| Titre | L'apport des enquêtes de conjoncture auprès des entreprises à la prévision à court terme de l'emploi : une application en temps réel sur données suisses | |
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| Auteur | Boriss Siliverstovs | |
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Revue | Economie et prévision |
| Numéro | no 199, 2012/1 Méthodes de prévision conjoncturelle | |
| Page | 93-109 | |
| Résumé |
Cet article étudie l'apport des enquêtes de conjoncture auprès des entreprises réalisées par le centre de recherches conjoncturelles Kof à la prévision à court terme de l'emploi en Suisse. Une base de données en temps réel est utilisée pour simuler le processus de prévision en n'exploitant que les informations qui étaient disponibles lors de l'élaboration de chaque prévision. Le contenu prédictif de l'indicateur de l'emploi du Kof, tiré de ses enquêtes de conjoncture, est évalué pour les prévisions relatives aux trimestres courant et suivant, qui devancent les premiers chiffres officiels publiés de deux et cinq mois, respectivement. La prise en compte de l'indicateur de l'emploi du Kof débouche sur des prévisions ponctuelles et en densité sensiblement meilleures que celles tirées d'un simple modèle autorégressif de l'emploi. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
Do Business Tendency Surveys Help in Forecasting Employment ? A Real-Time Evidence for Switzerland This study investigates the usefulness of business tendency surveys collected at the KOF Swiss Economic Institute and aggregated in the form of the KOF Employment Indicator for short-term forecasting of employment in Switzerland. We use a real-time dataset in order to simulate the actual predictive process using only information that was available at the time when predictions were made. We evaluate the predictive content of the KOF Employment Indicator for both nowcasts that are published two months before the first official release, and one-quarter ahead forecasts published five months before the first official release. We find that inclusion of the KOF Employment Indicator leads to a substantial improvement in prediction accuracy of both point and density forecasts compared to the performance of a benchmark autoregressive model. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=ECOP_199_0093 |
