Vận dụng phương pháp dãy số thời gian để phân tích doanh thu của Ngân hàng Thuương mại cổ phần Xuất nhập khẩu Việt Nam giai đoạn 2005 – 2009 và đự đoán 2010

Hoạt động sản xuất kinh doanh là một hoạt động kinh tế phức tạp và mang tính đặc thù. Đồng thời nó cũng chịu sự tác động và ảnh hưởng của nhiều nghành, nhiều yếu tố thuộc môi trường kinh doanh.

LỜI NÓI ĐẦU

Hoạt động sản xuất kinh doanh là một hoạt động kinh tế phức tạp và mangtính đặc thù Đồng thời nó cũng chịu sự tác động và ảnh hưởng của nhiềunghành, nhiều yếu tố thuộc môi trường kinh doanh Nhìn chung các đơn vị kinhdoanh dù thuộc loại hình nào, dù lớn hay nhỏ cũng đòi hỏi phải có lãi thì mới tồntại được Nhất là khi chuyển đổi sang cơ chế thị trường thì đã tạo ra cho các đơn

vị kinh doanh nhiều cơ hội mới cùng nhiều thử thách Cụ thể từ chỗ mọi hoạtđộng đầu vào – sản xuất – đầu ra đều thực hiện theo sự chỉ đạo của Nhà nước thìđến nay về cơ bản đều do các đơn vị kinh doanh, doanh nghiệp phải tự mình tổchức các hoạt động trên

Để hoạt động kinh doanh đạt lợi nhuận cao trên cơ sở vật chất kỹ thuật,vậttư,vốn và lao động sẵn có Phải nắm được các nguyên nhân ảnh hưởng đến mức

độ và xu hướng ảnh hưởng của các nguyên nhân đó đến doanh thu và lợi nhuận

Do đó, phân tích kết quả doanh thu và lợi nhuận trong hoạt động sản xuất kinhdoanh là một việc làm hết sức cần thiết đối với các nhà kinh doanh, doanh nghiệp Qua quá trình học tập và với những kiến thức mà mình đã được trang bị trong

quá trình học em chọn đề tài : “ Vận dụng phương pháp dãy số thời gian để

phân tích doanh thu của Ngân hàng Thuương mại cổ phần Xuất nhập khẩu Việt Nam giai đoạn 2005 – 2009 và đự đoán 2010 “ Nội dung đề tài gồm hai

chương :

Chương I : Một số lý luận chung về phương pháp dãy số thời gian

Chương II : Vận dụng phương pháp dãy số thời gian để phân tích doanh thu của Ngân hàng Thương mại cổ phần Xuất nhập khẩu Việt Nam giai đoạn

2006 – 2009 và dự đoán giai đoạn 2010

Đề án không tránh khỏi được những thiếu sót mong thầy cô và các bạn sinh

viên giúp đỡ thêm Đề án được hoàn thành dưới sự giúp đỡ của thầy giáoNguyễn Công Nhự Em xin chân thành cảm ơn!

Sinh viên thực hiện

Nguyễn Quang Thái

CHƯƠNG I

Một số lý luận chung về phương pháp dãy số thời gian

I.Khái niệm dãy số thời gian

Dãy số thời gian là dãy các trị số thống kê được sắp xếp theo thứ tự thời gian.Dãy số thời gian không chỉ giới hạn ở các hiện tượng kinh tế mà có thể là các trị

số cho thấy sự thay đổi của hiện tượng xã hội như tỷ kệ biết chữ của một quốc gia Mặt lượng của hiện tượng thường xuyên biến động qua thời gian Trong thống kê để nghiên cứu sự biến động này người ta thường dựa vào dãy số thời gian

Qua dãy số thời gian có thể nghiên cức các đặc điểm về sự biến động của hiện tượng, vạch rõ xu hướng và tính quy luật của sự phát triển ,đồng thời để ta

dự đoán các mức độ của hiện tượng trong tương lai

Xét về hình thức dãy số thời gian gồm hai phần là thời gian ( ngày, tuần, tháng, quý, năm ) và trị số của chỉ tiêu ( hay mức đọ của dãy số )

Căn cứ về mặt đặc điểm về mặt thời gian người ta thường chia dãy số thời gian làm hai loại :

- Dãy số thời kỳ : là dãy số biểu hiện quy mô ( khối lượng ) của hiện tượng trong từng khoảng thời gian nhất định Trong dãy số thời kỳ các mức độ là những số tuyệt đối thời kỳ, do đó độ dài của khoảng cách thời gian ảnh hưởng trực tiếp đến trị số của chỉ tiêu và có thể cộng các trị số của chỉ tiêu để phản ánh quy mô của hiện tượng trong những khoảng thời gian dài hơn

- Dãy số thời điểm : là dãy số biểu hiện quy mô (khối lượng ) của hiện tượng tại những thời điểm nhất định Mức độ của thời điểmsau thường bao gồm toang bộ hoặc một bộ phận mức độ của hiện tượng trước Vì vậy việc cộng các trị số của chỉ tiêu không phản ánh quy mô của hiện tượng

II.Tác dụng của dãy số thời gian

Mặt lượng của hiện tượng kinh tế xã hội không ngừng biến động theo thời gian, để nghiên cứu những biến động này ta có thể sử dụng phương pháp dãy số thời gian

Để phản ánh đúng đắn sự phát triển của hiện tượng qua thời gian thì khi xây dựng một dãy số thời gian phải đảm bảo tính có thể so sánh được giữa các mức

độ Nghĩa là nội dung và phương pháp tính chỉ tiêu qua thời gian phải thống nhất Phạm vi nghiên cứu của tổng thể trước sau phải thông nhất các khoảng cách thời gian trong dãy số phải bằng nhau

III Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian

Để nghiên cứu biến đổi của hiên tượng qua thời gian ta sử dụng:

1 các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian:

- Mức độ bình quân theo thời gian : y

- Lượng tăng ( giảm ) tuyệt đối bình quân : lượng tăng giảm tuyệtđối liên hoàn, lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân, lượng tăng giảm tuyệt đối định gốc

- Tốc độ phát triển : tốc độ phát triển liên hoàn, tốc độ phát triển bình quân, tốc độ phát triển định gốc

- Tốc độ tăng ( giảm ) : tốc độ tăng ( giảm ) liên hoàn, tốc độ tăng( giảm ) định gốc, tốc độ tăng ( giảm ) bình quân

- Giá trị tuyệt đối 1 % tăng ( giảm )

a Mức độ bình quân theo thời gian

Chỉ tiêu này phản ánh mức độ đại biểu của các mức độ tuyệt đối trong dãy số thời gian.tuỳ theo dãy số thời kỳ hoặc thời điểm mà có các công thức tính toán khác nhau

Đối với dãy số thời kỳ,mức độ trung bình theo thời gian được tính theo côngthức sau:

Trong đó yi ( i = 1,2,3…n ) là các mức độ của dãy số thời kỳ

Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau ta tính theo côngthức

y y

Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau thì mức

độ trung bình theo thời gian được tính theo công thức sau

Trong đó ti ( i = 1,2,3…n ) là độ dài thời gian có mức độ yi

b.Lượng tăng ( giảm )tuyệt đối

Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đổi về mức độ tuyệt đối giữa hai thời gian nghiêncứu ,nếu như mức độ của hiên tượng tăng lên thì trị số của chỉ tiêu mang dấu (+)

và ngược lại thì mang dấu (-)

Tùy theo mục đích nghiên cứu ,ta có các chỉ tiêu về tăng ( giảm ) sau đây :

- Lượng tăng ( giảm ) tuyệt đối liên hoàn ( hay từng kỳ ) là dấu hiệu giữa mức độ kỳ nghiên cứu ( yi ) và mức độ đứng liền trước nó ( yi-1 ) chỉ tiêu này

phản ánh mức tăng ( hoặc giảm ) giữa hai thời kỳ liền nhau ( thời gian i-1 va thời gian i )

Ta có công thức tính như sau :

δi = yi − yi-1 (i = 2,3 n )

Trong đó δi là lượng tăng ( hoặc giảm ) tuyệt đối liên hoàn

- Lương tăng ( giảm ) tuyệt đối định gốc ( hay tính dồn ) là hiệu số giữa cácmức độ kỳ nghiên cứu ( yi ) và mức độ của một kỳ nào đó được chọn làm gốc,

thường là các mức độ đầu tiên trong dãy số ( y1 ) chỉ tiêu này phản ánh mức tăng (hoặc giảm ) tuyệt đối trong những khoảng thời gian dài Nếu ký hiệu ∆i là các lượng tăng ( hoặc giảm ) tuyệt đối định gốc ta có :

2 1

n i

Tốc độ phát triên là một số tương đối ( thường được biểu hiện bằng lần hoặc

% ) phản ánh tốc độ và xu hướng biến động của hiện tượng qua thời gian Tùy theo mục đích nghiên cứu mà ta có các loại tốc độ phát triển sau đây :

- Tốc độ phát triển liên hoàn phản ánh sự biến động của hiện tượng giữa haithời gian liền nhau Công thức như sau

1

1,2,3

i i

y

y 

Trong đó ti : tốc độ phát triển liên hoàn của thời gian i so với thời gian i-1

yi-1 : mức độ của hiên tượng ở thời gian i-1

yi : mức độ của hiện tượng ở thời gian i

- Tốc độ phát triển định gốc phản ánh sự biến động của hiên tượng trong những khoảng thời gian dài Công thức tính như sau :

yi : mức độ của hiện tượng ở thời gian i

y1 :mức độ đầu tiên của dãy số Giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định gốc có những mối liên

hệ sau đây :

Thứ nhất : Tích các tốc độ phát triển liên hoàn bằng tốc độ phát triển định gốc Tức là t2 * t3 * tn = Tn hay ∏ti = Ti

Thứ hai : Thuơng của hai tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ

phát triển liên hoàn giữa hai thời gian đó Tức là

nếu để tính tốc độ phát triển bình quân ta sử dụng công thức số trung bình nhân Nếu ký hiệu t là tốc độ phát triển trung bình thì công thức tính như sau :

d.Tốc độ tăng ( hoặc giảm )

Chỉ tiêu này phản ánh mức độ hiện tượng giữa hai thời gian đã tăng (+) hoặc giảm (-) bao nhiêu lần ( hoặc bao nhiêu % ) Tương ứng với các tốc độ phát triển

ta có các tốc độ tăng ( hoặc giảm ) sau đây :

- Tốc độ tăng ( hoặc giảm ) liên hoàn ( hay từng kỳ ) là tỷ số giữa lương tăng ( hoặc giảm ) liên hoàn với mức độ kỳ gốc liên hoàn : nếu ký hiệu ai ( i= 2,3 n )

là tốc độ tăng hoặc giảm liên hoàn thì

1

( 2,3 )

i i

e.Giá trị tuyệt đối của 1(%) tăng ( hoặc giảm )

Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1(%) tăng ( hoặc giảm ) của tốc độ tăng ( hoặc giảm )

liên hoàn thì tương ứng với một trị số tuyệt đối là bao nhiêu Nếu ký hiệu gi ( i

= 2,3 n ) là giá trị tuyệt đối của 1(%) tăng ( hoặc giảm ) thì

i i

y y a

Chú ý : chỉ tiêu này chỉ tính cho tốc độ tăng ( hoặc giảm ) liên hoàn , đối với tốc

độ tăng ( hoặc giảm ) định gốc thì không tính vì luôn là một số không đổi và bằng

1

100

y

2 các phương pháp biểu hiện xu hướng phát triển của hiện tượng

Sự biến động của hiên tượng qua thời gian chịu sự tác động của nhiều nhân

tố Ngoài các nhân tố chủ yếu, cơ bản quyết định xu hướng biến động của hiên tượng, còn có những nhân tố ngẫu nhiên gây ra những sai lệch khỏi xu hướng xuhướng thường được biểu hiện là chiều hướng tiến triển chung nào đó ,một sự tiếntriển kéo dài theo thời gian,xác định tính quy luật biến động của hiện tượng theo thời gian Việc xác định xu hương biến động cơ bản của hiện tượng có ỹ nghĩa quan trọng trong nghiên cứu thống kê Vì vậy cần sử dụng phương pháp thích hợp, trong một chừng mực nhất định, loại bỏ tác động của những nhân tố ngẫu nhiên để nêu lên xu hướng và tính quy luật về sự biến động của hiện tượng.Các phương pháp thường được sủ dụng để biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng

a.Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian

Phương pháp này thường được sư dụng khi một dãy số thời kỳ có khoảng cách thời gian tương đối ngắn và có nhiều mức độ mà qua đó chúng ta chưa phản ánh được xu hướng biến động của hiện tượng

Người ta có thể mở rộng khoảng cách thời gian từ tháng sang quý… do khoảngcách thời gian được mở rộng nên trong mối mức độ của dãy số mới thì sự tác động của các nhân tố ngẫu nhiên ( với chiều hướng khác nhau ) phần nào đã được

bù trừ ( triệt tiêu ) và do đó cho ta thấy xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng

b.Phương pháp số trung bình trượt ( di động )

Số trung bình trượt (còn gọi là số trung bình di động ) là số trung bình cộng củamột nhóm nhất định các mức độ của dãy số được tính bằng cách lấy lần lượt loại dần các mức độ đầu, đông thời thêm vào các mức độ tiếp theo, sao cho tổng các

số lượng các mức độ tham gia tính số trung bình không thay đổi

Giả sử có dãy số thời gian y1,y2……yn-1,yn nếu tính trung bình trượt cho nhóm ba mức độ ta sẽ có

Nếu sự biến động của hiện tượng tương đối đều đặn và số lượng các mức độ của dãy số không nhiều thì ta có thể tính trung bình trượt từ ba mức độ

Nếu sự biến động của hiên tượng lớn và dãy số có nhiều mức độ thì ta có thể tính trung bình trượt từ năm hoặc bảy mức độ Trung bình trượt càng được tính từnhiều mức độ thì càng có tác dụng san bằng ảnh hưởng của các nhân tố ngẫu nhiên, nhưng mặt khác nó lại làm giảm số lượng các mức độ của dãy trung bình trượt Nếu số lượng của dãy số trung bình trượt quá ít thì ảnh hưởng đến nghiên cứu xu hướng cơ bản

c Phương pháp hồi quy tương quan

Trên cơ sở dãy số thời gian, người ta tìm một hàm số ( gọi là phương trình hồi quy ) phản ánh sự biến động của hiện tượng qua thời gian có dạng tổng quát như sau :

Các tham số ai ( i=1,2,3…n ) thuờng được xác định băng phương pháp bình phương nhỏ nhất tức là ∑ ( yt - yt )2 = min

Sau đây là một số phương trinh hồi quy đơn giản thường được sử dụng :

Phương trình parabol bậc hai : thường được sử dụng khi các sai phân bậc hai

( tức là các sai phân của các sai phân bậc một ) xấp xỉ nhau

Các tham số a0,a1,a2 được xác định bởi hệ phương trình sau đây :

Phương trình hàm mũ được sử dụng khi các tốc độ phát triển xấp xỉ nhau

Các tham số a0 , a1 được xác định bởi hệ phương trình sau đây :

Ta thấy rằng : biến t là biến thự tự thời gian, ta có thể thay t bằng t’ ( nhưng vẫn

đảm bảo thứ tự ) sao cho ∑t’= 0 thì việc tính toán sẽ đơn giản hơn

Có hai trường hợp :

Thứ nhất : Nếu thứ tự thời gian là một số lẻ thì lấy thời gian ở giữa bằng 0,

các thời gian đứng đằng trước là -1, -2, -3…và các thời gian đứng sau là 1, 2, 3…

Thứ hai :Nếu thứ tự thời gian là một số chẵn thì lấy hai thời gian ở giữa là -1 va

1 , các thời gian đứng trước lần lượt là -3, -5, -7…và các thời gian đứng sau la 3,

d.Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ

Sự biến động của một sô hiện tượng kinh tế xã hội thường có tính thời vụ nghĩa là hàng năm trong một thời gian nhất định, sự biến động được lặp đi lặp lại

Ví dụ : các sản phẩm của nghành nông nghiệp phụ thuôc vào từng thời vụ Trong các nghành khác như công nghiệp, xây dựng, giao thông vận tải, dịch vụ…đều ít nhiều có biến động thời vụ Nguyên nhân gây ra biến động thời vụ là do ảnh hưởng của các điều kiện tự nhiên ( thời tiết, khí hậu ) và do phong tục tập quán sinh hoạt của dân cư

Biến động thời vụ làm cho hoạt động của một số nghành lúc khẩn trương lúc thì nhàn rỗi bị thu hẹp lại

Nghiên cứu biến động thời vụ nhằm đề ra những chủ trương, biện pháp phù hợp kịp thời, hạn chế những ảnh hưởng của biến động thời vụ đến sản xuất và sinh hoạt của xã hội

Nhiệm vụ của thống kê là dựa vào số liệu của nhiều năm ( ít nhất là 3 năm )

để xác định tính chất và mức độ của biến động thời vụ Phương pháp thường được dùng là tính các chỉ số thời vụ

Trường hợp biến động qua những thời gian của các hiện tượng tương đối ổn định không có hiện tượng tăng ( hoặc giảm ) rõ rệt thì chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau đây :

0

.100

i i

y I y



Trong đó Ii chỉ số thời vụ của thời gian t

Yi số trung bình các mức độ của các thời gian cùng tên i

Y0 số trung bình của tất cả các mức độ trong dãy số

Trường hợp biến động thời vụ qua những thời gian nhất định của các tham

số thì chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau đây :

1

.100

n Þ i

ij i

y y I

n







Trong đó : yÞ : mức độ thực tế ở thời gian I năm thứ j

yij : mức độ tính toán ( có thể là số trung bình trượt hoặc dựa vào phương trình hồi quy ở thời gian i của năm j

n : số năm nghiên cứu

IV.Các phương pháp dự báo thường dùng

1 Khái niệm về dự đoán thống kê

Dự đoán thông kê là việc sử dụng những thông tin thống kê thu thập được và

áp dụng các phương pháp phân tích thích hợp để dự đoán sự phát triển khách quan của hiện tượng kinh tế trong quá trình tiêp theo

2 Phân loại dự đoán

Căn cứ vào thời gian dự báo : chia làm ba loại

- Dự báo ngắn hạn : Là loại dự báo sự phát triển của hiện tượng trong thời

gian ngắn vài ba ngày hoặc vài ba tuần Loại dự báo này thường có độ chính xác cao

- Dự báo trung hạn : Là loại dự báo sự phát triển của hiện tượng trong thời

gian vài ba tháng hoặc từ một đến hai năm, độ chính xác của loại dự báo này co phần hạn chế hơn so với dự báo ngắn hạn

- Dự báo dài hạn : Là loại dự báo sự phát triển của hiện tượng trong thời gian

vài ba năm trở lên Độ chính xác của loại dự báo này không cao vì nó còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như : môi trường dự báo, quy mô dự báo, độ dài thời gian dự báo…

Căn cứ vào số liệu dự báo : chia làm hai loại

- Dự báo điểm : Khẳng định quy mô về sự phát triển của hiện tượng bằng con

số cụ thể, loại dự báo này có độ chính xác không cao

- Dự báo khoảng : Khẳng định quy mô về sự phát triển của hiện tượng nằm

trong khoảng đó Đây là loại dự báo khả năng tốt nhất và xấu nhất về sự phát triển của hiên tượng nên tính chính xác của loại dự báo này cao hơn so với dự báo điểm

3.Các phương pháp dự báo thường dùng

Phương pháp chuyên gia : xin ý kiến các chuyên gia về lĩnh vực đó, trên cơ sở

đó xử lý ý kiến và đưa ra dự đoán

Phương pháp hồi quy ( phương pháp kinh tế lượng ) : xác định mô hình hàm

hồi quy nhiều biến y t h f t h a a  , , , 0 1 a n y f x x 1, , 2 x n

Phương pháp mô hình hóa thời gian : yt  f t  

4.Dự đoán thống kê

Thống kê đơn vị nghiên cứu không những biết điều phải xảy ra mà còn phải biết những điều tương lai của hiện tượng Dự đoán thống kê là phần rất quan trọng của nghiên cứu thống kê Làm dự đoán thống kê có khả năng thực hiên được các loại dự đoán Chú trọng nhất là dự đoán thống kê ngắn hạn

Dự đoán thống kê phải có tài liệu để tiến hành dự đoán thống kê Dãy số thời gian sử dụng phương pháp phù hợp để đưa ra những dự đoán có cơ sở khoa học