Bài giảng Chương 2: Khảo sát số liệu và lựa chọn phương pháp dự báo

1CHƯƠNG 2 KHẢO SÁT SỐ LIỆU VÀ LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO 2NGUỒN SỐ LIỆU 1. NGUỒN THÔNG TIN SƠ CẤP Thu thập Qua các cuộc khảo sát, chọn mẫu hoặc các số liệu ghi chép các biến số quan trọng trong doanh nghiệp hàng tuần, tháng để cĩ số liệu dự báo cho tương lai. Các phương pháp Phỏng vấn trực tiếp Gửi thư Điện thoại 31. NGUỒN THÔNG TIN SƠ CẤP (PRIMARY DATA) Ưu và nhược điểm của các phương pháp + Phương pháp phỏng vấn trực tiếp: Ưu điểm: - Chịu bỏ thời gian để trả lời câu hỏi hơn - Thông tin trung thực hơn Nhược điểm: - Kết quả bị ảnh hưởng đến thái độ chủ quan của người đi phỏng vấn. - Khó kiểm soát - Tốn phí hơn. NGUỒN SỐ LIỆU (tt) 4Ưu và nhược điểm của các phương pháp(tt) + Phương pháp phỏng vấn qua thư: • Ít tốn kém, thực hiện với số lượng lớn với nhiều ngừơi trả lời khác nhau, ở những địa điểm xa nhau. • Tốn nhiều thời gian để hoàn tất, tỉ lệ phản hồi rất thấp (10-50%). + Phỏng vấn qua điện thoại • Chi phí thấp, nhanh chóng • Chỉ thực hiện đuợc những câu hỏi dễ trả lời, thông tin có độ chính xác không cao. NGUỒN SỐ LIỆU (tt) 52. NGUỒN THỨ CẤP (SECONDARY DATA) Gồm hai nguồn: • + Bên trong (nội bộ công ty, sổ sách kế toán): Chọn các thông số liên quan cho quá trình dự báo để có thông tin khi cần và tránh trường hợp lưu trữ quá nhiều thông tin không sử dụng. • + Bên ngoài (Các số liệu thống kê): Sách báo, Tạp chí, Internet, các tài liệu thống kê từ các cơ quan nhà nước (Cục thống kể, Sở kế hoạch và Đầu tư). NGUỒN SỐ LIỆU (tt) 6Dữ liệu sử dụng cho dự báo thường là dạng dãy số thời gian. Ví dụ: doanh số, chi phí của từng quý qua các năm, giá cổ phiếu từng ngày hay lượng khách tham quan qua các nămNhững dữ liệu này thường biểu hiện theo những kiểu rất đa dạng theo thời gian. Việc hiển thị dữ liệu loại này lên sơ đồ là bước rất quan trọng để xác định cách chuyển vận là: Tính khuynh hướng Tính thời vụ Tính chu kỳ hay Tính bất thường. KHẢO SÁT SỐ LIỆU 7 Tính khuynh hướng • + Khuynh hướng tăng dần: biểu hiện qua việc các giá trị trong dãy số ngày càng tăng theo thời gian. • + Khuynh hướng giảm dần: ngược lại.  Tính thời vụ • Xuất hiện khi có sự biến đổi thường xuyên lặp đi lặp lại tại một thời điểm nhất định trong một thời đoạn không đổi. • Ví dụ: lượng khách du lịch vào mùa hè tại công viên; doanh số hoa bán ra trong các ngày mồng 1 và 15 âm lịch, lượng áo lạnh bán ra vào mùa đông .v.v KHẢO SÁT SỐ LIỆU (tt) 8Tính chu kỳ  Biểu hiện bằng việc dao động của dữ liệu hình sóng theo thời gian. So với tính thời vụ thì thời đoạn của tính chu kỳ dài hơn và không đều. Nguyên nhân gây ra tính chu kỳ thì không rõ bằng tính thời vụ. Vì dụ: các chu kỳ trong kinh doanh, giai đọan tăng trưởng, giai đọan suy thoái (Một số nhà dự báo cũng sử dụng phương pháp này trong bóng đá). Tính ngẫu nhiên và bất thường  Các biến động của dữ liệu không theo một trong các kiểu trên là rơi vào loại này. Những dao động này còn được gọi là dao động ngẫu nhiên. Và vì thế rất khó có thể tìm ra trong các mô hình dự báo. KHẢO SÁT SỐ LIỆU (tt) 9CÁC VÍ DỤ 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 Ja n- 80 Ja n- 82 Ja n- 84 Ja n- 86 Ja n- 88 Ja n- 90 Ja n- 92 Ja n- 94 Ja n- 96 Ja n- 98 Ja n- 00 Tháng đầu tiên theo quý G D P v à kh uy nh h ư ớ ng d ài h ạn RGDP RGDP Trend Hình 2.1: GDP qua các năm (tính khuynh hướng) 10 CÁC VÍ DỤ Hình 2.2: Nhà mới xây dựng (Tính thời vụ và khuynh hướng) 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Fe b- 80 Fe b- 82 Fe b- 84 Fe b- 86 Fe b- 88 Fe b- 90 Fe b- 92 Fe b- 94 Fe b- 96 Fe b- 98 Fe b- 00 th ốn g kê n hà m ớ i ( D v: 10 0) 11 CÁC VÍ DỤ Hình 2.3: doanh số của Leo Burnet (tính khuynh hướng tăng) 0 500 1000 1500 2000 2500 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 Năm Tr iệ u Do lla rs LBB 12  Việc chọn lựa phương pháp dự báo thường tùy thuộc vào các yếu tố sau đây:  Kiểu phân bố dữ liệu  Lượng dữ liệu có  Và loại hình dự báo (ngắn, trung hoặc dài hạn)  Tất cả các yếu tố đều quan trọng, tuy nhiên tiêu chí thứ 3 là quan trọng nhất.  Bảng tổng hợp các thông số để chọn lựa phương pháp dự báo thích hợp LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO 13 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO (tt) Phương pháp dự báo Kiểu dữ liệu Số lượng quan sát Loại hình dự báo Đơn giản Tịnh 1 hoặc 2 rất ngắn hạn Trung bình động Tịnh bằng với số quan sát tính trong Trung bình động rất ngắn hạn Đường số mũ + Đơn Tịnh 5-10 Ngắn hạn + Holt’s Tính khuynh hướng 10-15 Ngắn đến trung hạn + Winter’s Tính khuynh hướng hay tính thời vụ Ít nhất 4-5 mùa (trong năm, trong tháng) Ngắn đến trung hạn 14 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO (tt) Phương pháp dự báo Kiểu dữ liệu Số lượng quan sát Loại hình dự báo Hồi quy + Khuynh hướng Tính khuynh huớng tuyến tính hoặc phi tuyến tính có hoặc không có tính thời vụ. Ít nhất 10 và 4-5 mùa, if có tính thời vụ Ngắn đến trung hạn + Nhân quả Gần như mọi kiểu 10 cho mỗi biến độc lập Ngắn, trung và dài hạn Phân tích chuỗi thời gian Tính khuynh hướng, thời vụ và chu kỳ đủ để nhận biết đỉnh và bụng của chu kỳ Ngắn, trung và dài hạn ARIMA Tịnh hoặc biến đổi thành tịnh Tối thiểu 50 Ngắn, trung và dài hạn