L'apprentissage automatique dans les prédictions du PIB à Madagascar

Dans cet article, on explore comment l'Apprentissage automatique peut être utilisé pour estimer le Produit Intérieur Brut (PIB) de Madagascar en temps réel. Ça veut dire qu'on veut prédire l'activité économique du pays avant que les chiffres officiels soient publiés. Pour ça, on regarde différents types de Modèles d'apprentissage automatique et leur efficacité.

#Qu'est-ce que le Nowcasting ?

Le nowcasting, c'est un terme utilisé pour décrire le processus de prédiction de l'activité économique actuelle en utilisant divers indicateurs à haute fréquence. Ces indicateurs sont souvent plus rapides que les données économiques traditionnelles, qui peuvent avoir des retards. Dans le cas de Madagascar, cette méthode est particulièrement utile car elle permet aux décideurs et aux chercheurs d'avoir une image plus claire de l'état actuel de l'économie.

#L'importance de l'apprentissage automatique dans la modélisation économique

L'apprentissage automatique est devenu de plus en plus populaire dans les prévisions économiques. Ça aide à analyser d'énormes quantités de données et à découvrir des modèles que les méthodes traditionnelles pourraient manquer. Dans des pays du monde entier, y compris les nations développées et en développement, l'apprentissage automatique a montré sa capacité à améliorer les prévisions des tendances économiques.

#Défis du nowcasting de l'économie de Madagascar

Le nowcasting à Madagascar pose des défis uniques. Le pays a des indicateurs économiques à haute fréquence limités, et ceux qui existent couvrent une période relativement courte. Malgré ces difficultés, notre objectif est de créer des modèles d'apprentissage automatique qui estiment efficacement le PIB réel de Madagascar. On veut comprendre comment différents modèles fonctionnent et combiner leurs forces pour fournir de meilleures prévisions.

#Sources de données utilisées

Les données pour cette étude proviennent de plusieurs autorités malgaches, y compris l'Institut National de la Statistique et la Banque Centrale. On a rassemblé des informations sur divers indicateurs économiques qui sont censés influencer le PIB. Ces indicateurs incluent la consommation privée, l'investissement, les dépenses gouvernementales et les exportations nettes.

#Préparation des données

Avant de commencer à construire les modèles, on doit préparer les données. Ça consiste à ajuster les valeurs nominales pour refléter les valeurs réelles en tenant compte de l'inflation. On applique aussi un processus de mise à l'échelle pour s'assurer que les données sont adaptées aux algorithmes d'apprentissage automatique. En faisant ces ajustements, on peut minimiser l'impact des valeurs aberrantes et améliorer la précision de nos prévisions.

#Division des données

Pour évaluer efficacement la performance de nos modèles, on divise l'ensemble de données en Ensembles d'entraînement et de test. L'ensemble d'entraînement est ce qu'on utilise pour apprendre aux modèles, tandis que l'ensemble de test nous aide à évaluer à quel point ils peuvent prédire de nouvelles données. On a analysé les modèles sous différentes situations économiques, y compris les périodes de croissance, de récession pendant le COVID-19, et de reprise post-pandémie.

#Types de modèles d'apprentissage automatique utilisés

On évalue plusieurs modèles d'apprentissage automatique pour prédire le PIB de Madagascar. Ceux-ci incluent :

• Modèles paramétriques : Cela inclut des techniques de régression linéaire comme Ridge, Lasso et Elastic-Net. Ils sont utiles pour faire des prédictions basées sur les relations entre les variables.

• Modèles non paramétriques : Cette catégorie comprend les k-plus proches voisins, la régression par vecteurs de support, et des modèles basés sur des arbres comme Random Forest et XGBoost. Ces modèles peuvent capturer des motifs complexes dans les données que les modèles paramétriques pourraient négliger.

En plus, on utilise aussi des modèles économétriques traditionnels pour comparaison. Ceux-ci incluent des modèles autorégressifs univariés et la régression des moindres carrés ordinaires.

#Modèles d'apprentissage automatique expliqués

1. Modèles autorégressifs : Ce modèle simple regarde comment les points de données passés se rapportent aux valeurs futures. Ça aide à comprendre les tendances au fil du temps.

2. Moindres carrés ordinaires (OLS) : Ce modèle estime les relations entre les variables et aide à minimiser les différences entre les valeurs prédites et réelles. On a comparé l'efficacité de l'OLS avec des transformations logarithmiques traditionnelles et une mise à l'échelle robuste.

3. Techniques de régularisation : On a utilisé la régression Ridge, Lasso et Elastic-Net, qui aident à améliorer la performance du modèle en réduisant l'influence des variables moins importantes.

4. Régression par composantes principales (PCR) : Ce modèle combine la réduction de dimensionnalité avec la régression. Ça aide quand il y a beaucoup de variables corrélées en les résumant en moins de composants.

5. Régression par vecteurs de support (SVR) : Ce modèle fonctionne en trouvant la meilleure ligne (hyperplan) pour s'adapter aux données tout en permettant une certaine marge d'erreur. Ça peut être particulièrement utile pour traiter des motifs non linéaires.

6. k-plus proches voisins (k-NN) : Cette méthode regarde les points de données les plus proches pour prédire une valeur. C'est une approche simple qui repose beaucoup sur la similarité des points de données.

7. Régression Random Forest : Ce modèle construit de nombreux arbres de décision basés sur des sous-ensembles aléatoires des données, en moyennant leurs prédictions pour plus de précision. C'est particulièrement bon pour capturer des relations complexes.

8. Régression XGBoost : Cette technique avancée s'appuie sur le concept de boosting, où de nombreux apprenants faibles (comme de simples arbres de décision) sont combinés pour améliorer la qualité des prédictions.

#Combinaison des prédictions des modèles

Pour obtenir les meilleures prévisions, on a combiné les prédictions de différents modèles en utilisant une approche d'ensemble. Cette technique fonctionne en moyennant les prédictions et en les pondérant en fonction de leur performance passée. En faisant ça, on espère lisser les faiblesses des modèles individuels et obtenir des résultats plus cohérents.

#Évaluation de la performance des modèles

On évalue à quel point chaque modèle prédit le PIB en mesurant les erreurs de prédiction en utilisant des métriques comme l'erreur quadratique moyenne (RMSE), l'erreur absolue moyenne (MAE) et l'erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE). Des valeurs plus faibles indiquent une meilleure précision.

#Résultats de l'analyse

Quand on a regardé les résultats de divers scénarios économiques, on a constaté que le modèle d'ensemble performait souvent mieux que les modèles individuels. Par exemple, durant la phase de test, on a remarqué que XGBoost montrait de bonnes performances en prédiction du PIB, surtout face à des données non vues. Le modèle d'ensemble, qui combinait plusieurs prédictions individuelles, surpassait constamment les méthodes économétriques traditionnelles.

#L'impact du COVID-19 sur les prévisions

La pandémie de COVID-19 a entraîné des changements significatifs dans l'économie, rendant le nowcasting encore plus difficile. En analysant les chiffres, il est devenu clair que les modèles entraînés sur des données incluant des périodes de pandémie avaient souvent du mal à s'adapter aux fluctuations rapides. Cependant, incorporer des données provenant à la fois de périodes stables et de crises a aidé à améliorer les prédictions des modèles au fil du temps.

#Conclusion

Notre recherche met en avant le potentiel de l'apprentissage automatique pour améliorer la précision et la rapidité des prévisions du PIB pour Madagascar. Les résultats montrent que plusieurs modèles d'apprentissage automatique offrent de meilleures prévisions que les méthodes traditionnelles. En utilisant une approche d'ensemble, on peut capturer la complexité de l'économie, surtout pendant des périodes volatiles comme celles vécues durant la pandémie.

Cette étude est parmi les premières à appliquer des techniques d'apprentissage automatique spécifiquement au nowcasting du PIB de Madagascar, fournissant des aperçus précieux pour des recherches futures et la planification économique. Les décideurs peuvent bénéficier de ces modèles, car ils peuvent aider à mieux comprendre le climat économique actuel et à prendre des décisions éclairées.

Pour de futures améliorations, les études à venir pourraient envisager d'ajouter plus de sources de données et d'évaluer la stabilité de ces modèles dans des conditions économiques différentes. Ça pourrait mener à des prévisions encore plus fiables à l'avenir.