Xây dựng chương trình phân tích dự báo lượng sản phẩm tiêu thụ theo phương pháp dự báo định lượng tại công ty Cổ phần đầu tư và thương mại TNG

1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TN VÀ TRUYỀN THÔNG
KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ

BÁO CÁO
THỰC TẬP
CHUYÊN NGÀNH
Đề tài:
XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH PHÂN TÍCH DỰ BÁO LƯỢNG SẢN PHẨM TIÊU
THỤ THEO PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH LƯỢNG TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU
TƯ VÀ THƯƠNG MẠI TNG THÁI NGUYÊN

Giảng viên hướng dẫn:Ths.TRẦN THU PHƯƠNG
Ths.NGUYỄN THỊ KIM TUYẾN
Sinh viên thực tập : LÒ THỊ THỦY
Lớp: TIN HỌC KINH TẾ-K12A

Thái Nguyên, ngày 31 tháng 03 năm 2016.

LỜI MỞ ĐẦU


 Lý do chọn đề tài
Việt Nam đang trên đường hội nhập vào nền kinh tế thị trường, một môi trường mang
tính cạnh tranh mạnh mẽ, đem lại nhiều cơ hội, song cũng không ít thách thức cho các
doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải không ngừng đổi mới mình cũng
như mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh trên tất cả các lĩnh vực. Do đó, các doanh
nghiệp phải không ngừng hoàn thiện và nâng cao cơ chế quản lý kinh tế, đặc biệt công
tác dự báo tài chính và tìm kiếm cũng như đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách tốt
nhất để đảm bảo thị phần, thực hiện một cách tốt nhất chiến lược phát triển.

Trong công tác quản lý, hiểu được thị trường, dự báo được tình hình và nhu cầu là vấn

đề cốt tử với doanh nghiệp, vì điều đó ảnh hưởng xuyên suốt quá trình sản xuất kinh
doanh.Vì lí do đó, dự báo doanh thu và nghiên cứu thị trường là vấn đế trọng tâm trong
các hoạt động điều hành.

Với mong muốn tìm hiểu về tầm quan trọng của việc phân tích dự báo , em đã xây dựng
chương trình “Xây dựng chương trình phân tích dự báo lượng sản phẩm tiêu thụ theo
phương pháp dự báo định lượng tại công ty Cổ phần đầu tư và thương mại TNG ” trên
nền HQTCSDL SQL, sử dụng ngôn ngữ lập trình C#. Chương trình nhằm ứng dụng một phần
công nghệ thông tin vào việc dự báo công ty, đồng thời sử dụng tin học cũng tiết kiệm thời
gian, công sức cho con người, nó có thể chưa được hoàn thiện nhưng cũng phần nào đấy giúp
mọi người hiểu được vai trò của việc phân tích thiết kế trong bài toán quản lý.
 Mục đích nghiên cứu đề tài
Tăng cường áp dụng CNTT vào hoạt động của doanh nghiệp là vấn đề cấp thiết hiện
nay. Áp dụng CNTT vào việc dự báo và khảo sát quan hệ khách hàng sẽ làm hoạt động
này đạt hiệu quả cao hơn vả về phương diện thời gian và chi phí, góp phần vào thực
hiện doanh nghiệp điện tử và thương mại điện tử.

 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu của đề tài bao gồm:
+ Các nghiệp vụ trong kế toán bán hàng, marketing sản phẩm
+ Ngôn ngữ lập trình, phần mềm thống kê


+ Chương trình biểu diễn bằng ngôn ngữ tin học
- Phạm vi nghiên cứu của đề tài:
Đề tài ở mức nghiên cứu áp dụng CNTT vào dự báo doanh thu và quan hệ khách hàng,
làm phương hướng xử lý các yêu cầu ở từng doanh nghiệp cụ thể theo các yêu cầu cụ thể.
 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Về khoa học, nghiên cứu hướng con người áp dụng CNTT ngày càng nhiều hơn vào
cuộc sống, đặc biệt lĩnh vực kinh tế, để tăng năng suất, giảm chi phí, hướng tới xây dựng các

ứng dụng toàn diện trên tất cả các lĩnh vực, các yêu cẩu của kinh tế
Về thực tiễn, áp dụng CNTT cho các lĩnh vực, các công việc của doanh nghiệp đã làm tăng giá
trị đầu tư hiệu quả, dần đưa doanh nghiệp hướng đến đầu tư CNTT vào mọi mặt để phát triển
doanh nghiệp điện tử.

 Bố cục đề tài
Chương 1: Khái quát về chương trình dự báo sản lượng sản phẩm tiêu thụ.
Chương 2: Khảo sát và phân tích thiết kế hệ thống cho chương trình dự báo lượng sản
phẩm tiêu thụ tại Công ty cổ phần đầu tư và thương mại TNG.
Chương 3: Xây dựng chương trình


Chương 1.
KHÁI QUÁT VỀ CHƯƠNG TRÌNH DỰ BÁO SẢN LƯỢNG SẢN PHẨM TIÊU THỤ
1.1.

Khái quát về dự báo sản lượng sản phẩm tiêu thụ

1.1.1. Một số khái niệm
Khái niệm sản lượng
Tổng sản lượng là một khái niệm trong kinh tế học quản trị, có ký hiệu là TP. Tổng sản
lượng là mức sản lượng được sản xuất ra từ các mức khác nhau của một yếu tố đầu vào kết
hợp với các mức cố định của các yếu tố khác.
Khái niệm tổng sản lượng khái niệm là khởi đầu để tính toán nhiều chỉ tiêu kinh tế, kinh
doanh, nhất là phân tích ngắn hạn.
Khi xem xét các nhân tố tác động đến tổng sản lượng, nhà quản lý có thể đi đến quyết
định dịch chuyển nhân tố nào để tối ưu hóa quá trình sản xuất.
 Khái niệm dự báo
Thuật ngữ dự báo có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp "Pro" (nghĩa là trước) và "gnois" (có
nghĩa là biết), "prognois" nghĩa là biết trước.

Dự báo là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính chất xác suất về mức độ, nội
dung, các mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu hoặc về cách
thức và thời hạn đạt được các mục tiêu nhất định đã đề ra trong tương lai.
Tiên đoán là hình thức phản ánh vượt trước về thời gian hiện thực khách quan, đó là kết
quả nhận thức chủ quan của con người dựa trên cơ sở nhận thức quy luật khách quan trong sự
vận động và phát triển của sự vật và hiện tượng. Có thể phân biệt ba loại tiên đoán:
Tiên đoán không khoa học: Đó là các tiên đoán không có cơ sở khoa học, thường dựa
trên các mối quan hệ qua lại có tính tưởng tượng, không hiện thực, được cấu trúc một cách giả
tạo, hoặc những phát hiện có tính chất bất chợt. Các hình thức như bói toán, tiên tri, các luận
điệu tuyên truyền của các thế lực thù địch,... thuộc loại tiên đoán này.


Tiên đoán kinh nghiệm: Các tiên đoán hình thành qua kinh nghiệm thực tế dựa vào các
mối quan hệ qua lại thường xuyên trong thực tế hoặc tưởng tượng mà không trên cơ sở phân
tích cấu trúc lý thuyết, nghiên cứu các quy luật hay đánh giá kinh nghiệm. Loại tiên đoán này
ít nhiều có cơ sở song lại không giải thích được sự vận động của đối tượng và đa số mới chỉ
dừng lại ở mức độ định tính.
Tiên đoán khoa học: đây là tiên đoán dựa trên việc phân tích mối quan hệ qua lại giữa
các đối tượng trong khuôn khổ của một hệ thống lý luận khoa học nhất định. Nó dựa trên việc
phân tích tính quy luật phát triển của đối tượng dự báo và các điều kiện ban đầu với tư cách
như là các giả thiết. Tiên đoán khoa học là kết quả của sự kết hợp giữa những phân tích định
tính và những phân tích định lượng các quá trình cần dự báo. Chỉ có dự báo khoa học mới đảm
bảo độ tin cậy cao và là cơ sở vững chắc cho việc thông qua các quyết định quản lý khoa học.

1.1.2. Các phương pháp dự báo
 Các phương pháp dự báo 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 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:
+ 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.
+ 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.
+ 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
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.
+ 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 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.
 Các phương pháp dự báo 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...
Để tiến hành dự báo nhu cầu sản phẩm theo phương pháp định lượng cần thực hiện 8
bước sau:
- Xác định mục tiêu dự báo
- Lựa chọn những sản phẩm cần dự báo
- Xác định độ dài thời gian dự báo
- Chọn mô hình dự báo


- Thu thập các dữ liệu cần thiết
- Phê chuẩn mô hình dự báo
- Tiến hành dự báo
- Áp dụng kết quả dự báo
+ 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.
a. Phương pháp trung bình giản đơn (Simple Average)
Phương pháp trung bình giản đơn là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy trung bình của
các dữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau, nó
được thể hiện bằng công thức:
Phương pháp này san bằng được tất cả mọi sự biến động ngẫu nhiên của dòng yêu cầu,
vì vậy nó là mô hình dự báo rất kém nhạy bén với sự biến động của dòng nhu cầu. Phương


pháp này phù hợp với dòng nhu cầu đều, ổn định, sai số sẽ rất lớn nếu ta gặp dòng nhu cầu có
tính chất thời vụ hoặc dòng nhu cầu có tính xu hướng.
b. Phương pháp trung bình động
Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh
hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta dùng
phương pháp trung bình động sẽ thích hợp hơn.
Phương pháp trung bình động dùng kết quả trên cơ sở thay đổi liên tục khoảng thời

gian trước đây cho dự báo giai đoạn tiếp theo:
Khi sử dụng phương pháp trung bình động đòi hỏi phải xác định n sao cho sai số dự báo
là nhỏ nhất, đó chính là công việc của người dự báo, n phải điều chỉnh thường xuyên tuỳ theo
sự thay đổi tính chất của dòng nhu cầu. Để chọn n hợp lý cũng như để đánh giá mức độ chính
xác của dự báo người ta căn cứ vào độ lệch tuyệt đối bình quân (MAD).
c. Phương pháp trung bình động có trọng số:
Đây là phương pháp bình quân nhưng có tính đến ảnh hưởng của từng giai đoạn khác
nhau đến nhu cầu, thông qua việc sử dụng các trọng số.
αt-i được lựa chọn bởi người dự báo dựa trên cơ sở phân tích tính chất của dòng nhu
cầu, thoả mãn điều kiện:
Trong phương pháp trung bình động có trọng số, độ chính xác của dự báo phụ thuộc
vào khả năng xác định được các trọng số phù hợp. Thực tế chỉ ra rằng, nhờ điều chỉnh thường
xuyên hệ số at-i của mô hình dự báo, phương pháp trung bình động có trọng số mang lại kết
quả dự báo chính xác hơn phương pháp trung bình động.
Các phương pháp trung bình giản đơn, trung bình động, trung bình động có trọng số đều
có các đặc điểm sau:
- Khi số quan sát n tăng lên, khả năng san bằng các giao động tốt hơn, nhưng kết quả dự
báo ít nhạy cảm hơn với những biến đổi 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.
- Để dự báo nhu cầu ở kỳ t chỉ sử dụng n mức nhu cầu thực gần nhất từ kỳ t-1 trở về
trước còn các số liệu từ kỳ n+1 trở đi trong quá khứ bị cắt bỏ, nhưng thực tế và lý luận không
ai chứng minh được rằng các số liệu từ kỳ n +1 trở về trước hoàn toàn không ảnh hưởng gì đến
đại lượng cần dự báo.


+ Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn
Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên, người ta đề xuất sử dụng
phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất, nó
cần ít số liệu trong quá khứ. Theo phương pháp này:

Ft = Ft-1 + α(Dt-1 - Ft-1) với 0< α<1
Trong đó:
Ft - Mức nhu cầu dự báo kỳ t
Ft-1 - Mức nhu cầu dự báo kỳ t-1
Dt-i - Mức nhu cầu thực kỳ t-i
αt-i - Hệ số san bằng mũ
Thực chất là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoảng chênh lệch giữa nhu cầu thực
và dự báo của kỳ đã qua, có điều chỉnh cho phù hợp.
Hệ số a trong mô hình dự báo thể hiện tầm quan trọng hay mức độ ảnh hưởng của số
liệu hiện tại đến đại lượng dự báo. Hệ số a càng lớn mô hình càng nhạy bén với sự biến động
của dòng nhu cầu. Nếu chọn α = 0,7, thì chỉ cần 3 số liệu đầu tiên đã tham gia 97,3% vào kết
quả dự báo.
Hệ số a chọn càng nhỏ mô hình dự báo càng kém nhạy bén hơn với sự biến đổi của
dòng nhu cầu. Nếu chọn α = 0,2 thì giá trị hiện tại chỉ tham gia 20% vào kết quả dự báo, tiếp
đó là 16%... và 5 số liệu mới nhất chiếm khoảng 67%, dãy số còn lại từ kỳ thứ 6 trong quá khứ
về vô cùng chiếm 33% kết quả dự báo.
Việc chọn α phải dựa trên cơ sở phân tích tính chất của dòng nhu cầu. Đối với dòng
nhu cầu có tính chất thời vụ, để áp dụng phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn, ta có thuật
toán sau:
- Tính chỉ số thời vụ từ các số liệu thống kê về nhu cầu thực trong quá khứ:
- Dự báo theo phương pháp san bàng hàm mũ giản đơn đối với dòng nhu cầu phi thời
vụ hoá
Vt = V t-1 + α(Nt-1 - Vt-1)
Trong đó:
Vt, V t-1 - Mức nhu cầu dự báo phi thời vụ hoá ở kỳ t và t-1
- Xác định mức nhu cầu dự báo đã tính đến yếu tố thời vụ:


Ft = Vt . It
e. Phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động của
dòng nhu cầu, do đó cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng. Trong phương pháp
này nhu cầu dự báo được xác định theo công thức:
FITt = Ft + Tt
Trong đó:
FITt - Mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng
Ft - Mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn
Tt - Lượng điều chỉnh theo xu hướng, Tt được xác định theo công thức sau:
Tt = Tt-1 + β(Ft - Ft-1)
Trong đó:
Tt - Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong kỳ t
Tt-1 - Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong kỳ t-1
β - Hệ số san bằng xu hướng
Như vậy, để dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu
hướng, cần tiến hành các bước sau:
- Dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn Ft ở thời kỳ t.
- Tính lượng điều chỉnh theo xu hướng: Để tính lượng điều chỉnh theo xu hướng, giá trị
điều chỉnh 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 bằng những số liệu đã quan sát được trong thời gian qua.
- Tính nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng.
f. Dự báo theo đường xu hướng
Phương pháp dự báo theo đường xu hướng giúp ta dự báo nhu cầu trong tương lai dựa
vào dãy số theo thời gian.
Dãy số theo thời gian cho phép xác định đường xu hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật
bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các điểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá
khứ đến đường xu hướng lấy theo trục tung là nhỏ nhất. Sau đó dựa vào đường xu hướng lý
thuyết để dự báo nhu cầu cho tương lai.
Để xác định đường xu hướng lý thuyết trước hết cần biểu diễn các nhu cầu trong quá
khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng phát triển của các số liệu đó. Qua phân tích nếu thấy

rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối đều 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 hoặc ngày càng chậm thì ta có thể sử
dụng các đường cong thích hợp để mô tả sự biến động đó, như đường parabol, hyperbol,
logarit...
Một số đường cong xu hướng nhu cầu sản phẩm thường gặp như: tuyến tính, Logistic
và hàm mũ...Dưới đây sẽ xem xét phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm theo đường xu
hướng tuyến tính.
Dạng của mô hình tuyến tính được biểu diễn theo công thức sau :
Yt = a +bt
Trong đó:
Yt - Nhu cầu sản phẩm tính cho kỳ t
a, b - Các tham số
t

- Biến thời gian

Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất, a và b được xác định như sau:
Nếu khi phân tích các số liệu trên đồ thị không thấy rõ đường xu hướng là tuyến tính
hay phi tuyến thuộc dạng nào thì ta có thể sử dụng một vài phương pháp dự báo khác nhau.
Lúc này để chọn phương pháp nào, ta cần đánh giá các kết quả dự báo bằng cách tính sai số
chuẩn của từng phương án. Phương pháp nào có sai số chuẩn nhỏ nhất là tốt nhất và sẽ được
chọn để thực hiện. Sai số chuẩn được tính theo công thức:
+ Phương pháp hồi quy tương quan
Các phương pháp dự báo trình bày trên đây đều 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.
Ví dụ: Mật độ điện thoại phụ thuộc vào thu nhập quốc dân bình quân đầu người, tốc độ tăng
trưởng kinh tế...

Mối liên hệ nhân quả giữa mật độ điện thoại và thu nhập quốc dân bình quân đầu người
có thể biểu diễn gần đúng với dạng một tương quan, thể hiện bằng một đường hồi quy tương
quan. Trong đó, 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. Mô hình hồi quy tương quan được sử dụng
phổ biến nhất trong dự báo là mô hình hồi quy tương quan tuyến tính.


Đại lượng dự báo được xác định theo công thức sau:
Yt = a+bx
Trong đó:
Yt - mức nhu cầu dự báo cho kỳ t
X - Biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng đến đại lượng dự báo)
a, b - Các hệ số (a - đoạn cắt trục tung của đồ thị, b - độ dốc của đường hồi quy)
Các hệ số a, b được tính như sau:
Để đánh giá độ chính xác của dự báo bằng phương pháp hồi quy tương quan, ta tính sai
số chuẩn của đường hồi quy tương quan ( S y,x ).
Để đánh giá mối liên hệ giữa hai biến số trong mô hình hồi quy tương quan cần tính
"Hệ số tương quan" được ký hiệu r. Hệ số này biểu hiện mức độ hoặc cường độ của mối quan
hệ tuyến tính, r nhận giá trị giữa -1 và 1. Hệ số tương quan r được xác định theo công thức
sau:
Tuỳ theo các giá trị r, mối quan hệ giữa hai biến x và y như sau:
- Khi r = ±1, giữa x và y có quan hệ chặt chẽ
- Khi r = 0, giữa x và y không có liên hệ gì
- Khi r càng gần ±1, mối liên hệ tương quan giữa x và y càng chặt chẽ
- Khi r mang dấu dương ta có tương quan thuận, khi r mang dấu âm ta có tương
quan nghịch.


1.1.3. Quy trình dự báo
Quy trình dự báo được chia thành 9 bước. Các bước này bắt đầu và kết thúc với sự trao

đổi (communication), hợp tác (cooperation) và cộng tác (collaboration) giữa những người sử
dụng và những người làm dự báo
Bước 1: Xác định mục tiêu
- Các mục tiêu liên quan đến các quyết định cần đến dự báo phải được nói rõ. Nếu
quyết định vẫn không thay đổi bất kể có dự báo hay không thì mọi nỗ lực thực hiện dự báo
cũng vô ích.
- Nếu người sử dụng và người làm dự báo có cơ hội thảo luận các mục tiêu và kết quả
dự báo sẽ được sử dụng như thế nào, thì kết quả dự báo sẽ có ý nghĩa quan trọng.
Bước 2: Xác định dự báo cái gì
- Khi các mục tiêu tổng quát đã rõ ta phải xác định chính xác là dự báo cái gì (cần có
sự trao đổi)
+ Ví dụ: Chỉ nói dư báo doanh số không thì chưa đủ, mà cần phải hỏi rõ hơn là:
Dự báo doanh thu bán hàng (sales revenue) hay số đơn vị doanh số (unit
sales). Dự báo theo năm, quý, tháng hay tuần.
+ Nên dự báo theo đơn vị để tránh những thay đổi của giá cả.
Bước 3: Xác định khía cạnh thời gian
Có 2 loại khía cạnh thời gian cần xem xét:
- Thứ nhất: Độ dài dự báo, cần lưu ý:
+ Đối với dự báo theo năm: từ 1 đến 5 năm
+ Đối với dự báo quý: từ 1 hoặc 2 năm
+ Đối với dự báo tháng: từ 12 đến 18 tháng
- Thứ hai: Người sử dụng và người làm dự báo phải thống nhất tính cấp thiết của dự báo
Bước 4: Xem xét dữ liệu
- Dữ liệu cần để dự báo có thể từ 2 nguồn: bên trong và bên ngoài
- Cần phải lưu ý dạng dữ liệu sẵn có ( thời gian, đơn vị tính,…)


- Dữ liệu thường được tổng hợp theo cả biến và thời gian, nhưng tốt nhất là thu thập
dữ liệu chưa được tổng hợp
- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo

Bước 5: Lựa chọn mô hình
- Làm sao để quyết định được phương pháp thích hợp nhất cho một tình huống
nhất định?
+ Loại và lượng dữ liệu sẵn có
+ Mô hình (bản chất) dữ liệu quá khứ
+ Tính cấp thiết của dự báo
+ Độ dài dự báo
+ Kiến thức chuyên môn của người làm dự báo
Bước 6: Đánh giá mô hình
- Đối với các phương pháp định tính thì bước này ít phù hợp hơn so với phương pháp
định lượng
- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải đánh giá mức độ phù hợp của mô
hình (trong phạm vi mẫu dữ liệu)
- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo (ngoài phạm vi mẫu dữ liệu)
- Nếu mô hình không phù hợp, quay lại bước 5
Bước 7: Chuẩn bị dự báo
- Nếu có thể nên sử dụng hơn một phương pháp dự báo, và nên là những loại phương
pháp khác nhau (ví dụ mô hình hồi quy và san mũ Holt, thay vì cả 2 mô hình hồi quy khác
nhau)
- Các phương pháp được chọn nên được sử dụng để chuẩn bị cho một số các dự báo
(ví vụ trường hợp xấu nhất, tốt nhất và có thể nhất)
Bước 8: Trình bày kết quả dự báo
- Kết quả dự báo phải được trình bày rõ ràng cho ban quản lý sao cho họ hiểu các con
số được tính toán như thế nào và chỉ ra sự tin cậy trong kết quả dự báo
- Người dự báo phải có khả năng trao đổi các kết quả dự báo theo ngôn ngữ mà các
nhà quản lý hiểu được


- Trình bày cả ở dạng viết và dạng nói
- Bảng biểu phải ngắn gọn, rõ ràng

- Chỉ cần trình bày các quan sát và dự báo gần đây thôi
- Chuỗi dữ liệu dài có thể được trình bày dưới dạng đồ thị (cả giá trị thực và dự báo)
- Trình bày thuyết trình nên theo cùng hình thức và cùng mức độ với phần trình bày viết
Bước 9: Theo dõi kết quả dự báo
- Lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực phải được thảo luận một cách tích cực, khách
quan và cởi mở
- Mục tiêu của việc thảo luận là để hiểu tại sao có các sai số, để xác định độ lớn của
sai số
- Trao đổi và hợp tác giữa người sử dụng và người làm dự báo có vai trò rất quan
trọng trong việc xây dựng

1.1.4. Phương pháp bình quân di động
Phương pháp số bình quân di động là một trong những phương pháp biểu hiện xu
hướng phát triển cơ bản của hiện tượng nghiên cứu, hay nói cách khác, mô hình hoá sự phát
triển thực tế của hiện tượng nghiên cứu dưới dạng dãy các số bình quân di động.
Phương pháp bình quân di động còn được sử dụng trong dự báo thống kê. Trên cơ sở
xây dựng một dãy số bình quân di động, người ta xây dựng mô hình dự báo.


Như vậy, ứng với tháng 3 ta có số bình quân di động là 82 triệu tấn, tháng 4 là 83
triệu tấn, v.v… và cuối cùng tháng 12 là 117,6 triệu tấn. Ta gọi các số bình quân di động mới
này là Mi (i = k, k + 1, k + 2,…n), trong đó k là khoảng cách thời gian san bằng ( ở đây k = 3,
bình quân từ 3 mức độ thực tế).
1.2. Ngôn ngữ lập trình Cshap
1.2.1. Cshap là gì
C# (đọc là "C thăng" hay "C sharp") là một ngôn ngữ lập trìnhhướng đối tượng được
phát triển bởi Microsoft, là phần khởi đầu cho kế hoạch .NET của họ. Tên của ngôn ngữ bao
gồm ký tự thăng theo Microsoft nhưng theo ECMA là C#, chỉ bao gồm dấu số thường.
Microsoft phát triển C# dựa trên C++ và Java. C# được miêu tả là ngôn ngữ có được sự cân
bằng giữa C++,Visual Basic, Delphi và Java.

Phương pháp số bình quân di động là một trong những phương pháp biểu hiện xu
hướng phát triển cơ bản của hiện tượng nghiên cứu, hay nói cách khác, mô hình hoá sự phát
triển thực tế của hiện tượng nghiên cứu dưới dạng dãy các số bình quân di động.
Phương pháp bình quân di động còn được sử dụng trong dự báo thống kê. Trên cơ sở
xây dựng một dãy số bình quân di động, người ta xây dựng mô hình dự báo.


1.2.2. Đặc điểm của ngôn ngữ lập trình Cshap
C#, theo một hướng nào đó, là ngôn ngữ lập trình phản ánh trực tiếp nhất đến.NET
Framework mà tất cả các chương trình.NET chạy, và nó phụ thuộc mạnh mẽ vào
Framework này. Mọi dữ liệu cơ sở đều là đối tượng, được cấp phát và hủy bỏ bởi trình
dọn rác Garbage-Collector (GC), và nhiều kiểu trừu tượng khác chẳng hạn như class,
delegate, interface, exception, v.v, phản ánh rõ ràng những đặc trưng của.NET runtime.
So sánh với C và C++, ngôn ngữ này bị giới hạn và được nâng cao ở một vài đặc điểm
nào đó, nhưng không bao gồm các giới hạn sau đây:


Các con trỏ chỉ có thể được sử dụng trong chế độ không an toàn. Hầu hết các đối

tượng được tham chiếu an toàn, và các phép tính đều được kiểm tra tràn bộ đệm. Các con
trỏ chỉ được sử dụng để gọi các loại kiểu giá trị; còn những đối tượng thuộc bộ thu rác
(garbage-collector) thì chỉ được gọi bằng cách tham chiếu.


Các đối tượng không thể được giải phóng tường minh.



Chỉ có đơn kế thừa, nhưng có thể cài đặt nhiều interface trừu tượng (abstract

interfaces). Chức năng này làm đơn giản hóa sự thực thi của thời gian thực thi.


C# thì an-toàn-kiểu (typesafe) hơn C++.



Cú pháp khai báo mảng khác nhau(" int[] a = new int[5]" thay vì "int a[5] ").



Kiểu thứ tự được thay thế bằng tên miền không gian (namespace).



C# không có tiêu bản.



Có thêm Properties, các phương pháp có thể gọi các Properties để truy cập dữ liệu.



Có reflection.


1.3.

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu sql

1.3.1. Khái niệm về hệ quản trị và hệ quản trị cơ sở dữ liệu sql
Hệ quản trị cơ sở dữ liệu là chương trình phần mềm giúp thực hiện việc lưu trữ cơ
sở dữ liệu. Hệ quản trị trị cơ sở dữ liệu khi lưu trữ cơ sở dữ liệu cần đảm bảo được được
tính cấu trúc trong cơ sở dữ liệu và ngoài ra cần phải hỗ trợ việc đọc, chỉnh sửa, thêm và
xóa dữ liệu trên cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng.
SQL ( Structured Query Language) hay ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc, là
một loại ngôn ngữ máy tính phổ biến để tạo, sửa, và lấy dữ liệu từ một hệ quản trị cơ sở
dữ liệu quan hệ. Ngôn ngữ này phát triển vượt xa so với mục đích ban đầu là để phục vụ
các hệ quản trị cơ sở dữ liệu đối tượng-quan hệ. Nó là một tiêu chuẩnANSI/ISO.
1.3.2. Một số câu lệnh hay dùng trong sql
Thao tác sử dụng nhiều nhất trong một cơ sở dữ liệu dựa trên giao dịch là thao tác
lấy dữ liệu.
SELECT được sử dụng để lấy dữ liệu từ một hoặc nhiều bảng trong cơ sở dữ
liệu, SELECT là lệnh thường dùng nhất của ngôn ngữ sửa đổi dữ liệu (tạm dịch) (tiếng
Anh: Data Manipulation Language - DML). Trong việc tạo ra câu truy vấn SELECT,
người sử dụng phải đưa ra mô tả cho những dữ liệu mình muốn lấy ra chứkhông chỉ ra
những hành động vật lý nào bắt buộc phải thực hiện để lấy ra kết quả đó. Hệ thống cơ sở
dữ liệu, hay chính xác hơn là bộ tối ưu hóa câu truy vấn sẽ dịch từ câu truy vấn sang kế
hoạch truy vấn tối ưu.
Những từ khóa liên quan tới SELECT bao gồm:
FROM dùng để chỉ định dữ liệu sẽ được lấy ra từ những bảng nào, và các bảng
đó quan hệ với nhau như thế nào.
WHERE dùng để xác định những bản ghi nào sẽ được lấy ra, hoặc áp dụng với
GROUP BY.
GROUP BY dùng để kết hợp các bản ghi có những giá trị liên quan với nhau thành
các phần tử của một tập hợp nhỏ hơn các bản ghi.
HAVING dùng để xác định những bản ghi nào, là kết quả từ từ khóa GROUP BY,
sẽ được lấy ra.

ORDER BY dùng để xác định dữ liệu lấy ra sẽ được sắp xếp theo những cột nào.
Ví dụ sau về việc sử dụng câu lệnh SELECT để lấy danh sách những cuốn sách có
giá trị. Câu truy vấn này sẽ truy lục tất cả các bản ghi trong bảng books với giá trị của
cột price lớn hơn 100.00. Kết quả sẽ được sắp xếp theo thứ tự tăng dần của các giá trị
trong cột title. Dấu (*) trong phần select list cho biết tất cả các cột của bảngbooks sẽ được
lấy ra và thể hiện ở kết quả.
SELECT *
FROM books
WHERE price > 100.00
ORDER BY title;

Chương 2.
KHẢO SÁT VÀ PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG CHO CHƯƠNG TRÌNH
DỰ BÁO LƯỢNG SẢN PHẨM TIÊU THỤ CHO CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƯ
VÀ THƯƠNG MẠI TNG
2.1. Khảo sát thực tế công ty Cổ phần đầu tư và thương mại TNG
2.1.1. Lịch sử hình thành và quá trình phát triển công ty
Giới thiệu chung:




Tên gọi : Công ty cổ phần đầu tư và thương mại TNG- Thái nguyên chi

nhánh Sông Công.



Người đại diện : Ông Nguyễn Văn Thời – Chủ tịch HĐQT.
Trụ sở chính: 160 Minh Cầu, phường Phan Đình Phùng, thành phố

Thái Nguyên.


Điện thoại : 02803 858508 , Fax : 02803 852060 ,Email:





Quá trình hình thành và phát triển
Công ty Cổ phần Đầu tư và Thương mại TNG, tiền thân là Xí nghiệp May

Bắc Thái, được thành lập ngày 22/11/1979 theo Quyết định số 488/QĐ – UB của UBND
tỉnh Bắc Thái (nay là tỉnh Thái Nguyên).


Ngày 07/5/1981 tại Quyết định số 124/QĐ – UB của UBND tỉnh Bắc Thái

sáp nhập Trạm May mặc Gia công thuộc Ty thương nghiệp vào Xí nghiệp.


Thực hiện Nghị định số 388/HĐBT ngày 20/11/1991 của Hội đồng Bộ

trưởng về thành lập lại doanh nghiệp nhà nước. Xí nghiệp được thành lập lại theo Quyết
định số 708/UB –QĐ ngày 22 tháng 12 năm 1992 của UBND tỉnh Bắc Thái.


Năm 1997 Xí nghiệp được đổi tên thành Công ty may Thái nguyên với tổng

số vốn kinh doanh là 1.735,1 triệu đồng theo Quyết định số 676/QĐ-UB ngày 04/11/1997
của UBND tỉnh Thái Nguyên.


Ngày 02/01/2003 Công ty chính thức trở thành Công ty Cổ phần May Xuất

khẩu Thái Nguyên với vốn điều lệ là 10 tỷ đồng theo Quyết định số 3744/QĐ-UB ngày
16/12/2002.


Năm 2006 Công ty nâng vốn điều lệ lên trên 18 tỷ đồng theo Nghị quyết

Đại hội Cổ đông ngày 13/08/2006 và phê duyệt dự án đầu tư xây dựng nhà máy TNG
Sông Công với tổng vốn đầu tư là 200 tỷ đồng.




Ngày 18/03/2007 Công ty nâng vốn điều lệ lên trên 54,3 tỷ đồng theo Nghị

quyết Đại hội Cổ đông ngày 18/03/2007 và phê duyệt chiến lược phát triển Công ty đến
năm 2011 và định hướng chiến lược cho các năm tiếp theo.


Ngày 17/05/2007 Công ty đã đăng ký công ty đại chúng với Uỷ ban Chứng

khoán Nhà nước


Ngày 28/08/2007 Đại hội đồng Cổ đông bằng xin ý kiến đã biểu quyết bằng

văn bản quyết định đổi tên Công ty thành Công ty cổ phần Đầu tư và Thương mại TNG.


Thành tích: Trải qua 34 năm xây dựng và trưởng thành, cùng với sự phát

triển mạnh mẽ của ngành Dệt may Việt Nam, đến nay công ty đã lọt vào TOP 500 doanh
nghiệp lớn nhất Việt Nam và năm 2011, Công ty đã lọt vào TOP 10 doanh nghiệp có
doanh thu lón nhất ngành Dệt may Việt Nam. Đây cũng là doanh nghiệp đầu tiên trên địa
bàn tỉnh Thái Nguyên niêm yết cổ phiếu trên sàn giao dịch chứng khoán vào ngày
22/11/2007. Năm 2012, công ty đạt danh hiệu doanh nghiệp xuất sắc và doanh nhân tiêu
biểu của tỉnh Thái Nguyên.
2.1.2. Đặc điểm kinh doanh và tổ chức sản xuất kinh doanh của công ty
- Ngành nghề kinh doanh
+ Sản xuất và mua bán hàng may mặc.
+ Sản xuất bao bì giấy, nhựa làm túi nilon, áo mưa nilon và nguyên, phụ liệu
hàng may mặc.
+ Đào tạo nghề may công nghiệp.
+ Mua bán máy móc thiết bị công nghiệp, thiết bị phòng cháy chữa cháy.
+ Xây dựng công trình dân dụng, công nghiệp.
+ Vận tải hàng hoá đường bộ, vận tải hàng hoá bằng xe taxi.
+ Cho thuê nhà phục vụ mục đích kinh doanh.
+ Đầu tư xây dưng cơ sở kỹ thuật hạ tầng khu công nghiệp, khu đô thị và
khu dân cư.


2.1.3. Cơ cấu tổ chức của công ty
- Tổ chức bộ máy sản xuất kinh doanh:
Chủ tịch
HĐQT

Tổng
giám đốc

Giám đốc
chi nhánh

Phòng kinh
doanh

Phòng kế
toán

Phòng thiết
kế

Phòng
marketing

Phòng
quản lý

Hình 2.1. Tổ chức bộ máy quản lý của công ty cổ phần đầu tư và thương mại
TNG- Thái Nguyên
 Chức năng, nhiệm vụ và quyền hạn của bộ máy quản lý
Tổng giám đốc của công ty: Là người đứng đầu công ty, điều hành mọi hoạt
động của công ty và chịu trách nhiệm trước pháp luật, công ty và tập thể lao động.
-

Giám đốc chi nhánh: là người đứng đầu chi nhánh, điều hành mọi hoat

động của chi nhánh và chịu trách nhiệm trước pháp luật, chi nhánh công ty và tập thể lao
động
-

Công ty có phó giám đốc giúp đỡ việc quản trị, điều hành, giám sát mọi

hoạt động kinh doanh của công ty.


-

Phòng kế toán: Có nhiệm vụ hạch toán kế toán, đánh giá các hoạt động kinh

doanh đối với các nhà cung cấp nhằm đạt được mục tiêu có nguồn hàng ổn định, chất
lượng tốt, đồng thời tối thiểu hóa chi phí.
-

Phòng kinh doanh: Trực tiếp chịu trách nhiệm thực hiện hoạt động tiếp thị,

tìm kiếm khách hàng và khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp nhằm đạt được mục tiêu
về doanh số, thị phần.
-

Phòng quản lý: Có nhiệm vụ quản lý toàn bộ nhân lực của công ty, tham

mưu cho giám đốc về sắp xếp, bố trí nhân lực hợp lý.
-

Phòng phân tích thiết kế: Có nhiệm vụ phân tích số liệu, xây dựng các kế

hoạch và thiết kế các dự án, ước lượng cầu từng mặt hàng cụ thể của công ty trong dài
hạn và ngắn hạn.
-

Phòng maketing: Quảng bá, giới thiệu sản phẩm tới người tiêu dùng.

-

Đứng đầu công ty là hội đồng quản trị, sau đó đến tổng giám đốc trực tiếp

phân quyền cho phó tổng giám đốc và các phòng ban.
Công ty có cách bố trí các phòng ban riêng biệt có ưu điểm là tạo nên tính độc
lập giữa các phòng ban, hạn chế những tác động gây cản trở do mỗi phòng ban có những
chức năng nhiệt vụ riêng biệt, công việc của từng người riêng biệt khác nhau.
2.2 Phương pháp trung bình dịch chuyển ( Trung bình trượt – Moving average)
Nội dung của phương pháp này là thay thế giá trị quan sát.
Xt bằng giá trị trung bình của chính nó với m giá trị trước nó và m giá trị sau nó.
Nghĩa là thay Xt bằng X*t với :


X*t : là giá trị trung bình dịch chuyển của (2m+1) điểm.
Trung bình dịch chuyển - một công cụ phân tích kỹ thuật cho thấy giá trung bình
của một dụng cụ tại một thời gian nhất định, biến động giá giảm nhẹ, và do đó phản ánh
xu hướng và sức mạnh của dụng cụ.
Tùy thuộc vào phương pháp trung bình nên có phân biệt di chuyển trung bình đơn
giản (SMA), làm nhẵn Moving Average (SMMA) và di chuyển trung bình hàm mũ
(EMA).
2.3. Phân tích mặt hàng dự báo
Công ty Cổ phần đầu tư và thương mại TNG kinh doanh hàng may mặc xuất khẩu

là chủ yếu và trong thời gian gần đây công ty có bán cả hàng may mặc xuất khẩu. Mặt
hàng của công ty chủ yếu là áo phao mặc mùa đông
Áo phao là mặt hàng được nhiều người sử dụng để giữ ấm cơ thể.
Do đó ta có thể coi sản lượng tiêu thụ của công ty nếu bán lẻ ra thị trường sẽ bằng
nhu cầu mua của 1 người* số lượng người mua hàng.
Tuy nhiên trong thực tế công ty chủ yếu cho đối tượng khách hàng lớn như
Decalon, Wal- mart,TCP. Đó là những khách hàng lớn của TNG và thực tế mỗi năm TNG
xuất đi hàng trăm triệu chiếc áo cũng như các loại túi.
Nếu áp dụng phương pháp hồi quy thì sản lượng phải chịu tác động bởi nhiều yếu
tố tác động tới nó. Do đó em đã đề xuất việc áp dụng phương pháp trung bình động để dự
báo sản lượng bán hàng cho công ty TNG trong năm 2017
2.4. Tình hình bán hàng tại công ty TNG trong những năm gần đây
Theo như nguồn dữ liệu thu thập được trong những năm gần đây tiêu thụ sản
phầm của công ty diễn ra được thông kê( chi tiết theo từng khách hàng ) như sau:

Bảng 2.1. Bảng số lượng sản phẩm tiêu thụ theo khách hàng
Tên khách hàng

Số lượng tiêu thụ