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Pour le lissage exponentiel simple cette prévision est tout simplement: ?yt+h/t = ?yt+1 car on approxime le futur de la série à une constante (cf remarque).
avec Zt une série constante ou linéaire. Page 3. Le lissage exponentiel simple (LES). Mod`ele considéré : Xt
4.2 Propriétés d'un lissage par moyenne mobile . 6 Prévision par lissage exponentiel ... 6.1.1 Le lissage exponentiel simple .
17 févr. 2003 Lissage exponentiel ?. Jean-Marie Dufour †. Université de Montréal. Première version: Mars 1987. Révisions: Mars 2002.
Lissage exponentiel amélioré ou double. 24. 4. Méthode de Holt-Winters. 28. Chapitre 5. Vers la modélisation : suites stationnaires de variables aléatoires
Méthodes de lissage exponentiel. ? Typiquement dans un modèle de régression on dispose des observations (yt
Le lissage exponentiel est pratiqué depuis plus de 50 ans. Méthode d'abord pure- ment intuitive il a connu depuis une vingtaine d'années un développement
Méthodes de lissage exponentiel. ? Typiquement dans un modèle de régression on dispose des observations (yt
La valeur x? = xt* prédite par ce mod`ele `a un instant t? > t est alors donnée par x? = ˆat? + ˆb. Si les données présentent une croissance exponentielle
L’expression lissage exponentiel désigne un ensemble de méthodes de calcul de prédictions d’une série centrées sur une mise à jour facile de la prédiction de la série quand une nouvelle observation est disponible
Lissage exponentiel double et méthode de Holt I On considère le modèle écrit de la façon suivante: zn+j = 0 + 1j + n+j; I Le critère pour le lissage double est le suivant: S( 0; 1) = nX 1 j=0 wj zn j ( 0 1j) 2 I On utilise la solution des moindres carrés pondérés dans une régression linéaire simple voir T P 6 en posant xj = j yj
Méthode classique: lissage exponentiel I Le lissage exponentiel est simple et intuitif; c’est l’ancêtre des méthodes plus modernes de séries chronologiques I Il demeure utile a?n de motiver les nouveaux modèles avec les outils vus jusqu’à maintenant I Considérons z1;:::;zn une série chronologique réalisation de fZt;t 2Zg
Lissage exponentiel simple Unalgorithmedebasepourlaprévisiondesériestemporellesunivariéesestlelissageexponentielc’estla plusanciennedesméthodesquenousverronsdanscechapitre On peut voir le lissage exponentiel comme une méthode de prévision mais également comme son nom l’indiquecommeunetechniquedelissagededonnées
Le lissage exponentiel simple (LES) Mod`ele consid´er´e : X t = a +? t Soit 0 < ? < 1 on cherche la meilleure (au sens des MC pond´er´es) pr´evision cte Xˆ T(h) i e la solution de min a TX?1 j=0 ?j(X T?j ?a)2 D´e?nition La pr´evision de la s´erie `a l’horizon h Xˆ T(h) fournie par la m´ethode de lissage exponentiel
Ce module présente les méthodes de lissage exponentiel (Lissage Exponentiel Simple, Lissage Exponentiel de Holt et Lissage Exponentiel de Winters). Ces méthodes sont très utilisées par les praticiens de la gestion (notamment pour la gestion des stocks) et les économistes. Leur succès est dû à la qualité des résultats.
Ce chapitre est consacré à la prévision par la méthode de Holt : lissage exponentiel pour série sans saisonnalité et à tendance localement linéaire. Il expose le principe, l'importance du choix des paramètres, et la mise en œuvre.
Définition ? Le lissage exponentiel de Holt s'applique aux séries chronologiques sans composante saisonnière et à tendance localement linéaire. - Niveau : - Pente : 35 où et sont des paramètres compris entre et ? Prévision à la date pour l'horizon , c'est-à-dire pour la date :
Le paramètre est celui qui minimise la moyenne des carrés des dernières erreurs de prévision. Le lissage exponentiel simple (LES) 30 Complément Vous pouvez : Télécharger le fichier de la série : « Cours d'une action (cf. Cours d'une action) ». E.Résumé des erreurs de prévision ? Mean Error (ou Erreur Moyenne) :