ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA QUẢN LÝ CÔNG NGHIỆP

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

DỰ BÁO NHU CẦU VÀ HOẠCH ĐỊNH VẬT TƢ
CHO MÁY PHÁT ĐIỆN HG 2900
CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN HỮU TOÀN

Sinh viên
MSSV
GVHD
Số TT

: Huỳnh Tri Tâm
: 70902338
: TS. Nguyễn Mạnh Tuân
: 95

Tp. HCM, 12/2013


Đại Học Quốc Gia Tp.HCM
TRƢỜNG ĐH BÁCH KHOA
--------Số:
/ BKĐT

CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc
---------


4. Ngày hoàn thành nhiệm vụ:

13/12/2013

5. Họ và tên ngƣời hƣớng dẫn:

Phần hƣớng dẫn:

1/ Tiến sĩ Nguyễn Mạnh Tuân

100%

2/
3/
Nội dung và yêu cầu LVTN đã đƣợc thông qua Khoa
Ngày

tháng

năm 2013

CHỦ NHIỆM KHOA

NGƢỜI HƢỚNG DẪN CHÍNH

(Ký và ghi rõ họ tên)

(Ký và ghi rõ họ tên)


TÓM TẮT LUẬN VĂN
Nắm bắt đƣợc quy luật của thị trƣờng, dự báo nhu cầu sản phẩm một cách hiệu quả,
chủ động trong kế hoạch vật tƣ là nhiệm vụ vô cùng cần thiết để một doanh nghiệp
nâng cao vị thế của mình trong môi trƣờng cạnh tranh khốc liệt ngày nay, đầy cơ hội
lẫn rủi ro.
Đề tài “Dự báo nhu cầu cho máy phát điện loại 5 KVA của Công Ty Cổ Phần
Hữu Toàn” gồm những nội dung chính sau:
Những lý thuyết liên quan đến dự báo nhu cầu sản phẩm và hoạch định nhu cầu
vật tƣ sẽ đƣợc giới thiệu trong Chƣơng 2. Phƣơng pháp dự báo định lƣợng đƣợc tác
giả phân tích và sử dụng để dự báo nhu cầu cho sản phẩm máy phát điện loại 5 KVA
của Công ty. Ngoài ra, tác giả còn sử dụng giá trị SAC (Sample Auto Correllation) và
hệ số tƣơng quan tuyến tính r để xác định các thành phần tác động lên nhu cầu sản
phẩm. Tiêu chí để lựa chọn và đánh giá mô hình dự báo cũng đƣợc tác giả đề cập trong
chƣơng này.
Chƣơng 3 trình bày tổng quan về thị trƣờng sản xuất máy phát điện tại Việt Nam
và CTCP Hữu Toàn. Cuối chƣơng là phần tác giả đánh giá thực trạng của công tác dự
báo nhu cầu sản phẩm và hoạch định nhu cầu vật tƣ tại Công ty, đồng thời so sánh với
lý thuyết ở Chƣơng 2 để lƣợc bỏ một số mô hình dự báo không phù hợp.
Trong Chƣơng 4, tác giả sẽ chạy thử một số mô hình dự báo, đó là làm trơn hàm
mũ bậc 1, làm trơn hàm mũ bậc 2 và làm trơn hàm mũ bậc 3 (bao gồm mô hình có tính
nhân và mô hình có tính cộng). Sau đó lựa chọn một mô hình dự báo cho năm 2014
dựa trên tiêu chí so sánh giá trị MSE đƣợc giới thiệu ở Chƣơng 2. Kết quả dự báo tiếp
tục đƣợc sử dụng để hoạch định nhu cầu vật tƣ cho việc sản xuất sản phẩm này.
Chƣơng 5 là chƣơng cuối cùng, tác giả tóm tắt kết quả nghiên cứu, đƣa ra kết
luận, điểm hạn chế và đề xuất hƣớng nghiên cứu tiếp theo.

ii


MỤC LỤC

Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI .............................................................6

CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT ............................................................................7
2.1.

DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM ...................................................................7

2.1.1.

Giới thiệu về dự báo nhu cầu sản phẩm ......................................................7

2.1.2.

Thế nào là một dự báo tốt............................................................................9

2.1.3.

Phƣơng pháp dự báo định lƣợng .................................................................9

2.1.4.

Phƣơng pháp phân tích theo chuỗi thời gian .............................................12

2.1.4.1.

Xác định các thành phần tác động lên chuỗi thời gian .......................12

2.1.4.2.

Phƣơng pháp bình quân dịch chuyển .................................................14


Lợi ích của hoạch định nhu cầu vật tƣ ......................................................20

2.2.3.

Mô hình lƣợng đặt hàng kinh tế, EOQ (Economic Order Quantity) ........21
iii


2.2.3.1.

Giới thiệu mô hình EOQ ....................................................................21

2.2.3.2.

Các loại chi phí trong mô hình EOQ ..................................................21

2.2.3.3.

Các giả định của mô hình EOQ ..........................................................21

2.2.3.4.

Xác định lƣợng đặt hàng tối ƣu

2.2.3.5.

Hạn chế của mô hình EOQ .................................................................24

2.2.4.

3.2.2.

Các dòng sản phẩm ...................................................................................29

3.2.3.

Quy mô sản xuất ........................................................................................31

3.2.4.

Nguồn lao động .........................................................................................31

3.2.5.

Nguồn máy móc ........................................................................................31

3.2.6.

Sơ đồ tổ chức .............................................................................................31

3.2.7.

Nguyên liệu đầu vào..................................................................................32

3.2.8.

Phân phối ...................................................................................................33

3.2.9.



3.3.7.

Tầm hạn kiểm soát ....................................................................................36

3.3.8.

Thực hiện kiểm tra chất lƣợng trong phân xƣởng .....................................37

iv


3.4. THỰC TRẠNG CÔNG TÁC DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM VÀ
HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VẬT TƢ TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN HỮU TOÀN .....38
3.4.1.

Công tác dự báo nhu cầu ...........................................................................38

3.4.1.1.

Tình hình chung ..................................................................................38

3.4.1.2.

Đối với máy phát điện loại 5 KVA ....................................................38

3.4.2.

Công tác hoạch định nhu cầu vật tƣ ..........................................................41



4.1.5.

Phƣơng pháp làm trơn hàm mũ bậc 3 – mô hình có tính cộng .................53

4.1.6.

Lựa chọn phƣơng pháp dự báo..................................................................56

4.2.

HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VẬT TƢ .............................................................58

CHƢƠNG 5 KẾT LUẬN, HẠN CHẾ VÀ KIẾN NGHỊ ........................................61
5.1.

TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ...........................................................61

5.2.

KẾT LUẬN ......................................................................................................61

5.3.

NHỮNG ĐIỂM HẠN CHẾ CỦA BÀI LUẬN VĂN ......................................62

5.4.

KIẾN NGHỊ .....................................................................................................62


Mô hình POQ
CTCP Hữu Toàn
Máy phát điện xăng
Máy phát điện dầu
Một số máy bơm nƣớc do Công ty Hữu Toàn sản xuất
Đầu phát điện do Công ty Hữu Toàn sản xuất
Robot hàn đƣợc sử dụng trong nhà máy sản xuất
của Công ty Hữu Toàn
Hình 3.7 Sơ đồ tổ chức tại CTCP Hữu Toàn
Hình 3.8 Hệ thống phân phối thị trƣờng trong nƣớc của Công ty Hữu Toàn
Hình 3.9 Hệ thống phân phối thị trƣờng quốc tế của Công ty Hữu Toàn
Hình 3.10 Sơ đồ tổ chức tại phân xƣởng sản xuất máy phát điện
Hình 4.1 Đồ thị nhu cầu máy phát điện
loại 5 KVA qua 3 năm 2011, 2012 và 2013
Hình 4.2 Đồ thị chuỗi giá trị SAC qua 3 năm 2011, 2012 và 2013
Hình 4.3 Minh họa cửa sổ Solver Parameters trong Excel
Hình 4.4 Đồ thị dự báo nhu cầu bằng phƣơng pháp làm trơn hàm mũ bậc 1
Hình 4.5 Đồ thị dự báo nhu cầu bằng phƣơng pháp làm trơn hàm mũ bậc 2
Hình 4.6 Đồ thị dự báo nhu cầu bằng phƣơng pháp làm trơn hàm mũ bậc 3
– mô hình nhân tính
Hình 4.7 Đồ thị dự báo nhu cầu bằng phƣơng pháp làm trơn hàm mũ bậc 3
– mô hình có tính cộng
Hình 4.8
Đồ thị dự báo nhu cầu năm 2014
bằng phƣơng pháp làm trơn hàm mũ bậc 3 – mô hình có tính nhân

vi

Trang
3

Bảng 2.1
Bảng 2.2
Bảng 3.1
Bảng 3.2
Bảng 3.3
Bảng 3.4
Bảng 3.5
Bảng 3.6
Bảng 3.7
Bảng 3.8
Bảng 4.1
Bảng 4.2
Bảng 4.3
Bảng 4.4
Bảng 4.5
Bảng 4.6
Bảng 4.7
Bảng 4.8
Bảng 4.9
Bảng 4.10
Bảng 4.11
Bảng 4.12
Bảng 4.13

Trang
Phƣơng pháp thu thập thông tin
So sánh phƣơng pháp dự báo định tính
và phƣơng pháp dự báo định lƣợng
Ý nghĩa của hệ số tƣơng quan
Danh mục sản phẩm của các công ty trong ngành

14
28
28
33
33
38
38
40
41
44
45
47
49
52
54
56
56
58
58
59
60
60


DANH SÁCH CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Ý nghĩa

CTCP


CK

Cơ khí

PTGĐ

Phó tổng giám đốc

viii


Chương 1 – Mở đầu

CHƢƠNG 1
MỞ ĐẦU
Trong Chƣơng 1, tác giả sẽ giới thiệu về đề tài đƣợc thực hiện, đồng thời nêu ra lý do
dẫn tới việc hình thành đề tài, từ đó xây dựng mục tiêu và xác định phạm vi nghiên
cứu. Bên cạnh đó, Chƣơng 1 còn nêu lên ý nghĩa thực tiễn mà Luận văn mang đến cho
nhà quản lý và bản thân tác giả. Nhƣ vậy, nội dung chính trong chƣơng này bao gồm:
 Lý do hình thành đề tài
 Mục tiêu của đề tài
 Phạm vi của đề tài
 Phƣơng pháp thực hiện
 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
1.1. LÝ DO HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI
CTCP Hữu Toàn là doanh nghiệp hàng đầu tại Việt Nam hoạt động trong lĩnh
vực sản xuất - kinh doanh máy phát điện, máy nén khí và các loại máy nông - ngƣ cơ.
Sản phẩm của Công ty đƣợc phân phối trên toàn quốc và đƣợc xuất khẩu ra nƣớc
ngoài.

đánh giá đúng mức và tính toán hiệu quả kinh tế.
Nhận xét: Công tác dự báo hiện tại của Công ty là dựa theo kinh nghiệm của nhà
quản lý và không đạt hiệu quả cao trong 3 năm gần đây. Ngoài ra, Công ty vẫn chƣa
đánh giá các yếu tố tác động lên nhu cầu sản phẩm một cách đầy đủ và có hệ thống.
Dự báo hiệu quả có thể giúp Công ty nâng cao sức cạnh tranh bằng việc giảm lãng phí
tồn kho thành phẩm, tồn kho vật tƣ và linh hoạt trong việc huy động nguồn vốn, nhân
sự, kế hoạch marketing… Bài nghiên cứu sẽ đánh giá thực trạng công tác dự báo và
hoạch định vật tƣ tại Công ty, kết hợp với những kiến thức đã học để áp dụng vào môi
trƣờng sản xuất thực tế.
1.2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Mục tiêu thứ nhất: Dự báo nhu cầu sản phẩm máy phát điện loại 5 KVA (model HG
2900) năm 2014 tại CTCP Hữu Toàn bằng phƣơng pháp định lƣợng.
 Đánh giá thực trạng công tác dự báo nhu cầu tại Công ty Cổ Hữu Toàn, kết hợp
với những lý thuyết về dự báo nhu cầu để loại bỏ những phƣơng pháp hoặc mô
hình dự báo không phù hợp.
 Sử dụng một (hoặc một số) tiêu chí đánh giá để lựa chọn một mô hình dự báo.
 Dự báo nhu cầu sản phẩm máy phát điện loại 5 KVA (model HG 2900) năm
2014 bằng mô hình đã lựa chọn.
Mục tiêu thứ hai: Từ kết quả dự báo trên, hoạch định nhu cầu vật tƣ cần thiết cho việc
sản xuất máy phát điện loại 5 KVA (model HG 2900) tại CTCP Hữu Toàn năm 2014.
1.3. PHẠM VI CỦA ĐỀ TÀI
CTCP Hữu Toàn có nhiều dòng sản phẩm, ví dụ nhƣ: Mô tơ điện, máy phát điện,
biến thế điện, thiết bị - phụ tùng máy nông nghiệp, động cơ điện… Tuy nhiên, do thời
gian hạn chế của một Luận văn tốt nghiệp nên đề tài chỉ thực hiện dự báo cho sản
phẩm máy phát điện công suất 5 KVA (model HG 2900), thời gian dự báo là năm
2014.
Để sản xuất một máy phát điện công suất 5 KVA (model HG 2900) cần nhiều vật
tƣ khác nhau, đề tài chỉ tập trung vào hoạch định Khung sắt và Thùng xăng cho máy
phát điện loại này.


mô hình dự báo

Kết quả dự báo

Hình 1.1 Quy trình thực hiện dự báo
Diễn giải quy trình thực hiện dự báo:
Bƣớc 1: Kết hợp mục tiêu đã đề ra của bài nghiên cứu, thực trạng của công tác dự
báo trong Công ty và những lý thuyết đã học về dự báo nhu cầu để so
sánh, lựa chọn phƣơng pháp dự báo định lƣợng hoặc định tính.
Bƣớc 2: Vì sử dụng phƣơng pháp định lƣợng để dự báo nên tác giả sẽ thu thập số
liệu về nhu cầu máy phát điện loại 5 KVA (model HG 2900) ở trong quá
khứ, số liệu thu thập cần chính xác để dự báo có độ tin cậy cao.

3


Chương 1 – Mở đầu

Bƣớc 3: Tác giả đánh giá số liệu thu thập đƣợc, sử dụng giá trị SAC (Sample Auto
Correllation) và hệ số tƣơng quan r để xét xem nhu cầu sản phẩm trên có
bị ảnh hƣởng bởi tính mùa vụ, tính xu hƣớng hoặc biến thiên ngẫu nhiên
hay không.
Bƣớc 4: Sử dụng một vài mô hình định lƣợng phù hợp để chạy thử dự báo, đánh
giá mô hình có thể hiện đúng nhu cầu trong quá khứ hay không.
Bƣớc 5: So sánh Bình phƣơng sai số trung bình, MSE (Mean Square Error) giữa
các mô hình, lựa chọn mô hình có MSE thấp nhất.
Bƣớc 6: Tác giả tiến hành dự báo cho năm 2014 bằng mô hình đã đƣợc lựa chọn ở
Bƣớc 5.
1.4.2. Hoạch định nhu cầu vật tƣ
Hoạch định nhu cầu

Bảng 1.1 Phƣơng pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu

Sơ cấp

Các yếu tố
ảnh hƣởng
đến việc dự
báo nhu cầu
và
hoạch
định nhu cầu
vật tƣ

Cách thu thập

Số lƣợng

Phỏng vấn các
anh/chị ở Bộ
phận Lập kế
hoạch, Bộ phận
Sản xuất

Nhu
cầu Thu thập số liệu
khách hàng về nhu cầu máy
trong
quá phát điện loại 5
khứ

viên tiếp nhận
đơn hàng
Thứ
cấp

Thời gian từ
lúc đặt hàng
đến lúc nhận
hàng đối với
2 loại vật tƣ
là khung sắt
và
thùng
xăng

Lấy số liệu từ Thời gian trung Sử dụng để hoạch
Bộ phận Sản bình trong năm định vật tƣ khung sắt
xuất hoặc Bộ 2012, 2013
và thùng xăng của
phận mua hàng
máy phát điện 5 KVA

Chi phí tồn Đƣợc thu thập
trữ, chi phí từ Bộ phận kho
đặt hàng
và Bộ phận kế
toán

5


2.1. DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM
2.1.1. Giới thiệu về dự báo nhu cầu sản phẩm
Tác giả Nguyễn Nhƣ Phong (2011) cho rằng dự báo là tiên đoán, ƣớc lƣợng,
đánh giá các sự kiện xảy ra trong tƣơng lai, các sự kiện này thƣờng là bất định. Dự báo
nhu cầu sản phẩm là việc đánh giá nhu cầu tƣơng lai của các sản phẩm. Hiện nay, các
doanh nghiệp ít khi chờ đơn hàng từ khách hàng rồi mới sản xuất mà họ sử dụng các
mô hình dự báo nhu cầu để xác định lƣợng hàng phù hợp cần sản xuất trƣớc. Điều này
giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian giao hàng, giảm chi phí tồn kho, góp phần tăng
lợi thế cạnh tranh.
Về phƣơng pháp dự báo, tác giả Vaida Pilinkienė (2008) định nghĩa nhƣ sau:
“Phƣơng pháp dự báo đƣợc định nghĩa là một cách dự báo vấn đề hoặc dự báo sự phát
triển mà nó đảm bảo việc xác định lối thoát/hƣớng giải quyết cho những ngƣời sử
dụng dự báo”. Mục tiêu chính của dự báo là “chuyển các thông tin hiện tại đến tƣơng
lai và xử lý thông tin để dự báo” (Pilinkienė, 2008).
Ngày nay, ngành khoa học dự báo khá phát triển, với hơn 200 phƣơng pháp dự
báo (Pilinkienė, 2008) đƣợc đề cập trong ngành kinh tế. Vì vậy ngƣời ta phân loại
chúng thành 4 nhóm dựa trên lĩnh vực nghiên cứu và đối tƣợng nghiên cứu theo các
tiêu chí sau:
-

Nhóm 1: Dựa trên loại thông tin, bao gồm 2 phƣơng pháp:
o Phƣơng pháp dự báo định tính: Hay còn gọi là phƣơng pháp phân tích chủ quan
dựa trên những thông tin chủ quan (ý kiến, ý định, cảm xúc) đƣợc ghi nhận, thu
thập từ những cuộc điều tra khác nhau (từ ngƣời tiêu dùng, khách hàng, nhân
viên Công ty) hoặc đƣợc phân tích bởi các chuyên gia.
o Phƣơng pháp dự báo định lƣợng: Hay còn gọi là phƣơng pháp phân tích khách
quan và đáng tin cậy, sử dụng dữ liệu trong quá khứ và đƣợc Peterson cùng
Lewis (1999) đƣa ra giả định rằng “các giá trị khác sẽ không thay đổi, các quy
luật sẽ không thay đổi” (Pilinkienė, 2008).


đầu với việc đánh giá hiện trạng của thị trƣờng).

o

Phƣơng pháp dự báo tiêu chuẩn (normative): Mục tiêu là làm thế nào để đạt
đƣợc nhu cầu thị trƣờng trong tƣơng lai (phƣơng pháp này bắt đầu với việc cân
nhắc lựa chọn nhu cầu thị trƣờng).

Trong các phƣơng pháp trên, phổ biến và tổng quát hơn cả, thƣờng đƣợc áp dụng
trong tài liệu nghiên cứu là phƣơng pháp dự báo định tính và phƣơng pháp dự báo định
lƣợng, vì 2 phƣơng pháp trên có các đặc điểm liên quan đến các phƣơng pháp phân
loại khác.
Dƣới đây là bảng so sánh phƣơng pháp dự báo định tính và phƣơng pháp dự báo
định lƣợng do Pilinkienė (2008) đề xuất.
(Xem Bảng 2.1 tại trang sau)

8


Chương 2 – Cơ sở lý thuyết

Bảng 2.1 So sánh phƣơng pháp dự báo định tính và phƣơng pháp dự báo định lƣợng
Ƣu điểm

Nhƣợc điểm

 Truy cập dữ liệu đơn giản.
Phƣơng pháp
định lƣợng


kiến.
liệu không đƣợc xem xét.
 Tăng độ tin cậy của dự báo  Không áp dụng cho dự báo
nhờ ý kiến của các chuyên gia. ngắn hạn.
(Nguồn: Pilinkienė, 2008)
2.1.2. Thế nào là một dự báo tốt
Theo tác giả Murphy (1993) thì một dự báo tốt bao gồm 3 đặc điểm sau:
- Sự nhất quán: Kết quả dự báo có thể phản ánh nhu cầu thực tế trong tƣơng lai.
- Chất lƣợng: Sự tƣơng quan giữa kết quả dự báo và các giá trị quan sát hiện tại.
- Giá trị mang lại: Kết quả dự báo mang lại lợi ích cho ngƣời sử dụng.
2.1.3. Phƣơng pháp dự báo định lƣợng
Phƣơng pháp dự báo định lƣợng đƣợc tính toán dựa trên số liệu trong quá khứ.
Nếu số liệu trong quá khứ có sẵn hoặc có thể thu thập đƣợc, tin tƣởng đƣợc và thích
hợp thì phƣơng pháp định lƣợng cực kì hữu dụng (Makridakis S. and S.C.
Wheelwright, 1989).
Tác giả Makridakis và Wheelwright (1989) cũng đƣa ra các giả định của dự báo
định lƣợng đƣợc xây dựng dựa trên các nguyên tắc và biểu hiện của các dữ liệu kinh
tế, cụ thể nhƣ sau:
 Thông tin về dữ liệu kinh tế của các kỳ trƣớc đó.
 Biểu thức bằng số (numeric expresstion) của các dữ liệu cần thiết cho dự báo.

9


Chương 2 – Cơ sở lý thuyết

 Toàn bộ dữ liệu kinh tế là đƣợc xây dựng bởi các quá trình lặp đi lặp lại chứ
không phải là lý do đặc biệt hoặc hiếm khi gặp.
Phƣơng pháp dự báo định lƣợng đƣợc tóm tắt trong sơ đồ sau:
Dự báo định lƣợng

(season) và ngẫu nhiên (irregular), đƣợc thể hiện qua công thức sau:
Y=CxSxI
Trong đó:
Y

: là chuỗi dữ liệu gốc

C

: là thành phần xu hƣớng – chu kỳ

S

: là thành phần mùa vụ

I

: là thành phần biến thiên ngẫu nhiên

10

(1)


Chương 2 – Cơ sở lý thuyết

 Thành phần Xu hƣớng – chu kỳ (C): Thành phần xu hƣớng biểu diễn sự gia
tăng hay suy giảm của chuỗi dữ kiện theo thời gian. Biến thiên chu kỳ biểu
diễn dao động của chuỗi dữ kiện theo thời gian quanh thành phần xu hƣớng.
Biến thiên chu kỳ là dao động dài hạn nhiều năm thƣờng là kết quả của các

Công thức tổng quát cho phƣơng pháp phân tích theo chuỗi thời gian đƣợc tác giả
Makridakis và Wheelwright (1989) đƣa ra nhƣ sau:
(2)
Trong đó
là nhu cầu dự báo cho thời đoạn tiếp theo, hàm số đƣợc xây dựng
dựa trên các dữ liệu trong quá khứ
.
2.1.4.1. Xác định các thành phần tác động lên chuỗi thời gian
Nội dung của phần này là sử dụng công thức toán có sẵn để xác định các thành
phần tác động lên chuỗi thời gian. Dƣới đây tác giả sử dụng giá trị SAC (Sample Auto
Correllation) để xác định thành phần mùa vụ và hệ số tƣơng quan r để xác định thành

12


Chương 2 – Cơ sở lý thuyết

phần xu hƣớng, riêng thành phần biến thiên ngẫu nhiên khó có thể xác định đƣợc trong
khi dự báo.
 Thành phần mùa vụ
Tác giả Cao Hào Thi (2011) cho rằng : Tính mùa vụ là hành vi có tính chu kỳ của
chuỗi thời gian trên cơ sở năm lịch.
Trong hoạt động sản xuất kinh doanh, tính mùa vụ đƣợc thể hiện qua việc số lƣợng sản
phẩm mà Công ty sản xuất ra phụ thuộc vào nhu cầu của khách hàng, và nhu cầu này
cao vào một số thời điểm cụ thể trong năm. Tính mùa vụ có thể nhận ra dựa vào đồ thị
SAC (Sample Auto Correllation). Nếu sau m thời đoạn mà SAC lại có giá trị cao thì
đây là dấu hiệu của tính mùa vụ. Công thức tính giá trị SAC nhƣ sau:
(3)
̅


và

Phƣơng sai (Variance): đƣợc dùng để đo lƣờng mức độ phân tán của một tập các giá trị
quan sát xung quanh giá trị trung bình của tập đó (T.Q. Trung và D.H. Nam, 2008).
 Hệ số tương quan tuyến tính
Theo B.H.H. Bích (2012) thì hệ số tƣơng quan, còn gọi là hệ số Pearson (Pearson
„s correlation coefficient), đƣợc sử dụng để đánh giá mức độ liên hệ giữa hai biến.
Tƣơng quan tuyến tính thƣờng đƣợc đánh giá theo 3 trƣờng hợp là: liên hệ tƣơng quan
tuyến tính giữa 2 chỉ tiêu, liên hệ tƣơng quan phi tuyến tính giữa 2 chỉ tiêu và cuối
cùng là liên hệ tƣơng quan tuyến tính giữa nhiều chỉ tiêu. Vì giới hạn về mặt thời gian
nên bài nghiên cứu chỉ đề cập đến liên hệ tƣơng quan tuyến tính giữa 2 chỉ tiêu.
Hệ số tƣơng quan tuyến tính đƣợc ký hiệu là r, công thức tính hệ số tƣơng quan
tuyến tính r nhƣ sau:
(6)

√

Trong đó:
: là hiệp biến của 2 đại lƣợng x và y
: là phƣơng sai của đại lƣợng x và đại lƣợng y

13


Chương 2 – Cơ sở lý thuyết

Hệ số tƣơng quan r lấy giá trị từ -1 đến 1 (
trình bày trong Bảng 2.2:

. Các mức độ tƣơng quan đƣợc

đây nhất của chuỗi và sử dụng giá trị trung bình này để dự báo cho thời đoạn tiếp theo.
Phƣơng pháp này hữu ích khi ta giả định rằng đối tƣợng dự báo khá ổn định theo thời
gian.
Công thức (Makridakis S. and S.C. Wheelwright, 1989):
∑

(7)

Trong đó:
: là giá trị dự báo cho thời đoạn thứ t
: là số kỳ theo dõi
: là nhu cầu thực tế các kỳ trong quá khứ
Chú ý: Một số chú ý khi chọn giá trị N nhƣ sau:
-

Giá trị N lớn phù hợp với dữ liệu trong quá khứ biến động nhiều.

-

Giá trị N nhỏ phù hợp với việc dữ liệu trong quá khứ ít biến động.

-

Nếu các dữ liệu quá khứ cho thấy một mô hình tăng hoặc giảm, thì các dữ liệu
gần với hiện tại hơn sẽ giúp ƣớc tính tốt hơn về các giá trị tƣơng lai. Vì vậy
nên sử dụng N nhỏ.

 Phương pháp bình quân dịch chuyển có trọng số
(


dự báo đƣợc thực hiện trong thời gian qua. Nói cách khác là số dự báo của thời kỳ sau
đƣợc tính toán trên cơ sở điều chỉnh dự báo thời kỳ trƣớc theo mức sai số trong dự báo
của kỳ trƣớc. Tác giả Kalekar (2004) nhận xét rằng: Phƣơng pháp làm trơn bậc 1 đƣợc
áp dụng cho dãy dữ liệu ổn định, không thay đổi nhiều, không có xu hƣớng và không
có tính chất mùa vụ.
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng cho dự báo ngắn hạn, thƣờng là dự báo cho 1
tháng trong tƣơng lai. Mô hình này giả định rằng các dữ liệu dao động xung quanh một
mức trung bình ổn định (không có xu hƣớng hoặc dạng tăng trƣởng).
Công thức (Kalekar, 2004):
(9)
Hay
(10)
Trong đó:
: là dự báo của kỳ thứ t
: là dự báo của kỳ trƣớc (kỳ t-1)
: là nhu cầu thực tế của kỳ trƣớc (kỳ t-1)
: là hằng số san bằng (

)

 Phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 2 (Double Exponential Smoothing)
Phƣơng pháp làm trơn bậc 1 không thể hiện đƣợc xu hƣớng biến đổi của nhu cầu.
Để khắc phục tình trạng này, ta sử dụng phƣơng pháp làm trơn bậc 2 có điều chỉnh xu
hƣớng. Do đó, phƣơng pháp làm trơn bậc 2 đƣợc áp dụng cho dãy dữ liệu có xu
hƣớng, không có tính chất mùa vụ.
15