Phân tích dữ liệu kinh doanh microsoft excel 2010 phần 2 nxb từ điển bách khoa

Ví dụ, nếu bạn sử dụng một phương pháp dựa vào các bức ảnh chụp nhanh thời gian, chẳng hạn như công cụ Moving Average của Excel, hoặc một phương pháp dựa vào phép nội suy, chẳng hạn như

Phán tích dữ liệu kinh doanh Microsoít Excel 2010

Cho đến bây giờ, trong sách này tập trung vào những sự kiện đã xảy

ra Bản báo cáo thu nhập, bản cân đối và bản báo cáo luồng tiền m ặt có thế’ đưa ra một bức tranh về thành tích trước đây của một công ty Nhưng hiểu những gì đã xảy ra không giúp ích được gì nhiều nêu bạn không thế sử dụng nó đế lập kế hoạch cho tương lai Chương này trình bày một cái nhìn tổng quan về việc lập kế hoạch và dự toán tài chính và thảo luận các dự báo và dự đoán dựa vào lịch sử gần đây của một công

ty hình thành nền tảng cho việc lập kê hoạch như thê nào.

TẠO CÁC BẢN BÁO CÁO TÀI CHÍNH HÌNH THỨC

Mục đích của lập kê hoạch tài chính là hiểu và dự đoán tương lai tài chính Bạn sử dụng các dự đoán tài chính đế so sánh và ước lượng các

kê hoạch kinh doanh, ước lượng những nhu cầu cung cấp tài chính tưoììỊí lai và để th iết lập những ngân sách kinh doanh nội bộ Tạo các bản báo cáo tài chính hình thức là một cách chuẩn để dự báo tương lai tài chính của một công ty.

Các bản báo cáo hình thức dựa vào những công cụ và khái niệm tài chính mà bạn đã biết, chẳng hạn như các bản báo cáo thu nhập, bản cân đối và sự phân tích luồng tiền mặt Có nhiều phương pháp đế phát triên các bản báo cáo hình thức bắt đầu từ các ước tính đằng sau phong bì đến những mô hình mở rộng được điện toán hóa nhằm nỗ lực dự báo và xern xét các tình hình kinh tế tương lai Bất ké' phương pháp, mục đích thì như nhau: phát triển những dự đoán tài chính thực tiễn và hữu dụng.

120

Chưong 7 Chu kỳ dự toán và lặp kế hoạch

Khi bạn phát triể n một ban bíío cáo hình thức, hãy ghi nhớ ba yếu tô chính sau đây:

♦ Các mối quan hệ đâ biết và những xu hướng - Hoa hồng bán hàng

thường có lẽ là 59< thu nhập Hãy lưu giừ chúng ở đó trong nhừng

dự đoán của bạn trừ khi bạn có lý (io đô tin chúng sẽ thay đối.

♦ T h ò n g tin v ề n h ữ n g t h a y đối tương lai - M ộ t đối thủ c ạ n h t r a n h có

th ẻ đ a n g c h u ẩ n bị tu n g ra một sả n p h ấ m mới H ă y g h i nhớ đ iều đó

k h i b ạ n ưđc t í n h các thị p h ẩ n tương lai cho n h ữ n g th ứ m à b ạ n đưa ra

♦ Các mục đích kinh doanh - Có thê bạn dự tính giảm chi phí xuống

10 phần trăm thông qua giam bớt nhân viỏn và giảm biên chế Hãy suy nghĩ nhừng hệ qua không dự tính trưức của việc giảm chi phí có thê như thê nào.

B ạ n có t h ế c h ọ n m ộ t v à i p h ư ơ n g p h á p đê p h á t t r i ể n c á c b ả n b á o cáo tà i chính h ìn h thức Ba yếu tô vừa mỏ tả ám chỉ những phương pháp nằm ngang - chúng tập trung vào nhừng thay đổi theo thời gian Một loại phương pháp thắng đứng khác tậ p trung vào các nhóm công nghiệp.

Ví dụ, có thê bạn muốn quyết định liệu giá thành hàng đà bán (COGS) dưới dạng một tỷ lệ phần trăm của doanh sô ròng có tương tự như giá thành hàng đà bán của nhừng công ty khác trong ngành nghề của bạn hay không Các công ty thành công trong một nhóm ngành nghề thường

có nhừng mối quan hệ tương tự giừa các chi báo chính Có thế hữu ích nếu

so sánh mối quan hệ giừa ví dụ COGS và dân số ròng tại công ty của bạn với trung bình ngành nghề Sẽ thực nản lòng khi thấy răng tỷ số giữa chi phí với doanh sô cao so với trung bình ngành nghề.

Trái lại một phương pháp nằm ngang sử dụng dừ liệu lịch sử làm điêm so sánh Thực ra công ty đóng vai trò như nhóm kiểm soát riêng của nó Mặc dù nó đòi hỏi sự quan tâm ngang bằng như một phương

p h á p t h ầ n g đ ứ n g , n h ư n g m ộ t sự p h á n tích n ằ m n g a n g tương đố i đơn giản và có thế là một cách hiệu quá đố dự đoán các kết quả tài chính Phần kế tiêp m inh họa một sự phân tích nằm ngang dựa vào những dự đo;in sứ dụng tỷ lệ phần trăm doanh số.

Phương pháp dự báo ty lộ phần trăm doanh sô dựa vào khái niệm nhiều hoạt (lộng kinh doanh, chắng hạn như trá các chi phí n h át định, mua tài san và n hận các khoán nợ được trói chặt trực tiếp vói số đô la bán hàng Nếu không có bán hàng, một doanh nghiệp sè không trá các chi phí bán hàng cùng như không tạo ra các khoán phải thu Việc

t ă n g d o a n h sô t h ư ờ n g t ạ o r a t h ê m tiồ n m ặ t t r o n g n g â n h à n g , c á c ch i

121

Phân tích dữ liệu kinh doanh Mlcrosott Excel 2010

phí thay đổi lớn hơn, thuế thu nhập cao hơn, tàng thêm chi phí hành chính, v.v Bán hàng là một yếu tố chính trong hầu h ết những chỉ báo khác Do đó, việc dự đoán những dự báo khác dự vảo dự đoán doanh số có thế hữu ích.

Phương pháp dự báo tỷ lệ phần trăm doanh sô đòi hỏi một vài bước chung:

1 Phân tích các xu hướng lịch sử và những mối quan hệ tài chính Ví

dụ, trong một vài năm, các chi phí thay đối có lè đ ạt trung bình 47'í trong tồng doanh số Một sự phân tích sơ bộ ít ra xem thoáng qua việc tỷ sô" đó đã tăng, giảm hoặc vẫn gần xấp xỉ không đổi trong khoảng thời gian đó hay không.

2 Dự báo yếu tố chính, doanh số qua đường chân trời lập kế hoạch kế tiếp - ví dụ một năm Có nhiều cách đế đưa ra dự báo đó Một cách tốt đế trá n h là yêu cầu các trưởng phòng bán hàng ước lượng doanh

số của đội mình trừ khi bạn có thế chắc chắn họ không làm như vậy chỉ vì đùa nghịch với các hạn ngạch (quota) riêng của mình.

3 ước lượng các chi phí và số dư tương lai dựa vào các mối quan hệ lịch sử của chúng với doanh số Nếu bạn dự báo rằng doanh sô sẽ tăng 3% trong năm kê tiếp, thì sẽ hợp lý khi dự báo rằng hoa hồng

bán hàng cũng sẽ tăng 3%.

4 Chuẩn bị bản báo cáo tài chính hình thức sử dụng doanh sô và chi phí dự đoán.

Nghiên cứu trường hợp: Cummins Printing

Cummins Printing là một doanh nghiệp nhỏ chuyên về các số lượng bản in tùy ý của đồ dùng văn phòng, báo cáo thường niên và catalog Nó

đã tồn tại trong ba năm kề từ khi Jim Cummins thành lập công ty và mua tài sản của nó một phần thông qua tiền vay ngân hàng và một phần qua tiền quỳ mà anh ấy đà cung cấp Cummins Printing đang chuẩn bị các bản báo cáo hình thức cho năm 2012 Nó làm như vậy vừa

đế ưởc lượng các chi phí hàng năm của nó và kết quả tài chính cho nàm

kế tiếp vừa dẫn dắt một quyết định kinh doanh mà nó phải đưa ra sớm trong năm.

Bước đầu tiên là xem lại các bản báo cáo tài chính hiện có cua một công ty cho những xu hướng, cơ cấu và mối quan hệ Ví dụ, hình 7.1 và 7.2 minh họa các bản báo cáo thu nhập và bản cần đối năm 2009 đến

2011 cho Cummins Printing.

122

Chương 7 Chu kỳ dự toán và lập kế hoạch

Hình 7.1 Bản báo cáo thu nhập Cummins Príntmg cho năm 2009 đến 2011.

ICunmnsPrìnlina Baiance Sheeỉ for the year ended: 1201/2009 12^1/2010 12ữ 1/2011 ĂSSÌẼTS

1 m im i MI i V cA|UR|f KdBinBQ CaliiiiyS 900/,D3Ĩ)

Tatal KeMìSea anơ S toM ìolt^'E ợutY ỉ -■■■• "1 $4^486 $596.323 $(KỈ4.1S2

Hình 7.2 Bản cân đối Cummins Printing cho năm 2009 đến 2011.

123

Phản tích dữ liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

Nhận dạng các xu hướng tài chính

Bây giờ Cummins cần nhận dạng các xu hướng tài chính, các cơ cấu

và mối quan hệ chảy từ những vvorksheet này Nhiều công cụ và chỉ báo khác nhau có sẵn nhưng điều cốt vếu cho việc dự toán là tập trung vào những gì kích thích doanh nghiệp Sự tàng trưởng trong doanh thu và việc tăng vốn lưu động là hai ví dụ về những yếu tố kích thích này Cummins tập trung vào việc tăng trưởng thu nhập là yếu tò chính của doanh nghiệp và sử dụng tỷ lệ phần trăm doanh số làm chỉ báo chủ yếu của nó Hình 7.3 minh họa các bản báo cáo thu nhập từ hình 7.1 cùng với việc phân tích các thành phần theo doanh số Mỗi thành phần bán báo cáo được diễn đạt bằng sô đô la thô và dưới dạng một tỷ lệ phần trăm doanh số Giả định là khi sô đô la bán hàng thay đổi, những thành phần khác, chẳng hạn như hàng tồn kho và hầu hết các chi phí kinh (loanh sẽ thay đổi một cách phù hợp.

income StalemerỂ for the year ended: 12ỡ1ữ009 12/31/2010 120 1/20 11 |3-yearawBr^ 2011onỊy]

CostoTgoodssokl $145.534 1 S120.920 $171.384 Ị 35.35% 1 4a96%

AíMHỈ^ng õ iie e !^ $5 915^ »■770 ! 17 4 % OfRce tease $8.750’ $97110: i 2 2 3 % ^ 2 4 5 %

ìrSUỊBỈKB $3.906 $3.754 M 010| 094% 1 0 3 % ĩ ORicesMPPies S2! i 10 ị $2.680 $3.8621 0 71% 09Ì9%T Salaríes $62.378 $72.924 $94.347 í 18 8 5% 2 4 m Convnunỉcations iữ.iiãé ! $5.507 $7.014 1 1 ^ % 18 0 %

ĩravBỈ $1.070 Ỉ6.310 $8,733 1.39% ^ 22 4 % Dei>redafion K 1 9 2 K 1 9 2 $4.192 10 2 % , 1-08%f

Chương 7, Chu kỳ dự toán và lập kế hoạch

trước Ví dụ, nếu bạn sử dụng một phương pháp dựa vào các bức ảnh chụp nhanh thời gian, chẳng hạn như công cụ Moving Average của Excel, hoặc một phương pháp dựa vào phép nội suy, chẳng hạn như hàm TREND của Excel, hoặc một đường xu hướng biếu đồ, bạn sẽ nhận được một câu trả lời nhưng bạn không nên đế bất kỳ quyết định quan trọng dựa vào riêng bằng chứng đó - chắc chắn không với chỉ ba điểm dữ liệu Làm th ế nào bạn có thế biết những gì cần phải tin? Khi bạn chuẩn

bị một bản phân tích dự đoán các kết quả sớm hơn trong tương lai, chẳng hạn như thu nhập bán hàng của năm kê tiếp, bạn giả định rằng bằng một cách nào đó tương lai sẽ giống như quá khứ Nếu có nhiều điểm dữ liệu trong bản phân tích, sự giả định có nhiều sự biện giải hơn

so với chỉ có một vài điềm dữ liệu Bạn có thể kiềm tra đường mốc của

dữ liệu và có lẽ chú ý thu nhập bán hàng trong một năm trước làm tốt công việc dự đoán thu nhập trong một năm sau đó Nhưng với một đường mốc ngắn, chẳng hạn như ba năm, bạn có thể đạt được một xu hướng đáng tin cậy rõ ràng mà hóa ra hoàn toàn gây nhầm lẫn.

Trong tình huống được minh họa trong hình 7.1 đến 7.3, bạn nên cố có thêm bằng chứng, ví dụ:

địa phương hoặc quô'c gia gợi ý rằng thu nhập của bạn sẽ tiếp tục như trước đó?

lại hay không? Họ có tiến hành các bước để đón bắt các khách hàng của bạn hay không?

Các thay đổi có xảy ra trong công nghệ của doanh nghiệp bạn hay không? Nếu vậy, chúng có lợi cho bạn hay không? Liệu chúng sẽ

b ắ t đầu có hiệu lực trong thị trường háy không?

Các khách hàng hiện tại của bạn đang đối m ặt với những thay đổi

gì trong các điều kiện kinh doanh? Những thay đổi này có gợi ý

rằng họ sẽ tiếp tục mua hay không? Và họ sẽ tiếp tục mua hàng ở

công ty bạn hay không?

Bạn có đang chuẩn bị ngưng một dòng sản phẩm hiện có hoặc giới thiệu một dòng sản phẩm mới hay không? Bạn có bằng chứng tin cậy rằng các khách hàng của bạn sẽ tiếp nhận sản phẩm mới hay không?

Xu hướng thị trường cho sản phẩm của bạn là gì? Nhu cầu đang giảm hoặc tăng?

125

Phán tích dữ liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

Lời giai đáp cho những câu hỏi chẳng hạn như những câu hỏi này, kết hợp với các kết quả thực tê từ các năm trước dẫn Cummins Printing đến giả định hợp lý rằng sự tăng trưởng trong thu nhập cho năm 2012 sẽ hơi yếu hơn so với trong năm 2011 Cụ thể Cummins kết luận ràng sự tăng trưởng doanh thu sẽ tiếp tục nhưng chậm đi do bản chất ngắn hạn của một số do luật kích thích tài chính của chính phủ liên bang năm 2009 Tuy nhiên, Cummins đã tố chức một chiến dịch quảng cáo mới mà nó hy vọng sẽ đa dạng hóa thị trường có sẵn Cummins dự đoán răng thu nhập năm 2012 sẽ là $411,696, tăng 5.6 phần trăm so với năm 2011.

Dự báo dựa vào lịch sử gần đây

Bước kế tiếp là dự báo các chi phí dựa vảo tỷ lệ phần trăm doanh sô" lịch sử của chúng và được áp dụng cho thu nhập năm 2012 dự báo Hình 7.4 minh họa bản dự báo này.

Các thành phần được mong đợi thay đổi với doanh số ròng được thề hiện dưới dạng một tỷ lệ phần trăm trong cột B, được mang sang từ cột

G của hình 7.3 Những thành phần khác được tính toán từ những dự báo cho năm 2012 (chẳng hạn như tổng lợi nhuận) hoặc được lấy từ cuôl kỳ hạn trước (chẳng hạn như hàng tồn kho đầu kỳ, các khoản thanh toán tiền thuê và sự khấu hao).

Bản dự báo tốt ở mức có thế nhưng một xu hướng làm xáo trộn nổi lên từ các bản báo cáo thu nhập năm 2009 đến 2011 được minh họa trong hình 7.3 Cummins Printing kiếm hầu h ế t thu nhập qua số lượng

in tùy ý thường đòi hỏi loại giấy đặc biệt Trong ba nàm tồn tại, Cummins

đã mua chất liệu giấy đế sử dụng trong trường hợp dặc biệt với sô lượng lớn hơn mức cần th iết cho một đơn đặt hàng cụ thể Việc mua số lượng lớn đã giảm các chi phí thay đổi bởi vì mua số lượng lớn hơn sẽ được khấu hao tốt hơn từ các nhà cung cấp Cummins cũng hy vọng rằng các khách hàng sẽ đặt hàng tiếp theo, điều đó đòi hỏi sử dụng chất liệu giấy mua còn lại đó.

T hật không may, điều đó chưa xảy ra Nguồn giấy trong kho của Cummins Printing đã tăng đều trong khoảng thời gian ba năm (xem hình 7.3, các ô B8:D8) khi số đô la bán hàng đã giảm (xem hình 7.3, B3:D3) Hình 7.4 cho thấy rằng trừ khi có những thay đổi, hàng tồn kho cuối năm 2012 sẽ là $136,356 {33.12% của doanh số dự đoán, $411.696).

126 ^

Chương 7, Chu kỷ dự toán và iập kế hoạch

Phân tích sự ảnh huởng của các thủ tục mới

Một thay đổi trong các thủ tục mua hàng có tác động gì lên bản báo cáo thu nhập hình thức và bản cân đối của Cummins Printing cho năm 2012? Cummins biết rằng một tỷ lệ đáng kế trong doanh số của nó phụ thuộc vào công việc tùy ý được làm cho các khách hàng của nó Lên đến 40% công việc kinh doanh của nó là do Cummins tình nguyện mua chất liệu được yêu cầu cho các công việc đặc biệt, mua chất liệu với số lượng lớn và sử dụng một số khoản tiết kiệm giá thành đề giảm nhẹ giá mà

nó tính cho các khách hàng.

Cummins giả định rằng vào một thời điểm nào đó, các khách hàng hiện tại của nó sẽ tiếp tục đặt hàng, cho phép công ty khai thác hàng

'127

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsoít Excel 2010

tồn kho đặc biệt mà nó đã mua Đồng thời một lựa chọn là cắt giám việc mua hàng tồn kho, giảm việc tàng các mức tồn kho của nó cho đến khi

có đơn đặt hàng mới Cummins cần thu hút khách hàng mới Nhưng nếu Cummins cắt giảm mua hàng mới đưa vào kho hàng của nó thì các đợt sản xuất theo đơn khách hàng cho những khách hàng mới có thê m ất quá lâu hoặc tốn kém quá nhiều Do đó, tiến trình khai thác hàng tồn kho hiện có ở một mức dễ quản lý hơn có lẽ sẽ khiến cho mức doanh sô mới giảm Đây có phải là một quyết định kinh doanh hỢp lý hay không? Cummins khảo sát ảnh hưởng của việc giảm mua nguyên vật liệu 50% trong năm 2012 từ con số hình thức $198,042 xuống $99,021 Nhìn vào một kết quả bi quan, Cummins giả định rằng công ty sẽ m ất toàn bộ 40% kinh doanh của nó vô"n đâ đến từ những công việc đặt biệt đó Điều này sẽ đưa số doanh thu xuống $247,018 tức là 60% dự đoán doanh sô

2012 trong ô B l của hình 7.4 (cũng xem ô BI của hình 7.5).

Mo(Ễfied Sales PrĐÌecfion 2012 $ 247.018

Chương 7 Chu kỳ dự toán và lập kê hoạch

Hầu h êt chi phí của Cummins giảm tỷ lệ với doanh sô ròng Các ngoại lệ là tiền thuê văn phòng và khấu hao th iết bị mà thường không được mong đợi thay đổi theo doanh sô ròng Kết quả dự đoán được thế hiện trong hình 7.5 (bản báo cáo thu nhập hình thức) và hình 7.6 (bản cân đối hình thức).

Nêu việc mua nguyên vật liệu được cắt giảm một nửa và kết quả nếu doanh số ròng giảm 40%, thu nhập ròng sẽ giảm $50,663 tức là 90%: dưới dạng một tỷ lệ phần trăm , đó là một ảnh hưởng tài chính rấ t lớn đối với bất kỳ doanh nghiệp Để giảm tiền lương phù hợp với việc giảm doanh sô ròng 40%, một nhân viên phải được sa thải: một yếu tô nhân

sự quan trọng chó một doanh nghiệp nhỏ.

Tóm lại các chi phí quá lớn không thế đánh giá sự cải thiện trong tình hình hàng tồn kho Đó là những gì bạn thường mong đợi khi một quyết định kinh doanh có một tác động mạnh như vậy lên cách điều hành của một công ty với nhừng khách hàng của nó.

ICumnvns PrírtKỉìQ Baiance Sheeỉ tòf year ended: 12»1ữ009 12f31ữ010 12/31/2011 1201/2012

lUABUm ES AND SIOCKHOLDERS’ ECHATY

ỊCiOTMitLtabMM Accounls payal>le $169,856

1

ToltíSabmesmdStocíđtolded $493.486 $598.329 $824.152 $601.705

Hình 7.6: Bản cản đối hình thức 2012 trong cột F phản ánh ảntỉ hưởng của việc giám ơoanh s ổ trên giá trị tài sản của công ty.

SỬ DỤNG EXCEL ĐỂ QUẢN LÝ VIỆC PHÂN TÍCH

Excel làm cho việc phân tích trớ nên đặc biệt dễ dàng - dễ hơn nhiều so với bán th â n quyết định kinh doanh Nỗ lực là th iết lập worksheet chứa

129

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

dữ liệu lịch sử cho bản báo cáo thu nhập và bản cân đối Sau khi hoàn

tấ t điều đó, tính toán các tỷ lệ phần trăm thì dễ dàng và đơn giản Ví

dụ, đế tạo ra giá trị 100% được thế hiện trong ô G3 của hình 7.3, bạn nhập công thức sau đây:

Thú th u ật

Phím F4 cho bạn m ột cách tiện lợi đ ể chuyển đổi m ột kiểu tham chiếu thành m ột kiểu tham chiếu khác Giả sử, bạn m uốn sử dụng nội dung của

ô D3 làm m ột phần của m ột công thức trong m ột ô khác Nếu bạn xác định

ô D3 bàng việc sử dụng chuột đ ể trỏ vào ô, Excel sử dụng kiểu tham chiếu tương đối (nghĩa là không có các dấu đô la) theo m ặc định D ể chuyển đổi tham chiếu tương đối D3 thành kiểu tham chiếu tuyệt đối $D$3, ch ỉ việc bật sáng phẩn đó của công thức trong hộp Pormula và nhấn F4 Việc nhấn F4 liên tục cũng sẽ xoay vòng tham chiếu qua các kiểu tham chiếu hỗn hợp: D3, $D$3, D$3, $D3, và sau đó trở lại D3 Điều này tiện lợi hơn nhiều so với sử dụng chuột hoặc các phím m ũi tên xác định nơi dấu $ nên được đật.

Đế tính các giá trị được minh họa trong cột F của hình 7.3, nhập công thức sau đây trong ô F3;

=(B3+C3+D3)/ ($B$3+$C$3+$D$3)

Sau đó, sao chép nó và dán nó vào F5:F10 và F13:F'24 Bạn có thể tính tỷ lệ phần trăm bằng nhiều cách khác nhau Công thức này tăng thêm trọng lượng cho một năm mà trong đó ví dụ chi phí quáng cáo cao liên quan đến doanh số ròng.

Một phiên bản khác của công thức này được minh họa ớ đây;

=AVERAGE(B3/$B$3,C3/$C$3,D3/$D$3)

Phiên bản của công thức này ấn định trọng lượng như nhau vào mỗi trong ba năm liên quan Bạn chọn phiên bản nào đề sử dụng bằng việc quyết định bạn có muốn sô trung bình nhấn m ạnh hoặc giảm ảnh hưởng của một giá trị khác thường hay không.

130 SiS

Chương 7 Chu kỳ dự toán và lập kế hoạch

Thú th u ật

M ộ i p h iê n bần khác nữa của công thức trọng lượng bằng nhau là

=AVERAGE(B5:D5/$B$3:$D$3), mảng được nhập So với m ột công thức quy ước, m ột công thức mảng đòi hỏi cẩn thận thêm m ột chút khi bạn nhập

nó hoặc chỉnh sửa nó Nhưng có thể bạn nhận thấy dễ hiểu hơn những gì đang xảy ra khi bạn thấy nó trong worksheet.

Sau khi tấ t cả còng thức này được thiết lập, việc kiểm tra ảnh hưởng của một thay đổi trong doanh sò ròng trên các biến đối, chẳng hạn như chi phí, thu nhập ròng và vốn sở hữu chí là một vân đề thay đổi giá trị của doanh sô ròng Bởi vì các hạng mục còn lại trong bản báo cáo thu nhập và bản cân đôi phụ thuộc nhiều vào doanh số ròng, những điều chỉnh của Excel theo dòi những thay đổi mà bạn thực hiện đối vđi doanh

sò ròng.

Tiến hành phân tích độ nhạy

Sau khi b ạn dã tạo các bản thông báo hình thức trong Excel, bạn có thế sử dụng chúng đế phân tích và so sánh những tình huống tài chính khác nhau Đ ánh giá những thay đổi có thế xảy ra trong các bản báo cáo

tài chính dự đoán có t h ể giúp bạn n h ậ n r a những rủi ro hoặc CO’ hội

tưưng lai Nghiên cứu trường hợp Cummins minh họa những gì có thể xảy ra nếu doanh số giảm 40% Nó làm như vậy bằng việc giả định rằng hầu h ết chi phí đi theo những thay đối trong doanh số ròng.

Thật hỢp lý khi kiểm tra chính điều giả định - nghĩa là nó giúp biết các chi phí nhạy cảm với những thay đổi trong doanh số ròng (hoặc bất

kỳ yếu tô kích thích khác) như thế nào Có thế bạn muốn hiểu ẳnh hưởng trên thu nhập ròng của việc giám COGS xuống 10% và sau đó

xuống 20% Hoặc có thế bạn hỏi liệu bạn vẫn có thế’ kinh doanh nếu một trong các nhà cung cấp nâng giá lên 20% hoặc 30% hay không.

131

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

Ví dụ, ô C6 trong hình 7.4 cho thấy những sô lượng mua dự đoán đưa vào kho hàng Công thức như sau:

m ặt cho việc định giá cả của các nhà cung cấp.

Sự tác động có thế rõ ràng hơn nhiều nếu bạn làm rõ ràng việc táng giá cả của nhà cung cấp Một cách để làm như vậy là thông qua các tình huống khác nhau bằng việc sử dụng Scenario Manager đế theo dõi chúng.

DI CHUYỂN Từ MỘT BẢN BÁO CÁO HÌNH THỨC SANG NGÂN SÁCH

Một bản báo cáo hình thức có thề được chuyển đổi thành nhừng ngân sách tài chính cho năm sắp tới Bản báo cáo hình thức là ban dự báo Các ngân sách được sử dụng đế lập kê hoạch, phối hựp và kiốm soát các hoạt động của một công ty Khoảng thời gian dự toán là một vấn đề đánh giá Một doanh nghiệp có thể triển khai các ngân sách hàng năm, hàng quý, hoặc hàng tháng phụ thuộc vào các yếu tố, chắng hạn như lứiững nhu cầu thông tin của nó, chu kỳ doanh số của nó (ví dụ, điếm cao n h ất và điếm thấp h h ất theo mùa so với một xu hướng ổn định), các phương pháp điều hành của nó và cấu trúc tài chính của nó Giả sử Cummins Printing muốn lập một ngân sách điều hành hàng quý cho năm 2012 dựa vào bản báo cáo thu nhập hình thức của nó cho năm đó Hình 7.7 minh lìọa ngân sách hàng quý.

132

Chương 7 Chu kỳ dự toán và lặp kể hoạch

Hình 7.7 Ngân sách kinh ơoanh hàng quý 2012 cho Cummins Phnting được tạo ra

từ bản báo cáo hình thức của nó.

Dự ĐOÁN DOANH stf HÀNG QUÝ

Ngân sách hàng quý đi theo giả định trong bản báo cáo hình thức rằng yếu tố kích thích chính của chi phí là doanh số ròng của công ty Hiển

20% doanh số của nó đã xảy ra trong quý thứ nhất, 40% trong quý thứ hai, 25% trong quý thứ ba, và 15% trong quý thứ tư Để phân phối doanh

sô ròng dự đoán hàng năm $411,696 cho mỗi quý, ghi các mục sau đây: Trong ô C3:

=.2*B3

Trong ô D3:

= 4 * B 3

ì'33

ƯỚC tính các mức tổn kho

Đế ước tính các hàng mua tồn kho trong mỗi quý, Cummins sử dụng cả tổng hàng mua dự đoán cho năm và thu nhập ròng cho quý Công thức trong ô C6 của hình 7.7, hàng mua tồn kho trong quý đầu tiên như sau:

=$B6*C$3/$B$3

Công thức đại diện cho lượng hàng mua tồn kho dự tính cho năm (ô B6) được chia theo tỷ lệ theo tỷ sô doanh thu cho quý (ô C3) với doanh sô chonăm (ô B3) Do sử dụng các tham chiếu hỗn hợp trong công thức, việc sao chép và dán từ C6 vào D6;F6 sẽ điều chỉnh tham chiếu dẫn đến doanh sô ròng hàng quý từ C3 thành D3 cho quý thứ hai, thành E3 cho quý thứ ba, và thành F3 cho quý thứ tư Kết quả công thức trong ô F6 như sau:

=$B6*F$3/$B$3

Chú ý răng tổng hàng mua tồn kho hàng quý trong C6:F6 băng tổng

dự đoán cho năm 2012 được thể hiện trong ô B6.

Hàng tồn kho có sẵn đế bán trong mỗi quý được thế hiện trong hàng

7 là tổng của hàng tồn kho ở đầu quý cộng với hàng mua trong quý đó.

Dự báo cho hàng tồn kho vào cuối quý bằng lượng có sẵn đế bán trừ cho COGS, và COGS là một hàm của doanh số ròng Ví dụ, cóng thức trong

ô C9 như sau:

=$B9*C$3/$B$3

Công thức này đại diện cho COGS dự đoán cho tấ t cả năm 2012 trong B9 được nhân với tỷ sô của doanh sô dự đoán cho quý thứ n h ất trong C3 với doanh sô dự đoán cho năm trong B3.

Do đó, hàng tồn kho cuối quý (ô C8) được dự đoán bằng công thức sau đây:Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsoft Excel 2010

13 4

Chương 7 Chu kỳ dự toán và lập kế hoạch

=C3 - C9

Chi phí cho rriỗi quý được ước lượng, các dự đoán hàng tồn kho tương tự bằng cách chia theo tỷ lệ chi phí hàng năm bằng tỷ sô giữa doanh thu ròng của quý với doanh thu ròng hàng năm Ví dụ, chi phí quảng cáo của quý thứ nhất được ước lượng bằng công thức sau đây:

=$B12*C$3/$B$3

Lần nữa do việc sử dụng các tham chiếu hỗn hợp, công thức này có thế được sao chép và được dán vào dãy C15;C19, và các ô đứng trước (cell precedents) sẽ điều chỉnh phù hợp Các hàng 13 và 14 đại diện cho chi phí thuê văn phòng và bảo hiểm mà công ty có không được giả định thay đổi theo doanh thu ròng Thay vào đó, chúng được ước lượng dựa vào thông tin gần đây n h ất có sẵn vào cuối kỳ trước.

Tổng chi phí tìm được trong hàng 20 bằng cách tính tổng các hạng mục chi phí của mỗi quý và thuê được ước lượng trong hàng 22 chiếm 25% thu nhập kinh doanh (tổng lợi nhuận trừ cho chi phí) Thu nhập ròng là tổng thu nhập trừ cho tổng chi phí, trừ cho thuế.

Phân bế các hoạỉ động

Bây giờ giả sử rằng Cummins Printing muốn phân bố các hoạt động hàng quý của nó một cách đều đặn hơn Doanh thu ròng hàng quý sẽ tiếp tục tùy thuộc vào mùa Nhưng Cummins có khả năng đưa ra những bản ước lượng hữu dụng về các đơn đặt hàng mà sẽ được đặt trong quý thứ hai qua đến quý thứ tư - từ những khách hàng thường xuyên, thậm chí Cummins có thế đưa ra những cam kết Trong trường hợp đó, Cummins

có thế cân băng lượng công việc hàng quý đều hơn, kết quả là tiết kiệm các khoản thanh toán tiền lương làm thêm trong quý thứ hai bận rộn Cummins ước lượng rằng các khoản thanh toán tiền làm thêrti trong năm là khoảng $10,000 Hình 7.8 minh họa ảnh hưởng của việc phân bô đều lượng công việc qua các quý Những thay đổi vừa có được nằm trong các ô G20:G23.

135

Phàn tích đữ !lệu kinh doanh Mlcrosoít Excel 2010

$411,696

129 125 198,042 327.167

Q1 j 0 2 Ị Q3

$ 8 2 ,3 ^ 1 $ 1 64.678Ĩ$102.924

129 125 49.5 1 1

1 40.4741 49,5111

Expenses

Ạ [^flising

136.355 190,811 220.885

7.149 9,900

140.474;

38.162! 113.660 76.324 44.177Ỉ 88.354

3,960

49.511 Ì6 3 1 7 Ĩ

Operating incotne

34.046 3.058

48.010 12.003

29.847

328 7

7.4071 4.192 i

ĩ 36 18 3 Ị 84,702.

iĩ.ireĩ

$1S.882rS2.465 ^.527

Hình 7.8: Dự toán kinh ơoanh hàng quý năm 2012 cho Cummins Printing với những điều chỉnh lượng công việc để phân bố đều các chi phí tiền lương.

Trong hình 7.8, đầu tiên chú ý rằng các hàng mua đưa vào kho hàng

đâ được phân bố đều qua bốn quý (các ô C6:F6) Đây là do giả định răng lượng công việc sẽ không đổi, vì vậy nhu cầu về hàng tồn kho bổ sung sẽ được cân bằng nhiều hơn theo thời gian.

Thứ hai, dự báo tiền lương hàng năm đã giảm từ $99,630 xuống

$90,000 So sánh các ô B16 và G16 trong hình 7.8 Điều này đại diện cho những khoản tiế t kiệm dự tính trong các khoản thanh toán giờ làm thêm Ngoài ra, các khoản thanh toán tiền lương hàng quý không đổi qua các quý trong hình 7.8 Điều này được thực hiện bằng việc thay đổi công thức trong ô C16 từ công thức sau đây trong hình 7.7:

136

Chương 7 Chu kỳ dự toán và lập kế hoạch

A n h h ư ơ n g c ủ a n h ừ n g đ iều c h m h n à y n hư sau :

♦ T h u n h ậ p rò n g h à n g nàĩĩi tă n g lên $ 7 , 2 2 3 do k ế t hỢp các k h o ả n tiết

k iệ m tr o n g các k h o ả n th a n h toán tiền lương làm th ê m v à việ c t ă n g thuế

♦ T h u n h ậ p r ò n g b i ế n đố i n h iề u hơn qua các q u ý Đ ó l à v ì t ổ n g lợi

n h u ậ n cho b ấ t k ỳ q u ý v ẫ n k h ô n g đổi n h ư n g m ộ t sô> c h i p h í h à n g qu ý được g i ả m - v à t r o n g trư ờ n g hợp củ a q u ý thứ h a i, c á c c h i p h í được

g i ả m đ á n g k ế x u ố n g k h o ả n g 3 0 %

137

Phân tích dữ ljệu kinh doanh Microsott Excel 2010

Dự báo và

dự đoán

Trong kinh doanh, bạn thường sử dụng việc dự báo đế dự đoán doanh số, một tiến trình đòi hỏi ước lượng các thu nhập tương lai dựa vào lịch sử trước đây Điều này đặt bạn vào một tình th ế đưa ra những bản ước tính về các nguồn tài nguyên khác, chẳng hạn như phân phối chi phí và tuyển dụng nhân viên mà bạn cần đế hỗ trợ luồng thu nhập.

Thuật ngữ "dự báo" như được sử dụng ở đây là kết quả của việc nhìn

lại dữ liệu lịch sử đó đế xem xét những gì đã xảy ra trước đó quyết định những gì sẽ xáy ra tiếp theo như th ế nào Nói cách khác, tiến trình dự báo xem xét các điều kiện quá khứ và hiện tại và sử dụng thông tin đó đế' dự đoán những gì có thé xảy ra tiếp theo.

Bằng việc sử dụng Excel, bạn có thế dự báo nhiều biến đổi khác miễn là bạn có một đường mốc hợp lý đế đưa ra một dự báo Ví dụ; Nếu doanh nghiệp của bạn phụ thuộc vào viễn thông băng thông cao, có thế bạn muốn dự báo những nguồn tài nguyên được yêu cầu đề giữ cho những người dùng được kết nối với các tiện ích điện toán từ xa Nếu bạn quán lý một dòng sản phẩm cụ thể, có thế bạn muốn dự báo số đơn vị mà bạn mong đợi bán Loại dự báo này có thế giúp bạn quyết định các nguồn tài nguyên cần th iết để hỗ trợ những hoạt động, chẳng hạn như lắp đặt, nhà kho và bảo trì.

Nếu bạn quản lý dịch vụ khách hàng, điều quan trọng là dự báo sô khách hàng mới mà bạn mong đợi Sự dự báo có thế khiến bạn xem xét thay đổi các cách nhân viên để đáp ứng những nhu cầu đang thay đồi.

138 'S ít.

Chương 8 Dự báo và dự đoán

Trong chương này, bạn sè xem xét những điểm cơ bản về việc tạo một dự báo hữu dụng Bạn cùng sẽ đọc về những phương pháp khác nhau sử dụng dữ liệu đường cơ sở đế đưa ra những dự báo, những ưu điêm vả khuyết điểm liên hệ với các dự báo và cách chọn một phương pháp dự báo.

CÁC Dự BÁO TRUNG BÌNH ĐỘNG

(’ác sô trung bình động dề sử dụng nhưng đôi khi chúng quá đơn gián đê cung cấp một dự báo hữu dụng Sử dụng phương pháp này, dự báo tại bất kỳ khoảng thời gian chỉ là sô trung bình của những quan sát gần đây n h ất trong đường môc Ví dụ, nếu bạn chọn một sô trung bình động ba tháng, dự báo cho tháng Năm (May) là sô trung bình của những quan sát cho tháng Hai (Pebruary), tháng Ba (March) và tháng Tư (April) Nếu bạn chọn lấy một sô trung bình động bốn tháng thì dự báo cho tháng Năm là số trung bình của tháng Giêng, tháng Hai, tháng Ba và tháng Tư.

Phương pháp nảy dễ tính và nó phản ứng tốt đối với những thay đối g<4n đây trong chuỗi thời gian Nhiều chuỗi thời gian phản ứng lại các sự kiện gần đây một cách m ạnh hơn những sự kiện đã xảy ra cách đây lâu

Ví dụ, bạn đang dự báo sô lượng bán hàng của một sản phẩm hoàn chinh, sản phẩm có doanh số trung bình ổn định là 1,000 đơn vị mỗi tháng trong nhiều năm Nếu công ty giảm lực lượng lao động một cách đột ngột và đáng kể, các đơn vị bán mỗi tháng có lẽ giảm tối thiểu trong một vài tháng Tiếp tục ví dụ đó, nếu bạn sử dụng số lượng bán hàng trung bình trong bốn tháng qua khi bạn dự báo cho tháng kế tiếp, sự dự báo có lẽ ước tính quá mức kết quả thực tế Nhưng nếu bạn sử dụng số trung bình của chỉ hai tháng trước đó, sự dự báo phản hồi nhanh hơn đối với ảnh hưởng của việc giảm lực lương lao động Dự báo trung bình động hai tháng th ụ t lùi lại đằng sau kết quả thực tế cho chí một hoặc hai tháng Hình 8.1 trình bày một ví dụ trực quan về ảnh hưởng này, trong đó trục thẳng đứng tượng trưng cho số lượng bán hàng và trục nằm ngang tượng trưng cho các tháng.

Anh hưởng được minh họa trong hình 8.1 xảy ra bởi vì với một sô trung bình động hai tháng, hai tháng gần đây n hất mỗi tháng có trách nhiệm cho một nửa giá trị của dự báo Với một số trung bình bốn tháng, bốn th á n g gần đây n h ất mỗi tháng có trách nhiệm cho chỉ một phần tư giá trị dự báo.

Ĩ39

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsoft Excel 2010

Hỉnh 8.1: Số trung bình động hai tháng cho số iượng bán hàng theo ơõi ơoanh số thực tế chặt chẽ hơn so với số trung bình động bốn tháng.

Do đó, số lần quan sảt càng ít và càng gần đây liên quan trong một

số trung bình động thì mỗi quan sát có ản h hưdng càng lớn lên giá trị của số trung bình động và số trung bình động phản hồi lại những thay đổi trong cấp độ của đường mốc càng nhanh.

Trong hình 8.1, cũng chú ý rằng có hai số trung bình bốn tháng ít hơn số trung bình hai tháng Điều này xảy ra bởi vì hai tháng nữa, trôi qua trước khi bạn có được một số trung bình bốn tháng so vđi một sô trung bình hai tháng.

Nếu bạn không muốn sử dụng một số trung bình động ngắn hơn chỉ

vì nó ngắn hơn và phản hồi lại nhanh hơn đối với đường mốc Nếu bạn đế' dự báo trung bình dộng dựa vào chĩ hai lần quan sát thì nó có thể trở nên bình thường (và nếu bạn chỉ sử dụng m ột lần quan sá t trong số trung bình, nó bình thường) Cụ thể số trung bình động sẽ không minh họa một xu hướng nền tảng trong dữ liệu tố t hơn chính đường mốc Một điểm dữ liệu khá khác thường trong một số trung bình ba thành phần có thể làm cho một dự báo trông ngớ ngẫn Và càng ít thành phần thì số trung bình động càng ít phản hồi lại tín hiệu và càng phản hồi lại tiếng ồn Không cổ quy tắc chung tố t để sử dụng ở đây: Bạn

140

Chương 8 Dự báo và dự đoán

r ằ n g cô á y n h ậ n t h ê m n h i ề u cuộc g ọ i đ iệ n t h o ạ i từ c á c k h á c h h à n g đ a n g

g ạ p sự cô^ với m ộ t t r o n g c á c ứ n g d ụ n g mới hưn cư a b ạ n B ạ n y ê u cầ u cô

Phân tích dO liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

ra bởi vì các công thức bỏ qua tham chiếu dẫn đến các ô gán kề chúa các giá trị Bạn có th ể ngản ch ỉ báo lỗi xuất hiện bàng việc click tab Fiile và sau

đó click nút Excel Options Chọn Pormulas trong hộp danh sách và tìm vùng Error Checking Rules Hủy chọn hộp kiểm Pormulas VVhich Omit Cells in a Region Nếu bạn sử dụng m ột phiên bản trước Excel 2007, chọn Tools, Options và click tab Error Checking Sau đó hủy bỏ hộp kiểm For- mulas Omits Cells in Region.

Hoặc nếu bạn muốn xóa chỉ báo lỗi sau đó, bạn có thể chọn tất cá ô chứa chỉ báo, di chuyến con trỏ chuột lên trén biếu tượng cánh báo đê hiển thị menu xổ xuòng, click menu xố xuông đê hiến thị men u tắt, và click Ignore Error.

Bạn quyết định sử dụng một sô trung bình động ba ngày: một số trung bình động ngắn hơn tó thế nảy bật xung quanh quá nhiều để minh họa tốt bất kỳ xu hướng và một sô trung bình động dài hiơn nhiều

có thế che khuất một xu hướng Một cách đê tạo một số trung banh động trong Excel là nhập trực tiếp công thức Đế có được sô trung bình động

ba ngày cho số cuộc gọi điện thoại như được minh họa trong hình 8.2, bạn nhập công thức sau đây;

=AVERAGE(A2;A4)

Vào ô B5 Tiếp theo AutoPill hoặc sao chép và dán công thức đó vào B6:B12 Số trung bình động dường như có xu hướng đi lên và có thê bạn quyết định tạo sự chú ý tình huống này cho nhóm thử nghiệm sản phấm của công ty.

GAjchú

D ể sử dụng AutoPill, sử dụng con trỏ chuột đ ể rề fill handle ịnủm điền) của

m ột ô hoặc dây được chọn theo chiểu d ọc hoặc theo chiểu ngang Fill handle là õ vuông nhỏ ở góc p h ả i phía dưới của vùng chọn.

Tạo các dự báo với Add-in Moving Average

Một cách đế tạo một sô trung bình động là sử dụng Analysis ToolPak Bạn truy cập Add-in này bằng việc làm theo những bước sau đây:

1 Với một vvorksheet được kích hoạt, click tab File Click Excel Op- tions và sau đó chọn Add-Ins từ hộp danh sách Chọn Excel Add-lns trong menu xố xuống Manage và click Go Trong một phiên bản trước Excel 2007, chọn Tools, Add-Ins.

2 Excel hiến thị một hộp thoại với các add-in có sẩn Click hộp được ghi nhãn là Analysis ToolPak và sau đó chọn OK Bây giò’ bạn sẽ

142 S íí.,

Chương 8 Dự báo và dự đoán

thấy một nhóm Analysis mới trèn tab Data của Ribbon Các phiên hán Excel trước đó hiến thị một tùy chọn Data Analysis ớ cuôi menu Tools (Nếu bạn không thấy ToolPak trong hộp thoại, bạn sè phái chạy orrice Setup và cài đặt nó từ (^D).

3 Nêu cần thiết, kích hoạt một worksheet chứa dữ liệu đường mốc,

4 Click tab Data và sau đó click Data Analysis trong nhóm Analysis Trong các phiên bản Excel trưức, chọn Tools, Data Analysis.

5 Excel hiển thị một hộp thoại chứa các công cụ phân tích dữ liệu có sần Cuộn xuống hộp danh sách cho đến khi bạn thây Moving Aver- age Chọn công cụ đó và sau đó click OK.

6 Excel hiển thị hộp thoại Moving Average nhắc bạn về Input Range, Interval và Output Range như được minh họa trong hình 8.3.

143

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

quả của việc sử dụng add-in moving average trên dữ liệu tương tự như được sử dụng trong hình 8.1 với một khoảng ba chu kỳ.

Xử lý việc bố trí các số trung bình động của Excel

Việc xem một dự báo trung bình động là một dự báo cho chu kv f1ầu tiên n g a y sau giá trị quan sát đầu tiên trong số trung bình là chuai

dụ, bạn tạo một số trung bình động ba tháng của thu nhập bán hàng \ ;

ba giá trị quan sát cuối cùng trong đường mốc là cho tháng Giêng, tháng Hai và tháng Ba Sô trung bình của ba giá trị quan sát này thường được xem là dự báo trung bình động cho tháng Tư; chu kỳ đầu tiên đi theo sau ngay giá trị quan sát cuối cùng.

Tuy nhiên, add-in Moving Average của Excel (và như bạn sẽ thây trong phần kê tiếp, đường xu hướng trung bình động của nó) không xốp thẳng hàng phù hợp các dự báo với những giá trị đường môc.

Hình 8.4: Một số trung bình động ba khoảng không thể tính mật số trung bình cho hai khoảng đẩu tiên.

Trong phần trước, chú ý rằng bước 9 nói rằng bạn nên chỉ định nơi bạn muốn dữ liệu đầu ra bắt đầu Đế’ xếp thẳng hàng chính xác các số trung bình động với các con số đường mốc, bạn nên bắt đầu với dữ liệu đầu ra ở hàng thứ hai của đường mốc bất kề số khoáng mà bạn xác định cho sô trung bình động.

144

Chương 8 Dự báo và dự đoán

Nếu bạn bắt đầu dãy đầu ra (output range) trong cùng một hàng với hàng nơi đường mốc bắt đầu, kết quả bạn sẽ có số trung bình động cuối cùng trong cùng một hàng với điếm cuối của đường mốc Ví dụ, so sánh hình 8.2, trong đó các sô" trung bình động đã được tạo bằng việc nhập các công thức trực tiếp trên worksheet, và hình 8.4 đã được tạo bằng add-in Moving Average Chú ý rằng mỗi số trung bình động trong hình 8.4 ở trong cùng một hàng với một trong các giá trị đường mốc vốn tạo nên số trung bình đó Điều này ám chỉ rằng 67.33, số trung bình động đầu tiên được tính, ià dự báo cho chu kỳ thứ ba.

Nhưng sẽ không hợp lý khi xem một sô' là một dự báo cho một chu

kỳ đà được sử dụng đế tính dự báo Cách hiểu chuẩn là 67.33 là dự báo cho chu kỳ thứ tư, không phải cho chu kỳ thứ ba.

Đây không chỉ là một vấn dề về sự quá tỉ mỉ Khi bạn đưa ra một dự báo, bạn thường muốn đi theo nó bằng việc vẽ biểu đồ đường mốc và các

dự báo dựa vào ngày tháng của đường mốc Nếu các dự báo và ngày tháng không được k ế t hợp một cách chính xác trên vvorksheet, biếu đồ cũng sẽ không hiển thị chúng một cách chính xác.

Nếu bạn vẽ biểu đồ cho dữ liệu đầu ra bằng việc chọn hộp kiếm Chart Output trong hộp thoại Moving Average, biếu đồ đặt các số trung bình động một cách không chính xác bất kế nơi bạn đặt dãy đầu ra Add-in Moving Average ghép đôi dự báo cuối cùng với giá trị quan sát đường mốc sau cùng Việc làm như vậy sê định vị tấ t cả dự báo quá sớm một vị trí trên biểu đồ Đé giải quyết vấn đề này, chinh sứa chuỗi dự báo của biểu đồ bằng việc click nó và trong thanh công thức, thay đổi hàng đầu tiên của chuỗi thành hàng đứng trước nó Ví dụ, thay đối chuỗi sau đây.

=SERIES("Forecast",,'Sales Porecast'!$B$3:$B$25, 2)

thành:

=SERIES("Forecast",,'SalesPorecast'!$B$2:$B$25,2)

Tạo các dự báo trung bình động bằng các biểu đồ của Excel

Bạn có thể trao đổi tốc độ đế nhận được thông tin bằng việc tạo một biếu đồ sử dụng dữ liệu đường mốc đế thể hiện một đường xu hướng trung bình động Phương pháp này thường hơi nhanh hơn sử dụng add-

in Moving Average Hơn nữa, nếu bạn đã không cài đặt Analysis ToolPak khi cài đặt Excel, bạn sẽ cần làm như vậy trước khi gọi ra add-in Mov- ing Average.

Sự thỏa hiệp là cả vvorksheet cũng như biểu đồ sẽ không hiển thị

các giá trị số thực tê cua số trung bình động Nó cũng bị khiếm khuyết

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

được ghi chú trong phần trước: dự báo hiến thị quá sớm một chu kỳ thời gian Trong trường hợp này không có giải pháp bởi vì bạn không thế dịch chuyến vỊ trí của đường xu hướng của một biếu đồ.

Nếu bạn quyết định rằng bạn có thế sống cùng với những thỏa hiệp này, bạn có thế tạo một đường xu hướng trung bình động bằng việc làm theo những bước sau đây trong Excel 2007 và 2010 (nếu bạn sử dụng một phiên bản trước Excel 2007, nhảy đến danh sách kê tiếp);

2 Click tab Insert của Ribbon, và sau đó click nút Line trong nhóm Charts.

3 Click nút Line With Markers Một biểu đồ đường mới xuất hiện được nhúng trong worksheet hiện hành.

4 Chọn biểu đồ Chú ý rằng ba tab C hart Tools xuất hiện trê n Ribbon Click tab Layout.

5 Click danh sách xổ xuống Trendline trong nhóm Analysis, và chọn

mục More Trendline Options từ danh sách xố xuống.

6 Trong hộp thoại Pormat Trendline, click tùy chọn Moving Average trong vùng Trend/Regression Type.

Chương 8 Dự báo và dự đoán

Sau đây là các bước mà bạn sử dụng khi làm việc với các phiên bản trước Excel 2007:

4 ơ bước 2, xác nhận địa chỉ dày dữ liệu và hướng (các hàng hoặc cột) Click Next.

5 ơ bước 3, xác lập các tùy chọn, chắng hạn như Legend, Chart Title,

và Axis Titles sang các giá trị mà bạn muốn Click next.

6 Trong bước 4, chọn một vị trí cho biểu đồ Click Finish.

7 Click trên chuỗi dữ liệu trong biểu đồ đề chọn nó và chọn Chart, Add Trendline.

8 Trên tab Type, click hộp Moving Average và gõ nhập các chu kỳ mà bạn muốn trong hộp chỉnh sửa, hoặc sử dụng Spinner đế thay đổi số chu kỳ Chu kỳ là sô lần quan sát để đưa vào bất kỳ số trung bình động nào đó.

9 Click OK Khi bạn hoàn tất, bạn sẽ thấy đường xu hướng trung bình động trên biểu đồ cùng với các giá trị quan sát thực tê như được minh họa trong hình 8.5.

Vài số trung bình động đầu tiên trên đường xu hướng thiếu vì cùng

lý do là add-in Moving Average trả về #N/A cho vài số trung binh động đầu tiên Một số trung bình động gồm ba giá trị quan sá t trước không

thể được tính cho đến khi chu k>' thứ ba đã được quan sát.

Dự BÁO BẰNG CÁC HÀM HỒI QUY CỦA EXCEL

Bạn có thể đưa một dự báo tiến xa hơn vào tương lai bằng việc sử dụng một trong các hàm hồi quy của Excel Từng phương pháp này ước lượng mối quan hệ giữa những giá trị quan sá t thực tế và một số biến đổi khác nào đó và tạo ra một phương trình mà bạn có thể sử dụng để đưa ra những dự báo Biến đổi khác đó thường là một số đo khi nào giá trị quan sá t đâ được tạo Nó có thế là vị trí sô của mỗi giá trị quan sát trong chuỗi thời gian hoặc nó có thế là ngày tháng khi bạn tạo ra giá trị quan sát.

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsoít Excel 2010

Tạo các dự báo tuyến tính: Hàm TREND

Hàm worksheet TREND là cách dễ nhất đế tạo một dự báo hồi quy Giá

sử những giá trị quan sá t đường mốc nằm trong các ô AI :A10 và các chi báo chẳng hạn như ngày của tháng nằm trong các ô B1;B10 như trong hình 8.6 Chọn dãy Cl:C10 và nhập công thức sau đây:

=TREND(A I :AIO,B I :BIO)

để có được kết quả được minh họa trong hình 8.6.

Sử dụng dữ liệu vvorksheet tương tự như trong hình 8.6, nhập số 11 trong ô B ll, và trong ô C ll , nhập công thức:

=TREND(A1:A10,B1;B10,B11)

Ví dụ được minh họa trong hình 8.7 sử dụng thêm một đối số cho hàm TREND Đối số thứ nhất, dăy A1:A10 định nghĩa các giá trị quan sát đường mốc vốn là các giá trị y đã biết như trước đó Đối số thứ hai, dãy B1:B10 định nghĩa các lần khi những giá trị quan sá t đường mốc được tạo vốn là các giá trị X đã biết cũng như trước đó Giá trị 11 trong

ô B ll là một X m ớ i định nghĩa khoảng thời gian đế kết hợp với dự đoán

mà TREND hiển thị trong ô nơi nó được nhập.

148 ‘

Chương 8 Dự bảo và đự đoán

Hình 8.7: Hàm TREND dự báo vượt ra khỏi điểm cuối của đường mốc bằng đối số

X mới của nó.

Thực ra công thức nói rằng "Với mối quan hệ giữa những giá trị X trong các ô AlrAlO và những giá trị X trong các ô Bl:B10, giá trị y nào

s ẽ có được từ m ộ t g i á t r ị X m ới l à 1 1 ? " E x c e l t r ả v ề g i á t r ị 1 5 8 7 , đ â y là một dự báo của dữ liệu quan sát vào thời điểm thứ 11 chưa được ghi cho đến bây giờ.

Bạn có thế dự báo đến nhiều hơn một thời điểm mới cùng một lúc Ví dụ nhập các số vvorkbook đến 24 trong các ô B11:B24 Sau đó chọn các ô C11:C24 và nhập;

=TREND{AI:AIO,B I :BlO,B l l :B24)

Trong các ô C11:C24, Excel trá về dự báo của nó cho các thời điếm thứ 11 đến thứ 24 Nó dự báo dựa vào mối quan hệ giữa những giá trị quan sát đường mốc trong các ố Al:A10 và các thời điếm đường mốc 1 đến 10 trong các ô

TẠO CÁC Dự BÁO RHl TUYẾN TÍNH: HÀM GROWTH

Hàm TREND tạo ra những dự báo dựa vào một mối quan hệ tuyến tính giữa giá trị quan sát và thời gian mà giá trị quan sát được tạo Giả

sử bạn vẽ biếu đồ dữ liệu dưới dạng một biếu đồ đường thẳiig với độ lớn của các giá trị quan sát trên trục thẳng đứng và thời gian trên trục nằm ngang Nếu mối quan hệ là một mối quan hệ tuyến tính, đường trong biếu đồ tưưng đối thằng, có xu hướng đi lên hoặc xuống hoặc nó có thể nằm ngang Đây là manh mối đầu tiên và thường tốt n h ất cho biết rằng mối quan hệ tuyến tính và rằng có thế TREND là công cụ dự báo hồi quy tốt nhất.

149

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsoít Excel 2010

Tuy nhiên, nếu đường có một đường cong hướng lên hoặc hương xuống rõ ràng đến nó thì mối quan hệ giữa các giá trị quan sát và các khoảng thời gian có thể rấ t phi tuyến tính Có nhiều loại dữ liệu thay đổi theo thời gian một cách phi tuyến tính Một sô ví dụ về dừ liệu này bao gồm doanh số sản phẩm mới, sự tăng trưởng dân số, các khoản thanh toán cho vốn vay nợ và biên lợi nhuận mỗi đơn vị Trong một sô trường hợp, nơi mà mối quan hệ phi tuyến tính, Hàm GROWTH eủa Excel có thế cho bạn một bức ảnh về mẫu tốt hơn hàm TREND.

Nghiên cứu trường hợp: Doanh sô' sách

Trưởng phòng mua sắm của một đại lý sách trực tuvến lớn vừa ỵêu cầu đặt một banner mới trên trang chủ của website Banner quang cáo một tiểu thuyết đang nhận được các lời phê bình hoàn hảo Trưởng phòng nghi ngờ rằng cô ấy sẽ phải đặt thêm một vài bản copy sớm hơn bình thường Đế tránh thiếu, trưởng phòng bắt đầu theo dõi các đơn đặt hàng hàng ngày cho sách và ghi chép doanh sô được minh họa trong hình 8.8 Hình 8.8 minh họa cả dữ liệu thực tế và các dự báo xuất hiện như

th ế nào trong một biểu đồ đường chuẩn Bởi vì đường cho các dữ liệu thực tế cong hướng lên, trưởng phòng quyết định dự báo sử dụng hàm GROWTH Như với TREND, trưởng phòng có thề đưa ra những dự báo bằng cách đơn giản cung cấp các giá trị X mởi Đế dự báo vào các ngày

11 đến 13, nhập các số đó vào các ô B12:B14 và nhập hàm GROWTH sau đây vào các ô C2;C14.

=GR0WTH(A2:A11,B2:B11,B2;B14)

I(=6l>OWTH( A 2 :A ĩl,B 2 ế u ,M :8 M })

Hình 8.8: Hàm GROWTH

có thể hữu ích trong việc

ơự đoán tuyến tỉnh đường

cơ sở.

150

Chương 8 Dự báo và dự đoán

Các ô C12:C14 chứa các số đơn đặt hàng được dự báo cho ba ngày kê tiếp nếu mẫu tảng trưởng phi tuyến tính hiện hành tiêp tục Dù vậy,

th ậ t thông minh khi làm dịu những dự báo lạc quan như vậy bằng một

sự cám nhận về thực tế Khi loại dự báo này dự đoán các đơn đặt hàng vượt quá tổng sô Iượng người tham quan sai, có lẽ đến lúc rút lại dự báo Trong những trường hỢp thế hiện loại tăng trưởng bùng phát này,

có thế bạn thấy sẽ tiện lợi hơn nếu xử lý các loga của những giá trị quan sát thay vì chính các giá trị quan sát Ví dụ, bạn có thế thế hiện sự tăng trưởng theo hàm số mũ dưới dạng một đường thẳng bằng việc sử dụng một thang log cho trục thẳng đứng của biểu đồ Hình 8.9 minh họa dữ liệu câu lạc bộ sách xuâ’t hiện như thế nào trong một biểu đồ đường thẳng nơi thang của trục thẳng đứng tính bằng các đơn vỊ log.

Điều gì xảy ra nếu trưởng phòng sử dụng TREND thay vì GROWTH trên dữ liệu câu lạc bố sách? TREND trả về các giá trị tuyến tính: các giá trị vẽ một đường thẳng Trong hình 8.10 chú ý rằng chuỗi TREND

cũng minh họa đường mốc và các kết quả của hàm GROWTH Bạn có

thể thấy rằng các giá trị được dự đoán bởi hàm GROWTH gần giống

hơn với những giá trị được quan sát thực sự và đường GROWTH thề hiện 10 giá trị quan sát thực tế đầu tiên tốt hơn nhiều so với đường TREND Do đó làm việc với đường mốc này, có thế bạn dự báo dữ liệu tiếp theo một cách chính xác hơn bằng việc sử dụng GROWTH so với sử dụng TREND Bằng việc sử dụng GROWTH, bạn nhận biết rằng đường mốc phi tuyến tính.

13 857.541

-^Orders -Porecasỉs 1000

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

=TREND(B2;B11,A2:A11)''2

Đế thấy xu hướng bậc hai này khác đáng kế với xu hướng bậc hai được trả về bởi GROWTH như thê nào, hây nhập nó trê n một vvorksheet tương tự như TREND và GROWTH được nhập trong vvorksheet được minh họa trong hình 8.10 và sau đó vẽ biếu đồ tấ t cả ba xu hướng.

Đế làm sáng tỏ hơn mối quan hệ giữa TREND và GROWTH, hình 8.11 minh họa một ví dụ về cách sử dụng hàm TREND đế trả về các kết quả giống hệt như hàm GROWTH Công thức mảng được sử dụng trong các

0 C2ĨC14 là:

152 S ie

Chương 8 Dự báo và dự đoán

=EXP(TREND(LN(B2:B11),A2:A11,A2:A14))

Chú ý rằng những giá trị nàv giống hột như các giá trị được trả về bởi hàm GROWTH được minh họa trước dó trong hình 8.8 và mô tả cùng một đường cong trên một biểu đồ đường Trong nhiều trường hợp, bạn sè muốn sử dụng TREND thay vì GROWTH thậm chí nếu đường mốc phi tuyến tính GROWTH là một bước tắ t hữu dụng cho việc sử dụng TREND cùng với các loga (hàm LN) và cơ số của loga tự nhiên (hàm EXP) khi có dữ liệu mồ loga tự nhiên rấ t phù hợp với.

Tạo các dự báo hổi quy bằng các biểu đổ của Excel

Đôi khi bạn chỉ muôn xem một dự báo hồi quy trên một biểu đồ mả không cần phải tính các giá trị dự báo trên những ô workshc(a Bạn làm như vậy bằng việc tạo một biểu đồ từ những giá trị đường mốc

153

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsott Excel 2010

trong vvorksheet Sau đó bạn thêm một đuờng xu hướng vào biểu (lồ giống y như bạn thêm một đường xu hướng trung bình động vào một biếu đồ Hình 8.12 minh họa dữ liệu đường mô"c và một biểu đồ có đường mốc, đường xu hưứng và các dự báo.

Click biểu đồ đé mở nó đế chỉnh sửa, click chuỗi dữ liệu trên biếu đồ đế chọn nó và hoàn tấ t các bước sau đây:

1 Cỉick tab Layout của Ribbon, tab này xuất hiện khi bạn mở biểu đồ Trong các phiên bản trước của Excel, chọn chọn Chart, Add Trendiine.

154

Chương 8 Dự báo và dự đoán

2 Trong vùng Analysis, click danh sách xổ xuống Trendline và sau đó chọn More Trendline Options từ danh sách xố xuống.

3 Chọn Linear bên dưới Trend/Regression Type.

7 Click Close.

Không giông như một đường xu hướng trung bình động, một đường

xu hướng tuyến tính có thề trả về các giá trị dự báo và nếu được xác định, nó hiển thị chúng trên biếu đồ.

Dự BÁO VỚI CÁC HÀM LÀM NHẴN CỦA EXCEL

Làm nhẵn (smoothing) là một cách đế làm cho dự báo phản ứng nhanh đối với những sự kiện xảy ra trong chu kỳ đường mốc Các phương pháp hồi quy, chẳng hạn như TREND và GROWTH tạo ra những dự báo bàng việc áp dụng cùng một công thức vào mỗi điểm đường mốc Do đó, việc phán hồi nhanh đối với một sự dịch chuyển trong cấp độ của đường mốc mà không lùi trở lại các điếm trước khi sự di chuyên đã xảy ra thì rất phức tạp Làm nhẵn là một cách hữu dụng đế giải quyết vấn đề này

Nó giống như phương pháp trung bình động theo một phương diện nào

đó nhưng nó tốt hơn bằng việc đưa vào mộl cơ cấu tự hiệu chỉnh.

Dự đoán với việc làm trơn

Ý tưởng cơ bản đằng sau phương pháp làm nhẵn là mỗi dự báo mới đạt

được một phần bằng cách di chuyến giá trị dự báo kế tiếp theo hướng mà

sẽ cái thiện hơn giá trị dự báo trước Sau đây là phương trình cơ bản:

Trong đó:

t là khoảng thời gian, chắng hạn như tháng 1, tháng 2, v.v

F |t| là dự báo vào thời gian T, và F Ịt + 1| là dự báo vào khoảng thời gian ngay sau thời gian t.

155

Phân tích dữ liệu kinh doanh Microsolt Excel 2010

Xem xét ví dụ được minh họa trong hình 8.13.

Chú ý rằng cấp độ của đường mốc tăng đáng kẻ tại thừi gian 8 Bây được gọi là một hàm bậc thang hoặc sự thay đối bậc thang Làm nhằn hữu dụng khi có các điểm khác biệt lớn giữa các cấp độ dừ liệu trong chuỗi thời gian Đường xu hướng tuyến tính không làm tốt việc phán ánh sự tăng bậc thang xảy ra giữa thời gian 7 và 8 Nó ưức luợng quá mức cấp độ của chuỗi qua thời gian 7 và nó ước lượng quá thấp chuỗi từ thời gian 8 trớ đi Nhưng dự báo làm nhẳn theo dõi các chặt chẽ đường mốc thực té.

Đường xu hướng hỏi quy Đường mốc

Dự bao làm lìhán

Hình 8.13: Dự báo đường xu hướng ỉuyến tính bỏ sót sự thay đổi bậc thang của đương mốc nhưng ơự báo làm nhẵn theo dõi nó.

156 s p t

Chương 8 Dự báo và dự đoán

sử DỤNG ADD-IN EXPONENTIAL SMOOTHING

Còng cụ Exponential Smoothing trong Analysis ToolPak tạo ra những

dự báo giống hệt như dự báo đưực minh họa trong hình 8.13 nó sử dụng một công thức rõ ràng khác nhưng tương đương về m ặt đại sô đế tính mồi Ịíiá trị dự báo Mỗi thành phần - giá trị quan sát trước và giá trị dự báo trước - trong mỗi giá trị quan sát được nhân với một hệ số đại diện cho sự đóng góp của thành phần đối với mỗi giá trị dự báo hiện hành.

Để truy cập công cụ Exponential Smoothing, đầu tiên tải Analysis ToolPak Một khi Analysis ToolPak đưực cài đặt, bạn có thể bắt đầu làm việc với công cụ Exponential Smoothing bằng cách click tab Data trên Ribbon và sau đó click Data Analysis trong nhóm Analysis Trong các phièn bản Exceỉ trước 2007, chọn tools, Data Analysis.

Nghiẽn cứu trường hợp: Giá ván trượt tuyết

Giá sứ bạn điều hành một đại lý cho thuê xe hơi trong khu vực núi

đá (Rocky Mountain) Khi mùa đông đến, bạn bắt đầu theo dõi những yêu cầu của khách hàng về các xe có giá ván trượt tuyết Sau một vài ngày giám sá t những yêu cầu này, một cơn bào mùa đông sớm lướt qua khu vực Như mong đợi, số yêu cầu mỗi ngày tăng đáng kể, vào ngày thứ mười , bạn muốn biết bao nhiêu xe được trang bị giá ván trượt tuyết mà bạn nên có sắn vào ngày thứ mười một.

Bạn nhập dữ liệu cho 10 ngày đầu tiên trong các ô A2:A11 của một vvorksheet và một tiêu đề cột trong ô Al Sau đó bạn khởi động add-in Exponential Smoothing của Excel (xem hình 8.14).

Phản tích dữ liệu kinh doanh Mlcrosott Excel 2010

Bạn sử dụng các ô A1:A11 làm Input Range, chọn hộp kiểm Labels,

sử dụng ô B2 làm Output Range, và sử dụng 0.7 làm Damping Factor Excel trả về kết quả được minh họa trong hình 8.15.

Các dự báo ơược làm nhân

Hình 8.15: Dữ liệu cho thuê xe vơi các ơự báo được làm trơn; chú ý sự trễ trong các

dự báo.

Theo dự báo được làm trơn, ước lượng tốt nhất về số xe hơi được yêu cầu

có giá ván trượt tuyết vào ngày 11 là 16 hoặc 17 Sự ước lượng này phản ánh cả toàn bộ mức độ của dữ liệu dường mốc và việc tăng các yêu cầu vốn

đã xảy ra vào ngày thứ tám Con số thực sự cần vào ngày thứ mười một có thể giảm một vài đơn vị do bất cứ thứ gì từ một sự thay đổi trong các điều kiện thời tiết cho đến việc tăng vé máy bay Dự báo được làm nhẵn đạt được một sự cân bằng tốt giữa việc tăng đột xuất các yêu cầu gần đây và số yêu cầu trung bình cho toàn bộ khoảng thời gian 10 người.

156

Chương 8 Dự báo và dự đoán

Trong hình 8.15, chú ý rằng dự báo tăng vào ngày 9, phản ánh sự tăng trong đường mốc xảy ra vào ngày 8 Nói chung, các phương pháp làm nhẵn đơn giản trễ một bước đằng sau những biến cố trong chuỗi thời gian.

CHỌN MỘT HẰNG LÀM NHẴN

Bạn nên trá n h sử dụng một hệ sô tắ t dần (damping factor) nhỏ hơn 0.7 nếu việc làm nhẵn theo hàm số mũ (exponential smoothing) dường như làm việc tốt hơn đáng kê với một hằng làm nhẵn lớn hơn, có thể do một mức độ tự tương quan đáng kế trong chuỗi thời gian Nếu vậy, bạn cần xử lý nó bằng một kỹ thuật dự báo ngoại trừ làm nhẩn đơn giản.

Sự tự tương quan (autocorrelation) là một khái niệm quan trọng trong dự báo Nó định lượng một sự phụ thuộc giữa các quan sá t xảy ra vào một thời điểm nào đó và những quan sát xảy ra sớm hơn một số thời điểm Ví dụ, nếu bạn ghép đôi mỗi giá trị quan sát với giá trị quan sát đứng ngay trước nó, bạn có thế tính sự tương quan giữa hai tập hợp

dữ liệu có được từ các cặp đôi này Nếu sự tương quan mạnh - ví dụ 0.5 hoặc lớn hơn thì có một mức độ tự tương quan đáng kế trong chuỗi thời gian Sự tự tương quan - mối quan hệ tin cậy giữa các giá trị quan sát cũ hơn và các giá trị quan sá t mới hơn - là trung tâm của một dự báo tự hồi quy Tuy nhiên, m ột chuỗi thời gian đường mốc có nhiều sự tự tương quan rấ t không phù hợp cho phương pháp dự báo bằng hằng làm trơn.

trước nó. _

Một loại tự tương quan khác liên quan đến tính thời vụ trong chuỗi Trong một chuỗi thời gian gồm các tháng trong một năm, giá trị quan sát trong mỗi tháng Hai có thể phụ thuộc vào tháng Hai trước, tháng Ba phụ thuộc vào tháng Ba trước, trong những trường hợp như vậy, bạn nên sử dụng việc làm nhẵn theo mùa vụ được thảo luận ở phần tiếp theo.

Với việc mức độ tự tương quan trong đường mốc không quá lớn, bạn có thể

sử dụng Solver để giúp bạn đạt được hằng làm nhẵn tối ưu Ý kiến là tính

độ sai sót trong các dự báo sử dụng một hằng làm trơn, và sau đó ra lệnh