›
›

Bài giảng Tin học ứng dụng - Chương 2: Excel với hoạch định tài chính và dự báo kinh doanh - Nguyễn Thị Khiêm Hòa

pdf 81 trang ngocly 3270
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Tin học ứng dụng - Chương 2: Excel với hoạch định tài chính và dự báo kinh doanh - Nguyễn Thị Khiêm Hòa", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_tin_hoc_ung_dung_chuong_2_excel_voi_hoach_dinh_tai.pdf

Nội dung text: Bài giảng Tin học ứng dụng - Chương 2: Excel với hoạch định tài chính và dự báo kinh doanh - Nguyễn Thị Khiêm Hòa

  1. CHƯƠNG 2 EXCEL VỚI HOẠCH ĐỊNH TÀI CHÍNH VÀ DỰ BÁO KINH DOANH ThS. Nguyễn Thị Khiêm Hòa Khoa Công nghệ thông tin Trƣờng ĐH Ngân hàng TP HCM 1 22/03/2012
  2. Mục tiêu 1. Nắm đƣợc các phƣơng pháp, kỹ thuật cơ bản đƣợc sử dụng trong công tác hoạch định tài chính và dự báo kinh doanh trong doanh nghiệp. 2. Sử dụng đƣợc phần mềm MS Excel để thực hiện các công việc kể trên. 2 22/03/2012
  3. Nội dung I. Hoạch định và kiểm soát tài chính II. Dự báo kinh doanh 3 22/03/2012
  4. Tài liệu tham khảo  [1] Đinh Thế Hiển, Excel ứng dụng phân tích hoạt động kinh doanh và tài chính kế toán, Nhà xuất bản Lao động Xã hội, 2009.  [2] Nguyễn Tấn Bình, Phân tích quản trị tài chính, Nhà xuất bản Thống kê, 2009. 4 22/03/2012
  5. I. Hoạch định và kiểm soát tài chính 1. Lập báo cáo tài chính dự toán 2. Phân tích rủi ro 3. Tính lại chi phí lãi vay 4. Bài toán điểm hòa vốn 5 22/03/2012
  6. 1. Lập báo cáo tài chính dự toán  Khái niệm “báo cáo tài chính dự toán”  Dự báo theo tỷ lệ phần trăm doanh thu 6 22/03/2012
  7. Khái niệm “báo cáo tài chính dự toán”  Công cụ dự báo tài chính, dự báo những gì mà các báo cáo tài chính thực sẽ thể hiện vào cuối kỳ.  Mục đích: Ƣớc tính lợi nhuận và nhu cầu vốn cần huy động từ bên ngoài.  Phƣơng pháp: Dự báo theo tỷ lệ phần trăm doanh thu. 7 22/03/2012
  8. Dự báo theo tỷ lệ phần trăm doanh thu  Xem xét mối quan hệ giữa các khoản mục trong Báo cáo thu nhập và Bảng cân đối kế toán với giá trị doanh thu và doanh thu dự kiến.  Ưu điểm: đơn giản, cho phép dự báo hầu hết các biến cố tài chính quan trọng nhất. 8 22/03/2012
  9. Trình tự thực hiện 1. Xem xét các dữ liệu lịch sử để xác định các khoản mục nào của báo cáo tài chính thay đổi tỷ lệ với doanh thu. 2. Dự báo doanh thu. 3. Dự báo cho từng khoản mục trong các báo cáo bằng phương pháp ngoại suy (áp dụng các tỷ lệ của kỳ trước với doanh thu dự kiến). 9 22/03/2012
  10. Ví dụ minh họa  Lập báo cáo tài chính dự toán và ƣớc tính nhu cầu vốn huy động bên ngoài năm 2009 của công ty XYZ.  Dữ liệu lịch sử: các báo cáo tài chính từ 2005 – 2008.  Dự kiến 2009: doanh thu tăng 45%, không chia cổ tức, mua mới TSCĐ 270 triệu đồng, vốn CSH không đổi, nợ dài hạn không phát sinh, chi phí khấu hao nhƣ năm 2008. 10 22/03/2012
  11. Tính tỷ lệ phần trăm với lệnh chép – dán đặc biệt  Copy ô chứa doanh thu, chọn vùng cần tính tỷ lệ, vào Edit Paste Special.  Trong hộp thoại Paste Special, chọn Values trong mục Paste và Divide trong mục Operation.  Định dạng lại vùng kết quả theo dạng tỷ lệ phần trăm. Xem 11 22/03/2012
  12. 2. Phân tích rủi ro  Phân tích độ nhạy.  Phân tích tình huống.  Phân tích mô phỏng.  Phân tích rủi ro với các hàm xác suất – thống kê. 12 22/03/2012
  13. Phân tích độ nhạy  Cho phép đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đầu vào đối với kết quả bài toán.  Ý nghĩa: Cung cấp các thông tin về mức độ biến thiên có thể có của các thông số cần biết. Giúp các nhà QL xác định đƣợc các yếu tố có ảnh hƣởng mạnh nhất tới kết quả dự báo để có các quyết sách phù hợp. 13 22/03/2012
  14. Ví dụ: Nhu cầu huy động vốn  Theo dự báo, nhu cầu huy động vốn từ bên ngoài trong năm 2009 của công ty XYZ (Ví dụ trƣớc) là 583 triệu đồng. Phân tích một số yếu tố đầu vào nhạy đối với kết quả dự báo trên. 14 22/03/2012
  15. Phân tích độ nhạy một chiều:  Cho phép lần lƣợt đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đầu vào tới kết quả bài toán. VD: đánh giá tác động của tỷ lệ tăng trƣởng doanh thu và tỷ lệ giá vốn hàng bán tới nhu cầu huy động thêm vốn. 15 22/03/2012
  16. Phân tích độ nhạy một chiều: (tt) 16 22/03/2012
  17. Phân tích độ nhạy hai chiều:  Cho phép lần lƣợt đánh giá tác động đồng thời của hai yếu tố đầu vào tới kết quả bài toán. VD: đánh giá tác động của tỷ lệ tăng trƣởng doanh thu và tỷ lệ giá vốn hàng bán tới nhu cầu huy động thêm vốn. 17 22/03/2012
  18. Phân tích độ nhạy hai chiều: 18 22/03/2012
  19. Thực hiện trên Excel  Sử dụng chức năng Data Table  Excel 2003: Data Data Table.  Excel 2010: Data | What – If analysis | Data Table. Xem Ghi chú: Bảng phân tích độ nhạy phải đƣợc đặt trên cùng một sheet với Báo cáo tài chính dự toán. 19 22/03/2012
  20. Phân tích tình huống  Cho phép khảo sát sự ảnh hƣởng của một nhóm các yếu tố đầu vào đối với kết quả của bài toán trong một số trƣờng hợp nhất định. 20 22/03/2012
  21. Ví dụ  Với sự tăng trƣởng doanh thu của công ty ABCD trong năm 2009 là 45%, nhu cầu huy động vốn từ bên ngoài phụ thuộc vào tỷ lệ giá vốn hàng bán, tỷ lệ các khoản phải thu, tỷ lệ hàng tồn kho và tỷ lệ các khoản phải trả. Các tình huống tốt nhất, xấu nhất và kỳ vọng đƣợc xác định (determinant): 21 22/03/2012
  22. Các tình huống khảo sát Yếu tố Tốt Kỳ vọng Xấu TL giá vốn hàng bán 55.0% 61.5% 70.0% TL khoản phải thu 19.0% 21.2% 23.0% TL hàng tồn kho 22.0% 23.3% 24.0% TL khoản phải trả 14.0% 12.6% 10.0% Vốn huy động ? 583 ? 22 22/03/2012
  23. Thực hiện phân tích trên Excel  Sử dụng công cụ Scenario Manager Excel 2003: Tools Scenarios. Excel 2010: Data | What – If Analysis | Scenario Manager.  Thực hiện: Khởi động Scenario Manager Mô tả các tình huống (tên, các yếu tố đầu vào, giá trị). Chỉ định biến kết quả và kiểu báo cáo. 23 22/03/2012
  24. Hộp thoại Scenario Manager 24 22/03/2012
  25. Mô tả tình huống 25 22/03/2012
  26. Nhập giá trị tập yếu tố đầu vào 26 22/03/2012
  27. Chỉ định biến kết quả và kiểu báo cáo 27 22/03/2012
  28. Kết quả thực hiện Xem 28 22/03/2012
  29. Phân tích mô phỏng  Là sự mở rộng của phân tích độ nhạy và phân tích tình huống sự trợ giúp của máy tính.  Kết quả: đồ thị phân bố xác suất của biến kết quả, cho phép tính xác suất của các kết quả khác nhau.  Thực hiện: Sử dụng chƣơng trình Crystal Ball (cài đặt vào Excel Add-Ins trƣớc khi sử dụng). 29 22/03/2012
  30. Phân tích rủi ro với các hàm XS-TK  Phân tích hiệu quả tài chính trong kỳ kế hoạch => xem xét kết quả dựa trên các các giá trị có khả năng xảy ra cao nhất (kỳ vọng) và các giá trị khác có khả năng xảy ra.  Kỳ vọng: bình quân của các giá trị có khả năng xảy ra nhƣ nhau (hoặc bình quân có trọng số của các giá trị có khả năng xảy ra khác nhau). 30 22/03/2012
  31. Phân tích rủi ro với các hàm XS-TK (tt)  Độ lệch chuẩn: Biên độ dao động của KV: độ lệch chuẩn. Các giá trị tin cậy trong phạm vi kỳ vọng +/- độ lệch chuẩn.  Hệ số phương sai (= độ lệch chuẩn/kỳ vọng): Độ tin cậy của kỳ vọng. Nếu hệ số PS kỳ vọng có độ tin cậy cao, ngƣợc lại, kỳ vọng có khả năng biến động lớn 31 22/03/2012
  32. Ví dụ  Tập đoàn X gồm 5 công ty thành viên (Công ty 1, Công ty 2, Công ty 3, Công ty 4, Công ty 5). Cho báo cáo kết quả lợi nhuận năm 2010 và dự báo kết quả lợi nhuận năm 2011 của tập đoàn. Xem 32 22/03/2012
  33. Yêu cầu  Năm 2010: Tính kỳ vọng, độ lệch chuẩn tỷ suất lợi nhận hàng tháng của từng công ty của toàn tập đoàn, nhận xét về hiệu quả đầu tƣ của từng công ty và toàn tập đoàn.  Năm 2011: Tính kỳ vọng, độ lệch chuẩn tỷ suất lợi nhận cả năm của từng công ty của toàn tập đoàn, nhận xét về hiệu quả đầu tƣ của từng công ty và toàn tập đoàn. 33 22/03/2012
  34. Tính kỳ vọng, phương sai và độ lệch Hướngchuẩn nămdẫn 2010  Tính kỳ vọng: Hàm AVERAGE  Tính phương sai: Hàm VAR.  Tính độ lệch chuẩn: Hàm STDEV. 34 22/03/2012
  35. Tính kỳ vọng, phương sai và độ lệch chuẩn năm 2011  Tính kỳ vọng: Sử dụng hàm = SUMPRODUCT(khối GT XS * khối GT tính toán) Hoặc sử dụng công thức mảng {=SUM(khối GT XS * khối GT tính toán)} 35 22/03/2012
  36. Tính kỳ vọng, phương sai và độ lệch chuẩn năm 2011 (tt)  Tính phương sai: hoặc Sử dụng công thức mảng {=SUM(khối GT XS * (khối GT tính toán - kỳ vọng) ^2)}  Tính độ lệch chuẩn: sử dụng công thức =SQRT(phương sai) Xem 36 22/03/2012
  37. 3. Tính lại chi phí lãi vay  Mối quan hệ qua lại giữa chi phí lãi vay và số tiền vay  Không thể xác định chính xác chi phí lãi vay khi chƣa biết số tiền vay.  Số tiền vay phụ thuộc một phần vào chi phí lãi vay.  Giải pháp:  Bỏ qua .  Tính toán trên Excel. 37 22/03/2012
  38. Tính toán trên Excel  Lập bảng tính nhu cầu vay mới năm tới với chi phí lãi vay tạm tính bằng chi phí lãi vay năm trƣớc.  Đặt lại chế độ tính toán thủ công cho Excel.  Nhập công thức tích chi phí lãi vay.  Nhấn để thực hiện tính toán. 38 22/03/2012
  39. Đặt lại chế độ tính toán thủ công cho Excel  Excel 2003:  Vào Tools/Option chọn thẻ Calculation. Chọn Calculation Manual. Đánh dấu hộp kiểm Iteration. Nhập giá trị Maximum iteration. Nhấp OK. 39 22/03/2012
  40. Hộp thoại Calculation 40 22/03/2012
  41. Ví dụ: Tính lại nhu cầu vay mới  Tính lại nhu cầu vay mới năm 2009 của công ty ABCD. Excel 2003 Excel 2010 41 22/03/2012
  42. 4. Bài toán điểm hòa vốn  Mục tiêu: Xác định số sản phẩm cần sản xuất/kinh doanh để đạt cân bằng giữa doanh thu và chi phí (điểm hòa vốn).  Dữ liệu F: Định phí. v: Biến phí đơn vị. r: giá bán đơn vị. 42 22/03/2012
  43. Bài toán điểm hòa vốn (tt)  Biến Q: Số lƣợng sản phẩm.  Biến trung gian TC: Tổng chi phí. DT: Doanh thu.  Hàm mục tiêu LN: Lợi nhuận (bằng 0 tại ĐHV). 43 22/03/2012
  44. Bài toán điểm hòa vốn (tt)  Các phương trình quan hệ LN = DT – TC DT = r * Q TC = F + v * Q 44 22/03/2012
  45. Bài toán điểm hòa vốn (tt)  Công thức tính điểm hòa vốn  LN = DT – CP = r * Q – (F + v * Q) = 0  Điểm hòa vốn QBE = F/(r – v) 45 22/03/2012
  46. Ví dụ minh họa  Một xí nghiệp lập kế hoạch sản xuất loại hàng A với định phí là 15 triệu đồng, giá bán 20,000 đồngvà chi phí sản xuất là 10,000 đồng trên một đơn vị sản phẩm.  Yêu cầu: Xác định điểm hòa vốn cho bài toán trên. Xem 46 22/03/2012
  47. II. Dự báo kinh tế 1. Dữ liệu cho dự báo 2. Các dự báo Bình quân diễn biến 3. Dự báo bằng các hàm hồi qui 4. Dự báo bằng các hàm liên tiến 5. Phân tích dự báo bằng phương trình hồi qui tuyến tính đa biến 47 22/03/2012
  48. 1. Dữ liệu cho dự báo  Dự báo đƣợc thực hiện trên việc nghiên cứu, phân tích chuỗi dữ liệu vào => dòng cơ sở (baseline).  Dòng cơ sở: chuỗi số liệu quan sát đƣợc qua thời gian (chuỗi thời gian – Time series) về một sự kiện, hiện tƣợng nào đó xảy ra trong thế giới thực. 48 22/03/2012
  49. Yêu cầu  Các số liệu quan sát phải đƣợc sắp xếp theo thời gian.  Các kỳ quan sát có độ dài bằng nhau.  Số liệu quan sát phải xuất phát từ cùng một điểm trong mỗi kỳ.  Không đƣợc phép để thiếu dữ liệu.  Một số công cụ dự báo của Excel yêu cầu số liệu quan sát phải đƣợc sắp xếp theo chiều dọc (theo cột). 49 22/03/2012
  50. 2. Các dự báo bình quân diễn tiến (Moving Average)  Phƣơng pháp đơn giản, tính số dự báo của một kỳ nhất định bằng bình quân số một số kỳ trƣớc đó.  Ƣu điểm :  Dễ tính toán.  Đáp ứng đƣợc các thay đổi mới nhất trong chuỗi thời gian. 50 22/03/2012
  51. Ví dụ: Dịch vụ kỹ thuật  Công ty dịch vụ - tƣ vấn kỹ thuật X nhận hợp đồng lắp đặt, bảo trì và sửa chữa thiết bị cho một doanh nghiệp. Nhằm phục vụ tốt cho công tác lập kế hoạch, công ty lập bảng theo dõi số sự cố kỹ thuật xảy ra mỗi tuần và dự báo số sự cố có khả năng xảy ra trong tuần kế tiếp. Hãy sử dụng Excel để giúp công ty thực hiện công việc trên. 51 22/03/2012
  52. Thống kê sự cố kỹ thuật Tuần Số sự cố 1 17 2 12 3 114 4 8 5 11 6 10 7 6 52 22/03/2012
  53. Thực hiện  Lập bảng giá trị bình quân diễn tiến với hàm AVERAGE.  Sử dụng biểu đồ với đƣờng xu hƣớng.  Sử dụng công cụ Moving Average. Lưu ý: Công cụ Moving Average cho kết quả dự báo sớm hơn 1 kỳ so với thực tế. xem 53 22/03/2012
  54. 3. Dự báo bằng các hàm hồi qui  Phƣơng pháp bình quân: chỉ cho phép lập dự trù cho các kỳ không vƣợt quá điểm cuối cùng của chuỗi thời gian.  Phƣơng pháp hồi qui: ƣớc định mối tƣơng quan giữa các số quan sát với một biến khác, có thể là vị trí của số quan sát trong chuỗi thời gian hoặc thời điểm quan sát. 54 22/03/2012
  55. Các kiểu đường hồi qui trong Excel  Inrar : Hồi qui tuyến tính y = n.x + b  Logarithmic: Hồi qui logarit y = n.ln(x) + b  Polynomial (n): Hồi qui đa thức (bậc n) n n-1 y = bnx + bn-1x + + b1x + b0 55 22/03/2012
  56. Các kiểu đường hồi qui trong Excel  Power: Hồi qui lũy thừa y = b.xn  Exponential: Hồi qui số mũ y = b.nx 56 22/03/2012
  57. Tạo các dự báo hồi qui tuyến tính  Phƣơng cách đơn giản để tạo một dự báo với hàm hồi quy tuyến n tính y = nx + b  Thực hiện trong Excel: sử dụng hàm FRECAST hoặc hàm mảng TREND. 57 22/03/2012
  58. Hàm FORECAST  Cú pháp FORECAST(x, Known_Y’s, Known_X’s)  Công dụng: Hàm hồi qui truyến tính, dựa trên tập giá trị quan sát Known_Y’s tại chuỗi thời điểm Known_X’s, cho biết giá trị dự báo tại thời điểm tƣơng lai x. 58 22/03/2012
  59. Hàm TREND  Cú pháp TREND(Known_Y’s, Known_X’s, New_X’s, Const)  Công dụng: Hàm mảng, dựa trên tập giá trị quan sát Known_Y’s tại chuỗi thời điểm Known_X’s, tính các giá trị dự báo tại chuỗi thời điểm tƣơng lai New_X’s. Giá trị b = 0 nếu const = FALSE, đƣợc tính bình thƣờng nếu const = TRUE hoặc bỏ qua. 59 22/03/2012
  60. Ví dụ: Dịch vụ kỹ thuật  Xem 60 22/03/2012
  61. Tạo các dự báo hồi qui phi tuyến  Sử dụng trong trƣờng hợp các số quan sát biến động lên hoặc xuống theo một đƣờng cong tƣơng đối lớn.  Thực hiện trong Excel: sử dụng hàm GROWTH. 61 22/03/2012
  62. Hàm GROWTH  Cú pháp GROWTH(Known_Y’s, Known_X’s, New_X’s, Const)  Công dụng: Tƣơng tự nhƣ hàm TREND song các giá trị đƣợc dự báo với quan hệ y = b*n^x. Giá trị b đƣợc tính bình thƣờng nếu const = TRUE hoặc bỏ qua, b = 1 nếu const = FALSE. 62 22/03/2012
  63. Ví dụ: Doanh thu sản phẩm mới  Một công ty kinh doanh mới tung ra thị trƣờng một loại sản phẩm mới. Do là loại sản phẩm độc đáo, chất lƣợng tốt, giá cả phải chăng nên công ty đã bán đƣợc hàng với doanh số ngày càng cao (xem bảng thống kê). Hãy sử dụng Excel để dự báo doanh thu của công ty trong những tháng sắp tới. 63 22/03/2012
  64. Thống kê doanh thu sản phẩm Tháng Doanh thu Tháng Doanh thu 1 10 5 20 2 11 6 30 3 12.5 7 45 4 15 8 70 64 22/03/2012
  65. Thực hiện  Xem 65 22/03/2012
  66. Tạo các biểu đồ hồi qui trên Excel  Nhấp phải chuột vào chuỗi dữ liệu trong biểu đồ, thực hiện chức năng Add Trendline. Xem 66 22/03/2012
  67. 4. Dự báo bằng các hàm liên tiến  Áp dụng phƣơng trình cơ bản F(t+1) = F(t) + a.e(t) Trong đó: t, t + 1: các kỳ (thời điểm) liên tiếp F(t), F(t+1): số dự báo trong các kỳ t và t+1. a: hằng liên tiến. e(t): sai số giữa số dự báo và số quan sát tại thời điểm t. 67 22/03/2012
  68. Công cụ Exponential Smoothing  Công cụ dự báo liên tiến, thành phần trong bộ công cụ Data Analysis,  Các tùy biến trong hộp thoại Exponential Smoothings:  Input range: Vùng nhập.  Damping factor: Thừa số cản (= 1 – a). Output range: Vùng xuất. Chart Output: Xuất biểu đồ. 68 22/03/2012
  69. Hộp thoại Exponential Smoothing 69 22/03/2012
  70. Ví dụ: Cơ sở cho thuê xe  Một cơ sở cho thuê xe du lịch tiến hành thống kê số xe cho thuê mỗi ngày (xem bảng) và dự trù số xe cần chuẩn bị để sẵn sàng cho thuê vào ngày kế tiếp. Hãy sử dụng Excel để thực hiện công việc trên. Xem 70 22/03/2012
  71. 5. Phân tích dự báo bằng phƣơng trình hồi qui đa biến  Phƣơng pháp đƣợc sử dụng phổ biến, cho phép nghiên cứu tác động của nhiều nhân tố đối với kết quả bài toán.  Đặc biệt thích hợp với các doanh nghiệp có sản phẩm đặc trƣng, thị phần lớn. 71 22/03/2012
  72. Phƣơng trình hồi qui tuyến tính đa biến  Phƣơng trình mẫu: Y = b0 + b1x1 + b2x2 + + bnxn +  Trong đó Y: biến kết quả. b0: hằng số, gốc của phƣơng trình. x1, x2, xn: biến độc lập. b1, b2, bn: hệ số biến độc lập : mức sai số của các tác động khác. 72 22/03/2012
  73. Ví dụ  Công ty ABC thống kê tình hình kinh doanh mặt hàng X trong 3 năm 2008, 2009 và 2010 (Xem ).  Yêu cầu: Xây dựng phƣơng trình hồi qui tuyến tính đa biến, qua đó dự báo doanh thu trong các tháng tới và mối quan hệ giữa các chỉ số. 73 22/03/2012
  74. Xây dựng phƣơng trình hồi qui tuyến tính đa biến trên Excel  Sử dụng công cụ Regression (bộ công cụ Data Analysis ).  Các tùy biến chính trong hộp thoại công cụ:  Khởi động tiện ích.  Input Y range: khối giá trị biến Y .  Input X range.: Khối giá trị các biến X  Labels : dòng đầu trong các vùng là nhãn.  Output options: Tùy biến vùng xuất. 74 22/03/2012
  75. 75 22/03/2012
  76. Kết quả xuất  Xem 76 22/03/2012
  77. Nhận định kết quả  Hệ số R = 0,99 => giữa các biến có mối tƣơng quan cao.  Hệ số xác định R2 = 0.97 => mức độ cao về khả năng giải thích của các biến số.  Thông số độ dốc của biến Giá cả (X1) = - 338.02 biến động tỷ lệ nghịch với Sản lượng (biến Y ).  Thông số độ dốc của biến Chi phí QC (X2) = 13.03 >0 => tỷ lệ thuận với Sản lượng. 77 22/03/2012
  78. Kiểm định mô hình hồi qui  Xem xét giá trị t-stat (kiểm định thống kê) của các biến độc lập: |t-stat| > 2.58 : độ tin cậy 99% |t-stat| > 1.96 : độ tin cậy 95% |t-stat| > 1.64 : độ tin cậy 90%  Kết quả kiểm định: Biến X1 có |t-stat||= 11.24, biến X2 có |t-stat||= 24.98 => mô hình có độ tin cậy rất cao, phƣơng trình hồi qui có ý nghĩa thực tiễn. 78 22/03/2012
  79. Xây dựng mô hình dự báo hồi qui  Phƣơng trình hồi qui: Y = -199.93 - 338.02X1 + 13.03 X2  Ứng dụng: Phân tích, dự báo, đánh giá mức độ tác động của việc thay đổi giá bán và chi phí QC tới sản lƣợng, phục vụ cho việc xây dựng các chiến lƣợc kinh doanh của doanh nghiệp. 79 22/03/2012
  80. Ví dụ  Lập bảng phân tích độ nhạy hai chiều, xem xét tác động của việc thay đổi giá bán và chi phí quảng cáo tới sản lƣợng  Phạm vi biến động: Giá bán: từ 3.5 tới 4.75 triệu đồng/tấn. Chi phí QC: từ 300 tới 400 triệu đồng.  Xem 80 22/03/2012
  81. HẾT CHƢƠNG 2 81 22/03/2012