Les marchés financiers anticipent-ils les retournements conjoncturels ?

Bellone, Benoit; Gautier, Erwan; Coent, Sébastien Le

doi:10.3917/ecop.172.0083

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“…La librairie MSVARlib permet d'estimer des modèles à M états plus généraux. Par exemple, une spécification à 3 états est estimée grâce à MSVARlib dans Bellone, Gautier, Lecoent (2004) reprenant l'approche et les séries de Ferrara (2003). Elle n'améliore pas la détection des récessions mais peut apporter une information plus fine en terme de " ralentissement " versus " accélération " de la croissance.…”

Section: Encadré 2: Estimer Des Modèles Multivariés à Changements De unclassified

“…On retiendra cependant la remarque de Geoffrey Moore 13 : " if you can predict a recession just as it is beginning, you are doing very well as a forecaster ". Pour contourner ces obstacles liés à la détection en temps réel, seules des indicateurs non-révisés et avancés de l'économie américaine doivent être retenus, c'est une des caractéristiques notamment des variables financières dont Bellone, Gautier et Lecoent (2004) ou étudient les propriétés en terme de détection des points de retournement. C'est aussi le cas de quelques séries de l'Economic Cycle Research Institute évoquées par Achuthan et Banerji (2004), mais malheureusement non publiques.…”

Section: Analyses En Temps Réels Révisions Et Indicateurs Avancésunclassified

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Une lecture probabiliste du cycle d’affaires américain

Bellone¹

2006

ecop

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En passant en revue 35 ans de fluctuations de l'activité, cet article étudie le " Cycle d'affaires " américain à l'aide de modèles à changements de régimes markoviens (Hidden markov model, HMM) appliqués à des données mensuelles. Il permet d'identifier dix séries économiques particulièrement fiables pour détecter en temps réel les " régimes conjoncturels " de l'économie américaine. En testant des méthodes concurrentes de combinaison des données, ce papier propose différents indicateurs synthétiques probabilistes univariés ou multivariés de récession et tire de ces travaux deux conclusions principales : 1) de simples modèles HMM sont utiles pour suivre le cycle d'affaires en tant que " miroir déformant " de signaux conjoncturels permettant la formation de " probabilités subjectives de retournement " ; 2) les performances de modèles plus complexes incluant une dimension multivariée " pure " apportent une information utile mais très proche de celle extraite d'un résumé, la qualité d'un modèle dépendant avant tout du contenu informationnel des variables qui le constituent. Ce papier conclue sur les propriétés et les limites de tels modèles de détection de récession en temps réel.

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Section: Encadré 2: Estimer Des Modèles Multivariés à Changements De unclassified

Section: Analyses En Temps Réels Révisions Et Indicateurs Avancésunclassified

Une lecture probabiliste du cycle d’affaires américain

Bellone¹

2006

ecop

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Une lecture probabiliste du cycle d'affaires américain

Bellone¹

2006

Économie &Amp; Prévision

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En passant en revue 35 ans de “ Cycle d’affaires ” à l’aide de modèles à changements de régimes markoviens, cet article permet d’identifier dix séries mensuelles particulièrement fiables pour détecter les “ récessions ” américaines. En testant différents indicateurs synthétiques probabilistes, on remarque que de simples modèles univariés sont déterminants pour suivre le cycle d’affaires et que les performances de modèles incluant une dimension multivariée “ pure ” apportent une information très proche de celle extraite d’un résumé. La qualité d’un modèle semble dépendre avant tout du contenu informationnel desvariables qui le constituent. Ce papier conclut sur les propriétés et les limites d’un modèle privilégié de détection de récession, notamment dans son utilisation en temps réel.

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Un indicateur probabiliste du cycle d'accélération pour l'économie française

Adanero-Donderis¹,

Darné²,

Ferrara³

2009

Économie &Amp; Prévision

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Une lecture probabiliste du cycle d’affaires américain

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