Document de travail du personnel 2011-11Philipp Maier
L'auteur évalue différentes approches fondées sur l'emploi d'indicateurs mensuels pour prévoir le PIB chinois pour le trimestre courant et le trimestre à venir. Il a recours à trois techniques d'estimation à fréquence mixte : la première est basée sur un indicateur de l'activité économique (Liu et autres, 2007); la deuxième utilise la moyenne des valeurs calculées au moyen de différents modèles indicateurs (Stock et Watson, 2004); la dernière fait appel à un modèle factoriel statique (Stock et Watson, 2002).
Sur la base des indications croissantes de l’importance des vastes ensembles de données en modélisation macroéconomique empirique, nous utilisons un modèle VAR enrichi de facteurs (modèle FAVAR) et plus de 260 séries relatives à 20 pays de l’OCDE pour analyser l’incidence de l’évolution mondiale sur l’économie canadienne.
Les auteurs cherchent à évaluer comment la plus ou moins grande richesse des données utilisées influe sur la qualité des prévisions touchant la zone euro. Pour ce faire, ils comparent trois approches : 1) la prévision au moyen d'un modèle simple fondé sur les indices des directeurs d'achats (ci-après « modèle PMI » pour Purchasing Managers' Indices); 2) le recours à un modèle factoriel dynamique estimé à partir de données en temps quasi réel se rapportant à l'ensemble de la zone euro; 3) le recours au modèle et aux statistiques en question en conjonction avec des données relatives aux économies nationales.
La qualité des prévisions issues des modèles factoriels a été largement documentée dans la littérature. À la différence des nombreuses recherches qui ont été menées sur un ensemble de variables très limité (généralement le PIB et l'inflation), la présente étude évalue la qualité des prévisions à des niveaux désagrégés, le but étant d'expliquer pourquoi un modèle factoriel a un pouvoir prédictif plus grand qu'un modèle autorégressif simple.
Les auteurs empruntent une approche inédite pour identifier les déterminants économiques de l’évolution des taux de change à long terme. À partir d’un modèle à facteurs dynamiques qu’ils estiment pour la période 1980-2007 au moyen de données de panel trimestrielles concernant le taux de change bilatéral réel du dollar É.-U. par rapport à six autres monnaies (dollars australien, canadien et néo-zélandais, euro, livre sterling et yen), ils dégagent deux facteurs communs.
