Tin học ứng dụng trong ngành kế toán Chương 3

Tin học ứng dụng trong ngành kế toán

N i dung ch y u: ội dung chủ yếu: ủ yếu: ếu:

- Xử lý số liệu thống kê kinh

tế trên Ms Excel

- Dự báo kinh tế trên Excel

- Xử lý số liệu thống kê kinh

tế trên Ms Excel

- Dự báo kinh tế trên Excel

1 Xử lý số liệu thống kê kinh tế

- Một số hàm thống kê chủ yếu trên Excel

- Lập bảng phân bố tần số thực nghiệm với chương trình Histogram

n

1 i

i i

f

f x

(2) Hàm VAR, hàm VARP

* Dùng để tính phương sai mẫu đã hiệu chỉnh

CT toán học:

2 1

S

Cú pháp:

= VAR (list)

Hàm VARP

 Dùng để tính phương sai mẫu chưa hiệu chỉnh

(phương sai tổng thể con; khi n→+∞  S 2 chính là

x n

S

(5) Hàm KURT

* Dùng để xác định độ nhọn (Kurtosis)

của phân bố một dãy các SLTK

Ex= 0: Đồ thị gần với phân bố chuẩn, Ex> 0: Đồ thị tù hơn

(6) Hàm AVEDEV

Dùng để xác định độ lệch tuyệt đối bình quân của 1 dãy các SLTK.

CT toán học:

n

x

x Av

i



) (

 Dùng để tính Giá trị trung vị

(Me) của mẫu thống kê

 Giá trị tại đó chuỗi số được

chia đôi sau khi sắp xếp

(9) Hàm MEDIAN

(10) Hàm MODE

số phân bố tập trung nhất (Mo)

của một mẫu thống kê.

 Cú pháp: = MODE (List)

1.2 LẬP BẢNG PHÂN BỐ TẦN SỐ

THỰC NGHIỆM

CHƯƠNG TRÌNH HISTOGRAM

Bước 1 Nhập dữ

liệu vào bảng tính

Bước 2 Nhập dữ liệu

về cự ly các tổ

Bước 3 Chọn Tools/

Data Analysis/

Histogram

1.3 XÁC ĐỊNH CÁC ĐẶC TRƯNG

CỦA MẪU THỐNG KÊ

- Mở Tools/ Data Analysis/ Descriptive

Statistics / OK  Hộp thoại Descriptive

Statistics…

b Bảng kết quả của cỏc đặc trưng mẫu thống kờ:

Doanh thu (Triệu đồng) Lợi nhuận (Triệu đồng)

Mean 5342,333333 Mean 423,6666667 Standard Error 50,87109874 Standard Error 3,208259543

Standard Deviation 176,2226553 Standard Deviation 11,11373706 Sample Variance 31054,42424 Sample Variance 123,5151515 Kurtosis -1,43065511 Kurtosis -0,61441608 Skewness 0,309692366 Skewness -0,12642939

2 Dự báo kinh tế

2 loại dự báo:

 DB định tính: PP chuyên gia.

Forcasting

* Phương pháp dự báo định lượng:

a Phương pháp dự báo trung bình động

Tools/ Data Analysis/ Moving Average…

Dựa trên mô hình bài toán Hồi quy, 2 dạng:

 Hồi quy tuyến tính

 Hồi quy phi tuyến

Bài toán hồi quy tuyến tính 1 lớp

Là tương quan phản ánh mối liên hệ phụ thuộc về

toán học của 1 đại lượng nào đó (biến phụ thuộc) vào 1 đại lượng ngẫu nhiên khác (biến độc lập)

VD: Mối liên hệ giữa KLSP tiêu thụ ~ CP quảng cáo ở 1 DN.

Tổng quát : Y = A + B*X

Y Đại lượng phụ thuộc,

Bài toán hồi quy tuyến tính nhiều lớp

 Là tương quan phản ánh MLH phụ thuộc về

toán học của một đại lượng nào đó (biến phụ

thuộc) vào nhiều đại lượng độc lập khác

(các biến độc lập).

Y Đại lượng phụ thuộc,

 Bài toán HQTT một lớp chỉ là một dạng

của bài toán HQTT nhiều lớp (khi n =

1).

Ví dụ:

Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc giữa thu nhập

hỗn hợp (Ký hiệu Y) của hộ gia đình ở xã H vào:

- Diện tích đất sản xuất (ký hiệu: X1)

- Tổng vốn đầu tư (ký hiệu: X2)

- Số lượng lao động thường xuyên sử dụng

(ký hiệu: X3)

- Kinh nghiệm sản xuất (đã được mã hoá)

(ký hiệu: X4)

1 Thao tác nhập dữ liệu

1 Thao tác nhập dữ liệu

 Nhập dãy giá trị của các đại lượng cần xác định tương quan hồi quy (Xi và Y) vào bảng tính.



 Mở Tools/ Data Analysis/ Regression 

Hộp thoại Regression…

 Nhập dữ liệu vào hộp thoại…

liệu!

 Các bảng thông báo kết quả của

SUMMARY OUTPUT : Bảng tóm tắt kết quả

ANOVA (Analysis of Variance):

Phân tích phương sai hồi quy

Cách 2: Căn cứ vào Significance F

Cách 1: Căn cứ vào F:

Kết quả kiểm định mô hình

 Kết luận được mô hình có ý nghĩa thống

kê hay không ?

 Nếu có ý nghĩa thống kê ta tiếp tục kiểm

định các tham số 

Bảng kết quả tương quan hồi quy:

Intercep: Hệ số tự do A của tương quan,

X variable: Hệ số hồi quy Bi của tương quan,

Kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số A, Bi

Cách 1: Dựa vào T – Stat

Cách 2: Dựa vào P – Value

Cách 3: Dựa vào Upper 95% - Lower

95%

Kết quả kiểm định các tham số

 Nếu tham số nào không có ý nghĩa thống kê, ta

cần loại ra khỏi mô hình.

 Sau đó chạy lại mô hình với các biến còn lại

Quy trình thực hiện tương tự như các phần

trên

 Viết phương trình hồi quy dựa trên các tham

số tìm được



RESIDUAL OUTPUT & PROBABILITY OUTPUT

(Kết quả phần dư & xác suất)

 Ôn tập lại nội dung lý thuyết

 Làm lại các ví dụ

 Làm các bài tập thực hành