Dự báo trong kinh doanh

 Dự báo sử dụng thường xuyên kinh tế, kinh doanh, tại nhiều lĩnh vực khác  Dự báo sở cho hầu hết định kinh doanh lập kế hoạch  Khóa học giới thiệu phương pháp công cụ giúp người làm dự báo đưa phán đoán tốt kiện tương lai dựa vào số liệu khứ Lịch sử phát triển

DỰ BÁO TRONG

KINH DOANH

BUSINESS FORECASTING

Giới thiệu môn học

trong kinh tế, kinh doanh, tài chính và

nhiều lĩnh vực khác

định kinh doanh và lập kế hoạch

và công cụ giúp người làm dự báo đưa ra phán đoán tốt nhất về các sự kiện tương lai dựa vào số liệu quá khứ

Lịch sử phát triển

nông sản thu hoạch dựa trên mực nước sông Nile

dụng rất sớm trong thiên văn

được phát triển gần đây: phương pháp phân tích chuỗi thời gian, phương pháp

Hiện trạng

rộng rãi trong thực tiễn

pháp dự báo là các phần mềm hỗ trợ, giúp công việc dự báo nhanh chóng, thuận tiện

được phát triển

Tại sao cần phải dự báo?

 Cần phải đưa ra các quyết định về

các vấn đề trong tương lai

 Nhưng không ai biết chính xác những

gì sẽ xảy ra trong tương lai

 Cần phải dự báo những gì có thể xảy

ra để đưa ra các quyết định hợp lý

“The successful business executive is a forecaster first; purchasing, producing, marketing, pricing and organizing all

follow.”

Peter Bernstein, Against the Gods

“It is far better to foresee even without certainty than not to foresee at all.”

Henri Poincare, The Foundations of Science

Một dự báo sai nổi tiếng

five computers.” (Chairman of IBM, 1943)

more than 1.5 tons.” (Popular Mechanics,

1949)

computer in their home.” (President, DEC,

1977)

Kế toán Dự báo thu nhập / chi phí

Tài chính Dự báo sinh lợi của các khoản đầu tư

Nhân sự Dự báo về nhu cầu tuyển dụng

Tiếp thị Dự báo chi phí quảng cáo, khuyến mãi

Tác vụ Dự báo sử dụng nhân lực, vốn và công cụ

cho các tác vụ Sản xuất Dự báo nhu cầu nguyên vật liệu và tồn

kho

Ứng dụng

Forecasting Techniques

Qualitative

Models

Time Series Methods

Causal Methods

Delphi Method

Jury of Executive Opinion

Sales Force Composite

Consumer Market Survey

Naive Moving Average

Weighted Moving Average Exponential Smoothing Trend Analysis Seasonality Analysis

Simple Regression

Multiple Regression

Multiplicative Decomposition Quantitative

Models

Phương pháp định tính

 Dự báo định tính được áp dụng:

– Khi không có sẵn/không đủ dữ liệu quá khứ

– Các yếu tố không thể lượng hóa

– Bổ sung cho các phương pháp định

lượng

– Mất nhiều năm kinh nghiệm để một

người có thể dự báo tốt được

Phương pháp định tính

 Lấy ý kiến quản lý:

– Các nhân viên quản lý họp bàn và lấy ý kiến thống nhất về những gì có thể xảy

ra trong tương lai

 Lấy ý đội ngũ bán hàng:

– Dự báo bán hàng bằng cách phân tích ý kiến của đội ngũ bán hàng

 Khảo sát nhu cầu khách hàng:

Phương pháp Delphi

 Bước 3

– Bản tổng hợp được phát cho từng chuyên gia và yêu cầu họ sửa đổi câu trả lời của mình nếu thấy cần thiết

 Bước 4

– Lặp lại bước 3, thông thường 3-4

lần

Phương pháp định lượng

 Dự báo định lượng:

– Dựa trên dữ liệu quá khứ để phát hiện

xu hướng vận động của biến cần dự báo

– Giả định giá trị tương lai của biến cần

dự báo phụ thuộc vào xu hướng vận động trong quá khứ

Phương pháp định lượng

 Ưu điểm:

– Kết quả dự báo hoàn toàn khách quan

– Có phương pháp đo lường độ chính xác

dự báo

 Nhược điểm:

– Đòi hỏi có đủ số liệu quá khứ

– Khá phức tạp

Các mô hình định lượng

 Mô hình nhân quả:

– Giải thích mối quan hệ giữa một biến cần giải thích vào một hoặc nhiều biến

số khác

– GNP = f(monetary and tax policies,

inflation, capital spending, imports,

exports) + Error

Các mô hình định lượng

 Mô hình chuỗi thời gian:

– Giải thích mối quan hệ về giá trị của một biến số với các giá trị của cùng biến số

đó trong quá khứ

Error

Các điều kiện của dự báo chuỗi

thời gian

 Thông tin trong quá khứ có thể thu

thập được

 Các thông tin này ở dạng định lượng

 Các mẫu biến đổi trong quá khứ nhiều khả năng lặp lại

Các yếu tố của mô hình tốt

Nhanh chóng

Chính xác Tin cậy

 Dự báo hiếm khi nào chính

xác hoàn toàn do có yếu tố

ngẫu nhiên

 Dự báo cho nhóm thường

chính xác hơn cho giá trị cá

“Các quy luật” của dự báo

6 Kiểm tra độ chính

xác 4 Lựa chọn mô hình dự báo

5 Tiến hành tính toán các tham số

8a Tiến hành dự báo 9 Điều chỉnh kết quả dựa trên các thông tin

khác

10 Theo dõi kết quả

và đánh giá độ chính xác

8b Chọn mô hình mới

7.

Độ chính xác chấp nhận được?

Mục tiêu của khóa học

 Hiểu được các khái niệm và phương pháp dự báo

 Ứng dụng các phương pháp dự báo vào giải quyết các vấn đề trong kinh doanh

 Sử dụng các phần mềm để dự báo

Phương pháp dạy – học

dẫn, giải thích của giảng viên

các phần mềm

Nội dung

Tài liệu tham khảo

 Business Forecasting, 8th Edition, John E.Hanke and Dean W.Wichern

 Forecasting: Methods and

Applications, 3rd Edition, by Spyros

Makridakis, Steven C Wheelwright, and Rob J Hyndman

 Elements of Forecasting, 3rd Edition, by Francis X Diebold

Phần mềm dự báo