La variable temporelle, évidemment fondamentale pour une étude historique, posait deux difficultés. La première, inhérente à toute utilisation historique d'une base de données, concernait le codage d'informations temporelles qui pouvaient être des dates précises ou des périodes continues ou discontinues.
L'objectif principal de l'analyse d'une série temporelle est la prévision de ses futures réalisations. Afin de réaliser cet objectif, une premiére étape de modélisation de la série est nécessaire.
L'analyse de séries temporelles a souvent pour objectif la prédire des valeurs futures d'une variable spécifique. Par exemple, les grossistes cherchent à prédire le nombre d'articles susceptibles d'être vendus dans le mois à venir pour adapter les stocks dans leurs entrepôts.
Une série temporelle (ou série chronologique) est une suite réelle finie (xt)1≤t≤n (n ∈ N∗). L'indice t représente une unité de temps (qui peut être le mois, l'année . . . ). Exemple 1.2. La figure 1.0.1 représente le total mondial des passagers aériens par mois entre 1949 et 1960.
On entend par là le fait que la structure du processus sous-jacent supposé évolue ou non avec le temps. Si la structure reste la même, le processus est dit alors stationnaire.
ARIMA est un très bon modèle quand on appréhende bien la série étudiée d'un point de vu statistique. Dans les cas où il n'est pas évident de faire ressortir les propriétés statistiques, d'autres méthodes telles que l'utilisation du Deep Learning en particulier les LSTM peuvent être intéressantes.
L'approche de Dickey Fuller sur le contraste
Lorsqu'il y a une tendance dans une série chronologique dans un modèle AR (1), le premier régresseur aura tendance à être 1 ou très proche de 1. Cela est dû à la propriété de réversion moyenne d'un processus stochastique stationnaire.
Les 3 composantes d'une série chronologique. Le but de la décomposition d'une série chronologique est de distinguer dans l'évolution de la série, une tendance « générale », des variations saisonnières qui se répètent chaque année, et des variations accidentelles imprévisibles.
Modélisation de série temporelle
Une fois la série simplifiée on utilise un algorithme de machine learning, ici on utilisera un modèle linéaire. La dernière étape consiste à inverser les transformations pour remettre les prédictions dans le même contexte que la série initiale.
La prévision des séries chronologiques peut s'avérer complexe et compliquée, mais de nombreuses techniques simples et efficaces, telles que le modèle ARIMA ou de Holt-Winters, peuvent offrir l'avantage de bon résultats pour un faible coût en efforts et complexité.
La représentation graphique et le tableau de Buys-Ballot. L'analyse graphique d'une chronique suffit, parfois, pour mettre en évidence une saisonnalité. Néanmoins, si cet examen n'est pas révélateur ou en cas de doute, le tableau de Buys-Ballot permet d'analyser plus finement l'historique.
étudié) Donc F(t) = a t + b + S(t) Les coefficients a et b de l'équation du trend sont calculés par la méthode des moindres carrés. - Les F(t) sont les valeurs observées (série brute), - Les T(t) sont les valeurs calculées à partir de l'équation du trend.
Composantes d'une série chronologique : ▶ la tendance générale (appelée ≪ trend ≫), ▶ une composante saisonni`ere, ▶ une composante aléatoire (imprévisible).
Un processus (Xt)t∈Z est (faiblement) stationnaire si son espérance et ses autocovariances sont invariantes par translation dans le temps : ∀t∈Z:E(Xt)=μ . ∀t∈Z,∀h∈Z:Cov(Xt,Xt−h) ne dépend que de l'intervalle séparant les 2 instants h , pas de l'instant t .
La désaisonnalisation des séries nécessite de mettre en place deux méthodes : une correction de jours ouvrables et une correction de variations saisonnières (encadré). La série de créations d'entreprises est désaisonnalisée tous les mois pour être publiée sous forme d'Informations Rapides.
Définition La composante saisonnière ou mouvement saisonnier représente des effets périodiques de période connue p qui se reproduisent de façon plus ou moins identique d'une période à l'autre.
Pourquoi fait-on cela? Parce que l'objectif de la désaisonnalisation est de rendre les données plus comparables d'un mois à l'autre afin qu'elles fournissent une meilleure information sur l'évolution de la tendance et sur les variations cycliques.
La formule de lissage exponentiel est certes une méthode de prévision des ventes plus compliquée, mais elle est incontestablement meilleure pour prédire avec plus de précision les cycles de vie des produits, les ventes futures et même le nombre d'infections virales dans diverses industries.
Les processus TS (Trend Stationary) caractérisés par une non stationnarité de nature déterministe, et les processus DS (Difference Stationary) présentant une non stationnarité de nature stochastique. Dans le cas de processus TS, les données suivent une tendance qui a une fonction définie (linéaire, quadratique, etc.).
Une fois XLSTAT lancé sous Excel, choisissez la commande XLSTAT / Time / Tests de racine unitaire et de stationnarité. Une fois que vous avez lancer l'outil, la boîte de dialogue apparaît. Sélectionnez les données sur la feuille Excel. Dans le champ “Séries temporelles” sélectionnez les deux premières séries.
Le test de racine unitaire, par exemple celui de Dickey-Fuller, consiste à tester l'hypothèse , contre l'hypothèse alternative , dans l'équation suivante: où est une erreur bruit blanc. Si alors la variable est une variable intégrée d'ordre 1. C'est le cas du modèle de marche aléatoire sans dérive.
I( d ) Intégration – utilise la différenciation des observations (en soustrayant une observation de l'observation au pas de temps précédent) afin de rendre la série chronologique stationnaire. La différenciation implique la soustraction des valeurs actuelles d'une série avec ses valeurs précédentes d nombre de fois.
L'analyse des séries chronologiques peut être une technique statistique qui traite des données statistiques, ou une analyse. Les données statistiques signifient que les données se situent dans une série de périodes ou d'intervalles de temps particuliers.
Pour obtenir le coefficient saisonnier de chaque mois, il s'agit tout d'abord de calculer les ventes totales de l'année 2021 et de diviser les ventes de chacun des mois par le résultat obtenu.
Une moyenne mobile permet de lisser une série de valeurs exprimées en fonction du temps (série chronologique). Elle permet d'éliminer les fluctuations les moins significatives. On calcule des moyennes mobiles d'ordre 3, 4, 5, etc. L'ordre est le nombre de périodes (années, trimestres, mois, etc.)