techniques quantitatives de gestion i
Contents
1. R gression sur des s ries chronologiques et pr vision Application en marketing Chapitre 8 Autocorr lation et erreurs de stationnarit Initiation aux processus al atoires stationnaires Tests statistiques d autocorr lation Chapitre 9 Mod les de s ries chronologiques M thodes de pr vision et formes ARIMA Etude de mod les autor gressifs moyenne mobile et ARMA Mod les non stationnaires Chapitre 10 11 M thode de Box et Jenkins Les tapes de la m thode Quelques extensions mod les de r gression erreurs autocorr l es et mod les d analyse d interventions 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 2007 2 dition N B La premi re dition de 1990 reste valable mais ne contient pas le CD Sites web voir l annexe E pour d autres sites Page de Guy M lard http homepages ulb ac be gmelard Universit Virtuelle de l ULB http uv ulb ac be acc s limit aux tudiants du cours Bonus Un bonus de maximum 1 point sera accord pour la qualit de l interaction lors de 4 requ tes au minimum Liste des documents annexes A Pr sentation g n rale B Programme d taill C Cahier des charges relatif au projet d examen D Documents relatifs aux exemples trait s durant l expos E Texte des cas F Notes compl mentaires et compl ments2. bibliographiques sur la pr vision G Lecture suppl mentaire H Les logiciels Time Series Expert Training Manual extrait du manuel de TSE version 3 3 by Guy M lard Lettre circulaire relative TSE version 3 3 et bon de commande I R f rences compl mentaires y compris sur l Internet J Copies du diaporama K Liste compl te des exercices disponibles en version lectronique L Mise a jour 2014 Facultatif Pour r duire paisseur des notes ces annexes facultatives sont fournies sur l universit virtuelle Disponible aussi sur le CD ROM de M lard 2007 Annexe Pr sentation g n rale Cette pr sentation dont le contenu est partiellement bas sur ce document est disponible dans l Universit Virtuelle Cours Date Lieu Annexe B Programme d taill Mati re du cours titre indicatif Difficult 1 Me 15 10 14 AY2 114 Pr sentation g n rale annexe A tr s facile Chap 1 et 2 2 Me 22 10 14 AY2 114 Chap 3 et 4 facile 3 Ma 28 10 14 AY2 114 Chap 5 et 6 partie 1 facile 4 Ma4 11 14 AY2 114 Chap 6 partie 2 et 7 moyen 5 22 11 14 AY2 114 Chap 7 et 8 moyen 6 Ma 25 11 14 Travaux dirig s Chap 8 moyen difficile Renaissance bat J 7 Ma02 12 14 AY2 114 Chap 9 et 10 moyen difficile 8 Ma09 12 14 AY2 114 Chap 10 et 11 partiellement difficile Exam
3. mod les ARIMA Economica Paris 1989 pp 242 285 ASSVIE pdf 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 ENPNOT05 pdf Annexe G G Lecture suppl mentaire HIBON M and MAKRIDAKIS S 1999 The M3 Competition 19 International Symposium on Forecasting Disponible sur l Universit virtuelle sous le nom M3ISF99 pdf Annexe H Les 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 les salles informatiques Renaissance de la Facult SBS EM TSE version 3 3 professionnelle sera galement diffus e par ITSE http www itse be pour tout emploi en dehors du contexte d enseignement l ULB Pour les besoins du cours le module TSE AX n est pas recommand d o un co t de 25 00 EUR au tarif tudiant 50 00 EUR au tarif normal documentation incluse voir le tarif dans le document OFFRE33P pdf Pour les tudiants de ce cours il est propos d employer la version 3 3 disponible sur le site de l Universit Virtuelle de ULB ou la version 3 2 sur le CD du livre M thodes de pr vision court terme par Guy M lard avec une mise jour sur l
4. 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 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 l ouvrage 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 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 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 a condition que ceci soit remarqu et comment dans le rapport Pour la m thode de pr vision par moyenne mobile sur des donn es mensuelles le choix d un ordre 12 est le plus mauvais qu on puisse faire pour la pr vision puisque la saisonnalit est rabot e de plus le centrage est justifi pour du lissage mais pas pour de la pr vision 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 chapitre 5 Pour que la d composi
5. version 3 2 est un logiciel dont l interface est con ue pour Windows Parce qu il emploie encore des programmes 16 bits il ne fonctionne pas sous les syst mes 64 bits Cette version tait fournie sur le CD Rom de M lard 2007 e Time Series Expert ou TSE en version 3 3 est un logiciel dont l interface est con ue pour Windows Il existe ra en 4 ditions A l exception de l dition de d monstration il fonctionne sous les syst mes Windows 64 bits L dition professionnelle est disponible sur l Universit virtuelle Les deux autres ditions seront commercialis es http www itse be et permettent de traiter plus de 400 observations L dition professionnelle tendue contiendra le module TSE AX de mod lisation automatique partiellement automatique c est dire une version am lior e du module optionnel TSE AX de la version 2 3 La documentation du cours Initiation l usage de l informatique autrefois enseign par G M lard comporte un guide d apprentissage de Windows de Word for Windows et d Excel avec annexe d taill e comportant plusieurs fonctions avanc es utiles pour le pr sent cours Instructions pour pr parer les donn es pour Time Series Expert Le jeu de donn es doit consister en une seule s rie chronologique Plusieurs s ries stock es dans des fichiers s par s sont toutefois bienvenues si l une d elles peut tre causalement tre reli e a d autres comme des ventes et des d penses
6. 09 xls CH0O7EX09 CHO8EX02 xls CHO8EX04 xls CH13EX06 xls CH13EX07 xls Erreurs corrig es dans trois macros Les valeurs initiales propos es par la macro Initial taient incorrectes Les macros ne fonctionnaient pas dans Excel 2010 ni Calc Elles fonctionnent maintenant mais les boutons restent inop rants dans Calc Dans ce cas il faut lancer l ex cution des macros par le menu Ne fonctionne pas dans GNumeric Suppression de 3 macros inutiles Corrections Changement de nom de la macro Changement de nom de la macro Erreur corrig e dans une macro Figures bas es sur fonctions statistiques au lieu d approximations Les calculs qui taient bas es sur une s rie d cal e dans le temps ont t corrig s Il y avait plusieurs discordances entre les donn es d Excel et de TSE qui ont t corrig es Le classeur Excel a t profond ment modifi Correction des donn es Erreur corrig e dans une macro Le tableau en bas de la feuille Main n est pas correct dans Calc ou dans Gnumeric Une macro permet de corriger le calcul du tableau dans Calc Cependant son action d truit le tableau d origine Corrections dans l application de quelques formules pour des nombres complexes NB Les nombres complexes ne sont pas accept s dans les versions fran aises d Excel avant celle de 2003 Corrections dans l application de quelques formules pour des nombres complexes NB Les nombres complexes ne sont pas accept s dans les versions fran a
7. 5 Modern Spectrum Analysis of Time Series Springer Verlag NAZEM Sufi M 1988 Applied Time Series Analysis for Business and Economic Forecasting Marcel Dekker New York NIEDERREITER H HELLEKALEK P LARCHER G ZINTERHOF P Eds 1998 Monte Carlo and Quasi Monte Carlo Methods 1996 Springer Verlag O RUANAIDH J J K FITZGERALD W J 1996 Numerical Bayesian Methods Applied to Signal Processing Springer Verlag PARZEN E TANABE K KITAGAWA G Eds 1998 Selected Papers of Hirotugu Akaike Springer Verlag PAYNE R GREEN P Eds 1998 COMPSTAT 1998 Proceedings in Computational Statistics Springer Verlag 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 POAGE S T 1970 Quantitative management methods for practicing engineers Barnes amp Noble New York PRIESTLEY M B 1991 Spectral Analysis and Time Series Academic Press New York PRIESTLEY M B 1988 Non Linear and Non Stationary Time Series Analysis Academic Press New York RAIFFA H 1973 Analyse de la d cision introduction aux choix et avenir incertain Dunod Paris RAO C R Editor 1993 Computational Statistics Handbook of Statistics Vol 9 North Holland RAWLINGS J O PANTULA S G DICKEY D A 1998 Applied Regression
8. A GRUET M A JOLIVET E 1996 Statistical Tools for Nonlinear Regression Springer Verlag HYLLEBERG S ed 1992 Modelling seasonality Oxford University Press Oxford HYNDMAN R J KOEHLER A B ORD J K amp SNYDER R D 2008 Forecasting with exponential smoothing the state space approach Springer Verlag Berlin HYNDMAN R J and ATHANASOPOULOS G 2012 Forecasting principles and practice OTexts Melbourne Australia http otexts com fpp JAIN C L ed 1987 A managerial guide to judgmental forecasting Graceway Publishing Company Flushing NY JAIN C L ed 1988 Understanding Business Forecasting A Manager s Guide 2nd ed Graceway Publishing Company Flushing NY JENKINS G M 1979 Practical Experiences with Modelling and Forecasting Time Series GJP Publications St Helier JOHNSTON J J 1988 Econometric Methods McGraw Hill Auckland 3rd ed KANTZ H and SCHREIBER T 1997 Nonlinear Time Series Analysis Cambridge University Press KENDALL M G and ORD J K 1990 Time series Arnold Sevenoaks 3rd ed KITAGAWA G GERSCH W 1996 Smoothness Priors Analysis of Time Series Springer Verlag KLEIN Judy L 1997 Statistical Visions in Time A History of Time Series Analysis 1662 1938 Cambridge University Press KLINKE S 1997 Data Structures for Computational Statistics Physica Verlag KROLZIG H M 1997 Markov Switching Vecto
9. Analysis Springer Verlag REINSEL G C 2003 Elements of Multivariate Time Series Analysis 2nd edition Springer Series in Statistics Springer Verlag REINSEL G C VELU R P 1998 Multivariate Reduced Rank Regression Springer Verlag SEBER G A F 1977 Linear Regression Analysis Wiley New York SEN A SRIVASTAVA M 1997 Regression Analysis Springer Verlag SHUMWAY R H STOFFER D S 2006 Time Series Analysis and Its Applications With R Examples 2nd edition Springer Texts in Statistics Springer Verlag SILVER Nate 2012 The Signal and the Noise The Art and Science of Prediction Penguin London SMITH Gary 2012 Essential Statistics Regression and Econometrics Academic Press Waltham MA 4 SPRENT Peter 1998 Data Driven Statistical Methods Chapman amp Hall Texts in Statistical Science Series Chapman Hall St PIERRE A 1986 M thodes analytiques appliqu es aux probl mes de gestion Bo Pr Saint Jean sur Richelieu Qu bec TIAO G C and BOX G E P 1981 Modeling multiple time series with applications J Amer Statist Assoc 76 802 816 TSAY R S 2005 Analysis of Financial Time Series Wiley Series in Probability and Statistics 2nd edition Wiley New York URL T and WORGOTTER A Eds 1995 Econometrics of Short and Unreliable Time Series Springer Verlag VATTER P A BRADLEY S P FREY S C et JACKSON B B 1978 Quantitativ
10. PIF pdf 2 Ventes de champagne en France 2 CHAMP2F pdf 3 Ventes de champagne en France 3 CHAMP3F pdf 4 Produit int rieur brut de l Italie et Prix de la viande de taureau PIBTAUR pdf Annexe E Texte des cas Guy M lard Universit Libre de Bruxelles 2014 Ces exemples dont certains sont trait s dans le cours sont disponibles dans l Universit Virtuelle sous le nom indiqu Pr vision de ventes de VTT VTT bas sur St Pierre A M thodes analytiques appliqu es aux probl mes de gestion Bo Pr Saint Jean sur Richelieu Qu bec 1986 164 165 VTT pdf Pr vision des ventes de cr me glace ICECREAM bas sur Koteswara Rao Kadiyala Econometrica 38 1970 97 117 ICECREAM pdf Pr visions de ventes de pi ces automobiles par r gion AUTOSPARE bas sur St Pierre A M thodes analytiques appliqu es aux probl mes de gestion Bo Pr Saint Jean sur Richelieu Qu bec 1986 93 AUTOSPAR pdf Analyse des ventes d une soci t de mat riel de jardinage GEE GEE pdf Pr vision des ventes en employant les d penses de promotions HARMON bas sur Vatter ef al 1978 HARMON pdf Cas SHARPCO bas sur Hill C W L et Jones G R Strategic Management An Integrated Approach Houghton Mifflin Boston 1989 pp 618 635 SHARPCO pdf Production en assurance vie mixte ASSVIE bas sur un article de Guy M lard in J J Droesbeke et al diteurs S ries chronologiques th orie et pratique des
11. Universit Libre de Bruxelles Solvay Brussels School of Economics and Management Master compl mentaire en gestion 2014 2015 industrielle et technologique TECHNIQUES QUANTITATIVES DE GESTION I GEST S 615 Professeur Guy M LARD E mail gmelard ulb ac be http homepages ulb ac be gmelard ECARES CP 114 avenue F D Roosevelt 50 1050 Bruxelles T l 32 2 6504604 Fax 32 2 6504012 localisation bat R42 niveau 6 R42 6 225 casier au R42 5 216 Une version plus compl te que la version imprim e est disponible sur la page du cours http homepages ulb ac be gmelard Contenu htm GESTS615 ainsi que sur la page du cours GEST S 615 sur l Universit virtuelle TECHNIQUES QUANTITATIVES DE GESTION I GEST S 615 Guy MELARD Professeur de l Universit Facult Solvay Brussels School of Economics and Management E mail gmelard ulb ac be http homepages ulb ac be gmelard ECARES CP 114 4 avenue F D Roosevelt 50 1050 Bruxelles T l 32 2 6504604 Fax 32 2 6504012 localisation bat R42 niveau 6 R42 6 225 casier au R42 5 225 Une version plus compl te que la version imprim e est disponible sur la page du cours http homepages ulb ac be gmelard Contenu htm GESTS615 ainsi que sur la page du cours GEST S 615 sur l Universit virtuelle Objectifs A l issue du cours les tudiants auront acquis les principes de base de l utilisation de techniques probabilistes et statistiques dans des probl
12. Wiley New York 2nd edition GARDNER E S Jr 1985 Exponential smoothing the state of the art Journal of Forecasting 4 1 28 GARDNER E S Jr 2006 Exponential smoothing the state of the art Part II International Journal of Forecasting 22 637 666 with discussion 667 677 GIARD V 1980 Statistique appliqu e a la gestion Economica Paris GOURIEROUX Christian 1992 Mod les ARCH et applications financi res Economica GOURIEROUX C et MONFORT A 1990 S ries temporelles et mod les dynamiques Economica Paris GRANGER C W J 1980 Forecasting in Business and Economics Academic Press New York GRANGER C W J and NEWBOLD P 1986 Forecasting Economic Time Series Academic Press New York 2nd ed HAFNER C 1997 Nonlinear Time Series Analysis with Applications to Foreign Exchange Rate Volatility Physica Verlag HAMILTON J 1994 Time Series Analysis Princeton University Press Princeton HARDLE W 1991 Smoothing Techniques Springer Verlag HARVEY A C 1989 Forecasting Structural Time Series and the Kalman Filter Cambridge University Press Cambridge HERBST A F 1992 Analyzing and forecasting futures prices Wiley New York HILL C W L and JONES G R 1989 Strategic Management An Integrated Approach Houghton Mifflin Boston HOLLANDER M and WOLFE D A 1999 Nonparametric Statistical Methods Wiley New York 2nd edition HUET S BOUVIER
13. ations a l conomie et la gestion Dunod Paris BOURBONNAIS R et USUNIER J C 2007 Pr vision des ventes Th orie et pratique Economica Paris 4e dition BOX G E P JENKINS G M et REINSEL G C 2008 Time Series Analysis Forecasting and Control Wiley 4th 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 information qualitative Mondes en D veloppement 18 n 72 49 62 BROCKWELL P J DAVIS R A 1998 Time Series Theory and Methods Springer Verlag BROCKWELL P J DAVIS R A 2003 Introduction to Time Series and Forecasting 2nd edition Springer Verlag 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 2003 The Analysis of Time Series Theory and Practice Chapman and Hall London 6 me dition CHATTERJEE S et PRICE B 1991 Regression Analysis by Example Wiley New York 2nd ed 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 Scienc
14. de promotion 1 2 Des donn es confidentielles doivent soit tre vit es soit tre maquill es par exemple par la multiplication par un nombre al atoire Les s ries peuvent tre mensuelles ou trimestrielles La longueur de la s rie est aussi grande que possible avec un maximum de 400 valeurs Des s ries qui ne sont ni mensuelles ni trimestrielles sont autoris es pourvu qu elles soient sp cifi es comme non dat es voir ci dessous Des donn es manquantes ne sont pas permises Elles devraient tre remplac es par des valeurs plausibles Les s ries annuelles sont trop courtes pour tre employ es par la plupart des techniques couvertes dans le cours Les donn es peuvent tre cr es dans le tableur de TSE version DOS ou Windows Celui de la version Windows accepte de coller des donn es provenant d Excel ou d un autre tableur Il est aussi possible de cr er dans Excel condition de les mettre dans la colonne A d une feuille sp cifique d un classeur partir de la ligne 1 et exactement comme dans le tableau suivant de sauvegarder d abord le fichier de type Excel avant de sauvegarder un extrait par le menu Fichier Enregistrer sous en choisissant dans la zone Type de fichier le mode texte txt et de sp cifier le nom de fichier nom DB Le nom est limit 8 caract res et doit comporter l extension DB Accepter que seule la feuille courante soit sauvegard e Nom de fichier CHAMP DB Nom de fich
15. des mod lisation manuelles compl tement justifi es comme dans le cours 4 Les logiciels Du point de vue des logiciels les salles informatiques disposent notamment de EViews d Excel et de SPSSStata La Facult SBS EM dispose d une licence Stata que je peux faire circuler J ai particip au d veloppement des m thodes Time Series du logiciel fran ais SPAD Je peux fournir une licence moyennant paiement de 29 00 EUR Je ferai circuler un formulaire d inscription voir copie dans l annexe H Moi m me jJ ai souscrit SAS OnDemand for Academics utilisable gratuitement D autres logiciels gratuits comme R en version d valuation limit e dans le temps ou ventuellement disponibles sur le lieu de travail comme XLStat SAS SPSS Statistica Systat Statgraphics Minitab peuvent tre employ s Sur le CD Rom de M lard 2007 sont disponibles Time Series Expert TSE pour DOS version 2 4 et pour Windows version 3 2 Voir l annexe H TSE pour Windows a t fortement am lior entre temps Une version TSE 3 3 est disponible sur le site du cours dans l Universit virtuelle voir annexe H Remarquons ce qui suit e Excel OpenOffice Calc ou LibreOffice Calc sont bien adapt s pour la pr sentation de tableaux et de graphiques pour les moyennes mobiles la d composition saisonni re et le lissage exponentiel pas pour les mod les ARIMA e Dans certains logiciels p ex EViews il faut sp cifier explicitement la consta
16. e methods in management Irwin Homewood III WEI W W S 1990 Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods Addison Wesley Redwood City WEIGEND Andreas S and GERSHENFELD Neil A 1993 Time Series Prediction Forecasting the Future and Understanding the Past Proceedings of the NATO Advanced Research Workshop on Comparative Times WEST M HARRISON J 1997 Bayesian Forecasting and Dynamic Models Springer Verlag WHEELER M F Ed 1996 Environmental Studies Mathematical Computational and Statistical Analysis Springer Verlag WHITE H 1994 Estimation Inference and Specification Analysis Cambridge University Press WOITEK U 1997 Business Cycles Springer Verlag WONNACOTT R J and WONNACOTT T H 1979 Econometrics Wiley New York 1979 Revues Journal of Forecasting International Journal of Forecasting Journal of Business Forecasting Survey of Professional Forecasters Associations International Institute of Forecasters http www forecasters org Universit virtuelle http uv ulb ac be Entrez votre nom d utilisateur et votre mot de passe Choisissez le cours Techniques quantitatives de gestion 1 Si vous n y avez pas acc s envoyez un message au titulaire gmelard ulb ac be qui demandera de vous ajouter a 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 indis
17. e site de l Universit Virtuelle de l ULB Ces deux emplacements proposent aussi la version 2 4 voir plus bas Pour des syst mes op ratoires autres que ceux de Windows on peut conseiller Wine gratuit pour Linux et CrossOver pour MacOS Pour MacOS outre BootCamp il existe d autres solutions qui recourent la virtualisation n cessitant l installation d une version de Windows gratuite comme VirtualBox ou com merciales comme Parallels ou VMWare Liens http www winehq org http www codeweavers com http www virtualbox org gratuit http www parallels com http www vmware com Quelques recommandations e TSE en version 2 4 version sur l Universit virtuelle ou sur le CD Rom joint la 2 dition du livre n tant pas un logiciel con u pour Windows ne fonctionne pas du tout dans un syst me Microsoft 64 bits XP Vista ou Seven et pas non plus sous MacOS ou Linux a moins d employer la DosBox http www dosbox com qui permet de l employer virtuellement partout On peut alors copier coller les graphiques ce qui est impossible sous Windows XP Pour les textes et tableaux le mieux est de sauver les fichiers et de les ouvrir dans le traitement de texte comme fichiers texte En configurant TSE on peut aussi sauver les graphiques en mode PostScript avec une extension EPS et les ins rer dans Word ou les convertir dans un programme appropri Adobe Illustrator par exemple e Time Series Expert ou TSE en
18. ec les tableurs Pour plus de renseignements voir l annexe H 5 Le rapport Quelques conseils Fournir un rapport crit imprim et reli une version lectronique ne suffit pas Donner les noms les dipl mes principaux et les adresses de courrier lectronique de chacun des membres du groupe pour faciliter la communication Pour chaque tudiant faire figurer en page 2 la mention J affirme sur l honneur que j ai effectu ce travail personnellement et signer Signaler la r partition du travail entre les participants qui devrait tre quilibr e 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 Il est fortement recommand de joindre les d tails dans une version lectronique sur disquette CD ou par courrier lectronique condition de n envoyer les fichiers que sous la forme d un seul fichier compress dans ce dernier cas 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 Eviter autant que possible le jargon propre au domaine t
19. en travail remettre pour le lundi 19 01 15 AU PLUS TARD 2e session 17 08 15 P nalit d un point par jour de retard Voir l annexe C pour le cahier des charges Lectures recommand es correspondant au cours enseign Ouvrage M thodes de pr vision court terme par Guy MELARD Editions de l Universit de Bruxelles Bruxelles et Editions Ellipses Paris 2007 2 dition Chapitre 1 Chapitre 2 Chapitre 3 Chapitre 4 Chapitre 5 Chapitre 6 Chapitre 7 Chapitre 8 Chapitre 9 Pp PP pp pp pp pp Pp pp Pp 25 36 21 32 41 62 37 43 45 52 et 54 57 71 80 67 79 87 97 83 91 105 130 135 99 124 et 131 143 167 139 148 et 156 165 183 235 171 178 181 191 196 203 206 230 279 302 269 292 315 354 299 343 Chapitre 10 pp 371 424 347 389 Chapitre 11 pp 449 450 454 460 464 467 409 410 414 418 423 433 Les pages entre parenth ses se r f rent la 1 dition Annexe C Cahier des charges du projet d examen 1 Introduction La note est attribu e sur base d un travail Le travail doit tre relatif au cours tre r alis par un groupe homog ne d l ves 2 ventuellement 3 si le volume le justifie et apr s accord du titulaire repr senter en temps au moins le temps d tude d un cours de 24 heures et respecter pour le fond comme pour la forme les instructions g n rales de la SBS EM e effectuer le travail personnellement
20. ersions r centes d Excel et de TSE
21. es 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 DEN BUTTER F A G et FASE M M G 1991 Seasonal adjustment as a practical problem North Holland Amsterdam DE PALMA A DROESBEKE J J LEFEVRE C 1991 Mod les de diffusion en marketing Presses Universitaires de France Paris 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 and TASSI Ph 1989 S ries chronologiques th orie et pratique des mod les ARIMA Economica Paris DURBIN J KOOPMAN S J 2001 Time Series Analysis by State Space Methods Oxford Statistical Science Series Oxford University Press FERICELLI A M 1978 Th orie appliqu e a la gestion Application a la gestion des entreprises Economica Paris FREUND R J et MINTON P D 1979 Regression Methods a Tool for Data Analysis Marcel Dekker New York FARNUM N R and STANTON L W 1989 Quantitative forecasting methods Chapman and Hall FOSTER D P STINE R A WATERMAN R P 1998 Business Analysis Using Regression Springer Verlag FULLER Wayne A 1995 Introduction to Statistical Time Series
22. et sans aide sauf ventuellement pour la compr hension du cours e citer toutes 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 sauf avec accord e ventuellement maquiller les donn es si cela peut satisfaire le fournisseur 2 Le sujet et les donn es 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 On peut signaler des tentatives infructueuses dans le rapport mentionn es Autres recommandations e Pour certaines 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 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 e Introduire le probl me trait int r t de la pr vision terminologie qualit des donn es il n est pas utile de reprendre de
23. ier avec extension DB cSales of champagne in France titre de la s rie comme illustr 1 ligne au plus Note elle commence et se termine par les caract res c et 12 pour donn es mensuelles mais 4 pour des donn es trimestrielles 1 pour des donn es annuelles 1 pour des donn es non dat es 1962 01 date de d but janvier 1962 1 chiffre d cimal pour des donn es trimestrielles omis pour donn es non dat es ou annuelles 1970 09 date de fin septembre 1970 1 chiffre d cimal pour des donn es trimestrielles pas de chiffre d cimal pour donn es annuelles longueur de la s ries pour donn es non dat es 2 815 premi re valeur avec sans point d cimal pas de virgule mais format arbitraire 2 676 les autres valeurs sur des lignes successives 5 877 derni re valeur Annexe I R f rences compl mentaires y compris sur Internet Livres et articles Revues Associations Universit virtuelle Sites Web 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 ARMSTRONG J S 1985 Long range Forecasting from Crystal Ball to Computer Wiley Chichester 2nd ed ATKINSON A C 1986 Plots Transformations and Regression Oxford University Press Oxford BOURBONNAIS R et TERRAZA M 2004 Analyse des s ries temporelles Applic
24. ises d Excel avant celle de 2003 Pour permettre l utilisation des macros les op rations suivantes doivent tre ex cut es e dans Excel 2007 2010 ou 2013 cliquer sur le bouton Microsoft Office l extr me gauche puis cliquer sur Options Excel Dans la cat gorie Centre de gestion de la confidentialit cliquer sur Param tres avanc s du Centre de gestion de la confidentialit puis sur la cat gorie Param tres des macros choisir D sactiver toutes les macros avec notification dans Excel 2003 dans le menu Outils choisir Macro puis Securit puis le niveau de s curit moyen Dans OpenOffice org Calc 3 0 ou suivants dans le menu Outils choisir Options puis OpenOffice org puis Securit puis S curit des macros Cocher le niveau de s curit moyen Ensuite dans Chargement Enregistrement choisir Projets VBA et cocher Code ex cutable Ensuite lors de la tentative d ouverture d un fichier du cours au format Excel comportant des macros il faut effectuer les op rations suivantes en fonction des messages d avertissement dans Excel 2007 2010 ou 2013 si le fichier est ouvert en mode prot g demandez d prot ger le classeur dans le ruban principal si un message de s curit appara t accepter d ouvrir le fichier si un message appara t en haut de l cran avec le bouton Activer le contenu cliquer sur ce bouton dans Excel 2003 un message propose d activer ou de d activer les macros Accepter de le
25. l te des exercices disponibles en version lectronique Extraits d un cours distance r alis pour la Banque Nationale de Belgique Disponible sur le CD Rom joint M lard 2007 Guy M lard Universit Libre de Bruxelles 2014 Disponible sur l Universit virtuelle sous le nom exercice_chapitres pdf N B Le fichier WELCOME pdf permet d acc der la quasi enti ret du cours y compris les s quences sonores la s quence vid o et les fichiers Excel mais cela ne semble bien fonctionner qu avec Internet Explorer pas avec Mozilla Firefox Annexe L Mise jour 2014 Cette annexe fournit les modifications apport es en 2014 Cela concerne essentiellement les tudiants qui redoublent et les utilisateurs du CD Rom joint M lard N B 2007 Les nouvelles versions sont disponibles dans l Universit Virtuelle Guy M lard Universit Libre de Bruxelles 2014 Le fichier MAJ2014 zip contient les nouvelles versions d un certain nombre de fichiers voir liste ci dessous Pour en b n ficier d compressez le fichier dans le dossier MPCT2 de mani re respecter l arborescence fichiers Excel dans les sous dossiers CHAPxx du dossier FR et fichiers pour TSE dans les sous dossiers CHAPxx du dossier DATA Notez que l arborescence id ale est la suivante DATA CHAPO CHOISE CHAP02 CHO2EXO01 CHO2SE etc FR welcome pdf exercice_chapitres pdf index pdx CHAP00 CH00_DOC pdf Utilisation de UCS pdf CHAPO Cha
26. mes de gestion Ils seront m me d aider la prise de d cision dans l entreprise d exploiter l information statistique disponible et de profiter des moyens modernes tableurs logiciels statistiques pour les traitements En particulier ils seront capables de comprendre les fondements des principales m thodes de pr vision de juger si l information disponible est bien employ e de choisir la m thode la mieux adapt e un contexte conomique ou social donn de l appliquer de mani re critique en utilisant les logiciels disponibles Plan du cours Chapitre 1 Concepts et d finitions Ensemble d information mod les statistiques et explicatifs Fonctions de co t et crit res Pr vision probabiliste et intervalle de pr vision Chapitre 2 R gression lin aire simple Chapitre 3 Courbes de croissance Utilisations en marketing Chapitre 4 Lissage par moyenne mobile Utilisation en pr vision financi re Chapitre 5 M thodes de d composition saisonni re Principe de d composition m thodes l mentaires Donn es corrig es des variations saisonni res Pr vision du cycle conomique Chapitre 6 M thodes de lissage exponentiel Lissage exponentiel simple double de Holt de Winters et avec amortissement Chapitre 7 R gression lin aire multiple Estimation des param tres et qualit de l ajustement Conditions d utilisation et analyse des r sidus S lection des variables et de l chantillon
27. nd Applications Cambridge University Press MARTINO Joseph P 1983 Technological Forecasting for Decision Making Elsevier New York MEADE N 1984 The use of growth curves in forecasting market development Journal of Forecasting 3 429 451 M LARD G 1990 M thodes de pr vision court terme Editions de l Universit de Bruxelles Bruxelles et Editions Ellipses Paris M LARD G 2006 Initiation l analyse des s ries temporelles et la pr vision Revue Modulad 35 82 129 https www rocq inria fr axis modulad numero 35 Tutoriel melard 35 Melard 35 pdf M LARD G 2007 M thodes de pr vision court terme Editions de l Universit de Bruxelles Bruxelles et Editions Ellipses Paris 2 dition 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 and JAIN C L ed 1988 Understanding Business Forecasting A Manager s Guide 2nd ed Graceway Publishing Company Flushing NY MIGLIARO Al and 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 MILLS T C 1995 The Econometric Modelling of Financial Time Series Cambridge University Press NAIDU P S 199
28. nte dans un mod le La param trisation de la constante varie d un logiciel l autre e La notation de EViews Stata et de R 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 Il faut sSe r f rer la documentation et crire l quation du mod le e TSE en version 2 4 version sur l Universit virtuelle ou sur le CD Rom joint la 2e dition du livre est un logiciel pour DOS qui peut fonctionner dans n importe quel syst me en employant DosBox voir l annexe H e TSE en version 3 2 sur le CD Rom joint la 2e dition du livre est un logiciel pour Windows mais qui emploie encore des programmes 16 bits Il ne fonctionne pas sous les syst mes 64 bits Utiliser la version 3 3 e TSE en version 3 3 est un logiciel dont l interface est con ue pour Windows II existe en 4 ditions A l exception de l dition de d monstration il fonctionne sous les syst mes Windows 64 bits L dition professionnelle est disponible sur l Universit virtuelle Les deux autres ditions seront commercialis es http www itse be et permettent de traiter plus de 400 observations L dition professionnelle tendue contiendra le module TSE AX de mod lisation automatique partiellement automatique c est dire une version am lior e du module optionnel TSE AX de la version 2 3 Le tableur incorpor de TSE 3 2 ou 3 3 permet les op rations de copier coller des donn es av
29. p01 pdf tsebnb bat CHO1EX01 pdf CHO1EX01 XLS etc Ch01001 mp3 etc CHAP02 etc Liste des corrections de la mise jour 2014 1 Les corrections de la mise jour 2011 Les classeurs fonctionnent dans les diff rentes versions d Excel 97 2000 2002 2003 2007 2010 2013 ainsi que dans OpenOffice org Calc 3 1 et suivants sauf indication contraire Il fonctionnent aussi dans GNumeric l exception des macros Certains exercices reposent partiellement sur les outils compl mentaires d analyse statistique Analysis toolpak qui n existe pas dans Calc et se pr sente diff remment dans GNumeric Il s agit des exercices CHO2EX01 CHO7EX01 CHO7EX05 CHO7EX09 Les macros ne fonctionnent pas dans les versions de Calc avant la version 3 0 Il faut en outre accepter l ex cution des macros VBA A cause de la pr sence des macros il faut les accepter afin de pouvoir en b n ficier Voir ci dessous Dans l tat actuel les instructions relatives ces exercices comme d ailleurs aux exercices recourant Time Series Expert qui se r f rent encore la version 2 4 pour DOS n ont pas t mises jour Les corrig s disponibles seulement sur le CD Rom de M lard 2007 n ont pas t modifi s non plus Chapitre Nom de fichier ou de dossier Motivations 2 3 4 13 CHO2EX04 xls CHO3EX05 xls CHO4EXO1 xls CHOSEXOS xls CHO5EX06 xls CHOSEXO9 xls CHO6EX05 xls CHO6EX08 xls CHO7EX02 xls CHO7EX08 xls CHO7EX
30. pensable et votre NetID de ULB Les informations mot de passe configuration du navigateur sont disponibles sur la page d accueil de l Universit Virtuelle Il faut qu Adobe Acrobat Reader version 5 ou plus r cente ainsi qu Excel 97 2000 XP 2003 2007 2010 Les classeurs d Excel peuvent tre ouverts dans Apache OpenOffice org ou LibreOffice mais plusieurs fonctionnalit s sont alors inop rantes surtout les hyperliens et les outils d analyse Le tableur gratuit Gnumeric peut aussi tre employ moyennant certaines restrictions dont les macros qui sont inop rantes Voir l annexe L Mise jour 2011 pour les am liorations qui ont t apport es 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 sas com products index html http www 01 ibm com software analytics spss http www forecastingprinciples com http www feweb vu nl econometriclinks software html http www statsoft com textbook stathome html http www scausa com Annexe J Copies du diaporama Extraits d un cours distance r alis pour la Banque Nationale de Belgique Ceci est enti rement sur le CD Rom de M lard 2007 Guy M lard Universit Libre de Bruxelles 2014 Annexe K Liste comp
31. r Autoregressions Springer Verlag LEVENBACH H and CLEARY J P 1981 The Beginning Forecaster The Forecasting Process Through Data Analysis Lifetime Learning Belmont LJUNG L and GLAD Torkel 1994 Modeling of Dynamic Systems Englewood Cliffs N J Prentice Hall LJUNG L and S DERSTR M 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 LUTKEPOHL H 2006 New Introduction to Multiple Time Series Analysis Springer Verlag Berlin MAKRIDAKIS S 1988 Metaforecasting Ways of improving forecasting accuracy and usefulness Int J Forecasting 4 467 491 MAKRIDAKIS S WHEELWRIGHT S S 1978 Interactive Forecasting Holden Day San Francisco MAKRIDAKIS S ANDERSEN A CARBONE R FILDES R HIBON M LEWANDOWSKI R NEWTON J PARZEN E et WINKLER R 1984 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 MARIANO R SCHUERMANN T WEEKS M 1999 Simulation based Inference in Econometrics Methods a
32. s l ments du cours sauf la demande d un partenaire ext rieur le titulaire le connaissant e Joindre les donn es sous forme lectronique afin de permettre la reproductibilit des r sultats Pr senter le graphique des donn es et le tableau 3 Les m thodes Parmi les m thodes tudi es dans le cours la r gression multiple et les mod les ARIMA sont les plus aptes alimenter une discussion int ressante Il ne faut pas n gliger pour autant les moyennes mobiles la d composition saisonni re les diff rentes formes de lissage exponentiel On devra avoir au moins deux mod les corrects de fa on pouvoir les comparer de pr f rence quatre Pour tenir compte des diff rences de formation pr alable des tudiants 1l est demand de constituer des bin mes homog nes et il est recommand de limiter les m thodes utilis es comme suit en utilisant la cotation en toiles de l annexe B Pour ceux dont la formation pr alable a comport des cours de math matiques et de statistique approfondis ing nieurs masters en sciences en sciences conomiques ou jusqu Pour ceux sans aucune formation pr alable quantitative masters en droit en philologie jusqu plus un sujet de niveau au choix Pour les autres tudiants jusqu Afin que la comparaison de m thodes de pr vision soit justifi e on estimera les mod les en r servant quelques donn es entre 6 mois et 2 an
33. s en g n ral qui ne seront utilis es que pour juger de la validit des m thodes Utiliser cette fin les crit res vus dans le chapitre 1 notamment les crit res RMSE et MAPE Certaines m thodes r gression lin aire mod les ARIMA permettent de r aliser des intervalles de pr vision Une m thode l mentaire d crite dans le chapitre 1 permet de repr senter la fonction de distribution de la valeur future de fa on approch e On peut en d duire un intervalle de pr vision tout autant approch mais ceci quelle que soit la m thode de pr vision utilis e Autres recommandations Privil gier des mod les qui peuvent tre formul s a priori sans conna tre 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 aux ressources de l Internet 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
34. s activer enable Dans OpenOffice org Calc 3 0 ou suivants un message propose d activer ou de d activer les macros Accepter de les activer enable Comme les macros VBA ne sont pas conserv es dans des classeurs au format natif ods il faut sauvergarder les fichiers au format xls 2 Les nouvelles corrections Il s agit des mises jours des instructions des exercices pour tenir compte de l volution de Time Series Expert de la version DOS la version Windows 3 35 et suivantes Rappelons que les fichiers des versions de TSE sont compatibles 100 avec pour seul inconv nients que les noms des fichiers de donn es et de probl mes sont limit s 8 caract res alphab tiques et num riques Chapitre Nom de fichier ou de dossier Motivations 2 CH02EX01 pdf Adaptation partie 5 3 CH03EX03 pdf Adaptation partie 4 4 CH04EX03 pdf Adaptation parties 1 et 2 5 CHO5EX05 pdf Adaptation partie 7 CHOSEX09 pdf Adaptation partie 2 6 CHO6EX05 pdf Adaptation parties 3 A et C 7 CHO07EX01 pdf Adaptation partie 3 CHO07EX09 pdf Adaptation partie 4 8 CHO8EX04 pdf Adaptation partie 2 9 CHO9EXO01 pdf CHO9EXO8 pdf Adaptation de presque toutes les parties 10 CH10EX02 pdf CH10EX03 pdf Adaptation totale CH10EX06 pdf CH10EX07 pdf 11 CH11EX01 pdf Adaptation partie 1 CH11EX02 pdf Adaptation partie 1 3 Mise jour du fichier CH00_DOC pdf C est le document introductif du cours en auto apprentissage mis jour pour les v
35. tion saisonni re soit bien r alis e il convient que la tendance soit d termin e non pas partir des moyennes mobiles sur un an mais partir des moyennes annuelles voir l ouvrage de r f rence S il y a une grande instabilit dans la comparaison donn es tendance cycle on peut obtenir les coefficients saisonniers autrement que par une moyenne moyenne tronqu e voire m diane e 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 on peut effectuer une analyse des r sidus sur les erreurs de pr vision des autres m thodes e On insiste dans le cours sur les liens entre le lissage exponentiel et les mod les ARIMA II est conseill d exploiter ces liens e 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 e La r gression multiple comme les mod les ARIMA permettent d inclure de l information ext rieure De l information qualitative peut tre introduite l aide de variables binaires notamment e Certains logiciels R SPAD permettent une mod lisation automatique Il n est pas interdit de l employer condition de la compl ter par
36. udi 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 mani re ce que l essentiel lui soit compr hensible Ne pas oublier les conclusions y compris sur l utilit des m thodes utilis es 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 sp cifi l annexe B 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 Il n y a pas de report de note inf rieure 10 de la premi re la seconde session Pour cette raison et pour viter la pr sentation d un travail inchang les travaux jug s insuffisants seront not s tr s bas Annexe D Documents relatifs aux exemples trait s durant l expos Guy M lard Universit Libre de Bruxelles 2014 Ces exemples dont certains sont trait s dans le cours sont disponibles dans l Universit Virtuelle sous le nom indiqu 1 Ventes de champagne en France 1 CHAM
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