Bài 4 trình bày một số nội dung cơ bản sau: Khái niệm và đặc trưng cơ bản của dự báo, phân loại các mô hình dự báo, một số mô hình dự báo thường dùng, đồ thị, công cụ Regression, lựa chọn mô hình dự báo,... Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm các nội dung chi tiết.
THỰC HÀNH QUẢN TRỊ TRÊN MÁY Bài 4: DỰ BÁO 4.1 Tổng quan 4.1.1. Khái niệm và đặc trưng cơ bản của dự báo Que sera sera ……… • • • Dự báo ln có sự sai lệch Dự báo càng tổng qt thì càng chính xác Thời kỳ càng dài, độ chính xác càng thấp Người dùng số liệu thống kê để dự báo? “Lo lắng nạn bệnh dịch, Henry VII hạ lệnh phải ghi chép số người chết kể từ năm 1532 Cũng vào thời gian đó, Pháp, giới tăng lữ buộc phải ghi chép số lễ rửa tội, số đám tang số lễ kết hôn Trong thời kỳ bị dịch bệnh hồnh hành vào cuối kỷ 16, phủ Anh bắt đầu phát hành số liệu thống kê hàng tuần số người chết Đến năm 1632, Bills of Mortality cung cấp số chết số sinh theo giới đời Năm 1662, Captain John Graunt sử dụng số liệu 30 năm Bills of Mortality để dự báo số người chết bệnh dịch, dự báo tỉ lệ sinh nam nữ Graunt coi người tiên phong việc sử dụng số liệu thống kê để làm dự báo Với cống hiến mình, ơng mời làm thành viên Hàn Lâm Hồng Gia Anh.” Nguồn Trần Trí Dũng http://www.saga.vn/Kinhtehockinhdoanh/Mohinhtoan/983.saga 4.1.2 Phân loại mơ hình dự báo Định tính • Kinh nghiệm • Phương pháp Delphi • Cố vấn Định lượng • Khảo sát khách hàng • • …… Mơ hình chuỗi thời gian Yt =f(Yt-1, Yt-2,…, Yt-n) • Mơ hình nhân Y=f(X1, X2, …, Xn) Phương pháp Delphi Phương pháp dự báo định tính theo ý kiến chuyên gia kết hợp loạt số lần lặp lại Kết lần lặp lại sử dụng cho lần lặp để thu thập ý kiến chung chuyên gia Dự báo theo chuỗi thời gian (Time Series Models) • Dựa vào giá trị khảo sát trước • Ý tưởng: phát “dạng thức” • Dự báo nhu cầu ngắn hạn • Phổ biến, dễ làm Ngẫu nhiên Tuyến tính Phi tuyến Đặc trưng chuỗi theo thời gian Ø Xu hướng dài hạn (Trend component) Thành phần chu kỳ (Cyclical component) Ø Ø Ø Thành phần mùa (Seasonal component) Thành phần bất thường (Irregular component) Vấn đề Ft an Dt Ft – Dự báo kỳ thứ t n Di – Giá trị khảo sát kỳ i < t – Mức độ ảnh hưởng kỳ i Xác định ?? Dự báo theo mơ hình nhân (Causal Models) Dùng ngun nhân (biến độc lập) để dự báo kết (biến phụ thuộc) Cơng cụ: Hồi quy (Regression Analysis) • Y = a0 + a1X1 + a2X2+ … anXn • Xác định phương pháp bình phương tối thiểu 4.2 Một số mơ hình dự báo thường dùng 2004 10 2005 10 2006 11 2007 10 2008 12 2009 13 2010 16 2011 17 2012 19 10 2013 22 11 2014 ? 140 Ví dụ: Dự báo nhu cầu bánh trung thu ? 20 25 23 21 19 ngàn t ấn Kỳ Năm Di 17 15 13 11 5 kỳ 10 10 Ví dụ: Dự báo nhu cầu bánh trung thu năm 2015 30 2 Đồ thị B1 Tạo đồ thị dạng Scatter 31 2 Đồ thị B2 Click phải vào data series, chọn Add Trendline 32 2 Đồ thị B3 Tuỳ chọn hiển thị Trendline Options Chọn kiểu đường thẳng Tùy chọn hiển thị phương trình hồi quy Tùy chọn hiển thị hệ số R2 33 2 Đồ thị B4 Nhấn Close để kết thúc Ví dụ: Dự báo nhu cầu bánh trung thu năm 2015 35 3 Công cụ Regression Ra lệnh Data, Data Analysis, Regression, OK Khai báo – Input Y Range: biến phụ thuộc – Input X Range: biến độc lập – Output options Nhấn OK 36 Bài tập So sánh ưu nhược điểm phương pháp dự báo Trung bình di động San mũ Hồi quy đơn tuyến tính 37 4.3. Lựa chọn mơ hình dự báo 4.3.1. Đo lường sai số dự báo • Mean Square Deviation • Bias • Mean Absolute Deviation 38 4.3.2. Quan hệ nhân quả ??? Số liệu thống kê thành phố cho thấy có quan hệ số lượng cảnh sát với số lượng tội phạm Ta kết luận: Cảnh sát nhiều tội phạm nhiều để giảm tội phạm cần giảm 39 4.2.3. Tính thời vụ (Seasonal Patterns) Thời vụ thời gian lặp lại Ví dụ: Tuần thời vụ có giai đoạn, năm thời vụ có giai đoạn 40 Ý tưởng bản: – Gán trọng số cn cho kỳ hạn (N kỳ) – Σcn = – Điều chỉnh kết dự báo trọng số cn 41 4.3.4. Nhu cầu và chu kỳ sản phẩm (Product Life Cycles) Dự báo nhu cầu phụ thuộc vào chu kỳ sản phẩm 42 Quyết định dựa theo PLC Product Development Analysis • Development Effort • delphi / expert • Market Entry • Comparisons • Product Specs • QFD Product Introduction • facility size • supply chain design Analysis • market tests • consumer survey • life cycle analysis 43 Quyết định dựa theo PLC Growth • • capacity expansion statistical tech Analysis • Causal Models • Simulation production planning promotions Steady State • production planning • inventory models Analysis • time series • causal models 44 ... 4.1.1. Khái niệm và đặc trưng cơ bản của dự báo Que sera sera ……… • • • Dự báo ln có sự sai lệch Dự báo càng tổng qt thì càng chính xác Thời kỳ càng dài, độ chính xác càng thấp Người dùng số liệu thống kê để dự báo? “Lo lắng... of Mortality để dự báo số người chết bệnh dịch, dự báo tỉ lệ sinh nam nữ Graunt coi người tiên phong việc sử dụng số liệu thống kê để làm dự báo Với cống hiến mình, ơng mời làm thành viên Hàn Lâm... component) Thành phần chu kỳ (Cyclical component) Ø Ø Ø Thành phần mùa (Seasonal component) Thành phần bất thường (Irregular component) Vấn đề Ft an Dt Ft – Dự báo kỳ thứ t n Di – Giá trị khảo sát