Consensus des économistes : mesurer la surprise d’une statistique

Qu’est-ce que le consensus des économistes et la surprise d’une statistique ?

Le consensus des économistes est la médiane des prévisions qu’un fournisseur de données recueille auprès d’économistes et de professionnels des marchés avant la publication d’une statistique, et la surprise est la différence entre le chiffre effectivement publié et ce consensus. C’est cette différence, et non le chiffre lui-même, que les études mesurent quand elles cherchent à expliquer les mouvements de prix au moment des publications : Thomas Gilbert, Chiara Scotti, Georg Strasser et Clara Vega la définissent ainsi dans leur étude de 36 statistiques américaines publiée en 2017 dans le Journal of Monetary Economics, avec la médiane des prévisions recueillies par Bloomberg et, pour les années plus anciennes, par Money Market Services.

Le principe est ancien. Selon Torben Andersen, Tim Bollerslev, Francis Diebold et Clara Vega, Money Market Services interrogeait par téléphone, chaque vendredi depuis 1977, une quarantaine de gérants sur toutes les statistiques à paraître la semaine suivante, et publiait la médiane de leurs réponses. Les prévisions macroéconomiques d’ensemble ont aussi leur enquête de référence : le Survey of Professional Forecasters, la plus ancienne enquête trimestrielle de prévisions macroéconomiques aux États-Unis, lancée en 1968 par l’American Statistical Association et le National Bureau of Economic Research, et reprise en 1990 par la Réserve fédérale de Philadelphie. La notion générale de consensus, y compris celui des analystes sur les résultats des entreprises, est présentée dans la fiche Qu’est-ce qu’un consensus boursier ? ; cette fiche-ci traite du consensus sur les statistiques du calendrier économique et de la façon de mesurer la surprise.

Le consensus des économistes en résumé

Un consensus est une médiane, une surprise est un écart, et une surprise standardisée est un écart rapporté à sa dispersion habituelle. Voici les repères à connaître avant de lire un calendrier économique.

• Consensus : médiane des prévisions recueillies avant la publication (Bloomberg, et avant lui Money Market Services)
• Surprise : chiffre publié moins consensus
• Surprise standardisée : (chiffre publié − consensus) ÷ écart-type historique des surprises de cette statistique
• Premières enquêtes : Money Market Services, chaque vendredi depuis 1977, une quarantaine de gérants ; Survey of Professional Forecasters, trimestriel, depuis 1968
• Effet mesuré : une surprise d’un écart-type sur l’emploi salarié américain a fait monter le taux à deux ans de 4,2 points de base en moyenne de 1997 à 2015
• Précision à garder en tête : plus ou moins 122 000 emplois à 90 % de confiance sur la variation mensuelle de l’emploi salarié américain

Comment mesure-t-on la surprise par rapport au consensus des économistes ?

La surprise se mesure en retranchant le consensus du chiffre publié : si le consensus attendait 150 000 créations d’emplois et que le chiffre publié est de 200 000, la surprise est de +50 000 (exemple fictif). Le consensus retenu est la médiane, et non la moyenne, des prévisions recueillies : c’est la convention de la littérature, qui a l’avantage de ne pas se laisser tirer par une ou deux prévisions extrêmes. Le signe dit dans quel sens le chiffre a surpris ; la taille, exprimée dans l’unité de la statistique (emplois, points de pourcentage, milliards de dollars), ne permet pas à elle seule de comparer deux publications.

D’où la surprise standardisée, que les chercheurs utilisent à la suite des travaux de Pierluigi Balduzzi, Edwin Elton et Clifton Green, publiés en 2001 : la surprise est divisée par l’écart-type de toutes les surprises passées de la même statistique. Une surprise de +1 signifie que le chiffre a dépassé le consensus d’un écart « habituel » ; une surprise de +3, que l’écart est exceptionnel. Cette mise à l’échelle permet de comparer un rapport sur l’emploi et un indice des prix, et d’estimer combien de points de base un taux d’intérêt bouge pour un écart-type de surprise. Dans l’étude de Gilbert et de ses coauteurs, une surprise d’un écart-type sur l’emploi salarié a fait monter le rendement du titre d’État américain à deux ans de 4,2 points de base en moyenne entre 1997 et 2015, contre 1,6 point pour l’estimation avancée du PIB et 1,15 point de baisse pour les inscriptions hebdomadaires au chômage.

Deux précautions complètent le calcul. La première est de comparer des choses comparables : le consensus porte sur le premier chiffre publié, et non sur un chiffre révisé, et le communiqué révise souvent en même temps les mois précédents. Le 1er août 2025, le rapport sur l’emploi de juillet annonçait +73 000 emplois, mais ramenait mai et juin à 258 000 emplois de moins que publié : la surprise sur juillet ne disait pas tout. La seconde est de regarder la dispersion des prévisions, quand elle est publiée : un consensus à 150 000 avec des prévisions comprises entre 100 000 et 200 000 n’est pas le même qu’un consensus à 150 000 avec des prévisions comprises entre 0 et 300 000 (exemples fictifs).

Pourquoi les marchés réagissent-ils à la surprise et non au consensus des économistes ?

Les marchés réagissent à la surprise parce que ce qui était attendu est déjà dans les prix : seule la partie du chiffre que personne n’avait prévue apporte une information nouvelle. Andersen, Bollerslev, Diebold et Vega l’ont montré sur le marché des changes, avec les cotations du dollar contre le mark, la livre, le yen, le franc suisse et l’euro relevées toutes les cinq minutes de janvier 1992 à décembre 1998 : les surprises produisent des sauts quasi immédiats des cours, alors que la volatilité, elle, ne se calme que progressivement. Leur étude, publiée en 2003 dans l’American Economic Review, relève aussi un « effet de signe » : les mauvaises nouvelles pèsent davantage que les bonnes.

Toutes les surprises ne se valent pas. Selon Gilbert et ses coauteurs, l’impact d’une statistique dépend de ce qu’elle apprend sur la croissance, l’inflation et le taux directeur, de sa précocité et de l’ampleur de ses révisions futures ; une statistique qui arrive après d’autres, qui ont déjà révélé l’essentiel, pèse moins : les auteurs citent l’exemple des statistiques de la zone euro, auxquelles le marché réagit peu quand les chiffres nationaux sont déjà connus. Les auteurs notent pourtant que l’emploi salarié américain a l’impact le plus fort sur les taux sans être la statistique la plus informative, et y voient une possible surréaction liée à la valeur de coordination d’un chiffre que tout le monde regarde au même moment. Ils rappellent aussi qu’Alan Greenspan avait déclaré en 2004 que les créations d’emplois étaient plus informatives que le taux de chômage, une déclaration qui, selon Refet Gürkaynak et Jonathan Wright, a déplacé l’attention du marché vers les créations d’emplois.

Le sens de la réaction n’est pas toujours celui qu’on attend. Une surprise positive sur l’emploi est une bonne nouvelle pour l’économie, mais elle peut faire baisser les actions si elle éloigne une baisse des taux de la Fed, comme l’explique l’article Pourquoi un bon chiffre de l’emploi peut faire peur aux marchés. Le consensus dit ce que les économistes attendaient ; il ne dit pas comment le marché interprétera l’écart.

Comment se servir du consensus des économistes en trading ?

Le consensus sert d’abord à savoir ce qui est déjà dans les prix avant une publication. La veille, il faut noter le consensus, la fourchette des prévisions et le chiffre précédent ; au moment de la publication, lire l’écart, puis les révisions des mois précédents, puis les autres chiffres du même communiqué. Pour le rapport sur l’emploi américain, cela fait trois chiffres (créations d’emplois, taux de chômage, salaire horaire) et deux révisions : une surprise favorable sur l’un peut être annulée par une surprise défavorable sur l’autre.

Le consensus sert ensuite à relativiser. Le BLS publie la marge d’erreur de sa propre enquête : à 90 % de confiance, la variation mensuelle de l’emploi salarié est connue à plus ou moins 122 000 emplois près environ. Une surprise de 30 000 ou de 50 000 emplois peut faire bouger les prix à la minute de la publication ; statistiquement, elle ne permet pas de dire que l’emploi a fait mieux ou moins bien que prévu. Le trader qui le sait ne confond pas le mouvement du marché et l’état de l’économie.

Il reste à savoir quel consensus regarder. Plusieurs consensus circulent, recueillis auprès de panels différents ; les prix eux-mêmes, sur les marchés de taux ou sur les indices, intègrent des attentes qu’aucune enquête ne recueille. C’est l’idée défendue sur le forum : le consensus publié est un repère, le graphique dit ce que le marché attend vraiment.

Ce que j’en disais sur le forum

« Il n’y a pas un consensus, il y en a des dizaines qui circulent sur le net… plus ou moins sérieux. Généralement Reuters ou Bloomberg sont ceux qui sont les plus “sérieux”. Bref là encore ne cherchez pas trop, seul le graphique est le vrai consensus. »

Benoist Rousseau sur le forum, le 3 avril 2019, en réponse à une question sur l’« estimation » d’une statistique

Les contrats à terme et les CFD sur indices sont des produits à effet de levier : au moment d’une surprise, le prix peut sauter plusieurs niveaux d’un coup, et un ordre stop être exécuté bien au-delà du niveau prévu.

Quelles sont les limites du consensus des économistes ?

La première limite du consensus des économistes est qu’il est daté. Andersen et ses coauteurs le soulignent : l’information ne cesse pas de circuler entre le moment où les prévisions sont recueillies et celui où le chiffre tombe, et le consensus peut être « périmé ». Une statistique publiée entre-temps, une enquête privée, un discours de banquier central modifient les attentes ; la médiane publiée, elle, reflète les réponses recueillies, pas les informations arrivées ensuite. Le risque est réel mais limité : selon les travaux de Balduzzi, Elton et Green qu’ils citent, les prévisions de Money Market Services ne paraissaient pas significativement périmées pour la plupart des statistiques. Le consensus mesure les attentes des prévisionnistes interrogés à une date donnée, pas celles du marché à la seconde de la publication.

La deuxième tient à sa composition. Un consensus est la médiane de quelques dizaines de réponses, une quarantaine dans l’enquête historique de Money Market Services, dont le lecteur ne connaît en général ni les auteurs ni les méthodes : ce n’est pas un échantillon représentatif, mais un panel choisi par celui qui le recueille. Même l’enquête de la Réserve fédérale de Philadelphie, qui publie la moyenne, la médiane, la dispersion et les réponses individuelles, garde ces dernières anonymes sous un numéro. La troisième est la tentation de l’ancrage : un chiffre attendu devient une référence que l’on suit sans la discuter, ce que décrit l’effet d’ancrage en finance comportementale.

Ces critiques n’enlèvent pas au consensus son utilité. Les travaux cités par Andersen et ses coauteurs, de Balduzzi, Elton et Green notamment, ont constaté que les prévisions de Money Market Services contenaient une information réelle sur le chiffre à venir et étaient, dans la plupart des cas, sans biais et moins variables que des extrapolations mécaniques. Le consensus n’est pas une vérité ; c’est le résumé le plus commode de ce qui était attendu, et donc le moyen le plus simple de mesurer ce qui ne l’était pas.

Questions fréquentes sur le consensus des économistes