CHƯƠNG 2
DỰ BÁO NHU CẦU
I. KHÁI NIỆM - Ý NGHĨA CỦA CÔNG TÁC DỰ BÁO NHU CẦU:
1. Khái niệm:
Dự báo : Dự báo là một khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán những sự việc
sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân tích phân tích khoa học về các số liệu
thu thập được.
- Tính khoa học của dự báo thể hiện ở chổ: để có được kết quả dự báo người ta
dựa vào số liệu thu thập được ở kỳ trước kết hợp với những phương pháp toán
học hay những mô hình dự báo tiên tiến.
- Tính nghệ thuật thể hiện : có nhiều phương pháp dự báo khác nhau và kết quả
dự báo cũng khác nhau. Việc lựa chọn và sử dụng phương pháp hay điều chỉnh
kết quả dự báo là nghệ thuật của người dự báo.
2. Ý nghóa:
Dự báo là hoạt động rất quan trọng đối với doanh nghiệp, vì có dự báo chính xác ta mới
đề ra những quyết đònh sản xuất và kinh doanh hợp lý. Trong họat động điều hành sản
xuất , dự báo là cơ sở để lên kế hoạch sản xuất, lập lòch và bố trí mặt bằng sản xuất, để
xác đònh lượng tồn kho và hoạch đònh nhu cầu vật tư …
Khi tiến hành dự báo chúng ta thường dựa vào các căn cứ sau:
Thứ nhất, căn cứ vào các yếu tố của môi trường tác động đến doanh nghiệp để tiến
hành dự báo cho phù hợp. Nhân tố bên trong bao gồm chất lượng sản phẩm, thái độ phục
vụ khách hàng, năng suất lao động, tình hình thực hiện các đònh mức kinh tế kỹ thuật…
Nhân tố này phụ thuộc vào nhận thức và hoạt động của từng doanh nghiệp nên doanh
nghiệp có thể chủ động kiểm soát. Nhân tố bên ngoài bao gồm đường lối chủ trương của
22
Nhà nước, hệ thống pháp luật hiện hành, hiện trạng kinh tế xã hội, thò hiếu khách hàng,
phong tục tập quán và quy mô dân cư, đối thủ cạnh tranh…
Thứ hai, căn cứ vào tình hình của doanh nghiệp thông qua số liệu thống kê của nhiều
năm và những số liệu này được xử lý bằng những công cụ và phương pháp tính toán thích
hợp. Tình hình của doanh nghiệp bao gồm: nguyên vật liệu, máy móc thiết bò, lao động,
vốn, giá thành và chi phí sản xuất…

+ Tỷ lệ lạm phát.
+ Xu hướng kinh doanh.
+ Điều kiện kinh doanh.
+ Nguồn vốn cung ứng.
+ Chu kỳ kinh doanh trong tương lai.
- Dự báo kỹ thuật đề cập đến mức độ phát triển khoa học kỹ thuật trong tương lai.
Dự báo này rất quan trọng trong những ngành có hàm lượng kỹ thuật cao như : năng
lượng, máy tính, điện tử.
Sự phát triển khoa học kỹ thuật sẽ tạo điều kiện sản xuất sản phẩm mới. Nhiều công
nghệ mới được áp dụng và nhiều phương tiện thiết bò mới ra đời làm cho sản phẩm bò lỗi
thời, lạc hậu nhanh chóng, do vậy dự báo kỹ thuật trở nên quan trọng và thường được thực
hiện bởi các chuyên gia trong từng lónh vực riêng biệt.
- Dự báo nhu cầu về thực chất là dự báo doanh số của doanh nghiệp bán ra. Dự
báo này được các nhà quản trò sản xuất và điều hành quan tâm. Dự báo nhu cầu giúp cho
doanh nghiệp xác đònh số chủng loại và số lượng sản phẩm, dòch vụ mà họ tạo ra trong
24
tương lai, thông qua đó sẽ quyết đònh về quy mô sản xuất, quy mô hoạt động của doanh
nghiệp, là cơ sở để dự toán tài chính, nhân sự, tiếp thò.
Để tiến hành dự báo nhu cầu, doanh nghiệp cần xác đònh những nhân tố tác động
đến nhu cầu như quy mô dân cư, chất lượng, giá cả, cạnh tranh, lãi vay…
Có nhiều loại dự báo khác nhau . Trong phạm vi chương này chỉ nghiên cứu dự báo
nhu cầu .
III. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU:
1. Phương pháp đònh lượng
1.1.Phương pháp bình quân di động
1.1.1. Phương pháp bình quân di động giản đơn.
Theo phương pháp này nhu cầu dự báo của thời kỳ sau bằng số bình quân di động của nhu
cầu thực tế những thời kỳ trước đó. Công thức tính như sau :
.
•

5 15 (12+11+13):3=12
6 11 (11+13+15):3=13
7 13 (15+11+13):3=13

Ví dụ 2:
Phương pháp bình quân di động 2-tuần
Tuần Số lượng
thực tế
Bình quân di động 2-tuần Sai số dự báo
(Lượng thực –
Trò tuyệt đối
26
Dửù baựo ) cuỷa sai soỏ
1 22
2 21
3 25 (22 + 21) /2 = 21.5 3,5 3,5
4 27 (21 + 25) /2 = 23 4 4
5 35 (25 + 27) /2 = 26 9 9
6 29 (27 + 35) /2 = 31 -2 2
7 33 (35 + 29) /2 = 32 1 1
8 37 (29 + 33) /2 = 31 6 6
9 41 (33 + 37) /2 = 35 6 6
10 37 (37+ 41) /2 = 39 - 2 2
Toồng 25,5 33,5
MAD = 33,5 / 8 = 4,1875
27
Ví dụ 3: Phương pháp bình quân di động 3-tuần
Tuần Số liệu q.sát Bình quân di động 3-tuần
1 22
2 21

- Chỉ dự báo ngắn hạn.
29
∑
−−−
+++
=
i
t2t21t1
t
α
Aα AαAα
F
nn
Để đánh giá mức độ chính xác của dự báo, ta dùng chỉ tiêu độ lệch tuyệt đối bình
quân MAD (Mean Absolute Deviation)

n : số kỳ tính toán
AD là độ lệch tuyệt đối
Ví dụ 4 : Có số liệu của 2 doanh nghiệp in sau đây ( Đvt :1.000 trang in}:
30
n
FA
MAD
tt
∑
−
=
n
AD
MAD

có trọng số
Sai số tuyệt
đối
1 22
∑
−−
+
i
tt
AA
α
αα
2211
∑
−−−
++
i
ttt
AAA
α
ααα
332211
32
2 21
3 25
4 27 0,5(25) + 0,3(21) + 0,2(22) = 23,2 3,8
5 35 0,5(27) + 0,3(25) + 0,2(21) = 25,2 9,8
6 29 0,5(35) + 0,3(27) + 0,2(25) = 30,6 1,6
7 33 0,5(29) + 0,3(35) + 0,2(37) = 30,4 2,6
8 37 0,5(33) + 0,3(29) + 0,2(35) = 32,2 4,8

t
: Dự báo nhu cầu ở thời kỳ t
F
t-1
:

Dự báo nhu cầu ở thời kỳ t-1
α : Hệ số san bằng số mũ bậc 1 ( 0 < α < 1 )
A
t-1

: Nhu cầu thực tế ở thời kỳ t – 1
Ft = F t-1 + α ( A t-1 – F t-1 )
Ft = α A t-1 +(1- α) F t-1
Ft = α A t-1 + (1- α)[α A t-2 + (1- α) F t-2 ]
Ft = α A t-1 + α(1- α)A t-2 + (1- α)2[α A t-3 + (1- α) F t-3 ]
Tổng quát :
F
t
= α A
t-1
+ α ( 1- α)A
t-2
+ α ( 1- α)
2
A
t-3
+…+α ( 1- α)
n-1
A

35
9 120 99,18 104,04 108,74 110,27 112,75
10 130 101,26 107,23 113,24 115,13 117,82
α= 0,1 : MAD = 15,2625
α= 0,2 : MAD = 12,8113
α= 0,4 : MAD = 11,4835
α= 0,5: MAD = 11,1386
α= 0,7: MAD = 10,3983
Vậy α = 0,7 cho kết quả dự báo tốt nhất
Xác đònh α:
Ví dụ 7 :
Tuần Dsố thực tế F
t
vớiα = 0,2 AD F
t
(α = 0,4) AD
1
2
3
4
5
6
20
21
22
23
24
25
20
20

α
= 0,2)
= = 2,177
MAD
(
α
= 0,4)
= = 1,6322
Với α = 0,4 => F 8 = 23,616 + 0,4 (26 - 23,616) = 24,57
1.2.2. Phương pháp san bằng số mũ bậc 2 (có điều chỉnh theo xu hướng).
Phương pháp san bằng số mũ giản đơn không thể hiện hết xu hướng biến động, do vậy
người ta đề xuất thêm một mô hình san bằng số mũ phức tạp hơn. Nội dung chính của
phương pháp này là cộng hoặc trừ giá trò dự báo theo mô hình san bằng số mũ giản đơn
với một lượng điều chỉnh nhất đònh.
FIT
t
= F
t
+ T
t Forecast Inchiding Trend
T
t
: Lượng điều chỉnh theo xu hướng
T
t
= T
t - 1
+ β (F
t
- F

21,04
21,824
22,694
23,616
24,57
T
1
= 0
0
0,2
0,52
0,912
1,347
1,808
2,285
20
20
20,6
21,56
22,736
24,04
25,42
26,855
Ví dụ chọn β trong 2 trường hợp sau
với AD =
Ví dụ 9
Tuần DSTT F
T
α = 0,4 và β = 0,5 α = 0,4 và β = 0,8
Tt FIT

22
2
)( xxn
xyxyx
39
3 22 3 9 66
4 23 4 16 92
5 24 5 25 120
6 25 6 36 150
7 26 7 49 182
∑
161 28 140 672
a = = 1 ; b = = 19
y = x + 19
F
8
= y
8
= 8 + 19 = 27
F
9
= y
9
= 9 + 19 = 28
40
+ Nếu ∑x = 0 => a = ; b =
Trường hợp n lẻ
Ví dụ 11
Tháng DS (y) x x
2

6 25 3 9 75
7 26 5 25 130
∑
141 0 70 35
y = 0,5x + 23,5
F
8
= 7 x 0,5 + 23,5 = 27
1.3.2 Phương pháp dự báo theo xu hướng có xét đến biến động thời vụ ( phương pháp
hệ số thời vụ).
42
Phương pháp này áp dụng cho một số mặt hàng có nhu cầu biến động theo thời vụ
trong năm. Nguyên nhân có thể do điều kiện thời tiết, đòa lý hoặc do tập quán tiêu dùng ở
từng vùng khác nhau ( Tết, lễ, hội )
Để dự báo nhu cầu các mặt hàng này ta cần khảo sát mức độ biến động của nhu
cầu theo thời vụ bằng cách tính chỉ số thời vụ trên cơ sở dãy số liệu thu thập được qua các
thời kỳ.
Các bước tính toán như sau :
Bước 1 : Tính chỉ số thời vụ
- Tính nhu cầu bình quân của các thời kỳ cùng tên của dãy số liệu quá khứ ()
- Tính số bình quân của thời kỳ trong dãy số liệu. ()
- Tính chỉ số thời vụ của từng thời kỳ
: Chỉ số thời vụ của thời kỳ i
Bước 2 : Dự báo nhu cầu của từng thời kỳ cho năm (k+1) theo đường xu
hướng (tính y
c )
Bước 3 Dự báo thời vụ theo thời kỳ cho năm (k+1): tính y
s
y
s

2007 2008
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
80
75
80
90
115
110
100
90
85
75
75
80
100
85
90
110
131

94
0.957
0.851
0.904
1.064
1.309
1.223
1.117
1.064
0.954
0.851
0.851
0.851
Cộng 1128
Dựa vào chỉ số trên, nếu chúng ta dự báo rằng nhu cầu cho loại sản phẩm Α trong
năm 2009 là 1200 đơn vò thì nhu cầu hàng tháng trong 2009 sẽ là:
Tháng Nhu cầu
44
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

∑
27 13,5 34,75 69,5
a = = , b = 4,5 - 2. 2,25 = 0
y = 2x F
7
= 2. 3,895 = 7,78
46
= = 2,25
= = 4,5