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Tout (2)

Tout (2) ((2 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X201500214231
    Description :

    Les instituts nationaux de statistique font une grande utilisation des panels rotatifs, par exemple pour produire des statistiques officielles sur la population active. Les procédures d’estimation se fondent généralement sur les approches traditionnelles fondées sur le plan de sondage conformes à la théorie classique de l’échantillonnage. Un inconvénient important des estimateurs de cette classe est que les petites tailles d’échantillon entraînent de grandes erreurs-types et qu’ils ne sont pas robustes au biais de mesure. Deux exemples où les effets de biais de mesure deviennent apparents sont le biais de groupe de renouvellement dans les panels rotatifs et les différences systématiques dans les résultats d’une enquête dues à un remaniement important du processus sous-jacent. Dans cet article, nous appliquons un modèle de séries chronologiques structurel multivarié à l’enquête sur la population active des Pays-Bas pour produire des données mensuelles sur la population active qui se fondent sur un modèle. Le modèle réduit les erreurs-types des estimations en tirant parti des renseignements sur l’échantillon recueillis au cours des périodes précédentes, tient compte du biais de groupe de renouvellement et de l’autocorrélation induite par le panel rotatif, et modélise les discontinuités dues au remaniement de l’enquête. Nous examinons également l’utilisation des séries auxiliaires corrélées du modèle, qui vise à améliorer davantage l’exactitude des estimations du modèle. Statistics Netherlands utilise cette méthode pour produire des statistiques mensuelles officielles exactes sur la population active qui sont convergentes dans le temps, malgré le remaniement du processus d’enquête.

    Date de diffusion : 2015-12-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201500114151
    Description :

    L’une des principales variables de l’Enquête sur la population active des Pays-Bas est celle indiquant si un enquêté possède un emploi permanent ou temporaire. Le but de notre étude est de déterminer l’erreur de mesure de cette variable en appariant l’information tirée de la partie longitudinale de cette enquête à des données de registre uniques provenant de l’organisme de gestion des assurances sociales pour salariés des Pays-Bas (UVW). Contrairement aux approches antérieures visant à comparer des ensembles de données de ce genre, nous tenons compte du fait que les données de registre contiennent aussi des erreurs et que l’erreur de mesure qu’elles présentent est vraisemblablement corrélée dans le temps. Plus précisément, nous proposons d’estimer l’erreur de mesure dans ces deux sources en utilisant un modèle de Markov caché étendu au moyen de deux indicateurs observés du type de contrat d’emploi. Selon nos résultats, aucune des deux sources ne doit être considérée comme étant exempte d’erreur. Pour les deux indicateurs, nous constatons que les travailleurs titulaires d’un contrat d’emploi temporaire sont souvent classés incorrectement comme ayant un contrat d’emploi permanent. En particulier, dans le cas des données de registre, nous observons que les erreurs de mesure sont fortement autocorrélées, car les erreurs commises à une période ont tendance à se répéter. En revanche, lorsque l’enregistrement est correct, la probabilité qu’une erreur soit commise à la période suivante est presque nulle. Enfin, nous constatons que les contrats d’emploi temporaire sont plus répandus que ne le laisse supposer l’Enquête sur la population active, tandis que les taux de transition entre les contrats d’emploi temporaire et permanent sont nettement moins élevés que ne le suggèrent les deux ensembles de données.

    Date de diffusion : 2015-06-29
Données (0)

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Analyses (2)

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  • Articles et rapports : 12-001-X201500214231
    Description :

    Les instituts nationaux de statistique font une grande utilisation des panels rotatifs, par exemple pour produire des statistiques officielles sur la population active. Les procédures d’estimation se fondent généralement sur les approches traditionnelles fondées sur le plan de sondage conformes à la théorie classique de l’échantillonnage. Un inconvénient important des estimateurs de cette classe est que les petites tailles d’échantillon entraînent de grandes erreurs-types et qu’ils ne sont pas robustes au biais de mesure. Deux exemples où les effets de biais de mesure deviennent apparents sont le biais de groupe de renouvellement dans les panels rotatifs et les différences systématiques dans les résultats d’une enquête dues à un remaniement important du processus sous-jacent. Dans cet article, nous appliquons un modèle de séries chronologiques structurel multivarié à l’enquête sur la population active des Pays-Bas pour produire des données mensuelles sur la population active qui se fondent sur un modèle. Le modèle réduit les erreurs-types des estimations en tirant parti des renseignements sur l’échantillon recueillis au cours des périodes précédentes, tient compte du biais de groupe de renouvellement et de l’autocorrélation induite par le panel rotatif, et modélise les discontinuités dues au remaniement de l’enquête. Nous examinons également l’utilisation des séries auxiliaires corrélées du modèle, qui vise à améliorer davantage l’exactitude des estimations du modèle. Statistics Netherlands utilise cette méthode pour produire des statistiques mensuelles officielles exactes sur la population active qui sont convergentes dans le temps, malgré le remaniement du processus d’enquête.

    Date de diffusion : 2015-12-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201500114151
    Description :

    L’une des principales variables de l’Enquête sur la population active des Pays-Bas est celle indiquant si un enquêté possède un emploi permanent ou temporaire. Le but de notre étude est de déterminer l’erreur de mesure de cette variable en appariant l’information tirée de la partie longitudinale de cette enquête à des données de registre uniques provenant de l’organisme de gestion des assurances sociales pour salariés des Pays-Bas (UVW). Contrairement aux approches antérieures visant à comparer des ensembles de données de ce genre, nous tenons compte du fait que les données de registre contiennent aussi des erreurs et que l’erreur de mesure qu’elles présentent est vraisemblablement corrélée dans le temps. Plus précisément, nous proposons d’estimer l’erreur de mesure dans ces deux sources en utilisant un modèle de Markov caché étendu au moyen de deux indicateurs observés du type de contrat d’emploi. Selon nos résultats, aucune des deux sources ne doit être considérée comme étant exempte d’erreur. Pour les deux indicateurs, nous constatons que les travailleurs titulaires d’un contrat d’emploi temporaire sont souvent classés incorrectement comme ayant un contrat d’emploi permanent. En particulier, dans le cas des données de registre, nous observons que les erreurs de mesure sont fortement autocorrélées, car les erreurs commises à une période ont tendance à se répéter. En revanche, lorsque l’enregistrement est correct, la probabilité qu’une erreur soit commise à la période suivante est presque nulle. Enfin, nous constatons que les contrats d’emploi temporaire sont plus répandus que ne le laisse supposer l’Enquête sur la population active, tandis que les taux de transition entre les contrats d’emploi temporaire et permanent sont nettement moins élevés que ne le suggèrent les deux ensembles de données.

    Date de diffusion : 2015-06-29
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