Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable grands comptes
Les modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) sont largement utilisés pour la prévision des tendances de vente, surtout dans le cadre de l’analyse des séries temporelles. Ce type de modèle combine trois composants essentiels :
Auto-régressif (AR) : Cela fait référence à une régression des variables futures sur ses valeurs passées. Par exemple, une valeur de vente à un moment donné peut être prédite en utilisant une somme pondérée des valeurs passées.
Différenciation intégrée (I) : Cette composante est utilisée pour rendre une série temporelle stationnaire, en supprimant les tendances et les cycles, en appliquant des différences aux observations. Cela aide à stabiliser la moyenne des séries temporelles en éliminant les variations non stationnaires.
Moyenne Mobile (MA) : Cette partie modélise l'erreur de prévision comme une combinaison linéaire des erreurs passées. Les valeurs futures peuvent être influencées par les erreurs de prévision passées.
Identification du modèle : Examiner les graphiques de la série temporelle et utiliser des tests statistiques pour identifier les ordres de AR (p), I (d), et MA (q).
Estimation : Estimer les paramètres du modèle identifiés. Cela implique souvent l’utilisation de méthodes de maximum de vraisemblance pour obtenir les coefficients du modèle.
Validation : Évaluer les résidus du modèle pour vérifier si le modèle est adéquat ou s'il y a un biais. Tester la présence d'autocorrélation des résidus pour s'assurer qu'ils ressemblent à un bruit blanc.
Prévision : Utiliser le modèle validé pour prévoir les valeurs futures. Cela peut souvent inclure des intervalles de prédiction pour quantifier l'incertitude associée aux prévisions.
Avantages : - Adaptabilité : Peut être adapté à une large gamme de séries temporelles. - Robustesse : Permet de traiter des séries avec des tendances et des saisonnalités complexes. - Fiabilité : Peut donner des prévisions précises lorsqu’il est correctement paramétré et validé.
Limitations : - Complexité : Nécessite une expertise pour l'identification et l'estimation des paramètres. - Nécessite des données historiques : Plus efficace avec de longues séries de données bien documentées. - Sensibilité : Peut être affecté par des changements structurels non capturés dans la série temporelle.
Les modèles ARIMA sont couramment utilisés dans des domaines tels que les ventes au détail, les données financières, et la demande énergétique, où ils aident à prévoir les fluctuations futures basées sur les tendances passées.
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