Fanelp58/Local-gdp-predictor

Streamlit app predicting from 2025 to the next 5 years Benin's GDP based on a VAR model # 📊 Prédiction du PIB Réel du Bénin avec un modèle VAR ## 📝 Contexte Ce projet vise à modéliser et prédire l'évolution du Produit Intérieur Brut (PIB) réel du Bénin à court terme (horizon de 5 ans). L'approche repose sur un modèle économétrique VAR (Vector AutoRegressive) appliqué aux taux de croissance de trois variables clés : * 📈 **PIB réel** (dollars constants de 2015) * 🏗️ **Investissement** (Formation Brute de Capital Fixe) * 🌍 **Balance commerciale** L'utilisation du PIB réel permet de neutraliser les effets de l'inflation et de se concentrer sur la croissance économique tangible. ## 🎯 Objectifs * Construire un modèle robuste pour prédire la croissance du PIB réel * Mettre en évidence le rôle des investissements et du secteur extérieur dans la dynamique économique du Bénin * Fournir une application interactive de visualisation et d'exploration via Streamlit ## 🏗️ Architecture du projet ### 1. Entraînement et sérialisation du modèle (`train_and_serialize_model.py`) * Chargement et préparation des données (source : Banque mondiale) * Transformation en taux de croissance pour assurer la stationnarité * Estimation d'un modèle VAR avec sélection optimale du lag via le critère AIC * Diagnostic des résidus : * Durbin-Watson (autocorrélation) * Shapiro-Wilk (normalité) * Test de White (homoscédasticité) * Sérialisation du modèle et des diagnostics dans un fichier `growth_model_bundle.pkl` ### 2. Application Streamlit (`agg_predictor_app.py`) * **Page Accueil** : présentation du projet, fondements théoriques, méthodologie * **Analyse descriptive** : * Exploration des données macroéconomiques (PIB, investissement, balance commerciale) * Visualisations interactives * **Analyse économétrique** : * Prédictions du PIB réel sur 5 ans * Intervalle de confiance à 95% * Visualisations des projections * Diagnostic du modèle ## ⚙️ Installation ### Prérequis * Python 3.9+ * pip ou conda ### Dépendances Installer les librairies nécessaires : ```bash pip install - …