Analyse de sensibilité dans un contexte de prévision du prix des métaux

Ce mémoire explore le concept d'analyse de sensibilité dans un contexte de prévision. On s'intéresse à un indice du prix des métaux (codé sous le terme WPU10) publié par le bureau américain de la statistique du travail ou « Bureau of Labor Statistics » (BLS). Pour ce faire, on utilise la décomposition de l'indice WPU10 fournie par le BLS pour construire un indice synthétique répliquant son comportement que, dans une seconde phase nous utiliserons pour faire des prévisions à l'aide du principe de processus de diffusion développé en finance. On fait intervenir des notions telles que ceux de processus stochastiques, de factorisation de Cholesky et des techniques de simulations comme celle de Monte Carlo. Enfin, nous comparons le modèle développé en termes de flexibilité et de précision dans la prédiction à un modèle plus classique de prédiction de série temporelle.

Abstract

The main subject of this thesis is about the scientific principle of sensitivity analysis, where we studied the volatility of a metal price index published by the American Bureau of Labor Statistics (BLS) coded under the term WPU10. Thus we have developed a forecast model of the index of interest based on a Monte Carlo simulation using a multivariate random number matrix generated through a Cholesky factorization. In addition we have compared the efficiency of our forecast model to another model based on the study of time series using auto regression.