›
›

Quản trị kinh doanh - Chương học 2: Dự báo

pdf 70 trang vanle 1630
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Quản trị kinh doanh - Chương học 2: Dự báo", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfquan_tri_kinh_doanh_chuong_hoc_2_du_bao.pdf

Nội dung text: Quản trị kinh doanh - Chương học 2: Dự báo

  1. CHƯƠNG 2: DỰ BÁO FORECASTING
  2. MỤC TIÊU • Hiểu khái niệm, các loại dự báo và qui trình dự báo • Biết được các P2 dự báo thơng dụng • Ứng dụng được các P2 dự báo Chương 2 - Dự báo 2
  3. NỘI DUNG 2.1. Thực chất vai trị của dự báo trong SX 2.2. Các phương pháp dự báo N/cầu 2.3. Giám sát và kiểm sốt dự báo 2.4. Ra quyết định trong điều kiện khơng xác định Chương 2 - Dự báo 3
  4. 2.1. Thực chất vai trị của dự báo What is forecasting? Dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đốn sự việc xẩy ra trong tương lai dựa vào: Số liệu quá khứ Kinh nghiệm 4
  5. Why is Forecast? Important? Do N/cầu các SP & DV thường khơng chắc chắn Dự báo được SD để lập kế hoạch: - Sản xuất - Tài chính kế tốn - Marketing - H/động khác 5
  6. 2.1.2- Phân loại dự báo a. Căn cứ vào thời gian dự báo Ngắn hạn (dưới 3 tháng) 3 loại dự báo Trung hạn (từ 3 tháng - 3 năm) Dài hạn (>3 năm) Chương 2 - Dự báo 6
  7. a. Căn cứ vào thời gian (cont ) • Dự báo ngắn hạn (xác định dao động về cầu SP DN): Lập KH mua hàng, điều độ cơng việc, cân bằng nhân lực, điều chỉnh kế hoạch SX, • Dự báo trung hạn Lập KH SX, bán hàng, dự thảo ngân sách, tiền mặt, • Dự báo dài hạn Lập dự án SX SP mới, KH N/cứu và ứng dụng cơng nghệ mới, định vị DN, mở rộng, phát triển DN Chương 2 - Dự báo 7
  8. Thảo luận 1. Tại sao để cĩ dự báo tốt cần hội đủ 3 yếu tố: Con người - Thời gian - Tài chính 2. Dự báo ngắn hạn thường chính xác hơn dự báo trung và dài hạn. Vì sao? Chương 2 - Dự báo 8
  9. 2.1.2- Phân loại dự báo b. Căn cứ nội dung cơng việc cần dự báo Dự báo kinh tế 3 loại Dự báo kỹ thuật và cơng nghệ Dự báo nhu cầu Chương 2 - Dự báo 9
  10. b. Căn cứ nội dung cơng việc (cont ) •Dự báo kinh tế (hỗ trợ dự báo trung hạn và dài hạn) Dự báo tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, nguồn cung tiền tệ •Dự báo kỹ thuật cơng nghệ Dự báo sự thay đổi cơng nghệ và kỹ thuật của ngành •Dự báo nhu cầu Dự báo N/cầu tiêu thụ, NVL và nhân lực, Chương 2 - Dự báo 10
  11. 2.1.3- Các nhân tố tác động đến dự báo Nhân tố chủ quan Nhân tố khách quan - Giá bán • Nhân tố thị trường: - Chất lượng SP - Sự cạnh tranh - Cách thức bán hàng - Qui mơ dân cư - Cơng tác Q/cáo - N/cầu khách hàng DN chủ động điều - Nhân tố ngẫu nhiên. chỉnh và kiểm sốt được • Nhân tố mơi trường KT: - Luật pháp - Thực trạng nền KT - Chu kỳ kinh tế
  12. 2.1.4- Tác động của chu kỳ sống SP đến dự báo
  13. 2.2- Các P2 dự báo nhu cầu N/cầu Dự báo định tính Dự báo định lượng 1 2 3 4 5 6 7 8 Time N/cầu thực tế (đã bán) Dự báo N/cầu tháng 7
  14. 2.2- Các P2 dự báo nhu cầu (cont ) Dựa vào ý kiến chủ quan Dự báo của ban Q/lý điều hành, định tính bộ phận bán hàng và khách hàng hoặc chuyên gia Dự báo dựa vào các mơ Dự báo định lượng hình tốn học
  15. P2 Đặc điểm Ưu điểm Nhược điểm 1. Ban Q/lý Lấy ý kiến của điều hành các nhà Q/trị Dự báo 2. Lấy ý Nhà Q/lý thẩm định tính kiến bộ định, phân tích, phận bán tổng hợp để đưa hàng ra dự báo Điều tra, phỏng 3. Điều tra để xác định thị trường N/cầu, sở thích k/hàng 4. P2 delphi Dựa vào ý kiến (PP chuyên của các chuyên gia) gia 15
  16. 2.2.2- Các P2 dự báo định lượng 2 mơ hình tốn • Dự báo theo chuỗi t/gian (Khơng xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác) • Hàm nhân quả (Xét đến các nhân tố ảnh hưởng đến N/cầu ngồi yếu tố t/gian) Chương 2 - Dự báo 16
  17. (1)Các bước tiến hành dự báo định lượng 1. Xác định mục tiêu của dự báo 2. Chọn lựa các SP cần dự báo 3. Xác định độ dài t/gian dự báo 4. Chọn mơ hình dự báo 5. T/thập các số liệu cần thiết cho dự báo 6. Phê chuẩn mơ hình dự báo 7. Tiến hành dự báo 8. Áp dụng kết quả dự báo.
  18. (1) Dự báo theo dãy số thời gian • Phương pháp BQ: BQ giản đơn, di động và BQ di động cĩ trọng số • P2 San bằng số mũ: Bậc 1 và bậc 2 • P2 DB theo đường xu hướng: Đường thẳng T/kê, đường thẳng thơng thường, đường Parabol, đường Logarit, dự báo theo xu hướng cĩ xét đến biến động thời vụ Chương 2 - Dự báo
  19. Qui luật biến đổi của dãy số t/gian: • Cĩ xu hướng • Theo mùa • Mang tính chu kỳ • Tính tương quan • Biến đổi ngẩu nhiên
  20. 2 (a1)P BQ giản đơn (Simple average) Nguyên tắc: Lấy số TB của tất cả các thời kỳ trong quá khứ làm dự báo cho thời kỳ sau. t 1 N/cầu thực tế  Ai của giai đoạn i F i 1 t n N/cầu dự báo Số giai đoạn quan sát cho giai đoạn t; Chương 2 - Dự báo
  21. Ví dụ 1 Cĩ số liệu T/kê về N/cầu thép trong quý I, II, III lần lượt là 150 tấn, 160 tấn, và 140 tấn. Hãy dự báo N/cầu thép quý IV. 150 + 160 + 140 F4 = 150 tấn 3 => Ưu, nhược điểm? Chương 2 - Dự báo 21
  22. 2 a2 - P bình quân di động (Moving Average) Chẳng hạn, cĩ dãy số t/gian tính theo tháng, bao gồm các dữ liệu A1, A2, A3, A4. Tính QB di động theo từng nhĩm 3 tháng: A + A + A A + A + A F = 1 2 3 F = 234 4 3 5 3 Mục đích: San bằng những biến động bất thường trong dãy số t/gian 22
  23. 2 a2 - P bình quân di động (cont ) • Ưu điểm: - Cho độ chính xác tương đối cao nếu số liệu khơng cĩ xu hướng rõ rệt. - Rút ngắn số liệu lưu trữ. • Nhược điểm: Làm giảm độ nhạy cảm đ/với những thay đổi thực trong dãy số. Áp dụng: • Khi số liệu khơng cĩ xu hướng rõ rệt • Dãy số t/gian cĩ k/cách đều nhau Chương 2 - Dự báo 23
  24. • Ví dụ 2: Cĩ số liệu về lượng áo sơ mi bán ra trong 6 tháng qua của cửa hàng X. Hãy dự báo N/cầu cho các tháng bằng P2 BQ di động theo từng nhĩm 3 tháng Tháng Mức bán thực tế Dự báo (chiếc áo) Ft (chiếc áo) 1 450 2 500 3 520 4 560 F4 =(520 + 500 + 450): 3 5 580 6 640 F6 = 550 7 F7?
  25. 2 a3 - P BQ di động cĩ trọng số (Weighted Moving Average) Nguyên tắc: SD trọng số để phân biệt mức độ ảnh hưởng của các số liệu quá khứ.  (Trọng số thời kỳ n x N/cầu thời kỳ n) F4 Trọng số Là các con số được gán cho 2D + 3D + 5D F = 1 2 3 các số liệu quá khứ để chỉ ra 4 2 3 5 mức độ quan trọng của chúng đến KQ của dự báo Chương 2 - Dự báo 25
  26. Ví dụ 3 Dựa vào số liệu ở VD2, biết giá trị trọng số giảm dần theo t/gian (từ xa đến gần): - Tháng vừa qua: Ht -1 = 0,5 - Hai tháng trước: Ht -2 = 0,35 - Ba tháng trước: Ht -3 = 0,15 • Hãy dự báo N/cầu các tháng bằng P2 BQ di động cĩ trọng số theo từng nhĩm 3 tháng. Chương 2 - Dự báo 26
  27. Ví dụ 3 Giải Tháng Mức bán thực Dự báo (chiếc áo) tế (chiếc áo) 1 450 2 500 3 520 4 560 (520 *0,5 + 500*0,35 + 450*0,15) 5 580 6 640 7 F7? Chương 2 - Dự báo 27
  28. Bài tập 1: Cty Z cĩ sản lượng tiêu thụ trong 9 tháng trong bảng sau. Hãy dự báo sản lượng tiêu thụ tháng theo P2 BQ di động 4 tháng cĩ hệ số của 4 thời kỳ là 0,1; 0,2; 0,3; 0,4 (từ xa đến gần) Tháng Số SP tiêu thụ BQ di động 4 tháng cĩ trọng số 1 15.000 2 20.000 3 26.000 4 18.000 5 32.000 20.500 6 30.000 25.400 7 25.000 27.800 28
  29. (1) Dự báo theo chuỗi t/gian (cont ) b. P2 san bằng số mũ P2 san bằng số mũ giản đơn (bậc 1) 2 2 P P2 san bằng số mũ cĩ điều chỉnh xu hướng (bậc 2) Mục đích: San bằng các biến động ngẩu nhiên của dãy số t/gian khơng địi hỏi cĩ nhiều số liệu trong quá khứ 29
  30. 2 b1 - P san bằng số mũ giản đơn (bậc 1) • Dự báo kỳ sau được tính tốn trên cơ sở điều chỉnh dự báo kỳ trước theo mức độ sai số trong dự báo kỳ trước. N/cầu thực của giai đoạn trước Ft = F t -1 + α A t -1 - F t -1 Dự báo N/cầu giai Hệ số san bằng mũ 0 ≤ α ≤ 1 đoạn trước 30 Chương 2 - Dự báo
  31. Chọn hệ số san bằng số mũ • Nếu α = 0 Ft = Ft – 1 Dự báo luơn ổn định, khơng phụ thuộc vào sai số xẩy ra trong dự báo của kỳ trước (nhấn mạnh vào số liệu thực tế). • Nếu α = 1 Ft = At – 1 Dự báo kỳ sau = dự báo kỳ trước, nhấn mạnh vào số liệu dự báo của kỳ trước. 31 Chương 2 - Dự báo
  32. Chọn α nào hợp lý?  Dựa vào độ lệch tuyệt đối BQ: n MAD cĩ giá trị  Ai Fi càng nhỏ thì trị số MAD i 1 α càng hợp lý, sai n số dự báo càng ít Sai số dự báo = (At – Ft) = N/cầu thực – Dự báo Chương 2 - Dự báo
  33. Ví dụ 4 D Lấy số liệu ở VD 3, cửa hàng dùng P2 dự báo san bằng số mũ giản đơn với α = 0,6 và lượng dự báo của tháng 1 = Số thực tế của tháng 1 (450 chiếc). 1. Hãy dự báo số áo bán ra cho các tháng tiếp theo. 2. Cho thêm α = 0,9. Hãy chọn giá trị α thích hợp. 3. Dự báo số áo bán ra tháng 7 dựa vào hệ số α thích hợp. Chương 2 - Dự báo 33
  34. Giải 1. Dự báo số áo bán ra cho các tháng tiếp theo: Tháng N/cầu α = 0,6 F + αA - F = F TT (At ) t -1 t- 1 t -1 t 1 450 450 2 500 450 + 0,6.(450 - 450) = 450 3 520 450 + 0,6.(500 - 450) = 480 4 560 480 + 0,6( 520 – 480)= 500 5 580 500 + 0,6(560 – 500) = 540 6 640 540 + 0,6(580 – 540) = 560 7 560 + 0,6(640 – 560) = 608 Chương 2 - Dự báo 34
  35. Giải 2. Tính giá trị α và chọn giá trị α thích hợp Tháng N/cầu N/cầu dự báo (Ft) i thực tế α = 0,6 α = 0,9 A t Ft Sai số Ft Sai số 1 450 450 0 450 0 2 500 450 50 450 50 3 520 480 40 500 20 4 560 500 60 520 40 5 580 540 40 560 20 6 640 560 80 580 60 270 19035
  36. Giải n AF  ii270 MAD i 1 45 ( 0,6) n 6 190 MAD? MAD 32 ( 0,9) 6 Nhận xét: α = 0,9 cho kết quả chính xác hơn α = 0,6. 3. Kết quả của dự báo tháng 7 là: 580 + 0.9*(640 - 580) = 630 chiếc Chương 2 - Dự báo
  37. 2 (b2)P san bằng số mũ cĩ điều chỉnh xu hướng (bậc 2) Bước 1: SD cơng thức dự báo theo P2 san bằng số mũ giản đơn Bước 2: Lượng điều chỉnh theo xu hướng: TF = T +  - F t t -1 t t -1 Tt , Tt-1: Lượng hiệu chỉnh giai đoạn t và t-1 β : Hệ số hiệu chỉnh xu hướng (0 < β <1) Bước 3: Xác định dự báo N/cầu theo xu hướng FITt = Ft + Tt
  38. 2 (b2)P san bằng số mũ cĩ điều chỉnh (cont ) Ví dụ 5 Lấy số liệu ở VD 3, cửa hàng SD P2 san bằng số mũ điều chỉnh theo xu hướng để dự với α = 0,9 và β = 0,4. Xác định các N/cầu theo xu hướng qua các tháng. Chương 2 - Dự báo 38
  39. Ví dụ 5 TF = T +  - F Ft = F t -1 + α A t- 1 - F t -1 t t -1 t t -1 FITt = Ft + Tt Tháng Lượng Dự báo Ft Tt FIT bán (At) Với α = 0,9 Với β = 0,4 1 450 450 0 450 2 500 450 +0,9(450 – 450) = 450 0 + 0,4(450 – 450) = 0 450 3 520 450 +0,9(500 – 450) = 495 0 + 0,4(495 – 450) = 18 513 4 560 495 +0,9(520 – 495) = 518 1,8 + 0,4(517 – 495) = 27 544 5 580 518 + 0,9(560 – 518)= 556 2,7 + 0,4(556 – 517) = 43 599 6 640 556 + 0,9(580 –556) = 577 4,3 + 0,4(517 – 495) = 51 628 7 577 + 0,9(640-577) = 633 1,8 + 0,4(517 – 495) = 73 707 Chương 2 - Dự báo 39
  40. c. Dự báo theo đường xu hướng Đường thẳng thống kê Đường thẳng thơng thường 5 P2 Đường Parabol Đường Logarit Dự báo theo xu hướng cĩ xét đến biến động thời vụ 40
  41. 2 (c1)P đường thẳng thống kê Biến phụ thuộc Biến độc lập *Hồi qui tuyến tính đơn: yc = a x + b Thứ tự thời gian N/cầu thực tế trong quá khứ XY  Y a =  b = X2 n Số giai đoạn quan sát Chương 2 - Dự báo
  42. 2 (c1)P đường thẳng thống kê (cont ) P2 này sẽ phân biệt dãy số t/gian chẵn hay lẻ. • Nếu thứ tự t/gian trong dãy số là 1 số lẻ, VD: X1 , X2 , X3 , X4 , X5 , X6 , X7 , X8 , X9 -4 , -3 , -2 , -1 , 0 , +1 , +2 , +3 , +4 • Nếu thứ tự t/gian trong dãy số là 1 số chẵn, ∑x = 0 VD: X1 , X2 , X3 , X4 , X5 , X6 , X7 , X8 -7 , -5 , -3 , -1 , +1 , +3 , +5 , +7 Chương 2 - Dự báo 42
  43. Năm Lượng hàng X X2 XY bán ra (Y) Ví dụ 6 1 7,7 X -4 16 - 30,8 1 2 9,4 X Cửa2 Z thống-3 kê được9 lượng- 28,2 3 11,2 X giày3 thể thao-2 bán ra4 từ tháng- 22,4 4 10,9 Xthứ4 1 đến- 1tháng 101 như trong- 10,9 5 9,7 Xbảng5 sau:0 (đvt: 100.000)0 0 6 13,1 X 1 1 13,1 6Yêu cầu: Hãy dùng P2 dự báo 7 11,1 X 2 4 22,2 7theo đường thẳng T/kê để dự 8 12,2 X 3 9 36,6 báo8 N/cầu 3 năm liên tiếp? 9 13,8 X 9 4 16 55,2 Cộng 991 0 60 34,8 43
  44. Giải XY 34,8 Y 99,1  b = 11,01 a = 2 0,58 X 60 n 9 P/trình đường xu hướng: Yc = 0,58X + 11,01 ??? Năm 10: Yc = 0,58 x 5 + 11,01 = 1.391.000 đơi Năm 11: Yc = 0,58 x 6 + 11,01 = 1.449.000 đơi Năm 12: Yc = 0,58 x 7 + 11,01 = 1.507.000 đơi 44
  45. 2 (c2)P đường thẳng thơng thường Hồi qui tuyến tính đơn: yc = ax + b nXY -  X  Y X2 Y - X XY a = b =     nXX22 - ( ) nXX22 - ( ) Trong đĩ: • X : Thứ tự t/gian (năm), khơng phân biệt dãy số cĩ t/gian chẵn hay lẻ, đánh từ 1 trở lên • Y : Lượng hàng bán ra trong quá khứ • n : Số lượng số liệu cĩ được trong quá khứ • yc : Lượng N/cầu dự báo trong tương lai
  46. Năm Lượng hàng X X2 XY Yc bán ra (Y) 1 7,7 1 1 Ví dụ7,7 7 8,7 2 9,4 2 4 18,8 9,3 3 11,2 3 9 33,6 9,9 4 10,9 4 Lấy 16số liệu ở43,6 VD 6, 10,4 5 9,7 5 dùng25 P 2 đường48,6 thẳng11,0 6 13,1 6 thơng36 thường 78,6 để dự 11,6báo 7 11,1 7 49 77,7 12,1 8 12,2 8 N/cầu64 3 năm97,6 tiếp theo12,8. 9 13,8 9 81 124,2 13,3 Cộng 99,1 45 285 530,3 99,1 10 10 13,91 11 11 14,49 46 12 12 15,07
  47. nYX2 - X     9 x 530,3 - 45 x 99,1 a = Giải 0,58 nX2 ( X) 2 9 x 285 - 45 2 2 X Y -  X  XY 285 x 99,1 - 45 x 530,3 b = 2 2 2 8,11 nX ( X) 9 x 285 - 45 Phương trình xu hướng: Yc = 0,58X + 8,11 Năm 10: Yc = 0,58 x 10 + 8,11 = 1.391.000 đơi Năm11: Yc = 0,58 x 11 + 8,11 = 1.449.000 đơi Năm 12: Yc = 0,58 x 12 + 8,11 = 1.507.000 sp Chương 2 - Dự báo 47
  48. Nhận xét • Kết quả của P2 đường thẳng thơng thường và P2 đường thẳng thống kê giống nhau. • Nguyên nhân: Do cả 2 P2 đều SD kỹ thuật bình phương bé nhất nên đường khuynh hướng tìm ra gần như trùng nhau. • Khi dự báo chỉ cần dùng 1 trong 2 P2 để dự báo Chương 2 - Dự báo 48
  49. (c3)Phương pháp đường parabol X42 Y - XXY y = aX2 + bX + c c =     c nXX4 - ( 2 ) 2 nXX22 Y - Y    XY a = 4 2 2 b = nXX - ( ) X2 P2 này sẽ phân biệt dãy số t/gian chẵn hay lẻ (X lấy theo P2 thống kê) mục đích là để ∑x = 0 Chương 2 - Dự báo
  50. Năm Lượng hàng X X2 XY X4 X2Y bán ra (Y) 1 7,7 - 4 16 - 30,8 256 123,2 2 9,4 - 3 9 - 28,2 81 84,6 Ví dụ 7 3 11,2 - 2 4 - 22,4 16 44,8 4 10,9 - 1 Lấy1 số -liệu 10,9 ở VD1 6, 10,9 5 9,7 0 0 0 dùng0 P2 đường0 parabol 6 13,1 1 1 13,1 1 13,1 7 11,1 2 để 4dự báo22,2 N/ cầu16 3 năm 44,4 8 12,2 3 tiếp9 theo36,6. 81 109,8 9 13,8 4 16 55,2 256 220,8 Cộng 99,1 0 60 34,8 708 651,6 10 10 11 11 12 12 50
  51. (c4)Phương pháp đường logarit Đọc giáo trình Chương 2 - Dự báo
  52. 2 (c5) P dự báo theo xu hướng cĩ xét đến biến động thời vụ ys = Is*yc Trong đĩ: • Ys : N/cầu dự báo xu hướng cĩ xét đến biến động thời vụ y y I = 1 y  1 • I : chỉ số thời vụ, s 1 s y0 n Với yi : Số BQ của các thời vụ cùng tên; y0: Số BQ chung của tất cả các thời vụ trong dãy số. Chương 2 - Dự báo
  53. Ví dụ 8: Cĩ số liệu T/kê về số lượng cà phê bán ra của nơng trường A qua 4 quý của năm 2010, 2011, 2012. Hãy dự báo số lượng cà phê bán của các quí trong năm 2013 theo P2 dư báo xu hướng cĩ tính đến yếu tố thời vụ. Quí Số lượng cà phê hạt bán ra 2010 2011 2012 I 30 30 36 II 32,4 36 42 III 36 42 48 IV 42 45,6 54 Cộng 140,4 153,6 180 Chương 2 - Dự báo 53
  54. Giải y 474 y y = 0 = 39,6 I = 1 0 n 4 x 3 s y0 Số lượng cà phê hạt bán ra Chỉ số Quí 2010 2011 2012 Cộng các BQ các quí cùng thời vụ yi yi yi quí cùng tên tên Is I 30 30 36 96 yi 96 : 3 = 32 0,81 II 32,4 36 42 110,4 110,4 : 3 = 36,8 0,93 III 36 42 48 126 126 : 3 = 42 1,06 IV 42 45,6 54 141,6 141,6 : 3 = 47,2 1,19 Cộng 140,4 153,6 180 474  Kết luận: Nếu mức BQ cho 1 quí là 100% thì số lượng tiêu thụ quí I chỉ đạt 81% Chương 2 - Dự báo 54
  55. Lưu ý • Để đánh giá kết quả dự báo theo P2 nào tốt nhất ta cần tính sai chuẩn của từng P2. • P2 nào cĩ sai chuẩn nhỏ nhất thì cho kết quả dự báo chính xác nhất. • Sai chuẩn tính theo cơng thức: ()YY 2  =  c n Chương 2 - Dự báo
  56. Năm Lượng 0,25 hàng bán Yc (Y – Yc) 2 Ví dụ 9: ra (Y) 1 7,7 8,7 1 Lấy số liệu 2 9,4 9,3 0,01 ở VD 8, 3 11,2 9,9 1,69 4 10,9 10,4 0,25 tính sai số 5 9,7 11,0 0,09 chuẩn của 6 13,1 11,6 2,25 dự báo 7 11,1 12,1 1 N/cầu theo 8 12,2 12,8 0,36 P2 đường 9 13,8 13,3 0,25 6,9 thẳng T/kê  = 0,88 56 9 .
  57. P2 dự báo nhân quả Mơ hình nhân quả là thiết lập 1 mối quan hệ nhân- quả giữa các biến độc lập và phụ thuộc dựa trên cơ sở đường hồi quy tuyến tính. Trong đĩ: Y = a + bX Y: Biến phụ thuộc X: Biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng đến Y) a, b: các hệ số của p/trình; n: là số lần quan sát
  58. (1)Xác định các hệ số và viết P/trình dự báo x a Y bX x =  n XY nXY b  2  y X 2 nX y =  n 58
  59. P2 dự báo nhân quả (cont ) (2)Xác định hệ số co dãn (k) Hệ số co dãn k cho ta biết khi tăng x lên 1% thì yc sẽ tăng lên bao nhiêu %, k tính như sau: a.X a.X k = = Y a.X + b
  60. P2 dự báo nhân quả (cont ) (3)Xác định sai chuẩn (độ lệch chuẩn) Để đo độ chính xác của dự báo, tính sai chuẩn của dự báo: ()YY 2 S = c YX, n 2 Hay: Y2 a Y b XY s  YX, n 2
  61. P2 dự báo nhân quả (cont ) (4)Xác định hệ số tương quan SD hệ số tương quan để đánh giá mức độ tương quan giữa 2 đại lượng X, Y n XY X Y r    2 2 2 2 n X ()()  X n  Y  Y Điều kiện: -1 ≤ r ≤ +1 Chương 2 - Dự báo 61
  62. Lưu ý • r = +1: Giữa X và Y cĩ quan hệ chặt chẽ (quan hệ hàm số). • r = 0: Giữa X và Y khơng cĩ liên hệ gì; • r càng gần +1, thì mối quan hệ giữa X và Y càng chặt chẽ và ngược lại. • r mang dấu dương thì X và Y tương quan thuận, • r mang dấu âm thì X và Y tương quan nghịch. Chương 2 - Dự báo
  63. Ví dụ 10 Cty SX xe máy H nhận thấy D/số bán ra phụ thuộc vào t/nhập của dân cư, mối tương quan này cho trong bảng: t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 TN (x) 9 9,5 9,7 10 10,2 10,6 12 14 12,5 13 D/số (y) 20 22 25 27 30 30 31 34 32 33 (tỷđồng) Hãy dự báo D/số của Cty nếu t/nhập của dân cư vùng 15 trđ. 63
  64. (1)Xác định các hệ số và viết P/trình dự báo Năm X Y XY X2 Y2 1 9 20 180 81 400 2 9,5 22 209 90,25 484 3 9,7 25 242,5 94,09 625 4 10 27 270 100 729 5 10,2 30 300,2 104,04 900 6 10,6 30 318 112,36 900 7 12 31 372 144 961 8 14 34 476 196 1.156 9 12,5 32 400 156,25 1.024 10 13 33 429 169 1.089 n=10 110,5 284 3.202,5 1.246,9 8.268 64
  65. (1)Xác định các hệ số và viết P/trình dự báo yTB = 28,4 xTB = 11,05 P/trình dự báo: b = 1,035 Y = 2,476*X + 1,035 a = 2,476 P/trình t/quan giữa D/số bán và t/nhập nếu t/nhập 15 Trđ/tháng, D/số dự kiến: Y = 2,476 * 15 + 1,035 = 38,18 tỷđ 65
  66. 3. Tính sai số chuẩn Y2 a Y b XY sYX, n 2 8.268 1,035xx 284 2,476 3.202,5 2,36 10 2 Chương 2 - Dự báo 66
  67. 4. Xác định hệ số tương quan n xy  x  y r n x2 ().() x 2 n y 2 y 2     10 3.202,5 284 110,5 22 10 1.246,99 (110,5) 10 6.268 (284) 643 0,887 724,95 r = 88,7% Giữa X và Y cĩ tương quan chặt chẽ (t/nhập cĩ ảnh hưởng đến 88,7% mức D/thu dự báo 67
  68. Bài tập 2: Cĩ mối quan hệ giữa D/số bán hàng và Lợi nhuận của 1 Cty (đvt: tỷ đồng) như sau: D/thu X 7 2 6 4 14 15 16 12 14 20 15 7 LN (Y) 0.15 0.1 0.13 0.15 0.25 0.27 0.24 0.2 0.27 0.44 0.34 0.17 Yêu cầu: - Phân tích tương quan giữa 2 đại lượng trên. - Dựng đường hồi qui cho 2 đại lượng trên nếu cĩ. - Dự báo giá trị lợi nhuận khi D/thu đạt 10 tỷ đồng. Chương 2 - Dự báo 68
  69. 2.3. Giám sát & kiểm sốt dự báo Đọc giáo trình Chương 2 - Dự báo 69
  70. Xin chân thành cám ơn !