Quelle est la meilleur méthode de prévision pour ce cas ?

[Admin]

Salam tlm,

En fait je suis confronté à un pb de choix de méthode de prévision dans mon travail, la situation est la suivante:

Je travail dans une compagnie maritime dont le rôle essentielle est le transport maritime des conteneurs, on travail avec plusieurs port de chargement, et il m'est demandé de faire des prévisions sur le volume des importations pour l'année 2009 pour chaque port de chargement.
On dispose des réalisations du volume des importations pour les 2 années 2007-2008 par mois et par POL (Port de chargement).
Les contraintes sont les suivantes:
- la non régularité de certains port (pour certaines mois il n ' y a pas d'importation)
- le nbr de données insuffisant, dans les meilleurs des cas on possède 24 données (24 mois).
- le volume de certaines port est dominé par seulement un deux ou trois clients (risque de volatilité très grand)
- certain port ont un volume vraiment faible.
- le volume des importations est influencé par plusieurs facteurs:
* le fret : on dispose des données pour la période 2007-2008.
* autres frais de manutention.

Vu cette situation, j'ai opté par une approche plus au moins marketing, c'est à dire que pour chaque port de chargement j'ai étudié le comportement de ces clients (le nbre, le volume, clients dominant...) et avec le responsable du marketing on a trié les clients susceptible de rester et aussi ceux qui envisage d'augmenter leur volume, à partir de la on a donné des pourcentage pour l'évolution du volume de chaque port sur l'ensemble de l'année 2009, et on a appliqué ce pourcentage pour chaque mois vu qu'on voyait pas vraiment qu'il y avait un effet de saisonnalité significatif.

Comme vous voyait cette méthode et loin d'être une méthode économétrique ou statistique proprement parlé, j'aimerais savoir si quelqu'un parmi vous à une autre idée ou connais des techniques économétriques particulières qui peuvent s'appliquer à ce genre de problème.

Pour certain port dont ils ont un volume régulier assez important j'ai pensé à utiliser le modéle arch, mais vu le nbre de données insuffisant j'ai renoncé à ça. j'ai pensé aussi à descendre à un niveau de détail plus importants (par escales) mais pour reconstruire après les mois il me faut faire des prévisions sur un horizon très grand plus de 60, et donc ce n'est pas aussi une bonne idée.

Enfin, votre aide sera la bienvenus.

[stat_stick]

Salut tout le monde !

Il serait préférable de construire un bon modèle économétrique avant de faire des prévisions, mais vu les contraintes que tu as mentionné, ça peut poser quelques problèmes d’adéquation.

Puisque vous avez plusieurs ports avec des données mensuelles, vous pouvez opter pour une estimation de Panel (en procédant par les tests d’homogénéité). Dans votre cas - existence d'une disparité entre les ports-, vous pouvez estimer votre Panel en utilisant des effets individuels (propre à chaque port) fixes ou variables.

Autre point, puisque certains ports ne sont pas réguliers (absence d’importation pour certains mois) on peut considérer l’importation comme une réalisation d’un événement rare et dans ce cas on utilise les régressions de Poisson (option irr ‘incidence-rate ratio’ pour évaluer les effets marginaux des regresseurs)

Enfin, vous pouvez combiner les deux en même temps (estimation poissoniènne pour les données en Panel).

Bonne chance

[statisticien]

salam à tous,
je suis entiérement d'accord pour l'utilisation de modélisation de panel, en prenant deux vriantes( temps et port) qui poura générer un nombre relativement élevé d'observations, par contre l'irrégularité des observations peut poser un vrai probléme, donc il faudrait trouver une solution pour les valeurs manquantes (prendre la moyenne par exemple).

[benbouteldja]

je crois si tu fais une régression pour ta série, et tu remplace le temps au il y a la valeur manquante dans cette équation.

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