Chng 2 ly thuyt d bao va ra QD qun

Khi tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xácđịnh xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hìnhtoán học

Chương 2

LÝ THUYẾT DỰ BÁO VÀ RA QUYẾT ĐỊNH QUẢN TRỊ

2.1 TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT DỰ BÁO

2.1.1 Khái niệm và phân loại

 Khái niệm

Khi các nhà quản trị doanh nghiệp lên kế hoạch kinh doanh, tại thời điểm hiện tại

họ cần phải xác định các hoạt động cần thiết thực hiện trong tương lai Bước đầu tiêntrong hoạch định đó chính là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩmhoặc dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để phục vụ cho kế hoạch kinh doanh củadoanh nghiệp

Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trongtương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được Khi tiến hành

dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xácđịnh xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hìnhtoán học (theo phương pháp định lượng) Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoánchủ quan hoặc trực giác về tương lai (theo phương pháp định tính) và để dự báo địnhtính được chính xác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người dự báo

Có thể nói dự báo là một thuộc tính không thể thiếu của tư duy của con người vì conngười luôn luôn nghĩ đến ngày mai và hướng về tương lai

Trong thời đại công nghệ thông tin và toàn cầu hóa hiện nay, dự báo đóng vai tròrất quan trọng khi nhu cầu về thông tin thị trường, tình hình phát triển tại thời điểmnào đó trong tương lai càng cao Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau,mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp dự báo được sử dụngcũng khác nhau

Ngày nay có rất nhiều phương pháp dự báo và không có phương pháp dự báo nào

là tuyệt đối tốt hơn phương pháp dự báo khác, lựa chọn phương pháp dự báo nào tùythuộc vào từng đơn vị sản xuất kinh doanh với những điều kiện khác nhau

 Phân loại

Dự báo thường được chia làm mấy loại sau:

Dự báo ngắn hạn Dự báo ngắn hạn là ước lượng tương lai trong thời gian ngắn, cóthể từ vài ngày đến vài tháng Dự báo ngắn hạn cung cấp cho các nhà quản trị tácnghiệp những thông tin để đưa ra quyết định về các vấn đề như:

- Cần dự trữ bao nhiêu đối với một loại sản phẩm cụ thể nào đó cho tháng tới?

- Lên lịch sản xuất từng loại sản phẩm cho tháng tới như thế nào?

- Số lượng nguyên vật liệu cần đặt hàng để nhận vào tuần tới là bao nhiêu?

Dự báo dài hạn Dự báo dài hạn là ước lượng tương lai trong thời gian dài, thườnghơn một năm Dự báo này rất cần thiết trong quản trị sản xuất trợ giúp các quyết địnhchiến lược về hoạch định sản phẩm, quy trình công nghệ và các phương tiện sản xuất

Dự báo sơ bộ Dự báo sơ bộ là loại dự báo nhanh, không cần chi phí và dễ sửdụng Mô hình dự báo sơ bộ quá đơn giản cho nên thường hay gặp những sai sót trong

dự báo

Dự báo định tính Dự báo định tính là các phương pháp dựa trên cơ sở nhận xétcủa những nhân tố nhân quả và dựa trên những ý kiến về các khả năng có liên hệ củanhững nhân tố nhân quả này trong tương lai Những phương pháp này có liên quan đếnmức độ phức tạp khác nhau, từ những khảo sát ý kiến được tiến hành một cách khoahọc để nhận biết về các sự kiện tương lai, hay từ ý kiến phản hồi của một nhóm đốitưởng hưởng lợi (hoặc chịu tác động) nào đó

Dự báo định lượng Dự báo định lượng dựa trên số liệu quá khứ, những số liệu nàygiả sử có liên quan đến tương lai và có thể tìm thấy được Tất cả các mô hình dự báotheo định lượng có thể sử dụng thông qua chuỗi thời gian và các giá trị này được quansát đo lường các giai đoạn theo từng chuỗi

Hiện nay, khi dự báo người ta thường kết hợp cả hai phương pháp định tính vàphương pháp định lượng để nâng cao mức độ chính xác của dự báo Bên cạnh đó, vấn

đề cần dự báo đôi khi không thể thực hiện được thông qua một phương pháp dự báođơn lẻ mà đòi hỏi kết hợp nhiều hơn một phương pháp nhằm mô tả đúng bản chất sựviệc cần dự báo

2.1.2 Vai trò và các bước thực hiện dự báo

 Vai trò của dự báo

Dự báo là có vai trò quan trọng nhất là trong nền kinh tế thị trường hiện nay, bởi lẽ

nó cung cấp các thông tin cần thiết nhằm phát hiện và bố trí sử dụng các nguồn lựctrong tương lai một cách có căn cứ thực tế Với những thông tin mà dự báo đưa ra chophép các nhà hoạch định chính sách có những quyết định về đầu tư, các quyết định vềsản xuất, về tiết kiệm và tiêu dùng, các chính sách tài chính, chính sách kinh tế vĩ vô

Dự báo không chỉ tạo cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách, cho việc xâydựng chiến lược phát triển, cho các quy hoạch tổng thể mà còn cho phép xem xét khảnăng thực hiện kế hoạch và hiệu chỉnh kế hoạch cụ thể của doanh nghiệp

 Các bước tiến hành dự báo

Để tiến hành dự báo nhu cầu sản phẩm theo phương pháp định lượng cần thựchiện theo các bước sau:

- Xác định mục tiêu dự báo

- Lựa chọn những sản phẩm hay dịch vụ cần dự báo

- Xác định độ dài thời gian dự báo (tuần, tháng, quí hay năm)

- Chọn mô hình dự báo (định lượng hay định tính)

- Thu thập các dữ liệu cần thiết

 Lấy ý kiến của ban điều hành

Phương pháp này được sử dụng rộng rãi ở các doanh nghiệp Khi tiến hành dựbáo, họ lấy ý kiến của các nhà quản trị cấp cao, những người phụ trách các công việc,các bộ phận quan trọng của doanh nghiệp, và sử dụng các số liệu thống kê về nhữngchỉ tiêu tổng hợp: doanh số, chi phí, lợi nhuận Ngoài ra họ lấy thêm ý kiến của cácchuyên gia về marketing, tài chính, sản xuất, kỹ thuật

Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là có tính chủ quan của các thành viên

và ý kiến của người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác

 Lấy ý kiến của người bán hàng

Những người bán hàng tiếp xúc thường xuyên với khách hàng, do đó họ hiểu rõnhu cầu, thị hiếu của người tiêu dùng Họ có thể dự đoán được lượng hàng tiêu thụ tạikhu vực mình phụ trách Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vựckhác nhau, ta có được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm đangxét

Nhược điểm của phương pháp này là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của ngườibán hàng Một số có khuynh hướng lạc quan đánh giá cao lượng hàng bán ra của mình.Ngược lại, một số khác lại muốn giảm xuống để dễ đạt định mức

 Phương pháp chuyên gia (Delphi).

Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báocủa các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực cần dự báo trong hoặc ngoài doanh nghiệptheo những mẫu câu hỏi được in sẵn và được thực hiện như sau:

- Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi phục vụ choviệc dự báo

- Nhân viên dự báo tập hợp các câu trả lời, sắp xếp chọn lọc và tóm tắt lại các ýkiến của các chuyên gia

- Dựa vào bảng tóm tắt này nhân viên dự báo lại tiếp tục nêu ra các câu hỏi đểcác chuyên gia trả lời tiếp

- Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia Nếu chưa thỏa mãn thì tiếp tục quátrình nêu trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo

Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau, khôngxảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến của mộtngười nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến

Phương pháp chuyên gia thường được áp dụng trong các trường hợp sau:

- Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố mà hiện tạicòn chưa có hoặc thiếu những cơ sở lý luận chắc chắn để xác định

- Trong điều kiện còn thiếu thông tin và những thống kê đầy đủ, đáng tin cậy vềđặc tính của đối tượng dự báo

- Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng dự báo, độ tin cậy thấp vềhình thức thể hiện, về chiều hướng biến thiên về phạm vi cũng như quy mô và

cơ cấu

- Khi dự báo trung hạn và dài hạn đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng của nhiềunhân tố, phần lớn là các nhân tố rất khó lượng hoá đặc biệt là các nhân tố thuộc

về tâm lý xã hội (thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư ) hoặc tiến bộkhoa học kỹ thuật Vì vậy trong quá trình phát triển của mình đối tượng dự báo

có nhiều đột biến về quy mô và cơ cấu mà nếu không nhờ đến tài nghệ củachuyên gia thì mọi sự trở nên vô nghĩa

- Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên giacũng được áp dụng để đưa ra các dự báo kịp thời

Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia làm ba giai đoạn lớn:

- Lựa chọn chuyên gia

- Trưng cầu ý kiến chuyên gia;

- Thu thập và xử lý các đánh giá dự báo

 Phương pháp điều tra người tiêu dùng

Phương pháp này sẽ thu thập nguồn thông tin từ đối tượng người tiêu dùng về nhucầu hiện tại cũng như tương lai Cuộc điều tra nhu cầu được thực hiện bởi những nhânviên bán hàng hoặc nhân viên nghiên cứu thị trường Họ thu thập ý kiến khách hàngthông qua phiếu điều tra, phỏng vấn trực tiếp hay điện thoại

Cách tiếp cận này không những giúp cho doanh nghiệp về dự báo nhu cầu mà cảtrong việc cải tiến thiết kế sản phẩm Phương pháp này mất nhiều thời gian, việc chuẩn

bị phức tạp, khó khăn và tốn kém, có thể không chính xác trong các câu trả lời củangười tiêu dùng

2.2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH LƯỢNG

2.2.1 Một số phương pháp đơn giản

 Phương pháp bình quân đơn giản (Simple Average)

Bình quân đơn giản là trung bình các dữ liệu đã qua, trong đó nhu cầu của các giaiđọan trước đều có trọng số như nhau

Công thức tính là: SA= D1+ D2+ +Dn

ΣDD

n Trong đó:

- D1 là nhu cầu trong giai đọan gần nhất

- D2 là nhu cầu xảy ra cách đây hai giai đọan

- Dn là nhu cầu xảy ra cách đây n giai đọan

- n là số giai đoạn tính toán

Thí dụ: Số xi măng Công ty Xây dựng Tây Đô sử dụng trong ba tháng gần đây là

540, 500 và 600 bao, vậy số bao xi măng bình quân mỗi tháng sẽ là:

 Phương pháp bình quân theo số lượng

Phạm vi áp dụng: dãy số thống kê trong quá khứ tăng dần tương đối đều đặn Công thức tính: Qn = Q0 + q1*n; Trong đó:

- Qn là số lượng sản phẩm hay dịch vụ dự báo tại năm n (n = 1, 2, …)

- Q0 là số lượng sản phẩm hay dịch vụ tiêu thụ tại năm gốc (thường là năm cuốicủa dãy số quá khứ)

- q1 là số lượng sản phẩm hay dịch vụ tăng bình quân (số học) hàng năm trongdãy số quá khứ

Trước hết ta lập bảng để thấy số lượng xi măng sử dụng trong 6 năm qua

Bảng 2.1 Số bao xi măng sử dụng trong 6 năm qua

2020 5 27.731 + 2.304 x 5 = 39.251 39.250

 Phương pháp bình quân theo tốc độ tăng trưởng

Phạm vi áp dụng: dãy số thống kê trong quá khứ có tốc độ tăng trưởng giữa các

năm tương đối đều nhau

Công thức tính: Qn = Q0 (1 + q2)n ; Trong đó:

- Qn là số lượng sản phẩm hay dịch vụ dự báo tại năm n (n = 1, 2, …)

- Q0 là số lượng sản phẩm hay dịch vụ tiêu thụ tại năm gốc (thường là năm cuối

của dãy số quá khứ)

- q2 là tốc độ (%) tăng trưởng bình quân hàng năm trong dãy số quá khứ n là năm

dự báo (n = 1, 2, …)

Phương pháp này áp dụng cho nhiều ngành kinh tế ngay cả khi tốc độ tăng trưởng

không đều Tốc độ tăng trưởng thời kỳ đầu thường cao, sau đó giảm dần và đi đến ổn

định

Thí dụ: Hãy dự báo về lượng xi măng sử dụng cho 5 năm sau nếu biết:

Năm Lượng xi măng sử dụng hàng năm (bao)

Lập bảng để thấy số bao xi măng gia tăng và tốc độ gia tăng trong những năm qua

Bảng 2.3 Lượng xi măng gia tăng và tốc độ tăng Năm Lượng xi măng hàng năm (bao) Lượng xi măng gia tăng (bao) Tốc độ tăng

Năm Lượng xi măng hàng năm

Lấy Q0 = 126.905 (số xi măng sử dụng năm cuối cùng của bảng thống kê)

Kết quả dự báo 5 năm tiếp theo như sau được tính trên bảng 2.4

Bảng 2.4 Lượng xi măng sử dụng trong 6 năm tới Năm n Q n = Q 0 (1+q 2 ) n Lượng xi măng làm tròn

 Phương pháp dự báo bình quân di động (Moving Average)

Khi có một chuỗi các dữ liệu theo thời gian và không có một xu hướng chung,cách dễ nhất để dự báo là tính giá trị trung bình của tất cả các dữ liệu và sử dụng kếtquả này làm dự báo

Còn khi giả thiết được nhu cầu thị trường sẽ giữ ở mức khá đều đặn trong suốt thờigian khảo sát, chúng ta dùng phương pháp bình quân di động, tức chọn giá trị trungbình của một nhóm số liệu trong toàn bộ dữ liệu thống kê được

 Phương pháp bình quân di động đơn giản không có trọng số

Công thức tính bình quân di động không có trọng số:

Với: Ft - Dự báo giai đoạn thứ t.

At-i - Số liệu thực tế giai đoạn trước (i = 1,2, ,n)

n - Số giai đoạn tính toán di động

Thí dụ: Số dự án xây dựng Công ty Xây dựng Tây Đô thực hiện trong 10 năm qua

là 10, 12 13, 16, 19, 23, 26, 30, 28 và 18 Bằng phương pháp bình quân di động ba giaiđoạn hãy dự báo số công trình Công ty Xây dựng Tây Đô thực hiện trong năm tới

Để tìm bình quân di động ba giai đoạn, ta cộng số công trình trong ba năm đã quarồi chia cho 3 Mỗi năm trôi qua ta cộng số liệu của năm vừa mới qua vào tổng số cósẵn, đồng thời bỏ đi các số liệu của năm lấy sớm nhất Cứ tiếp tục ta làm đến hết dãy

số liệu và tính dự báo cho năm cần thiết (năm thứ 11) như bảng 2.5 sau:

Bảng 2.5 Số dự án Công ty Xây dựng Tây Đô thực hiện trong 10 năm qua Năm Số dự án đã làm Bình quân di động ba năm Số công trình theo dự báo

 Phương pháp bình quân di động có trọng số (Weighted Moving Average)

Trong phương pháp bình quân di động được đề cập ở phần trên, chúng ta xem vaitrò của các số liệu trong quá khứ là như nhau Trong một vài trường hợp, các số liệunày có ảnh hưởng khác nhau trên kết quả dự báo, vì thế, người ta sử dụng quyền sốkhông đồng đều cho các số liệu quá khứ

Quyền số hay trọng số là các con số được gán cho các số liệu quá khứ để chỉ mức

độ quan trọng của chúng ảnh hưởng đến kết quả dự báo Thường quyền số lớn đượcgán cho số liệu gần với kỳ dự báo nhất để ám chỉ ảnh hưởng của nó là lớn nhất Việcchọn các quyền số phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự nhạy cảm của người dự báo Công thức tính bình quân di động có trọng số như sau:

Thí dụ: Số công trình Công ty Xây dựng Tây Đô thực hiện trong 10 năm qua là 10,

12 13, 16, 19, 23, 26, 30, 28,18 Nếu dùng bình quân di động ba năm với trọng số nămvừa qua là 3, hai năm trước là 2 và ba năm trước là 1 ta tính như sau (Trong trườnghợp này t = 4 và n = 3):

WMA =

Số CT 3 năm trước * trọng số 3 năm trước +

Số CT 2 năm trước * trọng số 2 năm trước +

Số CT năm trước * trọng số năm trước

Tổng trọng sốTổng trọng số là 3 + 2 + 1 = 6 Thay giá trị vào công thức trên ta có được dự báo

số công trình năm thứ tư là:

WMA = (13*3+12*2+10*1)/6 = 12,17≈12

Tương tự ta có thể dự báo số công trình của các năm tiếp theo như bảng 2.6 sau:

Bảng 2.6 Số công trình những năm qua Năm Số công trình Bình quân di động ba năm Số CT dự báo

Với: F t - Dự báo thời kỳ thứ t;

A t-i - Số liệu thực tế thời kỳ trước (i = 1, 2, , n)

kt-i - Quyền số tương ứng thời kỳ i

Cả hai phương pháp bình quân di động đơn giản và có trọng số đều có tác dụngsan bằng các dao động bất thường của nhu cầu, cho ta số liệu dự báo ổn định

Ta nhận thấy số liệu dự báo và số liệu thực cũng có sự khác nhau hay nói cáchkhác chúng có một sai số nhất định

2.2.2 Tính chính xác của dự báo

Tính chính xác của dự báo đề cập đến độ chênh lệch của dự báo so với số liệu thực

tế Nếu dự báo càng gần với số liệu thực tế, ta nói dự báo có độ chính xác cao và lỗitrong dự báo càng thấp Trong quá trình dự báo khó có thể đạt được độ chính xác tuyệtđối Vấn đề đặt ra là chúng ta phải tìm hằng số san bằng thích hợp để có một dự báochính xác nhất

Sai số dự báo là sự sai lệch giữa số liệu thực và số liệu dự báo Có một cáchthường được sử dụng để đánh giá sai số dự báo là Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD(Mean absolute deviation) Sai số này được tính tóan bằng cách lấy tổng số giá trịtuyệt đối của các sai số dự báo chia cho số giai đọan lấy dữ liệu

MAD =(∑│Các sai số dự báo│)/n Hay: MAD=

ΣD t=1

n

|A t−F t|

n

Với: At - Số liệu thực tế thời kỳ t (t =1,2, ,n)

Ft - Số liệu dự báo thời kỳ t (t =1,2, ,n).

n - Số thời kỳ tính toán

MAD càng nhỏ, trị số của hằng số san bằng càng hợp lý vì nó cho kết quả dự báocàng ít sai lệch hơn

Ngoài độ lệch tuyệt đối MAD, người ta còn dùng:

“Sai số bình phương trung bình” MSE tức trung bình của bình phương hiệu sốgiữa các số liệu dự báo và số liệu quan sát thấy được

“Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình” MAPE là hiệu số tuyệt đối giữa các giá trị

dự báo và quan sát được biểu thị bằng số phần trăm của giá trị quan sát

Tuy nhiên được dùng nhiều nhất vẫn là Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD

Thí dụ: Công ty Xây dựng Tây Đô cần biết số tiền (triệu đồng) trả cho công nhân

xây dựng công trình A tháng 01 tới thông qua số liệu có được 12 tháng qua như sau:

Hãy xây dựng dự báo bình quân di động cho 6 tháng qua (từ tháng 7 đến tháng 12)với thời kỳ di động là 2, 4 và 6 tháng Bạn khuyến khích sử dụng thời kỳ di động nào

và dự báo số tiền cần có để trả công nhân cho tháng một năm sau là bao nhiêu?

Tháng Tiền đã trả Tháng Tiền đã trả Tháng Tiền đã trả

Với: Ft - Dự báo thời kỳ thứ t;

At-i - Số liệu thực tế thời kỳ trước (i =1,2, ,k)

n - Số thời kỳ tính toán di động (trong bài tóan này n = 6)

Ta tính được dự báo bình quân di động theo 3 cách như bảng số liệu sau:

Bảng 2.7 Nhu cầu lao động trong thời gian qua

Với n - Số thời kỳ tính toán di động (và trong bài tóan này n = 6)

Ta xác định được độ lệch tuyệt đối bình quân như bảng số liệu sau:

MAD1= 18

6 =3 ,000 tương ứng với bình quân di động 2 tháng

MAD 2=23 ,25

6 =3,875 tương ứng với bình quân di động 4 tháng.

MAD3= 39,49

6 =6,58 tương ứng với bình quân di động 6 tháng.

Qua tính toán ta thấy bình quân di động 2 tháng là ít sai lệch nhất vì MAD1 là nhỏnhất, nên ta dùng loại này để dự báo cho tháng tới

Như vậy, số tiền cần thiết để trả cho công nhân công trình A trong tháng tới là:

F13=15+18

2 =16 ,5 triệu đồng

2.2.3 Một số phương pháp điều hòa mũ

 Phương pháp điều hòa mũ đơn giản

Điều hòa mũ là phương pháp đưa ra các dự báo cho giai đoạn trước và thêm vào

đó một lượng điều chỉnh để có được lượng dự báo cho giai đoạn kế tiếp Sự điều chỉnhnày là một tỷ lệ nào đó của sai số dự báo ở giai đoạn trước và được tính bằng cáchnhân sai số dự báo của giai đoạn trước với hệ số nằm giữa 0 và 1 Hệ số này gọi là hệ

số điều hòa

Công thức tính như sau: Ft = Ft-1+α(At-1 – Ft-1)

Trong đó:

Ft - Dự báo cho giai đoạn thứ t

Ft-1 - Dự báo cho giai đoạn thứ t-1

At-1 - Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t-1.

Thí dụ: Ông B, nhà quản lý dự trữ, muốn dự báo nhu cầu tiền hàng tuần cho dự trữhàng hóa trong nhà kho của ông Hãy xem xét việc sử dụng phương pháp điều hòa mũvới các hệ số điều hòa 0,1; 0,2 và 0,3 để giúp Ông B đưa ra quyết định số tiền (triệuđồng) dự trữ cần thiết cho tuần thứ 12 nếu biết số liệu của 11 tuần qua như sau:

Lời giải:

Áp dụng công thức: Ft = Ft-1+α(At-1 – Ft-1); Trong đó:

Ft - Dự báo cho giai đoạn thứ t

Ft-1 - Dự báo cho giai đoạn thứ t-1

At-1 - Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t-1.

Chúng ta tính toán dự báo hàng tuần cho tuần lễ 1 đến tuần lễ thứ 11

Tất cả dự báo của giai đoạn đầu (tuần 1) được chọn một cách ngẫu nhiên và thôngthường người ta cho dự báo này bằng với giá trị thực của giai đoạn đầu (trong bài đều

bằng 85 triệu đồng) Thay số liệu vào công thức trên ta có được kết quả dự báo với các

hệ số điều hòa mũ α = 0,1; α = 0,2 và α = 0,3 như trong bảng 2.8:

Bảng 2.8 Kết quả dự báo với 3 hệ số điều hòa mũ

Tuần Nhu cầu thực

(Triệu đồng)

Với α = 0,1 Với α = 0,2 Với α = 0,3

Tuy nhiên, để đưa ra dự báo cho tuần thứ 12, ta phải lựa chọn một hệ số α trong số

3 hệ số α đã tính trên Muốn thế ta cần so sánh mức độ chính xác của dự báo ứng vớitừng hệ số α cho giai đoạn 10 tuần lễ gần đây nhất, tức tính Độ lệch tuyệt đối trungbình MAD cho 3 hệ số điều hòa mũ với α = 0,1; α = 0,2 và α = 0,3

Ft - Dự báo cho giai đoạn thứ t; (t =1, 2, , n)

At - Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t; (t =1, 2, , n).

n - Số thời giai đoạn toán di động (và trong bài tóan này n = 10)

Độ lệch tuyệt đối trung bình được xác định cho các hệ số điều hòa mũ như sau:Với α = 0,1 ta có MAD1= 133,8

11 =12 ,16

Với α = 0,2 ta có MAD2= 124 ,5

11 =11,32

 Phương pháp điều hòa mũ theo xu hướng

Khi chúng ta dự báo cho kế hoạch ngắn hạn thì xu hướng là nhân tố không quantrọng nhưng chuyển từ dự báo ngắn hạn sang dự báo trung hạn hay dài hạn thì xuhướng trở nên quan trọng hơn Kết hợp nhân tố xu hướng vào dự báo điều hòa mũđơn giản được gọi là điều hòa mũ theo xu hướng hay điều hòa đôi vì người ta sử dụng

hệ số điều hòa mũ α cùng với hệ số điều hòa xu hướng β

Công thức tính toán như sau:

FTt = Ft + Tt

Với: Ft = Ft-1 + α(At-1 - Ft-1)

Tt = Tt-1 + β (Ft - Ft-1)

Trong đó: FTt - Dự báo điều hòa có điều chỉnh xu hướng trong giai đoạn t

Ft - Dự báo đã dùng điều hòa mũ trong giai đoạn t

Tt - Ước lượng xu hướng trong giai đoạn t

A t - Số liệu thực tế trong giai đoạn t.

t - Giai đoạn t

t-1 - Giai đoạn trước giai đoạn t

α - Hệ số điều hòa mũ có giá trị từ 0 →1

β - Hệ số điều hòa theo xu hướng có giá trị từ 0 → 1

Thí dụ: Công ty Xây dựng Tây Đô có doanh thu (triệu đồng) trong năm qua:

Tháng Doanh thu Tháng Doanh thu Tháng Doanh thu Tháng Doanh thu

Hãy cho biết Công ty nên dùng phương án nào và dự báo tháng 13 (tháng 1 nămsau) Công ty sẽ có doanh thu bao nhiêu.

- Khi t = 1 Dự báo theo xu hướng cho tháng 1 được tính: FT1 = F1 + T1

Do không có số liệu của tháng thứ 0, cho nên tất cả dự báo có dùng điều hòa mũcủa giai đoạn đầu (tháng 1) được chọn một cách ngẫu nhiên và thông thường người tacho dự báo này bằng với giá trị thực của giai đoạn đầu

Tương tự phần tử xu hướng của tháng đầu tiên cũng được chọn một cách ngẫunhiên và để cho tiện, thông thường người ta lấy bằng không

Tính tương tự như trường hợp trên

Cuối cùng, ta tổng hợp được bảng tính toán dự báo cho 2 cặp hệ số như sau:

Bảng 2.9 Kết quả dự báo với 2 cặp hệ số

11 =13,7

Ta thấy độ lệch tuyệt đối bình quân MAD1 (là 10,4) thấp hơn so với độ lệch tuyệtđối bình quân MAD2 (là 16,4) Như vậy, Công ty nên dùng phương án 1 với cặp hệ số

α = 0,3 và β = 0,2 để dự báo cho kỳ tiếp theo

- Khi t = 13: Dự báo theo xu hướng cho tháng 13 theo công thức FT13 = F13+T13

F13 = F12 + α(A12 – F12) = 339 + 0.3*(355 – 339) = 343,8

T13 = T12 + β (F13 – F12) = 7,8 + 0,2*(343,8 – 339) = 8,8

→ FT13 = F13 + T13= 343,8 + 8,8 = 352.6 ≈ 353

Theo tính toán trên dự báo tháng thứ 13 Công ty sẽ có doanh thu 353 triệu đồng

2.2.4 Một số phương pháp theo đường hồi qui (đường khuynh hướng)

Đường khuynh hướng còn có tên gọi là đường hồi qui và có thể là tuyến tính hoặcphi tuyến Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng được xây dựng dựa vào dãy

số thời gian và có thể dùng để dự báo ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn Dãy số thời

gian này cho phép ta xác định đường khuynh hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật bìnhphương bé nhất

Qua phân tích nếu thấy rằng xu hướng phát triển của các số liệu tăng hoặc giảmtương đối đều đặn theo một chiều hướng nhất định ta có thể vạch ra một đường thẳng(tuyến tính) biểu hiện chiều hướng đó Ngược lại, nếu số liệu thu được biến động theomột chiều hướng đặc biệt hơn như tăng (giảm) ngày càng nhanh hay ngày càng chậm

ta có thể sử dụng các đường cong (phi tuyến) thích hợp để mô tả sự biến động đó bằngđường parabol, hyperbol, logarit,

Tài liệu này trình bày chủ yếu về đường huynh hướng (đường hồi qui) tuyến tính.Phân tích hồi qui tuyến tính là một mô hình dự báo thiết lập mối quan hệ giữa biến phụthuộc với hai hay nhiều biến độc lập Trong phần này, chúng ta chỉ xét đến một biếnđộc lập duy nhất với đường hồi qui thông thường và đường hồi qui thống kê

 Phương pháp theo đường hồi qui thông thường

Phương pháp này còn được gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé nhất.Gọi như vậy chưa thật chuẩn xác lắm vì kỹ thuật bình phương bé nhất được sử dụngkhông chỉ cho phương pháp này mà còn được sử dụng cả trong các phương phápđường thẳng thống kê và các phương pháp đường phi tuyến khác nữa

Mô hình này có công thức: Y = ax + b với:

a= n ∑ xy− ∑ x ∑ y

n ∑ x2−( ∑ x)2 ; b= ∑ x2∑ y− ∑ x ∑ xy

n ∑ x2−( ∑ x)2 Trong đó:

y - Biến phụ thuộc cần dự báo tức số lượng hàng hóa (dịch vụ) trong quá khứ

x - Biến độc lập tức thứ tự thời gian trong dãy số

n - Số lượng số liệu có được trong quá khứ

Thí dụ: Công ty Xây dựng Tây Đô thống kê được số bao xi măng sử dụng năm