3 - Désaisonnalisation sans correction des jours ouvrables
Désaisonnaliser une série temporelle
L’objectif de ce TP est d’apprendre à faire une désaisonnalisation sans correction des jours ouvrables (CJO).
1 Réaliser une désaisonnalisation automatique sans correction des effets de calendrier
Créer un nouveau workspace.
Sauvegarder le workspace.
Importer les séries (si nécessaire).
Créer un nouveau multi-document :
Statistical methods > Seasonal Adjustment > Multi Processing > New.Renommer le “SAProcessing-1” (“X13-RSA1” par exemple) en faisant un clic droit sur son nom sous l’onglet
Workspace > multi-documentspuisRename...Réaliser une désaisonnalisation automatique de ces séries en choisissant la spécification pré-définie
X13 > RSA3.
2 Analyser des paramètres automatiques choisis par JDemetra+
Pour chaque série :
2.1 Schéma de décomposition
Dans la fenêtre
Main results:- Quel est le schéma de décomposition choisi par JDemetra+ ? Est-ce que vous êtes d’accord ?
2.2 Outliers
Dans la fenêtre
Main results:Combien d’outliers ont été détectés par JDemetra+ ?
- Y en a-t-il trop ?
Dans la fenêtre
Pre-processing:- Quels sont les différents types d’outliers détéctés par JDemetra+ ?
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Main results:Aller dans
Main results > Charts:- Regarder les différents graphiques : pouvez-vous repérer, sur la série brute, les points atypiques détéctés dans le modèle ?
2.3 S-I Ratio
Aller dans la fenêtre
Main results > S-I ratio.Pouvez-vous repérer le schéma de décomposition ?
Quel est l’objectif de ce graphique ?
Les coefficients saisonniers sont-ils stables ?
3 Analyse de la qualité de la désaisonnalisation
Pour chaque série, parcourir les diagnostics disponibles dans Main results :
Quelle est la qualité de la phase de pré-ajustement ? (
Regarima residualsetoutliers)Quelle est la qualité de la décomposition (X11) ? (
M-Statistics)La série CVS présente-t-elle des effets saisonniers résiduels ?
La série CVS présente-t-elle des effets « jours ouvrables » résiduels ?