Thuyết trình môn kinh tế học quản trị dự báo nhu cầu

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG BÁO CÁO Kinh Tế Học Quản Trị CHƯƠNG : DỰ BÁO NHU CẦU Học viên thực : Nguyễn Thành Dương Nguyễn Thị Mai Lê Đình Việt Nguyễn Thanh Hải GVHD : TS VŨ TRỌNG PHONG NỘI DUNG CHƯƠNG I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH II – PHÂN TÍCH DẪY SỐ THỜI GIAN III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ THỊ V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH - Đưa dự báo ngắn hạn số liệu định lượng sẵn - Dự báo thay đổi thị hiếu tiêu dùng - Dự báo kỳ vọng doanh nghiệp điều kiện kinh tế tương lai I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH Các kỹ thuật khảo sát : Mục đích : • Các định kinh tế doanh nghiệp hình thành trước chi tiêu thực tế • Các quan phủ thường có kế hoạch ngân sách dự báo chi tiêu trước năm lâu => Cần khảo sát để dự báo nhu cầu mua I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH Các kỹ thuật khảo sát : Một số dạng khảo sát : • Khảo sát kế hoạch mua thiết bị giám đốc điều hành doanh nghiệp • Khảo sát kế hoạch thay đổi hàng dự trữ kỳ vọng bán hàng • Khảo sát kế hoạch chi tiêt người tiêu dùng I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH Thăm dò ý kiến : Một số kỹ thuật thăm dò : • Thăm dò ban quản trị • Thăm dò lực lượng bán hàng • Thăm dò ý định khách hàng I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH Dự báo triển vọng nước : - Nhiều doanh nghiệp đối mặt với cạnh tranh ngày tăng doanh nghiệp nước thị trường nội địa nước Việc dự báo trở nên quan trọng - ảnh hưởng đến xuất khả cạnh tranh thị trường nội địa doanh nghiệp I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH Tình : Dự báo số lượng nhà hàng McDonal giới Những thị trường lớn Quốc gia Một số thị trường thâm nhập Lượng nhà hàng Tiềm thị trường tối thiểu Nhật 1.070 6100 Canada 649 Anh Quốc Quốc gia Lượng nhà hàng Tiềm thị trường tối thiểu Trung Quốc 23 784 1023 Nga 685 550 1794 Ấn Độ 489 Đức 535 3235 Nam Phi 190 Úc 411 526 Pakistan 90 Pháp 314 2237 Colombia 79 II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN 1.Khái niệm Dãy số thời gian: giá trị biến xếp theo trình tự thời gian ngày, tuần, tháng, quý năm Phân tích dãy số thời gian: dự báo giá trị tương lai chuỗi thời gian cách xem xét số liệu quan sát khứ → Cần xem xét lý dãy số thời gian dao động hay biến đổi theo thời gian →→ Làm để sử dụng thông tin để dự báo giá trị tương lai dãy thời gian II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN Những nguyên nhân biến động dãy số thời gian • • • • Xu dài hạn Biến động chu kì Biến động thời vụ Những ảnh hưởng bất thường ngẫu nhiên CÁC CHỈ SỐ TỔNG HỢP - Chỉ số tổng hợp 11 số dự báo -18 - Chỉ số tổng hợp số trùng hợp -1 - Chỉ số tổng hợp số trễ -9 IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ Chỉ số sớm Giá trị số Chỉ số trùng hợp Chỉ số trễ Ngày đạt đỉnh Ngày đạt đáy Chu kỳ kinh doanh Thời gian IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ * Một số phương pháp khác để khắc phục khó khăn nảy sinh có số 11 số dự báo lên xuống số khuếch tán * Chỉ số khuếch tán cho biết tỉ lệ 11 số dự báo lên phía Nếu tất 11 số lên, số khuếch tán 100 Nếu tất xuống, giá trị  Nhìn chung, việc dự báo số sử dụng số tổng hợp khuếch tán không sử dụng số riêng lẻ, ngoại trừ trường hợp DN tìm kiếm thông tin thay đổi báo trước thị trường hàng hóa dịch vụ cụ thể IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ Nhược điểm: * Trong số trường hợp, chúng dự báo suy thoái thực tế không xảy * Sự biến động khoảng thời gian từ lúc dự báo đến lúc xảy * Phương pháp cho biết dấu hiệu độ lớn thay đổi mức độ hoạt động kinh tế (tức là, dự báo mặt định tính bước ngoặt)  Như vậy, phương pháp thông báo thị chắn hẳn phương pháp phân tích dãy số thời gian kỹ thuật san mũ dự báo ngắn hạn bước ngoặt hoạt động kinh tế, phải sử dụng với phương pháp khác ( dự báo kinh tế lượng) để dự báo độ lớn thay đổi mức độ hoạt động kinh tế Chỉ số Tổng hợp khuyếch tán 11 số dự báo từ tháng Một năm 1994 đến tháng Mười hai năm 1994 Tháng Chỉ số tổng hợp Chỉ số khuyếch tán 100,5 77,3 100,7 45,5 101,3 81,8 101,4 54,5 101,5 63,6 101,7 45,5 101,7 40,9 102,3 77,3 102,3 59,1 10 102,2 45,5 11 102,5 63,6 12 102,6 59,1 V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG • • Nhu cầu doanh số sản phẩm nhiều biến khác dự báo mô hình kinh tế lượng ngày nhiều Đặc điểm : Xác định đo lường tầm quan trọng tương đối (co giãn) yếu tố khác định đến nhu cầu biến kinh tế khác dự báo Nỗ lực giải thích mối quan hệ dự báo => Xác định sách tối ưu cho doanh nghiệp V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG • • Nhu cầu doanh số sản phẩm nhiều biến khác dự báo mô hình kinh tế lượng ngày nhiều Đặc điểm : Xác định đo lường tầm quan trọng tương đối (co giãn) yếu tố khác định đến nhu cầu biến kinh tế khác dự báo Nỗ lực giải thích mối quan hệ dự báo => Xác định sách tối ưu cho doanh nghiệp V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG • • Nhu cầu doanh số sản phẩm nhiều biến khác dự báo mô hình kinh tế lượng ngày nhiều Đặc điểm : Xác định đo lường tầm quan trọng tương đối (co giãn) yếu tố khác định đến nhu cầu biến kinh tế khác dự báo Nỗ lực giải thích mối quan hệ dự báo => Xác định sách tối ưu cho doanh nghiệp V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Các mô hình đơn phương trình : - Đây dạng đơn giản dự báo mô hình kinh tế lượng B1 : Xác định yếu tố định đến biến dự báo B2 : Viết hàm cần ước lượng B3 : Tìm giá trị dự báo biến độc lập hay biến giải thích mô hình giai đoạn, biến độc lập dự báo V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Các mô hình đơn phương trình : Tình : Dự báo nhu cầu lại ngày hàng không New York London từ 1965 đến 1978 : LnQt+1=2,737 – 1,247.ln Pt + 1,905.ln GNPt R2 = 0,97 Qt = số lượng khách năm di chuyển Mỹ Châu Âu từ 1965 đến 1978 máy bay IATA, đv : 1000 người Pt = giá vé máy bay trung bình năm New York London (có quyền số phân phối vận chuyển theo mùa điều chỉnh lạm phát) GNPt = Tổng sản phảm quốc dân năm, tính tỉ đô la, điều chỉnh lạm phát V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Các mô hình đơn phương trình : sử : năm 1978, hãng hàng không dự báo năm 1979 - Giả giá vé máy bay (được điều chỉnh lạm phát) New York London : Pt+1=550$ ; GNPt+1=1480$ Ta có : Ln(550) = 6,31 ; Ln(1480) = 7,3 Thay vào : LnQt+1= 2,737 – 1,247 x 6,31 + 1,905 x 7,3 = 8,775 -> Qt+1 = e8,775 = 6470 Như theo dự báo có 6470000 hành khách năm 1979 - Mức độ xác dự báo phụ thuộc vào mức độ xác hệ số nhu cầu ước lượng giá trị dự báo biến độc lập hay biến giải thích phương trình V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Các mô hình đa phương trình : Thường sử dụng để dự báo nhu cầu doanh số, mối quan hệ kinh tế phức tạp đến mức phải sử dụng đến mô hình đa phương trình Dự báo biến vĩ mô tổng sản phẩm quốc dân (GNP) nhu cầu doanh số khu vực ngành quan trọng Mô hình bao gồm vài vài trăm phương trình - V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Các mô hình đa phương trình : VD : Mô hình phương trình kinh tế quốc dân dự báo GNP : Ct = a1 + b1GNP + μ1t It = a2 + b2πt-1 + μ2t GNP = Ct + It + Gt Trong : C = tiêu dùng I = đầu tư GNP = tổng sản phẩm quốc dân năm t π = lợi nhuận μ = sai số ngẫu nhiên t = năm t-1 = năm trước V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Rủi ro dự báo nhu cầu : rủi ro : dự báo cao thấp nhu cầu Rủi ro nảy sinh từ kiện hoàn toàn trước (chiến tranh, biến động trị, thiên tai ) Rủi ro nảy sinh phân tích thị trường không thấu đáo - V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG Rủi ro dự báo nhu cầu : Các rủi ro tránh cách : Xác định cẩn thận thị trường cho sản phẩm (người sử dụng tiềm năng, sản phẩm thay thế) Chi tổng nhu cầu ngành thành phận cấu thành, phân tích riêng biệt phần Dự báo người định người sử dụng sản phẩm phân đoạn thị trường dự báo xem họ thay đổi tương lai Tiến hành phân tích độ nhạy cảm việc dự báo bị ảnh hưởng thay đổi yếu tố giả thiết mà việc dự báo dựa vào giả thiết • • • • [...]... hoạt động kinh tế hoặc các bước ngoặt trong chu kỳ kinh doanh đó là sử dụng danh mục các chỉ số kinh tế quan trọng - Sự tăng lên của các chỉ số kinh tế dự báo được sử dụng để dự báo sự tăng trưởng trong các hoạt động kinh doanh chung và ngược lại Do vậy, các chỉ số dự báo thường có xu hướng dự báo và được sử dụng để dự báo các bước ngoặt trong chu kỳ kinh doanh IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ... 63,6 12 102,6 59,1 V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG • • Nhu cầu và doanh số của sản phẩm cũng như nhiều biến khác được dự báo bằng các mô hình kinh tế lượng ngày càng nhiều Đặc điểm : Xác định và đo lường tầm quan trọng tương đối (co giãn) của các yếu tố khác nhau quyết định đến nhu cầu hoặc các biến kinh tế khác được dự báo Nỗ lực giải thích các mối quan hệ được dự báo => Xác định các chính sách tối... hẳn các phương pháp phân tích dãy số thời gian và kỹ thuật san bằng mũ trong dự báo ngắn hạn các bước ngoặt trong hoạt động kinh tế, nó phải sử dụng cùng với các phương pháp khác ( như dự báo kinh tế lượng) để dự báo độ lớn của sự thay đổi trong mức độ hoạt động kinh tế Chỉ số Tổng hợp và khuyếch tán đối với 11 chỉ số dự báo từ tháng Một năm 1994 đến tháng Mười hai năm 1994 Tháng Chỉ số tổng hợp Chỉ... quyết định giá trị nào trong số những giá trị dự báo bằng phương pháp bình quân trượt tốt hơn (tức là sát với giá trị thực tế hơn), chúng ta tính sai số quân phương (RMSE) của từng dự báo và sử dụng số bình quân trượt nào có RMSE nhỏ nhất • Công thức tính sai số RMSE: RMSE = • • • • 2 ( At − Ft ) ∑ Trong đó: At là giá trị thực tế của dãynsố thời gian trong giai đoạn t Ft là giá trị dự báo N là số giai... phương pháp san bằng mũ, việc dự báo cho giai đoạn t+1 là giá tri bình quân gia truyền của các giá trị thực tế và dự báo của dãy số thời gian trong giai đoạn t Giá trị của dãy số thời gian trong giai đoạn t (At) được gán với một trọng số (w) nằm trong khoảng giữa 0 và 1, giá trị dự báo cho giai đoạn t (Ft) được gán hệ số 1 – w Giá trị của w càng lớn, trọng số của giá trị của dãy số thời gian trong... vào dự báo các giá trị của dãy số thời gian bằng cách chỉ sử dụng xu thế dài hạn và biến động thời vụ trong dữ liệu • 2.1 Dự báo xu thế Dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính: Trong đó: • • • • : giá trị của dãy số thời gian dự báo cho giai đoạn t : giá trị ước lượng của dãy số thời gian (const, tại t=0) b : mức tăng trưởng tuyệt đối trong 1 giai đoạn t : giai đoạn trong đó dãy số thời gian được dự báo. .. PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ Nhược điểm: * Trong một số trường hợp, chúng đã dự báo một cuộc suy thoái nhưng thực tế không xảy ra * Sự biến động trong khoảng thời gian từ lúc dự báo đến lúc xảy ra * Phương pháp này cho biết rất ít hoặc không có dấu hiệu về độ lớn của những thay đổi trong mức độ hoạt động kinh tế (tức là, nó chỉ dự báo về mặt định tính của các bước ngoặt)  Như vậy, trong khi phương pháp thông báo. .. : dự báo doanh số bán đồng bằng kỹ thuật san bằng Với w = 0,3, RMSE = Với w = 0,7, RMSE = =11,3 = 12,2 1,541 12 Như vậy, chúng ta tin cậy vào kết quả dự báo lũy tiến bằng 98 cho năm 1989 tính được bằng việc sử dụng w = 0,3 hơn kết quả dự báo lũy tiến bằng 100 tính được với w = 0,7 1,796 12 IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ - Một phương pháp để dự báo những thay đổi ngắn hạn trong các hoạt động kinh. .. trễ: là các chỉ số theo sau hau chậm hơn so với các diễn biến trong hoạt động kinh tế hay xuất hiện sau hay trễ so với điểm ngoặt trong chu kỳ kinh doanh - Chỉ số dự báo: xuất hiện trước điểm ngoặt của chu kỳ kinh doanh (đỉnh hoặc đáy) - Chỉ số trùng hợp: là chỉ số thay đổi cùng nhịp với chu kỳ kinh doanh CÁC CHỈ SỐ DỰ BÁO (11 DÃY SỐ) - Thời lượng (giờ) bình quân một tuần, sản xuất -15 - Xác nhận... 1977 đến 1988 cho Ft và sử dụng w = 0,3 và w = 0,7 làm các trọng số cho lượng đồng tiêu thụ thực tế mỗi năm (At) Sử dụng phương trình Ft+1 = wAt + (1-w)Ft và RMSE để dự báo lũy tiến và so sánh chúng Năm Mức tiêu thụ đồng thực Dự báo với w = tế (A) 0,3 (F) 2 (A-F) A–F Dự báo với w = 2 (A-F) A–F 0,7 (F) 1977 103 100 3 9 100 3 9 1978 107 101 6 36 102 5 25 1979 118 103 15 225 106 12 114 1980 93 108 -15