DT-tvcoef

Ce dépôt contient tous les programmes du document de travail

Quartier-la-Tente A. (2024), Utilisation de modèles de régression à coefficients variant dans le temps pour la prévision conjoncturelle, Document de travail Insee, G2024/16.

Il est disponible à l’adresse : https://www.insee.fr/fr/statistiques/8210914.

Pour citer cet article :

@article{inseeDTG202416,
  title={Utilisation de mod{\`e}les de r{\'e}gression à coefficients variant dans le temps pour la pr{\'e}vision conjoncturelle},
  author={Quartier{-la-}Tente, Alain},
  journal={Document de travail Insee},
  number={G2024/16},
  year={2024},
  url={https://github.com/InseeFrLab/DT-tvcoef}
}

Le package R tvCoef accompagne cette étude.

Installation

Tous les programmes sont en R et ils nécessitent d’avoir une version de Java SE supérieure ou égale à 17. Pour vérifier la version Java utilisée par R, utiliser la commande :

library(rJava)
.jinit()
.jcall("java/lang/System", "S", "getProperty", "java.runtime.version")

Si vous n’avez pas de version compatible, vous pouvez par exemple installer une version portable à partir des liens suivants :

• Zulu JDK

• AdoptOpenJDK

• Amazon Corretto

Pour installer tous les packages il faut avoir le package renv d’installé et une fois le projet chargé il suffit de lancer le code renv::restore().

Une image docker est également disponible et peut être directement utilisée avec Onyxia, la plateforme datascience développée par l’Insee en cliquant sur .

Description des programmes

• Les codes, graphiques et tableaux des sections “Modélisation générale et tests” et “Description des méthodes” sont directement crées dans le fichier DT/DT-tvcoef.qmd.

• Le dossier R/extract_data contient les programmes permettant de récupérer les données utilisées dans le document de travail (et intégrées dans le package tvCoef).

Les programmes suivants sont utilisés calculer les résultats de la dernière section “Comparaison générale” :

• R/1_estimation_modeles.R estime les 28 modèles utilisés les modèles.

• R/2A_in_sample_error.R calcule les erreurs dans l’échantillon.

• R/2B_out_of_sample_error.R calcule les erreurs dans l’échantillon.

• R/3_tables.R génère les tableaux de résultats.