Gestion prévisionnelle et mesure de la performance - 4e éd.

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Cet ouvrage est le complément indispensable du manuel. Il propose les corrigés complets et détaillés de tous les énoncés des exercices figurant à la fin de chaque chapitre du manuel.

Publié le : mercredi 17 juin 2009
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EAN13 : 9782100541508
Nombre de pages : 160
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LAPRÉVISIO N D ESVEN TES
1
.
1)
2)
Entreprise Agrigel
Ajustement linéaire, prévision.
EXERCICES
2
Représentation graphique du chiffre d’affaires en fonction du rang de l’année
Chiffre d’affaires
66 000
64 000
62 000
60 000
58 000
56 000
54 000 0
1
2
3
4
5 Rang de l’année
Justification de l’ajustement linéaire L’allure générale de la courbe fait penser à une droite et l’inflexion de la courbe exclut un ajustement exponentiel.
3) Paramètres de la droite d’ajustement Rappel de la formule : x ynx y i i a=-etb=yax 2 2 xinx © Dunod – La photocopie non autorisée est un délit.
1
4
3
2
x i
y i
x y i i
2
.
1
2
0 0
200 000
350 000
300 000
Paramètres de l’ajustement a b Rappel des formules : A=10 et B=:10 avec xilogyinxlogy a=-etb=logyax 2 2 xinx
237 654 10 y=-=59 413,5etx=-=2,5 4 4 610 2564×59 413,5×2,5 Soit :a=-=3 224 ;b=59 413,53 224×2,5=51 353. 2 304×2,5
Prévision de chiffre d’affaires pour l’année N + 1 En N + 1,x=5, soity=3 224×5+51 353=67 473.
150 000
2 x i
Ajustement exponentiel, prévision.
250 000
Chiffre d’affaires
Représentation graphique
L’accélération de l’accroissement des ventes fait penser à un ajustement exponentiel.
50 000
100 000
1
10
114 204
4
5 6 Rang de l’année
57 102
55 042
55 042
GESTIONPRÉVISIONNELLEETMESUREDELAPERFORMANCE
237 654
64 480
61 030
30
610 256
257 920
183 090
1
4
9
16
2
3
4)
1)
Somme
Entreprise Sofra
2)
4)
3)
2 xi
1
25
55
4,86991
La prévision des ventes
10,0106
4
9
16
79,2487
27,5275
21,3611
15,4795
15 364
14 588
12 170
15 028
Données corrigées 13 329 14 318 © Dunod – La photocopie non autorisée est un délit.
11 271
0,75
1,95
31 668
16 240
0,45
17 067
7 680
5
3
25,8809 79,24875×3×-50,1606 a=-=0,1606 ; A=10=1,4474. 2 555×3 25,88094,69437 b=-0,1606×3=4,69437 ; B=10=49473. 5 x L’équation de la courbe d’ajustement s’écrit donc :y=49 473×1,4474 .
4
Remarque Le calcul à la machine peut donner quelques différences liées aux arrondis.
Taux moyen d’accroissement annuel Chaque année les ventes sont multipliées par 1,4474 ce qui correspond à un taux d’accroissement moyen de 1,4474 – 1 = 44,74 %.
7
6
Détermination d’une série corrigée des variations saisonnières Cette série est obtenue en divisant les données observées par le coefficient saisonnier du trimestre correspondant ; on obtient le tableau suivant :
0,85
logyi
5
3
4
15
Somme
320 256
859 015
74 116
4,86991
2
101 233
144 490
218 920
25,8809
5,00532
5,15984
5,34029
5,5055
Entreprise Ludotel
3
.
18 075
39 287
5 998
19 451
Données observées
0,75
1
Rang du trimestre
Coefficient
1
2
xi
0,45
Série corrigée des variations saisonnières, application de coefficients saisonniers.
1,95
0,85
3
20 147
Prévision des ventes pour l’année N + 1 6 L’année N+1 correspond àx=6 doncy=49 473×1,4474=454 883. Un taux d’accroissement annuel de 44,74 % est très élevé ; il peut correspondre à une phase de démarrage du produit et risque de ne pas être maintenu sur les années suivantes. Le faible nombre d’observations (5 seulement) limite également la fiabilité de cette prévision.
y i
8
xilogyi
1)
18 075
y= 992t+ 12 241.
Le calcul machine donne pour équation de la droite d’ajustement
5 000
1,95
12
11
0,75
5
6
Ajustement des données corrigées sur une droite Il convient de rechercher un ajustement linéaire entre les donnéestetysuivantes :
9 526
8
20 147
19 451
7
Prévision des ventes pour l’année N Les trimestres de l‘année N se situent aux rangs 9, 10, 11 et 12. La prévision des valeurs corrigées est obtenue en remplaçanttpar ces valeurs dans l’équa-tiony= 992t+ 12 241. Pour avoir les prévisions en valeur brute, il convient de multiplier les données corrigées par les coefficients saisonniers.
yt=992t+12 241 Coefficient saisonnier
9
4)
3
4
4
Ventes
5
6
7
8 9 Rang du trimestre
3)
y
t
1
14 318
2
13 329
40 000
35 000
45 000
3
15 028
4
16 240
0 0
1
0,85
0,45
2
10
21 169 22 161 23 153 24 145
20 000
25 000
17 067
10 000
15 000
30 000
18 837 17 365 47 083
Rangt
Représentation graphique des données observées et des données corrigées
2)
GESTIONPRÉVISIONNELLEETMESUREDELAPERFORMANCE
Prévision
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