Ứng dụng phương pháp hồi quy đơn để dự báo về sản lượng chè tại công ty TNHH Tân CươngThái Nguyên

MỤC LỤC

1


DANH MỤC HÌNH ẢNH

2


MỞ ĐẦU
Ngày nay công nghệ thông tin đang ngày càng phát triển. Việc ứng dụng công
nghệ thông tin vào trong công việc kinh doanh đang rất thịnh hành. Các doanh nghiệp
ngày nay đã quá quen thuộc với việc ứng dụng công nghệ thông tin vào các hoạt động
của mình từ những công việc đơn giản hay phức tạp. Thế giới công nghệ vẫn đang thay
đổi từng ngày và ngày càng đơn giản hóa mọi công việc, tìm ra giải pháp nhanh nhất
cho mọi vấn đề. Để có thể theo kịp thời đại thì bản thân chúng ta phải thay đổi chính
mình, phải tạo cho bản thân thích ứng với một thế giới mới, phải không ngừng phát triển
bản thân.
1. Lý do chọn đề tài.
Chè là loại cây công nghiệp dài ngày được trồng nhiều ở vùng núi phía Bắc và
Thái Nguyên. Sản xuất chè trong nhiều năm qua đã đáp ứng được nhu cầu về chè uống
cho nhân dân và xuất khẩu đạt hàng chục triệu USD mỗi năm. Tuy có những thời điểm
cây chè giá xuống thấp đời sống nhân dân trồng chè gặp nhiều khó khăn nhưng tổng
thể cây chè vẫn giữ được vị trí quan trọng đối với nền kinh tế quốc dân và góp phần
tạo nên việc làm tăng thu nhập cho người nông dân trung du miền núi, vùng cao, vùng
xa và góp phần bảo vệ môi môi sinh. Vì vậy để đạt sản lượng chè cao là vấn đề đang
được coi trọng thúc đẩy tăng trưởng nền nông nghiệp nói riêng và nên kinh tế của
nước ta nói chung.
Xuất phát từ lý trên e chọn đề tài “Ứng dụng phương pháp hồi quy đơn để dự
báo về sản lượng chè tại công ty TNHH Tân Cương-Thái Nguyên “. Để dự báo về sản

lượng chè mà công ty Tân Cương đã đạt được trong năm qua nhằm nâng cao hiệu quả
sản xuất phát triển ngành chè.
Mục tiêu và nhệm vụ nghiên cứu.
Trên cơ sở từ việc đánh giá phân tích thực trạng sản lượng của ngành chè Tân
Cương trong những năm qua để từ đó đề xuất những giải pháp nhằm phát triển ngành
chè tốt hơn so với các địa phương khác.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Về đối tượng nghiên cứu: đề tài mang đến cái nhìn tổng quan về việc dự báo về
sản lượng chè trong doanh nghiệp và ứng dụng công nghệ thông tin phương pháp hồi
quy đơn trong doanh nghiệp.

3


Về phạm vi nghiên cứu: đề tài tập trung nghiên cứu về phương pháp hồi quy
đơn để dự báo về sản lượng chè, tiến hành khảo sát và mô tả bài toán tại công ty
TNHH Tân Cương-Thái Nguyên , từ đó tìm hiểu khái quát về dự báo sản lượng của
công ty để đưa ra được chương trình dự báo tối ưu các hoạt động của công ty.
2. Phương pháp nghiên cứu
Khảo sát thực tế về sản lượng chè tại công ty TNHH Tân Cương-Thái Nguyên. Trên
cơ sở đó Ứng dụng phương pháp hồi quy đơn và kết hợp với những hiểu biết về Excel để
xây dựng dự báo về sản lượng chè tại công ty TNHH Tân Cương-Thái Nguyên.
Em xin chân thành cảm ơn sự giảng dạy nhiệt tình của thầy Mai Ngọc Anh và cô
Đàm Thị Phương Thảo đã tạo điều kiện giúp đỡ e hoàn thành chương trình này. Trong quá
trình tìm hiểu và thực hiện em còn nhiều thiếu sót. Vì vậy, em mong có ý kiến đóng góp của
thầy cô để chương trình em hoàn thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn !
Thái Nguyên, ngày 28 tháng 3 năm
2016
Sinh Viên

Ngọc Thị Đào

4


Chương 1.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ PHƯƠNG PHÁP HỒI
QUY TUYẾN TÍNH ĐỂ DỰ BÁO VỀ SẢN LƯỢNG CHÈ.
1.1 Khái quát về cây chè và sản lượng chè Thái Nguyên.

Chè là cây công nghiệp lâu năm, có nhiệm kỳ kinh tế dài, mau cho sản phẩm,
hiệu quả kinh tế cao và ổn định. Cây chè trồng một lần có thể thu hoạch từ 30 – 40
năm hoặc lâu hơn, tùy thuộc vào điều kiện chăm sóc của con người.
Chè là cây trồng mà sản phẩm của nó có giá trị hàng hóa và giá trị xuất khẩu
cao, thị trường tiêu dùng ổn định, nhu cầu tiêu thụ sản phẩm ngày càng cao.
Giá trị chè trên thị trường quốc tế trong những năm gần đây khá ổn định, bình
quân từ 1200 – 1900 USD/ tấn chè đen và từ 200 – 300 USD/ tấn chè xanh, chè vàng.
Chè là cây trồng không tranh chấp về đất đai với cây lương thực, trồng chè có
tác dụng phủ đất trống, đồi trọc, chống xói mòn.
Phát triển mạnh cây chè ở vùng trung du miền núi có tác dụng thu hút và điều
hòa lao động trong phạm vi cả nước.
Cây chè góp phần công nghiệp hóa sản xuất nông nghiệp ở vùng cao, giúp cho
trung du miền núi tiến kịp miền xuôi về kinh tế – xã hội.
Trong đó tỉnh Thái Nguyên có diện tích trồng chè gần 18.000 ha, đứng thứ 2
trong cả nước, năng suất chè búp tươi bình quân đạt gần 100 tạ/ha, sản lượng gần
1.1.1

200.000 tấn.
Một số vấn đề lý luận về dự báo kinh tế xã hội.

Khái niệm dự báo đã hình thành từ đầu những năm 60 của thế kỉ 20. Khoa học
dự báo với tư cách một ngành khoa học độc lập có hệ thống lí luận, phương pháp luận
và phương pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu quả của dự báo. Người ta thường
nhấn mạnh rằng một phương 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 hướng
tương lai cho các hoạt động mà họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên trong hoạch định là dự
báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm hoặc dịch vụ và các nguồn lực
cần thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ đó. Phân tích và dự báo ngắn hạn các chỉ
tiêu cơ bản của nền kinh tế là một trong những nhiệm vụ quan trọng. Chính thông qua
công tác này có thể theo dõi sát sao tình hình kinh tế, hiểu rõ cơ chế hoạt động và
những mối quan hệ trong nền kinh tế, từ đó dự báo được những khả năng phát triển có

5


thể và đề xuất những chính sách kinh tế ngắn hạn có hiệu quả phục vụ công tác điều
hành kinh tế theo mục tiêu của Chính phủ. Tại các nước công nghiệp và nhiều nước
đang phát triển, quá trình xây dựng các mô hình đã được thực hiện thường xuyên từ
nhiều thập kỷ; các mô hình ngày càng được chuẩn hóa, hình thành nên nhiều mô hình
chuẩn và được lưu trữ trong máy tính để mỗi khi Chính phủ muốn áp dụng các chính
sách mới thì tiến hành thử nghiệm trên máy, từ đó lựa chọn được những giải pháp tối
ưu để áp dụng trong thực tế, hoặc mỗi khi có những thay đổi trong môi trường kinh tế
quốc tế thì cũng có thể sử dụng mô hình để phân tích ảnh hưởng của chúng tới nền
kinh tế và giúp lựa chọn những quyết sách cần thiết.
Như vậy “ dự báo là khoa học nghệ thuật tiên đoán những việc sẽ xảy ra trong
tương lai , trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được”.
1.1.2. Khái niệm về dự báo kinh tế xã hội
Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn của các ngành khoa học khác nhau, dự báo đã ra
đời và phát triển. Ngày nay, dự báo được sử dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực khoa học
- kỹ thuật, kinh tế - chính trị - xã hội với nhiều loại và phương pháp dự báo khác nhau.

Dự báo kinh tế xã hội là sự phán đoán có căn cứ khoa học về những trạng thái có thể
đạt tới trong tương lai của đối tượng nghiên cứu hoặc về những cách thức và thời hạn
đạt được những mục tiêu và hiệu quả nhất định. Do dự báo chỉ cho chúng ta những
thông tin có thể có trong tương lai nên nó mang một số đặc điểm riêng biệt: Thứ nhất,
để nghiên cứu một hiện tượng kinh tế xã hội, dự báo có nhiều phương pháp khác nhau,
mỗi phương pháp đều có ưu, nhược điểm riêng. Thứ hai, dự báo mang tính xác xuất,
nghĩa là nó có một độ tin cậy nhất định và không phải lúc nào kết quả dự báo cũng
chính xác. Đặc điểm này xuất phát từ đặc điểm thứ nhất là có nhiều phương pháp khác
nhau cùng nghiên cứu về một hiện tượng nên có những kết quả khác nhau. Thứ ba, dự
báo mang đặc điểm của dãy số tiền sử, tuân theo quy luật biến động của dãy số tiền sử.
Dãy số này có đặc điểm gì và biến động như thế nào thì trong tương lai vẫn có thể biến
động như vậy (thay đổi không đáng kể).
1.1.3. Các nguyên tắc của dự báo kinh tế xã hội
Cơ sở lý luận của dự báo kinh tế - xã hội là lý luận Mác – Lê nin về sự phát
triển xã hội. Nhận thức tính khách quan và khả năng nhận thức các quy luật phát triển
kinh tế - xã hội là nội dung cơ bản của dự báo. Phân tích chất lượng và quy mô của các

6


hiện tượng kinh tế - xã hội hiện thực, phát hiện những điều kiện khách quan, những
nhân tố và xu hướng phát triển, lý luận tái sản xuất mở rộng có ý nghĩa hàng đầu đối
với dự báo các hiện tượng kinh tế - xã hội. Đề cập đến những yếu tố cơ bản của tái sản
xuất (lực lượng sản xuất và quan hệ sản xuất), tốc độ và các nhân tố tăng trưởng kinh
tế, lý luận tái sản xuất tạo ra cơ sở phương pháp luận để hình thành các nguyên tắc của
dự báo kinh tế - xã hội.
a. Nguyên tắc liên hệ biện chứng
Các hiện tượng kinh tế - xã hội có liên hệ biện chứng với nhau. Những mối liên
hệ đó có thể rất khác nhau: bản chất và không bản chất, cố định và tạm thời, trực tiếp
và gián tiếp, tất nhiên và ngẫu nhiên, nguyên nhân và kết quả… Nguyên tắc liên hệ

biện chứng tạo ra công cụ phương pháp luận rất có hiệu quả để giải thích, phân tích
đúng đắn và dự báo các hiện tượng kinh tế - xã hội. Vận dụng nguyên tắc này có nghĩa
là trong phân tích và dự báo không thể không tính đến những mối liên hệ tồn tại giữa
sự phát triển lực lượng sản xuất và quan hệ sản xuất, giữa các ngành, các thành phần
kinh tế, những quan hệ quốc tế và những mối liện hệ khác nữa. Nguyên tắc liên hệ
biện chứng đòi hỏi khi tiến hành dự báo các hiện tượng kinh tế xã hội phải có quan
điểm đồng bộ, nghĩa là phải tính đến mối liên hệ giữa các hiện tượng kinh tế với các
vấn đề về chính trị, pháp luật, dân số và các quan hệ xã hội khác. Nguyên tắc liên hệ
biện chức đòi hỏi phải xem xét mọi hiện tượng kinh tế trong những điều kiện cụ thể có
tính đến sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các mặt của hiện tượng kinh tế - xã hội. Vận dụng
nguyên tắc liên hệ biện chứng đòi hỏi phải có quan điểm hệ thống trong phân tích hiện
thực kinh tế. Theo quan điểm hệ thống, bất cứ một hiện tượng kinh tế - xã hội nào
cũng là một hệ thống có liên hệ với các hiện tượng kinh tế - xã hội khác, gồm nhiều
phần tử và phân hệ, trong đó nổi lên các quan hệ chính - phụ, nhân – quả, có tính quyết
định của hệ thống. Các phân hệ không những phục tùng hệ thống, mà còn có tính độc
lập tương đối, có những nhiệm vụ và mục tiêu riêng, phục tùng mục tiêu cuối cùng của
hệ thống.
b. Nguyên tắc tính kế thừa lịch sử
Các hiện tượng và quá trính kinh tế - xã hội vận động và phát triển không
ngừng theo thời gian và không gian từ thấp đến cao, từ giản đơn đến phức tạp. Trạng
thái hiện tại của các hiện tượng kinh tế - xã hội là kết quả hợp quy luật của sự phát

7


triển trước đó, còn trạng thái tương lai của nó là kết quả hợp quy luật của sự vận động
trong quá khứ và hiện tại. Do đó nghiên cứu đầy đủ và toàn diện sự vận động của các
hiện tượng kinh tế - xã hội trong quá khứ và hiện tại sẽ tạo cơ sở cho việc dự báo và
đánh giá tác động của các xu hướng trong tương lai. Sự nghiên cứu đó không chỉ có ý
nghĩa đối với việc phát hiện nguồn gốc của sự phát triển của các hiện tượng kinh tế xã hội, mà còn có ý nghĩa đối với việc dự báo xu hướng phát triển của các hiện tượng

kinh tế - xã hội đó trong tương lai. Chỉ có thể dự báo về tương lai và không rơi vào
không tưởng với điều kiện nghiên cứu sâu sắc hiện tượng kinh tế xã hội trong quá khứ
và hiện tại. Những hiện tượng dù chỉ mới bộc lộ ra dưới hình thức phôi thai trong hiện
tại cũng đã là căn cứ quan trọng để dự báo một cách khoa học các hiện tượng kinh tế xã hội trong tương lai.
c. Nguyên tắc tính đặc thù về bản chất của đối tượng dự báo
Nguyên tắc này đòi hỏi khi dự báo phải tính đến đặc thù về bản chất của đối
tượng dự báo, tính đặc thù của những quy luật phát triển của nó. Nếu vi phạm nguyên
tắc này, đặc biệt là nếu ngoại suy hình thức các hiện tượng kinh tế - xã hội, thì có thể
dẫn đến những sai lầm nghiêm trọng trong khi dự báo.
d. Nguyên tắc mô tả tối ưu đối tượng dự báo
Nguyên tắc này đỏi hỏi thông qua phân tích phải mô tả đối tượng dự báo như
thế nào đó để đảm bảo cho việc xây dựng mô hình dự báo cho kết quả dự báo có độ tin
cậy cao nhất với chi phí thấp nhất. Nguyên tắc này phải được thực hiện với những yêu
cầu cụ thể: Một là, phải mô tả dự báo với mức độ hình thức hóa tối ưu, nghĩa là phải
sử dụng các mô hình hình thức kết hợp với các phương pháp mô tả phi hình thức ở
mức độ đảm bảo giải quyết được nhiệm vụ dự báo với chi phí thấp nhất. Hai là, phải
mô tả đối tượng dự báo bằng một biến số và tham số tối thiểum bảo đảm độ chính xác
của dự báo, đánh giá tầm quan trọng của mỗi biến số khi mô tả và chọn những biến số
quan trọng nhất và có thông tin đầy đủ nhất phù hợp với nhiệm vụ dự báo. Ba là, phải
chọn thang đo thích hợp cho mỗi chỉ tiêu nhằm đảm bảo thu thập thông tin để dự báo
với chi phí thấp nhất.

8


e. Nguyên tắc tương tự của đối tượng dự báo
Nguyên tắc này đòi hỏi khi tiến hành dự báo phải thường xuyên so sánh những
tính chất của đối tượng dự báo với những đối tượng tương tự đã biết và với các mô
hình của các đối tượng đó nhằm tìm ra đối tượng tương tự. Từ đó sử dụng mô hình và
một số yếu tố của mô hình để phân tích và dự báo. Nguyên tắc này một mặt cho phép

tiết kiệm chi phí dự báo bằng cách sử dụng một phần các mô hình dự báo đã có sẵn,
mặt khác đảm bảo kiểm tra kết quả dự báo bằng cách so sánh kết quả dự báo đó với dự
báo các đối tượng tương tự.
Có thể nói, những nguyên tắc dự báo trên chỉ có ý nghĩa phương pháp luận.
Trong thực tế khi vận dụng các nguyên tắc này vào phân tích và dự báo các đối tượng
cụ thể là một vấn đề hết sức phức tạp. Tuy nhiên vận dụng càng tốt các nguyên tắc này
thì chất lượng phân tích và dự báo càng cao.
1.1.4. Ý nghĩa và vai trò của phân tích dự báo trong quá
trình ra quyết định kinh doanh.
- Ý nghĩa:
+ Dùng để dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng , qua đó giúp các nhà
quản trị doanh nghiệp chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần
thiết phục vụ cho quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá…
+ Trong doanh nghiệp nếu công tác được dự báo được thực hiện một cách
nghiêm túc còn tạo điều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.
+ Dự báo chính xác sẽ giảm bớt được rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng và nền
kinh tế nói chung.
+ Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển
kinh tế văn hóa xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân.
+ Nhờ có dự báo các chính sách kinh tế , các kế hoạch và chương trình phát
triển kinh tế được xây dựng có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả cao trong kinh tế.
+ Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp có
khả năng kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của đơn vị
mình nhằm thu được hiệu quả kinh tế cao.
- Vai trò.
+ Dự báo tạo ra lợi thế cạnh tranh.

9

+ Công tác dự báo là một bộ phận không thể thiếu trong hoạt động của các
doanh nghiệp.
1.2. Phân loại dự báo.
Trong nền kinh tế thị trường, các hiện tượng kinh tế - xã hội không chỉ diễn ra ở
lĩnh vực sản xuất vật chất mà diễn ra ở tất cả các mặt đời sống xã hội. Do vậy để có thể
vận dụng có hiệu quả các phương pháp dự báo trong việc dự báo xu hướng phát triển
của các hiện tượng kinh tế - xã hội trong tương lai thì phải phân loại dự báo theo các
tiêu thức khác nhau.
1.2.1. Theo độ dài của thời gian dự báo, dự báo bao gồm:
- Dự báo ngắn hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo dưới 3 năm, loại dự
báo này thường dùng để dự báo hoặc lập các kế hoạch kinh tế, văn hoá, xã hội chủ yếu
ở tầm vi mô và vĩ mô trong khoảng thời gian ngắn nhằm phục vụ cho công tác chỉ đạo
kịp thời.
Tầm hạn thời gian của loại dự báo này không quá 1 năm. Mô hình được sử
dụng để dự báo được xây dựng trên cơ sở dữ liệu thông tin gắn với các thời kỳ đơn vị
ngắn hơn (tuần, tháng, quý). Dự báo ngắn hạn trước hết phục vụ cho công tác chỉ đạo
tác nghiệp. Do vậy, chúng phục vụ cho việc phân biệt tức thời các quá trình kinh tế và
cho việc thực hiện các quyết định thông qua người sử dụng chúng. Việc tiến hành dự
báo ngắn hạn thườngđược tiến hành thường xuyên, do vậy tạo ra một nguồn thông tin
dồi dào. Đây là cơ sở để đối chứng giữa kết quả dự báo với thực tế diễn ra của đối
tượng cần được dự báo. So sánh thường xuyên hơn hai nguồn thông tin này cho phép
có cơ hội hoàn thiện phương pháp dự báo.
- Dự báo trung hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 3 đến 5 năm.
Thường phục vụ cho việc xây dựng những kế hoạch trung hạn về kinh tế văn hoá xã
hội… ở tầm vi mô và vĩ mô. Loại dự báo này có các đặc điểm chung là thường sử
dụng mô hình dự báo nhân quả nhiều hơn so với dự báo ngắn hạn, tần số dự báo ít hơn
so với dự báo ngắn hạn và so với dự báo dài hạn thì thường ít sử dụng mô hình nhân
quả hơn và số lần đưa ra kết quả dự báo thì nhiều hơn.
- Dự báo dài hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 5 năm trở lên.
Thường dùng để dự báo những mục tiêu, chiến lược về kinh tế chính trị, khoa học kỹ

thuật trong thời gian dài ở tầm vĩ mô. Đặc trưng của loại dự báo này là tần số dự báo

10


dài hạn nói chung là thấp, nhưng tính đồng bộ ở dự báo dài hạn cao hơn hẳn so với ở
dự báo ngắn hạn và dự báo trung hạn. Kết quả dự báo dài hạn có đặc trưng chiến lược,
cho nên việc đưa ra liên tiếp kết quả dự báo có ý nghĩa đặc biệt quan trọng.
1.2.2. Căn cứ vào nội dung (đối tượng dự báo), có thể chia dự báo thành: dự báo
khoa học, dự báo kinh tế, dự báo xã hội...
- Dự báo khoa học: Là dự kiến, tiên đoán về những sự kiện, hiện tượng, trạng
thái nào đó có thể hay nhất định sẽ xảy ra trong tương lai. Theo nghĩa hẹp hơn, đó là
sự nghiên cứu khoa học về những triển vọng của một hiện tượng nào đó, chủ yếu là
những đánh giá số lượng và chỉ ra khoảng thời gian mà trong đó hiện tượng có thể
diễn ra những biến đổi. - Dự báo kinh tế: Là khoa học dự báo các hiện tượng kinh tế
trong tương lai. Dự báo kinh tế được coi là giai đoạn trước của công tác xây dựng
chiến lược phát triển kinh tế - xã hội và dự án kế hoạch dài hạn; không đặt ra những
nhiệm vụ cụ thể, nhưng chứa đựng những nội dung cần thiết làm căn cứ để xây dựng
những nhiệm vụ đó. Dự báo kinh tế bao trùm sự phát triển kinh tế và xã hội của đất
nước có tính đến sự phát triển của tình hình thế giới và các quan hệ quốc tế. Thường
được thực hiện chủ yếu theo những hướng sau: dân số, nguồn lao động, việc sử dụng
và tái sản xuất chúng, năng suất lao động; tái sản xuất xã hội trước hết là vốn sản xuất
cố định: sự phát triển của cách mạng khoa học – kĩ thuật và công nghệ và khả năng
ứng dụng vào kinh tế; mức sống của nhân dân, sự hình thành các nhu cầu phi sản xuất,
động thái và cơ cấu tiêu dung, thu nhập của nhân dân; động thái kinh tế quốc dân và sự
chuyển dịch cơ cấu (nhịp độ, tỉ lệ, hiệu quả); sự phát triển các khu vực và ngành kinh
tế (khối lượng động thái, cơ cấu, trình độ kỹ thuật, bộ máy, các mối liên hệ ngành);
phân vùng sản xuất, khai thác tài nguyên thiên nhiên và phát triển các vùng kinh tế
trong nước, các mối liên hệ liên vùng; dự báo sự phát triển kinh tế của thế giới kinh tế.
Các kết quả dự báo kinh tế cho phép hiểu rõ đặc điểm của các điều kiện kinh tế - xã

hội để đặt chiến lược phát triển kinh tế đúng đắn, xây dựng các chương trình, kế hoạch
phát triển một cách chủ động, đạt hiệu quả cao và vững chắc.
- Dự báo xã hội: Dự báo xã hội là khoa học nghiên cứu những triển vọng cụ thể
của một hiện tượng, một sự biến đổi, một qúa trình xã hội, để đưa ra dự báo hay dự
đoán về tình hình diễn biến, phát triển của một xã hội.
.

11


1.3. Tiêu chuẩn lựa chọn phương pháp dự báo.
Để dự báo một hiện tượng nào đó trong tương lai, có 5 tiêu chuẩn để lựa chọn
phương pháp dự báo thích hợp. Đó là:
- Độ chính xác của dự báo: độ chính xác của dự báo được đo bằng thước đo thống
kê. Độ chính xác của dự báo đề cập đến độ chênh lệch của dự báo với số liệu thực tế. Bởi vì
dự báo được hình thành trước khi số liệu thực tế xảy ra, vì vậy tính chính xác của dự báo chỉ
có thể đánh giá sau khi thời gian đã qua đi. Nếu dự báo càng gần với số liệu thực tế, ta nói
dự báo có độ chính xác cao và lỗi trong dự báo càng thấp.
- Chi phí dự báo: bao gồm các chi phí soạn thảo phần mềm và chi phí để tính
toán dữ liệu.
- Tính tổng hợp và tính khả dụng của phương pháp: tính tổng hợp của phương
pháp dự báo là một tiêu chuẩn không chỉ được xem xét về phương diện chi phí. Chi
phí cho một phương pháp dự báo càng cao thì những người không có khả năng chuyên
môn càng ít có khả năng kiểm định các kết quả dự báo cũng như sử dụng các kế quả
đó để ra quyết định. Do vậy sẽ là tốt hơn khi chọn một phương pháp ít phức tạp hơn và
do đó chấp nhận một độ chính xác thấp hơn để có thể giảm được mâu thuẫn mà người
có quyền ra quyết định phải gặp trước các phương pháp lượng hóa.
- Thời gian dự báo (tầm xa dự báo): không nên dài quá 1/3 dãy số dùng để dự báo.
- Cơ sở dữ liệu để dự báo:
+ Các số liệu hoặc các đánh giá của chuyên gia.

+ Một dãy số thời gian về hiện tượng cần dự báo: dãy số thời gian phải chính
xác, phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số, phải
phản ánh được quy luật biến động của hiện tượng.
+ Độ dài của dãy thời gian: độ dài của dãy số thời gian dung để dự báo cần phải
hợp lý và tuy thuộc vào đặc điểm của dãy số. Nếu một dãy số thời gian có quá nhiều
mức độ được sử dụng, mô hình dự báo sẽ không phản ánh được đầy đủ sự thay đổi của
các nhân tố mới đến biến động của hiện tượng. Ngược lại, nếu chỉ sử dụng một số rất
ít các mức độ ở những thời gian cuối trong dãy số thì chưa phản ánh được quy luật
biến động trong thời gian dài.
+ Hình dạng của dãy số thời gian (xu thế, dao động thời vụ)

12


Ba tiêu chuẩn đầu (độ chính xác, chi phí, tính tổng hợp và tính khả dụng của
phương pháp dự báo) phụ thuộc lẫn nhau. Rõ rang là chi phí dự báo tăng len nếu tính
vạn năng của phương p háp cũng như độ chính xác của dự báo sẽ được nâng cao nếu
sử dụng các phương pháp dự báo phức tạp hơn. Tuy nhiên chọn phương pháp dự báo
thích hợp, cần thấy rằng chi phí bổ sung cao cho phương pháp dự báo phức tạp chưa
chắc bù lại bằng độ chính xác dự báo cao hơn. Điều này phụ thuộc một phần vào ý
nghĩa của dự báo đối với việc ra quyết định và một phần vào trình độ của người sử
dụng kết quả dự báo để ra quyết định.
Khi tiêu chuẩn độ chính xác, chi phí, tính tổng hợp và tính khả dụng của
phương pháp không đóng góp một vai trò nổi bật đối với một vấn đề dự báo cụ thể thì
tiêu chuẩn thời gian dự báo và cơ sở dữ liệu của dự báo sẽ có ý nghĩa quyết định đối
với việc lựa chọn phương pháp dự báo.
1.4. Ngôn ngữ lập trình
Tính trên phần mềm Microsoft Excel:
Có 2 cách thực hiện trên Excel:
Cách 1: dùng hàm Fx: Paste function

Tìm trị số b (slope), sử dụng lệnh: Insert / Fx / Statistical (select a category:
chọn loại hàm) / slope (select a function: lựa chọn tên hàm) / OK / quét đánh dấu
khối cột dữ liệu Y và cột dữ liệu X / OK.
Tìm trị số a (intercept), sử dụng lệnh giống như tìm trị số a, chỉ thay đổi
bằng tên hàng Slope bằng tên hàm Intercept (function name)
Tìm trị số R (correlation), dùng lệnh: Insert / Fx / Statistical (select a
category: lựa chọn loại hàm) / Correl (select a function: lựa chọn tên hàm) / OK /
quét đánh dấu khối cột dữ liệu X và cột dữ liệu Y / OK.
Cách 2: Dùng Regression (thường dùng để chạy hồi quy đa biến) Khi thao
tác trên Microsoft Excel, ta sử dụng lệnh: Tools / Data Analysis / Regression / OK.
Trong phần Input (nhập đầu vào):
Nhập dữ liệu Y vào ô: Input Y Range;
Nhập dữ liệu X vào ô: Input X Range;
Trong phần Output options (vị trí đầu ra) có 2 lựa chọn:
Chọn sheet mới: dùng New worksheet ply;
Chọn sheet hiện hành: dùng Output Range.

13


Chương 2.
KHẢO SÁT VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY ĐƠN
ĐỂ DỰ BÁO VỀ SẢN LƯỢNG CHÈ
2.1. Lịch sử hình thành và quá trình phát triển công ty.
2.1.1. Thực trạng công ty TNHH Tân Cương-Thái Nguyên.
Công ty TNHH Tân Cương-Thái Nguyên.
Sản xuất- Phân phối đặc sản chè chính hiệu Tân Cương.
Nhà máy sản xuất : xã Tân Cương- TP. Thái Nguyên.
ĐT: 0280 370 8998. Fax: 0280 370 8998.
ĐKCL: 53/2009/CBTC-YTTNg.

GCNVSATTP: 138/2013/GCN/SNN-CCQLCL.
 Quá trình hình thành và phát triển.

•

Tân Cương nằm cách trung tâm thành phố Thái Nguyên khoảng 10km về phía Tây.
Tập trung chủ yếu ở 3 xã là Tân Cương, Phúc Trìu, Phúc Xuân với tổng diện tích chè
năm 2013 là hơn 1300ha chè sạch. Không chỉ nổi tiếng với sản phẩm chè xanh thơm
ngon hảo hạng mà cảnh vật và con người nơi đây cũng khiến nhiều người say lòng.
Với lợi thế nằm gần khu du lịch hồ Núi Cốc hàng năm có hàng trăm ngàn lượt du
khách ghé thăm nơi đây.

•

Địa hình địa vật của vùng chè Tân Cương chủ yếu là đồi dạng bát up, chất đất màu
mỡ, khí hậu trong lành, nhiệt độ quanh năm mát mẻ tất cả như đã được thiên nhiên sắp
xếp và ban tặng cho vùng đất này để tạo nên một thứ đặc sản chè Thái Nguyên làm say
đắm lòng người.

•

Nhà máy chè Tân Cương Thái Cương là đơn vị thành viên thuộc Công ty TNHH Tân
Cương Xanh. Công Ty chuyên sản xuất các sản phẩm chè mang thương hiệu Tân
Cương nổi tiếng.

•

Nhà máy chè với đội ngũ kỹ sư có chuyên môn cao và các công nhân lành nghề có
nhiều kinh nghiệm trong sảm suất. chè biến chè đã tạo ra những sản phẩm chè có chất
lượng cao, sạch, an toàn.

14


2.1.1. Đặc điểm kinh doanh và tổ chức sản xuất kinh doanh của công ty
- Ngành nghề kinh doanh:
+ sản xuất và chế biến chè.
+ Sản xuất bao bì giấy, nhựa làm túi đựng trà ,nguyên phụ liệu trà.
+ Đào tạo nghề gia công chè.
- Tổ chức bộ máy sản xuất kinh doanh:
Chủ Tịch HĐQT

Tổng Giám Đốc

Giám Đốc Chi Nhánh

Phòng kế toán

Phòng kinh doanh

Phòng thiết kế

Phòng marketing

Phòng quản lý

Hình 2.1. Sơ đồ kinh doanh và tổ chức sản xuất kinh doanh của công ty
Chức năng, nhiệm vụ và quyền hạn của bộ máy quản lý
-

Tổng giám đốc của công ty: Là người đứng đầu công ty, điều hành mọi hoạt động của
công ty và chịu trách nhiệm trước pháp luật, công ty và tập thể lao động.

-

Giám đốc chi nhánh: là người đứng đầu chi nhánh, điều hành mọi hoat động của chi nhánh và chịu trách
nhiệm trước pháp luật, chi nhánh công ty và tập thể lao động

15


-

Công ty có phó giám đốc giúp đỡ việc quản trị, điều hành, giám sát mọi hoạt động
kinh doanh của công ty.

-

Phòng kế toán: Có nhiệm vụ hạch toán kế toán, đánh giá các hoạt động kinh doanh đối
với các nhà cung cấp nhằm đạt được mục tiêu có nguồn hàng ổn định, chất lượng tốt,
đồng thời tối thiểu hóa chi phí.

-

Phòng kinh doanh: Trực tiếp chịu trách nhiệm thực hiện hoạt động tiếp thị, tìm kiếm
khách hàng và khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp nhằm đạt được mục tiêu về
doanh số, thị phần.

-

Phòng quản lý: Có nhiệm vụ quản lý toàn bộ nhân lực của công ty, tham mưu cho
giám đốc về sắp xếp, bố trí nhân lực hợp lý.

-

Phòng phân tích thiết kế: Có nhiệm vụ phân tích số liệu, xây dựng các kế hoạch và
thiết kế các dự án, ước lượng cầu từng mặt hàng cụ thể của công ty trong dài hạn và
ngắn hạn.

-

Phòng maketing: Quảng bá, giới thiệu sản phẩm tới người tiêu dùng.
Đứng đầu công ty là hội đồng quản trị, sau đó đến tổng giám đốc trực tiếp phân
quyền cho phó tổng giám đốc và các phòng ban.
Công ty có cách bố trí các phòng ban riêng biệt có ưu điểm là tạo nên tính độc
lập giữa các phòng ban, hạn chế những tác động gây cản trở do mỗi phòng ban có
những chức năng nhiệt vụ riêng biệt, công việc của từng người riêng biệt khác nhau.
2.2. Phương pháp hồi quy tuyến tính
+ Mô hình hồi quy tuyến tính.
Nhiệm vụ đầu tiên của phân tích hồi quy tương quan là xây dựng mô hình hồi
quy và xác địnhtính chất cũng như hình thức của mối liên hệ.
Mô hình dự đoán theo phương trình hồi quy:
Trong đó:
t : Trị số của tiêu thức gây ảnh hưởng (nguyên nhân) (biến độc lập).
: Trị số điều chỉnh của tiêu thức chịu ảnh hưởng (kết quả) (biến phụ thuộc)
theo quan hệ với t.

16

a: Hệ số tự do (hệ số chặn), là điểm xuất phát của đường hồi quy lý thuyết, nêu
lên ảnh hưởng của các nhân tố khác (tiêu thức nguyên nhân khác) ngoài t tới sự biến
động của y nếu:

Nếu
Nếu

b: hệ số hồi quy (hệ số góc, độ dốc). phản ánh ảnh hưởng trực tiếp của tiêu thức
nguyên nhân đến tiêu thức kết quả. Mỗi khi tăng lên 1 đơn vị thì y sẽ thay đổi trung
bình b đơn vị. b nói lên chiều hướng của mối liên hệ b>0: mối liên hệ thuận; b<0: mối
liên hệ nghịch.
Nếu
Nếu

+ Sai số của dự báo:
• Sai số dự báo là sự chênh lệch giữa mức độ thực tế và mức độ tính toán theo mô hình
dự báo.
• Sai số dự báo phụ thuộc vào 03 yếu tố: độ biến thiên của tiêu thức trong thời kỳ trước,
độ dài của thời gian của thời kỳ trước và độ dài của thời kỳ dự đoán.
• Vấn đề quan trọng nhất trong dự báo bằng ngoại suy hàm xu thế là lựa chọn hàm xu
thế, xác định sai số dự đoán và khoảng dự đoán:
• Công thức tính sai số chuẩn (

)

Trong đó:
: Sai số chuẩn
: Giá trị tính toán theo hàm xu thế

17

N: Số các mức độ trong dãy số
P: Số các tham số cần tìm trong mô hình xu thế
• Công thức tính sai số dự báo:

= δy
Trong đó:
: Sai số của dự báo
n: số lượng các mức độ (n=10)
L: tầm xa của dự báo
: sai số chuẩn
Sau đó xác định khoảng dự đoán theo công thức sau:
- là giá trị theo bảng của tiêu chuẩn t- Student với (n-2) bậc tự do và xác suất
tin cậy (t- ).
+Hệ số tương quan: hệ số tương quan là chỉ tiêu đánh giá mức độ chặt chẽ của
mối liên hệ tương quan tuyến tính đơn.

Công thức tính:
Như vậy, dấu của hệ số tương quan phụ thuộc vào dấu của hệ số b vì phương sai
luôn mang dấu dương.
Các tính chất của hệ số tươngquan:Miền xác định: –1 ≤ r ≤ 1.
• r > 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính thuận.
• r < 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính nghịch.
• r = ± 1: Mối liên hệ hàm số hoàn toàn chặt chẽ.
• r = 0: Không có mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa x và y.
• r càng gần 1:Mối liên hệ càng chặt chẽ (cường độ mối liên hệ).

18

+ Hệ số xác định: hệ số xác định (

) dùng để đánh giá sự phù hợp của mô

hình, nó cho biết tỉ lệ % thay đổi của y được giải thích bởi mô hình.
Phương pháp hồi quy tuyến tính
Nhiệm vụ đầu tiên của phân tích hồi quy tương quan là xây dựng mô hình hồi
quy và xác định tính chất cũng như hình thức của mối liên hệ (loại mô hình).
Mô hình dự đoán theo phương trình hồi quy:
Trong đó:
t : Trị số của tiêu thức gây ảnh hưởng (nguyên nhân) (biến độc lập).
: Trị số điều chỉnh của tiêu thức chịu ảnh hưởng (kết quả) (biến phụ thuộc)
theo quan hệ với t.

+ Lưu đồ thuật toán hồi quy tuyến tính

19


Bắt đầu

Nhập số quan sát n
Nhập giá trị x, y tương ứng

Nhập giá trị ,
Nhập tầm xa của dự đoán L

(∑t # 0)

Xuất ra:
Dự báo
Khoảng dự báo
Sai số dự báo
Sai số chuẩn

Kết thúc

Hình 2.2 Lưu đồ thuật toán phương pháp hồi quy tuyến tính
2.3. Quy trình dự báo.

20


Quy trình dự báo được chia thành 9 bước. Các bước này bắt đầu và kết thúc với
sự trao đổi (communication), hợp tác (cooperation) và cộng tác (collaboration) giữa
những người sử dụng và những người làm dự báo.
Bước 1: Xác định mục tiêu.
- Các mục tiêu liên quan đến các quyết định cần đến dự báo phải được nói rõ.
Nếu quyết định vẫn không thay đổi bất kể có dự báo hay không thì mọi nỗ lực thực
hiện dự báo cũng vô ích.
- Nếu người sử dụng và người làm dự báo có cơ hội thảo luận các mục tiêu và kết
quả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào, thì kết quả dự báo sẽ có ý nghĩa quan trọng.
Bước 2: Xác định dự báo cái gì.
Khi các mục tiêu tổng quát đã rõ ta phải xác định chính xác là dự báo cái gì
(cần có sự trao đổi)
-

Ví dụ: Chỉ nói dự báo doanh số không thì chưa đủ, mà cần phải hỏi rõ hơn là: Dự báo
doanh thu bán hàng (sales revenue) hay số đơn vị doanh số (unit sales). Dự báo theo

-

năm, quý, tháng hay tuần.
Nên dự báo theo đơn vị để tránh những thay đổi của giá cả.
Bước 3: Xác định khía cạnh thời gian.
Có 2 loại khía cạnh thời gian cần xem xét:
- Thứ nhất: Độ dài dự báo, cần lưu ý:
+ Đối với dự báo theo năm: từ 1 đến 5 năm.
+ Đối với dự báo quý: từ 1 hoặc 2 năm.
+ Đối với dự báo tháng: từ 12 đến 18 tháng.
- Thứ hai: Người sử dụng và người làm dự báo phải thống nhất tính cấp thiết của
dự báo.
Bước 4: Xem xét dữ liệu
- Dữ liệu cần để dự báo có thể từ 2 nguồn:
+ Nguồn thông tin sơ cấp:
Thu thập qua các cuộc khảo sát, chọn mẫu hoặc các số liệu ghi chép các biến số
trong doanh nghiệp.
Các phương pháp thu thập: phỏng vấn trực tiếp, gửi thư, điện thoại.
+ Nguồn thông tin thứ cấp:

21


Bên trong: nội bộ công ty, sổ sách kế toán
Bên ngoài: sách báo, tạp chí, internet, các tài liệu thống kê,…
- Cần phải lưu ý dạng dữ liệu sẵn có ( thời gian, đơn vị tính,…)
- Dữ liệu thường được tổng hợp theo cả biến và thời gian, nhưng tốt nhất là thu
thập dữ liệu chưa được tổng hợp
- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo

Bước 5: Lựa chọn mô hình
- Để chọn một phương pháp dự báo thích hợp người làm dự báo phải:
+ Xác định bản chất của vấn đề dự báo.
+ Bản chất của dữ liệu đang xem xét.
+ Mô tả các khả năng và hạn chế của các phương pháp dự báo tiềm năng.
+ Xây dựng các tiêu chí để ra quyết định lựa chọn.
+ Một nhân tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn mô hình dự báo là nhận dạng
và hiểu được bản chất số liệu lịch sử.
Bước 6: Đánh giá mô hình.
- Đối với các phương pháp định tính thì bước này ít phù hợp hơn so với phương
pháp định lượng .
- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải đánh giá mức độ phù hợp của
mô hình (trong phạm vi mẫu dữ liệu).
- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo (ngoài phạm vi mẫu dữ liệu).
- Nếu mô hình không phù hợp, quay lại bước 5.

22


Bước 7: Chuẩn bị dự báo
- Nếu có thể nên sử dụng hơn một phương pháp dự báo, và nên là những loại
phương pháp khác nhau (ví dụ mô hình hồi quy và san mũ Holt, thay vì cả 2 mô hình
hồi quy khác nhau).
- Các phương pháp được chọn nên được sử dụng để chuẩn bị cho một số các dự
báo (ví vụ trường hợp xấu nhất, tốt nhất và có thể nhất).
Bước 8: Trình bày kết quả dự báo.
- Kết quả dự báo phải được trình bày rõ ràng cho ban quản lý sao cho họ hiểu
các con số được tính toán như thế nào và chỉ ra sự tin cậy trong kết quả dự báo
- Người dự báo phải có khả năng trao đổi các kết quả dự báo theo ngôn ngữ mà
các nhà quản lý hiểu được.

- Trình bày cả ở dạng viết và dạng nói.
- Bảng biểu phải ngắn gọn, rõ ràng.
- Chỉ cần trình bày các quan sát và dự báo gần đây thôi.
- Chuỗi dữ liệu dài có thể được trình bày dưới dạng đồ thị (cả giá trị thực và dự báo)
- Trình bày thuyết trình nên theo cùng hình thức và cùng mức độ với phần trình
bày viết.
Bước 9: Theo dõi kết quả dự báo.
- Lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực phải được thảo luận một cách tích cực,
khách quan và cởi mở.
- Mục tiêu của việc thảo luận là để hiểu tại sao có các sai số, để xác định độ lớn
của sai số.
- Trao đổi và hợp tác giữa người sử dụng và người làm dự báo có vai trò rất
quan trọng trong việc xây dựng và duy trì quy trình dự báo thành công.

23


2.3.1. Ứng dụng phân tích và dự báo sản lượng chè Tân Cương Tỉnh Thái Nguyên.
Bước 1. Thu thập và tổ chứcdữ liệu
Để phân tích và dự báo được ta cần có các số liệu cụ thể về sản lượng sản xuất
tại Công Ty chế biến sản xuất chè Tân Cương. dưới đây là bảng số liệu thống kê sản
lượng các năm từ 2005 – 2014.
Năm

Búp chè tươi
Chè khô
(Đơn vị 1000 tấn)
(Đơn vị 1000 tấn)
2005
2.85

1.31
2006
3.2
1.5
2007
3.59
1.75
2008
4.3
2.1
2009
5.1
2.4
2010
5.36
2.57
2011
5.5
2.78
2012
5.9
2.95
2013
6.2
3
2014
6.98
3.2
Bảng 2.1. Bảng số liệu thống kê sản lượng chè Tân Cương qua các năm từ 20052014( nguồn Công ty Tân Cương Xanh – Thái Nguyên)
Bước 2.Xác định các điều kiện chọn đầu vào cho dự báo

Để tiến hành đánh giá sai số của dự báo, chúng ta tiến hành xác định các điều kiện
chọn đầu vào cho dự báo gồm xác suất độ tin cậy ,

và tầm xa của dự báo.

Hình 2.3 Điều kiện chọn đầu vào cho dự báo
Bước 3.Xây dựng mô hình hồi quy
Dựa vào bảng số liệu đầu vào, hệ thống sẽ tiến hành phân tích và thể hiện
phương trình hồi quy tuyến tính.

24


Hình 2.4. Phương trình hồi quy tuyến tính
Bước 4. Phân tích kết quả dự báo
Hình 2.5 Biểu đồ kết quả phân tích dự báo
Bước 5. Kiểm định kết quả dự báo
Để đánh giá kết quả dự báo có chính xác hay không, chúng ta tiến hành phân
tích và dự báo sản lượng chè cho năm 2012 của tỉnh Thái Nguyên với bộ dữ liệu như
trên nhưng được thu thập từ năm 2005 đến năm 2013.
Tương tự với điều kiện chọn đầu vào là xác suất độ tin cậy 95%, số bậc tự do là
6 và dự báo cho năm 2012. Hệ thống sẽ tiến hành phân tích, xử lý và cho bảng kết quả
dự báo sản lượng chè năm 2012.
Chúng ta nhận thấy số liệu dự báo sản lượng chè năm 2014 và số liệu thực tế sản
lượng chè năm 2014 có sự chênh lệch là do có sai số trong dự đoán.
Bên cạnh đó, ta có bảng thông số của mô hình hồi quy:
Regression Statistics
Multiple R

0.983001921

R Square

0.966292777

Hình 2.6. Bảng thông số của mô hình hồi quy
• Multiple R:Hệ số tương quan bội(0R1) = 0.977Cho thấy mức độ chặt chẽ của mối
quan giữa biến thời gian và sản lượng chè qua các năm.
• RSquare:Hệ số xác định = 0.955 Trong 100% sự lượng chè thì có 95.5 % sự biến
động là do các biến thời gian ảnh hưởng, 4.5 % là do sai số ngẫu nhiên.
Từ bảng thông số của mô hình hồi quy, hệ số xác định R 2= 0.955 cho thấy sự phù
hợp của mô hình được lựa chọn.

25