MỞ ĐẦU

1. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1 Ý nghĩa đề tài
Trong quá trình hội nhập phát triển nền kinh tế đất nước, Việt Nam ngày càng
khẳng định vị thế của mình trên trường quốc tế. Qua 2 năm gia nhập WTO và trở
thành thành viên chính thức của tổ chức thương mại thế giới này đã mang lại nhiều
triển vọng cũng như thách thức cho Việt Nam. Đối với các doanh nghiệp Việt Nam,
trước biến động của nền kinh tế toàn cầu và sự cạnh tranh gay gắt đã đặt ra vấn đề làm
thế nào để doanh nghiệp tồn tại và phát triển, nâng cao vị thế của mình trên thương
trường. Để thực hiện điều đó doanh nghiệp phải không ngừng đổi mới và vận động.
Kết quả ghi nhận chính là lợi nhuận đích thực doanh nghiệp tạo ra để tiếp tục duy trì
hoạt động sản xuất, kinh doanh của mình. Đây không phải là mục tiêu duy nhất của
doanh nghiệp nhưng là mục đích then chốt để doanh nghiệp ngày càng phát triển hơn
nữa. Một doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận nhưng cũng sẽ bị phá sản nếu doanh nghiệp
không có tiền mặt để thanh toán các khoản nợ đến hạn phải trả, khi đó các nhà cho vay
sẽ đệ trình lên tòa án và doanh nghiệp buộc phải phá sản. Doanh nghiệp tạo ra lợi
nhuận nhưng cũng dễ dàng làm mất lòng các cổ đông nếu phần lợi tức họ đạt được quá
ít với những gì họ kỳ vọng. Tối đa hóa lợi nhuận và cân bằng các mục tiêu khác không
phải doanh nghiệp nào cũng dễ dàng đạt đươc. Như vậy thường xuyên phân tích hiệu
quả hoạt động kinh doanh, phân tích doanh thu, lợi nhuận, cân đối nguồn tài chính là
nhu cầu không thể thiếu được của bất kỳ doanh nghiệp nào.
Trong xu hướng phát triển kinh tế chung của cả nước nói lên mô hình doanh
nghiệp tuy không còn mới nhưng đang phát triển mạnh mẽ đó là loại hình doanh
nghiệp tư nhân. Những năm gần đây kinh tế tư nhân mới được Nhà nước chú trọng
phát triển và đã có rất nhiều tập đoàn kinh tế tư nhân ra đời khẳng định được thương
hiệu và vị thế trong lòng người tiêu dùng trong nước và trên thế giới. Lợi nhuận của
các Tập đoàn này tạo ra rất lớn mỗi năm. Việc hình thành nên những mô hình công ty
mẹ công ty con để tối đa hóa lợi nhuận, nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất kinh

1

cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp đến Lợi nhuận và mối quan hệ giữa chúng.
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 Mobi one Trà Vinh.
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 và xử lý số liệu đã thu thập được.
2


- Dự báo chỉ số X1, X2, X3 và Lợi nhuận trong tương lai.
Phương pháp nghiên cứu:
- Thu thập và xử lý dữ liệu trên excel, trên phần mềm SPSS.
- Xây dựng mô hình hồi quy tương quan để xem xét mối quan hệ giữa các biến
(các yếu tố ảnh hưởng) là X1, X2, X3 và Lợi nhuận.
- Vận dụng dãy số thời gian để dự đoán trị giá chi phí bán hàng, chi phí quảng
cáo, chi phí quảng lý doanh nghiệp và nhờ vào đó ta có thể dự đoán được Lợi nhuận
trong những năm tiếp theo.
4. CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN
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.


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.

4


Hệ số tương quan mẫu (r):
n

(x

S
r  XY 
S X SY

i

i 1

n

n

i 1

i 1

 ( xi  x) 2  ( yi  y) 2
n

số tương quan (r) dương cho biết X và Y biến động cùng chiều và âm thì ngược lại. Để
biểu hiện mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến ta có các nhận xét sau:
r =  1: Mối liên hệ giữa các biến hoàn toàn chặt chẽ.
r = 0 : Giữa các biến không có mối liên hệ.
1.2.2. Mô hình hồi

y t yến tính

Mục tiêu phân tích của mô hình này là xét mối liên hệ tuyến tính giữa một hay
nhiều biến độc lập Xi (Xi: còn được gọi là biến giải thích) đến một biến phụ thuộc
Yi(Y: biến được giải thích).
1.2.2.1. Hồi

y t yến tính

ột chiề

Phương trình hồi quy tuyến tính một chiều: yi=α +βxi+εi
Theo phương pháp bình phương bé nhất thì ước lượng các hệ số α và β là các
giá trị a và b sao cho tổng bình phương sai số của phương trình sau đây là bé nhất:
n

n

2

SS   e    yi  a  bxi 
i 1

2

 x
n

i 1

2

i



 x . yi  y

 x
n

i 1

i

x





2

Suy ra: a = y  bx
Và đường hồi quy tuyến tính mẫu của y trên x là: y = a + bx


SSR   ~
yi  y



2

i 1

n



: Regression sum of Squares



SST   yi  y : Total sum of Squares
2

i 1

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 (x1):

R

R2

S
betak  Bk  k
 SY





Trong đó Sk là độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k.

7


1.2.2.3. Kiể

định trênh tất cả các tha

s của

ột

ô hình hồi

y

Xét mô hình nhiều chiều sau: y=α + β1x1 + β2x2 + β3x3 + ε
Giả thuyết:
H0: β1 = β2 = βk = 0 (các xi không ảnh hưởng đến y)
H1: Có ít nhất một tham số β1 ≠ 0
Giả thuyết H0 có thể kiểm định dựa trên số thống kê:

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.
8


1.3.3. Ý nghĩa của vi c nghiên cứ dãy s thời gian
Phương pháp phân tích một dãy số thời gian dựa trên một giả định căn bản là:
sự biến động trong tương lai của hiện tượng nói chung sẽ giống với sự biến động của
hiện tượng trong quá khứ và hiện tại, xét về mặt đặc điểm và cường độ biến động. Nói
một cách khác, các yếu tố đã ảnh hưởng đến biến động của hiện tượng trong quá khứ
và hiện tại được giả định trong tương lai sẽ tiếp tục tác động đến hiện tượng theo xu
hướng và cường độ giống hoặc gần giống như trước.
Do vậy, mục tiêu chính của việc phân tích dãy số thời gian là chỉ ra và tách biệt
các yếu tố đã ảnh hưởng đến dãy số. Điều đó có ý nghĩa trong việc dự đoán cũng như
nghiên cứu quy luật biến động của hiện tượng. Tất nhiên, giả định nói trên có nhược
điểm, nó thường bị phê bình là quá ngây thơ và máy móc vì đã không xem xét đến sự
thay đổi về kỹ thuật, thói quen, nhu cầu hoặc sự tích lũy kinh nghiệm trong kinh
doanh…. Phương pháp phân tích dãy số thời gian cung cấp những thông tin hữu ích
cho các nhà kinh doanh trong việc dự đoán cũng như xem xét chu kỳ biến động của
hiện tượng. Nếu biết kết hợp các phương pháp phân tích thống kê khác cộng với bản
lĩnh, kinh nghiệm và sự nhạy bén trong kinh doanh, phương pháp dãy số thời gian sẽ là
một công cụ đắc lực cho các nhà quản lý trong việc ra quyết định.
1.3.4 Các yế t ảnh hưởng đến biến động của dãy s thời gian
Biến động của một dãy số thời gian: x1, x2,…, xn thường được xem như là kết quả hợp
thành của các yếu tố sau đây:
a. Tính xu hướng
Quan sát số liệu thực tế của hiện tượng trong một thời gian dài, ta thấy biến động của
hiện tượng theo một chiều hướng rõ rệt. Nguyên nhân của loại biến động này là sự
thay đổi trong công nghệ sản xuất, gia tăng dân số,biến động về tài sản,….


Mức độ trung bình của dãy số thời kỳ
n

x  x 2  ...  x n
x 1

n

10

x
i 1

n

1


Mức độ trung bình của dãy số thời điểm: Có hai trường hợp:
Khoảng cách thời gian giữa các thời điểm bằng nhau:
1
1
x1  x 2  ...  x n 1  x n
2
x 2
n 1

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  xi  x1 (i  2,..., n)

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:
11


n


i 2

i

 ' n

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.
' n
x  x1

 n
n 1
n 1

Chỉ tiêu này chỉ có ý nghĩa khi các lượng tăng (giảm) tuyệt đối từng kỳ xấp xỉ
nhau.
c. T c độ phát triển (lần, %)
Là chỉ tiêu biểu hiện sự biến động của hiện tượng xét về mặt tỷ lệ. Tùy theo


'
n

+ Thương của hai tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ phát triển
từng kỳ.

t
t

'

 ti

i

'

i 1

12


Tốc độ phát triển trung bình : Là chỉ tiêu biểu hiện mức độ chung nhất sự biến
động về mặt tỷ lệ của hiện tượng trong suốt thời kỳ nghiên cứu, chỉ tiêu này được tính
bằng cách căn bậc (n-1) tích cực tốc độ phát triển liên hoàn mà trong đó n là số mức
độ của dãy số.
n

t  n 1 ti


x x
x

i 1

i

(i  2,3,..., n)

i 1

 i

Tốc độ tăng (giảm) định gốc:
Suy ra:

a

i


x



i

hay



a
x
'

'
i

'
i

i

hay

a t
'

'

i

i

1

13

1


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.
xi, C

C



Tuy nhiên, không giống như biến động thời vụ, biến động chu kỳ xảy ra khá
phức tạp – đôi khi thất thường – cả về biên độ lẫn chu kỳcuar biến động. Điều đó gây
nhiều khó khăn cho việc dự đoán.

14


1.3.7. Dự đoán biến động của dãy s thời gian.
Dự đoán là xác định mức độ có thể xảy ra trong tương lai của hiện tượng. Biết
được tương lai của hiện tượng sẽ giúp các nhà quản trị chủ động cũng như có những
quyết định đúng trong kinh doanh.
Hoạt động trong nền kinh tế thị trường cùng với sự phát triển mạnh mẽ của tiến
bộ kỹ thuật khiến cho công tác dự đoán gặp nhiều khó khăn: biến động bất thường,
thiếu thong tin,thong tin không đáng tin cậy hoặc không có thông tin…Do vậy, tùy
từng vấn đề dự đoán cụ thể, nguồn thong tin cũng như mục tiêu của dự đoán mà chon
lựa phương pháp dự đoán thích hợp.
Có nhiều phương pháp dự đoán khác nhau. Tuy vậy, nội dung cơ bản của dự
đoán thống kê là dựa trên các giá trị đã biết (x1, x2,…, xn). Dự đoán dựa vào dãy số
thời gian để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của hiện tượng, thừa
nhận rằng những yếu tố đã và đang tác động sẽ vẫn còn tiếp tục tác động đến hiện
tượng trong tương lai, xây dựng mô hình để dự đoán các giá trị tương lai chưa biết x n +

b. Dự đoán vào lượng tăng giả

t y t đ i tr ng 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:
yˆ n  L  y n  L

yˆ n  L : Gía trị dự đoán ở thời điểm n+L.(tỷ đồng).

yn : giá trị thực tế ở thời điểm n.(tỷ đồng).
L: tầm xa dự đoán.(năm).
 : lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình.
n




i2

i

n 1

c. Dự đoán dựa vào t c độ phát triển tr ng bình:
Phương pháp này thường được sử dụng khi hiện tượng biến động với một nhịp
độ tương đối ổn định, nghĩa là tốc độ phát triển từng kỳ xấp xỉ nhau.
yˆ n  L  y (t ) L


2006
2007
2008
2009

Y

X1

X2

X3

1545
1873
1995
1790
2310
2495
2980

135
155
190
140
210
220
255

245


X1, X2, X3

:

là biến giải thích.

b0

:

hệ số chặn

b1, b2 , b3

:

hệ số góc

17


2.3. SỰ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH
2.3.1. Biể đồ thể hi n sự tương

an gi a các biến

* Biểu đồ thể hiện sự tương quan giữa Y và X1:

Y

2100.00
1800.00
1500.00
240.00

270.00

300.00

330.00

360.00

390.00

X2

=> Biểu đồ thể hiện mối liên hệ tuyến tính và thuận chiều giữa 2 biến Y và X2. Nghĩa
là, khi X2 tăng thì Y tăng.
*Biểu đồ thể hiện mối liên hệ giữa Y và X3:

Y
3000.00
Observed
2700.00

Exponential

2400.00
2100.00


.892

.000

.001

.003

7

7

7

7

Pearson

.972

1

.923

-.917

Correlation

.000

1

-.987

Correlation

.001

.002

7

7

7

7

Pearson

-.892

-.917

-.987

1

Correlation


Qua phân tích ta thấy rằng:
Hệ số tương quan giữa Y và chính nó là 1. Như vậy Lợi nhuận với chính nó có
mối quan hệ rất chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa X1 và Y là 0. 72. Giá trị này cho thấy rằng giữa Lợi
nhuận và tổng chi phí bán hàng có mối liên hệ thuận khá chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa X2 và Y là 0. 2 . Có nghĩa là giữa Lợi nhuận và tổng
chi phí quảng cáo có mối liên hệ thuận rất chặt chẽ .
20


Hệ số tương quan giữa X3 và Y là 0.8 2. Giá trị này cho thấy rằng giữa Lợi
nhuận và tổng chi phí quản lý doanh nghiệp có mối liên hệ thuận khá chặt chẽ. Tuy
nhiên nó không chặt chẽ hơn mối quan hệ giữa X1 , X2 và Y.
Hệ số tương quan tính được từ mẫu là 0. 72 , 0. 2 và -0.892 trong khi trên
thực tế không có mối liên hệ tuyến tính nào trong tổng thể giữa chi phí bán hàng, chi
phí quảng cáo, chi phí quản lý doanh nghiệp và lợi nhuận, giá trị chi phí quảng cáo và
lợi nhuận là 0.003 nhỏ hơn 0.01. Như vậy nếu ta sử dụng mức ý nghĩa 1% (tức là xác
suất chấp nhận giả thuyết sai là 1%) thì giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng
0 bị bác bỏ. Tức là Y có liên quan với X1 và X2.
2.4. M

H NH HỒI QUY BỘI TUYẾN TÍNH

Variables Entered/Removed(b)

Model
1

Variables



Square

the Estimate

0.984

0.968

a Predictors: (Constant), X3, X1, X2
R2 

SSR
SSE
1
SST
SST

= 0.992

=> R  R 2 = 0.984
21

87.678


Từ bảng Model Summary ta thấy:
-

Hệ số tương quan bội R = 0. 84 cho thấy sự liên kết giữa Lợi nhuận với chi


1406292

3

468764.150

23062.408

3

7687.469

1429355

3

F
60.978

Sig.
.003(a)

a Predictors: (Constant), X3 , X1, X2
b Dependent Variable: Y
Đặt giả thuyết H0 là β1 = β2 = 0 (các X1 , X2 , X3 không ảnh hưởng đến Y).
Từ bảng ANOVA ta thấy giá trị Sig. rất nhỏ cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả
thuyết H0 cho rằng tất cả hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi quy
tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Nghĩa là, nói chung các
biến độc lập có ảnh hưởng tới sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Beta

1
-6725.005 2701.350

(Constant
)

95% Confidence
Interval for B
Lower
Upper
Bound
Bound

8.859

2.074

.818 4.272

.024

2.260

15.458

X2

12.634

Y = 8.859X1 + 12.634X2 + 22.307X3 - 6725.005
Dấu của hàm hồi quy cho thấy: Kết quả hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế.
Tổng chi phí bán hàng và chi phí quảng cáo tăng thì làm cho lợi nhuận tăng. Tổng chi
phí quản lý doanh nghiệp tăng cũng làm cho lợi nhuận tăng.
Giải thích phương trình:
-

Khi cố định giá (X1), giá trị chi phí bán hàng tăng 1 tỷ đồng dẫn đến lợi

nhuận tăng 8.85 tỷ đồng/năm.
-

Khi cố định thu nhập (X2), giá trị chi phí quảng cáo tăng 1 tỷ đồng dẫn đến

GDP tăng 12.634 tỷ đồng/năm.
-

Khi cố định thu nhập (X3), giá trị chi phí quản lý doanh nghiệp tăng 1 tỷ

đồng dẫn đến GDP tăng 22.307 tỷ đồng/năm.
-

Ngoài hai ba tố trên, các nhân tố khác làm giảm lợi nhuận là -6725.005 tỷ

đồng/năm.
23


Giá trị Sig. của biến X1 rất nhỏ cho thấy nó có ý nghĩa trong mô hình, giá trị
Sig. của biến X2 khá nhỏ và nhỏ hơn X3 cho thấy nó có ý nghĩa trong mô hình. Nghĩa

190
140
210
220
255
1305

ti
-3
-2
-1
0
1
2
3
0

ti 2
9
4
1
0
1
4
9
28

ti 3
-27
-8

-3645
-1240
-190
0
210
1760
6885
3780


y = 0.9722t3 - 9.4048t2 + 39.98t + 105.71

300
250
200

Series1

150

Poly. (Series1)

100
50
0
-3

-2

-1


lượng tăng giảm

bình yˆ n  L  y (t ) L

tuy t đ i trung bình
yˆ n  L  y n  L

2011

192.015

315.217

295

2012

217.0124

350.464

315

2013

258.1994

389.653