En utilisant des méthodes dites de « entropic tilting » et de « soft conditioning », nous incorporons dans un modèle VAR bayésien des informations externes provenant des enquêtes menées par la Banque Centrale Européenne auprès des prévisionnistes professionnels. Les prévisions conditionnelles résultantes améliorent considérablement les points et les densités de prévision. Il est important de souligner que nous n’imposons pas de contraintes de prévision sur un horizon trimestriel particulier, mais plutôt sur un horizon annuel, comme les informations fournies par les enquêtes sont disponibles sous la forme d’anticipations à des horizons temporelles d’un et deux ans. Au-delà de fournir une plus grande précision dans la prévision d’une variable cible, il existe des « effets de ricochet » sur les variables autres que celle ciblée. Nous montrons que notre modèle VAR de référence introduit un biais à la hausse sur le taux de croissance du PIB après la crise financière. Nos résultats démontrent que les prévisions recueillies au moyen d’enquêtes peuvent atténuer les effets de ruptures structurelles sur la performance d’un modèle macroeconométrique classique.
Mis à jour le : 04/11/2019 14:37