Techniques avancées de prévision économique

Christophe Tavéra
Université de Rennes 1

PLAN DU COURS
• Remarques introductives
• 0. Prévisions économiques Niveau 0 : l’opération débrouille
• 1. Préciser les caractéristiques de la prévision

• 2. Première étape incontournable : analyser graphiquement les séries
• 3. Techniques de lissage
• 4. Décomposition tendance déterministe - fluctuations
• 5. Décomposition saisonnalité déterministe - fluctuations
• 6. Modélisation des fluctuations stationnaires
• 7. Trend et saisonnalité stochastiques
• 8. Les principaux modèles de régression utilisés en prévision
• 9. Évaluation et combinaison de prévisions
• 10. Incertitude associée aux prévisions

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Remarques introductives
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Besoin de prévisions
Plusieurs types de variables économiques à prévoir
Plusieurs manières d'obtenir une prévision
Une très large gamme de modèles
Plusieurs manières de rendre une prévision
Prévisions macroéconomiques plus difficiles que les prévisions microéconomiques

• Incontournable :
 Prendre appui sur la théorie économique
 Tester les propriétés statistiques importantes du modèle
Techniques de prévision

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Remarques introductives
Prévision : définition
• Une prévision est un ensemble de probabilités associées à un ensemble d’évènements futurs
• La prévision est effectuée à la date t à l’aide d’informations disponibles (données statistiques, théorie économiques, croyances à priori, etc.)
• L’espace d’information disponible à la date est noté Ω 𝑡
• La prévision à la date t de la valeur de la variable 𝑦 pour l’horizon
(t+h) peut être écrite comme la distribution conditionnelle
𝐺 𝜃 = 𝑃𝑟𝑜𝑏 𝑦 𝑡+ℎ < 𝜃 Ω 𝑡
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Remarques introductives
Prévision : méthode de calcul fondamentale
• Le modélisateur dispose d’un modèle explicatif de la variable y
𝑦 = 𝐹(𝑥)
• Le modèle est chiffré (estimé) à partir de données disponibles sur la période 𝑡 = 1, ⋯ , 𝑇
• Si le modèle