| Titre | L'analyse en composantes principales de variables non stationnaires | |
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| Auteur | Philippe Casin, Christine Stachowiak, François Marque | |
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Revue | Mathématiques et sciences humaines |
| Numéro | no 196, hiver 2011 | |
| Page | 27-40 | |
| Résumé |
Les séries chronologiques dont on dispose en économie sont souvent non stationnaires, et il n'est donc pas possible de les décrire à partir d'une analyse en composantes principales : en effet, l'analyse en composantes principales est basée sur l'analyse de la matrice des corrélations entre les variables, et ces corrélations sont fallacieuses. Cet article présente une technique pour décrire ce type de variables, en filtrant les données initiales par une suite d'analyse en composantes principales pour obtenir des séries résiduelles stationnaires ; l'analyse en composantes principales de ces séries est alors interprétable. Deux applications, l'une basée sur des données simulées et l'autre sur des données réelles, sont fournies. Source : Éditeur (via OpenEdition Journals) |
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| Résumé anglais |
Economical time series are often non stationary and then it is not possible to practice principal components analysis: this technique is based on analysis of the correlation matrix and correlations between original variables are spurious. The aim of this paper is to introduce a new technique which describes sets of non stationary variables. This technique is based on successive analyses of residuals which provide stationary variables. Two applications are given, the first one uses simulated data, the second one Nelson and Plosser's data. Source : Éditeur (via OpenEdition Journals) |
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| Article en ligne | http://msh.revues.org/12117 |
