Bài tiểu luận quản trị điều hành

Bài tiểu luận KẾT THÚC MÔN QUẢN TRỊ ĐIỀU HÀNH Đề tài 2 NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO VÀ HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VÀ XÂY DỰNG CÁC BÀI TẬP TÌNH HUỐNG Mục lục I LỜI MỞ ĐẦU 2 II NỘI DUNG CHÍNH 2 1 Tìm.

Bài tiểu luận KẾT THÚC MÔN QUẢN TRỊ ĐIỀU HÀNH

Đề tài 2: NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP LÝ THUYẾT

VỀ DỰ BÁO VÀ HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VÀ XÂY DỰNG

CÁC BÀI TẬP TÌNH HUỐNG

Mục lục

I LỜI MỞ ĐẦU 2

II NỘI DUNG CHÍNH 2

1 Tìm hiểu về dự báo và hoạch định nhu cầu 2

1.1 Khái niệm dự báo 2

1.2 Phân loại dự báo 3

1.3 Đặc điểm của dự báo 4

1.4 Sự cần thiết của dự báo trong chuỗi giá trị 4

1.5 Giám sát và kiểm soát dự báo 4

2 Giới thiệu hai mô hình dự báo 5

2.1 Dự báo thống kê 5

2.2 Dự báo phán đoán 5

3 Các phương pháp dự báo 6

3.1 Phương pháp định tính 6

3.2 Phương pháp định lượng 7

3.2.1 Tính chính xác của dự báo 7

3.2.2 Dự báo dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian 8

4 Bài tập củng cố 15

5 Dự báo trong thực tế 16

III.KẾT LUẬN 17

IV DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 18

I LỜI MỞ ĐẦU

Nhu cầu của một người thường dễ bị thay đổi bởi nhiều tố khác nhau như: sở thích, độ tuổi, giới tính, văn hóa, truyền thống gia đình, Tuy nhiên sự dễ thay đổi từ nhu cầu của khách hàng, doanh nghiệp hoàn toàn có thể tính toán được nhờ vào các phương pháp dự báo Việc ước lượng được nhu cầu của khách hàng là rất quan trọng, đặc biệt là trong việc hoạch định chính sách, dự báo và đưa ra các quyết định đúng đắn trong các tình huống cụ thể nhằm phục vụ công tác quản lý một cách hiệu quả nhất

Các doanh nghiệp muốn phát triển lâu bền cần phải tính toán được trước lượng hàng mà doanh nghiệp muốn cung cấp hoặc thu mua từ thị trường để giảm thiểu những chi phí phát sinh từ việc hàng thừa: chi phí tồn kho, bảo quản, chi phí vận chuyển và khi nhập hàng thiếu không đủ cung ứng đến khách hàng sẽ gây ảnh hưởng đến doanh thu, khách hàng có thể lựa chọn các sản phẩm thay thế tương tự của một doanh nghiệp khác Đây là điều không một doanh nghiệp nào mong muốn

Từ đó, công tác dự báo và hoạch nhu cầu là điều mà bất kỳ nhà quản trị nào cũng phải nắm rõ Và bài tiểu luận này sẽ giúp tổng hợp lại các lý thuyết về dự báo và hoạch định nhu cầu, bên cạnh đó còn có nhiều ví dụ và các bài tập củng cố kiến thức giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận và áp dụng vào những trường hợp dự báo trong đời sống

II NỘI DUNG CHÍNH

1 Tìm hiểu về dự báo và hoạch định nhu cầu

1.1 Khái niệm dự báo

Dự báo là khoa học và nghệ thuật đoán trước các sự việc sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được Khi tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học (Định lượng) Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực giác về tương lai (Định tính) và để dự báo định tính được chính xác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người dự báo

Tính khoa học: căn cứ vào dãy số liệu trong quá khứ, kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo Tỷ lệ chính xác so với thực tế xảy ra phụ thuộc vào các phương pháp dự báo được sử dụng

Tính nghệ thuật: dựa vào kinh nghiệm thực tế và sự phán đoán của các chuyên gia kết hợp với kết quả dự báo để mang lại độ chính xác và tin cậy cao

Dù định nghĩa có sự khác biệt nào đó, nhưng đều thống nhất về cơ bản là dự báo bàn về tương lai, nói về tương lai Dự báo trước hết là một thuộc tính không thể thiếu của

tư duy của con người, con người luôn luôn nghĩ đến ngày mai, hướng về tương lai Trong thời đại công nghệ thông tin và toàn cầu hóa, dự báo lại đóng vai trò quan trọng hơn khi nhu cầu về thông tin thị trường, tình hình phát triển tại thời điểm nào đó trong tương lai càng cao Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp dự báo được sử dụng cũng khác nhau

1.2 Phân loại dự báo

Dự báo được phân loại theo nhiều cách và các tiêu chí khác nhau như: căn cứ vào

độ dài thời gian dự báo, đối tượng dự báo, dựa vào các phương pháp dự báo mà có rất nhiều loại dự báo Để phục vụ cho công tác lập kế hoạch, tổ chức sản xuất và quản trị sản xuất người ta chủ yếu tiến hành dự báo căn cứ vào thời gian, gồm 3 loại:

Dự báo ngắn hạn

Phổ biến là những dự báo có tầm xa dự báo rất ngắn, có thể là tuần, tháng, đến dưới 1 năm như hoạch định tiến độ sản xuất, hoạch định mua hàng, hoạch định nhu cầu lao động ngắn hạn

Dự báo trung hạn

Những dự báo có thời gian trên 1 năm đến dưới 5 năm Dự báo trung hạn được sử dụng cho hoạch định sản lượng, hoạch định doanh số, hoạch định về hoạt động điều hành…

Dự báo dài hạn

Những dự báo có thời gian từ 5 năm trở lên Dự báo dài hạn được sử dụng để hoạch định sản phẩm mới, phân bổ nguồnvốn, mở rộng quy mô và nghiên cứu phát triển

1.3 Đặc điểm của dự báo

Dự báo cho một nhóm đối tượng sẽ mag hiệu quả cao hơn là dự báo cho từng đối tượng riêng lẻ Độ chính xác của dự báo giảm khi kéo dài thời gian dự báo

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

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

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

1.4 Sự cần thiết của dự báo trong chuỗi giá trị

Bất kỳ lĩnh vực nào cũng cần phải dự báo Đặc biệt là trong điều hành trong sản xuất, chúng ta cần dự báo được số lượng trong ngày mai hoặc tháng sau mà doanh nghiệp cần sản xuất để cung cấp cho thị trường Để có thể tiến hành dự báo nhà quản trị phải dựa vào các số liệu cụ thể Tránh những chi phí phát sinh do thừa hàng hoặc mất cơ hội kinh doanh khi thiếu hàng Kết quả của dự báo là cơ sở cho doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất và kế hoạch sử dụng các nguồn lực để chủ động trong sản xuất kinh doanh Các kết

quả của dự báo cũng làm cơ sở cho doanh nghiệp xây dựng chiến lược dài hạn giúp doanh nghiệp chủ động đối phó với những thay đổi của thị trường và dùng làm căn cứ cho các quyết định điều hành hàng ngày

1.5 Giám sát và kiểm soát dự báo

Khi đã có các số liệu dự báo đã được chấp nhận (tính bằng một hoặc vài phương pháp nói trên) ta có thể đưa ra để thực hiện 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 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 này quá lớn vượt khỏi phạm vi cho phép thì cần nghiên cứu sửa đổi phương pháp dự báo cho phù hợp

2 Giới thiệu hai mô hình dự báo

2.1 Dự báo thống kê

Dự báo thống kê là hoạt động xử lí các dữ liệu trong quá khứ để đưa ra những thông tin có cơ sở khoa học về mức độ, trạng thái, các mối quan hệ, của hiện tượng nghiên cứu trong tương lai

Dự báo thống kê sử dụng các phương pháp phân tích định lượng đều dựa trên cơ

sở Toán học, Thống kê Để dự báo nhu cầu tương lai, không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác ta có thể dùng các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian Khi cần xét đến các nhân tố khác ảnh hưởng đến nhu cầu (ngoài thời gian) ta có thể dùng các phương pháp xét đến mối liên hệ tương quan

Ưu điểm và nhược điểm

2.2 Dự báo phán đoán

Dự báo phán đoạn sử dụng phương pháp phân tích định tính dựa vào suy đoán cảm nhận Phương pháp này phụ thuộc nhiều vào trực giác kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị để dự báo

Người ta sử dụng kĩ thuật định tính để dự báo cho sản phẩm mới chưa có dữ liệu quá khứ hoặc để điều chỉnh kết quả dự báo bằng các phương pháp định lượng Khi dự báo bằng phương pháp định lượng, người ta thường giả định rằng sẽ không có thay đổi hệ thống hoặc chiến lược xảy ra trong thời gian dự báo Nếu có lí do để tin rằng giả định này không có giá trị, thì hãy sử dụng kĩ thuật định tính

Mô hình dự báo phán đoán có những đặc điểm sau: tiên đoán được những thay đổi trong mối quan hệ, môi trường hoạt động; kết hợp các nguồn tư liệu phong phú bao gồm: trực giác, kinh nghiệm và phán đoán chuyên môn Tuy nhiên, mô hình dự báo phán đoán còn vướng phải một số hạn chế: độ chính xác có thể giảm khi chỉ xem xét thông tin sẵn

có hoặc gần đây và bị giảm bởi nhà dự báo không thể xử lí một lượng lớn thông tin phức tạp; sự chủ quan của người dự báo quá tự tin vào khả năng của họ làm giảm độ chính xác

dự báo; ngoài ra còn ảnh hưởng của các yếu tố chính trị trong và ngoài tổ chức, những kết quả ban đầu hình thành bởi các phương pháp định lượng

3 Các phương pháp dự báo

3.1 Phương pháp định tính

Lấy ý kiến của ban quản lý điều hành

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

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

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

Phương pháp chuyên gia (phương pháp Delphi)

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

3.2 Phương pháp định lượng

Để tiến hành dự báo theo phương pháp định lượng cần thực hiện 8 bước sau:

- Xác định mục tiêu dự báo

- Lựa chọn những sản phẩm cần dự báo

- Xác định độ dài thời gian dự báo

- Thu thập các dữ liệu cần thiết

- Phân tích dữ liệu

- Nghiên cứu phương pháp dự báo và lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp

- Tiến hành dự báo

- Áp dụng kết quả dự báo

3.2.1 Tính chính xác của dự báo

Tính chính xác của dự báo đề cập đến độ chênh lệch của dự báo với số liệu thực

tế Bởi vì dự báo được hình thành trước khi số liệu thực tế xảy ra, vì vậy tính chính xác của dự báo chỉ có thể đánh giá sau khi thời gian đã qua đi Nếu dự báo càng gần với số liệu thực tế, ta nói dự báo có độ chính xác cao và lỗi trong dự báo càng thấp Để xác định tính chính xác của dự báo, người ta thường dùng đến cái chỉ số sai số trong dự báo Người ta thường dùng độ sai lệch tuyệt đối bình quân (MAD) để tính toán

MAD=∑ |(A t−F t)|

T

Độ sai số bình phương trung bình MSE bị ảnh hưởng nhiều bởi các lỗi dự báo lớn hơn là các lỗi nhỏ (vì các lỗi tính bình phương)

MSE=∑(A t−F t)2

T

Yếu tố quy mô đo lường trong MAPE được loại bỏ bằng cách chia sai số tuyệt đối giá trị dữ liệu chuỗi thời gian, giúp việc diễn giải dễ dàng hơn

MAPE=∑ |(A t−F t)/A t|×100

T

Việc lựa chọn thước đo chính xác nhất về dự báo chính xác không phải là vấn đề đơn giản; thực sự, các chuyên gia dự báo thường không đồng ý về biện pháp nào nên được sử dụng

3.2.2 Dự báo dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian

Thực chất của phương pháp dự báo theo chuỗi 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 Một mô hình chuỗi thời gian có thể có một hoặc nhiều trong năm đặc điểm sau:

Trend - Xu hướng: thể hiện sự tăng hoặc giảm trong chuỗi thời gian

Seasonal patterns – mô hình theo mùa vụ: được đặc trưng bởi các giai đoạn thăng trầm có thể lặp lại trong một khoảng thời gian ngắn

Cyclical patterns – mô hình chu kỳ: là các mẫu thông thường trong một chuỗi dữ liệu diễn ra trong một khoảng thời gian dài hơn

Random variation - biến động ngẫu nhiên (đôi khi gọi là noise): là độ lệch không giải thích được của một chuỗi thời gian từ một mô hình có thể dự đoán, chẳng hạn như xu hướng, mẫu theo mùa, hoặc mẫu chu kỳ

Irregular variation - biến động bất thường: là biến xảy ra một lần và có thể giải thích được

a) Phương pháp bình quân di động (trung bình trượt)

Phương pháp bình quân di động giản đơn (Moving Average) là mức trung bình

của các quan sát gần nhất của một chuỗi n giai đoạn thời gian Các phương pháp bình quân di động hiệu quả tốt nhất cho các dự báo ngắn hạn khi không xét đến các yếu tố xu hướng, mùa vụ hoặc chu kỳ kinh doanh Khi giá trị của “n” càng tăng, dự báo sẽ phản ứng chậm với những thay đổi gần trong dữ liệu chuỗi thờ gian

F t=

∑

i=1

n

A t −i

n

Với:

Ft: dự báo sắp tới của thời kì t

n: số lượng các giai đoạn (thời kì) được sử dụng

At-i: nhu cầu thực tế của thời kì trước (i=1,2, ,n)

Ví dụ 1: Có bảng số liệu về lượng trứng gà thu hoạch trong 6 tháng đầu năm của nông trại Happy như sau:

Hãy dự báo lượng trứng gà thu hoạch được ở tháng tiếp theo bằng phương pháp bình quân di động 2 giai đoạn và 3 giai đoạn

Lời giải

Dự báo lượng gà thu được ở tháng 7 theo phương pháp bình quân di động 2 giai đoạn:

Dự báo lượng gà thu được ở tháng 7 theo phương pháp bình quân di động 3 giai đoạn:

Phương pháp bình quân di động có trọng số (Weighted-Moving Average) là mức

trung bình của các quan sát gần nhất của một chuỗi n giai đoạn thời gian có gắn thêm trọng số Đường trung bình di động có trọng số chỉ định trọng số cao hơn hơn cho những điểm dữ liệu gần hiện tại vì nó quan trọng hơn điểm dữ liệu trong quá khứ xa

F t=

∑

i=1

n

A t −i × w t −i

∑w t −i

Với:

Ft: mức nhu cầu dự báo thời kì t

At-i: mức nhu cầu thực tế kì t-i (i=1,2,…,n)

n: số kì quan sát

wt-i: trọng số của thời kì t-i, wt-i được lựa chọn bởi người dự báo trên cơ sở phân tích của

dòng nhu cầu, thỏa mãn điều kiện: ∑

i=1 n

w t −i=1