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La prévision de la demande pour la gestion des risques et des stocks: Performance prédictive de modèle de GARCH (French Edition) - Softcover

 
9783838148755: La prévision de la demande pour la gestion des risques et des stocks: Performance prédictive de modèle de GARCH (French Edition)
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L’objectif de la supply chain est d’améliorer la qualité de prévision de la demande et de réduire les risques liés à l’incertitude de la demande et à la rupture de stock. Ce travail sert à démontrer, en premier lieu, comment peut on améliorer la qualité de prévision en utilisant les modèles de la famille GARCH et l’estimation rolling et en deuxième lieu, comment peut on obtenir la meilleure gestion des risques et des niveaux des stocks ainsi que la prévision des quantités des matières premières à commander. Après une étude comparative entre les performances prédictives de sept modèles candidats dont les six modèles sont de la famille GARCH selon les indices des erreurs de prévision, on a constaté que le modèle AR(3)-GARCH (1,1) est le plus adéquat dans la prévision de la demande sur les produits NB66 et NC555 fabriqués par l’entreprise SIFCOL parce qu’il a l’avantage de prendre en considération la présence d’une dépendance de second ordre dans la série de la demande qui n’a pas tenu en compte par les modèles classiques. Ainsi, les prévisions issues de ce modèle sont exploitées pour mesurer le risque à l’aide de la valeur en risque, pour prévoir la quantité de chaque matière premirè

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About the Author:
BEN AMOR Raoudha: diplômé en mastère de recherche en sciences de transport et de logistique (2012) à l'Institut Supérieur de Gestion Industrielle de Sfax. Elle est thésarde en Sciences de Gestion: Logistique et Production, à la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Sfax.

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Raoudha Ben Amor
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'objectif de la supply chain est d'améliorer la qualité de prévision de la demande et de réduire les risques liés à l'incertitude de la demande et à la rupture de stock. Ce travail sert à démontrer, en premier lieu, comment peut on améliorer la qualité de prévision en utilisant les modèles de la famille GARCH et l'estimation rolling et en deuxième lieu, comment peut on obtenir la meilleure gestion des risques et des niveaux des stocks ainsi que la prévision des quantités des matières premières à commander. Après une étude comparative entre les performances prédictives de sept modèles candidats dont les six modèles sont de la famille GARCH selon les indices des erreurs de prévision, on a constaté que le modèle AR(3)-GARCH (1,1) est le plus adéquat dans la prévision de la demande sur les produits NB66 et NC555 fabriqués par l'entreprise SIFCOL parce qu'il a l'avantage de prendre en considération la présence d'une dépendance de second ordre dans la série de la demande qui n'a pas tenu en compte par les modèles classiques. Ainsi, les prévisions issues de ce modèle sont exploitées pour mesurer le risque à l'aide de la valeur en risque, pour prévoir la quantité de chaque matière premirè 192 pp. Französisch. Seller Inventory # 9783838148755

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ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Raoudha Ben Amor
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'objectif de la supply chain est d'améliorer la qualité de prévision de la demande et de réduire les risques liés à l'incertitude de la demande et à la rupture de stock. Ce travail sert à démontrer, en premier lieu, comment peut on améliorer la qualité de prévision en utilisant les modèles de la famille GARCH et l'estimation rolling et en deuxième lieu, comment peut on obtenir la meilleure gestion des risques et des niveaux des stocks ainsi que la prévision des quantités des matières premières à commander. Après une étude comparative entre les performances prédictives de sept modèles candidats dont les six modèles sont de la famille GARCH selon les indices des erreurs de prévision, on a constaté que le modèle AR(3)-GARCH (1,1) est le plus adéquat dans la prévision de la demande sur les produits NB66 et NC555 fabriqués par l'entreprise SIFCOL parce qu'il a l'avantage de prendre en considération la présence d'une dépendance de second ordre dans la série de la demande qui n'a pas tenu en compte par les modèles classiques. Ainsi, les prévisions issues de ce modèle sont exploitées pour mesurer le risque à l'aide de la valeur en risque, pour prévoir la quantité de chaque matière premirè. Seller Inventory # 9783838148755

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Amor-R
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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(Exeter, United Kingdom)

Book Description Paperback. Condition: Brand New. 192 pages. French language. 8.66x5.91x0.44 inches. In Stock. Seller Inventory # zk3838148754

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