Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Văn Hùng, dưới sự hướng dẫn của Th.S Trần Đức Trí, được thực hiện tại Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Huế (khóa K49A – ngành Kinh doanh Thương mại, niên khóa 2015 – 2019). Đề tài tập trung giải quyết bài toán quản trị tác nghiệp và kế hoạch hóa kinh doanh xuất khẩu thông qua việc: "Phân tích và dự báo nhu cầu xuất khẩu hàng may mặc tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An".

Bối cảnh thực tiễn được tác giả nêu rõ xuất phát từ tiến trình toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế của Việt Nam. Môi trường kinh doanh mở ra nhiều cơ hội nhưng đồng thời đặt các doanh nghiệp sản xuất trước sự cạnh tranh gay gắt. Các biến động bất lợi từ môi trường vĩ mô như chi phí đầu vào tăng cao, giá nguyên vật liệu leo thang, biến động tỷ giá hối đoái, lạm phát và lãi suất vay vốn tăng đã làm suy giảm đáng kể tỷ suất lợi nhuận của các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh. Ngành dệt may Việt Nam là một trong những ngành kinh tế mũi nhọn với phần lớn sản phẩm định hướng xuất khẩu, do đó chịu rủi ro rất lớn trước các cú sốc và sự biến thiên nhu cầu từ thị trường thế giới.

Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An (PHUGATEXCO) được thành lập vào tháng 6 năm 2008 và chính thức đi vào hoạt động từ tháng 5 năm 2009 tại Khu công nghiệp Phú Bài, thị xã Hương Thủy, tỉnh Thừa Thiên Huế. Xuất khẩu là hoạt động cốt lõi mang lại nguồn thu và lợi nhuận chính cho công ty. Sau gần một thập kỷ vận hành trong lĩnh vực gia công sản xuất may mặc xuất khẩu, yêu cầu duy trì và mở rộng thị trường đối tác nước ngoài đòi hỏi ban lãnh đạo công ty phải nâng cao năng lực phân tích và dự báo khoa học về nhu cầu đơn hàng. Việc dự báo chính xác nhu cầu thị trường là tiền đề để công ty chủ động điều độ sản xuất, quản lý tồn kho, cân đối dòng tiền và thiết lập kế hoạch kinh doanh tối ưu.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định thành mục tiêu chung và hệ thống các mục tiêu cụ thể:

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

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu được xác định cụ thể trong văn bản:

  • 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: Nghiên cứu được thực hiện tại 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. Số liệu thứ cấp phục vụ phân tích tình hình sản xuất kinh doanh, tài chính và lao động được thu thập trong giai đoạn 2016 – 2018; chuỗi số liệu số lượng sản phẩm may mặc xuất khẩu (dệt kim và dệt thoi) phục vụ mô hình hóa dự báo được thu thập theo từng quý trong giai đoạn 2015 – 2018.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên các tài liệu kinh điển và chuyên ngành về quản trị tác nghiệp, kinh tế lượng và nghiệp vụ ngoại thương:

  • Hệ thống khái niệm và đặc điểm dự báo: Tác giả tiếp cận định nghĩa dự báo theo Phùng Thị Hồng Hà (2007), xác định dự báo là sự kết hợp giữa tính khoa học (dựa trên phân tích chuỗi dữ liệu quá khứ và các nhân tố tương quan) và tính nghệ thuật (dựa trên kinh nghiệm và năng lực phán đoán của nhà quản trị). Đặc điểm của dự báo được tham chiếu theo Sunil Chopra và Peter Meindl (2012): dự báo luôn có sai số (đòi hỏi phải duy trì thước đo lỗi dự báo trong chuỗi cung ứng), dự báo dài hạn kém chính xác hơn dự báo ngắn hạn, và dự báo tổng hợp có độ lệch chuẩn nhỏ hơn so với dự báo chi tiết từng bộ phận.
  • Khung quản lý quy trình dự báo: Vận dụng mô hình của Davis và Mentzer (2007) gồm bốn cấu phần chính: (1) Thiết lập môi trường dự báo; (2) Phát triển năng lực dự báo (hậu cần thông tin và khả năng chia sẻ liên chức năng); (3) Đánh giá các kết quả dự báo; (4) Đo lường và giám sát kết quả dự báo, gắn liền với các giả thiết tác động tương hỗ (từ P1 đến P6).
  • Các mô hình phân tích tác động: Vận dụng lý thuyết quản trị tác nghiệp của Trương Đức Lực và Nguyễn Đình Trung (2013) về các nhân tố chủ quan, khách quan và tác động của 4 giai đoạn trong chu kỳ sống sản phẩm; giáo trình nghiệp vụ xuất nhập khẩu của Đàm Quang Vinh (2012) về các yếu tố vĩ mô (chính trị, luật pháp, Incoterms 2010, Công ước Viên 1980, tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực tế, thuế quan, hạn ngạch) và yếu tố vi mô; kết hợp mô hình 5 áp lực cạnh tranh của Michael Porter (đối thủ tiềm tàng, nhà cung cấp, khách hàng, sản phẩm thay thế và cạnh tranh nội bộ ngành).

Về phương pháp nghiên cứu thực tế, đề tài kết hợp phương pháp định tính và định lượng:

  • Thu thập dữ liệu thứ cấp: Dữ liệu nội bộ thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo kết quả sản xuất kinh doanh, hồ sơ nhân sự và thống kê đơn hàng xuất khẩu giai đoạn 2015 – 2018 tại các phòng ban: Tài chính – Kế toán, Kinh doanh, và Nhân sự của PHUGATEXCO. Dữ liệu bên ngoài được trích xuất từ Tổng cục Thống kê, Tổng cục Hải quan, Hiệp hội Dệt may Việt Nam (Vinatex), Thư viện Pháp luật Thừa Thiên Huế và các tạp chí chuyên ngành.
  • Phương pháp nghiên cứu định tính: Thực hiện phỏng vấn sâu nhân viên các phòng ban chức năng và phỏng vấn chuyên gia quản lý tại công ty nhằm đánh giá thực trạng quy trình dự báo, công tác điều hành, những thuận lợi và trở ngại thực tế.
  • Phương pháp nghiên cứu định lượng: Vận dụng kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian bằng phương pháp san bằng mũ (theo tài liệu của Nguyễn Trọng Hoài, 2009) để dự báo sản lượng hàng may mặc xuất khẩu (dệt kim và dệt thoi) cho năm 2019, bao gồm ba mô hình:
    1. Phương pháp san bằng mũ giản đơn (SES - Simple Exponential Smoothing): $$L_t = \alpha D_t + (1 - \alpha) L_{t-1}$$ Với $\alpha$ ($0 \le \alpha \le 1$) là hệ số san bằng mũ được xác định dựa trên mức độ biến thiên dữ liệu.
    2. Mô hình san bằng mũ tuyến tính Holt (Holt's Model): Áp dụng cho chuỗi dữ liệu có yếu tố xu thế cục bộ thông qua hai hệ số $\alpha$ và $\beta$:
      • Ước lượng mức trung bình: $L_t = \alpha D_t + (1 - \alpha)(L_{t-1} + T_{t-1})$
      • Ước lượng độ dốc xu thế: $T_t = \beta(L_t - L_{t-1}) + (1 - \beta)T_{t-1}$
      • Phương trình dự báo $p$ thời đoạn tương lai: $F_{t+p} = L_t + pT_t$
    3. Mô hình san bằng mũ Holt-Winters nhân tính (Winter's Model): Áp dụng cho chuỗi dữ liệu vừa có xu thế vừa có biến động mùa vụ lặp lại, sử dụng ba hệ số $\alpha$, $\beta$, $\gamma$:
      • Ước lượng mức trung bình: $L_t = \alpha \frac{D_t}{S_{t-s}} + (1 - \alpha)(L_{t-1} + T_{t-1})$
      • Ước lượng xu thế: $T_t = \beta(L_t - L_{t-1}) + (1 - \beta)T_{t-1}$
      • Ước lượng chỉ số mùa vụ: $S_t = \gamma \frac{D_t}{L_t} + (1 - \gamma)S_{t-s}$
      • Phương trình dự báo: $F_{t+p} = (L_t + pT_t)S_{t+p-s}$
  • Tiêu chí đánh giá và lựa chọn mô hình tối ưu: Độ chính xác của các mô hình dự báo được thẩm định thông qua 4 chỉ số đo lường sai số:
    • Sai số bình phương trung bình: $MSE = \frac{1}{n}\sum E_t^2$
    • Độ lệch tuyệt đối trung bình: $MAD = \frac{1}{n}\sum |A_t|$
    • Căn bậc hai sai số bình phương trung bình: $RMSE = \sqrt{MSE}$
    • Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình: $MAPE = \frac{1}{n}\sum \left|\frac{E_t}{D_t}\right| \times 100%$
  • Công cụ xử lý dữ liệu: Sử dụng phần mềm Microsoft Excel 2010, SPSS 20 và EViews 8 để tính toán các tham số, chạy mô hình và kiểm định sai số.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa toàn diện các lý thuyết về dự báo và phân tích bối cảnh thực tiễn của ngành dệt may ở các cấp độ vĩ mô, khu vực và địa phương:

  • Cơ sở lý luận: Phân loại dự báo theo thời gian (ngắn hạn, trung hạn, dài hạn) và theo đối tượng (khoa học, kinh tế, xã hội, kỹ thuật công nghệ, nhu cầu). Phân tích ưu và nhược điểm của các phương pháp dự báo định tính (lấy ý kiến ban điều hành, ý kiến người bán hàng, phương pháp Delphi, điều tra người tiêu dùng) và phương pháp dự báo định lượng (chuỗi thời gian và mô hình nhân quả). Trình bày cơ chế vận hành của khung quản lý quy trình dự báo theo Davis và Mentzer (2007).
  • Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dự báo xuất khẩu: Chi tiết hóa tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô (tỷ giá hối đoái thực tế, chính sách thuế quan, hạn ngạch, trợ cấp xuất khẩu, các cam kết quốc tế) và các nhân tố vi mô (năng lực tài chính, cơ cấu tổ chức bộ máy, cơ sở vật chất kỹ thuật, uy tín thương hiệu và 5 áp lực cạnh tranh theo Michael Porter).
  • Thực tiễn ngành dệt may Việt Nam năm 2018: Trích dẫn số liệu thống kê của Tổng cục Hải quan, ghi nhận tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam năm 2018 đạt 480,17 tỷ USD (tăng 12,2% so với năm 2017). Trong đó, xuất khẩu đạt 243,48 tỷ USD (tăng 13,2%), nhập khẩu đạt 236,69 tỷ USD (tăng 11,1%), thặng dư thương mại đạt 6,8 tỷ USD. Khu vực FDI đóng góp 171,53 tỷ USD giá trị xuất khẩu (chiếm 65,2% tổng kim ngạch cả nước). Riêng nhóm hàng dệt may đạt 30,49 tỷ USD, tăng trưởng 16,7% (tăng ròng 5 tỷ USD so với năm 2017).
Thị trường / Khối nước Kim ngạch xuất khẩu (Tỷ USD) Tăng trưởng so với 2017 (%) Tỷ trọng xuất khẩu (%) Kim ngạch nhập khẩu (Tỷ USD) Tăng trưởng so với 2017 (%) Tỷ trọng nhập khẩu (%)
Châu Á 131,36 16,15 53,95 190,04 9,14 80,29
ASEAN 24,52 13,76 10,07 31,77 12,23 13,42
Trung Quốc 41,27 16,56 16,95 65,44 11,68 27,65
Hàn Quốc 18,20 22,85 7,48 47,50 1,14 20,07
Nhật Bản 18,85 11,82 7,74 19,01 11,98 8,03
Châu Âu (EU 28) 41,88 9,42 17,20 13,89 13,95 5,87
Châu Mỹ (Hoa Kỳ) 47,53 14,27 19,52 12,75 36,42 5,39
Toàn thế giới 243,48 13,19 100,00 236,69 11,12 100,00
  • Nhận định thị trường năm 2019: Dẫn phân tích của ông Lê Tiến Trường (Tổng giám đốc Vinatex) về ba khó khăn lớn của ngành: (1) Áp lực tỷ giá do VND chỉ mất giá khoảng 3% trong khi CNY giảm 9% và INR giảm 15%, khiến hàng dệt may Việt Nam kém cạnh tranh về giá; (2) Chiến tranh thương mại Mỹ – Trung làm suy giảm sức cầu trong quý IV; (3) Ngân hàng Trung ương Mỹ tăng lãi suất thêm 1% làm thu hẹp sức mua. Về mặt thuận lợi, ngành đón nhận sự dịch chuyển chuỗi cung ứng từ Trung Quốc và các cơ hội thuế quan từ Hiệp định CPTPP (Canada, Úc) cùng kỳ vọng phê chuẩn EVFTA, hướng tới mục tiêu toàn ngành đạt 40 tỷ USD năm 2019.
  • Quy hoạch dệt may tỉnh Thừa Thiên Huế: Tỉnh có hơn 50 doanh nghiệp dệt may với sự tham gia của các dự án lớn như Scavi Huế, Hanex, HBI (Hanesbrands Việt Nam Huế), Dệt may Huế và Phú Hòa An. Tác giả dẫn số liệu dự báo kim ngạch xuất khẩu của 14 doanh nghiệp may mặc trên địa bàn tỉnh đến năm 2020.
TT Tên doanh nghiệp may mặc tại Thừa Thiên Huế 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 Công ty CP Dệt may Thiên An Phát 48.364 54.168
5 Công ty Cổ phần Sợi Phú Bài 38.081 42.650
6 Công ty 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 Công ty Cổ phần May xuất khẩu Huế 10.099 11.311
9 Công ty CP Dệt may Thiên An Thịnh 6.274 7.027
10 Công ty CP Đầu tư Dệt may Thiên An Phú 3.963 4.439
11 Công ty CP May Xuất khẩu Ngọc Châu 1.609 1.802
12 Công ty CP may mặc Triệu Phú 1.283 1.437
13 Công ty CP May XK Đại Việt 1.138 1.275
14 Công ty TNHH may xuất khẩu Kim Hằng 502 562

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

Chương 2 là nội dung thực nghiệm trọng tâm, kết hợp phân tích năng lực quản trị nội bộ với việc chạy mô hình dự báo lượng hàng may mặc:

  • Khái quát doanh nghiệp: PHUGATEXCO có vốn điều lệ ban đầu 8.000 triệu đồng, cơ cấu cổ đông sáng lập gồm Công ty Cổ phần Sợi Phú Bài (12%), Công ty Cổ phần Dệt may Huế (5%), Tổng công ty Cổ phần Dệt May Hòa Thọ và các cổ đông khác. Mặt hàng kinh doanh chủ lực gồm đồng phục y tế, áo polo, áo jacket, áo t-shirt, quần dệt kim và quần dệt thoi xuất sang Mỹ, Canada, Nhật Bản, Úc.
  • Thực trạng nguồn lực và hiệu quả kinh doanh xuất khẩu giai đoạn 2016 – 2018:
    • Phân tích cơ cấu tài sản và cơ cấu nguồn vốn qua các năm 2016, 2017 và 2018.
    • Phân tích cơ cấu lao động theo giới tính, theo tính chất công việc (trực tiếp, gián tiếp) và theo trình độ học vấn.
    • Đánh giá kết quả kinh doanh: doanh thu, chi phí, lợi nhuận, tỷ trọng kim ngạch xuất khẩu trên tổng doanh thu, tỷ suất lợi nhuận trên vốn và tỷ suất ngoại tệ xuất khẩu (TSNTXK).
    • Phân tích cơ cấu mặt hàng may mặc xuất khẩu (dệt kim chiếm tỷ trọng chính bên cạnh dệt thoi) và cơ cấu thị trường xuất khẩu.
  • Thực nghiệm mô hình hóa dự báo nhu cầu xuất khẩu giai đoạn 2015 – 2018:
    • Thu thập chuỗi dữ liệu sản lượng xuất khẩu theo quý của hai chủng loại chính: hàng dệt kim và hàng dệt thoi (đơn vị tính: chiếc - PCE).
    • Áp dụng lần lượt 3 phương pháp: San bằng mũ giản đơn (SES), mô hình Holt's và mô hình Winter's để dự báo thử nghiệm cho năm 2018 và dự báo chính thức cho các quý năm 2019.
    • Chạy mô hình và so sánh sai số dự báo (MAD, MAPE, RMSE) giữa các phương pháp:
      • Đối với hàng dệt kim: So sánh các chỉ số sai số giữa SES, Holt's Model và Winter's Model. Mô hình Winter's dạng nhân tính thể hiện mức độ phù hợp cao nhất do phản ánh được tính biến động mùa vụ rõ rệt của các đơn hàng dệt kim quốc tế theo từng quý.
      • Đối với hàng dệt thoi: Thực hiện kiểm định tương tự trên dữ liệu quý 2015 – 2018, so sánh mức độ phù hợp của SES, Holt's và Winter's để chọn ra mô hình có sai số MAPE và RMSE nhỏ nhất để đưa ra số liệu dự báo cho 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

Chương 3 đề xuất định hướng phát triển và hệ thống các giải pháp quản trị đồng bộ nhằm hiện thực hóa mục tiêu tăng trưởng:

  • Định hướng và mục tiêu: Bám sát quy hoạch phát triển của ngành dệt may tỉnh Thừa Thiên Huế đến năm 2025 và mục tiêu sản xuất kinh doanh của PHUGATEXCO. Công ty đặt kế hoạch kim ngạch xuất khẩu đạt 21,864 triệu USD năm 2019 và nâng lên 24,488 triệu USD vào năm 2020.
  • Các nhóm giải pháp đáp ứng nhu cầu xuất khẩu:
    1. Hoàn thiện công tác tổ chức quản lý và quy trình dự báo: Thiết lập hệ thống cơ sở dữ liệu số hóa liên thông giữa phòng Kinh doanh, Kế toán và Kế hoạch sản xuất; ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian định lượng định kỳ hàng quý thay vì dựa hoàn toàn vào kinh nghiệm chủ quan.
    2. Tiết kiệm chi phí sản xuất: Tối ưu hóa định mức tiêu hao nguyên phụ liệu vải, kiểm soát chi phí gia công cắt may (CM), giảm tỷ lệ phế phẩm nhằm hạ giá thành đơn vị sản phẩm.
    3. Giải pháp nhân sự: Đào tạo nâng cao tay nghề công nhân may, cải tiến định mức lao động và xây dựng cơ chế khen thưởng gắn liền với năng suất, giảm biến động lao động.
    4. Nâng cao chất lượng sản phẩm: Tăng cường năng lực của bộ phận kiểm soát chất lượng (QC) trên từng công đoạn chuyền may, đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt tiêu chuẩn kỹ thuật của đối tác Mỹ và Nhật Bản.
    5. Giải pháp tiến độ giao hàng: Cải tiến quy trình điều độ đơn hàng, cân đối công suất chuyền may theo kết quả dự báo quý để hạn chế tình trạng trễ hạn hợp đồng ngoại thương.
    6. Giải pháp tài chính: Cân đối cơ cấu vốn lưu động, kiểm soát các khoản phải thu xuất khẩu, ứng dụng các công cụ phòng ngừa rủi ro biến động tỷ giá hối đoái.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đạt được các kết quả nghiên cứu cụ thể, gắn liền với số liệu thực tế được trình bày trong công trình:

  • Kết quả phân tích định lượng chuỗi thời gian: Đề tài đã xây dựng thành công cơ sở dữ liệu chuỗi số liệu xuất khẩu hàng dệt kim và dệt thoi theo từng quý trong 4 năm (2015 – 2018). Bằng việc chạy thực nghiệm ba mô hình SES, Holt's và Winter's trên các phần mềm Excel, SPSS và EViews, nghiên cứu chứng minh mô hình Holt-Winters có độ chính xác vượt trội đối với các mặt hàng may mặc có tính mùa vụ cao, từ đó lượng hóa được sản lượng xuất khẩu dự báo theo từng quý của năm 2019.
  • Tổng hợp hệ thống số liệu ngành: Khóa luận cung cấp bức tranh số liệu chi tiết về ngoại thương dệt may Việt Nam năm 2018 (xuất khẩu cả nước đạt 30,49 tỷ USD, tăng 16,7%) và bảng dữ liệu chỉ tiêu xuất khẩu của 14 doanh nghiệp may mặc trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế giai đoạn 2019 – 2020.
  • Đóng góp về mặt phương pháp luận và quản trị: Tác giả đã chuyển dịch phương thức lập kế hoạch của PHUGATEXCO từ việc phán đoán định tính mang tính chủ quan sang quy trình lượng hóa có kiểm định sai số khoa học (thông qua RMSE, MAD, MAPE). Các giải pháp đề xuất bao quát từ khâu dự báo, tổ chức sản xuất, kiểm soát chất lượng (QC) đến điều độ giao hàng, bám sát mục tiêu kim ngạch 21,864 triệu USD năm 2019 của doanh nghiệp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận phản ánh một số điểm giới hạn xuất phát từ phạm vi nghiên cứu và điều kiện tiếp cận dữ liệu:

  • Hạn chế:
    • Chuỗi dữ liệu số lượng sản phẩm xuất khẩu theo quý thu thập từ năm 2015 đến năm 2018 (gồm 16 quan sát theo quý), độ dài chuỗi tương đối ngắn nên việc ước lượng các tham số san bằng mũ bậc cao có thể chịu tác động nhất định từ các biến động ngẫu nhiên cục bộ.
    • Nghiên cứu tập trung tại một doanh nghiệp cụ thể (PHUGATEXCO) với phương thức chủ yếu là sản xuất gia công xuất khẩu, chưa phản ánh đầy đủ đặc thù của các doanh nghiệp kinh doanh theo phương thức FOB, ODM hoặc OBM.
    • Các mô hình san bằng mũ là mô hình chuỗi thời gian đơn biến nội suy, chưa kết hợp định lượng trực tiếp các biến số giải thích vĩ mô (tỷ giá thực tế, thuế suất EVFTA, rào cản kỹ thuật) vào cùng một hệ phương trình kinh tế lượng.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Mở rộng độ dài chuỗi thời gian dữ liệu đơn hàng theo tháng hoặc quý trên chu kỳ nhiều năm hơn để nâng cao độ tin cậy của các chỉ số mùa vụ.
    • Ứng dụng các mô hình kinh tế lượng nhân quả đa biến (như mô hình hồi quy đa biến, mô hình hồi quy đồng liên kết hoặc mô hình ARIMA có biến ngoại sinh ARIMAX) nhằm đo lường đồng thời tác động của tỷ giá, lãi suất và thuế quan đến lượng hàng xuất khẩu.
    • Mở rộng phạm vi nghiên cứu so sánh liên doanh nghiệp trên toàn địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế để xây dựng mô hình dự báo tổng hợp cho ngành dệt may địa phương.

Giá trị tham khảo

Bản khóa luận mang lại giá trị tham khảo học thuật và ứng dụng thực tiễn rõ rệt:

  • Đối tượng thụ hưởng:
    • Sinh viên, học viên chuyên ngành Quản trị kinh doanh, Kinh doanh thương mại, Kinh tế quốc tế và Quản trị chuỗi cung ứng đang tìm kiếm tài liệu mẫu về ứng dụng định lượng trong dự báo nhu cầu sản xuất kinh doanh.
    • Cán bộ quản lý kế hoạch, nhân viên phòng kinh doanh – xuất nhập khẩu và điều độ sản xuất tại các doanh nghiệp may mặc vừa và nhỏ có thể tham khảo quy trình xử lý số liệu dự báo.
  • Nội dung giá trị nhất:
    • Quy trình từng bước áp dụng các mô hình san bằng mũ (SES, Holt's, Winter's) và phương pháp so sánh các tiêu chuẩn sai số (RMSE, MAD, MAPE) trên chuỗi số liệu thực tế của doanh nghiệp may mặc.
    • Khung lý luận tích hợp giữa mô hình quản trị quy trình dự báo của Davis – Mentzer (2007) và mô hình 5 áp lực cạnh tranh của Michael Porter áp dụng cho ngành hàng xuất khẩu.
    • Hệ thống số liệu thống kê chi tiết về kim ngạch xuất nhập khẩu dệt may Việt Nam và số liệu kế hoạch kim ngạch đến năm 2020 của các công ty may trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các mô hình định lượng nào để dự báo sản lượng hàng may mặc xuất khẩu tại PHUGATEXCO?
Tác giả đã áp dụng 3 kỹ thuật san bằng mũ chuỗi thời gian theo tài liệu của Nguyễn Trọng Hoài (2009), bao gồm: Phương pháp san bằng mũ giản đơn (SES - Simple Exponential Smoothing), Mô hình điều chỉnh theo xu hướng Holt (Holt's Model) và Phương pháp hệ số điều chỉnh mùa vụ nhân tính Winter (Winter's Model).

2. Kim ngạch xuất khẩu hàng dệt may của Việt Nam năm 2018 đạt bao nhiêu và tăng trưởng như thế nào?
Theo số liệu của Tổng cục Hải quan được tác giả trích dẫn, kim ngạch xuất khẩu nhóm hàng dệt may Việt Nam năm 2018 đạt 30,49 tỷ USD, tăng 16,7% so với năm 2017 (tăng trưởng trị giá tuyệt đối tương đương 5 tỷ USD).

3. Mục tiêu kim ngạch xuất khẩu của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An trong các năm 2019 và 2020 là bao nhiêu?
Theo bảng dự báo kim ngạch xuất khẩu của các công ty may mặc trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế (Bảng 2.2 trong văn bản), PHUGATEXCO đặt kế hoạch kim ngạch xuất khẩu năm 2019 là 21,864 triệu USD và năm 2020 là 24,488 triệu USD.

4. Tác giả dựa vào các chỉ số nào để đánh giá và lựa chọn mô hình dự báo tối ưu?
Độ chính xác của các mô hình dự báo được đánh giá thông qua 4 tiêu chuẩn sai số thống kê: Sai số bình phương trung bình (MSE), Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD), Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình (RMSE) và Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE). Mô hình có các giá trị MAD, MAPE và RMSE nhỏ nhất được chọn làm mô hình dự báo chính thức.

5. Theo phân tích của lãnh đạo Vinatex trong khóa luận, ngành dệt may năm 2019 đối mặt với những thách thức chính nào?
Tổng giám đốc Vinatex Lê Tiến Trường chỉ ra ba khó khăn: (1) Bất lợi về tỷ giá khi VND chỉ biến động khoảng 3% trong khi CNY mất giá 9% và INR mất giá 15%, làm hàng Việt Nam đắt hơn đối thủ; (2) Chiến tranh thương mại Mỹ – Trung làm suy giảm lực cầu nhập khẩu trong quý IV; (3) Ngân hàng Trung ương Mỹ tăng lãi suất 1% kéo theo xu hướng thắt chặt dòng tiền và tiêu dùng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Văn Hùng là một công trình nghiên cứu ứng dụng nghiêm túc, kết hợp chặt chẽ giữa lý luận quản trị tác nghiệp và kỹ thuật định lượng chuỗi thời gian trong lĩnh vực dự báo xuất khẩu may mặc. Bằng việc thực nghiệm và đối sánh ba mô hình san bằng mũ SES, Holt's và Winter's trên chuỗi số liệu thực tế giai đoạn 2015 – 2018 tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An, đề tài đã chỉ ra mô hình dự báo phù hợp nhất với đặc thù biến động thời vụ của đơn hàng dệt kim và dệt thoi. Kết quả dự báo sản lượng năm 2019 cùng hệ thống sáu nhóm giải pháp đồng bộ về quản lý, kỹ thuật QC, nhân sự và tài chính mang lại luận cứ thực tiễn thiết thực, giúp doanh nghiệp nâng cao tính chủ động trong điều độ sản xuất và thực hiện thành công các chỉ tiêu xuất khẩu đã đề ra.