Chapter

I Introduction

Author(s):
Robert Dippelsman, Adriaan Bloem, and Nils Mæhle
Published Date:
December 2001
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A. Introduction

1.1. Les comptes nationaux trimestriels (CNT) constituent un système de séries temporelles trimestrielles intégrées qui sont coordonnées par son cadre comptable. Les CNT adoptent les mêmes principes, définitions et structure que les comptes nationaux annuels (CNA). En principe, les CNT couvrent la séquence entière des comptes et des comptes de patrimoine du Système de comptes nationaux 1993 (SCN 1993); en pratique, les contraintes de disponibilité des données, de temps et de ressources font que les CNT sont généralement moins complets que les CNA. La couverture d’un pays donné par le système des CNT connaît habituellement une évolution. Au stade initial de la mise en œuvre, seules des estimations du produit intérieur brut (PIB) ventilées par industrie et/ou type de dépenses peuvent être calculées. Le revenu national brut (RNB), l’épargne et les comptes consolidés de la nation peuvent suivre assez rapidement. À mesure que le système se développe, que des ressources deviennent disponibles et que les utilisateurs deviennent plus avertis, il peut être procédé à des extensions; on pourra ajouter des ventilations additionnelles du PIB, des comptes de secteurs institutionnels et leurs comptes de patrimoine et le rapprochement des ressources et des emplois1.

1.2. Ce manuel a été rédigé à l’intention des débutants comme des statisticiens chevronnés. Il pourra en outre intéresser les utilisateurs de statistiques avertis. Pour l’essentiel, le manuel traite de questions, de concepts et de techniques applicables à l’ensemble du système des comptes nationaux. L’exposé des indicateurs présenté au chapitre III porte sur les composantes du PIB. Bien que cela intéresse au premier chef les statisticiens débutants, il ne faudrait pas en déduire que les CNT doivent s’en tenir là. Comme on le verra au chapitre IV, le RNB et l’épargne de l’économie totale peuvent être facilement calculés dans la plupart des cas, et il est également possible de procéder à des extensions supplémentaires. En particulier, les composantes trimestrielles de dépenses et de revenu du PIB, conjuguées aux données de la balance des paiements, fournissent la totalité des postes de la séquence complète des comptes consolidés de l’économie totale. Plusieurs pays ont étendu leurs systèmes de CNT à la couverture de certains comptes des secteurs institutionnels. De nombreux pays aspirent actuellement à étendre leurs systèmes de CNT pour y inclure un ensemble plus complet de comptes de secteurs institutionnels et de leurs comptes de patrimoine.

1.3. Ce manuel est destiné à des lecteurs possédant une connaissance générale de la méthodologie des comptes nationaux. Le manuel vise à atteindre une compatibilité totale avec le SCN 1993, et les auteurs ont évité dans la mesure du possible de revenir sur les points présentés dans ce dernier. Il conviendra donc, pour les questions d’ordre général portant sur les comptes nationaux, que les lecteurs se réfèrent au SCN 1993.

1.4. Ce chapitre d’introduction expose les principaux buts des CNT et la position intermédiaire des CNT entre les CNA et les indicateurs à court terme. Il expose également certains aspects importants des CNT, comme leur relation avec les CNA, leur nature de série temporelle, l’utilité des données de CNT ajustées des variations saisonnières et l’importance de la transparence.

B. Buts des comptes nationaux trimestriels

1.5. Le but principal des CNT est de fournir une image des évolutions économiques courantes qui soit plus actuelle que celle fournie par les CNA et plus complète que celle que donnent les indicateurs à court terme. Afin de remplir cet objectif, les CNT doivent être cohérents, complets, raisonnablement détaillés, et présenter des informations actualisées. Dans la mesure où les CNT répondent à ces critères, ils peuvent servir de cadre pour l’évaluation, l’analyse et le suivi des évolutions économiques courantes. En outre, en fournissant dans un cadre comptable cohérent des séries temporelles de données trimestrielles sur les agrégats macroéconomiques, les CNT permettent d’analyser les relations dynamiques existant entre ces agrégats (en particulier les déphasages positifs et négatifs). Les CNT fournissent ainsi les données fondamentales nécessaires à l’analyse du cycle conjoncturel et aux fins de la modélisation économique. Les CNT ont par ailleurs un rôle particulier à jouer pour l’élaboration des comptes en période de forte inflation et lorsque les données de base annuelles reposent sur des années budgétaires diverses. En outre, de même que les comptes nationaux, les CNT apportent un cadre théorique unificateur à la conception et à la collecte des données économiques de base ainsi qu’une structure permettant d’identifier les principales lacunes dans l’ensemble des statistiques de court terme disponibles.

1.6. Pour beaucoup de ces usages, les CNT se situent à mi-chemin entre les CNA et les indicateurs à court terme spécifiques. Les CNT sont ordinairement établis en combinant les données des CNA avec des données à court terme et des estimations de CNA, combinant ainsi une disponibilité plus rapide que celle des CNA et un contenu et une qualité d’information qui dépassent celles des données de base à court terme.

1.7. Les CNT sont généralement disponibles dans les trois mois qui suivent le trimestre de référence. Les CNA, en revanche, exigent des délais de production considérables. Les CNA initiaux (comptes reposant sur des données annuelles, et non sur des estimations préliminaires établies à partir de la somme des quatre trimestres) ne sont souvent disponibles que six mois ou davantage après la fin de l’année de référence. Les CNA n’offrent donc pas en temps utile une information actualisée sur la situation économique courante, ce qui entrave le suivi du cycle conjoncturel et empêche de prendre en temps opportun des mesures économiques qui visent à agir sur la conjoncture. Le point fort des CNA est de renseigner sur la structure et les tendances économiques de longue durée, non de fournir les données nécessaires au suivi du cycle conjoncturel.

1.8. Le décalage dans le temps des CNA représente aussi un obstacle majeur à leur utilisation dans la construction des prévisions, qui doivent idéalement reposer sur des informations actualisées sur la situation économique courante. En outre, les données trimestrielles traduisent de manière plus adéquate les relations dynamiques entre variables économiques, en particulier les déphasages positifs et négatifs, et fournissent quatre fois plus de données, ce qui est très utile lorsqu’on recourt à des techniques mathématiques comme l’analyse par régression.

1.9. Les CNA sont moins adaptés que les CNT aux analyses du cycle conjoncturel, car les données annuelles masquent les évolutions économiques de courte durée. Les évolutions économiques survenues au cours de l’année n’apparaissent pas dans les CNA. En outre, les évolutions qui débutent au cours d’une année et s’achèvent la suivante peuvent ne pas apparaître dans les CNA (voir exemple 1.1)2.

Exemple 1.1.Suivi des cycles conjoncturels: données trimestrielles du PIB (désaisonnalisées) comparées aux données annuelles du PIB

Le graphique montre le PIB trimestriel et annuel à prix constant pour une économie imaginaire et illustre comment les données annuelles peuvent masquer les variations cycliques. Dans cet exemple, les données CNT indiquent que l’économie était en croissance en 1998. et qu’elle a commencé à sortir du ralentissement précédent au premier trimestre de 1998. En revanche, les données CNA indiquent que l’économie s’est contractée en 1998 par rapport à 1997. La croissance de 1998 n’apparaît dans les CNA que lorsque les estimations annuelles pour 1999 deviennent disponibles.La situation est encore aggravée par le décalage temporel propre aux CNA. les premières estimations annuelles pour 1999 ne devenant disponibles qu’en 2000. Alors que la reprise du premier trimestre de 1998 apparaît dans les CNT en 1998, elle n’apparaîtra dans les CNA qu’en 2000, moment où l’économie utilisée dans cet exemple vient de subir un second ralentissement. Ainsi, bien que la reprise de l’activité économique ait déjà fait place à un ralentissement, les CNA continuent d’indiquer une croissance positive.

1.10. L’utilité des CNA est également moindre en période de forte inflation, tandis que les CNT y sont quasiment indispensables, pour deux raisons. La première est que ce type de situation enfreint l’un des axiomes fondamentaux sur lesquels reposent les CNA, à savoir l’hypothèse de l’homogénéité des prix sur la période de référence. Bien que cet axiome de base ne soit jamais entièrement vérifié—sauf en l’absence de toute variation de prix—, en période d’inflation faible l’utilité des CNA ne s’en trouve pas diminuée. En situation de forte inflation, toutefois, la sommation sur un an des données des prix courants perd toute signification, car les prix varient fortement au cours de l’année. Les CNT sont beaucoup moins affectés par ces situations—bien que dans les conditions les plus extrêmes il conviendrait de raccourcir encore davantage la période comptable. La seconde raison est que les gains nominaux en capital posent un problème beaucoup moins grave pour les CNT que pour les CNA et peuvent être plus facilement éliminés, car sur une période comptable plus courte les changements de valeur sont moindres.

1.11. Les CNT sont disponibles moins rapidement que les indicateurs à court terme, mais procurent un tableau plus complet des évolutions économiques courantes, organisées en un cadre intégré qui facilite l’analyse des données. Les indicateurs à court terme, tels que les indices de prix, les indicateurs du marché du travail, les indices de la production industrielle et les statistiques de chiffre d’affaires du commerce de détail sont souvent disponibles mensuellement peu après la fin de la période en référence. Ces indicateurs à court terme fournissent des renseignements inestimables sur les spécificités des évolutions économiques courantes. Toutefois, faute d’être intégrés dans un cadre analytique homogène comme celui des comptes nationaux, ces indicateurs n’offrent pas un tableau cohérent, complet et homogène des différents aspects de la situation économique courante. Cela entrave la détermination des causes des problèmes courants et l’identification de leurs évolutions possibles. Par exemple, dans le cas d’un pays confronté à une baisse du taux de croissance de la production intérieure, il serait utile non seulement d’identifier les industries touchées—ce que permet un indice détaillé de la production—, mais aussi les facteurs à l’œuvre, tels qu’une baisse de la demande intérieure ou une chute des exportations, et d’en dépister les origines profondes, telles que des structures de revenu, d’épargne et d’investissement affectant les différentes catégories de demande.

1.12. On peut faire aux CNT le reproche que les données trimestrielles du PIB ne constituent pas un bon indicateur du cycle conjoncturel parce que le PIB comprend des activités, telles que l’administration publique et l’agriculture, qui ne réagissent pas nécessairement aux variations du cycle conjoncturel. Certains soutiennent pour cette raison qu’il est préférable de choisir un agrégat moins exhaustif, tel qu’un indice de volume des industries de transformation, comme indicateur du cycle conjoncturel. Cette critique ne serait pertinente que si les CNT se limitaient au PIB comme seul indicateur. Toutefois, les CNT ne doivent pas être considérés comme un simple instrument d’établissement d’agrégats comme le PIB; ils fournissent aussi un cadre intégré pour l’analyse des statistiques économiques, permettant ainsi l’examen et l’analyse des évolutions et des comportements. En outre, la ventilation du PIB par activités économiques spécifiques permet de présenter un tableau des activités économiques considérées les plus pertinentes pour l’analyse du cycle conjoncturel.

C. Les comptes nationaux trimestriels en tant que séries temporelles

1.13. Il est important que les CNT adoptent la forme de séries temporelles. Nous définirons ici une série temporelle comme une série de données obtenues par la mesure du même concept sur la durée, permettant la comparaison entre périodes différentes. Pour constituer une série temporelle, il faut donc que les données soient comparables au fil du temps. Cela implique, de manière cruciale, que les concepts et la mesure des données demeurent homogènes sur la durée. Entre autres choses, ceci exige des périodes de temps—mois, trimestres, etc.—identiques. Les données cumulées—c’est à dire des données couvrant par exemple la période de janvier à mars, de janvier à juin, de janvier à septembre, et ainsi de suite—, telles qu’elles étaient couramment utilisées dans les anciennes économies à planification centrale, ne constituent pas des séries temporelles. Des séries de mesures des variations enregistrées par rapport à la même période de l’année précédente—par exemple entre la croissance du troisième trimestre de l’année précédente et du troisième trimestre courant—ne constituent pas non plus des séries temporelles, car elles ne permettent pas la comparaison de périodes de temps différentes. La même observation s’applique aux variations de période à période—par exemple la variation entre la croissance du deuxième et du troisième trimestre de l’année—bien que les variations de période à période puissent être liées ensemble pour former une vraie série temporelle, sous forme d’une série d’indices.

1.14. La présentation des CNT sous forme de séries temporelles est essentielle pour l’analyse du cycle conjoncturel, l’identification des points d’inflexion, l’analyse de la tendance-cycle, l’étude des relations dynamiques entre variables économiques—en particulier les déphasages positifs et négatifs—et pour la prévision. Il importe également pour ces utilisations que les séries temporelles soient suffisamment étendues. Dans les cas où les CNT sont d’institution récente, il est recommandé d’étendre la série dans le passé. Comme règle simple à suivre, c’est que, afin de réaliser des analyses de régression et effectuer une correction des variations saisonnières, il est nécessaire que les séries temporelles couvrent au moins cinq ans. Une série de CNT ne couvrant que les trimestres de l’année précédente et de l’année en cours, même si elle satisfait aux critères énoncés au paragraphe 1.13, ne peut être considérée comme une série temporelle, car une telle présentation ne permet pas la comparaison avec les années précédentes. Ce format de série temporelle que doivent respecter les CNT a des conséquences importantes pour la conception des techniques d’établissement des CNT, comme on le verra dans les chapitres qui suivent.

1.15. L’importance d’une présentation des données mensuelles et trimestrielles sous forme de séries temporelles dans le but d’analyser les tendances et de détecter les points d’inflexion dans les données est illustrée à l’annexe 1.1. L’exemple numérique qui y est présenté indique que, dans les mesures des variations par rapport à la même période de l’année précédente, les points d’inflexion apparaissent dans les données avec un décalage systématique, qui dans la plupart des cas peut être considérable. On peut montrer que le décalage moyen atteint environ une demi-année dans les données discrètes et environ trois quarts d’année dans les données cumulées. Comme le montre cet exemple, les taux de variation par rapport à la même période de l’année précédente peuvent donc indiquer par exemple que l’économie est encore en récession alors qu’elle connaît en fait une reprise depuis déjà un certain temps.

D. Données corrigées des variations saisonnières et estimations de la tendance-cycle

1.16. La correction des variations saisonnières3 consiste, au moyen de techniques analytiques, à décomposer une série en ses composantes saisonnières, sa composante tendance-cycle et ses composantes irrégulières. L’objectif est d’identifier ces composantes afin de permettre, pour certains usages, l’observation de la série après retrait de certaines de ces composantes. Dans les données corrigées des variations saisonnières, les effets des fluctuations récurrentes internes à l’année—les fluctuations saisonnières—sont éliminés, et les estimations de la tendance-cycle sont de même corrigées de l’incidence des événements irréguliers. Les fluctuations saisonnières peuvent être dues au comportement de l’économie ou à des facteurs exogènes récurrents comme par exemple les particularités climatiques, les congés ou les fêtes religieuses et à des effets de calendrier comme les variations du nombre et du type de jours ouvrables et de jours de paye. Bien qu’il soit possible de faire porter la correction des variations saisonnières sur n’importe lequel de ces facteurs isolément ou successivement, il convient, pour des raisons qui seront expliquées au chapitre VIII, de prendre simultanément en compte toutes les fluctuations saisonnières.

1.17. Les opinions diffèrent tant entre utilisateurs qu’entre statisticiens officiels quant à la pertinence, pour les offices statistiques, de produire des estimations corrigées des variations saisonnières et des analyses de la tendance-cycle. Ces divergences d’opinions portent à la fois sur l’utilité des données corrigées des variations saisonnières en tant que telles dans diverses utilisations statistiques, et sur les entités—utilisateurs ou comptables nationaux—auxquelles il appartient d’effectuer ces corrections et l’estimation des tendances conjoncturelles. Les pratiques nationales diffèrent en conséquence sur ce point. Certains offices statistiques ne publient aucune donnée désaisonnalisée ni aucune estimation de la tendance-cycle, considérant que ces tâches ne sont pas du ressort de producteurs de statistiques officielles, mais qu’elles font partie du travail d’analyse statistique des utilisateurs. D’autres au contraire se concentrent sur la production de données et d’estimations de la tendance-cycle corrigées des variations saisonnières et peuvent même ne pas établir ou publier d’estimations de CNT brutes, mais au contraire établir directement des estimations de CNT corrigées des variations saisonnières à partir des données de base corrigées. La plupart publient des données corrigées des variations saisonnières et des données de tendance-cycle au moins pour les principaux agrégats, et cette pratique est vivement encouragée.

1.18. Un des principes fondamentaux de ce manuel est qu’il convient d’établir les CNT à partir de données de base non corrigées et d’appliquer les corrections des variations saisonnières et la recherche de la tendance-cycle aux estimations résultantes. Dans ce manuel, les considérations sur les sources et les méthodes, et en particulier les considérations relatives au calage, reposent toutes sur ce principe. Il découle de la nécessité de répondre aux besoins d’utilisateurs divers, ainsi que de considérations pratiques relatives aux méthodes de calcul. Ainsi que l’illustre l’encadré 1.1, les données brutes, les données corrigées des variations saisonnières et les estimations de la tendance-cycle servent à des fins différentes. Les données brutes indiquent ce qui s’est effectivement passé au cours de chaque période, tandis que les données corrigées des variations saisonnières et les estimations de la tendance-cycle montrent les mouvements sous-jacents de la série. Les utilisateurs devraient donc avoir accès aux trois ensembles de données. Il est évident que, si les estimations de CNT fondées sur des données brutes permettent la correction des variations saisonnières, il n’est pas possible en revanche de calculer des estimations de CNT brutes à partir des estimations corrigées. C’est pourquoi, si l’établissement des CNT repose sur des données corrigées, la production d’estimations de CNT brutes nécessite un processus d’établissement distinct, au moyen d’un ensemble distinct de données (brutes).

Encadré 1.1.Correction des variations saisonnières: données brutes, données corrigées des variations saisonnières, estimations de la tendance-cycle—Que veulent les utilisateurs?

Composantes:
Principale utilisation des donnéesUtilesInutiles
Analyse du cycle conjoncturelTendance-cycle et composante irrégulièreDonnées brutes
Détection des points d’inflexionTendance-cycle et composante irrégulièreDonnées brutes
Prévisions à court et à moyen termeLa série originelle brute et toutes ses composantes (tendance-cycle, composante irrégulière, facteurs saisonniers, facteurs d’étalonnage, etc.)
Prévisions à court terme d’éléments stables mais fortement saisonniers comme la consommation d’électricitéLes facteurs saisonniers plus la composante de tendance-cycle
Prévisions à long termeDonnées annuelles et éventuellement la composante de tendance-cycle des données trimestrielles et annuellesDonnées mensuelles et trimestrielles brutes, données corrigées des variations saisonnières et les composantes irrégulières
Analyse de l’effet d’événements particuliers, tels qu’une grèveLa composante irrégulière et tous facteurs éventuels d’étalonnage
Déterminer ce qui s’est réellement passé (par ex., combien y avait-il de chômeurs en novembre)La série brute originelleDonnées corrigées des variations saisonnières et données de tendance-cycle
Formulation de politiquesLa série originelle brute et toutes les composantes (tendance-cycle, composante irrégulière, facteurs saisonniers, facteurs d’étalonnage, etc.)
Élaboration de modèles macroéconomiquesComposantes brutes, corrigées, composante de tendance-cycle ou toutes les composantes, en fonction de l’utilisation principale du modèle
Estimation de liens comportementauxComposantes brutes, corrigées, composante tendance-cycle ou toutes les composantes, en fonction de l’utilisation principale des relations estimées.
Établissement et rapprochement de données par les statisticiens nationauxLa série originelle brute, les données corrigées des variations saisonnières, la composante irrégulière et la composante de tendance-cycle

1.19. Les données corrigées des variations saisonnières et les estimations de la tendance-cycle sont indispensables à l’identification des variations de la conjoncture et en particulier des points d’inflexion. L’identification des points d’inflexion du cycle conjoncturel est une utilisation importante des CNT qui peut être sérieusement remise en cause si les variations saisonnières et les événements exceptionnels ne sont pas extraits des données. Une solution de rechange à la correction des variations saisonnières est d’utiliser les taux de croissance du trimestre correspondant de l’année précédente plutôt que ceux du trimestre précédent. Ce n’est pas là une solution satisfaisante, comme on l’a montré au paragraphe 1.15 ci-dessus (voir l’annexe 1.1 pour de plus amples explications de cette question). En outre, les taux de croissance du trimestre correspondant n’excluent pas complètement les éléments saisonniers (par exemple, Pâques peut tomber au premier ou au second trimestre, et le nombre et le type de jours ouvrables d’un trimestre changent d’une année sur l’autre).

1.20. Les données brutes et les autres composantes de la série sont nécessaires pour d’autres fins, notamment les divers aspects du suivi des évolutions économiques courantes. Pour effectuer une prévision à court terme de séries à caractère fortement saisonnier, il faut disposer de la totalité des composantes, en particulier de la composante saisonnière. La formulation de la politique économique peut également exiger des informations sur toutes les composantes de la série, tandis que, pour l’analyse des effets dus à des événements particuliers, l’identification de la composante irrégulière peut revêtir la plus grande importance. Les données brutes sont également nécessaires à des tâches comme la modélisation économétrique, où l’information contenue dans la composante saisonnière de la série est susceptible de jouer un rôle particulier dans la détermination de la relation dynamique entre les variables4. Un motif supplémentaire justifiant le besoin de données brutes est que pour les données les plus récentes de la série, les estimations corrigées des variations saisonnières et celles de la tendance-cycle sont sujettes à des révisions supplémentaires par rapport à celles de la série brute (problème de l’oscillation à l’extrémité de la série—voir chapitre VIII.)

1.21. Certains utilisateurs peuvent préférer les données brutes parce qu’ils considèrent les données corrigées des variations saisonnières comme artificielles et arbitraires, ou bien parce qu’ils désirent corriger eux-mêmes les données en leur appliquant leurs propres ajustements. Il est clair que les données désaisonnalisées représentent une des multiples réponses possibles à la question: « Quelle valeur auraient les données si elles n’avaient pas été influencées par des facteurs saisonniers?» De ce point de vue, les données corrigées des variations saisonnières sont évidemment artificielles. Cependant, pour analyser le cycle conjoncturel, la plupart des analystes économiques ont absolument besoin de connaître la réponse à cette question. Néanmoins, de nombreux aspects de la correction des variations saisonnières demeurent controversés5, ce qui traduit en partie les nombreux choix subjectifs et quelque peu arbitraires sur lesquels repose l’ajustement, notamment le choix de la méthode (par exemple X11/X12 plutôt que TRAMO-SEATS, BV4, SABLE ou STAMP) et du modèle (additif ou multiplicatif), le traitement des observations aberrantes et le choix de la longueur des filtres. Pour ces raisons et d’autres encore, on a pu soutenir que les offices statistiques «devraient produire les données brutes et laisser les usagers utiliser leur logiciel de traitement des données saisonnières comme ils le souhaitent et de la manière qui correspond à leur analyse»6. Toutefois, si les usagers avertis peuvent et parfois souhaitent corriger eux-mêmes les données de leurs facteurs saisonniers, il est nécessaire de corriger les données à l’intention du grand public. En outre, l’office statistique peut disposer d’informations spécifiques sur l’incidence d’événements particuliers sur la série et être ainsi mieux à même d’effectuer la correction des facteurs saisonniers.

1.22. Des considérations pratiques viennent également conforter la règle fondamentale des offices statistiques qui établissent des données et des estimations de tendance-cycle désaisonnalisées à partir d’estimations de CNT brutes. Lorsque l’on établit les estimations des CNT, les versions désaisonnalisées des estimations peuvent aider à détecter des anomalies dans les données—en particulier les taux de croissance—et permettre de mieux vérifier leur plausibilité. Il peut être ainsi plus facile d’identifier les erreurs ou les écarts et leurs causes avec des données corrigées qu’avec des données brutes. En revanche des écarts et des anomalies des données brutes indépendants des facteurs saisonniers peuvent se trouver obscurcis par les corrections apportées. Il est par ailleurs plus difficile d’interpréter les incohérences dans les données désaisonnalisées, car on ignore dans quelle mesure elles pouvaient être déjà présentes de façon implicite dans les données brutes. Enfin, on constate dans la pratique que la correction des variations saisonnières des données au niveau de détail requis pour l’établissement des estimations de CNT est susceptible de laisser subsister une saisonnalité résiduelle dans les agrégats.

1.23. Bien que la désaisonnalisation élimine les influences identifiables régulières et répétées sur les séries, elle ne peut ni ne doit éliminer l’incidence d’événements irréguliers. En conséquence, en cas de forte incidence d’événements irréguliers, une série corrigée des variations saisonnières peut ne pas constituer une série lisse et aisément interprétable. Afin de faire mieux ressortir la tendance-cycle sous-jacente, la plupart des logiciels de désaisonnalisation répandus calculent également une série lissée de la tendance-cycle qui sous-tend les données désaisonnalisées (sous forme d’une estimation de la combinaison de la tendance de longue durée et des variations du cycle conjoncturel dans la série). Plusieurs pays intègrent ces estimations dans leurs publications, et cette pratique est vivement encouragée.

E. Liens théoriques entre comptes trimestriels et comptes annuels

1.24. Afin d’éviter toute confusion dans l’interprétation de l’évolution économique, il est impératif que les CNT7 soient cohérents avec les CNA. Des différences de taux de croissance entre les CNT et les CNA seraient source de perplexité pour les utilisateurs et engendreraient de l’incertitude quant à la situation réelle. En ce qui concerne le niveau des données, cela signifie que la somme des estimations des quatre trimestres de l’année doit être égale aux estimations annuelles. Lorsque les CNA ou les composantes des CNA sont construits à partir des CNT, cela va plus ou moins de soi. Cependant, plus couramment, les CNA sont élaborés à partir d’autres sources que celles des estimations trimestrielles, et dans ce cas des écarts peuvent survenir. Afin d’éviter cela, les données des CNT doivent être alignées sur celles des CNA; on y parvient par un procédé appelé «calage». Un des avantages du calage est que l’incorporation de données annuelles, habituellement plus précises, dans les estimations trimestrielles accroît l’exactitude de la série temporelle trimestrielle. Le calage garantit également une utilisation optimale des données de base trimestrielles et annuelles dans les séries temporelles.

1.25. Le calage résout le problème de la combinaison d’une série temporelle à haute fréquence (par exemple des données trimestrielles) avec des données moins fréquentes mais plus précises (par exemple des données annuelles ou moins fréquentes encore). Les problèmes de calage apparaissent dans l’établissement aussi bien des CNT que des CNA. Dans le cas des CNA, la nécessité du calage survient lorsque les estimations sont fondées sur des sondages et recensements plus complets et plus détaillés qui ne sont effectués qu’à plusieurs années d’intervalle. Le même principe fondamental s’applique au calage trimestriel et au calage annuel; cependant, ainsi qu’il ressort de l’exposé des techniques présentées au chapitre VI, le calage trimestriel est techniquement plus compliqué.

1.26. Le calage présente deux grands volets, qui dans le contexte des CNT sont généralement considérés comme deux thèmes différents: ce sont a) la trimestrialisation8 de données annuelles, utilisée pour construire des séries temporelles de CNT historiques estimées (dites «séries rétrospectives» ou rétropolées) et pour réviser les estimations préliminaires des CNT en les alignant sur les nouvelles données annuelles à mesure qu’elles deviennent disponibles; et b) l’extrapolation pour mettre à jour la série en y liant les données de base trimestrielles (l’indicateur) pour la période la plus courante («série prospective»).

1.27. L’objectif général du calage est de préserver autant que possible les variations de courte durée des données de base à l’intérieur des limites définies par les données annuelles, et simultanément, pour la série prospective, de garantir que la somme des quatre trimestres de l’année en cours soit aussi proche que possible des futures données annuelles encore inconnues9. Il importe de préserver autant que possible les variations de courte durée des données de base, car les variations instantanées de la série constituent l’intérêt principal des CNT, variations au sujet desquelles l’indicateur fournit la seule information explicite disponible. La préservation optimale des variations de courte durée des données est l’un des présupposés fondamentaux de ce manuel. Le problème fondamental du calage à base trimestrielle se ramène donc à aligner une série temporelle trimestrielle avec les données annuelles, tout en maintenant la structure trimestrielle et sans introduire de discontinuité dans le taux de croissance entre le dernier trimestre d’une année et le premier trimestre de l’année suivante. On a appelé cette difficulté «le problème de saut». Plusieurs techniques mathématiques ont été élaborées pour résoudre ce problème. Le chapitre VI en présente une, la technique proportionnelle de Denton avec quelques améliorations, qui est en conséquence la technique optimale10 dans les conditions générales de calage définies ci-dessus. Les autres techniques proposées dans les publications sont passées en revue à l’annexe 6.1.

1.28. Afin d’être cohérents, les CNT et les CNA doivent utiliser les mêmes concepts. Ainsi qu’il a été indiqué auparavant, ce manuel vise à maintenir une cohérence totale avec le SCN 1993 et à éviter toute répétition inutile. Néanmoins certains aspects théoriques concernent plus particulièrement les CNT, ou ont des conséquences plus importantes sur ces comptes, de sorte que quelques explications supplémentaires sont nécessaires. L’aspect le plus important à cet égard est le moment d’enregistrement, en particulier dans deux cas, à savoir a) les cycles de production longs, et b) les paiements peu fréquents. Les cycles de production longs, c’est-à-dire les cycles de production dont la durée dépasse celle d’une période comptable, concernent principalement la construction, la fabrication de biens durables, l’agriculture et les activités forestières. Ils peuvent poser des problèmes considérables pour l’établissement des CNT et sont traités en détail au chapitre X. Les paiements peu fréquents concernent les paiements effectués annuellement ou à intervalles peu fréquents au cours de l’année. Il s’agit par exemple des dividendes, des primes de fin d’année, des primes de vacances, des impôts sur l’utilisation d’actifs fixes et d’autres impôts sur la production. Ces questions sont traitées au chapitre IV.

F. Transparence de la comptabilité nationale trimestrielle

1.29. La transparence11 des CNT est une exigence fondamentale des utilisateurs, et concerne tout particulièrement le traitement des révisions. Afin de garantir la transparence, il faut documenter les données de base utilisées et la manière dont elles ont été corrigées, et communiquer cette documentation aux utilisateurs. Il convient également de documenter et de leur indiquer le processus d’établissement des données. On met ainsi les utilisateurs en mesure de juger eux-mêmes de l’exactitude et de la fiabilité des CNT, de façon à couper court à toute accusation éventuelle de manipulation arbitraire des données. En outre, il importe d’informer à l’avance le grand public des dates de publication, afin d’éviter que les dates de publication choisies ne donnent lieu à des accusations de manipulation. Il est recommandé d’encourager activement la formation des utilisateurs afin d’éviter que se forment des impressions erronées.

1.30. Les révisions ont pour but de fournir aux utilisateurs des données aussi précises et actuelles que possible. Face aux besoins des utilisateurs, les limitations des ressources disponibles et la gêne occasionnée aux enquêtés créent une tension entre, d’une part, l’actualité de la publication et, d’autre part, la fiabilité, l’exactitude et l’exhaustivité des résultats. Afin de concilier ces impératifs, on calcule des données préliminaires qui sont ensuite révisées lorsque des données plus nombreuses et de meilleure qualité deviennent disponibles. Les révisions offrent la possibilité d’incorporer des informations nouvelles et plus précises dans les estimations, et donc d’en améliorer l’exactitude, sans introduire de rupture dans la série temporelle.

1.31. Bien que les révisions peuvent porter à croire que les statistiques officielles sont peu dignes de confiance, retarder leur mise en œuvre risque d’amener à faire ultérieurement des révisions encore plus considérables si les révisions successives se font dans le même sens, car elles sont cumulatives. En fait, l’expérience montre que les utilisateurs avertis comprennent que la publication de révisions importantes est un signe d’intégrité. En fait, si on n’incorpore pas les révisions disponibles, la fiabilité des données diminue car elles ne reflètent pas la meilleure information connue, et cela peut parvenir à la connaissance du public—le public pourrait par exemple se demander pourquoi une révision de l’indice mensuel de la production n’a pas été incorporée dans les CNT. Pour un système de calcul reposant sur des séries temporelles, la suppression d’informations révisées peut également être coûteuse et malcommode et provoquer des erreurs d’estimation.

1.32. Afin de réduire au minimum le nombre des révisions nécessaires sans éliminer d’informations, il est souhaitable de coordonner les activités statistiques. Le processus de révision devrait se déclencher par l’arrivée de nouvelles données, et en coordonnant l’arrivée de celles-ci, on peut réduire le nombre de révisions nécessaires.

1.33. Afin d’apaiser les éventuelles préoccupations des utilisateurs au sujet des révisions, il importe de mettre en place à la fois une politique de publication et une politique de révision transparentes et clairement définies. En outre, les utilisateurs doivent être instruits des causes des révisions et de la politique suivie. Les pays ont adopté des approches diverses en matière de révision, chacun en fonction de sa situation propre. Cependant, les pratiques optimales comportent certains éléments déterminants, à savoir a) une documentation claire et aisément accessible des sources et des méthodes utilisées, b) une documentation facilement accessible sur l’ampleur et les causes des révisions, c) des dates de publication et de révision largement connues du public et dont le calendrier est publié à l’avance. Ces pratiques sont toutes requises ou encouragées par la norme spéciale de diffusion des données du FMI (NSDD) et le système général de diffusion des données (SGDD). En outre, la publication électronique de la série temporelle complète, et non seulement des données des périodes les plus récentes, facilitera aux utilisateurs la mise à jour de leurs bases de données. Ces questions seront exposées plus en détail au chapitre XI.

1.34. Afin d’éviter toute impression erronée, il est souhaitable d’œuvrer activement à la formation des utilisateurs. Si celle-ci est précieuse dans la plupart des domaines statistiques, elle importe tout particulièrement pour les CNT au vu de leur importance pour l’élaboration des politiques et de leur complexité technique. On a cherché dans ce chapitre d’introduction à faire ressortir l’utilité des CNT, mais aussi leurs faiblesses intrinsèques. Les statisticiens nationaux doivent être francs avec le public sur ces questions et s’efforcer de maintenir la transparence des sources et des méthodes d’établissement de leurs CNT. L’expérience montre par exemple qu’une démarche anticipative peut contribuer à réduire les plaintes au sujet des révisions. Bien que les statisticiens débutants puissent être confrontés à cet égard à des difficultés plus grandes que leurs confrères plus anciens, l’expérience précieuse accumulée par ces derniers doit être une incitation à adopter une attitude plus anticipative dès que la situation le leur permet. Par ailleurs les comptables nationaux sont souvent mieux au fait que les utilisateurs des possibilités d’analyse fine et des emplois possibles des données. Il est bon que les comptables nationaux éclairent les utilisateurs au sujet des possibilités analytiques et des autres avantages offerts par les données des CNT. Des contacts plus étroits avec les utilisateurs peuvent aussi aider les statisticiens à détecter des faiblesses dans leurs estimations ou dans leur présentation. En outre, les utilisateurs disposent parfois eux-mêmes d’informations économiques susceptibles d’être utiles aux comptables nationaux.

1.35. Les utilisateurs doivent être informés de la signification des données et de leurs limites, et les utilisations inappropriées doivent être découragées. Étant donné la probabilité de révisions ultérieures, il convient d’avertir les utilisateurs de ne pas accorder trop d’importance aux données publiées les plus récentes. Afin d’obtenir une évaluation prudente des évolutions, il convient de conseiller aux utilisateurs de prendre en considération la tendance des données sur plusieurs trimestres, et non seulement les données concernant le trimestre le plus récent. De même, si les statistiques des CNT sont présentées dans un format annualisé, que ce soit sous forme de taux de croissance composés ou par multiplication des niveaux par quatre, il importe d’expliquer que cette présentation amplifie l’irrégularité et l’incertitude des données des CNT (des explications plus approfondies sont fournies au chapitre VIII). Il convient de même d’éviter de présenter des taux de croissance dotés de plus d’un chiffre après la virgule, qui donnent l’impression que les données sont beaucoup plus précises qu’elles ne le sont en réalité.

1.36. Plusieurs approches peuvent être adoptées pour la formation des utilisateurs. Il est possible d’organiser des séminaires à l’intention de publics spécifiques, tels que les journalistes spécialisés, les parlementaires intéressés, les utilisateurs concernés au sein de la banque centrale ou de ministères d’État tels que le ministère des finances ou du commerce extérieur. Les demandes d’information présentées directement par les utilisateurs offrent une bonne occasion pour les comptables nationaux d’expliquer des questions spécifiques. La sortie de nouvelles publications, qui porte souvent les CNT sur le devant de la scène, peut être l’occasion pour préciser certains points à l’intention du grand public. En particulier, il convient de porter attention aux révisions et à leur causes. Par ailleurs, il faut prendre soin, dans la présentation des données, de donner des exemples de leur utilisation correcte, ainsi qu’il a été indiqué plus haut. La meilleure manière de s’y prendre est de publier des communiqués de presse adaptés au style des médias, prêts à imprimer.

G. Estimations instantanées

1.37. Dans certains pays, on appelle «estimations instantanées» les données de CNT préliminaires publiées rapidement après la période en référence. Cette terminologie est destinée à faire ressortir le fait qu’il a été fait usage de méthodes approchées et que les données sont en conséquence particulièrement sujettes à révision. Les approximations dont il est question comprennent en général l’emploi de données portant sur un ou deux mois du trimestre seulement pour tout ou partie des composantes, le(s) mois manquants) étant estimé(s) par extrapolation au moyen de méthodes mécaniques telles que celles exposées au chapitre VII. Un autre raccourci fréquent est l’emploi de données dont le taux de réponse est moins complet que celui des données utilisées pour les estimations suivantes des CNT. Le recours à des sources et à des méthodes approchées étant une caractéristique générale de l’établissement des CNT, les estimations instantanées ne diffèrent des estimations de CNT suivantes qu’en ceci qu’elles recourent aux dites méthodes en plus grande proportion. De ce fait, les estimations instantanées ne soulèvent pas de problèmes théoriques supplémentaires, encore que dans leur cas la nécessité pratique d’informer les utilisateurs de leurs limitations et d’évaluer l’ensemble des révisions des CNT soit encore plus cruciale. Les estimations instantanées peuvent ne couvrir que de façon limitée les variables du SCN 1993—elles peuvent par exemple ne couvrir que les variables du compte de production—ou être publiées sous une forme davantage agrégée. Comme le bruit statistique est plus élevé dans les données désagrégées, les estimations sont moins détaillées, ce qui fait ressortir leurs limitations aux yeux des utilisateurs. Le niveau de détail doit être de préférence le même que pour les estimations suivantes, car un niveau de détail différent exigeant l’emploi de méthodes différentes peut être cause de révisions inutiles.

1.38. Dans certains cas, les estimations instantanées peuvent servir à décrire des données calculées à partir de modèles économétriques agrégés reposant sur des facteurs tels que des relations de comportement, des indicateurs avancés ou d’autres indicateurs dépourvus de relation strictement mesurable avec la variable. Ces techniques ne peuvent se substituer à la mesure statistique et sortent du domaine de l’établissement des CNT. Comme elles exigent des compétences différentes de celles qui sont utilisées dans le processus statistique d’élaboration des données, il vaut mieux les confier à d’autres organismes.

H. Plan du manuel

1.39. Le plan de ce manuel peut se résumer comme suit: le chapitre II traite des questions stratégiques et d’organisation; les chapitres III à V abordent les sources de base sur lesquelles reposent les CNT; les techniques mathématiques appliquées aux données sont traitées aux chapitres VI à VIII et, pour finir, les chapitres IX à XI abordent un certain nombre de questions spécifiques.

1.40. Les chapitres II à V sont destinés tout particulièrement à ceux qui mettent sur pied un nouveau système. Ces chapitres seront en outre utiles à ceux qui ont à évaluer des systèmes existants. Au chapitre II sont exposées les stratégies d’élaboration d’un système de CNT et de gestion de l’établissement des CNT, assorties d’une mise en garde rappelant que les CNT doivent reposer sur les données et que les techniques mathématiques ne peuvent s’y substituer. Le chapitre présente l’ensemble des indicateurs de calage en usage dans l’ensemble du manuel afin d’expliciter l’établissement des CNT et leurs rapports avec les CNA. Il fait ressortir la nature de série temporelle des données des CNT et la nécessité de lier étroitement CNT et CNA au moyen de techniques de calage.

1.41. Les sources couramment utilisées et les problèmes qu’elles soulèvent sont abordés aux chapitres III (le PIB et ses composantes, considérés respectivement sous l’optique de la production, des dépenses et du revenu) et IV (comptes institutionnels). Le manuel recommande que, même lorsque le PIB ne peut être estimé que sous une seule optique, il convient d’établir d’autres ventilations du PIB en introduisant une catégorie résiduelle. Le chapitre IV signale qu’il est en général possible et toujours souhaitable d’établir quelques-uns des comptes institutionnels.

1.42. Le chapitre V présente les pratiques recommandées pour la manipulation des données par la vérification et la réconciliation.

1.43. Les chapitres VI à VII traitent des techniques de calage et de projection. Le manuel met en garde contre les méthodes qui introduisent un problème de saut et présente une technique de calage optimale pour résoudre ce problème conformément à l’objectif général présenté à la section C de ce chapitre introductif. Il convient d’appliquer ces techniques même dans les systèmes de CNT nouvellement établis, et il est donc essentiel que les statisticiens chargés d’établir les CNT en comprennent les aspects fondamentaux et leurs implications pour le calcul des comptes. Toutefois, les fondements mathématiques de ces techniques, les améliorations et les autres solutions possibles dont on trouvera le détail à la fin du chapitre et dans les annexes ne sont présentés qu’à titre informatif et concernent tout particulièrement les lecteurs avertis.

1.44. Les principes fondamentaux de la correction des variations saisonnières sont décrits au chapitre VIII. Le chapitre a été rédigé spécialement à l’intention des statisticiens chargés de la mise sur pied d’un nouveau système ainsi qu’à ceux qui travaillent sur des systèmes existants qui ne disposent pas encore de données désaisonnalisées.

1.45. Le chapitre IX traite des questions relatives à la mesure des prix et des volumes. Le problème de l’agrégation dans le temps intéresse tous les comptables nationaux, tandis que les questions de chaînage annuel concernent les systèmes plus avancés12.

1.46. Les travaux en cours sont traités au chapitre X. Les problèmes concernent tous les statisticiens nationaux mais la sophistication plus ou moins grande des méthodes utilisées dépend de l’étape du processus d’établissement des CNT.

1.47. Le chapitre XI aborde la politique de révision et le cycle d’établissement des comptes. Quelle que soit la politique de révision retenue, adaptée à la situation propre à chaque pays, elle doit dans tous les cas être transparente.

Annexe 1.1. Identification des points d’inflexion

1.A1.1. Cette annexe présente un exemple numérique qui illustre à quel point il importe, aux fins de l’analyse des tendances et des points d’inflexion dans les données, de présenter l’information économique mensuelle et trimestrielle sous forme de série temporelle et de calculer les taux de variation de la série entre périodes successives, ainsi qu’il est précisé aux chapitres I et VIII. Lorsqu’on ne dispose pas de séries temporelles et d’estimations de la tendance-cycle désaisonnalisées, il est de pratique courante de présenter les variations par rapport à la période correspondante de l’année précédente, et non par rapport à la période précédente. Comme le montre l’exemple numérique, les taux de variation par rapport à la période correspondante de l’année précédente peuvent faillir à identifier la tendance courante de l’activité économique—et indiquer, par exemple, qu’une économie se trouve encore en récession alors qu’elle connaît déjà une reprise depuis un certain temps. Lorsqu’on mesure les variations par rapport à la période correspondante de l’année précédente, les points d’inflexion des données apparaissent avec un certain retard, qui dans certaines circonstances peut être considérable. Le retard moyen constaté est d’environ une demi-année dans les données discrètes et de près de trois quarts d’année dans les données cumulées.

1.A1.2. Outre qu’il ne fait apparaître les points d’inflexion qu’avec retard, le calcul des variations par rapport à la période correspondante de l’année précédente n’élimine pas complètement tous les éléments saisonniers (par exemple, Pâques peut tomber au premier ou au deuxième trimestre, ou bien le nombre de jours ouvrables d’un trimestre peut changer d’une année sur l’autre). De plus, ces taux de variation d’une année sur l’autre reflètent non seulement tous les événements irréguliers survenant dans la période en cours, mais aussi tous ceux survenus au cours de la période correspondante de l’année précédente.

1.A1.3. Il s’ensuit que les taux de variation d’une année sur l’autre ne sont pas adaptés à l’analyse du cycle conjoncturel, et qu’une analyse de l’économie conduite sur cette base est susceptible d’avoir des conséquences néfastes à la bonne conception de la politique macroéconomique.

1.A1.4. Si les variations par rapport à la même période de l’année précédente reposent sur des données cumulées (par exemple des données couvrant la période de janvier, de janvier à mars, de janvier à juin, etc.), ce qui est de tradition dans certains pays, l’apparition des points d’inflexion en sera retardée encore davantage.

1.A1.5. L’exemple numérique présenté dans l’exemple 1.A1.1 repose sur une série temporelle de données hypothétiques commençant au premier trimestre de 1996, que l’on peut considérer soit comme représentant des tonnes d’acier produites à chaque trimestre, soit comme le PIB trimestriel à prix constants. Il comporte trois points d’inflexion. Le premier point d’inflexion apparaît au trimestre 1 de 1998, le deuxième au trimestre 1 de 1999 et le troisième au trimestre 4 de 1999.

Exemple 1.A1.1.Identification des points d’inflexion

Tonnes d’acier produit

Les caractères gras indiquent les points d’inflexion.

Taux de variation
TrimestreDonnées discrètesDonnées cumuléesTaux de variation d’un trimestre sur l’autreVariations par rapport à la période correspondante de l’année précédente (données discrètes)Variations par rapport à la période correspondante de l’année précédente (données cumulées)
T1 19961.537,91.537.9
T2 19961.530,23.068,1−0,5%
T3 19961.522,64.590,7−0,5%
T4 19961.515.06.105.8−0.5%
T1 9971.507,51.507,5−0,5%−2,0%−2,0%
T2 19971.500,03.007,5−0,5%−2,0%−2,0%
T3 19971.470,04.477,5−2,0%−3,5%−2,5%
T4 19971.440,05.917,5−2,0%−5,0%−3,1%
T1 9981.350,01.350,0−6,3%−10,4%−10,4%
T2 19981.395,02.745,03,3%−7,0%−8,7%
T3 19981.425,04.170,02,2%−3,1%−6,9%
T4 19981.575,05.745,010,5%9,4%−2,9%
T1 9991.605,01.605,01,9%18,9%18,9%
T2 19991.590,03.195,00,9%14,0%16,4%
T3 19991.575,04.770,0−0,9%10,5%14,4%
T4 19991.500,06.270,0−4,8%4,8%9,1%
T1 20001.500,01.500,00,0%−6,5%6,5%
T2 20001.515,03.015,01.0%−1,7%−5,6%
T3 20001.530,04.545,01,0%−2,9%−4,7%
T4 20001.545,06.090,01,0%3,0%−2,9%

1.A1.6. Dans les données trimestrielles discrètes présentées à la première colonne de l’exemple 1.A1.1, ces trois points d’inflexion apparaissent clairement lorsque la série a) de décroissante devient croissante au trimestre 1 de 1998, puis b) de croissante devient décroissante au trimestre 1 de 1999, et c) de décroissante devient croissante au trimestre 4 de 1999.

1.A1.7. De même, dans la troisième colonne de l’encadré 1.A1.1, qui présente les taux de variations d’un trimestre sur l’autre, le premier point d’inflexion est indiqué par l’inversion du taux de variation trimestriel, qui de négatif au trimestre 1 de 1996 devient positif au trimestre 2 de 1998, le deuxième point d’inflexion par le passage d’un taux positif à un taux négatif entre le trimestre 1 et le trimestre 2 de 1999, et le troisième point d’inflexion par le passage d’un taux négatif à un taux positif de variation entre le trimestre 4 de 1999 et le trimestre 1 de 2000.

1.A1.8. Lorsqu’on utilise les variations par rapport à la période correspondante de l’année précédente (par exemple la variation entre le trimestre 1 de 1996 et le trimestre 1 de 1997) au lieu des variations d’un trimestre sur l’autre, le retard d’apparition des points d’inflexion peut être considérable. Dans l’exemple présenté, les variations par rapport au même trimestre de l’année précédente sont présentées dans la quatrième colonne et montrent le troisième point d’inflexion survenant au trimestre 3 de 1999—c’est-à-dire trois trimestres après qu’il se soit effectivement produit.

1.A1.9. Si les variations par rapport au trimestre correspondant de l’année précédente sont établies sur la base de données cumulées, comme le montre la dernière colonne, l’analyse donne l’impression que le point d’inflexion est apparu encore un trimestre plus tard.

Exemple 1.A1.1. (fin)

Une autre extension pourrait être le développement de comptes nationaux mensuels. Ceux-ci sont particulièrement utiles dans les situations de forte inflation. Une telle extension, pour justifier l’emploi des ressources supplémentaires nécessaires, devrait fournir un système de données mensuelles et ne pas se limiter au seul chiffre du PIB. Le montant du PIB n’apporte en soi guère plus d’information que les indicateurs sous-jacents. En outre, l’instabilité plus grande des données mensuelles peut rendre malaisé le repérage des tendances sous-jacentes. L’établissement de comptes nationaux mensuels ne présente pas de problèmes méthodologiques inédits par rapport aux CNT.

L’exemple d’utilisation de données de CNT présenté dans l’encadré ci-contre doit se faire de préférence avec des données ou des estimations de tendance désaisonnalisées.

Il existe des techniques éprouvées de désaisonnalisation, telles que la méthode du Census X11/X12. Elles seront présentées au chapitre VIII.

Voir, par exemple, Bell and Hillmer (1984), p. 291–320.

Voir, par exemple, le chapitre 5 de Alterman, Diewert cl Feenestra (1999) pour un aperçu de beaucoup de ces questions controversées.

Hyllenberg (1998), p. 167–168.

C’est-à-dire les CNT non corrigés des variations saisonnières.

La trimestrialisation est définie ici comme la production de données trimestrielles pour les périodes passées à partir des données annuelles et des indicateurs trimestriels; elle recourt aux techniques d’interpolation pour les données de stock et de distribution chronologique pour les données de flux. On trouvera davantage de détails sur ce sujet au chapitre VI.

Les seules exceptions à cette règle générale concernent les rares cas où a) la relation entre l’indicateur et la variable cible suit un schéma de courte durée connu, ou b) ce que l’on sait du mécanisme d’erreur sous-jacent indique que les données concernant certains trimestres sont d’une qualité inférieure à celles des autres et doivent donc être ajustées davantage.

Les améliorations décrites au chapitre VI fournissent également des solutions supérieures dans le cas des deux exceptions à la règle générale mentionnées dans la note 9.

Qualité qui peut être décrite par des termes comme ouverture, honnêteté, etc.

Le terme volume est utilisé pour les mesures qui excluent l’effet des variations des prix des composantes qui composent l’article. L’exclusion de l’effet des variations de prix signifie que les variations d’une série temporelle de mesures de volume sont dues à des variations de quantité et de qualité. Le volume diffère de la quantité, qui est limitée aux données qui peuvent être exprimées en unités physiques. En conséquence, les mesures de quantité ne tiennent pas compte de la variation de la qualité et ne sont pas applicables aux articles non quantifiables ou aux agrégats d’articles différents. Le volume diffère également des estimations en valeur réelle qui font référence—dans la terminologie précise des comptes nationaux—à des mesures du pouvoir d’achat d’un article, par référence donc aux prix d’autres articles. Dans l’usage courant, «réel» sert souvent à désigner le pouvoir d’achat et les mesures de volume. Si les estimations à prix constants sont une forme courante de mesure de volume, le terme inclut également les indices de volume en chaîne ou à base fixe.

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