DỰ BÁO DOANH THU NGẮN HẠN BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ HOLT–WINTERS: PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM
SHORT-TERM REVENUE FORECASTING USING HOLT–WINTERSEXPONENTIAL SMOOTHING: AN EMPIRICAL ANALYSIS
DOI:
https://doi.org/10.2023/blunisj..12.2026.60Từ khóa:
Doanh thu, dự báo chuỗi thời gian, Holt-Winters, phương pháp san mũ , Time series forecasting, exponential smoothing, Holt-Winters, revenueTóm tắt
Nghiên cứu tập trung dự báo dữ liệu chuỗi thời gian kinh tế có đặc điểm xu thế rõ rệt và tính mùa vụ mạnh thông qua việc áp dụng các mô hình san mũ. Cụ thể, ba mô hình được xem xét gồm mô hình Holt, Holt–Winters additive và Holt–Winters multiplicative. Dữ liệu chuỗi thời gian doanh thu trong giai đoạn từ quý I năm 2015 đến quý IV năm 2025 được thu thập từ trang https://finance.vietstock.vn/. Kết quả cho thấy mô hình Holt–Winters multiplicative có độ chính xác dự báo cao nhất, thể hiện qua các giá trị thấp nhất của các sai số như sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE), căn bậc hai sai số bình phương trung bình (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE) và Theil’s U. Nghiên cứu lấp khoảng trống về ứng dụng và đánh giá định lượng các mô hình san mũ trên dữ liệu doanh thu theo quý của doanh nghiệp niêm yết Việt Nam, đồng thời dự báo doanh thu từ quý I năm 2026 đến quý IV năm 2028, qua đó cung cấp cơ sở khoa học đáng tin cậy hỗ trợ các nhà quản lý và nhà đầu tư trong hoạch định chiến lược kinh doanh và ra quyết định tài chính hiệu quả.