CHAPITRE 2
La prévision des ventes

C’est en fonction des prévisions de ventes que l’entreprise détermine la production, les achats et les investissements nécessaires. La prévision des ventes conditionne l’ensemble de la construction budgétaire. Elle est généralement mise à œuvre à partir de modèles de prévisions reposant sur des méthodes statistiques. Ces méthodes ont pour objet :
De mesurer les phénomènes d’évolution des ventes à moyen terme (tendance ou « trend ») ;
De mesurer les phénomènes périodiques ou répétitifs (saisonnalité).

L’estimation de la tendance à l’aide d’un ajustement linéaire
Les méthodes basées sur l’ajustement linéaire nécessitent :
Une représentation graphique de la série afin d’observer la tendance
Une confirmation de l’évolution linéaire par le calcul du coefficient de corrélation linéaire
11. La tendance
L’analyse graphique permet d’observer une tendance. Prenons l’exemple suivant :
L’entreprise DAVID se pose la question suivante :
Les insertions publicitaires dans la presse ont-elles un impact sur les ventes du produit
GOLIATH ?
Les quantités vendues dépendent-elles du nombre d’insertions publicitaires ?
Au cours des années écoulées elle a relevé les données suivantes :

Dépenses

Chiffre



Application
1 – Entreprise
TENNIS
Années publiciaires d'affaires
1

5

560

2

3,4

500

3

3,6

510

4

5,6

584

5

4,4

530

6

4

520

7

3,8

524

8

4,4

560

9

6

570

Le nuage semble établir
10 de points6,1
592une
relation linéaire entre les deux variables : les dépenses publicitaires influence l’évolution du chiffre d’affaires.

Processu

12. La corrélation linéaire
La corrélation linéaire exprime l’intensité de la liaison entre deux variables : le chiffre d’affaires en fonction des dépenses publicitaires.
Le coefficient de corrélation (r) est un indicateur de cette relation. Il est déterminé de la façon suivante : cov( x, y )
∑ xi y i − n x y
∑ ( xi − x ) × ( y i − y ) r= = ou 2
2
2
2
σ ( x) xσ ( y )
∑ ( xi − x ) x ∑ ( y i − y )
∑