3.1. Kết luận
Trong xu thế tồn cầu hóa nền kinh tế thế giới cùng với cơ chế tự do thương mại được mở rộng, xuất khẩu là một hoạt động kinh doanh không thể thiếu được đối với nền kinh tế của bất kì quốc gia nào. Xuất khẩu có vai trị quan trọng trong việc tạo nguồn vốn cho nhập khẩu phục vụ cho q trình cơng nghiệp hoá - hiện đại hố đất nước, đóng góp vào việc chuyển dịch cơ cấu kinh tế, thúc đẩy sản xuất phát triển, tạo điều kiện thuận lợi giúp cho doanh nghiệp Việt Nam có cơ hội mở rộng thị trường, giao lưu kinh tế với nhiều quốc gia trên thế giới bên cạnh đó xuất khẩu cịn có tác động tích cực đến việc giải quyết công ăn việc làm và cải thiện đời sống của nhân dân.
Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hịa An là cơng ty hoạt động xuất khẩu dệt may chuyên xuất khẩu hàng may mặc sang các nước ngồi. Cơng ty đã và đang từng bước hịa nhập vào sự phát triển chung của đất nước, từng bước khẳng định mình trở thành trên thị trường trong và ngồi nước.
Sau q trình nghiên cứu đề tài “Phân tích và dựbáo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hịa An” nghiên cứu, phân tích và dự báo hoạt động kinh doanh xuất khẩu của cơng ty nhằm tìm hiểu thực trạng, thấy rõ những thiếu sót và đưa ra những giải pháp để góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động xuất khẩu của công ty trong thời gian tới.
Với mục tiêu trên đề tài đã giải quyết được các nội dung sau:
Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về các vấn đề dự báo; phân tích các mặt hàng nào đang đem lại hiệu cho công ty.
Đưa ra các giải pháp nhằm đáp ứng nhu cầu hoạt động kinh doanh xuất khẩu của cơng ty.
Qua đánh giá tình hình dự báo hoạt động xuất khẩu hàng may mặc của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An trong giai đoạn 2016 – 2018, tôi thấy rằng dự báo lượng hàng dệt may xuất khẩu của công ty tăng qua các năm. Bên cạnh những thành tựu đạt được, công ty vẫn gặp phải những khó khăn như: Mặt hàng chủ lực áo Polo,
Jacket, T-Shirt của cơng ty do cùng dịng sản phẩm với một số công ty lớn cùng khu vực miền Trung nên khả năng cạnh tranh sẽ gay gắt hơn khi nhu cầu thị trường tăng, giảm bất thường, giá nguyên phụ liệu tăng giảm thất thường làm giảm đi lợi nhuận. Vì vậy, cơng ty cần phải xây dựng chiến lược dài hạn và ngắn hạn phù hợp với tình hình hoạt động cũng như phù hợp về nguồn lực để tiến hành tất cả các giải pháp phù hợp với điều kiện thực tế.
Hạn chếcủa đềtài:
- Sử dụng phương pháp dự báo bằng mơ hình giản đơn để dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu nên không thể tránh khỏi sai số từ kết quả nghiên cứu, chưa phản ánh được tổng quát của tổng thể nhu cầu của công ty.
- Chất lượng dữ liệu thu thập có hạn chế do thời gian thu thập ngắn hạn chưa nghiên cứu được nhiều thông tin dữ liệu từ nhu cầu của khách hàng và của công ty.
- Các giải pháp cịn mang tính chung chung, tổng qt, chỉ áp dụng được trong ngắn hạn. Chủ yếu được xây dựng bởi kinh nghiệm, kiến thức cá nhân nên các giải pháp chưa bao quát được và khơng thể tránh khỏi cái nhìn chủ quan.
3.2. Kiến nghị
3.2.1. Đối với Hiệp hội Dệt may Việt Nam
Đối với hiệp hội, cần nâng cao vai trò của hiệp hội ngành dệt may trong việc thu thập, cập nhật và phổ biến thông tin về rào cản kỹ thuật tồn diện tại các thị trường đích và các thị trường mà ngành hướng tới. Bộ phận này phải được cấp kinh phí để duy trì hoạt động thường xun đều đặn. Thơng tin về rào cản kỹ thuật cần được phổ biến rộng rãi trong một mục riêng trên website của vinatex và viện Dệt May.
Hiệp hội cần trợ giúp thông tin cho doanh nghiệp về các hóa chất thân thiện với mơi trường, hỗ trợ kinh phí để tiến hành nghiên cứu thích ứng cơng nghệ cho q trình sản xuất thân thiện với sinh thái và áp dụng sản xuất sạch hơn vào quá trình sản xuất của doanh nghiệp.
Tạo điều kiện để các doanh nghiệp trong hiệp hội trao đổi thông tin với nhau cũng như giải quyết các bức xúc của doanh nghiệp khi thâm nhập thị trường quốc tế,
bảo vệ quyền lợi của doanh nghiệp khi cần thiết.
3.2.2.Đối vớiỦy ban nhân dân tỉnh Thừa Thiên Huế
Để một doanh nghiệp hoạt động và phát triển tốt đều phải dựa vào các chính sách khuyến khích hỗ trợ từ phía chính quyền địa phương. Đưa ra các chính sách đầu tư, khuyến khích đầu tư phát triển sản xuất kinh doanh từ các doanh nghiệp lớn, trong và ngoài nước nhằm tạo công ăn việc làm, giảm thiểu thất nghiệp, nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân. Cần có những quy hoạch đầu tư hợp lý, hạn chế những dự án xấu làm ảnh hưởng đến quyền lợi của người dân cũng như các doanh nghiệp. Tạo điều kiện về thủ tục, quy trình cấp phép nhanh chóng để các doanh nghiệp được phát triển theo định hướng, mục tiêu của mình và của ngành nhằm đảm bảo sự phát triển phù hợp với quy hoạch của tỉnh.
Tăng cường công tác kết nối cung, cầu lao động giữa các doanh nghiệp xuất khẩu dệt may và các trường, cơ sở đào tạo trong và ngoài tỉnh nhằm đáp ứng nhu cầu về nguồn nhân lực của các doanh nghiệp.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1] Phùng Thị Hồng Hà (2007) Giáo trình quản trị sản xuất và tác nghiệp,
Trường Đại học Huế.
[2] Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình và Nguyễn Khánh Duy (2009) Dự báo và phân tích dữliệu trong Kinh tếvà Tài chính, Nhà xuất bản Tài chính.
[3] Trương Đức Lực & Nguyễn Đình Trung (2013), Giáo trình quản trị tác nghiệp, Nhà xuất bản Đại học KInh tế Quốc dân.
[4] Nguyễn Phúc Nguyên (2013),Quản trịchuỗi cungứng, Trường Đại học Kinh tế.
[5] Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 1 & tập 2.
[6] Đàm Quang Vinh (2012),Giáo trình nghiệp vụxuất nhập khẩu.
[7] Trần Thị Mỹ Dung (2014), “Áp dụng các phương pháp định lượng trong dự báo sản lượng cá tra xuất khẩu”, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ.
[8] Nguyễn Quốc Oánh (2014), “Vận dụng các phương pháp dự báo san bằng mũ để dự báo doanh thu cho doanh nghiệp ngành thép Việt Nam”, Tạp chí Khoa học
và Phát triển.
[9] Báo cáo hoạt động kinh doanh Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An 2016 - 2018.
[10] Trịnh Thị Mỹ (2010), “Đánh giá hiệu quảsản xuất kinh doanh của Công ty Cổ phần đầu tư Dệt may Thiên An Phát”, Khóa luận tốt nghiệp, Trường Đại học Kinh tế Huế.
[12] Nguyễn Xuân Thanh (2014), “Một số giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh xuất nhập khẩu hàng may mặc tại Cơng ty Scavi Huế” Khóa luận tốt nghiệp, Trường Đại học Kinh tế Huế.
[13] Võ Hàm Thịnh (2015), “Giải pháp nâng cao hiệu quảhoạt động kinh doanh xuất nhập khẩu tại Cơng ty Cổphần sợ Phú Mai”, Khóa luận tốt nghiệp, Trường Đại học Kinh tế Huế.
[14] Sở Cơng thương (2015), “Tình hình xuất nhập khẩu của các cơng ty thương
mại quốc tế trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế”,Sở Công Thương.
[15] Trương Quý Vũ (2017), “Phân tích tình hình hoạt động kinh doanh xuất
khẩu hàng may mặc của cơng ty cổphần may xuất khẩu Huế”, Khóa luận tốt nghiệp, Trường Đại học Kinh tế Huế.
Tiếng Anh
[1] Sunil Chopra and Peter Meindl (2012) Supply Chain Management Strategy, Planning, and Operation, Fifth Edition.
[2] David G.Loomis, James E., & Cox, Jr (2000), “A Course in Economic
Forecasting: Rationale and Content”, The Journal of Economic Education, Vol.31,
No.4, pp.349-357.
[3] Hanke, J.E & Wichern, D.W. (2005),Business Forecasting, 8thEdition. [4] Wilson, J.Holton & Barry Keating (2007),Business Forecasting With Accompanying Excel-Based ForecastXTM Software, 5thEdition.
Các trang web:
Hiệp hội Dệt may Viêt Nam truy cập ngày 08/03/2019 tại http://www.vietnamtextile.org.vn/
Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hịa An truy cập ngày 09/03/2019 tại http://www.phugatex.com.vn/
Bộ Cơng Thương Việt Nam truy cập ngày 05/03/2019 tại http://www.moit.gov.vn/
Cổng thông tin điện tử Thừa Thiên Huế truy cập ngày 14/03/2019 tại https://thuathienhue.gov.vn
Bài giảng các phương pháp thơ, bình quân và san mũ truy cập ngày 09/03/2019 tại http://www.tailieu.tv/tai-lieu/bai-giang-cac-phuong-phap-tho-binh- quan-va-san-bang-mu-22415/
Sử dụng SPSS để dụ báo trên chuỗi TG, truy cập ngày 16/3/2019 tại
https://text.123doc.org/document/4693348-htrong-su-dung-spss-de-du-bao-tren-chuoi- tg.htm
Dự báo doanh thu thuần thu của Công ty cổ phần Dầu thực vật Trường An, truy cập ngày 17/3/2019 tại https://text.123doc.org/document/3530177-bao-cao-thao-luan- du-bao-doanh-thuan-thu-cua-cong-ty-co-phan-dau-thuc-vat-tuong-an.htm
Dự báo bằng phương pháp san mũ đơn giản truy cập ngày 20/3/2019 tại
https://maths.uel.edu.vn/Resources/Docs/SubDomain/maths/TaiLieuHocTap/ToanUng Dung/d_bo_bng_phng_php_san_m_n_gin.html
Dự báo cầu ngành dệt may năm 2019 truy cập ngày 01/04/2019 tại https://theleader.vn/du-bao-cau-nganh-det-may-gap-kho-vao-nam-2019
Trường Đại Học Sài Gòn trung tâm học liệu truy cập ngày 02/04/2019 tại http://lib.sgu.edu.vn/
Trường Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh truy cập ngày 01/04/2019 tại https://maths.uel.edu.vn/Resources/Docs/SubDomain/maths/TaiLieuHocTap/ToanUng Dung/index.html
PHỤLỤC
A. KẾT QUẢPHÂN TÍCH DỰ BÁO BẰNG PHẦN MỀM SPSS
1. Kết quả dự báo bằng phương pháp san bằng mũ giản đơn – Simple exponential smoothing(SES)
Model Fit
Fit Statistic Mean SE Minimum Maximu m Percentile 5 10 25 50 75 90 95 Stationary R- squared .131 . .131 .131 .131 .131 .131 .131 .131 .131 .131 R-squared .566 . .566 .566 .566 .566 .566 .566 .566 .566 .566 RMSE 68.327 . 68.327 68.327 68.327 68.327 68.327 68.327 68.327 68.327 68.327 MAPE 24.837 . 24.837 24.837 24.837 24.837 24.837 24.837 24.837 24.837 24.837 MaxAPE 55.167 . 55.167 55.167 55.167 55.167 55.167 55.167 55.167 55.167 55.167 MAE 45.020 . 45.020 45.020 45.020 45.020 45.020 45.020 45.020 45.020 45.020 MaxAE 170.045 . 170.045 170.045 170.045 170.045 170.045 170.045 170.045 170.045 170.045 Normalized BIC 8.622 . 8.622 8.622 8.622 8.622 8.622 8.622 8.622 8.622 8.622 Model Statistics Model Number of Predictors
Model Fit statistics Ljung-Box Q(18) Number of Outliers Stationary R-
squared
RMSE Statistics DF Sig.
DS-Model_1 0 .131 68.327 . 0 . 0 Forecast Model Q1 2019 Q2 2019 Q3 2019 Q4 2019 DS- Model_1 Forecast 310.919 310.919 310.919 310.919 UCL 456.556 479.442 499.572 517.752 LCL 165.283 142.397 122.267 104.087 For each model, forecasts start after the last non-missing in the range of the requested estimation period, and end at the last period for which non-missing values of all the predictors are available or at the end date of the requested forecast period, whichever is earlier.
2.Kết quả dự báo hàng dệt kim theo mơ hình điều chỉnh theo xu hướng (Holt’s Model)
Model Fit
Fit Statistic Mean SE Minimum Maximum Percentile
5 10 25 50 75 90 95 Stationary R- squared .824 . .824 .824 .824 .824 .824 .824 .824 .824 .824 R-squared .762 . .762 .762 .762 .762 .762 .762 .762 .762 .762 RMSE 52.403 . 52.403 52.403 52.403 52.403 52.403 52.403 52.403 52.403 52.403 MAPE 25.938 . 25.938 25.938 25.938 25.938 25.938 25.938 25.938 25.938 25.938 MaxAPE 62.071 . 62.071 62.071 62.071 62.071 62.071 62.071 62.071 62.071 62.071 MAE 36.816 . 36.816 36.816 36.816 36.816 36.816 36.816 36.816 36.816 36.816 MaxAE 130.175 . 130.175 130.175 130.175 130.175 130.175 130.175 130.175 130.175 130.175 Normalized BIC 8.265 . 8.265 8.265 8.265 8.265 8.265 8.265 8.265 8.265 8.265 Model Statistics Model Number of Predictors
Model Fit statistics Ljung-Box Q(18) Number of Outliers Stationary R-
squared
RMSE Statistics DF Sig.
Forecast Model Q1 2019 Q2 2019 Q3 2019 Q4 2019 DS-Model_1 Forecast 332.286 351.577 370.868 390.160 UCL 444.680 464.505 484.328 504.149 LCL 219.892 238.649 257.409 276.171 For each model, forecasts start after the last non-missing in the range of the requested estimation period, and end at the last period for which non-missing values of all the predictors are available or at the end date of the requested forecast period, whichever is earlier.
3. Kết quả dự báo hàng dệt thoi bằng phương pháp hệ số điều chỉnh (Winter’s Model).
Model Description
Model Type Model ID DS Model_1 Winters' Multiplicative
Model Fit
Fit Statistic Mean SE Minimum Maximum Percentile
5 10 25 50 75 90 95 Stationary R-squared .322 . .322 .322 .322 .322 .322 .322 .322 .322 .322 R-squared .909 . .909 .909 .909 .909 .909 .909 .909 .909 .909 RMSE 33.539 . 33.539 33.539 33.539 33.539 33.539 33.539 33.539 33.539 33.539 MAPE 13.814 . 13.814 13.814 13.814 13.814 13.814 13.814 13.814 13.814 13.814 MaxAPE 55.748 . 55.748 55.748 55.748 55.748 55.748 55.748 55.748 55.748 55.748 MAE 22.921 . 22.921 22.921 22.921 22.921 22.921 22.921 22.921 22.921 22.921 MaxAE 61.117 . 61.117 61.117 61.117 61.117 61.117 61.117 61.117 61.117 61.117 Normalized BIC 7.545 . 7.545 7.545 7.545 7.545 7.545 7.545 7.545 7.545 7.545
Model Statistics
Model Number of Predictors
Model Fit statistics Ljung-Box Q(18) Number of Outliers Stationary R-
squared
RMSE Statistics DF Sig.
DS-Model_1 0 .322 33.539 . 0 . 0 Forecast Model Q1 2019 Q2 2019 Q3 2019 Q4 2019 DS-Model_1 Forecast 299.834 321.513 531.515 356.104 UCL 372.290 395.845 613.979 434.664 LCL 227.378 247.180 449.050 277.545 For each model, forecasts start after the last non-missing in the range of the requested estimation period, and end at the last period for which non-missing values of all the predictors are available or at the end date of the requested forecast period, whichever is earlier.
B. KẾT QUẢCHẠY EVIEW8 200,000 400,000 600,000 800,000 1,000,000 1,200,000 1,400,000 1,600,000 1,800,000
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2015 2016 2017 2018 2019
NHUCAU DUBAO2019 D U B A O H A N G D ET K I M N A M 2 0 1 9
C. KẾT QUẢCHẠY HỒI QUY BẰNG EXCEL 1. Kết quảchạy mơ hình hồi quy Holt’s Model