Performances de prévision

Cette étude vise à comparer les performances de prévision des modèles de régression et des modèles de séries chronologiques. L'objectif principal de cette recherche était de déterminer lequel des deux modèles - le modèle de régression et le modèle ARIMA univarié non saisonnier - est le plus précis et le plus approprié pour des applications de prévision dans la pratique, en tenant compte du coût de construction du modèle. L'étude s'est appuyée sur des données relatives aux exportations du Pakistan. Les performances des modèles de régression ont été comparées à celles des modèles ARIMA à l'aide des statistiques TIC, RMSPE, MAE, MPE et MAPE. La comparaison montre que les modèles ARIMA obtiennent de bien meilleurs résultats que les modèles de régression. Il a également été observé que les graphiques représentant les valeurs réelles des variables et ceux représentant les valeurs prédites sur la base du modèle ARIMA étaient plus proches les uns des autres que ceux du modèle de régression. Ce résultat confirme encore davantage que les modèles ARIMA sont plus performants que les modèles de régression. Sur la base des conclusions et de la discussion, il est fortement recommandé que les résultats de ce travail de recherche soient mis en oeuvre dans l'élaboration des politiques, en particulier dans la planification et le développement des pays en développement comme le Pakistan, car ils sont rentables et plus précis.