In AQLT/JDCruncheR: Interface between the JDemetra+ cruncher and R, and quality report generator

knitr::opts_chunk$set(
    echo = TRUE, size = "small"
)
library("JDCruncheR")
library("kableExtra")
library("knitr")

La version actuelle du package JDCruncheR (r utils::packageVersion("JDCruncheR")) permet de faire deux choses :

• lancer facilement le cruncher de JDemetra+ (JWSACruncher) pour mettre à jour un workspace et en exporter les résultats.
• calculer un bilan qualité qui permet de synthétiser l'ensemble des diagnostics liés aux séries désaisonnalisées, afin de repérer rapidement les séries les plus problématiques sur lesquelles il faut concentrer son analyse. Ce bilan est surtout utile dans le cas de la désaisonnalisation d'un grand nombre de séries puisqu'il est dans ce cas impossible de regarder l'ensemble des diagnostics pour chaque série dans un temps raisonnable.

À propos du cruncher

Pour éviter que le présent package (JDCruncheR) ne soit trop volumineux, il ne contient pas le cruncher de JDemetra+. Ce dernier peut être téléchargé à l'adresse suivante: https://github.com/jdemetra/jdemetra-app/releases. Pour plus d'informations sur l'installation du cruncher et sa configuration avec une version portable de Java, voir le wiki de JDCruncheR : https://github.com/InseeFr/JDCruncheR/wiki/Installation-&-configuration.

Pour lancer le cruncher de JDemetra+, il faut trois éléments :

• un fichier contenant les paramètres sur la méthode de rafraîchissement à utiliser pour mettre le workspace à jour ;
• un workspace valide de JDemetra+ ;
• le chemin d'accès au cruncher.

Dans le package JDCruncheR, il existe trois fonctions associées au lancement du cruncher :

• create_param_file() qui permet de créer le fichier de paramètres ;
• cruncher() qui permet de lancer le cruncher sur un workspace à partir d'un fichier de paramètres ;
• cruncher_and_param() qui permet de lancer le cruncher tout en créant le fichier de paramètres et de personnaliser certaines sorties du cruncher.

Création du fichier de paramètres avec create_param_file()

Les paramètres de la fonction create_param_file() sont les mêmes que ceux décrits dans le wiki du cruncher de JDemetra+ (https://github.com/jdemetra/jwsacruncher/wiki). Les trois paramètres les plus importants de create_param_file() sont :

1. policy qui est la méthode de rafraîchissement utilisée (voir tableau ci-dessous).

refresh_policy <- structure(list(`Option sous JDemetra+` = c(
    "Fixed model",
    "Estimate regression coefficients",
    "Estimate regression coefficients + Arima parameters",
    "Estimate regression coefficients + Last outliers",
    "Estimate regression coefficients + all outliers",
    "Estimate regression coefficients + Arima model",
    "Concurrent"
), `Option du cruncher` = c(
    "current", "fixedparameters (ou fixed)",
    "parameters (paramètre par défaut)", "lastoutliers", "outliers",
    "stochastic", "complete ou concurrent"
), Signification = c(
    "Le modèle ARIMA, les outliers et les autres paramètres du modèle de régression ne sont ni ré-identifiés ni ré-estimés. Le schéma de décomposition est inchangé.",
    "Le modèle ARIMA, les outliers et les autres paramètres du modèle regARIMA ne sont pas ré-identifiés. Les coefficients du modèle ARIMA sont fixés et les autres paramètres du modèle de régression sont ré-estimés. Le schéma de décomposition est inchangé.",
    "Le modèle ARIMA, les outliers et les autres paramètres du modèle de régression ne sont pas ré-identifiés mais sont tous ré-estimés. Le schéma de décomposition est inchangé.",
    "Le modèle ARIMA, les outliers (sauf ceux de la dernière année) et les autres paramètres du modèle de régression ne sont pas ré-identifiés mais sont tous ré-estimés. Les outliers de la dernière année sont ré-identifiés. Le schéma de décomposition est inchangé.",
    "Le modèle ARIMA et les paramètres du modèle regARIMA autres que les outliers ne sont pas ré-identifiés mais ré-estimés. Tous les outliers sont ré-identifiés. Le schéma de décomposition est inchangé.",
    "Ré-identification de tous les paramètres du modèle regARIMA hormis les variables calendaires. Le schéma de décomposition est inchangé.",
    "Ré-identification de tout le modèle regARIMA."
)), .Names = c(
    "Option sous JDemetra+",
    "Option du cruncher", "Signification"
), class = "data.frame", row.names = c(
    NA,
    -7L
))

kable(refresh_policy,
    caption = "Les différentes politiques de rafraîchissement",
    booktabs = TRUE, format = "latex"
) %>%
    kable_styling(
        full_width = TRUE,
        latex_options = "hold_position"
    ) %>%
    group_rows("Partial concurrent adjustment", 1, 6) %>%
    group_rows("Concurrent", 7, 7) %>%
    column_spec(1, width = "4cm") %>%
    column_spec(2, width = "2.5cm")

\begin{table}[!h]

\caption{\label{tab:unnamed-chunk-1}Les différentes politiques de rafraîchissement} \centering \begin{tabu} to \linewidth {>{\raggedright\arraybackslash}p{4cm}>{\raggedright\arraybackslash}p{2.5cm}>{\raggedright}X} \toprule Option sous JDemetra+ & Option du cruncher & Signification\ \midrule \addlinespace[0.3em] \multicolumn{3}{l}{\textbf{Partial concurrent adjustment}}\ \hspace{1em}Fixed model & current & Le modèle ARIMA, les outliers et les autres paramètres du modèle de régression ne sont ni ré-identifiés ni ré-estimés. Le schéma de décomposition est inchangé.\ \hspace{1em}Estimate regression coefficients & fixedparameters (ou fixed) & Le modèle ARIMA, les outliers et les autres paramètres du modèle regARIMA ne sont pas ré-identifiés. Les coefficients du modèle ARIMA sont fixés et les autres paramètres du modèle de régression sont ré-estimés. Le schéma de décomposition est inchangé.\ \hspace{1em}Estimate regression coefficients + Arima parameters & parameters (paramètre par défaut) & Le modèle ARIMA, les outliers et les autres paramètres du modèle de régression ne sont pas ré-identifiés mais sont tous ré-estimés. Le schéma de décomposition est inchangé.\ \hspace{1em}Estimate regression coefficients + Last outliers & lastoutliers & Le modèle ARIMA, les outliers (sauf ceux de la dernière année) et les autres paramètres du modèle de régression ne sont pas ré-identifiés mais sont tous ré-estimés. Les outliers de la dernière année sont ré-identifiés. Le schéma de décomposition est inchangé.\ \hspace{1em}Estimate regression coefficients + all outliers & outliers & Le modèle ARIMA et les paramètres du modèle regARIMA autres que les outliers ne sont pas ré-identifiés mais ré-estimés. Tous les outliers sont ré-identifiés. Le schéma de décomposition est inchangé.\ \hspace{1em}Estimate regression coefficients + Arima model & stochastic & Ré-identification de tous les paramètres du modèle regARIMA hormis les variables calendaires. Le schéma de décomposition est inchangé.\ \addlinespace[0.3em] \multicolumn{3}{l}{\textbf{Concurrent}}\ \hspace{1em}Concurrent & complete ou concurrent & Ré-identification de tout le modèle regARIMA.\ \bottomrule \end{tabu} \end{table}

1. matrix_item qui est une chaîne de caractères contenant les noms des paramètres à exporter. Par défaut ce sont ceux de l'option default_matrix_item. On peut donc au choix modifier l'option default_matrix_item ou le paramètre matrix_item :

library("JDCruncheR")
# Pour afficher les paramètres par défaut :
getOption("default_matrix_item")
# Pour modifier les paramètres par défaut pour n'exporter par exemple
# que les critères d'information :
options(default_matrix_item = c(
    "likelihood.aic",
    "likelihood.aicc",
    "likelihood.bic",
    "likelihood.bicc"
))

1. tsmatrix_series qui est une chaîne de caractères contenant les noms des paramètres à exporter. Par défaut ce sont ceux de l'option default_tsmatrix_series. On peut donc au choix modifier l'option default_tsmatrix_series ou le paramètre tsmatrix_series :

# Pour afficher les paramètres par défaut :
getOption("default_tsmatrix_series")
# Pour modifier les paramètres par défaut pour n'exporter par exemple que
# la série désaisonnalisées et ses prévisions :
options(default_tsmatrix_series = c("sa", "sa_f"))

Pour voir l'ensemble des paramètres, il suffit d'utiliser sous R la commande ?create_param_file.

Après cela, il ne reste plus qu'à créer le fichier de paramètres. Ci-dessous quelques exemples.

# Un fichier parametres.param sera créé sous D:/ avec la politique de rafraîchissement
# "lastoutliers" et les autres paramètres par défaut
create_param_file(
    dir_file_param = "D:/",
    policy = "lastoutliers"
)

# Si l'on a modifié les options "default_matrix_item" et "default_tsmatrix_series" pour
# n'exporter que les critères d'information, la série désaisonnalisée et ses
# prévisions, la commande précédente est équivalent à :
create_param_file(
    dir_file_param = "D:/",
    policy = "lastoutliers",
    matrix_item = c(
        "likelihood.aic", "likelihood.aicc",
        "likelihood.bic", "likelihood.bicc"
    ),
    tsmatrix_series = c("sa", "sa_f")
)

Lancement du cruncher

Pour lancer le cruncher avec cruncher() ou cruncher_and_param(), il faut spécifier le chemin d'accès au dossier contenant le cruncher (paramètre cruncher_bin_directory) ainsi que celui du workspace à traiter (paramètre workspace).

Par défaut, le chemin d'accès au dossier du cruncher est celui contenu dans le paramètre cruncher_bin_directory : il suffit donc de modifier une seule fois cette option afin qu'elle s'applique à toutes les exécutions du cruncher. Le chemin à indiquer est celui du dossier contenant le fichier jwsacruncher.bat, situé dans le dossier "Bin" du dossier d'installation du cruncher. Ainsi, s'il a été installé sous D:\jdemetra-cli-2.2.3, le fichier jwsacruncher.bat sera présent sous D:\jdemetra-cli-2.2.3\bin. Il faut donc modifier l'option cruncher_bin_directory de la façon suivante :

options(cruncher_bin_directory = "D:/jdemetra-cli-2.2.3/bin/")

Si aucun chemin de workspace n'est selectionné, une fenêtre s'ouvre, invitant à sélectionner le workspace sur lequel on souhaite lancer le cruncher.

La fonction cruncher_and_param() permet de créer un fichier temporaire de paramètres via la fonction create_param_file(), pour ensuite lancer le cruncher via la fonction cruncher(). En plus des paramètres disponibles dans ces deux fonctions, cruncher_and_param() permet de renommer le dossier contenant les résultats du workspace afin qu'ils soient égaux aux noms des multi-documents affichés dans l'application JDemetra+ grâce au paramètre rename_multi_documents (par défaut rename_multi_documents = TRUE : les dossiers sont renommés). Ci-dessous quelques exemples d'utilisation.

# La commande suivante permet de mettre à jour le workspace "ipi" présent sous
# D:/Campagne_CVS/ avec l'option de rafraîchissement "lastoutliers". Les autres
# options de lancement du cruncher sont ceux par défaut de la fonction create_param_file().
# En particulier, les paramètres exportés sont ceux des options "default_matrix_item"
# et "default_tsmatrix_series", et les résultats sortent sous D:/Campagne_CVS/Output/.
cruncher_and_param(
    workspace = "D:/Campagne_CVS/ipi.xml",
    rename_multi_documents = FALSE,
    policy = "lastoutliers"
)

# Utilisation du paramètre "output" pour changer le dossier contenant les résultats :
cruncher_and_param(
    workspace = "D:/Campagne_CVS/ipi.xml",
    output = "D:/Resultats campagne/",
    rename_multi_documents = FALSE,
    policy = "lastoutliers"
)

# Pour modifier les noms des dossiers contenant les sorties afin qu'ils soient égaux
# aux noms des multi-documents affichés dans l'application JDemetra+ il suffit
# d'utiliser le paramètre "rename_multi_documents = TRUE" (valeur par défaut).
# Le paramètre "delete_existing_file = TRUE" permet, lui, de supprimer éventuels
# dossiers existants portant le même nom qu'un des multi-documents.
cruncher_and_param(
    workspace = "D:/Campagne_CVS/ipi.xml",
    rename_multi_documents = TRUE,
    delete_existing_file = TRUE,
    policy = "lastoutliers"
)

# Pour voir les autres paramètres de la fonction :
?cruncher_and_param

AQLT/JDCruncheR documentation built on March 20, 2024, 2:32 p.m.