tiểu luận quản trị sản xuất dịch vụ đề tài dự báo

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM

--------

TIỂU LUẬN MÔN: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT DỊCH VỤ

TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG DỰ BÁO NHU CẦU CHO DOANH NGHIỆP

Giảng viên : CÔ NGUYỄN THỊ NGỌC HOA

Lớp học phần : 210703105

Nhóm thực hiện : NHÓM HỘI NGỘ

STT HỌ VÀ TÊN MSSV

1 Trần Hưng Bảo Châu 11236381

2 Nguyễn Thị Hồng Hải 12036731

3 Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng 11065151

4 Thi Hoàng Khánh Minh 11071541

5 Danh Si Nghĩa 11041051

6 Nguyễn Thị Hoài Phương 12128731

7 Nguyễn Thị Thu Phương 12028891

8 Nguyễn Văn Thường 11004316

9 Lê Hữu Toàn 11230431

10 Đặng Thị Thảo Trâm 12024741

TP.Hồ Chí Minh, Tháng 10 năm 2014

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM

--------

TIỂU LUẬN MÔN: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT DỊCH VỤ

TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG DỰ

BÁO NHU CẦU CHO DOANH NGHIỆP

Giảng viên : CÔ NGUYỄN THỊ NGỌC HOA

Lớp học phần : 210703105

Nhóm thực hiện : NHÓM HỘI NGỘ

STT Họ và tên Lớp

Mức độ

đóng góp

(%)

Ký tên

1 Trần Hưng Bảo Châu 10

2 Nguyễn Thị Hồng Hải 10

3 Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng 10

4 Thi Hoàng Khánh Minh 10

5 Danh Si Nghĩa 10

6 Nguyễn Thị Hoài Phương 10

7 Nguyễn Thị Thu Phương 10

8 Nguyễn Văn Thường 10

9 Lê Hữu Toàn 10

10 Đặng Thị Thảo Trâm 10

TP.Hồ Chí Minh, Tháng 10 năm 2014

PHÂN CHIA CÔNG VIỆC NHÓM

Môn: Quản trị sản xuất dịch vụ

Giảng viên: Cô Nguyễn Thị Ngọc Hoa

Lớp HP: 210703105

Nhóm: Hội Ngộ

Nhóm trưởng: Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng

Ghi chú:

Môn học này nhóm không họp nhóm mà dùng hình thức thảo luận ngay tại lớp học, tranh thủ những giờ ra chơi hoặc trước khi vào học,

phương tiện liên lạc chủ yếu bằng điện thoại di động. Phương pháp làm việc được đề xuất là mỗi chương sẽ do một nhóm đảm nhận, các bạn

tự phân chia công việc với nhau. Sau đó trưởng nhóm của mỗi nhóm này sẽ báo cáo lại với nhóm trưởng. Vì thế không có thời gian cụ thể và

công việc rõ ràng nhưng nhóm trưởng đã cố gắng đánh giá theo mức độ hoàn thành và thời hạn gửi bài của các bạn một cách thật chính xác.

Những điều sai sót xin cô bỏ qua. Phân chia công việc trong nhóm được trình bày như bảng sau đây:

* Những đánh giá dưới đây chỉ dựa theo chủ quan của nhóm trưởng. Mọi thắc mắc liên hệ trực tiếp nhóm trưởng để giải quyết.

Nhiệm vụ Họ và tên Đánh giá của nhóm trưởng Ghi chú

Lời mở đầu Trần Hưng Bảo Châu Tốt

Phần mở đầu (Lý do chọn đề tài…) (bỏ) Lê Hữu Toàn Sai định dạng

Chương 1: Tổng quan về dự báo - Danh Xi Nghĩa

- Nguyễn Văn Thường Chưa hiểu dàn ý lắm, có lỗi chính tả

Chương 2: Ứng dụng dự báo - Nguyễn Thị Hồng Hải Tốt, đúng thời hạn

Nhiệm vụ Họ và tên Đánh giá của nhóm trưởng Ghi chú

- Nguyễn Thị Hoài Phương

- Nguyễn Thị Thu Phương

- Thi Hoàng Khánh Minh

- Lê Hữu Toàn

- Đặng Thị Thảo Trâm

Chương 3: Kết luận Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng Tốt, gửi bài sớm trước thời hạn

Kết luận chung Trần Hưng Bảo Châu Tốt

Tổng hợp chương 1 Danh Xi Nghĩa Được

Tổng hợp chương 2 Nguyễn Thị Hồng Hải Tốt

Tổng hợp tiểu luận, liên lạc, phân chia công việc Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng Được

LỜI MỞ ĐẦU

Ước lượng và dự báo nhu cầu là một trong những hoạt động phổ biến và quan trọng

nhất đối với các nhà kinh tế học Vĩ mô và đặc biệt là các nhà Quản tri kinh doanh.

Việc dự báo nhu cầu có ý nghĩa đặc biệt quan trong đối với việc hoạch định chính

sách và ra những quyết định đúng đắn trong những tình huống cụ thể để phục vụ công

tác quản lý một cách hiệu quả nhất. Cho nên dự báo nhu cầu là một việc hết sức quan

trọng và ảnh hưởng tới sự tồn vong của một doanh nghiệp.

Trong bài tiểu luận này chúng em sẽ làm rõ nhứng kiến thức cơ bản của việc dự báo

nhu cầu và những phương thức ứng dụng dự báo nhu cầu vào doanh nghiệp kinh

doanh sản xuất.

Vì những hạn chế trong việc tìm kiếm tài liệu và những kiến thức hạn hẹp của chúng

em nên sẽ có những điều thiếu sót trong bài tiểu luận này. Vì vậy chúng em rất mong

nhận được sự góp ý của cô để chúng em có thể hoàn thành bài tiểu luận một cách tốt

nhất cũng như có được những kiến thức sâu rộng hơn về lĩnh vực này. Chúng em xin

chân thành cảm ơn.

Nhóm Hội Ngộ

Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa

Hội Ngộ ii

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO ........................................................................ 1

1.1 KHÁI NIỆM, ĐẶC ĐIỂM VÀ PHÂN LOẠI DỰ BÁO............................................................... 1

1.1.1 Khái niệm dự báo ................................................................................................. 1

1.1.2 Đặc điểm của dự báo ........................................................................................... 1

1.1.3 Các loại dự báo .................................................................................................... 2

1.2 VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO.................................................................................................... 3

1.3 QUY TRÌNH DỰ BÁO TRONG DOANH NGHIỆP .................................................................. 4

1.4 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI DỰ BÁO NHU CẦU ............................................................ 4

1.4.1 Nhân tố chủ quan ................................................................................................. 4

1.4.2 Nhân tố khách quan.............................................................................................. 5

1.4.3 Tác động của chu kỳ sống của sản phẩm đối với dự báo nhu cầu ....................... 5

1.5 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ........................................................................... 6

1.5.1 Phương pháp định tính ......................................................................................... 6

1.5.2 Phương pháp định lượng...................................................................................... 8

1.6 KIỂM SOÁT VÀ GIÁM SÁT DỰ BÁO ............................................................................... 16

CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG ĐỂ DỰ BÁO NHU

CẦU VÀ KIỂM SOÁT, GIÁM SÁT DỰ BÁO .............................................................. 18

2.1 DỰ BÁO THEO DÃY SỐ THỜI GIAN ................................................................................ 18

2.1.1 Phương pháp bình quân di động ........................................................................ 18

2.1.2 Phương pháp bình quân di động có trọng số ..................................................... 19

2.1.3 Phương pháp san bằng số mũ giản đơn ............................................................. 22

2.1.4 Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng ..................................... 22

2.2 DỰ BÁO THEO ĐƯỜNG KHUYNH HƯỚNG ...................................................................... 24

2.2.1 Phương pháp đường thẳng thống kê .................................................................. 24

2.2.2 Phương pháp đường thẳng thông thường .......................................................... 26

2.2.3 Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động thời vụ ............ 27

2.2.4 Phương pháp đường parabol thống kê .............................................................. 29

2.2.5 Phương pháp đường logaric .............................................................................. 30

2.3 DỰ BÁO THEO MỐI LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN (DỰ BÁO DỰA TRÊN CƠ SỞ ĐƯỜNG HỒI QUY

TUYẾN TÍNH) ..................................................................................................................... 31

2.4 ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ........................................................................ 33

2.4.1 Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoại suy) ............. 33

2.4.2 Dự báo theo đường xu hướng ............................................................................ 34

2.4.3 Phương pháp hồi quy tương quan ...................................................................... 35

2.5 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO THÍCH HỢP ............................................................. 35

CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN ................................................................................................. 37


Hội Ngộ iii

3.1 NHẮC LẠI TẦM QUAN TRỌNG CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT .................................. 37

3.2 GIA TĂNG ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT........................................ 38

3.3 KẾT LUẬN ................................................................................................................... 40

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................. 41


Hội Ngộ 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO

1.1 KHÁI NIỆM, ĐẶC ĐIỂM VÀ PHÂN LOẠI DỰ BÁO

1.1.1 Khái niệm dự báo

Trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, các nhà quản trị thường xuyên phải

đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để giúp

các quyết định này có độ tin cậy cao, giảm thiểu mức độ rủi ro, người ta đã đưa ra kỹ

thuật dự báo. Vì vậy kỹ thuật dự báo là hết sức quan trọng và cần thiết cho các doanh

nghiệp, đặc biệt là ngày nay các doanh nghiệp lại hoạt động trong môi trường của nền

kinh tế thị trường mà ở đó luôn diễn ra những sự cạnh tranh gay gắt giữa các doanh

nghiệp với nhau.

Vậy dự báo là gì? Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm dự báo như sau: Dự báo

là khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ xảy ra

trong tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau:

Các dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;

Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo;

Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết.

Như vậy, tính khoa học ở đây thể hiện ở chỗ:

Căn cứ vào dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;

Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo.

Tính nghệ thuật được thể hiện: Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ nghệ thuật

phán đoán của các chuyên gia, được kết hợp với kết quả dự báo, để có được các quyết

định với độ chính xác và tin cậy cao.

1.1.2 Đặc điểm của dự báo

- Không có cách nào để xác định tương lai là gì một cách chắc chắn (tính không

chính xác của dự báo). Dù phương pháp chúng ta sử dụng là gì thì luôn tồn tại

yếu tố không chắc chắn cho đến khi thực tế diễn ra.

- Luôn có điểm mù trong các dự báo. Chúng ta không thể dự báo một cách chính

xác hoàn toàn điều gì sẽ xảy ra trong tương tương lai. Hay nói cách khác,

không phải cái gì cũng có thể dự báo được nếu chúng ta thiếu hiểu biết về vấn

đề cần dự báo.


Hội Ngộ 2

- Dự báo cung cấp kết quả đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách trong

việc đề xuất các chính sách phát triển kinh tế, xã hội. Chính sách mới sẽ ảnh

hưởng đến tương lai, vì thế cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo.

1.1.3 Các loại dự báo

Dự báo được phân chia theo nhiều cách khác nhau. Trong đó có 2 cách phân loại cơ

bản căn cứ vào thời gian và lĩnh vực dự báo.

a) Căn cứ vào thời gian dự báo:

Dự báo dài hạn (> 3 năm)

Dự báo trung hạn (> 3 tháng - 3 năm)

Dự báo ngắn hạn (< 3 tháng)

Dự báo dài hạn: Khoảng thời gian từ 3 năm trở lên. Dự báo dài hạn được ứng dụng

cho 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.

Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo thường là từ 3 tháng đến 3 năm. Nó cần

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 ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo có thể đến một năm, nhưng thường là ít

hơn ba tháng. Loại dự báo này thường được dùng trong kế hoạch mua hàng, điều độ

công việc, cân bằng nhân lực, phân chia công việc.

* Dự báo trung hạn và dài hạn có ba đặc trưng khác với dự báo ngắn hạn:

Thứ nhất, dự báo trung hạn và dài hạn phải giải quyết nhiều vấn đề có tính

toàn diện và yểm trợ cho các quyết định quản lý thuộc về hoạch định kế hoạch

sản xuất sản phẩm và quá trình công nghệ.

Thứ hai, dự báo ngắn hạn thường dùng nhiều loại phương pháp luận hơn là dự

báo dài hạn. Đối với các dự báo ngắn hạn người ta dùng phổ biến các kỹ thuật

toán học như bình quân di động, san bằng mũ và hồi quy theo xu hướng. Nói

cách khác thì các phương pháp ít định lượng được dùng để tiên đoán các vấn

đề lớn toàn diện như có cần đưa một sản phẩm mới nào đó vào danh sách các

chủng loại mặt hàng của công ty không.

Thứ ba, dự báo ngắn hạn có khuynh hướng chính xác hơn dự báo dài hạn. Vì

các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, nếu kéo dài thời gian

dự báo ra thì độ chính xác có khả năng giảm đi. Do vậy, cần phải thường xuyên

cập nhật và hoàn thiện các phương pháp dự báo.


Hội Ngộ 3

b) Căn cứ vào lĩnh vực dự báo:

Dự báo kinh tế

Dự báo công nghệ

Dự báo nhu cầu

Dự báo kinh tế: là dự báo các hiện tượng kinh tế như:

o Tốc độ tăng trưởng kinh tế.

o Tỷ lệ lạm phát.

o Giá cả.

o Trữ lượng tài nguyên…

Dự báo công nghệ và kỹ thuật sản xuất: là dự báo các vấn đề liên quan đến công

nghệ và kỹ thuật sản xuất như:

o Năng lượng mới.

o Nguyên liệu mới.

o Phương pháp công nghệ mới.

o Máy móc thiết bị mới…

Dự báo nhu cầu: là dự báo nhu cầu sản xuất như:

o Nhu cầu số lượng sản phẩm.

o Nhu cầu nguyên vật liệu.

o Nhu cầu máy móc thiết bị…

Lĩnh vực dự báo mà chúng ta nghiên cứu trong chương này, nếu phân loại theo thời

gian thì gọi là dự báo ngắn hạn, nếu phân theo lĩnh vực thì gọi là dự báo nhu cầu.

1.2 VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO

Doanh nghiệp hoạt động trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi, nhu cầu về sản

phẩm và dịch vụ cũng thay đổi theo từng tháng. Kết quả của dự báo sẽ có vai trò đáng

kể đối với doanh nghiệp, nó được thể hiện như sau:

- Là phần thiết yếu trong quản trị sản xuất tác nghiệp, là cơ sở để đưa ra các

quyết định chiến lược cũng như chiến thuật của doanh nghiệp.

- Có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạch định và thực hiện kế hoạch sản xuất

cũng như các kế hoạch bộ phận khác của doanh nghiệp.

- Giúp doanh nghiệp chủ động trong việc đáp ứng cầu, không bỏ sót cơ hội kinh

doanh.

- Giúp các nhà quản trị doanh nghiệp có kế hoạch sử dụng hợp lý và có hiệu quả

các nguồn lực.


Hội Ngộ 4

- Cung cấp cơ sở quan trọng để phối kết hợp hoạt động giữa các bộ phận trong

toàn doanh nghiệp.

Để hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định, các nguồn lực được cung cấp đầy đủ, kịp

thời thì đòi hỏi việc dự báo của Doanh nghiệp phải tương đối chính xác và phải đảm

bảo tính liên tục.

1.3 QUY TRÌNH DỰ BÁO TRONG DOANH NGHIỆP

Dù là dùng phương pháp nào, để tiến hành dự báo ta triển khai theo các bước như

sau:

Bước 1: Xác định mục tiêu của dự báo;

Bước 2: Xác định độ dài thời gian dự báo (ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn);

Bước 3: Lựa chọn phương pháp dự báo;

Bước 4: Lựa chọn đối tượng để thu thập thông tin;

Bước 5: Thu thập thông tin dự báo bằng bảng câu hỏi, phỏng vấn trực tiếp hoặc

thông qua đội ngũ cộng tác viên marketing;

Bước 6: Xử lý thông tin;

Bước 7: Xác định xu hướng dự báo (Xu hướng tuyến tính, xu hướng chu kỳ, xu

hướng thời vụ hay xu hướng ngẫu nhiên);

Bước 8: Phân tích, tính toán, ra quyết định về kết quả dự báo.

Nếu việc dự báo được tiến hành một cách đều đặn trong thời gian dài, thì các dữ liệu

sẽ được thu thập thường xuyên và việc tính toán dự báo được tiến hành một cách tự

động, thường là được thực hiện trên máy tính điện toán.

1.4 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI DỰ BÁO NHU CẦU

1.4.1 Nhân tố chủ quan

Nhân tố chủ quan hoặc còn gọi là các nhân tố bên trong nội bộ doanh nghiệp bao

gồm:

- Chất lượng thiết kế

- Cách thức phục vụ khách hàng

- Chất lượng sản phẩm


Hội Ngộ 5

- Giá bán

Đây là những nhân tố mà doanh nghiệp có khả năng chủ động điều chỉnh kiểm soát.

1.4.2 Nhân tố khách quan

Nhân tố khách quan quan trọng nhất là thị trường, bao gồm:

- Cảm tình của người tiêu dung

- Quy mô dân cư

- Sự cạnh tranh

- Các nhân tố ngẫu nhiên

- Ngoài ra còn phải xét đến môi trường kinh tế bao gồm:

- Luật pháp

- Thực trạng nền kinh tế

- Chu kỳ kinh doanh

1.4.3 Tác động của chu kỳ sống của sản phẩm đối với dự báo nhu cầu

Chu kỳ sống của sản phẩm là một nhân tố quan trọng cần được xem xét kỹ trong quá

trình dự báo nhất là đối với dự báo dài hạn. phần lớn các sản phẩm được chấp nhận

trên thị trường có chu kỳ sống trải qua 4 giai đoạn.

Trong giai đoạn đầu của chu kỳ sống ta chưa có đủ số liệu, thậm chí không có số liệu.

vì vậy phương pháp dự báo trong giai đoạn này thường dựa vào điều tra thực tế trên

thị trường, dựa vào nhận xét, phán đoán của các chuyên gia hoặc phân tích các sản

phẩm tương tự khác.

Trong các giai đoạn sau ta càng ngày có nhiều số liệu hơn nên có thể sử dụng các

phương pháp thống kê để dự báo và kết quả khả quan hơn.

Trong giai đoạn suy thoái mặt dù nguồn số liệu thống kê rất dồi dào nhưng thường

chúng không giúp ích gì cho dự báo suy giảm. lúc này ta sử dụng phương pháp điều

tra thị trường, phương pháp chuyên gia hoặc phân tích các sản phẩm tương tự như đã

làm trong giai đoạn đầu.


Hội Ngộ 6

1.5 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU

1.5.1 Phương pháp định tính

Các phương pháp dự báo định tính là các phương pháp dự báo bằng cách phân tích

định tính dựa vào suy đoán, cảm nhận. Các phương pháp này 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, không định lượng.. Tuy nhiên chúng có ưu điểm là 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 cũng rất tốt. Sau đây là một số phương pháp dự báo định

tính chủ yếu:

1.5.1.1 Lấy ý kiến của ban quản lý điều hành

Đây là phương pháp dự báo được sử dụng khá rộng rãi. Trong phương pháp này, cần

lấy ý kiến của các nhà quản trị cao cấp, những người phụ trách các công việc quan

trọng thường hay sử dụng các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp.

Ngoài ra cần lấy thêm ý kiến đánh giá của các cán bộ điều hành marketing, kỹ thuật,

tài chính và sản xuất.

Phương pháp này sử dụng được trí tuệ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp

liên quan đến hoạt động thực tiễn. Tuy nhiên nó có nhược điểm là mang yếu tố chủ

quan và ý kiến của những người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của

những người khác.

1.5.1.2 Phương pháp lấy ý kiến của lực lượng bán hàng

Những người bán hàng là người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của người tiêu dùng của

người tiêu dùng. Họ có thể dự báo được lượng hàng hoá, dịch vụ có thể bán được

trong tương lai tại khu vực mình bán hàng.

Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau, có thể dự báo

nhu cầu hàng hoá, dịch vụ của doanh nghiệp.

Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán

hàng. Một số người bán hàng thường có xu hướng đánh giá thấp lượng hàng hoá, dịch

vụ bán được để dễ đạt định mức, ngược lại một số khác lại chủ quan dự báo ở mức

quá cao để nâng danh tiếng của mình.


Hội Ngộ 7

1.5.1.3 Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng

Đây là phương pháp lấy ý kiến khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của

doanh nghiệp. Việc nghiên cứu thường do bộ phận 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.

Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng giúp doanh nghiệp không chỉ

chuẩn bị dự báo nhu cầu của khách hàng mà còn có thể hiểu được những đánh giá

của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp để có biện pháp cải tiến, hoàn

thiện cho phù hợp. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tốn kém về tài chính, thời

gian và phải có sự chuẩn bị công phu trong việc xây dựng câu hỏi. Đôi khi phương

pháp này cũng vấp phải khó khăn là ý kiến của khách hàng không xác thực hoặc quá

lý tưởng.

1.5.1.4 Phương pháp chuyên gia

Phương pháp chuyên gia là 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 chuyên gia dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng

phản ánh tương lai một cách tự nhiên của các chuyên gia giỏi và xử lý thống kê các

câu trả lời một cách khoa học. Nhiệm vụ của phương pháp là đưa ra những dự báo

khách quan về tương lai phát triển của khoa học kỹ thuật hoặc sản xuất dựa trên việc

xử lý có hệ thống các đánh giá dự báo của các chuyên gia.

Phương pháp chuyên gia được áp dụng đặc biệt có hiệu quả trong các trường hợp sau

đây:

- Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố mà hiện tại

còn chưa có hoặc thiếu những cơ sở lý luận chắc chắn để xác định.

- Trong điều kiện còn thiếu thông tin và những thống kê đầy đủ, đáng tin cậy về

đặc tính của đối tượng dự báo.

- Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng dự báo, độ tin cậy thấp về

hình thức thể hiện, về chiều hướng biến thiên về phạm vi cũng như quy mô và

cơ cấu.

- Khi dự báo trung hạn và dài hạn đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng của nhiều

nhân tố, phần lớn là các nhân tố rất khó lượng hoá đặc biệt là các nhân tố thuộc


Hội Ngộ 8

về tâm lý xã hội (thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư...) hoặc tiến bộ

khoa học kỹ thuật. Vì vậy trong quá trình phát triển của mình đối tượng dự

báo có nhiều đột biến về quy mô và cơ cấu mà nếu không nhờ đến tài nghệ

của chuyên gia thì mọi sự trở nên vô nghĩa.

- Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên gia

cũng được áp dụng để đưa ra các dự báo kịp thời.

Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia làm ba giai đoạn lớn:

- Lựa chọn chuyên gia

- Trưng cầu ý kiến chuyên gia;

- Thu thập và xử lý các đánh giá dự báo.

Chuyên gia giỏi là người thấy rõ nhất những mâu thuẫn và những vấn đề tồn tại trong

lĩnh vực hoạt động của mình, đồng thời về mặt tâm lý họ luôn luôn hướng về tương

lai để giải quyết những vấn đề đó dựa trên những hiểu biết sâu sắc, kinh nghiệm sản

xuất phong phú và linh cảm nghề nghiệp nhạy bén.

1.5.2 Phương pháp định lượng

Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các

công thức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai. Khi dự báo nhu

cầu tương lai, nếu không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác có thể dùng các phương

pháp dự báo theo dãy số thời gian. Nếu cần ảnh hưởng của các nhân tố khác đến nhu

cầu có thể dùng các mô hình hồi quy tương quan...

1.5.2.1 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 một giả thiết về sự tồn

tại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến 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 (dòng nhu cầu) thống kê được trong quá khứ.

Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luật

phát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả

thiết quy luật đó vẫn còn phát huy tác dụng.

Các yếu tố đặc trưng của dãy số theo thời gian gồm:

- Tính xu hướng: Tính xu hướng của dòng nhu cầu thể hiện sự thay đổi của các

dữ liệu theo thời gian (tăng, giảm...)


Hội Ngộ 9

- Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được

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, hoạt động kinh tế xã

hội... Ví dụ: Nhu cầu dịch vụ bưu chính viễn thông không đồng đều theo các

tháng trong năm.

- Biến đổi có chu kỳ: Chu kỳ là yếu tố lặp đi lặp lại sau một giai đoạn thời gian.

Ví dụ: Chu kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế...

- Biến đổi ngẫu nhiên: Biến đổi ngẫu nhiên là sự dao động của dòng nhu cầu do

các yếu tố ngẫu nhiên gây ra, không có quy luật.

Sau đây là các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian:

1) Phương pháp bình quân di động

Phương pháp này dùng khi các số liệu trong dãy số biến động không lớn lắm. Các số

bình quân di động được tính từ các số liệu của dãy số thời gian có khoảng cách đều

nhau.

Chẳng hạn có dãy số thời gian tính theo tháng bao gồm các số liệu y1, y2…y3. Nếu

tính số bình quân di động theo từng nhóm 3 tháng ta có:

𝑦1 =𝑦1 + 𝑦2 + 𝑦3

3

𝑦2 =𝑦2 + 𝑦3 + 𝑦4

3

…………

Mục đích của việc lấy bình quân di động là để san bằng những biến động bất thường

trong dãy số thời gian. Sau đó dựa vào số liệu bình quân di động ta sẽ dự báo được

nhu cầu trong thời kỳ kế tiếp.

2) Phương pháp bình quân di động có trọng số

Những số liệu mới xuất hiện trong các thời kỳ cuối có giá trị lớn hơn những số liệu

xuất hiện đã lâu. Để xét đến vấn đề này ta sử dụng các trọng số để nhấn mạnh giá trị

các số liệu gần nhất, vừa xảy ra. Việc chọn trọng số phù thuộc vào kinh nghiệm và

sự nhạy cảm của người dự báo, tính toán trên công thức:

Số bình quân di động có trọng số =∑(𝑡𝑟ọ𝑛𝑔 𝑠ố 𝑡ℎờ𝑖 𝑘ỳ 𝑛 𝑥𝑁ℎ𝑢 𝑐ầ𝑢 𝑡ℎờ𝑖 𝑘ỳ 𝑛

∑ 𝐶á𝑐 𝑡𝑟ọ𝑛𝑔 𝑠ố

3) Phương pháp san bằng số mũ

* Nội dung phương pháp


Hội Ngộ 10

Phương pháp này rất tiện dụng nhất là khi dùng máy tính. Đây cũng là kỹ thuật tính

số bình quân di động nhưng không đòi hỏi phải có nhiều số liệu quá khứ. Công thức

tính nhu cầu tương lại như sau:

𝐹𝑡 = 𝐹(𝑡−1) + 𝛼|𝐴(𝑡−1) − 𝐹(𝑡−1)|

Trong đó:

- 𝐹𝑡 là nhu cầu dự báo ở thời kỳ t

- 𝐹(𝑡−1) là nhu cầu theo dự báo ở thời kỳ (t-1)

- 𝐴(𝑡−1) là số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1)

- 𝛼 là hệ số san bằng số mũ (0 ≤ 𝛼 ≤ 1)

* Lựa chọn hệ số α

Hệ số 𝛼 ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả dự báo. Để chọn 𝛼 ta dựa vào độ lệch tuyệt

đối bình quân MAD (Mean Absolute Deviation).

𝑀𝐴𝐷 =∑ 𝐹 .𝐸

𝑛=

∑ 𝐶á𝑐 𝑠𝑎𝑖 𝑙ệ𝑐ℎ 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑑ự 𝑏á𝑜

𝑆ố 𝑡ℎờ𝑖 𝑘ỳ 𝑡í𝑛ℎ 𝑡𝑜á𝑛

4) Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp san bằng số mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động. Do đó

cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh có xu hướng. Cách làm như sau: đầu tiên

tiến hành dự báo theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn sau đó sẽ thêm vào một

lượng điều chỉnh (âm hoặc dương). Tính toán theo công thức:

𝐹𝐼𝑇𝑡 = 𝐹𝑡 + 𝑇𝑡

FIT - Dự báo nhu cầu theo xu hướng

𝐹𝑡 – Dự báo nhu cầu cho thời kỳ mới

𝑇𝑡 – Lượng điều chỉnh theo xu hướng

Để xác định phương trình xu hướng dùng khi điều chỉnh ta dùng hệ số san bằng số

mũ 𝛽 .Ý nghĩa và cách sử dụng hệ số này cũng giống hệ số 𝛼.

𝑇𝑡 được tính như sau:

𝑇𝑡 = 𝑇(𝑡−1) + 𝛽(𝐹𝑡 − 𝐹(𝑡−1))

Trong đó:

𝑇𝑡 – Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t

𝑇(𝑡−1) - Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t-1


Hội Ngộ 11

𝛽 – Hệ số san bằng xu hướng mà ta lựa chọn

𝐹𝑡 – Lượng dự báo nhu cầu ở thời kỳ t bằng phương pháp san bằng số mũ giản

đơn

𝐹(𝑡−1) – Lượng dự báo nhu cầu ở thời kỳ t-1

Để tính toán 𝐹𝐼𝑇𝑡 ta tiến hành các bước sau:

Bước 1: Tính dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn 𝐹𝑡 ở thời

kỳ t

Bước 2: Tính xu hướng (về mặt lượng) bằng cách sử dụng công thức 𝑇𝑡

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

những đã quan sát được trong thời gian qua. Sau đó sử dụng số liệu này để tính 𝑇𝑡 .

Bước 3: Tính toán dự đoán nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh

xu hướng theo công thức 𝐹𝐼𝑇𝑡 .

1.5.2.2 Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng

Các phương pháp dự báo nhu cầu theo đường khuynh hướng cũng dựa vào dãy số

thời gian. Dãy số này cho phép ta xác định đường khuynh hướng lý thuyết trên cơ sở

kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các điểm thể hiện nhu cầu

thực tế trong quá khứ đến đường khuynh hướng lấy theo trục tung là nhỏ nhất. Sau

đó dựa vào đường khuynh hướng lý thuyết ta tiến hành dự báo cho các năm tương

lai.

Có thể sử dụng các phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng để dự báo ngắn

hạn, trung hạn và dài hạn.

Đường khuynh hướng có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.

Để xác định được đường huynh hướng lý thuyết, đòi hỏi phải có nhiều số liệu trong

quá khứ.

Đường huynh hướng còn có tên gọi là đường hồi quy.

Để biết được đường khuynh hướng là tuyến tính hay phi tuyến trước hết ta cần biểu

diễn các nhu cầu thực tế trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng pháp triển

của các số liệu đó. Qua phân tích nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối

điều đặn theo một chiều hướng nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu

hiện chiều hướng đó. Nếu các số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn,

như tăng giảm ngày càng tăng nhanh hơn hay ngày càng chậm thì ta có thẻ sử dụng


Hội Ngộ 12

các đường cong thích hợp để mô tả sự biến động đó (đường parabol, hyperbol,

logarit...). Dưới đây trình bày chủ yếu về các đường thẳng.

1) Phương pháp đường thẳng thống kê

Sử dụng phương trình đường thẳng sau

Phương trình đường thẳng có dạng: Yc = aX + b

Các hệ số a, b được tính như sau:

𝑎 =∑𝑋𝑌

∑𝑋2

𝑏 =∑𝑌

𝑛

Trong đó:

Yc – nhu cầu dự báo trong tương lai

X - số thứ tự thời gian

Y – số liệu nhu cầu thực tế trong quá khứ

n - Số lượng số liệu có được trong quá khứ

Chú ý:

Hệ số a, b tính như trên phải phù hợp với điều kiện ∑X = 0. ở đây X - số thứ tự thời

gian (chẳng hạn là năm) trong quá khứ. Để cho ∑X = 0 ta đánh số thứ tự thời gian

quá khứ như sau:

Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số lẻ, chẳn hạn là 7 năm (X1,

X2, ....X7) ta có thể đánh giá số thứ tự bằng cách lấy thời gian ở giữa X4 = 0,

các thời gian dứng trước X4 lần lược đánh giá số -1, -2, -3 và các dãy sau X4

lần lược đánh số +1, +2, +3. Như vậy cộng lại ∑X = 0.

Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số chẵn, chẳn hạn là 8 năm(X1 ,

X2, ....X8) ta lấy thời gian ở giữa hai la X4 = -1 và X5 = +1. Như vậy các thời

gian dứng trước X4 lần lược đánh giá số -3, -5, -7 và các thời gian X5 lần lược

đánh số +3, +5, +7. Cuối cùng ta cộng lại ∑X = 0

2) Phương pháp đường thẳng thông thường

Phương pháp này còn có người còn gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé

nhất. Nhưng cách gọi này không thật chính xác vì kỹ thuật bình phương bé nhất được

sử dụng cả trong phương pháp đường thẳng thống kê và cả trong phương pháp đường


Hội Ngộ 13

phi tuyến khác. Phương pháp này còn được gọi là phương pháp đường thẳng bình

phương bé nhất.

Phương pháp dự báo: Yc = aX + b

Trong đó:

𝑎 =n∑XY − ∑X. ∑Y

n∑X2 − (∑X)2

𝑏 =∑X2 . ∑Y − ∑X. ∑XY

n∑X2 − (∑X)2

Yc – Lượng nhu cầu dự báo

X – Thứ tự thời gian (năm) trong dãy số, đánh theo thứ tự tự nhiên từ 1 trở lên,

không phân biệt số lượng số liệu là chẵn hay lẻ.

Y – lượng hàng bán ra trong quá khứ

n – Số lượng có được trong quá khứ

3) Phương pháp dự báo theo huynh hướng có xét đến biến động thời vụ

Đối với một số mặt hàng, nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo thời vụ trong

năm. Nguyên nhân có thể do diều kiện thời tiết, địa lý hay tập quán của người tiêu

dùng ở từng vùng có khác nhau (lễ hội, tết...). Để dự báo cho nhu cầu mù vụ ta cần

khảo sát mức độ biến động của nhu cầu bằng cách tính chỉ số thời vụ trên cơ sở dãy

số thời gian đã điều tra. Chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau:

Is =ȳi

ȳo

Trong đó:

Is – chỉ số thời vụ

ȳi - số bình quân các tháng cùng tên

ȳo – số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số

4) Phương pháp đường parabol thống kê

Nếu sau khi phân tích các số liệu quá khứ trên đồ thị mà ta thấy rằng xu hướng biến

động không phải theo đường thẳng mà có dạng đường parapol thì lúc đó nên dùng

phương pháp parapol.

Phương pháp dự báo có dạng như sau: Yc = aX2 + bX + c

Trong đó:


Hội Ngộ 14

𝑎 =n∑X2Y − ∑X2. ∑Y

n∑X4 − (∑X2)2

𝑏 =∑XY

∑X2

𝑐 =∑X4Y − ∑X2. ∑X2Y

n∑X4 − (∑X2)2

(Các ký hiệu như cũ)

5) Phương pháp đường Logarit

Sai chuẩn tính theo công thức:

𝜎 = √∑(Y − Yc)2

n

Trong đó:

𝞼 - chuẩn tính cho từng phương pháp đã sử dụng

Y – lượng nhu cầu thực tế ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ

Yc – lượng nhu cầu dự báo ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá

khứ

1.5.2.3 Dự báo theo các mối liên hệ tương quan

Các phương pháp trình bày trên đây để xem xét sự biến động của đại lượng cần dự

báo theo thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê được trong quá khứ.

Nhưng trong thực tế đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác.

Chẳng hạn dự báo lúa theo các naem thay đổi tùy theo lượng phân bón đã sử dụng

trong các năm đó.nói cách khác đại lượng phân bón ảnh hưởng đến sản lượng lúa mà

đại lượng ta cần dự báo cho các năm sau.

Mối liên hệ nhân quả giữa lượng phân bón và sản lượng lúa không thể biểu diễn được

dưới dạng một hàm số chính xác mà chỉ có thể biểu diễn gần đúng với một tương

quan, thể hiện một đường hồi quy tương quan.

Đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố tác động lên nó là biến độc lập.

Biến độc lập có thể có một hoặc một số.

Nếu chỉ quan sát đén một yếu tố ảnh hưởng (một biến độc lập) thì đường hồi quy

tương quan có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến. Dưới đây sẽ trình bày chủ yếu là

đường hồi quy tuyến tính với một biến độc lập.


Hội Ngộ 15

1) Dự báo trên cơ sở đường hồi quy tương quan tuyến tính

Phương trình dự báo: Yc = aX + b

Trong đó:

Yc - lượng nhu cầu dự báo

X – biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng biến Yc)

a, b – các hệ số phương trình

Các hệ số được tính như sau:

a =∑xy − nẋȳ

∑X2 − n(x̅)2

b= y - a�̅�

2) Xác định hệ số co dãn

Hệ số co dãn k cho ta biết khi tăng x lên 1% thì yc sẽ tăng len bao nhiêu %. K tính

như sau:

𝐾 = 𝑎𝑋

Yc

3) Xác định sai chuẩn

Để đánh giá được độ chính xác của Yc ta phải tính sai chuẩn của đường hồi quy tương

quan, ký hiệu là Sxy.

Sxy = √∑(y − yc )2

n − 2

Trong đó:

y – giá trị thực tế của cả năm

yc – giá trịnh tính toán theo phương trình đường hồi quy

n – số lượng số liệu thu nhập được

Công thức trên được biến đổi thành:

Sxy = √∑y2 − b∑y − a∑xy

n − 2


Hội Ngộ 16

1.6 KIỂM SOÁT VÀ GIÁM SÁT DỰ BÁO

Việc theo dõi kết quả thực hiện theo các số liệu đã dự báo so với số liệu thực tế được

tiến hành dựa trên cơ sở "Tín hiệu theo dõi".

Tín hiệu theo dõi được tính bằng cách lấy "Tổng sai số dự báo dịch chuyển" (Running

Sum of the Forecast Error - RSFE) chia cho độ lệch tuyệt đối trung bình MAD.

Tín hiệu theo dõi dương cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn nhu cầu dự báo. Tín hiệu

theo dõi âm, cho biết nhu cầu dự báo cao hơn nhu cầu thực tế. Tín hiệu theo dõi được

coi là tốt nếu có RSFE nhỏ và có sai số âm. Nói cách khác, có độ lệch nhỏ đã là tốt

rồi, nhưng các sai số dương và âm cân bằng lẫn nhau để cho đường tâm của tín hiệu

theo dõi nằm quanh số 0.

Để kiểm soát một cách tốt nhất các kết quả dự báo, doanh nghiệp nên đưa ra các giới

hạn kiểm soát dự báo. Một khi tín hiệu dự báo tính được vượt quá giới hạn trên hoặc

giới hạn dưới là có báo động. Điều đó có nghĩa là dự báo của doanh nghiệp đang có

vấn đề và doanh nghiệp cần đánh giá lại phương thức dự báo nhu cầu của mình.

Hình sau mô tả lược đồ kiểm soát dự báo thông qua việc sử dụng "Tín hiệu theo dõi",

"Tín hiệu theo dõi giới hạn".


Hội Ngộ 17

Việc xác định phạm vi chấp nhận được chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, sao cho không

quá hẹp, cũng không quá rộng. Nếu quá hẹp thì với sai số nhỏ đã phải điều chỉnh

phương pháp dự báo. Nếu quá rộng thì ý nghĩa thực tế của các số liệu dự báo sẽ giảm

đi rất nhiều.

Một số chuyên gia dự báo cho rằng đối với các mặt hàng có số lượng lớn thì phạm vi

này lấy bằng ± 4MAD còn đối với các mặt hàng có số lượng nhỏ có thể lấy đến ±

8MAD.

Một số chuyên gia khác, dựa vào quan hệ 1MAD ≈ 0,8 độ lệch chuẩn, cho rằng phạm

vi chấp nhận được nên lấy tối đa là bằng ± 4MAD.


Hội Ngộ 18

CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG

ĐỂ DỰ BÁO NHU CẦU VÀ KIỂM SOÁT,

GIÁM SÁT DỰ BÁO

2.1 DỰ BÁO THEO DÃY SỐ THỜI GIAN

2.1.1 Phương pháp bình quân di động

Ta có công thức tính dự báo theo phương pháp này như sau:

n

Di

FtDDD

F

DDDF

t

nti

1

3

4325

3

3214

Trong đó:

Ft: Dự báo bình quân di động cho thời kỳ t;

Di: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i (ngày, tuần, tháng, quý, năm);

n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán

Ví dụ 1: Cuối mỗi tuần người chủ cửa hàng tạp phẩm Meersburg muốn dự báo mức

cầu bánh mì tại cửa hàng của ông ta trong tuần tới. Doanh số hàng tuần trong 9 tuần

vừa qua được cho như sau:

Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Doanh số thực tế

(số ổ bánh mì) 110 102 108 121 112 105 114 106 115

Dự báo sử dụng bình quân di động giản đơn với n = 3

67,1063

108102110

3

3214

DDDF

33,1103

121108102

3

4325

DDDF

Tương tự tính được:

F6 = 113,67

F7 = 112,67

F8 = 110,33


Hội Ngộ 19

F9 = 108,33;

F10 = 111,667

F11 = 111,667.

Ví dụ 2: Nhu cầu của bánh trung thu Kinh đô được theo dõi trong suốt 6 tuần qua

như sau:

Tuần 1 2 3 4 5 6

Nhu cầu 650 521 563 735 514 596

Dự báo nhu cầu trong tuần thứ 7 bằng cách dùng phương pháp bình quân di động

trong 5 giai đoạn.

Giải:

Ta có : t = 7

n = 5

n

Di

Ft

t

nti

1

<=>

6

2 2 3 4 5 6F7

5 5

521 563 735 514 596585.8

5

i

DiD D D D D

Phương pháp này có những ưu nhược điểm như sau:

Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số

thời gian.

Nhược điểm:

Hoàn toàn dựa vào số liệu quá khứ.

Cần nhiều số liệu quá khứ.

Chưa đánh giá được tầm quan trọng khác nhau của các số liệu ở các thời kỳ

khác nhau.

2.1.2 Phương pháp bình quân di động có trọng số

Phương pháp bình quân di động có trọng số được tính theo công thức sau:


Hội Ngộ 20

1

1

)(

t

nti

t

nti

Wi

WiDi

Ft

Trong đó:

Ft: Dự báo bình quân di động thời kỳ t;

Di: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i;

Wi: Giá trị của trọng số gán cho dữ liệu ở thời kỳ i;

n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán.

Ví dụ 1: Cửa hàng tạp phẩm Meersburg, có doanh số hàng tuần trong 9 tuần vừa qua

được cho như sau:

Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9


(số ổ bánh mì) 110 102 108 121 112 105 114 106 115

Cửa hàng tạp hóa Meersburg quyết định áp dụng mô hình dự báo theo bình quân di

động 4 tuần có trọng số với các trọng số cho các tuần như sau:

Giai đoạn Trọng số áp dụng

Tuần vừa qua

2 tuần trước đó



4

3

2

1

Tổng trọng số 10

Kết quả dự báo theo mô hình này được thể hiện trong bảng dưới đây như sau:

Tuần

t


(Số ổ bánh mì)

Di

Dự báo

(Số ổ bánh mì)

Ft

1

2

3

4

5

6

7

8

9

110

102

108

121

112

105

114

106

115

-

-

-

-

(4x121+3x108+2x102+1x110)/10 =112,2

(4x112+3x121+2x108+1x102)/10 =112,9

(4x105+3x112+2x121+1x108)/10 =110,6

(4x114+3x105+2x112+1x121)/10 =111,6

(4x106+3x114+2x105+1x112)/10 =108,8


Hội Ngộ 21

10 (4x115+3x106+2x114+1x105)/10 =111,1

Ví dụ 2: Công ty bút bi Thiên Long thống kê số bút bi tồn kho trong 5 tuần qua như

sau:

Tuần Số bút bi tồn kho

1

2

3

4

5

290

260

250

280

380

Dự báo số bút bi tồn kho trong tuần thứ 6 bằng phương pháp bình quân di động 3

tuần một có trọng số : 0.5 , 0.3 , 0.2

Giải:

Ta có:

t = 6

n = 3

1 5

3

1 5

3

( ) ( )

6

380 0.5 280 0.3 250 0.2324

0.5 0.3 0.2

t

i t n i

t

i t n i

Di Wi Di Wi

Ft F

Wi Wi

Ưu điểm:

- Nhanh chóng, dễ hiểu, có tính toán biến động ngẫu nhiên.

- Có biểu thị xu hướng phát triển trong tương lai.

- Có phân biệt tầm quan trọng của các số liệu ở các thời kỳ khác nhau.

Nhược điểm:

- Cần nhiều số liệu quá khứ

- Việc xác định trọng số cho các kì, dự báo khó bắt nhịp với nhu cầu vì dựa hoàn

toàn vào số liệu quá khứ.

- Trong mô hình trên, tính chính xác của dự báo phụ thuộc vào khả năng xác

định trọng số có hợp lý hay không?

Kết luận: Các phương pháp bình quân đã trình bày ở trên có những đặc điểm sau:


Hội Ngộ 22

Khi số quan sát n (số giai đoạn quan sát) tăng lên, khả năng san bằng các dao

động tốt hơn, nhưng kết quả dự báo ít nhạy cảm hơn với những biến động

thực tế của nhu 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 có kết

quả dự báo đúng

2.1.3 Phương pháp san bằng số mũ giản đơn

Về mặt kỹ thuật, phương pháp này dựa vào số bình quân di động nhưng nó cần rất ít

các số liệu trong quá khứ. Với mỗi sản phẩm, chỉ cần lưu lại mức bán hàng thực tế ở

kỳ trước và mức dự báo của kì trước. Theo phương pháp này ta có công thức tính nhu

cầu trong tương lai như sau:

Ft = F(t-1) + 𝛼|𝐴(𝑡 − 1) − 𝐹(𝑡 − 1)|

Trong đó:

Ft nhu cầu dự báo thời kỳ t

F(t-1) nhu cầu theo dự báo ở thời kỳ (t-1)

A(t-1) số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1)

𝛼: hệ số san bằng ( 0≤ α≤ 1)

Ví dụ 1: Một của hàng bán laptop dự báo nhu cầu mua hàng của khách hàng trong

tháng 9 là 150 cái máy. Nhưng thực tế trong tháng 9 số lương bán được lên tới 180

cái máy. Hãy dự báo nhu cầu của tháng 10 với hệ số san bằng số mũ là 0,3.

Áp dụng công thức: Ft = F(t-1) + 𝛼|𝐴(𝑡 − 1) − 𝐹(𝑡 − 1)|

Ta có: F10 = F9 + 0,3(A9 – F9) = 150 + 0,3(180 – 150) = 159 (cái máy)

2.1.4 Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp sản bằng số mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động, vì vậy,

ta cần sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng sau khi đã nhận được kết quả của

cách trên. Các bước được tiến hành như sau:

Bước 1: Sử dụng kết quả dự báo bằng phương pháp san bằng số mũ giản đơn (Ft );

Bước 2: Tính hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t theo công thức:

Tt = T(t-1) + β(Ft –F(t-1) – T(t-1)) Hoặc Tt = β (Ft –F(t-1)) + (1- β)* T(t-1)

Bước 3: Dự báo nhu cầu theo xu hướng(FITt ) : FITt= Ft + Tt


Hội Ngộ 23

Trong đó :

β: là hệ số điều chỉnh xu hướng

Tt: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t

Ft : Dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho giai đoạn t

Ft-1 : Dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho gia đoạn ngay trước đó

Tt-1 : Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn (t-1)

Ví dụ: Nhu cầu thực tế về sản phẩm giấy thơm của một công ty kinh doanh được cho

trong bảng dưới đây:

Tháng 1 2 3 4 5 6

Nhu cầu (hộp) 2000 2100 1500 1400 1300 1600

Sử dụng phương pháp dự báo san bằng một nữa với α = 0,8 và α = 0,5 để dự báo cho

tháng 7 (giả sự nhu cầu dự báo của tháng 1 là 2200 hộp). Yêu cầu

Cửa hàng nên sử dụng hệ số α nào để dự báo cho tháng 7

Hãy sử dụng hệ số β = 0,5 để dự báo cho tháng 7 bằng phương pháp san bằng

số mũ có điều chỉnh xu hướng.

Lời giải:

1. Từ công thức tổng quát để tính cho phương pháp san bằng số mũ giản đơn Ft

= F(t-1) + α(A(t-1) – F(t-1)) ta có thể dự báo trong 2 trường hợp khi α = 0,8

và khi α = 0,5, sau đó tính tổng sai lệch dự báo (AD) và độ lệch tuyệt đối bình

quân (MAD), ta có bảng kết quả dưới đây:

Tháng Ai Fi với α = 0,8 Ft = F(t-1) + α(A(t-

1) – F(t-1))

AD Với

α = 0,8 Fi với

α = 0,5 AD với

α = 0,5

1 2000 2200 200 2200 200

2 2100 2040 60 2100 0

3 1500 2088 588 2100 600

4 1400 1618 218 1800 400

5 1300 1444 144 1600 300

6 1600 1329 271 1450 150

Tổng 1480 1650

MAD = ∑ AD/n 248 270

Từ bảng trên ta chọ hệ số α = 0,8 để dự báo cho tháng 7 như sau:


Hội Ngộ 24

F7= F6 + 0,8( A6 – F6) = 1329 + 0,8( 1600 – 1329) = 1546 (hộp)

2. Từ kết quả trên, sử dụng hệ số α = 0,8 và β = 0,5 và kết quả dự báo trong

trường hợp α = 0,8 của phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng,

ta có kết quả như sau:

Tháng Ai Fi T với β = 0,5

Ti = T(t-1) +β(Ft – F(t-1) – T(t-1))

FTT AD

1 2000 2200 0 2200 200

2 2100 2040 -80 1960 140

3 1500 2088 -16 2072 572

4 1400 1618 -243 1374 26

5 1300 1444 -208 1235 65

6 1600 1329 -161 1168 133

Như vậy dự báo cho tháng 7 bằng phương pháp san bằng số mũ có hiệu chỉnh xu

hướng cụ thể sẽ tính được như sau:

Sử dụng kết quả dự báo tháng 7 bằng phương pháp san bằng số mũ giản đơn:

F7= 1546.

Tính hiệu chỉnh xu hướng T7 = T6 + 0,5(F7 – F6 – T6) = 28

Dự báo cho tháng 7 sau khi đã điều chỉnh xu hướng: FIT = F7 + T7 = 1574

(hộp)

2.2 DỰ BÁO THEO ĐƯỜNG KHUYNH HƯỚNG

2.2.1 Phương pháp đường thẳng thống kê

Bài 1: Khách sạn MeKong có thống kê số khách đăng ký trong 7 tháng đầu năm nay

như sau:

Tháng 1 2 3 4 5 6 7

Số đăng ký 1.700 1.600 1.600 2.100 2.000 2.000 2.300

Yêu cầu: Hãy dùng phương pháp dự báo theo đường thẳng thống kê để dự báo số

khách sẽ đăng ký trong các tháng 8,9,10 của năm.

Giải:

Để việc tính toán đơn giản hơn ta lập bảng tính như sau:

Tháng Số đăng ký (Y) X X2 XY

1 1.700 -3 9 -5.100

2 1.600 -2 4 -3.200

3 1.600 -1 1 -1.600


Hội Ngộ 25

4 2.100 0 0 0

5 2.000 1 1 2.000

6 2.000 2 4 4.000

7 2.300 3 9 6.900

Tổng 13.300 28 3.000

2

3000107.143

28

XYa

X

133001.900

7

Ya

n

Ta có hàm xu hướng như sau: 107,143 1900cy ax b x

Để dự báo cho số khách đăng ký trong các tháng 8, 9, 10 ta thay lần lượt x = 8; 9; 10

vào phương trình ta được:

𝑦8 = 2.757,144 ; 𝑦9 = 2.864,287 ; 𝑦10 = 2.971,43

Bài 2: Doanh số bán ôtô của công ty Hoàng Long trong 6 tháng đầu năm được cho

trong bảng dưới đây:

Tháng 1 2 3 4 5 6

Doanh số 8.000 10.000 9.000 11.000 10.000 13.000

Yêu cầu: Sử dụng phương pháp dự báo theo đường thẳng để dự báo nhu cầu cho

tháng 7.

Giải:

Ta có bảng tính sau:

Tháng Doanh số (Y) X X2 XY

1 8.000 -5 25 -40.000

2 10.000 -3 9 -30.000

3 9.000 -1 1 -9.000

4 11.000 1 1 11.000

5 10.000 3 9 30.000

6 13.000 5 25 65.000

Tổng 61.000 70 27.000

𝑎 =∑ 𝑋𝑌

∑ 𝑋2=

27.000

70= 385,714

𝑏 =∑ 𝑌

𝑛=

61.000

6= 10.166,667


Hội Ngộ 26

Ta có hàm xu hướng như sau: 𝒚𝒄 = 𝒂𝒙 + 𝒃 = 𝟑𝟖𝟓, 𝟏𝟕𝟒𝒙 + 𝟏𝟎. 𝟏𝟔𝟔, 𝟔𝟔𝟕

Để dự báo cho nhu cầu tháng 7 ta thay x = 7 vào phương trình ta được:

𝑦7 = 12.862,885

2.2.2 Phương pháp đường thẳng thông thường

Bài 1: Lấy số liệu ở bài 1 phần 2.2.1 dùng phương pháp đường thẳng thông thường

để dự báo số khách sẽ đăng ký trong các tháng 8,9,10 của năm.

Giải:


Tháng (X) Số đăng ký (Y) XY X2

1 1.700 1.700 1

2 1.600 3.200 4

3 1.600 4.800 9

4 2.100 8.400 16

5 2.000 10.000 25

6 2.000 12.000 36

7 2.300 16.100 49

28 13.300 56.200 140

𝑎 =𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑌

𝑛 ∑ 𝑋2 − (∑ 𝑋)2=

7 × 56.200 − 28 × 13.300

7 × 140 − 282= 107,143

𝑏 =∑ 𝑋2 ∑ 𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌

𝑛 ∑ 𝑋2 − (∑ 𝑋)2 =140 × 13.300 − 28 × 56.200

7 × 140 − 282= 1.471,429

Ta có hàm xu hướng như sau: 𝒚𝒄 = 𝟏𝟎𝟕, 𝟏𝟒𝟑𝒙 + 𝟏. 𝟒𝟕𝟏, 𝟒𝟐𝟗

Để dự báo cho số khách đăng ký trong các tháng 8, 9, 10 ta thay lần lượt x = 8; 9; 10

vào phương trình ta được:

𝑦8 = 2.328,573 ; 𝑦9 = 2.435,716 ; 𝑦10 = 2.542,859

Bài 2: Lấy số liệu ở bài 2 phần 2.2.1 dùng phương pháp đường thẳng thong thường

để dự báo nhu cầu cho tháng 7.

Giải:


Tháng (X) Doanh số (Y) XY X2

1 8.000 8.000 1

2 10.000 20.000 4

3 9.000 27.000 9


Hội Ngộ 27

4 11.000 44.000 16

5 10.000 50.000 25

6 13.000 78.000 36

21 61.000 227.000 91

𝑎 =𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑌

𝑛 ∑ 𝑋2 − (∑𝑋)2=

6 × 227.000 − 21 × 61.000

6 × 91 − 212= 771,429

𝑏 =∑ 𝑋2 ∑ 𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌

𝑛 ∑ 𝑋2 − (∑ 𝑋)2 =91 × 61.000 − 21 × 227.000

6 × 91 − 212= 7.466,667

Ta có hàm xu hướng như sau: 𝒚𝒄 = 𝟕𝟕𝟏, 𝟒𝟐𝟗𝒙 + 𝟕. 𝟒𝟔𝟔, 𝟔𝟔𝟕

Để dự báo cho nhu cầu tháng 7 ta thay x = 7 vào phương trình ta được:

𝑦7 = 12.866,67

2.2.3 Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động thời

vụ

Phương trình dự báo có dạng sau:

css yIy

Ví dụ 1: Thống kê về sản lượng cao su thu được của nông trường Nghĩa Trung qua 4

quý của năm 2012, 2013. Hãy dự báo sản lượng cao su thu được của các quý trong

năm 2014 theo phương pháp dự báo xu hướng có tính đến yếu tố thời vụ. Giả sử dự

báo trong năm 2014 đạt 10000 tấn, dựa vào chỉ số trên xác định nhu cầu hàng quý.

QUÝ Sản lượng cao su thu được (tấn)

2012 2013

I 1212 1348

II 2203 2341

III 2211 2548

IV 2724 2823

Cộng 8350 9060

Bài giải:

Ta có 0y8

ii y

n

y= 2176.25

QUÝ Sản lượng cao su thu được (tấn)

0

1

y

yIS

1y 2012 2013


Hội Ngộ 28

I 1212 1348 0.59 1280

II 2203 2341 1.04 2272

III 2211 2548 1.09 2379.5

IV 2724 2823 1.27 2773.5

Cộng 8350 9060

Giả sử sản lượng năm 2014 thu được là 10.000 tấn --> trung bình mỗi quý là 2500

tấn. Vậy ta có yc = 2500

Quý I : 2500 * 0.59 = 1475

Quý II: 2500 * 1.04 = 2600

Quý III: 2500 * 1.09 = 2725

Quý IV: 2500 * 1.27 = 3175

Ví dụ 2: Tình hình tiêu thụ số lượng máy điều hòa của 1 siêu thị điện máy qua 4 năm

như sau:

Quý Năm

2010 2011 2012 2013

I 200 220 230 230

II 850 860 865 865

III 630 750 650 630

IV 430 850 425 435

Giả sử năm 2014 cửa hàng dự báo sẽ bán được 2.280 chiếc. Hãy sử dụng phương

pháp dự báo xu hướng có tính đến yếu tố thời vụ để dự báo số giày bán ra của các

quý trong năm 2014.

Bài giải:

Ta có 0y 16

iy570

Quý Năm

0

1

y

yIS

1y 2010 2011 2012 2013

I 200 220 230 230 0.39 220

II 850 860 865 865 1.51 860

III 630 750 650 630 1.17 665

IV 430 850 425 435 0.94 535

Giả sử năm 2014 cửa hàng dự báo sẽ bán được 2.280 chiếc --> trung bình mỗi quý

bán được 570 chiếc. Vậy yc = 570.


Hội Ngộ 29

Quý I: 570 * 0.39 = 222.3 222

Quý II: 570 * 1.51 = 860.7 861

Quý III: 570 * 1.17 = 666.9 667

Quý IV: 570 * 0.94 = 535.8 536

2.2.4 Phương pháp đường parabol thống kê

Phương trình dự báo có dạng sau:

cbXaXYc 2

Ví dụ: Một hãng sản xuất loại động cơ điện tử cho các van khởi động trong ngành

công nghiệp, nhà máy hoạt động gần hết công suất suốt một năm nay. Ông J, người

quản lý nhà máy nghĩ rằng sự tăng trưởng trong doanh số bán ra vẫn còn tiếp tục và

ông ta muốn xây dựng một dự báo dài hạn bằng phương pháp đường parabol để

hoạch định nhu cầu về máy móc thiết bị trong 3 năm tới. Số lượng bán ra trong 9 năm

qua được ghi lại như sau:

Năm Số lượng bán

1 1.000

2 1.300

3 1.800

4 2.000

5 2.000

6 2.000

7 2.200

8 2.600

9 2.900


Y

Thời gian

X X2 XY X4 X2Y

1 1.000 -4 16 -4.000 256 16.000

2 1.300 -3 9 -3.900 81 11.700

3 1.800 -2 4 -3.600 16 7.200

4 2.000 -1 1 -2.000 1 2000

5 2.000 0 0 0 0 0

6 2.000 1 1 2.000 1 2.000

7 2.200 2 4 4.400 16 8.800

8 2.600 3 9 7.800 81 23.400

9 2.900 4 16 11.600 256 46.400


Hội Ngộ 30

Bài giải:

224

22

)( XXn

YXYXna

= -3,78

2X

XYb

205

224

24

)( XXn

YXXYXc

4546,32

Yc = -3,78 X2 + 205X + 4546,32

X=5;6;7 (năm 10, năm 11, năm 12)---> Yc = 5476,82 ; 5640,24 ; 5796,1

2.2.5 Phương pháp đường logaric

Phương trình dự báo có dạng:

baXYc logloglog

Ví dụ: Một hãng sản xuất loại động cơ điện tử cho các van khởi động trong ngành

công nghiệp, nhà máy hoạt động gần hết công suất suốt một năm nay. Ông J, người

quản lý nhà máy nghĩ rằng sự tăng trưởng trong doanh số bán ra vẫn còn tiếp tục và

ông ta muốn xây dựng một dự báo dài hạn bằng phương pháp đường logarit để hoạch

định nhu cầu về máy móc thiết bị trong 3 năm tới. Số lượng bán ra trong 9 năm qua

được ghi lại như sau:


1 1.000

2 1.300

3 1.800

4 2.000

5 2.000

6 2.000

7 2.200

8 2.600

9 2.900

Bài giải:


Y

Thời gian

X X2 Log Y X.logY

Cộng 17.800 0 60 12.300 708 117.500


Hội Ngộ 31

1 1.000 -4 16 3 -12

2 1.300 -3 9 3,1 -9,3

3 1.800 -2 4 3,26 -6,52

4 2.000 -1 1 3,3 -3,3

5 2.000 0 0 3,3 0

6 2.000 1 1 3,3 3,3

7 2.200 2 4 3,34 6,68

8 2.600 3 9 3,41 10,23

9 2.900 4 16 3,46 13,84

Cộng 17.800 0 60 29,47 2,93

2

)log(log

X

YXa

0,049

n

Yb

loglog 3,274

baXYc logloglog

Log Yc = 0,049.X +3,274

X = 5 ; logYC= 3,519 3,519

CY 10

X = 6 ; logYC= 3,568 3,568

CY 10

X = 7 ; logYC= 3,617 3,617

CY 10

2.3 DỰ BÁO THEO MỐI LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN (DỰ BÁO DỰA

TRÊN CƠ SỞ ĐƯỜNG HỒI QUY TUYẾN TÍNH)

Ví dụ: Công ty Nhất Việt

Ta có số liệu thống kê về số lượng sản phẩm tiêu thụ được của công ty Nhất Việt và

tỉ lệ thất nghiệp của dân cư trên địa bàn hoạt động của doanh nghiệp (xem bảng). Làm

thế nào để kiểm chứng mối quan hệ giữa hai đại lượng này như thế nào?

t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

TN x, % 1,3 2,0 1,7 1,5 1,6 1,2 1,6 1,4 1,0 1,1

Q, y nghìn SP 10 6 5 12 10 15 5 12 17 20

Dựng đồ thị biểu diễn mối quan hệ :


Hội Ngộ 32

Tính hệ số r: (lập theo bản tính)

X Y XY X2 Y2

1 1.3 10 13 1.69 100

2 2.0 6 12 4.00 36

3 1.7 5 8.5 2.89 25

4 1.5 12 18.0 2.25 144

5 1.6 10 16.0 2.56 100

6 1.2 15 18.0 1.44 225

7 1.6 5 8.0 2.56 25

8 1.4 12 16.8 1.96 144

9 1.0 17 17.0 1.00 289

10 1.1 20 22.0 1.21 400

Tổng cộng:

n=10 14.40 112 149,3 21.56 1488

Ta thấy hệ số tương quan r = -0,86 dần tiến về -1 , do đó mối quan hệ giữa tỉ lệ thất

nghiệp của của dân cư trên địa bàn hoạt động của doanh nghiệp và sản lượng tiêu thụ

sản phẩm của công ty Nhất Việt là vô cùng chặt chẽ . Hai đại lượng có mối quan hệ

chặt chẽ dẫn đến sự ảnh hưởng đến nhau rất lớn . Nếu tỉ lệ thất nghiệp của dân cư trên

địa bàn hoạt động của doanh nghiệp tăng thì ảnh hưởng làm giảm đi lượng sản phẩm

tiêu thụ của công ty sản xuất ra .


Hội Ngộ 33

2.4 ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các

công thức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai. Khi dự báo nhu

cầu tương lai, nếu không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác có thể dùng các phương

pháp dự báo theo dãy số thời gian. Nếu cần ảnh hưởng của các nhân tố khác đến nhu

cầu có thể dùng các mô hình hồi quy tương quan...

2.4.1 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 một giả thiết về sự tồn

tại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến 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 (dòng nhu cầu) thống kê được trong quá khứ.

Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luật

phát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả

thiết quy luật đó vẫn còn phát huy tác dụng.

2.4.1.1 Phương pháp trung bình giản đơn (Simple Average)

Phương pháp này san bằng được tất cả mọi sự biến động ngẫu nhiên của dòng yêu

cầu, vì vậy nó là mô hình dự báo rất kém nhạy bén với sự biến động của dòng nhu

cầu. Phương pháp này phù hợp với dòng nhu cầu đều, ổn định, sai số sẽ rất lớn nếu

ta gặp dòng nhu cầu có tính chất thời vụ hoặc dòng nhu cầu có tính xu hướng.

Ưu điểm: Dự báo nhanh chóng, đơn giản.

Nhược điểm:

Áp đặt thời kỳ trước cho thời kỳ sau, do đó thiếu chính xác;

Không nghiên cứu được sự biến động của thị trường trong từng thời kỳ, do đó

không thấy được sự biến động của thị trường.

Phạm vi áp dụng: Xí nghiệp quy mô nhỏ.

2.4.1.2 Phương pháp bình quân di động

Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh

hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta

dùng phương pháp trung bình động sẽ thích hợp hơn.


Hội Ngộ 34

Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số

thời gian.

Nhược điểm:

Hoàn toàn dựa vào số liệu quá khứ;

Cần nhiều số liệu quá khứ;

Chưa đánh giá được tầm quan trọng khác nhau của các số liệu ở các thời kỳ

khác nhau.

Phạm vi áp dụng: Dãy số liệu trong quá khứ phải ổn định (không biến động).

2.4.1.3 Phương pháp bình quân di động có trọng số

Trong phương pháp trung bình động có trọng số, độ chính xác của dự báo phụ thuộc

vào khả năng xác định được các trọng số phù hợp. Thực tế chỉ ra rằng, nhờ điều chỉnh

thường xuyên hệ số αt-i của mô hình dự báo, phương pháp trung bình động có trọng

số mang lại kết quả dự báo chính xác hơn phương pháp trung bình động.

2.4.1.4 Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn

Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên, người ta đề xuất sử dụng

phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng

nhất, nó cần ít số liệu trong quá khứ.

2.4.1.5 Phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động của

dòng nhu cầu, do đó cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng.

2.4.2 Dự báo theo đường xu hướng

Phương pháp dự báo theo đường xu hướng giúp ta dự báo nhu cầu trong tương lai

dựa vào dãy số theo thời gian.

Dãy số theo thời gian cho phép xác định đường xu hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật

bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các điểm thể hiện nhu cầu thực tế

trong quá khứ đến đường xu hướng lấy theo trục tung là nhỏ nhất. Sau đó dựa vào

đường xu hướng lý thuyết để dự báo nhu cầu cho tương lai.

Để xác định đường xu hướng lý thuyết trước hết cần biểu diễn các nhu cầu trong quá

khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng phát triển của các số liệu đó. Qua phân tích


Hội Ngộ 35

nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối đều đặn theo một chiều hướng

nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó. Nếu các

số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng tăng

nhanh hoặc ngày càng chậm thì ta có thể sử dụng các đường cong thích hợp để mô tả

sự biến động đó, như đường parabol, hyperbol, logarit, hàm mũ...

2.4.3 Phương pháp hồi quy tương quan

Các phương pháp dự báo trình bày trên đây đều xem xét sự biến động của đại lượng

cần dự báo theo thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê được trong quá khứ.

Nhưng trong thực tế đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác.

Ví dụ: Mật độ điện thoại phụ thuộc vào thu nhập quốc dân bình quân đầu người, tốc

độ tăng trưởng kinh tế...

Mối liên hệ nhân quả giữa mật độ điện thoại và thu nhập quốc dân bình quân đầu

người có thể biểu diễn gần đúng với dạng một tương quan, thể hiện bằng một đường

hồi quy tương quan. Trong đó, đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố

tác động lên nó là biến độc lập. Biến độc lập có thể có một hoặc một số. Mô hình hồi

quy tương quan được sử dụng phổ biến nhất trong dự báo là mô hình hồi quy tương

quan tuyến tính.

2.5 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO THÍCH HỢP

Nếu khi phân tích các số liệu trên đồ thị không thấy rõ đường khuynh hướng là tuyến

tính hay phi tuyến tính thuộc dạng nào thì ta có thể sử dụng một vài phương pháp dự

báo khác nhau. Lúc này để chọn phương pháp nào ,ta cần đánh giá các kết quả dự báo

bằng cách tính sai chuẩn của từng phương pháp. Phương pháp nào có sai chuẩn nhỏ

nhất sẽ được chọn để thể hiện.

Sai chuẩn tính theo công thức:

2( )CY Y

n

Trong đó:

𝜎: sai chuẩn tính cho từng phương pháp sử dụng

Y: lượng nhu cầu thực tế ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ

Yc: lượng nhu cầu dự báo ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ

Qua từng thời kỳ các số liệu thực tế có thể không khớp với số liệu dự báo. Vì vậy,

cần tiến hành công tác theo dõi, giám sát và kiểm soát dự báo. Nếu mức độ chênh


Hội Ngộ 36

lệch giữa thực tế và dự báo nằm trong phạm vi cho phép thì không cần phải xét lại

phương pháp dự báo đã sử dụng. Ngược lại nếu chênh lệch vượt quá phạm vi cho

phép thì cần nghiên cứu sửa đổi cho phù hợp.

Việc theo dõi kết quả thực hiện theo các số liệu dự báo so với số liệu thực tế được

tiến hành dựa trên cơ sở tín hiệu theo dõi. Phần này đã được trình bày rõ ràng trong

phần nội dung chương 1.


Hội Ngộ 37

CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN

Trong ngành công nghiệp sản xuất, rất nhiều hoạt động, nếu không muốn nói là tất

cả, đều được dựa trên dự báo nhu cầu sản xuất trong tương lai. Vì lý do này, các nhà

sản xuất luôn xem dự báo nhu cầu sản xuất là một trong những nền tảng quan trọng

để thực hiện quy trình sản xuất một cách chính xác, đúng thời điểm và hiệu quả.

Trong một cuộc khảo sát gần đây mà nhóm có xem qua thì 49% các quản lý sản xuất

được phỏng vấn cảm thấy cần phải cải thiện hệ thống dự báo nhu cầu sản xuất để đạt

được mục tiêu doanh thu đã đặt ra. Như vậy việc dự báo nhu cầu sản xuất là rất quan

trọng đối với các doanh nghiệp hiện nay.

3.1 NHẮC LẠI TẦM QUAN TRỌNG CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN

XUẤT

Để giữ vị thế trên thương trường, nhà sản xuất phải nhanh chóng thích ứng với thị

trường biến động cũng như liên tục đem đến những sản phẩm chất lượng và dịch vụ

đột phá đến khách hàng. Vì vậy, họ cần đến dự báo nhu cầu sản xuất.

Dự báo nhu cầu sản xuất là một phần của hệ thống Hoạch định tài nguyên doanh

nghiệp để dự toán số lượng nguyên vật liệu sản xuất, và tiên liệu thói quen mua sắm

của khách hàng để tối ưu hóa lượng hàng tồn kho mà vẫn đáp ứng được nhu cầu

khách hàng. Dự báo được dựa trên dòng thời gian, là một trong những phương pháp

dự báo phổ biến nhất, lấy dữ liệu lịch sử để đưa ra dự báo tương lai. Tuy nhiên,

phương pháp này lại bỏ qua các yếu tố ngoại sinh trong quá trình sản xuất dựa trên

số lượng nhu cầu trong những kì trước.

Nó cho phép kỹ sư sản xuất kết hợp các tình huống giả định trong kế hoạch sản xuất

của mình và đưa ra các hoạt động thích hợp để đảm bảo mục tiêu sản xuất. Các hoạt

động đó được bắt đầu từ số liệu dự toán, vì vậy dự đoán nhu cầu ảnh hưởng trực tiếp

đến hiệu suất của công việc lập kế hoạch sản xuất và quản lý rất nhiều quy trình và

hệ thống trong doanh nghiệp như bán hàng, sản xuất, tài chính, cung ứng và phân

phối.

Dự đoán nhu cầu sản xuất là công cụ chính cho các nhà sản xuất xác định chính xác

tỷ lệ cung ứng hàng hóa tối ưu nhất là bao nhiêu, từ đó xây dựng ra kế hoạch mua vật

liệu tương ứng để giữ mức sản xuất ở mức vừa đủ, cắt giảm chi phí. Hơn nữa, dự báo

nhu cầu cũng góp phần tăng cường sự hợp tác giữa các bộ phận nội và ngoại trong

suốt quá trình sản xuất, chẳng hạn như bộ phận Bán hàng và Sản xuất. Ví dụ, hoạt

động quan trọng trong bất kỳ doanh nghiệp sản xuất nào cũng đều liên quan đến việc


Hội Ngộ 38

lên kế hoạch sản xuất và lưu trữ hàng hóa để đối phó với nhu cầu biến động của thị

trường. Bộ phận sản xuất luôn cần thông tin dự báo từ bộ phận Bán hàng và Marketing

để sản xuất vừa đủ đáp ứng nhu cầu thị trường và từ đó, cân bằng lại nguồn cung cầu

của sản phẩm đó.

3.2 GIA TĂNG ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT

Sau đây là những thông tin đầu vào đặc trưng thường dùng để dự báo nhu cầu sản

xuất:

Xu hướng mua hàng trong quá khứ: Dữ liệu từ 2-5 năm trước thường sẽ được

sử dụng để phân tích hoạt động bán hàng.

Dự báo từ nhà cung cấp: hiểu rõ được xu hướng từ các nhà cung cấp để thích

ứng với mọi hoàn cảnh một cách linh hoạt.

Thay đổi theo mùa: lượng hàng bán ra sẽ nhiều hơn vào một vài thời điểm nhất

định trong năm, vì vậy nhà sản xuất cần những thông tin này để đưa ra kế

hoạch sản xuất thích hợp. Hơn nữa, những yếu tố khác như vòng đời vật liệu

thô cũng nên được bao gồm khi phân tích.

Hạn chế hoặc quy tắc của doanh nghiệp: tái kiểm tra và tái xác định những hạn

chế của chu trình sản xuất, chẳng hạn như giới hạn dung lượng kho bãi để cân

nhắc xem số lượng sản xuất bao nhiêu là thích hợp nhất.

Độ chính xác của dự báo sẽ tùy thuộc hầu hết vào độ chính xác của những thành phần

trên. Mặc dù nhà sản xuất có thể sử dụng nhiều phương pháp dự báo khác nhau tùy

theo góc độ chủ quan hay khách quan, nhưng giữa số liệu dự báo và số liệu thực luôn

tồn tại khoảng cách. Khoảng cách càng cao, thì độ chính xác của dự báo càng thấp.

Vậy thì làm thế nào để gia tăng độ chính xác của dự báo nhu cầu sản xuất?

Chìa khóa cho câu hỏi trên chính là việc cải thiện sự cộng tác trong quá trình dự báo.

Sự cộng tác là rất cần thiết khi nhà sản xuất tính toán số lượng nhu cầu sản xuất có

liên quan đến nhiều yếu tố như:

Nhu cầu trong quá khứ, bao gồm xu hướng, các sản phẩm tương tự, và yếu tố

thời vụ

Xu hướng kinh tế vi mô và vĩ mô.

Khuyến mãi và quảng cáo.

Giới thiệu sản phẩm mới và các hoạt động của đối thủ.

Kiến thức và sự đánh giá riêng biệt từ những người tham gia vào chuỗi cung

ứng và phân phối.


Hội Ngộ 39

Bằng cách cải thiện cộng tác giữa các bộ phận với nhau, nhân viên sẽ được cung cấp

những dữ liệu trên một cách nhanh chóng, và thông qua các buổi thảo luận và sửa

đổi, nhà sản xuất có thể dự đoán nhu cầu sản xuất cho từng dòng sản phẩm.

Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp VN đều sử dụng Excel để xử lý dữ liệu phục vụ

cho việc dự báo nhu cầu sản xuất, nhưng công cụ này không được đặc biệt thiết kế

để thu thập và xử lý số lượng lớn dữ liệu, chia sẻ dữ liệu giữa nhiều nhân viên hay

theo dõi việc nhập liệu của từng cá nhân. Điều này buộc người dùng phải tự thỏa

thuận hoặc đưa ra giả định trong quá trình làm việc và có thể gây ra rắc rối lớn.

Vì vậy, cải thiện sự cộng tác trong doanh nghiệp bằng cách triển khai một hệ thống

ERP1 có khả năng kết nối các bộ phận trong và ngoài sẽ là chìa khóa để gia tăng độ

chính xác trong dự báo nhu cầu sản xuất. Sự cộng tác giữa nội bộ sẽ cung cấp bất kì

thông tin lịch sử cũng như thị trường; và cộng tác giữa doanh nghiệp và các nhân tố

bên ngoài (nhà cung cấp, khách hàng) sẽ cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về thị trường

bên ngoài chẳng hạn như đơn đặt hàng, dự báo đặt hàng theo định kỳ hoặc sự thỏa

thuận để đưa ra dự báo chính xác hơn. Cụ thể được minh họa trong bảng sau đây:

Cộng tác bên trong doanh nghiệp Cộng tác bên ngoài doanh nghiệp

- Tự động thu thập dữ liệu từ bất kỳ hệ thống nào (CRM, Quản lý tài chính....)

- Nhập dữ liệu từ Excel và nguồn khác vào hệ thống

- Cho phép người dùng cấp cao truy cập trực tiếp vào dữ liệu

- Cho phép người dùng truy cập vào một hệ thống cơ sở dữ liệu duy nhất

trong quá trình sản xuất

- Cung cấp quyền tùy chỉnh truy cập cho người dùng bên ngoài (đối tác,

khách hàng VIP...)

- Hợp nhất dữ liệu vào cơ sở dữ liệu gốc hoặc cấp bậc dữ liệu khác để

cung cấp cái nhìn tổng quan cho

quản lý cấp cao.

- Cung cấp các cổng trên web dành cho nhà cung cấp để dễ dàng xác định tiến độ sản xuất

- Có khả năng sắp xếp, tổ chức và kết hợp quy trình bán hàng và dịch vụ

khách hàng.

- Liên kết các cổng khách hàng, nhà cung cấp và nhà sản xuất để gia tăng

hiệu suất sản xuất.

- Cung cấp các mô hình cộng tác và phân tích để tối ưu hóa quy trình ra

quyết định và thực hiện chiến lược.

1 Enterprise Resource Planning software, là một giải pháp phần mềm ra đời đã khá lâu với mục đích hỗ trợ việc

quản trị một công ty. Các tính năng chính của ERP:

1. Kiểm soát thông tin khách hàng

2. Tăng tốc quá trình sản xuất, cung cấp hàng hóa, dịch vụ

3. Kiểm tra chất lượng, quản lý dự án

4. Kiểm soát thông tin tài chính

5. Kiểm soát lượng tồn kho

6. Chuẩn hóa hoạt động về nhân sự

7. Giao tiếp, xã hội hóa việc liên lạc trong công ty


Hội Ngộ 40

- Có khả năng so sánh dữ liệu từ bất kỳ công đoạn nào

- Có khả năng theo dõi dữ liệu để lập báo cáo và kiểm tra/phân tích

- Cho phép truy cập vào bất kỳ dữ liệu mong muốn nào

Thời đại ngày nay là thời đại của công nghệ thông tin. Doanh nghiệp muốn nắm vững

nhiều nguồn thông tin và quản lý chúng mà không có những công cụ hỗ trợ thì rất

khó và sẽ không thành công lớn được. Việc sử dụng máy tính và những công cụ hỗ

trợ để xử lý thông tin, cải thiện việc ra quyết định là một giải pháp hay để cải thiện

hơn nữa khả năng dự báo cho doanh nghiệp.

3.3 KẾT LUẬN

Tất cả các doanh nghiệp sản xuất cần xây dựng một cơ cấu hợp tác sâu sắc hơn và

phong phú hơn, giúp họ kết hợp chặt chẽ nhiều chức năng khác nhau trong doanh

nghiệp, liên kết các tài nguyên bên trong và bên ngoài vào hệ thống nội bộ của bạn

và hoạt động như một cá thể hợp nhất để tối ưu hóa quy trình dự báo nhu cầu sản

xuất, và từ đó, thành công trong môi trường kinh doanh đầy biến động này.

Đặc biệt hơn với sự phát triển công nghệ thông tin và sự hội nhập của đất nước ngày

nay thì việc một sản phẩm nào đó muốn đững vững trên thị trường thì không chỉ cần

chất lượng, giá cả mà doanh nghiệp cần phải dự báo được nhu câu để đưa ra được

những chiến lược kinh doanh cho phu hợp. Thực hiện tốt điều này thì các doanh

nghiệp Việt Nam mới có chỗ đứng trên thương trường quốc tế khốc liệt. Hy vọng

rằng bài tiểu luận này đã phần nào mang đên được những kiến thức bổ ích và cốt lõi

về dự báo nhu cầu để các nhà quản trị tương lai của chúng ta có thể phát triển đất

nước.


Hội Ngộ 41

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Thai Pham, Dự báo nhu cầu sản xuất: Làm thế nào cho tốt? 01-2014,

http://blog.trginternational.com/quan-ly-hieu-qua-kinh-doanh/bid/193011/D-

b-o-nhu-c-u-s-n-xu-t-L-m-th-n-o-cho-t-t

2. ThS. Nguyễn Sỹ Linh, Tổng quan về phương pháp dự báo và khả năng áp dụng

một số mô hình trong dự báo biến động tài nguyên và môi trường tại Việt nam,

02-1010, http://isponre.gov.vn/home/dien-dan/463-tong-quan-ve-phuo ng-

phap-du-bao-va-kha-nang-ap-dung-mot-so-mo-hinh-trong-du-bao-bien-

dong-tai-nguyen-va-moi-truong-tai-viet-nam

3. Dự báo nhu cầu sản xuất, http://www.business.gov.vn/

4. Th.S. Nguyễn Thị Ngọc Hoa, Bài giảng Quản trị sản xuất dịch vụ, 2014,

trường Đại học Công Nghiệp TP. HCM

5. GS. TS. Đồng Thị Thanh Phương, Quản trị sản xuất & Dịch vụ, Nxb Lao động

– Xã hội, 2011.

http://blog.trginternational.com/quan-ly-hieu-qua-kinh-doanh/bid/193011/D-b-o-nhu-c-u-s-n-xu-t-L-m-th-n-o-cho-t-t

http://blog.trginternational.com/quan-ly-hieu-qua-kinh-doanh/bid/193011/D-b-o-nhu-c-u-s-n-xu-t-L-m-th-n-o-cho-t-t

http://isponre.gov.vn/home/dien-dan/463-tong-quan-ve-phuong-phap-du-bao-va-kha-nang-ap-dung-mot-so-mo-hinh-trong-du-bao-bien-dong-tai-nguyen-va-moi-truong-tai-viet-nam



http://www.business.gov.vn/tabid/202/catid/1084/item/13203/ph%E1%BA%A7n-ii-d%E1%BB%B1-bao-nhu-c%E1%BA%A7u-s%E1%BA%A3n-xu%E1%BA%A5t.aspx

tiểu luận quản trị sản xuất dịch vụ đề tài dự báo

Presentations & Public Speaking