15 août 2013
E37 - Prévision et simulation : modèles et applications
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15 août 2013
Le suivi des perspectives économiques à court terme des économies étrangères
La Banque du Canada emploie plusieurs modèles de prévision à court terme pour suivre l’évolution des grandes économies étrangères que sont les États-Unis, la zone euro, le Japon et la Chine. La conception des modèles prévisionnels relatifs à chacune de ces régions est influencée par le niveau de détail requis ainsi que par la rapidité de diffusion et la volatilité des données. Les prévisions générées par différents modèles sont habituellement combinées de manière à réduire l’incertitude liée à la modélisation, et le jugement des experts est mis à contribution pour y intégrer l’information qui n’apparaît pas directement dans les plus récents indicateurs. -
Extracting Information from the Business Outlook Survey Using Statistical Approaches
Depuis l’automne 1997, les bureaux régionaux de la Banque du Canada mènent chaque trimestre une enquête auprès d’entreprises d’un bout à l’autre du pays. Cette enquête, dont les résultats sont résumés dans le bulletin Enquête sur les perspectives des entreprises, s’appuie sur un questionnaire portant sur des sujets importants pour la Banque, notamment l’activité économique, les pressions sur la capacité de production, les prix et l’inflation ainsi que les conditions du crédit. -
Commodities and Monetary Policy: Implications for Inflation and Price Level Targeting
Les auteurs examinent la capacité relative de règles simples de ciblage de l’inflation et de ciblage du niveau des prix à minimiser tant la variabilité de l’inflation que les fluctuations économiques au Canada lorsque les chocs subis ont d’importantes retombées sur les cours mondiaux des produits de base. -
Short-Term Forecasting of the Japanese Economy Using Factor Models
Bien que l’utilité des modèles factoriels soit maintenant reconnue, leur pouvoir de prévision à l’égard de l’économie japonaise a été très peu étudié. Les auteurs se proposent de comparer la qualité des prévisions produites par divers modèles factoriels sur différentes périodes, dont l’une inclut la récente crise financière. -
Mixed Frequency Forecasts for Chinese GDP
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). -
'Lean' versus 'Rich' Data Sets: Forecasting during the Great Moderation and the Great Recession
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. -
Nowcasting the Global Economy
Les prévisions de l'activité économique et de l'inflation à l'échelle mondiale sont des intrants importants dans la conduite de la politique monétaire au sein des petites économies ouvertes comme celle du Canada. -
Le pouvoir de prévision des indices PMI
L'évolution de la croissance de l'économie mondiale joue un rôle crucial dans la conduite de la politique monétaire canadienne. -
On the Advantages of Disaggregated Data: Insights from Forecasting the U.S. Economy in a Data-Rich Environment
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.