3.1 LES TECHNIQUES D’AIDE A LA PREVISION
3.1.1 Les ajustements
Ces techniques s’appuient sur l’étude
chiffrée des données caractérisant une variable économique (ici, les ventes
passées du produit). La prévision sur l’état futur de la variable est obtenue
par extrapolation des tendances passées mises en évidence et dont on suppose la
régularité.
L’ajustement consiste à substituer
aux valeurs observées de la variable (yi) une valeur calculée ( y’i)
à l’aide de différents procédés qui font l’objet de ce paragraphe.
Ces procédés d’ajustement peuvent être
graphiques, mécaniques ou analytiques. Seuls les deux derniers procédés sont
présentes ici.
a- Ajustement mécanique : la méthode des
moyennes mobiles
Il s’agit de représenter la série
statistique en substituant à la valeur observée yi une valeur ajustée y’i calculée de la manière suivante :
a, b et c représentent des coefficients
de pondération dont la valeur est laissée aux choix des statisticiens.
Le nombre des observations (ici 3)
nécessaires pour le calcul de la valeur ajustée y’i dépend de la périodicité du
phénomène étudié. Dans le cas d’historiques de ventes, il est fréquent de
trouver des périodicités annuelles (ventes saisonnières) et donc les moyennes
mobiles se calculent comme suit :
-
Historique des ventes donné en trimestre (périodicité de 4)
-
Historique des ventes donné en mois (périodicité de 12)
Les coefficients ainsi déterminés permettent de respecter le principe
suivant :
Somme des coefficients = Périodicité
de la série statistique
Soit le chiffre d’affaires d’une entreprise :
La périodicité est de 4, donc chaque
valeur y est remplacée par sa valeur ajustée, ainsi :
et ainsi de suite …
On obtient le tableau suivant des
valeurs ajustées.
Cette
méthode écrête les phénomènes accidentels en permettant un lissage des
informations observées, mais elle élimine des informations en début et fin de
série. Par ailleurs, elle ne donne pas une droite d’équation connue qui peut
facilement se prêter à des prévisions. C’est pourquoi l’ajustement par la
méthode des moindres carrés est préféré.
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