JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 161 :

Étude d'un lien entre deux séries saisonnières : Comparaison de méthodes de stationnarisation
Vibet, Marie-Anne ; Guillemot, Didier ; Watier, Laurence
Inserm, U657 / UVSQ, EA 4499 / Institut Pasteur, unité PhEMI

Dans l'analyse du lien entre deux séries temporelles, les variations saisonnières peuvent créer un effet de confusion. En effet, si une association est identifiée, elle pourrait simplement indiquer un facteur commun lié à la saisonnalité. La première étape consiste donc à stationnariser la série (estimer et retirer la saison). Dans la littérature, différentes méthodes de désaisonnalisation ont été proposées, allant de la plus simple à la plus complexe. Bien que les méthodes plus complexes présentent un meilleur ajustement local, le risque d'un sur-ajustement qui pourrait faire disparaître, voire apparaître, à tort une association mérite attention. Une autre problématique porte sur le choix de la série à désaisonnaliser et, par delà, du modèle de régression à estimer. Ainsi, nous comparons deux approches, une simple et une complexe, par simulations afin d'apprécier l'impact de ces méthodes de lissage sur l'estimation d'un lien temporel. Les deux méthodes considérées reposent sur l'utilisation de fonctions trigonométriques et de fonctions semi-paramétriques. De même différents modèles de régressions seront comparés. Les premiers résultats montrent que pour étudier un lien entre deux séries temporelles saisonnières, il est nécessaire de désaisonnaliser la série explicative. Cependant, introduire directement une fonction trigonométrique dans le modèle de régression est tout à fait adapté. A ce stade, le choix entre des fonctions trigonométrique ou splines n'est pas immédiat. Néanmoins, les fonctions splines étant plus lourdes à mettre en oeuvre, nous recommanderions l'utilisation des fonctions trigonométriques et ce directement dans le modèle de régression.