Document de Travail de la DG Trésor n° 2011-01 - Prévision de court terme de la croissance du PIB français à l'aide de modèles à facteurs dynamiques

La série des Documents de Travail présente des travaux menés au sein de la DG Trésor, diffusés dans le but d’éclairer et stimuler le débat public. Ces travaux n’engagent que leurs auteurs.

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. Ces modèles permettent en effet de prendre en compte l’information apportée par un grand nombre de variables, en résumant cette information sous la forme d’un petit nombre de variables latentes appelées facteurs. Dans leur forme dynamique, ces modèles permettent à la fois de prendre en compte la dépendance temporelle des facteurs et de spécifier les variables observées en fonction des valeurs contemporaines et retardées des facteurs. Les techniques d’estimation associées peuvent être adaptées en cas de valeurs manquantes des indicateurs, de sorte qu’il n’est pas nécessaire de recourir à des modèles auxiliaires pour traiter les problèmes posés par les différences dans les délais de publication des variables utilisées.

Dans cette étude, nous examinons les performances de ces modèles pour la prévision du taux de croissance du PIB français sur des horizons courts. 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. L’évaluation hors échantillon et en pseudo temps réel des modèles étudiés montre généralement la supériorité des prévisions issues des modèles à facteurs sur celles issues des processus benchmark habituels. Les prévisions restent néanmoins fragiles avant le début du trimestre, lorsque l’on dispose de peu d’information. Dans ce cadre, on montre également que l’utilisation de variables financières et internationales permet d’améliorer les prévisions au début des campagnes de prévisions.