Bài giảng Dự báo trong kinh doanh - Chương 2: Phân tích dữ liệu và lựa chọn phương pháp dự báo

KHOA KINH TEÁ DÖÏ BAÙO TRONG KINH DOANH BUSINESS FORECASTING Chương 2. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO Thu thập dữ liệu Phân tích bộ dữ liệu Lựa chọn phương pháp dự báo Đánh giá tính hợp lý của phương pháp dự báo được lựa chọn. Dữ liệu sơ cấp (Primary data) Phương pháp phỏng vấn trực tiếp Phương pháp phỏng vấn qua thư Phỏng vấn qua điện thoại Dữ liệu thứ cấp (Secondary data) Bên trong (nội bộ công ty, sổ sách kế toán) Bên ngoài (Các số liệu thống kê). 1. Thu thập dữ liệu 2. Phân tích bộ dữ liệu Dữ liệu cần phải tin cậy và chính xác Dữ liệu cần phải có ý nghĩa Dữ liệu cần phải phù hợp Dữ liệu cần được thu thập trong một khoảng thời gian nhất định. 2. Phân tích bộ dữ liệu… Dữ liệu chéo. Dữ liệu chuỗi thời gian. 2. Phân tích bộ dữ liệu…Phân tích bộ dữ liệu chuỗi thời gian Xu thế - là một thành phần dài hạn phản ánh xu hướng tăng hoặc giảm của chuỗi thời gian trong khoảng thời gian dài. Chu kỳ - là thành phần tăng giảm có dạng sóng xung quanh đường xu thế. Mùa vụ - là thành phần thay đổi lặp đi lặp lại từ năm này sang năm khác. Tính ngẫu nhiên 2. Phân tích bộ dữ liệu…Nghiên cứu dữ liệu bằng phân tích tự tương quan Tự tương quan là tương quan giữa đại lượng và độ trễ của nó trong một hoặc nhiều thời đoạn. 2. Phân tích bộ dữ liệu…Nghiên cứu dữ liệu bằng phân tích tự tương quan SPSS 2. Phân tích bộ dữ liệu…Nghiên cứu dữ liệu bằng phân tích tự tương quan 2. Phân tích bộ dữ liệu…Nghiên cứu dữ liệu bằng phân tích tự tương quan Hệ số tự tương quan giữa các đại lượng có độ trễ khác nhau theo thời gian có thể được áp dụng để trả lời cho các câu hỏi sau đây về bộ dữ liệu chuỗi thời gian : Dữ liệu có ngẫu nhiên không? Dữ liệu có tính xu hướng (tính không dừng) không? Dữ liệu có tính dừng không? Dữ liệu có tính mùa vụ không? 2. Phân tích bộ dữ liệu…Nghiên cứu dữ liệu bằng phân tích tự tương quan 3. Lựa chọn phương pháp dự báo Vì sao cần phải làm dự báo? Ai là người sử dụng kết quả dự báo? Bộ dữ liệu thu thập được có những đặc điểm gì? Dự báo trong thời gian bao lâu? Yêu cầu tối thiểu đối với bộ dữ liệu là gì? Mức độ chính xác cần thiết của dự báo là bao nhiêu? Chi phí cho dự báo là bao nhiêu? 3. Lựa chọn phương pháp dự báo… Để có sự lựa chọn đúng phương pháp dự báo, người làm công tác dự báo cần phải: Xác định bản chất của các chỉ số dự báo. Xác định bản chất của dữ liệu nghiên cứu. Trình bày những khả năng và biết những hạn chế của kỹ thuật dự báo. Soạn thảo trước một số tiêu chuẩn, dựa trên cơ sở đó để chọn lựa phương pháp dự báo. 3. Lựa chọn phương pháp dự báo…Phương pháp dự báo đối với dữ liệu dừng Các tác động tạo ra chuỗi dữ liệu được ổn định, môi trường xung quanh mà trong đó dữ liệu đang tồn tại tương đối ổn định. Do nhược điểm của bộ dữ liệu hoặc để đơn giản hoá việc diễn giải hoặc cần phải sử dụng mô hình rất giản đơn để thực hiện dự báo. Tính ổn định của chuỗi dữ liệu có thể đạt được nhờ điều chỉnh nhỏ các nhân tố như tốc độ tăng dân số hay lạm phát. Dữ liệu có thể biến đổi thành chuỗi dừng. Dữ liệu là tập hợp các sai số dự báo, thu thập được khi áp dụng phương pháp dự báo không hợp lý. Các phương pháp có thể áp dụng: Phương pháp dự báo thô, trung bình đơn giản, trung bình trượt, san bằng số mũ đơn giản và phương pháp Box- Jenkins. SPSS 3. Lựa chọn phương pháp dự báo…Phương pháp dự báo đối với dữ liệu có tính xu thế Nâng cao năng suất lao động và áp dụng công nghệ mới sẽ dẫn tới thay đổi phong cách sống. Tăng dân số ảnh hưởng đến tăng nhu cầu tiêu thụ sản phẩm. Sức mua của đồng USD do lạm phát nên ảnh hưởng đến các chỉ tiêu kinh tế chung. Sự công nhận sản phẩm trên thị trường tăng nhanh. Các phương pháp có thể áp dụng cho dữ liệu có tính xu thế là: Phương pháp trung bình trượt, san bằng số mũ tuyến tính (Holt), hồi qui đơn giản, hàm mũ và phương pháp Box- Jenkins. 3. Lựa chọn phương pháp dự báo…Phương pháp dự báo đối với dữ liệu có tính mùa vụ Đại lượng nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi thời tiết. Đại lượng quan sát được xác định theo chu kỳ năm. Các phương pháp có thể áp dụng cho dữ liệu có tính mùa vụ là: Phương pháp Census X-12, san bằng số mũ Winter, hồi qui bội và phương pháp Box- Jenkins. 3. Lựa chọn phương pháp dự báo…Phương pháp dự báo đối với dữ liệu có tính chu kỳ Đại lượng nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi chu kỳ kinh doanh. Có sự thay đổi trong sở thích của xã hội. Xuất hiện những thay đổi trong dân chúng. Xảy ra sự chuyển dịch trong chu kỳ sản xuất sản phẩm tiêu dùng. Các phương pháp có thể áp dụng cho dữ liệu có tính chu kỳ là: Phương pháp Chỉ số kinh tế, Mô hình kinh tế lượng, hồi qui bội và phương pháp Box- Jenkins. 3. Lựa chọn phương pháp dự báo…Một số nhân tố khác ảnh hưởng đến lựa chọn phương pháp dự báo Ảnh hưởng trực tiếp đến sự lựa chọn phương pháp dự báo là thiết lập thời gian dự báo. Để làm dự báo cho một thời gian ngắn hạn hoặc trung hạn có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau.Tuy nhiên khi thời gian dự báo càng kéo dài thì nhiều phương pháp dự báo trong số đó không còn áp dụng được. Chẳng hạn như các mô hình trung bình trượt, san bằng số mũ và mô hình ARIMA. Phương pháp hồi qui phù hợp với các dự báo ngắn, trung và cả dài hạn. 3. Lựa chọn phương pháp dự báo…Bảng lựa chọn phương pháp dự báo 4. Đánh giá tính hợp lý của phương pháp dự báo được lựa chọn Các hệ số tự tương quan của các sai số có phải là đặc trưng của chuỗi thời gian đang khảo sát hay không? Sai số có tuân theo qui luật phân phối chuẩn không? Tất cả các tham số ước lượng có ý nghĩa thống kê không? Phương pháp có đơn giản, dễ sử dụng, dễ hiểu không?