imet133.pdf

Chapitre 7 - La correction de la saisonnalité et des effets de jours ouvrables 1- La difficulté d’interpréter des indices bruts L’objectif de l’IPI est de retracer la dynamique de la production en France au mois le mois. Cependant, les
variations d’un mois sur l’autre de l’indice « brut » sont difficilement interprétables du fait de la présence,
comme dans la plupart des séries économiques, d’effets saisonniers et d’effets dus aux variations du nombre de
jours ouvrables (autrement dit au calendrier spécifique et évolutif d’un mois sur l’autre). La production industrielle présente en effet une allure saisonnière marquée ( cf. graphique 1). Chaque année, elle
présente en particulier un creux en août car beaucoup d’entreprises réduisent leur activité en raison des congés
d’été, rendant difficile l’interprétation des évolutions mensuelles. La forme de la saisonnalité peut de plus être
très diverse selon les branches (industrie automobile par exemple ou production d’électricité avec un niveau
élevé en hiver et faible en été), ce qui complique encore la comparaison, certaines séries présentant des profils
encore largement plus marqués que l’industrie dans son ensemble (cf. graphique 2). Pour pouvoir analyser l’évolution conjoncturelle de la production industrielle, il est donc nécessaire de corriger
les séries des variations saisonnières (CVS) et des variations liées au nombre de jours ouvrables mensuel (CJO),
de la même façon que de nombreuses autres séries économiques produites par l’Insee. Les méthodes utilisées
sont actualisées régulièrement. Graphique 1 : Indice de la production industrielle (base et référence 100 en 2015)
Graphique 2 : deux types de saisonnalités caractéristiques (indices bruts, base et référence 100 en
2015) 52 janv. 00 janv. 02 janv. 04 janv. 06 janv. 08 janv. 10 janv. 12 janv. 14 janv. 16 janv. 18 60 70 80 90 100 110 120 130 Indice brut Indice CVS-CJO 2- Principe de la correction des variations saisonnières et des jours ouvrables La correction des variations saisonnières et des effets de calendrier (CVS-CJO) vise généralement à décomposer
la série brute, notée Xt en plusieurs composantes : • la tendance-cycle : elle regroupe d’une part la tendance, qui traduit les variations de fond de la série
observée sur une longue période de temps, et le cycle, qui est le mouvement lisse et presque périodique
autour de la composante tendancielle (il se caractérise par une alternance de périodes d’expansion et de
récession dont la longueur varie généralement entre trois et dix ans) ; elle est notée TCt ; • la composante saisonnière : elle correspond aux fluctuations saisonnières de la série qui se répètent
d’une année sur l’autre et que l’on souhaite neutraliser. Elle est notée St ; • la composante correspondant aux effets de calendrier : elle permet de prendre en compte les compositions journalières différentes des mois ou des trimestres en matière de jours ouvrables ; comme pour la saisonnalité, on cherche à neutraliser ses effets, car elle n’apporte généralement pas non plus
d’informations conjoncturelles ; elle est notée WDt ; • la composante irrégulière : elle est faite des fluctuations résiduelles et erratiques qui ne peuvent être
attribuées à l’une des composantes décrites ci-dessus. Elle est notée It . Deux modèles de décomposition sont utilisés pour le traitement CVS-CJO des séries IPI :  le modèle additif : Xt =TCt +St+WDt+It ;  le modèle multiplicatif : Xt =TCt×St×WDt×It ; ce modèle peut être transformé en modèle additif
en appliquant la fonction logarithme à chaque membre de l’égalité. Pour désaisonnaliser la série et la corriger des effets de calendrier, il est donc nécessaire d’identifier les deux
composantes associées St et WDt et de les retirer de la série étudiée. La série corrigée des variations saisonnières et des effets de calendrier est alors Xt−St−WDt dans le cas du modèle additif et Xt /( St×WDt) dans le cas du modèle multiplicatif. 53 janv. 10 nov. 10 sept. 11 juil. 12 mai 13 mars 14 janv. 15 nov. 15 sept. 16 juil. 17 mai 18 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Industrie automobile Électricité, gaz Les deux principales méthodes de désaisonnalisation utilisées au sein du système statistique européen sont la
méthode Tramo-Seats, méthode paramétrique utilisée pour l’IPI jusqu’à la base 2005, et la méthode non paramétrique X13-ARIMA. 3- Méthode utilisée pour la correction CVS-CJO de l’IPI Depuis la base 2010, la désaisonnalisation de l’IPI 34 repose sur la méthode X13-ARIMA, mise en œuvre à l’aide
du logiciel JDemetra+ proposé par Eurostat 35 avec l’utilisation de régresseurs CJO spécifiques ( cf. infra). La méthode X13-ARIMA s’articule autour de deux modules principaux36. Un premier module (« RegArima ») permet d’effectuer le pré-ajustement de la série : détection des perturbations affectant la série (« outliers »), correction des effets « jours ouvrables », prolongement de la série aux bords et
fourniture de diagnostics. En effet, l’estimation des coefficients saisonniers sera d’autant plus satisfaisante si la
série brute n’est pas trop perturbée par les aléas conjoncturels. Quatre types de perturbations peuvent être décelées et sont ensuite prises en compte à travers l’ajout de régresseur dans un modèle de type Reg-Arima : • les points atypiques (« additive outliers ») sont des perturbations intervenues un mois donné qui ne
peuvent être attribuées à de la saisonnalité. Il s’agit par exemple d’une grève dont on peut supposer
qu’elle n’aura pas de répercussion sur la production des mois suivants ; • les changements transitoires de niveau (« transitory changes ») : un incident a été suffisamment important pour affecter le niveau de la production des mois suivants (par exemple une inondation) ; • les ruptures de niveau (« level shifts ») : par exemple l’ouverture d’une nouvelle usine, ou une évolution économique majeure comme la crise de 2008 ; • les changements de saisonnalité (« seasonnal outlier ») : ils permettent de prendre en compte un changement brusque dans la saisonnalité avec un impact durable, comme un changement de méthode de comptabilisation de la production. Pour la correction des effets de jours ouvrables, le module utilise (si une telle correction est nécessaire) des
régresseurs reproduisant la composition du calendrier (au travers de la structure des mois en jours ouvrables non
fériés). Afin de tenir compte des spécificités du calendrier national (fêtes nationales, jours fériés), l’Insee met en
place ses propres variables et les intègre ensuite dans JDemetra+. Les régresseurs sont centrés en retirant les
moyennes de long terme pour chaque mois, ce qui permet de retirer du calendrier sa composante saisonnière.
Enfin, on applique une procédure de choix automatique entre différentes combinaisons de régresseurs possibles
(cf. infra). Après avoir détecté ces effets éventuels, le module RegArima les estime dans le cadre d’un modèle Reg-Arima
afin de « linéariser » la série et la prolonger aux bords en vue de sa désaisonnalisation. Dans un deuxième temps, un second module (X11) procède à la désaisonnalisation proprement dite par lissages
itératifs de moyennes mobiles et décompose la série linéarisée dans la première partie en composantes orthogonales : la tendance-cycle, la saisonnalité et la composante irrégulière. 34 Le lecteur pourra se reporter aux « ESS guidelines on seasonal adjustment » d’Eurostat (2015) pour une revue des bonnes
pratiques en matière de désaisonnalisation. 35 Ce logiciel permet de mettre en œuvre les deux principales méthodes de désaisonnalisation utilisées au sein du système
statistique européen : la méthode Tramo-Seats, méthode paramétrique utilisée précédemment dans la base 2005 de l’IPI, et la
méthode non paramétrique X-13-ARIMA. 36 Pour une présentation complète du programme, cf. « X-13ARIMA-SEATS Reference Manual » (2017), U.S. Census Bureau. Pour une présentation pédagogique du fonctionnement du module X11, on pourra se rapporter au document suivant : « Comprendre la méthode X11 » (1999), D. Ladiray, B. Quenneville. 54 La désaisonnalisation est de type indirect : elle est effectuée à un niveau fin, le niveau classe (NACE 4), et les
agrégats CVS-CJO sont ensuite calculés directement à partir de ces séries 37 à l’aide des méthodes présentées au
chapitre 6. Enfin, une évolution est mise en place à partir de la campagne de mars 2019 en estimant et en appliquant les
modèles de correction CVS-CJO sur une sous-période réduite pour les données récentes 38, et ce afin de mieux
répondre aux recommandations d’Eurostat sur le sujet. En effet, l’application des méthodes de désaisonnalisation sur 30 ans (soit la profondeur temporelle des séries IPI) peut poser des problèmes de robustesse en raison des
évolutions économiques ou de comportement. Cette façon de faire permet également de figer les évolutions sur
le passé alors que les méthodes de désaisonnalisation induisent par nature des révisions sur l’ensemble de la série à chaque ajout d’un nouveau point (même si ces révisions sont très faibles au-delà de quelques années dans le
passé). 4- Les campagnes mensuelles et annuelles Le processus de correction CVS-CJO des indices IPI consiste à appliquer chaque mois les modèles identifiés
série par série. Ces modèles sont construits et/ou révisés lors de campagnes annuelles ( cf. infra) qui ont lieu
généralement sur la période janvier-février, avant la première campagne de l’année (publication des indices de
janvier au début du mois de mars). La forme générale des modèles (hors actualisation des paramètres) est ensuite
fixée à l’issue de la mise à jour annuelle pour toute l’année à venir. Les campagnes mensuelles de correction CVS-CJO prennent en compte les nouvelles données disponibles chaque mois, ré-estiment les coefficients des modèles, recherchent les « outliers » sur la période récente (12
derniers mois) et mettent à jour les coefficients CVS-CJO (impliquant par la même des révisions sur le passé au
fur et à mesure que de nouvelles données arrivent). Cette méthode consistant à ré-estimer les modèles avec la dernière donnée mensuelle disponible, mais à modèle,
jeu de régresseurs et filtres inchangés (appellée « Partial concurrent last outliers »), est recommandée par Eurostat. Déroulement des campagnes annuelles de remise à jour complète des modèles La démarche globale d’une campagne annuelle consiste à comparer la modélisation actuelle ( i.e. les modèles
utilisés actuellement en production, considérée comme la référence) à une modélisation automatique. Si la
modélisation automatique est de meilleure qualité (au regard du bilan qualité construit à l’aide des statistiques et
résultats fournis par le programme) que la modélisation actuelle, alors la série est étudiée de manière plus précise pour savoir s’il est nécessaire de changer la modélisation. Plus précisément : • Pour chaque série, une modélisation automatique est lancée en réinitialisant tous les paramètres (régresseurs de jours ouvrables, modèle ARIMA sélectionné, points atypiques, etc.) ; les combinaisons testées pour les modèles CJO sont présentées dans le tableau 1 ; • Les modèles actuels (en production lors des campagnes mensuelles) sont mis à jour avec les dernières
données en ré-identifiant les outliers sur la dernière année (option de rafraîchissement utilisée pendant
les campagnes mensuelles) ; • Pour chaque série examinée, un bilan qualité 39 est édité. Ce bilan est utilisé pour comparer la qualité de
la modélisation actuelle et de la modélisation automatique. Une note est ainsi calculée pour chaque série 37 Une autre méthode, dite « directe », consiste à effectuer des désaisonnalisations à chaque niveau d’agrégation. 38 Le choix a été fait d’estimer des modèles depuis 2005, et de fixer les données avant 2012. 39 Le bilan qualité reprend des diagnostics issus de JDemetra+ et crée des indicateurs synthétiques sous forme de notes. Les
grandes catégories de diagnostics disponibles dans ce fichier sont les suivantes :

• Qualité globale du traitement ;
• Qualité du modèle Reg-ARIMA ;
• Qualité de la décomposition ;
• Qualité des révisions (qui porte sur les deux dernières années disponibles). Une note de qualité globale sur 20 est établie et correspond à la moyenne pondérée des notes de chaque famille de
  diagnostics. Cette note permet de comparer les modèles (traitement automatique / ancien modèle) et de repérer les séries
  « problématiques », tout en donnant la priorité aux séries ayant les pondérations les plus importantes. 55 et ne sont étudiées de façon approfondie que les séries pour lesquelles la note fait apparaître une
  meilleure qualité de la modélisation automatique par rapport à la modélisation actuelle (de référence) ; à titre d’illustration, il y avait 58 séries dans ce cas lors de la campagne mise en œuvre début 2018 (sur un
  peu plus de 200) ; • Pour prioriser le traitement des séries à étudier, la note tient également compte de la pondération (et
  donc du poids économique) de la série. Ainsi, dans le cas où il n’est pas possible d’étudier l’ensemble
  des séries problématiques, cette note « pondérée » permet de détecter en priorité celles dont la mauvaise qualité est la plus susceptible de dégrader la qualité des séries agrégées ; • Une fois le modèle sélectionné, les nouvelles séries CVS-CJO obtenues sont comparées avec les anciennes. Tableau 1 : différentes spécifications pour la CJO
  Jeu de régresseurs Caractéristiques Sans objet Pas d’effets CJO (=pas de régresseurs CJO) Lpyear Seul un effet « année bissextile » et pas d’effets selon le type de jours (un seul régresseur) Regcjo1 (+lpy), jours différenciés (y compris samedi) 6 régresseurs (lundis, mardis, …, samedis ouvrables) en contraste aux dimanches et jours fériés (+ éventuellement un effet « année bissextile ») Regcjo2 (+lpy), effet semaine / week-end 1 régresseur (jours de la semaine, du lundi au vendredi, ouvrables) en contraste aux week-ends et jours fériés (+ éventuellement un effet « année bissextile ») Regcjo3 (+lpy), jours différenciés par rapport au week-end 5 régresseurs (lundis, mardis, …, vendredis ouvrables) en contraste aux week-ends et jours fériés (+ éventuellement un effet « année bissextile ») Déroulement des campagnes mensuelles Les campagnes mensuelles ré-estiment les modèles en prenant en compte les nouvelles données disponibles : • Actualisation du fichier de données / lancement des traitements dans JDemetra+ ; • Contrôle de la qualité des traitements dans JDemetra+ ; • Changement interactif des spécifications si nécessaire (outliers notamment) ; • Export et archivage des traitements mensuels. 5- Les principales évolutions du traitement CVS depuis la base 2010 Comme évoqué plus haut, depuis la base 2010, la désaisonnalisation de l’IPI repose désormais sur la méthode
  X13-ARIMA ou ses versions ultérieures. Auparavant, la correction CVS-CJO reposait sur la méthode Tramo- Seats, autre méthode recommandée par Eurostat, particulièrement dans le cas des statistiques de court terme. 56 Le changement de méthode de désaisonnalisation 40 pour la base 2010 a été décidé afin d’améliorer la cohérence
  avec la méthode de construction des comptes nationaux trimestriels, qui s’appuient pour partie sur les séries de
  l’IPI. En effet, les comptes trimestriels utilisent historiquement le programme X13-ARIMA. Utiliser des méthodes différentes pour élaborer l’IPI et les comptes trimestriels pouvait induire des écarts parfois difficiles à
  interpréter. Ce changement de méthode a entraîné des révisions sur le passé. En 2015, il a par ailleurs été décidé de réaliser l’ajustement saisonnier et la correction des effets « jours ouvrables » sur les séries au niveau NACE 4 (niveau classe) et non plus sur les séries de niveau NACE 3, pour
  des raisons pratiques et de cohérence avec les séries publiées sur le site d’Eurostat. De nouveaux modèles pour le niveau classe ont donc dû être mis au point. Bien que pertinente pour les raisons évoquées ici, cette évolution
  peut rendre plus ardue l’identification de modèles robustes au niveau fin NACE 4, du fait d’aléas relativement
  importants à ce niveau de détail, alors que ces aléas ont tendance à se neutraliser à un niveau plus agrégé. Enfin, début 2016, il a été mis fin au suivi de certaines séries en tendance. Jusqu’en décembre 2015, le calcul de
  l’indice CVS-CJO de la production industrielle était basé, dans certaines branches, sur des séries en tendance, et
  non sur des séries corrigées des variations saisonnières et des effets « jours ouvrables ». Ces séries, au nombre de 18 (sur 203), représentaient environ 12,5 % de la production manufacturière et étaient principalement localisées
  dans les « machines et équipements n.c.a. (CK) » (dont elles représentaient 73 % de la branche) et dans « l’industrie pharmaceutique (CF) » (dont elles représentaient la totalité de la branche). Ce changement de méthode visait à se mettre en conformité avec les lignes directrices d’Eurostat ( cf. supra). La volatilité de ces séries s’est accrue mais reste de l’ordre de celle des séries de l’industrie automobile (CL1) ou
  encore des autres matériels de transport (CL2), dont les poids sont comparables. Le graphique 3 permet d’illustrer l’impact de ce changement en base 2010 sur les indices de la branche CK. Graphique 3 : Indices de la branche CK - "machines et équipements n.c.a." avant et après l’abandon
  des séries en tendance (base et référence 100 en 2010) 40 En pratique, il y a eu peu d’impact sur les principaux agrégats de l’IPI, mais des divergences parfois importantes ont été
  constatées sur les séries plus fines. Pour environ un quart des séries, les séries CVS-CJO issues de X13-ARIMA étaient
  pratiquement confondues avec les séries produites avec Tramo-Seats. Au contraire, pour environ un tiers des séries, les
  résultats différaient assez fortement. Ces divergences ne sont pas surprenantes dans la mesure où Tramo-Seats et X13-ARIMA reposent sur des principes de décomposition de la série très différents. Cependant, certaines divergences provenaient de
  l’étape dite de « pré-ajustement » : modélisation ARIMA, détection et correction des points extrêmes et des ruptures,
  transformation éventuelle en utilisant la fonction logarithme. Quant à la correction des effets « jours ouvrables », elle n’a pas
  paru être une cause de divergence : les séries CJO obtenues avec les deux méthodes étaient très proches dès lors évidemment que les mêmes régresseurs CJO étaient utilisés. 57 janv.-10 sept.-10 mai-11 janv.-12 sept.-12 mai-13 janv.-14 sept.-14 mai-15 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Série du CK "machines et équipements n.c.a", dont une part importante (73%) des séries est en tendance Série du CK "machines et équipements n.c.a", après désaisonnalisation de toutes les sous-séries Chapitre 8 -La réalisation d’une campagne de production Chaque mois, l’Insee collecte l’ensemble des informations nécessaires au calcul de l’indice, contrôle les données, construit les séries élémentaires à partir de ces données, les analyse et applique des corrections si
  nécessaire, calcule les indices selon plusieurs nomenclatures, les désaisonnalise et enfin les publie et les diffuse à de nombreux usagers. Ces opérations complexes s’appuient sur des processus et des applications bien rodés. 1- La gestion des opérations et la collecte des données L’indice de la production industrielle relève historiquement des compétences de l’Insee. L'arrêté d’organisation de l’Insee du 4 août 2016 précise que l e département des « Statistiques de court terme » de la d irection des
  Statistiques d’entreprises est responsable de l’élaboration des indices d’activité (IPI , indices de chiffres d’affaires, etc.) dans l’industrie, le commerce et les services et des différents indices de prix (d’achats et de
  vente) collectés auprès des entreprises dans l’industrie et les services. L’IPI - et plus globalement l’ensemble des processus, méthodes et applications associés - est géré par la division
  « Indicateurs conjoncturels d’activité » (ICA) au sein de ce département. La collecte des données individuelles de production (envoi des courriers d’ouverture de campagne, réception des
  résultats, relances auprès des entreprises retardataires, imputation des non-réponses…) et la production des séries élémentaires sont réalisées à la direction régionale de Normandie, dans le Service des statistiques nationales
  d’entreprises (SSNE) situé à Caen, pour la partie « industrie hors agroalimentaire »41. Les enquêtes sur les
  entreprises industrielles agroalimentaires sont gérées par le Service de la statistique et de la prospective (SSP) du
  ministère de l’Agriculture situé à Toulouse42 ; la collecte des données sur l’énergie relève quant à elle du Service
  de la donnée et des études statistiques (SDES) du ministère de la Transition écologique et solidaire, tout comme
  celle de la construction, avec une collecte toutefois déléguée dans ce cas à la Fédération française du bâtiment
  (FFB) et à la Fédération française des travaux publics (FNTP). La diversité des organismes collecteurs et des indicateurs de production et le suivi d’un grand nombre de groupes de produits induisent une complexité importante pour la gestion de cet indicateur. Pour chaque entreprise de l’échantillon, un questionnaire personnalisé est établi. Il porte sur l’ensemble des
  produits pour lesquels elle a été échantillonnée. Un courrier est envoyé chaque mois aux entreprises de l’échantillon pour signaler la mise à disposition des questionnaires. Les entreprises répondent très
  majoritairement par internet (98 % des réponses), via le portail Coltrane dédié aux enquêtes de la statistique
  publique auprès des entreprises. Pour répondre par courrier, elles doivent faire une demande explicite. Les
  réponses par courrier proviennent principalement de petites entreprises qui ne disposent pas d’un accès internet. 2- La gestion du contentieux L’EMB43 est obligatoire. Elle a obtenu un label d’intérêt général et de qualité statistique. Elle figure dans le
  programme d’enquêtes de la statistique publique auxquelles les entreprises doivent répondre en vertu de la loi de
  1951 qui prévoit une procédure de contentieux en cas de non-réponse ; en effet, les réponses des entreprises sont
  essentielles pour la qualité de l’indice et donc du diagnostic conjoncturel. Une procédure contentieuse est mise en place par les différentes maîtrises d'ouvrage afin de garantir un taux de
  réponse élevé et ainsi une bonne qualité de l’IPI. Ainsi, pour les EMB gérées par l'Insee, le taux de réponse est
  supérieur à 87 % (il fluctue légèrement d’un mois sur l’autre). En cas de non-réponses répétées, la procédure de
  41 Excepté pour certaines branches, comme la sidérurgie par exemple, où la collecte est réalisée par des organismes
  professionnels partenaires (cf. chapitre 2). 42 Comme pour la partie « hors agroalimentaire, certaines branches font l’objet d’une collecte via des organismes
  professionnels partenaires. 43 Ou plus exactement les enquêtes mensuelles de branche puisqu’elles recouvrent l’ensemble des organismes collecteurs. 58 contentieux consiste à envoyer aux non-répondants une mise en demeure puis un constat de non-réponse avec
  accusé de réception. Ces accusés de réception sont transmis au comité du contentieux du Conseil national de
  l’information statistique (CNIS), qui adresse ensuite une lettre de saisine aux entreprises concernées. Une décision finale est prise lors d’une session au comité du contentieux en fonction de la réaction ou non des
  entreprises et de leur position vis-à-vis du contentieux (entreprise récidiviste ou pas). Elle peut conduire à
  imposer une amende aux entreprises non répondantes. 3- Le traitement des données Le rôle de l'unité chargée du calcul de l’IPI est de collecter l’ensemble des informations nécessaires au calcul de
  l’indice, de construire les indices agrégés (selon différents niveaux de nomenclature) à partir de ces données, de
  les expertiser, de désaisonnaliser les indices et enfin de les publier et diffuser selon plusieurs formats. Elle
  répond également aux demandes d’information internes et externes sur ces indices. L’intégration des données et le calcul des indices s’appuient principalement sur deux applications intégrées pour
  le calcul et l’analyse. Ces applications intégrées renforcent la sécurité du processus de production des indices.
  Les indices bruts sont recalculés tous les mois depuis janvier de l'année précédente dans le cadre de la production courante et des révisions peuvent être intégrées sur un passé plus lointain si nécessaire. Comme évoqué plus haut, le Service des statistiques nationales d’entreprises (SSNE) assure la première partie
  des traitements lors d’une campagne mensuelle de calcul des indices IPI. Des gestionnaires sectoriels ont la
  charge d’un ensemble de branches du champ couvert par l’indice. Leur première mission consiste à vérifier la
  réception des déclarations des entreprises aux enquêtes mensuelles qui parviennent soit directement (si l’enquête
  est gérée par l’Insee) soit indirectement par l’intermédiaire des OPA. Ils doivent s’assurer que tous les résultats
  sont envoyés à l’Insee dans les délais impartis à la production de l’IPI et relancer leurs correspondants lorsque
  cela est nécessaire. Toutes les déclarations de production reçues sont traitées et expertisées par les gestionnaires et les responsables
  d'unité. Les réponses brutes des entreprises aux enquêtes mensuelles de branches peuvent être modifiées sans
  appel de l’entreprise si l’erreur est manifeste (erreur d’unité) ou après appel de l’entreprise, si nécessaire. Une
  fois les données individuelles vérifiées et validées, on calcule les indices de la production industrielle (en tenant
  compte des imputations en cas de non-réponse), accompagnée d’une phase d’analyse des indices à tous les
  niveaux de la nomenclature afin d’identifier d’éventuelles évolutions atypiques et de pouvoir les expliquer (ou
  les corriger) dans une approche « top-down », des indices les plus agrégés jusqu’aux données individuelles. 4- Déroulement d’une campagne mensuelle Pour une publication au jour J (au plus tard le 10) du mois M et relative à la production du mois M-2 : À (J-45), la campagne est initialisée. Ainsi, pour une publication le 10 mars de l’indice de janvier, l’initialisation
  de la campagne est faite vers le 25 du mois de janvier. Les questionnaires sont mis en ligne sur le site de collecte
  par internet et en parallèle, un courrier (lettre-avis) est envoyé aux entreprises pour les prévenir de la disponibilité du questionnaire pour le mois examiné et leur demander de répondre. De (J-45) à (J-15), le SSNE collecte les données : réception et contrôle des réponses des entreprises. En cas de
  très fortes évolutions, l’entreprise est appelée pour vérifier l’exactitude et détecter d’éventuelles erreurs de
  déclaration. Les entreprises non-répondantes sont relancées et notamment les plus importantes . La collecte se
  poursuit tout au long du mois. De (J-14) à (J-6), le SSNE calcule les séries élémentaires à partir des réponses des entreprises et des imputations
  de non-réponses, et analyse notamment les évolutions et les révisions. Il peut aussi être amené à corriger des
  imputations automatiques. Il rappelle les entreprises ayant des évolutions atypiques et corrige éventuellement
  leurs réponses. Il note des commentaires permettant d’expliquer les évolutions et les révisions. En parallèle, il
  continue de relancer les entreprises non-répondantes. 59 À partir de (J-20) environ, l’unité chargée du calcul de l’IPI commence les premiers calculs d’indices, analyse
  les séries et relève d’éventuels problèmes. Suite aux premiers calculs, les indices sont actualisés au fur et à
  mesure de l’arrivée de nouvelles données en vue des estimations avancées ( cf. infra). L’unité charge également
  les séries externes : données du SSP (industries agro-alimentaires), données du SDES (cokéfaction, énergie),
  données du SDES collectées par la FFB et la FNTP (construction) et données de la Dares sur l’intérim dans la
  construction. Ensuite, elle intègre les séries de prix pour les séries suivies en facturations et les coefficients de
  productivité pour les séries suivies en heures. La section IPI calcule également les indices agrégés bruts et CVS- CJO. Enfin, les contributions aux évolutions et aux révisions sont calculées. De (J-5) à (J-2), la section IPI effectue l’analyse finale des indices agrégés bruts et CVS-CJO. Elle s’appuie pour
  cela sur l’analyse des évolutions les plus contributives à l’évolution de l’indice global, c’est-à-dire les fortes
  évolutions ou celles affectant des branches avec une forte pondération. L’objectif est de les comprendre et de les
  expliquer. Ces évolutions résultent-elles d’une production atypique de la part d’une entreprise ? Sont-elles dues au traitement de la saisonnalité et des jours ouvrés ? Ces travaux peuvent ensuite conduire le SSNE à rappeler
  l'entreprise et, le cas échéant, à corriger la déclaration. De même, la section s’attache à comprendre les révisions
  les plus contributives : s’expliquent-elles par des déclarations tardives d’entreprises, par des corrections sur des
  déclarations passées, ou encore par la mise à jour des modèles de désaisonnalisation ? (cf. infra). De (J-2) à (J-1), il reste à é crire, valider et préparer la diffusion. Après un dernier calcul de l’IPI, la section IPI rédige l’ « Informations Rapides » qui commente les évolutions de l’IPI et les révisions éventuelles puis soumet
  la publication au processus de validation hiérarchique. Elle charge les données (séries longues) sur la base de
  données du site insee.fr (« indices et séries chronologiques ») qui assure ensuite l’envoi des séries à Eurostat le
  jour J. La section s’assure du bon déroulement des opérations jusqu’à la publication. Le tout sera sous embargo jusqu’au jour J à 8h45 ! Les médias ou les utilisateurs externes ou internes peuvent ensuite demander des précisions sur l’évolution de
  l’IPI, ce qui est le cas assez régulièrement. 5- La mise en place d’estimations avancées pour l’IPI Depuis 2013, l’Insee produit des estimations avancées de l’IPI pour ses besoins internes. Ces indices sont
  calculés en fin de mois (à 30 jours) pour actualiser le diagnostic conjoncturel établi dans le cadre des notes et
  points de conjoncture. Ces estimations avancées permettent également de sécuriser le processus en fournissant de premières estimations nettement en amont de la publication. Par ailleurs, depuis 2016, le premier mois de chaque trimestre (janvier, avril, juillet, octobre), la section IPI
  calcule également une estimation précoce, à 23 ou 25 jours (indices relatifs aux mois de décembre, mars, juin,
  septembre). Ces indices relatifs au troisième mois du trimestre permettent à la division des comptes trimestriels
  de l'Insee de calculer une première estimation du PIB avec le maximum d’informations possibles. Cette estimation est publiée 30 jours après la fin du trimestre (depuis fin 2016) au lieu de 45 jours précédemment. 6- L’analyse L’analyse menée par la section IPI vise en premier lieu à comprendre l'évolution de la production industrielle
  totale par rapport au mois précédent, corrigée des variations saisonnières et des jours ouvrés. L'évolution désaisonnalisée de l'indice de la production industrielle totale résulte de l'évolution de ses composantes, en particulier des classes qui la constituent, qui sont les séries les plus fines qui soient désaisonnalisées44. La section IPI concentre son analyse en premier lieu sur les classes les plus contributives et
  s’attache à examiner précisément leurs évolutions. 44 Pour rappel, sous le niveau classe, on trouve encore le niveau sous-classe de la NAF et le niveau séries élémentaires (cf.
  chapitres 3 et 5). Ces deux derniers niveaux ne sont disponibles que « brut » c’est-à-dire avant correction CVS-CJO. 60 L’analyse de l'évolution des classes commence par la détermination de la ou des séries élémentaires qui contribuent le plus. Par exemple, si l’indice de la classe « fabrication de machines pour l'industrie agroalimentaire » CVS-CJO recule entre deux mois consécutifs, il faut déterminer quelles sous-séries qui la
  composent expliquent cette baisse. La détermination des séries élémentaires contributives à l’évolution désaisonnalisée n’est pas immédiate en
  particulier car il faut établir un lien entre une série au niveau « classe » dont on veut expliquer l'évolution
  désaisonnalisée et des séries élémentaires qui ne sont pas corrigées (le niveau minimum de désaisonnalisation
  étant le niveau NACE4). Pour faciliter les travaux plusieurs outils d’analyse sont mis à disposition. L’outil central est la contribution au
  glissement annuel et l’écart de glissement annuel, qui sont calculés pour chaque série élémentaire, l'idée étant
  qu’une évolution mensuelle atypique se retrouve dans le glissement annuel ou l’écart de glissement annuel,
  même si le lien est imparfait. Divers autres outils graphiques et d’affichage sont prévus pour faciliter cette
  analyse, en particulier la superposition annuelle des indices des séries élémentaires, permettant de mettre en
  évidence des points atypiques par rapport au profil saisonnier habituel. Quand la (ou les) série(s) élémentaire(s) expliquant l'évolution de la série au niveau « classe » est (sont) déterminée(s), il faut ensuite comprendre quelle(s) entreprise(s) explique(nt) cette évolution et pourquoi. Ici
  encore, l’outil central est l’analyse en glissement annuel de la production des entreprises. Le cas échéant,
  l’entreprise peut être contactée par le SSNE afin d’expliquer ou de corriger l’évolution individuelle atypique. S’agissant des révisions, la section IPI se concentre sur les séries les plus contributives. Il s’agit de chercher à
  identifier la cause de la révision, en s’appuyant sur les éléments fournis par le SSNE. L’analyse des révisions
  induit parfois la détection d’anomalies qui sont alors corrigées. Une partie importante du travail d’analyse effectué par la section IPI consiste en l’examen du traitement CVS- CJO, qu’il s’agisse des évolutions du dernier mois ou des révisions des mois passés. Il s’agit de s’assurer que ces
  modèles effectuent des opérations adaptées et pertinentes. Des ajustements peuvent être effectués le cas échéant,
  à travers notamment l’ajout ou la suppression d’un « outlier ». Par exemple, une forte évolution de l’indice sur le passé peut être exclue du calcul de la saisonnalité si celle-ci se rapporte à un événement exceptionnel bien
  identifié (fermeture temporaire d’une usine entraînant la chute de l’indice qui ne se rapporte donc pas à un
  phénomène saisonnier...). 7- Les révisions Pourquoi des révisions ? Les indices sont généralement révisés, avec une amplitude modérée ( cf. infra), à plusieurs reprises après leur
  première diffusion, et cela pour plusieurs raisons : • certaines déclarations d’entreprises parviennent tardivement à l’organisme enquêteur ; • des erreurs d’interprétation des questionnaires de la part des entreprises ou des erreurs de saisie (entreprise, organisme collecteur) peuvent ne pas être détectées dès les premiers calculs ; • la correction CVS-CJO induit naturellement des révisions sur les indices CVS-CJO au fur et à mesure
  que l’arrivée de nouveaux mois de données permet d’affiner les estimations ; • l’Insee mène l’enquête annuelle de production qui fournit des résultats plus détaillés et complémentaires pour l’année précédant la dernière période couverte par l’IPI ; les données mensuelles et annuelles font
  alors l’objet d’une confrontation, qui peut conduire à des révisions sur les indices IPI. Les révisions sont de plus en plus faibles au fur et à mesure que l’on s’éloigne du mois considéré. Ces révisions
  successives conduisent à une convergence progressive vers une estimation plus précise de la production (avec en
  particulier l’arrivée des réponses retardataires). En cohérence avec le code de bonnes pratiques de la statistique
  61 européenne, dans un souci de transparence, les révisions sur les derniers mois sont documentées dans la publication mensuelle (cf. chapitre 9). Déclarations tardives Pour certains produits suivis avec une large population d’entreprises, les entreprises non-répondantes peuvent
  représenter, lors de la première diffusion, entre 10 % et 20 % de la production du mois. Les outils à disposition permettent d’estimer la production des entreprises non-répondantes qui se rajoute à celle
  des entreprises déclarantes et permettent de calculer la statistique de production pour le mois (m). Cette première
  statistique relative au mois (m) est dite « provisoire ». Le mois suivant, les entreprises retardataires adressent leur déclaration de production au titre du mois m. Les
  imputations sont remplacées par les réponses reçues. Il s’agit alors d’une statistique « rectifiée » pour le mois
  (m). Certaines entreprises peuvent ne pas répondre aux enquêtes pendant une durée assez longue : l’estimation faite
  sur plusieurs mois est dans ce cas plus fragile et lorsque ces entreprises répondent, les corrections apportées
  peuvent avoir un effet rétroactif significatif, notamment lorsque cette entreprise a un poids important en matière
  de production réalisée sur le territoire national. Correction d’erreurs de déclaration Il est inévitable que certaines entreprises commettent des erreurs dans leurs déclarations : erreurs matérielles,
  erreurs d’interprétation des notices explicatives des questionnaires, erreurs liées aux changements de personnes
  ou aux changements dans les systèmes d’information internes… Lorsque ces erreurs sont constatées (soit spontanément par le déclarant, soit par l’Insee à la suite des contrôles
  effectués sur les données), des déclarations rectifiées sont établies, engendrant des révisions sur les indices. Dans ce cadre, l’arrivée (l’année suivante) de données annuelles fines issues de l’EAP peut également amener à
  détecter des erreurs déclaratives et à reconsidérer certaines valeurs sur les séries passées. Corrections liées à l’actualisation des modèles de désaisonnalisation Les modèles de désaisonnalisation et les coefficients saisonniers sont réestimés chaque mois, la connaissance de
  l’indice du mois m+1 permettant en effet d’affiner les modèles et les estimations. Même en dehors de toute
  modification des données brutes, la connaissance de l’indice d’un mois supplémentaire a un impact (certes
  limité) sur l’estimation de la tendance sur l’estimation des coefficients de saisonnalité, et plus généralement sur
  l’ensemble des étapes du processus de désaisonnalisation ( cf. chapitre 7). En particulier, la détection des points
  atypiques (point aberrant, changement de niveau…) est actualisée sur les derniers mois, avec potentiellement des
  effets significatifs sur l’estimation des paramètres des modèles. Au total, l’ensemble de ces éléments entraîne des révisions modérées : en moyenne sur la période 2015-2018 45, l’évolution de l’indice manufacturier du mois précédent est revue de 0,16 point de pourcentage ( cf. tableau 1),
  que ce soit à la hausse ou à la baisse, soit une amplitude limitée au regard de l’écart-type de la série (1,4 point sur la période). Le biais (moyenne des révisions) est proche de 0 et non significatif. Les révisions constatées sur les indices de la production industrielle peuvent évidemment se compenser : la
  révision à la hausse de l’évolution d’une série peut être contrebalancée par la révision à la baisse de l’évolution
  d’une autre série. De même, la révision des données brutes d’une série peut être atténuée par une révision due à
  45 Plus exactement janvier 2015-juin 2018, et hors mois associés à un changement de méthodologie majeur (janvier 2018 : changement de base; mars 2016 : mise à jour des pondérations). Moyenne des révisions en valeur absolue sur l’évolution de
  l’indice de l’industrie manufacturière publiée le mois précédent. À titre d’exemple, lors de la publication de l’IPI de mars 2018,
  l'évolution de l'indice manufacturier entre janvier et février 2018 a été révisée de + 0,09 point. Initialement estimée à - 0,6 %, elle a été relevée lors de la publication d’avril à - 0,5 %. Cette révision de + 0,09 point se décompose en : + 0,05 point lié à la
  révision des données brutes et + 0,04 point lié à l'actualisation des coefficients CVS-CJO. 62 l’actualisation des modèles de désaisonnalisation dans la même série ou dans une autre. Ainsi, on observe que la
  révision de l’évolution de l’indice manufacturier CVS-CJO est inférieure en moyenne à la révision de l’évolution due aux données brutes (0,16 contre 0,22), l’actualisation des modèles de désaisonnalisation atténuant généralement la révision des données brutes. Tableau 1 : révisions affectant l’évolution de l'indice manufacturier du dernier mois publié (révisions
  absolues, en points) Moyenne des révisions en valeur absolue 1er quartile Médiane 3e quartile Révisions – industrie manufacturière – Total 0,16 0,08 0,14 0,20 Dont révision due à la mise à jour des données brutes 0,17 0,06 0,12 0,27 Dont révision due à l'actualisation des modèles de désaisonnalisation 0,10 0,04 0,07 0,13 Lecture : la moyenne des révisions en valeur absolue (c’est-à-dire sans tenir compte du sens, à la hausse ou à la
  baisse, mais uniquement de l’amplitude) de l’évolution de l’indice manufacturier du mois précédent (par exemple,
  l’évolution de l’indice de l’industrie manufacturière entre août et septembre, lors de la campagne de calcul des
  indices d’octobre) est de 0,16 point. 25 % des révisions sont inférieures à + 0,08 point et 75 % sont inférieures à

• 0,20 point. Ces statistiques ont été calculées sur la période janvier 2015-juin 2018, hors mois correspondants à
  un changement de méthodologie majeure. 63 Chapitre 9 - Publication et diffusion 1- Publication de l’indice de la production industrielle : Informations Rapides L’IPI est publié tous l es mois par l’Insee, au plus tard 40 jours après la fin du mois m, dans la collection
  Informations Rapides. Toutefois, lorsque m+40 correspond à un samedi, un dimanche ou un lundi, la publication
  est annoncée et prévue le vendredi précédent à 8h45. Ce document présente les principaux résultats par grandes
  branches et mentionne les révisions du mois passé. Le bureau de presse de l’Insee en assure la diffusion auprès des médias. Comme pour les autres principaux
  indicateurs conjoncturels, un agenda mensuel et un agenda quadrimestriel sont également établis : https://www.insee.fr/fr/information/1405540 Les résultats de l’IPI sont accessibles sur le site internet de l’Insee ( www.insee.fr) en première page sous la
  rubrique « Indicateurs clés » dès la levée de l’embargo (à 8h45 le jour de la publication de l’indice). Il est alors
  possible à chaque internaute d’accéder aux principales informations de la campagne mensuelle en français et en
  anglais, de télécharger cette « Informations Rapides » sous la forme d’un fichier imprimable ou encore d’accéder aux séries longues (cf. pages suivantes). 64 65