Je vais concevoir des modèles de prévision de séries temporelles et économétriques en python

Transformez vos données temporelles, votre historique de ventes et vos indicateurs financiers en modèles prédictifs précis et exploitables.

Les analyses commerciales classiques échouent souvent face à la saisonnalité, à la volatilité et aux tendances dépendantes du temps. Je crée des modèles statistiques robustes de séries temporelles et des prévisions économétriques en Python et R pour vous aider à anticiper la demande, gérer les risques et optimiser la planification.

Ce que je propose :

• Modélisation avancée de séries temporelles : ARIMA, SARIMAX, Prophet, lissage exponentiel et modèles de volatilité GARCH.
• Analyse économétrique et multivariable : ingénierie des caractéristiques, analyse de décalage, intégration d’indicateurs économiques externes.
• Prétraitement des données et tests de stationnarité : tests de racine unitaire (ADF, KPSS), décomposition de la saisonnalité et nettoyage des valeurs aberrantes.
• Évaluation des modèles et métriques : backtesting rigoureux avec RMSE, MAE, MAPE et vérifications diagnostiques des résidus.
• Déploiement et code source : scripts Python propres (Pandas, statsmodels, pmdarima), notebooks Jupyter ou intégration d’applications Streamlit.

Pourquoi travailler avec moi ?

• Formation en informatique et statistiques avec une forte expertise quantitative (deuxième place au prix national de modélisation du risque de crédit).
• Priorité à la création de modèles explicables, conformes aux réglementations, plutôt qu’à des boîtes noires.

N’hésitez pas à m’envoyer un message