Un nouvel indicateur synthétique prenant en compte la dynamique des réponses individuelles à l'enquête Industrie

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L'interprétation des enquêtes de conjoncture est très souvent fondée sur l'évolution de soldes d'opinion, qui constituent le résumé le plus largement utilisé de l'information recueillie auprès des entreprises. Cet article suggère la construction d'indicateurs différents, qui prennent en compte la modalité de réponse « stable » ou « normal » d'une part, et tiennent compte de la dynamique des réponses individuelles d'une enquête à l'autre d'autre part. Ainsi, à la fin d'un mois on s'intéresse non seulement à la réponse d'une entreprise lors de l'enquête correspondante, mais aussi à sa réponse à l'enquête précédente. On en déduit un classement des entreprises en neuf catégories selon leurs réponses aux deux enquêtes : Hausse-Hausse, Hausse-Stable, Hausse-Baisse, Stable-Hausse' On s'intéresse aux pourcentages d'entreprises qui changent de réponses d'une enquête à l'autre. Ces pourcentages pourraient signaler précocement certains retournements de conjoncture et constituer des indicateurs légèrement avancés. En particulier, on montre que, pour certaines questions, le pourcentage de réponses Stable-Baisse ou Stable-Hausse se retourne effectivement à plusieurs reprises plus tôt que le solde d'opinion correspondant. On construit ensuite un indicateur fondé sur ce type de pourcentages, qui pourrait compléter ceux dont on dispose déjà pour prévoir le taux de croissance trimestriel de la production manufacturière à l'horizon de deux trimestres.
Publié le : dimanche 30 décembre 2012
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CONJONCTURE
Un nouvel indicateur synthétique
prenant en compte la dynamique
des réponses individuelles
à l’enquête Industrie
François Hild*
L’interprétation des enquêtes de conjoncture est très souvent fondée sur l’évolution de
soldes d’opinion, qui constituent le résumé le plus largement utilisé de l’information
recueillie auprès des entreprises. Cet article suggère la construction d’indicateurs dif-
férents, qui prennent en compte la modalité de réponse « stable » ou « normal » d’une
part et tiennent compte de la dynamique des réponses individuelles d’une enquête à
l’autre d’autre part. Ainsi, à la fi n d’un mois, on s’intéresse non seulement à la réponse
d’une entreprise lors de l’enquête correspondante, mais aussi à sa réponse à l’enquête
précédente. On en déduit un classement des entreprises en neuf catégories selon leurs
réponses aux deux enquêtes : Hausse-Hausse, Hausse-Stable, Hausse-Baisse, Stable-
Hausse… On s’intéresse aux pourcentages d’entreprises qui changent de réponses d’une
enquête à l’autre. Ces pourcentages pourraient signaler précocement certains retourne-
ments de conjoncture et constituer des indicateurs légèrement avancés. En particulier,
on montre que, pour certaines questions, le pourcentage de réponses Stable-Baisse ou
Stable-Hausse se retourne effectivement à plusieurs reprises plus tôt que le solde d’opi-
nion correspondant. On construit ensuite un indicateur fondé sur ce type de pourcenta-
ges, qui pourrait compléter ceux dont on dispose déjà pour prévoir le taux de croissance
trimestriel de la production manufacturière à l’horizon de deux trimestres.
* Au moment de la rédaction de cet article, l’auteur faisait partie de la Division Croissance et Politiques Macroéconomiques
de l’Insee.
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 395-396, 2006 65’interprétation des enquêtes de conjoncture sur les perspectives économiques générales de Lest largement fondée sur l’examen de sol- production, Entorf (1993) montre que la pro-
des d’opinion. La plupart des questions posées portion de répondants s’attendant à ce que les
dans ces enquêtes entraînent des réponses qua- perspectives empirent est un meilleur prédicteur
litatives à trois modalités (en hausse, supérieur à du taux de croissance de la production que le
la normale / stable, normal / en baisse, inférieur solde d’opinion. De même, Etler et al. (2004)
suggèrent que, pour la majorité des questions à la normale). Pour chaque question qualitative,
des différentes enquêtes de conjoncture des le dépouillement des réponses fournit directe-
pays de l’Union européenne, le pourcentage de ment une répartition des enquêtés en trois grou-
réponses « pessimistes » serait plus fortement pes (1) : celui des enquêtés ayant donné une
corrélé avec le taux de croissance trimestriel réponse positive, celui ayant donné une réponse
du Pib que le solde d’opinion correspondant. médiane et, enfi n, celui a
Utilisant les données de l’enquête de conjonc-négative. L’expérience a montré que ne retenir
ture dans l’industrie britannique (4), Thomas que la différence, positive, nulle ou négative,
(1995) et Summer (1997) concluent également entre les deux pourcentages concernant les opi-
au rôle privilégié de la proportion d’entreprises nions opposées (augmentation et diminution,
« pessimistes ». Smith et McAleer (1995) com-supérieur et inférieur à la normale) conduisait à
parent sur longues périodes diverses approches une perte d’information limitée. Ce solde d’opi-
d’agrégation des pourcentages de réponses. nion s’avère généralement bien représentatif
Cunningham et al. (1998) estiment, à partir de des cycles économiques.
données britanniques, que l’utilisation de cer-
tains soldes d’opinion aurait pour conséquence Néanmoins, les soldes d’opinion ne constituent
une perte d’information. Toujours sur données qu’une synthèse particulière de l’information
britanniques, Driver et Urga (2004) montrent que recueillie auprès des entreprises. Les fonde-
le solde d’opinion est un indicateur agrégé plus ments dont disposent ces indicateurs grâce à
performant que d’autres indicateurs concurrents Theil (1952) et Fansten (1976) ne sont valides
classiques (5) pour trois des six questions qu’ils que sous certaines hypothèses assez restricti-
examinent. Enfi n, plus récemment, Mitchell et ves. Ces fondements s’appuient sur un même
al. (2004 et 2005) et Biau et al. (2007) tentent schéma.
d’enrichir ces différentes approches par une
prise en compte de la variabilité des réponses Si est le taux de croissance de la variable
individuelles aux questions rétrospectives et
d’intérêt (la production passée par exemple) prospectives sur la production pour prévoir le
observée au niveau de l’entreprise (l’unité taux de croissance de la production manufac-
répondante) j, on peut, avec Theil (1952), défi nir turière à un trimestre. Cette approche conduit
la probabilité de choisir l’une des trois modalités à des résultats contrastés selon les pays : pour
« hausse », « stabilité » ou « baisse » en posant certains, cette prise en compte paraît apporter
l’hypothèse dite d’intervalle d’indifférence fi xe un plus par rapport aux soldes d’opinion ; pour
(cf. tableau 1). Theil (1952) montre que, sous d’autres, les soldes apparaissent plus perfor-
certaines hypothèses sur la distribution des taux mants. (1) (2) (3) (4) (5)
de croissance individuels, il existe une relation
de proportionnalité entre le solde d’opinion et le
taux de croissance de l’agrégat macroéconomi- 1. La part relative de chacun de ces trois groupes est calculée
en pondérant la réponse d’une entreprise par son chiffre d’affai-que correspondant.
res ou par le nombre des effectifs employés, selon la question.
Cette pondération permet de tenir compte de l’importance rela-
tive de l’entreprise dans son secteur d’activité.Fansten (1976) généralise cette approche en
2. La modalité « stable » est partiellement prise en compte dans
– +admettant que les seuils s et s puissent varier le solde d’opinion du fait du lien qui unit les trois pourcentages.
On obtient ainsi une série identique en évolution au solde d’opi-d’une entreprise à l’autre. Cette approche sup-
nion usuel en utilisant la combinaison linéaire p + 0,5.p . «↑ » « → »pose néanmoins que l’intervalle d’indifférence C’est d’ailleurs cette combinaison qui est mise en avant par cer-
tains instituts producteurs d’enquête de conjoncture, en particu-soit stable dans le temps pour chaque entreprise.
lier par l’Institut for Supply Management aux États-Unis.
Dans le cas contraire, le solde d’opinion fl uc- 3. L’IFO (Institut für Wirtschaftsforschung) est le producteur
de l’enquête allemande de conjoncture auprès des industriels. tue sans rapport avec l’évolution du phénomène
Comme son homologue française, cette enquête est harmonisée étudié. De ce fait, Hild (2002 et 2004) souligne au niveau européen.
4. Il s’agit de l’enquête Industrial Trends Survey réalisée par la qu’il peut être utile d’augmenter le poids de la
confédération de l’industrie britannique (CBI). Cette enquête est modalité de réponse « stable » ou « normal »
également harmonisée au niveau européen.
dans la construction de l’indicateur résumant 5. Parmi lesquels des indicateurs résultant des méthodes de
régression d’Anderson et de Pesaran ou de la méthode probabi-les trois pourcentages de réponse (2). Étudiant
liste. Pour une présentation en français de ces méthodes et des
les réponses à la question de l’enquête IFO (3) références bibliographiques, cf. par exemple Biau et al. (2007).
66 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 395-396, 2006Dans cet article, on explore une autre piste, précédentes. Or, du fait du caractère qualitatif de
consistant à étudier l’apport pour l’analyse la plupart des questions, il semble préférable d’ef-
conjoncturelle d’indicateurs élaborés à partir des fectuer cette comparaison sur la base d’un même
enquêtes mensuelles et trimestrielles « Activité échantillon pour deux enquêtes successives.
dans l’industrie », considérées consécutive- Aussi applique-t-on à chaque nouvelle enquête la
ment, en prenant en compte la dynamique des méthode dite de l’« échantillon constant ». (6)
réponses individuelles à une question donnée,
d’une enquête à l’autre. Ainsi, les entreprises Cette méthode consiste, pour une question don-
seront classées en neuf catégories, selon leurs née, à défi nir un échantillon identique d’entre-
réponses à cette question sur deux enquêtes de prises sur lequel on dépouille cette question
conjoncture consécutives m – 1 et m : (Hausse- pour les deux dernières enquêtes. On s’assure
Hausse), (Hausse-Stable), (Hausse-Baisse), ainsi qu’une variation des réponses entre deux
(Stable-Hausse), etc. L’idée est alors de s’in- enquêtes refl ète exclusivement une évolution de
téresser plus spécifi quement aux pourcentages l’opinion des entreprises et non un changement
d’entreprises qui changent de réponses d’une de structure de l’échantillon. On dispose ainsi,
enquête à l’autre : ils sont en effet susceptibles à chaque dépouillement d’enquête, d’un échan-
de constituer des signaux précoces des retour- tillon d’entreprises ayant une réponse pour les
nements de conjoncture. deux dernières enquêtes en date. Ainsi, outre les
entreprises ayant répondu à la question considé-
Le but est de construire, par analyse factorielle rée lors des deux dernières enquêtes, s’ajoutent
dynamique mobilisant ce type de pourcentages, certaines entreprises dont les réponses peuvent
un indicateur avancé apportant une informa- être partiellement imputées compte tenu de
tion conjoncturelle non totalement substituable leurs réponses antérieures ou ultérieures (les
à celle contenue dans l’indicateur synthétique avantages de l’imputation – augmentation de
de climat des affaires (6) pouvant être utile- l’échantillon pris en compte – l’emportant sur
ment intégrée dans un modèle de prévision à ses inconvénients potentiels).
six mois du taux de croissance de la production
manufacturière.
6. L’indicateur synthétique de climat économique est publié cha-
que mois par l’Insee dans le quatre-pages résumant les résultats
L’évolution des pourcentages des réponses de l’enquête sur la situation et les perspectives dans l’industrie
(collection Informations Rapides, disponible sur Internet, www.« dynamiques »
insee.fr). Cet indicateur est calculé à partir des soldes d’opinion
relatifs aux questions suivantes : production passée, perspec-
L’interprétation usuelle des résultats d’une tives personnelles de production, carnets de commande glo-
baux, carnets de commande étrangers, perspectives générales enquête de conjoncture est largement fondée sur
de production, niveau des stocks, par une procédure d’analyse
leur comparaison avec les résultats des enquêtes factorielle.
Tableau 1
Modalité de la réponse et position de la grandeur relativement aux seuils
Condition sur la position de par
Modalité Probabilité de la modalité
rapport aux deux seuils
Hausse P hausse ( ) = 1
P hausse ( ) = 0
Stabilité P stabilité ( ) = 1
P stabilité ( ) = 0 ou

Baisse P baisse ( ) = 1
P baisse ( ) = 0
L’intervalle d’indifférence : [ ]
Le solde d’opinion S = [ P hausse ( ) – P baisse ( ) ]
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 395-396, 2006 67Il est possible de répartir ces entreprises non ments de tendance indiqués (de la baisse vers
plus en trois (réponses Hausse / Stable / Baisse à la hausse ou vice versa) passant en très grande
la dernière enquête pour la question considérée) majorité par l’étape intermédiaire de la réponse
mais en neuf (Hausse à l’enquête m – 1 puis Stable. Ainsi, la proportion d’entreprises pas-
hausse à l’enquête m, hausse puis stable, hausse sant directement d’une réponse Hausse à une
puis baisse, etc.) groupes pour tenir compte de réponse Baisse ou vice-versa a été très faible sur
la dynamique des réponses individuelles d’une la période étudiée (cf. tableau 2).
enquête à l’autre.
Deux pourcentages semblent avoir tendance à
se retourner plus précocement que les soldes On s’attend à ce que les pourcentages d’entre-
d’opinion correspondants à certains moments prises donnant la même réponse d’une enquête
du cycle conjoncturel : il s’agit du pourcentage à l’autre présentent plus d’inertie que les pour-
de réponses Stable-Baisse et, dans une moindre centages d’entreprises modifi ant leurs réponses
mesure, du pourcentage de réponses Stable-entre deux enquêtes. Ces derniers pourraient, au
Hausse (cf. graphique I). L’exemple de la ques-moins pour certains d’entre eux, contenir une
tion sur les perspectives générales de produc-information parfois plus avancée que les autres
tion suggère que le premier se retourne plutôt dans la mesure où ils prennent en compte des
en avance dans les périodes de retournement entreprises « innovant » dans leurs réponses.
conjoncturel à la hausse, alors que le second
tendrait à se retourner plutôt en avance dans les Un premier constat est que les réponses des
périodes de retournement à la baisse. Ainsi, une entreprises traduisent une grande cohérence
diminution de la proportion d’entreprises deve-dans le temps.
nant pessimistes indiquerait l’imminence d’un
rebond de la conjoncture alors qu’une moindre - Seulement un quart des entreprises en moyenne
proportion d’entreprises devenant très optimis-modifi e sa réponse entre deux enquêtes succes-
tes serait plutôt annonciatrice d’une période sives sur la période étudiée (de mars 1990 à
moins favorable. (7)février 2005), ce qui signifi e que les entreprises
ne donnent pas de réponses erratiques d’un mois
L’avance la plus nette apparaît pour le pourcen-sur l’autre. Notons toutefois que les pourcenta-
tage Stable-Baisse en particulier au moment de ges de réponses inchangées entre deux enquêtes
la sortie de la période qualifi ée de « trou d’air » successives (Hausse-Hausse ou Stable-Stable ou
Baisse-Baisse) sont accrus par l’application de
méthodes d’imputation de réponses manquan-
7. Cf. note 6. Ainsi, pour une question donnée, une entreprise tes dans le cadre de la méthode d’échantillon
n’ayant pas répondu à l’enquête m mais ayant répondu à l’en-constant (7).
quête m - 1 se voit imputer la réponse donnée lors de l’enquête
m au mois m + 1. Si l’entreprise ne répond pas à l’enquête m + 1,
alors la chronique de ses réponses n’est plus prise en compte - Les infl exions des réponses se font en grande lors de la publication de cette enquête m + 1 (l’entreprise est sor-
majorité de manière progressive, les change- tie de l’échantillon constant).
Tableau 2
Moyenne des pourcentages de réponses entre deux enquêtes consécutives entre mars 1990
et février 2005
En %
Perspectives Niveau Perspectives
Production Carnets Carnets
personnelles des générales
passée globaux étrangers
de production stocks de production
Hausse-Hausse 18,2 15,7 11,2 13,9 15,9 12,1
Stable-Hausse 6,7 7,0 4,1 4,6 5,3 6,0
Baisse-Hausse 1,3 1,1 0,4 0,5 0,2 0,9
Hausse-Stable 6,8 7,0 4,2 4,6 5,3 5,9
Stable-Stable 37,7 44,5 41,0 39,7 62,4 41,3
Baisse-Stable 2,7 5,9 5,7 5,9 5,3 7,1
Hausse-Baisse 1,3 0,9 0,4 0,4 0,3 0,8
Stable-Baisse 2,9 6,1 6,1 6,0 5,4 7,3
Baisse-Baisse 16,0 12,0 26,8 25,6 5,0 18,6
Lecture : en moyenne, à la question sur la « production passée », 18,2 % des entreprises répondent « hausse » à deux enquêtes consé-
cutives, alors que 6,8 % passent d’une réponse « hausse » à une réponse « stable » et 1,3 % d’une réponse « hausse » à une réponse
« baisse ».
Source : Enquête sur la situation et les perspectives dans l’industrie, Insee, calculs de l’auteur.
68 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 395-396, 2006conjoncturel de l’hiver 1998-1999, où ce pour- beaucoup plus heurtés et peuvent diffi cilement
centage se retourne nettement dès janvier alors être utilisés directement à fréquence mensuelle.
que le solde ne commence à se redresser qu’en Néanmoins, pour les questions sur les niveaux
mai 1999. De même sur la période récente, le des carnets de commande et des stocks, les
pourcentage Stable-Baisse se retourne dès avril pourcentages Stable-Baisse et Stable-Hausse
pourraient parfois être suffi samment en avance 2003, avec un mois d’avance et de façon plus
nette que le solde d’opinion. Pour cette ques- sur le solde d’opinion pour que cette avance
tion, ces deux pourcentages sont relativement puisse être détectée malgré son caractère cha-
lisses et pourraient être utilisés tels quels pour huté (cf. graphique II).
détecter précocement certains retournements
de conjoncture. Pour les autres questions de Pour la question sur le niveau des carnets de
l’enquête mensuelle, ces pourcentages sont commande globaux, on observe (cf. graphi-
Graphique I
Perspectives générales de production dans l’industrie manufacturière
A – Solde des opinions et opposé du pourcentage B – Solde des opinions et pourcentage Stable-
Stable-Baisse Hausse
En % En % En % En %60 60151
1340 40- 2
11
20 20- 5 9
0 0- 8 7
5- 20 - 20- 11
3- 40 - 40- 14
1
- 60 - 60- 17 - 1
- 20 - 80 - 80- 3
Pourcentage Stable-Hausse (échelle de gauche)Opposé du pourcentage Stable-Baisse (échelle de gauche)
Solde d'opinion (échelle de droite)Solde d'opinion (échelle de droite)
Lecture : les points noirs sur le graphique représentent les points de retournement identifi és par la procédure de Bry et Boschan (1971),
en considérant le solde d’opinion comme série de référence.
Les dates indiquées correspondent aux dates d’enquête. L’horizontale grisée fait correspondre les moyennes des variables représentées
sur les deux axes.
Sources : enquêtes mensuelles et trimestrielles de conjoncture dans l’industrie, Insee et calculs de l’auteur.
Graphique II
Opinion sur le niveau des carnets de commande globaux et le niveau des stocks dans l’industrie
manufacturière
A – Solde des opinions sur le niveau des carnets B – Solde des opinions sur le niveau des stocks
de commande et opposé du pourcentage Stable- et pourcentage Stable-Hausse
Baisse
En % En % En % En %45 35 10,5
- 1
3025 9
- 3
25
5 7,5- 5 20
- 15 15 6- 7
10- 35 4,5- 9
5
- 55 - 11 3
0
- 13- 75 - 5 1,5
Solde d'opinion (échelle de gauche) Solde d'opinion (échelle de gauche)
Opposé du pourcentage Stable-Baisse (échelle de droite) Pourcentage Stable-Hausse (échelle de droite)
Lecture : les points noirs sur le graphique représentent les points de retournement identifi és par la procédure de Bry et Boschan (1971),
en considérant le solde d’opinion comme série de référence.
Les dates indiquées correspondent aux dates d’enquête. L’horizontale grisée fait correspondre les moyennes des variables représentées
sur les deux axes.
Sources : enquêtes mensuelles et trimestrielles de conjoncture dans l’industrie, Insee et calculs de l’auteur.
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mars 1990
mai 1991
juillet 1992
septembre 1993
novembre 1994
janvier 1996
mars 1997
mai 1998
juillet 1999
septembre 2000
novembre 2001
janvier 2003
mars 2004
mars 1990
février 1991
janvier 1992
décembre 1992
novembre 1993
octobre 1994
septembre 1995
mars 1990
août 1996
avril 1991 juillet 1997
mai 1992 juin 1998
mai 1999juin 1993
avril 2000juillet
mars 2001
août 1995
février 2002
septembre janvier 2003
octobre décembre 2003
novembre 2004novembre
décembre
janvier
février
mars 2003
avril 2004
mars 1990
avril 1991
mai 1992
juin 1993
juillet
août 1995
septembre
octobre
novembre
décembre
janvier
février
mars 2003
avril 2004que II). que le pourcentage Stable-Baisse se huit points de retournement identifi ables par
retourne nettement en avance sur le solde d’opi- la procédure de Bry et Boschan, trois sont cap-
nion lors de la sortie de récession au premier tés en avance par le pourcentage Stable-Baisse
semestre de 1993. Une légère avance apparaît (cf. graphique III). (8)
également au début de 1999 lors de la sortie de
la période de trou d’air conjoncturel. Sur les dix Les pourcentages de réponses Hausse-Baisse
points de retournement identifi ables par la pro- et Baisse-Hausse s’avèrent, quant à eux, très
cédure de Bry et Boschan (8), six sont captés en erratiques. Le faible nombre d’observations sur
avance par le pourcentage Stable-Baisse, trois lesquelles ils sont fondés explique sans doute
autres étant coïncidants, un seul étant en retard. cette forte volatilité et suggère qu’ils pourraient
Pour ces six points, l’avance varie de un à huit véhiculer des signaux moins robustes que les
mois. pourcentages Stable-Hausse et Stable-Baisse.
Le pourcentage de réponse Stable-Hausse relatif
L’extraction d’un facteur commun sur à la question sur le niveau des stocks se retourne
deux enquêtesun peu en avance sur le solde d’opinion à plu-
sieurs reprises, notamment au premier semestre
Si certains des pourcentages de ces réponses de 1995 et au second semestre de 1996. Sur les
« dynamiques » se retournent parfois plus pré-douze points de retournement identifi ables par
cocement que les soldes d’opinion correspon-la procédure de Bry et Boschan, huit sont captés
dants, ces pourcentages apparaissent néanmoins en avance par le pourcentage Stable-Hausse.
trop volatils pour être exploitables directement,
en tous cas sur données mensuelles. Il est Des propriétés similaires peuvent être obser-
cependant possible d’essayer de combiner ces vées sur les réponses aux questions posées aux
pourcentages par des ou : une techniques d’ana-industriels à fréquence trimestrielle. En par-
ticulier, les pourcentages de réponses Stable-
Baisse indiquent également en avance ou plus 8. La procédure de Bry et Boschan (1971) permet la datation des
points de retournements (pics et creux) des séries économiques. nettement la sortie de récession en 1993 et la
Les points de retournement s’apparentent aux maxima (pics) et
sortie de trou d’air en 1999. Pour la question minima (creux) locaux, dont l’alternance permet de distinguer les
phases de croissance (entre un creux et un pic) des phases de relative à la demande globale, sur les huit points
décroissance (entre un pic et un creux). Cette procédure néces-de retournement identifi ables par la procédure site de défi nir au préalable des durées minimales pour les phases
de Bry et Boschan, cinq sont captés en avance et pour les cycles (délimités par deux pics ou deux creux). Bry
et Boschan imposent des durées minimales de 6 mois pour les par le pourcentage Stable-Baisse. Pour la ques-
phases de hausse et de baisse et de 15 mois pour les cycles. La
tion relative à la demande étrangère, sur les procédure est mise en œuvre à partir du logiciel Busy.
Graphique III
Opinion sur la demande globale et la demande étrangère prévue dans l’industrie manufacturière
A – Solde des opinions sur tendance prévue B – Solde des opinions sur tendance prévue
de la demande globale et opposé du pourcentage de la demande étrangère et opposé du pourcentage
Stable-Baisse Stable-Baisse
En % En % En % En %
40 401 1
30 30- 2 - 2
20 20- 5 - 5
10
10- 8 - 8
0
0- 11 - 11
- 10
- 14 - 10 - 14- 20
- 17 - 20 - 17- 30
- 20 - 30 - 20- 40
Solde d'opinion (échelle de gauche) Solde d'opinion (échelle de gauche)
Opposé du pourcentage Stable-Baisse (échelle de droite) Opposé du pourcentage Stable-Baisse (échelle de droite)
Lecture : les points noirs sur le graphique représentent les points de retournement identifi és par la procédure de Bry et Boschan (1971),
en considérant le solde d’opinion comme série de référence.
Les dates indiquées correspondent aux dates d’enquête. L’horizontale grisée fait correspondre les moyennes des variables représentées
sur les deux axes.
Sources : enquêtes mensuelles et trimestrielles de conjoncture dans l’industrie, Insee et calculs de l’auteur.
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octobre 1990
janvier 1992
avril 1993
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octobre 1995
janvier 1997
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juillet 1999
octobre 2000
janvier 2002
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octobre 1990
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avril 2003
juillet 2004lyse factorielle, afi n d’en extraire une informa- présenté ci-dessous est issu de trois questions
tion commune avancée, exploitable à fréquence posées à fréquence mensuelle aux industriels
mensuelle. Ce type d’analyse factorielle est et de deux questions posées uniquement à fré-
usuellement utilisé pour synthétiser l’informa- quence trimestrielle (cf. tableau, encadré 1).
tion contenue dans les principaux soldes d’opi-
nion de l’enquête mensuelle dans l’industrie Le choix de ces questions et pourcentages par-
sous forme d’un indicateur du climat des affai- ticuliers a été effectué de façon pragmatique en
res (Doz et Lenglart, 1995). Plus récemment, expérimentant toutes les combinaisons possi-
la même technique a été développée pour éla- bles des pourcentages Stable-Hausse et Stable-
borer un indicateur du climat des affaires dans Baisse. La combinaison retenue est celle qui
le secteur des services marchands (Casaux et donne les meilleurs résultats en terme d’ajuste-
al., 2004 ; Cornec et Deperraz, 2007). Dans ce ment de la production manufacturière, tout en
dernier cas, les données ont pour partie une fré- fournissant un indicateur relativement lisse à
quence mensuelle et pour partie une fréquence fréquence mensuelle. La comparaison graphi-
trimestrielle. Le cas de fi gure est ici similaire que entre le facteur commun ainsi construit à
puisque le facteur commun sur deux enquêtes partir de couples d’enquêtes et celui qui serait
Encadré 1
CONSTRUIRE LE FACTEUR COMMUN SUR DEUX ENQUÊTES
èmeLe facteur commun sur deux enquêtes est issu de trois représente la valeur du i (ici, a six valeurs) pour-
questions posées à fréquence mensuelle aux indus- centage au mois t, FC est le facteur commun, son
t
triels et de deux questions posées uniquement à fré- poids propre dans l’explication de chaque série, et
quence trimestrielle (cf. tableau). la composante spécifi que au pourcentage considéré.
Les sont supposés indépendants et entre eux et

avec le facteur commun. et sont des bruits blancs Le facteur commun FC extrait l’information commune
indépendants de variance respective et . Les pour-aux six pourcentages de réponses « dynamiques ».
centages « dynamiques » sont centrés-réduits.Chaque série est défi nie comme la somme de deux
termes : l’un commun à toutes les séries, le « facteur
commun », l’autre qui lui est propre, sa composante Ce modèle est mensuel, mais toutes les variables ne
idiosyncrasique. On suppose de plus que le facteur sont pas observées chaque mois (les séries trimes-
commun ainsi que les composantes spécifi ques trielles sont observées tous les trois mois).
possèdent une dynamique temporelle modélisée par
des processus ARMA – modèle autorégressif avec Il est possible d’estimer explicitement les paramètres
moyenne mobile –. La dynamique retenue pour le fac- du modèle par la méthode dite du fi ltre de Kalman
teur commun est celle d’un ARMA(2,1) tandis que les sous hypothèse de normalité des perturbations (Doz
résidus suivent un AR(1) (Hamilton, 1994). et Lenglart, 1995). Cette approche présente l’avantage
de pouvoir prendre en compte des périodicités diffé-
rentes avec une représentation espace-état variable Ainsi, le modèle latent s’écrit-t-il :
en fonction du mois d’observation (cf. le développe-
ment de la méthode décrit dans Cornec et Deperraz,
2005). Après estimation du modèle, le facteur commun
est approché en pratique par son espérance condi-
, pour i = 1 à I.
tionnelle sachant l’information passée et présente :
.
Tableau
Les cinq questions utilisées, les six pourcentages retenus pour l’identifi cation du facteur
commun
Pourcentages utilisés
Opinion sur le niveau des carnets de commande Stable-Baisse
globaux
Questions issues de l’en-
Opinion sur le niveau des stocks Stable-Hausse
quête mensuelle
Perspectives générales de production Stable-Baisse et
Tendances prévues de la demande globale Stable-BaisseQuestions issues de l’en-
quête trimestrielle Tendances prévues de la demande étrangère
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 395-396, 2006 71obtenu à partir des soldes d’opinion relatifs aux Il semble que, conformément aux attentes et
mêmes questions montre que l’avance de ce compte tenu de l’objectif et du principe de sa
nouveau facteur ne résulte pas uniquement du construction, le facteur commun sur deux enquê-
choix de ces questions (cf. annexe 3). La com- tes indique les retournements de conjoncture plus
paraison de l’évolution du facteur commun avec précocement que l’indicateur du climat des affai-
l’indicateur du climat des affaires publié chaque res (9), à l’exception peut-être du retournement
mois par l’Insee et avec le solde d’opinion sur conjoncturel à la hausse du second semestre 1996,
les perspectives personnelles de production où le facteur commun se retourne certes une pre-
montre que c’est le facteur commun qui indi- mière fois avant l’indicateur de climat, mais avant
que, en général, le plus précocément les retour- de redescendre à nouveau pendant un trimestre.
nements de conjoncture (cf. graphique IV). Sur la période plus récente, le facteur commun
annonce bien la reprise de l’été 2003 dès l’en-
quête d’avril alors que l’indicateur de climat ne
s’améliore qu’à partir de juillet. C’est aussi le cas Graphique IV
lorsqu’on compare le facteur commun au solde Facteur commun sur deux enquêtes,
indicateur du climat des affaires et solde d’opinion sur les perspectives personnelles de pro-
d’opinion sur les perspectives personnelles de duction qui, d’après Reynaud et Scherrer (1996),
production dans l’industrie manufacturière est le solde le plus avancé parmi ceux servant à
élaborer l’indicateur du climat des affaires. (9)A – Indicateur du climat des affaires et facteur com-
mun sur deux enquêtes
Globalement, le facteur commun est en avance En point En point
3 3
de deux mois sur l’indicateur du climat des affai-
2 2 res, d’après la corrélation qui est maximale lors-
1 1 qu’on introduit un décalage de deux mois entre
0 0 les deux séries (cf. tableau 3). Sur les dix points
de retournement identifi ables par la procédure de - 1 - 1
Bry et Boschan, sept sont captés en avance par
- 2 - 2
le facteur commun, les trois autres étant coïnci-
- 3 - 3
dants. Pour ces sept points, l’avance varie de un
à huit mois. Ainsi, l’hypothèse nulle du test de
Banerji (1999) de non-signifi cativité de l’avance
est-elle largement rejetée au seuil de 5 %.
Indicateur de climat des affaires (centré-réduit)
Facteur commun sur deux enquêtes (échelle de droite)
9. Pour des raisons de facilité d’obtention, les pourcentages
de réponses dynamiques et donc le facteur commun sur deux B – Solde d’opinion sur les perspectives person-
enquêtes ont été calculés à partir des réponses des entrepri-nelles de production et facteur commun sur deux
ses telles qu’elles sont successivement disponibles au moment enquêtes
de la publication des premiers résultats de chaque enquête.
En point En point Contrairement aux soldes d’opinion et à l’indicateur du climat
3 3
des affaires, les indicateurs introduits spécifi quement dans cet
article ne tiennent donc pas compte des réponses tardives des 2 2
entreprises.
1 1
0 0
- 1 - 1 Tableau 3
Corrélations entre l’indicateur du climat - 2 - 2
des affaires et le facteur commun sur deux
- 3 - 3 enquêtes
Facteur commun sur
deux enquêtes (m)
m 0,86
Solde d'opinion sur les perspectives personnelles
de production centré-réduit (échelle de gauche) m + 1 0,89
Facteur commun sur deux enquêtes (échelle de droite) Indicateur du
m + 2 0,91
climat des affaires
Lecture : les points noirs sur le graphique représentent les points m + 3 0,90
de retournement identifi és par la procédure de Bry et Boschan
(1971), en considérant le solde d’opinion comme série de réfé- m + 4 0,88
rence.
Les dates indiquées correspondent aux dates d’enquête. Lecture : le facteur commun sur deux enquêtes obtenu le mois m
L’horizontale grisée fait correspondre les moyennes des variables est le plus fortement corrélé avec l’indicateur du climat des affai-
représentées sur les deux axes. res qui sera obtenu deux enquêtes plus tard, le mois m + 2
Sources : enquêtes mensuelles et trimestrielles de conjoncture Source : Enquête sur la situation et les perspectives dans l’in-
dans l’industrie, Insee et calculs de l’auteur. dustrie, Insee, calculs de l’auteur.
72 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 395-396, 2006
mars 1990
avril 1991
mai 1992
juin 1993
juillet 1994
août 1995
septembre 1996
octobre 1997
novembre 1998
décembre 1999
janvier 2001
février 2002
mars 2003
avril 2004
octobre 1990
septembre
août 1992
juillet 1993
juin 1994
mai 1995
avril 1996
mars 1997
février 1998
janvier 1999
décembre
novembre
octobre 2001
septembre
août 2003
juillet 2004La prévision du taux de croissance triel de la production manufacturière. On remarque
de la production manufacturière bien qu’à plusieurs reprises, le facteur commun
se retourne avant les autres indicateurs (cf. gra-
phique V). L’étude des corrélations montre que le Le facteur commun sur deux enquêtes ainsi
facteur commun est presque aussi fortement cor-construit peut être intégré dans des modèles
rélé avec le taux de croissance lorsqu’on le retarde d’étalonnage de la production manufacturière,
d’un trimestre, ce qui n’est pas le cas pour l’indi-comme le sont les soldes d’opinion ou l’indica-
cateur du climat des affaires (cf. tableau 4). Deux teur du climat des affaires. Les données issues
types d’équations sont d’abord estimées : une pre-de l’enquête de conjoncture étant mensuelles, il
mière permettant de prévoir le taux de croissance faut au préalable les trimestrialiser pour pouvoir
trimestriel de la production manufacturière pour le les confronter aux données issues des Comptes
trimestre en cours (horizon 1) et une autre permet-trimestriels. Étant donnée la manière dont sont
tant de prévoir le taux de croissance du trimestre à posées les questions de l’enquête en référence à
venir (horizon 2). Pour la première, on pourra utili-des évolutions sur trois mois, une façon usuelle
ser les données d’enquête retardées d’un trimestre de trimestrialiser les données de l’enquête men-
(compte tenu de la convention utilisée) tandis que, suelle dans l’industrie est de considérer chaque
valeur de janvier comme relative au quatrième pour la deuxième, seules des données retardées
trimestre de l’année précédente, tandis que les d’au moins deux trimestres peuvent être utilisées.
valeurs d’avril, juillet et octobre sont traitées Pour chaque horizon, on compare dans un premier
comme relatives, respectivement, au premier, temps les capacités prédictives du facteur commun
deuxième et troisième trimestres de l’année sur deux enquêtes avec celles de l’indicateur du cli-
courante (cf. par exemple Bouton et Erkel- mat des affaires. (10)
Rousse, 2003). C’est dans un premier temps
cette convention que l’on retient pour les pre-
10. Ainsi, par exemple, le libellé de la question sur la production
mières équations de prévision présentées (10). passée est le suivant : Évolution de votre production : tendance au
cours des trois derniers mois. Lors de l’enquête de janvier d’une
année n, les entrepreneurs répondent sur l’évolution de leur pro-
duction au cours des mois d’octobre, novembre et décembre de On compare l’évolution sur ces données trimestriel-
l’année n - 1. C’est ce qui explique la convention retenue dans
les de l’indicateur de climat et du facteur sur deux un premier temps d’affecter les valeurs de l’enquête de janvier de
l’année n au quatrième trimestre de l’année n - 1.enquêtes avec celle du taux de croissance trimes-
Graphique V
Taux de croissance de la production manufacturière, indicateur du climat des affaires et facteur
commun sur deux enquêtes
En % En point
2,54
2
3
1,5
2 1
0,5
1
0
0 - 0,5
- 1- 1
- 1,5
- 2
- 2
- 3 - 2,5
Taux de croissance de la production manufacturière (échelle de gauche)
Indicateur de climat des affaires (échelle de droite)
Facteur commun sur deux enquêtes (échelle de droite)
Lecture : les données issues de l’enquête de conjoncture sont trimestrialisées pour pouvoir les confronter aux données du taux de
croissance de la production issues des Comptes trimestriels. Les dates correspondent aux début de trimestre. Une horizontale « avec
batonnets » fait correspondre les moyennes des variables représentées sur les deux axes.
Champ : industrie manufacturière.
Sources : enquêtes mensuelles et trimestrielles de conjoncture dans l’industrie et comptes trimestriels, Insee.
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 395-396, 2006 73
juillet 1990
janvier 1991
juillet 1991
janvier 1992
juillet 1992
janvier 1993
juillet 1993
janvier 1994
juillet 1994
janvier 1995
juillet 1995
janvier 1996
juillet 1996
janvier 1997
juillet 1997
janvier 1998
juillet 1998
janvier 1999
juillet 1999
janvier 2000
juillet 2000
janvier 2001
juillet 2001
janvier 2002
juillet 2002
janvier 2003
juillet 2003
janvier 2004
juillet 2004Pour la prévision à horizon 1, le facteur com- trimestre de l’année courante tandis que les
mun sur deux enquêtes apparaît globalement valeurs de mai, septembre et novembre sont
un peu plus performant que l’indicateur du cli- traitées comme relatives, respectivement, aux
mat des affaires (cf. encadré 2 – équation 1). deuxième, troisième et quatrième trimestres.
Graphiquement, on observe que les retourne- Avec cette convention, à la fi n février, mai,
ments à la hausse de la mi-1993 et de début 1999 septembre ou novembre, il est possible de
sont assez bien captés par l’étalonnage utilisant prévoir le taux de croissance du trimestre à
le facteur sur deux enquêtes. De même, les venir (horizon 2) avec les données d’enquête
creux d’activité de l’automne 2001 et de l’hiver retardées d’un trimestre. Dans ce cas, c’est en
2002-2003 sont bien simulés par l’étalonnage utilisant le facteur commun sur deux enquêtes
n° 2 (cf. graphique V). Au total, sur la période qu’on obtient le meilleur étalonnage (cf. enca-
récente 1999-2004, en réestimant les équations dré 2 – équation 5). Avec cet étalonnage à hori-
sur données « historiques », on obtient une zon 2, les principaux retournements sont assez
erreur de prévision moyenne de 0,83 pour un bien captés à l’exception du retournement à la
biais de - 0,42 (11). hausse de la mi-1996 (cf. graphique VII). Sur
la période récente, les retournements de début
Pour la prévision à horizon 2 à partir des enquê- 2002 et de la mi-2003 sont assez bien cap-
tes de janvier, avril, juillet et octobre, c’est, en tés en utilisant le facteur commun sur deux
revanche, l’indicateur du climat des affaires qui enquêtes (cf. graphique VIII). Au total, sur la
est un peu plus performant (cf. encadré 2 – équa- période 1999-2004, en réestimant les équa-
tion 3). Les retournements sont néanmoins cap- tions sur données « historiques », on obtient
tés avec un certain retard par l’étalonnage uti- une erreur de prévision moyenne de 1,01 pour
lisant l’indicateur de climat (cf. graphique VI). un biais de - 0,35 (13). (11) (12) (13)
Au total, sur la période récente 1999-2004, en
réestimant les équations sur données « histo- Ces erreurs de prévision sont d’une amplitude
riques », on obtient une erreur de prévision notable au regard de l’ordre de grandeur de la
moyenne de 1,07 pour un biais de - 0,46 (12). variable que l’on cherche à prévoir. Ceci tient
en premier lieu au fait que les agrégats des
comptes trimestriels sont moins lisses que les En utilisant l’information la plus récente dis-
indicateurs tirés des enquêtes de conjoncture, ponible au moment de la rédaction des Notes
les premiers étant tirés d’indicateurs quantita-et Points de conjoncture de l’Insee – c’est-
tifs (14) alors que les seconds sont issus d’une à-dire les valeurs prises par les indicateurs
information initiale qualitative. En outre, les en février, mai, septembre et novembre – on
comptes sont sujets à plusieurs campagnes de obtient une amélioration sensible des pré-
révisions alors que les révisions des enquêtes visions à horizon 2. Les données d’enquête
de conjoncture sont très limitées (elles consis-sont donc ici trimestrialisées avec la conven-
tent essentiellement à intégrer les réponses tar-tion suivante : chaque valeur de février est
dives à une enquête lors de l’enquête suivante). considérée comme étant relative au premier
Or, pour une partie de la période sur laquelle
les simulations sont effectuées, les données
Tableau 4 comptables ne sont pas encore « défi nitives »,
Corrélations du taux de croissance de la ce qui peut ponctuellement induire certai-
production manufacturière avec l’indicateur
nes divergences temporaires entre la variable du climat des affaires et le facteur commun
expliquée et les indicateurs tirés des enquêtes sur deux enquêtes
Indicateur du Facteur com-
climat des mun sur deux
11. Ces erreurs de prévision sont calculées par rapport aux
affaires (t) enquêtes (t)
résultats détaillés des Comptes trimestriels publiés le 3 janvier
2006. Si on compare les prévisions obtenues aux premiers résul-t 0,70 0,72
tats successifs on obtient une erreur de prévision moyenne de
t + 1 0,54 0,69 0,54.Taux de
12. Cf. graphique VIII. Ces erreurs de prévision sont calculées croissance de
t + 2 0,34 0,45 epar rapport aux résultats détaillés du 3 trimestre de 2005 des la production
Comptes trimestriels publiés le 3 janvier 2006. Si on compare les manufacturière t + 3 0,14 0,23
prévisions aux premiers résultats successifs des comptes trimes-
t + 4 - 0,02 0,08 triels on obtient une erreur de prévision moyenne de 0,66.
13. Ces err
eLecture : la corrélation du facteur commun sur deux enquêtes résultats détaillés du 3 trimestre de 2005 des Comptes trimes-
relatif au trimestre t avec le taux de croissance de la production triels publiés le 3 janvier 2006. Si on compare les prévisions
manufacturière du trimestre suivant t + 1 est de 0,69 alors que la aux premiers résultats successifs des comptes trimestriels, on
corrélation de l’indicateur de climat avec le taux de croissance du obtient une erreur de prévision moyenne de 0,67.
trimestre suivant n’est que de 0,54. 14. Pour une explication du mode d’élaboration des comptes
Source : Enquête sur la situation et les perspectives dans l’in- nationaux, le lecteur pourra se reporter à Gregoir et Lacroix
dustrie, Insee, calculs de l’auteur. (2004).
74 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 395-396, 2006

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