Dự báo nhu cầu sản phẩm

Chươngư2 Dự báo nhu cầu SN phẩm I Khái niệm, phân loại 1.1 Khái niệm dự báo Dựưbáoưlàưkhoaưhọcưvàưnghệư thuậtưtiênưđoánưnhngưsựưviệcư sẽưxyưraưtrongưtươngưlai.ư I Khái niệm, phân loại 1.2 Các loại dự báo a Cn vào thời gian o Dựưbáoưngắnưhạn: Khong thời gian dự báo ngắn hạn thờng không tháng o Dựưbáoưtrungưhạn: Khong thời gian dự báo trung hạn thờng từ tháng đến nm o Dựưbáoưdàiưhạn: thời gian dự báo từ nm trở lên I Khái niệm, phân

Chươngư2

Dự báo nhu cầu SẢN phẩm

I Khái niệm, phân loại

1.1 Khái niệm dự báo

Dựưbáoưlàưkhoaưhọcưvàưnghệư

thuậtưtiênưđoánưnhữngưsựưviệcư sẽưxảyưraưtrongưtươngưlai.ư

I Khái niệm, phân loại

1.2 Các loại dự báo

a Căn cứ vào thời gian

o Dựưbáoưngắnưhạn: Khoảng thời gian dự

báo ngắn hạn th ờng không quá 3 tháng

o Dựưbáoưtrungưhạn: Khoảng thời gian dự

báo trung hạn th ờng từ 3 tháng đến 3 năm

o Dựưbáoưdàiưhạn: thời gian dự báo từ 3

năm trở lên

I Khái niệm, phân loại

1.2 Các loại dự báo

b Căn cứ vào nội dung công việc cần dự báo

• Dựưbáoưkinhưtế: do các cơ quan nghiên cứu, cơ

quan dịch vụ thông tin, các bộ phận t vấn kinh

tế của Nhà n ớc thực hiện

• Dựưbáoưkỹưthuậtưvàưcôngưnghệ: đề cập đến

mức độ phát triển khoa học, kỹ thuật, công

nghệ trong t ơng lai

• Dựưbáoưnhuưcầu: Thực chất của dự báo nhu cầu

là tiên đoán về doanh số bán ra của doanh

nghiệp

III tác động của chu kỳ sống của

sẢn phẩm đối với dự báo

Doanh số

Suy tàn

Chín muồi

Phát triển Giới thiệu

Thời gian

IV các ph ơng pháp dự báo nhu cầu

4.1 Ph ơng pháp dự báo định tính

o Lấy ý kiến của ban điều hành

o Lấy ý kiến hỗn hợp của lực l ợng

bán hàng

o Lấy ý kiến ng ời tiêu dùng

o Ph ơng pháp Delphi

IV c¸c ph ¬ng ph¸p dù b¸o nhu cÇu

4.2.1 Dự báo theo dãy số thời

gian4.2.1.1 Ph ơng pháp bỡnh quân

Víư dụư 2.1: Cửa hàng A có số liệu về l ợng áo

sơ mi bán ra trong 6 tháng qua nh sau Hãy dùng ph ơng pháp bỡnh quân di động 3 tháng một để dự báo nhu cầu cho tháng thứ 7.

b.quân di

động có trọng số

Nhu cầu tính theo số

b.quân di

động có trọng số

(Trọng số thời kỳ n  Nhu cầu

4.2.1 Dự báo theo dãy số thời gian4.2.1.2. Ph ơng pháp bỡnh quân di động

có trọng số

Ví dụ: Cũng ví dụ trên, cửa hàng A quyết định áp

dụng mô hỡnh dự báo bỡnh quân di động 3 tháng có trọng số cho tháng gần nhất là 0,5; hai thỏng trước đõy là

0,35; ba thỏng trước đõy là 0,15 Kết quả dự bỏo như sau:

Tháng L ợng bán

thực tế (Chiếc áo)

Dự báo (chiếc áo)

(52  0,15) + (56  0,35) + (58 0,50) =

56 (56  0,15) + (58  0,35) + (64  0,50) =

61 (50  0.15) + (52  0,35) + (56  0,50) =

54

F(t): Dù b¸o nhu cÇu giai ®o¹n t

F(t-1): Dù b¸o nhu cÇu giai ®o¹n t - 1

A(t -1): sè liÖu vÒ nhu cÇu thùc tÕ ë giai

®o¹n t - 1

 : HÖ sè san b»ng (0 <  < 1)

Cách chọn hệ số : dựa vào độ lệch tuyệt đối bỡnh

quân MAD (Mean Absolute Deviation)

n

F

A MAD

n

1 i

t t









4.2.1.3 Ph ơng pháp san bằng số mũ

a Ph ơng pháp san bằng số mũ giản

đơn

Ví dụ: Cũng với ví dụ trên, để lựa chọn hệ số san bằng

, chúng ta sẽ dự báo nhu cầu áo sơ mi với giá trị  = 0,6

và  = 0,9

Thán

g

L ợng bán thực tế (Chiếc

6 19 MAD ( = 0,9) = = 3,2

6

Tt: L îng ®iÒu chØnh theo xu h íng thêi kú t

Tt-1: L îng ®iÒu chØnh theo xu h íng thêi kú

Dù b¸o (F t )

2,7 2,7 + 0,4(55,6 - 51,7) =

4,3 4,3 + 0,4(57,7 - 55,6) =

5,1 5,1 + 0,4(63,3 - 57,7) =

7,3

VÝ­dô: Trë l¹i vÝ dô trªn ta lËp ® îc bảng dù b¸o nhu cÇu

theo ph ¬ng ph¸p san b»ng sè mò cã ®iÒu chØnh xu h íng víi  = 0,4 vµ  = 0,9

0 + 45,0 = 45,0

0 + 45,0 = 45,0 49,5 + 1,8 = 51,3 51,7 + 2,7 = 54,4 55,6 + 4,2 = 59,8 57,7 + 5,1 = 62,8 63,3 + 7,3 = 70,6

Năm thứ bán ra (ngàn L ợng giày đã

đôi)

Năm thứ

L ợng giày đã bán ra (ngàn

4.2.1.4 Ph ơng pháp hoạch

định theo xu h ớng

2 2

n

1 i

t n t

t.

Y n

Yt b

Theo xu h ớng biến động trên, mô hỡnh sẽ có dạng:

Yc = a + bt Trong đó: Yc: Nhu cầu giày tính theo giai đoạn t

(ngàn đôi) t: Biến số của mô hỡnh (năm) a,b: các hệ số của mô hỡnh

Hệ số a và b của ph ơng trỡnh sẽ đ ợc xác định theo

công thức sau:

t b Y

n

Y Y

n

1 i

n

1 i

5,510

385

-5,543,7

Th¸ng

Nhu cÇu kh¸ch hµng N.cÇu TB cña

c¸c th¸ng cïng

tªn

N.cÇu T.b cña tÊt cả c¸c th¸ng trong năm

ChØ sè mïa

510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510

1,3 22 0,6 86 0,6 86 1,0 78 1,5 67 0,5 39 0,4 41 1,4 69 1,3 71 0,6 86 0,5 88 1,5

4.2.2 Ph ơng pháp dự báo nhân quả

(ph ơng pháp hồi quy và phân tích t ơng quan)

Ví dụ: Một công ty sản xuất xe máy nhận thấy doanh số

bán ra của Công ty phụ thuộc vào thu nhập của dân c

trong khu vực họ hoạt động Số liệu thống kê đ ợc trong

10 năm về mối liên hệ t ơng quan này đ ợc trình bày nh bảng sau Hãy dự báo doanh số của Công ty nếu thu nhập bình quân của c dân trong vùng là 15 triệu đồng/năm.

4.2.2 Ph ¬ng ph¸p dù b¸o nh©n qu¶

(ph ¬ng ph¸p håi quy vµ ph©n tÝch t ¬ng quan)

B íc 1: Dù kiÕn m« hình

4.2.2 Ph ¬ng ph¸p dù b¸o nh©n qu¶

(ph ¬ng ph¸p håi quy vµ ph©n tÝch t ¬ng quan)

2 2

n

1 i

x n x

x y n

yx

n

y y

n

1 i

n

1 i

4.2.2 Ph ơng pháp dự báo nhân quả

(ph ơng pháp hồi quy và phân tích t ơng quan)

Năm

Doanh số bán

ra của công

ty (Tỷ đồng) (Y)

Thu nhập của dân c (Triệu

4.2.2 Ph ơng pháp dự báo nhân quả

(ph ơng pháp hồi quy và phân tích t ơng quan)

4,

2810

205

,1110

99,1246

4,2805

,1110

5,

1 05

, 11 476

, 2 4

Yc = 1,035 + 2,476x Nếu thu nhập của dân c trong vùng là 15 triệu

đồng/năm thỡ doanh thu dự kiến của Công ty sẽ là:

1,035 + 2,47615 = 38,18 tỷ đồng

4.2.2 Ph ơng pháp dự báo nhân quả

(ph ơng pháp hồi quy và phân tích t ơng quan)

2 n

y

y S

2 c yx





2 n

-Y: Giá trị thực tế của các năm

-yc: Giá trị tính toán theo ph ơng trỡnh mới

xác định

-n: Số l ợng số liệu thu thập đ ợc

36 ,

2 8

67 ,

44 2

10

5 , 3202 476

, 2 284 035

, 1 8268

4.2.2 Ph ¬ng ph¸p dù b¸o nh©n qu¶

(ph ¬ng ph¸p håi quy vµ ph©n tÝch t ¬ng quan)

2

2 x n y yx

n

yx

xy

nr

6268 10

5 , 110 99

, 1246 10

5 , 110 284

5 , 2 32

V Giám sát và kiểm soát dự báo

5.1 Tín hiệu theo dõi

RSFETín hiệu theo dõi =

MAD

Trong đó: RSFE là tổng sai số dự báo dịch chuyển

(Running Sum of Forecast Error)

RSFE = (Nhu cầu thực tế trong thời kỳ i - Nhu cầu

dự báo cho thời kỳ i)

 sai số dự báo

MAD =

n

V Giám sát và kiểm soát dự báo

5.2 Giới hạn kiểm tra

Víưdụ: Trở lại ví dụ dự báo theo ph ơng pháp san bằng số

mũ với  = 0,9 và số liệu thực tế thống kê đ ợc qua 6

tháng Hãy xác định tín hiệu theo dõi và cho biết đã v ợt quá phạm vi cho phép 4 MAD hay ch a?

Tháng L ợng bán thực tế L ợng dự

báo Sai số RSFE Saisố Saisố MAD

Tín hiệu theo dõi