Bài giảng Tin học ứng dụng trong kinh doanh - Chương 3: Dự báo và phân tích hồi quy tương quan

10/21/2012

TIN HꢄC ꢅNG DꢆNG TRONG KINH DOANH

1- PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN

ThS. Nguyꢀn Kim Nam

http//:www.namqtkd.come.vn

CHꢀꢁNG III:

Dꢂ BÁO VÀ PHÂN TÍCH HꢃI QUY

TꢀꢁNG QUAN

ThS. Nguyꢀn Kim Nam-Trꢁꢂng bꢃ môn Lý thuyꢄt cơ sꢂ - Khoa QTKD

1

3

5

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

2

VD2: ꢁꢂ nghiên cꢃu quan hꢄ giꢅa tuꢆi nghꢇ (y) và sꢈ sꢉn phꢊm sai

hꢋng (x) cꢌa công nhân trong phân xưꢍng ngưꢎi ta thꢈng kê ngꢏu

nhiên 18 công nhân, sꢈ liꢄu thu ꢐưꢑc như trong bꢉng sau.Tìm tương

quan giꢅ tuꢆi nghꢇ và sꢈ sꢉn phꢊm sai hꢋng

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

4

2- PHÂN TÍCH HỒI QUY (Regresssion)

- Hồi quy đơn tuyến tính:

2- PHÂN TÍCH HỒI QUY (Regresssion)

- Hồi quy đơn tuyến tính:

Dꢒng ꢐơn giꢉn nhꢓt cꢌa mꢔt mô hình hꢕi qui chꢃa mꢔt

biꢖn phꢗ thuꢔc (còn gꢘi là "biꢖn ꢐꢙu ra," "biꢖn nꢔi sinh,"

hay "biꢖn-Y") và mꢔt biꢖn ꢐꢔc lꢚp ꢐơn (còn gꢘi là "hꢄ

sꢈ," "biꢖn ngoꢒi sinh," hay "biꢖn-X").

Phương trình hꢕi quy tuyꢖn tính ꢐơn có thꢂ biꢂu diꢀn

theo dꢒng

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

6

1

10/21/2012

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

7

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

8

2- PHÂN TÍCH HỒI QUY

- Hồi quy đa tuyến tính

vì giá trị 7,72E-06 < 0,05 nên phương trình hồi quy

này là thích hợp

Ví dụ 2:

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

9

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

10

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

11

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

12

2

10/21/2012

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

13

15

17

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

14

16

18

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

3

10/21/2012

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

Dꢇ báo theo phưꢈng pháp phân tích nhân

quꢉ (hꢊi quy và phân tích tưꢈng quan).

Dꢇ báo theo phưꢈng pháp phân tích nhân

quꢉ (hꢊi quy và phân tích tưꢈng quan).

ꢀ ꢀꢁ dꢂ báo bꢃng phưꢄng pháp sꢅ dꢆng mô hình

hꢇi quy tuyꢈn tính ꢉꢄn y= ax + b (y là biꢈn phꢆ

thuꢊc, x là biꢈn ꢉꢊc lꢋp) khi biꢈt ꢉưꢌc mꢊt trong

hai giá trꢍ ta có thꢁ sꢅ dꢆng các hàm TREND,

FORECAST, LINEST, SLOPE và INTERCEPT.

Hàm FORECAST

ꢀ

Ý nghꢎa: Hàm Forecast tính, ưꢏc lưꢌng giá trꢍ

tưꢄng lai cꢐn cꢑ vào giá trꢍ hiꢒn tꢓi và quá khꢑ.

ꢀ

Cú pháp:

=FORECAST(x, known_y’s, known_x’s)

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

19

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

20

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

ꢀ Trong ꢉó:

Hàm Trend

◦ x là giá trꢍ dùng ꢉꢁ dꢂ báo.

ꢀ Ý nghꢎa: Hàm Trend dùng ꢉꢁ trꢘ vꢙ giá trꢍ

dꢚc theo ꢉưꢛng hꢇi quy (theo phưꢄng

pháp bình phưꢄng nhꢜ nhꢝt)

◦ known_y’s là các giá trꢍ hoꢔc vùng ꢉꢍa

chꢕ cꢖa tꢋp sꢗ liꢒu phꢆ thuꢊc quan sát

ꢉưꢌc

ꢀ Cú pháp:

◦ known_x’s là các giá trꢍ hoꢔc vùng ꢉꢍa

chꢕ cꢖa tꢋp sꢗ liꢒu ꢉꢊc lꢋp quan sát

ꢉưꢌc.

=TREND(known_y’s, known_x’s,

new_x’s, const)

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

21

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

22

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

ꢀ Trong ꢉó:

ꢀ Hàm SLOPE và INTERCEPT

ꢀ

Ý nghꢎa: Hàm SLOPE ꢉꢁ tính hꢒ sꢗ góc a và

◦ known_y’s, known_x’s, new_x’s là các

giá trꢍ hoꢔc vùng ꢉꢍa chꢕ chꢑa giá trꢍ ꢉã

biꢈt cꢖa x, y tưꢄng ꢑng và giá trꢍ mꢏi

cꢖa x.

hàm INTERCEPT ꢉꢁ tính hꢒ sꢗ tꢂ do b cꢖa

hàm hꢇi quy tuyꢈn tính ꢉꢄn y=ax+b. Thay các

hꢒ sꢗ a, b này vào hàm sꢗ vꢏi giá trꢍ ꢉã biꢈt cꢖa

x hoꢔc y ta sꢟ tìm ra giá trꢍ còn lꢓi cꢞn dꢂ báo.

◦ const là hꢃng sꢗ. Ngꢞm ꢉꢍnh nꢈu const =

1 (True) thì hꢇi quy theo hàm y = ax + b,

nꢈu const = 0 (False) thì hꢇi quy theo

hàm y = ax.

ꢀ

Cú pháp:

= SLOPE(known_y’s, known_x’s)

= INTERCEPT(known_y’s, known_x’s)

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

23

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

24

4

10/21/2012

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

ꢀ Ví dꢆ: Lꢌi nhuꢋn cꢖa mꢊt DN phꢆ thuꢊc

vào giá thành sꢘn phꢠm. DN ꢉã thꢗng kê

ꢉưꢌc sꢗ liꢒu như sau:

ꢀ Trong ꢉó:

◦ known_y’s là các giá trꢍ hoꢔc vùng ꢉꢍa

chꢕ cꢖa tꢋp sꢗ liꢒu phꢆ thuꢊc quan sát

ꢉưꢌc

◦ known_x’s là các giá trꢍ hoꢔc vùng ꢉꢍa

chꢕ cꢖa tꢋp sꢗ liꢒu ꢉꢊc lꢋp quan sát

ꢉưꢌc.

ꢀ Nꢈu sang kꢡ tꢏi giá thành cꢖa DN là 270000 thì

lꢌi nhuꢋn sꢟ là bao nhiêu?

26

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

25

27

29

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

ꢀ Sử dụng hàm FORECAST:

ꢀ Dùng hàm Trend:

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

28

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

ꢀ Sử dụng hàm SLOPE và INTERCEPT:

Hàm LINEST

ꢀ

Ta có thꢁ sꢅ dꢆng hàm LINEST cho phưꢄng

pháp dꢂ báo mô hình hꢇi quy tuyꢈn tính ꢉꢄn y

= ax + b và mô hình hꢇi quy tuyꢈn tính bꢊi

y = a₁x₁+ a₂x₂+…+ a_nx_n+ b.

ꢀ

Cú pháp:

=LINEST(known_y’s, known_x’s, const, stats)

Nhꢋp xong ꢉưꢌc kꢈt thúc bꢃng tꢢ hꢌp phím Ctrl

+ Shift + Enter.

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

30

5

10/21/2012

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

Hàm LINEST

Sử dụng hàm LINEST

ꢀ

Trong ꢉó:

Ví dꢆ: Lꢌi nhuꢋn cꢖa doanh nghiꢒp (y) phꢆ

thuꢊc và giá thành sꢘn phꢠm (x₁), chi phí

quꢘn lý (x₂), chi phí bán hàng (x₃). Dꢂ báo

lꢌi nhuꢋn cꢖa doanh nghiꢒp ꢉꢓt ꢉưꢌc khi

x₁= 600, x₂= 35, x₃= 25 bꢃng hàm

LINEST như hình sau:

known_y’s, known_x’s, là các giá trꢍ hoꢔc vùng

ꢉꢍa chꢕ chꢑa giá trꢍ ꢉã biꢈt cꢖa x và y tưꢄng

ꢑng.

ꢀ

const là hꢃng sꢗ. Ngꢞm ꢉꢍnh nꢈu const = 1

(True) thì tính toán hꢒ sꢗ tꢂ do b, nꢈu const =

0 (False) bꢜ qua b (b = 0).

stats là các tham sꢗ thꢗng kê.

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

31

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

32

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

ꢀ Bài tꢋp: Mꢊt DN nhꢋn thꢝy doanh thu cꢖa

công ty phꢆ thuꢊc vào chi phí quꢘng cáo

trên truyꢙn hình. DN ꢉã thꢗng kê ꢉưꢌc sꢗ

liꢒu qua 5 tháng như sau:

Tháng Chi phí quꢉng cáo (triꢋu) Doanh thu (tꢌ)

Kéo,

vào fx

rꢕi

Ctr+sh

+ent

1

2

3

4

5

16

20

18

13

17

5,1

6,16

5,43

4,65

5,3

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

33

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

34

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

ꢀ Sꢅ dꢆng hàm TREND, FORECAST,

SLOPE và INTERCEPT ꢉꢁ dꢂ báo cho

tháng 6 nꢈu tháng 6 công ty dꢂ ꢉꢍnh chi

cho quꢘng cáo là 14,75 triꢒu:

ꢀ Sꢅ dꢆng hàm FORECAST ꢉꢁ dꢂ báo cho

tháng 6 nꢈu tháng 6 công ty dꢂ ꢉꢍnh chi

cho quꢘng cáo là 14,75 triꢒu:

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

35

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

36

6

10/21/2012

3- ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO KINH DOANH

Sử dụng phương pháp bình quân di động.

ꢀ Trong Excel sꢅ dꢆng menu Tools / Data Analysis

/ Moving average moving dùng ꢉꢁ dꢂ báo theo

phưꢄng pháp trung bình di ꢉꢊng.

ꢀ Tưꢄng tꢂ, bꢓn có thꢁ dùng các hàm

TREND, SLOPE và INTERCEPT để dự

báo. (sv tự thực hiện)

ꢀ Mꢆc interval ꢉꢁ nhꢋp sꢗ kꢡ tính bình quân.Tùy

chꢚn Chat Output ꢉꢁ vꢟ ꢉꢇ thꢍ cꢖa dãy dꢣ liꢒu

quan sát và dꢣ liꢒu tính toán. Tùy chꢚn Standard

Errors ꢉꢁ hiꢁn thꢍ sai sꢗ giꢣa sꢗ quan sát và sꢗ

tính toán.

ꢀ Ví dꢆ:

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

37

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

38

Sử dụng phương pháp san bằng số mũ.

ꢀ Có sꢗ liꢒu thꢗng kê vꢙ doanh thu ꢤ mꢊt cꢅa hàng

trong mꢊt nꢐm như bꢘng sau. Vꢏi sꢗ kꢡ tính bình

quân n=3. Hãy tính toán và dꢂ báo doanh thu cho

tháng 1 nꢐm tiꢈp theo.

ꢀ Phưꢄng pháp san bꢃng hàm mꢥ (Exponential

Smoothing) còn có tên gꢚi là phưꢄng pháp ꢉiꢙu

hòa mꢥ. Phưꢄng pháp này ꢉưa ra các dꢂ báo cho

giai ꢉoꢓn trưꢏc và thêm vào ꢉó mꢊt lưꢌng ꢉiꢙu

chꢕnh ꢉꢁ có ꢉưꢌc lưꢌng dꢂ báo cho giai ꢉoꢓn kꢈ

tiꢈp. Sꢂ ꢉiꢙu chꢕnh này là mꢊt tꢦ lꢒ nào ꢉó cꢖa sai

sꢗ dꢂ báo ꢤ giai ꢉoꢓn trưꢏc và ꢉưꢌc tính bꢃng

cách nhân sꢗ dꢂ báo cꢖa giai ꢉoꢓn trưꢏc vꢏi hꢒ sꢗ

ꢧ nꢃm giꢣa 0 và 1. Hꢒ sꢗ này gꢚi là hꢒ sꢗ ꢉiꢙu

hòa

ꢀ Ví dꢆ:

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

39

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

40

ꢀ Có sꢗ liꢒu thꢗng kê vꢙ doanh thu ꢤ mꢊt cꢅa hàng

trong mꢊt nꢐm như bꢘng sau. Hãy tính toán và dꢂ

báo doanh thu cho tháng 1 nꢐm tiꢈp theo, theo

phưꢄng pháp san bꢃng sꢗ mꢥ vꢏi ꢧ = 0.3 .

Khoa QTKD - ThS. Nguyꢀn Kim Nam

41

7

Bài giảng Tin học ứng dụng trong kinh doanh - Chương 3: Dự báo và phân tích hồi quy tương quan - Nguyễn Kim Nam