Tiến hành phân tích sản lượng cá tra qua các năm. Dựa vào kết quả phân tích để thực hiện các mô hình dự báo nhằm lựa chọn mô hình dự báo thích hợp nhất.
Căn cứ số liệu trong bảng 4.1, đề tài tiến hành vẽ biểu đồ sản lượng tiêu thụ cá tra để nhận định một cách trực quan về nhu cầu về các tháng, nhằm tìm ra quy luật biến đổi của biểu đồ.
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 38
Hình 5.2: Biểu đồ sản lượng cá tra trong 24 tháng
Nhận xét:
Dựa vào số liệu thể hiện ở hình 5.1 và 5.2, ta thấy sản lượng tiêu thụ có sự biến động giữa các tháng trong năm. Cụ thể, ở các tháng giữa năm và cuối năm tăng mạnh. Sản lượng tăng vào tháng 5, 6, 11 và 12 trong năm và giảm ở tháng 1, 2, 3 và 8. Nguyên nhân các tháng 5, 6, 11 và 12 sản phẩm được tiêu thụ mạnh là do ảnh hưởng bởi các ngày lễ như Quốc tế lao động (1/5), Quốc tế thiếu nhi (1/6), ngày nghỉ Đông Noel (24/12), các ngày nghỉ cuối năm (1/1)...và cũng do nguồn nguyên liệu được nuôi trồng theo mùa. Nhìn chung, sản lượng tiêu thụ cá tra năm 2012 và 2013 có sự biến động theo quy luật giảm vào các tháng đầu năm và tăng dần vào các tháng cuối năm theo xu thế tăng dần. Tổng sản lượng tiêu thụ năm 2013 cao hơn nhiều so với năm 2012 và dự báo có xu hướng tăng hơn nữa vào những năm tiếp theo, cho thấy tiềm năng phát triển của Công ty rất lớn.
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 39
5.1.2. Đề xuất phƣơng pháp dự báo
Qua phân tích các biểu đồ sản lượng tiêu thụ cá tra của Công ty South Vina, ta thấy sự tăng giảm sản lượng tiêu thụ của các tháng trong 2 năm tương đối giống nhau, sản lượng dao động lên xuống theo thời gian và các tháng trong năm đều tăng so với tháng đầu năm, điều đó cho thấy sản lượng tiêu thụ có ảnh hưởng bởi tính mùa vụ và khuynh hướng.
Vậy đề tài đề xuất các phương pháp dự báo sau: - Phương pháp san bằng số mũ đơn.
- Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu thế (Holt).
- Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu thế và mùa vụ (Winters).
5.1.3. Tiến hành dự báo
Đề tài tiến hành các phương pháp dự báo trên để dự báo sản lượng cá tra của Công ty South Vina. Từ đó, đề tài sẽ chọn ra phương pháp dự báo thích hợp cho Công ty là phương pháp có độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) nhỏ nhất.
5.1.3.1. Phƣơng pháp san bằng số mũ đơn
Sử dụng công cụ Solver trong excel để tìm hệ số α sao cho giá trị MAD nhỏ nhất. Công thức tính toán trên bảng tính excel như sau:
- Bước 1: Nhập sản lượng tiêu thụ qua các tháng. Gọi C2 là ô chứa giá trị α, đặt giá trị bất kỳ.
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 40
Bảng 5.1: Lập công thức tính toán trên Excel của phương pháp san bằng số mũ
Cột Ô Công thức Ghi chú
Dự báo B5 =C5
B6 =$C$2*C5+(1-$C$2)*B5 Tương tự cho B6:B29 Độ lệch D5 =C5-B4 Tương tự cho
D6:D28
Độ lệch tuyệt đối E5 =ABS(D5) Tương tự cho E6:E28
Độ lệch tuyệt đối
trung bình F5 =AVERAGE($E$5:E5) Tương tự cho F6:F28
Tính hiệu theo dõi G6 =SUM($D$5:D6)/F6 Tương tự cho G7:G28
- Bước 3: Gọi Data, chọn Solver, thực hiện các khai báo:
Ô chứa hàm mục tiêu (Set Objective): Chọn $F$28 để MAD tiến về giá trị nhỏ nhất.
Ô To: Chọn Min
Ô By changing Varlable Cell: Chọn $C$2
Vùng điều kiện ràng buộc (Subject to the Constraints): Đặt điều kiện $C$2 <= 1 và $C$2 >= 0.1
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 41
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 42
Hình 5.3: Biểu đồ so sánh sản lượng dự báo và nhu cầu thực bằng phương pháp san bằng số mũ
Nhận xét:
Dựa vào biểu đồ, ta thấy sản lượng dự báo tương đương với nhu cầu thực lệch 1 tháng so với nhu cầu thực, từ đó cho thấy dự báo bằng phương pháp san bằng số mũ phụ thuộc vào nhu cầu thực của tháng hiện tại để dự báo cho tháng tiếp theo.
5.1.3.2. Dự báo bằng phƣơng pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu thế
Tương tự phương pháp san bằng số mũ, sử dụng công cụ Solver trong Excel để chọn hệ số α và γ sao cho kết quả MAD nhỏ nhất. Thực hiện như sau:
- Bước 1: Nhập số liệu tiêu thụ qua các tháng. Gọi E2 và E3 là ô chứa giá trị α và γ. Đặt 3 giá trị bất kỳ. Lập công thức tính trên bảng Excel.
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 43
Bảng 5.3: Lập công thức tính trên Excel của phương pháp Holt
Cột Ô Công thức Ghi chú
Ft
B6 =C6
B7 =$E$2*C6+(1-$E$2)*(B6-D6) Tương tự cho B8:B30 T D7 =$E$3*(B7-B6)+(1-$E$3)*D6 Tương tự cho D8:D29
Dự báo (H) E6 =B6+1*D6 Tương tự cho E7:E29, Với m=1.
Độ lệch F6 =C6-E6 Tương tự cho F7:F29 Độ lệch tuyệt
đối G6 =ABS(F6) Tương tự cho G7:G29 MAD H6 =AVERAGE($G$6:G6) Tương tự cho H7:H29
TS I7 =SUM($F$6:F7)/H7 Tương tự cho I8:I29
- Bước 3: Gọi Data, chọn Solver, thực hiện các khai báo:
Ô chứa hàm mục tiêu (Set Objective): Chọn ô $H$29 để MAD tiến về giá trị nhỏ nhất.
Ô To: Chọn Min
Ô By Changing Variable Cells: Chọn $E$2:$E$3
Vùng điều kiện ràng buộc (Subject to the Constraints): Đặt điều kiện 0<α,γ<1
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 44
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 45
Hình 5.4: Biểu đồ so sánh sản lượng dự báo và nhu cầu thực bằng phương pháp Holt
Nhận xét:
Từ hình 5.4, ta thấy sự trên lệch giữa sản lượng dự báo và nhu cầu thực vẫn còn khá lớn. Phương pháp này cũng tương tự như phương pháp san bằng số mũ, nó phụ thuộc vào nhu cầu của tháng hiện tại để dự báo cho tháng kế tiếp.
5.1.3.3. Dự báo bằng phƣơng pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu thế và mùa vụ (Winters)
Sử dụng công cụ Solver trong Excel để chọn hệ số α, β, γ sao cho kết quả MAD nhỏ nhất. Thực hiện như sau:
- Bước 1: Nhập số liệu tiêu thụ qua các tháng. Gọi C18 là ô chứa giá trị α (dùng cho san bằng số mũ), F18, F19, F20 là ô chứa các giá trị α, β, γ (dùng cho Winters). Đặt 3 giá trị bất kỳ.
- Bước 2: Lập công thức tính trên Excel:
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 46
Cột Trung bình: Ô D2=SUM(B3:C3)/2 và sao chép công thức cho các ô D4:D15
Dòng Trung bình: Ô B15=SUM(B3:B14)/12 và sao chép công thức cho C14 Cột chỉ số mùa (SI): Ô E3=D3/$D$15 và sao chép công thức cho E4:E15.
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 47
Dự báo bằng phương pháp Winters:
Bảng 5.6: Lập công thức tính trên Excel của phương pháp Winters
Cột Ô Công thức Ghi chú Ft C24 =B24 Dùng phương pháp san bằng số mũ 12 tháng đầu C25 =$C$18*B24+(1-$C$18)*C24 Tương tự cho ô C26:C35 C26 =$F$18*(B36/D24)+(1-
$F$18)*(C35+E35) Tương tự cho ô C27:C47 Chỉ số mùa
(SI)
D24 =E3 Tương tự cho ô D25:D35 D36 =D24 Tương tự cho ô D37:D47 Ước lượng xu
thế (Tt) E36
=$F$20*(C36-C35)+(1-
$F$20)*E35 Tương tự cho ô E37:E47 Dự báo (Wt) F24 =C24 Tương tự cho ô F25:F35 F36 =(C35+E35)*D24 Tương tự cho ô F37:F48 Độ lệch (E) G36 =B36-F36 Tương tự cho ô G37:G47 Độ lệch tuyệt
đối H36 =ABS(G36) Tương tự cho ô H37:H47 RSFE I36 =SUM($G$36:G36) Tương tự cho ô I37:I47 MAD J36 =AVERAGE($H$36:H36) Tương tự cho ô J37:47 Tính hiệu
theo dõi K36 =I36/J36 Tương tự cho ô K37:K47
- Bước 3: Gọi Data, chọn Solver, thực hiện các khai báo:
Ô chứa hàm mục tiêu (Set Objective): Chọn ô $J$47 để MAD tiến về giá trị nhỏ nhất.
Ô To: Chọn Min.
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 48
Vùng điều kiện ràng buộc (Subjec to the Constraints): Đặt điều kiện 0< α,β,γ <1
Chọn Solver, máy tính sẽ giải ra giá trị α, β, γ để MAD nhỏ nhất.
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 49
Hình 5.5: Biểu đồ so sánh sản lượng dự báo và nhu cầu thực bằng phương pháp Winter
Nhận xét:
Dựa vào biểu đồ, ta thấy sản lượng dự báo và nhu cầu thực có chênh lệch không lớn theo từng giai đoạn. Cho thấy phương pháp dự báo này có hiệu quả trong việc dự báo sản lượng tiêu thụ cá tra cho Công ty
Sau khi tiến hành dự báo bằng 3 phương pháp đã đề xuất, đề tài thu được kết quả dự báo sản lượng tiêu thụ cá tra đông lạnh được thể hiện trong bảng 5.8:
Bảng 5.8: Kết quả dự báo cho sản lượng tiêu thụ cá tra
Phƣơng pháp dự báo Dự báo MAD Tình hiệu theo dõi
San bằng số mũ 2932.74 274.14 8.42
Holt 2909.06 258.21 11.66
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 50
Từ bảng 5.8 cho thấy phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu thế và mùa vụ cho kết quả MAD = 146.11 là nhỏ nhất và tính hiệu theo dõi 2.74 nằm trong phạm vi cho phép là ±4. Bên cạnh đó, ta thấy dự báo cho tháng 1 năm tiếp theo là 1652.18 tấn có sự chênh lệch lớn đối với tháng 12 năm 2013 là 1386.59 tấn và tháng 1 có xu hướng tăng dần qua các năm 2012 (761.9 tấn), 2013 (96.75 tấn). Trong khi đó, 2 phương pháp dự báo san bằng số mũ và Holt có mức dự báo cho tháng 1 năm 2014 có sự chênh lệch khá lớn so với tháng 1 năm 2012, 2013. Điều này cho thấy phương pháp có tính mùa vụ và dự báo chính xác hơn so với các phương pháp còn lại. Vì vậy, đề tài chọn phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu thế và mùa vụ để dự báo cho sản lượng cá tra trong tương lai. Từ kết quả dự báo trên kết hợp với những chính sách và quyết định mới của Nhà nước về nuôi trồng, chế biến, xuất khẩu thủy sản và điều kiện phát triển ở Đồng bằng Sông Cửu Long, đề tài sẽ đề xuất các giải pháp phát triển đến năm 2020 cho Công ty.
5.2. Dự báo các điều kiện phát triển 5.2.1. Bối cảnh quốc tế và trong nƣớc 5.2.1. Bối cảnh quốc tế và trong nƣớc
5.2.1.1. Bối cảnh quốc tế
Trong bối cảnh quốc tế hiện nay, cuộc cách mạng khoa học – công nghệ đang có những bước nhảy vọt, thúc đẩy kinh tế trí thức phát triển, làm chuyển dịch nhanh cơ cấu kinh tế và làm biến đổi nhanh các lĩnh vực xã hội. Toàn cầu hóa, mở cửa và hội nhập đã và đang trở thành xu thế tất yếu, vừa thúc đẩy hợp tác, vừa gia tăng sức ép cạnh tranh đối với mỗi quốc gia, đặc biệt là các quốc gia đang phát triển như Việt Nam.
Hiện tại, Việt Nam đã tham gia khối ASEAN, gia nhập AFTA, ký kết các hiệp định song phương và đa phương với AC-AFTA, AFTA-3, ký kết hiệp ước Việt – Mỹ, Việt – Nhật, Việt – EU,… đang từng bước tiến tới gia nhập đầy đủ vào AFTA và đã chính thức trở thành thành viên của WTO. Đây sẽ là những cơ hội lớn để nước ta đẩy mạnh hơn nữa khả năng khai thác các nguồn lực từ bên ngoài về vốn, khoa học công nghệ, kỹ năng quản lý kinh doanh. Đồng thời ngăn ngừa được
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 51
tình trạng phân biệt đối xử, bị chèn ép trong thương mại quốc tế, giải quyết các vấn đề thị trường toàn cầu cho hàng hóa và dịch vụ, rút ngắn thời gian công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước nói chung và lĩnh vực thủy sản nói riêng.
5.2.1.2. Bối cảnh trong nƣớc
Dự báo tình hình trong nước những năm tới sẽ có nhiều thuận lợi. Các cơ chế chính sách mới của Trung ương và của tỉnh đã và đang có những tác động tích cực đối với sự phát triển ngành thủy sản cả nước nói chung và của đông bằng sông Cửu Long nói riêng. Đặc biệt là Chiến lược phát triển ngành thủy sản Việt Nam đến năm 2020 được Bộ NN&PTNT soạn thảo sẽ có tác động rất lớn đến ngành thủy sản. Những mục tiêu cơ bản của chiến lược đến năm 2020 là:
- Kinh tế thủy sản đóng góp khoảng 25-30 GDP trong khối nông - lâm - ngư nghiệp. Kim ngạch xuất khẩu thủy sản đạt 7-8 tỷ USD. Tổng sản lượng thủy sản đạt khoảng 6,5 - 6,7 triệu tấn, trong đó nuôi trồng chiếm khoảng 70 tổng sản lượng.
- Duy trì, ổn định sản lượng khai thác thủy sản ở mức 2,2 - 2,5 triệu tấn. Tăng khai thác xa bờ; giảm đánh bắt ven bờ, tạo chuyển biến rõ nét về bảo vệ và tái tạo nguồn lợi thủy sản để đưa năng suất khai thác cao gấp từ 1,5 - 2 lần so với hiện nay.
- Giữ ổn định diện tích nuôi trồng thủy sản khoảng 1,1- 1,2 triệu ha, trong đó khoảng 12 - 15 diện tích nuôi thâm canh, công nghiệp; sản lượng nuôi đạt 4,3-4,5 triệu tấn.
- 100 nhà máy và các làng nghề chế biến thủy sản đạt tiêu chuẩn quốc gia, bảo đảm vệ sinh an toàn thực phẩm đáp ứng yêu cầu của các thị trường trong và ngoài nước.
- Phấn đấu tạo công ăn việc làm cho khoảng 5 triệu lao động nghề cá có thu nhập bình quân đầu người cao gấp 2,5 lần so với hiện nay; trên 50 tổng số lao động nghề cá qua đào tạo, trong đó phấn đấu 100 lao động khai thác xa bờ, nuôi thâm canh, công nghiệp và chế biến xuất khẩu được đào tạo.
Bên cạnh những thuận lợi nêu trên, trong thời gian tới ngành thủy sản cũng sẽ gặp phải những trở ngại như nền sản xuất nhỏ lẻ manh mún, khả năng cạnh tranh
Chương V: Dự báo – phân tích và đề xuất giải pháp
SVTH: Phùng Thị Mỹ Linh 52
còn yếu, công tác tổ chức sản xuất và cơ sở hạ tầng ngành thủy sản chưa đồng bộ, đặc biệt là những tác động của biến đổi khí hậu và nước biển dâng mà ngành thủy sản sẽ phải đối mặt.
5.2.2. Dự báo nhu cầu tiêu thụ thủy sản trên thế giới
Cùng với sự tăng trưởng và phát triển của nền kinh tế thế giới, thị trường thủy sản sẽ không ngừng mở rộng, đặc biệt trong bối cảnh hiện nay, các vấn đề về bệnh dịch phát sinh trong khu vực các sản phẩm từ gia súc, gia cầm thì cơ hội cho các sản phẩm thủy sản sẽ tăng trưởng và chiếm lĩnh thị trường thực phẩm. Đặc biệt các sản phẩm thủy sản có nguồn gốc từ biển và những vùng biển sâu.
Theo dự báo của FAO, tổng nhu cầu tiêu thụ thủy sản thế giới sẽ đạt 190 triệu tấn vào năm 2020, trong đó các nước đang phát triển sẽ chiếm 85% tổng nhu cầu (tương đương 162 triệu tấn).
Bảng 5.9: Dự báo nhu cầu tiêu thụ cá trên thế giới đến năm 2020 (Đvt: 1000 tấn)