Mutations financières et canaux de transmission de la politique monétaire: cas de la Tunisie

Chapitre III :

Identification des Canaux de Transmission de la Politique Monétaire en Tunisie

Introduction

Le modèle autorégressif vectoriel (VAR) est fréquemment utilisé pour l'identification des canaux de transmission de la politique monétaire, en introduisant à la fois des variables de la politique monétaire et d'autres indicateurs de l'activité économique.

Pour tenir compte des changements structurels du système de politique monétaire Tunisien engendré par les mutations financières nous allons travailler sur des données mensuelles entre 1975 et 2006.

Dans ce qui suit, nous présenterons les différents variables utilisés dans le cadre du VAR pour pouvoir ensuite estimer le modèle et effectuer les tests nécessaires.

I- Données et méthodologie :

Afin de mettre en évidence les différents mécanismes de transmission de la politique monétaire et de disséquer l'impact des mutations financières sur ces canaux, les variables doivent être choisis de façon pertinente et approfondi.

I-1- Les données

L'activité réelle : peut être résumé par l'indice de la production industrielle faute de données mensuelles du PIB. Cet indice regroupe les principaux secteurs industriels.

La monnaie : sera définie par l'agrégat M2, cet agrégat regroupe la monnaie fiduciaire, les dépôts à vue et les dépôts à terme. Cet agrégat est désigné par le terme disponibilité monétaire et quasi-monétaire.

Pour étudier les mécanismes de la propagation de la politique monétaire, il est important de disposer d'une variable de taux d'intérêt du marché. Nous allons choisi le Taux de marché monétaire. Il s'agit d'une variable prix de la monnaie qui influence directement l'évolution des investissements.

Le choix de la variable tenant compte du canal de crédit est assez délicat. Pollin en 1995 a montré que le test le plus convaincant du canal du crédit consiste à étudier l'impact d'un choc de politique monétaire sur les conditions du crédit bancaire, puis à examiner l'incidence de ces conditions sur l'activité mais plusieurs autres études concluent que le crédit pouvait être considéré comme un facteur causal exogène affectant l'économie. Nous allons retenus comme indicateur le total de crédit accordé à l'économie.

Concernant le change, nous allons retenir comme indicateur le taux de change effectif réel du dinar Tunisien qui est définit par rapport aux taux des principaux partenaires. Son introduction permet de tenir compte des effets réels transitant par le commerce extérieur.

Nous essayons de présenter dans le tableau suivant, la définition, la présentation de la période d'étude ainsi que les sources et fréquences des variables retenus.

Tableau 2 : Définition, fréquence, période et sources des variables du VAR

Variables	Définition	Fréquence	Période		Source	M2
Masse monétaire = monnaie fiduciaire + dépôts à vue + dépôts à terme	Mensuelle	1975-2006	Statistiques de l' (IFS) International Financial Statistics		TMM
Taux de marché monétaire moyen. Taux d'escompte avant 1986	Mensuelle	1975-2006	Statistiques financières de la BCT		TCRE
Taux de change effectif réel par rapport au principaux pays partenaire	Mensuelle	1975-2006	Statistiques de l' (IFS)		IPI
Indice d'ensemble de production industrielle, il regroupe les principaux secteurs industriels : industrie manufacturières, mines et énergie	Mensuelle	1975-2006	Statistiques financières de la BCT		Crédit
Total de crédit accordé à l'économie	Mensuelle	1975-2006	Statistiques de l' (IFS)

Une fois la présentation des données est achevée, il est utile d'étudier les propriétés des séries univariées.

I-2- Propriétés des séries univariées

Avant de commencer l'étude de la méthode d'estimation, il faut une analyse approfondie des propriétés des séries univariées qui est nécessaire et indispensable pour révéler au préalable la stationnarité des séries.

I-2-1- Le taux de marché monétaire

La lecture du graphique montre que le Taux de Marché Monétaire a une évolution stable.

I-2-2- Indice de production industrielle

L'activité de production qui est représenté par l'indice de la production industrielle reflète une tendance positive pour les deux périodes.

I-2-3- Masse monétaire

Ces graphiques retracent l'évolution de la masse monétaire sur les deux périodes 1975-1988 et 1989-2006, nous remarquons que M2 a connu une tendance positive.

1-2-4 Taux de change effectif réel

Le taux de change effectif réel a connu des fluctuations dans les deux périodes mais son évolution est stable.

1-2-5 Crédit bancaire

Le crédit bancaire a une évolution positive ; donc sa tendance est positive

D'après l'inspection de ces graphiques nous remarquons qu'il y a présence d'une tendance positive, négative ou bien une évolution stable attestant la non stationnarité. Mais à eux seuls, ces graphiques ne nous permettent pas de d'identifier le nature de cette non stationnarité du série ni de son ordre d'intégration. D'où la nécessité d'utiliser des tests statistiques et surtout celui de Dickey et Fuller Augmenté (ADF) pour spécifier la nature de la tendance, le type de stationnarité.

II- Etude de la stationnarité des séries

L'étude de la stationnarité des séries est très importante dans la mesure où elle permet de déterminer l'ordre d'intégration des variables. Une série est dite stationnaire si son auto covariance ne dépend pas du temps. Le test qu'on a sélectionné est celui de Dickey Fuller Augmenter (ADF) en se basant sur les trois modèles suivants :

(1)

(2)

(3)

L'interprétation du test se fait à l'aide de la valeur tabulée. Ainsi, l'hypothèse nulle () de présence de racine unitaire est rejetée si la valeur calculée (t-statistique) est inférieure à la valeur critique tabulée par Macckinon 1991.

I1-1- Test ADF pour la série taux de marché monétaire

a-Test ADF pour la série taux de marché monétaire pour la période (1975-1988)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 5%	Valeur critique au seuil de 10%	conclusion
niveau	-2.742043	-3.436957	-3.142642	Non stationnaire
Différence	-12.96768	-3.437122	-3.142739	Stationnaire

b-Test ADF pour la série taux de marché monétaire pour la période (1989-2006)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 5%	Valeur critique au seuil de 10%	conclusion
niveau	-2.857471	-3.430963	-3.139114	Non stationnaire
Différence	-11.15274	-3.431062	-3.139173	Stationnaire

II-2- Test ADF pour la série indice de production industrielle.

a-Test ADF pour la série indice de production industrielle pour la période (1975-1988)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 1%	conclusion
niveau	-3.001609	-4.0013946	Non stationnaire
Différence	-12.87833	-4.014288	Stationnaire

b-Test ADF pour la série indice de production industrielle pour la période (1989-2006)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 5%	Valeur critique au seuil de 10%	conclusion
niveau	-3.108787	-3.431682	-3.139538	Non stationnaire
Différence	-10.92291	-3.431789	-3.139604	stationnaire

II-3- Test ADF pour la série masse monétaire.

a- Test ADF pour la série masse monétaire pour la période (1975-1988)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 5%	Valeur critique au seuil de 10%		conclusion	niveau
8.617851	-1.942757	-1.615431	Non stationnaire		Différence
-7.546999	-1.942768	-1.615426	Stationnaire

b- Test ADF pour la série masse monétaire pour la période (1989-2006)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 5%	Valeur critique au seuil de 10%	conclusion
niveau	-2.550257	-3.431368	3.139353	Non stationnaire
Différence	-16.532289	-3.341471	-3.139414	Stationnaire

II-4- Test ADF pour la série taux de change effectif réel.

a- Test ADF pour la série taux de change effectif réel pour la période (1975-1988)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 1%		conclusion	niveau
-2.391026	-2.578883	Non stationnaire		Différence
-12.704	-2.578967	Stationnaire

b- Test ADF pour la série taux de change effectif réel pour la période (1989-2006)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 1%	conclusion
niveau	-3.300983	-3.476143	Non stationnaire
Différence	-13.05827	-2.581233	stationnaire

II-5- Test ADF pour la série crédit bancaire

a- Test ADF pour la série crédit bancaire pour la période (1975-1988)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 5%	Valeur critique au seuil de 10%		conclusion	niveau
-2.063003	2.878829	2.576067	Non stationnaire		Différence
-10.72631	-2.878937	-2.576124	Stationnaire

b- Test ADF pour la série crédit bancaire pour la période (1989-2006)

Série en	t-statistique	Valeur critique au seuil de 1%	conclusion
niveau	-3.575816	-4.002354	Non stationnaire
Différence	-18.34670	-4.002569	Stationnaire

Puisque toutes les variables ne sont pas stationnaires l'effet de filtrage rend ces variables stationnaires, donc nous pouvons conclure que toutes ces variables sont intégrées d'ordre un ; puisque leurs moments du premier et second ordre ne dépendent pas au temps après l'effet de différence première.

En conclusion, l'hypothèse de la présence d'une racine unitaire, détecté par ADF dans toutes les séries, est acceptée puisque la statistique calculée est supérieure à la valeur critique, ce qui signale alors que les dix séries sont non stationnaires en niveau. Concernant l'ordre d'intégration les valeurs calculées de la statistique du test de l'hypothèse nulle de non stationnarité sont toutes inférieures à la valeur critique, ainsi les variables sont stationnaires en première différence.

Etant donnée que les variables de notre étude sont intégré d'ordre on peut alors s'intéresser a une éventuelle relation de long terme entre les variables de notre étude. Ce ci amène par la suite d'étudier l'existence d'une relation de causalité entre les séries deux à deux.

III- L'Etude de la causalité

III-1- Test de cointégration

Ce test n'est approprié que si les variables testés dans la première étape sont intégrés d'ordre 1. Il s'agit surtout d'étudier l'indépendance entre ces deux variables sans faire l'hypothèse à priori sur les valeurs des coefficients qui les relient.

Les nouvelles théories économétriques consistent donc à rendre les séries temporelles stationnaires pour les appliquer à des techniques statistiques.

La théorie de cointègration propose de reconsidérer le problème de la stationnarité dans un cadre multivarié.

L'idée sous jacente à la cointègration est que deux variables non stationnaires peuvent diverger à court terme, mais à long terme elles évoluent dans le même sens.

Afin de tester le nombre de relations de cointégration dans ce système nous nous référons aux travaux de Johensen et Jeselius (1990). Ces derniers proposent deux types de tests : le test de la Trace et le test de la valeur propre maximale (max).