Tìm hiểu về Lợi nhuận và sự ảnh hưởng của chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận và mối quan hệ giữa chúng

MỞ ĐẦU
1.1. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1.1. Ý nghĩa đề tài
Trong thời kì hội nhập WTO thì nền kinh tế ngày càng phát triển năng động. Đặc
biệt là các ngành công nghiệp, xây dựng và dịch vụ đã có một bước phát triển và chuyển
biến tích cực. Tốc độ tăng trưởng hàng năm khá cao và tương đối đồng đều. Cơ sở hạ
tầng cho công nghiệp từng bước được cải thiện nên sức hút đầu tư tăng dần. Và để biết
được tốc độ phát triển kinh tế của một quốc gia đang trên đà phát triển hay tuột dốc thì
phải nói đến GDP (Gross DomesticProducts).
Chỉ tiêu GDP ngày càng được nhắc đến nhiều hơn trên các phương tiện thông tin đại
chúng và trong các báo cáo thành tích cuối năm ở các địa phương. GDP phản ánh đúng
đắng và thiết thực nhất tình hình nền kinh tế của một quốc gia. GDP tăng trưởng cao
thường gắn liền với sự hãnh diện, GDP tăng trưởng thấp là một sự lo âu.
GDP là tổng giá trị của các sản phẩm thành phẩm và của dịch vụ trong một năm
được tạo ra trong biên giới quốc gia. Gọi đó là tổng sản lượng quốc dân, đồng thời cũng
là hoạch toán kinh tế cho cả nước. Như một doanh nghiệp muốn biết làm ăn lời lỗ họ
phài xét số thu, số chi cả năm. Quốc gia muốn biết làm ăn thế nào phài biết tổng sản
lượng hàng hóa và dịch vụ cả nước làm ra hay cung cấp trong năm. Hay nói cách khác
là phải dựa vào Gross DomesticProducts (GDP).
Qua đó, ta thấy GDP là một thước đo quan trọng trong nền kinh tế của mỗi quốc gia
và chất lượng tăng trưởng vẫn là vấn đề lớn của kinh tế Việt Nam trong suốt giai đoạn
vừa qua. Vì thế, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài “mối quan hệ giữa GDP với công nghiệp
và xây dựng, dịch vụ” và tiến hành nghiên cứu.
Trang 1
1.1.2. Mục đích của đề tài
Nhằm đánh giá tình hình kinh doanh của chi nhánh Mobifone tại Trà Vinh và đưa ra
dự báo tình hình kinh doanh của chi nhánh trong 9 năm tiếp theo.
1.1.3. Mục tiêu của đề tài
Tìm hiểu về Lợi nguận và sự ảnh hưởng của chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi
phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận và mối quan hệ giữa chúng.
1.2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.

Đối tượng: Lợi nhuận và mối quan hệ giữa các chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo,
chi phí quản lý doanh nghiệp và Lợi nhuận.
Phạm vi nghiên cứu: tại chi nhánh Mobifone Trà Vinh.
1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ĐỀ
TÀI
Nội dung nghiên cứu:
- Thu thập thông tin về:
+ Y: (GDP): Tổng Lợi nhuận.
+ X
1
:Tổng chi phí bán hàng.
+ X
2
: Tổng chi phí quảng cáo.
+ X3: Tổng chi phí quản lý doanh nghiệp.
- Tổng hợp, phân tích và xử lý số liệu đã thu thập được.
- Dự báo chỉ số X
1
, X
2
, X3 và Lợi nhuận trong tương lai.
Phương pháp nghiên cứu:
- Thu thập và xử lý dữ liệu trên excel, trên phần mềm SPSS.
- Xây dựng mô hình hồi quy tương quan để xem xét mối quan hệ giữa các biến (các
yếu tố ảnh hưởng) là X
1
, X
2
, X3 và Lợi nhuận.
- Vận dụng dãy số thời gian để dự đoán trị giá chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo,

chi phí quảng lý doanh nghiệp và nhờ vào đó ta có thể dự đoán được Lợi nhuận trong
những năm tiếp theo.
Trang 2
1.4. CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN
Lợi nhuận tăng hay giảm là do chi phối bởi nhiều yếu tố như: tiêu dùng; tích lũy; các chi
phí như: chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp,… Nhưng trong đó tổng chi
phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp là những yếu tố quan trọng đóng góp
vào tốc độ tăng hoặc giảm Lợi nhuận.
Trang 3
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
1.1. CÁC KHÁI NIỆM
1.1.1. Tổng thể thống kê
Tổng thể thống kê là tập hợp những thông tin về người, sự vật, hoặc sự việc riêng
biệt kết hợp với nhau trên cơ sở một đặc điểm chung nào đó mà người nghiên cứu đang
quan tâm. Nói cách khác, tổng thể thống kê là một tổng thể tập hợp tất cả các quan sát
của một hay nhiều biến ( một hay nhiều chỉ tiêu ).
1.1.2. Mẫu
Mẫu là một bộ phận của tổng thể nghiên cứu được chọn một cách ngẫu nhiên để
quan sát và suy rộng cho tổng thể đó.
1.1.3. Bảng thống kê
Bảng thống kê là một hình thức trình bày số liệu thống kê và thông tin đã thu thập
làm cơ sở phân tích và kết luận. Bảng thống kê cũng là bảng để trình bày kết quả đã
được phân tích, nhờ nó các nhà quản trị có thể nhận xét tổng quan về những vấn đề
nghiên cứu.
1.2. PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN
Mục đích của phương pháp hồi quy tương quan là ước lượng mức độ liên hệ (tương
quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải
thích), hoặc ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau (các yếu tố nguyên nhân). Phương
pháp này được ứng dụng trong kinh doanh và kinh tế để phân tích mối liên hệ giữa hai
hay nhiều biến ngẫu nhiên.

1.2.1. Hệ số tương quan
Hệ số tương quan đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến; chính xác hơn
là quan hệ tuyến tính giữa hai biến, không phân biệt biến này phụ thuộc vào biến kia.
Trang 4
Hệ số tương quan mẫu (r):
∑ ∑
∑
= =
=
−−
−−
==
n
i
n
i
ii
n
i
ii
YX
XY
yyxx
yyxx
SS
S
r
1 1
22
1

)()(
))((

))((
.
1
2
2
1
2
2
1
∑∑
∑
==
=
−−
−
=
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
ynyxnx
yxnyx

r
Hệ số tương quan (r) luôn luôn biến động trong khoảng
±
1 (-1 ≤ r ≤ 1), nếu hệ số
tương quan (r) dương cho biết X và Y biến động cùng chiều và âm thì ngược lại. Để
biểu hiện mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến ta có các nhận xét sau:
r =
±
1: Mối liên hệ giữa các biến hoàn toàn chặt chẽ.
r = 0 : Giữa các biến không có mối liên hệ.
1.2.2. Mô hình hồi quy tuyến tính
Mục tiêu phân tích của mô hình này là xét mối liên hệ tuyến tính giữa một hay nhiều
biến độc lập Xi (Xi: còn được gọi là biến giải thích) đến một biến phụ thuộc Y
i
(Y: biến
được giải thích).
1.2.2.1. Hồi quy tuyến tính một chiều
Phương trình hồi quy tuyến tính một chiều: y
i
=α +βx
i
+ε
i
Theo phương pháp bình phương bé nhất thì ước lượng các hệ số α và β là các giá trị
a và b sao cho tổng bình phương sai số của phương trình sau đây là bé nhất:
( )
2
1 1
2
∑ ∑

= =
−−==
n
i
n
i
iii
bxayeSS
Trang 5
Các hệ số a và b được tính như sau:
( ) ( )
( )
∑
∑
∑
∑
=
=
=
=
−
−−
=
−
−
=
n
i
i
n

i
ii
n
i
i
i
n
i
i
xx
yyxx
xnx
yxnyx
b
1
2
1
1
2
2
1
..
Suy ra: a =
xby −
Và đường hồi quy tuyến tính mẫu của y trên x là: y = a + bx
1.2.2.2. Hồi quy nhiều chiều (hồi quy tuyến tính bội)
Phương trình hồi quy nhiều chiều: y = a + b
1
x
1

+ b
2
x
2
+….+ b
k
x
k
Phương trình này sẽ được suy rộng cho tổng thể có biến phụ thuộc Y và các biến độc
lập X
1
, X
2
,…X
k
.
Hệ số xác định R
2
:
R
2
là tỷ lệ (hay phần trăm) biến động của biến phụ thuộc (y) được giải thích bởi các
biến độc lập x
i
. Hệ số xác định được tính như sau:
SST
SSE
SST
SSR
R

−==
1
2
0 ≤ R
2
≤ 1
∑
=
=
n
i
i
eSSE
1
2
: Error Sum of Squares
( )
∑
=
−=
n
i
i
yySSR
1
2
~
: Regression sum of Squares
( )
∑

=
−=
n
i
i
yySST
1
2
: Total sum of Squares
Hệ số tương quan bội R:
R nói lên tính chặt chẽ của mối liên hệ giữa biến phụ thuộc (y) và các biến độc lập
(x
1
):
2
RR =
(-1 ≤ R ≤ 1)
Tỷ số F = MSR/MSE trong bảng kết quả:
Trang 6
Dùng để so sánh với F trong bảng phân phối F ở mức ý nghĩa α. Tuy nhiên, cũng
trong bảng kết quả ta có giá trị Significane F, giá trị này cho ta kết luận ngay mô hình
hồi qui có ý nghĩa khi nó nhỏ hơn mức ý nghĩa α nào đó (thay vì phải tra bảng phân
phối F, và giá trị Sig). F cũng là cơ sở để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H
0
trong kiểm định bao quát các tham số của mô hình hồi qui. Nói chung F càng lớn, khả
năng bác bỏ giả thuyết H
0
càng cao – giả thuyết H
o
cho rằng tất cả các tham số hồi qui

đều bằng 0, nghĩa là các biến độc lập (x
i
) không liên quan tuyến tính tới biến phụ thuộc
y.
Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình:
Các hệ số hồi quy của từng biến độc lập đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình
Y khi X
k
thay đổi đơn vị, giữa các biến độc lập còn lại không đổi. Nói cách khác, nó cho
biết ảnh hưởng thuần của các thay đổi một đơn vị trong X
k
đối với giá trị trung bình của
biến phụ thuộc Y khi loại trừ ảnh hưởng của các biến độc lập khác. Trong hồi quy tuyến
tính bội, để đánh giá đóng góp thật sự của một biến đối với thay đổi trong Y thì bằng
cách nào đó ta phải kiểm soát được ảnh hưởng của các biến khác.
Hệ số beta:
Vì độ lớn của các hệ số phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến nên chỉ khi nào
tất cả các biến độc lập đều có cùng đơn vị đo lường thì các hệ số của chúng mới có thể
so sánh trực tiếp với nhau. Một cách để làm cho các hệ số hồi quy có thể so sánh được
với nhau là tính trọng số beta, đó là hệ số của biến độc lập khi tất cả dữ liệu trên các
biến được biểu diễn bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn. Hệ số beta được tính trực tiếp
từ hệ số hồi quy như sau:









=
Y
k
kk
S
S
Bbeta
Trong đó S
k
là độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k.
Trang 7
1.2.2.3. Kiểm định trênh tất cả các tham số của một mô hình hồi quy
Xét mô hình nhiều chiều sau: y=α + β
1
x
1
+ β
2
x
2
+ β
3
x
3
+ ε
Giả thuyết:
H
0
: β
1

= β
2
= β
k
= 0 (các x
i
không ảnh hưởng đến y)
H
1
: Có ít nhất một tham số β
1
≠ 0
Giả thuyết H
0
có thể kiểm định dựa trên số thống kê:
)1/(
/
−−
=
knSSE
kSSR
F
Bác bỏ giả thuyết H
0
khi: F >F
k,n-k,α
Phần kiểm định ta cũng có thể tính trực tiếp dựa vào hệ số xác định R
2
vì:
2

2
1
1
)1/(
/
R
R
k
kn
knSSE
kSSR
F
−
×
−−
=
−−
=
1.3. DÃY SỐ THỜI GIAN
1.3.1. Khái niệm
Các hiện tượng kinh tế - xã hội luôn luôn biến động qua thời gian. Để nghiên cứu sự
biến động này người ta dung phương pháp dãy số thời gian. Dãy số thời gian là dãy các
trị số của một chỉ tiêu nào đó được sắp xếp theo thứ tự thời gian.
1.3.2. Phân loại
Căn cứ vào đặc điểm về mặt thời gian, người ta thường chia dãy số thời gian thành 2
loại:
Dãy số thời kỳ: là dãy số biểu hiện sự thay đổi của hiện tượng qua từng thời kỳ
nhất định.
Dãy số thời điểm: là dãy số biểu hiện mặt lượng của hiện tượng vào một thời
điểm nhất định.

Một cách chi tiết hơn, dãy số thời điểm còn có thể được chia thành dãy số thời điểm có
khoảng cách thời gian bằng nhau và dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không
bằng nhau.
Trang 8
1.3.3. Ý nghĩa của việc nghiên cứu dãy số thời gian
Phương pháp phân tích một dãy số thời gian dựa trên một giả định căn bản là: sự biến
động trong tương lai của hiện tượng nói chung sẽ giống với sự biến động của hiện
tượng trong quá khứ và hiện tại, xét về mặt đặc điểm và cường độ biến động. Nói một
cách khác, các yếu tố đã ảnh hưởng đến biến động của hiện tượng trong quá khứ và hiện
tại được giả định trong tương lai sẽ tiếp tục tác động đến hiện tượng theo xu hướng và
cường độ giống hoặc gần giống như trước.
Do vậy, mục tiêu chính của việc phân tích dãy số thời gian là chỉ ra và tách biệt các yếu
tố đã ảnh hưởng đến dãy số. Điều đó có ý nghĩa trong việc dự đoán cũng như nghiên
cứu quy luật biến động của hiện tượng. Tất nhiên, giả định nói trên có nhược điểm, nó
thường bị phê bình là quá ngây thơ và máy móc vì đã không xem xét đến sự thay đổi về
kỹ thuật, thói quen, nhu cầu hoặc sự tích lũy kinh nghiệm trong kinh doanh…. Phương
pháp phân tích dãy số thời gian cung cấp những thông tin hữu ích cho các nhà kinh
doanh trong việc dự đoán cũng như xem xét chu kỳ biến động của hiện tượng. Nếu biết
kết hợp các phương pháp phân tích thống kê khác cộng với bản lĩnh, kinh nghiệm và sự
nhạy bén trong kinh doanh, phương pháp dãy số thời gian sẽ là một công cụ đắc lực cho
các nhà quản lý trong việc ra quyết định.
1.3.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến biến động của dãy số thời gian
Biến động của một dãy số thời gian: x
1
, x
2
,…, x
n
thường được xem như là kết quả hợp
thành của các yếu tố sau đây:

a. Tính xu hướng
Quan sát số liệu thực tế của hiện tượng trong một thời gian dài, ta thấy biến động của
hiện tượng theo một chiều hướng rõ rệt. Nguyên nhân của loại biến động này là sự thay
đổi trong công nghệ sản xuất, gia tăng dân số,biến động về tài sản,….
b. Tính chu kỳ
Biến động của hiện tượng được lặp lại với một chu kỳ nhất định, thường kéo dày từ 2 –
10 năm, trải qua 4 giai đoạn: phục hồi và phát triển, thịnh vượng, suy thoái và đình truệ.
Biến động của chu kỳ là do tác động tổng hợp của nhiều yếu tố khác nhau.
Trang 9
c. Tính thời vụ
Biến động của một số hiện tượng kinh tế - xã hội mang tính thời vụ, nghĩa là hàng năm,
vào những thời điểm nhất định, biến động của hiện tượng được lặp di lặp lại.
d. Tính ngẫu nhiên hay bất thường (Irregular component)
Biến động không có quy luật và hầu như không thể dự đoán được. Loại biến động này
thường xảy ra trong một thời gian ngắn và không lặp lại, do ảnh hưởng của các biến cố
chính trị, thiên tai, chiến tranh…
Một cách tổng quát, giá trị xi trong dãy số thời gian x
1
, x
2
,…,x
n
có thể được diễn tả bằng
công thức như sau:
Xi = Ti . Ci .Si . Ii
Xi : giá trị thứ i của dãy số thời gian.
Ti : giá trị của yếu tố xu hướng.
Ci : giá trị của yếu tố chu kỳ.
Si : giá trị của yếu tố thời vụ.
Ii : giá trị của yếu tố ngẫu nhiên (bất thường).

1.3.5. Các chỉ tiêu cơ bản dùng để phân tích dãy số thời gian
a. Mức độ trung bình theo thời gian
Là số trung bình của các mức độ trong dãy số. Chỉ tiêu này biểu hiện mức độ chung
nhất của hiện tượng trong thời kỳ nghiên cứu.
Ký hiệu : x
1
, x
2
,…,x
n
: Dãy số thời gian.

x
: Mức độ trung bình.
Mức độ trung bình của dãy số thời kỳ
n
x
n
xxx
x
n
in
∑
−
=
+++
=
1
1
21

...
Trang 10
Mức độ trung bình của dãy số thời điểm: Có hai trường hợp:
Khoảng cách thời gian giữa các thời điểm bằng nhau:
1
2
1
...
2
1
121
−
++++
=
−
n
xxxx
x
nn
Nếu khoảng cách thời gian giữa các thời điểm không bằng nhau:
Tùy theo đặc điểm của thông tin ta áp dụng một trong hai công thức:
∑
∑
=
i
i
i
t
tx
x

x
i
: mức độ thứ i.
t
i
: độ dài thời gian có mức độ x
i
.
hoặc :
∑
∑
=
i
i
i
t
tx
x
x
: giá trị trung bình thứ i.
b. Lượng tăng (giảm) tuyệt đối
Là chỉ tiêu biểu hiện sự thay đổi về giá trị tuyệt đối của hiện tượng giữa hai thời kỳ hoặc
thời điểm nghiên cứu.
Tùy theo mục đích nghiên cứu, ta có:
Lượng tăng (giảm) tuyệt đối từng kỳ (liên hoàn): Biểu hiện lượng tăng (giảm) tuyệt đối
giữa hai thời kỳ kế tiếp nhau.
),...,2(
1
nixx
iii

=−=∆
−
Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: Biểu hiện lượng tăng (giảm) tuyệt đối giữa kỳ
nghiên cứu và kỳ được chọn làm gốc.
),...,2(
1
'
nixx
ii
=−=∆
Trang 11
Giữa lượng tăng (giảm) tuyệt đối từng kỳ và định gốc có mối quan hệ sau. Tổng đại số
các lượng tăng (giảm) tuyêt đối từng kỳ bằng lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc,
nghĩa là:
'
2
n
n
i
i
∆=∆
∑
−
Lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình : Chỉ tiêu này biểu hiện một cách chung nhất
lượng tăng (giảm) tuyệt đối, tính trung bình cho cả thời kỳ nghiên cứu.
11
1
'
−
−

=
−
∆
=∆
n
xx
n
nn
Chỉ tiêu này chỉ có ý nghĩa khi các lượng tăng (giảm) tuyệt đối từng kỳ xấp xỉ nhau.
c. Tốc độ phát triển (lần, %)
Là chỉ tiêu biểu hiện sự biến động của hiện tượng xét về mặt tỷ lệ. Tùy theo mục đích
nghiên cứu, ta có các loại tốc độ phát triển sau đây:
Tốc độ phát triển từng kỳ (liên hoàn) : Biểu hiện sự biến động về mặt tỷ lệ của hiện
tượng giữa hai kỳ liền nhau.
),...,3,2(
1
ni
x
x
t
i
i
i
==
−
Tốc độ phát triển định gốc : Biểu hiện sự biến động về mặt tỷ lệ của hiện tượng giữa kỳ
nghiên cứu với kỳ được chọn làm gốc.
),...,3,2(
1
'

nI
x
x
i
i
t
==
x
1
: kỳ được chọn làm gốc.
Mối quan hệ giữa tốc độ phát triển từng kỳ và định gốc.
+ Tích các tốc độ phát triển từng kỳ bằng tốc độ phát triển định gốc.
t
n
n
i
ti
'
2
=
Π
=
+ Thương của hai tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ phát triển từng kỳ.
Trang 12
ti
t
t
i
i
=

−
'
1
'
Tốc độ phát triển trung bình : Là chỉ tiêu biểu hiện mức độ chung nhất sự biến động về
mặt tỷ lệ của hiện tượng trong suốt thời kỳ nghiên cứu, chỉ tiêu này được tính bằng cách
căn bậc (n-1) tích cực tốc độ phát triển liên hoàn mà trong đó n là số mức độ của dãy số.
tit
n
n
i
1
2
−
=
Π
=
⇒
t
n
n
i
ti
'
2
=
Π
=
1
1

'
1
−
−
==
n
n
n
x
xn
t
t
Chỉ tiêu này chỉ có ý nghĩa khi các tốc độ phát triển từng kỳ xấp xỉ nhau, tức là trong
suốt thời kỳ nghiên cứu hiện tượng phát triển với một tốc độ tương đối đều.
d. Tốc độ tăng (giảm)
Thực chất, tốc độ tăng ( giảm) bằng tốc độ phát triển trừ đi 1 (hoặc trừ 100 nếu tính
bằng %).
Tốc độ tăng (giảm) từng kỳ (hay liên hoàn)
),...,3,2(
1
1
ni
x
xx
a
i
ii
i
=
−

=
−
−
Vì
∆
=−
−
i
ii
xx
1
Tốc độ tăng (giảm) định gốc:
Suy ra:
x
a
i
i
i
1−
∆
=
hay
1−=
ta
ii
),...,3,2(
1
1
'
ni

x
xx
a
i
i
=
−
=
Vì :
∆
=−
'
1
i
i
xx
Suy ra :
x
a
i
i
1
'
'
∆
=
hay
1
''
−=

ta
ii
Trang 13