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Les auteurs étudient la formation des attentes des consommateurs en matière d’inflation à partir de microdonnées tirées de l’enquête menée par l’Université du Michigan auprès des consommateurs. Ils montrent qu’au-delà des déterminants socio-économiques des attentes d’inflation bien établis comme le sexe, le revenu ou le niveau de scolarité, d’autres caractéristiques telles que la situation financière des ménages et leurs attitudes d’achat sont également importantes.

Il y a peu d’information au sujet de la répartition des actifs et de la formation des prix sur les marchés de gré à gré. En 1999, Furfine a conçu un nouvel algorithme qui fournit des données relativement aux transactions effectuées sur le marché du financement interbancaire.

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.

La variation considérable des prix réels du pétrole depuis 2003 a ravivé l’intérêt porté aux méthodes de prévision des cours mensuels et trimestriels de ce produit. On a aussi observé un regain d’intérêt pour l’étude du lien entre les marchés financiers et pétroliers : à ce titre, les chercheurs se sont demandé si l’information en provenance des marchés financiers aide à prédire les prix réels du pétrole sur les marchés au comptant.

L’Energy Information Administration des États-Unis publie périodiquement des prévisions à court terme du prix du pétrole brut.

Malgré le nouvel intérêt dont a bénéficié ces dernières années la recherche sur la prévision hors échantillon des cours pétroliers, une méthode de projection importante des prix réels de l’or noir reste peu étudiée.

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.

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.