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no95 2005/4


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Analyse économétrique et compréhension des erreurs de prévision

Guillaume Chevillon
Résumé de l'article
Cet article présente des résultats récents de l’approche économétrique de la prévision économique. Il s’agit, ici, de déterminer ce qu’on nomme une « bonne » prévision. Nous suggérons une taxinomie des erreurs de prévision afin de comprendre comment obtenir des prédictions robustes vis-à-vis des sources d’erreur les plus pernicieuses : les chocs déterministes affectant la manière dont sont générées les variables. À l’aide des concepts d’exactitude, de précision et de certitude dans le cadre des modèles de prévision, nous montrons que le critère d’évaluation de leur qualité est un élément essentiel qu’on ne peut séparer de la construction du modèle. Une application à la prévision des importations françaises de biens et services illustre notre propos. This article presents recent results regarding the econometric approach to economic forecasting. We aim to establish here what constitutes a "good" forecast. A forecast taxonomy helps understand how to obtain forecasts that prove robust to the most detrimental source of error: structural breaks that affect the data generating process. The concepts of accuracy, precision and certainty applied to forecast models show that evaluation criteria are paramount in the model design stage. An empirical application to forecasting French imports of goods and services provides an illustration.
JEL codes : E3, E5, G18, G21.
Plan de l'article
• La prévision en économie
— Modèles structurels keynésiens
— Modèles statistiques
• Les modèles économétriques de prévision
— Un monde parfait
— Un cadre pour la prévision
• Limitations des modèles
• Obtenir des prévisions robustes
— Transformation des variables
— Correction du modèle
— Les relations de causalité
— Prévision à horizon variable
— Données inexactes
— Combiner les prévisions
• Évaluer les prévisions
• Illustration par la prévision des importations
• Conclusion
• Références bibliographiques


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