La prévision de la demande pour la gestion des risques et des stocks: Performance prédictive de modèle de GARCH (Omn.Pres.Franc.) (French Edition)

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9783838148755: La prévision de la demande pour la gestion des risques et des stocks: Performance prédictive de modèle de GARCH (Omn.Pres.Franc.) (French Edition)

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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Ben Amor Raoudha
Published by Presses Academiques Francophones 2015-12-16 (2015)
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description Presses Academiques Francophones 2015-12-16, 2015. paperback. Book Condition: New. Bookseller Inventory # 9783838148755

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Ben Amor Raoudha
Published by Presses Academiques Francophones (2015)
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description Presses Academiques Francophones, 2015. PAP. Book Condition: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 3 to 5 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Bookseller Inventory # LQ-9783838148755

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AMOR-R
Published by OmniScriptum (2016)
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description OmniScriptum, 2016. Paperback. Book Condition: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Bookseller Inventory # ria9783838148755_lsuk

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Ben Amor Raoudha
Published by Presses Academiques Francophones (2015)
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description Presses Academiques Francophones, 2015. PAP. Book Condition: New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Bookseller Inventory # IQ-9783838148755

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Ben Amor, Raoudha
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description Book Condition: New. Publisher/Verlag: Presses Académiques Francophones | Performance prédictive de modèle de GARCH | 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 | Format: Paperback | Language/Sprache: fre | 271 gr | 220x150x10 mm | 192 pp. Bookseller Inventory # K9783838148755

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Raoudha Ben Amor
Published by Presses Académiques Francophones (2015)
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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(Gif sur Yvette, France)
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Book Description Presses Académiques Francophones, 2015. Book Condition: Neuf. Bookseller Inventory # 9783838148755

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Raoudha Ben Amor
Published by PAF Jan 2016 (2016)
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description PAF Jan 2016, 2016. Taschenbuch. Book Condition: Neu. 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. Bookseller Inventory # 9783838148755

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Raoudha Ben Amor
Published by PAF Jan 2016 (2016)
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Rheinberg-Buch
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Book Description PAF Jan 2016, 2016. Taschenbuch. Book Condition: Neu. 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. Bookseller Inventory # 9783838148755

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Raoudha Ben Amor
Published by Presses Acadà miques Francophones
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
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Book Description Presses Acadà miques Francophones. Paperback. Book Condition: New. Paperback. 192 pages. Dimensions: 8.7in. x 5.9in. x 0.4in.Lobjectif de la supply chain est damliorer la qualit de prvision de la demande et de rduire les risques lis lincertitude de la demande et la rupture de stock. Ce travail sert dmontrer, en premier lieu, comment peut on amliorer la qualit de prvision en utilisant les modles de la famille GARCH et lestimation rolling et en deuxime lieu, comment peut on obtenir la meilleure gestion des risques et des niveaux des stocks ainsi que la prvision des quantits des matires premires commander. Aprs une tude comparative entre les performances prdictives de sept modles candidats dont les six modles sont de la famille GARCH selon les indices des erreurs de prvision, on a constat que le modle AR(3)-GARCH (1, 1) est le plus adquat dans la prvision de la demande sur les produits NB66 et NC555 fabriqus par lentreprise SIFCOL parce quil a lavantage de prendre en considration la prsence dune dpendance de second ordre dans la srie de la demande qui na pas tenu en compte par les modles classiques. Ainsi, les prvisions issues de ce modle sont exploites pour mesurer le risque laide de la valeur en risque, pour prvoir la quantit de chaque matire premir This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. Paperback. Bookseller Inventory # 9783838148755

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Raoudha Ben Amor
Published by PAF Jan 2016 (2016)
ISBN 10: 3838148754 ISBN 13: 9783838148755
New Taschenbuch Quantity Available: 1
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(Einbeck, Germany)
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Book Description PAF Jan 2016, 2016. Taschenbuch. Book Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand 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. Bookseller Inventory # 9783838148755

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