Theo Wilson và Keating, quy trình dự báo gồm 9 bước: 1. Xác định mục tiêu 2. Xác định đối tượng dự báo 3. Xác định thời đoạn dự báo 4. Thu thập, khảo sát dữ liệu 5. Chọn mô hình 6. Đánh giá mô hình 7. Chuẩn bị dự báo 8. Trình bày dự báo 9. Theo dõi kết quả

1. CHƯƠNG 2
QUY TRÌNH DỰ BÁO, PHÂN TÍCH DỮ
LIỆU VÀ LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP
DỰ BÁO

2. 2
QUY TRÌNH DỰ BÁO
Theo Wilson và Keating, quy trình dự báo gồm 9 bước:
1. Xác định mục tiêu
2. Xác định đối tượng dự báo
3. Xác định thời đoạn dự báo
4. Thu thập, khảo sát dữ liệu
5. Chọn mô hình
6. Đánh giá mô hình
7. Chuẩn bị dự báo
8. Trình bày dự báo
9. Theo dõi kết quả

3. 3
QUY TRÌNH DỰ BÁO
1. Xác định mục tiêu
Kết quả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào trong việc ra quyết
định
Thống nhất giữa người tiến hành dự báo và người sử dụng kết
quả dự báo.
2. Xác định đối tượng dự báo
Xác định đối tượng hay biến dự báo cụ thể (đo bằng gì?)
Phạm vi (một sản phẩm hay nhóm sản phẩm, thị trường trong
nước, khu vực hay xuất khẩu)

4. 4
3. Xác định thời đoạn dự báo
Dự báo ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn
Ví dụ: GDP năm
Kim ngạch XNK năm hoặc quý
Doanh số quý
4. Thu thập, khảo sát dữ liệu
Chất lượng dự báo phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu
Dữ liệu có thể thu thập từ các nguồn nội bộ hoặc bên ngoài
Chuyển đổi dữ liệu tương thích với yêu cầu của mục đích nếu
có đầy đủ cơ sở
QUY TRÌNH DỰ BÁO (tt)

5. 5
5. Chọn mô hình
Việc chọn mô hình tùy thuộc vào các tiêu chí sau:
1. Dạng phân bố của dữ liệu
2. Số lượng quan sát sẵn có.
3. Độ dài cuả thời đoạn dự báo
Nếu dữ liệu phân bố thể hiện tính xu hướng thì có thể áp dụng
các phương pháp bình quân di động, san bằng số mũ
Nếu số lượng quan sát quá ít: không thể sử dụng mô hình hồi
quy.
QUY TRÌNH DỰ BÁO (tt)

6. 6
6. Đánh giá mô hình
Thông qua các thông số: Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD),
Sai số bình phương trung bình (MSE), ...
Sử dụng Holdout period:
Ví dụ: bạn có bộ dữ liệu 10 năm tính theo quý. Bạn chỉ dùng
dữ liệu của 8 năm dầu để dự báo cho năm thứ 9 và 10. Mô
hình nào dự báo tốt nhất sẽ được chọn để dự báo cho toàn bộ
dữ liệu 10 năm
Nếu không mô hình nào cho kết quả tới một độ chính xác chấp
nhận được, quay về bước 5 để chọn mô hình thay thế.
QUY TRÌNH DỰ BÁO (tt)

7. 7
7. Chuẩn bị dự báo
Sau khi qua bước 6, chúng ta tin rằng mô hình được chọn sẽ
cho kết quả chuẩn xác. Có trường hợp phải chọn phương pháp
kết hợp giữa định tính và định lượng
8. Trình bày dự báo
Trình bày rõ ràng, dù là văn bản hay truyền đạt.
Không cần phải phức tạp hóa kết quả bằng các công thức hay
thuật toán phức tạp.
9. Theo dõi kết quả
Liên tục theo dõi, so sánh kết quả dự báo với giá trị thực tế.
Thay đổi phương pháp khi cần
QUY TRÌNH DỰ BÁO (tt)

8. 8
THU THẬP DỮ LIỆU
1. NGUỒN THÔNG TIN SƠ CẤP (PRIMARY DATA)
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 có số liệu dự
báo cho tương lai.
Các phương pháp
 Phỏng vấn trực tiếp
 Gửi thư
 Điện thoại

9. 9
1. NGUỒN THÔNG TIN SƠ CẤP
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.
THU THẬP DỮ LIỆU (tt)

10. 10
Ưu 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
người 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.
THU THẬP DỮ LIỆU (tt)

11. 11
2. 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)

12. 12
• Dữ liệu cần phải tin cậy và chính xác
• Dữ liệu cần phải có ý nghĩa
• Dữ liệu cần phải phù hợp
• Dữ liệu cần được thu thập trong một khoảng
thời gian nhất định.
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

13. 13
Dữ 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 năm…Những dữ liệu
này thường biểu hiện theo những kiểu rất đa dạng
theo thời gian.
- Tính khuynh hướng
- Tính thời vụ
- Tính chu kỳ hay
- Tính bất thường
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

14. 14
Tính khuynh hướng
Các giá trị trong dãy số ngày càng tăng hoặc giảm dần
theo thời gian.
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
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (tt)

15. 15
Tính 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.
Tính ngẫu nhiên
Các biến động của dữ liệu không theo một quy luật
nào
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (tt)

16. 16
CÁC VÍ DỤ
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
Jan-80
Jan-82
Jan-84
Jan-86
Jan-88
Jan-90
Jan-92
Jan-94
Jan-96
Jan-98
Jan-00
Tháng đầu tiên theo quý
GDPvàkhuynhhư
ớ
ngdàih
ạ
n
RGDP
RGDP Trend
Hình 2.1: GDP qua các năm (tính khuynh hướng)

17. 17
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
Feb-80
Feb-82
Feb-84
Feb-86
Feb-88
Feb-90
Feb-92
Feb-94
Feb-96
Feb-98
Feb-00
th
ố
ngkênhàm
ớ
i(Dv:100)

18. 18
Để có sự lựa chọn đúng phương pháp dự báo,
người làm công tác dự báo cần phải:
• Xác định bản chất của các chỉ số dự báo.
• Xác định bản chất của dữ liệu nghiên cứu.
• Trình bày những khả năng và biết những hạn
chế của kỹ thuật dự báo.
LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

19. 19
LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO
Chọn phương pháp dự báo
Định tính, định lượng hay kết hợp
Phương pháp dự báo định tính
Áp dụng khi chưa thu thập được đầy đủ các thông số
Áp dụng đối với các trường hợp thăm dò phản ứng và
kế hoạch chi tiêu của người tiêu dùng
Phương pháp dự báo định lượng
Khi có đủ số liệu
Xác định đặc tính của dữ liệu

20. 20
Phương pháp dự báo đối với dữ liệu có tính khuynh hướng
• Nâng cao năng suất lao động và áp dụng công nghệ mới
sẽ dẫn tới thay đổi phong cách sống.
• Tăng dân số ảnh hưởng đến tăng nhu cầu tiêu thụ sản
phẩm.
......
Các phương pháp có thể áp dụng cho dữ liệu có tính xu
thế là: Phương pháp bình quân di động, san bằng số mũ ,
hồi qui
LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

21. 21
Phương pháp dự báo đối với dữ liệu có tính mùa vụ
• Đại lượng nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi thời tiết.
• Đại lượng quan sát được xác định theo chu kỳ năm.
Các phương pháp có thể áp dụng cho dữ liệu có tính
mùa vụ là: san bằng số mũ Winter, hồi qui, phương
pháp Box- Jenkins.
LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

22. 22
LỰA CHỌN
PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO (tt)
Phương pháp
dự báo
Kiểu
dữ liệu
Số lượng
quan sát
Thời đoạn
dự báo
Đơn giản Ổn định 1 hoặc 2 rất ngắn hạn
Trung bình động Ổn định bằng với số
quan sát tính
trong trung
bình động
rất ngắn hạn
Đường số mũ
+ Đơn Ổn định 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 Ngắn đến trung hạn

23. 23
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 với 4-5/
mùa, nếu 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

24. 24
CHƯƠNG 3
CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH
Buổi học sau: