Lissage Exponentiel Simple

ACCOUNTING – CREATIVE ACCOUNTING MOTS CLÉS. – GESTION DES DONNEES COMPTABLES _ GESTION DES RÉSULTATS – LISSAGE DES RÉSULTATS – NETTOYAGE DES COMPTES - COMPTABILITÉ CRÉATIVE 1 INTRODUCTION Les entreprises se livrent depuis fort longtemps à une gestion des données comptables que la littérature a qualifiée de plusieurs manières : gestion des résultats (earnings management), lissage des résultats (income smoothing), nettoyage des comptes (big bath accounting), habillage des comptes (window

d’hypoth`ses . . . . . . . . . . . . . . . e Situation pratique courante. . . 3.4 Rappels sur la r´gression lin´aire . . . . . . . e e 3.5 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Lissage 4.1 Lissage exponentiel . . . . . . . . . . . . Lissage exponentiel simple Lissage exponentiel double 4.2 Lissage par Moyenne Mobile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

ensemble de questions auxquelles les répondants pourront et voudront bien répondre Chargé d ’études quantitatives  Les études en marketing S.zkim Le questionnaire : les erreurs à ne pas commettre?  Eviter la complexité, utiliser un langage simple et courant  Eviter des questions suggestives ou socialement désirables: Pour les médecins l ’exercice physique est bon qu’en pensez vous?, êtes vous raciste?; Etes vous honnête?  Utiliser un langage qui convient au niveau de la cible: Enfants

Modèle multiplicatif C. Autres approches V. Un exemple de décomposition d’une série chronologique A. Schéma additif B. Schéma multiplicatif © Dunod. La photocopie non autorisée est un délit. VI. Les méthodes de lissage exponentiel A. Le lissage exponentiel simple B. Le lissage exponentiel double Testez-vous Exercices 5. Modèle probabiliste et variable aléatoire I. Éléments de calcul des probabilités A. Notion de probabilité B. Probabilités conditionnelles TABLE DES MATIÈRES • V II.

Problème 1 Partie A : lissage exponentiel simple a) Période Réel Prévision Février 6.2 6.7 Mars 12.1 6.6 Avril 14.4 7.7 Mai 11.1 9.0 Juin 7.4 9.5 (arrondi de 9.452) Juillet 6.4 9.0 Août 12.9 8.5 (arrondi de 8.512) Septembre 21.1 9.4 (arrondi de 9.388) Octobre 15.4 11.8 (arrondi de 11.732) Novembre 16.5 12.5 (arrondi de 12.464) Décembre 11.6 13.3 (arrondi de 13.268) b) Partie B c) Période R P R-P (R-P)2 /R-P/ Janvier 6.7 6.7 Février 6.2 6.7 -0.5 0.2500 0.5 Mars 12.1 6.6 5.5 30.2500 5

sont : 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 14, 20, 28, 38, 48, 68, 88, 110, 140, 177 jours avant le départ. Les prévisions de demande par relation classe sont faites en combinant un modèle de prévision par lissage exponentiel avec les profils saisonniers d’engagement des vols. Le lissage exponentiel, qui sert à prévoir la demande totale, est fait sur l’historique des réservations au jour du départ par saison, il prend en compte la demande réelle sur les vols indépendamment des contraintes de disponibilité

autres réf. La productivité, ses éléments et ses mesures. Les indicateurs de performances : outils de prise de décision. Chapitres 2, 5 et supplément du chapitre 5 Les prévisions empiriques et déterministes et leurs limites; moyenne simple, pondérée, lissages exponentiel, régressions linéaire, facteurs d’ajustements saisonniers, les mesures de performance. Chapitres 3 La planification à l’unité et par projet : Gantt, diagramme des précédences, réseau d’antécédence, ordonnancement amont et aval. CPM

hypoth` ses relatives au mod` le (lin´ arit´ ) et aux distributions sont v´ rifi´ es c’est-` -dire, e e e e e e a le plus souvent, lorsque l’´ chantillon ou les r´ sidus sont suppos´ s suivre des lois se mettant sous la forme e e e d’une famille exponentielle (gaussienne, binomiale, poisson. . . ), les techniques statistiques de mod´ lisation e tir´ es du mod` le lin´ aire g´ n´ ral sont optimales et, surtout dans le cas d’´ chantillons de taille restreinte, il e e e e e e semble difficile de faire mieux

2006 | 15 800 | 533 | 2007 | 17 100 | 571 | 2008 | 12 912 | 588 | 2009 | 13 004 | 509 | Evolutions du CA et du budget R & D entre 1999 et 2009 Régression linéaire simple Série 1 : CA en millions d’euros Série 2 : budget consacré à la R & D en millions d’euros 2- La méthode de régression linéaire simple 2.1- Quelle est la formule mathématique qui décrit la relation entre ces variables ? La formule mathématiques qui décrit le mieux la relation entre les variables X représentant

| | |De l’ajustement | | |Lissage exponentiel | | |Coefficients saisonniers | |