{"id":12472,"date":"2020-10-02T11:44:26","date_gmt":"2020-10-02T09:44:26","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost\/neco\/?p=12472"},"modified":"2020-10-05T16:56:43","modified_gmt":"2020-10-05T14:56:43","slug":"fever-curve-indicateur-haute-frequence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dev.neuchateleconomie.ch\/?p=12472","title":{"rendered":"La fever curve, un indicateur \u00e0 haute fr\u00e9quence utile en p\u00e9riode de crise sanitaire"},"content":{"rendered":"

Daniel Kaufmann a grandi \u00e0 Soleure et fait ses \u00e9tudes \u00e0 Berne. Il travaille \u00e0 la Banque Nationale Suisse (BNS) dans un groupe de pr\u00e9visions macro-\u00e9conomique. Il est ensuite engag\u00e9 au centre de recherches conjoncturelles (KOF) o\u00f9 il r\u00e9alise des recherches sur les fluctuations des prix et salaires pour l\u2019\u00e9conomie Suisse.
\nActuellement professeur assistant \u00e0 l\u2019universit\u00e9 de Neuch\u00e2tel, il concentre principalement ses recherches sur les politiques mon\u00e9taires. Il a r\u00e9cemment publi\u00e9 des articles sur l\u2019histoire \u00e9conomique, notamment sur la relation entre d\u00e9flation et activit\u00e9 \u00e9conomique.<\/p>\n

Il d\u00e9veloppe \u00e9galement des indicateurs prospectifs comme la fever curve<\/em> ou courbe de fi\u00e8vre pour l\u2019\u00e9conomie suisse.<\/h2>\n

La fever curve<\/em> en bref<\/h2>\n

Comme les donn\u00e9es macro\u00e9conomiques sont publi\u00e9es avec un retard consid\u00e9rable, il a \u00e9t\u00e9 difficile d’\u00e9valuer la sant\u00e9 de l’\u00e9conomie depuis le d\u00e9but de la crise de Covid-19, qui \u00e9volue rapidement. La fever curve<\/em> pour l’\u00e9conomie suisse a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e en utilisant des donn\u00e9es quotidiennes sur les march\u00e9s financiers et les actualit\u00e9s accessibles au public. L’indicateur peut \u00eatre calcul\u00e9 avec un jour de retard uniquement. De plus, il est fortement corr\u00e9l\u00e9 avec les donn\u00e9es macro\u00e9conomiques et les indicateurs d’enqu\u00eate de l’activit\u00e9 \u00e9conomique suisse.<\/strong> Il fournit donc des signaux d’alerte fiables et opportuns si la sant\u00e9 de l’\u00e9conomie se d\u00e9t\u00e9riore.<\/p>\n

Les chiffres de pr\u00e9vision du ch\u00f4mage, du PIB pour 2020-2021 n\u2019arr\u00eatent pas d\u2019\u00e9voluer. Comment expliquez-vous ce changement ?<\/h3>\n

Ces changements rapides dans les pr\u00e9visions s\u2019expliquent par deux facteurs diff\u00e9rents :<\/h3>\n
    \n
  1. Plus on se rapproche de la date de pr\u00e9vision, plus la quantit\u00e9 de donn\u00e9es disponibles est importante et donc plus il est possible d\u2019affiner cette pr\u00e9vision. Un peu comme pour la m\u00e9t\u00e9o.<\/li>\n
  2. Les pr\u00e9visions communiqu\u00e9es officiellement ont un impact sur le comportement des consommateurs.trices et des investisseurs, ainsi que sur le gouvernement. Au d\u00e9part, il a \u00e9t\u00e9 annonc\u00e9 que la crise COVID19 serait plus violente pour l\u2019\u00e9conomie que la grande d\u00e9pression des ann\u00e9es 30. Du coup, le gouvernement a mis en place des paquets d\u2019aide pour l\u2019\u00e9conomie afin d\u2019att\u00e9nuer l\u2019impact du confinement sur l\u2019\u00e9conomie suisse. Cette derni\u00e8re produit ses effets et amorti le choc, et la crise est au final moins violente que pr\u00e9vue.
    \nCes pr\u00e9visions permettent donc aux d\u00e9cideuses.eurs d\u2019agir proactivement plut\u00f4t que r\u00e9troactivement.<\/li>\n<\/ol>\n

    Pour la fever curve<\/em>, comment avez-vous eu l\u2019id\u00e9e de vous baser sur des donn\u00e9es quotidiennes et non trimestrielles par exemple ?<\/h3>\n

    La crise COVID19 a \u00e9t\u00e9 un d\u00e9clencheur. En effet, le Conseil f\u00e9d\u00e9ral a d\u00fb prendre des d\u00e9cisions hebdomadaires pour la gestion de la crise sanitaire alors que d\u2019habitude elles sont prises sur une base trimestrielle au minimum. Donc, l\u2019OFSP a \u00e9galement publi\u00e9 des statistiques quotidiennes.
    \nEn macro\u00e9conomie, il est encore rare d\u2019utiliser des s\u00e9ries \u00e0 hautes fr\u00e9quences. Cependant, de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es sont accessibles journali\u00e8rement, comme par exemple les transactions des cartes de cr\u00e9dits de tous les m\u00e9nages suisses. Il est important de souligner que les donn\u00e9es hautes fr\u00e9quences pr\u00e9sentent le d\u00e9savantage d\u2019exprimer de faux signaux, des fluctuations temporaires qu\u2019il faut souvent ignorer. En g\u00e9n\u00e9ral, nous les observons sur plusieurs semaines pour s\u2019assurer qu\u2019une v\u00e9ritable information est en train d\u2019\u00e9merger. Par contre, notre indicateur combine plusieurs sous-indicateurs des diff\u00e9rentes bases de donn\u00e9es afin de r\u00e9duire la probabilit\u00e9 d\u2019un faux signal.<\/strong><\/p>\n

    Avec la rapidit\u00e9 de diffusion des informations, pensez-vous que cette fr\u00e9quence de d\u00e9cision augmente ?<\/h3>\n

    C\u2019est effectivement possible. Par exemple, la BNS a annonc\u00e9 l\u2019introduction du taux plancher hors des dates officielles de communication trimestrielle de l\u2019institution, ce qui a cr\u00e9\u00e9 la surprise. Dans le cas de la COVID19, le gouvernement a d\u00fb s\u2019adapter tr\u00e8s vite. Et dans ce contexte, des indicateurs comme la fever curve<\/em> deviennent tr\u00e8s adapt\u00e9s.<\/p>\n

    Qui peut avoir acc\u00e8s \u00e0 la fever curve<\/em> ?<\/h3>\n

    Pour le moment, les donn\u00e9es et les codes<\/a> sont mis \u00e0 disposition en open source sur github, une plateforme de d\u00e9veloppement. Le but de ce projet est d\u2019utiliser seulement des donn\u00e9es disponibles gratuitement. Ainsi, tout le monde pourrait les am\u00e9liorer ou utiliser une partie de ces donn\u00e9es en les combinant avec d\u2019autres. Il est possible d\u2019aller sur github, de t\u00e9l\u00e9charger l\u2019indicateur et de l\u2019utiliser dans un mod\u00e8le de pr\u00e9vision ou simplement regarder le lien entre la croissance du PIB ou le taux de ch\u00f4mage. L\u2019avantage de cet indicateur est qu\u2019il peut \u00eatre calcul\u00e9 quotidiennement, ce qui est plut\u00f4t rare dans l\u2019univers des pr\u00e9visions \u00e9conomiques.<\/strong>
    \nNous avons re\u00e7u de nombreux commentaire de nos utilisateurs.trices. L\u2019indicateur a \u00e9t\u00e9 mentionn\u00e9 dans de diff\u00e9rents rapports comme par exemple celui de Cr\u00e9dit Suisse ou SwissLife.<\/p>\n

    \"Fever<\/p>\n

    Lorsque les courbes se trouvent au-dessus de z\u00e9ro, le PIB augmente, en-dessous, il diminue (notons que la fever curve<\/em> est invers\u00e9e pour faciliter la comparaison avec le PIB). Lors de la crise Leman Brother en 2018, on observe une forte chute du PIB, soit une r\u00e9cession et l\u2019indice de la fever curve<\/em> suit cette tendance, bien que la corr\u00e9lation ne soit parfaite (0.57). Le but de la fever curve<\/em> n\u2019est pas forc\u00e9ment de la rattacher \u00e0 un concept statistique mais plut\u00f4t d\u2019annoncer les tendances conjoncturelles en s\u2019appuyant sur des donn\u00e9es \u00e0 plus haute fr\u00e9quence.<\/strong> Lors de la crise COVID19, la courbe a signal\u00e9 une forte chute du PIB d\u00e9j\u00e0 en mars, m\u00eame si la diminution du PIB pendant le premier trimestre (publi\u00e9 par le SECO en juin) \u00e9tait encore plus important \u00e0 cause du confinement. Seule une dizaine de variables sont utilis\u00e9es pour calculer la fever curve<\/em>, ce qui explique aussi qu\u2019elle puisse parfois exprimer des signaux impr\u00e9cis. Mais de mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, on peut dire que la fever curve<\/em> suit les m\u00eames tendances que la hausse ou la baisse de la croissance du PIB.<\/p>\n

    Comment fonctionne le \u00ab sentiment score \u00bb, qui permet de mat\u00e9rialiser la fever curve ?<\/h3>\n

    Le sentiment score est bas\u00e9 sur des articles de journaux suisses, en allemand pour l\u2019instant, mais nous sommes en train d\u2019\u00e9tendre la s\u00e9lection aux articles fran\u00e7ais. Nous prenons en compte le chapeau (lead text<\/em>), car c\u2019est dans cette partie que l\u2019information importante est souvent relay\u00e9e. De plus, elle est souvent gratuite, ce qui rend la fever curve<\/em> accessible \u00e0 tout le monde. Nous sommes en train d\u2019analyser la pertinence de prendre en compte davantage que le chapeau.
    \nConcr\u00e8tement, nous comptons le nombre de mots \u00e0 consonance positive et n\u00e9gative (sur la base de lexiques existants). Puis nous soustrayons les mots n\u00e9gatifs aux mots positifs et divisons le tout par le total de mot utilis\u00e9s.<\/p>\n

    Cette approche est utilis\u00e9e en marketing dans l\u2019\u00e9valuation de la r\u00e9putation d\u2019une marque. Est-ce nouveau en \u00e9conomie ?<\/h3>\n

    En \u00e9conomie, cette approche ressemble aussi aux enqu\u00eates conjoncturelles, par exemple du KOF, ou l’on demande aux entreprises de juger leur situation dans un questionnaire qualitatif. Le professeur David Ardia a travaill\u00e9 sur des indicateurs bas\u00e9s sur les sentiments mais plut\u00f4t pour les \u00c9tats-Unis. D\u2019autres chercheurs.euses ont examin\u00e9 des indicateurs bas\u00e9s sur des recherches r\u00e9centes des utilisateurs.trices des moteurs de recherche. Le d\u00e9savantage de cette derni\u00e8re approche est que ces informations n\u2019existent que depuis 2006. Or, pour le cas de notre indicateur, nous avions besoin de passer nos variables \u00e0 l\u2019aune de plusieurs r\u00e9cessions. Donc, on a calcul\u00e9 la fever curve<\/em> depuis l\u2019an 2000 et nous sommes en train d\u2019\u00e9valuer si on peut prolonger l\u2019indicateur encore plus.
    \nActuellement, notre sentiment score est encore trop volatil car il se base sur un nombre restreint de donn\u00e9es, mais nous travaillons \u00e0 l\u2019\u00e9largissement de celles-ci. C\u2019est la raison pour laquelle nous combinons ces sentiments avec des donn\u00e9es des march\u00e9s financiers dans la fever curve<\/em>.<\/p>\n

    Selon votre mod\u00e8le, l\u2019\u00e9conomie suisse est-elle impact\u00e9e par des facteurs \u00e9trangers ou nationaux ?<\/h3>\n

    Afin de r\u00e9pondre \u00e0 cette question, nous avons cat\u00e9goris\u00e9 les articles selon le pays d\u2019origine. Concr\u00e8tement, nous avons cherch\u00e9 des mots comme \u00ab Suisse \u00bb, \u00ab Europe \u00bb, \u00ab Allemagne \u00bb dans les articles avant de calculer le sentiment.
    \nNotre indicateur utilise non seulement les sentiments, mais aussi des variables des march\u00e9s financiers (par exemple, des primes de risque ou la volatilit\u00e9 des prix des actions). Pour les variables des march\u00e9s financiers, nous avons des variables sur le taux d\u2019int\u00e9r\u00eat en francs suisse sur les obligations des entreprises suisses. En plus, nous avons recherch\u00e9 les m\u00eames variables \u00e0 l\u2019\u00e9tranger. Avec cette cat\u00e9gorisation, notre approche statistique permet de distribuer la fluctuation de l\u2019indicateur li\u00e9e aux variables \u00e0 l\u2019\u00e9tranger et aux variables domestiques.<\/p>\n

    \"impact<\/p>\n

    Sur le graphique, on observe que la contribution des variables \u00e9trang\u00e8res et domestiques \u00e9tait \u00e0 peu pr\u00e8s \u00e9quivalente au pic de la crise (note que la fever curve<\/em> n\u2019est pas invers\u00e9 ; une augmentation signifie une augmentation de la \u00ab fi\u00e8vre \u00bb, c-\u00e0-d, une d\u00e9gradation de la situation \u00e9conomique). R\u00e9cemment, la contribution domestique est plus importante.<\/strong> En effet, cette crise a impact\u00e9 aussi bien la demande pour les produits suisses que la demande interne, car le climat d\u2019ins\u00e9curit\u00e9 (emploi notamment) a pouss\u00e9 les Suisse.esse.s \u00e0 \u00e9pargner davantage.
    \nOn questionne souvent l\u2019impact du confinement total sur la croissance de l\u2019\u00e9conomie. Il y a eu des tentatives de croisements de mod\u00e8les pand\u00e9miques et \u00e9conomiques. Il en ressort que m\u00eame sans confinement, la population se serait auto-prot\u00e9g\u00e9e en limitant les activit\u00e9s sociales \u00e0 l\u2019ext\u00e9rieur du domicile. Au moins, une directive gouvernementale nationale a le m\u00e9rite de mettre en place une politique de protection uniforme, tout en rassurant les gens sur la possibilit\u00e9 de pouvoir compter sur un gouvernement capable de prendre des d\u00e9cisions dans l\u2019urgence.<\/strong><\/p>\n

    Vous continuez de travailler sur ce mod\u00e8le, avez-vous un ou deux points en particularit\u00e9 que vous aimeriez am\u00e9liorer pour les prochaines versions ?<\/h3>\n

    Mon doctorant Marc Burri qui est co-auteur sur cet article travaille sur l\u2019am\u00e9lioration du mod\u00e8le pour son m\u00e9moire de doctorat. Nous rassemblons plus de donn\u00e9es de plus de journaux francophones et des journaux tessinois afin de voir si les informations re\u00e7ues sont diff\u00e9rentes.
    \nDans un deuxi\u00e8me temps, nous aimerions nous \u00e9loigner du sentiment score qui est une approche un peu na\u00efve.
    \nAvec l\u2019utilisation du machine learning<\/em>, nous pourrions envisager des fever curves<\/em> plus segment\u00e9es, par domaine d\u2019activit\u00e9 ou par r\u00e9gion par exemple et plus uniquement sur l\u2019\u00e9conomie suisse globalement.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Daniel Kaufmann a grandi \u00e0 Soleure et fait ses \u00e9tudes \u00e0 Berne. Il travaille \u00e0 la Banque Nationale Suisse (BNS) dans un groupe de pr\u00e9visions macro-\u00e9conomique. Il est ensuite engag\u00e9 au centre de recherches conjoncturelles (KOF) o\u00f9 il r\u00e9alise des recherches sur les fluctuations des prix et salaires pour l\u2019\u00e9conomie Suisse. 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