5. Kết cấu bài báo cáo
2.8.4 Phương pháp dự báo
Theo Shim (2000), có 2 phương pháp dự báo là định tính và định lượng - Phương pháp định tính
+ Lấy ý kiến của ban quản lý: Cán bộ điều hành cao cấp sử dụng 2 nguồn thông
tin để đưa ra dự báo về nhu cầu sản phẩm: Số liệu thống kê, kết quả đánh giá của lãnh đạo bộ phận Marketing, sản xuất và tài chính.
• Ưu điểm: sử dụng trí tuệ và kinh nghiệm thực tiển của người thực hiện lĩnh
vực đó.
• Nhược điểm:
Dự báo chỉ là dự đoán chủ quan của cá nhân. Ảnh hưởng của người có quyền lực và địa vị.
+ Lấy ý kiến hổn hợp của lực lượng bán hàng: Đây là phương pháp thường
được dùng cho các nhà sản xuất sản phẩm công nghiệp. Số lượng hàng bán được sẽ do nhân viên phụ trách mỗi khu vực dự báo, tổng hợp kết quả của nhiều nhân viên, dự báo nhu cầu sản phẩm toàn quốc.
• Ưu điểm: sử dụng trí tuệ và kinh nghiệm thực tiển của người thực hiện lĩnh
vực đó.
• Nhược điểm: nhân viên bán hàng có thể sẽ đánh giá cao hơn hoặc thấp hơn
nhu cầu thực tế.
+ Nghiên cứu thị trường người tiêu dùng: Phòng nghiên cứu thị trường tiến
hành thăm dò, lấy ý kiến khách hàng bằng các hình thức: phỏng vấn, gửi phiếu điều tra…
• Ưu điểm:ngoài việc phục vụ công tác dự báo còn ghi nhận thêm ý kiến khách
hàng cải tiến cho phù hợp.
• Nhược điểm:
Tốn kém, mất thời gian và nhân lực.
Trang 34
+ Phương pháp Delphi: Những chuyên gia ở những khu vực địa lý khác nhau
được tập hợp và chia thành 3 nhóm: những người ra quyết định, những nhân viên, điều phối viên, những chuyên gia sâu.
Phương pháp này có ưu điểm là không bị ảnh hưởng của người có ưu thế hơn vf tránh mối liên hệ trực tiếp của các cá nhân.
Tuy nhiên, PP này đòi hỏi điều phối viên và người ra quyết định phải có trình độ tổng hợp rất cao
- Phương pháp định lượng
+ Phương pháp san bằng mũ đơn giản: Là dự báo nhu cầu mới dựa trên dự báo
nhu cầu cũ cộng với khoảng chênh lệch giữa nhu cầu thực và dự báo của giai đoạn trước, có điều chỉnh.
F(t) = F(t−1)+ ∝ (A(t−1) − F(t−1))
Ft: Nhu cầu dự báo ở thời điểm t
Ft -1: dự báo của giai đoạn ngay trước đó At-1: Nhu cầu thực ở giai đoạn ngay trước đó ∝: hệ số san bằng mũ
Lựa chọn hệ số : Hệ số được chọn dựa vào “độ lệch tuyệt đối bình quân – MAD
(Mean Absolute Deviation). MAD càng nhỏ thì càng hợp lý, kết quả dự báo càng ít
sai lệch
𝑀AD = ∑|Các sai số dự báo|
n Với: Sai số dự báo = Nhu cầu thực – dự báo
+ Phương pháp san bằng hằng số mũ có điều chỉnh xu hướng (Forecast Including Trend):
Dự báo có xu hướng (FITt) = Dự báo mới (Ft) + Hiệu chỉnh xu hướng (Tt)
Với:
𝑇𝑡 = 𝑇𝑡−1+ 𝛽(𝐹𝑡 − 𝐹𝑡−1)
Trang 35 Tt-1: hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn trước đó
: hằng số san bằng xu hướng
Ft: dự báo san bằng số mũ đơn giản cho giai đoạn t Ft-1: dự báo cho giai đoạn trước đó.
+ Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động mùa vụ
YS = IS x YC
Với IS = nhu cầu trung bình
nhu cầu trung bình hàng tháng
YS: Nhu cầu dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động mùa vụ
IS: Chỉ số mùa vụ
YC: Nhu cầu mong đợi