Document de travail n°409 : Prévision de court terme du PIB français : un modèle à facteur dynamique avec prédicteurs ciblés (en anglais)

Résumé

Les modèles à facteurs suscitent un intérêt croissant pour la prévision des variables macro-économiques. Dans ce contexte, Bai et Ng (2008) montrent qu'il peut y avoir un gain à préalablement sélectionner les indicateurs dont sont extraits les facteurs en fonction de la variable à prévoir (targeted predictors). En particulier, ils proposent d'utiliser l'algorithme LARS-EN pour éliminer les prédicteurs les moins pertinents. Dans cet article, nous adaptons la procédure de sélection de Bai et Ng lorsque les indicateurs sont publiés de façon non synchrone et avec des délais de publication différenciés. Nous utilisons ensuite sur l'ensemble d'information réduit le modèle à facteurs dynamiques proposé par Giannone, Reichlin et Small (2008) et Doz, Giannone et Reichlin (2011), particulièrement approprié pour la prévision de très court terme de l'activité. Une évaluation en pseudo temps réel sur données françaises montre les potentialités de notre approche.

Marie Bessec
Novembre 2012

Classification JEL : C22, E32, E37

Mots-clés : prévision du PIB, modèle à facteurs, sélection de variables, prédicteurs ciblés