Báo cáo khoa học: "một số ph-ơng pháp dự báo doanh thu" potx

i. đặt vấn đề
Doanh thu bán hàng là điểm khởi đầu
của hầu hết các dự báo tài chính. Có nhiều
biến khác nhau đợc dự kiến thể hiện trong
mối liên hệ với mức doanh số bán ớc tính. Do
đó, tính chính xác của dự báo tổng thể phụ
thuộc phần lớn vào sự chính xác cuả mức
doanh số bán ớc tính.
Trong hoạch định ngân sách, có khá
nhiều phơng pháp dự báo đã đợc sáng tạo
ra, sử dụng những kỹ năng thống kê khá tinh
vi hoặc đánh giá theo trực giác của ngời làm
dự báo. Tất cả các phơng pháp này đều có
những mặt mạnh và mặt yếu riêng và chúng
có những khác biệt rất lớn cả về chi phí và
cách thức tiến hành. Chúng ta sẽ xem xét một
vài phơng pháp thông dụng và có độ tin cậy
cao, thờng hay đợc những ngời làm dự
báo sử dụng.
ii. giải quyết vấn đề
1. Phơng pháp dự báo san bằng số
mũ giản đơn
Trong phơng pháp dự báo bình quân di
động không có trọng số tơng ứng với mỗi
điểm dự liệu. Do đó để tăng tính chính xác,
chúng ta có thể sử dụng trọng số tính toán với
nguyên tắc là chọn giá trị trọng số gần thời
điểm dự báo thì giá trị trọng số càng lớn và
ngợc lại.

một số phơng pháp dự báo doanh thu

TS. Đỗ Thị Ngọc Điệp

Bộ môn Kinh tế vận tải
Khoa Vận tải - Kinh tế - Trờng Đại học GTVT

Tóm tắt: Bi báo giới thiệu một số phơng pháp dự báo doanh thu bán hng để giải quyết
hng loạt các bi toán dự báo ti chính khác nhau trong quản trị ti chính doanh nghiệp.
Summary:The article presents some methods on sales revenue forecasting to solve a
series of different financial problems in enterprise finance management.

Công thức tính đợc thiết lập nh sau:
t
t
1t
y)1(y.y +=
+
(1)
với: 0 1; y
t
: giá trị thực tế kỳ hiện tại; y
t
:
giá trị dự báo kỳ hiện tại.
Phơng pháp này dự báo cho kỳ tiếp
theo không chỉ dựa trên dữ liệu thực tế của kỳ
hiện tại, mà còn sử dụng cả số liệu dự báo
trong kỳ và nếu = 1, thì công thức (1) trở
thành công thức tính bình quân giản đơn.

Phát triển công thức (1) chúng ta có:
1t
2
1tt
1t
y)1(y)1(y.y


+
++=
(2)
Và chúng ta có thể tiếp tục mở rộng biểu
thức này nh sau:
++=

+
1t1
1t
y)1(y.y


y)1(y)1(
3t
3
2t
2
+++

(3)
Giá trị của trọng số thờng đợc chọn
trong khoảng 0,1 0,3 và trong công thức
(3), số bình quân càng ở xa thời điểm hiện tại
thì hệ số càng giảm.

Trong thực tế chúng ta cần tiến hành tính
toán dự báo doanh thu với nhiều giá trị khác
nhau để tìm đợc một giá trị dự báo tối u có
độ lệch nhỏ nhất.
2. Phơng pháp dự báo bình quân di
động
Khi muốn dự báo doanh số của kỳ tiếp
theo chúng ta có thể sử dụng các số liệu của
những kỳ quá khứ gấn nhất để dự báo. Để
tăng tính khách quan và loại bỏ những số liệu
ở xa thời điểm cần dự báo, cứ sau mỗi kỳ
chúng ta thêm vào một số liệu của kỳ kế tiếp
và loại bỏ một số liệu của kỳ quá khứ. Thí dụ:
doanh thu hàng năm trong 5 năm liên tiếp của
công ty Alpha lần lợt là 255, 280, 268, 272,
290 triệu VNĐ Chúng ta có thể tính số trung
bình với ba dữ liệu quá khứ để dự báo cho kỳ
tiếp theo nh sau:
Công thức tính nh sau:
1nt2t1tt1t
y yyy(
n
1
y

++
++++=
(4)
Với:
doanh thu dự báo; Y
t
y

t
doanh thu kỳ
hiện tại.
3. Phơng pháp Brown
Trong điểm (1) chúng ta đã nghiên cứu
phơng pháp san bằng số mũ, nhng đó là
phơng pháp san bằng số mũ giản đơn (SES
- Single Exponential Smoothing) và phơng
pháp này thờng chỉ có hiệu quả trong dự báo
ngắn hạn.
Tuy nhiên trong thực tế sản xuất kinh
doanh, doanh số hay sản lợng thờng có
khuynh hớng đi lên và nếu chúng ta áp dụng
phơng pháp san bằng số mũ giản đơn trong
dự báo dài hạn thì số liệu dự báo thờng có
khuynh hớng giảm dần. Nguyên nhân là do
chúng ta sử dụng những giá trị quá khứ làm
trọng số.
Phơng pháp Brown sử dụng phơng
pháp san bằng số mũ với sự thừa nhận
khuynh hớng đi lên của dữ liệu. Theo phơng

pháp này số liệu dự báo đã đợc san bằng số
mũ lần thứ nhất tiếp tục đợc san bằng số mũ
lần thứ hai. Bởi vậy phơng pháp này còn
đợc gọi la phơng pháp san bằng số mũ hai
lần. Do đó giá trị của DES (Double
Exponential Smoothing - DES) đợc coi là
tơng đơng với SES + k (k là khoảng cách
trung bình giữa SES và số liệu thực tế) và
chúng ta có mô hình dự báo mẫu:
Y = (2 x SES) DES (5)
Để tính đợc doanh số dự báo ở bớc thứ
m, chúng ta áp dụng các công thức sau:
Với:
'
1tt
'
t
S)1(yS

+=
"
1t
'
t
"
t
S)1(SS

+=
"

t
'
tt
SS2a =
ttmt
"
t
mbay

);S'S(
1
b +=


=
+
(6)
S

t
: Số liệu san bằng số mũ giản đơn.
S

t
: Số liệu san bằng số mũ hai lần
a
t
: mẫu dự báo
b
t

: độ dốc của đờng thẳng Y
t+m
4. Phơng pháp Holt
Do thể hiện đợc các số liệu dự báo có
khuynh hớng đi lên, nên phơng pháp Brown
có tính thực tiễn khá cao và rất hấp dẫn đối
với ngời làm dự báo. Tuy nhiên, phơng
pháp Brown chỉ sử dụng một tham số
thiết
lập cả mức độ của các dữ liệu và độ nghiêng
của đờng khuynh hớng. Để làm tăng tính
linh hoạt trong dự báo, chúng ta có thể sử
dụng hai tham số
và theo phơng pháp
Holt, với
cho việc xác lập mức độ của dữ
liệu và
để xác định độ nghiêng. Theo
phơng pháp này, phơng pháp san bằng số
mũ giản đơn đợc áp dụng cho cả xác lập dữ
liệu và độ nghiêng của đờng khuynh hớng.
Các công thức tính toán đợc thiết lập
nh sau:

)bS)(1(yS
1t1ttt
++=


Với 0 = <

= < 1
1t1ttt
b)1()SS(b

+=
(7)
Với 0 = <

= <1 (8)
ttmt
mbSy

+=
+

Công thức (7) đợc dùng để tìm các dữ
liệu hiện tại và công thức (8) cho ta thấy giá trị
hiện tại của đờng khuynh hớng (độ
nghiêng) và công thức (9) cho biết số liệu cần
dự báo. Cả phơng pháp Brown và Holt đều
có giá trị trong thực tế, tuy nhiên phơng pháp
Holt có độ chính xác cao hơn, mặc dù giữa
chúng chỉ có những khác biệt nhỏ. Hơn nữa,
cũng có thể thấy rằng, phơng pháp Brown là
trờng hợp đặc biệt của phơng pháp Holt.
iii. kết luận
Nguyên tắc lựa chọn của chúng ta là
chọn phơng pháp nào có các giá trị độ lệch
tuyệt đối bình quân, độ lệch bình phơng bình
quân và tỷ lệ phần trăm sai số tuyệt đối bình

quân nhỏ nhất. Toàn bộ những tính toán này
có thể đợc thực hiện nhanh chóng và dễ
dàng bằng một phần mềm vi tính nh
Quattopro 4.0 hay Excell cho chúng ta kết quả
chính xác về dự báo doanh thu
Tài liệu tham khảo
[1]. Nguyễn Hải Sản. Quản trị tài chính doanh
nghiệp. NXB Thống kê, 2001.
[2]. Eliza G.C.Collins. Mary anne Devanna MBA
Quản trị kinh doanh tinh giản. NXB Khoa học và Kỹ
thuật. Hà Nội, 1994.
[3]. PGS.TS Dơng Đăng Chinh. Giáo trình lý
thuyết tài chính. NXB Tài chính. Hà Nội, 2003