Prévision économique - Définition

Introduction

La Prévision économique est l'estimation, généralement par des méthodes économétriques, des valeurs actuelles ou futures de grandeurs économiques.

Elle est utilisée par exemple pour estimer l'évolution du PIB ou de l'inflation, et orienter les comportements d'investissement des entreprises ou la politique économique de la banque centrale et du gouvernement.

La prévision économique est toujours incertaine, et aux estimations des valeurs futures sont toujours associés des intervalles de confiance. L'incertitude sur les décisions politiques, les chocs économiques (et les réactions en chaîne qui en découlent) et l'ampleur des cycles économiques rend l'exercice de prévision périlleux. En économie ouverte, les changements dans un pays ont des conséquences sur l'activité économique des partenaires commerciaux.

Certaines variables, comme les taux de change, sont particulièrement difficiles à prévoir. Plusieurs auteurs ont ainsi relevé l'incapacité des experts à anticiper les variations importantes des cours du dollar et la sous-évaluation systématique des mouvements de toutes les grandeurs macro-économiques.

La science économique est une discipline qui a fort évolué depuis les années 1930. Les mécanismes de fonctionnement de l'économie sont à présent mieux compris que par le passé et la gamme des outils et des théories à la disposition des économistes s'est largement étendue. La prévision économique a connu également de nombreux développements. Il existe une diversité impressionnante de théories et de techniques qui tentent de répondre à la variété des tâches de prévision économique existant de par le monde. Les progrès de l’informatique ont joué un rôle prépondérant dans l’élargissement du spectre des méthodes de prévision. Étant donné la taille énorme prise par la discipline de la prévision économique, nous nous sommes restreints à mentionner certains de ses aspects dans cet article.

Quelques définitions

La prévision

Une prévision peut être définie comme un ensemble de probabilités associées à un ensemble d’événements futurs (Fischhoff, 1994). Cette prévision est basée sur un ensemble d'informations disponibles à l'instant t où elle a été effectuée. Cet ensemble noté Ω_t (l'indice temporel t correspond à l'instant t) représente les données disponibles, les connaissances et les théories concernant le phénomène que l'on souhaite prévoir. La prévision au temps t d'horizon h de la variable Y, considérée comme une variable aléatoire, peut donc s'écrire (Granger et Newbold, 1977) sous la forme d'une fonction de distribution conditionnelle (à l'ensemble d'informations Ω_t) :

Prévision ponctuelle - Intervalle de confiance des prévisions

En ce qui concerne les variables numériques (les plus rencontrées en économie), il est plus fréquent que l'on se contente en pratique de fournir une valeur centrale des prévisions, comme la moyenne ou la médiane. On qualifie cette prévision de ponctuelle (point forecast en anglais) et on la note F_t,h. L'autre façon d'exprimer sa prévision est de donner un intervalle de confiance des prévisions (prediction interval) que l'on note , . Cela revient à révéler une information partielle sur la fonction de distribution attendue.

Un exemple de prévision centrale: « La croissance du PIB sera de l'ordre de 2% en 2009 en France. » Un exemple d'intervalle de prévision: « Le taux de croissance du PIB variera sera compris entre 1,75 et 2,25% en France en 2009. » Dans la pratique, on rencontre des formes hybrides de prévision. Ainsi, un cas fréquent est l’évocation d'une borne supérieure des prévisions: « la croissance de l'activité économique ne devrait pas dépasser 2% en 2009. »

Dans ces différents exemples, aucune probabilité n'est associée à la prévision. Dans le cas contraire, on pourrait avoir : « Nous estimons à 95%, la probabilité que le taux de croissance du PIB en 2009 soit compris entre 1,75 et 2,25% en 2009. » Les raisons pour lesquelles on préfère communiquer ou publier uniquement la valeur centrale des prévisions dans la pratique ont été analysées notamment par Chatfield (1993).

Planification et anticipation

Le prévisionniste n'a en général pas de contrôle sur le phénomène qu'il essaye de prédire. Dans ce cas, on dit qu'il formule des anticipations. Il existe cependant quelques exceptions. Un entrepreneur qui veut connaître la valeur des ventes futures de sa société a un certain contrôle sur la variable à prédire, dans la mesure où il peut agir directement sur certains de ses déterminants (la politique de prix, le budget de publicité). On parle alors de planification. Formellement, si Ω_{t + h} représente l'ensemble d'informations couvrant l'intervalle de temps [t,t + h], le planificateur possède le contrôle sur un sous-ensemble de Ω_{t + h}. Il existe évidemment des cas intermédiaires entre l'anticipation et la planification, notamment lorsque le prévisionniste peut agir indirectement sur la variable prédite. Un exemple bien connu en économie est celui des "gourous", des "spécialistes". Par le simple fait d'émettre une prévision, ces "super-agents" peuvent influencer les agents économiques; lesquels vont adapter leur comportement et par conséquence agir sur la variable en question.

Horizon de prévision

L'horizon de prévision (noté h) varie de l'immédiat au long terme. Cette notion dépend du domaine étudié ainsi que de l'intervalle de temps s'écoulant entre deux observations successives. Pour des données industrielles mensuelles, le court terme exprime en général un horizon allant de 3 à 15 mois. Pour des données macroéconomiques annuelles, le court terme est utilisé pour les prévisions d'horizon 1 et 2 ans (que l'on appelle aussi prévisions conjoncturelles). En finance, pour des données journalières ou disponibles en temps réel, le court terme évoque plutôt l'heure suivante ou le lendemain.

Fonction de perte, de coût

Cette notion exprime le coût, les pertes engendrées par les erreurs de prévision. Elle prend son sens lorsque la prévision est exprimée sous la forme d'une valeur centrale F_t,h. Formellement, l'erreur de prévision d'horizon h est notée e_t,h et définie ainsi : . Le fait que les erreurs de prévision soient non nulles entraîne des coûts pour les agents économiques qui ont utilisé ces prévisions (firmes, ménage, état) pour prendre des décisions qui s'avèrent non optimales. La fonction de coût notée C(e_t,h) peut prendre différentes formes. Les plus connues étant les fonctions de coût quadratique et de valeur absolue.

Il existe cependant d'autres fonctions de coût, dont les fonctions de coût asymétriques qui sont fréquentes dans la réalité (Granger et Newbold, 1977, citent notamment quelques exemples).

L'objectif du prévisionniste est en général d’être crédible, c’est-à-dire de minimiser la fonction de coût de son auditoire (l'ensemble des consommateurs de ses prévisions). S'il est rémunéré par un agent particulier (par exemple une firme), le prévisionniste professionnel doit se baser sur la fonction de coût personnelle de cet agent. Dans de nombreux cas, le prévisionniste et le consommateur de la prévision sont une même personne (une firme ou un ménage qui souhaite estimer ses revenus futurs). Par contre, s'il n'existe pas de lien direct (un contrat de travail ou un engagement moral) entre le prévisionniste et les consommateurs de sa prévision, il peut y avoir un décalage entre la fonction de coût des agents et la fonction de coût implicite du prévisionniste.