CHƯƠNG 5: XÂY DUNG MÔ HINH DỰ BAO
5.10 DỰ BAO NHU CÂU SAN PHẨM XÚC XÍCH TIỆT TRÙNG
Trong những năm gan đây thì tốc độ tăng trưởng tại công ty ngày càng nhanh và mạnh. Thị phần các sản phẩm không ngừng được mở rộng, sản lượng tiêu thụ và doanh số không ngừng tăng cao. Đặc biệt là dòng sản phẩm xúc xích tiệt trùng bao gồm XXTT Heo, XXTT Bò, XXTT Heo DD, XXTT Heo 3BM ...ngày càng được
người tiêu dùng trong nước tín nhiệm và xuât khâu với doanh sô cao.
Bảng 5.1 Số liệu nhu cầu XXTT:
stt | Năm | Quy Nhu cầu
AXT | xxTT | XXTT AXTT Tổng theo | Tông theo Ị qT BO | HEO DD HEO uy nim HEO 3BM quy
2 cụ 900 310 1000 245 2455
3 | 2010 | Quy | 435 250 870 190 20452 4 cự 800 310 930 195 2235 8809
5 cụ 760 274 840 200 2074
L 2011 CYaax QILA 22A 1âA12 NLO N14 9181
U Uy JIT ITU TUI2 aU aIIIVU
1
7 os 750 280 900 210 2140 8 cự 840 320 970 210 2340 9 ay 770 300 890 225 2185 10 cụ 924 338 1032 273 2567
11 Quý | 758 293 987 224 21992 9386 12 cự 860 327 924 229 24032012
13 ay 775 305 908 229 2217 14 cụ 930 345 1040 290 2605
15 ay 794 306 930 225 2255
2013 9557
16 cự 865 340 990 235 2430 17 ay 800 317 910 240 2267 18 cụ 940 345 1140 300 2725
19 os
2014 on
20 3uy
21 1Quy Tổng 14115 | 4980 15433 3980
5.1.1 Dự báo nhu cau sản phẩm XXTT HEO
5.1.1.1! Phân tích dữ liệu
Nhu cầu sản phẩm XXTT HEO trong 4 năm từ năm 2010 đến năm 2014
được trình bay trong bang 5.2
Bảng 5.2 Số liệu nhu cầu sản phẩm XXTT HEO:
stt Năm Quý Nhu cầu | Đơn vị
| 2010 | Quý 1 900 Tan 2 Quy 2 735 Tan
37
3 Quý 3 800 Tan 4 Quy 4 760 Tan 5 Quy 1 914 Tan 6 50¡¡ |_ Quý2 750 Tân
7 Quy 3 840 Tan
8 Quy 4 770 Tan 9 Quý 1 924 Tân 10 202 |_ Quý 2 758 Tân
lãi Quý 3 860 Tan
12 Quy 4 775 Tan 13 Quy 1 930 Tan 8 2013 Quý 2 794 Tân
15 Quy 3 865 Tan
16 Quy 4 800 Tan 17 Quy 1 940 Tan 18 2014 Quý 2 Tân
19 Quý 3 Tân
20 Quý 4 Tân
1000 SoG ơ 800 700 600
ila —@Series1
400 300 200 100
0 0 =" 10 IS 20
Đồ thi 5.1 Số liệu nhu cấu XXTT HEO.
* Nhận định ban dau:
38
- Nhu câu XXTT HEO có xu hướng tăng dần theo mỗi năm: từ năm 2010 với nhu cầu quí 1 là 900 Tan đến quý 1 năm 2011 tăng lên 914 Tân rồi tới năm 2014 nhu cau đã là 940 Tân.
- Nhu cầu XXTT HEO có tính mùa và tính chu kỳ: được thé hiện ở nhu câu có xu hướng giảm mạnh từ quý 1 đến quý 2, sau đó nhu cầu tăng nhẹ từ quý 2 sang quý 3 và có sự giảm nhẹ trong quý 4 và lại tăng mạnh trong quý 1 năm sau, quý 1 luôn là quý có nhu cầu XXTT HEO lớn nhat.Quy luật này được lặp đi lặp lại hàng năm.
- Nguyên nhân của sự thay đổi nhu cầu XXTT HEO trong các quý va
có sự lặp đi lặp lai hang năm là do ảnh hưởng boi văn hóa va tập quán người Việt.
¢¢ Phân tích:
Quý I: là quý có nhu cầu XXTT HEO lớn nhất trong năm nguyên nhân là do tiêu dùng trong dip tết tăng cao va làm qua biếu.
Quy 2: Sau quý | là khoảng thời gian học sinh nghỉ hè, di du lịch nên tiêu thụ ít.
Quý 3: Học sinh đi học trở lại nên nhu cầu tăng nhẹ và hàng khuyến mãi cho địp lễ
Quý 4: Sau dịp lễ thì tiêu dùng giảm nhẹ.
- Dé chứng minh đữ liệu có tính mùa, tính xu hướng và tính chu kỳ như nhận định ban dau va làm cơ sở để lựa chọn phương pháp dự
bao . Ta su dụng phương pháp phân ly. Nội dung của phương pháp
39
phân ly : phân tách các yếu tố tác động lên dữ liệu như: tính mùa, tính chu ky, và tính xu hướng ra khỏi dit liệu. Qua đó ta có thé thay được sự tác động của các yếu tố nay lên dữ liệu dau ra. Phương
pháp này được thực hiện như sau:
= Bước I: Phân tách chỉ số mùa ra khỏi dữ liệu: Bằng phương pháp trung bình di động ta có thể tìm được giá trị “centered”
của 4 quý trung bình di động, giá tri này cũng chính là dữ liệu
sau khi đã loại bỏ chỉ số mùa và tính bất định. Băng cách chia dit liệu ban dau cho dit liệu chịu ảnh hưởng của 2 yếu tố chu kỳ (C) và yếu tô khuynh hướng (T) ta được hệ số S*L.
Bảng 5.3 Tinh chỉ số S*I
4 quý
Thời Nhu | Tổng di động center(
Nam gian cau 4 quy T*C) S*I
Quy | 900 2010 Quý 2 735 3195
Quý 3 800 3209 800,5 | 0.9999375 Quy 4 760 3224 804,125 | 0.9451266 Quy | 914 3264 811} 1.1270036 2011 Quý 2 750 3274 817,25 | 0.9177115
Quy 3 840 3284 819,75 | 1.0247026 Quy 4 770 3292 822 | 0.9367396 Quy | 924 3312 825.5 | 1.1193216 2012 Quý 2 758 3317 828,625 | 0.9147684
Quy 3 860 3323 830 | 1.0361445 Quy 4 775 3359 835,25 | 0.9278659 Quy | 930 3364 840,375 | 1.1066488 2013 Quý 2 794 3389 844,125 0.9406189
Quý 3 865 3399 8485| 1.0194460 Quy 4 800
Quy | 940 Quy 2
2014 Quý 3
Quy 4
40
Bảng 5.4 Chỉ số S*I
Chỉ số S*I
Năm 2010 2011 2012 2013 Quý 1 1.1270036 1.1193216 1.1066488 Quý 2 0.9177118 0.9147684 0.9406189 Quy 3 | 0.9999375 1.0247026 1.0361445 1.0194460 Ouy4| 0.9451266 0.9367396 0.9278659
Bang số liệu trên cho thay sự ảnh hưởng của 2 yếu tổ S và I đến số liệu dự báo, để loại bỏ yếu tố ngẫu nhiên ra khỏi tích số S và I( tính bất định) ta sử dụng phương
pháp gia tri trung binh.
Vd: T= (1.1270036+1.1193216+1.1066488)/3 = 1.117658
Sau khi hiệu chỉnh chỉ số mùa ta được chi số mùa hiệu chỉnh (bảng 5.5):
Bang 5.5 Chỉ sô mùa và chỉ sô mùa hiệu chỉnh
s* Nhận xét: Thông qua bảng chỉ sô mùa va chỉ sô mùa hiệu chỉnh ta có thê thay được yêu tô mùa ảnh hưởng rat lớn đên dir liệu. Điêu này được thê hiện băng sự chênh lệch giữa chỉ sô mùa của các quý trong năm: trong đó chỉ sô mùa của quý 2 nhỏ nhât, tiép đên chỉ sô mùa quý 4, rôi đên quý 3 và cuôi cùng chi sô
Chỉ so mùa S Chỉ sô mùa S hiệu chỉnh Quý| 1.117658 Quý 1 1.1180327
Quy2 0.9243663 Quy 2 0.9246762 Quy3 1.0200576 Quý 3 1.0203996 Quy4 0.9365773 Quy 4 0.93689 13 Tong | 3.9986592
Tisd | 1.004240307
mùa của quý 1 là lớn nhất.
Dữ liệu sau khi loại bỏ chỉ số mùa được sử dụng để kiểm tra tính xu hướng ( bảng 5.6)
= Bước 2: Kiểm tra tính xu hướng của dữ liệu:
Bang 5.6 Dữ liệu sau khi bị khử tinh mùa
4]
> Dữ liệu chịu anh hướng bởi tính mùa.
Năm | Thời gian Nhu cầu Chỉ số S Data(T*C*D
Quý 1 900 1.1180327 804.98 Quý 2 735 0.9246762 794.87 2010 :
Quý 3 800 1.0203996 784 Quy 4 760 0.9368913 811.19 Quý 1 914 1.1180327 817.5 2011 Quý 2 750 0.9246762 811.09
Quý 3 840 1.0203996 823.2 Quý 4 770 0.9368913 821.86 Quý 1 924 1.1180327 826.45 2012 Quý 2 758 0.9246762 819.74
Quý 3 860 1.0203996 842.8 Quy 4 775 0.9368913 827.2 Quý 1 930 1.1180327 831.81 2013 Quý 2 794 0.9246762 858.67
Quý 3 865 1.0203996 847.7 Quy 4 800 0.9368913 853.88 Quý 1 940 1.1180327 840.76 Quý 2 0.9246762
2014 Quy 3 1.0203996
Quy 4 0.9368913
Đề đánh giá tính xu hướng của đữ liệu sau khi đã khử tinh mùa chung ta có thể
sử dung | trong 2 phương pháp sau:
* Phương pháp 1: Sử dụng đồ thị và công cụ phân tích Autocorrection trong
minitab 16:
42
Data T*C*I
Scatterplot of Data(T*C*I) vs Thoi gian
860 f = |
850 -
840 -
830 -
8201 810-
800-
L5 T T T T = T T T T ral 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
Thoi gian
Dé thị 5.2 Scatteplot của data với thời gian.
Từ đồ thị ta nhận thấy nhu cầu XXTT HEO có xu hướng tăng dan qua các quý, xu hướng đó được thể hiện bằng một đường thắng kẻ xuyên qua đữ liệu. Đây chính là đường thắng hỏi qui thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa thời gian và nhu cầu XXTT HEO
Đường thăng này có độ đốc lớn nên có cơ sở đến nghi ngờ dit liệu
có tính xu hướng.
- Để làm sáng tỏ nghi ngờ này ta sẽ tiến hành phân tích hệ số tự động
tương quan Autocorrelation
Autocorrelation Function: Nhu clu
43
Lag 1 0.714617 2 0.532894 3 0.366108
ACF
„ Autocorrelation Function for nhu cau *
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
1.04
0.8 4 ee
o6,| _.—-—- 0.4-
0.2- 0.0 -0.2- -0.4-
0650 —-—.
-0.8-
-1.0- me
Autocorrelation
T LBO 2.95 10.31
1.55 16.42 0.94 19.52
4 0.169773 0.41 20.23
Đồ thi 5.3 Autocorrelation Function
“+ Nhận xét:
- Số Lag được chọn phân tích là 4
=r¡ Từ đồ thị Autocorrelation ta thay các hệ số tự động tương quan ở các lag dau khá lớn, hệ số ACF lag sau luôn nhỏ hon lag trước và có xu hướng tiến về 0. Điều này củng cảng củng có thêm cơ sở 1a đữ liệu có tính xu hướng.
"_¡ Với độ ý nghĩa a = 5% ta có:
e Tại Lag 1 ta có t=2.95>t) =2.201 => hệ số tự động tương
quan của đám đông tai Lag 1 khác 0
© LBQ¡ay =20.23> xo =11.0705 => có sự tương quan trong 4
lag dau tiên
> Vay đữ liệu có tính xu hướng.
* Phương pháp 2 : Xây dựng phương trình hỏi quy tuyến tinh đơn: thể hiện mối quan hệ giữa nhu cau và thời gian. Sau đó kiểm tra sự phù hợp giữa bộ dir liệu sử dụng với phương trình hỏi quy tuyến tính. Nếu hệ số tương quan RÝ lớn
chứng to dir liệu có tính xu hướng.
44
Sau khi xác định mức độ ảnh hưởng của yếu tố mùa đến số liệu dự báo ta thiết lập mô hình hồi qui tuyến tính cho số liệu đã khử tính mùa.
Phương trình hôi qui tổng quát:
FtEbg+bizt Dung Data Analysis trong Excel ta tìm được:
by =792.33 b,; = 3.582 Phuong trinh giai ra dugc:
FtE792.33+3.582*t
Đánh giá sự phù hợp của phương trình hỏi qui:
Bảng 5.7 Đánh giá sự phù hợp của phương trình hồi qui
- Tong - - - TôổngY| X Tong Yˆ Tong X” | Tổng X*Y R7
140177] 153 11565152.39 1785 127620.86 0.797
* Nhận xét: Dữ liệu phù hợp với mô hình hỏi qui don, vậy nhu cau có tính xu hướng tăng dan theo mỗi năm. Ngoài ra ta còn tính được chỉ số chu kỳ C như
trong bang 5.8
Bảng 5.8 Bảng chỉ số chu kỳ ( C )
Thời 4 quý center(
Năm gian T*C) Data(T) C
Quy 1 - - -
2019 |SuÝ2 : : :Quy 3 800.5 803.076 0.996792
Quy 4 804.125 806.658 0.996859 Quy 1 811 810.24 1.000937 2011 Quý 2 817.25 813.822 1.004212
Quy 3 819.75 817.404 1.00287 Quy 4 822 820.986 1.001235 Quy | 825.5 824.568 1.00113 2012 Quý 2 828.625 828.15 1.000573
Quy 3 830 631.732 0.997917 Quý 4 835.25 835.314 0.999923 2013 Quy 1 840.375 838.896 1.001763
Quy 2 844.125 842.478 1.001954
45
Quý 3 848.5 846.06 1.002884
Quy 4 Tóm lại: Vi nhu cầu XXTT HEO có tinh xu hướng và tinh mùa nên các mô hình dự báo có thé phù hợp là: Mô hình hồi qui đơn biến với thời gian ( Simple regression),
mô hình làm trơn hàm mũ có chỉnh hướng và mùa (Winter’method), mô hình phân ly ( Decomposition).
5.1.1.2Mô hình hồi qui đơn biến với thời gian:
- Trend Analysis Plot for nhu cau *
Linear Trend Model Yt = 797.2 + 3.68*t
950+ Variable
—e#— Actual
—— Fits
900 - Accuracy Measures
MAPE 7.18 MAD 59.83 MSD 4400.95
Nhu cầu 850-800 ơ
750 5
2 4 6 8 10 12 14 16
Index
Đồ thị 5.4 Dé thị hôi qui mỗi quan hệ giữa nhu câu và thời gian Bảng 5.9: Chỉ số đánh giá mô hình
Trung bình phân trăm độ sai số tuyệt đối | MAPE = 7.18%
Trung bình Độ lệch tuyệt đôi MAD= 59.83
Trung bình bình phương độ lệch MSD =4400.95
Š.1.1.3Mô hình làm trơn hàm mũ có chỉnh hướng và mùa (Winter’s-
Method)
- Khai báo thông số
46
Winters Method x
Variable: ['Nhucaut — Seasonal length: 4. —~
Method Type Weights to Use in Smoothing
@ Multiplicative Level: jog —- C Additive Trend: [os
Seasonal: jos _-
[ Generate forecasts
[a
TT
| Time... | Options.., | Storage... |
mm Graphs... | Results.., | Help | | OK | Cancel |
Hình 5.4 Thông số đầu vào của mô hình Winters
- Winters' Method Plot for nhu cau `
Multiplicative Method 950-
900 -
850-
Anhu cau 800 750--
700 - 650 -
Variable
—e#— Actual
— ®— Fits
Smoothing Constants Alpha (level) 0.2 Gamma (trend) 0.2 Delta (seasonal) 0.2
Accuracy Measures MAPE 8.07 MAD 66.93 MSD 5888.10
Index
Đồ thi 5.5: Dé thi du báo theo mô hình Winters Bang 5.10: Chi số đánh giá mô hình
Trung bình phan trăm độ sai số tuyệt đối MAPE = 8.07%
Trung bình Độ lệch tuyệt đối MAD= 66.93 Trung bình bình phương độ lệch MSD =5888.10
Š.1.1.4iMô hình phân ly:
- Khai báo thông số
47
Decomposition b4
Variable: | Nhu cau' Seasonal length: hị
Model Type Model Components f Multiplicative @ Trend plus seasonal C Additive ( Seasonal only
| Generate forecasts
FT
-—
Time... | Options... | Storage... |
| Graphs... | Results... | Help | | OK | Cancel |
Hình 5.6 Thông số đầu vào của mô hình Phân ly
= _ Chiều dai mùa là4
# M6 hình nhân được lựa chọn vì tác động cua yếu tố mùa lên bộ đữ liệu theo cấp số nhân.
ằ Dg liệu vừa cú tớnh xu hướng vừa cú tớnh mựa nờn chọn
“Trend plus seasonal”
„ Seasonal Analysis for nhu cau „
Multiplicative Model Seasonal Indices Detrended Data by Season
1.11 1.104 —
1.053
1.01 —ơ1 1.00. Eh
a [| 5551 =ơ =
1 2 3 4 1 2 3 4
Percent Variation by Season Residuals by S on
— 2o 4 30 3
1013
-20 4
il 2 3 4 1 2 3 4
Đồ thị 5.7 Đồ thị Phân tích tính mùa của nhu câu
- Chỉ số mùa hiệu chỉnh có giá trị cao tập trung vào 2 quý : quý 1 và quý 3,
- Độ biến động chỉ số mùa trong 2 quý 1 và 3 lớn, quý 2 và quý 4 nhỏ
48
- Phân trăm thay đổi dữ liệu bởi chỉ số mùa có sự khác nhau giữa các quý, trong đó quý 3 có sự thay đổi lớn nhất.
- Yếu t6 mùa ảnh hưởng lớn đến sự biến động của giá tri dự báo.
„ Component Analysis for nhu câu -
Multiplicative Model
Original Data Detrended Data 960
1.103 8803 1.053
1.003 800 3
0.953
3 6 9 12 15 3 6 9 12 15
Tndex Tndex
Seasonally Adjusted Data Seas. Adj. and Detr. Data 960 201
880 3
04 800 3
72013 r : r : r r : : r :-20
3 6 9 12 15 3 6 9 12 15
Đồ thị 5.8: Dé thị Phân tích thành phần của dữ liệu nhu cẩu
Original data: Dữ liệu gốc vé nhu cầu mà ta thu thập được trong quá khứ, dữ liệu thu thập có sự biến động khá lớn về giá trị.
Detrended Data: Dữ liệu sau khi đã loại bỏ tính xu hướng, tính mua
được thể hiện rõ ràng trên đồ thi, thể hiện qua chỉ số mùa lớn ở quý 1
và quý 3, nhỏ ở quý | và quý 3
Seasonally adjusted Data: Dữ liệu sau khi loại bỏ chỉ số mùa hiệu chỉnh Sea.Adj.and Dtr.Data: Dữ liệu sau khi loại bỏ chỉ số mùa và tính xu
hướng.
49
Time Series Decomposition Plot for nhu cau
Multiplicative Model
Variable
—e— Actual
—-+s— Fits --®-- Trend 950-5
900 - Accuracy Measures
MAPE 0.8016 MAD 6.7179 MSD 89.7027
"nhu cau 8505goo] te ero}
750 5
2 4 6 8 10 12 14 16
Tndex
Đồ thị 5.9 : Đồ thị dự báo theo mô hình Phân ly Bảng 5.11: Chỉ số đánh giá mô hình
Trung bình phan trăm độ sai số tuyệt đối | MAPE =0.8016%
Trung bình Độ lệch tuyệt đối MAD= 6.7179
Trung bình bình phương độ lệch MSD =89.7027
* Nhận xét: Phương pháp phân ly có giá tri MAD nhỏ nhất nên lựa chọn phương pháp nay dé dự báo nhu cầu XXTT HEO trong tương lai . Số lượng XXTT HEO được dự báo cho 3 quý : quý 2,quý 3, quý 4 năm 2014 là 958 tan, 878 tan, 810 tân
5.1.2IDự báo nhu cầu các loại Xúc Xích Tiệt Trùng khác (Phu lục B) Kết quả dự báo nhu cau cho các loại Xúc Xích Tiét Trùng còn lại được trình bày
trong bang 5.12 Being 5.12 : KEit qui de] báo nhu clu đit hàng Xúc Xích Tift Trùng năm 2014
Stt Bếp Quý 2 | Quý 3 | Quý 4 Don vi 1 |XXTTHEO| 958 878 810 Tan
XXTT BO | 313 355 325 Tan
XXTT HEO
3 DD 990 1018 | 950 Tan
XXTT HEO
A 3BM 243 248 254 Tan
50