Tổng quan về dự báo và ứng dụng dự báo nhu cầu cho doanh nghiệp

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM

TIỂU LUẬN MÔN: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT DỊCH VỤ
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG DỰ BÁO
NHU CẦU CHO DOANH NGHIỆP
Giảng viên : CÔ NGUYỄN THỊ NGỌC HOA
TP.Hồ Chí Minh, Tháng 10 năm 2014
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM

TIỂU LUẬN MÔN: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT DỊCH VỤ
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG DỰ BÁO
NHU CẦU CHO DOANH NGHIỆP
Giảng viên : CÔ NGUYỄN THỊ NGỌC HOA
2
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
TP.Hồ Chí Minh, Tháng 10 năm 2014
LỜI MỞ ĐẦU
Ước lượng và dự báo nhu cầu là một trong những hoạt động phổ biến và quan trọng nhất đối
với các nhà kinh tế học Vĩ mô và đặc biệt là các nhà Quản tri kinh doanh. Việc dự báo nhu
cầu có ý nghĩa đặc biệt quan trong đối với việc hoạch định chính sách và ra những quyết
định đúng đắn trong những tình huống cụ thể để phục vụ công tác quản lý một cách hiệu
quả nhất. Cho nên dự báo nhu cầu là một việc hết sức quan trọng và ảnh hưởng tới sự tồn
vong của một doanh nghiệp.
Trong bài tiểu luận này chúng em sẽ làm rõ nhứng kiến thức cơ bản của việc dự báo nhu cầu
và những phương thức ứng dụng dự báo nhu cầu vào doanh nghiệp kinh doanh sản xuất.
Vì những hạn chế trong việc tìm kiếm tài liệu và những kiến thức hạn hẹp của chúng em
nên sẽ có những điều thiếu sót trong bài tiểu luận này. Vì vậy chúng em rất mong nhận được
sự góp ý của cô để chúng em có thể hoàn thành bài tiểu luận một cách tốt nhất cũng như có
được những kiến thức sâu rộng hơn về lĩnh vực này. Chúng em xin chân thành cảm ơn.
3

Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
MỤC LỤC
4
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO
1.1 KHÁI NIỆM, ĐẶC ĐIỂM VÀ PHÂN LOẠI DỰ BÁO
1.1.1 Khái niệm dự báo
Trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, các nhà quản trị thường xuyên phải đưa ra
các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để giúp các quyết
định này có độ tin cậy cao, giảm thiểu mức độ rủi ro, người ta đã đưa ra kỹ thuật dự báo. Vì
vậy kỹ thuật dự báo là hết sức quan trọng và cần thiết cho các doanh nghiệp, đặc biệt là
ngày nay các doanh nghiệp lại hoạt động trong môi trường của nền kinh tế thị trường mà ở
đó luôn diễn ra những sự cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp với nhau.
Vậy dự báo là gì? Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm dự báo như sau: Dự báo là
khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ xảy ra trong
tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau:
 Các dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
 Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả
dự báo;
 Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết.
Như vậy, tính khoa học ở đây thể hiện ở chỗ:
 Căn cứ vào dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
 Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả
dự báo.
Tính nghệ thuật được thể hiện: Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ
nghệ thuật phán đoán của các chuyên gia, được kết hợp với kết quả dự
báo, để có được các quyết định với độ chính xác và tin cậy cao.
1.1.2 Đặc điểm của dự báo
- Không có cách nào để xác định tương lai là gì một cách chắc chắn (tính không chính
xác của dự báo). Dù phương pháp chúng ta sử dụng là gì thì luôn tồn tại yếu tố không

chắc chắn cho đến khi thực tế diễn ra.
- Luôn có điểm mù trong các dự báo. Chúng ta không thể dự báo một cách chính xác
hoàn toàn điều gì sẽ xảy ra trong tương tương lai. Hay nói cách khác, không phải cái
gì cũng có thể dự báo được nếu chúng ta thiếu hiểu biết về vấn đề cần dự báo.
5
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
- Dự báo cung cấp kết quả đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đề
xuất các chính sách phát triển kinh tế, xã hội. Chính sách mới sẽ ảnh hưởng đến
tương lai, vì thế cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo.
1.1.3 Các loại dự báo
Dự báo được phân chia theo nhiều cách khác nhau. Trong đó có 2 cách phân loại cơ bản căn
cứ vào thời gian và lĩnh vực dự báo.
a) Căn cứ vào thời gian dự báo:
 Dự báo dài hạn (> 3 năm)
 Dự báo trung hạn (> 3 tháng - 3 năm)
 Dự báo ngắn hạn (< 3 tháng)
Dự báo dài hạn: Khoảng thời gian từ 3 năm trở lên. Dự báo dài hạn được ứng dụng cho lập
kế hoạch sản xuất sản phẩm mới, kế hoạch nghiên cứu và ứng dụng công nghệ mới, định vị
doanh nghiệp hay mở rộng doanh nghiệp.
Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo thường là từ 3 tháng đến 3 năm. Nó cần cho
việc lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền mặt, huy
động các nguồn lực và tổ chức hoạt động tác nghiệp.
Dự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo có thể đến một năm, nhưng thường là ít hơn ba
tháng. Loại dự báo này thường được dùng trong kế hoạch mua hàng, điều độ công việc, cân
bằng nhân lực, phân chia công việc.
* Dự báo trung hạn và dài hạn có ba đặc trưng khác với dự báo ngắn hạn:
• Thứ nhất, dự báo trung hạn và dài hạn phải giải quyết nhiều vấn đề có tính toàn diện
và yểm trợ cho các quyết định quản lý thuộc về hoạch định kế hoạch sản xuất sản
phẩm và quá trình công nghệ.
• Thứ hai, dự báo ngắn hạn thường dùng nhiều loại phương pháp luận hơn là dự báo

dài hạn. Đối với các dự báo ngắn hạn người ta dùng phổ biến các kỹ thuật toán học
như bình quân di động, san bằng mũ và hồi quy theo xu hướng. Nói cách khác thì các
phương pháp ít định lượng được dùng để tiên đoán các vấn đề lớn toàn diện như có
cần đưa một sản phẩm mới nào đó vào danh sách các chủng loại mặt hàng của công
ty không.
• Thứ ba, dự báo ngắn hạn có khuynh hướng chính xác hơn dự báo dài hạn. Vì các yếu
tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, nếu kéo dài thời gian dự báo ra thì độ
chính xác có khả năng giảm đi. Do vậy, cần phải thường xuyên cập nhật và hoàn
thiện các phương pháp dự báo.
6
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
b) Căn cứ vào lĩnh vực dự báo:
 Dự báo kinh tế
 Dự báo công nghệ
 Dự báo nhu cầu
Dự báo kinh tế: là dự báo các hiện tượng kinh tế như:
o Tốc độ tăng trưởng kinh tế.
o Tỷ lệ lạm phát.
o Giá cả.
o Trữ lượng tài nguyên…
Dự báo công nghệ và kỹ thuật sản xuất: là dự báo các vấn đề liên quan đến công nghệ và
kỹ thuật sản xuất như:
o Năng lượng mới.
o Nguyên liệu mới.
o Phương pháp công nghệ mới.
o Máy móc thiết bị mới…
Dự báo nhu cầu: là dự báo nhu cầu sản xuất như:
o Nhu cầu số lượng sản phẩm.
o Nhu cầu nguyên vật liệu.
o Nhu cầu máy móc thiết bị…

Lĩnh vực dự báo mà chúng ta nghiên cứu trong chương này, nếu phân loại theo thời gian thì
gọi là dự báo ngắn hạn, nếu phân theo lĩnh vực thì gọi là dự báo nhu cầu.
1.2 VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO
Doanh nghiệp hoạt động trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi, nhu cầu về sản phẩm
và dịch vụ cũng thay đổi theo từng tháng. Kết quả của dự báo sẽ có vai trò đáng kể đối với
doanh nghiệp, nó được thể hiện như sau:
- Là phần thiết yếu trong quản trị sản xuất tác nghiệp, là cơ sở để đưa ra các quyết định
chiến lược cũng như chiến thuật của doanh nghiệp.
- Có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạch định và thực hiện kế hoạch sản xuất cũng
như các kế hoạch bộ phận khác của doanh nghiệp.
- Giúp doanh nghiệp chủ động trong việc đáp ứng cầu, không bỏ sót cơ hội kinh
doanh.
- Giúp các nhà quản trị doanh nghiệp có kế hoạch sử dụng hợp lý và có hiệu quả các
nguồn lực.
7
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
- Cung cấp cơ sở quan trọng để phối kết hợp hoạt động giữa các bộ phận trong toàn
doanh nghiệp.
Để hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định, các nguồn lực được cung cấp đầy đủ, kịp thời thì
đòi hỏi việc dự báo của Doanh nghiệp phải tương đối chính xác và phải đảm bảo tính liên
tục.
1.3 QUY TRÌNH DỰ BÁO TRONG DOANH NGHIỆP
Dù là dùng phương pháp nào, để tiến hành dự báo ta triển khai theo các bước như sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu của dự báo;
Bước 2: Xác định độ dài thời gian dự báo (ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn);
Bước 3: Lựa chọn phương pháp dự báo;
Bước 4: Lựa chọn đối tượng để thu thập thông tin;
Bước 5: Thu thập thông tin dự báo bằng bảng câu hỏi, phỏng vấn trực tiếp hoặc
thông qua đội ngũ cộng tác viên marketing;
Bước 6: Xử lý thông tin;

Bước 7: Xác định xu hướng dự báo (Xu hướng tuyến tính, xu hướng chu kỳ, xu
hướng thời vụ hay xu hướng ngẫu nhiên);
Bước 8: Phân tích, tính toán, ra quyết định về kết quả dự báo.
Nếu việc dự báo được tiến hành một cách đều đặn trong thời gian dài, thì các dữ liệu sẽ
được thu thập thường xuyên và việc tính toán dự báo được tiến hành một cách tự động,
thường là được thực hiện trên máy tính điện toán.
1.4 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI DỰ BÁO NHU CẦU
1.4.1 Nhân tố chủ quan
Nhân tố chủ quan hoặc còn gọi là các nhân tố bên trong nội bộ doanh nghiệp bao gồm:
- Chất lượng thiết kế
- Cách thức phục vụ khách hàng
- Chất lượng sản phẩm
- Giá bán
Đây là những nhân tố mà doanh nghiệp có khả năng chủ động điều chỉnh kiểm soát.
8
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
1.4.2 Nhân tố khách quan
Nhân tố khách quan quan trọng nhất là thị trường, bao gồm:
- Cảm tình của người tiêu dung
- Quy mô dân cư
- Sự cạnh tranh
- Các nhân tố ngẫu nhiên
- Ngoài ra còn phải xét đến môi trường kinh tế bao gồm:
- Luật pháp
- Thực trạng nền kinh tế
- Chu kỳ kinh doanh
1.4.3 Tác động của chu kỳ sống của sản phẩm đối với dự báo
nhu cầu
Chu kỳ sống của sản phẩm là một nhân tố quan trọng cần được xem xét kỹ trong quá trình
dự báo nhất là đối với dự báo dài hạn. phần lớn các sản phẩm được chấp nhận trên thị

trường có chu kỳ sống trải qua 4 giai đoạn.
Trong giai đoạn đầu của chu kỳ sống ta chưa có đủ số liệu, thậm chí không có số liệu. vì
vậy phương pháp dự báo trong giai đoạn này thường dựa vào điều tra thực tế trên thị trường,
dựa vào nhận xét, phán đoán của các chuyên gia hoặc phân tích các sản phẩm tương tự
khác.
Trong các giai đoạn sau ta càng ngày có nhiều số liệu hơn nên có thể sử dụng các phương
pháp thống kê để dự báo và kết quả khả quan hơn.
Trong giai đoạn suy thoái mặt dù nguồn số liệu thống kê rất dồi dào nhưng thường chúng
không giúp ích gì cho dự báo suy giảm. lúc này ta sử dụng phương pháp điều tra thị trường,
phương pháp chuyên gia hoặc phân tích các sản phẩm tương tự như đã làm trong giai đoạn
đầu.
1.5 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU
1.5.1 Phương pháp định tính
Các phương pháp dự báo định tính là các phương pháp dự báo bằng cách phân tích định tính
dựa vào suy đoán, cảm nhận. Các phương pháp này phụ thuộc nhiều vào trực giác, kinh
9
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị trong quá trình dự báo, chỉ mang tính phỏng đoán,
không định lượng Tuy nhiên chúng có ưu điểm là đơn giản, dễ thực hiện thời gian nghiên
cứu dự báo nhanh, chi phí dự báo thấp và kết quả dự báo trong nhiều trường hợp cũng rất
tốt. Sau đây là một số phương pháp dự báo định tính chủ yếu:
1.5.1.1 Lấy ý kiến của ban quản lý điều hành
Đây là phương pháp dự báo được sử dụng khá rộng rãi. Trong phương pháp này, cần lấy
ý kiến của các nhà quản trị cao cấp, những người phụ trách các công việc quan trọng thường
hay sử dụng các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp. Ngoài ra cần lấy thêm
ý kiến đánh giá của các cán bộ điều hành marketing, kỹ thuật, tài chính và sản xuất.
Phương pháp này sử dụng được trí tuệ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp liên quan
đến hoạt động thực tiễn. Tuy nhiên nó có nhược điểm là mang yếu tố chủ quan và ý kiến
của những người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác.
1.5.1.2 Phương pháp lấy ý kiến của lực lượng bán hàng

Những người bán hàng là người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của người tiêu dùng của
người tiêu dùng. Họ có thể dự báo được lượng hàng hoá, dịch vụ có thể bán được trong
tương lai tại khu vực mình bán hàng.
Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau, có thể dự báo
nhu cầu hàng hoá, dịch vụ của doanh nghiệp.
Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán
hàng. Một số người bán hàng thường có xu hướng đánh giá thấp lượng hàng hoá, dịch vụ
bán được để dễ đạt định mức, ngược lại một số khác lại chủ quan dự báo ở mức quá cao để
nâng danh tiếng của mình.
1.5.1.3 Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng
Đây là phương pháp lấy ý kiến khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của
doanh nghiệp. Việc nghiên cứu thường do bộ phận nghiên cứu thị trường thực hiện bằng
nhiều hình thức như tổ chức các cuộc điều tra lấy ý kiến của khách hàng, phỏng vấn trực
tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình hoặc cơ sở tiêu dùng.
Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng giúp doanh nghiệp không chỉ chuẩn
bị dự báo nhu cầu của khách hàng mà còn có thể hiểu được những đánh giá của khách hàng
về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp để có biện pháp cải tiến, hoàn thiện cho phù hợp.
Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tốn kém về tài chính, thời gian và phải có sự chuẩn bị
10
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
công phu trong việc xây dựng câu hỏi. Đôi khi phương pháp này cũng vấp phải khó khăn là
ý kiến của khách hàng không xác thực hoặc quá lý tưởng.
1.5.1.4 Phương pháp chuyên gia
Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo
bằng cách tập hợp và hỏi ý kiến các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa học -
kỹ thuật hoặc sản xuất.
Phương pháp chuyên gia dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng phản
ánh tương lai một cách tự nhiên của các chuyên gia giỏi và xử lý thống kê các câu trả lời
một cách khoa học. Nhiệm vụ của phương pháp là đưa ra những dự báo khách quan về
tương lai phát triển của khoa học kỹ thuật hoặc sản xuất dựa trên việc xử lý có hệ thống các

đánh giá dự báo của các chuyên gia.
Phương pháp chuyên gia được áp dụng đặc biệt có hiệu quả trong các trường hợp sau đây:
- Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố mà hiện tại còn
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 về đặc
tính của đối tượng dự báo.
- Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng dự báo, độ tin cậy thấp về hình 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 nhiều nhân 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 bộ khoa 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 của chuyên gia thì mọi sự trở nên vô
nghĩa.
- Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên gia cũng
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.
Chuyên gia giỏi là người thấy rõ nhất những mâu thuẫn và những vấn đề tồn tại trong
lĩnh vực hoạt động của mình, đồng thời về mặt tâm lý họ luôn luôn hướng về tương lai để
11
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
giải quyết những vấn đề đó dựa trên những hiểu biết sâu sắc, kinh nghiệm sản xuất phong
phú và linh cảm nghề nghiệp nhạy bén.
1.5.2 Phương pháp định lượng
Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các công
thức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai. Khi dự báo nhu cầu tương lai,
nếu không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác có thể dùng các phương pháp dự báo theo

dãy số thời gian. Nếu cần ảnh hưởng của các nhân tố khác đến nhu cầu có thể dùng các mô
hình hồi quy tương quan
1.5.2.1 Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp
ngoại suy)
Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên một giả thiết về sự tồn tại và
lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai. Trong phương
pháp này đại lượng cần dự báo được xác định trên cơ sở phân tích chuỗi các số liệu về nhu
cầu sản phẩm (dòng nhu cầu) thống kê được trong quá khứ.
Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luật phát
triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả thiết quy
luật đó vẫn còn phát huy tác dụng.
Các yếu tố đặc trưng của dãy số theo thời gian gồm:
- Tính xu hướng: Tính xu hướng của dòng nhu cầu thể hiện sự thay đổi của các dữ liệu
theo thời gian (tăng, giảm )
- Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được lặp đi
lặp lại theo những chu kỳ đều đặn do sự tác động của một hay nhiều nhân tố môi
trường xung quanh như tập quán sinh hoạt, hoạt động kinh tế xã hội Ví dụ: Nhu
cầu dịch vụ bưu chính viễn thông không đồng đều theo các tháng trong năm.
- Biến đổi có chu kỳ: Chu kỳ là yếu tố lặp đi lặp lại sau một giai đoạn thời gian. Ví dụ:
Chu kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế
- Biến đổi ngẫu nhiên: Biến đổi ngẫu nhiên là sự dao động của dòng nhu cầu do các
yếu tố ngẫu nhiên gây ra, không có quy luật.
Sau đây là các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian:
1) Phương pháp bình quân di động
12
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
Phương pháp này dùng khi các số liệu trong dãy số biến động không lớn lắm. Các số bình
quân di động được tính từ các số liệu của dãy số thời gian có khoảng cách đều nhau.
Chẳng hạn có dãy số thời gian tính theo tháng bao gồm các số liệu y1, y2…y3. Nếu tính số
bình quân di động theo từng nhóm 3 tháng ta có:

…………
Mục đích của việc lấy bình quân di động là để san bằng những biến động bất thường trong
dãy số thời gian. Sau đó dựa vào số liệu bình quân di động ta sẽ dự báo được nhu cầu trong
thời kỳ kế tiếp.
2) Phương pháp bình quân di động có trọng số
Những số liệu mới xuất hiện trong các thời kỳ cuối có giá trị lớn hơn những số liệu xuất
hiện đã lâu. Để xét đến vấn đề này ta sử dụng các trọng số để nhấn mạnh giá trị các số liệu
gần nhất, vừa xảy ra. Việc chọn trọng số phù thuộc vào kinh nghiệm và sự nhạy cảm của
người dự báo, tính toán trên công thức:
Số bình quân di động có trọng số
3) Phương pháp san bằng số mũ
* Nội dung phương pháp
Phương pháp này rất tiện dụng nhất là khi dùng máy tính. Đây cũng là kỹ thuật tính số bình
quân di động nhưng không đòi hỏi phải có nhiều số liệu quá khứ. Công thức tính nhu cầu
tương lại như sau:
Trong đó:
- là nhu cầu dự báo ở thời kỳ t
- là nhu cầu theo dự báo ở thời kỳ (t-1)
- là số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1)
- là hệ số san bằng số mũ
* Lựa chọn hệ số α
Hệ số ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả dự báo. Để chọn ta dựa vào độ lệch tuyệt đối bình
quân MAD (Mean Absolute Deviation).
13
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
4) Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng
Phương pháp san bằng số mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động. Do đó cần
phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh có xu hướng. Cách làm như sau: đầu tiên tiến hành
dự báo theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn sau đó sẽ thêm vào một lượng điều
chỉnh (âm hoặc dương). Tính toán theo công thức:

FIT - Dự báo nhu cầu theo xu hướng
– Dự báo nhu cầu cho thời kỳ mới
– Lượng điều chỉnh theo xu hướng
Để xác định phương trình xu hướng dùng khi điều chỉnh ta dùng hệ số san bằng số mũ .Ý
nghĩa và cách sử dụng hệ số này cũng giống hệ số .
được tính như sau:
Trong đó:
– Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t
- Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t-1
– Hệ số san bằng xu hướng mà ta lựa chọn
– Lượng dự báo nhu cầu ở thời kỳ t bằng phương pháp san bằng số mũ giản đơn
– Lượng dự báo nhu cầu ở thời kỳ t-1
Để tính toán ta tiến hành các bước sau:
Bước 1: Tính dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn ở thời kỳ t
Bước 2: Tính xu hướng (về mặt lượng) bằng cách sử dụng công thức
Để tiến hành bước 2 cho lần tính toán đầu tiên, giá trị xu hướng ban đầu phải được xác định
và đưa vào công thức.Giá trị này có thể được đề xuất bằng phán đoán hoặc những đã quan
sát được trong thời gian qua. Sau đó sử dụng số liệu này để tính .
Bước 3: Tính toán dự đoán nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu
hướng theo công thức .
1.5.2.2 Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng
Các phương pháp dự báo nhu cầu theo đường khuynh hướng cũng dựa vào dãy số thời gian.
Dãy số này cho phép ta xác định đường khuynh hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật bình
14
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các điểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá khứ
đến đường khuynh hướng lấy theo trục tung là nhỏ nhất. Sau đó dựa vào đường khuynh
hướng lý thuyết ta tiến hành dự báo cho các năm tương lai.
Có thể sử dụng các phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng để dự báo ngắn hạn,
trung hạn và dài hạn.

Đường khuynh hướng có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.
Để xác định được đường huynh hướng lý thuyết, đòi hỏi phải có nhiều số liệu trong quá
khứ.
Đường huynh hướng còn có tên gọi là đường hồi quy.
Để biết được đường khuynh hướng là tuyến tính hay phi tuyến trước hết ta cần biểu diễn các
nhu cầu thực tế trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng pháp triển của các số liệu
đó. Qua phân tích nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối điều đặn theo một
chiều hướng nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó. Nếu
các số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng tăng
nhanh hơn hay ngày càng chậm thì ta có thẻ sử dụng các đường cong thích hợp để mô tả sự
biến động đó (đường parabol, hyperbol, logarit ). Dưới đây trình bày chủ yếu về các đường
thẳng.
1) Phương pháp đường thẳng thống kê
Sử dụng phương trình đường thẳng sau
Phương trình đường thẳng có dạng: Yc = aX + b
Các hệ số a, b được tính như sau:
Trong đó:
Y
c
– nhu cầu dự báo trong tương lai
X - số thứ tự thời gian
Y – số liệu nhu cầu thực tế trong quá khứ
n - Số lượng số liệu có được trong quá khứ
Chú ý:
Hệ số a, b tính như trên phải phù hợp với điều kiện . ở đây X - số thứ tự thời gian (chẳng
hạn là năm) trong quá khứ. Để cho ta đánh số thứ tự thời gian quá khứ như sau:
15
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
 Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số lẻ, chẳn hạn là 7 năm (X
1

,
X
2
, X
7
) ta có thể đánh giá số thứ tự bằng cách lấy thời gian ở giữa X
4
= 0, các thời
gian dứng trước X
4
lần lược đánh giá số -1, -2, -3 và các dãy sau X
4
lần lược đánh số
+1, +2, +3. Như vậy cộng lại .
 Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số chẵn, chẳn hạn là 8 năm(X
1
,
X
2
, X
8
) ta lấy thời gian ở giữa hai la X
4
= -1 và X
5
= +1. Như vậy các thời gian
dứng trước X
4
lần lược đánh giá số -3, -5, -7 và các thời gian X
5

lần lược đánh số +3,
+5, +7. Cuối cùng ta cộng lại
2) Phương pháp đường thẳng thông thường
Phương pháp này còn có người còn gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé nhất.
Nhưng cách gọi này không thật chính xác vì kỹ thuật bình phương bé nhất được sử dụng cả
trong phương pháp đường thẳng thống kê và cả trong phương pháp đường phi tuyến khác.
Phương pháp này còn được gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé nhất.
Phương pháp dự báo: Y
c
= aX + b
Trong đó:
Y
c
– Lượng nhu cầu dự báo
X – Thứ tự thời gian (năm) trong dãy số, đánh theo thứ tự tự nhiên từ 1 trở lên,
không phân biệt số lượng số liệu là chẵn hay lẻ.
Y – lượng hàng bán ra trong quá khứ
n – Số lượng có được trong quá khứ
3) Phương pháp dự báo theo huynh hướng có xét đến biến động thời vụ
Đối với một số mặt hàng, nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo thời vụ trong năm.
Nguyên nhân có thể do diều kiện thời tiết, địa lý hay tập quán của người tiêu dùng ở từng
vùng có khác nhau (lễ hội, tết ). Để dự báo cho nhu cầu mù vụ ta cần khảo sát mức độ biến
động của nhu cầu bằng cách tính chỉ số thời vụ trên cơ sở dãy số thời gian đã điều tra. Chỉ
số thời vụ được tính theo công thức sau:
Trong đó:
I
s
– chỉ số thời vụ
ȳ
i

- số bình quân các tháng cùng tên
16
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
ȳ
o
– số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số
4) Phương pháp đường parabol thống kê
Nếu sau khi phân tích các số liệu quá khứ trên đồ thị mà ta thấy rằng xu hướng biến động
không phải theo đường thẳng mà có dạng đường parapol thì lúc đó nên dùng phương pháp
parapol.
Phương pháp dự báo có dạng như sau: Y
c
= aX
2
+ bX + c
Trong đó:
(Các ký hiệu như cũ)
5) Phương pháp đường Logarit
Sai chuẩn tính theo công thức:
Trong đó:
� - chuẩn tính cho từng phương pháp đã sử dụng
Y – lượng nhu cầu thực tế ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ
Y
c
– lượng nhu cầu dự báo ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ
1.5.2.3 Dự báo theo các mối liên hệ tương quan
Các phương pháp trình bày trên đây để xem xét sự biến động của đại lượng cần dự báo theo
thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê được trong quá khứ.
Nhưng trong thực tế đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác.
Chẳng hạn dự báo lúa theo các naem thay đổi tùy theo lượng phân bón đã sử dụng trong các

năm đó.nói cách khác đại lượng phân bón ảnh hưởng đến sản lượng lúa mà đại lượng ta cần
dự báo cho các năm sau.
Mối liên hệ nhân quả giữa lượng phân bón và sản lượng lúa không thể biểu diễn được dưới
dạng một hàm số chính xác mà chỉ có thể biểu diễn gần đúng với một tương quan, thể hiện
một đường hồi quy tương quan.
Đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố tác động lên nó là biến độc lập. Biến
độc lập có thể có một hoặc một số.
17
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
Nếu chỉ quan sát đén một yếu tố ảnh hưởng (một biến độc lập) thì đường hồi quy tương
quan có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến. Dưới đây sẽ trình bày chủ yếu là đường hồi quy
tuyến tính với một biến độc lập.
1) Dự báo trên cơ sở đường hồi quy tương quan tuyến tính
Phương trình dự báo: Y
c
= aX + b
Trong đó:
Y
c
- lượng nhu cầu dự báo
X – biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng biến Y
c
)
a, b – các hệ số phương trình
Các hệ số được tính như sau:
b= y - a
2) Xác định hệ số co dãn
Hệ số co dãn k cho ta biết khi tăng x lên 1% thì y
c
sẽ tăng len bao nhiêu %. K tính như sau:

3) Xác định sai chuẩn
Để đánh giá được độ chính xác của Y
c
ta phải tính sai chuẩn của đường hồi quy tương quan,
ký hiệu là S
xy
.
Trong đó:
y – giá trị thực tế của cả năm
y
c
– giá trịnh tính toán theo phương trình đường hồi quy
n – số lượng số liệu thu nhập được
Công thức trên được biến đổi thành:
1.6 KIỂM SOÁT VÀ GIÁM SÁT DỰ BÁO
Việc theo dõi kết quả thực hiện theo các số liệu đã dự báo so với số liệu thực tế được
tiến hành dựa trên cơ sở "Tín hiệu theo dõi".
18
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
Tín hiệu theo dõi được tính bằng cách lấy "Tổng sai số dự báo dịch chuyển" (Running
Sum of the Forecast Error - RSFE) chia cho độ lệch tuyệt đối trung bình MAD.
Tín hiệu theo dõi dương cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn nhu cầu dự báo. Tín hiệu theo
dõi âm, cho biết nhu cầu dự báo cao hơn nhu cầu thực tế. Tín hiệu theo dõi được coi là tốt
nếu có RSFE nhỏ và có sai số âm. Nói cách khác, có độ lệch nhỏ đã là tốt rồi, nhưng các sai
số dương và âm cân bằng lẫn nhau để cho đường tâm của tín hiệu theo dõi nằm quanh số 0.
Để kiểm soát một cách tốt nhất các kết quả dự báo, doanh nghiệp nên đưa ra các giới
hạn kiểm soát dự báo. Một khi tín hiệu dự báo tính được vượt quá giới hạn trên hoặc giới
hạn dưới là có báo động. Điều đó có nghĩa là dự báo của doanh nghiệp đang có vấn đề và
doanh nghiệp cần đánh giá lại phương thức dự báo nhu cầu của mình.
Hình sau mô tả lược đồ kiểm soát dự báo thông qua việc sử dụng "Tín hiệu theo dõi",

"Tín hiệu theo dõi giới hạn".
Việc xác định phạm vi chấp nhận được chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, sao cho không
quá hẹp, cũng không quá rộng. Nếu quá hẹp thì với sai số nhỏ đã phải điều chỉnh phương
pháp dự báo. Nếu quá rộng thì ý nghĩa thực tế của các số liệu dự báo sẽ giảm đi rất nhiều.
19
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
Một số chuyên gia dự báo cho rằng đối với các mặt hàng có số lượng lớn thì phạm vi này
lấy bằng ± 4MAD còn đối với các mặt hàng có số lượng nhỏ có thể lấy đến ± 8MAD.
Một số chuyên gia khác, dựa vào quan hệ 1MAD ≈ 0,8 độ lệch chuẩn, cho rằng phạm
vi chấp nhận được nên lấy tối đa là bằng ± 4MAD.
20
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG
ĐỂ DỰ BÁO NHU CẦU VÀ KIỂM SOÁT,
GIÁM SÁT DỰ BÁO
2.1 DỰ BÁO THEO DÃY SỐ THỜI GIAN
2.1.1 Phương pháp bình quân di động
Ta có công thức tính dự báo theo phương pháp này như sau:
n
Di
Ft
DDD
F
DDD
F
t
nti
∑
−
−=

=⇒





++
=
++
=
1
3
432
5
3
321
4
Trong đó:
Ft: Dự báo bình quân di động cho thời kỳ t;
Di: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i (ngày, tuần, tháng, quý, năm);
n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán
Ví dụ 1: Cuối mỗi tuần người chủ cửa hàng tạp phẩm Meersburg muốn dự báo mức cầu
bánh mì tại cửa hàng của ông ta trong tuần tới. Doanh số hàng tuần trong 9 tuần vừa qua
được cho như sau:
Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Doanh số thực tế
(số ổ bánh mì)
11
0
10

2
10
8
12
1
11
2
10
5
11
4
10
6
115
Dự báo sử dụng bình quân di động giản đơn với n = 3
67,106
3
108102110
3
321
4
=
++
=
++
=
DDD
F
33,110
3

121108102
3
432
5
=
++
=
++
=
DDD
F
Tương tự tính được:
F6 = 113,67
F7 = 112,67
21
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
F8 = 110,33
F9 = 108,33;
F10 = 111,667
F11 = 111,667.
Ví dụ 2: Nhu cầu của bánh trung thu Kinh đô được theo dõi trong suốt 6 tuần qua như sau:
Tuần 1 2 3 4 5 6
Nhu cầu 650 521 563 735 514 596
Dự báo nhu cầu trong tuần thứ 7 bằng cách dùng phương pháp bình quân di động trong 5
giai đoạn.
Giải:
Ta có : t = 7
n = 5
n
Di

Ft
t
nti
∑
−
−=
=
1
<=>
6
2
2 3 4 5 6
F7
5 5
521 563 735 514 596
585.8
5
i
Di
D D D D D
=
+ + + +
= =
+ + + +
= =
∑
Phương pháp này có những ưu nhược điểm như sau:
Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số thời
gian.
Nhược điểm:

 Hoàn toàn dựa vào số liệu quá khứ.
 Cần nhiều số liệu quá khứ.
 Chưa đánh giá được tầm quan trọng khác nhau của các số liệu ở các thời kỳ khác
nhau.
2.1.2 Phương pháp bình quân di động có trọng số
Phương pháp bình quân di động có trọng số được tính theo công thức sau:
∑
∑
−
−=
−
−=
×
=
1
1
)(
t
nti
t
nti
Wi
WiDi
Ft
22
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
Trong đó:
Ft: Dự báo bình quân di động thời kỳ t;
Di: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i;
Wi: Giá trị của trọng số gán cho dữ liệu ở thời kỳ i;

n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán.
Ví dụ 1: Cửa hàng tạp phẩm Meersburg, có doanh số hàng tuần trong 9 tuần vừa qua được
cho như sau:
Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Doanh số thực tế
(số ổ bánh mì)
11
0
10
2
10
8
12
1
11
2
10
5
11
4
10
6
115
Cửa hàng tạp hóa Meersburg quyết định áp dụng mô hình dự báo theo bình quân di động 4
tuần có trọng số với các trọng số cho các tuần như sau:
Giai đoạn Trọng số áp dụng
Tuần vừa qua
2 tuần trước đó
3 tuần trước đó
4 tuần trước đó

4
3
2
1
Tổng trọng số 10
Kết quả dự báo theo mô hình này được thể hiện trong bảng dưới đây như sau:
Tuần
t
Doanh số thực tế
(Số ổ bánh mì)
Di
Dự báo
(Số ổ bánh mì)
Ft
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
110
102
108
121
112
105

114
106
115
-
-
-
-
(4x121+3x108+2x102+1x110)/10 =112,2
(4x112+3x121+2x108+1x102)/10 =112,9
(4x105+3x112+2x121+1x108)/10 =110,6
(4x114+3x105+2x112+1x121)/10 =111,6
(4x106+3x114+2x105+1x112)/10 =108,8
(4x115+3x106+2x114+1x105)/10 =111,1
Ví dụ 2: Công ty bút bi Thiên Long thống kê số bút bi tồn kho trong 5 tuần qua như sau:
Tuần Số bút bi tồn kho
1
2
3
4
5
290
260
250
280
380
23
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
Dự báo số bút bi tồn kho trong tuần thứ 6 bằng phương pháp bình quân di động 3 tuần một
có trọng số : 0.5 , 0.3 , 0.2
Giải:

Ta có:
t = 6
n = 3
1 5
3
1 5
3
( ) ( )
6
380 0.5 280 0.3 250 0.2
324
0.5 0.3 0.2
t
i t n i
t
i t n i
Di Wi Di Wi
Ft F
Wi Wi
−
= − =
−
= − =
× ×
= <=> =
× + × + ×
= =
+ +
∑ ∑
∑ ∑

Ưu điểm:
- Nhanh chóng, dễ hiểu, có tính toán biến động ngẫu nhiên.
- Có biểu thị xu hướng phát triển trong tương lai.
- Có phân biệt tầm quan trọng của các số liệu ở các thời kỳ khác nhau.
Nhược điểm:
- Cần nhiều số liệu quá khứ
- Việc xác định trọng số cho các kì, dự báo khó bắt nhịp với nhu cầu vì dựa hoàn toàn
vào số liệu quá khứ.
- Trong mô hình trên, tính chính xác của dự báo phụ thuộc vào khả năng xác định
trọng số có hợp lý hay không?
Kết luận: Các phương pháp bình quân đã trình bày ở trên có những đặc điểm sau:
• Khi số quan sát n (số giai đoạn quan sát) tăng lên, khả năng san bằng các dao động
tốt hơn, nhưng kết quả dự báo ít nhạy cảm hơn với những biến động thực tế của nhu
cầu.
• Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu cầu.
• Đòi hỏi phải ghi chép số liệu đã qua rất chính xác và phải đủ lớn mới có kết quả dự
báo đúng
2.1.3 Phương pháp san bằng số mũ giản đơn
Về mặt kỹ thuật, phương pháp này dựa vào số bình quân di động nhưng nó cần rất ít các số
liệu trong quá khứ. Với mỗi sản phẩm, chỉ cần lưu lại mức bán hàng thực tế ở kỳ trước và
24
Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
mức dự báo của kì trước. Theo phương pháp này ta có công thức tính nhu cầu trong tương
lai như sau:
Ft = F(t-1) +
Trong đó:
Ft nhu cầu dự báo thời kỳ t
F(t-1) nhu cầu theo dự báo ở thời kỳ (t-1)
A(t-1) số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1)
: hệ số san bằng ( 0≤ α≤ 1)

Ví dụ 1: Một của hàng bán laptop dự báo nhu cầu mua hàng của khách hàng trong tháng 9
là 150 cái máy. Nhưng thực tế trong tháng 9 số lương bán được lên tới 180 cái máy. Hãy dự
báo nhu cầu của tháng 10 với hệ số san bằng số mũ là 0,3.
Áp dụng công thức: Ft = F(t-1) +
Ta có: F10 = F9 + 0,3(A9 – F9) = 150 + 0,3(180 – 150) = 159 (cái máy)
2.1.4 Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng
Phương pháp sản bằng số mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động, vì vậy, ta cần
sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng sau khi đã nhận được kết quả của cách trên. Các
bước được tiến hành như sau:
Bước 1: Sử dụng kết quả dự báo bằng phương pháp san bằng số mũ giản đơn (Ft );
Bước 2: Tính hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t theo công thức:
Tt = T(t-1) + β(Ft –F(t-1) – T(t-1)) Hoặc Tt = β (Ft –F(t-1)) + (1- β)* T(t-1)
Bước 3: Dự báo nhu cầu theo xu hướng(FITt ) : FITt= Ft + Tt
Trong đó :
β: là hệ số điều chỉnh xu hướng
Tt: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t
Ft : Dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho giai đoạn t
Ft-1 : Dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho gia đoạn ngay trước đó
Tt-1 : Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn (t-1)
Ví dụ: Nhu cầu thực tế về sản phẩm giấy thơm của một công ty kinh doanh được cho trong
bảng dưới đây:
25