Plug-in JVS - FR

library("rjd3qr")

Introduction

This vignette explains how to create a JVS Quality Report with the {rjd3qr} package. This only works for v3.

Definition of the JVS QR

Le plug-in JVS (Job Vacancy Survey) est un plug-in additionnel du logiciel JDemetra+.

Version 2

En version 2, il est disponible sur le GitHub Sace2015 : https://github.com/Sace2015/EurostatQR. Vous trouverez la documentation du plug-in sur ce même repo.

Version 3

En version 3, le plug-in est hebergé sur le GitHub de jdemetra, sur le repo jdplus-incubator. Pour récupérer la dernière version, il faut aller dans la partie Releases, puis télécharger le plug-in (nommé jdplus-eurostat-desktop-plugin).

Dsecription

Le plug-in contient 30 colonnes :

\[ 100 \times max(\left | \frac{Y_t - SA_t}{Y_t}\right |) \]

Création des sorties de JDemetra+

Pour créer un rapport de qualité JVS, vous devez utiliser le cruncher JDemetra+ version 3. Tout d’abord, si vous n’avez pas encore téléchargé le cruncher JDemetra+, vous pouvez le télécharger depuis GitHub : https://github.com/jdemetra/jdplus-main/releases. Le fichier à télécharger commence par “jwsacruncher-standalone”.

Pour lancer le cruncher, vous pouvez utiliser le package {rjwsacruncher} avec des options spécifiques.

L’objectif de cette étape est de générer un fichier demetra_m contenant de nombreuses informations sur les séries à étudier, ainsi que plusieurs fichiers contenant les séries composantes (y, sa, s et t).

Pour générer ces fichiers, voici les options à utiliser :

library("rjwsacruncher")

options(
    is_cruncher_v3 = TRUE,
    default_matrix_item = c(
        "span.start",
        "span.end",
        "log",
        "span.n",
        "regression.nout",
        "regression.ntd",
        "m-statistics.m7",
        "decomposition.seasonal-filters",
        "decomposition.trend-filter",
        "decomposition.d7-trend-filter",
        "quality.summary",
        "regression.lp",
        "regression.leaster",
        "diagnostics.seas-sa-ac1:3",
        "diagnostics.seas-sa-ac1",
        "diagnostics.seas-lin-combined",
        "regression.out(*)",
        "regression.td-ftest:3",
        "residuals.lb:3",
        "diagnostics.td-sa-last:2",
        "diagnostics.seas-sa-f:2",
        "arima.p", "arima.d", "arima.q", "arima.bp", "arima.bd", "arima.bq",
        "m-statistics.q", "m-statistics.q-m2"
    ),
    default_tsmatrix_series = c("y", "s", "sa", "t")
)

cruncher_and_param(
    workspace = "path/to/the/workspace/file.xml",
    cruncher_bin_directory = "path/to/the/cruncher/v3/bin/directory",
    csv_layout = "vtable",
    short_column_headers = FALSE,
    refreshall = FALSE,
    v3 = TRUE,
    delete_existing_file = TRUE,
    policy = "None"
)

Après avoir lancé ce code là, vous devriez avoir généré 5 fichiers.

Creation du rapport JVS

Uns fois le cruncher lancé et les outputs générés, on peut créer notre rapport JVS :

# Chemin menant au dossier contenant les fichiers CSV
dir_path <- system.file(
    "extdata",
    "WS/WS_world/Output/SAProcessing-1",
    package = "rjd3qr"
)

JVS <- extract_JVS(dir = dir_path)
Series Method Period Nobs Start End Adjustment
Siachen Glacier (frozen) X13 12 300 2000-01-01 2024-12-01 SCA
Nagorno-Karabakh (frozen) X13 12 300 2000-01-01 2024-12-01 SA
Mongolia (frozen) X13 12 300 2000-01-01 2024-12-01 SA
India (frozen) X13 12 300 2000-01-01 2024-12-01 SCA
Nepal (frozen) X13 12 300 2000-01-01 2024-12-01 SA
Philippines (frozen) X13 12 300 2000-01-01 2024-12-01 SA

L’objet JVS est un dataframe contenant notre rapport JVS. pour l’enregistrer il faut l’écrire dans un fichier.

Export

Pour exporter le rapport de qualité JVS, vous devez utiliser la fonction write. Le rapport peut être exporté sous forme de fichier .csv :

write(JVS, file = "chemin/vers/le/répertoire/d'export", overwrite = TRUE)

Par défaut, le fichier s’appellera “JobVacancySurveyQR.csv”. Pour lui donner un nom spécifique, il est possible de l’indiquer dans le chemin de l’argument file :

write(JVS, file = "chemin/vers/le/répertoire/d'export/nom_fichier.csv", overwrite = TRUE)

Le rapport peut être exporté sous forme de fichier .xlsx. Pour cela, il est nécessaire de l’indiquer dans le nom du fichier dans l’argument file :

write(JVS, file = "chemin/vers/le/répertoire/d'export/nom_fichier.xlsx", overwrite = TRUE)

Comparaison : v3 / R

X

Dans R, cette colonne s’appelle “Series”.

Method

Dans R, les noms des spécifications sont simplement “X13” ou “Tramo-Seats”, car aucune précision n’est donnée quant au type de spécification dans l’output du cruncher.

Period, nobs, Start

Aucune différence.

End

Dans la version 3, les dates correspondent au dernier jour de la période, tandis que dans R, elles correspondent au premier jour de la période.

Adjustment

Aucune différence.

Tests

Pour les tests :

Très légères différences dues à des seuils différents entre l’interface et le cruncher.

Log transformation, ARIMA Model, Leapyear, MovingHoliday, NbTD, Noutliers, Outlier1, Outlier2, Outlier3, Q-stat for X13, Stage 2 Henderson Filter, Final Henderson Filter, Seasonal.Filter, Irregular Standard Deviation, Max adj, Autocorrelation of order 1 of the SA series, Normal test, Negative and significant autocorrelation

Aucune différence.