II.3 LES PREVISIONS
II.3.1 INTRODUCTION
La prévision est l'art de prévoir les valeurs
futures de certaines variables en dehors d'un échantillon original et
donné.8(*)
Pour pouvoir planifier ses activités, toute
organisation est pratiquement obligée de faire de la prévision
d'une manière ou d'une autre9(*).
Nous recourons ainsi à la prévision pour deux
raisons : d'abord, le futur est incertain; ensuite, il existe souvent un
décalage de temps entre la perception d'un événement ou
d'un besoin et la réalisation effective de cet événement.
10(*)
Etant donné la survenance dans le futur de certains
facteurs influant sur nos activités, la prévision se justifie
parce qu'elle nous permettrait, elle permettrait aux décideurs de
prendre, dans la mesure du possible, certaines mesures qui puissent assurer les
lendemains meilleurs.
L'activité de prévision peut donner lieu
à :
- une prévision ponctuelle : lorsqu'elle
est donnée par un nombre;
- une prévision par intervalle : lorsque la
valeur est sensée se trouver dans un intervalle donné;
- une prévision conditionnelle : lorsque la
prévision est réalisée conditionnellement
à la réalisation d'un autre événement;
- une prévision inconditionnelle : lorsque la
prévision n'est pas soumise à la
réalisation d'un quelconque événement;
- une prévision à court terme : la
prévision est réalisée pour une inférieure ou
égale à douze mois;
- une prévision à long terme : lorsque
l'horizon de la prévision dépasse quatre années.
II.3.2 TYPES DE
METHODES DE PREVISION
Il existe plusieurs méthodes de prévisions. Le
tableau suivant donne un classement basé sur la technique de
prévision, la distinction entre méthodes statistiques et
méthodes non statistiques, la distinction entre méthodes
chronologiques et méthodes causales, ou encore la distinction entre
méthodes quantitatives et méthodes qualitatives.
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Méthodes informelles
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Méthodes ad hoc subjectives ou intuitives
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Méthodes formalisées de
prévision
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Méthodes quantitatives
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Causale
ou régressive
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Régression simple
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Les variations des variables dépendantes sont
expliquées par les variations de la (ou des ) variable(s)
indépendantes.
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Modèles économétriques
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Système d'équations simultanées de
régression multiple.
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Séries chronologiques
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Méthodes élémentaires (naïves)
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Application des règles simples telles que la
prévision est égale à la réalisation la plus
récente, ou à celle du même mois un an avant + 5 %.
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Extrapolation de tendance
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Projection linéaire, exponentielle, en forme d'S, ou
d'autres formes.
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Lissage exponentiel
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Calcul des moyennes et lissage de façon linéaire
ou exponentielle.
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Décomposition
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Une série chronologique est décomposée en
tendance, saisonnier, cycle et aléa.
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Filtres
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Les prévisions résultant d'une combinaison
linéaire de valeurs passées - présentes - paramètre
modèle pouvant s'adapter aux modifications des données.
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Modèles Autorégressifs
Moyennes mobiles ARMA,
Méthode de BOX et JENKINS
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Les prévisions résultant d'une combinaison
linéaire de valeurs passées et présentes et/ou d'erreurs
passées.
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Méthodes qualitatives
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Combinaisons subjectives
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Arbre de décision
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On assigne une probabilité subjective à quelques
éléments et on utilise l'approche statistique bayesienne.
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Estimation par les vendeurs
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Approche ascendante de la base au sommet, regroupant les
prévisions des vendeurs.
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Commission d'Evaluation des cadres
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Des cadres de marketing, de production et financiers
préparent ensemble des prévisions.
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Etudes anticipatives du marché
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Etudes des intentions d'achats des clients potentiels ou des
bilans d'entreprises.
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Technologiques
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Exploratoires
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A partir d'une base de connaissance actuelle, on évalue
dans les grandes lignes l'état futur.
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Normatives
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On commence par évaluer les objectifs, besoins ou
souhaits futurs et on remonte pour déterminer les développements
nécessaires pour atteindre les objectifs, etc.
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Source : KAMIANTAKO A., op. cit.
* 8 Idem, p. 1.
* 9 KAMIANTAKO A., Cours
de Théorie et Pratique des prévisions, L1 Economie
Mathématique, Université de Kinshasa, Année
académique 1997-98, p. 1.
* 10 Idem, p. 1.
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