Désaisonnalisation avec JDemetra+ et RJDemetra

Supports de cours et exercices de la formation Désaisonnalisation avec JDemetra+ et RJDemetra réalisée pour RTE par Alain Quartier-la-Tente en les 23, 24, 30 juin et 1er juillet 2021.

Données

Fichier Excel contenant les données disponibles sous data/data_rte.xlsx. Pour directement les télécharger sous R, vous pouvez par exemple utiliser le code :

library(XLConnect)
fichier <- tempfile(fileext = "xlsx")
url <- "https://aqlt.github.io/formation.2021.rte.cvs/data/data_rte.xlsx"
download.file(url, fichier)
data_rte <- readWorksheetFromFile(fichier, sheet = 1)
nom_colonnes <- readWorksheetFromFile(fichier, sheet = 1,
                                      endRow=1, header = FALSE)
nom_colonnes
premiere_date <- data_rte[1,1]
premiere_date
date_deb <- as.numeric(c(substr(premiere_date,1,4),
              substr(premiere_date,6,7)))
data_rte <- ts(data_rte[,-1], start = date_deb,
               frequency = 12)
colnames(data_rte) <- nom_colonnes

Le .zip du workspace pour le TP7 est disponible sous data/Etude_de_cas.zip. Pour directement le charger sous R, vous pouvez par exemple utiliser le code :

library(RJDemetra)
dir <- tempdir()
download.file("https://aqlt.github.io/formation.2021.rte.cvs/data/Etude_de_cas.zip",
              file.path(dir, "Etude_de_cas.zip"))
unzip(file.path(dir, "Etude_de_cas.zip"),
      exdir = dir)
wk <- load_workspace(file.path(dir, "Etude_de_cas.xml"))
compute(wk)
all_models <- get_model(wk)[[1]]
all_models$RF2932

Installation du logiciel

Vous pouvez retrouver ici le manuel d’installation de JDemetra+, RJDemetra et le JWSACruncher avec une version portable de Java .

Cours

1. Introduction à la désaisonnalisation

2. R et JDemetra+

3. Exploration des séries et décomposition

4. Methode X13-ARIMA

5. La correction des effets de calendrier

6. Le modèle Reg-ARIMA

7. Problèmes d’estimation du modèle Reg-ARIMA

8. Les Moyennes Mobiles

9. Les révisions et les options de rafraîchissement

10. Les trois temps de la production

Travaux pratiques

TP JDemetra+

1. Première manipulation de JDemetra+

2. Analyse exploratoire

3. Désaisonnalisation sans correction des jours ouvrables

4. Désaisonnalisation avec correction des jours ouvrables

5. Pré-ajustement

6. Décomposition (X11)

7. Étude de cas

TP :

0. Traitement des séries temporelles sous R

1. R et JDemetra+

2. Correction des jours ouvrables

3. Preajustement

4. Décomposition (X11)

5. JDemetra+ en production

Licence

Ces supports de cours sont librement réutilisable sous © 2021 Alain Quartier-la-Tente, Insee, Cepe CC BY-NC-SA 3.0 .

Les données du TP7 - Étude de cas, issues de l’Insee, sont sous licence Open Data Commons Open Database License (ODbL). Les données de RTE sont quant à elles sous licence Ouverte v2.0 (Etalab).