SLIDE - GIỚI THIỆU VỀ DỰ BÁO KINH DOANH 1 ppsx

TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
1
KHOA KINH Tế
DÖÏ BAÙO TRONG KINH DOANH
BUSINESS FORECASTING
TS. Nguyen Van Ngoc
H NHA TRANG
2
TAỉI LIEU THAM KHAO
1. John E. Hanke, Arthur G. Reitsch, Dean
W.Wichern. Business Forecasting. London: Prentice
Hall, Inc., 2000.
2. Vừ Th Lan, Nguyn Quang Trung. D bỏo trong
kinh doanh. NXB H M bỏn cụng TP. HCM- 2005
(lu hnh ni b).
3. Nguyn Trng Hoi. Mụ hỡnh hoỏ v d bỏo chui
thi gian trong kinh doanh v kinh t. NXB HQG
TP. HCM- 2001.
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
3
Chương 1. GIỚI THIỆU VỀ DỰ BÁO TRONG KINH DOANH
 Khái niệm và phân loại dự báo
 Vai trò của dự báo trong kinh doanh
 Các đặc điểm chung của dự báo
 Các phương pháp dự báo
 Qui trình dự báo
 Đánh giá độ tin cậy.
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG

4
Khái niệm
Dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đoán
các sự việc sẽ xảy ra trong tương lai.
Phân loại dự báo
 Phân loại dự báo theo thời gian
 Phân loại dự báo theo nội dung công việc
cần dự báo.
1. Khái niệm và phân loại dự báo
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
5
2. Vai trò của dự báo trong kinh doanh
 Dự báo tạo ra lợi thế cạnh tranh
 Công tác dự báo là một bộ phận không
thể thiếu trong hoạt động của các doanh
nghiệp, trong từng phòng ban như: phòng
kinh doanh hoặc Marketing, phòng sản
xuất, phòng nhân sự, phòng kế toán-tài
chính.
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
6
3. Các đặc điểm chung của dự báo
 Tính nhân - quả trong quá khứ vẫn được giữ
nguyên trong tương lai.
 Các dự báo rất hiếm khi được hoàn hảo. Cần
phải tính tới sai số cho phép.
 Dự báo cho nhóm đối tượng thường chính xác
hơn là dự báo cho từng đối tượng riêng lẻ.

 Độ chính xác của dự báo giảm khi kéo dài thời
gian dự báo.
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
7
4. Các phương pháp dự báo
-Bình quân đơn giản
-Bình quân di động
-San bằng số mũ
-Chuỗi thời gian
-Phương pháp Box- Jenkins
PHƯƠNG PHÁP
DỰ BÁO
PHƯƠNG PHÁP
ĐỊNH TÍNH
PHƯƠNG PHÁP
ĐỊNH LƯỢNG
Các mô hình
nhân quả
Các mô hình chuỗi
thời gian
-Lấy ý kiến của ban lãnh đạo
-Lấy ý kiến của bộ phận bán hàng
-Phương pháp lấy ý kiến của người
tiêu dùng
-Phương pháp chuyên gia
-Hồi quy
-Phân tích tương quan
Hình 1.1. Các phương pháp dự báo.
TS. Nguyen Van Ngoc

ĐH NHA TRANG
8
Phương pháp định tính
Lấy ý kiến của ban lãnh đạo
Theo phương pháp này, ban lãnh đạo sử dụng
các số liệu thống kê của doanh nghiệp, tham khảo
ý kiến của các bộ phận marketing, tài chính và sản
xuất để dự báo về nhu cầu sản phẩm trong tương
lai. Phương pháp trên được sử dụng tương đối
rộng rãi, tuy nhiên có nhược điểm là mang tính
chủ quan của cá nhân và những người quản lý
cấp cao thường chi phối ý kiến của thuộc cấp.
Hơn nữa việc phân chia trách nhiệm giữa những
người trong ban điều hành về kết quả dự báo có
thể làm giảm động lực xây dựng một dự báo tốt.
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
9
Phương pháp định tính…
Lấy ý kiến của bộ phận bán hàng
Dự báo về nhu cần sản phẩm được thực hiện
dựa trên cơ sở tổng hợp ý kiến của bộ phận bán
hàng ở nhiều khu vực khác nhau. Vì lực lượng
bán hàng là những người hiểu rõ nhất nhu cầu
và thị hiếu của người tiêu dùng, có thể dự báo
về sản phẩm mà họ đang bán trong tương lai.
Phương pháp này được nhiều người sử dụng,
tuy nhiên nó có nhược điểm là phụ thuộc vào ý
kiến chủ quan của lực lượng bán hàng.
TS. Nguyen Van Ngoc

ĐH NHA TRANG
10
Phương pháp định tính…
Phương pháp lấy ý kiến của người tiêu dùng
Nội dung của phương pháp này là lấy ý kiến của
người tiêu dùng hiện tại và tương lai thông qua
nhiều hình thức như: hỏi ý kiến khách hàng,
phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại,
phỏng vấn qua bưu điện, gửi phiếu điều tra.
Phương pháp này giúp dự báo được nhu cầu
trong tương lai, đồng thời đánh giá được mức
độ thoả mãn của sản phẩm đối với người tiêu
dùng. Nhược điểm của phương pháp là tốn kém
và mất nhiều thời gian.
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
11
Phương pháp định tính…
Phương pháp chuyên gia (phương pháp Delphi)
 Lựa chọn các chuyên gia, có thể là các chuyên
gia thuộc các lĩnh vực khác nhau.
 Phiếu câu hỏi phục vụ cho công tác dự báo được
phát trực tiếp cho từng chuyên gia.
 Phân tích câu trả lời, tổng hợp các ý kiến của các
chuyên gia.
 Soạn lại phiếu câu hỏi mới và phát lại cho các
chuyên gia.
 Tổng hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Quá
trình trên có thể lặp đi lặp lại cho đến khi thoả
mãn yêu cầu đặt ra.

TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
12
Phương pháp định lượng
Phương pháp định lượng dựa trên cơ sở
của toán học và thống kê để dự báo nhu
cầu trong tương lai, bao gồm các mô hình
dự báo theo chuỗi thời gian (chỉ phụ thuộc
vào nhân tố thời gian) và mô hình nhân
quả (phụ thuộc vào nhiều nhân tố).
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
13
5. Qui trình dự báo
 Bước 1. Xác định mục tiêu dự báo.
 Bước 2. Xác định khoảng thời gian dự báo.
 Bước 3. Lựa chọn phương pháp dự báo.
 Bước 4. Thu thập và phân tích các dữ liệu liên
quan.
 Bước 5. Tiến hành tính toán dự báo và áp dụng
kết quả dự báo.
 Bước 6. Kiểm tra dự báo.
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
14
6. Đánh giá độ tin cậy
 Sai số trung bình (Mean error)
n
FA
ME

tt



)(
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
15
6. Đánh giá độ tin cậy
 Sai số tuyệt đối trung bình
(Mean absolute error)
n
FA
MAE
tt



TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
16
6. Đánh giá độ tin cậy
 Phần trăm sai số trung bình
(Mean percentage error)


%100
/)(
x
n

AFA
MPE
ttt



TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
17
6. Đánh giá độ tin cậy
 Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình
(Mean absolute percentage error)
%100
/)(
x
n
AFA
MAPE
ttt



TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
18
6. Đánh giá độ tin cậy
 Sai số bình phương trung bình
(Mean squared error)
n
FA

MSE
tt



2
)(
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
19
6. Đánh giá độ tin cậy
 Sai số bình phương trung bình chuẩn
(Root mean squared error )
MSERMSE 
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
20
6. Đánh giá độ tin cậy
 Hệ số U
(Theil’s U- Hệ số không ngang bằng)






2
1
2
)(

)(
tt
tt
AA
FA
U
U = RMSE(model) / RMSE(no-change model)
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
21
t A
t
F
t
e
t
|e
t
| e
t
2
|e
t
|/A
t
%
e
t
/A
t

%
1 58 - - - - - -
2 54 58 -4 4 16 7,4 -7,4
3 60 54 6 6 36 10,0 10,0
4 55 60 -5 5 25 9,1 -9,1
5 62 55 7 7 49 11,3 11,3
6 62 62 0 0 0 0,0 0,0
7 65 62 3 3 9 4,6 4,6
8 63 65 -2 2 4 3,2 -3,2
9 70 63 7 7 49 10,0 10,0
Toång:
12 34 188 55,6 16,2
Ví duï 1:
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
22
3,4
8
34




n
FA
MAE
tt
5,23
8
188

)(
2




n
FA
MSE
tt
%95,6
8
%6,55
%100
/)(




x
n
AFA
MAPE
ttt


%03,2
8
%2,16
%100

/)(




x
n
AFA
MPE
ttt
Ví duï 1
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
23
Naive Model Actual Predicted Error e
t
2
15 - - -
20 15 5 25
19 20 -1,0 1
23 19 4 16
;0,14
3
42
)(
2





n
FA
MSE
tt
Ví duï 2:
742,314  MSERMSE
TS. Nguyen Van Ngoc
ĐH NHA TRANG
24
Model 1 Actual Predicted Error e
t
2
15 - - -
20 20 0 0
19 18,5 0,5 0,25
23 27 -4 16
;417,5
3
25,16
)(
2




n
FA
MSE
tt
327,2417,4  MSERMSE

Ví duï 2
622,0
742,3
327,2
U