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Prévision du prix du blé (définition d’une politique d’achat de farine) Formation - 6 novembre 2012 Stéphan Miquel Société de Calcul Mathématique, S. A. Algorithmes et Optimisation 1

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Prévision du prix du blé

(définition d’une politique d’achat de farine)

Formation - 6 novembre 2012Stéphan Miquel

Société de Calcul Mathématique, S. A.Algorithmes et Optimisation

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Plan de la présentation

• I. Prévision du prix à court terme(approche statistique)

• II. Prévision du prix en fin de campagne(approche probabiliste)

• III. Validation de la méthode

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I. Prévision du prix du blé à court terme

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1.Volatilité du prix du blé en 2007

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1.Volatilité du prix du blé en 2007

L’augmentation du prix du blé en 2007 est liée à une très forte diminution de l’offre : les campagnes 2005-2006 et 2006-2007 ont donné une très faible production

La demande, représentée par la consommation mondiale est restée stable pendant la même période.

Remarque : même si ce n’est pas mentionné, la demande est bien prise en compte dans l’ensemble de cet outil de prévision

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2. Relation « Estimation stocks – Prix »

• Principaux exportateurs : USA, Canada, Europe, Ex-URSS et Australie

Leurs stocks de blé représentent l’offre mondiale disponible à l’exportation

• Seuil critique des stocks : 64 millions de tonnes

- Lorsque les stocks sont supérieurs au seuil : le prix reste stable

- Lorsque les stocks sont inférieurs au seuil : le prix devient volatil

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2. Relation « Estimation stocks – Prix »

Cas 1 : stocks supérieurs au seuil

Seuil critique des stocks :

64 millions de tonnesCas 3 :

augmentation des stocks

Cas 2 : diminution des stocks

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3. Validation de la relation

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janv.-05 août-05 mars-06 oct.-06 mai-07 déc.-07 juil.-08

prix

en €

/t

Prix réel

Résultats

Prédiction novembre 2008

Stocks

Prédiction novembre 2008 : 125 €/tonne

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II. Prévision du prix du blé en fin de campagne

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1. Définition d’une campagne de production

Année n+1Année n

Début de campagne :Mai de l’année n

Fin de campagne :Mai de l’année n+1

Stocks de début de campagne

(données USDA)

Estimation de la production de la

campagne(données USDA)

Estimation des stocks de fin de campagne

(données USDA)

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2. Processus liant la production au prix

Même relation que pour la prédiction à court terme

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3. Prévision probabiliste de la production

Ratio

Exemple mois de mai en Australie depuis 1993 (premier mois de la campagne):

Production observée en fin de campagne

Production estimée (USDA)

Scénario 1 : Sous-estimation de

l’USDA

Scénario 2 : Bonne estimation de

l’USDA

Scénario 3 : Surestimation de l’USDA

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3. Prévision probabiliste de la production

Loi de probabilité de la production (exemple du mois de mai)

Surestimation de 6 % de la production avec une proba de 40 %

Surestimation de 42 % de la production

avec une proba de 33 %

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4. Prévision probabiliste des stocks

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5. Prévision probabiliste du prix en fin de campagne

Prix cas n°1 avec P1

……………………………………………………………………………………….

Production totale cas n°1 Probabilité P1:

Production totale cas n°2 Probabilité P2 :

Production totale cas n°243 Probabilité P3:

……………………………………………………………………………………….

Application relation production - stocks

Stocks de fin de campagne cas n°1 avec

probabilité P1

……………………………………………………………………………………….

Stocks de fin de campagne cas n°2 avec

probabilité P2

Stocks de fin de campagne cas n°243 avec probabilité P243

Prix cas n°2 avec P2

Prix cas n°1 avec P243

Canada

Estimation correcte

Sur- estimation

Sous-estimation

Australie

Estimation correcte

Sur- estimation

Sous-estimation

U.E.

Estimation correcte

Sur- estimation

Sous-estimation

Ex-URSS

Estimation correcte

Sur- estimation

Sous-estimation

USA

Estimation correcte

Sur- estimation

Sous-estimation

Application de la relation stocks-prix

Combinaisons de tous les scénarios : 35 cas

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5. Prévision probabiliste du prix en fin de campagne

Mois de novembre 2008 : précision du prix au mois de mai 2009

la probabilité que le prix en fin de campagne

soit inférieur à 125 €/tonne est de 93 %

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III. Application de l’outil de prévision

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1. Définition d’une politique d’achats

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2. Résultats obtenus Campagne 2010-2011 :

Le prix moyen d’achat est de 177 €/t au lieu de 209 €/t

L’économie réalisée est de 32€/t, soit -15%

Campagne 2011-2012 :

Le prix moyen d’achat est identique au prix moyen de la campagne

Economie impossible à réaliser à cause d’une baisse constante du prix pendant toute la campagne

Campagne 2012-2013 :

La préconisation est d’acheter l’ensemble des besoins annuels en début de campagne à 196 €/t

Economie potentiellement très importante, le prix est bloqué à environ 250 €/t depuis le 2ème mois de la campagne