Sử dụng mô hình Box – Jenkins trong dự báo bán hàng tại các doanh nghiệp thương mại nhà nước

Nghiên cứu "Sử dụng mô hình Box – Jenkins trong dự báo bán hàng tại các doanh nghiệp thương mại nhà nước" lựa chọn mô hình BoxJenkins cho dự báo bán hàng tại doanh nghiệp thương mại nhà nước và chứng minh sự hợp lý của nó. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Sử dụng mô hình Box – Jenkins trong dự báo bán hàng tại các doanh nghiệp thương mại nhà nước SỬ DỤNG MÔ HÌNH BOX – JENKINS TRONG DỰ BÁO BÁN HÀNG TẠI CÁC DOANH NGHIỆP THƯƠNG MẠI NHÀ NƯỚC TS. Phan Thanh Tùng ThS. Mai Hải An Bộ môn Toán, Đại học Thương mạiTóm tắt Ngày nay dự báo có cơ sở khoa học và thực tiễn đã trở thành một nhu cầu bứcthiết ở mọi cấp độ mỗi dịp năm mới, giai đoạn mới hay chu kỳ mới. Tại các doanh nghiệpthương mại (DNTM) dự báo bán hàng (DBBH) được coi là “tư duy” kiến tạo nên thịtrường và hiệu quả kinh doanh. Nghiên cứu tình hình thực tế tại các DNTM nhà nướchiện nay nhận thấy, một trong những điểm yếu lớn nhất trong công tác kế hoạch là dựbáo và một trong những nguyên nhân cốt lõi của điểm yếu này là hạn chế của việc sửdụng các mô hình dự báo. Trong phạm vi bài viết này các tác giả lựa chọn mô hình Box-Jenkins cho DBBH tại DNTM nhà nước và chứng minh sự hợp lý của nó.Từ khóa: Dự báo bán hàng; Mô hình Box-Jenkins; Doanh nghiệp thương mại nhà nước.1. Giới thiệu mô hình Box-Jenkins trong dự báo bán hàng Trên cơ sở các nguyên tắc cần phải tuân thủ trong DBBH là liên hệ biện chứng,kế thừa lịch sử, tính đặc thù về bản chất của đối tượng dự báo và tính tương tự của cácđối tượng dự báo Bên cạnh phương pháp chuyên gia DBBH với cấp độ và đối tượng dựbáo hẹp để làm tăng cơ sở khoa học cho sự thuyết phục có thể sử dụng các mô hình dựbáo. Với đặc điểm chuỗi số liệu phản ánh kết quả DBBH có tính lặp theo thời gian thìphương pháp dự báo sử dụng phương pháp Box-Jenkins cho mô hình trung bình trượtđồng liên kết tự hồi quy ARIMA (Autoregressive Intergrated Moving Avera) được xácđịnh là phù hợp.1.1. Đặc điểm của mô hình Phương pháp phân tích chuỗi thời gian Box-Jenkins với đặc điểm không dựa trênmột hay nhiều phương trình mà dựa trên phân tích tính chất ngẫu nhiên của một chuỗithời gian có thể giải thích bằng hành vi hiện tại Yt, trong quá khứ Yt-1, Yt-2,.., Yt-p,..các trễ và yếu tố ngẫu nhiên ut – nhiễu trắng. Quá trình ARIMA được xây dựng và tổnghợp từ các quá trình sau: - Quá trình tự hồi quy AR: Quá trình tự hồi quy bậc p - AR(p) có dạng: Yt   0  .1 Yt -1  . 2 Yt -2  ....   p Yt - p  u t Điều kiện để quá trình AR(p) dừng  1  i  1, i  1,2... - Quá trình trung bình trượt MA: Quá trình trung bình trượt MA(q) có dạng: Yt  u t  .1 u t -1   2 u t - 2  ....   q u t -q Điều kiện để quá trình MA(q) dừng  1   i  1, i  1,2... - Quá trình trung bình trượt tự hồi quy ARMA(p,q): 133 Yt    1 Yt -1  . 2 Yt -2  ....   p Yt -p   0 u t  .1 u t -1   2 u t - 2  ....   q u t -q - Quá trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy ARIMA(p,d,q): Chuỗi được gọi là đồng liên kết bậc d nếu sai phân bậc d, ΔdYt := I(d) là chuỗidừng. Quá trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy ARIMA(p,d,q) có dạng: d Yt    1 d Yt -1  . 2 d Yt - 2  ....   p d Yt - p   0 u t  .1 u t -1   2 u t -2  ....   q u t -q1.2. Quy trình sử dụng mô hình - Bước 1: Định dạng mô hình; Tìm các giá trị d, p và q. - Bước 2: Ước lượng mô hình. - Bước 3: Kiểm định giả thuyết. Chủ yếu kiểm định tính dừng của các phần dưđể lựa chọn mô hình phù hợp với số liệu đã có. - Bước 4: Dự báo kết quả.1.3. Điều kiện áp dụng mô hình Mô hình Box-Jenkins được sử dụng tại các DNTM nếu phân tích đặc điểm chuỗisố liệu theo chuỗi số liệu theo thời gian có cấu trúc gồm bốn thành phần chính: - Thành phần xu thế (Trend component) - T: Đa số chuỗi thời gian thể hiệnkhuynh hướng tăng hoặc giảm khá rõ ràng theo thời gian; - Yếu tố mùa (Seasonality)- S: Chuỗi thời gian hoặc một phần nào đó của chuỗiđược lặp đi lặp lại từ năm này sang năm khác, phần này được gọi là yếu tố mùa hay yếutố thời vụ. Trong thực tế doanh số bán hàng thường có yếu tố này. Khi loại bỏ sự thayđổi theo mùa được gọi là hiệu chỉnh yếu tố mùa; - Yếu tố có tính chất chu kỳ (Cyclical) - C: Nhiều chuỗi thời gian trong kinh tếvà kinh doanh xuất hiện yếu tố chu kỳ và nó bắt đầu từ các chu kỳ kinh doanh; - Thành phần bất quy tắc (Irreegular) - I: Yếu tố này là sự kết hợp của vô số cácnhân tố ảnh hưởng đến hành vi của chuỗi, đó là các yếu tố ngẫu nhiên trong mô hình hồiquy.2. Tình hình sử dụng mô hình trong DBBH tại DNTM nhà nước2.1. Giới thiệu mẫu nghiên cứu thực tế Công ty siêu thị Hà Nội (Hapromart) là đơn vị thành viên của Hapro ra đời năm2006 đã đánh dấu một bước tiến mới, góp phần đổi mới và phát triển hệ thống thươngmại Thủ đô văn minh, hiện đại. Sau hơn 4 năm hoạt động và ...