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  • Articles et rapports : 12-001-X20010026097
    Description :

    Par séries chronologiques compositionelles, on entend une série chronologique multivariée pour laquelle les valeurs de chaque série sont comprises entre les bornes zéro et un et la somme des séries est égale à l'unité à chaque point dans le temps. Des données présentant ces caractéristiques sont obtenues dans le cas d'enquêtes répétées, lorsque la réponse pour l'une des variables observées est multinomiale, mais que l'on s'intéresse à la proportion d'unités classées dans chacune des catégories. Dans ce cas, les estimations d'enquête représentent des proportions d'un tout subordonné à une contrainte de somme unitaire. Dans le présent article, nous employons une méthode espace-état pour modéliser la série chronologique compositionnelle d'après des enquêtes répétées en tenant compte des erreurs d'échantillonnage. Nous utilisons la transformation logistique additive pour être certains que les prédictions et les estimations du signal soient comprises entre zéro et un et satisfassent la contrainte de somme unitaire. Nous appliquons la méthode à des données compositionnelles provenant de l'Enquête sur la population active du Brésil. Nous obtenons des estimations du vecteur des proportions et des taux de chômage. En outre, nous produisons les composantes structurelles du vecteur de signaux, tels que les évènements saisonniers et les tendances.

    Date de diffusion : 2002-02-28
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  • Articles et rapports : 12-001-X20010026097
    Description :

    Par séries chronologiques compositionelles, on entend une série chronologique multivariée pour laquelle les valeurs de chaque série sont comprises entre les bornes zéro et un et la somme des séries est égale à l'unité à chaque point dans le temps. Des données présentant ces caractéristiques sont obtenues dans le cas d'enquêtes répétées, lorsque la réponse pour l'une des variables observées est multinomiale, mais que l'on s'intéresse à la proportion d'unités classées dans chacune des catégories. Dans ce cas, les estimations d'enquête représentent des proportions d'un tout subordonné à une contrainte de somme unitaire. Dans le présent article, nous employons une méthode espace-état pour modéliser la série chronologique compositionnelle d'après des enquêtes répétées en tenant compte des erreurs d'échantillonnage. Nous utilisons la transformation logistique additive pour être certains que les prédictions et les estimations du signal soient comprises entre zéro et un et satisfassent la contrainte de somme unitaire. Nous appliquons la méthode à des données compositionnelles provenant de l'Enquête sur la population active du Brésil. Nous obtenons des estimations du vecteur des proportions et des taux de chômage. En outre, nous produisons les composantes structurelles du vecteur de signaux, tels que les évènements saisonniers et les tendances.

    Date de diffusion : 2002-02-28
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