Cet atelier se veut un apprentissage à la prévision des séries temporelles. Il n’est bien sûr pas utile de rappeler combien cela est important dans de nombreux secteurs de toute l’activité humaine.

Après une introduction, et en utilisant le package R « forecast » (le plus utilisé ici), nous commencerons par nous accoutumer aux différents tracés soulignant les diverses composantes des séries temporelles: tendance, saisonnalité, cycles, etc… Quelques concepts théoriques seront introduits mais l’accent sera mis sur la pratique.

À des fins de prévision, nous nous concentrerons sur quelques approches comme le lissage exponentiel, les modèles SARIMA, les modèles à espace d’états,… Ce sera l’occasion d’utiliser certaines fonctions du package « forecast » pour réaliser des études de séries temporelles, calculer des prévisions et aussi fournir des intervalles de prévision pour appuyer la qualité et la pertinence des prévisions.

Nous conclurons en comparant ces différentes approches suivant certains critères qui pourront nous conduire vers des stratégies plus optimales. Cet atelier sera abondamment illustré à partir de séries réelles et nous manipulerons les outils et exemples de code R nécessaires.