DEUXIEME PARTIE : ANALYSE EMPIRIQUE DU CHOIX
DU REGIME DE CHANGE
Dans cette partie, nous allons nous intéresser aux
différentes méthodologies utilisées pour l'étude.
Puis, nous passerons aux différents tests et régressions qui
aboutiront à des résultats que nous interpréterons.
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CHAPITRE 3 : APPROCHE METHODOLOGIQUE
L'objet de ce chapitre est de déterminer le
régime de change optimal de la zone UEMOA en analysant l'impact du taux
de change optimal sur le taux de croissance économique.
Nous avons trois études économétriques
à effectuer. D'abord, la première étude consiste à
déterminer le taux de change réel optimal qui a un impact positif
sur la croissance économique de la zone UEMOA. Nous allons ensuite faire
une régression du taux de croissance économique sur ses
déterminants dont le taux de change réel à l'incertain de
la zone UEMOA afin de déterminer l'impact de ce taux de change
réel à l'incertain sur le taux de croissance économique de
la zone UEMOA. Pour finir, nous allons déterminer l'impact du taux de
change réel optimal, obtenu dans la première étude, sur le
taux de croissance de la zone UEMOA. Ces études vont se faire en
données de panel non dynamique sur les huit pays de l'UEMOA.
3.1. Modèle de détermination du taux de
change réel optimal
Cette première étude économétrique
va consister, à partir de l'estimation du taux de change réel,
à déterminer le taux de change réel optimal de la zone
UEMOA. Ce premier modèle du taux de change réel est
inspiré du modèle d'Edward (1989) actualisé plus tard par
Edwards et Santaella (1993). D'après le modèle, il existe
à long terme, une relation d'état stationnaire entre le taux de
change et ses déterminants fondamentaux réels. Les variables
retenues pour ce modèle sont donc les suivantes:
- le taux de change réel (tcr) : variable
expliquée du modèle, à partir de laquelle nous allons
déterminer le taux de change optimal. Nous allons utiliser une fonction
linéaire contrairement aux études antérieures qui ont
utilisé des fonctions logarithmes. Les variables suivantes sont les
variables explicatives du modèle.
- le PIB réel par habitant (pib) : le signe attendu est
le signe négatif. Mais selon la théorie néoclassique, pour
les pays pauvres qui ont le plus souvent un fort déficit en capital
physique, une trop forte croissance économique entraîne une
appréciation du taux de change réel.
- l'indice de progrès technologique (prod) : ici, c'est
le ratio du PIB par habitant du pays considéré au PIB par
habitant des pays du G7, en nous référant à Kiema, Nubukpo
et
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Sanou (2011). C'est un indicateur mesurant la part de la
croissance non attribuée à la contribution des facteurs capital
et travail. Il capte l'effet Balassa-Samuelson. Une augmentation de la
productivité dans le secteur des biens échangeables
résulte en une augmentation relative des prix des biens
non-échangeables par rapport aux biens échangeables et provoque
ainsi une appréciation du Taux de Change Réel (TCR). Le signe
attendu est donc positif.
- l'ouverture du commerce extérieur (ouv) : cette
variable capte les effets de la politique commerciale. Elle est égale
à la somme des importations et des exportations rapportée au PI3.
Une réduction des barrières commerciales aura tendance à
augmenter les quantités échangées. La réponse du
TCR dépendra du fait que l'ouverture améliore ou non le
déficit de la balance commerciale. Si le compte courant
s'améliore, le TCR devrait s'apprécier et inversement si le
compte courant se détériore. Le signe attendu est donc
ambigü.
- la consommation publique par rapport au PI3 (gouv) : le
signe de cette variable est ambigü quand les dépenses publiques ne
sont pas bien distinguées entre biens échangeables et biens
non-échangeables. Si les dépenses publiques sont principalement
allouées à l'acquisition de biens non échangeables
(échangeables), une augmentation de la consommation publique donnera
lieu à une appréciation (dépréciation) du TCR.
- les termes de l'échange (te) : ils sont
mesurés par le rapport entre les indices des prix unitaires des
exportations et celui des importations. Le signe de cette variable est
ambigü car il dépend de la variation des tarifs à
l'importation qui se traduit par une amélioration ou une
détérioration des termes de l'échange.
- l'investissement par rapport au PI3 (inv) : pour les pays en
développement, l'investissement peut avoir une forte teneur en
importations. Dans ce cas, une hausse de la part de l'investissement dans le
PIB a une forte probabilité de tourner les dépenses vers les
biens échangeables et entraîner une dépréciation du
TCR. Le signe attendu serait alors négatif.
- la monnaie et quasi monnaie par rapport au PI3 (m2) : selon
le modèle Mundell-Fleming, le signe attendu est le signe négatif.
En effet, une politique monétaire expansionniste
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consiste à accroître la quantité de
monnaie en circulation. Ce qui peut provoquer une tendance à la
dépréciation du taux de change réel.
Ces variables sont inspirées de Kiema, Nubukpo et Sanou
(2011) et El Hammas et Salem (2006). Notre modèle est donc
spécifié de la manière suivante :
Où
i=1,...,8 et t= 1987,..., 2010 ; i représentant les pays
et t l'année.
Les données proviennent du World Development Indicators
de la Banque Mondiale (2011) et du World Economic Outlook du FMI (2010).
Pour l'estimation du modèle, nous avons effectué
des tests préliminaires. Nous avons d'emblée
vérifié si les variables explicatives ne sont pas fortement
corrélées entre elles en calculant la matrice des coefficients de
corrélation entre les variables explicatives. Nous avons par la suite
effectué les tests suivants :
? Le test de stationnarité de Im-Pesaran-Shin
(2003) : les séries stationnaires sont des séries dont
les propriétés statistiques ne changent pas au cours du temps et
qui sont issues d'un système stable permettant d'atteindre l'état
stationnaire. Ce test est donc nécessaire pour une bonne estimation.
? Le test d'Hausman (1978) pour savoir si
nous avons un modèle à effet fixe ou un modèle à
effet aléatoire. Si le modèle est un modèle à effet
fixe, nous allons l'estimer en appliquant les Moindres Carrées
Ordinaires (MCO) sur des variables transformées par un opérateur
de moyenne (within mean), mais si le modèle est un
modèle à effet aléatoire, nous allons l'estimer en
appliquant les Moindres Carrées Généralisés (MCG)
sur des variables transformées par un autre opérateur de moyenne
(cross-sectional mean).
? Le test
d'hétéroscédasticité de Breusch-Pagan (1979)
qui va nous permettre de savoir si les variances des perturbations
sont constantes ou pas d'une observation à une autre.
? Le test d'autocorrélation des erreurs de
Wooldridge (2002) qui nous permettra de savoir si les erreurs sont
autocorrélées de premier ordre. Ce test nous permettra de
savoir
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aussi si notre modèle est bien spécifié
et si certaines variables pertinentes du modèle n'ont pas
été omises.
? Le test de Chow (1960) pour tester la
stabilité des coefficients avant et après la
dévaluation.
Après ces tests, nous allons régresser le taux
de change réel sur ses déterminants fondamentaux, puis appliquer
la commande predict du logiciel Stata au taux de change
réel pour obtenir le taux de change réel optimal qui va nous
servir pour la suite de notre étude.
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