Tony Chernis est économiste principal dans la Section des enquêtes et de la veille économique du département des Analyses de l’économie canadienne. Ses recherches portent sur la macroéconomie empirique. Il s’intéresse particulièrement aux prévisions, aux combinaisons de modèles et à la prise de décision à l’aide de plusieurs modèles. Tony détient une maîtrise en économie de l’Université Simon Fraser et fait un doctorat à temps partiel à l’Université de Strathclyde.
Comme la Banque du Canada a commencé à procéder à des relèvements du taux directeur pour réduire la détente monétaire en place, il importera de surveiller la transmission de ces changements de la politique monétaire. Les sous-composantes de la consommation et du logement risquent de réagir différemment à un resserrement de la politique monétaire, tant pour ce qui est des effets globaux que du moment où ces réactions se manifesteront.
Les auteurs présentent Le Pouls des entrepreneurs, une nouvelle enquête en ligne qui est menée chaque mois pour fournir, avec efficience et souplesse, des renseignements servant à étayer les décisions de la Banque du Canada concernant la politique monétaire. L’enquête comprend des questions sur les attentes des entreprises quant à la croissance des ventes et de l’emploi, les risques pour les perspectives d’affaires et des sujets précis.
Nous présentons un outil permettant d’établir des prévisions par densité de la croissance du PIB réel canadien pour la période en cours. Nous démontrons que les densités combinées sont un outil fiable permettant d’évaluer avec justesse la situation économique et les risques pesant sur les perspectives.
Dans cette étude, nous examinons la prévision à court terme du produit intérieur brut (PIB) réel du Canada et de ses composantes de dépenses en combinant les prévisions pour la période en cours tirées de différents modèles. Nous appliquons une suite d’outils de prévision à un ensemble de données de taille moyenne afin de prévoir l’évolution du PIB réel trimestriel et de ses composantes de dépenses.
Nous estimons un modèle factoriel dynamique reposant sur des données de triple fréquence que nous appliquons à la prévision du produit intérieur brut (PIB) des provinces canadiennes pour la période en cours. Statistique Canada publie le PIB des provinces canadiennes chaque année, mais avec un décalage non négligeable de onze mois.
Les chiffres des exportations canadiennes tendent à décevoir depuis la Grande Récession. L’apparent décalage entre les exportations observées et la mesure de la demande étrangère utilisée par la Banque du Canada a constitué une incitation à rechercher une autre mesure.
Nous utilisons la synthèse bayésienne des prévisions et des décisions pour formaliser le processus de prise de décision sur la politique monétaire. Nous développons une étude de cas portant sur la prise des décisions de politique monétaire par une banque centrale qui cible l’inflation, et ce, en utilisant de multiples modèles de manière à prendre en compte les objectifs, les attentes et les résultats relatifs aux décisions.
Cette étude s’intéresse aux combinaisons non paramétriques de prévisions par densité de probabilités. Nous présentons une méthode basée sur des arbres de régression qui permet de varier la pondération des combinaisons selon les caractéristiques des densités, les tendances temporelles ou les indicateurs économiques. Dans le cadre de deux exercices empiriques, nous montrons les avantages de cette méthode sur le plan de l’amélioration de l’exactitude et de l’interprétabilité des prévisions.
Document de travail du personnel 2023-45Tony Chernis
Je montre comment combiner un grand nombre de prévisions au moyen de différentes approches dans le cadre d’une synthèse de prévisions bayésienne. Je constate que les techniques qui permettent de sélectionner et de combiner quelques prévisions – soit l’utilisation de mesures de rétrécissement a priori basées sur un modèle global-local – sont celles qui donnent les meilleurs résultats.
Nous estimons un modèle à facteurs dynamiques (MFD) applicable à la prévision du produit intérieur brut du Canada pour la période en cours. L’estimation du modèle combine des indicateurs qualitatifs et quantitatifs et s’appuie également sur un ensemble de statistiques contenant un grand nombre de données internationales.
