Bulletin no 262, article 1. Les taux des crédits bancaires influencent directement les décisions économiques des agents. Disposer d’anticipations fiables sur leur évolution est donc essentiel. Cet article présente une méthode de prévision efficace pour prévoir les taux des nouveaux prêts aux ménages et aux entreprises, en France et dans la zone euro. Elle repose sur un modèle autorégressif augmenté du contenu prédictif de taux d’intérêt de marché à différents horizons, lesquels reflètent les anticipations de taux courts futurs. Intégrer cette information permet d’améliorer en moyenne de 36 % la précision des prévisions par rapport à un modèle purement autorégressif, qui anticipe les taux des crédits futurs à partir de leurs seules valeurs passées. Cette approche est particulièrement pertinente pour anticiper les retournements de tendance, que le modèle purement autorégressif ne prend pas en compte du fait de son inertie.
Nos décisions économiques sont influencées par nos anticipations, notamment concernant les taux d’intérêt des crédits bancaires. Qu’il s’agisse d’un particulier envisageant un projet immobilier ou d’un chef d’entreprise souhaitant investir (ou cherchant à prévoir le coût de refinancement de ses dettes passées venant à maturité), une question centrale se pose : faut il emprunter aujourd’hui ou attendre une éventuelle baisse des taux ?
Mais peut on réellement anticiper les évolutions des taux des crédits bancaires ? Cet article répond positivement à cette dernière question. Nous montrons que les taux d’emprunt peuvent être anticipés à l’aide du contenu en information des taux d’intérêt observés sur les marchés financiers, disponibles en temps réel.
La capacité à anticiper l’évolution des taux de crédit est également importante pour les banques centrales. D’une part, elle permet d’analyser la transmission de la politique monétaire au crédit, en identifiant ce qu’il reste à transmettre des décisions passées. Comme les variations des taux directeurs mettent du temps à se répercuter sur les taux de crédit, tandis que « gouverner, c’est prévoir », anticiper l’évolution des taux permet d’estimer l’impulsion monétaire encore en cours de diffusion. D’autre part, prévoir les taux du crédit contribue à affiner les décisions futures en évaluant les conditions financières à venir. Des facteurs exogènes – comme des taux longs élevés dus à une forte incertitude économique – peuvent entraîner une hausse des taux de crédit, une baisse de la demande de prêts, et in fine peser sur la croissance et l’emploi.
Pour anticiper l’évolution des taux de crédit, une première approche consiste à s’appuyer sur les enquêtes menées auprès des banques, comme l’enquête sur la distribution du crédit bancaire (Bank Lending Survey). Une autre démarche vise à comprendre la fixation des taux débiteurs à partir de données microéconomiques granulaires (Baptista et al., 2025). Dans cet article, nous adoptons une approche complémentaire, qui repose sur un modèle autorégressif augmenté de taux d’intérêt de marché.
Nos résultats montrent qu’en moyenne, les meilleurs modèles augmentés du taux de marché le plus pertinent pour chaque type de taux d’emprunt améliorent la précision des prévisions jusqu’à 1 an…
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Mise à jour le 8 Janvier 2026