PRÉVISIONS Facteur saisonnier - le pourcentage de la demande trimestrielle moyenne qui se produit au cours de chaque trimestre. On prévoit que les prévisions annuelles pour la 4e année seront de 400 unités. La moyenne des prévisions par trimestre est de 4004 100 unités. Prévisions trimestrielles avg. Prévision du facteur saisonnier. Les méthodes de prévision causale sont basées sur une relation connue ou perçue entre le facteur à prévoir et d'autres facteurs externes ou internes 1. régression: l'équation mathématique relie une variable dépendante à une ou plusieurs variables indépendantes qui sont soupçonnées d'influencer la variable dépendante 3. modèles économétriques: système d'équations de régression interdépendantes qui décrivent un secteur d'activité économique. 3. modèles d'entrées-sorties: décrit les flux d'un secteur de l'économie à l'autre et prédit ainsi les intrants nécessaires pour produire des produits dans un autre secteur. Modélisation de simulation MESURER LES ERREURS DE PREVISION Il y a deux aspects des erreurs de prévision à se préoccuper: Bias et précision Bias Une prévision est biaisée si elle erre plus dans un sens que dans l'autre La méthode tend à sous-prévisions ou sur-prévisions. Précision - L'exactitude des prévisions se réfère à la distance entre les prévisions et la demande réelle, ignorant la direction de cette erreur. Exemple: Pour six périodes, les prévisions et la demande réelle ont été suivies Le tableau suivant donne la demande réelle D t et la demande prévue F t pour six périodes: somme cumulée des erreurs de prévision (CFE) -20 écart absolu moyen (MAD) 170 6 28,33 moyen carré Erreur (MPE) 5150 6 858.33 écart-type des erreurs de prévision 5150 6 29.30 erreur moyenne absolue de pourcentage (MAPE) 83.4 6 13.9 Quelle information donne chaque prévision a tendance à surestimer l'erreur moyenne de la demande par prévision était de 28,33 unités ou 13,9 de La répartition réelle de l'échantillonnage des erreurs de prévision a un écart-type de 29,3 unités. CRITÈRES DE SÉLECTION D'UNE MÉTHODE DE PRÉVISION Objectifs: 1. Maximiser la précision et 2. Minimiser les règles de biais pour choisir une méthode de prévision de la série temporelle. Sélectionnez la méthode qui donne le plus petit biais, mesurée par l'erreur de prévision cumulée (CFE) ou donne le plus petit écart absolu moyen (MAD) ou donne le plus petit signal de suivi ou supporte les croyances de gestion sur le modèle sous-jacent de la demande ou d'autres. Il semble évident qu'une certaine mesure de la précision et du biais doit être utilisée ensemble. Comment Qu'en est-il du nombre de périodes à échantillonner si la demande est intrinsèquement stable, des valeurs faibles et des valeurs plus élevées de N sont suggérées si la demande est intrinsèquement instable, des valeurs élevées de et des valeurs inférieures de N sont suggérées PRÉVISION DE FOCUS Une approche de la prévision qui développe les prévisions par diverses techniques, puis choisit la prévision qui a été produite par le quotbestquot de ces techniques, où quotbestquot est déterminé par une certaine mesure de l'erreur de prévision. PRÉVISION DE FOCUS: EXEMPLE Pour les six premiers mois de l'année, la demande pour un article de détail a été de 15, 14, 15, 17, 19 et 18 unités. Un détaillant utilise un système de prévision de focalisation basé sur deux techniques de prévision: une moyenne mobile à deux périodes et un modèle de lissage exponentiel ajusté à la tendance avec 0,1 et 0,1. Avec le modèle exponentiel, la prévision pour janvier était de 15 et la moyenne tendancielle à la fin de décembre était de 1. Le détaillant utilise l'écart absolu moyen (MAD) pour les trois derniers mois comme critère pour choisir quel modèle sera utilisé pour prévoir Pour le mois suivant. une. Quelles seront les prévisions pour juillet et quel modèle sera utilisé b. Voulez-vous répondre à la partie a. Être différente si la demande de mai avait été 14 au lieu de 19 méthodes de prévision méthodes prévisions servir d'outils d'aide à la décision qui permettent aux dirigeants de planifier pour l'avenir en effectuant 8220 what-if8221 analyses pour déterminer comment les changements dans les intrants affecte les résultats. Par exemple, les prévisions aident une entreprise à identifier les réponses appropriées aux changements dans les niveaux de demande, à la réduction des prix par la concurrence, aux hauts et les bas de l'économie et plus encore. Pour tirer le meilleur parti des prévisions, les dirigeants doivent comprendre les détails des différents types de méthodes de prévision, reconnaître ce qu'un type de méthode de prévision particulier peut ou ne pas faire et connaître le type de prévision le mieux adapté à un besoin particulier. Méthodes de prévision naïve Les méthodes de prévision naïve basent une projection pour une période future sur les données enregistrées pour une période passée. Par exemple, une prévision na239ve pourrait être égale à une période antérieure 8217s actuels, ou la moyenne des actuels pour certaines périodes antérieures. La prévision de Na239ve ne fait aucun ajustement aux périodes passées pour des variations saisonnières ou des tendances cycliques pour mieux estimer une prévision future de la période 8217s. L'utilisateur d'une méthode de prévision naïve ne se soucie pas non plus des facteurs de causalité, c'est-à-dire des facteurs qui entraînent une variation des chiffres réels. Pour cette raison, la méthode de prévision naïve est généralement utilisée pour créer une prévision qui sert à vérifier les résultats de méthodes de prévision plus sophistiquées. Méthodes de prévision qualitative et quantitative Alors que les opinions personnelles sont la base des méthodes de prévision qualitative, les méthodes quantitatives reposent sur des données numériques antérieures pour prédire l'avenir. La méthode Delphi, les opinions éclairées et l'analogie historique du cycle de vie sont des méthodes de prévision qualitative. À leur tour, le lissage exponentiel simple, les indices saisonniers multiplicatifs, les moyennes mobiles simples et pondérées sont des méthodes de prévision quantitative. Méthodes de prévision occasionnelles L'analyse de régression et la moyenne mobile autorégressive avec les intrants exogènes sont des méthodes de prévision causale qui prédisent une variable en utilisant des facteurs sous-jacents. Ces méthodes supposent qu'une fonction mathématique utilisant des variables courantes connues peut être utilisée pour prévoir la valeur future d'une variable. Par exemple, en utilisant le facteur de vente de billets, vous pourriez prédire la vente variable de personnages d'action liés au cinéma, ou vous pouvez utiliser le nombre de facteurs gagnés par une équipe universitaire pour prédire la vente variable de marchandises liées à l'équipe. Méthodes de prévision judicieuses La méthode Delphi, la construction de scénarios, les enquêtes statistiques et les prévisions composites sont des méthodes de prévision judicieuses basées sur des estimations intuitives et subjectives. Les méthodes produisent une prévision basée sur une collection d'opinions formulées par des gestionnaires et des panels d'experts ou représentées dans une enquête. Méthodes de prévision des séries chronologiques Les méthodes de prévision des séries chronologiques, telles que le lissage exponentiel, la moyenne mobile et l'analyse des tendances, utilisent des données historiques pour estimer les résultats futurs. Une série chronologique est un groupe de données enregistrées au cours d'une période déterminée, comme les ventes d'une entreprise par trimestre depuis l'an 2000 ou la production annuelle de Coca-Cola depuis 1975. Comme les modèles passés se répètent souvent à l'avenir, Série à faire une prévision à long terme pour 5, 10 ou 20 ans. Les projections à long terme sont utilisées à plusieurs fins, comme permettre aux services d'achat, de fabrication, de vente et de finances de la société de planifier de nouvelles usines, de nouveaux produits ou de nouvelles lignes de production.
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