ỨNG DỤNG mô HÌNH CHUỖI THỜI GIAN vào dự đoán DOANH THU

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN VÀO DỰ ĐOÁN DOANH THU CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN NHỰA VÀ MÔI TRƯỜNG XANH AN PHÁT 1. Đặt vấn đề Trong kinh doanh, việc sử dụng các mô hình chuỗi thời gian có ý nghĩa rất quan trọng, với tác dụng hỗ trợ người quản lí quyết định các phương án tối ưu hóa mục tiêu đã đề ra thông qua việc ước tính doanh thu, ước tính sản lượng, ước tính nhu cầu thị trường… Bên cạnh việc tính toán, các yếu tố vĩ mô cũng như độ chính xác của dữ liệu cũng ảnh hưởng đến kết quả sự đoán. Ngày nay, có rất nhiều công cụ dự đoán cũng như các phần mềm hỗ trợ như SPSS, Stata, Eviews… Và một công cụ kinh điển và rất cơ bản mà ai cũng biết đến là Excel. Trong bài viết này, tác giả sử dụng Excel để ứng dụng vào mô hình dự đoán doanh số của công ty Cổ phần Nhựa và môi trường xanh An Phát. Bài viết này được chia làm 3 phần: Phần 1: đặt vấn đề, Phần 2: Phương pháp nghiên cứu và tính toán, Phần 3: Kết luận. 2. Phương pháp nghiên cứu và tính toán 2.1. Chuỗi thời gian Chuỗi thời gian là chuỗi giá trị được ghi nhận theo thời gian, có thể là theo ngày, theo tháng, quý hoặc theo năm…Có nhiều mô hình để dự đoán chuỗi thời gian, nhưng trong bài tập này, tác giả sử dụng phương pháp phân rã (Decomposition). Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu doanh thu theo quý của công ty từ năm 2011 đến hết năm 2015. Theo phương pháp này thì phương trình cơ bản của việc dự đoán (Forecast) là: Yt= St × It × Tt Trong đó: Yt là gía trị quan sát St là yếu tố thời vụ Tt là yếu tố xu hướng It là yếu tố bất thường 2.2. Quy trình thực hiện dự đoán Bước 1: Làm mịn bằng một trong các phương pháp Tính trung bình động kép với 2 lần tính cho bậc 4 (MA4) và sau đó là cho bậc 2 (MA2) để cho thành phần Tt. Bước 2: Xác định St (bằng cách lấy trung bình các kì St × It). St được làm mịn bằng trung bình động bậc 2, sau đó tiếp tục hiệu chỉnh và loại bỏ It. Bước 3: Khử tính thời vụ (Deseasonalize): YtSt Bước 4: Hồi quy để xác định phương trình đường xu hướng: Tt= a+bt Bước 5: Dự báo Yt= Tt × St 2.3. Thực hiện trên Excel 2.3.1. Nhập dữ liệu T là chu kì theo thứ tự: năm, quý và doanh thu từng quý (đơn vị: Triệu VNĐ) 2.3.2. Làm mịn bằng cách trung bình động E5 (MA4) bằng cách sử dụng hàm Average với số từ D3 đến D6 và lặp lại tương tự với các dòng sau (bằng cách sao chép công thức). F6 (CA) bằng cách sử dụng hàm Average với số từ E5 đến E6, sau đó copy công thức đến hết. Kết quả được minh họa ở hình sau: 2.3.3. Xác định St

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN VÀO DỰ

ĐOÁN DOANH THU

CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN NHỰA VÀ MÔI TRƯỜNG XANH AN PHÁT

1 Đặt vấn đề

Trong kinh doanh, việc sử dụng các mô hình chuỗi thời gian có ý nghĩa rất quan trọng, với tác dụng hỗ trợ người quản lí quyết định các phương án tối ưu hóa mục tiêu

đã đề ra thông qua việc ước tính doanh thu, ước tính sản lượng, ước tính nhu cầu thị trường…

Bên cạnh việc tính toán, các yếu tố vĩ mô cũng như độ chính xác của dữ liệu cũng ảnh hưởng đến kết quả sự đoán Ngày nay, có rất nhiều công cụ dự đoán cũng như các phần mềm hỗ trợ như SPSS, Stata, Eviews… Và một công cụ kinh điển và rất cơ bản

mà ai cũng biết đến là Excel

Trong bài viết này, tác giả sử dụng Excel để ứng dụng vào mô hình dự đoán doanh số của công ty Cổ phần Nhựa và môi trường xanh An Phát Bài viết này được chia làm 3 phần: Phần 1: đặt vấn đề, Phần 2: Phương pháp nghiên cứu và tính toán, Phần 3: Kết luận

2 Phương pháp nghiên cứu và tính toán

Chuỗi thời gian là chuỗi giá trị được ghi nhận theo thời gian, có thể là theo ngày, theo tháng, quý hoặc theo năm…Có nhiều mô hình để dự đoán chuỗi thời gian, nhưng trong bài tập này, tác giả sử dụng phương pháp phân rã (Decomposition) Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu doanh thu theo quý của công ty từ năm 2011 đến hết năm 2015

Theo phương pháp này thì phương trình cơ bản của việc dự đoán (Forecast) là: Yt= St × It × Tt

Trong đó: Yt là gía trị quan sát

St là yếu tố thời vụ

Tt là yếu tố xu hướng

It là yếu tố bất thường

2.2 Quy trình thực hiện dự đoán

Bước 1: Làm mịn bằng một trong các phương pháp

Tính trung bình động kép với 2 lần tính cho bậc 4 (MA4) và sau đó là cho bậc 2 (MA2) để cho thành phần Tt

Bước 2: Xác định St (bằng cách lấy trung bình các kì St × It) St được làm mịn bằng trung bình động bậc 2, sau đó tiếp tục hiệu chỉnh và loại bỏ It

Bước 3: Khử tính thời vụ (Deseasonalize): Yt/St

Bước 4: Hồi quy để xác định phương trình đường xu hướng: Tt= a+bt

Bước 5: Dự báo Yt= Tt × St

2.3. Thực hiện trên Excel

2.3.1 Nhập dữ liệu

T là chu kì theo thứ tự: năm, quý và doanh thu từng quý (đơn vị: Triệu VNĐ)

2.3.2 Làm mịn bằng cách trung bình động

E5 (MA4) bằng cách sử dụng hàm Average với số từ D3 đến D6 và lặp lại tương tự với các dòng sau (bằng cách sao chép công thức)

F6 (CA) bằng cách sử dụng hàm Average với số từ E5 đến E6, sau đó copy công thức đến hết

Kết quả được minh họa ở hình sau:

2.3.3 Xác định St

Tính St × It = G3 = Yt/CA

Tính S cho từng quý = N3 = Averageif

Hiệu chỉnh S: Do chuỗi thười gian tính bằng quý nên để tổng St=4

Tính tiếp cột N7=Sum(N3:N6), Và N8=(4-N7)/4

O3= N3+ $N$8

Kéo công thức và được kết quả như bảng trên

Sau đó quay về tính:

St= H3=VLOOKUP(C3,$M$3:$O$6,3,0), tiếp tục copy công thức đến hết

2.3.4 Khử tính thời vụ (Deseasonalize)

Bước này nhằm tính toán ra quy luật về doanh thu thay đổi theo các quý trong năm của Công ty

I3 = Yt/St = D3/H3 và kéo công thức đến hết

2.3.5 Tính độ hồi quy (Regression)

Lúc này ta có thể tính toán độ hồi quy bằng công thức cơ bản Tt = a +bt

Sử dụng Data Analysis/Regression với các trường số liệu ta được kết quả như sau:

Và kết quả của việc chạy số theo Regression trên Excel như sau:

Ta được kết quả tương ứng với các ý nghĩa sau:

- Intercept: tung độ góc (hệ số a)

- Xa Variable 1: độ đốc (hệ số b)

- Adjust R square: hệ số xác định, càng gần càng chính xác

- Significant F: độ tin cậy, SigF < mức ý nghĩa >> có thể sử dụng

- P value < mức ý nghĩa >>chấp nhận hệ số hồi quy

Ta có phương trình hồi quy như sau:

Tt = a +bt = 197860.79 + 11780.57t = H44 +H45*t

2.3.6 Dự báo

Sử dụng Yt = Tt *St để dự báo cho 4 quý tiếp theo Kéo công thức cột H, J, K xuống các dòng tương ứng với 4 quý của năm 2016 ta được doanh số dự kiến của công ty trong 4 quý tới

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.818230783

R Square 0.669501613

Adjusted R Square 0.651140592

Standard Error 50309.48823

ANOVA

Regression 1 92289987756 9.229E+10 36.4632008 1.0417E-05

Residual 18 45558802901 2531044606

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 80.0% Upper 80.0%

Intercept 197860.7903 23370.33982 8.46632064 1.08E-07 148761.5283 246960.0523 148761.5283 246960.0523

X Variable 1 11780.57454 1950.918274 6.0384767 1.0417E-05 7681.847338 15879.30174 7681.847338 15879.30174

3 Kết luận

Trong báo cáo này, chúng tôi đã sử dụng mô hình chuỗi thời gian và phương pháp phân rã để dự báo doanh số bán hàng trong 4 quý năm 2016 của công ty Cổ phần nhựa và môi trường xanh An Phát có xét đến ảnh hưởng mùa vụ, xu hướng và các yếu tố khác

Kết quả chạy mô hình cho thấy, doanh thu 4 quý tơi của công ty vẫn tiếp tục tăng

và tuân theo quy luật doanh số bán hàng tốt hơn tại 2 quý cuối năm Đặc biệt, doanh thu cả 4 quý năm 2016 đều cao hơn doanh thu 4 quý năm 2015 Trong đó quý 4 năm 2016 có doanh thu cao nhất từ trước đến nay

4 Tài liệu tham khảo

Báo cáo tài chính quý của công ty Cổ phần Nhựa và Môi trường xanh An Phát

https://www.vcsc.com.vn/Modules/Analysis/Web/CompanyAZ.aspx?

tab=2&MenuID=5&cat=4&subcat=1&id=746&subtab=quarter&unit=2&lang=vi-vn