Décomposition fine des séries temporelles avec CORICO
Sommaire de cette page
Les avantages ...
Une avancée majeure ...
Un exemple ...
Champ d'application ...
(retour au sommaire)
- Il n’exige pas des données équi-réparties dans le temps,
- Il calcule les différentes périodes d´un phénomène pluri-rythmique,
- Il détecte les rythmes non sinusoïdaux,
- Il détecte les phénomènes non stationnaires, ruptures, seuils, événements isolés, etc.
- Il construit un modèle de prévision,
- Il concilie simplicité d’utilisation et haute précision (l’utilisateur n’a rien à spécifier a priori concernant la série).
- Il permet l'analyse multidimensionnelle.
Une avancée majeure dans la décomposition et la prévision des séries (retour au sommaire)
Finies les complications (telles que moyennes mobiles, processus ARIMA ou Box-Jenkins, calcul différentiel, analyse de Fourrier, dispersion de phase, ondelettes, spline...). La méthode CORICO, simple dans son emploi et précise dans ses résultats, permet un calcul rigoureux même lorsque la cadence d'échantillonnage n'est pas régulière.
Les méthodes classiques d'analyse des séries chronologiques consistent à décomposer la série temporelle en une tendance,une composante saisonnière et une composante aléatoire. Mais la réalité est souvent plus complexe : plusieurs tendances et plusieurs saisonnalités se combinent presque toujours!
CORICO décèle et démêle les interférences de divers cycles et saisonnalités avec des ruptures de tendances en " marches d'escaliers ", en " V ", des " ruptures logistiques ", des motifs périodiques, et des événements accidentels tels que des pics isolés ou des " morceaux d'ondes ".
Muni d'une prévision fiable, vous pouvez procéder à des corrections (actions marketing, commandes spéciales, réduction des stocks, modification des tarifs, économétrie...).
Un exemple de décomposition (retour au sommaire)
