Tiểu luận Phân tích dự báo doanh thu cho Công ty Cổ phần TNG Thái Nguyên

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ẢNH

MỞ ĐẦU

1. Lí do chọn đề tài

Việt Nam đang trên đường hội nhập vào nền kinh tế thị trường, một môi trường

mang tính cạnh tranh mạnh mẽ, đem lại nhiều cơ hội, song cũng không ít thách thức cho

các doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải không ngừng đổi mới mình

cũng như mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh trên tất cả các lĩnh vực. Do đó, các

doanh nghiệp phải không ngừng hoàn thiện và nâng cao cơ chế quản lý kinh tế, đặc biệt

công tác dự báo tài chính và tìm kiếm cũng như đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách tốt

nhất để đảm bảo thị phần, thực hiện một cách tốt nhất chiến lược phát triển.

Trong công tác quản lý, hiểu được thị trường, dự báo được tình hình và nhu

cầu là vấn đề cốt tử với doanh nghiệp, vì điều đó ảnh hưởng xuyên suốt quá trình

sản xuất kinh doanh.Vì lí do đó, dự báo doanh thu và nghiên cứu thị trường là vấn

đế trọng tâm trong các hoạt động điều hành.

2. Mục đích nghiên cứu đề tài

Tăng cường áp dụng công nghệ thông tin vào hoạt động của doanh nghiệp là

vấn đề cấp thiết hiện nay. Áp dụng công nghệ thông tin vào việc dự báo và khảo

sát quan hệ khách hàng sẽ làm hoạt động này đạt hiệu quả cao hơn vả về phương

diện thời gian và chi phí, góp phần vào thực hiện doanh nghiệp điện tử và thương

mại điện tử.

3. Đối tượng phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu của đề tài bao gồm:

+ Các nghiệp vụ trong kế toán bán hàng, marketing sản phẩm

+ Ngôn ngữ lập trình, phần mềm thống kê

+ Chương trình biểu diễn bằng ngôn ngữ tin học

- Phạm vi nghiên cứu của đề tài:

Đề tài ở mức nghiên cứu áp dụng công nghệ thông tin vào dự báo doanh thu

và quan hệ khách hàng, làm phương hướng xử lý các yêu cầu ở từng doanh nghiệp

cụ thể theo các yêu cầu cụ thể.

4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Về khoa học, nghiên cứu hướng con người áp dụng công nghệ thông tin ngày

càng nhiều hơn vào cuộc sống, đặc biệt lĩnh vực kinh tế, để tăng năng suất, giảm

chi phí, hướng tới xây dựng các ứng dụng toàn diện trên tất cả các lĩnh vực, các yêu

cẩu của kinh tế

Về thực tiễn, áp dụng công nghệ thông tin cho các lĩnh vực, các công việc

của doanh nghiệp đã làm tăng giá trị đầu tư hiệu quả, dần đưa doanh nghiệp hướng

đến đầu tư công nghệ thông tin vào mọi mặt để phát triển doanh nghiệp điện tử.

5. Nội dung nghiên cứu

Bố cục báo cáo gồm 3 chương:

- Cơ sở lý thuyết về dự báo doanh thu và nghiên cứu thị trường

- Ứng dụng thực tế vào doanh nghiệp

- Xây dựng chương trình Demo

Do việc áp dụng những kiến thức đã học vào thực tế còn gặp nhiều khó khăn

và do kiến thức lý luận cũng như thực tiễn của em còn hạn chế nên bài báo cáo không

thể tránh khỏi những sai sót nhất định. Vì vậy, em rất mong được sự đóng góp ý kiến

bổ sung từ Thầy cô và các nhóm nghiên cứu khác để bài báo cáo của em được hoàn

thiện hơn.

Chương 1.

TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH CHUỖI TUẦN TỰ

THEO THỜI GIAN VÀ DỰ BÁO

1.1. Chuỗi tuần tự theo thời gian

1.1.1. Định nghĩa

Chuỗi tuần tự theo thời gian là một chuỗi các gía trị của một đại lượng nào

đó được ghi nhận tuần tự theo thời gian.

Ví dụ:

Số lượng hàng bán được trong 12 tháng của một công ty.

Các giá trị của chuỗi tuần tự theo thời gian của đại lượng X được ký hiệu

X1, X2, ………, Xt, …. Xn, với Xt, là gía trị quan sát của X ở thời điểm t.

1.1.2. Các thành phần của chuỗi tuần tự theo thời gian

Các nhà thống kê thường chia chuỗi tuần tự theo thời gian ra làm 4 thành

phần:

- Thành phần xu hướng dài hạn (long-term trend component)

- Thành phần mùa (Seasonal component)

- Thành phần chu kỳ (Cyclical component)

- Thành phần bất thường (irregular component)

1.1.2.1. Thành phần xu hướng dài hạn

Thành phần này dùng để chỉ xu hướng tăng giảm của đại lượng X trong

khoảng thời gian dài. Về mặt đồ thị thành phần này có thể diễn tả bằng một đường

thẳng hay bằng một đường cong tròn (Smooth curve)

1.1.2.2. Thành phần mùa

Thành phần này chỉ sự thay đổi của đại lượng X theo các mùa trong năm (có

thể theo các tháng trong năm)

Ví dụ:

- Lượng tiêu thụ chất đốt sẽ tăng vào mùa đông và sẽ giảm vào mùa hè.

Ngược lại lượng tiêu thụ xăng sẽ tăng vào mùa hè và giảm vào mùa đông.

- Lượng tiêu thụ đồ dùng học tập sẽ tăng vào mùa khai trường

1.1.2.3. Thành phần chu kỳ

Thành phần này chỉ thay đổi của đại lượng X theo chu kỳ. Sự khác biệt của thành

phần này so với thành phần mùa là chu kỳ của nó dài hơn một năm. Để đánh gía thành

phần chu kỳ các gía trị của chuỗi tuần tự theo thời gian sẽ được quan sát hằng năm.

Ví dụ: Lượng dòng chảy đến hồ chứa Trị An từ năm 1959 đến 1985

1.1.2.4. Thành phần bất thường

Thành phần này dùng để chỉ những sự thay đổi bất thường của các gía trị

trong chuỗi tuần tự theo thời gian. Sự thay đổi này không thể dự đoán bằng các số

liệu kinh nghiệm trong qúa khứ, về mặt bản chất này không có tính chu kỳ.

1.2. Tổng quan về phân tích và dự báo

1.2.1. Khái niệm

Dự báo đã hình thành từ đầu những năm 60 của thế kỉ 20. Khoa học dự báo

với tư cách một ngành khoa học độc lập có hệ thống lí luận, phương pháp luận và

phương pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu quả của dự báo. Người ta thường

nhấn mạnh rằng một phương pháp tiếp cận hiệu quả đối với dự báo là phần quan

trọng trong hoạch định. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ xác

định hướng tương lai cho các hoạt động mà họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên trong

hoạch định là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm hoặc dịch

vụ và các nguồn lực cần thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ đó.

Như vậy, dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ

xảy ra trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được.

Khi tiến hành dự báo ta căn cứ vào việc thu thập xử lý số liệu trong quá khứ

và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ

vào một số mô hình toán học.

Dự báo có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực giác về tương lai. Nhưng để

cho dự báo được chính xác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người

dự báo.

Ngày nay, dự báo là một nhu cầu không thể thiếu được của mọi hoạt động

kinh tế - xác hội, khoa học - kỹ thuật, được tất cả các ngành khoa học quan tâm

nghiên cứu.

1.2.2. Ý nghĩa

- Dùng để dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng, qua đó giúp các nhà

quản trị doanh nghiệp chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định

cần thiết phục vụ cho quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, quy mô sản

xuất, kênh phân phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chính… và chuẩn bị đầy đủ

điều kiện cơ sở vật chất, kỹ thuật cho sự phát triển trong thời gian tới (kế hoạch

cung cấp các yếu tố đầu vào như: lao động, nguyên vật liệu, tư liệu lao động…

cũng như các yếu tố đầu ra dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ).

- Trong các doanh nghiệp nếu công tác dự báo được thực hiện một cách

nghiêm túc còn tạo điều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

- Dự báo chính xác sẽ giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng và

toàn bộ nền kinh tế nói chung.

- Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển

kinh tế văn hoá xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân

- Nhờ có dự báo các chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát

triển kinh tế được xây dựng có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả kinh tế cao.

- Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp có

khả năng kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của đơn

vị mình nhằm thu được hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất.

1.2.3. Vai trò

- Dự báo tạo ra lợi thế cạnh tranh

- Công tác dự báo là một bộ phận không thể thiếu trong hoạt động của các

doanh nghiệp, trong từng phòng ban như: phòng Kinh doanh hoặc Marketing, phòng

Sản xuất hoặc phòng Nhân sự, phòng Kế toán – tài chính.

1.3. Các loại dự báo

1.3.1. Căn cứ vào độ dài thời gian dự báo

Dự báo có thể phân thành ba loại

- Dự báo dài hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 5 năm trở lên.

Thường dùng để dự báo những mục tiêu, chiến lược về kinh tế chính trị, khoa học

kỹ thuật trong thời gian dài ở tầm vĩ mô.

- Dự báo trung hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 3 đến 5 năm.

Thường phục vụ cho việc xây dựng những kế hoạch trung hạn về kinh tế văn hoá

xã hội… ở tầm vi mô và vĩ mô.

- Dự báo ngắn hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo dưới 3 năm, loại dự

báo này thường dùng để dự báo hoặc lập các kế hoạch kinh tế, văn hoá, xã hội chủ

yếu ở tầm vi mô và vĩ mô trong khoảng thời gian ngắn nhằm phục vụ cho công tác

chỉ đạo kịp thời.

Cách phân loại này chỉ mang tính tương đối tuỳ thuộc vào từng loại hiện

tượng để quy định khoảng cách thời gian cho phù hợp với loại hiện tượng đó: ví dụ

trong dự báo kinh tế, dự báo dài hạn là những dự báo có tầm dự báo trên 5 năm,

nhưng trong dự báo thời tiết, khí tượng học chỉ là một tuần. Thang thời gian đối với

dự báo kinh tế dài hơn nhiều so với thang thời gian dự báo thời tiết. Vì vậy, thang

thời gian có thể đo bằng những đơn vị thích hợp ( ví dụ: quý, năm đối với dự báo

kinh tế và ngày đối với dự báo dự báo thời tiết).

1.3.2. Dựa vào các phương pháp dự báo

Dự báo có thể chia thành 3 nhóm

- Dự báo bằng phương pháp chuyên gia: Loại dự báo này được tiến hành trên

cơ sở tổng hợp, xử lý ý kiến của các chuyên gia thông thạo với hiện tượng được

nghiên cứu, từ đó có phương pháp xử lý thích hợp đề ra các dự đoán, các dự đoán

này được cân nhắc và đánh giá chủ quan từ các chuyên gia. Phương pháp này có ưu

thế trong trường hợp dự đoán những hiện tượng hay quá trình bao quát rộng, phức

tạp, chịu sự chi phối của khoa học - kỹ thuật, sự thay đổi của môi trường, thời tiết,

chiến tranh trong khoảng thời gian dài. Một cải tiến của phương pháp Delphi – là

phương pháp dự báo dựa trên cơ sở sử dụng một tập hợp những đánh giá của một

nhóm chuyên gia. Mỗi chuyên gia được hỏi ý kiến và rồi dự báo của họ được trình

bày dưới dạng thống kê tóm tắt. Việc trình bày những ý kiến này được thực hiện

một cách gián tiếp ( không có sự tiếp xúc trực tiếp) để tránh những sự tương tác

trong nhóm nhỏ qua đó tạo nên những sai lệch nhất định trong kết quả dự báo. Sau

đó người ta yêu cầu các chuyên gia duyệt xét lại những dự báo của họ trên cơ sở

tóm tắt tất cả các dự báo có thể có những bổ sung thêm.

- Dự báo theo phương trình hồi quy: Theo phương pháp này, mức độ cần dự

báo phải được xây dựng trên cơ sở xây dựng mô hình hồi quy, mô hình này được

xây dựng phù hợp với đặc điểm và xu thế phát triển của hiện tượng nghiên cứu.

Để xây dựng mô hình hồi quy, đòi hỏi phải có tài liệu về hiện tượng cần dự báo và

các hiện tượng có liên quan. Loại dự báo này thường được sử dụng để dự báo trung

hạn và dài hạn ở tầm vĩ mô.

- Dự báo dựa vào dãy số thời gian: Là dựa trên cơ sở dãy số thời gian phản

ánh sự biến động của hiện tượng ở những thời gian đã qua để xác định mức độ của

hiện tượng trong tương lai.

1.3.3. Căn cứ vào nội dung (đối tượng dự báo)

Có thể chia dự báo thành: Dự báo khoa học, dự báo kinh tế, dự báo xã hội,

dự báo tự nhiên, thiên văn học…

- Dự báo khoa học: Là dự kiến, tiên đoán về những sự kiện, hiện tượng,

trạng thái nào đó có thể hay nhất định sẽ xảy ra trong tương lai. Theo nghĩa hẹp

hơn, đó là sự nghiên cứu khoa học về những triển vọng của một hiện tượng nào đó,

chủ yếu là những đánh giá số lượng và chỉ ra khoảng thời gian mà trong đó hiện

tượng có thể diễn ra những biến đổi.

- Dự báo kinh tế: Là khoa học dự báo các hiện tượng kinh tế trong tương lai.

Dự báo kinh tế được coi là giai đoạn trước của công tác xây dựng chiến lược phát

triển kinh tế - xã hội và dự án kế hoạch dài hạn; không đặt ra những nhiệm vụ cụ

thể, nhưng chứa đựng những nội dung cần thiết làm căn cứ để xây dựng những

nhiệm vụ đó. Dự báo kinh tế bao trùm sự phát triển kinh tế và xã hội của đất nước

có tính đến sự phát triển của tình hình thế giới và các quan hệ quốc tế. Thường

được thực hiện chủ yếu theo những hướng sau: dân số, nguồn lao động, việc sử

dụng và tái sản xuất chúng, năng suất lao động; tái sản xuất xã hội trước hết là vốn

sản xuất cố định: sự phát triển của cách mạng khoa học – kĩ thuật và công nghệ

và khả năng ứng dụng vào kinh tế; mức sống của nhân dân, sự hình thành các nhu

cầu phi sản xuất, động thái và cơ cấu tiêu dùng, thu nhập của nhân dân; động thái

kinh tế quốc dân và sự chuyển dịch cơ cấu (nhịp độ, tỉ lệ, hiệu quả); sự phát triển

các khu vực và ngành kinh tế (khối lượng động thái, cơ cấu, trình độ kĩ thuật , bộ

máy, các mối liên hệ liên ngành); phân vùng sản xuất, khai thác tài nguyên thiên

nhiên và phát triển các vùng kinh tế trong nước, các mối liên hệ liên vùng; dự báo

sự phát triển kinh tế của thế giới kinh tế. Các kết quả dự báo kinh tế cho phép

hiểu rõ đặc điểm của các điều kiện kinh tế - xã hội để đặt chiến lược phát triển

kinh tế đúng đắn, xây dựng các chương trình, kế hoạch phát triển một cách chủ

động, đạt hiệu quả cao và vững chắc.

- Dự báo xã hội: Dự báo xã hội là khoa học nghiên cứu những triển vọng cụ

thể của một hiện tượng, một sự biến đổi, một quá trình xã hội, để đưa ra dự báo

hay dự đoán về tình hình diễn biến, phát triển của một xã hội.

- Dự báo tự nhiên, thiên văn học, loại dự báo này thường bao gồm:

+ Dự báo thời tiết: Thông báo thời tiết dự kiến trong một thời gian nhất định

trên một vùng nhất định. Trong dự báo thời tiết có dự báo chung, dự báo khu vực,

dự báo địa phương, v.v. Về thời gian, có dự báo thời tiết ngắn (1-3 ngày) và dự báo

thời tiết dài (tới một năm).

+ Dự báo thuỷ văn: Là loại dự báo nhằm tính để xác định trước sự phát triển

các quá trình, hiện tượng thuỷ văn xảy ra ở các sông hồ, dựa trên các tài liệu liên

quan tới khí tượng thuỷ văn. Dự báo thuỷ văn dựa trên sự hiểu biết những quy luật

phát triển của các quá trình, khí tượng thuỷ văn, dự báo sự xuất hiện của hiện

tượng hay yếu tố cần quan tâm. Căn cứ thời gian dự kiến, dự báo thuỷ văn được

chia thành dự báo thuỷ văn hạn ngắn (thời gian không quá 2 ngày), hạn vừa (từ 2

đến 10 ngày); dự báo thuỷ văn mùa (thời gian dự báo vài tháng); cấp báo thuỷ văn:

thông tin khẩn cấp về hiện tượng thuỷ văn gây nguy hiểm. Theo mục đích dự báo,

có các loại: dự báo thuỷ văn phục vụ thi công, phục vụ vận tải, phục vụ phát

điện,v.v. Theo yếu tố dự báo, có: dự báo lưu lượng lớn nhất, nhỏ nhất, dự báo lũ,

v.v.

+ Dự báo địa lý: Là việc nghiên cứu về hướng phát triển của môi trường địa

lí trong tương lai, nhằm đề ra trên cơ sở khoa học những giải pháp sử dụng hợp lí và

bảo vệ môi trường.

+ Dự báo động đất: Là loại dự báo trước địa điểm và thời gian có khả năng xảy

ra động đất. Động đất không đột nhiên xảy ra mà là một quá trình tích luỹ lâu dài, có

thể hiện ra trước bằng những biến đổi địa chất, những hiện tượng vật lí, những trạng

thái sinh học bất thường ở động vật,.v.v. Việc dự báo thực hiện trên cơ sở nghiên cứu

bản đồ phân vùng động đất và những dấu hiệu báo trước. Cho đến nay, chưa thể dự

báo chính xác về thời gian động đất sẽ xảy ra.

1.4. Các phương pháp dự báo

1.4.1. Phương pháp dự báo định tính

Các phương pháp này dựa trên cơ sở nhận xét của những nhân tố nhân quả,

dựa theo doanh số của từng sản phẩm hay dịch vụ riêng biệt và dựa trên những ý

kiến về các khả năng có liên hệ của những nhân tố nhân quả này trong tương lai

(Những phương pháp này có liên quan đến mức độ phức tạp khác nhau, từ những

khảo sát ý kiến được tiến hành một cách khoa học để nhận biết về các sự kiện

tương lai).

Ưu điểm : Dễ dàng thực hiện, không đòi hỏi kiến thức về các mô hình toán

hoặc kinh tế lượng, thường được chấp nhận

Nhược điểm: Mang tính chủ quan rất cao, không chuẩn, mất nhiều năm để trở

thành người có khả năng phán đoán đúng. Không có phương pháp hệ thống để đánh

giá và cải thiện mức độ chính xác.

Dưới đây là các dự báo định tính thường dùng:

1.4.1.1. Lấy ý kiến của ban điều hành

Phương pháp này được sử dụng rộng rãi ở các doanh nghiệp. Khi tiến hành

dự báo, họ lấy ý kiến của các nhà quản trị cấp cao, những người phụ trách các công

việc, các bộ phận quan trọng của doanh nghiệp, và sử dụng các số liệu thống kê về

những chỉ tiêu tổng hợp: doanh số, chi phí, lợi nhuận...Ngoài ra cần lấy thêm ý kiến

của các chuyên gia về marketing, tài chính, sản xuất, kỹ thuật.

Ưu điểm của phương pháp này là: Thu thập được nhiều kinh nghiệm từ

nhiều chuyên gia khác nhau.

Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là có tính chủ quan của các thành

viên và ý kiến của người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những

người khác.

1.4.1.2. Lấy ý kiến của người bán hàng

Ưu điểm của phương pháp này là: Những người bán hàng tiếp xúc thường

xuyên với khách hàng, do đó họ hiểu rõ nhu cầu, thị hiếu của người tiêu dùng. Họ

có thể dự đoán được lượng hàng tiêu thụ tại khu vực mình phụ trách.

Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau, ta có

được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm đang xét.

Nhược điểm của phương pháp này là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của

người bán hàng. Một số có khuynh hướng lạc quan đánh giá cao lượng hàng bán ra

của mình. Ngược lại, một số khác lại muốn giảm xuống để dễ đạt định mức.

1.4.1.3. Phương pháp chuyên gia (Delphi)

Phương pháp này thu thập ý kiến của các chuyên gia trong hoặc ngoài doanh

nghiệp theo những mẫu câu hỏi được in sẵn và được thực hiện như sau:

- Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi phục vụ

cho việc dự báo.

- Nhân viên dự báo tập hợp các câu trả lời, sắp xếp chọn lọc và tóm tắt lại

các ý kiến của các chuyên gia.

- Dựa vào bảng tóm tắt này nhân viên dự báo lại tiếp tục nêu ra các câu hỏi

để các chuyên gia trả lời tiếp.

- Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu chưa thỏa mãn thì tiếp tục

quá trình nêu trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo.

Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau,

không xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến

của một người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến.

1.4.1.4. Phương pháp điều tra người tiêu dùng

Phương pháp này sẽ thu thập nguồn thông tin từ đối tượng người tiêu dùng

về nhu cầu hiện tại cũng như tương lai. Cuộc điều tra nhu cầu được thực hiện bởi

những nhân viên bán hàng hoặc nhân viên nghiên cứu thị trường. Họ thu thập ý kiến

khách hàng thông qua phiếu điều tra, phỏng vấn trực tiếp hay điện thoại... Cách

tiếp cận này không những giúp cho doanh nghiệp về dự báo nhu cầu mà cả trong

việc cải tiến thiết kế sản phẩm. Phương pháp này mất nhiều thời gian, việc chuẩn

bị phức tạp, khó khăn và tốn kém, có thể không chính xác trong các câu trả lời của

người tiêu dùng.

Ưu điểm: Cách tốt nhất để dự báo nhu cầu, sở thích của họ qua dự định mua

sắm của họ, điều tra được thị hiếu của khách hàng để cải tiến sản phẩm.

Nhược điểm: Phù hợp cho các sản phẩm công nghiệp, tính chính xác của dữ liệu.

1.4.2. Phương pháp dự báo định lượng

Mô hình dự báo định lượng dựa trên số liệu quá khứ, những số liệu này giả

sử có liên quan đến tương lai và có thể tìm thấy được. Tất cả các mô hình dự báo

theo định lượng có thể sử dụng thông qua chuỗi thời gian và các giá trị này được

quan sát đo lường các giai đoạn theo từng chuỗi .

Ưu điểm:

- Kết quả dự báo hoàn toàn khách quan

- Có phương pháp đo lường độ chính xác dự báo

- Tốn ít thời gian để tìm ra kết quả dự báo

Nhược điểm:

- Chỉ dự báo tốt trong thời gian ngắn và trung hạn

- Không có phương pháp nào có thể đưa đầy đủ những yếu tố bên ngoài có

tác động đến kết quả dự báo vào mô hình.

Tính chính xác của dự báo

Tính chính xác của dự báo đề cập đến độ chênh lệch của dự báo với số liệu

thực tế. Bởi vì dự báo được hình thành trước khi số liệu thực tế xảy ra, vì vậy tính

chính xác của dự báo chỉ có thể đánh giá sau khi thời gian đã qua đi. Nếu dự báo

càng gần với số liệu thực tế, ta nói dự báo có độ chính xác cao và lỗi trong dự báo

càng thấp.

Gọi: : giá trị thực tại giai đoạn t

: giá trị dự báo tại giai đoạn t

n: số giai đoạn

Sai số dự báo: e_t= -

Nếu một mô hình được đánh giá là tốt thì sai số dự báo phải tương đối nhỏ.

Tiêu chí

1. Sai số trung bình

Công thức tính

ME =

2. Sai số trung bình tuyệt đối

3. Sai số phần trăm trung bình

MAE =

MPE = x 100%

4. Sai số phần trăm trung bình tuyệt đối MAPE = x 100%

5. Sai số bình phương trung bình MSE =

6. Sai số bình phương trung bình chuẩn RMSE =

+ Sai số của dự báo:

+ Sai số dự báo là sự chênh lệch giữa mức độ thực tế và mức độ tính toán

theo mô hình dự báo.

+ Sai số dự báo phụ thuộc vào 03 yếu tố: độ biến thiên của tiêu thức trong

thời kỳ trước, độ dài của thời gian của thời kỳ trước và độ dài của thời kỳ dự đoán.

+ Vấn đề quan trọng nhất trong dự báo bằng ngoại suy hàm xu thế là lựa

chọn hàm xu thế, xác định sai số dự đoán và khoảng dự đoán:

- Công thức tính sai số chuẩn ()

Trong đó:

: Sai số chuẩn

: Giá trị tính toán theo hàm xu thế

N: Số các mức độ trong dãy số

P: Số các tham số cần tìm trong mô hình xu thế

Công thức này được dùng để lựa chọn dạng hàm xu thế (so sánh các sai số

chuẩn tính được) sai số nào nhỏ nhất chứng tỏ rằng hàm tương ứng với sai số sẽ

xấp xỉ tốt nhất và được lựa chọn làm hàm xu thế để dự đoán. Thông thường để

việc dự đoán được tiến hành đơn giản ta vẫn chọn hàm xu thế làm hàm tuyến tính.

Công thức tính sai số dự báo:

= δ_y

Trong đó:

: Sai số của dự báo

n: số lượng các mức độ (n=10)

L: tầm xa của dự báo

: sai số chuẩn

+ Hệ số tương quan

Khái niệm: Hệ số tương quan là chỉ tiêu đánh giá mức độ chặt chẽ của mối

liên hệ tương quan tuyến tính đơn.

Tác dụng:

Xác định cường độ của mối liên hệ từ đó chọn ra nguyên nhân chủ yếu

hoặc thứ yếu đối với hiện tượng nghiên cứu.

Xác định chiều hướng cụ thể của mối liên hệ (thuận – nghịch).

Hệ số tương quan còn dùng trong nhiều trường hợp dự đoán thống kê và

tính sai số của dự đoán

Công thức tính:

Như vậy, dấu của hệ số tương quan r phụ thuộc vào dấu của hệ số b vì

phương sai luôn mang dấu dương.

Các tính chất của hệ số tương quan: Miền xác định: –1 ≤ r ≤ 1.

r > 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính thuận.

r < 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính nghịch.

r = ± 1: Mối liên hệ hàm số hoàn toàn chặt chẽ.

r = 0: Không có mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa x và y.

r càng gần 1: Mối liên hệ càng chặt chẽ (cường độ mối liên hệ).

r > 0,9: Mối liên hệ rất chặt chẽ.

0,7 ≤ r ≤0,9: Mối liên hệ tương đối chặt chẽ.

0,5 ≤ r ≤ 0,7: Mối liên hệ bình thường

r < 0,5 : Mối liên hệ hết sức lỏng lẻo.

() Hệ số xác định dùng để đánh giá sự phù hợp của mô

+ Hệ số xác định :

hình, nó cho biết tỷ lệ % thay đổi của y được giải thích bởi mô hình.

1.5. Giới thiệu về phần mềm Microsoft Excel

1.5.1. Phần mềm Microsoft Excel là gì?

Microsoft Excel là một phần mềm ứng dụng trong bộ phần mềm Microsoft

Office, dùng để tạo, chỉnh sửa, lưu trữ, xử lý dữ liệu theo định dạng bảng tính.

Excel đặc biệt phù hợp với các tính năng yêu cầu xử lý tính toán bằng công thức

hay hàm với các loại dữ liệu khác nhau. Ngoài ra, Excel cho phép phân tích dữ liệu

thông qua các đối tượng trực quan như bảng biểu (tables) hay biểu đồ (charts).

Cũng như các chương trình bảng tính, bảng tính của Excel cũng bao gồm

nhiều ô được tạo bởi các dòng và cột, việc nhập dữ liệu và tính toán trên Excel

cũng có nhưng điểm tương tự tuy nhiên Excel có những tính năng ưu việt và có giao

diện thân thiện với người dùng.

Hiện nay Excel được sử dụng rộng rãi trong môi trường doanh nghiệp nhằm

phục vụ các công trình tính toán thông dụng, bằng các công thức tính toán mà người

sử dụng không cần xây dựng chương trình.

Các trợ giúp trong việc thực hiện các tác vụ như:

. Tính toán đại số phân tích dữ liệu.

. Lập bảng biểu báo cáo, tổ chức danh sách.

. Truy cập các guồn dữ liệu kác nhau.

. Vẽ đồ thị và các sơ đồ.

. Tự động hóa các công việc bằng các macro.

. Và nhiều ứng dụng khác để chúng ta phân tích nhiều loại hình bài toán khác.

Workbook và các thành phần:

Workbook: Trong Excel, một workbook là một tập tin mà trên đó bạn làm

việc (tính toán, vẽ đồ thị, …) và lưu trữ dữ liệu. Vì mỗi workbook có thể chứa

nhiều sheet (bảng tính), do vậy bạn có thể tổ chức, lưu trữ nhiều loại thông tin có

liên quan với nhau chỉ trong một tập tin (file). Một workbook chứa rất nhiều

worksheet hay chart sheet tùy thuộc vào bộ nhớ máy tính của bạn.

Worksheet: Còn gọi tắt là sheet, là nơi lưu trữ và làm việc với dữ liệu, nó

còn được gọi là bảng tính. Một worksheet chứa nhiều ô (cell), các ô được tổ chức

thành các cột và các dòng. Worksheet được chứa trong workbook. Một Worksheet

chứa được 16,384 cột và 1,048,576 dòng (phiên bản cũ chỉ chứa được 256 cột và

65,536 dòng).

Chart sheet: Cũng là một sheet trong workbook, nhưng nó chỉ chứa một đồ

thị. Một chart sheet rất hữu ích khi bạn muốn xem riêng lẻ từng đồ thị.