%0 Unpublished work %T La mise en oeuvre des techniques de Bootstrap pour la prévision économétrique : application à l'industrie automobile %T Cahiers de l'Economie, n° 39 %+ Technocentre Renault [Guyancourt] %+ IFP Energies nouvelles (IFPEN) %A Juan, Sandrine %A Lantz, Frederic %8 2000-11 %D 2000 %Z Humanities and Social Sciences/Economics and FinancePreprints, Working Papers, ... %X L’application des méthodes de bootstrap aux modèles de régression permet dobtenir desapproximations de la distribution des coefficients ainsi que la distribution des erreurs deprédiction. Dans cet article, nous nous intéressons à l’application des techniques debootstrap pour déterminer des intervalles de prédiction à partir d’une modélisationéconométrique où les régresseurs sont des données. Nous abordons différents problèmesliés à cette application : la détermination du nombre de réplications, le choix de la méthodede calcul de l’estimateur des moindres carrés ordinaires (pseudo-inverse ou inverse) ainsique l’algorithme de tri de la statistique considérée. Ces investigations proviennent desbesoins de prédiction des coûts dans l’industrie automobile dès la phase d’avant-projet dudéveloppement d’un nouveau véhicule. Généralement, les échantillons sont de faible tailleet les termes erreur n’ont pas forcément une distribution gaussienne. Ainsi, l’utilisation destechniques de bootstrap permet d’améliorer les intervalles de prédiction en retranscrivant ladistribution originale des données. Deux exemples (moteur et réservoir) illustrent la mise enoeuvre de ces techniques. %G French %2 https://ifp.hal.science/hal-02437413/document %2 https://ifp.hal.science/hal-02437413/file/ECO39.pdf %L hal-02437413 %U https://ifp.hal.science/hal-02437413 %~ SHS %~ IFP %~ AO-ECONOMIE %~ CAHIERS-ECONOMIE