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Correction des exercices sur la prévision des ventes et la saisonnalité ... adaptée
car, dans ce cas, elle permet d'obtenir assez rapidement des résultats fiables.
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Correction des exercices sur la prévision des ventes et la saisonnalité
Document 5 : La découverte de la méthode des points moyens (p. 56)
1. Expliquez pourquoi la méthode des points moyens a été choisie pour calculer la prévision des ventes.
La série de données étant assez régulière, la méthode des points moyens est adaptée car, dans ce cas, elle permet dobtenir assez rapidement des résultats fiables.
2. Complétez le graphique en ajoutant les deux points moyens, la droite de tendance et la prévision N+6.
EMBED Excel.Chart.8 \s
3. Vérifiez, par le calcul, les coordonnées des deux points moyens et posez léquation de la droite de tendance.
Premier point moyen M1
Coordonnée de labscisse : (1 + 2 + 3) / 3 = 2
Coordonnée de lordonnée : (410 + 420 + 430) / 3 = 420
Coordonnées de M1 (2 ; 420).
Deuxième point moyen M2
Coordonnée de labscisse : (4 + 5 + 6) / 3 = 5
Coordonnée de lordonnée : (470 + 510 + 520) / 3 = 500
Coordonnées de M2 (5 ; 500).
Système déquation à résoudre
M1 420 = 2 a + b a = 26,67
M2 500 = 5 a + b b = 366,65
Équation de la droite de tendance
y = 26,67 x + 366,65.
4. Comment a été trouvée la prévision pour lannée N+6 ?
Pour trouver la prévision de lannée N+6, on utilise la droite de tendance et on remplace x par 7.
y = 26,67 × 7 + 366,65 = 553,34.
La prévision est de 553,34 milliers deuros pour N+6.
5. Calculez la prévision du chiffre daffaires de lannée N+7.
Pour trouver la prévision de lannée N+7, on utilise la droite de tendance et on remplace x par 8.
y = 26,67 × 8 + 366,65 = 580,01.
La prévision est de 580,01 milliers deuros pour N+6.
Document 6 : La découverte de la méthode des moindres carrés (p. 57)
1. Ajoutez sur le graphique la droite de tendance et la prévision pour septembre N.
EMBED Excel.Chart.8 \s
2. Selon vous, pourquoi la méthode des moindres carrés a-t-elle été utilisée ?
La prévision des ventes a été réalisée avec la méthode des moindres carrés car la série, si elle peut être considérée comme linéaire, présente néanmoins une irrégularité (mois 5). Dans ce cas, cette méthode permet dobtenir des résultats plus fiables que la méthode des points moyens.
3. Vérifiez le calcul de la prévision.
a. Complétez le tableau suivant.
Calcul de a grâce au tableau suivant :
xyXYX YX²1150-2,5-115287,56,252170-1,5-95142,52,253300-0,535-17,50,2542700,552,50,2553001,53552,52,2564002,5135337,56,25Total211 5900080517,5Moyenne3,5265b. Calculez les valeurs de a et b
a = 805 / 17,5 = 46.
b = 265 (46 × 3,5) = 104.
Équation de la droite de tendance
y = 46 x + 104
c. Retrouvez la prévision des ventes pour septembre N.
La prévision a été calculée en utilisant léquation de la droite de tendance et en remplaçant x par 7 :
y = 46 × 7 + 104 = 426.
Les ventes prévisionnelles de septembre N sont de 426 jeux vendus.
Remarque
Les élèves peuvent trouver deux équations différentes pour la droite de tendance. Cela dépend si la série des abscisses débute à 1 ou à 3. Léquation de la droite de tendance peut être :
soit y = 46 x + 12 la série des abscisses débute à 3.
Dans ce cas, pour calculer la prévision de septembre N, il faut remplacer x par 9.
soit y = 46 x + 104 la série des abscisses débute à 1.
Dans ce cas, pour calculer la prévision de septembre N, il faut remplacer x par 7. Bien évidemment, le résultat obtenu est le même.
Document 7 : Repérer la saisonnalité des ventes (p. 58)
1. Mettez en évidence la saisonnalité des ventes sur le graphique donné, en repérant les pointes et les creux dactivité.
EMBED Excel.Chart.8 \s
2. Retrouvez le calcul effectué pour déterminer les moyennes mensuelles et la moyenne des moyennes mensuelles.
Exemples du calcul de la moyenne mensuelle de janvier :
(5 + 8 + 8) / 3 = 7.
Calcul de la moyenne des moyennes mensuelles :
(7 + 7 + 10 + 70 + 5 + 5 + 3 + 7 + 8 + 9 + 9 + 85) / 12 = 18,75.
3. Comment ont été calculés les coefficients saisonniers de janvier, février et mars ? Ces coefficients représentent-ils des pointes ou des creux dactivité ?
Coefficient de janvier = 7 / 18,75 = 0,3733.
Coefficient de février = 7 / 18,75 = 0,3733.
Coefficient de mars = 10 / 18,75 = 0,533.
Ces trois coefficients représentent des creux dactivité car ils sont fortement inférieurs à 1.
4. Calculez les coefficients saisonniers pour les autres mois.
MoisAvrilMaiJuinJuilletAoûtSeptembreOctobreNovembreDécembreCoefficients saisonniers3,7330,2670,2670,1600,3730,4270,4800,4804,5335. Commentez ces coefficients pour mettre en évidence les pointes et les creux dactivité.
Les coefficients fortement supérieurs à 1 traduisent une pointe dactivité : cest le cas pour les mois davril et de décembre.
Les coefficients fortement inférieurs à 1 traduisent un creux dactivité : cest le cas pour tous les autres mois.
6. Quest-ce qui justifie selon vous les pointes dactivité ?
Les pointes dactivité sexpliquent par le fait que les ventes de chocolats ont lieu principalement au moment des fêtes de Pâques et de fin dannée.
7. Que pourrait faire Mme Lindon pour augmenter les ventes de chocolats pendant les creux dactivité ?
Pour augmenter les ventes lors des creux dactivité constatés, Mme Lindon pourrait :
organiser des promotions (exemple : pour lachat dune boîte de chocolats de 1 kg, 100 g sont offerts) ;
proposer régulièrement de nouveaux chocolats ;
profiter des autres fêtes pour augmenter les ventes (Saint-Valentin, fête des Mères, fête des Pères, fête des Grands-Mères
).
Remarque
Par habitude, les coefficients saisonniers sont arrondis à trois chiffres après la virgule.
Le total des coefficients saisonniers mensuels est égal à 12.
Le total des coefficients saisonniers trimestriels est égal à 4.
La moyenne des coefficients saisonniers est égale à 1.
:&la prof a dit :
Attention ! je préfère nettement les représentations graphiques sur lesquelles les années se suivent et non pas se juxtaposent par exemple p 59 du livre
+ remarque sur les étiquettes de données : vous devez indiquer les valeurs pour chaque point du graphique !
:&la prof a dit :
Attention aux étique5GH
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