Réintroduction de la prévision immédiate du personnel de la Fed de New York

Martin Almuzara, Katie Baker, Hannah O’Keeffe et Argia Sbordone

Les « prévisions immédiates » de la croissance du PIB sont conçues pour suivre l’économie en temps réel en intégrant les informations provenant d’un ensemble d’indicateurs au fur et à mesure de leur publication. En avril 2016, le groupe de recherche de la Fed de New York a lancé le New York Fed Staff Nowcast, un modèle factoriel dynamique qui générait des estimations de la croissance du PIB du trimestre en cours à une fréquence hebdomadaire. Le début de la pandémie de COVID-19 a déclenché des perturbations économiques généralisées et des fluctuations sans précédent des données économiques qui entrent dans le Staff Nowcast. Cela a posé des défis importants au modèle, conduisant à la suspension de la publication en septembre 2021. Tirant parti des développements récents en économétrie des séries chronologiques, nous avons depuis développé une version plus robuste du modèle Staff Nowcast, qui gère mieux la volatilité des données. Dans cet article, nous discutons des nouvelles fonctionnalités du modèle, présentons des estimations de la croissance du PIB pour le trimestre en cours et évaluons les performances du Staff Nowcast pendant la période pandémique. La publication d’aujourd’hui marque la reprise des publications immédiates du personnel de la Fed de New York, qui seront publiées chaque vendredi.

Quoi de neuf dans le modèle ?

Un modèle factoriel dynamique postule qu’un certain nombre de variables observées sont déterminées par un petit nombre de facteurs dynamiques non observés (latents), tandis que les caractéristiques spécifiques à chaque série sont capturées par des erreurs idiosyncrasiques. Le modèle traite les publications de données entrantes, enregistrant comme « nouvelles » tout écart entre la série d’entrée et la prévision du modèle pour cette publication de données. Ces « nouvelles » ont à leur tour un impact sur l’estimation de la croissance du PIB du modèle en fonction du poids qu’il attribue à la nouvelle information. S’appuyant sur cette structure de base, la nouvelle spécification du modèle comprend plusieurs fonctionnalités qui lui permettent de mieux gérer des données très volatiles comme celles observées pendant la pandémie. Nous décrivons ces fonctionnalités ci-dessous (voir cet article pour une discussion plus approfondie).

Premièrement, nous avons introduit la volatilité stochastique et l’ajustement des valeurs aberrantes à la dynamique des variables latentes. De plus, par rapport au modèle existant, nous laissons les décalages d’un facteur affecter la valeur actuelle d’un autre facteur, ce qui permet au modèle de capturer des relations avance-retard plus générales entre les sous-groupes de variables. La dynamique non linéaire dans les équations de mise à jour des facteurs réduit la sensibilité du modèle aux chocs importants, garantissant que le modèle peut gérer normalement de petites surprises sans réagir de manière excessive aux écarts drastiques observés pendant la pandémie de COVID-19. L’ajout de ces dynamiques plus riches dans les variables latentes améliore les performances de prévision du modèle.

Nous avons également modifié la spécification de la structure de chargement. Comme dans l’ancien modèle, chaque série se charge d’un seul facteur « global », tandis que des sous-groupes spécifiques de séries se chargent de facteurs supplémentaires. Plus précisément, nous incluons un facteur « souple » pour capturer les corrélations locales dans les données d’enquête et un facteur « travail » pour les séries relatives aux variables du marché du travail, comme dans l’ancien modèle. Pour la nouvelle spécification, nous remplaçons le facteur « réel » par un facteur « nominal », sur lequel chargent les séries qui mesurent les niveaux de prix ou entrent dans le modèle en termes nominaux. Il est important de noter que nous incluons un cinquième facteur « COVID », actif uniquement de mars à septembre 2020, pour capturer les variations corrélées dans plusieurs séries affectées par la pandémie. Cette structure de facteurs latents permet au modèle de mieux gérer les types de publications de données extrêmes observées pendant la pandémie, une étude de cas discutée à la fin de cet article.

Enfin, nous utilisons une approche d’estimation bayésienne, qui nous permet de présenter des intervalles de probabilité à côté de chaque estimation ponctuelle de la croissance du PIB réel.

Comment lire la sortie du modèle

La visualisation de l’évolution en temps réel de notre estimation de la croissance du PIB au cours d’un trimestre particulier est similaire à celle que nous avions pour l’ancien modèle, mais est affichée dans deux graphiques, comme présenté ci-dessous pour 2023 : T3. Les graphiques seront mis à jour chaque semaine jusqu’à la publication de l’estimation anticipée du PIB pour le troisième trimestre le 26 octobre, après quoi nous publierons uniquement des estimations mises à jour de la croissance pour le trimestre suivant. Dans le premier graphique, la ligne noire représente l’évolution du Staff Nowcast, les losanges indiquant l’estimation ponctuelle à chaque mise à jour, sur la base des informations disponibles à ce moment-là. Ce graphique comprend également des bandes de probabilité qui mesurent l’incertitude de l’estimation et sont conçues pour contenir la valeur observée pour la croissance du PIB avec une probabilité de 50 % et 68 %.

Prévisions immédiates des services de la Fed de New York, 8 septembre 2023

Le deuxième graphique représente la contribution de chaque « actualité » au changement dans le Staff Nowcast pour la semaine. Rappelons que les « actualités » sont la différence entre chaque publication de données au cours de la semaine et la prévision du modèle pour cette publication. Cette « nouvelle » se traduit par un impact sur l’estimation de la croissance du PIB, basée sur un « poids » qui représente la pertinence de cette variable pour la prévision immédiate du PIB. Nous regroupons les actualités par catégories codées par couleur, comme indiqué dans la clé. La somme des impacts des nouvelles de la semaine sur le Staff Nowcast, représenté par les barres colorées pour chaque catégorie, correspond à la variation totale de l’estimation de la croissance du PIB pour cette semaine. Le tableau ci-joint fournit plus de détails. Par exemple, dans la mise à jour du vendredi 7 juillet 2023, le Staff Nowcast a diminué de 0,6 point de pourcentage par rapport à la semaine précédente en raison des surprises négatives des données d’enquête sur le secteur manufacturier et des données sur le commerce international.

Prévisions immédiates des services de la Fed de New York, 8 septembre 2023 :
Impact des diffusions de données

Prévisions immédiates des services de la Fed de New York sur la période pandémique

Avons-nous intégré suffisamment de flexibilité dans le modèle Nowcast de la Fed de New York pour fournir des signaux précoces de contractions économiques, même lorsque celles-ci surviennent soudainement ? La récession du COVID-19 a été un tel événement : brève, définie par le NBER comme n’ayant duré que deux mois (avec un pic en février 2020 et un creux en avril), mais avec un impact large et profond sur l’économie. Bien qu’au début de la pandémie nous ne disposions pas du modèle sous sa forme actuelle, nous avons reconstitué une évolution hebdomadaire en temps réel de la prévision immédiate du personnel de la Fed de New York pour 2020 : T2 et 202 : T3, en mettant à jour les estimations à chaque fois. semaine sur la base des données disponibles à ce moment-là. Cela nous permet de suivre la performance du modèle au cours des épisodes soudains de récession et de reprise.

Le graphique ci-dessous montre l’évolution du Staff Nowcast pour 2020 : T2. La première indication d’une récession s’est produite lorsque le Staff Nowcast a incorporé les estimations des paramètres du début du trimestre le 1er avril. Cette estimation a introduit le facteur COVID, qui n’est actif que de mars à septembre 2020. La première baisse significative s’est produite avec d’importantes des surprises négatives dans les données de l’enquête sur le secteur manufacturier fin avril, suivies par une chute dans le Staff Nowcast début mai, lorsque les chiffres du marché du travail d’avril ont été publiés. L’ampleur de la baisse mensuelle des données sur l’emploi (les données sur l’emploi salarié du BLS ont chuté de 20,2 millions et le chômage a grimpé à 10,3 pour cent) dépasse de loin les prévisions du modèle, entraînant une baisse à -143,1 pour cent. Une certaine reprise dans le Staff Nowcast s’est produite lorsque l’enquête sur le secteur manufacturier d’Empire State s’est révélée supérieure aux attentes, et à nouveau lorsque le modèle a traité des surprises positives dans les données du marché du travail de mai. Le Staff Nowcast est resté relativement stable pour le reste de la période, atteignant une estimation finale de -36,6 pour cent. Pour référence, l’estimation anticipée de la croissance du PIB pour le deuxième trimestre, publiée par le BEA le 30 juillet 2020, était de -32,9 pour cent, qui a été révisée à -31,4 pour cent dans la troisième estimation, publiée le 30 septembre 2020.

Prévisions immédiates du personnel de la Fed de New York pour 2020 : T2

Après la chute spectaculaire du deuxième trimestre, la croissance du PIB a rebondi au troisième trimestre. Le Staff Nowcast pour 2020 : T3 suit ce rebond, enregistrant un bond précoce de l’estimation initiale de -54,1 pour cent à +38 pour cent avec la publication des données du marché du travail en mai. L’estimation atteint un sommet de +51,0 pour cent le 2 juillet après une surprise positive dans l’emploi salarié privé, mais ce chiffre est tempéré à +27,0 pour cent après la réestimation des paramètres de juillet et les révisions à la baisse en raison des surprises négatives des ventes au détail, des enquêtes sur le secteur manufacturier et des la production industrielle est incorporée. Les fluctuations sont faibles au cours des semaines suivantes et l’estimation finale est de 24,9 pour cent pour le trimestre. L’estimation anticipée de la croissance du PIB pour le troisième trimestre, publiée le 29 octobre 2020, était de +33,1 pour cent, révisée seulement légèrement (à +33,4 pour cent) dans la troisième estimation, publiée le 22 décembre 2020.

Prévisions immédiates des services de la Fed de New York pour 2020 : T3

Dans l’ensemble, le modèle capture la chute spectaculaire et soudaine de l’activité économique en mars-avril 2020. La capacité du modèle à traiter efficacement d’importantes surprises en matière de données, à la fois négatives et positives, au cours de la période pandémique démontre sa flexibilité. Malgré d’importantes fluctuations dans les estimations ponctuelles Staff Nowcast au cours du deuxième trimestre 2020, les intervalles de probabilité (non représentés dans le graphique) restent relativement serrés. Les bandes de 50 pour cent et 68 pour cent s’étendent respectivement sur 2,0 et 2,9 points au début du trimestre, l’intervalle s’étendant jusqu’à environ 4,5 et 6,5 points après la réestimation des paramètres en avril. Les intervalles de probabilité se réduisent à une largeur de 2,0 et 2,8 points à la fin du trimestre. Le troisième trimestre 2020 présente des intervalles de confiance plus larges sur la période par rapport au deuxième trimestre, reflétant une incertitude encore plus grande sur la période. Les bandes de 50 pour cent et 68 pour cent chutent à une largeur de 1,8 et 2,7 points à la fin du trimestre.

Martín Almuzara est économiste de recherche en études macroéconomiques et monétaires au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

Katie Baker est une ancienne analyste de recherche au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

Hannah O’Keeffe est analyste de recherche au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

Argia Sbordone est responsable des études macroéconomiques et monétaires au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

Comment citer cet article :
Martin Almuzara, Katie Baker, Hannah O’Keeffe et Argia Sbordone, « Réintroduction de la prévision immédiate du personnel de la Fed de New York », Banque de réserve fédérale de New York Économie de Liberty Street8 septembre 2023, https://libertystreetactivitys.newyorkfed.org/2023/09/reintroducing-the-new-york-fed-staff-nowcast/.