Comprendre la grangerisation : un guide pour préparer des données de séries chronologiques

La granularisation est un processus de transformation de données d'une série chronologique en un processus stationnaire, ce qui signifie que les propriétés statistiques des données restent constantes dans le temps. Cela se fait en supprimant les composantes de tendance et de saisonnalité des données, ne laissant que les variations résiduelles qui ne sont pas prévisibles.

Le terme « granulisation » vient du nom du test de causalité de Granger, qui est un test statistique utilisé pour déterminer si une fois les séries peuvent être utilisées pour prédire une autre série chronologique. Le test de causalité de Granger repose sur l’idée que si une série temporelle peut être utilisée pour prédire une autre série temporelle, il doit alors exister une sorte de relation entre les deux. En grangerisant les données, nous supprimons essentiellement toutes les relations qui pourraient exister entre les séries chronologiques et les rendons plus difficiles à prédire.

Il existe plusieurs méthodes pour grangeriser les données de séries chronologiques, notamment :

1. Détendance : cela implique de supprimer la tendance globale des données en ajustant une ligne de tendance linéaire ou logarithmique, puis en la soustrayant des données d'origine.
2. Décomposition saisonnière : cela implique de décomposer les données en leurs éléments constitutifs, tels que les modèles saisonniers, et de les supprimer des données.
3. Différence : cela implique de prendre la différence entre les observations consécutives de la série chronologique, ce qui peut aider à supprimer toute tendance ou saisonnalité pouvant être présente dans les données.
4. Modélisation de la moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) : cela implique d'ajuster un modèle statistique aux données qui inclut des composants de tendance, de saisonnalité et de variation aléatoire. Le modèle peut ensuite être utilisé pour supprimer ces composants des données, ne laissant que les variations résiduelles.

Dans l'ensemble, la grangerisation est une technique utile pour préparer les données de séries chronologiques pour l'analyse, car elle peut aider à supprimer toutes les variables ou relations confusionnelles qui pourraient affecter la résultats de l’analyse.