…grâce aux grands ensembles de données !
Les données mobilisables à des fins de prédictions économiques sont multiples et variées : enquêtes de conjoncture, données économiques, séries financières…. Les données sectorielles sont d’ autant plus complémentaires qu’elles peuvent être utilisées pour les anticipations à court terme.
La méthode qui permet aujourd’hui d’ établir des prédictions dites “traditionnelles” est basée sur des méthodes de régression linéaire sur un nombre réduit de variable. C’est pourquoi se développent en parallèle des méthodes statistiques susceptibles de gérer de plus grands ensembles d’ information.
La bonne nouvelle c’est que :
- Des centaines de données peuvent être mobilisées pour prévoir l’évolution du PIB en temps réel
- De nouvelles méthodes statistiques permettent de traiter ces grands ensembles de données
- Les données d’enquêtes détaillées permettent d’améliorer les prévisions de croissance du PIB
- Les forêts aléatoires et les modèles à facteurs dynamiques sont surtout
performants en début de trimestre
Découvrez tout cela en détails dans le rapport du Trésor-éco ci-dessous :
