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output: github_document
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<!-- README.md is generated from README.Rmd. Please edit that file -->
```{r, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
collapse = TRUE,
comment = "#>"
)
```
# DT-tvcoef
[![Build](https://github.com/inseefrlab/dt-tvcoef/workflows/Dockerize/badge.svg)](https://hub.docker.com/repository/docker/inseefrlab/dt-tvcoef)
[![Onyxia](https://img.shields.io/badge/Launch-Datalab-orange?logo=R)](https://datalab.sspcloud.fr/launcher/ide/rstudio?autoLaunch=false&service.image.custom.enabled=true&service.image.pullPolicy=%C2%ABAlways%C2%BB&service.image.custom.version=%C2%ABinseefrlab%2Fdt-tvcoef%3Alatest%C2%BB&init.personalInit=%C2%ABhttps%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Finseefrlab%2Fdt-tvcoef%2Fmaster%2F.github%2Fsetup_onyxia.sh%C2%BB)
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](https://github.com/InseeFrLab/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 :
```{r, eval=FALSE}
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](https://www.azul.com/downloads/#zulu)
- [AdoptOpenJDK](https://adoptopenjdk.net/)
- [Amazon Corretto](https://aws.amazon.com/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](https://hub.docker.com/repository/docker/inseefrlab/dt-tvcoef) est également disponible et peut être directement utilisée avec [Onyxia](https://github.com/InseeFrLab/onyxia-web), la plateforme *datascience* développée par l'[Insee](https://www.insee.fr/fr/accueil) en cliquant sur [![Onyxia](https://img.shields.io/badge/Launch-Datalab-orange?logo=R)](https://datalab.sspcloud.fr/launcher/ide/rstudio?autoLaunch=false&service.image.custom.enabled=true&service.image.pullPolicy=%C2%ABAlways%C2%BB&service.image.custom.version=%C2%ABinseefrlab%2Fdt-tvcoef%3Alatest%C2%BB&init.personalInit=%C2%ABhttps%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Finseefrlab%2Fdt-tvcoef%2Fmaster%2F.github%2Fsetup_onyxia.sh%C2%BB).
## 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.