a) Phương pháp tiếp cận giản đơn
Ở phương pháp này, người ta dự báo nhu cầu của thời kỳ sau (t+1) bằng với số thực tế của thời kỳ trước đó (t).
Công thức: = Trong đó:
: Nhu cầu dự báo cho thời kỳ t+1 : Nhu cầu thực tế kỳ t
Ví dụ 2.1: Sản lượng của doanh nghiệp vào tháng 04/2014 là 10 ngàn sp, nếu áp
dụng phương pháp tiếp cận giản đơn để dự báo cho tháng 05/2014 thì ta sẽ lấy đúng bằng sản lượng bán được của tháng 04/2014 là 10 ngàn sp.
- Ưu điểm: Dự báo nhanh chóng, đơn giản. - Nhược điểm:
+ Áp đặt thời kỳ trước cho thời kỳ sau, do đó thiếu chính xác
+ Không nghiên cứu được sự biến động của thị trường trong từng thời kỳ, do đó không thấy được sự biến động của thị trường.
- Phạm vi áp dụng: Xí nghiệp quy mô nhỏ.
b) Phương pháp bình quân di động giản đơn
Theo phương pháp này, kết quả dự báo của thời kỳ sau bằng số bình quân của từng thời gian ngắn có khoảng cách đều nhau của n thời kỳ trước đó.
Với n=3, ta có
Phương pháp này có những ưu nhược điểm như sau:
- Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số thời gian.
- Nhược điểm:
+ Hoàn toàn dựa vào số liệu quá khứ + Cần nhiều số liệu quá khứ
+ Chưa đánh giá được tầm quan trọng khác nhau của các số liệu ở các thời kỳ khác nhau.
c) Phương pháp trung bình dài hạn
Theo phương pháp này mức dự báo thời kỳ t+1 là trung bình cộng tất cả các mức yêu cầu thực tế đã xảy ra ở từ thời kỳ thứ t trở về trước theo công thức :
Trong đó:
: Mức dự báo thời kỳ thứ t : Nhu cầu ở thời kỳ t-i n: Số thời kỳ
Phương pháp này san bằng mọi sự biến động ngẫu nhiên của dòng yêu cầu. Đây là mô hình dự báo kém nhạy bén với biến động của dòng yêu cầu. Phương pháp này phù hợp với các dòng yêu cầu ổn định
d) Phương pháp trung bình động có trọng số
Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ, ta dùng phương pháp bình quân di động có trọng số sẽ thích hợp hơn. Phương pháp bình quân di động có trọng số được tính theo công thức sau :
.
Trong đó:
: Mức dự báo thời kỳ t+1 : Mức yêu cầu thực kỳ i : Trọng số kỳ t-i
Ưu điểm: Cho kết quả sát với thực tế hơn phương pháp bình quân di động không có trọng số
Nhược điểm: Số liệu phải được thu thập 1 cách chính xác
Các phương pháp bình quân đã trình bày ở trên có những đặc điểm sau: - Khi số quan sát n (số giai đoạn quan sát) tăng lên, khả năng san bằng các dao động tốt hơn, nhưng kết quả dự báo ít nhạy cảm hơn với những biến động thực tế của nhu cầu
- Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu cầu
- Đòi hỏi phải ghi chép số liệu đã qua rất chính xác và phải đủ lớn mới có kết quả dự báo đúng.
e) Phương pháp san bằng hàm số mũ giản đơn
Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên, người ta đề xuất sử dụng phương pháp san bằng mũ để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất. Nó cần ít số liệu trong quá khứ. Công thức cơ bản của san bằng mũ có thể diễn tả như sau:
= + α( - )
Trong đó:
: Mức tiêu thụ ở thời kỳ t+1
: Mức báo cáo thời kỳ t α : Hệ số san bằng
* Chỉ số α thể hiện độ nhạy cảm của sai số dự báo nên phụ thuộc nhiều vào loại hình sản phẩm và kinh nghiệm của người khảo sát: 0 ≤ α ≤ 1