4.6.5 Les meilleurs modèles selon le
critère
4.6.5.1 Le meilleur modèle pour la
période 1986-1991
72
La période de comparaison est de janvier 1986 à
décembre 1991, pour les douze horizons de prévision.
Figure 4.19 Séries de l'approche roulante
5 ans par modèle (1986-1991)
Le modèle MF se distingue par ses meilleures performances
prévisionnelles. En effet sur les horizons h = 1, 2, 3, 6, 8, 9, 10, 11
et 12 le modèle MF est le plus performant. Le modèle MF auquel
est appliquée l'approche roulante 5 ans permet d'avoir les
séries les plus élevées. Les valeurs de ces
séries sont les plus proches de l'unité.
Cela signifie que le
modèle MF auquel on applique l'approche roulante 5 ans permet
d'avoir les plus faibles erreures lors des prévisions. Au
total, selon la statistique ,
pour la période initiale (1986-1991) de
l'échantillon de prévision, le meilleur modèle est le
modèle MF auquel est aplliquée l'approche roulante 5 ans.
73
Au total, sur l'ensemble de la période 1992-2014, le
meilleur modèle est le modèle MF auquel est appliquée
l'approche récursive.
4.6.5.2 Le meilleur modèle pour la
période 1992-2014
Figure 4.20 Séries de l'approche
récursive par modèle (1992-2014)
La figure 4.20 présente les séries de la
statistique obtenues avec le VAR et avec
l'approche récursive appliquée aux
modèles que sont MF, POTI, PPA, PE. La période de comparaison est
de janvier 1992 à décembre 2014, pour les douze horizons de
prévision. Le modèle MF se distingue par ses meilleures
performances prévisionnelles. En effet sur les douzes horizons de la
période 1992-2014, le modèle MF domine seul tous les autres
modèles en obtenant les plus grandes valeurs de la
statistique . Sa courbe est donc la plus haute.
74
Au terme de la section 4.6 consacrée à l'analyse
de la performance prévisionnelle des modèles POTI, PPA, MF, PE
modifiés, sur la base du critère R E
, nous observons que :
- pour la période 1986-1991, le meilleur modèle
est le modèle MF modifié avec l'approche roualnte 5 ans.
-pour la période 1992-2014, le meilleur modèle
est le modèle MF modifié avec l'approche récursive.
-pour les horizons h=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 12, les
performances prévisionnelles des modèles MF et POTI
modifiés sont meilleures à celle de la marche aléatoire.
Ces modèles font pire sur les horizons 9, 10 et 11.
- Les modèles PPA et PE modifiés battent la
marche aléatoire sur les horizons h= 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 12 mais ils
font pire sur horizons 1, 9, 10 et 11.
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