Bài giảng tin học nâng cao trường đại học tài chính marketing

- Thành thạo các nhóm hàm tài chính như hàm khấu hao tài sản cố định, hàm về dòng tiền, hàm tính hiệu quả dự án đầu tư; nhóm hàm về thống kê mô tả; - Thành thạo các chức năng phân tích,

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING

Trương Đình Hải Thụy Đinh Xuân Thọ Phạm Thủy Tú

Đỗ Trọng Danh

BÀI GIẢNG TIN HỌC NÂNG CAO

CHẤT LƯỢNG CAO BẬC ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY)

i

MỤC LỤC

MỤC LỤC i

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT xi

DANH MỤC HÌNH ẢNH xii

DANH MỤC BẢNG BIỂU xvii

CHƯƠNG 1 ỨNG DỤNG MS EXCEL 2010 TRONG PHÂN TÍCH KINH DOANH 1

A MỤC TIÊU 1

B NỘI DUNG 1

1.1.THỐNG KÊ – DỰ BÁO KINH DOANH 1

1.1.1 Giới thiệu 1

1.1.2 Sử dụng nhóm hàm thống kê 2

1.1.2.1 Hàm tính giá trị trung bình (trung bình mẫu) 2

1.1.2.2 Hàm tính giá trị trung bình có điều kiện 3

a Hàm tính giá trị trung bình có một điều kiện 3

b Hàm tính giá trị trung bình có nhiều điều kiện 3

1.1.2.3 Hàm tính giá trị cực đại 3

1.1.2.4 Tính giá trị cực tiểu 4

1.1.2.5 Đếm số phần tử trong tập hợp 4

1.1.2.6 Đếm số phần tử trong tập hợp có điều kiện 4

a Hàm đếm số phần tử trong tập hợp có một điều kiện 4

b Hàm đếm số phần tử trong tập hợp có nhiều điều kiện 4

1.1.2.7 Tính thứ hạng của phần tử trong tập hợp 4

1.1.2.8 Tính phương sai 5

a Tính phương sai mẫu 5

b Tính phương sai của một tập hợp 5

1.1.2.9 Tính độ lệch chuẩn 5

a Tính độ lệch chuẩn của một mẫu 5

b Tính độ lệch chuẩn của tập hợp 5

1.1.2.10.Tính số trung vị (giá trị trung bình thống kê) 6

1.1.2.11.Tính số yếu vị 6

1.1.2.12.Tính độ bất đối xứng 6

1.1.2.13.Tính độ nhọn 6

1.1.3 Sử dụng phương pháp hồi quy trong dự báo 7

1.1.3.1 Phân tích hồi quy đơn 7

ii

a Sử dụng hàm Slope, hàm Intercept và hàm Forecast để ước lượng các tham số hàm

hồi quy đơn 7

b Sử dụng chức năng Regression 8

1.1.3.2 Phân tích hồi quy bội 12

a Sử dụng hàm Linest để ước lượng các tham số của hàm hồi quy bội 12

b Sử dụng chức năng Regression 13

1.1.4 Biểu đồ tần suất 14

1.2.NHÓM HÀM TÀI CHÍNH 17

1.2.1 Nhóm hàm khấu hao tài sản cố định (TSCĐ) 17

1.2.1.1 Phương pháp khấu hao đều (tuyến tính) 17

1.2.1.2 Phương pháp khấu hao nhanh 18

a Khấu hao TSCĐ theo tổng số năm sử dụng 19

b Khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần 19

c Khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần với tỷ lệ tùy chọn 20

d Khấu hao TSCĐ theo phương pháp kết hợp 21

1.2.2 Nhóm hàm đánh giá hiệu quả vốn đầu tư 22

1.2.2.1 Hàm về dòng tiền 22

a Giá trị hiện tại (Present Value) của khoản đầu tư 23

b Giá trị tương lai (Future Value) của khoản đầu tư với lãi suất cố định 23

c Giá trị tương lai (Future Value) của khoản đầu tư với lãi suất thay đổi 23

d Số tiền bổ sung đều hàng kỳ cho dự án 24

e Tiền lãi – tiền vốn phải trả mỗi kỳ của một khoản đầu tư 24

f Tổng số vốn gốc hoàn trả trong khoảng thời gian chỉ định của khoản đầu tư 25

g Tổng số lãi hoàn trả trong khoảng thời gian chỉ định của khoản đầu tư 25

h Tính lãi suất của dự án 25

i Tổng số kỳ hạn 25

j Lãi suất thực (effective rate) 26

k Lãi suất danh nghĩa (nominal rate) 26

1.2.2.2 Đánh giá hiệu quả dự án đầu tư 27

a Giá trị thuần của dòng ngân lưu (Net Present Value) (dòng tiền phát sinh ở các thời điểm đều nhau) 27

b Nội suất thu hồi vốn của dòng ngân lưu (Internal Rate of Return) (dòng tiền phát sinh ở các thời điểm đều nhau) 27

c Giá trị thuần của dòng ngân lưu (dòng tiền phát sinh ở các điểm không đều nhau) 28 d Nội suất thu hồi vốn của dòng ngân lưu (dòng tiền phát sinh ở các điểm không đều nhau) 28

e Tỷ suất lợi nhuận tái đầu tư 29

1.2.2.3 Cài công cụ Analysis Toolpak 29

1.3.PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI CHỨC NĂNG SUBTOTAL, PIVOT TABLE VÀ CONSOLIDATE 30

iii

1.3.1 Chức năng Subtotal 30

1.3.2 Tổng hợp dữ liệu với Consolidate 32

1.3.2.1 Tổng hợp theo vị trí 32

1.3.2.2 Tổng hợp theo hạng mục (theo hàng và cột) 34

1.3.3 Phân tích dữ liệu với chức năng PivotTable 35

1.3.3.1 Giới thiệu Pivot Table 35

1.3.3.2 Cách tạo PivotTable 36

1.3.3.3 Hiệu chỉnh PivotTable 38

1.4.CÔNG CỤ GOAL SEEK 41

1.4.1 Chức năng Goal Seek 41

1.4.2 Cách sử dụng Goal Seek 41

1.4.3 Bài toán minh họa điểm hòa vốn 42

1.5.CÔNG CỤ DATA TABLE 48

1.5.1 Chức năng Data Table 48

1.5.2 Cách sử dụng Data Table 48

1.5.3 Bài toán minh họa 49

1.6.CÔNG CỤ SCENARIOS 50

1.6.1 Chức năng Scenarios 50

1.6.2 Cách sử dụng Scenarios 51

1.6.3 Bài toán minh họa 53

1.7.CÔNG CỤ SOLVER 54

1.7.1 Chức năng Solver 54

1.7.2 Cách sử dụng Solver 55

1.7.3 Bài toán minh họa 60

B TÀI LIỆU HỌC TẬP 63

C CÂU HỎI, BÀI TẬP, NỘI DUNG ÔN TẬP, BÀI TẬP TÌNH HUỐNG VÀ THẢO LUẬN 63

CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 63

BÀI TẬP TÌNH HUỐNG 64

BÀI TẬP 1: 64

BÀI TẬP 2: 64

BÀI TẬP 3: 65

BÀI TẬP 4: 65

BÀI TẬP 5: 65

iv

BÀI TẬP 6: 65

BÀI TẬP 7: 65

BÀI TẬP 8: 66

BÀI TẬP 9: 66

BÀI TẬP 10: 66

BÀI TẬP 11: 66

BÀI TẬP 12: 66

BÀI TẬP 13: 67

BÀI TẬP 14: 67

BÀI TẬP 15: 68

BÀI TẬP 16: 69

BÀI TẬP 17: 69

BÀI TẬP 18: 69

BÀI TẬP 19: 70

BÀI TẬP 20: 70

CHƯƠNG 2 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SƠ CẤP VỚI PHẦN MỀM SPSS 71

A MỤC TIÊU 71

B NỘI DUNG 72

2.1.TỔNG QUAN PHẦN MỀM SPSS 72

2.1.1 Giới thiệu 72

2.1.1.1 Màn hình làm việc SPSS 72

2.1.1.2 Các ứng dụng của SPSS 73

2.1.1.3 Các thuật ngữ 74

2.1.1.4 Các định dạng dữ liệu SPSS có thể đọc 74

2.1.2 Phân loại dữ liệu và thang đo 74

2.1.2.1 Phân loại dữ liệu 74

2.1.2.2 Phân loại thang đo 75

a Thang đo định danh 75

b Thang đo thứ bậc 76

c Thang đo khoảng 76

d Thang đo tỷ lệ 77

e Mô hình phân loại dữ liệu và các loại thang đo 77

2.1.3 Nguyên tắc mã hóa, điều chỉnh và nhập dữ liệu 77

v

2.1.3.1 Khái niệm 77

2.1.3.2 Mã hóa câu hỏi 78

2.1.3.3 Điều chỉnh bảng hỏi 79

2.1.3.4 Nguyên tắc nhập liệu 80

2.1.3.1 Triển khai xử lý biến 80

2.1.3.2 Làm sạch số liệu 85

2.1.3.3 Thiết lập đồ thị 87

2.2.XỬ LÝ BIẾN VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU 89

2.2.1 Lập bảng tần số (frequence) 89

2.2.1.1 Mục đích 89

2.2.1.2 Thao tác thực hiện 89

2.2.2 Đại lượng thống kê mô tả (Descriptive Statistics) 90

2.2.2.1 Mục đích 90

2.2.2.2 Thao tác thực hiện 91

2.2.3 Phương pháp tách tập dữ liệu (Split File) 91

2.2.3.1 Mục đích 91

2.2.3.1 Thao tác thực hiện 92

2.2.4 Mã hóa dữ liệu từ biến đã có 93

2.2.4.1 Thủ tục Recode 93

2.2.4.2 Thủ tục Count 97

2.2.4.3 Thủ tục Compute 99

2.2.5 Thay đổi bảng thể hiện 100

2.2.5.1 Mục đích 100

2.2.5.2 Thao tác thực hiện 101

2.2.6 Tạo bảng thống kê tùy biến (Custom Tables) 101

2.2.6.1 Mục đích 101

2.2.6.2 Thao tác thực hiện 101

2.2.7 Phương pháp phân lớp (Layer) 103

2.2.8 Phương pháp ghép biến (Multiple Response Sets) 104

2.2.8.1 Giới thiệu 104

2.2.8.2 Thao tác thực hiện 104

2.3.KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT 106

2.3.1 Kiểm định mối quan hệ giữa các biến 106

2.3.1.1 Kiểm định trên hai biến định danh 106

2.3.1.2 Kiểm định trên hai biến thứ bậc 110

vi

2.3.2 Kiểm định về trị trung bình (T – Test) 112

2.3.2.1 Kiểm định trên một tổng thể 112

2.3.2.2 Kiểm định trên hai tổng thể 114

2.3.3 Phân tích phương sai (ANOVA) 119

2.3.3.1 Mục đích 119

2.3.3.2 Thực hiện 119

2.3.3.3 Phân tích sâu 121

2.4.ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO CRONBACH’S – ALPHA 123

2.4.1 Giới thiệu 123

2.4.2 Thao tác thực hiện 124

2.5.PHÂN TÍCH KHÁM PHÁ NHÂN TỐ (EFA) 126

2.5.1 Khái niệm và ứng dụng 126

2.5.2 Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố 126

2.5.3 Tiến hành phân tích nhân tố 126

2.5.3.1 Xoay các nhân tố 126

2.5.3.2 Đặt tên và giải thích nhân tố 127

2.5.4 Thao tác thực hiện 128

2.5.4.1 Phân tích khám phá nhân tố (EFA) trên biến độc lập 129

2.5.4.2 Phân tích khám phá nhân tố (EFA) trên biến phụ thuộc 134

2.6.TƯƠNG QUAN – HỒI QUI TUYẾN TÍNH 135

2.6.1 Tương quan 135

2.6.1.1 Đồ thị phân tán 135

2.6.1.2 Tính hệ số tương quan r (Pearson correlation Coefficient) 139

2.6.2 Hồi quy 141

2.6.2.1 Xây dựng phương trình mô hình hồi qui 142

2.6.2.2 Dự đoán bằng mô hình hồi qui 145

2.6.2.3 Phân tích độ chính xác của dự án 145

2.6.2.4 Dò tìm sự vi phạm giả định cho hồi qui 148

C TÀI LIỆU HỌC TẬP 151

D CÂU HỎI, BÀI TẬP, NỘI DUNG ÔN TẬP, BÀI TẬP TÌNH HUỐNG VÀ THẢO LUẬN 151

CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 151

BÀI TẬP THỰC HÀNH 153

BÀI TẬP 1: 153

BÀI TẬP 2: 154

vii

BÀI TẬP 3: 154

BÀI TẬP 4: 155

BÀI TẬP 5: 155

BÀI TẬP 6: 155

BÀI TẬP 7: 156

BÀI TẬP 8: 156

BÀI TẬP 9: 157

BÀI TẬP 10: 157

BÀI TẬP 11: 157

BÀI TẬP 12: 157

BÀI TẬP 13: 158

BÀI TẬP 14: 158

BÀI TẬP 16: 158

BÀI TẬP TỔNG HỢP 159

BÀI TẬP 1: Thiết kế cơ sở dữ liệu 159

BÀI TẬP 2: Thiết kế cơ sở dữ liệu 160

BÀI TẬP 3: Phân tích thống kê dữ liệu 162

BÀI TẬP 4: Kiểm định Chi – Square 164

BÀI TẬP 5: Kiểm định trung bình T – Test 165

BÀI TẬP 6: Kiểm định phân tích phương sai ANOVA 165

BÀI TẬP 7: Tương quan và hồi qui 165

BÀI TẬP 8: Đánh giá độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) 166

BÀI TẬP 9: Phân tích khám phá nhân tố (EFA) 166

CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỨ CẤP VỚI PHẦN MỀM EVIEWS 167

A MỤC TIÊU: 167

B NỘI DUNG 167

3.1.TỔNG QUAN VỀ EVIEWS 7.0 167

3.1.1 Màn hình EViews 167

3.1.2 Các kiểu dữ liệu thường dùng trong EViews 168

3.1.3 Tập tin Eviews (Workfile) 169

3.1.3.1 Tạo tập tin EViews bằng cách mô tả cấu trúc 169

viii

3.1.3.2 Tạo tập tin từ nguồn dữ liệu có sẳn (Import) 171

3.1.3.3 Cửa sổ tập tin EViews 174

3.1.3.4 Thao tác cơ bản 175

3.1.4 Đối tượng trong tập tin EViews 175

3.1.4.1 Các loại đối tượng trong tập tin EViews 176

3.1.4.2 Các thao tác cơ bản của đối tượng 176

3.1.4.3 Các chức năng của đối tượng 177

3.1.4.4 Đối tượng Series 177

3.1.4.5 Đối tượng Equation 178

3.1.5 Trình bày dữ liệu 178

3.1.5.1 Vẽ đồ thị 178

3.1.5.2 Các thông số thống kê mô tả 180

3.1.6 Các phép toán và hàm thường dùng trong EViews 183

3.1.6.1 Hàm thường dùng 183

3.1.6.2 Bảng các vô hướng (Scalar) 184

3.2.PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 185

3.2.1 Phân tích chuỗi 185

3.2.1.1 Thống kê mô tả 185

3.2.1.2 Các kiểm định cho thống kê mô tả 187

a Kiểm định giả thuyết đơn giản 187

b Kiểm định ngang bằng nhóm 188

3.2.1.3 Bảng tần suất một chiều 188

3.2.1.4 Biều đồ tự tương quan (Correlogram) 189

3.2.1.5 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) 189

3.2.2 Phân tích nhóm 190

3.2.2.1 Thống kê mô tả 190

3.2.2.2 Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test) 190

a Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư 190

b Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp VAR của Johansen 191

3.2.2.3 Kiểm định quan hệ nhân quả (Granger) 192

3.2.2.4 Ma trận tương quan của các biến 193

3.2.2.5 Ma trận hiệp phương sai của các biến 194

3.3.XÂY DỰNG HÀM HỒI QUY 195

3.3.1 Tạo đối tượng phương trình 195

3.3.2 Xác định phương trình hồi quy 195

3.3.2.1 Xác định phương trình theo phương pháp liệt kê 195

ix

3.3.2.2 Xác định phương trình theo phương pháp công thức 196

3.3.3 Phương pháp ước lượng hồi quy 196

3.3.4 Các dạng hiển thị kết quả hồi quy 198

3.3.4.1 Hiển thị dạng phương trình hồi quy: 198

3.3.4.2 Hiển thị giá trị thực tế, giá trị ước lượng và phần dư 199

3.3.5 Ma trận hiệp phương sai của hệ số hồi quy 199

3.4.DỰ BÁO 200

3.5.KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY 204

3.5.1 Kiểm định Wald 204

3.5.2 Kiểm định bỏ sót biến trong mô hình 205

3.5.3 Kiểm định thừa biến trong mô hình 206

3.5.4 Kiểm định phân phối chuẩn của U 207

3.5.5 Kiềm định White 208

3.5.6 Kiểm định tự tương quan BG (Breusch – Godfrey) 209

3.5.7 Kiểm định Chow trong mô hình hồi quy với biến giả 210

3.5.8 Kiểm định Reset của Ramsey 211

C TÀI LIỆU HỌC TẬP 212

D CÂU HỎI, BÀI TẬP, NỘI DUNG ÔN TẬP, BÀI TẬP TÌNH HUỐNG VÀ THẢO LUẬN 212

CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 212

BÀI TẬP TÌNH HUỐNG 212

BÀI TẬP 1: 212

BÀI TẬP 2: 212

BÀI TẬP 3: 213

BÀI TẬP 4: 213

BÀI TẬP 5: 214

BÀI TẬP 6: 214

TÀI LIỆU THAM KHẢO 215

PHỤ LỤC 1: HỆ THỐNG CÁC KIẾN THỨC CƠ BẢN CỦA MS EXCEL 2010 216

I MÀN HÌNH LÀM VIỆC CỦA MICROSOFT EXCEL 2010 216

I.1 Cấu trúc bảng tính 217

I.2 Địa chỉ 217

I.3 Các thao tác cơ bản 217

I.4 Các kiểu dữ liệu trong MS Excel 2010 220

x

II NHÓM HÀM CƠ BẢN THƯỜNG DÙNG 221

II.1 Tổng quát 221

II.2 Nhóm hàm xử lý chuỗi (Text function) 221

II.3 Nhóm hàm toán học & lượng giác (Math & Trig function) 223

II.4 Nhóm hàm thời gian (Date & Time function) 225

II.5 Nhóm hàm luận lý (Logical function) 225

II.6 Nhóm hàm dò tìm (Lookup & References funtion) 227

II.7 Nhóm hàm thông tin (Information fuction) 229

III CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ CÁC HÀM CƠ SỞ DỮ LIỆU 230

III.1 Giới thiệu 230

III.2 Sắp xếp dữ liệu 230

III.3 Lọc dữ liệu 231

III.4 Các hàm cơ sở dữ liệu 234

III.5 Kiểm soát nhập liệu 235

IV MẢNG VÀ CÔNG THỨC MẢNG 237

IV.1 Khái niệm về mảng 237

IV.2 Công thức mảng 237

V BIỂU ĐỒ (CHART) 238

V.1 Cách tạo biểu đồ 238

V.2 Hiệu chỉnh biểu đồ 239

V.3 Thao tác với số liệu trong biểu đồ 241

VI BẢO VỆ BẢNG TÍNH 242

TÀI LIỆU HỌC TẬP 242

CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 243

BÀI TẬP 243

BÀI TẬP 1: 243

BÀI TẬP 2 244

BÀI TẬP 3 245

PHỤ LỤC 2: NGHIÊN CỨU PHÂN TÍCH SỐ LIỆU 247

I TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 247

II BẢN CHẤT PHÂN TÍCH THỐNG KÊ 247

PHỤ LỤC 3: HƯỚNG DẪN CÀI ĐẶT PHẦN MỀM SPSS 249

I CÀI ĐẶT 249

II KIỂM TRA CÀI ĐẶT 255

xii

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1-1: Ví dụ về hàm thống kê 7

Hình 1-2: Ví dụ dùng hàm Slope, Intercept và Forecast phân tích hồi quy đơn 8

Hình 1-3: Cài đặt Data Analysis cho MS Excel 2010 9

Hình 1-4: Hộp thoại Data Analysis 9

Hình 1-5: Hộp thoại Regression 10

Hình 1-6: Kết quả chạy hồi quy đơn 11

Hình 1-7: Kết quả của hàm Linest 12

Hình 1-8: Ví dụ hàm Linest 13

Hình 1-9: Kết quả chạy hồi quy bội 14

Hình 1-10: Hộp thoại Histogram 15

Hình 1-11: Các bước vẽ biểu đồ Histogram 16

Hình 1-12: Biểu đồ Histogram 17

Hình 1-13: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp khấu hao đều 18

Hình 1-14: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp khấu hao theo tổng số năm sử dụng 19

Hình 1-15: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần 20

Hình 1-16: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần với tỷ lệ tùy chọn 21

Hình 1-17: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp kết hợp 22

Hình 1-18: Cài đặt Analysis Toolpak 30

Hình 1-19: Chức năng SubTotal 31

Hình 1-20: Ví dụ chức năng SubTotal 32

Hình 1-21: Chức năng Consolidate 33

Hình 1-22: Ví dụ chức năng Consolidate – tổng hợp theo vị trí 34

Hình 1-23: Ví dụ chức năng Consolidate – tổng hợp theo hàng và cột 35

Hình 1-24: Hộp thoại Create PivotTable 36

Hình 1-25: Chức năng PivotTable 37

Hình 1-26: Ví dụ chức năng PivotTable 38

Hình 1-27: Thay đổi hàm thống kê của PivotTable 38

Hình 1-28: Cập nhật dữ liệu cho PivotTable 39

Hình 1-29: Ví dụ tạo nhóm theo tháng trong PivotTable 39

Hình 1-30: Hiệu chỉnh Grand Total và SubTotal trong PivotTable 40

Hình 1-31: Chức năng Goal Seek 41

Hình 1-32: Ví dụ chức năng Goal Seek 42

Hình 1-33: Tổ chức dữ liệu trong BT minh họa điểm hòa vốn 45

Hình 1-34: Sheet TKTS_2011 của BT minh họa điểm hòa vốn 45

Hình 1-35: Sheet KQHĐKD2011 của BT minh họa điểm hòa vốn 46

xiii

Hình 1-36: Sheet Dữ liệu của BT minh họa điểm hòa vốn 46

Hình 1-37: Sheet Dữ liệu của KetQua_2011 của BT minh họa điểm hòa vốn 47

Hình 1-38: Sheet Dữ liệu của KeHoachSXKD_2012 của BT minh họa điểm hòa vốn 47

Hình 1-39: Tính điểm hòa vốn của BT minh họa điểm hòa vốn 48

Hình 1-40: Chức năng Data Table 49

Hình 1-41: Ví dụ chức năng Data Table 50

Hình 1-42: Chức năng Scenarios 51

Hình 1-43: Nhập giá trị các biến của Scenarios 52

Hình 1-44: Báo cáo tổng hợp của Scenarios 52

Hình 1-45: Ví dụ chức năng Scenarios 54

Hình 1-46: Cách cài đặt Solver cho MS Excel 55

Hình 1-47: Hộp thoại Solver Results 56

Hình 1-48: Hộp thoại thông báo của Solver với báo cáo Linearity 57

Hình 1-49: Các tùy chọn của Solver 59

Hình 1-50: Báo cáo Linearity của Solver 60

Hình 1-51: Hộp thoại thông báo của Solver với báo cáo Feasibility 60

Hình 1-52: Ví dụ chức năng Solver 62

Hình 2-1: Giao diện SPSS 72

Hình 2-2: Cửa sổ Data View 73

Hình 2-3: Cửa sổ Variable View 73

Hình 2-4: Mô hình phân loại dữ liệu và thang đo 77

Hình 2-5: Định dạng tiếng Việt trong Data view và Variable view 80

Hình 2-6: Định dạng tiếng Việt trong cửa sổ xuất kết quả xử lý 81

Hình 2-7: Cửa sổ tạo biến trong SPSS 82

Hình 2-8: Các thành phần của biến 83

Hình 2-9: Hộp thoại Missing Values 83

Hình 2-10: Ghép file trong SPSS 84

Hình 2-11: Bảng tần số 85

Hình 2-12: Cửa sổ Find and Replace của SPSS 85

Hình 2-13: Hộp thoại Select Cases 86

Hình 2-14: Tạo đồ thị trong SPSS 87

Hình 2-15: Biểu đồ Bar 87

Hình 2-16: Lưu đồ thị thành tập tin hình ảnh 88

Hình 2-17: Hộp thoại Frequencies 89

Hình 2-18: Ý nghĩa của bảng tần số 90

Hình 2-19: Hộp thoại Descriptives 91

Hình 2-20: Chọn các đại lượng thống kê 91

xiv

Hình 2-21: Phương pháp Split File 92

Hình 2-22: Hộp thoại Recode Into Different Variables 94

Hình 2-23: Hộp thoại If Cases của Recode Into Different Variables 94

Hình 2-24: Hộp thoại Old and New Values của Recode Into Different Variables 96

Hình 2-25: Hộp thoại Count Occurrences of Values within Cases 98

Hình 2-26: Hộp thoại Count Values within Cases: Values to Count 98

Hình 2-27: Hộp thoại Compute Variable 100

Hình 2-28: Hộp thoại Custom Tables 102

Hình 2-29: Hộp thoại Summary Statistics 102

Hình 2-30: Thiết lập tiêu đề 103

Hình 2-31: Phân lớp (Layer) 103

Hình 2-32: Hộp thoại Define Multiple Response Sets 104

Hình 2-33: Hộp thoại Crosstabs 107

Hình 2-34: Hộp thoại Crosstabs Statistics 107

Hình 2-35: Hộp thoại Crosstabs Cell Display 108

Hình 2-36: Hộp thoại One Sample T – Test 113

Hình 2-37: Hộp thoại One Sample T – Test: Options 113

Hình 2-38: Hộp thoại Independent – samples T Test 115

Hình 2-39: Kết quả kiểm định T- Test trên hai mẫu độc lập 116

Hình 2-40: Hộp thoại Paired – Samples T Test 118

Hình 2-41: Kết quả kiểm định T- Test trên hai mẫu phụ thuộc 118

Hình 2-42: Hộp thoại One-Way ANOVA 120

Hình 2-43: Hộp thoại One-Way ANOVA: Options 120

Hình 2-44: Kết quả kiểm định ANOVA 121

Hình 2-45: Hộp thoại One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons 122

Hình 2-46: Kết quả kiểm định Post Hoc Tests 123

Hình 2-47: Hộp thoại Reliability Analysis 124

Hình 2-48: Hộp thoại Reliability Analysis 125

Hình 2-49: Kết quả đánh giá đô tin cậy thang đo Cronbach Alpha 125

Hình 2-50: Bảng Rotated Component Matrix 127

Hình 2-51: Hộp thoại Factor Analysis 129

Hình 2-52: Hộp thoại Factor Analysis: Descriptives 130

Hình 2-53: Hộp thoại Factor Analysis: Extraction 130

Hình 2-54: Hộp thoại Factor Analysis: Ratation 130

Hình 2-55: Hộp thoại Factor Analysis: Scores 130

Hình 2-56: Đồ thị phân tán - 2 biến định lượng không quan hệ 136

Hình 2-57: Đồ thị phân tán – quan hệ tuyến tính thuận 136

xv

Hình 2-58: Đồ thị phân tán – quan hệ tuyến tính nghịch 136

Hình 2-59: Đồ thị phân tán – quan hệ phi tuyến tính 137

Hình 2-60: Các bước vẽ đồ thị phân tán 138

Hình 2-61: Tính hệ số tương quan r 140

Hình 2-62: Kết quả hệ số tương quan r 141

Hình 2-63: Hồi qui đơn biến chỉ chứa 1 biến độc lập 143

Hình 3-1: Màn hình làm việc Eviews 168

Hình 3-2: Ví dụ dữ liệu theo thời gian 168

Hình 3-3: Ví dụ dữ liệu chéo 168

Hình 3-4: Ví dụ dữ liệu bảng 169

Hình 3-5: Tạo mới file Eviews bằng cách mô tả cấu trúc 169

Hình 3-6: Tập tin Eviews được tạo bằng cách mô tả cấu trúc 171

Hình 3-7: Nhập dữ liệu cho tập tin EViews 171

Hình 3-8: Chọn phạm vi lấy dữ liệu cho tập tin EViews 172

Hình 3-9: Các bước tạo file Eviews từ file Excel 173

Hình 3-10: Cửa sổ tập tin EViews 174

Hình 3-11: Lọc đối tượng hiển thị trong Workfile 174

Hình 3-12: Thay đổi cấu trúc Workfile 175

Hình 3-13: Các loại đối tượng trong tập tin EViews 176

Hình 3-14: Mở nhiều đối tượng chung một cửa sổ 177

Hình 3-15: Các chức năng của đối tượng 177

Hình 3-16: Vẽ đồ thị 179

Hình 3-17: Ví dụ vẽ đồ thị 180

Hình 3-18: Mô tả dữ liệu của một biến 181

Hình 3-19: Đồ thị phân phối xác suất của giản đồ phân phối histogram 182

Hình 3-20: Mô tả dữ liệu nhiều biến 183

Hình 3-21: Đồ thị tần suất và thống kê 186

Hình 3-22: Thống kê theo nhóm 186

Hình 3-23: Kiểm định giả thuyết đơn giản 187

Hình 3-24: Kiểm định trung bình 187

Hình 3-25: Kiểm định ngang bằng nhóm 188

Hình 3-26: Bảng tần suất một chiều 188

Hình 3-27: Biểu đồ tự tương quan 189

Hình 3-28: Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) 190

Hình 3-29: Kiểm định nghiệm đồng liên kết (Cointergration Test) 191

Hình 3-30: Kết quả kiểm định nghiệm đồng liên kết 192

Hình 3-31: Kiểm định quan hệ nhân quả (Granger) 192

xvi

Hình 3-32: Ma trận tương quan các biến 193

Hình 3-33: Ma trận hiệp phương sai các biến 194

Hình 3-34: Các cách tạo đối tượng Equation 195

Hình 3-35: Kết quả phân tích hồi quy 197

Hình 3-36: Bảng kết quả hồi quy 198

Hình 3-37: Xem giá trị phần dư, giá trị ước lượng 199

Hình 3-38: Ma trận hiệp phương sai 199

Hình 3-39: Thay đổi cấu trúc Workfile 200

Hình 3-40: Hộp thoại Forecast 201

Hình 3-41: Kiểm định Wald 205

Hình 3-42: Kiểm định biến bỏ sót trong mô hình 206

Hình 3-43: Kiểm định thừa biến trong mô hình 206

Hình 3-44: Kết quả kiểm định thừa biến trong mô hình 207

Hình 3-45: Kiểm định phân phối chuẩn của U 208

Hình 3-46: Kiểm định White 209

Hình 3-47: Kiểm định BG (Breusch – Godfrey) 210

Hình 3-48: Kiểm định Chow trong mô hình hồi quy với biến giả 211

Hình 3-49: Kiểm định Rest của Ramsey 211

xvii

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1-1: Hàm Slope, hàm Intercept và hàm Forecast 7

Bảng 1-2: Hàm Linest 12

Bảng 1-3: Các tùy chọn của Solver 57

Bảng 3-1: Hàm thường dùng trong EViews 183

Bảng 3-2: Bảng các vô hướng 184

1

CHƯƠNG 1 ỨNG DỤNG MS EXCEL 2010 TRONG PHÂN TÍCH KINH DOANH

Số tiết lý thuyết: 10 (Lý thuyết: 5 tiết; bài tập, thảo luận: 5 tiết)

Số tiết thực hành phòng máy: 10

A MỤC TIÊU

Sau khi hoàn tất bài học này sinh viên có thể:

Kiến thức:

- Phân biệt được các hàm, lệnh, chức năng nâng cao của MS Excel như các hàm thống

kê, hàm tài chính, phân tích dữ liệu với SubTotal, Pivot Table, Consolidate;

- Phân biệt được các công cụ hỗ trợ như Goal Seek, Data Table, Scenarrios, Solver;

- Tổ chức dữ liệu hợp lý trên bảng tính Excel

Kỹ năng:

- Vận dụng kiến thức đã học để thiết kế dữ liệu hợp lý, giải quyết được bài toán cụ thể

- Thành thạo các nhóm hàm tài chính như hàm khấu hao tài sản cố định, hàm về dòng

tiền, hàm tính hiệu quả dự án đầu tư; nhóm hàm về thống kê mô tả;

- Thành thạo các chức năng phân tích, tổng hợp dữ liệu như Pivot Table, Consodidate, Sub Total;

- Thành thạo công cụ hỗ trợ phân tích nếu thì như Goal Seek, Data Table, Scenarrios

- Thành thạo chức năng Solver để giải quyết bài toán quy hoạch tuyến tính

- Liên hệ được các hàm, lệnh, chức năng nâng cao của MS Excel vào bài toán thực tế như thống kê dự báo, tìm điểm hòa vốn, tìm phương án tối ưu, phân tích rủi ro, quản

trị tài chính, phân tích tình huống, phân tích độ nhạy, phân tích hiệu quả dự án đầu tư

Thái độ:

- Tích cực, chủ động và nghiêm túc trong học tập và tự nghiên cứu

- Chuẩn bị các câu hỏi ôn tập, câu hỏi thảo luận, bài tập cá nhân, bài tập nhóm

Có nhiều phương pháp dự báo như dự báo bằng phương pháp chuyên gia, phương pháp Delphi,… Các phương pháp thống kê gồm có phương pháp trung bình giản đơn, phương pháp trung bình động, phương pháp hồi qui tương quan… Tất cả các phương pháp thống kê dự báo đều phải dựa vào số liệu quá khứ

Các đặc trưng của tập dữ liệu thống kê

- Tập hợp chính là tập hợp tất cả các đối tượng đang quan tâm nghiên cứu trong một vấn đề nào đó Số phần tử của tập hợp chính được ký hiệu là N

- Mẫu là tập hợp con của tập hợp chính

- Mẫu gồm một số hữu hạn n phần tử Số n được gọi là cỡ mẫu

- Phân bố thực nghiệm là quy luật phân bố của dãy trị số quan sát được ở mẫu mà có thể khái quát thành phân bố lý thuyết

- Các thống kê đặc trưng cho mẫu được chia thành hai loại:

 Các thống kê đặc trưng cho xu hướng trung tâm của phân phối của mẫu như trung bình mẫu, trung vị, mốt

 Các thống kê đặc trưng cho độ phân tán của phân phối mẫu như khoảng biến thiên, phương sai, độ lệch chuẩn

1.1.2 Sử dụng nhóm hàm thống kê

MS Excel 2010 có khoảng trên 50 hàm thống kê bao gồm các hàm như: hàm xác định giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, giá trị trung bình, đến các hàm tính phương sai, độ lệch chuẩn,

số trung vị, số yếu vị,…

Tập bài giảng này liệt kê một số hàm thống kê thường sử dụng sau đây

1.1.2.1 Hàm tính giá trị trung bình (trung bình mẫu)

=AVERAGE(number1, number2, ….)

- Number1, number2, …: số, vùng chứa số, địa chỉ ô, vùng chứa giá trị số

- Trong tính toán hiệu quả tài chính của dự án, thường dùng hàm AVERAGE để xác định khả năng trả nợ trung bình của dự án

Ví dụ: =AVERAGE(A2:A6)  trả về trung bình cộng trong vùng A2:A6

=AVERAGE(A2:A6, 5)  trả về trung bình cộng trong vùng A2:A6 và số 5

Lưu ý: Để tính trung bình cộng của các giá trị kể cả giá trị logic (True được tính là 1,

False được tính là 0), MS.Excel 2010 cung cấp hàm AVERAGEA

=AVERAGEA(number1, number2, ….)

3

1.1.2.2 Hàm tính giá trị trung bình có điều kiện

a Hàm tính giá trị trung bình có một điều kiện

=AVERAGEIF(range, criteria, [average_range])

Tính giá trị trung bình cộng theo 1 điều kiện

- range: vùng chứa các giá trị so sánh với criteria

- criteria: chuỗi ( địa chỉ ô) chứa điều kiện tính trung bình

- average_range: vùng chứa giá trị số để tính trung bình Nếu bỏ qua average_range thì range là vùng tính trung bình

b Hàm tính giá trị trung bình có nhiều điều kiện

=AVERAGEIFS(average_range, criteria_range1, criteria1,

[criteria_range2, criteria2], .)

Tính giá trị trung bình cộng theo nhiều điều kiện (tối đa 127 điều kiện)

- average_range: vùng chứa giá trị số để tính trung bình

- criteria_range1: vùng chứa các giá trị so sánh với điều kiện tính trung bình thứ

nhất

- criteria1: điều kiện tính giá trị trung bình thứ nhất

- criteria_range2, criteria2,…: điều kiện tính giá trị trung bình thứ hai, …

Tính giá trị cực đại (lớn nhất) của tập hợp

Ví dụ xác định khả năng trả nợ của dự án năm nào là lớn nhất thường dùng hàm MAX

Lưu ý: để tính giá trị lớn nhất của một tập hợp bao gồm cả giá trị logic và chuỗi, MS

Excel 2010 cung cấp hàm MAXA

1.1.2.4 Tính giá trị cực tiểu

=MIN(number1, number2, …)

Tính giá trị cực tiểu (nhỏ nhất) của một tập hợp

Ví dụ trong tính toán hiệu quả tài chính của dự án, để xác định năm dự án có khả năng trả nợ thấp nhất thường dùng hàm MIN

Lưu ý: để giá trị nhỏ nhất của một tập hợp bao gồm cả giá trị logic và chuỗi, MS.Excel

1.1.2.6 Đếm số phần tử trong tập hợp có điều kiện

a Hàm đếm số phần tử trong tập hợp có một điều kiện

=COUNTIF(range, criteria)

Đếm số phần tử trong tập hợp có một điều kiện

- range: vùng chứa các giá trị so sánh với criteria

- criteria: chuỗi ( địa chỉ ô) chứa điều kiện đếm

b Hàm đếm số phần tử trong tập hợp có nhiều điều kiện

=COUNTIFS(criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], .)

Đếm số phần tử trong tập hợp có nhiều điều kiện (tối đa 127 điều kiện)

- criteria_range1: vùng chứa các giá trị so sánh với điều kiện đếm thứ nhất

- criteria1: điều kiện đếm thứ nhất

- criteria_range2: vùng chứa các giá trị so sánh với điều kiện đếm thứ hai

- criteria2 … điều kiện đếm thứ hai, …

1.1.2.7 Tính thứ hạng của phần tử trong tập hợp

=RANK(number, ref, order)

Trả về thứ hạng của phần tử number trong dãy số ref (ref được sắp theo thứ tự order)

- Order=0: ref sắp theo thứ tự giảm dần

- Order<>0: ref sắp theo thứ tự tăng dần

Ví dụ: giả sử tập hợp {3,5,2,6,4,1,4,2} tại vùng B2:B9

=RANK(3;$B$2:$B$9;0)  5

=RANK(3;$B$2:$B$9;1)  4

Lưu ý: nếu phần tử của mẫu có cả giá trị logic (True được tính là 1, False được

tính là 0), … MS Excel 2010 cung cấp hàm VARA

b Tính phương sai của một tập hợp

= VARP(number1, number2, …)

= VAR.P(number1, number2, …)

Lưu ý: Nếu phần tử của tập hợp có cả giá trị logic (True là 1, False là 0), … MS

Excel 2010 cung cấp hàm VARPA

1.1.2.10 Tính số trung vị (giá trị trung bình thống kê)

- Số trung vị là số mà phân nửa số phần tử của tập hợp nhỏ hơn nó và phân nửa số phần tử còn lại của tập hợp lớn hơn nó

- Số trung vị còn được gọi là giá trị trung bình thống kê (hay giá trị kỳ vọng)

=MEDIAN(number1, number2, …)

Ví dụ: =MEDIAN(1;3;9;6;8;4)  5

1.1.2.11 Tính số yếu vị

- Số yếu vị là số có tần số xuất hiện nhiều nhất trong tập hợp

- Số yếu vị cho biết trong mẫu giá trị nào lặp lại nhiều nhất

- Nếu tập hợp không có giá trị lặp, hàm trả về thông báo lỗi #N/A

- Hàm MODE.MULT dùng khi tập hợp có nhiều số yếu vị, kết thúc hàm bằng tổ hợp phím Ctrl+Shift+Enter

- Hàm MODE.SNGL tương tự hàm MODE

1.1.2.12 Tính độ bất đối xứng

- Độ bất đối xứng (Sk) là độ lệch của phân phối, mô tả độ không đối xứng của phân

phối quanh trị trung bình của nó

- Nếu Sk= 0 phân bố đối xứng; Sk < 0 đường cong lệch sang trái; Sk > 0 đường cong lệch sang phải

=SKEW(number1, number2, …)

1.1.2.13 Tính độ nhọn

- Độ nhọn mô tả mức nhọn hay mức phẳng tương đối của một phân bố so với phân bố chuẩn Độ nhọn đặc trưng cho quan hệ của đỉnh của phân phối thực nghiệm so với

phân phối chuẩn

- Độ nhọn>0: phân bố thực nghiệm có đỉnh cao hơn phân phối chuẩn

1.1.3 Sử dụng phương pháp hồi quy trong dự báo

1.1.3.1 Phân tích hồi quy đơn

Phương trình hồi quy tuyến tính đơn có dạng:

Y = β0 + β1X + e Trong đó: X là biến độc lập;Y là biến phụ thuộc;

Các đối số của hàm Slope, Intercept, Forecast:

- known_y’s: giá trị quan sát của biến phụ thuộc Y

- known_x’s: giá trị quan sát của các biến độc lập X

Ý nghĩa Cú pháp – Giải thích Ước lượng hệ số góc β1 =SLOPE(known_y’, know_x’s)

Ước lượng hệ số tự do β0 =INTERCEPT(known_y’, know_x’s) Tính, ước lượng giá trị tương lai căn

cứ vào giá trị hiện tại

=FORECAST(x, known_y’, know_x’s)

- Để sử dụng chức năng Regression, người dùng phải cài công cụ Data Analysis

- Cách cài như sau: chọn thẻ File  Options Hộp thoại Excel Options hiển thị, trong hộp thoại này thực hiện các bước theo hình 1-3

- Khi hoàn tất quá trình cài đặt, chức năng Data Analysis nằm trong thẻ Data

=FORECAST(B13,A4:A12,B4:B12)

=INTERCEPT(A4:A12,B4:B12)

=SLOPE(A4:A12,B4:B12)

9

Hình 1-3: Cài đặt Data Analysis cho MS Excel 2010

Các bước thực hiện Regression

- Chọn thẻ Data  Data Analysis  hộp thoại Data Analysis hiển thị

Hình 1-4: Hộp thoại Data Analysis

- Trong hộp thoại Data Analysis chọn chức năng Regression  Hộp thoại

Regression hiển thị

Hình 1-5: Hộp thoại Regression

Ý nghĩa hộp thoại Regression

- Khung Input Y Range: vùng chứa biến phụ thuộc Y

- Khung Input X Range: vùng chứa biến các biến độc lập X

- Tùy chọn Label: chọn nếu dòng đầu tiên của dữ liệu có tên biến

- Tùy chọn Constant is Zero: chọn tùy chọn này nếu bỏ qua β0 (β0=0)

- Tùy chọn Confidence Level 95%: chọn mức tin cậy của hàm hồi quy (mặc định

95%)

- Mục chọn Output Range/New Workbook Ply/New

Workbook: chọn vị trí chứa kết quả hồi quy

- Khung Reiduals: các tùy chọn hiển thị sai số

Bài toán: Lợi nhuận của doanh nghiệp có quan hệ với giá

thành sản phẩm

Dựa vào số liệu quá khứ, hãy dự báo lợi nhuận trong

trường hợp giá thành là 270.000 ngàn đồng theo bảng dữ

liệu dưới đây, sử dụng chức năng Regression

11

Hướng dẫn:

Thực hiện như sau: chọn thẻ Data  Data Analysis Regression  Hộp thoại Regression hiển thị trong hộp thoại Regression khai báo như sau:

Kết quả chạy hồi quy

Hình 1-6: Kết quả chạy hồi quy đơn

- Hàm lợi nhuận: Y = β0 + β1X + e

- Công thức tính lợi nhuận tại ô A13 là: =E19+E20*B13

1.1.3.2 Phân tích hồi quy bội

Phương trình hồi quy tuyến tính bội có dạng:

hồi quy bội

=LINEST(known_y’, [know_x’s], [const], [stats])

- known_y’s: giá trị quan sát của biến phụ thuộc Y

- known_x’s: giá trị quan sát của các biến độc lập X1, X2, …, Xn.

- const: hằng số để chọn mô hình hồi quy const =1 (True – mặc định): không bỏ qua qua β1

const =0 (False): bỏ qua β1 (β1=0)

- stats: tùy chọn để hiển thị các tham số thống kê

stats =1 (True – mặc định): tính các tham số thống kê

stats = 0 (False): không tính các tham số thống kê

Kết quả trả về của hàm LINEST có tham số như sau:

Hình 1-7: Kết quả của hàm Linest

13

Trong đó:

- m n , m n-1 , …, m 2 , m 1 , b: là các hệ số β n, β n-1, …, β 2, β 1 , β 0 của mô hình hồi quy

- se n , se n-1 , …, se 2 , se 1 , se b : sai số chuẩn hóa của các hệ số tương ứng

- r2: hệ số tương quan bội R 2

r2=1 thì có quan hệ hoàn hảo trong mẫu

r2=0 thì phương trình hồi quy không dự đoán được Y

- se y : sai số của hàm hồi quy

- F: giá trị kiểm định F F để xác định giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có thật sự quan hệ nhau không hay chỉ là thể hiện của tác động ngẫu nhiên

- d f : bậc tự do của hồi quy d f dùng để xác định mức độ tin cậy của hàm hồi quy

- ss reg: tổng bình phương giá trị hồi quy

- ss resid: tổng bình phương độ lệch

Bài toán: lợi nhuận của doanh nghiệp (Y) phụ thuộc vào giá thành sản phẩm (X1), chi phí quản lý (X2), chi phí bán bàng (X3)

Giả thiết có quan hệ tuyến tính giữa Y và X1, X2, X3

Hãy viết hàm hồi quy tuyến tính

Hướng dẫn

Hình 1-8: Ví dụ hàm Linest

b Sử dụng chức năng Regression

Bài toán: dự báo lợi nhuận của doanh nghiệp phụ thuộc vào giá thành sản phẩm, chi

phí quản lý, chi phí bán bàng (xem bảng dữ liệu)

Yêu cầu: dự báo lợi nhuận trong trường hợp giá thành = 620, chi phí quản lý = 35 và

chi phí bán hàng = 25

Hướng dẫn: chọn thẻ Data  Data Analysis Regression  Hộp thoại Regression

hiển thị, khai báo như sau:

Kết quả chạy hồi quy

Hình 1-9: Kết quả chạy hồi quy bội

Công thức tính lợi nhuận tại ô A12 là: =G18+G19*B12+G20*C12+G21*D12

1.1.4 Biểu đồ tần suất

Biểu đồ tần suất (histogram ) mô tả số lần xuất hiện của một mẫu thông tin trong một tập dữ liệu Mỗi mẫu thông tin gọi là bin, mỗi lần số bin lặp lại được hiểu là tần suất xuất hiện của nó

15

Biểu đồ tần suất cho biết những tiêu chí thống kê như: giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, độ biến thiên, …

Cách vẽ biểu đồ tần suất

- Nhập dữ liệu muốn quan sát

- Chọn chức năng Data Analysis trên thẻ Data Hộp thoại Data Analysis chọn Hitogram (nếu thẻ Data không có chức năng Data Analysis, người dùng phải cài đặt

thêm chức năng này – xem hình 1-3)

Hình 1-10: Hộp thoại Histogram

Ý nghĩa hộp thoại Histogram

- Khung Input Range: khái báo dữ liệu quan sát

- Khung Bin Range: vùng mô tả các khoảng

- Output Range: vùng chứa kết quả trong sheet hiện hành

- Chọn Pareto (sorted histogram): bảng tần suất được thêm vào phần sắp xếp tần suất

Phần trăm số tích luỹ (chọn Cumulative Percentage) là phần trăm của dữ liệu bao

gồm bin đầu tiên đến bin hiện hành Thông số này rất hiệu quả với lược đồ Pareto vì

nó chỉ ra phần trăm của tổng mà bin lớn nhất đạt

Nếu không cung cấp thông tin cho Bin Range thì MS Excel tự động thực hiện với

các Bin định sẵn Nếu chỉ muốn hiển thị một số Bin nào đó thì nhập Bin đó vào vùng Bin Range dưới một hàng hay cột trong bảng tính

Ví dụ vẽ biểu đồ tần suất

Dữ liệu khảo sát lòng trung thành của khách hàng tại siêu thị Maximark CH

Yêu cầu: tạo bảng tần suất và vẽ biểu đồ tần suất cho biến “Tuổi” của các mẫu theo các

khoảng tuổi như sau: tuổi ≤ 30, tuổi từ 30 – 40, tuổi từ 40 – 50 và tuổi >50

Hướng dẫn: thực hiện các bước theo hình sau

Hình 1-11: Các bước vẽ biểu đồ Histogram

1

2

1.2.1 Nhóm hàm khấu hao tài sản cố định (TSCĐ)

1.2.1.1 Phương pháp khấu hao đều (tuyến tính)

Phương pháp khấu hao đều còn được gọi là phương pháp khấu hao tuyến tính, khấu hao bình quân, khấu hao cố định hay khấu hao theo đường thẳng Đây là phương pháp khấu hao đơn giản nhất và được sử dụng khá phố biến cho việc tính khấu hao các loại TSCĐ Theo phương pháp này thì lượng trích khấu hao hàng năm là như nhau hay mức khấu hao và tỉ lệ khấu hao hàng năm của TSCĐ không đổi trong suốt thời gian sử dụng của TSCĐ

Thời gian sử dụng của TSCĐ là thời gian doanh nghiệp dự kiến sử dụng TSCĐ, được xác định căn cứ vào tuổi thọ kỹ thuật và tuổi thọ kinh tế của TSCĐ

Phương pháp khấu hao đều đơn giản và dễ tính, tổng mức khấu hao TSCĐ được phân bổ đều trong các năm sử dụng TSCĐ và không gây ra sự đột biến giá thành sản phẩm hàng năm Tuy nhiên phương pháp này không phản ánh hết được mức độ hao mòn thực tế của TSCĐ vì không tính hết được sự hao mòn vô hình của TSCĐ

Cú pháp: =SLN(cost, salvage, life)

Trong đó:

- cost: nguyên giá của TSCĐ

- salvage: giá trị còn lại ước tính của tài sản sau khi khấu hao

- life: số năm trích khấu hao (tuổi thọ kinh tế của TSCĐ)

Ví dụ:

Hình 1-13: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp khấu hao đều

1.2.1.2 Phương pháp khấu hao nhanh

Phương pháp khấu hao nhanh là mức khấu hao TSCĐ sẽ được đẩy nhanh trong những năm đầu sử dụng và giảm dần theo thời gian sử dụng Từ đó có thể nhanh chóng thu hồi lại vốn đầu tư ban đầu để đổi mới TSCĐ Ưu điểm của phương pháp khấu hao nhanh là thu hồi vốn nhanh, giảm bớt tổn thất do hao mòn vô hình (sự giảm dần thuần túy về mặt giá trị của TSCĐ mà nguyên nhân chủ yếu là do sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật) Tuy nhiên khấu hao nhanh có nhược điểm là có thể gây đột biến

về giá thành sản phẩm trong những năm đầu do chi phí khấu hao lớn dẫn đến bất lợi trong cạnh tranh Do đó đối với những doanh nghiệp kinh doanh chưa ổn định, chưa

có lãi không nên áp dụng các phương pháp khấu hao nhanh

Tập bài giảng này trình bày bốn cách tính mức khấu hao hàng năm: khấu hao theo tổng số năm sử dụng, khấu hao theo số dư giảm dần với tỷ lệ cố định, khấu hao theo

số dư giảm dần với tỷ lệ tuỳ chọn và khấu hao theo phương pháp kết hợp

19

a Khấu hao TSCĐ theo tổng số năm sử dụng

Mức khấu hao hàng năm được xác định dựa vào tỷ lệ khấu hao giảm dần qua các năm sử dụng và nguyên giá TSCĐ Tỷ lệ khấu hao này được xác định bằng

cách lấy số năm sử dụng còn lại chia cho tổng số thứ tự năm sử dụng

Cú pháp: =SYD(cost, salvage, life, period)

Trong đó:

- cost, salvage, life: ý nghĩa giống hàm SLN

- period: kỳ tính khấu hao

Ví dụ:

Hình 1-14: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp khấu hao theo tổng số năm sử dụng

b Khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần

Mức khấu hao hàng năm được tính bằng cách lấy giá trị còn lại của TSCĐ theo thời hạn sử dụng nhân với tỷ lệ khấu hao không đổi

Cú pháp: =DB(cost, salvage, life, period,[month])

Trong đó:

- cost, salvage, life: ý nghĩa giống hàm SLN

- period: kỳ tính khấu hao

- month: số tháng sử dụng trong năm đầu tiên Nếu bỏ qua month, Excel tự lấy

giá trị month = 12

Ví dụ:

Hình 1-15: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần

c Khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần với tỷ lệ tùy chọn

Phương pháp này đẩy mạnh tốc độ thu hồi vốn, doanh nghiệp thường dùng phương pháp khấu hao số dư giảm dần với tỷ lệ tùy chọn

Tỷ lệ khấu hao (r) 1 được sử dụng như sau:

- r = 1,5 đối với TSCĐ có thời gian sử dụng từ 3- 4 năm

- r = 2,0 đối với TSCĐ có thời gian sử dụng từ 5- 6 năm

- r = 2,5 đối với TSCĐ có thời gian sử dụng trên 6 năm

Cú pháp: =DDB(cost, salvage, life, period,[factor])

Trong đó:

- cost, salvage, life: ý nghĩa giống hàm SLN

- period: kỳ tính khấu hao

- factor: tỷ lệ trích khấu hao tùy chọn Nếu bỏ qua factor, Excel tự lấy giá trị

21

Ví dụ:

Hình 1-16: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp số dư giảm dần với tỷ lệ tùy chọn

d Khấu hao TSCĐ theo phương pháp kết hợp

Nhằm đẩy nhanh tốc độ thu hồi vốn, doanh nghiệp sử dụng phương pháp khấu hao kết hợp theo thể thức một số năm đầu sử dụng phương pháp khấu hao nhanh sau đó chuyển sang phương pháp khấu hao đều Khi sử dụng phương pháp kết hợp, thời gian thu hồi vốn thực tế ngắn hơn tuổi thọ kinh tế dự tính

Cú pháp:

=VDB(cost, salvage, life, start_period, end_period, [factor], [no_switch]) Trong đó:

- cost, salvage, life: ý nghĩa giống hàm SLN

- start_period: thời điểm bắt đầu tính khấu hao

- end_period: thời điểm kết thúc tính khấu hao

- factor: tỷ lệ trích khấu hao tùy chọn

- no_switch: xác định có chọn phương pháp tính khấu hao đều không khi giá trị

khấu hao đều lớn hơn giá trị khấu hao theo phương pháp số dư giảm dần

no_switch=1 (True): không chuyển qua khấu hao đều

no_switch=0 (False hoặc bỏ qua): chuyển qua khấu hao đều

Lưu ý:

- start_period và end_period phải cùng đơn vị với life

- Tính khấu hao kỳ đầu tiên (tháng đầu tiên sử dụng, năm đầu tiên sử dụng…) thì start_period = 0 và end_period=1

- Hàm VDB xác định số tiền khấu hao TSCĐ trong bất kỳ thời kỳ đặc biệt nào, bao gồm từng phân đoạn theo phương pháp khấu hao số dư giảm dần

Ví dụ:

Hình 1-17: Tính khấu hao TSCĐ theo phương pháp kết hợp

1.2.2 Nhóm hàm đánh giá hiệu quả vốn đầu tư

Nhóm hàm đánh giá hiệu quả vốn đầu tư bao gồm (1) hàm về dòng tiền và (2) hàm đánh giá hiệu quả sử dụng vốn đầu tư

1.2.2.1 Hàm về dòng tiền

Lưu ý: dòng tiền ra mang dấu âm (-), dòng tiền vào mang dấu dương (+)

Ví dụ: dòng tiền ra như tiền gửi tiết kiệm, mua trái phiếu, khoản tiền trả góp, trong công thức phải nhập số âm; dòng tiền vào như tiền lãi, lợi tức nhận được, khoản vay nhận được trong công thức phải nhập với số dương

Các đối số của nhóm hàm dòng tiền

- PV: giá trị hiện tại của một khoản tiền trong tương lai;

- FV: giá trị tương lai của một khoản tiền ở hiện tại;