Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Présentation de : CFar-m Aggregation and Ranking method 1 Nouri CHTOUROU Professeur en Sciences Économiques Rochdi FEKI Professeur en Méthodes Quantitatives .

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Présentation globale de CFAR-m en français (PowerPoint)

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Présentation de :

CFar-mAggregation and Ranking method

1

Nouri CHTOUROU

Professeur en Sciences Économiques

Rochdi FEKI

Professeur en Méthodes Quantitatives

.

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Sommaire

2

1. Les indicateurs composites et classement

4. Quelques applications de l’algorithme CFar-m

2. Les méthodes classiques de construction d’indicateurs composites et leurs limites

3. L'algorithme CFar-m

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3

1. Les Indicateurs Composites et le classement

Un Indicateur Composite est un agrégat qui résume l’information fournie par

plusieurs indicateurs simples en un seul score qui permet le classement, chaque

indicateur représentant une dimension du phénomène étudié.

La compétitivité (Indice Global de Compétitivité-FEM)

Le risque-pays (ICRG-PRS group)

Le bien-être (Health System Achievement Index-WHO)

L’environnement (Environmental Sustainability Index- WEF)

La gouvernance (Indice de Perception de la corruption - Transparency International)

L’innovation (Technology Achievement Index- UN)

Les Indicateurs Composites sont de plus en plus utilisés pour classer les pays, les entreprises, les clients, les établissements …., dans beaucoup de domaines :

De quoi s’agit-il ?…

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Deux raisons essentielles :

1- Complexité de l’économie moderne : un seul ou une série d’indicateurs simple ne suffisent plus.

2- Développement des TIC : une énorme quantité d’information à traiter .

4

Un grand intérêt …

1. Les Indicateurs Composites et le classement

La demande et la production des Indicateurs Composites connaissent une croissance rapide.

Recherches Google sur les indicateurs

composites

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5

Les méthodes d’agrégation les plus utilisées :

• L’agrégation basées sur la qualité statistique des données

• L’agrégation utilisant l’avis d’experts

• L’agrégation utilisant le niveau de dispersion des variables

• L’agrégation utilisant l’analyse en Composantes Principales

• L’agrégation utilisant une équipondération des variables

• L’agrégation basée sur l’analyse par enveloppement des données

• L’agrégation utilisant les modèles à variables non observables

2. Les méthodes classiques de construction d’indicateurs composites et leurs limites

Une longue liste …

Page 6: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

6

Les limites des méthodes classiques :

• Elles sont exogènes

• Elles sont linéaires

• Elles perdent de l’information

• Elles ne possèdent pas d’aptitudes positives

Beaucoup de problèmes…

2. Les méthodes classiques 3. de construction d’indicateurs composites et leurs

limites

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Un modèle, baptisé CFAR-m, est basé sur l’Intelligence Artificielle. Il est

utilisé pour la construction d’indicateurs composites permettant

d’effectuer des Classements.

Les pondérations des composantes sont déterminées, grâce

à un processus d’apprentissage, à partir du contenu

informationnel des variables elles-mêmes.

7

3. L'algorithme CFAR-m

Innovation

Notre solution …

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C-FARm opère en trois étapes structurellement combinées :

8

Etape 1 : Dans un premier temps, elle réalise, via un processus d’apprentissage

prenant en compte les rétroactions positives et négatives entre les variables,

une auto-organisation des individus en sous-ensembles homogènes (présentant

des similitudes globalement par rapport au phénomène étudié).

3. L'algorithme CFAR-m Notre solution …

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9

Etape 2 : Dans un deuxième temps, elle détermine des pondérations

appropriées à chaque exemple.

3. L'algorithme CFAR-m Notre solution …

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10

Etape 3 : Dans un troisième temps , ces pondérations sont appliquées aux

données initiales afin de calculer l’indicateur composite et d’en extraire le

classement général.

3. L'algorithme CFAR-m Notre solution …

Page 11: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

11

Fonctionnement de CFAR-m

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L’originalité de CFAR-m

Le classement obtenu repose sur une technique originale qui, contrairement aux techniques existantes, possède les caractéristiques exclusives suivantes :

Objectivité Aucune manipulation des pondérations : La pondération dégagée est résolument objective puisqu’elle émane du contenu informationnel des variables elles-mêmes et de leur dynamique interne. Ce dernier trait de notre modèle représente une précieuse avancée et un réel dépassement de ce qui se pratique actuellement en termes de classification/agrégation.

12

Spécificité Une équation spécifique à chaque individu pour le calcul de son indicateur

Support décisionnel possibilité d’effectuer des simulations et de proposer au décideur des plans d’action et une

séquence optimale de réformes

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4. Quelques applications de l’algorithme C-FAR-m

13

Application 1: Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement

Humain Comparaison avec la technique d’agrégation utilisant une équipondération des différentes dimensions : PNUD

Application 2: Calcul de l’Indicateur CFAR-m de gouvernanceComparaison avec la technique d’agrégation utilisant le niveau de dispersion des pour pondérer les dimensions : MINEFI

Application 3: Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Risque-paysComparaison avec la technique d’agrégation utilisant des pondérations basée sur l’avis d’experts : PRS Group

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Application 1

Calcul de l’Indicateur CFAR-m

du Développement Humain

Comparaison avec la technique d’agrégation utilisant

une équipondération des différentes dimensions : PNUD

14

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Niveau de santé

Niveau d’éducation

Niveau de revenu

IDH

Dimensions

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement

HumainLe rapport mondial sur le développement humain (1990) contenait un nouvel

indicateur, l’indice du développement humain (IDH), qui exprimait en une seule

mesure trois dimensions du processus de développement :

15

Variables (indicateurs élémentaires)

Taux d’espérance de vie à la naissance

Taux d’alphabétisation des adultes

Taux de scolarisation

PIB/h

Capacités de mener une vie longue et en bonne santé

Capacités d’acquérir des connaissances, de communiquer et de participer à la vie de la communauté

Capacités d’accès aux ressources nécessaires pour un niveau de vie convenable

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Une fois le calcul de l’indice effectué pour tous les pays, un classement peut être

obtenu. On procède alors à la présentation des résultats :

16

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement

Humain

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Les principales critiques faites à l’IDH :

Vide théorique : pas de fondements conceptuels aux indicateurs proposés,

d’où portée empirique uniquement

Des dimensions importantes ne sont pas prises en compte : la liberté, les

droits, la gouvernance, l’environnement, la sécurité des individus, etc.

Les trois dimensions sont fortement corrélées, d’où redondance de

l’information

L’IDH est fortement corrélé avec le PIB (0,89 selon MacGillivray, 1991).

Schéma de pondération arbitraire, largement relevé par les critiques

Ne rend pas compte des inégalités de distribution du bien-être qu’il est censé

mesurer.17

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Les principales critiques faites à l’IDH :

“The best known macro-indicator in the world is probably the Human

Development Index (HDI) developed by the United Nations Development

Program. It has been severely criticized for combining together indicators

of income, health and education to create a composite index, both on the

grounds that the weights are arbitrary and unjustified and on the

grounds that the three components of the index are highly correlated and

hence give redundant results”Literature Review of Frameworks for Macro-indicatorsAndrew Sharpe (2004)

18

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19

Etape 1 : Classification des pays

Exemple 1 : Calcul de

l’Indicateur CFAR-m du

Développement Humain

Page 20: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

20

Indice d’espérance de vie

Indice de niveau d’instruction

Indice de

PIB

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFAR-m

Rappel : Pour le PNUD … une équipondération problématique !

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement Humain

Page 21: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFAR-m

21

Les pondérations varient d’un pays à un autre : illustration de la non-linéarité de CFAR-m

Indice d’espérance de vie

Indice de niveau d’instruction

Indice de

PIB

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement Humain

Page 22: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

22

Les poids des variables dans le calcul varient d’un pays à un autre :

Spécificités

La possibilité de détecter les dimensions qui ont le plus pesé dans le calcul de l’IC pour chaque pays :

Intensité et Signe

La fixation des la pondérations s’effectue suite à un processus d’apprentissage itératif et d’une façon endogène :

Objectivité

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFAR-m

Le classement CFAR-m sera ainsi objectif et pertinent

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement Humain

Page 23: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Etape 3 : Calcul de l’indicateur CFAR-m du développement humain et classement des pays

23

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement Humain

Page 24: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Etape 3 : Calcul de l’indicateur CFAR-m du développement humain et classement des pays

24

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement Humain

Page 25: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Nombre de places gagnées dans le classement mondial 25

CFAR-m est un outil précieux d’aide à la décision

La spécificité des pondérations autorise la simulation

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement Humain

Page 26: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Nombre de places gagnées dans le classement mondial 26

La spécificité des pondérations autorise la simulation

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement Humain

CFAR-m est un outil précieux d’aide à la décision

Page 27: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Nombre de places gagnées dans le classement mondial 27

La spécificité des pondérations autorise la simulation

Exemple 1 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du Développement Humain

CFAR-m est un outil précieux d’aide à la décision

Page 28: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Application 2

Calcul de l’Indicateur CFAR-m de

gouvernanceComparaison avec la technique d’agrégation utilisant le

niveau de dispersion des pour pondérer les dimensions :

MINEFI

28

Page 29: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

29

La base de données « Profils Institutionnels »

Présente un ensemble d’indicateurs portant sur les caractéristiques institutionnelles de 85 pays développés et en développement Accessible à l’adresse suivante : http://www.cepii.fr/francgraph/bdd.institutions.htm

Le poids de chaque variables dans l’indicateur de gouvernance est égal à son écart-type

132 variablesProcédure

d’agrégation de l’information

9 indicateurs de gouvernance

Application 2 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m de

gouvernance

Page 30: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

30

Le poids de chaque variable dans l’indicateur de gouvernance est égal

à son écart-type

9 indicateurs de gouvernance1 : Institutions politiques

2 : Ordre public

3 : Fonct. des administrations

4 : Liberté de fonct. des marchés

5 : Dispositions pour le futur

6 : Sécurité des transactions

7 : Régulation

8 : Ouverture sur l'extérieur

9 : Cohésion sociale

Procédure d’agrégation de

l’information

132 variables

85 p

ays

La base de données « Profils Institutionnels »

Présente un ensemble d’indicateurs portant sur les caractéristiques institutionnelles de 85 pays développés et en développement. Accessible à l’adresse suivante : http://www.cepii.fr/francgraph/bdd.institutions.htm

Application 2 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m de

gouvernance

Page 31: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

31

Etape 1 : Classification des pays

Application 2 : Calcul de

l’Indicateur CFAR-m de

gouvernance

Cas de la dimension 1 :

« Institutions politiques »

Page 32: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

32

Les composantes de la première dimension : Institutions politiques

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFAR-m

Rappel : La méthode du MINEFI

Application 2 : Calcul de l’Indicateur CFar-m de gouvernance

Poids d'une Niveau de sa

variable dispersion

⎛ ⎞ ⎛ ⎞=⎜ ⎟ ⎜ ⎟

⎝ ⎠ ⎝ ⎠

Composante qui compte le moins dans le calcul !

Composante qui compte le plus dans le calcul !

Comment peut-on justifier ces pondérations ? Comment peut-on justifier la validité de ces pondérations pour tous les pays ?

Page 33: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Les composantes de la première dimension : Institutions politiques

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFAR-m

Application 2 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m de gouvernance

Processus d’auto-pondérations des variables extraites à partir du contenu informationnel des données elles-mêmes : aucune manipulation

Algorithme CFAR-m

Page 34: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Les composantes de la première dimension : Institutions politiques

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFAR-m

Application 2 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m de gouvernance

Processus d’auto-pondérations des variables extraites à partir du contenu informationnel des données elles-mêmes : aucune manipulation

Algorithme CFar-m

Page 35: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Les composantes de la première dimension : Institutions politiques

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFAR-m

Application 2 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m de gouvernance

Processus d’auto-pondérations des variables extraites à partir du contenu informationnel des données elles mêmes : aucune manipulation

Algorithme CFar-m

Page 36: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Etape 3 : Calcul de l’indicateur CFAR-m de gouvernance et classement des pays

36

Dimension 1 : « Institutions Politiques »

Pays en tête de classement

Classement CFar-m

Classement MINEFI

Différence de classements

       

Suède 1 1 0

France 2 3 -1

Nouvelle Zélande 3 2 1

Espagne 4 6 -2

Canada 5 4 1

Allemagne 6 5 1

Norvège 7 7 0

États-Unis 8 15 -7

Italie 9 12 -3

Inde 10 9 1

Rép. tchèque 11 8 3

Irlande 12 11 1

Sénégal 13 16 -3

Brésil 14 18 -4

Israël 15 21 -6

Hong Kong, 16 26 -10

Grèce 17 10 7

Hongrie 18 14 4

Argentine 19 19 0

Page 37: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Etape 3 : Calcul de l’indicateur CFAR-m de gouvernance et classement des pays

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Classement selon l’indicateur CFAR-m de gouvernance

Pays en tête de classement

Pays en bas de classement

       

1 Suède 76 Nigeria

2 Irlande 77 Cameroun

3 Israël 78 Yémen

4 Espagne 79 Ouzbékistan

5 Canada 80 Mauritanie

6 Norvège 81 Égypte

7 Italie 82 Syrie

8 Allemagne 83 Iran

9 Portugal 84 Côte d`Ivoire

10 Hongrie 85 Tchad

Une fois que toutes les dimensions du profil institutionnel ont été calculées, nous avons procédé à l’aide de CFAR-m à l’agrégation finale, ce qui a permis de calculer l’indicateur CFAR-m de gouvernance et de procéder au classement général des pays : cela n’a pas été possible pour le MINEFI !

Page 38: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

N

ombr

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pla

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ées

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lass

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dial

38

CFAR-m est un outil précieux d’aide à la décision

Application 2 : Calcul de l’Indicateur CARr-m de gouvernance

Les dimensions du profil institutionnel concernées par l’amélioration d’un dixième de point (une à chaque fois)

Avec la même intensité d’effort, c’est la dimension qui permet d’avancer plus rapidement

Page 39: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Application 3

Calcul de l’Indicateur CFAR-m du risque-paysComparaison avec la technique d’agrégation utilisant des

pondérations basées sur l’avis d’experts : PRS Group

Page 40: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

40

Procédure :

Variableséconomiques

Procédure d’agrégation de

l’information

Indicateur du risque

« Boite noire »En général, pas d’indications concernant le processus de transformation des

intrants en indicateurs : la méthodologie de calcul

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Page 41: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

41

Chaque sous-indicateur est lui-même composé d’un certain nombre de composantes :

Cas de l’«International Country Risk Guide» du PRS Group

L’ICRG décompose le risque pays en trois catégories :

Sous-indicateur 1 :

Risque politiqueSous-indicateur 2 :

Risque économiqueSous-indicateur 3 :Risque financier

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Page 42: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

42

Chaque sous-indicateur est aussi composite :

Sous-indicateur 1 :

Risque politique

12 composantes Points (max)

A Stabilité du gouvernement 12

B Conditions socio-économiques 12

C Conditions de l’investissement 12

D Conflits internes 12

E Conflits externes 12

F Corruption 6

G Influence militaire sur la politique 6

H Influence des religions sur la politique 6

I Loi et régulation 6

J Pression des ethnies 6

K Responsabilité démocratique 6

M Bureaucratie et stabilité des institutions 4

Total 100

Cas de l’«International Country Risk Guide» de l’agence PRS

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Page 43: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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5 composantes Points (max)

A PIB par tête 5

B Croissance du PIB réel 10

C Taux d’inflation annuelle 10

D Solde budgétaire en % du PIB 10

E Solde courant en % du PIB 15

Total 50

Sous-indicateur 2 :

Risque économique

Cas de l’«International Country Risk Guide» du PRS Group

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Page 44: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

44

Sous-indicateur 3 :

Risque financier

5 composantes Points (max)

A Dette externe en % du PIB 10

B Service de la dette externe en % du PIB 10

CSolde courant (% des exports de biens et services)

15

DLiquidité internationale nette : mois de couverture des imports

5

E Stabilité du taux de change 10

Total 50

Cas de l’«International Country Risk Guide» de l’agence PRS

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Page 45: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

45

Evaluation de la composante « Risque politique » pour l’année 2006

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Risque politique Risque économique Risque financier

Page 46: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

46

Etape 1 : Classification des pays

Exemple 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays : la dimension «Risque

politique»

Page 47: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Rappel : Méthodologie de PRS Group Pondérations (implicites) des variables selon l’avis d’experts Ces pondérations sont les mêmes pour tous les pays

Les composantes de la première dimension : Institutions politiques

Exemple 3 : Calcul de l’Indicateur ARar-m du risque-pays : la dimension «Risque politique»

12 composantes

V1 Stabilité du gouvernement V7 Influence militaire sur la politique

V2 Conditions socio-économiques V8 Influence des religions sur la politique

V3 Conditions de l’investissement V9 Loi et régulation

V4 Conflits internes V10 Pression des ethnies

V5 Conflits externes V11 Responsabilité démocratique

V6 Corruption V12 Bureaucratie et stabilité des institutions

Page 48: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFar-m

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Les pondérations varient d’un pays à un autre : illustration de la non-linéarité de CFAR-m

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du risque-pays

12 composantes

V1 Stabilité du gouvernement V7 Influence militaire sur la politique

V2 Conditions socio-économiques V8 Influence des religions sur la politique

V3 Conditions de l’investissement V9 Loi et régulation

V4 Conflits internes V10 Pression des ethnies

V5 Conflits externes V11 Responsabilité démocratique

V6 Corruption V12 Bureaucratie et stabilité des institutions

Page 49: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFar-m

49

Les pondérations varient d’un pays à un autre : illustration de la non-linéarité de CFAR-m

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du risque-pays

12 composantes

V1 Stabilité du gouvernement V7 Influence militaire sur la politique

V2 Conditions socio-économiques V8 Influence des religions sur la politique

V3 Conditions de l’investissement V9 Loi et régulation

V4 Conflits internes V10 Pression des ethnies

V5 Conflits externes V11 Responsabilité démocratique

V6 Corruption V12 Bureaucratie et stabilité des institutions

Page 50: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFar-m

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Les pondérations varient d’un pays à un autre : illustration de la non linéarité de CFAR-m

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFar-m du risque-pays

Page 51: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Evaluation de la composante « Risque politique » pour l’année 2006

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Page 52: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Evaluation de la composante « Risque politique » pour l’année 2006

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Page 53: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

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Evaluation de la composante « Risque politique » pour l’année 2006

Application 3 : Calcul de l’Indicateur CFAR-m du

risque-pays

Page 54: Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint

Merci de votre attention

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