Chương 1: Các phương pháp dự báo nhu cầu Chương 2: Chuỗi thời gian và ứng dụng Chương 3: Nhu cầu sử dụng điện năng và mô hình nhiều biến TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 7 Chƣơng 1 CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU 1. Giới thiệu Chúng ta phải nhìn vào thực tế để xác định các phương pháp, xem phương pháp nào có ích cho việc dự báo nhu cầu trong những tình huống khác nhau và để cảnh báo không nên sử dụng phương pháp nào. Nhìn chung, nên sử dụng các phương pháp đã thiết kế, tránh tư tưởng trực quan, các hội nghị không trọng tâm và sự khai thác thông tin. Trong nhiều tình huống mà ở đó có đủ thông tin, sử dụng các phương pháp định lượng bao gồm phép ngoại suy, dự báo dựa trên quy luật và phương pháp quan hệ nhân quả.
Kiến thức quản lí của một nhà quản lí cần phải được tổng hợp trong việc dự báo thống kê. Các phương pháp dự báo kết hợp, trong đó có phương pháp Delphi và thị trường dự báo, cải thiện được tính chính xác. Các nhà nghiên cứu thị trường coi việc dự báo là một yếu tố quan trọng trong công việc của mình. Ví dụ: Dalrymple đã khảo sát 134 công ty của Mỹ và thấy rằng có 99% các dự báo đã được chuẩn bị trong quá trình phát triển chiến lược Marketing của các công ty đó.
Có 93% các công ty được khảo sát chỉ ra rằng việc dự báo doanh số bán hàng là một trong những vấn đề quan trọng nhất hoặc là một yếu tố rất quan trọng đối với sự thành công của một công ty. Trong một cuộc khảo sát 353 giám đốc Marketing từ các nhà máy xí nghiệp của Anh, Jobber, Hooley và Sanderson thấy rằng dự báo doanh số bán hàng là một trong 9 hoạt động phổ biến nhất mà họ đã thông báo [12]. Chúng ta sẽ thảo luận các phương pháp dự báo nhu cầu. Mọi người thường sử dụng các thuật ngữ “nhu cầu” và “doanh số bán hàng” là hai thuật ngữ có thể thay đổi cho nhau.
Điều đó cũng hợp lí vì chúng tương đương nhau khi doanh số bán hàng không bị hạn chế bởi cung. Đôi khi dự báo nhu cầu một cách trực tiếp lại thích hợp hơn. Ví dụ: Một người làm bánh có thể ngoại suy các dữ liệu về doanh số bán bánh mì trước đây để dự báo nhu cầu trước một tuần. Khi mà việc dự báo trực tiếp không khả quan hoặc không chắc chắn thì các nhà quản lí thị trường cần phải dự báo quy mô của một thị trường hoặc một sản phẩm.
Họ cũng cần phải dự báo phản ứng và hành động của những người đưa ra những quyết định quan trọng như các nhà cạnh tranh, nhà cung cấp, nhà phân phối, chính phủ và bản thân họ - đặc biệt là khi đưa ra các vấn đề có tính chiến lược. Thực hiện như vậy họ có thể dự báo được tỉ trọng thị trường. Kết quả dự báo cho phép họ tính toán được nhu cầu. Các phƣơng pháp dự báo Trong phần này sẽ trình bày những giới thiệu ngắn gọn về các phương pháp dự báo và những ứng dụng của chúng.
Mô tả chi tiết được viết trong các cuốn sách dự báo như Wheelwright và Hyndman (1998). TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 8 Các phương pháp dự báo và mối quan hệ giữa chúng được trình bày ở hình 1, bắt đầu bằng sự phân biệt quan trọng nhất giữa các phương pháp dựa vào sự phán đoán và các phương pháp đòi hỏi dữ liệu định lượng. Hình 1: Cây phân loại các phương pháp dự báo Cây phân loại này có thể phân loại tất cả các loại phương pháp dự báo có thể thành nhiều loại và chỉ ra chúng quan hệ với nhau như thế nào. Đường gạch đứt thể hiện sự liên hệ có thể.
Các phƣơng pháp dự báo dựa vào sự phán đoán (Methods Based on Judgment) 1. Sự phán đoán không có cơ sở (Unaided judgment) Thường thì các chuyên gia sẽ trả lời điều gì sẽ xảy ra, đây là một cách tốt để sử dụng khi mà: - Các chuyên gia không có sự thiên vị - Những biến đổi lớn không chắc chắn xảy ra - Mối quan hệ được hiểu rõ bởi các chuyên gia - Các chuyên gia có trong tay những thông tin mật - Các chuyên gia nhận được những phản hồi chính xác và cô đọng về dự báo của họ. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 9 Đáng tiếc là sự phán đoán không có cơ sở thường được sử dụng trong khi các điều kiện nêu trên không có. Ví dụ, Green và Amstrong thấy rằng việc dự báo của các chuyên gia lại không tốt bằng dự báo của người dân trong các tình huống xung đột.
Nếu điều này làm bạn ngạc nhiên thì bạn nên nghĩ rằng các chương trình tin tức sự kiện mà các nhà sản xuất tạo ra lại có thể tập hợp được những chuyên gia có khả năng, họ đưa ra dự báo một cách tin cậy về một tình huống sẽ xảy ra như thế nào. Thị trường dự báo (Prediction markets) Các thị trường dự báo cũng được xem là các công ty dự báo, thị trường thông tin và các thị trường dự báo tương lai có lịch sử lâu đời. Giữa thời kì chấm dứt cuộc nội chiến của nước Mỹ và Chiến tranh thế giới II, thì các các công ty dự báo có tổ chức tốt về bầu cử tổng thống đã được chọn lọc một cách kỹ lưỡng trong mọi trường hợp trừ năm 1916, và họ cũng thành công trong việc dự báo các cuộc bầu cử này. Gần đây, trong bốn cuộc bầu cử tổng thống trước năm 2004 thì Iowa Electronic Market đã thành công trong việc dự báo được người thắng cử chức tổng thống.
Trong tuần diễn ra cuộc bầu cử, các thị trường này đã dự báo số phiếu của các ứng cử viên hai Đảng Dân chủ và Cộng hoà với mức sai số là 1,5 %. Mặc dù đã có nhiều nỗ lực kể từ năm 1930 nhưng vẫn chưa có phương pháp nào được đưa ra để kiểm soát các thị trường khi dự báo giá cả. Tuy nhiên thì có rất ít nguời tin vào điều này khi họ phải trả tiền để được tư vấn đầu tư. Một vài tổ chức thương mại đã cung cấp thị trường Internet và phần mềm đã cho phép người tham gia cá cược thông qua các hợp đồng thương maị.
Các nhà tư vấn cũng có thể lập các thị trường cá cược trong các nhà máy để dự đoán các vấn đề như: Doanh số bán hàng của một sản phẩm mới. Một vài nghiên cứu chưa được công bố gợi ý là họ có thể đưa ra được những dự báo về doanh số bán hàng một cách chính xác trong các công ty. Kỹ thuật Delphi (Delphi) Kỹ thuật Delphi được phát triển tại tập đoàn Rand vào những năm 1950 nhằm thu hút được các chuyên gia giỏi đồng thời không phải tổ chức các hội nghị nhóm như trước đó (nếu tổ chức hội nghị thì sẽ tốn thời gian và tiền của). Để dự báo bằng kỹ thuật Delphi thì nhà quản lí cần tuyển khoảng từ 5 đến 20 chuyên gia phù hợp và tập hợp những dự báo và lập luận từ họ.
Sau đó nhà quản lí sẽ cung cấp các số liệu dự báo tóm tắt nặc danh và lập luận dự báo của các chuyên gia. Quá trình này được lặp đi lặp lại cho đến khi có sự thay đổi nhỏ về dự báo giữa các lần- thường thì hai hoặc ba lần là đủ. Dự báo Delphi là mô hình dự báo cuối cùng của các chuyên gia (có thể truy cập trang Web: forcastingpriciples. để biết thêm Phần mềm hướng dẫn mô hình này).
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Các phương pháp loại suy có cấu trúc (Structured analogies) Các kết quả của các tình huống giống nhau từ phương pháp loại suy trước đây có thể giúp các chuyên gia dự báo kết quả của một tình huống (mục tiêu) mới, ví dụ như sự ra đời của các sản phẩm mới ở thị trường Mỹ có thể cung cấp những kết quả phân tích về sự ra đời tiếp theo của các sản phầm đó ở các thị trường khác. Mọi người thường sử dụng các phương pháp loại suy để dự báo, tuy nhiên thì họ lại không làm như vậy trong một phương pháp có cấu trúc. Ví dụ họ có thể nghiên cứu một phương pháp phân tích phù hợp với lập luận của mình hoặc họ có thể dừng việc nghiên cứu khi đã xác định được phương pháp phân tích dự báo phù hợp.
Phương pháp phân tích có cấu trúc sử dụng quá trình cân đối để khắc phục việc sử dụng thông tin từ các tình huống tương tự một cách không hiệu quả và thiên vị (sai lệch). Để sử dụng phương pháp phân tích có cấu trúc thì nhà quản lí cần chuẩn bị một sự mô tả về tình huống mục tiêu và lựa chọn các chuyên gia có kiến thức về các tình huống tương tự, ưu tiên những người có kinh nghiệm trực tiếp. Các chuyên gia xác định và mô tả các tình huống đó, đánh giá sự tương đồng của chúng với tình huống mục tiêu và phù hợp các kết quả phân tích của họ với các kết quả tiềm năng trong tình huống, mục tiêu. Sau đó nhà quản lí sẽ đưa ra dự báo dựa trên thông tin mà các chuyên gia cung cấp.
Có rất ít nghiên cứu về dự báo có sử dụng phương pháp loại suy, tuy nhiên thì các kết quả đạt được lại rất khả quan. Green và Arstrong phát hiện ra rằng các phương pháp loại suy thì có kết quả chính xác hơn sự phán đoán không có cơ sở trong việc đưa ra 8 kết quả dự báo trái ngược nhau. (Có thể truy cấp trang web conflictforcasting.com để biết thêm thông tin chi tiết về các phương pháp loại suy). Lý thuyết trò chơi (Game theory) Lý thuyết trò chơi đã được giới thiệu trong nhiều cuốn sách và tài liệu nghiên cứu.
Nó là một biện pháp để đạt được kết quả dự báo chuẩn hơn trong các tình huống có liên quan đến các cuộc đàm phán hoặc các cuộc xung đột khác.300 địa chỉ tìm kiếm “game theory” và “forcasting” hoặc “prediction” trên Google. Mặc dù đã có nhiều nỗ lực nghiên cứu nhưng vẫn không có nghiên cứu nào kiểm tra được khả năng dự báo của lý thuyết trò chơi một cách trực tiếp. Tuy nhiên thì Green (2002 và 2005) đã kiểm tra khả năng của các học giả viết thuyết trò chơi, những học giả này đã sử dụng lý thuyết trò chơi để dự báo 8 tình huống thực tế. Trong nghiên cứu đó thì họ đã không chính xác hơn các sinh viên đại học.
Sự phân tích mang tính phán đoán (Judgmental Decomposition) TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.