Il y a la limite à l’extrapolation, mais ce qu’il dit est autre chose.
Cumuler lisse… C’est une remarque empirique assez classique mais c’est la première fois que je vois traiter ça aussi officiellement. Il suffit d’avoir essayé avec des séries chronologiques mensuelles saisonnières assez bruitées : quand tu compares la courbe de la série avec les cumuls annuels, le deuxième graphique est beaucoup plus « joli » (ben oui, en moyenne les bruits successifs se compensent…)
Au passage, si on fait un peu de théorie à pas cher quand tu ajustes en vue de la prévision, tu fais toujours (au moins implicitement…) l’hypothèse d’un bruit blanc (ou du moins pas trop structuré - indépendance, hétéroscédasticité, toussa, toussa (dans le coude of course). Quand tu cumules ta série, tu introduit un processus MA (moyennes mobiles) sur le bruit (puisque ton nouveau bruit est une somme de bruits). Or ce sont les résultats en prévision qui sont de loin les moins robustes au non respect des hypothèses.
Bon, on va dire que c’est la faute à Twitter et son nombre de signes limités ;-)