Detailed description

Ce mémoire de master s'appuie sur des séries mensuelles de prix publiées par des organismes officiels et des rapports sectoriels publics. J'ai comparé un modèle SARIMA, un lissage exponentiel de Holt-Winters et un modèle à variables exogènes intégrant la pluviométrie. L'évaluation se fait par validation glissante pour respecter l'ordre du temps. J'ai appris à me méfier d'un modèle qui colle trop bien au passé et à présenter des intervalles de prévision plutôt qu'un chiffre unique.

Problem solved

Les prix de la pomme de terre varient fortement d'une saison à l'autre, au détriment des producteurs comme des ménages. Les acteurs manquent d'indicateurs simples pour anticiper.

Promised outcome

Sur des séries de prix publiées, les modèles saisonniers améliorent nettement la prévision par rapport à une prévision naïve. L'étude discute les chocs non prévisibles comme les épisodes climatiques.

Features

• Comparaison de trois familles de modèles
• Validation glissante
• Intervalles de prévision
• Prise en compte de la pluviométrie
• Tableau de bord des prévisions

At a glance

Industry

Agriculture

Platforms and compatibility

• Web

Technologies

• R
• forecast
• SARIMA
• Shiny

Interface languages

French

Wilaya

Tlemcen

Trust

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