Phương pháp dự báo bình quân di động có trọng số thì trọng số lớn nhất nên gán cho:

Kỳ xa nhất

Kỳ gần nhất

Kỳ ở khoảng giữa trong quá khứ

Kỳ có giá trị bình quân

Trả lời:

Đáp án đúng: B

Trong phương pháp bình quân di động có trọng số, các trọng số được gán để nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỳ khác nhau. Vì các kỳ gần nhất thường phản ánh xu hướng hiện tại tốt hơn các kỳ xa hơn trong quá khứ, nên trọng số lớn nhất thường được gán cho kỳ gần nhất. Điều này giúp dự báo phản ứng nhanh nhạy hơn với những thay đổi gần đây và cải thiện độ chính xác của dự báo.

200+ câu trắc nghiệm Quản trị vận hành kèm phân tích đáp án - Phần 2

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 13:

Phương pháp định tính nào dự báo được nhu cầu và nhận biết được thị hiếu của khách hàng:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Phương pháp định tính Nghiên cứu người tiêu dùng tập trung vào việc tìm hiểu sâu sắc nhu cầu, mong muốn, động cơ và hành vi của khách hàng. Thông qua các kỹ thuật như phỏng vấn nhóm, phỏng vấn cá nhân, quan sát, và phân tích dữ liệu định tính, phương pháp này giúp doanh nghiệp nhận biết được thị hiếu của khách hàng và dự báo nhu cầu một cách hiệu quả hơn. Các phương pháp khác như lấy ý kiến ban điều hành, lực lượng bán hàng hoặc phương pháp Delphi có thể cung cấp thông tin hữu ích, nhưng không trực tiếp tập trung vào việc nghiên cứu và hiểu rõ người tiêu dùng như phương pháp nghiên cứu người tiêu dùng.

Câu 14:

Trong phương pháp san mũ giản đơn, việc gán giá trị lớn cho trọng số san mũ hàm ý rằng:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Trong phương pháp san mũ giản đơn, trọng số san mũ (alpha) nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Khi giá trị alpha lớn, điều này có nghĩa là mô hình đặt trọng số lớn hơn vào các quan sát gần đây nhất và trọng số nhỏ hơn vào các quan sát cũ hơn. Do đó, ảnh hưởng của các giá trị dự báo gần hiện tại càng quan trọng, và ảnh hưởng của các giá trị dự báo xa trong quá khứ càng nhỏ. Vì vậy, cả B và C đều đúng.

Câu 15:

Sai số dự báo thường được sử dụng để làm gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Sai số dự báo là sự khác biệt giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế. Việc đánh giá sai số dự báo giúp chúng ta biết được mức độ chính xác của mô hình dự báo. Từ đó, có thể điều chỉnh và cải thiện mô hình dự báo để đạt được độ chính xác cao hơn. Vì vậy, sai số dự báo được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của chuỗi giá trị dự báo so với chuỗi giá trị thực tế và là cơ sở để cải thiện mô hình dự báo. Do đó, đáp án D là chính xác.

Câu 16:

Mô hình dự báo san mũ có điều chỉnh xu hướng thường được sử dụng trong tình huống nào?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Mô hình dự báo san mũ có điều chỉnh xu hướng (Double Exponential Smoothing) được sử dụng khi dữ liệu có xu hướng (trend), tức là có sự tăng hoặc giảm liên tục theo thời gian. Các phương án khác không phù hợp vì:

- A. Dữ liệu có tính chu kỳ: Mô hình này không chuyên biệt để xử lý tính chu kỳ. Các mô hình như ARIMA hoặc các phương pháp phân tích chuỗi thời gian khác phù hợp hơn.
- B. Dữ liệu tương đối ổn định theo thời gian: Mô hình san mũ đơn giản (Simple Exponential Smoothing) phù hợp hơn cho dữ liệu ổn định.
- D. Dữ liệu có tính chất mùa vụ: Các mô hình như Holt-Winters hoặc các phương pháp phân tích chuỗi thời gian có yếu tố mùa vụ phù hợp hơn.

Câu 17:

Hàm hồi quy tuyến tính khác với hàm xu hướng ở điểm nào?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Hàm hồi quy tuyến tính được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Mục đích là để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên giá trị của các biến độc lập. Hàm xu hướng, mặt khác, được sử dụng để mô tả sự thay đổi của một biến theo thời gian. Do đó, sự khác biệt chính là hàm xu hướng tập trung vào biến động theo thời gian, trong khi hàm hồi quy tập trung vào biến động của biến phụ thuộc thông qua các biến độc lập.

Câu 18:

Những nỗ lực nào sau đây có thể thay đổi nhu cầu về sản phẩm hoặc dịch vụ?

Lời giải: