Ajustement saisonnier pendant la période des impôts
Beaucoup de séries chronologiques présentent un comportement saisonnier marqué. La procédure qui consiste à retirer la composante saisonnière d'une série s'appelle l'ajustement saisonnier. Par exemple, la plupart des données économiques publiées par le gouvernement sont désaisonnalisées.
Vous avez vu plus tôt qu'en prenant la première différence d'une marche aléatoire, on obtient un bruit blanc stationnaire. Pour l'ajustement saisonnier, au lieu de prendre la première différence, vous prendrez la différence avec un décalage correspondant à la périodicité.
Examinez de nouveau la FAC des bénéfices trimestriels de H&R Block, préchargés dans le DataFrame HRB, où l'on voit clairement une composante saisonnière. L'autocorrélation est élevée aux retards 4, 8, 12, 16, … en raison du pic de bénéfices tous les quatre trimestres pendant la période des impôts. Appliquez un ajustement saisonnier en prenant la quatrième différence (quatre représente la périodicité de la série). Calculez ensuite l'autocorrélation de la série transformée.
Cette activité fait partie du cours
Analyse des séries chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
- Créez un nouveau DataFrame de bénéfices désaisonnalisés en prenant la différence avec un décalage de 4 des bénéfices trimestriels à l'aide de la méthode
.diff(). - Examinez les 10 premières lignes du DataFrame désaisonnalisé et remarquez que les quatre premières lignes sont
NaN. - Supprimez les lignes
NaNà l'aide de la méthode.dropna(). - Tracez la fonction d'autocorrélation du DataFrame désaisonnalisé.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import the plot_acf module from statsmodels
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
# Seasonally adjust quarterly earnings
HRBsa = ___
# Print the first 10 rows of the seasonally adjusted series
print(HRBsa.___)
# Drop the NaN data in the first four rows
HRBsa = ___
# Plot the autocorrelation function of the seasonally adjusted series
plot_acf(HRBsa)
plt.show()