Đồ án tốt nghiệp
1.2 Phân loại dự báo
Có rất nhiều cách phân loại dự báo khác nhau. Dưới đây là một số cách
phân loại cơ bản.
1.2.1 Phân loại theo tầm dự báo.
- Dự báo dài hạn (nhiều năm): được sử dụng để xây dựng chiến lược sản
xuất lâu dài của doanh nghiệp, thay đổi năng lực sản xuất, cải tạo mở rộng xí
nghiệp, đổi mới dây chuyền công nghệ gia công sản phẩm. Dự báo dài hạn
thường được dùng khi phải quyết định đầu tư lớn, khi đưa vào sản xuất một sản
phẩm mới. Sai số ứng với tầm dự báo dài hạn có thể đến 30%.
- Dự báo trung hạn: là các dự báo có tầm dự báo trong khoảng 6 tháng đến
1 hoặc 2 năm. Dự báo trung hạn được sử dụng để xây dựng kế hoạch chỉ đạo
sản xuất hoặc dự trữ nguyên vật liệu và thành phẩm. Sai số trong dự báo này
cho phép tối đa là 15%.
- Dự báo ngắn hạn: là dự báo có tầm dự báo ngắn (tuần, tháng, quý ). Dự
báo ngắn hạn là yêu cầu bức thiết của công tác chỉ đạo tác nghiệp sản xuất.
Trong dự báo này sai số yêu cầu phải nhỏ hơn 5%.
1.2.2 Phân loại theo đối tượng dự báo.
- Dự báo nhu cầu xã hội: bao gồm nhu cầu vật phẩm tiêu dùng, nhu cầu
điều kiện sống, nhu cầu văn hoá, văn nghệ, nhu cầu về thời gian rỗi và sử dụng
thời gian rỗi.
- Dự báo về khả năng (hay là dự báo dự trữ) những dự báo về năng lực sản
xuất trong xã hội. Về việc sử dụng đào tạo và dịch chuyển lao động, về trữ
lượng và nhịp độ sử dụng từng nguồn lợi tự nhiên, về khối lượng. Tàì sản cố
định và vốn đầu tư cơ bản với thời gian hoàn vốn.
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
5
Đồ án tốt nghiệp
- Dự báo tiến bộ khoa học kỹ thuật: nhằm phân tích sự phát triển của khoa
học kỹ thuật trong tương lai ảnh hưởng đến nền kinh tế như thế nào. Bao gồm
dự báo các phát minh, sáng chế mới về nguyên tắc dự báo về các lĩnh vực áp
dụng những phát minh và sáng chế mới, dự báo về sự ra đời của các cơ chế và
máy móc mới, dự báo về sự phổ biến rộng rãi trong kỹ thuật và sản xuất những
phát minh sáng chế, cũng như cơ chế máy móc đã hoàn thiện khá lâu.
- Dự báo điều kiện - xã hội: dự báo về hoàn cảnh chung cho sự phát triển
khoa học kỹ thuật và kinh tế quốc dân, bao gồm: các chính sách phát triển kinh
tế, chính trị trong nước: những tác động từ bên ngoài như sự hợp tác quốc tế,
môi trường khí hậu tự nhiên, tác động chung của khoa học kỹ thuật.
1.2.3 Phân loại theo phương pháp dự báo.
Ngày nay, các phương pháp dự báo mà các nhà khoa học đã tìm được rất
phong phú đa dạng. Có nhiều cách để phân loại theo phương pháp. Mỗi cách
phân loại chỉ mang tính tương đối vì giữa các phương pháp có thể có các phần
tương tự hoặc trùng nhau. Tuy vậy, vẫn có thể căn cứ vào đặc trưng riêng biệt
của các phương pháp để đặt tên chung cho từng nhóm phương pháp.
Có thể phân loại dự báo theo phương pháp thành 2 nhóm chính:
1.2.3.1 Các phương pháp định tính.
Khi chưa có đủ các số liệu thống kê (giai đoạn đầu của chu kỳ sống của
sản phẩm) để tiến hành công tác dự báo ta có thể dựa vào các phương pháp định
tính.
a. Lấy ý kiến của ban điều hành.
Phương pháp này được sử dụng rộng rãi. Cần lấy ý kiến của các nhà quản
trị cao cấp, những người phụ trách các công việc quan trọng thường hay sử dụng
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
6
Đồ án tốt nghiệp
các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp. Ngoài ra cần lấy thêm
ý kiến của các chuyên viên về Marketing, về kỹ thuật, tài chính, sản xuất.
Phương pháp này có nhược điểm là có tính chủ quan và ý kiến của ngưòi
có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác.
b. Lấy ý kiến của những người bán hàng.
Những người bán hàng là những người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của
người tiêu dùng. Họ có thể dự đoán được lượng hàng 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 ta
có được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm đang xét.
Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của
người bán hàng. Một số có khuynh hướng lạc quan thường đánh giá cao lượng
hàng bán ra của mình. Ngược lại, một số khác lại muốn giảm xuống để dễ đạt
định mức. Cả 2 loại trên lại thường bị ảnh hưởng bởi những kinh nghiệm gần
nhất.
c. Lấy ý kiến người tiêu dùng.
Cần lấy ý kiến của các khách hàng hiện tại cũng như các khách hàng mới
có ý định hoặc có kế hoạch mua hàng trong tương lai. Việc nghiên cứu do bộ
phận bán hàng nghiên cứu thị trường tiến hành. Cách làm có thể hỏi ý kiến trực
tiếp của khách hàng, gửi các câu hỏi theo đường bưu điện, tiếp xúc bằng điện
thoại, phỏng vấn cá nhân Cách làm này không những giúp ta dự báo nhu cầu
tương lai mà còn biết được thị hiếu của khách hàng nhằm giúp công ty đa dạng
hoá mẫu mã sản phẩm.
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
7
Đồ án tốt nghiệp
d. Phương pháp chuyên gia (phương pháp Delphi).
Đây là phương pháp dự báo nhằm khai thác và lợi dụng trình độ cao về lý
luận, thành thạo về chuyên môn, dồi dào về thông tin, phong phú về khả năng
thực tiễn cùng với khả năng mẫn cảm, nhạy bén và thiên hướng sâu sắc về
tương lai đối với đối tượng dự báo của một tập thể các nhà khoa học, các nhà
quản lý và các chuyên viên có chuyên môn sâu.
Phương pháp chuyên gia bắt nguồn từ quan điểm cho rằng: do quá trình
học tập, nghiên cứu, gắn bó với chuyên môn nên không ai am hiểu sâu sắc hơn,
nhiều thông tin hơn khả năng phản xạ và trực cảm nghề nghiệp nhạy bén hơn
các chuyên gia trong lĩnh vực đó.
Kết quả dự báo được đưa ra trên cơ sở xử lý các ý kiến thống nhất của các
chuyên gia được gọi ý kiến. Những ý kiến này được viết ra giấy hẳn hoi nhằm
trả lời một số câu hỏi nêu sẵn.
Quá trình thực hiện như sau:
- Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi in sẵn
phục vụ cho việc dự báo.
- Nhân viên dự báo tập hợp các câu hỏi, sắp xếp, chọn lọc và viết lại, tóm
tắt các ý kiến của các chuyên gia.
- Dựa vào bảng tóm tắt này, nhân viên dự báo lại nêu ra các câu hỏi mới
để các chuyên gia trả lời tiếp.
- Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu chưa thoả mãn thì lại
tiếp tục quá trình trên, cho đến khi đạt được yêu cầu dự báo trên cơ sở các ý
kiến của các chuyên gia.
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
8
Đồ án tốt nghiệp
Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau.
Không xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến
của một số người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến.
1.2.3.2 Các phương pháp định lượng.
Các phương pháp định lượng đều dựa trên cơ sở Toán học, Thống kê. Để
dự báo nhu cầu tương lai không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác ta có thể
dùng các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian. Khi cần xét đến các nhân tố
khác ảnh hưởng đến nhu cầu (ngoài thời gian) ta có thể dùng các phương pháp
xét đến mối liên hệ tương quan.
Các bước tiến hành dự báo:
- Xác định mục tiêu dự báo.
- Chọn các mặt hàng cần dự báo.
- Xác định loại dự báo ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn. Xác định thời
đoạn cần dự báo.
- Chọn mô hình dự báo.
- Thu thập các số liệu cần thiết.
- Phê chuẩn mô hình dự báo.
- Tiến hành tính toán dự báo.
- Áp dụng kết quả dự báo.
a. Dự báo theo dãy số thời gian.
Nhu cầu thị trường luôn biến động theo thời gian và trong những điều
kiện nhất định nó thường biến động theo một xu hướng nào đó. Để phát hiện
được xu hướng phát triển của nhu cầu ta cần thu thập các số liệu trong quá khứ
để có được một dãy số thời gian. Khi đã có dãy số thời gian ta có thể xác định
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
9
Đồ án tốt nghiệp
được xu hướng phát triển của nhu cầu. Từ đó ta có thể dự báo cho các thời kỳ
trong tương lai.
b. Dự báo theo phương pháp phân tích tương quan hồi quy.
Các phương pháp dự báo nhu cầu theo đường khuynh hướng cũng dựa
vào dãy số thời gian. Dãy số này cho phép ta xác định đường khuynh hướng lý
thuyết trên cơ sở kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các
điểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá khứ đến đường khuynh hướng lấy theo
trục tung là nhỏ nhất.
Sau đó dựa vào đường khuynh hướng lý thuyết ta tiến hành dự báo nhu
cầu cho các năm trong tương lai.
Có thể sử dụng các phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng để dự
báo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.
Đường khuynh hướng có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.
Để xác định được đường khuynh hướng lý thuyết, đòi hỏi phải có nhiều số
liệu trong quá khứ.
1.3 Xử lý số liệu trong dự báo.
Số liệu là đầu vào vô cùng quan trọng của dự báo. Số liệu càng đầy đủ,
chính xác thì kết quả dự báo càng chính xác. Tuy nhiên trong thực tế nhiều khi
với những số liệu thu thập được, người ta không thể căn cứ vào đó để dự báo
được ngay. Lý do có thể là còn một vài số liệu nào đó không thu thập được,
hoặc có những số liệu sai Do đó để dự báo chính xác hơn phải tiến hành xử lý
số liệu. Dưới đây là một số công việc thường phải làm trong khâu xử lý số liệu.
1.3.1 Đồng nhất số liệu.
Các con số thống kê phục vụ công tác dự báo thường được thu thập trong
một thời gian dài, có thể là hàng chục năm, và được thu thập từ nhiều nguồn
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
10
Đồ án tốt nghiệp
khác nhau. Chúng có thể không đồng nhất về đơn vị đo, về khoảng thời gian
thống kê Để tăng cường độ chính xác dự báo cần phải làm cho các dãy số thời
gian sử dụng trong mô hình phản ảnh đúng thực chất các mối liên hệ và phù hợp
lẫn nhau về:
- Đơn vị đo hiện vật. Trên thị trưòng có rất nhiều loại hàng hoá, mỗi loại
hàng hoá được xác định có thể bằng những đơn vị tính khác nhau. Đối với sản
phẩm đá Granite đơn vị đo chủ yếu là m
2
, m
3
, có thể là md.
- Đơn vị đo giá trị: phải quy đổi các đơn vị giá trị tính tại các năm khác
nhau theo một đơn vị giá trị cố định của một năm nào đó.
- Khoảng thời gian thống kê: các con số thống kê cùng được xác định
trong một khoảng thời gian nhất định.
- Phạm vi thống kê: các con số đều phải được thống kê thống nhất trong
phạm vi doanh nghiệp, hoặc phạm vi ngành, trong một vùng.
1.3.2 Xử lý chuỗi thời gian.
Việc xử lý chuỗi thời gian được tiến hành trong các trường hợp sau:
- Thiếu một giá trị nào đó (y
i
) trong chuỗi số.
Thay giá trị bị thiếu này bằng trung bình cộng của hai giá trị đứng trước
và sau nó:
2
11
*
+−
+
=
ii
i
yy
y
- Xử lý giao động ngẫu nhiên.
Trong nhiều trưòng hợp, rất khó xác định xu thế f(t) khi căn cứ vào chuỗi
thời gian ban đầu. Đối với chuỗi thời gian có giao động lớn do tác động của các
yếu tố ngẫu nhiên thì phải tiến hành sâu chuỗi với mục đích là tạo ra chuỗi thời
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
11
Đồ án tốt nghiệp
gian mới
y
có xu hướng giao động ổn định hơn nhưng vẫn giữ nguyên xu thế từ
chuỗi thời gian ban đầu y
i
.
Việc chuyển chuỗi yi sang chuỗi
y
được xử lý thông qua 2 phương pháp
cơ bản sau:
a. Phương pháp trung bình trượt không có trọng số.
Phương pháp này thường được áp dụng cho các chuỗi tuân theo xu thế
đường thẳng (hàm bậc nhất). Công thức xác định:
m
y
P
y
y
Pt
Pti
i
Pt
Pti
i
t
∑∑
+
−=
+
−=
=
+
=
12
Trong đó: m = 2p + 1: là khoảng trượt.
yi: là giá trị của chuỗi thời gian ban đầu tại thời điểm i.
y
i
:
là giá trị của chuỗi thời gian được san vào thời điểm t.
P: là bậc đa thức của hàm xu thế f(t). Trong trường hợp hàm tuyến tính, P
= 1.
b. Phương pháp trung bình trượt có trọng số.
Phương pháp này áp dụng cho các chuỗi có xu thế phi tuyến. Công thức
xác định:
∑
−
∧∧
∧
+=
P
i
i
i
taa
t
y
1
0
.
Trong đó: y
t
: là giá trị của chuỗi thời gian ban đầu tại thời điểm i.
y
i
: là giá trị của chuỗi thời gian được san vào thời điểm t.
P: là bậc đa thức của hàm xu thế f(t).
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
12
Đồ án tốt nghiệp
Kết quả là sau khi san bằng chuỗi, ta có một chuỗi mới có giao động ổn
định hơn và dễ nhìn ra xu thế, quy luật vận động.
Tuy nhiên, san bằng chuỗi có hạn chế là mất đi một số số hạng. Với chuỗi
có chiều dài hạn chế, việc này có thể dẫn đến sai lệch xu thế. Một số số hạng ở
cuối chuỗi bị mất đi cũng có nghĩa là mất đi những thông tin quan trọng nhất để
phát hiện xu thế.
1.3.3 Loại bỏ sai số thô.
Sai số thô xảy ra khi quan sát sai, hoặc nhầm lẫn, không rõ ràng khi ghi
chép kết quả quan sát. Sai số này sinh ra từng lúc, từng nơi, không có quy luật.
Sai số thô có thể phát hiện bằng các phương pháp:
- Phương pháp phân tích đối chứng kinh tế kỹ thuật:
Sai số thô thường chỉ phát sinh đơn lẻ ở một chỉ tiêu nào đó vào một lúc
nào đó. Do đó có thể dựa vào tương quan giữa các chỉ tiêu kinh tế kỹ thuật để
tìm ra chúng.
- Phương pháp kiểm định thống kê kế toán:
Giả sử trong chuỗi có giá trị y
k
nào đó có khả năng là sai số thô, cần kiểm
tra có phải là sai số nên loại bỏ hay không. Ta tính:
S
yy
t
k
k
−
=
Trong đó:
y
: giá trị trung bình của dãy số.
S: sai số chuẩn, xác định bằng công thức:
( )
∑
−
−
−
=
n
i
i
yy
n
S
1
2
1
1
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
13
Đồ án tốt nghiệp
Với:
y
t
: giá trị của dãy số tại thời điểm i.
y
: giá trị trung bình của dãy số.
Để so sánh với giá trị t
n(α)
đã tính sẵn trong bảng “các giá trị tới hạn”.
Nếu t
k
≥ t
n(α)
thì y
k
có chứa sai số thô. Ta loại bỏ y
k
và thay vào đó bằng
y
Giá trị t
n(α)
được tra từ bảng phân phối T.Student với n bậc tự do và mức ý
nghĩa α cho trước.
1.3.4 Loại trừ yếu tố ngoài giả thiết.
Dự báo là sự ước lượng tương lai với một giả thiết nào đó. Những yếu tố
trong quá khứ có thể có tác động rất lớn tại một thời điểm nào đó trong quá khứ
nhưng nếu giả thiết của ta là nó không tồn tại trong tương lai thì cần loại bỏ nó.
Có hai cách loại bỏ yếu tố ngoài giả thiết:
- Cắt dán: cắt bỏ các số liệu cần loại bỏ, dán nối các số liệu trước đó và
sau đó thành một chuỗi mới đã mất đi một số quan sát.
- Nội suy: Dựa vào các giá trị trước và sau các số liệu cần loại bỏ, xác
định các con số thay thế chúng.
1.4 Các phương pháp dự báo ngắn hạn.
Có rất nhiều phương pháp dự báo ngắn hạn khác nhau. Để phục vụ cho đề
tài, ở đây chỉ nêu ra một số phương pháp có thể áp dụng để dự báo ngắn hạn
mức tiêu thụ sản phẩm đá Granite.
1.4.1 Các phương pháp bình quân di động.
Đỗ Thị Bích Điệp – CT K8A.QTDN
14
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét