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L'optimalité du régime de change dans la zone UEMOA.


par AYA MARIE ESTELLE AMANI epse KONAN
université Félix Houphouet Boigny de Cocody/Abidjan - DEA/MASTER NPTCI option macroéconomie appliquée 2012
  

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CHAPITRE 4 : RESULTATS ET INTERPRETATIONS

Dans ce chapitre, nous examinerons les résultats de nos tests et études empiriques puis nous essayerons d'interpréter ces résultats.

4.1. Résultats des tests et des estimations

Nous allons aborder les résultats des tests et estimations pour chacun des modèles étudiés. 4.1.1. Modèle de détermination du taux de change réel optimal

Les coefficients de corrélation entre les différentes variables explicatives sont en général faibles. Ceci suppose qu'il y a une absence de multicolinéarité entre les différentes variables. La matrice se trouve en annexes1.

Les tests préliminaires effectués nous donnent les résultats suivants : ? Le test de racine unitaire de Im-Pesaran-Shin (2003)

Le test de racine unitaire montre que seules les variables taux de change réel, l'indice de progrès technologique et la variable monnaie et quasi monnaie en pourcentage du PIB sont stationnaires en niveau au seuil de 5%; les autres variables étant stationnaires en différence. Nous pouvons voir cela à travers le tableau suivant:

Tableau 1 : Résultats du test de stationnarité du taux de change réel et ses déterminants

variables

Valeur de la statistique

Valeur critique 1%

Valeur critique 5%

Valeur critique 10%

Decision

tcr

-2.219

-2,190

-1,990

-1,880

I(0)

Pib

-0.966

-2,190

-1,990

-1,880

I(1)

Prod

-2.167

-2,190

-1,990

-1,880

I(0)

ouv

-1,650

-2,190

-1,990

-1,880

I(1)

gouv

-1,334

-2,190

-1,990

-1,880

I(1)

te

-1,613

-2,190

-1,990

-1,880

I(1)

inv

-0.711

-2,190

-1,990

-1,880

I(1)

M2

-2.099

-2,190

-1,990

-1,880

I(0)

Source : calculs effectués par l'auteur sur stata 9

AMANI Aya Marie Estelle, DEA/MASTER NPTCI 4ème promotion 52

s Le test de Hausman (1978)

La probabilité du test est 0.0000. Ce qui est inférieure à 10%. Le modèle à effet fixe est donc préférable au modèle à effet aléatoire. On peut voir les résultats du test en annexes 2.

Ayant rendu les variables non stationnaires, stationnaires en les différenciant, on peut utiliser les Moindres Carrés Ordinaires (MCO) pour estimer l'équation. Mais comme nous avons des données de panel et un modèle à effet fixe, le modèle sera estimé en appliquant l'estimateur des moindres carrés ordinaires sur des variables transformées par un opérateur de moyenne (within mean).

s Le test d'hétéroscédasticité de Breusch-Pagan (1979)

La statistique du test est n*R2 = 23*0.5622=12.9306 ; qui sous l'hypothèse d'homoscédasticité suit une loi de Chi 2 à k-1 (8-1) degré de liberté, avec k étant le nombre de variables explicatives y compris la constante.

Le R2 utilisé est le R2 within car c'est ce dernier qui est pris en compte dans le cas d'un modèle à effet fixe. Le n est le nombre d'observation par pays.

Lorsqu'on lit dans la table statistique, la valeur critique du Chi 2 à 7 degré de liberté, on constate que la statistique calculée (12.9306) est inférieur à la valeur lue (14.067). Donc on ne peut pas rejeter l'hypothèse d'homoscédasticité. Les résultats du test peuvent être observés en annexes 3.

s Le test d'autocorrélation des erreurs de Wooldridge (2002)

Les résultats de ce test nous donnent une probabilité de 0.0000. Ce qui est inférieure à 10%. Donc, on rejette l'hypothèse d'absence d'autocorrélation de premier ordre. Les résultats de ce test peuvent être consultés en annexes 4.

s Le test de Chow (1960)

La statistique du test suit une loi de Fisher :

* ? F(k ;n-2k)

Avec k étant le nombre de variables explicatives y compris la constant, et n le nombre d'observations ; on a alors F(8 ;168). SCR, SCR1, et SCR2 désigne respectivement la somme

AMANI Aya Marie Estelle, DEA/MASTER NPTCI 4ème promotion 53

des carrés des résidus de l'ensemble de l'échantillon, et des deux sous échantillons avant et après la dévaluation de 1994.

Le F calculé est égale à 17.348415 tandis que le F de la table statistique est entre 2.62 et 2.60 au seuil de 10%. Donc on ne peut pas rejeter l'hypothèse de constance des coefficients. Voir annexes 7.

Après avoir estimé ce modèle à effet fixe par les MCO, nous obtenons les résultats ci-dessous : Tableau 2: Résultats de la régression du taux de change réel sur ses déterminants

variables

coefficients

t de student

Ouverture commerciale

-5.5152

-2.22

 

(2.4831)**

 

Investissement

11.01828

2.04

 

(5.4036)**

 

Dépenses publiques de consommation

11.3211

1.37

 

(8.2841)

 

Les termes de l'échange

2.1685

1.77

 

(1.2255)*

 

PIB réel par habitant

0.00205

1.02

 

(0.002001)

 

Monnaie et quasi monnaie

13.8839

4.40

 

(3.1548)***

 

Indice de progrès technologique

-27832.96

-5.91

 

(4709.398)***

 

Nombre d'observations : 184, soit 23 par pays R2 within : 0.2692

Source: calculs effectués par l'auteur à partir de Stata 9

N.B : les valeurs entre parenthèses sont les écarts types des coefficients. *** indique la significativité au seuil de 1%. ** indique la significativité au seuil de 5%. * indique la significativité au seuil de 10%.

Pour plus de détails, aller en annexes 6.

AMANI Aya Marie Estelle, DEA/MASTER NPTCI 4ème promotion 54

Les résultats de cette régression sont en grande partie significatifs. En zone UEMOA, l'ouverture commerciale est négativement et significativement liée au taux de change réel au seuil de 5%. L'investissement, quant à lui, impacte positivement et significativement le taux de change réel au seuil de 5%.

Par ailleurs, les termes de l'échange influencent positivement et significativement le taux de change réel au seuil de 10%.

De plus, la variable monnaie et quasi monnaie est positivement et significativement liée au taux de change réel au seuil de 1%.

Quant à l'indice de progrès technologique, il est négativement et significativement lié au taux de change réel au seuil de 1%. Les dépenses de consommation publique et le PIB réel par habitant ne sont pas significativement liés au taux de change réel.

4.1.2. Le lien entre le taux de change réel à l'incertain et la croissance économique

Au regard de ces résultats, nous pouvons dire que les coefficients de corrélation entre les différentes variables explicatives sont en général faibles. Ceci nous laisse présager une absence de multicolinéarité entre les différents variables. Voir annexes1.

Les tests effectués nous donnent les résultats suivants :

? Le test de stationnarité de Im-Pesaran-Shin (2003)

Les résultats du test de stationnarité sont rapportés dans le tableau suivant :

Tableau 3 : Résultats du test de stationnarité du taux de croissance économique et ses déterminants

variables

Valeur de la statistique

Valeur critique 1%

Valeur critique 5%

Valeur critique 10%

Decision

Tpib

-3.653

-2,190

-1,990

-1,880

I(0)

Tcrinc

-2.219

-2,190

-1,990

-1,880

I(0)

ipc

-1.764

-2,190

-1,990

-1,880

I(1)

Kh

-1.575

-2,190

-1,990

-1,880

I(1)

Instpo

-3.774

-2,190

-1,990

-1,880

I(0)

Source : calcul de l'auteur à partir de stata 9

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L'indice du capital humain et l'indice des prix à la consommation sont stationnaires en différences, les autres variables sont stationnaires en niveau au seuil de 5%.

s Le test de Hausman (1978)

La probabilité du test est 0.4821. Ce qui est supérieure à 10%. Donc, nous avons affaire à un modèle à effet aléatoire. Par conséquent, le modèle devra être estimé en Moindres Carrés Généralisés (MCG). On peut voir les résultats du test en annexes 2.

s Le test d'endogénéité

Ce test a été fait à partir de Hausman (1978). A partir de ce test, on trouve que parmi les variables explicatives, le taux de change réel à l'incertain et l'ouverture commerciale sont endogènes.

s Le test d'hétéroscédasticité de Breusch-Pagan (1979)

La probabilité du test est 0.6285. Cette probabilité est supérieure à 10%. Donc, on ne peut pas rejeter l'hypothèse d'homoscédasticité. Les résultats du test sont portés en annexes 3.

s Le test d'autocorrélation de Wooldridge (2002)

Les résultats du test montrent qu'il y a absence d'autocorrélation de premier ordre. En effet, les résultats du test nous donnent une probabilité de 0.1896 qui est supérieure à 10%. On peut consulter ces résultats en annexes 4.

s Le test de validité des instruments de Sargan (1958)

Ce test montre que les instruments utilisés sont valides. Les résultats du test peuvent être consultés en annexes 5.

s Le test de Chow (1960)

La statistique du test est égale à 3.0136714 et suit une loi de Fisher F(10 ;81). F(10 ;81) est compris entre 2.55 et 2.51 au seuil de 10%. Ce qui est inférieure au F calculé. Donc, on ne peut pas rejeter l'hypothèse de constance des coefficients. Voir annexes 7.

En utilisant les MCG avec variables instrumentales, nous avons instrumenté le taux de change réel à l'incertain par son retard d'une période, l'indice des prix à la consommation et la variable

AMANI Aya Marie Estelle, DEA/MASTER NPTCI 4ème promotion 56

crises externes ; tandis que l'ouverture commerciale a été instrumentée par sa variable retardée d'une période. Les résultats de cette régression sont récapitulés dans le tableau suivant :

Tableau 4: Résultats de la régression du taux de croissance économique sur le taux de change réel à l'incertain

Variables

coefficients

t de student

Ouverture commerciale

-0.0104 (0.0077)

-1.35

Taux de change réel

-0.0015 (0.00056)***

-2.68

Monnaie et quasi monnaie

0.00807 (0.0222)

0.36

investissement

0.0778 (0.03357)**

2.32

Dépenses publiques de consommation

0.0121 (0.0605)

0.20

Indices des prix à la consommation

0.0175 (0.0267)

0.66

Capital humain

0.2881 (0.1678)*

1.72

Instabilité politique

-1.8462 (1.2286)

-1.50

crises

-0.596 (0.3119)*

-1.91

Nombre d'observations par pays : minimum = 6, en moyenne = 12.6, maximum = 17 R2 between : 0.0546

Source: calculs effectués par l'auteur à partir de Stata 9

N.B : les valeurs entre parenthèses sont les écarts types des coefficients. *** indique la significativité au seuil de 1%. ** indique la significativité au seuil de 5%. * indique la significativité au seuil de 10%.

Pour plus de détails, aller en annexes 6.

Les résultats montrent que le taux de change réel à l'incertain de la zone UEMOA est significativement et négativement lié au taux de croissance économique des pays de la zone UEMOA au seuil de 1%. Ces résultats montrent aussi que l'investissement influence

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significativement et positivement le taux de croissance économique de la zone UEMOA, au seuil de 5%.

De plus, la variable capital humain impacte significativement et positivement la croissance économique des pays de la zone UEMOA au seuil de 10%.

Par ailleurs, la variable crises externes affecte négativement et significativement le taux de croissance économique de la zone UEMOA au seuil de 10%.

En outre, pour cette régression, l'ouverture commerciale, la monnaie quasi monnaie, les dépenses publiques de consommation, l'indice des prix à la consommation et l'instabilité politique ne sont pas significativement liés au taux de croissance économique de la zone UEMOA.

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