MỤC LỤC
Lời mở đầu
Chương I : Lý luận chung về dãy số thời gian và dự đoán thống kê ngắn hạn
I. Phươngpháp dãy số thời gian
1: KháI niệm, phân loại và ý nghĩa của dãy số thời gian
1.1 Khái niệm
1.2 Phân loại
1.3 ý nghĩa và các yêu cầu khi xây dựng dãy số thời gian
1. Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian
1.1 Mức độ trung bình theo thời gian
1.2 Lượng tăng (giảm ) tuyệt đối
1.3 Tốc độ phát triển
1.4 Tốc độ tăng(giảm)
1.5 Giá trị tuyệt đối của 1% tăng (giảm)
II. Vận dụng phương pháp dãy số thời gian để dự báo
1. Các thành phần của dãy số thời gian
2. Các xu hướng biểu hiện của dãy số thời gian
2.1 Phương pháp mở rộng khoảng cách dãy số thời gian
2.2 Phương pháp số bình quân trượt(di động)
2.3 Phương pháp hồi quy
2.4 Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ
3. Dự báo thống kê ngắn hạn
3.1 Khái niệmvà đặc điểm của dự báo thống kê ngắn hạn
3.2 Các phương pháp dự báo thống kê ngắn hạn
3.2.1 Dự đoán dựa vào lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân
3.2.2 Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình
3.2.3 Dự đoán dựa vào hàm xu thế
3.2.4 Dự đoán dựa vào hàm xu thế và biến động thời vụ
3.2.5 Dự đoán dựa vào phương pháp san bằng mũ
Chương II: Những vấn đề chung về công ty thép SIMCO
I. Thị trường thép thế giới thời gian gần đây
II. Tình hình ngành công nghiệp thép Việt Nam
III. Tình hình của công ty thép SIMCO
1. Giới thiệu công ty thépSIMCO
2. Tình hình công ty thép SIMCO
Chương III: Vận dụng dãy số thời gian để phân tích lượng thép bán ra của công ty thép SIMCO trong giai đoạn 1999-2002 và dự báo lượng thép bán ra năm 2003.
I. Số liệu về khối lượng thép bán ra của công ty SIMCO giai đoạn 1999-2002.
II. Phân tích các chỉ tiêu về khối lượng thép bán ra của công ty SIMCO giai đoạn 1999-2002.
1. Phân tích theo mức độ trung bình
2. Lượng tăng(hoặc giảm) tuyệt đối về khối lượng thép bán ra qua các năm.
3. Tốc độ phát triển
4. Tốc độ tăng(giảm)
5. Xác định xu thế biến động ề khối lượng thép bán ra của công ty SIMCO giai đoạn 1999-2002
III. Sử dụng các phương pháp dự đoán để dự đoán khối lượng thép bán ra của công ty SIMCO trong 12 tháng năm 2003.
1. Dựa vào hàm xu thế tuyến tính cộng biến động thời vụ
2. Dựa vào hàm xu thế tuyến tính nhân với biến động thời vụ
3. Giải pháp
Kêt luận.
31 trang |
Chia sẻ: maiphuongdc | Lượt xem: 1443 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đề tài Vận dụng dãy số thời gian để phân tích lượng thép bán ra của công ty thép SIMCO trong giai đoạn 1999-2002 và dự báo lượng thép bán ra năm 2003, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
tiêu biến đổi nhiều hay ít mà có thể biểu thị hằng ngày, tháng, năm…. Độ dài giữa hai thời gian kế tiếp nhau gọi là khoảng thời gian. Có trường hợp khoảng thời gian đều nhau, có trường hợp khoảng thời gian không đều nhau.
Mức độ chỉ tiêu về hiện tượng: Được phản ánh bằng các trị số của chỉ tiêu gọi là các mức độ của dãy số và nó có thể biểu diễn bằng số tuyệt đối, số tương đối hay số trung bình.
2.Các xu hướng biểu hiện dãy số thời gian:
Trong khi phân tích các dãy số thời gian yêu cầu phải thể hiện rõ được xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng. Trong thực tế, sự biến động về mặt lượng của hiện tượng qua thời gian chịu sự tác động của nhiều nhân tố. Ngoài các nhân tố chủ yếu, cơ bản quyết định xu hướng phát triển của hiện tượng còn những nhân tố ngẫu nhiên gây ra những sai lệch khỏi xu hướng . Do đó, cần sử dụng các phương pháp thích hợp để loại trừ ảnh hưởng của các nhân tố ngẫu nhiên đó nhằm nêu rõ xu hướng và tính quy luật của sự phát triển. Một số phương pháp thường dùng:
Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian:
Phương pháp này áp dụng với những dãy số thời kỳ khi mà khoảng cách thời gian tương đối ngắn và có quá nhiều mức độ của dãy số bằng phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian để dãy số mới có mức độ. Trong đó sự tác động của các nhân tố ngẫu nhiên bị loại trừ ( bởi chúng tác động theo chiều hướng ngược lại)
Phương pháp bình quân trượt (di động)
Số bình quân di động (trượt) là số trung bình cộng của một nhóm nhất định. Các mức độ của dãy số được tính bằng cách lần lượt loại trừ dần các mức độ ban đầu, đồng thời thêm vào các mức độ tiếp theo sao cho số lượng các mức độ tham gia số trung bình không đổi.
Giả sử ta có dãy số thời gian:
Thời gian t1, t2, .. tn
Mứac độ y y1, y2, .. yn
Nếu tính trung bình trượt cho 3 nhóm mức độ ta có:
....
Ta sẽ có thể xây dựng dãy số thời gian mới gồm các số trung bình trượt:
Nếu tính số trung bình trượt từ một nhóm ít mức độ thì ảnh hưởng cuả các nhân tố ngẫu nhiên bị loại trừ. Tuy nhiên, ta sẽ có nhiều số trung bình trượt và do đó sẽ rễ đánh giá xu hướng biến động của hiện tượng. Ngược lại, nếu trung bình trượt được tính từ một nhóm nhiều mức độ thì khả năng hạn chế bị loại bỏ ảnh hưởng ngẫu nhiên sẽ lớn. Tuy nhiên, số lượng trung bình trượt tính được sẽ ít hơn và có thể gây khó khăn trong việc đánh giá xu hướng phát triển của hiện tượng. Do đó trên thực tế khi nghiên cứu người ta thường làm như sau:
*Đối với những hiện tượng biến động không lớn và mức độ thực tế không nhiều lắm thì số trung bình trượt có thể tính từ một nhóm ba mức độ. Nếu biến động của hiện tượng lớn thì nên tính số trung bình trượt từ một nhóm nhiều mức độ hơn (5, 7,..., mức độ )
*Nếu hiện tượng biến động theo chu kỳ thì chọn thời kỳ tính số trung bình di động bằng với độ dài thời gian (hoặc bội số ) của chu kỳ.
2.3 Phương pháp hồi qui:
Là căn cứ vào đặc điểm biến động của các mức độ trong dãy số thời gian người ta tìm một hàm số (gọi là phương pháp hồi quy ) nhằm phản ánh sự biến động của hiện tượng theo thời gian.
Việc lựa chọn dạng của phương trình hồi quy phụ thuộc vào số liệu thống kê thực tế và phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian, đồng thời kết hợp với một số phương pháp đơn giản khác.
Với biến thời gian t dạng tổng quát của phương trình hồi quy được biểu diễn
như sau:
Trong đó y: Các giá trị lý thuyết
t: Thứ tự thời gian
ao, a1,....,an: các tham số được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Phương pháp bình phương nhỏ nhất:
*Một số dạng cụ thể:
a, Phương trình đường thẳng: yt =bo + b1t . Các tham số bo ,b1 được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất.
b, Hàm Parabol :
Chọn hàm này dựa vào đồ thị hoặc khi sai phân bậc hai sấp xỉ nhau.
Các tham số b0 ,, b1 , b2 , được xác định bởi hệ phương trình:
c, phương trình hypebol:
các tham số b, b được xác định :
d, phương trình hàm mũ:
các tham số được xác định
Tác dụng của công tác hồi quy: Ngoài việc hiện ra xu hướng biến động của hiện tượng còn có khả năng dự báo hiện tượng trong tương lai.
2.4 Phương pháp biến động thời vụ:
Biến động thời vụ là sự biến động của một số hiện tượng KT- XH thường có tính thời vụ. Nghĩa là trong hàng năm, trong từng thời gian nhất định, sự biến động được lặp đi, lặp lại.
Nguyên nhân gây ra biến động thời vụ là do ảnh hưởng của điều kiện tự nhiên và phong tục tập quán tự nhiên của dân cư.
` Tác động của biến động thời vụ đối với sản xuất và sinh hoạt nói chung là không tốt gây căng thẳng khẩn trương vào thời vụ. Nghiên cứu biến động thời vụ nhằm để ra chủ trương biện pháp phù hợp, kịp thời hạn chế những ảnh hưởng của biến động thời vụ đối với sản xuất và sinh hoạt của xã hội.
Nhiệm vụ của nghiên cứu thống kê là dựa vào số liệu của nhiều năm (ít nhất là 3 năm ) để xác định tính chất và mức biến động của thời vụ. Phương pháp thời vụ là tính các chỉ số thời vụ.
Đối với dãy số thời gian tương đối ổn định, tức là dãy số trong đó mức độ của hiện tượng từ năm này sang năm khác không có biểu hiện tăng giảm rõ rệt.
tronh đó : Ii chỉ số thời vụ
số trung bình của tất cả các mức độ trong tháng cùng tên i
số trung bình của tất cả các thángtrong dãy số.
Trong trường hợp các mức độ của dãy số năm này qua năm khác được biến động nhiều thì chỉ số thời vụ dược tính theo công thức:
y: mức độ thực tế thứ i
: mức độ lý thuyết thứ i tính theo phương trình hồi quy hoặc phương pháp số trung bình trượt di động
n: là số năm
3. Dự báo thống kê ngắn hạn:
3.1 Khái niệm và đặc điểm của dự báo thống kê
Dự báo thống kê là xác định mức độ có thể xảy ra trong tương lai của hiện tượng nghiên cứu. Xuất phát từ đối tượng và nhiệm vụ nghiên cứu, từ nguồn tài liệu thống kê thích hợp, thống kê thường thực hiện dự toán ngắn hạn gọi là dự toán thống kê ngắn hạn.
Dự báo thống kê ngắn hạn là công cụ quan trọng để tổ chức quản lý một cách thường xuyên các hoạt động sản xuất kinh doanh từ ngành đến cấp cơ sở, cho phép xuất hiện những nhân tố mới, sự mất cân đối để từ đó có biện pháp phù hợp trong quá trình quản lý.
Có nhiều phương pháp dự báo khác nhau, phụ thuộc nguồn thông tin cũng như mục tiêu dự toán. Nhưng nội dung cơ bản của thống kê là dựa trên các giá trị đã biết y1 ,, y2 ,...,yn phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của hiện tượng. Thừa nhận rằng những yếu tố đã và đang tác động sẽ vẫn còn tác động đến hiện tượng trong tương lai. Xây dựng mô hình trong tương lai chưa biết của hiện tượng.
*Dự báo thống kê có những đặc điểm cơ bản sau:
+Dự báo thống kê chỉ thực hiện được trên từng mô hình cụ thể. Tức là nó chỉ thực hiện được sau khi đã phân tích thực trạng biến động theo thời gian hoăc không gian và phân tích đánh giá các nguyên nhân ảnh hưởng đến tiêu thức kết quả. Trong phân tích thống kê cần phân biệt rõ 2 mô hình cơ bản sau:
- Mô hình dãy số thời gian: là tính quy luật biến đổi của hiện tượng qua thời gian được biểu diễn bằng hàm xu thế. Trên cơ sở phân tích sự biến động dãy số tiền sử trong quá khứ, hiện tại và hướng tới tương lai.
- Mô hình nhân quả: là mối quan hệ nhân quả giữa các hiện tượng nghiên cứu qua thời gian hoặc không gian được biểu diễn bằng các hàm kinh tế, phương trình kinh tế, phương trình tương quan.
Do đó, chỉ báo thống kê không phải là sự lphán đoán theo định tính hoặc “đoán mò” mà là sự định lượng mức độ lphải xảy ra trên cơ sở khoa học của phân tích thực tiễn. Cho nên kết quả dự báo thống kê vừa mang tính khách quan vừa mang tính chủ quan và nó lphụ thuộc vào trình độ nhận thức khách quan hay khả năng tư duy của người dự báo.
+ Nguyên tắc cơ bản để xác định mô hình dự báo là tính kế thừa lịch sử, tính quy luật phát sinh,phát triển của hiện tượng. Mối liên hệ biện chứng nhân quảgiữa các hiện tượng cho nên điều kiện để xác định mô hình dự báo là:
- Các nguyên nhân, các yếu tố, các điều kiện cơ bản ảnh hưởng đến quy luật biến động phải tương đối ổn định, bền vững trong quá khứ đến hiện tại và tiến tới tương lai.
- Một khi có sự thay đổi các yếu tố, các nguyên nhân thì lphải xác định lại mô hình để thích nghi với hiện thực.
- Để dễ điều chỉnh mô hình và đảm bảo mức độ chính xác phù hợp với thực tiễn thì tầm xa dự báo là khoảng cách thời gian từ hiện tại đến tương lai không nên quá 1/3 thời tiền sử.
+ Tính khả thi của mức độ dự báo mang tính xác suất.
+ Dự báo thống kê là dự báo ngắn hạnvà dự báo trung hạn vì mức độ chính xác của kết quả dự báo thống kê tỉ lệ nghịch với tầm xa dự báo.
+ Dự báo thống kê mang tính nhiều phương án. Cần phải lựa chọn phương án hay mô hình để làm hàm dự đoán bằng cách kiểm định mô hình.
+ Phương tiện để dự báo thống kê là các thuật toán, kỹ thuật toán phân tích, phương tiện tính toán, vi tính và trình độ tính toán của người dự báo.
+ Để dự báo thống kê cần phải thực hiện tuần tự các bước sau:
- Phân tích thực trạng biến động của hiện tượng nghiên cứu bằng nhiều phương pháp thống kê để đánh giá bản chất, mối quan hệ nội tại của đối tượng nghiên cứu.
- Xác định mô hình dự báo, tính toán các tham số để định lượng chiều hướng, dáng điệu biến động của các quy luật
- Kiểm định lựa chọn mô hình làm dự báo
- Phân tích Hậu dự báo, theo dõi các yếu tố, nguyên nhân, điều kiện đã và đang sẽ xảy ra. Tham khảo ý kiến của các chuyên gia để điều chỉnh lại mô hình khi cần thiết.
3.2 Các phương pháp dự báo thống kê
3.2.1 Dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân.
Phương pháp này được áp dụng trong trường hợp dãy số thời gian có các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn từng kỳ xấp xỉ nhau. Ta có:
Mức độ dự đoán thời kỳ thứ n +L được xác định như sau:
Hay
Trong đó:
Yn : mức độ cuối cùng của dãy số
L : Tầm xa dự đoán
d: Lượng tăng hoặc giảm tuyệt đối trung bình
thiếu
3.2.2.dư đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình:
Phương pháp này được sử dụng dùng trong trường hợp hiện tượng biến động với một nhịp độ tương đối ổn định , nghĩa là có tốc độ phát triển tiên hoàn xấp xỉ nhau .
Ta có
Mức độ dự đoán ở thời kỳ thứ n+ L là:
trong đó :: mức độ dự đoán tại thời đIểm n+l
: tốc độ phát triển
l : tầm dự đoán
3.2.3 : dự đoán dựa vào hàm xu thế :
căn cứ vào sự biến động của hiện tượng để xây dựng hàm hồi quy theo thời gian :
căn cứ vào hàm hồi quy đã xây dựng để dự đoán mức độ tương lai của hiện tượng .
Mức độ dự đoán ở thời đIểm (t+l) là :
l=1,2,.. .
:mức độ dự đoán ở thời gian (t+l)
3.2.4:Dự đoán dựa vào hàm xu thế và biến động thời vụ :
Trong thực tế nhiều hiện tượng kinh tế xã hội một mặt biến động theo một xu hướng nào đó, mặt khác chúng lại chịu ảnh hưởng của tính chiất thời vụ. Do đó để dự đoán chính xác các hiện tượng chúng ta sử dụng hàm xu thế kết hợpu với biến động thơì vụ.
Phân tích các thành phần tạo thành các mức độ của dãy số thời gian:
Hàm xu thế f(t) : nói lên xu hướng biến động của hiện tượng kéo dài theo thời gian (tính quy luật của hiện tượng ).
Biến động thời vụ (St): là sự biến động có tính chất lặp đI lặp lại trong từng thời gian nhất định.
Biến động ngẫu nhiên Zt : sự biến động không có tính quy luật.
*Trong 3 thành phần này có 2 dạng kết hợp:
a, kết hợp cộng :
Yt = ft + St + Zt
Hàm xu thế thường sử dụng hàm xu thế tuyến tính và có dạng :
biến động thời vụ : St = Cj (j = 1,2,. . ., m)
biến ngẫu nhiên Zt : trên thực tế rất khó mô hình hoá Zt
từ đó ta có :
để ước lượng trong thực tế thường sử dụng bảng B.B (Buys- ballot)
Cj = ( j=1,2,. . .m)
Trong đó :
m :tổng số quý hoặc số tháng j
n : tổng số năm i
Ti :tổng dòng i
T =
S = I*Ti
: trung bình cột j
: trung bình dòng
b, kết hợp nhân .
Yt = ft + St + Zt
Xác định xu thế ft : từ dãy số Yt ta tính trung bình trượt nhằm mục đích khử biến động thời vụ (St) và biến động ngẫu nhiên (Zt).
Xác định hàm ft từ dãy trung bình trượt
Xác định St : St * Zt =
Tính trung bình xén (tức là trunh bình bỏ giá trị lớn nhất và nhỏ nhất )
Tính hệ số đIều chỉnh:
H = tổng trung bình mong đợi / tổng trung bình xén
Với tổng trung bình mong đợi :
nếu là quý : 4 (hoặc 400%)
nếu là tháng : 12 (hoặc 1200%)
St = chỉ số thời vụ đIều chỉnh = trung bình xén *H
Tính Zt =
3.2.5 Dự đoán dựa vào phương pháp san bằng mũ .
Trong các phương pháp mà ta dự đoán ở trên khi xây dựng mô hình để dự đoán các mức độ của dãy số thời gian được xem là như nhau. Người ta thấy rằng ở những thời gian khác nhau thì hiện tượng mà ta nghiên cứu chịu tác động của các nhân tố là không giống nhau. Vì vậy khi xây dựng mô hình để tiến hành dự đoán thì các mước độ càng cuối dẫy càng được chú ý hơn và do đó mô hình dự đoán có khả năng thích nghi với sự biến động của hiện tượng. Một trong những phương pháp đơn giản để xây dựng mô hình dự đoán là phương pháp san bằng mũ.
Giả sử thời gian t, có mức độ thực tế là Yt và mức độ dự đoán là dự đoán mức độ của hiện tượng ở thời gian tiếp theo sau đó(tức t +1 ) sẽ là :
(1)
đặt 1- = ta có :
(2)
, được gọi là các tham số san bằng mũ với + =1và nằm trong khoảng
Như vậy mức độ dự đoán là trung bình cộng gia quyền của các mức độ thực tế Yt và mức độ dự đoán
Tương tự ta có :
Thay vào công thức (2)
Ta có
Bằng cách tiếp tục thay các mức độ dự đoán : ,,. . . , vào công thức trên ta có:
Vì 1-= < 1 nên khi i thì và
Khi đó
Như vậy là tổng tất cả các mức độ của dãy số thời gian tính theo quyền số, trong đó các quyền số giảm theo dạng mũ tuỳ thuộc mức độ cũ của dãy số .
Từ một ta có thể viết:
đặt là sai số dự đoán ở thời gian t thì:
Từ công thức trên cho ta thấy việc lựa chọn tham số san bằng có ý nghĩa quan trọng. Nếu được chọn một cách nhỏ thì các mức độ cũ được chú ý một cáchi thoảt đáng. để chọn phải dựa vào việc phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng và những kinh nghiệm nghiên cứu đã qua giá trị tốt nhất là giá trị làm cho tổng bình phương sai số nhỏ nhất.
San bằng mũ được thực hiện theo phương pháp đệ quy ước là để tính ta phải có , để tính ta phải có , . .Do đó để tính toán ta phải xác định giá trị ban đầu, như có thể lấy giá trị đầu tiên trong dãy số, hoặc là số trung bình cho một giá trị đầu tiên, hoặc các tham số của hàm xu thế .
Như vậy có nhiều phương pháp dự đoán hiện tượng theo thời gian, tương ứng với mỗi phương pháp cho ta những kết quả dự đoán khác nhau. Do đó cần phải lựa chọn phương pháp dự đoán tốt nhất để mang lại kết quả chính xác nhất.
Chương ii : những vấn đề chung về công ty thép simco
I . thị trường thép thế giới thời gian gần đây
Năm 1998, thị trường thép thế giới vẫn còn bị ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính và tiền tệ khu vực nên khá ảm đạm. Khiến cho nhu cầu giảm, cạnh tranh diễn ra gay gắt giữa các nhà sản xuất và xuất khẩu,
Cuộc khủng hoảng ở Châu á làm giảm mạnh nhu cầu thép ở hầu hết các nước, gây thiệt hại nghiêm trọng tới sản xuất không những ở Châu á mà còn ở các trung tâm công nghiệp lớn của thế giới. Tại Nhật Bản sản lượng thép thô liên tục giảm trong cả năm, nhu cầu nội địa thấp, suy thoái về sản xuất xe gắn máy động cơ và nhiều ngành công nghiệp khác là sức ép khiến sản lượng thép của Nhật giảm xuống
Cuộc khủng hoảng ở Châu á đã tác động trực tiếp đến sản xuất thép không chỉ ở tại Tây Âu và đe doạ nghiêm trọng ngành công nghiệp thép. Do đó sản xuất thép không gỉ năm 1998 của Tây Âu giảm 50 ngàn tấn so với năm 1997.
ở các nước Châu á tình hình không mấy sáng sủa. Sự phá giá tiền tệ ở nhiều nước trong khu vực đã làm giảm sức cạnh tranh sản phẩm thép của các nước xuất khẩu. Chẳng hạn, thị trường thép Trung Quốc đình truệ với mức sản xuất đạt 107 triệu tấn, nhu cầu cũng chỉ ở mức này. Thái Lan không còn duy trì là nước nhập khẩu các sản phẩm lớn nhất khu vực Đông Nam á. Mức tiêu thụ thép đã giảm 15% năm 1997 , tiếp tục giảm 45 – 50% trong năm 1998.
Trong nỗ lực để vực nền kinh tế thoát khỏi khủng hoảng, đối phó với sự suy giảm mạnh mẽ tiêu thụ nội địa. Một số nước Châu á đã tăng cường xuất khẩu sản phẩm thép tràn lan sang Tây Âu và Mỹ và điều này đã bị lên án là vi phạm cam kết mậu dịch tự do.
II.Tình hình ngành công nghiệp thép việt nam:
Ngành thép việt nam năm 1998 cũng không thể tránh khỏi sự ảnh hưởng của sự khủng hoảng này. Nhưng dự đoán gần đây đã đưa ra những tín hiệu sáng sủa cho ngành thép Việt Nam. Theo dự đoán của VSC, công suất của sản xuất thép ở Việt Nam sẽ tăng lên 6 triệu tấn/ năm và có khả năng mở rộng tới 10 triệu tấn/ năm. Vấn đề đặt ra là cần xem xét khả năng cạnh tranh của sản phẩm thép Việt Nam so với sản phẩm thép nhập khẩu để đưa ra lộ trình giảm thuế bảo đảm mức độ bảo hộ cần thiết đối với sản xuất trong nước.
Một số nhà đầu tư có một tầm nhìn tương đối lạc quan. Về khả năng phát triển của ngành thép Việt Nam để có thể thu hút vốn từ bên ngoài cho công cuộc hiện đại hoá kinh tế đi lên từ bắt đầu phát triển các ngành công nghiệp mũi nhọn trong đó có ngành công nghiệp thép gần chiếm một vị trí vô cùng quan trọng.
III. tình hình của công ty thép sumco
1.Giới thiệu công ty thép sum co
Công ty thép và vật tư công nghiệp sum co – nhà sản xuất gang thép Việt Đức và là nhà cung ứng dịch vụ thép xây dựng tại Việt Nam.
Với hệ thống mạng lưới phân phối bán hàng rộng khắp trên toàn quốc bao gồm: Các văn phòng đại diện, kho trung chuyển đảm bảo việc giao nhận hàng được nhanh chóng, đáp ứng tiến độ thi công của các công trình xây dựng, hiệu quả với các điều kiện thanh toán và giá cả cạnh tranh.
Công ty thép sumco có đội ngũ cán bộ giàu kinh nghiệm được đào tạo chuyên nghiệp từ phương thức giao nhận hàng đến thái độ phục vụ. Đội ngũ maketting luôn có mặt tại chỗ tư vấn giúp quý khách hàng lựa chọn những sản phẩm tốt nhất, phù hợp với từng công ttình xây dựng.\
Công ty thép sumco đặc biệt quan tâm đến hệ thống quản lý chất lượng ISO 9001 : 2000. Chính sách chất lượng của simco đang trên đường phát triển, áp dụng và xây dựng hệ thống ISO 9001 : 2000 cho mình và coi hệ thống chất lượng này là sức mình là sự sống của công ty.
2.Tình hình thép của công ty simco:
Hàng năm công ty thép simco nhập về một khối lượng lớn các mặt hàng kim khí trong nước chưa sản xuất được hoặc chưa đủ lượng đáp ứng nhu cầu thép trong nước như: Thép hợp kim cho cơ khí chế tạo máy, kim loại màu.
Hàng năm xuất khẩu chủ yếu là các loại gang đúc và các sản phẩm đúc từ gang.
Đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng với số lượng và chất lượng của các sản phẩm thép trên thị trường trong nước. Công ty thép simco đã tăng cường hợp tác với nhiều đối tác nước ngoài để đổi mới công nghệ và thiết bị tại đơn vị sản xuất nhằm thu hút vốn đầu tư và công nghệ hiện đại của nước ngoài.
Chương iii : vận dụng dãy số thời gian để phân tích lượng thép bán ra của công ty thép simco giai đoạn 1999 – 2002
Năm
Tháng
I. Số liệu về khối lượng thép bán ra của công ty thép simco giai đoạn 1999 – 2002.
1999
2000
2001
2002
1
6658
6583
6002
13571
2
7453
7803
7536
14967
3
6187
6901
7972
14505
4
9185
14886
14774
22538
5
8762
11794
12926
22538
6
1103
14482
14242
14996
7
6180
8314
8790
14464
8
9185
13694
17326
18622
9
5702
7907
8146
7552
10
4997
9950
7419
16647
11
8818
13082
17068
22950
12
12102
14922
17116
25992
Tổng Năm
96226
130667
139335
219070
II. Phân tích các chỉ tiêu về khối lượng thép bán ra của công ty simco giai đoạn 1999-2002:
1. Phân tích theo mức độ trung bình:
y1+ y2 + y3 + y4 96266 + 130677 + 139335 + 219070
`y = ắắắắắắắ = ắắắắắắắắắắắắắắắ =
4 4
= 146337(tấn )
lượng thép tiêu thụ trung bình hàng năm trong giai đoạn 1999-2002 là 146337 (tấn)
2.lượng tăng (giảm) tuyệt đối về khối lượng thép bán ra qua các năm :
Lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn về khối lượng thép bán ra qua các năm:
- năm 2000 so với năm 1999:
d2= y2 - y1 =130677 - 96266= 34411 (tấn )
- năm 2001 so với năm 2000:
d3 = y3 -y2 = 139335 -130677 =8658 (tấn )
- năm 2002 so với năm 2001:
d4 = y4 -y3 =219070 -139335 = 79735 (tấn )
lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc về khối lượng thép bán ra qua các năm:
- năm 2000 so với năm 1999:
D2 =y2- y1 = 130677-96266=34411(tấn )
- năm 2001 so với năm 2000 :
D3= y3 -y1 =139335 -96266 = 43096 (tấn )
- năm 2002 sso với năm 2001:
D4 =y4 - y1 =219070 - 96266 =122804 ( tấn )
lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân về khối lượng thép bán ra qua các năm
d2+ d3 + d4 34411 + 8656 + 79735
`d= ắắắắắắ = ắắắắắắắắắắắ = 40935 (tấn )
3 3
vậy khối lượng thép trung bình hàng năm tăng : 40935 (tấn)
tốc độ phát triển về khối lượng thép bán ra qua các năm :
tốc độ phát triển liên hoàn :
y2 130677
t2= ắ 100 = ắắắ 100 = 135,746 %
y1 96266
y3 139335
t3 = ắ 100 = ắắắắ 100 = 106,625 %
y2 130677
y4 210970
t4 = ắ 100 = ắắắ 100 = 1570,225 %
y3 139335
Tốc độ phát triển định gốc :
y2 130677
T2= ắ 100 = ắắắ 100 = 135,746 %
y1 96266
y3 139335
T3= ắ 100 = ắắắ 100 =144,74 %
y1 96266
y4 219070
T4= ắ 100 = ắắắ 100 = 227,567 %
y1 96266
Tốc độ phát triển trung bình về khối lượng thép bán ra qua các năm ;
= 1.24 (lần)
Vậy tốc độ phát triển trung bình hàng năm :124 %
tốc độ tăng ( hoặc giảm) :
Tốc độ tăng( giảm )từng kỳ :
a2 = t2 - 1 =1,35746 -1 =0,35746 (lần) hay 35,746 %
a3 = t3 - 1 =1,06625 -1 =0,06625 (lần ) hay 6,625%
a4 = t4 - 1 = 1,57225 -1 = 0,57225 (lần) hay 57,225%
tốc độ tăng (giảm ) định gốc :
A2 = T2 - 1 =1,35746 - 1 = 0,35746 (lần ) hay 35,746%
A3 = T3 - 1 = 1,4474 - 1 = 0,4474 (lần ) hay 44,74%
A4 = T4 - 1 = 2,27567 - 1 = 1,27567 (lần) hay 127,567%
Vậy tốc độ tăng (giảm) trung bình :
`a = `t - 1 =1,24-1=0,24 (lần ) hay 24 %
Xác định xu thế biến động về khối lượng thép bán ra của công ty simco giai đoạn 1999 - 2002 :
Gọi khối lượng thép bán ra trong tháng t là yt (t = 1,2,...,48)
khi đó ta có khối lượng thép bán ra như sau :
T
yt
t
yt
T
yt
1
6658
17
11794
33
8146
2
7453
18
14882
34
7419
3
6187
19
8314
35
17068
4
9185
20
13694
36
17116
5
8762
21
7907
37
13571
6
11037
22
9950
38
14967
7
6180
23
13082
39
14505
8
9185
24
14922
40
22538
9
5702
25
6020
41
27766
10
4997
26
7536
42
19496
11
8828
27
7972
43
14464
12
12102
28
14774
44
18622
13
6582
29
12926
45
7552
14
7803
30
14242
46
16647
15
6901
31
8790
47
22950
16
14886
32
17320
48
25662
Từ bảng ta thấy rằng khối lượng thép bán ra qua các tháng luôn biến động lên xuống do đó không thể xác định được xu hướng biến động lượng thép bán ra qua các tháng . Để xác định được xu hướng biến động ta mở rộng khoảng cánh thời gian là 8 tháng
Khi đó khối lượng thép bán ra hàng kỳ ( 6 tháng ) theo thời gian như sau :
T
1
2
3
4
5
6
yt
64647
67791
94505
89586
115330
153489
Từ dãy số trên ta thấy mạc dù có sự biến động qua các kỳ nhưng nhìn chung khối lượng thép bán ra qua các kỳ có xu hướng tăng lên .
sử dụng dãy số trung bình trượt với 7 mức độ ta có khối lượng thép bán ra của công ty theo thời gian :
_ yi-3 + yi-2 + yi-1 + yi + yi+1 + yi+2 + yi+3
yt = ắắắắắắắắắắắắắắắ
7
tháng t
khối lượng bán yt
số trung bình trượt `yt
Tháng t
khối lượng bán yt
số trung bình trượt `yt
tháng t
khối lượng bán yt
số trung bình trượt `yt
1
6658
17
11794
11794
33
8146
12872
2
7453
18
1482
11191
34
7419
12777
3
6187
19
8314
11627
35
17068
13659
4
9185
7923
20
13694
11369
36
17116
13256
5
8762
8284
21
7907
11816
37
13571
15312
6
11037
8034
22
9950
10556
38
14967
18219
7
6180
7864
23
13082
10444
39
14505
18566
8
9185
7812
24
14922
9627
40
22538
18187
9
5702
8289
25
6020
10608
41
27766
18908
10
4997
7652
26
7536
11033
42
19496
17849
11
8828
7884
27
7972
11199
43
14496
18155
12
12102
7558
28
14774
10323
44
18622
18214
13
6582
8870
29
12926
11938
45
7552
17960
14
7803
9871
30
14242
12025
46
16647
15
6901
10701
31
8790
11964
47
22950
16
14886
10160
32
17326
12274
48
25992
Từ bảng ta thấy giá trị số trung bình trưọt về khối lượng thép tiêu thụ có xu hướng tăng theo thơì gian . như vậy có sự biến động lên xuống qua các tháng nhưng xu hướng chung là lượng thép tiêu thụ của công ty tăng theo thời gian .
III.Sử dụng các phương pháp dự đoán để dự đoán khối lượng thép bán ra của công ty simco trong 12 tháng năm 2003:
Qua phân tích các chỉ tiêu về khối lượng thép bán ra của công ty simco ta thấy rằng , một mặt khối lượng thép có xu hướng tăng lên măt khác lại có sự biến động lên xuống qua các tháng trong từng năm . T ừ bảng 1 ta thấy rõ khối lượng thép tiêu thụ của công ty trong các tháng 4,5,6,8,11,12 của các năm đều tăng đột biến chứng tỏ viêc tiêu thụ thép của công ty chịu tác động của yếu tố thời vụ . do đó để dự đoán khối lượng thép tiêu thụ trong thời gian tới ta dựa vào hàm xu thế kết hợp với biến động thời
vụ.
1. Dự đoán dựa vào hàm xu thế tuyến tính f(t)+biến động thời vụ :
Ta có : = b0 +b1 t + ct (t = 1,2,...,12)
Năm(i)
Tháng(j)
1
2
3
4
tổng tháng Ti
trung bình tháng (`yt)
1
6658
6583
6020
13571
32831
8208
2
7453
7803
75336
14967
37759
9440
3
6187
6901
7972
14505
35565
8891
4
9185
14886
14774
22538
61383
15345
5
8762
11794
12926
27766
61248
15312
6
11037
14482
14242
14996
59617
14904
7
6180
8314
8790
14464
37748
9437
8
9185
13694
17326
18622
58827
14707
9
5702
7907
8146
7552
29307
7327
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- 30013.doc