intTypePromotion=1

Dự báo trong kinh doanh

Chia sẻ: Tulip_12 Tulip_12 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:126

0
241
lượt xem
121
download

Dự báo trong kinh doanh

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Giới thiệu Lịch sử phát triển của dự báo Nhu cầu dự báo Dự báo trong kinh doanh ngày nay Phân lọai dự báo Lựa chọn phương pháp dự báo Phương pháp luận cho chuỗi thời gian & dự báo Nguồn dữ liệu Đo lường độ chính xác dự báo Phần mền dự báo 2 .Phùng Thanh

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Dự báo trong kinh doanh

  1. Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting) Khoa Kinh tế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn Phùng Thanh Bình 1
  2. Phùng Thanh Bình GIỚI THIỆU DỰ BÁO TRONG KINH DOANH & KINH TẾ 1. Giới thiệu 2. Lịch sử phát triển của dự báo 3. Nhu cầu dự báo 4. Dự báo trong kinh doanh ngày nay 5. Phân lọai dự báo 6. Lựa chọn phương pháp dự báo 7. Phương pháp luận cho chuỗi thời gian & dự báo 8. Nguồn dữ liệu 9. Đo lường độ chính xác dự báo 10. Phần mền dự báo Phùng Thanh Bình TÀI LIỆU THAM KHẢO z Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 1. z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), Business Forecasting With Accompanying Excel- Based ForecastXTM Software, 5th Edition, Chapter 1. z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 1. 2
  3. Phùng Thanh Bình GIỚI THIỆU z Dự báo là một yếu tố quan trọng của hầu hết các quyết định kinh doanh và lập kế hoạch kinh tế z Dự báo như một tập hợp các công cụ giúp người ra quyết định đưa ra các phán đoán tốt nhất về các sự kiện tương lai (dựa vào quá khứ và hiện tại) z Nhu cầu nhân sự có kiến thức về dự báo đang gia tăng Phùng Thanh Bình LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA DỰ BÁO z Nhiều kỹ thuật dự báo ngày nay đã phát triển vào thế kỷ 19 z Nhưng những phương pháp dự báo phổ biến chỉ được phát triển gần đây: phương pháp phân tích, phương pháp san mũ, phương pháp ARIMA z Cùng với sự phát triển của nhiều phương pháp dự báo phức tạp và các phần mềm, dự báo ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm hơn z Nhiều phương pháp dự báo mới tiếp tục được phát triển 3
  4. Phùng Thanh Bình NHU CẦU DỰ BÁO z Quyết định hôm nay ảnh hưởng đến tương lai của tổ chức, nhưng tương lai là bất định z Ai cần dự báo? Hầu như mọi tổ chức: lớn và nhỏ, tư và công đều sử dụng dự báo. Các bộ phận chức năng như tài chính, marketing, nhân sự, sản xuất. Ngoài ra, tổ chức chính phủ, phi chính phủ, các CLB xã hội, … Phùng Thanh Bình DỰ BÁO TRONG KINH DOANH NGÀY NAY z Dự báo ngày càng trở nên quan trọng vì các công ty tập trung vào việc gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng trong khi vẫn phải giảm chi phí của việc cung cấp hàng hóa và dịch vụ z Hầu như mọi lĩnh vực chức năng của doanh nghiệp đều sử dụng một loại dự báo nào đó, ví dụ: z Kếtoán: dự báo chi phí và doanh thu trong kế hoạch nộp thuế 4
  5. Phùng Thanh Bình DỰ BÁO TRONG KINH DOANH NGÀY NAY z Phòng nhân sự: dự báo nhu cầu tuyển dụng và những thay đổi trong công sở z Chuyên gia tài chính: dự báo ngân lưu z Quản đốc sản xuất: dự báo nhu cầu nguyên vật liệu và tồn kho z Giám đốc marketing: Dự báo doanh số để thiết lập ngân sách cho quảng cáo * Dự báo doanh số thường là dự báo cơ bản cho các dự báo khác (ví dụ giữa những năm 1980, 94% sử dụng dự báo doanh số) Phùng Thanh Bình PHÂN LOẠI DỰ BÁO z Ngắn hạn (các chiến lược và kế hoạch tức thì, cấp trung và cấp dưới) và dài hạn (chiến lược dài hạn, cấp cao) z Vi mô và vĩ mô z Định tính và định lượng 5
  6. Phùng Thanh Bình Jury of executive opinion Qualitative Sales force composite Delphi methods (Subjective) Survey methods New product forecasting Univariate time series Forecast Naïve method methods Regression trends Exponential smoothing Decomposition ARIMA Quantitative Event models (Objective) New product models Casual models Time series & Cross sectional regression Bivariate (simple) regression Multi regression Nguồn: J.Holton Wilson & Barry Keating (2007), p.37 Phùng Thanh Bình PHÂN LOẠI DỰ BÁO z Dự báo định lượng: o Dựa trên dữ liệu quá khứ để phát hiện xu hướng vận động của đối tượng o Giả định: giá trị tương lai của biến số dự báo phụ thuộc vào xu hướng vận động trong quá khứ o Có 2 loại phương pháp định lượng: • Chuỗi thời gian • Nhân quả 6
  7. Phùng Thanh Bình PHÂN LOẠI DỰ BÁO z Ưu điểm của dự báo định lượng? o Kết quả dự báo hoàn toàn khách quan o Có phương pháp đo lường độ chính xác dự báo o Ít tốn thời gian để tìm ra kết quả dự báo o Có thể dự báo điểm hay dự báo khoảng Phùng Thanh Bình PHÂN LOẠI DỰ BÁO z Dự báo định lượng ngày càng được chấp nhận rộng rãi? o Các phương pháp định lượng hữu ích hơn trong việc đưa ra dự đoán về các sự kiện tương lai o Nhờ sự phát triển của các phần mềm máy tính giúp các phương pháp định lượng trở nên dễ dàng hơn o Các phán đoán cá nhân dựa trên kinh nghiệm thực tế và/hay qua nghiên cứu nên luôn luôn giữ một vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị của bất kỳ dự báo nào 7
  8. Phùng Thanh Bình PHÂN LOẠI DỰ BÁO z Dự báo định tính vẫn có vai trò quan trọng? o Khi không có sẵn/không đủ dữ liệu quá khứ o Nhân tố không thể lượng hóa o Không có sẵn chuyên gia định lượng o Các phương pháp thường dùng: • Đánh gá ý kiến ban quản trị (chuyên gia) • Tổng hợp lực lượng bán hàng Phương pháp khảo sát ý kiến khách hàng • Delphi, … Phùng Thanh Bình PHÂN LOẠI DỰ BÁO z Ưu nhược điểm của dự báo định tính? z Ưu điểm: o Không đòi hỏi kiến thức về toán o Được chấp nhận rộng rãi bởi những người sử dụng z Nhược điểm: o Nhiều lĩnh vực thực tế không thể dựa vào phương pháp định tính o Luôn bị chệch (biased) o Không chính xác một cách kiên định qua thời gian o Tốn nhiều năm kinh nghiệm để một người có thể dự báo tốt được 8
  9. Phùng Thanh Bình LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO z Các kết quả dự báo phải làm cho quá trình ra quyết định dễ dàng hơn z Không áp dụng một phương pháp cho mọi trường hợp z Sản phẩm, mục tiêu, ràng buộc khác nhau phải được xem xét khi chọn phương pháp dự báo thích hợp z Có thể áp dụng nhiều phương pháp cho cùng một trường hợp z Phương pháp được chọn phải dự báo chính xác, kịp thời, và dễ hiểu Phùng Thanh Bình PHƯƠNG PHÁP LUẬN CHO CHUỖI THỜI GIAN & DỰ BÁO z Dữ liệu lịch sử: YBEG tới YEND z Giai đoạn mẫu phân tích: Y1, … Yn (Y1 không nhất thiết trùng với YBEG) z Giá trị dự báo: Y^1, …..Y^n z Dự báo hậu nghiệm: Y^n+1 ….. Y^N => cung cấp cơ hội đánh giá mức độ chính xác của mô hình dự báo z Dự báo tiền nghiệm: không có giá trị thực tế về đối tượng dự báo (dự báo cho tương lai) z Dự báo lùi: nhằm bổ sung dữ liệu cho giai đoạn lịch sử (nếu cần) 9
  10. Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình NGUỒN DỮ LIỆU z Tùy vào phương pháp dự báo được chọn: o Một số phương pháp chỉ cần chuỗi số liệu sẽ được dự báo: như dự báo thô, phân tích, san mũ, ARIMA o Các phương pháp hồi qui bội yêu cầu phải có số liệu cho mỗi biến sử dụng trong mô hình z Nguồn số liệu chính là các số liệu nội bộ của tổ chức o Số liệu có thể không thuận lợi cho xây dựng mô hình dự báo vì thời gian có thể khác nhau, … o Cách thức lưu trữ cũng có ý nghĩa quan trọng z Số liệu bên ngoài tổ chức 10
  11. Phùng Thanh Bình ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO z Gọi Yt = giá trị thực tại giai đoạn t Y^t = giá trị dự báo tại giai đoạn t n = số giai đoạn z Sai số dự báo: et = Yt – Y^t Nếu một mô hình được đánh giá là tốt thì sai số dự báo phải tương đối nhỏ z Các phương pháp đánh giá: (i) Phương pháp thống kê; (ii) Phương pháp đồ thị Phùng Thanh Bình 11
  12. Phùng Thanh Bình ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO z Phương pháp đồ thị: z Nếu et dao động ngẫu nhiên theo thời gian thì ta có mô hình dự báo tốt (xoay quanh trục 0) z Vẽ giá trị thực và giá trị dự báo lên cùng hệ trục, nếu 2 giá trị này càng gần nhau thì mô hình dự báo càng chính xác z Quan sát bước ngoặt: mô hình dự báo tốt là mô hình dự báo đúng những bước ngoặt theo mẫu dữ liệu thực Phùng Thanh Bình ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO 12
  13. Phùng Thanh Bình CÁC PHẦN MỀM DỰ BÁO z MiniTab, Eviews, SPSS z Excel add-ins: Crystal Ball, Forecast X z Forecast X (hiện nay) chiếm 40% thị phần dự báo trong kinh doanh (J.Holton Wilson & Barry Keating) z Chương trình giảng dạy môn dự báo sẽ sử dụng Excel và Forecast X 13
  14. Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting) Khoa Kinh tế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO, KHẢO SÁT DỮ LIỆU VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH 1. Quy trình dự báo 2. Khảo sát dữ liệu chuỗi thời gian 3. Khảo sát dữ liệu bằng phân tích tự tương quan 4. Lựa chọn mô hình dự báo 5. Ôn tập thống kê cơ bản 1
  15. Phùng Thanh Bình TÀI LIỆU THAM KHẢO z Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 2. z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), Business Forecasting With Accompanying Excel- Based ForecastXTM Software, 5th Edition, Chapter 2. z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 2 & 3. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO Bước 1: Xác định rõ các mục tiêu Bước 2: Xác định dự báo cái gì Bước 3: Nhận dạng các khía cạnh thời gian Bước 4: Xem xét số liệu Bước 5: Lựa chọn mô hình Bước 6: Đánh giá mô hình Bước 7: Chuẩn bị dự báo Bước 8: Trình bày kết quả dự báo Bước 9: Theo dõi các kết quả 2
  16. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 1. Xác định rõ các mục tiêu z Nói rõ các mục tiêu, kể cả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào trong việc ra quyết định z Các mục tiêu và ứng dụng của dự báo nên được thảo luận giữa những cá nhân liên quan trong việc chuẩn bị dự báo và những người sẽ sử dụng các kết quả. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 2. Xác định dự báo cái gì z Dự báo doanh số: doanh số đơn vị hay bằng tiền; tổng doanh số, doanh số theo sản phẩm, hay doanh số theo vùng; doanh số nội địa hay xuất khẩu, hay cả hai z Dự báo số bệnh nhân: số đăng ký khám, xuất viện, số ngày nằm viện 3
  17. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 3. Nhận dạng các khía cạnh thời gian z Độ dài và giai đoạn của dự báo: năm, quý, tuần, hay ngày z Mức độ khẩn cấp của dự báo: ảnh hưởng đến việc chọn phương pháp dự báo. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 4. Thu thập và xử lý số liệu z Số lượng và loại số liệu sẵn có: nội bộ hay bên ngoài; số liệu có ở dạng mong muốn hay không; giá trị hay đơn vị z Có thể có quá nhiều hoặc quá ít dữ liệu z Có thể thiếu giá trị cần phải ước tính z Có thể phải chuyển đổi đơn vị tính z Có thể cần được xử lý trước z Có thể thích hợp nhưng chỉ trong một vài giai đoạn lịch sử nhất định 4
  18. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 5. Lựa chọn mô hình z Bản chất (pattern) số liệu (xem Bảng 2.1) z Số lượng số liệu quá khứ sẵn có z Độ dài dự báo z Chọn mô hình phù hợp với dữ liệu đã được thu thập sao cho tối thiểu hóa “sai số” dự báo z Mô hình đơn giản hay phức tạp? z Ý kiến đánh giá, nhận xét rất cần thiết Phùng Thanh Bình 5
  19. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 6. Đánh giá mô hình z Kiểm định các mô hình trên chuỗi số liệu ta muốn dự báo z Phân biệt độ phù hợp và độ chính xác z Độ phù hợp: so với giá trị quá khứ z Độ chính xác: so với giá trị dự báo z Nếu mô hình được chọn trong bước 6 không đạt độ chính xác chấp nhận được, quay lại bước 5 với một mô hình khác Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 7. Chuẩn bị dự báo z Nếu có thể thì nên sử dụng hơn một phương pháp dự báo z Khi có nhiều phương pháp sử dụng thông tin khác nhau, thì việc kết hợp chúng lại sẽ cho kết quả tốt hơn so với chỉ dùng một phương pháp 6
  20. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 8. Trình bày kết quả dự báo z Cả dạng viết và thuyết trình z Trình bày kết quả dự báo cho những ai dựa vào đó để ra quyết định z Cần phải có sự giao tiếp thảo luận giữa những người có liên quan Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO 9. Theo dõi kết quả dự báo z So sánh mức đô chính xác của giá trị dự báo và giá trị thực tế trong giai đọan dự báo z Người làm dự báo cần rút ra các bài học từ việc so sánh này z Tìm ra nguyên nhân của sự khác biệt 7

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản