Bài Giảng Dự Báo Nhu Cầu Sản Phẩm, Dịch Vụ

Chương II
DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM,
DỊCH VỤ


• I. KHÁI NIỆM VỀ DỰ BÁO, CÁC
LOẠI DỰ BÁO, TRÌNH TỰ THỰC
HIỆN DỰ BÁO
1. Khái niệm về dự báo:
2. Các loại dự báo:
3. Trình tự tiến hành dự báo:

1. Khái niệm về dự báo:
• Dự báo là khoa học – nghệ
thuật tiên đoán trước hiện
tượng trong tương lai căn cứ
vào:
• Dãy số liệu các thời kỳ quá khứ
• Kết quả phân tích các nhân tố
ảnh hưởng đến kết quả dự báo
• Kinh nghiệm thực tế


2. Các loại dự báo:

• Căn cứ vào thời đoạn dự báo
– Dự báo dài hạn >3 năm
– Dự báo ngắn hạn <3 thang
– Dự báo trung hạn >3 tháng – < 3 năm

• Căn cứ vào lĩnh vực dự báo
– Dự báo kinh tế
– Dự báo nhu cầu
– Dự báo công nghệ


3. Trình tự tiến hành dự báo:

Bước 1: Xác định mục tiêu dự báo (mục
tiêu khác nhau, phương pháp khác nhau
Bước 2: Xác định thời đoạn dự báo
Bước 3: Lựa chọn phương pháp dự báo
Bước 4: Lựa chọn đối tượng để thu
nhập thông tin


3. Trình tự tiến hành dự
Bước 5: Thu nhập thông tin bằng:
báo:
Phỏng vấn

Bảng câu hỏi
Dựa vào đội ngũ công tác viên

Bước 6: Xử lý thông tin


3. Trình tự tiến hành dự
Bước 7: Xác định xu hướng dự báo:
báo:

 Xu hướng tuyến tính
 Xu hướng thời vụ

Xu hướng chu kỳ
 Xu hướng ngẫu nhiên
Bước 8: Phân tích Tính toán
Ra quyết định về Kết quả dự báo


II. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO
THEO CHUỖI THỜI GIAN
• A. Các phương pháp định tính
•B. Các phương pháp định lượng

1. Phương pháp lấy ý kiến của hội
đồng điều hành
• (Hội đồng bao gồm các chuyên gia giỏi
nhất trong lĩnh vực sản xuất marketing
chất lượng tài chính nhân sự…)
• Ưu điểm: Nhược điểm:
• Nhanh
- Không hoàn toàn khách quan
• Rẻ
• Sát với tình hình doanh nghiệp

2. Phương pháp lấy ý kiến của
nhân viên bán hàng ở các khu vực
• (dùng để dự báo về nhu cầu sản
phẩm, dịch vụ)
Ưu điểm: Rẻ ;Sát với nhu cầu khách
hàng
−- Lạc quan quá
Nhược điểm:−-thườ
có 2 xu
Bi ngquan
hướng
quá

3. Phương pháp lấy ý kiến của
khách hàng bằng:
Phỏng vấn trực tiếp
Bảng câu hỏi in sẵn
Đội ngũ cộng tác viên về marketing
Ưu điểm
Khách quan vì tổng hợp từ ý kiến khách hàng
• Nhược điểm
Khó thu thập thông tin
Chi phí

•
•
•
•


4. Phương pháp Delphi (phương
pháp lấy ý kiến chuyên gia trong và
ngoài xí nghiệp)

Ban nhân sự:
Soạn và in sẵn các câu hỏi về lĩnh vực dự báo

Dựa các câu hỏi đến các chuyên gia
Tập hợp và tổng hợp ý kiến trả lời của các
chuyên gia
• Nếu xuất hiện vấn đề mới hoặc mâu thuẫn
quá trình trên được lập lại lần 2, 3, 4, … cho
đến khi thống nhất
•
•
•
•

4. Phương pháp Delphi
• Ưu điểm :
• Khách quan
phí
cao
• Chính xác

Nhược điểm:
– Tốn kém, chi
_ Thời gian lâu

B. Các phương pháp định lượng
• 1. Phương pháp tiếp cận giản đơn:
• 2. Phương pháp bình quân di động
• 3. Phương pháp bình quân di động có hệ số
(có trọng số)
• 4. Phương pháp san bằng số mũ
• 5. Phương pháp san bằng số mũ bậc 2 (san
bằng số mũ có định hướng)
• 6. phương pháp theo đường thẳng xu
hướng
• 7. Phương pháp hệ số thời vụ:

1. Phương pháp tiếp cận giản đơn:
• Dự báo cho thời kỳ thứ n =
Số thực tế của thời kỳ thứ (n – 1)
Ưu điểm
- Đơn giản
Nhược điểm :- Áp đặt tình hình thời
kỳ trước cho thời kỳ sau
Phạm vi áp dụng
1- Xí nghiệp có quy mô nhỏ
2- XN mới tiếp cận với công tác dự
báo

2. Phương pháp bình quân di động
• Lấy con số bình quân trong từng
thời gian ngắn, có khoảng cách
đều nhauy làm
k
ế
t
qu
ả
d

ự
bá
o
cho
1 + y 2 + y3
y 4 sau
=
=A
thời kỳ
3
y 2 + y3 + y 4 ,
y5 =

=A
3

y 3 + y 4 + y 5 ,,
y6 =
=A
3


• 1.1.1. Phương pháp bình quân di động
A t −1 + A t − 2
giản đơn.

Ft =
2
( 2 thời kỳ )
•
•

A t −1 + A t − 2 + A t −3
Ft =
3

( 3 thời kỳ )

Ft : dự báo nhu cầu của thời kỳ t.
» At : thực tế nhu cầu của thời kỳ t.


• Ưu điểm
• Đơn giản
• Không áp đặt tình hình thời kỳ trước cho
thời kỳ sau
• Nhược điểm
• Hoàn toàn dựa vào quá khứ để dự báo chưa có
yếu tố tương lai.
• Chưa phân biệt tầm quan trọng của các số

liệu ở các thời kỳ khác nhau.
• Cần nhiều số liệu quá khứ
• Phạm vi áp dụng
• Dãy số liệu quá khứ ổn định


Tuần

Bình quân di động
2-tuần

1

Số lượng
nhập
viện thực
22

Trò tuyệt
đối của
sai số
 

 

Sai số dự
báo (Lượng
thực – Dự
 báo )
 

2

21

3

25

(22 + 21) /2 = 21.5

3,5

3,5

4

27

(21 + 25) /2 = 23

4

4

5

35

(25 + 27) /2 = 26

9

9

6

29

(27 + 35) /2 = 31

-2

2

7

33

(35 + 29) /2 = 32

1

1

8

37

(29 + 33) /2 = 31

6

6

9

41

(33 + 37) /2 = 35

6

6

10

37

(37+ 41) /2 = 39

-2

2

 

 

25,5

33,5

 

 

Tổng
MAD = 33,5 / 8 = 4,1875

 

2.2. Phương pháp bình quân di động trọng số.

α1A t −1 + α 2 A t − 2
F  =
t
∑ αi

(2 thời kỳ)

α1A t −1 + α 2 A t − 2 + α 3 A t −3
Ft =

( 3 thời kỳ )
α
∑ i
α i là trọng số với α 1 > α 2 > α 3


• Ưu điểm:
• 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
• Phạm vi áp dụng:
• Dãy số liệu quá khứ ổn định


Tuần

Số lượng
thực

Trung bình di chuyển 3-tuần
có trọng số

Sai số
tuyệt đối

1

22

 

 

2

21

 

 

3

25

 

 

4

27

0,5(25) + 0,3(21) + 0,2(22) = 23,2

3,8

5

35

0,5(27) + 0,3(25) + 0,2(21) = 25,2

9,8

6

29

0,5(35) + 0,3(27) + 0,2(25) = 30,6

1,6

7

33

0,5(29) + 0,3(35) + 0,2(37) = 30,4

2,6

8

37

0,5(33) + 0,3(29) + 0,2(35) = 32,2

4,8

9

41

0,5(37) + 0,3(33) + 0,2(29) = 34,2

6,8

10

37

0,5(41) + 0,3(37) + 0,2(33) = 38,2

1,2

11

?

0,5(37) + 0,3(41) + 0,2(37) = 38,2

 

 

 

Tổng

30,6


3.2. Phương pháp san bằng số mũ
3.2.1. Phương pháp san bằng số mũ giản đơn ( bậc 1)

Ft = F t-1 + α ( A t-1 – F t-1 )
α : Hệ số san bằng số mũ bậc 1
α : được xác đònh bằng phương pháp thử
0<α <1

Ft = F t-1 + α ( A t-1 – F t-1 )
Ft = α A t-1 +(1- α) F t-1
Ft = α A t-1 + (1- α)[α A t-2 + (1- α) F t-2 ]
= α A t-1 + α(1- α)A t-2 + (1- α)2[α A t-3 +
(1- α) F t-3 ]
Ft = α A t-1 + α(1- α)A t-2 + α(1- α)2 A t-3 +
α(1- α)3 A t-3 + …. + α(1- α)n-1 A t-n
Với 0 < α < 1 thì khi n càng lớn α(1- α)n-1
càng nhỏ và tiến tới 0 cho nên các số liệu
thu thập càng xa thời kỳ dự báo sẽ càng

nhỏ nên không ảnh hưởng nhiều


Ưu điểm

Nhược điểm

Phạm vi áp
dụng

Có biểu thị xu
hướng phát

triển trong
tương lai
Cần ít số liệu
quá khứ
Thuận tiện cho
việc áp dụng
máy tính

Phải tính từng
thời kỳ một và
dễ bị sai liên
đới

Mọi trường hợp
của dãy số (trừ
trường hợp
tuyến tính)