I. Présentation des données

Quelle est la formation la plus pertinente pour le foisonnement de données ? Le but est de hiérarchiser les informations. Les outils que nous allons utiliser dans le cadre de ce cours vont nous permettre d’arriver à ce but. Il existe plusieurs manières de présenter l’information/les données :

A. Données chronologiques / temporelles

Comme leur nom l’indique, ce sont des données qui varient dans le temps, par exemple macroéconomique : PIB, production, consommation nationale… Variable X=consommation, Xt, si t=années alors la variable est annuelle. Elle pourrait être semestrielle, semestrielle, journalière, voire qui change toutes les secondes (valeurs boursières, population mondiale…).

Contre exemple : nombre de départements sur décision administrative, nombre de personnes dans un ménage…

Exemple :

La consommation augmente naturellement d’une année sur l’autre, car l’on est dans un système capitaliste.

Quelles sont les caractéristiques des données chronologiques, pour les distinguer des autres ?

  • Elles se caractérisent par l’évolution continue à travers le temps. On a un mouvement ascendant ou descendant, un trend haussier (tendance à la hausse) ou un trend baissier (tendance à la baisse).
  • Ce sont des séries chronologiques entachées par des événements accidentels, ponctuels, et qui ne durent pas dans le temps. Exemple : crise de 2008, qui a disparu 3-4 ans après en France. On a une chute, qui va se résorber en quelques années. En France on a pas de croissance très importante mais en compensation on résorbe vite les crises grâce à la protection sociale, la crise frappe moins forts que dans les pays à l’économie plus flexible. Cela a un impact durable sur ces autres pays (25% de chômage en Espagne en 2008, 50% des jeunes sud-espagnoles…).
  • Elles sont aussi entachées par des événements cycliques. Exemple : Noël, soldes. Ils seront pris en considération dans la construction des modélisations. Comment ces événements impactent la variable étudiée et comment faire en sorte qu’ils ne l’affectent pas (à vie) dans la modélisation ? L’idée est de minimiser les erreurs.

 

Chapitre 1 – Introduction générale

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