Durée: 12 mois
Rubrique: Chief Revenue Officers (CRO) ou Directeurs des Revenus
Les modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) sont des techniques puissantes et populaires pour la prévision des séries temporelles. Ces modèles combinent trois éléments principaux :
Composante AutoRégressive (AR) : Le terme AR(p) indique le nombre de valeurs passées utilisées dans le modèle. Par exemple, dans un modèle AR(2), la valeur actuelle dépend des deux valeurs précédentes.
Composante Intégrée (I) : La notation I(d) est utilisée pour rendre la série temporelle stationnaire en différenciant d fois. Une série est rendue stationnaire pour stabiliser la moyenne, la variance et minimiser les effets de saisonnalité.
Composante de Moyenne Mobile (MA) : Le terme MA(q) indique le nombre de termes d'erreur passés utilisés dans le modèle. Par exemple, un MA(1) utilisera l'erreur résiduelle de la période précédente.
La création d'un modèle ARIMA typique comprend les étapes suivantes :
Identification :
Estimation :
Diagnostic :
Prévision :
Les modèles ARIMA sont très performants lorsqu’il s’agit de capturer les patterns dans les séries historiques de données et extrapoler ces patterns dans le futur. Ils sont particulièrement utiles pour des séries de données univariées et lorsqu’il existe des relations linéaires dans les données.