Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
Dans ce chapitre, nous allons discuter de deux méthodes importantes utilisées en prévision statistique, notamment les techniques de lissage et de décomposition.
Le lissage est une technique utilisée pour éliminer le bruit ou les fluctuations à court terme dans les données, rendant la tendance sousjacente plus facile à observer. En général, ces techniques supposent que les données peuvent être modélisées comme une fonction de tendance plus un bruit aléatoire. Le but du lissage est alors de supprimer ce bruit.
Il existe plusieurs techniques de lissage, dont les plus courantes sont le lissage exponentiel simple, le lissage exponentiel double et le lissage exponentiel triple. Ces méthodes sont particulièrement efficaces pour la prévision à court terme, car elles peuvent s'adapter rapidement à des changements dans la tendance ou le niveau de la série temporelle.
La décomposition, d'autre part, est une technique statistique qui décompose une série temporelle en plusieurs composantes, typiquement une tendance, une composante saisonnière et une composante résiduelle. Cette division permet une analyse plus approfondie et une meilleure compréhension des modèles sousjacents.
La décomposition additive et la décomposition multiplicative sont les deux formes les plus courantes de décomposition. La décomposition additive suppose que la série temporelle est la somme des composantes sousjacentes, tandis que la décomposition multiplicative suppose que la série temporelle est le produit de ces composantes.
Ces techniques, bien que relativement simples, sont très puissantes et constituent la base de nombreuses méthodes de prévision plus sophistiquées.