Ứng Dụng Mô Hình Chuỗi Thời Gian Dự Báo Doanh Thu Thuần Của Công Ty Cổ Phần Bánh Kẹo Hải Hà

• Tác giả: Nguyễn Thị Oanh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Mạnh Thế
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Kinh Tế Học
• Đề tài: Dự Báo Doanh Thu Thuần Cho Công Ty Cổ Phần Bánh Kẹo Hải Hà Bằng Mô Hình Chuỗi Thời Gian
• Loại tài liệu: Đề Án Tốt Nghiệp Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Doanh thu thuần
• 1.2. Chuỗi thời gian
• 1.3. Tổng quan nghiên cứu
• 1.4. Các nghiên cứu về mô hình ARIMA trong dự báo
• 1.5. Các nghiên cứu về mô hình VECM
• 1.6. Khoảng trống nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mô hình ARIMA
• 2.1.1. Giới thiệu về mô hình ARIMA
• 2.1.2. Kiểm định tính dừng
• 2.1.3. Mô hình tự hồi quy AR(p)
• 2.1.4. Mô hình trung bình trượt MA(q)
• 2.1.5. Mô hình tự hồi quy và trung bình trượt ARIMA(p,d,q)
• 2.1.6. Quy trình xây dựng mô hình ARIMA
• 2.2. Mô hình VECM
• 2.2.1. Giới thiệu về mô hình VECM
• 2.2.2. Kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian
• 2.2.3. Xác định độ trễ tối ưu của các chuỗi thời gian
• 2.2.4. Kiểm định đồng liên kết
• 2.2.5. Ước lượng mô hình VECM
• 2.2.6. Quy trình xây dựng mô hình VECM
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Tổng quan về Công ty Cổ phần Bánh kẹo Hải Hà
• 3.1.1. Giới thiệu về công ty
• 3.1.2. Giới thiệu chung
• 3.1.3. Tầm nhìn, sứ mệnh
• 3.1.4. Giá trị cốt lõi
• 3.1.5. Phân tích cấu trúc ngành
• 3.1.6. Phân tích SWOT
• 3.2. Kết quả hoạt động kinh doanh của Công ty Cổ phần Bánh kẹo Hải Hà
• 3.3. Kết quả dự báo doanh thu thuần bằng mô hình ARIMA
• 3.3.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3.2. Kiểm định tính dừng
• 3.3.3. Định dạng mô hình ARIMA(p,d,q)
• 3.3.4. Ước lượng mô hình
• 3.3.5. Kiểm định tính thích hợp của mô hình
• 3.3.6. Dự báo và sai số dự báo
• 3.4. Phân tích các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến doanh thu thuần bằng mô hình VECM
• 3.4.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.4.2. Kiểm định tính dừng cho các chuỗi thời gian
• 3.4.3. Lựa chọn độ trễ tối ưu của các chuỗi thời gian
• 3.4.4. Kiểm định đồng tích hợp
• 3.4.5. Phân tích mối quan hệ trong dài hạn của các yếu tố vĩ mô đến doanh thu thuần
• 3.4.6. Phân tích mối quan hệ trong ngắn hạn của các yếu tố vĩ mô đến doanh thu thuần
• 4. CHƯƠNG 4: MỘT SỐ GIẢI PHÁP CẢI THIỆN DOANH THU THUẦN CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN BÁNH KẸO HẢI HÀ
• 4.1. Đổi mới, phát triển sản phẩm mới
• 4.2. Phát triển chiến lược marketing hiệu quả
• 4.3. Tối ưu hoá chiến lược giá
• 4.4. Nghiên cứu xu hướng tiêu dùng
• 4.5. Nâng cao năng lực cạnh tranh
• 4.6. Quản trị tài chính hiệu quả
• 4.7. Đầu tư vào công nghệ và nguồn lực
• KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Dự Báo Doanh Thu Thuần Bánh Kẹo Hải Hà Cách Tiếp Cận

Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt của ngành bánh kẹo, việc dự báo doanh thu thuần trở nên vô cùng quan trọng đối với Công ty Cổ phần Bánh kẹo Hải Hà. Doanh thu thuần không chỉ phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh mà còn là cơ sở để hoạch định chiến lược và quản trị rủi ro. Việc dự báo chính xác giúp công ty chủ động hơn trong việc điều chỉnh chiến lược sản xuất, phân phối, và marketing. Theo Nghị quyết 111/NQ-CP ngày 22/7/2024, Chính phủ nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghiệp hóa và hiện đại hóa, tạo động lực cho các doanh nghiệp, trong đó có Hải Hà, phải liên tục cải tiến để duy trì lợi thế cạnh tranh. Bài viết này sẽ trình bày cách tiếp cận để dự báo doanh thu thuần cho Hải Hà bằng mô hình chuỗi thời gian, giúp công ty đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt. Cần phải hiểu rõ khái niệm doanh thu thuần, vai trò của nó trong việc đánh giá hoạt động kinh doanh và những yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số này. Từ đó có thể xây dựng mô hình dự báo phù hợp, chính xác.

1.1. Ý Nghĩa Doanh Thu Thuần Trong Ngành Bánh Kẹo

Doanh thu thuần là chỉ số quan trọng bậc nhất trong ngành bánh kẹo, phản ánh trực tiếp khả năng tiêu thụ sản phẩm và hiệu quả các chiến dịch marketing. Doanh thu thuần của Công ty Hải Hà là kết quả của các hoạt động sản xuất kinh doanh. Số liệu này sau khi được dự báo sẽ là cơ sở để đưa ra các kế hoạch và mục tiêu tiếp theo. Theo VAS 14, doanh thu là tổng giá trị lợi ích kinh tế doanh nghiệp thu được trong kỳ kế toán. Doanh thu thuần là căn cứ để tính toán các chỉ số tài chính khác, giúp nhà quản lý đánh giá hiệu quả kinh doanh. Hiểu rõ ý nghĩa của doanh thu giúp các nhà quản lý tập trung vào các yếu tố then chốt để thúc đẩy tăng trưởng.

1.2. Tại Sao Dự Báo Doanh Thu Thuần Lại Quan Trọng

Dự báo doanh thu thuần cho phép Hải Hà chủ động lập kế hoạch sản xuất, quản lý hàng tồn kho, và điều chỉnh chiến lược giá. Dự báo chính xác giúp doanh nghiệp tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa, tối ưu hóa chi phí, và nâng cao hiệu quả sử dụng vốn. Đồng thời, dự báo doanh thu thuần còn là cơ sở để đánh giá hiệu quả các hoạt động marketing và bán hàng, từ đó đưa ra các điều chỉnh kịp thời để đạt được mục tiêu doanh thu. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thị trường bánh kẹo cạnh tranh khốc liệt, đòi hỏi doanh nghiệp phải liên tục đổi mới và thích ứng để duy trì vị thế.

II. Thách Thức Khi Dự Báo Doanh Thu Bánh Kẹo Hải Hà Phân Tích Rủi Ro

Việc dự báo doanh thu thuần cho Công ty Cổ phần Bánh kẹo Hải Hà đối mặt với nhiều thách thức do sự biến động của thị trường, sự cạnh tranh gay gắt, và tác động của các yếu tố vĩ mô. Các yếu tố nội tại như thay đổi trong chuỗi cung ứng, chi phí sản xuất, và chiến lược marketing cũng có thể ảnh hưởng đến doanh thu thuần. Theo Trần Quang (2023), các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái và chính sách tài khóa tác động rất lớn đến doanh thu thuần. Để đưa ra dự báo chính xác, cần phải phân tích kỹ lưỡng các yếu tố này và xây dựng mô hình dự báo phù hợp, có khả năng thích ứng với các biến động của thị trường. Việc bỏ qua bất kỳ yếu tố nào có thể dẫn đến sai lệch trong dự báo và ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh.

2.1. Các Yếu Tố Vĩ Mô Ảnh Hưởng Doanh Thu Thuần

Các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất, và tỷ giá hối đoái có tác động đáng kể đến doanh thu thuần của Hải Hà. Khi GDP tăng trưởng, sức mua của người tiêu dùng tăng lên, tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp tăng doanh thu. Ngược lại, lạm phát có thể làm giảm sức mua và ảnh hưởng đến doanh thu. Lãi suất và tỷ giá hối đoái cũng có thể tác động đến chi phí sản xuất và giá bán sản phẩm. Để dự báo chính xác, cần phải thu thập và phân tích dữ liệu về các yếu tố vĩ mô này, đồng thời đánh giá tác động của chúng đến hoạt động kinh doanh của công ty.

2.2. Rủi Ro Cạnh Tranh Trong Ngành Bánh Kẹo

Ngành bánh kẹo là một thị trường cạnh tranh khốc liệt, với sự tham gia của nhiều doanh nghiệp trong và ngoài nước. Sự xuất hiện của các đối thủ mới, sự thay đổi trong thị hiếu của người tiêu dùng, và các chiến lược marketing cạnh tranh có thể ảnh hưởng đến doanh thu thuần của Hải Hà. Để duy trì và tăng trưởng doanh thu, công ty cần phải liên tục đổi mới sản phẩm, cải thiện chất lượng dịch vụ, và xây dựng thương hiệu mạnh mẽ. Đồng thời, cần phải theo dõi sát sao hoạt động của đối thủ cạnh tranh và đưa ra các phản ứng kịp thời để bảo vệ thị phần.

2.3. Ảnh Hưởng Từ Yếu Tố Mùa Vụ Đến Doanh Thu

Sản phẩm bánh kẹo thường chịu ảnh hưởng lớn bởi yếu tố mùa vụ, đặc biệt là trong các dịp lễ, Tết. Nhu cầu tiêu dùng bánh kẹo tăng cao trong những dịp này, tạo cơ hội cho doanh nghiệp tăng doanh thu. Tuy nhiên, yếu tố mùa vụ cũng tạo ra thách thức trong việc quản lý hàng tồn kho và đáp ứng nhu cầu thị trường. Để dự báo doanh thu chính xác, cần phải xem xét yếu tố mùa vụ và điều chỉnh chiến lược sản xuất và phân phối cho phù hợp.

III. Dự Báo Doanh Thu Bánh Kẹo Hải Hà Bằng Mô Hình ARIMA Hướng Dẫn Chi Tiết

Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) là một công cụ mạnh mẽ để dự báo doanh thu thuần dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian. Mô hình này có khả năng nắm bắt các xu hướng, tính chu kỳ, và tính ngẫu nhiên trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự báo chính xác. Quá trình xây dựng mô hình ARIMA bao gồm các bước như kiểm tra tính dừng của dữ liệu, xác định bậc của mô hình (p, d, q), ước lượng tham số, và kiểm định chất lượng mô hình. Bài viết này sẽ cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách áp dụng mô hình ARIMA để dự báo doanh thu thuần cho Công ty Cổ phần Bánh kẹo Hải Hà.

3.1. Kiểm Định Tính Dừng Của Chuỗi Thời Gian Doanh Thu

Trước khi xây dựng mô hình ARIMA, cần phải kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian doanh thu thuần. Một chuỗi thời gian dừng là chuỗi có trung bình và phương sai không đổi theo thời gian. Nếu chuỗi thời gian không dừng, cần phải thực hiện phép sai phân để chuyển đổi nó thành chuỗi dừng. Phương pháp kiểm định tính dừng phổ biến là kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF). Kết quả kiểm định ADF sẽ cho biết chuỗi thời gian có dừng hay không và cần phải thực hiện phép sai phân bao nhiêu lần để đạt được tính dừng.

3.2. Xác Định Bậc p d q Cho Mô Hình ARIMA

Bậc (p, d, q) của mô hình ARIMA xác định số lượng các thành phần tự hồi quy (AR), sai phân (I), và trung bình trượt (MA) trong mô hình. Xác định bậc phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo mô hình có khả năng nắm bắt các đặc tính của dữ liệu. Các phương pháp xác định bậc phổ biến là sử dụng hàm tự tương quan (ACF) và hàm tự tương quan riêng phần (PACF). Phân tích ACF và PACF sẽ giúp xác định số lượng các thành phần AR và MA cần thiết trong mô hình.

3.3. Ước Lượng Tham Số Và Kiểm Định Mô Hình ARIMA

Sau khi xác định bậc (p, d, q), cần phải ước lượng các tham số của mô hình ARIMA. Các phần mềm thống kê như Rstudio hoặc EViews có thể được sử dụng để ước lượng tham số. Sau khi ước lượng tham số, cần phải kiểm định chất lượng mô hình để đảm bảo mô hình phù hợp với dữ liệu và có khả năng dự báo chính xác. Các phương pháp kiểm định mô hình phổ biến là kiểm tra tính ngẫu nhiên của phần dư và kiểm tra tính ổn định của tham số.

IV. Phân Tích Yếu Tố Vĩ Mô Ảnh Hưởng Doanh Thu Mô Hình VECM

Mô hình VECM (Vector Error Correction Model) được sử dụng để phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô như GDP, lạm phát, lãi suất, và tỷ giá hối đoái đến doanh thu thuần. VECM cho phép đánh giá cả mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa doanh thu thuần và các biến vĩ mô. Quá trình xây dựng mô hình VECM bao gồm các bước như kiểm định tính dừng của dữ liệu, xác định độ trễ tối ưu, kiểm định đồng liên kết, ước lượng mô hình VECM, và phân rã phương sai. Kết quả phân tích VECM sẽ giúp Hải Hà hiểu rõ hơn về tác động của các yếu tố vĩ mô đến doanh thu và đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp.

4.1. Kiểm Định Đồng Liên Kết Giữa Các Biến

Kiểm định đồng liên kết là bước quan trọng trong việc xây dựng mô hình VECM. Kiểm định này nhằm xác định liệu có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình hay không. Phương pháp kiểm định đồng liên kết phổ biến là kiểm định Johansen. Kết quả kiểm định Johansen sẽ cho biết số lượng các mối quan hệ đồng liên kết tồn tại giữa các biến, từ đó giúp xác định cấu trúc của mô hình VECM.

4.2. Ước Lượng Mô Hình VECM Và Phân Tích Kết Quả

Sau khi kiểm định đồng liên kết, cần phải ước lượng mô hình VECM. Các phần mềm thống kê như Rstudio hoặc EViews có thể được sử dụng để ước lượng mô hình. Sau khi ước lượng mô hình, cần phải phân tích kết quả để đánh giá tác động của các yếu tố vĩ mô đến doanh thu thuần. Phân tích này bao gồm việc xem xét các hệ số của mô hình, các kiểm định thống kê, và các phân tích chẩn đoán.

4.3. Phân Rã Phương Sai Để Đánh Giá Tác Động

Phân rã phương sai (Variance Decomposition) là một kỹ thuật được sử dụng để đánh giá mức độ đóng góp của từng yếu tố vĩ mô đến sự biến động của doanh thu thuần. Kết quả phân rã phương sai sẽ cho biết yếu tố nào có tác động lớn nhất đến doanh thu thuần trong ngắn hạn và dài hạn. Thông tin này rất hữu ích cho việc hoạch định chiến lược và quản lý rủi ro.

V. Ứng Dụng Kết Quả Dự Báo Doanh Thu Ra Quyết Định Kinh Doanh

Kết quả dự báo doanh thu thuần từ mô hình ARIMA và phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô từ mô hình VECM cung cấp thông tin quan trọng cho việc ra quyết định kinh doanh tại Công ty Cổ phần Bánh kẹo Hải Hà. Dựa trên dự báo doanh thu thuần, công ty có thể lập kế hoạch sản xuất, quản lý hàng tồn kho, và điều chỉnh chiến lược giá. Phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô giúp công ty đánh giá rủi ro và cơ hội, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư và mở rộng thị trường phù hợp. Các giải pháp được đề xuất phải dựa trên kết quả phân tích và phù hợp với điều kiện thực tế của công ty và thị trường.

5.1. Lập Kế Hoạch Sản Xuất Dựa Trên Dự Báo Doanh Thu

Dự báo doanh thu thuần là cơ sở quan trọng để lập kế hoạch sản xuất. Dựa trên dự báo, công ty có thể xác định số lượng sản phẩm cần sản xuất để đáp ứng nhu cầu thị trường. Điều này giúp tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa, tối ưu hóa chi phí sản xuất, và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực. Cần chú ý đến yếu tố mùa vụ và điều chỉnh kế hoạch sản xuất cho phù hợp.

5.2. Quản Lý Hàng Tồn Kho Hiệu Quả

Dự báo doanh thu thuần giúp công ty quản lý hàng tồn kho hiệu quả. Bằng cách dự đoán nhu cầu thị trường, công ty có thể điều chỉnh mức tồn kho cho phù hợp, tránh tình trạng tồn kho quá nhiều gây lãng phí hoặc thiếu hàng gây mất cơ hội bán hàng. Cần sử dụng các công cụ quản lý hàng tồn kho hiện đại và áp dụng các phương pháp dự báo chính xác để đạt được hiệu quả tối ưu.

5.3. Điều Chỉnh Chiến Lược Giá Phù Hợp

Dự báo doanh thu thuần và phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô giúp công ty điều chỉnh chiến lược giá phù hợp. Nếu dự báo doanh thu thuần giảm do lạm phát, công ty có thể xem xét điều chỉnh giá bán sản phẩm để bù đắp chi phí và duy trì lợi nhuận. Tuy nhiên, cần phải cân nhắc kỹ lưỡng để không làm giảm sức mua của người tiêu dùng. Cần theo dõi sát sao diễn biến thị trường và phản ứng của đối thủ cạnh tranh để đưa ra các quyết định giá phù hợp.

VI. Kết Luận và Khuyến Nghị Dự Báo Doanh Thu Thuần Bánh Kẹo Hải Hà

Việc ứng dụng mô hình chuỗi thời gian, đặc biệt là ARIMA và VECM, để dự báo doanh thu thuần cho Công ty Cổ phần Bánh kẹo Hải Hà là một phương pháp hiệu quả và có tính ứng dụng cao. Kết quả dự báo cung cấp thông tin quan trọng cho việc lập kế hoạch sản xuất, quản lý hàng tồn kho, và điều chỉnh chiến lược giá. Phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô giúp công ty đánh giá rủi ro và cơ hội, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp. Để nâng cao hiệu quả dự báo, công ty cần phải thu thập và cập nhật dữ liệu thường xuyên, sử dụng các công cụ phân tích hiện đại, và theo dõi sát sao diễn biến thị trường.

6.1. Đề Xuất Nâng Cao Độ Chính Xác Dự Báo

Để nâng cao độ chính xác dự báo, cần phải thu thập và cập nhật dữ liệu thường xuyên, sử dụng các công cụ phân tích hiện đại, và theo dõi sát sao diễn biến thị trường. Cần phải xem xét các yếu tố khác như thay đổi trong thị hiếu của người tiêu dùng, hoạt động của đối thủ cạnh tranh, và các yếu tố chính trị - xã hội. Đồng thời, cần phải liên tục đánh giá và cải tiến mô hình dự báo để đảm bảo tính phù hợp và hiệu quả.

6.2. Giải Pháp Tối Ưu Hóa Chiến Lược Kinh Doanh

Dựa trên kết quả dự báo doanh thu thuần và phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô, công ty có thể tối ưu hóa chiến lược kinh doanh. Điều này bao gồm việc điều chỉnh chiến lược sản phẩm, chiến lược marketing, và chiến lược phân phối. Cần tập trung vào việc phát triển các sản phẩm mới, cải thiện chất lượng dịch vụ, và xây dựng thương hiệu mạnh mẽ. Đồng thời, cần phải mở rộng thị trường và tìm kiếm các cơ hội đầu tư mới.