Bài giảng Chương 2: Dự báo nhu cầu sản phẩm (tiếp)

* CHƯƠNG 2 DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM*I. Khái niệm, phân loại1.1. Khái niệm dự báo Dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. *I. Khái niệm, phân loại1.2. Các loại dự báoa. Căn cứ vào thời gianDự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo ngắn hạn thường không quá 3 tháng. Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo trung hạn thường từ 3 tháng đến 3 năm. Dự báo dài hạn: thời gian dự báo từ 3 năm trở lên. *I. Khái niệm, phân loại1.2. Các loại dự báob. Căn cứ vào nội dung công việc cần dự báoDự báo kinh tế: do các cơ quan nghiên cứu, cơ quan dịch vụ thông tin, các bộ phận tư vấn kinh tế của Nhà nước thực hiện. Dự báo kỹ thuật và công nghệ: đề cập đến mức độ phát triển khoa học, kỹ thuật, công nghệ trong tương lai. Dự báo nhu cầu: Thực chất của dự báo nhu cầu là tiên đoán về doanh số bán ra của doanh nghiệp. *II. CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN DỰ BÁO NHU CẦU2.1. Các nhân tố chủ quanChất lượng thiết kếCách thức phục vụ khách hàngChất lượng sản phẩmGiá bán.*II. CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN DỰ BÁO NHU CẦU2.2. Các nhân tố khách quanNhân tố thị trườngCảm tỡnh của người tiêu dùngQuy mô dân cưSự cạnh tranhCác nhân tố ngẫu nhiên.Nhân tố môi trường kinh tếLuật phápThực trạng nền kinh tếChu kỳ kinh doanh.*III. TÁC ĐỘNG CỦA CHU KỲ SỐNG CỦA SẢN PHẨM ĐỐI VỚI DỰ BÁODoanh sốSuy tànChín muồiPhát triểnGiới thiệuThời gian*IV. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU4.1. Phương pháp dự báo định tínhLấy ý kiến của ban điều hànhLấy ý kiến hỗn hợp của lực lượng bán hàngLấy ý kiến người tiêu dùngPhương pháp Delphi*IV. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU4.2. Phương pháp dự báo định lượngCác bước tiến hành dự báo định lượng: Xác định mục tiêu của dự báo Chọn lựa các loại sản phẩm cần dự báo Xác định độ dài thời gian dự báo Chọn mô hỡnh dự báo Thu thập các số liệu cần thiết Phê chuẩn mô hỡnh dự báo Tiến hành dự báo áp dụng kết quả dự báo.*IV. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU4.2. Phương pháp dự báo định lượng4.2.1. Dự báo theo dãy số thời gianNhu cầu SPĐƯỜNG XU HƯỚNG THEO MÙAĐƯỜNG XU HƯỚNG TUYẾN TÍNHĐỈNH THỜI VỤThời gian*4.2. Phương pháp dự báo định lượng 4.2.1. Dự báo theo dãy số thời gian4.2.1.1. Phương pháp bỡnh quân di động * 4.2.1. Dự báo theo dãy số thời gian4.2.1.1. Phương pháp bỡnh quân di động Th¸ngL­îng b¸n thùc tÕ (ChiÕc ¸o)Dù b¸o (chiÕc ¸o)1452503524565586647Ví dụ 2.1: Cửa hàng A có số liệu về lượng áo sơ mi bán ra trong 6 tháng qua như sau. Hãy dùng phương pháp bỡnh quân di động 3 tháng một để dự báo nhu cầu cho tháng thứ 7.(45 + 50 + 52): 3 = 49(50 + 52 + 56): 3 = 53(52 + 56 + 58):3 = 55(56 + 58 + 64): 3 = 59* 4.2.1. Dự báo theo dãy số thời gian4.2.1.2. Phương pháp bỡnh quân di động có trọng sốNhu cầu tính theo số b.quân di động có trọng số(Trọng số thời kỳ n  Nhu cầu thời kỳ n) các trọng số=* 4.2.1. Dự báo theo dãy số thời gian4.2.1.2. Phương pháp bỡnh quân di động có trọng sốVí dụ: Cũng ví dụ trên, cửa hàng A quyết định áp dụng mô hỡnh dự báo bỡnh quân di động 3 tháng có trọng số cho tháng gần nhất là 0,5; hai thỏng trước đõy là 0,35; ba thỏng trước đõy là 0,15. Kết quả dự bỏo như sau:Th¸ngL­îng b¸n thùc tÕ (ChiÕc ¸o)Dù b¸o (chiÕc ¸o)1452503524565586647(45  0,15) + (50  0,35) + ( 52  0,50) = 50(52  0,15) + (56  0,35) + (58 0,50) = 56(56  0,15) + (58  0,35) + (64  0,50) = 61(50  0.15) + (52  0,35) + (56  0,50) = 54* 4.2.1.3. Phương pháp san bằng số mũa. Phương pháp san bằng số mũ giản đơn Ft = Ft-1 + (A(t-1) - F(t-1))Trong đó: F(t): Dự báo nhu cầu giai đoạn t F(t-1): Dự báo nhu cầu giai đoạn t - 1 A(t -1): số liệu về nhu cầu thực tế ở giai đoạn t - 1 : Hệ số san bằng (0 <  < 1)* 4.2.1.3. Phương pháp san bằng số mũa. Phương pháp san bằng số mũ giản đơn Ví dụ: Vẫn vớ dụ trờn, bây giờ cửa hàng quyết định dùng phương pháp dự báo san bằng số mũ giản đơn với  = 0,6 và lượng dự báo của tháng 1 bằng với số thực tế của tháng đó (45). Th¸ngL­îng b¸n thùc tÕ (ChiÕc ¸o)Dù b¸o (chiÕc ¸o)14545250352456558664745 + 0,6(45 - 45) = 4545 + 0,6(50 - 45) = 4856 + 0,6(64 - 56) = 60,8 = 6154 + 0,6(58 - 54) = 56,4 = 5648 + 0,6(52 - 48) = 50,4 = 5050 + 0,6(56 - 50) = 53,6 = 54* 4.2.1.3. Phương pháp san bằng số mũa. Phương pháp san bằng số mũ giản đơn Cách chọn hệ số : dựa vào độ lệch tuyệt đối bỡnh quân MAD (Mean Absolute Deviation) * 4.2.1.3. Phương pháp san bằng số mũa. Phương pháp san bằng số mũ giản đơn Ví dụ: Cũng với ví dụ trên, để lựa chọn hệ số san bằng , chúng ta sẽ dự báo nhu cầu áo sơ mi với giá trị  = 0,6 và  = 0,9. Th¸ngL­îng b¸n thùc tÕ (ChiÕc ¸o)Víi  = 0,6Víi  = 0,9FADFAD145450450250455455352484502456506524558544562664568586Céng AD2719* 4.2.1.3. Phương pháp san bằng số mũa. Phương pháp san bằng số mũ giản đơn Vậy  = 0,9 cho kết quả dự báo chính xác hơn so với  = 0,6. Do đó ta dùng  = 0,9 để dự báo cho tháng tiếp theo. Kết quả dự báo tháng 7 là: 58 + 0,9(64 - 58) = 63 27 MAD ( = 0,6) = = 4,5 6 19 MAD ( = 0,9) = = 3,2 6* 4.2.1.3. Phương pháp san bằng số mũb. San bằng số mũ có hiệu chỉnh xu hướng Bước 1: Sử dụng công thức dự báo theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn.Bước 2: Xác định lượng điều chỉnh theo xu hướng Tt = Tt-1 +  (Ft - Ft-1) Trong đó:Tt: Lượng điều chỉnh theo xu hướng thời kỳ tTt-1: Lượng điều chỉnh theo xu hướng thời kỳ t-1: Hệ số san bằng xu hướng mà ta lựa chọn (0 <  <1)Bước 3: Xác định dự báo nhu cầu theo xu hướng FITt = Ft + TtFITt: Dự báo theo khuynh hướng (Forecast including trend) của giai đoạn t* 4.2.1.3. Phương pháp san bằng số mũb. San bằng số mũ có hiệu chỉnh xu hướngTh¸ngL­îng b¸n thùc tÕ (ChiÕc ¸o)Dù b¸o (Ft)®iÒu chØnh xu h­íng Tt víi  = 0,4Dù b¸o cã xu h­íng FITt14545,025045,035249,545651,755855,666457,77?63,300 + 0,4(45 - 45) = 00 + 0,4(49,5 - 45) =1,81,8 + 0,4(51,7 - 49,5) = 2,72,7 + 0,4(55,6 - 51,7) = 4,34,3 + 0,4(57,7 - 55,6) = 5,15,1 + 0,4(63,3 - 57,7) = 7,3 Ví dụ: Trở lại ví dụ trên ta lập được bảng dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng với  = 0,4 và  = 0,9 . 0 + 45,0 = 45,00 + 45,0 = 45,049,5 + 1,8 = 51,351,7 + 2,7 = 54,455,6 + 4,2 = 59,857,7 + 5,1 = 62,863,3 + 7,3 = 70,6*4.2.1.4. PHƯƠNG PHÁP HOẠCH ĐỊNH THEO XU HƯỚNG Ví dụ: Công ty A thống kê được lượng giày bán ra từ năm thứ nhất đến năm thứ 10 như trong bảng. Hãy dùng phương pháp hoạch định theo xu hướng để dự báo nhu cầu cho 3 năm tiếp theo. Năm thøL­îng giµy ®· b¸n ra (ngµn ®«i)Năm thøL­îng giµy ®· b¸n ra (ngµn ®«i)138.6472397453388484409495431050*4.2.1.4. PHƯƠNG PHÁP HOẠCH ĐỊNH THEO XU HƯỚNG* 4.2.1.4. Phương pháp hoạch định theo xu hướng Theo xu hướng biến động trên, mô hỡnh sẽ có dạng: Yc = a + btTrong đó: Yc: Nhu cầu giày tính theo giai đoạn t (ngàn đôi) t: Biến số của mô hỡnh (năm) a,b: các hệ số của mô hỡnhHệ số a và b của phương trỡnh sẽ được xác định theo công thức sau:Trong đó:*4.2.1.4. PHƯƠNG PHÁP HOẠCH ĐỊNH THEO XU HƯỚNGNăm thøL­îng giµy ®· b¸n ra (Y) (ngµn ®«i)C¸c cét tÝnh to¸ntt2yt1381138239247833839114440416160543525215647636282745749315848864384949981441105010100500Y= 437t = 55t2 = 385yt = 2527* 4.2.1.4. Phương pháp hoạch định theo xu hướng a = 43,7 - 1,4975,5 = 35,467Phương trỡnh đường khuynh hướng lý thuyết sẽ là: Yc = 35,467 + 1,497tDự báo nhu cầu giày cho các năm tiếp theo sẽ là: Y11= 35,467 + 1,49711 = 51,933 ngàn đôiY12= 35,467 + 1,49712 = 53,430 ngàn đôiY13= 35,467 + 1,49713 = 54,927 ngàn đôi* 4.2.1.5. Dự báo nhu cầu theo mùa Nhu cầu TB của các tháng cùng tênChỉ số mùa = Nhu cầu TB của tất cả các tháng trong dãy sốVí dụ: Công ty vật tư đà Nẵng có số liệu thống kê về lượng phân NPK bán ra trong các tháng của hai năm như trong bảng. Bằng các phương pháp dự báo đã học ở trên, Công ty đã dự báo nhu cầu cho năm thứ 3 là 7000 tấn NPK. Hãy dự báo nhu cầu của các tháng trong năm thứ 3.* 4.2.1.5. Dự báo nhu cầu theo mùaTh¸ngNhu cÇu kh¸ch hµngN.cÇu TB cña c¸c th¸ng cïng tªnN.cÇu T.b cña tÊt cả c¸c th¸ng trong nămChØ sè mïaNăm 1Năm 2170065024003003300400450060058008006250300725020087008009800600104003001140020012800800675350350550800275225750700350300800510510510510510510510510510510510510 1,3220,6860,6861,0781,5670,5390,4411,4691,3710,6860,5881,567* 4.2.1.5. Dự báo nhu cầu theo mùa Th¸ngDù b¸o nhu cÇuTh¸ngDù b¸o nhu cÇu17000: 12 1,322 = 771,4377000: 12  0,441 = 257,1427000: 12  0,686 = 400,0087000: 12  1,469 = 857,1437000: 12  0,686 = 400,0097000: 12  1,371 = 800,0047000: 12  1,078 = 628,57107000: 12  0,686 = 400,0057000: 12  1,567 = 914,29117000: 12  0,588 = 342,8667000: 12  0,539 = 314,29127000: 12 1,567 = 914,29*4.2.2. Phương pháp dự báo nhân quả (phương pháp hồi quy và phân tích tương quan)Bước 1: Dự kiến mô hình Bước 2: Xác định hệ số của mô hình Bước 3: Xác định sai chuẩn Bước 4: Xác định hệ số tương quan.*4.2.2. Phương pháp dự báo nhân quả (phương pháp hồi quy và phân tích tương quan) Ví dụ: Một công ty sản xuất xe máy nhận thấy doanh số bán ra của Công ty phụ thuộc vào thu nhập của dân cư trong khu vực họ hoạt động. Số liệu thống kê được trong 10 năm về mối liên hệ tương quan này được trình bày như bảng sau. Hãy dự báo doanh số của Công ty nếu thu nhập bình quân của cư dân trong vùng là 15 triệu đồng/năm.Năm12345678910Thu nhËp cña d©n c­ (tr.®)9,09,59,710,010,210,6121412,513Doanh sè cña c«ng ty (tû ®ång)20222527303031343233*4.2.2. Phương pháp dự báo nhân quả (phương pháp hồi quy và phân tích tương quan)Bước 1: Dự kiến mô hỡnh*4.2.2. Phương pháp dự báo nhân quả (phương pháp hồi quy và phân tích tương quan)Bước 2: Xác định hệ số của mô hỡnhn: số quan sát y = a + bx*4.2.2. Phương pháp dự báo nhân quả (phương pháp hồi quy và phân tích tương quan)NămDoanh sè b¸n ra cña c«ng ty(Tû ®ång) (Y)Thu nhËp cña d©n c­ (TriÖu ®ång) (x)X2xyY21209,081,00180,04002229,590,25209,04843259,794,09242,562542710,0100,00270,072953010,2104,04306,090063010,6112,36318,090073112,0144,00372,096183414,0196,00476,0115693212,5156,25400,01024103313,0169,00429,01089Tæng sè284110,51246,993202,58268*4.2.2. Phương pháp dự báo nhân quả (phương pháp hồi quy và phân tích tương quan)Phương trỡnh biểu diễn mối quan hệ tương quan giữa doanh số bán ra của Công ty với thu nhập của dân cư trong vùng là: Yc = 1,035 + 2,476xNếu thu nhập của dân cư trong vùng là 15 triệu đồng/năm thỡ doanh thu dự kiến của Công ty sẽ là: 1,035 + 2,47615 = 38,18 tỷ đồng*4.2.2. Phương pháp dự báo nhân quả (phương pháp hồi quy và phân tích tương quan)Bước 3: Xác định sai chuẩnTrong đó: Y: Giá trị thực tế của các nămyc: Giá trị tính toán theo phương trỡnh mới xác địnhn: Số lượng số liệu thu thập được. *4.2.2. Phương pháp dự báo nhân quả (phương pháp hồi quy và phân tích tương quan)Bước 4: Xác định hệ số tương quanKhi r = 1: x và y có mối quan hệ tương quan chặt chẽKhi r = 0: x và y không có mối liên hệ Khi r càng gần đến gần 1: liên hệ tương quan x và y càng chặt chẽ.Khi r dương: tương quan thuận; Khi r âm: tương quan nghịch.*V. GIÁM SÁT VÀ KIỂM SOÁT DỰ BÁO5.1. Tín hiệu theo dõi RSFETín hiệu theo dõi = MADTrong đó: RSFE là tổng sai số dự báo dịch chuyển (Running Sum of Forecast Error)RSFE = (Nhu cầu thực tế trong thời kỳ i - Nhu cầu dự báo cho thời kỳ i)  sai số dự báoMAD = n*5.2. Giới hạn kiểm traV. GIÁM SÁT VÀ KIỂM SOÁT DỰ BÁO*V. GIÁM SÁT VÀ KIỂM SOÁT DỰ BÁO5.2. Giới hạn kiểm traVí dụ: Trở lại ví dụ dự báo theo phương pháp san bằng số mũ với  = 0,9 và số liệu thực tế thống kê được qua 6 tháng. Hãy xác định tín hiệu theo dõi và cho biết đã vượt quá phạm vi cho phép 4 MAD hay chưa?Th¸ngL­îng b¸n thùc tÕL­îng dù b¸oSai sèRSFESaisèSaisèMADTÝn hiÖu theo dâi145450000002504555552,523525027272,333456524114112,754558562132132,605664586196193,176