Séance 2: Prévision de la demande Flashcards
Demande indépendante (3)
- Produits finis et pièces de rechange
- Basée sur la demande du marché
- Requiert des prévisions!!!
Demande dépendante (3)
- Matières premi`res et composantes
- Dépend de la demande de produits finis
- Calculs plutôt que prévisions
Facteurs influençant la demande à l’interne (5)
- Prix
- Promotions et publicités
- Changements
- Produits substiuts
- Nouveaux points de vente
Facteurs influençant la demande à l’externe (6)
PESTEL
- Context eéconomique
- Saisonnalité
- Concurrents
- Cycle de vie
- Préférence clients
- Règlementation gouvernementale
Démarche de prévision (5)
- Définition du problème
- Collecte de données
- Analyse exploratoire des données
- Choix des modèles
- Utilisation et suivi
Court terme: quelle méthode ?
Méthode quantitative
- Séries chronologiques
- Méthodes causales
Long terme: quelle méthode ???
Qualitative
- Opinions
- Analogie historique
Méthodes qualitatives (4)
- Enquêtes auprès consommateurs
- Panels d’experts
- Méthode Delphi
- Analogies historiques
Utilisation méthodes qualitatives (3)
- Nouveaux produits
- Données historiques non fiables
- Valider un modèle quantitatif
Séries chronologiques (4)
- Prévision naïves
- Moyennes mobiles
- Moyennes mobiles pondérées
- Lissage exponentiel simple
Une prévision naïve pour une période est égale à la ___.
Une prévision naïve pour une période est égale à la valeur de la période précédente
Hypothèse moyenne mobile
- Aucune tendance, saisonnalité ou composante cyclique
Moyenne mobile: si k est petit, les prévisions réagiront ___ aux véritablees changements, mais ___.
si k est petit, les prévisions réagiront rapidement aux véritablements changements, mais pourraient réagir au bruit
Moyenne mobile: si k est grand, les prévisions réagiront ___ aux véritables changements
Moyenne mobile: si k est grand, les prévisions réagiront lentement aux véritables changements
La moyenne mobile permet d emettre un poids différent sur les périodes observées. Habituellement un poids plus important sera mis sur les données les plus __.
La moyenne mobile permet d emettre un poids différent sur les périodes observées. Habituellement un poids plus important sera mis sur les données les plus récentes
Lissage exponentiel simple: principe de base (2)
- Moyenne pondérée où on détermine un seul poids (importance de la demande de la période précédente)
- Reste de la pondération = prévision de la période précédente
Lissage exponentiel simple: Si α est petit, les prévisions seront ___ à réagir aux véritables changements de la demande
Si α est petit, les prévisions seront lentes à réagir aux véritables changements de la demande
Lissage exponentiel simple: si α est grand, les prévisions réagiront ___ aux véritables changements de la demande, mais __.
Si α est grand, les prévisions réagiront rapidement aux véritables changements de la demande, mais pourraient réagir aux bruits.
Écart: deux types d’erreurs
- Biais
- Variations aléatoires
