Modèle conceptuel de prévision du prix du bétail : Étude de cas du sénégal
Date Issued
Date Online
Language
Type
Review Status
Access Rights
Metadata
Full item pageCitation
Edorh M, Thiaw M, Houessionon P, Worou N, Wane A. 2024. Modèle conceptuel de prévision du prix du bétail : Étude de cas du sénégal. AICCRA Report. Accelerating Impacts of CGIAR Climate Research for Africa (AICCRA).
Permanent link to cite or share this item
External link to download this item
DOI
Abstract/Description
L'élevage est un pilier de l'économie sénégalaise, jouant un rôle essentiel dans la sécurité alimentaire, la réduction de la pauvreté et la résilience face aux crises climatiques et économiques. Cependant, les fluctuations des prix du bétail représentent un défi majeur pour les éleveurs, les commerçants et les décideurs. Ce rapport présente un modèle conceptuel de prévision des prix du bétail au Sénégal, en se focalisant sur les boeufs de plus de 6 ans. En utilisant la décomposition en ondelettes discrètes et le modèle ARIMA (WAV-ARIMA), les résultats montrent une amélioration significative de la précision des prévisions, en excluant la composante détaillée considérée comme du bruit. Cette méthodologie hybride, inspirée d'études précédentes, offre un outil efficace pour anticiper les tendances des prix et réduire l'incertitude. Les implications pour les éleveurs, les chercheurs et les décideurs incluent la mise en œuvre de stratégies adaptées, telles que l'alignement sur les pics saisonniers de demande, l'amélioration des infrastructures et l'intégration de données supplémentaires pour affiner les modèles. En vue d'une gestion optimale du secteur, des recommandations sont formulées pour renforcer les capacités des éleveurs, stabiliser les marchés et développer des prévisions hebdomadaires basées sur des données collectées régulièrement. Ce travail constitue une base pour des recherches futures sur l'adaptation aux changements climatiques et la résilience économique des filières d'élevage.
Author ORCID identifiers
Prosper HOUESSIONON https://orcid.org/0000-0001-9881-45
Nadine Worou https://orcid.org/0000-0001-7996-5478
Abdrahmane Wane https://orcid.org/0000-0001-5081-3788