Le document de référence de l’Indice des prix à la consommation canadien
Chapitre 7 – Changements de qualité et ajustement

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7.1 L’Indice des prix à la consommation (IPC) du Canada a pour but de mesurer la variation pure des prix, donc d’exclure les variations des prix qui sont dues à des différences de qualité des produits achetés par les consommateurs. Ce but est atteint principalement en adoptant la méthode de l’appariement de modèles qui consiste à faire le suivi de produits identiques dans les mêmes points de vente, donc à maintenir toutes les variables constantes sauf le mois où le prix est observé.  

7.2 L’univers des produits achetés et vendus sur le marché évolue au cours du temps. La mise à jour de l’échantillon pour tout agrégat élémentaire donné est inévitable si l’on veut maintenir sa représentativité. À mesure que les produits mis en marché changent, les offres de produit observées peuvent changer. Cela signifie que le cadre de l’appariement de modèles n’est pas toujours vérifié et que les variations des prix pourraient refléter un mélange de changements de prix et de qualité. Afin de mesurer la variation pure des prix, il faut effectuer des ajustements de la qualité.  

7.3 De multiples techniques, implicites (indirectes) et explicites (directes), existent pour tenir compte des différences de qualité entre les offres de produit sortantes et entrantes. Le présent chapitre présente les diverses méthodes utilisées dans l’IPC.Note  

7.4 Il n’est pas toujours nécessaire ni possible d’effectuer un ajustement pour tenir compte du changement de qualité lorsqu’une offre de produit doit être remplacée dans l’échantillon de l’IPC. L’ajustement pour un changement de qualité peut ne pas être nécessaire pour diverses raisons, et une comparaison directe des prix des offres de produit entrantes et sortantes est la meilleure option. La comparaison directe des prix, une méthode implicite d’ajustement de la qualité, est l’approche la plus simple utilisée dans l’IPC.  

7.5 La méthode de comparaison directe des prix est utilisée dans l’IPC lorsqu’il n’existe aucune différence perçue de qualité entre les offres de produit entrante et sortante. Cette méthode repose sur l’hypothèse que les offres de produit sont équivalentes en termes de qualité.   

7.6 L’utilisation de la méthode de comparaison directe des prix pour ces indices élémentaires risque peu d’entraîner un biais systématique dans l’IPC, parce que la majorité de ces indices rentrent dans l’une des catégories qui suivent.  

7.7 L’application de la méthode de chevauchement des observations peut également éliminer ou réduire considérablement la nécessité de faire des ajustements explicites de la qualité. Cette méthode implicite permet de réduire les disparitions imprévues d’offres de produit échantillonnées et de faire en sorte que de nouveaux produits représentatifs puissent être introduits dans l’échantillon avant que ceux qui sont remplacés disparaissent du marché ou deviennent non représentatifs. La méthode de chevauchement des observations est le plus souvent utilisée de concert avec la méthode des profils, afin de permettre la collecte d’un profil de remplacement avant l’obsolescence du profil courant.  

7.8 L’imputation par la moyenne globale est une autre méthode implicite utilisée dans l’IPC pour faire des ajustements de la qualité pour apparier les prix des offres de produit qui entrent dans l’échantillon et celles qui en sortent. Dans cette méthode, le mouvement de prix appliqué aux offres de produit entrantes est fondé sur la variation moyenne des prix observés pour toutes les autres offres de produit pour le même produit représentatif. L’imputation par la moyenne globale repose sur l’hypothèse que les offres de produit donneuses sont comparables à l’offre de produit imputée.  

7.9 La méthode indirecte de chaînage indiquant l’absence de variation de prix ou chaînage automatique pour l’ajustement de la qualité consiste à forcer le ratio de prix à être égal à l’unité (ce qui équivaut à l’absence de variation des prix) quand les offres de produit de remplacement entrent dans l’échantillon. À l’heure actuelle, l’utilisation de cette pratique est en diminution dans l’IPC, car elle introduit une stabilité artificielle des prix dans l’indice.Note  

7.10 L’ajustement de la quantité requiert de tenir compte des changements de quantité (p. ex., format d’emballage, nombre de feuilles de papier-mouchoir, etc.) des offres de produit observées. Il s’agit d’une autre méthode implicite d’ajustement de la qualité, parce que l’on suppose que la qualité par unité normalisée ne change pas au cours du temps.  

7.11 L’ajustement de la quantité est le traitement par défaut pour presque toutes les offres de produit dans l’agrégat principal des aliments, ainsi que de certains produits dans les agrégats des dépenses courantes du ménage et des articles et accessoires de soins personnels.  

7.12 Pour la majorité des indices élémentaires, non couverts par les méthodes implicites décrites plus haut, il est nécessaire de faire des ajustements explicites de la qualité quand les offres de produit entrent dans l’échantillon ou en sortent.

7.13 Afin de faire une comparaison de qualité appropriée, Statistique Canada prend habituellement pour guide les valeurs marchandes des deux offres de produit. Dans la mesure du possible, les deux offres de produit sont comparées en se basant sur les caractéristiques de qualité qu’elles offrent aux consommateurs. Une offre de produit est considérée comme offrant aux consommateurs une gamme de caractéristiques qui, ensemble, déterminent le prix du marché.Note  Ce cadre général est le fondement de nombreuses méthodes d’ajustement explicite de la qualité décrites plus bas.

7.14 Le programme de l’IPC fait appel à la technique d’ajustement hédonique de la qualité pour certains agrégats élémentaires, notamment dans le cas des biens ou services de haute technologie. À l’heure actuelle, le programme de l’IPC utilise l’ajustement hédonique de la qualité pour l’indices des prix des ordinateurs, des logiciels et du matériel informatique, l’indice des prix des services d’accès Internet et l’indice du loyer. La méthode hédonique d’ajustement de la qualité convient surtout pour les produits vendus sur des marchés concurrentiels, à roulement rapide et où les caractéristiques de ces produits évoluent rapidement, mais sont facilement et systématiquement observables.  

7.15 La méthode hédonique est appliquée en cas de remplacements forcés. Cette approche repose sur l’hypothèse qu’une relation existe entre le prix d’une offre de produit et ses caractéristiques. Les spécifications hédoniques doivent être définies en utilisant des techniques de régression classiques.Note  À la période t (quand une offre de produit observée antérieurement n’est plus disponible), on effectue une régression pour estimer le prix non observé de l’offre de produit entrante à la période t-1. L’estimation du prix à la période t-1 est basée sur les différences de qualité entre les offres de produit entrante et sortante, ainsi que sur le prix de l’offre de produit sortante à la période t-1.  

7.16 Une régression hédonique semi-logarithmique est utilisée pour l’indice des prix des ordinateurs, des logiciels et du matériel informatique. Elle prend la forme générale :

ln( p n t )= β 0 + i=1 k β i X i,n t + e n t    (7.1) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaciiBaiaac6 gadaqadaqaaiaadchadaqhaaWcbaGaamOBaaqaaiaadshaaaaakiaa wIcacaGLPaaacqGH9aqpcqaHYoGydaWgaaWcbaGaaGimaaqabaGccq GHRaWkdaaeWbqaaiabek7aInaaBaaaleaacaWGPbaabeaaaeaacaWG PbGaeyypa0JaaGymaaqaaiaadUgaa0GaeyyeIuoakiaadIfadaqhaa WcbaGaamyAaiaacYcacaWGUbaabaGaamiDaaaakiabgUcaRiaadwga daqhaaWcbaGaamOBaaqaaiaadshaaaaaaa@5212@

où :

  β i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOSdi2aaS baaSqaaiaadMgaaeqaaaaa@38B1@ est une gamme d’effets pour un ensemble de k MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4Aaaaa@36E7@  caractéristiques X i,n t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaaeiwamaaDa aaleaacaWGPbGaaiilaiaad6gaaeaacaWG0baaaaaa@3A88@ , i= 1, 2, ,k MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGPbGaeyypa0JaaeiiaiaaigdacaGGSaGaaeiiaiaaikdacaGG SaGaaeiiaiabgAci8kaacYcacaWGRbaaaa@3FF8@ , qui sont utilisées pour expliquer les variations du logarithme naturel du prix.

7.17 Les coefficients de la régression hédonique semi-logarithmique sont estimés une fois par an en utilisant les données sur les caractéristiques des produits et les prix de détail obtenus sur Internet et de bases de sondage établies par des tierces parties. Ceteris paribus, un coefficient représente l’effet d’une caractéristique donnée du produit sur le niveau du prix.

7.18 En ce qui concerne l’indice élémentaire des services d’accès Internet (SAI), un échantillon à modèle apparié pur ne peut rendre compte adéquatement de l’évolution rapide de la technologie et des pratiques de marketing qui caractérisent l’industrie de l’accès Internet au Canada. Par conséquent, une méthode hédonique symétrique est utilisée pour rajuster les prix des forfaits de services d’accès Internet, tant pour les forfaits de services d’accès Internet entrants que sortants.Note  Pour la spécification de la régression hédonique, les caractéristiques sont transformées s’il y a lieu. Contrairement à la méthode utilisée pour l’indice des prix des ordinateurs, logiciels et fournitures informatiques, les coefficients sont estimés à chaque période de collecte à partir des ensembles de forfaits utilisés pour calculer l’indice et les pondérations des forfaits Internet.

7.19 Pour les SAI, au lieu d’estimer une seule régression multiple, trois régressions simples séparées sont estimées à chaque période de collecte. Dans chacune de ces régressions, la variable dépendante, à savoir le log du prix, est régressée sur l’intercept et une seule variable explicative constituée soit du log de la vitesse de téléchargement, du log de la vitesse de téléversement ou le log du plafond d’utilisation.

7.20 La méthode des moindres carrés est utilisée pour résoudre le vecteur des paramètres B MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbaaaa@36DE@  dans l’équation  suivante :

ln p i t =B X i t + ε i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qaciGGSbGaaiOBaiaadchapaWaa0baaSqaa8qacaWGPbaapaqaa8qa caWG0baaaOGaeyypa0JaamOqaiabgkci3kaadIfapaWaa0baaSqaa8 qacaWGPbaapaqaa8qacaWG0baaaOGaey4kaSIaeqyTdu2damaaBaaa leaapeGaamyAaaWdaeqaaaaa@45A8@

p i t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGWbWdamaaDaaaleaapeGaamyAaaWdaeaapeGaamiDaaaaaaa@395E@  représente le prix du forfait i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamyAaaaa@36E5@  à la période t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamiDaaaa@36F0@ ,

ε i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaH1oqzpaWaaSbaaSqaa8qacaWGPbaapaqabaaaaa@3906@  est un terme d’erreur aléatoire dont l’espérance est zéro, et

X i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamiwamaaBa aaleaacaWGPbaabeaaaaa@37EE@  est la caractéristique du forfait i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamyAaaaa@36E5@  (soit log de la vitesse de téléchargement, log de la vitesse de téléversement ou le log du plafond d’utilisation).Note 

7.21 Une fois que les trois régressions sont estimées, les résultats de chacune des régressions sont utilisés pour prédire le prix pour chaque forfait, conduisant à trois prédictions de prix. Une prédiction unique de prix est calculée comme la moyenne pondérée de ces trois prédictions de prix; les pondérations sont définies de sorte qu’une régression avec une valeur plus élevée du coefficient de détermination R2 aura une plus forte pondération. Les prix manquants des forfaits entrants ou sortants sont imputés. Le prix manquant du forfait i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamyAaaaa@36E5@  pour la période t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamiDaaaa@36F0@  du fournisseur de service Internet (FSI) h MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamiAaaaa@36E4@  est calculé comme p ih t = p ^ ih t × A ih t . MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGWbWdamaaDaaaleaapeGaamyAaiaadIgaa8aabaWdbiaadsha aaGccqGH9aqpceWGWbWdayaajaWaa0baaSqaa8qacaWGPbGaamiAaa WdaeaapeGaamiDaaaakiabgEna0kaadgeapaWaa0baaSqaa8qacaWG PbGaamiAaaWdaeaapeGaamiDaaaakiaac6caaaa@4681@  Ici, A ih t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGbbWdamaaDaaaleaapeGaamyAaiaadIgaa8aabaWdbiaadsha aaaaaa@3A1C@ est un facteur de correction calculé à partir des forfaits offerts pendant la période t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamiDaaaa@36F0@  par le FSI h MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamiAaaaa@36E4@  tandis que p ^ ih t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qaceWGWbWdayaajaWaa0baaSqaa8qacaWGPbGaamiAaaWdaeaapeGa amiDaaaaaaa@3A5B@  est la prédiction moyenne de prix imputée.Note 

7.22 Pour l’indice du loyer, un modèle hédonique est estimé en utilisant des données mensuelles transversales de l’Enquête sur la population active (EPA) au niveau national. Les indices correspondant au niveau géographique le plus bas sont construits en utilisant les caractéristiques moyennes comme quantités et les coefficients estimés comme prix, alors que les ceux des niveaux supérieurs sont basés sur des moyennes pondérées des dépenses estimées de niveau inférieur.

7.23 Le modèle hédonique pour l’indice du loyer est une régression log-linéaire dans laquelle les variables explicatives comprennent les caractéristiques observées des logements, telles que le nombre de chambres à coucher ainsi que des caractéristiques d’emplacement saisies par le biais des codes postaux. La spécification de la régression est comme suit :

y * = β 0 + β 1 services+ β 2 âge+ β 3 chambres+ β 4 édifice+ β 5 FSA+ϵ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWG5bWdamaaCaaaleqabaWdbiaabQcaaaGccqGH9aqpcqaHYoGy paWaaSbaaSqaa8qacaaIWaaapaqabaGcpeGaey4kaSIaeqOSdi2dam aaBaaaleaapeGaaGymaaWdaeqaaOWdbiaadohacaWGLbGaamOCaiaa dAhacaWGPbGaam4yaiaadwgacaWGZbGaey4kaSIaeqOSdi2damaaBa aaleaapeGaaGOmaaWdaeqaaOWdbiaadkoacaWGNbGaamyzaiabgUca Riabek7aI9aadaWgaaWcbaWdbiaaiodaa8aabeaak8qacaWGJbGaam iAaiaadggacaWGTbGaamOyaiaadkhacaWGLbGaam4CaiabgUcaRiab ek7aI9aadaWgaaWcbaWdbiaaisdaa8aabeaak8qacaWGPdGaamizai aadMgacaWGMbGaamyAaiaadogacaWGLbGaey4kaSIaeqOSdi2damaa BaaaleaapeGaaGynaaWdaeqaaOWdbiaadAeacaWGtbGaamyqaiabgU caRmrr1ngBPrwtHrhAXaqeguuDJXwAKbstHrhAG8KBLbacfiGae8x9 dipaaa@76DD@

où   y * MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWG5bWdamaaCaaaleqabaWdbiaabQcaaaaaaa@380E@  est le log du loyer observé, services MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGZbGaamyzaiaadkhacaWG2bGaamyAaiaadogacaWGLbGaam4C aaaa@3DA3@  indique si le coût du loyer inclut l’ameublement, une laveuse, un réfrigérateur, le câble ou le chauffage, âge MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGIdGaam4zaiaadwgaaaa@3954@  représente the l’âge de l’édifice, chambres MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGJbGaamiAaiaadggacaWGTbGaamOyaiaadkhacaWGLbGaam4C aaaa@3D84@  représente le nombre de chambres à coucher,  édifice MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGPdGaamizaiaadMgacaWGMbGaamyAaiaadogacaWGLbaaaa@3D07@   représente le type de l’édifice, et FSA MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGgbGaam4uaiaadgeaaaa@3880@  est un vecteur de variables binaires défini d’après les trois premiers caractères du code postal et qui correspondent au voisinage (en milieux urbains) ou à une région (en milieux ruraux).

7.24 La méthode du coût des options est une autre approche explicite pour apporter des ajustements de la qualité aux offres de produit entrantes dans l’échantillon de l’IPC. Cette technique requiert de posséder des données sur les coûts particuliers de l’ajout d’options ou de caractéristiques de qualité à un produit. Dans cette méthode explicite, un ajustement est apporté au dernier prix observé de l’offre de produit sortante de manière à ce qu’il puisse être comparé au prix observé de l’offre de produit entrante. La méthode du coût des options est principalement utilisée pour les produits pour lesquels le fabricant ou le détaillant fournit des renseignements sur les prix pour les caractéristiques du produit disponibles. Le programme de l’IPC utilise la méthode du coût des options dans les agrégats élémentaires correspondant à l’indice des prix d’achat de véhicules automobiles.  

7.25 Le jugement d’expert est une pratique dont l’usage avait auparavant prédominé pour l’ajustement explicite de la qualité dans l’IPC. Cette méthode fait appel à un employé qui possède une expertise particulière d’un marché de produits pour évaluer les différences de qualité entre les offres de produit sortante et entrante et leur attribuer une valeur. Cependant, la pratique de l’ajustement de la qualité par jugement d’expert n’est pas arbitraireNote  et doit suivre des lignes directrices de procédure pour choisir le rapport de qualité le plus plausible entre les offres de produit sortante et entrante. La méthode du jugement d’expert est principalement utilisée pour les indices élémentaires entrant dans l’agrégat principal des vêtements et chaussures.  

7.26 Les approches explicites du coût des options et du jugement d’expert pour effectuer l’ajustement de la qualité sont utilisées dans l’IPC pour les cas où une décision complexe doit être prise et où il n’est pas approprié d’appliquer une méthode implicite, comme l’imputation par la moyenne globale.


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