Bài giảng Phân tích và dự báo kinh tế: Chương 2 - ThS. Vũ Ngọc Tú

Phân tích và dự báo kinh tế đóng vai trò then chốt trong quá trình ra quyết định chiến lược của mọi tổ chức và doanh nghiệp. Trong bối cảnh thị trường biến động không ngừng và sự thiếu hụt dữ liệu lịch sử cho các sản phẩm hoặc dịch vụ mới, các phương pháp dự báo định tính trở nên đặc biệt quan trọng. Chúng cho phép các nhà quản lý và chuyên gia khai thác kinh nghiệm, phán đoán và sự am hiểu sâu sắc về thị trường để đưa ra những nhận định có giá trị về tương lai. Tài liệu này cung cấp cái nhìn tổng quan về tầm quan trọng và giới thiệu các phương pháp dự báo định tính phổ biến, đặt nền tảng cho việc ứng dụng hiệu quả trong thực tiễn kinh doanh.

Sinh viên, giảng viên và các nhà quản lý, nhà phân tích kinh tế quan tâm đến các kỹ thuật dự báo kinh tế, đặc biệt là phương pháp dự báo định tính.

Tài liệu này tập trung trình bày chi tiết về các phương pháp dự báo định tính trong phân tích và dự báo kinh tế. Khởi đầu bằng việc định nghĩa dự báo định tính là quá trình dựa vào kinh nghiệm và phán đoán của các chuyên gia để đưa ra kết quả dự báo hoặc điều chỉnh các dự báo định lượng, tài liệu nhấn mạnh ứng dụng của chúng khi thiếu dữ liệu quá khứ. Nó làm rõ rằng các phương pháp này chủ yếu là phán đoán tương lai thay vì giải thích quá khứ. Bốn phương pháp dự báo định tính chính được giới thiệu và phân tích sâu: lấy ý kiến từ ban điều hành, người bán hàng, người tiêu dùng và phương pháp chuyên gia. Đối với mỗi phương pháp, tài liệu làm rõ đối tượng được khảo sát, cũng như những ưu điểm và nhược điểm tiềm ẩn. Chẳng hạn, việc thu thập ý kiến từ ban điều hành tận dụng trí tuệ và kinh nghiệm cấp cao nhưng có thể chịu ảnh hưởng bởi tính chủ quan. Trong khi đó, việc lấy ý kiến từ người bán hàng cung cấp dữ liệu kịp thời và hiểu biết sâu sắc về nhu cầu khách hàng, song lại tăng khối lượng công việc và có thể chứa đựng toan tính cá nhân. Lấy ý kiến người tiêu dùng giúp thu thập thông tin trực tiếp về nhu cầu hiện tại và tương lai. Việc nắm vững các phương pháp này giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định sáng suốt hơn, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa chiến lược trong môi trường kinh doanh đầy thách thức, đặc biệt khi dữ liệu số không đầy đủ.