trên, biết rằng:

Lương = Lƣơng * Hệ số lƣơng*(Ti/Tlv);

- Mức lƣơng sở theo quy định hành; - Ti: số ngày làm thực tế;

- Tlv: số ngày làm việc theo quy định 26 ngày;

hụ cấp chức vụ: Giám đốc phụ cấp chức vụ 100%; Phó giám đốc 80%; Trƣởng phịng 50%; Phó phịng 30% so với lƣơng bản;

Bảo hiểm xã hội = 8% * Lƣơng chính; Bảo hiểm y tế = 1,5% * Lƣơng chính; Bảo hiểm thất nghiệp = 1%*Lƣơng chính;

Thuế thu nhập cá nhân: Nếu tổng lƣơng dƣới triệu thuế 0; từ triệu đến triệu thuế suất 5%; từ triệu đến 10 triệu thuế suất 10%; từ 10 triệu đến 18 triệu thuế suất 15%, từ 18 triệu đến 32 triệu thuế suất 20%, từ 32 triệu thuế suất 25% so với lƣơng chính;

Bài số

Cho bảng thống kê gọi máy di động bảng vùng gọi với giá phải trả theo block giây

Hãy tính giá trị cho cịn trống biết rằng:

Mỗi block tính giây, q tính thêm block nữa, chƣa đến giây tính block Khi khai báo số bị gọi mã vùng phải kiểu Text Những gọi kéo dài 10 phút phút đƣợc giảm giá 50%

Số giao dịch Số bị gọi Tên vùng Số giây gọi Số block Thành tiền

1000 086287895 1.822

1001 088267935 123

1002 031853469 37

1003 048267348

1004 058872146 1.221

1005 033821736 320

1006 033843697

1007 058867325 67

1008 031869706 123

1009 046287164 154

1010 0321825463 3.050

1011 0241678345 1.899

1012 036685439 2.520

Bảng tham chiếu:

Mã vùng Tên vùng Giá block giây

08 TP HCM 8.500

031 Hải Ph ng 5.000 033 Quảng Ninh 4.500

04 Hà Nội 4.000

058 Nha Trang 7.000 0321 H ng Yên 3.000 0241 Bắc Ninh 2.500 036 Thái Bình 3.500

Bài số 4:

Các chuyến du lịch

Mã KH Khách hàng Nơi du lịch Thăm quan Thành tiền L Tạ n Anh Có

NT03 ỗ T hị Thu Có

HU02 Trần n Khơng

L Tạ Thu Hồi Có

HU01 ỗ ăn Ân Có

NT01 Cao C ng Không ảng đơn giá

Mã ĐL NT HU

Nơi du lịch L ạt Nha Trang Huế Tiền xe 400.000 500.000 600.000 Tiền ăn 150.000 200.000 250.000 Tiền S 800.000 600.000 900.000 Tiền thăm quan 100.000 200.000 300.000

ảng tổng kết

Nơi du lịch Số lần Tổng tiền

l ạt Nha trang

Huế

Bài số

Cho bảng thống kê khách hàng th phịng khách sạn Hồn thành bảng thống kê khách hàng, biết ngày trùng với ngày đến tính ngày

Ả THỐ KÊ KH CH HÀ

TT Tên khách Số phòng Ngày đến Ngày Loại phòng Giá thuê Tiền trả ũ Anh T A01 01/01/17 10/05/17

ảng giá thuê phòng (V Đ)

Loại phòng Giá /ngày

A 500.000

B 400.000

C 300.000

ảng tổng hợp

Loại phòng Tổng tiền

A B C

Bài số : Có số liệu tồn kho nhập xuất hàng hóa cơng ty nhƣ sau:

TỒ KH O ĐẦU K

Mã hàng Hàng SL đầu kỳ Trị giá đầu kỳ Giá nhập Giá xuất

B D a hấu 1.700 1.310.000 770 840

C Cam 2.400 1.810.000 750 850

O Chanh 1.800 1.402.000 760 820

H H ng 1.800 1.404.000 770 880

D 3.200 2.534.000 750 800

X B i 5.200 4.102.000 720 820

H UẤT T O K

Ngày Số CT Mặt hàng Số lƣợng Giá nhập Giá xuất Trị giá

02/02/03 NB-003 2.000

03/02/03 XC-004 2.500

04/02/03 NH-005 2.400

05/02/03 NB-006 1.900

06/02/03 XX-007 2.200

07/02/03 XO-008 2.000

08/02/03 NO-009 3.000

09/02/03 XD-010 1.500

10/02/03 XX-011 2.000

11/02/03 NC-012 1.800

12/02/03 NO-013 2.100

13/02/03 XH-014 1.500

Ả TỔ K T H

Mặt hàng Tổng số lƣợng Tổng trị giá D a hấu

Cam Chanh

H ng B i

Ả TỔ K T UẤT

Mặt hàng Tổng số lƣợng Tổng trị giá D a hấu

Cam Chanh

H ng B i

TỒ KH O CUỐI K

Mặt hàng Tổng số lƣợng Tổng trị giá D a hấu

Cam Chanh

H ng B i

Chương 2

T CHỨC V QUẢN LÝ CƠ SỞ DỮ LIỆU KINH DO NH TRÊN MS EXCEL

Trong quản lý kinh tế nói chung quản trị doanh nghiệp nói riêng, việc tổ chức quản lý liệu (data) liên quan đến đối tƣợng quản lý có ý nghĩa quan trọng việc đƣa định kinh doanh cách nhanh chóng, xác kịp thời Ví dụ nhƣ danh sách khách hàng, danh sách nhà cung ứng, danh sách giao dịch, danh mục tài sản cố định… Việc tổ chức quản lý liệu thực đƣợc với trợ giúp nhiều phần mềm khác nhƣ: Foxpro, Access… nhƣng thông dụng phần mềm MS Excel Phần mềm cho phép tổ chức, cá nhân tiếp cận sử dụng cách dễ dàng với chi phí thấp nhƣng mang lại hiệu cao

2.1 KHÁI NIỆM VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU TRÊN MS EXCEL

Trong MS Excel, sở liệu (Database) tập hợp liệu đƣợc xây dựng theo cấu trúc xác định để phục vụ cho mục tiêu sử dụng thơng tin khác Hay nói, sở liệu tập hợp thông tin có liên quan đến chủ đề hay đối tƣợng định

Trong MS Excel, sở liệu đƣợc gọi danh sách (List) Trong danh sách cần lƣu ý số thuật ngữ sau:

Trong sở liệu, dòng liệu đƣợc gọi mẩu ghi (Record), cột liệu đƣợc gọi trƣờng (Field) Giao điểm mẩu ghi trƣờng đƣợc gọi ô (Cell)

Một danh sách đầy đủ có ba thành phần nhƣ sau: - Database Range: dãy chứa liệu;

- Criteria Range: dãy chứa tiêu thức truy tìm; - Extract Range: dãy kết xuất kết truy tìm đƣợc

- Mỗi trƣờng (cột) cần chứa dạng thơng tin nhƣ Ví dụ: Trong danh sách lao động doanh nghiệp ta dành cột để ghi mã số nhân viên, cột ghi họ tên, cột ghi ngày sinh, cột ghi quê quán, cột ghi ngày tuyển dụng

- Trên đầu cột danh sách cần có tiêu đề (nhãn) với nhãn miêu tả nội dung cột bên dƣới

- Danh sách khơng nên chứa hàng hay cột trống

- Mỗi danh sách nên đƣợc trình bày bảng tính (một sheet) Nếu nhƣ, có nhiều danh sách bảng tính cần phân biệt thơng tin danh sách hàng hay cột trống

2.2 TẠO BẢNG CƠ SỞ DỮ LIỆU

ể thuận lợi cho việc theo dõi, ta lấy ví dụ đơn giản cần tạo bảng sở liệu theo dõi bán hàng cửa hàng kinh doanh vật liệu xây dựng Công ty X nhƣ bảng dƣới đây:

Chứng

từ Ngày hàng Cửa hàng Mặt lƣợngSố Đơn giá Doanh thu Thuế VAT 01 15/01 Số Xi ă ng 1000 850 850000 42500 02 15/01 Số Sắt 250 4500 1125000 56250 03 15/01 Số Sắt 200 4500 900000 45000 04 16/01 Số Sắt 450 4500 2025000 101250 05 16/01 Số Xi ă ng 1500 850 1275000 63750 06 17/01 Số Sắt 300 5000 1500000 75000 07 17/01 Số Sắt 200 5000 1000000 50000 08 17/01 Số Xi ă ng 5000 850 4250000 212500 09 18/01 Số Sắt 300 4500 1350000 67500 10 19/01 Số Xi ă ng 3500 850 2975000 148750 11 19/01 Số Sắt 200 5000 1000000 50000 12 20/01 Số Sắt 250 5000 1250000 62500 13 20/01 Số Xi ă ng 1000 850 850000 42500

Từ yêu cầu ví dụ trên, để tạo danh sách ta sử dụng hai cách sau đây:

Cách 1: Gõ th ng từ bàn phím:

â y cách thức thông thƣờng để nhập danh sách vào bảng tính Với cách này, ta việc gõ th ng số liệu chi tiết danh sách vào bảng tính

ể nhập liệu theo Form, cần thực bƣớc sau đây:

B c : nh tên cột danh sách

B c : Chọn vùng chứa tiêu đề cột vừa gõ danh sách

B c : ể quản lý sở liệu, ta sử dụng cơng cụ Form Customize

Quick Access Toolbar, nhiên trƣờng hợp công cụ Form chƣa xuất sẵn ta cần thực thao tác sau để thêm vào theo bƣớc sau đây:

(1) Chọn File > Option > Quick Access Toolbar;

(2) Tại Choose Commands From > All Commands > Commands Not in the Ribbon; (3) Chọn Add > công cụ Form xuất Customize Quick Access Toolbar > OK Trên Customize Quick Access Toolbar mở Form, lúc hình xuất hộp thoại Form nhƣ sau:

Hình 2.01 Hộp thoại nhập liệu theo mẫu (Form)

- Mỗi trƣờng (cột) đƣợc hiển thị ô nhập liệu Lần lƣợt gõ liệu vào ô nhập tƣơng ứng

- Khi kết thúc mẫu ghi, bấm nút New phím Enter để nhập liệu vào mẫu ghi

Nút Criteria đƣợc sử dụng việc đƣa điều kiện dị tìm kiện th a mãn điều kiện định ể làm điều này, bấm nút Criteria, sau gõ điều kiện dị tìm vào nhập thích hợp, bấm nút Close Ngay sau liệu th a mãn điều kiện lần lƣợt Form ể xem liệu này, sử dụng nút Find Prev Find Next

2.3 SẮP XẾP DỮ LIỆU VỚI LỆNH SORT

Khi cần xếp liệu bảng theo tiêu chuẩn định sử dụng chức Sort Excel Các thao tác bản:

B c : Chọn vùng liệu cần xếp;

B c : Mở menu Data, chọn Sort (Data/ Sort…), hình xuất

hộp thoại Sort nhƣ sau:

Hình 2.02 Hộp thoại Sort B c : Nhập thông số xếp vào hộp thoại:

Column:

 Sort by: Tiêu chuẩn xếp cột thứ nhất;

 Then by: Tiêu chuẩn xếp cột thứ tiêu chuẩn trùng Order:

My data has headers: Lấy dòng làm tiêu đề cột (nếu chọn vào tùy chọn này); ngƣợc lại không chọn tùy chọn khơng lấy dịng làm tiêu đề cột

Sau lựa chọn xong tiêu chí xếp, bấm nút OK để kết thúc Ví dụ: Giả sử cần xếp liệu theo thứ tự ƣu tiên cho tiêu chuẩn: 1) Mặt hàng; 2) Cửa hàng; 3) Doanh thu, ta đƣợc kết nhƣ sau:

2.4 LỌC DỮ LIỆU VỚI LỆNH FILTER

Lọc liệu đƣợc sử dụng trƣờng hợp cần trích số liệu theo yêu cầu định phục vụ cơng tác quản lý Về bản, có hai phƣơng pháp lọc liệu lọc tự động (AutoFilter) lọc tùy chọn (Advanced Filter)

2.4.1 Lọc tự động (AutoFilter)

Chức lọc tự động thƣờng dùng cho trƣờng hợp tiêu chuẩn lọc tƣơng đối đơn giản, kết lọc đƣợc điền bảng sở liệu hành Các thao tác nhƣ sau:

B c : Chọn bảng sở liệu

B c : Mở menu Data, chọn Filter, bảng sở liệu xuất nút

mũi tên dòng danh sách (dịng tiêu đề), nằm phía bên phải ô tiêu đề để nhập điều kiện lọc

Hình 2.04 Minh họa sử dụng lệnh utoFi lter

B c : Bấm vào mũi tên cột cần đƣa vào điều kiện, hình lại xuất hộp

thoại để chọn điều kiện, bao gồm:  Select All: Hiện tất dòng;  Chọn giá trị cụ thể;

Ví dụ: Khi cần lọc chứng từ có doanh thu lớn 2.000.000 đồng nh 4.000.000 đồng, ta bấm chọn “Number Filters / Custom” menu lọc cột Doanh thu, hình xuất hộp thoại, nhập điều kiện nhƣ sau:

Hình 2.05 Ví dụ lọc v i umber Filters AutoFilter

Các điều kiện lọc đƣợc đƣa vào ô tƣơng ứng, với mức nhƣ sau:  Equal: Bằng (=);

 Does not equal: Không (<>);  Is greater than: Lớn (>);

 Is greater than or equal to: Lớn (>=);  Is less than: Nh (<);

 Is less than or equal to: Nh (<=)

Nút AND để thể điều kiện đồng thời (và), nút OR để thể điều kiện thay (hoặc)

B c 4: Sau thực xong việc lọc theo tiêu chuẩn định, cần copy kết

quả lọc xuống vùng trống phía dƣới bảng sở liệu q trình lọc tiếp tục đƣợc thực với tiêu chuẩn lọc khác

Lưu ý: Trƣớc thực lọc tiêu chuẩn độc lập (khơng liên quan đến tiêu chuẩn lọc trƣớc) cần trả danh sách ban đầu cách bấm chọn All menu cột vừa thực thao tác lọc

2.4.2 Lọc tùy chọn (Advanced Filter)

Lọc tùy chọn phƣơng pháp lọc áp dụng cho trƣờng hợp điều kiện lọc phức tạp, kết lọc đƣợc ghi đến vị trí khác Các thao tác chủ yếu bao gồm:

B c : Tạo bảng sở liệu cần lọc (Database Range)

Ví dụ: Có bảng tổng hợp chứng từ gốc doanh nghiệp tháng nhƣ sau:

TT Ngày Di n g iải Nợ TK Có TK Số tiền

1 01/9 u a v t liệu tiền g i ng n hàng 152 112 25.000.000 03/9 u a v t liệu phụ tiền mặt 152 111 2.500.000 03/9 Chi trả tiền điện thoại tháng tiền mặt 642 111 6.500.000 03/9 Thu tiền bán hàng chuyển khoản 112 511 45.000.000 04/9 Thu n khách hàng tiền mặt 111 131 14.500.000 04/9 Nộp thuế cho ng n sách tiền g i ng n hàng 333 112 3.000.000

B c : Tạo vùng điều kiện lọc (Criteria Range), gồm:

- nh dịng tiêu đề cột (có thể sử dụng cách copy tiêu đề) Lƣu ý cách ghi tiêu đề vùng điều kiện lọc phải giống hệt với cách ghi tiêu đề bảng sở liệu cần lọc

- ƣa điều kiện vào dịng liền kề phía dƣới dịng tiêu đề

Chú ý thiết lập vùng điều kiện lọc: Việc thiết lập dãy tiêu chí lọc quan trọng, cần ý đến số quy định nhƣ sau:

- Trƣờng hợp 1: Nếu điều kiện lọc đồng thời (AND) vùng điều kiện lọc phải tạo cột liền kề giống nhau, điều kiện đồng thời đƣợc đƣa vào cột giống phải đƣợc gõ vào dòng

Giả sử cần lọc nghiệp vụ làm giảm tiền mặt với số lƣợng từ 5.000.000 đồng đến 10.000.000 điều kiện lọc đƣợc đặt nhƣ sau:

TT Ngày Di n g iải Nợ TK Có TK Số tiền Số tiền

111 >=5000000 <=10000000 - Trƣờng hợp 2: Nếu điều kiện thay (OR) gõ vào dòng liền kề nhau:

Giả sử để lọc nghiệp vụ có liên quan đến tiền mặt (hoặc ghi Nợ 111 ghi Có 111), cần đặt dãy điều kiện nhƣ sau:

TT Ngày Di n g iải Nợ TK Có TK Số tiền

111

- Trƣờng hợp 3: Nếu muốn đƣa vào điều kiện phức tạp cho tiêu chuẩn (ch ng hạn lọc kết hợp hai điều kiện AND & OR), cần tạo thành nhiều cột giống liền kề bảng điều kiện (Criteria Range), cột ghi cho điều kiện

Giả sử để lọc nghiệp vụ có liên quan đến tiền mặt (hoặc ghi Nợ 111 ghi Có 111) có giá trị từ 5.000.000 đồng đến 15.000.000 đồng, ta đặt dãy điều kiện nhƣ sau:

TT Ngày Di n g iải Nợ TK Có TK Số tiền Số tiền

111 >=5000000 <=15000000 111 >=5000000 <=15000000

B c : Mở menu Data, chọn Advanced (Data/Advanced), hình xuất

hiện hộp thoại Advanced Filter nhƣ sau:

Hình 2.06 Hộp thoại dvanced Filter B c 4: Nhập thông số vào hộp thoại Advanced Filter:

 Filter the list, in-place: Dữ liệu lọc đè lên bảng gốc sở liệu;  Copy to another location: Sao liệu lọc đến vị trí khác;

 List range: ịa vùng liệu gốc (Database);  Criteria range: ịa vùng điều kiện;

 Copy to: ịa ô bắt đầu vùng in kết quả;

 Unique Record only: Nếu chọn Record nhóm trùng

Hình 2.07 Kết lọc v i dvanced Filter (trường hợp 3) 2.5 TẠO PHỤ TỔNG VỚI LỆNH SUBTOTAL

Subtotal chức MS Excel cho phép tạo phụ tổng nhóm liệu bảng sở liệu, phục vụ cho nhu cầu phân tích thơng tin theo tiêu chuẩn

Khi sử dụng chức này, bảng kết cho biết phụ tổng nhóm liệu tổng chung nhóm liệu Ngồi ra, kết hợp tính trị số bình quân, trị lớn nhất, nh nhất… cho nhóm liệu

Các thao tác bản:

B c : Nhập sở liệu vào bảng tính (tạo List Range)

ể tiện cho việc theo dõi ta lấy bảng sở liệu Mục làm ví dụ

B c : Sắp xếp vùng sở liệu cần tạo phụ tổng theo tiêu chuẩn định với

lệnh Sort

Giả sử ta cần tính tổng doanh thu thuế VAT phải nộp hàng (số 1, số 2, số 3) Khi cột cần xếp theo thứ tự tăng (giảm) dần cột “Cửa hàng” với lệnh Sort

B c : Mở menu Data, chọn Subtotal (Data/ Subtotal), hình

Hình 2.08 Hộp thoại Subtotal B c 4: Nhập thông số vào hộp thoại:

 At each change in: tên cột cần tạo phụ tổng theo nhóm liệu  Use function: hàm sử dụng để lập phụ tổng, gồm:

+ Sum: tổng cộng (mặc định); + Min: tìm trị nh nhất; + Max: tìm trị lớn nhất; + Product: nhân

 Add subtotal to: cột cần đặt kết

 Replace current subtotal: ghi đè vào phụ tổng cũ

 Page break between groups: tạo đƣờng phân trang nhóm liệu  Summary below data: ghi số tổng cộng xuống phía dƣới nhóm liệu

Hình 2.09 Kết tạo phụ tổng tự động cột “Cửa hàng”

Chú ý:

- ể thoát kh i chế độ Subtotal trở bảng sở liệu ban đầu ta bấm chọn Data/ Subtotal/ Remove All

- ể tạo phụ tổng lồng vào nhau, ví dụ cần tạo phụ tổng cho mặt hàng cửa hàng, cần tiến hành theo bƣớc sau đây:

B c : Tạo phụ tổng thứ theo bƣớc nêu trên;

B c : Mở Data/ Subtotal để nhập thông số phụ tổng thứ hai (Mặt hàng) vào

hộp thoại;

B c : Gỡ b dấu ☑ở ô Replace current subtotal hộp thoại; B c 4: Bấm chọn nút OK Lúc phụ tổng đƣợc lồng vào

Hình 2.10 Kết tạo phụ tổng tự động cột “Cửa hàng” kết hợp v i cột “Mặt hàng” 2.6 TẠO BẢNG CHUYỂN VỊ PIVOTTABLE

PivotTable công cụ phân tích, tổng kết thơng tin từ trƣờng hợp đặc biệt danh sách Excel, tập tin sở liệu có liên quan PivotTable cho phép ngƣời sử dụng tổ chức xếp lại liệu từ phối cảnh luân phiên nhau, cho phép quay chiều bảng (hoán vị tiêu đề cột thành tiêu đề vị trí hàng) Hơn nữa, PivotTable đƣợc nối với bảng sở liệu gốc, có điều chỉnh lại liệu gốc liệu PivotTable đƣợc tự động điều chỉnh theo Chính vậy, PivotTable trở thành cơng cụ mạnh phân tích, tổng kết thơng tin

Các thao tác để tạo bảng chuyển vị:

B c : Tạo bảng sở liệu gốc (một danh sách) Ta tạo PivotTable

từ hai loại liệu nhƣ sau:

- Một danh sách Excel (Select a table or range);

- Một nguồn liệu bên (Use an external data source)

Thông thƣờng, ngƣời ta hay sử dụng nguồn liệu từ danh sách Excel (Select a table or range)

B c : Mở menu Insert, chọn lệnh PivotTable/PivotTable), hình xuất

hiện hộp thoại Create PivotTable nhƣ sau:

Hình 2.11 Hộp thoại Create PivotTable

â y đƣợc coi nhƣ bƣớc khởi đầu cho tiến trình tạo bảng chuyển vị (PivotTable) hay đồ thị chuyển vị (PivotChart) Trong bƣớc cần khai báo thông tin nhƣ sau:

- Xác định kiểu liệu nguồn mà theo bảng đƣợc thiết lập: lựa chọn hai kiểu liệu nhƣ đề cập Bƣớc

- Xác định vị trí đặt PivotTable

Bảng chuyển vị đƣợc đặt bảng tính (New Worksheet) đặt bảng tính thời (Exsisting Worksheet)

Giả sử ta chọn nguồn liệu danh sách Excel cần tạo báo cáo bảng chuyển vị (PivotTable)

Bấm chọn OK để sang bƣớc

Lưu ý: Trƣớc thực trình lệnh Insert/ PivotTable, ta bấm chọn vào ô bảng sở liệu gốc, thao tác không bắt buộc nhƣng giúp tiết kiệm thời gian xác định địa vùng liệu gốc bƣớc sau

Hình 2.12 Hộp thoại ivotTable - Layout

Việc thiết lập tùy chọn cho PivotTable đƣợc thực cách bấm chọn nút Option Bấm OK để kết thúc việc thiết lập tùy chọn

Sau thiết kế bố cục thiết lập tùy chọn, bấm Finish, hình hiển thị vùng phác thảo bảng chuyển vị, đồng thời hiển thị danh mục nút cho trƣờng bảng sở liệu gốc (PivotTable Field List) nhƣ hình 2.12

B c 3: Tạo bố cục bảng chuyển vị Công việc đƣợc thực cách nhắp

chuột vào nút trƣờng, kéo rê đặt vào vị trí trục cột, dịng trang bố cục bảng chuyển vị

Ví dụ: ể tạo báo cáo tổng doanh thu cửa hàng theo mặt hàng, ta nhắp nút “Cửa hàng” đặt vào vị trí “Drop Row Fields Here”, nhắp nút “Mặt hàng” đặt vào vị trí “Drop Column Fields Here” nhắp nút “Doanh thu” đặt vào vị trí “Drop Data Items Here” Kết thu đƣợc nhƣ sau:

Sum of Doanh thu Mặt hàng

Cửa hàng Sắt Sắt Xi măng Grand Total

Trong trình tạo bố cục bảng chuyển vị, ta tùy ý thay đổi hàm tính tốn, thay đổi chiều bảng (đổi dòng thành cột ngƣợc lại), thêm (bớt) nút trƣờng tùy theo mục đích phân tích, tổng kết liệu

Việc thay đổi hàm tính tốn đƣợc thực cách dùng tr chuột nháy đúp vào ô góc bên trái bảng chuyển vị (ở Sum of Doanh thu), hình hiển thị hộp thoại nhƣ sau:

Hình 2.13 Hộp thoại lựa chọn hàm Value Field Settings

Cũng bƣớc này, để tạo đồ thị chuyển vị (PivotChart) liên kết với bảng chuyển vị (PivotTable), ta bấm chọn vào biểu tƣợng “Chart Wizart” cơng cụ PivotTable, sau chọn loại biểu đồ minh họa phù hợp thiết lập tùy chọn kèm theo

Lưu ý: thị chuyển vị đƣợc tạo theo trình tự kể từ bƣớc thứ hai nhƣ đề cập Trong trƣờng hợp ta chọn loại báo cáo thứ hai PivotChart Các bƣớc thao tác đơn giản theo bƣớc dẫn máy tính tƣơng tự nhƣ PivotTable

Hình 2.15 Hộp thoại ivotChart - Layout 2.7 BÀI THỰC HÀNH CHƢƠNG

Bài số : Cho bảng “KẾT QUẢ TUYỂN SINH NĂM 2011”

Số báo danh Họ tên Toán Lý Hóa Tổng điểm Kết 1 Kết 2 bổng Học KHAA001 Tạ Thu Hà 10

Số báo danh Họ tên Toán Lý Hóa Tổng điểm Kết 1 Kết 2 bổng Học KHAA011 Tạ B nh An

KHAA012 ũ B o Y u cầu:

1 Hoàn thành bảng kết tuyển sinh trên, biết rằng:

+ Kết “ ỗ” tổng điểm mơn từ 15 trở lên khơng có điểm liệt 0; + Kết “ ỗ” tổng điểm mơn từ 18 trở lên khơng có điểm liệt 2; + ƣợc học bổng tổng điểm mơn 23 khơng có mơn dƣới

2 Sắp xếp liệu theo điểm Tốn tăng dần, điểm Lý tăng dần, điểm Hóa giảm dần tổng điểm giảm dần

3 Sử dụng Auto Filter để lọc ngƣời đƣợc học bổng, ngƣời có điểm Tốn từ trở lên; điểm Tốn điểm Lý từ trở lên; điểm Toán từ trở xuống; điểm Hóa 8, điểm Lý từ đến điểm

4 Sử dụng Advance Filter để lọc ngƣời đỗ theo kết có môn thi đạt điểm 10

Bài số : Cho bảng liệu bán hàng cửa hàng nhƣ bảng sau:

Bảng tham chiếu:

Mã hàng Tên hàng Ngƣời bán Đơn giá (triệu đồng)

MI Máy in HP Hà Anh 4,55

DH i ều h a Hạnh ạt 8,85

TL Tủ lạnh Minh Khoa 10,95

MT Máy tính Cơng Tồn 6,85

MQ Máy qt Quang Vinh 3,45

Y u cầu:

1 Hoàn thành bảng với cột: Tên hàng, Doanh thu, Ngƣời bán Lọc theo tên hàng, lọc theo ngƣời bán

3 Tạo phụ tổng số lƣợng, tổng doanh thu theo tên hàng

4 Tạo phụ tổng số lƣợng, tổng doanh thu theo ngƣời bán Sau tạo phụ tổng (phụ tổng lồng nhau) theo tên hàng

Bài số

TÌNH HÌNH BÁN HÀNG Q I/2017

CỦ CƠ TY CỔ H Ầ TH MẠI Ô SẢ C

TT Mã hàng Ngày xuất hàng bán hàng Tên lƣợng Số Doanh thu Thuế (5%) Tổng thu

1 R 12/01/2017 100

2 S 17/01/2017 60

3 D 22/01/2017 45

4 R 05/02/2017 120

5 C 08/02/2017 50

6 D 13/02/2017 72

7 S 27/02/2017 60

8 C 09/03/2017 65

9 R 11/03/2017 95

10 D 18/03/2017 75

Mã hàng Tên hàng Đơn giá (đ/kg)

C Gạo 20.000

R Cà phê 80.000 D Hột điều 100.000 S ng 30.000 Y u cầu:

1 Hồn thành bảng Sắp xếp bảng tính tăng dần theo cột tên hàng có doanh thu tăng dần

3 Tạo phụ tổng doanh thu số lƣợng theo mặt hàng Lọc mặt hàng gạo, cà phê đƣờng có số lƣợng 70

5 Lọc mặt hàng bán có doanh thu từ 500.000 đến 1.000.000 đồng Lọc mặt hàng đƣợc bán tháng Quý

Bài số

Có tài liệu thống kê bán hàng tuần công ty kinh doanh vật liệu xây dựng nhƣ sau:

Chứng từ Ngày Cửa hàng Mặt hàng Số lƣợng Đơn giá Doanh thu Thuế (5%) 16/1 số Sắt 450 4.500 2.025.000 101.250 16/1 số Xi măng 1.500 850 1.275.000 63.750 17/1 số Sắt 300 5.000 1.500.000 75.000 17/1 số Sắt 200 5.000 1.000.000 50.000 17/1 số Xi măng 5.000 850 4.250.000 212.500 18/1 số Sắt 300 4.500 1.350.000 67.500 10 19/1 số Xi măng 3500 850 2.975.000 148.750 11 19/1 số Sắt 200 5.000 1.000.000 50.000 12 20/1 số Sắt 250 5.000 1.250.000 62.500

Y u cầu:

1 Sử dụng chƣơng trình Sort để xếp liệu theo ngày bán tăng dần, theo đơn giá giảm dần, theo doanh thu giảm dần

2 Dùng chế độ lọc tự động để lọc:

- Tình hình bán hàng tuần Cửa hàng số 1, Cửa hàng số - Tình hình tiêu thụ mặt hàng

- Những chứng từ bán hàng có doanh thu từ 2.500.000đ trở lên; có doanh thu từ 1.000.000đ đến 4.000.000đ; có mức thuế dƣới 100.000đ

- Những chứng từ cửa hàng số có doanh số 1.000.000đ Dùng chế độ lọc tùy chọn để lọc chứng từ:

- Phát sinh từ ngày 16 đến ngày 19 tháng có mức doanh thu 2.000.000đ - Những chứng từ bán sắt xi măng có doanh thu từ 2.000.000đ đến 4.000.000đ

4 Tạo phụ tổng:

- Tổng doanh thu thuế VAT theo cửa hàng - Tổng doanh thu thuế VAT theo ngày bán - Tạo phụ tổng doanh thu bình qn theo mặt hàng

5 Trích lập báo cáo riêng (sử dụng PivotTable/ PivotChart): - Báo cáo tổng doanh thu cửa hàng theo mặt hàng

Chương 3

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU THỐN KÊ KINH TẾ V DỰ BÁO 3.1 XỬ LÝ SỐ LIỆU THỐNG KÊ KINH TẾ TRÊN MS EXCEL

3.1.1 Một số hàm thống kê chủ yếu Excel

Chƣơng trình Excel xây dựng nhiều hàm mẫu để sử dụng thống kê tốn và mơn thống kê chuyên ngành, có thống kê kinh tế Trong phần giới thiệu số hàm thông dụng xử lý số liệu thống kê kinh tế Có hai cách gọi hàm:

Cách 1: Gõ trực tiếp cú pháp hàm thống kê cần dùng:

TT Tên hàm Cú pháp hàm

1 Dung l ng mẫu quan sát (n) = COUNT(List) Hàm t ng (Sum) = SUM(List)

3 Hàm t ng tích (Sumproduct) = SUMPRODUCT(List 1, List 2)

( i st & phải c c ùng số lượng phần tử)

4 Trung b nh (số b nh qu n ) (Average) = AVERAGE(List) Ph ơng sai mẫu (Variance) = VAR(List) Ph ơng sai t ng thể (ch a hiệu chỉnh) = VARP(List) ộ l ệch chuẩn mẫu (Standard

Deviation) = STDEV(List)

8 ộ l ệch chuẩn t n g thể (ch a hiệu

chỉnh) = STDEVP(List)

9 ộ b ất đối x ng ( ộ lệch) ph n bố

(Skewness) = SKEW(List)

TT Tên hàm Cú pháp hàm 15 Hệ số t ơng quan (Correlation)

R - square

= CORREL(List) 16 Hệ số góc (Slope) = SLOPE(List) 17 Hệ số chặn (Intercept) = INTERCEPT(List)

18 Xếp hạng phần t d y số (Rank) = RANK(Number, Ref, Order)

Number: ị a số muốn xếp hạng; Ref: D y số liệu cần so sánh xếp hạng; Order: Th tự xếp hạng ( từ cao đến thấp; từ thấp đến cao) Ví dụ:

Chú ý ví dụ tr n:

- Hiệp phƣơng sai (Covariance), hệ số tƣơng quan (Correlation) đƣợc tính X1 X2; X2 X3; X3 X4; X4 Y; Y X1;

- Hệ số góc (Slope) hệ số chặn (Intercept) đƣợc tính lần lƣợt X2 theo X1; X3 theo X2; X4 theo X3; Y theo X4; X1 theo Y;

- Ta có SUM(H2:H8)=SUMPRODUCT(C2:C8,G2:G8);

- Ngồi cần ý tới cách tính số bình qn gia quyền, số bình quân thời kỳ, số bình quân thời điểm;

Cách 2: Sử dụng hàm mẫu, thao tác:

Formulas/ Insert Function /Statistical/Tên hàm 1 Hàm AVERAGE

Hàm Average đƣợc dùng để tính giá trị trung bình cộng trị số chứa danh danh sách định

Cơng thức tốn học Cú pháp hàm

1 n i i i n i i x f x f      =AVERAGE(list)

List: Danh sách đối số cần tính trị trung b nh

Ví dụ: Có số liệu thống kê doanh số tiêu thụ hàng hóa mức lợi nhuận đạt đƣợc Doanh nghiệp năm nhƣ sau:

A B C

1 Tháng Doanh thu (Tri u đ ồng) Lợi nhu n ( Tri u đ ồng)

2 5100 420

3 5200 422

4 5200 425

5 5400 424

6 5550 440

7 5630 440

8 5548 432

9 5420 430

10 5440 425

11 10 5210 410

12 11 5210 411

13 12 5200 405

14 Bình quân

Y u cầu: Tính trung bình cộng Doanh thu Lợi nhuận

Cách 1: Gõ trực tiếp cú pháp hàm Average:

- Tính doanh thu bình qn:

- Tính Lợi nhuận bình qn:

C14 = AVERAGE(C2:C13) ta đƣợc kết Ybq = 423,66 triệu đồng

Cách 2: Sử dụng hàm mẫu:

Thao tác: Formulas/Insert Function/Statistical/Average, lúc hình xuất hộp thoại hàm Average nhƣ sau:

Gõ dãy địa chứa số liệu doanh thu cửa sổ nhập liệu Number 1, sau nhấn OK

2 Hàm VAR, hàm VARP

Hàm VAR đƣợc sử dụng để tính phƣơng sai (Variance) mẫu hiệu chỉnh

Cơng thức tốn học Cú pháp hàm

2

1

1 ( )

1

n '

i i

S x x

n 

 

  =VAR(list)

Thao tác để tính hàm VAR tƣơng tự nhƣ trình bày

Phƣơng sai mẫu chƣa hiệu chỉnh (hay gọi phƣơng sai tổng thể Khi n tiến tới vơ S2 phƣơng sai tổng thể):

Cơng thức tốn học Cú pháp hàm

2

1

1 n ( ) i i

S x x

n 

   =VARP (list)

3 Hàm STDEV

Cơng thức tốn học Cú pháp hàm

2

S  S =STDEV(list)

4 Hàm SKEW

Hàm Skew đƣợc dùng để xác định hệ số độ lệch (độ bất đối xứng) (Skewness) phân bố thực nghiệm dãy số liệu thống kê Nó dùng để đánh giá đƣờng mật độ phân phối lệch sang trái (tập trung nhiều bên trái) hay lệch bên phải (tập trung nhiều bên phải)

Cơng thức tốn học Cú pháp hàm

Nếu Sk = th đ t hị ph n bố s đ ối x ng

Sk > th đ t hị lệch sang phải

Sk < th đ t hị lệch sang trái

=SKEW(list)

5 Hàm KURT

Hàm Kurt đƣợc dùng để xác định độ nhọn (Kurtosis) phân bố dãy trị số thống kê Nó dùng để đánh giá mật độ phân phối dãy quan sát có nhọn hay tù đƣờng mật độ chuẩn tắc

Cơng thức tốn học Cú pháp hàm

Nếu Ex= th đ t hị gần với ph n bố chuẩn

Ex> t h đ t hị nh n

Ex< t h đ t ù bẹt

=KURT(list)

6 Hàm AVEDEV

Hàm Avedev đƣợc dùng để xác định độ lệch tuyệt đối bình quân (Average of the absolute deviation) dãy số liệu thống kê

Công thức toán học Cú pháp hàm

=AVEDEV(list)

7 Hàm MAX (Maximum)

8 Hàm MIN (Minimum)

Hàm Min đƣợc dùng để tìm trị nhỏ dãy trị số Cú pháp: =MIN(List)

9 Hàm MEDIAN

Hàm Median đƣợc dùng để tính giá trị trung vị (Me) mẫu thống kê

Công thức toán học Cú pháp hàm

1

2 e

e e

e

f S Me x h

f



 

  

xe: giới hạn đầu t c h a trung vị;

he: khoảng cách t ch a trung vị;

fe: tần số t c h a trung vị;

f: t ng tần số;

Se-1: t n g tần số t đ ng tr ớc t ch a trung vị

=MEDIAN(List)

10 Hàm MODE

Hàm MODE đƣợc dùng để tính trị số ứng với tần số phân bố tập trung (Mo) mẫu thống kê

Cơng thức tốn học Cú pháp hàm

1

0

1

Mo x h   

  

x0: giới hạn d ới t ch a mốt;

h0: khoảng cách t ch a mốt;

1 = (f0 – f0 - 1)

2 = (f0 – f0 + 1)

f0: tần số t c h a o de;

f0+1: tần số t đ ng sau t ch a ode;

f0-1: tần số t đ ng tr ớc t ch a o de

=MODE(List)

11 Hàm RANK

Trong đó:

Number: địa số muốn xem xếp hạng;

Ref: địa dãy số liệu cần so sánh để xếp hạng;

Order: chọn cách xếp theo quy định:

Nếu Order = b qua, máy xếp hạng từ cao đến thấp Nếu Order = 1, máy xếp hạng từ thấp đến cao

* CÁC HÀM KIỂM ĐỊNH TRONG EXCEL

Các tƣợng kinh tế - xã hội thƣờng tuân theo hai phân bố F T

1 Hàm FTEST (Tính F)

Kiểm định phƣơng sai tập hợp số liệu xem chúng có khác hay khơng Cú pháp: =FTEST(Array1, Array2) 

Trong đó: Array1 dãy số liệu Array2 dãy số liệu thứ hai

Nếu số liệu Array1 hay Array2 < phƣơng sai Array1 hay Array2 bằng hàm FTEST trả lỗi #DIV/0!

Xét ví dụ minh họa sau đây:

2 Hàm TTEST (Tính T)

Kiểm định số bình quân tập hợp số liệu xem chúng có khác hay khơng Nhƣ vậy, TTEST trả xác suất phối hợp với phép kiểm Student‟s T Ta dùng TTEST để xác định mẫu rút từ mẫu thống kê kinh tế có giá trị trung bình hay khơng Hay trung bình mẫu lớn (nh hơn) trung bình mẫu

Cú pháp: =TTEST(Array1, Array2, Tails, Type)  Trong đó:

Array1 tập hợp số liệu đầu tiên; Array2 tập hợp số liệu thứ hai; Tails định số mặt phân bố:

+ Nếu Tails = TTEST dùng phân bố mặt; + Nếu Tails = TTEST dùng phân bố mặt; Type nhận giá trị sau:

+ Type = kiểm định theo cặp;

+ Type = kiểm định mẫu có phƣơng sai nhau; + Type = kiểm định mẫu có phƣơng sai không

Chú ý: Nếu Array1 Array2 có số lƣợng liệu khác Type=1 TTEST trả về lỗi #N/A

Có thể minh họa theo ví dụ sau đây:

3.1.2 Lập bảng phân bố tần số thực nghiệm với chƣơng trình Histogram

ể lập bảng phân bố tần số thực nghiệm mẫu thống kê, sử dụng chƣơng trình Histogram Excel Histogram chƣơng trình thuộc chƣơng trình cài đặt bổ sung thêm Data Analysis

ể cài đặt bổ sung chƣơng trình Data Analysis vào MS Excel 2010, ta thực bƣớc sau đây:

(2) Sau chọn Add-ins xuất hộp hội thoại sau:

(4) Chọn hai tùy chọn Analysis ToolPak Analysis ToolPak - VBA để cài bổ sung thêm Data Analysis chọn tùy chọn Solver Add-in để cài bổ sung thêm chƣơng trình Solver nhằm phục vụ cho việc giải toán tối ƣu thuộc Chƣơng Bấm Ok cho kết nhƣ sau:

1 T ao tác n ập liệu

- Nhập liệu vào bảng tính đồng thời nhập liệu cự ly tổ

- Mở Data/Data Analysis/Histogram/OK, lúc hình xuất hộp thoại Histogram nhƣ sau:

- Nhập liệu vào hộp thoại:

+ Input Range: dãy địa chứa giá trị mẫu; + Bin Range: dãy địa chứa bảng khoảng cách tổ; + Output Range: địa vùng ghi kết quả;

+ New Worksheet Ply: ghi sang bảng tính khác (nếu cần); + New Workbook: ghi sang tệp tin khác (nếu cần);

+ Pareto: lƣu giữ trình (nếu cần);

+ Cumulative Percentage: tính tần suất tích lũy trị số (nếu cần); + Chart Output: vẽ đồ thị phân tổ (nếu cần)

- Bấm OK để kết thúc nhập liệu, hình xuất bảng kết

2 Đọc kết Histogram

Sau kết thúc nhập liệu, chƣơng trình Histogram cho bảng kết quả:

Bin Frequency Cumulative % Bin Frequency Cumulative %

0 5.26% 40 15.79%

10 15.79% 80 31.58%

20 26.32% 90 47.37%

30 31.58% 10 57.89%

40 47.37% 20 68.42%

50 47.37% 60 78.95%

60 57.89% 70 89.47%

70 68.42% 94.74%

80 84.21% 30 100.00%

90 100.00% 50 100.00%

More 100.00% More 100.00%

Cột (Bin) cho biết khoảng cách tổ mẫu điều tra

Cột Frequency cho biết tần số xuất trị số nằm tổ Cột Cumulative % cho biết tần suất tích lũy trị số theo tổ

Ứng dụng SPSS để xác định phân bố chuẩn dãy số liệu thống kê

3.1.3 Xác định đặc trƣng mẫu thống kê với chƣơng trình Descriptive Analysis

Trong Excel có phần thống kê mơ tả (Descriptive Statistics) cho phép ngƣời sử dụng xác định tiêu thống kê đơn giản cho biến số liên tục nhƣ: trị trung bình, phƣơng sai, sai tiêu chuẩn, độ lệch, độ nhọn, ƣớc lƣợng khoảng trung bình

1 T ao tác n ập số liệu

- Nhập dãy trị số quan sát vào bảng tính với lƣu ý quan trọng mẫu thống kê nhập vào cột hàng định

Hình 3.04 Hộp thoại chương trình Descriptive Statistics

- Nhập số liệu vào hộp thoại:

+ Input Range: vùng địa chứa dãy liệu mẫu thống kê Nếu nhập dịng có

tên biến ta phải đánh dấu " " vào ô Labels in First row;

+ Grouped By: số liệu đƣợc trình bày theo: Cột (Column), Hàng (Rows);

+ Summary Statistical: thơng tin tóm tắt đặc trƣng thống kê Nhất thiết ta phải

chọn " " vào có đƣợc thống kê bản;

+ Confidence level for Mean: độ tin cậy ƣớc lƣợng số trung bình (sai số cực hạn

của ƣớc lƣợng), mặc định 95%;

+ Kth Largest: trị số lớn thứ k;

+ Kth Smallest: trị số nh thứ k;

+ Output Range: địa vùng ghi kết quả;

+ New Worksheet Ply: ghi sang bảng tính khác (nếu cần); + New Workbook: ghi sang tệp tin khác (nếu cần)

- Chọn OK để kết thúc việc nhập số liệu

2 Bảng kết c a đặc trưng mẫu t ống kê

+ Mean: trị trung bình mẫu thống kê;

+ Standart Error: sai số bình quân chọn mẫu (  S n);

+ Median: trung vị mẫu (đứng xếp trị từ nh đến lớn) (MEDIAN); + Mode: mốt, giá trị ứng với tần số xuất cao mẫu (MODE);

+ Standard Deviation: sai tiêu chuẩn mẫu (STDEV) ; + Sample Variance: phƣơng sai mẫu (VAR);

+ Kurtosis: độ nhọn phân bố (KURT); + Skewness: độ lệch phân bố (SKEW);

+ Range: khoảng biến thiên mẫu điều tra (Max - Min); + Minimum: trị quan sát nh nhất;

+ Maximum: trị quan sát lớn nhất; + Sum: tổng trị số quan sát; + Count: tổng dung lƣợng mẫu (n); + Largest (k): trị số lớn thứ k; + Smallest (k): trị số nh thứ k;

+ Confidence level (%): sai số cực hạn ƣớc lƣợng hay mức tin cậy P (90%, 95%,

99%) - Alpha (P = – Alpha), với Alpha mức ý ngha thng kờ (1%, 5%, 10%)

Năng suất Dài bông

Mean 4.1 Mean 26.4

Standard Error 0.094112395 Standard Error 0.254483604

Median Median 26

Mode Mode 26

Standard Deviation 0.364495738 Standard Deviation 0.985610761

Sample Variance 0.132857143 Sample Variance 0.971428571

Kurtosis 1.307212039 Kurtosis -0.810487091

Skewness 1.041583114 Skewness 0.061977786

Range 1.4 Range

Minimum 3.6 Minimum 25

Maximum Maximum 28

Sum 61.5 Sum 396

Count 15 Count 15

Largest(1) Largest(1) 28

Smallest(1) 3.6 Smallest(1) 25

3.2 DỰ BÁO KINH TẾ TRÊN MS EXCEL 3.2.1 Mơ hình dự báo kinh tế

3.2.1.1 Ý nghĩa dự báo kinh tế

Dự báo phán đoán kiện xảy tƣơng lai sở phân tích khoa học liệu khứ nhờ số mơ hình tốn học Dự báo inh tế việc đƣa dự báo kiện kinh tế xảy tƣơng lai dựa sở phân tích khoa học số liệu kinh tế khứ Ch ng hạn, nhà quản lý dựa sở số liệu doanh thu bán hàng kỳ trƣớc kỳ để đƣa dự báo thị trƣờng tiềm doanh nghiệp tƣơng lai Do đó, hoạt động sản xuất kinh doanh, dự báo đem lại ý nghĩa lớn Nó sở để lập kế hoạch quản trị sản xuất marketing tạo tính hiệu sức cạnh tranh cho chiến lƣợc sản xuất tƣơng lai

Dự báo mang tính khoa học đòi h i nghệ thuật dựa sở phân tích khoa học số liệu thu thập đƣợc Bởi lẽ dựa vào số liệu thời gian nhƣng lấy số lƣợng bao nhiêu, mức độ thời gian cuối nhiều hay khiến cho mơ hình dự đốn phản ánh đầy đủ hay không đầy đủ thay đổi nhân tố biến động tƣợng Do mà dự báo vừa mang tính chủ quan, vừa mang tính khách quan Dự báo muốn xác cần phải loại trừ tính chủ quan ngƣời dự báo

3.2.1.2 Gi i thi u phương pháp dự báo kinh tế

Ngày nay, dự báo đƣợc sử dụng rộng rãi lĩnh vực đời sống xã hội với nhiều loại phƣơng pháp dự báo khác nhƣ phƣơng pháp định tính (ch ng hạn phƣơng pháp lấy ý kiến ban điều hành, phƣơng pháp điều tra ngƣời tiêu dùng, phƣơng pháp Delphi)… Ngồi cịn có phƣơng pháp định lƣợng sử dụng mơ hình thống kê nhƣ: phƣơng pháp trung bình giản đơn, phƣơng pháp trung bình dài hạn, phƣơng pháp san hàm mũ Chƣơng đề cập đến ba phƣơng pháp định lƣợng chủ yếu: phƣơng pháp trung bình dài hạn, phƣơng pháp trung bình động, phƣơng pháp hồi quy tƣơng quan

3.2.2 Kỹ thuật dự báo kinh tế MS Excel 3.2.2.1 hương pháp dự báo trung b nh dài hạn

Phương pháp trung bình dài hạn: phƣơng pháp dự báo sở lấy trung bình

liệu qua, nhu cầu giai đoạn trƣớc có trọng số nhƣ nhau, đƣợc thể công thức sau:

Trong đó: Ft: nhu cầu dự báo giai đoạn t; Ai: số quan sát kỳ thứ i;

n: số giai đoạn quan sát (số giai đoạn có nhu cầu thực)

Phƣơng pháp làm san ngẫu nhiên, phù hợp với mơ hình mà lƣợng tăng (giảm) tuyệt đối liên hồn xấp xỉ (dịng u cầu đều) Tuy nhiên, khối lƣợng tính tốn nhiều phải lƣu trữ nhiều số liệu

Quy trình dự báo:

- Nhập số liệu thu thập đƣợc vào bảng tính; - Sử dụng hàm AVERAGE để tính số dự báo

ể hiểu rõ ta nghiên cứu ví dụ minh họa sau:

Ví dụ 1: Ở doanh nghiệp ngƣời ta tiến hành thu thập tình hình tiêu thụ sản phẩm A năm liên tiếp (2013 - 2017) Hãy dự báo nhu cầu tiêu thụ sản phẩm A cho năm 2018 với số liệu nhƣ sau:

Năm 2013 2014 2015 2016 2017 Nhu cầu 800 1400 1000 1500 1500 B i gi ải:

- Nhập số liệu thu thập đƣợc vào bảng tính theo dạng cột sử dụng hàm AVERAGE để dự báo ta thu đƣợc kết quả:

3.2.2.2 hương pháp dự báo trung b nh động (Moving Average) Phương pháp trung bình động

Số dự báo kỳ thứ t trung bình cộng n kỳ trƣớc Nhƣ vậy, kỳ dự báo lại b số liệu xa khứ thêm vào số liệu

Công thức:

t n i i t t

A F

n



 

 

Trong đó: Ft: nhu cầu dự báo kỳ thứ t; Ai: nhu cầu quan sát kỳ thứ i;

n: số giai đoạn quan sát

Thƣờng ngƣời ta lấy n nh n = 3; 4; 5…

â y phƣơng pháp dự báo phù hợp với mơ hình mà lƣợng tăng (giảm) tuyệt đối liên hồn xấp xỉ

Quy trình dự báo sử dụng chương trình cài thêm Moving Average

- Nhập số liệu thu thập đƣợc vào bảng tính

- Chọn Data/Data Analysis/Moving Average, OK Các hộp thoại lần lƣợt đƣợc xuất nhƣ hình sau:

Hình 3.06 Hộp thoại chứa cơng phân tích liệu

Nh p tham số vào hộp hội thoại:

Input Range: vùng địa chứa nhu cầu quan sát thực tế;

Labels in First Row: tích vào tùy chọn để kh ng định ô đƣợc chọn không chứa liệu;

Interval: n giai đoạn quan sát, b qua máy mặc định n = 3; Output Option: khai báo vùng kết xuất kết quả;

Output Range: nhập vào vùng địa chứa kết địa ô phía bên trái vùng chứa kết quả;

New Worksheet Ply: kết đƣợc kết xuất sheet mới; New Workbook: kết đƣợc kết xuất file Excel mới; Chart Output: tích vào mục để đƣa đồ thị kết dự báo; Standard Errors: đƣa sai số chuẩn dự báo

- Nhấn OK để đƣa kết dự báo

Ví dụ 2: Dự báo nhu cầu cho tháng năm 2018 dựa số liệu nhu cầu thực tháng năm 2017 bảng sau, biết giai đoạn quan sát n =

Tháng Nhu cầu

1 405

2 410

3 395

4 450

5 410

6 430

7 450

8 461

9 470

10 600

11 630

12 610

Xét ví dụ phƣơng pháp sử dụng chƣơng trình cài thêm Moving Average với bƣớc thực nhƣ sau:

B c : Vào menu Tools/Data Analysis/Moving Average kết cho hộp hội

thoại đƣa tham số vào hộp hội thoại:

B c : Nhấn OK đƣa đến kết dự báo nhƣ sau:

Chú ý: Khi có kết dự báo kết phải đƣợc đẩy lùi xuống tháng (tháng trở thành tháng tháng 12 trở thành tháng thứ 13 xóa b kết tháng thứ 13 này)

3.2.2.3 hương pháp dự báo san s mũ giản đơn (E potenial Smoothing) Phương pháp san mũ giản đơn:

Ft = F(t-1) + α(A(t–1) –F(t–1))

Trong đó: Ft: nhu cầu dự báo cho giai đoạn t;

F(t–1): dự báo giai đoạn trƣớc đó;

α: hệ số san mũ với < α < 1;

A(t–1): nhu cầu thực giai đoạn trƣớc

Thực chất phƣơng pháp dự báo dự báo nhu cầu thực cũ cộng với khoảng chênh lệch nhu cầu dự báo nhu cầu thực giai đoạn qua, có điều chỉnh cho phù hợp

Quy trình dự báo sử dụng chương trình cài thêm Exponential Smoothing B c : Nhập số liệu thu thập đƣợc vào bảng tính

B c : Chọn Data/Data Analysis/Exponetial Smoothing, OK Các hộp thoại lần

lƣợt đƣợc xuất nhƣ hình sau:

Hình 3.08 Hộp thoại chứa cơng phân tích liệu

B c : Nhập tham số vào hộp hội thoại:

Input Range: vùng địa chứa nhu cầu quan sát thực tế;

Dumping factor: yếu tố giảm xóc làm mịn đƣợc xác đinh 1-α, b qua máy mặc định 0,3 tƣơng ứng với hệ số san số mũ α = 0,7;

Labels: tích vào tùy chọn để kh ng định ô đƣợc chọn không chứa liệu; Output Option: khai báo vùng kết xuất kết quả;

Output Range: nhập vào vùng địa chứa kết địa ô phía bên trái vùng chứa kết quả;

New Worksheet Ply: kết đƣợc kết xuất sheet mới; New Workbook: kết đƣợc kết xuất file Excel mới; Chart Output: tích vào mục để đƣa đồ thị kết dự báo; Standard Errors: đƣa sai số chuẩn dự báo

B c 4: Nhấn OK để đƣa kết dự báo

Ví dụ 3: Dự báo nhu cầu cho tháng năm 2018 dựa số liệu nhu cầu thực tháng năm 2017 bảng sau, biết số dự báo tháng 405 hệ số san mũ α = 0,3

Tháng Nhu cầu

1 405

2 410

3 395

4 450

5 410

6 430

7 450

8 461

9 470

10 600

11 630

12 610

B c : Nhập số liệu thu thập đƣợc vào bảng tính;

B c : Vào menu Data/Data Analysis/Exponential Smoothing kết cho

hộp hội thoại đƣa tham số vào hộp hội thoại:

B c : Nhấn OK đƣa đến kết dự báo nhƣ sau:

3.2.2.4 hương pháp dự báo biểu đồ E cel

Ngồi việc sử dụng trình cài thêm Moving Average, ta dự báo Excel cách tạo đƣờng xu hƣớng nhƣ sau:

- Chọn vùng số liệu thu thập đƣợc (gọi dòng sở);

- Sau vẽ đƣợc đồ thị, kích phải lên series liệu chọn Add trendli ne…/Moving Average, OK để hoàn tất

Ví dụ tr n : Vẽ đồ thị dự báo nhu cầu tiêu thụ sản phẩm A theo bƣớc sau:

B c : Chọn vùng số liệu thu thập C21:C26 B c : Vẽ đồ thị Line ta có đồ thị nhƣ hình sau:

B c : ể xuất đƣờng dự báo, ta kích phải vào đƣờng đồ thị chọn Add

Strendline, hộp thoại Strendline xuất ta chọn loại đồ thị Moving Average với kỳ tab Type nhƣ hình sau:

B c 4: Nhấn OK ta đƣợc đồ thị sau:

3.2.2.5 hương pháp dự báo s dụng kỹ thu t hồi quy tuyến tính (hồi quy đơn biến/hồi quy đa biến)

a Sử dụng c ương trìn Regression

Hiện có nhiều chƣơng trình giải tốn dạng tƣơng quan hồi quy (tuyến tính hay phi tuyến) nhƣng kinh tế thƣờng áp dụng chƣơng trình LIMDEP, SHAZAM, SPSS, POM Tuy nhiên, chƣơng trình Excel thơng dụng thao tác tƣơng đối đơn giản, phù hợp với điều kiện thực tế Khi SETUP chƣơng trình ban đầu ta cần khai báo phần ANALYSIS TOOLPAK giải đƣợc tốn

Trong phạm vi giáo trình này, chúng tơi giới thiệu cách giải toán hồi quy dạng tuyến tính Bài tốn hồi quy tuyến tính đƣợc chia thành hai dạng:

 Bài toán hồi quy tuyến t nh lớp (hồi qui đơn biến)

Hồi quy tuyến tính lớp tƣơng quan phản ánh mối liên hệ phụ thuộc toán học đại lƣợng (gọi biến phụ thuộc hay biến đƣợc giải thích) vào đại lƣợng ngẫu nhiên khác (gọi biến độc lập hay biến giải thích)

Ch ng hạn, ta nghiên cứu mối liên hệ khối lƣợng sản phẩm tiêu thụ với chi phí quảng cáo doanh nghiệp A

Dạng tổng thể: Y = β0 + β1*X

Trong đó: Y đại lƣợng/biến phụ thuộc;

β0 đƣợc gọi hệ số tự (Coefficient of Intercept);

β1 đƣợc gọi hệ số hồi quy (Coefficient of X variable)

 Bài toán hồi quy tuyến t nh nhiều lớp:

Hồi quy tuyến tính nhiều lớp tƣơng quan phản ánh mối liên hệ phụ thuộc tốn học đại lƣợng (gọi biến phụ thuộc hay biến đƣợc giải thích) vào nhiều đại lƣợng độc lập khác (gọi biến độc lập hay biến giải thích)

Ch ng hạn, ta nghiên cứu mối liên hệ lợi nhuận với khối lƣợng tiêu thụ, giá thành, giá bán, chi phí quảng cáo doanh nghiệp A; nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc suất trồng với chế độ bón phân

Dạng tổng quát: Y= β0 + β1X1 + β2X2 + + βnXn

Trong đó: Y đại lƣợng phụ thuộc;

Xi (i = n) đại lƣợng ngẫu nhiên độc lập;

β0 đƣợc gọi hệ số tự (Coefficient of Intercept);

βi (i = 1÷n) đƣợc gọi hệ số hồi quy (Coefficient of X variable)

Trong Excel có chƣơng trình riêng để giải tốn tƣơng quan hồi quy, chƣơng trình Regression

Nhƣ thấy, tốn hồi quy tuyến tính lớp dạng tốn hồi quy tuyến tính nhiều lớp Do vậy, ta xem xét cách giải tốn tốn hồi quy tuyến tính nhiều lớp

Sau ta giải toán cụ thể làm ví dụ, nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc thu nhập hỗn hợp hộ gia đình xã H vào diện tích đất sản xuất, tổng vốn đầu tƣ, số lƣợng lao động thƣờng xuyên sử dụng kinh nghiệm sản xuất (đã đƣợc mã hóa)

* Thao tác nh p liệu

- Nhập dãy giá trị đại lƣợng cần xác định tƣơng quan hồi quy (Xi Y) vào

bảng tính

- Nhập tham số vào hộp thoại Regression:

Input: vùng liệu đầu vào gồm hai dòng:

+ Input Y Range: khai dãy địa biến phụ thuộc Y; + Input X Range: khai dãy địa biến độc lập Xi

Output Option: chọn cách ghi kết quả:

+ Output Range: khai miền ghi kết quả;

+ New Worksheet Ply: ghi sang bảng tính khác (nếu cần); + New Workbook: ghi sang tệp khác (nếu cần)

Labels: tên đại lƣợng Ta phải tích vào nhƣ khai báo dãy địa

các đại lƣợng ta quét tên cột (Y, X1, X2…)

Confidence Level: độ tin cậy (mặc nhiên 95%)

Residuals: phần dƣ tính tốn, hiệu số giá trị Y thực nghiệm giá

trị Y tính tốn theo phƣơng trình hồi quy (Predicted Values) Nếu nhƣ mơ hình tốn ta chọn phù hợp phần dƣ phải phân bố ngẫu nhiên theo luật chuẩn, ta quan sát nếu chọn Stadardized Residuals (số dƣ chuẩn hóa, số dƣ trừ giá trị trung bình, sau chia cho độ lệch chuẩn)

Residual Plot: cho ta đồ thị biểu diễn giá trị số dƣ hồi quy tuyến tính đơn

Line Fit Plot: cho ta đồ thị hồi quy tuyến tính đơn Y theo đại lƣợng X1, X2

Normal Probability Plot: ta chọn chế độ máy theo dõi biến phụ thuộc Y

và vào luật chuẩn để vẽ điểm ghi lại Yi từ nh tới lớn Nếu điểm nằm

đƣờng th ng chấp nhận giả thiết Y tuân theo luật chuẩn - Bấm OK để kết thúc nhập liệu

* ọc bảng kết Regression

Khi kết thúc nhập liệu, hình lên bảng kết tƣơng quan hồi quy nhƣ sau:

SUMMARY OUTPUT: Bảng tóm tắt kết

Regression Statistics

Multiple R 0.933330171 R Square 0.871105209 Adjusted R Square 0.824234375 Standard Error 2651.799944 Observations 16

Regression statistics: thống kê hồi quy

Multiple R: hệ số tƣơng quan bội (r), nhƣ r gần mơ hình có ý nghĩa

về mặt thống kê Nhận xét giá trị hệ số tƣơng quan bội r đƣợc thể bảng dƣới đây:

Trị số r Mức quan hệ đại lƣợng

r = r = 0.0 < r < 0.3 0.3 < r < 0.5 0.5 < r < 0.7 0.7 < r < 0.9 0.9 < r < 1.0

X Y hoàn toàn độc l p với X, Y có quan hệ tuyến tính với M c độ t ơng quan yếu

M c độ t ơng quan trung bình M c độ t ơng quan t ơng đối chặt M c độ t ơng quan chặt

M c độ t ơng quan chặt

2

2

ˆ

( )

( i )

SSReg Y Y

R

SST Y Y

 

 

 

R Square: hệ số tƣơng quan bình phƣơng hay hệ số tƣơng quan xác định (R2) R2 = 0,8711

có nghĩa khoảng 87,11% tổng sai biến quan hệ hồi quy tuyến tính Y Xi,

lại 12,89% nhân tố khác mà ta chƣa đƣa vào mơ hình

2 1 *(1 2) Hieuchinh n R R n k       

Standard Error: sai số hệ số tƣơng quan (SR)

Observations: dung lƣợng mẫu quan sát (n)

df SS MS F Significance F

Regression 522768537.5 130692134 18.58523 7.39697E-05

Residual 11 77352472.4 7032042.95

Total 15 600121009.9

ANOVA (Analysis of Variance): Phân tích phƣơng sai hồi quy

Bảng phân tích phƣơng sai tách toàn biến động (SST) thành hai phần: biến động hồi quy (SSReg) biến động sai số (SSE), biến có số bậc tự tƣơng ứng

- Các dòng:

+ Regression: hồi quy; + Residual: dƣ;

+ Total: toàn - Các cột:

+ df (Degree of Freedom): tổng bình phƣơng sai lệch Regression k =

Residual n – k – = 16 – – = 11 Total n – = 15

+ SS (Sum of Square): tổng bình phƣơng sai lệch

Regression

1 ^ ) ( Re     n i Y Yi g SS

Residual

1 ^ ) (     n

i Yi Y

SSE

Total

1 ) (     n i Y Yi SST

+ F: trị số FKi m định, tỷ số giá trị biến phụ thuộc với trị số lý thuyết

( )

( )

MS F

MS

 dßng Regression dßng Residual

Căn vào F ta kết luận mơ hình hồi quy tìm đƣợc có đáng tin cậy hay không Muốn vậy, ta phải so sánh FKi m định với FLý thuyết tìm đƣợc với mức sai Alpha (ví dụ Alpha =

0,05), bậc tự tử số bậc tự biến độc lập hồi quy (bằng số biến độc lập k) bậc tự mẫu số bậc tự sai số (n – k –1)

Ta dùng hàm FINV để tra tìm FLý thuyết nhƣ sau:

Cú pháp:

=FINV(Probability; Deg_freedom1; Deg_freedom2)

Hoặc gọi hàm cách:

Insert/ Function/ Statistical/ FINV

Căn vào FLý thuyết tìm đƣợc ta so sánh: Nếu nhƣ FKi m định > FLý thuyết kết luận mơ

hình hồi quy đáng tin cậy ngƣợc lại

+ Significance F: xác suất có ý nghĩa thống kê F

Ta vào giá trị xác suất để kết luận mơ hình hồi quy tìm đƣợc có đáng tin cậy hay khơng cách so sánh Significance F với mức Alpha

Bảng kết t ng quan hồi quy:

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept 3605.290334 4295.411006 0.839335358 0.41914871 -5848.850328 13059.431

X1 -2012.53517 685.9833237 -2.93379605 0.01359778 -3522.375048 -502.695289

X2 0.917010767 0.171154469 5.357796217 0.00023105 0.54030213 1.293719404

X3 501.919491 888.1760395 0.565112623 0.58333874 -1452.94378 2456.782762

X4 2866.39653 900.8032196 3.182045166 0.00872931 883.741009 4849.052052

Các cột:

- Coefficients: hệ số, gồm:

+ Intercep: hệ số tự β0 tƣơng quan

+ X variable: hệ số hồi quy βJ tƣơng quan

- Standard Error: sai số, gồm: + Intercep: hệ số tự β0

+ X variable: hệ số hồi quy βJ

- t - Stat: tiêu chuẩn Tthực nghiệm kiểm tra tồn tham số β0 βj Căn vào

Tthực nghiệm vừa tìm đƣợc tham số, ta kết luận hệ số β0 βj vừa tìm đƣợc có

ý nghĩa mặt thống kê hay không Muốn vậy, ta phải so sánh Tthực nghiệm với Ttiêu chuẩn tìm

đƣợc với mức sai Alpha (ví dụ Alpha = 0,05), (n – k – 1) bậc tự Ta dùng hàm TINV để tra tìm Ttiêu chuẩn nhƣ sau:

Cú pháp: =TINV(Probability; Deg_freedom)

Căn vào Ttiêu chuẩn tìm đƣợc ta so sánh: Nếu nhƣ Tthực nghiệm tham số lớn

Ttiêu chuẩn kết luận tham số có ý nghĩa mặt thống kê ngƣợc lại

- P-Value: mức ý nghĩa (xác suất) tiêu chuẩn kiểm tra tồn tham số

Căn vào P-Value vừa tìm đƣợc tham số ta kết luận hệ số β0 βj vừa

tìm đƣợc có ý nghĩa mặt thống kê hay không Muốn vậy, ta phải so sánh P-Value của

tham số với mức sai Alpha (ví dụ Alpha = 0,05), nhƣ P-Value của tham số nh

mức sai Alpha tham số có ý nghĩa mặt thống kê mức tin cậy (1-Alpha)

- Upper 95% - Lower 95%: cận cận dƣới khoảng ƣớc lƣợng tham số β0 βj ứng với độ tin cậy 95%

Trị số Upper 95% - Lower 95% khoảng tin cậy tham số Chỉ có khoảng tin cậy tham số khơng chứa số (zero) có ý nghĩa mặt thống kê

Trong ví dụ ta thấy có đại lƣợng X1, X2 X4 có quan hệ với Y theo mơ hình khoảng tin cậy khơng chứa Ta loại X3 kh i mơ hình giải lại tốn hồi quy tuyến tính có X1, X2, X4 Y Các bƣớc giải tƣơng tự nhƣ

RESIDUAL OUTPUT & PROBABILITY OUTPUT (Kết phần dư & xác suất)

RESIDUAL OUTPUT PROBABILITY OUTPUT

Observation Predicted Y Residuals Standard Residuals Percentile Y

1 33204.85463 2275.145369 1.001884553 3.125 10875

2 26491.58523 -41.5852302 -0.0183125 9.375 11690

3 12220.02721 1939.972794 0.854287731 15.625 12326

4 17676.05431 538.9456865 0.237330487 21.875 12876

5 13568.59005 4846.40995 2.134168362 28.125 14085

6 14715.57104 -2389.571042 -1.052273119 34.375 14160

7 14075.45459 -2385.454589 -1.050460395 40.625 14625

8 23285.79194 -2835.791939 -1.248771256 46.875 16040

9 14059.9261 -3184.926099 -1.40251621 53.125 16666

10 12862.92028 3177.079725 1.399060976 59.375 18215

11 15133.42918 -1048.429181 -0.461686983 65.625 18415

12 12058.62548 817.3745169 0.359939595 71.875 19580

13 16251.15662 -1626.156624 -0.71609543 78.125 20450

14 16374.14962 291.8503755 0.128519429 84.375 22380

15 20206.71135 -626.7113458 -0.275979032 90.625 26450

16 22128.15237 251.8476337 0.110903794 96.875 35480

ố i với tốn quy hoạch tuyến tính lớp ta giải tƣơng tự nhƣ tốn quy hoạch tuyến tính nhiều lớp

b Sử dụng àm TREND, FORECAST, LINEST, SLOPE INTERCEPT

ể dự báo phƣơng pháp sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính đơn Y = β0 + β1X1 (Y

là biến phụ thuộc, X1 biến độc lập) biết đƣợc hai giá trị ta sử dụng

 Sử dụng hàm TREND

Ý nghĩa: Trả giá trị dọc theo đƣờng hồi quy (theo phƣơng pháp bình phƣơng nh nhất) Cú pháp: T REND(known_y’s, known_x’s, new_x’s, const)

Trong đó:

nown_y’s, nown_x’s, new_x’s giá trị vùng địa chứa giá trị biết X, Y tƣơng ứng giá trị X;

const số Ngầm định const=1 (True) hồi quy theo hàm Y = β0 + β1X1,

nếu const = (False) hồi quy theo hàm Y = β1X1

Xét ví dụ minh họa sau:

Ví dụ: Doanh thu Cơng ty Xn Sơn năm trƣớc tƣơng ứng với số lần quảng cáo vơ tuyến truyền hình (TV) đƣợc ghi bảng sau:

Số lần quảng cáo TV Doanh thu (triệu đ ng) 340 610 700 520 1000 767

Dùng hàm TREND dự báo doanh thu mà doanh nghiệp đạt đƣợc năm tới công ty tiến hành quảng cáo TV 10 lần Ta có kết công thức nhƣ sau:

 Sử dụng hàm FORECAST

Ý nghĩa: Tính, ƣớc lƣợng giá trị tƣơng lai vào giá trị Cú pháp: F ORECAST(x, known_y’s, known_x’s)

Trong đó:

x giá trị dùng để dự báo;

Xét ví dụ trên: Ta có kết công thức dự báo doanh thu (Y) đạt đƣợc năm tới công ty tiến hành quảng cáo TV (X) 10 lần hàm FORECAST nhƣ sau:

Nhƣ vậy, dù sử dụng hàm TREND hay hàm FORECAST cho ta kết giống

 Sử dụng hàm SLOPE INTERCEPT

Ngoài việc sử dụng hai hàm để dự báo, ta sử dụng kết hợp hai hàm SLOPE để tính hệ số góc β1 hàm INTERCEPT để tính hệ số tự β0 hàm hồi quy

tuyến tính đơn Y = β0 + β1X1 Thay hệ số β0 β1 vào hàm số với giá trị biết X

hoặc Y ta tìm giá trị lại cần dự báo

Cú pháp: S LOPE(known_y’s, known_x’s)

INTE RCEPT(known_y’s, known_x’s)

Trong đó:

nown_y’s giá trị vùng địa tập số liệu phụ thuộc quan sát đƣợc; nown_x’s giá trị vùng địa tập số liệu độc lập quan sát đƣợc

3.2.2.6 hương pháp dự báo s dụng kỹ thu t hồi quy phi tuyến

Mơ hình hồi quy phi tuyến: dạng mơ hình hồi quy phi tuyến nói lên mức phụ thuộc biến phụ thuộc với hay nhiều biến độc lập mà phƣơng trình mơ hình hồi quy có dạng phi tuyến tính hệ số Ch ng hạn nhƣ hàm sản xuất Cobb Douglas, hồi quy Parabol, hồi quy Hyperbol…

Nhƣ vậy, dựa vào quan sát đƣợc thu thập theo thời gian kỳ trƣớc ta xây dựng đƣợc mơ hình hồi quy (cách xây dựng mơ hình đƣợc học mơn Kinh tế lƣợng) Thay số liệu biến cho kỳ dự báo vào mơ hình hồi quy cho ta kết cần dựa báo ể biến đổi mô hình phi tuyến mơ hình tuyến tính ta sử dụng phƣơng pháp logarit hóa hai vế phƣơng trình, đặt ẩn phụ… Sau số mơ hình phi tuyến biến đổi mơ hình tuyến tính áp dụng phƣơng pháp dự báo sử dụng kỹ thuật hồi quy tuyến tính để giải bái tốn

Trong tài liệu giới thiệu hàm sản xuất Cobb Douglas Hàm Cobb Douglas có dạng tổng quát nhƣ sau:

Y = AX1b1X2b2… Xibi……Xnbn (1)

Trong đó:

Y kết sản xuất;

X1b1,X2b2,Xibi, Xnbn mức đầu tƣ yếu tố sản xuất (đất đai, lao động, công nghệ…)

â y hàm phù hợp với lý thuyết kinh tế quy luật đầu tƣ thâm canh Tính tốn đơn giản đƣa dạng tuyến tính cách logarit hóa hai vế (1):

lnY = lnA + b1 lnX1 + b2 lnX2 +…+ bi lnXi +…+ bn lnXn

Ta viết lại là:

lnY = b0 + b1 lnX1 + b2 lnX2 +…+ bi lnXi +…+ bn lnXn (2)

â y dạng mơ hình tuyến tính với biến lnY (biến phụ thuộc) lnX1,

lnX2,…, lnXi,…, lnXn (các biến độc lập)

Phân tích tham số hàm Cobb Douglas: - Hiệu suất đơn vị yếu tố i:

i i i X Y b X

Y   



( i=1, 2, , n)

Có nghĩa đầu tƣ thêm đơn vị yếu tố sản xuất i mang lại thêm

i X Y   đơn vị sản phẩm, với giả thiết mức đầu tƣ yếu tố khác không thay đổi

- ộ co giãn sản lƣợng theo yếu tố i:

i i i X Y b X X Y Y

i   



 / (i =1, 2, , n)

Có nghĩa sản lƣợng tăng thêm bi% yếu tố sản xuất i tăng thêm 1%, với giả thiết

mức đầu tƣ yếu tố khác không thay đổi

3.3 XỬ LÝ SỐ LIỆU THỐNG KÊ KINH TẾ TRÊN SPSS 3.3.1 Phân tích thống kê mơ tả

3.3.1.1 hân tích th ng kê mơ tả đ i v i biến s l iên tục S SS

Trong SPSS việc phân tích thống kê mơ tả cho biến số liên tục đƣợc thực theo bƣớc nhƣ sau:

B c : Chọn menu Analyze/Descriptive Statistics/Descriptives, lúc

hình xuất hộp thoại Descriptive nhƣ hình sau:

B c 2: Chọn hai biến số liên tục: thunhap tieudung vào cửa sổ Variable(s) B c 3: Bấm vào tùy chọn Options xuất hộp hội thoại Option để chọn thêm

các tham số thống kê Chế độ mặc định bao gồm tham số: Mean, Std deviation,

B c 4: Bấm OK để thu đƣợc kết nhƣ bảng dƣới đây:

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std deviation

Thu nh p 44 25 1.80 7898 41414

Tiêu dùng 44 18 95 4539 20308

Valid N (listwise) 44

3.3.1.2 Phân tích th ng k ê mơ tả cho biến phân loại - hân tích t n s và t n su t u t hi n (Frequency and Percentage Analysis)

SPSS cho phép phân tích tần số xuất hiện, phƣơng pháp phân tích thống kê mơ tả cho phép số lần xuất cho câu trả lời đƣợc chọn ngƣời trả lời đƣợc khảo sát Khi sử dụng phân tích tần số xuất hiện, SPSS tính tốn tiêu thống kê nhƣ Mean, Median Mode nhằm trợ giúp ngƣời sử dụng phân tích kết đƣa kết luận Cũng với ví dụ sử dụng phƣơng pháp phân tích tần số tần suất xuất hiện biến Gioi_tinh

B c 1: Bấm chọn menu Analyze, chọn Descriptive Statistics, chọn vào Frequencies nhƣ hình sau:

Chú thích:

Mean: Giá trị bình quân

Sum: Tổng giá trị quan sát Std deviation: Sai tiêu chuẩn Variance: Phƣơng sai

Range: Khoảng biến thiên (Max – Min) Minimum: Giá trị nh

Maximum: Giá trị lớn Kurtosis: ộ nhọn

B c 2: Trong hộp hội thoại Frequencies, chọn biến mà cần phân tích

Trong trƣờng hợp này, chọn biến Gioi_tinh hộp bên trái, sau click chuột vào nút mũi tên

Biến lựa chọn chọn đƣợc chuyển sang hộp chứa biến để phân tích Variable(s)

B c 3: ả m bảo hộp Display frequency tables đƣợc lựa chọn

B c 4: Click chuột vào nút Statistics

B c 5: Trong hộp hội thoại Frequencies: Statistics, mục Central Tendency,

B c 6: Trong mục Dispersion, chọn tùy chọn Std deviation B c 7: Click chuột vào nút Continue

B c 8: Trong hộp hội thoại Frequencies, click chuột vào nút Cửa sổ Output Viewer

mở trình bày bảng thống kê (statistics) bảng tần số xuất (frequency) Các cột bảng Giới tính thể hiện: tần số xuất (Frequency), tần suất xuất (Percent), tần suất xuất hợp lệ (Valid Percent) tần suất tích lũy (Cumulative Percent) cho loại thiết bị khác đƣợc sở hữu đối tƣợng đƣợc khảo sát

Statistics Giới tính N

N

Valid 44 Missing

Giới t nh

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid

Nữ 21 47.7 47.7 47.7

Nam 23 52.3 52.3 100.0

Total 44 100.0 100.0

B c 9: Trong hộp hội thoại Charts, click chuột vào nút Tiếp theo mục Chart Type chọn Pie chart; Trong mục Chart values chọn Percentages Kết cho đồ thị

3.3.2 Phân tích thống kê so sánh cho tham số

3.3.2.1 hân tích th ng k ê so sánh cho hai mẫu độc l p

Kiểm định T cho mẫu độc lập (Independent-Samples T Test) đƣợc sử dụng để xác định khả mà hai mẫu số liệu độc lập đƣợc chọn từ tổng thể có giá trị bình qn đồng Nếu điều đúng, khác biệt giá trị bình quân Trong trƣờng hợp này, giả thuyết không hai giá trị trung bình

Ví dụ: Cho bảng số liệu doanh thu ngày hai cửa hàng công ty nhƣ sau: C a hàng 4.5 4.75 4.85 3.85 3.9 4.35 4.7 4.25 5.3 3.9 5.4 5.3 4.5 3.95 4.35 C a hàng 3.4 4.25 4.5 4.9 4.6 4.45 3.95 3.0 4.7 3.7 5.05 3.3 3.43 4.15 5.2

Y u cầu: Hãy dùng thủ tục cần thiết SPSS để phân tích so sánh doanh thu hai cửa hàng nói Cửa hàng cho doanh thu cao (giả thiết doanh thu ngày có phân bố gần phân bố chuẩn)

B c : Kiểm định giả thuyết phƣơng sai hai cửa hàng có khác biệt đáng kể

hay khơng?

H0: Var1 (cửa hàng 1) = Var2 (cửa hàng 2)

H1: Var1 (cửa hàng 1) ≠ Var2 (cửa hàng 2)

B c : Kiểm định giả thuyết mức tiêu thụ hai cửa hàng có khác biệt đáng

kể hay không?

H0: µ1 (Cửa hàng 1) = µ2 (Cửa hàng 2)

Chú ý: Cặp giả thuyết thứ kiểm định phƣơng sai, cặp giả thuyết sau kiểm định giá trị bình quân Phƣơng sai (Variance), trung bình bình phƣơng khoảng cách điểm liệu tới trung bình, phản ánh giá trị biến thƣờng cách giá trị kỳ vọng bao xa Chúng ta phải kiểm định phƣơng sai xem có hay khơng trƣớc kiểm định giá trị bình quân Nếu phƣơng sai nhau, kiểm định T đƣợc áp dụng Nếu phƣơng sai không nhau, kiểm định khác tiếp tục đƣợc yêu cầu

Các bƣớc tiến hành để kiểm định:

B c 1: Mở tệp vidu2.sav

B c 2: Trong Data View, click chuột vào menu Analyze, chọn tiếp Compare Means,

và sau click chuột vào Independent- Samples T Test

B c 3: Trong hộp hội thoại Independent-Samples T Test, chọn biến Tieuthu hộp

phía bên trái, click chuột vào nút mũi tên để chuyển biến tới hộp Test Variable(s)

B c 4: Chọn biến Cuahang hộp phía bên trái, sau click chuột vào nút mũi

tên để chuyển biến tới hộp Grouping Variable Click chuột vào nút Define Groups

Trong hộp hội thoại Define Groups, gõ vào hộp Group 1, gõ vào hộp Group 2, sau click chuột vào nút Continue

Nhiệm vụ kiểm định giả thuyết có khác biệt hay khơng mức tiêu thụ hai cửa hàng Dựa vào so sánh giá trị cột Sig thuộc Bảng Independent Samples

Test với mức ý nghĩa thống kê α=0,05, ta thấy Sig.=0,216 > α=0,05, với mức độ tin

cậy 95%, ta khơng có sở để bác b giả thuyết H0, hay luôn kh ng định phƣơng

sai tình hình tiêu thụ hai cửa hàng khơng có khác biệt đáng kể

Vì phƣơng sai hai cửa hàng khơng có khác biệt đáng kể, nên để kiểm định giả thuyết xem có khác biệt hay khơng mức tiêu thụ bình quân hai cửa hàng, ta so sánh giá trị dòng cột Sig (2-tailed) thuộc bảng Independent Samples Test so sánh với ý nghĩa thống kê α=0,05, ta thấy Sig.(2-tailed)dòng 2=0,127 > α=0,05, với mức độ tin cậy

95%, ta khơng có sở để bác b giả thuyết H0, hay luôn kh ng định mức tiêu thụ

bình qn hai cửa hàng khơng có khác biệt cách đáng kể Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of

Variances t-test for Equality of Means

F Sig t df Sig (2-tailed) Difference Mean Difference Std Error

95% Confidence Interval of the

Difference Lower Upper Tiêu

thụ

Equal variances

assumed 1.604 216 1.577 28 126 35133 22279 -.10502 80769 Equal variances

not assumed 1.577 26.234 127 35133 22279 -.10641 80908

3.3.2.2 So sánh giá trị b nh quân cho ba mẫu độc l p trở lên

Phân tích phƣơng sai yếu tố (One-way ANOVA) đƣợc sử dụng có biến độc lập biến phân loại từ ba trạng thái trở lên biến phụ thuộc biến số liên tục Ví dụ: Cho bảng số liệu lƣợng tiêu thụ sản phẩm doanh nghiệp đƣợc ghi theo mùa nhiều năm

Mùa Lƣợng tiêu thụ

ể có câu trả lời cho ví dụ trên, phải kiểm định giả thuyết: Chúng ta phải kiểm định giả thuyết:

H0: µ1 = µ2 = µ1 = µ2

H1: Có giá trị J khác biệt đáng kể với giá trị lại

Các bƣớc thực phân tích:

B c 1: Bấm chuột chọn menu Analyze, sau chọn Compare Means, tiếp đến chọn

One-Way ANOVA

B c 2: Trong hộp hội thoại One-Way ANOVA, dùng chuột chọn biến phụ thuộc

biến liên tục (ví dụ đây: chọn biến tieuthu chuyển đến hộp Dependent List)

B c 3: Bấm chuột chọn biến độc lập biến phân loại, sau chuyển đến hộp Factor B c 4: Bấm chuột vào tùy chọn Options chọn tiếp tùy chọn Descriptive,

B c 5: Bấm chuột vào tùy chọn Post Hoc, chọn Turkey

B c 6: Bấm Continue để tiếp tục sau bấm OK

B c 7: Kết đƣợc thể bảng đƣợc giải thích nhƣ sau:

Descriptives Mức tiêu thụ

N Mean Deviation Std Error Std

95% Confidence Interval for Mean

Minimum Maximum Lower Bound Bound Upper

ù a Xu n 20 5.355 6755 1510 5.039 5.671 4.5 6.5 ù a H 20 5.595 6917 1547 5.271 5.919 4.5 6.7 ùa Thu 20 5.340 5744 1284 5.071 5.609 4.3 6.3 ù a ông 20 4.670 8202 1834 4.286 5.054 3.2 6.1 Total 80 5.240 7655 0856 5.070 5.410 3.2 6.7

Bảng Test of Homogeneity of Variances cho phép kiểm định giả thuyết phƣơng sai đồng nhóm giá trị biến định tính bị vi phạm hay khơng

Giá trị cột Sig = 0,447 > α = 0,05, phƣơng sai lựa chọn biến định tính khơng khác Nhƣ vậy, khơng vi phạm đồng phƣơng sai

Test of Homogeneity of Variances Mức tiêu thụ

Levene Statistic df1 df2 Sig

896 76 447

Nếu cột Sig Bảng ANOVA < α = 0,05, kết luận: Có khác biệt có ý nghĩa thống kê mức độ tiêu thụ bốn mùa

Nếu Sig Bảng ANOVA ≥ α = 0,05, kết luận: Khơng có khác biệt có ý nghĩa thống kê mức độ tiêu thụ bốn mùa

Vì kết Cột Sig (Bảng ANOVA) = 0,001 < α = 0,05, nên với mức độ tin cậy 95%, kết luận có khác biệt có ý nghĩa thống kê mức độ tiêu thụ bốn mùa

ANOVA Mức tiêu thụ

Sum of Squares df Mean Square F Sig

Between Groups 9.483 3.161 6.527 001 Within Groups 36.809 76 484

Multiple Comparisons

Bảng ANOVA cho phép kh ng định có mùa có mức tiêu thụ khác biệt với mùa lại, chƣa biết mùa có khác biệt Kết bảng Multiple Comparisons cho phép biết xác mùa có mức tiêu thụ khác biệt với mùa lại Dựa vào cột Mean Difference, tìm xem có dấu (*) cạnh danh sách giá trị Nếu tìm thấy dấu (*) điều có nghĩa hai nhóm có khác biệt cách đáng kể với mức độ mức ý nghĩa thống kê 5% Trong trƣờng hợp ví dụ chúng ta, kết Post Hoc Tests cho thấy mùa ông có mức tiêu thụ thấp đáng kể so với ba mùa lại với mức độ tin cậy 95%

Post Hoc Tests

Multiple Comparisons Dependent ariable: c tiêu thụ

Tukey HSD

(I) M a (J) M a Difference (I-J) Std Error Mean Sig 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound ù a Xu n ù a H -.2400 2201 696 -.818 338

ù a Thu 0150 2201 1.000 -.563 593 ù a ông 6850* .2201 .014 .107 1.263

ù a H ù a Xu n .2400 2201 696 -.338 818 ù a Thu 2550 2201 655 -.323 833 ù a ông 9250* .2201 .000 .347 1.503

ù a Thu ù a Xu n -.0150 2201 1.000 -.593 563 ù a H -.2550 2201 655 -.833 323 ù a ông 6700* .2201 .017 .092 1.248

ù a ông ù a Xu n -.6850* .2201 .014 -1.263 -.107

ù a H -.9250* .2201 .000 -1.503 -.347

ù a Thu -.6700* .2201 .017 -1.248 -.092

* The mean difference is significant at the 0.05 level

Means Plots

3.3.3 Phân tích hồi qui tuyến tính đa biến

3.3.3.1 Các giả thiết phân tích hồi qui tuyến tính đa biến a Dung lượng mẫu

Các tác giả khác có ý kiến đƣa phƣơng pháp xác định dung lƣợng mẫu khác cho phân tích hồi qui tuyến tính đa biến Stevens (1996) đề nghị nghiên cứu khoa học xã hội, cần chọn khoảng 15 quan sát cho biến độc lập để phƣơng trình hồi qui đảm bảo độ tin cậy Tabachnick and Fidell (2007) Hair & cộng (2010) đƣa công thức để xác định dung lƣợng mẫu cần thiết dựa vào số lƣợng biến độc lập mà mong muốn đƣa vào mơ hình hồi qui: N > 50 + 8m (Với m = số lƣợng biến độc lập) Nếu mơ hình có năm biến độc lập, nhƣ dung lƣợng mẫu cần thiết 90 quan sát Nếu biến phụ thuộc bị lệch, dung lƣợng mẫu cần phải đƣợc tăng lên để đảm bảo độ xác ƣớc lƣợng tham số mơ hình hồi qui

b Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity)

Đa cộng tuyến l ?

có tƣợng đa cộng tuyến, tƣợng biến độc lập mơ hình phụ thuộc lẫn thể đƣợc dƣới dạng hàm số Ví dụ có hai biến độc lập A B, A tăng B tăng, A giảm B giảm… dấu hiệu đa cộng tuyến Nói cách khác hai biến độc lập có quan hệ mạnh với nhau, hai biến phải biến nhƣng thực tế mơ hình nhà nghiên cứu lại tách làm hai biến Hiện tƣợng đa cộng tuyến vi phạm giả định mơ hình hồi qui tuyến tính cổ điển biến độc lập khơng có mối quan hệ tuyến tính với

Cách phát hiện tượng đa cộng tuyến:

Có hai cách: Dựa vào hệ số phƣơng sai phóng đại VIF (Variance Inflection Factor), dựa vào ma trận hệ số tƣơng quan (Correlation Matrix) Tuy nhiên, cách dùng ma trận hệ số tƣơng quan đƣợc sử dụng, chủ yếu sử dụng cách nhận xét hệ số VIF

Cách 1: Dựa vào VIF, thực hồi quy đa biến, ta nhấn vào nút Statistics, xong

bấm vào tùy chọn Collinearity diagnostics Kết nhƣ sau:

- Nếu hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) > có dấu hiệu đa cộng tuyến, điều không mong muốn

- Nếu VIF > 10 chắn có đa cộng tuyến - Nếu VIF < 2: không bị đa cộng tuyến

Cách 2: Nhận dạng tƣợng đa cộng tuyến dựa vào hệ số tƣơng quan, có hay khơng

tƣơng quan tuyến tính mạnh biến độc lập Cách làm: Xây dựng ma trận hệ số tƣơng quan cặp biến độc lập quan sát để nhận diện độ mạnh tƣơng quan cặp biến số độc lập Cũng nhìn vào kết hồi quy, ta thấy R2 cao (tầm 0,8)

và giá trị thống kê t thấp Tuy nhiên nhƣ nói sử dụng cách hai Vì dựa vào phán đốn chủ quan cơng thức nhƣ cách

Hậu tượng đa cộng tuyến:

Hiện tƣợng đa cộng tuyến làm cho sai số chuẩn hệ số lớn Khoảng tin cậy lớn thống kê t ý nghĩa Các ƣớc lƣợng khơng thật xác Do dễ đến khơng có sở bác b giả thiết "khơng" điều không

Ba nguyên nhân gây tượng đa cộng tuyến:

- Khi chọn biến độc lập mối quan hệ có quan hệ nhân hay có tƣơng quan cao đồng thời phụ thuộc vào điều kiện khác

Các giải pháp khắc phục đa cộng tuyến:

- Giải pháp 1: B bớt biến độc lập (điều xảy với giả định khơng có mối quan hệ biến phụ thuộc biến độc lập bị loại b mơ hình)

- Giải pháp 2: Bổ sung liệu tìm liệu mới, tìm mẫu liệu khác gia tăng cỡ mẫu Tuy nhiên, mẫu lớn mà cịn multicollinearity có giá trị mẫu lớn làm cho phƣơng sai nh hệ số ƣớc lƣợng xác so với mẫu nh

- Giải pháp 3: Thay đổi dạng mơ hình, mơ hình kinh tế lƣợng có nhiều dạng hàm khác Thay đổi dạng mơ hình có nghĩa tái cấu trúc mơ hình iều thật điều khơng mong muốn, lúc bạn phải thay đổi mơ hình nghiên cứu

c Hiện tượng t tương quan

d Hiện tượng p ương sai c a p n dư k ng t ay đ i e P ân p ối c uẩn (normality) c a p n dư (residuals) 3.3.3.2 Ví dụ

Cho số liệu sản xuất lúa tệp "RiceProduction.xls", biến tƣơng ứng là: - Biến phụ thuộc: Output: sản lƣợng lúa (kg) hộ gia đình

- Biến giải thích: Chia thành hai nhóm chính: Các yếu tố đầu v o:

- Land: diện tích đất trồng lúa (ha) - Fertilizer: đầu tƣ cho phân bón

- Labour: đầu tƣ lao động (ngày cơng)

- Machine: đầu tƣ cho máy móc thiết bị (giờ máy) Các điều iện sản xuất v đặc trưng hộ gia đình: - Plot: số mảnh ruộng hộ gia đình

- LandClass: cấp đất (cấp đất cao đất xấu) - Crop: hệ số mùa vụ (số vụ lúa bình quân/năm) - Age: tuổi chủ hộ

- Hhsize: số ngƣời hộ gia đình

- Vùng miền: Các quan sát từ 1-182 hộ gia đình miền Bắc (mã hóa miền Bắc = 1), quan sát từ số 183 trở hộ gia đình miền Nam (mã hóa miền Nam = 0)

B c : Xây dựng phƣơng trình mơ hình hồi qui tổng qt:

Từ mơ hình lý thuyết nhân tố tiềm ảnh hƣởng đến sản lƣợng lúa hộ gia đình, ta xây dựng phƣơng trình mơ hình hồi qui (1) nhƣ sau:

Output = β0 + β1Land + β2Fertiliser + β3Labour + β4Machine + β5Plot +

β6LandClass + β7Age + β8HHsize + β9 Region (1)

B c : Rút gọn phƣơng trình mơ hình hồi qui (1) phân tích tƣơng quan

các biến độc lập biến phụ thuộc phƣơng trình (1)

Analyze/Correlate/Bivariate  cho ch ng ta c a sổ Bivariate Correlation

Kết thu đƣợc ma trận tƣơng quan Correlation

Dựa vào kết bảng chọn giữ lại biến độc lập có r ≥0,3, kết ta có mơ hình rút gọn đƣợc thể theo phƣơng trình (2)

ả ng ma trận tương quan biến độc lập v i biến phụ thuộc (Correlations)

Sản

lƣợng Đất Phân bón động Lao móc Khoảnh Máy Cấp đất Tuổi ngƣời Số Vùng miền

Sản

l ng Correlation Pearson 982** 944** 841** 938** -.088 146** 026 113* -.482** Sig

Sản

lƣợng Đất Phân bón động Lao móc Khoảnh Máy Cấp đất Tuổi ngƣời Số Vùng miền

ất Pearson

Correlation 982** 953** 859** 956** -.085 210** 024 148** -.522** Sig

(2-tailed) 000 000 000 000 099 000 639 004 000 N 378 378 378 378 378 378 378 378 378 378 Phân

bón Correlation 944Pearson ** 953** 868** 919** -.089 238** 005 139** -.481** Sig

(2-tailed) 000 000 000 000 084 000 929 007 000 N 378 378 378 378 378 378 378 378 378 378 Lao

động Correlation 841Pearson ** 859** 868** 843** 135** 153** 061 210** -.252** Sig

(2-tailed) 000 000 000 000 009 003 237 000 000 N 378 378 378 378 378 378 378 378 378 378 Máy

móc Correlation 938Pearson ** 956** 919** 843** -.075 264** -.001 154** -.500** Sig

(2-tailed) 000 000 000 000 148 000 978 003 000 N 378 378 378 378 378 378 378 378 378 378 h oảnh Pearson

Correlation -.088 -.085 -.089 135** -.075 -.133** 002 090 552** Sig

(2-tailed) 087 099 084 009 148 010 976 080 000 N 378 378 378 378 378 378 378 378 378 378 Cấp đất Pearson

Correlation 146** 210** 238** 153** 264** -.133** -.050 111* -.438** Sig

(2-tailed) 004 000 000 003 000 010 329 030 000 N 378 378 378 378 378 378 378 378 378 378 Tu i Pearson

Correlation 026 024 005 061 -.001 002 -.050 163** 058 Sig

(2-tailed) 618 639 929 237 978 976 329 001 265 N 378 378 378 378 378 378 378 378 378 378 Số

ng i Correlation 113Pearson * 148** 139** 210** 154** 090 111* 163** -.158** Sig

Sản

lƣợng Đất Phân bón động Lao móc Khoảnh Máy Cấp đất Tuổi ngƣời Số Vùng miền

Vùng

miền Correlation -.482Pearson ** -.522** -.481** -.252** -.500** 552** -.438** 058 -.158** Sig

(2-tailed) 000 000 000 000 000 000 000 265 002

N 378 378 378 378 378 378 378 378 378 378 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed)

Output = β0 + β1Land + β2Fertiliser + β3Labour + β4Machine + β5Region (2)

B ớc 3: Kiểm tra giả thiết (Checking assumptions)

(1) Kiểm tra phân phối chuẩn cho tất biến số li n tục mơ hình

Trong phƣơng trình (2) có biến số liên tục sau cần phải kiểm tra xem biến có tiệm cận phân phối chuẩn: Output, Land, Fertiliser, Labour, Machine

Phƣơng pháp để kiểm tra phân phối chuẩn cho biến số liên tục phƣơng pháp sử dụng đồ thị Histogram:

Graphs/Legacy Dialogs/Histogram kết cho hộp hội thoại

Chọn biến phụ thuộc Output đƣa vào hộp Variable, Bấm vào tùy chọn Display

normal curve để biểu diễn đƣờng cong phân phối chuẩn phân bố Kết đƣợc thể

ở đồ thị dƣới

Nhƣ vậy, đồ thị phân bố lệch phải (vì phân bố hƣớng sang phía phải) Chuyển đổi biến trƣờng hợp đồ thị phân bố lệch phải đƣợc thực theo dạng sơ đồ sau đây:

Chuyển đổi biến sang dạng bậc biến cũ

Chuyển đổi biến sang dạng logarit biến cũ

Chuyển đổi biến trƣờng hợp đồ thị phân bố lệch phải đƣợc thực theo dạng sơ đồ sau đây:

Căn vào kết đồ thị Histogram dạng đồ thị phân bố, thực trình chuyển đổi sang biến (Variable transformation) cách logarit hóa số tự nhiên biến cũ Output thành biến LnOutput

Chọn Transform/Compute variable cho hộp hội thoại Compute

Tiến hành kiểm tra phân phối chuẩn cho biến LnOutput thu đƣợc kết biến tiệm cận phân phối chuẩn

Kết thu đƣợc sau chuyển đổi biến phƣơng trình (3) nhƣ sau:

LnOutput = β0 + β1LnLand + β2LnFertiliser + β3LnLabour + β4LnMachine +

β9Region (3)

(1) Kiểm tra huyết tật mơ hình hồi qui: tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, v phư ơng sai phần dư hông thay đổi

ể kiểm tra khuyết tật mơ hình hồi qui phƣơng trình (3), chạy chƣơng trình với câu lệnh sau đây:

Bấm vào tùy chọn Statistics để thực việc kiểm tra tƣợng đa cộng tuyến cho mơ hình Bấm chọn tùy chọn Collinearity Diagnostics để kiểm tra tƣợng đa cộng tuyến và bấm chọn tùy chọn Durbin Watson để kiểm tra tƣợng tự tƣơng quan

Bấm chọn tùy chọn Plots để bấm chọn tùy chọn Histogram Normal probability

Kiểm tra tượng đa cộng tuyến mơ hình

Cả ba biến độc lập LnLand, LnFertiliser LnMachine có hệ số VIF>10 (Bảng Coefficients) vậy, mơ hình hồi qui chắn có tƣợng đa cộng tuyến ể khắc phục tƣợng cho mơ hình loại dần biến có VIF>0 VIF lớn Trong trƣờng hợp loại biến LnLand chạy lại mơ hình hồi qui

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients t Sig Collinearity Statistics B Std Error Beta Tolerance VIF (Constant) 7.251 300 24.154 000

LnLand 709 045 695 15.739 000 035 28.430 LnFertiliser 192 033 167 5.768 000 081 12.294 LnLabour 033 039 019 844 399 130 7.691 LnMachine 102 032 095 3.212 001 078 12.810 ùng miền -.070 030 -.039 -2.339 020 244 4.093 a Dependent Variable: LnOutput

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients

t Sig

Collinearity Statistics B Std Error Beta Tolerance VIF (Constant) 3.002 169 17.742 000

LnFertiliser 440 038 384 11.663 000 105 9.528 LnLabour 320 045 188 7.174 000 166 6.020 LnMachine 343 036 321 9.596 000 102 9.813 ùng miền -.376 029 -.212 -12.959 000 427 2.342 a Dependent Variable: LnOutput

Kiểm tra tượng tự tương quan

Dựa vào kết cột Durbin Watson Bảng Model Summary cho thấy giá trị hệ số Durbin Watson d = 1,339 th a mãn điều kiện (1 < d < 3) Nhƣ vậy, mơ hình khơng có tƣợng tự tƣơng quan

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate Durbin-Watson

1 979a .958 .957 .18409 1.339

a Predictors: (Constant) ùng miền LnLabour LnFertiliser Ln a chine b Dependent Variable: LnOutput

Kiểm tra tượng phương sai phần dư thay đổi

Kiểm tra phân phối chuẩn (normality) phần dư (residuals)

Kết kiểm tra phân phối (Histogram) phần dƣ cho thấy phần dƣ biến phụ thuộc tiệm cận với phân phối chuẩn

B c 4: Kiểm định mơ hình hồi qui

a Kiểm địn s tồn c a m ìn ( ột Sig c a Bảng N

Căn vào kết cột SigBảng ANOVA = 0,000 < α = 0,05 ta kết luận rằng: Với độ

tin cậy 95% kh ng định mơ hình hồi qui ln ln tồn ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig Regression 285.085 71.271 2103.086 000b

Residual 12.641 373 034 Total 297.725 377

a Dependent Variable: LnOutput

b Predictors: (Constant) ùng miền LnLabour LnFertiliser Ln a chine

b Kiểm địn s p ù ợp c a m ìn ( ột d usted R Square - Bảng odel Summary

R2

hiệu chỉnh (Adjusted R Square)=0,957 có nghĩa nhân tố ảnh hƣởng đến sản

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate Durbin-Watson

1 979a .958 .957 .18409 1.339

a Predictors: (Constant) ùng miền LnLabour LnFertiliser Ln a chine b Dependent Variable: LnOutput

c Kiểm địn s tồn c a ệ số ồi qui c a biến số độc lập

Vì tất giá trị cột Sig (Bảng Coefficients) nh mức ý nghĩa thống kê α = 0,05, kết luận tất hệ số hồi qui luôn khác tồn với mức độ tin cậy 95%

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients

t Sig

Collinearity Statistics B Std Error Beta Tolerance VIF (Constant) 3.002 169 17.742 000

LnFertiliser 440 038 384 11.663 000 105 9.528 LnLabour 320 045 188 7.174 000 166 6.020 LnMachine 343 036 321 9.596 000 102 9.813 ùng miền -.376 029 -.212 -12.959 000 427 2.342 a Dependent Variable: LnOutput

B c 5: Xác định tầm quan trọng mức độ ảnh hƣởng biến độc lập

ể xác định tầm quan trọng biến độc lập đóng góp vào mơ hình vào giá trị cột Beta (Hệ số hồi qui chuẩn hóa - Standardised Coefficients) để xác định tầm quan trọng nhƣ Bảng sau:

STT Tên biến Beta |Beta| % Thứ tự tầm quan trọng

1 LnFertiliser 0,384 0,384 34,75

2 LnLabour 0,188 0,188 17,01

3 LnMachine 0,321 0,321 29,05

4 Region -0,212 0,212 19,19

∑ 1,105 100%

B ớc 6: Xác định phƣơng trình mơ hình hồi qui

LnOutput = 3,002 + 0,384 LnFertiliser + 0,188 LnLabour + 0,321 LnMachine –

B ớc 7: Phân tích tác động biên

Vì mối quan hệ biến ầ u tƣ cho phân bón (Fertiliser), ầu tƣ cho Lao động (Labour), ầu tƣ cho MMTB (Machine) với Sản lƣợng lúa (Output) mối quan hệ đồng biến thuộc dạng hàm Log - Log; phân tích tác động biên biến nhƣ sau: “Trong trƣờng hợp nhân tố khác không đổi, đầu tƣ cho phân bón tăng 1%, sản lƣợng lúa hộ gia đình tăng 0,384% ngƣợc lại”

Chúng ta phân tích tƣơng tự cho biến Labour Machine

Riêng biến vùng miền (Region) có mối quan hệ nghịch biến với biến Output có dạng hàm Log - Lin Vì vậy, phân tích tác động biên biến nhƣ sau: “Trong trƣờng hợp nhân tố khác không đổi, vùng miền chuyển từ miền Bắc sang miền Nam sản lƣợng lúa hộ gia đình tăng 21,2% ngƣợc lại"

B c : ề xuất giải pháp

1 Tăng cƣờng đầu tƣ cho phân bón (hóa học hóa) Tăng cƣờng đầu tƣ máy móc thiết bị (cơ giới hóa)

3 Ƣu tiên yếu tố vùng miền (Ƣu tiên miền nam cho việc sản xuất lúa quy mơ hộ gia đình) Tăng cƣờng đào tạo để nâng cao chất lƣợng cho lao động nông thôn

3.4 BÀI THỰC HÀNH CHƢƠNG Bài số

Một cơng ty có doanh số bán hàng qua năm nhƣ sau:

Tháng Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017

1 1.500 1.800 2.100

2 2.000 1.900 2.200

3 2.100 2.500 2.000

4 2.200 3.010 2.500

5 2.300 4.000 3.000

6 2.350 2.500 3.200

7 3.000 3.200 3.500

8 1.980 3.000 3.500

9 2.000 2.800 3.400

10 2.400 3.500 3.420

11 2.700 2.000 2.800

12 2.800 2.100 2.500

Y u cầu: Dự báo doanh số tiêu thụ tháng năm 2014 phƣơng pháp trung bình cộng với kỳ quan sát

Bài số

Một nghiên cứu sức kh e thể chất thu đƣợc kết nhƣ sau:

TT Họ tên Giới tính Chiều cao (cm) Cân nặng (kg)

1 Nguy n Tuấn Linh Nam 100 18,5

2 Phạm hắc Ninh Nam 115 14,5

3 Lê Nh Loan N 110 20,5

4 Nguy n Ng c Ngạn Nam 121 21,1

5 Bạch Thu H ng N 118 17,5

6 Tăng Diệu Anh N 108 13,9

7 Trần Diệp Anh N 125 25,1

8 Trần Quốc Toản Nam 124 28,5

9 Nông Thu Nguyệt N 115 18,2

10 Hoàng Bảo Thái Nam 112 21,3

11 T n g inh Thiện Nam 116 20,2

12 Tôn c Thắng Nam 109 26,5

13 Thái Thị Linh N 110 19,5

14 iều o an Trang N 105 14,8 15 Trần hắc iệt Nam 109 18,9 Y u cầu:

1 Dùng chƣơng trình thích hợp để đƣa thơng tin thống kê chiều cao cân nặng nhóm trẻ em Giải thích kết thu đƣợc

2 Dùng chƣơng trình phù hợp để xác định có trẻ em thuộc nhóm Cịi xƣơng, Bình thƣờng Béo phì? Biết rằng: Cân nặng dƣới 15 kg cịi xƣơng Từ 15 đến 20 kg bình thƣờng 20 kg béo phì

Bài số

Có số liệu thống kê sản lƣợng sản phẩm giá thành sản phẩm doanh nghiệp năm 2017 nhƣ sau:

Tháng Số lƣợ(chiếc) ng sản phẩm Tổng giá thành (ngàn đồng) Giá thành đơn vị (ngàn đồng)

1 1.000 12.600 12,60

2 1.110 12.900 11,62

Tháng Số lƣợng sản phẩm (chiếc) Tổng giá thành (ngàn đồng) Giá thành đơn vị (ngàn đồng)

4 1.200 13.770 11,48

5 1.322 13.200 9,98

6 1.378 14.840 10,77

7 1.433 14.980 10,45

8 1.489 14.400 9,67

9 1.544 15.240 9,87

10 1.856 13.000 7,00

11 1.300 13.050 10,04

12 1.400 13.590 9,71

Cộng 16.212 164.850

Y u cầu:

1 Hãy tính trị số đặc trƣng dãy số liệu giá thành đơn vị sản phẩm: số bình quân, phƣơng sai, sai tiêu chuẩn, độ lệch, độ nhọn, độ lệch tuyệt đối bình quân, trị lớn nhất, nh nhất, trung vị, mode Giải thích kết

2 Hãy sử dụng chƣơng trình Descriptive Statistics để xác định đặc trƣng dãy số liệu tổng giá thành giá thành đơn vị sản phẩm, cho nhận xét?

3 Dùng chƣơng trình Histogram để lập thành bảng phân bố tần suất thực nghiệm cho cột giá thành đơn vị sản phẩm theo khoảng cách tổ nhƣ sau: 8, 9, 10, 11, 12, 13 (ngàn đồng) Giải thích kết thu đƣợc

4 Hãy sử dụng chƣơng trình Moving Average để dự báo số lƣợng sản phẩm, tổng giá thành tháng năm 2015 với kỳ quan sát

5 Hãy thiết lập phƣơng trình hồi quy tuyến tính số lƣợng sản phẩm tổng giá thành sản phẩm

6 Với phƣơng trình hồi quy vừa tìm đƣợc câu 5, dự đốn xem sản xuất 2.500 sản phẩm/tháng giá thành đơn vị mức bao nhiêu?

Bài số

Nghiên cứu mức tiêu dùng bình quân mặt hàng điện - điện tử mức thu nhập bình quân theo đầu ngƣời dân cƣ thị trấn thời gian 10 năm từ năm 2007 đến năm 2016 ( VT: đồng)

Năm Mức tiêu d ng hàng điện - điện tử bình quân/ngƣời/năm Thu nhập bình quân theo đầu ngƣời/năm

2007 500.000 90.000.000

Năm Mức tiêu d ng hàng điện - điện tử bình quân/ngƣời/năm Thu nhập bình quân theo đầu ngƣời/năm

2009 535.000 98.000.000

2010 540.000 99.500.000

2011 555.000 105.000.000

2012 650.000 120.000.000

2013 680.000 125.000.000

2014 700.000 130.000.000

2015 850.000 145.000.000

2016 900.000 155.000.000

Yêu cầu dự báo mức tiêu dùng mặt hàng điện - điện tử thu nhập dân cƣ đạt mức 170 triệu đồng so sánh kết dự báo theo:

Dùng hàm tƣơng quan tuyến tính đơn Dự đốn hàm FORECAST

Bài số

Cho số liệu tổng sản phẩm quốc dân (GNP) thu nhập quốc dân tính theo đầu ngƣời 10 năm từ năm 1971 đến năm 1980 ( V T: USD)

Năm GNP Thu nhập theo đầu ngƣời

1971 15.000.000.000 1.000 1972 15.500.000.000 1.100 1973 16.000.000.000 1.250 1974 16.450.000.000 1.250 1975 16.500.000.000 1.300 1976 16.700.000.000 1.350 1977 17.000.000.000 1.400 1978 18.000.000.000 1.500 1979 18.500.000.000 1.550 1980 19.000.000.000 1.650 Y u cầu:

1 Hãy xác định hàm tƣơng quan đơn biểu diễn phụ thuộc yếu tố 2 Dự báo thu nhập bình quân đầu ngƣời GNP đạt 22 tỷ USD

Bài số

Giá trị tổng sản lƣợng Giá thành sản phẩm Lợi nhuận 6.000.000 3.500.000 300 6.200.000 3.400.000 320 6.300.000 3.300.000 350 6.400.000 3.300.000 370 6.500.000 3.200.000 380 6.560.000 3.200.000 400 6.700.000 3.200.000 405 6.900.000 3.100.000 410 7.100.000 3.300.000 415 7.200.000 3.300.000 420

Y u cầu: Viết phƣơng trình tƣơng quan yếu tố kiểm định tin cậy mơ hình

Bài số 7: Có tài liệu sau doanh nghiệp:

Số l ng sản phẩm

(1.000 cái) 12 13 17 21 25 29 31 35 36 Chi phí sản xuất

(USD) 13.500 17.700 17.800 18.100 24.000 27.200 31.500 31.700 34.000 34.200 Y u cầu:

1 Phân tích tƣơng quan hồi quy yếu tố

2 Dựa vào phƣơng trình hồi quy tính giá trị biến phụ thuộc

Bài số : Có tài liệu sau doanh nghiệp ( V T: triệu đồng):

Tháng Doanh thu Chi phí lao động Chi phí nguyên vật liệu Chi phí bán hàng

1 5.788 582 302 92

2 6.999 672 394 104

3 4.330 491 269 82

4 5.302 512 301 91

5 7.003 689 371 105

6 4.238 449 220 65

7 8.523 872 410 140

8 5.340 510 201 72

9 5.323 490 270 82

10 3.323 389 201 61

11 6.322 612 390 81

Y u cầu:

1 Xác định đặc trƣng thống kê cho dãy số liệu doanh thu chƣơng trình thích hợp Sử dụng chƣơng trình Moving average để dự báo doanh thu tiêu thụ năm sau 3.Viết phƣơng trình hồi quy thể mối tƣơng quan yếu tố theo số liệu cho

Bài số 0: Có tài liệu sau đây:

TT Chi phí quảng cáo X

1 (USD)

Giá bán đơn vị X2 (USD)

Lợi nhuận Y (USD)

1 1.000 260 50.000

2 2.000 300 29.000

3 3.000 260 46.000

4 4.000 240 97.000

5 5.000 300 38.000

6 6.000 280 65.000

7 7.000 280 95.000

Y u cầu:

Chương 4

PHÂN TÍCH TÀI CHÍNH TRÊN MS EXCEL 4.1 KHÁI QUÁT VỀ CÁC HÀM TÀI CHÍNH

Trong kinh doanh, để đƣợc định tài chính, nhiều cần phải tính tốn cách xác nhiều tiêu khác Những tiêu nhìn chung tƣơng đối phức tạp, việc tính tốn chúng thƣờng thời gian

Một ứng dụng cao cấp Excel quản trị doanh nghiệp nhóm hàm tài Mỗi hàm giải tốn tài thƣờng gặp doanh nghiệp Trong Excel, hàm tài đƣợc chia làm bốn nhóm là: hàm đầu tƣ, hàm khấu hao tài sản cố định, hàm đánh giá hiệu tài hàm tính giá trị đầu tƣ chứng khoán

* C p háp chung hàm tài ch nh:

=Tên hàm (đối số 1, đối số 2, )

Trong đó: Các đối số là: số, văn bản, giá trị logic, tham chiếu, mảng địa

Các đối số đƣợc chia làm hai loại:

- Loại đối số bắt buộc: đối số mà không đƣợc gõ vào đầy đủ, chƣơng trình khơng thể chạy đƣợc Những đối số thƣờng đƣợc in đậm đƣợc gạch chân phần hƣớng dẫn hộp thoại

- Loại đối số không bắt buộc: loại đối số không thiết phải gõ vào đầy đủ, trƣờng hợp không gõ vào, máy lấy giá trị mặc định để tính tốn Những đối số thƣờng in nhạt dòng hƣớng dẫn hộp thoại

Ví dụ: Hàm PV (Present Value) có cú pháp nhƣ sau: =PV(rate, nper, pmt, fv, type)

* Thao tác gọi hàm s d ụng: Về bản, có hai cách thực là:

Cách 1: Gõ th ng vào bảng tính theo cú pháp hàm (ví dụ nhƣ hàm PV trên) Cách 2: Sử dụng hộp thoại hàm mẫu: Mở menu Insert, chọn Functions, chọn tiếp dạng

hàm tài Financial, sau chọn tên hàm cần sử dụng (Insert/Function /Financial/Tên hàm cần sử dụng) Khi hình hiển thị hộp thoại hàm cần sử dụng, ta việc nhập đối số phù hợp máy cho kết tƣơng ứng Lƣu ý trình nhập đối số, việc sử dụng cách hợp lý địa tham chiếu đối số mang lại hiệu lớn trình tính tốn, phân tích

4.2 CÁC HÀM ĐẦU TƢ

Hầu hết hàm đầu tƣ có đối số tƣơng tự ể thuận lợi cho q trình theo dõi, đối số thơng thƣờng đƣợc định nghĩa bảng sau đƣợc giải thích cụ thể cách sử dụng chúng loại hàm

Tên

đối số Viết đầy đủ Mô tả

FV Future Value Giá trị t ơng lai khoản đầu t hay khoản thu nh p Nếu bỏ trống th coi F = NPER Number of Periods T n g số kỳ đầu t

PER Period Th tự kỳ cần tính l i chi trả t ng số kỳ đầu t (PER = ÷ NPER) PMT Payments Số tiền phải trả hay nh n đ c đặn kỳ Nếu bỏ trống thì coi PMT = PV Present Value Giá trị khoản đầu t hay khoản thu nh p Nếu bỏ trống thì coi PV = RATE Rate L i suất kỳ

TYPE Type H nh th c toán Nếu type = th toán đầu kỳ (niên kim đầu kỳ) type = th toán vào cuối kỳ (mặc định) Bản chất việc sử dụng hàm đầu tƣ MS Excel tìm lời giải cho ẩn số từ đối số biết phƣơng trình hàm tài sau:

(1 * )* (1 ) 1)

*(1 ) *

NPER

NPER rate type rate

PV rate PMT FV

rate

 

    

   

Hay nói cách khác, hàm đầu tƣ phƣơng trình mà tên hàm đối số cần tìm

(1 * )* (1 ) 1)

* *

(1 ) *(1 )

NPER

NPER NPER

rate type rate

PV FV PMT

rate rate rate

 

    

  

 

Chú ý: Quy ƣớc dấu sử dụng hàm đầu tƣ: - Các khoản tiền đầu tƣ mang dấu âm (-), - Các khoản tiền nhận mang dấu dƣơng (+)

4.2.1 Hàm PV (Present Value)

Hàm PV đƣợc sử dụng để xác định giá trị khoản đầu tƣ đặn theo định kỳ theo lãi suất cố định

Cú pháp hàm:

= PV(rate,nper,pmt,fv,type)

Ví dụ: Một ngƣời nhận đƣợc tháng 1.000 USD 12 tháng liên tục, với lãi suất 0,8%/tháng Hãy tính xem số tiền tƣơng đƣơng với tiền ngƣời nhận lần lúc đầu kỳ

Sử dụng hàm PV ta có: = PV(0.8,12,1000,0,1)= 11.489,80 USD

4.2.2 Hàm FV (Future Value)

Hàm FV đƣợc sử dụng để tính giá trị tƣơng lai khoản đầu tƣ có lãi suất cố định trả theo định kỳ gửi thêm vào

Cú pháp hàm:

=FV(rate, nper, pmt, pv, type)

Sử dụng hàm FV ta có kết nhƣ hình sau:

4.2.3 Hàm PMT (Payments)

Hàm PMT đƣợc dùng để tính số tiền trả định kỳ với số chi trả đặn lãi suất cố định cho khoản vay

Cú pháp hàm:

= PMT(rate, nper, pv, fv, type)

Ví dụ: Giả sử ngƣời muốn có khoản tiền tiết kiệm 100 triệu đồng sau năm ngƣời phải gửi vào ngân hàng tháng tiền? Biết lãi suất tiền gửi ngân hàng 8,5%/năm

Sử dụng hàm PMT ta tính đƣợc số tiền ngƣời phải gửi tháng nhƣ hình sau:

4.2.4 Hàm NPER (Number of Periods)

Hàm NPER đƣợc dùng để tính số kỳ cần đầu tƣ đặn theo lãi suất cố định để đạt đƣợc giá trị định cuối kỳ

Cú pháp hàm:

Ví dụ: Với lãi suất 12% năm, ngƣời đầu tƣ lần đầu 1.000 USD, sau tháng đầu tƣ thêm 100 USD Hãy tính xem cần phải đầu tƣ tháng để lấy 10.000 USD vốn lãi?

Sử dụng hàm NPER ta đƣợc kết quả:

= NPER(0,12/12,-100,-1000,10000,0) = 60 tháng

4.2.5 Hàm IPMT (Interest payment)

Hàm IPMT hàm dùng để tính số tiền lãi số tiền trả đặn định kỳ cho khoản đầu tƣ với lãi suất cố định

Cú pháp hàm:

= IPMT(rate, per, nper, pv, fv, type)

Ví dụ: Một ngƣời vay khoản tiền 8.000 USD thời hạn năm chi trả đặn hàng tháng; lãi suất vay vốn 10%/năm Hãy tính số tiền lãi phải trả cho tháng thứ 1, tháng thứ 6?

Sử dụng hàm IPMT ta đƣợc kết nhƣ sau: Số tiền lãi trả cho tháng thứ là:

= IPMT(0.1/12,1,36,8000,0,0)= 66,67 USD

Có nghĩa tháng thứ phải trả lãi 66,67 USD (các tháng sau giảm dần), Số tiền lãi trả cho tháng thứ là:

4.2.6 Hàm PPMT (The payment on the principle)

Hàm PPMT hàm dùng để tính số tiền vốn gốc số tiền trả đặn định kỳ cho khoản đầu tƣ với lãi suất cố định

Nếu nhƣ sử dụng hai hàm PPMT IPMT để tính cho kỳ hạn, ta cộng kết thu đƣợc để tính số tiền đặn phải toán định kỳ

Cú pháp hàm:

= PPMT(rate, per, nper, pv, fv, type)

Ví dụ: Nhƣ mục 2.5 nhƣng ta tính số tiền vốn gốc phải trả cho tháng thứ 1, tháng thứ

Sử dụng hàm PPMT ta đƣợc kết nhƣ sau:

4.2.7 Hàm RATE

Cú pháp hàm:

= RATE(nper, pmt, pv, fv, type,guess)

Trong đó: Guess tỷ lệ lãi suất dự đoán ngƣời sử dụng hàm, b qua, máy mặc định 10% để bắt đầu dị tìm tiêu Rate

Ví dụ: Tính lãi suất cho khoản vay 9.000 USD, trả đặn làm 12 kỳ năm, kỳ 800 USD

Sử dụng hàm RATE ta đƣợc kết nhƣ sau:

= RATE(12,-800,9000,0,0) = 1,007%/tháng

4.2.8 Các hàm đầu tƣ khác

Ngoài hàm đầu tƣ nhƣ đề cập trên, cịn có số hàm khác có liên quan nhƣ: tính lãi suất danh nghĩa, tính lãi suất thực tế, tính giá trị tƣơng lai khoản đầu tƣ lãi suất thay đổi…

4.2.8.1 Hàm EFFECT

Hàm EFFECT đƣợc dùng để tính lãi suất thực tế hàng năm cho khoản đầu tƣ Cơng thức tính:

Nominal_rate

EFFECT 1

npery

npery

 

   

 

Cú pháp hàm:

=EFFECT(nominal_rate, npery)

Trong đó: nominal_rate lãi suất danh nghĩa; npery số kỳ tính lãi năm

ể chọn phƣơng án vay, ta sử dụng hàm EFFECT tính xem phƣơng án có lãi suất thực tế nh lựa chọn

Kết tính tốn nhƣ sau:

Phƣơng án 1: = EFFECT(6.8%,6) = 0,0699 Phƣơng án 2: = EFFECT(7.0%,12) = 0,0722

Nhƣ vậy, phƣơng án đƣợc lựa chọn có lãi suất thực tế nh lãi suất thực tế phƣơng án

4.2.8.2 Hàm NOMINAL

â y hàm tính ngƣợc hàm EFFECT, đƣợc sử dụng để tính lãi suất danh nghĩa hàng năm cho khoản đầu tƣ

Cú pháp hàm:

= NOMINAL(effect_rate, npery) Trong đó: effect_rate lãi suất thực tế

4.2.8.3 Hàm FVSCHEDULE

Hàm FVSCHEDULE đƣợc sử dụng để tính giá trị tƣơng lai khoản đầu tƣ lãi suất thay đổi

Công thức tính:

FVSCHEDULE = principal*(1+rate1) * (1+rate2)*…* (1+raten)

Trong đó: rate1, rate2,… raten lãi suất tƣơng ứng kỳ thứ 1, thứ 2… thứ n Cú pháp hàm:

= FVSCHEDULE(principal,schedule)

Trong đó: principal giá trị khoản đầu tƣ; schedule dãy lãi suất đƣợc áp dụng

Ví dụ: Tính số tiền gốc lãi phải trả cho khoản vay 1.000 USD kỳ với lãi suất thay đổi theo kỳ lần lƣợt 7%; 5,4% 6%

Sử dụng hàm FVSCHEDULE ta có kết nhƣ sau:

4.3 CÁC HÀM TÍNH KHẤU HAO TÀI SẢN

Phần mềm MS Excel cung cấp nhóm hàm tính khấu hao tài sản cố định Trong phạm vi chƣơng trình mơn học này, chúng tơi xin giới thiệu bốn hàm tính khấu hao đơn giản tƣơng ứng với hai phƣơng pháp tính khấu hao tài sản cố định là: hàm SLN (phƣơng pháp khấu hao tuyến tính) hàm SYD, DB, DDB (phƣơng pháp khấu hao nhanh)

4.3.1 Hàm SLN (Straight-line)

Hàm SLN hàm dùng để tính khấu hao cho tài sản cố định theo phƣơng pháp đặn theo thời gian (phƣơng pháp tuyến tính)

Cú pháp hàm:

= SLN(cost, salvage, life) Trong đó:

Cost: nguyên giá tài sản;

Salvage: giá trị thu hồi lý tài sản;

Life: thời hạn sử dụng tài sản (tính năm tháng) Hàm SLN tính mức khấu hao theo công thức sau:

cost salvage SLN

life 



Ví dụ: Tính khấu hao cho tài sản cố định có nguyên giá 40.000 USD, thời hạn sử dụng năm, giá trị lý 5.000 USD

Sử dụng hàm SLN ta có kết nhƣ sau: Mức khấu hao hàng năm là:

Mức khấu hao hàng hàng tháng là:

= SLN(40000,5000,60) = 583,33 USD/tháng

4.3.2 Hàm SYD (Sum of the Years' digits Depreciation)

Hàm SYD đƣợc dùng để tính số khấu hao theo số năm sử dụng hay theo tuổi thiết bị Theo đó, hàm tính mức khấu hao cao thời kỳ đầu giảm dần kỳ sau

Cú pháp hàm:

= SYD(cost, salvage, life, per)

Trong đó: Per số thứ tự kỳ cần tính khấu hao (per = † life), cần ý đơn vị tính Per phải đồng với đơn vị tính Life Các đối số khác tƣơng tự nhƣ hàm SLN

Hàm SYD tính mức khấu hao theo cơng thức sau:

( )*( 1)*2

*( 1)

cost salvage life per SYD

life life

  





Ví dụ: Cũng với tài sản trên, nhƣng ta sử dụng hàm SYD để tính khấu hao theo số năm sử dụng hay theo tuổi thiết bị

Mức khấu hao cho năm thứ 1:

= SYD(40000,5000,5,1) = 11.666,7 USD Mức khấu hao cho năm thứ 2:

= SYD(40000,5000,5,2) = 9.333,3 USD Và mức khấu hao cho năm cuối cùng:

4.3.3 Hàm DB (Declining Balance)

Hàm DB dùng để tính mức khấu hao năm khác tài sản theo phƣơng pháp giảm dần

Cú pháp hàm:

= DB(cost, salvage, life, per, month)

Trong đó: Month số thể số tháng hoạt động thiết bị năm mà thiết bị bắt đầu đƣợc đƣa vào hoạt động Nếu b qua tiêu này, máy lấy mặc định 12 tháng, tức coi nhƣ thiết bị hoạt động từ ngày 01/01 năm Các đối số khác tƣơng tự nhƣ hàm SLN

Hàm DB tính mức khấu hao cho kỳ theo công thức sau: DB = (cost – TDPP) * rate

Trong đó: TDPP (total depreciation from prior periods) tổng mức khấu hao kỳ trƣớc kỳ tính tốn

Rate tỷ lệ tính khấu hao cho kỳ tính tốn đƣợc tính theo cơng thức sau:

1

1

cos

life

salvage rate

t

 

   

Lƣu ý: Rate nên đƣợc làm tròn đến chữ số thập phân Mức khấu hao cho kỳ đầu kỳ cuối đƣợc tính theo cơng thức sau:

Kỳ đầu tiên: DB = cost * rate * month / 12

Ví dụ: Cũng ví dụ trên, tài sản đƣợc đƣa vào sử dụng từ ngày 01/6 năm Sử dụng hàm DB ta có kết nhƣ sau:

Năm 1: = DB(40000,5000,5,1,7) = 7.933,33 USD (chỉ sử dụng tháng) Năm 2: = DB(40000,5000,5,2,7) = 10.902,67 USD

…

Năm 6: = DB(40000,5000,5,6,7) = 861,98 USD (chỉ sử dụng tháng)

4.3.4 Hàm DDB (Double Declining Balance)

Hàm DDB đƣợc sử dụng để tính khấu hao cho tài sản cố định theo phƣơng pháp khấu hao kép theo giá trị lại (số dƣ giảm gấp đôi hay tỷ lệ giảm khác yêu cầu quản lý tài sản)

Cú pháp hàm:

= DDB(cost, salvage, life, period, factor)

Trong đó: factor tỷ lệ trích khấu hao, b qua máy gán giá trị (kép lần (nếu life = 4÷6 năm); factor = 2,5 (nếu life > năm); factor = 1,5 (nếu life < năm)

Các đối số khác tƣơng tự nhƣ hàm SLN, hàm DB

Hàm DDB tính mức khấu hao cho kỳ theo công thức sau:

 

( )*

DDB Min cost TDPP factor , cost salvage TDPP life

  

    

Ví dụ: Cũng ví dụ trên, ta sử dụng phƣơng pháp khấu hao kép theo giá trị lại, với hệ số kép 3, để tính mức khấu hao cho năm đƣợc kết nhƣ hình sau:

4.4 CÁC HÀM PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA DỰ ÁN

nh giá hiệu kinh tế nói chung hiệu tài tiền đề quan trọng cho việc định lựa chọn phƣơng án đầu tƣ doanh nghiệp Các hàm đánh giá hiệu tài đơn giản, nhanh chóng xác Excel lựa chọn khôn ngoan cho nhà quản trị tài doanh nghiệp

ể đánh giá tính khả thi mặt tài dự án đầu tƣ lý thuyết nhƣ thực tiễn ngƣời ta thƣờng sử dụng tiêu sau: giá trị (NPV), tỷ suất thu nhập so với chi phí (BCR), tỷ suất thu hồi nội (IRR), thời gian hoàn vốn (PP) số doanh lợi (PI)…

Tuy nhiên, ngƣời ta thƣờng dùng ba tiêu giá trị thuần, tỷ suất thu nhập so với chi phí tỷ suất thu hồi nội Tuy nhiên, MS Excel cung cấp cho hai hàm tính tốn NPV IRR

4.4.1 Hàm NPV (Net Present Value)

Hàm NPV đƣợc dùng để tính giá trị chƣơng trình đầu tƣ, gồm khoản chi trả (mang dấu âm) thu nhập (mang dấu dƣơng) thời điểm khác tƣơng lai, với tỷ lệ lãi suất chiết khấu định

Cú pháp hàm:

= NPV(rate,value1,value2 ) Trong đó:

Value1, Value2, khoản chi trả hay thu nhập thời điểm khác tƣơng lai (có thể nhập tới 29 đối số) Chú ý Value1, Value2, phải xuất khoảng thời gian phải cuối kỳ đầu tƣ Các giá trị bắt buộc phải đƣợc nhập xác theo trình tự xuất

Hàm NPV tính giá trị chƣơng trình đầu tƣ theo công thức sau:

1 (1 ) (1 ) (1 ) (1 )

n n n n

i i i i i

i i n i

i i i i

B C B C values

NPV

rate rate rate rate

   



   

   

   

Trong công thức này, Ci, Bi lần lƣợt giá trị khoản chi phí thu nhập thời điểm

thứ i chƣơng trình đầu tƣ; n tổng số kỳ chƣơng trình đầu tƣ; i số kỳ đầu tƣ (i = ÷ n) Nhƣ vậy, valuesi = Bi - Ci thu nhập thời điểm thứ i chƣơng

trình đầu tƣ

* S d ụng hàm NPV đ t nh tiêu BCR (Benefit to Cost Ratio):

Tỷ suất thu nhập chi phí, thực chất tiêu thể tỷ suất giá trị tổng thu nhập so với giá trị tổng chi phí

ố i với tiêu BCR, MS Excel không cung cấp hàm đƣợc xây dựng sẵn, việc tính tốn phải thực thơng qua hàm NPV theo trình tự nhƣ sau:

- Tính NPV (Bi), tính giá trị thu nhập (BPV)

- Tính NPV (Ci), tính giá trị khoản chi trả (CPV)

- Tính BCR = BPV/ CPV = NPV (Bi)/ NPV (Ci)

Hay tiêu BCR đƣợc tính tốn theo cơng thức nhƣ sau:

1 ( ) (1 ) ( ) (1 ) n i i i i n i i i i B NPV B rate BCR C NPV C rate        

4.4.2 Hàm IRR (Internal Rate of Return)

Hàm IRR đƣợc dùng để tính tốn tỷ suất thu hồi nội (hay tỷ suất hồn vốn nội bộ) cho dịng thu nhập không khoảng thời gian định

IRR tỷ lệ lãi suất làm cho NPV = 0, tức với rate = IRR thì:

1

( ) 0

(1 ) (1 ) (1 )

n

i i i i

i i i

i

B C B C

NPV

IRR IRR IRR





   

  

Cú pháp hàm:

= IRR(values, guess) Trong đó:

Values chuỗi tiền tệ tƣơng ứng với bảng cân đối thu chi tài (Bi - Ci) Values

phải có giá trị dƣơng (thu nhập) giá trị âm (chi phí) để tính tỷ suất thu hồi nội

Guess tỷ lệ lãi suất suy đốn, nói cách khác số mà ta dự đốn gần với kết hàm IRR Nếu để trống, Guess đƣợc ngầm định 10%

MS Excel dùng kỹ thuật thử dần để tính IRR Bắt đầu với tỷ lệ lãi suất dự đoán (guess), hàm IRR lần lƣợt thay giá trị tính tốn kết đạt độ xác 0,00001% Nếu hàm IRR khơng thể tìm đƣợc kết sau 20 lần thử, máy thông báo lỗi #Num! Trƣờng hợp ta cần thay đổi giá trị guess để Excel tính lại

Ví dụ: Từ liệu thu nhập chi phí chƣơng trình đầu tƣ, ta sử dụng hàm NPV, IRR để tính tiêu đánh giá hiệu tài dự án NPV, BCR IRR nhƣ thể hình dƣới đây:

4.4.3 Hàm MIRR

Hàm IRR đƣợc dùng để tính lãi suất dự án hay vốn đầu tƣ hai dòng tiền âm dƣơng hay dòng đầu tƣ dịng lợi nhuận có lãi suất khác (áp dụng dự án có vốn vay ƣu đãi với lãi suất thấp)

Nhƣ vậy, MIRR trả tỷ suất hoàn vốn nội cho loạt thu chi tài theo chu kỳ Hàm MIRR xem xét giá đầu tƣ lẫn lãi suất nhận đƣợc tái đầu tƣ

Cú pháp hàm:

= MIRR(values, finance_rate, reinvestment_rate) Trong đó:

Finance_rate lãi suất ta trả tiền mặt bảng thu chi tài

Reinvest_rate lãi suất ta nhận đƣợc bảng thu chi tài nhƣ lúc ta tái đầu tƣ chúng

Chú ý: Hàm MIRR dùng thứ tự giá trị để diễn giải thứ tự thu chi Phải chắn ta nhập giá trị thu chi theo thứ tự ta muốn với dấu hiệu xác (giá trị dƣơng cho tài khoản thu, giá trị âm cho tài khoản chi)

Hàm MIRR sử dụng cơng thức tính tốn nhƣ sau:

            1

, *

1

, *

n n

NPV rrate values positive rrate MIRR

NPV frate values negative frate

            

Với: n số dòng thu chi values; frate finance_rate; positive dƣơng; rrate reinvest_rate; negative âm

Ví dụ: Một sở sản xuất kinh doanh đồ gỗ cao cấp xuất hoạt động đƣợc năm Năm năm trƣớc sở vay số tiền 120.000 USD với lãi suất 10%/năm để mua máy móc thiết bị

Việc sản xuất kinh doanh sở đạt đƣợc lợi nhuận qua năm lần lƣợt 39.000 USD, 30.000 USD, 21.000 USD, 37.000 USD 46.000 USD

Trong năm ngƣời chủ tái đầu tƣ để mua sắm thiết bị cần thiết cho việc sản xuất kinh doanh đạt đƣợc tỷ suất lợi nhuận 12%/năm Hãy tính tỷ suất hồi vốn sau năm?

4.4.4 Hàm XIRR

Hàm XIRR dùng để tính lãi suất dự án hay vốn đầu tƣ dịng tiền xuất khơng theo chu kỳ (vốn đầu tƣ theo năm, sản phẩm thu theo tháng, quý, ) Nhƣ vậy, hàm XIRR trả tỷ suất hoàn vốn nội cho bảng thu chi tài mà không cần phải theo định kỳ

Cú pháp hàm:

= XIRR(value, dates, guess) Trong đó:

Values chuỗi tiền tệ tƣơng ứng với bảng cân đối thu chi tài (Bi - Ci) theo

ngày Khoản tùy chọn tƣơng ứng với giá trị thu chi khởi đầu đầu tƣ Các khoản thu chi sau đƣợc tính dựa sở 365 ngày/năm

Dates bảng ngày thu chi tƣơng ứng với khoản thu chi Ngày thu chi định ngày bắt đầu bảng thu chi Tất ngày khác phải sau ngày nhƣng chúng nằm theo thứ tự

Guess tỷ lệ lãi suất suy đốn, nói cách khác số mà ta dự đốn gần với kết hàm XIRR Nếu để trống, Guess đƣợc ngầm định 10%

MS Excel dùng kỹ thuật thử dần để tính XIRR Bắt đầu với tỷ lệ lãi suất dự đoán (guess), hàm XIRR lần lƣợt thay giá trị tính tốn kết đạt độ xác 0,000001% Nếu hàm XIRR khơng thể tìm đƣợc kết sau 100 lần thử, máy thông báo lỗi #Num! Trƣờng hợp ta cần thay đổi giá trị guess để Excel tính lại

Tỷ suất đƣợc tính khi:

 

1 365

0

1 i

N

i d d i

p Rate  

  

 

Trong đó: di ngày thu chi (payments) thứ i; d1 ngày thu chi đầu tiên; pi khoản thu

chi thứ i

Ví dụ: Giả sử nhà kinh doanh đầu tƣ khoản tiền 10.000 USD vào ngày 01/01/2008, sau nhận đƣợc khoản thu nhập 2.750 USD vào ngày 01/3/2008; 4.250 USD vào ngày 30/10/2008; 3.250 USD vào ngày 15/2/2009 2.750 USD vào ngày 01/4/2009 Hãy tính tỷ suất thu hồi nội trình kinh doanh trên?

4.5 CÁC HÀM PHÂN TÍCH CHỨNG KHỐN

ầ u tƣ vào chứng khoán lĩnh vực đầu tƣ tài quan trọng doanh nghiệp Chính việc tính toán lãi suất đầu tƣ chứng khoán cần thiết ể việc tính tốn đơn giản, nhanh chóng xác Excel cung cấp số hàm tính tốn giá trị đầu tƣ nhƣ hàm ACCRINTM, INTRATE, RECEIVED…

Các tham số ngày tháng hàm tính giá trị chứng khốn Excel đƣợc đƣa vào dƣới dạng chuỗi số ể đổi ngày tháng chuỗi số ta nên dùng hàm DATE (year, month, day)

ACCRINT & ACCRINTM; INTRATE & RECEIVED; PRICE, PRICEDISC & PRICEMAT; DISC; YIELD, YIELDDISC & YIELDMAT; TBILLEQ, TBILLPRICE & TBILLYIELD; DURATION & MDURATION…)

4.5.1 Hàm ACCRINTM (Accrued Interest at Maturity)

D năm sở;

A số ngày tính từ ngày phát hành đến ngày tới hạn Cú pháp:

= ACCRINTM(issue, maturity, rate, par, basis) Trong đó:

issue ngày phát hành; maturity ngày tới hạn; rate tỷ suất phiếu;

par giá trị phiếu Nếu b qua Excel gán $1.000;

basis số ngày sở Nếu basis = năm có 360 ngày, basis = năm có 365 ngày

Ví dụ: Tính lãi gộp cho trái phiếu kho bạc phát hành ngày 15/02/2005 ngày tới hạn 18/03/2006 có tỷ suất 4%/năm giá trị phiếu 1.000$ (tính năm có 365 ngày)

Sử dụng hàm ACCRINTM

= ACCRINTM("02/15/05","03/18/06",0.04,1000,1) = 43.397$

4.5.2 Hàm INTRATE (Interest Rate)

Hàm INTRATE dùng để tính lãi suất chứng khoán đƣợc đầu tƣ hết Cú pháp:

= INTRATE(settlement, maturity, investment, redemption, basis) Trong đó:

settlement ngày toán; maturity ngày tới hạn;

investment khoản tiền đầu tƣ;

redemption khoản tiền thu đƣợc vào ngày tới hạn; basis số ngày sở

Cơng thức tính:

INTRATE = ((redemption-investment)/investment )*(B/DIM) B số ngày năm sở;

DIM số ngày tính từ ngày tốn tới ngày tới hạn

Ví dụ: Tính lãi suất cho chứng khốn có ngày toán 01/02/2005, ngày tới hạn 18/06/2006, tiền đầu tƣ 10.000$, tiền thu đƣợc 12.000$, sở

Sử dụng hàm INTRATE ta tính đƣợc lãi suất nhƣ sau:

= INTRATE("02/01/05","06/18/06",10000,12000,0) = 0,145

4.5.3 Hàm RECEIVED

Hàm RECEIVED đƣợc dùng để tính số tiền thu đƣợc vào ngày tới hạn chứng khoán đƣợc đầu tƣ hết

Cú pháp:

= RECEIVED(settlement, maturity, investment, discount, basis)

Trong đó: discount tỷ suất chiết khấu, tham số khác tƣơng tự hàm INTRATE Cơng thức tính:

RECEIVED = investment/(1-(discount*DIM/B))

Ví dụ: Tính số tiền thu đƣợc vào ngày tới hạn tín phiếu kho bạc đƣợc đầu tƣ hết có ngày tốn 18/05/2004, ngày tới hạn 18/07/2006, tiền đầu tƣ 20.000$, tỷ suất chiết khấu 5,85%, sở

Sử dụng hàm RECEIVED ta có:

= RECEIVED("05/18/04","07/18/06",20000,5.85%,1) = 22.900,6$

4.5.4 Hàm DISC (Discount)

Hàm DISC dùng để tính tỷ suất chiết khấu chứng khoán Cú pháp:

= DISC(settlement, maturity, pr, redemption, basis) Trong đó:

redemption giá trị phải trả cho chứng khoán 100$; tham số khác tƣơng tự nhƣ

Công thức tính:

DISC = ((redemption-pr)/pr)*(B/DSM)

Với DSM số toán ngày tới hạn chứng khốn

Ví dụ: Tính tỷ suất chiết khấu cho trái phiếu đƣợc mua lại ngày 12/05/2005 có ngày tới hạn 19/05/2006, mua 96,18$ cho mệnh giá 100$, giá trị phải trả 100$

Sử dụng hàm DISC ta có:

= DISC("05/12/05","05/19/06",96.18,100,1) = 0,037

4.6 BÀI THỰC HÀNH CHƢƠNG

Bài số 1: Cho bảng liệu mặt hàng đại lý xe máy ủy quyền Honda, bán

theo dạng trả góp nhƣ bảng dƣới đây:

DANH SÁCH HÀNG T Ả Ó

STT Tên hàng trả góp Giá trị L i suất (%) Số năm trả góp Số tiền trả mỗi tháng Honda SH 150i 80.000.000 1,40%

2 Honda Airblade FI 40.000.000 1,25% Honda Lead 38.000.000 1,62% 4 Honda Vision 30.000.000 1,48% Honda PCX 50.000.000 1,65% Honda Wave RSX 20.000.000 1,34% Honda Wave S 16.000.000 1,12% Honda Wave α 17.000.000 1,17% Super Dream 18.000.000 1,26%

T n g Y u cầu:

1 Hãy tính số tiền phải trả vào đầu hàng tháng/cuối hàng tháng cho mặt hàng bán So sánh chênh lệch hai trƣờng hợp

Bài số

Một ngƣời vay ngân hàng 20 triệu đồng dự kiến trả hàng quý 1,5 triệu đồng/q H i sau ngƣời trả hết nợ biết lãi suất tiền vay 1,3%/tháng?

Bài số

Một ngƣời mua hộ trả chậm với phƣơng thức trả nhƣ sau: Trả làm 10 lần, lần trả 50 triệu đồng bắt đầu trả từ mua khoảng cách lần trả năm

H i giá nhà bao nhiêu, biết lãi suất trả chậm 12%/năm?

Bài số

Anh Cƣờng dự định tham gia mua bảo hiểm với giá $500.000 theo hình thức cuối tháng phải trả $480 vòng 20 năm với lãi suất 14%/năm Anh Cƣờng có nên đầu tƣ mua bảo hiểm không?

Bài số

Một ngƣời mua thiết bị trả chậm với phƣơng án trả nhƣ sau:

Ph ng án : Trả 140 triệu đồng

Ph ng án : Trả dần hàng năm, lần trả 60 triệu đồng kể từ mua năm Ph ng án : Trả lần 220 triệu đồng vào cuối năm thứ kể từ mua

H i ngƣời mua nên lựa chọn phƣơng án trả tiền nào, biết lãi suất trả chậm 15%/năm?

Bài số

Chị An mua xe máy theo hình thức trả góp giá 1.900$ với lãi suất 12%/năm vòng năm Hãy tính số tiền lãi số tiền phải trả hàng năm chị An phải trả?

Bài số

ể đầu tƣ cho dự án kinh doanh du lịch công ty vay ngân hàng 22.000$ vịng 10 năm với lãi suất 14%/năm Hãy tính số tiền gốc số tiền công ty phải trả cho ngân hàng cuối tháng thứ 8, cuối năm thứ 3?

Bài số

Một nhà đầu tƣ hùn vốn lần đầu 10.000.000 đồng, sau 24 tháng liên tục, tháng đầu tƣ thêm 1.000.000 đồng Với lãi suất vốn đầu tƣ 1,2%/ tháng Hãy tính xem sau 24 tháng nhà đầu tƣ nhận đƣợc tiền vốn lãi?

Bài số

Bài số 10

Một ngƣời nhận đƣợc khoản thu nhập đặn 10 tháng liên tục, tháng 500.000 đồng tính xem số tiền tƣơng đƣơng với tiền nhận đƣợc lần từ đầu, với lãi suất 1,1%/tháng?

Bài số 11

Một ngƣời cho vay 10.000.000 đồng với điều kiện th a thuận đƣợc trả dần đặn 10 tháng, tháng 1.200.000 đồng Hãy tính xem tỷ lệ lãi suất đạt đƣợc trƣờng hợp phần trăm?

Bài số 12

Một công ty vay 100.000$ Ngân hàng Cơng thƣơng với lãi suất 12%/năm, tính lãi kép ghép lãi theo quý H i sau năm, cơng ty phải hồn trả vốn lãi cho ngân hàng bao nhiêu?

Bài số 13

Một ngƣời muốn có 100 triệu đồng vịng năm nữa, h i từ hàng tháng ngƣời phải gửi vào ngân hàng đặn tiền, biết lãi suất tiền gửi 14%/năm, tính lãi kép ghép lãi theo quý?

Bài số 14

Một ngƣời mua bất động sản theo phƣơng thức trả góp: Trả 500 triệu đồng, quý trả 50 triệu đồng liên tục tám quý với lãi suất 5%/quý

Y u cầu:

1 Hãy cho biết giá trị bất động sản bao nhiêu?

2 Nếu ngƣời muốn trả lần vào cuối quý thứ năm số tiền cần phải trả bao nhiêu?

3 Nếu ngƣời muốn trả đặn vào cuối quý vịng 10 q liền mức trả bao nhiêu?

Bài số 15

Một DNTN vay ngân hàng 100.000.000 đồng để đầu tƣ phát triển sản xuất trả nợ theo phƣơng thức trả dần đặn 10 lần liên tục theo tháng, tính từ thời điểm tháng sau vay Biết lãi suất tiền vay 1,2%/tháng Tính số tiền phải trả hàng tháng?

Bài số 16

xét nhƣ trƣớc ông chủ không định đầu tƣ vào sản xuất mà đem số tiền gửi vào ngân hàng với lãi suất tiền gửi 10%/năm?

Bài số 17

Một ngƣời đem 500 triệu đồng gửi ngân hàng với lãi suất 8%/năm Thời hạn gửi tháng, nhiên bận công việc nên đến hạn ngƣời không đến rút tiền đƣợc phải rút tiền sau 10 ngày H i số tiền ngƣời thu biết hạn chỉ đƣợc tính theo tiền gửi khơng kỳ hạn 2%/năm?

Bài số 18

Năm 2009 anh Bình mua máy vi tính với giá $2.600, sau năm sử dụng bán lại đƣợc $300 Hãy tính khấu hao cho ngày đầu tiên, cho tháng thứ 3, cho năm thứ theo phƣơng pháp khấu hao kép theo giá trị lại?

Bài số 19

Ngày 02/01/2014, trung tâm A mua máy tính với giá 280.000.000 đồng Sau năm sử dụng bán lại đƣợc 25.000.000 đồng Tính khấu hao năm theo phƣơng pháp khấu hao theo số năm sử dụng?

Bài số 20

Năm 2014, Công ty TNHH Hịa Phát mua dây chuyền máy móc với giá 800.000.000 đồng Dự định đƣa dây chuyền vào sử dụng vào ngày 1/5/2014, sử dụng vòng 10 năm sau bán lại đƣợc 50.000.000 đồng Tính khấu hao năm theo phƣơng pháp khấu hao giảm dần đều?

Bài số 21

Một tài sản cố định có nguyên giá 120.000.000 đồng, với thời hạn sử dụng 10 năm (120 tháng), giá trị thu hồi lý 30.000.000 đồng

Y u cầu: Hãy tính số tiền cần trích khấu hao tháng thứ nhất, thứ hai, thứ ba theo phƣơng pháp:

1 Khấu hao đặn

2 Khấu hao theo số năm sử dụng hay theo tuổi tài sản Khấu hao theo phƣơng pháp giảm dần

4 Khấu hao kép theo giá trị lại

Bài số 22

10.000.000 đồng, 60.000.000 đồng, 60.000.000 đồng, 60.000.000 đồng, 60.000.000 đồng Ngân hàng muốn cho vay số tiền với lãi suất 14%/năm suốt năm Theo bạn cơng ty may có nên vay hay khơng? Với lãi suất nhƣ vay để đầu tƣ đƣợc vào dự án Nếu vay theo lãi suất ngân hàng để đầu tƣ lỗ, lãi bao nhiêu?

Bài số 23

Công ty Hồng Hà có 200.000$ muốn đầu tƣ vào dự án Dự án mở rộng sản xuất dự kiến năm đầu thu số tiền tƣơng ứng $20.000, $20.000, $20.000, $80.000, $80.000 với tỷ lệ chiết khấu 14%/năm Dự án nuôi tôm dự kiến thu số tiền $60.000 năm với tỷ lệ chiết khấu 14% Dự án trồng rừng dự kiến thu $25.000, $25.000, $95.000, $95.000, $50.000 với tỷ lệ chiết khấu 10%/năm Biết tất dự án đầu tƣ vào cuối chu kỳ đầu Cơng ty Hồng Hà có nên đầu tƣ vào dự án nào?

Bài số 24

Anh Long có $120.000 muốn đầu tƣ vào dự án kinh doanh du lịch Dự kiến năm đầu anh thu số tiền tƣơng ứng $300, $16.500, $23.800, $45.900, $98.400 Biết tỷ lệ chiết khấu thời gian 14%/năm Anh Long có nên đầu tƣ vào dự án hay không? (So sánh hai trƣờng hợp: đầu tƣ vào đầu chu kỳ đầu đầu tƣ vào cuối chu kỳ đầu)

Bài số 25

Công ty Thăng Long cần lƣợng vốn $400.000 để trì hoạt động cho dây chuyền cơng nghệ Ngân hàng trí cho công ty vay lƣợng tiền 90% tổng trị giá hợp đồng tiêu thụ sản phẩm mà công ty ký kết đƣợc năm tới

Các hợp đồng tiêu thụ mà công ty ký đƣợc nhƣ sau: 50.000 sản phẩm năm

40.000 sản phẩm năm thứ hai 30.000 sản phẩm năm thứ ba 20.000 sản phẩm năm thứ tƣ 10.000 sản phẩm năm thứ năm

Nếu nhƣ giá bán đơn vị sản phẩm $4 giá trị hợp đồng nhận đƣợc có th a mãn điều kiện vay nợ ngân hàng hay không?

Biết tỷ lệ lãi suất 12%, tính lãi kép năm

Bài số 26

Năm Chi phí (đ) Thu nhập (đ) 100.000.000 25.000.000 70.000.000 50.000.000 15.000.000 60.000.000 15.000.000 60.000.000 15.000.000 60.000.000 15.000.000 60.000.000 15.000.000 60.000.000 15.000.000 60.000.000 15.000.000 60.000.000 10 15.000.000 60.000.000 Cộng

Chương 5

GIẢI CÁC B I TOÁN KINH TẾ TRÊN MS EXCEL 5.1 GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH TRÊN MS EXCEL 5.1.1 Giới thiệu chung

Mơ hình quy hoạch tuyến tính có nhiều ứng dụng quản lý kinh tế quản trị kinh doanh Ch ng hạn, lập phƣơng án phân bổ vốn đầu tƣ, lập quy hoạch sử dụng đất tối ƣu cho vùng, lập kế hoạch sản xuất tối ƣu, phƣơng án dự trữ tối ƣu doanh nghiệp

Mục đích quy hoạch tuyến tính là:

- Phát triển sản xuất sản phẩm th a mãn mục tiêu sản xuất nhƣng cực tiểu hóa chi phí cho việc mua ngun vật liệu, sử dụng lao động, dự trữ nguyên vật liệu;

- Xây dựng cấu sản phẩm hợp lý nhằm sử dụng tốt máy móc thiết bị lao động doanh nghiệp, đồng thời đạt đƣợc mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận;

- Chọn nguyên liệu khác cấu thành nên đơn vị sản phẩm với chi phí thấp nhất; - Xác định số hệ thống phân phối sản xuất cực tiểu chi phí vận chuyển từ nơi sản xuất đến nơi tiêu thụ

Trong thực tiễn có nhiều dạng tốn quy hoạch tuyến tính nhƣ: - Bài tốn quy hoạch tuyến tính dạng tổng qt;

- Bài tốn quy hoạch tuyến tính dạng chuẩn tắc; - Bài tốn quy hoạch tuyến tính dạng tắc

Mơ hình quy hoạch tuyến tính dạng tổng qt có dạng nhƣ sau:

Hàm mục tiêu:

J n j cjx

x F    )

(  Max (min)

Các ràng buộc làm hạn chế mục tiêu: n

1

( )

ij j j j

a x A Min





 n

1

( )

ij j j j

a x A Max





Với xj (j = 1; n)  iề u kiện đƣơng nhiên

xj biến số bậc (có số mũ 1)

Hoặc ta viết dƣới dạng đầy đủ:

Hàm mục tiêu: J

n j j x c x F    )

(  Max (min)

Hay F(x) = c1x1 + c2x2 + + cJ xJ + + cn xn  Max (Min)

Các ràng buộc:

a11x1 + a12x2 + +a1JxJ + +a1nxn > (=,<) b1

a21x1 + a22x2 + +a2JxJ + +a2nxn > (=,<) b2

ai1x1 + ai2x2 + +aiJxj + +ain xn > (=,<) bi

am1x1 +am2x2 + +a mJxJ + +amn xn > (=,<) bm

Các ràng buộc dấu: x1, x2 xJ xn >=

5.1.2 Xây dựng mơ hình tốn quy hoạch tuyến tính 5.1.2.1 Các bư c ây dựng tốn quy hoạch tuyến tính

ể xây dựng tốn quy hoạch tuyến tính, cần thực bƣớc chủ yếu sau đây:

B c : Xác định ẩn số (biến số) B c : Xác định hàm mục tiêu

Việc xác định hàm mục tiêu vào mục đích cần lựa chọn, ch ng hạn tối đa hóa lợi nhuận (hay thu nhập), chi phí thấp nhất, tối đa cơng suất, tối đa hiệu sử dụng vốn

Chúng ta phải liệt kê tất mục tiêu cần đạt đƣợc, chọn mục tiêu nhất, lấy làm tiêu chuẩn hàm mục tiêu Các mục tiêu khác đƣa xuống ràng buộc mức độ định

B c : Xây dựng ràng buộc

- Liệt kê tất ràng buộc mà ảnh hƣởng tới định đƣa

Các ràng buộc thể hạn chế nguồn lực sản xuất Có nguồn lực bị hạn chế ảnh hƣởng đến kết sản xuất có nhiêu ràng buộc Các ràng buộc làm hạn chế kết đạt đƣợc hàm mục tiêu

5.1.2.2 Các giả định tốn quy hoạch tuyến tính kinh tế

- Sự tuyến tính: Tất quan hệ yếu tố sản xuất có tính chất tuyến tính Xây dựng ràng buộc, hàm mục tiêu phải dạng tuyến tính phải th a mãn hai tính chất hàm tuyến tính

+ Tính tỷ lệ: Giữa đầu vào đầu phải có tỷ lệ định khơng thay đổi cho dù số lƣợng đầu vào hay đầu tăng (giảm) mạnh

+ Tính cộng đƣợc: Hàm mục tiêu ràng buộc đƣợc tổng hợp từ sản phẩm riêng lẻ, nhân với hệ số chúng phải cộng đƣợc với

- Tính chia nh : Các giá trị nằm hàm mục tiêu ràng buộc phải có dạng số thực liên tục từ 1, 2,

- Tính xác định: Mơ hình tốn quy hoạch tuyến tính gồm thơng số khác xác định đƣợc cách cụ thể, chọn ẩn ta phải tìm thơng số ẩn

- Tính khơng âm: Là tính đƣơng nhiên cho biến phụ thuộc vào hoạt động kinh tế biến (xj) nguyên dƣơng, cịn hệ số âm

5.1.2.3 Các ràng buộc chung cho t t dạng toán

- Ràng buộc khả sản xuất: Năng lực sản xuất máy móc hạn chế, số lƣợng diện tích đất đai có hạn, số phƣơng tiện khác hạn chế, ràng buộc mùa vụ, điều kiện tự nhiên

- Ràng buộc thị trƣờng: Thị trƣờng đích cuối sản phẩm, thị trƣờng bị hạn chế khả tiêu thụ sản phẩm, ràng buộc số lƣợng lớn nhất, đạt đƣợc

- Ràng buộc sẵn có nguyên vật liệu (ràng buộc đầu vào, khả cung ứng nguyên vật liệu, tài nguyên, vốn, số nguồn lực khác phục vụ sản xuất )

- Ràng buộc chất lƣợng yêu cầu hỗn hợp

5.1.3 Giải toán quy hoạch tuyến tính MS Excel

Có nhiều thuật tốn khác giải tốn quy hoạch tuyến tính, ví dụ: - Thuật tốn đơn hình;

- Thuật tốn đơn hình đối ngẫu

MS Excel cung cấp cho ngƣời sử dụng công cụ quan trọng để giải tốn quy hoạch tuyến tính, chƣơng trình SOLVER

Sau xin giới thiệu bƣớc để giải toán quy hoạch tuyến tính chƣơng trình Solver Excel cho hai loại tốn:

- Bài tốn quy hoạch tuyến tính có số; - Bài tốn quy hoạch tuyến tính có hai số

5.1.3.1 Giải tốn quy hoạch tuyến tính có s

Bài tốn quy hoạch tuyến tính có số có dạng tổng quát nhƣ sau: Hàm mục tiêu:

Hay F(x) = c1x1 + c2x2 + + cJ xJ + + cn xn  Max (Min)

Các ràng buộc:

a11x1 + a12x2 + +a1JxJ + +a1nxn > (=,<) b1

a21x1 + a22x2 + +a2JxJ + +a2nxn > (=,<) b2

ai1x1 + ai2x2 + +aiJxj + +ain xn > (=,<) bi

am1x1 +am2x2 + +amJxJ + +amn xn > (=,<) bm

Các ràng buộc dấu: xj >=

Hoặc xj = interger

xj = binary (0 1)

Với j = 1,… ,n

a N ập liệu c a toán vào bảng tín

ể tiện cho việc giới thiệu theo dõi, xin trình bày ví dụ cụ thể bƣớc giải tốn quy hoạch tuyến tính dạng tổng quát:

Hàm mục tiêu:

F(x) = 3x1 – x2 + 2x3  Max

Các ràng buộc:

2x1 + 4x2 – x3 <= 10

3x1 + x2 + x3 >=

x1 – x2 + x3 =

Các ràng buộc dấu: x1, x2, x3 >=

Thao tác nhập liệu nhƣ sau:

A B C D E F G

1 Nghi m (Xj) X1 X2 X3 Hàm RB D u RB bj

2

3 Cj -1

4 Hàm mục tiêu (F )

5 a tr n ràng buộc -1 ≤ 10

6 1 ≥

7 -1 =

8 Ràng buộc dấu

9 ≥

10 ≥

11 ≥

- Trên cột dòng đầu tiên, nên ghi tiêu đề thành phần toán - Các ô B2, C2, D2 để trống để chuẩn bị nhận giá trị phƣơng án nghiệm toán - Các ô B3, C3, D3 chứa hệ số Cj hàm mục tiêu

- Tại ô B4, tính giá trị hàm mục tiêu cơng thức: B4 = SUMPRODUCT($B$2:$D$2, B3:D3) Hàm Sumproduct cho tích vơ hƣớng dãy ô

- Các ô từ B5 đến D7 nhập hệ số ma trận ràng buộc (aij)

E5 = SUMPRODUCT($B$2:$D$2, B5:D5)

- Tại ô E6, E7, copy công thức từ ô E5 xuống dãy ô E6:E7 để giá trị vế trái của ràng buộc ma trận

- Tại ô F5, F6, F7 nhập dấu ràng buộc

- Tại ô G5, G6, G7 nhập trị số bj (ở ví dụ trên, G5=10, G6=4, G7=2)

- Các ô từ B9 đến C11, nhập ma trận hệ số ràng buộc dấu

- Tại ô E9, E10, E11, copy công thức từ ô E5 xuống dãy ô E9:E11 để giá trị vế trái của ba ràng buộc dấu

- Các ô G9, G10, G11, nhập giá trị ràng buộc dấu (các số 0)

b N ập t ng số vào ộp t oại Solver

Sau hoàn thành việc nhập thơng số đầu tốn quy hoạch tuyến tính bảng tính, tiến hành mở chƣơng trình Solver nhập thơng số vào hộp thoại theo trình tự sau đây:

- Mở Data/Solver, hình xuất hộp thoại Solver Parameters với thông số nhƣ sau:

 Set Objective : Ô chứa hàm mục tiêu (ở ví dụ ô B4)

 To: Giá trị tối ƣu hàm mục tiêu: Max (cực đại), Min (cực tiểu), Value of (lấy

giá trị đó)

 By Changing Variable Cells: ịa ô chứa thành phần phƣơng án nghiệm (trong ví dụ trên, từ B2 đến D2)

 Subject to Constraints: Các ràng buộc toán Phần dùng để nhập địa

các ràng buộc, bao gồm ràng buộc ma trận ràng buộc dấu ể nhập ràng buộc vào hộp thoại, cần tiến hành bƣớc sau:

+ Bấm nút Add để nhập ràng buộc thứ nhất, hình xuất hộp thoại nhập ràng buộc (Add Constraint) nhƣ sau:

Hình 5.02 Hộp thoại nhập ràng buộc dd Constraint

+ Nhập địa ô chứa công thức vế trái ràng buộc thứ vào ô Cell Reference (trong ví dụ E5)

+ Chọn dấu ràng buộc cách nhấn vào nút chọn hộp thoại (trong ví dụ dấu <=)

+ Nhập địa ô chứa giá trị ràng buộc (bj) vào Constraint (trong ví dụ

ô G5)

+ Bấm vào nút Add để tiếp tục nhập ràng buộc thứ hai, lần lƣợt nhƣ ràng buộc dấu cuối (trong ví dụ gồm có ràng buộc) Khi nhập xong ràng buộc cuối cùng, bấm nút OK để trở hộp thoại Solver Parameters

- Kiểm tra, hiệu ràng buộc nhập: Sau trở hình chính, cần kiểm tra lại ràng buộc vừa nhập

+ Khi cần thay đổi lại ràng buộc đó, trƣớc hết cần bấm chọn dịng ràng buộc đó, bấm nút Change để ghi thay đổi cần thiết

+ Trƣờng hợp cần xóa ràng buộc nào, bấm nút Delete + Khi cần thiết lập lại tất ràng buộc, bấm Reset All

- Bấm Solver để chƣơng trình bắt đầu chạy chuẩn bị in thông báo kết giải toán

c Đọc kết giải toán t ng báo c a máy

Khi bấm nút Solver, máy tự động chạy chƣơng trình lập sẵn, tốn khơng có lời giải, có lỗi nhập thơng số tốn làm cho máy khơng giải đƣợc, máy lên thông báo sau đây: Solver khơng tìm đƣợc lời giải thích hợp ba báo cáo Answer, Sensitivity Limits bị ẩn

Hình 5.03 Hộp thoại thơng báo kết Solver khơng tìm lời giải thích hợp

Lúc cần kiểm tra lại bƣớc thực kiểm tra lại điều kiện tốn

Trƣờng hợp tốn có lời giải, máy thông báo nhƣ hộp thoại sau (Khi ba báo cáo Answer, Sensitivity Limits đƣợc chọn):

(Chƣơng trình Solver tìm lời giải, tất ràng buộc điều kiện tối ƣu đƣợc th a mãn)

Tùy theo yêu cầu mà bấm chọn báo cáo nhƣ sau:  Keep Solver Solution: Giữ lại lời giải toán;

 Restore Original Values: Phục hồi lại giá trị ban đầu;

 Reports: Chọn in loại báo cáo cách bấm chọn dòng sau đây:

- Answer : Báo cáo lời giải tổng quát; - Sensitivity: Phân tích độ nhạy; - Limits: Các ràng buộc

 Bấm OK để máy thực lập báo cáo theo yêu cầu

Báo cáo Answer chƣơng trình Solver có kết cấu nhƣ sau: Objective Cell (Max)

Cell Name Original Value Final Value

$B$4 Hàm mục tiêu (Fx) X Variable Cells

Cell Name Original Value Final Value Integer

$B$2 X1 Contin

$C$2 X2 Contin

$D$2 X3 0 Contin

Constraints

Cell Name Cell Value Formula Status Slack

$E$5 a tr n ràng buộc Hàm RB 10 $E$5<=$G$5 Binding $E$6 Hàm RB 10 $E$6>=$G$6 Not Binding

$E$7 Hàm RB $E$7=$G$7 Binding

$E$9 Hàm RB $E$9>=$G$9 Not Binding $E$10 Hàm RB $E$10>=$G$10 Not Binding $E$11 Hàm RB $E$11>=$G$11 Binding

 Target cell: Ghi giá trị hàm mục tiêu

- Original Value: Giá trị ban đầu; - Final Value: Giá trị cuối

 Variable Cells: Giá trị ô chứa nghiệm toán

 Constraints: Các ràng buộc:

- Cell Value: Giá trị thực tế ràng buộc ứng với phƣơng án nghiệm tối ƣu; - Formula: Công thức ràng buộc nhập vào;

- Status: Trạng thái th a mãn ràng buộc: + Binding: Th a mãn chặt (đúng bằng); + Not Binding: Th a mãn l ng

- Slack: Giá trị vƣợt trội so với th a mãn chặt

5.1.3.2 Giải tốn quy hoạch tuyến tính có hai s - Bài toán v n tải a Giới t iệu c ung toán vận tải

Có m kho hàng (điểm phát) chứa loại hàng hóa, lƣợng hàng kho i ng thời

cũng có n nơi tiêu thụ (điểm thu) loại hàng này, nhu cầu nơi tiêu thụ j bj Chi phí vận

chuyển đơn vị sản phẩm hàng hóa từ điểm phát i tới điểm thu j cij Yêu cầu đặt

xác định lƣợng hàng hóa vận chuyển xij từ điểm phát i tới điểm thu j cho tổng

chi phí vận chuyển nh nhu cầu điểm thu đƣợc th a mãn Mơ hình tốn vận tải có dạng tổng quát nhƣ sau:

min 1     m i n j ij ij

x c i n j ij a x   1 , i=1,… ,m j m i ij b x   1 , j=1,… ,n  ij

x i=1,… ,m, j=1,… ,n

Điểm thu Điểm thu Điểm thu n Trị mục tiêu

i ểm

phát c[1,1] c[1,2] ……… c[1,n] ∑c[i j] x[i j] i ểm

phát c[2,1] c[2,2] ……… c[2,n] i ểm

phát ……… ……… ……… ……… i ểm

Cộng hàng Khả Ph ơng án x[1,1] x[1,2] … … x[1,n] x[1,j] a[1]

x[2,1] x[2,2] … … x[2,n] x[2,j] a[2]

……… ……… … … …… ……… ………

x[m,1] x[m,2] …… x[m,n] ∑x[m j] a[m] Cộng cột ∑x[i ] ∑x[i ] ∑x[i n]

Nhu cầu b[1] b[2] ……… b[n]

b Giải toán vận tải MS Excel

ể giải toán vận tải MS Excel, nghiên cứu ví dụ cụ thể sau: Xét tốn vận tải có điểm phát điểm thu đƣợc nhập vào bảng tính:

Khối A2:D4 ma trận chi phí vận chuyển, khối A7:D9 phƣơng án vận chuyển (giá trị ban đầu cho tất 1), khối F7:F9 khả điểm phát, khối A11:D11 nhu cầu điểm thu, khối E7:E9 lƣợng hàng phát từ điểm phát i theo phƣơng án X chọn, khối A10:D10 lƣợng hàng nhận đƣợc điểm thu j theo phƣơng án X Giả sử bất đ ng thức dòng thứ hai thứ ba toán (3) đ ng thức tổng lƣợng hàng có kho tổng nhu cầu nơi tiêu thụ

Q trình dùng Solver để giải tốn vận tải theo bƣớc:

B c : Nhập chi phí vận chuyển vào A2:D4, nhập khả điểm phát

vào F7:F9, nhu cầu điểm thu A11:D11, phƣơng án ban đầu A7:D9

F3 = SUMPRODUCT(A2:D4,A7:D9), hàm dùng để tính tổng tích cặp phần tử hai khối

Tính lƣợng hàng phát điểm phát ô E7 theo công thức:

E7 = SUM(A7:D7), chép công thức vào E8:E9 Tính lƣợng hàng nhận đƣợc điểm thu ô A10 theo công thức A10 = SUM(A7:A9), chép công thức vào ô B10:D10

B c : Dùng lệnh Tools/Solver với lựa chọn hàm mục tiêu ràng buộc:

5.2 PHÂN TÍCH ĐIỂM HỊA VỐN

5.2.1 Giới thiệu chung điểm hòa vốn

Trong hoạt động sản xuất kinh doanh, câu h i thƣờng đặt sản xuất hay bán sản phẩm để cân thu nhập chi phí, nghĩa doanh nghiệp đƣợc hịa vốn Dƣới tóm tắt lý thuyết

Số liệu cần có: B: chi phí cố định a: chi phí biến đ i đơn vị g: giá bán đơn vị sản phẩm

Biến số:

Q: Sản l ng Biến trung gian:

TC: T n g chi phí DT: T n g doanh thu

Hàm mục tiêu:

L i nhu n: LN = DT – TC i ểm hòa vốn điểm mà l i nhu n

Các ph ơng tr nh quan hệ: LN = DT – TC

DT = g.Q TC = B + a.Q

Cơng th c tính điểm hịa vốn: a

ể giải toán điểm hòa vốn tức xác định sản lƣợng doanh thu hòa vốn ta cần: xác định liệu, biến, hàm mục tiêu mối quan hệ biến, sau sử dụng chƣơng trình Goal Seek MS Excel để giải toán

5.2.2 Bài tốn minh họa

Ví dụ: Một cơng ty sản xuất sản phẩm X có chi phí cố định 600 triệu đồng, sản phẩm đƣợc giá bán với giá 20.000 đồng/sản phẩm chi phí biến đổi đơn vị sản phẩm 15.000 đồng/sản phẩm Xác định điểm hòa vốn vẽ đồ thị

B i gi ải: Dùng Goal Seek để xác định điểm hòa vốn

B c 1: Lập toán Excel: nhập biến số, thiết lập hàm mục tiêu quan

hệ nhƣ bảng tính sau:

B c : Chọn có địa B12, sau chọn menu Data/What-if Analysis/Goal Seek

thu đƣợc hộp thoại khai báo thông số cho Goal Seek nhƣ sau:

ịa ô chứa hàm mục tiêu

B c : Bấm nút OK để chạy Goal Seek Kết cần tìm hiển thị ô B7 (sản

lƣợng) giá trị hàm mục tiêu lợi nhuận ô B12 lúc Kết toán sản lƣợng hòa vốn 120.000 sản phẩm

5.3 PHÂN TÍCH RỦI RO

Trong thực tế, giải tốn để tìm đƣợc phƣơng án tối ƣu cần phải xét tới “yếu tố rủi ro” Tuy nhiên, khó xác định đƣợc yếu tố đầu vào toán cách xác đầy đủ, lời giải tìm đƣợc tốn ngầm định yếu tố đƣợc biết cách rõ ràng Các phƣơng pháp phân tích rủi ro sau làm sáng t vấn đề giúp nhà quản trị tự tin việc đƣa định:

- Phƣơng pháp độ nhạy - Phƣơng pháp tình

5.3.1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 5.3.1.1 Khái ni m

trợ phân tích độ nhạy chiều hai chiều, nghĩa đánh giá đƣợc tối đa hai yếu tố rủi ro Tuy nhiên, bổ sung thƣ viện “Sensitivity.xla” vào Excel giúp phân tích đƣợc độ nhạy nhiều chiều cho tốn có sử dụng chƣơng trình Solver Phân tích độ nhạy khơng xét tới mối quan hệ tƣơng quan biến

5.3.1.2 hân tích độ nhạy MS Excel

ể phân tích độ nhạy, trƣớc hết thực bƣớc sau đây:

B c : Nhập thơng số tốn vào ô C2:C8 với nhãn tƣơng ứng B c : Lập bảng báo cáo hiệu tài dự án năm với:

- Thu nhập = Giá bán đơn vị x Số lƣợng sản phẩm C13 = $B$4*$B$5, sau chép công thức cho ô D13:G13

- Giá trị lý đất đai H15 tham chiếu ô B7

- Thu nhập từ năm đến năm tổng thu nhập từ bán sản phẩm, thu nhập từ lý đất đai nhà xƣởng hàng năm tƣơng ứng B17=SUM(B11:B16), sau chép công thức cho ô C17:H17

- Chi phí đầu tƣ đất đai B20 tham chiếu B2 - Chi phí đầu tƣ nhà xƣởng B21 tham chiếu B6

- Chi phí vận hành = Chi phí đơn vị sản phẩm x Số lƣợng sản phẩm, C22 = $B$3*$B$, sau chép cơng thức cho ô D22:G22

- Chi phí từ năm đến năm tổng chi phí đầu tƣ đất đai, nhà xƣởng chi phí vận hành hàng năm tƣơng ứng B23 = SUM(B19:B22), sau chép công thức cho ô C23:H23

- Lợi nhuận rịng = Thu nhập – Chi phí, B24 = B17 – B23, sau chép cơng thức cho ô C24:H24

Giá trị NPV $3275 mức chiết khấu 10% Giá trị đƣợc phân tích dựa giả thiết giá trị yếu tố đầu vào không đổi suốt thời kỳ hoạt động dự án Do vậy, giá trị đơn lẻ NPV thu đƣợc từ phân tích xác định giá trị khơng thực giá trị riêng biệt khơng có đƣợc

Cải tiến phân tích xác định việc kiểm tra độ nhạy NPV thay đổi biến đầu vào “giá bán đơn vị sản phẩm” phân tích NPV thay đổi hai biến đầu vào “giá bán đơn vị sản phẩm” “chi phí đơn vị sản phẩm” cơng cụ phân tích độ nhạy chiều hai chiều Excel

a P ân tíc độ n ạy c iều

Trong trƣờng hợp xét thay đổi yếu tố “giá bán đơn vị sản phẩm” tác động đến kết giá trị NPV với giá bán đơn vị sản phẩm dao động từ $48 đến $53 lần dao động đơn vị Cơng cụ phân tích độ nhạy chiều Excel đƣợc sử dụng thơng qua bƣớc sau đây:

B c : Tạo vùng chứa giá trị có “giá bán đơn vị sản phẩm” ô

C34:H34 lần lƣợt nhập giá trị từ $48 đến $53

B c : ặ t thêm nhãn cho yếu tố đầu vào nhãn cho giá trị cần phân tích giúp

bài toán đƣợc rõ ràng

B c 4: Chọn vùng địa B34:H35

B c : Chọn Menu Insert/Table, cho hộp hội thoại Table B c : iề n thông số vào:

- Row input cell: ịa ô chứa “giá bán đơn vị sản phẩm” ô B4 (nhập vào Row input cell giá trị đầu vào “giá bán đơn vị sản phẩm” đƣợc bố trí theo dịng)

- Column input cell: ịa chứa “giá bán đơn vị sản phẩm” ô B4 (nhập vào Column input cell giá trị đầu vào “giá bán đơn vị sản phẩm” đƣợc bố trí theo cột)

B c : Bấm nút OK kết nhƣ bảng sau:

b P ân tíc độ n ạy hai c iều

Trong trƣờng hợp xét thay đổi hai yếu tố “giá bán đơn vị sản phẩm” “chi phí đơn vị sản phẩm” tác động đến kết giá trị NPV với giá bán đơn vị sản phẩm dao động từ $48 đến $53 lần dao động đơn vị; chi phí sản xuất đơn vị sản phẩm dao động từ $45 đến $55 lần dao động đơn vị Công cụ phân tích độ nhạy hai chiều Excel đƣợc sử dụng thông qua bƣớc sau đây:

B c : Tạo vùng chứa giá trị có “giá bán đơn vị sản phẩm” ô

C43:H43 lần lƣợt nhập giá trị từ $48 đến $53

B c : Tạo vùng chứa giá trị có “chi phí đơn vị sản phẩm” ô

B44:B54 lần lƣợt nhập giá trị từ $45 đến $55

B c 4: ặ t thêm nhãn cho yếu tố đầu vào nhãn cho giá trị cần phân tích giúp

bài toán đƣợc rõ ràng

B c : Chọn vùng địa B43:H43

B c : Chọn Menu Insert/Table, cho hộp hội thoại Table B c : iề n thông số vào:

- Row input cell: ịa ô chứa “giá bán đơn vị sản phẩm” ô B4 (nhập vào Row input cell giá trị đầu vào “giá bán đơn vị sản phẩm” đƣợc bố trí theo dịng)

- Column input cell: ị a chứa “chi phí đơn vị sản phẩm” ô B4 (nhập vào Column input cell giá trị đầu vào “giá bán đơn vị sản phẩm” đƣợc bố trí theo cột)

B c : Bấm nút OK kết nhƣ bảng sau:

Qua kết phân tích độ nhạy, nhận thấy giá trị NPV thay đổi theo “giá bán đơn vị sản phẩm” “chi phí đơn vị sản phẩm”

5.3.2 Phân tích tình (Scenarios) 5.3.2.1 Khái ni m

một thời điểm Tập hợp hoàn cảnh có khả kết hợp lại để tạo “các trƣờng hợp” hay tình khác là:

- Trƣờng hợp xấu (trƣờng hợp bi quan);

- Trƣờng hợp kỳ vọng (trƣờng hợp ƣớc tính tốt nhất); - Trƣờng hợp tốt (trƣờng hợp lạc quan)

Ghi chú: Phân tích tình khơng tính tới xác suất trƣờng hợp xảy

có kết chúng dễ dàng giải thích:

- Lựa chọn dự án NPV > trƣờng hợp xấu nhất; - Bác b dự án NPV < trƣờng hợp tốt nhất;

- Nếu NPV đơi lúc dƣơng, đơi lúc âm, kết khơng dứt khốt Khơng may, trƣờng hợp hay gặp

5.3.2.2 hân tích t nh hu n g MS Excel

ể phân tích tình MS Excel, nghiên cứu ví dụ cụ thể sau đây: Ví dụ: Cụ thể phân tích tình huống: Hãy phân tích tình có kết khảo sát tình hình chi phí giá bán sản phẩm dự án nhƣ sau:

Tình

Tiêu chí Trƣờng hợp tốt Trƣờng hợp kỳ vọng Trƣờng hợp xấu Chi phí đơn vị sản phẩm ($) 45 47 55 Giá bán đơn vị sản phẩm ($) 53 50 48

ể phân tích tình huống, thực bƣớc sau đây:

B c : Lập bảng tính nhƣ phần 5.5.1

B c : Chọn Menu Data/What-if Analysis/Scenarios Manager xuất hộp hội thoại

B c : Nhấp chuột vào nút Add cho hộp hội thoại Edit Scenario:

- ặ t tên cho tình “Tốt nhất” cho tình tốt khung Scenario name - Tại khung Changing cells chọn địa chứa “chi phí đơn vị sản phẩm” “giá bán đơn vị sản phẩm” B3:B4

B c 4: Nhấp nút OK

- Tại ô B3 (chi phí đơn vị sản phẩm) nhập vào giá trị 45 - Tại ô B4 (giá bán đơn vị sản phẩm) nhập vào giá trị 53

B c : Nhấp nút Add để thêm tình quản lý khác (nhấp nút OK để trở bảng

quản lý tình huống) Trong tốn nhấp chuột vào nút Add - ặ t tên cho tình “Trung bình” khung Scenario name

B c : Nhấp nút OK

- Tại B3 (chi phí đơn vị sản phẩm) nhập vào giá trị 47 - Tại ô B4 (giá bán đơn vị sản phẩm) nhập vào giá trị 50

B c : Tiếp tục nhấp nút Add để tạo trƣờng hợp xấu ặ t nhãn chọn địa

B c : Nhấp nút OK

- Tại B3 (chi phí đơn vị sản phẩm) nhập vào giá trị 55 - Tại ô B4 (giá bán đơn vị sản phẩm) nhập vào giá trị 48

B c : Nhấp nút OK để trở hộp thoại Scenario Mannager

B c 0: ể xem kết tình chọn tên tình danh

sách nhấp chuột vào nút Show Tƣơng tự cho việc tạo thêm, hiệu chỉnh, xóa tình nhấp chuột tƣơng ứng vào nút Add…, Edit…, Delete

B c : Tạo báo cáo tổng hợp tình cách nhấp chuột vào nút

Summary

B c : Chọn OK sau khai báo thông số

5.4 BÀI THỰC HÀNH CHƢƠNG

 BÀI TỐN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH

Bài số 1: Giải toán quy hoạch tuyến tính sau:

F(x) = 2x1 + x2 + 5x3 + 3x4 → Min

x1+ 2x2 + 3x3 ≥ 15

2x1 + x2 + 5x3 ≥ 20

x1+ 2x2 + x3 + x4 = 10

x1, x2, x3, x4 ≥

Bài số 2: Giải tốn quy hoạch tuyến tính sau:

F(x) = 2x1 + 3x2 – x3 – 4x4 + 6x5 → Max

2x1 + x2 – x3 = 40

5x1 – 2x3 + 2x4 – x5 ≤

x1 + 2x3 – 4x4 + x5 ≥ 12

3x1 + 2x3 + x4 + 2x5 ≤ 12

x1, x2, x3, x4, x5 ≥

Bài số

và 18 đơn vị/sản phẩm B Biết khả cung ứng nguyên vật liệu tối đa hàng ngày 880 đơn vị; khả sản xuất sản phẩm B nhiều 80% tổng khối lƣợng sản phẩm A doanh nghiệp

ng thời biết giá bán loại sản phẩm 500.000 đồng/sản phẩm A 700.000 đồng/sản phẩm B

Hãy xác định lƣợng nguyên vật liệu phân bổ tối ƣu cho loại sản phẩm để đạt đƣợc doanh thu lớn

Bài số

Một doanh nghiệp dự định xâm nhập vào thị trƣờng sản xuất xe máy xe đạp Vì kỳ vọng lợi nhuận thu đƣợc loại 500 USD/xe máy 310 USD/xe đạp Nhu cầu tiêu dùng thị trƣờng 1.150 xe máy 2.500 xe đạp Biết số lao động cần thiết để sản xuất sản phẩm nhƣ công nhân/ngày Nếu sản xuất xe đạp doanh nghiệp huy động đƣợc tối đa 5.660 cơng nhân/ngày

Hãy lập mơ hình xác định lƣợng sản phẩm loại mà doanh nghiệp sản xuất đạt tối ƣu

Bài số

Tình hình sản xuất loại sản phẩm Công ty đƣợc thể bảng sau đây: Loại SP

Chỉ tiêu A B C Mức tối đa

Chi phí NVL 230 340 490 5.050

Chi phí L 120 150 185 1.200

L i nhu n / sp 59 49 57

Hãy lập mơ hình xác định lƣợng sản phẩm loại mà doanh nghiệp sản xuất đạt tối ƣu

Bài số

Hãy xây dựng mơ hình tốn, giải toán xác định loại sản phẩm nên may để thu đƣợc nhiều lãi

Bài số

Công ty A sở hữu nhà máy sản xuất sơn trang trí nội thất ngoại thất ể sản xuất sản phẩm đó, ngƣời ta phải sử dụng hai loại nguyên liệu thô A B Khả cung ứng tối đa loại nguyên liệu tấn/ngày nguyên liệu A; tấn/ngày nguyên liệu B

Mức tiêu hao nguyên liệu để sản xuất sơn loại nhƣ sau:

Loại nguyên liệu Loại sơn trang trí (t n NL /t n sơn ) Khả đáp ứng tối đa/ngày

Nội thất Ngoại thất

Nguyên liệu A

Nguyên liệu B

Theo báo cáo khảo sát thị trƣờng nhu cầu tiêu thụ hàng ngày loại sơn trang trí nội thất khơng thể vƣợt nhu cầu tiêu thụ sản phẩm sơn trang trí ngoại thất tấn/ngày Khả tiêu thụ tối đa sản phẩm sơn trang trí ngoại thất tấn/ngày Mức giá bán loại sơn nhƣ sau: 3.000 USD/tấn sơn trang trí nội thất; 2.000 USD/tấn sơn trang trí ngoại thất

Hãy xác định cấu sản xuất sản phẩm tối ƣu doanh nghiệp

Bài số

Một công ty sản xuất hai loại sản phẩm A B Khối lƣợng sản phẩm A sản xuất 60% tổng khối lƣợng hai loại sản phẩm Cả hai loại sản phẩm sử dụng chung loại nguyên liệu, khả cung ứng nguyên liệu tối đa hàng ngày 100 đơn vị Sản phẩm A B sử dụng loại nguyên liệu với mức tƣơng ứng là: đơn vị/sản phẩm A, đơn vị/sản phẩm B

Giá bán tƣơng ứng loại sản phẩm là: 20 USD/sản phẩm A, 40 USD/sản phẩm B Hãy xác định lƣợng nguyên liệu phân bổ tối ƣu cho loại sản phẩm?

Bài số

Công ty CBLS Thắng Lợi sản xuất hai loại sản phẩm thủ công mỹ nghệ Hai loại sản phẩm có thời gian lao động nhƣ Nếu công ty sản xuất loại sản phẩm thứ khả sản xuất đƣợc 500 sản phẩm/ngày

Giới hạn nhu cầu tiêu dùng loại sản phẩm thứ 150 sản phẩm sản phẩm thứ hai 200 sản phẩm Biết lợi nhuận thu đƣợc loại sản phẩm USD/sản phẩm thứ nhất, USD/sản phẩm thứ hai

Bài số 10

Một công ty đồ gỗ cao cấp sản xuất hai loại sản phẩm bàn ghế Thời gian cần thiết để sản xuất bàn giờ, thời gian cần thiết để sản xuất ghế 30 phút Công việc đƣợc tiến hành nơi làm việc công nhân thực hiện, chế độ làm việc ca/ngày Khách hàng thƣờng mua gồm bàn ghế Giá bán bàn 135 USD, mối ghế 50 USD

Hãy xác định lƣợng sản xuất hàng ngày để tối đa hóa doanh thu Hãy giải thích kết tốn

Bài số 11

Một chủ doanh nghiệp phải tìm phƣơng án phân bổ sử dụng 3.000 đất để gieo trồng ba loại nơng sản A, B, C Có thông số kinh tế kỹ thuật nhƣ sau:

Loại nơng phẩm Chi phí sản xuất cho (1.000 đ/ha) sản lƣợng thu đƣợc Ƣớc tính giá trị trên (1.000 đ)

Vốn Lao động

A 300 500 2.000

B 350 400 1.500

C 400 450 2.500

Khả tối đa doanh nghiệp cho chi phí lao động 1.600 triệu đồng Về vốn 1.200 triệu đồng Ngoài để đảm bảo nhu cầu hợp đồng ký kết phải gieo trồng 600 nơng sản A

Hãy tìm phƣơng án sản xuất loại nông sản cho mức sản lƣợng đạt cao

Bài số 12

Một doanh nghiệp sản xuất bánh mỳ Dây chuyền công nghệ cho phép sản xuất tối đa ngày 2.000 bánh mỳ 1.200 bánh Dây chuyền vận hành cần 0,2 kg bột mỳ/1 bánh mỳ 0,5 kg bột mỳ/1 bánh Mỗi ngày xí nghiệp tiêu tốn tối đa 280 kg bột mỳ Mỗi bánh có lợi nhuận 15.000 đồng bánh mỳ có lợi nhuận 3.000 đồng/chiếc

Hãy lập mơ hình xác định lƣợng bánh loại để doanh nghiệp đạt lợi nhuận cao

Bài số 13

Tên phận Số lƣợng phận sử dụng lắp ráp Kho

TV Stereo Loa thùng

Khung 1 450

n h nh 0 250

Loa 2 800

Ngu n 1 450

Hệ thống điện 1 600

L i nhu n đơn vị

(USD) 75 50 35

Y u cầu: Tìm giải pháp lắp ráp số lƣợng máy thu hình TV, stereo, loa thùng từ số phận kho để đem lại tổng lợi nhuận lớn

Bài số 14

Một doanh nghiệp sản xuất ba loại sản phẩm giƣờng, tủ kệ sách Mức tiêu hao chi phí để sản xuất đơn vị sản phẩm nhƣ sau:

Loại chi phí Giƣờng (chiếc) (chiếc) Tủ Kệ sách (chiếc) Mức tối đa/ngày y móc (đ ng) 100.000 120.000 50.000 8.000.000 Lao động (đ ng) 200.000 150.000 70.000 12.000.000 Năng l ng 50.000 50.000 20.000 5.000.000 Giá bán đơn vị (đ ng) 800.000 600.000 250.000

Hãy lập mơ hình xác định lƣợng sản phẩm loại mà doanh nghiệp sản xuất đạt doanh thu cao

 BÀI TOÁN VẬN TẢI

Bài số 15: Giải toán vận tải sau đây:

Thu Phát

Cửa hàng A

(220) Cửa hàng B (320) Cửa hàng C (540) Cửa hàng D (650)

Kho (250) 5

Kho (790)

Kho (670)

Kho (340) 6

Bài số 16

cửa hàng Cầu Giấy cửa hàng ộ i Cấn Kho ứ c Giang cung cấp tối đa 60 tấn/tháng, kho Quang Trung cung cấp tối đa 70 tấn/tháng, kho Pháp Vân cung cấp tối đa 50 tấn/tháng Nhu cầu tiêu thụ xăng hàng tháng cửa hàng Trần Hƣng o 25 tấn, Cầu Giấy 50 tấn, ộ i Cấn 22 Chi phí cho vận chuyển xăng A92 từ kho đến cửa hàng cho bảng dƣới ( VT : nghìn đồng):

La Thành Cầu Giấy Đội Cấn

ho c Giang 55 35 45

Kho Quang Trung 45 38 42

Kho Pháp Vân 50 48 30

Hãy xây dựng mơ hình tốn, giải tốn giúp Cơng ty lập kế hoạch vận chuyển xăng từ kho đến cửa hàng cho đáp ứng đầy đủ nhu cầu cửa hàng với tổng chi phí

Bài số 17

Tính phƣơng án vận chuyển tối ƣu 60 gạo kho A1, 80 gạo kho A2, 100 gạo kho A3 tiêu thụ bốn cửa hàng B1, B2, B3, B4 có nhu cầu lần lƣợt 60 tấn, 40 tấn, 80 60

Chi phí vận chuyển bốc dỡ, hao hụt (đơn vị tính: 1.000 đồng) cho gạo từ nơi phát (kho) tới nơi tiêu thụ (cửa hàng) đƣợc xác định bảng dƣới đây:

Phát

(các kho) B1 Thu (các cửa hàng) B2 B3 B4

A1 16 12 14

A2 10 14 15 90

A3 14 17 20

Bảng có nghĩa chở gạo từ kho A1 đến cửa hàng B1 16.000 đồng, cửa hàng B4 14.000 đồng

Bài số 18

Cơng ty Hanel có ba dây chuyền lắp ráp sản phẩm điện tử đặt sở quận ố ng a , Từ Liêm, Gia Lâm Các cửa hàng giới thiệu bán sản phẩm đƣợc đặt phố Cát Linh, Thái Hà, Bờ Hồ ồng Xuân Vào tuần, dựa yêu cầu cửa hàng này, công ty chuyển số lƣợng sản phẩm đến cho cửa hàng tiêu thụ để tiêu thụ

Nhu cầu nhập hàng cửa hàng phố Cát Linh, Thái Hà, Bờ Hồ ng Xuân lần lƣợt 80, 200, 160, 220 sản phẩm

Chi phí vận chuyển bốc dỡ ( VT : 1.000 đ) từ nơi sản xuất tới nơi tiêu thụ đƣợc xác định nhƣ sau:

Phát (các kho)

Thu (các cửa hàng)

Cát Linh Thái Hà Bờ Hồ Đồng Xuân

ống a 11 12

Từ Liêm 11 15 13 14

Gia Lâm

Hãy lập phƣơng án vận chuyển tối ƣu đảm bảo chi phí vận chuyển nh

Bài số 19

Doanh nghiệp H có bốn máy A, B, C, D gia cơng bốn loại chi tiết I, II, III, IV Do đặc thù gá lắp phụ kiện tốn thời gian nên bố trí máy làm chi tiết, thời gian máy làm chi tiết đƣợc thống kê sẵn theo bảng sau:

Máy Chi tiết máy

I II III IV

A 16 24 25 28

B 23 29 12

C 20 17

D 13 15

Vấn đề đặt nên bố trí máy nhƣ để đạt hiệu cao

Bài số 20

Nhà máy X phải sản xuất loại sản phẩm gồm bốn chi tiết I, II, III, IV (theo tỷ lệ 1:1:1:1) ể sản xuất nhà máy có bốn phân xƣởng A, B, C, D có khả tham gia sản xuất chi tiết Năng suất phân xƣởng ngày đƣợc cho bảng:

Phân xƣởng

Chi tiết

I II III IV

A 30 28 45 14

B 38 36 40 38

C 40 42 40 44

 TỐI ƯU HĨA CƠNG TÁC BỐ TRÍ LAO Ộ NG

Bài số 21 ( iều phối lao động theo tải trọng)

Bƣu cục A lập kế hoạch lao động cho kỳ tới Giả sử kinh nghiệm quan sát sau thời gian định phận quản lý nghiệp vụ bƣu cục A xác định lƣu lƣợng khách hàng cho bƣu cục tuần nhƣ đƣợc trình bày bảng dƣới đây:

Hai Ba Tƣ Năm Sáu Bảy CN

Số khách hàng 132 88 125 90 84 210 194

Bộ phận quản lý cho rằng, nhân viên giao dịch phục vụ đƣợc khách hàng ngày, từ xác định đƣợc nhu cầu nhân công phận giao dịch ngày tuần nhƣ sau:

Hai Ba Tƣ Năm Sáu Bảy CN

Số khách hàng 15 10 14 10 10 24 22

Hiện tại, số nhân viên làm ngày 20 ngƣời làm việc ngày/tuần; đƣợc bố trí nghỉ luân phiên ngƣời ngày liên tiếp/tuần Từ số liệu trên, ta thấy cung chƣa đáp ứng đƣợc cầu lao động Vấn đề đặt phải tìm biện pháp điều phối lao động cách tối ƣu, tức số lao động làm không thừa nhiều so với yêu cầu thực tế, phải nh

Bài số 22 (Bài tốn phân nghiệm)

Cơng ty TNHH đồ gỗ mỹ nghệ cao cấp Hồng Long có trụ sở Hà Nội, thực cơng tác kiểm tra hàng năm theo kế hoạch, Tổng giám đốc yêu cầu phó tổng giám đốc xuống thị sát kiểm tra sở sản xuất tuần đầu tháng Các sở sản xuất đặt tỉnh Hịa Bình, Bắc Ninh, Nghệ An, Thái Bình ể việc phân cơng sở có hiệu quả, Tổng giám đốc dựa tiêu chí sau:

1 Ai có chun sâu lĩnh vực đƣợc cử tới sở có tồn vấn đề Thời gian cần để hồn thành việc kiểm tra cơng việc khác nhà cần có có mặt ngƣời để giải

3 Khả am hiểu tình hình địa phƣơng

Tổng giám đốc ƣớc lƣợng chi phí để cử phó tổng giám đốc xuống sở:

Các phó tổng giám đốc Các sở sản xuất

Hòa Bình Bắc Ninh Nghệ An Thái Bình

Tài (F) 24 10 21 11

Các phó tổng giám đốc Các sở sản xuất

Hịa Bình Bắc Ninh Nghệ An Thái Bình

Nghiệp vụ (O) 15 17 20 19

Nh n (P) 11 19 14 13

(Ma trận chi phí gửi sát vi n đế n sở) Hãy lập phƣơng án phân nghiệm đảm bảo yêu cầu đặt ra, đồng thời tối thiểu hóa chi phí sát

Bài số 23 (Bố trí lực lƣợng giám sát)

Một trung tâm triển lãm hàng hóa tiêu dùng cao cấp có khu vực liên thông với cửa lại, cửa đƣợc đánh số từ đến nhƣ sơ đồ dƣới đây:

ể đảm bảo an ninh trật tự, khu vực cần phải có trật tự viên trông coi Giám đốc triển lãm yêu cầu phận bảo vệ lập phƣơng án bố trí lực lƣợng giám sát tối ƣu Yêu cầu phƣơng án tổng số nhân viên phục vụ

3

2

C

D

F G

E

B

A

7

5 6

4 1

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Conrad Carlberg (2011) Statistical Analysis: MicroSoft® Excel 2010 Pearson Education, Inc., Indianapolis, Indiana 46240 USA

2 Mai Văn Bƣu, Nguyễn Phú Hƣng, Phạm Vũ Thắng (2001) Giáo trình Tin học Khoa học quản lý NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội

3 George, D and P Mallery (2016) IBM SPSS Statistics 23 step by step: A simple guide and reference, Routledge

4 Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E (2010) Multivariate data analysis Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ

5 ặng Xuân Hƣớng, Nguyễn Tiến, Nguyễn Văn Hoài (1996) Phân tích kinh doanh Excel NXB Giáo dục, Hà Nội

6 John Walkenbach (2010) Favorite Excel ® 2010 Tips & Tricks Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana

7 Ngô Kim Khôi (chủ biên), Nguyễn Hải Tuất, Nguyễn Văn Tuấn (2001) Tin học ứng dụng Lâm nghiệp NXB Nông nghiệp, Hà Nội

8 Microsoft Vietnam (2010) Giáo trình hướng d n sử dụng Excel 2010

9 Pallant, J (2010) SPSS SURVIVAL MANUAL: A step by step guide to data analysis using SPSS 4th edition Allen & Unwin Book Publishers, Australia

10 Thomas Quirk (2010) Excel 2010 for Business Statistics Springer, New York

11 Hàn Viết Thuận, Cao ình Thi, Bùi Thế Ngũ, Trƣơng Văn Tú, Trần Thị Song Minh (2010) Giáo trình Tin học ứng dụng NXB ại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội

12 Stevens, J (1996) Applied multivariate statistics for the social sciences (3rd edn) Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum

MỤC LỤC

Lời nói đầu

Ch ơng T NG QUAN VỀ C C PHẦN MỀM MS EXCEL V SPSS

1.1 Tổng quan phần mềm MS Excel

1.1.1 Một số thao tác

1.1.2 Màn hình Excel

1.1.3 Tệp tài liệu Excel

1.1.4 Cấu tạo bảng tính (Sheet)

1.1.5 Di chuyển bảng tính

1.1.6 Các kiểu liệu

1.1.7 Các toán tử Excel 10

1.1.8 Thao tác bảng tính 10

1.1.9 Một số hàm thông dụng Excel 15

1.2 Tổng quát phần mềm IBM SPSS 23 23

1.2.1 Giới thiệu phần mềm SPSS 23

1.2.2 Các phiên SPSS 23

1.2.3 Khởi động SPSS 23

1.2.4 Tổng quan giao diện ngƣời sử dụng 24

1.3 Bài thực hành chƣơng 33

Ch ng T CHỨ C V QUẢN LÝ CƠ SỞ DỮ LIỆU KINH DOANH TRÊN MS EXCEL 39

2.1 Khái niệm sở liệu MS Excel 39

2.2 Tạo bảng sở liệu 40

2.3 Sắp xếp liệu với lệnh SORT 42

2.4 Lọc liệu với lệnh FILTER 44

2.4.1 Lọc tự động (AutoFilter) 44

2.4.2 Lọc tùy chọn (Advanced Filter) 46

2.5 Tạo phụ tổng với lệnh SUBTOTAL 48

2.6 Tạo bảng chuyển vị PIVOTTABLE 51

2.7 Bài thực hành chƣơng 55

Ch ng PHÂN TÍCH SỐ LIỆU THỐNG KÊ KINH TẾ V DỰ B O 59

3.1.1 Một số hàm thống kê chủ yếu Excel 59

3.1.2 Lập bảng phân bố tần số thực nghiệm với chƣơng trình Histogram 67

3.1.3 Xác định đặc trƣng mẫu thống kê với chƣơng trình Descriptive Analysis 70

3.2 Dự báo kinh tế MS Excel 73

3.2.1 Mơ hình dự báo kinh tế 73

3.2.2 Kỹ thuật dự báo kinh tế MS Excel 73

3.3 Xử lý số liệu thống kê kinh tế SPSS 93

3.3.1 Phân tích thống kê mơ tả 93

3.3.2 Phân tích thống kê so sánh cho tham số 98

3.3.3 Phân tích hồi qui tuyến tính đa biến 105

3.4 Bài thực hành chƣơng 120

Ch ng PHÂN TÍCH TÀI CHÍNH TRÊN MS Excel 126

4.1 Khái quát hàm tài 126

4.2 Các hàm đầu tƣ 127

4.2.1 Hàm PV (Present Value) 128

4.2.2 Hàm FV (Future Value) 128

4.2.3 Hàm PMT (Payments) 129

4.2.4 Hàm NPER (Number of Periods) 129

4.2.5 Hàm IPMT (Interest payment) 130

4.2.6 Hàm PPMT (The payment on the principle) 131

4.2.7 Hàm RATE 131

4.2.8 Các hàm đầu tƣ khác 132

4.3 Các hàm tính khấu hao tài sản 134

4.3.1 Hàm SLN (Straight-line) 134

4.3.2 Hàm SYD (Sum of the years' digits depreciation) 135

4.3.3 Hàm DB (Declining Balance) 136

4.3.4 Hàm DDB (Double Declining Balance) 137

4.4 Các hàm phân tích hiệu tài dự án 138

4.4.1 Hàm NPV (Net Present Value) 138

4.4.2 Hàm IRR (Internal Rate of Return) 139

4.4.3 Hàm MIRR 141

4.4.4 Hàm XIRR 142

4.5 Các hàm phân tích chứng khốn 143

4.5.1 Hàm ACCRINTM (Accrued Interest at Maturity) 143

4.5.3 Hàm RECEIVED 145

4.5.4 Hàm DISC (Discount) 145

4.6 Bài thực hành chƣơng 146

Ch ng GIẢI C C B I TO N KINH TẾ TRÊN MS EXCEL 152

5.1 Giải toán quy hoạch tuyến tính MS Excel 152

5.1.1 Giới thiệu chung 152

5.1.2 Xây dựng mơ hình tốn quy hoạch tuyến tính 153

5.1.3 Giải tốn quy hoạch tuyến tính MS Excel 155

5.2 Phân tích điểm hịa vốn 164

5.2.1 Giới thiệu chung điểm hồ vốn 164

5.2.2 Bài tốn minh họa 165

5.3 Phân tích rủi ro 166

5.3.1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 166

5.3.2 Phân tích tình (Scenarios) 170

5.4 Bài thực hành chƣơng 175

TS Lê nh Hải (Chủ biên)

PGS TS Nguy n ăn Tuấn - ThS Nguy n i nh o

GIÁO TRÌNH

TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÝ KINH TẾ

Chịu trách nhiệm xuất

ThS VÕ TUẤN HẢI

Bi n tập: NGUYỄN QUỲNH ANH Chế bản: TRẦN THANH VÂN a in: NGUYỄN MINH CHÂU Họa sỹ bìa: Ặ NG NGUYÊN VŨ

NHÀ XUẤT BẢN KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT

70 Trần Hƣng o - Hoàn Kiếm - Hà Nội T : 024 3942 2443 Fax: 024 3822 0658

Email: nxbkhkt@hn.vnn.vn Website: http://www.nxbkhkt.com.vn

CHI NHÁNH NHÀ XUẤT BẢN KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT

28 ng Khởi - Quận - TP Hồ Chí Minh T : 028 3822 5062

In 100 bản, khổ 19  26,5 cm, Cơng ty TNHH In Thanh Bình

ịa chỉ: Số nhà 432, đƣờng K2, P Cầu Diễn, Q Nam Từ Liêm, Hà Nội Số KXB: 4177-2018/CXBIPH/4-133/KHKT

Quyết định XB số: 145/Q -NXBKHKT ngày 23 tháng 11 năm 2018 In xong nộp lƣu chiểu Quý IV năm 2018

: http://www.nxbkhkt.com.vn