Dự báo trong kinh doanh

 Dự báo sử dụng thường xuyên kinh tế, kinh doanh, tại nhiều lĩnh vực khác  Dự báo sở cho hầu hết định kinh doanh lập kế hoạch  Khóa học giới thiệu phương pháp công cụ giúp người làm dự báo đưa phán đoán tốt kiện tương lai dựa vào số liệu khứ Lịch sử phát triển

DỰ BÁO TRONG KINH DOANH BUSINESS FORECASTING Giới thiệu môn học  Dự báo sử dụng thường xuyên kinh tế, kinh doanh, tài nhiều lĩnh vực khác  Dự báo sở cho hầu hết định kinh doanh lập kế hoạch  Khóa học giới thiệu phương pháp cơng cụ giúp người làm dự báo đưa phán đoán tốt kiện tương lai dựa vào số liệu khứ Lịch sử phát triển  Người Ai cập cổ đại dự báo lượng nông sản thu hoạch dựa mực nước sông Nile  Nhiều phương pháp dự báo ứng dụng sớm thiên văn  Các phương pháp dự báo định lượng phát triển gần đây: phương pháp phân tích chuỗi thời gian, phương pháp san mũ, phương pháp ARIMA Hiện trạng  Các phương pháp dự báo ứng dụng rộng rãi thực tiễn  Cùng với phát triển nhiều phương pháp dự báo phần mềm hỗ trợ, giúp công việc dự báo nhanh chóng, thuận tiện  Nhiều phương pháp dự báo tiếp tục phát triển Tại cần phải dự báo?  Cần phải đưa định vấn đề tương lai  Nhưng xác xảy tương lai  Cần phải dự báo xảy để đưa định hợp lý “It is far better to foresee even without certainty than not to foresee at all.” Henri Poincare, The Foundations of Science “The successful business executive is a forecaster first; purchasing, producing, marketing, pricing and organizing all follow.” Peter Bernstein, Against the Gods Một dự báo sai tiếng  “I think there is a world market for maybe five computers.” (Chairman of IBM, 1943)  “Computers in the future may weigh no more than 1.5 tons.” (Popular Mechanics, 1949)  “There is no reason anyone would want a computer in their home.” (President, DEC, 1977) Ứng dụng Kế toán Dự báo thu nhập / chi phí Tài Dự báo sinh lợi khoản đầu tư Nhân Dự báo nhu cầu tuyển dụng Tiếp thị Dự báo chi phí quảng cáo, khuyến Tác vụ Dự báo sử dụng nhân lực, vốn công cụ cho tác vụ Sản xuất Dự báo nhu cầu nguyên vật liệu tồn kho Phân loại  Thời gian áp dụng: ngắn hạn, trung hạn, dài hạn  Phạm vi áp dụng: vĩ mô, vi mô  Loại phương pháp: định tính, định lượng Forecasting Techniques Quantitative Models Qualitative Models Causal Methods Time Series Methods Naive Moving Average Delphi Method Jury of Executive Opinion Sales Force Composite Simple Regression Multiple Regression Weighted Moving Average Exponential Smoothing Trend Analysis Seasonality Analysis Consumer Market Survey Multiplicative Decomposition Phương pháp Delphi  Bước – Bản tổng hợp phát cho chuyên gia yêu cầu họ sửa đổi câu trả lời thấy cần thiết  Bước – Lặp lại bước 3, thông thường 3-4 lần Phương pháp định lượng  Dự báo định lượng: – Dựa liệu khứ để phát xu hướng vận động biến cần dự báo – Giả định giá trị tương lai biến cần dự báo phụ thuộc vào xu hướng vận động khứ Phương pháp định lượng  Ưu điểm: – Kết dự báo hồn tồn khách quan – Có phương pháp đo lường độ xác dự báo  Nhược điểm: – Đòi hỏi có đủ số liệu q khứ – Khá phức tạp Các mơ hình định lượng  Mơ hình nhân quả: – Giải thích mối quan hệ biến cần giải thích vào nhiều biến số khác – GNP = f(monetary and tax policies, inflation, capital spending, imports, exports) + Error Các mơ hình định lượng  Mơ hình chuỗi thời gian: – Giải thích mối quan hệ giá trị biến số với giá trị biến số khứ – GNPt+1 = f(GNPt, GNPt-1, GNPt-2, ) + Error Các điều kiện dự báo chuỗi thời gian  Thông tin khứ thu thập  Các thông tin dạng định lượng  Các mẫu biến đổi khứ nhiều khả lặp lại Các yếu tố mơ hình tốt Nhanh chóng Tin cậy Có ý ng a ĩ h Chính xác Trình bày rõ ràng Dễ sử d g n ụ “Các quy luật” dự báo  Dự báo xác hồn tồn có yếu tố ngẫu nhiên  Dự báo cho nhóm thường xác cho giá trị cá biệt  Độ xác giảm khoảng thời gian dự báo dài Anh đạt điểm 10 kỳ thi tới Quy trình dự báo Xác định mục tiêu dư báo Thu thập liệu Vẽ đồ thị liệu Kiểm tra độ xác Tiến hành tính tốn tham số Lựa chọn mơ hình dự báo Độ xác chấp nhận được? No 8b Chọn mơ hình Yes 8a Tiến hành dự báo Điều chỉnh kết dựa thông tin khác 10 Theo dõi kết đánh giá độ xác Mục tiêu khóa học  Hiểu khái niệm phương pháp dự báo  Ứng dụng phương pháp dự báo vào giải vấn đề kinh doanh  Sử dụng phần mềm để dự báo Phương pháp dạy – học  Kết hợp thuyết trình nhóm hướng dẫn, giải thích giảng viên  Kết hợp lý thuyết thực hành phần mềm  Điểm cho khóa học:  25% thuyết trình nhóm  25% kiểm tra kỳ máy tính  50% kiểm tra cuối ký máy tính Nội dung         Bài 1: Giới thiệu dự báo kinh doanh Bài 2: Các công cụ dự báo Bài 3: Phân tích chuỗi thời gian Bài 4: Các phương pháp san mũ Bài 5: Phương pháp Box-Jenkins Bài 6: Các phương pháp dự báo nâng cao Bài 7: Dự báo dài hạn Bài 8: Ứng dụng dự báo thực tiễn Tài liệu tham khảo  Business Forecasting, 8th Edition, John E.Hanke and Dean W.Wichern  Forecasting: Methods and Applications, 3rd Edition, by Spyros Makridakis, Steven C Wheelwright, and Rob J Hyndman  Elements of Forecasting, 3rd Edition, by Francis X Diebold Phần mềm dự báo  SPSS, Eviews, MiniTab, SAS  Excel add-ins: Crystal Ball, Forecast X ... of IBM, 19 43)  “Computers in the future may weigh no more than 1. 5 tons.” (Popular Mechanics, 19 49)  “There is no reason anyone would want a computer in their home.” (President, DEC, 19 77) Ứng... thời gian: – Giải thích mối quan hệ giá trị biến số với giá trị biến số khứ – GNPt +1 = f(GNPt, GNPt -1 , GNPt-2, ) + Error Các điều kiện dự báo chuỗi thời gian  Thông tin khứ thu thập  Các thông... dài hạn Bài 8: Ứng dụng dự báo thực tiễn Tài liệu tham khảo  Business Forecasting, 8th Edition, John E.Hanke and Dean W.Wichern  Forecasting: Methods and Applications, 3rd Edition, by Spyros