Chng 2 ly thuyt d bao va ra QD qun

Chương 2
LÝ THUYẾT DỰ BÁO VÀ RA QUYẾT ĐỊNH QUẢN TRỊ
2.1 TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT DỰ BÁO
2.1.1 Khái niệm và phân loại
 Khái niệm
Khi các nhà quản trị doanh nghiệp lên kế hoạch kinh doanh, tại thời điểm hiện tại
họ cần phải xác định các hoạt động cần thiết thực hiện trong tương lai. Bước đầu tiên
trong hoạch định đó chính là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm
hoặc dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để phục vụ cho kế hoạch kinh doanh của
doanh nghiệp.
Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong
tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến hành
dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác
định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mơ hình
tốn học (theo phương pháp định lượng). Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoán
chủ quan hoặc trực giác về tương lai (theo phương pháp định tính) và để dự báo định
tính được chính xác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người dự báo.
Có thể nói dự báo là một thuộc tính khơng thể thiếu của tư duy của con người vì con
người ln ln nghĩ đến ngày mai và hướng về tương lai.
Trong thời đại cơng nghệ thơng tin và tồn cầu hóa hiện nay, dự báo đóng vai trị
rất quan trọng khi nhu cầu về thơng tin thị trường, tình hình phát triển tại thời điểm
nào đó trong tương lai càng cao. Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau,
mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp dự báo được sử dụng
cũng khác nhau.
Ngày nay có rất nhiều phương pháp dự báo và khơng có phương pháp dự báo nào
là tuyệt đối tốt hơn phương pháp dự báo khác, lựa chọn phương pháp dự báo nào tùy
thuộc vào từng đơn vị sản xuất kinh doanh với những điều kiện khác nhau.
 Phân loại
Dự báo thường được chia làm mấy loại sau:
Dự báo ngắn hạn. Dự báo ngắn hạn là ước lượng tương lai trong thời gian ngắn, có
thể từ vài ngày đến vài tháng. Dự báo ngắn hạn cung cấp cho các nhà quản trị tác

nghiệp những thông tin để đưa ra quyết định về các vấn đề như:
- Cần dự trữ bao nhiêu đối với một loại sản phẩm cụ thể nào đó cho tháng tới?
- Lên lịch sản xuất từng loại sản phẩm cho tháng tới như thế nào?
- Số lượng nguyên vật liệu cần đặt hàng để nhận vào tuần tới là bao nhiêu?
Dự báo dài hạn. Dự báo dài hạn là ước lượng tương lai trong thời gian dài, thường
hơn một năm. Dự báo này rất cần thiết trong quản trị sản xuất trợ giúp các quyết định
chiến lược về hoạch định sản phẩm, quy trình cơng nghệ và các phương tiện sản xuất.

35


Dự báo sơ bộ. Dự báo sơ bộ là loại dự báo nhanh, khơng cần chi phí và dễ sử
dụng. Mơ hình dự báo sơ bộ q đơn giản cho nên thường hay gặp những sai sót trong
dự báo.
Dự báo định tính. Dự báo định tính là các phương pháp dựa trên cơ sở nhận xét
của những nhân tố nhân quả và dựa trên những ý kiến về các khả năng có liên hệ của
những nhân tố nhân quả này trong tương lai. Những phương pháp này có liên quan đến
mức độ phức tạp khác nhau, từ những khảo sát ý kiến được tiến hành một cách khoa
học để nhận biết về các sự kiện tương lai, hay từ ý kiến phản hồi của một nhóm đối
tưởng hưởng lợi (hoặc chịu tác động) nào đó.
Dự báo định lượng. Dự báo định lượng dựa trên số liệu quá khứ, những số liệu này
giả sử có liên quan đến tương lai và có thể tìm thấy được. Tất cả các mơ hình dự báo
theo định lượng có thể sử dụng thơng qua chuỗi thời gian và các giá trị này được quan
sát đo lường các giai đoạn theo từng chuỗi.
Hiện nay, khi dự báo người ta thường kết hợp cả hai phương pháp định tính và
phương pháp định lượng để nâng cao mức độ chính xác của dự báo. Bên cạnh đó, vấn
đề cần dự báo đôi khi không thể thực hiện được thông qua một phương pháp dự báo
đơn lẻ mà đòi hỏi kết hợp nhiều hơn một phương pháp nhằm mô tả đúng bản chất sự
việc cần dự báo.
2.1.2 Vai trò và các bước thực hiện dự báo

 Vai trò của dự báo
Dự báo là có vai trị quan trọng nhất là trong nền kinh tế thị trường hiện nay, bởi lẽ
nó cung cấp các thơng tin cần thiết nhằm phát hiện và bố trí sử dụng các nguồn lực
trong tương lai một cách có căn cứ thực tế. Với những thông tin mà dự báo đưa ra cho
phép các nhà hoạch định chính sách có những quyết định về đầu tư, các quyết định về
sản xuất, về tiết kiệm và tiêu dùng, các chính sách tài chính, chính sách kinh tế vĩ vô.
Dự báo không chỉ tạo cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách, cho việc xây
dựng chiến lược phát triển, cho các quy hoạch tổng thể mà còn cho phép xem xét khả
năng thực hiện kế hoạch và hiệu chỉnh kế hoạch cụ thể của doanh nghiệp
 Các bước tiến hành dự báo
Để tiến hành dự báo nhu cầu sản phẩm theo phương pháp định lượng cần thực
hiện theo các bước sau:
- Xác định mục tiêu dự báo.
- Lựa chọn những sản phẩm hay dịch vụ cần dự báo.
- Xác định độ dài thời gian dự báo (tuần, tháng, q hay năm).
- Chọn mơ hình dự báo (định lượng hay định tính).
- Thu thập các dữ liệu cần thiết.
- Tiến hành dự báo.
- Áp dụng kết quả dự báo.
2.1.3 Một số phương pháp dự báo định tính
Một số phương pháp dự báo định tính thường dùng:
36


 Lấy ý kiến của ban điều hành
Phương pháp này được sử dụng rộng rãi ở các doanh nghiệp. Khi tiến hành dự
báo, họ lấy ý kiến của các nhà quản trị cấp cao, những người phụ trách các công việc,
các bộ phận quan trọng của doanh nghiệp, và sử dụng các số liệu thống kê về những
chỉ tiêu tổng hợp: doanh số, chi phí, lợi nhuận...Ngồi ra họ lấy thêm ý kiến của các
chuyên gia về marketing, tài chính, sản xuất, kỹ thuật.

Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là có tính chủ quan của các thành viên
và ý kiến của người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác.
 Lấy ý kiến của người bán hàng
Những người bán hàng tiếp xúc thường xuyên với khách hàng, do đó họ hiểu rõ
nhu cầu, thị hiếu của người tiêu dùng. Họ có thể dự đốn được lượng hàng tiêu thụ tại
khu vực mình phụ trách. Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực
khác nhau, ta có được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm đang
xét.
Nhược điểm của phương pháp này là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người
bán hàng. Một số có khuynh hướng lạc quan đánh giá cao lượng hàng bán ra của mình.
Ngược lại, một số khác lại muốn giảm xuống để dễ đạt định mức.
 Phương pháp chuyên gia (Delphi).
Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo
của các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực cần dự báo trong hoặc ngoài doanh nghiệp
theo những mẫu câu hỏi được in sẵn và được thực hiện như sau:
- Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi phục vụ cho
việc dự báo.
- Nhân viên dự báo tập hợp các câu trả lời, sắp xếp chọn lọc và tóm tắt lại các ý
kiến của các chuyên gia.
- Dựa vào bảng tóm tắt này nhân viên dự báo lại tiếp tục nêu ra các câu hỏi để
các chuyên gia trả lời tiếp.
- Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu chưa thỏa mãn thì tiếp tục quá
trình nêu trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo.
Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau, không
xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến của một
người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến.
Phương pháp chuyên gia thường được áp dụng trong các trường hợp sau:
- 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 cịn thiếu thơng 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.
37


- 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 hố 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 khơng nhờ đến tài nghệ của
chun 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.
 Phương pháp điều tra người tiêu dùng
Phương pháp này sẽ thu thập nguồn thông tin từ đối tượng người tiêu dùng về nhu
cầu hiện tại cũng như tương lai. Cuộc điều tra nhu cầu được thực hiện bởi những nhân
viên bán hàng hoặc nhân viên nghiên cứu thị trường. Họ thu thập ý kiến khách hàng
thông qua phiếu điều tra, phỏng vấn trực tiếp hay điện thoại...
Cách tiếp cận này không những giúp cho doanh nghiệp về dự báo nhu cầu mà cả
trong việc cải tiến thiết kế sản phẩm. Phương pháp này mất nhiều thời gian, việc chuẩn
bị phức tạp, khó khăn và tốn kém, có thể khơng chính xác trong các câu trả lời của
người tiêu dùng.
2.2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH LƯỢNG
2.2.1 Một số phương pháp đơn giản

 Phương pháp bình quân đơn giản (Simple Average)
Bình quân đơn giản là trung bình các dữ liệu đã qua, trong đó nhu cầu của các giai
đọan trước đều có trọng số như nhau.
Cơng thức tính là: Trong đó:
- D1 là nhu cầu trong giai đọan gần nhất.
- D2 là nhu cầu xảy ra cách đây hai giai đọan.
- Dn là nhu cầu xảy ra cách đây n giai đọan.
- n là số giai đoạn tính tốn.
Thí dụ: Số xi măng Cơng ty Xây dựng Tây Đô sử dụng trong ba tháng gần đây là
540, 500 và 600 bao, vậy số bao xi măng bình qn mỗi tháng sẽ là:
Dự báo tháng tới Cơng ty Xây dựng Tây Đô cần dùng tới 550 bao nếu dựa vào số
bình quân đơn giản trong ba tháng vừa qua.
 Phương pháp bình quân theo số lượng
Phạm vi áp dụng: dãy số thống kê trong quá khứ tăng dần tương đối đều đặn.
Cơng thức tính: Qn = Q0 + q1*n;
38

Trong đó:


- Qn là số lượng sản phẩm hay dịch vụ dự báo tại năm n (n = 1, 2, …).
- Q0 là số lượng sản phẩm hay dịch vụ tiêu thụ tại năm gốc (thường là năm cuối
của dãy số quá khứ).
- q1 là số lượng sản phẩm hay dịch vụ tăng bình quân (số học) hàng năm trong
dãy số quá khứ.
- n là năm dự báo (n = 1, 2, …)
Thí dụ: Cơng ty Xây dựng Tây Đơ sử dụng số xi măng trong quá khứ như sau:
Năm

2010

Số lượng (bao) 16.211

2011

2012

2013

2014

2015

18.504

20.819

23.007

25.405

27.731

Hãy dự báo số bao xi măng Công ty Xây dựng Tây Đô cần trong 5 năm tới.
Lời giải:
Trước hết ta lập bảng để thấy số lượng xi măng sử dụng trong 6 năm qua.
Bảng 2.1 Số bao xi măng sử dụng trong 6 năm qua
Năm

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Số bao sử
dụng

16.211

18.504

20.819

23.007

25.405

27.731

-

2.293

2.315

2.188

2.398

2.326

Số bao gia
tăng

Số bao xi măng tăng bình quân (số học) hàng năm
Lấy Q0 = 27.731 (số bao xi măng năm 2015) ta dự báo số bao xi măng sẽ sử dụng
trong 5 năm tới như sau:
Bảng 2.2 Số bao xi măng trong 5 năm tới
Năm

n

Qn = Q0 + q1*n

Lượng bao xi măng làm tròn

2016

1

27.731 + 2.304 x 1 = 30.035

30.000

2017

2

27.731 + 2.304 x 2 = 32.339

32.340

2018

3

27.731 + 2.304 x 3 = 34.643

34.640

2019

4

27.731 + 2.304 x 4 = 36.947

36.950

2020

5

27.731 + 2.304 x 5 = 39.251

39.250

 Phương pháp bình quân theo tốc độ tăng trưởng
Phạm vi áp dụng: dãy số thống kê trong quá khứ có tốc độ tăng trưởng giữa các
năm tương đối đều nhau.
Cơng thức tính: Qn = Q0 (1 + q2)n ; Trong đó:
39


- Qn là số lượng sản phẩm hay dịch vụ dự báo tại năm n (n = 1, 2, …).
- Q0 là số lượng sản phẩm hay dịch vụ tiêu thụ tại năm gốc (thường là năm cuối
của dãy số quá khứ).
- q2 là tốc độ (%) tăng trưởng bình quân hàng năm trong dãy số quá khứ n là năm
dự báo (n = 1, 2, …).
Phương pháp này áp dụng cho nhiều ngành kinh tế ngay cả khi tốc độ tăng trưởng
không đều. Tốc độ tăng trưởng thời kỳ đầu thường cao, sau đó giảm dần và đi đến ổn
định.
Thí dụ: Hãy dự báo về lượng xi măng sử dụng cho 5 năm sau nếu biết:
Năm

Lượng xi măng sử dụng hàng năm (bao)

2002

50.278

2003

55.092

2004

61.405

2005

68.321

2006

75.153

2007

82.316

2008

91.023

2009

101.396

2010

113.074

2011

126.905

Lời giải:
Lập bảng để thấy số bao xi măng gia tăng và tốc độ gia tăng trong những năm qua.
Bảng 2.3 Lượng xi măng gia tăng và tốc độ tăng
Nă
m

Lượng xi măng hàng năm
(bao)

Lượng xi măng gia tăng
(bao)

Tốc độ tăng

2002

50,278

-

-

2003

55,092

4,814

9.57%

2004

61,405

6,313

11.46%

2005

68,321

6,916

11.26%

2006

75,153

6,832

10.00%

2007

82,316

7,163

9.53%

2008

91,023

8,707

10.58%

2009

101,396

10,373

11.40%

2010

113,074

11,678

11.52%

40

Nă
m

Lượng xi măng hàng năm
(bao)

Lượng xi măng gia tăng
(bao)

Tốc độ tăng

2011

126,905

13,831

12.23%

q2 = (9,57 + 11,46 + 11,26 + 10,00 + 9,53 + 10,58 + 11,4 + 11,52 + 12,23)/9
= 10,84% ≈0,108.
Lấy Q0 = 126.905 (số xi măng sử dụng năm cuối cùng của bảng thống kê)
Kết quả dự báo 5 năm tiếp theo như sau được tính trên bảng 2.4.
Bảng 2.4 Lượng xi măng sử dụng trong 6 năm tới
Năm

n

Qn = Q0(1+q2)n

Lượng xi măng làm tròn

2012

1

126.905 x (1,108)1 = 140,611

140,600 bao

2013

2

126.905 x (1,108)2 = 155,797

155,800 bao

2014

3

126.905 x (1,108)3 = 172,623

172,600 bao

2015

4

126.905 x (1,108)4 = 191,266

191,300 bao

2016

5

126.905 x (1,108)5 = 211,923

211,900 bao

Phương pháp này áp dụng cho nhiều ngành kinh tế ngay cả khi tốc độ tăng trưởng
không đều. Tốc độ tăng trưởng thời kỳ đầu thường cao, sau đó giảm dần và đi đến ổn
định.
 Phương pháp dự báo bình quân di động (Moving Average)
Khi có một chuỗi các dữ liệu theo thời gian và khơng có một xu hướng chung,
cách dễ nhất để dự báo là tính giá trị trung bình của tất cả các dữ liệu và sử dụng kết
quả này làm dự báo.
Còn khi giả thiết được nhu cầu thị trường sẽ giữ ở mức khá đều đặn trong suốt thời
gian khảo sát, chúng ta dùng phương pháp bình quân di động, tức chọn giá trị trung
bình của một nhóm số liệu trong tồn bộ dữ liệu thống kê được.
 Phương pháp bình quân di động đơn giản khơng có trọng số
Cơng thức tính bình qn di động khơng có trọng số:
Với:

Ft

- Dự báo giai đoạn thứ t.

At-i - Số liệu thực tế giai đoạn trước (i = 1,2,...,n).
n

- Số giai đoạn tính tốn di động.

Thí dụ: Số dự án xây dựng Công ty Xây dựng Tây Đô thực hiện trong 10 năm qua
là 10, 12 13, 16, 19, 23, 26, 30, 28 và 18. Bằng phương pháp bình quân di động ba giai
đoạn hãy dự báo số cơng trình Cơng ty Xây dựng Tây Đơ thực hiện trong năm tới.
Để tìm bình quân di động ba giai đoạn, ta cộng số cơng trình trong ba năm đã qua
rồi chia cho 3. Mỗi năm trôi qua ta cộng số liệu của năm vừa mới qua vào tổng số có
41


sẵn, đồng thời bỏ đi các số liệu của năm lấy sớm nhất. Cứ tiếp tục ta làm đến hết dãy
số liệu và tính dự báo cho năm cần thiết (năm thứ 11) như bảng 2.5 sau:
Bảng 2.5 Số dự án Công ty Xây dựng Tây Đô thực hiện trong 10 năm qua
Năm

Số dự án đã làm

Bình quân di động
ba năm

Số cơng trình theo
dự báo

1

10

2

12

3

13

4

16

(10+12+13)/3 =11,66

12

5

19

(12+13+16)/3 =12,66

13

6

23

(13+16+19)/3 =16

16

7

26

(16+19+23/3 =19,33

20

8

30

(19+23+26)/3 =22,33

22

9

28

(23+26+30)/3 =26,33

26

10

18

(26+30+28)/3 = 28

28

Dự báo năm tới số dự án Công ty Xây dựng Tây Đô thực hiện là (30+28+18)/3 =
25,333= 26.
Ta nhận thấy số liệu dự báo và số liệu thực có sự khác nhau hay nói cách khác
chúng có một sai số nhất định.
 Phương pháp bình quân di động có trọng số (Weighted Moving Average)
Trong phương pháp bình quân di động được đề cập ở phần trên, chúng ta xem vai
trò của các số liệu trong quá khứ là như nhau. Trong một vài trường hợp, các số liệu
này có ảnh hưởng khác nhau trên kết quả dự báo, vì thế, người ta sử dụng quyền số
khơng đồng đều cho các số liệu quá khứ.
Quyền số hay trọng số là các con số được gán cho các số liệu quá khứ để chỉ mức
độ quan trọng của chúng ảnh hưởng đến kết quả dự báo. Thường quyền số lớn được
gán cho số liệu gần với kỳ dự báo nhất để ám chỉ ảnh hưởng của nó là lớn nhất. Việc
chọn các quyền số phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự nhạy cảm của người dự báo.
Cơng thức tính bình qn di động có trọng số như sau:
Với: Ft - Dự báo thời kỳ thứ t;
Thí dụ: Số cơng trình Cơng ty Xây dựng Tây Đơ thực hiện trong 10 năm qua là 10,
At-i - Số liệu thực tế thời kỳ trước (i = 1, 2,..., n)
12 13, 16, 19, 23, 26, 30, 28,18. Nếu dùng bình quân di động ba năm với trọng số năm
- Quyền
số tương
thờinhư
kỳ sau
i (Trong trường
vừa qua là 3, hai năm trước là 2kvà

năm trước
là 1 ứng
ta tính
t-i ba
hợp này t = 4 và n = 3):
Số CT 3 năm trước * trọng số 3 năm trước +
Số CT 2 năm trước * trọng số 2 năm trước +
42


Số CT năm trước * trọng số năm trước
WMA =

Tổng trọng số

Tổng trọng số là 3 + 2 + 1 = 6. Thay giá trị vào công thức trên ta có được dự báo
số cơng trình năm thứ tư là:
WMA = (13*3+12*2+10*1)/6 = 12,17≈12.
Tương tự ta có thể dự báo số cơng trình của các năm tiếp theo như bảng 2.6 sau:
Bảng 2.6 Số cơng trình những năm qua
Năm

Số cơng trình

Bình quân di động ba năm

Số CT dự báo

1

10

2

12

3

13

4

16

(10*1+12*2+13*3)/6 =12,17

12

5

19

(12*1+13*2+16*3)/6 =14,33

14

6

23

(13*1+16*2+19*3)/6 =17

17

7

26

(16*1+19*2+23*3/6 =20,5

21

8

30

(19*1+23*2+26*3)/6 =23,83

24

9

28

(23*1+26*2+30*3)/6 =27,5

28

10

18

(26*1+30*2+28*3)/6 = 28,33

28

Dự báo năm tới Công ty Xây dựng Tây Đô sẽ thực hiện (30*1+28*2+18*3)/6 =
23,33 = 23 cơng trình.
Cả hai phương pháp bình qn di động đơn giản và có trọng số đều có tác dụng
san bằng các dao động bất thường của nhu cầu, cho ta số liệu dự báo ổn định.
Ta nhận thấy số liệu dự báo và số liệu thực cũng có sự khác nhau hay nói cách
khác chúng có một sai số nhất định.
2.2.2 Tính chính xác của dự báo
Tính chính xác của dự báo đề cập đến độ chênh lệch của dự báo so với số liệu thực
tế. Nếu dự báo càng gần với số liệu thực tế, ta nói dự báo có độ chính xác cao và lỗi
trong dự báo càng thấp. Trong q trình dự báo khó có thể đạt được độ chính xác tuyệt
đối. Vấn đề đặt ra là chúng ta phải tìm hằng số san bằng thích hợp để có một dự báo
chính xác nhất.
Sai số dự báo là sự sai lệch giữa số liệu thực và số liệu dự báo. Có một cách
thường được sử dụng để đánh giá sai số dự báo là Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD
(Mean absolute deviation). Sai số này được tính tóan bằng cách lấy tổng số giá trị
tuyệt đối của các sai số dự báo chia cho số giai đọan lấy dữ liệu.
MAD =(∑│Các sai số dự báo│)/n Hay:
43


Với: At - Số liệu thực tế thời kỳ t (t =1,2,...,n).
Ft - Số liệu dự báo thời kỳ t (t =1,2,...,n).
n - Số thời kỳ tính tốn.
MAD càng nhỏ, trị số của hằng số san bằng càng hợp lý vì nó cho kết quả dự báo

càng ít sai lệch hơn.
Ngồi độ lệch tuyệt đối MAD, người ta cịn dùng:
“Sai số bình phương trung bình” MSE tức trung bình của bình phương hiệu số
giữa các số liệu dự báo và số liệu quan sát thấy được.
“Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình” MAPE là hiệu số tuyệt đối giữa các giá trị
dự báo và quan sát được biểu thị bằng số phần trăm của giá trị quan sát.
Tuy nhiên được dùng nhiều nhất vẫn là Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD.
Thí dụ: Cơng ty Xây dựng Tây Đơ cần biết số tiền (triệu đồng) trả cho công nhân
xây dựng cơng trình A tháng 01 tới thơng qua số liệu có được 12 tháng qua như sau:
Tháng

Tiền đã trả

Tháng

Tiền đã trả

Tháng

Tiền đã trả

1

46

5

14

9

9

2

39

6

16

10

13

3

28

7

14

11

18

4
21
8

12
12
15
Hãy xây dựng dự báo bình quân di động cho 6 tháng qua (từ tháng 7 đến tháng 12)
với thời kỳ di động là 2, 4 và 6 tháng. Bạn khuyến khích sử dụng thời kỳ di động nào
và dự báo số tiền cần có để trả công nhân cho tháng một năm sau là bao nhiêu?
Lời giải
Áp dụng công thức
Với:

Ft - Dự báo thời kỳ thứ t;
At-i - Số liệu thực tế thời kỳ trước (i =1,2,...,k)
n - Số thời kỳ tính tốn di động (trong bài tóan này n = 6)

Ta tính được dự báo bình quân di động theo 3 cách như bảng số liệu sau:
Bảng 2.7 Nhu cầu lao động trong thời gian qua

44

Tháng

Số tiền
(triệu đồng)

1

46

2

39

3

28

4

21

5

14

2 tháng
Dự báo

AD*

4 tháng
Dự báo

AD

6 tháng
Dự báo

AD

6

16

7

14

15,00

1,00

19,75

5,75

27,33

13,33

8

12

15,00

3,00

16,25

4,25

22,00

10,00

9

9

13,00

4,00

14,00

5,00

17,50

8,50

10

13

10,50

2,50

12,75

0,25

14,33

1,33

11

18

11,00

7,00

12,00

6,00

13,00

5,00

12

15

15,50

0,50

13,00

2,00

13,67

1,33

Tổng độ lệch tuyệt đối

18,00

23,25

39,49

* AD (Absolute deviation): Độ lệch tuyệt đối là hiệu số tuyệt đối giữa số liệu dự
báo và dữ liệu thực.
Áp dụng công thức:
Với n - Số thời kỳ tính tốn di động (và trong bài tóan này n = 6).
Ta xác định được độ lệch tuyệt đối bình quân như bảng số liệu sau:
tương ứng với bình quân di động 2 tháng.
tương ứng với bình quân di động 4 tháng.
tương ứng với bình quân di động 6 tháng.
Qua tính tốn ta thấy bình qn di động 2 tháng là ít sai lệch nhất vì MAD 1 là nhỏ
nhất, nên ta dùng loại này để dự báo cho tháng tới.
Như vậy, số tiền cần thiết để trả cho cơng nhân cơng trình A trong tháng tới là:
triệu đồng

2.2.3 Một số phương pháp điều hòa mũ
 Phương pháp điều hòa mũ đơn giản
Điều hòa mũ là phương pháp đưa ra các dự báo cho giai đoạn trước và thêm vào
đó một lượng điều chỉnh để có được lượng dự báo cho giai đoạn kế tiếp. Sự điều chỉnh
này là một tỷ lệ nào đó của sai số dự báo ở giai đoạn trước và được tính bằng cách
nhân sai số dự báo của giai đoạn trước với hệ số nằm giữa 0 và 1. Hệ số này gọi là hệ
số điều hịa.
Cơng thức tính như sau: Ft = Ft-1+α(At-1 – Ft-1)
Trong đó:
Ft - Dự báo cho giai đoạn thứ t.
Ft-1 - Dự báo cho giai đoạn thứ t-1.
At-1 - Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t-1.
Thí dụ: Ơng B, nhà quản lý dự trữ, muốn dự báo nhu cầu tiền hàng tuần cho dự trữ
hàng hóa trong nhà kho của ơng. Hãy xem xét việc sử dụng phương pháp điều hòa mũ
với các hệ số điều hịa 0,1; 0,2 và 0,3 để giúp Ơng B đưa ra quyết định số tiền (triệu
đồng) dự trữ cần thiết cho tuần thứ 12 nếu biết số liệu của 11 tuần qua như sau:
45


Tuần

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Nhu cầu

85

102

110

90

105

95

115

120

80

95

100

Lời giải:
Áp dụng công thức: Ft = Ft-1+α(At-1 – Ft-1); Trong đó:
Ft - Dự báo cho giai đoạn thứ t.
Ft-1 - Dự báo cho giai đoạn thứ t-1.
At-1 - Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t-1.
Chúng ta tính tốn dự báo hàng tuần cho tuần lễ 1 đến tuần lễ thứ 11.
Tất cả dự báo của giai đoạn đầu (tuần 1) được chọn một cách ngẫu nhiên và thông
thường người ta cho dự báo này bằng với giá trị thực của giai đoạn đầu (trong bài đều
bằng 85 triệu đồng). Thay số liệu vào công thức trên ta có được kết quả dự báo với các
hệ số điều hòa mũ α = 0,1; α = 0,2 và α = 0,3 như trong bảng 2.8:
Bảng 2.8 Kết quả dự báo với 3 hệ số điều hòa mũ
Với α = 0,1

Với α = 0,2

Với α = 0,3

Tuần

Nhu cầu thực
(Triệu đồng)

Dự báo

AD

Dự báo

AD

Dự báo

AD

1

85

85,0

0,0

85,0

0,0

85,0

0,0

2

102

85,0

17,0

85,0

17,0

85,0

17,0

3

110

86,7

23,3

88,4

21,6

90,1

19,9

4

90

89,0

1,0

92,7

2,7

96,1

6,1

5

105

89,1

15,9

92,2

12,8

94,2

10,8

6

95

90,7

4,3

94,7

0,3

97,5

2,5

7

115

91,1

23,9

94,8

20,2

96,7

18,3

8

120

93,5

26,5

98,8

21,2

102,2

17,8

9

80

96,2

16,2

103,1

23,1

107,5

27,5

10

95

94,6

0,4

98,5

3,5

99,3

4,3

11

100

94,6

5,4

97,8

2,2

98,0

2,0

Tổng độ lệch tuyệt đối

133,8

124,5

126,1

Tuy nhiên, để đưa ra dự báo cho tuần thứ 12, ta phải lựa chọn một hệ số α trong số
3 hệ số α đã tính trên. Muốn thế ta cần so sánh mức độ chính xác của dự báo ứng với
từng hệ số α cho giai đoạn 10 tuần lễ gần đây nhất, tức tính Độ lệch tuyệt đối trung
bình MAD cho 3 hệ số điều hòa mũ với α = 0,1; α = 0,2 và α = 0,3.
Áp dụng công thức:
; Trong đó:
46


Ft - Dự báo cho giai đoạn thứ t; (t =1, 2,..., n).
At - Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t; (t =1, 2,..., n).
n - Số thời giai đoạn tốn di động (và trong bài tóan này n = 10)
Độ lệch tuyệt đối trung bình được xác định cho các hệ số điều hòa mũ như sau:
Với α = 0,1 ta có
Với α = 0,2 ta có

Với α = 0,3 ta có
Kết quả trên cho thấy hệ số điều hịa mũ với α = 0,2 là ít sai lệch nhất vì Độ lệch
tuyệt đối trung bình MAD2 là nhỏ nhất, nên ta dùng loại này để dự báo cho tuần tới.
Sử dụng α = 0,2 để tính dự báo cho tuần thứ 12:
F12 = F11 + α( A11 - F11) = 97,8 + 0,2(100 - 97,8) = 98,24
Ông B nên quyết định lượng hàng dự trữ cần thiết cho tuần thứ 12 tương đương
98,24 triệu đồng.
 Phương pháp điều hòa mũ theo xu hướng
Khi chúng ta dự báo cho kế hoạch ngắn hạn thì xu hướng là nhân tố không quan
trọng nhưng chuyển từ dự báo ngắn hạn sang dự báo trung hạn hay dài hạn thì xu
hướng trở nên quan trọng hơn. Kết hợp nhân tố xu hướng vào dự báo điều hòa mũ
đơn giản được gọi là điều hòa mũ theo xu hướng hay điều hịa đơi vì người ta sử dụng
hệ số điều hịa mũ α cùng với hệ số điều hòa xu hướng β.
Cơng thức tính tốn như sau:
FTt = Ft + Tt
Với:

Ft = Ft-1 + α(At-1 - Ft-1)
Tt = Tt-1 + β (Ft - Ft-1)

Trong đó: FTt - Dự báo điều hịa có điều chỉnh xu hướng trong giai đoạn t.
Ft - Dự báo đã dùng điều hòa mũ trong giai đoạn t.
Tt - Ước lượng xu hướng trong giai đoạn t.
At - Số liệu thực tế trong giai đoạn t.
t - Giai đoạn t.
t-1 - Giai đoạn trước giai đoạn t.
α - Hệ số điều hịa mũ có giá trị từ 0 →1
β - Hệ số điều hòa theo xu hướng có giá trị từ 0 → 1
Thí dụ: Cơng ty Xây dựng Tây Đơ có doanh thu (triệu đồng) trong năm qua:
Tháng Doanh thu Tháng Doanh thu Tháng Doanh thu Tháng Doanh thu

1

300

4

330

7

326

10

338

47


2

320

5

334

8

340

11

347

3

314

6

338

9

345

12

355

Cơng ty muốn áp dụng phương pháp điều hịa mũ theo xu hướng để dự báo doanh
thu ở tháng tiếp theo với 2 phương án:
Phương án 1: α = 0,3 và β = 0,2; Phương án 2: α = 0,2 và β = 0,3
Hãy cho biết Công ty nên dùng phương án nào và dự báo tháng 13 (tháng 1 năm
sau) Cơng ty sẽ có doanh thu bao nhiêu.
Lời giải:
 Trường hợp 1 với α = 0,3 và β = 0,2.
Áp dụng công thức:
FTt = Ft + Tt

Ft = Ft-1 + α(At-1 - Ft-1)
Tt = Tt-1 + β (Ft - Ft-1)
- Khi t = 1 Dự báo theo xu hướng cho tháng 1 được tính: FT1 = F1 + T1
Do khơng có số liệu của tháng thứ 0, cho nên tất cả dự báo có dùng điều hịa mũ
của giai đoạn đầu (tháng 1) được chọn một cách ngẫu nhiên và thông thường người ta
cho dự báo này bằng với giá trị thực của giai đoạn đầu.
Tương tự phần tử xu hướng của tháng đầu tiên cũng được chọn một cách ngẫu
nhiên và để cho tiện, thông thường người ta lấy bằng không.
F1 = A1 = 300.
T1 = 0
→ FT1 = F1 + T1 = 300 + 0 = 300.
- Khi t = 2 Dự báo theo xu hướng cho tháng thứ 2 được tính: FT2 = F2 + T2
F2 = F1 + α(A1 - F1) = 300 + 0,3*(300 - 300) = 300.
T2 = T1 + β (F2 - F1) = 0 +0,2*(300 - 300) = 0
→ FT2 = F2 + T2 = 300 + 0 = 300.
- Khi t = 3: Dự báo theo xu hướng cho tháng thứ 3 theo công thức FT3 = F3 + T3
F3 = F2 + α(A2 – F2) = 300 + 0,3*(320 - 300) = 306
T3 = T2 + β(F3 – F2) = 0 + 0,2*(306 - 300) = 1,2
→ FT3 = F3 + T3 = 306 + 5 = 307,2.
- Khi t = 4: Dự báo theo xu hướng cho tháng thứ 4 theo công thức FT4 = F4+T4
F4 = F3 + α(A3 – F3) = 306 + 0,3*(314 – 306) = 308,4
T4 = T3 + β (F4 – F3) = 1,2 + 0,2*(308,4 – 306) = 1,7
→ FT4 = F4 + T4 = 308,4 + 1,7 = 310,1.
Tương tự ta xác định được số liệu dự báo hàng tháng cho đến tháng 12.
48


 Trường hợp 2 với α = 0,2 và β = 0,3
Tính tương tự như trường hợp trên.
Cuối cùng, ta tổng hợp được bảng tính tốn dự báo cho 2 cặp hệ số như sau:

Bảng 2.9 Kết quả dự báo với 2 cặp hệ số
Doanh
Tháng thu
thực

Trường hợp 1
α = 0,3

Trường hợp 2

β = 0,2

α = 0,2

β = 0,3

Ft

Tt

FTt

AD

Ft

Tt

FTt

AD

1

300

300

0,0

300

0,0

300,0

0,0

300,0

0,0

2

320

300,0

0,0

300,0

20,0

300,0

0,0

300,0

20,0

3

314

306,0

1,2

307,2

6,8

324,0

7,2

331,2

17,2

4

330

308,4

1,7

310,1

19,9

315,6

4,7

320,3

9,7

5

334

314,9

3,0

317,9

16,1

334,3

10,3

344,6

10,6

6

338

320,6

4,1

324,7

13,3

337,8

11,3

349,2

11,2

7

326

325,8

5,2

331,0

5,0

341,5

12,4

353,9

27,9

8

340

325,9

5,2

331,1

8,9

326,0

7,8

333,8

6,2

9

345

330,1

6,0

336,1

8,9

342,8

12,8

355,7

10,7

10

338

334,6

6,9

341,5

3,5

348,0

14,4

362,4

24,4

11

347

335,6

7,1

342,7

4,3

338,7

11,6

350,3

3,3

12

355

339,0

7,8

346,8

8,2

349,3

14,8

364,1

9,1

Tổng AD

114,9

150,2

Độ lệch tuyệt đối trung bình được xác định cho hai trường hợp trên như sau:
Trường hợp 1 ta có
Trường hợp 2 ta có
Ta thấy độ lệch tuyệt đối bình qn MAD 1 (là 10,4) thấp hơn so với độ lệch tuyệt
đối bình qn MAD2 (là 16,4). Như vậy, Cơng ty nên dùng phương án 1 với cặp hệ số
α = 0,3 và β = 0,2 để dự báo cho kỳ tiếp theo.
- Khi t = 13: Dự báo theo xu hướng cho tháng 13 theo công thức FT13 = F13+T13
F13 = F12 + α(A12 – F12) = 339 + 0.3*(355 – 339) = 343,8
T13 = T12 + β (F13 – F12) = 7,8 + 0,2*(343,8 – 339) = 8,8
→ FT13 = F13 + T13 = 343,8 + 8,8 = 352.6 ≈ 353.
Theo tính tốn trên dự báo tháng thứ 13 Cơng ty sẽ có doanh thu 353 triệu đồng.
2.2.4 Một số phương pháp theo đường hồi qui (đường khuynh hướng)

49


Đường khuynh hướng cịn có tên gọi là đường hồi qui và có thể là tuyến tính hoặc
phi tuyến. Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng được xây dựng dựa vào dãy
số thời gian và có thể dùng để dự báo ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn. Dãy số thời
gian này cho phép ta xác định đường khuynh hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật bình
phương bé nhất.
Qua phân tích nếu thấy rằng xu hướng phát triển của các số liệu tăng hoặc giảm

tương đối đều đặn theo một chiều hướng nhất định ta có thể vạch ra một đường thẳng
(tuyến tính) biểu hiện chiều hướng đó. Ngược lại, nếu số liệu thu được biến động theo
một chiều hướng đặc biệt hơn như tăng (giảm) ngày càng nhanh hay ngày càng chậm
ta có thể sử dụng các đường cong (phi tuyến) thích hợp để mơ tả sự biến động đó bằng
đường parabol, hyperbol, logarit, ...
Tài liệu này trình bày chủ yếu về đường huynh hướng (đường hồi qui) tuyến tính.
Phân tích hồi qui tuyến tính là một mơ hình dự báo thiết lập mối quan hệ giữa biến phụ
thuộc với hai hay nhiều biến độc lập. Trong phần này, chúng ta chỉ xét đến một biến
độc lập duy nhất với đường hồi qui thông thường và đường hồi qui thống kê.
 Phương pháp theo đường hồi qui thơng thường
Phương pháp này cịn được gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé nhất.
Gọi như vậy chưa thật chuẩn xác lắm vì kỹ thuật bình phương bé nhất được sử dụng
khơng chỉ cho phương pháp này mà cịn được sử dụng cả trong các phương pháp
đường thẳng thống kê và các phương pháp đường phi tuyến khác nữa.
Mô hình này có cơng thức: Y = ax + b với:
Trong đó:
y - Biến phụ thuộc cần dự báo tức số lượng hàng hóa (dịch vụ) trong quá khứ.
x - Biến độc lập tức thứ tự thời gian trong dãy số.
n - Số lượng số liệu có được trong quá khứ.
Thí dụ: Cơng ty Xây dựng Tây Đơ thống kê được số bao xi măng sử dụng năm
2003 đến 2011 theo bảng sau:
Năm Số xi măng (bao) Năm

Số xi măng (bao)

Năm

200
3

7.700

2006

10.900

2009

200
4

9.400

2007

9.700

2010

200
5

11.200

2008

13.100

2011

Số xi măng (bao)
11.100
12.200
13.800

Hãy dùng phương pháp đường thẳng hồi qui thông thường giúp Công ty dự báo số
bao xi măng sẽ sử dụng ba năm tiếp theo.
Lời giải:
Áp dụng công thức: Y = ax + b
với:
50


y là biến phụ thuộc tức số bao xi măng sử dụng theo các năm.
x là biến độc lập thông qua từng giai đoạn theo thời gian, chúng được đánh theo số
tự nhiên từ 1 đến 9 và giá trị của x sử dụng cho các năm tới là 10, 11 và 12.
- Ta xây dựng được bảng 2.10 với các giá trị như sau:

Bảng 2.10 Các giá trị cơ bản theo phương pháp hồi qui thông thường
Năm

n

Số bao xi măng (y)

Thứ tự thời gian (x)

x2

xy

2003

1

7.700

1

1

7.700

2004

2

9.400

2

4

18.800

2005

3

11.200

3

9

33.600

2006

4

10.900

4

16

43.600

2007

5

9.700

5

25

48.500

2008

6

13.100

6

36

78.600

2009

7

11.100

7

49

77.700

2010

8

12.200

8

64

97.600

2011

9

13.800

9

81

124.200

99.100

45

285

530.300

∑

Thay các giá trị vào cơng thức trên ta có:

Phương trình đường khuynh hướng hồi qui tuyến tính là Y = 580x + 8.111.
Từ đây ta xác định được nhu cầu sử dụng xi măng của Công ty 3 năm tiếp theo:
Năm thứ 10 tức năm 2012: Y10 = 580*10 + 8.111 = 13.911 bao.
Năm thứ 11 tức năm 2013: Y11 = 580*11 + 8.111 = 14.491 bao.
Năm thứ 12 tức năm 2014: Y12 = 580*12 + 8.111 = 15.071 bao.
 Phương pháp theo đường hồi qui thống kê
Mơ hình này cũng có cơng thức: Y = ax + b với:
Trong đó: Y - Lượng nhu cầu dự báo.
y - Biến phụ thuộc cần dự báo tức số lượng hàng hóa trong quá khứ.
51


x - Biến độc lập tức thứ tự thời gian trong dãy số.
a - Độ dốc của đường xu hướng.
b - Tung độ gốc.
n - Số lượng số liệu có được trong quá khứ.
Để đơn giản và dễ dàng hơn trong tính tốn chúng ta có thể điều chỉnh biến độc lập
sao cho Σx = 0. Muốn vậy:
- Nếu có một số lẻ lượng mốc thời gian chẳng hạn là 5, thì giá trị của x được ấn
định như sau: -2, -1, 0, 1, 2 và như thế Σx = 0, giá trị của x được sử dụng cho dự
báo trong năm tới là +3.
- Nếu có một số chẵn lượng mốc thời gian chẳng hạn là 6 thì giá trị của x sẽ được
ấn định là: -5, -3, -1, 1, 3, 5. Như thế Σx = 0 và giá trị của x được sử dụng cho
dự báo trong năm tới là +7.
Thay Σx = 0 vào công thức trên ta có:
Y = ax + b với:
Thí dụ: Lấy lại số liệu thí dụ trên để minh họa số năm lẻ.
Lời giải:
Áp dụng công thức: Y = ax + b với:

y là biến phụ thuộc tức số xi măng được sử dụng theo các năm.
x là biến độc lập được trình bày thơng qua từng giai đoạn theo thời gian với số lẻ
nên chúng được đánh theo thứ tự -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4 và giá trị của x sử dụng cho
các năm tới là 5, 6 và 7.
Ta xây dựng được bảng các giá trị như sau:
Bảng 2.11 Các giá trị cơ bản theo phương pháp thống kê với số thời gian lẻ

52

Năm

Số bao xi măng (y)

Thứ tự thời gian (x)

x2

xy

2003

7.700

-4

16

- 30.800

2004

9.400

-3

9

- 28.200

2005

11.200

-2

4

- 22.400

2006

10.900

-1

1

- 10.900

2007

9.700

0

0

0

2008

13.100

1

1

13.100

2009

11.100

2

4

22.200

2010

12.200

3

9

36.600

2011

13.800

4

16

55.200

∑

99.100

0

60

34.800

Thay các giá trị có được trong bảng vào cơng thức ta được:
Phương trình đường khuynh hướng hồi qui tuyến tính là Y = 580x + 11.011.
Từ đây ta xác định được nhu cầu xi măng trong 3 năm tiếp theo như sau:
Năm thứ 10 tức năm 2012: Y10 = 580*5 + 11.011 = 13.911 bao.
Năm thứ 11 tức năm 2013: Y11 = 580*6 + 11.011 = 14.491 bao.
Năm thứ 12 tức năm 2014: Y12 = 580*7 + 11.011 = 15.071 bao.
Ta nhận thấy phương pháp đường thẳng hồi qui thống kê và phương pháp đường
thẳng hồi qui thông thường đều cho kết quả như nhau vì cả hai đều dùng kỹ thuật bình
phương bé nhất nên đường khuynh hướng lý thuyết tìm ra gần như trùng nhau do đó
trong thực tế chỉ cần dùng một trong hai phương pháp trên.
Công ty Xây dựng Tây Đô sử dụng số thép (tấn) trong 10 năm qua như sau:
Năm
1
2
3
4
5

Số thép (tấn)
1.000
1.300
1.800
2.000
2.000

Năm
6
7
8
9

10

Số thép (tấn)
2.000
2.200
2.600
2.900
3.200

Hãy giúp Cơng ty sử dụng phương pháp tuyến tính hồi qui thống kê xây dựng một
dự báo dài hạn cho hoạch định nhu cầu thép trong 3 năm tới.
Lời giải: Đây trường hợp số năm chẵn.
Mơ hình này cũng có cơng thức: Y = ax + b
Trong đó:
y là biến phụ thuộc tức số lượng thép (tấn) sử dụng theo các năm.
x là biến độc lập được trình bày thông qua từng giai đoạn theo thời gian với số
chẵn là 10 nên giá trị của x sẽ được ấn định là: -9,-7, -5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9 và giá trị
của x sử dụng cho các năm tới là 11, 13 và 15.
Ta xây dựng bảng tính để thiết lập các giá trị như sau:
Bảng 2.12 Các giá trị cơ bản theo phương pháp thống kê với số thời gian chẵn
Năm (n)

Lượng thép (y)

Thứ tự thời gian (x)

x2

xy

1

1.000

-9

81

- 9.000

2

1.300

-7

49

- 9.100

3

1.800

-5

25

- 9.000

4

2.000

-3

9

- 6.000
53


Năm (n)

Lượng thép (y)

Thứ tự thời gian (x)

x2

xy

5

2.000

-1

1

- 2.000

6

2.000

1

1

2.000

7

2.200

3

9

6.600

8

2.600

5

25

13.000

9

2.900

7

49

20.300

10

3.200

9

81

28.800

Tổng

21.000

0

330

35.600

- Tính tóan các thơng số a và b.
;
- Phương trình hồi qui tuyến tính để dự báo thép sử dụng trong tương lai là:
Y = ax + b = 107,8x + 2.100
- Thay giá trị của x lần lượt là 11, 13, 15 vào phương trình ta dự báo số thép
Cơng ty cần trong 3 năm tới như sau:
Y11 = 107,8 *11 + 2.100 = 3.285 tấn; Y12 = 107,8 *13 + 2.100 = 3.501 tấn.
Y13 = 107,8 *15 + 2.100 = 3.717 tấn.
 Phương pháp theo đường hồi qui có xét đến biến động thời vụ
Đối với một số mặt hàng hoặc dịch vụ, nhu cầu thị trường có tính chất biến động
theo thời vụ trong năm và có xu hướng lặp lại hàng năm do điều kiện thời tiết, địa lý
hoặc do tập quán của người tiêu dùng ở các vùng có khác nhau (tết, lễ, hội...). Để dự
báo nhu cầu đối với mặt hàng hoặc dịch vụ này ta cần khảo sát mức độ biến động của
nhu cầu theo thời vụ bằng cách tính chỉ số thời vụ trên cơ sở dãy số thời gian đã điều
tra được.
Chỉ số thời vụ được ký hiệu là Ii và được tính theo cơng thức: ;
Với số bình qn của các thời kỳ (tháng, tuần...) cùng tên.
số bình quân chung của tất cả các thời kỳ (tháng, tuần...) trong dãy số.
Để xây dựng dự báo theo đường hồi qui có xét đến biến động thời vụ:
- Trước hết ta tính dự báo theo phương pháp đường khuynh hướng bình thường
chưa tính đến thời vụ Yi (tuyến tính hay phi tuyến).
- Tính chỉ số thời vụ Ii.
- Lấy kết quả dự báo theo phương pháp đường khuynh hướng bình thường chưa
tính đến thời vụ nhân với chỉ số thời vụ theo công thức Ytv = Yi* Ii.
Thí dụ: Cơng ty Xây dựng Tây Đô sử dụng xi măng trong 3 năm qua như sau:
Năm

Số lượng xi măng sử dụng hàng quí (bao)

Quí 1

54

Quí 2

Quí 3

Quí 4


2009

520

730

820

530

2010

590

810

900

600

2011

650

900

1.000

650

Hãy sử dụng phương pháp dự báo theo đường hồi qui có xét đến biến động thời vụ
giúp Cơng ty hoạch định kế hoạch đặt xi măng cho các quí năm tới.
Lời giải:
Áp dụng công thức: Y = ax + b với:

y là biến phụ thuộc tức số lượng bao xi măng theo các năm.
x là biến độc lập thông qua từng quí theo năm, chúng được đánh theo số tự nhiên
từ 1 đến 12 và giá trị của x sử dụng cho các quí tới là 13, 14, 15 và 16.
Thay các giá trị vào công thức trên ta có:

- Phương trình đường khuynh hướng hồi qui tuyến tính là Y = 17,97x + 608,18
- Thay giá trị của x bằng 13, 14, 15, 16 vào phương trình ta xác định được nhu
cầu tiêu thụ xi măng của Công ty trong 4 quí tiếp theo của năm 2012 như sau:
Y41 = (17,97*13) + 608,18 = 841,79; Y42 = (17,97*14) + 608,18 = 859,76
Y43 = (17,97*15) + 608,18 = 877,73; Y44 = (17,97*16) + 608,18 = 895,70

Bảng 2.13 Các giá trị cơ bản theo phương pháp thống kê thời vụ
Năm
2

0
0
9
2
0
1
0

Quí

Số bao xi măng (y)

Thứ tự thời gian (x)

x2

xy

Q11

520

1

1

520

Q12

730

2

4

1.460

Q13

820

3

9

2.460

Q14

530

4

16

2.120

Q21

590

5

25

2.950

Q22

810

6

36

4.860

Q23

900

7

49

6.300
55

Q

Số bao xi măng (y)

Thứ tự thời gian (x)

x2

xy

Q24

600

8

64

4.800

Q31

650

9

81

5.850

Q32

900

10

100

9.000

Q33

1.000

11

121

11.000

Q34

650

12

144

7.800

8700

78

650

59.120

Năm

2
0
1
1

Tổng

Sau đó ta tính tốn các chỉ số thời vụ.
Bảng 2.14 Các giá trị trung bình của các q

2009
2010
2011

Q 1
520
590
650

Q 2

730
810
900

Số bao xi măng
Q 3
820
900
1.000

Tổng

1760

2440

2720

1780

8700

Trung bình

586,67

813,33

906,67

593,33

725

Năm

Q 4
530
600
650

Cả năm
2600
2900
3200

Lưu ý: = (tổng số bao của các quí của các năm)/tổng số số quí của các năm.
= (520 + 730 +....+ 1.000 + 650)/(4*3) = 8.700/12 = 725.
Áp dụng cơng thức ta tính được chỉ số thời vụ theo từng quí như sau:
I1 = 586,67/725 = 0,809 = 80,9%; I2 = 813,33/725 = 1,122 = 112,2%;
I3 = 906,67/725 = 1,251= 125,1%; I4 = 593,33/725 = 0,818 = 81,8%.
Các chỉ số thời vụ trên cho biết số bao xi măng của từng quí cùng tên so với mức
bình qn chung của tất cả các q của các năm. Ta thấy nhu cầu sử dụng xi măng cao
nhất là quí 3 rồi đến quí 2, quí 4 và thấp nhất là quý 1.
- Cuối cùng, áp dụng cơng thức Ytv = Yi* Ii ta có được số liệu bao xi măng của các
quí 1, 2, 3 và 4 của năm 2012 (đã làm trịn) như sau:
Q 1: Ytv41 = 841,79*0,809 = 681 bao; Quí 2: Ytv42 = 859,76*1,122 = 965 bao.
Quí 3: Ytv43 = 877,73*1,251 = 1.098 bao; Quí 4: Ytv44 = 895,70*0,818 = 733 bao.
2.2.5 Giám sát và kiểm sóat dự báo
Các nhà quản lý được khuyên nên sử dụng nhiều phương pháp dự báo khác nhau

cho nhiều loại sản phẩm khác nhau. Những nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn phương
pháp dự báo là loại hình sản phẩm (hàng hóa hay dịch vụ), khối lượng sản phẩm (lớn
hay nhỏ), chi phí cho sản phẩm (cao hay thấp)...
Trong thực tế, nhiều lúc dự báo không mang lại hiệu quả mong muốn vì:

56


- Khơng có sự tham gia của nhiều người vào dự báo. Những cố gắng cá nhân là
quan trọng, nhưng cần sự kết hợp của nhiều người để nắm các thơng tin khác có
liên quan.
- Khơng nhận thức được rằng dự báo là một phần rất quan trọng trong việc hoạch
định kinh doanh nên chưa đầu tư thii1ch hợp cho dự báo.
- Sử dụng phương pháp dự báo khơng thích hợp.
- Chưa theo dõi kết quả của các mơ hình dự báo liên tục và sát sao để có thể điều
chỉnh tính chính xác của dự báo, v.v.
Để theo dõi và quản lý tốt việc dự báo người ta dùng tín hiệu theo dõi và giới hạn
kiểm tra. Tín hiệu theo dõi được tính bằng 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 =

MAD =

∑(nhu cầu thực tế trong thời kỳ i – dự báo cho thời kỳ i)
MAD

∑│nhu cầu thực tế trong thời kỳ i – dự báo cho thời kỳ i│
n

n là số giai đoạn dự báo.

Tín hiệu theo dõi mang dấu dương cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn dự báo. Ngược
lại tín hiệu theo dõi mang dấu âm điều này có nghĩa là nhu cầu thực tế thấp hơn so với
dự báo.
Giới hạn kiểm tra là ấn định giới hạn kiểm tra trên và giới hạn kiểm tra dưới, cho
phép kết quả của dự báo có thể sai lệch trong khoảng này. Khoảng cách giữa giới hạn
kiểm tra trên và giới hạn kiểm tra dưới được gọi là phạm vi cho phép hay phạm vi
chấp nhận được. Tín hiệu theo dõi càng nhỏ càng tốt và được coi là tốt nhất khi nó
bằng khơng (0), lúc nhu cầu thực tế bằng dự báo (khó có thể xảy ra).
MAD
Tín hiệu báo
động
Giới hạn kiểm tra trên
+
Tín hiệu theo dõi
Phạm vi
0
cho phép
_
Giới hạn kiểm tra dưới
Thời gian
Hình 2.1 Dấu hiệu quản lý đo lường sai số dự báo qua n giai đoạn theo MAD
Trong thực tế nếu tổng sai số dự báo dịch chuyển RSFE có giá trị nhỏ và sai số
dương gần bằng sai số âm thì tín hiệu theo dõi được coi là bằng không (0). Một khi tín
hiệu theo dõi vượt quá giới hạn kiểm tra trên hay giới hạn kiểm tra dưới cần phải báo
57


động. Điều này có nghĩa là phương pháp dự báo được thực hiện có vấn đề, khơng phù
hợp và cần phải coi lại, điều chỉnh.
2.3 RA QUYẾT ĐỊNH QUẢN TRỊ

2.3.1 Tổng quan
Ra quyết định là nhiệm vụ quan trọng nhất của nhà quản trị vì quyết định quản trị
có ảnh hưởng đến sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp do đó các nhà quản trị cần
phải phát triển những kỹ năng ra quyết định.
Chất lượng quyết định quản trị là thước đo hiệu quả của nhà quản trị đối với doanh
nghiệp như Lee Lacocca - giám đốc hãng xe hơi Chrysler nói: “Nếu phải tổng hợp
thành một từ để nói lên phẩm chất của một giám đốc giỏi, tơi sẽ nói rằng đó là ‘Tính
quyết định’. Bạn có thể sử dụng những máy tính tuyệt vời nhất thế giới, bạn có thể thu
thập mọi số liệu và biểu đồ, nhưng sau cùng phải kết hợp mọi thông tin lại với nhau,
vạch ra một thời khóa biểu chung và hành động”.
Ra quyết định quản trị là sự lựa chọn một trong số các phương án hành động. Các
nhà quản trị xem việc ra quyết định là công việc trung tâm của họ bởi vì họ phải
thường xuyên lựa chọn phải làm cái gì, ai làm, làm khi nào và làm ở đâu. Không nên
nhầm lẫn việc ra quyết định và lập kế hoạch.
Trong thực tế đôi khi quyết định được thực hiện một cách nhanh chóng chỉ trong ít
phút nhưng cũng có những quyết định quan trọng, có ảnh hưởng lâu dài đối với doanh
nghiệp, địi hỏi nhiều cơng sức của người ra quyết định. Quyết định quản trị là hành vi
sáng tạo của nhà quản trị nhằm đưa ra chương trình và tính chất hoạt động của doanh
nghiệp để giải quyết một vấn đề trên cơ sở hiểu rõ quy luật vận động khách quan của
đối tượng quản trị và thơng tin đầy đủ, chính xác.
Lý thuyết ra quyết định là một phương pháp phân tích để lựa chọn hành động có
hiệu quả nhất và hợp lý nhất. Lý thuyết ra quyết định được phân làm ba lọai hình:
-

Ra quyết định dưới điều kiện chắc chắn là trường hợp người ra quyết định
biết chắc chắn kết quả sẽ xảy ra như thế nào với quyết định đã lựa chọn. Thí dụ,
người gửi tiền ngân hàng biết chắc lãi suất được hưởng từ ngân hàng và biết
được số tiền gửi của mình mang lại số tiền lãi chắc chắn là bao nhiêu.

-

Ra quyết định dưới điều kiện rủi ro là trường hợp người quyết định biết
được xác suất xảy ra đối với kết quả của phương thức đã lựa chọn. Thí dụ, đang
trong mùa mưa nhưng khơng rõ tuần tới có mưa hay khơng, cho nên tổ chức
buổi hịa nhạc ngồi trời sẽ rất lợi nếu trời khơng mưa nhưng lại bất lợi khi trời
mưa.

-

Ra quyết định dưới điều kiện không chắc chắn là trường hợp người ra quyết
định khơng biết điều gì sẽ xảy ra đối với kết quả của mỗi cách lựa chọn của
mình. Khơng ai biết chắc rằng chiến tranh thế giới thứ Ba có xảy ra hay khơng,
nhưng nếu nó xảy ra thì mọi tính toán kinh tế sẽ bị coi là bỏ đi.

2.3.2 Tiến trình và mơ hình ra quyết định
 Tiến trình ra quyết định
Tiến trình ra quyết định thường bao gồm 8 bước được bắt đầu từ xác định vấn đề,
đưa ra các tiêu chuẩn của quyết định, lượng hóa các tiêu chuẩn, xây dựng các phương
58


án, đánh giá và lựa chọn phương án tối ưu, tổ chức thực hiện phương án đã lựa chọn
và cuối cùng là đánh giá tính hiệu quả của quyết định.
 Bước 1: Xác định vấn đề
Xác định vấn đề là bước đầu tiên và rất quan trọng của tiến trình ra quyết định.
Xác định đúng vấn đề là thành công được một nửa cơng việc.
Việc tìm ra vấn đề là một bước quan trọng trong tiến trình ra quyết định, tuy nhiên,
vấn đề trong thực tiễn quản trị thường không xuất hiện rõ ràng, cần phải chẩn đốn để
tìm ra nguyên nhân, giống như trường hợp các bác sĩ phải chẩn đốn để xác định bệnh
vậy. Thí dụ doanh số bán hàng giảm có phải là vấn đề hay nó chỉ là hiện tượng còn

nguyên nhân hay vấn đề thực chất là do chất lượng sản phẩm kém.
Để minh họa cho tiến trình ra quyết định lấy thí dụ Ban giám đốc đang cần mua
máy trộn bê tông cho công trình xây dựng của doanh nghiệp nhằm giải quyết vấn đề
nâng cao chất lượng và tiến độ thi công công trình.
 Bước 2: Xác định các tiêu chuẩn của quyết định
Một khi vấn đề đã được xác định để hướng sự nỗ lực của nhà quản trị vào việc giải
quyết nó, xác định các tiêu chuẩn của quyết định là bước tiếp theo cần phải làm. Tiêu
chuẩn của quyết định được hiểu là những căn cứ được xem xét để đi đến sự chọn lựa
quyết định.
Trong việc mua máy trộn bê tông, những tiêu chuẩn cần xác định bao gồm giá cả,
dịch vụ, thời gian bảo hành, độ tin cậy, mẫu mã. Trong bước này, việc xác định không
đầy đủ những tiêu chuẩn (đặc biệt những tiêu chuẩn ảnh hưởng nhiều đến quyết định)
sẽ có thể dẫn đến hiệu quả của quyết định kém.
 Bước 3: Lượng hóa các tiêu chuẩn
Các tiêu chuẩn được liệt kê thường có mức độ quan trọng khác nhau đối với quyết
định, vì vậy cần phải đo lường mức độ quan trọng của các tiêu chuẩn này để có thứ tự
ưu tiên chính xác khi chọn lựa quyết định.
Để lượng hóa các tiêu chuẩn đặt ra thông thường người ta sử dụng hệ số với hệ số
10 cho tiêu chuẩn có ảnh hưởng quan trọng nhất đến quyết định và sử dụng hệ số thấp
hơn cho những tiêu chuẩn kém quan trọng hơn. Thí dụ cho hệ số 5 đối với tiêu chuẩn
có mức độ quan trọng chỉ bằng ½ của tiêu chuẩn quan trọng nhất.
 Bước 4: Xây dựng các phương án
Bước này đòi hỏi nhà quản trị phải đưa ra được các phương án mà những phương
án này có thể giải quyết được vấn đề.
Quyết định quản trị có hiệu quả cao khi nhà quản trị dành nhiều nỗ lực để tìm
kiếm nhiều phương án khác nhau, tức tìm nhiều lựa chọn khác nhau để giải quyết một
vấn đề. Thí dụ để mua máy trộn bê tơng ban giám đốc doanh nghiệp có thể lựa chọn từ
nhiều phương án được đề xuất với những máy trộn bê tông của các hãng khác nhau
như Hãng A, Hãng B, Hãng C, Hãng D và Hãng E.
 Bước 5: Đánh giá các phương án

59