c) Correction de la série des variations
saisonnières.
Maintenant que nous savons que la série est
affectée d'une tendance saisonnière et que le modèle de
décomposition de la série chronologique est de type
multiplicatif, nous procédons à l'estimation de la composante
saisonnière et de la retirer de la tendance, pour ce faire, on va
utiliser la méthode de la moyenne mobile qu'on a abordée ses
contours théoriques au troisième paragraphe de la sous section
2.3.
Pour désaisonnaliser la série du trafic, on va
exécuter la commande suivante sous Eviews : seas(options)
series_name name_adjust [name_fac],
-tel que (option) désigne le modèle de
décomposition, m pour un modèle multiplicative et a pour un
modèle additif
-Series_name indique l'intitulé de la série
à corriger ;
-name_adjust est le nom qu'on va attribuer à la
série corrigée des variations saisonnières et ;
-[name_fac] est le nom qu'on va donner aux facteurs
saisonniers.
L'exécution de la commande nous donne les
résultats suivants :
Coefficients saisonniers
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Date: 02/04/13 Time: 14:43
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Sample: 2005M01 2012M12
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Included observations: 96
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Ratio to Moving Average
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Original Series: PAXREG
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Adjusted Series: PAX_ADJ
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Scaling Factors:
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1
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0.939103
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2
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0.813950
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3
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0.940598
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4
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1.032110
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5
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0.944515
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6
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0.993388
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7
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1.276256
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8
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1.272791
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9
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1.004974
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10
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0.966333
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11
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0.918118
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12
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0.991644
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La visualisation des la série brute et la série
CVS ou bien ajustée sur un même graphique nous permet d'avoir une
idée sur l'impact de la correction sur la série initiale,
Figure 28 :
Série corrigée des variations saisonnières
Source : Calculs de l'auteur sur la base des données de
l'ONDA
Comme on a déjà mentionnée plus haut, la
correction de la série par la méthode des moyennes mobiles a
permis d'éliminer les variations saisonnières sans toucher
à la tendance.
Maintenant que nous avons détecté et
corrigé la série de ses variations saisonnières, on doit
tester l'existence de la stationnarité, savoir de quel type si elle
existe et puis rendre la série stationnaire par la méthode
adaptée au type de stationnarité.
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