Phân tích và xây dựng mô hình bảng tính

Xây dựng mô hình sử dụng toán học đơn giản Đôi khi vài phép tính toán đơn giản có thể giúp nhà quản lý đưa ra các quyếtđịnh tốt hơn và dẫn đến sự phát triển của các mô hình hữu ích.. Vậy

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC

PHÂN TÍCH VÀ XÂY DỰNG

MÔ HÌNH BẢNG TÍNH

KHAI PHÁ DỮ LIỆU

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý

Giảng viên hướng dẫn: TS LÊ CHÍ NGỌC

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 7

CHƯƠNG 1: CÁC CHIẾN LƯỢC XÂY DỰNG MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH 8

1.1 Xây dựng mô hình sử dụng toán học đơn giản 8

1.2 Xây dựng mô hình dựa vào Influence Diagram 9

CHƯƠNG 2: TRIỂN KHAI MÔ HÌNH TRÊN BẢNG TÍNH 11

2.1 Thiết kế bảng tính 11

2.2 Chất lượng của bảng tính 13

2.3 Sreadsheet engineering ở Procter & Gamble 17

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG BẢNG TÍNH VÀO PHÂN TÍCH NGHIỆP VỤ 18

3.1 Mô hình chứa nhiều chu kỳ thời gian 20

3.2 Quyết định mua hàng trong một chu kỳ thời gian 22

3.3 Mô hình Overbooking 24

3.4 Mô hình Overbooking tại trạm y tế Đại học East Carolina 25

CHƯƠNG 4: CÁC GIẢ ĐỊNH, ĐỘ PHỨC TẠP VÀ TÍNH THỰC TIỄN CỦA MÔ HÌNH 26

4.1 Validity 26

4.2 Dữ liệu và mô hình 27

CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG BẢNG TÍNH EXCEL THÂN THIỆN VỚI NGƯỜI DÙNG 30

5.1 Data Validation 30

5.2 Đặt tên cho các ô trong bảng tính 31

5.3 Form Controls 31

CHƯƠNG 6: PHÂN TÍCH SỰ KHÔNG CHẮC CHẮN VÀ CÁC GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH 34

6.1 Phân tích “nếu… thì…” 34

6.2 Data Tables 36

6.3 Scenario Manager 38

6.4 Goal Seek 40

CHƯƠNG 7: PHÂN TÍCH MÔ HÌNH SỬ DỤNG ANALYTIC SOLVER

PLATFORM 41

7.1 Parametric Sensitivity Analysis 42

7.2 Tornado Charts 44

KẾT LUẬN 46

TÀI LIỆU THAM KHẢO 47

MỞ ĐẦU

Chuyên gia về quản lý và chất lượng Dr W Edwards Deming từng nói rằngtất cả những gì quản lý làm là dự đoán Ông muốn ám chỉ rằng khi các nhàquản lý đưa ra quyết định, họ quyết định với một con mắt nhìn vào tương lai

và về cơ bản dự đoán xem quyết định của mình sẽ dẫn tới kết quả gì Các môhình dự báo là trái tim và tâm hồn của lĩnh vực phân tích kinh doanh

Trong báo cáo này em sẽ trình bày về các mô hình dự báo để ra quyết địnhtrong kinh doanh Các mô hình này chỉ là các mô hình đơn giản sử dụng các

dữ liệu đầu vào và cố gắng để dự báo đầu ra dựa trên những giả định về mốiquan hệ giữa đầu vào và đầu ra Các mô hình này sẽ được triển khai trênphần mềm bảng tính Excel Và bằng các công cụ trong Excel, chúng ta sẽphân tích kỹ hơn mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của mô hình, trả lờicác câu hỏi “nếu… thì…”

CHƯƠNG 1: CÁC CHIẾN LƯỢC XÂY DỰNG

MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH

Xây dựng mô hình ra quyết định giống một môn nghệ thuật hơn là khoa học.Tạo ra mô hình tốt đòi hỏi sự nẵm vững các nguyên tắc kinh doanh cơ bản ởtất cả các nghiệp vụ, như kế toán, tài chính, marketing, và vận hành, kiếnthức về các chiến lược kinh doanh và nghiên cứu, và tư duy logic Các môhình thường tiến hóa từ đơn giản đến phức tạp và từ bất biến sang ngẫunhiên, nên thông thường tốt nhất là bắt đầu từ đơn giản và cải tiến mô hìnhnếu cần thiết

1.1 Xây dựng mô hình sử dụng toán học đơn giản

Đôi khi vài phép tính toán đơn giản có thể giúp nhà quản lý đưa ra các quyếtđịnh tốt hơn và dẫn đến sự phát triển của các mô hình hữu ích

VD 1.1: Giá trị kinh tế của một khách hàng

Ít công ty dành thời gian để ước lượng giá trị của một khách hàng tốt (vàthường ít nỗ lực để giữ chân được khách hàng đó) Trung bình, một kháchhàng ở một nhà hàng chi $50 cho mỗi lần ăn và mỗi năm ăn 6 lần Giả sử tỷsuất lợi nhuận trung bình trên mỗi hóa đơn là 40%, thì lợi nhuận từ mộtkhách hàng một năm sẽ là $50 * 6 * 40% = $120 Nếu 30% khách hàngkhông quay lại mỗi năm thì trung bình một khách hàng sẽ ăn trong 1/0.3 =3.33 năm Vậy lợi nhuận trung bình mà một khách hàng mang lại trong toàn

bộ thời gian ở nhà hàng là $120 * 3.33 = $400

Mặc dù ví dụ này tính giá trị kinh tế của một khách hàng trong một viễncảnh cụ thể, việc mà chúng ta thực sự làm là chuẩn bị cho việc xây dựng một

mô hình ra quyết định Ta định nghĩa các ẩn số sau:

R = lợi nhuận mỗi giao dịch

F = tần suất giao dịch theo năm

M = tỷ suất lợi nhuận

D = tỷ lệ rời bỏ mỗi năm

Giá trị kinh tế của một khách hàng,V, sẽ là

1.2 Xây dựng mô hình dựa vào Influence Diagram

Chúng ta có thể dễ dàng xây dựng một mô hình từ các tính toán đơn giản,như cách mà chúng ta đã làm ở ví dụ trước Tuy nhiên, trong thực tế, việc

xây dựng mô hình đòi hỏi một cách tiếp cận nghiêm túc hơn Influence

diagram là một sự thể hiện logic và trực quan của các mối quan hệ giữa các

đối tượng trong mô hình Vì vậy, ta có thể dùng nó làm cơ sở để xây dựngmột mô hình ra quyết định

VD 1.2: Xây dựng một mô hình ra quyết định dựa vào Influence Diagram

Chúng ta sẽ xây dựng một mô hình ra quyết định để dự đoán lợi nhuận trongkhi lượng cầu trong tương lai là không biết trước Để giúp xây dựng mô hình

chúng ta sẽ tiếp cận vấn đề bằng influence diagram Chúng ta đều biết rằng

lợi nhuận = doanh thu – chi phí Bằng kiến thức kinh tế cơ bản, doanh thuphụ thuộc vào đơn giá , số lượng bán ra, và chi phí phụ thuộc vào chi phímột sản phẩm, số lượng sản xuất, chi phí cố định Tuy nhiên nếu như lượngcầu không được biết trước thì số lượng sản xuất ra có thể thấp hoặc cao hơnlượng cầu thực tế Vì vậy, số lượng bán ra phụ thuộc vào cả lượng cầu và sốlượng sản xuất Kết hợp các giả thiết này lại, chúng ta có thể xây dựng

influence diagram như Hình 1.1.

CHƯƠNG 2: TRIỂN KHAI MÔ HÌNH TRÊN BẢNG TÍNH

Trong chương này, chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào để xây dựng mô hìnhtốt, chính xác trên bảng tính Một mô hình bảng tính tốt cũng nên thân thiệnvới người dùng, tức là nó phải dễ để nhập hay thay đổi dữ liệu và nhìn thấykết quả, đặc biệt là với những người dùng không thành thạo về bảng tính.Một thiết kế tốt sẽ làm giảm tỷ lệ sinh lỗi và sự sai lệch về thông tin, dẫn đếncác quyết định sáng suốt và kết quả tốt hơn

2.1 Thiết kế bảng tính

VD 2.1: Một mô hình bảng tính cho quyết định outsourcing

Một nhà sản xuất có thể sản xuất một chi tiết máy với chi phí $125/chiếc và

chi phí cố định $50,000 Một lựa chọn khác là outsource việc sản xuất cho

một đối tác với chi phí $175/chiếc Chúng ta xây dựng các mô hình toán học

cho tổng chi phí sản xuất và tổng chi phí outsourcing dựa theo số lượng sản xuất Q:

TC (sản xuất) = $50,000 + $125 * Q

TC (outsourcing) = $175 * Q

Hình 2.1 là một bảng tính để triển khai mô hình quyết định outsourcing Dữ

liệu đầu vào gồm có các loại chi phí liên quan đến việc tự sản xuất hay mua

từ đối tác và số lượng sản xuất Mô hình sẽ tính tổng chi phí sản xuất và

tổng chi phí outsourcing Đầu ra của mô hình là sự khác biệt giữa hai con số

này và quyết định sẽ dẫn đến chi phí thấp nhất Phần dữ liệu được tách biệthoàn toàn với phần mô hình

Hình 2.1 - Mô hình bảng tính cho quyết định outsourcing

Hãy để ý rằng hàm IF được sử dụng ở ô B20 để xác định quyết định tốt nhất.Nếu sự chênh lệch chi phí âm hoặc bằng 0 thì hàm sẽ cho giá trị

“Manufacture” làm quyết định tốt nhất, nếu không thì quyết định sẽ là

“Outsource” Để ý tiếp sự tương ứng giữa công thức trong bảng tính với

công thức toán học ở trên:

TC (sản xuất) = $50,000 + $125 * Q = B6 + B7 * B12

TC (outsourcing) = $175 * Q = B12 * B10

Bởi vì các mô hình ra quyết định được đặc trưng bởi mối quan hệ giữa đầuvào và đầu ra, chúng ta nên tách riêng phần dữ liệu, phần mô hình tính toán

và phần đầu ra khi thiết kế bảng tính Tuyệt đối không cho trực tiếp dữ liệu

vào công thức tính toán mà hãy “trích dẫn” đến cái ô của bảng tính chứa dữ

liệu Bằng cách này, nếu dữ liệu có thay đổi hay muốn làm các thí nghiệmvới mô hình, chúng ta không cần phải thay đổi bất cứ công thức nào vì việcthay đổi dễ dẫn đến lỗi

VD 2.2: Mô hình bảng tính quyết định giá

Một doanh nghiệp muốn xác định giá bán của một sản phẩm để tối đa hóadoanh thu Mô hình được xây dựng như sau:

số lượng bán ra = - 2.9485 * giá + 3,240.9doanh thu = giá * số lượng bán ra

= giá * (- 2.9485 * giá + 3,240.9)

= -2.9485 * giá2 + 3,240.9 * giá

Hình 2.2 - Bảng tính cho mô hình quyết định giá

VD 2.3: Triển khai bảng tính cho mô hình lợi nhuận

Mô hình chúng ta xây dựng ở VD 1.2 có thể dễ dàng được triển khai trên

một bảng tính Excel để tính lợi nhuận Đơn giá = $40, chi phí một sản phẩm

= $24, chi phí cố định = $400,000, và lượng cầu = 50,000, số lượng sản xuất

= 40,000 Hình 2.3 là một cách xây dựng bảng tính cho mô hình này Đểhiểu rõ hơn về mô hình, ta phải nghiên cứu mối liên hệ giữa các công thức

trong bảng tính, biểu đồ influence diagram và mô hình toán học Một người

quản lý có thể sử dụng bảng tính để đánh giá xem lợi nhuận sẽ thay đổi nhưthế nào với các lượng cầu khác nhau và/hoặc số lượng sản xuất Chúng ta sẽlàm điều này tại một chương sau

Hình 2.3 - Bảng tính cho mô hình lợi nhuận

2.2 Chất lượng của bảng tính

Xây dựng mô hình bảng tính, thường được gọi là spreadsheet engineering,

đòi hỏi một nửa nghệ thuật một nửa khoa học Chất lượng của một bảng tính

có thể được đánh giá bởi cả tính chính xác về logic lẫn thiết kế Các bảngtính cần phải chính xác, dễ hiểu và thân thiện với người dùng

Đầu tiên, các bảng tính phải chính xác Verification là quá trình đảm bảo

rằng một mô hình là chính xác và không có lỗi logic Các sai sót của bảngtính có thể rất nghiêm trọng Một công ty đầu tư lớn đã từng mắc một sailầm trị giá $2.6 tỷ Họ thông báo cho các cổ đông rằng họ chuẩn bị nhậnđược một khoảng cổ tức rất lớn May mắn thay, họ bắt được lỗi trước khi

gửi tiền Một nghiên cứu khoa học về 50 cái bảng tính cho kết quả là chỉdưới 10% bảng tính là không có lỗi [1] Đã có các sai lầm nghiêm trọng

trong kinh doanh xuất phát từ lỗi khi copy và paste, sắp xếp, lỗi đầu vào và

lỗi về công thức Các nghiên cứu công nghiệp đã cho thấy rằng hơn 90%bảng tính có nhiều hơn 150 dòng bị sai ít nhất 5%

Có ba cách tiếp cận cơ bản trong spreadsheet engineering mà có thể làm

tăng chất lượng của bảng tính:

1 Cải thiện thiết kế và định dạng của bảng tính Sau khi hiểu rõ đầu

vào, đầu ra và mối quan hệ giữa chúng, nên phác thảo một thiết kếlogic cho bảng tính Ví dụ, chúng ta có thể muốn bảng tính trônggiống như một báo cáo tài chính để người quản lý dễ đọc hơn Chúng

ta nên tách riêng đầu vào với mô hình để nếu đầu vào có thay đổi thìkết quả sẽ được tự động thay đổi tương ứng Chúng ta đã làm đượcđiều này trong các ví dụ

Một cách tiếp cận tốt khác là chia các công thức phức tạp thành tổ hợpcủa các công thức con Cách này sẽ làm giảm các lỗi liên quan đếnđánh máy, việc kiểm tra kết quả dễ hơn, và cũng dễ dàng hơn chongười dùng khi đọc Cuối cùng, việc thiết kế bảng tính theo một địnhdạng mà khiến người dùng - có thể là một nhà quản trị tài chính - dễ

dàng đọc và sử dụng hơn Ví dụ 2.4 sẽ làm rõ điều này.

2 Cải thiện quá trình xây dựng bảng tính Nếu đã phác thảo ra một thiết

kế nháp cho bảng tính, hãy làm việc với từng phần một trước khichuyển sang các phần khác để đảm bảo rằng mỗi phần đều chính xác.Khi nhập công thức, kiểm tra kết quả với các số đơn giản (như 1) đểxác định xem nó có hợp lý không, hoặc sử dụng các đầu vào với các

kết quả biết trước Cẩn thận khi sử dụng copy và paste trong Excel,

đặc biệt là khi làm việc với các địa chỉ tương đối và tuyệt đối Sử

dụng function wizard (nút f x trên thanh công thức) để chắc chắn rằng

đã nhập đúng giá trị vào đúng trường trong đúng hàm

3 Kiểm tra kết quả cẩn thận và dùng công cụ có sẵn trong Excel một

cách hợp lý Ví dụ, các công cụ Formula Auditing ( ở tab Fomulas) sẽ

giúp bạn kiểm tra tính logic của công thức và các lỗi Sử dụng Trace

Precedents và Trace Dependents để hiển thị các ô gây ảnh hưởng

hoặc bị ảnh hưởng bởi giá trị của ô đang chọn, giống như influence

diagram Trong Formula Auditing có công cụ Error Checking giúp

kiểm tra các lỗi thông dụng có thể xảy ra khi sử dụng công thức, và

Evaluate Formula giúp debug một công thức phức tạp bằng cách kiểm

tra từng phần của công thức một cách độc lập

VD 2.4: Mô hình lợi nhuận sau thuế trên bảng tính

Ta tính toán thu nhập sau thuế theo các công thức sau:

giá trị gia tăng = doanh thu – giá trị sản phẩm

chi phí vận hành = chi phí quản lý + chi phí bán hàng + chi phí khấu haolãi thuần = giá trị gia tăng – chi phí vận hành

lợi nhuận trước thuế = lãi thuần – lãi vay

lợi nhuận sau thuế = lợi nhuận trước thuế - thuế

Hoặc đơn giản là:

lợi nhuận sau thuế = doanh thu – giá trị sản phẩm – chi phí quản lý – chi phí bán hàng – chi phí khấu hao – lãi vay – thuế

Chúng ta có thể triển khai mô hình này trên một bảng tính như ở Hình 2.4.Bảng tính này chỉ cung cấp kết quả cuối cùng còn trên phương diện tài chínhthì cung cấp rất ít thông tin cho người dùng cuối

Hình 2.4 - Mô hình bảng tính đơn giản cho lợi nhuận sau thuế

Một cách khác là là chia nhỏ mô hình ra thành các công thức con như Hình2.5 Bảng này thể hiện rõ ràng các tính toán và cung cấp nhiều thông tin hơn.Mặc dù cả hai mô hình đều đúng, cả hai đều không ở một định dạng màphần lớn các nhân viên tài chính hay kế toán quen thuộc

Hình 2.5 - Mô hình bảng tính chi tiết cho lợi nhuận sau thuế

Một giải pháp cuối cùng là biểu diễn các tính toán ở định dạng pro forma

income statement mà các nhân viên kế toán đều quen thuộc như Hình 2.6.

Mặc dù bảng tính này có các tính toán giống hệt Hình 2.5, hãy để ý rằngcách sử dụng giá trị tiền âm đòi hỏi sự thay đổi của công thức (nói cáchkhác, cộng với giá trị âm thay vì trừ đi giá trị dương)

Hình 2.6 - Mô hình pro forma income statement

2.3 Sreadsheet engineering ở Procter & Gamble [2]

Vào giữa những năm 80, Procter & Gamble (P&G) cần một cách dễ dàng vànhất quán để quản lý kho chứa dự trữ an toàn Nhóm nghiên cứu nghiệp vụP&G’s Western European Business Analysis tạo một mô hình bảng tính vàsau này trở thành một bộ công cụ gồm các mô hình quản lý kho toàn cầu

Mô hình được thiết kế để giúp các nhà quản lý chuỗi cung ứng hiểu hơn vềquản lý kho trong chuỗi cung ứng và để cung cấp một phương pháp nhanhchóng xác định mức độ dự trữ an toàn P&G cũng xây dựng các mô hìnhkhác dựa vào cái mô hình đang được sử dụng rộng rãi toàn cầu này

Trong khi thiết kế mô hình, các nhà phân tích sử dụng nhiều nguyên tắc của

spreadsheet engineering Ví dụ, họ tách phần đầu vào ra khỏi phần tính toán

và kết quả Việc này làm tăng tốc quá trình nhập dữ liệu đầu vào Ngoài ra,bảng tính cũng được thiết kế để hiển thị tất cả các dữ liệu quan trọng trêncùng một màn hình để người dùng không cẩn phải chuyển giữa các phầnkhác nhau của mô hình

Các nhà phân tích cũng sử dụng kết hợp giữa data validation với

conditional formatting để làm nổi bật các lỗi khi nhập dữ liệu Họ cũng cung

cấp một danh sách các cảnh báo và lỗi mà người dùng nên giải quyết trướckhi sử dụng kết quả của mô hình Danh sách này chỉ ra các lỗi cơ bản nhưthời gian vận chuyển âm và các dữ liệu đầu vào mà đòi hỏi phải được kiểmtra trước và các lỗi khi giá trị dự báo nằm ngoài tập xác định

Ở mức độ cơ bản, tất cả các trường đầu vào phải có đính kèm các chú thích.Với mỗi mô hình, học cũng cung cấp một tài liệu hướng dẫn mô tả tất cả cácđầu vào và kết quả và giải thích chi tiết các công thức Mô hình và các tàiliệu kèm theo được đăng trên một mạng cục bộ mà tất cả nhân viên P&Gđều có thể truy cập Việc này đảm bảo rằng mọi nhân viên đều có phiên bảnmới nhất của mô hình, các tài liệu cũng như lịch tập huấn

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG BẢNG TÍNH

VÀO PHÂN TÍCH NGHIỆP VỤ

Nhiều vấn đề trong phân tích nghiệp vụ có thể được mô hình hóa bằng bảngtính Trong chương này, chúng ta sẽ xét một vài ví dụ và các mô hình được

sử dụng trong các ví dụ đó Một điều cần chú ý là một mô hình bảng tính tốtkhông nhất thiết phải phức tạp Thông thường, các mô hình đơn giản có thể

cung cấp đủ thông tin để các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt VD 3.1 được

lấy từ một ứng dụng thực tế trong ngành ngân hàng

VD 3.1: Một mô hình dự đoán trong quản lý nhân lực

Quản lý nhân lực là một lĩnh vực mà mỗi thay đổi đều có thể tốn kém về tiềnbạc và thời gian Vì thế, việc hiểu các yêu cầu của quản lý nhân lực là rấtquan trọng Trong nhiều trường hợp, thời gian tuyển dụng và đào tạo nhânviên mới có thể từ 90 đến 180 ngày, việc đáp ứng nhu cầu tuyển dụng mộtcách nhanh chóng không phải lúc nào cũng khả thi Việc lên kế hoạch trước

là rất quan trọng để người quản lý có thể đưa ra các quyết định đúng về việclàm thêm giờ hay giảm số giờ làm, hoặc thêm bớt nhân viên chính thức vàthời vụ Lên kế hoạch cho nhu cầu tuyển dụng là một việc mà phân tíchnghiệp vụ có thể rất có ích

Giả sử nhà quản lý của bộ phận cho vay muốn biết xem sẽ cần bao nhiêunhân viên cho những tháng tiếp theo để xử lý một số lượng các hồ sơ vayhàng tháng Cũng giả sử rằng có nhiều loại sản phẩm khác nhau cần được xử

lý Một sản phẩm có thể là một khoản vay thế chấp lãi xuất cố định 30 năm,khoản vay 7/1 ARM, khoản vay FHA,… Các loại vay này có độ phức tạpkhác nhau và đòi hỏi các mức độ giấy tờ, thủ tục khác nhau vì thế cần cáckhoảng thời gian khác nhau để xử lý Nhà quản lý dự báo rằng có 700 hồ sơvay vào tháng 5, 750 vào tháng 6, 800 và tháng 7 và 825 vào tháng 8 Mỗinhân viên làm việc có hiệu quả 6.5 giờ mỗi ngày, và có 22 ngày làm việc ởtháng 5, 20 ở tháng 6, 22 ở tháng 7 và 22 ở tháng 8 Dựa vào dữ liệu vaytrong quá khứ, nhà quản lý cũng biết tỷ lệ các loại vay và thời gian để hoànthành mỗi loại

Sản phẩm Tỷ lệ (%) Số giờ cho mỗi hồ sơ

Hình 3.1 - Mô hình bảng tính cho dự báo số nhân viên

Hình 3.2 - Kết quả của Hình 3.1

3.1 Mô hình chứa nhiều chu kỳ thời gian

Hầu hết các mô hình được sử dụng trong phân tích nghiệp vụ thực tế đềuphức tạp và đòi hỏi kiến thức cơ bản về phân tích tài chính tương tự như môhình dự báo lợi nhuận ở Chương 1 Một ví dụ là việc quyết định ra mắt mộtsản phẩm mới Trong ngành công nghiệp dược phẩm, quá trình nghiên cứu

và phát triển (R&D) rất dài và khó khăn, tổng chi phí nghiên cứu phát triển

có thể lên đến $1 tỷ

Các mô hình cho các bài toán như này thường chứa nhiều chu kỳ thời gianđược liên kết chặt chẽ với nhau, và khả năng phân tích dự báo là rất quantrọng để đưa ra các quyết định tốt Tuy nhiên, việc tiếp cận vấn đề một cách

có hệ thống và logic có thể khiến một bài toán khó trở nên dễ dàng hơn

VD 3.2: Phát triển sản phẩm mới

Công ty dược phẩm Moore đã phát hiện ra một tiềm năng của một loại thuốcmới ở phòng thí nghiệm và cần phải quyết định xem có nên tiếp tục thựchiện các thử nghiệm và xin kiểm định của FDA để đưa loại thuốc ra thịtrường hay không Tổng chi phí R&D được dự đoán là $700 triệu và chi phí

để thử nghiệm là $150 triệu Dung lượng của thị trường hiện tại là được ướclượng là 2 triệu người và mỗi năm dự báo sẽ tăng 3% Năm đầu tiên, Moore

dự kiến sẽ chiếm 8% thị phần và con số này sẽ tăng 20% mỗi năm Rất khó

để dự báo quá 5 năm bởi các đối thủ cạnh tranh rất có thể sẽ xuất hiện trên

thị trường Một đơn thuốc mỗi tháng sẽ sinh ra doanh thu $130 và sinh ra

$40 chi phí biến đổi Phải trừ đi 9% giá trị để tính giá trị hiện tại thuần (net

present value) Công ty muốn biết xem mất bao lâu để thu hồi được chi phí

và giá trị hiện tại thuần trong 5 năm đầu

Hình 3.3 và 3.4 là mô hình và kết quả của ví dụ này Mô hình dựa vào nhiều

dữ liệu đã biết, ước lượng và giả định Các đầu vào được lấy từ kết quả kếtoán, dữ liệu quá khứ, dự báo, hoặc các ước lượng dựa vào nghiên cứu thịtrường hay kinh nghiệm Mô hình về cơ bản là một ứng dụng của kế toán vàtài tính

Các giả định đại diện cho cho ước lượng hợp lý nhất, và bảng tính cho thấyrằng sản phẩm sẽ bắt đầu có lãi từ năm thứ tư Tuy nhiên, mô hình dựa vàomột vài giả định khá là yếu về dung lượng thị trường và khả năng tăng thịphần Trong thực tế, phần lớn dữ liệu đầu vào là không chắc chắn và công ty

có thể bất cẩn thận và chỉ sử dụng kết quả của một viễn cảnh này Giá trịthực sự của mô hình được phân tích từ nhiều các viễn cảnh khác nhau vớicác giá trị giả định khác nhau

Hình 3.3 - Mô hình bảng tính của VD 3.2

Hình 3.4 - Kết quả của mô hình VD 3.2

3.2 Quyết định mua hàng trong một chu kỳ thời gian

Banana Republic, một công ty con của công ty GAP muốn xây dựng tên tuổicủa chính bản thân mình trong thời trang khi mà công ty mẹ GAP dịchchuyển sang các dòng sản phẩm cơ bản như quần jean, quần kaki Trong mộtmùa nghỉ lễ gần đây, công ty đã đoán màu xanh sẽ là màu chủ đạo cho áolen Họ đã sai, chủ tịch công ty đã nói, “Màu bán chạy số 1 là xanh rêu.Chúng tôi đã không có đủ nó” [3]

Đây là một trong những tình huống mà một quyết định mua hàng phải đượcthực hiện khi nhu cầu thực tế là không biết trước Các cửa hàng quần áo phảinhập quần áo theo mùa rất sớm trước khi mùa đó thực sự tới, và các cửahàng kẹo phải quyết định xem phải chuẩn bị bao nhiêu hộp quà đặc biệt cho

ngày lễ Viễn cảnh chung này thường được biết đến với cái tên newsvendor

problem (bài toán sạp báo) Sạp báo hàng ngày phải quyết định xem sẽ nhập

bao nhiêu báo Nhập quá ít báo sẽ dẫn đến mất cơ hội để sinh lời, nhưngnhập quá nhiều thì có thể dẫn đến lỗ do báo thừa sẽ phải vứt đi vào cuốingày

Đầu tiên chúng ta sẽ xây dựng một mô hình chung rồi gắn nó vào một ví dụ

cụ thể Mỗi sản phẩm có giá nhập vào là $C và giá bán ra là $R Cuối một

chu kỳ, tất cả các sản phẩm không bán được sẽ bị giảm giá trị xuống chỉ còn

$S Rõ ràng R > C > S D là lượng cầu của chu kỳ đó và Q là số lượng nhập

về Chú ý rằng ta không kiểm soát được D còn Q là đại lượng mà ta phải quyết định Nếu lượng cầu là biết trước thì đơn giản ta sẽ quyết định Q = D Tuy nhiên nếu D không biết trước ta sẽ có rủi ro nhập thiếu hoặc thừa hàng.

số lượng bán = min{D, Q}

số lượng thừa = max{0, Q – D}

Lợi nhuận sẽ được tính như sau:

lợi nhuận = R * số lượng bán + S * số lượng thừa – C * Q

VD 3.3: Mô hình quyết định mua hàng trong một chu kỳ thời gian

Một cửa hàng bán bánh kẹo nhỏ làm hộp quà Valentine với chi phí $12 vàbán với giá $18 Trong quá khứ, ít nhất 40 hộp được bán vào ngàyValentine, nhưng số lượng thực tế thì không chắc chắn, và cũng trong quákhứ, chủ cửa hàng đã từng làm thiếu hoặc thừa hộp quà Sau ngày lễ, hộpquà không bán được giảm giá 50% và cuối cùng cũng tiêu thụ được

Lợi nhuận có thể được tính theo công thức:

lợi nhuận = $18.0 * min{D, Q} + $9.0 * max{0, Q – D} – $12 * Q

Hình 3.5 là một bảng tính triển khai mô hình này với giả định rằng lượngcầu là 41 và số lượng nhập vào là 44

Hình 3.5 - Bảng tính bài toán sạp báo

3.3 Mô hình Overbooking

Một quyết định vận hành quan trọng trong ngành dịch vụ như khách sạn,hàng không, thuê xe,… là số lượng đặt trước được chấp nhận để vận hànhhết khả năng trong khi biết rằng một số khách hàng có thể sẽ không sử dụngdịch vụ dù đã đặt trước Nếu một khách sạn giữ phòng cho khách đã đặttrước, rồi khách không sử dụng, khách sạn sẽ mất cơ hội kiếm doanh thu từphòng đó Một chiến lược mà các công ty này thường làm là cho khách đặtquá giới hạn Khi quá nhiều khách hàng đến để sử dụng dịch vụ khiến công

ty bị quá tải (overbook), công ty thường phải chịu một chi phí nhỏ để làm

hài lòng họ (bằng cách chuyển họ qua khách sạn khác, hoặc đối với hầu hếtcác hãng hàng không thì cho khách hàng voucher) Vậy nên, bài toán trởthành nên cho khách hàng đặt chỗ quá giới hạn bao nhiêu để cân bằng giữachi phí khi bị quá tải và doanh thu bị mất do không vận hành hết khả năng

VD 3.4: Một mô hình đặt chỗ quá giới hạn của khách sạn

Hình 3.6 là một mô hình bảng tính cho một khách sạn nổi tiếng có 300phòng và thường kín chỗ Mỗi phòng có giá $120 Khách đã đặt chỗ có thểhủy trước 18 giờ mà không bị thu phí Khách sạn đã ước lượng chi phí trungbình khi bị quá tải là $100

Hình 3.6 - Mô hình bảng tính cho khách sạn

Logic của mô hình khá là đơn giản Ở phần mô hình trên bảng tính, ô B11 là

số lượng đặt chỗ trước sẽ được chấp nhận Trong ví dụ này, khách sạn chấpnhận số lượng đặt trước là 310, tức là lớn hơn 10 phòng so với giới hạn ÔB12 là số lượng khách khàng muốn đặt trước Khách sạn không thể chấpnhận số lượng đặt trước nhiều hơn giới hạn đã đặt trước nên số lượng đặt