Résumé: Cette étude présente un modèle simple de prévision du taux de change réel effectif américain. Parmi un grand nombre de modèles à correction d'erreurs, nous avons choisi celui dont la qualité des prévisions hors échantillon, réalisées sur la période 1992T3-2002T1, était la meilleure. Au sein du modèle retenu, le taux de change réel effectif est cointégré avec la productivité relative et le prix réel du pétrole. La dynamique de court terme est fonction de l'évolution du différentiel des taux de croissance du PIB réel, de la première différence du ratio des actifs nets à l'étranger au PIB, du différentiel des taux d'intérêt réels et, finalement, des chocs ayant un effet temporaire sur le prix réel du pétrole et la productivité relative. Les exercices de prévision hors échantillon montrent que le modèle génère des erreurs quadratiques moyennes systématiquement et statistiquement beaucoup plus faibles que celles issues d'une marche aléatoire ou d'un modèle autorégressif. Ce résultat est, en grande partie, attribuable à la grande stabilité des paramètres de la relation de cointégration.

Abstract: This study describes a simple model for predicting the real U.S. exchange rate. Starting with a large number of error-correction models, the authors choose the one giving the best out-of-sample forecasts over the period 1992Q3–2002Q1. In the selected model, the effective real exchange rate is cointegrated with relative productivity and the real price of oil. The short-term dynamics depend upon the evolution of the difference in GDP growth rates, the first difference of the ratio of net foreign assets to GDP, the real interest rate differential, and shocks that have a temporary effect on the real price of oil and relative productivity. Out-of-sample forecasts reveal that the model generates mean-squared errors that are systematically and statistically much lower than those from a random-walk or an autoregressive model. This result is largely due to the great stability of the parameters of the cointegration relationship.