MÔN học PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG lợi ích của các phương pháp phân tích định lượng đã học

Những lợi ích của việc sử dụng xác suất trong phân tích định lượng được thảo luận dưới đây: - Mô hình xác suất mang lại cơ hội tốt hơn để dự đoán kết quả chính xác hơn và có thể được sử

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

ĐẠI HỌC UEH - TRƯỜNG KINH DOANH

KHOA QUẢN TRỊ

TIỂU LUẬN CUỐI KỲ

GVHD: TS ĐINH THÁI HOÀNG Lớp HP: Phân tích định lượng trong Quản trị

Mã HP: 21C1MAN50201204

Họ và tên SV: Phạm Ngọc Hằng MSSV: 31201021028

TP HCM Tháng 12 năm 2021

Ờ I C ẢM ƠN

Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Giảng viên hướng dẫn lớp –

TS Đinh Thái Hoàng, cảm ơn Thầy đã đem đến một nguồn kiến thức vô cùng bổ ích của môn học Phân tích định lượng Cảm ơn Thầy đã đồng hành cùng chúng em trong suốt 9 buổi học vừa qua Mặc dù chúng em không được trực tiếp làm việc và học tập cùng Thầy nhưng qua những bài giảng trực tuyến của thầy thì cũng là đóng góp rất lớp giúp cho em cũng như các bạn rất nhiều trong quá trình làm bài trong lớp cũng như là các bài kiểm tra giữa kỳ và cuối kỳ

Phân tích định lượng là phần đi sâu của Thống kê ứng dụng, tuy không mới, nhưng cũng không hề dễ dàng đối với chúng em Vì thế trong quá trình làm bài tiểu luận này, không thể tránh khỏi những sai sót không đáng có, mong thầy sẽ châm chước và có những phản hồi đóng góp cho bài tiểu luận này có thể hoàn chỉnh hơn nữa

Cuối cùng, em xin gửi những lời chúc tốt đẹp tới Thầy và gia đình Chúc Thầy luôn có nhiều sức khỏe và niềm vui trong cuộc sống và thật nhiều thành công trên sự nghiệp giảng dạy của mình!

Câu 1:

1.1 L ợ i ích c ủa các phương pháp phân tích định lượng đã họ c

a Xác suất

Các nhà phân tích định lượng gặp rất nhiều vấn đề trong công việc của họ Trong nhiều trường hợp, họ cần xác định xác suất của một sự kiện xảy ra Đó là khi xác suất có thể cung cấp giải pháp cho họ Các nhà phân tích định lượng sử dụng xác suất để thử và dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai Họ sử dụng xác suất để mô hình hóa các kết quả có thể xảy ra, ấn định xác suất và xác định rủi ro liên quan đến mỗi kết quả Xác suất được sử dụng trong phân tích định lượng để xác định độ không đảm bảo đo bằng toán học Xác suất được sử dụng cả trong việc tính toán độ mạnh của các dự đoán và để tính toán cơ hội mà một sự kiện có thể xảy ra Việc sử dụng xác suất đã phát triển theo cấp số nhân trong những năm gần đây, đặc biệt là với sự ra đời của suy luận Bayes Điều này dẫn đến nhiều lĩnh vực ứng dụng mới cho xác suất bao gồm sinh học tính toán, địa vật lý

và các lĩnh vực khác, nơi phổ biến các mô phỏng chiều cao Lợi ích của xác suất trong phân tích định lượng là điều mà chúng ta không thể bỏ qua Nếu không có xác suất, chúng ta sẽ bỏ lỡ một phần quan trọng của bức tranh toàn cảnh và điều đó sẽ dẫn đến nhiều sai lầm và sai sót trong quá trình ra quyết định của chúng ta Những lợi ích của việc

sử dụng xác suất trong phân tích định lượng được thảo luận dưới đây:

- Mô hình xác suất mang lại cơ hội tốt hơn để dự đoán kết quả chính xác hơn và có thể được sử dụng để tính toán các giá trị và phương sai dự kiến

- Các mô hình xác suất cho phép chúng ta đo lường tác động của rủi ro đối với việc ra quyết định

- Các mô hình xác suất có thể được sử dụng để giải thích sự không chắc chắn bằng cách thử nghiệm xem các tình huống khác nhau có thể ảnh hưởng đến kết quả như thế nào

b Phân tích quyết định

Lý thuyết quyết định là nghiên cứu về cách mọi người đưa ra quyết định, và do đó, nó có thể được sử dụng như một công cụ để đưa ra quyết định tốt hơn Lý thuyết quyết định có thể được sử dụng để hiểu điều gì ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định của chúng ta và cách chúng ta có thể tối đa hóa lợi ích và giảm thiểu chi phí của các quyết định khác nhau Lợi ích chính của lý thuyết quyết định là nó có thể được sử dụng để xác định lựa chọn nào sẽ dẫn đến kết quả tốt nhất cho một tình huống nhất định

-Nó cho phép một người đưa ra quyết định bằng cách xem xét rủi ro và lợi ích

Nó giúp đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách xem xét tất cả các kết quả có thể có của một quyết định

- Nó cho phép tính đến giá trị của mọi quyết định mà một người đưa ra Điều này rất quan trọng vì những người khác nhau có các giá trị và ưu tiên khác nhau cần được tính đến cho mọi quyết định họ đưa ra

Kiểu suy nghĩ này thường rất hữu ích trong các lĩnh vực mà sự không chắc chắn phải được giải quyết hoặc khi cả hai lựa chọn đều có lợi ích cao đi kèm với chúng Vì vậy lý thuyết quyết định được sử dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau, chủ yếu trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh để giúp các công ty hiểu được sở thích của khách hàng

Nó cũng có thể được áp dụng cho các lĩnh vực khác như y học và kỹ thuật Lý thuyết quyết định còn mang lại nhiều lợi ích cho xã hội vì nó có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn

về hành vi của con người Nó cũng có thể giúp chúng ta hiểu tại sao mọi người đưa ra quyết định nhất định và cách họ có thể đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai Lý thuyết quyết định có thể hữu ích vì nó cho phép các chuyên gia suy nghĩ về những gì có thể xảy ra nếu họ đưa ra một quyết định khác Loại phân tích này cũng giúp các chuyên gia hiểu được liệu quyết định của họ có dẫn đến kết quả mà họ mong muốn hay không

Lý thuyết quyết định giúp bạn suy nghĩ về những lựa chọn của bạn trước khi đưa ra lựa chọn Nó cũng giúp bạn tự hỏi bản thân xem liệu lợi ích có lớn hơn chi phí mà bạn lựa chọn hay không để bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên các ưu tiên và nhu cầu của mình

c Quy hoạch tuyến tính

Quy hoạch tuyến tính được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như lập kế hoạch sản xuất, thiết kế kỹ thuật và tiếp thị và đã tồn tại hơn 50 năm nay Nó có thể được sử dụng như một cách để tối ưu hóa việc phân bổ các nguồn lực của tổ chức và giảm thiểu chi phí sản xuất để tối đa hóa lợi nhuận của tổ chức Quy hoạch tuyến tính cũng giúp giảm thiểu lãng phí và tối ưu hóa quy trình sản xuất, cùng với các lợi ích khác Lập trình tuyến tính

có nhiều lợi ích giúp cho cá nhân và các công ty trên toàn thế giới Nó có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp và giải quyết chúng nhanh hơn các phương pháp khác, nó là một trong những kỹ thuật tối ưu hóa được sử dụng rộng rãi nhất và nó cho phép chúng ta định lượng các vấn đề của mình theo cách mà chúng ta có thể dễ dàng hiểu được Lợi ích chính của Lập trình tuyến tính là tính hiệu quả của nó Nó giúp tìm ra giải pháp tối ưu cho một vấn đề có các ràng buộc khác nhau Điều này có nghĩa là nó có thể được sử dụng trong tất cả các loại ngành công nghiệp khác nhau như sản xuất, giao thông vận tải, chăm sóc sức khỏe và chủ yếu là kinh tế (ví dụ: lập lịch trình) Mô hình lập trình tuyến tính thường được sử dụng nhiều nhất trong nghiên cứu hoạt động để xác định cách tối ưu để phân bổ các nguồn lực hạn chế giữa các lựa chọn thay thế cạnh tranh Điều này

sẽ giảm thiểu chi phí và tối đa hóa lợi ích, đồng thời đảm bảo rằng tất cả các mục tiêu đều đạt được càng nhiều càng tốt Kỹ thuật lập trình tuyến tính nâng cao chất lượng của các quyết định Cách tiếp cận ra quyết định của người sử dụng kỹ thuật này trở nên khách quan hơn và ít chủ quan hơn Làm nổi bật các nút thắt trong quá trình sản xuất là ưu điểm đáng kể nhất của kỹ thuật này Ví dụ, khi xảy ra tắc nghẽn, một số máy không thể đáp ứng nhu cầu trong khi các máy khác vẫn ở chế độ chờ trong một thời gian Lập trình tuyến tính cũng giúp đánh giá lại một kế hoạch cơ bản để thay đổi các điều kiện Nếu các điều kiện thay đổi khi kế hoạch được thực hiện một phần, chúng có thể được xác định để điều chỉnh phần còn lại của kế hoạch cho kết quả tốt nhất

d Bài toán vận chuyển

Chúng ta có thể sử dụng các mô hình này để tăng sự hài lòng của khách hàng và lợi nhuận của công ty trong khi giảm chi phí Bài toán gán được sử dụng trong nghiên cứu hoạt động để tìm ra giải pháp tối đa hóa hoặc tối thiểu hóa một hàm mục tiêu bằng cách

sử dụng một tập hợp các ràng buộc Một số nghiên cứu đã được thực hiện để xem xét lợi ích của các vấn đề Vận chuyển, Phân công và Vận tải Lợi ích chung nhất là nó làm giảm tổng chi phí vận chuyển hàng hóa từ người sản xuất đến người tiêu dùng bằng cách hạ giá thành trên một đơn vị vận chuyển Việc phân phối hàng hóa đòi hỏi nhiều thời gian và sức lực Các vấn đề về Vận chuyển, Phân công và Trung chuyển giúp làm cho quá trình phân phối hiệu quả hơn nhiều bằng cách giảm thiểu lượng thời gian cần thiết cho cả việc phân phối và đi lại Các vấn đề về Vận chuyển, Chuyển nhượng và Trung chuyển đang trở nên liên quan hơn trong cuộc sống hàng ngày vì mọi người cảm thấy khó cân bằng giữa lịch trình bận rộn của mình với nhu cầu phân phối sản phẩm đến các địa điểm khác nhau

e Mô hình hàng chờ

Các Mô hình Hàng chờ có thể được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để định giá dựa trên thời gian mọi người xếp hàng chờ đợi Hai lợi ích chính của Mô hình Hàng chờ bao gồm làm cho khách hàng cảm thấy được trân trọng hơn và cung cấp cho khách hàng cái nhìn sâu sắc hơn về những gì họ đang chờ đợi Mô hình Hàng chờ có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách giảm hàng đợi Các công ty sử dụng Mô hình Hàng chờ có thể xoay chuyển khách hàng trong một khoảng thời gian ngắn hơn và họ có thể tránh thời gian cao điểm khi độ dài hàng đợi có thể dài hơn Lợi ích của mô hình hàng chờ cũng bao gồm sự hài lòng của khách hàng và giảm nhu cầu của nhân viên Những lợi ích của mô hình đường chờ đã được thừa nhận rộng rãi Chúng rất hiệu quả về mặt quản lý hàng chờ Mô hình hàng đợi cung cấp một cách để quản lý hàng đợi một cách hiệu quả hơn so với các mô hình khác trong quá khứ Lợi ích chính của các mô hình hàng đợi là khả năng lưu trữ hàng đợi và duy trì thứ tự trong hàng đợi, đồng thời không ảnh hưởng đến thời gian chờ trung bình của hàng đợi Mô hình hàng chờ cung cấp phân tích định lượng về tất cả những lợi ích mà doanh nghiệp có thể

thu được từ việc thiết lập hàng chờ Mô hình Hàng chờ tạo ra nhiều doanh thu hơn cho các doanh nghiệp và trên hết, chúng cũng dẫn đến mức độ không hài lòng của khách hàng thấp hơn Mô hình đường chờ là một cách ước tính nhu cầu đối với một mặt hàng Mặt hàng có giá càng cao thì thời gian chờ càng lâu Đây là điều làm cho các mô hình đường chờ trở nên hấp dẫn đối với các công ty vì nó có thể giúp lập kế hoạch, dự báo nhu cầu và phân bổ nguồn lực Điều này là do nó dự đoán mọi người sẽ đợi bao lâu để mua một mặt hàng với mức giá nhất định Hàng chờ có thể không phải là giải pháp tốt nhất cho mọi công ty, nhưng chúng vẫn là một phương pháp hiệu quả để làm cho khách hàng hài lòng

và doanh nghiệp của bạn có lãi Một lợi ích khác của Mô hình hàng chờ chờ là nó có thể

dự đoán được thời gian chờ đợi, số lượng khách hàng trung bình trong hệ thống và hiệu quả mà khách hàng sẽ được phục vụ Những điều này giúp người quản lý dễ dàng quyết định số lượng máy chủ họ cần thuê và đặt chúng ở đâu để duy trì hiệu quả

f Phân tích Markow

Quy trình Markow là một phương pháp tập trung vào phân tích định lượng và kỹ năng tổ chức để có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về doanh nghiệp và nội dung của mình Một trong những lợi ích chính của Quy trình Markow là nó là một kỹ thuật phân tích định lượng sử dụng kết quả xác suất để mô tả các giai đoạn khác nhau trong vòng đời của hệ thống Các lợi ích của Quy trình Markow rất nhiều Nó có thể được áp dụng cho bất kỳ

hệ thống nào, có thể là vật lý hoặc kỹ thuật số Quá trình này được phát hiện là cung cấp

độ chính xác tốt hơn các kỹ thuật khác vì nó có thể tính đến cả yếu tố định tính và định lượng cùng một lúc Quy trình Markow còn có thể tối đa hóa tiềm năng đầu tư của chúng

ta Với quy trình này, chúng ta nhận được những lợi ích như đánh đổi lợi nhuận rủi ro tốt,

đa dạng hóa danh mục đầu tư và tránh lỗ vốn Quy trình Markow mang lại nhiều lợi ích

từ tăng hiệu quả đến nâng cao chất lượng

- Tăng hiệu quả: Quy trình Markow đã được chứng minh là có mức lãng phí tối thiểu và dẫn đến việc lập lịch trình chính xác hơn về nhân lực, máy móc và vật tư

cần thiết cho sản xuất Điều này cho phép sử dụng tốt hơn các nguồn lực và sản xuất hiệu quả hơn ở cấp độ vĩ mô

- Nâng cao chất lượng: Với Quy trình Markow, ít có khả năng xảy ra lỗi hơn vì mọi thứ đang diễn ra theo đúng kế hoạch Quy trình dây chuyền lắp ráp buộc công nhân phải thực hiện chính xác từng bước trong quy trình bởi vì bước sau phụ thuộc vào bước trước đó được thực hiện đúng hay không Điều này tạo ra đầu ra chất lượng cao hơn với ít nhân lực hơn

Phân tích Markov có ưu điểm là một phương pháp phân tích có nghĩa là các tham số độ tin cậy của hệ thống được tính toán thực tế bằng một công thức Điều này có lợi thế đáng

kể về tốc độ và độ chính xác khi tạo ra kết quả Tốc độ đặc biệt hữu ích khi điều tra nhiều biến thể thay thế của thiết kế hoặc khám phá một loạt các độ nhạy Ngược lại, độ chính xác là cực kỳ quan trọng khi điều tra những thay đổi thiết kế nhỏ hoặc khi độ tin cậy hoặc tính khả dụng của các hệ thống toàn vẹn cao đang được định lượng

1.2 Trải nghiệm thực tế áp dụng mô hình hàng chờ

Công ty Cổ phần Dịch vụ hàng không Sân bay Tân Sơn Nhất (SASCO) có một Nhà hàng Cafe phục vụ Cafe ở ga Quốc nội Mức phục vụ bình quân để pha chế và thu tiền là 1

&

khách/ phút Mức đến bình quân là 0,75 người/ phút (hay 45 người/giờ) Công ty nhận thấy số người xếp hàng mua cafe không bao giờ vượt quá 4 người Lịch trình bay không cho phép khách hàng chờ đợi lâu, họ sẽ đi đến cửa hàng khác Công ty nghĩ rằng nếu chế biến sẵn và tồn kho một lượng nhỏ số cafe để khách hàng có thể chọn và trả tiền ngay sẽ

có lợi hơn Bằng cách này mức phục vụ bình quân sẽ tăng lên là 2 người/ phút Cho lời khuyên đối với công ty, biết chi tiêu bình quân của khách là 30.000Đ/người

Cách giải quyết

- Trường hợp không để tồn kho:

o Xác suất để hệ thống không hoạt động:

1 − 휌 1 − 0,75/1 0,25

휌0 = = =

1 − (0,75/1)4+1 0,7627

o Xác suất để hệ thống đầy:

0,75 1

휌

휌 = 휌 휌 = 0,328 (

)4 = 0,1034

휌 0

Như vậy, SASCO sẽ bỏ qua 10,34% số khách hàng tiềm năng

o Số tiền mà SASCO sẽ bị thiệt hại do bỏ lỡ cơ hội bán hàng:

0,1034 휌 45 휌 30.000 = 139.590Đ/휌

휌 ờ

- Trường hợp để tồn kho:

o Xác suất để hệ thống không hoạt động:

1 − 휌 1 − 0,75/2

휌0 = = = 0,63

1 − 휌휌+1

Tháng 6

Phương án 1 A11

Phương án 2 A21

Phương án 3 A31

A12 A22 A32

A13 A23 A33

A14 A24 A34

A15 A25

A16

Ta có: Tổng chi phí = Chi phí hợp đồng + Chi phí đào tạo

Chi tiết được thể hiện ở bảng dưới:

Chi phí hợp đồng Chi phí đào tạo Tổng chi phí Phương án 1 2,000

Phương án 2 4,800

Phương án 3 7,500

Hàm mục tiêu là

875 875 875

2,875 5,675 8,375

Tối thiểu Tổng chi phí tức 2875 * (A11 + A12 + A13 + A14 + A15 + A16) + 5675 * (A21 + A22 + A23 + A24 + A25) + 8375 * (A31 + A32 + A33 + A34)

2.1 S ố lượ ng nhân viên th ờ i v ụ mà Davis nên thuê m ỗ i tháng cho m ỗ i h ợ p

đồng/phương án

Đề yêu cầu một ràng buộc cho mỗi sáu tháng như bên dưới dựa trên số nhân viên tối thiểu cần có:

Ràng bu ộ c 1 : 10 nhân viên thời vụ trong tháng 1

Gọi A11 = Số nhân viên thời vụ thuê theo phương án 1 (cho hợp đồng một tháng) trong tháng 1

Tháng 1

Phương án 1 A11

Phương án 2 A21

Phương án 3 A31

Ràng bu ộ c 2 : 23 nhân viên thời vụ trong tháng 2

Gọi A12; A22; A32 = Số nhân viên thời vụ thuê theo phương án 1; 2; 3 trong tháng 1 Lưu ý: Số nhân viên thời vụ được thuê vào tháng 1 theo phương án 2 & 3 cũng sẽ có sẵn vào tháng 2 để đáp ứng nhu cầu của nhân viên thời vụ vào tháng 2 Điều này cũng được hiển thị trong bảng dưới cho tháng 2

Tháng 1 Tháng 2

A12 Phương án 1

Phương án 2 A21

Phương án 3 A31

A22 A32

→ Vậy A21 + A31 + A12 + A22 + A32 = 23

Ràng bu ộ c 3 : 19 nhân viên thời vụ trong tháng 3

Tháng 1 Tháng 2 Tháng 3

A13 Phương án 1

Phương án 2 A22

A32

A23 Phương án 3 A31

A34