CHƯƠNG 2: DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT
2.1 Khái niệm về dự báo nhu cầu sản xuất
2.1.1 Khái niệm
Dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đoán 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, căn cứ vào các số liệu phản
ảnh tình hình thực tế trong quá khứ và hiện tại để dự đoán
tình hình cơ bản sẽ xảy ra trong tương lai nhờ vào một số
mô hình toán học. Tuy nhiên, dự đoán này có thể thay đổi
hoặc sai lệch khi xuất hiện các tình huống kinh tế, tình
huống quản trị không hoàn toàn phù hợp với mô hình dự
báo. Vì vậy cần kết hợp kết quả dự báo với khả năng tư
duy của nhà quản trị để đưa ra các quyết định có độ tin
cậy cao hơn.
2.1.2 Các loại dự báo
* Căn cứ vào thời đoạn dự báo:
a. Dự báo ngắn hạn (không quá 3 tháng): Cần cho việc
mua sắm, điều độ công việc, phân công nhiệm vụ, cân đối
các mặt trong quản trị dịch vụ
b. Dự báo trung hạn (từ 3 tháng đến 3 năm): Cần cho
việc lập kế hoạch sản xuất, dự trù tài chính và làm căn cứ
cho các kế hoạch khác
c. Dự báo dài hạn (từ 3 năm trở lên): Cần cho việc lập
các dự án sản xuất sản phẩm mới, các địa điểm cho các cơ
sở mới, lựa chọn các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới,
mở rộng doanh nghiệp hiện có hoặc thành lập doanh
nghiệp mới
* Căn cứ vào nội dung công việc cần dự báo:
a. Dự báo kinh tế: Do các cơ quan nghiên cứu, cơ quan
dịch vụ thông tin, các bộ phận kinh tế nhà nước thực hiện

chín muồi -> Suy tàn
Doanh số
III

II IV
I
Thời gian
Hình 2.1: Chu kỳ sống của sản phẩm
+ Ở giai đoạn I: Dự báo dựa vào điều tra thực tế trên thị
trường, dựa vào nhận xét, phán đoán của chuyên gia hoặc
phân tích các sản phẩm tương tự khác do không có số liệu
hoặc không đủ số liệu về sản phẩm cần dự báo.
+ Ở giai đoạn II và III: Có thể sử dụng các phương pháp
thống kê để dự báo do có nhiều số liệu về sản phẩm cần
dự báo.
+ Ở giai đoạn IV: Sử dụng phương pháp điều tra thị
trường, phương pháp chuyên gia hoặc phân tích các sản
phẩm tương tự như giai đoạn I
2.2 Các phương pháp dự báo định tính
2.2.1 Lấy ý kiến của ban điều hành (được sử dụng rộng
rãi trong doanh nghiệp)
Khi tiến hành dự báo, lấy ý kiến của các nhà quản trị
cấp cao, những người phụ trách các công việc, các bộ
phận quan trọng của DN, các số liệu thống kê về những
chỉ tiêu tổng hợp như: doanh số, chi phí, lợi nhuận,… và
lấy ý kiến của các chuyên gia về marketing, tài chính, sản
xuất, kỹ thuật.
Nhược điểm: 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 .

một số câu hỏi phục vụ cho việc dự báo.
2. 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.
3. Dựa vào bảng tóm tắt, nhân viên dự báo lại đưa ra
các câu hỏi mới để các chuyên gia trả lời tiếp.
4. Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu
chưa thuyết phục, nhân viên dự báo tiếp tục quá trình nêu
trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo.
Ưu điểm: Tránh được các liên hệ cá nhân, không xảy ra
va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng
bởi ý kiến của một cá nhân nào đó có ưu thế trong số
người được hỏi ý kiến.
2.3 Phương pháp dự báo định lượng
2.3.1 Các bước tiến hành dự báo
1. Xác định mục tiêu dự báo.
2. Chọn các mặt hàng cần dự báo.
3. Xác định loại dự báo ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn.
Xác định thời đoạn cần dự báo.
4. Chọn mô hình dự báo.
5. Thu thập các số liệu cần thiết.
6. Tiến hành tính toán dự báo.
7. Áp dụng kết quả dự báo.
2.3.2 Dự báo theo dãy số thời gian
Nhu cầu thị trường thường biến động theo thời gian và
theo một xu hướng nào đó  Cần thu thập các số liệu
trong quá khứ  dãy số thời gian  xác định xu hướng
của nhu cầu dự báo nhu cầu trong tương lai.
Các trường hợp xảy ra trong các biến động của nhu cầu
theo thời gian:
1. Có khuynh hướng tăng (giảm) rõ rệt trong suốt thời

: Dự báo thời kỳ thứ t
A
t-i
: Số liệu thực tế thời kỳ trước (i= 1,2,…,n)
n: Số thời kỳ tính toán di động
Ví dụ 1: Một vựa hải sản tươi sống hoạt động trong chợ
đầu mối Bình Điền (TPHCM) có số liệu mặt hàng nghêu
tươi
sống bán ra hàng tháng như sau:
Tháng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1
2
Lượn
g bán
thực
tế
(tấn)
10
5
110 9
0
85 10
2
98 91 10
3
115 10
6
97 1
2
0
1. Hãy dự báo lượng nghêu tươi sống bán ra trong tháng 1

* Ưu và nhược điểm của 2 phương pháp:
- Ưu điểm: San bằng các biến động ngẫu nhiên trong dãy
số
- Nhược điểm:
+ Làm giảm độ nhạy cảm đối với những thay đổi
thực được phản ánh trong dãy số.
+ Số bình quân di động chưa chỉ ra xu hướng phát
triển của dãy số một cách tốt nhất. Nó chỉ thể hiện trong
quá khứ, chưa thể kéo dài sự vận động đó trong tương lai.
2.3.2.3 Phương pháp san bằng số mũ
- Là phương pháp đưa ra các dự báo trong quá khứ và
điều chỉnh lượng dự báo đó cho giai đoạn kế tiếp.
Công thức tính:
F
t
= F
(t-1)
+ α.│ A
(t-1)
- F
(t-1)
│
Trong đó: α: Hệ số san bằng (0 ≤ α ≤ 1).
Ví dụ 3: Theo ví dụ 1, vựa hải sản tươi sống dự báo lượng
nghêu tươi sống bán ra trong tháng 12 là 103 tấn nhưng
trên thực tế lượng nghêu tươi sống bán ra trong tháng 12
là 120 tấn.
1. Hãy dự báo lượng nghêu tươi sống bán ra trong tháng 1
năm sau theo phương pháp san bằng số mũ với hệ số san
bằng là 0,2.

t
- F
t-1
)
+ T
t-1
: Lượng điều chỉnh theo xu hướng thời kỳ t -1
+ ᵦ: Hệ số san bằng xu hướng
+ F
t-1
: Dự báo nhu cầu thời kỳ t -1
Ví dụ 4: Giả sử vựa hải sản tươi sống (ví dụ 1) sử dụng
phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh theo xu hướng
để dự báo lượng nghêu tươi sống bán ra hàng tháng. Với
hệ số san bằng α = 0,2, ᵦ= 0,4 và cho rằng dự báo lượng
nghêu tươi sống bán ra trong tháng 1 là 103 tấn.
Anh/chị hãy cho biết giữa phương pháp san bằng số mũ
(F
t
) và phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu
hướng (FIT
t
) thì phương pháp nào cho kết quả dự báo
chính xác hơn
?
2.3.3 Dự báo theo đường khuynh hướng
- Cho phép xác định đường khuynh hướng lý thuyết trên
cơ sở kỹ thuật bình phương bé nhất (đường hồi quy).
- Dùng dự báo theo thời đoạn ngắn hạn, trung hạn và dài
hạn.

chuộng với số lượng hộp bán ra hàng năm (triệu hộp) như
sau:
Năm 200
5
200
6
200
7
200
8
200
9
201
0
201
1
201
2
201
3
Lượn
g hộp
bán
ra
12 12,4 13,6 12,8 14,3 13,5 14,7 15,9 14,2
Anh/chị hãy dùng phương pháp đường thẳng thống kê để
dự báo lượng hộp cá mòi sốt cà bán ra cho năm 2014 và
2015?
2.3.3.2 Phương pháp đường thẳng thông thường
Phương trình đường thẳng:

i
/ ȳ
0
Trong đó: + I
s
: Chỉ số thời vụ.
+ ȳ
i
: Số bình quân của các tháng cùng tên.
+ ȳ
0
: Số bình quân chung của tất cả các tháng
trong dãy số.
Công thức tính nhu cầu dự báo có xét biến động thời vụ:
Y
s
= I
s
.Y
c
Trong đó:
+ Y
s
: Nhu cầu dự báo có xét đến biến động thời vụ.
+ Y
c
: Nhu cầu dự báo theo đường khuynh hướng bình
thường (tuyến tính hoặc phi tuyến).
Cách tính:
1. Tính dự báo Y

+ a = (n.∑X
2
Y - ∑X
2
∑Y)/(n.∑X
4
– (∑X
2
)
2
)
+ b = ∑XY/∑X
2
+ c = (∑X
4
∑Y - ∑X
2
∑X
2
Y)/(n.∑X
4
– (∑X
2
)
2
)
+ X lấy số thứ tự tùy số liệu là chẵn hay lẻ sao cho
∑X = 0
2.3.3.5 Phương pháp đường Logarit
Phương trình dự báo:

Tín hiệu theo dõi = RSFE/MAD
= ∑(Nhu cầu thực tế - Nhu cầu dự báo)/MAD
RSFE (Running Sum of Forecast Error): Tổng sai số dự
báo dịch chuyển
(+): Nhu cầu thực tế cao hơn dự báo
(-): Nhu cầu thực tế thấp hơn dự báo
* Giới hạn kiểm tra:
- Giới hạn kiểm tra (giới hạn trên và giới hạn dưới) là
phạm vi cho phép hoặc chấp nhận của tín hiệu theo dõi.
- Khi tín hiệu theo dõi vượt giới hạn kiệm tra thì cần phải
báo động kết quả dự báo: Cần điều chỉnh, sửa đổi phương
pháp dự báo.
- Việc xác định giới hạn kiểm tra chủ yếu dựa vào kinh
nghiệm. Theo các chuyên gia dự báo:
+ Nếu các mặt hàng dự báo có số lượng lớn thì giới
hạn kiểm tra là ± 4MAD.
+ Nếu các mặt hàng dự báo có số lượng nhỏ thì giới
hạn kiểm tra là ± 8MAD
Ví dụ 8: Một doanh nghiệp đã tiến hành dự báo nhu cầu
cho 6 quý, đồng thời đã thống kê được nhu cầu thực tế
cho 6 quý đó (nghìn sản phẩm) như sau:
Quý 1 2 3 4 5 6
Nhu cầu thực tế 90 95 115
10
0
12
5
140
Nhu cầu dự báo
10