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 censées 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. A. Quelles seront les prévisions pour juillet et quel modèle sera utilisé b. Voulez-vous répondre à la partie a. Être différent si la demande de mai avait été 14 au lieu de 19Excel Sales Forecasting For Dummies Cheat Sheet Lorsque vous commencez à apprendre les prévisions, it8217s souvent une bonne idée de s'appuyer sur les outils Excel dans le complément d'analyse de données. Mais leur portée est assez limitée et avant trop longtemps vous êtes susceptible de vous retrouver en profitant des fonctions de la feuille de calcul Excel8217s directement. Lorsque vous vous trouvez en utilisant toutes les statistiques inférentielles qui viennent avec la fonction de repérage, vous savez qu'il est temps de définir votre ligne de base pour une prévision formelle. 6 Outils de complément d'analyse de données Excel Le complément d'analyse de données, autrefois connu sous le nom d'outil d'analyse, saisit des formules en votre nom pour vous permettre de vous concentrer sur ce qui se passe avec vos données. Il dispose de trois outils différents qui sont directement utiles dans la prévision Moyenne mobile, lissage exponentiel et régression ainsi que plusieurs autres qui peuvent être utiles. Voici une liste de certains des outils qui font partie du complément d'analyse de données. Il existe actuellement trois outils ANOVA différents. Aucun n'est particulièrement utile pour la prévision, mais chacun des outils peut vous aider à comprendre l'ensemble de données sous-jacent à vos prévisions. Les outils ANOVA vous aider à distinguer parmi les échantillons par exemple, les gens qui vivent au Tennessee comme une marque particulière de voiture mieux que ceux qui vivent dans le Vermont Cet outil est important, quelle que soit la méthode que vous utilisez pour créer une prévision. Si vous avez plus d'une variable, elle peut vous dire à quel point les deux variables sont liées (plus ou moins 1.0 est fort, 0.0 signifie aucune relation). Si vous n'avez qu'une seule variable, elle peut vous dire à quel point une période de temps est liée à une autre. Utilisez l'outil Statistiques descriptives pour obtenir une poignée sur des choses comme la moyenne et l'écart type de vos données. Comprendre ces statistiques de base est important afin que vous sachiez ce qui se passe avec vos prévisions. Ce nom d'outils semble inquiétant et intimidant, que l'outil n'est pas. Quand vous avez juste une variable quelque chose comme le chiffre d'affaires ou les ventes d'unité vous regardez à une valeur réelle précédente pour prédire la prochaine (peut-être le mois précédent, ou le même mois dans l'année précédente). Tout cet outil fait est d'ajuster la prochaine prévision en utilisant l'erreur dans la prévision précédente. Une moyenne mobile montre la moyenne des résultats au fil du temps. La première pourrait être la moyenne pour janvier, février et mars, la seconde serait alors la moyenne pour février, mars et avril, et ainsi de suite. Cette méthode de prévision tend à se concentrer sur le signal (ce qui se passe réellement dans la ligne de base) et à minimiser le bruit (fluctuations aléatoires dans la ligne de base). La régression est étroitement liée à la corrélation. Utilisez cet outil pour prévoir une variable (telle que les ventes) d'une autre (telle que la date ou la publicité). Il vous donne un couple de chiffres à utiliser dans une équation, comme les ventes 50000 (10 Date). 4 Fonctions de prévision Excel Excel dispose de nombreux outils pour la prévision des ventes. Connaître les fonctions suivantes est utile pour mettre vos données en ordre. Découvrez les fonctions de prévision pratiques suivantes. La version de la feuille de calcul de l'outil de corrélation des add-ins de l'analyse de données. La différence est que CORREL recalcule lorsque les données d'entrée changent, et l'outil Correlation doesnt. Exemple: CORREL (A1: A50, B1: B50). En outre, CORREL vous donne une seule corrélation, mais l'outil de corrélation peut vous donner une matrice complète de corrélations. Vous pouvez utiliser cette fonction plutôt que l'outil de régression des compléments d'analyse de données. (Le nom des fonctions est une abréviation de l'estimation linéaire.) Pour une régression simple, sélectionnez une plage de deux colonnes et cinq lignes. Vous devez saisir cette fonction dans le tableau. Tapez, par exemple, LINEST (A1: A50, B1: B50,, TRUE) et puis appuyez sur CtrlShiftEnter. Cette fonction est pratique car elle vous donne des valeurs de prévision directement, tandis que le PROJET vous donne une équation que vous devez utiliser pour obtenir la prévision. Par exemple, utilisez TREND (A1: A50, B1: B50, B51) où vous prévoyez une nouvelle valeur sur la base de ce qui est en B51. La fonction PRÉVISION est similaire à la fonction TREND. La syntaxe est un peu différente. Par exemple, utilisez PRÉVISION (B51, A1: A50, B1: B50) où vous prévoyez une nouvelle valeur sur la base de la valeur dans B51. En outre, PRÉVISION manipule seulement un prédicteur, mais TREND peut traiter plusieurs prédicteurs. Ce que vous obtenez de la fonction Excel LINEST pour la prévision des ventes La fonction PROJET de Excel8217s est un outil pratique pour la prévision des ventes. Savoir ce que vous pouvez faire avec elle rendra vos efforts de prévision travail facile. Voici un aperçu rapide de la fonction d'édition Excel8217s, ligne par ligne:
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