Modélisation de l’inflation en France par une approche macrosectorielle

Kevin Milin
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Kevin Milin: DARES - Direction de l'animation de la recherche, des études et des statistiques - Ministère du Travail, de l'Emploi et de la Santé, INSEE - Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE)

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Abstract: Ce papier présente une modélisation de l'inflation en France par une approche macrosectorielle. Le modèle macroéconométrique se base sur quatre équations : le prix de la valeur ajoutée, les salaires, les prix des consommations intermédiaires, et les prix de production. Les prévisions qui en découlent sont cohérentes les unes par rapport aux autres, et permettent de prévoir les prix à la consommation sous-jacents. La modélisation fait appel à des modèles à correction d'erreurs, et présente également quelques caractéristiques particulières par rapport au cadre classique. Par exemple, pour les prix des consommations intermédiaires et les prix de production, le secteur de l'énergie est traité séparément, afin de contrôler la volatilité du cours du pétrole. Par ailleurs, les salaires sont indexés, à long terme, sur le prix de la valeur ajoutée : de cette façon, les termes de l'échange sont directement intégrés au sein de l'équation de salaire.Les fonctions de réponse du modèle à différents chocs macroéconomiques ont été simulées : un choc de +20 % sur le cours du pétrole, une dépréciation de 10 % de l'euro visà-vis des autres monnaies, une hausse de 10 % sur les prix des matières premières industrielles et agricoles, une hausse de 1 % de la productivité réelle, du taux de chômage, des impôts sur les produits, des subventions d'exploitation et du taux de cotisation des employeurs. Les impacts des chocs exogènes présentés dans ce papier doivent néanmoins être interprétés avec précaution, surtout du fait de l'absence de bouclage sur les composantes réelles de l'offre et de la demande.

Keywords: prévision; modélisation macroéconomique; inflation; salaire; France (search for similar items in EconPapers)
Date: 2017-11
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