L'efficacité de la politique des réformes monétaires sur l'inflation et la croissance économique en RDC (de 1982 à 2007)

II.3 METHODE D'ESTIMATION

Plusieurs tests seront utilisés pour s'assurer de la qualité de nos estimations et de la robustesse de nos résultats. Il s'agit notamment des tests de stationnarité, de cointégration.

II.3.1 Le test de stationnarité

Les méthodes statistiques classiques de l'économétrie ne sont applicables qu'à des séries stationnaires.^51(*)

La satisfaction au test de stationnarité des variables constitue la condition sine qua none pour l'application de la méthode des moindres carrés ordinaires et travailler avec des variables non stationnaires conduit à des régressions fallacieuses ou artificielles (spurious regression) et des interprétations non cohérentes (JOHNSTON et DINARDO, 1997).

Notre première étape est donc de tester la stationnarité de nos variables à travers le test conventionnel d'Augmented Dickey - Fuller (ADF) dont les valeurs ont été comparées aux valeurs critiques tabulées par MacKinnon.^52(*)

Le niveau approprié du décalage dans la régression ADF a été choisi en comparant les niveaux trouvés par le critère d'information AKAIKE (AIC)^53(*).

L'idée est de tester l'hypothèse nulle d'existence d'une racine unitaire dans les séries contre l'hypothèse alternative d'absence d'une racine unitaire et donc de stationnarité des données. Le rejet de l'hypothèse alternative conduit à vérifier si les variables non stationnaires sont intégrées.

II.3.2 Test de co-intégration

La deuxième étape après l'identification de l'ordre d'intégration^54(*) sera de vérifier si les variables non stationnaires étaient co-intégrées.^55(*) Le test de JOHANSEN sera utilisé à cet effet. Il permettra d'identifier l'existence d'une relation de long terme entre deux ou plusieurs variables du modèle.

Si les variables retenues seront co-intégrées^56(*), la spécification par un modèle à correction d'erreur sera alors imposée. En effet, conformément au théorème de représentation de GRANGER (1987), toutes séries co-intégrées peuvent être représentées par un modèle à correction d'erreur (ECM) qui donne la dynamique de court terme du poids des variations des taux appliqués par la BCC en RDC. Ainsi, l'estimation de la relation de long terme de ces taux sera faite par la méthode des moindres carrés ordinaires sur base du logiciel Econometric Views (Eviews 3.1).

* ⁵¹ Une série est stationnaire si ses caractéristiques - son espérance et sa variance - ne sont pas modifiées avec le temps ; en d'autres termes, si elle ne comporte ni tendance, ni saisonnalité ni aucun facteur évoluant avec le temps (BOURBONNAIS, 1998).

* ⁵² Pour les tests ADF, nous avons adopté une démarche séquentielle qui consiste d'abord à tester le modèle avec trend et constante. Ensuite, nous testons la significativité du trend. S'il s'avère que le trend n'est pas significatif, nous testons le modèle avec constante sans trend. Si la constante n'est pas non plus significative, nous testons le modèle sans constante et sans trend.

* ⁵³ Il s'est alors agi de retenir le niveau qui donne la valeur la plus faible de ces critères.

* ⁵⁴ Une série est intégrée d'ordre d, notée, s'il convient de la différencier d fois afin de la stationnariser.

* ⁵⁵ Le concept de cointégration implique que s'il y a une relation de long terme entre deux ou plusieurs variables non stationnaires, alors les déviations autour de l'équilibre de long terme seront stationnaires.

* ⁵⁶ Cf. chapitre trois.