Bài Giảng Dự Báo Nhu Cầu Sản Phẩm, Dịch Vụ

KHÁI NIỆM VỀ DỰ BÁO, CÁC LOẠI DỰ BÁO, TRÌNH TỰ THỰC HIỆN DỰ BÁO 1.. Khái niệm về dự báo: • Dự báo là khoa học – nghệ thuật tiên đoán trước hiện tượng trong tương lai căn cứ vào: • Dãy

DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM,

DỊCH VỤ

• I KHÁI NIỆM VỀ DỰ BÁO, CÁC LOẠI

DỰ BÁO, TRÌNH TỰ THỰC HIỆN DỰ BÁO

1 Khái niệm về dự báo:

2 Các loại dự báo:

3 Trình tự tiến hành dự báo:

1 Khái niệm về dự báo:

• Dự báo là khoa học – nghệ

thuật tiên đoán trước hiện

tượng trong tương lai căn cứ vào:

• Dãy số liệu các thời kỳ quá khứ

• Kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả dự báo

• Kinh nghiệm thực tế

2 Các loại dự báo:

• Căn cứ vào thời đoạn dự báo

– Dự báo dài hạn >3 năm

– Dự báo ngắn hạn <3 thang

– Dự báo trung hạn >3 tháng – < 3 năm

• Căn cứ vào lĩnh vực dự báo

– Dự báo kinh tế

– Dự báo nhu cầu

– Dự báo công nghệ

3 Trình tự tiến hành dự báo:

Bước 1: Xác định mục tiêu dự báo (mục

tiêu khác nhau, phương pháp khác nhau

Bước 2: Xác định thời đoạn dự báo

Bước 3: Lựa chọn phương pháp dự báo Bước 4: Lựa chọn đối tượng để thu nhập

thông tin

3 Trình tự tiến hành dự báo: Bước 5: Thu nhập thông tin bằng:

 Phỏng vấn

 Bảng câu hỏi

 Dựa vào đội ngũ công tác viên

Bước 6: Xử lý thông tin

 Xu hướng ngẫu nhiên

Bước 8: Phân tích Tính toán

 Ra quyết định về Kết quả dự báo

II CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

THEO CHUỖI THỜI GIAN

• A Các phương pháp định tính

•B Các phương pháp định lượng

1 Phương pháp lấy ý kiến của hội

đồng điều hành

• (Hội đồng bao gồm các chuyên gia giỏi

nhất trong lĩnh vực sản xuất marketing chất lượng tài chính nhân sự…)

• Nhanh - Không hoàn toàn khách quan

• Rẻ

• Sát với tình hình doanh nghiệp

2 Phương pháp lấy ý kiến của nhân viên bán hàng ở các khu vực

• (dùng để dự báo về nhu cầu sản phẩm, dịch vụ)

Ưu điểm: Rẻ ;Sát với nhu cầu khách hàng Nhược điểm: thường có 2 xu hướng

 - Lạc quan quá

 - Bi quan quá

3 Phương pháp lấy ý kiến của

4 Phương pháp Delphi ( phương

pháp lấy ý kiến chuyên gia trong và

ngoài xí nghiệp)

• Ban nhân sự:

• Soạn và in sẵn các câu hỏi về lĩnh vực dự báo

• Dựa các câu hỏi đến các chuyên gia

• Tập hợp và tổng hợp ý kiến trả lời của các chuyên gia

• Nếu xuất hiện vấn đề mới hoặc mâu thuẫn quá trình trên được lập lại lần 2, 3, 4, … cho đến khi thống nhất

1 Phương pháp tiếp cận giản đơn:

• Dự báo cho thời kỳ thứ n =

Số thực tế của thời kỳ thứ (n – 1)

Ưu điểm

- Đơn giản

Nhược điểm :- Áp đặt tình hình thời

kỳ trước cho thời kỳ sau

Phạm vi áp dụng

1- Xí nghiệp có quy mô nhỏ 2- XN mới tiếp cận với công tác dự báo

2 Phương pháp bình quân di động

• Lấy con số bình quân trong từng thời gian ngắn, có khoảng cách đều nhau làm kết quả dự báo cho thời kỳ sau

A

y y

y

3

3 2

1 4

, 4

3

2 5

y y

y

,, 5

4

3 6

y y

y

• 1.1.1 Phương pháp bình quân di động giản đơn.

• ( 2 thời kỳ )

• ( 3 thời kỳ )

Ft : dự báo nhu cầu của thời kỳ t.

» At : thực tế nhu cầu của thời kỳ t.

Tuần Số lượng

nhập viện thực

Bình quân di động 2-tuần Sai số dự báo (Lượng

thực – Dự báo )

Trị tuyệt đối của sai số

2.2 Phương pháp bình quân di động trọng số.

(2 thời kỳ)

 

1 t

1

α

A α

A

α t

2 t 2

1 t

1 t

α

A α

A α

A α

F

• Ưu điểm:

• Có biểu thị xu hướng phát triển trong tương lai

• Có phân biệt tầm quan trọng của các

số liệu ở các thời kỳ khác nhau

Tuần Số lượng thực Trung bình di chuyển 3-tuần có trọng số Sai số tuyệt đối

3.2 Phương pháp san bằng số mũ

3.2.1 Phương pháp san bằng số mũ giản đơn ( bậc 1)

F t = F t-1 +  ( A t-1 – F t-1 )

 : Hệ số san bằng số mũ bậc 1

 : được xác định bằng phương pháp thử

Với 0 <  < 1 thì khi n càng lớn (1- ) n-1

càng nhỏ và tiến tới 0 cho nên các số liệu thu thập càng xa thời kỳ dự báo sẽ càng

nhỏ nên không ảnh hưởng nhiều

Ưu điểm Nhược điểm Phạm vi áp

dễ bị sai liên đới

Mọi trường hợp của dãy số (trừ trường hợp

tuyến tính)

 được xác định bằng phương pháp thử với các giá trị khác nhau từ 0 <  < 1 và sẽ được chọn khi :

Độ lệch tuyệt đối bình quân (MAD) nhỏ nhất  ( Mean Absolute Deviation )

n MAD

n i





 1

i thứ đoạn

thời trong

báo dự

số Sai

Tuần Doanh số

thực tế F t với  = 0,2 AD F t ( = 0,4) AD 1

20 20 20,2 20,56 21,048 21,638 22,31

  1 1,8 2,44 2,952 3,362 3,69

20 20 20,4 21,04 21,824 22,694 23,616

1 1,6 1.96 2,176 2,306

-    

1 1.2.2 Phương pháp san bằng số mũ bậc 2 (có điều chỉnh theo xu hướng) Forecast Inchiding Trend

Tuần Doanh số thực tế F t với  = 0,4 T t với β = 0,5 FIT t

20 20 20,4 21,04 21,824 22,694 23,616 24,57

T 1 = 0 0 0,2 0,52 0,912 1,347 1,808 2,285

20 20 20,6 21,56 22,736 24,04 25,42 26,855

Tuần DSTT  = 0,4 và β = 0,5  = 0,4 và β =

1.3.Phương pháp dự báo theo đường xu hướng (đường thẳng)

y x

xy n

2

x) (

x n

xy x

y x

b

y x

xy n

2

x) (

x n

xy x

y x

Trường hợp n chẵn:

Trường hợp n lẻ

B-Phương pháp dự báo theo mối quan hệ tương quan

y = ax + b

x, y có mối quan hệ tương quan tuyến tính

x - biến độc lập (yếu tố ảnh hưởng tới y)

2

2 n( x ) x

y x n

xy a

Tháng Thu nhập

Đánh giá hàm dự báo:

Bằng 2 chỉ tiêu như sau:

1 Sai lệch tiêu chuẩn 2 Hệ số tương quan



= 0,901

y = 0.25x + 1.75

2 Dự báo theo nhiều nguyên nhân

y = a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 + … + a n x n + b Trong đó: x 1 , x 2 , x 3 , … x n là các nguyên nhân

Áp dụng máy tính sẽ tính được các trị số a 1 , a 2 , a 3 , … a n và b

IV KIỂM TRA KẾT QUẢ DỰ BÁO

Kiểm tra bằng 2 chỉ tiêu:

1 Sai số tuyệt đối b/q (MAD)

2 Tín hiệu dự báo

Độ lệch tuyệt đối bình quân (MAD) nhỏ nhất  ( Mean Absolute Deviation )

n MAD

n i





 1

i thứ đoạn

thời trong

báo dự

số Sai

2 Tín hiệu dự báo =

-4

Ví dụ: Kiểm tra kết quả dự báo sau đây:

-10 -15

0 -10

10

10

11 14.2

-1 -2

0 -1 +0.45 +0.46