Désaisonnaliser une série temporelle
Prochaine session
9, 10, 16, 17 octobre 2025
Prochaines sessions et informations pratiques
- Etre en mesure de désaisonnaliser et de corriger des jours ouvrables des séries temporelles
- Mettre en oeuvre la méthode X-13ARIMA-SEATS, majoritairement utilisée en France
- Utiliser les logiciels JDemetra+ et R pour implémenter ces traitements
- Etre en mesure de désaisonnaliser et de corriger des jours ouvrables des séries temporelles
- Mettre en oeuvre la méthode X-13ARIMA-SEATS, majoritairement utilisée en France
- Utiliser les logiciels JDemetra+ et R pour implémenter ces traitements
Une connaissance des modèles de régression, des modèles ARIMA et du logiciel R peuvent s’avérer utile.
Une connaissance des modèles de régression, des modèles ARIMA et du logiciel R peuvent s’avérer utile.
Producteurs ou utilisateurs de séries désaisonnalisées
Producteurs ou utilisateurs de séries désaisonnalisées
L’analyse d’une série temporelle, comme toute étude statistique, ne peut échapper à une phase exploratoire permettant de comprendre et d’apprécier les phénomènes temporels influant sur la grandeur étudiée : saisonnalité, effets calendaires, points extrêmes, conditions climatiques… Leur prise en compte est nécessaire pour une bonne analyse de la conjoncture. Les méthodes statistiques permettant de décomposer une série temporelle sont nombreuses, variées et parfois complexes.
Cette formation mettra l’accent sur la méthode X-13ARIMA-SEATS, majoritairement utilisée en France. Les cas pratiques seront traités avec le logiciel JDemetra+, logiciel libre recommandé par Eurostat pour la désaisonnalisation. Le logiciel R sera également très largement utilisé, en raison des développements récents qui y ont été réalisés en matière de désaisonnalisation (interface R à JDemetra+, créations de régresseurs de calendrier, tests de saisonnalité, etc.). Il s’agira de choisir les bonnes spécifications des modèles et de valider ou non la qualité de leur ajustement.
Composantes d’une série temporelle et modèles associés
Éléments d’analyse spectrale et principes de désaisonnalisation d’une série temporelle
Correction des effets jours ouvrables et création de régresseurs de calendrier
Moyennes mobiles et méthode X-13ARIMA-SEATS et moyennes mobiles
Notions sur la méthode TRAMO-SEATS
Évaluer la qualité d’une désaisonnalisation
Désaisonnalisation sous R et JDemetra+
Mise en place d’un processus de production
L’analyse d’une série temporelle, comme toute étude statistique, ne peut échapper à une phase exploratoire permettant de comprendre et d’apprécier les phénomènes temporels influant sur la grandeur étudiée : saisonnalité, effets calendaires, points extrêmes, conditions climatiques… Leur prise en compte est nécessaire pour une bonne analyse de la conjoncture. Les méthodes statistiques permettant de décomposer une série temporelle sont nombreuses, variées et parfois complexes.
Cette formation mettra l’accent sur la méthode X-13ARIMA-SEATS, majoritairement utilisée en France. Les cas pratiques seront traités avec le logiciel JDemetra+, logiciel libre recommandé par Eurostat pour la désaisonnalisation. Le logiciel R sera également très largement utilisé, en raison des développements récents qui y ont été réalisés en matière de désaisonnalisation (interface R à JDemetra+, créations de régresseurs de calendrier, tests de saisonnalité, etc.). Il s’agira de choisir les bonnes spécifications des modèles et de valider ou non la qualité de leur ajustement.
Composantes d’une série temporelle et modèles associés
Éléments d’analyse spectrale et principes de désaisonnalisation d’une série temporelle
Correction des effets jours ouvrables et création de régresseurs de calendrier
Moyennes mobiles et méthode X-13ARIMA-SEATS et moyennes mobiles
Notions sur la méthode TRAMO-SEATS
Évaluer la qualité d’une désaisonnalisation
Désaisonnalisation sous R et JDemetra+
Mise en place d’un processus de production
Désaisonnaliser oui, mais pourquoi ?
La désaisonnalisation des séries temporelles est une étape importante dans l’analyse des données temporelles. Elle consiste à supprimer la variation saisonnière régulière qui se répète à intervalles fixes dans une série temporelle. Voici quelques raisons pour lesquelles la désaisonnalisation est nécessaire :
Mise en évidence des tendances sous-jacentes : En supprimant la variation saisonnière, la désaisonnalisation permet de mettre en évidence les tendances à long terme dans la série temporelle. Cela permet de mieux comprendre les évolutions de fond et les changements structurels de la variable étudiée, indépendamment des variations saisonnières régulières.
Comparaisons entre différentes périodes : La désaisonnalisation permet de comparer les valeurs d’une période à une autre de manière plus significative. En éliminant l’effet saisonnier, on peut mieux évaluer les variations réelles et les changements entre les périodes, ce qui facilite les analyses comparatives et les prévisions.
Prévisions plus précises : En éliminant l’effet saisonnier, la désaisonnalisation permet de mieux modéliser et prévoir les valeurs futures de la série temporelle. Les modèles de prévision basés sur des données désaisonnalisées sont généralement plus précis et fournissent des estimations plus fiables des valeurs futures.
Analyse des résidus : La désaisonnalisation facilite également l’analyse des résidus après l’ajustement d’un modèle statistique. En éliminant la variation saisonnière, les résidus obtenus sont généralement plus aléatoires, ce qui permet de mieux évaluer la validité des modèles et de détecter d’éventuelles structures résiduelles.
Désaisonnaliser oui, mais pourquoi ?
La désaisonnalisation des séries temporelles est une étape importante dans l’analyse des données temporelles. Elle consiste à supprimer la variation saisonnière régulière qui se répète à intervalles fixes dans une série temporelle. Voici quelques raisons pour lesquelles la désaisonnalisation est nécessaire :
Mise en évidence des tendances sous-jacentes : En supprimant la variation saisonnière, la désaisonnalisation permet de mettre en évidence les tendances à long terme dans la série temporelle. Cela permet de mieux comprendre les évolutions de fond et les changements structurels de la variable étudiée, indépendamment des variations saisonnières régulières.
Comparaisons entre différentes périodes : La désaisonnalisation permet de comparer les valeurs d’une période à une autre de manière plus significative. En éliminant l’effet saisonnier, on peut mieux évaluer les variations réelles et les changements entre les périodes, ce qui facilite les analyses comparatives et les prévisions.
Prévisions plus précises : En éliminant l’effet saisonnier, la désaisonnalisation permet de mieux modéliser et prévoir les valeurs futures de la série temporelle. Les modèles de prévision basés sur des données désaisonnalisées sont généralement plus précis et fournissent des estimations plus fiables des valeurs futures.
Analyse des résidus : La désaisonnalisation facilite également l’analyse des résidus après l’ajustement d’un modèle statistique. En éliminant la variation saisonnière, les résidus obtenus sont généralement plus aléatoires, ce qui permet de mieux évaluer la validité des modèles et de détecter d’éventuelles structures résiduelles.
