3. Méthodologie d’enchaînement

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Les sources de données sont classées de la plus récente à la plus ancienne (par exemple, Statistique Canada, Bureau fédéral de la statistique, sources universitaires, etc.), puis les données sont enchaînées en utilisant la méthode la plus appropriée.

Pour chaque variable, le point de départ est la série de données courante. Les séries courantes correspondent aux variables d’indice des prix, de revenu et de population pour lesquelles Statistique Canada produit continuellement des données. Dans l’ensemble de données, elles sont désignées par un indice supérieur (A) pour indiquer qu’il s’agit de la série de données courante.

Quand les données des programmes des comptes nationaux sont révisées, ce sont généralement les données récentes qui sont le plus touchées et les estimations historiques qui le sont le moins. Il en est tout particulièrement ainsi des taux de croissance. La correction relativement importante des données récentes découle de la réaction des systèmes statistiques aux changements structurels qui ont lieu dans les économies au sujet desquels ils produisent des données.

Dans la plupart des cas, les estimations historiques sont enchaînées en se basant sur leur taux de croissance; autrement dit, les estimations contemporaines sont projetées dans le passé en se basant sur les taux de croissance des estimations historiques pour des variables similaires. Dans l’ensemble de données, ces estimations sont désignées par un indice supérieur (B) pour indiquer qu’il s’agit de projections historiques. Les estimations historiques sont traitées comme s’il s’agissait d’indices dont la valeur de base est égale au tout premier point de données de la série contemporaine de données. Cette approche donne de bons résultats, car même si les révisions peuvent modifier les estimations de niveau, les taux de croissance des agrégats économiques employés sont les mêmes dans les diverses versions des séries de données.

L’avantage de l’utilisation des taux de croissance plutôt que la régression pour rétropoler les séries chronologiques tient au fait que l’ordre de grandeur des événements historiques est préservé. Les estimations par la régression peuvent amplifier ou réduire la variance des estimations historiques par rapport aux estimations courantes selon ce qui est habituellement un échantillon limité d’observations chevauchantes. De surcroît, les observations chevauchantes peuvent ne pas être particulièrement représentatives des périodes antérieures.

Dans certains cas, les données sont limitées et l’on fait appel à des techniques s’appuyant sur des variables instrumentales (appariement des plus proches voisins, approches fondées sur la régression, indicateurs construits). Ces estimations sont désignées par l’indice supérieur (C) pour indiquer l’approche des variables instrumentales.