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Les marchés des contrats à terme peuvent constituer une source d’information précieuse au sujet des anticipations de prix. Toutefois, dans la pratique, il s’avère difficile d’exploiter cette information, les prix des contrats à terme offrant souvent une mesure médiocre des attentes du marché à l’égard des prix des actifs sous-jacents en raison de la présence de primes de risque variables dans le temps.

Les données relatives aux logements mis en chantier et aux permis de bâtir servent souvent d’indicateurs avancés de l’activité économique. En Colombie-Britannique, tous les logements neufs doivent être enregistrés auprès du Bureau de la protection des propriétaires (Homeowner Protection Office), une division de BC Housing, avant la délivrance des permis de bâtir et le début des travaux.

Les prévisions du prix du pétrole brut jouent un rôle significatif dans la conduite de la politique monétaire, particulièrement dans les pays producteurs de matières premières comme le Canada. L’auteure présente divers modèles de prévision mis au point récemment qui, une fois combinés, peuvent générer des projections du prix du pétrole qui sont en moyenne plus précises que les prévisions issues de la courbe des cours à terme. Elle illustre également la manière dont les décideurs peuvent évaluer les risques associés à la prévision de référence des cours pétroliers et déterminer les causes des fluctuations passées du prix de l’or noir.

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.

Pour formuler la politique monétaire, la Banque du Canada s’appuie sur l’analyse d’un vaste ensemble de données économiques. Disposer plus facilement d’une information à jour et détaillée améliorerait la prise de décisions économiques en temps réel. Les progrès de la technologie ont rendu possible l’exploitation de quantités massives de données, les « mégadonnées », obtenues à partir des transactions commerciales, des médias sociaux et des ordinateurs en réseau. Les mégadonnées pourraient complémenter les sources traditionnelles d’informations, et fournir ainsi un nouvel éclairage aux fins du suivi de l’activité économique et de l’inflation.