Phương pháp dự báo theo đường xu hướng

  -  

Nếu bạn chưa là hội viên hãy trở thành hội viên của phunutiepthi.vn để được hỗ trợ và chia sẽ thông tin nhiều hơn. Click Like button để trở thành hội viên của phunutiepthi.vn trên facebook.

Bạn đang xem: Phương pháp dự báo theo đường xu hướng

Bạn đang xem: Phương pháp dự báo theo đường xu hướng


*

Lý thuyết Quản Trị là hệ thống mà phunutiepthi.vn đã số hoá toàn bộ Sách giáo khoa của chương trình 4 năm đại học và 2 năm sau đại học chuyên ngành Quản trị Kinh doanh.Với hệ thống này, bạn có thể truy xuất tất cả hệ thống lý thuyết chuyên ngành Quản trị Kinh doanh trong quá trình nghe giảng, làm bài tập hoặc thi cử.Hệ thống Lý Thuyết Quản Trị được phát triển bởi Viện MBA, thành viên của MBA Institute Global

Nếu còn thắc mắc hoặc tìm hiểu chuyên sâu hơn về Quản trị Ứng dụng, bạn có thể đặt câu hỏi với Chuyên Gia phunutiepthi.vn

Kết quả

Các phương pháp dự báo:

1. Các phương pháp dự báo định tính

Các phương pháp dự báo định tính là các phương pháp dự báo bằng cách phân tích địnhtính 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 mộtsố phương pháp dự báo định tính chủ yếu:

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 ýkiến 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.

1.2 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 ngườitiêu 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 nhucầu 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.

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 doanhnghiệp. 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 bịdự 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.

1.4 Phương pháp chuyên gia

Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo bằngcách 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 ánhtương 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 cóhoặc 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 tínhcủa đối tượng dự báo.

Xem thêm: Sub District Là Gì - Council Member Wards

- 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, phầnlớn 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 đượcáp 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 lĩnhvực 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.

2. Các phương pháp dự báo định lượng

Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các côngthức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai. Khi dự báo nhu cầu tương lai, nếu không xét đến các 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...

Để tiến hành dự báo nhu cầu sản phẩm theo phương pháp định lượng cần thực hiện 8 bướcsau:

- Xác định mục tiêu dự báo

- Lựa chọn những sản phẩm cần dự báo

- Xác định độ dài thời gian dự báo

- Chọn mô hình dự báo

- Thu thập các dữ liệu cần thiết

- Phê chuẩn mô hình dự báo

- Tiến hành dự báo

- Áp dụng kết quả dự báo

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 vàlưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai. Trong phương pháp nàyđại 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 pháttriển 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 theothời gian (tăng, giảm...)

- Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được lặp đi lặp lạitheo 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: Chukỳ 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 tốngẫu nhiên gây ra, không có quy luật.

Xem thêm: Công Dụng Ít Ai Ngờ Của Mùi Tàu, 5 Bài Thuốc Hay Từ Ngò Gai

Sau đây là các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian.

a. Phương pháp trung bình giản đơn (Simple Average)

Phương pháp trung bình giản đơn là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy trung bình của cácdữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau, nó đượcthể hiện bằng công thức: