La lissage exponentiel C'est une méthode qui a un mécanisme d'autocorrection qui a la capacité d'adapter les prévisions d'une manière contraire aux erreurs passées. Ce sont des moyennes mobiles pondérées des valeurs actuelles et passées où les poids sont diminués exponentiellement, par conséquent, il peut être utilisé pour lisser et en même temps pour effectuer divers prévisions.
Cette méthode est considérée comme une évolution de la méthode de la moyenne mobile pondérée, où la moyenne temporelle qui a un mécanisme d'autocorrection est calculée. Il se concentre sur l'ajustement des prévisions d'une manière contraire aux écarts antérieurs par des corrections pouvant affecter le coefficient de lissage.
Annonces
De cette façon, ce modèle peut atteindre spécifier les données prévisionnelles et la demande pour la dernière période, en plus du coefficient de lissage. Son impact cherche un moyen d'éliminer les divers éléments irréguliers historiques au cours des périodes de demande actuelles, en obtenant des résultats optimaux.
Annonces
Dans cet article vous trouverez :
Caractéristiques de lissage exponentiel
est méthode de lissage comprend les caractéristiques suivantes :
- C'est une technique de confiance car elle peut être appliquée aux données saisonnières et aux séries chronologiques. fournissant ainsi une série de données lissées pour la présentation et également pour effectuer prévisions.
- Les données de séries chronologiques sont des séries d'observations.
- L'observation est un processus qui est effectué au hasard d'une manière ordonnée.
- Le lissage exponentiel permet d'attribuer des poids exponentiels décroissants au fil du temps.
- C'est une méthode qui ne doit pas être utilisée pour prévoir les ventes de produits saisonniers, cela est dû aux ventes qui montrent un modèle que la méthode de la moyenne mobile n'a pas la capacité de modéliser.
- Selon la quantification, cette méthode peut donner plus de poids à des données récentes qu'à des données moins récentes ou inverses.
- C'est une méthode qui attribue une valeur unique qui garantit la prévention à l'avenir.
Comment calculer une prévision avec le lissage exponentiel ?
Comme il s'agit d'un calcul simple, il ne nécessite que la prévision précédente, la demande pour la période de prévision réelle et la constante de lissage. Lors de la première utilisation de cette méthode, une estimation de la prévision précédente ou le résultat d'une moyenne simple sera prise en compte.
Annonces
La formule de lissage exponentiel il est:
Nouvelle prévision = Prévision de la période précédente + alpha (Demande réelle de la période précédente - Prévision de la période précédente)
Annonces
Où:
F1 = Nouvelle prévision
Annonces
F1–1 = Prévision de la période précédente
Alpha = Constante de lissage
A1-1 = Demande réelle de la période précédente
Quelle est la constante de lissage en lissage exponentiel ?
Cette méthode fonctionne au moyen d'une constante de lissage alpha qui a une valeur comprise entre 0 et 1, cependant, dans son application réelle, la valeur peut varier entre 0,05 et 0,50.
La constante agit comme un facteur pondéré et sa variation se fait en fonction de la nécessité de donner plus de poids aux données récentes ou aux données antérieures. En ce sens, si alpha est égal à 1, la prévision de demande pour la période suivante doit être égale à la période en cours.
En conséquence, l'alpha choisi doit être lié au taux de réponse souhaité et au produit. Sinon, il arrive que si l'entreprise commence à avoir une croissance de sa demande, cela aura besoin d'un alpha plus élevé et donnera ainsi une plus grande importance à la demande récente.
Avantages et inconvénients de la méthode de lissage exponentiel
Parmi les avantages les plus pertinents, citons :
- C'est la méthode de prévision qui est la plus utilisée car elle est très simple, ce qui a permis de la mettre en pratique dans les grandes et petites entreprises. Cela se fait généralement dans de simples fichiers Excel ou dans un logiciel.
- La formule utilisée est très simple, vous n'avez besoin que de la prévision précédente, de la demande réelle pour la période de prévision et de la constante de lissage.
- Vous n'avez pas besoin d'avoir un grand volume de données historiques.
- Il garantit une plus grande précision, car il s'agit d'un modèle exponentiel.
- Il est généralement assez flexible en cherchant à donner plus d'importance à la fois à la demande la plus récente et à la demande la plus ancienne.
Pour souligner certains inconvénients de cette méthode, on peut dire que :
- Comme les méthodes de moyenne mobile, il s'agit d'une réponse de tendance, c'est-à-dire, même si une valeur alpha atteint répondre à certains changements qui se produisent dans la moyenne, ces changements systématiques augmenteront l'erreur de la prévisions. Cela signifie que lorsqu'on applique un alpha supérieur à 0,5 qui donne de bons résultats, il vaut mieux opter pour un double lissage exponentiel.
Modèle Excel de lissage exponentiel
La modèle excel de lissage exponentiel contient les fonctionnalités suivantes :
- Exécutez une prévision d'une série en conjonction avec un graphique pour obtenir les erreurs d'estimation.
- Vous pouvez calculer la moyenne d'une série chronologique à l'aide d'une procédure d'autocorrection.
- La moyenne des observations, vous pouvez les acquérir de manière exponentielle, ce qui signifie que les données sont ils sont pondérés en accordant plus de poids aux observations récentes et moins de poids à celles antiquité.
- Il est fortement recommandé pour les modèles de demande de niveau ou aléatoires, où l'on cherche à éviter la production d'impact sur des éléments historiques irréguliers.
