Prévision du volume des carburants terrestres consommés en RD Congo (Modèle d'analyse d'interventions)

IV. CONCLUSION

Au cours de ce travail nous avons eu à illustrer l'emploi du modèle d'analyse d'interventions, un des modèles de la méthode de BOX & JENKINS, pour la prévision du volume des carburants terrestres consommés en République Démocratique du Congo, et ce, en utilisant une série allant de janvier 1992 à avril 1999.

Cela nous a conduit aux résultats suivant lesquels la série du volume des carburants terrestres consommés en République Démocratique du Congo est généré par un modèle ARMA(1,1), expliquant le fait que les valeurs de ce volume observées au temps t dépendent des valeurs et des chocs aléatoires de la période t-1.

C'est donc non seulement dans la mémoire de notre série chronologique sous étude, mais également dans les variables binaires par lesquelles nous avons saisi l'information qualitative que nous avons dégagé le modèle qui représente le mieux le processus stochastique par lequel notre série est générée.

Certes, ce modèle est complexe à mettre au point ; mais une fois élaboré, la détermination des prévisions devient automatique et les intervalles de prévision aisément obtenus.

Aussi, nous recommandons son utilisation dans toutes les prévisions portant sur des variables d'intérêt stratégique.

BIBLIOGRAPHIE

1. G.E.P. BOX et G.M. JENKINS, Time series analysis, forecasting and control, San Francisco, Holden day, 1970.

2. Gérard CORNU, Vocabulaire juridique, P.U.F., Paris, 1987.

3. Guy MELARD, Méthodes de prévision à court terme, Ed. de l'Université de Bruxelles, Bruxelles, 1999.

4. BOSONGA BOFEKI, Cours de Statistique Approfondie, Première Licence Economie Mathématique, Université de Kinshasa, Année académique 1997-98

5. Christian GOURIEROUX et Alain MONFORT, Séries temporelles et modèles dynamiques, 2è Ed, Ed. Economica, Paris, 1995.

6. MURRAY R. SPIEGEL, Théorie et applications de la Statistique, Série Schaum, Ed. McGraw-Hill, Paris, 1987.

7. KAMIANTAKO A., Cours de Théorie et Pratique des prévisions, Première Licence Economie Mathématique, Université de Kinshasa, année académique 1997-98.

8. BOURBONNAIS Régis, Econométrie : Cours et exercices corrigés, Ed. Dunod, Paris, 1993

9. SEP CONGO : Département Finances, Tableaux des quantités livrées à la clientèle en mètres-cube à température ambiante, Janvier 1992 - Décembre 1998.

10. NSA BAKINDO, Analyse prévisionnelle des ventes des produits pétroliers par la méthode de BOX & JENKINS, Mémoires de fin d'études, UNIKIN, 1996-1997, p. 45

TABLE DES MATIERES

SOMMAIRE ......................................................................................................1

EPIGRAPHE .....................................................................................................2

DEDICACE........................................................................................................3

AVANT- PROPOS ..............................................................................................4

I. INTRODUCTION 0

I.1 PROBLEMATIQUE 0

I.2 INTERET DU SUJET 0

I.3 METHODE D'APPROCHE 0

I.4 CANEVAS DU TRAVAIL 0

II. GENERALITES 0

II.1 LE MECANISME DE FIXATION DES PRIX DES CARBURANTS TERRESTRES 0

II.1.1 INTRODUCTION 0

II.1.2 STRUCTURE DE PRIX DES CARBURANTS TERRESTRES 0

II.1.2.1 DÉFINITION 0

II.1.2.2 ELÉMENTS COMPOSANTS 0

II.2 LES SERIES CHRONOLOGIQUES ET PROCESSUS STOCHASTIQUES 0

II.2.1 SERIES CHRONOLOGIQUES 0

II.2.1.1 DÉFINITION 0

II.2.1.2 COMPOSANTES D'UNE SÉRIE TEMPORELLE 0

II.2.2 PROCESSUS STOCHASTIQUE 0

II.2.2.1 DÉFINITION 0

II.2.2.2 CONCEPTS 0

II.2.2.2.1 Notion de stationnarité 0

II.2.2.2.2 Notion d'inversibilité 0

II.2.2.2.3 Processus Bruit Blanc (White Noice Process ou Purely random process) 0

II.2.2.3 OUTILS D'ANALYSE 0

II.2.2.3.1 Fonction d'autocovariance 0

II.2.2.3.2 Fonction d'autocorrélation 0

II.2.2.3.3 Fonction d'autocorrélation partielle 0

II.2.3 MODELE LINEAIRE GENERAL 0

II.2.3.1 MODÈLES POUR SERIES STATIONNAIRES 0

II.2.3.1.1 Définition 0

II.2.3.1.2 Propriétés 0

II.2.3.1.3 Caractéristiques 0

II.2.3.2 MODÈLE POUR SERIES NON STATIONNAIRES 0

II.2.4 MODELE D'ANALYSE D'INTERVENTIONS 0

II.2.4.1 INTRODUCTION 0

II.2.4.2 ANALYSE DES INTERVENTIONS 0

II.2.4.3 FORMES D'INTERVENTIONS 0

II.2.4.4 PROCÉDURE D'APPLICATION DU MODÈLE D'ANALYSE D'INTERVENTIONS 0

II.3 LES PREVISIONS 0

II.3.1 INTRODUCTION 0

II.3.2 TYPES DE METHODES DE PREVISION 0

II.3.3 VALIDITE DES METHODES DE PREVISION 0

II.3.3.1 CRITÈRES USUELS 0

II.3.3.2 CRITÈRES ADDITIONNELS 0

II.3.4 CHOIX D'UNE METHODE DE PREVISION 0

II.4 LA METHODE DE PREVISION DE BOX ET JENKINS 0

II.4.1 INTRODUCTION 0

II.4.2 ETAPES DE LA METHODE DE BOX & JENKINS 0

II.4.2.1 LA FAMILIARISATION AVEC LES DONNEES 0

II.4.2.2 L'ANALYSE PRELIMINAIRE 0

II.4.2.3 LA SPECIFICATION DU MODELE (OU IDENTIFICATION) 0

II.4.2.4 L'ESTIMATION DES PARAMETRES 0

II.4.2.5 L'ADEQUATION DU MODELE (OU VALIDATION) 0

II.4.2.6 LA PREVISION 0

II.4.2.7 L'INTERPRETATION DES RESULTATS 0

III. APPLICATION DU MODELE D'ANALYSE D'INTERVENTIONS A LA PREVISION DU VOLUME DES CARBURANTS TERRESTRES 0

III.1 FAMILIARISATION AVEC LES DONNÉES 0

III.2 ANALYSE PRÉLIMINAIRE 0

III.3 SPÉCIFICATION DU MODÈLE 0

III.4 ANALYSE DES INTERVENTIONS 0

III.4.1 Détermination des points aberrants 0

III.4.2 Intervention et Identification du modèle 0

III.5 ADÉQUATION DU MODÈLE 0

III.6 PRÉVISION 0

III.6.1 Calcul des prévisions 0

III.6.2 Evaluation des prévisions 0

III.7 INTERPRÉTATION DES RÉSULTATS 0

IV. CONCLUSION 0

BIBLIOGRAPHIE .............................................................................................48

TABLE DES MATIERES ....................................................................................49