{"id":138004,"date":"2018-02-26T11:00:11","date_gmt":"2018-02-26T11:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2018\/02\/bachmann-indergand-03-2018fr\/"},"modified":"2023-08-24T00:13:00","modified_gmt":"2023-08-23T22:13:00","slug":"bachmann-indergand-03-2018fr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/2018\/02\/bachmann-indergand-03-2018fr\/","title":{"rendered":"Chiffres du PIB&nbsp;: moins d\u2019attente gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019estimation trimestrielle"},"content":{"rendered":"<p>Une estimation pr\u00e9coce et pr\u00e9cise de la situation conjoncturelle aide les entreprises, l\u2019\u00c9tat et les particuliers \u00e0 d\u00e9tecter \u00e0 temps les mouvements de l\u2019\u00e9conomie. Il faut, pour ce faire, des donn\u00e9es qui soient disponibles le plus rapidement et le plus souvent possible, et comparables au niveau international. L\u2019appr\u00e9ciation de la situation conjoncturelle et les pr\u00e9visions qui en d\u00e9coulent sont indispensables pour la politique \u00e9conomique et mon\u00e9taire ainsi que pour la planification financi\u00e8re de la Conf\u00e9d\u00e9ration.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nLe PIB et ses composantes constituent des chiffres cl\u00e9s. Le calcul du PIB \u00e9tant un exercice exigeant qui n\u00e9cessite un vaste corpus de donn\u00e9es, il existe un conflit d\u2019objectifs entre la publication rapide et la pr\u00e9cision des chiffres. Ainsi, le premier calcul du PIB annuel par l\u2019Office f\u00e9d\u00e9ral de la statistique (OFS) n\u2019est publi\u00e9 qu\u2019en ao\u00fbt de l\u2019ann\u00e9e suivante. Cette longue attente s\u2019explique par des exigences \u00e9lev\u00e9es en mati\u00e8re de donn\u00e9es, lesquelles doivent d\u2019abord \u00eatre collect\u00e9es \u00e0 l\u2019\u00e9chelle nationale.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDe son c\u00f4t\u00e9, le Seco estime chaque trimestre le PIB. Les chiffres fournis informent \u00e9galement sur d\u2019autres valeurs de la CN en cours d\u2019ann\u00e9e. Ils donnent, en outre, des indications anticip\u00e9es sur l\u2019\u00e9volution en cours. Les estimations sont publi\u00e9es environ deux\u00a0mois apr\u00e8s la fin du trimestre. \u00c0 titre d\u2019exemple, celle du PIB au quatri\u00e8me trimestre est publi\u00e9e fin f\u00e9vrier ou d\u00e9but mars. Cette estimation informe sur le PIB annuel environ six mois avant le calcul de l\u2019OFS.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nLes avantages li\u00e9s \u00e0 une publication plus fr\u00e9quente et plus rapide qu\u2019avant ne vont pas sans certains inconv\u00e9nients. Les chiffres du PIB<a href=\"#footnote_1\" id=\"footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor\">[1]<\/a> sont estim\u00e9s sur une base trimestrielle au moyen de m\u00e9thodes statistiques et comportent des incertitudes. La qualit\u00e9 de l\u2019estimation d\u00e9pend grandement de celle des informations disponibles, en particulier des indicateurs \u00e9conomiques et des donn\u00e9es annuelles de l\u2019OFS, et de la qualit\u00e9 des m\u00e9thodes statistiques employ\u00e9es.&#13;<\/p>\n<h2><strong>Estimation sur la base d\u2019indicateurs<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nComment fonctionne l\u2019estimation trimestrielle\u00a0? D\u2019une part, les chiffres annuels officiels de l\u2019OFS sont \u00ab\u00a0r\u00e9partis\u00a0\u00bb sur les trimestres de l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente \u00e0 l\u2019aide de m\u00e9thodes statistiques (interpolation). D\u2019autre part, on r\u00e9alise une estimation des donn\u00e9es relatives aux derniers trimestres, pour lesquels il n\u2019existe pas encore de valeur annuelle (extrapolation).&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nIl est indispensable de se fonder sur des indicateurs ayant, sur une base annuelle, un lien aussi \u00e9troit que possible avec les composantes \u00e0 estimer. Ce n\u2019est toutefois pas suffisant. Pour qu\u2019un indicateur puisse \u00eatre utilis\u00e9, il doit \u00eatre disponible trimestriellement et rapidement (dans les soixante jours apr\u00e8s la fin du trimestre), cela sur une dur\u00e9e assez longue pour permettre une appr\u00e9ciation pertinente des relations statistiques.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n\u00c0 titre d\u2019exemple, les nuit\u00e9es en Suisse constituent un indicateur ad\u00e9quat. Sur une base annuelle, elles affichent un taux de croissance analogue \u00e0 la cr\u00e9ation de valeur r\u00e9elle dans l\u2019h\u00f4tellerie (voir\u00a0<em>illustration\u00a01<\/em>). Cela permet d\u2019estimer la relation entre la valeur ajout\u00e9e de l\u2019h\u00f4tellerie et les nuit\u00e9es au moyen d\u2019un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire sur une ann\u00e9e. Cette relation est ensuite utilis\u00e9e pour d\u00e9terminer, \u00e0 partir des nuit\u00e9es trimestrielles, la cr\u00e9ation de valeur r\u00e9elle dans l\u2019h\u00f4tellerie durant un trimestre (voir\u00a0<em>illustration 2<\/em>). Les chiffres d\u2019affaires de l\u2019industrie ou du commerce de d\u00e9tail, les donn\u00e9es concernant les exportations ou le ch\u00f4mage et les prix constituent des exemples d\u2019indicateurs pour d\u2019autres branches. Le PIB est obtenu en additionnant la valeur ajout\u00e9e trimestrielle de toutes les branches (voir\u00a0<em>encadr\u00e9<\/em>).&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\"><strong>Ill.\u00a01. Nombre de nuit\u00e9es et cr\u00e9ation de valeur r\u00e9elle dans l\u2019h\u00f4tellerie, taux de croissance par rapport \u00e0 l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente (2011\u20132016)<\/strong><\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class='chart chart--normal' id='Bachmann_Indergand_fr_1a'>\n\n<\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n    $('#Bachmann_Indergand_fr_1a').highcharts({\n   chart: {\n        type: 'line'\n    },\n    title: {\n        text: ''\n    },\n   \n    xAxis: {\n        categories: ['2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016']\n    },\n    yAxis: {\n        title: {\n            text: ''\n        },labels: {\n            format: '{value}%',\n           \n        },\n    },\n     tooltip: {\n        headerFormat: '<b>{series.name}<\/b><br>',\n        pointFormat: '{point.y:.3f}%'\n    },\n    plotOptions: {\n        line: {\n            dataLabels: {\n                enabled: false\n            },\n            enableMouseTracking: true\n        }\n    },\n    series: [{\n        name: 'Nuit\u00e9es',\n        data: [-1.99282, -2.02891, 2.46679, 0.86916, -0.84889, -0.34181]\n    }, {\n        name: 'Valeur ajout\u00e9e r\u00e9elle dans l\u2019h\u00f4tellerie',\n        data: [-2.16071, -4.77137, 1.13863, 0.10485, -3.52826, -0.70815]\n    }]\n});\n});\n\n\n\n<\/script>\n&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Source\u00a0: OFS, Seco \/ La Vie \u00e9conomique<\/span>&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\"><strong>Ill.\u00a02. Nombre de nuit\u00e9es et cr\u00e9ation de valeur r\u00e9elle, s\u00e9ries trimestrielles<\/strong><\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class='chart chart--normal' id='Bachmann_Indergand_fr_1b'>\n\n<\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n    $('#Bachmann_Indergand_fr_1b').highcharts({\n chart: {\n        type: 'line'\n    },\n    title: {\n        text: ''\n    },\n  \n    xAxis: {\n        type: 'datetime',\n        dateTimeLabelFormats: { \/\/ don't display the dummy year\n            month: '%e. %b',\n            year: '%Y'\n        },\n        title: {\n            text: ''\n        },\n      \n    },\n        yAxis: [{ \/\/ Primary yAxis\n        labels: {\n            format: '{value}',\n           \n        },\n        title: {\n            text: '',\n            \n        },  min: 0\n    }, { \/\/ Secondary yAxis\n        title: {\n            text: '',\n            \n        },\n        labels: {\n            format: '{value}',\n            \n        },\n        min: 0,\n        opposite: true\n    }],\n    tooltip: {\n        headerFormat: '<b>{series.name}<\/b><br>',\n        pointFormat: '{point.x:%e. %b}: {point.y:.2f}'\n    },\n\n    plotOptions: {\n        spline: {\n            marker: {\n                enabled: true\n            }\n        }\n    },\n\n    series: [{\n        name: 'Nuit\u00e9es',\n    \n        data: [\n        [Date.UTC(2011,3), 9.350385468],\n[Date.UTC(2011,6), 8.348580679],\n[Date.UTC(2011,9), 11.49219441],\n[Date.UTC(2011,12), 6.775090343],\n[Date.UTC(2012,3), 9.028174334],\n[Date.UTC(2012,6), 8.065756186],\n[Date.UTC(2012,9), 11.16974307],\n[Date.UTC(2012,12), 6.972855662],\n[Date.UTC(2013,3), 9.108977712],\n[Date.UTC(2013,6), 8.225131158],\n[Date.UTC(2013,9), 11.67854236],\n[Date.UTC(2013,12), 7.093088249],\n[Date.UTC(2014,3), 9.050101973],\n[Date.UTC(2014,6), 8.285842392],\n[Date.UTC(2014,9), 11.7201395],\n[Date.UTC(2014,12), 7.363472721],\n[Date.UTC(2015,3), 8.988107616],\n[Date.UTC(2015,6), 8.288593102],\n[Date.UTC(2015,9), 11.71635094],\n[Date.UTC(2015,12), 7.117342944],\n[Date.UTC(2016,3), 8.94485],\n[Date.UTC(2016,6), 8.154718],\n[Date.UTC(2016,9), 11.708235],\n[Date.UTC(2016,12), 7.179164],\n[Date.UTC(2017,3), 8.892825],\n[Date.UTC(2017,6), 8.726316],\n[Date.UTC(2017,9), 12.109265]\n        ]\n    }, {\n        name: 'Valeur ajout\u00e9e r\u00e9elle dans l\u2019h\u00f4tellerie (\u00e9chelle de droite)',\n           yAxis: 1,\n        data: [\n            [Date.UTC(2011,3), 2831.399724],\n[Date.UTC(2011,6), 2505.532004],\n[Date.UTC(2011,9), 3524.528707],\n[Date.UTC(2011,12), 1967.414575],\n[Date.UTC(2012,3), 2677.68075],\n[Date.UTC(2012,6), 2341.914666],\n[Date.UTC(2012,9), 3338.248394],\n[Date.UTC(2012,12), 1954.345191],\n[Date.UTC(2013,3), 2642.771599],\n[Date.UTC(2013,6), 2347.082833],\n[Date.UTC(2013,9), 3470.008774],\n[Date.UTC(2013,12), 1969.74355],\n[Date.UTC(2014,3), 2608.272608],\n[Date.UTC(2014,6), 2352.030454],\n[Date.UTC(2014,9), 3460.901653],\n[Date.UTC(2014,12), 2019.337335],\n[Date.UTC(2015,3), 2525.096901],\n[Date.UTC(2015,6), 2278.742412],\n[Date.UTC(2015,9), 3387.185237],\n[Date.UTC(2015,12), 1881.148189],\n[Date.UTC(2016,3), 2480.79729],\n[Date.UTC(2016,6), 2224.870341],\n[Date.UTC(2016,9), 3386.791321],\n[Date.UTC(2016,12), 1908.388101],\n[Date.UTC(2017,3), 2468.037117],\n[Date.UTC(2017,6), 2413.658452],\n[Date.UTC(2017,9), 3518.465107]\n        ]\n    }, ]\n});\n});\n\n\n\n<\/script>\n&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Source\u00a0: OFS, Seco \/ La Vie \u00e9conomique<\/span>&#13;<\/p>\n<h2><strong>Grande pr\u00e9cision des estimations trimestrielles du PIB<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nEn principe, toutes les donn\u00e9es disponibles satisfaisant aux crit\u00e8res susmentionn\u00e9s peuvent entrer en ligne de compte en tant qu\u2019indicateurs pour la trimestrialisation d\u2019une s\u00e9rie annuelle. Il est \u00e9galement possible d\u2019utiliser plusieurs indicateurs. Pour les int\u00e9grer dans le mod\u00e8le, ceux-ci devraient pr\u00e9senter un lien significatif et \u00e9conomiquement pertinent avec la composante recherch\u00e9e. Il leur faut \u00e9galement expliquer suffisamment l\u2019\u00e9volution pass\u00e9e de la composante. La qualit\u00e9 de l\u2019extrapolation est particuli\u00e8rement importante\u00a0: la somme des trimestres extrapol\u00e9s doit \u00eatre au plus pr\u00e8s de la valeur annuelle qui sera publi\u00e9e par l\u2019OFS.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nUn \u00e9ventuel sch\u00e9ma saisonnier des indicateurs se r\u00e9percute sur les estimations trimestrielles du PIB. Par exemple, c\u2019est au troisi\u00e8me trimestre que l\u2019on enregistre le plus grand nombre de nuit\u00e9es. Toutefois, des fluctuations saisonni\u00e8res marqu\u00e9es peuvent cacher la dynamique conjoncturelle, soit en g\u00e9n\u00e9ral l\u2019information int\u00e9ressante. C\u2019est pourquoi le Seco publie, pour chaque composante, les s\u00e9ries trimestrielles non corrig\u00e9es ainsi que celles corrig\u00e9es des variations saisonni\u00e8res et des effets calendaires (voir <em>encadr\u00e9<\/em>).&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDans l\u2019ensemble, les estimations trimestrielles sont relativement pr\u00e9cises. S\u2019agissant du PIB, la diff\u00e9rence entre les trimestres additionn\u00e9s et extrapol\u00e9s, d\u2019une part, et la premi\u00e8re valeur annuelle publi\u00e9e par l\u2019OFS, d\u2019autre part, a \u00e9t\u00e9 de 0,09\u00a0point de pourcentage en 2016, et de 0,07\u00a0point de pourcentage en 2015 et en 2014<a href=\"#footnote_2\" id=\"footnote-anchor_2\" class=\"inline-footnote__anchor\">[2]<\/a>.&#13;<\/p>\n<h2><strong>L\u2019impact des r\u00e9visions n\u2019est pas significatif<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nLes chiffres trimestriels sont r\u00e9guli\u00e8rement r\u00e9vis\u00e9s, et ce pour diverses raisons. Premi\u00e8rement, les indicateurs employ\u00e9s sont eux-m\u00eames partiellement r\u00e9vis\u00e9s. Deuxi\u00e8mement, certaines modifications apport\u00e9es aux chiffres annuels de la CN se r\u00e9percutent sur les chiffres trimestriels. Troisi\u00e8mement, les mod\u00e8les \u00e9conom\u00e9triques utilis\u00e9s pour la trimestrialisation et la d\u00e9saisonnalisation sont parfois adapt\u00e9s si cela permet d\u2019am\u00e9liorer l\u2019estimation. Enfin, chaque nouvelle valeur annuelle entra\u00eene une l\u00e9g\u00e8re modification des coefficients estim\u00e9s dans les mod\u00e8les de trimestrialisation et chaque nouvelle valeur trimestrielle modifie le sch\u00e9ma saisonnier estim\u00e9.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nPar le pass\u00e9, la r\u00e9vision absolue moyenne de la croissance du PIB trimestrielle \u00e9tait de 0,1\u00a0point de pourcentage entre la premi\u00e8re et la deuxi\u00e8me estimation trimestrielle, et de 0,2\u00a0point de pourcentage sur une ann\u00e9e. Ce r\u00e9sultat est comparable avec les r\u00e9sultats enregistr\u00e9s dans d\u2019autres pays. De plus, les r\u00e9visions se font en g\u00e9n\u00e9ral tant vers le haut que vers le bas et ne s\u2019\u00e9cartent en moyenne pas significativement de z\u00e9ro. Elles n\u2019alt\u00e8rent donc pas fondamentalement l\u2019aper\u00e7u de la situation conjoncturelle (voir <em>illustration\u00a03<\/em>). L\u2019\u00e9tat et l\u2019\u00e9volution de la conjoncture sont correctement illustr\u00e9s par les estimations trimestrielles du PIB, et ce seulement deux mois apr\u00e8s la fin du trimestre.&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\"><strong>Ill.\u00a03. Croissance du PIB (1996\u20132017\u00a0; r\u00e9elle et corrig\u00e9e des effets saisonniers, par rapport au trimestre pr\u00e9c\u00e9dent)<\/strong><\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class='chart chart--normal' id='Bachmann_Indergand_fr_2'>\n\n<\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n    $('#Bachmann_Indergand_fr_2').highcharts({\n   chart: {\n        type: 'line'\n    },\n    title: {\n        text: ''\n    },\n  \n    xAxis: {\n        type: 'datetime',\n        dateTimeLabelFormats: { \/\/ don't display the dummy year\n            month: '%e. %b',\n            year: '%Y'\n        },\n        title: {\n            text: ''\n        },\n      \n    },\n        yAxis: [{ \/\/ Primary yAxis\n        labels: {\n            format: '{value}%',\n           \n        },\n        title: {\n            text: '',\n            \n        }, \n    }],\n    tooltip: {\n        headerFormat: '<b>{series.name}<\/b><br>',\n        pointFormat: '{point.x:%e. %b}: {point.y:.4f}%'\n    },\n\n    plotOptions: {\n        line: {\n            marker: {\n                enabled: false\n            }\n        }\n    },\n\n    series: [{\n        name: 'Estimation actuelle (30 novembre 2017)',\n     \n        data: [\n       [Date.UTC(1996, 3), 0.311512394],\n[Date.UTC(1996, 6), -0.33193909],\n[Date.UTC(1996, 9), -0.171432209],\n[Date.UTC(1996, 12), 0.468577762],\n[Date.UTC(1997, 3), 0.448525802],\n[Date.UTC(1997, 6), 1.093468416],\n[Date.UTC(1997, 9), 1.191962362],\n[Date.UTC(1997, 12), 0.932453888],\n[Date.UTC(1998, 3), 0.654544992],\n[Date.UTC(1998, 6), 0.872344162],\n[Date.UTC(1998, 9), 0.190609765],\n[Date.UTC(1998, 12), -0.257038466],\n[Date.UTC(1999, 3), -0.002553177],\n[Date.UTC(1999, 6), 1.081635804],\n[Date.UTC(1999, 9), 0.39137953],\n[Date.UTC(1999, 12), 2.282433619],\n[Date.UTC(2000, 3), 0.806046432],\n[Date.UTC(2000, 6), 0.554017287],\n[Date.UTC(2000, 9), 0.800179974],\n[Date.UTC(2000, 12), 0.79461136],\n[Date.UTC(2001, 3), 0.101003502],\n[Date.UTC(2001, 6), 0.246666875],\n[Date.UTC(2001, 9), -0.185202512],\n[Date.UTC(2001, 12), -0.189952753],\n[Date.UTC(2002, 3), 0.530137076],\n[Date.UTC(2002, 6), -0.003200308],\n[Date.UTC(2002, 9), -0.066026285],\n[Date.UTC(2002, 12), -0.539428713],\n[Date.UTC(2003, 3), -0.262681925],\n[Date.UTC(2003, 6), 0.019772246],\n[Date.UTC(2003, 9), 0.983126831],\n[Date.UTC(2003, 12), 1.035524317],\n[Date.UTC(2004, 3), 0.873847811],\n[Date.UTC(2004, 6), 0.425845514],\n[Date.UTC(2004, 9), 0.177274658],\n[Date.UTC(2004, 12), 0.242117204],\n[Date.UTC(2005, 3), 1.205823998],\n[Date.UTC(2005, 6), 0.978634639],\n[Date.UTC(2005, 9), 1.161695137],\n[Date.UTC(2005, 12), 0.929104961],\n[Date.UTC(2006, 3), 1.104760924],\n[Date.UTC(2006, 6), 0.820057972],\n[Date.UTC(2006, 9), 0.847440858],\n[Date.UTC(2006, 12), 1.350541265],\n[Date.UTC(2007, 3), 0.840831693],\n[Date.UTC(2007, 6), 1.279449688],\n[Date.UTC(2007, 9), 1.000278881],\n[Date.UTC(2007, 12), 0.352404209],\n[Date.UTC(2008, 3), 0.921602945],\n[Date.UTC(2008, 6), 0.53744824],\n[Date.UTC(2008, 9), 0.180374562],\n[Date.UTC(2008, 12), -1.603075925],\n[Date.UTC(2009, 3), -1.554803817],\n[Date.UTC(2009, 6), -0.233777933],\n[Date.UTC(2009, 9), 0.881480946],\n[Date.UTC(2009, 12), 0.243733882],\n[Date.UTC(2010, 3), 1.123024743],\n[Date.UTC(2010, 6), 1.054069592],\n[Date.UTC(2010, 9), 0.380334277],\n[Date.UTC(2010, 12), 0.7131921],\n[Date.UTC(2011, 3), 0.381912023],\n[Date.UTC(2011, 6), 0.578061536],\n[Date.UTC(2011, 9), -0.219524077],\n[Date.UTC(2011, 12), 0.528887986],\n[Date.UTC(2012, 3), -0.054864909],\n[Date.UTC(2012, 6), 0.387892773],\n[Date.UTC(2012, 9), 0.430107117],\n[Date.UTC(2012, 12), 0.412405217],\n[Date.UTC(2013, 3), 0.248568869],\n[Date.UTC(2013, 6), 0.851804908],\n[Date.UTC(2013, 9), 0.594592164],\n[Date.UTC(2013, 12), 0.303840559],\n[Date.UTC(2014, 3), 0.761363631],\n[Date.UTC(2014, 6), 0.571940938],\n[Date.UTC(2014, 9), 0.495723183],\n[Date.UTC(2014, 12), 1.005110789],\n[Date.UTC(2015, 3), -0.393342411],\n[Date.UTC(2015, 6), 0.180221511],\n[Date.UTC(2015, 9), 0.287931615],\n[Date.UTC(2015, 12), 0.548684319],\n[Date.UTC(2016, 3), 0.522659585],\n[Date.UTC(2016, 6), 0.253364514],\n[Date.UTC(2016, 9), 0.180241036],\n[Date.UTC(2016, 12), -0.087712883],\n[Date.UTC(2017, 3), 0.133781726],\n[Date.UTC(2017, 6), 0.440819113],\n[Date.UTC(2017, 9), 0.624287606],\n        ]\n    }, {\n        name: 'Minimum',\ncolor:  '#88c0d3',\n  dashStyle: 'dot',\n    \n        data: [\n             \n[Date.UTC(\t1996\t,3\t),\t-0.105676715\t],\n[Date.UTC(\t1996\t,6\t),\t-0.33193909\t],\n[Date.UTC(\t1996\t,9\t),\t-0.593091273\t],\n[Date.UTC(\t1996\t,12\t),\t-0.283366992\t],\n[Date.UTC(\t1997\t,3\t),\t0.23659521\t],\n[Date.UTC(\t1997\t,6\t),\t0.664152069\t],\n[Date.UTC(\t1997\t,9\t),\t0.719201693\t],\n[Date.UTC(\t1997\t,12\t),\t0.569220562\t],\n[Date.UTC(\t1998\t,3\t),\t0.39839191\t],\n[Date.UTC(\t1998\t,6\t),\t0.424326557\t],\n[Date.UTC(\t1998\t,9\t),\t0.05350155\t],\n[Date.UTC(\t1998\t,12\t),\t-0.513280498\t],\n[Date.UTC(\t1999\t,3\t),\t-0.89447189\t],\n[Date.UTC(\t1999\t,6\t),\t-0.18894423\t],\n[Date.UTC(\t1999\t,9\t),\t0.39137953\t],\n[Date.UTC(\t1999\t,12\t),\t1.087189247\t],\n[Date.UTC(\t2000\t,3\t),\t-0.403585567\t],\n[Date.UTC(\t2000\t,6\t),\t0.508313447\t],\n[Date.UTC(\t2000\t,9\t),\t0.463762739\t],\n[Date.UTC(\t2000\t,12\t),\t0.042306923\t],\n[Date.UTC(\t2001\t,3\t),\t-0.000125081\t],\n[Date.UTC(\t2001\t,6\t),\t-0.685110523\t],\n[Date.UTC(\t2001\t,9\t),\t-0.800741484\t],\n[Date.UTC(\t2001\t,12\t),\t-0.305175361\t],\n[Date.UTC(\t2002\t,3\t),\t-0.059840961\t],\n[Date.UTC(\t2002\t,6\t),\t-0.336014303\t],\n[Date.UTC(\t2002\t,9\t),\t-0.207859084\t],\n[Date.UTC(\t2002\t,12\t),\t-0.539428713\t],\n[Date.UTC(\t2003\t,3\t),\t-1.230270147\t],\n[Date.UTC(\t2003\t,6\t),\t-0.295755846\t],\n[Date.UTC(\t2003\t,9\t),\t0.239877294\t],\n[Date.UTC(\t2003\t,12\t),\t0.451228238\t],\n[Date.UTC(\t2004\t,3\t),\t0.357781753\t],\n[Date.UTC(\t2004\t,6\t),\t0.045286723\t],\n[Date.UTC(\t2004\t,9\t),\t-0.589817136\t],\n[Date.UTC(\t2004\t,12\t),\t-0.112026168\t],\n[Date.UTC(\t2005\t,3\t),\t0.038918241\t],\n[Date.UTC(\t2005\t,6\t),\t0.26611599\t],\n[Date.UTC(\t2005\t,9\t),\t0.605983128\t],\n[Date.UTC(\t2005\t,12\t),\t0.52586408\t],\n[Date.UTC(\t2006\t,3\t),\t0.59482368\t],\n[Date.UTC(\t2006\t,6\t),\t0.433120774\t],\n[Date.UTC(\t2006\t,9\t),\t0.366809701\t],\n[Date.UTC(\t2006\t,12\t),\t0.401626481\t],\n[Date.UTC(\t2007\t,3\t),\t0.65593138\t],\n[Date.UTC(\t2007\t,6\t),\t0.740424048\t],\n[Date.UTC(\t2007\t,9\t),\t0.685334863\t],\n[Date.UTC(\t2007\t,12\t),\t0.346306672\t],\n[Date.UTC(\t2008\t,3\t),\t0.130062161\t],\n[Date.UTC(\t2008\t,6\t),\t-0.032454526\t],\n[Date.UTC(\t2008\t,9\t),\t-0.709713775\t],\n[Date.UTC(\t2008\t,12\t),\t-2.23178338\t],\n[Date.UTC(\t2009\t,3\t),\t-1.560794638\t],\n[Date.UTC(\t2009\t,6\t),\t-0.564668929\t],\n[Date.UTC(\t2009\t,9\t),\t0.297187498\t],\n[Date.UTC(\t2009\t,12\t),\t0.243733882\t],\n[Date.UTC(\t2010\t,3\t),\t0.407966902\t],\n[Date.UTC(\t2010\t,6\t),\t0.597628229\t],\n[Date.UTC(\t2010\t,9\t),\t0.33547809\t],\n[Date.UTC(\t2010\t,12\t),\t0.380780264\t],\n[Date.UTC(\t2011\t,3\t),\t0.246625064\t],\n[Date.UTC(\t2011\t,6\t),\t0.359029901\t],\n[Date.UTC(\t2011\t,9\t),\t-0.253320559\t],\n[Date.UTC(\t2011\t,12\t),\t0.089508306\t],\n[Date.UTC(\t2012\t,3\t),\t-0.190662765\t],\n[Date.UTC(\t2012\t,6\t),\t-0.119757758\t],\n[Date.UTC(\t2012\t,9\t),\t0.430107117\t],\n[Date.UTC(\t2012\t,12\t),\t0.238524378\t],\n[Date.UTC(\t2013\t,3\t),\t0.02564731\t],\n[Date.UTC(\t2013\t,6\t),\t0.51852914\t],\n[Date.UTC(\t2013\t,9\t),\t0.318545147\t],\n[Date.UTC(\t2013\t,12\t),\t0.159043918\t],\n[Date.UTC(\t2014\t,3\t),\t0.436221599\t],\n[Date.UTC(\t2014\t,6\t),\t0.097098142\t],\n[Date.UTC(\t2014\t,9\t),\t0.495723183\t],\n[Date.UTC(\t2014\t,12\t),\t0.532427601\t],\n[Date.UTC(\t2015\t,3\t),\t-0.51318908\t],\n[Date.UTC(\t2015\t,6\t),\t0.035931076\t],\n[Date.UTC(\t2015\t,9\t),\t-0.124142888\t],\n[Date.UTC(\t2015\t,12\t),\t0.419475292\t],\n[Date.UTC(\t2016\t,3\t),\t0.091497378\t],\n[Date.UTC(\t2016\t,6\t),\t0.253364514\t],\n[Date.UTC(\t2016\t,9\t),\t0.030879358\t],\n[Date.UTC(\t2016\t,12\t),\t-0.166602236\t],\n[Date.UTC(\t2017\t,3\t),\t0.067995985\t],\n[Date.UTC(\t2017\t,6\t),\t0.284798412\t],\n[Date.UTC(\t2017\t,9\t),\t0.624287606\t],\n        ]\n    },{\n        name: 'Maximum',\ncolor:  '#23318a',\ndashStyle: 'dot',\n            data: [\n             \n[Date.UTC(\t1996\t,3\t),\t0.8101838\t],\n[Date.UTC(\t1996\t,6\t),\t0.199325\t],\n[Date.UTC(\t1996\t,9\t),\t0.00317212\t],\n[Date.UTC(\t1996\t,12\t),\t0.6717533\t],\n[Date.UTC(\t1997\t,3\t),\t0.7679624\t],\n[Date.UTC(\t1997\t,6\t),\t1.2350621\t],\n[Date.UTC(\t1997\t,9\t),\t1.339655\t],\n[Date.UTC(\t1997\t,12\t),\t1.0591836\t],\n[Date.UTC(\t1998\t,3\t),\t1.1361419\t],\n[Date.UTC(\t1998\t,6\t),\t1.0941408\t],\n[Date.UTC(\t1998\t,9\t),\t0.5078479\t],\n[Date.UTC(\t1998\t,12\t),\t0.0226431\t],\n[Date.UTC(\t1999\t,3\t),\t0.3482451\t],\n[Date.UTC(\t1999\t,6\t),\t1.0816358\t],\n[Date.UTC(\t1999\t,9\t),\t2.0711624\t],\n[Date.UTC(\t1999\t,12\t),\t2.2824336\t],\n[Date.UTC(\t2000\t,3\t),\t1.2722146\t],\n[Date.UTC(\t2000\t,6\t),\t1.6412532\t],\n[Date.UTC(\t2000\t,9\t),\t1.1776398\t],\n[Date.UTC(\t2000\t,12\t),\t0.8403494\t],\n[Date.UTC(\t2001\t,3\t),\t0.9264294\t],\n[Date.UTC(\t2001\t,6\t),\t0.3260448\t],\n[Date.UTC(\t2001\t,9\t),\t0.0945344\t],\n[Date.UTC(\t2001\t,12\t),\t0.5691914\t],\n[Date.UTC(\t2002\t,3\t),\t0.7048044\t],\n[Date.UTC(\t2002\t,6\t),\t0.4678653\t],\n[Date.UTC(\t2002\t,9\t),\t0.4191789\t],\n[Date.UTC(\t2002\t,12\t),\t0.347667\t],\n[Date.UTC(\t2003\t,3\t),\t-0.2381806\t],\n[Date.UTC(\t2003\t,6\t),\t0.5367776\t],\n[Date.UTC(\t2003\t,9\t),\t0.9831268\t],\n[Date.UTC(\t2003\t,12\t),\t1.2743016\t],\n[Date.UTC(\t2004\t,3\t),\t1.3386944\t],\n[Date.UTC(\t2004\t,6\t),\t0.8589916\t],\n[Date.UTC(\t2004\t,9\t),\t0.5792738\t],\n[Date.UTC(\t2004\t,12\t),\t0.6486352\t],\n[Date.UTC(\t2005\t,3\t),\t1.205824\t],\n[Date.UTC(\t2005\t,6\t),\t1.2580633\t],\n[Date.UTC(\t2005\t,9\t),\t1.3294767\t],\n[Date.UTC(\t2005\t,12\t),\t1.2561548\t],\n[Date.UTC(\t2006\t,3\t),\t1.2302451\t],\n[Date.UTC(\t2006\t,6\t),\t0.8781537\t],\n[Date.UTC(\t2006\t,9\t),\t1.0896197\t],\n[Date.UTC(\t2006\t,12\t),\t1.4826714\t],\n[Date.UTC(\t2007\t,3\t),\t1.2673946\t],\n[Date.UTC(\t2007\t,6\t),\t1.2849807\t],\n[Date.UTC(\t2007\t,9\t),\t1.0008947\t],\n[Date.UTC(\t2007\t,12\t),\t1.1351796\t],\n[Date.UTC(\t2008\t,3\t),\t0.9618399\t],\n[Date.UTC(\t2008\t,6\t),\t0.9594644\t],\n[Date.UTC(\t2008\t,9\t),\t0.3855851\t],\n[Date.UTC(\t2008\t,12\t),\t-0.3060439\t],\n[Date.UTC(\t2009\t,3\t),\t-0.8096896\t],\n[Date.UTC(\t2009\t,6\t),\t0.2242875\t],\n[Date.UTC(\t2009\t,9\t),\t1.0038923\t],\n[Date.UTC(\t2009\t,12\t),\t0.8538594\t],\n[Date.UTC(\t2010\t,3\t),\t1.208705\t],\n[Date.UTC(\t2010\t,6\t),\t1.0540696\t],\n[Date.UTC(\t2010\t,9\t),\t0.8719714\t],\n[Date.UTC(\t2010\t,12\t),\t1.022131\t],\n[Date.UTC(\t2011\t,3\t),\t0.6443023\t],\n[Date.UTC(\t2011\t,6\t),\t0.7496217\t],\n[Date.UTC(\t2011\t,9\t),\t0.3032242\t],\n[Date.UTC(\t2011\t,12\t),\t0.6795424\t],\n[Date.UTC(\t2012\t,3\t),\t0.6808622\t],\n[Date.UTC(\t2012\t,6\t),\t0.4390613\t],\n[Date.UTC(\t2012\t,9\t),\t0.7400973\t],\n[Date.UTC(\t2012\t,12\t),\t0.4660319\t],\n[Date.UTC(\t2013\t,3\t),\t0.6031066\t],\n[Date.UTC(\t2013\t,6\t),\t1.0504825\t],\n[Date.UTC(\t2013\t,9\t),\t0.6098386\t],\n[Date.UTC(\t2013\t,12\t),\t0.5238604\t],\n[Date.UTC(\t2014\t,3\t),\t0.7613636\t],\n[Date.UTC(\t2014\t,6\t),\t0.5719409\t],\n[Date.UTC(\t2014\t,9\t),\t0.7035772\t],\n[Date.UTC(\t2014\t,12\t),\t1.0051108\t],\n[Date.UTC(\t2015\t,3\t),\t-0.2067542\t],\n[Date.UTC(\t2015\t,6\t),\t0.3058498\t],\n[Date.UTC(\t2015\t,9\t),\t0.3159779\t],\n[Date.UTC(\t2015\t,12\t),\t0.5486843\t],\n[Date.UTC(\t2016\t,3\t),\t0.5226596\t],\n[Date.UTC(\t2016\t,6\t),\t0.6204045\t],\n[Date.UTC(\t2016\t,9\t),\t0.2621751\t],\n[Date.UTC(\t2016\t,12\t),\t0.1624449\t],\n[Date.UTC(\t2017\t,3\t),\t0.2681378\t],\n[Date.UTC(\t2017\t,6\t),\t0.4408191\t],\n[Date.UTC(\t2017\t,9\t),\t0.6242876\t],\n        ]\n    },]\n});\n});\n\n\n\n<\/script>\n&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__legend\">Remarque\u00a0: la ligne rouge montre l\u2019estimation actuelle du taux de croissance. Les lignes pointill\u00e9es montrent le taux de croissance le plus \u00e9lev\u00e9 et le plus faible estim\u00e9 pour chaque trimestre (y\u00a0c.\u00a0toutes les r\u00e9visions faites entre fin 2002 et fin 2017).<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Source\u00a0: Seco \/ La Vie \u00e9conomique<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nIl serait en th\u00e9orie possible de publier les chiffres du PIB encore plus rapidement. Toutefois, des indicateurs essentiels, comme la balance des paiements, les chiffres d\u2019affaires de l\u2019industrie ou la statistique de l\u2019emploi, ne sont aujourd\u2019hui pas disponibles plus t\u00f4t. Une estimation plus rapide des chiffres du PIB risquerait donc d\u2019entra\u00eener des r\u00e9visions plus importantes par la suite.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nEn revanche, l\u2019estimation trimestrielle du PIB selon la m\u00e9thode actuelle offre une base fiable et rapide pour \u00e9valuer la situation conjoncturelle et \u00e9tablir les pr\u00e9visions. Celles-ci rev\u00eatent une importance capitale pour la planification budg\u00e9taire de la Conf\u00e9d\u00e9ration et pour l\u2019examen de la situation mon\u00e9taire par la Banque nationale suisse (BNS).<\/p>\n<ol class=\"footnote\"><li id=\"footnote_1\" class=\"footnote--item\">Les explications fournies dans le pr\u00e9sent article s\u2019appliquent en principe aussi bien aux chiffres du PIB qu\u2019\u00e0 ses composantes, soit aux chiffres de la CN. Par souci de lisibilit\u00e9, il est toutefois fait r\u00e9f\u00e9rence uniquement aux chiffres du PIB.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_2\" class=\"footnote--item\">2014\u00a0: Seco\u00a0: 1,96\u00a0% \u2013 OFS\u00a0: 1,89\u00a0%\u00a0; 2015\u00a0: Seco\u00a0: 0,91\u00a0% \u2013 OFS\u00a0: 0,84\u00a0%\u00a0; 2016\u00a0: Seco\u00a0: 1,29\u00a0% \u2013 OFS\u00a0: 1,38\u00a0%.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_2\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Une estimation pr\u00e9coce et pr\u00e9cise de la situation conjoncturelle aide les entreprises, l\u2019\u00c9tat et les particuliers \u00e0 d\u00e9tecter \u00e0 temps les mouvements de l\u2019\u00e9conomie. Il faut, pour ce faire, des donn\u00e9es qui soient disponibles le plus rapidement et le plus souvent possible, et comparables au niveau international. L\u2019appr\u00e9ciation de la situation conjoncturelle et les pr\u00e9visions [&hellip;]<\/p>","protected":false},"author":4638,"featured_media":23279,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"post__type":[81,83],"post_opinion":[],"post_serie":[],"post_content_category":[],"post_content_subject":[],"acf":{"seco_author":4638,"seco_co_author":[3707,0],"author_override":"","seco_author_post_ocupation_year":"","seco_author_post_occupation_de":"\u00d6konom, Ressort Konjunktur, Staatssekretariat f\u00fcr Wirtschaft (Seco), Bern","seco_author_post_occupation_fr":"\u00c9conomiste, secteur Conjoncture, Secr\u00e9tariat d\u2019\u00c9tat \u00e0 l\u2019\u00e9conomie (Seco), Berne","seco_co_authors_post_ocupation":[{"seco_co_author":3707,"seco_co_author_post_occupation_year":"","seco_co_author_post_occupation_de":"Dr. rer. oec., Leiter Ressort Wachstum und Wettbewerbspolitik, Staatssekretariat f\u00fcr Wirtschaft (Seco), Bern","seco_co_author_post_occupation_fr":"Chef du secteur Croissance et politique de la concurrence, Secr\u00e9tariat d\u2019\u00c9tat \u00e0 l\u2019\u00e9conomie (Seco), Berne"}],"short_title":"Un PIB estim\u00e9 trimestriellement","post_lead":"Le Seco estime tous les trimestres le PIB suisse. Il offre ainsi rapidement aux acteurs \u00e9conomiques une premi\u00e8re information fiable concernant l\u2019\u00e9volution de la conjoncture.","post_hero_image_description":"On peut estimer la valeur ajout\u00e9e de l'h\u00f4tellerie en comptabilisant le nombre de nuit\u00e9es. Touristes \u00e0 Lucerne.","post_hero_image_description_copyright_de":"Keystone","post_hero_image_description_copyright_fr":"","post_references_literature":"<ul>&#13;\n \t<li>Chow Gregory C. et Lin An-loh, \u00ab\u00a0Best Linear Unbiased Interpolation, Distribution, and Extrapolation of Time Series by Related Series\u00a0\u00bb, <em>The Review of Economics and Statistics<\/em>, 53(4), 1971, pp. 372-375.<\/li>&#13;\n \t<li>Dagum Estela B. et Cholette Pierre A., <em>Benchmarking, Temporal Distribution, and Reconciliation Methods for Time Series. <\/em><em>Lecture Notes in Statistics<\/em>, New York, 2006, Springer.<\/li>&#13;\n \t<li>Denton Frank T., \u00ab\u00a0Adjustment of monthly or quarterly series to annual totals\u00a0: An approach based on quadratic minimization\u00a0\u00bb, <em>Journal of the American Statistical Association<\/em>, 66, 1971, pp. 99-102.<\/li>&#13;\n \t<li>Fernandez Roque B., \u00ab\u00a0A Methodological Note on the Estimation of Time Series\u00a0\u00bb, <em>The Review of Economics and Statistics<\/em>, 63(3), 1981, pp. 471-476.<\/li>&#13;\n \t<li>Findley David F., Monsell Brian C., Bell William R., Otto Mark C. et Bor-Chung Chen, \u00ab\u00a0New Capabilities and Methods of the X-12-ARIMA Seasonal-Adjustment Program\u00a0\u00bb, <em>Journal of Business &amp; Economic Statistics<\/em>, 16(2), 1998, pp. 127-152.<\/li>&#13;\n \t<li>Gomez Victor et Maravall Agustin, <em>Programs TRAMO and SEATS, Instructions for the User<\/em>, document de travail, Banque d\u2019Espagne n\u00b0 9628, 1996.<\/li>&#13;\n \t<li>Union europ\u00e9enne, <em>Handbook on quarterly national accounts,<\/em> Luxembourg, 2013, Office des publications de l\u2019Union europ\u00e9enne.<\/li>&#13;\n \t<li>Union europ\u00e9enne, <em>Syst\u00e8me europ\u00e9en des comptes \u2013 SEC 2010,<\/em> Luxembourg, 2014, Office des publications de l\u2019Union europ\u00e9enne.<\/li>&#13;\n<\/ul>","post_kasten":[{"kasten_title":"M\u00e9thodologie","kasten_box":"Pour ses estimations trimestrielles du PIB, le Seco a recours \u00e0 des normes scientifiques actuellement utilis\u00e9es au niveau international pour d\u00e9terminer les chiffres de la CN \u00e0 la m\u00eame fr\u00e9quence. Le proc\u00e9d\u00e9 s\u2019appuie sur le syst\u00e8me europ\u00e9en des comptes 2010 (voir\u00a0UE, 2014 et UE, 2013). Lors de la trimestrialisation, le choix de la m\u00e9thode d\u00e9pend de l\u2019existence ou non d\u2019une relation de coint\u00e9gration entre la valeur cible et les indicateurs. En pr\u00e9sence d\u2019une coint\u00e9gration, on emploie la m\u00e9thode de Chow et Lin (1971), dans le cas contraire, celle de Fernandez (1981). S\u2019il n\u2019y a pas besoin d\u2019estimer la relation entre l\u2019indicateur et la valeur cible, on utilise la m\u00e9thode Denton-Cholette (Denton, 1971\u00a0; Dagum et Cholette, 2006). C\u2019est le cas lorsqu\u2019il n\u2019existe pas d\u2019indicateur ou lorsqu\u2019un indicateur correspond quasi parfaitement \u00e0 la valeur cible.&#13;\n&#13;\nLa d\u00e9saisonnalisation se fait au moyen du logiciel \u00ab\u00a0X-13-Arima-Seats\u00a0\u00bb. Dans un premier temps, on estime un mod\u00e8le Arima afin d\u2019identifier, par exemple, l\u2019impact de P\u00e2ques ou le nombre de jours ouvr\u00e9s. Dans un second temps, la s\u00e9rie temporelle de ce mod\u00e8le est prolong\u00e9e des deux c\u00f4t\u00e9s, ce qui am\u00e9liore la correction des variations saisonni\u00e8res \u00e0 ses extr\u00e9mit\u00e9s. Pour la d\u00e9saisonnalisation, on peut ensuite utiliser soit une proc\u00e9dure non param\u00e9trique (X-11, cf.\u00a0Findley <em>et al.<\/em>, 1998), soit une m\u00e9thode bas\u00e9e sur un mod\u00e8le (Seats\u00a0; Gomez et Maravall, 1996). En g\u00e9n\u00e9ral, le Seco utilise la m\u00e9thode Seats pour la CN trimestrielle. La s\u00e9rie d\u00e9saisonnalis\u00e9e ainsi obtenue permet d\u2019exclure les variations saisonni\u00e8res r\u00e9guli\u00e8res."}],"post_notes_for_print":"","first_teaser_header_de":"","first_teaser_header_fr":"","first_teaser_text_de":"","first_teaser_text_fr":"","second_teaser_header_de":"","second_teaser_header_fr":"","second_teaser_text_de":"","second_teaser_text_fr":"","kseason_de":"","kseason_fr":"","post_in_pdf":138007,"main_focus":[156275,157002],"serie_email":null,"frontpage_slider_bild":138011,"artikel_bild-slider":null,"legacy_id":"75665","post_abstract":"L\u2019estimation trimestrielle du PIB, r\u00e9alis\u00e9e par le Secr\u00e9tariat d\u2019\u00c9tat \u00e0 l\u2019\u00e9conomie (Seco), fournit rapidement aux acteurs \u00e9conomiques des informations sur la conjoncture du trimestre \u00e9coul\u00e9. Ces donn\u00e9es sont essentielles non seulement pour appr\u00e9cier l\u2019\u00e9volution \u00e9conomique en cours, mais \u00e9galement pour \u00e9tablir des pr\u00e9visions. Elles constituent, en outre, une base importante pour la recherche \u00e9conomique empirique. L\u2019estimation se fait selon des proc\u00e9d\u00e9s europ\u00e9ens harmonis\u00e9s et se fonde sur des m\u00e9thodes \u00e9conom\u00e9triques internationalement reconnues. Elle se base sur des indicateurs qui ont un lien \u00e9troit avec les donn\u00e9es annuelles de la comptabilit\u00e9 nationale (CN) et qui sont disponibles rapidement \u00e0 un rythme trimestriel. Les donn\u00e9es estim\u00e9es sont certes r\u00e9vis\u00e9es, mais dans une ampleur g\u00e9n\u00e9ralement n\u00e9gligeable. Par cons\u00e9quent, les premi\u00e8res estimations trimestrielles fournissent d\u00e9j\u00e0 une image fiable de la situation conjoncturelle.","magazine_issue":"03-2018","seco_author_reccomended_post":null,"redaktoren":[4127,0],"korrektor":4139,"planned_publication_date":"20180227","original_files":null,"external_release_for_author":"20180129","external_release_for_author_time":"19:00:00","link_for_external_authors":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/exedit\/5a38dd50be25a"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/138004"}],"collection":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4638"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=138004"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/138004\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":188094,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/138004\/revisions\/188094"}],"acf:user":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4139"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4127"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/0"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3707"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4638"}],"acf:post":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/main_focus_post\/157002"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/main_focus_post\/156275"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/23279"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=138004"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post__type","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post__type?post=138004"},{"taxonomy":"post_opinion","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post_opinion?post=138004"},{"taxonomy":"post_serie","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post_serie?post=138004"},{"taxonomy":"post_content_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post_content_category?post=138004"},{"taxonomy":"post_content_subject","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post_content_subject?post=138004"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}