Using Monthly Indicators to Predict Quarterly GDP

Les auteurs proposent un modèle qui permet de prévoir la croissance du produit intérieur brut (PIB) réel pour le trimestre en cours à partir d'indicateurs mensuels relatifs à une partie ou à la totalité du trimestre concerné. Leur équation lie la croissance trimestrielle du PIB canadien aux statistiques mensuelles des ventes au détail, des mises en chantier de logements, de la confiance des consommateurs, du nombre total d'heures travaillées et de la production industrielle américaine. Lorsque des observations manquent pour certains mois, les auteurs en extrapolent la valeur en ayant recours à des méthodes d'analyse de séries chronologiques. Cette démarche leur permet d'éprouver la validité de la méthode employée en présence d'un volume d'informations mensuelles variable.

Le modèle élaboré peut servir à prédire la croissance du PIB dès le premier mois du trimestre de référence, et sa précision s'améliore chaque fois que paraissent de nouvelles données mensuelles. La dernière prévision du modèle, établie cinq à six semaines avant la publication des chiffres des Comptes nationaux des revenus et dépenses, est de meilleure qualité que les prévisions à court terme produites par plusieurs modèles macroéconomiques au sujet de la production canadienne. Les auteurs analysent les implications du choix de données en temps réel plutôt que des dernières données disponibles. Ils constatent que ce choix influe sur le classement relatif des modèles du point de vue de la qualité de leurs prévisions.