Evaluer la qualité des outils de prédiction des choix par la simulation

De Ensiwiki
Aller à : navigation, rechercher


Evaluer la qualité des outils de prédiction des choix par la simulation

Labo GAEL / GScop
Equipe ROSP/G-SCOP et Consommation/GAEL
Encadrants iragael.joly@grenoble-inp.fr,pierre.lemaire@grenoble-inp.fr

Thème général

Le projet proposé fait suite à l'IRL 2017 de Clément Perny : Performances des modèles de prédiction de choix (et application aux modes de transport) L’objectif de ce projet est d'étudier la performance d'outils d'analyse statistique des comportements de consommation.

Compétences attendues

Programmation avec R. Intérêt pour les statistiques. Un intérêt pour l'étude des comportements de consommation, l'économie comportementale et les outils de marketing serait un plus.

Contexte du travail

L'économie comportementale, le marketing, et de nombreuses analyses clients étudient les choix de consommation par l'application de modèles économiques et statistiques prédictifs (voir par exemple les travaux de Daniel McFadden (2000), prix nobel d'économie). L'enjeu de ces modèles est de produire des prédictions de choix individuels et collectifs (des parts de marché) les plus justes possibles, tout en reposant sur des hypothèses de comportements de consommation pertinentes. L'optimisation de l'adéquation aux données n'est pas le seul enjeu.

La qualité de ces prédictions reste rarement étudiée face aux multiples sources d'erreurs qui peuvent intervenir (erreurs de mesure, erreurs dans le modèle comportemental, hétérogénéité des goûts des consommateurs, etc.)

L'équipe 'consommation' du laboratoire Gael oriente une partie de ses recherches vers les questions de robustesses des hypothèses faites dans les modèles économiques et statistiques sur les comportements des consommateurs (par exemple: le consommateur fait-il toujours des choix rationnels ?). Ce sujet s'inscrit dans cette démarche à l'inferface de l'approche économique (voire psychologique) et de l'approche statistique.

Sujet

Le sujet proposé vise donc 1) à se familiariser avec les modèles de prédictions des comportements (dont les modèles proposés par D. McFadden) et 2) à étudier des indicateurs de qualité de prédictions et peut être d'en proposer de nouveaux et 3) à proposer une méthode générique d'évaluation de modèles


Résultats attendus

Une méthode d'évaluation de performance de modèle sera proposée et détaillée pour un modèle relativement simple pour être ensuite étendue à des modèles plus complexes.

La méthode ainsi proposées pourra être appliquée sur des données. Ces données pourront soit être des données contrôlées par simulation de choix individuels soit des données réelles issues d'enquêtes des choix des modes de transport grenoblois, dont on dispose.

Les résultats consisteront 1) en la proposition d'une méthode ou d'une grille d'évaluation de la performance prédictive des modèles 2) en l'application de cette grille à des cas simples de données de choix (simulés ou observés)