What Central Bankers Need to Know about Forecasting Oil Prices

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Les organismes internationaux et les banques centrales du monde entier se fondent couramment sur les prévisions du prix trimestriel réel du pétrole pour évaluer les perspectives économiques mondiales et nationales. Or, on ne sait pas quels modèles permettent le mieux de prévoir ce prix. Dans leur analyse, les auteurs innovent sur plusieurs points. Premièrement, ils s’emploient à combler un certain nombre des lacunes des modèles et des données servant à la prévision en temps réel du prix trimestriel du pétrole. Deuxièmement, ils présentent des modèles de prévision en temps réel non seulement pour le cours des bruts de référence américains, tels que le West Texas Intermediate, mais également pour le cours du Brent, de plus en plus considéré ces dernières années comme le meilleur indicateur des prix de l’or noir à l’échelle mondiale. Troisièmement, adoptant le point de vue de prévisionnistes de l’extérieur des États-Unis, ils exposent de nouvelles méthodes où la variable à prévoir est exprimée en unités de consommation de divers pays plutôt qu’en unités de consommation américaines. Ils évaluent par ailleurs les coûts et les avantages du recours à des paramètres variables dans le temps au sein de modèles vectoriels autorégressifs (VAR) ainsi qu’à des combinaisons de prévisions. Ils concluent que des modèles VAR bien conçus et estimés à l’aide de données mensuelles génèrent des prévisions trimestrielles du prix réel du pétrole d’une précision supérieure à celles issues d’une vaste gamme d’autres modèles, comme ceux basés sur l’utilisation des cours à terme ou sur une marche aléatoire et les modèles de régression établis à partir de données trimestrielles.

Publication :

International Economic Review
Vol. 55, no 3, août 2014, p. 869-889