Lissage Exponentiel Simple

2 1.3 2. 2.1 2.2 2.3 3. 3.1 3.2 3.3 4. 4.1 4.2 4.3 5. Prévision à partir de l’analyse historique opérée dans le passé et le présent............................................................................................... Extrapolation simple en fonction du temps .............................................. Prévision à partir de la décomposition des données historiques ........... 1.2.1 Les différentes composantes............................................................. 1.2.2 Estimation

Neuilly-sur-Seine cedex France Direct: +33(0)1.55.61.65.32 Fax: +33 (0)1.55.61.61.31 Elheureux@bw-deloitte.com Résumé Cet article traite des modèles de provisionnement stochastique à travers les Modèles Additifs Généralisés. Leur méthodologie repose sur le lissage non paramétrique qui offre une grande flexibilité dans l’ajustement du modèle du fait de l’indépendance du prédicteur avec une quelconque forme rigide paramétrique, permettant ainsi au modèle de suivre la tendance présente dans les données. Cette

• Modèles explicatifs : modèles économiques multivariés, modèles microéconomiques (simulation), etc. • Méthodes expérimentales : test d’opinions, marchés témoins, etc. • Méthodes statistiques d’extrapolation des tendances : ajustement, lissage, modèles saisonniers, etc. Les techniques de prévisions basées sur l'étude d'une série chronologique ✓ On parle d’une série chronologique (ou chronique) lorsque les valeurs prises par une variable de gestion sont mesurées au cours du

 Problème 1 : Révision Questions Partie A : Lissage exponentiel simple a) Mois Demande (Mu) Prévision (Mu) Janvier 6,7 6,7 Février 6,2 6,7 Mars 12,1 6,6 Avril 14,4 7,7 Mai 11,1 9,04 Juin 7,4 9,45 Juillet 6,4 9,04 Août 12,9 8,51 Septembre 21,1 9,39 Octobre 15,4 11,73 Novembre 16,5 12,46 Décembre 11,6 13,27 Formule : Pi+1 = Pi+α(Ri-Pi) Pfévrier : Pjanvier = 6,7 Pmars : Pfévrier + α(Rfévrier – Pfévrier) = 6,7 + 0,2(6,2-6,7) = 6,6 Pavril : Pmars + α(Rmars – Pmars) = 6,6 + 0,2(12,1-6,6) = 7,7 Pmai :

. . . . . . . . . . . . 5.5.2 Variable uniforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.3 Variable normale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.4 Variable normale centr´ee r´eduite . . . . . . . . . . . . . 5.5.5 Distribution exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6 Distribution bivari´ee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.1 Cas continu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.2 Cas discret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

intérêts des petites entreprises. Enfin, les exigences administratives se traduisent par l’établissement d’un devis exact de la part des entreprises adjudicatrices, au moyen d’un calcul authentique de coût. . 1.2. Principes Dans sa version la plus simple, le système des coûts complets est plus un système d’évaluation et de recherche d’exactitude qu’un système de gestion. Il est caractérisé par son origine et son contexte d’apparition. Ainsi, le système des coûts complets se base sur les principes

Les principales méthodes quantitatives sont les suivantes : · La méthode quantitative simple (qui se base sur la demande actuelle) · La méthode des moyennes mobiles (Basée sur la moyenne de la demande réelle des n périodes précédentes · La méthode de lissage exponentiel (Basée sur des moyennes pondérées par des coefficients exponentiels) · La méthode de la tendance (Basée sur des projections linéaires, exponentielles, logarithmiques ou polynomiales de la demande passée. En fonction du modèle d’évolution

. . . . . . . . . . . . 5.5.2 Variable uniforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.3 Variable normale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.4 Variable normale centr´ee r´eduite . . . . . . . . . . . . . 5.5.5 Distribution exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6 Distribution bivari´ee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.1 Cas continu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.2 Cas discret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

l’ordonnée : a= Y-bX Rechercher la pente : b=(XY)-nXY(X2)-nX2 Lissage exponentiel simple Prévision au temps Pt= Pt-1+a(Xt-1-Pt-1) « a » étant le coefficient ou facteur de pondération, détermine le niveau de lissage et la vitesse de réaction. Comment savoir quel sorte de lissage faire Lissage simple = quand il n’y a pas de tendance, ni d’effets de saisonnalité. Lissage de Holt = quand il y a une tendance mais pas d’effets, de saisonnalité. Lissage de winters = quand il y a une tendance et un effet de

Juin 130 Décembre 135 La moyenne mobile avec une période de référence de 3 mois La moyenne pondérée en pondérant les récentes périodes avec les facteurs 3/6, 2/6 et 1/6 respectivement Selon le lissage exponentiel simple avec une valeur initiale de 120 000Kg et un facteur de lissage de 0,2. a) Quelles sont les recommandations à formuler après l’analyse de ces trois modèles de prévisions ? faites les présentations graphiques des résultats des trois modèles. 3 - Les données relatives aux