Formule de prévision
Une formule de prévision est une relation mathématique permettant de calculer automatiquement des prévisions concernant la demande. Celles-ci sont calculées à l'aide des données historiques concernant la demande.
Description
Les formules de prévision servent à calculer de nouvelles prévisions de base à partir de la demande réelle, corrigée des variations saisonnières et de la durée des périodes. Une formule est spécifiée pour chaque méthode de prévision. La méthode contient également des paramètres et limites spécifiés qui influent sur les calculs effectués à l'aide de la formule.
Formules
Les quatre formules de prévision sont décrites ci-dessous.
Moyenne mobile
Cette formule de prévision calcule les prévisions de base pour la période à venir sous forme de la moyenne de la demande de base historique pour un nombre de périodes donné. L'équation correspondante est la suivante :
F(i + 1) = (D(i) + D(i - 1) + …. + D(i - (n - 1))) / n
Le nombre de périodes utilisé détermine la réactivité du calcul de la moyenne aux changements de tendance et sa sensibilité aux variations aléatoires. Un nombre élevé de périodes favorise la stabilité de la méthode de calcul par rapport aux variations aléatoires, mais la rend également moins réactive aux changements résultant de tendances réelles.
Formules de prévision : Moyenne pondérée sur deux périodes
Cette formule de prévision pondère la demande moyenne du trimestre le plus récent (des périodes prises en compte dans les prévisions) avec la demande moyenne de toutes les périodes historiques. Le facteur de pondération est le coefficient de lissage du lissage exponentiel, respectivement ( et 1 - (. L'équation correspondante est la suivante :
F(i + 1) = ((i) * M + (1 - ((i)) * L
Lissage exponentiel
Cette formule de prévision pondère la valeur de demande de base la plus récente avec le coefficient de lissage (, tandis que la valeur des prévisions de base antérieures est pondérée avec 1 - (. L'équation correspondante est la suivante :
F(i + 1) = ((i) * D(i) + (1 - ((i)) * F(i)
La valeur du coefficient de lissage ( détermine la réactivité des prévisions aux changements de tendance et leur sensibilité aux variations aléatoires. Une valeur faible favorise la stabilité du calcul par rapport aux variations aléatoires, mais le rend également moins réactif aux changements résultant de tendances réelles. Le coefficient de lissage ( doit être compris entre 0 et 1.
Formules de prévision : Lissage exponentiel adaptatif
Cette formule de prévision s'apparente au lissage exponentiel de base dans la mesure où la valeur de la demande de base la plus récente est pondérée avec le coefficient de lissage (, tandis que la valeur des prévisions de base antérieures est pondérée avec 1 - (. Toutefois, en lissage exponentiel adaptatif, le coefficient de lissage est recalculé chaque fois que de nouvelles prévisions sont établies. L'équation correspondante est la suivante :
F(i + 1) = ((i) * D(i) + (1 - ((i)) * F(i)
Le coefficient de lissage est recalculé à l'aide de l'équation suivante :
((i) = ((min.) + ((max.) * (ABS(ME(i)) / MAD(i))
Cette formule de prévision utilise des valeurs ( corrigées de l'erreur de prévision systématique courante. Une erreur de prévision moyenne plus importante se traduit par une valeur ( supérieure. Le résultat est une correction plus rapide des prévisions afin qu'elles reflètent la demande réelle.
Légende :
| ((i) | = | Coefficient de lissage admissible pour le lissage au cours de la période (i) |
| ((min.) | = | Coefficient de lissage minimum admissible |
| ((max.) | = | Coefficient de lissage maximum admissible |
| D(i) | = | Demande de base pour la période (i) |
| F(i) | = | Prévision de base pour la période (i) |
| A(n) | = | Demande moyenne sur (n) périodes |
| i | = | Nombre de périodes |
| n | = | Nombre de périodes prises en compte pour le calcul de la moyenne |
| L | = | Demande moyenne sur les (n) périodes les plus récentes |
| M | = | Demande moyenne sur les 25 % de périodes les plus récentes du total de (n) périodes |
| MAD(i) | = | Prévision EAM pour la période (i) |
| ME(i) | = | Erreur de prévision moyenne pour la période (I) |
| ABS( ) | = | Valeur absolue de la différence (la différence sans le signe moins) |
La demande de base est la demande au cours d'une période, corrigée des variations saisonnières et, le cas échéant, de l'effet d'un nombre de jours ouvrables différent au cours des différentes périodes. Elle n'inclut pas la demande non représentative. Les prévisions de base sont des prévisions calculées à partir de la demande de base, corrigée des variations saisonnières et de la durée des périodes.
Lorsqu'une prévision manuelle a été saisie (comme quand une prévision erronée est corrigée), elle est utilisée comme prévision de base de la période précédente lors du calcul des prévisions suivantes avec lissage exponentiel. Cela se produit après sa correction des variations saisonnières et de durée de période, et de toute autre modification manuelle.
Description
Les exemples ci-dessous décrivent l'utilisation de chacune des formules à partir des données suivantes.
| Août | Sep. | Oct. | Nov. | |
| Demande de base | 120 | 145 | 138 | 129 |
| Prévisions de base pour Nov. | 136 | |||
| facteur (- utilisé | 0,3 | |||
| ((min.) | 0,2 | |||
| ((max.) | 0,5 | |||
| MAD(Nov.) | 10 | |||
| ME(Nov.) | -2 |
Les valeurs de prévisions suivantes seront calculées pour décembre à l'aide des quatre méthodes décrites :
Moyenne mobile
F(Déc.) = (D(Août) + D(Sep.) + D(Oct.) + D(Nov.)) / 4 = (120 + 145 + 138 + 129) / 4 = 133
Moyenne pondérée sur deux périodes
F(Déc.) = 0,3 * 129 / 1+ 0,7 * (120 + 145 + 138 + 129) / 4 = 0,3 * 129 + 0,7 * 133 = 131,8
Lissage exponentiel
F(Déc.) = 0,3 * D(Nov.) + 0,7 * F(Nov.) = 0,3 * 129 + 0,7 * 136 = 133,9
Lissage exponentiel adaptatif
((Nov.) = ((min.) + ((max.) * (ABS(ME(i)) / MAD(i)) = 0,2 + 0,5 * ABS(-2) / 10 = 0,2 + 0,5 * 0,2 = 0,21
F(Déc.) = ((Nov.) * D(Nov.) + (1 - ((Nov.)) * F(Nov.) = 0,21 * 129 + 0,79 * 136 = 134,5