Combining Large Numbers of Density Predictions with Bayesian Predictive Synthesis

La synthèse de prévisions bayésienne est une méthode servant à combiner des prédictions de densités. Comme elle permet de sélectionner une fonction de synthèse arbitraire pour ce faire, elle offre une certaine souplesse. Je me penche sur la sélection de cette fonction dans un contexte où il faut combiner de nombreuses prévisions, ce qui est courant en macroéconomie. Il est difficile d’estimer la pondération des combinaisons pour un grand nombre de prévisions. J’évalue donc des mesures de rétrécissement a priori et des techniques de modélisation factorielle pour surmonter cette difficulté. Les fortes pondérations issues de la modélisation factorielle offrent un contraste intéressant avec les faibles pondérations que laissent sous-entendre les mesures de rétrécissement a priori. Je constate que ces faibles pondérations donnent de bons résultats pour l’ensemble des exercices d’établissement de prévisions.