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Tout (3)

Tout (3) ((3 résultats))

1. Plans de sondage pour les indices des prix à la consommation Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060029554
Description :
L'échantillonnage en vue d'estimer un indice des prix à la consommation (IPC) est assez compliqué et requiert généralement la combinaison de données provenant d'au moins deux enquêtes, l'une donnant les prix et l'autre, la pondération par les dépenses. Deux approches fondamentalement différentes du processus d'échantillonnage - l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage par choix raisonné - ont été vivement recommandées et sont utilisées par divers pays en vue de recueillir les données sur les prix. En construisant un petit « univers » d'achats et de prix à partir de données scannées sur les céréales, puis en simulant diverses méthodes d'échantillonnage et d'estimation, nous comparons les résultats de deux approches du plan de sondage et de l'estimation, à savoir l'approche probabiliste adoptée aux États Unis et l'approche par choix raisonné adoptée au Royaume Uni. Pour la même quantité d'information recueillie, mais avec l'utilisation d'estimateurs différents, les méthodes du Royaume Uni semblent offrir une meilleure exactitude globale du ciblage d'un indice superlatif des prix à la consommation basé sur la population.
Date de diffusion : 2006-12-21
2. Les enquêtes sur les indices de prix en tant qu'études quasi-longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980024351
Description :
Pour calculer les indices de prix, il faut recueillir des données relatives à un même article (en fait, un ensemble d'articles définis avec précision) durant diverses périodes. La question qu'on se pose est celle de savoir si de telles données quasi-longitudinales peuvent être modélisées de manière à expliquer ce qu'est un indice des prix. Des chercheurs de pointe spécialisés dans les questions relatives aux indices de prix ont émis des doutes quant à la possibilité d'utiliser la modélisation statistique pour caractériser de tels indices. Dans la présente communications, on propose un simple modèle à espace d'états relatif aux données sur les prix qui donne un indice des prix à la consommation exprimé d'après les paramètres du modèle.
Date de diffusion : 1999-01-14
3. Intervalles de confiance des paramètres de domaine quand la taille de l'échantillon du domaine est aléatoire Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980013910
Description :
Soit A, le domaine de la population auquel on s’intéresse. Supposons qu’il est impossible d’identifier les éléments de A dans la base de sondage et qu’on ignore le nombre d’éléments que contient A. Supposons en outre qu’on prélève un échantillon de taille fixe (n par exemple) de la base de sondage et que la taille de l’échantillon du domaine résultant (appelons-la n_A) soit aléatoire. Le problème consiste à bâtir un intervalle de confiance pour un paramètre du domaine tel que 1’agrégat du domaine T_A = \sum_{i \in A} x_i. Habituellement, la solution consiste à redéfinir x_i en établissant x_i = 0 si i \notin A. Au lieu de construire un intervalle de confiance pour le total du domaine, on en construit donc un pour un total de la population, ce que permet de satisfaire la théorie de la distribution normale (de façon asymptotique pour n). Une autre solution consisterait à imposer des conditions à n_A et à bâtir des intervalles de confiance à couverture presque nominale, avec certaines hypothèses se rapportant à la population du domaine. Les auteurs évaluent la nouvelle approche de manière empirique au moyen de populations artificielles et des données de l’Occupational Compensation Survey du Bureau of Labor Statistics (BLS).
Date de diffusion : 1998-07-31

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Articles et rapports (3)

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1. Plans de sondage pour les indices des prix à la consommation Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060029554
Description :
L'échantillonnage en vue d'estimer un indice des prix à la consommation (IPC) est assez compliqué et requiert généralement la combinaison de données provenant d'au moins deux enquêtes, l'une donnant les prix et l'autre, la pondération par les dépenses. Deux approches fondamentalement différentes du processus d'échantillonnage - l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage par choix raisonné - ont été vivement recommandées et sont utilisées par divers pays en vue de recueillir les données sur les prix. En construisant un petit « univers » d'achats et de prix à partir de données scannées sur les céréales, puis en simulant diverses méthodes d'échantillonnage et d'estimation, nous comparons les résultats de deux approches du plan de sondage et de l'estimation, à savoir l'approche probabiliste adoptée aux États Unis et l'approche par choix raisonné adoptée au Royaume Uni. Pour la même quantité d'information recueillie, mais avec l'utilisation d'estimateurs différents, les méthodes du Royaume Uni semblent offrir une meilleure exactitude globale du ciblage d'un indice superlatif des prix à la consommation basé sur la population.
Date de diffusion : 2006-12-21
2. Les enquêtes sur les indices de prix en tant qu'études quasi-longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980024351
Description :
Pour calculer les indices de prix, il faut recueillir des données relatives à un même article (en fait, un ensemble d'articles définis avec précision) durant diverses périodes. La question qu'on se pose est celle de savoir si de telles données quasi-longitudinales peuvent être modélisées de manière à expliquer ce qu'est un indice des prix. Des chercheurs de pointe spécialisés dans les questions relatives aux indices de prix ont émis des doutes quant à la possibilité d'utiliser la modélisation statistique pour caractériser de tels indices. Dans la présente communications, on propose un simple modèle à espace d'états relatif aux données sur les prix qui donne un indice des prix à la consommation exprimé d'après les paramètres du modèle.
Date de diffusion : 1999-01-14
3. Intervalles de confiance des paramètres de domaine quand la taille de l'échantillon du domaine est aléatoire Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980013910
Description :
Soit A, le domaine de la population auquel on s’intéresse. Supposons qu’il est impossible d’identifier les éléments de A dans la base de sondage et qu’on ignore le nombre d’éléments que contient A. Supposons en outre qu’on prélève un échantillon de taille fixe (n par exemple) de la base de sondage et que la taille de l’échantillon du domaine résultant (appelons-la n_A) soit aléatoire. Le problème consiste à bâtir un intervalle de confiance pour un paramètre du domaine tel que 1’agrégat du domaine T_A = \sum_{i \in A} x_i. Habituellement, la solution consiste à redéfinir x_i en établissant x_i = 0 si i \notin A. Au lieu de construire un intervalle de confiance pour le total du domaine, on en construit donc un pour un total de la population, ce que permet de satisfaire la théorie de la distribution normale (de façon asymptotique pour n). Une autre solution consisterait à imposer des conditions à n_A et à bâtir des intervalles de confiance à couverture presque nominale, avec certaines hypothèses se rapportant à la population du domaine. Les auteurs évaluent la nouvelle approche de manière empirique au moyen de populations artificielles et des données de l’Occupational Compensation Survey du Bureau of Labor Statistics (BLS).
Date de diffusion : 1998-07-31

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