Dự Án học phần thống kê Ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh tên dự Án dự báo doanh thu bán hàng của công ty cổ phần tập Đoàn thiên long năm 2020

HỒ CHÍ MINHDỰ ÁN HỌC PHẦN THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANH Tên dự án: DỰ BÁO DOANH THU BÁN HÀNG CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN THIÊN LONG NĂM 2020 GVDH: Nguyễn Văn Trãi Nhóm t

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

DỰ ÁN HỌC PHẦN THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH TẾ VÀ KINH

DOANH Tên dự án: DỰ BÁO DOANH THU BÁN HÀNG CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN

TẬP ĐOÀN THIÊN LONG NĂM 2020

GVDH: Nguyễn Văn Trãi Nhóm thực hiện:

MỤC LỤC

1 TÓM TẮT DỰ ÁN 2

2 GIỚI THIỆU DỰ ÁN 2

2.1 Lý do chọn đề tài 2

2.2 Câu hỏi nghiên cứu 3

2.3 Mục tiêu nghiên cứu 3

2.4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 3

3 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 3

3.1 Tổng quan 3

3.2 Phương pháp thực hiện chi tiết 4

4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 14

5 HẠN CHẾ 16

6 TÀI LIỆU THAM KHẢO 17

7 LỜI CẢM ƠN 17

8 PHỤ LỤC 18

1 Tóm tắt dự án:

- Dự án tập trung vào việc phân tích và dự báo doanh thu bán hàng của Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long – một doanh nghiệp tiên phong trong lĩnh vực sản xuất và kinh doanh văn phòng phẩm tại Việt Nam Với bề dày lịch sử và vị thế trên thị trường,doanh thu của Thiên Long chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố như xu hướng tiêu dùng, yếu tố mùa vụ, và các biến động kinh tế Mục tiêu chính của dự án là xây dựng một

mô hình dự báo đáng tin cậy nhằm dự báo doanh thu bán hàng của công ty năm 2020

và xem xét sự ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 lên doanh số của công ty

- Dữ liệu sử dụng trong dự án được thu thập từ các báo cáo hợp nhất theo từng quý của Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long trên trang web Finance Vietstock Đây là nguồn thông tin chính thống và đáng tin cậy, cung cấp các báo cáo tài chính chi tiết vàđầy đủ về hoạt động kinh doanh của công ty Cụ thể, chúng em đã tập trung vào số liệu tổng doanh thu bán hàng theo từng quý trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm

2019 Dữ liệu được xử lý và chuẩn hóa để đảm bảo tính chính xác trước khi đưa vào phân tích Chúng em sử dụng tổng doanh thu của 16 quý từ năm 2016 đến năm 2019 làm cơ sở để dự báo doanh thu trong các quý của năm tiếp theo (2020)

2 Giới thiệu dự án:

2.1 Lý do chọn đề tài:

- Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long được lựa chọn làm đối tượng nghiên cứu nhờvào vị thế là một trong những doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam trong lĩnh vực văn phòng phẩm Với hệ thống sản phẩm đa dạng, thị phần lớn và chiến lược kinh doanh hiệu quả, Thiên Long sở hữu nguồn dữ liệu doanh thu phản ánh rõ ràng xu hướng thị trường, các yếu tố thời vụ, cũng như hiệu quả của các chiến dịch kinh doanh Điều nàygiúp việc nghiên cứu trở nên thực tiễn và mang tính ứng dụng cao

- Ngoài ra, bối cảnh năm 2020, khi đại dịch COVID-19 gây ra những tác động nghiêmtrọng đến nền kinh tế, càng làm nổi bật tầm quan trọng của dự báo doanh thu Doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều thách thức như giảm nhu cầu tiêu dùng, gián đoạn chuỗi cung ứng, và thay đổi hành vi khách hàng

2.2 Câu hỏi nghiên cứu:

* Chúng em thực hiện dự án này để trả lời những câu hỏi sau:

- Doanh thu bán hàng theo từng quý của Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long từ năm 2016 đến 2019 có xu hướng thay đổi như thế nào?

- Mô hình và phương pháp dự báo nào phù hợp nhất để dự báo doanh thu theo quý củacông ty, đảm bảo độ chính xác cao và dễ ứng dụng?

- Doanh thu dự báo và doanh thu thực tế năm 2020 theo từng quý khác nhau như thế nào? Đại dịch COVID-19 có ảnh hưởng tới doanh thu của Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long không?

2.3 Mục tiêu nghiên cứu:

- Nghiên cứu và đánh giá xu hướng biến động doanh thu theo từng quý của Công ty

Cổ phần Tập đoàn Thiên Long trong giai đoạn 2016-2019

- Phát triển một mô hình dự báo doanh thu theo quý chính xác, phù hợp với đặc điểm kinh doanh của Thiên Long

- Cung cấp kết quả dự báo cho từng quý năm 2020 và so sánh với doanh thu thực tế năm 2020, từ đó rút ra kết luận về sự ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 tới doanh thubán hàng của Công ty Cổ phần Tập Đoàn Thiên Long

2.4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu:

- Đối tượng nghiên cứu là doanh thu bán hàng theo từng quý của Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long, tập trung vào việc phân tích xu hướng và các yếu tố ảnh hưởng

để phục vụ dự báo chính xác

- Phạm vi bao gồm dữ liệu tổng doanh thu theo quý của Thiên Long từ năm 2016 đến

2019, tập trung vào thị trường Việt Nam và không đi sâu vào chi tiết doanh thu theo dòng sản phẩm hoặc khu vực

3 Phương pháp thực hiện:

3.1 Tổng quan:

- Thu thập dữ liệu doanh thu bán hàng theo quý từ năm 2016 đến năm 2019 được thu

nhập từ các báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất của Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long trên trang web Finance Vietstock

- Sử dụng phần mềm Microsoft Excel để nhập dữ liệu, quản lý và tạo các bảng số liệu,

đồ thị thể hiện xu hướng doanh thu qua từng quý

- Dựa trên đồ thị chuỗi thời gian của doanh thu bán hàng, xác định mô hình dự báo phù hợp

- Lựa chọn phương pháp phù hợp để dự báo doanh thu bán hàng của Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long năm 2020 theo từng quý

- Đối chiếu kết quả dự báo với kết quả doanh thu thực tế năm 2020, từ đó rút ra kết luận về sự ảnh hưởng của đại dịch lên doanh thu bán hàng của công ty

3.2 Phương pháp thực hiện chi tiết:

Bước 1: Tổng hợp số liệu và xác định mô hình, phương pháp dự báo:

Dựa vào các báo cáo tài chính hợp nhất từ quý 1 2016 đến quý 4 2019 của Công ty Cổphần Tập đoàn Thiên Long trên trang web: https://finance.vietstock.vn/TLG/tai-tai-lieu.htm?doctype=1

Ta tổng hợp được số liệu về doanh thu bán hàng của Công ty Cổ phần Tập đoàn ThiênLong từ năm 2016 đến năm 2019 theo từng quý như sau:

Từ bảng số liệu trên, ta vẽ được đồ thị chuỗi thời gian cho doanh thu bán hàng của Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long:

Nhìn chung, đồ thị tổng thể cho thấy xu hướng tăng dần rõ rệt qua từng năm, minh chứng cho sự tăng trưởng dài hạn về doanh thu

Trong từng năm cụ thể, doanh thu thường tăng mạnh nhất vào quý 2, thể hiện qua các đỉnh cao rõ ràng, trong khi quý 1 lại thường ghi nhận mức thấp nhất trong năm

=> Điều này chỉ ra rằng chuỗi thời gian không chỉ có xu hướng tăng mà còn mang tínhchất lặp lại theo mùa, với các mô hình biến động rõ ràng Những đặc điểm này rất phùhợp để áp dụng một mô hình dự báo bao gồm cả thành phần xu hướng và yếu tố mùa,

ở đây là mô hình nhân

Tt được đo bằng đơn vị của doanh thu thuần, St và It được đo lường dưới hình thức số tương đối Ở đây ta bỏ qua thành phần bất thường I, chỉ xét tới tính mùa và xu hướng.

=> Phương pháp phân tách chuỗi thời gian là rất phù hợp để dự báo cho mô hình này

Bước 2: Tính các giá trị trung bình trượt và xác định chỉ số mùa – bất thường:

(TSI)

Trung bìnhtrượt 4 kỳ (T)

Trung bìnhtrượt trung tâm(T)

Mùa- bấtthường (SI) SI (%)

Bảng 2: Tính trung bình trượt 4 kỳ và trung bình trượt trung tâm, đồng thời xác định

được chỉ số mùa - bất thường (SI)

Sau khi có được doanh thu bán hàng theo từng quý, ta tính được trung bình trượt 4 kỳ

để loại bỏ thành phần ngẫu nhiên:

Có được các con số trung bình trượt trung tâm, ta tính được chỉ số mùa – bất thường (SI) dựa vào công thức:

(thành phần chu kỳ bỏ qua)

TSI: Doanh thu thực tế (tỷ đồng)

T: Trung bình trượt trung tâm tương ứng (tỷ đồng)

Bước 3: Điều chỉnh chỉ số thời vụ:

Bảng 3: Tính chỉ số mùa trung bình và xác định chỉ số thời vụ điều chỉnh

Sau khi tính các chỉ số mùa – bất thường, ta tính chỉ số mùa trung bình cho các quý:Chỉ số mùa trung bình cho quý 1:

Tổng 4 chỉ số mùa trung bình phải bằng 400%

Vì vậy, ta cần điều chỉnh chỉ số mùa để thể hiện biến động mùa: Ta nhân mỗi chỉ số mùa với tổng số mùa rồi chia cho tổng các chỉ số mùa chưa điều chỉnh

Nhận xét: Nếu coi trung bình mỗi quý là 100% thì:

Quý 1 thấp hơn trung bình là 15,76%

Qúy 2 cao hơn trung bình là 18,5%

Qúy 3 cao hơn trung bình là 3,3%

Quý 4 thấp hơn trung bình là 6,04%

Bước 4: Khử mùa cho doanh số:

Sau khi tính được chỉ số mùa, từ doanh số bán thực tế ta tiến hành khử biến động mùa rồi xác định thành phần xu hướng:

Năm Quý Doanh số bán thực

tế (Yt) Chỉ số mùa (St) Doanh số đã khử mùa Yt/St

Tính doanh số đã khử mùa (Yt/St) cho các quý năm 2016-2019:

Bước 5: Lập hàm dự phóng xu hướng tuyến tính:

Sau khi xác định các giá trị doanh số đã khử mùa, tiến hành lập bảng tính toán hồi quytuyến tính để phục vụ cho việc tính toán các tham số hồi quy bằng phương pháp bình phương bé nhất:

- t: biến thứ tự thời gian.

- Ta xét 4 năm 2016- 2019, mỗi năm có 4 quý, vì vậy có 16 giá trị với giá trị t khởi đầu là 1 được xác định cho quý 1 năm 2016, giá trị t kết thúc là 16 được xác định cho quý 4 năm 2019

 Xác định các giá trị doanh thu đã khử mùa trung bình, biến thứ tự thời gian trung bình:

Doanh thu đã khử mùa trung bình: Y€ = ∑Yt

16 = 680,3703 (tỷ đồng)

Biến thứ tự thời gian trung bình: t‚ = ∑t

16 = 8,5Sau khi hoàn tất tính toán các giá trị được quan tâm trong bảng 5, tiến hành xác định các giá trị b1 và b0 để lập hàm dự phóng xu hướng tuyến tính

 Tính biến b1 theo công thức:

 Từ đó, ta xác định được hàm dự phóng xu hướng tuyến tính:

Đây là biểu thức thể hiện thành phần xu hướng tuyến tính của chuỗi thời gian đã khử mùa

Độ dốc b1 = 23,94 cho biết doanh số bán của công ty Thiên Long mỗi quý tăng trung bình là 24,94 tỷ đồng

Tt = 476,88 + 23,94tb0 = Ȳ - b1t€

Nếu doanh số bán trong quá khứ là một chỉ báo tốt cho tương lai thì phương trình có thể sử dụng dể dự phóng thành phần xu hướng cho các quý trong tương lai.

Đường xu hướng đã loại bỏ mùa cho các quý tiếp theo năm 2020:

Quý 1 năm 2020 (t=17): T17 = 476,88 + 23,94(17) = 883,860 (tỷ đồng)

Quý 2 năm 2020 (t=18): T18 = 476,88 + 23,94(18) = 907,800 (tỷ đồng)

Quý 3 năm 2020 (t=19): T19 = 476,88 + 23,94(19) = 931,740 (tỷ đồng)

Quý 4 năm 2020 (t=20): T20 = 476,88 + 23,94(20) = 955,680 (tỷ đồng)

Bước 6: Điều chỉnh mùa cho doanh thu dự báo:

Kế tiếp, ta điều chỉnh mùa cho các giá trị của đường xu hướng để xác định được giá trịdoanh thu dự báo của các quý trong năm 2020:

Dự báo khửmùa (Tt)(tỷ đồng)

Chỉ số thời vụ(St)

Dự báo có tínhmùa (Tthực tế)(tỷ đồng)

Nhận xét: Kết quả dự báo có tính mùa cho thấy doanh thu bán hàng cao nhất ở quý

2/2020 với 1075,564 tỷ đồng và thấp nhất ở quý 1/2020 với 744,564 tỷ đồng

4 Kết quả và thảo luận:

Tthực tế = Tt x St

Với kết quả dự báo, ta tiến hành so sánh với thực tế để đánh giá sự biến động của doanh thu trong năm 2020:

(tỷ đồng)

Thực tế(tỷ đồng)

Chênh lệch(%)

Thực tế thấp hơn dựbáo (%)

doctype=1

Đánh giá:

 Tổng quan về mặt số liệu: Nhìn chung, công ty Thiên Long có doanh thu thực

tế nhỏ hơn đáng kể so với kết quả dự báo thể hiện rõ rệt qua giá trị chênh lệch lớn ở tất cả các quý Với giá trị chênh lệch đáng kể ở quý 1 là 271,969 tỷ đồng (khoảng 57,6%) và doanh thu thực tế thấp hơn dự báo 36,5% và đỉnh điểm ở quý 2 với giá trị chênh lệch 415,568 tỷ đồng (gần 63%) và doanh thu quý 2 thấp hơn dự báo khoảng 38,6% Quý 3 và quý 4 có sự cải thiện so với hai quý trước, mặc dù doanh thu thực tế vẫn có xu hướng giảm nhưng mức độ đã thu

hẹp lại với giá trị chênh lệch thấp nhất vào quý 3 năm 2020 là 121,520 tỷ đồng (chênh lệch 14,5%) đồng thời doanh thu bán hàng thực tế cũng thấp hơn dự báo12,6%.

 Sự khác biệt giữa doanh thu dự báo và thực tế: Nhìn chung, công ty Thiên

Long không đạt được mục tiêu doanh thu trong năm 2020 Điều này cho thấy công ty có thể đã gặp phải một số khó khăn lớn trong việc dự báo chính xác cácyếu tố tác động tới doanh thu, chẳng hạn như sự tác động mạnh mẽ của dịch bệnh COVID-19

 Các yếu tố có thể ảnh hưởng: Chắc chắn một phần lớn nguyên nhân của sự

sụt giảm doanh thu là do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, làm thay đổi hành

vi tiêu dùng và gián đoạn chuỗi cung ứng Các yếu tố này có thể dẫn đến việc giảm sút nhu cầu tiêu thụ sản phẩm, đồng thời cũng ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất và phân phối của công ty

Kết luận: Công ty Cổ phần Tập đoàn Thiên Long có bị ảnh hưởng bởi đại dịch

COVID-19 và có thể cần điều chỉnh chiến lược dự báo và các kế hoạch kinh doanh trong bối cảnh khó khăn, đồng thời tìm kiếm các giải pháp linh hoạt hơn để ứng phó với các tình huống bất ngờ

5 Hạn chế:

- Nghiên cứu chỉ tập trung vào tổng doanh thu theo quý, chưa đi sâu phân tích doanh

thu theo dòng sản phẩm, khu vực thị trường hoặc các yếu tố nội tại khác như chiến lược marketing hay chính sách giá cả

- Sử dụng các phương pháp dự báo cơ bản dựa trên tính toán trung bình trượt, phương pháp bình phương bé nhất, hồi quy tuyến tính, chưa ứng dụng các mô hình dự báo phức tạp, nên độ chính xác có thể giảm trong trường hợp dữ liệu có biến động mạnh hoặc không ổn định

- Nghiên cứu chưa định lượng cụ thể các yếu tố bên ngoài như thay đổi chính sách, hành vi tiêu dùng,… Điều này có thể làm giảm tính toàn diện của kết quả dự báo

- Mặc dù đã sử dụng Microsoft Excel nhưng việc chưa thể áp dụng các phần mềm phân tích hiện đại như Python, R hoặc các công cụ mô hình hóa nâng cao nên khả năng khai thác dữ liệu và tối ưu hóa kết quả vẫn còn hạn chế.

6 Tài liệu tham khảo:

- “Giáo trình môn Thống kê ứng dụng trong Kinh tế và Kinh doanh” (Anderson,

bạn đã giúp nhóm thực hiện và hoàn thành dự án đúng tiến độ Mặc dù đã nỗ lực hết mình, bài làm vẫn còn một số hạn chế Chúng em rất mong nhận được sự góp ý từ thầy để tiếp tục cải thiện và hoàn thiện hơn trong tương lai Chúng em xin chân thành cảm ơn!

8 Phụ lục:

Qúy 1 năm 2026

Qúy 1 năm 2017

Qúy 1 năm 2018

Qúy 1 năm 2019

Qúy 1 năm 2020

Qúy 2 năm 2016

Qúy 2 năm 2017

Qúy 2 năm 2018

Qúy 2 năm 2019

Qúy 2 năm 2020

Qúy 3 năm 2016

Qúy 3 năm 2017

Qúy 3 năm 2018

Qúy 3 năm 2019

Qúy 3 năm 2020

Qúy 4 năm 2016

Qúy 4 năm 2017

Qúy 4 năm 2018

Qúy 4 năm 2019

Qúy 4 năm 2020

25