Đang tải... (xem toàn văn)
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 kinh tế ngày phát triển động Đặc biệt ngành công nghiệp, xây dựng dịch vụ có bước phát triển chuyển biến tích cực Tốc độ tăng trưởng hàng năm cao tương đối đồng Cơ sở hạ tầng cho công nghiệp bước cải thiện nên sức hút đầu tư tăng dần Và để biết tốc độ phát triển kinh tế quốc gia đà phát triển hay tuột dốc phải nói đến GDP (Gross DomesticProducts) Chỉ tiêu GDP ngày nhắc đến nhiều phương tiện thông tin đại chúng báo cáo thành tích cuối năm địa phương GDP phản ánh đắng thiết thực tình hình kinh tế quốc gia GDP tăng trưởng cao thường gắn liền với hãnh diện, GDP tăng trưởng thấp lo âu GDP tổng giá trị sản phẩm thành phẩm dịch vụ năm tạo biên giới quốc gia Gọi tổng sản lượng quốc dân, đồng thời hoạch toán kinh tế cho nước Như doanh nghiệp muốn biết làm ăn lời lỗ họ phài xét số thu, số chi năm Quốc gia muốn biết làm ăn phài biết tổng sản lượng hàng hóa dịch vụ nước làm hay cung cấp năm Hay nói cách khác phải dựa vào Gross DomesticProducts (GDP) Qua đó, ta thấy GDP thước đo quan trọng kinh tế quốc gia chất lượng tăng trưởng vấn đề lớn kinh tế Việt Nam suốt giai đoạn vừa qua Vì thế, nhóm chúng tơi chọn đề tài “mối quan hệ GDP với công nghiệp xây dựng, dịch vụ” tiến hành nghiên cứu Trang 1.1.2 Mục đích đề tài Nhằm đánh giá tình hình kinh doanh chi nhánh Mobifone Trà Vinh và đưa dự báo tình hình kinh doanh của chi nhánh năm tiếp theo 1.1.3 Mục tiêu đề tài Tìm hiểu Lợi nguận ảnh hưởng chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận mối quan hệ chúng 1.2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Đối tượng: Lợi nhuận mối quan hệ chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp Lợi nhuận Phạm vi nghiên cứu: 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 + X1:Tổng chi phí bán hàng + X2: Tổng chi phí quảng cáo + X3: Tổng chi phí quản lý doanh nghiệp - Tổng hợp, phân tích xử lý số liệu thu thập - Dự báo số X1, X2, X3 Lợi nhuận tương lai Phương pháp nghiên cứu: - Thu thập xử lý liệu excel, phần mềm SPSS - Xây dựng mơ hình hồi quy tương quan để xem xét mối quan hệ biến (các yếu tố ảnh hưởng) X1, X2, X3 Lợi nhuận - Vận dụng dãy số thời gian để dự đốn trị giá chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quảng lý doanh nghiệp nhờ vào ta dự đốn Lợi nhuận năm Trang 1.4 CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN Lợi nhuận tăng hay giảm chi phối nhiều yếu tố như: tiêu dùng; tích lũy; chi phí như: chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp,… Nhưng tổng chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp yếu tố quan trọng đóng góp vào tốc độ tăng hoặc giảm Lợi nhuận Trang CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 CÁC KHÁI NIỆM 1.1.1 Tổng thể thống kê Tổng thể thống kê tập hợp thông tin người, vật, việc riêng biệt kết hợp với sở đặc điểm chung mà người nghiên cứu quan tâm Nói cách khác, tổng thể thống kê tổng thể tập hợp tất quan sát hay nhiều biến ( hay nhiều tiêu ) 1.1.2 Mẫu Mẫu phận tổng thể nghiên cứu chọn cách ngẫu nhiên để quan sát suy rộng cho tổng thể 1.1.3 Bảng thống kê Bảng thống kê hình thức trình bày số liệu thống kê thông tin thu thập làm sở phân tích kết luận Bảng thống kê bảng để trình bày kết phân tích, nhờ nhà quản trị nhận xét tổng quan vấn đề nghiên cứu 1.2 PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN Mục đích phương pháp hồi quy tương quan ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến giải thích), ảnh hưởng biến độc lập với (các yếu tố nguyên nhân) Phương pháp ứng dụng kinh doanh kinh tế để phân tích mối liên hệ 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 hai biến; xác quan hệ tuyến tính hai biến, khơng phân biệt biến phụ thuộc vào biến Trang Hệ số tương quan mẫu (r): n S r = XY = S X SY ∑ (x i =1 i − x)( yi − y ) n n i =1 i =1 ∑ ( xi − x ) ∑ ( y i − y ) n r = ∑x y i =1 n i i − n x y n (∑ xi2 − n x )(∑ yi2 − n y ) i =1 i =1 Hệ số tương quan (r) luôn biến động khoảng ± (-1 ≤ r ≤ 1), hệ số tương quan (r) dương cho biết X Y biến động chiều âm ngược lại Để biểu mức độ chặt chẽ mối liên hệ biến ta có nhận xét sau: r = ± 1: Mối liên hệ biến hoàn toàn chặt chẽ r = : Giữa biến khơng có mối liên hệ 1.2.2 Mơ hình hồi quy tuyến tính Mục tiêu phân tích mơ hình xét mối liên hệ tuyến tính hay nhiều biến độc lập Xi (Xi: cịn gọi biến giải thích) đến biến phụ thuộc Y i(Y: biến giải thích) 1.2.2.1 Hồi quy tuyến tính chiều Phương trình hồi quy tuyến tính chiều: yi=α +βxi+εi Theo phương pháp bình phương bé ước lượng hệ số α β giá trị a b cho tổng bình phương sai số phương trình sau bé nhất: n n i =1 i =1 SS = ∑ ei2 = ∑ ( y i − a − bxi ) Trang Các hệ số a b tính sau: n b= ∑x y i =1 n i − n x y ∑ x − nx i =1 Suy ra: a = i i ∑ (x n = i =1 i )( − x yi − y ∑(x n i =1 i −x ) ) y −bx Và đường hồi quy tuyến tính mẫu y 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 + b1x1 + b2x2 +….+ bkxk Phương trình suy rộng cho tổng thể có biến phụ thuộc Y biến độc lập X1, X2,…Xk Hệ số xác định R2: R2 tỷ lệ (hay phần trăm) biến động biến phụ thuộc (y) giải thích biến độc lập xi Hệ số xác định tính sau: R2 = SSR SSE =1− SST SST ≤ R2 ≤ n SSE = ∑ ei2 : Error Sum of Squares i =1 n ( SSR = ∑ ~i − y y i =1 n ( ) ) : Regression sum of Squares SST = ∑ yi − y : Total sum of Squares i =1 Hệ số tương quan bội R: R nói lên tính chặt chẽ mối liên hệ biến phụ thuộc (y) biến độc lập (x1): R= R2 (-1 ≤ R ≤ 1) Tỷ số F = MSR/MSE bảng kết quả: Dùng để so sánh với F bảng phân phối F mức ý nghĩa α Tuy nhiên, bảng kết ta có giá trị Significane F, giá trị cho ta kết luận mô hình hồi qui có ý nghĩa nhỏ mức ý nghĩa α (thay phải tra bảng phân phối Trang F, giá trị Sig) F sở để định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H kiểm định bao qt tham số mơ hình hồi qui Nói chung F lớn, khả bác bỏ giả thuyết H0 cao – giả thuyết Ho cho tất tham số hồi qui 0, nghĩa biến độc lập (x i) không liên quan tuyến tính tới biến phụ thuộc y Ý nghĩa hệ số hồi quy mơ hình: Các hệ số hồi quy biến độc lập đo lường thay đổi giá trị trung bình Y Xk thay đổi đơn vị, biến độc lập cịn lại khơng đổi Nói cách khác, cho biết ảnh hưởng thay đổi đơn vị X k giá trị trung bình biến phụ thuộc Y loại trừ ảnh hưởng biến độc lập khác Trong hồi quy tuyến tính bội, để đánh giá đóng góp thật biến thay đổi Y cách ta phải kiểm sốt ảnh hưởng biến khác Hệ số beta: Vì độ lớn hệ số phụ thuộc vào đơn vị đo lường biến nên tất biến độc lập có đơn vị đo lường hệ số chúng so sánh trực tiếp với Một cách để làm cho hệ số hồi quy so sánh với tính trọng số beta, hệ số biến độc lập tất liệu biến biểu diễn đơn vị đo lường độ lệch chuẩn Hệ số beta tính trực tiếp từ hệ số hồi quy sau: S beta k = Bk k S Y Trong Sk độ lệch chuẩn biến độc lập thứ k Trang 1.2.2.3 Kiểm định trênh tất tham số mơ hình hồi quy Xét mơ hình nhiều chiều sau: y=α + β1x1 + β2x2 + β3x3 + ε Giả thuyết: H0: β1 = β2 = βk = (các xi không ảnh hưởng đến y) H1: Có tham số β1 ≠ Giả thuyết H0 kiểm định dựa số thống kê: F= SSR / k SSE /( n − k − 1) Bác bỏ giả thuyết H0 khi: F >Fk,n-k,α Phần kiểm định ta tính trực tiếp dựa vào hệ số xác định R2 vì: F= SSR / k n − k −1 R2 = × SSE /( n − k − 1) k − R2 1.3 DÃY SỐ THỜI GIAN 1.3.1 Khái niệm Các tượng kinh tế - xã hội luôn biến động qua thời gian Để nghiên cứu biến động người ta dung phương pháp dãy số thời gian Dãy số thời gian dãy trị số tiêu xếp theo thứ tự thời gian 1.3.2 Phân loại Căn vào đặc điểm mặt thời gian, người ta thường chia dãy số thời gian thành loại: Dãy số thời kỳ: dãy số biểu thay đổi tượng qua thời kỳ định Dãy số thời điểm: dãy số biểu mặt lượng tượng vào thời điểm định Một cách chi tiết hơn, dãy số thời điểm cịn chia thành dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian khơng Trang 1.3.3 Ý nghĩa việc nghiên cứu dãy số thời gian Phương pháp phân tích dãy số thời gian dựa giả định là: biến động tương lai tượng nói chung giống với biến động tượng khứ tại, xét mặt đặc điểm cường độ biến động Nói cách khác, yếu tố ảnh hưởng đến biến động tượng khứ giả định tương lai tiếp tục tác động đến tượng theo xu hướng cường độ giống gần giống trước Do vậy, mục tiêu việc phân tích dãy số thời gian tách biệt yếu tố ảnh hưởng đến dãy số Điều có ý nghĩa việc dự đoán nghiên cứu quy luật biến động tượng Tất nhiên, giả định nói có nhược điểm, thường bị phê bình q ngây thơ máy móc khơng xem xét đến thay đổi kỹ thuật, thói quen, nhu cầu tích lũy kinh nghiệm kinh doanh… Phương pháp phân tích dãy số thời gian cung cấp thơng tin hữu ích cho nhà kinh doanh việc dự đoán xem xét chu kỳ biến động tượng Nếu biết kết hợp phương pháp phân tích thống kê khác cộng với lĩnh, kinh nghiệm nhạy bén kinh doanh, phương pháp dãy số thời gian công cụ đắc lực cho nhà quản lý việc định 1.3.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến biến động dãy số thời gian Biến động dãy số thời gian: x1, x2,…, xn thường xem kết hợp thành yếu tố sau đây: a Tính xu hướng Quan sát số liệu thực tế tượng thời gian dài, ta thấy biến động tượng theo chiều hướng rõ rệt Nguyên nhân loại biến động thay đổi công nghệ sản xuất, gia tăng dân số,biến động tài sản,… b Tính chu kỳ Biến động tượng lặp lại với chu kỳ định, thường kéo dày từ – 10 năm, trải qua giai đoạn: phục hồi phát triển, thịnh vượng, suy thối đình truệ Biến động chu kỳ tác động tổng hợp nhiều yếu tố khác Trang c Tính thời vụ Biến động số tượng kinh tế - xã hội mang tính thời vụ, nghĩa hàng năm, vào thời điểm định, biến động tượng lặp di lặp lại d Tính ngẫu nhiên hay bất thường (Irregular component) Biến động quy luật khơng thể dự đốn Loại biến động thường xảy thời gian ngắn không lặp lại, ảnh hưởng biến cố trị, thiên tai, chiến tranh… Một cách tổng quát, giá trị xi dãy số thời gian x1, x2,…,xn diễn tả công thức sau: Xi = Ti Ci Si Ii Xi : giá trị thứ i dãy số thời gian Ti : giá trị yếu tố xu hướng Ci : giá trị yếu tố chu kỳ Si : giá trị yếu tố thời vụ Ii : giá trị yếu tố ngẫu nhiên (bất thường) 1.3.5 Các tiêu dùng để phân tích dãy số thời gian a Mức độ trung bình theo thời gian Là số trung bình mức độ dãy số Chỉ tiêu biểu mức độ chung tượng thời kỳ nghiên cứu Ký hiệu : x1, x2,…,xn : Dãy số thời gian x : Mức độ trung bình Mức độ trung bình dãy số thời kỳ n x + x + + x n x= = n Trang 10 ∑x i −1 n Y 1000000 Observed Linear 800000 600000 400000 200000 0 100000 200000 300000 400000 X2 * Biểu đồ thể mối liên hệ Y X2: => Biểu đồ thể mối liên hệ tuyến tính thuận chiều biến Y X2 Nghĩa là, X2 tăng Y tăng 2.3.2 Hệ số tương quan (r): Correlations Y Y X1 X2 Pearson Correlation Sig (2-tailed) N Pearson Correlation Sig (2-tailed) N Pearson Correlation Sig (2-tailed) N X1 X2 997(**) 000 17 999(**) 000 17 993(**) 000 17 17 997(**) 000 17 999(**) 000 17 17 993(**) 000 17 17 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) Trang 20 Qua phân tích ta thấy rằng: Hệ số tương quan Y Như GDP với có mối quan hệ chặt chẽ Hệ số tương quan X1 Y 0.997 Giá trị cho thấy GDP tổng giá trị ngành thu nhập có mối liên hệ thuận chặt chẽ Hệ số tương quan X2 Y 0.999 Có nghĩa GDP giá trị ngành dịch vụ có mối liên hệ thuận chặt chẽ chặt chẽ nhiều mối quan hệ X1 Y Hệ số tương quan tính từ mẫu 0.997 0.999 thực tế khơng có mối liên hệ tuyến tính tổng thể giá trị ngành công nghiệp, xây dựng GDP,giá trị ngành dịch vụ GDP 0.000 nhỏ 0.01 Như ta sử dụng mức ý nghĩa 1% (tức xác suất chấp nhận giả thuyết sai 1%) giả thuyết hệ số tương quan tổng thể bị bác bỏ Tức Y có liên quan với X1 X2 2.2 MƠ HÌNH HỒI QUY BỘI TUYẾN TÍNH Variables Entered/Removed(b) Variables Variables Model Entered Removed Method X2, X1(a) Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: Y Model Summary Model R2 = => SSR SSE =1− SST SST R= R2 R R Adjusted R Square Square 0.9998(a) 0.9997 0.9997 a Predictors: (Constant), X2, X1 = 0.99989647 = 0.999792996 Từ bảng Model Summary ta thấy: Trang 21 Std Error of the Estimate 4179.464 - Hệ số tương quan bội R = 0.99979296 cho thấy liên kết GDP với giá trị ngành công nghiệp dịch vụ giá thịt chặt chẽ - Hệ số xác định R2 = 0.99989647 có nghĩa 99.98% thay đổi GDP ảnh hưởng giá trị ngành công nghiệp dịch vụ - So sánh giá trị R Square Adjusted R Square bảng ta thấy Adjusted R Square = 0.99976338 nhỏ hơn, dùng đánh giá độ phù hợp mơ hình an tồn khơng thổi phồng mức độ phù hợp mơ hình ANOVA(b) Model Regression Residual Total Sum of Squares 1180960310664.752 244550887.483 1181204861552.235 Df 14 16 Mean Square 590480155332.376 17467920.535 F 33803.689 a Predictors: (Constant), X2, X1 b Dependent Variable: Y Đặt giả thuyết H0 β1 = β2 = (các X1 X2 không ảnh hưởng đến Y) Từ bảng ANOVA ta thấy giá trị Sig nhỏ cho thấy an toàn bác bỏ giả thuyết H cho tất hệ số hồi quy (ngoại trừ số), mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập liệu sử dụng Nghĩa là, nói chung biến độc lập có ảnh hưởng tới thay đổi biến phụ thuộc Trang 22 Sig .000(a) Coefficients(a) Unstandardized Coefficients Model B Std Error (Constant) 12497.863 3043.207 X1 952 073 X2 1.572 084 a Dependent Variable: Y a Dependent Variable: Y Standardized Coefficients t Sig 4.107 13.073 18.603 001 000 000 Beta 413 588 95% Confidence Interval for B Lower Upper Bound Bound 5970.832 19024.894 796 1.108 1.390 1.753 Từ bảng ta có phương trình hồi quy tuyến tính sau: Y = 12497.863 + 0.952X1 + 1.572X2 Dấu hàm hồi quy cho thấy: Kết hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế Tổng giá trị nghành công nghiệp xây dựng tăng làm cho GDP tăng Tổng giá trị nghành dịch vụ tăng làm cho GDP tăng Giải thích phương trình: - Khi cố định giá (X1), giá trị ngành công nghiệp tăng tỷ đồng dẫn đến GDP tăng 0.952 tỷ đồng/năm - Khi cố định thu nhập (X2), giá trị ngành dịch vụ tăng tỷ đồng dẫn đến GDP tăng 1.572 tỷ đồng/năm - Ngoài hai nhân tố trên, nhân tố khác làm tăng nhu cầu thịt 12497.863 tỷ đồng/năm Giá trị Sig biến X1 nhỏ cho thấy có ý nghĩa mơ hình, giá trị Sig biến X2 nhỏ nhỏ X1 cho thấy có ý nghĩa mơ hình Nghĩa X ảnh hưởng đến Y nhiều X1 Khoảng tin cậy 95% cho tỷ lệ tổng thể GDP nói chung kinh tế quốc dân bị ảnh hưởng ngành công nghiệp, xây dựng ngành dịch vụ nằm khoảng từ 79,6% Trang 23 2.3 PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN VÀ DỰ BÁO 2.3.1 Phân tích dãy số thời gian dự báo giá trị công nghiệp dich vụ nước ta Để xác định hàm số mô tả cách gần biến động tượng thể đồ thị hàm số xu hướng Quan sát đồ thị hàm xu hướng bậc ta thấy có tượng tăng dần ngành công nghiệp xây dựng Hàm xu hướng bậc có dạng: yt = b3t3 + b2t2 + b1t + b0 Trong đó: yt: giá trị dự đốn ngành cơng nghiệp xây dựng nước b0, b1, b2, b3: tham số t: thời gian Bảng số liệu cảu ngành công nghiệp xây dựng nước từ năm 1990 – 2006 sau: Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Gía trị công nghiệp xây dựng nước (tỷ đồng) 9,513 18,252 30,135 40,535 51,540 65,820 80,876 100,595 117,299 137,959 162,220 183,515 206,197 242,126 287,616 344,224 404,753 Trang 24 Năm 1,990 1,991 1,992 1,993 1,994 1,995 1,996 1,997 1,998 1,999 2,000 2,001 2,002 2,003 2,004 2,005 2,006 Tổng cộng yi 9,513 18,252 30,135 40,535 51,540 65,820 80,876 100,595 117,299 137,959 162,220 183,515 206,197 242,126 287,616 344,224 404,753 2,483,175 ti -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 ti2 ti3 yi ti y ti2 y ti3 64 -512 -76,104 608,832 -4,870,656 49 -343 -127,764 894,348 -6,260,436 36 -216 -180,810 1,084,860 -6,509,160 25 -125 -202,675 1,013,375 -5,066,875 16 -64 -206,160 824,640 -3,298,560 -27 -197,460 592,380 -1,777,140 -8 -161,752 323,504 -647,008 -1 -100,595 100,595 -100,595 0 0 1 137,959 137,959 137,959 324,440 648,880 1,297,760 27 550,545 1,651,635 4,954,905 16 64 824,788 3,299,152 13,196,608 25 125 1,210,630 6,053,150 30,265,750 36 216 1,725,696 10,354,176 62,125,056 49 343 2,409,568 16,866,976 118,068,832 64 512 3,238,024 25,904,192 207,233,536 408 9,168,330 70,358,654 408,749,976 y = 104t3 + 1,388.3t2 + 17,999t + 112,749 => b3 = 104 b2 = 1,388.3 b1 = 17,999 Trang 25 b0 = 112,749 Hàm số dùng để dự đốn giá trị công nghiệp dựng năm tới Chẳng hạn như, giá trị công nghiệp xây dựng nước năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015 dự đoán sau: Năm 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Dự đoán dựa vào hàm xu hướng y = 104t3 + 1,388.3t2 + 17,999t + 112,749 708,364.2 809,846.7 922,217.8 1,046,101.5 1,182,121.8 1,330,902.7 Dự đoán dựa vào Dự đoán dựa vào tốc độ lượng tăng giảm tuyệt phát triển trung bình đối trung bình ˆ y = y (t ) L n +L ˆ y n +L = y n + ∆L 1,033,185.7 1,305,946.7 1,650,716.6 2,086,505.8 2,637,343.3 3,333,602.0 503,563.0 528,265.5 552,968.0 577,670.5 602,373.0 627,075.5 2.3.2 Phân tích dãy số thời gian dự báo giá trị dịch vụ Để xác định hàm số mô tả cách gần biến động tượng thể đồ thị hàm số xu hướng Quan sát đồ thị hàm xu hướng bậc ta thấy có tượng tăng dần ngành dịch vụ nước Hàm xu hướng bậc có dạng: yt = b3t3 + b2t2 + b1t + b0 Trong đó: yt: giá trị dự đốn ngành cơng nghiệp xây dựng nước b0, b1, b2, b3: tham số t: thời gian Trang 26 Bảng số liệu ngành công nghiệp xây dựng nước từ năm 1990 – 2006 sau: Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Tổng cộng yi 16,190 27,397 42,884 57,828 78,026 100,853 115,646 132,202 150,645 160,260 171,070 185,922 206,182 233,032 271,699 319,003 370,771 2,639,610 Gía trị dịch vụ nước (tỷ đồng) 16,190 27,397 42,884 57,828 78,026 100,853 115,646 132,202 150,645 160,260 171,070 185,922 206,182 233,032 271,699 319,003 370,771 ti ti2 ti3 yi ti y ti2 y ti3 -8 64 -512 -129,520 1,036,160 -8,289,280 -7 49 -343 -191,779 1,342,453 -9,397,171 -6 36 -216 -257,304 1,543,824 -9,262,944 -5 25 -125 -289,140 1,445,700 -7,228,500 -4 16 -64 -312,104 1,248,416 -4,993,664 -3 -27 -302,559 907,677 -2,723,031 -2 -8 -231,292 462,584 -925,168 -1 -1 -132,202 132,202 -132,202 0 0 0 1 160,260 160,260 160,260 342,140 684,280 1,368,560 27 557,766 1,673,298 5,019,894 16 64 824,728 3,298,912 13,195,648 25 125 1,165,160 5,825,800 29,129,000 36 216 1,630,194 9,781,164 58,686,984 49 343 2,233,021 15,631,147 109,418,029 64 512 2,966,168 23,729,344 189,834,752 408 8,033,537 68,903,221 363,861,167 Trang 27 y = 132t3 + 716.28t2 + 14,014t + 138,081 => b3 = 132 b2 = 716.28 b1 = 14,014 b0 = 138,081 Hàm số dùng để dự đốn giá trị dịch vụ nước năm tới Chẳng hạn như, giá trị dịch vụ nước năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015 dự đoán sau: Dự đoán dựa vào hàm xu hướng 2010 2011 2012 2013 2014 2015 y = 132t3 + 716.28t2 + 14,014t + 138,081 Năm Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình ˆ y n +L = y (t ) L 637,489.3 731,318.3 836,875.9 954,954.0 1,086,344.7 1,231,839.9 810,662.5 985,765.5 1,198,690.9 1,457,608.1 1,772,451.5 2,155,301.0 Trang 28 Dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình ˆ y n +L = y n + ∆L 459,416.3 481,577.6 503,738.9 525,900.2 548,061.5 570,222.8 2.3.3 Phân tích dãy số thời gian dự báo giá trị GDP Để xác định hàm số mô tả cách gần biến động tượng thể đồ thị hàm số xu hướng Quan sát đồ thị hàm xu hướng bậc ta thấy có tượng tăng dần GDP nước Hàm xu hướng bậc có dạng: yt = b3t3 + b2t2 + b1t + b0 Trong đó: yt: giá trị dự đốn ngành cơng nghiệp xây dựng nước b0, b1, b2, b3: tham số t: thời gian Bảng số liệu cảu ngành công nghiệp xây dựng nước từ năm 1990 – 2006 sau: Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Giá trị GDP (tỷ đồng) 41,955 76,707 110,532 140,258 178,534 228,892 272,036 313,623 361,017 399,942 441,646 481,295 535,762 613,443 715,307 839,211 973,790 Trang 29 Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Tổng cộng yi 41,955 76,707 110,532 140,258 178,534 228,892 272,036 313,623 361,017 399,942 441,646 481,295 535,762 613,443 715,307 839,211 973,790 6,723,950 ti ti2 ti3 yi ti y ti2 Y ti3 -8 64 -512 -335640 2685120 -21480960 -7 49 -343 -536949 3758643 -26310501 -6 36 -216 -663192 3979152 -23874912 -5 25 -125 -701290 3506450 -17532250 -4 16 -64 -714136 2856544 -11426176 -3 -27 -686676 2060028 -6180084 -2 -8 -544072 1088144 -2176288 -1 -1 -313623 313623 -313623 0 0 0 1 399942 399942 399942 883292 1766584 3533168 27 1443885 4331655 12994965 16 64 2143048 8572192 34288768 25 125 3067215 15336075 76680375 36 216 4291842 25751052 154506312 49 343 5874477 41121339 287849373 64 512 7790320 62322560 498580480 408 21,398,443 179,849,103 959,538,589 Trang 30 y = 282.4t3 + 2,383.2t2 + 40,304t + 338,330 => b3 = 282.4 b2 = 2,383.2 b1 = 40,304 b0 = 338,330 Hàm số dùng để dự đốn giá trị GDP nước năm tới Chẳng hạn như, giá trị GDP nước năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015 dự đoán sau: Năm 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Dự đoán dựa vào hàm Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển xu hướng trung bình y = 282.4t + 2,383.2t + ˆ y n +L = y (t ) L 40,304t + 338,330 1,653,146.0 2,136,129.7 1,885,475.6 2,599,669.9 2,144,598.8 3,163,798.2 2,432,210.0 3,850,342.5 2,750,003.6 4,685,866.8 3,099,674.0 5,702,699.9 Trang 31 Dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình ˆ y n +L = y n + ∆L 1,206,748.8 1,264,988.4 1,323,228.1 1,381,467.8 1,439,707.5 1,497,947.2 KẾT LUẬN Từ kết quả phân tích đã cho thấy dự đoán ban đầu của nhóm là đúng, từ việc phân tích hồi quy, nhóm thực hiện có thể rút kết luận là giá trị nghành công nghiệp và ngành dịch vụ có ảnh hưởng đến GDP, điều này cho thấy phát triển kinh tế theo hướng đẩy mạnh dịch vụ và công nghiệp là hướng đúng đắn Nhóm thực hy vọng nghiên cứu nhóm giúp nhà kinh tế điều chỉnh tổng giá trị ngành công nghiệp, xây dựng tổng giá trị ngành dịch vụ để tăng số GDP góp phần thúc đẩy kinh tế Việt Nam phát triển Nhóm thực hiện xin chân thành cảm ơn những tài liệu tham khảo mà giảng viên đã cung cấp để chúng em có thể hoàn thành bài phân tích này Trang 32 Trang 33 Trang 34 ... cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận mối quan hệ chúng 1.2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Đối tượng: Lợi nhuận mối quan hệ chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp. .. lũy; chi phí như: chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp, … Nhưng tổng chi phí bán hàng, quảng cáo, quản lý doanh nghiệp yếu tố quan trọng đóng góp vào tốc độ tăng hoặc giảm Lợi nhuận. .. dự đoán trị giá chi phí bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí quảng lý doanh nghiệp nhờ vào ta dự đoán Lợi nhuận năm Trang 1.4 CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN Lợi nhuận tăng hay giảm chi phối nhiều yếu tố