Bảng 4.10: Doanh thu theo quý của Công ty
Nguồn: Số liệu được thu thập từ bảng báo kết quả hoạt động kinh doanh Công ty cổ phần lương thực thực phẩm Vĩnh Long
Hình 4.1: Biểu đồ thể hiện doanh thu theo từng quý của Công ty Cổ phần lương thực thực phẩm Vĩnh Long từ năm 2009 đến Q2 của năm 2013.
100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 DOANHTHU
Quý Doanh thu
( Triệu đồng) Quý Doanh thu ( Triệu đồng) 2009Q1 368.409,70 2011Q3 605.960,83 2009Q2 490.004,06 2011Q4 413.883,99 2009Q3 361.087,00 2012Q1 182.644,92 2009Q4 551.481,23 2012Q2 468.949,07 2010Q1 287.675,08 2012Q3 612.246,53 2010Q2 520.196,70 2012Q4 442.763,95 2010Q3 428.434,04 2013Q1 472.760,33 2010Q4 305.813,04 2013Q2 386.570,36 2011Q1 518.738,99 2011Q2 469.084,10
Trang 60
Qua biểu đồ trên cho ta thấy doanh thu của Công ty từ năm 2009 đến quý 2 năm 2013 có tính mùa vụ tăng từ quý 1 đến quý 2, từ quý 3 đến quý 4, chu trình này lặp đi lăp lại qua các năm 2009, 2010, 2011, và 2013. Ta có thể nói rằng doanh thu của Công ty tăng giảm quanh một giá trị trung bình.
Giản đồ tự tương quan về doanh thu của Công ty cổ phần Lương thực thực phẩm Vĩnh Long
Hình 4.2: Giản đồ tự tương quan của Công ty cổ phần Lương thực thực phẩm Vĩnh Long
Nhận xét: Ta thấy từ kết quả trên với mức ý nghĩa Prob khác 0 thì không có sự tự tương quan giữa các kỳ với nhau. Ta tiến hành xử lý và loại bỏ tính mùa vụ để có thể dự báo tốt hơn. Thực hiện tách yếu tố mùa vụ ra khỏi chuỗi dữ liệu bằng phương pháp trung bình di động
Sau khi thực hiện tách yếu tố mùa vụ trên Eviews ta được bảng phân tích như sau:
Bảng 4.11: Bảng phân tích sau khi tách yếu tố mùa vụ Sample: 2009Q1 2013Q2
Included observations: 18 Ratio to Moving Average Original Series: DOANHTHU Adjusted Series: DOANHTHSA Scaling Factors:
1 0,764988
2 1,134329
3 1,155769
Trang 61
∏ = 0,764988 * 1,134329 * 1,155769 * 0,997092 = 1
Sau khi tách yếu tố mùa vụ ra khỏi chuỗi ta có chuỗi ta có số liệu như sau: Bảng 4.12: Bảng doanh thu sau khi tách yếu tố mùa vụ
Đơn vị tính: triệu đồng
Quý DOANHTHSA Quý DOANHTHSA
2009Q1 481.587,62 2011Q3 524.291,71 2009Q2 431.977,11 2011Q4 415.090,07 2009Q3 312.420,62 2012Q1 238.753,92 2009Q4 553.089,37 2012Q2 413.415,47 2010Q1 376.051,41 2012Q3 529.730,51 2010Q2 458.593,73 2012Q4 444.054,30 2010Q3 370.691,79 2013Q1 617.996,23 2010Q4 306.704,89 2013Q2 340.791,89 2011Q1 678.099,10 2011Q2 413.534,48 Nguồn: tác giả tự tổng hợp 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 2009 2010 2011 2012 DOANHTHSA
Trang 62
Hình 4.3:Biểu đồ thể hiện doanh thu theo từng quý của Công ty từ năm 2009 đến Q2 của năm 2013 (Đã loại bỏ tính mùa vụ)
Nhận xét: từ biểu đồ trên ta thấy được số liệu giao động quanh một giá trị
trung bình, và sau khi loại bỏ tính mùa vụ ta có giản đồ tự tương quan mới như sau:
Hình 4.4: Giản đồ tự tương quan sau khi tách yếu tố mùa vụ Ta tiến hành hồi quy và dự báo
Thực hiện hồi quy giữa DOANHTHSA và t
Bảng 4.13: Kết quả thực hiện hồi quy bảng phương pháp OLS Sample: 2009Q1 2013Q2
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 424333.4 66124.73 6.417167 0.0000
T 1298.901 5241.286 0.247821 0.8074
R-squared 0.003824 Mean dependent var 439270.8
Adjusted R-squared -0.058437 S.D. dependent var 112137.8 S.E. of regression 115367.8 Akaike info criterion 26.25408 Sum squared resid 2.13E+11 Schwarz criterion 26.35301 Log likelihood -234.2867 Hannan-Quinn criter. 26.26772
F-statistic 0.061415 Durbin-Watson stat 2.567371
Prob(F-statistic) 0.807425
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Trang 63
Y = β1 + β2*T
Giá trị dự báo quý 3 năm 2013 là 449.012,52 triệu đồng trong khoảng từ 218.276,92 triệu đồng đến 679.748,12 triệu đồng.
Giá trị dự báo quý 4 năm 2013 là 450.311,42 triệu đồng trong khoảng từ 219.575,82 triệu đồng đến 681.047,02 triệu đồng.
Hình 4.5: Biểu đồ dự báo doanh thu của Công ty Kiểm định chuẩn đoán
Kiểm định phân phối chuẩn:
Khái niệm: Phân phối chuẩn là phân phối của đại lượng ngẫu nhiên liên tục X có miền xác định từ âm vô cùng đến dương vô cùng với hàm mật độ xác suất.
Mục đích: Kiểm định phân phối chuẩn để đưa đến các kết luận trong thống kê suy luận sau nay.
Kiểm định Jarque – Bera:
Đặt giả thuyết:
H0 là sai số có phân phối chuẩn H1: sai số không có phân phối chuẩn
100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 800,000 2009 2010 2011 2012 DOANHTHSAF ± 2 S.E. Forecast: DOANHTHSAF Actual: DOANHTHSA Forecast sample: 2009Q1 2013Q2 Included observations: 18
Root Mean Squared Error 108769.8 Mean Absolute Error 86165.22 Mean Abs. Percent Error 21.43492 Theil Inequality Coefficient 0.121952 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.883529 Covariance Proportion 0.116471
Trang 64
Hình 4.6: Biểu đồ kết quả chạy kiểm định phân phối chuẩn
Nhận xét:
Giá trị trung bình là 439.270,8 Giá trị lớn nhất là 678.099,1 Giá trị nhỏ nhất là 238.753,9 Dộ lệch chuẩn là 112.137,8
Kiểm định Tương quan chuỗi:
Khái niệm: là sự tương quan giữa các thành phần chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo). Mục đích phát hiện và sử dụng mô hình phù hợp để khắc phục nhằm đưa ra kết luận đúng đắn và lựa chọn dữ liệu tốt nhất để dự báo
Đặt giả thuyết
H0 là sai số không có tự tương quan H1: sai số có tự tương quan
Thực hiện kiểm định Breusch – Godfrey bằng Eviews ta được kết quả: 0 1 2 3 4 5 -200000 -100000 0 100000 200000 Series: Residuals Sample 2009Q1 2013Q2 Observations 18 Mean -1.12e-10 Median -15022.55 Maximum 239477.8 Minimum -205063.0 Std. Dev. 111923.2 Skewness 0.314401 Kurtosis 2.720282 Jarque-Bera 0.355226 Probability 0.837266
Trang 65
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định tương quan chuỗi Sample: 2009Q1 2013Q2
Included observations: 18
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -5955.359 66352.32 -0.089754 0.9298
T 676.8295 5275.827 0.128289 0.8997
RESID(-1) -0.376346 0.268662 -1.400816 0.1830
RESID(-2) -0.139748 0.288481 -0.484426 0.6356
R-squared 0.123780 Mean dependent var -1.12E-10
Adjusted R-squared -0.063981 S.D. dependent var 111923.2 S.E. of regression 115448.2 Akaike info criterion 26.34416 Sum squared resid 1.87E+11 Schwarz criterion 26.54202 Log likelihood -233.0975 Hannan-Quinn criter. 26.37144
F-statistic 0.659244 Durbin-Watson stat 2.012904
Prob(F-statistic) 0.590577
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Kiểm định Phương sai sai số thay đổi:
Khái niệm: Phương sai sai số thay đổi là phương sai sai số khác nhau đối với các quan sát ( phân tán không như nhau).
Mục đích: Phát hiện và sử dụng mô hình phù hợp để khắc phục nhằm đưa ra kết luận đúng đắn và lựa chọn dữ liệu tốt nhất để dự báo.
Đặt giả thuyết
H0 là sai số có phương sai sai số là hằng số H1: sai số không có phương sai sai số
Thực hiện kiểm định Breusch – Pagan (BP) bằng Eviews ta được kết quả: Để kiểm tra phương sai thay đổi bạn dùng kiểm định Breusch-Pagan- Godfrey
Trang 66
Bảng 4.15: Kết quả Kiểm định Phương sai sai số thay đổi Sample: 2009Q1 2013Q2
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.11E+09 9.30E+09 0.656727 0.5207
T 4.98E+08 7.37E+08 0.674833 0.5094
R-squared 0.027675 Mean dependent var 1.18E+10
Adjusted R-squared -0.033096 S.D. dependent var 1.60E+10 S.E. of regression 1.62E+10 Akaike info criterion 49.96248 Sum squared resid 4.21E+21 Schwarz criterion 50.06141 Log likelihood -447.6623 Hannan-Quinn criter. 49.97612 F-statistic 0.455399 Durbin-Watson stat 2.369328 Prob(F-statistic) 0.509417
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Nhận xét: Nhìn vào kết quả kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey ta thấy
hệ số Prob = 0,509417 > α=10%, cho nên chấp nhận H0: Không có phương sai sai số thay đổi.
Kết luận: Từ các kết quả của các kiểm định trên cho ta có thể dự báo tình hình doanh thu trong quý 3 và quý 4 năm 2013 trong khoản 218.276,92 triệu đồng đến 681.047,02 triệu đồng. Doanh thu dự đoán của Công ty có chiều hướng ổn định, không tăng. Công ty cần có những giải pháp hợp lý để nâng cao hiệu quả hoạt đông của Công ty.
Trang 67
CHƯƠNG 5
GIẢI PHÁP GIÚP HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÔNG TY HIỆU QUẢ HƠN