WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

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

( Télécharger le fichier original )
par Wissem AWEDNI
FSEG Sfax - Mastère 2007
  

précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

Tests des nombres des relations de co-intégration

Pour déterminer les nombres des relations de co-intégration,  c'est-à-dire, le rang de la matrice , Johansen (1988) propose deux statistiques de tests ;  celle des rapports de vraisemblance à savoir : les tests de la trace et de la valeur propre maximale. Le premier test permet de tester l'existence de plus des r vecteurs de co-intégration quand au second permet de tester l'hypothèse de la présence de r+1 vecteurs de co-intégration.

Test de trace 

Il consiste à tester l'hypothèse nulle, selon laquelle il existe au plus r relations de co-intégration dans un système à n variables. La règle de décision est la suivante :

Notons que H0 signifie que les (n-r) dernières valeurs propres (qui sont les plus faibles) ne sont pas simultanément significatives.

La statistique du test proposée est :

 : sont les (n-r) plus petites valeurs propres ou la corrélation canonique estimée par la méthode de Johansen. L'hypothèse nulle, (H0) correspond donc aux restrictions., ce qui signifie que le système comprend (n-r) racines unitaires.

Pour déterminer le rang de co-intégration, le point de départ consiste à tester si le modèle contient n racines unitaires (r=0) ; si cette hypothèse est rejetée cela implique que . On teste alors si, le rejette de cette hypothèse signifie que et ainsi de suite jusqu'à l'acceptation pour la première fois l'hypothèse nulle. Notons que la loi asymptotique de cette statistique n'est pas standard et qu'elle a été tabulée par simulation par Johansen et Juselius (1990) et Osterwald (1992).

Test de la valeur propre maximale 

Dans ce test l'hypothèse nulle, et l'hypothèse alternative, sont définies comme suit :

La statistique du test est donnée par le rapport de vraisemblance :

(2.59)

La loi asymptotique de max est aussi non standard et tabulée par simulation par Johansen et Juselius (1990) et Osterwald (1992.).

III-2- Test de causalité

Afin d'identifier les canaux de transmission de la politique monétaire en Tunisie, des séries des tests de causalités uni et bidirectionnelle entre les variables ont été mise en oeuvre. Le principe de ce test est comme suit : il s'agit de sélectionner, grâce à la statistique de Fisher, les variables qui apparaissent comme les plus significatives, au sens de Granger, par rapport aux autres. Rappelons que dans le test de Granger, X « Granger-cause » Y, si Y peut être mieux prédit à partir du passé de Y et de X plutôt qu'à partir du seul passé du Y ; formellement : = c +

différent de zéro si X  « Granger-cause »Y.

Le test appliqué est un F de Fisher portant sur l'hypothèse nulle de non significativité des coefficients de X par rapport à Y et réciproquement.

La règle de décision est donc :

H:

H:

On calcule la SCR sous H0 puis sous H1, puis on calcule la statistique F :

Si, H0 soit rejeté et on conclue que X cause Y au sens de Granger.

Nous allons faire la même chose mais réciproquement pour connaître si Y cause X.

Une étape préliminaire avant de réaliser les tests de causalité consiste à déterminer la durée des retards r et s.

La valeur optimale de r et s est établie dans l'équation à l'aide du critère d'Akaike et Schwarz et nous allons prendre des valeurs allant de 1 à 8.

Pour déterminer r*, nous allons estimer, par MCO, un modèle avec contrainte où. Ensuite nous allons construire une deuxième régression en intégrant des Xt avec un retard supplémentaire, et ainsi de suite on intègre un retard supplémentaire jusqu'à l'ordre 8 et on choisit le retard qui minimise le critère d'Akaike et Schwarz.

L'équation à estimer est :

Pour déterminer s*, nous allons suivre la même procédure mais en intégrant le retard r* dans l'équation à estimer suivante :

= c +

III-3- Résultats des Tests de causalité et interprétation

Les deux tableaux suivant résument les résultats du test de causalité au sens de

Granger.

Tableau.3. Les résultats des tests de causalités. Période (1975-1988)

 

Fc

Fá

Conclusion

Ipi m2

2.51

2.71

Ipi ne cause pas m2

Ipi cd

2.14

1.55

Ipi cause lcd

Ipi tmm

3.95

2.71

Ipi cause tmm

Lm2 tcre

2.61

2.71

Lm2 ne cause pas tcre

Tcre ipi

0.86

2.71

Tcre ne cause pas ipi

Tmm cd

0.11

2.71

Tmm ne cause pas cd

Tmm tcre

0.59

2.71

Tmm ne cause pas tcre

Cd tcre

1.50

1.85

Cd ne cause pas tcre

Tmm m2

0.47

2.71

tmm ne cause pas m2

Cd tmm

1.84

1.94

Cd ne cause pas tmm

Tmm ipi

1.66

1.72

Tmm ne cause pas ipi

Tcre m2

4.23

2.30

Tcre cause m2

M2 cd

24.98

1.94

M2 cause cd

M2 tmm

1.52

1.94

M2 ne cause pas tmm

Cd ipi

2.89

2.71

Cd cause ipi

Ipi tcre

1.98

2.30

Ipi ne cause pas tcre

Cd m2

35.47

2.30

Cd cause m2

M2 ipi

1.16

2.71

M2 ne cause pas ipi

Tcre cd

4.53

2.71

Tcre cause cd

Tcre tmm

0.09

2.71

Tcre ne cause pas tmm

Tableau.4. Les résultats des tests de causalités. Période (1989-2006)

 

Fc

Fá

Conclusion

Tcre m2

0.19

1.24

Tcre ne cause pas m2

Tmm ipi

0.88

2.71

Tmm ne cause pas ipi

Cd m2

10.27

1.63

Cd cause m2

Cd tcre

0.07

2.71

Cd ne cause pas tcre

Cd ipi

1.23

2.08

Cd ne cause pas ipi

Ipi m2

5.5

2.3

Ipi cause m2

M2 cd

37.36

2.71

M2 cause cd

M2 tmm

2.93

1.77

M2 cause tmm

Tcre tmm

0.32

1.30

Tcre ne cause pas tmm

Tmm m2

2.03

1.72

Tmm cause m2

Cd tmm

0.75

1.72

Cd ne cause pas tmm

Ipi cd

0.54

2.30

Ipi ne cause pas cd

Ipi tcre

0.06

2.71

Ipi ne cause pas tcre

M2 ipi

3.26

2.08

M2 cause ipi

Tcre ipi

1.53

1.24

Tcre cause ipi

Ipi tmm

0.53

2.30

Ipi ne cause pas tmm

M2 tcre

0.02

2.71

M2 ne cause pas tcre

Tcre cd

0.77

2.30

Tcre ne cause pas cd

Tmm cd

19.20

2.71

Tmm cause cd

Tmm tcre

2.85

2.71

Tmm cause tcre

Les deux schémas ci-dessous résument les résultats obtenus des tests de causalité chacun à une sous période. L'orientation des flèches donne la direction de la causalité.

Tmm M2

CD

Tcre IPI

Schéma .1. Résultats des tests de causalité. Période (1975-1988)

Tmm M2

CD

Tcre IPI

Schéma .2. Résultats des tests de causalité. Période (1989-2006)

Le schéma 1 met en évidence, pour la première sous période, une influence directe de l'activité économique par le crédit avec un effet de feed back, cet effet du crédit sur la sphère réelle est dû à un mécanisme hors marché puisqu'il ne passe pas par des variations de taux d'intérêt. Cette variation est due à la politique de rationnement de crédit, l'encadrement et la sélectivité des crédits adoptés par la BCT afin de contrôler avec précision le volume de crédit injecté dans l'économie. En fait, le volume des crédits n'est pas réglé par les taux d'intérêt mais déterminé en fonction des dépôts collectés par les banques auprès du public.

Lorsqu'il y a un encadrement de crédit, l'existence d'un canal de transmission n'est pas évidente.

Nous constatons aussi pour la première sous période le caractère endogène du taux d'intérêt. En effet, le taux d'intérêt semble être sensible aux variations de l'activité économique.

Ce dernier résultat semble surprenant puisque le taux de marché monétaire est attendu qu'il n'a pas de relation causale avec les variables en raison de sa fixation par les autorités monétaires, sur cette période il a été modifié administrativement trois fois et ceci en septembre 1977, avril 1981 et avril 1985, et le caractère faible de ses variations.

La politique des taux d'intérêt pratiquait en Tunisie jusqu'à la fin des années quatre vingt consistait à fixer purement et simplement les taux d'intérêt à un niveau jugé encourageant pour l'investissement et la croissance économique.

Le taux de change, quand à lui, il cause la masse monétaire et le crédit bancaire mais dans un mécanisme hors marché vue que ce canal subissait un contrôle direct de la part des autorités monétaires qui fixaient le taux de change à un niveau jugé capable de stimuler la compétitivité de l'économie tunisienne.

Ainsi nous pouvons affirmer l'absence de ce canal durant cette période.

En résumé, nous pouvons dire qu'il y a un effet d'encadrement de crédit dans la première sous période et absence du rôle du taux d'intérêt ainsi que l'absence du canal du taux de change.

Pour la deuxième sous période nous constatons une interdépendance entre la masse monétaire et l'activité réelle (causal et causalité).

La masse monétaire cause au sens de Granger le crédit bancaire et le tmm mais il ne cause pas le taux de change effectif réel.

Le schéma 2 met en évidence une influence du taux d'intérêt sur les crédits et la monnaie et une transmission de celle-ci à l'activité, uniquement par l'intermèdiare de la monnaie avec un effet de feed back via les cheminements suivants :

(1) Taux masse monétaire activité économique (canal monétaire)

(2) Taux crédits bancaires masse monétaire activité économique (pseudo canal monétaire).1(*)

Il est admis que le canal monétaire constitue le mécanisme de transmission dans un système financier libéralisé fondé sur le marché. Les résultats trouvés semblent confirmer la transition du système financier tunisien vers un système utilisant de plus en plus les mécanismes de marché.

Cependant le cheminement (2) qualifié de pseudo canal monétaire caractérise un système financier administré fondé sur la banque. Ceci nous permet d'affirmer que, tout en transitant vers un système libéralisé, le système financier tunisien garde les caractéristiques d'un système administré. Ceci est confirmé par les faits puisque le taux d'intérêt sur le marché monétaire (TMM) a été modifié d'une manière administrative plusieurs fois pendant la seconde période par le gouvernement.

Nos résultats montrent que le crédit n'a aucune causalité avec l'activité réelle ce qui conclu l'absence d'un canal du crédit durant la deuxième période. Ce résultat est peu surprenant dans la mesure que l'existence de ce type de canal nécessite des mécanismes de marché que l'on retrouve essentiellement au niveau d'un système financier libéralisé fondé sur la banque et c'est le cas de notre système financier.

Le taux de change cause l'activité réelle mais contrairement à la première sous période, cette causalité est via le taux d'intérêt ce qui prouve l'existence d'un canal de taux de change.

Enfin, nous constatons le caractère endogène du taux d'intérêt. En effet, le taux d'intérêt semble être sensible aux variations de la masse monétaire dans cette sous période.

En résumé, pour la première période, il est impossible d'exclure les crédits (effet d'encadrement) et dans la seconde période c'est la monnaie qui ne peut être écarté. On peut remarquer aussi l'absence du rôle du taux d'intérêt dans la première sous période et l'influence, qui dévient plus importante, de celui-ci dans la seconde sous période.

De la même façon le rôle du taux de change était marginal dans la première sous période mais il commence de prendre son rôle dans la deuxième sous période.

Enfin, nous pouvons dire qu'il y a un effet d'encadrement de crédit dans la première sous période et un canal monétaire et pseudo monétaire dans la seconde ainsi qu'un canal du taux de change.

Nous avons essayé d'identifier, tout au long de cette partie, les canaux de transmission de la politique monétaire en prenant en considération l'impact des mutations financières. De ce fait nous avons constater que notre identification se diffère des plusieurs travaux empiriques qui ne pensent pas au rôle des mutations financières et affirment simplement que les trois canaux coexistent, mais sans savoir depuis quand et sur quel données. Ces travaux ont marginalisé la transformation structurelle de système financier Tunisien, chose qui rend tout mécanisme de transmission de la politique monétaire diffère de ce qui était en avant.

IV-Le modèle VAR

* 1 Goux (1998) utilise cette terminologie

précédent sommaire suivant






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"Et il n'est rien de plus beau que l'instant qui précède le voyage, l'instant ou l'horizon de demain vient nous rendre visite et nous dire ses promesses"   Milan Kundera