ĐẠI HỌC KINH TẾHUẾ KHOA QUẢN TRỊKINH DOANH
------
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO NHU CẦU XUẤT KHẨU HÀNG MAY MẶC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT MAY
PHÚ HÒA AN
NGUYỄN VĂN HÙNG
Niên khóa: 2015–2019
Trường Đại học Kinh tế Huế
ĐẠI HỌC KINH TẾHUẾ KHOA QUẢN TRỊKINH DOANH
------
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO NHU CẦU XUẤT KHẨU HÀNG MAY MẶC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT MAY
PHÚ HÒA AN
Sinh viên thực hiện:
Nguyễn Văn Hùng MSV: 15K4041045 Lớp: K49A–KDTM
Giáo viên hướng dẫn:
Th.S Trần Đức Trí
Niên khóa: 2015–2019
Trường Đại học Kinh tế Huế
Lời Cảm Ơn
Để hoàn thành bài Khóa luận tốt nghiệp này, ngoài sự nỗ lực của bản thân em đã nhận được sự quan tâm giúp đỡ tận tình của quý Thầy Cô, Ban lãnh đạo công ty và gia đình, bạn bè.
Trước hết, em xin cảm ơn quý Thầy Cô giáo đã giảng dạy, hướng dẫn trong suốt thời gian 4 năm học tại trường Đại học Kinh tế Huế, Thầy Cô đã cho em có được những nền tảng cũng như những kỹ năng, kiến thức thực tế. Đặc biệt, em xin trân trọng cảm ơn ThS.Trần Đức Trí - Giảng viên Khoa Quản Trị Kinh Doanh Trường Đại Học kinh tế Huế Thầy đã tận tình hướng dẫn giúp đỡ em trong suốt thời gian thực tập cuối khóa và hoàn thành khóa luận với kết quả tốt nhất.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành tới anh Nguyễn Kiết Tường – phó Trưởng phòng Kinh Doanh đã tạo điều kiện cho em thực tập tại công ty và tận tình giúp đỡ, chỉ dạy kiến thức lẫn kỹ năng trong quá trình Thực tập. Và em xin gửi lời cảm ơn đến các cá nhân Anh/Chị trong công ty Cổ Phần Dệt May Phú Hòa An đã tận tình quan tâm, giúp đỡ, hướng dẫn em một sinh viên còn non yếu trong kiến thức, kinh nghiệm lẫn kỹ năng thực tế có thể hòa nhập vào môi trường công ty hỗ trợ em trong quá trình làm việc và cho em những kỷ niệm đáng nhớ trong thời gian thực tập.
Cuối cùng em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè và các anh/chị đã luôn giúp đỡ em.
Nhưng vì điều kiện thời gian, kiến thức có hạn và kinh nghiệm thực tiễn chưa nhiều nên bài Khóa luận tốt nghiệp không tránh khỏi những sai sót. Rất mong nhận được sự đóng góp của quý Thầy Cô và bạn đọc.
Em xin chân thành cảm ơn!
Huế, tháng 4 năm 2019 Sinh viên thực hiện
Nguyễn Văn Hùng
Trường Đại học Kinh tế Huế
MỤC LỤC
MỤC LỤC ...i
DANH MỤC VIẾT TẮT...v
DANH MỤC BẢNG ... vii
DANH MỤC HÌNH ...x
DANH MỤC SƠ ĐỒ...x
PHẦN I. ĐẶT VẤN ĐỀ...1
1. Lý do chọn đề tài ...1
2. Mục tiêu nghiên cứu ...2
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...2
3.1. Đối tượng nghiên cứu ...2
3.2. Phạm vi nghiên cứu ...2
4. Phương pháp nghiên cứu ...3
4.1. Quy trình dự báo...3
4.2. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp...3
4.3. Phương pháp nghiên cứu định tính...4
4.4. Phương pháp nghiên cứu định lượng ...5
4.5. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu ...9
5. Kết cấu đề tài ...10
PHẦN II. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢNGHIÊN CỨU ...11
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀVẤN ĐỀNGHIÊN CỨU...11
1.1. Cơ sở lý luận...11
1.1.1. Khái niệm dự báo ...11
1.1.2. Đặc điểm của dự báo ...12
1.1.3. Các loại dự báo ...13
1.1.3.1. Căn cứ vào độ dài thời gian dự báo...13
1.1.3.2. Căn cứ vào nội dung (đối tượng dự báo)...14
1.1.4. Các phương pháp dự báo ...15
Trường Đại học Kinh tế Huế
1.4.1.2. Phương pháp dự báo định lượng ...17
1.1.5. Xây dựng khung quản lý quy trình dự báo...18
1.1.6. Ý nghĩa và vai trò của dự báo...20
1.1.6.1. Ý nghĩa dự báo ...20
1.1.6.2. Vai trò dự báo ...21
1.2. Các nhân tố tác động tới dự báo nhu cầu ...22
1.2.1. Nhân tố chủ quan...22
1.2.2. Các nhân tố khách quan...23
1.2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động dự báo xuất khẩu...23
1.2.3.1. Các yếu tố vĩ mô...24
1.2.3.2. Các yếu tố vi mô...27
1.2.4. Tác động của chu kỳ sống sản phẩm đối với dự báo nhu cầu ...30
1.3. Cơ sở thực tiễn...31
1.3.1. Tình hình xuất nhập khẩu hàng dệt may của Việt Nam ...31
1.3.2. Thị trường xuất nhập khẩu ...32
1.3.3. Dự báo về sự phát triển của ngành dệt may tỉnh Thừa Thiên Huế trong những năm tới ...33
1.3.4. Tình hình dự báo cầu ngành dệt may trong năm 2019 ...35
CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HOẠT ĐỘNG DỰ BÁO XUẤT KHẨU HÀNG MAY MẶC TẠI CÔNG TY CỔPHẦN DỆT MAY PHÚ HÒA AN... 37
2.1. Giới thiệu tổng quan về Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An ...37
2.1.1. Khái quát về công ty...37
2.1.2. Ngành nghề kinh doanh...37
2.1.3. Quá trình hình thành và phát triển của công ty ...37
2.1.4. Phương thức kinh doanh chủ yếu của công ty...38
2.1.5. Cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý của công ty...39
2.1.5.1. Cơ cấu tổ chức của công ty ...39
2.1.5.2. Chức năng nhiệm vụ và quyền hạn của các bộ phận...41
2.1.6. Tình hình lao động của công ty ...44
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.2. Đánh giá và phân tích về dự báo nhu cầu hàng may mặc tại Công ty Cổ Phần Dệt
May Phú Hòa An ...48
2.2.1. Tình hình tài sản và nguồn vốn của công ty...48
2.2.1.1. Cơ cấu tài sản của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...48
2.2.1.2. Cơ cấu nguồn vốn của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...51
2.2.1.3. Kết quả hoạt động kinh doanh xuất khẩu của công ty...52
2.2.2. Tình hình hoạt động xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 - 2018 ...53
2.2.2.1. Cơ cấu mặt hàng xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 - 2018...55
2.2.2.2. Tỷ trọng tổng kim ngạch xuất khẩu so với tổng doanh thu của công ty giai đoạn 2016 -2018 ...58
2.2.3. Đánh giá hiệu quả của hoạt động kinh doanh xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016-2018 ...59
2.2.3.1. Các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty ....59
2.2.3.2. Tỷ suất lợi nhuận ...59
2.2.3.3. Tỷ suất ngoại tệ xuất khẩu...61
2.2.3.4. Cơ cấu thị trường xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 – 2018...63
2.2.4. Kết quả dự báo hoạt động xuất khẩu hàng may mặc tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An...65
2.2.4.1. Kết quả dự báo hàng dệt kim xuất khẩu của công ty giai đoạn 2015 – 2018...66
2.2.4.2. Kết quả dự báo hàng dệt thoi xuất khẩu của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An giai đoạn 2015 – 2018...79
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NHẰM ĐÁP ỨNG NHU CẦU HOẠT ĐỘNG KINH DOANH XUẤT KHẨU HÀNG MAY MẶC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT MAY PHÚ HÒA AN ...88
3.1. Định hướng, mục tiêu chủ yếu hướng cho hoạt động xuất khẩu hàng dệt may của công ty trong thời gian tới. ...88
3.1.1. Định hướng và mục tiêu của nghành dệt may của tỉnh Thừa Thiên Huế...88
3.1.2. Định hướng và mục tiêu của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An...90 3.2. Giải pháp nhằm đáp ứng nhu cầu hoạt động kinh doanh xuất khẩu hàng may mặc
Trường Đại học Kinh tế Huế
3.2.1. Giải pháp về công tác tổ chức quản lý...92
3.2.2. Tiết kiệm chi phí sản suất ...93
3.2.3. Giải pháp về nhân sự ...94
3.2.4. Giải pháp nâng cao chất lượng sản phẩm...96
3.2.5. Giải pháp liên quan đến tiến độ giao hàng ...97
3.2.6. Giải pháp tài chính...98
PHẦN III. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ...99
3.1. Kết luận...99
3.2. Kiến nghị ...100
3.2.1. Đối với Hiệp hội Dệt may Việt Nam...100
3.2.2. Đối với Ủy ban nhân dân tỉnh Thừa Thiên Huế ...101
TÀI LIỆU THAM KHẢO...102
PHỤLỤC ...105
Trường Đại học Kinh tế Huế
DANH MỤC VIẾT TẮT
KCN : Khu công nghiệp
CCDV : Cung cấp dịch vụ
NDT : Nhân dân tệ
TNHH : Trách nhiệm hữu hạn
CNH – HĐH : Công nghiệp hóa, hiện đại hóa
CP : Chi phí
DN : Doanh nghiệp
DT : Doanh thu
LN : Lợi nhuận
TNDN : Thu nhập doanh nghiệp
TS : Tài sản
VCSH : Vốn chủ sở hữu
XK : Xuất khẩu
KD - XNK : Kinh doanh - Xuất nhập khẩu
KD : Kinh doanh
CBCNV : Cán bộ công nhân viên SXKD : Sản xuất kinh doanh TSNTXK : Tỷ xuất ngoại tệ xuất khẩu TGHĐ : Tỷ giá hối đoái
FDI : Đầu tư trực tiếp nước ngoài (Foreign Direct Invesment) QC : Quản lý chất lượng (Quality Control)
PCE : Cái, chiếc (Pieces)
CM : Cắt may
D : nhu cầu (Demand)
F : dự báo (Forecast)
E : Sai số (Error)
A : Tuyệt đối (Absolute)
TS
Trường Đại học Kinh tế Huế
: Tín hiệu theo dõiT : xu thế (Trend)
S : mùa vụ (Season)
L : mức độ (Level)
SES : Phương pháp san bằng mũ giản đơn (Simple exponential smoothing) MSE : Sai số bình phương trung bình (Mean Squared Error)
RMSE : Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình (Root Mean Squared Error)
MAD : Độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Deviation)
MAPE : Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (Mean average Percent Error) WTO : Tổ chức thương mại thế giới (World Trade Organization)
EU : Liên minh châu Âu (European Union)
EVFTA : Hiệp định thương mại tự do Việt Nam – Châu Âu
CPTPP : Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương (Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Paciffic Partnership)
Trường Đại học Kinh tế Huế
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Kim ngạch xuất khẩu, nhập khẩu theo châu lục, khối nước và một số thị
trường lớn năm 2018 ...33
Bảng 2.2: Dự báo kim ngạch xuất khẩu của các công ty may mặc trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế đến năm 2020 ...34
Bảng 2.3: Tình hình lao động của công ty giai đoạn 2016 – 2018...45
Bảng 2.4: Cơ cấu tài sản của công ty giai đoạn 2016 – 2018...48
Bảng 2.5: Cơ cấu nguồn vốn của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...51
Bảng 2.6: Kết quả hoạt động kinh doanh của công ty giai đoạn 2016 – 2018...52
Bảng 2.7: Tổng giá trị kim ngạch xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...53
Bảng 2.8: Cơ cấu mặt hàng xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...55
Bảng 2.9: Tỷ trọng tổng kim ngạch xuất khẩu so với tổng doanh thu của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...58
Bảng 2.10: Các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...60
Bảng 2.11: Tỷ suất ngoại tệ xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 – 2018...62
Bảng 2.12: Kim ngạch xuất khẩu hàng may mặc theo thị trường của ...63
Bảng 2.13: Số lượng hàng dệt kim xuất khẩu tại công ty giai đoạn 2015 – 2018 ...65
Bảng 2.14: Kết quả dự báo và đánh giá hàng dệt kim của công ty bằng phương pháp san bằng mũ giản đơn – Simple exponential smoothing(SES) ...68
Bảng 2.15: Kết quả dự báo hàng dệt kim năm 2018 bằng phương pháp bằng phương pháp san mũ giản đơn (SES) ...69
Bảng 2.16: Kết quả dự báo hàng dệt kim của công ty theo mô hình Holt’s Model ...71
Bảng 2.17: Kết quả chạy mô hình hồi quy Holt’s Model...72
Bảng 2.18: Kết quả dự báo hàng dệt kim của năm 2018 bằng mô hình Holt’s ...72
Bảng 2.19: Kết quả dự báo hàng dệt kim của công ty theo mô hình Winter’s ...74
Bảng 2.20: Kết quả chạy mô hình hồi quy Winter’s Model...75
Bảng 2.21: Kết quả dự báo hàng dệt kim năm 2018 bằng mô hình Winter’s Model....75 Bảng 2.22: So sánh MAD, MAPE và RMSE giữa 3 phương pháp dự báo...76
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.23: Kết quả dự báo năm 2018 bằng các phương pháp SES, Holt’s và Winter’s
...76
Bảng 2.24: Kết quả dự báo hàng dệt kim của công ty năm 2019...77
Bảng 2.25: Dự báo cơ cấu mặt hàng dệt thoi của công ty giai đoạn 2018 - 2019...78
Bảng 2.26: Số lượng hàng dệt thoi xuất khẩu tại công ty giai đoạn 2015 – 2018 ...79
Bảng 2.27: Kết quả đánh giá sự phù hợp của mô hình SES...80
Bảng 2.28: Kết quả dự báo hàng dệt thoi bằng mô hình SES năm 2019 ...80
Bảng 2.29: Kết quả đánh giá sự phù hợp của mô hình Holt’s...82
Bảng 2.30: Kết quả dự báo hàng dệt thoi năm 2019 bằng mô hình Holt’s ...82
Bảng 2.31: Kết quả đánh giá sự phù hợp của mô hình Winter’s...83
Bảng 2.32: Kết quả dự báo hàng dệt thoi năm 2019 bằng mô hình Winter’s ...83
Bảng 2.33: Đánh giá mức độ phù hợp giữa các phương pháp dự báo ...85
Bảng 2.34: Kết quả dự báo hàng dệt thoi năm 2019 ...86
Bảng 2.35: Dự báo cơ cấu mặt hàng dệt thoi của công ty giai đoạn 2018 - 2019...86
Bảng 2.36: Các mục tiêu cụ thể của ngành dệt may đến năm 2025 ...89
Bảng 2.37: Mục tiêu của công ty trong năm 2019 ...92
Trường Đại học Kinh tế Huế
DANH MỤC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ 2.1: Kim ngạch, tốc độ tăng xuất khẩu, nhập khẩu và cán cân thương mại giai
đoạn 2011 – 2018 ...31
Biểu đồ 2.2: Kim ngạch xuất khẩu ngành dệt may giai đoạn 2011 – 2018...36
Biểu đồ 2.3: Cơ cấu lao động theo giới tính của công ty giai đoạn 2016-2018 ...45
Biểu đồ 2.4: Cơ cấu lao động theo tính chất của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...46
Biểu đồ 2.5: Cơ cấu lao động theo trình độ học vấn của công ty...47
Biểu đồ 2.6: Cơ cấu mặt hàng xuất khẩu của công ty giai đoạn 2016 – 2018 ...57
Biểu đồ 2.7: Kim ngạch xuất khẩu hàng may mặc theo thị trường...63
Biểu đồ 2.8: Số lượng hàng dệt kim xuất khẩu theo quý của công ty...66
Biểu đồ 2.9: Kết quả dự báo thực tế bằng các phương pháp SES, Holt’s và Winter’s trong năm 2018 ...77
Biểu đồ 2.10: Dự báo hàng dệt kim bằng mô hình winter’s model ...78
Biểu đồ 2.11: Số lượng hàng dệt thoi xuất khẩu theo quý giai đoạn 2015 – 2018 ...79
Biểu đồ 2.12: Kết quả dự báo hàng dệt thoi năm 2019 ...81
Biểu đồ 2.13: Kết quả dự báo hàng dệt thoi năm 2019 ...83
Biểu đồ 2.14: Kết quả dự báo hàng dệt thoi năm 2019 ...85
Trường Đại học Kinh tế Huế
DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1: Mô hình 5 áp lực cạnh tranh của Michael Porter ...29
DANH MỤC SƠ ĐỒ Sơ đồ 1.1: Quy trình dự báo ...3
Sơ đồ 2.1: Phân loại phương pháp dự báo...15
Sơ đồ 2.2: Khung quản lý quy trình dự báo ...19
Sơ đồ 2.3: Cơ cấu tổ chức của Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An ...40
Trường Đại học Kinh tế Huế
PHẦN I. ĐẶT VẤN ĐỀ
1. Lý do chọn đềtài
Trong nền kinh tế toàn cầu hóa như hiện nay, xu hướng toàn cầu hóa và hội nhập với nền kinh tế Thế Giới đã đưa nền kinh tế Việt Nam bước vào một thời kỳ phát triển mới. Cùng với sự phát triển của nền kinh tế thị trường vàsự phát triển không ngừng, nhanh chóng của khoa học kỹ thuật đã thúc đẩy nhiều mô hình kinh tế, các thành phần kinh tế và các loại hình doanh nghiệp phát triển, tạo ra nhiều cơ hội kinh doanh. Đồng thời cũng đưa đến những thách thức, tạo ra môi trường cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp nhằm tranh giành lợi nhuận và thị trường trong nước cũng như thị trường trên thế giới.
Chính những yếu tố này đã ảnh hưởng rất lớn tới các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh. Do chi phí đầu vào tăng, làm cho lợi nhuận của hầu hết các doanh nghiệp đều bị giảm đi đáng kể. Vì vậy, nó cũng ảnh hưởng rất lớn đến kế hoạch kinh doanh của các công ty. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp còn gặp phải sự biến động của thị trường như giá nguyên vật liệu tăng cao, tỷ giá thay đổi thất thường, lạm phát, lãi suất vay vốn cao, thu nhập của người tiêu dùng giảm cũng tác động xấu tới nhu cầu về các sản phẩm. Những tác động tiêu cực này, cũng được thể hiện đặc biệt đối với ngành dệt may của Việt Nam và các doanh nghiệp dệt may chịu nhiều rủi ro hơn. Do đa số các sản phẩm dệt may mà các doanh nghiệp đang kinh doanh chủ yếu là xuất khẩu sang nước ngoài.
Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An được thành lập vào tháng 6/2008 và chính thức đi vào hoạt động vào tháng 5/2009. Trải qua gần 10 năm hoạt động, công ty đã gặt hái được nhiều thành công và luôn cố gắng đẩy mạnh lĩnh vực sản xuất gia công xuất khẩu của mình nhưng bên cạnh đó cũng gặp không ít khó khăn. Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An là một trong những doanh nghiệp chuyên xuất khẩu hàng may mặc, đã đóng góp một phần nhỏ vào kim ngạch xuất khẩu hàng may mặc của tỉnh, xuất khẩu là hoạt động chính đem lại nguồn lợi nhuận cho công ty. Vì vậy, để tiếp cận với thị trường nước ngoài đòi hỏi nhu cầu ngày càng cao như hiện nay đã đặt ra yêu cầu cho công ty, cần phải đẩy mạnh hơn nữa việc phân tích và dự báo nhu cầu về hàng
Trường Đại học Kinh tế Huế
may mặc trong những năm qua là vô cùng quan trọng. Bởi lẽ, thông qua việc phân tích và dự báo đó mà công ty có thể đề ra những chiến lược kinh doanh tối ưu, những giải pháp hiệu quả để duy trì và mở rộng thị trường nước ngoài là một vấn đề mang tính chiến lược đối với sự tồn tại và phát triển của công ty hiện nay.
Xuất phát từ những lý do đó, tôi đã lựa chọn đề tài:“Phân tích và dựbáo nhu cầu hàng may mặc xuất khẩu tại Công ty Cổphần Dệt may Phú Hòa An” để làm nội dung viết khóa luận, phân tích và đưa ra những dự báo hữu hiệu để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh hàng may mặc xuất khẩu cho công ty trong tương lai.
2. Mục tiêu nghiên cứu
o Mục tiêu chung: Phân tích và dự báo hàng may mặc xuất khẩu tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An và đưa ra được các giải pháp thiết thực để nâng cao hiệu quả hoạt động về hàng may mặc của công ty trong thời gian tới.
o Mục tiêu cụ thể:
- Hệ thống hóa lý luận về các vấn đề về dự báo nhu cầu.
- Phân tích hoạt động và dự báo hàng may mặc xuất khẩu của công ty.
- Đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện và nâng cao hiệu quả trong quá trình xuất khẩu hàng may mặc của công ty.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1. Đối tượng nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu là phân tích và dự báo hàng may mặc xuất khẩu tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An.
3.2. Phạm vi nghiên cứu
- Phạm vi thời gian: Từ ngày 31/12/2018 - 21/04/2019. Các số liệu của công ty thu thập trong khoảng thời gian từ năm 2016 – 2018.
- Phạm vi không gian: Nghiên cứu chủ yếu xoay quanh hoạt động phân tích và dự báo hàng may mặc tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An.
Trường Đại học Kinh tế Huế
4. Phương pháp nghiên cứu 4.1. Quy trình dựbáo
Sơ đồ1.1: Quy trình dựbáo
(Nguồn: Hanke, 2005) 4.2.Phương pháp thuthập dữliệu thứcấp
Thông tin bên trong công ty:
Thông tin từ các báo cáo tình hình hoạt động của công ty giai đoạn 2016 – 2018:
Các báo cáo về thống kê kết quả kinh doanh; cơ cấu tổ chức; tình hình lao động;
nguồn vốn; tài sản; thông tin về khách hàng và số liệu hàng may mặc xuất khẩu giai
Trường Đại học Kinh tế Huế
đoạn 2015 – 2018 từ các phòng tài chính kế toán, phòng kinh doanh và phòng nhân sự của Công ty Cổ Phần Dệt may Phú Hòa An.
Thông tin bên ngoài công ty:
Các bài nghiên cứu khoa học, các luận văn, tiểu luận có đề tài, các bài viết trên tạp chí chuyên ngành.
Tiến hành thu thập tài liệu về những lý thuyết đến dự báo nhu cầu hàng may mặc; dữ liệu về tình hình phát triển của ngành dệt may Việt Nam từ các nghiên cứu sẵn có trước đây.
Các bài biết có giá trị tham khảo trên internet liên quan đến ngành dệt may và hoạt động dự báo hàng may mặc, số liệu của Hiệp hội Dệt may Việt Nam và của các công ty Dệt may khác trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế…đặc biệt từ các trang web sau:
http://www.vietnamtextile.org.vn/ (Hiệp hội dệt may Việt Nam (VITAS)).
http://www.phugatex.com.vn/ (Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An).
http://www.moit.gov.vn/ (Bộ Công Thương Việt Nam).
4.3. Phương pháp nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính là phương pháp dựa vào kinh nghiệm và phán đoán của những chuyên viên, những người quản lý và những chuyên gia. Phương pháp định tính thường được sử dụng khi dữ liệu lịch sử không sẵn có hay có nhưng không đầy đủ, hoặc không đáng tin cậy, hoặc những đối tượng dự báo bị ảnh hưởng bởi những nhân tố không thể lượng hóa được như sự thay đổi tiến bộ kỹ thuật.
Trong đề tài này, nghiên cứu định tính được sử dụng thông qua phỏng vấn sâu các đối tượng là các nhân viên hiện đang công tác tại các phòng ban của công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An, đồng thời tiến hành phỏng vấn chuyên gia về hoạt động dự báo của công ty những năm gần đây cũng như những vấn đề về công tác quản lý, điều hành của công ty, những thuận lợi, khó khăn và các giải pháp, phương hướng hoạt động đẩy mạnh cho hàng may mặc của công ty trong thời gian tới. Kết quả nghiên cứu định tính là cơ sở giúp tôi giải đáp được những thắc mắc và hiểu rõ hơn về quy trình dự báo của công ty và từ đó đưa ra những ưu điểm và hạn chế của công ty rồi đề xuất
các giải pháp.
Trường Đại học Kinh tế Huế
4.4. Phương phápnghiên cứu định lượng
Tiến hành nghiên cứu để thu thập số liệu ở dạng định lượng dựa vào tài liệu thứ cấp có sẵn. Kỹ thuật được sử dụng trong nghiên cứu này là các phương pháp san bằng mũ để dự báo cho lượng hàng may mặc xuất khẩu cho năm tới của công ty. Tiến hành thu thập số liệu về hàng may mặc xuất khẩu cụ thể là hàng dệt kim và dệt thoi giai đoạn 2015 – 2018 nhằm đánh giá về hiệu quả kinh doanh và dự báo lượng hàng may mặc cho năm tiếp theo của công ty.
Các phương pháp san bằng mũ được áp dụng trong nghiên cứu gồm phương pháp san bằng mũ đơn giản - Simple exponential smoothing (SES), mô hình điều chỉnh theo xu hướng - Holt’s Model và phương pháp hệ số điều chỉnh - Winter’s Model (Nguyễn Trọng Hoài, 2009).
Phương pháp san bằng mũ giản đơn
Phương pháp san mũ giản đơn đưa ra một giá trị trung bình di động với trọng số giảm dần cho tất cả các quan sát trong quá khứ. Mục tiêu của phương pháp này là ước lượng giá trị trung bình hiện tại và sử dụng giá trị này làm giá trị dự báo cho tương lai.
Phương pháp san mũ vẫn dựa trên cơ sở lấy trung bình tất cả các giá trị quá khứ của chuỗi dữ liệu dưới dạng trọng số giảm dần theo hàm mũ. Quan sát gần nhất (với giá trị dự báo) nhận trọng số( với 0 1) lớn nhất, quan sát tiếp theo nhận trọng số nhỏ hơn một chút,(1-), quan sát tiếp theo nữa nhận trọng số nhỏ hơn nữa, (1-
)2, và cứ tiếp diễn như thế cho đến quan sát cuối cùng trong dữ liệu quá khứ.
Phương pháp này được biểu hiện theo công thức sau:
Lt= αDt+(1-α)Lt-1 Lt: mức nhu cầu tại thời kì t (Với t ≥ 1)
D : giá trị quan sát hoặc giá trị thực ở thời điểm t L : giá trị dự báo ở thời điểm t
∝: hệ số san mũ (0 1)
Giá trị hệ số san mũ ∝đóng vai trò như một yếu tố xác định mức độ ảnh hưởng của quan sát hiện tại lên giá trị dự báo của quan sát tiếp theo.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Khi ∝gần bằng 1, thì giá trị dự báo sẽ hầu như chính là giá trị của quan sát hiện tại (hoặc giá trị dự báo mới sẽ bằng giá trị dự báo cũ cộng với một giá trị điều chỉnh rất đáng kể của sai số dự báo trước đó).
Ngược lại, nếu ∝gần bằng 0, thì giá trị dự báo mới sẽ rất giống giá trị dự báo cũ và quan sát hiện tại sẽ có ảnh hưởng rất ít lên giá trị dự báo mới.
Do đó, phải dựa vào đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian và kinh nghiệm nghiên cứu để lựa chọn∝cho phù hợp. Giá trị∝tốt nhất là giá trị làm cho sai số bình phương trung bình nhỏ nhất.
Theo kinh nghiệm của các nhà dự báo thì∝thích hợp cho vận dụng phương pháp san mũ có thể được chọn bằng:∝ = với n: độ dài chuỗi thời gian
(Nguồn: Nguyễn Trọng Hoài, 2009)
Phương pháp san mũ Holt’s
Mô hình san mũ Holt’s được sử dụng đối với dữ liệu có yếu tố xu thế. Hanke (2005) cho rằng bởi vì hầu hết các chuỗi dữ liệu kinh tế và kinh doanh hiếm khi theo một xu thế cố định nên chúng ta cần xem xét khả năng mô hình hóa các xu thế mang tính cục bộ và thay đổi theo thời gian. Holt (1975) đã phát hiện một phương pháp san mũ, được gọi là phương pháp san mũ tuyến tính Holt, cho phép suy diễn các xu thế cục bộ và có thể được sử dụng cho dự báo tương lai.
Khi chuỗi thời gian có yếu tố xu thế (cục bộ) thì ta cần phải dự báo cả giá trị trung bình (giá trị san mũ) và độ dốc (xu thế) hiện tại để làm cơ sở cho dự báo tương lai.
San mũ Holt’s là phương pháp sử dụng các hệ số san mũ α, β khác nhau để ước lượng giá trị trung bình và độ dốc của chuỗi thời gian (theo mô hình san mũ đơn giản ).
Trên cơ sở san mũ giản đơn, các hệ số san mũ này sẽ đưa ra các giá trị ước lượng về mức trung bình và độ dốc ngay khi có sẵn một quan sát mới. Nói cách khác, giá trị trung bình hiện tại vẫn là trung bình với trọng số giảm dần của tất cả các giá trị trung bình quá khứ; và độ dốc hiện tại sẽ là trung bình với trọng số giảm dần của tất cả các độ dốc quá khứ. Mô hình san mũ Holt’s được thể hiện qua ba phương trình sau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Ước lượng giá trị trung bình hiện tại:
Lt = αDt+( 1 – α )( Lt – 1+ Tt – 1)
Ước lượng xu thế (độ dốc):
Tt = β( Lt - Lt – 1) + ( 1- β ) Tt – 1
Dự báo p giai đoạn trong tương lai:
Ft + p = Lt + pTt Trong đó:
Lt: giá trị san mũ mới (hoặc giá trị ước lượng trung bình hiện tại).
α : hệ số san mũ của giá trị trung bình (0 < α < 1).
Dt: giá trị quan sát hoặc giá trị thực tế vào thời điểm t.
β: hệ số san mũ của giá trị xu thế (0< β < 1).
Tt: giá trị ước lượng của xu thế tại thời điểm t.
p: thời đoạn dự báo trong tương lai.
Ft + p : giá trị dự báo cho p giai đoạn trong tương lai.
Các hệ số san mũ α và β trong san mũ Holt’s có thể được chọn một cách chủ quan hoặc bằng cách tối thiểu hóa sai số dự báo (RMSE). Ở đây, chúng ta có thể sử dụng kỹ thuật phân tích độ nhạy hai chiều để xác định α và β. Nhờ sự phát triển của các phần mềm kinh tế lượng, nên chúng ta không nhất thiết phải mất nhiều thời gian.
Tuy nhiên, kinh nghiệm cho thấy rằng nếu dữ liệu có mức độ biến thiên cao thì chúng ta nên chọn các hệ số san mũ lớn và ngược lại.
(Nguồn: Nguyễn Trọng Hoài, 2009)
Phương pháp san mũ Winter’s
San mũ winter’s là một phương pháp mở rộng của san mũ Holt’s đối với các dữ liệu có chứa yếu tố mùa. Yếu tố mùa trong chuỗi thời gian có thể thuộc dạng phép cộng hoặc phép nhân. Dạng phép cộng có nghĩa là yếu tố mùa ở các năm khác nhau được lặp đi lặp đi lặp lại một cách điều đặn. Ngược lại, dạng phép nhân có nghĩa là yếu tố mùa vụ ở năm sau được lặp đi lặp lại nhưng với cường độ cao hơn hoặc thấp hơn so với từng
Trường Đại học Kinh tế Huế
mùa trong năm trước. Mô hình san mũ Winter’s tổng quát nhất là mô hình dạng nhân tính. Mô hình này được ước lượng thông qua hệ bốn phương trình sau đây:
Ước lượng giá trị trung bình hiện tại:
Lt = α +(1 – α)(Lt – 1+ Tt – 1)
Ước lượng giá trị xu thế (độ dốc):
Tt = β(Lt - Lt – 1) + (1- β)Tt – 1
Ước lượng giá trị chỉ số mùa:
St =γ + (1- γ) s
Dự báo p giai đoạn trong tương lai:
Ft + p = (Lt + pTt)St+p-s Trong đó:
Lt: giá trị san mũ mới (hoặc giá trị ước lượng trung bình hiện tại).
α: hệ số san mũ của giá trị trung bình (0 1).
Dt: giá trị quan sát hoặc giá trị thực tế vào thời điểm t.
β: hệ số san mũ của giá trị xu thế (0β1).
Tt: giá trị ước lượng của xu thế.
γ: hệ số san mũ của chỉ số mùa.
St: giá trị ước lượng của chỉ số mùa.
p: thời đoạn dự báo trong tương lai.
s: số lượng giai đoạn trong chu kỳ mùa vụ.
Ft + p : giá trị dự báo Winter’s cho p giai đoạn trong tương lai.
Với α, β và γ là các tham số san bằng nhận giá trị khi tổng sai số bình phương trung bình nhỏ nhất.
(Nguồn: Nguyễn Trọng Hoài, 2009)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Để đánh giá độ chính xác của kết quả dự báo bằng các phương pháp trên, sai số tiêu chuẩn (RMSE - căn bậc hai của sai số bình phương trung bình), mức độ phù hợp của mô hình là các tiêu chí được sử dụng để lựa chọn mô hình tối ưu được xác định như sau:
Sai số bình phương trung bình MSE (Mean Squared Error)
MSE= Et
Độ lệch tuyệt đối bình trung bình MAD ( Mean Absolute Deviation) MADt= ∑ At
Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình RMSE (Root Mean Squared Error) RMSE=√MSEt
Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình MAPE (Mean Average Percent Error) MAPE =∑
4.5. Phương pháp phân tích và xửlý sốliệu
Thông tin thu được từ điều tra được xử lý bằng phần mềm Microsoft Excel 2010, phần mềm Eview8 và phần mềm SPSS 20. Dữ liệu được xử lý phân tích bằng các phương pháp sau.
Phương pháp thống kê mô tả: Trên cơ sở những số liệu đã được thống kê và các tài liệu đã được tổng hợp, kết hợp với việc vận dụng các phương pháp phân tích thống kê như số tương đối, số tuyệt đối, số bình quân,… để phân tích, so sánh, đối chiếu từ đó rút ra những mặt tích cực và hạn chế trong hoạt động xuất khẩu và dự báo hàng may mặc của công ty.
Phương pháp so sánh: Xác định mức độ tăng giảm và mối tương quan của các chỉ tiêu hoạt động xuất khẩu và kết quả dự báo hàng may mặc của công ty qua các năm 2015 – 2018.
Trường Đại học Kinh tế Huế
5. Kết cấu đềtài
Phần 1: Đặt vấn đề
Trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu.
Phần 2: Nội dung và kết quảnghiên cứu - Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
- Chương 2: Phân tích và đánh giá hoạt động dự báo xuất khẩu hàng may mặc tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An
- Chương 3: Giải pháp nhằm đáp ứng nhu cầu hoạt động kinh doanh xuất khẩu hàng may mặc tại Công ty Cổ phần Dệt may Phú Hòa An
Phần 3: Kết luận và kiến nghị
Trường Đại học Kinh tế Huế
PHẦN II. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢNGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1:TỔNG QUAN VỀVẤN ĐỀNGHIÊN CỨU 1.1.Cơ sởlý luận
1.1.1. Khái niệm dựbáo
Trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, các nhà quản trị thường xuyên phải đưa ra quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để giúp các quyết định này có độ tin cậy cao, giảm thiểu mức độ rủi ro, người ta đã đưa ra kỹ thuật dự báo. Vì vậy dự báo là hết sức quan trọng và cần thiết cho các doanh nghiệp, đặc biệt là ngày nay lại hoạt động trong môi trường của nền kinh tế thị trường mà ở đó luôn diễn ra những sự cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp với nhau.
Vậy dự báo là gì? Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm sau: Dự báo là khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ xảy ra trong tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau: các dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ; căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo và căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết.
Tính khoa học được thể hiện ở:
Căn cứ vào dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo.
Tính nghệ thuật được thể hiện ở:
Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ nghệ thuật phán đoán của các chuyên gia, được kết hợp với kết quả dự báo, để có được các quyết định với độ chính xác và tin cậy cao.
Vậy dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Nó có thể là lấy các dữ liệu đã qua để làm kế hoạch cho tương lai nhờ một mô hình toán học nào đó. Nó có thể là cách suy nghĩ chủ quan hay trực giác để tiên đoán tương lai hoặc nó có thể là sự phối hợp của những cách trên. Có nghĩa là dùng mô hình toán học rồi dùng phán xét kinh nghiệm của người quản trị để điều chỉnh lại.
(Nguồn: Phùng ThịHồng Hà (10/2007), trang 17)
Trường Đại học Kinh tế Huế
1.1.2.Đặc điểm của dựbáo
Không có cách nào để xác định tương lai là gì một cách chắc chắn (tính không chính xác của dự báo). Dù phương pháp chúng ta sử dụng là gì thì luôn tồn tại yếu tố không chắc chắn cho đến khi thực tế diễn ra.
Luôn có điểm mù trong các dự báo. Chúng ta không thể dự báo một cách chính xác hoàn toàn điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. Hay nói cách khác, không phải cái gì cũng có thể dự báo được nếu chúng ta thiếu hiểu biết về vấn đề cần dự báo.
Dự báo cung cấp kết quả đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đề xuất các chính sách phát triển kinh tế, xã hội. Chính sách mới sẽ ảnh hưởng đến tương lai, vì thế cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo.
Theo tác giả Sunil Chopra và Peter Meindl (2012) đã nói rằng công ty và nhà quản lý nên nhận thức được các đặc điểm sau của dự báo:
Dự báo luôn không chính xác và do đó nên bao gồm cả giá trị dự kiến của dự báo và thước đo lỗi dự báo. Để hiểu tầm quan trọng của lỗi dự báo, hãy xem xét hai đại lý xe hơi. Một trong số họ dự kiến doanh số sẽ dao động trong khoảng từ 100 đến 1.900 đơn vị, trong khi những người khác dự kiến doanh số sẽ dao động trong khoảng từ 900 đến 1.100 đơn vị. Mặc dù cả hai đại lý đều dự đoán doanh số trung bình là 1.000, các chính sách tìm nguồn cung ứng cho mỗi đại lý nên rất khác nhau do sự khác biệt về độ chính xác dự báo. Do đó, lỗi dự báo (hoặc không chắc chắn về nhu cầu) phải là đầu vào quan trọng trong hầu hết các quyết định của chuỗi cung ứng. Thật không may, hầu hết các công ty không duy trì bất kỳ ước tính về lỗi dự báo.
Dự báo dài hạn thường kém chính xác hơn dự báo ngắn hạn; nghĩa là, các dự báo dài hạn có độ lệch chuẩn lớn hơn so với trung bình so với dự báo ngắn hạn.
Seven-Eleven Nhật Bản đã khai thác tài sản quan trọng này để cải thiện hiệu suất của nó. Công ty đã thiết lập một quy trình bổ sung cho phép công ty đáp ứng đơn đặt hàng trong vòng vài giờ. Ví dụ: nếu người quản lý cửa hàng đặt hàng trước 10 A.M, đơn hàng được giao bởi 7 P.M cùng ngày. Do đó, người quản lý chỉ phải dự báo những gì sẽ bán trong đêm đó ít hơn 12 giờ trước khi bán thực tế. Thời gian thực hiện ngắn cho phép người quản lý tính đến thông tin hiện tại có thể ảnh hưởng đến doanh số bán sản
Trường Đại học Kinh tế Huế
phẩm, chẳng hạn như thời tiết. Dự báo này có khả năng chính xác hơn so với việc người quản lý cửa hàng phải dự báo nhu cầu trước một tuần.
Dựbáo tổng hợp thường chính xác hơn dự báo tách rời, vì chúng có xu hướng có độlệch chuẩn nhỏ hơn so với giá trịtrung bình.Ví dụ, thật dễ dàng để dự báo tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Hoa Kỳ trong một năm nhất định với sai số ít hơn 2 phần trăm. Tuy nhiên, việc dự báo doanh thu hàng năm cho một công ty có sai số ít hơn 2 phần trăm sẽ khó khăn hơn nhiều và thậm chí còn khó dự báo doanh thu cho một sản phẩm nhất định có cùng độ chính xác. Sự khác biệt chính giữa ba dự báo là mức độ tổng hợp. GDP là tổng hợp của nhiều công ty và thu nhập của một công ty là tổng hợp trên một số dòng sản phẩm. Tổng hợp càng lớn, dự báo càng chính xác.
(Nguồn: Supply Chain Managent of Sunil Chopra and Peter Meindl, 2012 ) 1.1.3. Các loại dựbáo
1.1.3.1. Căn cứ vào độdài thời gian dựbáo Dựa vào thời gian có 3 loại dự báo sau:
Dự báo ngắn hạn (< 3 tháng)
Dự báo trung hạn (> 3 tháng đến 3 năm)
Dự báo dài hạn (> 3 năm)
Dự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo ngắn hạn thường không quá 3 tháng.
Loại dự báo này được dùng trong xây dựng kế hoạch mua hàng, điều độ công việc, cân bằng nhân lực.
Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo trung hạn thường từ 3 tháng đến 3 năm. Nó được dùng để lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền mặt, huy động các nguồn lực và tổ chức các hoạt động tác nghiệp.
Dự báo dài hạn: Thời gian dự báo từ 3 năm trở lên. Dự báo dài hạn là cơ sở để lập kế hoạch sản xuất sản phẩm mới, kế hoạch nghiên cứu và ứng dụng công nghệ mới, định vị doanh nghiệp, mở rộng quy mô doanh nghiệp,…
Dự báo trung hạn và dài hạn có ba đặc trưng khác với dự báo ngắn hạn:
Thứ
Trường Đại học Kinh tế Huế
nhất, dự báo trung hạn và dài hạn phải giải quyết nhiều vấn đề có tính toàndiện và yểm trợ cho các quyết định quản lý thuộc về hoạch định kế hoạch sản xuất sản phẩm và quá trình công nghệ.
Thứhai, dự báo ngắn hạn thường nhiều loại phương pháp luận hơn là dự báo dài hạn. Đối với các dự báo ngắn hạn người ta dùng phổ biến các kỹ thuật toán học như bình quân di động, san bằng mũ và hồi quy theo xu hướng.
Thứba, dự báo ngắn hạn có khuynh hướng chính xác hơn dự báo dài hạn. Vì các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, nếu kéo dài thời gian dự báo ra thì độ chính xác có khả năng giảm đi. Do vậy, cần phải thường xuyên cập nhật và hoàn thiện các phương pháp dự báo.
1.1.3.2.Căn cứvào nội dung (đối tượng dựbáo)
Dựa vào nội dung công việc cần dự báo có thể chia ra các loại dự báo sau:
Dựbáo khoa học:
Là dự kiến, tiên đoán về những sự kiện, hiện tượng, trạng thái nào đó có thể hay nhất định sẽ xảy ra trong tương lai. Theo nghĩa hẹp hơn, đó là sự nghiên cứu khoa học về những triển vọng của một hiện tượng nào đó, chủ yếu là những đánh giá số lượng và chỉ ra khoảng thời gian mà trong đó hiện tượng có thể diễn ra những biến đổi.
Dựbáo kinh tế:
Dự báo kinh tế do các cơ quan nghiên cứu, cơ quan dịch vụ thông tin, các bộ phận tư vấn kinh tế của Nhà nước thực hiện. Dự báo kinh tế nhằm cung cấp các số liệu về:
+ Tương lai của các hoạt động kinh doanh;
+ Chủ trương, chính sách kinh tế của nhà nước;
+ Số liệu tổng quát về lạm phát;
+ Nguồn cung ứng tiền tệ;
+ Tỷ lệ thất nghiệp;
+ Tổng sản phẩm quốc gia.
Những chỉ tiêu này có giá trị lớn trong việc hỗ trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung, dài hạn của các doanh nghiệp.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Dựbáo xã hội:
Dự báo xã hội là khoa học nghiên cứu những triển vọng cụ thể của một hiện tượng, một sự biến đổi, một quá trình xã hội, để đưa ra dự báo hay dự đoán về tình hình diễn biến, phát triển của một xã hội.
Dựbáo kỹthuật và công nghệ:
Dự báo này đề cập đến mức độ phát triển khoa học, kỹ thuật, công nghệ, trong tương lai. Loại dự báo này rất quan trọng đối với các doanh nghiệp có hàm lượng kỹ thuật cao như: năng lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, dầu lửa, máy tính điện tử,…
Dựbáo nhu cầu:
Thực chất của dự báo nhu cầu là tiên đoán về cầu ở cấp độ vĩ mô, vi mô và doanh số bán ra của DN. Dự báo nhu cầu giúp cho các DN xác định được số lượng sản phẩm và dịch vụ mà họ cần tạo ra trong tương lai. Thông qua dự báo nhu cầu các doanh nghiệp sẽ quyết định được quy mô sản xuất của công ty, xây dựng chính sách tài chính, xây dựng nguồn nhân lực, quyết định chính sách bán hàng,…
1.1.4.Các phương pháp dựbáo
Sơ đồ2.1: Phân loại phương pháp dự báo
(Nguồn: Wilson, 2007)
Trường Đại học Kinh tế Huế
1.1.4.1. Phương pháp dự báo định tính
Các phương pháp này dựa trên cơ sở nhận xét của những nhân tố nhân quả, dựa theo doanh số của từng sản phẩm hay dịch vụ riêng biệt và dựa trên những ý kiến về các khả năng có liên hệ của những nhân tố nhân quả này trong tương lai. Những phương pháp này có liên quan đến mức độ phức tạp khác nhau, từ những khảo sát ý kiến được tiến hành một cách khoa học để nhận biết về các sự kiện tương lai. Dưới đây là các dự báo định tính thường dùng:
Lấy ý kiến của ban điều hành
Phương pháp này được sử dụng rộng rãi ở các doanh nghiệp. Khi tiến hành dự báo, họ lấy ý kiến của các nhà quản trị cấp cao, những người phụ trách các công việc, các bộ phận quan trọng của doanh nghiệp, và sử dụng các số liệu thống kê về những chỉ tiêu tổng hợp: doanh số, chi phí, lợi nhuận...Ngoài ra cần lấy thêm ý kiến của các chuyên gia về marketing, tài chính, sản xuất, kỹ thuật.
Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là 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.
Lấy ý kiến của người bán hàng
Những người bán hàng tiếp xúc thường xuyên với khách hàng, do đó họ hiểu rõ nhu cầu, thị hiếu của người tiêu dùng. Họ có thể dự đoán được lượng hàng tiêu thụ tại khu vực mình phụ trách.
Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau, ta có được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm đang xét.
Nhược điểm của phương pháp này là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán hàng. Một số có khuynh hướng lạc quan đánh giá cao lượng hàng bán ra của mình.
Ngược lại, một số khác lại muốn giảm xuống để dễ đạt định mức.
Phương pháp chuyên gia (Delphi)
Phương pháp này thu thập ý kiến của các chuyên gia trong hoặc ngoài doanh nghiệp theo những mẫu câu hỏi được in sẵn và được thực hiện như sau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
+ Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi phục vụ cho việc dự báo.
+ 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.
+ Dựa vào bảng tóm tắt này nhân viên dự báo lại tiếp tục nêu ra các câu hỏi để các chuyên gia trả lời tiếp.
+ Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu chưa thỏa mãn thì tiếp tục quá trình nêu trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo.
Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau, không xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến của một người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến.
Phương pháp điều tra người tiêu dùng
Phương pháp này sẽ thu thập nguồn thông tin từ đối tượng người tiêu dùng về nhu cầu hiện tại cũng như tương lai. Cuộc điều tra nhu cầu được thực hiện bởi những nhân viên bán hàng hoặc nhân viên nghiên cứu thị trường. Họ thu thập ý kiến khách hàng thông qua phiếu điều tra, phỏng vấn trực tiếp hay điện thoại...
Cách tiếp cận này không những giúp cho doanh nghiệp về dự báo nhu cầu mà cả trong việc cải tiến thiết kế sản phẩm. Phương pháp này mất nhiều thời gian, việc chuẩn bị phức tạp, khó khăn và tốn kém, có thể không chính xác trong các câu trả lời của người tiêu dùng.
1.4.1.2. Phương pháp dự báo định lượng
Các phương pháp định lượng dựa vào các mô hình toán và giả định rằng dữ liệu quá khứ cũng như các yếu tố liên quan khác có thể được kết hợp để đưa ra các dự đoán tin cậy cho tương lai. Nói các khác, dựa trên những dữ liệu quá khứ để phát hiện chiều hướng vận động của đối tượng phù hợp với một mô hình toán học nào đó và đồng thời sử dụng mô hình này là mô hình ước lượng. Tiếp cận định lượng dựa trên giả định rằng giá trị tương lai của biến dự báo sẽ phụ thuộc vào xu thế vận động của đối tượng
Trường Đại học Kinh tế Huế
đó trong quá khứ. Các phương pháp dự báo định lượng được chia thành hai nhóm: Các mô hình chuỗi thời gian và các mô hình nhân quả.
Các mô hình dự báo chuỗi thời gian nghĩa là dự báo giá trị tương lai của một biến nào đó chỉ bằng cách phân tích số liệu quá khứ và hiện tại của chính biến số đó. Chỉ có các chuỗi dữ liệu có tính ổn định thì mới có thể cho ra các dự báo tin cậy. Chính vì thế, như chúng ta sẽ biết, tính “dừng” là một điều kiện quan trọng nhất trong việc phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Cho nên, trước khi xác định mô hình định lượng nào phù hợp với dữ liệu, người làm dự báo cần khảo sát dữ liệu một cách cẩn thận.
Các mô hình dự báo nhân quả dựa trên phân tích hồi quy. Chính vì vậy, chúng ta cần có kiến thức nền tảng nhất định về kinh tế lượng và thống kê để có thể dễ dàng tiếp cận và vận dụng các mô hình dự báo nhân quả.
Tuy nhiên, các phương pháp định lượng cũng có một số hạn chế. Thứ nhất, cả mô hình chuỗi thời gian và mô hình nhân quả chỉ dự báo tốt trong ngắn hạn và trung hạn. Những nhà quản lý thông thường sẽ cân nhắc độ chính xác dự báo thông qua chiều dài chuỗi dữ liệu sẵn có và khoảng các dự báo yêu cầu. Thứ hai, không có phương pháp nào có thể đưa đầy đủ những yếu tố bên ngoài có tác động đến kết quả dự báo vào mô hình. Các chuyên gia dự báo cho rằng một phương pháp dự báo tốt thông thường sẽ phải kết hợp những phương pháp định lượng và định tính.
(Nguồn: Nguyễn Trọng Hoài, 2009) 1.1.5. Xây dựng khung quản lý quy trình dựbáo
Davis và Mentzer (2007) đã đưa ra một khung quản lý quy trình dự báo toàn diện cho việc quản lý quy trình dự báo. Khung quản lý này phù hợp cho các loại dự báo như dự báo doanh số, dự báo giá cả, dự báo sản xuất, hoặc dự báo nhu cầu. Bốn thành phần chủ yếu trong quy trình này bao gồm: (1) Thiết lập một môi trường dự báo; (2) Phát triển năng lực dự báo; (3) Đánh giá các kết quả dự báo; (4) Đo lường và giám sát kết quả dự báo.
Năng lực dự báo bao gồm hai thành phần cơ bản là hậu cần thông tin (khả năng về cơ sở dữ liệu và phần mềm phân tích dữ liệu) và khả năng hiểu biết và cộng tác
Trường Đại học Kinh tế Huế
giữa các bộ phần chức năng (khả năng chia sẻ). Một hậu cần thông tin tốt phải dựa trên một hệ thống công nghệ thông tin hoàn chỉnh (phần mềm, phần cứng, và con người) và các quy trình thu thập, chuyển hóa dữ liệu (các nguồn thông tin nội bộ và các nguồn thông tin bên ngoài, kể các các khảo sát khách hàng). Ngoài ra, các quá trình dự báo còn được chia thành các phân tích dự báo nội bộ và các phân tích dự báo bên ngoài (các chuyên gia phân tích ở các trường đại học, các viện nghiên cứu). Khả năng hiểu biết và cộng tác được thể hiện qua khả năng trao đổi và nhất trí giữa các bộ phận về dữ liệu đầu vào, phương pháp dự báo và kết quả dự báo. Giữa hai thành phần này có mối quan hệ chặt chẽ với nhau thông qua giả thiết P1 “hậu cần thông tin có mối quan hệ tích cực với khả năng chia sẻ giữa các bộ phận chức năng”.
Sơ đồ 2.2: Khung quản lý quy trình dựbáo
(Nguồn: Davis và Mentzer, 2007)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Môi trường dự báo bao gồm sự ủng hộ của cấp trên, sự tin tưởng vào kết quả dự báo trong việc ra quyết định và hệ thống khen thưởng hợp lý dành cho những bộ phận tham gia vào quá trình dự báo “môi trường dự báo càng tích cực thì năng lực dự báo của doanh nghiệp càng được phát huy”(P2).
Kết quả dự báo bao gồm việc đánh giá các kết quả dự báo và các kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Việc đánh giá kết quả dự báo cần dựa trên các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác dự báo nội bộ (các tiêu chí thống kê) và mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng mục tiêu (mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ). Như vậy, kết quả dự báo không chỉ nhằm gia tăng giá trị cho các khách hàng nội bộ (người sử dụng, các phòng ban,…) mà còn gia tăng giá trị cho các khách hàng bên ngoài (nhà cung cấp, khách hàng, các chuyên gia,…). Chúng ta kỳ vọng rằng “năng lực dự báo có ảnh hưởng tích cực đến kết quả dự báo” (P3). Kết quả dự báo tốt (sai số dự báo thấp) giúp giảm chi phí tồn khi tăng lợi nhuận, cải thiện chuỗi cung ứng, đáp ứng cao nhất nhu cầu khách hàng. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã cho thấy rằng “mức độ chính xác của dự báo có mối quan hệ tích cực tới kết quả hoạt động của doanh nghiệp” (P4).
Kết quả dự báo (và kết quả hoạt động kinh doanh) có ảnh hưởng tích cực lên năng lực dự báo và môi trường dự báo (P5, P6).
Để có kết quả dự báo tốt, doanh nghiệp cần tạo dựng một môi trường tích cực trong đó sự ủng hộ và tin cậy của ban quản trị cấp trung/cao là hết sức cần thiết. Các nhà quản trị trung/cao hiểu về tầm quan trọng của dự báo là một điều kiện thuận lợi để đưa dự báo ngày càng gần hơn với các hoạt động của doanh nghiệp. Trên cơ sở đó, các doanh nghiệp phải xây dựng một năng lực dự báo nhất định, trong đó cần quan tâm đến cơ sở dữ liệu, phần mềm hỗ trợ, chuyên viên phân tích, và sự công tác tích cực, xuyên suốt trong toàn công ty. Một khi đã có môi trường và năng lực dự báo tốt, thì kết quả dự báo trở nên hữu ích hơn cho việc ra quyết định của doanh nghiệp.
1.1.6. Ý nghĩa và vai trò của dựbáo 1.1.6.1. Ý nghĩadựbáo
Dùng để dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng, qua đó giúp các nhà quản trị doanh nghiệp chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần thiết
Trường Đại học Kinh tế Huế
phục vụ cho quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, quy mô sản xuất, kênh phân phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chính… và chuẩn bị đầy đủ điều kiện cơ sở vật chất, kỹ thuật cho sự phát triển trong thời gian tới (kế hoạch cung cấp các yếu tố đầu vào như: lao động, nguyên vật liệu, tư liệu lao động… cũng như các yếu tố đầu vào dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ).
Trong các doanh nghiệp nếu công tác dự báo được thực hiện một cách nghiêm túc còn tạo điều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Dự báo chính xác sẽ giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung.
Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển kinh tế văn hoá xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân
Nhờ có dự báo các chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát triển kinh tế được xây dựng có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả kinh tế cao.
Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp có khả năng kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của đơn vị mình nhằm thu được hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất.
1.1.6.2. Vai trò dựbáo
Doanh nghiệp hoạt động trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi, nhu cầu về sản phẩm và dịch vụ cũng thay đổi theo từng tháng. Kết quả của dự báo sẽ có vai trò đáng kể đối với doanh nghiệp, nó được thể hiện như sau:
+ Là phần thiết yếu trong quản trị sản xuất tác nghiệp, là cơ sở để đưa ra các quyết định chiến lược cũng như chiến thuật của doanh nghiệp.
+ Có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạch định và thực hiện kế hoạch sản xuất cũng như các kế hoạch bộ phận khác của doanh nghiệp.
+ Giúp doanh nghiệp chủ động trong việc đáp ứng, không bỏ sót cơ hội kinh doanh.
+ Giúp các nhà quản trị doanh nghiệp có kế hoạch sử dụng hợp lý và có hiệu quả các nguồn lực.
+ Cung cấp cơ sở quan trọng để phối hợp hoạt động giữa các bộ phận trong
toàn DN.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Để hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định, các nguồn lực được cung cấp đầy đủ, kịp thời thì đòi hỏi việc dự báo của doanh nghiệp phải tương đối chính xác và phải đảm bảo tính liên tục.
Theo David (2000) cho rằng hiện nay nhiều tổ chức đang rất cần những chuyên viên biết kỹ thuật dự báo và nhu cầu tuyển dụng người làm dự báo đang có xu hướng gia tăng đáng kể, nhất là các đơn vị sản xuất kinh doanh do ba yếu tố sau:
Thứ nhất, dự báo ngày càng được sử dụng phổ biến ở hầu hết các bộ phận của doanh nghiệp trong quá trình xây dựng kế hoạch chiến lược, phân tích tình huống kinh doanh, lập kế hoạch ngân sách vốn đầu tư,… Vì thế, những người lập kế hoạch chiến lược, phân tích tài chính, kế toán, nghiên cứu thị trường, các nhà kinh tế… đều cần biết kỹ thuật dự báo.
Thứhai, để dự báo và người sử dụng dự báo phải thường xuyên trao đổi qua lại.
Cho nên, nếu những người sử dụng (thường là những nhà quản lý cấp cao của một tổ chức) có kiến thức về dự báo và tin cậy các kết quả dự báo sẽ có ý nghĩa rất lớn trong quá trình ra quyết định.
Thứ ba, dự báo có ý nghĩa sống còn đối với sự thành công của một tổ chức vì nhiều kết quả khảo sát ở Mỹ và các nước phát triển cho thấy khoảng 92% doanh nghiệp cho rằng dự báo rất quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp.
Tóm lại, các tổ chức đang hoạt động trong một thế giới liên tục thay đổi nhưng các quyết định phải được thực hiện ngay hôm nay và ảnh hưởng sống còn đến tương lai của tổ chức, nên dự báo dĩ nhiên luôn luôn cần thiết nếu thực sự tổ chức muốn tồn tại và phát triển bền vững.
1.2. Các nhân tố tác động tới dựbáo nhu cầu
Theo “Giáo trình Quản trị tác nghiệp” (2013) của TS. Trương Đức Lực – TS.
Nguyễn Đình Trung đã đưa ra các nhân tố tác động tới dự báo sau:
1.2.1. Nhân tốchủquan
Nhân tố chủ quan hay còn gọi là các nhân tố bên trong nội bộ DN bao gồm:
+ Sự nỗ lực trong nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng.
+ Công tác quảng cáo và xúc tiến thương mại.
Trường Đại học Kinh tế Huế
+ Nỗ lực bán hàng.
+ Tín dụng khách hàng
+ Sự đảm bảo chất lượng và giá cả của sản phẩm dịch vụ…
Chẳng hạn với nhân tố chu kỳ sống của sản phẩm. Mỗi sản phẩm thường trải qua 4 giai đoạn: giới thiệu sản phẩm ra thị trường, tăng trưởng, chín muồi và suy tàn.
Những sản phẩm nằm trong giai đoạn một và hai của chu kỳ sống cần được dự báo dài hạn hơn khi chúng đang ở giai đoạn chín muồi. Dự báo cần được tăng cường và thận trọng hơn trong giai đoạn chín muồi và suy tàn. Điều đó giúp cho doanh nghiệp tránh được những rủi ro đột ngột.
Trong giai đoạn đầu có rất ít hoặc hầu như không có sẵn số liệu nên cần dùng dự báo định tính nhiều hơn định lượng. Trong giai đoạn này người ra suy đoán, ngoại suy nhiều hơn so với các phương pháp như san bằng số mũ, hồi quy…Ở giai đoạn suy tàn có rất nhiều số liệu nhưng chúng lại không thể giúp ta tiên đoán kiểu suy tàn xảy ra như thế nào.
Đây là những nhân tố mà doanh nghiệp có khả năng chủ động điều chỉnh, kiểm soát được.
1.2.2. Các nhân tốkhách quan
Nhân tố khách quan quan trọng nhất là thị trường, bao gồm:
+ Cảm tình của người tiêu dùng + Quy mô dân cư
+ Sự cạnh tranh
+ Các nhân tố ngẫu nhiên
Ngoài ra còn phải xét đến môi trường kinh tế bao gồm:
+ Luật pháp
+ Thực trạng nền kinh tế + Chu kỳ kinh doanh
1.2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động dựbáo xuất khẩu
Theo “Giáo trình nghiệp vụ xuất nhập khẩu” (2012) của Đàm Quang Vinh các
Trường Đại học Kinh tế Huế
1.2.3.1. Các yếu tốvĩ mô
Các yếu tốchính trị pháp luật
Yếu tố chính trị là nhân tố khuyến khích hoặc hạn chế quá trình quốc tế hóa hoạt động kinh doanh. Chính sách của Chính phủ có thể làm tăng sự liên kết các thị trường và thúc đẩy tốc độ tăng trưởng hoạt động xuất khẩu bằng việc dỡ bỏ các hàng rào thuế quan, phi thuế quan, thiết lập các mối quan hệ trong cơ sở hạ tầng của thị trường. Khi không ổn định về chính trị sẽ cản trở sự phát triển kinh tế của đất nước và tạo ra tâm lý không tốt cho các nhà quản trị kinh doanh.
Các yếu tố pháp luật ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động xuất khẩu. Các công ty kinh doanh xuất khẩu đều phải tuân thủ các qui định mà Chính phủ tham gia vào các tổ chức quốc tế trong khu vực và trên thế giới cũng như các thông lệ quốc tế:
+ Các hiệp ước, hiệp định thương mại mà quốc gia có doanh nghiệp xuất khẩu tham gia.
+ Các vấn đề về pháp lý và tập quán quốc tế có liên quan đến việc xuất khẩu (công ước viên 1980, Incoterm 2010,...).
+ Các qui định luật pháp đối với hoạt động xuất khẩu (thuế, thủ tục qui định về hàng xuất khẩu,...).
+ Qui định về lao động, tiền lương, thời gian lao động, nghỉ ngơi.
+ Qui định về cạnh tranh độc quyền.
+ Qui định về vấn đề bảo vệ môi trường, tiêu chuẩn chất lượng, thực hiện hợp đồng.
Ngoài những vấn đề nói trên Chính phủ còn thực hiện các chính sách ngoại thương như: Hàng rào phi thuế quan, ưu đãi thuế quan,... Các chính sách ngoại thương của Chính phủ trong mỗi thời kỳ có sự thay đổi. Vì vậy, các nhà doanh nghiệp xuất khẩu phải nắm bắt được chiến lược phát triển kinh tế của đất nước để biết được xu hướng vận động của nền kinh tế và sự can thiệp của nhà nước.
Các yếu tốvềtựnhiên và công nghệ
Khoảng cách địa lý giữa các nước sẽ ảnh hưởng đến chi phí vận tải, tới thời gian thực hiện hợp đồng, do vậy nó ảnh hưởng đến việc lựa chọn hàng, lựa chọn thị trường, mặt hàng xuất khẩu.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Sự phát triển của khoa học công nghệ, đặc biệt là công nghệ thông tin cho phép các nhà kinh doanh nắm bắt một cách chính
