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Épisode 8 : Etienne & les statistiques: Voyage au centre de la thèse fondé par Amélie Elouin (Laboratoire d'Optique et Biosciences)
No full textCette semaine Amélie reçoit le docteur Etienne Donier-Meroz, ancien thésard du Centre de Recherche en Économie et Statistique (CREST) à l’ENSAE ! Dans cet épisode Etienne nous parle de statistiques… Comme il le dit: les statistiques sont présentes partout et permettent de prédire certains phénomènes qui nous entourent. Il nous explique tout
Prévisions de densité de l'inflation : une approche par forêt de régressions quantile
No full textDensity forecasts of inflation are a fundamental input for medium-term oriented forecasters, such as National Statistic Institutes or Central Banks. We show that a quantile regression forest, capturing a general non-linear relationship between euro area (headline and core) inflation and a large set of determinants, is competitive with state-of-the-art linear benchmarks and judgemental survey forecasts. The median forecasts of the quantile regression forest are very close to the ECB point inflation forecasts, displaying similar deviations from "linearity". Given that the ECB modelling toolbox is essentially linear, this finding suggests that the expert judgement embedded in the ECB forecast may be characterized by some mild non-linearityLes prévisions de densité de l'inflation sont fondamentales pour les prévisionnistesorientés vers le moyen terme, tels que les instituts nationaux de statistique ou lesbanques centrales. Nous montrons qu'une forêt de régressions quantile, captant unerelation générale non linéaire entre l'inflation de la zone euro (globale et de base) et unlarge ensemble de déterminants, est compétitive par rapport aux modèles linéaires deréférence. Les prévisions médianes de la forêt de régressions quantile sont très prochesdes prévisions d'inflation ponctuelle de la BCE, affichant des écarts similaires parrapport à la "linéarité". Étant donné que la boîte à outils de modélisation de la BCErepose principalement sur des approches linéaires, ce résultat suggère que le jugementd'expert intégré dans les prévisions de la BCE peut être caractérisé par une légère non-linéarité
L'accueil des données administratives : un processus structurant
No full textInternational audienceGiven the growing importance of administrative data in the statistical production process, rationalising the way it is processed is becoming a major challenge. The work starts as soon as the data arrive! They are received as configured according to their administrative uses, thus requiring to transform them into statistical data, i.e. data organised according to the statistical units of interest (individuals, households, establishments, employers, etc.) and statistical concepts. This phase can be pooled and "decoupled" from downstream statistical processes, which provides greater scope for adaptation, but also for sharing information. The challenge is to set up a system that combines adaptability, performance, security and traceability. INSEE has adopted this approach with the ARC (Accueil-Réception-Contrôle -receipt, acceptance, control) tool, based on a demanding use case: the monthly processing of around 2.5 million nominative social declarations. By gradually extending its functions and performance to adapt to new data and new constraints, ARC is now an essential part of INSEE's statistical production system.Compte tenu de l'importance croissante des données administratives dans le processus d'élaboration des statistiques, rationaliser leur traitement devient un enjeu essentiel. Et cela dès l'accueil de ces données ! On les reçoit telles que configurées en fonction de leurs usages administratifs et il faut les transformer en données statistiques, c'est-à-dire en données organisées selon les unités statistiques d'intérêt (individus, ménages, établissements, employeurs, etc.) et les concepts statistiques. Cette phase peut être mutualisée et « découplée » des processus statistiques en aval, offrant ainsi davantage de possibilités d'adaptation, mais aussi de partage d'information. L'enjeu est de construire un dispositif alliant adaptabilité, performance, sécurité et traçabilité. L'Insee a engagé cette démarche avec l'outil ARC (Accueil-Réception-Contrôle) à partir d'un cas d'usage exigeant : le traitement mensuel d'environ deux millions et demi de fichiers de déclarations sociales nominatives (DSN). En étendant progressivement ses fonctionnalités et ses performances pour l'adapter à de nouvelles données et à de nouvelles contraintes, ARC constitue désormais un composant essentiel du dispositif de production statistique de l'Insee
Les revues par les pairs : un levier au service de la statistique publique
No full textInternational audienceConfidence in official statistics has become a major issue in the 21st century. To guarantee their quality, the European Statistical System adopted the Code of Practice in 2005. It has also developed the tools to assess the compliance of national and European statistical systems with the Code by organising peer reviews every seven to eight years. The purpose of the peer reviews is not only to check compliance with the Code, but also to improve European and national statistical systems. After presenting the peer review operating mechanism, examples are given to illustrate the effectiveness of the system in helping European countries improve their compliance with the Code, while respecting their specific characteristics. Peer reviews contribute both to strengthening the governance and organisation of statistical systems and to harmonising and disseminating best practices among the countries. The paper concludes with a discussion of possible changes to the peer review methodology and to the Code of Practice to strengthen confidence in official statistics.La confiance dans les statistiques officielles est devenue un enjeu majeur au XXIe siècle. Pour donner des gages sur leur qualité, le système statistique européen s’est doté en 2005 d’une référence : le Code de bonnes pratiques. Il s’est également donné les moyens d’évaluer la conformité à ce Code des systèmes statistiques nationaux et européen en organisant des revues par les pairs tous les sept à huit ans. Ces revues visent non seulement à en vérifier la conformité, mais également à améliorer les systèmes européens et nationaux.Après avoir détaillé le fonctionnement des revues, des exemples illustrent l'efficacité du dispositif pour faire progresser l'ensemble des pays européens tout en respectant leurs spécificités. Il contribue à la fois à renforcer la gouvernance et l’organisation des systèmes statistiques et à harmoniser et diffuser des bonnes pratiques dans les différents pays. En conclusion, sont évoquées les réflexions en cours sur l'évolution possible de la méthodologie des revues et du Code de bonnes pratiques pour renforcer la confiance dans les statistiques officielles
La statistique annuelle d'entreprises : sa nature, son histoire, ses enjeux
No full textInternational audienceThe annual business data, produced by INSEE, and their corresponding studies, are disseminated on the Institute's website, in sections that are rarely consulted and with little media impact. These data and studies are specifically intended for experts or professionals who are in a position to understand the issues at stake. This work is one of the Institute's most strategic activities. It provides regular, objective and very detailed insights into the country's economic situation while representing the main input for drawing up the national accounts. Their production involves a large number of agents, whose profession -that of business statistician -remains little known. The issues associated with their activities are often very specific and may require special accounting, tax or legal know-how. To respond to the various challenges stemming from this data production, Official Statistics designed and developed a structured information system in the early 1970s, taking advantage of the availability of administrative sources enriched by surveys. This made it possible to build up very rich databases of microeconomic data on businesses. This system has changed considerably since then, yet has continued to be extraordinarily resilient. The principles defined at the time remain unchanged, and have enabled us to observe how companies have adapted to the economic context throughout this period. However, while companies are beginning to face increasingly complex challenges, and as the organisations they put in place are constantly changing and leading to original and often innovative solutions, the question arises as to the effectiveness of this observation system and its continuing adaptability.Les données annuelles sur les entreprises, produites par l'Insee, ainsi que les études correspondantes, sont des rubriques du site de l'Insee peu consultées, avec un faible impact médiatique : elles s'adressent plus particulièrement à des experts ou des professionnels qui sont à même d'en comprendre les enjeux. Ces travaux constituent une des activités les plus stratégiques de l'Institut. Ils apportent des éclairages objectifs réguliers et très détaillés sur la situation économique du pays, tout en constituant le principal intrant pour l'élaboration des comptes nationaux. Leur production mobilise un grand nombre d'agents, dont le métier, statisticien d'entreprises, reste méconnu. Les problématiques liées à leurs activités sont souvent très spécifiques et peuvent nécessiter des compétences comptables, fiscales ou juridiques. Pour répondre aux différents enjeux de cette production de données, la statistique publique a conçu et élaboré dès le début des années 70 un système d'information structuré, profitant de la disponibilité de sources administratives, enrichies par des enquêtes. Une telle infrastructure a permis de construire des bases de données microéconomiques sur les entreprises d'une très grande richesse. Ce système a considérablement évolué depuis, mais il fait preuve d'une extraordinaire résilience. Les principes définis à l'époque sont inchangés et permettent d'observer tout au long de cette période les comportements des entreprises pour s'adapter au contexte économique. Cependant, alors que celles-ci font face à des questions de plus en plus complexes, et que les organisations mises en place évoluent constamment et aboutissent à des solutions originales voire novatrices, se pose la question de l'efficacité de ce système d'observation et de son adaptabilité
Mesurer et qualifier l'insertion professionnelle des étudiants quittant l'enseignement supérieur. Le dispositif InserSup
No full textInternational audienceAt the end of 2023, the ministry of Higher Education and Research implemented InserSup, the information system aiming to measure and characterise the professional integration of higher education graduates. This system based on exhaustive administrative data, produces a set of indicators every six months at a finer level of detail (7,000 training programs by the end of 2024) than that provided by surveys, ensuring better data comparability. Disseminating widely scrutinized indicators requires automation to secure the process, ensure traceability to monitor the movement of files, and enable reproducible dataintegration. It also requires seamless coordination and cooperation with the ministries responsible for National Education, Employment, and Insee, the data producers. The system meets students’ need for this information to guide their training choice when registering on platforms like Parcoursup or MonMaster, where the indicators are presented. It provides rich, detailed information to key stakeholders – such as the ministry of Higher Education and universities (to adapt training offerings), career guidance professionals (for skills matching), and the research community (for evaluating training effectiveness).Le système d'information InserSup a été déployé par la sous-direction des systèmes d'information et des études statistiques (Sies) du ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche fin 2023. L'objectif est de mesurer et qualifier l'insertion professionnelle des diplômés de l'enseignement supérieur. Ce dispositif s'appuie sur des données administratives exhaustives pour produire, tous les six mois, une batterie d'indicateurs à une granularité plus fine (7 000 formations fin 2024) que celle des enquêtes et assure une meilleure comparabilité des données. Exposer des indicateurs largement scrutés exige une automatisation pour sécuriser le processus, assurer une traçabilité pour suivre le cheminement des fichiers et reproduire cette intégration de données. Cela nécessite également une coordination et une coopération sans faille avec les ministères en charge de l'éducation nationale, de l'emploi et l'Insee, producteurs de données. Le système répond au besoin des étudiants de disposer de cette information pour guider leur choix de formation lorsqu'ils s'inscrivent sur les plateformes Parcoursup ou Mon Master où sont présentés les indicateurs. Il apporte une information riche et fine aux acteurs que sont le ministère de l'Enseignement supérieur et les universités (pour adapter l'offre de formation), les professionnels de l'orientation (pour l'adéquation emploi-formation) et le monde de la recherche (sur l'efficience des formations)
Les statistiques sur les causes de décès. Classer et coder... dans la classification internationale des maladies
No full textInternational audienceCauses-of-death (CoD) statistics are based on an analysis of the texts written by medical practitioners on death certificates, which are then classified and coded according to the World Health Organization's International Classification of Diseases. The statistics and the International statistical classification of diseases (ICD) classification have been developed together since the end of the 19th century. Today, causes-of-death (CoD) statistics are produced by the Centre for Epidemiology on Medical Causes of Deaths (CépiDc) of the National Institute of Health and Medical Research (INSERM). Since the year of death 2021, the CoD statistics production uses three different coding methods: automatic coding by an expert system, interactive coding by a team of expert nosologists, and predictive coding by deep neural networks trained on the history of previously coded death certificates. The implementation, which is based on European statistical quality criteria, makes it possible to shorten production delays and initiate systematic statistical evaluation and monitoring procedures.La statistique sur les causes de décès repose sur l’analyse des textes écrits par les médecins sur les certificats de décès, lesquels sont ensuite classés et codés d’après la classification internationale des maladies de l’Organisation mondiale de la santé. Cette statistique et la classification dans laquelle elle est codée se sont construites de concert depuis la fin du XIXe siècle. La statistique sur les causes de décès est aujourd’hui produite par le Centre d’épidémiologie sur les causes médicales de décès (CépiDc) de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm). Depuis l’année de décès 2021, sa production articule trois modes de codage entre eux : codage automatique par système expert, codage interactif par équipe d’experts-nosologistes et codage par prédictions de réseaux de neurones profonds entraînés sur l’historique des certificats de décès déjà codés. Sa mise en œuvre, qui s'appuie sur les critères de qualité en matière de statistique européenne, permet notamment de réduire les calendriers de production et d'avoir une démarche d’évaluation et une supervision statistiques systématiques
Difficultés de recrutement anticipées par les entreprises :quels facteurs explicatifs en France ?
No full textInternational audienceThis article examines the difficulties anticipated by companies in France when itcomes to recruiting staff. We match data from the 2018 and 2019 Besoins en Main‑d'Œuvresurveys on workforce needs with company data from the FARE annual structural statistics ofcompanies from the ESANE scheme and the DADS ( Déclaration annuelle de données sociales –Annual Declaration of Social Data) to examine how recruitment difficulties are distributed bysector, location and size of the establishment and employment area characteristics. Together,these factors explain around 6% of the total variation in recruitment challenges, increasingto 14% when incorporating recruitment difficulties reported in the previous year. Most of therecruitment difficulties anticipated thus result from factors not observed in the data used in thisarticle, potentially linked to the internal characteristics of each establishment, such as the qua-lity of management and specific recruitment processes.Cet article analyse les difficultés anticipées par les entreprises en France lorsqu'elles envisagent de recruter. En croisant les données des enquêtes Besoins en main-d'oeuvre de 2018 et 2019 avec les données d'entreprise FARE et DADS, nous étudions comment les difficultés de recrutement se déclinent selon le secteur, la localisation et la taille de l'établissement et selon les caractéristiques du bassin d'emploi. L'ensemble de ces caractéristiques explique environ 6 % de la variance totale observée des difficultés de recrutement anticipées et jusqu'à 14 % si l'on y ajoute les difficultés de recrutement éventuellement anticipées l'année précédente. L'essentiel des difficultés anticipées résulte ainsi de facteurs non observés dans les données utilisées dans cet article, en lien potentiellement avec les caractéristiques internes propres à chaque établissement, comme la qualité du management et les spécificités des processus de recrutement
Modélisation dynamique de données d’abondance en écologie
No full textIn this manuscript, we focus on the modeling of the dynamic of abundance time series in ecology, especially relative abundance processes and absence-presence processes. To do so, we develop in this dissertation general construction methods of stationary and ergodic processes valued in a compact space, such as the simplex and {0,1}^k, k ∈N^*. A particular attention is paid to the interpretation of the parameters of these models.Statistical inference of these parameters is challenging due to the non-linearity of such multivariate models, and the non-convexity of the log-likelihood. We introduce pseudo-likelihood or composite-likelihood methods that are sufficiently accurate and easily optimisable. Consistency results are also provided in the panel data framework, based on ergodic theorems for multi-index processes.We finally present a specific modeling for relative abundance data in a HMM framework, where the parameters estimation is performed through an expectation-maximization strategy, which requires the construction of particle filters.Dans cette thèse, on s'intéresse à la modélisation de la dynamique des séries d'abondances en écologie, en particulier des processus d'abondance relative et d'absence-présence. Pour ce faire, on y développe des méthodes générales de construction de processus stationnaires et ergodiques à valeurs dans un espace compact, en particulier dans le simplexe et {0,1}^k, k ∈N^*. Une attention particulière est apportée à l'interprétation des paramètres de ces modèles.L'inférence statistique de ces paramètres est délicate de par la non-linéarité de ces modèles multivariées et de la non-convexité de la log-vraisemblance. Nous introduisons des méthodes de pseudo-vraisemblance ou de vraisemblance composite suffisamment précises et facilement optimisables. Des résultats de consistance sont aussi donnés dans le cadre de données longitudinales à partir de théorèmes ergodiques pour des processus multi-indicés.On présente enfin une modélisation spécifique de l'abondance relative dans un cadre HMM, où l'estimation des paramètres se fait par espérance-maximisation, et nécessite la construction de filtres particulaires
Compensating against fuel price inflation: Price subsidies or transfers?
No full textInternational audienceCompensating agents against substantial and sudden shocks requires both targeting tax policies and taking behavioral responses into account. Based on transaction-level data from France, this article exploits quasi-experimental variation provided by 2022 fuel price inflation and excise tax cuts. After disentangling anticipation from price effects, we estimate a price elasticity of fuel demand of -0.31, on average, which varies little with respect to income and location but substantially decreases with fuel spending, in absolute value. Using targeted transfers only achieves imperfect compensation, yet a budget-constrained policy-maker seeking to alleviate excessive losses relative to income prefers income-based transfers to price subsidies