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Methodes quantitatives de prevision

Méthodes quantitatives de prévision I- Introduction Plan et dé ?nitions CI-Introduction et dé ?nitions Dé ?nitions la prévision d ? ue variable est une démarche qui consiste à utiliser des méthodes qualitatives ou quantitatives pour estimer l ? évolution de cette varaible dans les périodes à venir D ? après ces estimations on plani ?e ? La prévision est étape préalable à la plani ?cation ? La prévision vise à déterminer un événement à partir du regroupement systématique de données quantitatives ou qualitatives Etapes de la prévision ? Choix d ? une méthode de traitement stratégique ? Rassemblement des données et des informations appropriées ? Elaboration des prévisions ? Révision des prévisions en fonction d ? autres informations et du jugement du prévisionniste Prévisions- fonctions de l ? entreprise Fonction Application Horizon Gestion Prévision vente ?xation objectifs à mois commerciale Gestion de Prévision de commandes de stocks de à mois production livraisons PDP PIC Marketing Prévision vente plan marketing à mois Finance Simulation ?nancière trésorerie risque de à mois change Contrôle de Budget à mois gestion Plan Prévision et plani ?cation stratégique ans Ordonnancement Plani ?cation court terme à jours C Scienti ?que ? décideur Avantage Approche statistique utilisation de méthodes quantitatives Support informatique Inconvénients Coupure marché et produit L ? homme de terrain Vendeur représentant ? Avantage Connaissance produit marché Intéressé directement par les prévisions Inconvénients Confusion prévision objectif Prévisions qualitatives in uencées par le dernier client Clients plus important coopération entre les deux II-Les techniques causales techniques de la régression Techniques causales permettent C- D ? avoir une relation entre une ou plusieurs variables explicatives et une variable expliquée D ? avoir une prévision ne dépendant pas seulement du comportement passée de la variable d ? intérêt mais aussi du comportement des autres variables De faire des analyses sur les e ?ets de certaines variables sur la d ? intérêt Les modèles de régression Le modèle de régression met en relation une variable expliquée avec une ou plusieurs variables explicatives La relation peut avoir plusieurs formes Linéaire - Exponentielle - Logarithmique ? Pour construire un modèle on a besoin Identi ?er les variables explicatives - Identi ?er la relation entre les variables Formes fonctionnelle Le modèle de régression met en relation une variable expliquée avec une ou plusieurs variables explicatives La relation peut avoir plusieurs formes Linéaire - Exponentielle - Logarithmique ? A- La régression linéaire simple CLa régression linéaire est une méthode qui permet d ? établir un modèle mathématique linéaire qui exprime une variable dépendante en fonction d ? autres variables dites indépendantes On s ? intéresse à la régression lorsque on désire prédire la valeur d ? une variable connaissant la valeur d ? une autre variable La RLS permet de véri ?er Les variables Y et X sont appelées Y X Variable expliquée Variable dépendante Variable endogène Variable prédite ? ? ? ? ? Variable explicative Variable indépendante Variable exogène Variable prédicatrice le modèle de régression simple s ? écrit Yt A est le