La prévision-prospective en gestion: Tourisme, loisir, culture. 2e édition revue et corrigée

Chapitre 7 : Des méthodes de prévision plus complexes

7 Chapitre Des méthodes de prévision plus complexes Dans ce chapitre, nous allons étudier des méthodes de prévision plus complexes. Ce sont des méthodes plus exigeantes au plan méthodologique qui visent davantage l’explication des phénomènes que leur description. Cette recherche d’explication pose aussi des problèmes au niveau de l’interprétation des résultats. La plupart de ces méthodes reposent sur l’analyse de régression. On peut considérer qu’il y a deux types de régression : 1. les modèles de type I (la régression linéaire et ses dérivées que nous avons déjà étudiées dans le chapitre 4). Dans ce genre de modèle, la variable indépendante est toujours le temps (t) ou une des composantes de celui-ci (la tendance, le cycle, la saisonnalité et les phénom ènes aléatoires). 2. les modèles de type II où la variable indépendante n’est plus le temps mais une variable qui explique en grande partie l’évolution de la variable dépendante. 214 La prévision-prospective en gestion Dans ce chapitre, nous allons surtout étudier les modèles de type II. LA PRÉVISION AVEC 1.LA RÉGRESSION MULTIPLE L’objectif de la régression multiple est de bâtir un modèle mathématique de la réalité. Ce type de modèle suppose qu’une variable dépendante est« expliquée » en tout ou en partie par une ou plusieurs variables indépendantes . Le principal travail du prévisionniste est de retracer ces variables et d’analyser leurs relations. L’idée générale de cette approche est que :« Les variables économiques étant souvent très dépendantes les unes des autres, il suffirait de n’en retenir que les plus représentatives et les plus directement liées à l’objet de la prévision pour avoir une bonne image de leur ensemble réel1. » 1.1. LA NOTION DE MODÈLE Selon Christian Goux : « Un modèle consiste en une formalisation qui se traduit en général par un système mathématique exposant les relations entre les grandeurs caractéristiques du phénomène étudié et les facteurs qui jouent un rôle significatif dans le fonctionnement du système2. » Cette représentation d’une réalité repose sur un ensemble d’hypothèses de base qu’il faut tester. La force d’un modèle quantitatif, son pouvoir d’explication, vient de sa capacité à résister à plusieurs tests statistiques. Ces tests permettent d’évaluer la force et le sens des relations des variables les unes par rapport aux autres. De la cohérence du modèle dépendra la qualité des prévisions. Les modèles visent, par la mesure des corrélations entre les variables, à une meilleure compréhension du phénomène étudié. Cette compréhension permet de bâtir des équations prévisionnelles qui vont nous aider à simuler la réalité. La construction d’un modèle dépasse donc la simple prévision puisqu’une fois le modèle construit, on peut simuler toutes sortes de situations. 1. A. MARTIN (1961), La prévision économique et la direction des entreprises, Paris, Éditions de l’Entreprise moderne, p. 249. 2. C. GOUX (1969), L’horizon prévisionnel, Paris, Cujas, p. 20. Des méthodes de prévision plus complexes 215 1.2. LES ÉTAPES DE LA MODÉLISATION La formulation d’un modèle quantitatif comporte habituellement cinq grandes étapes3 : 1. La première étape est le choix des variables explicatives (on suppose que la variable dépendante va de soi). Il faut opérer une sélection parmi les variables existantes et choisir les variables qui sont susceptibles d’influencer directement et fortement la variable dépendante (la variable à prévoir, à simuler). Cette étape consiste donc à isoler ces variable. 2. Il faut ensuite opérer une « mise en forme » des variables sélectionn ées. Dans certains cas, certaines variables doivent être transform ées ; par exemple : certaines séries peuvent être traduites en indices, des séries temporelles seront utilisées en dollars constants plutôt qu’en dollars courants, etc.4 3. L’analyse des relations entre les variables est la troisième étape. Il s’agit de mesurer les relations entre les variables sélectionnées à partir d’une batterie...