000			01932cam a2200241 4500500
005			20250123141326.0
041			_afre
042			_adc
100	1	0	_aCharpin, Françoise _eauthor
245	0	0	_aEstimation précoce de la croissance
260			_c2009.
500			_a99
520			_aRésuméDans ce travail, l’estimation précoce de la croissance provient d’un modèle à facteurs, extraits d’un nombre réduit de séries mensuelles, ces dernières ayant été choisies par l’algorithme de la régression LARS (Least Angle Regression). On suit en cela le travail de Bai et Ng (2008) qui tranche avec le traditionnel modèle à facteurs, basé sur un très grand nombre de séries mensuelles. Les auteurs préconisent de ne retenir que les séries les plus performantes pour prévoir la croissance « the targeted predictors ». Une pseudo analyse en temps réel est mise en œuvre sur la période 2001-2007 pour estimer la croissance française du trimestre en cours et du trimestre suivant.
520			_aIn this paper, nowcasts are provided by a factor model, where factors are extracted from a small number of monthly series, selected using the LARS algorithm (Least Angle Regression). We follow the work of Bai and Ng (2008) which contrasts strongly with the traditional factor model based on a large information set. They recommend selecting only targeted predictors, i.e. the most informative series to forecast growth. A pseudo real time analysis is carried out to estimate French growth over the period 2001-2007. JEL Classification: C22, C53.
690			_amodele à facteurs
690			_aregression LARS
690			_aprevision
690			_aforecasting
690			_afactor model
690			_atargeted predictors
786	0		_nRevue de l'OFCE | 108 | 1 | 2009-02-23 | p. 31-48 | 1265-9576
856	4	1	_uhttps://shs.cairn.info/revue-de-l-ofce-2009-1-page-31?lang=fr&redirect-ssocas=7080
999			_c838211 _d838211