OEST - DGAC - base TEMIS

1-1- Transformation des données
On constate nettement sur la figure 1, et c'est vrai aussi bien sûr pour les
lignes, individuellement, que le trafic en nombre de passagers comporte une
composante saisonnière de période 12 (un an), comme c'est presque toujours le cas
pour une série temporelle de base mensuelle. Notons que le mois d'août est un mois
bien plus creux pour 8RADCONCUR que pour la somme des autres lignes (on peut
suggérer que parmi ces dernières figurent bon nombre de lignes desservant des
régions de tourisme estival). On conçoit que ces différences de saisonnalité existent
aussi à l'intérieur du groupe des autres lignes. Si bien que selon le mois, le poids
relatif des lignes varie. Il faudra donc tenir compte du mois de l'année dans la
relation, ou ce qui est plus simple, travailler sur des données désaisonnalisées.
Un moyen simple de neutraliser la saisonnalité est de considérer des taux
d'accroissement:
T Yt — Yts où s est la saison.
' t-s
Ici s=12, il s'agit donc d'une variation relative de trafic en % par rapport au
même mois de l'année précédente.
En fait, de manière classique on utilise des données en delta-log, c'est-à-dire
passer de Yt à Z, défini par :
Z, = 111(7/)-111(7,-12)
C'est une transformation assez proche du taux d'accroissement.
En effet :
Z, = ln(r,) - ln(r,_12)= In ^ = In ItflAL = ln(i + M-)
Yt-\2 Ji-12 Y,-n
soit :
Zt » „ si Aï « F;_i2 , ce qui n'est pas toujours le cas néanmoins, il faut s'en méfier.
La période couverte par les données est donc réduite à 84 mois, de janvier
1988 à décembre 1994 (on ne peut pas, bien sûr, calculer de delta-log pour la
première année.)
0,3
fig2 : exemple de ligne dont le trafic est exprimé en delta-log
- BIARRTTZ BAYONf^E AN3LET FARBI
ORLY i
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