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L’efficacité de la politique monétaire dépend, dans une large mesure, des attentes des marchés à l’égard des décisions futures des autorités monétaires. En recourant à un modèle néo-keynésien standard du cycle économique à anticipations rationnelles, les auteurs établissent que la cohérence des mesures de politique monétaire permet de réduire d’au moins deux tiers la variance de l’inflation et de l’écart de production.

L’enquête auprès des prévisionnistes professionnels a eu une influence considérable sur les recherches visant à acquérir une meilleure compréhension de la formation des anticipations et du comportement des agents macroéconomiques. Plus particulièrement, les attentes en matière d’inflation ont fait l’objet de nombreuses études, étant donné le rôle majeur qu’elles jouent dans la détermination des taux d’intérêt réels, de la courbe de Phillips dotée d’anticipations et de la politique monétaire.

L’auteur construit un indicateur hebdomadaire de l’activité économique réelle au Canada, inspiré de l’étude d’Aruoba et autres (2009). Cet indicateur représente une composante inobservable qui sous-tend l’évolution conjointe de quatre variables macroéconomiques observées à une fréquence mensuelle, à savoir l’emploi, les ventes manufacturières, les ventes au détail et le PIB.

La récente crise financière et la récession qui l’a succédé ont suscité beaucoup d’intérêt à l’égard des sources de fluctuation du chômage. La majeure partie des recherches menées par le passé sont fondées sur l’existence d’un seul marché du travail pour l’ensemble de l’économie et, par conséquent, font abstraction des différences sectorielles entre les marchés du travail.

Ce rapport fournit une description technique détaillée de TOTEM II, la nouvelle version du modèle de projection trimestrielle que la Banque du Canada a commencé à utiliser en juin 2011, en remplacement de TOTEM (Murchison et Rennison, 2006).

Les auteurs proposent une mesure de l’inflation sous-jacente au Canada qu’ils obtiennent en estimant, à partir de données mensuelles, un modèle factoriel des variations des composantes individuelles de l’indice des prix à la consommation (IPC).

L’Energy Information Administration des États-Unis publie périodiquement des prévisions à court terme du prix du pétrole brut.

Le modèle CSI (pour Canada’s Short-Term Indicator) est un nouveau modèle qui permet d’actualiser quotidiennement, à partir du contenu informatif de 32 indicateurs, les prévisions du taux de croissance trimestriel du PIB réel. Il offre un outil de prévision à court terme capable d’exploiter d’importants volumes de données sans faire intervenir le jugement humain. Si l’exactitude des prévisions qu’il produit en début de trimestre laisse à désirer, il gagne beaucoup en précision à mesure qu’augmente la quantité d’informations. CSI est le dernier-né du large éventail de modèles et de sources d’information que la Banque utilise et soupèse pour établir ses prévisions à court terme.

Les auteurs évaluent si la combinaison de prévisions du PIB réel issues de différents modèles permet d’améliorer le pouvoir prédictif et examinent quelles méthodes de combinaison donnent les meilleurs résultats. Conformément aux travaux antérieurs, ils concluent que les prévisions combinées sont habituellement plus précises que celles tirées de divers modèles de référence pris individuellement. À l’encontre des données de plusieurs études, ils constatent néanmoins que l’attribution aux modèles de pondérations non uniformes, déterminées en fonction de la qualité des prévisions passées de ceux-ci, a en général pour effet d’accroître le pouvoir prédictif lorsque les prévisions diffèrent sensiblement d’un modèle à l’autre.

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.