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L'efficacité de la politique des réformes monétaires sur l'inflation et la croissance économique en RDC (de 1982 à 2007)( Télécharger le fichier original )par Claude RUBONEZA BAHATI MIDAGU Université de Goma - Licence en économie 2008 |
I.1 TEST DE RACINE UNITAIREEn effet, pour procéder à l'application des méthodes économétriques classiques, nous avons effectué le test de stationnarité sur toutes les variables du modèle (PIBR, IPS, IM, LIPM, INFL, INVTOTR). Il s'agit donc de s'assurer que tout choc tendant à éloigner ces variables déclenchera des mécanismes qui les ramèneront tendanciellement vers leurs valeurs moyennes. De ce fait, les résultats du test de stationnarité, présentés en résume dans le tableau N° 1, sont obtenus par le logiciel Eviews 3.1 Tableau n° 1 : Résultats du test de stationnarité
Source : nos estimations Au regard de ce test, toutes les variables du modèle de l'équation de l'inflation (PIBR, IPS, IM, IPM, INFL,) ne sont pas stationnaires en niveau. Il en est de même de celles de l'équation de la croissance. Elles suivent un processus stochastique évoluant avec le temps et ne deviennent stationnaires qu'en les différenciant une fois. La présence d'une racine unitaire pour ces séries du modèle justifie le recours au test de cointégration. I.2 LE TEST DE COINTEGRATIONLe test de cointégration effectué sur les séries qui se sont avérées non stationnaires à niveau commence par la détermination de la longueur de décalage à incorporer (AKITOBY et CINYABUGUMA, 2004). Ainsi, nous avons basé la sélection du meilleur retard sur le test du ratio de vraisemblance du modèle réduit intégré dans Eviews partant de 1 à 4 retards.57(*) Tableau n° 2 : Résultats du 1e modèle de l'inflation du test de cointégration de JOHANSEN
Source : nos estimations Le test de ratio de vraisemblance indique la présence d'une équation de cointégration au seuil significatif de 5 % (respectivement aussi à 1 %). De ce fait, les variables non stationnaires sont cointegrées, ce qui autorise l'utilisation d'un modèle à correction d'erreur. Des résultats similaires ont été trouvés dans le modèle de croissance comme l'indique le tableau ci-après : Tableau n° 2 : Résultats du 2e modèle de la croissance du test de cointégration de JOHANSEN
Source : nos estimations Le test de ratio de vraisemblance indique la présence d'une équation de coïntégration au seuil de 5 % dans le second modèle. Les résultats de ces deux modèles nous conduisent à l'estimation d'un modèle vectoriel à correction d'erreur qui nous donnera la dynamique de CT du poids de la politique de reforme monétaire en RDC. Celle-ci est faite par la méthode en deux étapes préconisées par ENGLE et GRANGER (BOURBONNAIS, 1998). Ces auteurs montrent qu'en présence des chroniques cointegrées, les estimateurs de moindres carrés sont alors consistants et convergent rapidement vers la vraie valeur des paramètres. La première étape consiste à estimer la relation à Long Terme sans tenir compte de la dynamique de Court Terme. La deuxième étape consiste à récupérer les résidus de la relation de Long Terme pour estimer le modèle à correction d'erreur qui donne la dynamique de Court Terme * 57 Il s'est agit alors de retenir le retard qui donne la plus faible valeur du critère d'information AKAIKE. |
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