Caractérisation et datation des cycles économiques en zone euro

CARACTÉRISATION ET DATATION DES CYCLES ÉCONOMIQUES ENZONE EURO Laurent Ferrara Presses de Sciences Po | Revue économique 2009/3 - Vol. 60pages 703 à 712

ISSN 0035-2764

Article disponible en ligne à l'adresse:

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Pour citer cet article :

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Ferrara Laurent, « Caractérisation et datation des cycles économiques en zone euro »,

Revue économique, 2009/3 Vol. 60, p. 703-712. DOI : 10.3917/reco.603.0703

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Revueéconomique – vol. 60, N° 3, mai 2009, p. 703-712

Caractérisation et datation des cycles économiques en zone euro

1Laurent Ferrara*

L’actualité économique récente est venue souligner avec force que les cycles économiques n’étaient pas morts. Dans cet article, nous mettons en évidence l’intérêt pour les conjoncturistes d’une datation des cycles, nous proposons une typologie des différents cycles considérés dans l’analyse empirique conjoncturelle, puis nous présentons quelques résultats récents relatifs à la datation des points de retournement en zone euro.

CharaCterizatioN aNd datiNg oF eCoNomiC CyCLes iN the euro area

Recent economic events have pointed out that economic cycles are still alive. In this paper, we underline the interest in short-term economic analysis of a dating chronology for the cycles, we propose a typology a various cycles usually conside-red in short-term empirical analyses, last we present some recent results on turning points chronologies in the Euro area.

Classifications JEL : C22, C52, E32.

ImportanCE dE la datatIon dEs CyClEs

L’actualité économique de la fin de l’année 2008 est venue mettre à nouveau en lumière que, contrairement à certains discours répandus ces dernières années, les cycles économiques n’étaient pas morts. dans la foulée de la crise des crédits subprimes aux États-unis dès l’été 2007, la crise financière internationale a fait poindre à nouveau des risques de récession économique de part et d’autre de l’atlantique.

Les travaux originaux menés au nber, depuis sa création en 1920, sur les méthodes descriptives des cycles économiques, en particulier par arthur Burns et Wesley mitchell [1946], ont permis de définir des concepts sur les cycles qui restent encore aujourd’hui d’actualité. ainsi, le cycle classique, ou cycle des affaires (businesscycle), est défini comme la succession des phases de récession

* Banque de France, direction de la Conjoncture et des Prévisions macroéconomiques, 31 rue Croix-des-Petits-Champs, 46-1383 dcpm-diaconj, 75049 Paris cedex 01. Courriel : [email protected]

L’auteur tient à remercier J. anas, m. Billio, o. darné et g.L. mazzi pour les nombreuses discussions sur le sujet. Les vues exprimées dans cet article n’engagent que l’auteur et ne reflètent pas nécessairement celles de la Banque de France.

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et d’expansion économiques, délimitées par des pics (plus haut niveau d’acti-vité) et des creux (plus bas niveau d’activité). Les auteurs ont souligné trois caractéristiques principales de ce cycle : la durée, l’amplitude et la diffusion au sein de l’économie. C’est la règle dite des « 3d » : Duration, Depth et Diffu-sion. d’autres caractéristiques du cycle classique ont également été mises en évidence telles que la forme du cycle, par exemple plus ou moins abrupt, ou le comportement asymétrique des phases.

une des principales difficultés réside toutefois dans la définition précise du cycle économique. une définition du cycle classique largement acceptée par les experts est celle proposée par Burns et mitchell [1946] selon laquelle « les cycles d’affaires sont un type de fluctuations que l’on trouve dans les grands agrégats d’activité économique d’un pays […] : un cycle est constitué de périodes d’ex-pansion qui ont lieu à peu près en même temps dans plusieurs domaines d’activité suivies de périodes de récession… ». Cette définition met en évidence deux faits stylisés : le co-mouvement et la non-linéarité. Le co-mouvement signifie que la plupart des séries macroéconomiques évoluent ensemble au cours d’un même cycle, avec un retard plus ou moins grand selon le type de séries considérées. La non-linéarité est due au fait que le comportement d’une série macroéconomique, lors d’une phase d’expansion économique, diffère de celui observé lors d’une phase de contraction.

ainsi, il n’est pas trivial de mettre en évidence l’occurrence d’une réces-sion. Les États-unis ont été les premiers à proposer une chronologie officielle des points de retournement du cycle des affaires en mettant sur pied au nber un comité de datation (Dating Committee) composé de sept experts dont le rôle consiste à déterminer les dates d’entrée et de sortie des récessions améri-caines. Cette chronologie des récessions, établie par le comité de datation du nber depuis 1854, fait autorité parmi les experts et sert ainsi de référence à de nombreuses analyses empiriques, notamment en termes de comparaisons inter-nationales des cycles. elle permet également d’établir une classification des indi-cateurs économiques par rapport au cycle de référence (avancés, coïncidents ou retardés). s’agissant de la dernière récession, le comité de datation a annoncé le 11 décembre 2008 que les États-unis étaient entrés en récession au cours du mois de décembre 20071.

en europe, où il n’existe pas de datation de référence, le cepr s’est inspiré de l’expérience américaine et a créé en 2003 un comité de datation composé de huit économistes afin de proposer une chronologie des points de retournement du cycle des affaires pour la zone euro (cepr [2003])2. eurostat s’est également intéressé à ce sujet (mazzi et savio [2006]) et de nombreuses études académi-ques ont participé au débat sur la méthodologie à utiliser pour créer une datation de référence des cycles. Parmi les institutions internationales, l’ocde met à jour une datation du cycle de croissance pour l’ensemble de la zone euro et la bce a également proposé une datation pour le cycle de croissance dans la zone euro (bce [2001]). Pour une revue récente de la littérature sur les différentes datations des cycles des affaires et de croissance en zone euro, on se référera à l’étude d’anas, Billio, Ferrara et mazzi [2008].

1. Voir www.nber.org/cycles/2. Le 31 mars 2009, le comité de datation du cepr a validé un pic du cycle des affaires en zone

euro au premier trimestre 2008.

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appréhender l’analyse conjoncturelle à travers le cycle économique est un concept qui a été entrepris à grande échelle au début des années 1920, avec les travaux de Wesley mitchell, puis arthur Burns au nber, poursuivis, par exemple, par geoffrey moore à l’ecri (EconomicCycleResearchInstitute), par Victor zarnowitz au ConferenceBoardou par l’ocde et ses CompositeLeadingIndicators (cli). Les principaux objectifs de l’analyse cyclique sont de détecter en temps réel et d’anticiper autant que possible les fluctuations économiques en accordant une attention particulière aux points de retournement. atteindre ces objectifs dépend fortement de la disponibilité d’une analyse historique fiable des principaux événements cycliques. en effet, lorsqu’on cherche, par exemple, à développer un indicateur de retournement cyclique, il est important de disposer d’une chronologie de référence des points de retournement des cycles à partir de laquelle on pourra juger de la qualité de l’indicateur. ainsi, une datation précise des points de retournements passés et une description détaillée des mouvements cycliques (longueur, amplitude, symétrie, …) sont des éléments essentiels de cette analyse historique. de plus, une comparaison détaillée de la convergence et de la synchronisation des fluctuations cycliques parmi les secteurs ou les pays d’une zone constitue un complément utile à l’analyse précédente afin d’identifier les comportements communs et idiosyncratiques.

toutefois, certains points doivent être pris en compte. d’abord, il est important de clarifier les différentes définitions des cycles parmi les cycles des affaires, de croissance et d’accélération. Chacune des caractérisations fait appel à des aspects spécifiques et possède ses propres avantages et inconvénients. ensuite, l’exercice de datation doit faire appel à des séries historiques suffisamment longues pour couvrir plusieurs phases. en pratique, ce pré-requis est souvent difficile à remplir car les séries peuvent être affectées par des changements méthodologiques ou de classification (pays, secteurs, …). en particulier, au sein de la zone euro, il n’existe pas forcément de séries longues pour tous les agrégats. enfin, les éviden-ces statistiques doivent être interprétées et validées d’un point de vue économique et politique, notamment si l’objectif est de proposer une datation officielle.

Les méthodes utilisées pour établir une datation officielle doivent posséder certaines propriétés. Notamment, la méthode doit être la plus transparente possi-ble afin de pouvoir être répliquée par les chercheurs ; elle doit être adaptable à différents pays et différentes variables ; la chronologie doit être robuste aux valeurs extrêmes et à l’échantillon utilisé ; la chronologie ne doit pas être révi-sée au cours du temps. Cette dernière propriété explique en partie pourquoi il existe un délai substantiel entre les annonces du comité de datation du nber et les dates des entrées et sorties de récession. Par exemple, le pic du cycle des affaires américain de juillet 1990 a été annoncé en avril 1991 et le creux de mars 1991 en décembre 1992. s’agissant de la récession de 2001, le pic de mars 2001 a été annoncé en novembre 2001 et le creux de novembre 2001 seulement en juillet 2003. enfin, le commencement de la dernière récession, daté de décembre 2007, a été annoncé le 11 décembre 2008, soit avec un an de retard. on renverra le lecteur intéressé à l’article d’anas, Billio, Ferrara et Loduca [2006] pour une discussion approfondie sur ces points.

dans cet article, nous présentons une typologie des cycles considérés dans la littérature sur le sujet, puis nous donnons les principales datations proposées pour chaque cycle dans la zone euro, en particulier celle du cycle d’accéléra-tion proposée par darné et Ferrara [2008] et présentée au colloque de l’afse en septembre 2008.

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UnE typologIE dEs CyClEs éConomIqUEs

Parmi la multitude de travaux empiriques sur l’analyse cyclique, une certaine confusion apparaît quant à la définition des cycles. or, il est important de savoir exactement quel est le type de cycle que l’on cherche à dater puis à suivre en temps réel. dans la littérature relative au suivi empirique des cycles, on relève ainsi trois types de cycle : le cycle des affaires (business cycle), le cycle de croissance (growthcycle ou outputgap) et le cycle d’accélération (accelerationcycle ou growthratecycle), dont les caractéristiques diffèrent. on se réfère, par exemple, à anas et Ferrara [2004] ou à zarnowitz et ozyldirim [2006] pour une description détaillée des caractéristiques de ces cycles et pour l’enchaînement de leurs différents points de retournement. Nous présentons ci-dessous leurs principales caractéristiques.

le cycle des affaires

de manière simple, le cycle des affaires est le cycle du niveau de l’activité, tel que défini par Burns et mitchell [1946]. ses points de retournement opposent les périodes de croissance négative (ou récessions) aux périodes de croissance positive (ou expansions). suivant cette définition du cycle, les pics et les creux correspondent donc aux entrées et sorties de récession. Ce cycle des affaires est caractérisé par un mouvement commun à des nombreuses variables économiques et par la présence de fortes asymétries selon la phase du cycle.

La durée d’une phase d’expansion correspond au temps entre le creux d’acti-vité, qui marque la fin de la récession, et le pic d’activité, qui marque la fin de la phase d’expansion. La durée d’une phase de récession est définie inverse-ment. dans leur définition séminale, Burns et mitchell notent que les phases du cycle doivent durer au moins quelques mois, sans préciser cependant de durée minimale. Par exemple, dans l’algorithme de Bry et Boschan [1971], la durée minimale d’une phase est de cinq mois et la durée minimale d’un cycle complet, de pic à pic ou de creux à creux, est de quinze mois. on retrouve générale-ment ces valeurs empiriques dans certains textes de recherche ou des articles de presse qui considèrent qu’un pays est en récession si le taux de croissance de son pib reste négatif deux trimestres consécutifs. La durée des phases d’expansion et de récession est asymétrique, la durée moyenne depuis 1970 d’une réces-sion dans la zone euro (reconstituée à partir de l’ensemble des pays) étant d’un an, celle d’une expansion variant entre huit et onze ans selon les études. de nombreux chercheurs se sont posé la question de savoir si la probabilité qu’une phase s’achève augmentait avec le temps, c’est-à-dire si le cycle présentait la propriété de dépendance à la durée (durationdependence). en se basant sur des données américaines depuis 1946, il semblerait que seules les phases de réces-sion exhibent cette propriété. L’amplitude d’une phase d’expansion correspond à l’écart entre la valeur de la série (qui peut être prise en logarithmes) au creux et celle au pic d’activité. L’amplitude d’une phase de récession est définie inver-sement. Pour être reconnue comme telle, une phase de récession doit avoir une amplitude suffisante, mais, là encore, il n’existe pas de valeur minimale théori-que. une asymétrie entre les phases existe au niveau de l’amplitude, les phases d’expansion étant plus amples.

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Certains auteurs ont proposé d’utiliser une combinaison de la durée, notée di , et de l’amplitude, notée ai , pour caractériser une phase i du cycle. Par exemple, la sévérité si d’une phase est définie comme le produit , A D ,0 5 i i# # cette valeur est aussi connue comme « l’approximation triangulaire des mouvements cumulés » (triangleapproximationtothecumulativemovements). La sévérité d’une récession mesure la perte totale en supposant que cette phase est décrite par un triangle rectangle dont la base est la durée et la hauteur l’amplitude ; la perte est ainsi l’aire de ce triangle. Cependant, les vrais mouvements cumulés de la phase i, notés Ci , diffèrent généralement de la sévérité Si . L’écart entre ces deux valeurs constitue une mesure de la forme de la phase. harding et Pagan [2002] proposent d’utiliser comme indicateur l’excess cumulated movementsdéfini par : E S C , A D .0 5i i i i i#= - +_ i Cette valeur permet de mettre en évidence des phases concaves et convexes.

le cycle de croissance

historiquement, le cycle de croissance trouve son origine au nber dans un article écrit par ilse mintz en 1969 dans lequel l’auteur introduit le concept de cycle de déviation (deviationcycle) qui mesure l’écart à un instant donné entre la variable censée représenter l’évolution globale de l’économie, en général le pib, et sa tendance de long terme. La tendance de long terme peut être vue comme la croissance tendancielle ou potentielle selon les appellations. Le pic de ce cycle correspond au moment où le taux de croissance repasse en dessous du taux de croissance tendanciel (l’output gap est alors à un maximum) et, par symétrie, le creux représente le moment où il repasse au-dessus (l’output gap atteint alors un minimum).

il s’agit donc, d’un point de vue économétrique, de décomposer une série de production non stationnaire en une partie structurelle de long terme, la tendance, et une partie conjoncturelle de court-moyen terme, le cycle de croissance, supposé stationnaire. une première utilisation pratique à une échelle internationale de ce cycle a été proposée par le nber sous l’impulsion de Philip Klein et geoffrey moore au début des années 1970. Par la suite, l’ocde a popularisé cette notion de cycle de croissance à travers la diffusion de ses indicateurs avancés composites (CompositeLeading Indicators), toujours calculés par l’institution internatio-nale depuis 1981, et visant à anticiper en temps réel les pics et les creux du cycle de croissance. en fait, le problème majeur de l’utilisation du cycle de croissance en temps réel se trouve être l’estimation de la tendance, à cause des effets de bords engendrés par les méthodes. en effet, l’ajout de nouveaux points à la série d’observation entraîne une ré-estimation de la tendance qui peut conduire à des révisions drastiques des valeurs et à une modification du diagnostic conjoncturel. Ceci a d’ailleurs conduit certains organismes, comme l’ecri, à abandonner le suivi conjoncturel du cycle de croissance pour se focaliser sur les cycles d’affai-res et d’accélération. Les méthodes de décomposition tendance-cycle représen-tent une part importante de la littérature économétrique dont il serait ambitieux de faire une revue exhaustive. Ces méthodes vont des outils statistiques, plus ou moins élaborés, aux fonctions de production, qui calculent un écart de croissance (outputgap), en passant par les filtres spectraux et les modèles à composan-tes inobservables. toutes les approches développées proposent des estimations différentes des composantes, mais il est délicat de se prononcer en faveur de

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l’une ou de l’autre. dans un cadre univarié, si on suppose qu’on observe une série Y ,t_ i pour , , N,t 1 f= corrigée des variations saisonnières, la méthode idéale consisterait à obtenir trois composantes T ,t_ i C ,t_ i et ,tf_ i indépendantes

entre elles et de telle sorte que Y T C ,t t t t= + + f où Tt_ i est la tendance, Ct_ i le cycle de croissance et tf_ i une composante aléatoire. de manière intuitive, la tendance se doit d’être une composante très lisse qui ne réagit que très peu ou pas du tout aux inflexions conjoncturelles.

le cycle d’accélération

Le cycle d’accélération distingue les phases de hausse et de baisse du taux de croissance de l’économie, soit, respectivement, les phases d’accélération et de décélération de l’activité. Le pic de ce cycle représente le maximum local atteint par le taux de croissance et le creux indique le minimum local de ce taux. Ce cycle possède une fréquence plus élevée que les autres cycles, notamment pour les pays de la zone euro, et intéresse de fait particulièrement les conjoncturistes. en particulier, il semble que, depuis son creux de la mi-2003, le cycle de crois-sance de la zone euro a connu une réduction de sa variance. en effet, depuis lors, la zone euro a connu une succession de phases cycliques courtes et d’amplitude réduite qui pourraient être mieux caractérisées par le cycle d’accélération que par le cycle de croissance. Par comparaison avec les autres types de cycle, le cycle d’accélération possède l’inconvénient d’être plus volatil, donc plus difficile à dater et à suivre en temps réel.

en ce qui concerne la chronologie des points de retournement, un pic du cycle de croissance est nécessairement précédé par un pic du cycle d’accélération ; en effet l’activité décélère avant de connaître une croissance qui passe en dessous de sa croissance tendancielle. en revanche, on notera que l’inverse n’est pas vrai : un pic du cycle d’accélération n’est pas forcément suivi par un pic du cycle de croissance. dans le cas d’une ré-accélération de l’activité économique, ce cycle d’accélération est très informatif car son creux est le premier signal positif qui pourra être donné au cours d’une sortie de récession ou d’une sortie d’un cycle de croissance. on notera également que le cycle d’accélération n’est pas forcément interprétable du point de vue de l’analyse économique à moyen-terme. Ce cycle aide plutôt le conjoncturiste dans son analyse et sa prévision de court-terme pour le trimestre en cours et les deux trimestres suivants.

méthodEs Et résUltats

Le renouveau des approches cycliques est lié au développement récent de méthodes économétriques sophistiquées permettant de décrire les cycles. dans la littérature, il existe principalement deux types de méthodes pour mettre en évidence ces pics et ces creux : d’une part, des méthodes de type non para-métrique et, d’autre part, des méthodes de type paramétrique basées sur des modèles de séries chronologiques non linéaires. un autre champ méthodolo-gique concerne les modèles à composantes inobservables à la harvey [1989],

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on se référera par exemple à Bentoglio, Fayolle et Lemoine [2002] pour une application sur la zone euro.

Les méthodes non paramétriques découlent des méthodes graphiques de recherche des maxima et minima locaux. il existe plusieurs algorithmes de reconnaissance de forme permettant de traduire une simple inspection graphique, mais le plus connu est sans nul doute celui proposé par Bry et Boschan [1971], utilisé dans les offices statistiques ainsi que dans de nombreux travaux acadé-miques. Cet algorithme a été largement plébiscité grâce à sa facilité d’utilisation et sa transparence, le rendant ainsi reproductible par d’autres personnes, sur diverses données. Basiquement, si on note Yt_ i la série d’intérêt, sur laquelle on aura déjà procédé à des traitements statistiques adéquats, le cœur de l’algorithme détecte un pic à la date t si :

Y > Y , Y > Y , , , Kk 1t t k t t k f=- +# -,

et un creux à la date t si :

Y < Y , Y < Y , , , Kk 1t t k t t k f=- +# -,

où K 2= pour des séries trimestrielles et K 5= pour des séries mensuelles.

Les méthodes paramétriques sont principalement basées sur des modèles non linéaires de séries chronologiques issus des récents développements en écono-métrie et statistique. en particulier, les modèles à changements de régimes markoviens, popularisés en économie par hamilton [1989], ont prouvé être bien adaptés à la mesure des caractéristiques des cycles et ont donné lieu à de multi-ples adaptations permettant de prendre en compte la plupart des caractéristiques du cycle observées sur les données. de nombreuses extensions de ce type de modèles ont été proposées dans la littérature afin, par exemple, d’intégrer simul-tanément plusieurs variables, de tenir compte de probabilités de transition dyna-miques ou de modéliser des variables qualitatives (grégoir et Lenglart [2000]).

Ce type de modèle est intéressant pour les praticiens car il permet d’obtenir à tout moment une probabilité d’occurrence d’une certaine variable inobserva-ble, à valeurs dans l’ensemble , , K ,1 f" , qui est supposée suivre une chaîne de markov à K états. en macroéconomie, la variable inobservable, que l’on note S ,t t_ i est supposée représenter l’état courant de l’activité économique

et le nombre K de régimes est généralement supposé égal à deux ou à trois. Les moments où la variable change de régime sont supposés être les points de retournement d’un certain cycle.

La variable St t_ i est spécifiée comme une chaîne de markov à K régimes, c’est-à-dire que, pour tout t, st ne dépend que de S ,t 1- i.e.:pour , , , K :i j 1 f=

P S S , S , P S Sj i i j i pt t t t t ij1 2 1f= = = = = = =- - -` `j j .

Les probabilités pK, , ,ij i j 1 f=

` j sont appelées les probabilités de transition ;

elles mesurent la probabilité de rester dans le même régime et de passer d’un régime à l’autre et constituent ainsi une mesure de la persistance du régime i. L’estimation des paramètres du modèle se fait par maximum de vraisem-blance en utilisant un algorithme de filtrage. L’étape d’estimation permet de récupérer à chaque date t la probabilité filtrée d’appartenir au régime i, pour

, , K, P S X , , X , .i i1 t t 1f f= = i` j ainsi, à chaque instant, on pourra inférer

que l’activité économique se trouve dans le régime de croissance qui présente la plus forte probabilité filtrée.

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À partir de la chaîne de markov précédente S ,t t_ i on peut définir différents

types de modèles économétriques à changements de régimes markoviens dont la structure et les paramètres dépendent du régime dans lequel se trouve la chaîne de markov. Par exemple, on définit le modèle auto-régressif d’ordre p, AR ,p_ i à changements de régimes Xt t_ i s’il vérifie l’équation suivante :

X X XS S St t t t p t p t p t1 1 1 f= + - + + - +n z n z n f- - - -_ `i j

où Stn est la moyenne du processus au temps tet où t tf_ i est un processus bruit

blanc gaussien de variance finie inconnue v2 qui peut également dépendre du régime.

Cette variété de choix dans les méthodes économétriques de datation des cycles, à laquelle s’ajoute une diversité dans le choix des variables considérées dans l’analyse, implique des résultats sur les dates des points de retournement qui peuvent varier sensiblement. Parmi les différents travaux sur la datation des cycles en zone euro, on citera également Krolzig [2001], artis, marcellino et Proietti [2002], artis, Krolzig et toro [2004] ou anas, Billio, Ferrara et Loduca [2006].

Nous présentons ci-dessous quelques résultats sur les datations des trois types de cycle en zone euro. s’agissant du cycle des affaires, les datations d’eurostat et du cepr sont relativement consistantes ; elles mettent en évidence trois périodes de récessions, à savoir les premier et second chocs pétroliers puis la récession de 1992-1993 consécutive à la récession américaine de 1991. eurostat considère que le second choc pétrolier a donné lieu à deux récessions distinctes en 1980 et en 1981-1982 (double-dip), alors que le cepr diagnostique une seule phase récessive continue de 1980 à 1982. s’agissant du cycle de croissance, eurostat met évidence quatre cycles de croissance (de pic à pic) depuis le début des années 1970, quatre d’entre eux ayant donné lieu à des récessions. La bce souligne deux cycles supplémentaires depuis les années 1980, en 1984 et en 1990-1991 dans la foulée de la réunification allemande. depuis la dernière récession, les deux datations indiquent que la zone euro a connu trois phases baissières du cycle de croissance pendant lesquelles la croissance est repassée en dessous de sa croissance tendancielle : en 1995-1996, en 1998-1999 suite à la crise asiatique, et en 2000-2003 dans le sillage de la récession américaine de 2001. on notera que, pour la première fois depuis les années 1970, une récession américaine (en 2001) n’a, semble-t-il, pas entraîné la zone euro dans une spirale récessive. en 2001, la zone euro a seulement été touchée par un long cycle de croissance à cette période, qui a duré jusqu’à la mi-2003. il s’agit également de la première fois où une récession dans l’industrie ne s’est pas propagée à l’ensemble de l’activité économique. s’agissant du cycle d’accélération, dans l’article de darné et Ferrara [2008] nous identifions six cycles d’accélération de pic à pic depuis 1986. La période 1987-1993 est très affectée par de nombreux mouvements de très haute fréquence qui viennent brouiller le signal. depuis la ré-accélération de 1993, les cycles sont plus nets. on retrouve en particulier toutes les fluctuations présentes dans le cycle de croissance, avec le décalage attendu. en effet, les points de retournement du cycle d’accélération interviennent avec une avance moyenne d’environ onze mois pour les pics et quatre mois pour les creux. outre ces phases communes aux cycles de croissance et d’accélération, la zone euro a connu une phase d’accélération en 2001-2002, au milieu de la longue période de croissance extrêmement faible du début de l’année 2001 à la mi-2003 (environ 0,16 % par trimestre en moyenne), et une année de décélération en 2004. on

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observe également que la décélération de l’activité en zone euro a commencé dès le printemps 2006. Cette décélération s’est poursuivie d’un point de retour-nement du cycle de croissance, puis d’une récession en zone euro.

tableau 1. Datations du cycle des affaires en zone euro

eurostat cepr

dates Pic Creux Pic Creux

1974-1975 1974Q2 1975Q1 1974Q3 1975Q1

1980 1980Q1 1980Q4 1980Q1

1982 1981Q4 1982Q4 1982Q3

1992-1993 1992Q1 1993Q1 1992Q1 1993Q3

Source : mazzi et savio [2006], et cepr [2003].

tableau 2. Datations du cycle de croissance en zone euro

eurostat bce


1974-1975 1974Q1 1975Q3 na na

1977-1978 1977Q1 1978Q2 na na

1979-1981 1979Q4 1981Q1 na na

1981-1982 1981Q4 1982Q4 na 1982Q4

1984 1984Q1 1984Q4

1986-1987 1986Q1 1987Q2 1985Q4 1987Q2

1990-1991 1990Q3 1991Q2

1992-1993 1992Q1 1993Q3 1992Q1 1993Q3

1995-1996 1995Q1 1996Q4 1995Q1 1997Q1

1998-1999 1998Q1 1999Q1 1998Q1 1999Q1

2000-2003 2000Q4 2003Q2 2000Q2

Source : mazzi et savio [2006], et bce [2001].

tableau 3. Datations du cycle d’accélération en zone euro

darné-Ferrara euroCoin


1987-1993 1987m5 1993m1 na na

1994-1996 1994m3 1996m2 na na

1997-1998 1997m4 1998m10 na na

1999-2001 1999m9 2001m9 2000m2 2001m11

2002-2003 2002m7 2003m4 2002m6 2003m4

2004 2004m1 2004m11 2004m1 2005m1

2006-? 2006m4 2006m5

Source : darné et Ferrara [2008], et altissimo etal. [2007].

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Caractérisation et datation des cycles économiques en zone euro