Bài giảng Kinh tế và quản lý công nghiệp: Chương 2.4

KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ CÔNG NGHIỆP

EM 2120

Economics & Industrial Management

Nguyễn Thị Bích Nguyệt Bộ môn Kinh tế học C9-208B Viện Kinh tế và Quản lý

11/16/2021

Economics & Industrial Management

NỘI DUNG HỌC PHẦN

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG

CHƯƠNG 2: GIÁ CẢ VÀ CÁC TÁC ĐỘNG THAY ĐỔI GIÁ THỊ TRƯỜNG

CHƯƠNG 3: LÝ THUYẾT VỀ SẢN XUẤT, CHI PHÍ VÀ ỨNG DỤNG

CHƯƠNG 4: LÝ THUYẾT ĐỊNH GIÁ

CHƯƠNG 5: CHIẾN LƯỢC CẠNH TRANH CỦA TẬP ĐOÀN

CHƯƠNG 6: LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI VÀ CHIẾN LƯỢC KINH DOANH

11/16/2021

Economics & Industrial Management

CHƯƠNG 2

GIÁ CẢ VÀ CÁC TÁC ĐỘNG THAY ĐỔI GIÁ THỊ TRƯỜNG

NỘI DUNG CHƯƠNG 2

2.1 THỊ TRƯỜNG, CẦU VÀ CUNG

2.2 PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG GIÁ THỊ TRƯỜNG

2.3 ƯỚC LƯỢNG HÀM CẦU THỊ TRƯỜNG

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.1. Dự báo

Khái niệm

những số liệu, những thông tin đã có. (Theo từ điển Tiếng việt - 2006)

Dự báo là báo trước tình hình có nhiều khả năng sẽ xảy ra, dựa trên cơ sở

điều nào đó trong tương lai vốn nằm ngoài khả năng kiểm soát của một tổ

Dự báo trong kinh doanh được hiểu là việc ước lượng một sự kiện hoặc một

trong việc đưa ra quyết định quản lý

11/16/2021

Economics & Industrial Management

chức, hay một công ty nhằm cung cấp cho nhà quản trị một cơ sở khoa học

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.1. Dự báo

Phân loại dự báo

Theo phương pháp dự báo: dự báo định tính và dự báo định lượng.

Theo đối tượng dự báo: dự báo kinh tế, dự báo kỹ thuật, dự báo nhu cầu

11/16/2021

Economics & Industrial Management

Theo thời gian: dự báo ngắn hạn trung hạn và dài hạn.

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.1. Dự báo

Các chủ đề dự báo kinh doanh phổ biến

- Các thành phần của GDP

Ví dụ: chi tiêu cho tiêu dùng, chi mua sắm thiết bị sản xuất, xây dựng dân dụng

- Tổng sản phẩm trong nước (GDP)

Ví dụ: doanh số bán hàng của một ngành công nghiệp

- Doanh số một sản phẩm

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Dự báo công nghiệp

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.1. Dự báo

Vai trò của dự báo kinh doanh

✓ Là cơ sở để đưa ra các quyết định chiến lược cũng như chiến thuật của

doanh nghiệp

✓ Có ảnh hưởng hiệu quả hoạch định và thực hiện kế hoạch sản xuất cũng

như các kế hoạch bộ phận khác của doanh nghiệp

kinh doanh

✓ Giúp doanh nghiệp chủ động trong việc đáp ứng cầu, không bỏ sót cơ hội

✓ Giúp các nhà quản trị doanh nghiệp có kế hoạch sử dụng hợp lý và có hiệu

✓ Cung cấp cơ sở quan trọng để phối kết hợp hoạt động giữa các bộ phận

quả các nguồn lực

11/16/2021

Economics & Industrial Management

trong toàn doanh nghiệp

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.1. Dự báo

Nguyên nhân của việc dự báo kém

- DỰ báo không có cơ sở

- Nhận thức về dự báo không đúng

- Sử dụng phương pháp, cách tính toán không nhất quán

- Số liệu không đầy đủ, không liên tục, chưa đủ lớn

- Dự báo không có kiểm chứng

- Môi trường biến động và điều kiện thay đổi

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Lựa chọn sai chuyên gia

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.1. Dự báo Quy trình dự báo kinh tế

11/16/2021

Economics & Industrial Management

-Bước 1: Xác định mục tiêu dự báo -Bước 2: Quyết định đối tượng dự báo -Bước 3: Xác định loại dự báo -Bước 4: Nghiên cứu, khảo sát thu thập dữ liệu -Bước 5: Chọn mô hình -Bước 6: Đánh giá mô hình -Bước 7: Thực hiện dự báo -Bước 8: Trình bày dự báo -Bước 9: Theo dõi kết quả

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.1. Dự báo

Yêu cầu chất lượng của dữ liệu trong mô hình dự báo

- Dữ liệu phải tin cậy

- Dữ liệu phải nhất quán

- Dữ liệu phải phù hợp

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Dữ liệu phải kịp thời

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.1. Dự báo

✓ Dự báo cái gì/chỉ số nào

✓ Sự phù hợp giữa mức độ giá trị của dự báo và chi phí

✓ Khả năng sẵn có của chuỗi dữ liệu thống kê

✓ Thời gian cho phép để thực hiện công tác dự báo

11/16/2021

Economics & Industrial Management

Các yếu tố để lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.2. Đánh giá tính chính xác của dự báo

- Trung bình sai số tuyệt đối (Mean Absolute Error)

Giá trị thực: At ; Giá trị dự báo là Ft → Sai số trong dự báo: At – Ft - Sai số trung bình (Mean Error)

- Độ lệch chuẩn sai số (Root Mean Squard Error)

- Phương sai sai số (Mean Squared Error)

→ Nếu một trong các giá trị sai số trên của phương pháp dự báo nào nhỏ hơn

11/16/2021

Economics & Industrial Management

thì độ chính xác của phương pháp đó sẽ cao hơn

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.2. Đánh giá tính chính xác của dự báo

a. Sai số trung bình (Mean Error)

- Công thức :

ME =

∑(At – Ft)

1 𝑛

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Chỉ số đo lường sai số dự báo, dễ tính toán nhưng ít được sử dụng

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.2. Đánh giá tính chính xác của dự báo

b. Trung bình sai số tuyệt đối (Mean Absolute Error)

- MAE là trung bình tuyệt đối các sai số dự báo theo thời gian của đối tượng dự báo, không quan tâm tới đó là sai số vượt quá hay sai số thiếu hụt

- Chỉ số đo lường sai số dự báo, dễ tính toán và hay được sử dụng

MAE =

∑|At – Ft|

1 𝑛

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Công thức :

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.2. Đánh giá tính chính xác của dự báo

c. Phương sai sai số (Mean Squard Error)

- Khi tính sai số tuyệt đối trung bình, chúng ta không tính trọng số của các quan sát, và chúng ta cho các quan sát một trọng số như nhau

- Công thức:

∑(At – Ft)2

1 MSE = 𝑛

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Còn trong trường hợp này, các sai số lớn thường có trọng số lớn (trọng số chính là giá trị sai số), sai số nhỏ thường có trọng số nhỏ.

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.2. Đánh giá tính chính xác của dự báo

d. Độ lệch chuẩn sai số (Root Mean Squard Error)

RMSE = MSE

11/16/2021

Economics & Industrial Management

Công thức:

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

Lấy ý kiến của ban lãnh đạo

Lấy ý kiến của bộ phận bán hàng

Phương pháp lấy ý kiến của người tiêu dùng

Phương pháp chuyên gia/phương pháp Delphi

11/16/2021

Economics & Industrial Management

e. Khảo sát chi tiêu

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

a. Lấy ý kiến ban điều hành: (Jury of executive opinion)

Đối tượng lấy ý kiến

✓Các nhà quản trị cao cấp

✓Người phụ trách công việc quan trọng

✓Các chuyên viên kỹ thuật, tài chính, sản xuất, tiếp thị

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

a. Lấy ý kiến ban điều hành: (Jury of executive opinion)

- Mỗi nhà quản lý nhận được số liệu quá khứ và họ tự đưa ra số liệu dự báo

Nội dung:

- Số liệu dự báo cá nhân được trình bày bằng các báo cáo hoặc phát biểu

trong cuộc họp

- Trị dự báo trung bình có thể không có hoặc có trọng số.

cần dự báo

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Trọng số thường lớn với những nhà quản lý có kiến thức về loại số liệu

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

a. Lấy ý kiến ban điều hành: (Jury of executive opinion)

- Nhược điểm: có tính chủ quan, ý kiến của người có chức vụ cao chi

- Ưu điểm: thu thập được kinh nghiệm từ nhiều chuyên gia khác nhau

11/16/2021

Economics & Industrial Management

phối ý kiến người khác

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

thị hiếu, nắm bắt

b. Lấy ý kiến của những người bán hàng - Những người bán hàng là những người hiểu rõ nhu cầu,

được sát thực nhất những thay đổi trong xu hướng tiêu dùng của khách hàng

- Tập hợp các đánh giá của nhân viên bán hàng, quản trị bán hàng hoặc cả hai,

để dự báo cho khối lượng bán sản phẩm cá nhân hoặc cho tổng khối lượng bán

của chương trình dự báo

- 60-70% công ty sử dụng phương pháp này như là một bộ phận thường xuyên

- Các hãng công nghiệp sử dụng thường xuyên kỹ thuật này để lập các dự báo

11/16/2021

Economics & Industrial Management

ngắn hạn, trung hạn

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

✓ Lấy ý kiến của khách hàng hiện tại, khách hàng tiềm năng

✓ Do bộ phận bán hàng, bộ phận nghiên cứu thị trường, công ty tư vấn

c. Lấy ý kiến người tiêu dùng

✓ Hỏi ý kiến trực tiếp của khách hàng

✓ Gửi các câu hỏi theo đường bưu điện, điện thoại, phỏng vấn, email,

Internet …

11/16/2021

Economics & Industrial Management

tiến hành

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

c. Lấy ý kiến người tiêu dùng

Ưu điểm:

✓ Giúp dự báo được nhu cầu trong tương lai

✓ Đánh giá được mức độ thoả mãn của sản phẩm đối với người tiêu

dùng, phục vụ cho việc cải tiến sản phẩm

Nhược điểm:

✓ Tốn kém và mất nhiều thời gian

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

d. Phương pháp Delphi

✓ Một dạng dự báo bằng cách lấy ý kiến chuyên gia

✓ Sử dụng một loạt các câu hỏi và câu trả lời để có được một dự báo đồng

11/16/2021

Economics & Industrial Management

thuận (cho những vấn đề mà các chuyên gia có ý kiến khác nhau)

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

d. Phương pháp Delphi

Phạm vi áp dụng:

✓ Đối tượng dự báo thiếu thông tin, thiếu thống kê đầy đủ, toàn diện và đáng tin cậy về quy luật vận động của đối tượng dự báo trong quá khứ và hiện tại ✓ Đối tượng dự báo thiếu hoặc không có cơ sở lý luận thực tiễn chắc chắn đảm bảo cho việc mô tả quy luật vận động của đối tượng bằng cách sử dụng các mô hình toán học ✓ Đối tượng dự báo có độ bất định lớn, độ tin cậy thấp về hình thức thể hiện, về chiều hướng biến thiên,…

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

d. Phương pháp Delphi

Các bước tiến hành:

- Lựa chọn những chuyên gia tham gia dự báo

- Thu thập kết quả, lập bảng tóm tắt kết quả

- Xây dựng các câu hỏi điều tra lần đầu, gửi đến các chuyên gia

- Gửi lại bảng tóm tắt kết quả cho các chuyên gia xem xét lại

- Từng chuyên gia sẽ xem xét lại các dự báo của mình trên cơ sở tham khảo ý

kiến chung của nhiều chuyên gia khác

Economics & Industrial Management

11/16/2021

- Lặp đi lặp lại cho đến khi kết quả không khác biệt nhiều giữa các chuyên gia

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính d. Phương pháp Delphi

Ưu điểm: Tận dụng trình độ uyên bác về lý luận, thành thạo về chuyên môn, phong phú về khả năng thực tiễn, nhạy bén của một tập thể các nhà khoa học, các nhà quản lý cùng đội ngũ các cán bộ lão luyện thuộc các chuyên môn Nhược điểm: ✓ Mang tính chủ quan, do đó lựa chọn chuyên gia không đúng tiêu chuẩn thì độ tin cậy dự báo thấp. ✓ Khi các ý kiến chuyên gia tản mạn trái ngược nhau thì quá trình xử lý sẽ khá phức tạp.

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính d. Phương pháp Delphi

Nhược điểm:

✓ Nhiều chuyên gia đưa ra số liệu dự báo nhưng cơ sở lý giải lại không

rõ ràng, biên độ dao động lớn, khiến cho việc đánh giá sai số và khoảng

✓ Việc tập trung các chuyên gia đầy đủ trong một cuộc họp, việc thu hồi

tin cậy khó khăn.

11/16/2021

Economics & Industrial Management

phiếu trả lời đúng thời hạn cũng không phải dễ dàng.

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.3. Các phương pháp dự báo định tính

e. Khảo sát chi tiêu

✓ Dự định của người tiêu dùng

Thu thập các thông tin dạng số liệu vĩ mô như

- Khảo sát người tiêu dùng

✓ Lượng hàng tồn kho và doanh số bán hàng kỳ vọng

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Khảo sát niềm tin người tiêu dùng

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Các phương pháp dự báo định lượng

✓ Chỉ số dẫn hướng (leading indicators)

a. Các chỉ số kinh tế

✓ Chỉ số trùng khớp (coincident indicators)

✓ Chỉ số trễ/muộn (lagging indicators)

11/16/2021

Economics & Industrial Management

✓ Chỉ số tổng hợp (composite index)

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Các phương pháp dự báo định lượng

a. Các chỉ số kinh tế

Chỉ số dẫn hướng: → Dự báo tương lai các hoạt động kinh tế

- Số giờ làm việc trunh bình, số giờ sản xuất bình quân - Số đơn yêu cầu trợ cấp thất nghiệp lần đầu - Số lượng đơn đặt hàng mới hàng tiêu dùng và vật tư - Kết quả kinh doanh của nhà cung cấp, chỉ số khuếch tán về giao hàng chậm - Số lượng đơn hàng mới ngành chế tạo, tổng nguồn vốn đầu tư kinh doanh - Chỉ số kỳ vọng tiêu dùng - Số lượng giấy phép xây dựng, số lượng nhà ở mới - Giá chứng khoán - Tổng lượng cung tiền M2 - Chênh lệch lãi suất

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Các phương pháp dự báo định lượng

a. Các chỉ số kinh tế

Chỉ số trùng khớp: Chỉ ra thực trạng hoạt động kinh tế hiện tại

⁃ Số lao động phi nông nghiệp

⁃ Thu nhập cá nhân không tính các khoản thanh toán chuyển nhượng

⁃ Sản lượng sản xuất công nghiệp

11/16/2021

Economics & Industrial Management

⁃Doanh số ngành chế tạo/thương mại/dịch vụ

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Các phương pháp dự báo định lượng

a. Các chỉ số kinh tế

⁃Thời gian thất nghiệp trung bình theo tuần

⁃Tỷ lệ tồn kho sản xuất và tồn kho thương mại

⁃Thay đổi chi phí nhân công trên một đơn vị sản lượng trong ngành chế tạo (%)

⁃Lãi suất cơ bản bình quân của hệ thống ngân hàng

⁃Dư nợ cho vay ngành công nghiệp và thương mại

⁃tỷ lệ dư nợ tín dụng trả góp so với thu nhập cá nhân

⁃thay đổi chỉ số giá tiêu dùng ngành dịch vụ

11/16/2021

Economics & Industrial Management

Chỉ số trễ/muộn: Xác nhận biến động kinh tế đã xảy ra trong quá khứ

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Các phương pháp dự báo định lượng

a. Các chỉ số kinh tế

⁃ Chỉ sốdẫn hướng dự báo có suy thoái nhưng thực tế không xảy ra

Hạn chế của các chỉ số kinh tế

⁃Thay đổi trong chỉ số không cho biết mức độ sụt giảm hoặc tăng lên chính xác

11/16/2021

Economics & Industrial Management

⁃ Dữ liệu có thể được sửa đổi trong những tháng tiếp theo

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Các phương pháp dự báo định lượng

a. Các chỉ số kinh tế

Hãy cho biết các chỉ số kinh tế sau đây thuộc loại nào?

1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế - GDP Growth Rate (%)

2. Chỉ số sản lượng bán lẻ - Retail Sale Y-on-Y(%)

3. Chỉ số niềm tin tiêu dùng – Consumer Confidence Survey (điểm)

4. Chỉ số quản trị mua sắm (Công nghiệp) – Purchasing Manager Index

(Manufacturing) (điểm số)

11/16/2021

Economics & Industrial Management

5. Chỉ số tự do kinh tế - Index of Economic Freedom (điểm số)

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Các phương pháp dự báo định lượng

Dự báo giản đơn Naive

Phương pháp bình quân đơn giản

Phương pháp bình quân di động m mức độ

Phương pháp san bằng số mũ

Phương pháp bình quân di động có trọng số

Phương pháp hồi quy

11/16/2021

Economics & Industrial Management

b. Các phương pháp dự báo

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Dự báo định lượng

b. Các phương pháp dự báo

- Gọi A

là giá trị thực tế của biến quan sát tại thời điểm t

Ký hiệu:

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Ft là giá trị dự báo tại thời điểm t - Ft+1 là giá trị cần dự báo sau thời điểm t một kỳ - n số quan sát của tập dữ liệu

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Dự báo định lượng

b. Các phương pháp dự báo

Dự báo đơn giản Naive

F

= At

Công thức tính:

t+1

- Nhanh chóng, đơn giản nhưng chỉ phù hợp khi dữ liệu ổn định và có tính dừng

Nhận xét:

thường hay mang tính mùa vụ

- Tính chính xác không cao, không phù hợp khi dữ liệu có sự biến động lớn, bất

11/16/2021

Economics & Industrial Management

- Sử dụng trong tình huống khi ít dữ liệu, doanh nghiệp mới thành lập

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Dự báo định lượng

b. Các phương pháp dự báo

Dự báo đơn giản Naive

Ví dụ

Quí

Lượng bán

Dự báo

Q1-17

5.3

Q2-17

5.3

Q3-17

5.7

5.3

Q4-17 Q1-18

6.1 6.6

5.7 6.1

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Dự báo định lượng

b. Các phương pháp dự báo

= A

Ft+1 =

(A1+ A2+⋯+At) n

➢ Thích hợp: các tình huống ổn định, số liệu ổn định và phân phối một

Phương pháp bình quân đơn giản

cách ngẫu nhiên

11/16/2021

Economics & Industrial Management

➢ Không thích hợp: khi có ảnh hưởng mùa

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

Ví dụ:

- Công ty A đã thống kê được doanh số bán hàng (tỷ đồng) trong 8 tháng như sau:

Tháng

1

2

3

4

5

6

7

8

Doanh thu

quả như sau:

= 23,25 (tỷ)

F9 = 15+ 20+ 26+ 18+ 32+ 30+ 25+ 20

11/16/2021

Economics & Industrial Management

Công ty A sử dụng phương pháp bình quân đơn giản để dự báo cho tháng 9, kết

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Dự báo định lượng

b. Các phương pháp dự báo

Phương pháp bình quân di động m mức độ

𝑭t+1 =

𝑨𝒕−m+𝟏 + … + 𝑨𝒕−1 + At m

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

Ví dụ: - Dự báo doanh thu với phương pháp bình quân di động - Lấy bình quân 3 năm

Năm

Doanh thu

Dự báo

2 3

24 22

- -

5 6

25 28

24 24,3

26,3

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Dự báo định lượng

b. Các phương pháp dự báo

𝐅𝐭+1 = ∝ 𝐀𝐭 + 𝟏 −∝ 𝐅𝐭

Phương pháp san bằng số mũ

α: hệ số san bằng (0 <α <1) -

- α càng gần đến 1: giá trị dự báo mới càng gần với giá trị thực tế gần nhất

- Thực tế sẽ thử với các giá trị α khác nhau, giá trị được chọn là giá trị làm

- α càng gần đến 0: giá trị dự báo mới càng gần với dự báo gần nhất

11/16/2021

Economics & Industrial Management

cho sai số dự báo bình phương trung bình (MSE) của mô hình nhỏ nhất

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Dự báo định lượng b. Các phương pháp dự báo

Phương pháp bình quân di động có trọng số

Ft+1 = w0At + w1At−1 + w2At−2 + … + wnAt−n wt : trọng số ở từng thời điểm t (tổng trọng số bằng 1) - Trọng số của tháng gần nhất càng lớn thì xu hướng của các biến động càng dễ thấy rõ hơn. - Phương pháp bình quân di động giản đơn và có trọng số đều có ưu điểm là san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số - Làm giảm độ nhạy cảm đối với những thay đổi thực đã được phản ảnh trong dãy số - Số bình quân di động chưa cho ta xu hướng phát triển của dãy số một cách tốt nhất. Nó chỉ thể hiện sự vận động trong quá khứ chứ chưa thể kéo dài sự vận động đó trong tương lai nhất là đối với tương lai xa. - Đòi hỏi một nguồn số liệu dồi dào trong quá khứ.

11/16/2021

Economics & Industrial Management

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

Dự báo nhu cầu tháng 4 bằng phương pháp bình quân di động với trọng số

Ví dụ:

Tháng

tháng kế trước là 0.5, cách 2 tháng là 0.3, cách 3 tháng là 0.2.

Lượng 650 678 720 ?

Dự báo nhu cầu tháng 4 là:

11/16/2021

Economics & Industrial Management

F4 = 0.5(720) + 0.3(678) + 0.2(650) = 693.4

2.4 DỰ BÁO LƯỢNG CẦU

2.4.4. Dự báo định lượng b. Các phương pháp dự báo

Phương pháp hồi quy

- Áp dụng chuỗi dữ liệu thời gian có tính xu hướng Phương trình ước lượng có dạng: ෡𝒀t = ෡b0 + ෡b1t - Với t là biến xu hướng được tạo ra tương ứng với thời gian của dãy số

෡b0 là hệ số chặn ; ෡b1 là hệ số góc

- - Sử dụng phương pháp OLS để tìm ෡b0 và ෡b1

11/16/2021

Economics & Industrial Management

(t = 1,2,3,4,...n)