Solution d'analyse de données

Lissage de Holt-Winters saisonnier multiplicatif dans Excel

04/12/2018

Jeu de données pour un lissage de Holt-Winters saisonnier multiplicatif et but de ce tutoriel


Un classeur Excel comprenant à la fois les données utilisées dans cet exemple et les résultats obtenus peut être téléchargé en cliquant sur le bouton ci-dessous :
Télécharger les données

Les données proviennent de [Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day, San Francisco], et correspondent au trafic aérien international (en milliers de passagers) de Janvier 1949 à Décembre 1960.

Le but de l'analyse est d'ajuster le modèle sur les données des 11 premières années puis de prédire le trafic de l'année 1960 avec le modèle.

hw1f.gif

On note sur ce graphique que le nombre de passagers a tendance à augmenter régulièrement, que l'on retrouve chaque année un cycle similaire, mais que les variations à l'intérieur d'une même année sont de plus en plus fortes. Le modèle de lissage Holt-Winters saisonnier multiplicatif est particulièrement bien adapté pour ce type de séries.

Paramétrer un lissage de Holt-Winters saisonnier multiplicatif

Pour activer la boîte de dialogue des méthodes de lissage, lancez XLSTAT, puis sélectionnez la commande XLSTAT / XLSTAT-Time / Lissage, ou cliquez sur le bouton équivalent de la barre d'outils XLSTAT-Time.

Une fois le bouton cliqué, la boîte de dialogue des méthodes de lissage apparaît. Vous pouvez alors sélectionner les données sur la feuille Excel.

La Série à analyser correspond à la série étudiée, les données Passagers.

Après avoir sélectionner la colonne des données, on sélectionne la méthode Holt-Winters.

L'option Libellés des séries est activée car la première ligne de la série comprend le nom de la série.

Dans l'onglet options, on choisit le modèle saisonnier multiplicatif. Ensuite, afin que les paramètres du modèle soient optimisés (critère des moindre carrés), nous activons l'option optimisé pour les trois paramètres. La période de la série est fixée à 12 car le trafic semble connaître des cycles annuels (12 mois).

Enfin, dans l'onglet validation, nous mettons la valeur 12 car nous voulons que les 12 derniers mois correspondant à l'année 1960 ne soient pas pris en compte pour l'ajustement du modèle, mais que les prévisions soient calculées pour cette période (validation du modèle).

Une fois que vous avez cliqué sur le bouton OK, les calculs commencent puis les résultats sont affichés.

Interpréter les résultats d'un lissage de Holt-Winters saisonnier multiplicatif

Le premier tableau fournit les différents indices permettant d'évaluer la qualité du modèle, et éventuellement de comparer différents modèles entre eux. Nous notons que le R’² est très proche de 1, ce qui indique un très bon ajustement du modèle.

Après le tableau donnant les valeurs des paramètres du modèle, un tableau fournit les résultats du lissage, avec la série originale et la série lissée. En raison de contraintes liées au modèle, nous ne disposons pas de prévisions pour les treize premières valeurs. On notera qu'une variable T qui va de 1 à 144 a été créée pour simplifier la représentation graphique (chaque unité correspond à un mois). Pour les douze dernières observations, les prévisions du modèle sont affichées avec un intervalle de confiance.

Sur le graphique ci-dessous, on peut visuellement confirmer que les prévisions sont très bien ajustées aux données.

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Afin de mieux analyser ce qui se passe pour les douze mois de données de validation, nous avons fait un zoom sur les 24 derniers mois de la série.

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On note une très bonne qualité des prévisions. Seulement à deux reprises (T=135 et T=140, soit Mars 1960 et Août 1960), le modèle surestime une petit peu la réalité (erreurs de respectivement 10% et 5%).

Conclusion pour ce lissage de Holt-Winters saisonnier multiplicatif

En conclusion, le modèle de Holt-Winters saisonnier multiplicatif permet ici de bien prendre en compte la tendance haussière, les saisonnalités, et l'augmentation des variations à l'intérieur d'une même période.

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