intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Báo cáo khoa học: "một số ph-ơng pháp dự báo doanh thu"

Chia sẻ: Nguyễn Phương Hà Linh Nguyễn Phương Hà Linh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

110
lượt xem
20
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Doanh thu bán hàng là điểm khởi đầu của hầu hết các dự báo tài chính. Có nhiều biến khác nhau đ-ợc dự kiến thể hiện trong mối liên hệ với mức doanh số bán -ớc tính. Do đó, tính chính xác của dự báo tổng thể phụ thuộc phần lớn vào sự chính xác cuả mức doanh số bán -ớc tính.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Báo cáo khoa học: "một số ph-ơng pháp dự báo doanh thu"

  1. mét sè ph−¬ng ph¸p dù b¸o doanh thu TS. §ç ThÞ Ngäc §iÖp Bé m«n Kinh tÕ vËn t¶i Khoa VËn t¶i - Kinh tÕ - Tr−êng §¹i häc GTVT Tãm t¾t: Bμi b¸o giíi thiÖu mét sè ph−¬ng ph¸p dù b¸o doanh thu b¸n hμng ®Ó gi¶i quyÕt hμng lo¹t c¸c bμi to¸n dù b¸o tμi chÝnh kh¸c nhau trong qu¶n trÞ tμi chÝnh doanh nghiÖp. Summary:The article presents some methods on sales revenue forecasting to solve a series of different financial problems in enterprise finance management. nguyªn t¾c lµ chän gi¸ trÞ träng sè gÇn thêi ®iÓm dù b¸o th× gi¸ trÞ träng sè cµng lín vµ i. ®Æt vÊn ®Ò ng−îc l¹i. Doanh thu b¸n hµng lµ ®iÓm khëi ®Çu C«ng thøc tÝnh ®−îc thiÕt lËp nh− sau: cña hÇu hÕt c¸c dù b¸o tµi chÝnh. Cã nhiÒu biÕn kh¸c nhau ®−îc dù kiÕn thÓ hiÖn trong y t +1 = α.y t + (1 − α)y t (1) mèi liªn hÖ víi møc doanh sè b¸n −íc tÝnh. Do víi: 0 ≤ α ≤1; yt: gi¸ trÞ thùc tÕ kú hiÖn t¹i; yt: ®ã, tÝnh chÝnh x¸c cña dù b¸o tæng thÓ phô gi¸ trÞ dù b¸o kú hiÖn t¹i. thuéc phÇn lín vµo sù chÝnh x¸c cu¶ møc doanh sè b¸n −íc tÝnh. Ph−¬ng ph¸p nµy dù b¸o cho kú tiÕp theo kh«ng chØ dùa trªn d÷ liÖu thùc tÕ cña kú Trong ho¹ch ®Þnh ng©n s¸ch, cã kh¸ hiÖn t¹i, mµ cßn sö dông c¶ sè liÖu dù b¸o nhiÒu ph−¬ng ph¸p dù b¸o ®· ®−îc s¸ng t¹o trong kú vµ nÕu α = 1, th× c«ng thøc (1) trë ra, sö dông nh÷ng kü n¨ng thèng kª kh¸ tinh thµnh c«ng thøc tÝnh b×nh qu©n gi¶n ®¬n. vi hoÆc ®¸nh gi¸ theo trùc gi¸c cña ng−êi lµm dù b¸o. TÊt c¶ c¸c ph−¬ng ph¸p nµy ®Òu cã Ph¸t triÓn c«ng thøc (1) chóng ta cã: nh÷ng mÆt m¹nh vµ mÆt yÕu riªng vµ chóng yt +1 = α.y t + α(1 − α)yt −1 + (1 − α)2 y t −1 (2) cã nh÷ng kh¸c biÖt rÊt lín c¶ vÒ chi phÝ vµ c¸ch thøc tiÕn hµnh. Chóng ta sÏ xem xÐt mét Vµ chóng ta cã thÓ tiÕp tôc më réng biÓu vµi ph−¬ng ph¸p th«ng dông vµ cã ®é tin cËy thøc nµy nh− sau: cao, th−êng hay ®−îc nh÷ng ng−êi lµm dù y t +1 = α.y1 + α(1 − α)y t −1 + b¸o sö dông. + (1 − α)2 y t −2 + (1 − α)3 y t −3 + ... ii. gi¶i quyÕt vÊn ®Ò (3) 1. Ph−¬ng ph¸p dù b¸o san b»ng sè Gi¸ trÞ cña träng sè α th−êng ®−îc chän mò gi¶n ®¬n trong kho¶ng 0,1 ≤ α ≤ 0,3 vµ trong c«ng thøc Trong ph−¬ng ph¸p dù b¸o b×nh qu©n di (3), sè b×nh qu©n cµng ë xa thêi ®iÓm hiÖn t¹i ®éng kh«ng cã träng sè t−¬ng øng víi mçi th× hÖ sè cµng gi¶m. ®iÓm dù liÖu. Do ®ã ®Ó t¨ng tÝnh chÝnh x¸c, chóng ta cã thÓ sö dông träng sè tÝnh to¸n víi
  2. Trong thùc tÕ chóng ta cÇn tiÕn hµnh tÝnh ph¸p nµy sè liÖu dù b¸o ®· ®−îc san b»ng sè to¸n dù b¸o doanh thu víi nhiÒu gi¸ trÞ kh¸c mò lÇn thø nhÊt tiÕp tôc ®−îc san b»ng sè mò nhau ®Ó t×m ®−îc mét gi¸ trÞ dù b¸o tèi −u cã lÇn thø hai. Bëi vËy ph−¬ng ph¸p nµy cßn ®é lÖch nhá nhÊt. ®−îc gäi la ph−¬ng ph¸p san b»ng sè mò hai lÇn. Do ®ã gi¸ trÞ cña DES (Double 2. Ph−¬ng ph¸p dù b¸o b×nh qu©n di Exponential Smoothing - DES) ®−îc coi lµ ®éng t−¬ng ®−¬ng víi SES + k (k lµ kho¶ng c¸ch Khi muèn dù b¸o doanh sè cña kú tiÕp trung b×nh gi÷a SES vµ sè liÖu thùc tÕ) vµ theo chóng ta cã thÓ sö dông c¸c sè liÖu cña chóng ta cã m« h×nh dù b¸o mÉu: nh÷ng kú qu¸ khø gÊn nhÊt ®Ó dù b¸o. §Ó Y = (2 x SES) –DES (5) t¨ng tÝnh kh¸ch quan vµ lo¹i bá nh÷ng sè liÖu ë xa thêi ®iÓm cÇn dù b¸o, cø sau mçi kú §Ó tÝnh ®−îc doanh sè dù b¸o ë b−íc thø chóng ta thªm vµo mét sè liÖu cña kú kÕ tiÕp m, chóng ta ¸p dông c¸c c«ng thøc sau: vµ lo¹i bá mét sè liÖu cña kú qu¸ khø. ThÝ dô: Víi: doanh thu hµng n¨m trong 5 n¨m liªn tiÕp cña S 't = αy t + (1 − α)S 't −1 c«ng ty Alpha lÇn l−ît lµ 255, 280, 268, 272, 290 triÖu VN§... Chóng ta cã thÓ tÝnh sè trung S " = αS 't + (1 − α)S "−1 t t b×nh víi ba d÷ liÖu qu¸ khø ®Ó dù b¸o cho kú a t = 2S 't − S " t tiÕp theo nh− sau: α bt = (S'−S " ); y t +m = a t + mb t (6) ˆ C«ng thøc tÝnh nh− sau: 1− α 1 y t +1 = ( y t + y t −1 + y t −2 + ... + y t −n+1 S’t: Sè liÖu san b»ng sè mò gi¶n ®¬n. (4) ˆ n S’’t: Sè liÖu san b»ng sè mò hai lÇn Víi: y t doanh thu dù b¸o; Yt doanh thu kú ˆ at: mÉu dù b¸o hiÖn t¹i. bt: ®é dèc cña ®−êng th¼ng Yt+m 3. Ph−¬ng ph¸p Brown 4. Ph−¬ng ph¸p Holt Trong ®iÓm (1) chóng ta ®· nghiªn cøu Do thÓ hiÖn ®−îc c¸c sè liÖu dù b¸o cã ph−¬ng ph¸p san b»ng sè mò, nh−ng ®ã lµ khuynh h−íng ®i lªn, nªn ph−¬ng ph¸p Brown ph−¬ng ph¸p san b»ng sè mò gi¶n ®¬n (SES cã tÝnh thùc tiÔn kh¸ cao vµ rÊt hÊp dÉn ®èi - Single Exponential Smoothing) vµ ph−¬ng víi ng−êi lµm dù b¸o. Tuy nhiªn, ph−¬ng ph¸p nµy th−êng chØ cã hiÖu qu¶ trong dù b¸o ph¸p Brown chØ sö dông mét tham sè α thiÕt ng¾n h¹n. lËp c¶ møc ®é cña c¸c d÷ liÖu vµ ®é nghiªng Tuy nhiªn trong thùc tÕ s¶n xuÊt kinh cña ®−êng khuynh h−íng. §Ó lµm t¨ng tÝnh doanh, doanh sè hay s¶n l−îng th−êng cã linh ho¹t trong dù b¸o, chóng ta cã thÓ sö khuynh h−íng ®i lªn vµ nÕu chóng ta ¸p dông dông hai tham sè α vµ γ theo ph−¬ng ph¸p ph−¬ng ph¸p san b»ng sè mò gi¶n ®¬n trong Holt, víi α cho viÖc x¸c lËp møc ®é cña d÷ dù b¸o dµi h¹n th× sè liÖu dù b¸o th−êng cã liÖu vµ γ ®Ó x¸c ®Þnh ®é nghiªng. Theo khuynh h−íng gi¶m dÇn. Nguyªn nh©n lµ do ph−¬ng ph¸p nµy, ph−¬ng ph¸p san b»ng sè chóng ta sö dông nh÷ng gi¸ trÞ qu¸ khø lµm mò gi¶n ®¬n ®−îc ¸p dông cho c¶ x¸c lËp d÷ träng sè. liÖu vµ ®é nghiªng cña ®−êng khuynh h−íng. Ph−¬ng ph¸p Brown sö dông ph−¬ng C¸c c«ng thøc tÝnh to¸n ®−îc thiÕt lËp ph¸p san b»ng sè mò víi sù thõa nhËn nh− sau: khuynh h−íng ®i lªn cña d÷ liÖu. Theo ph−¬ng
  3. S t = α y t + (1 − α )( S t + bt − 1) −1 Víi 0 = < α = < 1 b t = γ (S t − S t ) + (1 − γ ) b t −1 −1 (7) γ =
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2