IV-1-2
Déterminants à long terme
1-Test de cointégration
La cointégration permet de traiter les séries
non stationnaires. Elle décrit la véritable relation à
long terme existante entre deux ou plusieurs variables. La cointégration
réside sur deux conditions. Tout d'abord l'intégrité des
séries au même ordre (1 dans notre cas) et la combinaison
linéaire des séries donne une série d'ordre
d'intégrité inférieur ou égale à la
différence en valeur absolue de l'ordre d'intégrité des
séries à étudier. Dans notre exemple, étant
donné que les variables sont intégrées d'ordre 1, on
s'attendrait à ce que les résidus de la relation de long terme
soient stationnaires.
Tableau 4: Résultats du test de
cointégration sur les séries
Source : nos calculs, Banque mondiale et
FMI
Le test de cointégration ci-dessus nous montre qu'il
existe 4 relations de cointégration entre les variables du
modèle. La valeur propre maximale vaut 0.949600. La statistique de
Likehood Ratio (statistique de vraisemblance) est largement supérieure
à la statistique critique au seuil de 5 % pour les trois
premières valeurs propres. Le rang de la matrice de cointégration
vaut donc 4. L'hypothèse nulle selon laquelle il n'existe pas de
relation de cointégration entre les variables est rejetée.
2- Recherche de la relation de long terme entre Lres
et les autres variables du modèle
L'existence de cointégration nous permet donc de
procéder à la recherche des 4 relations de cointégration.
Dans cette partie, nous nous intéressons particulièrement au
vecteur unique de cointégration entre les variables du modèle.
L'estimation de ce vecteur se fait par les MCO. Ce qui nous conduit au
résultat suivant :
(Eq1)
La validation de cette relation de long terme repose sur la
stationnarité des résidus du modèle estimé.
Le test d'ADF appliqué sur les résidus du
modèle ci-dessus montre que ces derniers sont bel et bien stationnaires.
En effet, de la figure 30 en annexe 2, on observe que la statistique d'ADF est
inférieure à la statistique tabulée au seuil de 1, 5 et 10
%. Ainsi dit, la relation de long terme retenu est valide. Toutefois,
l'intégrité de cette relation de long terme dans le modèle
vectoriel va dépendre de la vitesse d'ajustement de cette
dernière dans le VECM que nous spécifierons par la suite.
3- Commentaire des résultats
Le test de cointégration nous a permis de
dénombrer quatre relations de long terme.
A long terme, les réserves internationales sont
fortement influencées par le poids de l'économie (mesuré
par la variable Lpib) de la zone monétaire. Par contre, elles sont
très peu sensibles aux variations de la masse monétaire en
pourcentage du PIB.
La relation (Eq1) de long terme ci-dessus, on constate :
· Une influence positive du poids de l'économie
sur le niveau des réserves internationales. Ce résultat
très important, renforce le développement théorique que
nous avons fait dans le cadre de l'analyse théorique. L'accroissement du
taux de croissance de la zone monétaire induit par ailleurs
l'appréciation du niveau des réserves internationales en une
proportion plus élevée.
· La vulnérabilité du compte des capitaux
influence négativement les réserves de la zone CEMAC. A long
terme, la liquidité (M2) réduit le niveau des réserves
internationales de la CEMAC. En effet, l'accroissement de la liquidité
(masse monétaire M2) provient de l'instabilité monétaire
de la CEMAC. De plus l'accroissement de la liquidité se fait en contre
partie des avoirs extérieurs d'où des réserves
internationales.
· Entre autre, l'appréciation du taux de change
entre le dollar et le franc CFA favorise l'accroissement du niveau des
réserves internationales. Plus le dollar s'apprécie par rapport
au franc CFA, plus le niveau des réserves augmente en une proportion
moindre que le taux de change.
· Enfin, l'a vulnérabilité des transactions
courantes (mesuré par la variable opent) constitue un moyen
d'appréciation du niveau des réserves internationales.
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