Efficacité de la politique monétaire sur la stabilité de taux de change en République démocratique du Congo de 1998 à 2014.

II.1.5. Méthode de traitement et analyse des données

Dans le domaine scientifique, la méthodologie renvoie à la discipline qui réfléchit sur les processus rationnels d'une pensée méthodique. Autrement dit, elle est l'étude des méthodes que les sciences utilisent.^32(*)

En sciences économiques, deux catégories des méthodes sont mises en oeuvres de manière concurrentes ou plus souvent de manière complémentaire ; notamment : les méthodes inductives et les méthodes déductives.

Parmi leurs nombreuses différences, il convient de noter plus particulièrement que les premières s'appuient sur une collecte préalable de données sur terrain pour ensuite tenter d'en déduire un ensemble de propositions et de relations générales, tandis que les secondes énoncent un ensemble de propositions (hypothèses) au départ d'un corpus théorique établi pour ensuite tenter de les valider en les confrontant à des observations particulières recueillies sur le terrain.^33(*)

Ainsi, en ce qui nous concerne, nous avons utilisé la méthode déductive pour l'analyse des données. Cette méthode part de l'observation des cas généraux appelés postulats pour déboucher sur un cas particulier. De ce fait, elle a été accompagnée par la Méthode des Moindres Carrées Ordinaires, où nous avons appliqué à l'aide de logiciel Eviews 6, les différentes régressions (MCO) des données récoltées dans des différents Services étatiques ainsi que les différents Sites Web ; afin de pouvoir dégager un résultat déduit et en faire sujet d'interprétation.

II.1.6. MODELISATION

Un modèle consiste en une présentation formalisée d'un phénomène sous forme d'équations dont les variables sont des grandeurs économiques. L'objectif du modèle est de représenter les traits les plus marquants d'une réalité qu'il cherche à styliser. Le modèle est donc l'outil que le modélisateur utilise lorsqu'il cherche à comprendre et à expliquer des phénomènes. Pour ce faire, il émet des hypothèses et explicite des relations.

Le modèle est donc une présentation schématique et partielle d'une réalité naturellement plus complexe. Toute la difficulté consiste à ne retenir que la ou les représentations intéressantes pour le problème que le modélisateur cherche à expliciter. Ce choix dépend de la nature du problème, du type de décision ou de l'étude à effectuer. La même réalité peut ainsi être formalisée de diverses manières en fonction des objectifs^34(*).

II.1.6.1. SPECIFICATION DU MODELE

Le modèle est la représentation simplifiée de la réalité faisant appel à des graphiques ou des équations pour montrer les interactions entre les variables.^35(*)

Un modèle repose surtout sur une théorie préalable qui permet de privilégier un aspect du réel, une relation causale. Cette théorisation est provisoire, elle est toujours susceptible d'être remise en cause après la confrontation du modèle à la réalité.

Dans les sciences sociales, et particulièrement en économie, les phénomènes étudiés concernent le plus souvent des comportements afin de mieux comprendre la nature et le fonctionnement des systèmes économiques. L'objectif du modélisateur est, dans le cadre de l'économétrie et au travers d'une mesure statistique, de permettre aux agents économiques (ménages, entreprises, État...) d'intervenir de manière plus efficace. La construction d'un modèle comporte un certain nombre d'étapes qui sont toutes importantes. En effet, en cas de faiblesse d'un des « maillons », le modèle peut se trouver invalidé pour cause d'hypothèses manquantes, de données non représentatives ou observées avec des erreurs, e

De ce qui précède, on distingue deux types de spécifications :

· Les modèles en série temporelle, les variables représentent des phénomènes observés à intervalles de temps réguliers

· Les modèles en coupe instantanée, les variables représentent des phénomènes observés au même instant mais concernant plusieurs individus, tel que la consommation et le revenu observés sur un échantillon de 30 pays. Le modèle s'écrit alors :

Ci = a0 + a1 Yi i = 1,. . . , 30

Où : Ci = consommation du pays i pour une année donnée,

Yi = revenu du pays i pour une année donnée.

Dans le cadre de notre travail, nous avons utilisé le modèle en série temporelle qui se présente de la manière suivante :

TXCH_t = a₀ + a₁MM_t + a₂TXINT_t + ?_t

Avec :

- TXCH_t taux de change au temps t

- MM_t masse monétaire au temps t

- TXINT_t taux d'intérêt au temps t

- ?_t le terme d'erreur

- a₀, a₁, a₂ sont des paramètres à estimer

Ce modèle n'est autre qu'une régression linéaire multiple.

Les phénomènes économiques sont caractérisés par l'interdépendance entre de nombreux éléments, ce qui entraine que les variables explicatives susceptibles d'exercer une influence sur la variable expliquée sont très nombreuses, et on ne peut pas les retenir toutes. Mais l'effet des variables qui ont été omises explique qu'il y ait des écarts entre la réalité observée et le résultat du modèle. C'est pour cette raison qu'on a choisi de traduire ces écarts par le terme d'erreur qui est une variable aléatoire.

* ³² S. AHMED et JEAN, M., Lexique économique, DALLOZ, Paris, 2008, PP. 504

* ³³S. AHMED et JEAN.M. op.cit PP.503

* ³⁴Régis Bourbonnais, Économétrie Cours et exercices corrigés,9e édition DUNOD, 2015, p.2

* ³⁵ GREGORY-N-Manchiw, Macroéconomie, 3^e édition, 1994, P 640