Transformation de la série temporelle :
Modèle univarié :
- ARIMAx
- Transfert functions
- Exponential smoothing
- Structural unobserved components
- Hodrick-Prescott filter
- Spline smoothing
Modèle mutlivarié :
Modèle non-linéaire :
- TAR
- ARCH
- GARCH
- Stochastic volatility
- Dynamic conditional Score
- Generalised Autoregressive Score
- Multiplicative unobserved components
Autres :
Modèle génétique :
Transformation et décomposition :
- Log et Box-Cox
- Detrending
- Deseasonalisation
- Autocorrelation
- Cox-Stuart test
- Wavelet transform
- Fourier transform
- STFT
- DWT
- CWT
- Dickey-Fuller Test
Choix des variables et des modèles :
Validation :
Mesure dépendant de l’échelle :
En pourcentage :
En relatif :
Modèle bayésien :
Indice de performance :
La prévision et la prédiction sont des méthodes utilisées pour estimer les résultats futurs, mais elles diffèrent sur plusieurs aspects clés. Les prévisions s’appuient largement sur des données historiques et des méthodes statistiques pour faire des suppositions éclairées sur les tendances futures. À l’inverse, la prédiction implique de faire des suppositions ou des projections éclairées sans dépendre de ces facteurs.
Cependant, les deux approches partagent l’hypothèse la plus importante de la modélisation prédictive : que les tendances et modèles passés se poursuivront dans le futur.
Bien que les résultats futurs puissent être prédits et prévus sur la base de données passées, cela n’est pas toujours vrai. En tant que telles, les entreprises doivent continuellement évaluer et mettre à jour leurs processus de prévision et de prédiction pour s’adapter à l’évolution de la dynamique du marché et aux progrès technologiques.
Cela dit, voici quelques-unes des principales différences entre prédiction et prévision :
Définition
- La prévision est le processus d’estimation d’événements ou de tendances futurs sur la base de données historiques et de méthodes statistiques. Cela implique d’analyser les modèles et les tendances des données passées pour faire des suppositions éclairées sur les résultats futurs.
- La prédiction consiste à faire une supposition ou une projection éclairée sur un résultat spécifique sans s’appuyer sur des données historiques ou des méthodes statistiques.
Echelle temporelle
- La prévision temporelle se concentre généralement sur la prévision des résultats sur une période plus longue, impliquant souvent des tendances et des modèles qui se produisent sur des mois, des années, voire des décennies.
- Les prédictions peuvent être à plus court terme et immédiates, souvent utilisées pour estimer les résultats dans un avenir proche, jusqu’à un an.
Hypothèses
- La prévision s’appuie fortement sur des données historiques et des méthodes statistiques, en supposant que les tendances et modèles passés se poursuivront dans le futur.
- Les prédictions peuvent impliquer des hypothèses fondées sur des opinions d’experts, des intuitions ou des jugements subjectifs, sans nécessairement s’appuyer sur des données historiques.
Précision
- La prévision vise à fournir une estimation plus précise des résultats futurs.
- Les prédictions peuvent être moins précises en raison de leur dépendance à l’égard de jugements et d’hypothèses subjectives.
Objectif
- La prévision est utilisée pour la planification stratégique, la budgétisation, l’allocation des ressources et la gestion des risques. Il aide les entreprises à prendre des décisions éclairées basées sur des données historiques et des projections statistiques.
- Les prédictions peuvent être utilisées dans la météorologie, les prédictions sportives ou les prédictions de marché, où les opinions ou hypothèses subjectives jouent un rôle.
