Chương 2. Dự báo

1. Chương 2. Dự báo

2. Dự báo • Giới thiệu • Tầm quan trọng của dự báo • Những chủ đề của dự báo • Những điều kiện tiên quyết cho một dự báo tốt • Các bước của hệ thống dự báo • Những kỹ thuật dự báo • Phương pháp định tính • Ý kiến chuyên gia • Những cuộc thăm dò ý kiến và nghiên cứu thị trường • Phương pháp định lượng • Phương pháp chuỗi thời gian • Dự báo với những kỹ thuật làm trơn • Kỹ thuật dự phóng • Phương pháp dự báo với mô hình kinh tế lượng

3. MỤC TIÊU KẾ HOẶCH DỰ BÁO Tầm quan trọng của dự báo

4. Những chủ đề của dự báo • Dự báo tầm vĩ mô • Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) • Các cấu phần của GDP: tiêu dùng, đầu tư • Dự báo ngành • Doanh số bán của toàn ngành • Xu hướng của ngành, các đối thủ cạnh tranh • Dự báo tầm vi mô • Dự báo cho một hãng cụ thể về doanh số bán, chi phí, lợi nhuận…

5. Những điều kiện tiên quyết cho một dự báo tốt • Dự báo phải phù hợp với hoàn cảnh của công ty. • Dự báo tốt nên được dựa trên kiến thức về quá khứ thích hợp. • Dự báo nên xem xét đến môi trường kinh tế và chính trị. • Dự báo phải đúng thời gian.

6. Các bước của hệ thống dự báo • Xác định mục tiêu. • Chọn những hạng mục hoặc số lượng cần được dự báo. • Xác định thời kỳ dự báo - thí dụ ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn. • Chọn mô hình dự báo. • Thu thập số liệu cần thiết để thực hiện dự báo. • Phê chuẩn mô hình dự báo. • Thực hiện dự báo. • Thực thi kết quả.

7. Những kỹ thuật dự báo • Phương pháp định tính • Phương pháp định lượng

8. Phương pháp định tính • Ý kiến chuyên gia • Phương pháp hội thẩm ý kiến các ủy viên ban quản trị • Phương pháp Delphi • Thăm dò ý kiến và nghiên cứu thị trường

9. Phương pháp định lượng • Những phương pháp chuỗi thời gian • Dự báo với những kỹ thuật làm trơn • Kỹ thuật dự phóng • Những mô hình kinh tế lượng (phương pháp nhân quả).

10. Những phương pháp chuỗi thời gian • Dự báo với những kỹ thuật làm trơn • Phương pháp trung bình động • Phương pháp làm trơn theo luật số mũ • Kỹ thuật dự phóng • Tốc độ tăng trưởng ghép cố định • Kỹ thuật dự phóng chuỗi thời gian nhìn thấy được • Kỹ thuật dự phóng phân tích chuỗi thời gian

11. Dự báo với những kỹ thuật làm trơn • Khi không có xu hướng mạnh trong chuỗi thời gian • Khi có những thay đổi không thường xuyên trong hướng của chuỗi • Khi những dao động là ngẫu nhiên hơn là theo mùa hay chu kỳ

12. Phương pháp trung bình động Trong đó: E: số liệu dự báo X: số liệu thực tế N: kích cỡ thời kỳ sử dụng

13. Phương pháp trung bình động

14. Phương pháp trung bình động Chọn kích cỡ thời kỳ N? Lỗi dự báo = Giá trị thực tế - Giá trị dự báo Một thước đo tổng thể lỗi dự báo của mô hình là độ lệch trung bình tuyệt đối (MAD) Chọn kích cỡ thời kỳ nào có MAD thấp nhất.

15. Phương pháp trung bình động • Hạn chế: • Nếu tăng kích cỡ N thì có thể làm trơn hơn những dao động song nó sẽ làm cho phương pháp này kém nhạy cảm với những thay đổi thực tế trong số liệu. • Phương pháp trung bình động không thể mô tả xu hướng được. • Phương pháp trung bình động đòi hỏi phải duy trì lượng số liệu quá khứ khá lớn.

16. Phương pháp làm trơn theo luật số mũ Trong đó: E: số liệu dự báo X: số liệu thực tế w: trọng số (hệ số làm trơn cố định) 0 < w < 1 Chọn trọng số w có MAD thấp nhất.

17. Phương pháp làm trơn theo luật số mũ

18. Kỹ thuật dự phóng • Tốc độ tăng trưởng ghép cố định • Kỹ thuật dự phóng chuỗi thời gian nhìn thấy được • Kỹ thuật dự phóng phân tích chuỗi thời gian

19. Tốc độ tăng trưởng ghép cố định Trong đó B: số lượng của năm đầu E: số lượng của năm cuối n: số năm có số liệu thu thập được i: tốc độ tăng trưởng cố định Dự báo của những năm tới có thể được ước định ở mức tăng trưởng i hàng năm.

20. Kỹ thuật dự phóng phân tích chuỗi thời gian • Ưu điểm: • Dễ dàng tính toán. • Không đòi hỏi nhiều khả năng đánh giá hay kỹ năng phân tích của người thực hiện. • Không giống như kỹ thuật dự phóng chuỗi thời gian nhìn thấy được, nó mô tả một đường có thể khớp nhất cho số liệu quá khứ. • Ngoại trừ trường hợp chuyển hướng đột biến có thể xảy ra, kỹ thuật dự phóng dựa theo phương pháp phân tích này là thường đáng tin cậy trong ngắn hạn.

21. Kỹ thuật dự phóng phân tích chuỗi thời gian • Bốn đặc tính của số liệu: • Xu hướng. Đây là hướng chuyển động của số liệu trong một khoảng thời gian tương đối dài, hoặc tăng lên hoặc giảm xuống. • Những dao động chu kỳ. Đây là những độ chệch ra khỏi xu hướng vì những điều kiện kinh tế nói chung. • Những dao động theo mùa. Mẫu lập đi lập lại theo mùa. • Tính không theo qui luật. Những dao động ngẫu nhiên, không ổn định và không thường lặp lại và không thể dự đoán trước được.

22. Kỹ thuật dự phóng phân tích chuỗi thời gian • Số liệu chuỗi thời gian có thể được biểu diễn dưới dạng tích: Trong đó Y: giá trị thực tế của số liệu trong chuỗi thời gian tại thời kỳ t T: cấu phần xu hướng tại thời kỳ t C: cấu phần chu kỳ tại thời kỳ t S: cấu phần theo mùa tại thời kỳ t R: cấu phần ngẫu nhiên tại thời kỳ t Nhiệm vụ: phân tách chuỗi thời gian của số liệu thực tế Y thành bốn cấu phần.

23. Phương pháp dự báo với mô hình kinh tế lượng • Mô hình kinh tế lượng thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa biến cần dự báo (biến phụ thuộc) và các biến ảnh hưởng đến nó (biến độc lập). • Phương pháp dự báo với mô hình kinh tế lượng thu thập số liệu quá khứ của các biến độc lập và phụ thuộc và chạy hàm hồi qui. • Kết quả hàm hồi qui là phương trình biểu diễn biến phụ thuộc theo các biến độc lập. Nó giải thích biến phụ thuộc chịu ảnh hưởng như thế nào khi các biến độc lập thay đổi. • Trong phương pháp dự báo với mô hình kinh tế lượng, Y là biến số cần được dự báo. Khi biết được những thay đổi trong các biến số X thì giá trị của Y sẽ dễ dàng được ước tính từ phương trình hồi qui.