à‰tude de l'impact des transferts privés de la diaspora sur le taux de change en Haà¯ti.

3.3- Spécification et estimation économétrique du modèle

? Spécification du modèle

Le modèle que nous allons spécifier répond à la spécification suivante :

? Estimation économétrique du modèle

Selon les clauses du processus VAR, avant toute estimation économétrique, il convient de rechercher un modèle VAR optimal en déterminant le nombre P de retard du modèle. Le critère utilisé pour déterminer le nombre de retard est celui d'Akaike (AIC). Le logiciel Eviews 4.1 donne automatiquement les valeurs calculées de ce critère et le nombre de retard P retenu, en

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considérant un nombre de retard maximal égal à douze (12), est celui qui minimise ce critère. Selon le critère d'Akaike, le nombre de retard optimal est de un (1). Le tableau 3 présente les principaux résultats obtenus :

Tableau 3 : Valeur calculées par le critère d'Akaike

Retards	LogL	LR	FPE	AIC	SC	HQ
0	897.8821	NA	2.64E-10	-10.70517	-10.63049*	-10.67486
1	927.1880	56.85694	2.25E-10*	-10.86453*	-10.49111	-10.71297*
2	939.8021	23.86874	2.34E-10	-10.82398	-10.15184	-10.55117
3	950.8251	20.32978	2.49E-10	-10.76437	-9.793500	-10.37032
4	956.0342	9.357589	2.83E-10	-10.63514	-9.365537	-10.11984
5	968.0987	21.09489	2.98E-10	-10.58801	-9.019676	-9.951457
6	977.5734	16.11266	3.23E-10	-10.50986	-8.642799	-9.752062
7	989.4405	19.61263	3.42E-10	-10.46036	-8.294573	-9.581317
8	997.2824	12.58467	3.79E-10	-10.36266	-7.898141	-9.362368
9	1009.982	19.77142	3.98E-10	-10.32313	-7.559883	-9.201591
10	1015.077	7.688649	4.58E-10	-10.19254	-7.130557	-8.949748
11	1029.365	20.87579	4.74E-10	-10.17204	-6.811323	-8.807996
12	1054.012	34.83127*	4.35E-10	-10.27560	-6.616157	-8.790312

L'astérisque (*) indique l'ordre P à retenir selon le critère. Source : les Auteurs à partir d'Eviews 4.1

Ayant déterminé le nombre de retards (p) par le critère d'Akaike, nous pouvons à présent estimer le modèle VAR en retardant d'une période toutes les variables du modèle. Les principaux résultats de l'estimation du VAR(1) sont présentés à l'annexe XI.

? Test de causalité de Granger

Le test de causalité dans toute démarche économétrique est d'importance car il indique à quel niveau les valeurs courantes d'une variable peuvent être expliquées par ses valeurs passées ou si l'ajout d'un certain nombre de retards à une autre variable améliore l'estimation. On dit dans ce sens qu'une variable X cause une variable Y au sens de Granger si X aide à prédire Y ou encore si les coefficients des valeurs retardées de X sont statistiquement significatifs dans l'explication de Y. En analysant la colonne probabilité des principaux résultats du test de causalité au sens de Granger, avec un nombre de retard égal à un, lequel retenu dans l'estimation du VAR, on constate qu'au seuil de 5%, les résultats ne nous donne pas la possibilité de voir si

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une estimation des transferts privés permet d'expliquer le taux de change en Haïti. Cependant d'une part, les résultats ont montré que le taux de change cause l'inflation c'est-à-dire qu'une estimation du taux de change permet de prévoir l'inflation. Rappelons que des études⁵¹ antérieures, sur l'impact de la variation du taux de change sur l'inflation en estimant le coefficient pass-trough, ont montré effectivement que la variation du taux de change a un impact sur l'inflation.

D'autre part, selon les résultats, on a constaté aussi que la variation de la masse monétaire est causée par la variation du taux de change. On pourrait, en fait, dans le cadre de l'économie haïtienne, attribuer des résultats aux interventions même de la BRH sur le marché des changes par l'achat ou la vente de devises susceptible d'agir sur la masse monétaire. Par ailleurs, voulant trouver des résultats satisfaisants et réels, on a essayé d'augmenter d'une part le nombre de retards jusqu'à trois (3), mais les résultats⁵² ne sont pas améliorés et se trouvent similaires par rapport au premier (quand le nombre de retards est égal à 1). D'autre part, en considérant les périodes 1996-2007 et 1997-2007, les résultats⁵³ sont de mêmes à savoir VM2 cause VTRANS, le contraire, en fait, de ce qu'on aurait du trouver selon la théorie économique.

Etant donné que les résultats du test de causalité ne sont pas trop satisfaisants, on va procéder à l'utilisation d'autres outils comme ceux des réponses pulsionnelles et de la décomposition de la variance pour pouvoir bien cerner le sens de l'impact de la variation des transferts sur le taux de change en Haïti.

⁵¹ Dario Lebelon: Mémoire de sortie (CTPEA), `'Une estimation du coefficient du pass-trough du taux de change sur l'inflation. (Octobre 1990-Septembre 2005).

⁵² Voir en annexe le résultat du test de causalité de Granger avec 2 retards.

⁵³ Voir en annexe le résultat du test de causalité avec les périodes considérées.

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Tableau 4 : Résultat des tests de causalité de Granger Période: 1992:10 2007:09

Retards : 1

Hypothèse nulle:	Obs	F-Statistique	Probabilité
VM2 ne cause pas VIPC	178	0.17125	0.67951
VIPC ne cause pas VM2		0.12546	0.72361
VTRANS ne cause pas VIPC	178	2.56290	0.11120
VIPC ne cause pas VTRANS		0.00041	0.98378
VTXCH ne cause pas VIPC	178	4.78736	0.02999
VIPC ne cause pas VTXCH		0.02457	0.87562
VTRANS ne cause pas VM2	178	0.07127	0.78981
VM2 ne cause pas VTRANS		1.43214	0.23303
VTXCH ne cause pas VM2	178	4.07814	0.04497
VM2 ne cause pas VTXCH		0.32239	0.57090
VTXCH ne cause pas VTRANS	178	1.65850	0.19951
VTRANS ne cause pas VTXCH		3.36983	0.06810

Source : calcul des Auteurs à partir de Eviews 4.1