TIỂU LUẬN môn QUẢN TRỊ sản XUẤT DỊCH vụ TỔNG QUAN về dự báo và ỨNG DỤNG dự báo NHU cầu CHO DOANH NGHIỆP

Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm dự báo như sau: Dự báo là khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ xảy ra trong tương lai được căn cứ vào các tà



TIỂU LUẬN MÔN: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT DỊCH VỤ

TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG DỰ

BÁO NHU CẦU CHO DOANH NGHIỆP

TP.Hồ Chí Minh, Tháng 10 năm 2014



TIỂU LUẬN MÔN: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT DỊCH VỤ

TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG DỰ

BÁO NHU CẦU CHO DOANH NGHIỆP

Giảng viên : CÔ NGUYỄN THỊ NGỌC HOA

TP.Hồ Chí Minh, Tháng 10 năm 2014

PHÂN CHIA CÔNG VIỆC NHÓM

Giảng viên: Cô Nguyễn Thị Ngọc Hoa

* Những đánh giá dưới đây chỉ dựa theo chủ quan của nhóm trưởng Mọi thắc mắc liên hệ trực tiếp nhóm trưởng để giải quyết

- Nguyễn Văn Thường Chưa hiểu dàn ý lắm, có lỗi chính tả

Nhiệm vụ Họ và tên Đánh giá của nhóm trưởng Ghi chú

- Nguyễn Thị Hoài Phương

- Nguyễn Thị Thu Phương

- Thi Hoàng Khánh Minh

- Lê Hữu Toàn

- Đặng Thị Thảo Trâm

Tổng hợp tiểu luận, liên lạc, phân chia công việc Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng Được

LỜI MỞ ĐẦU

Ước lượng và dự báo nhu cầu là một trong những hoạt động phổ biến và quan trọng nhất đối với các nhà kinh tế học Vĩ mô và đặc biệt là các nhà Quản tri kinh doanh Việc dự báo nhu cầu có ý nghĩa đặc biệt quan trong đối với việc hoạch định chính sách và ra những quyết định đúng đắn trong những tình huống cụ thể để phục vụ công tác quản lý một cách hiệu quả nhất Cho nên dự báo nhu cầu là một việc hết sức quan trọng và ảnh hưởng tới sự tồn vong của một doanh nghiệp

Trong bài tiểu luận này chúng em sẽ làm rõ nhứng kiến thức cơ bản của việc dự báo nhu cầu và những phương thức ứng dụng dự báo nhu cầu vào doanh nghiệp kinh doanh sản xuất

Vì những hạn chế trong việc tìm kiếm tài liệu và những kiến thức hạn hẹp của chúng

em nên sẽ có những điều thiếu sót trong bài tiểu luận này Vì vậy chúng em rất mong nhận được sự góp ý của cô để chúng em có thể hoàn thành bài tiểu luận một cách tốt nhất cũng như có được những kiến thức sâu rộng hơn về lĩnh vực này Chúng em xin chân thành cảm ơn

Nhóm Hội Ngộ

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO 1

1.1KHÁI NIỆM, ĐẶC ĐIỂM VÀ PHÂN LOẠI DỰ BÁO 1

1.1.1 Khái niệm dự báo 1

1.1.2 Đặc điểm của dự báo 1

1.1.3 Các loại dự báo 2

1.2VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO 3

1.3QUY TRÌNH DỰ BÁO TRONG DOANH NGHIỆP 4

1.4CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI DỰ BÁO NHU CẦU 4

1.4.1 Nhân tố chủ quan 4

1.4.2 Nhân tố khách quan 5

1.4.3 Tác động của chu kỳ sống của sản phẩm đối với dự báo nhu cầu 5

1.5CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU 6

1.5.1 Phương pháp định tính 6

1.5.2 Phương pháp định lượng 8

1.6KIỂM SOÁT VÀ GIÁM SÁT DỰ BÁO 16

CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG ĐỂ DỰ BÁO NHU CẦU VÀ KIỂM SOÁT, GIÁM SÁT DỰ BÁO 18

2.1DỰ BÁO THEO DÃY SỐ THỜI GIAN 18

2.1.1 Phương pháp bình quân di động 18

2.1.2 Phương pháp bình quân di động có trọng số 19

2.1.3 Phương pháp san bằng số mũ giản đơn 22

2.1.4 Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng 22

2.2DỰ BÁO THEO ĐƯỜNG KHUYNH HƯỚNG 24

2.2.1 Phương pháp đường thẳng thống kê 24

2.2.2 Phương pháp đường thẳng thông thường 26

2.2.3 Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động thời vụ 27

2.2.4 Phương pháp đường parabol thống kê 29

2.2.5 Phương pháp đường logaric 30

2.3DỰ BÁO THEO MỐI LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN (DỰ BÁO DỰA TRÊN CƠ SỞ ĐƯỜNG HỒI QUY TUYẾN TÍNH) 31

2.4ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO 33

2.4.1 Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoại suy) 33

2.4.2 Dự báo theo đường xu hướng 34

2.4.3 Phương pháp hồi quy tương quan 35

2.5LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO THÍCH HỢP 35

CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN 37

3.1NHẮC LẠI TẦM QUAN TRỌNG CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT 37

3.2GIA TĂNG ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT 38

3.3KẾT LUẬN 40

TÀI LIỆU THAM KHẢO 41

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO 1.1 KHÁI NIỆM, ĐẶC ĐIỂM VÀ PHÂN LOẠI DỰ BÁO

1.1.1 Khái niệm dự báo

Trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, các nhà quản trị thường xuyên phải đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai Để giúp các quyết định này có độ tin cậy cao, giảm thiểu mức độ rủi ro, người ta đã đưa ra kỹ thuật dự báo Vì vậy kỹ thuật dự báo là hết sức quan trọng và cần thiết cho các doanh nghiệp, đặc biệt là ngày nay các doanh nghiệp lại hoạt động trong môi trường của nền kinh tế thị trường mà ở đó luôn diễn ra những sự cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp với nhau

Vậy dự báo là gì? Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm dự báo như sau: Dự báo

là khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ xảy ra trong tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau:

 Các dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;

 Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo;

 Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết

Như vậy, tính khoa học ở đây thể hiện ở chỗ:

 Căn cứ vào dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;

 Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo Tính nghệ thuật được thể hiện: Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ nghệ thuật phán đoán của các chuyên gia, được kết hợp với kết quả dự báo, để có được các quyết định với độ chính xác và tin cậy cao

1.1.2 Đặc điểm của dự báo

- Không có cách nào để xác định tương lai là gì một cách chắc chắn (tính không chính xác của dự báo) Dù phương pháp chúng ta sử dụng là gì thì luôn tồn tại yếu tố không chắc chắn cho đến khi thực tế diễn ra

- Luôn có điểm mù trong các dự báo Chúng ta không thể dự báo một cách chính xác hoàn toàn điều gì sẽ xảy ra trong tương tương lai Hay nói cách khác, không phải cái gì cũng có thể dự báo được nếu chúng ta thiếu hiểu biết về vấn

đề cần dự báo

- Dự báo cung cấp kết quả đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đề xuất các chính sách phát triển kinh tế, xã hội Chính sách mới sẽ ảnh hưởng đến tương lai, vì thế cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo

1.1.3 Các loại dự báo

Dự báo được phân chia theo nhiều cách khác nhau Trong đó có 2 cách phân loại cơ bản căn cứ vào thời gian và lĩnh vực dự báo

a) Căn cứ vào thời gian dự báo:

 Dự báo dài hạn (> 3 năm)

 Dự báo trung hạn (> 3 tháng - 3 năm)

 Dự báo ngắn hạn (< 3 tháng)

Dự báo dài hạn: Khoảng thời gian từ 3 năm trở lên Dự báo dài hạn được ứng dụng

cho lập kế hoạch sản xuất sản phẩm mới, kế hoạch nghiên cứu và ứng dụng công nghệ mới, định vị doanh nghiệp hay mở rộng doanh nghiệp

Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo thường là từ 3 tháng đến 3 năm Nó cần

cho việc lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền mặt, huy động các nguồn lực và tổ chức hoạt động tác nghiệp

Dự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo có thể đến một năm, nhưng thường là ít

hơn ba tháng Loại dự báo này thường được dùng trong kế hoạch mua hàng, điều độ công việc, cân bằng nhân lực, phân chia công việc

* Dự báo trung hạn và dài hạn có ba đặc trưng khác với dự báo ngắn hạn:

 Thứ nhất, dự báo trung hạn và dài hạn phải giải quyết nhiều vấn đề có tính toàn diện và yểm trợ cho các quyết định quản lý thuộc về hoạch định kế hoạch sản xuất sản phẩm và quá trình công nghệ

 Thứ hai, dự báo ngắn hạn thường dùng nhiều loại phương pháp luận hơn là dự báo dài hạn Đối với các dự báo ngắn hạn người ta dùng phổ biến các kỹ thuật toán học như bình quân di động, san bằng mũ và hồi quy theo xu hướng Nói cách khác thì các phương pháp ít định lượng được dùng để tiên đoán các vấn

đề lớn toàn diện như có cần đưa một sản phẩm mới nào đó vào danh sách các chủng loại mặt hàng của công ty không

 Thứ ba, dự báo ngắn hạn có khuynh hướng chính xác hơn dự báo dài hạn Vì các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, nếu kéo dài thời gian

dự báo ra thì độ chính xác có khả năng giảm đi Do vậy, cần phải thường xuyên cập nhật và hoàn thiện các phương pháp dự báo

b) Căn cứ vào lĩnh vực dự báo:

 Dự báo kinh tế

 Dự báo công nghệ

 Dự báo nhu cầu

Dự báo kinh tế: là dự báo các hiện tượng kinh tế như:

o Tốc độ tăng trưởng kinh tế

o Tỷ lệ lạm phát

o Giá cả

o Trữ lượng tài nguyên…

Dự báo công nghệ và kỹ thuật sản xuất: là dự báo các vấn đề liên quan đến công

nghệ và kỹ thuật sản xuất như:

o Năng lượng mới

o Nguyên liệu mới

o Phương pháp công nghệ mới

o Máy móc thiết bị mới…

Dự báo nhu cầu: là dự báo nhu cầu sản xuất như:

o Nhu cầu số lượng sản phẩm

o Nhu cầu nguyên vật liệu

o Nhu cầu máy móc thiết bị…

Lĩnh vực dự báo mà chúng ta nghiên cứu trong chương này, nếu phân loại theo thời gian thì gọi là dự báo ngắn hạn, nếu phân theo lĩnh vực thì gọi là dự báo nhu cầu

1.2 VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO

Doanh nghiệp hoạt động trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi, nhu cầu về sản phẩm và dịch vụ cũng thay đổi theo từng tháng Kết quả của dự báo sẽ có vai trò đáng

kể đối với doanh nghiệp, nó được thể hiện như sau:

- Là phần thiết yếu trong quản trị sản xuất tác nghiệp, là cơ sở để đưa ra các quyết định chiến lược cũng như chiến thuật của doanh nghiệp

- Có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạch định và thực hiện kế hoạch sản xuất cũng như các kế hoạch bộ phận khác của doanh nghiệp

- Giúp doanh nghiệp chủ động trong việc đáp ứng cầu, không bỏ sót cơ hội kinh doanh

- Giúp các nhà quản trị doanh nghiệp có kế hoạch sử dụng hợp lý và có hiệu quả các nguồn lực

- Cung cấp cơ sở quan trọng để phối kết hợp hoạt động giữa các bộ phận trong toàn doanh nghiệp

Để hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định, các nguồn lực được cung cấp đầy đủ, kịp thời thì đòi hỏi việc dự báo của Doanh nghiệp phải tương đối chính xác và phải đảm bảo tính liên tục

1.3 QUY TRÌNH DỰ BÁO TRONG DOANH NGHIỆP

Dù là dùng phương pháp nào, để tiến hành dự báo ta triển khai theo các bước như sau:

Bước 1: Xác định mục tiêu của dự báo;

Bước 2: Xác định độ dài thời gian dự báo (ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn);

Bước 3: Lựa chọn phương pháp dự báo;

Bước 4: Lựa chọn đối tượng để thu thập thông tin;

Bước 5: Thu thập thông tin dự báo bằng bảng câu hỏi, phỏng vấn trực tiếp hoặc thông qua đội ngũ cộng tác viên marketing;

Bước 6: Xử lý thông tin;

Bước 7: Xác định xu hướng dự báo (Xu hướng tuyến tính, xu hướng chu kỳ, xu hướng thời vụ hay xu hướng ngẫu nhiên);

Bước 8: Phân tích, tính toán, ra quyết định về kết quả dự báo

Nếu việc dự báo được tiến hành một cách đều đặn trong thời gian dài, thì các dữ liệu

sẽ được thu thập thường xuyên và việc tính toán dự báo được tiến hành một cách tự động, thường là được thực hiện trên máy tính điện toán

1.4 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI DỰ BÁO NHU CẦU

- Giá bán

Đây là những nhân tố mà doanh nghiệp có khả năng chủ động điều chỉnh kiểm soát

1.4.2 Nhân tố khách quan

Nhân tố khách quan quan trọng nhất là thị trường, bao gồm:

- Cảm tình của người tiêu dung

- Quy mô dân cư

- Sự cạnh tranh

- Các nhân tố ngẫu nhiên

- Ngoài ra còn phải xét đến môi trường kinh tế bao gồm:

- Luật pháp

- Thực trạng nền kinh tế

- Chu kỳ kinh doanh

1.4.3 Tác động của chu kỳ sống của sản phẩm đối với dự báo nhu cầu

Chu kỳ sống của sản phẩm là một nhân tố quan trọng cần được xem xét kỹ trong quá trình dự báo nhất là đối với dự báo dài hạn phần lớn các sản phẩm được chấp nhận trên thị trường có chu kỳ sống trải qua 4 giai đoạn

Trong giai đoạn đầu của chu kỳ sống ta chưa có đủ số liệu, thậm chí không có số liệu

vì vậy phương pháp dự báo trong giai đoạn này thường dựa vào điều tra thực tế trên thị trường, dựa vào nhận xét, phán đoán của các chuyên gia hoặc phân tích các sản phẩm tương tự khác

Trong các giai đoạn sau ta càng ngày có nhiều số liệu hơn nên có thể sử dụng các phương pháp thống kê để dự báo và kết quả khả quan hơn

Trong giai đoạn suy thoái mặt dù nguồn số liệu thống kê rất dồi dào nhưng thường chúng không giúp ích gì cho dự báo suy giảm lúc này ta sử dụng phương pháp điều tra thị trường, phương pháp chuyên gia hoặc phân tích các sản phẩm tương tự như đã làm trong giai đoạn đầu

1.5 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU

1.5.1 Phương pháp 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 một số phương pháp dự báo định tính chủ yếu:

1.5.1.1 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

1.5.1.2 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

1.5.1.3 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

1.5.1.4 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

Phương pháp chuyên gia được áp dụng đặc biệt có hiệu quả trong các trường hợp sau đây:

- Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố mà hiện tại còn chưa có hoặc thiếu những cơ sở lý luận chắc chắn để xác định

- Trong điều kiện còn thiếu thông tin và những thống kê đầy đủ, đáng tin cậy về đặc tính của đối tượng dự báo

- Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng dự báo, độ tin cậy thấp về hình thức thể hiện, về chiều hướng biến thiên về phạm vi cũng như quy mô và

cơ cấu

- Khi dự báo trung hạn và dài hạn đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố, phần lớn là các nhân tố rất khó lượng hoá đặc biệt là các nhân tố thuộc

về tâm lý xã hội (thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư ) hoặc tiến bộ khoa học kỹ thuật Vì vậy trong quá trình phát triển của mình đối tượng dự báo có nhiều đột biến về quy mô và cơ cấu mà nếu không nhờ đến tài nghệ của chuyên gia thì mọi sự trở nên vô nghĩa

- Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên gia cũng được áp dụng để đưa ra các dự báo kịp thời

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 phú và linh cảm nghề nghiệp nhạy bén

1.5.2 Phương pháp định lượng

Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các công thức 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

1.5.2.1 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 lại theo 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 thời gian:

1) Phương pháp bình quân di động

Phương pháp này dùng khi các số liệu trong dãy số biến động không lớn lắm Các số bình quân di động được tính từ các số liệu của dãy số thời gian có khoảng cách đều nhau

Chẳng hạn có dãy số thời gian tính theo tháng bao gồm các số liệu y1, y2…y3 Nếu tính số bình quân di động theo từng nhóm 3 tháng ta có:

𝑦1 =𝑦1 + 𝑦2 + 𝑦3

3𝑦2 =𝑦2 + 𝑦3 + 𝑦4

3

…………

Mục đích của việc lấy bình quân di động là để san bằng những biến động bất thường trong dãy số thời gian Sau đó dựa vào số liệu bình quân di động ta sẽ dự báo được nhu cầu trong thời kỳ kế tiếp

2) Phương pháp bình quân di động có trọng số

Những số liệu mới xuất hiện trong các thời kỳ cuối có giá trị lớn hơn những số liệu xuất hiện đã lâu Để xét đến vấn đề này ta sử dụng các trọng số để nhấn mạnh giá trị các số liệu gần nhất, vừa xảy ra Việc chọn trọng số phù thuộc vào kinh nghiệm và

sự nhạy cảm của người dự báo, tính toán trên công thức:

Phương pháp này rất tiện dụng nhất là khi dùng máy tính Đây cũng là kỹ thuật tính

số bình quân di động nhưng không đòi hỏi phải có nhiều số liệu quá khứ Công thức tính nhu cầu tương lại như sau:

𝐹𝑡 = 𝐹(𝑡−1) + 𝛼|𝐴(𝑡−1)− 𝐹(𝑡−1)| Trong đó:

- 𝐹𝑡 là nhu cầu dự báo ở thời kỳ t

- 𝐹(𝑡−1) là nhu cầu theo dự báo ở thời kỳ (t-1)

- 𝐴(𝑡−1) là số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1)

4) Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp san bằng số mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động Do đó cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh có xu hướng Cách làm như sau: đầu tiên tiến hành dự báo theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn sau đó sẽ thêm vào một lượng điều chỉnh (âm hoặc dương) Tính toán theo công thức:

𝐹𝐼𝑇𝑡 = 𝐹𝑡 + 𝑇𝑡FIT - Dự báo nhu cầu theo xu hướng

𝐹𝑡 – Dự báo nhu cầu cho thời kỳ mới

𝑇𝑡 – Lượng điều chỉnh theo xu hướng

Để xác định phương trình xu hướng dùng khi điều chỉnh ta dùng hệ số san bằng số

mũ 𝛽 Ý nghĩa và cách sử dụng hệ số này cũng giống hệ số 𝛼

𝑇𝑡 được tính như sau:

𝑇𝑡 = 𝑇(𝑡−1)+ 𝛽(𝐹𝑡 − 𝐹(𝑡−1)) Trong đó:

𝑇𝑡 – Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t

𝑇 - Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t-1

𝛽 – Hệ số san bằng xu hướng mà ta lựa chọn

𝐹𝑡 – Lượng dự báo nhu cầu ở thời kỳ t bằng phương pháp san bằng số mũ giản đơn

𝐹(𝑡−1) – Lượng dự báo nhu cầu ở thời kỳ t-1

Để tính toán 𝐹𝐼𝑇𝑡 ta tiến hành các bước sau:

Bước 1: Tính dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn 𝐹𝑡 ở thời

kỳ t

Bước 2: Tính xu hướng (về mặt lượng) bằng cách sử dụng công thức 𝑇𝑡

Để tiến hành bước 2 cho lần tính toán đầu tiên, giá trị xu hướng ban đầu phải được xác định và đưa vào công thức.Giá trị này có thể được đề xuất bằng phán đoán hoặc những đã quan sát được trong thời gian qua Sau đó sử dụng số liệu này để tính 𝑇𝑡 Bước 3: Tính toán dự đoán nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh

xu hướng theo công thức 𝐹𝐼𝑇𝑡

1.5.2.2 Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng

Các phương pháp dự báo nhu cầu theo đường khuynh hướng cũng dựa vào dãy số thời gian Dãy số này cho phép ta xác định đường khuynh hướng lý thuyết trên cơ sở

kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các điểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá khứ đến đường khuynh hướng lấy theo trục tung là nhỏ nhất Sau

đó dựa vào đường khuynh hướng lý thuyết ta tiến hành dự báo cho các năm tương lai

Có thể sử dụng các phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng để dự báo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn

Đường khuynh hướng có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến

Để xác định được đường huynh hướng lý thuyết, đòi hỏi phải có nhiều số liệu trong quá khứ

Đường huynh hướng còn có tên gọi là đường hồi quy

Để biết được đường khuynh hướng là tuyến tính hay phi tuyến trước hết ta cần biểu diễn các nhu cầu thực tế trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng pháp triển của các số liệu đó Qua phân tích nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối điều đặn theo một chiều hướng nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó Nếu các số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng tăng nhanh hơn hay ngày càng chậm thì ta có thẻ sử dụng

các đường cong thích hợp để mô tả sự biến động đó (đường parabol, hyperbol, logarit ) Dưới đây trình bày chủ yếu về các đường thẳng

1) Phương pháp đường thẳng thống kê

Sử dụng phương trình đường thẳng sau

Yc – nhu cầu dự báo trong tương lai

X - số thứ tự thời gian

Y – số liệu nhu cầu thực tế trong quá khứ

n - Số lượng số liệu có được trong quá khứ

Chú ý:

Hệ số a, b tính như trên phải phù hợp với điều kiện ∑X = 0 ở đây X - số thứ tự thời gian (chẳng hạn là năm) trong quá khứ Để cho ∑X = 0 ta đánh số thứ tự thời gian quá khứ như sau:

 Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số lẻ, chẳn hạn là 7 năm (X1,

X2, X7) ta có thể đánh giá số thứ tự bằng cách lấy thời gian ở giữa X4 = 0, các thời gian dứng trước X4 lần lược đánh giá số -1, -2, -3 và các dãy sau X4lần lược đánh số +1, +2, +3 Như vậy cộng lại ∑X = 0

 Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số chẵn, chẳn hạn là 8 năm(X1,

X2, X8) ta lấy thời gian ở giữa hai la X4 = -1 và X5 = +1 Như vậy các thời gian dứng trước X4 lần lược đánh giá số -3, -5, -7 và các thời gian X5 lần lược đánh số +3, +5, +7 Cuối cùng ta cộng lại ∑X = 0

2) Phương pháp đường thẳng thông thường

Phương pháp này còn có người còn gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé nhất Nhưng cách gọi này không thật chính xác vì kỹ thuật bình phương bé nhất được

sử dụng cả trong phương pháp đường thẳng thống kê và cả trong phương pháp đường

phi tuyến khác Phương pháp này còn được gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé nhất

Yc – Lượng nhu cầu dự báo

X – Thứ tự thời gian (năm) trong dãy số, đánh theo thứ tự tự nhiên từ 1 trở lên, không phân biệt số lượng số liệu là chẵn hay lẻ

Y – lượng hàng bán ra trong quá khứ

n – Số lượng có được trong quá khứ

3) Phương pháp dự báo theo huynh hướng có xét đến biến động thời vụ

Đối với một số mặt hàng, nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo thời vụ trong năm Nguyên nhân có thể do diều kiện thời tiết, địa lý hay tập quán của người tiêu dùng ở từng vùng có khác nhau (lễ hội, tết ) Để dự báo cho nhu cầu mù vụ ta cần khảo sát mức độ biến động của nhu cầu bằng cách tính chỉ số thời vụ trên cơ sở dãy

số thời gian đã điều tra Chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau:

Is = ȳi

ȳoTrong đó:

Is – chỉ số thời vụ

ȳi - số bình quân các tháng cùng tên

ȳo – số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số

4) Phương pháp đường parabol thống kê

Nếu sau khi phân tích các số liệu quá khứ trên đồ thị mà ta thấy rằng xu hướng biến động không phải theo đường thẳng mà có dạng đường parapol thì lúc đó nên dùng phương pháp parapol

Phương pháp dự báo có dạng như sau: Yc = aX2 + bX + c

Trong đó:

𝑎 =n∑X

2Y − ∑X2 ∑Yn∑X4− (∑X2)2

∑X2

𝑐 =∑X

4Y − ∑X2 ∑X2Yn∑X4− (∑X2)2(Các ký hiệu như cũ)

5) Phương pháp đường Logarit

Sai chuẩn tính theo công thức:

𝜎 = √∑(Y − Yc)

2

nTrong đó:

𝞼 - chuẩn tính cho từng phương pháp đã sử dụng

Y – lượng nhu cầu thực tế ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ

Yc – lượng nhu cầu dự báo ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ

1.5.2.3 Dự báo theo các mối liên hệ tương quan

Các phương pháp trình bày trên đây để xem xét sự biến động của đại lượng cần dự báo theo thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê được trong quá khứ

Nhưng trong thực tế đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác Chẳng hạn dự báo lúa theo các naem thay đổi tùy theo lượng phân bón đã sử dụng trong các năm đó.nói cách khác đại lượng phân bón ảnh hưởng đến sản lượng lúa mà đại lượng ta cần dự báo cho các năm sau

Mối liên hệ nhân quả giữa lượng phân bón và sản lượng lúa không thể biểu diễn được dưới dạng một hàm số chính xác mà chỉ có thể biểu diễn gần đúng với một tương quan, thể hiện một đường hồi quy tương quan

Đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố tác động lên nó là biến độc lập Biến độc lập có thể có một hoặc một số

Nếu chỉ quan sát đén một yếu tố ảnh hưởng (một biến độc lập) thì đường hồi quy tương quan có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến Dưới đây sẽ trình bày chủ yếu là đường hồi quy tuyến tính với một biến độc lập

1) Dự báo trên cơ sở đường hồi quy tương quan tuyến tính

Phương trình dự báo: Yc = aX + b

Trong đó:

Yc - lượng nhu cầu dự báo

X – biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng biến Yc)

y – giá trị thực tế của cả năm

yc – giá trịnh tính toán theo phương trình đường hồi quy

n – số lượng số liệu thu nhập được

Công thức trên được biến đổi thành:

Sxy = √∑y

2− b∑y − a∑xy

n − 2

1.6 KIỂM SOÁT VÀ GIÁM SÁT DỰ BÁO

Việc theo dõi kết quả thực hiện theo các số liệu đã dự báo so với số liệu thực tế được tiến hành dựa trên cơ sở "Tín hiệu theo dõi"

Tín hiệu theo dõi được tính bằng cách lấy "Tổng sai số dự báo dịch chuyển" (Running Sum of the Forecast Error - RSFE) chia cho độ lệch tuyệt đối trung bình MAD

Tín hiệu theo dõi dương cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn nhu cầu dự báo Tín hiệu theo dõi âm, cho biết nhu cầu dự báo cao hơn nhu cầu thực tế Tín hiệu theo dõi được coi là tốt nếu có RSFE nhỏ và có sai số âm Nói cách khác, có độ lệch nhỏ đã là tốt rồi, nhưng các sai số dương và âm cân bằng lẫn nhau để cho đường tâm của tín hiệu theo dõi nằm quanh số 0

Để kiểm soát một cách tốt nhất các kết quả dự báo, doanh nghiệp nên đưa ra các giới hạn kiểm soát dự báo Một khi tín hiệu dự báo tính được vượt quá giới hạn trên hoặc giới hạn dưới là có báo động Điều đó có nghĩa là dự báo của doanh nghiệp đang có vấn đề và doanh nghiệp cần đánh giá lại phương thức dự báo nhu cầu của mình Hình sau mô tả lược đồ kiểm soát dự báo thông qua việc sử dụng "Tín hiệu theo dõi",

"Tín hiệu theo dõi giới hạn"

Việc xác định phạm vi chấp nhận được chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, sao cho không quá hẹp, cũng không quá rộng Nếu quá hẹp thì với sai số nhỏ đã phải điều chỉnh phương pháp dự báo Nếu quá rộng thì ý nghĩa thực tế của các số liệu dự báo sẽ giảm

đi rất nhiều

Một số chuyên gia dự báo cho rằng đối với các mặt hàng có số lượng lớn thì phạm vi này lấy bằng ± 4MAD còn đối với các mặt hàng có số lượng nhỏ có thể lấy đến ± 8MAD

Một số chuyên gia khác, dựa vào quan hệ 1MAD ≈ 0,8 độ lệch chuẩn, cho rằng phạm

vi chấp nhận được nên lấy tối đa là bằng ± 4MAD