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République Algérienne Démocratique et
Populaire
Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la
Recherche Scientifique
Institut National de la Planification et de la
Statistique
MEMOIRE
En vue de l'obtention du diplôme d'Ingénieur
d'Etat en Planification et Statistique
Option : Statistique
Appliquée
THEME
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Prévision de la consommation du gaz naturel pour
la
distribution publique par la méthode
traditionnelle, lissage
exponentiel et Box & Jenkins
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Présenté par : Encadré par :
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Ratiba MOULAÏ Mme KHERCHI
Naima ZAKANE
1 9ème promotion
2006-2007
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i6d~cacee5
Je dédie ce travail, à la mémoire de mon
père, à ma mère, à mon frère Riadh, à
mes soeurs Lamia et amel, à mon neveu Mhamed, à mes nièces
Zineb, Wafaa, Yasmine, Alaa, ainsi qu'à tous mes amis.
~atiEa
Je dédie ce travail à mes chers parents qui
m'ont tout donné, à mes frères Ahmed et AEK, à mes
soeurs Zineb et Yasmine ainsi qu'à mon oncle Ahmed sans oublier mon cher
mari Hichem.
~a~~a
Sommaire
Introduction générale ..2
Chapitre 1 : Présentation de la SONELGAZ
1.1 Généralité sur le gaz naturel 4
1.1.1 Origine et Histoire .4
1.2.2 Description et caractéristiques techniques .4
1.2.3 Utilisation ...5
1.2 Présentation de la SONELGAZ ..5
1.2.1 Historique 5
1.2.2 Organisation du groupe SONELGAZ 7
1.2.3 Présentation de la direction Analyse et
Prévision (DAP) ..8
1.2.4 Clientèle gaz 9
1.2.5 Plan national gaz 10
Chapitre 2 : Prévision par la méthode
traditionnelle, lissage exponentiel et Box & Jenkins.
2.1 Prévision par la méthode traditionnelle 12
2.1.1 Etude de la série ..12
2.1.1.1 Définition d'une série chronologique
..12
2.1.1.2 Les composantes d'une série chronologique 12
2.1.1.3 Schémas de décomposition d'une série
chronologique 13
2.1.1.3.1 Principe de conservation des aires 13
2.1.1.3.2 Procédure de choix d'un schéma de
décomposition .14
2.1.2 Estimation des composantes de la série ..15
2.1.2.1 Estimation de la tendance ..15
2.1.2.1.1 Méthode des moindres carrés .15
2.1.2.1.2 Méthode des moyennes mobiles 15
2.1.2.1.3 Avantages et inconvénients des méthodes
d'estimation 16
2.1.2.2 Estimation des coefficients saisonniers 16
2.1.2.2.1 Méthode pratique 17
2.1.2.2.2 Méthode analytique .18
2.1.2.2.3 Série désaisonnalisée ou
série CVS 19
2.1.2.3 Estimation des variations accidentelles 19
2.1.3 Prévision 19
2.2 Prévision par la méthode de lissage exponentiel
..20
2.2.1 Lissage exponentiel simple .20
2.2.1.1 Choix de la prévision initiale .21
2.2.1.2 Choix optimal de la constante de lissage 21
2.2.1.3 Limitation de la méthode 21
2.2.2 Lissage exponentiel double .22
2.2.2.1 Présentation 22
2.2.2.2 Propriétés de la méthode 22
2.2.3 Lissage exponentiel de Holt-Winters 22
2.3 Prévision par la méthode de Box & Jenkins
.25
2.3.1 Concepts des séries chronologiques 25
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2.3.1.1 Processus stochastique
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25
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2.3.1.2 Processus aléatoires stationnaires
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25
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2.3.1.2.1 Caractéristiques d'un processus aléatoire
stationnaires
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..26
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2.3.1.3 Les opérateurs de Box & Jenkins
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28
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2.3.1.3.1 Les effets des opérateurs de Box & Jenkins
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29
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2.3.2 Les processus ARMA
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30
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2.3.2.1 Le théorème de décomposition de Wald
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30
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2.3.2.2 Processus AutoRégressif d'ordre p :
AR (p)
|
.30
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2.3.2.3 Processus Moyenne Mobile (Moving Average) d'ordre
q : MA (q)
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.31
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2.3.2.4 Processus mixte AutoRégressif Moyenne Mobile
d'ordre p et q :
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ARMA (p,q)
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..32
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2.3.3 Les processus aléatoires non stationnaires
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..34
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2.3.3.1 Description des processus TS et DS
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..34
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2.3.3.2 Processus mixte AutoRégressif Moyenne Mobile
Intégré d'ordre (p, d, q) : ARIMA (p, d, q)
.36
2.3.3.3 Processus Saisonnier AutoRégressif Moyenne Mobile
Intégré d'ordre
(p,d,q) * (P,D,Q)s : SARIMA (p,d,q) * (P,D,Q)s ...37
2.3.3.4 Etude de la non stationnarité d'une série
chronologique 37
2.3.3.4.1 Test de tendance et de saisonnalité par la
méthode des variances ..37
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2.3.3.4.2 Tests de racine unitaire
|
39
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2.3.3.4.2.1 Les tests de Dickey-Fuller simple (DF)
|
..39
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2.3.3.4.2.2 Les tests de Dickey-Fuller Augmentés (ADF)
|
40
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2.3.3.4.2.3 Le test de Philips et Perron
|
.45
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2.3.4 La méthodologie de Box & Jenkins
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45
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2.3.4.1 Identification
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..46
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2.3.4.2 Estimation
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..46
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2.3.4.3 Validation
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46
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2.3.4.3.1 Le test de Student des paramètres
|
..46
|
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2.3.4.3.2 Le coefficient de détermination
|
..47
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2.3.4.3.3 Les tests sur les résidus
|
...47
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2.3.4.3.4 Les critères de comparaison de modèles
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.49
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2.3.4.4 Prévision
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..50
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Chapitre 3 : Application des méthodes de
prévision
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3.1 Analyse descriptive
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54
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3.1.1 Historique des paramètres de la distribution
publique
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54
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3.1.2 Présentation des données
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55
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3.2 Application de la méthode traditionnelle
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..56
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3.2.1 Etude de la série nord
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..56
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3.2.2 Etude de la série hauts plateaux (HP)
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.62
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3.2.3 Etude de la série sud
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63
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3.3 Application de la méthode de lissage exponentiel
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65
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3.3.1 Etude de la série nord
|
..65
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3.3.2 Etude de la série hauts plateaux
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..66
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3.3.3 Etude de la série sud
|
67
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3.4 Application de la méthode de Box & Jenkins
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68
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3.4.1 Etude de la série nord
|
..68
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3.4.1.1 Analyse du corrélogramme
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68
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3.4.1.2 Etude de la stationnarité de la série
« nordsa » .70
3.4.1.3 Identification et estimation du modèle ..72
3.4.1.4 Validation du modèle 73
3.4.1.5 Prévision 75
3.4.2 Etude de la série hauts plateaux .75
3.4.2.1 Analyse du corrélogramme 75
3.4.2.2 Etude de la stationnarité de la série
« HPsa » 77
3.4.2.3 Identification et estimation du modèle ..78
3.4.2.4 Validation du modèle 79
3.4.2.5 Prévision 81
3.4.3 Etude de la série sud 81
3.4.3.1 Analyse du corrélogramme 81
3.4.3.2 Etude de la stationnarité de la série
« sudsa » 83
3.4.3.3 Identification et estimation du modèle ..84
3.4.3.4 Validation du modèle 85
3.4.3.5 Prévision 87
3.4.4 Comparaison des résultats des méthodes de
prévision 87
Conclusion générale 91
Bibliographie ..94
Annexes 95
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