5. Kết cấu đềtài
2.2.3.3. Tỷsuất ngoại tệxuất khẩu
Là sốlượng bản tệbỏra để được một đơn vịngoại tệ. Tỷsuất ngoại tệxuất khẩu = í (
Điểm hòa vốn là điểm mà tỷsuất ngoại tệxuất khẩu (TSNTXK) = Tỷgiá hối đoái (TGHĐ).
TGHĐtính đến ngày 31/12/2016 là 22.771 đồng/USD, TGHĐtính đến ngày 31/12/2017 là 22.710 đồng/USD, TGHĐtính đến ngày 31/12/2018 là 23.400 đồng/USD.
Nếu TSNTXK > TGHĐ: Không nên xuất khẩu
(Nguồn: Theo “Phân tích kinh tếtrong doanh nghiệp kinh doanh xuất nhập khẩu” của Nguyễn Quang Hùng, 2010.Thư viện học liệu mởViệt Nam)
Bảng 2.11: Tỷsuất ngoại tệxuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 – 2018
Chỉtiêu Đơn vị
tính 2016 2017 2018
2017/2016 2018/2017
+/- % +/- %
Doanh thu XK Triệu USD 12,383 13,828 15,671 1,445 11,67 1,843 13,33
Tổng chi phí Triệu VNĐ130.680 143.710 198.350 13.030 9,97 54.640 38,02
(Tổng chi phí)/(Doanh thu XK) VNĐ/USD 10553,18 10392,68 12657,14 -160,5 -1,52 2264,46 21,79
(Nguồn: Báo cáo kết quảhoạt động kinh doanh)
Nhìn vào bảng phân tích sốliệu trên và so sánh với tỷgiá hối đoái, ta có thểthấy tỷsuất ngoại tệxuất khẩu của công ty trong ba năm qua đều thấp hơn tỷgiá hối đoái, điển hình như tỷsuất ngoại tệxuất khẩu năm 2018 là 12657,14 VNĐ < 23400 VNĐ là tỷgiá hối đoái tại thời điểm 31/12/2018 tuy nhiên tỷsuất ngoại tệxuất khẩu vào năm 2018 tăng 2264,46 VNĐ so với năm 2017 vì tổng chi phí trong năm 2018 cao hơn nhiều so với các năm còn lại. Bảng phân tích sốliệu trên cho thấy với 12657,14 VNĐ công ty sẽthu lại được 1 USD, có nghĩa là tỷsuất ngoại tệxuất khẩu thấp hơn tỷgiá hối đoái cho thấy hoạt động kinh doanh của công ty có hiệu quả. Tỷsuất ngoại tệxuất càng nhỏthì công ty càng đạt hiệu quảcao trong hoạt động xuất khẩu.
Tuy năm 2018 doanh thu xuất khẩu tăng nhưng đây chưa hẳn là một kết quảtốt bởi vì tổng chi phí trong năm 2018 là 198.350 triệu VNĐ lớn hơn 54.640 triệu đồng so với năm 2017 tăng 38,02% cao nhất trong 3 năm gần đây. Vì vậy công ty nên xem xét
12 10 8 6 4 2 0 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 MỹCanadaNhật BảnÚcCác nước khác
cẩn trọng đến chỉtiêu này đểcó thể đưa ra các chính sách phù hợp như điều chỉnh giá phù hợp, cắt giảm chi phí, gia tăng doanh thu nhằm đạt được lợi nhuận cao nhất trong các năm tiếp theo. Trong thời gian tới công ty nên tiếp tục phát huy mức độtăng trưởng này, đảm bảo sự ổn định, tăng doanh thu xuất khẩu và tối ưu hóa tổng chi phí.
2.2.3.4. Cơ cấu thịtrường xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 – 2018
Bảng 2.12: Kim ngạch xuất khẩu hàng may mặc theo thịtrường của công ty giai đoạn 2016 – 2018
ĐVT: Triệu USD Tên nước Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 So sánh 2017/2016 2018/2017 (+/-) % (+/-) % Mỹ 8,29 9,7 11,27 1,41 17,01 1,57 16,19 Canada 1,36 1,44 1,56 0,08 5,88 0,12 8,3 Nhật Bản 1,21 1,24 1,38 0,03 2,48 0,14 11,29 Úc 1,06 1,13 1,19 0,07 6,6 0,06 5,31 Các nước khác 0,46 0,32 0,27 -0,14 -30,43 -0,05 -15,63 TỔNG KIM NGẠCH 12,38 13,83 15,67 1,45 1,54 1,84 25,46
(Nguồn: Phòng Kinh doanh công ty)
Biểu đồ2.7: Kim ngạch xuất khẩu hàng may mặc theo thịtrường của công ty giai đoạn 2016 – 2018
Qua bảng 2.12 và biểu đồta có thểthấy thịtrường xuất khẩu chủyếu của công ty là Mỹvà Canada.Đó là những nước có nhiều đơn đặt hàng và có giá trịkim ngạch xuất khẩu sang hằng năm luôn đạt giá trịcao và chiếm tỷtrọng lớn. Năm 2016, giá trịkim ngạch xuất khẩu sang thịtrường Mỹ đạt 8,29 triệu USD. Đến năm 2017, giá trịxuất khẩu qua nước này đạt 9,7 triệu USD, tốc độtăng mạnh 17,01 % so với năm 2016. Và duy trì tiếp tục tăng qua năm 2018 đạt 11,27 triệu USD, tốc độtăng 16,19% so với năm 2017.
Giá trịkim ngạch xuất khẩu sang Canada của công ty cũng có xu hướng tăng qua các năm. Năm 2017 kim ngạch xuất khẩu sang thịtrường Canada đạt 1,44 triệu USD và tăng 0,08 triệu USD so với năm 2016, tốc độtăng là 5,88%. Đến năm 2018 giá trịnày tiếp tục tăng lên đạt 1,56 triệu USD, tức là tăng 0,12 triệu USD so với năm 2017. Bên cạnh đó, thịtrường Canada được một sốkhách hàngởphía Bắc nước Mỹ giới thiệu bởi vì vùng khí hậuở2 khu vực này thường là lạnh quanh năm nên công ty đã chào hàng và chú trọng hơn vào thịtrường Canada đểtăng thêm lượng khách hàng nhất định cho công ty.
Còn lại giá trịkim ngạch xuất khẩu qua thịtrường Nhật Bản và Úc đều có xu hướng tăng qua các năm và chiếm tỉlệngang bằng thịtrường Canada so với tổng giá trịxuất khẩu của công ty.
Giá trịkim ngạch xuất khẩu sang các nước khác của công ty giảm dần qua từng năm. Điều này cho thấy công ty đang tập trung vào các thịtrường nhất định và chứng minh được vịtrịcủa mìnhởcác nước như Mỹ, Canada, Nhật Bản và Úc.
Nhìn chung giá trịxuất khẩu sang thịtrường Nhật Bản tăng đều qua từng năm. Cụthểnhư sau, trong năm 2016 giá trịkim ngạch xuất khẩu sang thịtrường Nhật Bản đạt 1,21 triệu USD, sang năm 2017 giá trịxuất khẩu tăng lên 1,24 triệu USD, tăng 0,03 triệu USD và tăng 2,48% so với năm 2016. Năm 2018, giá trịnày tiếp tục tăng lên 1,38 triệu USD, tăng 0,14 triệu USD và tăng 11,29% so với năm 2017. Đối với thị trường Nhật Bản, đây là một thịtrường may mặc rất lớn và là thịtrường không hạn ngạch. Do giá công nhân tại Nhật Bản ngày càng đắt nên Nhật chủtrương nhập khẩu
hàng may mặc. Nhận thấy được cơ hội đó công ty cũng đã chú trọng hơn vào sản phẩm đểxuất khẩu sang thịtrường Nhật Bản tuy nhiên thịtrường Nhật Bản là thị
trường có yêu cầu chất lượng sản phẩm rất cao nên đây cũng là một thách thức đối với công ty.
Đạt được mức tăng trưởng này cũng nhờvào thịtrường Mỹ đã có sựphục hồi mạnh mẽsau khủng hoảng, thịtrường Mỹ đang chuyển hướng sang tiêu dùng từViệt Nam góp phần tăng kim ngạch xuất khẩu cho công ty. Rõ ràngđây là thịtrường lớn mà công ty đãđi đúng hướng đầu tư đểkhai thác tối ưu lợi thếcủa thịtrường Mỹ đem lại lợi nhuận cho doanh nghiệp trong khoảng thời gian sắp đến.
Tại các thịtrường lớn như Mỹ, Canada thì nguồn lao động còn hạn chếvì giá thuê lao động đắt hơn nhiều so với khu vực Đông Nam Á và có dung lượng tiêu tụlớn. Do đó họphải tìm cácđối tác gia công tại đây trong đó có Việt Nam. Nhận thấy được cơ hội và tận dụng điểm mạnh của mình, công ty đã tìm kiếm và hợp tác gia công xuất khẩu với nhiều khách hàng đến từthịtrường này.
Tuy nhiên đểtránh việc quá phụthuộc vào thịtrường Mỹ, công ty cần đẩy mạnh phát triển thịtrường Canada, Nhật Bản, EU,…
2.2.4. Kết quảdựbáo hoạt động xuất khẩu hàng may mặc tại Công ty Cổphần Dệt may Phú Hòa An
Bảng 2.13: Sốlượng hàng dệt kim xuất khẩu tại công ty giai đoạn 2015 – 2018
Đơn vị: PCE (cái)
Quý Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
I 247.344 287.672 319.371 353.196
II 385.927 513.067 590.524 605.524
III 1.008.731 1.110.024 1.285.667 1.596.074
IV 614.518 688.223 795.366 1.064.499
(Nguồn: Phòng Kinh doanh công ty)
Dựa vào dữliệuởBảng 2.13 ta có biểu đồthểhiện lượng hàng dệt kim xuất khẩu như ởBiểu đồ2.8.
1,800,000 1,600,000 1,400,000 1,200,000 1,000,000 800,000 600,000 400,000 200,000 0
Quý I Quý II Quý III Quý IV
Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
Biểu đồ2.8: Sốlượng hàng dệt kim xuất khẩu theo quý của công ty giai đoạn 2015 - 2018
Dựa vào đồthị, sốlượng hàng dệt kim xuất khẩu có nhiều biến động theo hằng quý trong giai đoạn bốn năm tính từnăm 2015. Nhình chung, sốlượng hàng dệt kim xuất khẩu đạt khá cao trong khoảng quý III và IV. Thêm vàođó, sốlượng hàng dệt kim xuất khẩu tăng dần qua các quý. Do đó, một sốphương pháp được đềxuất là phương pháp san bằng mũ giản đơn (SES), mô hìnhđiều chỉnh theo xu hướng (Holt’s model) và phương pháp hệsố điều chỉnh (Winter’s model).
Đểcó thểlựa chọn và đánh giá được mô hình một cách chính xác hơn, tác giả đề nghịsửdụng phương pháp Holdout Period trong quá trình sửlý sốliệu (Park and Kshirsagar (1996), Wilson and Keating (2007)). Theo đó, bộdữliệu được chia thành hai phần, sốliệu từnăm 2015 – 2017 sẽ được sửdụng đểdựbáo cho năm 2018 và lựa chọn phương pháp dựbáo thích hợp. Sốliệu năm 2018 sẽ được giữlại để đánh giá, kiểm tra tính chính xác của mô hìnhđược chọn và dựbáo cho năm 2019 .
2.2.4.1. Kết quảdựbáo hàng dệt kim xuất khẩu của công ty giai đoạn 2015 – 2018
2.2.4.1.1. Kết quả dự báo hàng dệt kim của công ty bằng phương pháp san bằng mũ giản đơn – Simple exponential smoothing(SES)
Dt (Demand): nhu cầu thực tếtại thời kì t α: hệsố điều chỉnh của L t
∑ ∑ trước.
Lt = αDt+(1-α)Lt-1 : mức nhu cầu tại thời kì t (với t t≥1)
Ft = Lt-1: nhu cầu dựbáo tại thời điểm t được cho bằng mức nhu cầu của kì
Et = Ft - Dt = Lt-1 - Dt: độlệch dựbáo nhu cầu.
At = Abs(Et): độlệch tuyệt đối dựbáo nhu cầu tại thời kì t MSEt = : Sai số bình phương trung bình tại thời kì t MADt= ∑ At:Độlệch tuyệtđối trung bình tại thời kì t
MAPE
t = TSt =
: Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình tại thời kì t
: Tín hiệu theo dõi thời kì t
L0=Average(Dt): mức nhu cầu tại thời kì 0được tính bằng trung bình nhu cầu thực tếcủa tất cảcác thời kìđã có.
Lt (Level): mức nhu cầu tại thời kì t Ft (Forecast): dựbáo tại thời kì t Ft+1: dựbáo tại thời kì t +1 (với t t≥1)
Et (Error): Độlệch dựbáo nhu cầu thời kì t
At (Absolute): Độlệch tuyệt đối dựbáo nhu cầu tại thời kì t Với At = trịtuyệt đối của E t (At =│Et│) TSt: Tín hiệu theo dõi tại thời kì t
MSEt (Mean Squared Error): Sai sốbình phương trung bình tại thời kì t MADt (Mean Absolute Deviation):Độlệch tuyệt đối trung bình
t ạ i t h ờ i k ì t M A P Et (
Mean Average Percent Error): Phần trăm sai sốtuyệt đối trung bình tại thời kì t.
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trần Đ ức Trí
Bảng 2.14: Kết quảdựbáo và đánh giá hàng dệt kim của công ty bằng phương pháp san bằng mũ giản đơn (SES)
Period, t Demand, Dt Level, Lt Forecast, Ft Error, Et Absolute, At
MSEt MADt %Error MAPEt TSt
0 679.357 Q1/2015 1 247.344 623.195 653.870 406.526 406.526 165.262.982.150 406.526 164 164 1 00 Q2/2015 2 385.927 592.350 601.021 215.094 215.094 105.764.245.286 310.810 56 110 2,00 Q3/2015 3 1.008.731 646.480 573.059 - 435.672 435.672 133.779.544.536 352.431 43 88 0,53 Q4/2015 4 614.518 642.325 629.696 15.178 15.178 100.392.253.665 268.118 2 66 0,75 Q1/2016 5 287.672 596.220 627.723 340.051 340.051 103.440.756.932 282.504 118 77 1,92 Q2/2016 6 513.067 585.410 583.516 70.449 70.449 87.027.819.024 247.162 14 66 2,47 Q3/2016 7 1.110.024 653.610 574.358 - 535.666 535.666 115.586.417.861 288.377 48 64 0,26 Q4/2016 8 688.223 658.110 643.995 - 44.228 44.228 101.382.634.297 257.858 6 57 0,12 Q1/2017 9 319.371 614.074 649.744 330.373 330.373 102.245.288.838 265.915 103 62 1 36 Q2/2017 10 590.524 611.012 606.796 16.272 16.272 92.047.237.040 240.951 3 56 1 57 Q3/2017 11 1.285.667 698.717 604.680 - 680.987 680.987 125.837.732.007 280.954 53 56 -1,08 Q4/2017 12 795.366 711.282 693.209 - 102.157 102.157 116.220.930.480 266.054 13 52 -1,52 Q1/2018 13 706.489 Q2/2018 14 706.489 Q3/2018 15 706.489 Q4/2018 16 706.489 (Nguồn: Tổng hợp kết quảtừexcel, 2019) 68 SVTH: Nguyễn Văn H ùng
Giải L0 với L0 = Average(Dt): L0=679.357
Với∝= (n: độdài chuỗi thời gian) nên ta cóα=0,13 ta dự đoán nhu cầu L t
theo công thức:
Lt =αD t+(1-α) L t-1
Sau khi thực hiện các phép tính theo phương phápSESvào trong bảng Excel, ta đã tìmđược mức nhu cầu (L t) cũng như tìmđược các dựbáo nhu cầu (F t) tại 12 thời kì. Từ đây, ta tìmđược độlệch tuyệt đối dựbáo nhu cầu(A t) và tiến hành dựbáo nhu cầu các thời kì 13,14,15,16.
Theo phương phápSESthì các dựbáo nhu cầu của các kì t+n sẽchính bằng mức nhu cầuởkì cuối cùng t, tức là: F 13=F14=F15=F16=L12 = 706.489 tươngứng với Quý I(F13); Quý II(F14); Quý III(F15) và Quý IV(F16) của năm 2018 được thểhiệnở Bảng 2.15.
Bảng 2.15: Kết quảdựbáo hàng dệt kim năm 2018 bằng phương pháp san mũ giản đơn (SES)
Đơn vị: PCE
Quý Dự báo năm 2018
I 706.489
II 706.489
III 706.489
IV 706.489
(Nguồn: Kết quảxửlý từExcel, 2019)
Dựa vào kết quả đã tính, ta nhận thấy giá trịrằng TS t nằm trong khoảng -1.52 tới 2.47 là khá nhỏ. Ngoài ra, MAD12 = 266.054 và MAPE12 = 52% rất lớn, chứng tỏ dựbáo nhu cầu này có độchính xác khá thấp.
Phương phápSESkhông phù hợp với bài toán bởi vì từ độlệch tuyệt đối dự báo nhu cầu có xu hướng tăng dần theo từng thời kì, ta có thểkhẳng định rằng, dựbáo
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trần Đ ức Trí
85
SVTH: Nguyễn Văn H ùng
∑ ∑
nhu cầu bị ảnh hưởng, phụthuộc bởi xu hướng hoặc nhân tốmùa vụ, hoặc bởi cảhai yếu tốnày.
2.2.4.1.2. Kết quả dự báo hàng dệt kim theo mô hình điều chỉnh theo xu hướng (H olt’ s M odel)
Lt: nhu cầu bao gồm yếu tốmùa vụtại thời kì t α: hệsố điều chỉnh của L t
Tt: xu hướng nhu cầu tại thời kì t β: hệsố điều chỉnh của T t
Dt: nhu cầu thực tếtại thời kì t Ft = Lt-1: dựbáo nhu cầu tại thời kì t
Et = Ft-Dt = Lt-1 - Dt: sai sốdựbáo tại thời kì t
At = Abs(Et): độlệch tuyệt đối dựbáo nhu cầu tại thời kì t MSEt = Et Sai số bình phương trung bình tại thời kì t MADt= ∑ At:Độlệch tuyệtđối trung bình tại thời kì t MAPEt =
TSt =
: Phần trăm sai số tuyệt dối trung bình tại thời kì t
: Tín hiệu theo dõi thời kì t :
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trần Đ ức Trí
Bảng 2.16: Kết quảdựbáo hàng dệt kim của công ty theo mô hình Holt’s Model
Period, t Demand, Dt Level, Lt Trend, Tt Forecast, Ft Error, Et Absolute, At
MSEt MADt %Error MAPEt TSt
0 392.021 40.284 1 247.344 378.666 34.920 432.305 184.961 184.961 34.210.571.521 184.961 75 75 1 2 385.927 397.568 34.118 413.586 27.659 27.659 17.487.808.099 106.310 7 41 2,00 3 1.008.731 590.554 50.620 439.683 -569.048 569.048 119.597.001.045 260.556 56 46 -1,37 4 614.518 650.847 49.437 655.327 40.809 40.809 90.114.103.840 205.619 7 36 -1,53 5 287.672 595.604 37.684 692.930 405.258 405.258 104.938.033.547 245.547 141 57 0,37 6 513.067 594.062 34.784 613.089 100.022 100.022 89.115.773.690 221.293 19 51 0,86 7 1.110.024 758.804 49.027 618.867 -491.157 491.157 110.847.164.896 259.845 44 50 -1,16 8 688.223 785.023 45.486 810.330 122.107 122.107 98.855.023.964 242.628 18 46 -0,74 9 319.371 687.969 30.956 820.405 501.034 501.034 115.763.917.771 271.340 157 58 1,19 10 590.524 664.558 27.606 706.061 115.537 115.537 105.522.415.556 255.759 20 54 1,71 11 1.285.667 842.872 44.585 700.161 -585.506 585.506 127.094.647.374 285.736 46 54 -0,52 12 795.366 867.095 41.129 914.543 119.177 119.177 117.687.028.981 271.856 15 50 -0,11 13 921.111 14 962.240 15 1.003.370 16 1.044.499
(Nguồn:Kết quảxửlý từexcel, 2019)
71
SVTH: Nguyễn Văn H ùng
Bảng 2.17: Kết quảchạy mô hình hồi quy Holt’s Model
Mô hình Level (L0) Trend (T0)
Holt’s 392.021 40.284
(Nguồn: Kết quảxửlý từExcel, 2019)
Từkết quảchạy mô hình hồi quy ta có L 0 và T0: L0=392.021; T0=40.284 Với α=0,29; β=0,1 ta dự đoán nhu cầu Lt và xu hướng Tt theo công thức: Lt =αD t+(1 -α)(L t-1+Tt-1)
Tt =β(L t – Lt-1)+(1-β)Tt-1 Ft+1 = Lt+pTt
Từcác sốliệu tìmđược, dựa vào mô hìnhđiều chỉnh xu hướng (Holt’s Model) đểtiến hành dựbáo lượng hàng dệt kim các Quý I(F 13); Quý II(F14); Quý III(F15) và Quý IV(F16) của năm 2018 được thểhiệnởBảng 2.18.
Bảng 2.18: Kết quảdựbáo hàng dệt kim của năm 2018 bằng mô hình Holt’s Model
Đơn vị: PCE
Quý Dự báo năm 2018
I 921.111
II 962.240
III 1.003.370
IV 1.044.499
(Nguồn: Kết quảxửlý từExcel, 2019)
2.2.4.1.3. Kết quả dự báo hàng dệt kim bằng phương pháp hệ số điều chỉnh (Winter’ s M odel).
Ước tính mức độ vớiαlà hệ số điều chỉnh mức độ Lt=1 =α (Dt+1/St+1) + (1-α)(Lt+Tt)
Ước tính xu thế vớiβlà hệ số điều chỉnh xu thế Tt+1 = β(Lt+1 – Lt) + (1 –β) Tt
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trần Đ ức Trí
88
SVTH: Nguyễn Văn H ùng
Ước tính mùa vụ vớiγlà hệ số điều chỉnh mùa vụ, p=4 St+p+1 = γ(Dt+1/Lt+1) + (1-γ)St+1
Dự báo nhu cầu thời kì t+1: Ft+1 = (Lt + Tt)St+1
Độlệch giữa nhu cầu dự báo và nhu cầu thực tế: E t = Ft - Dt
Độlệch: A t = |Et|
Sai số bình phương trung bình: MSEt= Et Độlệch tuyệt đối trung bình: MAD t= ∑ At
∑
Phần trăm sai số tuyệt dối trung bình: MAPEt = Tín hiệu theo dõi: TS =∑
Với p là số thời kì tiếp theo cần dự báo: Ft+p=(Lt + p.Tt).St+p
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Trần Đ ức Trí
Bảng 2.19: Kết quảdựbáo hàng dệt kim của công ty theo mô hình Winter’s Model
Period, t Demand, Dt Level, Lt Trend, Tt Seasonal Factor, St Forecast Ft Error Et Absolute At
MSEt MADt %Error MAPEt TSt
0 502.689 22.141 1 247.344 524.873 22.180 0,47 246.670 -674 674 454.141 674 0 0 -1 2 385.927 545.484 20.768 0,78 426.701 40.774 40.774 831.491.831 20.724 11 5 1,93 3 1.008.731 566.758 21.223 1,73 979.617 -29.114 29.114 836.863.081 23.521 3 5 0,47 4 614.518 588.240 21.456 1,03 605.620 -8.898 8.898 647.442.062 19.865 1 4 0,11 5 287.672 609.766 21.520 0,47 286.564 -1.108 1.108 518.198.984 16.114 0 3 0,06 6 513.067 632.099 22.251 0,78 491.945 -21.122 21.122 506.188.167 16.948 4 3 -1,19 7 1.110.024 653.963 21.903 1,73 1.132.352 22.328 22.328 505.094.816 17.717 2 3 0,12 8 688.223 675.633 21.693 1,03 696.241 8.018 8.018 449.994.573 16.504 1 3 0,62 9 319.371 696.790 21.211 0,47 327.764 8.393 8.393 407.822.006 15.603 3 3 1,19