Utilisation de modèles de regression à coefficients variant dans le temps pour la prevision conjoncturelle

Cette etude decrit trois methodes d’estimation de modèles de regression lineaire avec des coefficients variant dans le temps : regression par morceaux, regression locale et regression avec coefficients stochastiques (modelisation espace-etat). Elle detaille egalement leur implementation sous R grâce au package tvCoef. À travers une analyse comparative sur une trentaine de modèles de prevision trimestrielle, nous montrons que l’utilisation de ces methodes, notamment par la modelisation espace-etat, reduit les erreurs de prevision lorsque des ruptures sont presentes dans les coefficients. Par ailleurs, même lorsque les tests classiques concluent à la constance des coefficients, la regression avec coefficients stochastiques peut permettre de reduire les erreurs de prevision. Cependant, les incertitudes liees à l’estimation de certains hyperparamètres peuvent augmenter les erreurs de prevision en temps reel, en particulier pour la regression locale. Ainsi, une analyse economique des paramètres estimes demeure essentielle. Cette etude est entièrement reproductible et tous les codes utilises sont disponibles sous https://github.com/InseeFrLab/DT-tvcoef.