Tiểu luận Quản trị sản xuất dịch vụ đề tài dự báo

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM
--------
TIỂU LUẬN MÔN: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT DỊCH VỤ
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG DỰ
BÁO NHU CẦU CHO DOANH NGHIỆP
Giảng viên : CÔ NGUYỄN THỊ NGỌC HOA
Lớp học phần : 210703105
Nhóm thực hiện : NHÓM HỘI NGỘ
STT HỌ VÀ TÊN MSSV
1 Trần Hưng Bảo Châu 11236381
2 Nguyễn Thị Hồng Hải 12036731
3 Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng 11065151
4 Thi Hoàng Khánh Minh 11071541
5 Danh Si Nghĩa 11041051
6 Nguyễn Thị Hoài Phương 12128731
7 Nguyễn Thị Thu Phương 12028891
8 Nguyễn Văn Thường 11004316
9 Lê Hữu Toàn 11230431
10 Đặng Thị Thảo Trâm 12024741
TP.Hồ Chí Minh, Tháng 10 năm 2014

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM
--------
TIỂU LUẬN MÔN: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT DỊCH VỤ
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ ỨNG DỤNG DỰ
BÁO NHU CẦU CHO DOANH NGHIỆP
Giảng viên : CÔ NGUYỄN THỊ NGỌC HOA
Lớp học phần : 210703105
Nhóm thực hiện : NHÓM HỘI NGỘ
STT Họ và tên Lớp
Mức độ
đóng góp
(%)
Ký tên
1 Trần Hưng Bảo Châu 10
2 Nguyễn Thị Hồng Hải 10
3 Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng 10
4 Thi Hoàng Khánh Minh 10
5 Danh Si Nghĩa 10
6 Nguyễn Thị Hoài Phương 10
7 Nguyễn Thị Thu Phương 10
8 Nguyễn Văn Thường 10
9 Lê Hữu Toàn 10
10 Đặng Thị Thảo Trâm 10
TP.Hồ Chí Minh, Tháng 10 năm 2014

PHÂN CHIA CÔNG VIỆC NHÓM
Môn: Quản trị sản xuất dịch vụ
Giảng viên: Cô Nguyễn Thị Ngọc Hoa
Lớp HP: 210703105
Nhóm: Hội Ngộ
Nhóm trưởng: Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng
Ghi chú:
Môn học này nhóm không họp nhóm mà dùng hình thức thảo luận ngay tại lớp học, tranh thủ những giờ ra chơi hoặc trước khi vào học,
phương tiện liên lạc chủ yếu bằng điện thoại di động. Phương pháp làm việc được đề xuất là mỗi chương sẽ do một nhóm đảm nhận, các bạn
tự phân chia công việc với nhau. Sau đó trưởng nhóm của mỗi nhóm này sẽ báo cáo lại với nhóm trưởng. Vì thế không có thời gian cụ thể và
công việc rõ ràng nhưng nhóm trưởng đã cố gắng đánh giá theo mức độ hoàn thành và thời hạn gửi bài của các bạn một cách thật chính xác.
Những điều sai sót xin cô bỏ qua. Phân chia công việc trong nhóm được trình bày như bảng sau đây:
* Những đánh giá dưới đây chỉ dựa theo chủ quan của nhóm trưởng. Mọi thắc mắc liên hệ trực tiếp nhóm trưởng để giải quyết.
Nhiệm vụ Họ và tên Đánh giá của nhóm trưởng Ghi chú
Lời mở đầu Trần Hưng Bảo Châu Tốt
Phần mở đầu (Lý do chọn đề tài…) (bỏ) Lê Hữu Toàn Sai định dạng
Chương 1: Tổng quan về dự báo
- Danh Xi Nghĩa
- Nguyễn Văn Thường
Chưa hiểu dàn ý lắm, có lỗi chính tả
Chương 2: Ứng dụng dự báo - Nguyễn Thị Hồng Hải Tốt, đúng thời hạn

Nhiệm vụ Họ và tên Đánh giá của nhóm trưởng Ghi chú
- Nguyễn Thị Hoài Phương
- Nguyễn Thị Thu Phương
- Thi Hoàng Khánh Minh
- Lê Hữu Toàn
- Đặng Thị Thảo Trâm
Chương 3: Kết luận Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng Tốt, gửi bài sớm trước thời hạn
Kết luận chung Trần Hưng Bảo Châu Tốt
Tổng hợp chương 1 Danh Xi Nghĩa Được
Tổng hợp chương 2 Nguyễn Thị Hồng Hải Tốt
Tổng hợp tiểu luận, liên lạc, phân chia công việc Hoàng Nguyễn Ngọc Hưng Được

LỜI MỞ ĐẦU
Ước lượng và dự báo nhu cầu là một trong những hoạt động phổ biến và quan trọng
nhất đối với các nhà kinh tế học Vĩ mô và đặc biệt là các nhà Quản tri kinh doanh.
Việc dự báo nhu cầu có ý nghĩa đặc biệt quan trong đối với việc hoạch định chính
sáchvà ra những quyết định đúng đắn trong những tình huống cụ thể để phục vụ công
tác quản lý một cáchhiệu quả nhất. Cho nên dự báo nhu cầu là một việc hết sức quan
trọng và ảnh hưởng tới sự tồn vong của một doanh nghiệp.
Trong bài tiểu luận này chúng em sẽ làm rõ nhứng kiến thức cơ bản của việc dự báo
nhu cầu và những phương thức ứng dụng dự báo nhu cầu vào doanh nghiệp kinh
doanh sản xuất.
Vì những hạn chế trong việc tìm kiếm tài liệu và những kiến thức hạn hẹp của chúng
em nên sẽ có những điềuthiếu sót trong bài tiểu luận này. Vì vậy chúng em rất mong
nhận được sự góp ý của cô để chúng em có thể hoàn thành bài tiểu luận một cách tốt
nhất cũng như có được những kiến thức sâu rộng hơn về lĩnh vực này. Chúng em xin
chân thành cảm ơn.
Nhóm Hội Ngộ

Dự báo Th.S Nguyễn Thị Ngọc Hoa
Hội Ngộ ii
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO........................................................................1
1.1 KHÁI NIỆM, ĐẶC ĐIỂM VÀ PHÂN LOẠI DỰ BÁO...............................................................1
1.1.1 Khái niệm dự báo.................................................................................................1
1.1.2 Đặc điểm của dự báo ...........................................................................................1
1.1.3 Các loại dự báo....................................................................................................2
1.2 VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO....................................................................................................3
1.3 QUYTRÌNH DỰ BÁO TRONGDOANH NGHIỆP ..................................................................4
1.4 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI DỰ BÁO NHU CẦU ............................................................4
1.4.1 Nhân tố chủ quan.................................................................................................4
1.4.2 Nhân tố khách quan..............................................................................................5
1.4.3 Tác động của chu kỳ sống của sản phẩm đối với dự báo nhu cầu.......................5
1.5 CÁC PHƯƠNGPHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ...........................................................................6
1.5.1 Phương pháp định tính.........................................................................................6
1.5.2 Phương pháp định lượng......................................................................................8
1.6 KIỂM SOÁT VÀ GIÁM SÁT DỰ BÁO ...............................................................................16
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG ĐỂ DỰ BÁO NHU
CẦU VÀ KIỂM SOÁT, GIÁM SÁT DỰ BÁO..............................................................18
2.1 DỰ BÁO THEO DÃYSỐ THỜI GIAN................................................................................18
2.1.1 Phương pháp bình quân di động........................................................................18
2.1.2 Phương pháp bình quân di động có trọng số.....................................................19
2.1.3 Phương pháp san bằng số mũ giản đơn.............................................................22
2.1.4 Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng.....................................22
2.2 DỰ BÁO THEO ĐƯỜNGKHUYNH HƯỚNG......................................................................24
2.2.1 Phương pháp đường thẳng thống kê..................................................................24
2.2.2 Phương pháp đường thẳng thông thường..........................................................26
2.2.3 Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động thời vụ............27
2.2.4 Phương pháp đường parabol thống kê..............................................................29
2.2.5 Phương pháp đường logaric ..............................................................................30
2.3 DỰ BÁO THEO MỐILIÊN HỆ TƯƠNG QUAN(DỰ BÁO DỰA TRÊN CƠ SỞ ĐƯỜNG HỒI QUY
TUYẾN TÍNH).....................................................................................................................31
2.4 ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNGPHÁP DỰ BÁO ........................................................................33
2.4.1 Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoại suy) .............33
2.4.2 Dự báo theo đường xu hướng............................................................................34
2.4.3 Phương pháp hồi quy tương quan......................................................................35
2.5 LỰA CHỌN PHƯƠNGPHÁP DỰ BÁO THÍCH HỢP.............................................................35
CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN .................................................................................................37

Hội Ngộ iii
3.1 NHẮC LẠI TẦM QUAN TRỌNGCỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT..................................37
3.2 GIA TĂNGĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT........................................38
3.3 KẾT LUẬN ...................................................................................................................40
TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................................41

Hội Ngộ 1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO
1.1 KHÁI NIỆM, ĐẶC ĐIỂM VÀ PHÂN LOẠI DỰ BÁO
1.1.1 Khái niệm dự báo
Trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, các nhà quản trị thường xuyên phải
đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để giúp
các quyết định này có độ tin cậy cao, giảm thiểu mức độ rủi ro, người ta đã đưa ra kỹ
thuật dự báo. Vì vậy kỹ thuật dự báo là hết sức quan trọng và cần thiết cho các doanh
nghiệp, đặc biệt là ngày nay các doanh nghiệp lại hoạt động trong môi trường của nền
kinh tế thị trường mà ở đó luôn diễn ra những sự cạnh tranh gay gắt giữa các doanh
nghiệp với nhau.
Vậy dự báo là gì? Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm dự báo như sau: Dự báo
là khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ xảy ra
trong tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau:
 Các dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
 Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo;
 Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết.
Như vậy, tính khoa học ở đây thể hiện ở chỗ:
 Căn cứ vào dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
 Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo.
Tính nghệ thuật được thể hiện: Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ nghệ thuật
phán đoán của các chuyên gia, được kết hợp với kết quả dự báo, để có được các quyết
định với độ chính xác và tin cậy cao.
1.1.2 Đặc điểm của dự báo
- Không có cách nào để xác định tương lai là gì một cách chắc chắn (tính không
chính xác của dự báo). Dù phương pháp chúng ta sử dụng là gì thì luôn tồn tại
yếu tố không chắc chắn cho đến khi thực tế diễn ra.
- Luôn có điểm mù trong các dự báo. Chúng ta không thể dự báo một cách chính
xác hoàn toàn điều gì sẽ xảy ra trong tương tương lai. Hay nói cách khác,
không phải cái gì cũng có thể dự báo được nếu chúng ta thiếu hiểu biết về vấn
đề cần dự báo.

Hội Ngộ 2
- Dự báo cung cấp kết quả đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách trong
việc đề xuất các chính sách phát triển kinh tế, xã hội. Chính sách mới sẽ ảnh
hưởng đến tương lai, vì thế cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo.
1.1.3 Các loại dự báo
Dự báo được phân chia theo nhiều cách khác nhau. Trong đó có 2 cách phân loại cơ
bản căn cứ vào thời gian và lĩnh vực dự báo.
a) Căn cứ vào thời gian dự báo:
 Dự báo dài hạn (> 3 năm)
 Dự báo trung hạn (> 3 tháng - 3 năm)
 Dự báo ngắn hạn (< 3 tháng)
Dự báo dài hạn: Khoảng thời gian từ 3 năm trở lên. Dự báo dài hạn được ứng dụng
cho lập kế hoạch sản xuất sản phẩm mới, kế hoạch nghiên cứu và ứng dụng công
nghệ mới, định vị doanh nghiệp hay mở rộng doanh nghiệp.
Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo thường là từ 3 tháng đến 3 năm. Nó cần
cho việc lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền
mặt, huy động các nguồn lực và tổ chức hoạt động tác nghiệp.
Dự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo có thể đến một năm, nhưng thường là ít
hơn ba tháng. Loại dự báo này thường được dùng trong kế hoạch mua hàng, điều độ
công việc, cân bằng nhân lực, phân chia công việc.
* Dự báo trung hạn và dài hạn có ba đặc trưng khác với dự báo ngắn hạn:
 Thứ nhất, dự báo trung hạn và dài hạn phải giải quyết nhiều vấn đề có tính
toàn diện và yểm trợ cho các quyết định quản lý thuộc về hoạch định kế hoạch
sản xuất sản phẩm và quá trình công nghệ.
 Thứ hai, dự báo ngắn hạn thường dùng nhiều loại phương pháp luận hơn là dự
báo dài hạn. Đối với các dự báo ngắn hạn người ta dùng phổ biến các kỹ thuật
toán học như bình quân di động, san bằng mũ và hồi quy theo xu hướng. Nói
cách khác thì các phương pháp ít định lượng được dùng để tiên đoán các vấn
đề lớn toàn diện như có cần đưa một sản phẩm mới nào đó vào danh sách các
chủng loại mặt hàng của công ty không.
 Thứ ba, dự báo ngắn hạn có khuynh hướng chính xác hơn dự báo dài hạn. Vì
các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, nếu kéo dài thời gian
dự báo ra thì độ chính xác có khả năng giảm đi. Do vậy, cần phải thường xuyên
cập nhật và hoàn thiện các phương pháp dự báo.

Hội Ngộ 3
b) Căn cứ vào lĩnh vực dự báo:
 Dự báo kinh tế
 Dự báo công nghệ
 Dự báo nhu cầu
Dự báo kinh tế: là dự báo các hiện tượng kinh tế như:
o Tốc độ tăng trưởng kinh tế.
o Tỷ lệ lạm phát.
o Giá cả.
o Trữ lượng tài nguyên…
Dự báo công nghệ và kỹ thuật sản xuất: là dự báo các vấn đề liên quan đến công
nghệ và kỹ thuật sản xuất như:
o Năng lượng mới.
o Nguyên liệu mới.
o Phương pháp công nghệ mới.
o Máy móc thiết bị mới…
Dự báo nhu cầu: là dự báo nhu cầu sản xuất như:
o Nhu cầu số lượng sản phẩm.
o Nhu cầu nguyên vật liệu.
o Nhu cầu máy móc thiết bị…
Lĩnh vực dự báo mà chúng ta nghiên cứu trong chương này, nếu phân loại theo thời
gian thì gọi là dự báo ngắn hạn, nếu phân theo lĩnh vực thì gọi là dự báo nhu cầu.
1.2 VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO
Doanh nghiệp hoạt động trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi, nhu cầu về sản
phẩm và dịch vụ cũng thay đổi theo từng tháng. Kết quả của dự báo sẽ có vai trò đáng
kể đối với doanh nghiệp, nó được thể hiện như sau:
- Là phần thiết yếu trong quản trị sản xuất tác nghiệp, là cơ sở để đưa ra các
quyết định chiến lược cũng như chiến thuật của doanh nghiệp.
- Có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạch định và thực hiện kế hoạch sản xuất
cũng như các kế hoạch bộ phận khác của doanh nghiệp.
- Giúp doanh nghiệp chủ động trong việc đáp ứng cầu, không bỏ sót cơ hội kinh
doanh.
- Giúp các nhà quản trị doanh nghiệp có kế hoạch sử dụng hợp lý và có hiệu quả
các nguồn lực.

Hội Ngộ 4
- Cung cấp cơ sở quan trọng để phối kết hợp hoạt động giữa các bộ phận trong
toàn doanh nghiệp.
Để hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định, các nguồn lực được cung cấp đầy đủ, kịp
thời thì đòi hỏi việc dự báo của Doanh nghiệp phải tương đối chính xác và phải đảm
bảo tính liên tục.
1.3 QUY TRÌNH DỰ BÁO TRONG DOANH NGHIỆP
Dù là dùng phương pháp nào, để tiến hành dự báo ta triển khai theo các bước như
sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu của dự báo;
Bước 2: Xác định độ dài thời gian dự báo (ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn);
Bước 3: Lựa chọn phương pháp dự báo;
Bước 4: Lựa chọn đối tượng để thu thập thông tin;
Bước 5: Thu thập thông tin dự báo bằng bảng câu hỏi, phỏng vấn trực tiếp hoặc
thông qua đội ngũ cộng tác viên marketing;
Bước 6: Xử lý thông tin;
Bước 7: Xác định xu hướng dự báo (Xu hướng tuyến tính, xu hướng chu kỳ, xu
hướng thời vụ hay xu hướng ngẫu nhiên);
Bước 8: Phân tích, tính toán, ra quyết định về kết quả dự báo.
Nếu việc dự báo được tiến hành một cách đều đặn trong thời gian dài, thì các dữ liệu
sẽ được thu thập thường xuyên và việc tính toán dự báo được tiến hành một cách tự
động, thường là được thực hiện trên máy tính điện toán.
1.4 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI DỰ BÁO NHU CẦU
1.4.1 Nhân tố chủ quan
Nhân tố chủ quan hoặc còn gọi là các nhân tố bên trong nội bộ doanh nghiệp bao
gồm:
- Chất lượng thiết kế
- Cách thức phục vụ khách hàng
- Chất lượng sản phẩm

Hội Ngộ 5
- Giá bán
Đây là những nhân tố mà doanh nghiệp có khả năng chủ động điều chỉnh kiểm soát.
1.4.2 Nhân tố khách quan
Nhân tố khách quan quan trọng nhất là thị trường, bao gồm:
- Cảm tình của người tiêu dung
- Quy mô dân cư
- Sự cạnh tranh
- Các nhân tố ngẫu nhiên
- Ngoài ra còn phải xét đến môi trường kinh tế bao gồm:
- Luật pháp
- Thực trạng nền kinh tế
- Chu kỳ kinh doanh
1.4.3 Tác động của chu kỳ sống của sản phẩm đối với dự báo nhu cầu
Chu kỳ sống của sản phẩm là một nhân tố quan trọng cần được xem xét kỹ trong quá
trình dự báo nhất là đối với dự báo dài hạn. phần lớn các sản phẩm được chấp nhận
trên thị trường có chu kỳ sống trải qua 4 giai đoạn.
Trong giai đoạn đầu của chu kỳ sống ta chưa có đủ số liệu, thậm chí không có số liệu.
vì vậy phương pháp dự báo trong giai đoạn này thường dựa vào điều tra thực tế trên
thị trường, dựa vào nhận xét, phán đoán của các chuyên gia hoặc phân tích các sản
phẩm tương tự khác.
Trong các giai đoạn sau ta càng ngày có nhiều số liệu hơn nên có thể sử dụng các
phương pháp thống kê để dự báo và kết quả khả quan hơn.
Trong giai đoạn suy thoái mặt dù nguồn số liệu thống kê rất dồi dào nhưng thường
chúng không giúp ích gì cho dự báo suy giảm. lúc này ta sử dụng phương pháp điều
tra thị trường, phương pháp chuyên gia hoặc phân tích các sản phẩm tương tự như đã
làm trong giai đoạn đầu.

Hội Ngộ 6
1.5 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU
1.5.1 Phương pháp định tính
Các phương pháp dự báo định tính là các phương pháp dự báo bằng cách phân tích
định tính dựa vào suy đoán, cảm nhận. Các phương pháp này phụ thuộc nhiều vào
trực giác, kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị trong quá trình dự báo, chỉ
mang tính phỏng đoán, không định lượng.. Tuy nhiên chúng có ưu điểm là đơn giản,
dễ thực hiện thời gian nghiên cứu dự báo nhanh, chi phí dự báo thấp và kết quả dự
báo trong nhiều trường hợp cũng rất tốt. Sau đây là một số phương pháp dự báo định
tính chủ yếu:
1.5.1.1 Lấy ý kiến của ban quản lý điều hành
Đây là phương pháp dự báo được sử dụng khá rộng rãi. Trong phương pháp này, cần
lấy ý kiến của các nhà quản trị cao cấp, những người phụ trách các công việc quan
trọng thường hay sử dụng các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp.
Ngoài ra cần lấy thêm ý kiến đánh giá của các cán bộ điều hành marketing, kỹ thuật,
tài chính và sản xuất.
Phương pháp này sử dụng được trí tuệ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp
liên quan đến hoạt động thực tiễn. Tuy nhiên nó có nhược điểm là mang yếu tố chủ
quan và ý kiến của những người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của
những người khác.
1.5.1.2 Phương pháp lấy ý kiến của lực lượng bán hàng
Những người bán hàng là người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của người tiêu dùng của
người tiêu dùng. Họ có thể dự báo được lượng hàng hoá, dịch vụ 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, có thể dự báo
nhu cầu hàng hoá, dịch vụ của doanh nghiệp.
Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán
hàng. Một số người bán hàng thường có xu hướng đánh giá thấp lượng hàng hoá, dịch
vụ bán được để dễ đạt định mức, ngược lại một số khác lại chủ quan dự báo ở mức
quá cao để nâng danh tiếng của mình.

Hội Ngộ 7
1.5.1.3 Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng
Đây là phương pháp lấy ý kiến khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của
doanh nghiệp. Việc nghiên cứu thường do bộ phận nghiên cứu thị trường thực hiện
bằng nhiều hình thức như tổ chức các cuộc điều tra lấy ý kiến của khách hàng, phỏng
vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình hoặc cơ sở tiêu
dùng.
Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng giúp doanh nghiệp không chỉ
chuẩn bị dự báo nhu cầu của khách hàng mà còn có thể hiểu được những đánh giá
của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp để có biện pháp cải tiến, hoàn
thiện cho phù hợp. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tốn kém về tài chính, thời
gian và phải có sự chuẩn bị công phu trong việc xây dựng câu hỏi. Đôi khi phương
pháp này cũng vấp phải khó khăn là ý kiến của khách hàng không xác thực hoặc quá
lý tưởng.
1.5.1.4 Phương pháp chuyên gia
Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo
bằng cách tập hợp và hỏi ý kiến các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa
học - kỹ thuật hoặc sản xuất.
Phương pháp chuyên gia dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng
phản ánh tương lai một cách tự nhiên của các chuyên gia giỏi và xử lý thống kê các
câu trả lời một cách khoa học. Nhiệm vụ của phương pháp là đưa ra những dự báo
khách quan về tương lai phát triển của khoa học kỹ thuật hoặc sản xuất dựa trên việc
xử lý có hệ thống các đánh giá dự báo của các chuyên gia.
Phương pháp chuyên gia được áp dụng đặc biệt có hiệu quả trong các trường hợp sau
đây:
- Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố mà hiện tại
còn chưa có hoặc thiếu những cơ sở lý luận chắc chắn để xác định.
- Trong điều kiện còn thiếu thông tin và những thống kê đầy đủ, đáng tin cậy về
đặc tính của đối tượng dự báo.
- Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng dự báo, độ tin cậy thấp về
hình thức thể hiện, về chiều hướng biến thiên về phạm vi cũng như quy mô và
cơ cấu.
- Khi dự báo trung hạn và dài hạn đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng của nhiều
nhân tố, phần lớn là cácnhân tố rất khó lượng hoá đặc biệt là các nhân tố thuộc

Hội Ngộ 8
về tâm lý xã hội (thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư...) hoặc tiến bộ
khoa học kỹ thuật. Vì vậy trong quá trình phát triển của mình đối tượng dự
báo có nhiều đột biến về quy mô và cơ cấu mà nếu không nhờ đến tài nghệ
của chuyên gia thì mọi sự trở nên vô nghĩa.
- Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên gia
cũng được áp dụng để đưa ra các dự báo kịp thời.
Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia làm ba giai đoạn lớn:
- Lựa chọn chuyên gia
- Trưng cầu ý kiến chuyên gia;
- Thu thập và xử lý các đánh giá dự báo.
Chuyên gia giỏi là người thấy rõ nhất những mâu thuẫn và những vấn đề tồn tại trong
lĩnh vực hoạt động của mình, đồng thời về mặt tâm lý họ luôn luôn hướng về tương
lai để giải quyết những vấn đề đó dựa trên những hiểu biết sâu sắc, kinh nghiệm sản
xuất phong phú và linh cảm nghề nghiệp nhạy bén.
1.5.2 Phương pháp định lượng
Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các
công thức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai. Khi dự báo nhu
cầu tương lai, nếu không xét đếncác nhân tố ảnh hưởng khác có thể dùng các phương
pháp dự báo theo dãy số thời gian. Nếu cần ảnh hưởng của các nhân tố khác đến nhu
cầu có thể dùng các mô hình hồi quy tương quan...
1.5.2.1 Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoại suy)
Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên một giả thiết về sự tồn
tại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai. Trong
phương pháp này đại lượng cần dự báo được xác định trên cơ sở phân tích chuỗi các
số liệu về nhu cầu sản phẩm (dòng nhu cầu) thống kê được trong quá khứ.
Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luật
phát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả
thiết quy luật đó vẫn còn phát huy tác dụng.
Các yếu tố đặc trưng của dãy số theo thời gian gồm:
- Tính xu hướng: Tính xu hướng của dòng nhu cầu thể hiện sự thay đổi của các
dữ liệu theo thời gian (tăng, giảm...)

Hội Ngộ 9
- Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được
lặp đi lặp lại theo những chu kỳ đều đặn do sự tác động của một hay nhiều
nhân tố môi trường xung quanh như tập quán sinh hoạt, hoạt động kinh tế xã
hội... Ví dụ: Nhu cầu dịch vụ bưu chính viễn thông không đồng đều theo các
tháng trong năm.
- Biến đổi có chu kỳ: Chu kỳ là yếu tố lặp đi lặp lại sau một giai đoạn thời gian.
Ví dụ: Chu kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế...
- Biến đổi ngẫu nhiên: Biến đổi ngẫu nhiên là sự dao động của dòng nhu cầu do
các yếu tố ngẫu nhiên gây ra, không có quy luật.
Sau đây là các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian:
1) Phương pháp bình quân di động
Phương pháp này dùng khi các số liệu trong dãy số biến động không lớn lắm. Các số
bình quân di động được tính từ các số liệu của dãy số thời gian có khoảng cách đều
nhau.
Chẳng hạn có dãy số thời gian tính theo tháng bao gồm các số liệu y1, y2…y3. Nếu
tính số bình quân di động theo từng nhóm 3 tháng ta có:
𝑦1 =
𝑦1 + 𝑦2 + 𝑦3
3
𝑦2 =
𝑦2 + 𝑦3 + 𝑦4
3
…………
Mục đích của việc lấy bình quân di động là để san bằng những biến động bất thường
trong dãy số thời gian. Sau đó dựa vào số liệu bình quân di động ta sẽ dự báo được
nhu cầu trong thời kỳ kế tiếp.
2) Phương pháp bình quân di động có trọng số
Những số liệu mới xuất hiện trong các thời kỳ cuối có giá trị lớn hơn những số liệu
xuất hiện đã lâu. Để xét đến vấn đề này ta sử dụng các trọng số để nhấn mạnh giá trị
các số liệu gần nhất, vừa xảy ra. Việc chọn trọng số phù thuộc vào kinh nghiệm và
sự nhạy cảm của người dự báo, tính toán trên công thức:
Số bình quân di động có trọng số =
∑(𝑡𝑟ọ𝑛𝑔 𝑠ố 𝑡ℎờ𝑖 𝑘ỳ 𝑛 𝑥𝑁ℎ𝑢 𝑐ầ𝑢 𝑡ℎờ𝑖 𝑘ỳ 𝑛
∑ 𝐶á𝑐 𝑡𝑟ọ𝑛𝑔 𝑠ố
3) Phương pháp san bằng số mũ
* Nội dung phương pháp

Hội Ngộ 10
Phương pháp này rất tiện dụng nhất là khi dùng máy tính. Đây cũng là kỹ thuật tính
số bình quân di động nhưng không đòi hỏi phải có nhiều số liệu quá khứ. Công thức
tính nhu cầu tương lại như sau:
𝐹𝑡 = 𝐹(𝑡−1) + 𝛼| 𝐴(𝑡−1) − 𝐹(𝑡−1)|
Trong đó:
- 𝐹𝑡 là nhu cầu dự báo ở thời kỳ t
- 𝐹(𝑡−1) là nhu cầu theo dự báo ở thời kỳ (t-1)
- 𝐴(𝑡−1) là số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1)
- 𝛼 là hệ số san bằng số mũ (0 ≤ 𝛼 ≤ 1)
* Lựa chọn hệ số α
Hệ số 𝛼 ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả dự báo. Để chọn 𝛼 ta dựa vào độ lệch tuyệt
đối bình quân MAD (Mean Absolute Deviation).
𝑀𝐴𝐷 =
∑ 𝐹 . 𝐸
𝑛
=
∑ 𝐶á𝑐 𝑠𝑎𝑖 𝑙ệ𝑐ℎ 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑑ự 𝑏á𝑜
𝑆ố 𝑡ℎờ𝑖 𝑘ỳ 𝑡í𝑛ℎ 𝑡𝑜á𝑛
4) Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng
Phương pháp san bằng số mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động. Do đó
cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh có xu hướng. Cách làm như sau: đầu tiên
tiến hành dự báo theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn sau đó sẽ thêm vào một
lượng điều chỉnh (âm hoặc dương). Tính toán theo công thức:
𝐹𝐼𝑇𝑡 = 𝐹𝑡 + 𝑇𝑡
FIT - Dự báo nhu cầu theo xu hướng
𝐹𝑡 – Dự báo nhu cầu cho thời kỳ mới
𝑇𝑡 – Lượng điều chỉnh theo xu hướng
Để xác định phương trình xu hướng dùng khi điều chỉnh ta dùng hệ số san bằng số
mũ 𝛽 .Ý nghĩa và cách sử dụng hệ số này cũng giống hệ số 𝛼.
𝑇𝑡 được tính như sau:
𝑇𝑡 = 𝑇(𝑡−1) + 𝛽(𝐹𝑡 − 𝐹( 𝑡−1))
Trong đó:
𝑇𝑡 – Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t
𝑇(𝑡−1) - Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t-1

Hội Ngộ 11
𝛽 – Hệ số san bằng xu hướng mà ta lựa chọn
𝐹𝑡 – Lượng dự báo nhu cầu ở thời kỳ t bằng phương pháp san bằng số mũ giản
đơn
𝐹(𝑡−1) – Lượng dự báo nhu cầu ở thời kỳ t-1
Để tính toán 𝐹𝐼𝑇𝑡 ta tiến hành các bước sau:
Bước 1: Tính dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn 𝐹𝑡 ở thời
kỳ t
Bước 2: Tính xu hướng (về mặt lượng) bằng cách sử dụng công thức 𝑇𝑡
Để tiến hành bước 2 cho lần tính toán đầu tiên, giá trị xu hướng ban đầu phải được
xác định và đưa vào công thức.Giá trị này có thể được đề xuất bằng phán đoán hoặc
những đã quan sát được trong thời gian qua. Sau đó sử dụng số liệu này để tính 𝑇𝑡.
Bước 3: Tính toán dự đoán nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh
xu hướng theo công thức 𝐹𝐼𝑇𝑡 .
1.5.2.2 Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng
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 cho các năm 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 huynh hướng lý thuyết, đòi hỏi phải có nhiều số liệu trong
quá khứ.
Đường huynh hướng còn có tên gọi là đường hồi quy.
Để biết được đường khuynh hướng là tuyến tính hay phi tuyến trước hết ta cần biểu
diễn các nhu cầu thực tế trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng pháp triển
của các số liệu đó. Qua phân tích nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối
điều đặn theo một chiều hướng nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu
hiện chiều hướng đó. Nếu các số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn,
như tăng giảm ngày càng tăng nhanh hơn hay ngày càng chậm thì ta có thẻ sử dụng

Hội Ngộ 12
các đường cong thích hợp để mô tả sự biến động đó (đường parabol, hyperbol,
logarit...). Dưới đây trình bày chủ yếu về các đường thẳng.
1) Phương pháp đường thẳng thống kê
Sử dụng phương trình đường thẳng sau
Phương trình đường thẳng có dạng: Yc = aX + b
Các hệ số a, b được tính như sau:
𝑎 =
∑𝑋𝑌
∑𝑋2
𝑏 =
∑𝑌
𝑛
Trong đó:
Yc – nhu cầu dự báo trong tương lai
X - số thứ tự thời gian
Y – số liệu nhu cầu thực tế trong quá khứ
n - Số lượng số liệu có được trong quá khứ
Chú ý:
Hệ số a, b tính như trên phải phù hợp với điều kiện ∑X = 0. ở đây X - số thứ tự thời
gian (chẳng hạn là năm) trong quá khứ. Để cho ∑X = 0 ta đánh số thứ tự thời gian
quá khứ như sau:
 Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số lẻ, chẳn hạn là 7 năm (X1,
X2, ....X7) ta có thể đánh giá số thứ tự bằng cách lấy thời gian ở giữa X4 = 0,
các thời gian dứng trước X4 lần lược đánh giá số -1, -2, -3 và các dãy sau X4
lần lược đánh số +1, +2, +3. Như vậy cộng lại ∑X = 0.
 Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số chẵn, chẳn hạn là 8 năm(X1,
X2, ....X8) ta lấy thời gian ở giữa hai la X4 = -1 và X5 = +1. Như vậy các thời
gian dứng trước X4 lần lược đánh giá số -3, -5, -7 và các thời gian X5 lần lược
đánh số +3, +5, +7. Cuối cùng ta cộng lại ∑X = 0
2) Phương pháp đường thẳng thông thường
Phương pháp này còn có người còn gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé
nhất. Nhưng cách gọi này không thật chính xác vì kỹ thuật bình phương bé nhất được
sử dụng cả trong phương pháp đường thẳng thống kê và cả trong phương pháp đường

Hội Ngộ 13
phi tuyến khác. Phương pháp này còn được gọi là phương pháp đường thẳng bình
phương bé nhất.
Phương pháp dự báo: Yc = aX + b
Trong đó:
𝑎 =
n∑XY − ∑X. ∑Y
n∑X2 − (∑X)2
𝑏 =
∑X2
.∑Y − ∑X.∑XY
n∑X2 − (∑X)2
Yc – Lượng nhu cầu dự báo
X – Thứ tự thời gian (năm) trong dãy số, đánh theo thứ tự tự nhiên từ 1 trở lên,
không phân biệt số lượng số liệu là chẵn hay lẻ.
Y – lượng hàng bán ra trong quá khứ
n – Số lượng có được trong quá khứ
3) Phương pháp dự báo theo huynh hướng có xét đến biến động thời vụ
Đối với một số mặt hàng, nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo thời vụ trong
năm. Nguyên nhân có thể do diều kiện thời tiết, địa lý hay tập quán của người tiêu
dùng ở từng vùng có khác nhau (lễ hội, tết...). Để dự báo cho nhu cầu mù vụ ta cần
khảo sát mức độ biến động của nhu cầu bằng cách tính chỉ số thời vụ trên cơ sở dãy
số thời gian đã điều tra. Chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau:
Is =
ȳi
ȳo
Trong đó:
Is – chỉ số thời vụ
ȳi - số bình quân các tháng cùng tên
ȳo – số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số
4) Phương pháp đường parabol thống kê
Nếu sau khi phân tích các số liệu quá khứ trên đồ thị mà ta thấy rằng xu hướng biến
động không phải theo đường thẳng mà có dạng đường parapol thì lúc đó nên dùng
phương pháp parapol.
Phương pháp dự báo có dạng như sau: Yc = aX2 + bX + c
Trong đó:

Hội Ngộ 14
𝑎 =
n∑X2
Y − ∑X2
. ∑Y
n∑X4 − (∑X2)2
𝑏 =
∑XY
∑X2
𝑐 =
∑X4
Y − ∑X2
. ∑X2
Y
n∑X4 − (∑X2)2
(Các ký hiệu như cũ)
5) Phương pháp đường Logarit
Sai chuẩn tính theo công thức:
𝜎 = √
∑(Y − Yc)2
n
Trong đó:
𝞼 - chuẩn tính cho từng phương pháp đã sử dụng
Y – lượng nhu cầu thực tế ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ
Yc – lượng nhu cầu dự báo ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá
khứ
1.5.2.3 Dự báo theo các mối liên hệ tương quan
Các phương pháp trình bày trên đây để xem xét sự biến động của đại lượng cần dự
báo theo thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê được trong quá khứ.
Nhưng trong thực tế đại lượng cần dự báo còn có thể bị tácđộng bởi các nhân tố khác.
Chẳng hạn dự báo lúa theo các naem thay đổi tùy theo lượng phân bón đã sử dụng
trong các năm đó.nói cách khác đại lượng phân bón ảnh hưởng đến sản lượng lúa mà
đại lượng ta cần dự báo cho các năm sau.
Mối liên hệ nhân quả giữa lượng phân bón và sản lượng lúa không thể biểu diễn được
dưới dạng một hàm số chính xác mà chỉ có thể biểu diễn gần đúng với một tương
quan, thể hiện một đường hồi quy tương quan.
Đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố tác động lên nó là biến độc lập.
Biến độc lập có thể có một hoặc một số.
Nếu chỉ quan sát đén một yếu tố ảnh hưởng (một biến độc lập) thì đường hồi quy
tương quan có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến. Dưới đây sẽ trình bày chủ yếu là
đường hồi quy tuyến tính với một biến độc lập.

Hội Ngộ 15
1) Dự báo trên cơ sở đường hồi quy tương quan tuyến tính
Phương trình dự báo: Yc = aX + b
Trong đó:
Yc - lượng nhu cầu dự báo
X – biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng biến Yc)
a, b – các hệ số phương trình
Các hệ số được tính như sau:
a =
∑xy − nẋȳ
∑X2 − n(x̅)2
b= y - a𝑥̅
2) Xác định hệ số co dãn
Hệ số co dãn k cho ta biết khi tăng x lên 1% thì yc sẽ tăng len bao nhiêu %. K tính
như sau:
𝐾 =
𝑎𝑋
Yc
3) Xác định sai chuẩn
Để đánh giá được độ chính xác của Yc ta phải tính sai chuẩn của đường hồi quy tương
quan, ký hiệu là Sxy.
Sxy = √
∑(y − yc)2
n − 2
Trong đó:
y – giá trị thực tế của cả năm
yc – giá trịnh tính toán theo phương trình đường hồi quy
n – số lượng số liệu thu nhập được
Công thức trên được biến đổi thành:
Sxy = √
∑y2 − b∑y − a∑xy
n − 2

Hội Ngộ 16
1.6 KIỂM SOÁT VÀ GIÁM SÁT DỰ BÁO
Việc theo dõi kết quả thực hiện theo các số liệu đã dự báo so với số liệu thực tế được
tiến hành dựa trên cơ sở "Tín hiệu theo dõi".
Tín hiệu theo dõi được tính bằng cáchlấy "Tổng sai số dự báo dịch chuyển" (Running
Sum of the Forecast Error - RSFE) chia cho độ lệch tuyệt đối trung bình MAD.
Tín hiệu theo dõi dương cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn nhu cầu dự báo. Tín hiệu
theo dõi âm, cho biết nhu cầu dự báo cao hơn nhu cầu thực tế. Tín hiệu theo dõi được
coi là tốt nếu có RSFE nhỏ và có sai số âm. Nói cách khác, có độ lệch nhỏ đã là tốt
rồi, nhưng các sai số dương và âm cân bằng lẫn nhau để cho đường tâm của tín hiệu
theo dõi nằm quanh số 0.
Để kiểm soát một cáchtốt nhất các kết quả dự báo, doanh nghiệp nên đưa ra các giới
hạn kiểm soát dự báo. Một khi tín hiệu dự báo tính được vượt quá giới hạn trên hoặc
giới hạn dưới là có báo động. Điều đó có nghĩa là dự báo của doanh nghiệp đang có
vấn đề và doanh nghiệp cần đánh giá lại phương thức dự báo nhu cầu của mình.
Hình sau mô tả lược đồ kiểm soát dự báo thông qua việc sử dụng "Tín hiệu theo dõi",
"Tín hiệu theo dõi giới hạn".

Hội Ngộ 17
Việc xác định phạm vi chấp nhận được chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, sao cho không
quá hẹp, cũng không quá rộng. Nếu quá hẹp thì với sai số nhỏ đã phải điều chỉnh
phương pháp dự báo. Nếu quá rộng thì ý nghĩa thực tế của các số liệu dự báo sẽ giảm
đi rất nhiều.
Một số chuyên gia dự báo cho rằng đối với các mặt hàng có số lượng lớn thì phạm vi
này lấy bằng ± 4MAD còn đối với các mặt hàng có số lượng nhỏ có thể lấy đến ±
8MAD.
Một số chuyên gia khác, dựa vào quan hệ 1MAD ≈ 0,8 độ lệchchuẩn, cho rằng phạm
vi chấp nhận được nên lấy tối đa là bằng ± 4MAD.

Hội Ngộ 18
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG
ĐỂ DỰ BÁO NHU CẦU VÀ KIỂM SOÁT,
GIÁM SÁT DỰ BÁO
2.1 DỰ BÁO THEO DÃY SỐ THỜI GIAN
2.1.1 Phương pháp bình quân di động
Ta có công thức tính dự báo theo phương pháp này như sau:
n
Di
Ft
DDD
F
DDD
F
t
nti













1
3
432
5
3
321
4
Trong đó:
Ft: Dự báo bình quân di động cho thời kỳ t;
Di: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i (ngày, tuần, tháng, quý, năm);
n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán
Ví dụ 1: Cuối mỗi tuần người chủ cửa hàng tạp phẩm Meersburg muốn dự báo mức
cầu bánh mì tại cửa hàng của ông ta trong tuần tới. Doanh số hàng tuần trong 9 tuần
vừa qua được cho như sau:
Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Doanh số thực tế
(số ổ bánh mì)
110 102 108 121 112 105 114 106 115
Dự báo sử dụng bình quân di động giản đơn với n = 3
67,106
3
108102110
3
321
4 




DDD
F
33,110
3
121108102
3
432
5 




DDD
F
Tương tự tính được:
F6 = 113,67
F7 = 112,67
F8 = 110,33

Hội Ngộ 19
F9 = 108,33;
F10 = 111,667
F11 = 111,667.
Ví dụ 2: Nhu cầu của bánh trung thu Kinh đô được theo dõi trong suốt 6 tuần qua
như sau:
Tuần 1 2 3 4 5 6
Nhu cầu 650 521 563 735 514 596
Dự báo nhu cầu trong tuần thứ 7 bằng cách dùng phương pháp bình quân di động
trong 5 giai đoạn.
Giải:
Ta có : t = 7
n = 5
n
Di
Ft
t
nti




1
<=>
6
2 2 3 4 5 6
F7
5 5
521 563 735 514 596
585.8
5
i
Di
D D D D D    
 
   
 

Phương pháp này có những ưu nhược điểm như sau:
Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số
thời gian.
Nhược điểm:
 Hoàn toàn dựa vào số liệu quá khứ.
 Cần nhiều số liệu quá khứ.
 Chưa đánh giá được tầm quan trọng khác nhau của các số liệu ở các thời kỳ
khác nhau.
2.1.2 Phương pháp bình quân di động có trọng số
Phương pháp bình quân di động có trọng số được tính theo công thức sau:

Hội Ngộ 20







 1
1
)(
t
nti
t
nti
Wi
WiDi
Ft
Trong đó:
Ft: Dự báo bình quân di động thời kỳ t;
Di: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i;
Wi: Giá trị của trọng số gán cho dữ liệu ở thời kỳ i;
n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán.
Ví dụ 1: Cửa hàng tạp phẩm Meersburg, có doanh số hàng tuần trong 9 tuần vừa qua
được cho như sau:
Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
(số ổ bánh mì)
110 102 108 121 112 105 114 106 115
Cửa hàng tạp hóa Meersburg quyết định áp dụng mô hình dự báo theo bình quân di
động 4 tuần có trọng số với các trọng số cho các tuần như sau:
Giai đoạn Trọng số áp dụng
Tuần vừa qua
2 tuần trước đó
4
3
2
1
Tổng trọng số 10
Kết quả dự báo theo mô hình này được thể hiện trong bảng dưới đây như sau:
Tuần
t
(Số ổ bánh mì)
Di
Dự báo
(Số ổ bánh mì)
Ft
1
2
3
4
5
6
7
8
9
110
102
108
121
112
105
114
106
115
-
-
-
-
(4x121+3x108+2x102+1x110)/10 =112,2
(4x112+3x121+2x108+1x102)/10 =112,9
(4x105+3x112+2x121+1x108)/10 =110,6
(4x114+3x105+2x112+1x121)/10 =111,6
(4x106+3x114+2x105+1x112)/10 =108,8

Hội Ngộ 21
10 (4x115+3x106+2x114+1x105)/10 =111,1
Ví dụ 2: Công ty bút bi Thiên Long thống kê số bút bi tồn kho trong 5 tuần qua như
sau:
Tuần Số bút bi tồn kho
1
2
3
4
5
290
260
250
280
380
Dự báo số bút bi tồn kho trong tuần thứ 6 bằng phương pháp bình quân di động 3
tuần một có trọng số : 0.5 , 0.3 , 0.2
Giải:
Ta có:
t = 6
n = 3
1 5
3
1 5
3
( ) ( )
6
380 0.5 280 0.3 250 0.2
324
0.5 0.3 0.2
t
i t n i
t
i t n i
Di Wi Di Wi
Ft F
Wi Wi

  

  
 
  
    
 
 
 
 
Ưu điểm:
- Nhanh chóng, dễ hiểu, có tính toán biến động ngẫu nhiên.
- Có biểu thị xu hướng phát triển trong tương lai.
- Có phân biệt tầm quan trọng của các số liệu ở các thời kỳ khác nhau.
Nhược điểm:
- Cần nhiều số liệu quá khứ
- Việc xác định trọng số cho cáckì, dự báo khó bắt nhịp với nhu cầu vì dựa hoàn
toàn vào số liệu quá khứ.
- Trong mô hình trên, tính chính xác của dự báo phụ thuộc vào khả năng xác
định trọng số có hợp lý hay không?
Kết luận: Các phương pháp bình quân đã trình bày ở trên có những đặc điểm sau:

Hội Ngộ 22
 Khi số quan sát n (số giai đoạn quan sát) tăng lên, khả năng san bằng các dao
động tốt hơn, nhưng kết quả dự báo ít nhạy cảm hơn với những biến động
thực tế của nhu cầu.
 Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu
cầu.
 Đòi hỏi phải ghi chép số liệu đã qua rất chính xác và phải đủ lớn mới có kết
quả dự báo đúng
2.1.3 Phương pháp san bằng số mũ giản đơn
Về mặt kỹ thuật, phương pháp này dựa vào số bình quân di động nhưng nó cần rất ít
các số liệu trong quá khứ. Với mỗi sản phẩm, chỉ cần lưu lại mức bán hàng thực tế ở
kỳ trước và mức dự báo của kì trước. Theo phương pháp này ta có công thức tính nhu
cầu trong tương lai như sau:
Ft = F(t-1) + 𝛼| 𝐴( 𝑡 − 1) − 𝐹(𝑡 − 1)|
Trong đó:
Ft nhu cầu dự báo thời kỳ t
F(t-1) nhu cầu theo dự báo ở thời kỳ (t-1)
A(t-1) số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1)
𝛼: hệ số san bằng ( 0≤ α≤ 1)
Ví dụ 1: Một của hàng bán laptop dự báo nhu cầu mua hàng của khách hàng trong
tháng 9 là 150 cái máy. Nhưng thực tế trong tháng 9 số lương bán được lên tới 180
cái máy. Hãy dự báo nhu cầu của tháng 10 với hệ số san bằng số mũ là 0,3.
Áp dụng công thức: Ft = F(t-1) + 𝛼| 𝐴( 𝑡 − 1) − 𝐹(𝑡 − 1)|
Ta có: F10 = F9 + 0,3(A9 – F9) = 150 + 0,3(180 – 150) = 159 (cái máy)
2.1.4 Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng
Phương pháp sản bằng số mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động, vì vậy,
ta cần sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng sau khi đã nhận được kết quả của
cách trên. Các bước được tiến hành như sau:
Bước 1: Sử dụng kết quả dự báo bằng phương pháp san bằng số mũ giản đơn (Ft );
Bước 2: Tính hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t theo công thức:
Tt = T(t-1) + β(Ft –F(t-1) – T(t-1)) Hoặc Tt = β (Ft –F(t-1)) + (1- β)* T(t-1)
Bước 3: Dự báo nhu cầu theo xu hướng(FITt ) : FITt= Ft + Tt

Hội Ngộ 23
Trong đó :
β: là hệ số điều chỉnh xu hướng
Tt: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t
Ft : Dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho giai đoạn t
Ft-1 : Dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho gia đoạn ngay trước đó
Tt-1 : Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn (t-1)
Ví dụ: Nhu cầu thực tế về sản phẩm giấy thơm của một công ty kinh doanh được cho
trong bảng dưới đây:
Tháng 1 2 3 4 5 6
Nhu cầu (hộp) 2000 2100 1500 1400 1300 1600
Sử dụng phương pháp dự báo san bằng một nữa với α = 0,8 và α = 0,5 để dự báo cho
tháng 7 (giả sự nhu cầu dự báo của tháng 1 là 2200 hộp). Yêu cầu
 Cửa hàng nên sử dụng hệ số α nào để dự báo cho tháng 7
 Hãy sử dụng hệ số β = 0,5 để dự báo cho tháng 7 bằng phương pháp san bằng
số mũ có điều chỉnh xu hướng.
Lời giải:
1. Từ công thức tổng quát để tính cho phương pháp san bằng số mũ giản đơn Ft
= F(t-1) + α(A(t-1) – F(t-1)) ta có thể dự báo trong 2 trường hợp khi α = 0,8
và khi α = 0,5, sau đó tính tổng sai lệch dự báo (AD) và độ lệch tuyệt đối bình
quân (MAD), ta có bảng kết quả dưới đây:
Tháng Ai Fi với α = 0,8
Ft = F(t-1) + α(A(t-
1) – F(t-1))
AD Với
α = 0,8
Fi với
α = 0,5
AD với
α = 0,5
1 2000 2200 200 2200 200
2 2100 2040 60 2100 0
3 1500 2088 588 2100 600
4 1400 1618 218 1800 400
5 1300 1444 144 1600 300
6 1600 1329 271 1450 150
Tổng 1480 1650
MAD = ∑ AD/n 248 270
Từ bảng trên ta chọ hệ số α = 0,8 để dự báo cho tháng 7 như sau:

Hội Ngộ 24
F7= F6 + 0,8( A6 – F6) = 1329 + 0,8( 1600 – 1329) = 1546 (hộp)
2. Từ kết quả trên, sử dụng hệ số α = 0,8 và β = 0,5 và kết quả dự báo trong
trường hợp α = 0,8 của phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng,
ta có kết quả như sau:
Tháng Ai Fi T với β = 0,5
Ti = T(t-1) +β(Ft – F(t-1) – T(t-1))
FTT AD
1 2000 2200 0 2200 200
2 2100 2040 -80 1960 140
3 1500 2088 -16 2072 572
4 1400 1618 -243 1374 26
5 1300 1444 -208 1235 65
6 1600 1329 -161 1168 133
Như vậy dự báo cho tháng 7 bằng phương pháp san bằng số mũ có hiệu chỉnh xu
hướng cụ thể sẽ tính được như sau:
 Sử dụng kết quả dự báo tháng 7 bằng phương pháp san bằng số mũ giản đơn:
F7= 1546.
 Tính hiệu chỉnh xu hướng T7 = T6 + 0,5(F7 – F6 – T6) = 28
 Dự báo cho tháng 7 sau khi đã điều chỉnh xu hướng: FIT = F7 + T7 = 1574
(hộp)
2.2 DỰ BÁO THEO ĐƯỜNG KHUYNH HƯỚNG
2.2.1 Phương pháp đường thẳng thống kê
Bài 1: Khách sạn MeKong có thống kê số khách đăng ký trong 7 tháng đầu năm nay
như sau:
Tháng 1 2 3 4 5 6 7
Số đăng ký 1.700 1.600 1.600 2.100 2.000 2.000 2.300
Yêu cầu: Hãy dùng phương pháp dự báo theo đường thẳng thống kê để dự báo số
khách sẽ đăng ký trong các tháng 8,9,10 của năm.
Giải:
Để việc tính toán đơn giản hơn ta lập bảng tính như sau:
Tháng Số đăng ký (Y) X X2 XY
1 1.700 -3 9 -5.100
2 1.600 -2 4 -3.200
3 1.600 -1 1 -1.600

Hội Ngộ 25
4 2.100 0 0 0
5 2.000 1 1 2.000
6 2.000 2 4 4.000
7 2.300 3 9 6.900
Tổng 13.300 28 3.000
2
3000
107.143
28
XY
a
X
  


13300
1.900
7
Y
a
n
  

Ta có hàm xu hướng như sau: 107,143 1900cy ax b x   
Để dự báo cho số khách đăng ký trong các tháng 8, 9, 10 ta thay lần lượt x = 8; 9; 10
vào phương trình ta được:
𝑦8 = 2.757,144 ; 𝑦9 = 2.864,287 ; 𝑦10 = 2.971,43
Bài 2: Doanh số bán ôtô của công ty Hoàng Long trong 6 tháng đầu năm được cho
trong bảng dưới đây:
Tháng 1 2 3 4 5 6
Doanh số 8.000 10.000 9.000 11.000 10.000 13.000
Yêu cầu: Sử dụng phương pháp dự báo theo đường thẳng để dự báo nhu cầu cho
tháng 7.
Giải:
Ta có bảng tính sau:
Tháng Doanh số (Y) X X2 XY
1 8.000 -5 25 -40.000
2 10.000 -3 9 -30.000
3 9.000 -1 1 -9.000
4 11.000 1 1 11.000
5 10.000 3 9 30.000
6 13.000 5 25 65.000
Tổng 61.000 70 27.000
𝑎 =
∑ 𝑋𝑌
∑ 𝑋2
=
27.000
70
= 385,714
𝑏 =
∑ 𝑌
𝑛
=
61.000
6
= 10.166,667

Hội Ngộ 26
Ta có hàm xu hướng như sau: 𝒚 𝒄 = 𝒂𝒙 + 𝒃 = 𝟑𝟖𝟓, 𝟏𝟕𝟒𝒙 + 𝟏𝟎. 𝟏𝟔𝟔, 𝟔𝟔𝟕
Để dự báo cho nhu cầu tháng 7 ta thay x = 7 vào phương trình ta được:
𝑦7 = 12.862,885
2.2.2 Phương pháp đường thẳng thông thường
Bài 1: Lấy số liệu ở bài 1 phần 2.2.1 dùng phương pháp đường thẳng thông thường
để dự báo số khách sẽ đăng ký trong các tháng 8,9,10 của năm.
Giải:
Tháng (X) Số đăng ký (Y) XY X2
1 1.700 1.700 1
2 1.600 3.200 4
3 1.600 4.800 9
4 2.100 8.400 16
5 2.000 10.000 25
6 2.000 12.000 36
7 2.300 16.100 49
28 13.300 56.200 140
𝑎 =
𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑌
𝑛 ∑ 𝑋2 − (∑ 𝑋)2
=
7 × 56.200 − 28 × 13.300
7 × 140 − 282
= 107,143
𝑏 =
∑ 𝑋2 ∑ 𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌
𝑛 ∑ 𝑋2 − (∑ 𝑋)
2 =
140 × 13.300 − 28 × 56.200
7 × 140 − 282
= 1.471,429
Ta có hàm xu hướng như sau: 𝒚 𝒄 = 𝟏𝟎𝟕, 𝟏𝟒𝟑𝒙 + 𝟏. 𝟒𝟕𝟏, 𝟒𝟐𝟗
Để dự báo cho số khách đăng ký trong các tháng 8, 9, 10 ta thay lần lượt x = 8; 9; 10
vào phương trình ta được:
𝑦8 = 2.328,573 ; 𝑦9 = 2.435,716 ; 𝑦10 = 2.542,859
Bài 2: Lấy số liệu ở bài 2 phần 2.2.1 dùng phương pháp đường thẳng thong thường
để dự báo nhu cầu cho tháng 7.
Giải:
Tháng (X) Doanh số (Y) XY X2
1 8.000 8.000 1
2 10.000 20.000 4
3 9.000 27.000 9

Hội Ngộ 27
4 11.000 44.000 16
5 10.000 50.000 25
6 13.000 78.000 36
21 61.000 227.000 91
𝑎 =
𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑌
𝑛 ∑ 𝑋2 − (∑ 𝑋)2
=
6 × 227.000 − 21 × 61.000
6 × 91 − 212
= 771,429
𝑏 =
∑ 𝑋2 ∑ 𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌
𝑛 ∑ 𝑋2 − (∑ 𝑋)
2 =
91 × 61.000 − 21 × 227.000
6 × 91 − 212
= 7.466,667
Ta có hàm xu hướng như sau: 𝒚 𝒄 = 𝟕𝟕𝟏, 𝟒𝟐𝟗𝒙 + 𝟕. 𝟒𝟔𝟔, 𝟔𝟔𝟕
Để dự báo cho nhu cầu tháng 7 ta thay x = 7 vào phương trình ta được:
𝑦7 = 12.866,67
2.2.3 Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động thời
vụ
Phương trình dự báo có dạng sau:
css yIy 
Ví dụ 1: Thống kê về sản lượng cao su thu được của nông trường Nghĩa Trung qua 4
quý của năm 2012, 2013. Hãy dự báo sản lượng cao su thu được của các quý trong
năm 2014 theo phương pháp dự báo xu hướng có tính đến yếu tố thời vụ. Giả sử dự
báo trong năm 2014 đạt 10000 tấn, dựa vào chỉ số trên xác định nhu cầu hàng quý.
QUÝ
Sản lượng cao su thu được (tấn)
2012 2013
I 1212 1348
II 2203 2341
III 2211 2548
IV 2724 2823
Cộng 8350 9060
Bài giải:
Ta có 0y
8
  ii y
n
y
= 2176.25
QUÝ
Sản lượng cao su thu được (tấn)
0
1
y
y
IS  1y
2012 2013

Hội Ngộ 28
I 1212 1348 0.59 1280
II 2203 2341 1.04 2272
III 2211 2548 1.09 2379.5
IV 2724 2823 1.27 2773.5
Cộng 8350 9060
Giả sử sản lượng năm 2014 thu được là 10.000 tấn --> trung bình mỗi quý là 2500
tấn. Vậy ta có yc = 2500
Quý I : 2500 * 0.59 = 1475
Quý II: 2500 * 1.04 = 2600
Quý III: 2500 * 1.09 = 2725
Quý IV: 2500 * 1.27 = 3175
Ví dụ 2: Tình hình tiêu thụ số lượng máy điều hòa của 1 siêu thị điện máy qua 4 năm
như sau:
Quý
Năm
2010 2011 2012 2013
I 200 220 230 230
II 850 860 865 865
III 630 750 650 630
IV 430 850 425 435
Giả sử năm 2014 cửa hàng dự báo sẽ bán được 2.280 chiếc. Hãy sử dụng phương
pháp dự báo xu hướng có tính đến yếu tố thời vụ để dự báo số giày bán ra của các
quý trong năm 2014.
Bài giải:
Ta có 0y 

16
iy
570
Quý
Năm
0
1
y
y
IS  1y
2010 2011 2012 2013
I 200 220 230 230 0.39 220
II 850 860 865 865 1.51 860
III 630 750 650 630 1.17 665
IV 430 850 425 435 0.94 535
Giả sử năm 2014 cửa hàng dự báo sẽ bán được 2.280 chiếc --> trung bình mỗi quý
bán được 570 chiếc. Vậy yc = 570.

Hội Ngộ 29
Quý I: 570 * 0.39 = 222.3  222
Quý II: 570 * 1.51 = 860.7  861
Quý III: 570 * 1.17 = 666.9  667
Quý IV: 570 * 0.94 = 535.8  536
2.2.4 Phương pháp đường parabol thống kê
Phương trình dự báo có dạng sau:
cbXaXYc  2
Ví dụ: Một hãng sản xuất loại động cơ điện tử cho các van khởi động trong ngành
công nghiệp, nhà máy hoạt động gần hết công suất suốt một năm nay. Ông J, người
quản lý nhà máy nghĩ rằng sự tăng trưởng trong doanh số bán ra vẫn còn tiếp tục và
ông ta muốn xây dựng một dự báo dài hạn bằng phương pháp đường parabol để
hoạch định nhu cầu về máy móc thiết bị trong 3 năm tới. Số lượng bán ra trong 9 năm
qua được ghi lại như sau:
Năm Số lượng bán
1 1.000
2 1.300
3 1.800
4 2.000
5 2.000
6 2.000
7 2.200
8 2.600
9 2.900
Năm
Số lượng bán
Y
Thời gian
X
X2 XY X4 X2Y
1 1.000 -4 16 -4.000 256 16.000
2 1.300 -3 9 -3.900 81 11.700
3 1.800 -2 4 -3.600 16 7.200
4 2.000 -1 1 -2.000 1 2000
5 2.000 0 0 0 0 0
6 2.000 1 1 2.000 1 2.000
7 2.200 2 4 4.400 16 8.800
8 2.600 3 9 7.800 81 23.400
9 2.900 4 16 11.600 256 46.400

Hội Ngộ 30
Bài giải:
 
  


 224
22
)( XXn
YXYXn
a
= -3,78



2
X
XY
b
205




 
   
224
24
)( XXn
YXXYX
c
4546,32
Yc = -3,78 X2 + 205X + 4546,32
X=5;6;7 (năm 10, năm 11, năm 12)---> Yc = 5476,82 ; 5640,24 ; 5796,1
2.2.5 Phương pháp đường logaric
Phương trình dự báo có dạng:
baXYc logloglog 
Ví dụ: Một hãng sản xuất loại động cơ điện tử cho các van khởi động trong ngành
công nghiệp, nhà máy hoạt động gần hết công suất suốt một năm nay. Ông J, người
quản lý nhà máy nghĩ rằng sự tăng trưởng trong doanh số bán ra vẫn còn tiếp tục và
ông ta muốn xây dựng một dự báo dài hạn bằng phương phápđường logarit để hoạch
định nhu cầu về máy móc thiết bị trong 3 năm tới. Số lượng bán ra trong 9 năm qua
được ghi lại như sau:
Năm Số lượng bán
1 1.000
2 1.300
3 1.800
4 2.000
5 2.000
6 2.000
7 2.200
8 2.600
9 2.900
Bài giải:
Năm
Số lượng bán
Y
Thời gian
X
X2 Log Y X.logY
Cộng 17.800 0 60 12.300 708 117.500

Hội Ngộ 31
1 1.000 -4 16 3 -12
2 1.300 -3 9 3,1 -9,3
3 1.800 -2 4 3,26 -6,52
4 2.000 -1 1 3,3 -3,3
5 2.000 0 0 3,3 0
6 2.000 1 1 3,3 3,3
7 2.200 2 4 3,34 6,68
8 2.600 3 9 3,41 10,23
9 2.900 4 16 3,46 13,84
Cộng 17.800 0 60 29,47 2,93



2
)log(
log
X
YX
a
0,049


n
Y
b
log
log 3,274
baXYc logloglog 
Log Yc = 0,049.X +3,274
X = 5 ; logYC= 3,519 3,519
CY 10
X = 6 ; logYC= 3,568  3,568
CY 10
X = 7 ; logYC= 3,617  3,617
CY 10
2.3 DỰ BÁO THEO MỐI LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN (DỰ BÁO DỰA
TRÊN CƠ SỞ ĐƯỜNG HỒI QUY TUYẾN TÍNH)
Ví dụ: Công ty Nhất Việt
Ta có số liệu thống kê về số lượng sản phẩm tiêu thụ được của công ty Nhất Việt và
tỉ lệ thất nghiệp của dân cư trên địa bàn hoạt động của doanh nghiệp (xem bảng). Làm
thế nào để kiểm chứng mối quan hệ giữa hai đại lượng này như thế nào?
t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
TN x, % 1,3 2,0 1,7 1,5 1,6 1,2 1,6 1,4 1,0 1,1
Q, y nghìn SP 10 6 5 12 10 15 5 12 17 20
Dựng đồ thị biểu diễn mối quan hệ :

Hội Ngộ 32
Tính hệ số r: (lập theo bản tính)
X Y XY X2 Y2
1 1.3 10 13 1.69 100
2 2.0 6 12 4.00 36
3 1.7 5 8.5 2.89 25
4 1.5 12 18.0 2.25 144
5 1.6 10 16.0 2.56 100
6 1.2 15 18.0 1.44 225
7 1.6 5 8.0 2.56 25
8 1.4 12 16.8 1.96 144
9 1.0 17 17.0 1.00 289
10 1.1 20 22.0 1.21 400
Tổng cộng:
n=10
14.40 112 149,3 21.56 1488
Ta thấy hệ số tương quan r = -0,86 dần tiến về -1 , do đó mối quan hệ giữa tỉ lệ thất
nghiệp của của dân cư trên địa bàn hoạt động của doanh nghiệp và sản lượng tiêu thụ
sản phẩm của công ty Nhất Việt là vô cùng chặt chẽ . Hai đại lượng có mối quan hệ
chặt chẽ dẫn đến sự ảnh hưởng đến nhau rất lớn . Nếu tỉ lệ thất nghiệp của dân cư trên
địa bàn hoạt động của doanh nghiệp tăng thì ảnh hưởng làm giảm đi lượng sản phẩm
tiêu thụ của công ty sản xuất ra .

Hội Ngộ 33
2.4 ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO
Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các
công thức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai. Khi dự báo nhu
cầu tương lai, nếu không xét đếncác nhân tố ảnh hưởng khác có thể dùng các phương
pháp dự báo theo dãy số thời gian. Nếu cần ảnh hưởng của các nhân tố khác đến nhu
cầu có thể dùng các mô hình hồi quy tương quan...
2.4.1 Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoạisuy)
Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên một giả thiết về sự tồn
tại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai. Trong
phương pháp này đại lượng cần dự báo được xác định trên cơ sở phân tích chuỗi các
số liệu về nhu cầu sản phẩm (dòng nhu cầu) thống kê được trong quá khứ.
Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luật
phát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả
thiết quy luật đó vẫn còn phát huy tác dụng.
2.4.1.1 Phương pháp trung bình giản đơn (Simple Average)
Phương pháp này san bằng được tất cả mọi sự biến động ngẫu nhiên của dòng yêu
cầu, vì vậy nó là mô hình dự báo rất kém nhạy bén với sự biến động của dòng nhu
cầu. Phương pháp này phù hợp với dòng nhu cầu đều, ổn định, sai số sẽ rất lớn nếu
ta gặp dòng nhu cầu có tính chất thời vụ hoặc dòng nhu cầu có tính xu hướng.
Ưu điểm: Dự báo nhanh chóng, đơn giản.
Nhược điểm:
 Áp đặt thời kỳ trước cho thời kỳ sau, do đó thiếu chính xác;
 Không nghiên cứu được sự biến động của thị trường trong từng thời kỳ, do đó
không thấy được sự biến động của thị trường.
 Phạm vi áp dụng: Xí nghiệp quy mô nhỏ.
2.4.1.2 Phương pháp bình quân di động
Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh
hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta
dùng phương pháp trung bình động sẽ thích hợp hơn.

Hội Ngộ 34
Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số
thời gian.
Nhược điểm:
 Hoàn toàn dựa vào số liệu quá khứ;
 Cần nhiều số liệu quá khứ;
 Chưa đánh giá được tầm quan trọng khác nhau của các số liệu ở các thời kỳ
khác nhau.
Phạm vi áp dụng: Dãy số liệu trong quá khứ phải ổn định (không biến động).
2.4.1.3 Phương pháp bình quân di động có trọng số
Trong phương pháp trung bình động có trọng số, độ chính xác của dự báo phụ thuộc
vào khả năng xác định được các trọng số phù hợp. Thực tế chỉ ra rằng, nhờ điều chỉnh
thường xuyên hệ số αt-i của mô hình dự báo, phương pháp trung bình động có trọng
số mang lại kết quả dự báo chính xác hơn phương pháp trung bình động.
2.4.1.4 Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn
Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên, người ta đề xuất sử dụng
phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng
nhất, nó cần ít số liệu trong quá khứ.
2.4.1.5 Phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng
Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động của
dòng nhu cầu, do đó cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng.
2.4.2 Dự báo theo đường xu hướng
Phương pháp dự báo theo đường xu hướng giúp ta dự báo nhu cầu trong tương lai
dựa vào dãy số theo thời gian.
Dãy số theo thời gian cho phép xác định đường xu hướng lý thuyết trêncơ 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 xu hướng lấy theo trục tung là nhỏ nhất. Sau đó dựa vào
đường xu hướng lý thuyết để dự báo nhu cầu cho tương lai.
Để xác định đường xu hướng lý thuyết trước hết cần biểu diễn các nhu cầu trong quá
khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng phát triển của các số liệu đó. Qua phân tích

Hội Ngộ 35
nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối đều đặn theo một chiều hướng
nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó. Nếu các
số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng tăng
nhanh hoặc ngày càng chậm thì ta có thể sử dụng các đường cong thích hợp để mô tả
sự biến động đó, như đường parabol, hyperbol, logarit, hàm mũ...
2.4.3 Phương pháp hồi quy tương quan
Các phương pháp dự báo trình bày trên đây đều xem xét sự biến động của đại lượng
cần dự báo theo thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê được trong quá khứ.
Nhưng trong thực tế đại lượng cần dự báo còn có thể bị tácđộng bởi các nhân tố khác.
Ví dụ: Mật độ điện thoại phụ thuộc vào thu nhập quốc dân bình quân đầu người, tốc
độ tăng trưởng kinh tế...
Mối liên hệ nhân quả giữa mật độ điện thoại và thu nhập quốc dân bình quân đầu
người có thể biểu diễn gần đúng với dạng một tương quan, thể hiện bằng một đường
hồi quy tương quan. Trong đó, đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố
tác động lên nó là biến độc lập. Biến độc lập có thể có một hoặc một số. Mô hình hồi
quy tương quan được sử dụng phổ biến nhất trong dự báo là mô hình hồi quy tương
quan tuyến tính.
2.5 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO THÍCH HỢP
Nếu khi phân tích các số liệu trên đồ thị không thấy rõ đường khuynh hướng là tuyến
tính hay phi tuyến tính thuộc dạng nào thì ta có thể sử dụng một vài phương pháp dự
báo khác nhau. Lúc này để chọn phương pháp nào ,ta cần đánh giá cáckết quả dự báo
bằng cách tính sai chuẩn của từng phương pháp. Phương pháp nào có sai chuẩn nhỏ
nhất sẽ được chọn để thể hiện.
Sai chuẩn tính theo công thức:
2
( )CY Y
n




Trong đó:
𝜎: sai chuẩn tính cho từng phương pháp sử dụng
Y: lượng nhu cầu thực tế ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ
Yc: lượng nhu cầu dự báo ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá khứ
Qua từng thời kỳ các số liệu thực tế có thể không khớp với số liệu dự báo. Vì vậy,
cần tiến hành công tác theo dõi, giám sát và kiểm soát dự báo. Nếu mức độ chênh

Hội Ngộ 36
lệch giữa thực tế và dự báo nằm trong phạm vi cho phép thì không cần phải xét lại
phương pháp dự báo đã sử dụng. Ngược lại nếu chênh lệch vượt quá phạm vi cho
phép thì cần nghiên cứu sửa đổi cho phù hợp.
Việc theo dõi kết quả thực hiện theo các số liệu dự báo so với số liệu thực tế được
tiến hành dựa trên cơ sở tín hiệu theo dõi. Phần này đã được trình bày rõ ràng trong
phần nội dung chương 1.

Hội Ngộ 37
CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN
Trong ngành công nghiệp sản xuất, rất nhiều hoạt động, nếu không muốn nói là tất
cả, đều được dựa trên dự báo nhu cầu sản xuất trong tương lai. Vì lý do này, các nhà
sản xuất luôn xem dự báo nhu cầu sản xuất là một trong những nền tảng quan trọng
để thực hiện quy trình sản xuất một cách chính xác, đúng thời điểm và hiệu quả.
Trong một cuộc khảo sát gần đây mà nhóm có xem qua thì 49% các quản lý sản xuất
được phỏng vấn cảm thấy cần phải cải thiện hệ thống dự báo nhu cầu sản xuất để đạt
được mục tiêu doanh thu đã đặt ra. Như vậy việc dự báo nhu cầu sản xuất là rất quan
trọng đối với các doanh nghiệp hiện nay.
3.1 NHẮC LẠI TẦM QUAN TRỌNG CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN
XUẤT
Để giữ vị thế trên thương trường, nhà sản xuất phải nhanh chóng thích ứng với thị
trường biến động cũng như liên tục đem đến những sản phẩm chất lượng và dịch vụ
đột phá đến khách hàng. Vì vậy, họ cần đến dự báo nhu cầu sản xuất.
Dự báo nhu cầu sản xuất là một phần của hệ thống Hoạch định tài nguyên doanh
nghiệp để dự toán số lượng nguyên vật liệu sản xuất, và tiên liệu thói quen mua sắm
của khách hàng để tối ưu hóa lượng hàng tồn kho mà vẫn đáp ứng được nhu cầu
khách hàng. Dự báo được dựa trên dòng thời gian, là một trong những phương pháp
dự báo phổ biến nhất, lấy dữ liệu lịch sử để đưa ra dự báo tương lai. Tuy nhiên,
phương pháp này lại bỏ qua các yếu tố ngoại sinh trong quá trình sản xuất dựa trên
số lượng nhu cầu trong những kì trước.
Nó cho phép kỹ sư sản xuất kết hợp các tình huống giả định trong kế hoạch sản xuất
của mình và đưa ra các hoạt động thích hợp để đảm bảo mục tiêu sản xuất. Các hoạt
động đó được bắt đầu từ số liệu dự toán, vì vậy dự đoán nhu cầu ảnh hưởng trực tiếp
đến hiệu suất của công việc lập kế hoạch sản xuất và quản lý rất nhiều quy trình và
hệ thống trong doanh nghiệp như bán hàng, sản xuất, tài chính, cung ứng và phân
phối.
Dự đoán nhu cầu sản xuất là công cụ chính cho các nhà sản xuất xác định chính xác
tỷ lệ cung ứng hàng hóa tối ưu nhất là bao nhiêu, từ đó xây dựng ra kế hoạch mua vật
liệu tương ứng để giữ mức sản xuất ở mức vừa đủ, cắt giảm chi phí. Hơn nữa, dự báo
nhu cầu cũng góp phần tăng cường sự hợp tác giữa các bộ phận nội và ngoại trong
suốt quá trình sản xuất, chẳng hạn như bộ phận Bán hàng và Sản xuất. Ví dụ, hoạt
động quan trọng trong bất kỳ doanh nghiệp sản xuất nào cũng đều liên quan đến việc

Hội Ngộ 38
lên kế hoạch sản xuất và lưu trữ hàng hóa để đối phó với nhu cầu biến động của thị
trường. Bộ phận sản xuất luôn cần thông tin dự báo từ bộ phận Bán hàng và Marketing
để sản xuất vừa đủ đáp ứng nhu cầu thị trường và từ đó, cân bằng lại nguồn cung cầu
của sản phẩm đó.
3.2 GIA TĂNG ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT
Sau đây là những thông tin đầu vào đặc trưng thường dùng để dự báo nhu cầu sản
xuất:
 Xu hướng mua hàng trong quá khứ: Dữ liệu từ 2-5 năm trước thường sẽ được
sử dụng để phân tích hoạt động bán hàng.
 Dự báo từ nhà cung cấp: hiểu rõ được xu hướng từ các nhà cung cấp để thích
ứng với mọi hoàn cảnh một cách linh hoạt.
 Thay đổi theo mùa: lượng hàng bán ra sẽ nhiều hơn vào một vài thời điểm nhất
định trong năm, vì vậy nhà sản xuất cần những thông tin này để đưa ra kế
hoạch sản xuất thích hợp. Hơn nữa, những yếu tố khác như vòng đời vật liệu
thô cũng nên được bao gồm khi phân tích.
 Hạn chế hoặc quy tắc của doanh nghiệp: tái kiểm tra và tái xác định những hạn
chế của chu trình sản xuất, chẳng hạn như giới hạn dung lượng kho bãi để cân
nhắc xem số lượng sản xuất bao nhiêu là thích hợp nhất.
Độ chính xác của dự báo sẽ tùy thuộc hầu hết vào độ chính xác của những thành phần
trên. Mặc dù nhà sản xuất có thể sử dụng nhiều phương pháp dự báo khác nhau tùy
theo góc độ chủ quan hay khách quan, nhưng giữa số liệu dự báo và số liệu thực luôn
tồn tại khoảng cách. Khoảng cách càng cao, thì độ chính xác của dự báo càng thấp.
Vậy thì làm thế nào để gia tăng độ chính xác của dự báo nhu cầu sản xuất?
Chìa khóa cho câu hỏi trên chính là việc cải thiện sự cộng tác trong quá trình dự báo.
Sự cộng tác là rất cần thiết khi nhà sản xuất tính toán số lượng nhu cầu sản xuất có
liên quan đến nhiều yếu tố như:
 Nhu cầu trong quá khứ, bao gồm xu hướng, các sản phẩm tương tự, và yếu tố
thời vụ
 Xu hướng kinh tế vi mô và vĩ mô.
 Khuyến mãi và quảng cáo.
 Giới thiệu sản phẩm mới và các hoạt động của đối thủ.
 Kiến thức và sự đánh giá riêng biệt từ những người tham gia vào chuỗi cung
ứng và phân phối.

Hội Ngộ 39
Bằng cách cải thiện cộng tác giữa các bộ phận với nhau, nhân viên sẽ được cung cấp
những dữ liệu trên một cách nhanh chóng, và thông qua các buổi thảo luận và sửa
đổi, nhà sản xuất có thể dự đoán nhu cầu sản xuất cho từng dòng sản phẩm.
Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp VN đều sử dụng Excel để xử lý dữ liệu phục vụ
cho việc dự báo nhu cầu sản xuất, nhưng công cụ này không được đặc biệt thiết kế
để thu thập và xử lý số lượng lớn dữ liệu, chia sẻ dữ liệu giữa nhiều nhân viên hay
theo dõi việc nhập liệu của từng cá nhân. Điều này buộc người dùng phải tự thỏa
thuận hoặc đưa ra giả định trong quá trình làm việc và có thể gây ra rắc rối lớn.
Vì vậy, cải thiện sự cộng tác trong doanh nghiệp bằng cách triển khai một hệ thống
ERP1 có khả năng kết nối các bộ phận trong và ngoài sẽ là chìa khóa để gia tăng độ
chính xác trong dự báo nhu cầu sản xuất. Sự cộng tác giữa nội bộ sẽ cung cấp bất kì
thông tin lịch sử cũng như thị trường; và cộng tác giữa doanh nghiệp và các nhân tố
bên ngoài (nhà cung cấp, khách hàng) sẽ cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về thị trường
bên ngoài chẳng hạn như đơn đặt hàng, dự báo đặt hàng theo định kỳ hoặc sự thỏa
thuận để đưa ra dự báo chính xác hơn. Cụ thể được minh họa trong bảng sau đây:
Cộng tác bên trong doanh nghiệp Cộng tác bên ngoài doanh nghiệp
- Tự động thu thập dữ liệu từ bất kỳ
hệ thống nào (CRM, Quản lý tài
chính....)
- Nhập dữ liệu từ Excel và nguồn
khác vào hệ thống
- Cho phép người dùng cấp cao truy
cập trực tiếp vào dữ liệu
- Cho phép người dùng truy cập vào
một hệ thống cơ sở dữ liệu duy nhất
trong quá trình sản xuất
- Cung cấp quyền tùy chỉnh truy cập
cho người dùng bên ngoài (đối tác,
khách hàng VIP...)
- Hợp nhất dữ liệu vào cơ sở dữ liệu
gốc hoặc cấp bậc dữ liệu khác để
cung cấp cái nhìn tổng quan cho
quản lý cấp cao.
- Cung cấp các cổng trên web dành
cho nhà cung cấp để dễ dàng xác
định tiến độ sản xuất
- Có khả năng sắp xếp, tổ chức và kết
hợp quy trình bán hàng và dịch vụ
khách hàng.
- Liên kết các cổng khách hàng, nhà
cung cấp và nhà sản xuất để gia tăng
hiệu suất sản xuất.
- Cung cấp các mô hình cộng tác và
phân tích để tối ưu hóa quy trình ra
quyết định và thực hiện chiến lược.
1 Enterprise Resource Planning software, là một giải pháp phần mềm ra đời đã khá lâu với mục đích hỗ trợ việc
quản trị một công ty. Các tính năng chính của ERP:
1. Kiểm soát thông tin khách hàng
2. Tăng tốc quá trình sản xuất, cung cấp hàng hóa, dịch vụ
3. Kiểm tra chất lượng, quản lý dự án
4. Kiểm soát thông tin tài chính
5. Kiểm soát lượng tồn kho
6. Chuẩn hóa hoạt động về nhân sự
7. Giao tiếp, xã hội hóa việc liên lạc trong công ty

Hội Ngộ 40
- Có khả năng so sánh dữ liệu từ bất
kỳ công đoạn nào
- Có khả năng theo dõi dữ liệu để lập
báo cáo và kiểm tra/phân tích
- Cho phép truy cập vào bất kỳ dữ liệu
mong muốn nào
Thời đại ngày nay là thời đại của công nghệ thông tin. Doanh nghiệp muốn nắm vững
nhiều nguồn thông tin và quản lý chúng mà không có những công cụ hỗ trợ thì rất
khó và sẽ không thành công lớn được. Việc sử dụng máy tính và những công cụ hỗ
trợ để xử lý thông tin, cải thiện việc ra quyết định là một giải pháp hay để cải thiện
hơn nữa khả năng dự báo cho doanh nghiệp.
3.3 KẾT LUẬN
Tất cả các doanh nghiệp sản xuất cần xây dựng một cơ cấu hợp tác sâu sắc hơn và
phong phú hơn, giúp họ kết hợp chặt chẽ nhiều chức năng khác nhau trong doanh
nghiệp, liên kết các tài nguyên bên trong và bên ngoài vào hệ thống nội bộ của bạn
và hoạt động như một cá thể hợp nhất để tối ưu hóa quy trình dự báo nhu cầu sản
xuất, và từ đó, thành công trong môi trường kinh doanh đầy biến động này.
Đặc biệt hơn với sự phát triển công nghệ thông tin và sự hội nhập của đất nước ngày
nay thì việc một sản phẩm nào đó muốn đững vững trên thị trường thì không chỉ cần
chất lượng, giá cả mà doanh nghiệp cần phải dự báo được nhu câu để đưa ra được
những chiến lược kinh doanh cho phu hợp. Thực hiện tốt điều này thì các doanh
nghiệp Việt Nam mới có chỗ đứng trên thương trường quốc tế khốc liệt. Hy vọng
rằng bài tiểu luận này đã phần nào mang đên được những kiến thức bổ ích và cốt lõi
về dự báo nhu cầu để các nhà quản trị tương lai của chúng ta có thể phát triển đất
nước.

Hội Ngộ 41
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Thai Pham, Dự báo nhu cầu sản xuất: Làm thế nào cho tốt? 01-2014,
http://blog.trginternational.com/quan-ly-hieu-qua-kinh-doanh/bid/193011/D-
b-o-nhu-c-u-s-n-xu-t-L-m-th-n-o-cho-t-t
2. ThS. Nguyễn Sỹ Linh, Tổng quan về phương pháp dự báo và khả năng ápdụng
một số mô hình trong dự báo biến động tài nguyên và môi trường tại Việt nam,
02-1010, http://isponre.gov.vn/home/dien-dan/463-tong-quan-ve-phuong-
phap-du-bao-va-kha-nang-ap-dung-mot-so-mo-hinh-trong-du-bao-bien-
dong-tai-nguyen-va-moi-truong-tai-viet-nam
3. Dự báo nhu cầu sản xuất, http://www.business.gov.vn/
4. Th.S. Nguyễn Thị Ngọc Hoa, Bài giảng Quản trị sản xuất dịch vụ, 2014,
trường Đại học Công Nghiệp TP. HCM
5. GS. TS. Đồng Thị Thanh Phương, Quản trị sản xuất & Dịch vụ, Nxb Lao động
– Xã hội, 2011.

Tiểu luận Quản trị sản xuất dịch vụ đề tài dự báo

More Related Content

What's hot

Similar to Tiểu luận Quản trị sản xuất dịch vụ đề tài dự báo

More from Ngọc Hưng

Tiểu luận Quản trị sản xuất dịch vụ đề tài dự báo