L'impact de l'augmentation du prix du petrole sur la hausse des prix: Cas de la Tunisie

1-2-2- Détermination du modèle VAR :

Après avoir stationnariser les variables, nous construisons un modèle VAR (Vector Auto Regressive). Ces modèles permettent, d'une part, d'analyser les effets d'une variable sur l'autre au travers de simulations de chocs aléatoires.

Un modèle VAR à k variables et à p décalages, noté VAR (p) s'écrit de la manière suivante:

Yt est le vecteur des variables endogènes, C est le vecteur des constantes, Ö est la matrice des coefficients à estimer, et ît est le vecteur des résidus. Dans notre travail, le vecteur Y contient des variables économiques qui caractérisent le secteur bancaire, privé et public.

Avant tout traitement, il convient de déterminer le retard p optimal. Il s'agit de celui qui minimise les critères d'information d'Akaike (AIC) et de Schwartz. La connaissance de ce retard est en effet nécessaire pour les étapes suivantes.

2- Résultats et interprétations :

2-1- Test de stationnarité :

Cette stratégie procède par le principe d'élimination et débute par les tests effectués sur le modèle avec constante et trend (modèle (1)). Chaque fois qu'un coefficient n'est pas significatif, il est éliminé dans l'étape séquentielle suivante. Cette stratégie fait appel au test ADF pour rejeter ou accepter l'hypothèse de racine unitaire. Les deux tableaux suivants résument les résultats de ce test pour les séries annuelles et mensuelles.

Tableau 1 : test de racine unitaire pour les séries annuelles :

variable	1^er niveau	1^ère différence	Modèle retenu	Classification I (0) ou I (1)
Test de Dickey-Fuller augmenté
linf	-2.365	-15.475*	Modèle (1)	I (1)
lpp	-2.548	-5.025*	Modèle (1)	I (1)
imex	-1.229	-5.757*	Modèle (3)	I (1)
lppimp	-2.654	-7.870*	Modèle (1)	I (1)
lppexp	-1.588	-6.216*	Modèle (1)	I (1)

- ` * ' indique la significativité au seuil de 1%.

- I (0) et I (1) indique l'ordre de cointegration.

Tableau 2 : test de racine unitaire pour les séries mensuelles :

variable	1^er niveau	1^ère différence	Modèle retenu	Classification I (0) ou I (1)
Test de Dickey-Fuller augmenté
Infm	-4.756*	-13.929*	Modèle (3)	I (0)
lppm	-2.551	-12.267*	Modèle (1)	I (1)

- ` * ' indique la significativité au seuil de 1%.

- I (0) et I (1) indique l'ordre de cointegration.

Les tests de racine unitaire confirment l'impossibilité de rejeter l'hypothèse selon laquelle toutes les variables annuelles du modèle (linf, lpp, imex, lppimp, lppexp) sont intégrées d'ordre 1 (I (1)) (voir annexe II). Il est donc possible qu'elles soient cointegrées. L'inflation mensuelle (infm) est intégré d'ordre zéro (I (0)) et le prix du pétrole mensuelle (lppm) est intégré d'ordre 1 (I (1)) (voir annexe III).