Bài tiểu luận KẾT THÚC MÔN QUẢN TRỊ ĐIỀU HÀNH Đề tài 2 NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO VÀ HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VÀ XÂY DỰNG CÁC BÀI TẬP TÌNH HUỐNG Mục lục I LỜI MỞ ĐẦU 2 II NỘI DUNG CHÍNH 2 1 Tìm.
Bài tiểu luận KẾT THÚC MÔN QUẢN TRỊ ĐIỀU HÀNH Đề tài 2: NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO VÀ HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VÀ XÂY DỰNG CÁC BÀI TẬP TÌNH HUỐNG Mục lục I LỜI MỞ ĐẦU Nhu cầu người thường dễ bị thay đổi nhiều tố khác như: sở thích, độ tuổi, giới tính, văn hóa, truyền thống gia đình, Tuy nhiên dễ thay đổi từ nhu cầu khách hàng, doanh nghiệp hồn tồn tính tốn nhờ vào phương pháp dự báo Việc ước lượng nhu cầu khách hàng quan trọng, đặc biệt việc hoạch định sách, dự báo đưa định đắn tình cụ thể nhằm phục vụ cơng tác quản lý cách hiệu Các doanh nghiệp muốn phát triển lâu bền cần phải tính tốn trước lượng hàng mà doanh nghiệp muốn cung cấp thu mua từ thị trường để giảm thiểu chi phí phát sinh từ việc hàng thừa: chi phí tồn kho, bảo quản, chi phí vận chuyển nhập hàng thiếu không đủ cung ứng đến khách hàng gây ảnh hưởng đến doanh thu, khách hàng lựa chọn sản phẩm thay tương tự doanh nghiệp khác Đây điều không doanh nghiệp mong muốn Từ đó, cơng tác dự báo hoạch nhu cầu điều mà nhà quản trị phải nắm rõ Và tiểu luận giúp tổng hợp lại lý thuyết dự báo hoạch định nhu cầu, bên cạnh cịn có nhiều ví dụ tập củng cố kiến thức giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận áp dụng vào trường hợp dự báo đời sống II NỘI DUNG CHÍNH Tìm hiểu dự báo hoạch định nhu cầu 1.1 Khái niệm dự báo Dự báo khoa học nghệ thuật đoán trước việc xảy tương lai sở phân tích khoa học liệu thu thập Khi tiến hành dự báo cần vào việc thu thập, xử lý số liệu khứ để xác định xu hướng vận động tượng tương lai nhờ vào số mô hình tốn học (Định lượng) Tuy nhiên dự báo dự đốn chủ quan trực giác tương lai (Định tính) để dự báo định tính xác hơn, người ta cố loại trừ tính chủ quan người dự báo Tính khoa học: vào dãy số liệu khứ, kết phân tích nhân tố ảnh hưởng kết dự báo Tỷ lệ xác so với thực tế xảy phụ thuộc vào phương pháp dự báo sử dụng Tính nghệ thuật: dựa vào kinh nghiệm thực tế phán đoán chuyên gia kết hợp với kết dự báo để mang lại độ xác tin cậy cao Dù định nghĩa có khác biệt đó, thống dự báo bàn tương lai, nói tương lai Dự báo trước hết thuộc tính khơng thể thiếu tư người, người luôn nghĩ đến ngày mai, hướng tương lai Trong thời đại cơng nghệ thơng tin tồn cầu hóa, dự báo lại đóng vai trị quan trọng nhu cầu thơng tin thị trường, tình hình phát triển thời điểm tương lai cao Dự báo sử dụng nhiều lĩnh vực khác nhau, lĩnh vực có yêu cầu dự báo riêng nên phương pháp dự báo sử dụng khác 1.2 Phân loại dự báo Dự báo phân loại theo nhiều cách tiêu chí khác như: vào độ dài thời gian dự báo, đối tượng dự báo, dựa vào phương pháp dự báo mà có nhiều loại dự báo Để phục vụ cho công tác lập kế hoạch, tổ chức sản xuất quản trị sản xuất người ta chủ yếu tiến hành dự báo vào thời gian, gồm loại: Dự báo ngắn hạn Phổ biến dự báo có tầm xa dự báo ngắn, tuần, tháng, đến năm hoạch định tiến độ sản xuất, hoạch định mua hàng, hoạch định nhu cầu lao động ngắn hạn Dự báo trung hạn Những dự báo có thời gian năm đến năm Dự báo trung hạn sử dụng cho hoạch định sản lượng, hoạch định doanh số, hoạch định hoạt động điều hành… Dự báo dài hạn Những dự báo có thời gian từ năm trở lên Dự báo dài hạn sử dụng để hoạch định sản phẩm mới, phân bổ nguồnvốn, mở rộng quy mô nghiên cứu phát triển 1.3 Đặc điểm dự báo Dự báo cho nhóm đối tượng mag hiệu cao dự báo cho đối tượng riêng lẻ Độ xác dự báo giảm kéo dài thời gian dự báo Ln có điểm mù dự báo Chúng ta khơng thể dự báo cách xác hồn tồn điều xảy tương tương lai Hay nói cách khác, khơng phải dự báo thiếu hiểu biết vấn đề cần dự báo Dự báo cung cấp kết đầu vào cho nhà hoạch định sách việc đề xuất sách phát triển kinh tế, xã hội Chính sách ảnh hưởng đến tương lai, ảnh hưởng đến độ xác dự báo Khơng có cách để xác định tương lai cách chắn (tính khơng xác dự báo) Dù phương pháp sử dụng ln tồn yếu tố không chắn thực tế diễn 1.4 Sự cần thiết dự báo chuỗi giá trị Bất kỳ lĩnh vực cần phải dự báo Đặc biệt điều hành sản xuất, cần dự báo số lượng ngày mai tháng sau mà doanh nghiệp cần sản xuất để cung cấp cho thị trường Để tiến hành dự báo nhà quản trị phải dựa vào số liệu cụ thể Tránh chi phí phát sinh thừa hàng hội kinh doanh thiếu hàng Kết dự báo sở cho doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất kế hoạch sử dụng nguồn lực để chủ động sản xuất kinh doanh Các kết dự báo làm sở cho doanh nghiệp xây dựng chiến lược dài hạn giúp doanh nghiệp chủ động đối phó với thay đổi thị trường dùng làm cho định điều hành hàng ngày 1.5 Giám sát kiểm sốt dự báo Khi có số liệu dự báo chấp nhận (tính vài phương pháp nói trên) ta đưa để thực Qua thời kỳ số liệu thực tế khơng khớp với số liệu dự báo Vì cần tiến hành cơng tác theo dõi, giám sát kiểm soát dự báo Nếu mức độ chênh lệch thực tế dự báo nằm phạm vi cho phép khơng cần phải xét lại phương pháp dự báo sử dụng Ngược lại chênh lệch lớn vượt khỏi phạm vi cho phép cần nghiên cứu sửa đổi phương pháp dự báo cho phù hợp Giới thiệu hai mơ hình dự báo 2.1 Dự báo thống kê Dự báo thống kê hoạt động xử lí liệu khứ để đưa thơng tin có sở khoa học mức độ, trạng thái, mối quan hệ, tượng nghiên cứu tương lai Dự báo thống kê sử dụng phương pháp phân tích định lượng dựa sở Tốn học, Thống kê Để dự báo nhu cầu tương lai, không xét đến nhân tố ảnh hưởng khác ta dùng phương pháp dự báo theo dãy số thời gian Khi cần xét đến nhân tố khác ảnh hưởng đến nhu cầu (ngồi thời gian) ta dùng phương pháp xét đến mối liên hệ tương quan Ưu điểm nhược điểm 2.2 Dự báo phán đoán Dự báo phán đoạn sử dụng phương pháp phân tích định tính dựa vào suy đốn cảm nhận Phương pháp phụ thuộc nhiều vào trực giác kinh nghiệm nhạy cảm nhà quản trị để dự báo Người ta sử dụng kĩ thuật định tính để dự báo cho sản phẩm chưa có liệu khứ để điều chỉnh kết dự báo phương pháp định lượng Khi dự báo phương pháp định lượng, người ta thường giả định khơng có thay đổi hệ thống chiến lược xảy thời gian dự báo Nếu có lí để tin giả định khơng có giá trị, sử dụng kĩ thuật định tính Mơ hình dự báo phán đốn có đặc điểm sau: tiên đoán thay đổi mối quan hệ, môi trường hoạt động; kết hợp nguồn tư liệu phong phú bao gồm: trực giác, kinh nghiệm phán đốn chun mơn Tuy nhiên, mơ hình dự báo phán đốn cịn vướng phải số hạn chế: độ xác giảm xem xét thơng tin sẵn có gần bị giảm nhà dự báo khơng thể xử lí lượng lớn thông tin phức tạp; chủ quan người dự báo tự tin vào khả họ làm giảm độ xác dự báo; ngồi cịn ảnh hưởng yếu tố trị ngồi tổ chức, kết ban đầu hình thành phương pháp định lượng Các phương pháp dự báo 3.1 Phương pháp định tính Lấy ý kiến ban quản lý điều hành Trong phương pháp này, cần lấy ý kiến nhà quản trị cao cấp , người phụ trách công việc quan trọng thường hay sử dụng số liệu thống kê, tiêu tổng hợp doanh nghiệp Ngoài cần lấy thêm ý kiến đánh giá cán điều hành marketing, kỹ thuật, tài sản xuất Phương pháp sử dụng trí tuệ kinh nghiệm cán trực tiếp liên quan đến hoạt động thực tiễn Tuy nhiên có nhược điểm mang yếu tố chủ quan ý kiến người có chức vụ cao thường chi phối ý kiến người khác Lấy ý kiến lực lượng bán hàng Những người bán hàng người hiểu rõ nhu cầu thị hiếu người tiêu dùng người tiêu dùng Họ dự báo lượng hàng hố, dịch vụ bán tương lai khu vực bán hàng Tập hợp ý kiến nhiều người bán hàng nhiều khu vực khác nhau, dự báo nhu cầu hàng hoá, dịch vụ doanh nghiệp Phương pháp có nhược điểm phụ thuộc vào đánh giá chủ quan người bán hàng Một số người bán hàng thường có xu hướng đánh giá thấp lượng hàng hoá, dịch vụ bán để dễ đạt định mức, ngược lại số khác lại chủ quan dự báo mức cao để nâng danh tiếng Nghiên cứu thị trường người tiêu dùng Đây phương pháp lấy ý kiến khách hàng khách hàng tiềm doanh nghiệp Việc nghiên cứu thường phận nghiên cứu thị trường thực nhiều hình thức tổ chức điều tra lấy ý kiến khách hàng, vấn trực tiếp, vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình sở tiêu dùng Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng giúp doanh nghiệp không chuẩn bị dự báo nhu cầu khách hàng mà cịn hiểu đánh giá khách hàng sản phẩm, dịch vụ doanh nghiệp để có biện pháp cải tiến, hồn thiện cho phù hợp Tuy nhiên, phương pháp đòi hỏi tốn tài chính, thời gian phải có chuẩn bị công phu việc xây dựng câu hỏi Đôi phương pháp vấp phải khó khăn ý kiến khách hàng không xác thực lý tưởng Phương pháp chuyên gia (phương pháp Delphi) Phương pháp chuyên gia phương pháp thu thập xử lý đánh giá dự báo cách tập hợp hỏi ý kiến chuyên gia giỏi thuộc lĩnh vực hẹp khoa học - kỹ thuật sản xuất Phương pháp chuyên gia dựa sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả phản ánh tương lai cách tự nhiên chuyên gia giỏi xử lý thống kê câu trả lời cách khoa học Nhiệm vụ phương pháp đưa dự báo khách quan tương lai phát triển khoa học kỹ thuật sản xuất dựa việc xử lý có hệ thống đánh giá dự báo chuyên gia 3.2 Phương pháp định lượng Để tiến hành dự báo theo phương pháp định lượng cần thực bước sau: - Xác định mục tiêu dự báo - Lựa chọn sản phẩm cần dự báo - Xác định độ dài thời gian dự báo - Thu thập liệu cần thiết - Phân tích liệu - Nghiên cứu phương pháp dự báo lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp - Tiến hành dự báo - Áp dụng kết dự báo 3.2.1 Tính xác dự báo Tính xác dự báo đề cập đến độ chênh lệch dự báo với số liệu thực tế Bởi dự báo hình thành trước số liệu thực tế xảy ra, tính xác dự báo đánh giá sau thời gian qua Nếu dự báo gần với số liệu thực tế, ta nói dự báo có độ xác cao lỗi dự báo thấp Để xác định tính xác dự báo, người ta thường dùng đến số sai số dự báo Người ta thường dùng độ sai lệch tuyệt đối bình qn (MAD) để tính tốn Độ sai số bình phương trung bình MSE bị ảnh hưởng nhiều lỗi dự báo lớn lỗi nhỏ (vì lỗi tính bình phương) Yếu tố quy mô đo lường MAPE loại bỏ cách chia sai số tuyệt đối giá trị liệu chuỗi thời gian, giúp việc diễn giải dễ dàng Việc lựa chọn thước đo xác dự báo xác khơng phải vấn đề đơn giản; thực sự, chuyên gia dự báo thường không đồng ý biện pháp nên sử dụng 3.2.2 Dự báo dựa liệu chuỗi thời gian Thực chất phương pháp dự báo theo chuỗi thời gian kéo dài quy luật phát triển đối tượng dự báo có khứ sang tương lai với giả thiết quy luật cịn phát huy tác dụng Một mơ hình chuỗi thời gian có nhiều năm đặc điểm sau: Trend - Xu hướng: thể tăng giảm chuỗi thời gian Seasonal patterns – mơ hình theo mùa vụ: đặc trưng giai đoạn thăng trầm lặp lại khoảng thời gian ngắn Cyclical patterns – mơ hình chu kỳ: mẫu thông thường chuỗi liệu diễn khoảng thời gian dài Random variation - biến động ngẫu nhiên (đôi gọi noise): độ lệch khơng giải thích chuỗi thời gian từ mơ hình dự đoán, chẳng hạn xu hướng, mẫu theo mùa, mẫu chu kỳ Irregular variation - biến động bất thường: biến xảy lần giải thích a) Phương pháp bình qn di động (trung bình trượt) Phương pháp bình quân di động giản đơn (Moving Average) mức trung bình quan sát gần chuỗi n giai đoạn thời gian Các phương pháp bình quân di động hiệu tốt cho dự báo ngắn hạn không xét đến yếu tố xu hướng, mùa vụ chu kỳ kinh doanh Khi giá trị “n” tăng, dự báo phản ứng chậm với thay đổi gần liệu chuỗi thờ gian Với: Ft: dự báo tới thời kì t n: số lượng giai đoạn (thời kì) sử dụng At-i: nhu cầu thực tế thời kì trước (i=1,2, ,n) Ví dụ 1: Có bảng số liệu lượng trứng gà thu hoạch tháng đầu năm nông trại Happy sau: Tháng Lượng trứng gà 320 250 276 293 270 310 Hãy dự báo lượng trứng gà thu hoạch tháng phương pháp bình quân di động giai đoạn giai đoạn Lời giải Dự báo lượng gà thu tháng theo phương pháp bình quân di động giai đoạn: Dự báo lượng gà thu tháng theo phương pháp bình quân di động giai đoạn: Phương pháp bình qn di động có trọng số (Weighted-Moving Average) mức trung bình quan sát gần chuỗi n giai đoạn thời gian có gắn thêm trọng số Đường trung bình di động có trọng số định trọng số cao hơn cho điểm liệu gần quan trọng điểm liệu khứ xa Với: Ft: mức nhu cầu dự báo thời kì t At-i: mức nhu cầu thực tế kì t-i (i=1,2,…,n) n: số kì quan sát wt-i: trọng số thời kì t-i, w t-i lựa chọn người dự báo sở phân tích dịng nhu cầu, thỏa mãn điều kiện: Ví dụ 2: Sản lượng tiêu thụ bột giặt hộ gia đình khu phố A tháng cuối năm 2020 biểu bảng sau Hãy dùng phương pháp bình qn di động có trọng số để dự báo nhu cầu cho tháng năm 2021 Tháng 10/20219 11/2019 12/2019 Sản lượng bột giặt (kg) 290 275 320 Trọng số tương ứng 0.2 0.3 0.5 Lời giải Nhu cầu bột giặt tháng năm 2021 theo phương pháp bình qn di động có trọng số: Phương pháp bình qn di động có đặc điểm sau: 10 - Khi số quan sát n tăng lên, khả san giao động tốt hơn, kết dự báo nhạy cảm với biến đổi thực tế nhu cầu - Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu cầu - Đòi hỏi phải ghi chép số liệu qua xác phải đủ lớn - Để dự báo nhu cầu kỳ t sử dụng n mức nhu cầu thực gần từ kỳ t-1 trở trước số liệu từ kỳ n+1 trở khứ bị cắt bỏ, thực tế lý luận không chứng minh số liệu từ kỳ n +1 trở trước hồn tồn khơng ảnh hưởng đến đại lượng cần dự báo b) Phương pháp san ham mũ Phương pháp san mũ đơn (Single Exponential Smoothing) Phương pháp san mũ đơn kỹ thuật dự báo sử dụng trung bình trọng số giá trị chuỗi thời gian khứ để dự báo giá trị chuỗi thời gian giai đoạn Với: Ft: dự báo san hàm mũ ứng với thời kì t Ft-1: dự báo ứng với thời kì gần trước At-1: nhu cầu thực tế thời kì gần trước α: số san (0 < α < 1) Hệ số α chọn nhỏ mơ hình dự báo nhạy bén với biến đổi dịng nhu cầu Ví dụ 3: Nhu cầu thực tế sản phẩm giấy thơm công ty X cho bảng Sử dụng phương pháp san số mũ với α=0.8 α=0.5 để dự báo cho tháng (giả sử nhu cầu dự báo tháng 1700 hộp) Tháng Nhu cầu (hộp) 1500 2100 1400 1600 Lời giải Tháng Nhu cầu 1500 2100 Dự báo với α=0.8 Dự báo với α=0.5 1700 1700 1540 1600 11 1800 1400 1600 1800 1988 1517.6 1583.52 1850 1625 1612.5 Từ bảng ta chọn hệ số α=0.8 để dự báo cho tháng 6: F6= 1583.52 + 0.8(1800-1583.52) = 1757 hộp Chọn hệ số α=0.5 để dự báo cho tháng 6: F6= 1612.5 + 0.5(1800-1612.5) = 1706 hộp Phương pháp san số mũ có điều chỉnh xu hướng Phương pháp san hàm mũ giản đơn rõ xu hướng biến động dịng nhu cầu, cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng Trong phương pháp nhu cầu dự báo xác định theo công thức: Với: FITt: mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san hàm mũ có điều chỉnh xu hướng Ft: mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san hàm mũ giản đơn Tt: lượng điều chỉnh theo xu hướng Để thực dự báo san số mũ có điều chỉnh xu hướng, cần tiến hành bước sau: Bước 1: Sử dụng kết dự báo phương pháp san số mũ giản đơn (Ft); Bước 2: Tính hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t theo cơng thức: Trong đó: Tt: lượng điều chỉnh theo xu hướng kì t Tt-1: lượng điều chỉnh theo xu hướng kì t β: hệ số san xu hướng (0 ≤ β ≤ 1) Bước 3: Dự báo nhu cầu theo xu hướng: Ví dụ 4: Rạp chiếu phim Funny ghi nhận số liệu vé bán ngày đầu tuần bảng sau: Thứ 12 Số lượng vé 220 210 250 245 270 300 Hãy sử dụng phương pháp dự báo san số mũ có điều chỉnh xu hướng để dự báo lượng vé bán vào ngày cuối tuần (chủ nhật), với α=0.5 hệ số β=0.8 Giả sử nhu cầu dự báo thứ 230 vé Lời giải Thứ Nhu cầu thực tế 220 210 250 245 270 300 Từ bảng ta xác định được: Dự báo với α=0.5 230 225 217.5 233.75 239.375 254.6875 T với β=0.8 -4 -6.8 11.64 6.828 13.6156 F8 = 254.6875+0.5(300-254.6875)= 277.34 T8= 0.8(277.34-254.6875)+0.2 x 13.6156= 20.85 Vậy dự báo lượng vé bán r8a vào ngày chủ nhật là: FIT8= F8 +T8 = 277.34+20.85= 298 vé Dự báo dựa mơ hình nhân Mơ hình dự báo nhân đề cập đến nhiều nhân tố khác liên quan đến cầu, phản ánh ảnh hưởng nhân tố đến cầu dự báo Là phương pháp dự báo dựa việc xác định mốiquan hệ đại lượng (biến), dựa vào đểđưa dự báo Ví dụ: Doanh thu & chi phí; quảng cáo & lợi nhuận; giá & tiền lương Vấn đề phải xây dựng mơ hình phản ánh tương quan nhân tố Mơ hình dự báo nhân dùng phổ biến “phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính” Với: 13 yt: nhu cầu dự báo cho thời kì t (biến phụ thuộc) b0: số hồi quy b1: hệ số hồi quy x: nhân tố ảnh hưởng đến dự báp (biến độc lập) Ví dụ 5: Qua theo dõi, lớp kèm ngoại ngữ ghi nhận thười gian tham gia khóa học điểm kiểm tra cuối khóa người học Viết phương trình hồi quy tuyến tính Người học An Bình Chiến Duy Dung Minh Tiến Vinh Thời gian học (giờ) 1200 1100 950 900 1150 1195 980 1050 Điểm kiểm tra 9.5 6.5 8.5 Lời giải Tên X Y ( An Bình Chiế n Duy Dung Minh Tiến Vinh Tổng 1200 1100 950 9.5 6.5 134.37 34.37 -115.63 2.06 1.56 -0.94 276.80 53.62 108.70 18055.30 1181.30 13370.30 900 1150 1195 980 1050 8525 8.5 59.5 -165.63 84.37 129.37 -85.63 -15.63 -1.44 -0.44 0.56 -2.44 1.06 238.51 -37.12 72.45 208.94 -16.57 905.33 27433.30 7118.30 16736.60 7332.50 244.30 91471.9 TB =1065.63 =7.4375 Phương trình hồi quy tuyến tính: 14 Bài tập củng cố Ngồi ví dụ cụ thể phương pháp mục Thì mục có bại tập để củng cố lại phương pháp dự báo định lượng Bài tập: Số lượng sinh viên đến trường phương tiện xe buýt thành phố S tháng đầu năm 2018 ghi nhận vào bảng sau: Tháng Số lượng sinh viên (SV) 300 240 280 320 330 260 a Sử dụng phương pháp bình quân di dộng tháng để dự báo nhu cầu đến trường xe buýt sinh viên vào tháng b Sử dụng phương pháp bình quân di dộng tháng có trọng số để dự báo nhu cầu đến trường xe buyết sinh viên vào tháng Trọng số tương ứng cho tháng gần đến xa 0.5, 0.3 0.2 c Sử dụng phương pháp san số mũ có điều chỉnh xu hướng với hệ số α=0.8 β=0.5 để dự báo nhu cầu cho tháng Giả sử dự báo tháng 280 sinh viên Lời giải a Dự báo nhu cầu cho tháng theo phương pháp bình quân di động tháng là: F7= (320+330+260)/3 = 303 sinh viên b Dự báo nhu cầu cho tháng theo phương pháp bình qn di động tháng có trọng số: F7 = 320 x 0.2 + 330 x 0.3 + 260 x 0.5 = 293 sinh viên c Tháng Nhu cầu thực tế 300 240 280 320 F(t) với α=0.8 280 296 251.2 274.24 T(t) với β=0.5 -18.4 2.32 15 FIT (t) 280 304 232.8 276.56 330 260 Từ bảng trên, ta xác định: 310.848 326.1696 19.464 17.3928 330.312 343.5624 F7= 326.1696 + 0.8 (260-326.1696)= 273.23 T7= 0.5( 273.23 - 326.1696 ) + 0.5x17.3928 = -17.77 Vậy dự bao nhu cầu cho tháng theo phương pháp san số mũ có xu hướng là: FIT7 = 273.23 - 17.77= 255 sinh viên Dự báo thực tế Trong sống thực tế, tiến hành dự báo, người ta không sử dụng phương pháp đơn lẻ Hiện thông thường dự báo người ta thường hay kết hợp phương pháp định tính định lượng để nâng cao mức độ xác dự báo Bên cạnh đó, vấn đề cần dự báo đơi thực thông qua phương pháp dự báo đơn lẻ mà đòi hỏi kết hợp nhiều phương pháp nhằm mô tả chất việc cần dự báo Các nhà quản lý sử dụng nhiều kỹ thuật dự báo phán đoán định lượng Chỉ riêng phương pháp thống kê khơng thể tính toán yếu tố xúc tiến bán hàng, chiến lược cạnh tranh, rối loạn kinh tế bất thường, sản phẩm mới, đơn hàng lớn đặt lần, biến chứng lao động… Dự báo thống kê thường điều chỉnh để tính đến yếu tố định tính III.KẾT LUẬN Dự báo nhu cầu công việc quan trọng ảnh hưởng nhiều đến việc lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp Bài tiểu luận giúp cho sinh viên – nhà quản trị tương lai hiểu khái quát vấn đề dự báo nhu cầu khái niệm, phân loại, nhân tố ảnh hưởng đếndự báo Phần nội dung giúp cho người học hiểu phương pháp dự báo bao gồm nhóm dự báo định lượng nhóm phương pháp định tính Bên cạnh tiểu luận giới thiệu số tiêu để kiểm định giám sátcác phương pháp dự báo Để sinh viên áp dung vào tình thực tế 16 IV DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Giáo trình Quản trị sản xuất Bộ môn Quản trị sản xuất (2010), Trường Đại học Kinh tế TP.HCM TS Nguyễn Thị Minh An (2010), Giáo trình Quản trị sản xuất, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng PGS.TS Nguyễn Cơng Nhự (2021), Giáo trình Thống kê doanh nghiệp, NXB Đại học Kinh tế quốc dân 17 ... tố trị tổ chức, kết ban đầu hình thành phương pháp định lượng Các phương pháp dự báo 3.1 Phương pháp định tính Lấy ý kiến ban quản lý điều hành Trong phương pháp này, cần lấy ý kiến nhà quản trị. .. giá trị Bất kỳ lĩnh vực cần phải dự báo Đặc biệt điều hành sản xuất, cần dự báo số lượng ngày mai tháng sau mà doanh nghiệp cần sản xuất để cung cấp cho thị trường Để tiến hành dự báo nhà quản trị. .. thường điều chỉnh để tính đến yếu tố định tính III.KẾT LUẬN Dự báo nhu cầu cơng việc quan trọng ảnh hưởng nhiều đến việc lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp Bài tiểu luận giúp cho sinh viên – nhà quản