8 meilleurs outils de prévision économétrique pour les analystes de données

La prévision de variables économiques telles que le PIB, l'inflation, la demande, les prix des matières premières et les risques financiers a toujours été au cœur des politiques, de la planification et de la stratégie. Mais ces dernières années, les logiciels de prévision ont transformé ce domaine. L'automatisation, l'accès à des sources de données importantes et diverses, l'apprentissage automatique et les méthodes bayésiennes, les ensembles de modèles et le déploiement en temps réel sont désormais monnaie courante. Un processus d'évaluation structuré permettant de tester les modèles, de conserver les données, de comparer les performances prévues et de surveiller la dérive est essentiel pour identifier les plus performants et garantir une amélioration continue. De plus, il ne suffit plus de créer un modèle et de le déployer ; les meilleures équipes déploient en permanence de nouveaux modèles et méthodes de prévision, s'adaptent aux nouvelles données, adaptent les ensembles de fonctionnalités/indicateurs, resélectionnent les variables, se recyclent et intègrent le feedback.

Dans ce contexte, voici 8 des meilleurs outils de prévision économétrique pour les analystes de données, évalués en termes de forces et de faiblesses.

1. Indício

Présentation
Indicio est une plateforme de prévision automatisée moderne visant à relier les méthodes de recherche économétriques, d'apprentissage automatique et statistiques avancées aux besoins de prévisions commerciales ou politiques. Il fournit une interface sans code, afin que les analystes non titulaires d'un doctorat puissent créer, comparer et déployer des modèles de prévision. Dans les coulisses, Indicio intègre un grand nombre de sources de données (par exemple, Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat et bien d'autres) pour la saisie des indicateurs. Un algorithme de sélection de variables ou de recherche permet d'identifier les indicateurs externes pertinents. Il possède une riche bibliothèque de modèles : statistiques, ML, bayésiens, régressions pénalisées, modèles mixtes de fréquences et de séries chronologiques, etc. Il prend également en charge les ensembles de modèles, la pondération des modèles entre eux, l'analyse de scénarios, la détection d'indicateurs avancés et les tests rétrospectifs. Il automatise une grande partie du travail de modélisation, ce qui permet aux analystes de se concentrer sur l'interprétation, le déploiement et la surveillance.

Pros

1. Automatisation très poussée et facilité d'utilisation : l'outillage sans code permet une itération rapide, accessible aux analystes non titulaires d'un doctorat.
2. Vaste bibliothèque de modèles statistiques, ML, bayésiens, à fréquences mixtes et pénalisés + capacité à les pondérer et à les regrouper, ainsi qu'une méthodologie intégrée de sélection des variables et une analyse des indicateurs avancés.
3. Accès intégré à de nombreuses sources de données macroéconomiques externes (Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat, etc.), ce qui permet de créer des ensembles de fonctionnalités plus riches.

Les inconvénients

1. Plus coûteux que les outils open source : les coûts de licence et d'abonnement peuvent être élevés en fonction de l'échelle.
2. Possibilité limitée de coder vos propres modèles : vous êtes limité à la bibliothèque de modèles fournie ; les spécifications de modèles personnalisés ou nouveaux peuvent ne pas être possibles.
3. Nécessite une connexion Internet : étant donné que les sources de données, les calculs et l'interface sont basés sur le Web, les environnements hors ligne ou à faible connectivité sont plus difficiles à prendre en charge.

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2. EVIEWS

Présentation
EViews est un progiciel économétrique commercial de longue date, très populaire dans la recherche économique, les banques centrales, le conseil et les universités. Il propose un ensemble complet d'outils pour l'analyse de séries chronologiques, les données de panel, les coupes transversales, les prévisions, la modélisation économétrique structurelle, la simulation, les tests d'hypothèses, etc. L'interface utilisateur est plus graphique et pilotée par menus, mais prend également en charge les scripts et les exécutions par lots. Dans ses versions récentes (EViews 14, etc.), il a ajouté des fonctionnalités améliorées : outils de désaisonnalisation, estimation quantile ARDL, améliorations MIDAS/GARCH, tests de ruptures structurelles, etc. Il est idéal lorsque vous avez besoin à la fois d'une modélisation économétrique traditionnelle (VAR, ARIMA, state space, panel) et d'une bonne gestion des données, d'outils de diagnostic et d'outils d'évaluation des prévisions.

Pros

1. Outil mature et stable avec de nombreuses méthodes économétriques mises en œuvre (séries chronologiques, ARIMA, VAR, GARCH, modèles structurels, espace-état, etc.).
2. Outils de diagnostic, de test et d'évaluation performants (par exemple, tests de rupture structurelle, évaluation des prévisions, calcul de la moyenne des prévisions).
3. Idéal pour les utilisateurs qui souhaitent à la fois une facilité basée sur l'interface graphique et les menus et la création de scripts/une automatisation ; également un bon support, une documentation et des sorties de qualité publication.

Les inconvénients

1. Commercial : les frais de licence peuvent être importants, en particulier pour les petites organisations ou les analystes indépendants.
2. Moins flexible et moins « avant-gardiste » en termes d'intégration de nouvelles techniques de ML et d'apprentissage en profondeur par rapport à certains outils plus récents.
3. Principalement orienté Windows ; peut être moins convivial pour le déploiement ou l'intégration dans les pipelines cloud ou de production que les outils Python/R open source.

3. R + Forecast/Tidyverse/Packages bayésiens

Présentation
R demeure l'un des environnements les plus puissants pour les prévisions économétriques. Avec des packages tels que prévisions, fable, grignoter, prophète, meilleurs, vars, coda, et un nombre croissant de packages de régression bayésiens et pénalisés, R offre aux analystes flexibilité, transparence et contrôle total sur la spécification des modèles. Les analystes peuvent combiner des séries chronologiques, des régressions causales, des modèles d'espace d'états, des modèles hiérarchiques, etc. L'évaluation des modèles, les diagnostics résiduels, la validation croisée et les prévisions d'incertitude sont bien étayées. Comme il est open source, il est possible d'intégrer en permanence de nouvelles méthodes de recherche.

Pros

1. Très flexible et extensible : vous pouvez coder presque tout, adapter des modèles, tester les dernières idées de recherche.
2. Un soutien communautaire riche, des ressources pédagogiques, de nombreux packages existants ; la transparence des méthodes permet de mieux comprendre les comportements.
3. Coût : gratuit ; avec la possibilité de fonctionner localement (aucune dépendance à l'égard d'Internet ou de services payants externes, en dehors des sources de données).

Les inconvénients

1. Courbe d'apprentissage abrupte : nécessite de la programmation et des connaissances statistiques ; la gestion des dépendances, le versionnage et la reproductibilité peuvent demander des efforts.
2. Les performances peuvent se dégrader avec de très grands ensembles de données ou des modèles très complexes (sauf si l'on optimise, utilise des packages rapides ou des backends C++).
3. Le déploiement, la planification et la surveillance doivent être configurés par vous-même ; il y a moins de fonctionnalités d'entreprise prêtes à l'emploi que certains outils commerciaux.

4. Python/Statsmodels/Prophet/Autres outils de l'écosystème Python

Présentation
Python est devenu un outil standard pour l'analyse des données et les prévisions. La bibliothèque Statsmodels prend en charge les modèles SARIMAX, VAR, State Space, Unobserved Components, etc. Prophet (de Meta) ajoute une procédure de prévision automatisée adaptée aux séries chronologiques présentant une saisonnalité et une tendance et est relativement robuste aux données manquantes et aux valeurs aberrantes. Il existe également de nouvelles bibliothèques telles que Darts, scikit-forecasting (statsforecast), les pipelines pytorch/tensorflow/sklearn pour le ML ou les prévisions par apprentissage profond. Le solide écosystème de Python (ingestion de données, pipelines de machine learning, visualisation, déploiement) le rend particulièrement utile lorsque les prévisions doivent être intégrées dans les systèmes de production.

Pros

1. Flexibilité : vous pouvez mélanger des méthodes économétriques et ML, intégrer des pipelines de données, le cloud, etc.
2. Support open source solide, nombreuses bibliothèques ; grande communauté.
3. Idéal pour le déploiement : diffusion de modèles, API REST, conteneurisation, etc., plus faciles avec Python.

Les inconvénients

1. Comme dans R, vous avez besoin de compétences en programmation ; la mise en place de systèmes de prévisions reproductibles et bien testés demande des efforts.
2. Certaines méthodes économétriques (en particulier les plus avancées) peuvent être moins perfectionnées que les logiciels d'économétrie dédiés.
3. Pour les données non saisonnières ou non standard, les hypothèses de Prophet peuvent ne pas être adaptées ; un réglage manuel ou des modèles plus complexes peuvent être nécessaires.

5. RATS (Analyse de régression de séries chronologiques)

Présentation
RATS est un logiciel d'économétrie/de séries chronologiques bien connu d'Estima. Il possède un solide héritage en matière de travaux universitaires et d'économétrie appliquée. Il prend en charge ARIMA, VAR, les modèles de fonction de transfert et de régression dynamique, l'analyse spectrale, les modèles d'espace d'états, GARCH/ARCH, etc. Il est basé sur des commandes, mais possède également des fonctionnalités graphiques, des fonctionnalités d'importation/exportation de données et des diagnostics puissants. Il est utilisé par les praticiens qui ont besoin de prévisions chronologiques fiables avec un peu plus de contrôle et de puissance que les outils de base.

Pros

1. Large éventail de modèles économétriques, en particulier orientés vers les séries chronologiques, avec des méthodes établies.
2. Idéal pour la création de modèles précis et personnalisés et pour des diagnostics détaillés.
3. Antécédents éprouvés ; fiabilité, stabilité.

Les inconvénients

1. Propriété exclusive ou sous licence ; le coût peut être un obstacle.
2. Moins « glamour » ou moins confortable pour ceux qui sont habitués aux interfaces graphiques ou aux tableaux de bord modernes ; courbe d'apprentissage plus raide.
3. La configuration de l'intégration et du déploiement peut être plus manuelle que celle des plateformes de prévisions cloud ou SaaS.

6. SHAZAM

Présentation
SHAZAM est un autre progiciel économétrique/statistique plus ancien mais toujours utilisé, en particulier dans les universités et dans des domaines spécialisés. Il prend en charge l'estimation, les tests, la simulation et la prévision de nombreux types de modèles économétriques. Au fil des décennies, elle a développé des fonctionnalités pour la section transversale, les séries chronologiques, l'estimation des systèmes, etc. Bien qu'il soit moins « tape-à-l'œil » que les outils plus récents, sa stabilité, ses fonctionnalités bien documentées et sa longue histoire en font une option pour ceux qui ont besoin de prévisions économétriques transparentes et minutieusement testées.

Pros

1. Solide en économétrie de base : simulations, tests d'hypothèses, différentes méthodes d'estimation, etc.
2. Bonne documentation et longue histoire : mature, bien testée.
3. L'installation peut être moins gourmande en ressources et plus simple que les très grands systèmes riches en fonctionnalités.

Les inconvénients

1. L'interface et l'expérience utilisateur peuvent sembler quelque peu démodées.
2. Fonctionnalités modernes limitées (par exemple, moins de machine learning native, moins de sélection automatique de variables) par rapport aux nouveaux packages.
3. Moins d'élan communautaire/moins d'innovations récentes par rapport aux écosystèmes R ou Python.

7. Gretl

Présentation
Gretl (« Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library ») est un package d'économétrie open source, populaire auprès des étudiants, des chercheurs universitaires et des analystes. Il prend en charge une grande variété de séries chronologiques, de coupes transversales, de méthodes de données de panel, de scripts utilisateur, de graphiques, etc. Parce qu'il est gratuit et relativement léger, c'est une bonne option pour le prototypage de modèles, l'enseignement, les petits projets de recherche ou les tâches de prévision à un stade précoce.

Pros

1. Gratuit et open source. Bonne couverture des méthodes économétriques de base.
2. Léger ; facile à installer et à utiliser ; utile pour l'enseignement ou pour les analystes qui souhaitent essayer des modèles sans infrastructure lourde.
3. Transparente ; utile pour l'apprentissage et la validation des méthodes.

Les inconvénients

1. Moins adapté aux très grands ensembles de données ou au déploiement en production ; moins d'outils modernes de ML et d'outils bayésiens intégrés.
2. Des flux de travail moins automatisés (sélection de variables, ensemble, etc.) que les outils SaaS.
3. Moins de finition et moins d'intégrations avec des sources de données externes ou des tableaux de bord.

8. SAS/STATA/Autres (combinés)

Présentation
Des logiciels tels que Stata et SAS sont également des éléments de base en économétrie, en statistiques et en prévisions. Il s'agit d'outils commerciaux très fiables dans les travaux universitaires, politiques et corporatifs. Ils fournissent de nombreuses bibliothèques de modèles (linéaires, non linéaires, panneaux, séries chronologiques), des diagnostics, ainsi que des scripts, des automatisations et, souvent, une bonne communauté d'assistance et d'utilisateurs. De nombreuses organisations les utilisent lorsqu'elles doivent produire des prévisions fiables, effectuer des analyses de scénarios ou avoir besoin de conformité ou de reproductibilité réglementaires.

Pros

1. Support commercial solide, stabilité, documentation. Idéal pour les rapports réglementés ou officiels.
2. Des boîtes à outils riches ; de nombreuses méthodes mises en œuvre ; des diagnostics solides.
3. Bien intégré aux sources de données, aux rapports, parfois à l'interface graphique et aux scripts.

Les inconvénients

1. Coût : les licences, le support et la formation peuvent être coûteux.
2. Parfois, il est moins agile ou plus lent d'adapter de nouvelles fonctionnalités de ML, de bayésien, d'apprentissage profond ou d'ensemble, à moins que des modules complémentaires ou des intégrations externes ne soient utilisés.
3. La courbe d'apprentissage pourrait être plus ardue ; elle pourrait également être moins facile à déployer pour les analystes « en libre-service » par rapport aux nouvelles plateformes SaaS.

Comment choisir parmi elles et amélioration continue

Voici les critères à prendre en compte lors de l'évaluation des outils de prévision :

• Variété et flexibilité des modèles: Pouvez-vous utiliser de nombreux types de modèles (séries chronologiques, régression causale, bayésien, ML) ? Pouvez-vous spécifier ou coder des modèles personnalisés ?
• Intégration des données: Capacité à extraire des données macro/économiques externes, des indicateurs avancés, des sources en temps réel ou quasi réel.
• Automatisation et facilité d'utilisation: Pour les utilisateurs qui ne sont pas experts en théorie économétrique, dans quelle mesure la configuration (sélection des variables, vérification de la stationnarité, détection des ruptures) est-elle automatisée ?
• Assemblage/pondération des modèles: Les prévisions donnent souvent de meilleurs résultats lors de la combinaison de modèles ; les logiciels qui prennent en charge la moyenne ou l'assemblage des modèles sont utiles.
• Diagnostic et évaluation: backtesting, échantillon de résistance, tests statistiques (Diebold-Mariano, etc.), validation croisée, détection de cassures, etc.
• Déploiement et production: Les prévisions peuvent-elles être exportées, diffusées, programmées, surveillées pour détecter toute dérive ?
• Coût, licences et support: Open source contre commercial ; assistance communautaire contre assistance aux fournisseurs ; documentation et formation.

Les meilleures pratiques incluent également l'évaluation continue de la précision des prévisions au fil du temps, la formation ou le remplacement des modèles à mesure que les données ou les régimes évoluent, l'ajout de nouveaux indicateurs et, éventuellement, la combinaison de prévisions provenant de plusieurs outils ou types de modèles.

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