Un modèle à facteurs à fréquence mixte pour le nowcasting du PIB français

Document de travail n°975. Cet article présente un nouveau modèle de nowcasting du taux de croissance trimestriel du PIB réel en France, développé à la Banque de France. Le modèle est destiné à prévoir la première publication de la croissance du PIB à la fin de chaque mois du trimestre concerné. Nous utilisons un modèle à facteurs ciblés estimé à l'aide de la méthode three-pass regression filter en fréquence mixte. Le modèle est estimé sur un large ensemble d'indicateurs mensuels. Les variables d'enquête de la Banque de France dans l'industrie manufacturière et les services s'avèrent très utiles dans le calcul des facteurs. Nous étendons les formules des contributions des prédicteurs au cas de données de fréquences mixtes et montrons qu’au-delà du terme constant, mesurant la croissance moyenne, tous les groupes de variables d'offre et de demande centrées et réduites ont pesé négativement sur la croissance du PIB depuis le début de la pandémie. Une évaluation en pseudo-temps réel montre la bonne performance du modèle par rapport à plusieurs benchmarks simples et aux outils existants à la Banque de France, notamment aux deux premiers mois du trimestre. La combinaison des prévisions du modèle ISMA et du nouveau modèle est aussi performante à l'horizon le plus court. Dans l’analyse de robustesse, nous montrons la supériorité du modèle sur un grand nombre de spécifications alternatives.