Tiểu luận
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
Trang 1
Mục Lục
MỞ ĐẦU Error: Reference source not found
1.1. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Error: Reference source not found
1.1.1. Ý nghĩa đề tài Error: Reference source not found
1.1.2. Mục đích của đề tài Error: Reference source not found
1.1.3. Mục tiêu của đề tài Error: Reference source not found
1.2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU. Error: Reference source not found
1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ĐỀ TÀI Error:
Reference source not found
1.4. CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN Error: Reference source not found
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN Error: Reference source not found
1.1. CÁC KHÁI NIỆM Error: Reference source not found
1.1.1. Tổng thể thống kê Error: Reference source not found
1.1.2. Mẫu Error: Reference source not found
1.1.3. Bảng thống kê Error: Reference source not found
1.2. PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN Error: Reference source not
found
1.2.1. Hệ số tương quan Error: Reference source not found
1.2.2. Mô hình hồi quy tuyến tính Error: Reference source not found
1.3. DÃY SỐ THỜI GIAN Error: Reference source not found
1.3.1. Khái niệm Error: Reference source not found
1.3.2. Phân loại Error: Reference source not found
1.3.3. Ýnghĩa của việc nghiên cứu dãy số thời gian Error: Reference source not
found
1.3.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến biến động của dãy số thời gian Error:

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 4
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

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 6
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 7

.
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

n
i
iii
bxayeSS
Trang 8
Các hệ số a và b được tính như sau:
( ) ( )
( )
∑
∑
∑
∑
=
=
=
=
−
−−
=
−
−
=
n
i
i
n
i
ii
n
i

+….+ 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

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 9
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

kk
S
S
Bbeta
Trong đó S
k
là độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k.
Trang 10
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

)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.

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 12
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

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.

nghiên cứu và kỳ được chọn làm gốc.
), ,2(
1
'
nixx
ii
=−=∆
Trang 14
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
'
−
−
=
−
∆

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 15
ti
t
t
i
i
=
−
'
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
=
−
=
−

a
i
i
=
−
=
Vì :
∆
=−
'
1
i
i
xx
Trang 16
Suy ra :
x
a
i
i
1
'
'
∆
=
hay
1
''
−=
ta

100
1
1
−
−
=
∆
∆
=
i
i
i
i
i
x
x
x
g
Chỉ tiêu này không tính cho tốc độ tăng (giảm) định gốc vì kết quả luôn luôn bằng
x
1
/100.
1.3.6. Nghiên cứu biến động chu kỳ của dãy số thời gian.
Như đã đề cập, dãy các số trung bình di động bao hàm 2 yếu tố: xu hướng và chu
kỳ(TC). Do đó, ta có thể xác định chỉ số biến động chu kỳ đối với dãy số bằng cách
đem chia các giá trị của dãy số trung bình di động cho các giá trị của yếu tố biến động
xu hướng được tính toán từ hàm số.
C
C
x

tương lai, xây dựng mô hình để dự đoán các giá trị tương lai chưa biết x
n + 1
, x
n+2
,….
a. Dự báo bằng hàm xu hướng
Tùy theo tính chất của hiện tượng nghiên cứu hoặc kết hợp với kinh nghiêm ta có thể
xây dựng hoặc chọn một hàm số phù hợp biểu hiện sự biến động của hiện tượng qua
thời gian.
Giả sử ta có một mô hình hồi quy tổng thể có dạng tổng quát như sau:
iiiiii
tttty
εααααα
+++++=
4
4
3
3
2
21
(i=1,2,…,n+1)
Có một số mô hình hàm xu hướng sau:
Mô hình hàm xu hướng hàm bậc 4:
4
4
3
3
2
210
tbtbtbtbby

α
=
.
Hàm xu hướng dạng hàm Logarithmic:
tbby
t
ln
10
+=
.
Hàm xu hướng dạng hàm lũy thừa:
1
0
b
t
tby =
Trang 18
b. Dự đoán vào lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình
Phương pháp này được sử dụng khhi hiện tượng biến động với một lượng tuyệt đối
tương đối đều, nghĩa là các lượng tăng giảm tuyệt đối từng kỳ xấp xỉ bằng nhau.
Công thức dự đoán:
Lyy
nLn
∆+=
+
ˆ
Ln
y
+
ˆ

ˆ
: Gía trị dự đoán ở thời điểm n+L.
y
n
: giá trị thực tế ở thời điểm n.
L: tầm xa dự đoán.
t
: tốc độ phát triển trung bình.
1
1
−
=
n
n
x
x
t
Trang 19
CHƯƠNG 2
XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY
XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
2.1. BẢNG SỐ LIỆU ĐƯỢC THU THẬP
Bảng số liệu được thu thập từ phòng kế toán chi nhánh Mobifone Trà Vinh.
Trong đó:
Y: Lợi Nhuận thu được
X
1
:Tổng chi phí bán hàng.
X
2

1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
2.2.2. Ý nghĩa các biến
Y : là biến phụ thuộc
X
1
, X
2
, X
3
: là biến giải thích.
b
0
: hệ số chặn
b
1
, b
2
, b
3
: hệ số góc
2.3. SỰ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH
2.3.1. Biểu đồ thể hiện sự tương quan giữa các biến

tăng thì Y tăng.
2.3.2. Hệ số tương quan (r):
Correlations
Y X1 X2
Y Pearson Correlation 1 .997(**) .999(**)
Sig. (2-tailed) .000 .000
N 17 17 17
X1 Pearson Correlation .997(**) 1 .993(**)
Sig. (2-tailed) .000 .000
N 17 17 17
X2 Pearson Correlation .999(**) .993(**) 1
Sig. (2-tailed) .000 .000
N 17 17 17
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Trang 22
1000000
800000
600000
400000
200000
0
4000003000002000001000000
X2
Linear
Observed
Y
Qua phân tích ta thấy rằng:
Hệ số tương quan giữa Y và chính nó là 1. Như vậy GDP với chính nó có mối quan
hệ rất chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa X

R
Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 0.9998(a) 0.9997 0.9997 4179.464
a Predictors: (Constant), X2, X1
SST
SSE
SST
SSR
R
−==
1
2
= 0.99989647
=>
2
RR =
= 0.999792996
Trang 23
Từ bảng Model Summary ta thấy:
- Hệ số tương quan bội R = 0.99979296 cho thấy sự liên kết giữa GDP với giá
trị ngành công nghiệp và dịch vụ và giá thịt là chặt chẽ.
- Hệ số xác định R
2
= 0.99989647 có nghĩa là 99.98% sự thay đổi của GDP là
do ảnh hưởng bởi giá trị ngành công nghiệp và dịch vụ.
- So sánh giữa 2 giá trị R Square và Adjusted R Square ở bảng trên ta thấy

a Dependent Variable: Y
Từ bảng trên ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
Y = 12497.863 + 0.952X
1
+ 1.572X
2
Dấu của hàm hồi quy cho thấy: Kết quả hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế. Tổng
giá trị của nghành công nghiệp và xây dựng tăng thì làm cho GDP tăng. Tổng giá trị
của nghành dịch vụ tăng cũng làm cho GDP tăng.
Giải thích phương trình:
- Khi cố định giá (X
1
), giá trị ngành công nghiệp tăng 1 tỷ đồng dẫn đến GDP
tăng 0.952 tỷ đồng/năm.
- Khi cố định thu nhập (X
2
), giá trị ngành dịch vụ tăng 1 tỷ đồng dẫn đến
GDP tăng 1.572 tỷ đồng/năm.
- Ngoài hai nhân tố trên, các nhân tố khác làm tăng nhu cầu thịt là 12497.863
tỷ đồng/năm.
Giá trị Sig. của biến X
1
rất nhỏ cho thấy nó có ý nghĩa trong mô hình, giá trị
Sig. của biến X
2
khá nhỏ và nhỏ hơn X
1
cho thấy nó có ý nghĩa trong mô hình. Nghĩa
là X
2