But
Ce cours porte sur la méthode de désaisonnalisation X-12-ARIMA permettant d'estimer les composantes des séries chronologiques telles que la tendance-cycle, la composante saisonnière, la composante des fêtes mobiles, la composante des jours ouvrables et la composante irrégulière. Le but du cours est de:
- comprendre les composantes des séries chronologiques;
- comprendre les méthodes statistiques utilisées dans X-12-ARIMA pour estimer ces composantes;
- être capable d'utiliser le logiciel X-12-ARIMA;
- comprendre et utiliser les fichiers de sortie que le logiciel produit;
- apprendre à utiliser l'interface accompagnant le logiciel X-12-ARIMA;
- apprendre à utiliser le progiciel X-12-GRAPH pour produire des graphiques spécialisés reliés aux composantes des séries chronologiques.
Avantages pour les participants
Au terme de ce cours, les participants sauront choisir les options les plus appropriées de la méthode X-12-ARIMA, appliquer cette dernière et évaluer les résultats obtenus. Le cours est axé à la fois sur la pratique, les techniques et la théorie.
Population cible
Ce cours est destiné aux employés qui produisent et analysent les séries désaisonnalisées, et aux employés qui s'intéressent à la désaisonnalisation.
Sommaire du cours
Le cours examine :
- les composantes des séries chronologiques (sommairement);
- les outils statistiques utilisés dans la méthode tels que les moyennes mobiles et le traitement des valeurs extrêmes;
- le choix du modèle de décompositio;
- les prévisions ARIMA dans le cadre de la méthode X-12-ARIMA;
- l'estimation des effets du calendrier tels que les effets de Pâques et des jours ouvrables ainsi que le traitement des valeurs aberrantes par des régressions ARIMA;
- les désaisonnalisations directes et indirecte;
- les tests utilisés pour évaluer la qualité de la désaisonnalisatio;
- la stratégie globale et les critères utilisés pour faire la désaisonnalisatio;
- et comment faire tout ce qui est mentionné ci-dessus à l'aide du logiciel X-12-ARIMA.
Préalables
Il s'agit d'un cours spécialisé exigeant des connaissances de base en statistique. Un cours relié au sujet est le cours STC0433 sur la modélisation et la prévision ARIMA des séries chronologiques. Ce cours n'est pas un préalable obligatoire, mais est un atout pour les participants l'ayant déjà suivi.
Durée : 2 jours