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Prévision de court terme de la croissance du PIB français à l’aide de modèles à facteurs dynamiques

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MFD_11.pdf (519.5Kb)
Date
2012
Indexation documentaire
Macroéconomie
Subject
Prévision du PIB; modèles à facteurs
Code JEL
C.C2.C22; E.E3.E32; E.E3.E37
Nom de la revue
Economie & prévision
Volume
1
Numéro
199
Date de publication
2012
Pages article
1-30
Nom de l'éditeur
La Documentation française
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/10078
Collections
  • LEDa : Publications
Métadonnées
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Auteur
Bessec, Marie
255365 Laboratoire d'Economie de Dauphine [LEDa]
Doz, Catherine
15080 Centre d'économie de la Sorbonne [CES]
Type
Article accepté pour publication ou publié
Résumé en français
Les modèles à facteurs sont de plus en plus utilisés pour la prévision de court terme du PIB par les banques centrales et les grands organismes internationaux. Ils semblent en revanche un peu moins utilisés en France. Cet article propose une application de ces techniques à la prévision du taux de croissance trimestriel du PIB français à très court terme. Nous utilisons une base constituée d’une centaine de variables parmi lesquelles des variables d’enquêtes, des indicateurs réels, des variables monétaires et financières et des indicateurs sur l’environnement international. Une évaluation hors échantillon montre que la qualité des prévisions issues des modèles à facteurs est satisfaisante, même si les prévisions restent fragiles lorsque l’horizon de prévision est éloigné.
Résumé en anglais
In recent years, factor models have received increasing interest from central banks and international organizations to forecast macroeconomic variables. We examine the performance of these models in forecasting the French GDP growth rate over short horizons. The factors are extracted from a large data set including surveys balances, real, financial and international variables. A pseudo real time evaluation over the last decade exhibits a gain relative to the usual benchmarks. However, forecasts remain inaccurate before the beginning of the quarter. We also show that the use of international and financial variables can improve forecasts at the longest horizons.

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