Déterminants de la vitesse-revenu de ma monnaie en RDC, de 1970-2016.

3.2.3 Test de causalité de Granger

Nous effectuons le test de causalité au sens de Granger, pour l'étude du sens de causalité entre les variables du modèle VAR(5). Les résultats de ce test montre que, le taux d'infla-tion, le taux directeur, le taux de change, la masse monétaire et le PIB réel ne causent pas la vitesse de monnaie en RDC car l'hypothèse nulle est acceptée pour toutes les variables

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vues que leurs probabilités sont supérieures à la valeur critique au seuil de 5 % soit 0,05. A l'exception du test de causalité entre le taux de change qui cause le taux d'inflation, le PIB réel qui cause le taux d'inflation et enfin la masse monétaire qui cause le taux d'infla-tion. Et bien, l'hypothèse nulle est rejetée car la probabilité associée à ces hypothèses est inférieure à (0.05).

3.2.4 Analyse des chocs

3.2.4.1 Décomposition de la variance le l'erreur de prévision

Dans l'intérêt de savoir, quelle est la contribution de chaque innovation (chocs) à la variance totale de l'erreur de prévision. On présente dans les tableaux suivants les résultats (en %) la contribution des résidus de chaque variable sur sa variance de l'erreur de prévision. Dans le but de tirer la variable qui influence le plus sur les autres variables.

Après analyse de la décomposition de la variance des variables sous étude, nous constatons qu'en moyenne l'innovation de la vitesse-revenu contribue à 87,2 % à la variance totale de l'erreur de prévision; le taux d'inflation contribue à son tour à 90,4 %; le taux directeur 57,5 % ;le taux de change à 50,79 %; le PIB réel contribue à 84,47 % et enfin la masse monétaire contribue en moyenne à 14,07 % de la variance à la variance totale de l'erreur de prévision.

De ce fait, l'innovation du taux d'inflation et du PIB réel affecte en grande partie les autres variables. C'est-à-dire elles sont les variables les plus influençables sur les autres variables (les variables les plus exogènes).

3.2.4.2 La Fonction des réponses impulsionnelles

Après avoir déterminé le degré d'exogénéité des variables du modèle et puisque les coefficients individuels dans les modèles VAR estimés sont souvent difficile à interpréter, les praticiens de cette technique estiment la fonction des réponses impulsionnelles. Cette fonction expose la réponse de la variable dépendante d'un système VAR aux chocs. Nous effectuerons à présent, un choc positif sur ces variables et nous analyseront leur impact, sur la variable elle-même et sur les autres variables du modèle.

^{Response to Cholesky One S.D. Innovations} #177; ^{2 S.E.}

^{Response of VRS to VRS}

^{Response of VRS to TIS}

^{Response of VRS to TDS}

^{Response of VRS to TCS}

^{Response of VRS to RS}

^{Response of VRS to MMS}

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FIGURE 3.3 - Réponses impulsionelles des variables de l'étude

source: Eviews 9

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L'analyse de la fonction des réponses impulsionnelles montre qu'un choc positif sur la vitesse-revenu a un impact positif sur elle-même du premier au quatrième trimestre et l'impact devient négatif à partir du cinquième trimestre. Un choc positif sur le taux d'in-flation a un impact positif sur la vitesse-revenu à partir du premier trimestre jusqu'au quatrième et devient négatif au cinquième trimestre. En ce qui concerne le taux directeur, un choc positif sur cette variable a un impact négatif sur la vitesse-revenu du premier au troisième trimestre et devient positif à partir du quatrième trimestre. Et lorsque le taux de change reçoit un choc positif, cela a un impact négatif sur la vitesse-revenu du premier au quatrième trimestre et l'impact devient négatif à partir du cinquième trimestre. Un choc

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positif sur le PIB réel a un impact négatif sur la vitesse-revenu déjà au premier trimestre et cet impact devient positif à partir du deuxième trimestre. Enfin, un choc positif sur la masse monétaire a un impact négatif sur la vitesse-revenu du franc congolais du premier au quatrième trimestre et devient positif à partir du cinquième trimestre.