Có 2 phương pháp dự báo được sử dụng chủ yếu là phương pháp dự báo định tính [qualitative research methods] và phương pháp dự báo định lượng [quantitative research methods]. Mỗi phương pháp đều có những điểm mạnh và hạn chế riêng. Tùy theo mục đích dự báo [điểm/khoảng] hoặc khoảng cách dự báo [ngắn hạn, trung hạn, dài hạn] mà chúng ta lựa chọn phương pháp phù hợp hoặc có thể kết hợp 2 phương pháp để nâng cao hiệu quả dự báo. Bài viết này sẽ giới thiệu và phân tích ưu và nhược điểm của 2 phương pháp.
1. Phương pháp dự báo định tính
Phương pháp dự báo định tính đôi khi còn được gọi là phương pháp chuyên gia. Phương pháp dự báo định tính thường được sử dụng khi phân tích những dữ liệu không sẳn có hoặc có nhưng không đầy đủ. Nó thường được sử dụng trong trường hợp đối tượng dự báo bị tác động bởi những yếu tố không thể lượng hóa được, chẳng hạn như sự thay đổi tiến bộ kỹ thuật, tâm lí người tiêu dùng…
Nguyên tắc thực hiện của phương pháp là sử dụng những ý kiến đánh giá, những kinh nghiệm của một hay nhiều chuyên gia trong lĩnh vực liên quan. Một số kỹ thuật dự báo trong phương pháp định tính thường được sử dụng bao gồm:
- Tổng hợp thông tin: có 2 cách để tổng hợp thông tin là tổng hợp từ dưới lên [bottom-up] hoặc đánh giá từ trên xuống [top-down].
- Đánh giá ý kiến chuyên gia.
- Kỹ thuật Delphi: thực hiện lặp lại việc trưng cầu và đánh giá ý kiến của các chuyên gia [được giấu tên] ở các ý kiến trái ngược, cực đoan về một vấn đề đến khi có sự thống nhất ý kiến ở các chuyên gia.
Nhận xét: điểm mạnh của phương pháp dự báo định tính là sử dụng tối đa các thông tin có được [có thể lượng hóa hoặc không thể lượng hóa] để tiến hành dự báo. Tuy nhiên, phương pháp này sẽ có 2 hạn chế sau: [i] không có một phương pháp hệ thống để để cải thiện độ chính xác của kết quả dự báo; [ii] có thể bị thiên chệch do ý kiến chủ quan của các chuyên gia.
2. Phương pháp dự báo định lượng
Phương pháp dự báo định lượng sử dụng các dữ liệu quá khứ hoặc thu thập số liệu của các đối tượng ở hiện tại để dự báo các đối tượng. Cách tiếp cận của phương phương pháp dự báo định lượng dựa trên giả định cho rằng giá trị tương lai của biến số dự báo sẽ phụ thuộc vào xu thế vận động của đối tượng đó trong quá khứ.
Có 2 loại kỹ thuật trong phương pháp định lượng thường được sử dụng là dự báo theo chuỗi thời gian [phương pháp chuỗi thời gian] và mô hình nhân quả.
- Phương pháp chuỗi thời gian sẽ phân tích chuỗi quan sát của một biến duy nhất theo biến số độc lập là thời gian. Giả định chủ yếu của phương pháp là biến số kinh tế dự báo sẽ giữ nguyên chiều hướng phát triển đã xảy ra trong quá khứ và hiện tại. Có bốn phương pháp dự báo kinh tế dựa vào dữ liệu chuỗi thời gian: [1] mô hình hồi quy đơn phương trình, [2] mô hình hồi quy phương trình đồng thời, [3] mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy [ARIMA], và [4] mô hình tự hồi quy véctơ [VAR].
- Mô hình nhân quả giả định rằng biến số dự báo có thể được giải thích bởi tác động của những biến số khác [biến độc lập]. Mục đích của mô hình nhân quả là tìm ra những mô hình toán mô tả mối quan hệ giữa biến dự báo và các biến độc lập.
Nhận xét: điểm mạnh của phương pháp định lượng là phương pháp phân tích phụ thuộc khách quan vào dữ liệu thu thập, có thể đo lường độ chính xác của dự báo, cũng như có thể cho kết quả dự báo rất nhanh. Tuy nhiên, kết quả dự báo của phương pháp có giá trị dự báo trong ngắn hạn [dưới 3 tháng] và trung hạn [từ 3 tháng đến 2 năm].
SỰ KẾT HỢP GIỮA 2 PHƯƠNG PHÁP
ĐỊNH TÍNH VÀ ĐỊNH LƯỢNG
Phương pháp dự báo định lượng rất dễ mắc phải sai lầm khi giả định những sự kiện tương lai sẽ phản ánh những hành vi trong quá khứ, do vậy, hầu hết những phương pháp định lượng sẽ rất cần những ý kiến của chuyên gia trong lĩnh vực nghiên cứu. Sự kết hợp giữa phương pháp định lượng và phương pháp định tính sẽ nâng cao hiệu quả giải thích, cũng như độ tin cậy của mô hình.
Tài liệu tham khảo:
Nguyễn Trọng Hoài, 2001. Mô hình hóa và dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & Kinh tế. TpHCM: Nxb Đại học Quốc gia Tp.HCM, trang 5 – 10.
PHƯƠNG PHÁPDỰ BÁO ĐỊNH TÍNH [tt]14Lấy ý kiến của Ban điều hành [Jury of ExecutiveOpinion]Dự trên sự hiểu biết kinh nghiệm của các nhà quản trịcao cấp, các chuyên viên marketing, là những người cósự hiểu biết sâu sắc về hoạt động của doanh nghiệp.Ưu điểm: Thu thập được kinh nghiệm từ nhiều chuyêngia khác nhau.Nhược điểm: nếu có người áp đảo, dự báo sẽ mang nặngý kiến chủ quan của người đó PHƯƠNG PHÁPDỰ BÁO ĐỊNH TÍNH [tt]15Phương pháp DelphiGồm các bước:1. Những chuyên gia tham gia dự báo được chọn2. Bảng câu hỏi về các biến dự báo được đưa cho từngthành viên3. Kết quả được thu thập và lập bảng và tóm tắt.4. Bảng tóm tắt kết quả sẽ gửi lại cho từng chuyên giaxem xét lại5. Từng chuyên gia sẽ xem xét lại các dự báo của mìnhtrên cơ sở tham khảo ý kiến chung của nhiều chuyêngia khác.6. Lập đi lập lại cho đến khi kết quả không khác biệtnhiều giữa các chuyên gia. PHƯƠNG PHÁPDỰ BÁO ĐỊNH TÍNH [tt]Ưu, nhược điểm của phương pháp định tínhƯu điểm:– Dễ dàng thực hiện, không cần phải có nền tảng về dựbáo, thường được chấp nhận.Nhược điểm:– Mang tính chủ quan rất cao, không chuẩn, mất nhiềunăm để trở thành người có khả năng phán đoán đúng.[kinh nghiệm là ông thầy giỏi, tuy nhiên là con daohai lưỡi].16 PHƯƠNG PHÁPDỰ BÁO ĐỊNH LƯỢNG17Phương pháp dự báo định lượng:Dựa trên cơ sở toán học thống kê. Khi không xét đến cácnhân tố ảnh hưởng khác ta có thể dùng phương pháp dựbáo theo dãy số thời gian.Thời gian sẽ được xác định theo năm, quý, tháng hoặcthậm chí là tuần, ngày.Các biến động có thể xảy ra theo các khuynh hướng sau: Khuynh huớng tăng hoặc giảm rõ ràng [Trend]. Biến đổi theo mùa [Seasonality]. Biến đổi theo chu kỳ [Cycles]. Biến đổi ngẫu nhiên [Random]. PHƯƠNG PHÁPDỰ BÁO ĐỊNH LƯỢNG [tt]18Các kỹ thuật mang tính thống kê+ Phương pháp đơn giản+ Phương pháp trung bình+ Phương pháp đường số mũ [có phân tách thành phầnvà xu hướng]Ví dụ: Dự báo doanh số của công ty trong quý tới [theo thờigian sơ đồ điểm sẽ thể hiện tính tăng, giảm dần, tănggiảm, theo chu kỳ…].Các kỹ thuật mang tính nhân quảNhững kỹ thuật này đưa ra các dự báo dựa trên mối quanhệ [sự tương quan] giữa biến số được dự báo [biến phụthuộc: Dependent variable] và các biến số tác động khác[biến độc lập : Independent variables].
Nếu bạn chưa là hội viên hãy trở thành hội viên của dnth.vn để được hỗ trợ và chia sẽ thông tin nhiều hơn. Click Like button để trở thành hội viên của dnth.vn trên facebook.
Bạn đang xem: Phương pháp dự báo định lượng
Lý thuyết Quản Trị là hệ thống mà dnth.vn đã số hoá toàn bộ Sách giáo khoa của chương trình 4 năm đại học và 2 năm sau đại học chuyên ngành Quản trị Kinh doanh.Với hệ thống này, bạn có thể truy xuất tất cả hệ thống lý thuyết chuyên ngành Quản trị Kinh doanh trong quá trình nghe giảng, làm bài tập hoặc thi cử.Hệ thống Lý Thuyết Quản Trị được phát triển bởi Viện MBA, thành viên của MBA Institute Global
Nếu còn thắc mắc hoặc tìm hiểu chuyên sâu hơn về Quản trị Ứng dụng, bạn có thể đặt câu hỏi với Chuyên Gia dnth.vn
Kết quả
Các phương pháp dự báo:
1. Các phương pháp dự báo định tính
Các phương pháp dự báo định tính là các phương pháp dự báo bằng cách phân tích địnhtính 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 mộtsố phương pháp dự báo định tính chủ yếu:
1.1 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 ýkiến 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.
1.2 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 ngườitiêu 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 nhucầu 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.
1.3 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 doanhnghiệp. 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 bịdự 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.
1.4 Phương pháp chuyên gia
Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo bằngcách 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 ánhtương 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 cóhoặc 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 tínhcủa 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, phầnlớn 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 đượcáp 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 lĩnhvực 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.
2. 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 côngthức 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 bướcsau:
- 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
2.1 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 vàlưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai. Trong phương pháp nàyđại 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 pháttriển 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 theothời gian [tăng, giảm...]
- Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được lặp đi lặp lạitheo 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: Chukỳ 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 tốngẫu 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 cácdữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau, nó đượcthể hiện bằng công thức:
Phương pháp này san bằng được tất cả mọi sự biến động ngẫu nhiên của dòng yêu cầu, vìvậy 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.
Xem thêm: Nghĩa Của Từ Sơ Chế Là Gì ? Nghĩa Của Từ Sơ Chế Trong Tiếng Việt
b. Phương pháp trung bình động
Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh hưởngnhiều 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 giantrước 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 lànhỏ 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 nhauđến 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 vàokhả năng xác định được các trọng số phù hợp. Thực tế chỉ ra rằng, nhờ điều chỉnh thường xuyênhệ số at-icủa mô hình dự báo, phương pháp trung bình động có trọng số mang lại kết quả dự báochính xác hơn phương pháp trung bình động.
Các phương pháp trung bình giản đơn, trung bình động, trung bình động có trọng số đều cócác đặc điểm sau:
- Khi số quan sát n tăng lên, khả năng san bằng các giao động tốt hơn, nhưng kết quả dự báoít 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 trướccòn 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.
2.4 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 phươngpháp san bằng hàm mũ giản đơn để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất, nó cần ít số liệutrong quá khứ. Theo phương pháp này:
Ft= Ft-1+ α[Dt-1- Ft-1] với 0
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 vàdự 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 liệuhiện 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 dựbáo.
Hệ số a chọn càng nhỏ mô hình dự báo càng kém nhạy bén hơn với sự biến đổi của dòngnhu cầu. Nếu chọn α= 0,2 thì giá trị hiện tại chỉ tham gia 20% vào kết quả dự báo, tiếp đó là16%... và 5 số liệu mới nhất chiếm khoảng 67%, dãy số còn lại từ kỳ thứ 6 trong quá khứ về vôcùng chiếm 33% kết quả dự báo.
Việc chọn αphải 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 giảnđơn, 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 vụhoá
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 dòngnhu cầu, do đó cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng. Trong phương pháp này nhucầu 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 xuhướng
Ft- Mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn
Tt- Lượng điều chỉnh theo xu hướng, Ttđược 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 Ftở thời kỳ t.
- Tính lượng điều chỉnh theo xu hướng: Để tính lượng điều chỉnh theo xu hướng, giá trị điềuchỉnh 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 vàodãy số theo thời gian.
Dãy số theo thời gian cho phép xác định đường xu hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật bìnhphương 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 khứlên 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 mộtđường 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 vàhàm 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 thựchiện. Sai số chuẩn được tính theo công thức:
3. 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 dựbáo 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. Vídụ: 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 cóthể 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 sốchuẩn 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 sốtương quan" được ký hiệu r. Hệ số này biểu hiện mức độ hoặc cường độ của mối quan hệ tuyếntính, 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 quannghịch.