Prévision

Optimisation des stocks A. Approvisionnement et prévision de la demande L’approvisionnement est étroitement lié à la connaissance de la demande. Le lien est d’ailleurs si fort que parfois, il existe une confusion entre prévoir la demande et déterminer la quantité économique à approvisionner. Or, c’est la prévision et la qualité de la prévision qui est à la base de l’approvisionnement. 1. Pourquoi élaborer des prévisions de ventes ? Cette question peut paraître triviale, cependant, elle

Résumé mémoire majeur : « modèles de prévision du PIB italien ». Ce mémoire de stage, réalisé à la Direction générale des Etudes et des Relations internationales (DAMEP-DIACONJ) de la Banque de France, a pour principal objectif d’élaborer pour cette dernière un modèle de prévision du Produit Intérieur Brut de l’Italie. Ceci fait partie de l’objectif de la DAMEP de faire du suivi conjoncturel de la zone euro et des principaux pays membres une priorité. La plupart des études sur les modèles d’étalonnage

scenario, ou on envisage une augmentation des ventes de 25% par rapport a la prévision. On observe que la trésorerie est positive pour la période de janvier à juin. Le chiffre d’affaire est plus élevé pour le scenario que pour la prévision, environ plus de 50 000 €. Et réalise un résultat positif de 28 800 €. 2 EME SCENARIO : Dans ce second scenario, ou on envisage une augmentation des ventes de 12,5% par rapport a la prévision. On observe que la trésorerie est positive pour la période de février

A/ Vendre    A.1. Comment sont élaborées et suivies vos prévisions de vente ?    les prévisions de vente sont effectuées régulièrement  les taux de fiabilité des prévisions de vente sont mesurés  les commerciaux ou les chefs de produits marketing ont un bonus basé sur la fiabilité des prévisions  les prévisions sont partagées avec vos partenaires (fournisseurs ou clients)  Il n’y a pas de prévisions de vente      A.2. Quelle est la maille de vos prévisions de vente ?    à la famille de produit  à la sous famille de produit (gamme) 

-Déchargement -Mise en stock Prévision de vente 15- Principes de prévision - La prévision est toujours fausse - Chaque prévisiondoit comporter une estimation de l’erreur - Une prévision est plus précise lorsqu’on planifie le court terme - Une prévision est plus précise pour des familles ou groupes de produits 16- Les composantes d'une prévision: + Prévision de base : - Base. - Saisonnalité. - Tendance. - Cycle. - Aléatoire + Prévision des évènements : - promotions, - publicité, +Prévision des produits nouveaux

un contrôle d’ensemble. La gestion budgétaire doit s’inscrire dans la politique générale de l’entreprise c’est à dire sa politique globale de planification: - Planification stratégique - Planification opérationnelle : Programmation d’action - Prévision court terme : 1 an : Budget Généralité sur la gestion budgétaire : La gestion budgétaire est un processus de contrôle qui de décompose en deux étapes : - La budgétisation : Élaboration des budgets - Le coût budgétaire : calcules et analyses discrètes

organisation spécifique avec des rôles et responsabilités clairement définis entre les différents acteurs, une animation dédiée et des outils performants qui savent puiser dans les données transactionnelles pour servir les besoins de simulation et de prévision. les thèmes suivants sont abordés : • Enjeux du pilotage de la masse salariale • Articulation des rôles et responsabilités • Pratiques, indicateurs et outils mis en place • Principaux leviers d’actions associés au pilotage de la masse salariale

Direction de DR. EUGENE PATRICE NDONG NGUEMA Chargé de Cours, Ecole Nationale Supérieure Polytechnique Sous la Supervision de PR. HENRI GWÉT Maître de Conférences, Ecole Nationale Supérieure Polytechnique Année académique 2004 - 2005 MODELE DE PREVISION DU PARC DES COMPTES D’UNE BANQUE : CAS AFRILAND FIRST BANK 2 SOMMAIRE : Dédicace ……………………………………………..……………………………..….…..3 Remerciements ………………………… ………...………………………………….….4 Résumé/Abstract …………………..………………………………………………....…5 Avant propos ……………………………

financières et macroéconomiques en prenant l’exemple du taux de change Euro/Dollar. Nous expliquons une méthode permettant d’éviter la situation de sur apprentissage. Nous quantifions également l’apport de cette technique sur les prévisions relativement à une prévision linéaire. ABSTRACT. This paper presents neural network modeling applied to times series. We show how this pattern provides a better fit of non linearity concerning financial and macroeconomic series by taking the Euro/Dollar exchange

Madame Florence Fellous, Responsable Domaine Transformation Back Office et Fonctions Supports, France Télécom Orange Monsieur Philippe Pauthonier, Responsable du Département Qualité, France Télécom Orange Monsieur Ludovic Pluchard, Responsable des prévisions de ventes, France Télécom Orange Monsieur Thomas Durand, Expert du domaine Demand & Supply, Centre d’Excellence Supply Chain, France Télécom Orange Monsieur Francisco Segura, Expert du domaine Availability, Centre d’Excellence Supply Chain, France