Nowcasting du PIB français: un modèle à facteurs dynamiques

Magali Dauvin (), Ombeline Jullien and Raul Sampognaro ()
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Magali Dauvin: OFCE - Observatoire français des conjonctures économiques (Sciences Po) - Sciences Po - Sciences Po
Ombeline Jullien: OFCE - Observatoire français des conjonctures économiques (Sciences Po) - Sciences Po - Sciences Po
Raul Sampognaro: OFCE - Observatoire français des conjonctures économiques (Sciences Po) - Sciences Po - Sciences Po

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Abstract: Dans ce document, nous présentons un modèle de nowcasting du PIB français fondé sur une approche directe mobilisant un large ensemble d'indicateurs à haute fréquence. L'objectif est de fournir des estimations infra-trimestrielles réactives et robustes dans un environnement économique incertain, tel que celui observé depuis la crise de la Covid-19. À partir d'une base de données structurée en huit blocs thématiques regroupant 136 séries macroéconomiques nationales et internationales, nous testons trois méthodes de présélections de variables et estimons un modèle à facteurs dynamiques avec fréquences mixtes. Nous évaluons les performances prédictives en pseudo-temps réel entre 2010 et 2025 sur plusieurs sous-périodes (pré- et post-Covid). Notre meilleur modèle atteint un RMSE compris entre 0,20 et 0,22 sur l'ensemble du trimestre, avec une amélioration progressive au fur et à mesure de la publication des données (RMSE compris entre 0,19 et 0,20 le dernier mois du trimestre en cours). Nous discutons également les stratégies de correction des données liées à la période Covid et la robustesse des spécifications retenues.

Date: 2025-09-11
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