QCM : Gestion budgétaire et prévision des ventes — 25 questions

Question 1

1. Comment la gestion budgétaire traduit-elle les décisions de la direction en pratiques de gestion ?

En programmes d’actions chiffrés élaborés avec la participation des responsables

En procédures comptables destinées à enregistrer les opérations déjà réalisées

En tableaux financiers construits à partir des résultats de l’exercice précédent

En objectifs qualitatifs définis par les responsables sans chiffrage détaillé

Explication

La gestion budgétaire transforme les décisions de la direction en programmes d’actions chiffrés appelés budgets, avec la participation des responsables. Les résultats antérieurs peuvent éclairer une décision, mais ils ne constituent pas la définition de cette démarche.

Answer

En programmes d’actions chiffrés élaborés avec la participation des responsables

Question 2

2. Dans une entreprise, quelle séquence traduit correctement l’interdépendance habituelle des budgets ?

Ventes, production, approvisionnements, puis trésorerie

Production, ventes, trésorerie, puis approvisionnements

Trésorerie, approvisionnements, ventes, puis production

Approvisionnements, ventes, production, puis financement

Explication

La prévision des ventes détermine d’abord la production, qui détermine ensuite les approvisionnements, tandis que ces choix alimentent notamment les prévisions de trésorerie. La production ne constitue donc pas le point de départ de cette hiérarchie.

Answer

Ventes, production, approvisionnements, puis trésorerie

Question 3

3. Quel ensemble d’effets caractérise la contribution de la gestion budgétaire au fonctionnement de l’entreprise ?

Elle révèle les forces et faiblesses, responsabilise les opérationnels et coordonne les actions

Elle mesure les ventes, supprime les responsabilités et privilégie les décisions individuelles

Elle organise les financements, remplace la stratégie et limite l’action aux contrôleurs

Elle réduit l’analyse interne, centralise les décisions et sépare les actions des services

Explication

La gestion budgétaire améliore la connaissance des atouts et des faiblesses, responsabilise les personnels opérationnels et impose la coordination des actions. Elle ne vise donc pas à isoler les services ni à retirer les responsabilités aux opérationnels.

Answer

Elle révèle les forces et faiblesses, responsabilise les opérationnels et coordonne les actions

Question 4

4. Quelle exigence distingue le budget base zéro d’une reconduction budgétaire classique ?

Chaque responsable reconduit les crédits antérieurs en les ajustant selon l’inflation

Chaque responsable doit justifier en détail la nécessité de chaque dépense

Chaque centre de décision répartit les ressources selon les priorités de la direction

Chaque service établit ses dépenses à partir des résultats comptables déjà constatés

Explication

Le budget base zéro demande de justifier en détail tous les postes et de démontrer la nécessité de chaque dépense. La reconduction automatique des montants antérieurs relève d’une logique différente, fondée sur les budgets passés.

Answer

Chaque responsable doit justifier en détail la nécessité de chaque dépense

Question 5

5. Que cherche à déterminer une prévision des ventes correctement construite ?

Les dépenses futures en valeur selon les seuls résultats comptables antérieurs

Les ventes futures en quantité et en valeur selon le contexte et la stratégie

Les capacités de production nécessaires selon les seuls objectifs financiers annuels

Les besoins de trésorerie futurs selon les seules contraintes internes de l’entreprise

Explication

La prévision des ventes estime les ventes futures en quantité et en valeur en intégrant les tendances, l’environnement et les décisions stratégiques. Elle ne se limite donc ni aux données comptables passées ni aux seules contraintes internes.

Answer

Les ventes futures en quantité et en valeur selon le contexte et la stratégie

Question 6

6. Pourquoi la prévision des ventes constitue-t-elle la base de la gestion budgétaire ?

Elle fixe les salaires, contrôle les encaissements et remplace les décisions stratégiques

Elle décrit les tendances passées sans servir aux décisions financières de long terme

Elle guide les investissements, leur financement et les programmes opérationnels

Elle détermine les approvisionnements sans influencer la production ni la trésorerie

Explication

La prévision des ventes sert à envisager les investissements et leur financement à long terme, ainsi qu’à établir les programmes de production, d’approvisionnement et l’équilibre prévisionnel de trésorerie. Elle joue donc un rôle directeur dans plusieurs budgets, plutôt que de se limiter à l’observation des tendances.

Answer

Elle guide les investissements, leur financement et les programmes opérationnels

Question 7

7. Comment interpréter une élasticité-prix de la demande égale à $-2$ ?

Une hausse du prix de

x\%

entraîne une hausse de la demande de

2x\%

Une hausse du prix de

x\%

entraîne une baisse de la demande de

2x\%

Une hausse du prix de

2x\%

entraîne une hausse de la demande de

x\%

Une baisse du prix de

x\%

entraîne une baisse de la demande de

2x\%

Explication

Une élasticité égale à $-2$ signifie que la variation relative de la demande est opposée et deux fois plus forte que celle du prix. L’élasticité-revenu présentée comme positive ne doit pas être confondue avec cette élasticité-prix négative.

Answer

Une hausse du prix de $$x\%$$ entraîne une baisse de la demande de $$2x\%$$

Question 8

8. Lorsque le prix augmente de $1$ € à $1,1$ € et que la demande diminue de $10$ à $8$ , quelle est l’élasticité-prix calculée ?

-2

+0,2

-0,2

+2

Explication

La variation relative de la demande vaut $-2/10$ et celle du prix vaut $0,1/1$ , d’où $E_p=(-2/10)/(0,1/1)=-2$ . Une valeur positive ne correspondrait pas à la baisse de la demande associée à la hausse du prix dans cet exemple.

Answer

$$a=\frac{\sum X_iY_i}{\sum X_i^2}$$

Answer

Il existe une forte corrélation positive entre les deux variables

Answer

$$\log y=x\log a+\log b$$

Answer

$$f(x)=b x^a$$

Answer

$$z=\frac{1}{12}\left[a\frac{m-5,5}{12}+b\right]$$

Answer

$$z=2m+389$$

Answer

Les variations saisonnières sont périodiques, tandis que les variations accidentelles sont imprévisibles.

Answer

Ajuster une droite, calculer les valeurs théoriques, former les rapports réel/théorique, moyenner par période, puis prévoir.

Answer

Elle doit être égale à 4, le nombre de trimestres.

Answer

Le modèle multiplicatif

Answer

Calculer les rapports observation/tendance, les agréger par période, puis ajuster leur somme au nombre de périodes.

Answer

Ajuster les différences observation-tendance pour que leur somme soit nulle.

Answer

$$y'_i=\frac14\left[\frac12y_{i-2}+y_{i-1}+y_i+y_{i+1}+\frac12y_{i+2}\right]$$

Answer

Le total mobile additionne les observations, tandis que la moyenne mobile les ramène à une valeur moyenne.

Answer

Les données récentes reçoivent davantage de poids que les données anciennes.

Question 9

9. Dans l’ajustement linéaire par les moindres carrés, quelle expression donne la pente de la droite $y=ax+b$ ?

a=\frac{\sum X_i^2}{\sum X_iY_i}

a=\bar y-\bar x

a=\frac{\sum Y_i^2}{\sum X_i^2}

a=\frac{\sum X_iY_i}{\sum X_i^2}

Explication

La pente est calculée par le rapport entre la somme des produits centrés $X_iY_i$ et la somme des carrés centrés $X_i^2$ . L’expression inverse échangerait le rôle du numérateur et du dénominateur et ne donne pas la pente définie par l’ajustement.

Question 10

10. Que peut-on conclure d’un coefficient de corrélation linéaire égal à $r=0,995$ entre le numéro de période et les ventes ?

Les deux variables ne présentent pratiquement aucune relation linéaire

Il existe une forte corrélation positive entre les deux variables

Les ventes diminuent fortement lorsque le numéro de période augmente

Il existe une forte corrélation négative entre les deux variables

Explication

Un coefficient proche de $1$ indique une relation linéaire positive très forte entre les périodes et les ventes. Une corrélation négative correspondrait à une valeur proche de $-1$ , tandis qu’une absence de relation linéaire serait associée à une valeur proche de $0$ .

Question 11

11. Quelle transformation linéaire correspond à une tendance exponentielle des ventes $y=b\times a^x$ ?

y=x\log a+\log b

\log y=(\log x)\log a+\log b

\log y=x\log a+\log b

\log x=y\log a+\log b

Explication

La logarithmation de $y=b\times a^x$ donne $\log y=x\log a+\log b$ , qui est linéaire en $x$ . Une relation linéaire en $\log x$ correspond plutôt à la linéarisation d’une fonction puissance.

Question 12

12. Quelle forme définit une fonction puissance reliant une variable indépendante $x$ à une variable dépendante $f(x)$ ?

f(x)=b\times a^x

f(x)=\log b+a\log x

f(x)=b+a x

f(x)=b x^a

Explication

Une fonction puissance s’écrit $f(x)=b x^a$ : la variable dépendante est proportionnelle à une puissance de la variable indépendante. La forme $b\times a^x$ décrit une relation exponentielle, tandis que $b+a x$ est une relation linéaire.

Question 13

13. Quelle expression permet de convertir l’équation annuelle $y=ax+b$ en équation mensuelle $z=a'm+b'$ , avec les origines temporelles indiquées ?

z=\frac{1}{12}\left[a\frac{m-5,5}{12}+b\right]

z=a\frac{m-5,5}{12}+12b

z=\frac{1}{12}\left[a\frac{m+5,5}{12}-b\right]

z=12\left[a\frac{m+5,5}{12}+b\right]

Explication

La conversion tient compte du passage de l’échelle annuelle à l’échelle mensuelle et du décalage entre les origines temporelles, ce qui conduit à l’expression donnée. Les autres formules modifient incorrectement le signe du décalage ou le facteur appliqué aux paramètres annuels.

Question 14

14. Dans l’exemple où l’équation annuelle est $y=288x+4800$ , quelle équation mensuelle obtient-on ?

z=2m+389

z=24m+400

z=24m+389

z=2m+400

Explication

L’application de la transformation annuelle-mensuelle à $y=288x+4800$ donne une pente mensuelle de 2 et une constante de 389. Les autres réponses associent incorrectement la conversion de la pente ou de la constante.

Question 15

15. Quelle distinction caractérise les variations saisonnières par rapport aux variations accidentelles dans une série chronologique ?

Les variations saisonnières sont périodiques, tandis que les variations accidentelles sont imprévisibles.

Les variations saisonnières sont des cycles longs, tandis que les variations accidentelles sont des tendances durables.

Les variations saisonnières décrivent la tendance, tandis que les variations accidentelles décrivent les cycles.

Les variations saisonnières sont imprévisibles, tandis que les variations accidentelles suivent un calendrier.

Explication

Les variations saisonnières se répètent selon une périodicité, alors que les variations accidentelles résultent de fluctuations imprévisibles. Les autres propositions inversent ces caractéristiques ou les confondent avec la tendance et le mouvement cyclique.

Question 16

16. Quelle séquence décrit correctement la méthode des rapports au trend ?

Calculer les différences réel-théorique, ajuster une droite, moyenner par période, puis appliquer les écarts obtenus.

Ajuster une droite, additionner les valeurs réelles aux valeurs théoriques, moyenner les sommes, puis prévoir.

Ajuster une droite, calculer les valeurs théoriques, former les rapports réel/théorique, moyenner par période, puis prévoir.

Calculer les rapports théorique/réel, ajuster les coefficients par période, puis soustraire les coefficients à la tendance.

Explication

La méthode ajuste d’abord une droite, puis compare chaque observation à sa valeur théorique par un quotient réel/théorique avant de calculer les coefficients moyens et la prévision. Les autres séquences utilisent des différences, des sommes ou un quotient inversé, qui correspondent à d’autres opérations.

Question 17

17. Pour des coefficients saisonniers multiplicatifs trimestriels, quelle doit être la somme des coefficients après ajustement ?

Elle doit être égale à 4, le nombre de trimestres.

Elle doit être égale à 1, pour représenter une base moyenne.

Elle doit être égale à 12, le nombre de mois.

Elle doit être égale à 0, comme pour des écarts saisonniers.

Explication

Pour des données trimestrielles, la somme des coefficients multiplicatifs doit correspondre au nombre de périodes, soit 4. La somme égale à 12 concerne les mois, tandis que 0 caractérise l’ajustement des coefficients additifs.

Question 18

18. Une tendance trimestrielle vaut 250 et le coefficient saisonnier multiplicatif du trimestre considéré vaut 1,2 ; quelle prévision obtient-on ?

250,2

300

251,2

208,3

Explication

Une prévision multiplicative se calcule en multipliant la valeur de tendance par le coefficient saisonnier : $250\times1,2=300$ . Diviser par le coefficient ou l’ajouter à la tendance ne respecte pas la règle multiplicative.

Question 19

19. Quel modèle convient lorsque l’amplitude des variations saisonnières augmente proportionnellement au niveau de la tendance ?

Le modèle cyclique

Le modèle résiduel

Le modèle additif

Le modèle multiplicatif

Explication

Le modèle multiplicatif est adapté lorsque l’amplitude saisonnière dépend proportionnellement du niveau de la tendance. Le modèle additif convient plutôt à une amplitude indépendante de cette tendance.

Question 20

20. Quelle procédure permet d’estimer des coefficients saisonniers multiplicatifs ?

Calculer les écarts entre périodes successives, les moyenner par mois, puis les soustraire de la tendance.

Calculer les rapports tendance/observation, les additionner à la tendance, puis conserver leur somme initiale.

Calculer les rapports observation/tendance, les agréger par période, puis ajuster leur somme au nombre de périodes.

Calculer les différences observation-tendance, les agréger par période, puis ajuster leur somme à zéro.

Explication

L’estimation multiplicative repose sur les rapports entre observations et tendance, agrégés par période puis corrigés afin que leur somme corresponde au nombre de périodes. Les différences et l’ajustement à une somme nulle relèvent de la méthode additive.

Question 21

21. Pour estimer des coefficients saisonniers additifs, quelle opération d’ajustement doit être réalisée avant de les ajouter à la tendance ?

Diviser chaque observation par la tendance afin d’obtenir des coefficients relatifs.

Ajuster les rapports observation-tendance pour que leur somme soit égale à douze.

Ajuster les différences observation-tendance pour que leur somme soit nulle.

Multiplier chaque différence par le nombre de périodes afin d’amplifier l’effet saisonnier.

Explication

La méthode additive utilise les différences entre observations et tendance, puis les corrige afin que leur somme soit nulle avant de les ajouter à la tendance. Une somme égale au nombre de périodes et les rapports observation/tendance caractérisent la méthode multiplicative.

Question 22

22. Pour une périodicité de 4, quelle expression définit une moyenne mobile centrée au rang $i$ ?

y'_i=\frac12\left[\frac14y_{i-2}+y_{i-1}+y_i+\frac14y_{i+2}\right]

y'_i=\frac14\left[\frac12y_{i-1}+y_i+y_{i+1}+\frac12y_{i+2}\right]

y'_i=\frac14\left[\frac12y_{i-2}+y_{i-1}+y_i+y_{i+1}+\frac12y_{i+2}\right]

y'_i=\frac14\left[y_{i-2}+y_{i-1}+y_i+y_{i+1}\right]

Explication

Pour une périodicité de 4, les observations extrêmes reçoivent chacune un demi-poids avant la division par 4, tandis que les trois observations centrales reçoivent un poids unitaire. La deuxième expression correspond à une moyenne de quatre observations consécutives et ne constitue pas une moyenne mobile centrée selon cette formule.

Question 23

23. Quelle distinction décrit correctement le total mobile et la moyenne mobile ?

Le total mobile additionne les observations, tandis que la moyenne mobile les ramène à une valeur moyenne.

Le total mobile pondère les observations récentes, tandis que la moyenne mobile prévoit les ventes futures.

Le total mobile mesure les coefficients saisonniers, tandis que la moyenne mobile ajuste une droite de tendance.

Le total mobile lisse les écarts, tandis que la moyenne mobile conserve les fluctuations saisonnières brutes.

Explication

Le total mobile est une somme glissante portant sur un nombre de périodes fixé par la périodicité, alors que la moyenne mobile transforme ces observations en une valeur moyenne. L’idée que le total mobile calcule directement des coefficients saisonniers confond cette opération avec une étape ultérieure de l’analyse.

Question 24

24. Dans un lissage exponentiel, comment évoluent les poids attribués aux observations passées ?

Les données récentes reçoivent davantage de poids que les données anciennes.

Toutes les observations reçoivent un poids identique au cours du calcul.

Les données anciennes reçoivent davantage de poids que les données récentes.

Les observations successives reçoivent des poids alternés selon la saison.

Explication

Le lissage exponentiel accorde une influence plus forte aux observations récentes et réduit progressivement celle des données anciennes. L’attribution d’un poids identique décrirait plutôt une moyenne simple, non une pondération exponentielle.

Question 25

25. Une prévision vaut $P_t=120$ , la réalisation vaut $R_t=150$ et le coefficient de lissage vaut $\alpha=0{,}2$ . Quelle est la prévision $P_{t+1}$ ?

144

126

114

150

Explication

La formule donne $P_{t+1}=P_t+\alpha(R_t-P_t)=120+0{,}2(150-120)=126$ . La valeur $144$ appliquerait implicitement un poids de 0,8 à l’écart observé, alors que le coefficient fourni est 0,2.

QCM : Gestion budgétaire et prévision des ventes — 25 questions

Questions et réponses du QCM

1. Comment la gestion budgétaire traduit-elle les décisions de la direction en pratiques de gestion ?

2. Dans une entreprise, quelle séquence traduit correctement l’interdépendance habituelle des budgets ?

3. Quel ensemble d’effets caractérise la contribution de la gestion budgétaire au fonctionnement de l’entreprise ?

4. Quelle exigence distingue le budget base zéro d’une reconduction budgétaire classique ?

5. Que cherche à déterminer une prévision des ventes correctement construite ?

6. Pourquoi la prévision des ventes constitue-t-elle la base de la gestion budgétaire ?

7. Comment interpréter une élasticité-prix de la demande égale à $-2$ ?

8. Lorsque le prix augmente de $1$ € à $1,1$ € et que la demande diminue de $10$ à $8$ , quelle est l’élasticité-prix calculée ?

9. Dans l’ajustement linéaire par les moindres carrés, quelle expression donne la pente de la droite $y=ax+b$ ?

10. Que peut-on conclure d’un coefficient de corrélation linéaire égal à $r=0,995$ entre le numéro de période et les ventes ?

11. Quelle transformation linéaire correspond à une tendance exponentielle des ventes $y=b\times a^x$ ?

12. Quelle forme définit une fonction puissance reliant une variable indépendante $x$ à une variable dépendante $f(x)$ ?

13. Quelle expression permet de convertir l’équation annuelle $y=ax+b$ en équation mensuelle $z=a'm+b'$ , avec les origines temporelles indiquées ?

14. Dans l’exemple où l’équation annuelle est $y=288x+4800$ , quelle équation mensuelle obtient-on ?

15. Quelle distinction caractérise les variations saisonnières par rapport aux variations accidentelles dans une série chronologique ?

16. Quelle séquence décrit correctement la méthode des rapports au trend ?

17. Pour des coefficients saisonniers multiplicatifs trimestriels, quelle doit être la somme des coefficients après ajustement ?

18. Une tendance trimestrielle vaut 250 et le coefficient saisonnier multiplicatif du trimestre considéré vaut 1,2 ; quelle prévision obtient-on ?

19. Quel modèle convient lorsque l’amplitude des variations saisonnières augmente proportionnellement au niveau de la tendance ?

20. Quelle procédure permet d’estimer des coefficients saisonniers multiplicatifs ?

21. Pour estimer des coefficients saisonniers additifs, quelle opération d’ajustement doit être réalisée avant de les ajouter à la tendance ?

22. Pour une périodicité de 4, quelle expression définit une moyenne mobile centrée au rang $i$ ?

23. Quelle distinction décrit correctement le total mobile et la moyenne mobile ?

24. Dans un lissage exponentiel, comment évoluent les poids attribués aux observations passées ?

25. Une prévision vaut $P_t=120$ , la réalisation vaut $R_t=150$ et le coefficient de lissage vaut $\alpha=0{,}2$ . Quelle est la prévision $P_{t+1}$ ?

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QCM : Gestion budgétaire et prévision des ventes — 25 questions

Questions et réponses du QCM

1. Comment la gestion budgétaire traduit-elle les décisions de la direction en pratiques de gestion ?

2. Dans une entreprise, quelle séquence traduit correctement l’interdépendance habituelle des budgets ?

3. Quel ensemble d’effets caractérise la contribution de la gestion budgétaire au fonctionnement de l’entreprise ?

4. Quelle exigence distingue le budget base zéro d’une reconduction budgétaire classique ?

5. Que cherche à déterminer une prévision des ventes correctement construite ?

6. Pourquoi la prévision des ventes constitue-t-elle la base de la gestion budgétaire ?

7. Comment interpréter une élasticité-prix de la demande égale à −2-2−2 ?

8. Lorsque le prix augmente de 111 € à 1,11,11,1 € et que la demande diminue de 101010 à 888, quelle est l’élasticité-prix calculée ?

9. Dans l’ajustement linéaire par les moindres carrés, quelle expression donne la pente de la droite y=ax+by=ax+by=ax+b ?

10. Que peut-on conclure d’un coefficient de corrélation linéaire égal à r=0,995r=0,995r=0,995 entre le numéro de période et les ventes ?

11. Quelle transformation linéaire correspond à une tendance exponentielle des ventes y=b×axy=b\times a^xy=b×ax ?

12. Quelle forme définit une fonction puissance reliant une variable indépendante xxx à une variable dépendante f(x)f(x)f(x) ?

13. Quelle expression permet de convertir l’équation annuelle y=ax+by=ax+by=ax+b en équation mensuelle z=a′m+b′z=a'm+b'z=a′m+b′, avec les origines temporelles indiquées ?

14. Dans l’exemple où l’équation annuelle est y=288x+4800y=288x+4800y=288x+4800, quelle équation mensuelle obtient-on ?

15. Quelle distinction caractérise les variations saisonnières par rapport aux variations accidentelles dans une série chronologique ?

16. Quelle séquence décrit correctement la méthode des rapports au trend ?

17. Pour des coefficients saisonniers multiplicatifs trimestriels, quelle doit être la somme des coefficients après ajustement ?

18. Une tendance trimestrielle vaut 250 et le coefficient saisonnier multiplicatif du trimestre considéré vaut 1,2 ; quelle prévision obtient-on ?

19. Quel modèle convient lorsque l’amplitude des variations saisonnières augmente proportionnellement au niveau de la tendance ?

20. Quelle procédure permet d’estimer des coefficients saisonniers multiplicatifs ?

21. Pour estimer des coefficients saisonniers additifs, quelle opération d’ajustement doit être réalisée avant de les ajouter à la tendance ?

22. Pour une périodicité de 4, quelle expression définit une moyenne mobile centrée au rang iii ?

23. Quelle distinction décrit correctement le total mobile et la moyenne mobile ?

24. Dans un lissage exponentiel, comment évoluent les poids attribués aux observations passées ?

25. Une prévision vaut Pt=120P_t=120Pt​=120, la réalisation vaut Rt=150R_t=150Rt​=150 et le coefficient de lissage vaut α=0,2\alpha=0{,}2α=0,2. Quelle est la prévision Pt+1P_{t+1}Pt+1​ ?

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7. Comment interpréter une élasticité-prix de la demande égale à $-2$ ?

8. Lorsque le prix augmente de $1$ € à $1,1$ € et que la demande diminue de $10$ à $8$ , quelle est l’élasticité-prix calculée ?

9. Dans l’ajustement linéaire par les moindres carrés, quelle expression donne la pente de la droite $y=ax+b$ ?

10. Que peut-on conclure d’un coefficient de corrélation linéaire égal à $r=0,995$ entre le numéro de période et les ventes ?

11. Quelle transformation linéaire correspond à une tendance exponentielle des ventes $y=b\times a^x$ ?

12. Quelle forme définit une fonction puissance reliant une variable indépendante $x$ à une variable dépendante $f(x)$ ?

13. Quelle expression permet de convertir l’équation annuelle $y=ax+b$ en équation mensuelle $z=a'm+b'$ , avec les origines temporelles indiquées ?

14. Dans l’exemple où l’équation annuelle est $y=288x+4800$ , quelle équation mensuelle obtient-on ?

22. Pour une périodicité de 4, quelle expression définit une moyenne mobile centrée au rang $i$ ?

25. Une prévision vaut $P_t=120$ , la réalisation vaut $R_t=150$ et le coefficient de lissage vaut $\alpha=0{,}2$ . Quelle est la prévision $P_{t+1}$ ?