Modélisation de la demande de produits pétroliers en France
Modeling of Petroleum Products Demand in France
1
BINTTA
2
France-Télécom
3
Institut Français du Pétrole
Ce travail a été mené sous la responsabilité de la direction Stratégie-Economie-Programme de l'Institut Français du Pétrole. L'objectif était la prévision à court terme (12 mois) de la demande concernant les quatre principaux produits pétroliers en France : gasoil (GO), carburants-auto (CA), fuel-oil domestique (FOD) et fuels oil lourds (FL). Il a été convenu de tester une méthode originale [1] et de la comparer avec la méthode largement utilisée de Box et Jenkins [2] qui donne de bons résultats sur les séries GO et CA et qui se révèle décevante pour les séries FOD et FIL. Cette étude comprend deux parties : - dans la première partie, nous exposons la méthode originale par décomposition en tendance et saisonnalité, le modèle étant additif ou multiplicatif. Nous avons amélioré ses performances en utilisant la théorie du filtre de Wiener; - la seconde partie est consacrée à la modélisation de Box et Jenkins. Nous utiliserons Box et Jenkins sur la série brute, puis sur la série corrigée de l'influence des jours ouvrés à l'aide du programme de désaisonnalisation Census-X11 . Pour chacune des méthodes, les principales étapes sont exposées à l'occasion de la modélisation du gasoil sur le marché intérieur français. Pour les autres produits, seuls les principaux résultats sont exposés : structure du modèle retenu, adéquation à la réalité, fiabilité des prévisions.
Abstract
This project was carried out under the responsability of the Strategy - Economics - Program Divison of the Institut Français du Pétrole. The goal was the short-term (12 months) forecasting of the demand with regard to the four leading petroleum products in France - gas oil (GO), automotive fuel (CA), home heating oil (FOD) and heavy fuel oil (FL). It was decided to test an original method [1]) and to compare it with the widely used Box and Jenkins method [2], which gives good results for the GO and CA series but which proves disappointing for the FOD and FL series. This study is in two parts :(1) the first part describes the original method by breaking it down into trends and seasonality, with the model being additive or multiplicative. We improved its performances by using the theory of the Weiner filter;(2) the second part concerns Box and Jenkins modeling. This model was used on the unprocessed series and then on the series corrected for the influence of working days with the help of the Census-X11deseasonalization program. For each method, the principal phases are described for the modeling of gas oil on the French domestic market. For the other products, only the principal results are given, i. e. structure of the model retained, matching with reality, reliability of forecasts.
© IFP, 1995