Đang tải... (xem toàn văn)
dự báo doanh thu của công ty bibica bằng phương pháp san bằng mũ
TRƢỜNG ĐẠI HỌC THƢƠNG MẠI KHOA TIN HỌC THƢƠNG MẠI DỰ BÁO DOANH THU THUẦN CỦA CÔNG TY BIBICA NĂM 2011 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 2 MỤC LỤC TRANG 1. Lời mở đầu 3 2. Giới thiệu về mô hình san mũ 4 3. Lựa chọn số liệu 7 4. Thực hiện dự báo bằng phần mềm Eview 5.1 8 a. Mô hình san mũ đơn giản 11 b. Mô hình san mũ xu thế không biến động thời vụ 15 c. Mô hình san mũ xu thế có biến động thời vụ 18 5. Báo cáo kết quả và so sánh các mô hình 23 6. Tổng kết 24 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 3 LỜI MỞ ĐẦU Dự báo đã hình thành từ đầu những năm 60 của thế kỉ 20. Khoa học dự báo với tƣ cách một ngành khoa học độc lập có hệ thống lí luận, phƣơng pháp luận và phƣơng pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu quả của dự báo. Ngƣời ta thƣờng nhấn mạnh rằng một phƣơng pháp tiếp cận hiệu quả đối với dự báo là phần quan trọng trong hoạch định. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ xác định hƣớng tƣơng lai cho các hoạt động mà họ sẽ thực hiện. Bƣớc đầu tiên trong hoạch định là dự báo hay là ƣớc lƣợng nhu cầu tƣơng lai cho sản phẩm hoặc dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ đó. Nhƣ vậy, dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tƣơng lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập đƣợc. Khi tiến hành dự báo ta căn cứ vào việc thu thập xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hƣớng vận động của các hiện tƣợng trong tƣơng lai nhờ vào một số mô hình toán học. Dự báo có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực giác về tƣơng lai. Nhƣng để cho dự báo đƣợc chính xác hơn, ngƣời ta cố loại trừ những tính chủ quan của ngƣời dự báo. Ngày nay, dự báo là một nhu cầu không thể thiếu đƣợc của mọi hoạt động kinh tế - xác hội, khoa học - kỹ thuật, đƣợc tất cả các ngành khoa học quan tâm nghiên cứu. Đến với buổi thảo luận ngày hôm nay, với đề tài “Lấy một ví dụ về dự báo bằng mô hình san mũ”, nhóm chúng tôi sẽ thực hiện dự báo về doanh thu thuần của công ty Cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa BIBICA. Công ty Cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa BIBICA là doanh nghiệp nhà nuớc cổ phần hóa theo Quyết định số 234/1998/QĐ-TTg của Thủ tƣớng Chính phủ ban hành ngày 1/12/1998. Tiền thân của Công ty là phân xƣởng bánh kẹo của Nhà máy Đƣờng Biên Hòa đƣợc thành lập từ năm 1990. Với năng lực sản xuất lúc mới thành lập là 5 tấn kẹo/ngày, Công ty đã không ngừng mở rộng sản xuất, nâng công suất và đa dạng hóa sản phẩm. Hiện nay, Công ty là một trong những đơn vị sản xuất bánh kẹo lớn nhất Việt Nam với công suất thiết kế là 18 tấn bánh/ngày, 18 tấn nha/ngày và 29,5 tấn kẹo/ngày. Doanh thu thuần là toàn bộ các khoản doanh thu về tiêu thụ sản phẩm hàng hóa, dịch vụ sau khi đã trừ đi các khoản giảm trừ doanh thu (chiết khấu, giảm giá hàng bán, hàng bán bị trả lại). Doanh thu thuần là chỉ tiêu dùng để tính toán các chỉ tiêu lợi nhuận trong kinh doanh của doanh nghiệp trong thời kỳ báo cáo. Tăng doanh thu là mục tiêu mà mỗi doanh nghiệp phải hƣớng tới. Do vậy, doanh nghiệp luôn đề cập đến vấn đề tăng doanh trong các biện pháp chính sách mà doanh nghiệp đƣa ra. Xác định đúng đắn daonh thu là cơ sở để đánh giá kết quả hoạt động của doanh nghiệp, xác định trách nhiệm, nghĩa vụ của doanh nghiệp đối với Nhà nƣớc, giải quyết hài hòa các mối quan hệ về lợi ích giữa Nhà nƣớc, daonh nghiệp, ngƣời lao động. Là cơ sở để doanh nghiệp đề ra các phƣơng hƣớng phấn đấu phù hợp với khả năng hiện có, tạo điều kiện để doanh nghiệp phát huy tốt các mặt mạnh và hạn chế các mặt yếu. MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 4 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Phƣơng pháp san bằng mũ ( hay còn gọi là phƣơng pháp dự đoán bình quân mũ) là một phƣơng pháp dự đoán thống kê ngắn hạn hiện đƣợc sử dụng nhiều trong công tác dự đoán thực tế trên thế giới. Nếu nhƣ một số phƣơng pháp dự đoán thống kê đã đề cập ở trên coi giá trị thông tin của các mức độ trong dãy số thời gian là nhƣ nhau, phƣơng pháp san bằng mũ lại coi giá trị thông tin của mỗi mức độ là tăng dần kể từ đầu dãy số cho đến cuối dãy số. Vì trên thực tế ở những thời gian khác nhau thì hiện tƣợng nghiên cứu chịu sự tác động của những nhân tố khác nhau và cƣờng độ không giống nhau. Các mức độ ngày càng mới (ở cuối dãy số thời gian) càng cần phải đƣợc chú ý đến nhiều hơn so với các mức độ cũ ( ở đầu dãy số). Hay nói cách khác, mức độ càng xa so với thời điểm hiện tại thì càng ít giá trị thông tin, do đó càng ít ảnh hƣởng đến mức độ dự đoán. Tuỳ thuộc vào đặc điểm dãy số thời gian ( chuỗi thời gian) có biến động xu thế, biến động thời vụ hay không mà phƣơng pháp san bằng mũ có thể sử dụng một trong các phƣơng pháp cơ bản sau: Mô hình đơn giản ( phương pháp san bằng mũ đơn giản) Điều kiện áp dụng: đối với dãy số thời gian không có xu thế và không có biến động thời vụ rõ rệt. Trƣớc hết, dãy số thời gian đƣợc san bằng nhờ có sự tham gia của các số bình quân mũ, tức là các số bình quân di động gia quyền theo quy luật hàm số mũ. Theo phƣơng pháp này, ở thời gian t nào đó dựa vào các giá trị thực tế đã biết để ƣớc lƣợng giá trị hiện tại ( thời gian t) của hiện tƣợng và giá trị hiện tại này để dự toán giá trị tƣơng lai (thời gian t+1). Mô hình san bằng mũ giản đơn đƣợc Brown xây dựng năm 1954 dựa trên 2 nguyên tắc: - Trọng số của các quan sát trong dãy số thời gian càng giảm đi khi nó càng cách xa hiện tại. - Sai số dự báo hiện tại ( ký hiệu ) Phải đƣợc tính đến trong những dự báo kế tiếp. Công thức áp dụng cho mô hình: Trong đó: : Giá trị dự báo ở thời điểm t+1 : Giá trị dự báo ở thời điểm t : Giá trị thực tế ở thời điểm t : Hệ số san mũ Có 2 vấn đề quan trọng nhất trong phƣơng pháp san bằng mũ. - Thứ nhất: hệ số san bằng mũ α là hệ số san để điều chỉnh trong số của các quan sát riêng biệt của dãy số thời gian. Vì vậy, khi lựa chọn phải vừa đảm bảo kết quả dự báo sẽ gần với quan sát thực tế, vừa phải đảm bảo tính linh hoạt ( nhanh nhạy với các thay đổi ở gần hiện tại). Với α =1 thì giá trị dự báo bằng giá trị thực tế ở thời kỳ ngay liền trƣớc và các mức độ trƣớc đó không đƣợc tính đến. MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 5 Với α =0 thì giá trị dự báo bằng giá trị dự báo ở thời kỳ trƣớc và giá trị thực tế ở thời kỳ ngay liền trƣớc không đƣợc tính đến. Nếu α đƣợc chọn càng lớn thì các mức độ càng mới sẽ càng đƣợc chú ý, thích hợp với chuỗi thời gian không có tính ổn định cao. Ngƣợc lại, nếu α đƣợc chọn càng nhỏ thì các mức độ càng cũ sẽ càng đƣợc chú ý, thích hợp với chuỗi thời gian có tính ổn định cao. Do đó, phải dựa vào đặc điểm biến động của hiện tƣợng qua thời gian và kinh nghiệm nghiên cứu để lựa chon cho phù hợp. Nói chung, giá trị tốt nhất là giá trị làm cho tổng bình phƣơng sai số dự đoán nhỏ nhất. - Thứ hai: Xác định giá trị ban đầu ( điều kiện ban đầu ) ký hiệu y 0 Phƣơng pháp san bằng mũ đƣợc thực hiện theo phép đệ quy, để tính thì phải có , để có , để có thì phải có . Do đó để tính toán cần phải phải xác định giá trị ban đầu (y 0 ) dựa vào một số phƣơng pháp. + Có thể lấy mức độ đầu tiên của dãy số. + Trung bình của một số các mức độ của dãy số Mô hình xu thế tuyến tính và không có biến động thời vụ ( Mô hình san mũ Holt – Winters) Mô hình này thƣờng áp dụng đối với sự biến động của hiện tƣợng qua thời gian có xu thế là tuyến tính và không có biến động thời vụ. Giả sử chúng ta có dãy số thời gian y 1 , y 2 , y 3 ,…, y n với biến động có tính xu thế. Bước 1: Chọn các hệ số , ( 0 < , < 1) Nếu chọn hằng số san nhỏ tức là chúng ta coi các mức độ hiện thời của dãy số ít ảnh hƣởng đến mức độ dự báo. Ngƣợc lại nếu chọn hằng số san lớn tức là chúng ta muốn dãy số san số mũ phản ứng mạnh với những thay đổi hiện tại. Bước 2: Tiến hành san mũ cho giá trị ƣớc lƣợng và xu thế của dãy số: Coi giá trị của dãy số thời gian là tổng của 2 thành phần: Thành phần trung bình có trọng số của các giá trị thực tế (ký hiệu là S t – giá trị ƣớc lƣợng của hiện tƣợng ở thời điểm t) và thành phần xu thế (ký hiệu là T t ). Ta có mô hình san số mũ: 1 tt t y S T Trong đó: 1 ( 1) (1 ) (1 ) t t t t t t S y S T y S 1 ( 1) ( ) (1 ). t t t t T S S T Đặt S 2 = Y 2 T 2 = Y 2 – Y 1 Tiến hành san số mũ từ thời điểm thứ 3 trở đi, ta có: 3 3 2 2 3 3 2 2 4 4 3 3 4 4 3 3 (1 )( ) ( ) (1 ) (1 )( ) ( ) (1 ) S Y S T T S S T S Y S T T S S T MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 6 Bước 3: Sử dụng mức và xu thế đã đƣợc san số mũ tại thời điểm để dự đoán cho các thời điểm trong tƣơng lai để dự đoán giá trị của hiện tƣợng ở thời điểm tƣơng lai t + 1: 1 tt t y S T Ở thời điểm tƣơng lai (t + h) (h=2, 3 …) tt th y S hT Mô hình xu thế tuyến tính và biến động thời vụ Mô hình này thƣờng áp dụng đối với dự báo thời gian mà các mức độ của nó là tài liệu tháng hoặc quý của một số năm mà các mức độ trong dãy số đƣợc lập lại sau 1 khoảng thời gian h (h = 4 đối với quý, h = 12 đối với năm). Việc dự đoán có thể đƣợc thực hiện theo một trong hai mô hình sau: Mô hình cộng 1 1 t t t t y S T V Trong đó: 1 ( 1) ( ) (1 ) t t t t S y V t h S T 1 ( 1) ( ) (1 ) t t t t T S S T () ( ) (1 ) t t t t h V y S V Mô hình nhân: 1 1 ( ). t t t t y S T V Trong đó 1 ( 1) (1 )( ) () t t t t y S S T V t h 1 1 1 () ( ) (1 ) (1 ). t t t t t th t T S S T y VV S Với ,, là các tham số san bằng nhận giá trị trong đoạn [0;1]. Các tham số ,, nhận giá trị tốt nhất khi tổng bình phƣơng sai số là nhỏ nhất. MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 7 LỰA CHỌN SỐ LIỆU VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU Có bảng thống kê báo cáo doanh thu thuần của công ty Cổ phần chế biến lƣơng thực thực phẩm BIBICA trong giai đoạn 2008 – 2010 nhƣ sau: (Đơn vị: Tỷ đồng) Năm 2008 2009 2010 Quý I 131.4 121.8 143.6 II 100.3 117.1 122.1 III 146.1 162.0 217.4 IV 166.6 227.5 303.9 Nguồn: www.fpts.com Chúng tôi sẽ tiến hành dự báo doanh thu thuần của công ty cho năm 2011 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 8 THỰC HIỆN XÂY DỰNG HÀM SAN MŨ BẰNG PHẦN MỀM EVIEW 5.1 Bƣớc 1: Nhập số liệu - Mở cửa sổ làm việc với Eview: - Tạo một file làm việc mới: Từ menu chính chọn file/ new/ workfile MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 9 - Trong Workfile Create: Workfile structure type: chọn Dataed-regular frequency Frequence: chọn Quarterly Start date: nhập 2008:1 (Thời gian bắt đầu là quý 1 năm 2008) End date : nhập 2011:4 (Thời gian kết thúc là quý 4 năm 2011) WF : đặt tên cho work file ( ở đây chúng tôi đặt là thaoluan ) Chú ý: ở đây số liệu cho là từ quý 1 năm 2008 đến quý 4 năm 2010, tuy nhiên, vì ta cần dự báo cho năm 2011 nên ta sẽ chọn End date nhƣ trên. Nhập xong nhƣ trên Click OK Sau khi ấn OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 10 - Giờ ta vào ObjectNew object xuất hiện cửa sổ New object Trong phần Type of object : ta chọn kiểu dữ liệu là Series Name : ta đánh tên của biến Y Sau đó nhấp OK Sau khi click Ok, trong work file sẽ xuất hiện thêm 1 biến mà ta vừa tạo là biến Y.Để bắt đầu nhập dữ liệu, ta click đúp chuột vào biến Y. Xuất hiện bảng sau : [...]... báo cáo kết quả dự báo về doanh thu thuần của công ty BIBICA, chúng ta sẽ sử dụng kết quả của mô hình san mũ nhân tính Tổng kết lại, dự báo về doanh thu năm 2011 của công ty nhƣ sau: Quý I doanh thu đạt 212.1 tỷ đồng Quý II doanh thu đạt 177.0 tỷ đồng Quý III doanh thu đạt 265.6 tỷ đồng Quý IV doanh thu đạt 343.7 tỷ đồng NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 23 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 TỔNG... 17 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 Kết quả dự báo cho thấy doanh thu thuần của năm 2011 theo từng quý lần lƣợt là: Quý I: doanh thu thuần đạt 192.6 tỷ đồng Quý II: doanh thu thuần đạt 197.7 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 202.8 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 207.9 tỷ đồng Căn bậc hai của sai số bình phƣơng trung bình cho mô hình này RMSE = 46.92912 Bƣớc 4: Thực hiện bằng mô hình... MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 Để vẽ biểu đồ cho số liệu dự báo, chúng ta vào Quick, chọn Graph, chọn kiểu biểu đồ muốn vẽ là Line graph Cửa sổ Series List xuất hiện: NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 14 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 Nhấp OK, ta có biểu đồ của doanh thu thuần dự báo: Theo nhƣ mô hình Hotl – single dự báo cho năm 2011 thì doanh thu thuần của công ty BIBICA đạt... ghi tên của biến là hotlnhantinh Nhấp OK NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 21 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 - Để xem kết quả dự báo, ta click đúp chuột vào biến holtcongtinh trong Workfile, đƣợc kết quả dự báo nhƣ trong hình Biểu đồ doanh thu dự đoán bằng mô hình này là: NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 22 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 Kết quả dự báo cho thấy doanh thu thuần của năm... từng quý lần lƣợt là: Quý I: doanh thu thuần đạt 212.1 tỷ đồng Quý II: doanh thu thuần đạt 177.0 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 265.6 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 343.7 tỷ đồng Căn bậc hai của sai số bình phƣơng trung bình cho mô hình này RMSE = 17.46824 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ SO SÁNH CÁC MÔ HÌNH SỬ DỤNG Bảng báo cáo kết quả dự báo cho doanh thu thuần của công ty năm 2011: Quý I Quý II Quý... ghi tên của biến là hotlcongtinh Nhấp OK NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 18 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 - Để xem kết quả dự báo, ta click đúp chuột vào biến holtcongtinh trong Workfile, đƣợc kết quả dự báo nhƣ trong hình NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 19 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 - Biểu đồ doanh thu dự đoán bằng mô hình này là: Kết quả dự báo cho thấy doanh thu thuần của năm... của năm 2011 theo từng quý lần lƣợt là: Quý I: doanh thu thuần đạt 233.6 tỷ đồng Quý II: doanh thu thuần đạt 214.5 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 276.5 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 333.9 tỷ đồng Căn bậc hai của sai số bình phƣơng trung bình cho mô hình này RMSE = 21.98306 NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 20 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 Mô hình nhân tính Trong cửa sổ Exponetial... tên của biến là hotlmuavu Nhấp OK NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 15 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 - Chúng ta có kết quả nhƣ sau: NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 16 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 - Để xem kết quả dự báo, ta click đúp chuột vào biến holtmuavu trong Workfile, đƣợc kết quả dự báo nhƣ trong hình: Tƣơng tự nhƣ mô hình đơn giản để vẽ biểu đồ cho doanh thu dự đoán bằng. .. ví dụ về mô hình dự báo doanh thu thuần của công ty Cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa BIBICA, hy vọng các bạn có thể nắm đƣợc những cách thức sử dụng mô hình san mũ trong quy trình dự báo kinh tế - xã hội bằng phần mềm Eview Chúng tôi xin đƣa ra một số ƣu, nhƣợc điểm của mô hình này nhƣ sau: Ưu điểm: - Đơn giản và có kết quả tƣơng đối chính xác phù hợp với dự đoán ngắn hạn cho các nhà kinh doanh cũng nhƣ lập...MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 - Để nhập dữ liệu : Click vào nút Edit +/Sau đó ta nhập dữ liệu cho từng quý của năm theo bảng số liệu đã cho Nhập xong ta tắt bảng số liệu đi Bƣớc 2: Thực hiện bằng Mô hình san mũ đơn giản: - Ta vào Quick Series statistics Exponetial smoothing NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 11 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ Apr 29 - Xuất hiện bảng . HỌC THƢƠNG MẠI DỰ BÁO DOANH THU THUẦN CỦA CÔNG TY BIBICA NĂM 2011 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 –. tôi sẽ tiến hành dự báo doanh thu thuần của công ty cho năm 2011 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP SAN MŨ NHÓM 02 – LỚP 1101AMAT0511 Apr. 29 8 THỰC HIỆN XÂY DỰNG HÀM SAN MŨ BẰNG PHẦN MỀM EVIEW. báo bằng mô hình san mũ , nhóm chúng tôi sẽ thực hiện dự báo về doanh thu thuần của công ty Cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa BIBICA. Công ty Cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa BIBICA là doanh nghiệp nhà nuớc