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Les auteurs proposent un système d’alerte avancée visant à déterminer la probabilité de survenue d’un épisode de tension financière à un moment donné. Pour ce faire, ils s’appuient sur le modèle de détection des signaux élaboré par Kaminsky, Lizondo et Reinhart (1998), qui leur permet de surveiller l’évolution de plusieurs indicateurs économiques susceptibles d’afficher un comportement inhabituel dans les périodes précédant un épisode de tension financière.

Les auteurs exposent les principales caractéristiques d’un nouveau modèle de prévision macroéconomique de grande taille pour le Canada.

Dans cette étude, les auteurs présentent l’outil qu’ils ont mis au point afin d’améliorer les prévisions de la croissance du PIB réel à court terme pour la zone euro et le Japon. Ce nouvel outil, qui s’appuie sur un modèle de régression fondé sur un échantillonnage de données de fréquence mixte sans contrainte (U-MIDAS), permet d’évaluer l’utilité d’une vaste gamme d’indicateurs pour prévoir la croissance du PIB réel à court terme.

L’enquête auprès des prévisionnistes professionnels a eu une influence considérable sur les recherches visant à acquérir une meilleure compréhension de la formation des anticipations et du comportement des agents macroéconomiques. Plus particulièrement, les attentes en matière d’inflation ont fait l’objet de nombreuses études, étant donné le rôle majeur qu’elles jouent dans la détermination des taux d’intérêt réels, de la courbe de Phillips dotée d’anticipations et de la politique monétaire.

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.

La Banque du Canada emploie plusieurs modèles de prévision à court terme pour suivre l’évolution des grandes économies étrangères que sont les États-Unis, la zone euro, le Japon et la Chine. La conception des modèles prévisionnels relatifs à chacune de ces régions est influencée par le niveau de détail requis ainsi que par la rapidité de diffusion et la volatilité des données. Les prévisions générées par différents modèles sont habituellement combinées de manière à réduire l’incertitude liée à la modélisation, et le jugement des experts est mis à contribution pour y intégrer l’information qui n’apparaît pas directement dans les plus récents indicateurs.

Depuis l’automne 1997, les bureaux régionaux de la Banque du Canada mènent chaque trimestre une enquête auprès d’entreprises d’un bout à l’autre du pays. Cette enquête, dont les résultats sont résumés dans le bulletin Enquête sur les perspectives des entreprises, s’appuie sur un questionnaire portant sur des sujets importants pour la Banque, notamment l’activité économique, les pressions sur la capacité de production, les prix et l’inflation ainsi que les conditions du crédit.

Les auteurs examinent la capacité relative de règles simples de ciblage de l’inflation et de ciblage du niveau des prix à minimiser tant la variabilité de l’inflation que les fluctuations économiques au Canada lorsque les chocs subis ont d’importantes retombées sur les cours mondiaux des produits de base.

Bien que l’utilité des modèles factoriels soit maintenant reconnue, leur pouvoir de prévision à l’égard de l’économie japonaise a été très peu étudié. Les auteurs se proposent de comparer la qualité des prévisions produites par divers modèles factoriels sur différentes périodes, dont l’une inclut la récente crise financière.