Dự báo trong kinh doanh

Dự báo trong kinh doanh MỤC LỤC 1. Giới thiệu 2. Lịch sử phát triển của dự báo

(Business Forecasting)

Khoa Kinh t ế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn

Ph ùng Thanh Bình

Ph ùng Thanh Bình

1 Giới thiệu

2 Lịch sử phát triển của dự báo

3 Nhu cầu dự báo

4 Dự báo trong kinh doanh ngày nay

5 Phân lọai dự báo

6 Lựa chọn phương pháp dự báo

7 Phương pháp luận cho chuỗi thời gian & dự báo

8 Nguồn dữ liệu

9 Đo lường độ chính xác dự báo

10 Phần mền dự báo

GIỚI THIỆU DỰ BÁO TRONG KINH

DOANH & KINH TẾ

Ph ùng Thanh Bình

z Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự

báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế,

Chương 1.

z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007),

Business Forecasting With Accompanying

Excel-Based ForecastXTM Software, 5thEdition,

Chapter 1.

z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005),

Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 1.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

z Dự báo là một yếu tố quan trọng của hầu hết các

quyết định kinh doanh và lập kế hoạch kinh tế

z Dự báo như một tập hợp các công cụ giúp người

ra quyết định đưa ra các phán đoán tốt nhất về các

sự kiện tương lai (dựa vào quá khứ và hiện tại)

z Nhu cầu nhân sự có kiến thức về dự báo đang gia

tăng

GIỚI THIỆU

Ph ùng Thanh Bình

LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA DỰ BÁO

z Nhiều kỹ thuật dự báo ngày nay đã phát triển vào

thế kỷ 19

z Nhưng những phương pháp dự báo phổ biến chỉ

được phát triển gần đây: phương pháp phân tích,

phương pháp san mũ, phương pháp ARIMA

z Cùng với sự phát triển của nhiều phương pháp dự

báo phức tạp và các phần mềm, dự báo ngày càng

nhận được nhiều sự quan tâm hơn

z Nhiều phương pháp dự báo mới tiếp tục được phát

triển

Ph ùng Thanh Bình

của tổ chức, nhưng tương lai là bất định

nhỏ, tư và công đều sử dụng dự báo Các bộ

phận chức năng như tài chính, marketing,

nhân sự, sản xuất Ngoài ra, tổ chức chính

phủ, phi chính phủ, các CLB xã hội, …

NHU CẦU DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

z Dự báo ngày càng trở nên quan trọng vì các công ty

tập trung vào việc gia tăng mức độ hài lòng của khách

hàng trong khi vẫn phải giảm chi phí của việc cung

cấp hàng hóa và dịch vụ

z Hầu như mọi lĩnh vực chức năng của doanh nghiệp

đều sử dụng một loại dự báo nào đó, ví dụ:

zKế toán: dự báo chi phí và doanh thu trong kế

hoạch nộp thuế

DỰ BÁO TRONG KINH DOANH NGÀY NAY

z Phòng nhân sự: dự báo nhu cầu tuyển dụng và những thay đổi

trong công sở

z Chuyên gia tài chính: dự báo ngân lưu

z Quản đốc sản xuất: dự báo nhu cầu nguyên vật liệu và tồn kho

z Giám đốc marketing: Dự báo doanh số để thiết lập ngân sách

cho quảng cáo

* Dự báo doanh số thường là dự báo cơ bản cho các dự báo khác

(ví dụ giữa những năm 1980, 94% sử dụng dự báo doanh số)

DỰ BÁO TRONG KINH DOANH NGÀY NAY

Ph ùng Thanh Bình

z Ngắn hạn (các chiến lược và kế hoạch tức

thì, cấp trung và cấp dưới) và dài hạn

(chiến lược dài hạn, cấp cao)

z Vi mô và vĩ mô

z Định tính và định lượng

PHÂN LOẠI DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

Forecast

methods

Qualitative (Subjective)

Quantitative (Objective)

Jury of executive opinion Sales force composite Delphi methods Survey methods New product forecasting

Univariate time series

Nạve method Regression trends Exponential smoothing Decomposition ARIMA Event models New product models

Casual models

Time series & Cross sectional regression Bivariate (simple) regression Multi regression

Nguồn: J.Holton Wilson & Barry Keating (2007), p.37

Ph ùng Thanh Bình

z Dự báo định lượng:

o Dựa trên dữ liệu quá khứ để phát hiện xu hướng vận

động của đối tượng

o Giả định: giá trị tương lai của biến số dự báo phụ thuộc

vào xu hướng vận động trong quá khứ

o Cĩ 2 loại phương pháp định lượng:

• Chuỗi thời gian

• Nhân quả

PHÂN LOẠI DỰ BÁO

z Ưu điểm của dự báo định lượng?

o Kết quả dự báo hoàn toàn khách quan

o Có phương pháp đo lường độ chính xác dự báo

o Ít tốn thời gian để tìm ra kết quả dự báo

o Có thể dự báo điểm hay dự báo khoảng

PHÂN LOẠI DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

z Dự báo định lượng ngày càng được chấp nhận rộng rãi?

o Các phương pháp định lượng hữu ích hơn trong việc

đưa ra dự đoán về các sự kiện tương lai

o Nhờ sự phát triển của các phần mềm máy tính giúp các

phương pháp định lượng trở nên dễ dàng hơn

o Các phán đoán cá nhân dựa trên kinh nghiệm thực tế

và/hay qua nghiên cứu nên luôn luôn giữ một vai trò

quan trọng trong việc chuẩn bị của bất kỳ dự báo nào

PHÂN LOẠI DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

z Dự báo định tính vẫn có vai trò quan trọng?

o Khi không có sẵn/không đủ dữ liệu quá khứ

o Nhân tố không thể lượng hóa

o Không có sẵn chuyên gia định lượng

o Các phương pháp thường dùng:

• Đánh gá ý kiến ban quản trị (chuyên gia)

• Tổng hợp lực lượng bán hàng Phương pháp

khảo sát ý kiến khách hàng

• Delphi, …

PHÂN LOẠI DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

z Ưu nhược điểm của dự báo định tính?

z Ưu điểm:

o Không đòi hỏi kiến thức về toán

o Được chấp nhận rộng rãi bởi những người sử dụng

z Nhược điểm:

o Nhiều lĩnh vực thực tế không thể dựa vào phương pháp

định tính

o Luôn bị chệch (biased)

o Không chính xác một cách kiên định qua thời gian

o Tốn nhiều năm kinh nghiệm để một người có thể dự báo tốt

được

PHÂN LOẠI DỰ BÁO

z Các kết quả dự báo phải làm cho quá trình ra quyết

định dễ dàng hơn

z Không áp dụng một phương pháp cho mọi trường hợp

z Sản phẩm, mục tiêu, ràng buộc khác nhau phải được

xem xét khi chọn phương pháp dự báo thích hợp

z Có thể áp dụng nhiều phương pháp cho cùng một

trường hợp

z Phương pháp được chọn phải dự báo chính xác, kịp

thời, và dễ hiểu

LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

z Dữ liệu lịch sử: YBEGtới YEND

z Giai đoạn mẫu phân tích: Y1, … Yn(Y1 không nhất

thiết trùng với YBEG)

z Giá trị dự báo: Y^

1, … Y^

n

z Dự báo hậu nghiệm: Y^

n+1… Y^

N=> cung cấp cơ hội đánh giá mức độ chính xác của mô hình dự báo

z Dự báo tiền nghiệm: không có giá trị thực tế về đối

tượng dự báo (dự báo cho tương lai)

z Dự báo lùi: nhằm bổ sung dữ liệu cho giai đoạn lịch sử

(nếu cần)

PHƯƠNG PHÁP LUẬN CHO CHUỖI

THỜI GIAN & DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

Ph ùng Thanh Bình

z Tùy vào phương pháp dự báo được chọn:

o Một số phương pháp chỉ cần chuỗi số liệu sẽ được dự báo:

như dự báo thô, phân tích, san mũ, ARIMA

o Các phương pháp hồi qui bội yêu cầu phải có số liệu cho mỗi

biến sử dụng trong mô hình

z Nguồn số liệu chính là các số liệu nội bộ của tổ chức

o Số liệu có thể không thuận lợi cho xây dựng mô hình dự báo

vì thời gian có thể khác nhau, …

o Cách thức lưu trữ cũng có ý nghĩa quan trọng

z Số liệu bên ngoài tổ chức

NGUỒN DỮ LIỆU

z Gọi Yt = giá trị thực tại giai đoạn t

Y^

t = giá trị dự báo tại giai đoạn t

n = số giai đoạn

z Sai số dự báo: et = Yt– Y^

t

Nếu một mô hình được đánh giá là tốt thì sai số dự

báo phải tương đối nhỏ

z Các phương pháp đánh giá: (i) Phương pháp thống

kê; (ii) Phương pháp đồ thị

ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

Ph ùng Thanh Bình

z Phương pháp đồ thị:

zNếu etdao động ngẫu nhiên theo thời gian thì ta

có mô hình dự báo tốt (xoay quanh trục 0)

zVẽ giá trị thực và giá trị dự báo lên cùng hệ

trục, nếu 2 giá trị này càng gần nhau thì mô

hình dự báo càng chính xác

zQuan sát bước ngoặt: mô hình dự báo tốt là mô

hình dự báo đúng những bước ngoặt theo mẫu

dữ liệu thực

ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO

z MiniTab, Eviews, SPSS

z Excel add-ins: Crystal Ball, Forecast X

z Forecast X (hiện nay) chiếm 40% thị phần dự

báo trong kinh doanh (J.Holton Wilson &

Barry Keating)

z Chương trình giảng dạy môn dự báo sẽ sử dụng

Excel và Forecast X

CÁC PHẦN MỀM DỰ BÁO