3. Mô hình san mũ:
3.2 Mô hình san mũ Holt Winters:
Bước 1: Khởi động Crystal Ball Bước 2: Mở tập tin cần phân tích
Bước 3: Chọn cột dữ liệu cần phân tích.
Bước 4: Vào thanh công cụ “Crystal Ball” => chọn công cụ “Predictor” Bước 5 : Nhập dữ liệu “Input data”
Bước 6: Khai báo đặc điểm “Data attributes”. Sau đó chọn “Seasonal” Bước 7: Chọn phương pháp “Holt - Winter” xong chọn “Run”
Bước 8: Chọn “Analyze” => chọn “Extract data” để ra kết quả mong muốn.
Bảng đánh giá độ chính xác của mô hình san mũ Holt và Winters:
Năm Quý Doanh thu thuần Dự báo
2010 1 333.65 _ 2 463.60 _ 3 422.65 _ 4 445.92 _ 2011 1 574.23 333.65 2 479.83 508.57
3 456.99 466.874 478.33 492.37 4 478.33 492.37 2012 1 342.36 381.55 2 478.16 507.56 3 470.28 463.99 4 509.68 490.73 2013 1 362.31 384.59 2 517.55 512.94 3 479.69 475.25 4 519.48 501.79 2014 1 414.80 395.50 2 535.19 531.73 3 526.55 494.70 4 549.79 527.25
Các thước đo độ chính xác của mô hình dự báo được tính toán: MAPE RMSE MAD Theil’s U Durbin
- Watson
Alpha Beta Gamma 6.40% 63.52 32.08 0.6474 1.22 0.1677 0.1146 0.0010
Biểu đồ 7: Tổng doanh thu thuần dự báo về bán hàng và cung cấp dịch vụ của công ty Pin Ắc quy Miền Nam so tổng doanh thu thuần thực tế của mô hình san mũ Holt và Winters.
NGHIÊN CỨU TÌNH HUỐNG CỤ THỂ CHO TỪNG MÔ HÌNH
Kết luận: Vì số liệu tổng doanh thu thuần dự báo về bán hàng và cung cấp dịch vụ của công ty Pin Ắc quy Miền Nam có yếu tố xu thế và yếu tố mùa vụ nên khi kết hợp phương pháp dự báo mũ san Holt và Winters lại để phân tích thì ta nhận được kết quả dự báo khá chính xác, cụ thể là U=0.6474 mang giá trị nhỏ nên mô hình có thể có xu hướng khá tốt.
nhất nhưng vẫn được nhiều cá nhân, doanh nghiệp lựa chọn vì tính đơn giản của nó. Các phương pháp dự báo này phù hợp với những cá nhân làm nhiệm vụ phân tích dữ liệu ở các doanh nghiệp thông thường và các nhà phân tích kinh tế vì nó mang tính hiệu quả tương đối, dễ sử dụng, ít tốn kém và đồng thời có khả năng đưa ra kết quả dự báo nhanh chóng nhưng vẫn có khả năng điều chỉnh một cách hiệu quả các yếu tố căn bản của việc phân tích dữ liệu có tính xu thế, mùa vụ và các dao động ngẫu nhiên. Nó tạo sự dễ dàng trong việc hiểu và giải thích kết quả dự báo, làm tăng sự hợp lý trong việc giải thích kết quả cũng như sử dụng kết quả dự báo.
Đối với mô hình dự báo thô do đòi hỏi thông tin dữ liệu quá khứ ít và có thời gian gần đây, dễ sử dụng, ít tốn kém, nhanh chóng nên đây là biện pháp khả dĩ nhất cho doanh nghiệp mới thành lập.
Mô hình dự báo trung bình có thể cập nhật các bản báo cáo thường xuyên với số lượng dữ liệu lớn đơn giản vì vậy được sử dụng trong trường hợp các dự báo phải được cập nhật liên tục hàng ngày, hàng tuần hay hàng tháng đối với hàng trăm hàng ngàn hạng mục như hàng tồn kho, doanh số...
Mô hình dự báo san mũ dự báo đựợc những số liệu khó đoán được xu hướng tăng, giảm nên được sử dụng để lập báo cáo .
Mô hình dự báo giản đơn được sử dụng nhiều trong lĩnh vực kinh doanh vì mỗi doanh nghiệp cần phải dự báo để quyết định hàng hóa và dịch vụ nào sẽ được sản xuất và bán ra, mức giá sản phẩm và dịch vụ, nhu cầu vật tư, vùng tiêu thụ, thị trường tiềm năng về sản phẩm đó, thị phần có thể hy vọng chiếm được...Mô hình dự báo giản đơn trong kinh doanh có ưu điểm:
-Thực hiện đơn giản và cho kết quả tương đối chính xác, điều này đáp ứng yêu cầu của các nhà kinh doanh, các nhà lập định kế hoạch ngắn hạn ở cấp vi mô.
-Có thể dễ dàng được chương trình hóa, vì chỉ phải thực hiện một số phép toán sơ cấp, các bước tiến hành dự báo rõ ràng, nhanh chóng giúp các nhà chính sách có thể bắt kịp được xu hướng, đáp ứng nhu cầu thị trường.
-Nhu cầu lưu trữ tương đối thấp so với các mô hình dự báo khác nên dễ kiểm soát.
*)Bên cạnh đó cũng có một số nhược điểm:
-Độ chính xác tương đối thấp, đôi khi chỉ sử dụng trong một số trường hợp vì thế nhà kinh doanh cũng gặp một số khó khăn trong quá trình dự báo.
-Hạn chế đối với các dữ liệu biến động lớn nên các nhà kinh doanh bị bó hẹp trong phạm vi dự báo ngắn hạn.
-Một số phương pháp bỏ qua các yếu tố xu thế hoặc mùa vụ hoặc cả hai nên giá trị dự báo không phải là con số đại diện tốt nhất cho quá trình dự báo của doanh nghiệp.
-Các tham số thường được xác định theo cách thử nghiệm, ảnh hưởng của các giá trị đó đến sai số dự báo hầu như không được được đánh giá một cách tổng thể.
Ngoài lĩnh vực kinh doanh, mô hình dự báo giản đơn còn được sử dụng trong lĩnh vực xã hội nhằm xác định nhu cầu và mức sống dân cư, sự thay đổi lối sống, những điều kiện sinh hoạt và sử dụng thời gian nhàn rỗi, phát triển y tế, văn hóa, giáo dục, dự báo những hậu quả xã hội dưới ảnh hưởng của khoa học kĩ thuật,…
*) Ưu điểm:
-Cách thức thực hiện đơn giản, rút ngắn được thời gian, dễ hiểu.
-Nhu cầu lưu trữ tương đối thấp so với các mô hình dự báo khác nên dễ kiểm soát.
*) Nhược điểm:
-Độ chính xác tương đối thấp, nếu dữ liệu biến động lớn sẽ gây khó khăn cho nhà hoạch định chính sách.
-Dự báo trong lĩnh vực xã hội thường ở cấp vĩ mô và dài hạn nên không đáp ứng được nhu cầu dự báo.
Mặc dù đã cố gắng tìm hiểu tài liệu và làm việc nhưng do kiến thức và thời gian hạn chế nên chắc chắn nhóm không thể không tránh khỏi sai sót trong quá trình thực hiện đề tài. Mong thầy và các bạn góp ý để đề tài của nhóm được hoàn thiện hơn.
-Giáo trình dự báo và phân tích trong kinh tế và tài chính – Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Phạm Khánh Duy.
- Số liệu về doanh thu thuần của công ty cổ phần Nhựa và môi trường xanh An Phát từ nguồn : http://www.cophieu68.vn/
- Số liệu về giá trị xuất nhập khẩu hàng hóa của Việt Nam từ
http://www.customs.gov.vn/Lists/ThongKeHaiQuan/
- Số liệu về doanh thu thuần về bán hàng và cung cấp dịch vụ của công ty cổ phần Pin Ắc quy Miền Nam từ : http://www.stockbiz.vn/Stocks/PAC/FinancialHighlights.aspx