Khóa luận tốt nghiệp file word phân tích và dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại công ty cổ phần dệt may phú hòa an

Luận văn tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp file word phân tích và dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại công ty cổ phần dệt may, điều tra thực trạng, phân tích số liệu, đề xuất

• Tác giả: Nguyễn Văn Hùng
• Người hướng dẫn: Th.S Trần Đức Trí
• Trường học: Đại học Kinh tế Huế
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Phân Tích Và Dự Báo Nhu Cầu Xuất Khẩu Hàng May Mặc Tại Công Ty Cổ Phần Dệt May Phú Hòa An
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Huế

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Khái niệm dự báo
• 1.2. Đặc điểm của dự báo
• 1.3. Căn cứ vào độ dài thời gian dự báo
• 1.4. Căn cứ vào nội dung (đối tượng dự báo)
• 1.5. Các phương pháp dự báo
• 1.5.1. Phương pháp dự báo định tính
• 1.5.2. Phương pháp dự báo định lượng
• 1.6. Xây dựng khung quản lý quy trình dự báo
• 1.7. Ý nghĩa và vai trò của dự báo
• 1.7.1. Vai trò dự báo
• 1.7.2. Các nhân tố tác động tới dự báo nhu cầu
• 1.7.2.1. Nhân tố chủ quan
• 1.7.2.2. Các nhân tố khách quan
• 1.8. Các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động dự báo xuất khẩu
• 1.8.1. Các yếu tố vĩ mô
• 1.8.2. Các yếu tố vi mô
• 1.9. Tác động của chu kỳ sống sản phẩm đối với dự báo nhu cầu
• 1.10. Cơ sở thực tiễn
• 1.10.1. Tình hình xuất nhập khẩu hàng dệt may của Việt Nam
• 1.10.2. Thị trường xuất nhập khẩu
• 1.10.3. Dự báo về sự phát triển của ngành dệt may tỉnh Thừa Thiên Huế trong những năm tới
• 1.10.4. Tình hình dự báo cầu ngành dệt may trong năm 2019
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HOẠT ĐỘNG DỰ BÁO XUẤT KHẨU HÀNG MAY MẶC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT MAY PHÚ HÒA AN
• 2.1. Giới thiệu tổng quan về Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An
• 2.1.1. Khái quát về công ty
• 2.1.2. Ngành nghề kinh doanh
• 2.1.3. Quá trình hình thành và phát triển của công ty
• 2.1.4. Phương thức kinh doanh chủ yếu của công ty
• 2.1.5. Cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý của công ty
• 2.1.5.1. Cơ cấu tổ chức của công ty
• 2.1.5.2. Chức năng nhiệm vụ và quyền hạn của các bộ phận
• 2.1.6. Tình hình lao động của công ty
• 2.2. Đánh giá và phân tích về dự báo nhu cầu hàng may mặc tại Công ty Cổ Phần Dệt May Phú Hòa An
• 2.2.1. Tình hình tài sản và nguồn vốn của công ty
• 2.2.1.1. Cơ cấu tài sản của công ty giai đoạn 2016 – 2018
• 2.2.1.2. Cơ cấu nguồn vốn của công ty giai đoạn 2016 – 2018
• 2.2.2. Kết quả hoạt động kinh doanh xuất khẩu của công ty
• 2.2.2.1. Tình hình hoạt động xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 - 2018
• 2.2.2.2. Cơ cấu mặt hàng xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 - 2018
• 2.2.2.3. Tỷ trọng tổng kim ngạch xuất khẩu so với tổng doanh thu của công ty giai đoạn 2016 -2018
• 2.2.2.4. Đánh giá hiệu quả của hoạt động kinh doanh xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016-2018
• 2.2.2.4.1. Các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty
• 2.2.2.4.2. Tỷ suất lợi nhuận
• 2.2.2.4.3. Tỷ suất ngoại tệ xuất khẩu
• 2.2.2.5. Cơ cấu thị trường xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 – 2018
• 2.2.3. Kết quả dự báo hoạt động xuất khẩu hàng may mặc tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An
• 2.2.3.1. Kết quả dự báo hàng dệt kim xuất khẩu của công ty giai đoạn 2015 – 2018
• 2.2.3.2. Kết quả dự báo hàng dệt thoi xuất khẩu của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An giai đoạn 2015 – 2018
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NHẰM ĐÁP ỨNG NHU CẦU HOẠT ĐỘNG KINH DOANH XUẤT KHẨU HÀNG MAY MẶC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT MAY PHÚ HÒA AN
• 3.1. Định hướng, mục tiêu chủ yếu hướng cho hoạt động xuất khẩu hàng dệt may của công ty trong thời gian tới
• 3.1.1. Định hướng và mục tiêu của nghành dệt may của tỉnh Thừa Thiên Huế
• 3.1.2. Định hướng và mục tiêu của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An
• 3.2. Giải pháp nhằm đáp ứng nhu cầu hoạt động kinh doanh xuất khẩu hàng may mặc của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An
• 3.2.1. Giải pháp về công tác tổ chức quản lý
• 3.2.2. Tiết kiệm chi phí sản suất
• 3.2.3. Giải pháp về nhân sự
• 3.2.4. Giải pháp nâng cao chất lượng sản phẩm
• 3.2.5. Giải pháp liên quan đến tiến độ giao hàng
• 3.2.6. Giải pháp tài chính
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại Phú Hòa An

Trong bối cảnh toàn cầu hóa, việc dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại Phú Hòa An trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Ngành may mặc Việt Nam, đặc biệt là tại Phú Hòa An, đang đối mặt với nhiều thách thức và cơ hội. Dự báo nhu cầu không chỉ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa sản xuất mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường quốc tế. Việc phân tích và dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu sẽ giúp công ty có cái nhìn tổng quan về thị trường, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh hợp lý.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của dự báo nhu cầu

Dự báo nhu cầu là quá trình ước lượng nhu cầu của thị trường trong tương lai. Tầm quan trọng của nó không chỉ nằm ở việc giúp doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất mà còn trong việc tối ưu hóa nguồn lực và giảm thiểu rủi ro. Theo nghiên cứu của Hanke (2005), dự báo chính xác có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận.

1.2. Tình hình hiện tại của ngành may mặc tại Phú Hòa An

Ngành may mặc tại Phú Hòa An đang phát triển mạnh mẽ với nhiều cơ hội xuất khẩu. Tuy nhiên, cũng phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các nước trong khu vực. Theo số liệu từ Hiệp hội Dệt may Việt Nam, kim ngạch xuất khẩu hàng may mặc của tỉnh Thừa Thiên Huế đã tăng trưởng ổn định trong những năm qua, nhưng vẫn cần có những chiến lược dự báo hiệu quả để duy trì đà phát triển.

II. Thách thức trong việc dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu

Việc dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại Phú Hòa An không chỉ đơn thuần là một bài toán số học. Nó còn liên quan đến nhiều yếu tố bên ngoài như biến động thị trường, thay đổi trong xu hướng tiêu dùng và sự cạnh tranh từ các đối thủ. Những thách thức này đòi hỏi các doanh nghiệp phải có những phương pháp dự báo linh hoạt và chính xác.

2.1. Biến động thị trường và ảnh hưởng đến nhu cầu

Thị trường hàng may mặc thường xuyên biến động do nhiều yếu tố như giá nguyên liệu, tỷ giá hối đoái và nhu cầu tiêu dùng. Những biến động này có thể ảnh hưởng lớn đến kế hoạch sản xuất và xuất khẩu của công ty. Do đó, việc theo dõi và phân tích các yếu tố này là rất cần thiết.

2.2. Sự cạnh tranh từ các đối thủ trong ngành

Cạnh tranh trong ngành may mặc ngày càng gia tăng, đặc biệt là từ các nước có chi phí sản xuất thấp hơn. Điều này tạo ra áp lực lớn cho các doanh nghiệp tại Phú Hòa An trong việc duy trì thị phần và lợi nhuận. Các công ty cần phải có chiến lược dự báo nhu cầu hiệu quả để có thể cạnh tranh tốt hơn.

III. Phương pháp dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu hiệu quả

Để dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu một cách hiệu quả, các công ty tại Phú Hòa An cần áp dụng các phương pháp dự báo hiện đại. Những phương pháp này không chỉ giúp tăng độ chính xác mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình sản xuất và kinh doanh.

3.1. Phương pháp dự báo định tính

Phương pháp dự báo định tính dựa trên kinh nghiệm và phán đoán của các chuyên gia trong ngành. Đây là phương pháp hữu ích khi dữ liệu lịch sử không đầy đủ hoặc không đáng tin cậy. Việc phỏng vấn các chuyên gia và nhân viên trong công ty có thể cung cấp những thông tin quý giá cho quá trình dự báo.

3.2. Phương pháp dự báo định lượng

Phương pháp dự báo định lượng sử dụng các mô hình toán học để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán nhu cầu trong tương lai. Các mô hình như san bằng mũ giản đơn (SES) và mô hình Holt’s là những công cụ hữu ích trong việc dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu.

IV. Ứng dụng thực tiễn của dự báo nhu cầu tại Phú Hòa An

Việc áp dụng các phương pháp dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại Phú Hòa An đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các công ty đã có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

4.1. Kết quả đạt được từ việc dự báo nhu cầu

Nhờ vào việc áp dụng các phương pháp dự báo hiệu quả, nhiều công ty tại Phú Hòa An đã tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận. Theo báo cáo tài chính, kim ngạch xuất khẩu hàng may mặc của công ty đã tăng trưởng ổn định trong những năm qua.

4.2. Những bài học kinh nghiệm từ thực tiễn

Các công ty cần rút ra bài học từ những sai lầm trong quá trình dự báo để cải thiện quy trình trong tương lai. Việc thường xuyên cập nhật thông tin thị trường và điều chỉnh chiến lược dự báo là rất quan trọng để duy trì sự cạnh tranh.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của ngành may mặc tại Phú Hòa An

Ngành may mặc tại Phú Hòa An đang đứng trước nhiều cơ hội và thách thức. Việc dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của ngành. Các công ty cần phải không ngừng cải tiến quy trình dự báo để có thể thích ứng với những thay đổi của thị trường.

5.1. Tương lai của ngành may mặc tại Phú Hòa An

Với sự phát triển của công nghệ và xu hướng tiêu dùng ngày càng thay đổi, ngành may mặc tại Phú Hòa An có nhiều cơ hội để phát triển. Tuy nhiên, các công ty cần phải chuẩn bị sẵn sàng để đối mặt với những thách thức mới.

5.2. Đề xuất giải pháp cho tương lai

Để duy trì và phát triển bền vững, các công ty cần đầu tư vào công nghệ và nâng cao chất lượng sản phẩm. Đồng thời, việc xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với khách hàng và đối tác cũng là yếu tố quan trọng để thành công trong tương lai.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế và toàn cầu hóa, ngành dệt may Việt Nam phải đối mặt với áp lực cạnh tranh gay gắt từ các quốc gia xuất khẩu lớn cũng như sự biến động phức tạp của thị trường quốc tế. Các yếu tố như chi phí nguyên vật liệu đầu vào tăng cao, biến động tỷ giá hối đoái, lạm phát, lãi suất và rủi ro từ chiến tranh thương mại tác động trực tiếp đến biên lợi nhuận và kế hoạch sản xuất của doanh nghiệp may mặc.

Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An (thành lập tháng 6/2008, chính thức hoạt động từ tháng 5/2009 tại Khu công nghiệp Phú Bài, thị xã Hương Thủy, tỉnh Thừa Thiên Huế) là đơn vị chuyên sản xuất và gia công hàng may mặc xuất khẩu. Do hoạt động xuất khẩu là nguồn thu chính, việc nắm bắt xu hướng thị trường thông qua công tác phân tích và dự báo nhu cầu có vai trò quyết định đến việc chủ động xây dựng kế hoạch điều độ sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng và mở rộng thị trường nước ngoài. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Văn Hùng tập trung giải quyết bài toán dự báo nhu cầu xuất khẩu các mặt hàng chủ lực của công ty.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài gồm:

• Mục tiêu chung: Phân tích và dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An, từ đó đề xuất các giải pháp thiết thực nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh xuất khẩu của công ty trong thời gian tới.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về công tác dự báo nhu cầu trong doanh nghiệp.
  2. Phân tích thực trạng hoạt động sản xuất kinh doanh và thực hiện dự báo lượng hàng may mặc xuất khẩu của công ty giai đoạn 2015 – 2018.
  3. Đề xuất hệ thống giải pháp nhằm đáp ứng nhu cầu và hoàn thiện, nâng cao hiệu quả quá trình xuất khẩu hàng may mặc của công ty trong giai đoạn tiếp theo.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Hoạt động phân tích và dự báo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An.
• Phạm vi không gian: Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An (Lô C4-4 và C4-5 Khu công nghiệp Phú Bài, thị xã Hương Thủy, tỉnh Thừa Thiên Huế).
• Phạm vi thời gian: Đề tài được thực hiện từ ngày 31/12/2018 đến ngày 21/04/2019. Chuỗi số liệu phân tích hoạt động kinh doanh và tài chính được thu thập trong giai đoạn 2016 – 2018; chuỗi số liệu thời gian phục vụ mô hình dự báo sản lượng dệt kim và dệt thoi thu thập theo quý trong giai đoạn 2015 – 2018.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận vận dụng các lý thuyết quản trị tác nghiệp, kinh tế học vi mô - vĩ mô và phương pháp kinh tế lượng trong dự báo chuỗi thời gian:

• Khái niệm và đặc điểm dự báo: Dự báo được định nghĩa là khoa học và nghệ thuật tiên đoán các hiện tượng tương lai dựa trên chuỗi số liệu quá khứ kết hợp với phán đoán chuyên gia (Phùng Thị Hồng Hà, 2007). Theo Sunil Chopra và Peter Meindl (2012), dự báo luôn tồn tại sai số, dự báo ngắn hạn có độ chính xác cao hơn dự báo dài hạn, và dự báo tổng hợp có độ lệch chuẩn nhỏ hơn dự báo chi tiết tách rời.
• Khung quản lý quy trình dự báo: Vận dụng mô hình của Davis và Mentzer (2007) gồm 4 thành phần cốt lõi: Thiết lập môi trường dự báo, Phát triển năng lực dự báo (hậu cần thông tin và cộng tác liên bộ phận), Đánh giá kết quả dự báo và Đo lường - giám sát kết quả.
• Mô hình môi trường kinh doanh: Sử dụng mô hình 5 áp lực cạnh tranh của Michael Porter và lý thuyết chu kỳ sống sản phẩm (4 giai đoạn: giới thiệu, tăng trưởng, chín muồi, suy tàn) để đánh giá tác động của môi trường vi mô, vĩ mô đến cầu xuất khẩu.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính và định lượng:

• Phương pháp định tính: Thực hiện phỏng vấn sâu cán bộ quản lý và nhân viên tại các phòng ban chức năng (Phòng Kinh doanh, Phòng Tài chính - Kế toán, Phòng Nhân sự) cùng ý kiến chuyên gia nhằm đánh giá thực trạng quy trình dự báo, công tác quản lý điều hành và các rào cản tác nghiệp.
• Phương pháp định lượng: Áp dụng 3 kỹ thuật san bằng mũ chuỗi thời gian (theo tài liệu của Hanke, 2005 và Nguyễn Trọng Hoài, 2009):
  1. Phương pháp san bằng mũ giản đơn (SES): Sử dụng công thức $L_t = \alpha D_t + (1 - \alpha) L_{t-1}$ với hệ số san bằng $\alpha \in [0, 1]$.
  2. Mô hình san bằng mũ tuyến tính Holt (Holt's Model): Tách biệt mức trung bình $L_t = \alpha D_t + (1 - \alpha)(L_{t-1} + T_{t-1})$ và xu thế $T_t = \beta(L_t - L_{t-1}) + (1 - \beta)T_{t-1}$, phương trình dự báo $F_{t+p} = L_t + pT_t$.
  3. Mô hình san bằng mũ Winter (Winter's Model dạng nhân tính): Tích hợp mức $L_t$, xu thế $T_t$ và chỉ số mùa vụ $S_t = \gamma(D_t / L_t) + (1 - \gamma)S_{t-s}$ qua 3 tham số $\alpha, \beta, \gamma$, công thức dự báo $F_{t+p} = (L_t + pT_t)S_{t+p-s}$.
• Tiêu chí đánh giá độ chính xác mô hình: Sử dụng 4 thước đo sai số gồm sai số bình phương trung bình (MSE), căn bậc hai sai số bình phương trung bình (RMSE), độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) và phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE).
• Nguồn dữ liệu và công cụ xử lý: Dữ liệu thứ cấp nội bộ từ các báo cáo tài chính, báo cáo xuất nhập khẩu, lao động của công ty giai đoạn 2015 – 2018; dữ liệu ngành từ Tổng cục Thống kê, Tổng cục Hải quan, Hiệp hội Dệt may Việt Nam và Sở Công thương Thừa Thiên Huế. Dữ liệu được xử lý qua phần mềm Microsoft Excel 2010, SPSS 20 và EViews 8.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương này tổng kết lý luận về dự báo và bức tranh thực tiễn của ngành dệt may:

• Phân loại dự báo: Theo thời gian (ngắn hạn dưới 3 tháng, trung hạn từ 3 tháng đến 3 năm, dài hạn trên 3 năm); theo nội dung (dự báo khoa học, kinh tế, xã hội, kỹ thuật - công nghệ và dự báo nhu cầu).
• Các phương pháp dự báo thông dụng: Trình bày ưu nhược điểm của các phương pháp định tính (lấy ý kiến ban điều hành, lấy ý kiến lực lượng bán hàng, phương pháp chuyên gia Delphi, điều tra khảo sát người tiêu dùng) và định lượng (mô hình chuỗi thời gian và mô hình kinh tế lượng nhân quả).
• Bối cảnh thực tiễn ngành dệt may năm 2018 – 2019:
  • Năm 2018, tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam đạt 480,17 tỷ USD (tăng 12,2%), xuất khẩu đạt 243,48 tỷ USD (tăng 13,2%), cán cân thương mại thặng dư 6,8 tỷ USD. Xuất khẩu hàng dệt may đạt 30,49 tỷ USD, tăng trưởng 16,7% so với năm 2017.
  • Châu Á là thị trường thương mại lớn nhất chiếm 66,9% tổng kim ngạch XNK cả nước (321,4 tỷ USD), tiếp theo là Châu Mỹ (78,37 tỷ USD) và Châu Âu (64,11 tỷ USD).

Thị trường / Khối nước	Kim ngạch XK năm 2018 (Tỷ USD)	Tăng trưởng so với 2017 (%)	Tỷ trọng XK (%)	Kim ngạch NK năm 2018 (Tỷ USD)	Tăng trưởng so với 2017 (%)	Tỷ trọng NK (%)
Châu Á	131,36	16,15	53,95	190,04	9,14	80,29
Trung Quốc	41,27	16,56	16,95	65,44	11,68	27,65
ASEAN	24,52	13,76	10,07	31,77	12,23	13,42
Nhật Bản	18,85	11,82	7,74	19,01	11,98	8,03
Hàn Quốc	18,20	22,85	7,48	47,50	1,14	20,07
Châu Mỹ	58,04	10,95	23,84	20,33	26,66	8,59
Hoa Kỳ	47,53	14,27	19,52	12,75	36,42	5,39
Châu Âu	46,30	7,68	19,01	17,81	18,65	7,53
EU (28)	41,88	9,42	17,20	13,89	13,95	5,87
Châu Đại Dương	4,90	21,05	2,01	4,41	17,10	1,86
Châu Phi	2,88	8,18	1,18	4,10	1,14	1,73
Tổng cộng	243,48	13,19	100,00	236,69	11,12	100,00

• Dự báo ngành may mặc Thừa Thiên Huế: Tỉnh có hơn 50 doanh nghiệp dệt may. Dự báo kế hoạch xuất khẩu của một số đơn vị may mặc chủ lực trên địa bàn tỉnh:

STT	Tên doanh nghiệp	Kế hoạch 2019 (1.000 USD)	Kế hoạch 2020 (1.000 USD)
1	Công ty TNHH Hanesbrands VN - CN Huế	293.704	357.541
2	Công ty CP Dệt May Huế	100.000	110.000
3	Công ty Scavi	88.269	94.902
4	Cty CP Dệt may Thiên An Phát	48.364	54.168
5	Công ty Cổ phần Sợi Phú Bài	38.081	42.650
6	Cty CP Dệt may Phú Hòa An	21.864	24.488
7	Công ty TNHH dệt kim và may mặc Huế	16.325	18.228
8	Cty Cổ phần May xuất khẩu Huế	10.099	11.311

Chương 2: Phân tích và đánh giá hoạt động dự báo xuất khẩu hàng may mặc tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An

Nội dung chương 2 tập trung phân tích nguồn lực doanh nghiệp và kiểm định các mô hình dự báo chuỗi thời gian:

• Tổng quan doanh nghiệp: Công ty có vốn điều lệ ban đầu 8 tỷ đồng do các cổ đông sáng lập đóng góp gồm Công ty CP Sợi Phú Bài (12%), Công ty CP Dệt may Huế (5%), Tổng công ty CP Dệt may Hòa Thọ (10%). Mặt hàng sản xuất chính gồm đồng phục y tế, áo polo, áo jacket, áo T-shirt, quần dệt kim và dệt thoi xuất khẩu sang Mỹ, Canada, Nhật Bản, Úc.
• Tình hình hoạt động xuất khẩu và tài chính (2016 – 2018): Phân tích cơ cấu tài sản, nguồn vốn, quy mô lao động theo giới tính, tính chất công việc và trình độ học vấn; phân tích cơ cấu doanh thu, tỷ trọng kim ngạch xuất khẩu và tỷ suất ngoại tệ hàng xuất khẩu.
• Thực nghiệm dự báo chuỗi thời gian giai đoạn 2015 – 2018 và dự báo năm 2019:
  • Thu thập chuỗi sản lượng xuất khẩu thực tế theo 16 quý (từ Quý 1/2015 đến Quý 4/2018) phân tách cho 2 nhóm sản phẩm chính: hàng dệt kim và hàng dệt thoi.
  • Chạy mô hình và so sánh mức độ phù hợp giữa 3 phương pháp SES, Holt's Model và Winter's Model.
  • Đối chiếu các chỉ số sai số MAD, MAPE, RMSE giữa các mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình Winter (nhân tính) phản ánh tối ưu các biến động có yếu tố xu hướng và tính chu kỳ mùa vụ của đơn hàng may mặc xuất khẩu tại công ty, từ đó đưa ra sản lượng và cơ cấu dự báo cho các quý năm 2019.

Chương 3: Giải pháp nhằm đáp ứng nhu cầu hoạt động kinh doanh xuất khẩu hàng may mặc tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An

Dựa trên mục tiêu xuất khẩu của ngành dệt may Thừa Thiên Huế đến năm 2025 và mục tiêu doanh nghiệp năm 2019 (kế hoạch kim ngạch 21,864 triệu USD), tác giả đề xuất 6 nhóm giải pháp:

1. Giải pháp về công tác tổ chức quản lý: Chuẩn hóa quy trình dự báo nội bộ theo khung Davis & Mentzer; xây dựng cơ chế chia sẻ thông tin dữ liệu kịp thời giữa Phòng Kinh doanh, Kế hoạch và Sản xuất.
2. Giải pháp tiết kiệm chi phí sản xuất: Quản lý chặt chẽ định mức tiêu hao nguyên phụ liệu (vải, chỉ, phụ liệu may), tối ưu hóa sơ đồ cắt may (CM) và giảm tỷ lệ phế phẩm trên từng chuyền may.
3. Giải pháp về nhân sự: Nâng cao tay nghề cho công nhân may công nghiệp; có chính sách tiền lương, thưởng và phúc lợi cạnh tranh để giảm tỷ lệ thôi việc và thu hút lao động lành nghề.
4. Giải pháp nâng cao chất lượng sản phẩm: Củng cố bộ phận quản lý chất lượng (QC); kiểm soát nghiêm ngặt các công đoạn cắt, may, ủi, đóng gói nhằm đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe từ các thị trường nhập khẩu như Mỹ, Nhật Bản, EU.
5. Giải pháp liên quan đến tiến độ giao hàng: Lập lịch điều độ sản xuất dựa trên sản lượng dự báo; nâng cao năng lực logistics và phối hợp chặt chẽ với đối tác giao nhận vận tải quốc tế để giao hàng đúng hạn.
6. Giải pháp tài chính: Đa dạng hóa nguồn vốn lưu động tài trợ sản xuất; sử dụng các công cụ bảo hiểm rủi ro tỷ giá hối đoái để hạn chế thiệt hại do biến động ngoại tệ giữa USD, VND, CNY.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đạt được các kết quả cụ thể sau:

• Phản ánh trung thực bức tranh kinh doanh xuất khẩu dệt may Việt Nam năm 2018 (đạt 30,49 tỷ USD kim ngạch xuất khẩu) và hệ thống hóa vị thế xuất khẩu của Phú Hòa An trong mạng lưới doanh nghiệp may mặc tại Thừa Thiên Huế (kế hoạch kim ngạch đạt 21,864 triệu USD năm 2019 và 24,488 triệu USD năm 2020).
• Về mặt học thuật và thực tiễn, đề tài chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng các kỹ thuật san bằng mũ (SES, Holt's, Winter's) vào dữ liệu xuất khẩu theo quý của doanh nghiệp may mặc quy mô vừa, chứng minh tính ưu việt của mô hình tích hợp xu thế và mùa vụ (Winter's Model) so với các phương pháp trung bình di động giản đơn.
• Đề xuất kiến nghị cụ thể:
  • Đối với Hiệp hội Dệt may Việt Nam (VITAS): Tăng cường cung cấp thông tin dự báo thị trường quốc tế, cảnh báo sớm rào cản kỹ thuật và hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận các hiệp định thương mại tự do (EVFTA, CPTPP).
  • Đối với UBND tỉnh Thừa Thiên Huế: Hỗ trợ chính sách đào tạo nguồn nhân lực ngành may, quy hoạch các cụm công nghiệp phụ trợ dệt may và tạo điều kiện hạ tầng logistics kết nối KCN Phú Bài.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế: Phạm vi số liệu chuỗi thời gian dùng cho mô hình định lượng chỉ thu thập trong 4 năm (2015 – 2018 gồm 16 quan sát quý), độ dài chuỗi tương đối ngắn nên chưa bao quát được các chu kỳ kinh tế dài hạn; các mô hình san bằng mũ chưa tích hợp các biến ngoại sinh vi mô/vĩ mô dạng hàm hồi quy nhân quả.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng chuỗi số liệu theo tháng qua nhiều năm liên tục; kết hợp phương pháp san bằng mũ với các mô hình kinh tế lượng nâng cao (ARIMA, SARIMA, hồi quy đa biến) có tính đến biến động tỷ giá, lãi suất và thuế quan.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên và học viên chuyên ngành Quản trị Kinh doanh, Kinh doanh Thương mại, Kinh tế Quốc tế và Quản trị Tác nghiệp. Phần đáng tham khảo nhất là quy trình thiết lập chuỗi số liệu theo quý, các bước thực hiện mô hình san bằng mũ Holt's và Winter's cùng hệ thống bảng đối chiếu sai số (MAD, MAPE, RMSE, MSE) để lựa chọn mô hình dự báo tối ưu trong thực tế doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Tác giả đã sử dụng các mô hình định lượng nào để dự báo sản lượng xuất khẩu tại Công ty Dệt may Phú Hòa An?
Tác giả sử dụng 3 mô hình san bằng mũ chuỗi thời gian: Phương pháp san bằng mũ giản đơn (Simple Exponential Smoothing - SES), Mô hình san bằng mũ có điều chỉnh xu thế Holt (Holt's Model) và Mô hình san bằng mũ có điều chỉnh xu thế và mùa vụ Winter dạng nhân tính (Winter's Model).

2. Các chỉ số thống kê nào được sử dụng để đánh giá độ chính xác của các mô hình dự báo trong khóa luận?
Độ chính xác và mức độ phù hợp của mô hình được đánh giá qua 4 chỉ số thống kê: Sai số bình phương trung bình (MSE), Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình (RMSE), Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) và Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE).

3. Theo số liệu tổng kết năm 2018 trong khóa luận, kim ngạch xuất nhập khẩu của khối doanh nghiệp FDI Việt Nam đạt mức nào?
Năm 2018, tổng trị giá xuất nhập khẩu của khối FDI đạt 313,21 tỷ USD (tăng 11,7% so với năm 2017), chiếm 65,2% tổng trị giá xuất nhập khẩu của cả nước. Trong đó xuất khẩu đạt 171,53 tỷ USD và thặng dư thương mại đạt 29,85 tỷ USD.

4. Kế hoạch kim ngạch xuất khẩu của Công ty CP Dệt may Phú Hòa An đến năm 2019 và 2020 được ghi nhận là bao nhiêu?
Theo bảng dự báo kim ngạch xuất khẩu các công ty may mặc tỉnh Thừa Thiên Huế, mục tiêu kế hoạch kim ngạch của Công ty Phú Hòa An là 21,864 triệu USD trong năm 2019 và 24,488 triệu USD trong năm 2020.

5. Cơ cấu cổ đông sáng lập ban đầu của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An gồm những đơn vị nào?
Công ty có vốn điều lệ ban đầu 8 tỷ đồng với sự tham gia góp vốn của: Công ty Cổ phần Sợi Phú Bài góp 960 triệu đồng (12%), Công ty Cổ phần Dệt may Huế góp 400 triệu đồng (5%), và Tổng công ty Cổ phần Dệt may Hòa Thọ góp 800 triệu đồng (10%).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Văn Hùng đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về dự báo nhu cầu và phân tích sâu sát thực trạng xuất khẩu tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An giai đoạn 2016 – 2018. Bằng việc ứng dụng các mô hình san bằng mũ chuỗi thời gian (SES, Holt's, Winter's) trên dữ liệu thực tế 16 quý, nghiên cứu đã đưa ra các kết quả dự báo cụ thể và đề xuất 6 nhóm giải pháp khả thi nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh xuất khẩu cho doanh nghiệp. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị cả về mặt phương pháp luận phân tích định lượng lẫn thực tiễn quản trị tác nghiệp ngành dệt may.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Khái niệm dự báo Trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, các nhà quản trị thường xuyên phải đưa ra quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để giúp các quyết định này có độ tin cậy cao, giảm thiểu mức độ rủi ro, người ta đã đưa ra kỹ thuật dự báo. Vì vậy dự báo là hết sức quan trọng và cần thiết cho các doanh nghiệp, đặc biệt là ngày nay lại hoạt động trong môi trường của nền kinh tế thị trường mà ở đó luôn diễn ra những sự cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp với nhau.

Vậy dự báo là gì? Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm sau: Dự báo là khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ xảy ra trong tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau: các dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ; căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo và căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết.  Tính khoa học được thể hiện ở: Căn cứ vào dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ; Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo.  Tính nghệ thuật được thể hiện ở: Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ nghệ thuật phán đoán của các chuyên gia, được kết hợp với kết quả dự báo, để có được các quyết định với độ chính xác và tin cậy cao. Vậy dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai.

Nó có thể là lấy các dữ liệu đã qua để làm kế hoạch cho tương lai nhờ một mô hình toán học nào đó. Nó có thể là cách suy nghĩ chủ quan hay trực giác để tiên đoán tương lai hoặc nó có thể là sự phối hợp của những cách trên. Có nghĩa là dùng mô hình toán học rồi dùng phán xét kinh nghiệm của người quản trị để điều chỉnh lại. (Nguồn: Phùng Thị Hồng Hà (10/2007), trang 17) SVTH: Nguyễn Văn 1 Khóa luận tốt GVHD: Th.

Đặc điểm của dự báo Không có cách nào để xác định tương lai là gì một cách chắc chắn (tính không chính xác của dự báo). Dù phương pháp chúng ta sử dụng là gì thì luôn tồn tại yếu tố không chắc chắn cho đến khi thực tế diễn ra. Luôn có điểm mù trong các dự báo. Chúng ta không thể dự báo một cách chính xác hoàn toàn điều gì sẽ xảy ra trong tương lai.

Hay nói cách khác, không phải cái gì cũng có thể dự báo được nếu chúng ta thiếu hiểu biết về vấn đề cần dự báo. Dự báo cung cấp kết quả đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đề xuất các chính sách phát triển kinh tế, xã hội. Chính sách mới sẽ ảnh hưởng đến tương lai, vì thế cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo. Theo tác giả Sunil Chopra và Peter Meindl (2012) đã nói rằng công ty và nhà quản lý nên nhận thức được các đặc điểm sau của dự báo: Dự báo luôn không chính xác và do đó nên bao gồm cả giá trị dự kiến của dự báo và thước đo lỗi dự báo.

Để hiểu tầm quan trọng của lỗi dự báo, hãy xem xét hai đại lý xe hơi. Một trong số họ dự kiến doanh số sẽ dao động trong khoảng từ 100 đến 1.900 đơn vị, trong khi những người khác dự kiến doanh số sẽ dao động trong khoảng từ 900 đến 1. Mặc dù cả hai đại lý đều dự đoán doanh số trung bình là 1.000, các chính sách tìm nguồn cung ứng cho mỗi đại lý nên rất khác nhau do sự khác biệt về độ chính xác dự báo. Do đó, lỗi dự báo (hoặc không chắc chắn về nhu cầu) phải là đầu vào quan trọng trong hầu hết các quyết định của chuỗi cung ứng.

Thật không may, hầu hết các công ty không duy trì bất kỳ ước tính về lỗi dự báo. Dự báo dài hạn thường kém chính xác hơn dự báo ngắn hạn; nghĩa là, các dự báo dài hạn có độ lệch chuẩn lớn hơn so với trung bình so với dự báo ngắn hạn. Seven-Eleven Nhật Bản đã khai thác tài sản quan trọng này để cải thiện hiệu suất của nó. Công ty đã thiết lập một quy trình bổ sung cho phép công ty đáp ứng đơn đặt hàng trong vòng vài giờ.

Ví dụ: nếu người quản lý cửa hàng đặt hàng trước 10 A.M, đơn hàng được giao bởi 7 P. Do đó, người quản lý chỉ phải dự báo những gì sẽ bán trong đêm đó ít hơn 12 giờ trước khi bán thực tế. Thời gian thực hiện ngắn cho phép người quản lý tính đến thông tin hiện tại có thể ảnh hưởng đến doanh số bán sản SVTH: Nguyễn Văn 1 Khóa luận tốt GVHD: Th.S Trần Đức phẩm, chẳng hạn như thời tiết. Dự báo này có khả năng chính xác hơn so với việc người quản lý cửa hàng phải dự báo nhu cầu trước một tuần.

Dự báo tổng hợp thường chính xác hơn dự báo tách rời, vì chúng có xu hướng có độ lệch chuẩn nhỏ hơn so với giá trị trung bình. Ví dụ, thật dễ dàng để dự báo tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Hoa Kỳ trong một năm nhất định với sai số ít hơn 2 phần trăm. Tuy nhiên, việc dự báo doanh thu hàng năm cho một công ty có sai số ít hơn 2 phần trăm sẽ khó khăn hơn nhiều và thậm chí còn khó dự báo doanh thu cho một sản phẩm nhất định có cùng độ chính xác. Sự khác biệt chính giữa ba dự báo là mức độ tổng hợp.

GDP là tổng hợp của nhiều công ty và thu nhập của một công ty là tổng hợp trên một số dòng sản phẩm. Tổng hợp càng lớn, dự báo càng chính xác. Căn cứ vào độ dài thời gian dự báo Dựa vào thời gian có 3 loại dự báo sau:  Dự báo ngắn hạn (< 3 tháng)  Dự báo trung hạn (> 3 tháng đến 3 năm)  Dự báo dài hạn (> 3 năm) Dự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo ngắn hạn thường không quá 3 tháng. Loại dự báo này được dùng trong xây dựng kế hoạch mua hàng, điều độ công việc, cân bằng nhân lực.

Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo trung hạn thường từ 3 tháng đến 3 năm. Nó được dùng để lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền mặt, huy động các nguồn lực và tổ chức các hoạt động tác nghiệp. Dự báo dài hạn: Thời gian dự báo từ 3 năm trở lên. Dự báo dài hạn là cơ sở để lập kế hoạch sản xuất sản phẩm mới, kế hoạch nghiên cứu và ứng dụng công nghệ mới, định vị doanh nghiệp, mở rộng quy mô doanh nghiệp,… Dự báo trung hạn và dài hạn có ba đặc trưng khác với dự báo ngắn hạn: Thứ nhất, dự báo trung hạn và dài hạn phải giải quyết nhiều vấn đề có tính toàn SVTH: Nguyễn Văn 1 Khóa luận tốt GVHD: Th.S Trần Đức diện và yểm trợ cho các quyết định quản lý thuộc về hoạch định kế hoạch sản xuất sản phẩm và quá trình công nghệ.

Thứ hai, dự báo ngắn hạn thường nhiều loại phương pháp luận hơn là dự báo dài hạn. Đối với các dự báo ngắn hạn người ta dùng phổ biến các kỹ thuật toán học như bình quân di động, san bằng mũ và hồi quy theo xu hướng. Thứ ba, dự báo ngắn hạn có khuynh hướng chính xác hơn dự báo dài hạn. Vì các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, nếu kéo dài thời gian dự báo ra thì độ chính xác có khả năng giảm đi.

Do vậy, cần phải thường xuyên cập nhật và hoàn thiện các phương pháp dự báo. Căn cứ vào nội dung (đối tượng dự báo) Dựa vào nội dung công việc cần dự báo có thể chia ra các loại dự báo sau:  Dự báo khoa học: Là dự kiến, tiên đoán về những sự kiện, hiện tượng, trạng thái nào đó có thể hay nhất định sẽ xảy ra trong tương lai. Theo nghĩa hẹp hơn, đó là sự nghiên cứu khoa học về những triển vọng của một hiện tượng nào đó, chủ yếu là những đánh giá số lượng và chỉ ra khoảng thời gian mà trong đó hiện tượng có thể diễn ra những biến đổi.  Dự báo kinh tế: Dự báo kinh tế do các cơ quan nghiên cứu, cơ quan dịch vụ thông tin, các bộ phận tư vấn kinh tế của Nhà nước thực hiện.

Dự báo kinh tế nhằm cung cấp các số liệu về: + Tương lai của các hoạt động kinh doanh; + Chủ trương, chính sách kinh tế của nhà nước; + Số liệu tổng quát về lạm phát; + Nguồn cung ứng tiền tệ; + Tỷ lệ thất nghiệp; + Tổng sản phẩm quốc gia. Những chỉ tiêu này có giá trị lớn trong việc hỗ trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung, dài hạn của các doanh nghiệp. SVTH: Nguyễn Văn 1 Khóa luận tốt GVHD: Th.S Trần Đức  Dự báo xã hội: Dự báo xã hội là khoa học nghiên cứu những triển vọng cụ thể của một hiện tượng, một sự biến đổi, một quá trình xã hội, để đưa ra dự báo hay dự đoán về tình hình diễn biến, phát triển của một xã hội.  Dự báo kỹ thuật và công nghệ: Dự báo này đề cập đến mức độ phát triển khoa học, kỹ thuật, công nghệ, trong tương lai.

Loại dự báo này rất quan trọng đối với các doanh nghiệp có hàm lượng kỹ thuật cao như: năng lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, dầu lửa, máy tính điện tử,…  Dự báo nhu cầu: Thực chất của dự báo nhu cầu là tiên đoán về cầu ở cấp độ vĩ mô, vi mô và doanh số bán ra của DN. Dự báo nhu cầu giúp cho các DN xác định được số lượng sản phẩm và dịch vụ mà họ cần tạo ra trong tương lai. Thông qua dự báo nhu cầu các doanh nghiệp sẽ quyết định được quy mô sản xuất của công ty, xây dựng chính sách tài chính, xây dựng nguồn nhân lực, quyết định chính sách bán hàng,… 1. Các phương pháp dự báo Sơ đồ 2.1: Phân loại phương pháp dự báo (Nguồn: Wilson, 2007) SVTH: Nguyễn Văn 1 Khóa luận tốt GVHD: Th.

Phương pháp dự báo định tính Các phương pháp này dựa trên cơ sở nhận xét của những nhân tố nhân quả, dựa theo doanh số của từng sản phẩm hay dịch vụ riêng biệt và dựa trên những ý kiến về các khả năng có liên hệ của những nhân tố nhân quả này trong tương lai.