des données

A.D. OWEN (1979), effectue une comparaison internationale des statistiques descriptives usuelles des révisions des Comptes Nationaux de 30 pays pour l’année 1960, parues dans plu-sieurs publications au cours de la période 1961-1975, dans le United Nations Yearbook of Na-tional Accounts Statistics. Il calcule pour le PIB exprimé en monnaie naNa-tionale courante, le minimum, le maximum, l’écart-type, ainsi que la variation en pourcentage de la première à la seconde publication, pour chacun des 30 pays considérés. Owen remarque des révisions sub-stantielles du PIB. De ce fait, la comparaison internationale des économies devient difficile, d’autant plus que les périodes de publication de chaque pays sont différentes.

H. Glejser et P. Schavey (1987), effectuent une analyse comparative des propriétés sta-tistiques des révisions annuelles du PNB et sept de ses composantes concernant 40 Pays (19 développés et 21 en développement). Ils effectuent un test de nullité des moyennes des révi-sions et testent l’existence d’une corrélation entre les révirévi-sions successives des données. Les questions posées sont la nature de la distribution statistique des révisions et leur fiabilité. En quelque sorte, ils tentent de savoir si les révisions sont de bons estimateurs des données finale-ment publiées.

Sept agrégats publiés dans le United Nations Yearbook of National Accounts Statistics sont analysés : La consommation privée, les dépenses publiques, la FBCF, les exportations de biens et services, les importations de biens et services, le PIB et le PNB. Toutes les séries sont expri-mées en taux de croissance annuel à prix courants de 1956 à 1967, afin d’éviter d’incorporer

les biais possibles dus à un changement de base. Six estimations différentes successives pour chaque année sont prise en considération, des données provisoires qui révisent successivement les séries jusqu’à aboutir à une série finale. Donc pour chaque année et pour chaque série, on teste la première estimation avec les cinq révisions suivantes une à une, de même pour la seconde, la troisième, la quatrième et la cinquième. Afin d’affiner les résultats, les auteurs effectuent deux tests¹⁷, de nullité des moyennes.

Dans la majeure partie des tests, l’hypothèse nulle de moyenne des erreurs des révisions est rejetée. Les erreurs moyennes des révisions successives sont significativement différentes de zéro, sauf pour la dernière révision où elle est toujours nulle, pour un test à erreur de première espèce de 5 %.

Les tests de coefficients de corrélation des différents pays révèlent qu’ils sont parfois signi-ficativement différents de zéro, majoritairement de signes négatifs, et qu’ils changent de signe en zigzag. Les cas où les signes restent inchangés en passant d’une révision à une autre sont assez rares.

Les résultats obtenus pour les pays développés sont plus clairs que ceux pour les pays en développement. Bien que les méthodes d’estimation soient différentes, elles sont relativement proches. La qualité des estimations serait plutôt liée aux outils ainsi qu’aux moyens de com-munications qui peuvent être de moins bonne qualité concernant les pays en développement.

2.4.2 Les études récentes proposées par les experts de l’OCDE

Le problème des révisions a suscité beaucoup d’intérêt ces vingt dernières années. Tout utilisateur de séries macroéconomiques prend conscience que ce phénomène devra être pris en considération, s’il souhaite améliorer la qualité et la fiabilité des données, qu’il utilisera dans ses analyses ou bien ses prévisions. Nadim Ahmad, Sophie Bournot et Francette Koechlin (2004), dans le cadre d’ateliers spécialisés consacrés aux problèmes de la révision des Comptes

Nationauxdes pays de l’OCDE, proposent une description avancée de ce phénomène.

Après avoir effectué un survol des études antérieures, les auteurs présentent une étude des-criptive comparative de sept pays de l’OCDE afin de sensibiliser et encourager les statisticiens chargés d’élaborer les comptes, de prendre en considération l’analyse de la révision comme outil améliorant la fiabilité des données. Cinq sources essentielles impliqueraient la révision des comptes sont définies :

1. Une révision des données par l’amélioration des méthodes d’estimations, de nouvelles techniques et des moyens de calculs plus élaborés.

2. La révision par la mise à jour des estimations à la suite de l’arrivé des informations non disponibles durant les estimations antérieures.

3. Des changements de méthodologie et des changements de définitions (changements de nomenclatures)

4. Une mise à jour des facteurs saisonniers : à chaque CVS, de nouveaux coefficients sai-sonniers affectent et modifient les comptes

5. Des améliorations et des corrections de biais et d’erreurs en général.

Les auteurs donnent ensuite un tableau qui répertorie les dates de diffusion des données selon les pays, une information importante si l’on souhaite effectuer une comparaison inter-nationale. Les économistes de l’OCDE tentent ainsi de regrouper toutes les données des pays membres, afin de constituer une base de données qui classera toutes les versions de chaque compte, publiées périodiquement. Ceci permettra de disposer d’un historique relativement in-téressant, qui permet l’analyse du processus de révisions pour chaque pays.

Les statistiques usuelles sont calculées sur un échantillon de 20 points. Des graphiques de la distribution du processus des révisions tendent à ressembler à une courbe en cloche sauf pour le Japon. Les graphiques portent sur la période allant du premier trimestre 1996 au quatrième trimestre 2002.

consi-dération le processus de révisions dans leurs études et estimations, car il est possible de l’antici-per. Ils gardent néanmoins quelque réserve sur l’échantillon faible de l’analyse en encourageant des études futures, d’effectuer ces mêmes analyses, mais sur des échantillons plus intéressants.

Tommaso Di Fonzo (2005a), faisant partie d’un groupe d’experts de l’OCDE, qui dans le cadre d’ateliers et conférences organisés pour la mise en œuvre d’un système complet de révisions faisant partie intégrante de la publication des séries clé des pays membres. Di Fonzo expose toutes les informations nécessaires ainsi que toutes les obligations relatives au projet. Après avoir présenté quelques définitions usuelles des différentes notions abordées dans le pro-blème des révisions, évitant ainsi des confusions dans les définitions que l’on peut rencontrer d’un pays un à un autre, il donne quelques définitions de statistiques descriptives usuelles uti-lisées à ce jour, permettant de décrire l’ampleur et la nature des révisions. Il expose également les sources pouvant être directement liées aux révisions quelles soient successives ou excep-tionnelles.

Dans le cadre du projet de l’OCDE de publier en plus des MEI¹⁸, une base de données des séries de révisions¹⁹ des données des différents pays, il expose quelles seraient les exigences répondant à ce projet ambitieux. La base d’une bonne prise en considération du problème des révisions demande des efforts importants et un temps considérable afin de pouvoir centraliser toutes les contraintes de chaque pays et les regrouper au sein d’une même institution :

– Une récolte de données historiques regroupant toutes les publications successives de chaque pays, retraçant tous les processus de révisions des données.

– L’étude détaillée des séries des Comptes Nationaux : le PIB et ses composantes.

– La prise en considération de la nature des données, quelles soient brutes ou corrigées des variations saisonnières, en valeur ou en volume.

– La prise en considération des processus de révisions classiques et exceptionnels. La défi-nition de données finales n’existerait pas dans le sens où même si l’on révisait plusieurs fois une série durant toute la période habituelle, un changement de base ou de définition

18. Mean Economic Indicators. Ce sont les indicateurs de référence des économies des pays membres publiées par l’organisation.

pourrait remettre en question cette série.

Di Fonzo note que les publications actuelles du système de révisions au sein de l’OCDE sont en progrès. Les tables seront probablement révisées progressivement jusqu’à obtenir une image la plus proche possible du processus de révisions des différents pays.

Dans sa seconde publication, Di Fonzo (2005b) reprend l’étude effectuée par Ahmad et al. (2004), sur l’analyse descriptive de sept pays de l’OCDE et la généralise pour tous les autres pays. Il expose les différentes statistiques descriptives donnant un aspect de l’erreur moyenne constatée dans les processus de révisions ainsi que leur distribution, sur une période beau-coup plus longue. Deux périodes sont comparées pour montrer le phénomène tendanciellement baissier du processus pour 9 pays. Une période allant du premier trimestre 1995 au quatrième trimestre 2002, et une autre période allant du second trimestre 1997 au quatrième trimestre 2002. Enfin, des tableaux sont donnés qui regroupent les dates de disponibilité des publica-tions successives des séries de chaque pays. Les résultats confirment la baisse tendancielle et l’amélioration des révisions.

McKenzie (2005), expose les différentes méthodes et recommandations permettant d’amé-liorer la rapidité et délais de publication des données. McKenzie fait partie du STES EG (Short-Term Economic Statistics Expert Group). Les exigences engagées fait que les NSO (National Statistics Organisations) œuvrent à rendre disponibles aux utilisateurs des données de plus en plus fiables, avec de délais relativement faibles, compte tenu des contraintes de récolte et de méthodes d’estimations.

L’OCDE a débuté depuis 2004 le traitement de la fiabilité des données et mettant en œuvre un projet complet en progrès constant concernant la révision des données. McKenzie aborde les coûts engendrés résultant d’une diffusion de données rapides et fiables. Il expose les bonnes pratiques nécessaires, que chaque acteur concerné devra reconsidérer : organismes de diffusion, élaboration et amélioration des questionnaires d’enquêtes, efficience des méthodes de collecte, profitants des nouvelles technologies, méthodes d’évaluation et d’estimation des données pré-liminaires.

Elena Tosetto et F. Lequiller- (2006), reprennent la description des révisions de Di Fonzo (2005a, 2005b) et la généralise pour 18 pays de l’OCDE. Les séries sont corrigées des varia-tions saisonnières en prix constants, sur la période premier trimestre 1995 - quatrième trimestre 2002. Cette mise à jour plus élargie sur un nombre plus important de pays membres conforte les résultats précédemment obtenus, avec une moyenne non nulle des erreurs et une baisse tendancielle du processus de révisions.

McKenzie (2006), insiste sur le fait que la demande et la sensibilisation actuelle des agents économiques fait qu’il devienne nécessaire de publier les séries révisées (tout l’historique du processus rencontré dans une politique pour chaque pays), afin que l’on puisse les intégrer dans les analyses et la modélisation, permettant d’améliorer les estimations et les prévisions des comptes. La prochaine étape, du fait que chaque pays possède sa propre politique de révi-sion, serait de regrouper chacune de ces méthodes afin d’accélérer et améliorer les révisions. Une manière de centraliser ce phénomène et le rendre surtout disponible pour des analyses comparatives des économies.

McKenzie (2006) et par la suite, McKenzie et So Young Park (2006), mettent en évidence une analyse des révisions autre que celle concernant les Comptes Nationaux et le PIB. Un indicateur clé important utilisé par tous les acteurs concernés par la croissance économique est analysé pour différents pays. L’indice de production industrielle est repris pour plusieurs pays développés ainsi que quelques autres pays comme la république tchèque et l’Inde. Ils retracent les méthodes de calcul de l’indice ainsi que les origines principales de ses révisions. Chaque pays est présenté, montrant les différentes issues permettant de publier leur indice de production industrielle.

L’indice est un indice de type Laspeyres, où les poids de chaque secteur de l’industrie sont intégrés pour le calculer. Les raisons principales qui conduisent à le réviser sont les corrections des variations saisonnières, automatiquement calculées par les applications comme la méthode X12. L’estimation des coefficients saisonniers est régulière pour prendre en compte la nouvelle saisonnalité dans un historique récent rajouté à celui de la série, amène à revoir l’historique précédent de cette série en intégrant les nouveaux coefficients.

La seconde raison revient aux informations incomplètes durant la période de publication d’un mois, qui sera complétée les années suivantes, intégrées par la suite pour réviser l’indice.

L’analyse descriptive des révisions de l’indice de production industrielle concerne tous les pays de l’OCDE (à l’exception de l’Islande) ainsi que l’Inde, la Russie, le Brésil, et l’Afrique du Sud.

McKenzie et Adam (2007), effectuent une mise à jour des études descriptives préalable-ment effectuées par Tosetto et Lequiller (2006), pour 18 pays des Comptes Nationaux Tri-mestriels en volume, corrigés des variations saisonnières. L’analyse est étendue à la période quatrième trimestre 1994 - troisième trimestre 2006.

En plus de l’analyse des révisions trimestrielles (révision d’un trimestre à un autre), une analyse des révisions annuelles est effectuée. Les résultats obtenus confortent et complètent les études précédentes. Les plus petites révisions concernent le Canada, les Etats-Unis, la Suisse, l’Allemagne, l’Espagne, la France, l’Italie et le Royaume-Uni. Des révisons relativement plus importantes existent en Australie, la Belgique et les Pays-Bas. Les plus fortes révisions se retrouvent au Danemark, en Finlande, au Japon, en Korée, en Nouvelle Zélande et plus parti-culièrement en Norvège et au Portugal.

La tendance de long terme des révisions tend à montrer une évolution positive. Après in-troduction de nouvelles méthodes pour certains pays, les révisions semblent être moins portantes. Tout laisse à penser que l’amélioration des données avec des révisions moins im-portantes va de pair avec la prise de conscience en constante évolution, notamment depuis les dernières manifestations encourageant les organismes statistiques à traiter de manière plus ap-profondie ce phénomène. Les révisions font dorénavant partie intégrante de la publication des séries fiables avec des délais optimisés. L’étape suivante concernera l’amélioration de tout ce qui est en relation avec ce phénomène et progressivement, centraliser toutes les politiques de révisions de sorte à ce que l’OCDE publie des statistiques permettant la comparaison interna-tionale.

Dans le cadre d’un séminaire²⁰, Elena Tosetto et David Brackfield (2009) effectuent une mise à jour rapide de l’analyse des révisions des Comptes Nationaux, pour 18 pays de l’OCDE, poursuivant les études précédentes proposées par Di Fonzo, Elena, Ahmad et al. Et McKenzie.

Des graphiques présentent les statistiques usuelles des révisions pour les différents pays. Aucune information supplémentaire ne pourra être mentionnée comparée aux analyses précé-dentes, sauf le fait qu’elles soient mises à jours et effectuées sur des données plus récentes. Le but de cette intervention, au vu des demandes de plus en plus manifestées sur les informations relatives à la fiabilité des données publiées, les auteurs informent les utilisateurs sur la dispo-nibilité des outils actuellement, permettant d’intégrer le phénomène des révisions dans leurs études, ce qui leur permettra d’améliorer la fiabilité de leurs résultats.

2.5 Le processus de révision des pays membres de l’OCDE

Nous exposerons ici les résultats récents obtenus par l’OCDE, pour les Comptes Nationaux Trimestrielsde 18 Pays, représentant en majorité des économies développées. L’analyse com-parative porte sur des statistiques descriptives mettant en évidence différents points intéressants des processus de révisions. Chaque pays a sa propre politique de révisions. Elle présente es-sentiellement la contrainte de diffusion des données relative aux délais de collecte, plus ou moins différents. Les méthodologies d’estimations sont également propres à chaque pays mais présentent quelques similitudes, utilisant des indicateurs mensuels essentiellement, plus rapide-ment disponibles que les séries trimestrielles. Les points manquants pour chaque trimestre, non encore disponibles, sont estimés par extrapolation des relations avec les indicateurs mensuels. La comparaison permettant de corriger les erreurs d’estimation se fera par la suite sur les séries des comptes annuels.

Nous présenterons d’abord les définitions ainsi que l’utilité des principales statistiques uti-lisées par Tommaso Di Fonzo (2005), qui a dans un premier temps élargi les études d’Ahmad

20. International Seminar on Timeliness, Methodology and Comparability of Rapid Estimates of Economic Trends 27 - 29 May 2009, Ottawa, Canada.

et al. (2004), en rajoutant plusieurs autres pays à l’analyse sur des historiques des données plus importants. McKenzie et Adam (2007) reprennent la même étude de Di Fonzo, permettant d’avoir des informations mises à jour des statistiques calculées des révisions. Ces résultats que nous présenterons, sont plus récents et assez explicites. Nous tenterons par la suite de jeter un regard sur les résultats obtenus et en tirerons des conclusions concernant la comparaison de ces statistiques pour les différents pays.

2.5.1 Les statistiques usuelles, comme outil d’analyse descriptive des

ré-visions

Avant d’exposer et analyser les résultats statistiques, nous présenterons les indicateurs rete-nus par l’OCDE pour analyser les révisions des 18 pays :

Estimation ultérieure(Latest)

L_t

Il s’agit de l’estimation la plus récente d’un trimestre (ou mois) considéré. Nous ne pouvons pas la définir comme étant une estimation finale, car elle pourrait subir une révision exception-nelle après quelques années, en raison d’un changement de définition, de base ou de méthodo-logie. Dans le cas analysé, cette estimation peut survenir 5 mois, un, deux ou trois années après la première estimation d’un chiffre.

Estimation antérieure provisoire(Preliminary)

P_t

Il s’agit de l’estimation non encore révisées. La première estimation d’un chiffre mensuel ou trimestriel.

¯ R= ¹ n n

∑

t=1 R_t, où R_t = L_t− P_t

Cette statistique permet de donner un aperçu global sur une période de l’amplitude des révisions. Son intérêt portera sur la comparaison des moyennes des révisions en considérant plusieurs périodicités, permettant ainsi de voir son évolution croissante ou décroissante selon les pays analysés. Une révision forte exceptionnelle, ou bien une forte variation du signe de la révision, peuvent fausser cette moyenne.

Moyenne absolue des révisions(Mean Absolute Revision)

MAR= ¹ n n

∑

t=1 |L_t− P_t| = ¹ n n

∑

t=1 |R_t|

Permet d’évaluer l’amplitude globale des révisions sans prendre en considération leur signe. Sa comparaison avec la moyenne permet de vérifier l’évolution des révisions au cours du temps.

Moyenne absolue relative des révisions(Relative Mean Absolute Revision)

RMAR= 1 n n

∑

t=1 |L_t− P_t| 1 n n

∑

t=1 |L_t| = 1 n n

∑

t=1 |R_t| 1 n n

∑

t=1 |L_t|

Comme son nom l’indique, cette statistique permet de voir l’ampleur d’une révision relati-vement à la révision ultérieure d’un même chiffre.

Révision quadratique moyenne(Mean Squared Revision)

MSR= ¹ n n

∑

t=1 (L_t− P_t)²= ¹ n n

∑

t=1 (R_t)²

La révision quadratique moyenne (élevée au carré) permet de donner une précision supplé-mentaire plus exigeante concernant l’amplitude et l’évolution des révisions.

Statistique t ajustée

t= _p ^R¯

VAR( ¯R) ⁼

¯ R

st.dev.( ¯R) − HAC_ f ormula ⁼

¯ R s 1 n(n−1){ n

∑

t=1 (R_t− ¯R)²+³ 4 n

∑

t=2 (R_t− ¯R)(R_t−1− ¯R) +² 3 n

∑

t=3 (R_t− ¯R)(R_t−2− ¯R)}

La statistique t permet de tester la significativité de la nullité des moyennes des révisions, en comparant sa valeur à des valeurs fixées dans des tables pré calculées, suivant la loi de probabi-lité des moyennes testées. Elle est ajustée par une correction de la variance hétéroscédastique.

Intervalle, ou dispersion

révision max. - révision min.

Permet de vérifier la dispersion globale d’une révision. Un gros écart n’implique pas direc-tement une forte révision par la suite. Cet écart peut cependant être comparé entre les différents pays analysés, afin de voir quels sont ces pays qui présentent des révisions plus ou moins im-portantes.

Proportion des révisions et des estimations préliminaires de même signe

%L > P

Permet d’exprimer la proportion où le processus des révisions présente une évolution régu-lière.

Proportion des L et P de mêmes signes

%Signe(L) = Signe(P)

Permet d’exprimer si les points de retournement ont été bien ou mal estimés après avoir révisé les séries. Plus les signes sont identiques et plus la régularité des révisions confortera la corrélation du processus des révisions avec le cycle économique.

Variances des estimations antérieure et ultérieure

V(L) = ¹ n n

∑

t=1 (L_t− ¯L)² V(P) =¹ n n

∑

t=1 (P_t− ¯P)² Statistique U de Theil U²= _n^MSR

∑

t=1 L²_t/n

Décomposition de la révision quadratique moyenne

MSR= ¯R²+ (S_P− ρSL)²+ (1 − ρ²)S_L²

1 = U M +U R +U D

U M= ^R¯

2

MSR; U R = ^(SP− ρSL)²

MSR ; U D = (1 − ρ²)S²_L MSR

L’équation d’analyse de la variance est tirée du modèle de régression basé sur l’équation de

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