(Tiểu luận FTU) dự báo doanh thu thuần của công ty tập đoàn KIDO từ quý 4 năm 2019 đến quý 4 năm 2020 – sử dụng mô hình ARIMA

Ngày nay dự báo đã được sử dụng rất rộng rãi trong mọi lĩnh vực đời sống xã hộivới nhiều loại và phương pháp dự báo khác nhau như lấy ý kiến ban điều hành, phươngpháp điều tra người

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

**********************

BÀI GIỮA KÌ MÔN DỰ BÁO KINH TẾ

“ Dự báo doanh thu thuần của Công ty Tập đoàn KIDO

từ Quý 4 năm 2019 đến Quý 4 năm 2020 –

Sử dụng mô hình ARIMA”

Lớp tín chỉ : KTE418(1-1920).2_LT Giảng viên hướng dẫn: ThS NGUYỄN THÚY QUỲNH

Nhóm thực hiện – Nhóm số 19

Họ và tên MSV Nhiệm vụ Nhận xét Điểm làm

10/10

Nguyễn Hoàng Linh 1614410102 Cơ sở lý

thuyết, tổng hợp và mô

tả số liệu

Làm việc có trách nhiệm, hoàn thành phần việc được giao

10/10

Nguyễn Hoàng Hưng 1614410076 Lời mở đầu,

tổng hợp tiểu luận

Làm việc có trách nhiệm, hoàn thành phần việc được giao

10/10

MỤC LỤC

1 LỜI MỞ ĐẦU 3

2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 4

2.1 Mô hình nghiên cứu Dự báo bằng mô hình ARIMA 4

2.2 Mô tả số liệu 4

2.3 Quy trình dự báo 6

3 KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH 6

4 KẾT LUẬN 17

TÀI LIỆU THAM KHẢO 18

LỜI MỞ ĐẦU

Xã hội ngày càng phát triển, kinh tế ngày càng chiếm vai trò quan trọng và trởthành một trong những mối quan tâm hàng đầu của các quốc gia trên thế giới Bên cạnhcác công việc tìm hiểu, phân tích, đánh giá thị trường, dự báo kinh tế cũng là một chỉ tiêu

vô cùng quan trọng đối với các doanh nghiệp nói riêng và nền kinh tế quốc gia nói chung

Trong nền kinh tế thị trường, công tác dự báo là vô cùng quan trọng bởi lẽ nó cung cấpcác thông tin cần thiết nhằm phát hiện và bố trí sử dụng các nguồn lực trong tương laimột cách có căn cứ thực tế Với những thông tin mà dự báo đưa ra cho phép các nhà

hoạch định chính sách có những quyết định về đầu tư, các quyết định về sản xuất, về tiếtkiệm và tiêu dùng, các chính sách tài chính, chính sách kinh tế vĩ vô Dự báo không chỉtạo cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách, cho việc xây dựng chiến lược pháttriển, cho các quy hoạch tổng thể mà còn cho phép xem xét khả năng thực hiện kế hoạchvà hiệu chỉnh kế hoạch

Ngày nay dự báo đã được sử dụng rất rộng rãi trong mọi lĩnh vực đời sống xã hộivới nhiều loại và phương pháp dự báo khác nhau như lấy ý kiến ban điều hành, phươngpháp điều tra người tiêu dùng, phương pháp Delphi,… Trong thống kê người ta dùngnhiều phương pháp khác nhau như phương pháp trung bình giản đơn, phương pháp trungbình dài hạn, phương pháp san mũ,…

Để làm rõ hơn về phương pháp dự báo trong kinh tế, trong tiểu luận này, nhóm thực hiện

sử dụng phần mềm kinh tế lượng Eviews để chạy các mô hình lượng để dự báo doanh thuthuần của Công ty cổ phần Tập đoàn KIDO trong thời gian tới (từ quý 4 năm 2019 đếnquý 4 năm 2020) dựa trên dữ liệu doanh thu thu thập được từ quý 4 năm 2005 đến quý 3năm 2019

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu Dự báo bằng mô hình ARIMA

Tổng quan về mô hình

Mô hình ARIMA bậc p, d, q là mô hình với:

AR(p) là mô hình tự tương quan bậc pY(d) là chuỗi dừng khi lấy sai phân bậc dMA(q) là mô hình trung bình trượt bậc q

Nhấn đúp vào chuỗi dtt để mở cửa sổ Series: dtt

Trên cửa sổ Series: dtt vào View/ Descriptive Statistics & Tests/ Stats Table,ta có

bảng mô tả thống kê như sau:

Một số mô tả thống kê quan trọng:

Trên cửa sổ command dùng lệnh: Line dtt

Ta thu được biểu đồ sau:

Từ đồ thị của chuỗi dtt, ta thấy chuỗi có xu hướng tăng dần dốc lên theo thời gian.

Vậy ta sử dụng mô hình nhân

2.1 Quy trình dự báo

Bước 1: Kiểm tra tính dừng của chuỗi cần dự báo

 Đối với chuỗi thường: kiểm tra tính dừng của chuỗi gốc và tiến hành dự báoARIMA với chuỗi gốc

 Đối với chuỗi có tính mùa vụ: tách yếu tố mùa vụ khỏi chuỗi gốc, sau đó kiểm tratính dừng của chuỗi tách và tiến hành dự báo ARIMA với chuỗi tách

 Đối với chuỗi có tính xu thế: kiểm tra tính dừng của chuỗi gốc Yt= ^ β1+ ^β2t + et (với

et là phần dư), sau đó kiểm tra tính dừng của chuỗi et và tiến hành dự báo ARIMA vớichuỗi et

Bước 2: Xác định độ trễ p, q.

Bước 3: Kiểm tra các điều kiện giả định của mô hình:

 Mô hình khả nghịch và ổn định (nghiệm đơn vị của các mô hình hồi quy phụ < 1)

 Nhiễu trắng (nhiễu không tự tương quan)

 Chất lượng dự báo

Bước 4: Dự báo ngoài mẫu

 Đối với chuỗi có yếu tố mùa vụ: Nhân hoặc cộng chuỗi dự báo đã hiệu chỉnh vớichỉ số mùa vụ để dự báo chuỗi gốc

Đối với chuỗi có yếu tố xu thế:Tạo biến Yf= ^β1+ ^β2t + ef là dự báo của chuỗi Yt

KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH

Bước 1: Kiểm tra tính mùa vụ và tách yếu tố mùa vụ nếu có

Trên cửa sổ Series: DTT vào View/ Graph

Trên cửa sổ Graph Options chọn Seasonal Graph, ta thu được biểu đồ

Nhận thấy các vạch đỏ trong hình chênh lệch nhau nhiều => tính mùa vụ rõ ràng

Chứng tỏ chuỗi giá trị sử dụng có yếu tố mùa vụ

Ta tiến hành tách yếu tố mùa vụ cho chuỗi gốc như sau:

Trên cửa sổ series DTT chọn : Proc => seasonal Adjustment => Moving AverageMethods

Trên cửa sổ Seasonal Adjustment trong phần Adjustment methods chọn Ratio to movingaverage-Multiplicative

Chuỗi đã tách yếu tố mùa vụ là dttsa, chỉ số mùa vụ là s

Ta có kết quả chỉ số mùa vụ như sau:

Chuỗi đã tách yếu tố mùa vụ là dttsa.

Kiểm định tính dừng của chuỗi

Cặp giả thuyết:{H0 : Chuỗi không dừng

Trên cửa sổ Series: DTTSA vào View/ Unit Root Tests

Trên cửa sổ Unit Root Test, phần Test for unit root in chọn Level

Ta thu được kết quả sau:

Theo kết quả kiểm định ta thấy:

P-value(Prob.)=0, 3 9 80 >α=0,05

 Không có cơ sở bác bỏ H0 => Chuỗi dttsa không dừng

Tiếp theo, ta kiểm định tính dừng đối với sai phân bậc 1 của chuỗi

Trên cửa sổ Series: DTTSA vào lại View/ Unit Root Tests Trên cửa sổ Unit Root Test, phần Test for unit root in chọn 1 st difference

Ta thu được kết quả sau:

Theo kết quả kiểm định, ta có :

P-value(Prob.)=0, 001 0 < α=0,05

 Bác bỏ H0 , chấp nhận H1 => chuỗi dttsa dừng ở sai phân bậc 1

Bước 2: Tìm độ trễ cho mô hình AR và MA

Trên cửa sổ Series: DTTSA vào View/ CorrelogramTrên cửa sổ Correlogram Specification chọn độ trễ phần Lags to include là 18

Ta có kết quả:

Từ giản đồ tương quan trên, ta chọn độ trễ cho AR là 4, 6 và MA là 4, 6.

Bước 3: Ước lượng mô hình và kiểm định khuyết tật.

Ước lượng mô hình

Trên cửa sổ Command gõ lệnh LS d(dttsa) c ar(4) ma(6)

Ta có kết quả hồi quy như sau:

P-value tại các độ trễ đều lớn hơn mức ý nghĩa α = 5% nên mô hình không có tự tươngquan của nhiễu.

Bước 4: Dự báo cho chuỗi hiệu chỉnh dttsa

Trên cửa sổ ước lượng chọn Forecast

Trên cửa sổ Forecast, phần Forecast Sample chọn mẫu từ 2019Q1- 2019Q3, ta thuđược kết quả:

Nhìn vào kết quả dự báo trong mẫu ta thấy

Mean Abs Percent Error = 9.837992 < 10

Tức là sai số dự báo < 10%  Có thể sử dụng mô hình này để dự báo ngoài mẫu

Ta tiến hành dự báo cho chuỗi ngoài mẫu

Mở lại cửa sổ Forecast Trong phần Forecast sample chọn mẫu 2019Q4 2020Q4.

Ta thu được chuỗi dự báo dttsaf.

Dự báo cho chuỗi gốc :Trong phần mô tả ta đã xác định được chuỗi thuộc mô hình cộng

Ta lấy chuỗi dttsaf nhân với chỉ số mùa vụ s sẽ được chuỗi dự báo dttf

Trên cửa sổ Command gõ lệnh :genr dttf=dttsaf*s Trên cửa sổ Command gõ lệnh line dttf dtt thu được kết quả sau:

1 KẾT LUẬN

Bài nghiên cứu sử dụng mô hình ARIMA để dự báo doanh thu thuần Công ty Cổ phầnTập đoàn KIDO từ quý IV năm 2019 đến quý IV năm 2020 Từ kết quả dự báo, doanhthu thuần tăng rồi giảm nhẹ Tuy nhiên, trong giai đoạn hiện nay nền kinh tế có nhiềubiến động có thể tác động đến kết quả dự báo, do đó việc dự báo doanh thu thuần trongtương lai sẽ tồn tại những sai số nhất định Dù vậy thì kết quả nghiên cứu này cũng phầnnào cung cấp cho các nhà lãnh đạo của công ty có những giải pháp đúng đắn để điềuchỉnh các chính sách tăng doanh thu phù hợp với mục tiêu tăng trưởng kinh tế

Từ đây, nhóm nghiên cứu đề xuất một số giải pháp nhằm tăng doanh thu thuần cho Công

ty CPTĐ KIDO như sau:

Một là, xây dựng chiến lược kế hoạch kinh doanh đúng đắn và phù hợp với tình hình củadoanh nghiệp Khi có chiến lược và kế hoạch kinh doanh phù hợp cho phép doanh nghiệptận dụng tối đa các nguồn lực cho sản xuất kinh doanh, như vậy sẽ làm tăng hiệu quả hoạtđộng của doanh nghiệp, góp phần làm tăng lợi nhuận

hoạch, chính sách marketing : chính sách sản phẩm, chính sách giá cả, chính sách giaotiếp khuyeesch trương, chính sách phân phối,… cùng với việc đẩy mạnh nghiên cứu khaithác thị trường tìm hiểu khác hàng cho phép đáp ứng tốt nhu cầu của người tiêu dùng,tăng hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

Ba là, tổ chức tốt quá trình kinh doanh sản phẩm hàng hóa và dịch vụ công ty Việc tổchức tốt quá trình kinh doanh sản phẩm hàng hóa và dịch vụ đòi hỏi công ty phải thựchiện tốt ở tất cả các khâu: nguồn cung ứng đầu vào, cho đến đầu ra, dự trữ hàng hóa, tiêuthụ, tổ chức thanh toán,…

Bốn là, lựa chọn cơ cấu mặt hàng kinh doanh hợp lý Cơ cấu mặt hàng kinh doanh củadoanh nghiệp có ảnh hướng tới tình hình tiêu thụ hàng hóa và dịch vụ của doanh nghiệp

Vì vậy, để có thể tăng lợi nhuận của công ty cần lựa chọn cho mình một cơ cấu mặt hàngkinh doanh phù hợp về cả số lượng, tỷ trọng hàng trong cơ cấu và làm sao để cơ cấu đóphát huy được những thế mạnh của mình thu hút khách hàng

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Giáo trình Kinh tế lượng, Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh, 2015, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân

2 CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO THEO PHƯƠNG PHÁP BOX – JENKINShttps://maths.uel.edu.vn/Resources/Docs/SubDomain/maths/TaiLieuHocTap/

ToanUngDung/cc_m_hnh_d_bo_theo_phng_php_box jenkins.html?

fbclid=IwAR0PXT6DIg7Sh26yL_pYqHAVSeGnXj6b02RQmzqdxQnQxjb_jTCvl_8tYmA

3 Số liệu được sử dụng là doanh thu thuần của KIDO từ quý 4 – 2005 đến quý 3

-2019 (đơn vị: triệu VND), được nhóm tổng hợp từ tranghttp://finance.vietstock.vn