BÁO CÁO THẢO LUẬN: Dự báo doanh thuần thu của Công ty cổ phần Dầu thực vật Tường An

LỜI MỞ ĐẦU
Dự báo ra đời từ rất sớm. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ
xác định định hướng tương lai cho hoạt động họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên trong
hoạch định này chính là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm,
dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để phục vụ sản xuất sản phẩm đó.
Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra
trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi
tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện
tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một
số mô hình toán học (Định lượng). Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoán
chủ quan hoặc trực giác về tương lai (Định tính) và để dự báo định tính được chính
xác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người dự báo.
Dù định nghĩa có sự khác biệt nào đó, nhưng đều thống nhất về cơ bản là dự
báo bàn về tương lai, nói về tương lai. Dự báo trước hết là một thuộc tính không thể
thiếu của tư duy của con người, con người luôn luôn nghĩ đến ngày mai, hướng về
tương lai. Trong thời đại công nghệ thông tin và toàn cầu hóa, dự báo lại đóng vai
trò quan trọng hơn khi nhu cầu về thông tin thị trường, tình hình phát triển tại thời
điểm nào đó trong tương lai càng cao. Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực
khác nhau, mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp dự báo
được sử dụng cũng khác nhau.
Ngày nay dự báo là một nhu cầu không thể thiếu trong mọi hoạt động kinh
tế- xã hội, trong mọi lĩnh vực, mọi ngành.
Với đề tài :“ Tìm 1 ví dụ thực tế, thực hiện dự báo bằng các phương pháp
san mũ và so sánh giữa các phương pháp này để lựa chọn ra phương pháp phù
hợp” nhóm 4 đã chọn “ Dự báo doanh thuần thu của Công ty cổ phần Dầu thực
vật Tường An”.
Doanh thu thuần là khoản doanh thu bán hàng sau khi đã trừ các khoản giảm
trừ doanh thu như: thuế tiêu thụ đặc biệt, thuế xuất nhập khẩu , các khoản chiết
khấu thương mại, giảm giá hàng bán, doanh thu hàng bán bị trả lại.

MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ
I.

Giới thiệu chung về phương pháp san mũ

1. Phương pháp san mũ đơn giản
=

+ (1 - )

: giá trị dự đoán ở thời điểm t+1
: giá tri dự đoán ở thời điểm t
: giá trị quan sát ở thời điểm t
: hệ số san mũ
- Điều kiện áp dụng: đối với dãy số thời gian không có xu thế và không có
biến động thời vụ rõ rệt. Trước hết, dãy số thời gian được 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.
- Phương pháp san mũ đơn giản cho rằng giá trị dự báo mới là một giá trị
trung bình có trọng số giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo ở thời điểm t
- Yếu tố quan trọng nhất trong san mũ là việc xác định hệ số
- Nếu dãy số có nhiều biến đổi bất thường ta nên chọn
nên chọn

gần 0 và ngược lại

bằng 1 nếu muốn kết quả dự báo kết hợp với những thay đổi gần nhất

trong số liệu
2. Phương pháp san mũ Holt

Khi yếu tố thời gian có yếu tố xu thế ( cục bộ ) thì ta cần phải dự báo cả giá trị
trung bình ( giá trị san mũ ) và độ dốc (xu thế) hiện tại để làm cơ sở cho dự báo
tương lai.
San mũ Holt là phương pháp sử dụng các hệ số san mũ α, β khác nhau để ước
lượng giá trị trung bình và độ dốc của chuỗi thời gian (theo mô hình san mũ đơn
giản )
Ước lượng giá trị trung bình hiện tại
Lt = αYt +( 1 – α )( Lt – 1 + Tt – 1 )
Lt : giá trị san mũ (mới) ở thời điểm t
Yt : giá trị quan sát ở thời điểm t
α : hệ số san mũ của giá trị trung bình ( 0 < α < 1 )
Tt : giá trị ước lượng xu thế

2


Ước lượng xu thế ( độ dốc )
Tt = β( Lt - Lt – 1 ) + ( 1- β ) Tt – 1
Tt : giá trị ước lượng xu thế
Lt : giá trị san mũ mới
β: hệ số san mũ của giá trị xu thế ( 0< β < 1 )
Dự báo p giai đoạn trong tương lai
t+p

t+p

= Lt + p Tt

: giá trị dự đoán ở thời điểm t + p

Tt : giá trị ước lượng xu thế
Lt : giá trị san mũ mới
- Lợi thế : áp dụng cho các trọng số khác nhau cho các thành phần ngẫu nhiên
và xu hướng nên làm tăng tính linh hoạt trong dự báo.
- Sự bất lợi: định rõ hai tham số, không đơn giản.
3. Phương pháp san mũ Holt-Winters
Mô hình này thường được áp dụng đối với sự biến động của hiện tượng 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 y1, y2, . . ., yn với biến động có tính xu thế.
Bước 1: chọn các hệ số α, β (0 < α, β < 1)
Nếu chọn hằng số san nhỏ tức là chúng ta coi các mức độ hiện thời của dãy số ít
ảnh hưởng đến mức độ dự báo Ngược lại, nếu chọn hằng số san lớn tức là chúng ta
muốn dãy số san mũ phản ứng mạnh với những thay đổi hiện tại.
Bước 2: Tiến hanhfsan mũ cho giá trị ước lượng và xu thế của dãy số:
Coi giá trị của dãy số thời gian là tổng hai thành phần: thành phần trung bình có
trọng số của giá trị thực tế (kí hiệu là S t – giá trị ước lượng của hiện tượng ở thòi
điểm t) và thành phần xu thế (kí hiệu là Tt). Ta có mô hình san mũ:
t+1

= St + Tt

Trong đó:
St = yt + (1 – )[ St–1 – T(t-1)] = yt + (1 –
Tt = ( St – St-1) + (1-

St

)T(t-1)

Đặt S2 = Y2

T2 = Y2 – Y1
Tiến hành san số mũ từ thời điểm thứ 3 trở đi, ta có:
S3 = Y3 + (1 –

(S2 + T2)

T3= ( S3 – S2) + (1 – )T2
S4 = Y4 + (1 –

(S3 + T3)

3


T4= ( S4 – S3) + (1 – )T3
…
Bước 3: Sử dụng mức và xu thế đã được san số mũ tại thời điểm để dự đoán cho
các thời điểm trong tương lai để dự đoán giá trị của hiện tượng ở thòi điểm tương
lai t+1 :
t+1

= St + Tt

Ở thòi điểm tương lai (t + h) (h = 2, 3, …)
t+h

II.

= St + hTt

Lựa chọn số liệu và xử lí số liệu
Năm
2012

2013

2014

2015

869,321

952,311

982,610

925,067

859,229

980,989

932,459

820,302

Quý
I
II

4


912,702

881,187

894,568

899,496

990,357

876,592

713,742

948,529

III
IV

Báo cáo doanh thu thuần CTCP Dầu thực vật Tường An
Nguồn: Báo cáo thường niên qua các năm 2012, 2013, 2014, 2015
của CTCP Dầu thực vật Tường An

5


III.

Thực hiện xây dựng hàm san mũ bằng phần mềm Eview8
1. Nhập số liệu
- Mở cửa sổ làm việc với Eview:

- Tạo 1 file làm việc mới: từ menu chính chọn File/new/workfile

6


- Trong Workfile Create:

7


- Vào cửa sổ Object/NewObject:

8


Type of Object: chọn kiểu dữ liệu Series
Name for Object: đánh tên biến Y
Sau đó nhấn OK
- Kích đúp vào Y ta có bảng sau:

9


- Để nhập dữ liệu: Click vào nút Edit+/-

10


Nhập xong ta tắt bảng số liệu đi.
2. Thực hiện Mô hình san mũ đơn giản
- Ta vào Quick/Series Statistics/Exponential Smoothing:

11


- Xuất hiện bảng Series Name, nhập tên biến cần dự báo. Nhập Y nhấn OK

- Xuất hiện bảng Exponential Smoothing:
Smoothing Method: chọn single
Smoothed Series: ghi tên biến ysm
Nhấn OK

12


- Bảng báo cáo:

13


- Xem kết quả dự báo, kích đúp chuột vào biến ysm trong Workfile

- Vẽ biểu đồ cho số liệu dự báo: Quick/Graph

- Cửa sổ Series List xuất hiện:

14


- Nhấn OK ta có biểu đồ doanh thu thuần dự báo:

- Theo mô hình Holt-single dự báo cho năm 2016 thì doanh thu thuần của
công ty Dầu ăn thực vật Tường An đạt khoảng 915,0315 tỉ đồng.

15


Mô hình này có đặc trưng là không thể dự báo được tầm xa từ 2 mức độ trở lên
nên chúng ta thấy kết quả dự báo cho 4 quý đều như nhau. Hiểu rằng đây chỉ là dự
báo cho quý I năm 2016.
- Căn bậc 2 của sai số bình phương trung bình của mô hình này : RMSE=
68,78368.
3. Dự báo Mô hình Holt ( Mô hình san mũ tuyến tính không có tính mùa
vụ)
- Ta vào Quick/Series Statistics/Exponential Smoothing:

- Xuất hiện bảng Series Name, nhập tên biến cần dự báo. Nhập Y nhấn OK

16


- Xuất hiện bảng Exponential Smoothing:
Smoothing Method: chọn Holt-Winters-No seasonal
Smoothed Series: ghi tên biến ysm1
Nhấn OK

17


- Bảng báo cáo:

- Xem kết quả dự báo, kích đúp chuột vào biến ysm1 trong Workfile

18


- Vẽ biểu đồ cho số liệu dự báo: Quick/Graph

- Cửa sổ Series List xuất hiện:

- Nhấn OK ta có biểu đồ doanh thu thuần dự báo

19


Kết quả dự báo doanh thu thuần theo từng quý lần lượt:
- Quý I: doanh thu thuần đạt 938,6997 tỉ đồng
- Quý II: doanh thu thuần đạt 952,8608 tỉ đồng
- Quý III: doanh thu thuần đạt 967,0219 tỉ đồng
- Quý IV: doanh thu thuần đạt 981,1801 tỉ đồng
Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình cho mô hình này: RMSE=
80,33853
4. Mô hình Holt-Winter (Mô hình san mũ tuyến tính có tính mùa vụ)
 Mô hình cộng tính:
Trong của sổ Exponential Smoothing:

Smoothing Method: chọn Holt-Winters-Additive
Smoothed Series: ghi tên biến ysm2
Nhấn OK

20


- Bảng báo cáo

21


- Xem kết quả dự báo, kích đúp chuột vào biến ysm2 trong Workfile

- Biểu đồ doanh thu dự báo bằng mô hình này:

22


Kết quả dự báo doanh thu thuần theo từng quý lần lượt:
- Quý I: doanh thu thuần đạt 924,9517 tỉ đồng
- Quý II: doanh thu thuần đạt 890,8017 tỉ đồng
- Quý III: doanh thu thuần đạt 889,6127 tỉ đồng
- Quý IV: doanh thu thuần đạt 874,9295 tỉ đồng
Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình cho mô hình này: RMSE=
64,67554.
 Mô hình nhân tính:
Trong của sổ Exponential Smoothing:
Smoothing Method: chọn Holt-Winters-Multiplicative
Smoothed Series: ghi tên biến ysm3

Nhấn OK
- Bảng báo cáo:

23


- Xem kết quả dự báo, kích đúp chuột vào biến ysm3 trong Workfile

24


- Biểu đồ doanh thu dự báo bằng mô hình này:

25