Introduction générale
L'analyse des séries temporelles et plus
particulièrement la prévision à court et moyen terme, a
connu un développement important depuis trente ans. La diffusion de
logiciels spécialisés la met à la portée de toutes
les organisations. La prévision est fondamentale dans la mesure ou elle
est à la base de l'action. La prise de décision doit en effet
toujours reposer sur des prévisions, c'est ainsi que la
Société Nationale de l'Electricité et du Gaz «
SONELGAZ » (lieu de notre stage) s'intéresse aux prévisions
de la consommation de l'électricité et du gaz afin de faire face
à la demande de sa clientèle, mais aussi orienter sa politique
commerciale (prix, marketing... etc).
C'est dans ce but que la compagnie nous a chargé de
faire une étude scientifique et d'élaborer un modèle
prévisionnel sur la consommation nationale du gaz naturel pour la
distribution publique.
Afin de répondre aux attentes de la SONELGAZ, nous
avons décider d'utiliser trois méthodes de prévisions
à court terme à savoir : la méthode traditionnelle, la
méthode de lissage exponentiel et la méthode de Box &
Jenkins.
La première méthode est la plus simple et la
plus facile à mettre en oeuvre, on suppose que la série est la
juxtaposition par addition ou par multiplication des composantes, de tendance,
de cycle conjoncturel, des variations saisonnières et des variations
accidentelles. La méthode de lissage exponentiel regroupe l'ensemble des
techniques qui ont pour caractéristiques communes d'accorder un poids
plus important aux valeurs récentes de la chronique. Enfin la
méthode de Box & Jenkins qui est la méthode de
prévision la plus élaborée, sa caractéristique
essentielle est d'effectuer une modélisation stochastique où
l'évolution de la série est la réalisation d'un processus
aléatoire déterminé. Contrairement aux autres
méthodes de prévision, ce modèle n'est pas donné a
priori mais sélectionné dans une classe très
étendue de modèles, les modèles ARIMA (Auto
Regressive Integrated Moving Average).
C'est ainsi que nous avons essayer de part ce travaille, de
répondre à la question :
Quelle est la méthode de prévision la plus
adéquate pour prévoir la consommation du gaz naturel pour la
distribution publique ?
Afin de répondre à notre problématique nous
avons structuré notre travaille en trois chapitres :
1- Le premier chapitre est consacré à la
présentation de la SONELGAZ (généralités sur le gaz
naturel, historique de l'entreprise, organisation, missions...etc).
2- Le deuxième chapitre quant à lui portera sur
la présentation théorique des trois méthodes de
prévision à savoir la méthode traditionnelle, la
méthode de lissage exponentiel et la méthode de Box &
Jenkins.
3- Enfin le troisième chapitre est consacré
à l'application de ces méthodes et à la comparaison des
résultats de prévision.
Pour clore ce travaille une conclusion générale est
présentée à la fin.
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