Thuyết trình môn kinh tế học quản trị dự báo nhu cầu

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

BÁO CÁO
Kinh Tế Học Quản Trị

CHƯƠNG 5 : DỰ BÁO NHU CẦU

Học viên thực hiện :
Nguyễn Thành Dương
Nguyễn Thị Mai
Lê Đình Việt
Nguyễn Thanh Hải

GVHD : TS. VŨ TRỌNG PHONG


NỘI DUNG CHƯƠNG
I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH
II – PHÂN TÍCH DẪY SỐ THỜI GIAN
III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN
IV – CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ THỊ
V – CÁC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG


I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH

-

Đưa ra dự báo ngắn hạn khi các số liệu định lượng không có sẵn.

-

Dự báo những thay đổi trong thị hiếu tiêu dùng.

-

Dự báo những kỳ vọng của doanh nghiệp về các điều kiện kinh tế trong tương
lai.


I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH

1.

Các kỹ thuật khảo sát :

Mục đích :

•. Các quyết định kinh tế của doanh nghiệp được hình thành trước những chi tiêu
thực tế.

•. Các cơ quan chính phủ thường có kế hoạch ngân sách và dự báo chi tiêu trước
một năm hoặc lâu hơn.

=> Cần khảo sát để dự báo nhu cầu mua.


I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH

1.

Các kỹ thuật khảo sát :

Một số dạng khảo sát :

•. Khảo sát các kế hoạch mua thiết bị của các giám đốc điều hành doanh nghiệp.
•. Khảo sát các kế hoạch thay đổi hàng dự trữ và kỳ vọng bán hàng.
•. Khảo sát kế hoạch chi tiêt của người tiêu dùng.


I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH
2. Thăm dò ý kiến :
Một số kỹ thuật thăm dò :

•

Thăm dò ban quản trị.

•

Thăm dò lực lượng bán hàng.

•

Thăm dò ý định của khách hàng.


I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH
3. Dự báo triển vọng ở nước ngoài :

-

Nhiều doanh nghiệp đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng tăng của các doanh
nghiệp nước ngoài trên cả thị trường nội địa và nước ngoài.
Việc dự báo càng trở nên quan trọng - ảnh hưởng đến xuất khẩu và khả năng
cạnh tranh trên thị trường nội địa của các doanh nghiệp.


I – DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH
Tình huống : Dự báo số lượng nhà hàng McDonal trên thế giới
Những thị trường lớn nhất

Quốc gia

Một số thị trường đang thâm nhập

Lượng nhà hàng hiện

Tiềm năng thị

tại

trường tối thiểu

Nhật bản

1.070

6100

Canada

649

Anh Quốc

Quốc gia

Lượng nhà hàng hiện

Tiềm năng thị

tại

trường tối thiểu

Trung Quốc

23

784

1023

Nga

3

685

550

1794

Ấn Độ

0

489

Đức

535

3235

Nam Phi

0

190

Úc

411

526

Pakistan

0

90

Pháp

314

2237

Colombia

0

79


II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
1.Khái niệm
Dãy số thời gian: là các giá trị của 1 biến được sắp xếp theo trình tự thời gian như ngày, tuần,
tháng, quý hoặc năm.
Phân tích dãy số thời gian: là dự báo các giá trị tương lai của chuỗi thời gian bằng cách chỉ xem xét
các số liệu quan sát trong quá khứ.
→ Cần xem xét các lý do các dãy số thời gian dao động hay biến đổi theo thời gian.
→→ Làm thế nào để sử dụng thông tin này để dự báo các giá trị tương lai của dãy thời gian.


II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
2. Những nguyên nhân biến động trong dãy số thời gian

•

•
•
•

Xu thế dài hạn
Biến động chu kì
Biến động thời vụ
Những ảnh hưởng bất thường hoặc ngẫu nhiên


II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

a.

Xu thế dài hạn

-Là sự tăng hoặc giảm dài hạn trong dãy số thời gian

dân số

chi tiêu cá nhân

doanh thu
5

3
2

1.5

2009.0

3.8

3.5
2.1 2

2012.0

2.3 2.3

2014.0

2.4

2.8

2016.0


II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
b. biến động chu kì
-là sự phát triển hoặc thu hẹp cơ bản trong hầu hết các dãy số kinh tế theo thời gian
gần như xảy ra vài năm 1 lần


II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
c. biến động thời vụ
-là biến động xảy ra thường xuyên trong hoạt động kinh tế trong từng năm do thời
tiết và các tập quán xã hội. Do đó, việc bắt đầu cung cấp nhà ở thường nhiều vào

mùa xuân và mùa thu, trong khi đó doanh số bán lẻ trong quý cuối cùng trong năm
thường lớn hơn các quý khác


II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
d. những ảnh hưởng bất thường hoặc ngẫu nhiên
-là biến động trong dãy số thời gian do chiến tranh, thiên tai, đình công hoặc các sự kiện
duy nhất khác


II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
Trong phần này chúng ta tập trung vào dự báo các giá trị của dãy số thời gian bằng cách chỉ sử dụng
xu thế dài hạn và biến động thời vụ trong dữ liệu

•

2.1 Dự báo xu thế
Dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính:
Trong đó:

•
•
•
•

: giá trị của dãy số thời gian dự báo cho giai đoạn t
: giá trị ước lượng của dãy số thời gian (const, tại t=0)
b : mức tăng trưởng tuyệt đối trong 1 giai đoạn
t : giai đoạn trong đó dãy số thời gian được dự báo

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
Ví dụ cho bảng 5.2:
Nhu cầu thời vụ đối với (doanh số của) điện (kwh) của 1 thành phố, 1992-1995

GIAI ĐOẠN

1992.1

1992.2

1992.3

1992.4

1993.1

1993.2

1993.3

1993.4

LƯỢNG

11

15

12

14

12

17

13

16

GIAI ĐOẠN

1994.1

1994.2

1994.3

1994.4

1995.1

1995.2

1995.3

1995.4

LƯỢNG

14

18

15

17

15

20

16

19


II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
- Mô hình tỷ lệ tăng trưởng phần trăm cố định:

•

(5.3)
g: tỷ lệ tăng trưởng cố định sẽ được ước lượng
- Biến đổi dãy số thời gian sang logarit tự nhiên:
Ln=ln+tln(1+g) (5.4)
Sau đó ta chạy hồi quy các dữ liệu về doanh số trong bảng 5.2 (biến đổi sang ):
ln=2.49+0.026t , =0.5 (5.5)

II – PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
Chúng ta đổi sang dạng đối loga:

•ln=2.49 → =

ln(1+g)=0.026 → (1+g)= =1.026
Thay vào pt (5.3):
,(5.6)
Trong đó: =12.06 là doanh số bán điện ước lượng của thành phố trong quý 4 năm 1991(t=0). Tốc
độ tăng trưởng ước lượng 1.026 (hay 2,6% ) 1 quý.
Từ (5.6) ta ước lượng được doanh số trong tương lai với t: là quý


III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN

1.

Phương pháp bình quân trượt :

Phương pháp bình quân đơn giản nhất là phương pháp bình quân trượt. Trong phương
pháp này giá trị dự báo của các dãy số thời gian trong một giai đoạn (tháng, quý,
năm,..) bằng giá trị bình quân của dãy số thời gian trong một số giai đoạn trước đó…Số
lượng các giai đoạn sử dụng trong bình quân trượt càng nhiều, hiệu ứng bình quân
càng lớn bởi vì mỗi giá trị quan sát được sẽ có hệ số quan trọng thấp hơn. Việc này
càng có lợi khi mà các dữ liệu trong dãy số thời gian càng thất thường hoặc ngẫu
nhiên.


Dự báo bằng phương pháp bình quân trượt 3 quý và 5 quý

Quý

Thị phần thực tế của

Dự báo bằng phương pháp

doanh nghiệp (A)

bình quân trượt ba quý (F)

2
(A-F)

A–F

Dự báo bằng phương pháp

A–F

(A-F)

bình quân trượt năm quý (F)

1

20

2

22

3

23

4

24

21,67

2,33

5,4289

5

18

23,00

-5,00

25,0000

6

23

21,67

1,33

1,7689

21,4

1,6

2,56

7

19

21,67

-2,67

7,1289

22,0

-3,0

9,00

8

17

20,00

-3,00

9,0000

21,4

-4,4

19,36

9

22

19,67

2,33

5,4289

20,2

1,8

3,24

10

23

19,33

3,67

13,4689

19,8

3,2

10,24

11

18

20,67

-2,67

7,1289

20,8

-2,8

7,84

12

23

21,00

2,00

4,0000

19,8

3,2

10,24

Tổng: 78,3534

13

21,33

Tổng: 62,48

20,6

2

III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN

1. Phương pháp bình quân trượt :
•. Để quyết định giá trị nào trong số những giá trị dự báo bằng phương pháp bình quân trượt
tốt hơn (tức là sát với giá trị thực tế hơn), chúng ta tính sai số quân phương (RMSE) của
từng dự báo và sử dụng số bình quân trượt nào có RMSE nhỏ nhất.

•.

Công thức tính sai số RMSE:
RMSE =

•.
•.
•.
•.

2
(
At
−
Ft
)
∑

Trong đó:

At là giá trị thực tế của dãynsố thời gian trong giai đoạn t
Ft là giá trị dự báo
N là số giai đoạn hay điểm quan sát

III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN
2. Phương pháp san bằng mũ :
Với phương pháp san bằng mũ, việc dự báo cho giai đoạn t+1 là giá tri bình quân gia truyền của
các giá trị thực tế và dự báo của dãy số thời gian trong giai đoạn t. Giá trị của dãy số thời gian
trong giai đoạn t (At) được gán với một trọng số (w) nằm trong khoảng giữa 0 và 1, giá trị dự
báo cho giai đoạn t (Ft) được gán hệ số 1 – w. Giá trị của w càng lớn, trọng số của giá trị của dãy
số thời gian trong giai đoạn t càng lớn so với các giai đoạn trước đây. Như vậy, giá trị dự báo
của dãy số thời gian trong giai đoạn t+1 là: Ft+1 = wAt + (1-w)Ft


III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN
2. Phương pháp san bằng mũ :
Tình huống : Dự báo doanh số bán đồng bằng kỹ thuật san bằng

•
•

Dự báo chỉ thị tiêu thụ đồng ở Mỹ (1976 = 100)
Bắt đầu bằng doanh số bán đồng bình quân từ năm 1977 đến 1988 cho Ft và sử
dụng w = 0,3 và w = 0,7 làm các trọng số cho lượng đồng tiêu thụ thực tế mỗi năm
(At). Sử dụng phương trình Ft+1 = wAt + (1-w)Ft và RMSE để dự báo lũy tiến và
so sánh chúng.


Năm

Mức tiêu thụ đồng thực

Dự báo với w =

tế (A)

0,3 (F)

2
(A-F)

A–F

Dự báo với w =

2
(A-F)

A–F

0,7 (F)

1977

103

100

3

9

100

3

9

1978

107

101

6

36

102

5

25

1979

118

103

15

225

106

12

114

1980

93

108

-15

225

114

-21

441

1981

103

104

-1

1

99

4

16

1982

76

104

-28

784

102

-26

676

1983

91

96

-5

25

84

7

49

1984

104

95

9

81

89

15

225

1985

97

98

-1

1

100

-3

9

1986

89

98

-9

81

98

-9

81

1987

103

95

8

64

92

11

121

1988

100

97

3

9

100

0

0

Tổng: 1,541

1989

98

Tổng: 1,796

100


III – CÁC KỸ THUẬT BÌNH QUÂN
2. Phương pháp san bằng mũ :
Tình huống : dự báo doanh số bán đồng bằng kỹ thuật san bằng
Với w = 0,3, RMSE =

Với w = 0,7, RMSE =

=11,3

= 12,2

1,541
12

Như vậy, chúng ta tin cậy vào kết quả dự báo lũy tiến bằng 98 cho năm 1989 tính được
bằng việc sử dụng w = 0,3 hơn kết quả dự báo lũy tiến bằng 100 tính được với w = 0,7.

1,796
12