THUẬT DỰ BÁO TRONG KINH DOANH

Thạc sĩ Thomas Jakobsen

Giờ: 18:00 – 21.30

Ngày: 04-08/04/2011

Ø    Tổng quan về khóa học:

Dự báo là một phần trong cuộc sống hàng ngày như khi chúng ta cố gắng xác định xem mình sẽ kiếm được bao nhiêu tiền trong tương lai, liệu ngày mai trời có mưa hay không, liệu chúng ta có đi làm đúng giờ hay không v.v… Việc dự báo dựa trên một cơ sở có hệ thống đóng vai trò quan trọng đối với hầu hết mọi doanh nghiệp. Hầu hết công ty thường cần phải đưa ra một loại dự báo nào đó về doanh thu, chi phí, số nhân viên cần thiết trong 5 năm tiếp theo… trước khi có thể hoạt động một cách hiệu quả. Tuy nhiên, những dự báo dựa trên phân tích toán học có thể hữu ích hơn những dự báo xuất phát từ định kiến cá nhân và phán xét chủ quan. Khóa học này sẽ trình bày các nguyên tắc cơ bản của việc dự báo doanh thu cũng như những số liệu và sự kiện khác có thể trình bày bằng con số. Chúng ta sẽ đặc biệt chú trọng tính đáng tin cậy và giá trị của dữ liệu được sử dụng trong những mô hình này. Chúng ta cũng sẽ thảo luận cách khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu.

Đối tượng tham dự:

Đối tượng tham dự khóa học là:

1.  Trưởng phòng Kế hoạch

2.  Trưởng phòng Marketing

3.  Trưởng phòng Tài chính

Mục tiêu của khóa học:

Khóa học này hướng đến những mục tiêu sau đây:

1. Trình bày những nguyên tắc dự báo cơ bản

2. Đem đến cho học viên khả năng đánh giá chất lượng dữ liệu

3. Trình bày một số phương pháp dự báo được sử dụng phổ biến

4. Hướng dẫn học viên cách tính toán dự báo

5. Học cách quản lý kết quả dự báo một cách hiệu quả

6. Đem đến cho học viên cơ hội sử dụng các chức năng dự báo trong Microsoft Excel

Mục tiêu học tập:

Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ có khả năng thực hiện những việc sau:

1. Nhận ra rằng các dự báo được căn cứ trên công thức toán học và được quản lý một cách hiệu quả thường đáng tin cậy và chính xác hơn

2.  Hiểu những giới hạn trong dự báo nếu chất lượng dữ liệu không tốt.

3.  Biết rằng các kết quả dự báo có ích hơn khi được thể hiện theo một miền nào đó.

4.  Nhìn hai hoặc nhiều cột dữ liệu và có thể nói lên mối quan hệ giữa chúng.

5. Tránh một số sai lầm phổ biến trong việc xác định mối quan hệ nhân quả khi sử dụng dữ liệu

6.  Giao tiếp với các chuyên gia dự báo một cách có hiệu quả hơn

7.  Tránh những sai lầm phổ biến khi lý giải một kết quả dự báo

8.  Kết hợp hai hay nhiều dự báo để đưa ra một dự báo chính xác hơn

9.  Sử dụng và lý giải kết quả dự báo từ Microsoft Excel

Ø    Lịch học:

Ngày 1:   Quan điểm về dự báo và những kỹ thuật dự báo phổ biến

I.  Giới thiệu

A.  Dự báo là gì?

B.  Giả định cơ bản của dự báo

C.  Dự báo nhằm xác định xu hướng

D.  Dự báo phân tích nhiều biến số cùng một lúc

E.  Dự báo có thể làm giảm định kiến cá nhân

F.  Hai loại dự báo cơ bản: Định tính và Định lượng

G.  Những lợi ích của việc dự báo

H.  Trường hợp điển hình: Bạn sẽ sử dụng phương pháp dự báo nào?

II.  Phương pháp dự báo đơn giản nhất: Dự báo dựa vào dữ liệu thời kỳ trước

A. Sơ đồ doanh thu của công ty

B.  Sử dụng những dữ liệu trong quá khứ để đưa ra dự báo hợp lý hơn

C.  Những cảnh báo khi sử dụng dữ liệu trong quá khứ để đưa ra một dự báo

D.  Bài tập trong lớp về Kỹ thuật dự báo dựa vào dữ liệu thời kỳ trước

Ngày 2: Thu thập dữ liệu và lựa chọn mô hình dự báo

I.       Dữ liệu và Thu thập dữ liệu

A.  Khái niệm về độ giá trị

B.  Khái niệm về tính đáng tin cậy

C.  Ví dụ – tác động của dữ liệu tốt và kém

D. Thảo luận về việc thu thập dữ liệu

II.  Mô hình

A.  Tuyến tính hoặc Phi tuyến tính – Loại quan hệ nào tiêu biểu cho những dữ liệu của bạn

B.  Sự tương quan – khái niệm cơ bản

C.  Tác động của chất lượng dữ liệu:

Khoảng lệch

Mẫu không đồng nhất

Ngày 3: Phân tích tương quan và dự báo trung bình động

I.   Công thức trung bình động

A.    Công thức trung bình động và cách tính toán

B.  San bằng hàm mũ

C.  Bài tập trong lớp về Trung bình động và San bằng hàm mũ

II.  Giới thiệu về phân tích hồi quy

A.  Hệ số tương quan

B.  Bài tập trong lớp về cách tính hệ số tương quan

C.  Quan hệ nhân quả sử dụng sự tương quan

D.  Hệ số xác định

E.  Sử dụng một trang web trực tuyến để tính toán hệ số tương quan

Ngày 4: Dự báo hồi quy và đánh giá các công thức dự báo

I.  Dự báo phân tích hồi quy

A.  Minh họa dữ liệu bằng biểu đồ

B.  Công thức

C.  Hồi quy bội số (Đa hồi quy)

D.  Sử dụng một trang web trực tuyến để tính toán công thức hồi quy

II.  Đánh giá dự báo

A.  Đo lường tính biến thiên của dự báo

B.  Tầm quan trọng của việc đo lường tính biến thiên

C.  Bài tập trong lớp về đo lường tính biến thiên

D.  Đo lường phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE)

E.  Đo lường độ lệch chuẩn

F.  Diễn giải dự báo như một mục tiêu và khoảng tin cậy

H.  Lựa chọn phương pháp dự báo tốt nhất

Ngày 5: Trở lại tương lai và kết hợp các dự báo

I.   Sử dụng các dữ liệu trước đây để chọn phương pháp dự báo tốt nhất

A.    Lựa chọn 1 công thức có khả năng dự báo tương lai hiệu quả nhất

B.  Trở lại tương lai để chọn công thức dự báo tốt nhất

C.  Rủi ro của sự tự công nhận giá trị

D.  Bài tập trong lớp về công nhận giá trị dự báo

II.  Kết hợp các công thức dự báo

A.  Bình quân gia quyền của hai hoặc nhiều công thức dự báo

B.  Lựa chọn công thức tính toán theo những cách khác nhau

C.  Bài tập trong lớp về kết hợp các dự báo

III.  Thiết lập 1 chương trình dự báo cho công ty của bạn

A.    Lựa chọn 1 người chuyên lo việc dự báo

B.  Xác định một điểm chuẩn đo lường tính chính xác của dự báo

C.  Cung cấp đủ ngân sách cho chương trình dự báo

D.  Để có kiến thức chuyên môn về dự báo cần trải qua một quá trình học hỏi

Ø  Phương pháp giảng dạy:

Bài giảng

Khóa học này bao gồm một số nội dung toán học cần thiết để học viên có thể hiểu cách sử dụng các công thức dự báo trước khi biết cách lý giải và sử dụng chúng một cách hiệu quả. Tuy nhiên học viên không cần phải nắm vững kiến thức toán học mà chỉ cần chú trọng vào việc hiểu các khái niệm về dự báo.

Vui lòng mang theo 1 chiếc máy tính và 1 tập giấy trắng được sử dụng khi thực hiện các phép tính. Các bạn sẽ không phải lập biểu đồ nên chỉ cần giấy có kẻ hàng là đủ. Các bạn cũng nên mang theo máy tính xách tay vì chúng tôi sẽ minh họa nhiều ví dụ sử dụng các chức năng đơn giản trong Microsoft Excel.

Bài tập trong lớp

Các bài tập trong lớp sẽ tạo cơ hội cho học viên tính toán dự báo sử dụng những dữ liệu đơn giản. Việc này sẽ giúp thực hiện và hiểu các tính toán dễ dàng hơn. Ngoài ra còn có bài tập nhóm. Ngoài ra, mỗi học viên sẽ được khuyến khích làm việc độc lập vì việc này sẽ giúp giảng viên có thể hỗ trợ riêng cho từng người khi cần.

Nhận xét và thảo luận trong lớp

Các học viên được khuyến khích đặt câu hỏi trong suốt khóa học. Học viên cũng có thể nói chuyện với giảng viên trong giờ giải lao hoặc liên hệ qua email Địa chỉ email này đã được bảo vệ từ spam bots, bạn cần kích hoạt Javascript để xem nó. . Trong vài trường hợp, giảng viên sẽ đặt câu hỏi trực tiếp cho học viên. Học viên được khuyến khích đưa ra nhận xét hoặc yêu cầu trong suốt khóa học.

Ø    Giới thiệu giảng viên:                       

Thạc sỹ Thomas Jakobsen hiện đang giữ chức giám đốc điều hành tại Anpha Capital Management Company (Công Ty Cổ Phần Quản Lý Vốn Anpha). Năm 2007, thầy thành lập công ty Gate to Asia chuyên tư vấn cho các công ty nước ngoài hoạt động tại Việt Nam. Trước đó, thầy Jakobsen từng là giám đốc tại công ty Tropicdane với 3 nhà máy chuyên sản xuất đồ gia dụng và trang trí nội thất đặt tại TP.Bình Dương, Việt Nam. Trước khi đến làm việc tại Việt Nam vào năm 2006, thầy là giám đốc điều hành của công ty Bowers and Wilkins chuyên sản xuất loa tại Đan Mạch. Trước đó, thầy là giám đốc tài chính tại ERRIA, một công ty hàng hải đã niêm yết trên sàn chứng khoán tại Đan Mạch.

Thầy Jakobsen có bằng Thạc Sĩ ngành Kinh tế học và Quản trị kinh doanh tại trường Đại Học Aarhus, Đan Mạch và cũng từng theo học tại trường Katholieke Universiteit Leuven, Đức. Thầy Jakobsen đã làm việc tại nhiều quốc gia mới phát triển trước khi đến Việt Nam bao gồm Nga và Trung Quốc. Thầy là công dân Đan Mạch nhưng đã sinh sống và làm việc tại TP. HCM từ năm 2006.