Dự báo giá cà phê: các mô hình phổ biến và giới hạn của chúng

• Random walk (bước ngẫu nhiên): dự báo bằng giá hiện tại. Đơn giản nhưng rất khó bị đánh bại ở tầm ngắn hạn.
• Mô hình xu hướng + mùa vụ: cộng thêm xu hướng gần đây đã giảm chấn và hệ số mùa vụ theo tháng thu hoạch. Đây là mô hình website này đang chạy.
• ARIMA/GARCH: mô hình chuỗi thời gian có cấu trúc tự hồi quy và mô hình hoá biến động. Tốt cho ước lượng rủi ro, không tốt cho dự báo mức giá dài hạn.
• Mô hình cung cầu cơ bản: dựa trên sản lượng dự kiến, tồn kho chứng nhận, tiêu thụ và tỷ giá. Giải thích tốt nhưng phụ thuộc dữ liệu cập nhật chậm và hay bị điều chỉnh.

Biến động log giá cà phê theo tháng có độ lệch chuẩn khoảng 7–8%. Điều đó đặt ra giới hạn vật lý cho mọi dự báo: dự báo một tháng khó có sai số trung bình dưới 5%, và với tầm 12 tháng, khoảng tin cậy 80% có thể rộng ±25% hoặc hơn.

• Đọc con số điểm mà bỏ qua dải tin cậy: con số kỳ vọng chỉ là trung tâm của một phân phối rộng.
• Ngoại suy xu hướng gần đây theo đường thẳng: giá hàng hoá có xu hướng hồi quy về chi phí sản xuất trong dài hạn.
• Bỏ qua rủi ro sự kiện: một đợt sương giá ở Minas Gerais hay quy định EUDR thay đổi có thể dịch chuyển mặt bằng giá vượt mọi dải thống kê.

Cách dùng hợp lý là kịch bản hoá: lấy mức thấp, mức kỳ vọng và mức cao của dải tin cậy, tính dòng tiền và điểm hoà vốn cho từng kịch bản, sau đó quyết định tỷ lệ sản lượng nên chốt giá trước. Nếu ở kịch bản thấp doanh nghiệp vẫn sống được, tỷ lệ chốt trước có thể giảm; nếu không, nên khoá giá nhiều hơn.