Contenu du sommaire : Méthodes de prévision conjoncturelle

Revue	Economie et prévision
Numéro	no 199, 2012/1
Titre du numéro	Méthodes de prévision conjoncturelle
Texte intégral en ligne	Accessible sur l'internet

Méthodes de prévision conjoncturelle, numéro spécial réalisé en partenariat avec le JBCMA : présentation générale - Hélène Erkel-Rousse, Michael Graff
Méthodes de prévision conjoncturelle, numéro spécial réalisé en partenariat avec le JBCMA : présentation générale Le numéro 199 d'Économie et Prévision est consacré aux méthodes de prévision conjoncturelle. Son introduction générale commence par une évocation du partenariat fructueux entre Économie et Prévision et le Journal of Business Cycle Measurement and Analysis (JBCMA) qui a abouti à la constitution de ce numéro puis à sa publication conjointe en français dans Économie et Prévision et en anglais dans le JBCMA. Elle explique ensuite la logique générale du numéro et le positionnement de ce dernier au regard des principaux développements récents en matière de méthodes de prévision conjoncturelle. Enfin, elle résume le contenu du numéro article par article.
Short-term forecasting methods, joint special issue with the JBCMA: general introduction Issue 199 of Économie et Prévision deals with short-term forecasting methods. Its general introduction begins by evoking the fruitful collaboration between Économie et Prévision and the Journal of Business Cycle Measurement and Analysis (JBCMA) that led to the compilation of articles within the issue and made its joint publication in French in Économie et Prévision and in English in the JBCMA possible. Then, it underlines the general logic of the issue and explains how the latter sheds light on key aspects of new developments in short-term forecasting methods. Lastly, it summarises the main focus of each of the five papers appearing in the issue.
Prévision à court terme de la croissance du PIB français à l'aide de modèles à facteurs dynamiques - Marie Bessec, Catherine Doz p. 1-30
Les banques centrales et les organismes internationaux recourent de plus en plus aux modèles à facteurs pour prévoir les grands agrégats macroéconomiques. Nous étudions l'apport de ces modèles à la prévision conjoncturelle du taux de croissance trimestriel du PIB français. Les facteurs sont extraits d'une base constituée d'une centaine de variables comprenant des soldes d'enquêtes et des variables réelles, monétaires, financières et internationales. Une évaluation hors échantillon en quasi temps réel sur la dernière décennie montre que les performances prédictives des modèles à facteurs surpassent celles des modèles de référence usuels. Toutefois, les prévisions effectuées avant le début du trimestre à prévoir restent fragiles. Nous montrons également que l'utilisation de variables internationales et financières permet d'améliorer les prévisions aux horizons les plus lointains.
Short-Term Forecasting of French GDP Growth Using Dynamic Factor Models In recent years, central banks and international organizations have been making ever greater use of factor models to forecast macroeconomic variables. We examine the performance of these models in forecasting French GDP growth over short horizons. The factors are extracted from a large dataset of around one hundred variables including survey balances and real, financial, and international variables. An out-of-sample pseudo real-time evaluation over the past decade shows that factor models provide a gain in accuracy relative to the usual benchmarks. However, the forecasts remain inaccurate before the start of the quarter. We also show that the inclusion of international and financial variables can improve forecasts at the longest horizons.
De nouveaux indicateurs de suivi en temps réel de la croissance dans 32 économies avancées et émergentes - Troy D. Matheson p. 31-50
Dans cet article, nous élaborons des indicateurs mensuels de suivi des tendances à court terme des taux de croissance du PIB réel dans 32 économies de marché avancées et émergentes. Pour ce faire, nous recourons à une procédure en deux étapes inspirée de Giannone et alii (2008), combinant l'estimation de modèles à facteurs dynamiques et l'utilisation du filtre de Kalman sur des données présentant des périodicités et des délais de publication différents. Nous constatons que ces indicateurs décrivent de manière satisfaisante le cycle conjoncturel des pays concernés sur le passé. Un exercice récursif de prévision hors échantillon montre en outre qu'ils fournissent en général de bonnes prévisions de croissance comparativement à un large éventail de modèles de prévision concurrents.
New Indicators for Tracking Growth in Real Time in 32 Advanced and Emerging Economies We develop monthly indicators for tracking short-run trends in real GDP growth in 32 advanced and emerging-market economies. To do so, we use a two-stage procedure inspired by Giannone et alii (2008) that combines the estimation of dynamic factor models on and the application of the Kalman filter to heterogeneous data in terms of frequency and publishing delays. We test the historical performance of our indicators and find that they do a good job at describing the business cycle. In a recursive out-of-sample forecasting exercise, we find that the indicators generally produce good real GDP growth forecasts relative to a range of time series models.
Une revue de la littérature des modèles à facteurs dynamiques - Karim Barhoumi, Olivier Darné, Laurent Ferrara p. 51-77
Depuis quelques années, la quantité de données disponibles, économiques et financières, a incité les économètres à développer ou à adapter de nouvelles méthodes afin de résumer de manière efficiente l'information contenue dans ces grandes bases de données. Parmi les différentes méthodes proposées, les modèles à facteurs dynamiques ont connu un développement rapide et un large succès auprès des macroéconomistes. Dans cet article, nous proposons une revue de la littérature récente sur ce type de modèles. Nous présentons d'abord les modèles utilisés, puis les méthodes d'estimation des paramètres et les tests statistiques du nombre de facteurs. Nous nous focalisons ensuite sur quelques applications récentes, portant sur la construction d'indicateurs conjoncturels, la prévision macroéconomique et les analyses macroéconomiques et de politique monétaire.
Dynamic Factor Models : A Review of the Literature In the last few years, the growth in the amount of economic and financial data available has prompted econometricians to develop or adapt new methods enabling them to summarise efficiently the information contained in large databases. Of these methods, dynamic factor models have seen rapid growth and become very popular among macroeconomists. In this paper, we carry out a survey of recent literature on dynamic factor models. We start by presenting the models used before looking at parameter estimation methods and statistical tests available for choosing the number of factors. We then focus on recent empirical applications dealing with the construction of economic outlook indicators, macroeconomic forecasts, and macroeconomic and monetary policy analyses.
Un fan chart conditionnel du PIB construit à l'aide des enquêtes de conjoncture de l'Insee - Matthieu Cornec p. 79-92
Les intervalles de confiance, les prévisions en densité et leurs illustrations (les fan charts) permettent de décrire utilement l'incertitude inhérente à toute prévision ponctuelle. Toutefois, les techniques existantes à cet égard présentent plusieurs défauts. Nous proposons une nouvelle méthodologie pour représenter l'incertitude d'une prévision en temps réel, à la fois conditionnelle au contexte économique, non-paramétrique et reproductible. En outre, nous construisons un indice du risque prévisionnel associé à notre fan chart afin de mesurer la difficulté intrinsèque de l'exercice de prévision. Construit à l'aide des soldes d'opinions des enquêtes de conjoncture de l'Insee, notre fan chart du PIB capte la récession de 2008-2009 efficacement en temps réel, tandis que l'indice du risque prévisionnel augmente sensiblement, signe d'une incertitude croissante.
Constructing a Conditional GDP Fan Chart with an Application to French Business Survey Data Interval confidence and density forecasts, notably in the form of “fan charts”, are useful tools to describe the uncertainty inherent to any point forecast. However, the existing techniques in this respect suffer from several drawbacks. We propose a new method to represent uncertainty in real-time that is conditional upon the economic outlook, non-parametric and reproducible. Moreover, we build a Forecasting Risk Index associated with our fan chart to measure the intrinsic difficulty of the forecasting exercise. Using balances of opinion of different business surveys carried out by the French statistical institute INSEE, our GDP fan chart efficiently captures the growth stall during the crisis on a real-time basis. Our Forecasting Risk Index has increased substantially in this period of turbulence, showing signs of growing uncertainty.
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 - Boriss Siliverstovs p. 93-109
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.
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.