c.2.Calcul du coefficient cyclique :
Le coefficient cyclique est une valeur numérique et
estimée en pourcentage. Il correspond à une variation cyclique
croissante ou décroissante d'une série chronologique les calculs
des coefficients saisonniers Cs1 et de saisonnalité
Cs2 se font par l'application des formules suivantes:
v Cs1 = Vente de la période / Vente moyenne
de la série de données
|
Mois
|
Quantité de carreaux de sol vendu
|
Moy Annuelle
|
coef Saisonnier
|
|
Janvier
|
931 795
|
730 624
|
128%
|
|
Février
|
642 426
|
730 624
|
88%
|
|
Mars
|
829 602
|
730 624
|
114%
|
|
Avril
|
769 447
|
730 624
|
105%
|
|
Mai
|
835 744
|
730 624
|
114%
|
|
Juin
|
869 868
|
730 624
|
119%
|
|
Juillet
|
703 075
|
730 624
|
96%
|
|
Aout
|
699 007
|
730 624
|
96%
|
|
Septembre
|
545 812
|
730 624
|
75%
|
|
Octobre
|
657 091
|
730 624
|
90%
|
|
Novembre
|
628 192
|
730 624
|
86%
|
|
Décembre
|
655 430
|
730 624
|
90%
|
Tableau 5:Tableau de calcul
des coefficients saisonnier
v Cs2 = Vente moyenne de la saison / Vente moyenne
de la série de données
|
Saison
|
Mois
|
Quantité de carreaux de sol vendu
|
Tot. Trimestriel
|
Moy. Trimestielle
|
Moy. annuelle
|
coef. De saisonalité
|
|
trimestre 1
|
Janvier
|
931 795
|
2 403 823
|
801 274
|
730 624
|
110%
|
|
Février
|
642 426
|
|
Mars
|
829 602
|
|
trimestre 2
|
Avril
|
769 447
|
2 475 059
|
825 020
|
730 625
|
113%
|
|
Mai
|
835 744
|
|
Juin
|
869 868
|
|
trimestre 3
|
Juillet
|
703 075
|
1 947 894
|
649 298
|
730 626
|
89%
|
|
Aout
|
699 007
|
|
Septembre
|
545 812
|
|
trimestre 4
|
Octobre
|
657 091
|
1 940 713
|
646 904
|
730 627
|
89%
|
|
Novembre
|
628 192
|
|
Décembre
|
655 430
|
Tableau 6: Tableau de
calcul des coefficients de saisonnalité
Dans le tableau ci-dessus, les saisons ont été
découpées en trimestres. L'indice de saisonnalité du
trimestre s'appliquera uniquement aux mois dudit trimestre.
D'où le calcul de la prévision des mois de
l'année 2009 ce fait en appliquant cette formule Pn = Tn .
Cs2n =  se
résume dans le tableau ci-dessous:
|
Mois
|
Quantité de carreaux de sol vendu
|
Prevision par moindre carré
|
|
Janvier
|
931 795
|
197595012
|
|
Février
|
642 426
|
227870601
|
|
Mars
|
829 602
|
258146191
|
|
Avril
|
769 447
|
296287828
|
|
Mai
|
835 744
|
327389116
|
|
Juin
|
869 868
|
358490403
|
|
Juillet
|
703 075
|
306846552
|
|
Aout
|
699 007
|
331342256
|
|
Septembre
|
545 812
|
355837960
|
|
Octobre
|
657 091
|
380333664
|
|
Novembre
|
628 192
|
404829369
|
|
Décembre
|
655 430
|
429325073
|
Tableau 7:Tableau de
prévision par moindre carrée
| 
