Mesures d'impact de promotion des ventes : Description et comparaison de trois méthodes

International audienceMesurer l'impact d'une promotion sur les ventes d'un produit et analyser l'effet au cours du temps est une tâche importante pour un responsable de produit. Cet article applique et compare trois approches statistiques pour mesurer l'impact de promotions (ou d'actions marketing) sur les ventes de deux produits.La première approche proposée par le logiciel FuturMaster consiste à estimer les ventes que l'on aurait dû observer s'il n'y avait pas eu de promotions à l'aide du modèle de lissage exponentiel de Holt-Winters. La seconde approche utilise une extension du modèle Holt-Winters permettant la prise en compte d'évènements marketing. A chaque type d'actions marketing, par exemple des promotions de type de réduction de prix, il est associé un indice de promotion. Cette approche est celle utilisée par le logiciel Forecast Pro XE. La troisième démarche consiste à modéliser la série des ventes, contaminées par des données atypiques provenant d'actions marketing, à partir de modèles ARIMA et des fonctions d'intervention. La procédure utilisée pour détecter et caractériser la nature des données atypiques est celle proposée par le logiciel SCA. Les données analysées portent sur des consommations mensuelles de jus d'orange et de biscuits apéritifs soumises à des actions promotionnelles

Relation entre le prix du pétrole et les cours boursiers des grandes compagnies pétrolières mondiales

The paper explains how stock price of oil companies depends on oil futures market price. The model is applied to major oil company stocks: Shell, Exxon Mobil, BP, Total and Chevron. The topic is original because it focuses on short‐ and long‐term relationships with vector error correction models (VECM) with changing regimes.To get structural model between stock price of oil companies and oil futures market price, investigation is oriented to cointegration link with autoregressive vector (VAR). Research is conducted in using monthly data from November 1989 to June 2011. The stationarity of times series is tested with Dickey‐Fuller unit root test, Philips‐Perron and KPSS. The approaches of Engle‐Granger and Johansen do not enable to find long‐term relationship over the overall period.However, cointegration with 5 changing regimes is found. The Bai and Perron approach enables to find 5 breakpoints. In order to identify cointegration relationships with changing regimes, the Gregory and Hansen method is used and results show cointegration with changing regimes. Vector error correction (VEC) models associated to cointegration with changing regimes are estimated. VEC looks at the dynamics on the short‐term.Then economic and financial analysis is done and choc analysis is implemented with impulse response function. Furthermore, ARCH‐LM test shows the existence of an ARCH vectorial model.The paper shows how recent cointegration techniques are useful in including endogenous structural breaks leading to changing regimes.Further investigations could be done to estimate whether one could be able to hedge commodity price fluctuations in using stocks whose markets are a lot more liquid.This modeling will be extended by short‐term construction of models incorporating changing regimes with Markovian approach MS‐VAR and MS‐VECM.La recherche explique comment le cours des actions des compagnies pétrolières dépend du prix à terme du pétrole. La modélisation est appliquée aux principales compagnies pétrolières Shell: Exxon Mobil, BP, Total et Chevron. La recherche est originale car elle porte sur les relations à court et long terme à partir de modèles à correction d'erreur vectorielle (VECM) avec changements de régime.La modélisation structurelle, entre le cours des actions des compagnies pétrolières et le prix à terme du pétrole, est menée à partir de modèles de d’autorégression vectorielle (VAR) en lien avec la cointégration. La recherche est conduite en utilisant des données mensuelles de novembre 1989 à juin 2011. La stationnarité des séries temporelles est testée avec les tests de Dickey‐Fuller, Philips‐Perron et KPSS. Les approches d’Engle‐Granger et Johansen ne permettent pas de trouver une relation de long terme sur toute la période.Cependant, l’approche de Bai et Perron permet d’identifier 5 changements de régime et de modéliser des relations de cointégration différentes sur ces sous‐périodes. Afin d'identifier les relations de cointégration à changements de régime, la méthode Gregory et Hansen est utilisée et les résultats montrent une cointégration avec des changements de régime. Les VECM associés à la cointégration avec changements de régime sont estimés. Le VECM permet de comprendre la dynamique sur le court terme. Puis l'analyse économique et financière est faite. L’analyse de choc est mise en oeuvre avec la fonction de réponse impulsionnelle. De plus, le test ARCH‐LM montre l'existence d'un modèle ARCH vectoriel.La recherche indique comment les dernières techniques de cointégration sont utiles notamment en incluant des ruptures structurelles endogènes menant à des évolutions de régimes.D'autres recherches seront effectuées pour estimer si l'on peut couvrir les risques de fluctuations des prix des matières premières en utilisant les cours boursiers des entreprises cotées dans des marchés beaucoup plus liquides.Cette modélisation sera complétée par la construction de modèles de court terme incorporant des changements de régime avec l’approche markovienne MS‐VAR et MS‐VECM

Purchasing power parity dynamics

Communication to : Forecasting financial markets conference, London (United Kingdom), 27-29 March 1996 ; and to : AFFI conference, Geneva (Switzerland), 25-27 June 1996Available from INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : DO 5165 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueSIGLEFRFranc

Etude de l'impact des promotions sur les ventes : methodes de collecte des donnees et methodes d'analyse statistique

Communication to : 50th session of the International statistical institute, Beijing (China), 21-29 August 1995SIGLEAvailable from INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : DO 5145 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc