Analyse de la corrélation de l'intermédiation bancaire sur la croissance économique du Rwanda.

3.7. RELATION DE COURT TERME

La relation de court terme établie par le modèle à correction d'erreur (ECM) est déduite de la relation de long terme découlant de la méthode d'Enger et Granger. Ce modèle permet d'intégrer les fluctuations de court terme. Par conséquent, il permet également de tester la stabilité du modèle.

L'estimation du modèle de court terme donne les résultats suivants :

Tableau 8 : Résultats de modèle à correction d'erreur

Dependent Variable: DLPIB

Method: Least Squares

Date: 12/06/10 Time: 13:56

Sample(adjusted): 1991 2009

Included observations: 19 after adjusting endpoints

Variable	Coefficient	Std. Error t-Statistic	Prob.
DLM2	0.421481	0.307959 1.368627	0.1913
DLMI	0.082051	0.109169 0.751591	0.4639
R(-1)	-0.439604	0.215955 -2.035629	0.0599
C	-0.005809	0.062663 -0.092702	0.9274
R-squared	0.455518	Mean dependent var	0.065278
Adjusted R-squared	0.346622	S.D. dependent var	0.210446
S.E. of regression	0.170107	Akaike info criterion	-0.520109
Sum squared resid	0.434048	Schwarz criterion	-0.321279
Log likelihood	8.941033	F-statistic	4.183045
Durbin-Watson stat	1.593064	Prob(F-statistic)	0.024427

DLPIB = 0.4214DLM2 + 0.0821DLMi - 0.4396R(-1) - 0.0058

(0.1913) (0.4639) (0.0599) (0.9274)
3.8. TEST DE STABILITE

A fin de juger de l'efficacité du modèle, il est nécessaire de procéder à un test de stabilité de celle-ci. Nous avons porté notre choix sur le test de CUSUM. Ce test qui existe sous Eviews 3.1 consiste à étudier la représentation graphique de l'évolution des coefficients dans l'état par rapport au seuil considéré. Lorsque la courbe

représentative du modèle se situe entre les deux droites indiquant les seuils critiques, nous disons que le modèle est stable, si non elle est instable. Le graphique ci-dessous est le résultat de notre test :

Graphique 4 : CUSUM test

15 10 5 0 -5 -10 -15

94 96 98 00 02 04 06 08

CUSUM 5% Significance

Au vu de l'allure de la courbe de CUSUM, nous voyons que notre modèle est stable, car sa courbe se situe entre les deux droites indiquant les seuils critiques c'est-à-dire de 5%.

3.9. INTERPRETATIONS ECONOMIQUES

3.9.1. Relation de long terme

Le modèle de long terme se présente comme suit :

LPIBr = 5.9111 + 0.0821 LM2 + 0.3758 LMi

(0.0000) (0.7109) (0.0218)

R²=0.8603 soit 86.03%

Pour le présent modèle, s'agissant les signes attendus des coefficients, les signes observés pour les variables : la variable de la marge d'intermédiation bancaire et la masse monétaire M2 confirment ce qui était attendu. C'est-à-dire que les coefficients B2 et B3 sont supérieurs à 0. Donc, toutes les variables explicatives évoluent dans le même sens que la variable à expliquer.

Cas de la marge d'intermédiation bancaire

Après avoir fait l'estimation de notre modèle, nous trouvons que la marge d'intermédiation bancaire explique le PIB réel au Rwanda au cours de la période 1990-2009. Ce constat est fait à base de la probabilité significative c'est-à-dire 0.0218<0.05. C'est-à-dire si la marge d'intermédiation bancaire augmente de 1%, le PIB augmente de 37.58%.

Cas de la masse monétaire M2

Ainsi, compte tenu de résultats obtenus dans notre modèle de long terme, même si nous avons trouvé le signe qu'on attendait, nous concluons en disant que la masse monétaire M2 n'explique pas le PIB réel au cours de notre période parce que sa probabilité est 0.71 supérieure à 0.05 (toute chose restant égales par ailleurs).

Cas des variables prises globalement

Nous concluons la significativité de nos paramètres estimés. Ceci est confirmé après avoir vu que les variables explicatives prises globalement expliquent le PIB car en comparant premièrement la Prob (F-statistic) égale à 0.00000 est significativement inférieure à la probabilité de 5%.

Deuxièmement, le test de Fisher nous montre que F calculé = 52.36 est aussi supérieur à F lu à 5%, ce qui veut dire que le modèle est généralement explicatif car il doit exister au moins un paramètre significativement de zéro.

Ainsi, le coefficient de détermination R² =0.8603 soit 86.03%. Ce dernier nous renseigne que les variables indépendantes prises globalement (l'intermédiation bancaire) expliquent le PIB (croissance économique) à 86.03% (toute chose restant égale par ailleurs) et nous concluons que le modèle estimé est satisfaisant, ou encore que le modèle estimé est globalement bon.