Bài giảng Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting)

1Dự 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 2Phùng Thanh Bình 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 GIỚI THIỆU DỰ BÁO TRONG KINH DOANH & KINH TẾ Phùng Thanh Bình 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. TÀI LIỆU THAM KHẢO 3Phùng Thanh Bình 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 GIỚI THIỆU 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 4Phùng Thanh Bình 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, NHU CẦU DỰ BÁO Phùng Thanh Bình 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: zKế toán: dự báo chi phí và doanh thu trong kế hoạch nộp thuế DỰ BÁO TRONG KINH DOANH NGÀY NAY 5Phùng Thanh Bình 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) DỰ BÁO TRONG KINH DOANH NGÀY NAY Phùng Thanh Bình 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 PHÂN LOẠI DỰ BÁO 6Phùng Thanh Bình Forecast methods Qualitative (Subjective) Quantitative (Objective) Jury of executive opinion Sales force composite Delphi methods Survey methods New product forecasting Univariate time series Naïve method Regression trends Exponential smoothing Decomposition ARIMA Event models 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 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 PHÂN LOẠI DỰ BÁO 7Phùng Thanh Bình 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 PHÂN LOẠI DỰ BÁO Phùng Thanh Bình 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 PHÂN LOẠI DỰ BÁO 8Phùng Thanh Bình 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, PHÂN LOẠI DỰ BÁO Phùng Thanh Bình 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 PHÂN LOẠI DỰ BÁO 9Phùng Thanh Bình 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 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO Phùng Thanh Bình 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) PHƯƠNG PHÁP LUẬN CHO CHUỖI THỜI GIAN & DỰ BÁO 10 Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình 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 NGUỒN DỮ LIỆU 11 Phùng Thanh Bình 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 ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO Phùng Thanh Bình 12 Phùng Thanh Bình 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 ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO Phùng Thanh Bình ĐO LƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC DỰ BÁO 13 Phùng Thanh Bình 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 CÁC PHẦN MỀM DỰ BÁO