QUẢN LÝ NHÀ NƯỚC TRONG LĨNH VỰC THƯƠNG MẠI - Câu Hỏi & Nghiên Cứu. Môn Quản trị kinh doanh | Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh

lOMoAR cPSD| 58968691
QUẢN LÝ NHÀ NƯỚC TRONG LĨNH VỰC THƯƠNG MẠI
A. PHẦN CÂU HỎI LÝ THUYẾT
Câu 1: Trình bày khái niệm dự báo, dự báo kinh tế? Cho ví dụ mình họa? Khái niệm:
- Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong
tương lai,trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được.
- Dự báo kinh tế là khoa học dự báo các hiện tượng kinh tế trong tương lai. Được
coi là giai đoạn trước của công tác xây dựng chiến lược phát triển kinh tế - xã hội và dự
án kế hoạch dài hạn; không đặt ra nhiệm vụ cụ thể nhưng chứa đựng nội dung cần thiết
làm căn cứ để xây dựngnhững nhiệm vụ đó. Ví dụ:
- Dư báo về nhu cầu sử dụng giấy thơm trong tương lai để lập kế hoạch sản xuất,
quản kýnguồn nhân lực và đảm bảo được lượng cung ứng cho thị trường.
- Dự báo nhu cầu về các dịch vụ phòng thí nghiệm của một phòng khám y tế nhỏ.
Câu 2: Trình bày đặc điểm chung của dự báo? Cho ví dụ minh họa?
Đặc điểm chung của dự báo:
- Tính nhân – quả trong quá khứ vẫn được giữ nguyên trong tương lai.
- Các dự báo hiếm khi được hoàn hảo. Cần phải tính tới sai số cho phép.
- Dự báo cho nhóm đối tượng thường chính xác hơn dự báo cho từng đối tượng riêng lẻ.
- Độ chính xác của dự báo giảm khi kéo dài thời gian dự báo.
Ví dụ: Dự báo trong thời gian 3 tháng sẽ chính xác hơn so với dự báo trong thời gian 5
tháng. (Khi dự báo nhu cầu mua nội thất của khách hàng, cần phải dự báo các yếu tố như thời
tiết, mùa vụ để dự báo nhu cầu của khách hàng. Vì dự báo chịu ảnh hưởng của rất nhiều yếu tố
khách quan và chủ quan nên độ chính xác của dự báo sẽ giảm khi kéo dài thời gian dự báo)
Câu 3: Vai trò và tầm quan trọng của dự báo? Giải thích? Vai trò: -
Dự báo tạo ra lợi thế cạnh tranh -
Công tác dự báo là một bộ phần không thể thiếu trong hoạt động của các doanh
nghiệp, trong từng phòng ban như: lOMoAR cPSD| 58968691
Phòng kinh doanh marketing Phòng sản xuất Phòng nhân sự
Phòng kế toán – tài chính Tầm quan trọng: -
Dự báo tương lai: Giúp doanh nghiệp lập kế hoạch và quyết định cần thiết cho
sản xuất, kinh doanh, đầu tư, và phát triển quy mô. -
Chuẩn bị điều kiện: Đảm bảo điều kiện vật chất và kỹ thuật sẵn sàng cho tương lai. -
Nâng cao khả năng cạnh tranh: Dự báo nghiêm túc nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. -
Giảm rủi ro: Dự báo chính xác giảm bớt rủi ro cho doanh nghiệp và nền kinh tế. -
Cơ sở cho chính sách: Là căn cứ để lập các chính sách phát triển kinh tế, văn hóa, xã hội. -
Hiệu quả kinh tế: Giúp xây dựng các kế hoạch và chương trình phát triển kinh tế hiệu quả. -
Điều chỉnh kịp thời: Giúp các nhà quản trị doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh hoạt
động kinh tế để đạt hiệu quả cao nhất.
Câu 4: Trình bày cách phân loại dự báo?
Phân loại dự báo dựa trên hai tiêu chí chính là độ dài thời gian và nội dung. Việc
phân loại này giúp xác định rõ ứng dụng của dự báo trong từng bối cảnh cụ thể. Theo Độ Dài Thời Gian 1. Dự Báo Dài Hạn:
- Thời gian: Từ 3 năm trở lên.
- Ứng dụng: Định hướng mục tiêu và chiến lược dài hạn về kinh tế, chính trị, khoa học
kỹthuật, chủ yếu ở tầm vĩ mô như phát triển kinh tế quốc gia, chính sách giáo dục. 2. Dự Báo Trung Hạn:
- Thời gian: Từ 3 tháng đến 3 năm.
- Ứng dụng: Xây dựng kế hoạch trung hạn trong kinh tế, xã hội, thị trường, sản xuất, áp
dụng ở cả tầm vi mô và vĩ mô. lOMoAR cPSD| 58968691 3. Dự Báo Ngắn Hạn:
- Thời gian: Tối đa 1 năm, thường dưới 3 tháng.
- Ứng dụng: Lập kế hoạch ngắn hạn, ra quyết định kịp thời trong các hoạt động
kinh tế vàquản lý hàng ngày. Theo Nội Dung 1. Dự Báo Khoa Học:
- Định nghĩa: Tiên đoán sự kiện, hiện tượng, trạng thái trong tương lai.
- Ví dụ: Dự báo về xu hướng phát triển công nghệ. 2. Dự Báo Kinh Tế:
- Định nghĩa: Nghiên cứu và dự đoán các hiện tượng kinh tế.
- Ứng dụng: Cơ sở cho chiến lược phát triển kinh tế - xã hội, dự báo dân số, nguồn lao động. 3. Dự Báo Xã Hội:
- Định nghĩa: Dự báo về diễn biến và phát triển của xã hội.
- Ví dụ: Xu hướng thay đổi hành vi xã hội, tình trạng giáo dục.
4. Dự Báo Tự Nhiên và Thiên Văn Học: -
Dự Báo Thời Tiết: Thông báo thời tiết dự kiến trong một khoảng thời gian nhất định. -
Dự Báo Thủy Văn: Dự báo các hiện tượng thủy văn ở sông, hồ. -
Dự Báo Địa Lý: Dự đoán sự phát triển môi trường địa lý. -
Dự Báo Động Đất: Xác định trước thời gian và địa điểm có thể xảy ra động đất.
Câu 5: Trình bày các phương pháp dự báo. Các căn cứ để lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp cho doanh nghiệp? -
Phương pháp dự báo định tính: dựa trên suy đoán và cảm nhận, các
phương pháp này phụ thuộc nhiều trực giác, kinh nghiệm của nhà quản lý trong quá trình
dự báo, chỉ mang tính phỏng đoán tuy nhiên những phương pháp này có ưu điểm là đơn
giản, chi phí thấp, sai lệch với thực tế đôi khi cũng rất thấp. lOMoAR cPSD| 58968691 -
Phương pháp chuyên gia:phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá
dự báo bằng cách tập hợp và hỏi ý kiến các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của
khoa học - kỹ thuật hoặc sản xuất. -
Phương pháp dự báo định lượng:sử dụng những mô hình toán học để dự
đoán về doanh thu,sản lượng, nhu cầu.v.v. cho tương lai dựa trên những dữ liệu đã có sẵn trong quá khứ. Gồm:
+ Phương pháp trung bình di động
+ Phương pháp trung bình di động có trọng số
+ Phương pháp san mũ đơn (một tham số)
+ Phương pháp san mũ Holt-Winters(mô hình nhân)
+ Phương pháp san mũ Holt-Winters (mô hình cộng )
+ Phương pháp san mũ Holt không mùa vụ
Mục tiêu dự báo: Doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu dự báo là gì (dự báo nhu cầu, dự
báo doanh thu, dự báo chi phí, v.v.) để lựa chọn phương pháp phù hợp.
- Đặc điểm của dữ liệu: Lượng dữ liệu, chất lượng dữ liệu, tính ổn định của dữ liệu sẽ ảnh
hưởng đến việc lựa chọn phương pháp dự báo.
- Thời gian dự báo: Dự báo ngắn hạn hay dài hạn cũng sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương pháp.
- Ngân sách và nguồn lực: Doanh nghiệp cần cân nhắc ngân sách và nguồn lực available
cho việc thực hiện dự báo.
- Độ chính xác mong muốn: Doanh nghiệp cần xác định mức độ chính xác mong muốn
cho dự báo để lựa chọn phương pháp phù hợp.
Câu 6: Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp dự báo bằng chuyên gia? Ưu điểm:
- Dựa trên kinh nghiệm và sự hiểu biết sâu rộng của các chuyên gia, có thể đưa ra dự báo định tính chính xác.
- Phản ánh được những góc nhìn, cách tiếp cận khác nhau từ các chuyên gia.
- Phù hợp với các vấn đề phức tạp, có nhiều biến số ảnh hưởng.
- Có thể sử dụng khi thiếu dữ liệu lịch sử. lOMoAR cPSD| 58968691
- Chi phí thường thấp hơn các phương pháp định lượng. Nhược điểm:
- Kết quả dự báo phụ thuộc rất lớn vào kiến thức, kinh nghiệm của các chuyên gia.
- Khó đạt được sự đồng thuận giữa các chuyên gia.
- Khó định lượng và đo lường độ tin cậy của dự báo.
- Dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố cá nhân, chủ quan của chuyên gia.
- Không thể lặp lại được quá trình dự báo.
- Dữ liệu đầu vào có thể mang tính chủ quan, thiếu khách quan.
* Vì vậy, phương pháp dự báo bằng chuyên gia thường được kết hợp với các phương pháp khác
để tăng độ chính xác và tin cậy của dự báo. lOMoAR cPSD| 58968691
B. PHẦN CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM
Câu 1. Các hoạt động tạo ra dự báo thường không liên quan đến
a. Yêu cầu về hàng tồn kho b. Nhu cầu tài nguyên
c. Yêu cầu về thời gian d. Bán hàng
Câu 2. Điều nào sau đây không đúng với dự báo?
a. Dự báo hiếm khi hoàn hảo
b. Hệ thống thông thường cơ bản sẽ vẫn giữ nguyên trong tương lai
c. Dự báo cho nhóm mặt hàng chính xác hơn mục riêng lẻ
d. Dự báo tầm ngắn ít chính xác hơn dự báo tầm xaCâu 3. Kỹ thuật nào sau đây không phải
là kỹ thuật dự báo? a. ARIMA(Box Jenkins) b. Chuỗi thời gian c. Chân trời thời gian d. Hồi quy
Câu 4. Trong kỹ thuật dự báo nào sau đây, đầu vào chủ quan thu được từ nhiều
nguồn khác nhau được phân tích? a. Dự báo phán đoán
b. Dự báo chuỗi thời gian c. Mô hình liên kết
d. Tất cả những điều trên
Câu 5. Trong kỹ thuật dự báo nào sau đây, dữ liệu thu được từ kinh nghiệm trong
quá khứ được phân tích? a. Dự báo phán đoán
b. Dự báo chuỗi thời gian c. Mô hình liên kết
d. Tất cả những điều trên
Câu 6. Phương pháp Delphi được sử dụng cho a. Dự báo phán đoán lOMoAR cPSD| 58968691
b. Dự báo chuỗi thời gian
c. Mô hình liên kếtCâu 8. Nhu cầu cho giai đoạn t-2 và t-1 lần lượt là 10 và 12 trường hợp.
Theo phương pháp ngây thơ, nhu cầu cho giai đoạn tiếp theo 't' là a ....................................... 6
b ................................................................................................................................................ 7
c ................................................................................................................................................ 7
d ................................................................................................................................................ 7
d. Tất cả những điều trên
Câu 7. Các biến thể thường xuyên ngắn hạn liên quan đến lịch hoặc thời gian trong
ngày được gọi là a. Xu hướng b. Tính thời vụ c. Chu kỳ d. Biến thể ngẫu nhiên
Câu 9. Tính toán dự báo trung bình động bốn kỳ từ sáu kỳ trước Kỳ Nhu cầu 1 38 2 40 3 42 4 40 5 44 6 38 a. 40 b. 41 c. 42 d. 43
Câu 10. Tính toán dự báo trung bình có trọng số bằng cách sử dụng trọng số 0,50 cho giai
đoạn gần đây nhất, 0,40 cho giai đoạn gần đây nhất và 0,30 cho giai đoạn tiếp theo lOMoAR cPSD| 58968691 Kỳ Nhu cầu 1 38 2 40 3 42 4 40 5 44 6 38 a. 46,6 b. 47,6 c. 48,6 d. 49,6
Câu 11. Một phương trình xu hướng tuyến tính có dạng a. F = a-bt b. F = a + bt c. F = 2a-bt d. F = 2a + bt
Câu 12. Nếu nhu cầu thực tế trong một giai đoạn là 100 căn nhưng nhu cầu dự báo là
90 căn. Lỗi dự báo là a. -10 b. +10 c. -5 d. +5 lOMoAR cPSD| 58968691
C. BÀI TẬP TÌNH HUỐNG
Bài tập 1. Phân tích nhu cầu thuê xe theo khu vực và thời điểm trong năm cho công ty cho thuê xe du lịch
Công ty cho thuê xe du lịch A đang gặp khó khăn trong việc quản lý đội xe và tối ưu
hóa lợi nhuận. Nhu cầu thuê xe biến động mạnh theo khu vực và thời điểm trong năm, dẫn đến
tình trạng thiếu xe vào mùa cao điểm và dư xe vào mùa thấp điểm. Công ty A cần xây dựng mô
hình dự báo nhu cầu thuê xe chính xác để có thể điều chỉnh giá thuê xe hợp lý, tối ưu hóa chi
phí vận hành và nâng cao lợi nhuận. Yêu cầu:
• Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu thuê xe theo khu vực và thời điểm trong năm cho
công ty cho thuê xe du lịch.
• Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thuê xe.
• Đề xuất các chiến lược điều chỉnh giá thuê xe và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh dựa trên kết quả dự báo. Đáp án: 1. Mục Tiêu
Dự báo nhu cầu thuê xe theo khu vực và thời điểm trong năm nhằm: •
Điều chỉnh giá thuê hợp lý. •
Tối ưu hóa chi phí vận hành. • Nâng cao lợi nhuận. 2. Dữ Liệu •
Lịch sử thuê xe: Số lượng xe thuê theo ngày, tháng, năm. •
Thông tin khu vực: Địa lý chi tiết (thành phố, khu vực du lịch). •
Giá thuê xe: Giá thuê trong quá khứ. •
Yếu tố mùa vụ: Mùa du lịch cao điểm và thấp điểm. •
Sự kiện đặc biệt: Lễ hội, sự kiện. •
Dữ liệu kinh tế: Thu nhập bình quân, tỷ lệ thất nghiệp. lOMoAR cPSD| 58968691
Dữ liệu thời tiết: Thông tin thời tiết (nhiệt độ, lượng mưa). 3. Phương Pháp • Mô hình dự báo:
o Trung bình Chuyển động (Moving Average - MA): Tính trung bình dữ liệu
trong khoảng thời gian cố định để dự báo.
o Holt-Winters: Kết hợp xu hướng và yếu tố mùa vụ để dự báo. o ARIMA: Xử lý
chuỗi thời gian với tính phi tuyến.
o LSTM: Mô hình học sâu xử lý chuỗi dữ liệu phức tạp. • Quy trình dự báo:
1. Thu thập dữ liệu: Từ các nguồn liên quan.
2. Xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa.
3. Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu lịch sử.
4. Đánh giá mô hình: RMSE, MAE.
5. Triển khai mô hình: Dự báo nhu cầu theo thời gian thực. 4. Phân Tích •
Yếu tố mùa vụ: Xác định mùa cao điểm, thấp điểm. •
Khu vực: So sánh nhu cầu giữa các khu vực. •
Sự kiện đặc biệt: Phân tích tác động của lễ hội, sự kiện đến nhu cầu. •
Yếu tố kinh tế: Phân tích ảnh hưởng của thu nhập, tỷ lệ thất nghiệp. •
Thời tiết: Ảnh hưởng của thời tiết đến nhu cầu. • So sánh mô hình:
o Trung bình Chuyển động: Thích hợp cho dữ liệu ít thay đổi. o Holt-Winters:
Tốt cho dữ liệu có xu hướng và mùa vụ. o ARIMA: Thích hợp cho chuỗi thời
gian phi tuyến. o LSTM: Hiệu quả cho dữ liệu phức tạp. lOMoAR cPSD| 58968691
5. Chiến Lược Đề Xuất
Điều chỉnh giá thuê:
o Giá động: Tăng giá vào mùa cao điểm, giảm giá vào mùa thấp điểm.
o Khuyến mãi: Áp dụng cho mùa thấp điểm, khách hàng thân thiết. •
Tối ưu hóa hoạt động:
o Quản lý đội xe: Điều chỉnh số lượng xe dựa trên dự báo. o Kế hoạch bảo trì:
Thực hiện vào mùa thấp điểm.
o Tiếp thị: Tăng cường ở mùa thấp điểm và khu vực có nhu cầu cao. • Quản lý rủi ro:
o Dự phòng xe: Chuẩn bị cho tình huống bất ngờ.
o Bảo hiểm xe: Giảm thiểu rủi ro tài chính.
Bài tập 2. Phân tích nhu cầu mua sắm online và đề xuất chiến lược kinh doanh cho sàn
thương mại điện tử
Sàn thương mại điện tử B đang gặp khó khăn trong việc thu hút khách hàng và tăng
doanh thu. Nhu cầu mua sắm online biến động mạnh theo khu vực, thời điểm và phân khúc
khách hàng, dẫn đến tình trạng tồn kho hoặc thiếu hàng. Sàn B cần xây dựng mô hình dự báo
nhu cầu mua sắm online chính xác để có thể tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, nâng cao hiệu quả và lợi nhuận. Yêu cầu:
• Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu mua sắm online cho các mặt hàng theo khu vực, thời điểm và phân khúc khách hàng.
• Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu mua sắm online.
• Đề xuất chiến lược kinh doanh cho sàn thương mại điện tử dựa trên kết quả dự báo. Đáp án: 1. Mục Tiêu
Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu mua sắm online cho các mặt hàng theo khu vực, thời điểm và
phân khúc khách hàng nhằm: lOMoAR cPSD| 58968691 •
Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. •
Nâng cao hiệu quả và lợi nhuận.
Giảm thiểu tình trạng tồn kho hoặc thiếu hàng. 2. Dữ Liệu •
Lịch sử mua sắm: Dữ liệu mua hàng theo ngày, tháng, năm. •
Thông tin khu vực: Địa lý chi tiết (thành phố, quận, v.v.). •
Phân khúc khách hàng: Thông tin về độ tuổi, giới tính, thu nhập. •
Thông tin sản phẩm: Loại sản phẩm, giá cả. •
Yếu tố thời gian: Thời điểm trong năm, ngày lễ. •
Chương trình khuyến mãi: Các chương trình giảm giá, ưu đãi. •
Dữ liệu kinh tế: Tình hình kinh tế, chỉ số giá tiêu dùng. 3. Phương Pháp • Mô hình dự báo:
o Trung bình Chuyển động (Moving Average - MA): Dự báo dựa trên trung bình
cộng của dữ liệu mua sắm trong quá khứ.
o Holt-Winters: Mô hình dự báo dùng cho chuỗi thời gian có yếu tố mùa vụ. o
ARIMA: Mô hình dự báo cho chuỗi thời gian phi tuyến.
o Random Forest/Gradient Boosting: Mô hình học máy để dự báo nhu cầu cho
các phân khúc khách hàng khác nhau. • Quy trình dự báo:
1. Thu thập dữ liệu: Từ các nguồn liên quan.
2. Xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa.
3. Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu lịch sử để huấn luyện.
4. Đánh giá mô hình: Sử dụng các chỉ số như RMSE, MAE.
5. Triển khai mô hình: Áp dụng dự báo nhu cầu mua sắm online theo thời gian thực. 4. Phân Tích lOMoAR cPSD| 58968691 •
Yếu tố thời gian:
o Phân tích xu hướng mua sắm theo mùa, thời điểm trong năm. o Xác định các
ngày lễ, sự kiện đặc biệt ảnh hưởng đến nhu cầu. Khu vực:
o So sánh nhu cầu giữa các khu vực khác nhau.
o Đánh giá sự khác biệt về loại sản phẩm được ưa chuộng theo khu vực. •
Phân khúc khách hàng: o Phân tích nhu cầu theo độ tuổi, giới tính, thu nhập.
o Đánh giá xu hướng tiêu dùng của các nhóm khách hàng khác nhau. •
Chương trình khuyến mãi:
o Phân tích tác động của các chương trình khuyến mãi đến nhu cầu.
o Đánh giá hiệu quả của các chương trình giảm giá, ưu đãi. •
Yếu tố kinh tế: o Phân tích ảnh hưởng của các chỉ số kinh tế (thu nhập, tỷ lệ thất nghiệp). • So sánh mô hình:
o Trung bình Chuyển động: Phù hợp cho dữ liệu ít thay đổi. o Holt-
Winters: Hiệu quả cho dữ liệu có xu hướng và mùa vụ. o ARIMA:
Thích hợp cho chuỗi thời gian phi tuyến.
o Random Forest/Gradient Boosting: Tốt trong việc xử lý dữ liệu phức
tạp với nhiều yếu tố. Kết Quả So Sánh: •
Mô hình Holt-Winters và ARIMA thích hợp cho việc xử lý xu hướng và yếu tố mùa vụ. •
Random Forest và Gradient Boosting cho độ chính xác cao hơn trong việc dự báo cho các
phân khúc khách hàng khác nhau.
5. Chiến Lược Đề Xuất •
Tối ưu hóa kho hàng:
o Quản lý tồn kho động: Điều chỉnh lượng hàng tồn kho dựa trên dự báo nhu cầu. lOMoAR cPSD| 58968691
o Phân bổ hàng hóa theo khu vực: Dựa trên nhu cầu của từng khu vực để tối ưu
hóa lưu trữ và vận chuyển. • Chiến lược giá: lOMoAR cPSD| 58968691
o Giá động (Dynamic Pricing): Điều chỉnh giá sản phẩm theo nhu cầu dự báo,
ngày lễ, và chương trình khuyến mãi.
o Khuyến mãi nhắm đến phân khúc: Tạo các chương trình giảm giá đặc biệt cho
từng phân khúc khách hàng.
Tối ưu hóa chiến lược marketing:
o Marketing theo khu vực: Tập trung quảng cáo ở các khu vực có nhu cầu cao.
o Phân khúc marketing: Tạo nội dung tiếp thị phù hợp với từng phân khúc khách hàng.
o Chương trình khách hàng thân thiết: Phát triển các chương trình ưu đãi cho
khách hàng thường xuyên. • Quản lý rủi ro:
o Dự phòng hàng hóa: Giữ một số lượng hàng dự phòng để đối phó với nhu cầu bất ngờ.
o Điều chỉnh kế hoạch nhập hàng: Dựa trên dự báo để điều chỉnh lịch nhập hàng phù hợp. •
Cải thiện trải nghiệm khách hàng:
o Phân tích phản hồi: Thu thập và phân tích phản hồi của khách hàng để cải thiện dịch vụ.
o Hỗ trợ khách hàng: Tăng cường hỗ trợ khách hàng để giải quyết các vấn đề nhanh chóng.