Méthodes Quantitatives
2.2. Méthodes Quantitatives
Les méthodes quantitatives sont des approches basées sur des données chiffrées pour établir des prévisions économiques. Ces méthodes reposent sur l'analyse statistique et mathématique afin d'identifier des tendances ou des modèles dans les données historiques, permettant ainsi de faire des projections sur l'avenir. Voici une revue détaillée de certaines méthodes quantitatives couramment utilisées : régression linéaire, séries temporelles et modèles économétriques.
2.2.1. Régression Linéaire
La régression linéaire est une technique statistique qui permet de modéliser la relation entre une variable dépendante (Y) et une ou plusieurs variables indépendantes (X). Elle est utilisée notamment pour prédire la valeur de Y à partir des valeurs de X.
- Principe : La régression linéaire simple cherche à ajuster une ligne droite (y = mx + b) aux données afin de minimiser la somme des carrés des distances verticales entre les points de données et la ligne.
- Application : Exemple typique : Prédire le chiffre d'affaires (Y) en fonction du budget marketing (X).
Étapes de la Régression Linéaire :
- Collecte des données: Obtenir les valeurs historiques des variables.
- Estimation des paramètres: Calculer les coefficients de la ligne de régression.
- Évaluation du modèle: Utiliser des critères comme le R² pour mesurer la fiabilité du modèle.
- Prédictions: Utiliser le modèle pour faire des prévisions futures.
2.2.2. Séries Temporelles
Les séries temporelles sont des suites de données chiffrées prises ou enregistrées à intervalles de temps réguliers. L'analyse des séries temporelles permet de découvrir des tendances, cycles, et schémas saisonniers au sein des données historiques, servant de base pour des prévisions futures.
- Principe : Distinguer les différents composants (tendance, saisonnalité, cycles) des données.
- Application : Utilisation de modèles comme ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) pour modéliser les séries temporelles.
Méthodes Utilisées :
- Décomposition des Séries Temporelles : Séparation des données en composantes tendance, saisonnière, et résiduelle.
- Modélisation ARIMA : Établissement d'un modèle pour prédire les valeurs futures en utilisant des valeurs passées.
2.2.3. Modèles Économétriques
Les modèles économétriques rassemblent des techniques statistiques appliquées aux données économiques. Ils visent à tester des théories économiques et évaluer des politiques économiques par l'estimation de relations quantitatives.
- Principe : Considérer des ensembles multiples de variables économiques pour construire des modèles complexes reflétant la réalité économique.
- Application : Modèles de croissance économique, d'inflation, ou de chômage.
Étapes de la Modélisation Économétrique :
- Formulation du Modèle : Hypothèse sur la relation entre variables économiques.
- Estimation par Méthode des Moindres Carrés : Technique standard pour ajuster le modèle.
- Tests de Modèle : Vérification des hypothèses (normalité, exogénéité, homoscedasticité).
- Simulation et Prévisions : Utilisation du modèle pour des simulations de politiques économiques.