Structure de l'actif bancaire et croissance économique dans l'UEMOA

2 PRESENTATION DU MODELE

Un modèle dans le cadre de l'économétrie appliquée peut être considéré comme une représentation formalisée d'un phénomène sous forme d'équations dont les variables sont des grandeurs économiques. Il permet de valider les hypothèses de la théorie économique à partir de l'observation empirique des résultats suivant un processus bien défini. La modélisation apparait alors, comme une étape incontournable de l'étude.

Spécification du modèle

Le modèle de base, emprunté à Hay (2000), a été ré-spécifié et adapté au contexte du Mali par Soumaré (2009). Vu la ressemblance des économies, le modèle ré-spécifié sera usitée. Le modèle de base se présente comme suit :

PIB_t= ç+ á₁CI_t+ á₂INF_t+ á₃INV_t + á₄OUV_t + á₅POP_t + á₆DEP_t + á₇MAS_t + á₈LIQ_t + å_1r (1)

Où le PIB est le produit intérieur brut par habitant, CI est le crédit intérieur sur le PIB, INF le taux d'inflation, INV est le rapport investissement sur PIB, OUV est le degré d'ouverture, POP est la somme du taux de croissance de la population du progrès technique et du taux de dépréciation du capital, DEP correspond au total des dépôts à vue et à terme détenus par les banques sur le PIB, MAS est l'ensemble des actifs assimilables à des moyens de paiement sur le PIB , LIQ est le rapport du crédit intérieur sur les dépôts. En fonction de la disponibilité des données, le modèle de HAY a été ainsi ré-spécifié.

Modèle ré-spécifié :

PIB_t= = ç + á₁RE_t + á₂ CE_t + á₃ CET_{t +} á₄ CS_{t +} á₅AE_{t +} å_1r (2)

Où PIB est le produit interieur brut réel, RE le montant des reserves constituées par les banques, CE le montant du concours bancaire à l'économie ; CET les créances sur les Etats, CS les créances en souffrance, AE les avoirs exterieurs nets.

ç : représente la constante

á_{i (i=1,...,5) :} représentent les coefficients des variables exogènes

å_1r : représentent les perturbations aléatoires

3-ANALYSE STATISTIQUE DES DONNEES

Pour se prémunir d'estimations biaisées, une analyse statistique des données s'impose.

3-1- Calcul de la matrice des variances et covariances

L'analyse porte ici sur le niveau de corrélation entre les variables du modèle

Tableau2 : matrice de variance covariance

	PIB		CE		AE		RE		CET		CS
PIB	1,0000
CE	0.9412		1,0000
AE	0.9471		0.8230		1,0000
RE	0.8602		0.9636		0.6880		1,0000
CET	0.8879		0.9323		0.8253		0.8859		1,0000
CS	0.5523		0.7875		0.3650		0.8283		0.6696		1,0000

Le tableau ci-dessus révèle l'existence de multi-colinéarité car les séries explicatives sont liées entre elles.