PHÂN TÍCH KINH DOANH excel solver QM for windows

PHÂN TÍCH KINH DOANH Excel Solver QM For WindowsTÓM LƯỢCPhần 1: Lập trình tuyến tính và bài toán phân tích kinh doanh:Ban Giám Đốc Công ty Cổ phần Y Tế EcomMed phối hợp cùng Bộ phận sản xuất đang xây dựng kế hoạch thực hiện việc sản xuất khẩu trang để cung ứng cho các đơn đặt hàng bao gồm: Khách hàng 1 là các cơ quan nhà nước bao gồm Bộ Y Tế, Trung tâm phòng chống dịch bệnh,... vì vậy toàn bộ đơn đặt hàng của nhóm khách hàng này cần phải đáp ứng. Khách hàng 2 và 3 là đối tác phân phối sản phẩm với hợp đồng hợp tác lâu dài vì vậy cần đáp ứng được 13 đơn đặt hàng. Khách hàng 4 là các nhà bán lẻ đặt gia công khẩu trang theo yêu cầu, vì vậy khách hàng nhóm 4 này không được ưu tiên.Ban Giám Đốc và Bộ phận sản xuất cần xây dựng bài toán phân tích kinh doanh, lập phương trình tuyến tính nhằm phân tích tình hình để xem xét nên phân bố số lượng sản phẩm cho 3 xưởng sản xuất và số lượng sản phẩm tối đa cung cấp cho các nhóm khách hàng để phù hợp với đơn đặt hàng của họ. Phần 2: Phân tích ra quyết định và bài toán phân tích kinh doanh:Tổng Giám Đốc của Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam đang tham gia Chương Trình Phim hayGiá tốt của Hiệp hội Điện Ảnh tổ chức để bán Bộ phim Trai đẹp và quái vật mà công ty đã sản xuất. Luật đàm phán của chương trình này là chỉ được đàm phán tối đa 1 lầnCông ty. Sau khi đàm phán thành công với Công ty A thì Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam bán được 250,000 đô la nhưng vẫn muốn đàm phán với Công ty B có thể để bán với giá 500,000 đô la.Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam có thể chọn đồng ý bán cho Công ty A với gía 250.000 đô la hoặc có thể quyết định đàm phán với Công ty B bán với giá 500.000 đô la. Nếu Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam đàm phán thành công với Công ty B bạn có thể bán được với giá 500.000 đô la hoặc tiếp tục đàm phán với Công Ty C với giá 1.000.000 đô la. Nếu bạn đàm phán thành công với Công ty C bạn sẽ bán được 1.000.000 đô la. Nếu bạn đàm phán thất bại với Công ty B hoặc Công ty C, lượt đàm phán của bạn sẽ kết thúc ngay lập tức và bạn “chỉ” bán được với gía sàn của Chương trình đưa ra là 32.000 đô la. Một quy định khác của chương trình Phim hayGiá tốt là bạn có một “Quyền hỗ trợ” duy nhất từ ban tổ chức đó là gọi “Chuyên gia tư vấn”. Bạn có thể nhờ Chuyên gia tư vấn để nhận được lời khuyên về cách đàm phán thành công. Bạn chỉ có thể gọi Chuyên gia tư vấn này một lần (tức là bạn có thể gọi khi đàm phán với Công ty B hoặc Công ty C, nhưng không phải cả hai). Vì Chuyên gia tư vấn sẽ có nhiều kỹ năng và kinh nghiệm trong việc đàm phán nên việc gọi “Chuyên gia tư vấn” sẽ cải thiện đáng kể tỷ lệ đàm phán thành công của bạn. Khi quyết định Không gọi Chuyên gia tư vấn, bạn có 65% cơ hội đàm phán thành công với Công ty B và 50% cơ hội đàm phán thành công với Công ty C (Công ty đưa ra mức giá càng cao thì đàm phán càng khó hơn ). Khi quyết định gọi “Chuyên gia tư vấn”, bạn có 80% cơ hội đàm phán thành công với Công ty B và 65% cơ hội trả đàm phán thành công với Công ty CPhần 3: Dự báo và phân tích kinh doanh: Công ty TNHH Lotte cinema Việt Nam mở chi nhánh ở An Giang và đã hoạt động được 3 năm, bộ phận quản lý rạp chiếu phim đang lên kế hoạch tuyển dụng nhân viên thời vụ cho năm 2021. Theo số liệu phòng nhân sự cung cấp thì trong 3 năm qua số lượng nhân viên thời vụ rạp chiếu phim cần mỗi tháng có sự chênh lệch và điều này làm rạp chiếu phim thường xuyên bị thiếu hụt nhân sự vào các tháng cao điểm. Để giải quyết vấn đề này cũng như tránh tình trạng nhân viên nhàn rỗi vào những tháng thấp điểm nhằm tối ưu chi phí lao động cho rạp chiếu phim, ban quản lý rạp quyết định thực hiện một dự báo về nhu cầu lao động hàng tháng để tìm mức nhân sự phù hợp cần tuyển dụng. LẬP TRÌNH TUYẾN TÍNH VÀ BÀI TOÁN PHÂN TÍCH KINH DOANHPHÂN TÍCH RA QUYẾT ĐỊNH VÀ BÀI TOÁN PHÂN TÍCH KINH DOANHDỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH KINH DOANH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC - PHÂN TÍCH KINH DOANH THI KẾT THÚC HỌC PHẦN Tp.Hồ Chí Minh – Tháng 07 Năm 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC - PHÂN TÍCH KINH DOANH THI KẾT THÚC HỌC PHẦN Lập trình tuyến tính tốn phân tích kinh doanh: Mơ hình kế hoạch sản xuất trang Cơng ty Cổ phần Y Tế EcomMed Phân tích định tốn phân tích kinh doanh: Quyết định bán Bộ phim "Trai đẹp quái vật" Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam Dự báo tốn phân tích kinh doanh: Dự báo số lượng nhân viên Công ty TNHH Lotte cinema Việt Nam chi nhánh An Giang quý I/20201 Tp.Hồ Chí Minh – Tháng 07 Năm 2021 NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN TĨM LƯỢC Phần 1: Lập trình tuyến tính và bài tốn phân tích kinh doanh: Ban Giám Đốc Công ty Cổ phần Y Tế EcomMed phối hợp Bộ phận sản xuất xây dựng kế hoạch thực việc sản xuất trang để cung ứng cho đơn đặt hàng bao gồm: - Khách hàng quan nhà nước bao gồm Bộ Y Tế, Trung tâm phịng chống dịch bệnh, tồn đơn đặt hàng nhóm khách hàng cần phải đáp ứng - Khách hàng đối tác phân phối sản phẩm với hợp đồng hợp tác lâu dài cần đáp ứng 1/3 đơn đặt hàng - Khách hàng nhà bán lẻ đặt gia công trang theo yêu cầu, khách hàng nhóm khơng ưu tiên Ban Giám Đốc Bộ phận sản xuất cần xây dựng tốn phân tích kinh doanh, lập phương trình tuyến tính nhằm phân tích tình hình để xem xét nên phân bố số lượng sản phẩm cho xưởng sản xuất số lượng sản phẩm tối đa cung cấp cho nhóm khách hàng để phù hợp với đơn đặt hàng họ Phần 2: Phân tích ra quyết định và bài tốn phân tích kinh doanh: Tổng Giám Đốc Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam tham gia Chương Trình "Phim hay-Giá tốt" "Hiệp hội Điện Ảnh" tổ chức để bán Bộ phim "Trai đẹp quái vật" mà công ty sản xuất Luật đàm phán chương trình đàm phán tối đa lần/Công ty Sau đàm phán thành cơng với Cơng ty A Cơng ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam bán 250,000 đô la muốn đàm phán với Cơng ty B để bán với giá 500,000 đô la Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam chọn đồng ý bán cho Cơng ty A với gía 250.000 la định đàm phán với Cơng ty B bán với giá 500.000 đô la Nếu Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam đàm phán thành công với Công ty B bạn bán với giá 500.000 đô la tiếp tục đàm phán với Công Ty C với giá 1.000.000 đô la Nếu bạn đàm phán thành công với Công ty C bạn bán 1.000.000 đô la Nếu bạn đàm phán thất bại với Công ty B Công ty C, lượt đàm phán bạn kết thúc bạn “chỉ” bán với gía sàn Chương trình đưa 32.000 đô la Một quy định khác chương trình "Phim hay-Giá tốt" bạn có “Quyền hỗ trợ” từ ban tổ chức gọi “Chuyên gia tư vấn” Bạn nhờ "Chuyên gia tư vấn" để nhận lời khuyên cách đàm phán thành cơng Bạn gọi "Chun gia tư vấn" lần (tức bạn gọi đàm phán với Công ty B Cơng ty C, khơng phải hai) Vì "Chun gia tư vấn" có nhiều kỹ kinh nghiệm việc đàm phán nên việc gọi “Chuyên gia tư vấn” cải thiện đáng kể tỷ lệ đàm phán thành công bạn Khi định Không gọi "Chuyên gia tư vấn", bạn có 65% hội đàm phán thành công với Công ty B 50% hội đàm phán thành công với Công ty C (Công ty đưa mức giá cao đàm phán khó ) Khi định gọi “Chuyên gia tư vấn”, bạn có 80% hội đàm phán thành công với Công ty B 65% hội trả đàm phán thành cơng với Cơng ty C Phần 3: Dự báo và phân tích kinh doanh: Công ty TNHH Lotte cinema Việt Nam mở chi nhánh An Giang hoạt động năm, phận quản lý rạp chiếu phim lên kế hoạch tuyển dụng nhân viên thời vụ cho năm 2021 Theo số liệu phịng nhân cung cấp năm qua số lượng nhân viên thời vụ rạp chiếu phim cần tháng có chênh lệch điều làm rạp chiếu phim thường xuyên bị thiếu hụt nhân vào tháng cao điểm Để giải vấn đề tránh tình trạng nhân viên nhàn rỗi vào tháng thấp điểm nhằm tối ưu chi phí lao động cho rạp chiếu phim, ban quản lý rạp định thực dự báo nhu cầu lao động hàng tháng để tìm mức nhân phù hợp cần tuyển dụng Mục lục PHẦN I LẬP TRÌNH TUYẾN TÍNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH10 Mở đầu: Bối cảnh tình 10 Bối cảnh 10 Nội dung xây dựng kế hoạch 10 Cơ sở lý luận 12 II Ứng dụng thực tiễn 13 Giới thiệu mơ hình lập trình tuyến tính ứng dụng tình 13 Thiết lập mơ hình đại số tuyến tính 13 Xây dựng mơ hình lập trình tuyến tính Excel Solver QM for Windows 15 Trình bày giải thích kết quả/ giải pháp tối ưu mơ hình từ Excel Solver QM for Windows 15 Phân tích độ nhạy- Nếu (What- If Analysis) Excel Solver QM for Windows 16 III Kết luận 22 PHẦN I PHÂN TÍCH RA QUYẾT ĐỊNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH 23 Mở đầu: Bối cảnh tình 23 II Ứng dụng thực tiễn 23 Giới thiệu mơ hình phân tích định ứng dụng tình 23 Thiết lập bảng “thu hồi” (Payoff Table) tình 24 Áp dụng quy luật định Bayes để giải toán định, xây dựng định QM for Windows giải thích kết thu 24 Xác định giá trị thơng tin hồn hảo 25 Xác định giá trị (chi phí) cho việc khảo sát để có thêm thơng tin giúp hỗ trợ việc định 26 Áp dụng quy luật định Bayes để giải toán định), xây dựng định QM for Windows sử dụng thơng tin giải thích kết thu 26 III Kết luận 27 PHẦN I DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH KINH DOANH 28 Mở đầu: Bối cảnh tình 28 II Cơ sở lý luận 28 Giới thiệu mơ tả mơ hình dự báo: Last-Value forecasting method; Averaging forecasting method, Moving-Average Forecasting Method môi trường hoạt động kinh doanh doanh nghiệp 28 Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo 29 Yếu tố thời vụ (Seasonal factor) cách tính 29 III Ứng dụng thực tiễn 30 Áp dụng mơ hình dự báo phần 2.a áp dụng vào tình mà bạn xây dựng để dự báo .30 Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo tình mà bạn xây dựng 33 Áp dụng mơ hình dự báo phần 2.a áp dụng vào tình mà bạn xây dựng để dự báo có tính đến yếu tố thời vụ 35 Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo tình mà bạn xây dựng có tính đến yếu tố thời vụ 37 Chọn mơ hình dự báo tốt lý giải .38 IV Kết luận .38 TÀI LIỆU THAM KHẢO .40 Mục lục hình Hình 1.1 Kết giải pháp tối ưu mơ hình từ QM for Windows 16 Hình 2.1 Giá trị thu hồi kỳ vọng 25 Hình 2.2 Giá trị thu hồi kỳ vọng với thơng tin hồn hảo 25 Hình 2.3 Xây dựng định QM for Windows 26 Hình 3.1 Nhu cầu sử dụng lao động thực tế 28 Hình 3.2 Kết dự báo phương pháp giá trị cuối 31 Hình 3.3 Kết dự báo phương pháp bình qn hóa .32 Hình 3.4 Kết dự báo phương pháp bình quân trượt .33 Hình 3.5 Đo lường sai số dự báo phương pháp giá trị cuối 34 Hình 3.6 Đo lường sai số dự báo phương pháp bình qn hóa 35 Hình 3.7 Đo lường sai số dự báo phương pháp bình quân trượt 35 Hình 3.8 Bảng tính yếu tố thời vụ theo quý 36 Hình 3.9 Kết dự báo phương pháp giá trị cuối có yếu tố thời vụ 36 Hình 3.10 Kết dự báo phương pháp bình qn hóa có yếu tố thời vụ 36 Hình 3.11 Kết dự báo phương pháp bình quân trượt có yếu tố thời vụ 37 Hình 3.12 Đo lường sai số dự báo phương pháp giá trị cuối có yếu tố thời vụ 37 Hình 3.13 Đo lường sai số dự báo phương pháp bình qn hóa có yếu tố thời vụ 37 Hình 3.14 Đo lường sai số dự báo phương pháp bình qn trượt có yếu tố thời vụ 38 Hình 3.15 Tóm tắt giá trị MAD MSE cho tất phương pháp dự báo 38 Hình 3.16 Phương pháp dự báo bình qn trượt cho kết xác 39 Mục lục bảng Bảng 1.1 Tóm tắt số liệu thu thập từ phận 12 Bảng 1.2 Mơ hình lập trình tuyến tính Excel Solver 15 Bảng 1.3 Kết phân tích độ nhạy Excel Solver .17 Bảng 1.4 Kết phân tích độ nhạy QM for Windows 17 Bảng 1.5 Biến đơn vị lợi nhuận xưởng thay đổi 18 Bảng 1.6 Biến đơn vị lợi nhuận xưởng thay đổi .18 Bảng 1.7 Biến đơn vị lợi nhuận xưởng thay đổi 19 Bảng 1.8 Vế trái hàm giới hạn thay đổi 21 Bảng 2.1 Bảng thu hồi (tiền bán phim “Trai đẹp quái vật” tính theo $) 24 PHẦN 1.LẬP TRÌNH TUYẾN TÍNH VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH KINH DOANH I Mở đầu: Bối cảnh tình Bối cảnh Trong tình hình diễn biến phức tạo dịch bệnh Covid-19 từ cuối năm 2019 đến nay, trang đóng vai trị vơ quan trọng việc bảo vệ sức khoẻ thân cộng đồng Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đưa cảnh báo đường lây nhiễm virus Corona (SARS-CoV2) bao gồm lây trực tiếp qua việc không bảo vệ với giọt bắn, giọt tiết từ mũi, mắt, miệng; hai lây gián tiếp qua bề mặt tiếp xúc người bệnh vơ tình để lại giọt bắn bề mặt Vì vậy, việc người nhiễm bệnh hay người âm tính với virus cần đeo trang để tránh virus xâm nhập vào hệ hô hấp Công ty Cổ phần Y Tế EcomMed đơn vị trực thuộc Công ty Cổ phần Đầu Tư Ecom Net - công ty đầu tư đa lĩnh vực thành lập từ năm 2017 Việt Nam, với văn phòng Chi nhánh thủ đô Washington D.C Hoa Kỳ EcomMed công ty thành viên giữ vai trò phân phối sản phẩm sản xuất nhà máy Ecom Net thị trường Việt Nam xuất khắp giới EcomMed cung cấp Trang Thiết Bị Bảo Vệ Cá Nhân dùng lần (PPE) sử dụng lĩnh vực Y tế Công nghiệp như: quần áo bảo hộ, găng tay, mũ bảo hộ, trang y tế, mặt nạ phòng dịch, nước rửa tay kháng khuẩn số mặt hàng liên quan khác y tế Trong tháng 5/2021, trước tình hình dịch bệnh ngày có nhiều ca dương tính nước, Cơng ty Cổ phần Y Tế EcomMed với nhà máy sản xuất lại nhận nhiều đơn đặt hàng gia công trang nhà bán lẻ có sở hữu thương hiệu riêng đơn mua trang để phân phối cho y bác sĩ, tình nguyện viên, bệnh nhân tuyến đầu, cụ thể sau: - Khách hàng quan nhà nước bao gồm Bộ Y Tế, Trung tâm phòng chống dịch bệnh, tồn đơn đặt hàng nhóm khách hàng cần phải đáp ứng - Khách hàng đối tác phân phối sản phẩm với hợp đồng hợp tác lâu dài cần đáp ứng 1/3 đơn đặt hàng - Khách hàng nhà bán lẻ đặt gia cơng trang theo u cầu, khách hàng nhóm khơng ưu tiên Đứng trước nhu cầu khó lường tăng sức cạnh tranh với đối thủ tạo niềm tin mối quan hệ với quan nhà nước, Ban Tổng Giám đốc tin tưởng đội ngũ nhân viên công ty lập kế hoạch tối ưu nhất, tiếp tục mang đến thành công cho Công ty Cổ phần Y Tế EcomMed nói riêng Cơng ty Cổ phần Đầu Tư Ecom Net nói chung Nội dung xây dựng kế hoạch Tình hình dịch bệnh ngày nóng hết, ca nhiễm bệnh tăng nhanh liên tục, đội ngũ y bác sĩ nỗ lực chiến chống dịch, Ban Tổng giám đốc giao cho Bộ phận sản xuất xây dựng kế hoạch sản xuất phù hợp với tình hình xưởng, tối ưu hóa lợi nhuận Trước hoạt động sản xuất thông qua, Tổng giám đốc tổ chức họp để xây dựng kế hoạch chi tiết: - Thành phần họp: Ông A – Tổng Giám đốc Công ty Cổ phần Y Tế EcomMed Bà B – Giám đốc nhà máy Công ty Cổ phần Y Tế EcomMed Bà C – Trưởng phận tài - kế tốn Ơng D – Trưởng phận sản xuất - Nội dung họp sau: Ông A - Tổng Giám đốc muốn nhân hội thu lợi nhuận giữ vững uy tính với đối tác lớn  Bà B – Giám đốc nhà máy mong muốn song song với việc thu lợi nhuận sản xuất nhiều sản phẩm đảm bảo chất lượng sản phẩm tốt  Bà C - Trưởng phận tài - kế tốn mong muốn giảm thiểu chi phí sản xuất  Ông D – Trưởng phận sản xuất mong muốn hoạt động sản xuất cân đối hoạt động xưởng để đảm bảo đủ số lượng sản phẩm giao cho khách hàng Sau thời gian tranh luận phận, họp đến thống kết nội dung họp sau: Mục tiêu đề mang lại lợi nhuận cao cho công ty đảm bảo đơn vị lợi nhuận bên cạnh việc sản xuất nhiều sản phẩm để cung ứng đến khách hàng Công ty cần phân bổ số lượng cho Xưởng 1, Xưởng Xưởng để đạt lợi nhuận tối ưu Trong đó, giải pháp tối ưu đề có giá trị thay đổi giá trị lợi nhuận mục tiêu khách hàng nằm khoảng cho phép Bộ phận sản xuất lên kế hoạch chi tiết sau: Phối hợp phận khác, phận sản xuất thu thập thông tin chi tiết cụ thể sau: Năng lực sản xuất xưởng:  Xưởng sản xuất tối đa 8,000 trang  Xưởng sản xuất tối đa 5,000 trang  Xưởng sản xuất tối đa 7,000 trang - Số lượng đặt hàng:  Khách hàng 1: 7,000 trang  Khách hàng 2: 9,000 trang  Khách hàng 3: 6,000 trang  Khách hàng 4: 8,000 trang - Số lượng cần đáp ứng tối thiểu:  Khách hàng 1: 7,000 trang  Khách hàng 2: 3,000 trang  Khách hàng 3: 2,000 trang  Khách hàng 4: khơng ung ứng Lợi nhuận/ đơn vị sản phẩm phân xưởng/sản phẩm chi tiết bảng số liệu bên dưới:  Khách hàng Unit Profit/ Khách hàng Số lượng sản xuất $55 $42 $46 $53 8,000 $37 $18 $32 $48 5,000 Plant Số lượng đặt hàng tối thiểu 10 $29 $59 $51 $35 7,000 3,000 2,000 7,000 - Thu hồi kỳ vọng lựa chọn Không sử dụng quyền hỗ trợ đàm phán với công ty C = 516.000 Thu hồi kỳ vọng lựa chọn Có sử dụng quyền hỗ trợ đàm phán với công ty B = 819.200 Thu hồi kỳ vọng lựa chọn Có sử dụng quyền hỗ trợ đàm phán với cơng ty C = 661.200 Hình 2.1 Giá trị thu hồi kỳ vọng Xác định giá trị thơng tin hồn hảo Ta giả sử Cơng ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam đàm phán với Công ty C (trong trường hợp có khơng dùng quyền hỗ trợ với Cơng ty B giá trị thu hồi kỳ vọng tính: - EP (với thơng tin hồn hảo) khơng dùng quyền hỗ trợ đàm phán với Công ty B = 661.200 - EP (với thơng tin hồn hảo) có dùng quyền hỗ trợ đàm phán với công ty B = 516.000 Hình 2.2 Giá trị thu hồi kỳ vọng với thơng tin hồn hảo Xác định giá trị (chi phí) cho việc khảo sát để có thêm thơng tin giúp hỗ trợ việc định Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam tham gia chương trình"Phim hay-Giá tốt" "Hiệp hội Điện Ảnh" tổ chức nên phần chi phí khơng phát sinh khơng đáng kể Ngoài ra, việc gọi cho “Chuyên gia tư vấn” giúp đỡ “Quyền hỗ trợ” khơng tính phí chương trình Áp dụng quy luật định Bayes để giải toán định), xây dựng định QM for Windows sử dụng thông tin giải thích kết thu Xây dựng định QM for Windows: Hình 2.3 Xây dựng định QM for Windows Giải thích kết thu Xem xét cột bên phải, giá trị thu hồi kỳ vọng nốt kiện 14,15,8 tính sau: - Tại nốt kiện 14, EP = 0,5 * 1.000.000 + 0,5 * 32.000 = 516.000 - Tại nốt kiện 15, EP = 0,65 * 1.000.000 + 0,35 * 32.000 = 661.200 - Tại nốt kiện 8, EP = 0,5 * 1.000.000 + 0,5 * 32.000 = 516.000 Tiếp theo, nốt định 3, 13 giá trị thu hồi kỳ vọng thể so sánh sau: - Tại nốt định 3:  Không sử dụng quyền hỗ trợ có EP = 765.980  Sử dụng quyền hỗ trợ có EP = 819.200  819.200> 765.980; chọn Sử dụng quyền hỗ trợ - Tại nốt định 13:  Khơng sử dụng quyền hỗ trợ có EP = 516.000  Sử dụng quyền hỗ trợ có EP = 661.200  661.200> 516.000; chọn Sử dụng quyền hỗ trợ Cuối cùng, nốt định 1, giá trị thu hồi kỳ vọng thể so sánh sau: - Tại nốt định 1:  Bán cho Cơng ty A có EP = 250.000  Đàm phán với Cơng ty B có EP = 819.200  819.200> 250.000; chọn Đàm phán với Công ty B III Kết luận Áp dụng theo luật định Bayes, Công ty TNHH Lotte Cinema Việt Nam có sách tối ưu cần thực sau: Không bán phim “Trai đẹp quái vật” cho Công ty A mà thực đàm phán tiếp tục với công ty B PHẦN 3.DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH KINH DOANH I Mở đầu: Bối cảnh tình Cơng ty TNHH Lotte cinema Việt Nam mở chi nhánh An Giang hoạt động năm, phận quản lý rạp chiếu phim lên kế hoạch tuyển dụng nhân viên thời vụ cho năm 2021 Theo số liệu phòng nhân cung cấp năm qua số lượng nhân viên thời vụ rạp chiếu phim cần tháng có chênh lệch điều làm rạp chiếu phim thường xuyên bị thiếu hụt nhân vào tháng cao điểm Để giải vấn đề tránh tình trạng nhân viên nhàn rỗi vào tháng thấp điểm nhằm tối ưu chi phí lao động cho rạp chiếu phim, ban quản lý rạp định thực dự báo nhu cầu lao động hàng tháng để tìm mức nhân phù hợp cần tuyển dụng Số liệu nhu cầu sử dụng lao động thực tế năm qua phòng nhân cung cấp sau: Hình 3.1 Nhu cầu sử dụng lao động thực tế II Cơ sở lý luận Giới thiệu mơ tả mơ hình dự báo: Last-Value forecasting method; Averaging forecasting method, Moving-Average Forecasting Method môi trường hoạt động kinh doanh doanh nghiệp Last-Value forecasting method: Phương pháp dự báo giá trị cuối hay gọi dự báo thơ, xem kỹ thuật dự báo đơn giản Phương pháp sử dụng giá trị thực tế giai đoạn vừa qua làm dự báo cho giai đoạn tới Công thức: : giá trị dự báo chu kì t : giá trị thực tế chu kì t-1 Đây phương pháp dự báo hợp lý quan sát có xu hướng thay đổi nhanh khiến giá trị chu kì trước chu kì cuối không đáng tin cậy để đưa vào dự báo Ưu điểm đơn giản định nhanh Averaging forecasting method Phương pháp dự báo bình qn hóa sử dụng giá trị trung bình tất nhu cầu thực tế hàng tháng từ đầu làm dự báo cho tháng Công thức: : giá trị dự báo chu kì t : giá trị thực tế chu kì i n: Tổng số chu kỳ Đây phương pháp dự báo hợp lý quan sát có xu hướng trì ổn định đến mức giá trị thực tế từ chu kỳ số đáng tin cậy để dự báo chu kỳ tương lai Moving-Average Forecasting method Phương pháp dự báo bình quân trượt phương pháp dung hòa ưu nhược điểm phương pháp giá trị cuối phương pháp bình qn hóa Cơng thức: : giá trị dự báo chu kì t : giá trị thực tế chu kì thứ t-i : Số chu kỳ sử dụng Số chu kỳ sử dụng người dự báo định Lưu ý có giá trị đột biến chuỗi thời gian, ta nên sử dụng n mức thấp Đây phương pháp dự báo hợp lý điều kiện có xu hướng tương đối ổn định, thay đổi không q nhanh chóng Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo Chỉ số Mean absolute deviation(MAD): Sai số dự báo = │Giá trị dự báo – Giá trị thực tế│ n: Số lượng dự báo Chỉ số Mean square error(MSE): Sai số dự báo = │Giá trị dự báo – Giá trị thực tế│ n: Số lượng dự báo Yếu tố thời vụ (Seasonal factor) cách tính Đối với số loại sản phẩm dịch vụ, doanh số dự đoán tháng cụ thể bị ảnh hưởng vào thời điểm năm Ví dụ: sản phẩm phổ biến để làm quà Giáng sinh có doanh số bán hàng tháng 12 lớn gấp đôi doanh số bán hàng tháng Đối với sản phẩm bị ảnh hưởng yếu tố mùa vụ, điều quan trọng phải kết hợp yếu tố mùa vụ vào dự báo Công thức: III Ứng dụng thực tiễn Áp dụng mơ hình dự báo phần 2.a áp dụng vào tình mà bạn xây dựng để dự báo Phương pháp dự báo giá trị cuối quan tâm đến liệu cuối chuỗi thời gian Áp dụng vào tình Nhà hàng Thiên Ân, sử dụng nhu cầu lao động thực tế quý cuối làm dự báo nhu cầu lao động cho quý Áp dụng công thức: Ft: giá trị dự báo chu kì t At-1: giá trị thực tế chu kì t-1 Ta có bảng giá trị dự báo sau: Hình 3.2 Kết dự báo phương pháp giá trị cuối Phương pháp dự báo bình qn hóa: Phương pháp dự báo bình qn hóa tính trung bình tất liệu nhu cầu lao động nhà hàng Thiên Ân vòng năm Áp dụng công thức: Ft: giá trị dự báo quý t Ai: giá trị thực tế quý i n: Tổng số quý Ta có bảng giá trị dự báo sau: Hình 3.3 Kết dự báo phương pháp bình qn hóa Phương pháp dự báo bình qn trượt: Phương pháp dự báo bình qn trượt tính trung bình liệu cho khoảng thời gian gần Giả sử theo ban quản lý nhà hàng Thiên Ân, quý trước coi khoảng thời gian thích hợp để dự báo cho quý Áp dụng công thức: Ft: giá trị dự báo quý t At-i: giá trị thực tế quý t-i n: Số quý sử dụng để dự báo Ta có bảng liệu dự báo bình qn trượt quý sau: Hình 3.4 Kết dự báo phương pháp bình qn trượt Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo tình mà bạn xây dựng Áp dụng công thức sau để đo lường sai số cho phương pháp dự báo: *Đo lường sai số dự báo phương pháp giá trị cuối cùng: Hình 3.5 Đo lường sai số dự báo phương pháp giá trị cuối *Đo lường sai số dự báo phương pháp bình qn hóa: Hình 3.6 Đo lường sai số dự báo phương pháp bình quân hóa *Đo lường sai số dự báo phương pháp bình quân trượt: Hình 3.7 Đo lường sai số dự báo phương pháp bình quân trượt Áp dụng mơ hình dự báo phần 2.a áp dụng vào tình mà bạn xây dựng để dự báo có tính đến yếu tố thời vụ Theo kinh nghiệm nhà quản lý, nhu cầu tiệc cưới hội nghị thường biến đổi vào số thời điểm năm, cần phải sử dụng số thời vụ để điều chỉnh nhu cầu theo mùa cho hợp lý Trình tự thưc phương pháp sau: Tính yếu tố thời vụ: Hình 3.8 Bảng tính yếu tố thời vụ theo quý Đưa yếu tố thời vụ vào dự báo : Phương pháp dự báo giá trị cuối cùng(có yếu tố thời vụ): Hình 3.9 Kết dự báo phương pháp giá trị cuối có yếu tố thời vụ Phương pháp dự báo bình qn hóa(có yếu tố thời vụ): Hình 3.10 Kết dự báo phương pháp bình qn hóa có yếu tố thời vụ Phương pháp dự báo bình qn trượt(có yếu tố thời vụ): Hình 3.11 Kết dự báo phương pháp bình qn trượt có yếu tố thời vụ Tính số mean absolute deviation (called MAD) mean square error (often abbreviated MSE) để đo lường sai số dự báo tình mà bạn xây dựng có tính đến yếu tố thời vụ *Đo lường sai số dự báo phương pháp giá trị cuối (có yếu tố thời vụ) Hình 3.12 Đo lường sai số dự báo phương pháp giá trị cuối có yếu tố thời vụ *Đo lường sai số dự báo phương pháp bình quân hóa (có yếu tố thời vụ): Hình 3.13 Đo lường sai số dự báo phương pháp bình qn hóa có yếu tố thời vụ *Đo lường sai số dự báo phương pháp bình qn trượt (có yếu tố thời vụ): Hình 3.14 Đo lường sai số dự báo phương pháp bình qn trượt có yếu tố thời vụ Chọn mơ hình dự báo tốt lý giải Hình 3.15 Tóm tắt giá trị MAD MSE cho tất phương pháp dự báo Hình 3.14 tóm tắt giá trị MAD MSE cho tất phương pháp dự báo thực MAD MSE số dùng để đo lường Sai số dự báo phương pháp Là sai lệch giá trị thực giá trị dự báo nhằm đánh giá chất lượng hay phù hợp mơ hình dự báo Các số MAD, MSE nhỏ kết dự báo xác Vì mơ hình báo có số MAD MSE nhỏ lựa chọn tình Dự báo bình quân trượt có sử dụng yếu tố thời vụ IV Kết luận Dự báo nhu cầu công việc quan trọng ảnh hưởng nhiều đến việc lập kế hoạch sử dụng hiệu nguồn lực doanh nghiệp Trong tình Cơng ty TNHH Lottecinema Việt Nam chi nhánh An Giang, nghiên cứu phương pháp dự báo với mục đích làm dự báo nhu cầu lao động cho quý I năm 2021 cách xác nhất, mức độ sai lệch nhỏ để từ đưa định quản trị phù hợp Dựa số đo lường sai số dự báo MAD MSE nhỏ nhất, ban quản lý Công ty TNHH Lottecinema Việt Nam chi nhánh An Giang định chọn kết dự báo từ mơ hình Dự báo bình qn trượt có yếu tố thời vụ làm sở để hoạch định kế hoạch tuyển dụng nhân quý I năm 2021 cho rạp chiếu phim Hình 3.16 Phương pháp dự báo bình quân trượt cho kết xác → Kết dự báo lý Công ty TNHH Lottecinema Việt Nam chi nhánh An Giang cần 67 nhân cho quý I năm 2021 TÀI LIỆU THAM KHẢO James R Evans (2013), Business Analytics: Methods, Models, and Decisions, 1st Edition, Pearson Kush R Varshney (2012), Introduction to Business Analytics, IBM Thomas J Watson Research Center Bruce Bowerman, Richard O'Connell, Emilly Murphree Business Statistics in Practice: Using Data, Modeling, and Analytics, 8th ed Mc Graw Hill Chritopher R Thomas &S Charles Moris (2014) Managerial economics: foundations of business analysis and strategy, 11thed The McGraw Hill economics series Frederick S Hillier, Mark S Hiller (2016) Introduction to Management Science A Modeling and Case Studies Approach with Spreadsheets-Fifth Edition Nhà xuất kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh TS.Nguyễn Thị Hồng Thu, Bài giảng Phân tích kinh doanh ... Excel Solver QM for Windows 15 Trình bày giải thích kết quả/ giải pháp tối ưu mơ hình từ Excel Solver QM for Windows 15 Phân tích độ nhạy- Nếu (What- If Analysis) Excel Solver QM for. .. Bayes để giải toán định), xây dựng định QM for Windows sử dụng thơng tin giải thích kết thu Xây dựng định QM for Windows: Hình 2.3 Xây dựng định QM for Windows Giải thích kết thu Xem xét cột bên... thị Hình 1.1 Kết giải pháp tối ưu mơ hình từ QM for Windows Phân tích độ nhạy- Nếu (What- If Analysis) Excel Solver QM for Windows Kết sử dụng Excel Solver để phân tích độ nhạy: Microsoft Excel