methodes de prevision ii - Personal Homepages
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1. exercices ou parties d exercices marqu s en gras vont plus loin que soit dans l ouvrage de r f rence soit dans le diaporama du chapitre montr au cours Annexe C Instructions relatives au travail R f rence principale M thodes de pr vision court terme par Guy MELARD Editions de l Universit de Bruxelles Bruxelles et Editions Ellipses Paris 1990 Le travail doit tre relatif au cours tre r alis individuellement repr senter le temps d tude de 4 heures de cours et respecter pour le fond comme pour la forme les instructions g n rales de la Section Par exemple citer les r f rences utilis es e viter les copies textuelles sauf mentionner la source avec mention de la page e ne pas employer de donn es confidentielles e ventuellement maquiller les donn es si cela peut satisfaire le fournisseur 1 Le sujet et les donn es Les s ries chronologiques doivent tre mensuelles ou trimestrielles et comporter au moins une soixantaine de donn es Il est conseill d employer des s ries aussi longues que possible sous r serve qu elles soient homog nes Les meilleurs travaux sont ceux dont on se sent le plus proche plut t que de traiter des donn es officielles ou des donn es trouv es sur l internet il est plus int ressant d offrir ses services une entreprise ou une collectivit et de dialoguer avec un partenaire int ress par le projet Autres recommandations e Pour certai2. exponentiel simple n est pas applicable s il y a une tendance voir alors le lissage double de Brown ou le lissage de Holt ou s il y a une saisonnalit voir alors le lissage de Winters ou appliquer le lissage simple sur la s rie corrig e des variations saisonni res voir ci dessous R fl chir avant d agir Ce n est pas g nant qu une m thode soit appliqu e alors qu il ne faudrait pas condition que ceci soit remarqu et comment dans le rapport Il y a fr quemment choix entre un mod le additif et un mod le multiplicatif ou un mod le additif sur la s rie en logarithmes Justifier ce choix par l examen graphique voir chapitres 5 et 9 L analyse des r sidus moyenne tude de l homosc dasticit d tection des valeurs aberrantes autocorr lation fait partie int grante de la r gression multiple et de la mod lisation ARIMA mais il n y a pas de raison pour ne pas l utiliser sur les erreurs de pr vision des autres m thodes On insiste dans le cours sur les liens entre le lissage exponentiel et les mod les ARIMA II est conseill d exploiter ces liens Certaines m thodes ne sont pas adapt es la pr sence d une saisonnalit comme les lissages exponentiels simple et double Il faut alors les appliquer sur les s ries corrig es des variations saisonni res et restituer la saisonnalit aux pr visions c est tr s facile faire dans TSE La r gression multiple comme les mod les ARIMA permettent d inclure de l inform
3. l image dans WordPad ou traitement de texte Pour les textes et tableaux le mieux est de sauver les fichiers et de les ouvrir dans le traitement de texte comme fichiers texte MS DOS En configurant TSE on peut aussi sauver les graphiques en mode PostScript avec une extension EPS et les ins rer dans Word condition de disposer d une imprimante PostScript ou les convertir dans un programme appropri Adobe Illustrator par exemple La version de TSE sur l Universit Virtuelle est plus avanc e que celle disponible dans la salle En outre elle dispose d un programme de r alisation de graphiques sous Windows qui facilite les r cup rations de graphiques EViews est un logiciel conom trique qui n est pas recommand pour ce cours Il se justifie un peu mieux pour le cours de M thode de pr vision 2 SAS est un logiciel statistique qui ne convient pas tr s bien dans la mesure o il est difficile d acc s et il poss de des proc dures puissantes qui fonctionnent automatiquement Le passage entre EViews ou TSE d une part et Excel d autre part peut se faire par l interm diaire du format WK1 feuille de calcul de Lotus 1 2 3 version 2 Les fichiers de donn es de EViews d extension DB peuvent tre lus et crits par TSE En revanche les fichiers de type workfile d extension WF Ine peuvent pas tre r cup r s 4 Remise du rapport retard et convocation ventuelle Quelques recommandations importantes et quelques conse
4. 84 The Forecasting Accuracy of Major Time Series Methods Wiley Chichester MAKRIDAKIS S CHATFIELD C HIBON M LAWRENCE M MILLS T ORD K and LEROY F S 1993 The M2 Competition A real time judgmentally based forecasting study International Journal of Forecasting 9 5 22 MAKRIDAKIS S WHEELWRIGHT S S et HYNDMAN R J 1998 Forecasting Methods and Applications Wiley New York 3rd ed MELARD G 1990 M thodes de pr vision court terme Editions de l Universit de Bruxelles Bruxelles et Editions Ellipses Paris MELARD G et PASTEELS J M 1997 Manuel d utilisateur de Time Series Expert TSE version 2 3 Institut de Statistique et de Recherche Op rationnelle Universit Libre de Bruxelles Bruxelles 3e d MIGLIARO Al et JAIN C L ed 1987 An executive s guide to econometric forecasting Graceway Publishing Company Flushing NY MILLS T C 1990 Time Series Techniques for Economists Cambridge University Press Cambridge NAZEM Sufi M 1988 Applied Time Series Analysis for Business and Economic Forecasting Marcel Dekker New York PASTEELS J M et MELARD G 2000 Int J Forecasting para tre PEGELS C C 1969 Exponential smoothing some new variations Management Science 12 311 315 PINDYCK R S et RUBINFELD D L 1976 Econometric Models and Economic Forecasts McGraw Hill New York TIAO G C et BOX G E P 1981 Modeling multiple time
5. Universit Libre de Bruxelles Section Informatique et Sciences Humaines 2005 2006 METHODES DE PREVISION II STAT D 502 ex ROPE004 Professeur Guy M LARD E mail gmelard Q ulb ac be ECARES CP 114 avenue F D Roosevelt 50 1050 Bruxelles T l 32 2 6504604 Fax 32 2 6503369 localisation b t S niveau 11 S 11 131 et Institut de Statistique et de Recherche Op rationnelle Campus Plaine U L B CP 210 Boulevard du Triomphe 1050 Bruxelles T l 32 2 6505890 Fax 32 2 6505899 Secr 32 2 6505898 localisation b t NO niveau 9 2 09 117 METHODES DE PREVISION II Guy M LARD Professeur ordinaire la Facult des Sciences sociales politiques et conomiques Liste des documents annexes A Copies d crans de la pr sentation g n rale B Travaux personnels C Instructions relatives au travail D Exemples complets E Logiciels F Notes compl mentaires et compl ments bibliographiques sur la pr vision G Article sur la comparaison de m thodes de pr vision H R f rences Ouvrage de r f rence M thodes de pr vision court terme par Guy MELARD Editions Ellipses Paris et Editions de l Universit de Bruxelles Bruxelles 1990 Des lectures doivent y tre effectu es voir l annexe B Sites web voir l annexe B pour d autres sites Page de Guy M lard http homepages ulb ac be gmelard D tail des cours puis Methprev2 Universit Virtuelle de I ULB http uv ulb ac be acc
6. ani re ce que l essentiel lui soit compr hensible e Ne pas oublier les conclusions y compris sur l utilit des m thodes utilis es e Prendre l habitude de soigner la forme Un gestionnaire du 21e si cle doit ma triser les outils mis sa disposition traitement de texte tableur logiciel de dessin afin de r aliser la communication de sa connaissance Le travail doit tre rendu le jour convenu c est dire le jour de l examen Une p nalit d un point par jour de retard sera appliqu e Le titulaire du cours ou son suppl ant d sign se r serve le droit de convoquer un tudiant pour discuter du travail et s assurer ainsi que ce travail a bien t r alis par l tudiant Annexe D Exemples complets par Guy M lard Ces exemples dont certains sont trait s dans le cours sont disponibles dans l Universit Virtuelle sous le nom indiqu Ventes de champagne en France 1 CHAMPIF pdf Ventes de champagne en France 2 CHAMPZ2F pdf Produit int rieur brut de l Italie et Prix de la viande de taureau PIBTAUR pdf Ventes de champagne en France 3 CHAMP3F pdf Cas GEE GEE pdf Cas ASSVIE ASSVIE pdf Annexe E Logiciels Tous les logiciels souhait s peuvent tre employ s N anmoins pour des raisons de coordination au sein des groupes la pr f rence va aux logiciels disponibles dans la salle informatique accessible aux tudiants c est dire Excel version 2000 ou 2003 EViews version 3 1 Time Series E
7. ation ext rieure De l information qualitative peut tre introduite l aide de variables binaires notamment 3 Les logiciels Du point de vue des logiciels la Facult dispose notamment de Excel de EViews de TSE Time Series Expert et de SAS dans les salles Renaissance D autres logiciels gratuits en version d valuation limit e dans le temps ou ventuellement disponibles sur le lieu de travail comme SAS SPSS Statistica peuvent tre employ s Remarquons ce qui suit Les assistants des salles informatiques ne sont pas engag s pour aider l emploi des logiciels un cours a t donn sur ce sujet par le titulaire Excel est tr s bien adapt pour la pr sentation de tableaux et de graphiques pour les moyennes mobiles la d composition saisonni re et le lissage exponentiel Dans EViews il faut sp cifier explicitement la constante dans un mod le Seuls EViews et TSE permettent de traiter les mod les ARIMA La notation de EViews pour les coefficients d un polyn me moyenne mobile n est pas la m me que dans le cours les coefficients sont chang s de signe Time Series Expert ou TSE n tant pas un logiciel congu pour Windows il peut s av rer difficile voire impossible sous Windows 2000 ou XP de copier coller les graphiques Pour les syst mes o cela marche on peut ouvrir une fen tre de commande et d employer l option Edit de la case syst me pour marquer et copier et ensuite coller dans
8. dynamiques Economica Paris HARVEY A C 1989 Forecasting Structural Time Series and the Kalman Filter Cambridge University Press Cambridge JOHNSTON J J 1988 Econometric Methods McGraw Hill Auckland 2rd ed GARDNER E S Jr 1985 Exponential smoothing the state of the art Journal of Forecasting 4 1 28 GRANGER C W J 1980 Forecasting in Business and Economics Academic Press New York GRANGER C W J et NEWBOLD P 1986 Forecasting Economic Time Series Academic Press New York 2nd ed 11 HAMILTON J 1994 Time Series Analysis Princeton University Press Princeton HARVEY A C 1989 Forecasting Structural Time Series and the Kalman Filter Cambridge University Press Cambridge JENKINS G M 1979 Practical Experiences with Modelling and Forecasting Time Series GJP Publications St Helier LEVENBACH H et CLEARY J P 1981 The Beginning Forecaster The Forecasting Process Through Data Analysis Lifetime Learning Belmont LJUNG L et SODERSTROM T 1983 Theory and Practice of Recursive Identification MIT Press Cambridge MA 1983 L TKEPOHL H 1993 Introduction to Multiple Time Series Analysis Springer Verlag Berlin MAKRIDAKIS S 1988 Metaforecasting Ways of improving forecasting accuracy and usefulness nt J Forecasting 4 467 49 MAKRIDAKIS S ANDERSEN A CARBONE R FILDES R HIBON M LEWANDOWSKI R NEWTON J PARZEN E et WINKLER R 19
9. i peuvent tre formul s a priori sans conna tre les donn es et qui sont donc de ce fait susceptibles d une explication e D autre part les donn es tudi es sont chronologiques Les dates auxquelles arrivent des r sidus importants sont donc int ressantes et peuvent correspondre des faits historiques r pertori s Outre la litt rature sp cialis e des encyclop dies ou des ouvrages comme le Quid Editions Robert Laffont peuvent tre consult s L acc s aux num ros anciens de journaux demande plus de temps Penser ventuellement au ressources de l Internet e La mod lisation peut tre un jeu dangereux A plusieurs endroits dans le cours on met en garde contre le fait d employer plus de param tres qu il n est n cessaire surparam trisation et contre le danger des tests statistiques multiples si 100 tests sont r alis s au niveau de 5 on doit s attendre 3 5 rejets de l hypoth se dans le cas o celle ci est vraie C est surtout dangereux avec les mod les ARIMA o on a parfois tendance employer des mod les trop complexes Voici quelques remarques au sujet des diff rentes m thodes Quelle que soit la m thode envisag e commencer par une tape de familiarisation avec les donn es paragraphe 10 2 dans louvrage de r f rence et une analyse pr liminaire paragraphe 10 3 au moins sous forme sommaire Certaines m thodes n cessitent certaines conditions pour tre employ es par exemple le lissage
10. ilis es que pour juger de la validit des m thodes Utiliser cette fin les crit res vus dans le chapitre 1 du cours de m thodes prospectives I notamment les crit res RMSE et MAPE Les mod les ARIMA ainsi que le lissage exponentiel sous sa repr sentation ARIMA permettent de r aliser des intervalles de pr vision Privil gier des mod les qui peuvent tre formul s a priori sans connaitre les donn es et qui sont donc de ce fait susceptibles d une explication D autre part les donn es tudi es sont chronologiques Les dates auxquelles arrivent des r sidus importants sont donc int ressantes et peuvent correspondre des faits historiques r pertori s Outre la litt rature sp cialis e des encyclop dies ou des ouvrages comme le Quid Editions Robert Laffont peuvent tre consult s L acc s aux num ros anciens de journaux demande plus de temps Penser ventuellement au ressources de l Internet La mod lisation peut tre un jeu dangereux A plusieurs endroits dans le cours on met en garde contre la surparam trisation employer plus de param tres qu il n est n cessaire et contre le danger des tests statistiques multiples si 100 tests sont r alis s au niveau de 5 on doit s attendre 5 rejets de l hypoth se dans le cas o celle ci est vraie C est surtout dangereux avec les mod les ARIMA o on a parfois tendance employer des mod les trop complexes Autres recommandations e Privil gier des mod les qu
11. ils Fournir un rapport crit imprim et reli une version lectronique ne suffit pas Sur la premi re page mentionner le nom le pr nom l ann e d tudes et une adresse de courrier lectronique pour faciliter la communication En premi re ou en deuxi me page faire figurer la mention J affirme sur l honneur que j ai effectu ce travail personnellement et signer Commencer par une introduction au probl me mentionnant les objectifs poursuivis et justifiant les m thodes utilis es Ne pas n cessairement reprendre tous les tableaux et tous les graphiques de r sultats Se limiter aux l ments essentiels en particulier ceux qui servent prendre une d cision fondamentale On peut joindre les d tails dans une version lectronique disquette CD fichier unique compress en pi ce jointe un courrier lectronique sachant qu une version lectronique du rapport n est pas n cessaire e Si les tableaux ne sont pas r cup r s d un logiciel mais sont saisis nouveau on peut se contenter des chiffres les plus significatifs 2 4 le plus souvent Des r sultats statistiques 10 d cimales sont rarement plus corrects que ceux 4 d cimales e Eviter autant que possible le jargon propre au domaine tudi comme le jargon statistique Donner les quations des mod les utilis s Choisir le nom des variables plut t que de prendre X Y ou VAR Si les donn es ont t fournies par un tiers r diger le texte de m
12. information qualitative Mondes en D veloppement 18 n 72 49 62 BROWN R B 1993 Introduction to the Mathematics of Demography Actex Publications Winsted BROZE L et MELARD G 1990 Exponential smoothing estimation by maximum likelihood The Journal of Forecasting 9 n 5 445 455 CHATFIELD C 1985 The Analysis of Time Series Theory and Practice Chapman and Hall London 4 me dition COUTROT B et DROESBEKE F 1990 Les m thodes de pr vision Que Sais je n 2157 Presses Universitaires de France Paris 2e d CROMWELL J B LABYS W C et TERRAZA M 1994 Univariate tests for time series models Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences 07 099 Sage Thousand Oaks CA CROMWELL J B HANNAN M LABYS W C et TERRAZA M 1994 Multivariate tests for time series models Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences 07 100 Sage Thousand Oaks CA DORAN H E 1989 Applied Regression Analysis in Econometrics Marcel Dekker New York DRAPER et SMITH H 1981 Applied Regression Analysis Wiley New York 2nd ed DROESBEKE J J FICHET B et TASSI Ph 1989 S ries Chronologiques Th orie et Pratique des Mod les ARIMA Economica Paris GARDNER E S Jr 1985 Exponential smoothing the state of the art Journal of Forecasting 4 1 28 GOURIEROUX C et MONFORT A 1990 S ries temporelles et mod les
13. n 4 ou 5 soit install il se trouve sur les CD de la plupart des revues informatiques ainsi qu Excel 97 ou plus r cent Des macros d Excel sont employ es dans certains fichiers Les classeurs d Excel peuvent tre ouverts dans OpenOffice org ou Sun StarOffice mais plusieurs fonctionnalit s sont alors inop rantes surtout les hyperliens et les macros Les autres probl mes ventuels seront signal s Le mieux est de charger les fichiers sur votre PC Cliquez sur chacun d eux AVEC LE BOUTON DROIT choisissez Enregistrez la cible sous Save target as et sp cifiez un r pertoire Faites cela pour chaque fichier Sites Web http www autobox com http www ForecastPro com http www bsad emba uvm edu forecasting http www ifsm2 ifsm umbc edu ISF http www sas com products ets index html http www spss com http www marketing wharton upenn edu forecast welcome html http www personal buseco monash edu au hyndman TSDL http www econ vu nl econometriclinks http www statsoft com textbook stathome html http www scausa com 13
14. nes m thodes celles des deux derniers chapitres en particulier les s ries chronologiques doivent tre mensuelles ou trimestrielles et comporter au moins une soixantaine de donn es e De fa on g n rale il est conseill d employer des s ries aussi longues que possible sous r serve qu elles soient homog nes e R fl chir o placer les donn es dans le temps en fin de mois variable de niveau ou en milieu de mois variable de flux e Essayer d tablir des liens avec les autres cours sans provoquer de double emploi Introduire le probl me trait int r t de la pr vision terminologie qualit des donn es en revanche il n est pas n cessaire de reprendre des l ments du cours sauf la demande d un partenaire ext rieur le titulaire le connaissant suffisamment Joindre les donn es sous forme de tableau ou sur disquette afin de permettre la reproductibilit des r sultats Pr senter le graphique des donn es 2 Les m thodes Parmi les mod les tudi s dans le cours les mod les ARIMA sont les plus aptes alimenter une discussion int ressante Il ne faut pas n gliger pour autant les diff rentes formes de lissage exponentiel On essayera toujours d avoir au moins deux mod les de fa on pouvoir les comparer Afin que la comparaison de m thodes de pr vision soit justifi e on estimera les mod les en laissant de c t quelques donn es entre 6 mois et 2 ans en g n ral qui ne seront ut
15. r plut t la version 2 4 disponible sur le site de l Universit Virtuelle de l ULB de mani re profiter de la nouvelle version des m thodes chapitres 3 5 mais aussi de diverses corrections Cette mise jour comporte une version pour Windows du programme produisant les graphiques ce qui facilite la sauvegarde au format JPG ou le copier coller Annexe F Notes compl mentaires et compl ments bibliographiques sur la pr vision Peut on pr voir M thodes qualitatives et de jugement M thodes statistiques et mod les th oriques Validit des pr visions M thodes sp cifiques Disponible sur l Universit virtuelle sous le nom ENPNOTOS pdf Annexe G Article sur la comparaison de m thodes de pr vision Disponible sur l Universit virtuelle sous le nom M3ISF99 pdf Annexe H R f rences Livres et articles ABRAHAM B et LEDOLTER J 1983 Statistical Methods for Forecasting Wiley New York ANDERSON O D 1976 Time Series Analysis and Forecasting The Box Jenkins Approach Butterworths London BOX G E P et JENKINS G M 1976 Time Series Analysis Forecasting and Control Holden Day San Francisco dition r vis e BOX G E P JENKINS G M et REINSEL G C 1994 Time Series Analysis Forecasting and Control Prentice Hall Press 3rd edition BRANCKAERT E MELARD G PASTEELS J M et VANDER STRICHT V 1990 Un syst me expert de pr vision conomique Prise en compte de l
16. s limit aux tudiants du cours sur demande aupr s du titulaire L inscription est OBLIGATOIRE et doit tre effectu e d s l inscription au cours et au plus tard le 1 novembre Pour plus de d tails voir l annexe F Evaluation voir l annexe C pour le travail effectuer Travaux personnels 3 ECTS Examen oral crit en janvier ou en ao t et examen oral en juin Annexe A Copies d crans de la pr sentation g n rale Disponible sur l Universit virtuelle sous le nom TMP20506 pdf Les copies d cran des chapitres sont sur le site de l Universit Virtuelle Annexe B Travaux personnels Un travail est exig et intervient pour une large part dans la note Il doit tre rendu le jour de l examen crit sauf en juin o c est le jour du seul examen oral P nalit d un point par jour de retard Voir l annexe C pour les instructions Lectures demand es correspondant au cours enseign Ouvrage de r f rence Universit virtuelle Chapitre 6 pp 139 148 151 165 CHO6EX01 1 3 4 5 A B EX05 1 2 3 EX06 A F EX07 A D EX08 A C D Chapitre 8 pp 269 292 CHO8EX01 1 2 3 5 EX02 1 2 3 A B EX03 1 4 A EX04 1 2 A B EX05 1 A Chapitre 9 pp 299 343 CHO9EX01 1 A EX03 1 A EX04 1 2 A EX05 1 A EX06 1 A EX07 1 EX08 1 A Chapitre 10 pp 347 3894 CH10EX02 1 6 EX03 1 7 EX05 1 4 EX06 1 5 EX07 1 5 Chapitre 11 pp 423 433 CH11EX01 1 EX02 1 EX03 1 3 Les
17. series with applications J Amer Statist Assoc 76 802 816 VATTER P A BRADLEY S P FREY S C et JACKSON B B 1978 Quantitative methods in management Irwin Homewood Ill WEI W W S 1990 Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods Addison Wesley Redwood City WONNACOTT RJ et WONNACOTT T H 1979 Econometrics Wiley New York 1979 12 Revues Journal of Forecasting International Journal of Forecasting Journal of Business Forecasting Survey of Professional Forecasters Associations International Institute of Forecasters http forecasting cwru edu index html Institute of Business Forecasting http www ibforecast com International Association of Business Forecasting http www loyola edu iabf forum htm Universit virtuelle http uv ulb ac be Entrez votre nom d utilisateur et votre mot de passe Choisissez le cours M thodes de pr vision 2 Si vous n y avez pas acc s envoyez un message au titulaire gmelard 9 ulb ac be qui demandera de vous ajouter la liste des personnes autoris es A cette fin fournissez les informations suivante nom du cours votre nom votre pr nom votre num ro d tudiant indispensable Les six premiers chiffres de ce dernier constituent le mot de passe Le nom d utilisateur est en principe form de l initiale du pr nom suivi des caract res du nom Les exceptions cette r gle seront communiqu es Il faut qu Adobe Acrobat Reader versio
18. xpert version 2 4 TSE TSE version 2 4 est galement diffus par l Institut de Statistique et de Recherche Op rationnelle de l Universit Libre de Bruxelles Pour tout emploi en dehors de la salle informatique de la section une version autonome peut tre command e Pour les besoins du cours les modules TSE et ESREG suffisent d o un co t de 22 31 EUR au tarif tudiant 44 62 EUR au tarif normal documentation incluse voir le tarif dans le document OFFRE25 pdf Pour les tudiants de ce cours dans l exercice de leur cour il est propos d employer la version 2 4 disponible sur le site de l Universit Virtuelle de l ULB Il existe galement une version d valuation avec documentation r duite disponible sur l Internet e par FTP anonyme au site suivant ftp ulb ac be Entrez le nom d utilisateur anonymous et votre adresse de courrier lectronique comme mot de passe et acc dez le fichier tse zip dans le r pertoire suivant pub packages tse Utilisez pkunzip exe ou un produit quivalent pour d compresser le programme et suivez les instructions dans le fichier README TXT pour imprimer un petit document introductif et un manuel r duit sur une imprimante PostScript Installez ensuite le logiciel et consultez l aide en ligne e par le site Web de l Institut de Statistique et de Recherche Op rationnelle de l Universit Libre de Bruxelles http www ulb ac be isro Units computation html Il est recommand d employe
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