Lập mô hình tài chính | Bài giảng môn Kinh tế học đại cương Trường đại học sư phạm kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh

LP MÔ HÌNH TÀI CHÍNH Chương 1
1.1 LP MÔ HÌNH TÀI CHÍNH Các tình ðưa ra Thc hin ðo lưng hung quyt quyt kt qu thc tin ñnh ñnh thc hin
Vic lp mô hình h tr 2 bưc ñu ca tin trình trên:
phân tích tình hung và ñưa ra các kt qu d kin ca nhng tình hung ñó 
1.1.1 Tin trình lp mô hình Mô hình Kt qu Phân tích
Th gii lưng hóa Tóm t%t ðánh giá Gii thích qun tr" Th gii thc Tình Các hung quyt qun lý Trc giác ñ"nh
1.1.1 Tin trình lp mô hình
• Vai trò ca nhà qun lý khi lp mô hình bao gm
các bưc: tóm tt tình hung, h thng hóa mô
hình, gii thích và cui cùng là thc hin các quyt đnh
• Sp xp các tình hung ca bài toán sao cho phù
hp vi vic lp mô hình.
• B cc toàn cnh mô hình sao cho vic thu thp,
truy xut d liu và phân tích mô hình mt cách
thun li đ có th gii quyt
• Truyn đt nhng kt qu kh thi tt nht ca
mô hình trong vic đưa ra quyt đnh. 
1.1.3 Yêu cu khi lp mô hình
• Các mô hình buc bn phi dt khoát rõ ràng v mc tiêu ca mình.
• Các mô hình buc bn phi nhn dng và lưu li
các quyt đnh mà nhng quyt đnh này s nh
hưng và tác đng đn các mc tiêu ca bn.
• Các mô hình buc bn nhn dng và lưu li
nhng tương tác và nhng đánh đ i bù tr! gia các quyt đnh.
• Các mô hình s buc bn suy nghĩ c"n tr#ng v
các bin s và lưng hóa rõ ràng nhng bin s
này trong điu kin chúng có th đnh lưng.
1.1.3 Yêu cu khi lp mô hình
• Các mô hình buc bn cân nhc d liu nào là
thích hp đ đnh lưng nhng bin s đã nêu
trên và xác đnh nhng tương tác gia chúng.
• Mô hình buc bn phi ghi nhn nhng ràng
buc (các gii hn) đi vi các giá tr bin s ca mô hình.
• Các mô hình cho phép bn d dàng thông đt ý
tưng và s hiu bit ca mình v vn đ cn
gii quyt đn các thành viên khác trong nhóm làm vic.  1.1.4 Các loi mô hình Loi mô hình ðc ñim Ví d Mô hình thc th Hu hình Mô hình máy bay Lĩnh hi: d dàng Mô hình nhà
Nhân bn và chia s: Khó khăn Mô hình thành ph
Sa ñi và thao tác: Khó khăn
Phm vi s dng: Thp nht Mô hình mô phng Vô hình Bn ñ ñưng ph Lĩnh hi: Khó khăn hơn ðng h ño tc ñ
Nhân bn và chia s: D dàng hơn Biu ñ, ñ th
Sa ñi và thao tác: D dàng hơn
Phm vi s dng: Rng hơn Mô hình lưng hóa Vô hình Mô hình mô phng Lĩnh hi: Khó khăn nht Mô hình ñi s
Nhân bn và chia s: D dàng nht Mô hình bng tính
Sa ñi và thao tác: D dàng nht
Phm vi s dng: Rng nht 1.1.5 Xây dng mô hình
Các bưc tng quát khi lp mô hình:
• Nghiên cu môi trưng đ cu trúc li tình hung qun lý phát sinh.
• Thit lp công thc trình bày quan h gia
các bin s, và các thông s ch#n l#c.
• Xây dng mô hình lưng hóa (đnh lưng).  1.1.5 Xây dng mô hình
Các bin s quyt ñnh
(có kh năng kim soát)
Kt qu thc hin Mô hình Các thông s
Các bin s h qu
(không có kh năng kim soát)
Các bin s ngoi sinh
Các bin s ni sinh Nhp lưng (Input)
Xut lưng (Output) 1.2.2 Ví d Công ty S.P •
Các nhp lưng ca mô hình Giá bán 8.00$
S lưng bán (lưng cu) 16
Chi phí ch bin (ñơn v) 2.05$ Chi phí NVL1 (ñơn v) 3.48$ Chi phí NVL2 (ñơn v) 0.30$
Chi phí c ñnh (ñơn v 1000$/tun) 12$  1.2.2 Ví d Công ty S.P
• Mi quan h trong mô hình Li nhun Doanh thu Chi phí ch bin T ng chi phí Lưng cu v Yêu cu v Chi phí NVL bánh lưng NVL Giá bán Chi phí ch Chi phí NVL 1 Chi phí NVL 2 Chi phí bin (ñơn v) (ñơn v) c ñnh (ñơn v) 1.2.2 Ví d Công ty S.P Xây dng mô hình
• Li nhun = Doanh thu – Tng chi phí
• Doanh thu = Giá bán x Lưng cu sn phm
(s lưng tiêu th)
• Tng chi phí = Chi phí ch bin + chi phí
nguyên nguyên vt liu + chi phí c đnh
• Chi phí nguyên vt liu = S lưng sn phm
x chi phí NVL 1 + S lưng sn phm x chi phí NVL 2  1.2.2 Ví d Công ty S.P Mô hình sơ khi 1.2.2 Ví d Công ty S.P
Phân tích What if , đánh đi (Trade Off) và Data Table
• Điu gì xy ra nu giá bán sn ph"m là 7$ (lưng cu là 20)
và giá bán sn ph"m là 9$ (lưng cu là 12).
• Tình hung thc tin lưng cu ph thuc vào giá bán, Giá bán Lưng cu/tun ≥12$ 0 11$ 4.000 10$ 8.000 9$ 12.000
Gii quyt: xây dng kt qu theo quy lut t nhiên.  1.2.2 Ví d Công ty S.P
• Tình hung thc tin: chi phí ch bin trong
thc tin đúng như d báo (c đnh
2,05$/SP). Gii quyt: ci tin vic d báo chi phí ch bin. 1.2.2 Ví d Công ty S.P
• Tình hung thc tin: Công ty sn xut 4 SP có mi liên quan vi
giá sn ph"m 1. Có yu t chi phí sn xut chung.           
• Gii quyt: b sung các nhân t mi vào mô hình.  1.2.2 Ví d Công ty S.P
• Tình hung thc tin: kh năng sn xut bình thưng ca
công ty là 25.000 SP/tun. S sn ph"m làm ngoài gi s
làm tăng chi phí ch bin thêm 0.8$/SP. Gii quyt: s$
dng hàm IF đ tính li chi phí ch bin.
• Tình hung thc tin: công ty SP s phi cân nhc:
• Chi phí ch bin ngoài gi có th đưc gim bt b%ng
cách tăng giá bán và t! đó làm gim lưng cu đi vi sn ph"m.
• Li nhun đt đưc s là bao nhiêu nu SP đu tư thêm
máy móc thit b đ tăng năng lc sn xut trong gi lên trên mc 25.000.
• Gii quyt: Lp DataTable vi Giá Bán và kh năng sx bình thưng 1.2.2 Ví d Công ty S.P
• Tình hung thc tin: Vic thay đ i giá bán s tác
đng đn 2 yu t: chi phí ch bin ngoài gi và
lưng cu tiêu th. Yêu cu: phân tích đánh đ i gia 2
yu t vi các mc giá bán khác nhau. Gii quyt:
DataTable vi 1 bin ngoi sinh.
• Kt qu: tăng giá bán đ ti đa hóa li nhun đn
mc 9,65$ và điu này s làm gim chi phí sn xut
ngoài gi t! mc gc ban đu là 6.400$/tun xung
còn dui 2.000$/tun. Tuy nhiên đ đt đưc điu
này bn phi gim doanh s bán t! 33.000 sn ph"m
xung còn 27.000 sn ph"m, hay tương ng vi mc
gim khong 20% trong doanh s tiêu th. 
1.2.3 Ngh thut lp mô hình
Các yêu cu ca mô hình bng tính
• Các bin s phi đưc phân đnh rõ ràng và
đưc đ&t tên phù hp.
• Các thông s, nhp liu đu vào ca mô hình
phi đưc nhn din rõ ràng.
• Các kt qu thc hin, các bin s h qu,
xut liu đu ra ca mô hình cũng phi đưc nhn din rõ ràng.
1.2.3 Ngh thut lp mô hình
Các yêu cu ca mô hình bng tính
• Không nên gom quá nhiu các thông s vào trong mt
công thc mà nên tách chúng vào các ô khác nhau đ
công thc tr nên đơn gin hơn .
• Nu đưc, bn hãy rút g#n đơn v tính nu mô hình
có s$ dng các con s t nhiên quá ln nh%m mc
đích phn ánh kt qu mt cách thun li.
• S$ dng các tùy ch#n đnh dng ca Excel đ làm n i
bt các tiêu đ, hay tht l, canh đu dòng các ni
dung mô t đ tăng tính th"m m' và d quan sát ca mô hình.  1.2.7 Công ty C • Khung tình hung
• Công ty C sn xut gh ngi các loi cht lưng cao. Có 6
loi gh ca công ty đưc mã hóa như sau: G1, G2, G3; G4,
G5, G6. Nhng chic gh này đưc thit k đ có th s$
dng hoán đ i l(n nhau 6 loi ph tùng: g1, g2, g3, g4, g5,
g6 và chân gh. Ngoài ra mi mt gh có tay vn khác nhau.
• Li nhun mi loi gh, yêu cu v ph tùng, mc tn kho
ca mi loi ph tùng lp ráp đã đưc c đnh t! trưc và
hin ti công ty đang đng trưc mt k hoch sn xut
sao cho ti đa hóa đưc li nhun.T! tt c nhng đ&c
đim trên công ty đã phát trin mô hình bng tính như trong hình 1.42. 1.2.7 Công ty C  1.2.7 Công ty C
• Tình hung thc tin: Loi gh G3 là loi sn
ph"m to ra li nhun cao nht nhưng li s$
dng nhiu loi ph tùng g1 nht. Nu chúng
ta t! b) sn xut 2 sn ph"m G3, chp nhn
mt li nhun là 90$ nhưng chúng ta s có
đưc 2 x 12 = 24 ph tùng g1 đ sn xut 3
sn ph"m G1 và đt đưc li nhun là 108$
• Gii quyt: Xem bng tính 1.2.7 Công ty C  1.2.7 Công ty C
• Tình hung thc tin: Loi sn ph"m G5 đòi h)i 8
ph tùng g1 trong khi sn ph"m G6 ch* cn 4 cái. Nên
chăng chúng ta t! b) sn ph"m G5 và chp nhn mt
li nhun 35$ nhưng chúng ta có th sn xut gp đôi
sn ph"m G6 và li nhun đt đưc là 50$. Vy bây
gi chúng ta kim tra xem li nhun t ng cng tăng
thêm là bao nhiêu khi chúng ta ng!ng sn xut G5 và
chuyn sang gia tăng mc sn xut sn ph"m G6
• Gii quyt: Xem bng tính. Kt qu: Li nhun tăng
360$ mà v(n s$ dng đ nguyên vt liu => gii pháp kh thi. 1.2.7 Công ty C  1.2.7 Công ty C
• Li nhun tăng 600 $ nhưng gii pháp trên là
gii pháp không kh thi vì s thiu ht mt
lot vt liu khác nhau. • YÊU CU:
• Tìm kim các gii pháp kh thi khác sao cho
ti đa hóa li nhun đt đưc.  12/31/2009
DANH MC HIU QU KHÔNG BÁN KHNG Financial Modeling 1
10.1 DANH MC HIU QU KHÔNG BÁN KHNG
• Đnh đ 1 trong chương 9 cho phép tìm đưc mt danh mc đu
tư hiu qu bng cách tìm kim mt danh mc tip tuyn vi
đưng biên tp hp các danh mc nm trong vùng kh thi.
• Gii pháp cho bài toán ti ưu này là phi cho phép t trng vn
đu tư có giá tr âm; Khi x <0, điu này tương đương vi gi đnh i sau:
• Chng khoán th i đưc bán khng bi nhà đu tư.
• Các nhà đu tư lúc nào cũng có th thc hin vic bán khng.
• Trên thc t vn đ bán khng không d dàng thc hin chng
hn vic bán khng không luôn luôn có sn cho các nhà đu tư vào
bt kỳ lúc nào h cn. Điu này cũng có nghĩa là các nhà đu tư có
th g p phi nh!ng rào cn thc hin hành vi bán khng. Financial Modeling 2 1 12/31/2009
10.1 DANH MC HIU QU KHÔNG BÁN KHNG
• Bài toán danh mc hiu qu khi không bán khng: E(r ) c x Max p • Sao cho N ∑ x 1 i i 1 • x ≥ 0, i =1,…N i N N • Vi : N T x Sx x x p ∑ ∑ T và ( E r ) x * R x ( E r ) i j ij x ∑ i i i 1 j 1 i 1 Financial Modeling 3
10.1 DANH MC HIU QU KHÔNG BÁN KHNG
• Bài toán danh mc hiu qu khi không bán
khng: có th gii quyt bng công c Solver c"a Excel (chương 3). Financial Modelin 4 2 12/31/2009
10.1 DANH MC HIU QU KHÔNG BÁN KHNG Financial Modeling 5
10.1 DANH MC HIU QU KHÔNG BÁN KHNG
• Khi thay đ#i giá tr c"a hng s c, ta s$ có
đưc mt danh mc khác.
• Không phi tt c các giá tr c đu cho ra danh
mc mà ràng buc bán khng là có tác dng.
• Khi c có giá tr quá thp ho c quá cao thì ràng
buc v bán khng s$ có tác dng. Financial Modeling 6 3 12/31/2009
10.1 DANH MC HIU QU KHÔNG BÁN KHNG
• Đưng biên hiu qu khi không có bán khng:
So sánh 2 ñưng biên hiu qu:
 mc ri ro thp (ñ lch chun thp) thì 2 ñưng biên này
hoàn toàn trùng nhau.
 mc ri ro cao (ñ lch chun cao), trưng hp ñưc bán
khng s cho TSSL cao hơn 13,0% 12,0% i  11,0% l h n 10,0% t si  9,0%  su 8,0% T 7,0% 6,0% 19% 39% 59% 79% 99% 119% ð lch chun Không có bán khng ðưc bán khng Financial Modeling 7 4 TI ƯU HÓA TUYN TÍNH Chương 2 Financial Modeling 1
2.1 BÀI TOÁN QUY HOCH TUYN TÍNH
• Mi mô hình quy hoch tuyn tính đu có 2 đc
đim quan trng: mt hàm mc tiêu đưc ti
đa hóa hoc ti thiu hóa, và các điu kin ràng buc.
• Bài toán quy hoch tuyn tính còn đưc gi là
mô hình ti ưu hóa đi ngu.
• Mt mô hình ti ưu hóa đi ngu trình bày mt
vn đ v phân b ngun lc b gii hn sao
cho ti ưu hóa mc tiêu v li ích. Financial Modeling 2 1
2.1 BÀI TOÁN QUY HOCH TUYN TÍNH
• Các điu kin ràng buc
• Các ràng buc có th đưc xem như là tt c
nhng gii hn mà các bin s ra quyt đnh phi tuân theo.
• Có 2 loi ràng buc: ràng buc t nhng hn ch
và ràng buc t nhng yêu cu đòi hi.
• Hoc có th phân loi ràng buc như: ràng buc
mang tính t nhiên; ràng buc mang tính kinh t;
hoc ràng but do chính sách chi phi. Financial Modeling 3
2.1 BÀI TOÁN QUY HOCH TUYN TÍNH
• Nhà qun lý danh mc b ràng buc bi hn ch v
ngun vn (gii hn mang tính t nhiên) và nhng
quy đnh ca y ban chng khóan (gii hn do chính sách).
• Các quyt đnh sn xut b ràng buc v gii hn kh
năng sn xut (gii hn t nhiên) và ngun lc có sn
(gii hn v kinh t và gii hn t nhiên).
• Mt doanh nghip không th chi tr c tc nu không
có li nhun (gii hn t nhiên) hay khi t sut li
nhun không vưt qua mt mc ti thiu nào đó (gii hn chính sách). Financial Modeling 4 2