3.3.3 Etude de la série Sud :
Test de saisonnalité :
FC = 49.95 > F° °33) = 2.09, donc la série
est saisonnière. Test de tendance :
FC = 3.38 > F(U53) = 2.89, donc la série est
affectée d'une tendance.
Ainsi, la méthode de lissage la plus adaptée pour
cette série est la méthode de Holt-Winters multiplicatif.
Dans ce cas la chronique s'écrit : yt = (at + btt)St +
å t Les paramètres estimés sont : a = 0.62, 0 = 0, ry =
1.
Les résultats détaillés de la méthode
sont fournis dans l'annexe B tableau B3. Prévisions
:
Y ~ +h ( a hb ) S ~ + h
= + -= =
1 h 12
Tableau 3.9 -Prévision par la méthode de
Holt-Winters sur la consommation du gaz naturel
région sud.
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mois (2007)
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Y ~ +h
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janv-07
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179379988
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févr-07
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205248932
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mars-07
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154396679
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avr-07
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101040251
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mai-07
|
68432332,2
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juin-07
|
61622715,9
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juil-07
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53188007,4
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août-07
|
46160662,5
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sept-07
|
46256300,4
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oct-07
|
54426021,6
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nov-07
|
66105614,1
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déc-07
|
101663398
|
La consommation du gaz naturel en 2007 pour la distribution
publique région Sud diminuera de 5.63 % par rapport
à 2006.
3.4 Application de la méthode de Box &
Jenkins
Dans ce qui suit nous allons appliquer la méthodologie de
Box & Jenkins pour nos trois séries et cela pour effectuer des
prévisions allant de janvier 2007 à décembre 2007.
La méthode de prévision de Box & Jenkins
à l'instar des méthodes les plus anciennes (traditionnelle,
lissage exponentiel) demande un nombre élevé de données,
comme nous disposons seulement de 48 observations nous présageons
obtenir des prévision de qualité inférieure.
Pour le traitement économétrique de nos
séries on utilise le logiciel Eviews 4.1
3.4.1 Etude de la série nord :
3.4.1.1 Analyse du corrélogramme :
Comme nous le voyons sur le corrélogramme, la
sérié initiale (nord) n'est pas stationnaire, on remarque
plusieurs pics significatifs qui se répètent, il existe donc une
forte saisonnalité, il convient alors de la désaisonnaliser
à l'aide de l'opérateur de désaisonnalisation de Box &
Jenkins 12
1 - ~ ) et de générer une nouvelle série
« nordsa » telle que : nordsa (t) = 12
1 - ~ ) nord (t) = nord (t) - nord (t-12).
Cette méthode pour désaisonnaliser à un
grand désavantage surtout dans notre cas, car elle nous fera perdre 12
observations ce qui fait que par la suit nous allons travailler avec 36
observations ce qui laisse à désirer sur la qualité de nos
prévisions.
Après avoir effectuer la désaisonnalisation sur la
série « nord » nous obtenons le corrélogramme suivant
:
Nous remarquons bien sur le corrélogramme de la nouvelle
série « nordsa » que l'effet saisonnier à disparu. Nous
allons maintenant étudier la stationnarité de la série
« nordsa ».
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