e. Thị trường tiêu thụ và phương thức tiêu thụ, thanh toán tiền hàng.
2.3.1.Dự báo từ số bình quân trượt (di động)
Phương pháp số bình quân di động là một trong những phương pháp biểu hiện xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng nghiên cứu, hay nói cách khác, mô hình hoá sự phát
∑( yi
Mi )
k 1
2
triển thực tế của hiện tượng nghiên cứu dưới dạng dãy các số bình quân di động.
Phương pháp bình quân di động còn được sử dụng trong dự báo thống kê. Trên cơ sở xây dựng một dãy số bình quân di động, người ta xây dựng mô hình dự báo.
Ví dụ, có dãy số thời gian về sản lượng thép của doanh nghiệp A trong 12 tháng theo bảng sau: Thời gian Sản lượng (triệu tấn) (yi) Doanh số trung bình di động (triệu tấn) (Mi) 1 79 - 2 82 - 3 85 82 4 82 83 5 88 85 6 86 85,3 7 98 90,6 8 10 5 96,3 9 11 0 104,3 10 11 5 110 11 12 0 115 12 11 8 117,6
Như vậy, ứng với tháng 3 ta có số bình quân di động là 82 triệu tấn, tháng 4 là 83 triệu tấn, v.v… và cuối cùng tháng 12 là 117,6 triệu tấn. Ta gọi các số bình quân di động mới này là Mi (i = k, k + 1, k + 2,…n), trong đó k là khoảng cách thời gian san bằng ( ở đây k = 3, bình quân từ 3 mức độ thực tế).
Mô hình dự báo là: ŷn+1 = Mn
Trong đó t là giá trị tra trong bảng tiêu chuẩn t- Student với (k-1) bậc tự do và xác suất tin cậy (1-α). Độ lệch tiêu chuẩn mẫu điều chỉnh được tính theo công thức sau:
(85 82)2 (82 83)2 (88 85)2 (86 85, 3)2 (98 90, 6)2 (105 96, 3) 2 (110 104, 3)2 (115 110)2 (120 115)2 (118 117, 6)2 3 1 11 3 Theo ví dụ trên ta tính được:
S = = 10,78
Trong ví dụ trên, dự đoán sản lượng thép cho tháng 1 năm sau là: Y13 = 117,6 triệu tấn
Theo công thức trên ta tính được S = 10,78 nghìn tấn và t = 2,92 với xác suất tin cậy (1-α) = 0,95 ( xác suất đạt 95%) và số bậc tự do bằng 2. Do đó khoảng dự đoán về sản lượng thép tháng 1 năm sau sẽ nằm trong khoảng:
117,6 ± (2,92 x 10,78) = 117,6 ± 36,35
Mô hình hồi quy tuyến tính giữa hai tiêu thức
Từ việc xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính giữa các tiêu thức đã nêu ở phần trên, ta có thể dự đoán các giá trị của Y trong tương lai khi các biến trong hàm hồi quy thay đổi, cụ thể:
Đối với phương trình tuyến tính giản đơn: Yx= a+ bx
Trong đó: a, b là những tham số quy định vị trí của đường hồi quy. Hằng số a là điểm cắt trục tung (biểu hiện của tiêu thức kết quả ) khi tiêu thức nguyên nhân x bằng 0. Độ dốc b chính là lượng tăng giảm của tiêu thức kết quả khi tiêu thức nguyên nhân thay đổi.
Từ phương trình này, ta sẽ dự đoán được giá trị của tiêu thức kết quả trong tương lai khi có sự thay đổi của tiêu thức nguyên nhân.
Tương tự như trong hồi quy giản đơn, trong hồi quy bội, giá trị dự đoán của Y có được tương ứng với các giá trị cho trước của k biến X bằng các thay các giá trị của k biến X vào phương trình hồi quy bội.
Các giá trị cho trước của biến X lần lượt là x1,n+1,x2,n+1,…,xk,n+1 thì giá trị dự đoán Yn+1 sẽ là:
Chương 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 3.1. Nhu cầu ứng dụng công nghệ thông tin trong công tác dự báo
Trong nền kinh tế thị trường, công tác dự báo là vô cùng quan trọng bởi lẽ nó cung cấp các thông tin cần thiết nhằm phát hiện và bố trí sử dụng các nguồn lực trong tương lai một cách có căn cứ thực tế. Với những thông tin mà dự báo đưa ra cho phép các nhà hoạch định chính sách có những quyết định về đầu tư, các quyết định về sản xuất, về tiết kiệm và tiêu dùng, các chính sách tài chính, chính sách kinh tế vĩ vô. Dự báo không chỉ tạo cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách, cho việc xây dựng chiến lược phát triển, cho các quy hoạch tổng thể mà còn cho phép xem xét khả năng thực hiện kế hoạch và hiệu chỉnh kế hoạch.
Đối với mỗi siêu thị việc dự báo doanh thu là cực kỳ quan trọng bởi có dự báo được doanh thu công ty mới có thể đưa ra kế hoạch mua bán hàng hóa hay đưa ra chiến lược giá cả phù hợp để giúp công ty có mức doanh thu tối ưu.
Micosoft excel là một trong những phần mềm tiên tiến và có nhiều tính năng cũng như các hàm. Đặc biệt là trong công tác dự báo có nhiều hàm chuyên dùng trong dự báo.
Xuất phát từ những lý do trên nhu cầu cấp thiết hiện nay là xây dựng chương trình dự báo doanh thu cho siêu thị HC Thái Nguyên.