JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 241 :

Un modèle à risques proportionnels avec détection de ruptures pour l'estimation de la demande initiale de TGV
OUESLATI, Abdullah
SNCF Innovation et Recherche/L

Pour fixer au mieux les quotas de billets ouverts à la réservation, la SNCF doit connaître la demande des clients pour chaque produit tarifaire. Or, les données de réservation récoltées sont contraintes par les quotas imposés et intègrent les reports des clients d'une classe tarifaire à une autre. Pour répondre à cette double problématique, nous définissons un modèle bicéphale pour l'intensité du processus des réservations dans une classe tarifaire considérée : une partie détection de ruptures multiples représente la dynamique intrinsèque à la classe tarifaire et une partie régression paramétrique mesure l'effet de la fermeture des classes environnantes. Un algorithme itératif incluant une phase de programmation dynamique permet l'estimation simultanée des paramètres par maximum de vraisemblance. Validée par simulations, la procédure d'estimation développée montre une bonne qualité d'estimation, en particulier en présence d'égalités. Une application sur jeu de données réelles de réservation est aussi présentée.