Séries chronologiques - Prévision par lissage exponentiel
Introduites par Holt en 1958 Winters en 1960 et popularisées par le livre de Brown en (1963)
Une méthode intéressante pour faire des prévisions: le lissage
2 oct. 2017 2-3 Calcul des prévisions pour de nouvelles références ... La méthode du lissage exponentiel répond parfaitement aux.
Lissage exponentiel
Méthode de Holt-Winters ou lissage exponentiel triple. Autres méthodes Nous noterons l'erreur de prévision à l'horizon 1 au temps t : Zt = Xt - Xt
Méthodes de lissage exponentiel
finie d'un processus stochastique. Page 3. Calcul des prévisions. ? Que faire si l'on dispose que d
Prévision à court terme : méthodes de lissage exponentiel
3 janv. 2013 La qualité des prévisions obtenues. E.Les différents lissages exponentiels. •. Le lissage exponentiel simple dépend d'un seul paramètre de ...
Méthodes de lissage exponentiel
Pour faire des prévisions à l'instant t0 on avait cependant besoin de xt0 . poids mène à la méthode générale du lissage exponentiel.
Séries Chronologiques
6 Prévision par lissage exponentiel 6.1.1 Le lissage exponentiel simple . ... échantillon) les méthodes statistiques classiques sont basées sur des ...
Lissages Exponentiels
Un algorithme de base pour la prévision de séries temporelles univariées est le lissage exponentiel c'est la plus ancienne des méthodes que nous verrons dans
Sélection dune méthode de prévision par lemploi du modèle
Ainsi par exemple
Sélection dune méthode de prévision par lemploi du modèle
ARIMA d'un certain ordre sous-tend la plupart des méthodes de prévision à méthodes de lissage exponentiel de degré supérieur à Ward [35]
OLIVIERROULAND
dumodèleARIMAsous-jacentRevue française d"automatique, d"informatique et de rechercheopérationnelle. Recherche opérationnelle, tome 20, no2 (1986),p. 89-113.
© AFCET, 1986, tous droits réservés.
L"accès aux archives de la revue " Revue française d"automatique, d"infor- matique et de recherche opérationnelle. Recherche opérationnelle » implique l"accord avec les conditions générales d"utilisation (http://www.numdam.org/ legal.php). Toute utilisation commerciale ou impression systématique est constitutive d"une infraction pénale. Toute copie ou impression de ce fi-chier doit contenir la présente mention de copyright.Article numérisé dans le cadre du programme
Numérisation de documents anciens mathématiqueshttp://www.numdam.org/ R.A.I.R.O. Recherche opérationnelle/Opérations Research (vol 20 n 2 ma i 1986p 8 9 113
SÉLECTIO
N D'UN EMÉTHOD
E D EPRÉVISIO
N PA RL'EMPLO
I D UMODÈL
E ARIM ASOUS-JACEN
T pa r Gu yMÉLAR
D e tOlivie
rROULAN
D 2Résumé
Dans l'ensemble des méthodes de prévision court terme,, les méthodes extrapolatives, faisant intervenir un petit nombre de paramètres et facilement interprétables, se distinguent de la méthode de Box etJenkins
basée sur les modèlesARIMA.
Des travaux ont montré que des modèles ARIMA sous-tendent la plupart des méthodes extrapolatives.Vidée
de cet article est d'exploiter ces relations (détaillées en annexe) pour estimer les paramètres inclus dans ces méthodes de prévision l'aide d'un logiciel conçu pour l'estimation des modèlesARIMA.
Cette approche permet d'intégrer les deux types de méthodes. Les modèles sont généralisés pour tenir compte d'un mouvement saisonnier, d'hétéroscédasticité, d'une transformation paramétrée de la variable et d'interventions. La procédure est illustrée sur une série chronologique publiée. Mot s clé sMéthod
e d e Bo x e tJenkins
méthode s d e prévisio n extrapolatives lissag e exponen tiel maximu m d e vraisemblance modèle s ARIMAAbstract
Among short term forecasting methods, extrapolative methods are often opposed to theBox-Jenkins
method based on ARIMA models. The extrapolative methods depend on a small number of parameters and provide easy interprétation. It is known that, for most of them, ARIMA processes are underlying. The main contribution of this paper is to use these relations (given in the appendix) in order to estimate the parameters of the forecasting methods by means o f a package made for fitting ARIMA models. Both types of methods are thus included in an integrated approach.Models
are generalized to cope with a deterministic seasonal component, heteroskedasticity, parametrized transformation of the variate, and interventions. The procedure is illustrated on a published time series.Keywords
Box-Jenkin
s method extrapolativ e forecastin g methods exponêntia l smoothing maximu m likelihood ARIM A modelsReç
quotesdbs_dbs47.pdfusesText_47[PDF] methode de recherche scientifique pdf
[PDF] méthode de résolution de conflit
[PDF] méthode de résolution de problème ishikawa
[PDF] méthode de résolution de problème pdf
[PDF] méthode de résolution de problème ppt
[PDF] méthode de résolution de problème qualité
[PDF] Méthode de résolution DM
[PDF] Méthode de résolution sur les équations DM
[PDF] méthode de révision efficace
[PDF] méthode de saturation pharmacologie
[PDF] méthode de secante exemple
[PDF] méthode de séparation des mélanges
[PDF] méthode de singapour maths cm1
[PDF] méthode de substitution 2 inconnues