1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC BÀI THI CUỐI KHÓA DỰ ÁN CÁ NHÂN MÔN HỌC PHÂN TÍCH KINH DOANH CAO HỌC K29 Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 07 tháng 6 năm 2020 Miss Re[.]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC BÀI THI CUỐI KHÓA DỰ ÁN CÁ NHÂN MƠN HỌC : PHÂN TÍCH KINH DOANH CAO HỌC K29 Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 07 tháng năm 2020 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC DỰ ÁN CÁ NHÂN MÔN HỌC : PHÂN TÍCH KINH DOANH CAO HỌC K29 Nội dung chính: Phần 1: Lập trình tuyến tính tốn phân tích kinh doanh Phần 2: Phân tích định tốn phân tích kinh doanh Phần 3: Dự báo phân tích kinh doanh Giảng viên phụ trách : TS NGUYỄN THỊ HỒNG THU Học viên : NGUYỄN NHẬT ĐÌNH DUY - MSHV : 192110006 Ngành : Kinh doanh thương mại – Khóa 29 Nhận xét giáo viên hướng dẫn: Tóm lược Phần 1: Lập trình tuyến tính tốn phân tích kinh doanh Ban quan trị cơng ty truyền thơng – giải trí DzN Entertainment có kết hoạch thực dự án sản xuất phim gồm: phim hoạt hình chiếu dịp hè 2020 cho trẻ em mang tính giải trí phim tài liệu cơng tác ứng phó dịch bệnh Covid-19 Chính phủ Việt Nam mang tính thời Ban quản trị cần xem xét đưa định xem có nên sản xuất phát hành hai phim dịp hè không công ty nên tuân theo cấu hỗn hợp số lượng tập phim cần sản xuất tuần Phần 2: Phân tích định tốn phân tích kinh doanh Cơng ty Cổ phần nước giải khát Rita vừa phát triển sản phẩm nước dừa để cung cấp sản phẩm sang thị trường nước giải khát Hàn Quốc Họ có hai lựa chọn gồm: bán hàng thức bán hàng dùng thử Họ cần phân tích xem với lựa chọn mang mức thu hồi kỳ vọng bao nhiêu, từ đó, họ đưa định xem nên thực theo lựa chọn Phần 3: Dự báo phân tích kinh doanh Siêu thị LittleMart chuẩn bị thực dự án cải tạo, nên người phụ trách vai trò Team Leader cần báo cáo doanh thu ngành hàng thời gian qua đồng thời dự báo doanh thu thời gian tới cho ban quản trị để thuyết phục học tiếp tục trì diện tích ngành hàng họ tại, phảm tăng giảm diện tích cho phù hợp Hiền phụ trách vai trị Team Leader ngành hàng hóa mỹ phẩm, năm qua tình hình kinh doanh ngành hàng phát triển dần Cô cần phải áp dụng phương pháp dự báo học để đưa dự báo doanh số cho ngành hàng nhằm thuyết phục ban quản trị tăng diện tích ngành hàng hóa mỹ phẩm thêm MỤC LỤC Nội dung Trang PHẦN 1: LẬP TRÌNH TUYẾN TÍNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH I Mở đầu 10 - 13 II Cơ sở lý luận 13 - 14 Định nghĩa lập trình tuyết tính Các mơ hình lập trình tuyến tính hoạt động kinh doanh doanh nghiệp III Ứng dụng thực tiễn 13 – 14 14 14 - 24 Mơ hình lập trình tuyến tính ứng dụng tình 14 Xác định vấn đề 15 Thiết lập mơ hình đại số tuyến tính cho tình Xây dựng mơ hình lập trình tuyến tính Excel Solver QM for Windows Trình bày giải thích kết quả/ giải pháp tối ưu mơ hình từ Excel Solver QM for Windows Trình bày kết đồ thị Phân tích độ nhạy – Nếu (What- If Analysis) Excel Solver QM for Windows IV Kết luận 15 - 16 16 16 – 17 17 17 - 24 24 PHẦN 2: PHÂN TÍCH RA QUYẾT ĐỊNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH I Mở đầu II Cơ sở lý luận: Các yếu tố liên quan đến việc phân tích định mơi trường hoạt động kinh doanh doanh nghiệp Mô tả tính lơ-gíc việc phân tích định hoạt động kinh doanh 25 26 - 28 26 26 - 28 III Ứng dụng thực tiễn 28 - 36 Giới thiệu mơ hình phân tích định ứng dụng hình cơng ty cổ phần nước giải khát Rita Thiết lập bảng “thu hồi” (Payoff Table) cho tình 28 – 29 29 – 30 Áp dụng quy luật định Bayes để giải toán định, xây dựng định QM for Windows 30 – 31 giải thích kết thu Xác định giá trị thơng tin hồn hảo 31 - 32 Xác định giá trị (chi phí) cho việc khảo sát để thơng tin giúp đỡ việc định 32 Áp dụng quy luật định Bayes để giải toán định, xây dựng định QM for Windows 32 - 36 sử dụng thông tin giải thích kết thu IV 37 Kết luận PHẦN 3: DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH KINH DOANH Mở đầu I 37 - 38 Cơ sở lý luận II 38 - 40 Giới thiệu mô tả mơ hình dự báo: Last-Value forecasting method; Averaging forecasting method; Moving-Average forecasting method môi trường hoạt động kinh doanh 38 – 39 doanh nghiệp Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo Yếu tố thời vụ (Seasonal factor) cách tính III Ứng dụng thực tiễn Áp dụng mơ hình dự báo phần II.1 vào tình để dự báo Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo 39 40 40 - 48 40 - 41 42 - 44 cho tình Áp dụng mơ hình dự báo phần II.1 vào tình để dự báo có tính đến yếu tố thời vụ 44 - 46 Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo 46 - 48 cho tình có tính đến yếu tố thời vụ Chọn mơ hình dự báo tốt lý giải 48 IV 49 Kết luận MỤC LỤC BẢNG Trang PHẦN 1: LẬP TRÌNH TUYẾN TÍNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH Bảng 1.1 Tóm tắt liệu thu thập Bảng 1.2 Tác động việc thay đổi số sản xuất tuần từ Ekip cho dự án Bảng 1.3 Tác động việc thay đổi số sản xuất tuần từ Ekip cho dự án Bảng 1.4 Tác động việc thay đổi số sản xuất tuần từ Ekip cho dự án Bảng 1.5 Bảng phân tích tham số thay đổi số khả dụng Ekip thay đổi sang Ekip 13 21 21 22 23 PHẦN 2: PHÂN TÍCH RA QUYẾT ĐỊNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH Bảng 2.1 Bảng thu hồi (lợi nhuận tính theo $) Bảng 2.2 Các xác suất kết khả thi từ khảo sát thị trường, biết tình trạng tự nhiên Bảng 2.3 Các xác suất tình trạng tự nhiên, biết kết từ khảo sát thị trường 30 33 34 PHẦN 3: DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH KINH DOANH Bảng 3.1 Dữ liệu doanh số ngành hàng hóa mỹ phẩm siêu thị LittleMart năm theo quý Bảng 3.2 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian với phương pháp dự báo giá trị cuối Bảng 3.3 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian với phương pháp dự báo trung bình Bảng 3.4 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian với phương pháp dự báo trung bình trượt Bảng 3.5 Bảng tính sai số dự báo với phương pháp dự báo giá trị cuối Bảng 3.6 Bảng tính sai số dự báo với phương pháp dự báo dự báo trung bình Bảng 3.7 Bảng tính sai số dự báo với phương pháp dự báo dự báo trung 38 40 41 41 42 43 44 bình trượt Bảng 3.8 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo giá trị cuối Bảng 3.9 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo trung bình Bảng 3.10 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo trung bình trượt Bảng 3.11 Bảng tính sai số dự báo có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo giá trị cuối Bảng 3.12 Bảng tính sai số dự báo có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo trung bình Bảng 3.13 Bảng tính sai số dự báo có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo trung bình trượt MỤC LỤC BIỂU 45 45 46 46 47 48 Trang PHẦN 1: LẬP TRÌNH TUYẾN TÍNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH Biểu 1.1 Mơ hình lập trình tuyến tính Excel Solver 16 Biểu 1.2 Kết phân tích độ nhạy Excel Solver 17 Biểu 1.3 Kết phân tích độ nhạy QM for Windows 18 PHẦN 2: PHÂN TÍCH RA QUYẾT ĐỊNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH Biểu 2.1 Giá trị thu hồi kỳ vọng 31 Biểu 2.2 Giá trị thu hồi kỳ vọng với thơng tin hồn hảo 31 Biểu 2.3 Cây định sử dụng thông tin 35 MỤC LỤC ĐỒ THỊ Trang PHẦN 1: LẬP TRÌNH TUYẾN TÍNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH Đồ thị 1.1 Kết giải pháp tối ưu mơ hình từ QM for Windows 17 PHẦN 1: LẬP TRÌNH TUYẾN TÍNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH I Mở đầu: Tuấn đạt nhiều thành công suốt năm giữ chức vụ giám đốc phát triển nội dung công ty truyền thơng – giải trí DzN Entertainment Từ cơng ty nhỏ, nhờ vào khả phát triển, sáng tạo nội dung nhóm Tuấn giúp cho cơng ty phát triển mạnh với mức tăng trưởng cao Chủ tịch công ty DzN Entertainment, ông Kiên, thường trao thưởng cho Tuấn nhóm nội dung với thành cơng định thời gian qua công ty Từ đầu năm 2020, ông Kiên tự tin việc yêu cầu nhóm Tuấn xây dựng phát triển nội dung cho dự án sau: Phim hoạt hình chiếu dịp hè 2020 cho trẻ em mang tính giải trí Phim tài liệu cơng tác ứng phó dịch bệnh Covid-19 Chính phủ Việt Nam mang tính thời Mặc dù có nhiều cơng ty đối thủ khai thác nội dung tương tự ông Kiên nhận thấy với khả sáng tạo vượt trội Tuấn, cơng ty phát hành nội dung tuyệt vời giúp xây dựng tiêu chuẩn cho lĩnh vực phim Thông tin Cơng ty truyền thơng – giải trí DzN Entertainment sản xuất chương trình truyền hình, phim gameshow tiếng Công ty sản xuất phát hành nhiều phim chương trình truyền hình tiếng với tần suất người xem đài cao, tạo nhiều tiếng vang cơng chúng Cơng ty có ba đội ngủ sản xuất (ekip) sản xuất biên tập đồng thời nội dung sản phẩm phim ảnh, gameshow Ekip : đội ngũ lên ý tưởng, nội dung sản xuất cho phim chương trình Ekip : đội ngũ thực công tác dựng phim, ghi hình, quay phim trường Ekip : đội ngũ thực cơng tác hậu kì 10 = = 0,429 Xây dựng định Biểu 2.3 Cây định sử dụng thông tin Giải thích kết thu Xem xét cột bên phải, giá trị thu hồi kỳ vọng nốt kiện 6, 7, 12, 13, 18, 19 tính sau: Tại nốt kiện 6, EP = 0,742 * 19.500 + 0,258 * 2.000 = 14.985 Tại nốt kiện 7, EP = 0,742 * 21.500 + 0,258 * (-250) = 15.888,5 Tại nốt kiện 12, EP = 0,571 * 19.500 + 0,429 * 2.000 = 11.992,5 Tại nốt kiện 13, EP = 0,571 * 21.500 + 0,429 * (-250) = 12.169,25 Tại nốt kiện 18, EP = 0,7 * 20.000 + 0,3 * 2.500 = 14.750 Tại nốt kiện 19, EP = 0,7 * 22.000 + 0,3 * 250 = 15.475 Tiếp theo, nốt định 4, 5, 3, giá trị thu hồi kỳ vọng thể so sánh sau: Tại nốt định 4: Bán hàng thức có EP = 14.985 35 Bán hàng dùng thử có EP = 15.888,5 15.888,5 > 14.985; chọn Bán hàng dùng thử Tại nốt định 5: Bán hàng thức có EP = 11.992,5 Bán hàng dùng thử có EP = 12.169,25 12.169,25 > 11.992,5; chọn Bán hàng dùng thử Tại nốt định 3: Bán hàng thức có EP = 14.750 Bán hàng dùng thử có EP = 15.475 15.475 > 14.750; chọn Bán hàng dùng thử Tiếp theo, nốt kiện 2, giá trị thu hồi kỳ vọng tính sau: Tại nốt kiện 2, EP = 0,755 * 15.888,5 + 0,245 * 12.169,25 = 14.977,28 Cuối cùng, nốt định 1, giá trị thu hồi kỳ vọng thể so sánh sau: Tại nốt định 1: Thực khảo sát thị trường có EP = 14.977,28 Khơng thực khảo sát thị trường có EP = 15.475 15.475 > 14.977,28; chọn Khơng thực khảo sát thị trường Ngoài ra, với quy tắc Bayes áp dụng để tìm hai số giá trị thu hồi kỳ vọng EP có thêm thơng tin EP khơng có thêm thêm tin, ta tính sau: EP (có thêm thông tin) = 14.977,28 + 500 = 15.477,28 EP (không có thêm thơng tin) = 15.475 Do đó, giá trị kỳ vọng thông tin từ khảo sát thị trường EVSI = 15.477,28 – 15.475 = 2,28 Với chi phí khảo sát thị trường C = 500$ C = 500 > EVSI = 2,28; đó, khơng cần thực khảo sát thị trường 36 IV Kết luận Áp dụng theo luật định Bayes, công ty Cổ phần nước giải khát Rita có sách tối ưu cần thực sau: Không thực khảo sát thị trường tiến hành bán hàng dùng thử Giá trị thu hồi kỳ vọng (bao gồm chi phí khảo sát thị trường) 15.475$ PHẦN 3: DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH KINH DOANH I Mở đầu: Siêu thị LittleMart siêu thị bán lẻ với nhiều ngành hàng, sản phẩm đa dạng, cung ứng nhiều sản phẩm đáp ứng nhu cầu khách hàng sống hàng ngày Với doanh thu cao giúp siêu thị trụ vững qua nhiều năm vận hành Sắp tới, với mục tiêu vừa để tri ân khách hàng vừa tăng thêm doanh thu, siêu thị có kế hoạch cải tạo lại siêu thị để thu hút khách hàng Với kế hoạch mở rộng diện tích cho ngành hàng thời gian qua kinh doanh tốt giảm diện tích ngành hàng kinh doanh khơng ổn, doanh thu thấp Qua đó, giúp tăng doanh thu cho toàn siêu thị tăng tương tác với khách hàng Hiền đảm nhiệm vị trí Team Leader ngành hàng hóa mỹ phẩm siêu thị bán lẻ LittleMart Từ đảm nhiệm vị trí Team Leader ngành hàng hóa mỹ phẩm, đặt nhiều tâm huyết từ việc trưng bày sản phẩm, phân chia sản phẩm theo nhu cầu khách hàng hợp lí, với nhu cầu khách hàng giúp cho doanh số riêng ngành hàng hóa mỹ phẩm giữ vững xu tăng dần Do đó, Hiền tâm huyết để ngành hàng cô tăng thêm dịch tích cải tạo siêu thị Để thuyết phục ban lãnh đạo, cô phải thực báo cáo thể doanh thu vòng năm qua dự báo doanh thu cho thời gian tới số liệu Để thực báo cáo này, trước tiên Hiền cần tiến hành thu thập liệu doanh thu năm qua ngành hàng hóa mỹ phẩm từ phận kế tốn bán hàng Cơ nhận thông tin doanh số bán hàng mà cô cần sau: 37 Doanh số Năm thứ Quý 1 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 2 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 3 86,7 90,3 (triệu đồng) Bảng 3.1 Dữ liệu doanh số ngành hàng hóa mỹ phẩm siêu thị LittleMart năm theo quý Sau nhận thông tin doanh số từ phận kế toán bán hàng, Hiền cần áp dụng kiến thức lớp cao học mơn phân tích kinh doanh để tiến hành dự báo cho doanh số ngành hàng cô phụ trách cho thời gian tới Cơ sở lý luận: II Giới thiệu mô tả mơ hình dự báo: Last-Value forecasting method; Averaging forecasting method; Moving-Average forecasting method môi trường hoạt động kinh doanh doanh nghiệp Phương pháp dự báo giá trị cuối (Last-Value forecasting method) phương pháp dự báo bỏ qua tất điểm liệu chuỗi thời gian trừ liệu cuối dùng Sau sử dụng giá trị cuối làm dự báo mà điểm liệu trở thành Với công thức: Forecast = Last value Đây phương pháp dự báo hợp lý điều kiện có xu hướng thay đổi nhanh liệu trước liệu cuối không số đáng tin cậy cho liệu tương lai 38 Phương pháp dự báo trung bình (Averaging forecasting method) phương pháp dự báo sử dụng tất điểm liệu chuỗi thời gian tính trung bình tất điểm Vì thế, dự báo điểm số liệu là: Forecast = Average of all data to date Đây phương pháp dự báo hợp lý điều kiện có xu hướng trì ổn định đến mức liệu số đáng tin cậy cho liệu tương lai Phương pháp dự báo trung bình trượt (Moving-Average forecasting method) phương pháp đứng hai phương pháp dự báo giá trị cuối trung bình Phương pháp dùng trung bình liệu khoảng thời gian gần làm dự báo cho thời gian Gọi n = số lượng khoảng thời gian gần đặc biệt có liên quan đến khoảng thời gian dự báo Dự báo cho khoảng thời gian là: Forecast = Average of last n values Đây phương pháp dự báo hợp lý điều kiện có xu hướng đơi thay đổi khơng nhanh chóng Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo Độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean absolute deviation) viết tắt MAD trung bình sai số dự báo tính với cơng thức: MAD = Sai số bình phương trung bình (Mean square error) viết tắt MSE trung bình bình phương sai số dự báo tính với với cơng thức: MSE = 39 Yếu tố thời vụ (Seasonal factor) cách tính Yếu tố thời vụ (Seasonal factor) cho kỳ năm (một quý, tháng…) đo lường kỳ so sánh với trung bình tổng thể tồn năm Đặc biệt, dùng liệu lịch sử yếu tố mùa vụ tính sau: Seasonal factor = Ứng dụng thực tiễn: III Áp dụng mô hình dự báo phần II.1 vào tình để dự báo Với phương pháp dự báo giá trị cuối dự báo doanh thu cho thời gian tính kết sau Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số dự báo (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Bảng 3.2 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian với phương pháp dự báo giá trị cuối Với phương pháp dự báo trung bình dự báo doanh thu cho thời gian tính kết sau 40 Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số dự báo (triệu đồng) 63,3 61,5 63,1 64,7 66,3 66,5 67,8 69,1 70,7 71,6 73,0 74,5 Bảng 3.3 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian với phương pháp dự báo trung bình Với phương pháp dự báo trung bình trượt dự báo doanh thu cho thời gian tính kết sau Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số dự báo (triệu đồng) 64,7 67,1 69,0 71,2 73,5 76,1 79,4 82,2 85,2 41 Bảng 3.4 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian với phương pháp dự báo trung bình trượt Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo cho tình Với phương pháp dự báo giá trị cuối sai số dự báo tính kết sau Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số dự báo (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Sai số dự báo 3,7 6,9 2,9 3,4 5,7 8,5 2,8 4,8 2,7 6,2 3,6 Bảng 3.5 Bảng tính sai số dự báo với phương pháp dự báo giá trị cuối Độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean absolute deviation) MAD = =5 Sai số bình phương trung bình (Mean square error) MSE = = 25,053 Với phương pháp dự báo trung bình sai số dự báo tính kết sau 42 Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số dự báo (triệu đồng) 63,3 61,5 63,1 64,7 66,3 66,5 67,8 69,1 70,7 71,6 73,0 74,5 Sai số dự báo 3,7 5,1 6,3 8,1 0,8 9,1 10,6 14,1 9,8 15,1 17,3 Bảng 3.6 Bảng tính sai số dự báo với phương pháp dự báo dự báo trung bình Độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean absolute deviation) MAD = =9 Sai số bình phương trung bình (Mean square error) MSE = = 105,582 Với phương pháp dự báo trung bình trượt sai số dự báo tính kết sau 43 Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số dự báo (triệu đồng) 64,7 67,1 69,0 71,2 73,5 76,1 79,4 82,2 85,2 Sai số dự báo 8,1 0,0 6,7 7,2 9,7 4,4 7,3 8,1 Bảng 3.7 Bảng tính sai số dự báo với phương pháp dự báo dự báo trung bình trượt Độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean absolute deviation) MAD = =6 Sai số bình phương trung bình (Mean square error) MSE = = 49,251 Áp dụng mơ hình dự báo phần II.1 vào tình để dự báo có tính đến yếu tố thời vụ Yếu tố thời vụ: Yếu tố thời vụ quý = = 0,98 Yếu tố thời vụ quý = = 0,93 44 Yếu tố thời vụ quý = = 1,02 Yếu tố thời vụ quý = = 1,07 Với phương pháp dự báo giá trị cuối dự báo doanh thu cho thời gian có tính đến yếu tố thời vụ tính kết sau Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số điều Doanh số dự báo chỉnh theo thời vụ có yếu tố thời vụ (triệu đồng) (triệu đồng) 64,5 64,2 64,5 64,9 64,2 65,1 64,9 74,1 65,1 72,3 74,1 73,8 72,3 73,5 73,8 84,7 73,5 86,8 84,7 84,6 86,8 84,7 84,6 84,7 Doanh số dự báo (triệu đồng) 59,8 65,8 69,2 63,9 68,8 74,1 78,7 72,2 78,6 88,9 90,2 83,2 Loại thời vụ Quý Quý Yếu tố thời vụ 0,98 0,93 1,02 1,07 Bảng 3.8 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo giá trị cuối Với phương pháp dự báo trung bình dự báo doanh thu cho thời gian có tính đến yếu tố thời vụ tính kết sau Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số điều Doanh số dự báo chỉnh theo thời vụ có yếu tố thời vụ (triệu đồng) (triệu đồng) 64,5 64,2 64,5 64,9 64,4 65,1 64,5 74,1 64,7 72,3 66,6 73,8 67,5 73,5 68,4 84,7 69,1 86,8 70,8 84,6 72,4 84,7 73,5 74,5 Doanh số dự báo (triệu đồng) 59,8 65,9 68,8 63,5 61,8 69,2 72,9 67,8 65,7 74,2 78,4 73,1 Loại thời vụ Quý Quý Yếu tố thời vụ 0,98 0,93 1,02 1,07 45 Bảng 3.9 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo trung bình Với phương pháp dự báo trung bình trượt dự báo doanh thu cho thời gian có tính đến yếu tố thời vụ tính kết sau Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số điều Doanh số dự báo chỉnh theo thời vụ có yếu tố thời vụ (triệu đồng) (triệu đồng) 64,5 64,2 64,9 65,1 74,1 64,7 72,3 67,1 73,8 69,1 73,5 71,3 84,7 73,5 86,8 76,1 84,6 79,7 84,7 82,4 85,2 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh thu dự báo (triệu đồng) 63,5 62,2 70,8 76,1 72,1 70,6 81,7 87,9 83,7 Loại thời vụ Quý Quý Yếu tố thời vụ 0,98 0,93 1,02 1,07 Bảng 3.10 Bảng dự báo doanh thu cho thời gian có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo trung bình trượt Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo cho tình có tính đến yếu tố thời vụ Với phương pháp dự báo giá trị cuối sai số dự báo có tính yếu tố thời vụ tính kết sau Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số điều Doanh số dự báo chỉnh theo thời vụ có yếu tố thời vụ (triệu đồng) (triệu đồng) 64,5 64,2 64,5 64,9 64,2 65,1 64,9 74,1 65,1 72,3 74,1 73,8 72,3 73,5 73,8 84,7 73,5 86,8 84,7 84,6 86,8 84,7 84,6 84,7 Doanh số dự báo (triệu đồng) 59,8 65,8 69,2 63,9 68,8 74,1 78,7 72,2 78,6 88,9 90,2 83,2 Sai số dự báo 0,2 0,7 0,2 8,9 1,7 1,5 0,3 11,0 1,9 2,2 0,1 Loại thời vụ Quý Quý Yếu tố thời vụ 0,98 0,93 1,02 1,07 Bảng 3.11 Bảng tính sai số dự báo có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo giá trị cuối Độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean absolute deviation) 46 MAD = =3 Sai số bình phương trung bình (Mean square error) MSE = = 19,432 Với phương pháp dự báo trung bình sai số dự báo có tính yếu tố thời vụ tính kết sau Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số điều Doanh số dự báo chỉnh theo thời vụ có yếu tố thời vụ (triệu đồng) (triệu đồng) 64,5 64,2 64,5 64,9 64,4 65,1 64,5 74,1 64,7 72,3 66,6 73,8 67,5 73,5 68,4 84,7 69,1 86,8 70,8 84,6 72,4 84,7 73,5 74,5 Doanh số dự báo (triệu đồng) Sai số dự báo 59,8 65,9 68,8 63,5 61,8 69,2 72,9 67,8 65,7 74,2 78,4 73,1 0,2 0,6 0,6 9,3 5,3 6,4 5,5 15,4 14,8 12,5 11,9 Loại thời vụ Quý Quý Yếu tố thời vụ 0,98 0,93 1,02 1,07 Bảng 3.12 Bảng tính sai số dự báo có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo trung bình Độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean absolute deviation) MAD = =8 Sai số bình phương trung bình (Mean square error) MSE = = 85,605 Với phương pháp dự báo trung bình trượt sai số dự báo có tính yếu tố thời vụ tính kết sau 47 Năm thứ Quý 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 Doanh số (triệu đồng) 63,3 59,6 66,5 69,4 72,8 67,1 75,6 78,4 83,2 80,5 86,7 90,3 Doanh số điều Doanh số dự báo chỉnh theo thời vụ có yếu tố thời vụ (triệu đồng) (triệu đồng) 64,5 64,2 64,9 65,1 74,1 64,7 72,3 67,1 73,8 69,1 73,5 71,3 84,7 73,5 86,8 76,1 84,6 79,7 84,7 82,4 85,2 Doanh thu dự báo Sai số dự báo (triệu đồng) 63,5 62,2 70,8 76,1 72,1 70,6 81,7 87,9 83,7 9,3 4,9 4,8 2,3 11,1 9,9 5,0 2,4 Loại thời vụ Quý Quý Yếu tố thời vụ 0,98 0,93 1,02 1,07 Bảng 3.13 Bảng tính sai số dự báo có yếu tố thời vụ với phương pháp dự báo trung bình trượt Độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean absolute deviation) MAD = =6 Sai số bình phương trung bình (Mean square error) MSE = = 48,795 Chọn mô hình dự báo tốt lý giải Trong mơ hình áp dụng trên, với tình cần dự báo doanh số cho thời gian ngành hàng hóa mỹ phẩm siêu thị LittleMart mơ hình dự báo giá trị cuối (Last-Value forecasting method) có tính yếu tố thời vụ phương pháp dự báo tốt Tuy xem phương pháp có sức mạnh ba phương pháp doanh số ngành hóa mỹ phẩm siêu thị LittleMart ổn định có xu hướng tăng vừa phải thời gian áp dụng phương pháp dự báo giá trị cuối có tính yếu tố thời vụ, ta có trung bình độ lệch tuyệt đối thấp (MAD = 3) trung bình sai số bình phương (MSE) thấp (MSE=19,432) Điều có nghĩa áp dụng phương pháp dự báo giá trị cuối có tính yếu tố thời vụ ta có liệu doanh số với mức độ sai số thấp Từ đó, kết báo cáo dự báo doanh thu cho thời gian có độ xác cao so với phương pháp cịn lại 48 IV Kết luận: Để báo cáo dự báo doanh số ngành hàng hóa mỹ phẩm phụ trách, Hiền áp dụng phương pháp dự báo giá trị cuối (Last-Value forecasting method) có tính yếu tố thời vụ Với kiến thức lớp cao học mà cô theo học, cô dự báo doanh thu thời gian với liệu bảng 3.11 với trung bình độ lệch tuyệt đối (MAD) trung bình sai số bình phương (MSE) 19,432 Vậy Hiền yên tâm để thực báo cáo doanh số năm vừa qua với dự báo doanh số cho thời gian để đưa liệu chứng minh ngành hàng phụ trách vân hành kinh doanh hiệu Trong dự án cải tạo siêu thị tới, điều giúp cho việc đề xuất tăng diện tích cho ngành hàng hóa mỹ phẩm, đồng thời tăng doanh số cho toàn siêu thị thuyết phục Tài liệu tham khảo Frederick S Hillier, Mark S Hiller (2016) Khoa học quản trị - Tiếp cận với mơ hình tình nghiên cứu bảng tính (Introduction to Management Science A Modeling and Case Studies Approach with Spreadsheets-Fifth Edition) Nhà xuất kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh 49