Au Royaume-Uni, les comptables nationaux publient trois estimations successives du PIB trimestriel : une première estimation du PIB du trimestre T à la fin du 1^er mois du trimestre (T+1) ; une deuxième estimation du PIB du trimestre T, accompagnée d’une première estimation des principales composantes de la demande, à la fin du 2^e mois du trimestre (T+1) ; une troisième estimation du PIB, accompagnée d’une première version des comptes d’agents, à la fin du 3^e mois du trimestre (T+1). Il s’agit de délais proches de ceux observés aux États-Unis [1], mais courts relativement à ceux des pays de la zone euro, où les délais se sont toutefois raccourcis dans la période récente puisqu’une estimation rapide du PIB de la zone est désormais publiée environ 45 jours après la fin du trimestre [2].

La méthode consiste à estimer une relation économétrique où le taux de croissance trimestriel du PIB dépend d’informations rapidement disponibles, mensuelles de préférence. Des séries trimestrielles peuvent aussi être retenues, surtout si elles présentent une avance suffisante par rapport au PIB. De façon générale, on cherche à limiter le nombre de séries coïncidentes. Mais, en pratique, certaines se révèlent incontournables : par exemple, l’indice mensuel de la production industrielle (IPI) et l’indice des ventes de détail en volume dans la prévision du PIB britannique. En effet, l’ONS (Office for National Statistics) publie la première estimation du PIB en se basant sur ces deux indices et sur d’autres informations concernant le reste de la production [3]. En nous basant sur ces deux mêmes indices et des informations complémentaires, nous adoptons une démarche similaire. On observe sur le graphique 1 que les fluctuations du PIB et de l’IPI sont en phase jusqu’en 1997. Depuis, le lien est moins évident. En particulier, la récession industrielle amorcée au début 2001 est à peine visible sur le PIB, ce qui est inhabituel au regard des vingt-cinq dernières années. C’est la progression de l’activité dans les services, dont le commerce de détail, retracée par les ventes, puis, plus récemment, celle de l’activité dans le bâtiment, qui ont en grande partie compensé la chute de la production industrielle. On observe aussi une déconnexion des ventes de détail et du PIB depuis le début 1999 (graphique 2). En particulier, la progression des ventes s’est accélérée courant 2000 alors que la croissance du PIB ralentissait. La déconnexion des évolutions du PIB, de l’IPI et des ventes s’est renforcée depuis la mise en place des nouveaux comptes trimestriels et la révision de l’indice des ventes de détail, qui ont eu lieu à l’automne 2003 (encadré).

Source : ONS.

Source : ONS.

Il n’existe pas à notre connaissance d’indicateur de croissance britannique construit sur le principe de celui présenté ici. Toutefois, le NIESR publie chaque mois un indicateur de la croissance du PIB des trois derniers mois (Salazar et al., 1997). Il s’agit donc d’une prévision à 1 trimestre, « glissante ». Ainsi, à chaque début de trimestre — en pratique dès la publication de l’IPI, le NIESR fournit une première estimation de la croissance du trimestre précédent, soit deux semaines environ avant la publication officielle de la première estimation du PIB. Le mois suivant, l’indicateur donnera une estimation de la croissance moyenne des mois (m-3) à (m-1), par rapport aux 3 mois précédents. Il s’agit donc d’une prévision de très court terme. La méthode consiste à estimer économétriquement les principales composantes de la production (industrie, bâtiment,…), et à extrapoler la production des administrations publiques (sauf information supplémentaire) et la production agricole [4].

L’indicateur repose donc sur des variables reflétant à la fois l’activité dans l’industrie (23 % de la valeur ajoutée en 2000), le commerce de détail et de gros (au total 12 %, y compris le commerce automobile) et les services financiers (5,4 %), soit environ un tiers du PIB. On aurait pu s’attendre à voir des variables relatives à l’activité du bâtiment jouer un rôle dans l’équation (mises en chantier, carnets de commandes,…). Mais cela n’a pas été le cas.

Au lieu d’introduire les deux variables coïncidentes que sont l’IPI et l’indice des ventes de détail, il aurait été préférable d’utiliser des variables des enquêtes mensuelles dans l’industrie et le commerce de détail menées par la CBI, en considérant par exemple le résumé de ces enquêtes provenant d’une analyse en composantes principales (ACP). En effet, ces enquêtes paraissent 1 mois plus tôt que l’IPI et l’indice des ventes de détail et ne sont pas révisées. Mais elles n’ont pas pu remplacer les deux indices dans l’équation [6]. Elles seront néanmoins utilisées ultérieurement lors de la prévision des variables coïncidentes. Au regard des indicateurs construits par l’OFCE pour les États-Unis, la zone euro et la France, l’absence de variables d’enquêtes industrielles dans l’équation du PIB se révèle être une spécificité britannique.

Le degré d’utilisation des capacités de production dans l’industrie manufacturière est déduit de la série trimestrielle donnant le pourcentage des entreprises travaillant en dessous de leur capacité, tel qu’il résulte de l’enquête trimestrielle de la CBI. Dans l’équation, on considère le pourcentage des entreprises travaillant à pleine capacité, désigné par la suite TUC [7]. Dans le tableau 1, cette variable est coïncidente. Cependant, lorsque le dernier PIB connu est celui du trimestre T, le TUC du trimestre (T+1) est connu [8]. Ainsi, il faudra prévoir le TUC à l’horizon d’un seul trimestre pour calculer le PIB du trimestre (T+2).

1
Variables coïncidentes et avancées de l’indicateur de croissance

L’indicateur d’activité dans le commerce de gros correspond au premier facteur d’une ACP des quatre séries de l’enquête mensuelle de la CBI (volume des ventes anticipé pour le prochain mois, commandes, stocks, niveau des ventes du mois considéré par rapport aux ventes habituelles de cette période de l’année). Ces séries sont considérées en écart à leur tendance avant d’effectuer l’ACP sur la période 1985-2003, car certaines séries peuvent présenter une tendance.

On procède de la même façon pour obtenir l’indicateur d’activité dans les services. Celui-ci correspond au premier facteur d’une ACP des huit séries de l’enquête trimestrielle CBI/PWC Pricewaterhouse Coopers. Cette enquête est récente, puisqu’elle a été lancée au 4^e trimestre 1989, ce qui va réduire la période d’estimation de l’indicateur. Elle aurait pu être remplacée par le taux de croissance d’un indice boursier britannique, mais la variable issue de l’enquête est plus performante économétriquement.

Traditionnellement, le spread de taux d’intérêt est utilisé comme prédicteur de la croissance. Mais, au Royaume-Uni, cet écart de taux a une évolution particulière au début de la période d’estimation de l’équation, résultant de l’appartenance de la livre au SME d’octobre 1990 à septembre 1992 : le taux court a d’abord été maintenu très élevé, puis a chuté brutalement après la sortie de la livre. Ici, la politique monétaire figure dans l’équation par le biais de la variation du taux d’intérêt de court terme.

L’équation retenue est présentée dans le tableau 2. Toutes les variables ont des coefficients significativement différents de 0 et le signe attendu. La présence d’une indicatrice au 3^e trimestre 1990 a été nécessaire parce que la chute exceptionnelle du PIB enregistrée au plus fort de la récession du début des années 1990 n’a pu être retracée. La présence de ce point extrême pourrait avoir des conséquences néfastes concernant le choix des autres variables et leur coefficient, si une indicatrice n’était pas introduite.

2
Équation donnant le taux de croissance trimestriel du PIB

L’IPI a un rôle prépondérant dans l’équation. Par contre, l’indice des ventes de détail, autrefois très corrélé au PIB, voit son rôle s’affaiblir depuis plusieurs années. La déconnexion des ventes par rapport au PIB dans la période récente constitue-t-elle un phénomène durable (graphique 2) ? Il est trop tôt pour le dire. La volatilité accrue de l’indice des ventes de détail après la révision de 2003 soulève aussi des interrogations. Avant la révision, cet indice apparaissait nettement significatif dans l’équation. Mais l’ONS dit toujours utiliser l’indice pour élaborer sa première estimation du PIB…

L’indicateur d’activité dans le commerce de gros joue un rôle important. Le commerce de détail est déjà représenté dans l’équation par les ventes de détail. Mais celles-ci ont une influence réduite et, de toute façon, coïncidente, alors que l’activité dans le commerce de gros est retardée de 2 trimestres.

L’indicateur trimestriel d’activité dans les services financiers a lui aussi un rôle important et offre l’avantage d’être retardé de 2 trimestres. Ce rôle est attribuable au poids important de l’activité financière dans l’économie britannique.

Enfin, une hausse d’un point du taux d’intérêt à 3 mois britannique entraîne une baisse de 0,13 point de PIB 3 trimestres plus tard.

Les taux de croissance observés et estimés par l’équation du tableau 2 sont présentés sur le graphique 3. La représentation de l’estimation du 3^e trimestre 1990 ne tient pas compte de l’indicatrice. Le graphique montre que les fluctuations du taux de croissance du PIB ne sont pas parfaitement retracées. Par exemple, l’indicateur sous-estime la croissance au 1^er semestre 1994 et ralentit plus tôt que la croissance observée au tournant de l’an 2000. La croissance du 1^er semestre 2002 est aussi sous-estimée. L’estimation passe fréquemment au milieu des fluctuations observées, entraînant une alternance de résidus négatifs et positifs. C’est pourquoi les résidus de l’équation présentent une faible autocorrélation négative.

Pour vérifier de façon informelle la stabilité de l’équation, celle-ci a été estimée jusqu’au 3^e trimestre 1999, puis les simulations du 4^e trimestre 1999 au 3^e trimestre 2003 ont été calculées. Les simulations sont comparées à la série estimée sur l’ensemble de la période d’estimation (graphique 4). Les deux courbes sont très proches, ce qui nous laisse penser que notre équation est stable.

Considérons d’abord les équations qui permettent de calculer les prévisions des deux séries mensuelles coïncidentes, l’IPI et les ventes de détail. Elles concernent leur taux de croissance mensuel car ces séries sont I(1) avec dérive. Le taux de croissance de l’IPI est prévu à l’aide de l’équation présentée dans le tableau 3, qui comporte le taux de croissance de l’IPI retardé (2 retards) et l’indicateur d’activité industrielle aux États-Unis (indicateur ISM) retardé d’1 mois. On profite du lien qui existe entre l’activité industrielle dans les deux pays, la conjoncture américaine étant légèrement en avance sur celle du Royaume-Uni. L’équation n’explique que 15 % du taux de croissance mensuel de l’IPI, grandeur très volatile, comme le montre le graphique AII.1 de l’annexe II, où les taux de croissance mensuels observés et estimés sont représentés. Seule la croissance tendancielle est décrite par l’équation.

3
Équation de prévision du taux de croissance mensuel de l’IPI

Lorsque le dernier IPI disponible est celui du mois m, l’indicateur américain du mois (m+1) est connu. Ainsi, pour prévoir l’IPI à l’horizon (m+h), il faut prévoir l’indicateur américain à l’horizon (m+h–2). Cette prévision est réalisée avec l’équation présentée dans le tableau 4, qui concerne le niveau de cet indicateur [10]. L’équation est autorégressive d’ordre 4 et comporte, comme prédicteur de la croissance, l’écart de taux d’intérêt aux États-Unis. L’équation peut être réécrite en utilisant comme régresseurs le retard 1 du niveau de l’indicateur et les retards 1 à 3 de sa différence première ; ces nouvelles variables ont alors des coefficients positifs. Grâce à la forte autorégressivité de la série et à sa faible volatilité, les prévisions seront satisfaisantes sauf éventuellement aux points de retournement de conjoncture.

4
Équation de prévision de l’indicateur d’activité industrielle aux États-unis (ISM)

Le taux de croissance mensuel de l’indice des ventes de détail est prévu à l’aide de l’équation présentée dans le tableau 5. Elle comporte le taux de croissance des ventes retardé (2 retards), la variation de l’indicateur d’activité industrielle au Royaume-Uni retardée d’1 mois et l’indicateur d’activité du commerce de détail retardé de 4 mois. L’indicateur d’activité industrielle est le premier facteur d’une ACP réalisée sur cinq questions de l’enquête de la CBI retraitée par la Commission européenne : perspectives de production à 3 mois, carnets de commandes, stocks de produits finis, tendance de la production observée au cours des trois derniers mois et carnets de commandes étrangères [11]. L’équation n’explique que 27 % du taux de croissance mensuel des ventes, grandeur très volatile, comme le montre le graphique AII.2 de l’annexe II, où les taux de croissance mensuels observés et estimés sont représentés. Comme précédemment pour l’IPI, seule la croissance tendancielle est décrite par l’équation.

5
Équation de prévision du taux de croissance mensuel de l’indice des ventes de détail

Lorsque la série des ventes de détail du mois s est disponible, l’indicateur d’activité industrielle du mois (m+1) est connu. Ainsi, pour prévoir les ventes à l’horizon (m+h), il faut prévoir l’indicateur industriel à l’horizon (m+h–2). Cette prévision est réalisée avec l’équation présentée dans le tableau 6 qui concerne le niveau de l’indicateur, car cette série est stationnaire.

6
Équation de prévision de l’indicateur d’activité industrielle britannique

L’équation est autorégressive d’ordre 3 et peut être réécrite en utilisant comme régresseurs le retard 1 du niveau de l’indicateur et les retards 1 à 2 de sa variation, afin d’avoir des coefficients positifs et significatifs. Comme on peut s’y attendre, l’indicateur britannique dépend de l’indicateur américain avec un retard d’1 mois. Enfin, l’écart de taux d’intérêt au Royaume-Uni intervient dans l’équation, comme prédicteur de la croissance. Grâce à la forte autorégressivité de la série, les prévisions seront satisfaisantes sauf éventuellement aux points de retournement de conjoncture. La présence de l’indicateur ISM dans l’équation avec une avance d’1 mois devrait favoriser l’anticipation des retournements de conjoncture. Pour prévoir l’indicateur du Royaume-Uni à un horizon de 4 mois (qui est le maximum requis), il faut disposer d’une prévision de l’indicateur ISM à l’horizon de 3 mois, donnée par l’équation du tableau 4.

Passons maintenant à la dernière variable coïncidente figurant dans l’équation du PIB, la variation du taux d’utilisation des capacités de production, variable trimestrielle qui doit être prévue à l’horizon d’un seul trimestre, la prévision n’étant utilisée que pour calculer le taux croissance du PIB en (T+2). L’équation donnant la variation du TUC est présentée dans le tableau 7. Elle est autorégressive. La variation du TUC est prévue à l’aide de la variation de l’indicateur d’activité industrielle britannique retardée d’1 trimestre, du spread de taux d’intérêt retardé de 3 trimestres et du taux de croissance du prix réel du pétrole retardé de 3 trimestres. Une augmentation du prix réel du pétrole ralentit la progression du TUC. L’équation n’explique que 37 % des variations du TUC, variable trimestrielle assez volatile puisqu’il s’agit d’une variation. Le graphique AII.3 de l’annexe II donne la variation du TUC observée et estimée par l’équation.

7
Équation de prévision de la variation de l’utilisation des capacités de production

En conclusion, le travail de prévision effectué sur les variables coïncidentes est important, relativement à celui des autres indicateurs de croissance déjà construits par l’OFCE (États-Unis, zone euro, France). La question est alors de savoir si cette phase ne dégrade pas trop la prévision du taux de croissance du PIB. Nous constatons dans le paragraphe suivant que les erreurs de prévision sur le taux de croissance du PIB restent voisines des erreurs d’ajustement de l’équation du PIB.

Dans le tableau 8, sont reportées les erreurs quadratiques moyennes de prévision selon l’horizon et la date de prévision. Ces erreurs peuvent être comparées à celle de l’ajustement sur la même période – égale à 0,19 point. On voit que, pour les deux horizons, les erreurs de prévision sont du même ordre de grandeur que l’erreur due à l’équation, avec pour l’horizon 2, des erreurs moyennes un peu plus élevées. Les graphiques 5 et 6 illustrent ces points.

8
Erreurs quadratiques moyennes de prévision selon l’horizon de la prévision

Sur le graphique 5, figurent la prévision du taux de croissance du PIB du trimestre (T+1) faite au début du 3^e mois du trimestre (T+1) (date intermédiaire) et le taux de croissance du PIB estimé par l’équation. Les deux courbes sont très proches à l’exception de 2 trimestres (3^e trimestre 2001 et 2^e trimestre 2002), où la prévision est meilleure que l’ajustement. Le graphique 6 offre la même comparaison pour l’horizon 2. Y figurent, d’une part, la prévision du taux de croissance du PIB du trimestre (T+2) faite au début du 3^e mois du trimestre (T+1) (date intermédiaire) et le taux de croissance du PIB estimé par l’équation. Il y a quatre écarts notables entre les deux courbes. Le premier a lieu au 4^e trimestre 2001 où la prévision est très au-dessus de l’ajustement, ce qui est normal, car cette prévision a été faite au début du mois de septembre 2001, sans intégrer les conséquences des attentats du 11 septembre. De même, l’écart du 1^er trimestre 2003, où la prévision est très au-dessus de l’ajustement, paraît normal car cette prévision a été faite au début du mois de décembre 2003, avant le début de la guerre en Irak. Finalement, seuls deux écarts sont « anormaux », pour les 2^e et 3^e trimestres 2002, mais là, les erreurs de prévision compensent les faiblesses de l’équation.

Sur le graphique 7, sont reportées les trois prévisions à l’horizon 1. La plus mauvaise, c’est-à-dire celle qui intervient le plus tôt, soit au début du 2^e mois du trimestre T+1, présente un écart important avec les deux autres, essentiellement au 1^er trimestre 2003. Cette prévision datée du début février 2003 est basée sur les informations mensuelles de décembre 2002 qui n’incorporaient pas l’effet de la guerre en Irak. Le graphique 8 présente les trois prévisions à l’horizon 2, qui sont très proches. Finalement, l’observation de ces graphiques nous conduit à penser que les erreurs de prévision ont soit une cause exceptionnelle (attentats du 11 septembre, guerre en Irak), soit résultent essentiellement de l’équation. La phase de prévision des variables coïncidentes ne dégrade donc pas substantiellement la qualité de la prévision.

En conclusion, la faiblesse de cet indicateur de croissance vient du fait que l’équation donnant le taux de croissance du PIB n’explique pas de manière très satisfaisante les fluctuations du taux de croissance du PIB. Son avantage provient de la stabilité de l’équation, assurée par l’introduction de deux variables coïncidentes (IPI et ventes), qui entrent dans la détermination du PIB. Il y a cependant un inconvénient à cela, c’est d’avoir à prévoir ces deux variables. Sur les quatre dernières années, on a pu constater l’impact modéré des erreurs de prévision réalisées sur ces deux séries coïncidentes.