Méthodes de prévision des ventes, fabricant, tendance, saisonnalité, composante cyclique, facteur résiduel, détection des valeurs anormales, correction des valeurs anormales, lissage exponentiel, méthodes extrapolatives, méthodes explicatives, secteur des biens industriels
Les prévisions ont pour principal objectif d'aider les entreprises à anticiper la demande des produits ou des services qu'elles offrent. Elles se doivent d'être le plus fiable possible pour que le fabricant puisse satisfaire la demande et optimiser ses ressources de productions. Dans le but d'avoir des flux tendus et d'optimiser la chaîne de valeur, il est nécessaire pour un fabricant de pouvoir estimer avec précision les quantités qui sont à prévoir dans le futur.
La prévision se compose d'un ensemble de méthodes statistiques qui ont pour objectif de chercher à réduire l'incertitude liée au futur. Les erreurs de prévisions peuvent avoir un effet néfaste et être coûteuses pour le fabricant qui se trouve face à des excédents de stocks, invendus ou manque à gagner.
Pour mieux cerner les différentes alternatives qui s'offrent au fabricant pour estimer les ventes futures, dans une première partie, nous étudierons, les différentes méthodes de prévision des ventes.
Puis, dans une deuxième partie, les différents problèmes liés à la prévision des ventes par un fabricant seront évoqués...
[...] Le principe de base du lissage exponentiel nous propose : L1 = y1 et Lt = (yt + On peut alors en déduire une suite qui se décline ainsi : L1 = y1 L2 = (y2 + = (y2 + y1 L3 = (y3 + L2 = (y3 + ( + Grâce à la récurrence, la formule suivante peut être appliquée : Lt = ( yt + y y2+ y1 t=2 Lt = ( ( y t-k + t-1 y1 k=0 Lt est une combinaison linéaire des valeurs de yt avec des coefficients d'autant plus faibles que les coefficients sont éloignés dans le temps. Cette méthode résume tout l'historique en privilégiant les valeurs récentes. Lorsque ( est proche de 0 le calcul de Lt fait intervenir des valeurs jusqu'à un passé très éloigné. La réaction au changement est alors plus faible. Lorsque ( est proche de 1 les valeurs du passé sont plus négligées. La choix de ( indique en conséquence l'importance qu'on accorde au passé. [...]
[...] Tout d'abord, nous allons voir la notion d'historique. Une série chronologique est composée d'un historique qui est une suite de valeurs ordonnées dans le temps à périodicité constante. Il doit réunir certaines propriétés. Tout d'abord, il ne doit être composé que de valeurs connues et calculées qui sont effectivement réalisées. Ensuite, il doit être homogène dans le temps. Il est très important de suivre cette règle d'homogénéité, elle est nécessaire pour aboutir à de bonnes prévisions. Cet historique doit comporter un certain nombre de valeurs. [...]
[...] Deux autres méthodes sont préférables : celle de la moyenne mobile et celle des moindres carrés. Si l'historique porte au moins sur trois périodes, on peut utiliser la méthode des moyennes mobiles. En retenant un ordre de moyenne mobile élevé, nous réduirons les fluctuations de la série. Ces moyennes sont calculées sur un certain nombre de valeurs de la série et sont affectées à un mois donné. Cette moyenne mobile se calcule à l'instant t en considérant les ventes de l'instant t et celles qui sont proches. [...]
[...] Le produit évoluant sur son marché, la méthode de prévision doit pouvoir s'adapter. Ainsi, un point important du travail du prévisionniste sera de détecter les évolutions de phase de vie. En phase de lancement, avec seulement quelques mois d'historiques, toute prévision quantitative est délicate car cette phase est propice aux changements soudains. Des techniques qualitatives de prévision des ventes seront alors plus appropriées et l'on introduira progressivement de méthodes prévisionnelles statistiques. La phase de croissance sera la plus délicate car il s'agira de prévoir à quel moment va s'effectuer le passage à la phase suivante. [...]
[...] Une fois décelées ces valeurs sont à corriger de l'étude statistique car elles aurait pour effet de fausser le résultat. Plusieurs méthodes sont possibles pour effectuer cette opération. Dans ce dossier nous en considérerons que deux : la méthode de l'intervalle de confiance et la méthode des moyennes. La détection des valeurs anormales La méthode de l'intervalle de confiance est très simple à mettre en œuvre. Elle consiste à calculer l'écart type de la série des ventes puis à filtrer toutes les observations qui sortent de l'intervalle de confiance déterminé. [...]
Référence bibliographique
Source fiable, format APALecture en ligne
avec notre liseuse dédiée !Contenu vérifié
par notre comité de lecture
