Perspectives économiques, analyses et projections

EO Sources - De l'utilisation du modèle

 

Il convient de noter que les prévisions de l'OCDE reposent sur la combinaison d'informations provenant d'un certain nombre de modèles économiques et statistiques, ainsi que d'avis d'experts.
 
Où en est le cycle de l'activité économique ?

L'une des phases les plus délicates et les plus importantes du processus de prévision  réside dans l'évaluation du stade auquel se trouve le cycle de l'activité économique dans chaque pays et aussi à l'échelle mondiale. A cet égard, les simulations des modèles macroéconomiques sont importantes pour "planter le décor" au début de chaque exercice de prévision. La première démarche consiste à voir ce qu'il y a de nouveau depuis que les prévisions précédentes ont été établies - comme des changements des cours des matières premières (du pétrole en particulier), des taux de change et des taux d'intérêt, ainsi que les tendances budgétaires , ou bien encore à vérifier si dans un passé récent l'activité économique s'est développée différemment de ce que l'on attendait. Avec ces nouvelles informations et en utilisant comme point de départ la série précédente de prévisions, le modèle multi-pays semestriel, INTERLINK, et un petit modèle global de prévision pour les trois principales régions de l'OCDE (Rae et Turner, 2001) donne des estimations préliminaires de l'impact que ces nouvelles informations peuvent produire sur les prévisions. C'est une façon utile de comprendre comment notre vision de l'économie mondiale doit évoluer à la lumière de ces nouveaux éléments et de faire en sorte que ces changements de perspective soient appliqués de façon cohérente entre les différents pays.

(Sédillot et Pain, 2003)

Cette "mise en scène" n'implique pas seulement des simulations de modèles macroéconomiques, mais elle tient compte des prévisions à partir de modèles économétriques distincts utilisant des indicateurs de haute fréquence permettant d'estimer la croissance du PIB dans les sept grandes économies ou zones de l'OCDE au cours des deux trimestres suivant le dernier trimestre pour lequel les données officielles ont été publiées. L'objectif est de réduire le délai de disponibilité des informations et d'avoir pour les prévisions un point de départ qui soit compatible avec les données récentes à haute fréquence. Un modèle d’indicateurs conjoncturels pour prédire le PIB trimestriel au Canada a été développé pour utiliser de manière efficace toute l’information mensuelle disponible (Mourougane, 2006). À cette fin, des équations mensuelles de prévisions de court terme sont estimées en utilisant la série de PIB publiée chaque mois par Statistique Canada et d’autres indicateurs conjoncturels. Les procédures ont été automatisées et le modèle peut être mis à jour  chaque fois qu’une donnée importante est publiée, la spécification du modèle variant ainsi en fonctions de l’ensemble des données disponibles. Le gain le plus important de la procédure développée est obtenue pour les prévisions du trimestre courant quand un ou deux mois de données du PIB mensuel sont disponibles. Dans ce cas, tous les modèles mensuels estimés dans cet article ont des erreurs de prévisions inférieures à celle d’un modèle trimestriel autorégressif standard. L’utilisation d’indicateurs conjoncturels améliore les performances en termes de prévisions, en particulier lorsqu’une moyenne de tous les modèles d’indicateurs conjoncturels est utilisée.  Après un an d’utilisation, les prévisions réalisées en temps réel en faisant la moyenne des différents modèles d’indicateurs conjoncturels se sont avérées de qualité satisfaisante, avec une stabilité apparente des estimations successives, malgré l’utilisation extensive de données mensuelles.

Pour les autres six économies les modèles développés en Sédillot et Pain (2003) incorporent les informations jugées statistiquement significatives tirées d'indicateurs «qualitatifs», comme les enquêtes auprès des entreprises, et d'indicateurs «quantitatifs», comme les chiffres de la production industrielle et des ventes de détail, et différentes périodicités et méthodes d'estimation sont utilisées. Une procédure automatisée a été mise au point pour faire tourner les modèles dès que de nouvelles données mensuelles sont publiées.

Caractéristiques et performances. Les principales conclusions des modèles (Sédillot et Pain, 2003) sont les suivantes:

  • Pour les prévisions concernant le trimestre en cours, c'est-à-dire les prévisions effectuées au début ou après le début du trimestre auquel elles se rapportent, les modèles utilisant des indicateurs semblent donner de meilleurs résultats que les modèles autorégressifs utilisant des séries chronologiques, pour ce qui est à la fois de la taille de l'erreur et de l'exactitude de la direction détectée. Il semble donc tout à fait utile de développer de tels modèles.
  • Les principaux avantages de  l'utilisation  de  données mensuelles commencent à apparaître lorsqu'on dispose d'un mois de données pour le trimestre sur lequel portent les prévisions. Ce stade précède généralement de deux à trois mois la publication des premières estimations officielles de l'évolution du PIB. Cette observation concorde avec celles d'autres études économétriques.
  • Pour les prévisions concernant le trimestre à venir, les performances des modèles utilisant des indicateurs ne semblent pas sensiblement meilleures que celles des modèles utilisant des séries chronologiques jusqu'à ce que l'on dispose d'un ou deux mois d'informations au cours du trimestre précédant celui qui fait l'objet des prévisions. En revanche, leurs performances sont un peu meilleures en ce qui concerne l'exactitude de la direction détectée.
  • Le  modèle  le  mieux  adapté  à  un  ensemble  d'informations et à un horizon donnés varie suivant le pays et la période considérés. Pour ce qui est du trimestre en cours, les modèles construits exclusivement à partir d'indicateurs quantitatifs, ou combinant des indicateurs quantitatifs et des données d'enquêtes, donnent de meilleurs résultats que les modèles utilisant uniquement des données d'enquêtes. Le modèle fondé exclusivement sur des indicateurs quantitatifs semble le mieux adapté aux États-Unis, la zone euro, le Canada et le Japon, alors qu'un modèle reposant sur des estimations ou un consensus des prévisions obtenues au moyen de différents modèles semble mieux convenir pour l'Allemagne, la France, l'Italie et le Royaume-Uni. Pour les prévisions concernant le trimestre à venir, l'inclusion de données quantitatives relatives au trimestre sur lequel portent les prévisions ne semble guère donner de meilleurs résultats que les informations fournies par les enquêtes. Les données d'enquêtes semblent contenir des informations particulièrement utiles dans le cas de la France et de l'Italie.
  • Il y a des limites à la capacité de tout modèle estimé de prévoir précisément le taux de croissance trimestriel du PIB. Même si l'on dispose d'un ensemble complet d'indicateurs mensuels pour un trimestre, le seuil de confiance de 70 pour cent (correspondant environ à un écart-type) autour de la valeur estimée de la croissance du PIB au cours de ce trimestre semble être de l'ordre de 0.4 à 0.8 point de pourcentage, suivant le pays ou la région. Le degré d'incertitude entourant une valeur estimée semble aussi s'accentuer à mesure que s'allonge l'horizon des prévisions. En outre, des erreurs de prévision peuvent se produire pour de nombreuses raisons différentes, comme la révision des données publiées initialement pour certains indicateurs à haute fréquence ou des inexactitudes dans les prévisions des données mensuelles. La conclusion générale est qu'il n'est pas optimal d'employer toujours le même modèle à coefficient fixe pour chaque pays. Il est au contraire préférable de disposer d'une série de modèles utilisant des indicateurs et pouvant être mis à jour automatiquement dès que de nouvelles données sont disponibles. Le modèle à retenir à un moment donné dépend des informations qui sont alors disponibles.

Analyse des facteurs additifs

Lorsque les groupes de spécialistes des pays préparent leurs propres prévisions, on les rapproche de ce que les équations économétriques trimestrielles et semestrielles prévoient à partir de relations dans le passé, la différence étant constituée par des "résidus" ou des "facteurs additifs". Lorsque les déviations des prévisions par rapport aux résultats des équations sont importantes, il faut réfléchir aux raisons pour lesquelles les relations historiques ont pu se rompre et se demander s'il s'agit d'une rupture temporaire ou permanente. Les appréciations sur la question de savoir comment et dans quels délais les relations historiques se renouent peuvent avoir des implications considérables pour "l'histoire" en arrière-plan des prévisions. Cela étant, la mise en évidence de déviations importantes peut simplement encourager une réévaluation des prévisions. Les résultats des exercices de modélisation économétrique aussi bien internes qu'externes à l'OCDE influencent la façon de penser des groupes de spécialistes des pays. Les estimations économétriques sont associées à des connaissances et avis locaux lors de la préparation des prévisions, mais non de façon rigide ou mécanique. C'est sans doute lors du calcul des prévisions sur les échanges extérieurs que l'on a le plus intensément recours à l'analyse des facteurs additifs, car cette analyse est liée au contrôle de la cohérence générale des prévisions qui doit satisfaire la cohérence globale selon laquelle les changements dans les exportations mondiales de biens et services doivent être égaux aux changements dans les importations mondiales, et que le déficit mondial des paiements courants reste à peu près constant sur la période de prévision.
 
Scénarios et simulations 

Une part importante de l'analyse effectuée par le Secrétariat consiste à étudier l'équilibre des risques autour des prévisions centrales, et à envisager les effets à moyen terme des différents scénarios de rechange. Pour cette raison, on produit régulièrement une série de prévisions à moyen terme à titre de référence et INTERLINK est largement utilisé lorsque l'on envisage les impacts à moyen terme de ces différents scénarios. Ces dernières années, on a élaboré de tels scénarios pour illustrer des questions comme les perspectives à long terme des budgets des administrations publiques; les causes de creusement des déséquilibres des paiements courants; ou les interactions entre marchés du travail, transferts sociaux et assainissement des finances publiques. Du point de vue de l'analyse à court terme, des simulations ont été réalisées récemment, entre autres en vue de montrer les éventuelles implications de fortes corrections des prix sur les marchés d'actions; d'une croissance plus rapide que prévu aux États-Unis (scénario boum-récession); d'une accélération de la croissance dans la zone de l'OCDE sous l'effet d'une forte synchronisation des cycles; des conséquences d'un affaiblissement de l'euro ou l'impact d'un renchérissement du pétrole.

Le scénario de référence à moyen terme est fortement conditionné par des hypothèses spécifiques sur les évolutions de l'action des pouvoirs publics et de l'économie dans les pays de l'OCDE et dans les autres pays ou régions. Il vise aussi à donner des éléments sur l'éventuelle accumulation ou résorption de déséquilibres et tensions spécifiques au sein de l'économie mondiale pour le moyen terme, ainsi que sur la portée des mesures visant à favoriser le processus d'ajustement. Le scénario de référence à moyen terme prolonge les prévisions à court terme de façon cohérente à un horizon de cinq ans. De par sa construction, le modèle n'intègre pas d'évaluation du positionnement dans le temps et de l'ampleur des événements conjoncturels à venir. Il est plutôt fondé sur l'hypothèse d'un profil de croissance conduisant à la quasi élimination à moyen terme, dans l'ensemble des pays de l'OCDE, de l'écart entre production effective et production potentielle ainsi que de l'écart entre chômage effectif et chômage structurel. Les prix des produits de base et les taux de change sont maintenus à peu près inchangés en termes réels. Les politiques monétaires sont censées être orientées vers le maintien d'une faible inflation, conformément aux objectifs à moyen terme. On considère dans la plupart des cas que les politiques budgétaires restent à peu près inchangées, c'est-à-dire que le solde primaire corrigé des fluctuations conjoncturelles est maintenu quasiment constant. Il est donc implicite que les autorités prennent des mesures pour compenser les modifications sous-jacentes du solde primaire corrigé des variations cycliques, telles que celles qui découlent des dépenses liées au vieillissement de la population dans la plupart des pays de l'OCDE. Ces hypothèses se traduisent par une diminution du rapport de la dette au PIB dans la plupart des pays.

Les caractéristiques du modèle INTERLINK 

Le modèle relie un ensemble de modèles semi-annuels de petite ou de moyenne taille, en intégrant sous une forme réduite les relations en matière de commerce extérieur et de balance des paiements avec six groupes de pays non membres de l'OCDE et les prix des matières premières. L'une des principales caractéristiques du modèle réside dans le traitement de l'économie mondiale comme un tout cohérent et intégré. Cela signifie que les évolutions des différentes économies nationales, des échanges internationaux ainsi que des taux de change et des flux financiers sont déterminées simultanément et, dans toute la mesure du possible, sur une base cohérente à l'échelle mondiale. On accorde donc une importance considérable aux liens économiques internationaux à travers les situations commerciales et financières.

La structure générale du modèle reflète la diversité de ses utilisations concrètes dans les travaux du Département des affaires économiques de l'OCDE. Dans le contexte des analyses macroéconomiques et des exercices de prévision réalisés régulièrement, le modèle et les analyses économétriques sous-tendant ce modèle assument diverses fonctions, notamment: une aide à l'élaboration et à la coordination des prévisions sur les différents pays, la production de prévisions sur les échanges cohérentes à l'échelle mondiale et, de plus en plus, la préparation de prévisions et scénarios de rechange par des exercices de simulation à partir du modèle.

Compte tenu de l'éventail et de la nature des utilisations pratiques du modèle, les critères de sa forme et de son développement ont évolué de façon assez spécifique. En général, il a fallu trouver un compromis entre la cohérence statistique, la simplicité structurelle et le souci d'obtenir des résultats théoriquement plausibles. Pour qu'un modèle macroéconométrique serve utilement des analyses politiques allant au-delà des critères de prévision à court terme, il faut veiller plus particulièrement à ses caractéristiques d'équilibre à long terme et de stabilité en ce qui concerne la production, l'emploi et l'inflation. Or, ces caractéristiques dépendent de façon déterminante de la cohérence et de la forme de son cahier des charges du côté de l'offre. Dans le même temps, il faut utiliser des méthodes économétriques convenables pour faire en sorte que les caractéristiques dynamiques du modèle pour le court terme et les paramètres estimés correspondant soient statistiquement cohérents et bien déterminés.

Bien que généralement néo-classique du point de vue de ses spécifications structurelles et des caractéristiques d'équilibre, l'ajustement dynamique de la production, de l'emploi et des prix à l'équilibre à long terme dans la version actuelle du modèle peut être considéré comme essentiellement "néo-keynésien" reflétant la présence de rigidités nominales et réelles dans la détermination des salaires et des prix. En particulier, ces rigidités signifient qu'à la suite d'un choc sur l'économie, il va y avoir une période prolongée d'ajustement avant que l'équilibre ne se rétablisse et donc une persistance de déséquilibres de la production et de l'emploi.

Compte tenu de sa dimension multi-pays, INTERLINK a une taille importante du point de vue du nombre d'équations et d'identités (plusieurs milliers). Cela étant, les modèles portant sur chaque pays ne comportent un peu moins d'une centaine d'équations comportementales sur chacun des grands pays de l'OCDE et d'une cinquantaine pour les pays les plus petits. Les spécifications structurelles des modèles, des équations et des paramètres sur les différents pays ne sont pas identiques, mais leur conception s'inscrit dans une structure générale présentant d'assez nombreux points communs. Cela tient aux utilisations pratiques du système, à la nécessité de normaliser les principaux concepts statistiques utilisés dans les applications en matière de prévision entre les pays et surtout, à la nécessité d'expliquer les principales différences des caractéristiques des modèles des différents pays.

 

 

 

Also Available

Countries list

  • Afghanistan
  • Afrique du Sud
  • Albanie
  • Algérie
  • Allemagne
  • Andorre
  • Angola
  • Anguilla
  • Antigua-et-Barbuda
  • Antilles Néerlandaises
  • Arabie Saoudite
  • Argentine
  • Arménie
  • Aruba
  • Australie
  • Autorité Nationale Palestinienne
  • Autriche
  • Azerbaïdjan
  • Bahamas
  • Bahreïn
  • Bangladesh
  • Barbade
  • Belgique
  • Belize
  • Bermudes
  • Bhoutan
  • Bolivie
  • Bosnie-Herzégovine
  • Botswana
  • Brunéi Darussalam
  • Brésil
  • Bulgarie
  • Burkina Faso
  • Burundi
  • Bélarus
  • Bénin
  • Cambodge
  • Cameroun
  • Canada
  • Cap-Vert
  • Caïmanes, Îles
  • Centrafricaine, République
  • Chili
  • Chine (République populaire de)
  • Chypre
  • Colombie
  • Comores
  • Congo, La République Démocratique du
  • Corée
  • Corée, République Populaire Démocratique de
  • Costa Rica
  • Croatie
  • Cuba
  • Côte D'ivoire
  • Danemark
  • Djibouti
  • Dominicaine, République
  • Dominique
  • Egypte
  • El Salvador
  • Emirats Arabes Unis
  • Equateur
  • Erythrée
  • Espagne
  • Estonie
  • Etats Fédérés de Micronésie
  • Etats-Unis
  • Ethiopie
  • ex-République yougouslave de Macédoine (ERYM)
  • Fidji
  • Finlande
  • France
  • Gabon
  • Gambie
  • Ghana
  • Gibraltar
  • Grenade
  • Groenland
  • Grèce
  • Guatemala
  • Guernesey
  • Guinée Équatoriale
  • Guinée-Bissau
  • Guinéee
  • Guyana
  • Guyane Française
  • Géorgie
  • Haïti
  • Honduras
  • Hong Kong, Chine
  • Hongrie
  • Ile de Man
  • Ile Maurice
  • Iles Cook
  • Iles Féroé
  • Iles Marshall
  • Iles Vierges Britanniques
  • Iles Vierges des États-Unis
  • Inde
  • Indonésie
  • Iraq
  • Irlande
  • Islande
  • Israël
  • Italie
  • Jamaïque
  • Japon
  • Jersey
  • Jordanie
  • Kazakstan
  • Kenya
  • Kirghizistan
  • Kiribati
  • Koweït
  • l'Union européenne
  • Lao, République Démocratique Populaire
  • le Taipei chinois
  • Lesotho
  • Lettonie
  • Liban
  • Libye
  • Libéria
  • Liechtenstein
  • Lituanie
  • Luxembourg
  • Macao
  • Madagascar
  • Malaisie
  • Malawi
  • Maldives
  • Mali
  • Malte
  • Maroc
  • Mauritanie
  • Mayotte
  • Mexique
  • Moldova
  • Monaco
  • Mongolie
  • Montserrat
  • Monténégro
  • Mozambique
  • Myanmar
  • Namibie
  • Nauru
  • Nicaragua
  • Niger
  • Nigéria
  • Nioué
  • Norvège
  • Nouvelle-Zélande
  • Népal
  • Oman
  • Ouganda
  • Ouzbékistan
  • Pakistan
  • Palaos
  • Panama
  • Papouasie-Nouvelle-Guinée
  • Paraguay
  • Pays-Bas
  • Philippines
  • Pologne
  • Porto Rico
  • Portugal
  • Pérou
  • Qatar
  • Roumanie
  • Royaume-Uni
  • Russie, Fédération de
  • Rwanda
  • République du Congo
  • République Islamique d' Iran
  • République Tchèque
  • Sahara Occidental
  • Saint-Kitts-et-Nevis
  • Saint-Marin
  • Saint-Vincent-et-les Grenadines
  • Sainte-Hélène
  • Sainte-Lucie
  • Salomon, Îles
  • Samoa
  • Sao Tomé-et-Principe
  • Serbie
  • Serbie et Monténégro (avant juin 2006)
  • Seychelles
  • Sierra Leone
  • Singapour
  • Slovaquie
  • Slovénie
  • Somalie
  • Soudan
  • Soudan du Sud
  • Sri Lanka
  • Suisse
  • Suriname
  • Suède
  • Swaziland
  • Syrienne, République Arabe
  • Sénégal
  • Tadjikistan
  • Tanzanie
  • Tchad
  • Thaïlande
  • Timor-Leste (Timor Oriental)
  • Togo
  • Tokelau
  • Tonga
  • Trinité-et-Tobago
  • Tunisie
  • Turkménistan
  • Turks et Caïques, Îles
  • Turquie
  • Tuvalu
  • Ukraine
  • Uruguay
  • Vanuatu
  • Venezuela
  • Viêt Nam
  • Wallis et Futuna
  • Yémen
  • Zambie
  • Zimbabwe
  • Topics list