Memoire Online - Analyse economètrique de la demande de monnaie dans l'UEMOA

? A mon père El hadji Alioune CISSE, mon ami, celui qui a tout fait pour la réussite de mon cursus scolaire et universitaire.

? A mes frères et soeurs qui sont tout pour moi pour le soutien moral et l'amour qu'ils ont à mon égard.

Au Professeur Babacar Séne, maitre de conférence agrégé des universités, mon directeur de mémoire, pour sa disponibilité, ses conseils et les connaissances mises à ma disposition. Je vous remercie de la maniére la plus sincère.

Au Docteur Fodiyé Bakary DOUCOURE, Responsable du département des Techniques quantitatives à la FASEG pour la rigueur, les connaissances et le suivi que vous nous avez accordé tout au long de notre formation.

Au Professeur Mbaye DIENE, maitre de conférences agrégé à la FASEG et assesseur de la FASEG.

Au Professeur Ibrahima THIAM du CREFAT, maitre de conférence agrégé dont je ne cesserai de remercier pour le confort, les conseils et suggestions mis à ma disposition pour la rédaction de ce mémoire.

Au Docteur Latif DRAMANI du CREFAT pour la disponibilité, les corrections et les connaissances accordées

A M. El Hadji Alioune Camara du CREFAT pour la disponibilité, les corrections et les connaissances accordées

A tous les professeurs du master Econométrie Bancaire et Finance Quantitative (EBFQ) de la FASEG pour la qualité des cours dispensés pour la réussite de notre formation.

CHAPITRE1 :

CHAPITRE2 :

Graphique 1 : Evolution du financement bancaire et non bancaire dans l'Uemoa de 2000 à

Graphique 2 : Evolution de la masse monétaire dans les pays de l'Uemoa de 2006 à 2014 27

Graphique 5 : Evolution du taux débiteur moyen des banques de l'Uemoa de 2005 à 2012...34 Graphique 6 : Evolution de l'inflation sous-jacente en glissement annuel de 2012 à 2016....35 Graphique 7 : Evolution des avoirs extérieurs nets totaux de 2000 à 2012 dans l'Uemoa.....37

Tableau 1 : Evolution de la masse monétaire dans l'Uemoa de 2006 à 2014 en % 26

Tableau 3 : Coefficients de réserves obligatoires applicables aux banques en % 29

Tableau 4 : Evolution du taux d'intérêt débiteur moyen des banques de l'Uemoa de 2005 à

2012 en % 33
Tableau 5 : Evolution de l'inflation sous -jacente en glissement annuel de 2012 à 2016 en

Tableau 9 : Résultats des tests de cointégration sur le TIR, TINFL et le TCM ....51
Tableau 10 : Résultats des tests de cointégration de Westerlund sur la LMd, LPIBR et

Tableau 11 : Test de cointégration de Westerlund sur l'ensemble des variables 51

Tableau 12 : Estimation des paramètres du modèle à effets aléatoires dans l'Uemoa 53

Tableau 15 : Estimation des paramètres du modèle vectoriel à correction d'erreur .57

Dans le cadre d'une intégration économique réussie, la mise en place d'une monnaie commune au sein des unions économiques a permis d'atteindre la forme la plus avancée de l'intégration. Cette dernière a permis d'atteindre un degré de développement non négligeable caractérisé par une profonde mutation des structures économiques et financières .En effet la monnaie a une très grande influence sur l'activité économique qui se manifeste à travers l'incidence de l'équilibre du marché de la monnaie sur les conditions de formation des prix et des taux d'intérêt. Par ailleurs, les politiques de ciblage ont beaucoup participé sur l'évolution de la politique monétaire. Les principales politiques de ciblage appliquées par la majorité des banques centrales sont le ciblage monétaire à travers les agrégats monétaires et le ciblage d'inflation. L'une comme l'autre connait des limites mais celles de l'inflation sont moindres et plus récents que celles des agrégats monétaires.

Le souci majeur qu'ont les autorités monétaires lorsqu'elles veulent équilibrer le marché monétaire les pousse à considérer la fonction de demande de monnaie. C'est un élément indispensable pour l'équilibre du marché monétaire et dont son analyse peut être assimilée à la recherche des raisons qui poussent les agents économiques à préférer la détention de la monnaie à celle des autres actifs réels ou financiers. Les raisons de détention de la monnaie sont nombreuses et non indépendants causant ainsi une instabilité de la demande de monnaie.

La demande de monnaie est considérée comme étant le centre d'un grand débat pour les économistes. Au coeur de ces débats se trouvent le problème de la détermination de la vitesse de circulation de la monnaie ainsi que les variables qui déterminent la détention de monnaie par des agents économiques. De ce fait de nombreuses théories ont été émises à son endroit notamment la théorie quantitative de la monnaie qui est l'approche la plus ancienne et qui se veut libérale. Elle passe pour la plus réaliste en considérant les premiers modèles de demande de monnaie conçus dans les pays en voie de développement et s'est imposée à travers deux approches : l'approche par les transactions ou l'analyse de Fisher et l'approche par les encaisses ou approche cambridgienne. Cette dernière approche est néoclassique avec des auteurs tels qu'A. Marshall et A.C.Pigou. Nous pouvons affirmer que l'analyse classique

privilégie uniquement la fonction de moyen d'échange de la monnaie considérant ainsi le motif de transaction comme seul motif de détention de la monnaie. D'autres auteurs ont repris les deux points évoqués par Marshall et Pigou mais en les rejetant pour simplifier l'analyse. On peut citer pour le 1er point Keynes dans la théorie générale de l'emploi, de l'intérêt et de la monnaie en 1936 et dans le traité sur la monnaie en 1930. Il distingue trois motifs de détention de la monnaie que sont le motif de transaction, celui de précaution et celui de spéculation. En ce qui concerne le deuxième point, ce sera Milton Friedman et les monétaristes qui élargissent l'analyse classique en considérant la demande de monnaie comme la recherche de la part optimale de la monnaie au sein du patrimoine, au sens large, des agents économiques. Friedman stipule que la demande de monnaie est stable d'où l'instabilité économique est causée par les fluctuations de la masse monétaire induite par les autorités monétaires. Il faut aussi noter le prolongement de l'analyse keynésienne par W.Baumol et de J.Tobin et du modèle de King et Plosser (1984) des modèles d'équilibre général qui résultent d'un approfondissement des analyses de demande de monnaie et des critiques adressées à Lucas (1976).

Des études sur la demande de monnaie effectuées dans les pays en voie de développement, ont démontré que la théorie quantitative était la plus adaptée pour ces économies, mais récemment les modèles de l'équilibre général semblent être plus adaptés à ce type d'économie. Le motif de transaction comme motif de détention de la monnaie est privilégiée même si, le motif de précaution est quelquefois reconnu dans ces modèles.

Les résultats contradictoires de certains travaux amènent régulièrement les autorités monétaires à faire des choix basés seulement sur les prévisions malgré l'instabilité de la fonction demande de monnaie due au choix d'une méthode d'estimation non convenable ou l'omission d'une variable explicative.

C'est dans ce contexte que de nouvelles variables exogènes de la préférence de la détention de monnaie sont introduites et une amélioration des méthodes d'estimation est faite pour faire face à ce problème en tenant compte bien sur des caractéristiques des économies.

D'autre part, si dans les pays développés l'analyse des facteurs déterminants de la demande de monnaie se fait avec précision, le problème reste non résolu pour les pays sous-développés notamment dans l'Union Economique Monétaire Ouest Africain(UEMOA), caractérisée par une politique monétaire unique depuis 1994. Il est important de se poser la question : Quels sont actuellement les variables explicatives de la demande de monnaie dans l'UEMOA ?

Répondre à cette question, c'est faire une analyse approfondie sur les raisons de détention de la monnaie dans l'Uemoa. Si on considère le début des années 1970 à nos jours, les pays

membres de l'Uemoa ont connu plusieurs perturbations macroéconomiques. Étant donné l'existence d'une relation entre la demande de monnaie et certaines variables macroéconomiques, il est important de noter qu'il faut une fonction demande de monnaie qui est plus adaptée au modèle économique de l'Uemoa.

Formée par les pays situés à l'ouest du continent africain, la zone UEMOA est caractérisée par une économie dominée par l'agriculture, des politiques monétaires inappropriées et une balance commerciale déficitaire. En effet cette dernière est caractérisée aussi par un faible degré de monétisation, une appartenance à la zone Franc contrôlée par la France qui se manifeste à travers la parité fixe entre le Franc CFA et le Franc Français, un développement économique et financier très dépendant de l'Europe en général et de la France en particulier. La plus grande part de réserve de la BCEAO se trouve en France. Si l'on considère un pays de la zone Uemoa comme le Sénégal, toutes les privatisations en cours font l'objet de propositions françaises. La France reste le premier partenaire du Sénégal. En moyenne selon le cabinet d'expertise du Poste Expansion Economique, les entreprises françaises sondées au Sénégal en 1996 réalisaient un chiffre d'affaire de 3,84 milliards de chiffre d'affaires (source : Gollock, A. les déterminants de la demande de monnaie dans l'Uemoa : Cas du Sénégal). Il est donc important de connaitre les facteurs déterminants de la demande de monnaie et son impact sur les variables macroéconomiques en dépit des chocs subis par l'économie dans l'Uemoa.

Pour ce faire quelques hypothèses de recherche sont exposées : - La demande de monnaie dans l'Uemoa est stable.

- Le revenu réel est considéré comme la principale variable explicative de la demande de monnaie.

- Le taux d'intérêt, le taux d'inflation, le taux de change et les crédits à l'économie sont des variables explicatives de la demande de monnaie.

- Les modèles de l'équilibre général sont plus adaptés à une étude théorique de la demande de monnaie dans l'Uemoa actuellement.

- Un modèle de panel non stationnaire cointégré est utilisé pour l'étude empirique

Notre étude est importante et déterminante puisqu'à l'heure actuelle tous les acteurs économiques sont conscients de l'instabilité de la demande de monnaie et de la difficulté à

l'expliciter en dépit du rôle majeur qu'il tient dans le fonctionnement de l'activité économique en général et du marché monétaire en particulier. En plus l'intérêt de cette étude peut résider dans la nécessité de faire le point sur l'évolution et l'efficacité de la politique monétaire de l'Uemoa.

Sur le plan personnel, la documentation qui a précédé la rédaction de ce mémoire nous a permis d'approfondir nos connaissances sur le marché monétaire.

L'objectif principal de notre étude est donc d'indiquer les déterminants de la fonction de demande de monnaie au sein de l'UEMOA.

De ce fait pour répondre à la question posée, le plan suivant sera proposé: Le chapitre1 sera intitulé cadre théorique de la demande de monnaie et abordera les différentes théories en rapport avec la demande de monnaie c'est-à-dire la revue théorique et des travaux qui ont été effectués dans ce sens (revue empirique). Le chapitre2 sera consacré aux faits stylisés de la demande de monnaie et enfin le chapitre3 sera consacré à une modélisation économétrique de la demande de monnaie de l'Uemoa, donc à la présentation d'un modèle théorique basé sur les modèles d'équilibres général et une modélisation économétrique basée sur un panel non stationnaire et des résultats économétriques. Enfin la conclusion générale tirera des grands enseignements de la recherche mais aussi présentera sur la base des résultats obtenus, quelques recommandations en matière de la politique monétaire de la zone qui aideront les autorités monétaires à atteindre leurs objectifs.

Les recherches sur la demande de monnaie ont fait l'objet d'une abondante littérature. Dans ce chapitre, nous ferons la revue de certaines analyses et études réalisées par des chercheurs sur la demande de monnaie. Cette dernière étant sujette de plusieurs controverses, a donné naissance à plusieurs interprétations économiques au fur et à mesure que l'économie évolue. Ces recherches ont eu comme principales motivations les différentes mutations économiques et financières subies par l'économie et des besoins de la politique monétaire. Que cela soit théorique ou empirique, les recherches ont été pour la plupart menées dans les pays développés avant de s'étendre aux pays en voie de développement. De ce fait nous pouvons noter des controverses théoriques opposant notamment les classiques, des keynésiens et des monétaristes. Cependant, la fin des années 1970 est marquée par une concordance sur les variables influençant la demande de monnaie. Ce qui a été rompu au début des années 1980 avec de nouvelles études avec des auteurs tels qu'Arestis et Demetriades (1991) ainsi que des théoriciens des modèles de l'équilibre général.

L'objectif de ce chapitre sera d'abord de faire une revue sur la théorie de la demande de monnaie qui montrera qu'au-delà de la controverse existe une complémentarité et enfin nous exposerons la revue de certains travaux empiriques effectués dans les pays développés et dans les pays en voie de développement. Mais notons que ces divers travaux ont permis d'aider les autorités monétaires à trouver les solutions face aux problèmes qui découleraient d'une analyse impertinente de la demande de monnaie.

La théorie quantitative de la demande de monnaie se trouve être l'approche la plus ancienne de la demande de monnaie. Selon Irving Fisher, auteur principal dans son livre intitulé (The purchaising power of money (1911)), cette analyse repose principalement sur l'idée selon laquelle la monnaie est un moyen d'échange. L'analyse classique de la demande de monnaie tourne autour de la neutralité de la monnaie et d'une demande de monnaie destinée aux

transactions .En effet les individus détiennent la monnaie pour effectuer des transactions quotidiennes, donc elle considère la fonction échange de la demande de monnaie. Des travaux de D. Ricardo se sont dégagé l'idée d'un lien entre la quantité de monnaie et les prix. Ce lien stipule que les prix augmentent parce que la quantité de monnaie augmente. Au début du XXe siècle, la théorie quantitative de la monnaie s'impose sous forme de deux équations :

La vitesse de circulation (V) est en fait le nombre de fois où une unité de monnaie est échangée dans les transactions.

L'analyse de Fisher est macroéconomique. La fonction principale de la monnaie est d'être un intermédiaire des échanges. En effet le désir de détenir de la monnaie augmente au fur et à mesure que l'individu effectue des transactions. L'objet de cette analyse est de déterminer la quantité de monnaie en circulation. Fisher s'intéresse à l'aspect institutionnel de la demande de monnaie et cherche à déterminer la quantité de monnaie nécessaire à l'économie pour effectuer un volume donné de transactions. V et T étant constants, le niveau général des prix est déterminé uniquement par la quantité de monnaie (M).

développée par des auteurs tels que Marshall, Pigou et Hicks découlant ainsi de la théorie quantitative de la demande de monnaie. La logique néoclassique stipule que la demande de monnaie ne dépend pas de certaines variables telles que le taux d'intérêt car il n'a aucune influence sur le choix entre détention de monnaie et placements financiers. Elle ajoute le rôle de réserve de valeur à la monnaie après celui de l'intermédiaire des échanges.

Ainsi, l'école de Cambridge poursuivit la théorie de Fisher à partir des mêmes hypothèses mais avec des interprétations qui différent un peu. Par conséquent l'équation des échanges de Fisher devient :

Cette équation montre que la demande de monnaie est une fonction croissante du revenu réel, du niveau général des prix et une fonction décroissante de la vitesse de circulation de la monnaie.

Selon Laidler (1985) la différence entre la théorie quantitative de la monnaie et l'équation monétaire de Cambridge est le fait que Fisher considère la nécessité de détenir la monnaie et non la volonté tandis que l'école Cambridgienne se place dans une optique individualiste et

s'interroge sur les raisons de détention des encaisses. Une autre différence, c'est que l'école de Cambridge n'est pas concernée par la détermination de la masse monétaire de manière macroéconomique mais plutôt de manière microéconomique.

L'analyse de Fisher privilégie les transactions comme facteur explicatif de la demande de monnaie et le taux d'intérêt n'est pas pris en compte alors que dans la formulation cambridgienne, le taux d'intérêt devient implicitement une variable explicative de la demande de monnaie. Il faut aussi noter l'existence d'un débat sur le choix du taux d'intérêt à utiliser dans la pratique. Certains auteurs optent pour le taux d'intérêt à court terme en avançant l'idée selon laquelle l`étude de la demande de monnaie intègre la politique monétaire. D'autres portent leur choix sur le taux d'intérêt à long terme pour réduire la volatilité de ce dernier.

Les points évoqués par Marshall et Pigou seront repris ultérieurement par Keynes dans la théorie générale de l'emploi, de l'intérêt et de la monnaie en 1936 et dans le traité sur la monnaie en 1930 d'une part et d'autre part par Milton Friedman et les monétaristes. Par ailleurs ce type d'économie est caractéristique des PVD où la demande de monnaie pour effectuer des transactions quotidiennes occupent une part importante dans la demande de monnaie. Cela s'explique par le fait que ce sont systèmes monétaires naissants et que les demandes de crédits pour la consommation et l'achat de biens d'équipement nécessitent de la liquidité contrairement aux pays développés où la monnaie scripturale est plus demandée. Par conséquent la plupart des travaux effectués sur les PVD se basent sur la théorie quantitative de la monnaie.

Keynes (1936) définit la monnaie comme un actif liquide qui permet d'acquérir des biens et services à moindre coût et rapidement. L'auteur rejette l'hypothèse selon laquelle la vitesse de circulation de la monnaie est constante contrairement aux classiques. L'analyse Keynésienne de la demande de monnaie s'est fait à partir de l'étude et l'analyse de la préférence de la liquidité. Keynes attribue au taux d'intérêt une importance non négligeable comme variable explicative de la demande de monnaie contrairement à ces prédécesseurs Fisher et l'école de Cambridge bien qu'ils en soient conscients. L'analyse keynésienne initiale retient quatre motifs de détention de la monnaie qu'il a appelé « motifs

psychologiques et commerciaux » Mais le philosophe grec Aristote les a spécifiés en trois motifs que sont: le motif de transaction, le motif de précaution et le motif de spéculation.

Pour faire des transactions courantes (biens et services), les agents économiques ont besoin de constituer une encaisse monétaire. Le motif de transaction est composé de deux sous-motifs, le motif de revenu et le motif professionnel. Le motif de revenu concerne les ménages. Il correspond « à la détention de monnaie rendue nécessaire par l'existence d'un intervalle de temps entre le moment où les ménages perçoivent leurs revenus et celui où ils les dépensent ». Quant au motif professionnel, il concerne les entreprises. Il correspond à la détention de monnaie rendue nécessaire par l'existence d'un intervalle de temps qui sépare les dépenses engagées dans le processus productif et les recettes. Le déterminant principal pour les entreprises est le niveau de la production courante, au niveau global-macro c'est le revenu global. Cette idée est retrouvée chez les théoriciens de l'école de Cambridge qui parle de non synchronisation entre les recettes et les dépenses des agents économiques justifiant ainsi leur désir de détenir une encaisse monétaire. En définitif, nous pouvons dire que la demande de monnaie pour motif de transaction est une fonction croissante du revenu courant qui est un revenu de sous-emploi.

L'incertitude sur l'avenir est un élément fondamental de la théorie keynésienne. La raison de détention de titres pour faire face à l'imprévu comporte un risque car si le taux d'intérêt futur des titres venait à augmenter, la vente du titre pour effectuer une dépense va avoir pour conséquence une perte en capital. C'est pour faire face à ce risque de perte en capital sur les actifs financiers, que les agents économiques rationnels préfèreront détenir de la monnaie pour motif de précaution plutôt que des titres. Keynes considère le revenu courant comme un bon indicateur pour estimer les dépenses futures imprévues. Plus le montant des dépenses futures imprévues est élevé (toutes choses égales par ailleurs) et plus l'encaisse monétaire pour motif de précaution doit être élevée. Plus le revenu courant est élevé, plus la demande de monnaie pour motif de précaution est grande (ceteris paribus). Keynes souligne aussi qu'il y a une relation inverse entre le taux d'intérêt et l'encaisse monétaire pour motif de précaution. La conséquence est qu'un taux d'intérêt du marché très élevé va engendrer probablement sa baisse dans le futur et si c'est le cas le prix des titres va augmenter, de ce fait les individus vont préférer détenir des titres plutôt que de la monnaie pour motif de précaution et inversement un faible taux d'intérêt du marché aura pour conséquence probable une

préférence pour la monnaie. Donc Keynes attribue un rôle secondaire au taux d'intérêt sur la demande de monnaie pour motif de précaution et une place prépondérante comme variable, le revenu courant.

La détention de monnaie pour motif de spéculation consiste à pousser les agents à faire des arbitrages entre détention de monnaie et détention de titres en vue de réaliser des gains et d'éviter des pertes. En fonction de l'évolution des taux d'intérêts courants et de celle qu'ils anticipent, les agents économiques vont opter entre garder de la monnaie plutôt que des obligations ou l'inverse. Pour pouvoir opérer cet arbitrage, les agents conservent des encaisses monétaires au-delà de ce que le seul motif de transaction exigerait. Nous pouvons affirmer que Keynes rejette l'hypothèse de la neutralité de la monnaie. La demande de monnaie pour motif de spéculation dépend du taux d'intérêt et peut se résumer à l'arbitrage monnaie- obligation à travers le taux d'intérêt. Il existe une relation inverse entre le cours d'un titre et le taux d'intérêt. Selon David Laidler l'existence d'un rapport négatif entre la demande de monnaie et le taux d'intérêt provient du fait que les individus font des prévisions qui différent selon les fluctuations du taux d'intérêt à différents niveaux. Si l'on considère les pays en voie de développement ou le marché des obligations est peu développé, le taux d'intérêt n'aura pas un rôle considérable sur la demande de monnaie.

Keynes ajoute à ces trois motifs le degré de préférence pour la liquidité qui est fonction de la confiance des agents économiques sur l'avenir du système. Dans ce sens, la préférence pour la liquidité permet de mesurer le degré de confiance des agents dans l'évolution de l'économie. Selon cette théorie, la demande de monnaie dépend négativement du cout d'opportunité de la détention de la liquidité. Dans un article paraissant après la publication de la Théorie Générale de la monnaie, de l'intérêt et de l'emploi, Davidson (1985) ajoutera un quatrième motif de détention de la monnaie, le motif de financement où la demande de monnaie additionnelle selon lequel toute augmentation des commandes d'investissement n'est pas possible sans l'apport d'encaisses monétaires supplémentaires. Ce dernier motif concerne la production totale donc en somme la production de biens de consommation et d'investissements. Ici Keynes considère la monnaie comme une monnaie de crédit.

La principale différence entre la théorie keynésienne et celle de Fisher est le rôle prépondérant du taux d'intérêt dans la première et son inexistence dans la seconde approche. Cependant cette approche a donné naissance à deux extensions. W.BAUMOL (1952) et J. Tobin ont montré que dès lors que l'on prenait en compte les coûts de transaction , il était possible de faire apparaitre une influence du taux d'intérêt sur la demande de monnaie, même

en se limitant au motif de transaction ; et J.Tobin (1958) a développé un modèle de demande de monnaie pour motif de diversification de portefeuille dans lequel les agents détiennent à la fois de la monnaie et des titres en réponse à la critique principale de la théorie keynésienne. J.Tobin a montré que si l'on intégrait l'incertitude, la prise en compte du motif de spéculation devenait compatible avec l'extension au long terme du modèle keynésien de demande de monnaie.

Le motif de transaction est le fondement exclusif de ce modèle. D'inspiration classique, il développe une approche microéconomique. Baumol introduit dans la théorie les taux d'intérêts et l'arbitrage entre monnaie et titres. Il confirme le résultat de Keynes sur la dépendance de la demande de monnaie au taux d'intérêt sous certaines hypothèses d'imperfection du marché du crédit. Le modèle de BAUMOL-TOBIN s'inspire de la « théorie de l'inventaire » ou de la gestion optimale des stocks. Il spécifie la demande d'encaisse réelle des agents économiques tout en supposant que le niveau des transactions est connu avec certitude. Les limites de son approche se situent d'une part dans le fait qu'il ne parvient pas à fournir une explication convaincante à la détention de monnaie et d'autre part Howitt(1992) souligne l'inadéquation des restrictions imposées sur le timing et sur l'intervalle entre deux transactions successives dans les comportements des agents par rapport à la réalité observée.

J.Tobin est l'auteur du modèle des « anticipations régressives ». En s'inspirant des motifs de précaution et de spéculation, il considère la monnaie comme une composante d'un portefeuille d'actifs financiers. Tobin montre l'implication de la demande de monnaie sur les phénomènes réels. Son modèle stipule que : l'agent anticipe un taux d'intérêt (????) qui correspond à une moyenne normale des taux d'intérêt de long terme. L'agent prévoit une baisse future du taux d'intérêt lorsque le taux d'intérêt observé s'élève au-dessus de cette moyenne et vice versa. Ses anticipations sont donc progressives. Le gain anticipé (g) de l'agent est déterminé par le taux d'intérêt anticipé (????) et le taux d'intérêt observé de marché ( ????). Lors de la détermination du taux d'intérêt critique (????) c'est-à-dire un taux qui annule le rendement anticipé (r), l'agent peut décider s'il doit investir ou non dans les obligations selon les cas suivants :

Cependant ce modèle, en dépit du fait qu'il fournit un fondement rigoureux à la relation inverse entre demande de monnaie et taux d'intérêt et aussi à la théorie de la préférence pour la liquidité, connait des limites. Il ne répond pas à la contradiction de Leontief selon laquelle dans un équilibre stationnaire strict la préférence pour la liquidité est nécessairement nulle.

Le courant monétariste notamment M. Friedman (1959) propose une analyse de la demande de monnaie à partir de la richesse des individus et des rendements anticipés des autres actifs. L'analyse proposée par Friedman conçoit la demande de monnaie comme résultat d'un choix de composition d'un patrimoine. Sa fonction de demande de monnaie ne dépend pas du revenu quotidien mais de l'ensemble des revenus présents, passés et futurs et de tous les actifs financiers disponibles. La demande de monnaie friedmanienne pour une période donnée dépend du revenu permanent qu'il considère comme un indicateur de richesse à la place du revenu courant.

Le cadre analytique de la demande de monnaie chez Friedman est celui de la théorie économique du choix du consommateur dont les implications sont les suivantes :

-A l'inverse de la théorie keynésienne, les agents économiques prennent leurs décisions en fonction de leur stock d'actifs monétaires et non monétaires.

- Le choix des agents s'établit sur la base d'un calcul économique fondé sur le prix et sur le rendement des actifs réels, monétaires et financiers.

Cependant dans une étude de la demande de monnaie aux Etats Unis, Mankiw et Summer (1986) vont adopter les dépenses de consommation comme variable d'échelle de la fonction demande de monnaie. Cela se justifie car la consommation peut être considérée comme la variable proxy idéale du revenu permanent. Ces deux auteurs considèrent que la consommation est la composante du revenu permanent qui génère plus de demande de monnaie.

D'autres auteurs vont ajouter comme variables explicatives les facteurs externes comme le taux de change, le taux versé sur les eurodollars et le taux d'intérêt international. Cependant leur implication dans la fonction de demande de monnaie peut ne peut pas être validé d'une part à cause des problèmes techniques que soulève la considération du taux de change et

d'autre part à cause de l'effet directeur qu'exerce le taux d'intérêt international sur la structure des taux internes.

Les modèles d'équilibre général simple et dynamique stochastique ont pour origine les critiques adressées à Lucas (1976) et Kydland et Prescott (1977). Ils apparaissent comme l'étape la plus récente du développement de la macroéconomie depuis Keynes. Leur succès est imputable à leur capacité à intégrer la réaction des agents économiques à la politique économique tout en prenant en compte l'incertitude macroéconomique. De nombreux travaux ont été élaboré dans ce contexte, notamment le modèle de de King et Plosser (1984) et le modèle de Smets et Wouters (2003). Ce sont des modèles basés sur une modélisation dite rationnelle des comportements des agents économiques et une rigidité des prix et des salaires.

Le modèle de Smets et Wouters (2003) a prouvé la pertinence empirique des DSGE et leur apport dans l'analyse ses scénarios de politique économique. Ce modèle fait partie des modèles de de DSGE de dernière génération. En effet dans leur article, ces deux auteurs développent et estiment un DSGE pour la zone euro et montrent qu'un modèle DSGE néo-

keynésien en économie fermée, incluant un nombre suffisant de rigidités et de chocs structurels peut donner des résultats meilleurs comparables à ceux d'un VAR. Le modèle stipule que d'autres caractéristiques interviennent tels que la formation des habitudes, les coûts d'ajustement de l'accumulation du capital et l'utilisation variable de la capacité. Ils estiment le modèle à l'aide des techniques bayésiennes. Il a été utilisé par plusieurs banques centrales surtout dans le cas des prévisions à partir des modèles athéoriques. Des variables endogènes passés, contemporaines et anticipées interviennent toutes dans le système d'équation. Deux agents interviennent, les ménages et les entreprises qui réagissent aux fluctuations de variables exogènes. La différence avec le modèle de King et Plosser (1984) est que les agents achètent des titres émis par l'Etat et que les ménages consomment un bien homogène, de ce fait ils bénéficient de transferts forfaitaires de l'Etat pour leurs services de transaction. La politique monétaire a pour objectif de stabiliser l'inflation et à contrôler les problèmes liés à l'existence des rigidités nominales.

Mendoza (1995) est le premier à utiliser le DSGE en Afrique subsaharienne. Cependant plusieurs critiques ont été adressées aux modèles de DSGE. D'abord Lubik et Schorfheide (2004) critiquent ces modèles en soulevant le problème d'indétermination de l'équilibre dans une modélisation DSGE et l'existence de plusieurs équilibres. Sims (2008) trouve les modèles d'équilibre général irréalistes dans leur construction. En somme trois principales critiques à l'endroit des modèles ont été identifiées. Le premier est relatif à l'économie monétaire et financière, la deuxième est relative aux politiques économiques et enfin la troisième est relative aux méthodes utilisées.

Cagan (1956) estime comme Friedman, que les agents économiques déterminent leurs comportements en fonction du pouvoir d'achat de leurs encaisses. Il propose un modèle avec principalement comme variables exogènes le stock de monnaie (M) et le niveau des prix (P). La demande de monnaie de l'auteur est fonction du revenu réel et du taux d'intérêt nominal (obtenu en additionnant le taux d'intérêt réel et le taux d'inflation). La fonction de demande de monnaie de Cagan s'écrit :

Le taux d'inflation intervient ainsi dans l'étude de la demande de monnaie. En effet dans son analyse le taux d'inflation anticipée peut être considéré comme la moyenne pondérée des taux d'inflation actuelle et passée mais avec une pondération plus forte des taux d'inflation

récents. L'utilisation de la méthode des moindres carrés sur sa fonction de demande de monnaie a permis d'introduire le taux d'inflation anticipé pour étudier la fonction de demande de monnaie. L'analyse de Cagan permet de justifier la considération du taux d'inflation anticipé comme variable explicative de la demande de monnaie.

La principale critique du modèle est celle liée à la fiabilité de la valeur nominale du taux d'intérêt. En effet les données sur la valeur nominale du taux d'intérêt sont très liées au développement du marché des capitaux en question. Il y a aussi l'inadéquation de la méthode utilisée par Cagan et enfin il y a l'utilisation d'une anticipation adaptative avec des erreurs non aléatoires.

L'application sur la période de 1870 à 1954 aux États Unis, période partagée en 20

cycles avec l'hypothèse que le revenu permanent est considéré comme un revenu de

long terme par Friedman (1959) donc, fluctuant moins que le revenu courant. L'hypothèse du revenu permanent appliquée à la demande de monnaie a permis à Friedman de rendre compatible sa fonction de demande de monnaie d'avant à celle observée empiriquement.

Cette hypothèse appliquée sur la demande de monnaie des États Unis a permis de mettre en relief deux choses :

D'abord que la vitesse de circulation-revenu suit un mouvement séculaire décroissant à mesure que le revenu réel s'élève. Ensuite que la vitesse de circulation-revenu suit un mouvement cyclique croissant avec le revenu.

Les concepts prix et revenu permanent ont permis d'interpréter l'écart observé.

On peut faire une approche empirique de ce concept comme dans l'étude de la consommation par :

On peut déterminer les variables explicatives de la demande de monnaie avec la demande de

- Le taux d'intérêt influence la demande de monnaie faiblement à court terme et ne l'influence pas à long terme.

-Contrairement aux thèses quantitatives, l'évolution des prix ne semble pas significative. -L'hypothèse de « revenu permanent » en tant qu'indicateur de richesse est pertinente aussi bien dans l'étude de la consommation que dans l'étude de la demande de monnaie.

- Le multiplicateur de monnaie à court terme est plus élevé que le multiplicateur de monnaie à long terme (environ 3 fois).

-« Les effets de la politique économique agissent davantage qu'on ne le supposerait autrement, à travers les effets directs des variations du stock de monnaie sur la dépense, et plutôt moins à travers les effets indirects sur le taux d'intérêt, par conséquent sur l'investissement, et par là sur le revenu ».

Tirupati Basutkar (2010) effectue une analyse de la demande de monnaie en Inde. Le but de cette étude est de dériver la fonction de demande de monnaie sur l'économie indienne sur la période allant de 2004 à 2014 en premier lieu et en second lieu de mettre en évidence l'efficacité de M3 (la monnaie au sens large) dans sa contribution important au niveau de la dérivation de la demande de monnaie indienne.

T. Basutkar fait l'hypothèse suivant l'approche keynésienne que le revenu représente le motif de transaction et de précaution et utilise le taux d'intérêt interbancaire comme proxy du coût d'opportunité qui représente le motif de spéculation. Il prévoit que la composante du revenu réel aura un signe positif et que les niveaux de revenus réels plus élevés feront appel aux niveaux accrus de la demande de monnaie réelle et que celui du taux d'intérêt aura un signe négatif puisque une hausse du taux d'intérêt entraine une baisse du cout d'opportunité. Les résultats montrent que pour chaque augmentation d'un point du PIB, la demande de monnaie réelle augmente de 0,011points et elle chute de 6,950 points pour chaque augmentation d'un point du taux d'intérêt.

Les fondements théoriques de la fonction de demande de monnaie sont vérifiés. La demande de monnaie est corrélée positivement au PIB et négativement au taux d'intérêt. Par

conséquent, conformément à l'objectif, on peut affirmer avec certitude que la demande de monnaie au sens large (M3) est plus apte à donner de meilleurs résultats.

Ivars Tillers (2004) effectue une étude sur la demande de monnaie en Lettonie. La Lettonie est un pays caractérisé par une petite économie ouverte, un régime fixe des taux de change, un marché financier peu développé et un nombre d'instruments financiers limité. Sa demande de monnaie se caractérise par une élasticité-revenu élevé ce qui est une caractéristique typique d'une économie en phase d'expansion monétaire. Le but de cette étude est de déterminer la puissance et la stabilité de la demande de monnaie réelle. L'étude porte sur la période allant de 1996 à 2000.

La quantité de monnaie réelle est calculée en divisant l'indicateur nominal de l'indice des prix à la consommation pour caractériser l'offre de monnaie. Le PIB à prix constant de l'année 2000 a été choisi comme proxy de la variable revenu.

L'analyse des résultats nous montre que l'élasticité-revenu de la demande de monnaie dans le long terme est élevé environ (2,3% -2,4%) impliquant ainsi une tendance descendante de la vitesse de la masse monétaire. Les résultats des estimations économétriques indiquent que l'élasticité de la demande de monnaie par rapport au taux d'intérêt réel est statistiquement insignifiante. La demande de monnaie est aussi stable.

La demande de monnaie de la Lettonie est stable. Par conséquent cela permet d'utiliser les agrégats monétaires comme indicateurs de l'activité économique. En tenant compte de la relation étroite entre la monnaie au sens large et les facteurs de la demande de monnaie, la fonction de la demande de monnaie inversée peut être utilisée dans l'estimation effective du PIB. L'analyse du paramètre exogénéité indique que l'ajustement de l'équilibre est entraîné uniquement par les variations de la quantité de monnaie.

A. Gollock (2000) a fait une étude sur les déterminants de la demande de monnaie dans l'Uemoa : cas du Sénégal sur la période (1982.3-1999.4). L'objectif de cette recherche est de déterminer les déterminants de la demande de monnaie au Sénégal en utilisant le modèle à correction d'erreur.

Les variables choisies pour l'estimation économétriques sont les variables d'échelle (P113 réel, consommation privée réelle), le taux d'inflation, les taux d'intérêt au Sénégal et à l'étranger et le taux de rationnement de politique monétaire.

On remarque que l'hypothèse de Mankiw et Summer consistant à utiliser la consommation privée comme variable d'échelle alternative au détriment du P113 n'est pas vérifiée pour le Sénégal. La faiblesse des t-student et la presque inexistence des coefficients tant pour la

masse monétaire au sens strict qu'au sens large nous poussent à conclure que cette variable n'influence pas significativement la demande de monnaie. Le taux d'inflation anticipé revêt un caractère particulier dans le comportement de la demande de monnaie Sénégalaise. Le délai de retour à l'équilibre de long terme est d'environ de deux trimestres pour M1 et M2. L'hypothèse de complémentarité entre les actifs physiques et les actifs monétaires est rejetée pour le Sénégal. On note une faible valeur de l`élasticité de la monnaie par rapport au taux d'intérêt. Le taux d'intérêt n'est pas significatif si on prend le P11B comme variable d'échelle et que la variable expliquée est M2.

D'après les résultats, le motif de transaction reste le seul motif de détention des encaisses. La consommation privée n'influence pas significativement la demande de monnaie. Le taux d'inflation anticipé joue un rôle important dans le comportement de la demande de monnaie au Sénégal .Lorsque le P11B est choisi comme variable d'échelle, la banque centrale doit impérativement cibler la masse monétaire M1pour atteindre ses objectifs. La demande de monnaie semble plutôt répondre à l'hypothèse néoclassique de substitualité des actifs. La valeur des élasticités du taux d'intérêt étranger prouvent que le comportement des agents économiques est influencé par le rendement des actifs financiers français. L'étude d'A. Gollock connait des limites compte tenu de la faiblesse de la taille de l'échantillon et d'une base de données trimestrielles.

Meneguer Noureddine (2010) effectue une étude sur la demande de monnaie dans le but de bien vérifier la stabilité dans le temps de la fonction de demande de monnaie de M2 en Algérie.

D'abord on augmente le nombre de variables explicatives utilisées dans la fonction de demande de monnaie, notamment avec l'ajout du taux de change et de l'inflation.

Ensuite on suppose la présence des changements structurels ou des points de rupture dans l'économie pouvant rendre la fonction de demande de monnaie instable. Par conséquent deux points de rupture ont été choisis : le premier à l'année 1990, date qui marque l'année du passage vers l'économie de marché et le second en 1993 qui représente les négociations avec la Fmi.

L'auteur a utilisé des tests de cointégration pour estimer l'équation d'encaisses réelles et une estimation VAR pour analyser les effets d'une variable sur une autre variable à travers les simulations de chocs aléatoires.

Toutes les variables sont du même ordre d'intégration (1). En effet le volume réel des transactions influence positivement l'encaisse réelle. Les résultats montrent aussi un impact négatif du taux de change sur la demande de monnaie. Concernant taux d'inflation et le taux

d'escompte, les résultats ne sont pas significatifs. D'autre part le test de Chow valide la stabilité de la demande de monnaie algérienne.

La fonction de la demande de monnaie en Algérie est bien une demande de monnaie de transaction et elle est aussi stable. Ces résultats mettent aussi en évidence l'importance du taux de change et du revenu réel.

Amine Teffal (2012) effectue une étude sur la demande de monnaie selon ces différentes formes au Maroc en 2012 avec comme objectif la modélisation de la demande de monnaie fiduciaire, scripturale et de celle contenue dans le sous-agrégat M1-M3.

Les variables explicatives prises en comptes sont le PIB, le taux du compte de carnet publié par Bank Al- Maghrib. Dans un premier temps il utilise un modèle univarié dans lequel il a adopté une spécification en niveau, ensuite une autre en termes de logarithme et dans un second temps il fait recours à un modèle multivarié ou il n'a adopté que la spécification logarithmique. L'hypothèse d'une élasticité-revenu unitaire qui permet d'interpréter la relation de long terme comme une équation de vitesse de circulation a été donc testée.

Il ressort que la spécification en termes de logarithme donne de meilleurs résultats pour le modèle univarié. En ce qui concerne la demande de monnaie fiduciaire M1, seule la spécification logarithmique sur les séries stationnarisées a pu être validée. L'élasticité-revenu de ce dernier (0,61) est bien inférieure à celle obtenue par la banque de France pour l'agrégat M3. La demande de monnaie scripturale M1 n'a pas été retenue, même si la spécification non logarithmique a été validée. Mais la spécification logarithmique de cette dernière a pu être retenue avec une élasticité-revenu de 0,59. D'autre part la demande de monnaie fiduciaire M1 est plus sensible au taux sur compte de carnet que la demande de monnaie scripturale M1. Enfin pour M3-M1, le modèle avec spécification logarithmique sans correction d'erreur sur les séries non stationnarisées a été retenue avec une élasticité-revenu de 2,13.

L'hypothèse d'une élasticité -revenu unitaire a été testée pour chacun de ces modèles. Mais elle n'a été acceptée par aucun modèle. Par conséquent la constante obtenue par chacun d'eux ne peut être interpréter comme la vitesse de circulation.

Antonin S. Dossou (1998) effectue une analyse économétrique de la demande de monnaie au Ghana et au Bénin en utilisant les deux approches suivantes.

L'utilisation des techniques de cointégration et des modèles à correction d'erreurs pour l'estimation de la fonction de demande de monnaie.

L'interrogation sur la détermination de la variable appropriée (consommation ou revenu) à utiliser dans la fonction de demande de monnaie.

La spécification du modèle repose sur l'hypothèse de Friedman. A S. Dossou pose l'hypothèse qu'il existe une relation d'équilibre de long terme entre le revenu réel, les encaisses réels et les variables exprimant le coût d'opportunité de la détention d'encaisses(taux d'inflation, taux d'intérêt).

-L'hypothèse néoclassique de substitualité des actifs est vérifiée au Ghana (pour M1 et M2) mais pour le Bénin, la demande de monnaie M2 semble répondre plutôt à l'hypothèse de complémentarité des actifs.

-La consommation réelle est une variable pertinente pour le Bénin mais pas pour le Ghana.

- Pour les deux types de masse monétaire, le délai de retour à l'équilibre dans le modèle dynamique à court terme, est environ égal à deux trimestres. En revanche, celui du Ghana est plus faible (21 % pour M1 et 15% pour M2), soit environ cinq à sept trimestres.

-Les anticipations inflationnistes occupent une place importante dans le comportement de demande de monnaie des deux pays.

Une estimation de la fonction de demande de monnaie dans la CEMAC dans la période allant de 1970 à 2012 par Mounkala Evrard Ulrich, (Estimation d'une fonction de la demande de monnaie dans la CEMAC (2013)) a permis de faire plusieurs constats sachant que la zone CEMAC est caractérisée par des économies hétérogènes, peu diversifiées et une surliquidité bancaire qui limitent la portée de la politique monétaire sur l'activité économique. L'utilisation de la méthode des moindres carrés dynamiques DOLS appliquée à un panel hétérogène cointégré montre une stabilité des résultats de cette estimation de la fonction de demande de monnaie de long terme des agents économiques de la CEMAC. L'analyse des résultats à court terme met en évidence quelques faits stylisés de la demande de monnaie. Une anticipation d'une hausse d'un point du PIB réel dans la zone entraine une augmentation de la demande d'encaisses de 24 points de base dans la CEMAC. La demande d'encaisses des agents économiques augmente environ de 25 points de base si on cumule l'impact des variations du PIB réel sur les périodes t-2 et t-1.

Dans une étude effectuée dans la zone CEMAC par Ulrich M.E. (2013), le modèle théorique a été spécifié dans le cadre de la théorie de l'équilibre général de la

demande du consommateur. Le modèle stipule deux types d'agents : les ménages et les entreprises.

Pour les ménages, on considère un ménage représentatif qui répartit son temps entre le travail (n_t), les loisirs (l_e) et les achats(s_t).

La faiblesse relative de l'inflation dans la zone Franc Africain, a poussé l'auteur à choisir la formulation de Vickens (2010) selon laquelle il propose une variante sur le temps alloué aux achats, en le faisant dépendre de façon non linéaire à la consommation et des encaisses monétaires contemporaines détenues par les ménages. On considère aussi que le ménage représentatif retire une certaine utilité de sa consommation et de ses loisirs suivant la fonction d'utilité CES. Le ménage représentatif fait face à une contrainte budgétaire exprimée en termes nominaux et que le logarithme des encaisses réelles est positif. Une résolution du programme d'optimisation dynamique par la méthode du lagrangien donne une forme implicite à l'équation.

Pour les entreprises, on considère une fonction de production de type Cobb-Douglas où le revenu réel est en fonction du stock de capital. L'hypothèse d'existence d'une relation non linéaire entre production réelle (yt) et population active (nt) émise. La faible diversification de la base productive des économies de la zone CEMAC est la base de l'hypothèse de proportionnalité entre la consommation et le revenu réel.

Par ailleurs, il faut noter que les résultats attendus peuvent différer si on tient compte de l'hétérogénéité des données de panel.

Houssa et Al (2010) ont effectués des travaux basés sur des modèles de DSGE de taille moyenne au Ghana sur la période de 1983(3)-1997(4). Ils ont eu recours aux méthodes d'estimation bayésienne et se sont basés sur le modèle de Smets et Wouters (2007). Les deux auteurs apportent une estimation de la règle de Taylor régissant la politique monétaire. Ils prennent en considération les chocs qui frappent l'économie et qu'ils considèrent plus important que leur mécanisme de propagation. Ils estiment le comportement via l'évolution de onze chocs à partir des méthodes d'estimation bayésienne. Leur analyse a permis d'identifier les particularités des chocs qui affectent l'économie Ghanéenne et de connaitre la politique monétaire du pays.

Les résultats de leurs estimations prouvent que les chocs technologiques permanents expliquent à 98% les fluctuations des importations, à 97% celles des exportations, à 83% celles de l'inflation, à 52% celles du taux d'intérêt et à 50%, celles de la production. Les

chocs monétaires affectent essentiellement l'inflation, leur impact sur les autres variables est presque inexistant.

La principale limite de cette analyse se situe dans un manque d'identification des paramètres nécessaire pour une meilleure estimation.

Au regard de ce chapitre, nous pouvons dire que la demande de monnaie a toujours été un sujet attractif de débats et de travaux. Ainsi nous pouvons retenir que la demande de monnaie est quel que soit l'économie considérée ou la zone considérée, pour la plupart du temps fonction du revenu, du taux d'inflation et du taux d'intérêt qu'importe la nature de l'impact. Mais il faut aussi souligner que seule la structure économique de l'économie considérée, est déterminante sur le choix du modèle applicable pour une économie donnée. Que cela soit les modèles classiques, keynésiens ou monétaristes, ces théories semblent toutes avoir franchie la limite. Les nouveaux modèles comme ceux du modèle d'équilibre général stochastique sont devenus cependant les nouvelles approches utilisées dans la plupart des recherches car ils permettent d'obtenir de meilleurs résultats comme dans le cas des prévisions. Par conséquent, théoriquement notre étude se réfèrera au modèle d'équilibre général qui semble être plus adapté à notre économie. En effet la prise en compte des chocs sur la sphère réelle et celle monétaire de ce modèle permet de mieux appréhender la demande de monnaie dans l'Uemoa. Pour les travaux empiriques, un modèle de panel non stationnaire avec l'utilisation de la méthode des moindres carrés ordinaires dynamiques (DOLS) qui pourra tenir compte des hétérogénéités structurelles servira de modèle pour l'analyse empirique de la demande de monnaie dans l'Uemoa.

L'Uemoa, comme son nom l'indique est née de la volonté des pays nouvellement indépendants de renforcer la compétitivité des activités économiques et financières des différents membres et de créer un marché commun pour la libre circulation des personnes, des biens, des services et des capitaux. Elle a aussi permis de mettre en place une institution unique d'émission monétaire et une coordination des politiques sectorielles de chaque Etat pour un bon fonctionnement de la zone. De ce fait la mise en oeuvre de tous ces objectifs passe nécessairement par la mise en place de politiques économiques expansionnistes ou restrictives plus précisément des politiques budgétaire et monétaire. Ainsi intervient la politique monétaire qui est entièrement déterminée par un ensemble d'arrangements institutionnels, et dont les objectifs traditionnels sont la stabilité des prix, la croissance économique, l'équilibre externe et le plein emploi. Comprendre la politique monétaire c'est comprendre l'offre et la demande de monnaie. Sur ce , le présent chapitre a pour objet de faire un bref aperçu sur la situation monétaire de l'union, ensuite de circonscrire les faits stylisés de la demande de monnaie en utilisant les variables explicatives telles le PIB, le taux d'intérêt, le taux de change, le taux d'inflation et les crédits à l'économie pour mieux expliquer les fluctuations de la demande de monnaie et enfin de parler de l'importance du choix des agrégats dans la politique monétaire.

-Le Produit Intérieur Brut (PIB) est le principal agrégat qui mesure l'activité économique d'un pays. Dans certaines études, le revenu représenté par le PIB est la principale variable explicative de la demande de monnaie, notamment chez les classiques et les néoclassiques où la demande de monnaie est une demande de monnaie de transaction qui est représentée par le PIB nominal. De même pour les Keynésiens, il y a une demande pour motif de transaction pour effectuer des transactions courantes et qui est fonction du revenu. De ce fait plusieurs études empiriques ont privilégié le revenu comme facteur prépondérant dans l'explication de la demande de monnaie notamment dans les études effectuées dans les pays en voie de développement.

-Le taux d'intérêt résulte de la confrontation sur un marché entre ceux qui veulent emprunter de la monnaie pour différents motifs et ceux qui veulent prêter de la monnaie pour un coût donné. L'analyse Keynésienne stipule que le taux d'intérêt dépend de trois variables que sont : la préférence pour la liquidité, l'efficacité marginale du capital et la propension marginale à la consommation. Hicks, disciple de Keynes montre que le taux d'intérêt n'exerce son action que dans le long terme. Une synthèse des critiques de la théorie Keynésienne qu'est la théorie des fonds prêtables le définit comme l'usage des fonds prêtables. Économiquement, il existe un lien entre la quantité de monnaie et le taux d'intérêt car la demande de monnaie est proportionnelle au taux d'intérêt. Donc la quantité de monnaie demandée varie en fonction du taux d'intérêt nominal.

-Le taux d'inflation est défini dans un sens plus général comme une augmentation soutenue du niveau général des prix. La cause la plus certaine de l'inflation est celle causée par la demande. Il y a les monétaristes qui considèrent l'augmentation de la masse monétaire comme la principale source de l'inflation à long terme. Dans la pratique, le taux d'inflation dans l'Uemoa est calculé à partir des variations de l'Indice des Prix à la Consommation (IPC). La nouvelle année de base de l'IPC est l'année 2008. Cette nouvelle année de base confère à l'union une méthodologie de détermination du taux d'inflation conforme aux nouvelles normes statistiques internationales.

-Le taux de change mesure la quantité de devises étrangères que l'on peut acquérir avec une autre unité de monnaie. En vue d'échanger leurs monnaies nationales contre des devises étrangères, toutes les monnaies sont confrontées dans un marché appelé marché de change côté soit au certain, soit à l'incertain. Cependant, il existe deux types de régime de change : Le régime de change fixe dans lequel le taux de change est déterminé par la banque centrale ou l'Etat qui émet la monnaie par rapport à une autre monnaie qui est la monnaie de référence. Par exemple la monnaie qui circule dans l'Uemoa est le Franc CFA qui est déterminé par rapport à L'euro qui est la monnaie de référence de la zone. Et le régime de change flexible ou le taux est déterminé par une confrontation de l'offre et de la demande de devises. Dans ce régime le taux de change en vigueur varie selon les fluctuations de l'offre et de la demande de devises.

-Les crédits à l'économie sont des modalités de financements de l'économie qui consiste à injecter une quantité considérable de monnaie dans l'économie. En effet, la banque centrale pour relancer l'économie peut procurer la monnaie aux banques secondaires qui le

redistribuent sous forme de crédits aux agents qui peuvent l'utiliser convenablement pour satisfaire des besoins économiques et investir. Les crédits à l'économie sont accordés à des taux d'intérêts beaucoup plus attractifs que les taux d'intérêts appliqués habituellement par les banques. Dans l'Uemoa , la politique visant à augmenter le volume et la gamme de crédits accordés aux entreprises et aux ménages que cela soit à court terme, à moyen terme ou à long terme constituent un instrument important de lutte contre le sous financement des économies de la zone.

L'évolution de la politique monétaire de l'Uemoa est marquée par trois grandes périodes. La première se termine en 1973, elle est caractérisée par la continuité de bonnes performances économiques, une institution contrôlée par la France et une politique économique conforme à la théorie. La seconde s'étale de 1975 à 1989 est marquée par l'installation à Dakar de la Banque Centrale des Etats de l'Afrique de l'Ouest(BCEAO) unique institut d'émission de la zone et la mise en place de la première réforme qui a redéfini les objectifs de la politique monétaire. Cette période est marquée aussi par une hausse et une baisse des produits de base et de la mise en place des politiques d'ajustements structurels de la FMI pour sortir les pays membres de l'endettement. Enfin, il y a la réforme des années 1989 qui marque la dernière période dont le tout peut se résumer à un réaménagement complet du dispositif de la gestion de la monnaie et du crédit. Cependant de nouvelles réformes économiques et financières ont été mises à la disposition des pays membres pour stimuler la demande intérieure et booster le secteur privé au cours des années 2000 notamment avec la mise en place d'un nouveau dispositif de gestion monétaire en 2000. La BCEAO a augmenté le nombre de concours octroyés à certains secteurs, diminué le taux directeur appliqué aux banques et opérer des injections de liquidités pour soutenir la croissance économique et lutter contre l'inflation.

Graphique 1 : Evolution du financement bancaire et du financement non bancaire dans l'Uemoa de 2000 à 2015

L'analyse graphique comparative de l'évolution du financement bancaire et du financement non bancaire dans l'Uemoa, montre que de 2000 à 2007, le financement bancaire dans l'Union n'évolue pas de façon positive. Ce qui montre la faiblesse de l'implication des banques dans le financement de l'activité économique. Par contre le financement non bancaire même s'il est plus impliqué montre des variations positives ou nulles dans cette période. En 2007, la valeur du financement bancaire correspond environ à celle du financement non bancaire. Les banques commencent à s'investir dans l'activité économique et il y a eu la diversification des crédits bancaires et l'entrée de plusieurs nouvelles banques en faveur des agents économiques. On note une hausse de courte durée du financement non bancaire sur la période de 2007- 2008. Cela s'explique par la crise financière de 2008 qui a affecté toutes les économies du monde et d'autre part il faut noter que l'essentiel du financement non bancaire dans l'Union provient de l'extérieur. En 2011, il augmente de nouveau avant de rechuter en 2014, conséquence de la chute des cours internationaux du pétrole. Par ailleurs le financement bancaire évolue de façon positive dans l'ensemble de 2007 à 2015 même si on note une baisse en 2011 liée à la situation sociopolitique du Cote d'ivoire en cette année.

L'analyse comparée de l'évolution de la masse monétaire dans les différents pays membres de l'Union de 2006 à 2014 semble avoir des résultats plutôt Hétérogènes.

Tableau1 : Evolution de la masse monétaire dans l'Uemoa de 2006 à 2014(en milliards de FCFA) avec 2005 comme année de base.

	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
Bénin	726.0	869.4	1106.5	1188.9	1274.7	1377.7	1463.0	1720.0	2027.8
Burkina Faso	661.6	813.2	910.6	1107.1	1319.5	1501.1	1741.5	1927.8	2141.8
Côte d'Ivoire	2294.8	2836.6	2997.4	3511.8	4152.3	4595.7	4910.6	5480.4	6363.8
Guinée-Bissau	55.220	68.9	89.2	95.3	123.6	173.7	162.8	186.9	244.3
Mali	932.0	1018.3	1024.8	1172.7	1294.5	1492.0	1718.5	1820.4	1976.8
Niger	289.1	356.2	399.2	473.1	576.0	611.2	802.5	885.8	1112.6
Sénégal	1751.2	1972.0	2006.6	2234.6	2540.8	2718.7	2894.7	3127.2	3484.6
Togo	385.0	449.5	531.4	616.7	717.0	831.3	905.3	978.2	1097.5
Source : BCEAO

Graphique2 : Evolution de la masse monétaire dans les pays de l'Uemoa de 2006 à 2014

En effet, la Cote d'ivoire a la plus grande valeur avec une masse monétaire qui s'élève à 6363,8 milliards en 2014 contre 2294,8 milliards en 2006. Elle suivie par le Sénégal avec 3484,6 milliards en 200 contre 1751,2 milliards en 2006. Cela s'explique par la force de l'activité économique dans ces pays contrairement aux autres et il y a la force du secteur bancaire dans ces deux pays où les ménages et les entreprises ont plus accès au secteur bancaire. Ils sont suivis respectivement par le Mali avec 1976,8 milliards en 2014, le Bénin avec une masse monétaire qui s'élève à 2027,8 milliards en 2014, ensuite le Burkina, le Togo, le Niger et enfin la Guinée Bissau avec une faible masse monétaire qui s'élève à 244,3 milliards en 2014. Par ailleurs on remarque une baisse de l'accroissement de la masse monétaire en 2007 de toutes les économies par rapport aux autres années. Cela s'explique par les répercussions de la crise financière sur la sphère réelle et monétaire de la zone. Une baisse de l'accroissement de la masse monétaire en Côte d'ivoire en 2011 a été observée. C'est la conséquence de la crise politique que traversait ce pays en cette année.

Tableau2 : Situation monétaire à fin juin 2016 (En milliards de FCFA sauf indication contraire)

La situation monétaire à fin juin 2016 est caractérisée par une augmentation de 2,1% de la masse monétaire. Cette hausse est en grande partie expliquée par une augmentation du crédit intérieur. Les réserves officielles de change représentent 5,4 mois d'importations de biens et services dans ce deuxième trimestre de l'année 2016. Les avoirs extérieurs nets ont baissé et s'établissent à 4655,9 milliards à fin juin 2016 contre 5341,1 milliards à fin juin 2015. On note une évolution de la liquidité bancaire qui est 1707,9 milliards en fin juin 2016. Elle est principalement liée à la hausse des concours de la BCEAO aux banques (+ 460,7 milliards). En dehors du système de refinancement de la Banque Centrale, la position structurelle de liquidité des banques est déficitaire de 1947,2 milliards contre un déficit de 702,4 milliards un an plus tôt. Cela peut aussi s'expliquer par la hausse du crédit intérieur qui est de 20366,6 milliards en juin 2016 contre 17103,3 milliards en juin 2015. On note d'autre part sur le marché monétaire un accroissement du taux moyen pondéré des opérations hebdomadaire d'injection de liquidités de 3,46% ce trimestre contre 3,12% le trimestre précédent. Le taux moyen interbancaire à une semaine a aussi évolué et est passé de 4,31 à 4,64% ce trimestre. Contrairement, sur le marché des titres publics, le taux d'intérêt moyen pondéré des bons de trésor a chuté et est de 4,68% contre 4,95% le trimestre précédent.

Le taux d'inflation en glissement annuel, a baissé et est de 0,5% à fin juin 2016 contrairement au trimestre précédent. Cette diminution est due à la baisse des prix du carburant et des denrées alimentaires au niveau mondial. L'union prévoit un taux d'inflation moyen annuel de 0,8% pour l'année 2016.

Pour le PIB, il est de 7,2% en glissement annuel dans ce trimestre, ce qui s'explique par une forte demande intérieure. La croissance de l'activité économique dans l'Uemoa est attendue à 7,1% pour l'ensemble de l'année 2016.

Tableau3 : Coefficients de réserves obligatoires applicables aux banques (en pourcentage)

	Jusqu'au 15 nov. 1998	16 nov. au 15 déc. 1998	16 déc. 1998 au 15 avril 2000	16 avril au 15 aout 2000	16 aout au 15 sept. 2000	16 sept. 2000 au 15 avril 2002	16 avril 2002 au 15 mars 2004	16 mars 2004 au 15 juin 2005	16 juin 2005 au 15 juin 2009	16 juin 2009 au 15 mai 2010	16 mai au 15 déc. 2010	16 déc. 2010 au 15 mars 2012	Depuis le 16 mars 2012
Bénin	9,0	9,0	3,0	3,0	9,0	9,0	9,0	13,0	15,0	9,0	7,0	7,0	5,0
Burkina Fasso	9,0	9,0	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	7,0	7,0	7,0	7,0	5,0
Cote d'ivoire	9,0	1,5	1,5	3,0	3,0	5,0	5,0	5,0	5,0	5,0	5,0	7,0	5,0
Guinée- Bissau	5,0	5,0	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	5,0	7,0	5,0
Mali	9,0	9,0	3,0	3,0	3,0	3,0	9,0	9,0	9,0	7,0	7,0	7,0	5,0
Niger	5,0	5,0	1,5	3,0	5,0	5,0	5,0	5,0	9,0	5,0	5,0	5,0	7,0
Sénégal	5,0	1,5	1,5	3,0	9,0	9,0	9,0	9,0	9,0	7,0	7,0	7,0	5,0
Togo	9,0	3,0	1,5	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	3,0	5,0	7,0	5,0

L'analyse de l'évolution des coefficients de réserves obligatoires des banques dans les pays de l'Uemoa sur la période 1998-2012 montre des résultats plutôt mitigés. En effet on voit que dans tous les pays de l'union le coefficient de réserves obligatoires varie énormément que cela soit de maniére croissante ou décroissante. Comparé à la période précédente, en septembre 2000, le coefficient a baissé pour tous les pays membres se retrouvant ainsi à 3% sauf pour le Bénin qui a eu le même coefficient qu'en novembre 1998 soit 9% ainsi que le Niger avec un coefficient de 5% et enfin le Sénégal qui a vu son coefficient passé de 5 à 9%. Par ailleurs la Cote d'ivoire, le Burkina Fasso et le Mali semblent être ceux qui ont le plus vu chuter leur coefficient de réserves obligatoire qui est passé de 9% en 1998 à 3% en 2000. Entre 2005 et 2009, on note une nette augmentation du coefficient de réserves obligatoires dans tous les pays membres. De 2002 à 2012, la Cote d'ivoire a maintenu le même coefficient, soit 5% malgré son accroissement à 7% en du 16 décembre 2010 au 15 mars 2012. Pour le Sénégal, le coefficient diminue au fur et à mesure et s'est établi à 5% depuis le

16 mars 2012. Tous les pays de l'union ont un coefficient de 5% sauf le Niger qui a un coefficient de 7% à partir du 16 mars 2012.

Dans la zone Uemoa, la demande de monnaie est une variable difficile à cerner à cause de certains chocs qu'elle subit et qui sont en dehors de la juridiction des autorités monétaires de la zone. De ce fait on se réfère pour la plupart sur des travaux sur la demande de monnaie effectués dans d'autres pays pour le comprendre et mieux s'en servir comme instrument dans la politique monétaire. Ce qui par conséquent a permis de détecter les variables revenu réel(PIB) , taux d'intérêt, le taux d'inflation ,le taux de change ainsi que les crédits à l'économie et d'autres comme variables explicatives dans la plupart des économies considérées malgré les différentes analyses que comporte la théorie. Nous n'allons pas théoriser mais plutôt témoigner par des faits stylisés de la demande de monnaie.

L'analyse de l'évolution du taux de croissance du PIB en volume d'un certain nombre de pays en relation avec les fluctuations de la demande de monnaie nous ont permis de faire les constats suivants.

1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015

L'analyse du graphique 2 de l'évolution du produit intérieur brut sur la période qui s'étend de 1971 à 2016 montre dans l'ensemble une évolution positive de cette variable

macroéconomique dans l'Uemoa au cours du temps. Le graphique montre en premier une hausse subite du PIB au début des années 80, ce qui marque la mise en oeuvre des politiques d'ajustement structurel. Une autre période marquante aussi l'année 1994 qui est l'année de la dévaluation de la monnaie de la zone le FCFA face à l'Euro suite à la découverte des effets négatifs des plans d'ajustement structurel. La dévaluation du CFA a permis d'augmenter la compétitivité de la zone sur le marché international avec une relance importante des exportations. On voit ensuite une augmentation continue du PIB dans l'ensemble jusqu'à 2008 qui marque la crise financière et énergétique avec la flambée des prix des hydrocarbures. Il y a aussi eu en 2007 la crise alimentaire avec l'augmentation des prix des denrées alimentaires de base. D'autre part une faible baisse du produit intérieur brut est aussi remarquée en 2011. Cette baisse est la conséquence des perturbations économiques et politiques de la Cote d'ivoire qui est fait partie de l'une des économies de l'union les plus fortes. De 2011 à nos jours la croissance de l'activité économique dans l'ensemble de l'union ne cesse d'évoluer malgré les différences structurelles économiques des pays membres et des chocs extérieurs. D'ailleurs une hausse de la croissance en 2016 avec une P11B de 7,1% est attendue contre 7% en 2015.

L'analyse du graphique 2 montre une grande disparité des économies de la zone. Elle montre que la Cote d'ivoire est la plus grande économie de la sous-région avec un P11B réel en 2016 de 17230,480 milliards de FCFA. Elle est suivie par le Sénégal avec 8229,740 milliards de FCFA. Les contributions de ces deux économies à elles seules représentent plus de la moitié du PIB de l'Uemoa. Ils sont suivis ensuite par le Burkina, le Mali, le Bénin, le Niger et le Togo. La Guinée-Bissau enregistre le plus faible P11B de la zone avec un P11B réel en 2016 de

512,780 milliards de FCFA. Sa contribution dans le produit intérieur brut de l'Uemoa est presque inexistante.

D'après le rapport annuel de la BCEAO de l'année 2015, étant dans un contexte de baisse de l'activité économique, la Banque Centrale chinoise pour relever le niveau du PIB de la Chine a procédé à la baisse de tous ces taux directeurs, à la dévaluation de la monnaie le yuan et à la diminution des taux de réserves obligatoires applicables aux banques. En aout 2015, la Chine a procédé à trois dévaluations successives du yuan qui a perdu 3,6% de sa valeur face au dollar. Cette politique de baisse des taux vise à booster l'économie en augmentant le pouvoir d'emprunt des agents économiques. La baisse des taux va se répercuter positivement sur la liquidité des banques et va entrainer une augmentation de la demande de monnaie des agents qui va entrainer à son tour une hausse de l'investissement, de l'exportation et de la consommation par conséquent une variation positive de l'activité économique.

L'analyse des taux d'intérêts est assez complexe dans l'Uemoa. Elle se heurte à la différence des structures économiques et financières des différents membres et à la typologie des crédits proposés. L'équation de l'équilibre sur le marché monétaire permet de détecter un lien négatif entre le taux d'intérêt et la demande de monnaie puisqu'une hausse du cout d'opportunité de la détention d'encaisses réduit la quantité de monnaie demandée. La flexibilité du taux d'intérêt sur le marché monétaire permet ainsi de réguler la demande de monnaie. En effet lorsque la demande de monnaie est excédentaire, une hausse du taux d'intérêt par la banque centrale permet de la diminuer et aussi de l'équilibrer avec l'offre de monnaie. Cependant, dans la pratique des études effectuées sur les pays en voie de développement caractérisés par des marchés financiers diversifiés et qui ne sont pas totalement contrôlés par le gouvernement, montrent un impact significatif du taux d'intérêt sur la demande de monnaie. C'est le cas de Reinhardt et Vegli (1994) qui ont obtenu un impact significatif du taux d'intérêt sur la demande de monnaie de l'Argentine, du Chili et Uruguay.

Concernant les taux d'intérêts directeurs, dans le rapport annuel de la BCEAO 2015, la Banque Centrale de l'union les a maintenus inchangés. Le taux d'intérêt directeur impacte les taux bancaires qui influent sur la demande de biens et de crédits. Le taux d'intérêt minimum de soumission aux opérations régulières d'appels d'offre d'injections de liquidité et

le taux d'intérêt du guichet de prêt marginal sont restés respectivement de à 2,50% et à 3,50%.

Tableau 4: Evolution du taux d'intérêt débiteur moyen des banques de l'Uemoa de 2005 à 2012

L'analyse graphique des taux d'intérêts débiteurs des banques de l'Uemoa sur la période de 2005 à 2012, montre que :

Dans l'ensemble de l'Uemoa, les taux d'intérêts débiteurs ont évolué même si on note une baisse récente. Le Sénégal et la Cote d'ivoire enregistre les taux d'intérêts débiteurs les plus faibles de l'union. Cela s'explique par la présence élevée des banques dans ces pays d'où la concurrence impose une diversification des produits bancaires. Ensuite Il y a le Mali, le Burkina et le Togo qui viennent avec des taux moyens respectifs de 9,4 %, 9,4 % et 9,7 %. Le cout du crédit dans ces pays est supérieur à la moyenne de l'union. Enfin il y a le Niger, la Guinée Bissau et le Bénin qui enregistrent les taux débiteurs les plus élevés de la zone avec des taux débiteurs moyens respectifs de 11,2 %, 10,4 % et 10,1 % sur la période 2005-2012. Cela s'explique par la rareté des banques et le risque élevé qui caractérisent l'économie de ces pays. Le nombre de banques joue un rôle capital sur les fluctuations des taux débiteurs à travers la concurrence. C'est à partir de 2010 que l'on note une baisse des taux d'intérêts débiteurs à un rythme moyen annuel de 20 points de base. Certaines grandes entreprises à surface financières obtiennent des crédits à des taux faibles (inférieurs à 5%).

En 2008, on a assisté à la crise des subprimes ou crise du marché immobilier aux Etats Unis qui a finalement atteint des proportions élevées dans le monde. Cette crise a engendré des pertes colossales dans la plupart des établissements financiers dans le monde et cela s'est manifesté par une hausse des taux d'intérêt débiteurs dans les banques dans l'Uemoa.

Graphique5 : Evolution du taux d'intérêt débiteur moyen des banques de l'Uemoa de 2005 à 2012

La moyenne du taux d'inflation dans l'Uemoa sur la période de 1971 à 2005 est de 6,6% par an, avec une forte volatilité traduit par un écart type de 6,9%. Si on sépare cette période en trois sous parties, on note que la première qui s'étend de 1986 à 2016 est marquée par des taux d'inflation élevés (9,9% en moyenne par an). Ceci s'explique par l'évolution de la conjoncture économique internationale, plus précisément des chocs extérieurs tels que ceux pétroliers de 1973 et 1979 et des chocs internes que sont la sècheresse de 1969-1973, de 1973 et de 1984. La deuxième période qui s'étend de 1986 à 1993 est marqué par un faible taux d'inflation (0,8% en moyenne par an) avec une faible volatilité (écart type de 0,83%). Cette période est marquée par la mise en oeuvre du plan d'ajustements structurels se traduisant par une évolution de l'économie libérale et la mise en oeuvre de réformes structurelles. La troisième période qui s'étend de 1994 à 2005 qui est marquée d'une part par la dévaluation du FCFA 1994, le taux d'inflation a atteint 31,3% en 1994 et 12% en 1995. D'autre part la sous-période 1995-2005 est marquée par une augmentation de l'inflation même si on note une baisse du taux d'inflation sur la période allant de novembre 2003 à février 2004 soutenue par une croissance des productions céréalières dans la zone. Cette sous période est aussi marqué par la mise en oeuvre d'un nouveau dispositif de gestion monétaire. Le taux d'inflation moyen en 2005 est de 4,4%, conséquence de la sècheresse dans les pays du sahel. Ce taux a ensuite augmenté en 2008 avec une moyenne de 7,4% avec les effets de la crise énergétique, financière et alimentaire pour ensuite redescendre à 3,9% suite aux perturbations politiques et économiques en Côte d'ivoire en 2011. En glissement annuel ce taux est de

0,4% à fin décembre 2016 contre celui de 2015 qui est de 0,5% à fin mars. Cela est imputable au renchérissement des produits alimentaires et des services dans la zone.

Tableau 5 : Evolution de l'inflation sous-jacente en glissement annuel en (%) de 2012 à 2016

Une étude effectuée sur l'évolution de l'inflation sur la période 2012-2016 dans l'Uemoa montre que dans l'ensemble, celui de 2012 est plus élevé. Sa valeur diminue de 2013 à 2016 même si on note une légère augmentation de l'inflation en glissement annuel en 2015 qui est de 0,9% par rapport à celui de l'année 2014. D'autre part si on effectue une analyse de l'inflation par pays, on voit que le Bénin a enregistré l'inflation la plus élevée en glissement annuel en 2012 avec une valeur de 6,7% sur toute la période (2012-2016). Le Sénégal est le pays qui enregistre les plus faibles taux compris entre -0,5 et 1,2. Le Mali enregistre le plus petit taux d'inflation soit 0,2 % en glissement annuel en 2016. Par contre le taux d'inflation en glissement annuel du Togo n'a pas beaucoup varié tout au long de ces cinq années.

Au niveau mondial, le taux d'inflation moyen devrait baisser à la fin de l'année 2015. C'est la conséquence d'un ralentissement de la demande intérieure dans tous les pays émergents et de la baisse des cours des matières premières.

Graphique 6: Evolution de l'inflation sous-jacente en glissement annuel en (%) de 2012 à 2016 des différents pays membres de l'Uemoa.

L'analyse de l'évolution des crédits à l'économie montre une évolution plus positive. En effet, plusieurs politiques ont été mises en oeuvre dans le cadre des financements des économies de la zone Uemoa au cours de ces dernières années. Son impact sur l'amélioration des niveaux de vie des populations s'est ressenti, surtout pour la gente féminine.

Graphique 7: Evolution des avoirs extérieurs nets totaux de 2000 à 2012 dans l'Uemoa (en millions)

L'analyse graphique de la courbe de l'évolution des avoirs extérieurs nets totaux de l'Union montre une évolution croissante. En 2000, la plus grande partie des AEN de l'Union est composée des avoirs en monnaie étrangère avec 2292426,700 millions, ils sont suivis par les comptes d'opération avec 2216146,500 millions. Cela s'explique en grande partie par une faiblesse de la compétitivité de l'économie. En 2008, on note une légère baisse des avoirs extérieurs nets conséquence de la baisse des positions de réserves et des avoirs en monnaie étrangère suite à la crise financière. Ensuite on note une augmentation continue des avoirs extérieurs nets sur la période qui va de 2010 à 2011. Ce sont les mêmes composantes qui génèrent le plus à savoir, les avoirs en monnaie étrangère, les comptes d'opérations et les engagements extérieurs. Cela montre une fois de plus que les fluctuations des créances extérieures ont un impact significatif sur la demande d'encaisses.

Graphique 8: Evolution des crédits à l'économie dans l'Uemoa de 1970 à 2016

1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

L'analyse graphique de l'évolution des crédits à l'économie montre dans l'ensemble une progression plutôt positive. On remarque une hausse des crédits à l'économie après 1980 qui marque l'année de la mise en place des mesures d'ajustement structurel. Ensuite ils baissent au début des années 1990 conséquence des effets pervers des plans d'ajustement structurel avant d'atteindre un très bas niveau en 1994, année de la dévaluation du FCFA . Étant étrangère à cette dernière les banques ont diminué les crédits pour réduire le risque et se prévenir des conséquences de la dévaluation. Une évolution assez spectaculaire est notée depuis les années 2000 à nos jours. En effet les crédits à l'économie en 2000 sont de 2 milliards environ contre 4 milliards environ en 2005 et 13 500 milliards environ en 2015. Cela s'explique par l'impact des nouvelles politiques de l'union notamment le nombre de banques qui a augmenté avec la concurrence. La baisse des taux directeurs de la banque centrale, l'impact du financement des institutions de microfinance qui ont permis à beaucoup d'agents économique d'avoir accès au crédit bancaire avec l'augmentation et la diversification des crédits offerts. Les nouvelles mesures pour soutenir l'activité économiques dans l'union ont permis d'octroyer des concours à certains secteurs bien définis et à encourager l'investissement. L'épargne intérieure a progressé, d'ailleurs en 2008 elle s'est établie à 11,2% contre 9,1% en 2007. En 2015 l'encours des crédits à l'économie a augmenté de 15,5% pour s'établir à 13 508,8 milliards de FCFA dans l'Uemoa. Cet accroissement est lié à la hausse de crédits ordinaires et celui des campagnes. L'augmentation des crédits ordinaire en 2015 s'explique par les concours accordés aux secteurs de l'énergie, des télécommunications, des transports, des mines, de l'agro-industrie et du service. Au final les crédits à moyen et long terme ont augmenté de 18,6% tandis que les créances à court terme se sont accrues de 13,3%. Par contre au Bénin l'encours des crédits au secteur privé a diminué de 1,8% en 2015. Les crédits à court terme au Bénin ont baissé de 5,7 milliards, alors que ceux à moyen et long terme se sont accrus de 13,9 milliards.

III. Débats sur l'importance et le choix des agrégats monétaires

Un agrégat monétaire est défini comme un indicateur statistique qui mesure l'ensemble des moyens de paiement détenus par les agents non financiers résidents. C'est une mesure comptable de la masse monétaire donc de la monnaie en circulation. Traditionnellement, il existe trois agrégats de la masse monétaire :

L'agrégat monétaire étroit M1 qui regroupe l'ensemble des billets et pièces en circulation ainsi que les dépôts à vue.

L'agrégat M2 qui regroupe les composantes de l'agrégat M1 ajouté des dépôts remboursables avec préavis < 3 mois et des dépôts à terme non négociables d'une durée < 2ans.

L'agrégat monétaire au sens large M3 qui regroupe les composantes de l'agrégat M2 ajouté des instruments négociables tels que les titres de créances de durée < 2ans et les OPCVM monétaires.

La littérature sur le choix des agrégats monétaire n'est pas aussi abondante que celle sur la demande de monnaie. Par contre le choix des agrégats est déterminant et décisif pour l'orientation de la politique monétaire et la connaissance du comportement financier des agents économiques pour soutenir l'économie. En effet le choix effectué sur des agrégats monétaires joue un rôle majeur sur la stabilité des prix, donc c'est le meilleur critère de politique monétaire. Mais avec la libéralisation financière, on note de forts changements sur les agrégats monétaires modifiant ainsi les élasticités de la masse monétaire. Il y a une controverse théorique qui oppose particulièrement les monétaristes entre eux. Par ailleurs, au milieu des années 1990, plusieurs banques centrales des pays développés, ont choisi un objectif intermédiaire portant sur les agrégats monétaires. Cette politique avait pour but de trouver un agrégat qui servira d'indicateur pour connaitre le comportement des agents économiques et anticiper avec des instruments de la politique monétaire.

Selon Friedman, le choix des agrégats monétaires que les autorités monétaires décident de contrôler n'est pas important. Il affirme que les agrégats monétaires jouent un rôle mineur dans la plupart des économies lors de la mise en oeuvre de la politique monétaire. Cependant l'agrégat monétaire choisi diffère selon les différentes écoles. En effet les monétaristes intégristes posent leur choix sur l'agrégat M0 communément appelé la base monétaire. C'est le cas de la Banque nationale suisse qui dès 1979 a affiché un objectif sur la base monétaire et de la banque d'Angleterre qui avait assigné une norme de progression au seul agrégat M0 à partir de 1987. Au début des années 1970, la politique des agrégats cibles encore appelé ciblage de la quantité de monnaie pour stabiliser la politique monétaire a été prônée même si plus tard on note que les innovations et le développement financier ont remis en cause l'importance de cette politique pour certains pour se tourner vers une politique ou le taux d'inflation devient l'objectif principal. En effet les fondements monétaristes de cette politique reposent sur l'hypothèse d'un lien étroit entre la masse monétaire et l'inflation qui sera plus tard remis en cause avec l'essor de la libéralisation financière. Les monétaristes orthodoxes fixent leur choix sur l'agrégat monétaire M1, contrairement aux monétaristes conservateurs qui optent pour l'agrégat au sens large M3.

La Banque Centrale européenne poursuit implicitement des objectifs intermédiaires en termes d'agrégats monétaires au début des années 1980. Elle a choisi l'agrégat M3 en contrôlant ainsi ses écarts par rapport à la valeur de référence pour analyser les risques liés à la stabilité des prix. En effet des études empiriques ont montré l'existence à long terme d'une relation stable entre l'agrégat M3 et le niveau des prix et d'autres variables macroéconomiques. Par ailleurs le contrôle des agrégats monétaires et du crédit jouent un rôle important sur le mécanisme de la transmission de la politique monétaire sur le niveau des prix, ce qui explique pourquoi la BCE lui a assigné un rôle de premier plan dans sa stratégie avec la fixation d'une valeur de référence quantifiée pour la croissance de l'agrégat monétaire au sens large M3. Cette stratégie est fondée sur une demande de monnaie stable. Mais l'expérience sur cette approche a permis à la BCE de détecter d'autres variables économiques qui peuvent influencer la stabilité des prix au-delà des agrégats monétaires. De ce fait, une nouvelle stratégie basée sur le ciblage d'inflation a été mise en oeuvre pour atteindre l'objectif final de stabilité des prix. Les limites de cette dernière ont poussé la BCE de se réfugier finalement vers une stratégie de diversification des approches analytiques.

Étant donné de la relation stricte qu'entretienne l'Uemoa et l'union européenne, une politique de ciblage monétaire est choisie comme objectif intermédiaire pour stabiliser les prix au moment de sa création. En effet, les autorités monétaires ont décidé de suivre l'agrégat M2 dans la zone pour contrôler la demande de monnaie. Le suivi de cet agrégat permet de se renseigner sur la capacité transactionnelle des agents économiques dans l'Uemoa. La réussite d'une politique de cible monétaire nécessite l'existence d'un contrôle de l'offre de monnaie par les autorités monétaires. En effet que cela soit l'Uemoa ou dans les pays tels que le Nigéria et le Ghana, leur politique consiste à recourir au ciblage des agrégats monétaires et d'autres variables dans la deuxième moitié des années 80. Par contre la question sur la détermination de la vitesse de circulation de la monnaie a remis en cause la pertinence du contrôle des agrégats monétaires dans la zone. La capacité transactionnelle des agents dépend de cette vitesse. II y a aussi les instabilités observées sur la demande de monnaie et sur les multiplicateurs de crédit. Ainsi la question est ce que la politique du ciblage d'inflation est appropriée comme instrument, devient un sujet de débat intense. La banque Centrale analyse l'écart entre l'inflation observée et celle de référence pour essayer de s'approcher le plus possible de la valeur de référence. Cette politique couvre actuellement la conduite de la BCEAO avec un taux d'inflation cible inférieur ou égal à 3%. Cependant l'efficacité de la politique du ciblage de l'inflation sur le plan institutionnel dépend d'un certain nombre de paramètres liés à l'indépendance de la Banque Centrale, le développement du système

financier, la transparence, et l'absence de dominance fiscale de la politique monétaire ((Miskhin (2001), Masson et al (1998)).

IV. Conclusion

À travers ce chapitre, nous pouvons d'abord comprendre la grandeur de cette variable qu'est la demande de monnaie et enfin l'incidence des variables macroéconomiques sur la demande de monnaie. Dans le contexte qui régit l'Uemoa, avec l'instabilité politique, une Banque Centrale qui n'est pas souveraine, le taux de croissance économique qui dépend de la consommation et des importations de l'Union et enfin une inflation qui varie selon la structure des pays membres de l'Union, il est important de trouver et d'analyser les relations exactes qu'entretiennent la demande de monnaie et les variables que sont le revenu réel, le taux d'intérêt, le taux d'inflation, le taux de change et aussi- les crédits à l'économie. D'autre part les politiques de ciblage ont été mené dans la plupart des politiques monétaires notamment celui des agrégats monétaires et de l'inflation. En effet, elles ont permis de mieux connaitre le comportement transactionnel des agents économiques pour pouvoir mettre en oeuvre les programmes adéquats pour atteindre l'objectif final de stabilité des prix de la Banque Centrale. Il est tout aussi important d'effectuer une modélisation économique de la demande de monnaie dans l'Union. Sur ce, le chapitre suivant sera consacré à l'analyse empirique de la demande de monnaie dans l'Uemoa.

Ce chapitre sera consacré à la détermination empirique des variables explicatives de la demande de monnaie dans l'Uemoa après avoir tout au début du mémoire fait une revue de tout ce qui a été dit et de tout ce qui a été fait sur la demande de monnaie. Cette modélisation économétrique permettra d'actualiser les travaux faits sur la demande de monnaie au sein de l'Uemoa.

Le chapitre sera organisé de la façon suivante : La première section sera consacrée à la démarche méthodologique que nous allons suivre pour la détermination des variables qui expliquent la demande de monnaie dans l'Uemoa, ensuite la deuxième section sera consacrée à la présentation des résultats empirique des différents tests effectués, à leurs interprétations économiques et à la conclusion enfin la troisième et dernière section sera consacré à la discussion.

Dans le cadre de la recherche effectuée tout au long de cette étude, il nous est apparu nécessaire de se pencher comme approche théorique, les modèles d'équilibre général et d'utiliser un panel non stationnaire pour la modélisation économétrique. Ce choix repose sur la performance du modèle de panel à faire ressortir les hétérogénéités structurelles des différents pays membres.

Cette section correspond à la présentation d'un cadre méthodologique à travers la spécification du modèle, les tests à effectuer tout en indiquant la nature et la source des données utilisées.

Nous utiliserons un modèle de panel non stationnaire pour la modélisation économétrique. La variable endogène M2 sera utilisée en termes réels en utilisant le déflateur du PIB pour représenter la demande de monnaie. Le choix de l'agrégat M2 se justifie. En effet avec un système financier pas très développé dans l'ensemble de l'union, on note que l'agrégat M2 occupe la plus grande partie dans la masse monétaire comparé aux autres. Si l'on prend en compte les travaux effectués dans les pays en voie en développement, nous postulons que la

demande de monnaie est stable à long terme et on considère que le PIB réel est la principale variable explicative de la demande de monnaie. Le taux d'inflation annuel en pourcentage sera considéré comme variable explicative de la demande de monnaie. Le rapport crédits à l'économie sur PI13 réel est utilisé aussi comme variable explicative pour montrer l'impact des crédits à l'économie sur la demande de monnaie des pays membres de l'Union. Le taux d'intérêt réel est utilisé pour voir le véritable impact du taux d'intérêt sur la demande de monnaie. Nous pouvons représenter le modèle simplifié comme suit :

En définitive les variables retenues comme variables explicatives de la demande de monnaie sont : le produit intérieur brut réel (PIBR), le taux d'intérêt réel(TIR), le taux d'inflation (TINFL), le taux de change moyen (TCM), le ratio des crédits à l'économie mesuré par le rapport crédits à l'économie sur PI13 (CRED). Le déflateur du PIB permet de disposer des séries en termes réels comme pour la masse monétaire (Md). Le taux d'inflation est obtenu en pourcentage. Le taux de change moyen annuel entre le Franc XOF et le Dollar est considéré pour tous les pays. Les variables masse monétaire réel, PIB réel et le taux d'inflation sont en logarithme par contre le taux d'intérêt réel, le ratio crédits à l'économie et le taux de change moyen sur la période étudiée ne le sont pas. Toutes les données sont en pourcentage.

Par conséquent, le vecteur X^t comprend le PI13 réel, le taux d'inflation, le taux d'intérêt réel, le taux de change moyen annuel sur la période étudiée et le rapport crédits à l'économie sur PIB réel.

Log (Md)= a_n + alntlog(PIBRnt) + a2nt (TIR_nt) + a3nt(TINFLnt ) _+a4nt log

-n allant 1 à N, avec N= {Bénin, Cote d'ivoire, Burkina, Mali, Niger, Sénégal, Togo et Guinée-Bissau}. Il matérialise l'effet spécifique propre à chaque pays. Nous avons donc huit individus dans la dimension spatiale.

Les ??fl?? sont les coefficients et les efl?? sont les termes de l'erreur. Ils sont constants et stationnaires.

Hypothèse 1 : Il y a une corrélation positive entre le PIB réel et la demande de monnaie. Hypothèse 2 : On anticipe une corrélation négative entre le taux d'intérêt réel et la demande de monnaie.

Hypothèse 3 : On anticipe une corrélation négative entre le taux d'inflation et la demande de monnaie.

Hypothèse 4 : On anticipe une corrélation positive entre les crédits à l'économie et la demande d'encaisses.

Hypothèse 5 : Les coefficients attendus du PIB et des crédits à l'économie sont positifs mais ceux du taux d'intérêt, du taux d'inflation et du taux de change sont négatifs.

Hypothèse 6 : Le taux de change moyen dollar/XOF n'a pas d'influence significative sur la demande d'encaisses dans l'Uemoa

Cette méthode de panels dynamiques hétérogènes est choisie pour tenir compte des hétérogénéités structurelles entres les pays de l'Uemoa de par la double dimension temporelle et individuelle. En effet, l'utilisation du modèle de panel permet de réduire les risques de multicolinéarité ainsi qu'accroitre le degré de liberté et la variabilité des données. D'abord, nous allons effectuer le test de de Levin-Li-Chu (2002) qui est inspiré des tests de racine unitaire en séries temporelles de Dickey et Fuller (1979). Dans ce test de racine unitaire de première génération, l'hypothèse nulle de racine unitaire contre l'hypothèse alternative de stationnarité est testée. Enfin si l'hypothèse de non stationnarité est confirmée, nous allons effectuer le test de racine unitaire de deuxième génération d'Im, Perasan & Shin-IPS (1997, 2002 et 2003) qui spécifie la prise en compte des hétérogénéités sous l'hypothèse alternative non seulement d'une hétérogénéité de la racine autorégressive, mais aussi une hétérogénéité quant à la présence d'une racine unitaire dans le panel. Ces auteurs considèrent un modèle sans tendance déterministe. Hurlin et Mignon dans leur ouvrage ont montré l'apport du test de racine unitaire de Levin-Li-Chu (2002) qui est basé sur le test de racine unitaire de Dickey et Fuller en séries temporelles, ainsi que celui du test d'IPS vers des modélisations hétérogènes. Ces auteurs soulignent que l'application des tests de premières générations comme ceux de Levin et Chu possèdent des limites : ils supposent une indépendance interindividuelle des résidus. Les tests de seconde génération comme celui d'Im, Pesaran et Shin viennent corriger cette insuffisance.

Le test de cointégration de Westerlund (2007) sera aussi utiliser pour tester la cointégration des variables du modèle. En effet ce test propose quatre statistiques de cointégration en panel. L'idée est de tester l'hypothèse nulle d'absence de cointégration.

Ensuite, pour bien spécifier le modèle, trois tests de spécification seront utilisés. D'abord le test de Fisher, ensuite le test de Breusch-Pagan et enfin le test de Hausman.

L'approche à partir des méthodes de cointégration sur données de panel hétérogènes, notamment les méthodes des moindres carrés ordinaires dynamiques (DOLS) développées par Saïkkonen (1991) dont la supériorité face au modèle FMOLS a été prouvé par Kao & Chiang (2000) dans leur évaluation comparative de de la précision de ces deux estimateurs est choisie en premier, ensuite on effectuera une estimation Pooled Mean Group de Pesaran-Shin-Smith(1999) pour estimer les paramètres du modèle vectoriel à correction d'erreur.

Par conséquent, nous estimerons la formulation générale suivante au moyen de la méthode DOLS sur panels dynamiques hétérogènes. Le modèle de régression sur panels dynamiques hétérogènes de Pedroni(2000) est de la forme :

?????? : Un vecteur 1×1 de processus stationnaire qui représente une perturbation.

Par ailleurs, Saïkkonen (1991) réécrit le processus ?????? de la façon suivante : ?????? = ?7 L8 ????????????+?? + ?????? pour tout i ??8?=-8??????? ? < 8 ⁽⁴⁾

?????? est un processus stationnaire de moyenne nulle et il non corrélé temporellement avec le vecteur des termes d'erreurs ??????.

Soit le vecteur des innovations ?????? = ??? (L) ?????? avec i allant 1 à N. L'estimateur des moindres carrés ordinaires du modèle sont :

L'estimateur DOLS, du vecteur de paramètres ??^?? * dans le modèle de cointégration sur panels hétérogènes est donné par la formule suivante :

D'autre part, l'estimation par la méthode du PMG permet d'estimer une spécification dynamique dans lequel seuls les coefficients de long terme sont soumis aux restrictions d'homogénéité et uniquement si ces restrictions ne sont pas rejetées pour des motifs statistiques. Donc cette méthode est assez souple pour permettre d'introduire un sous-groupe de restrictions d'homogénéité à long terme. Comparé à l'estimateur MG, l'estimateur PMG est moins sensible à l'inclusion de cas extrêmes en raison du mécanisme de moyennes pondérées. Pour ces différents motifs, il constitue donc un bon compromis entre consistance et efficacité dans le groupe d'estimateurs considérés. Par ailleurs, cette méthode nous permettra de déterminer de quelle façon, la demande de monnaie peut être suivie à travers les variables explicatives choisies.

Nous allons utiliser le test de Levin-Li-Chu (2002) qui est inspiré des tests de racine unitaire en séries temporelles de Dickey et Fuller (1979). L'hypothèse nulle de racine unitaire contre l'hypothèse alternative de stationnarité.

La méthode est basée sur la moyenne des différences statistiques des tests ADF pratiqués sur les séries. Elle est basée sur une loi normale et la statistique du test est définie par la moyenne des N statistiques du test de Dickey-Fuller :

Avec ?????? qui correspond à la statistique de student, ???? est le nombre de retards et ???? est un vecteur de paramètres ADF.

Nous allons vérifier avec ces tests si le processus générateur des données du modèle est homogène ou hétérogène. Cela revient à voir si le modèle théorique étudié est parfaitement identique pour tous les pays du panel, ou au contraire il existe des spécificités propres à chaque pays membres de l'Uemoa. Nous allons utiliser trois tests : D'abord le Likelihood Ratio test de Fisher, ensuite le test de Breusch et Pagan et enfin le test de Hausman.

Pour les besoins de l'étude, nous avons affecté des numéros pour servir d'identification pour chaque pays membres.

- Test de racine unitaire de deuxième génération d'IPS : H0: p?? = 0 (Série non stationnaire) Prob>5%

Tableau 10: Résultats des tests de racine unitaire sur l'Uemoa (2000-2015) a. Test de racine unitaire de première génération de LLC.

L'analyse des résultats du tableau ci-dessus montre pour les tests à niveau qu'au seuil de 5%, la variable à expliquer LMd accepte l'hypothèse de non stationnarité suivant le test de LLC avec une statistique de 1,3203. L'hypothèse de non stationnarité ou de présence de racine unitaire est aussi acceptée par les variables LPIBR et LCRED. Par ailleurs les variables TIR, TINFL et TCM rejettent l'hypothèse de non stationnarité suivant le test de LLC avec des statistiques négatives et une probabilité de 0,000 pour toutes les trois variables. En somme les variables LMd, LPIBR et LCRED sont non stationnaire à niveau, mais les variables TIR, TINFL et TCM sont stationnaires à niveau. Ils sont d'ordre I(0).

Par contre, pour les tests en difference première, les résultats montrent que les variables LMd, LPIBR et LCRED acceptent l'hypothèse de stationnarité au seuil de 5% suivant le test de LLC. Donc elles sont intégrées d'ordre I(1). . Les deux premières ont des probabilités nulles et la dernière LCRED accepte l'hypothèse de stationnarité avec une probabilité de 0.0307 au seuil de 5% et de 10%, mais elle la rejette au seuil de 1%. Les séries TIR et TINFL acceptent aussi l'hypothèse de stationnarité en différence première suivant le test de LLC. Par contre la série TCM est non stationnaire en différence première suivant ce test.

L'analyse des résultats du tableau ci-dessus montre pour les tests à niveau qu'au seuil de 5%, la variable à expliquer LMd accepte l'hypothèse de non stationnarité suivant le test d'IPS avec une statistique de 5,4292. L'hypothèse de non stationnarité ou de présence de racine unitaire est aussi acceptée par les variables LPIBR et LCRED pour ce test de deuxième génération. Par ailleurs les variables TIR, TINFL et TCM rejettent l'hypothèse de non stationnarité suivant le test d'IPS avec des statistiques négatives et une probabilité de 0,000 pour les deux premiers variables.

Pour les tests en difference première, les résultats montrent que les variables LMd, LPIBR et LCRED acceptent l'hypothèse de stationnarité au seuil de 5% suivant les deux tests d'IPS. Les deux premières ont des probabilités nulles de même que la dernière LCRED. Au seuil de 1%, 5% et de 10%, elles acceptent toutes l'hypothèse de stationnarité. Donc elles sont intégrées d'ordre 1 (I(1)). Les séries TIR et TINFL acceptent aussi l'hypothèse de stationnarité en différence première suivant le test d'IPS. Donc, elles sont intégrées d'ordre 1. Par contre la série TCM est non stationnaire en différence première suivant ce test.

Au seuil de 5%, on accepte la stationnarité des séries LMd, LPIBR et LCRED ainsi que celles des séries TIR, TINFL et TCM en différence première si on considère la proposition selon laquelle toute combinaison linéaire de variables d'ordres d'intégration différents est généralement intégrée à l'ordre le plus élevé.

Comme que toutes les variables sont intégrées d'ordre 1, nous pouvons effectuer des tests de cointégration sur les variables.

Notre panel comporte les 8 pays membres de l'Uemoa ainsi que 6 variables sur la période de 2000à 2015. Il faut souligner que l'analyse de la cointégration en panel soulève le problème de la prise en compte et de la spécification des dépendances inter-individuelles. Les deux premiers tests Gt et Ga testent l'alternative d'existence d'au moins un individu pour lequel les variables sont cointégrées. Les deux autres tests Pt et Pa testent l'hypothèse nulle d'absence de cointégration sur le panel dans son ensemble contre l'hypothèse alternative de cointégration du panel dans son ensemble. Ce test permet de voir l'existence ou non d'une relation de long terme entre la demande de monnaie et ses variables explicatives dans l'Uemoa.

Tableau 11 - Résultats des tests de cointégration Westerlund (2007) sur l'Uemoa (2000-2015)

D'après ces résultats Les statistiques des tests Gt et Ga et des tests Pt et Pa montrent que l'hypothèse de non cointégration des variables est rejetée entre les variables LMd, LPIBR et LCRED, de même que l'hypothèse d'absence de cointégration du panel dans l'ensemble. En effet pour ces tests il y a au moins un pays pour qui les variables sont cointégrées et le panel est aussi cointégré dans l'ensemble. Il existe bien un mécanisme à correction d'erreur. À long terme, les séries ont des évolutions similaires car les déséquilibres de court terme entre les variables se compensent dans le temps. Par ailleurs, les variables TIR, TINFL et TCM acceptent l'hypothèse de non cointégration avec la variable LMd même si elles acceptent

l'hypothèse de cointégration entre elles-mêmes. Elles rejettent aussi l'hypothèse d'un panel cointégré dans l'ensemble.

Tableau 12 : Test de cointégration de Westerlund des variables TIR, TINFL et TCM de 2000 à 2015

Toutes les probabilités sont inférieures aux seuils conventionnels. Elles acceptent l'hypothèse de cointégration pour laquelle au moins pour un individu du panel les variables sont cointégrées à travers les statistiques de Ga et Gt, et acceptent aussi l'hypothèse de cointégration du panel dans son ensemble suivant les statistiques Pt et Pa.

Tableau 13: Test de cointégration de Westerlund des variables LMd, LPIBR et LCRED

Toutes les probabilités sont inférieures aux seuils conventionnels. Donc elles acceptent toutes l'hypothèse alternative de cointégration des statistiques Gt et Ga, et aussi l'hypothèse alternative de panel cointégré des statistiques Pt et Pa.

Tableau 14 : Test de cointégration de Westerlund pour toutes les variables du modèle

Les résultats des deux statistiques rejettent simultanément l'hypothèse de cointégration des variables du modèle pour un pays donné et de cointégration du panel.

Ces tests serviront à vérifier la spécification homogène ou hétérogène du processus générateur des données. Sur le plan économique, cela revient à déterminer si le modèle théorique étudié est parfaitement identique pour tous les pays, ou s'il existe des spécificités propres à chaque pays membre de l'Uemoa.

-Likelihood Ratio Test (Test de Fisher) H0 : Modèle sans effets (estimateur MCO)

La pvalue associée au test vaut 0, on rejette H0 au seuil de 1% et au seuil de 5%. Par conséquent, l'estimateur Within est plus performant que l'estimateur des MCO.

H₁ : Modèle à effets aléatoires (estimateur MCG) Le logiciel donne : chibar2(01) = 938.55 Prob > chibar2 = 0.0000

La pvalue associée au test vaut 0. Par conséquent, on accepte l'hypothèse H1 de présence à effets aléatoires au seuil de 1% et au seuil de 5%. L'estimateur MCG est plus performant que celui des MCO.

Ainsi, l'estimateur des MCO est exclu totalement dans notre étude. D'autre part, il reste à effectuer le test de Hausman pour déterminer quelle procédure, il faut considérer.

La pvalue associée au test vaut 0.9929. On accepte l'hypothèse H0 de présence à effets aléatoires. L'estimateur MCG est plus performant que l'estimateur Within dans notre étude. Le modèle à effets aléatoires estimé et qui prend en compte les résultats des tests de stationnarité se présente comme suit.

DLog (Md) = a_n + alntDlog(PIBRnt) + a2nt (TIR_nt) + a3nt(TINFL_nt ) +a4nt

Tableau 15 : Estimation des paramètres du modèle à effets aléatoires dans l'Uemoa Random-effects GLS regression

R2 -Between =0,1480. 14,80% des fluctuations de la demande de monnaie dans l'Uemoa sont expliquées par le LPIBR, TIR, TINFL, LCRED et le TCM.

La probabilité associée à la statistique de Wald est nulle. Ce qui traduit une bonne adéquation d'ensemble du modèle. Les variables retenues expliquent la demande de monnaie. Les coefficients estimés du LPIBR, LCRED et du TCM sont positifs. Les coefficients soumis au

test sont significativement différents de zéro pour toutes les variables sauf pour le TCM car leurs probabilités sont inférieures aux seuils conventionnels. Cela veut dire que les variables explicatives LPIBR, TIR, TINFL et LCRED sont toutes significatives au seuil de 1%. Par contre la variable TCM n'est pas significative ni au seuil de 1%, ni au seuil de 5% et 10%.

Le coefficient du LPIBR est significatif et positif donc contribue effectivement à la demande de monnaie. Si le LPIBR augmente de 1 point, alors la demande de monnaie augmente de 0,704 points. Le coefficient du TIR est significatif et négatif, une augmentation d'un point du TIR dans les pays de l'Uemoa entraine une baisse de 0,004 points de la demande de monnaie. Il est de même que celui du TINFL qui est négatif et significatif. Une hausse d'un point du TINFL entraine une baisse de 0,0068 points de la demande de monnaie dans la zone. Celui associé au LCRED est positif et significatif et contribue effectivement à la demande de monnaie. Une hausse d'1 point du ratio crédits à l'économie sur PIB, entraine une hausse de 0,363 points de la demande de monnaie. Par ailleurs le TCM dollar /XOF est non significatif pour la demande de monnaie de l'union. Cela peut s'expliquer par la dépendance du taux de change de l'Uemoa qui est en régime de change fixe face à l'Euro.

4. Résultats de l'estimation de la fonction de demande de monnaie de l'Uemoa a. Estimation par la méthode des moindres carrés ordinaires dynamiques (DOLS)

L'estimateur DOLS est considéré comme le meilleur estimateur en panel dynamique. Nous allons effectuer deux estimations, le premier sera une estimation de la fonction de demande de monnaie au sein de l'Uemoa à long terme et le second sera une estimation de la fonction de demande de monnaie à court terme au sein de l'Uemoa.

L'analyse des résultats de l'estimation de la fonction de demande de monnaie à long terme par la méthode DOLS de l'Uemoa montre que le modèle est globalement significatif car la probabilité associée au F-statistic est inférieur aux seuils conventionnels. Les élasticités du PIB réel (1,027) et du ratio crédits à l'économie (1.00) sont significativement supérieures ou à l'unité. Donc il faut dire que, plus le P113 augmente, plus les agents souhaiteront détenir de la monnaie quel que soit son coût. En d'autres termes cela montre qu'une hausse de 10% à long terme du LPIBR ou du LCRED entraine une augmentation de 10,27% de la demande de monnaie grâce à la première et de 10% grâce à la dernière. Par ailleurs les probabilités montrent qu'à long terme la seule la variable P113R a une influence significative sur la demande de monnaie dans l'Union si on considère tous les seuils conventionnels. Ce résultat confirme les théories de la demande de monnaie qui considèrent cette dernière comme la principale variable explicative de la demande de monnaie. Au seuil de 1%, 5% et 10%, les semi-élasticités associées aux autres variables taux d'intérêt réel et taux d'inflation sont positifs mais différents de l'unité. Par contre elles ne sont pas significatives aux seuils conventionnels, sauf la variable ratio des crédits à l'économie qui semble avoir une influence significative au seuil de 5%. Le taux d'intérêt réel et le taux d'inflation n'influencent pas la demande d'encaisses monétaires dans l'Union conformément à la théorie économique de Fisher. Le taux d'intérêt n'influence pas la demande de monnaie dans le long terme conformément aux résultats de l'étude de Friedman(1959) sur les Etats Unis et des résultats de Gollock(2000) sur la demande de monnaie au Sénégal. Pour le taux de change moyen, il n'a pas une influence significative sur la demande de monnaie à long terme et son élasticité est proche de 0. Il ne contribue pas sur la demande de monnaie.

Sur la base de ces résultats, on voit qu'à long terme seul la variable PIB réel a une influence significative et contribue positivement sur la demande de monnaie dans l'Union. En effet cela peut s'expliquer par le fait que les autres variables telles que le taux d'intérêt réel pour qui à long terme les agents économiques ne se soucient plus de son augmentation pour demander des encaisses à cause de la conjoncture et de l'instabilité politique et financière dans la zone Uemoa et du taux d'inflation qui se stabilise dans le long terme à travers les politiques économiques et l'objectif final de la Banque centrale. Par contre pour les crédits à l'économie, leur non significativité à long terme peut s'expliquer par les hétérogénéités structurelles entre les pays membres qui font que la demande de crédits n'est pas la même dans tous les pays. Seuls les pays comme la Cote d'ivoire et le Sénégal ont atteint une certaine étape de développement dans le domaine des financements des états et des agents économiques.

L'examen à court terme des résultats montre le modèle est globalement significatif et que les variables PIB réel, taux d'intérêt réel et taux d'inflation ont une influence significative sur la demande d'encaisse dans l'Uemoa aux seuils de 5% et de 10%. Le taux d'intérêt a une influence significativement dans la demande de l'Uemoa conformément à la théorie keynésienne. En effet leurs probabilités associées à la statistique de student sont inférieures aux seuils conventionnels. L'élasticité du PIBR égal à 0,704 traduit qu'une hausse de 10% du PIBR, entraine une hausse de 7,04% de la demande de monnaie. Celle du taux d'intérêt réel montre qu'une hausse de 10% du taux d'intérêt réel entraine une baisse de 0,04% de la demande de monnaie de même qu'une hausse du taux d'inflation de 10% entraine une baisse de 0,06% de la demande d'encaisses dans l'Union. Donc l'impact des variables TIR et TINFL est significatif et négatif. Le taux d'intérêt influence faiblement la demande de monnaie à court terme. Ce résultat confirme les résultats obtenus pars Friedman (1959). Par ailleurs la variable LCRED n'a qu'une influence significative sur la demande de monnaie qu'au seuil de 5%. Mais une hausse de 10% du ratio crédits à l'économie entraine une hausse de 3,63% de la demande de monnaie. Le TCM n'a pas d'influence sur la demande d'encaisses de l'Union.

Le Pooled Mean Group de Peseran, Shin et Smith (1999) permet d'estimer les paramètres du modèle vectoriel à correction d'erreur. Les paramètres du modèle de long terme sont supposés homogènes, tandis que ceux de court terme sont supposés hétérogènes.

Les estimations par le Pooled Mean Group montre que toutes les variables revêtent le signe prévu et que toutes les variables étudiées sont significatives qu'importe le seuil considéré sauf le TCM qui ne se trouve significative qu'au seuil de 5%. La demande de monnaie est corrélée positivement avec le PIBR et le ratio crédits à l'économie. Par ailleurs elle est corrélée négativement avec les variables taux d'intérêt réel, taux d'inflation et le taux de change moyen. Le coefficient moyen estimé du terme de correction d'erreurs est négatif et significatif, confirmant ainsi une relation d'équilibre de long terme entre la demande de monnaie et le groupe de variables explicatives significatives. À court terme comme à long terme les corrélations sont les mêmes. Par ailleurs seul le taux d'inflation est significatif à court terme quel que soit le seuil considéré. Toutes les autres variables ne sont pas significatives au seuil de 5%. Seule la variable PIBR est significative au seuil de 10%.

D'après les résultats des différents estimations effectuées pour faire ressortir l'influence des variables explicatives telles que le PIB, le taux d'intérêt, le taux d'inflation, les crédits à l'économie et le taux de change moyen dollar sur XOF sur la variable à expliquer qu'est la demande de monnaie, nous pouvons dire qu'à l'exception du PIB et des crédits à l'économie, toutes les autres variables sont négativement corrélées avec la demande de monnaie dans l'Uemoa.

L'objectif de cette étude est de vérifier si les variables choisies expliquent explicitement la demande de monnaie au sein de l'Uemoa. L'importance de la variable étudiée relève de la relation qu'elle entretienne avec les variables macroéconomiques, donc en global des déterminants de la croissance économique. Elle est très importante et se trouve au coeur des politiques économiques et plus particulièrement celui de la politique monétaire dans l'Uemoa.

D'après les résultats obtenus, l'influence positive et significative du P113 réel sur la demande de monnaie de l'Union est prévisible puisque le P113 peut être considéré comme le centre de toutes les variables économiques. En effet une augmentation du P113 ne peut qu'être positive sur la demande de monnaie. D'autre part tous les travaux et théories adressés à la demande de monnaie le considère comme la principale variable explicative de la demande de monnaie que cela soit dans les pays en développement que dans les pays développés. D'après nos résultats, on voit que la plupart des transactions effectuées sont directement liées à l'activité économique. Donc c'est la demande de monnaie de transaction qui est effectivement liée au PIB. Cela prouve encore le bas niveau de développement financier dans les pays de l'Uemoa où le marché financier est peu développé et où le motif de spéculation comme motif de demande d'encaisses est négligeable. Par ailleurs, si on observe les composantes du P113, il serait intéressant d'utiliser comme proxy du P113 la consommation finale. Elle a une forte contribution sur le PIB et puis dans une zone comme l'Uemoa, l'essentiel de la demande d'encaisses se fait à la fin du mois. Ce qui montre que la plus grande partie de la demande de monnaie des individus est destinée à la consommation finale. Ce qui est observable dans le court terme. Il faut aussi noter que le PIB non agricole pourrait aussi donner des résultats meilleurs en qualité de variable explicative sur la demande de monnaie, puisque l'apport du P113 agricole est très faible dans l'activité économique comme dans l'étude de Diop, A. (libéralisation financière et demande de monnaie dans l'Uemoa : Cas du Sénégal (2003)). Pour le deuxième variable qu'est le taux d'intérêt réel, il est clair que dans la réalité, il a un impact significatif et négatif sur la demande de monnaie comme il a été prouvé dans l'étude. Par contre son impact n'est significatif qu'à court terme. En effet la préférence pour les crédits à court terme accordés par les banques limite aussi les projets des demandeurs, ce qui contribue à sa significativité à court terme. Il y a aussi le fait que les variations du taux d'intérêt réel dans l'Uemoa sont faibles, ce qui réduit son impact sur la demande de monnaie. Cela peut donner raison aux théoriciens qui suggèrent le taux d'intérêt de court terme pour

expliquer la demande de monnaie. Il faut aussi souligner qu'il serait aussi pertinent de considérer le taux du crédit comme proxy du taux d'intérêt réel puisque le financement par octroi de crédits semble être la source la plus importante d'augmentation de la demande d'encaisses dans la zone. Il est aussi important et plus objectif si on prenait en compte l'impact de la libéralisation financière sur la demande de monnaie en considérant le taux débiteur moyen des banques dans l'Uemoa. En résumé le taux d'intérêt réel, en dépit de sa pertinence semble être inopérant et peut ne pas refléter la réalité dans les pays en développement. En effet dans l'Uemoa, le taux d'intérêt de la dette publique est élevé et il faut savoir que son impact direct sur la demande de monnaie des agents n'est pas important et il y a aussi l'importance du secteur informel d'où une autre limite du taux d'intérêt réel. Concernant la troisième variable qui est le taux d'inflation, son choix est justifié. Son influence sur la demande de monnaie est irréfutable dans le cadre où on se réfère à sa définition la plus simple. C'est-à-dire une augmentation soutenue du niveau des prix. Il influence significativement la demande d'encaisse des agents dans l'Union où la stabilité des prix semble être la préoccupation majeure de la Banque Centrale. Surtout dans certains pays membres où l'instabilité politique bouleverse la situation économique. Par contre dans certaines études c'est le taux d'inflation anticipé qu'il considère plus approprié pour mesurer l'impact de la hausse des prix sur la demande de monnaie. Par ailleurs l'utilisation de l'Inflation passée pourrait donner de véritables résultats puisque l'observation de son impact sur la demande de monnaie de l'année en cours peut nous renseigner sur sa significativité ou non sur la demande d'encaisses dans l'Union. Pour le quatrième variable ratio des crédits à l'économie sur le PIB tous les résultats confirment sa significativité positive sur la demande de monnaie de l'Union. En effet si on tient compte des nouvelles réformes financières, avec les politiques de financements de la Banque Centrale et de l'avènement de la microfinance, les crédits alloués aux agents ont permis aux agents d'augmenter leur demande d'encaisses monétaires pour financer leurs projets et leur consommation finale. Mais il y a ce qu'on appelle l'auto rationnement c'est-à-dire le fait que certaines entreprises s'abstiennent à demander du crédit aux établissements financiers sous contexte que les banques n'accordent pas du crédit. Ce phénomène est observé dans plusieurs pays membres de l'union tels que le Sénégal, le Bénin etc. Cela tend à réduire l'impact significatif des crédits à l'économie sur la demande de monnaie. Enfin pour ce qui est de la dernière variable du modèle le taux de change moyen annuel du dollar sur le Franc CFA, il n'a aucun impact significatif sur le comportement des agents. En effet l'hypothèse de début est confirmé, cela montre encore la dépendance parfaite du Franc Cfa face à l'euro.

Au-delà de tout ce qui vient de se dire, il est important d'inclure les innovations apportées par les modèles d'équilibre général pour faire une meilleure analyse de la demande de monnaie en y incluant les rigidités nominales et les anticipations. Il serait intéressant d'utiliser l'indice des conditions monétaires réels (ICM) à la place des variables taux d'intérêt réel et taux de change réel pour voir réellement dans un autre angle leur impact sur la demande d'encaisses dans l'union surtout si son sait que cet indice tient en compte le taux de change effectif réel et le taux d'intérêt réel à court terme. L'ICM est calculé par la moyenne pondérée des écarts du taux d'intérêt et du taux de change relativement à leurs valeurs au cours d'une période de base.

Par ailleurs, il serait aussi intéressant de prendre en compte les effets de la corruption sur la demande de monnaie dans la zone Uemoa. En effet, la corruption reste un des facteurs que tous les pays membres de l'Uemoa ont en commun. C'est un fléau qui semble avoir un impact significatif sur la demande d'encaisses des individus.

Au terme de cette étude dont le but a été de faire une analyse économétrique de la demande de monnaie au sein de l'Uemoa, il nous est paru convenable de se trouver comme tache d'analyser les variables explicatives de la demande de monnaie. À cet effet, l'intégration de nouvelles variables telles que le taux d'inflation, les crédits à l'économie et le taux de change dans l'analyse pour compléter les variables explicatives traditionnelles que sont le revenu et le taux d'intérêt, nous a permis de mieux connaitre la demande de monnaie dans une zone monétaire où les pays membres sont en développement. L'analyse de la demande de monnaie est large. Cela peut s'expliquer par le fait qu'elle soit liée d'une part à la politique monétaire de l'Union et d'autre part aux chocs extérieurs. L'utilisation du taux de change comme variable explicative de la demande de monnaie relève du souhait de prendre en compte l'impact des chocs extérieurs à travers les opérations entre un pays membre quelconque et le reste du monde notamment celles qui dépendent du cours des devises. Quant 'au choix posé sur l'inflation, plusieurs explications peuvent être fournies, mais la plus importante de toutes est le fait qu'elle soit liée à l'objectif de stabilité des prix de la Banque Centrale. Son accroissement ou sa diminution affecte naturellement la quantité de monnaie demandée dans la zone. Concernant les crédits à l'économie, étant des moyens de financement de l'économie d'une très grande importance dans l'union, ils augmentent la quantité de monnaie en circulation. L'étude est effectuée sur les huit pays de l'Uemoa pour prendre en compte les hétérogénéités structurelles des économies. Nombreux ont été les théories et les études empiriques adressées à la demande de monnaie, mais peu sont consacrées aux pays en développement. Récemment, de nouveaux modèles tels que le modèle de Cagan, celui de Smet et Wouters ont eu à actualiser les travaux effectués dans le passé. Théoriquement, les modèles d'équilibre général dynamiques semblent plus correspondre à notre modèle économique. Ils prennent en compte des facteurs comme les rigidités nominales des salaires.

Par ailleurs, si on tient compte de l'évolution de la politique monétaire de la zone, de son impact à travers l'ajustement de l'offre de monnaie de la Banque Centrale et de la demande de monnaie des établissements financiers de second rang et au trésor public, la surliquidité bancaire et la question du financement bancaire jouent un rôle important sur la vitesse de

circulation de la monnaie. Malgré les nouvelles réformes instaurées en 2000 et la libéralisation financière, la politique monétaire demeure instable surtout si on considère les différents comportements qui régissent les pays membres de l'Union et les difficultés liées à la mise en oeuvre des programmes.

Notre étude, nous a permis de connaitre l'impact réel des variables explicatives choisies sur la demande de monnaie des pays de l'Uemoa. En effet les principaux enseignements que suggèrent les résultats obtenus peuvent être résumés comme suit :

Le PIB est la principale variable explicative dans notre modèle. Elle est corrélée positivement avec la demande de monnaie dans l'Union. Par conséquent toutes les politiques mises en oeuvre pour accélérer la croissance économique dans l'Uemoa, auront pour conséquence une augmentation de la quantité de monnaie demandée dans l'Union.

Le taux d'intérêt réel, en termes d'influence sur la demande de monnaie n'a pas une grande importance. En effet son impact semble plus significatif à court terme dans l'Union. Mais il faut souligner qu'il entraine un effet négatif sur la demande de monnaie à court terme. À long terme, il n'a pas une influence significative sur la demande de monnaie.

Le taux d'inflation est tout comme le taux d'intérêt réel. Son influence significative sur la demande de monnaie ne se limite qu'à court terme. Toute politique visant à réduire le taux d'inflation aura pour conséquence une hausse de la demande d'encaisse dans le court terme.

Le taux de change moyen du dollar sur le franc Cfa n'a aucune influence significative sur la demande de monnaie que cela soit à long ou à court terme. Par conséquent la demande de l'union ne peut s'expliquer à partir de la dévaluation ou de la surévaluation du dollar.

Les crédits à l'économie influencent significativement la demande de monnaie dans l'Union que cela soit à long ou à court terme. En effet une hausse des crédits à l'économie dans l'Uemoa se traduit pratiquement par une augmentation de la quantité de monnaie demandée.

En définitive, la demande de monnaie dans l'Uemoa est actuellement liée avec les variables macroéconomiques. D'après ce que l'on vient de voir, ses fluctuations relèvent pour une grande partie de l'activité économique et ensuite vient les variables contrôlables par la Banque Centrale.

? A l'endroit de la CEDEAO, qui doit faire en sorte que la zone possède une monnaie indépendante de l'euro, propre à la zone et dont le régime de change et les politiques appropriées selon à leur entière décision.

? Les pays membres doivent essayer de prendre les hétérogénéités structurelles qui les qualifient comme un atout pour que les différentes politiques spécifiques à chaque pays mises en oeuvre puissent donner des résultats positifs.

? La Banque Centrale doit contrôler si les réformes et les opérations mise en oeuvre sont régulièrement respectées par les banques de second rang.

? Les politiques budgétaires et monétaires mises en oeuvre ne doivent pas être des politiques copiées, on doit mettre en place des politiques qui sont propres à nos types d'économie.

Aghveli, B.B (1999) « La crise asiatique : causes et remèdes » : Finances et développement - volume 36, Numéro 2

Alain, S. (2012) « Les règles de politique monétaire dans les pays de la CEDEAO » Document de travail (mai 2012), p. 33-35

Arestis, P. and Demetriade P.O. (1991) « Co integration, Error Correction and the Demand for Money in Cyprus » Applied economics p.1417-1424

Banque de France (2012) « Les taux d'intérêt débiteurs dans les pays de l'Uemoa : une amélioration progressive des conditions appliquées par les banques » Bulletin trimestriel de conjoncture

Banque Centrale Européenne (2001) « La politique monétaire de la BCEAO » Banque Mondiale (2016), « World Development Indicator 2016 », database.

Basutkar, T. (2016) « Etude de la demande de monnaie en inde sur la période (2004-2014) » MPRA- paper 70495

BCEAO (novembre 2012) « Rapport sur les conditions des banques dans l'Uemoa au cours des cinq dernières années (2007-2012) »

BCEAO (septembre 2016) « Rapport sur la politique monétaire de l'Uemoa » Bechu, T. (2010) « Economie et marchés financiers : Perspectives 2010-2020 »

Bordes, C. Driscoll, M. Mac Donald, G. « Le contenu en information des agrégats monétaires français » Revue économique, volume 36, n°6,1985. pp. 1169-1206

Bulletin de la Banque de France (2001) « L'analyse des agrégats élargis de monnaie et de crédit : l'expérience de la Banque de France »

Carton, B. Hervé, K. Terfous, N. (2005) « Interventions de change asiatique et taux de change d'équilibre »Economie et prévision, 2/2005 (n°168), p. 141-147

Dehove, M. (2001) « Institutions et théorie de la monnaie » Note de cours, p.2-4

Diane, B. (2011) « Estimation d'une règle de ciblage d'inflation pour la BCEAO » : Document d'étude et de recherche de la BCEAO, N°DER/10/04, p. 6-15

Diane, F. Diop, M.B (2007) « Gestion du risque de crédit et financement des économies dans l'Uemoa » : Document de travail n°3 de la DPEE, p.5-8

Diarrisso, S. Tenou, K. (1998) «La demande de monnaie dans les pays de l'Uemoa » : Document d'étude de la BCEAO, DER/98/04, aout 1998

Diop, A.N. (2003) « Libéralisation financière et demande de monnaie dans l'Uemoa : Cas du Sénégal » mémoire de DEA UCAD, p. 46-57

DJIGUEMDE, E.J (2007) « Le marché financier de l'UEMOA et le financement des entreprises Burkinabé » Université libre du Burkina-Maitrise 2007, p.10-25

Doumbia, S. (2009) « Le sous-financement des entreprises dans un contexte de surliquidité bancaire : le paradoxe de l'UEMOA », Revue Tiers Monde 2011/1 (n°205), p.151-170.

Dossou, A.S (1998) «Analyse économétrique de la demande de monnaie au Ghana et au Bénin» Etudes et Recherches, NIS (479), mars (1998)

Friedman, M. (1959) « The demand for money: Some theoricals and empiricals results» Occasional Paper 68, National Bureau of Economic Research, INC. p. 1-30

Gollock, A. (2012) «Analyse de la demande de monnaie dans l'Uemoa: Cas du Sénégal» Mémoire de DEA UCAD, p. 5-25

Hurlin, C. Mignon, V. (2004) « Guide pratique des séries non stationnaires en panel » Note de cours Université d'Orléans, p. 4-17

Hurlin, C. Mignon, V. (2006) « Une synthèse des tests de cointégration sur données de panel » Note de cours Université d'Orléans, p. 1-12

Laidler, D. (1985) « The demand for money: Theories, Evidence and Problems» Journal of Money, Credit and Banking, volume 17(4), p.647-53

Maclean, D. (2001), « L'analyse des agrégats monétaires au Canada » département des Études monétaires et financières : Revue de la Banque de Canada, ÉTÉ 2001, p. 35-45

Mankiw, N. G. and Summer L.H. (1986) «Money and Effects of Fiscal Po1icies » Journal of Money and Credit and Banking vol. 18 pp 415-429.

Mark, N.C. Sul, D. (2003) « Cointegration vector error estimation by panel DOLS and long run money demand. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2003, vol. 65 n° 5, p.655680

Mendes, D. (2010) « Marché des capitaux et le financement des économies : Le cas de l'Uemoa » Pôle régional de formation en gestion de la dette en Afrique du centre et de l'ouest, p. 5-9

Moyal, S. L.- Maissant, P. (2012) « La demande de monnaie dans la zone euro revisitée. Un effet de richesse dans un environnement variable », Revue économique 2012/5 (Vol. 63), p. 975-992.

Mukadi, K. (2013) « L'inflation n'est que monétaire ? » Article du site Afric.com

Noureddine, M. (2010) « La demande de monnaie en Algérie » Revue économique, p. 292290

Nubukpo, K.K (2002) « L'impact de la variation des taux d'intérêt directeurs de la BCEAO sur l'inflation et la croissance dans l'Umoa » : Notes d'Information et Statistiques de la BCEAO N° 526, p. 11-15

Teffal, A. (2012) « Etude de la demande de monnaie selon ses différents formes : Cas du Maroc) » Munich Personal RePEc Archive MPRA No. 70167, p. 10-16

Tillers, I. (2004) « Money demand in Latvia» Working Paper3/2004, p. 27-30

Toe, D.M. (2012) « Calcul de l'indice des conditions monétaires dans l'Uemoa » Document d'Etude et de recherche, N° DER/12/01, p. 5-10

Ulrich, E.M (2013) « Estimation de la fonction de demande de monnaie de la CEMAC » BEAC Working paper n°1 -15, p. 10-26

Smets, F Wouters, R (2002) « An estimated stochastic dynamic general equilibrium model

ANNEXE 1 : Carte de l'UEMOA

ANNEXE 2: Données sur les variables du modèle

PAYS	ANNEE	LMd	LPIBR	TIR	TINFL	LCRED	TCM
1	2000	7.33	7.01	9.886	2.531	2.055	737.452
1	2001	7.334	7.011	5.565	4.362	2.077	733.089
1	2002	7.431	7.004	6.120	3.077	2.082	695.934
1	2003	7.276	6.998	3.626	3.297	2.041	581.024
1	2004	7.298	7.003	11.733	1.458	2.067	527.933
1	2005	7.281	7.01	7.491	3.886	2.065	528.109
1	2006	7.336	7.017	5.726	2.467	2.094	522.898
1	2007	7.448	7.024	4.505	1.892	2.161	479.343
1	2008	7.447	7.035	-0.574	6.309	2.196	448.346
1	2009	7.527	7.049	6.101	1.02	2.221	471.612
1	2010	7.595	7.058	2.281	1.226	2.244	495.827
1	2011	7.614	7.038	6.302	4.912	2.274	471.777
1	2012	7.635	7.083	3.403	1.305	2.281	510.891
1	2013	7.671	7.121	2.743	2.581	2.331	494.089
1	2014	7.727	7.156	5.256	0.453	2.381	494.553
1	2015	7.793	7.196	4.428	1.237	2.454	591.605
2	2000	6.988	6.632	10.015	0.732	2.164	737.452
2	2001	6.936	6.651	9.635	3.074	2.165	733.089
2	2002	6.957	6.654	13.511	2.231	2.183	695.934
2	2003	7.081	6.682	10.616	-0.03	2.213	581.024
2	2004	7.135	6.707	7.581	0.508	2.226	527.933

	2005	7.167	6.731	4.085	1.705	2.298	528.109
2	2006	7.208	6.741	4.066	2.113	2.305	522.898
2	2007	7.236	6.762	2.205	5.853	2.327	479.343
2	2008	7.251	6.778	1.248	5.77	2.38	448.346
2	2009	7.314	6.788	8.545	-2.248	2.386	471.612
2	2010	7.352	6.806	5.113	1.229	2.411	495.827
2	2011	7.365	6.814	2.500	3.403	2.477	471.777
2	2012	7.387	6.832	4.272	1.421	2.499	510.891
2	2013	7.419	6.848	9.559	0.699	2.535	494.089
2	2014	7.476	6.868	7.534	-1.08	2.542	494.553
2	2015	7.551	6.89	6.106	0.145	2.547	591.605
3	2000	6.796	6.358	10.506	4.165	1.93	737.452
3	2001	6.782	6.381	18.386	3.984	1.904	733.089
3	2002	6.72	6.401	8.797	2.489	1.946	695.934
3	2003	6.799	6.415	13.284	1.487	2.053	581.024
3	2004	6.743	6.434	13.459	0.874	2.06	527.933
3	2005	6.787	6.442	5.433	5.365	2.133	528.109
3	2006	6.876	6.458	6.022	3.782	2.161	522.898
3	2007	6.946	6.484	11.186	1.298	2.232	479.343
3	2008	7.011	6.504	5.041	7.947	2.291	448.346
3	2009	7.043	6.514	8.270	2.157	2.333	471.612
3	2010	7.075	6.523	10.430	2.307	2.356	495.827
3	2011	7.101	6.536	4.990	2.713	2.391	471.777
3	2012	7.104	6.556	0.762	6.753	2.41	510.891
3	2013	7.168	6.585	6.798	0.972	2.425	494.089
3	2014	7.247	6.612	8.158	-1.086	2.423	494.553
3	2015	7.272	6.634	7.839	0.32	2.393	591.605
4	2000	5.922	5.55	5.761	8.636	1.102	737.452
4	2001	5.845	5.551	14.971	3.348	1.096	733.089
4	2002	5.927	5.519	11.951	3.3	1.105	695.934
4	2003	5.56	5.52	13.777	-3.503	0.903	581.024
4	2004	5.709	5.532	8.179	0.883	0.821	527.933
4	2005	5.769	5.55	5.671	3.329	0.977	528.109
4	2006	5.779	5.56	14.606	1.955	1.241	522.898
4	2007	5.862	5.574	5.419	4.617	1.433	479.343
4	2008	5.942	5.588	-1.197	10.46	1.653	448.346
4	2009	5.984	5.602	12.733	-1.651	1.736	471.612
4	2010	6.052	5.621	6.749	2.518	1.79	495.827
4	2011	6.194	5.661	-3.324	5.046	2.072	471.777
4	2012	6.16	5.653	11.056	2.131	2.155	510.891
4	2013	6.176	5.657	9.487	1.207	2.166	494.089
4	2014	6.355	5.669	-5.145	-1.509	2.117	494.553
4	2015	6.453	5.689	0.915	1.405	2.107	591.605
5	2000	6.713	6.397	7.138	-0.678	2.06	737.452
5	2001	6.771	6.445	6.578	5.187	2.091	733.089

	2002	6.849	6.463	4.894	5.033	2.151	695.934
5	2003	6.94	6.495	4.806	-1.347	2.188	581.024
5	2004	6.938	6.505	10.694	-3.1	2.207	527.933
5	2005	6.959	6.531	2.491	6.398	2.152	528.109
5	2006	6.993	6.553	4.418	1.544	2.207	522.898
5	2007	6.982	6.571	5.533	1.412	2.22	479.343
5	2008	6.883	6.592	2.715	9.171	2.234	448.346
5	2009	7.025	6.611	4.863	2.464	2.261	471.612
5	2010	7.086	6.636	3.911	1.109	2.289	495.827
5	2011	7.126	6.648	-3.320	2.856	2.373	471.777
5	2012	7.166	6.648	5.014	5.427	2.393	510.891
5	2013	7.203	6.655	11.284	-0.606	2.436	494.089
5	2014	7.223	6.685	6.225	0.895	2.478	494.553
5	2015	7.26	6.706	5.062	1.436	2.536	591.605
6	2000	6.121	6.21	1.556	2.9	1.626	737.452
6	2001	6.276	6.242	10.340	4.006	1.578	733.089
6	2002	6.176	6.264	10.431	2.629	1.616	695.934
6	2003	6.343	6.279	7.341	-1.614	1.641	581.024
6	2004	6.378	6.275	8.659	0.263	1.729	527.933
6	2005	6.366	6.306	6.559	7.797	1.777	528.109
6	2006	6.414	6.331	11.854	0.04	1.873	522.898
6	2007	6.578	6.344	5.375	0.054	1.939	479.343
6	2008	6.571	6.384	3.070	11.305	2.036	448.346
6	2009	6.65	6.381	5.544	0.583	2.112	471.612
6	2010	6.735	6.416	7.153	0.804	2.125	495.827
6	2011	6.751	6.425	6.184	2.942	2.18	471.777
6	2012	6.869	6.474	6.002	0.455	2.225	510.891
6	2013	6.9	6.493	7.340	2.299	2.222	494.089
6	2014	7	6.522	9.625	-0.925	2.236	494.553
6	2015	7.015	6.543	9.081	1.007	2.27	591.605
7	2000	11.594	6.371	8.370	-0.304	1.969	737.452
7	2001	11.58	6.399	9.875	5.007	1.998	733.089
7	2002	11.567	6.418	12.110	2.176	2.059	695.934
7	2003	11.795	6.45	10.367	2.035	2.082	581.024
7	2004	11.777	6.469	6.191	-0.4	2.113	527.933
7	2005	11.766	6.505	6.449	6.415	2.171	528.109
7	2006	11.809	6.532	9.776	2.333	2.202	522.898
7	2007	11.842	6.549	7.122	-0.231	2.188	479.343
7	2008	11.946	6.574	0.438	10.66	2.246	448.346
7	2009	12.036	6.586	7.329	2.608	2.241	471.612
7	2010	12.11	6.622	5.213	-0.764	2.265	495.827
7	2011	12.168	6.65	2.431	2.76	2.329	471.777
7	2012	12.231	6.677	3.474	3.818	2.396	510.891
7	2013	12.275	6.703	10.337	0.534	2.471	494.089
7	2014	12.321	6.72	9.215	-0.258	2.52	494.553
7	2015	12.397	6.738	8.401	0.955	2.54	591.605
8	2000	6.498	6.124	10.403	1.89	2.046	737.452
8	2001	6.44	6.128	14.726	3.91	2.012	733.089
8	2002	6.415	6.144	8.345	3.074	1.964	695.934
8	2003	6.473	6.172	8.939	-0.963	2.05	581.024
8	2004	6.548	6.168	10.380	0.392	2.073	527.933
8	2005	6.53	6.147	1.817	6.802	2.143	528.109
8	2006	6.613	6.159	10.291	2.227	2.134	522.898
8	2007	6.692	6.154	6.918	0.96	2.253	479.343
8	2008	6.713	6.171	-4.330	8.682	2.215	448.346
8	2009	6.756	6.194	7.800	3.313	2.275	471.612
8	2010	6.81	6.22	8.246	1.834	2.335	495.827
8	2011	6.865	6.126	1.795	3.572	2.578	471.777
8	2012	6.896	6.151	2.704	2.631	2.629	510.891
8	2013	6.957	6.173	10.743	1.767	2.666	494.089
8	2014	6.972	6.198	4.203	0.187	2.684	494.553
8	2015	7.045	6.223	4.075	1.79	2.725	591.605

ANNEXE 3 : Estimation	du modèle sans effets ^{SS df MS}			^{Number of obs}
				^{Number of obs}
^Source	^58.5887043	^{5 11.7177409}		^Prob > ^F
	^334.555838	^{122 2.74226097}		^{F( 5, 122)} ^R-squared

^Model
^Residual	^393.144542	^{127 3.09562632}		^{Root MSE}
^Total			^P>\|t\|
^LMd	^Coef. ^1.027305	^{Std. Err. t} ^{.4644173 2.21}	^0.029	^{[95% Conf.} ^.107945
	^.0410645	^{.0449644 0.91}	^0.363	^-.0479469
^LPIBR	^.0240181	^{.0604166 0.40}	^0.692	^-.0955827
^TIR	^1.00866	^{.5907573 1.71}	^0.090	^-.1608034
^TINFL	^-.0000562	^{.0018709 -0.03}	^0.976	^-.0037598
^LCRED	^-1.585838	^{2.606705 -0.61}	^0.544	^-6.746071

ANNEXE 4 : Estimation du modèle à effets fixes

ANNEXE 5 : Estimation du modèle à effets aléatoires

			^{z P>\|z\|}

	^1.615012	^.1165137	^{13.86 0.000}		^1.38665
	^-.0037575	^.0019715	^{-1.91 0.057}		^-.0076215
^LMd	^Coef. ^-.0050142	^{Std. Err.} ^.0025478	^{-1.97 0.049}		^{[95% Conf.} ^-.0100078
	^.3560079	^.0377562	^{9.43 0.000}		^.2820071
^LPIBR	^.000143	^.000084	^{1.70 0.089}		^-.0000216
^TIR ^TINFL	^-3.720669	^1.148664	^{-3.24 0.001}		^-5.972009
^LCRED
^TCM
^_cons	^.99929963	^(fraction	^{of variance due}	^to

ANNEXE 6 : Statistiques descriptives des variables


^LMd		^1.759439	^5.56
		^1.859841	^5.980562
		^.2125112	^7.037234
	^6.445117	^.4136603	^5.519
		^.4321647	^5.5935
			^6.25593
	^6.755672	^4.059089	^-5.145
			^5.144125
		^3.913658	^-5.364891
		^2.731236	^-3.503
		^.3914748	^1.595313
		^2.706381	^-3.745039
	^2.129922	^.3532935	^.821
		^.270632	^1.529625
			^1.421297
	^549.0301	^91.38989	^448.346
		⁰	^549.0301
		^91.38989	^448.346

ANNEXE 7 : Estimation du modèle par Pays (Régression stepwise par pays)

^LCRED		^overall				^2.725
		^between			^{t P>\|t\|}	^2.353625
		^within ^-1.622802		^.3501651	^.2454083 ^{-4.63 0.001}	^2.766297
^TCM		^overall ^-.003578		^.001358	^{-2.63 0.025}	^737.452
		^between ^-.0148343		^.0032842	^{-4.52 0.001}	^549.0301
		^within ^2.001119		^.1267835	^{15.78 0.000}	^737.452
		^.0003474		^.0001151	^{3.02 0.013}
		^14.41271		^2.182312	^{6.60 0.000}
-Sénégal
	^LMd ^Coef. ^{Std. Err.}
	^LPIBR
^TIR ^{Linear regression}
	^TINFL
^p =	^LCRED
^p =	^TCM
	^_cons

					^t
			^2.114425	^.0926542	^22.82
			^-.0060259	^.0017973	^-3.35
			^-.0113743	^.0030847	^-3.69
	^LMd		^Coef. ^-6.999458	^{Std. Err.} ^.6363397	^-11.00

^p = ^0.5769 >= ^{0.2000 removing
TINFL} ^p = ^0.2256 >= ^{0.2000 removing
LPIBR}

^P>|t|

^1.38302

^.0897872

^15.40

^0.000

^1.18739

^.0066689

^.0028274

^2.36

^0.036

^.0005086

^.0009832

^.0001489

^6.60

^0.000

^.0006586

^3.305528

^.2776543

^11.91

^0.000

^2.700571

-Guinée Bissau

^{Linear regression}

^{Number of}

^Prob > ^F

^R-squared

^{Root MSE}

^LCRED

^TIR

^TCM

^p = ^0.5853 >= ^{0.2000
removing}

^P>|t|

^_cons

^.4581573

^.0482606

^9.49

^0.000

^.3530065

^-.0099872

^.0027621

^-3.62

^0.004

^{F( 3,}

^-.0160052

^.0009594

^.0002267

^4.23

^0.001

^.0004654

^4.822667

^.184092

^26.20

^0.000

^4.421565


		^t	^P>\|t\|
	^{2.041676 .3185081}	^6.41	^0.000	^1.347707
	^{.279889 .1573747}	^1.78	^0.101	^-.0630012
	^{-.0063083 .0020757}	^-3.04	^0.010	^-.0108308
	^{-6.961984 1.735442}	^-4.01	^0.002	^-10.74319
-Burkina Fasso
^{Linear regression}				^{Number of obs}

				^Prob > ^F
				^R-squared
^LMd ^{Coef. Std. Err.}				^{[95% Conf.} ^{Root MSE}
^LPIBR ^LCRED
^TINFL		^t	^P>\|t\|
^_cons	^{2.263045 .1048155}	^21.59	^0.000	^2.036605
	^{-.0054238 .0029933}	^-1.81	^0.093	^-.0118904
	^{-2.882467 .6990282}	^-4.12	^0.001	^{F( 2, 13)} ^-4.392626

^p = ^0.6701 >= ^{0.2000 removing
LCRED} ^p = ^0.2207 >= ^{0.2000 removing
TIR} ^p = ^0.3701 >= ^{0.2000 removing
TCM}

Chapitre1 : Approche théorique et empirique de la demande de monnaie

Chapitre 3 : Modélisation économétrique de la demande de monnaie au sein de l'Uemoa.