Federal Reserve Bank of Atlanta

Federal Reserve Bank of Atlanta


                                        
                                        

«À quel point le taux de chômage est-il vraiment bas?» |


Principal

13 février 2018


Prévision de GDPNow: Pourquoi l'a-t-il fait récemment?

Si vous vous êtes senti récemment fauché par GDPNow c'est compréhensible. Le 1er février, l'estimation du modèle GDPNow de la Fed d'Atlanta de la croissance du produit intérieur brut (PIB) réel au premier trimestre a bondi de 4,2% à 5,4% (taux annualisés) après un rapport de fabrication de l'Institut Gestion des achats. L'estimation de GDPNow est ensuite tombée à 4,0% le 2 février après le rapport sur l'emploi du Bureau of Labor Statistics des États-Unis. GDPNow a affiché un profil ondulant similaire au début du cycle de prévision pour la croissance du PIB au quatrième trimestre.

Qu'est-ce qui explique ces motifs en dents de scie? La réponse réside dans le traitement de la version de fabrication ISM. Afin de prévoir les données de source mensuelles du PIB à paraître en dehors des stocks, GDPNow utilise un indicateur de croissance de l'activité économique à partir d'un modèle statistique appelé modèle de facteurs dynamiques. Le facteur est estimé à partir de 127 indicateurs macroéconomiques mensuels, dont beaucoup sont utilisés pour estimer le indice d'activité nationale de la Fed de Chicago (CFNAI). Des indices comme ceux-ci peuvent être utiles pour la prévision de données macroéconomiques, comme démontré ici et ici .

Il n'est peut-être pas surprenant que le CFNAI et le facteur GDPNow soient fortement corrélés, comme l'indiquent les lignes rouges et bleues du graphique ci-dessous. Les deux indices, normalisés pour avoir une moyenne de 0 et un écart-type de 1, sont généralement plus faibles dans les récessions que les expansions.

Une différence majeure dans les indices est la façon dont les valeurs encore à être publiées sont traitées pendant des mois dans le passé récent qui ont rapporté des valeurs pour certaines, mais pas toutes, des données sources. Par exemple, le 2 février 2018, des valeurs ont été publiées pour les données des rapports de fabrication et d'emploi ISM, mais pas pour les rapports sur la production industrielle ou les ventes au détail. Le CFNAI est publié vers la fin de chaque mois, quand environ les deux tiers des 85 indicateurs utilisés pour le construire ont rapporté des valeurs pour le mois précédent. Pour les autres indicateurs, la Fed de Chicago remplit les prévisions du modèle statistique pour les valeurs non déclarées. En revanche, le facteur GDPNow est continuellement mis à jour et prolongé un mois après chaque sortie de fabrication ISM. Aux dates de publication de l'ISM, environ 17 des 127 indicateurs utilisés par GDPNow ont rapporté des valeurs pour le mois précédent, dont six proviennent du rapport de fabrication ISM.

GDPNow met à jour son facteur avec une approche similaire à celle utilisée dans 2008 par les économistes Domenico Giannone, Lucrezia Reichlin et David Small. Cet article décrit un modèle factoriel dynamique utilisé pour anticiper une croissance du PIB similaire à celle qui génère le personnel de la Fed de New York et la croissance du PIB . Dans le modèle factoriel GDPNow de la Fed d'Atlanta, le dernier mois des données de fabrication ISM a des poids importants lors du calcul de la valeur du facteur terminal juste après le rapport ISM. Ces poids ISM diminuent significativement après le rapport sur l'emploi, alors qu'environ 50 des indicateurs ont rapporté des valeurs pour le dernier mois de données.

Dans la figure ci-dessus, nous voyons que le facteur GDPNow de janvier 2018 était de 1,37 après la publication ISM du 1er février, la plus forte depuis 1994 et bien supérieure à sa valeur prévue de 0,42 avant la publication de l'ISM ou sa valeur estimée à 0,43 2 février libération de l'emploi. La hausse et la baisse susmentionnées des prévisions de croissance de GDPNow au premier trimestre sont largement fonction de la hausse et de la baisse des estimations du facteur dynamique de janvier 2018.

Si la lecture de 59,2 pour l'indice ISM composite des directeurs d'achat (PMI) en janvier 2018 était supérieure à toute lecture de 2005 à 2016, elle ne différait guère d'une prévision consensuelle des économistes professionnels (58,8) ou d'un modèle simple ( 58.9) qui utilise la lecture forte en décembre 2017 (59.3). De plus, il était bien au-dessus de la lecture attendue par le modèle de facteur dynamique GDPNow (54,5).

Un inconvénient possible du modèle de facteur GDPNow est qu'il ne tient pas compte des erreurs de prévision du mois précédent lors de la prévision des 127 indicateurs. Par exemple, l'indice PMI ISM composite prévu de 54,4 en décembre 2017 était inférieur de près de 5 points à la valeur réelle. Pour cette discussion, ajustons le modèle factoriel de GDPNow pour tenir compte de ces erreurs de prévision et considérons une période d'évaluation prévisionnelle avec données actualisées du millésime après 1999. Ensuite, l'erreur absolue moyenne du 85-90 day-ahead ajusté les prévisions modèles de la croissance du PIB après les rejets manufacturiers ISM (1,40 point de pourcentage) sont inférieures à l'erreur de prévision absolue moyenne à ces mêmes dates pour la version standard de GDPNow (1,49 point de pourcentage). De plus, les prévisions utilisant le modèle factoriel ajusté sont significativement plus précises que les prévisions GDPNow, selon un test statistique standard . Si nous décidons d'intégrer des ajustements au modèle factoriel de GDPNow, nous le ferons à une prévision initiale de la croissance trimestrielle du PIB et notons le changement ici .

L'ajustement aurait-il fait une grande différence dans les prévisions initiales du PIB au premier trimestre? La prévision de croissance du PIB du 1 er février avec le modèle factoriel ajusté était «seulement» de 4,7%. Sa prévision actuelle (9 février) de la croissance du PIB au premier trimestre était la même que la version standard de GDPNow: 4,0%. Ces estimations sont encore beaucoup plus élevées que la tendance récente de la croissance du PIB et la prévision médiane de 3,0% de l'enquête de la Fed de Philadephia Survey of Professional Forecasters (SPF).

La plus grande partie de la différence entre les prévisions de GDPNow et celles du SPF concernant la croissance du PIB est le résultat des stocks. GDPNow prévoit que les stocks contribueront à hauteur de 1,2 point de pourcentage à la croissance au premier trimestre, et la projection médiane du SPF implique une contribution de l'inventaire de seulement 0,4 point de pourcentage. Il n'est pas inhabituel de voir certains désaccords entre ces prévisions d'inventaire et il ne serait pas surprenant que l'un ou les deux se révèlent hors de portée .

                                                    13 février 2018

dans


Cycles d'affaires


Prévisions


PIB


Productivité


Ceci, cela et l'autre

| Permalink
                                                

Commentaires



Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *