IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/hal/journl/hal-02016798.html
   My bibliography  Save this paper

Prévision des ventes avec les réseaux de neurones: une étude de cas

Author

Listed:
  • C. Chatfield

    (University of Bath [Bath])

  • J. Faraway

Abstract

A partir des données de Chatfield-Prothero, plusieurs réseaux neuronaux (RN) sont élaborés et les prévisions en résultant sont comparées avec celles des modélisations de Box-Jenkins et de Holt-Winters. Les résultats montrent que les modèles RN présentent des limites et qu'il n'est pas raisonnable de les utiliser de façon automatique. En définitive, l'analyste prudent doit utiliser les compétences traditionnelles en modélisation pour sélectionner un bon modèle RN en choisissant, par exemple, les variables d'entrées et une structure appropriée. Le critère BIC est recommandé pour comparer les différents modèles. Des précautions doivent être prises lorsqu'on met au point un modèle RN et lorsqu'on l'utilise pour établir des prévisions. Malheureusement, même avec de telles précautions, les prévisions RN se révèlent d'une précision décevante dans notre étude de cas, ce qui est peut-être dû à la brièveté des séries utilisées.

Suggested Citation

  • C. Chatfield & J. Faraway, 1996. "Prévision des ventes avec les réseaux de neurones: une étude de cas," Post-Print hal-02016798, HAL.
  • Handle: RePEc:hal:journl:hal-02016798
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:hal:journl:hal-02016798. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CCSD (email available below). General contact details of provider: https://hal.archives-ouvertes.fr/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.