TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KINH DOANH -🙞🙞🙞🙞🙞 - TIỂU LUẬN MÔN KHOA HỌC DỮ LIỆU ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU VỀ BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC CƠNG TY HOA KỲ Giảng viên: Th.s Nguyễn Mạnh Tuấn Lớp học phần: 22C1INF50905965 Sinh viên thực hiện: Họ tên Lê Thị Huyền Huỳnh Thị Thanh Ngân Lê Trần Quỳnh Như Trần Hoàng Xuân Mã số sinh viên 31211021802 31211025108 31211021923 31211021929 Như Phạm Hồng Quyên 31211023949 Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng 10 năm 2022 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: Thơng tin liệu đầu vào Hình 2: Mơ hình tiền xử lí liệu Orange Hình 3: Mơ hình phân tách liệu Hình 4: Mơ hình tốn Hình 5: Mơ hình xây dựng tốn Hình 6: Mơ hình xây dựng tốn Hình 7: Kết phân cụm theo phương pháp Hierachial Clustering Hình 8: Chỉ số Silhouette phương pháp Hierachical Clustering Hình 9: Kết phân cụm theo phương pháp K-Means Hình 10: Chỉ số Silhouette phương pháp K-Means 11 12 13 15 20 24 25 25 26 27 DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Mô tả liệu bảng Bảng 2: Kết Confusion Matrix toán Bảng 3: Kết Test & Score toán Bảng 4: Kết dự báo toán Bảng 5: Kết Confusion Matrix toán Bảng 6: Kết Test & Score toán Bảng 7: Kết dự báo toán Bảng 8: Bảng kết phân cụm toán 17 18 19 21 22 23 28 MỤC LỤC Chương I: Tổng quan - Lời mở đầu - Giới thiệu đề tài - Mục tiêu nghiên cứu + Mục tiêu tổng quát + Mục tiêu cụ thể - Đối tượng nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu + Phương pháp phân lớp + Phương pháp phân cụm (Clustering) - Mô tả liệu Chương II: Quy trình thực kết - Tiền xử lí 11 11 + Tổng quan 11 + Quy trình thực 11 + Hình Thơng tin liệu đầu vào 11 - Xử lý toán + Bài toán Phân lớp liệu * Các phương pháp dự đốn quy trình cụ thể + Xử lý toán phân lớp 12 12 12 13 - Bài tốn phân cụm 23 + Qui trình cụ thể 23 Chương III: Kết luận 29 - Kết luận 29 - Những hạn chế 30 - Hướng khắc phục 30 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN Đánh giá mức độ liên quan đến chun ngành: 1,Liên quan, nhóm sử dụng kiến thức chuyên ngành kế toán việc đánh giá báo cáo tài 200 cơng ty hàng đầu Hoa kỳ Từ giúp nhà đầu tư có nhìn tổng quan tình hình tài chính, phát triển cơng ty tương lai để đưa định đầu tư đắn Lời mở đầu "Báo cáo tài chính" khái niệm phủ nhận quan trọng nhà đầu tư doanh nghiệp Được xem tường trình sức khỏe tài cơng ty, báo cáo không đơn tài liệu chứa số, mà cịn sở thơng tin quan trọng để định đầu tư đưa Một báo cáo tài "đẹp" khơng biểu thị cho việc cơng ty kinh doanh thành cơng, mà cịn tín hiệu tích cực cho thu hút dòng vốn từ nhà đầu tư Tuy nhiên, "đẹp" không đơn số lợi nhuận cao mà phải xem xét kỹ lưỡng nguồn gốc tính chất lợi nhuận Điều đảm bảo công ty không đạt kết tài tích cực thơng qua hoạt động kinh doanh hiệu mà cịn khơng phải dựa vào biện pháp tạm thời lý tài sản để tạo lợi nhuận Với bùng nổ doanh nghiệp thị trường ngày nay, vai trò báo cáo tài ngày trở nên quan trọng hết Bởi khơng tài liệu thơng tin mà cịn cơng cụ giúp hiểu rõ tình hình tài chính, hoạt động kinh doanh luồng tiền doanh nghiệp Điều giúp nhà đầu tư bên liên quan đưa định đầu tư cách có kiến thức đáng tin cậy Dựa nhu cầu này, nhóm nghiên cứu tiến hành nghiên cứu chi tiết số tài 200 cơng ty Hoa Kỳ Mục đích phân tích làm rõ vấn đề liên quan đến tài doanh nghiệp, từ đưa nhận định định đầu tư có sở Giới thiệu đề tài Cùng với tiến trình phát triển hệ thống kế toán, hệ thống báo cáo tào khơng ngừng đổi để đáp ứng cho nhu cầu người sử dụng thông tin báo cáo tài Trong bối cảnh đó, doanh nghiệp muốn đứng vững thương trường buộc phải nhanh chóng nắm bắt nhu cầu người dùng đổi để phù hợp với tiêu chí mà người dùng báo cáo tài hướng đến Phân tích báo tài cơng việc cần thiết quan trọng nhà quản lý doanh nghiệp nhà đầu tư Các số báo cáo tài giúp họ đưa nhiều định quan trọng tác động đến lợi ích cá nhân lợi ích doanh nghiệp Chẳng hạn như, nhà quản lý doanh nghiệp đề xuất nhiều giải pháp để kinh doanh có hiệu hơn, nâng cao lực sức cạnh tranh doanh nghiệp mình; nhà đầu tư, họ dễ dàng việc đưa định có đầu tư hay khơng, có đầu tư nên đầu tư hiệu nhất; ngân hàng đưa định có nên cho doanh nghiệp vay hay khơng thơng qua việc phân tích báo cáo tài Thấy tầm quan trọng lợi ích việc đọc phân tích báo cáo tài chính, nhóm chúng em đưa định làm rõ số báo cáo tài doanh nghiệp thông qua việc “Nghiên cứu số tài để đưa định đầu tư” cách thu thập phân tích liệu báo cáo tài 200 cơng ty hàng đầu Hoa Kỳ để giúp nhà đầu tư có nhìn chi tiết, rõ ràng dễ dàng đưa định vấn đề đầu tư vào doanh nghiệp Mục tiêu nghiên cứu 3.1 Mục tiêu tổng quát Việc nghiên cứu, phân tích báo cáo tài giúp người quan tâm đến doanh nghiệp có nhìn đắn doanh nghiệp đó, đánh giá cách thực tế doanh nghiệp, từ đưa định có lợi cho thân Những giải pháp vận hành doanh nghiệp đưa hiệu hơn, nâng cao lực sức cạnh tranh với đối thủ; nhà đầu tư, giúp họ dễ dàng định vấn đề đầu tư Thông qua việc phân tích báo cáo tài nhà quản lý doanh nghiệp đưa chiến lược huy động nguồn vốn thu hút vốn vay từ phía ngân hàng nhà đầu tư cách hiệu 3.2 Mục tiêu cụ thể Bài tốn 1: Dự đốn giá cổ phiếu 200 cơng ty Hoa Kỳ Bài tốn 2: Thơng qua việc nghiên cứu báo cáo tài chính, phân tích khả nhận nguồn vốn đầu tư từ nhà đầu tư Bài tốn 3: Thơng qua việc nghiên cứu báo cáo tài chính, đánh giá kết kinh doanh 200 công ty Hoa Kỳ Đối tượng nghiên cứu Sử dụng liệu bao gồm thông tin công khai danh sách báo cáo tài 200 cơng ty hàng đầu Hoa Kỳ kaggle.com cung cấp Phương pháp nghiên cứu 5.1 Phương pháp phân lớp Phân lớp liệu “quá trình phân liệu vào hay nhiều lớp (loại) cho trước nhờ mơ hình phân lớp Mơ hình xây dựng dựa tập liệu gán nhãn trước Quá trình gán nhãn cho đối tượng liệu q trình phân lớp” Q trình phân lớp liệu gồm bước chính: Bước 1: Xây dựng mơ hình phân lớp ● “Dữ liệu đầu vào: liệu mẫu gán nhãn tiền xử lý” ● “Các thuật toán phân lớp: định, hàm số toán học,…” ● “Kết bước mơ hình phân lớp huấn luyện (trình phân lớp)” Bước 2.1: Đánh giá mơ hình ● “Dữ liệu đầu vào: tập liệu mẫu khác gán nhãn tiền xử lý Tuy nhiên lúc đưa vào mơ hình phân lớp, ta “lờ” thuộc tính gán nhãn.” ● “Tính đắn mơ hình xác định cách so sánh thuộc tính dán nhãn liệu đầu vào kết phân lớp mơ hình.” Bước 2.2: Phân lớp liệu ● “Dữ liệu đầu vào: liệu “khuyết” thuộc tính cần dự đốn lớp “nhãn”” ● “Mơ hình tự động phân lớp (gán nhãn) cho đối tượng liệu dựa vào huấn luyện bước 1.” Phân loại toán phân lớp: nhiệm vụ toán phân lớp phân đối tượng liệu vào n lớp cho trước Nếu: - n = 2: thuộc toán phân lớp nhị phân - n > 2: thuộc toán phân lớp đa lớp Các phương pháp phân lớp sử dụng - Phương pháp SVM (Support Vector Machine): “là thuật tốn có giám sát, SVM nhận liệu vào xem chúng Vector không gian phân loại chúng vào lớp khác cách xây dựng siêu phẳng không gian nhiều chiều mặt phân cách lớp liệu Để tối ưu kết phân lớp phải xác định siêu phẳng (Hyperlane) có khoảng cách đến điểm liệu (Margin) tất lớp xa SVM có nhiều biến thể để phù hợp với nhiều toán phân loại khác nhau.” - Phương pháp Logistic Regression: Logistic Regresstion “là phương pháp nhằm kiểm tra tính hiệu mơ hình phân lớp liệu có đặc thù cụ thể, từ định có sử dụng mơ hình hay khơng Một mơ hình lý tưởng mơ hình khơng q đơn giản, không phức tạp, không nhạy cảm với nhiễu” - Phương pháp định (Decision Tree): Cây định sơ đồ biểu đồ giúp xác định trình hành động hiển thị xác suất thống kê Biểu đồ gọi định giống với tên, thường phác thảo dạng biểu đồ thẳng đứng nằm ngang phân nhánh Bắt đầu từ định (được gọi “nút”), “nhánh” định đại diện cho định, kết phản ứng xảy Các nhánh xa đại diện cho kết cuối đường định định gọi “lá” 5.2 Phương pháp phân cụm (Clustering) Phân cụm liệu q trình gom cụm/nhóm đối tượng/dữ liệu có đặc điểm tương đồng vào cụm/nhóm tương ứng Trong đó: ● “Các đối tượng cúng cụm có tính chất tương tự nhau.” ● “Các đối tượng thuộc cụm/nhóm khác có tính chất khác nhau.” Đặc điểm: ● “Nhiệm vụ tìm đo đạc khác biệt đối tượng liệu.” ● “Phân cụm thuộc nhóm phương pháp học khơng giám sát khơng biết trước số nhóm.” ● “Một phương pháp phân cụm tốt phương pháp tạo cụm có chất lượng cao.” Mổ tả liệu Thuộc tính Ý nghĩa Mô tả Ebitda Margins Hệ số biên lợi nhuận trước Số thập phân thuế lãi vay Profit Margins Biên lợi nhuận Số thập phân Gross Margins Biên lợi nhuậ gộp Số thập phân Operating Dòng tiền từ hoạt động kinh Số tự nhiên Cash flow Revenue Growth Operating Margins doanh Tăng trưởng doanh thu Số thập phân Mức lợi nhuận tạo từ Số thập phân hoạt động kinh doanh Ebitda Thu nhập trước thuế, lãi vay, khấu hao Số tự nhiên