Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint
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Présentation globale de CFAR-m en français (PowerPoint)

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Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint Présentation CFAR-m - Français - PowerPoint Presentation Transcript

  • Présentation de : CFar-m A ggregation and R anking m ethod . Nouri CHTOUROU Professeur en Sciences É conomiques Rochdi FEKI Professeur en Méthodes Quantitatives
  • Sommaire 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
  • 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 repr ésentant 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 ?…
  • 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 . 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
  • 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 …
  • 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…
    • Les méthodes classiques
    • de construction d’indicateurs composites et leurs limites
  • Un modèle, baptis é CFAR-m, est basé sur l’ Intelligence Artificielle . Il est utilis é 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. 3. L'algorithme CFAR-m Innovation Notre solution …
  • C-FARm opère en trois étapes structurellement combinées : 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 …
  • Etape 2 : Dans un deuxième temps, elle détermine des pondérations appropriées à chaque exemple. 3. L'algorithme CFAR-m Notre solution …
  • 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 …
  • Fonctionnement de CFAR-m
  • 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.
    • 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
  • 4. Quelques applications de l’algorithme C-FAR-m 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 gouvernance Comparaison 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-pays Comparaison avec la technique d’agrégation utilisant des pondérations basée sur l’avis d’experts : PRS Group
  • Application 1 Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du Développement Humain Comparaison avec la technique d’agrégation utilisant une équipondération des différentes dimensions : PNUD
  • Exemple 1 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du Développement Humain Le 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 : 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 Niveau de santé Niveau d’éducation Niveau de revenu IDH Dimensions
  • 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 : Exemple 1 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du Développement Humain
  • Les principales critiques faites à l’IDH :
    • Vide théorique : pas de fondements conceptuels aux indicateurs proposés, d’o ù 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’o ù 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.
  • 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-indicators Andrew Sharpe (2004)
  • Etape 1 : Classification des pays Exemple 1 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du Développement Humain
  • 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’I ndicateur CFAR-m du Développement Humain
  • Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFAR-m 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’In dicateur CFAR-m du Développement Humain
  • 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
  • Etape 3 : Calcul de l’indicateur CFAR-m du développement humain et classement des pays Exemple 1 : Calcul de l’ Indicateur CFAR-m du Développement Humain
  • Etape 3 : Calcul de l’indicateur CFAR-m du développement humain et classement des pays Exemple 1 : Calcul de l’In dicateur CFAR-m du Développement Humain
  • Nombre de places gagnées dans le classement mondial 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
  • Nombre de places gagnées dans le classement mondial 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
  • Nombre de places gagnées dans le classement mondial 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
  • Application 2 Calcul de l ’Indicateur CFAR-m de gouvernance Comparaison avec la technique d’agrégation utilisant le niveau de dispersion des pour pondérer les dimensions : MINEFI
  • 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 Le poids de chaque variables dans l’indicateur de gouvernance est égal à son écart-type 132 variables Procédure d’agrégation de l’information 9 indicateurs de gouvernance
  • 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 Le poids de chaque variable dans l’indicateur de gouvernance est égal à son écart-type 9 indicateurs de gouvernance 1 : 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 pays
  • Etape 1 : Classification des pays Application 2 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m de gouvernance Cas de la dimension 1 : « Institutions politiques »
  • 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 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 ?
  • 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 
  • 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 
  • 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 
  • Etape 3 : Calcul de l’indicateur CFAR-m de gouvernance et classement des pays 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
  • Etape 3 : Calcul de l’indicateur CFAR-m de gouvernance et classement des pays 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 ! 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
  • Nombre de places gagnées dans le classement mondial 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
  • Application 3 Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays Comparaison avec la technique d’agrégation utilisant des pondérations basées sur l’avis d’experts : PRS Group
  • Procédure : « 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 Variables économiques Procédure d’agrégation de l’information Indicateur du risque
  • 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 : Application 3 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays Sous-indicateur 1 : Risque politique Sous-indicateur 2 : Risque économique Sous-indicateur 3 : Risque financier
  • Chaque sous-indicateur est aussi composite : Cas de l’« International Country Risk Guide » de l’ agence PRS Application 3 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays 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 » du PRS Group Application 3 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays 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 » de l’ agence PRS Application 3 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays 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 C Solde courant (% des exports de biens et services) 15 D Liquidité internationale nette : mois de couverture des imports 5 E Stabilité du taux de change 10 Total 50
  • 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
  • Etape 1 : Classification des pays Exemple 3 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays : la dimension «Risque politique»
  • 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
  • Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFar-m 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
  • Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFar-m 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
  • Etape 2 : Détermination des pondérations spécifiques par CFar-m 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       
  • Evaluation de la composante « Risque politique » pour l’année 2006 Application 3 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays
  • Evaluation de la composante « Risque politique » pour l’année 2006 Application 3 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays
  • Evaluation de la composante « Risque politique » pour l’année 2006 Application 3 : Calcul de l ’Indicateur CFAR-m du risque-pays
  • Merci de votre attention