Forecasting bank lending rates

Prévoir les taux d’emprunt bancaire

Jean Barthélemy, Grégory Levieuge, Quentin Michel and Rose Portier

Bulletin de la Banque de France, 2026, issue 262, No 1

Abstract: Bank lending rates directly influence economic decisions. It is therefore essential to have reliable forecasts of how they will evolve. This article presents an effective method for forecasting new lending rates for households and businesses in France and the euro area. It is based on an autoregressive model augmented with the predictive content of market interest rates at different horizons, which reflect expectations of future short-term rates. Incorporating this information improves the accuracy of forecasts by an average of 36% compared to a purely autoregressive model, which forecasts future loan rates based solely on past values. This approach is particularly relevant for forecasting trend reversals, which the purely autoregressive model does not take into account due to its inertia

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.

Date: 2026
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