Les déterminants de l'inflation en Guinée.

1.3 Estimation du modèle à correction d'erreur(ECM) :

Pour les estimations, les variables ont été exprimées en logarithme et estimées selon un mécanisme de correction d'erreur, dans la mesure où ces variables sont stationnaires(tableau n°5) et sont cointégrées (tableau n°6). Dans le cas de cette étude, réalisée sur un échantillon assez petit (une vingtaine de données), la méthode en une étape de Hendry se révèle a priori adaptée. L'équation du mécanisme de correction d'erreur s'écrit :

D Log (INF) =C + á₁ D Log (M2) + á₂D Log (PIB) + á₃D Log (TCH) + á₄Log (INF (-1))

+ á₅Log (M2 (-1)) + á₆Log (PIB (-1)) +á₇Log (TCH (-1)).

Avec les signes théoriques suivants :

á₁>0,á₂ <0,á₃ >0,á₄ <0,á₅ >0_,á₆ <0_,á₇>0_.

Dans cette expression, les coefficients á₁ à á₃ caractérisent la dynamique de court terme, tandis que les coefficients á₅ à á₇ permettent de dériver les comportements d'équilibre de long terme du taux d'inflation. Le coefficient á₄ est le coefficient de correction d'erreur.

Tableau  n°7: Résultats de l'estimation du modèle

Dependent Variable: D(LINF)
Sample (adjusted): 1987 2012
Included observations: 26 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	4.426862	0.895840	4.941577	0.0001
D(LM2)	0.027079	0.089098	0.303921	0.7647
D(LPIB)	-1.121127	0.790456	-1.418330	0.1732
D(LTCH)	0.331969	0.093926	3.534380	0.0024
LINF(-1)	-0.331270	0.086256	-3.840565	0.0012
LM2(-1)	0.161944	0.061725	2.623646	0.0172
LPIB(-1)	-0.639451	0.139714	-4.576853	0.0002
LTCH(-1)	0.225211	0.089245	2.523516	0.0212
Adjusted R-squared	0.762811	S.D. dependent var		0.091748
Durbin-Watson stat	1.737499	Prob(F-statistic)		0.000009

Source : Résultats sur Eviews sur la base des données recueillies

Le coefficient de correction d'erreur appelé la force de rappel vers l'équilibre est négative et inférieure à l'unité en valeur absolue (sa valeur est -0.33). En outre il est significativement négatif. La représentation par le modèle à correction d'erreur est donc validée.