Các phương pháp dự báo định lượng đều dựa trên cơ sở Toán học, Thống kê. Để dự báo nhu cầu tương lai, không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác ta có thể dùng các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian. Show Xem thêm: + Giới thiệu về phần mềm SPSS và cách sử dụng phần mềm SPSS + Download phần mềm SPSS 20 Full và SPSS 22 Full  Mục lục [Ẩn]Trong quá trình sản xuất, kinh doanh, các nhà quản trị thường phải đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để cho các quyết định này có độ tin cậy và đạt hiệu quả cao, cần thiết phải tiến hành công tác dự báo. Điều này sẽ càng quan trọng hơn đối với một nền kinh tế thị trường, mang tính chất cạnh tranh cao. Dự báo là khoa học và là nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Tính khoa học của dự báo thể hiện ở chỗ khi tiến hành dự báo ta căn cứ trên các số liệu phản ảnh tình hình thực tế ở hiện tại, quá khứ, căn cứ vào xu thế phát triển của tình hình, dựa vào các mô hình toán học để dự đoán tình hình cơ bản sẽ xảy ra trong tương lai. Nhưng các dự đoán này thường sai lệch hoặc thay đổi nếu xuất hiệc các tình huống kinh tế, tình huống quản trị không hoàn toàn phù hợp với mô hình dự báo. Vì vậy, cần kết hợp chặt chẽ giữa các kết quả dự báo với kinh nghiệm và tài nghệ phán đoán của các chuyên gia, các nhà quản trị mới có thể đạt được các quyết định có độ tin cậy cao hơn. Mặt khác các kỹ thuật dự báo khác nhau thường cho ta các kết quả dự báo có khi khác xa nhau. Chưa có một kỹ thuật nào tổng quát có thể dùng cho mọi trường hợp cần dự báo. Vì vậy đối với một số vấn đề quan trọng và phức tạp, nhất là khi dự báo dài hạn người ta thường dùng một số kỹ thuật dự báo rồi căn cứ vào độ lệch chuẩn để chọn lấy kết quả thích hợp. Ngoài phương pháp dự báo thì nhiều người sử dụng phần mềm spss để phân tích số liệu sau khi tổng hợp. Cùng tìm hiểu thêm về Spss là gì tại Luận văn 1080 Phương pháp dự báo là gì 2. Phân loại các phương pháp dự báo2.1. Căn cứ vào thời đoạn dự báo- Dự báo ngắn hạn Thời đoạn dự báo thường không quá 3 tháng, ít khi đến 1 năm. Loại dự báo này cần cho việc mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản trị tác nghiệp. - Dự báo trung hạn Thời đoạn dự báo thường từ 3 tháng đến 3 năm, loại dự báo này cần thiết cho việc lập kế hoạch bán hàng, kế hoạch sản xuất, dự trù tài chính tiền mặt và làm căn cứ cho các loại kế hoạch khác. - Dự báo dài hạn Thời đoạn dự báo từ 3 năm trở lên. Loại dự báo này cần cho việc lập các dự án sản xuất sản phẩm mới, các định điểm cho các cơ sở mới, lựa chọn các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới, mở rộng doanh nghiệp hiện có hoặc thành lập doanh nghiệp mới. 2.2. Căn cứ vào nội dung công việc cần dự báo- Dự báo kinh tế Dự báo kinh tế cho các cơ quan nghiên cứu, cơ quan dịch vụ thông tin, các bộ phận tư vấn kinh tế nhà nước thực hiện. Những chỉ tiêu này có giá trị lớn trong việc hỗ trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung hạn, dài hạn của các doanh nghiệp. - Dự báo kỹ thuật công nghệ Dự báo này đề cập đến mức độ phát triển khoa học kỹ thuật công nghệ trong tương lai. Loại này rất quan trọng đối với các ngành có hàm lượng kỹ thuật cao như năng lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, dầu lửa, máy tính, nghiên cứu không gian, điện tử… Dự báo kỹ thuật, công nghệ thường do các chuyên gia trong các lĩnh vực đặc biệt thực hiện. - Dự báo nhu cầu sản phẩm Thực chất của dự báo nhu cầu là dự kiến, tiên đoán về doanh số bán ra của doanh nghiệp. Loại dự báo này rất được các nhà quản trị sản xuất quan tâm. Dự báo nhu cầu giúp cho các doanh nghiệp xác định được chủng loại và số lượng sản phẩm, dich vụ mà họ cần tạo ra trong tương lai. Thông qua dự báo nhu cầu các doanh nghiệp sẽ quyết định được quy mô sản xuất, hoạt động của công ty, là cơ sở để dự kiến về tài chính, tiếp thị, nhân sự. 3. Các phương pháp dự báo3.1. Các phương pháp dự báo định tính- Lấy ý kiến của ban 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. - Lấy ý kiến của những người 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. - Lấy ý kiến của 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. - Phương pháp chuyên gia (phương pháp Delphi)
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 các nhân tố rất khó lượng hoá đặc biệt là các nhân tố thuộc 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. các phương pháp dự báo 3.2. Các phương pháp dự báo định lượngCác phương pháp dự báo định lượng đều dựa trên cơ sở Toán học, Thống kê. Để dự báo nhu cầu tương lai, không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác ta có thể dùng các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian. Khi cần xét đến các nhân tố khác ảnh hưởng đến nhu cầu (ngoài thời gian) ta có thể dùng các phương pháp xét đến mối liên hệ tương quan. - Dự báo theo dãy số thời gian Nhu cầu thị trường luôn biến động theo thời gian và trong những điều kiện nhất định nó thường biến động theo một xu hướng nào đó. Để phát hiện được xu hướng phát triển của nhu cầu ta cần thu thập các số liệu trong quá khứ để có được một dãy số thời gian. Thời gian ở đây thường là tháng, quý, hoặc năm, tức là xem xét biến động qua từng thời kỳ một. Khi đã có dãy số thời gian ta có thể xác định được xu hướng phát triển của nhu cầu. Từ đó ta có thể dự báo cho các thời kỳ tương lai. Các biến động của nhu cầu theo thời gian có thể xảy ra một số trường hợp sau: Có khuynh hướng tăng (giảm) rõ rệt trong suốt thời gian nghiên cứu (ký hiệu T_Trend). + Biến đổi theo mùa(S_seasonality) + Biến đổi theo chu kỳ (C_cycles) + Biến đổi ngẩu nhiên (R_random variations) - Phương pháp bình quân di động Phương pháp này thường 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 được 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 đưa vào số liệu bình quân di động ta sẽ dự báo được nhu cầu trong thời kỳ kế tiếp. - Phương pháp bình quân di động có trọng số Những số liệu mới xuất hiện trong thời kỳ cuối có giá trị lớn hơn các số liệu xuất hiện đã lâu. Để xét đến vấn đề này, ta sử dụng các trọng số để nhấn mạnh giá trị của các số liệu gần nhất, vừa xảy ra. Việc chọn các trọng số dựa vào kinh nghiệm và sự nhạy cảm của người dự báo. - Phương pháp san bằng số mũ + Nội dung phương pháp 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 có quá nhiều số liệu trong quá khứ. Công thức tính nhu cầu tương lai như sau: Ft = F(t-1) + a[A(t-1) – F(t-1)] Trong đó: Ft : là nhu cầu dự báo ở thời kỳ t F(t-1): nhu cầu dự báo ở thời kỳ (t-1) A(t-1) : số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1) Alpha : hệ số san bằng ( 0 a 1 ) - Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng Phương pháp sang bằng số mũ đơn giản không thể hiện rõ xu hướng biến động. Do đó cần phải xử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng. Cách làm như sau: đầu tiên tiến hành dự báo theo phương pháp san bằng số mũ đơn giản sau đó sẽ thêm vào một lượng điều chỉnh ( âm hoặc dương). - Dự báo theo các mối liên hệ tương quan + Dự báo trên cơ sở đường hồi quy tương quan tuyến tính + Xác định hệ số co giãn + Xác định sai chuẩn + Xác định hệ số tương quan 3.3. Giám sát và kiểm soát dự báoKhi đã có các số liệu dự báo đã được chấp nhận (tính bằng một hoặc vài phương pháp nói trên) ta có thể đưa ra để thực hiện. 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 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 này quá lớn vượt khỏi phạm vi cho phép thì cần nghiên cứu sửa đổi phương pháp dự báo cho phù hợp. Trên đây là các phương pháp dự báo thường gặp và được sử dụng rất nhiều trong nghiên cứu, báo cáo khoa học. Tổng đài Luận văn 1080 chúc các bạn học tập tốt! |
