Dự báo luôn sai: Tại sao vẫn làm?

Vì sao dự báo luôn sai?

Phải thừa nhận rằng, chúng ta không thể dự đoán tương lai đúng đến 100%, ngay cả khi sử dụng sự trợ giúp từ bài Tarot. Liệu có ai dự báo chính xác được việc Covid-19 đã và đang khiến mọi thứ chệch khỏi quỹ đạo thế nào? Điều này phần nào cho thấy, dự báo là một công việc không hề đơn giản.

Có nhiều nguyên nhân khiến dự báo khó đạt được sự chính xác tuyệt đối. Một vài trong số chúng là:

• Sử dụng mô hình/phương pháp chưa thích hợp: Mô hình của chúng ta có thể hoàn toàn khớp với số liệu trong quá khứ nhưng không có nghĩa nó sẽ đúng với tương lai. Một ví dụ điển hình là các cuộc khủng hoảng kinh tế. Trước khi xảy ra, thị trường có xu hướng tăng trưởng rất mạnh. Nếu cứ áp dụng theo mô hình cũ cùng đường xu hướng đó để dự báo, hẳn các nhà làm chính sách sẽ phải dự báo nền kinh tế sẽ rất tích cực, nhưng thực tế lại ngược lại khi thị trường lao dốc không phanh. Điều này phần nào khẳng định, việc lựa chọn mô hình dự báo phù hợp là rất quan trọng, vì một mô hình không hợp lý có thể làm kết quả đảo ngược hoàn toàn.

  

• Trình độ của người làm dự báo: Theo phân tích ở trên, ta thấy dự báo là một công việc tương đối khó. Mặc dù có sự trợ giúp từ hệ thống máy tính hiện đại, song để vận hành hiệu quả vẫn cần đến con người. Vì vậy, nếu người thực hiện không được đào tạo bài bản, cũng như không có các kỹ thuật cần thiết và sự linh hoạt thì chắc chắn sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến kết quả dự báo, thậm chí sai lệch rất nhiều.

• Những kết quả dự báo không chính xác còn có thể gây ra khi chúng ta đặt ra quá nhiều kỳ vọng về mức độ chính xác của dự báo. Dựa theo lý thuyết xác suất thống kê, kỳ vọng lớn sẽ kéo theo khoảng giá trị của dự báo bị kéo giãn ra rất nhiều. Có nghĩa là, khi muốn đạt sự chính xác đến 100%, thì kết quả thu được cho giá trị dự báo sẽ nằm trong khoảng 0 đến vô cùng, rộng hơn rất nhiều khi kỳ vọng chỉ ở mức 95% hoặc thấp hơn. Rõ ràng, kỳ vọng quá lớn sẽ khiến quá trình cũng như giá trị dự báo mất đi ý nghĩa. 

Nếu những nguyên nhân trên có thể được khắc phục sau nhiều lần điều chỉnh thì sự sai lệch gây ra do tác động của các yếu tố ngẫu nhiên lại là điều vô cùng khó kiểm soát. Thật không may, chúng luôn xuất hiện trong hầu hết các kết quả dự báo. Vậy mới nói, dự báo chưa bao giờ chính xác vì vốn trong kết quả đã luôn tồn tại một sai số ngẫu nhiên. Ngày nay, dự báo càng trở nên khó khăn hơn nhiều khi thị trường đang chuyển động nhanh hơn bao giờ hết. Sự thay đổi xảy ra từng giờ, từng phút, thậm chí có thể tính theo giây. Dự báo đã sai, nay còn có thể sai nhiều hơn nữa. 

Nên quan niệm thế nào về dự báo?

Chúng ta phải chấp nhận rằng rất ít khi (và gần như không bao giờ) dự báo trùng khớp hoàn toàn với thực tế. Người ta mới nói nó sai là vì thế. Chấp nhận việc kết quả dự báo chính xác 100% là điều không tưởng nhưng đối với những người làm dự báo, kết quả thu được có thể đúng 95% và có giá trị sai số nằm trong phạm vi cho phép đã là một kết quả tuyệt vời rồi. Dự báo có thể sai, nhưng không có nghĩa nó sẽ mất hoàn toàn giá trị, quan trọng là chúng ta vẫn kiểm soát được sự sai lệch, thì đó cũng chưa hẳn là một vấn đề quá đáng lo.

“ Coi độ chính xác của dự báo là ngược lại của sai số dự báo thực sự là một vấn đề lớn”

Để minh hoạt, ta giả sử một doanh nghiệp dự báo về nhu cầu cho mặt hàng A trong tháng sau và kết quả thu được là họ cần sản xuất 1000 đơn vị để đáp ứng hết nhu cầu từ khách hàng. Tuy nhiên, nhà quản lý sẽ không chỉ dừng ở đó, họ còn quan tâm tới cả mức độ chính xác của dự báo (95%), nghĩa là có 5% là sai số. Vậy thì, các doanh nghiệp sẽ có phương án khác nhau, nhưng một cách cơ bản nhất, 5%x1000=50 đơn vị sản phẩm nữa sẽ được dự trữ trong kho của doanh nghiệp để phòng trừ trường hợp thiếu hàng. Đây chỉ là một khả năng, thực tế, sai số trên có thể được linh hoạt để xử lý hơn, miễn sao đảm bảo hoàn thành mục đích mà doanh nghiệp đã đề ra, trong trường hợp này là đáp ứng hết nhu cầu của khách hàng.

Đo lường sai số dự báo

Để có thể phân tích và theo dõi mức độ cải thiện của dự báo theo thời gian, chúng ta cần xây dựng hệ thống thước đo hợp lý. Có nhiều chỉ số để tính toán độ chính xác của dự báo, nhưng hầu hết chúng là đều dựa trên cơ sở của 3 chỉ số sau: độ chệch của dự báo, độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) và sai số phần trăm trung bình (MAPE).

• Độ chệch của dự báo (forecast bias)

Độ chệch của dự báo (forecast bias) là sự khác biệt giữa kết quả dự báo và giá trị thực tế. Nếu dự báo vượt quá doanh số bán hàng ước tính, thì sẽ được coi là tích cực và ngược lại. Để kiểm tra, có một cách đơn giản đó là so sánh tỷ lệ giữa tổng dự báo và tổng doanh số với 100%, nếu kết quả lớn hơn 100%, dự báo đang quá mức, nếu nhỏ hơn 100% nghĩa là dự báo đang bị thấp.

Tuy nhiên, khi dự báo cho nhiều sản phẩm hoặc trong thời gian dài, độ lệch không cung cấp được nhiều thông tin chi tiết. Phương pháp này thường chỉ áp dụng cho các dự báo mang tính tổng thể nhiều hơn là các đối tượng cụ thể.

• Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD (Mean Absolute Deviation)

Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) là trung bình các sai số dự báo tuyệt đối theo thời gian. MAD cho biết mức độ sai lệch trung bình của dự báo và giá trị này càng nhỏ thì độ chính xác càng cao. Con số này cho phép đánh giá cho toàn bộ quá trình dự báo, chứ không chỉ xem xét một số kết quả gần nhất. Nó cung cấp cho nhà quản lý một bức tranh toàn cảnh hơn, từ đó các quyết định được đưa ra cũng chính xác hơn.

• Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

Về cơ bản, MAPE cho biết phần trăm sai lệch trung bình của kết quả dự báo so với thực tế. MAPE là một thước đo tốt khi giá trị cần dự báo chịu sự tác động của yếu tố thời vụ và thời kỳ. Trong nhiều trường hợp, 2 chỉ số đã phân tích bên trên chưa thể hiện đầy đủ các góc nhìn về sai số dự báo khi mới đưa ra con số sai lệch tuyệt đối thì MAPE chính là giải pháp, đặt sự chênh lệch trong mối liên hệ với yếu tố thực tế, cung cấp cho nhà quản lý cái nhìn khách quan nhất đối với kết quả dự báo.

Chỉ số nào là tốt nhất?

Thật khó để trả lời độ lệch dự báo MAD hay MAPE là tốt nhất.

Mỗi người làm dự báo cần có câu trả lời cho riêng mình, dựa trên mục đích khi thực hiện dự báo, mức độ tổng thể và khoảng thời gian dự báo, mỗi chỉ số sẽ cung cấp những thông tin khác nhau. 

Một ví dụ thực tế, dự báo cấp độ các cửa hàng bán lẻ sẽ hoàn toàn khác so với khi dự báo cho trung tâm phân phối. Ở cửa hàng, dự báo yêu cầu được thực hiện chi tiết cho từng sản phẩm. Trong khi ở trung tâm phân phối, quá trình này lại tập trung vào các dòng sản phẩm lớn và các yếu tố tổng hợp hơn. Qua đó, có thể thấy, dự báo sẽ khác đi, khi mục đích, đối tượng của dự báo khác đi, từ đó, thước đo mức độ chính xác cũng sẽ thay đổi theo.

Tầm quan trọng của dự báo

Bây giờ hãy cùng quay trở lại câu hỏi ban đầu “Tại sao dự báo luôn sai, nhưng các công ty  vẫn đều đặn đầu tư vào việc này?”

Paul Staffo đã từng nói mục đích của dự báo không phải để dự đoán tương lai, mà là giúp các nhà quản trị đưa ra hành động có ích trong hiện tại. Dự báo là cơ sở giúp cho các công ty phản ứng nhanh hơn với những biến động của thị trường. Một dự báo tốt cho phép các nhà sản xuất đảm bảo duy trì đủ nguyên liệu thô đầu vào, đồng thời thực hiện vận hành hiệu quả và chính xác nhất có thể. Trong thực tế, sau khi dự báo các công ty đều phải thực hiện các kỹ thuật điều chỉnh kết quả trước khi đưa ra quyết định. Bởi các phương pháp số học không có khả năng dự đoán hết các yếu tố ngẫu nhiên, và để đạt kết quả dự báo tốt nhất nó phải được điều chỉnh bởi các nhà quản lý có trình độ và hiểu biết. Do đó mới có nhận định: “Dự báo vừa là khoa học, vừa là nghệ thuật”. 

“The goal of forecasting is not to predict the future but to tell you what you need to know to take meaningful action in the present” – Paul Staffo

Từ những phân tích trên, có thể thấy, dự báo được coi là kim chỉ nam cho các hoạt động của doanh nghiệp. Biết rõ dự báo sai, nhà quản lý sẽ chuẩn bị tâm thế sẵn sàng đối phó với bất kỳ sự kiện ngẫu nhiên nào. Rõ ràng, dù sai, nhưng nhìn ở góc độ ngược lại, chỉ một số phần trăm chính xác cũng đã tốt hơn rất nhiều so với việc cả doanh nghiệp phải tự mò mẫm thử hết mọi khả năng để tìm ra đáp án phù hợp nhất. Chúng ta công nhận dự báo luôn sai, nhưng không thể phủ định hoàn toàn tác dụng tích cực của nó. Vì những lý do đó, có lẽ trong nhiều năm nữa, các doanh nghiệp vẫn sẽ luôn dự báo, mặc cho sự thật là mọi dự báo vẫn chỉ đúng trên giấy tờ.

Huyền Trân, Nhật Huyền