Méthodes de Prévision : Qualitatives, Séries Chronologiques et Causales

Méthodes Qualitatives

Ces méthodes reposent sur une appréciation subjective, basées sur des estimations et des opinions.

Méthode Delphi

Des experts répondent à un questionnaire. Un modérateur compile les résultats et présente un nouveau questionnaire au groupe. Il y a un processus d'apprentissage pour le groupe, sans influence de la pression des pairs ou d'un individu dominant.

Étude de Marché (Market Research)

Recueil de données (enquêtes, interviews) pour tester des hypothèses concernant le marché. Cette méthode est utilisée pour prédire les ventes à long terme et le succès des nouveaux produits.

Groupe de Consensus (Consensus Group)

Réunions d'échange ouvert. Elles permettent de meilleures prédictions. Les participants peuvent être des gestionnaires, du personnel de vente ou des clients.

Analogie Historique

La prévision est établie par comparaison avec un article ou un produit semblable. Elle est importante pour la planification de nouveaux produits, en se basant sur l'historique d'un produit similaire.

Niveaux Inférieurs (Bottom-up)

Obtention d'une prévision par compilation des données fournies par le personnel au bas de la hiérarchie, qui est en contact direct avec ce qui est prédit.

Analyse des Séries Chronologiques

Cette analyse est basée sur l'idée que l'historique des événements au cours d'une période peut être utilisé pour faire des prédictions.

Moyenne Mobile Simple

La moyenne calculée sur une durée contenant de multiples points de données. La somme des valeurs des points est divisée par le nombre de points. Ainsi, chaque point a la même influence.

Moyenne Mobile Pondérée

Technique de lissage. Certains points sont pondérés plus ou moins que d'autres, jugés appropriés en fonction de l'expérience.

Lissage Exponentiel

Les points de données les plus récents ont plus de poids, ce poids étant réduit exponentiellement pour les données plus anciennes.

Analyse de Régression

Ajuste une ligne droite aux données passées, habituellement en fonction de la valeur des données relatives au fil du temps. La méthode d'ajustement la plus courante est celle des moindres carrés.

Projection des Tendances

Définit une ligne de tendance mathématique pour les points de données et la projette dans l'avenir.

Modèles Causaux et Économétriques

Ces modèles tentent de comprendre le système et l'environnement qui forment la base de l'article prévu.

Analyse de Régression (Multivariée)

Similaire à la méthode des moindres carrés, mais peut contenir plusieurs variables. La prévision est basée sur l'influence d'autres phénomènes.

Modèles Économétriques

Tentent de décrire la moyenne d'un secteur de l'économie à travers une série d'actions interdépendantes.

Modèle Entrée/Sortie (Input/Output)

Met l'accent sur les ventes de chaque secteur, des autres entreprises et du gouvernement. L'évolution des ventes indique ce qui peut être attendu dans l'industrie manufacturière en raison des changements d'achat d'une autre industrie.

Indicateurs Avancés (Leading Indicators)

Statistiques se déplaçant dans la même direction que la série prévue, mais en avance sur celle-ci.

Exemple : Une augmentation du prix de l'essence peut signifier une réduction des ventes futures de grosses voitures.