2.3.1.2.2-Les Indicateurs
de retournement conjoncturel
La méthode utilisée ici est une méthode
de type markovien à variable cachée. Cette méthode a
été répandue grâce aux travaux de S. Grégoire
et F. Lenglart (1998, 2000). Elle consiste à coder les informations
issues des soldes d'opinion, calculer les probabilités filtrées
et lissées puis construire l'indicateur de retournement.
· Hélène GUILMEAU-BARON, Guillaume BARON,
et Sébastien PETITHUGUENIN (2003) ont construit un indicateur de
retournement de conjoncture industrielle dans la Zone Euro, basé sur
les données mensuelles des enquêtes européennes de
conjoncture dans l'industrie manufacturière. Ces données
fournissent un message directement recueilli auprès des acteurs
économiques sur l'évolution à court terme de leurs
activités. Les informations recueillies portent sur les points suivants
: l'évolution de la production dans un passé récent, la
tendance de la production de l'entreprise pour les mois à venir, le
niveau des carnets de commandes totaux, le niveau des carnets de commandes
étrangères, le niveau des stocks de produits finis.
La méthodologie appliquée assimile la phase
conjoncturelle en cours à l'état occupé par une variable
factorielle non observable dont les transitions d'un état à
l'autre sont gérées par une chaîne de Markov. Une
simulation dynamique de l'indicateur sur la période récente
démontre sa capacité à détecter l'occurrence d'un
retournement conjoncturel.
· Par ailleurs, Marie Adonero-Donderis, Olivier
Darné et Laurent Ferrara (2007) ont construit, à partir d'un
modèle à changements de régime markovien, deux indicateurs
probabilistes de retournement cycliques pour l'économie
française. Les données utilisées proviennent des
enquêtes mensuelles de conjonctures dans l'industrie publiées par
la banque de France. L'objectif est de suivre un rythme mensuel de
l'activité de l'économie française. Le premier est un
indicateur probabiliste du cycle d'accélération (IPCA)
destiné à détecter les points de retournement du cycle
d'accélération. Le second est un indicateur probabiliste de
récession industrielle (IPRI) dont l'objectif est d'estimer l'occurrence
d'une période de récession dans le secteur industriel. Par
ailleurs, les enquêtes mensuelles de conjoncture exploitées dans
cette étude comportent quatorze variables. Par souci de restriction, les
auteurs ont utilisé une analyse en composantes principales pour
réduire le nombre de variables. Ces séries retenues sont ensuite
régressées par un modèle VAR de différents ordres p
et suivant le nombre de régimes choisis. Aussi, ces auteurs ont-ils
utilisé un modèle à variable markovienne cachée
pour saisir les points de retournement conjoncturel. Différents
critères ont été appliqués pour déterminer
le modèle optimal en fonction du nombre de régime et de l'ordre
de régression. Ces deux indicateurs ainsi construits fournissent des
informations qualitatives supplémentaires (par rapport aux traditionnels
outils quantitatifs d'estimation du taux de croissance du PIB) et se
révèlent très utiles et complémentaires pour le
diagnostic conjoncturel.
· Dans le cadre du Bénin, Calixte MAHOUGBE a
construit en 2009 un indicateur de retournement sur la base des soldes
d'opinion à partir d'une modélisation à variable
markovienne cachée à trois régimes. Cette
modélisation a permis de déterminer les durées de
séjour dans un état, les probabilités conditionnelles de
transition d'un état vers un autre, les probabilités que la
conjoncture soit dans un état donné à une date t. Dans
l'exercice de suivi et d'analyse conjoncturelle de la direction de la
prévision, cet indicateur vient renforcer le dispositif d'instruments
conviés à cette tâche.
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