Bài giảng Dự báo trong kinh doanh

KHOA KINH Tế DỰ BÁO TRONG KINH DOANH BUSINESS FORECASTING TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. John E. Hanke, Arthur G. Reitsch, Dean W.Wichern. Business Forecasting. London: Prentice Hall, Inc., 2000. 2. Võ Thị Lan, Nguyễn Quang Trung. Dự báo trong kinh doanh. NXB ĐH Mở bán cơng TP. HCM- 2005 (lưu hành nội bộ). 3. Nguyễn Trọng Hồi. Mơ hình hố và dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh và kinh tế. NXB ĐHQG TP. HCM- 2001. Chương 1. GIỚI THIỆU VỀ DỰ BÁO TRONG KINH DOANH Khái niệm và phân loại dự báo Vai trị của dự báo trong kinh doanh Các đặc điểm chung của dự báo Các phương pháp dự báo Qui trình dự báo Đánh giá độ tin cậy. Khái niệm Dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đốn các sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Phân loại dự báo Phân loại dự báo theo thời gian Phân loại dự báo theo nội dung cơng việc cần dự báo. 1. Khái niệm và phân loại dự báo 2. Vai trị của dự báo trong kinh doanh Dự báo tạo ra lợi thế cạnh tranh Cơng tác dự báo là một bộ phận khơng thể thiếu trong hoạt động của các doanh nghiệp, trong từng phịng ban như: phịng kinh doanh hoặc Marketing, phịng sản xuất, phịng nhân sự, phịng kế tốn-tài chính. 3. Các đặc điểm chung của dự báo Tính nhân - quả trong quá khứ vẫn được giữ nguyên trong tương lai. Các dự báo rất hiếm khi được hồn hảo. Cần phải tính tới sai số cho phép. Dự báo cho nhĩm đối tượng thường chính xác hơn là dự báo cho từng đối tượng riêng lẻ. Độ chính xác của dự báo giảm khi kéo dài thời gian dự báo. 4. Các phương pháp dự báo Phương pháp định tính Lấy ý kiến của ban lãnh đạo Theo phương pháp này, ban lãnh đạo sử dụng các số liệu thống kê của doanh nghiệp, tham khảo ý kiến của các bộ phận marketing, tài chính và sản xuất để dự báo về nhu cầu sản phẩm trong tương lai. Phương pháp trên được sử dụng tương đối rộng rãi, tuy nhiên cĩ nhược điểm là mang tính chủ quan của cá nhân và những người quản lý cấp cao thường chi phối ý kiến của thuộc cấp. Hơn nữa việc phân chia trách nhiệm giữa những người trong ban điều hành về kết quả dự báo cĩ thể làm giảm động lực xây dựng một dự báo tốt. Phương pháp định tính… Lấy ý kiến của bộ phận bán hàng Dự báo về nhu cần sản phẩm được thực hiện dựa trên cơ sở tổng hợp ý kiến của bộ phận bán hàng ở nhiều khu vực khác nhau. Vì lực lượng bán hàng là những người hiểu rõ nhất nhu cầu và thị hiếu của người tiêu dùng, cĩ thể dự báo về sản phẩm mà họ đang bán trong tương lai. Phương pháp này được nhiều người sử dụng, tuy nhiên nĩ cĩ nhược điểm là phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của lực lượng bán hàng. Phương pháp định tính… Phương pháp lấy ý kiến của người tiêu dùng Nội dung của phương pháp này là lấy ý kiến của người tiêu dùng hiện tại và tương lai thơng qua nhiều hình thức như: hỏi ý kiến khách hàng, phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, phỏng vấn qua bưu điện, gửi phiếu điều tra. Phương pháp này giúp dự báo được nhu cầu trong tương lai, đồng thời đánh giá được mức độ thoả mãn của sản phẩm đối với người tiêu dùng. Nhược điểm của phương pháp là tốn kém và mất nhiều thời gian. Phương pháp định tính… Phương pháp chuyên gia (phương pháp Delphi) Lựa chọn các chuyên gia, cĩ thể là các chuyên gia thuộc các lĩnh vực khác nhau. Phiếu câu hỏi phục vụ cho cơng tác dự báo được phát trực tiếp cho từng chuyên gia. Phân tích câu trả lời, tổng hợp các ý kiến của các chuyên gia. Soạn lại phiếu câu hỏi mới và phát lại cho các chuyên gia. Tổng hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Quá trình trên cĩ thể lặp đi lặp lại cho đến khi thoả mãn yêu cầu đặt ra. Phương pháp định lượng Phương pháp định lượng dựa trên cơ sở của tốn học và thống kê để dự báo nhu cầu trong tương lai, bao gồm các mơ hình dự báo theo chuỗi thời gian (chỉ phụ thuộc vào nhân tố thời gian) và mơ hình nhân quả (phụ thuộc vào nhiều nhân tố). 5. Qui trình dự báo Bước 1. Xác định mục tiêu dự báo. Bước 2. Xác định khoảng thời gian dự báo. Bước 3. Lựa chọn phương pháp dự báo. Bước 4. Thu thập và phân tích các dữ liệu liên quan. Bước 5. Tiến hành tính tốn dự báo và áp dụng kết quả dự báo. Bước 6. Kiểm tra dự báo. 6. Đánh giá độ tin cậy Sai số trung bình (Mean error) 6. Đánh giá độ tin cậy... Sai số tuyệt đối trung bình (Mean absolute error) 6. Đánh giá độ tin cậy... Phần trăm sai số trung bình (Mean percentage error) 6. Đánh giá độ tin cậy... Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (Mean absolute percentage error) 6. Đánh giá độ tin cậy... Sai số bình phương trung bình (Mean squared error) 6. Đánh giá độ tin cậy... Sai số bình phương trung bình chuẩn (Root mean squared error ) 6. Đánh giá độ tin cậy... Hệ số U (Theil’s U- Hệ số khơng ngang bằng) U = RMSE(model) / RMSE(no-change model) Ví dụ 1: Ví dụ 1... Ví dụ 2: Ví dụ 2...