Prévision des ventes avec les réseaux de neurones: une étude de cas

Abstract

A partir des données de Chatfield-Prothero, plusieurs réseaux neuronaux (RN) sont élaborés et les prévisions en résultant sont comparées avec celles des modélisations de Box-Jenkins et de Holt-Winters. Les résultats montrent que les modèles RN présentent des limites et qu'il n'est pas raisonnable de les utiliser de façon automatique. En définitive, l'analyste prudent doit utiliser les compètences traditionnelles en modélisation pour sélectionner un bon modèle RN en choisissant, par exemple, les variables d'entrées et une structure appropriée. Le critère BIC est recommandé pour comparer les diffèrents modèles. Des précautions doivent être prises lorsqu'on met au point un modèle RN et lorsqu'on l'utilise pour établir des prévisions. Malheureusement, même avec de telles précautions, les prévisions RN se révèlent d'une précision décevante dans notre étude de cas, ce qui est peut-être dû à la brièveté des séries utilisées.