Lire les feuilles de thé du cycle économique américain – Première partie – Économie de la rue Liberté

Aux États-Unis, la désignation officielle des pics et des creux de l'activité économique est fournie par le NBER business cycle dating Committee (BCDC). Les récessions sont définies comme les périodes du pic au creux tandis que les expansions sont les périodes du creux au pic. La BCDC a été lancée par Arthur Burns (qui est devenu plus tard président de la Réserve fédérale en 1970) et Wesley Mitchell dans les années 1940. Burns et Mitchell ont exploré de nombreuses séries chronologiques différentes (en tant que pionniers du «big data») et ont découvert le «cycle économique», l'un des faits empiriques les plus solides de l'histoire économique, le définissant comme «… (le) type de fluctuation trouvé dans l'activité économique globale des nations qui organisent leur travail principalement dans les entreprises commerciales: un cycle consiste en des expansions se produisant à peu près au même moment dans de nombreuses activités économiques, suivies de récessions de même général … »En d'autres termes, les récessions sont des périodes de propagation baisse de l'activité économique affectant différentes industries et régions. Pour une version moderne, le comité de rencontres NBER observe: «Lors d'une récession, une baisse importante de l'activité économique se propage à travers l'économie et peut durer de quelques mois à plus d'un an. De même, lors d'une expansion, l'activité économique augmente considérablement, se propage à l'ensemble de l'économie et dure généralement plusieurs années. »

D'un point de vue mathématique, les points tournants du cycle économique ne sont rien d'autre que des maxima locaux (pics) et des minima (creux). Le défi consiste à identifier les pics et les creux à partir de données hétérogènes et bruyantes. Burns et Mitchell et plus tard, le comité de rencontres NBER, s'appuient sur une inspection visuelle pour identifier les points tournants (dans ce que l'on pourrait appeler «l'apprentissage humain»). Bry et Boschan (1971) ont introduit un algorithme formel, l'algorithme Bry-Boschan (BB), pour automatiser l'identification des pics et des creux dans une série chronologique. Dans cet article, nous suivons leur procédure (mise en œuvre par Stock et Watson (2014)) dans l'analyse des données mensuelles, et l'algorithme trimestriel (BBQ) de Bry-Boschan de Harding et Pagan (2002) pour les données trimestrielles.

Avec cette méthode, la détermination des points tournants du cycle économique est un processus en deux étapes: premièrement, identifier les points tournants dans chacune des séries de données à l'aide de l'algorithme BB et, deuxièmement, construire des points tournants dans «l'activité économique» en agrégeant les informations de la les tournants de chaque série. Cette approche est généralement appelée «date puis agrégat» (Stock et Watson (2014)). Plus précisément, nous utiliserons des grappes de points tournants comme signal d'un tournant dans l'économie globale. Nous appliquons cette approche à un ensemble de données de panel de bêtes de somme de séries chronologiques économiques initialement construit par Stock et Watson (2014) pour l'analyse empirique des mégadonnées en macroéconomie. Cet ensemble de données mensuel de 130 variables, avec millésimes en temps réel depuis 1999, est géré par la Banque fédérale de réserve de Saint-Louis. Nous excluons les données sur la monnaie, le crédit, les taux d'intérêt, les taux de change et les prix de notre analyse, et nous nous concentrons sur les variables économiques liées aux fluctuations du cycle économique: production et revenu (série 17); le marché du travail (32 séries); boîtier (série 10); et la consommation, les commandes et les stocks (série 14).

Le panneau inférieur du graphique interactif ci-dessous illustre les résultats de l'approche «date puis agrégat» pour ces séries de données. Les lignes indiquent des séries individuelles regroupées par les quatre catégories. Les pixels rouges identifient les mois au cours desquels la série a été en contraction (pic à creux) tandis que les pixels blancs indiquent les expansions (creux à pic). Le cycle économique est clairement évident par le regroupement de pixels rouges au fil du temps. Par exemple, lors de la dernière récession, presque toutes les séries étaient simultanément en contraction produisant une bande rouge verticale dans l'intrigue.

Le panneau supérieur du graphique montre la part en pourcentage des séries désignées comme étant en contraction pour chaque mois. La série «actions» augmente fortement autour des récessions du NBER, qui sont grossièrement caractérisées par environ 60% des séries sous-jacentes réputées en contraction. La ligne d'or répète l'exercice en utilisant des millésimes en temps réel des données à partir de 1998, c'est-à-dire en utilisant les données qui auraient été rendues publiques à l'époque. Le graphique montre que le signal est tout aussi informatif en temps réel car il utilise des données entièrement révisées (à l'exception de la période de 2003 où l'activité économique a ralenti mais ne s'est pas contractée). On peut également observer qu'à la fin de l'année dernière, la part actuelle des séries en contraction était à un niveau similaire à celui du ralentissement en 2015-16.

Une autre approche de «date puis agrégat» consiste à «agréger puis date», qui consiste à identifier les pics et les creux dans un petit nombre de mesures représentatives de l'activité économique. La mesure la plus complète et la plus connue de l'activité économique est le produit intérieur brut (PIB). Il a été développé par Simon Kuznets dans les années 1930 en utilisant la théorie économique et les principes comptables pour combiner un large ensemble d'informations sur différents secteurs de l'économie et différents agents économiques. Il s'agit de la mesure de la conjoncture économique la plus suivie et la mieux comprise et elle a été désignée comme l'une des plus grandes inventions du XXe siècle.

Le graphique suivant montre les résultats de la datation du cycle économique en fonction du niveau du PIB réel à l'aide de l'algorithme BBQ. Le panneau supérieur montre le logarithme naturel du niveau du PIB réel (ligne bleue) avec les récessions NBER (ombrage bleu clair) et les récessions impliquées par l'algorithme BBQ (ombrage rose) sur la base des données actuelles du PIB réel vintage. Les pics et les creux de cet indicateur unique sont très proches de ceux identifiés par la BCDC. Ce résultat est remarquable car il met en évidence la robustesse de la datation du cycle économique, permettant au grand public de comprendre le concept. En effet, la presse spécialisée a inventé sa propre datation: la récession technique, définie comme deux trimestres consécutifs de croissance négative du PIB, qui est une version simplifiée et heuristique de la détection des pics par la BCDC ou basée sur l'algorithme BBQ.

Bien que la datation fournie par le PIB réel corresponde bien aux récessions définies par le NBER, il existe des exceptions notables. Premièrement, la récession de 1981-1982 semble être beaucoup plus éphémère en utilisant des données révisées que la BCDC désignée à l'époque. Deuxièmement, la récession de 2001 n'est pas du tout identifiée par l'algorithme. Le panneau inférieur du graphique montre comment ces résultats changent en fonction du millésime de séries de PIB réel utilisé. Étant donné que les comptes nationaux sont soumis à des révisions et à des changements de définitions, «par millésime» (noté sur l'axe des y) indique comment les pics et les creux de la série du PIB réel auraient regardé cette date. Si nous recherchons horizontalement un millésime choisi, un ombrage rouge (gris) indique des périodes de récession (expansion) sur la base de l'algorithme BBQ et de ces données de millésime. Ce graphique montre que, à l'aide de données en temps réel, l'algorithme ne parvient pas à identifier la récession de 1980 jusqu'aux révisions de la série du PIB réel disponibles au milieu des années 90. En revanche, la récession de 1981-1982 devrait être beaucoup plus longue avec les millésimes antérieurs, mais se terminer plus rapidement lorsque les millésimes ultérieurs sont utilisés pour dater le cycle. Enfin, nous pouvons observer que la récession de 2001 n'était apparente que dans les millésimes des premières années et absente des données révisées par la suite.

Bien que le PIB réel soit une mesure privilégiée, les différences de datation lors de l'utilisation de l'algorithme BBQ et des récessions datées du NBER dans le graphique ci-dessus montrent que la croissance du PIB réel n'est pas la seule mesure prise en compte par la BCDC. L'étude de nombreuses séries de données protège contre l'incertitude du modèle, les révisions de données et d'autres problèmes de mesure qui surviennent dans une série complète telle que le PIB réel. La BCDC identifie un certain nombre d'autres séries comme indicateurs informatifs, y compris le revenu personnel réel moins les paiements de transfert, les ventes réelles de fabrication et de commerce de gros et de détail, et la production industrielle. La BCDC considère la mesure de l'emploi salarié comme l'estimation complète la plus fiable de l'emploi, mais suit également les estimations de l'emploi basées sur l'enquête auprès des ménages du Bureau of Labor Statistics Employment Situation Report. Dans le graphique ci-dessous, nous montrons la série chronologique de chacun de ces indicateurs par rapport au pic d'activité économique désigné par la BCDC. En examinant ces quatre panels, il convient de noter que la plupart du temps, ces séries mensuelles culminent exactement à la date désignée par la BCDC comme le pic de l'activité économique globale.

Ces séries utilisées par le NBER mettent particulièrement l'accent sur les mesures de l'activité manufacturière car elles ont historiquement capturé les mouvements de l'activité économique globale aux États-Unis. Cependant, des preuves récentes suggèrent que cette régularité empirique a perdu de sa pertinence. Au cours de la période 2014-2016, le secteur manufacturier a connu une contraction soutenue (à en juger par la croissance de la production industrielle d'une année à l'autre), mais l'activité économique au sens large aux États-Unis a continué de croître. Cette divergence a été la première occurrence de ce type dans toute l'histoire de cette série (disponible à partir de 1920). Il fournit des preuves suggérant que d'autres indicateurs, tels que les indicateurs du marché du travail, pourraient s'avérer plus fiables à l'avenir par rapport aux indicateurs de la fabrication. Avec cette observation à l'esprit, nous pouvons revisiter notre exercice de «big data», mais étudier la part des points tournants pour chacun des quatre segments de l'économie américaine illustrée dans le graphique ci-dessous.

Comme le montrent clairement les illustrations, les indicateurs du marché du travail semblent être les plus fiables car ils sont moins bruyants et ont moins de «faux positifs» (indiquant une récession alors qu'elle ne s'est pas produite). Les performances en temps réel sont également presque indiscernables des performances de l'échantillon complet, ce qui suggère que le signal que nous pouvons extraire est beaucoup moins sensible aux révisions que le PIB réel. Dans notre prochain article, nous nous concentrons spécifiquement sur les variables du marché du travail et démontrons les propriétés attrayantes qu'ils possèdent pour désigner les expansions et les récessions dans l'économie américaine. Cherchez-le mercredi.