Vers une désaisonnalisation des séries temporelles infra-mensuelles avec JDemetra+

A. Smyk and K. Webel
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A. Smyk: Insee
K. Webel: Deutsche Bundesbank

Documents de Travail de l'Insee - INSEE Working Papers from Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques

Abstract: Les séries économiques infra-mensuelles sont devenues de plus en plus populaires dans les statistiques officielles ces dernières années. Cette évolution a été largement favorisée par la transformation numérique de la dernière décennie. La pandémie de COVID-19 en 2020 a renforcé ce phénomène, car de nombreux utilisateurs de données ont immédiatement demandé des données hebdomadaires, voire quotidiennes, sur l'évolution de l'économie. Ces données infra-mensuelles présentent souvent un comportement saisonnier qui nécessite un ajustement. C'est pourquoi JDemetra+, le logiciel officiel de désaisonnalisation des données mensuelles et trimestrielles du Système statistique européen et du Système européen de banques centrales, a été récemment enrichi d'un modèle de pré-ajustement de type regArima et de versions étendues des algorithmes de décomposition basées sur les modèles Arima, STL et X-11, adaptées aux spécificités des données infra-mensuelles. Celles-ci sont accessibles par le biais d'un écosystème de packages R qui permet également d'accéder à une modélisation structurelle des séries temporelles, dans un cadre espace-état. Nous donnons un aperçu complet de ces packages et en illustrons les principales caractéristiques. Nous fournissons des extraits de code R utilisés pour désaisonnaliser les naissances quotidiennes en France, la consommation horaire d'électricité en Allemagne et les demandes initiales hebdomadaires d'assurance chômage aux États-Unis.

Keywords: modele Airline etendu; donnees haute-frequence; statistique publique; extraction de signaux; decomposition en composantes inobservables (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C01 C02 C14 C18 C22 C40 C50 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2024
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https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/versi ... ries_temporelles.pdf Document de travail "Méthodologie Statistique" de la DMCSI numéro M2024/04 (application/pdf)

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