Modèle autorégressif : caractéristiques, processus et plats à emporter

La prévision future nécessite souvent une base technique. Dans le monde pratique, les analystes prédisent les valeurs futures sur la base des valeurs passées d'un produit ou d'une tendance sur le marché. Dans un modèle statistique, il est qualifié d'autorégressif s'il est capable de prédire des valeurs futures à partir d'une série de données factuelles de valeurs passées.

Par exemple, un modèle autorégressif pourrait être engagé pour dériver un cours d'action dans le futur, en fonction de ses performances passées. Les analystes n'utilisent que les données passées comme données d'entrée pour modéliser le comportement.

Par conséquent, le préfixe « auto » (le sens grec signifie « soi ») est utilisé dans le nom autorégressif. Les modèles AR sont également appelés modèles conditionnels, modèles de transition ou modèles de Markov.

À propos du modèle autorégressif (AR)

En statistique, en économétrie ou encore en traitement d'images, le modèle autorégressif (RA) est considéré comme un type de processus aléatoire. Cela signifie qu'il est utilisé pour illustrer les statistiques d'une série d'événements définis variant dans le temps dans la nature, l'économie, etc.

Pratiquement, dans les séries chronologiques, des similitudes entre les valeurs passées et présentes sont observées. Cela implique la portée de l'autocorrélation au sein de ces données. Par exemple, en connaissant le cours de l'action aujourd'hui, nous pouvons souvent faire une prévision approximative de sa valorisation demain. Cela indique la corrélation, l'aspect sur lequel repose le modèle autorégressif.

Le modèle autorégressif (AR) est l'un des modèles de prévision construits sur des méthodes de régression. Les modèles de régression multiple prévoient une variable à l'aide d'une combinaison linéaire de prédicteurs ; tandis que le modèle autorégressif utilise une combinaison de valeurs passées que possède la variable. Contrairement aux modèles Autoregressive Distributed Lag (ADL), les modèles AR sont basés sur des corrélations en série entre les entités d'une série chronologique.

Par conséquent, l'autorégression (AR) est un modèle de série chronologique. Le modèle autorégressif est destiné à prédire les valeurs futures en fonction des valeurs des événements passés. Il utilise les données d'entrée des observations des étapes précédentes et, à l'aide de l'équation de régression, prédit la valeur à l'étape suivante. Ce modèle peut aboutir à des prévisions précises sur une gamme de problèmes de séries chronologiques.

Il utilise couramment l'algorithme basé sur les corrélations (corrélation en série) dérivées dans les valeurs d'une série temporelle donnée et les valeurs qui les mènent et les succèdent. L'hypothèse selon laquelle les valeurs passées affectent les valeurs actuelles rend la technique statistique utile pour analyser la nature, comme la météo, la finance, par exemple l'économie, et d'autres processus soumis à des variations dans le temps.

Lire : Modèle de régression linéaire

Principales caractéristiques

• Les modèles autorégressifs aident à prédire les valeurs futures en fonction des valeurs passées.
• Les modèles autorégressifs sont utilisés dans l'analyse technique pour prévoir les tendances futures.
• Les modèles autorégressifs sont basés sur la théorie selon laquelle le futur ressemblera au passé.
• Les données de séries chronologiques sont des données recueillies sur la même unité d'observation à plusieurs périodes.

La prévision est soumise à des conditions volatiles, telles qu'une montée en puissance technologique rapide, ou dans le cas du domaine financier, les conditions du marché influencées par les crises financières, etc.

Le processus de RA

Le processus est une régression linéaire. Il s'agit de la régression des données dans la série actuelle de chronologies par rapport aux valeurs d'un ou plusieurs passés dans la même série.

Dans l'analyse de régression, généralement dans la régression linéaire "régulière", la valeur de la variable de résultat (Y) à un moment donné "t" dans le temps, reste directement liée à la variable prédictive (X).

Ici, la régression linéaire simple et les modèles AR diffèrent dans la manière dont Y reste dépendant de X et également des valeurs précédentes de Y. L'analyse de corrélation est une technique utilisée pour quantifier les associations entre deux variables continues.

Le processus AR fait partie des processus stochastiques. Selon la théorie des probabilités, il a des degrés d'incertitude ou une certaine mesure, induite par le hasard. Le caractère aléatoire implique que vous pouvez facilement prédire les tendances futures, bien dans l'ensemble historique des données. Mais vous n'êtes jamais précis à cent pour cent.

Le processus prend généralement une approximation et "suffisamment proche" pour être invoqué dans la plupart des événements.

RA à emporter

Les analystes de l'industrie attendent souvent avec impatience les techniques statistiques de prévision et de prédiction. L'apprentissage lié au modèle autorégressif (AR) aide toujours les analystes professionnels à mener à bien des projets de science des données et d'analyse de données. Les formations en la matière, par des prestataires comme upGrad, permettent d'avancer. La marque upGrad est une plateforme d'enseignement supérieur en ligne offrant une vaste gamme de programmes pertinents pour l'industrie, prêts à mener votre réussite professionnelle.

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