Chương 2: Kỹ thuật dự báo

Chương 2 Dự báo chuỗi thời gian... ❑ Ảnh hưởng của dự báo đến hoạt động sản xuất, kinh doanh ❑ Thời hạn của dự báo ❑ Qui trình dự báo ❑ Các phương pháp dự báo ◆ Dự báo định lượng ◆ Dự bá

Chương 2

Dự báo chuỗi thời gian

Nội dung

1 Dự báo trong kinh doanh?

❑ Ảnh hưởng của dự báo đến hoạt động sản

xuất, kinh doanh

❑ Thời hạn của dự báo

❑ Qui trình dự báo

❑ Các phương pháp dự báo

◆ Dự báo định lượng

◆ Dự báo định tính

2 Dự báo chuỗi thời gian

❑ Chuỗi thời gian?

❑ Trung bình di động

Nội dung

2 Dự báo chuỗi thời gian(cont.)

❑ Mùa vụ - Đơn giản

❑ Mùa vụ - Đường xu hướng

3 Phương pháp nhân quả

❑ Nhân sự: Tuyển dụng, đào tạo

❑ Yếu tố khác: Chuỗi cung ứng,

môi trường,

??

Dự báo?

◆ Dự báo trung hạn và dài hạn: Cơ sở để ra các quyết định

chiến lược, kế hoạch sản xuất, sản phẩm

◆ Dự báo ngắn hạn: Ước lượng tiến triển của các chỉ tiêu Dự

báo ngắn hạn thường chính xác hơn dự báo dài hạn

Các phương pháp

- Thô -Trung bình di động

- Hàm mũ

- Hàm mũ có điều hướng (Holt)

Hồi qui tuyến tính

Mô hình chuỗi thời gian

-Ý kiến chuyên gia: Tổng

hợp ý kiến chuyên gia, đôi khi

- Hệ số tương quan

Qui trình

❑ Sử dụng khi không có dữ liệu, số liệu cũ

 Sản phẩm mới

 Công nghệ mới

❑ Sử dụng trực giác, kinh nghiệm

 Dự báo lượng hàng bán trên mạng

◆ Nhóm bao gồm các chuyên gia và quản lý, chuyên gia có

thể từ nhiều lãnh vực

◆ Đưa ra dự báo dựa vào tổng hợp ý kiến của nhóm

◆ Kết hợp kiến thức với mô hình thống kê

◆ Bất lợi: “Tâm lý bầy đàn”

Ý kiến chuyên gia

Định tính…

◆ Đại lý, lực lượng bán hàng hiểu rõ nhu cầu là thị hiếu

❖ Dự báo dựa vào dữ liệu cũ Giả sử các yếu tố ảnh hưởng đến

dữ liệu dự báo trong quá khứ vẫn giữ nguyên đến hiện tại vàtương lai

Chuỗi thời gian

Chuỗi thời gian

năm

Xu hướng:

(Tăng/giảm – dài hạn)

Nhu cầu thực

Ngẫu nhiên

Hình 4.1 Đỉnh mùa vụ

◆ Dài hạn, thường vài năm

◆ Thay đổi do con người, công

nghệ, văn hóa,

Xu hướng

Chuỗi thời gian

◆ Tăng giảm theo kỳ

hạn phụ thuộc thời

tiết, khách hàng

◆ Xảy ra trong 1 năm

Đơn vị Dài Mùa vụ

Tháng Tuần 4-4.5 Tháng Ngày 28-31

Mùa vụ

◆ Phụ thuộc biến hay sự kiện

ngẫu nhiên

◆ Ngắn hạn và không lặp lại

Ngẫu nhiên

Chu kỳ

◆ Tăng giảm do tác động của

chu kỳ kinh doanh, chính

trị,

Chuỗi thời gian

Yi: Dữ liệu quá khứ thời điểm t - 1;

Wi: Trọng số thời điểm t - 1;

k: Số thời kỳ dữ liệu được đưa vào trị dự báo trung bình (hệ số trượt).

Yếu tố mùa vụ trong dữ liệu

1 Tính nhu cầu trung bình cho mỗi mùa

2 Tính nhu cầu trung bình cho tất cả

các mùa

3 Tính hệ số mùa vụ

4 Ước tính tổng nhu cầu

5 Tính nhu cầu trung bình cho các mùa,

rồi nhân với hệ số mùa vụ để ra kết

quả dự báo

Các bước xử lý

CHỈ SỐ MÙA – ĐƠN GIẢN

CHỈ SỐ MÙA – ĐƠN GIẢN

(tt)

PHƯƠNG PHÁP NHÂN QUẢ

PHƯƠNG PHÁP NHÂN QUẢ (tt)

PHƯƠNG PHÁP NHÂN QUẢ (tt)

END