Modele equilibre général

Pages: 23 (5576 mots) Publié le: 19 avril 2011
O. INTRODUCTION

L’avenir étant incertain, l’économiste recourt à des méthodes de prévisions pour anticiper les comportements probables des événements à venir.
C’est ainsi qu’au terme du cours de théorie et pratique des prévisions dispensé en première licence économie mathématique de la faculté des sciences économiques et de gestion à l’Université de Kinshasa, il nous a été recommandé defaire la prévision du prix moyen des poules pour les mois de janvier, février, mars et avril de l’année 2009.
C’est dans ce cadre que, nous, futur économiste, avons opté pour l’une des méthodes quantitatives des prévisions qu’est la méthode de holt-winters avec saisonnalité pour prévoir l’évolution du prix moyen des poules dans la ville province de Kinshasa.
Les valeurs trouvées dans ce travail,exprimeront approximativement les prix moyens réels, pratiqués sur terrain.
Ainsi, outre l’introduction, notre travail comportera :
* la présentation des données ;
* l’analyse exploratoire des données ;
* le choix de la méthode des prévisions ;
* la prévision de l’évolution du prix moyen des poules ;
* le tableau synthétique des valeurs prévisionnelles de la variable prix moyendes poules
* l’évolution du prix moyen des poules de janvier 2004 en avril 2009
* la conclusion

I. PRESENTATION DE LA SERIE

La chronique ci-dessous présente les données du prix moyen des poules allant du mois de janvier 2004 à celui de décembre 2008 dans la ville province de Kinshasa, capital de la République Démocratique du Congo :

ANNEE | MOIS | SEMAINE | Observation
parsemaine | Nombre | Observation
mensuelle |
2004 | Janvier | S1 | 1333,3333 | | |
| | S2 | 1306,6667 | | |
| | S3 | 1300,0000 | | |
| | S4 | 1300,0000 | I | 1310,0000 |
| Février | S1 | 1296,6700 | | |
| | S2 | 1310,0000 | | |
| | S3 | 1250,0000 | | |
| | S4 | 1325,0000 | II | 1295,4175 |
| Mars | S1 | 1350,0000 | | |
| | S2 | 1300,0000 | | |
|| S3 | 1350,0000 | | |
| | S4 | 1325,0000 | III | 1331,2500 |
| Avril | S1 | 1325,0000 | | |
| | S2 | 1360,0000 | | |
| | S3 | 1280,0000 | | |
| | S4 | 1360,0000 | IV | 1331,2500 |
| Mai | S1 | 1255,0000 | | |
| | S2 | 1253,3333 | | |
| | S3 | 1255,0000 | | |
| | S4 | 1350,0000 | V | 1278,3333 |
| Juin | S1 | 1325,0000 | | |
| | S2 |1700,0000 | | |
| | S3 | 2000,0000 | | |
| | S4 | 1662,5000 | VI | 1671,8750 |
| Juillet | S1 | 1880,0000 | | |
| | S2 | 2100,0000 | | |
| | S3 | 2062,5000 | | |
| | S4 | 1971,2500 | VII | 2003,4375 |
| Aout | S1 | 2000,0000 | | |
| | S2 | 2250,0000 | | |
| | S3 | 2100,0000 | | |
| | S4 | 2225,0000 | VIII | 2143,7500 |
| Septembre | S1 | 2235,0000| | |
| | S2 | 2300,0000 | | |
| | S3 | 2283,3333 | | |
| | S4 | 2315,0000 | IX | 2283,3333 |
| Octobre | S1 | 2355,0000 | | |
| | S2 | 2425,0000 | | |
| | S3 | 2450,0000 | | |
| | S4 | 2450,0000 | X | 2420,0000 |
| Novembre | S1 | 2500,0000 | | |
| | S2 | 2400,0000 | | |
| | S3 | 2400,0000 | | |
| | S4 | 2500,0000 | XI | 2450,0000 |
|Décembre | S1 | 2483,3333 | | |
| | S2 | 2483,3333 | | |
| | S3 | 2500,0000 | | |
| | S4 | 2500,0000 | | |
| | S5 | 2600,0000 | XII | 2513,3333 |
2005 | Janvier | S1 | 2703,3333 | | |
| | S2 | 2625,0000 | | |
| | S3 | 2775,0000 | | |
| | S4 | 2575,0000 | XIII | 2669,5833 |
| Février | S1 | 2625,0000 | | |
| | S2 | 2650,0000 | | |
| | S3 |2675,0000 | | |
| | S4 | 2700,0000 | XIV | 2662,5000 |
| Mars | S1 | 2625,0000 | | |
| | S2 | 2650,0000 | | |
| | S3 | 2590,0000 | | |
| | S4 | 2600,0000 | XV | 2616,2500 |
| Avril | S1 | 2645,0000 | | |
| | S2 | 2660,0000 | | |
| | S3 | 2670,0000 | | |
| | S4 | 2657,5000 | XVI | 2658,1250 |
| Mai | S1 | 2665,0000 | | |
| | S2 | 2660,0000...
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