Les nouveautés en matière de comptes économiques canadiens
Ajustement saisonnier des flux et des stocks dans les comptes financiers et du patrimoine : vers une approche intégrée

Date de diffusion : le 14 décembre 2018 Date de correction : le 12 février 2019

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Avis de correction

L’annexe a été mise-a-jour pour inclure une correction dans la formule pour calculer d’ACA désaisonnalisée.

Introduction

Les comptes financiers et du patrimoine (CFP) décrivent avec précision le patrimoine financier et non financier du Canada. Les comptes financiers et du patrimoine se composent du compte du bilan national (CBN), qui mesure les stocks d’actifs et de passifs financiers; du compte des flux financiers (CFF), qui mesure les opérations nettes des actifs et des passifs financiers portant sur les mêmes instruments, et du compte des autres changements d’actifs (ACA), qui mesure la réévaluation des stocks existants afin de tenir compte des variations des prix et d’autres changements de volume. Autrement dit, ces comptes forment une ventilation des flux financiers qui font croître et diminuer la richesse d’un secteur institutionnel, c’est-à-dire la valeur marchande des actifs et des passifs à un moment donné. Ces comptes sont produits sur une base trimestrielle.

Dans les CFP, il y a un lien direct entre les stocks de fermeture de la période précédente et de la période en cours avec l’accumulation des flux financiers, (c’est-à-dire les opérations financières nettes, les réévaluations attribuables aux effets des prix et les autres changements de volume), comptant pour la différence (voir l’encadré 1). De plus, cette identité stock-flux doit être maintenue tout au long de la série chronologique de sorte que les trois comptes soient uniformes et cohérents. Pour de plus amples renseignements sur les comptes financiers et du patrimoine, veuillez consulter le chapitre 7 du Guide de l’utilisateur : Système de comptabilité nationale du Canada.

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Encadré 1. Équation illustrant l’identité stock-flux
L t = L t1 + F t + ACA t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGmbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iaa dYeapaWaaSbaaSqaa8qacaWG0bGaeyOeI0IaaGymaaWdaeqaaOWdbi abgUcaRiaadAeapaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaGcpeGaey4k aSIaaeyqaiaaboeacaqGbbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaa aa@44DE@

où,
L t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGmbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@383A@  = position du stock de l’instrument au moment t dans le CBN
L t1 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGmbWaaSbaaSqaaiaadshacqGHsislcaaIXaaabeaaaaa@39B4@  = position du stock de l’instrument au moment t-1 dans le CBN
F t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGgbWaaSbaaSqaaiaadshaaeqaaaaa@3806@  = flux des opérations nettes de l’instrument au moment t dans le CFF
AC A t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGbbGaam4qaiaadgeapaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaaa aa@39BD@  = autres changements dans les actifs de l’instrument pour la période t dans le ACA

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La principale raison de produire des estimations des emprunts du secteur des ménages désaisonnalisés résulte de l’observation de changements saisonniers dans les estimations de la dette sur le marché du crédit non désaisonnalisées. Par exemple, les Canadiens ont tendance à emprunter davantage sous forme de crédit à la consommation au quatrième trimestre, avec l’arrivée d’une importante activité de vente au détail liée à la période des Fêtes, puis à emprunter moins au premier trimestre. De plus, les emprunts hypothécaires ont tendance à ralentir au premier trimestre, puis à reprendre aux deuxièmes et troisièmes trimestres, à mesure que l’hiver se retire dans de nombreuses régions du Canada, période où l’activité de revente augmente et où les familles cherchent un logement sûr avant le début de la nouvelle année scolaire. Ces tendances cycliques infra-annuelles ne se limitent pas au secteur des ménages et peuvent être observées dans d’autres secteurs, comme les emprunts de l’État. Dans ce contexte, l’ajustement saisonnier des données améliore l’interprétation des estimations des composantes qui présentent des tendances cycliques prononcées en éliminant la variation attribuable aux événements prévisibles et récurrents. De cette façon, il est possible de fournir aux utilisateurs de données, aux chercheurs et aux décideurs politiques des données plus exactes sur les mouvements d’un trimestre à l’autre reflétant les tendances sous-jacentes de ces mouvements. Bien que le domaine d’intérêt actuel soit les emprunts des ménages, cette méthode sera ultérieurement mise en place pour d’autres secteurs pertinents des comptes financiers et du patrimoine. Cependant, l’intention n’est pas de désaisonnaliser tous les instruments et secteurs de l’économie.

Les estimations désaisonnalisées des emprunts actuellement disponibles dans le CFP sont axées sur les opérations financières des ménages. Par conséquent, la saisonnalité contenue dans les stocks de la dette des ménages n’est pas prise en compte, puisque les stocks de fin de période sont une accumulation des opérations financières non ajustées. Afin de mettre en place un cadre cohérent pour les comptes financiers et du patrimoine, il est recommandé d’adopter une approche intégrée de d’ajustement saisonnier des flux et des stocks. En effet, l’identité stocks-flux doit être maintenue, que les données soient désaisonnalisées ou non, et le fait d’avoir en place un cadre unifié pour ces données facilite le maintien de cette identité.

L’une des conséquences de l’absence d’estimations des stocks désaisonnalisées est que le ratio de la dette sur le marché du crédit des ménages au revenu disponible présente une saisonnalité résultant de sa composante non ajustée de la saisonnalité (voir le graphique 1). Compte tenu de cette présence saisonnière, il est courant pour les utilisateurs d’interpréter certains trimestres comme ayant atteints des records élevés du ratio, alors que ces données illustrent simplement une tendance cyclique prévisible. Les utilisateurs surveillent de près ce ratio, puisqu’il s’agit de l’un des nombreux indicateurs de la vulnérabilité du secteur des ménages, ce qui souligne l’importance d’évaluer avec précision les tendances trimestrielles de l’endettement des ménages.

Graphique 1 : Ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible, données non désaisonnalisées

Tableau de données du graphique 1
Tableau de données du graphique 1
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 1 Ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible, données non désaisonnalisées, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible, données non désaisonnalisées
pourcentage
2010
Première trimestre 155,2
Deuxième trimestre 156,9
Troisième trimestre 158,0
Quatrième trimestre 158,3
2011
Première trimestre 157,2
Deuxième trimestre 158,4
Troisième trimestre 159,1
Quatrième trimestre 159,5
2012
Première trimestre 158,5
Deuxième trimestre 159,8
Troisième trimestre 160,4
Quatrième trimestre 160,2
2013
Première trimestre 159,7
Deuxième trimestre 160,5
Troisième trimestre 161,1
Quatrième trimestre 160,7
2014
Première trimestre 160,2
Deuxième trimestre 161,2
Troisième trimestre 162,4
Quatrième trimestre 162,4
2015
Première trimestre 161,5
Deuxième trimestre 162,9
Troisième trimestre 164,1
Quatrième trimestre 164,8
2016
Première trimestre 166,5
Deuxième trimestre 170,1
Troisième trimestre 172,2
Quatrième trimestre 173,3
2017
Première trimestre 172,7
Deuxième trimestre 174,1
Troisième trimestre 174,3
Quatrième trimestre 173,8
2018
Première trimestre 172,3
Deuxième trimestre 173,2
Troisième trimestre 173,8
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Encadré 2. Aperçu de l’ajustement saisonnier

L’ajustement saisonnier est une technique qui vise à déceler, à estimer et à éliminer les variations saisonnières dans une série chronologique. Ces variations sont attribuables à des facteurs institutionnels et climatiques et l’on s’attend à ce qu’elles se reproduisent aux mêmes moments avec une intensité semblable. Les séries chronologiques désaisonnalisées ne comprennent que le cycle de tendance et les composantes irrégulières. Cela donne une idée approximative des changements sous-jacents dans les tendances et facilite l’analyse de la dynamique à court terme.

Pour obtenir plus de renseignements sur l’ajustement saisonnier, voir le document intitulé Données désaisonnalisées – Foire aux questions.

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Pour ces raisons, Statistique Canada a lancé un projet visant à étudier différentes méthodes pour produire un ensemble intégré de données sur les flux financiers, les stocks et les autres changements d’actifs désaisonnalisées qui pourraient être utilisées de façon générale dans les CFP, et de façon plus précise pour produire un ensemble d’estimations cohérentes de la dette des ménages sur le marché du crédit. Ce dernier pourrait à son tour être utilisé pour établir des indicateurs financiers utiles.

Méthode de d’ajustement saisonnier des flux et des stocks

En général, les séries chronologiques peuvent être classées en deux catégories : les stocks et les flux. Une série de stocks est une mesure de l’ampleur des attributs à un moment précis dans le temps, tandis qu’une série de flux renvoie à la valeur accumulée sur une période donnée. Dans les CFP, le CBN enregistre les stocks ou la valeur des actifs et des passifs à la fin du trimestre, tandis que le CFF et l'ACA enregistrent les flux au cours du trimestre.

Statistique Canada a étudié une multitude de méthodes qui produiraient les résultats souhaités. Après avoir testé différents modèles et hypothèses et mené des auprès d’experts et d’utilisateurs, Statistique Canada a déterminé que la méthode la plus pratique et la plus valide sur le plan conceptuel était la suivante : 1) désaisonnaliser de façon directe une version du stock obtenue en utilisant les flux et ACA non désaisonnalisés, 2) désaisonnaliser de façon directe les stocks du CBN non désaisonnalisés après soustraction du ACA non désaisonnalisés et 3) dériver de façon indirecte des flux du CFF désaisonnalisés à partir des stocks du CBN. Les étapes précises sont détaillées dans l’annexe.

Cette méthode a été adoptée pour chaque composante de la dette des ménages sur le marché du crédit, y compris les prêts hypothécaires, les prêts non hypothécaires et le crédit à la consommation. Les séries désaisonnalisées ainsi obtenues ont ensuite été agrégées pour produire une estimation de la dette totale des ménages sur le marché du crédit.

Résultats

Quelques résultats obtenus de la méthode intégrée de désaisonnalisation des flux et des stocks des CFP sont présentés ci-dessous. Ces données sont accessibles dans le tableau de données 38-10-0238.

Endettement des ménages sur le marché du crédit, flux désaisonnalisés

Le graphique 2 montre que les flux financiers désaisonnalisés de la dette totale sur le marché du crédit et les estimations non désaisonnalisées se recoupent, préservant le niveau d’estimés moyens sur une base temporelle. La série non désaisonnalisée indique d’importantes baisses au cours du premier trimestre de chaque année, suivies d’un sommet aux deuxième et troisième trimestres. À titre comparatif, au premier trimestre de 2018, les flux désaisonnalisés ont diminué de 4,2 milliards de dollars, tandis que les estimations non désaisonnalisées ont diminué de 15,9 milliards de dollars.

Graphique 2 : Endettement total des ménages sur le marché du crédit, flux désaisonnalisés et non désaisonnalisés

Tableau de données du graphique 2
Tableau de données du graphique 2
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 2 Flux des emprunts des ménages non désaisonnalisés et Flux des emprunts des ménages désaisonnalisés, calculées selon milliards de dollars unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Flux des emprunts des ménages non désaisonnalisés Flux des emprunts des ménages désaisonnalisés
milliards de dollars
2008
Première trimestre 26 247 35 967
Deuxième trimestre 38 218 31 448
Troisième trimestre 32 067 26 844
Quatrième trimestre 18 491 20 684
2009
Première trimestre 8 746 18 887
Deuxième trimestre 32 886 25 814
Troisième trimestre 30 715 25 212
Quatrième trimestre 29 898 32 158
2010
Première trimestre 19 182 29 905
Deuxième trimestre 31 505 24 008
Troisième trimestre 23 688 18 079
Quatrième trimestre 22 167 24 430
2011
Première trimestre 9 771 20 697
Deuxième trimestre 32 541 25 233
Troisième trimestre 26 351 20 173
Quatrième trimestre 21 442 23 898
2012
Première trimestre 7 298 18 498
Deuxième trimestre 26 468 19 189
Troisième trimestre 26 291 19 529
Quatrième trimestre 14 277 17 075
2013
Première trimestre 11 577 23 206
Deuxième trimestre 26 166 18 582
Troisième trimestre 25 930 18 568
Quatrième trimestre 14 545 17 984
2014
Première trimestre 6 245 18 209
Deuxième trimestre 28 020 19 720
Troisième trimestre 28 435 21 137
Quatrième trimestre 17 346 20 929
2015
Première trimestre 9 217 21 774
Deuxième trimestre 37 351 28 110
Troisième trimestre 32 343 25 446
Quatrième trimestre 22 830 26 376
2016
Première trimestre 10 236 23 202
Deuxième trimestre 40 118 30 025
Troisième trimestre 29 114 22 948
Quatrième trimestre 25 217 28 215
2017
Première trimestre 12 376 26 187
Deuxième trimestre 40 443 29 409
Troisième trimestre 29 384 23 690
Quatrième trimestre 22 988 25 718
2018
Première trimestre 7 115 21 489
Deuxième trimestre 31 684 20 014
Troisième trimestre 23 668 18 272

Niveaux d’endettement total des ménages sur le marché du crédit, données désaisonnalisées

Comme pour les flux financiers, le taux de croissance des stocks non désaisonnalisés de la dette des ménages affiche une tendance saisonnière semblable au taux de croissance de la série désaisonnalisée, les deux courbes se recoupant encore une fois. À titre de comparaison, le taux de croissance d’une année à l’autre affiche aussi une tendance long terme semblable, mais ne fournit pas une indication aussi fiable des mouvements d’un trimestre à l’autre.

Graphique 3 : Niveaux d’endettement total des ménages sur le marché du crédit, données désaisonnalisées et non désaisonnalisées

Tableau de données du graphique 3
Tableau de données du graphique 3
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 3 Niveau d'endettement non désaisonnalisé d’un trimestre à l’autre (axe de gauche), Niveau d'endettement désaisonnalisé d’un trimestre à l’autre (axe de gauche) et Niveau d'endettement non désaisonnalisé d’une année à l’autre (axe de droite), calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Niveau d'endettement non désaisonnalisé d’un trimestre à l’autre (axe de gauche) Niveau d'endettement désaisonnalisé d’un trimestre à l’autre (axe de gauche) Niveau d'endettement non désaisonnalisé d’une année à l’autre (axe de droite)
pourcentage
2000
Première trimestre 1,6 2,2 7,4
Deuxième trimestre 1,7 1,4 7,1
Troisième trimestre 2,0 1,6 7,2
Quatrième trimestre 1,2 1,3 6,6
2001
Première trimestre 0,4 1,1 5,4
Deuxième trimestre 1,7 1,3 5,5
Troisième trimestre 1,9 1,5 5,4
Quatrième trimestre 1,5 1,5 5,7
2002
Première trimestre 1,5 2,3 6,8
Deuxième trimestre 2,6 2,1 7,7
Troisième trimestre 2,3 1,9 8,1
Quatrième trimestre 1,8 1,8 8,4
2003
Première trimestre 0,8 1,8 7,7
Deuxième trimestre 2,2 1,5 7,2
Troisième trimestre 2,8 2,5 7,8
Quatrième trimestre 2,4 2,4 8,4
2004
Première trimestre 1,4 2,4 9,1
Deuxième trimestre 3,9 3,3 11,0
Troisième trimestre 2,7 2,3 10,8
Quatrième trimestre 2,6 2,7 11,1
2005
Première trimestre 2,3 3,2 12,1
Deuxième trimestre 3,0 2,4 11,1
Troisième trimestre 2,9 2,5 11,3
Quatrième trimestre 2,3 2,4 10,9
2006
Première trimestre 1,9 2,8 10,5
Deuxième trimestre 2,8 2,2 10,2
Troisième trimestre 2,9 2,5 10,2
Quatrième trimestre 2,8 2,9 10,8
2007
Première trimestre 2,0 2,9 10,9
Deuxième trimestre 3,6 3,0 11,8
Troisième trimestre 3,3 2,9 12,2
Quatrième trimestre 2,4 2,5 11,8
2008
Première trimestre 2,1 2,9 11,9
Deuxième trimestre 3,0 2,5 11,2
Troisième trimestre 2,5 2,0 10,3
Quatrième trimestre 1,4 1,5 9,2
2009
Première trimestre 0,6 1,4 7,7
Deuxième trimestre 2,4 1,8 7,0
Troisième trimestre 2,1 1,7 6,7
Quatrième trimestre 2,1 2,2 7,4
2010
Première trimestre 0,8 1,5 7,5
Deuxième trimestre 2,1 1,6 7,3
Troisième trimestre 1,5 1,2 6,6
Quatrième trimestre 1,4 1,6 6,0
2011
Première trimestre 0,1 0,8 5,2
Deuxième trimestre 2,1 1,6 5,2
Troisième trimestre 1,7 1,3 5,3
Quatrième trimestre 1,3 1,5 5,2
2012
Première trimestre 0,3 1,0 5,4
Deuxième trimestre 1,6 1,1 4,9
Troisième trimestre 1,6 1,1 4,8
Quatrième trimestre 0,8 1,0 4,3
2013
Première trimestre 0,6 1,3 4,6
Deuxième trimestre 1,5 1,1 4,5
Troisième trimestre 1,5 1,0 4,5
Quatrième trimestre 0,8 1,0 4,4
2014
Première trimestre 0,3 1,0 4,2
Deuxième trimestre 1,5 1,1 4,2
Troisième trimestre 1,6 1,2 4,3
Quatrième trimestre 0,9 1,1 4,4
2015
Première trimestre 0,6 1,3 4,7
Deuxième trimestre 2,0 1,5 5,1
Troisième trimestre 1,7 1,3 5,3
Quatrième trimestre 1,2 1,4 5,5
2016
Première trimestre 0,7 1,4 5,7
Deuxième trimestre 2,0 1,5 5,7
Troisième trimestre 1,4 1,1 5,4
Quatrième trimestre 1,2 1,4 5,4
2017
Première trimestre 0,6 1,2 5,3
Deuxième trimestre 1,9 1,4 5,2
Troisième trimestre 1,4 1,1 5,2
Quatrième trimestre 1,0 1,2 5,0
2018
Première trimestre 0,3 1,0 4,7
Deuxième trimestre 1,4 0,9 4,2
Troisième trimestre 1,0 0,8 3,9

Dette sur le marché du crédit en proportion du revenu disponible, données désaisonnalisées

Jusqu’à présent, la mesure canadienne de la dette sur le marché du crédit en proportion du revenu disponible a été calculée comme la dette totale des ménages sur le marché du crédit divisée par une somme cumulative sur quatre trimestres du revenu disponible des ménages (RDM). Cette méthode a été utilisée afin de réduire la saisonnalité présente dans le RDM non désaisonnalisé et placer le revenu sur la même base que la dette (c’est-à-dire une estimation annuelle du revenu équivalente au stock de fin d’année).

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Encadré 3. Ratio de la dette totale des ménages sur le marché du crédit au revenu disponible des ménages

Au Canada, la dette totale sur le marché du crédit pour le secteur des ménages est définie comme la somme du crédit à la consommation, de la dette hypothécaire et de la dette non hypothécaire. Un indicateur utile de la santé financière des ménages est le ratio entre cette dette et le revenu disponible annuel des ménages.

Ratio de la dette au revenu = Dette totale sur le marché du crédit pour le secteur des ménages Revenu disponible des ménages MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaqGsbGaaeyyaiaabshacaqGPbGaae4BaiaabckacaqGJbGaaeyz aiaabshacaqG0bGaaeyzaiaabckacaqGKbGaaeyzaiaabshacaqG0b GaaeyzaiaabckacaqGLbGaaeiDaiaabckacaqGYbGaaeyzaiaabAha caqGLbGaaeOBaiaabwhacaqGGcGaaeizaiaabMgacaqGZbGaaeiCai aab+gacaqGUbGaaeyAaiaabkgacaqGSbGaaeyzaiabg2da9maalaaa paqaa8qacaqGebGaaeyzaiaabshacaqG0bGaaeyzaiaabckacaqG0b Gaae4BaiaabshacaqGHbGaaeiBaiaabwgacaqGGcaapaqaa8qacaqG sbGaaeyzaiaabAhacaqGLbGaaeOBaiaabwhacaqGGcGaaeizaiaabM gacaqGZbGaaeiCaiaab+gacaqGUbGaaeyAaiaabkgacaqGSbGaaeyz aiaabckaaaaaaa@7938@
Fin de la boîte de texte

Le graphique 4 illustre le ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible en utilisant des données désaisonnalisées. Ce ratio comprend deux principaux changements : 1) le niveau d’endettement désaisonnalisé comme numérateur et 2) le revenu disponible des ménages désaisonnalisé aux taux annuels.

Graphique 4 : Ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible des ménages, données désaisonnalisées et non désaisonnalisées

Tableau de données du graphique 4
Tableau de données du graphique 4
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 4 Ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible en données non désaisonnalisées publié (axe de gauche), Ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible en données désaisonnalisées (axe de gauche) et Révisions (axe de droite), calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible en données non désaisonnalisées publié (axe de gauche) Ratio de la dette sur le marché du crédit au revenu disponible en données désaisonnalisées (axe de gauche) Révisions (axe de droite)
pourcentage
2000
Première trimestre 105,6 110,4 4,7
Deuxième trimestre 105,7 110,1 4,3
Troisième trimestre 106,0 109,4 3,4
Quatrième trimestre 105,3 109,0 3,6
2001
Première trimestre 104,0 106,8 2,8
Deuxième trimestre 104,9 110,4 5,5
Troisième trimestre 105,8 109,1 3,3
Quatrième trimestre 106,6 109,8 3,2
2002
Première trimestre 107,4 110,6 3,2
Deuxième trimestre 108,8 112,6 3,8
Troisième trimestre 110,1 112,8 2,7
Quatrième trimestre 110,9 113,8 2,9
2003
Première trimestre 111,0 114,1 3,1
Deuxième trimestre 112,0 116,5 4,5
Troisième trimestre 114,2 119,0 4,7
Quatrième trimestre 116,2 120,4 4,3
2004
Première trimestre 116,9 121,7 4,8
Deuxième trimestre 120,1 122,7 2,6
Troisième trimestre 121,6 124,1 2,6
Quatrième trimestre 122,9 126,8 3,9
2005
Première trimestre 124,5 131,4 6,9
Deuxième trimestre 127,0 131,5 4,5
Troisième trimestre 129,2 133,9 4,7
Quatrième trimestre 130,5 134,7 4,2
2006
Première trimestre 130,4 134,3 4,0
Deuxième trimestre 132,2 137,1 4,9
Troisième trimestre 134,0 136,8 2,8
Quatrième trimestre 135,4 138,2 2,8
2007
Première trimestre 136,6 139,2 2,6
Deuxième trimestre 139,6 143,8 4,2
Troisième trimestre 142,0 147,2 5,2
Quatrième trimestre 143,2 148,4 5,2
2008
Première trimestre 145,0 149,9 4,9
Deuxième trimestre 147,2 151,0 3,8
Troisième trimestre 147,9 151,1 3,2
Quatrième trimestre 148,1 153,7 5,6
2009
Première trimestre 148,4 156,5 8,0
Deuxième trimestre 151,4 158,5 7,1
Troisième trimestre 154,3 158,2 3,9
Quatrième trimestre 156,5 159,4 3,0
2010
Première trimestre 155,2 158,1 2,9
Deuxième trimestre 156,9 162,6 5,8
Troisième trimestre 158,0 162,0 4,0
Quatrième trimestre 158,3 161,6 3,2
2011
Première trimestre 157,2 162,0 4,8
Deuxième trimestre 158,4 164,0 5,6
Troisième trimestre 159,1 164,5 5,3
Quatrième trimestre 159,5 163,7 4,2
2012
Première trimestre 158,5 164,0 5,5
Deuxième trimestre 159,8 165,1 5,4
Troisième trimestre 160,4 164,9 4,5
Quatrième trimestre 160,2 165,3 5,1
2013
Première trimestre 159,7 163,9 4,2
Deuxième trimestre 160,5 164,7 4,2
Troisième trimestre 161,1 165,4 4,4
Quatrième trimestre 160,7 165,2 4,5
2014
Première trimestre 160,2 165,7 5,5
Deuxième trimestre 161,2 166,6 5,4
Troisième trimestre 162,4 165,8 3,4
Quatrième trimestre 162,4 167,1 4,7
2015
Première trimestre 161,5 164,8 3,4
Deuxième trimestre 162,9 166,4 3,5
Troisième trimestre 164,1 167,8 3,7
Quatrième trimestre 164,8 170,5 5,7
2016
Première trimestre 166,5 175,6 9,0
Deuxième trimestre 170,1 176,4 6,3
Troisième trimestre 172,2 176,1 3,9
Quatrième trimestre 173,3 176,7 3,4
2017
Première trimestre 172,7 178,2 5,5
Deuxième trimestre 174,1 177,8 3,7
Troisième trimestre 174,3 176,5 2,1
Quatrième trimestre 173,8 176,3 2,5
2018
Première trimestre 172,3 177,8 5,5
Deuxième trimestre 173,2 177,4 4,3
Troisième trimestre 173,8 177,5 3,7

Plusieurs raisons justifient l’utilisation de l’estimation du RDM des ménages en données désaisonnalisées aux taux annuels (RDM DTA). Tout d’abord, il s’agit déjà d’une estimation clé publiée dans les comptes des revenus et dépenses, dans lesquels les séries désaisonnalisées sont utilisées pour analyser les mouvements trimestriels. De plus, le RDM DTA permet d’illustrer les changements importants plus rapidement, ce qui en fait une meilleure option pour l’évaluation de la vulnérabilité financière changeante des ménages.

Une mise en garde évidente concernant l’utilisation du RDM DTA est que le ratio sera plus volatile comparativement à la simple utilisation d’une somme mobile. Cependant, l’utilisation du RDM DTA permet de dresser un portrait plus fidèle des tendances d’un trimestre à l’autre du RDM et de tenir compte du poids total de chaque trimestre dans le ratio, plutôt qu’une moyenne de plusieurs trimestres.

Si nous décomposons les révisions du ratio dues à l’introduction d’une dette des ménages corrigée des variations saisonnières à l’incorporation d’un nouveau dénominateur du RDM (voir graphique 5), les résultats sont évidents. Premièrement, les révisions résultant de l’utilisation de la dette corrigée des variations saisonnières reflètent la suppression de la saisonnalité du ratio et leur variabilité est assez minime. Deuxièmement, avec l’introduction de la RDM DTA, il est clair que les révisions sont relativement plus importantes et variables. Une conclusion importante est que même si le ratio est corrigé des variations saisonnières, il reste soumis à de fortes fluctuations et à une volatilité non imputable à des facteurs saisonniers, mais plutôt à des fluctuations du niveau de revenu désaisonnalisé.

Graphique 5 : Fragmentation des révisions du ratio de la dette sur le marché du crédit sur le revenu disponible des ménages

Tableau de données du graphique 5
Tableau de données du graphique 5
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 5 Révisions dues à l'incorporation des données désaisonnalisées de l’endettement des ménages et Révisions dues à l'incorporation des données désaisonnalisées du revenu personnel disponible, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Révisions dues à l'incorporation des données désaisonnalisées de l’endettement des ménages Révisions dues à l'incorporation des données désaisonnalisées du revenu personnel disponible
pourcentage
2000
Première trimestre 0,4 4,4
Deuxième trimestre 0,1 4,2
Troisième trimestre -0,3 3,7
Quatrième trimestre -0,3 3,9
2001
Première trimestre 0,5 2,3
Deuxième trimestre 0,1 5,4
Troisième trimestre -0,3 3,6
Quatrième trimestre -0,3 3,5
2002
Première trimestre 0,6 2,6
Deuxième trimestre 0,0 3,8
Troisième trimestre -0,4 3,0
Quatrième trimestre -0,3 3,3
2003
Première trimestre 0,7 2,4
Deuxième trimestre 0,0 4,5
Troisième trimestre -0,4 5,1
Quatrième trimestre -0,4 4,6
2004
Première trimestre 0,8 4,0
Deuxième trimestre 0,0 2,6
Troisième trimestre -0,4 3,0
Quatrième trimestre -0,4 4,3
2005
Première trimestre 0,8 6,1
Deuxième trimestre 0,0 4,5
Troisième trimestre -0,5 5,2
Quatrième trimestre -0,3 4,5
2006
Première trimestre 0,8 3,2
Deuxième trimestre 0,0 4,9
Troisième trimestre -0,5 3,3
Quatrième trimestre -0,3 3,1
2007
Première trimestre 0,8 1,8
Deuxième trimestre 0,0 4,2
Troisième trimestre -0,5 5,7
Quatrième trimestre -0,3 5,5
2008
Première trimestre 0,8 4,1
Deuxième trimestre 0,0 3,8
Troisième trimestre -0,5 3,8
Quatrième trimestre -0,3 5,9
2009
Première trimestre 0,8 7,2
Deuxième trimestre 0,0 7,1
Troisième trimestre -0,6 4,5
Quatrième trimestre -0,3 3,3
2010
Première trimestre 0,8 2,1
Deuxième trimestre 0,0 5,7
Troisième trimestre -0,6 4,6
Quatrième trimestre -0,3 3,5
2011
Première trimestre 0,8 4,0
Deuxième trimestre 0,1 5,5
Troisième trimestre -0,6 5,9
Quatrième trimestre -0,3 4,5
2012
Première trimestre 0,8 4,7
Deuxième trimestre 0,1 5,3
Troisième trimestre -0,6 5,0
Quatrième trimestre -0,3 5,4
2013
Première trimestre 0,8 3,4
Deuxième trimestre 0,1 4,1
Troisième trimestre -0,6 5,0
Quatrième trimestre -0,3 4,7
2014
Première trimestre 0,8 4,7
Deuxième trimestre 0,1 5,4
Troisième trimestre -0,6 4,0
Quatrième trimestre -0,3 5,0
2015
Première trimestre 0,8 2,5
Deuxième trimestre 0,0 3,5
Troisième trimestre -0,6 4,3
Quatrième trimestre -0,3 6,0
2016
Première trimestre 0,8 8,2
Deuxième trimestre 0,0 6,3
Troisième trimestre -0,6 4,5
Quatrième trimestre -0,3 3,7
2017
Première trimestre 0,9 4,6
Deuxième trimestre -0,1 3,7
Troisième trimestre -0,5 2,6
Quatrième trimestre -0,3 2,8
2018
Première trimestre 0,9 4,6
Deuxième trimestre -0,1 4,3
Troisième trimestre -0,5 4,2

Conclusion

Le présent document avait pour objectif de documenter le processus de détermination d’une méthode appropriée pour l’ajustement saisonnier intégré des flux et des stocks dans les comptes financiers et du patrimoine, et de présenter un aperçu des résultats de cette méthode. Cette méthode devrait être appliquée à l’ensemble des comptes financiers et du patrimoine afin d’améliorer l’interprétation et la pertinence d’autres séries de données contenant de la saisonnalité.

Annexe : Renseignements supplémentaires sur la méthode d’ajustement saisonnier des flux et des stocks

Statistique Canada utilise la méthodologie X-12 ARIMA pour produire des données désaisonnalisées. Les séries chronologiques sont analysées chaque année, et les spécifications optimales sont sélectionnées. Il peut arriver qu’une série chronologique ne présente aucune preuve de saisonnalité. Dans ces cas, les données désaisonnalisées et non désaisonnalisées forment une seule et même série. L’ajustement saisonnier des comptes financiers et du patrimoine est effectuée en temps réel, en ce sens que l’ajustement saisonnier incorpore les renseignements les plus récents pour la période en question, contrairement à l’utilisation de facteurs saisonniers fixes qui ne sont mis à jour que périodiquement.

Dans les cas où des séries détaillées sont regroupées en une série agrégée (agrégat), par exemple des séries sur les types d’emprunts granulaires formant une série sur le total des emprunts, il existe deux méthodes principales. La première consiste à désaisonnaliser les séries détaillées et à les regrouper en une série agrégée, puis à les vérifier pour détecter toute saisonnalité résiduelle. La deuxième consiste à désaisonnaliser à la fois les séries détaillées et la série agrégée et à utiliser une méthode de réconciliation pour s’assurer que l’additivité est respectée. Par souci de simplicité, on utilise la première méthode et on vérifie régulièrement toutes les estimations résultantes de manière à s’assurer qu’elles sont exemptes de saisonnalité résiduelle.

Une autre contrainte facultative du modèle X-12 ARIMA consiste à forcer le total des flux annuels à être égaux dans les séries désaisonnalisées et non désaisonnalisés. Cela vise à faire en sorte que l’accumulation des flux au cours d’une année civile sera identique et utile dans les cas où il existe des points de repère annuels pour certaines séries de flux, comme le produit intérieur brut. Une contrainte semblable peut être imposée aux estimations des stocks en forçant les niveaux désaisonnalisés à être identiques aux niveaux non désaisonnalisés à un moment précis (p. ex. le 31 décembre). En ce qui concerne la méthode utilisée pour les comptes financiers et du patrimoine, cette contrainte n’est pas rigoureusement appliquée aux totaux annuels, afin de respecter d’autres contraintes. Le tableau 1 résume les caractéristiques communes des données désaisonnalisées et la façon dont elles s’appliquent aux données obtenues au moyen de la méthode d’ajustement saisonnier actuelle des comptes financiers et du patrimoine.

Tableau 1
Aperçu des caractéristiques des données désaisonnalisées au moyen de la méthode actuelle
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Aperçu des caractéristiques des données désaisonnalisées au moyen de la méthode actuelle. Les données sont présentées selon Caractéristiques (titres de rangée) et Méthode actuelle(figurant comme en-tête de colonne).
Caractéristiques Méthode actuelle
La saisonnalité est éliminée Oui, aucune saisonnalité résiduelle n’est présente dans les stocks du CBN ou les flux du CFF et du ACA.
Le total annuel est maintenu Seulement pour les flux non désaisonnalisés du CFF et du ACA; pour les flux CFF et ACA désaisonnalisés, ceux sans ajustements et ceux ajustés par la désaisonnalisation, la somme pour l’année n’est pas exactement égale, mais ne diffère pas outre mesure. Il s’agissait d’un compromis nécessaire pour respecter d’autres contraintes.
Les séries désaisonnalisées recoupent les séries non désaisonnalisées Oui, dans tous les cas.
La relation stocks-flux est respectée pour les données désaisonnalisées (c.-à-d. Lt = Lt-1 + Ft + ACAt) Oui
La méthode pourra être appliquée ultérieurement à d’autres séries des comptes financiers et du patrimoine Oui

Enfin, les comparaisons en glissement annuel sont souvent insuffisantes, car le trimestre de l’année précédente peut contenir un biais saisonnier comparativement au trimestre en cours. Par exemple, la présence d’un jour férié à date non fixe comme le congé de Pâques, peut avoir un impact considérable sur le niveau de chaque trimestre. Aussi, les comparaisons en glissement annuel ont tendance à manquer de rapidité pour identifier les points de retournement (récession ou reprise) lorsque comparées à l’analyse trimestrielle des données corrigées de variations saisonnières.

La séquence suivante résume chaque étape de la méthode intégrée actuelle d’ajustement saisonnier des stocks et des flux des comptes financiers et du patrimoine.

Calcul des stocks, des flux et des autres changements d’actifs désaisonnalisés

Étape 1. Désaisonnalisation d'une version stock d'ACA représentant les flux cumulés

S ( ACA ) ' t = f X-12-ARIMA ( U ( ACA ) ' t ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGtbWaaeWaa8aabaWdbiaabgeacaqGdbGaaeyqaaGaayjkaiaa wMcaa8aadaahaaWcbeqaa8qacaGGNaaaaOWdamaaBaaaleaapeGaam iDaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iaadAgapaWaaSbaaSqaa8qacaqGybGa aeylaiaabgdacaqGYaGaaeylaiaabgeacaqGsbGaaeysaiaab2eaca qGbbaapaqabaGcpeWaaeWaa8aabaWdbiaadwfadaqadaWdaeaapeGa aeyqaiaaboeacaqGbbaacaGLOaGaayzkaaWdamaaCaaaleqabaWdbi aacEcaaaGcpaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaaak8qacaGLOaGa ayzkaaaaaa@503B@

où,

U ( ACA ) ' t =U ( ACA ) ' t1 +U ( ACA ) t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGvbWaaeWaa8aabaWdbiaabgeacaqGdbGaaeyqaaGaayjkaiaa wMcaa8aadaahaaWcbeqaa8qacaGGNaaaaOWdamaaBaaaleaapeGaam iDaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iaadwfadaqadaWdaeaapeGaaeyqaiaa boeacaqGbbaacaGLOaGaayzkaaWdamaaCaaaleqabaWdbiaacEcaaa GcpaWaaSbaaSqaa8qacaWG0bGaeyOeI0IaaGymaaWdaeqaaOWdbiab gUcaRiaadwfadaqadaWdaeaapeGaaeyqaiaaboeacaqGbbaacaGLOa GaayzkaaWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@4E45@

et,

U ( ACA ) ' t0 =0 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGvbWaaeWaa8aabaWdbiaabgeacaqGdbGaaeyqaaGaayjkaiaa wMcaa8aadaahaaWcbeqaa8qacaGGNaaaaOWdamaaBaaaleaapeGaam iDaiaaicdaa8aabeaak8qacqGH9aqpcaaIWaaaaa@3FCF@

Note : Les données ACA sont rarement saisonnières, donc S ( ACA ) ' t =U ( ACA ) ' t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGtbWaaeWaa8aabaWdbiaabgeacaqGdbGaaeyqaaGaayjkaiaa wMcaa8aadaahaaWcbeqaa8qacaGGNaaaaOWdamaaBaaaleaapeGaam iDaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iaadwfadaqadaWdaeaapeGaaeyqaiaa boeacaqGbbaacaGLOaGaayzkaaWdamaaCaaaleqabaWdbiaacEcaaa GcpaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaaaaa@457D@

Étape 2. Désaisonnalisation du stock CBN modifié pour exclure le stock ACA

S ( CBN ) ' t = f X-12-ARIMA ( U ( CBN ) t U ( ACA ) ' t ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGtbWaaeWaa8aabaWdbiaaboeacaqGcbGaaeOtaaGaayjkaiaa wMcaa8aadaahaaWcbeqaa8qacaGGNaaaaOWdamaaBaaaleaapeGaam iDaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iaadAgapaWaaSbaaSqaa8qacaqGybGa aeylaiaabgdacaqGYaGaaeylaiaabgeacaqGsbGaaeysaiaab2eaca qGbbaapaqabaGcpeWaaeWaa8aabaWdbiaadwfadaqadaWdaeaapeGa ae4qaiaabkeacaqGobaacaGLOaGaayzkaaWdamaaBaaaleaapeGaam iDaaWdaeqaaOWdbiabgkHiTiaadwfadaqadaWdaeaapeGaaeyqaiaa boeacaqGbbaacaGLOaGaayzkaaWdamaaCaaaleqabaWdbiaacEcaaa GcpaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaaak8qacaGLOaGaayzkaaaa aa@5781@

Note : La version modifiée du stock CBN correspond à une version du stock CFF (des flux cumulés de CFF) avec le même niveau de départ que le stock CBN non cumulé.

Étape 3. Calcul des stocks désaisonnalisés du CBN comme la somme des stocks désaisonnalisés et modifiés du CBN et des stocks désaisonnalisés d'ACA

S ( CBN ) t =S ( CBN ) ' t +S ( ACA ) ' t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGtbWaaeWaa8aabaWdbiaaboeacaqGcbGaaeOtaaGaayjkaiaa wMcaa8aadaWgaaWcbaWdbiaadshaa8aabeaak8qacqGH9aqpcaWGtb WaaeWaa8aabaWdbiaaboeacaqGcbGaaeOtaaGaayjkaiaawMcaa8aa daahaaWcbeqaa8qacaGGNaaaaOWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdae qaaOWdbiabgUcaRiaadofadaqadaWdaeaapeGaaeyqaiaaboeacaqG bbaacaGLOaGaayzkaaWdamaaCaaaleqabaWdbiaacEcaaaGcpaWaaS baaSqaa8qacaWG0baapaqabaaaaa@4CB4@

Étape 4. Calcul des flux désaisonnalisés du CFF comme la différence entre les stocks désaisonnalisés et modifiés du CBN de la période actuelle et de la période précédente.

S ( flux ) t =S ( CBN ) ' t S ( CBN ) ' t1 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGtbWaaeWaa8aabaWdbiaabAgacaqGSbGaaeyDaiaabIhaaiaa wIcacaGLPaaapaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaGcpeGaeyypa0 Jaam4uamaabmaapaqaa8qacaqGdbGaaeOqaiaab6eaaiaawIcacaGL PaaapaWaaWbaaSqabeaapeGaai4jaaaak8aadaWgaaWcbaWdbiaads haa8aabeaak8qacqGHsislcaWGtbWaaeWaa8aabaWdbiaaboeacaqG cbGaaeOtaaGaayjkaiaawMcaa8aadaahaaWcbeqaa8qacaGGNaaaaO WdamaaBaaaleaapeGaamiDaiabgkHiTiaaigdaa8aabeaaaaa@4FE4@ S ( ACA ) t =S ( ACA ) ' t S ( ACA ) ' t1 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGtbWaaeWaa8aabaWdbiaabgeacaqGdbGaaeyqaaGaayjkaiaa wMcaa8aadaWgaaWcbaWdbiaadshaa8aabeaak8qacqGH9aqpcaWGtb WaaeWaa8aabaWdbiaabgeacaqGdbGaaeyqaaGaayjkaiaawMcaa8aa daahaaWcbeqaa8qacaGGNaaaaOWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdae qaaOWdbiabgkHiTiaadofadaqadaWdaeaapeGaaeyqaiaaboeacaqG bbaacaGLOaGaayzkaaWdamaaCaaaleqabaWdbiaacEcaaaGcpaWaaS baaSqaa8qacaWG0bGaeyOeI0IaaGymaaWdaeqaaaaa@4E4B@

où,

U() MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGvbWdaiaacIcacaGGPaaaaa@3858@ dénote les séries désaisonnalisées
S() MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGtbWdaiaacIcacaGGPaaaaa@3856@ dénote les séries sans ajustements
F x12ARIMA () MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGgbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaiabgkHiTiaaigdacaaIYaGa eyOeI0IaamyqaiaadkfacaWGjbGaamytaiaadgeaa8aabeaakiaacI cacaGGPaaaaa@40EF@ dénote le processus de désaisonnalisation


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