Thuyết trình môn kinh tế học quản trị dự báo nhu cầu

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIANTrong phần này chúng ta tập trung vào dự báo các giá trị của dãy số thời gian bằng cách chỉ sử dụng xu thế dài hạn và biến động thời vụ trong dữ liệu 2.1 D

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Nguyễn Thanh Hải

CHƯƠNG 5 : DỰ BÁO NHU CẦU

GVHD : TS VŨ TRỌNG PHONG

NỘI DUNG CHƯƠNG

I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH

II – PHÂN TÍCH DẪY SỐ THỜI GIAN

III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN

IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ THỊ

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

• Các cơ quan chính phủ thường có kế hoạch

ngân sách và dự báo chi tiêu trước một năm hoặc lâu hơn.

=> Cần khảo sát để dự báo nhu cầu mua.

I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH

1 Các kỹ thuật khảo sát :

Một số dạng khảo sát :

• Khảo sát các kế hoạch mua thiết bị của các

giám đốc điều hành doanh nghiệp.

• Khảo sát các kế hoạch thay đổi hàng dự trữ và

kỳ vọng bán hàng.

• Khảo sát kế hoạch chi tiêt của người tiêu

dùng.

I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH

3 Dự báo triển vọng ở nước ngoài :

- Nhiều doanh nghiệp đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng tăng của các doanh nghiệp nước

ngoài trên cả thị trường nội địa và nước ngoài.

- Việc dự báo càng trở nên quan trọng - ảnh

hưởng đến xuất khẩu và khả năng cạnh tranh trên thị trường nội địa của các doanh nghiệp.

I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH

Tình huống : Dự báo số lượng nhà hàng McDonal trên thế giới

Những thị trường lớn nhất Một số thị trường đang thâm nhập

Quốc gia Lượng nhà

hàng hiện tại

Tiềm năng thị trường tối thiểu

Quốc gia Lượng nhà

hàng hiện tại

Tiềm năng thị trường tối thiểu Nhật bản 1.070 6100 Trung Quốc 23 784

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

1.Khái niệm

Dãy số thời gian: là các giá trị của 1 biến được sắp xếp

theo trình tự thời gian như ngày, tuần, tháng, quý hoặc năm

Phân tích dãy số thời gian: là dự báo các giá trị tương lai

của chuỗi thời gian bằng cách chỉ xem xét các số liệu

quan sát trong quá khứ

→ Cần xem xét các lý do các dãy số thời gian dao động hay biến đổi theo thời gian

→→ Làm thế nào để sử dụng thông tin này để dự báo các giá trị tương lai của dãy thời gian

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

2 Những nguyên nhân biến động trong dãy số thời gian

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

b biến động chu kì

-là sự phát triển hoặc thu hẹp cơ bản trong hầu hết các dãy số kinh tế theo thời gian gần như xảy

ra vài năm 1 lần

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

c biến động thời vụ

-là biến động xảy ra thường xuyên trong hoạt động kinh tế trong từng năm do thời tiết và các tập quán xã hội Do đó, việc bắt đầu cung cấp nhà ở thường nhiều vào mùa xuân và mùa thu, trong khi đó doanh số bán lẻ trong quý cuối

cùng trong năm thường lớn hơn các quý khác

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

d những ảnh hưởng bất thường hoặc ngẫu nhiên -là biến động trong dãy số thời gian do chiến tranh, thiên tai, đình công hoặc các sự kiện duy nhất khác

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

Trong phần này chúng ta tập trung vào dự báo các giá trị của dãy số thời gian bằng cách chỉ sử dụng xu thế dài hạn và biến động thời vụ trong dữ liệu

2.1 Dự báo xu thế

Dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính:

Trong đó:

• : giá trị của dãy số thời gian dự báo cho giai đoạn t

• : giá trị ước lượng của dãy số thời gian (const, tại t=0)

• b : mức tăng trưởng tuyệt đối trong 1 giai đoạn

• t : giai đoạn trong đó dãy số thời gian được dự báo

•

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

- Mô hình tỷ lệ tăng trưởng phần trăm cố định:

(5.3)g: tỷ lệ tăng trưởng cố định sẽ được ước lượng

- Biến đổi dãy số thời gian sang logarit tự nhiên:

Ln=ln+tln(1+g) (5.4)Sau đó ta chạy hồi quy các dữ liệu về doanh số trong bảng 5.2 (biến đổi sang ):

ln=2.49+0.026t , =0.5 (5.5)

•

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

Chúng ta đổi sang dạng đối loga:

ln=2.49 → =

ln(1+g)=0.026 → (1+g)= =1.026

Thay vào pt (5.3):

,(5.6)Trong đó: =12.06 là doanh số bán điện ước lượng của thành phố trong quý 4 năm 1991(t=0) Tốc độ tăng

trưởng ước lượng 1.026 (hay 2,6% ) 1 quý

Từ (5.6) ta ước lượng được doanh số trong tương lai với t: là quý

•

III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN

1 Phương pháp bình quân trượt :

Phương pháp bình quân đơn giản nhất là phương pháp bình quân trượt Trong phương pháp này giá trị dự báo của các dãy số thời gian trong một giai đoạn (tháng, quý, năm, ) bằng giá trị bình quân

của dãy số thời gian trong một số giai đoạn trước đó…Số lượng các giai đoạn sử dụng trong bình

quân trượt càng nhiều, hiệu ứng bình quân càng lớn bởi vì mỗi giá trị quan sát được sẽ có hệ số

quan trọng thấp hơn Việc này càng có lợi khi mà các dữ liệu trong dãy số thời gian càng thất

thường hoặc ngẫu nhiên

Dự báo bằng phương pháp bình quân trượt 3 quý và 5 quý

Quý Thị phần

thực tế của

doanh nghiệp (A)

Dự báo bằng phương pháp bình quân trượt

ba quý (F)

A – F (A-F) 2 Dự báo bằng

phương pháp bình quân trượt năm quý (F)

III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN

1 Phương pháp bình quân trượt :

• Để quyết định giá trị nào trong số những giá trị dự báo bằng phương pháp bình quân trượt tốt hơn (tức là sát với giá trị thực tế hơn),

chúng ta tính sai số quân phương (RMSE) của từng dự báo và sử dụng số bình quân trượt nào có RMSE nhỏ nhất.

• Công thức tính sai số RMSE:

III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN

2 Phương pháp san bằng mũ :

Với phương pháp san bằng mũ, việc dự báo cho giai

đoạn t+1 là giá tri bình quân gia truyền của các giá trị thực tế và dự báo của dãy số thời gian trong giai đoạn t Giá trị của dãy số thời gian trong giai đoạn t (At) được gán với một trọng số (w) nằm trong khoảng giữa 0 và 1, giá trị dự báo cho giai đoạn t (Ft) được gán hệ số 1 – w Giá trị của w càng lớn, trọng số của giá trị của dãy số thời gian trong giai đoạn t càng lớn so với các giai đoạn trước đây Như vậy, giá trị dự báo của dãy số thời gian

trong giai đoạn t+1 là: F t+1 = wAt + (1-w)F t

III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN

Năm Mức tiêu thụ

đồng thực tế

(A)

Dự báo với w = 0,3 (F)

A – F (A-F) 2 Dự báo

với w = 0,7 (F)

III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN

1,796 12

- Một phương pháp để dự báo những thay đổi ngắn hạn trong các hoạt động kinh tế hoặc các bước ngoặt trong chu kỳ kinh doanh đó là sử dụng danh mục các chỉ số kinh tế quan trọng.

- Sự tăng lên của các chỉ số kinh tế dự báo được

sử dụng để dự báo sự tăng trưởng trong các hoạt động kinh doanh chung và ngược lại Do vậy, các chỉ số dự báo thường có xu hướng dự báo và được

sử dụng để dự báo các bước ngoặt trong chu kỳ kinh doanh

IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ

- Các chỉ số trễ: là các chỉ số theo sau hau chậm

hơn so với các diễn biến trong hoạt động kinh tế hay xuất hiện sau hay trễ so với điểm ngoặt trong chu kỳ kinh doanh

- Chỉ số dự báo: xuất hiện trước điểm ngoặt của

chu kỳ kinh doanh (đỉnh hoặc đáy)

chu kỳ kinh doanh

IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ

CÁC CHỈ SỐ DỰ BÁO (11 DÃY SỐ)

- Thời lượng (giờ) bình quân một tuần, sản xuất -15

- Xác nhận ban đầu bình quân một tuần về bảo hiểm thất nghiệp (quy

- Giấy phép xây dựng, đơn vị nhà riêng xây mới -21

- Sự thay đổi trong các đơn hàng chưa thực hiện của nhà sản xuất tính

bằng đôla năm 1987, hàng lâu bền ( đã được san bằng) -3

- Sự thay đổi trong giá vật tư nhạy cảm ( đã được san bằng) -

+2

- Chỉ số giá chứng khoán, 500 loại cổ phiếu thông thường - 1

CÁC CHỈ SỐ TRÙNG HỢP ( 4 DÃY SỐ)

- Số lượng người lao động trong các ngành

phi nông nghiệp

-1

- Thu nhập cá nhân trừ thanh toán chuyển

khoản tính bằng đôla năm 1987

-3

- Chỉ số sản xuất công nghiệp +2

- Sản xuất và doanh số buôn bán tính bằng

đôla năm 1987

-4

CÁC CHỈ SỐ TRỄ ( 7 DÃY SỐ)

- Thời gian thất nghiệp trung bình (quy đổi) -13

- Tỷ lệ, dự trữ sản xuất và thương mại so với doanh thu tính

- Thay đổi trong chỉ số giá lao động trên một đơn vị đầu ra,

- Lãi suất cơ bản bình quân được công bố bởi ngân hàng -14

- Nợ thương mại và công nghiệp nổi bật tính bằng đôla năm

- Tỷ lệ, tín dụng trả chậm so với thu nhập cá nhân -10

- Thay đổi trong chỉ số giá tiêu dùng của dịch vụ ( đã được

0 Ngày đạt đỉnh Ngày đạt đáy Thời gian

Chu kỳ kinh doanh

IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ

* Một số phương pháp khác để khắc phục những

khó khăn nảy sinh khi có một số trong 11 chỉ số dự báo đi lên hoặc đi xuống đó là chỉ số khuếch tán

* Chỉ số khuếch tán cho biết một tỉ lệ trong 11 chỉ số

dự báo đi lên phía trên Nếu tất cả 11 chỉ số đều đi lên, chỉ số khuếch tán là 100 Nếu tất cả đều đi

xuống, giá trị của nó là 0

 Nhìn chung, việc dự báo bằng chỉ số sử dụng các chỉ số tổng hợp và khuếch tán chứ không sử dụng các chỉ số riêng lẻ, ngoại trừ trường hợp một DN tìm kiếm các thông tin về một sự thay đổi được báo

trước trong một thị trường hàng hóa và dịch vụ cụ thể

IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ

nó chỉ dự báo về mặt định tính của các bước ngoặt).

 Như vậy, trong khi phương pháp thông báo chỉ thị chắc chắn hơn hẳn các phương pháp phân tích dãy số thời gian và kỹ thuật san bằng mũ trong dự báo ngắn hạn các bước ngoặt trong hoạt động kinh tế, nó phải sử dụng cùng với các phương pháp khác ( như dự báo kinh tế lượng) để dự báo độ lớn của sự thay đổi trong mức độ hoạt động kinh tế

IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ

Chỉ số Tổng hợp và khuyếch tán đối với 11 chỉ số dự báo từ

tháng Một năm 1994 đến tháng Mười hai năm 1994

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

- Nhu cầu và doanh số của sản phẩm cũng như nhiều biến khác được dự báo bằng các mô

hình kinh tế lượng ngày càng nhiều.

- Đặc điểm :

• Xác định và đo lường tầm quan trọng tương đối (co giãn) của các yếu tố khác nhau quyết định đến nhu cầu hoặc các biến kinh tế khác được dự báo.

• Nỗ lực giải thích các mối quan hệ được dự báo

=> Xác định các chính sách tối ưu cho doanh

nghiệp

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

- Nhu cầu và doanh số của sản phẩm cũng như nhiều biến khác được dự báo bằng các mô

hình kinh tế lượng ngày càng nhiều.

- Đặc điểm :

• Xác định và đo lường tầm quan trọng tương đối (co giãn) của các yếu tố khác nhau quyết định đến nhu cầu hoặc các biến kinh tế khác được dự báo.

• Nỗ lực giải thích các mối quan hệ được dự báo

=> Xác định các chính sách tối ưu cho doanh

nghiệp

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

- Nhu cầu và doanh số của sản phẩm cũng như nhiều biến khác được dự báo bằng các mô

hình kinh tế lượng ngày càng nhiều.

- Đặc điểm :

• Xác định và đo lường tầm quan trọng tương đối (co giãn) của các yếu tố khác nhau quyết định đến nhu cầu hoặc các biến kinh tế khác được dự báo.

• Nỗ lực giải thích các mối quan hệ được dự báo

=> Xác định các chính sách tối ưu cho doanh

nghiệp

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

1 Các mô hình đơn phương trình :

- Đây là dạng đơn giản nhất của dự báo bằng mô hình kinh tế lượng.

B1 : Xác định các yếu tố quyết định đến biến

được dự báo.

B2 : Viết hàm cần ước lượng.

B3 : Tìm giá trị dự báo của các biến độc lập hay biến giải thích của các mô hình trong từng giai đoạn, trong đó biến độc lập sẽ được dự báo.

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

1 Các mô hình đơn phương trình :

Tình huống : Dự báo nhu cầu đi lại hằng ngày bằng hàng không

giữa New York và London từ 1965 đến 1978 :

1965 đến 1978 bằng máy bay của IATA, đv : 1000 người.

quyền số bởi phân phối vận chuyển theo mùa và đã điều chỉnh lạm phát)

la, đã điều chỉnh lạm phát

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

1 Các mô hình đơn phương trình :

- Giả sử : năm 1978, một hãng hàng không đã dự báo rằng

trong năm 1979 giá vé máy bay (được điều chỉnh lạm

phát) giữa New York và London : Pt+1=550$ ; GNPt+1=1480$

Ta có : Ln(550) = 6,31 ; Ln(1480) = 7,3

Thay vào :

LnQt+1= 2,737 – 1,247 x 6,31 + 1,905 x 7,3 = 8,775

-> Qt+1 = e 8,775 = 6470

Như vậy theo dự báo sẽ có 6470000 hành khách năm 1979.

- Mức độ chính xác của dự báo phụ thuộc vào mức độ

chính xác của hệ số nhu cầu ước lượng và của các giá trị dự báo của biến độc lập hay biến giải thích trong phương trình

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

2 Các mô hình đa phương trình :

- Thường được sử dụng để dự báo nhu cầu

hoặc doanh số, các mối quan hệ kinh tế có thể phức tạp đến mức phải sử dụng đến mô hình

đa phương trình.

- Dự báo các biến vĩ mô như tổng sản phẩm

quốc dân (GNP) hoặc nhu cầu và doanh số của các khu vực hoặc các ngành quan trọng.

- Mô hình có thể bao gồm một vài hoặc vài trăm phương trình.

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

2 Các mô hình đa phương trình :

VD : Mô hình 3 phương trình của nền kinh tế quốc dân dự báo GNP :

Ct = a1 + b1GNP + μ1t

It = a2 + b2πt-1 + μ2t

GNP = Ct + It + Gt

Trong đó :

C = tiêu dùng I = đầu tư

GNP = tổng sản phẩm quốc dân năm t

π = lợi nhuận μ = sai số ngẫu nhiên

t = năm hiện tại t-1 = năm trước

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

3 Rủi ro trong dự báo nhu cầu :

- 2 rủi ro cơ bản : dự báo quá cao hoặc quá thấp nhu cầu.

- Rủi ro nảy sinh từ các sự kiện hoàn toàn không biết trước (chiến tranh, biến động chính trị, thiên tai )

- Rủi ro nảy sinh do phân tích thị trường

không thấu đáo

V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

3 Rủi ro trong dự báo nhu cầu :

- Các rủi ro có thể tránh được bằng cách :

• Xác định cẩn thận thị trường cho các sản phẩm (người

sử dụng tiềm năng, sản phẩm thay thế).

• Chi tổng nhu cầu của ngành thành từng bộ phận cấu thành, phân tích riêng biệt từng bộ phần.

• Dự báo những người quyết định hoặc những người sử dụng chính của sản phẩm trong từng phân đoạn thị

trường và dự báo xem họ sẽ thay đổi thế nào trong

tương lai.

• Tiến hành phân tích độ nhạy cảm của việc các dự báo

có thể bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi bất kỳ yếu tố nào trong các giả thiết mà việc dự báo dựa vào các giả

thiết đó.