Phân tích tình hình kinh tế tài chính, tài chính của doanh nghiệp là một trong những hoạt động vô cùng quan trọng. Có nhiều phương pháp phân tích khác nhau, trong đó phân tích hồi quy được vận dụng thường xuyên với nhiều đặc điểm vượt trội. Vậy phân tích hồi quy là gì và được sử dụng ra làm sao?

Bạn Đang Xem: Phân tích hồi quy là gì? Đặc điểm, ý nghĩa và ví dụ thực tế

1. Phân tích hồi quy là gì?

Redman đưa ra tình huống ví dụ sau: Giả sử bạn là giám đốc bán sản phẩm đang cố gắng nỗ lực dự đoán các số lượng của tháng tới. Bạn biết rằng Hàng trăm, thậm chí là có thể hàng trăm yếu tố từ thời tiết đến khuyến mại của đối thủ cạnh tranh cho tới tin đồn về một mẫu xe mới và cải tiến có thể tác động ảnh hưởng đến số lượng. Có nhẽ mọi người trong tổ chức của bạn thậm chí là còn tồn tại lý thuyết về điều gì sẽ tác động ảnh hưởng lớn số 1 đến lợi nhuận bán sản phẩm. “Hãy tin tôi. Mưa càng nhiều, chúng tôi càng bán tốt nhiều hàng ”. “Sáu tuần sau đợt khuyến mại của đối thủ cạnh tranh, lợi nhuận bán sản phẩm sẽ tăng vọt”.

Như vậy có thể phân tích hồi quy là một tập hợp các phương pháp thống kê được sử dụng để ước tính các quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Nó có thể được sử dụng để đánh giá và thẩm định sức mạnh của quan hệ giữa các biến và để mô hình hóa quan hệ trong tương lai giữa chúng.

Phân tích hồi quy là một cách phân loại toán học để xác định biến nào trong số những biến đó thực sự có tác động. Nó trả lời các vướng mắc: Yếu tố nào quan trọng nhất? Cái nào tất cả chúng ta có thể bỏ qua? Các yếu tố đó tương tác với nhau ra làm sao? Và, có nhẽ quan trọng nhất, tất cả chúng ta kiên cố ra làm sao về tất cả những yếu tố này?

Trong phân tích hồi quy, những yếu tố này được gọi là biến. Bạn có biến phụ thuộc – yếu tố chính mà bạn đang cố gắng nỗ lực hiểu hoặc dự đoán. Phân tích hồi quy gồm có một số biến thể, ví dụ như tuyến tính, nhiều tuyến tính và phi tuyến tính. Các mô hình phổ quát nhất là tuyến tính đơn giản và nhiều tuyến tính. Phân tích hồi quy phi tuyến thường được sử dụng cho những tập tài liệu phức tạp hơn trong đó các biến phụ thuộc và độc lập thể hiện quan hệ phi tuyến.

Phân tích hồi quy cung cấp nhiều ứng dụng trong các ngành khác nhau, gồm có cả tài chính.

2. Đặc điểm của phân tích hồi quy:

Như đã đề cập ở trên, phân tích hồi quy ước tính quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến. Hãy hiểu điều này bằng một ví dụ dễ hiểu:

Giả sử, bạn muốn ước tính mức tăng trưởng lợi nhuận bán sản phẩm của một doanh nghiệp dựa trên xét tuyển kinh tế tài chính ngày nay. Bạn có tài liệu doanh nghiệp gần đây cho thấy mức tăng trưởng lợi nhuận bán sản phẩm gấp khoảng tầm 2,5 lần mức tăng trưởng của nền kinh tế tài chính. Sử dụng thông tin rõ ràng và cụ thể này, chúng tôi có thể dự đoán lợi nhuận bán sản phẩm trong tương lai của doanh nghiệp dựa trên thông tin ngày nay và quá khứ.

Phân tích hồi quy đi kèm với một số ứng dụng trong tài chính. Ví dụ, phương pháp thống kê là cơ bản của Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM). Về cơ bản, phương trình CAPM là một mô hình xác định quan hệ giữa lợi tức kỳ vọng của một tài sản và phần bù rủi ro thị trường.

Phân tích cũng được sử dụng để tham gia báo lợi nhuận của thị trường chứng khoán, dựa trên các yếu tố khác nhau hoặc để tham gia báo hoạt động của một doanh nghiệp. Tìm hiểu thêm các phương pháp dự báo trong Khóa học lập ngân sách và dự báo của CFI!

Beta và CAPM: Trong tài chính, phân tích hồi quy được sử dụng để tính Beta (sự biến động của lợi nhuận so với thị trường tổng thể) cho một cổ phiếu. Nó có thể được thực hiện trong Excel bằng phương pháp sử dụng hàm Slope.

Dự báo doanh thu và ngân sách: Khi dự báo báo cáo giải trình tài chính cho một doanh nghiệp, có thể hữu ích nếu thực hiện phân tích hồi quy nhiều lần để xác định những thay đổi trong các giả thiết hoặc động lực nhất định của doanh nghiệp sẽ tác động ảnh hưởng ra làm sao đến doanh thu hoặc ngân sách trong tương lai. Ví dụ, có thể có mối tương quan rất cao giữa số lượng viên chức bán sản phẩm được tuyển dụng bởi một doanh nghiệp, số lượng cửa hàng họ hoạt động và doanh thu mà doanh nghiệp tạo ra.

Phân tích hồi quy chỉ ra các quan hệ đáng kể giữa biến phụ thuộc và biến độc lập; chỉ ra mức độ tác động của nhiều biến độc lập lên một biến phụ thuộc.

Phân tích hồi quy cũng được cho phép tất cả chúng ta so sánh tác động của nhiều biến được đo lường và tính toán trên các quy mô khác nhau, ví dụ như tác động ảnh hưởng của việc thay đổi giá và số lượng những hoạt động khuyến mại. Những lợi ích này giúp các nhà nghiên cứu thị trường / nhà phân tích tài liệu / nhà khoa học tài liệu loại bỏ và đánh giá và thẩm định tập hợp các biến tốt nhất được sử dụng để xây dựng các mô hình dự báo.

3. Phân loại các quy mô phân tích hồi quy:

Dựa theo tiêu chí phân loại khác nhau thì sẽ có được sự phân loại khác nhau về phân tích hồi quy. Trong số đó, có thể chia thành ba dạng chính đó đó chính là:

Xem Thêm : Seems like là gì? Bật mí cấu trúc Seems like trong tiếng Anh

* Phân tích hồi quy – Giả thiết về mô hình tuyến tính

Nó là một trong những kỹ thuật mô hình hóa được nghe biết rộng rãi nhất. Hồi quy tuyến tính thường là một trong số ít chủ đề trước tiên mà mọi người chọn lúc học mô hình dự đoán. Trong kỹ thuật này, biến phụ thuộc là liên tục, (các) biến độc lập có thể liên tục hoặc rời rạc, và thực chất của đường hồi quy là tuyến tính.

Hồi quy tuyến tính thiết lập quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và một hoặc nhiều biến độc lập (X) bằng phương pháp sử dụng một đường thẳng phù thống nhất (còn được gọi là đường hồi quy).

Nó được trình diễn bằng phương trình Y = a + b * X + e, trong đó a là điều giao nhau, b là hệ số góc của đường và e là số hạng sai số. Phương trình này còn có thể được sử dụng để tham gia đoán giá trị của biến mục tiêu dựa trên (các) biến dự báo đã cho.

Phân tích hồi quy tuyến tính dựa trên sáu giả thiết cơ bản:

– Các biến phụ thuộc và độc lập cho thấy quan hệ tuyến tính giữa độ dốc và hệ số chặn.

– Biến độc lập không phải là tình cờ.

– Giá trị của phần dư (sai số) bằng không.

– Giá trị của phần dư (sai số) là không đổi trên tất cả những quan sát.

– Giá trị của phần dư (sai số) không tương quan với tất cả những quan sát.

– Các giá trị sót lại (lỗi) tuân theo phân phối chuẩn.

* Phân tích hồi quy – Hồi quy tuyến tính đơn giản

Hồi quy tuyến tính đơn giản là mô hình đánh giá và thẩm định quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập. Mô hình tuyến tính đơn giản được trình diễn bằng công thức sau:

Y = a + bX + ϵ

Trong số đó:

Y – Biến phụ thuộc X – Biến độc lập (giảng giải) a – Đánh chặn b – Độ dốc ϵ – Dư (lỗi)

Xem Thêm : Web drama là gì? Top 5 trang có nhiều phim hay nhất cho bạn tham khảo

* Phân tích hồi quy – Hồi quy nhiều tuyến tính

Phân tích hồi quy nhiều tuyến tính về cơ bản tương tự như mô hình tuyến tính đơn giản, ngoại trừ nhiều biến độc lập được sử dụng trong mô hình. Trình diễn toán học của hồi quy nhiều tuyến tính là:

Y = a + bX1 + cX2 + dX3 + ϵ

Trong số đó

Y – Biến phụ thuộc X1, X2, X3 – Các biến độc lập (giảng giải) a – Đánh chặn b, c, d – Độ dốc ϵ – Dư (lỗi)

Hồi quy tuyến tính bội tuân theo những xét tuyển tương tự như mô hình tuyến tính đơn giản. Tuy nhiên, vì có một số biến độc lập trong nhiều phân tích tuyến tính, nên có một xét tuyển bắt buộc khác so với mô hình:

Tính không cộng gộp: Các biến độc lập nên thể hiện mối tương quan tối thiểu với nhau. Nếu các biến độc lập có tương quan cao với nhau thì sẽ khó đánh giá và thẩm định được quan hệ thực sự giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập.

4. Ý nghĩa và ví dụ về phân tích hồi quy:

Phân tích hồi quy là kỹ thuật đa biến nhiều năm nhất và có nhẽ được sử dụng rộng rãi nhất trong khoa học xã hội. Không tựa như những phương pháp trước, hồi quy là một ví dụ về phân trò vè phụ thuộc trong đó các biến không được xử lý đối xứng. Trong phân tích hồi quy, đối tượng người dùng là thu được một dự đoán của một biến, với những giá trị của nhiều biến khác.

Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê hữu ích có thể được sử dụng trong một tổ chức để xác định mức độ mà các biến độc lập cụ thể đang tác động ảnh hưởng đến những biến phụ thuộc.

Các tình huống có thể xẩy ra để thực hiện phân tích hồi quy nhằm mang lại những hiểu biết kinh doanh có mức giá trị, có thể hành động được là vô tận.

Bảng về sau cho thấy một số tài liệu từ những ngày đầu của doanh nghiệp quần áo Ý Benetton. Mỗi hàng trong bảng hiển thị lợi nhuận bán sản phẩm của Benetton trong một năm và số tiền chi cho quảng cáo trong năm đó. Trong trường hợp này, kết quả quan tâm của chúng tôi là lợi nhuận bán sản phẩm — đó là những gì chúng tôi muốn dự đoán. Nếu tất cả chúng ta sử dụng quảng cáo làm biến dự đoán, hồi quy tuyến tính ước tính rằng Lệch giá = 168 + 23 Quảng cáo. Tức là, nếu chi tiêu cho quảng cáo tăng thêm một triệu Euro, thì lợi nhuận bán sản phẩm dự kiến sẽ tăng 23 triệu Euro và nếu không có quảng cáo, chúng tôi sẽ kỳ vọng lợi nhuận bán sản phẩm là 168 triệu Euro.

Năm Doanh thu

(Triệu Euro)

Quảng cáo

(Triệu Euro)

1 651 23 2 762 26 3 856 30 4 1063 34 5 1190 43 6 1298 48 7 1421 52 8 1440 57