Mettre en œuvre un modèle de prévision financière avancée, Excel VBA

Mettre en œuvre un modèle de prévision financière avancée, Excel VBA

Voici une explication détaillée et le code VBA pour mettre en œuvre un modèle de prévision financière avancée en utilisant des techniques comme la régression linéaire et lissage exponentiel.
Explication des modèles de prévision financière avancée
Les prévisions financières consistent à prédire les résultats financiers futurs en se basant sur les données historiques et en utilisant diverses techniques mathématiques. Voici quelques approches courantes de prévision :
1. Moyenne mobile : Un modèle simple où les valeurs futures sont la moyenne des valeurs passées.
2. Lissage exponentiel : Un modèle plus sophistiqué qui attribue plus de poids aux observations récentes.
3. Régression linéaire : Une approche statistique qui modélise la relation entre des variables (par exemple, les ventes et le temps) en utilisant des données passées.
4. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) : Un modèle plus complexe de séries temporelles.
5. Simulation de Monte Carlo : Une méthode qui utilise des échantillons aléatoires pour modéliser l’incertitude dans les prévisions.
Dans cet exemple VBA, nous allons nous concentrer sur les modèles de régression linéaire et de lissage exponentiel, qui sont couramment utilisés pour les prévisions financières.
Structure des données
Supposons que vous ayez des données historiques de ventes mensuelles dans les colonnes A (Mois) et B (Ventes) à partir de la ligne 2.

Nous allons utiliser VBA pour :

• Implémenter un modèle de régression linéaire pour prévoir les ventes futures.
• Appliquer le lissage exponentiel pour prédire les prochaines valeurs.

Code VBA pour la prévision financière
Voici un code VBA détaillé pour implémenter ces modèles de prévision :

Option Explicit
' Cette fonction implémente la prévision par régression linéaire
Function LinearRegressionForecast(rngMois As Range, rngVentes As Range, forecastPeriod As Integer) As Double
    Dim X() As Double, Y() As Double
    Dim i As Long
    Dim pente As Double, intercept As Double
    Dim forecast As Double
    ' Préparer les tableaux pour les données de mois et de ventes
    ReDim X(rngMois.Rows.Count)
    ReDim Y(rngVentes.Rows.Count)
    For i = 1 To rngMois.Rows.Count
        X(i) = rngMois.Cells(i, 1).Value ' Valeurs des mois (par exemple, 1 pour Jan, 2 pour Fév, etc.)
        Y(i) = rngVentes.Cells(i, 1).Value ' Données de ventes
    Next i
    ' Effectuer la régression linéaire pour obtenir la pente et l'intercept (Y = mX + b)
    pente = WorksheetFunction.Slope(Y, X)
    intercept = WorksheetFunction.Intercept(Y, X)
    ' Prévision pour la période suivante
    forecast = (forecastPeriod * pente) + intercept
    ' Retourner la valeur prévisionnelle
    LinearRegressionForecast = forecast
End Function
' Cette fonction implémente la prévision par lissage exponentiel
Function ExponentialSmoothingForecast(rngVentes As Range, smoothingFactor As Double) As Double
    Dim lastForecast As Double
    Dim i As Long
    Dim smoothedValue As Double
    ' Obtenir la dernière valeur de ventes (utiliser la dernière entrée des données)
    lastForecast = rngVentes.Cells(rngVentes.Rows.Count, 1).Value
    ' Appliquer la formule du lissage exponentiel : Nouvelle prévision = α * Valeur actuelle + (1 - α) * Prévision précédente
    For i = rngVentes.Rows.Count - 1 To 1 Step -1
        smoothedValue = smoothingFactor * rngVentes.Cells(i, 1).Value + (1 - smoothingFactor) * lastForecast
        lastForecast = smoothedValue
    Next i
    ' Retourner la prévision lissée
    ExponentialSmoothingForecast = lastForecast
End Function
Sub ForecastingModels()
    Dim rngMois As Range, rngVentes As Range
    Dim forecastPeriod As Integer
    Dim linearForecast As Double, expSmoothForecast As Double
    Dim smoothingFactor As Double
    ' Définir les plages pour les données de Mois et de Ventes
    Set rngMois = Range("A2:A13") ' Modifiez cette plage en fonction de vos données
    Set rngVentes = Range("B2:B13")  ' Modifiez cette plage en fonction de vos données
    ' Définir la période de prévision (par exemple, prévision pour le mois suivant)
    forecastPeriod = rngMois.Rows.Count + 1
    ' Implémenter la prévision par régression linéaire
    linearForecast = LinearRegressionForecast(rngMois, rngVentes, forecastPeriod)
    ' Implémenter la prévision par lissage exponentiel (alpha = 0.2)
    smoothingFactor = 0.2
    expSmoothForecast = ExponentialSmoothingForecast(rngVentes, smoothingFactor)
    ' Afficher les résultats
    MsgBox "Prévision par régression linéaire pour le mois suivant : " & linearForecast & vbCrLf & _
           "Prévision par lissage exponentiel pour le mois suivant : " & expSmoothForecast
End Sub

Explication du code
1. Prévision par régression linéaire (LinearRegressionForecast)

• • Paramètres d’entrée :
    • rngMois : La plage contenant les mois (ou périodes temporelles).
    • rngVentes : La plage contenant les données historiques des ventes.
    • forecastPeriod : La période pour laquelle on souhaite prévoir les ventes (par exemple, le mois suivant).
  • Fonctionnement :
    • Nous extrayons les données des mois et des ventes dans des tableaux.
    • Nous calculons la pente et l’intercept en utilisant les fonctions SLOPE et INTERCEPT d’Excel.
    • La prévision des ventes pour la période suivante est ensuite calculée en utilisant l’équation de la droite : y = mx + b, où m est la pente et b est l’intercept.

2. Prévision par lissage exponentiel (ExponentialSmoothingForecast)

• • Paramètres d’entrée :
    • rngVentes : Les données historiques des ventes.
    • smoothingFactor : Le facteur de lissage (α), qui détermine le poids attribué à la valeur la plus récente des ventes.
  • Fonctionnement :
    • Nous commençons par la dernière valeur enregistrée des ventes comme prévision initiale.
    • Nous appliquons la formule du lissage exponentiel : Nouvelle prévision = α * Valeur actuelle + (1 – α) * Prévision précédente
    • Cela est fait de manière itérative pour lisser les données.

3. La procédure principale (ForecastingModels)

• Cette procédure appelle les fonctions LinearRegressionForecast et ExponentialSmoothingForecast pour produire des prévisions pour la période suivante.
• Les valeurs prévisionnelles sont affichées dans une boîte de message.

Comment utiliser le code
1. Ouvrez Excel et appuyez sur Alt + F11 pour ouvrir l’éditeur VBA.
2. Insérez un nouveau module en cliquant sur Insertion > Module.
3. Copiez et collez le code ci-dessus dans le module.
4. Ajustez les plages (A2:A13, B2:B13) pour correspondre à l’emplacement de vos données réelles dans votre feuille Excel.
5. Exécutez la procédure ForecastingModels en appuyant sur F5.
Conclusion
Ce code VBA implémente un modèle de prévision financière de base en utilisant deux techniques : régression linéaire et lissage exponentiel. Ces méthodes sont largement utilisées dans la planification et l’analyse financières pour prédire les résultats futurs à partir des données historiques. Vous pouvez étendre ce modèle en ajoutant d’autres techniques comme ARIMA ou les simulations de Monte Carlo si vous avez besoin de méthodes de prévision plus avancées.