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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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