DỰ BÁO VỀ NHU CẦU TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

ĐỀ TÀI DỰ BÁO VỀ NHU CẦU TRONG CHUỖI CUNG ỨNG 1. GIỚI THIỆU VỀ DỰ BÁO 1.1 Khái niệm dự báo Dự báo là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính chất xác suất về mức độ, nội dung, các mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu hoặc về cách thức và thời hạn đạt được các mục tiêu nhất định đã đề ra trong tương lai. Dự báo cung cấp một bức tranh ước tính về nhu cầu tương lai và là cơ sở cho hoạch định và các quyết định kinh doanh. Từ khi tất cả các tổ chức phải đương đầu với một tương lai không chắc chắn, thì sự sai lệch giữa dự báo và nhu cầu thực tế là điều hiển nhiên. Vì thế mục tiêu của kỹ thuật dự báo tốt là tối thiểu hóa sai lệch giữa nhu cầu thực tế và dự báo. Vì dự báo là tiên đoán về tương lai, vì thế để có được dự báo chính xác yêu cầu chúng ta phải phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu, tác động của những nhân tố này và đánh giá xem liệu rằng những yếu tố này còn tiếp tục ảnh hưởng đến nhu cầu trong tương lai hay không? Hơn nữa cả người mua và người bán nên chia sẻ thông tin liên quan để có được sự dự báo thống nhất nhằm có được những quyết định chính xác về cung và cầu. Lợi ích của việc cải thiện công tác dự báo không chỉ đem lại cho các doanh nghiệp địa phương mà còn với những đối tác thương mại trong chuỗi cung ứng. Với áp lực cạnh tranh hiện này, sự cộng tác (hoặc hợp tác và chia sẻ thông tin) giữa người mua và người bán chính là quy luật hơn là ngoại lệ. Thực hiện dự báo chính xác giúp giảm mức tồn kho, giảm cạn dự trữ hàng hóa, kế hoạch sản xuất đều đặn, hạ thấp chi phí và cải thiện dịch vụ khách hàng. Nhiều người tranh cãi rằng việc dự báo vừa là một khoa học vừa là nghệ thuật. Dự báo không bao giờ đảm bảo 100% độ chính xác vì nó luôn hàm chứa tính rủi ro. Ví dụ trang web của Sony bị tê liệt sau khi nhận được 500.000 truy cập chỉ sau vài phút khi công ty quyết định bán trước Playstation2 (PS2) vào cuối tháng 2 năm 20001. Doanh số ban đầu của PS2 tăng gấp 10 lần so với doanh thu của PS ban đầu khi công bố 5 năm trước2. Mặc dầu Sony đã có kinh nghiệm với phiên bản đầu tiên, công ty cũng không thể dự báo chính xác sự hưởng ứng mạnh mẽ từ khách hàng đối với PS2. Sony, công ty thống trị trong thị trường trò chơi video, phải nâng sản xuất gấp đôi trong thời gian ngắn trước khi các đối thủ cạnh tranh như Nintendo và Microsoft giới thiệu những sản phẩm mới. Điều này minh hoạ những thách thức mà các doanh nghiệp gặp phải trong việc dự báo sản lượng và gia tăng nhanh chóng hoạt động sản xuất để đáp ứng nhu cầu tăng cao của khách hàng và giữ vững thị phần. 1.2 Đặc điểm chung của dự báo Khi tiến hành dự báo cần giả thiết: hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của đại lượng dự báo trong quá khứ sẽ tiếp tục cho ảnh hưởng trong tương lai. Không có một dự báo nào hoàn hảo 100%. Những dự đoán luôn sai sót đến một mức độ lớn hơn hoặc nhỏ hơn. Các doanh nghiệp cần ấn định một số mức đọ sai sót mà họ cho rằng mỗi dự đoán đều có. Một dự đoán chính xác có thể có một mức đọ sai sót trong khoảng %. Một dự đoán có tính chất suy đoán hơn có thể có một mức đọ sai sót trong khoảng . Điều quan tọng là nhận biết mức đọ sai sót, bởi vì doanh nghiệp phải có các kế hoạch dự phòng để kiểm soát những kết quả đó. Dự báo tổng hợp chính xác hơn những dự báo đối với từng sản phẩm hoặc đối với những lĩnh vực thị trường nhỏ. Dự báo dựa trên diện đối tượng khảo sát càng rộng, càng đa dạng thì càng có nhiều khả năng cho kết quả chính xác hơn. Ví dụ: Dự báo về giá xăng dầu trong thời gian tới. Độ chính xác của dự báo tỉ lệ nghịch với khoảng thời gian dự báo. Dự báo ngắn hạn thường chính xác hơn dự báo trung và dài hạn. Có thể tính toán một cách chính xác hơn nhiều tác động của những xu hướng và tình hình kinh doanh trong thời gian ngắn so với thời gian dài. 1.3 Phân loại dự báo Dự báo được phân loại theo nhiều cách khác nhau, để phục vụ cho công tác lập kế hoạch, tổ chức sản xuất và quản trị sản xuất người ta phải tiến hành dự báo cho các khoảng thời gian khác nhau. Căn cứ vào thời gian có 3 loại dự báo sau : Dự báo ngắn hạn: Dự báo ngắn hạn là dự báo có tầm xa dự báo rất ngắn, có thể tuần, tháng... đến dưới một năm. Dự báo loại này thường được dùng cho các quyết định mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản trị tác nghiệp. Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo thường từ 1 năm đến 3 năm. Loại dự báo này cần thiết cho việc lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền mặt, huy động các nguồn lực.... Dự báo dài hạn: Dự báo dài hạn là các dự báo cho khoảng thời gian từ 3 năm trở lên. Loại dự báo này cần cho việc lập các dự án sản xuất sản phẩm mới, lựa chọn các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới, mở rộng doanh nghiệp... 1.4. Vai trò của dự báo Trong nền kinh tế thị trường, công tác dự báo là vô cùng quan trọng bởi lẽ nó cung cấp các thông tin cần thiết nhằm phát hiện và bố trí sử dụng các nguồn lực trong tương lai một cách có căn cứ thực tế. Với những thông tin mà dự báo đưa ra cho phép các nhà hoạch định chính sách có những quyết định về đầu tư, các quyết định về sản xuất, về tiết kiệm và tiêu dùng, các chính sách tài chính, chính sách kinh tế vĩ vô. Dự báo không chỉ tạo cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách, cho việc xây dựng chiến lược phát triển, cho các quy hoạch tổng thể mà còn cho phép xem xét khả năng thực hiện kế hoạch và hiệu chỉnh kế hoạch.

Đánh giá

độ chính xác

Vai trò của CNTT trong

dự báo Quản trị rủi

ro trong dự báo

Đặc điểm

Phân loại

Vai trò

Không hoàn hảo 100%

Dự báo tổng hợp chính xác hơn dự báo từng sản phẩm

Độ chính xác tỉ lệ nghịch với khoảng thời gian dự báo

Dự báo ngắn hạn thường chính xác hơn trung và dài hạn

Phương pháp trung bình giản đơn Phương pháp trung bình động Phương pháp trung bình động có trọng số Phương pháp hàm mũ giản đơn

Phương pháp ngoại suy

Phương pháp hàm mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp hồi quy tương quan

Dự báo theo xu hướng Sai số bình phương tb

Sai số dự báo trung bình

Giám sát và kiểm soát dự báo Phần trăm sai số tuyệt đối tb

Độ lêch tuyệt đối trung bình

DỰ BÁO VỀ NHU CẦU TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

1 GIỚI THIỆU VỀ DỰ BÁO

1.1 Khái niệm dự báo

Dự báo là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính chất xác suất về mức độ, nội dung, các mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu hoặc về cách thức và thời hạn đạt được các mục tiêu nhất định đã đề ra trong tương lai.

Dự báo cung cấp một bức tranh ước tính về nhu cầu tương lai và là cơ sở cho hoạch định và các quyết định kinh doanh Từ khi tất cả các tổ chức phải đương đầu với một tương lai không chắc chắn, thì sự sai lệch giữa dự báo và nhu cầu thực tế là điều hiển nhiên Vì thế mục tiêu của kỹ thuật dự báo tốt là tối thiểu hóa sai lệch giữa nhu cầu thực tế và dự báo Vì

dự báo là tiên đoán về tương lai, vì thế để có được dự báo chính xác yêu cầu chúng ta phải phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu, tác động của những nhân tố này và đánh giá xem liệu rằng những yếu tố này còn tiếp tục ảnh hưởng đến nhu cầu trong tương lai hay không? Hơn nữa cả người mua và người bán nên chia sẻ thông tin liên quan để có được sự dự báo thống nhất nhằm có được những quyết định chính xác về cung và cầu Lợi ích của việc cải thiện công tác dự báo không chỉ đem lại cho các doanh nghiệp địa phương mà còn với những đối tác thương mại trong chuỗi cung ứng Với áp lực cạnh tranh hiện này, sự cộng tác (hoặc hợp tác và chia sẻ thông tin) giữa người mua và người bán chính là quy luật hơn là ngoại lệ Thực hiện dự báo chính xác giúp giảm mức tồn kho, giảm cạn dự trữ hàng hóa, kế hoạch sản xuất đều đặn, hạ thấp chi phí và cải thiện dịch vụ khách hàng

Nhiều người tranh cãi rằng việc dự báo vừa là một khoa học vừa là nghệ thuật Dự báo không bao giờ đảm bảo 100% độ chính xác vì nó luôn hàm chứa tính rủi ro

Ví dụ trang web của Sony bị tê liệt sau khi nhận được 500.000 truy cập chỉ sau vài phút khi công ty quyết định bán trước Playstation2 (PS2) vào cuối tháng 2 năm 20001 Doanh

số ban đầu của PS2 tăng gấp 10 lần so với doanh thu của PS ban đầu khi công bố 5 năm trước2 Mặc dầu Sony đã có kinh nghiệm với phiên bản đầu tiên, công ty cũng không thể dự báo chính xác sự hưởng ứng mạnh mẽ từ khách hàng đối với PS2 Sony, công ty thống trị trong thị trường trò chơi video, phải nâng sản xuất gấp đôi trong thời gian ngắn trước khi các đối thủ cạnh tranh như Nintendo và Microsoft giới thiệu những sản phẩm mới Điều này

minh hoạ những thách thức mà các doanh nghiệp gặp phải trong việc dự báo sản lượng và gia tăng nhanh chóng hoạt động sản xuất để đáp ứng nhu cầu tăng cao của khách hàng và giữ vững thị phần.

1.2 Đặc điểm chung của dự báo

- Khi tiến hành dự báo cần giả thiết: hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của đại lượng dự báo trong quá khứ sẽ tiếp tục cho ảnh hưởng trong tương lai

-Không có một dự báo nào hoàn hảo 100% Những dự đoán luôn sai sót đến một mức

độ lớn hơn hoặc nhỏ hơn Các doanh nghiệp cần ấn định một số mức đọ sai sót mà họ cho rằng mỗi dự đoán đều có Một dự đoán chính xác có thể có một mức đọ sai sót trong khoảng

% Một dự đoán có tính chất suy đoán hơn có thể có một mức đọ sai sót trong khoảng

Điều quan tọng là nhận biết mức đọ sai sót, bởi vì doanh nghiệp phải có các kế hoạch

dự phòng để kiểm soát những kết quả đó

- Dự báo tổng hợp chính xác hơn những dự báo đối với từng sản phẩm hoặc đối với những lĩnh vực thị trường nhỏ Dự báo dựa trên diện đối tượng khảo sát càng rộng, càng đa dạng thì càng có nhiều khả năng cho kết quả chính xác hơn Ví dụ: Dự báo về giá xăng dầu trong thời gian tới

- Độ chính xác của dự báo tỉ lệ nghịch với khoảng thời gian dự báo

- Dự báo ngắn hạn thường chính xác hơn dự báo trung và dài hạn Có thể tính toán một cách chính xác hơn nhiều tác động của những xu hướng và tình hình kinh doanh trong thời gian ngắn so với thời gian dài

1.3 Phân loại dự báo

Dự báo được phân loại theo nhiều cách khác nhau, để phục vụ cho công tác lập kế hoạch, tổ chức sản xuất và quản trị sản xuất người ta phải tiến hành dự báo cho các khoảng thời gian khác nhau Căn cứ vào thời gian có 3 loại dự báo sau :

Dự báo ngắn hạn:

Dự báo ngắn hạn là dự báo có tầm xa dự báo rất ngắn, có thể tuần, tháng đến dưới một năm Dự báo loại này thường được dùng cho các quyết định mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản trị tác nghiệp

Dự báo trung hạn:

2

Khoảng thời gian dự báo thường từ 1 năm đến 3 năm Loại dự báo này cần thiết cho việc lập

kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền mặt, huy động các nguồn lực

Dự báo dài hạn:

Dự báo dài hạn là các dự báo cho khoảng thời gian từ 3 năm trở lên Loại dự báo này cần cho việc lập các dự án sản xuất sản phẩm mới, lựa chọn các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới,

mở rộng doanh nghiệp

1.4 Vai trò của dự báo

Trong nền kinh tế thị trường, công tác dự báo là vô cùng quan trọng bởi lẽ nó cung cấp các thông tin cần thiết nhằm phát hiện và bố trí sử dụng các nguồn lực trong tương lai một cách có căn cứ thực tế Với những thông tin mà dự báo đưa ra cho phép các nhà hoạch định chính sách có những quyết định về đầu tư, các quyết định về sản xuất, về tiết kiệm và tiêu dùng, các chính sách tài chính, chính sách kinh tế vĩ vô Dự báo không chỉ tạo cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách, cho việc xây dựng chiến lược phát triển, cho các quy hoạch tổng thể mà còn cho phép xem xét khả năng thực hiện kế hoạch và hiệu chỉnh kế hoạch

Mối quan hệ giữa công tác dự báo và lập kế hoạch

Trong quản lý vi mô, công tác dự báo khoa học giúp doanh nghiệp đứng vững trong cạnh tranh và giành thắng lợi trong kinh doanh Các dự báo về thị trường, giá cước, tiến bộ khoa học công nghệ, sự thay đổi các nguồn đầu vào, đối thủ cạnh tranh có tầm quan trọng sống còn đối với các doanh nghiệp viễn thông Ngoài ra dự báo còn cung cấp các thông tin cho phép phối hợp hành động giữa các bộ phận trong doanh nghiệp.

Tác động của truyền thông kém và dự báo không chính xác tạo ra sự cộng hưởng và gây nên hiệu ứng Bullwhip do cạn dự trữ, sụt giảm doanh số, chi phí tồn kho và lạc hậu tăng cao, thiếu hụt nguyên vật liệu, phản ứng kém với những biến động của thị trường và giảm lợi nhuận

Ví dụ lợi nhuận của Nike là 33% thấp hơn mức dự báo ban đầu vào tháng 3 năm 2001 xuất phát từ vấn đề tồn kho do dự báo không chính xác Kết quả là Nike phải chật vật bán hàng tồn kho do vượt mức nhu cầu mà nguyên nhân từ việc dự báo ở năm trước Một ví dụ khác cho ngành truyền thông gặp phải từ sự tràn ngập các đường cáp quang đã được cài đặt vào cuối thập niên 1990 Hàng triệu kilomét cáp quang được cài đặt ở Mỹ, nhưng chỉ sử dụng 2,7% công suất vào cuối năm 2002 Kế hoạch của công ty truyền thông thế hệ 3 là xây dựng mạng cáp quang lớn nhất thế giới sa lầy trong việc thặng dư cung cấp Trong khi ngày nay công ty đang vật lộn thoát khỏi trình trạng khủng hoảng, cổ phiếu của nó giảm chỉ còn 95% giá trị Ví dụ này minh họa cho sự không cân bằng giữa cung và cầu do dự báo lạc quan về sự phát triển khủng khiếp về Internet Thực không may là tốc độ phát triển chậm vào cuối thập niên 1990 đã dẫn đến việc dư thừa cung ứng các đường cáp quang

1.5 Ý nghĩa của dự báo:

- Dùng để dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng, qua đó giúp các nhà quản trị doanh nghiệp chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần thiết phục vụ cho quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, quy mô sản xuất, kênh phân phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chính… và chuẩn bị đầy đủ điều kiện cơ sở vật chất, kỹ thuật cho sự phát triển trong thời gian tới (kế hoạch cung cấp các yếu tố đầu vào như: lao động, nguyên vật liệu, tư liệu lao động… cũng như các yếu tố đầu ra dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ)

- Trong các doanh nghiệp nếu công tác dự báo được thực hiện một cách nghiêm túc còn tạo điều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường

4

- Dự báo chính xác sẽ giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung.

- Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển kinh tế văn hoá xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân

- Nhờ có dự báo các chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát triển kinh

tế được xây dựng có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả kinh tế cao

- Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp có khả năng kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của đơn vị mình nhằm thu được hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất

2 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

2.1 Các phương pháp dự báo định tính

Các phương pháp dự báo định tính là các phương pháp dự báo bằng cách phân tích định tính dựa vào suy đoán, cảm nhận Các phương pháp này phụ thuộc nhiều vào trực giác, kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị trong quá trình dự báo, chỉ mang tính phỏng đoán, không định lượng Tuy nhiên chúng có ưu điểm là đơn giản, dễ thực hiện thời gian nghiên cứu dự báo nhanh, chi phí dự báo thấp và kết quả dự báo trong nhiều trường hợp cũng rất tốt Sau đây là mộtsố phương pháp dự báo định tính chủ yếu:

2.1.1 Lấy ý kiến của ban quản lý điều hành

Đây là phương pháp dự báo được sử dụng khá rộng rãi Trong phương pháp này, cần lấy ý kiến của các nhà quản trị cao cấp, những người phụ trách các công việc quan trọng thường hay sử dụng các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp Ngoài ra cần lấy thêm ý kiến đánh giá của các cán bộ điều hành marketing, kỹ thuật, tài chính và sản xuất

Phương pháp này sử dụng được trí tuệ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp liên quan đến hoạt động thực tiễn Tuy nhiên nó có nhược điểm là mang yếu tố chủ quan và ý kiến của những người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác

2.1.2 Phương pháp lấy ý kiến của lực lượng bán hàng

Những người bán hàng là người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của người tiêu dùng của người tiêu dùng Họ có thể dự báo được lượng hàng hoá, dịch vụ có thể bán được trong tương lai tại khu vực mình bán hàng Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực

khác nhau, có thể dự báo nhu cầu hàng hoá, dịch vụ của doanh nghiệp.

Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán hàng Một số người bán hàng thường có xu hướng đánh giá thấp lượng hàng hoá, dịch vụ bán được

để dễ đạt định mức, ngược lại một số khác lại chủ quan dự báo ở mức quá cao để nâng danh tiếng của mình

2.1.3 Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng

Đây là phương pháp lấy ý kiến khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp Việc nghiên cứu thường do bộ phận nghiên cứu thị trường thực hiện bằng nhiều hình thức như tổ chức các cuộc điều tra lấy ý kiến của khách hàng, phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình hoặc cơ sở tiêu dùng

Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng giúp doanh nghiệp không chỉ chuẩn bị dự báo nhu cầu của khách hàng mà còn có thể hiểu được những đánh giá của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp để có biện pháp cải tiến, hoàn thiện cho phù hợp Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tốn kém về tài chính, thời gian và phải có sự chuẩn

bị công phu trong việc xây dựng câu hỏi Đôi khi phương pháp này cũng vấp phải khó khăn

là ý kiến của khách hàng không xác thực hoặc quá lý tưởng

2.1.4 Phương pháp chuyên gia

Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo bằng cách tập hợp và hỏi ý kiến các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa học –

kỹ thuật hoặc sản xuất

Phương pháp chuyên gia dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng phản ánh tương lai một cách tự nhiên của các chuyên gia giỏi và xử lý thống kê các câu trả lời một cách khoa học Nhiệm vụ của phương pháp là đưa ra những dự báo khách quan về tương lai phát triển của khoa học kỹ thuật hoặc sản xuất dựa trên việc xử lý có hệ thống các đánh giá

dự báo của các chuyên gia

Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia làm ba giai đoạn lớn:

- Lựa chọn chuyên gia

- Trưng cầu ý kiến chuyên gia;

- Thu thập và xử lý các đánh giá dự báo

Chuyên gia giỏi là người thấy rõ nhất những mâu thuẫn và những vấn đề tồn tại trong lĩnh vực hoạt động của mình, đồng thời về mặt tâm lý họ luôn luôn hướng về tương lai để giải quyết những vấn đề đó dựa trên những hiểu biết sâu sắc, kinh nghiệm sản xuất phong

6

phú và linh cảm nghề nghiệp nhạy bén.

2.2 Các phương pháp dự báo định lượng

Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các côngthức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai Khi dự báo nhu cầu tương lai, nếu không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác có thể dùng các phương pháp dự báo theo dãy

số thời gian Nếu cần ảnh hưởng của các nhân tố khác đến nhu cầu có thể dùng các mô hình hồi quy tương quan

Để tiến hành dự báo nhu cầu sản phẩm theo phương pháp định lượng cần thực hiện 8 bước sau:

- Xác định mục tiêu dự báo

- Lựa chọn những sản phẩm cần dự báo

- Xác định độ dài thời gian dự báo

- Chọn mô hình dự báo

- Thu thập các dữ liệu cần thiết

- Phê chuẩn mô hình dự báo

- Tiến hành dự báo

- Áp dụng kết quả dự báo

2.2.1 Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoại suy)

Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên một giả thiết về sự tồn tại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai Trong phương pháp này đại lượng cần dự báo được xác định trên cơ sở phân tích chuỗi các số liệu

về nhu cầu sản phẩm (dòng nhu cầu) thống kê được trong quá khứ

Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luật phát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả thiết quy luật đó vẫn còn phát huy tác dụng

Các yếu tố đặc trưng của dãy số theo thời gian gồm:

- Tính xu hướng: Tính xu hướng của dòng nhu cầu thể hiện sự thay đổi của các dữ liệu theo thời gian (tăng, giảm )

- Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được lặp đi lặp lạitheo những chu kỳ đều đặn do sự tác động của một hay nhiều nhân tố môi trường xung quanh như tập quán sinh hoạt, hoạt động kinh tế xã hội Ví dụ: Nhu cầu dịch vụ bưu chính viễn thông không đồng đều theo các tháng trong năm

- Biến đổi có chu kỳ: Chu kỳ là yếu tố lặp đi lặp lại sau một giai đoạn thời gian Ví dụ: Chu

kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế

- Biến đổi ngẫu nhiên: Biến đổi ngẫu nhiên là sự dao động của dòng nhu cầu do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra, không có quy luật

Sau đây là các phương pháp dự báo theo dãy số

2.2.1.1 Phương pháp trung bình giản đơn ( Simple Average)

Phương pháp trung bình giản đơn là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy trung bình của các dữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau, nó được thể hiện bằng công thức:

Ft =

Trong đó:

Ft - Nhu cầu dự báo cho kỳ t

Dt-i - Mức nhu cầu thực ở kỳ t-i

n - Số kỳ quan sát (Số kỳ có nhu cầu thực)

Phương pháp này san bằng được tất cả mọi sự biến động ngẫu nhiên của dòng yêu cầu,

vì vậy nó là mô hình dự báo rất kém nhạy bén với sự biến động của dòng nhu cầu Phương pháp này phù hợp với dòng nhu cầu đều, ổn định, sai số sẽ rất lớn nếu ta gặp dòng nhu cầu có tính chất thời vụ hoặc dòng nhu cầu có tính xu hướng

2.2.1.2 Phương pháp trung bình động

Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta dùng phương pháp trung bình động sẽ thích hợp hơn

Phương pháp trung bình động dùng kết quả trên cơ sở thay đổi liên tục khoảng thời gian trước đây cho dự báo giai đoạn tiếp theo:

Ft=

8

Trong đó:

Ft - Nhu cầu dự báo cho kỳ t

Dt-i - Mức nhu cầu thực ở kỳ t-i

độ chính xác của dự báo người ta căn cứ vào độ lệch tuyệt đối bình quân (MAD)

MAD =

Trong đó:

Di – Mức nhu cầu thực của kỳ i

Fi – Mức nhu cầu dự báo của kỳ i

Dự báo nhu cầu theo phương pháp trung

bình độngvới n = 3

Sai số tuyệt đối

Ft - Mức nhu cầu dự báo kỳ t

Dt-i - Mức nhu cầu thực kỳ t-i

n - Số kỳ quan sát

αt-i - Trọng số của kỳ t-i

αt-i được lựa chọn bởi người dự báo dựa trên cơ sở phân tích tính chất của dòng nhu cầu, thoả mãn điều kiện:

=1 và ∀αt-i ≤ 1

Trong phương pháp trung bình động có trọng số, độ chính xác của dự báo phụ thuộc vào khả năng xác định được các trọng số phù hợp Thực tế chỉ ra rằng, nhờ điều chỉnh thường xuyên hệ số αt-i của mô hình dự báo, phương pháp trung bình động có trọng số mang lại kết quả dự báo chính xác hơn phương pháp trung bình động

Ví dụ: Nhu cầu đàm thoại nội hạt của vùng A theo tháng được cho trong bảng, yêu cầu dùng phương pháp trung bình động có trọng số với n =3 để dự báo nhu cầu cho tháng tới Cho các trọng số như sau: αt-1= 0,5; αt-2= 0,3; αt-3 = 0,2

10

Tháng Sản lượng điện

thoại nội hạt,triệu phút

Dự báo nhu cầu theo phương pháp

trung bình động với

n = 3

Sai số tuyệt đối

số có hợp lý hay không?

Các phương pháp trung bình giản đơn, trung bình động, trung bình động có trọng số đều có các đặc điểm sau:

- Khi số quan sát n tăng lên, khả năng san bằng các giao động tốt hơn, nhưng kết quả dự báo

ít nhạy cảm hơn với những biến đổi thực tế của 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 đã qua rất chính xác và phải đủ lớn

- Để dự báo nhu cầu ở kỳ t chỉ sử dụng n mức nhu cầu thực gần nhất từ kỳ t-1 trở về trước, còn các số liệu từ kỳ n+1 trở đi trong quá khứ bị cắt bỏ, nhưng thực tế và lý luận không ai chứng minh được rằng các số liệu từ kỳ n +1 trở về trước hoàn toàn không ảnh hưởng gì đến đại lượng cần dự báo

2.2.1.4 Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn

Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên, người ta đề xuất sử dụng phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn để dự báo Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất, nó cần ít số liệu trong quá khứ Theo phương pháp này:

Ft = Ft-1 + α(Dt-1 – Ft-1) với 0<α<1Trong đó:

Ft - Mức nhu cầu dự báo kỳ t

Ft-1 - Mức nhu cầu dự báo kỳ t-1

Dt-i - Mức nhu cầu thực kỳ t-i

αt-i - Hệ số san bằng mũ

Thực chất là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoảng chênh lệch giữa nhu cầu thực và dự báo của kỳ đã qua, có điều chỉnh cho phù hợp Hệ số α trong mô hình dự báo thể hiện tầm quan trọng hay mức độ ảnh hưởng của số liệu hiện tại đến đại lượng dự báo Hệ số

α càng lớn mô hình càng nhạy bén với sự biến động của dòng nhu cầu Nếu chọn α = 0,7, thì chỉ cần 3 số liệu đầu tiên đã tham gia 97,3% vào kết quả dự báo

Hệ số α chọn càng nhỏ mô hình dự báo càng kém nhạy bén hơn với sự biến đổi của dòng nhu cầu Nếu chọn α = 0,2 thì giá trị hiện tại chỉ tham gia 20% vào kết quả dự báo, tiếp

đó là 16% và 5 số liệu mới nhất chiếm khoảng 67%, dãy số còn lại từ kỳ thứ 6 trong quá khứ về vô cùng chiếm 33% kết quả dự báo

Việc chọn α phải dựa trên cơ sở phân tích tính chất của dòng nhu cầu

Ví dụ: Nhu cầu đàm thoại nội hạt của vùng A theo tháng được cho trong bảng, yêu cầu dùng phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn với α = 0,1 để dự báo nhu cầu cho tháng tới Giả sử nhu cầu dự báo tháng 1 là 405

Tháng Sản lượng điện

thoại nội hạt,triệu phút

Dự báo nhu cầu theo phương pháp trung

bình độngvới n = 3

Sai số tuyệt đối