Prévisions de marché Statista

Prévisions de marché Statista

40 pays, 400 secteurs, 2010 à 2022

Notre approche

Les analyses de marchés menées par Statista ont pour but d’établir des prévisions de croissance de secteurs dans le monde entier. Statista utilise un modèle standardisé pour tous les pays et secteurs afin de vous faciliter l'utilisation des ces prévisions. Nous nous focalisons essentiellement sur les tendances concernant les chiffres d’affaires sectoriels jusqu'à 2020. L’analyse prévisionnelle est menée annuellement, à partir des données les plus récentes. Dès qu’une prévision de marché est établie, elle est aussitôt rendue disponible sur le site Statista.com.

Industries

Nos experts analysent de manière approfondie près de 400 secteurs différents pour chaque pays. Le système de classification des secteurs que nous utilisons se fonde sur des systèmes de classification reconnus, comme le Système de classification industrielle de l'Amérique du Nord (NAICS), la classification type des industries britanniques (UK SIC), et la Nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne (NACE Rev. 2). Les prévisions sont menées selon ce système de classification, en allant jusqu’au sixième niveau de subdivision, en fonction du type de données.

Modélisation:

Les données historiques de chaque secteur proviennent des offices de statistiques nationaux de chaque pays.
Les tendances des différents secteurs sont fondées à la fois sur les tendances économiques de chaque pays et en partie sur celles de chacun des secteurs. Le modèle Statista, établi pour l’évolution de chaque pays, est issu de données tirées des Perspectives sur l’économie mondiale (WEO) du Fonds Monétaire International, des prévisions de l’OCDE et des sondages sur la confiance des entreprises menés par la Commission européenne.

L’évolution des secteurs se fonde sur les développements historiques propres à chaque industrie ainsi que sur les forces d’influence majeures de chaque pays. Statista a identifié les facteurs d’influence importants de chaque marché, ce qui permet de mettre à jour les données de marché de manière fiable et de modéliser les futures tendances du secteur. Nous développons des modèles de régression et mettons à jour les tendances en fonction des données historiques et des spécificités de chaque marché. La plausibilité de chaque série statistique a été testée avant que cette dernière ne soit approuvée par des experts.

Informations complémentaires concernant la méthodologie à télécharger ici.

Équipe

Dr. Friedrich Schwandt
Dr. Friedrich Schwandt a étudié l’Économie, spécialité Économétrique. Depuis 2007, il est le PDG de Statista GmbH. Auparavant, il a travaillé à l’université Humboldt de Berlin, à l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) ainsi qu’au Boston Consulting Group (BCG).
Philipp Huhn
Philipp Huhn a étudié l’Ingénierie industrielle et le Management dans quatre universités à Hambourg et a obtenu un Master spécialisé en Technologie de l’Énergie et en Gestion des opérations et de la chaîne logistique. Au cours de ses études, il s’est notamment penché sur l’analyse de contraintes numériques, les simulations informatiques de dynamique des fluides ainsi que la programmation mathématique. Depuis 2014, il travaille sur plusieurs projets pour Statista en tant que spécialiste de programmation d’outils ainsi que d’analyse de données.
Volker Staffa
Volker Staffa a étudié le Business, avec une spécialisation en Logistique et Gestion de la chaine d’approvisionnement à Hambourg et Rhode Island. Avant de rejoindre Statista en qualité d’analyste, il a acquis de l’expérience dans l’industrie aéronautique, au sein du département de prospection commerciale du service allemand de contrôle du trafic aérien, pour lequel il modélisait et analysait des processus opérationnels. Il a également travaillé pour Lufthansa Technik, au service de gestion de la qualité.
Clause de non-responsabilité

Tous les modèles prévisionnels prennent en compte l’évolution des valeurs historiques. Des événements imprévisibles comme les crises financières ou les guerres, qui peuvent influencer de manière cruciale le développement de certains secteurs, voire de pays entiers, ne sont pas pris en compte. Les modèles, créés en 2014, sont continuellement améliorés.