Thủ Tục Nhập Khẩu Ổ Cứng | Tài liệu nghiệp vụ kinh doanh xuất nhập khẩu

lOMoAR cPSD| 45474828 Hà Nội – 2020
Bài 2: Bd Dự báo nhu cầu sản phẩm Hướng dẫn học
Để học tốt bài này, sinh viên cần thực hiện các phương pháp học sau:
Tự đọc và nghiên cứu trước nội dung của Bài 2: Dự báo nhu cầu sản phẩm
Học đúng lịch trình của học phần theo tuần, đảm bảo đúng kế hoạch giảng dạy
theo đề cương chi tiết, làm các bài luyện tập đầy đủ theo yêu cầu của giảng viên phụ trách
và tích cực tham gia đặt câu hỏi, phản biện và thảo luận với giảng viên trên diễn đàn.
Đọc và tham khảo tài liệu:
Tài liệu học tập Quản trị sản xuất, Trường Đại học KT-KT Công nghiệp (2018)
Tham khảo danh mục tài liệu được đề xuất trong đề cương chi tiết, các tài liệu tự nghiên
cứu do giảng viên cung cấp.
Sinh viên tập trung nghiên cứu nội dung lý thuyết của bài học, làm việc theo
nhóm và trao đổi với giảng viên trực tiếp tại lớp học hoặc qua email.
Nội dung chính của bài học
Thực chất của dự báo nhu cầu sản phẩm
Các phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm
Giám sát và kiểm soát dự báo
Mục đích của bài học
- Hiểu rõ thực chất, tầm quan trọng của dự báo nhu cầu sản xuất sản phẩm
và xácđịnh được phương pháp dự báo thích hợp nhất cho những tình huống dự báo khác nhau.
- Phân tích được các nhân tố chủ quan và khách quan ảnh hưởng đến dự
báo nhu cầusản phẩm và dịch vụ trong doanh nghiệp.
- Hiểu rõ quy trình tổ chức hoạt động dự báo trong doanh nghiệp.
- Hiểu rõ thực chất, những ưu nhược điểm của từng phương pháp dự báo
định tính: Phương pháp lấy ý kiến của ban quản trị điều hành; Phương pháp chuyên
gia; Phương pháp lấy ý kiến của lực lượng bán hàng và phương pháp nghiên cứu
thị trường người tiêu dùng.
- Biết cách áp dụng các mô hình dự báo định lượng trong những tình huống
cụ thểnhư: mô hình bình quân di động, bình quân di động có trọng số, san bằng lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
mũ, san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng, hoạch định theo xu hướng và mô hình
hồi quy nhân quả trong dự báo nhu cầu sản phẩm.
- Biết cách tính toán và đo lường độ chính xác của các phương pháp dự
báo đối vớicác mô hình dự báo theo chuỗi số thời gian và kiểm soát dự báo một cách hiệu quả.
Tình huống dẫn nhập
Walt Disney là một địa điểm nổi tiếng hàng đầu thế giới trong lĩnh vực công viên và
khu nghỉ dưỡng. Disney mở ở nhiều địa điểm trên thế giới bao gồm Disney Land ở Hồng
Kông (mở cửa năm 2005), Disney land ở Pari (1992), và Tokyo Disney land (1983)... Chỉ tính
riêng Disney Word ở Florida và Disney Land ở California đã tạo ra lợi nhuận 32 tỷ đô la trong
năm 2007 cho tập đoàn này, giúp nó đứng thứ 54 trong tuyển chọn 500 hãng hàng đầu thế giới
theo Tạp chí Foture 500 và thứ 79 trong Finacial Times Global 500 (500 hãng có tiềm lực tài
chính hàng đầu thế giới).
Disney dự báo là chìa khóa của thành công, dự báo đã tạo ra lợi thế cạnh tranh của công
ty. Toàn bộ thu nhập ở Disney là phụ thuộc vào số lượng khách đến công viên và việc họ sẽ
tiêu tiền ở đó như thế nào. Việc dự báo chính xác lượng khách đến căn cứ vào báo cáo hàng
ngày từ các công viên (Magic Kingdom, Epcot, Animal
Kingdom, MGM Studios, Typhoon Lagoon và Blizzard Beach) trong những ngày hôm
trước được Disney thực hiện khá nghiêm túc. Disney sử dụng nhiều nhà nghiên cứu và phân
tích ở các lĩnh vực khác nhau để khảo sát một triệu người mỗi năm. Khảo sát này thống kê số
khách vào công viên và 20 khách sạn của Disney. Điều này không những giúp dự báo số người
vào công viên mà còn dự báo tình trạng của khách hàng ở từng địa điểm (ví dụ khách phải xếp
hàng dài bao nhiêu và phải chờ bao lâu). Disney thậm chí khảo sát 3.000 trường học ở trong
và ngoài nước Mỹ về lịch trình nghỉ lễ/nghỉ hè. Với tiếp cận này, dự báo 5 năm của Disney
chỉ có 5% sai lệch trung bình. Dự báo hàng năm của nó có sai lệch từ 0%3%. Ngoài những dự
báo dài hạn, các nhóm dự báo của Disney còn đưa ra các dự báo hàng ngày, hàng tuần, hàng
tháng, hàng năm. Disney sử dụng các phương pháp dự báo như các mô hình bình quân, các
phân tích hồi quy, mô hình hiệu chỉnh và các mô hình kinh tế lượng. Dự báo lượng khách đến
công viên đã giúp ích rất nhiều vào việc đưa ra các quyết định quản trị. Ví dụ, lượng khách
của một ngày có thể tăng lên bằng cách mở cửa từ 8 giờ sáng thay cho mở cửa lúc 9 giờ như
thường lệ, công viên mở nhiều nhà trưng bày hay lối đi hoặc tăng thêm nhiều điểm bán thực
phẩm và giải khát (9 triệu bánh Humbergers và 50 triệu Cokes được bán hàng năm) và bằng
cách đưa thêm nhiều nhân viên vào phục vụ.
Câu hỏi: Tại sao Walt Disney lại có được thành công trong việc dự báo như trên?
2 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
NỘI DUNG CỦA BÀI HỌC
Trong bài này chúng ta nghiên cứu các phương pháp dự báo nhu cầu sản xuất sản phẩm
với mục đích là làm thế nào có thể dự báo được cầu một cách chính xác nhất, mức độ sai lệch
là nhỏ nhất để từ đó đưa ra những quyết định quản trị phù hợp trong từng thời kỳ. Dự báo là
nội dung đầu tiên và quan trọng của quản trị sản xuất, căn cứ vào kết quả dự báo doanh nghiệp
sẽ lập kế hoạch sản xuất sao cho sát với nhu cầu dự báo
2.1. Thực chất của dự báo nhu cầu sản phẩm
Trong phần này chúng ta nghiên cứu thực chất của dự báo và tầm quan trọng của dự
báo trong quản trị sản xuất.
2.1.1. Khái niệm và vai trò của dự báo
a) Khái niệm dự báo
Hoạt động sản xuất, kinh doanh của các doanh nghiệp ngày nay thường diễn ra trong
một môi trường kinh doanh không chắc chắn, có nhiều biến động. Mọi hoạt động của doanh
nghiệp diễn ra và thường chỉ thu được kết quả sau một thời gian hoạt động nhất định. Các hoạt
động xảy ra trước, còn kết quả thu được sau. Để ra được những quyết định trong sản xuất góp
phần nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp cần phải căn cứ vào những cơ sở khoa
học. Điều này đòi hỏi phải dự báo được trước tình hình sẽ xảy ra trong thời gian tới. Công tác
dự báo trở thành một trong những nhiệm vụ trọng tâm hàng đầu và không thể thiếu trong quản
trị sản xuất của các doanh nghiệp.
Vậy dự báo là gì? và ý nghĩa cụ thể của công tác dự báo đối với hoạt động quản trị sản xuất trong doanh nghiệp?
Dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đoán các sự việc xảy ra trong tương lai trên cơ
sở phân về tình hình hiện tại và quá khứ. Dự báo có thể chỉ là những suy luận lôgic từ những
chiêm nghiệm trong thực tế để tiên đoán trước sự việc hoặc hiện tượng gì sẽ xảy ra. Dự báo
có thể được thực hiện nhờ vào việc sử dụng các mô hình toán học thể hiện mối quan hệ giữa
nhu cầu và các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu và các số liệu thống kê quá khứ thu được để
tính toán đưa ra kết quả dự báo. Hoặc có thể là sự phối hợp của những cách trên là dùng mô
hình toán học rồi dùng phán xét kinh nghiệm của nhà quản trị để điều chỉnh lại.
Khi nghiên cứu các kỹ thuật dự báo khác nhau của chương này, chúng ta sẽ thấy là ít
có phương pháp dự báo nào vượt trội hơn cả. Phương pháp dự báo này có thể là tốt đối với
công ty này dưới những điều kiện nhất định, nhưng có thể là sai lầm đối với một tổ chức khác,
hoặc cũng có thể là ở những giai đoạn khác nhau trong quá trình phát triển của công ty. Ngoài
ra, ta cần nhận thức rằng là các dự báo đều có hạn chế của nó, ít khi nó được hoàn hảo và để
chuẩn bị và giám sát việc dự báo, ta cũng phải mất chi phí về thời gian và nguồn lực nhất định.
Tuy nhiên, để xây dựng các kế hoạch dài hạn hay ngắn hạn của doanh nghiệp một cách có
3 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
hiệu quả thì kết quả của công tác dự báo nhu cầu sản xuất sản phẩm luôn đóng một vai trò
then chốt để làm căn cứ thực hiện.
b) Vai trò của dự báo
Dự báo nhu cầu sản phẩm dịch vụ là vấn đề cốt lõi nhất trong hoạt động dự báo của
doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp tạo ra những lợi thế cạnh tranh cho riêng mình. Dự báo nhu
cầu sản phẩm dịch vụ giúp doanh nghiệp xác định phương hướng, chiến lược sản xuất một
cách có hiệu quả, hướng sản xuất vào những sản phẩm, dịch vụ đáp ứng nhu cầu của thị trường
và xác định được quy mô sản xuất phù hợp. Dự báo giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí sản
xuất, tránh lãng phí nguồn lực và tận dụng tốt những cơ hội kinh doanh trên thị trường. Trên
cơ sở những kết quả dự báo chính xác các nhà quản trị sản xuất có thể xây dựng các kế hoạch
sản xuất sản phẩm, dịch vụ cho từng giai đoạn và dự kiến kế hoạch mua sắm vật tư, thiết bị,
dụng cụ phục vụ cho sản xuất, đồng thời cũng đưa ra được những giải pháp để thích ứng với
sự biến động của thị trường. Những thông tin thu được từ dự báo tạo cơ sở quan trọng cho các
hoạt động sản xuất diễn ra thuận lợi, tránh và giảm thiểu những rủi ro thiệt hại trong sản xuất.
Dự báo là căn cứ quan trọng trong việc ra quyết định chiến lược cũng như các quyết định điều
hành sản xuất hàng ngày.
2.1.2. Đặc điểm chung của dự báo
Khoa học hiện đại có nhiều phương pháp dự báo khác nhau, nhưng chúng ta vẫn có thể
rút ra được một số đặc điểm chung của dự báo như sau:
Thứ nhất, khi tiến hành dự báo người ta chấp nhận giả thiết: hệ thống các yếu tố ảnh
hưởng đến giá trị của đại lượng dự báo trong quá khứ, sẽ tiếp tục có ảnh hưởng trong tương lai.
Thứ hai, không có một dự báo nào là hoàn hảo.
Thứ ba, dự báo dựa trên việc khảo sát nhóm đối tượng càng rộng, càng đa dạng thì càng có
nhiều khả năng cho kết quả chính xác.
Thứ tư, độ chính xác của dự báo tỉ lệ nghịch với khoảng thời gian dự báo. Dự báo ngắn hạn
thường có độ tin cậy cao hơn các dự báo trung và dài hạn.
2.1.3. Phân loại dự báo
- Căn cứ vào bản chất (nội dung) của lĩnh vực cần dự báo:
Dự báo kinh tế. Những dự báo này mang tầm vĩ mô, và dựa vào việc nghiên cứu các
quy luật vận động và phát triển kinh tế của quốc gia, khu vực và vùng kinh tế để lựa chọn
phương pháp dự báo và đưa ra kết quả dự báo.
Dự báo kinh tế rất quan trọng trong việc cung cấp thông tin cho các doanh nghiệp trong
việc xây dựng chiến lược, kế hoạch sản xuất. Ví dụ, những thông tin dự báo vĩ mô về tăng
trưởng kinh tế, lạm phát, tỷ giá, lãi suất… giúp doanh nghiệp nhận biết được môi trường kinh
4 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
tế có thuận lợi cho việc đầu tư mở rộng phát triển sản xuất hay không và dự tính trước những
giải pháp phát triển sản xuất.
Dự báo khoa học công nghệ. Dự báo này chú trọng việc tiên đoán xu hướng phát triển
công nghệ và khả năng ứng dụng công nghệ vào thực tiễn sản xuất. Dự báo công nghệ được
thực hiện bởi các chuyên gia hiểu biết sâu về công nghệ cụ thể.
Sự phát triển công nghệ sẽ tạo ra nhiều khả năng hơn cho sự phát triển sản xuất thông
qua sự xuất hiện của những sản phẩm, nguyên vật liệu mới dựa trên những máy móc thiết bị,
phương pháp sản xuất mới. Công nghệ mới cũng làm cho nhiều sản phẩm, phương pháp sản
xuất trở nên lỗi thời, lạc hậu giảm khả năng cạnh tranh, thậm trí thị trường không còn nhu cầu về sản phẩm đó nữa.
Dự báo nhu cầu. Dự báo nhu cầu tập trung chủ yếu vào nghiên cứu, phân tích các yếu
tố thuộc về thị trường và những quy luật vận động của hành vi người tiêu dùng để đưa ra
những dự báo về nhu cầu sản phẩm dịch vụ từng giai đoạn.
Các doanh nghiệp thường rất quan tâm đến loại dự báo này vì kết quả dự báo trực tiếp
là nguồn thông tin trực tiếp có tính hiệu quả cho việc định hướng phát triển cơ cấu sản xuất của doanh nghiệp.
- Căn cứ vào thời gian dự báo:
Dự báo ngắn hạn. Khoảng thời gian dự báo thường dưới 1 năm. Dự báo ngắn hạn
thường có tính cụ thể và đo lường tương đối dễ dàng hơn. Nó chủ yếu phục vụ cho việc ra
quyết định điều hành sản xuất hàng ngày như kế hoạch mua hàng, điều độ công việc, phân
chia công việc, điều chỉnh nhân lực.
Dự báo trung hạn. Khoảng thời gian dự báo trung hạn thường từ 1 năm đến 3 năm. Nó
cần thiết cho việc lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền
mặt, huy động các nguồn lực và tổ chức hoạt động tác nghiệp.
Dự báo dài hạn. Khoảng thời gian thường là từ 3 năm trở lên. Dự báo này thường có
tính định hướng và định tính nhiều hơn. Dự báo này thường đưa ra các quyết định mang tính
chiến lược, dài hạn. Dự báo dài hạn có ý nghĩa lớn trong việc lập kế hoạch sản xuất sản phẩm
mới, kế hoạch nghiên cứu và ứng dụng công nghệ mới, định vị doanh nghiệp hay mở rộng doanh nghiệp.
Có thể tổng kết đặc điểm của các loại dự báo theo thời gian như bảng 2.1. Loại Khoảng Ứng dụng Đặc điểm Phương pháp
5 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020 hình dự thời báo gian -
Xây dựng chiến lược sản - Những - Thiên về các xuất kinh doanh. vấnđề tổng phương pháp -
Kế hoạch sản xuất sản phẩm, quát. định tính. dịch vụ. - Mang Dài hạn > 3 năm - Chiến lược R&D. tính định - Kế hoạch tài chính. hướng và -
Lựa chọn địa điểm, hay mở định tính. rộng doanh nghiệp - Kế hoạch tổng thể. - Những - Thường sử -
Kế hoạch tiền mặt, vốn. nhiệm vụ dụng các 1 năm Trung - Kế hoạch doanh số bán trung hạn. phương pháp đến 3 hạn - Ước định lượng năm hàng. -
Kế hoạch dự trữ hàng và lượngkhả nguyên vật liệu. năng. -
Các quyết định hàng ngày.- - Cụ - Thường sử
Điều chỉnh mức sản xuất và việc thể, chitiết. dụng các phương pháp
Ngắn hạn < 1 năm làm. - Lượng -
Xây dựng tiến độ công hóa định lượng, việc. ngoại suy và sản bằng mũ.
Bảng 2.1: Đặc điểm và ứng dụng các loại dự báo theo thời gian
2.1.4. Các nhân tố tác động đến dự báo
Có rất nhiều nhân tố ảnh hưởng đến dự báo nhu cầu sản phẩm. Sau đây là một số nhân tố chủ yếu.
a. Chu kỳ phát triển kinh tế
Nền kinh tế thế giới phát triển có tính chu kỳ theo các giai đoạn như phục hồi, hưng
thịnh, bão hòa và suy thoái. Trong mỗi giai đoạn phát triển kinh tế đó nhu cầu về sản phẩm và
dịch vụ của người tiêu dùng có sự thay đổi rõ rệt. Khi nền kinh tế trong giai đoạn hưng thịnh
thì nhu cầu lớn, dẫn đến khả năng đầu tư phát triển mở rộng sản xuất sẽ cao và ngược lại trong
giai đoạn suy thoái, nền kinh tế đình trệ nhu cầu giảm mạnh, quy mô sản xuất thu hẹp. Do đó,
6 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
khi dự báo phải phân tích xem nền kinh tế đang trong giai đoạn nào của quá trình phát triển
để dự đoán trước được sự biến động của nhu cầu thị trường.
b. Chu kỳ sống của sản phẩm
Một trong những nhân tố rất quan trọng ảnh hưởng đến dự báo là chu kỳ sống của sản
phẩm. Mỗi sản phẩm thường phải trải qua 4 giai đoạn là giới thiệu sản phẩm, tăng trưởng,
chín muồi và suy tàn. Tương ứng với mỗi giai đoạn trong chu kỳ sống của sản phẩm cần phải
lựa chọn được phương pháp dự báo thích hợp để đảm bảo tính chính xác của dự báo như: -
Các giai đoạn giới thiệu và phát triển của chu kỳ sống của sản phẩm cần được
dựbáo dài hạn hơn khi chúng đang ở giai đoạn chín muồi và suy tàn. -
Giai đoạn chín muồi và suy tàn thì công tác dự báo cần được tăng cường và
thậntrọng hơn, để tránh cho doanh nghiệp bị những rủi ro bất thường. -
Trong giai đoạn giới thiệu sản phẩm ra thị trường thường có rất ít hoặc hầu
nhưkhông có sẵn các số liệu nên cần dùng để dự báo định tính nhiều hơn là định lượng. -
Trong giai đoạn tăng trưởng có thể dùng phương pháp dự báo định lượng và
hoạchđịnh theo xu hướng để dự báo sẽ cho kết quả tốt hơn. -
Giai đoạn bão hòa thì nhu cầu trở nên ổn định và ít biến động hơn. -
Ở giai đoạn suy tàn có rất nhiều số liệu nhưng chúng không thể giúp cho
doanhnghiệp tiên đoán khả năng phát triển nhu cầu tiếp theo theo xu hướng của giai đoạn
trước. Có nhiều sản phẩm dừng sản xuất nhưng cũng có những sản phẩm sẽ tái phát triển tăng
cầu nếu được cải tiến, đổi mới.
Như vậy, công tác dự báo sẽ rất hữu ích và quan trọng trong việc lập kế hoạch về nhân
lực, tồn kho và công suất của nhà máy khi mà các sản phẩm trải qua và bước vào một giai
đoạn mới của chu kỳ sống của sản phẩm. Các quyết định về chiến lược cấp doanh nghiệp và
cấp chức năng quản trị sản xuất dựa trên việc phân tích các giai đoạn trong chu kỳ sống của
sản phẩm được thể hiện như trong bảng 2.2
c. Các nhân tố khác
Ngoài các nhân tố chủ yếu trên có thể kể đến các nhân tố khác ảnh hưởng trực tiếp đến
sự thay đổi nhu cầu trên thị trường mà dự báo cần tính tới như các chính sách phát triển kinh
tế, thuế, tài chính tiền tệ của các nước; tình hình cạnh tranh trên thị trường; chất lượng sản
phẩm, khí hậu thời tiết và yếu tố mùa vụ… Các nhân tố đảm bảo độ chính xác của dự báo như
phương pháp dự báo; khả năng thu thập thông tin; tổ chức hoạt động dự báo; chi phí dành cho dự báo… Đặc điểm
C ác giai đoạn trong chu kỳ sống sản phẩ m
7 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020 Giới thiệu Tăng trưởng Bão hòa Suy thoái Chiến - Giai đoạn - Thích hợp - Thời gian - Kiểm soát chi
lược và tốt nhất để gia
để thay đổi giá cả, khôngthích hợp để phí có tính cách vấn đề tăng thị phần. hình ảnh chất
thay đổi hình ảnh, quyết định. của công - R&D công lượng. giá cả hoặc chất ty nghệ sản xuất có - Củng cố lượng. tính cách quyết phân khúc thị - Bảo vệ vị định. trường. thế, hình ảnh trên thị trường. - Chi phí cạnh tranh trở nên thiết yếu -
Thiết kế và - Dự báo có tính - Tiêu chuẩn - Ít khác phát triển sản
chất quyết định. - hóa sản phẩm. biệt hóa sản
phẩm có tính cách Đảm bảo độ tin -
Gia tăng độ phẩm. - Cực quyết định.
cậy của sản phẩm ổn định của quá tiểu chi phí. - Thường
và quá trình. - Cải trình và tối ưu - Thừa xuyên thay đổi tiến và lựa chọn công suất. công suất trong thiết kế sản phẩm -
Cải tiến sản ngành. - Bỏ bớt
Chiến và quá trình. sản phẩm có sức phẩm và cắt giảm lược và mặt hàng để -
Chi phí sản cạnh tranh. - Gia chi phí. vấn đề loại bỏ những xuất cao. tăng tối đa công - Tăng tính ổn trong sản phẩm không - Số kiểu
suất của máy móc định của quá trình.
quản trị mẫu hạn chế. thiết bị và tăng -
Đợt sản xuất mang lại lợi sản xuất - Chú ý tới cường năng lực dài. nhuận lớn. - chất lượng. sản xuất. - Dần dần cắt Chuyển sang giảm công suất. hướng vào sản phẩm và chú trọng hoạt động phân phối.
Bảng 2.2: Chiến lược và các vấn đề trong chu kỳ sống của sản phẩm
2.1.5. Các bước trong quá trình dự báo
Để dự báo cần thiết phải triển khai các bước theo trình tự nhất định. Sau đây là các bước cụ thể:
Bước 1. Xác định mục đích của dự báo.
Bước 2. Lựa chọn sản phẩm, dịch vụ cần dự báo.
8 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
Bước 3. Xác định thời gian dự báo.
Bước 4. Lựa chọn phương pháp (kỹ thuật) dự báo.
Bước 5. Tổ chức thu thập dữ liệu và thông tin.
Bước 6. Phân tích và xử lý dữ liệu và thông tin.
Bước 7. Thực hiện dự báo.
Bước 8. Kiểm soát sai số dự báo.
Các bước này trình bày một cách có hệ thống cách thức tiến hành từ lúc bắt đầu tìm
hiểu, thiết kế và áp dụng hệ thống dự báo. Nếu hệ thống được sử dụng để dự báo đều đặn trong
thời gian dài, thì các dữ liệu sẽ được thu thập theo một cách thường xuyên và việc tính toán
dự báo được tiến hành một cách tự động trên hệ thống máy tính.
2.2. Các phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm
2.2.1. Các phương pháp dự báo định tính
Phương pháp dự báo định tính là các phương pháp dự báo bằng cách phân tích dựa vào
suy đoán cảm nhận. Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc nhiều vào trực giác, kinh
nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị trong quá trình dự báo, chỉ mang tính phỏng đoán và
không định lượng. Tuy nhiên, phương pháp dự báo định tính với ưu điểm đơn giản, dễ thực
hiện, thời gian nghiên cứu dự báo nhanh, chi phí dự báo thấp và kết quả dự báo trong nhiều
trường hợp rất tin cậy.
Sau đây là một số phương pháp dự báo định tính chủ yếu:
1. Phương pháp lấy ý kiến của ban quản lý điều hành
Đây là phương pháp được sử dụng khá rộng rãi. Theo phương pháp này, các cán bộ
quản lý cấp cao căn cứ vào kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh trong những giai đoạn trước
ở đơn vị mình phụ trách và khả năng cảm nhận, phân tích và suy đoán của mình để đưa ra con
số dự báo về nhu cầu sản phẩm trong thời gian tới. Ban lãnh đạo sẽ tổ chức các cuộc thảo luận
để đi đến thống nhất về kết quả dự báo cho toàn doanh nghiệp.
Phương pháp này sử dụng được trí tuệ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp liên
quan đến hoạt động thực tiễn. Kết quả dự báo thu được nhanh với chi phí thấp. Tuy nhiên,
phương pháp này cũng hạn chế là mang tính chủ quan, phụ thuộc vào khả năng và độ nhạy
cảm của các cán bộ quản lý điều hành. Thêm vào đó, kết quả dự báo thường chịu ảnh hưởng
của những người có quyền lực và địa vị cao nhất trong doanh nghiệp.
2. Phương pháp lấy ý kiến của nhân viên bán hàng trực tiếp
Đây cũng là phương pháp được sử dụng phổ biến. Theo phương pháp này thì nhân viên
bán hàng có nhiệm vụ đưa ra con số dự báo về nhu cầu sản phẩm trong giai đoạn tới tại khu
vực thị trường mình phụ trách. Doanh nghiệp sẽ tiến hành thẩm định tính chính xác của con
9 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
các con số dự báo, sau đó tổng hợp các số liệu dự báo của tất cả các khu vực thị trường để
hình thành dự báo nhu cầu sản phẩm của toàn bộ thị trường.
Ưu điểm của phương pháp này là cho kết quả nhanh với chi phí thấp. Phương pháp này
thường có độ chính xác cao hơn phương pháp lấy ý kiến của cán bộ quản trị điều hành cấp
cao. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là kết quả dự báo phụ thuộc vào đánh giá
chủ quan của nhân viên bán hàng và nhân viên bán hàng có thể đưa ra con số dự báo thấp hơn
so với nhu cầu thực của thị trường để dễ đạt được định mức. Ngược lại, một số nhân viên khác
lại dự báo quá cao để giành được sự quan tâm và đầu tư cho khu vực thị trường mình phụ trách nhiều hơn.
3. Phương pháp Delphy (Phương pháp chuyên gia)
Thực chất đây là phương pháp chuyên gia. Phương pháp này thu thập và xử lý những
đánh giá dự báo bằng cách tập hợp và hỏi các ý kiến chuyên gia giỏi ở những lĩnh vực khác
nhau để dự báo. Quá trình dự báo theo phương pháp delphy là một tập hợp các bước được
thực hiện lặp đi lặp lại, trong đó các chuyên gia trả lời các câu hỏi đã được soạn thảo sẵn trong
các phiếu điều tra một cách độc lập. Quá trình dự báo chỉ dừng lại khi mọi thắc mắc đã được giải đáp rõ ràng.
Để dự báo người ta thành lập nhóm dự báo gồm 3 thành phần chủ yếu như sau:
Thứ nhất là các cán bộ lãnh đạo đóng vai trò phụ trách và đưa ra các quyết định liên quan đến dự báo.
Thứ hai là những nhân viên tổng hợp có nhiệm vụ soạn thảo phiếu điều tra, phát và thu
thập, phân tích các ý kiến trả lời từ phiếu điều tra. Nhân viên tổng hợp cần có khả năng phân
tích, tổng hợp, am hiểu về sản phẩm và chính sách phát triển sản phẩm của doanh nghiệp,
đồng thời cũng phải có kỹ năng xây dựng và soạn thảo phiếu điều tra.
Thứ ba là những chuyên gia giỏi thuộc các lĩnh vực khác nhau có nhiệm vụ trả lời các
câu hỏi trong phiếu điều tra.
Các bước thực hiện phương pháp Delphy
Bước 1. Chọn các nhà chuyên gia, nhân viên tổng hợp và người lãnh đạo nhóm tiến hành dự báo.
Bước 2. Tổ chức xây dựng các câu hỏi điều tra lần đầu, gửi đến chuyên gia.
Bước 3. Phát phiếu điều tra cho các chuyên gia trả lời.
Bước 4. Thu thập phiếu điều tra và tiến hành phân tích các câu trả lời, tổng hợp và viết lại câu hỏi.
Bước 5. Soạn thảo phiếu câu hỏi lần hai gửi tiếp cho các chuyên gia.
Bước 6. Thu thập, phân tích bảng trả lời câu hỏi lần thứ hai.
Bước 7. Soạn thảo các câu hỏi tiếp, gửi đi và phân tích kết quả điều tra.
10 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
Các bước trên được dừng lại khi kết quả dự báo thỏa mãn những yếu cầu đề ra.
Ưu điểm của phương pháp Delphy là thường có độ chính xác cao hơn phương pháp
phương pháp lấy ý kiến của ban lãnh đạo cao nhất và lấy ý kiến của nhân viên bán hàng vì tận
dụng được kiến thức chuyên môn sâu của các chuyên gia trong từng lĩnh vực. Những ý kiến
của họ rất sâu sắc và có giá trị. Ngoài ra, phương pháp này tránh được mối liên hệ trực tiếp
giữa các cá nhân, không có các va chạm giữa người này với người khác hoặc bị ảnh hưởng
quyền lực của một người nào đó ưu thế hơn.
Nhược điểm của phương pháp này là thời gian dự báo kéo dài hơn hai phương pháp
trên. Chí phí cho hoạt động dự báo là tương đối cao do phải dùng tới những chuyên gia giỏi cho hoạt động dự báo.
Phương pháp Delphy có thể áp dụng hiệu quả trong những trường hợp sau đây:
+ Khi mà đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc vào những yếu tố, mà những
yếu tố này chưa có cơ sở rõ ràng để xác định.
+ Trong điều kiện thiếu nguồn thông tin và những số liệu thống kê tin cậy về đối tượng dự báo.
+ Khi tiến hành dự báo mang tính dài hạn, đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng của nhiều
nhân tố khó lượng hóa (Ví dụ, sự phát triển khoa học kỹ thuật, những nhân tố thuộc về tâm lý
xã hội như: thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư…).
+ Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng của đối tượng dự báo, độ tin cậy
thấp về hình thức biểu hiện, về chiều hướng biến thiên và về phạm vi cũng nhưng quy mô và cơ cấu.
4. Phương pháp điều tra trực tiếp người tiêu dùng
Đây là phương pháp lấy ý kiến khách hàng hiện tại và tiềm năng cho kế hoạch của
doanh nghiệp. Việc nghiên cứu do phòng nghiên cứu thị trường thực hiện bằng nhiều hình
thức như tổ chức các cuộc điều tra lấy ý kiến của khách hàng, phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn
qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình hoặc cơ sở tiêu dùng…
Ưu điểm của phương pháp này là không những giúp cho doanh nghiệp chuẩn bị dự báo
mà còn có thể hiểu được những đánh giá của khách hàng về sản phẩm của doanh nghiệp, giúp
doanh nghiệp cải tiến hoàn thiện sản phẩm cho phù hợp.
Nhược điểm chính của phương pháp này là đòi hỏi sự tốn kém về tài chính, thời gian
và cần có sự chuẩn bị thật chu đáo và khoa học trong việc thiết kế và soạn thảo phiếu điều tra.
Đôi khi phương pháp này cũng vấp phải những khó khăn là ý kiến của khách hàng không thực
sự xác thực hoặc quá tin cậy.
11 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
2.2.2. Các phương pháp dự báo định lượng
Phương pháp dự báo định lượng là phương pháp dự báo dựa trên việc sử dụng những
số liệu thống kê để tính toán lượng hóa cụ thể kết quả của dự báo. Để dự báo người ta thiết
lập các mô hình toán học thể hiện mối quan hệ giữa nhu cầu và các yếu tố ảnh hưởng tới nhu
cầu và dùng số liệu thống kê thu được trong các giai đoạn trước để dự báo. Phương pháp dự
báo định lượng bao gồm các mô hình dự báo theo chuỗi thời gian và hàm số nhân quả. Sau
đây là một số mô hình dự báo định lượng chủ yếu:
2.2.2.1. Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoại suy)
Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên giả thiết các nhân tố ảnh
hưởng đến quá khứ và hiện tại sẽ còn ảnh hưởng trong tương lai. Trong phương pháp này đại
lượng cần dự báo được xác định trên cơ sở phân tích chuỗi các số liệu về nhu cầu sản phẩm
thống kê được trong quá khứ. Để dự báo người ta thể hiện mối quan hệ bằng những công thức
toán học với một bên là nhu cầu về sản phẩm và bên kia là thời gian.
Chuỗi thời gian là tập hợp các dữ liệu số cách quãng đều có được bằng cách quan sát
biến đáp ứng tại những thời điểm cách đều nhau. Ví dụ, chuỗi số liệu doanh số hàng tháng, quý, hoặc năm.
Các thành phần của chuỗi thời gian bao gồm 4 thành phần chính là chuỗi xu thế (Trend),
chuỗi chu kỳ (Cycles), chuỗi mùa vụ (Seasonality) và chuỗi ngẫu nhiên (Random variations). -
Chuỗi xu thế (T): Tính xu thế của dòng nhu cầu sản phẩm thể hiện sự thay đổi
củacác dữ liệu theo thời gian (nhìn chung xu thế của dòng sản phẩm có thể đi lên hoặc đi
xuống), thời gian của chuỗi xu thế thường diễn ra trong dài hạn thường là lớn hơn 3 năm . Ví
dụ, nhu cầu đáp ứng công nghệ. -
Chuỗi mùa vụ (S): Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian, dữ
liệuđược lặp đi lặp lại theo những chu kỳ đều đặn do sự tác động của một hay nhiều nhân tố
môi trường xung quanh như tập quán sinh hoạt, do thời tiết, hoạt động kinh tế xã hội… Ví dụ,
nhu cầu tiêu thụ bia không đồng đều theo các mùa trong năm. -
Chuỗi chu kỳ (C): Chu kỳ là yếu tố lặp đi lặp lại sau một giai đoạn thời gian
nhấtđịnh. Ví dụ, chu kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế… -
Chuỗi ngẫu nhiên (R): Chính là sự dao động của dòng nhu cầu sản phẩm do các
yếutố ngẫu nhiên gây ra, không mang tính quy luật. Ví dụ, các yếu tố ngẫu nhiên như cuộc
đình công của công nhân, thiên tai…
Nhu cầu thay đổi theo thời gian dưới những dạng khác nhau. Một công thức tổng hợp
cho kết quả chính xác nhất phải thể hiện được đầy đủ các thay đổi này. Có hai dạng mô hình
kết hợp các thành phần của chuỗi số thời gian là môi hình nhân và mô hình cộng.
12 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
Mô hình nhân giả định nhu cầu (Y) là tích số của 4 thành phần: Y = T x S x C x R
Mô hình nhân giả định nhu cầu (Y) là tổng số của 4 thành phần: Y = T + S + C + R
Trong phần lớn các mô hình dùng trong thực tế, các nhà dự báo giả thiết các biến số
ngẫu nhiên được loại ra trong suốt thời gian dự báo. Do đó, họ chỉ tập trung vào các thành
phần theo mùa vụ, xu thế và chu kỳ.
a. Bình quân giản đơn (simple average)
Phương pháp bình quân giản đơn cho kết quả dự báo là giá trị trung bình của nhu cầu
thực trong những giai đoạn đã qua. Bình quân giản đơn dựa trên giả định tác động của tất cả
các giai đoạn đến kết quả dự báo là như nhau. Công thức: Trong đó:
: Nhu cầu dự báo cho giai đoạn t.
: Nhu cầu thực của giai đoạn i.
n: Số giai đoạn dùng làm căn cứ dự báo (Số giai đoạn quan sát).
Ví dụ 1: Một doanh nghiệp kinh doanh đạm Urê có doanh số bán hàng trong 3 tháng
đầu năm lần lượt là 17 tỷ VNĐ; 19 tỷ VNĐ; 21 tỷ VNĐ. Hãy dự báo doanh số của tháng 4
bằng phương pháp bình quân giản đơn.
Theo phương pháp bình quân giản đơn, doanh số dự báo cho tháng 4 là:
Ft = (17+19+21)/3 = 19 (tỷ VNĐ)
Ưu điểm của phương pháp này đơn giản, dễ tính, cho kết quả nhanh. Tuy nhiên, nhược
điểm của phương pháp này là độ chính xác không cao vì bỏ qua nhiều yếu tố do không tính
tới những thay đổi của thời gian và ảnh hưởng của những thay đổi đó đến dự báo, đồng thời
phương pháp này có tính linh hoạt thấp.
b. Bình quân di động
Trong thực tế khi thời gian thay đổi thì tác động của các giai đoạn đến nhu cầu cũng
thay đổi. Phương pháp này vẫn sử dụng công thức trên để tính giá trị trung bình nhưng có tính
tới yếu tố trượt về thời gian. Phương pháp bình quân di động dùng kết quả trên cơ sở thay đổi
liên tục khoảng thời gian trước đây cho dự báo giai đoạn tiếp theo, công thức:
13 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
Phương pháp này có ưu điểm là đã tính tới sự thay đổi về thời gian nhưng vẫn còn hạn
chế là dựa trên giả định tác động của tất cả các giai đoạn đến nhu cầu là như nhau, bởi thực tế
các giai đoạn gần dự báo có thể ảnh hưởng mạnh hơn những giai đoạn trước đó..
Ví dụ 2: Một công ty có doanh số (triệu VNĐ) bán hàng trong các tháng của năm 2018
được thống kê trong bảng sau. Hãy dự báo bằng phương pháp bình quân di động với số giai đoạn là 4.
Công ty đã sử dụng phương pháp bình quân di động với số giai đoạn là 4 tháng để dự
báo cho các tháng, kết quả như sau: Doanh số
Dự báo nhu cầu theo phương pháp Tháng (tr. VNĐ)
bình quân di động 4 tháng 1 100 2 105 3 110 4 120 5
115 (100 + 105 + 110 + 120)/4 = 108,8 6
125 (105 + 110 + 120 + 115)/4 = 112.5 7
130 (110 + 120 + 115 + 125)/4 = 117.5 8
140 (120 + 115 + 125 + 130)/4 = 122.5 9
135 (115 + 125 + 130 + 140)/4 = 127.5 10
145 (125 + 130 + 140 + 135)/4 = 132.5 11
150 (130 + 140 + 135 + 145)/4 = 137.5 12
160 (140 + 135 + 145 + 150)/4 = 142.5 1/2019 (135 + 145 + 150 + 160)/4 = 147.5
c. Bình quân di động có trọng số
Hạn chế của phương pháp bình quân di động là vẫn dựa trên giả định là tác động của
tất cả các giai đoạn đến nhu cầu là như nhau. Khắc phục hạn chế này người ta sử dụng trọng
số để phân biệt mức độ ảnh hưởng của các giai đoạn khác nhau trong quá khứ đến kết quả dự
báo. Đây chính là phương pháp bình quân di động có trọng số. Công thức tổng quát:
14 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020 Trong đó:
: Cầu thực tế của giai đoạn i.
: Trọng số của giai đoạn i.
: Số giai đoạn tính bình quân di động.
Trong mô hình trên, mức độ chính xác của dự báo phụ thuộc vào khả năng xác định các
trọng số có hợp lý không.
Phương pháp bình quân di động có trọng số có đặc điểm sau:
- Khi số quan sát tăng lên, khả năng san bằng các dao động tốt hơn, nhưng kết
quả dựbáo ít nhạy cảm hơn với những biến đổi thực tế của cầu.
- Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu cầu.
- Đòi hỏi phải ghi chép số liệu đã qua rất chính xác và phải đủ lớn, mới cho kết quảdự báo đúng.
- Khi dự báo vẫn bỏ qua nhiều giai đoạn không tính toán đến.
Ví dụ 3: Vẫn dựa trên số liệu của ví dụ 2 công ty quyết định áp dụng mô hình dự báo
theo phương pháp bình quân di động 4 tháng có trọng số với các trọng số cho các tháng như sau: Giai đoạn
Trọng số áp dụng 1 tháng vừa qua 0,4 2 tháng trước 0,3 3 tháng trước 0,2 4 tháng trước 0,1 Tổng 1,0
Kết quả dự báo theo mô hình này được thể hiện trong bảng sau: Doanh số
Dự báo nhu cầu theo phương pháp Tháng
15 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020 (tr. VNĐ)
bình quân di động 4 tháng có trọng số 1 100 2 105 3 110 4 120 5
115 (100.0,1 + 105.0,2 + 110.0,3 + 120.0,4)/1 = 112,0 6
125 (105.0,1 + 110.0,2 + 120.0,3 + 115.0,4)/1 = 114,5 7
130 (110.0,1 + 120.0,2 + 115.0,3 + 125.0,4)/1 = 119,5 8
140 (120.0,1 + 115.0,2 + 125.0,3 + 130.0,4)/1 = 124,5 9
135 (115.0,1 + 125.0,2 + 130.0,3 + 140.0,4)/1 = 131,5 10
145 (125.0,1 + 130.0,2 + 140.0,3 + 135.0,4)/1 = 134,5 11
150 (130.0,1 + 140.0,2 + 135.0,3 + 145.0,4)/1 = 139,5 12
160 (140.0,1 + 135.0,2 + 145.0,3 + 150.0,4)/1 = 144,5 1/2019 (135.0,1 +
145.0,2 + 150.0,3 + 160.0,4)/1 = 151,5
d. San bằng mũ giản đơn
Để khắc phục nhược điểm của phương pháp bình quân, người ta sử dụng phương pháp
san bằng mũ để dự báo. Phương pháp này đơn giản, cần ít số liệu thống kê. Công thức: với Trong đó:
: Nhu cầu dự báo cho giai đoạn t;
: Nhu cầu dự báo của giai đoạn ngay trước đó (giai đoạn t-1);
: Nhu cầu thực trong giai đoạn ngay trước đó (giai đoạn t-1)
: Hệ số san bằng mũ giản đơn
Thực chất là dự báo mới bằng dự báo của giai đoạn trước đó cộng với sai số của dự báo
ở giai đoạn đó có điều chỉnh theo hệ số cho chính xác hơn.
Công thức trên tuy đơn giản nhưng trong kết quả của dự báo đã tính tới tác động của
tất cả các giai đoạn trước đó và trọng số của giai đoạn càng gần càng lớn lên theo cấp số nhân.
Hệ số trong mô hình dự báo thể hiện mức độ quan trọng và ảnh hưởng của số liệu hiện tại
đến đại lượng dự báo. Hệ số càng lớn mô hình càng nhạy bén với sự biến động của dòng nhu
cầu, ngược lại, hệ số càng nhỏ mô hình dự báo càng kém nhạy bén hơn với sự biến đổi của
dòng nhu cầu. Các hệ số khác nhau sẽ cho kết quả dự báo khác nhau. Có thể kiểm tra độ chính
16 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
xác của từng kết quả dự báo bằng các công cụ thích hợp như: Độ lệch tuyệt đối trung bình
MAD hay sai số dự báo bình quân MSE mà chúng ta có thể nghiên cứu trong bài sau.
Ví dụ 4: Trong 8 quý qua cảng biển Baltimore đã bốc dỡ một lượng lớn ngũ cốc cho
trong bảng thống kê dưới đây. Dự báo cho quý 1 là 175 nghìn tấn. Hệ số san bằng mũ α =
0,10. Hãy dự báo lượng ngũ cốc cần bốc dỡ cho cho quý thứ 9 bằng phương pháp san bằng mũ giản đơn? Quý
Sản lượng thực (nghìn tấn) Dự báo Ft (α = 0,10) Ai 1 180 175,00 2 168
175,00 + 0,10(180 – 175,00) = 175,50 3 159
175,50 + 0,10(168 – 175,50) = 174,75 4 175
174,75 + 0,10(159 – 174,75) = 173,18 5 190
173,18 + 0,10(175 – 173,18) = 173,36 6 205
173,36 + 0,10(190 – 173,36) = 175,02 7 180
175,02 + 0,10(205 – 175,02) = 178,02 8 182
178,02 + 0,10(180 – 178,02) = 178,22 9 ?
178,22 + 0,10(182 – 178,22) = 178,58
Hệ số α có thể thay đổi để xét đến trọng số lớn hơn của những số liệu ở các giai đoạn
gần hơn. Lúc này công thức dự báo sẽ là:
Qua công thức trên ta có thể thấy khi α tăng thì tầm quan trọng của các số liệu quá khứ
càng xa càng nhỏ dần. Quan sát bảng số liệu tính toán dưới đây ứng với giá trị α = 0,1 và α =
0,5 ta cũng nhận rõ điều đó.
Tầm quan trọng của các thời kỳ trước Hệ số 1 2 3 4 5 0,1 0,09 0,081 0,073 0,066 0,5 0,25 0,125 0,063 0,031
17 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020 Hệ số
thì các thời kỳ 3; 4 vẫn còn tác động, nhưng thời kỳ 5 tác động không còn
đáng kể nữa. Ngược lại, khi
thì các thời kỳ 4; 5 vẫn còn tác động, thậm chí thời kỳ 6
cũng vẫn còn tác động, tức là lúc này ta phải xét đến nhiều số liệu trong quá khứ hơn.
e. San bằng mũ có điều chỉnh xu hướng
Phương pháp san bằng mũ giản đơn không phản ánh được xu hướng biến thiên của cầu,
do đó người ta đề xuất sử dụng mô hình san bằng mũ giản đơn có kết hợp điều chỉnh cho phù
hợp với sự biến đổi của nhu cầu. Cách làm như sau: đầu tiên tiến hành dự báo theo san bằng
mũ giản đơn sau đó sẽ thêm vào một lượng điều chỉnh (âm hoặc dương).
Theo đó, mức dự báo có điều chỉnh xu hướng được xác định theo công thức: Trong đó:
: Mức điều chỉnh xu hướng cho giai đoạn t;
: Mức dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho giai đoạn t;
: Mức dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho giai đoạn t-1;
: Mức điều chỉnh xu hướng cho giai đoạn t-1;
: Hệ số điều chỉnh xu hướng ( ).
Để tính toán FITt ta tiến hành theo các bước sau:
Bước 1. Tính dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng mũ giản đơn Ft ở thời kỳ thứ t.
Bước 2. Tính mức điều chỉnh xu hướng (về mặt lượng).
Để tiến hành bước 2 cho lần tính toán đầu tiên, giá trị xu hướng ban đầu phải được xác
định và đưa vào công thức. Giá trị này có thể được đề xuất bằng phán đoán hoặc bằng những
số liệu đã quan sát được trong quá khứ. Sau đó sử dụng số liệu để tính Tt. Trong tính toán, để
đơn giản người ta thường gán giá trị mức điều chỉnh xu hướng cho giai đoạn đầu .
Bước 3. Tính toán dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng .
Hệ số điều chỉnh xu hướng ở trên cũng giống như hệ số san bằng mũ , trong đó
càng lớn thì càng đáp ứng nhiều đối với những thay đổi gần nhất trong xu hướng. Giá trị của
hệ số thấp thì ít gây ảnh hưởng đến những xu hướng xảy ra gần nhất và có khuynh hướng
18 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
san bằng xu hướng hiện tại. Để xác định có thể dùng cách thử đúng sai cùng với việc lấy
MAD hoặc MSE (mục 2.3.1 của chương này) làm tiêu chuẩn so sánh tính .
Phương pháp san bằng mũ là san bằng cấp 1 và san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng
được gọi là san bằng mũ cấp 2. Các mô hình san bằng mũ có kết hợp với cả điều chỉnh mùa
vụ thì được gọi là san bằng mũ cấp 3.
f. Hoạch định theo xu hướng (dự báo theo đường xu hướng)
Hoạch định theo xu hướng hay còn gọi là dự báo theo xu hướng giúp ta dự báo cầu
trong tương lai dựa trên một tập hợp các dữ liệu có tính xu hướng trong quá khứ. Theo phương
pháp này thì cần phải vẽ một đường (hay một hàm số) phù hợp với các số liệu quá khứ, rồi
dựa vào đường đó dự báo nhu cầu của giai đoạn kế tiếp theo xu hướng của các số liệu thống
kê thu được. Để đơn giản trong dự báo thông thường hàm tuyến tính được sử dụng. Hai yếu
tố trong hàm tuyến tính là nhu cầu (y) và thời gian (x) được cụ thể hóa mối quan hệ giữa chúng
bằng một phương trình toán học có dạng: Trong đó:
yt là biến phụ thuộc (giá trị của đại lượng cần dự báo);
x là biến độc lập; b hệ số góc của đường
tuyến tính; a giá trị của y khi x = 0 (hệ số chặn trục tung).
Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất, ta xây dựng một đường thẳng
đi qua n số liệu sẵn có (x yi, i ) với i
1 n sao cho tổng bình phương các khoảng
cách từ số liệu đó đến đường thẳng vừa xây dựng là nhỏ nhất.
Như vậy, nhiệm vụ của chúng ta lúc này là tìm a và b sao cho:
Do đó, a và b thoả mãn điều kiện sau:
19 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp lOMoAR cPSD| 45474828
Bài 02: Dự báo nhu cầu sản phẩm 2019-2020
Khi rút gọn các hệ số của đường thẳng được tính theo công thức: Trong đó: và : Nhu cầu thực của giai đoạn (
); n: Số giai đoạn quan sát.
Ví dụ 5: Vẫn số liệu về doanh số bán hàng của doanh nghiệp đã cho ở ví dụ 2. Hãy xác
định hàm xu hướng và dự báo doanh thu cho tháng 1 và tháng 6 của năm 2019 tới.
Để lập hàm ta lập bảng tính sau: Tháng 1 1 100 100 1 2 2 105 210 4 3 3 110 330 9 4 4 120 480 16 5 5 115 575 25 6 6 125 750 36
20 Khoa QTKD – Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp