Cet article présente ConsumerSim, un cadre génératif qui reconstitue les dynamiques de l'Indice de Confiance des Consommateurs (CCI) en utilisant une population synthétique calibrée sur des données micro et divers signaux économiques. Le modèle se classe premier parmi les méthodes de référence pour la précision de reconstruction à travers les séries CCI des États-Unis, de l'UE27 et du Japon, particulièrement lors de chocs à haute saillance.
- ConsumerSim utilise des signaux macroéconomiques, financiers, politiques et d'actualités horodatés ainsi que la génération de réponses de type enquête.
- Il atteint des performances supérieures en matière de persistance, de séries temporelles, de régression et de métriques de reconstruction augmentées par l'information.
- Le signal reconstitué améliore la prédiction à court terme de l'activité réelle, en particulier les résultats du secteur du logement.
- Les analyses mécanistiques révèlent que les mouvements de la CCI se concentrent autour d'événements saillants et varient selon le revenu, la propriété immobilière, le niveau d'éducation et l'alignement politique.
- L'agrégation représentative, les signaux situationnels, l'hétérogénéité des personnalités et l'inertie sont identifiés comme nécessaires pour la précision et le diagnostic.
Les résultats soutiennent une vision comportementale de la confiance des consommateurs en tant que processus de réponse Humain-Environnement interprétable plutôt que comme une série temporelle purement agrégée.