Evolution de la masse monétaire et son influence sur l'économie de la RDC de 2013 à 2023

3.2.2. Estimation du modèle ARDL

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.*

TXCROISSANCE(-

1) 1.400316 0.105889 13.22433 0.0000 TXCROISSANCE(-

2) -0.400448 0.112490 -3.559856 0.0010 TAUXDOLLARIS

ATION 0.000299 0.000369 0.811316 0.4222

TXMONTAIRE -0.042411 0.012250 -3.462032 0.0013

TXMONTAIRE(-1) 0.062793 0.013766 4.561405 0.0001 TAUXINFLATION -0.018479 0.018344 -1.007372 0.3201 TAUXINTERET -0.000378 0.000295 -1.281216 0.2079

C -0.025875 0.026934 -0.960673 0.3428

R-squared 0.967565 Mean dependent var 0.055652

Adjusted R-squared 0.961591 S.D. dependent var 0.025643

S.E. of regression 0.005026 Akaike info criterion -7.591778

Sum squared resid 0.000960 Schwarz criterion -7.273754

Log likelihood 182.6109 Hannan-Quinn criter. -7.472644

F-statistic 161.9408 Durbin-Watson stat 2.082508

Prob(F-statistic) 0.000000

Interprétation du résultat

R² ajusté : 0.961591 Ce coefficient indique que 96,16 % de la variation du taux de croissance économique est expliquée par les variables indépendantes incluses dans le modèle (taux de dollarisation, masse monétaire, inflation, taux d'intérêt, et les retards de la variable dépendante). C'est un niveau très élevé, ce qui suggère que le modèle est extrêmement performant pour expliquer les fluctuations de la croissance économique sur la période étudiée. Le R² ajusté est particulièrement utile ici, car il tient compte du nombre de variables utilisées et évite de surévaluer la qualité du modèle.

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F est très élevée et la p-value est quasi nulle, ce qui signifie que le modèle est globalement significatif. En d'autres termes, il existe une relation statistiquement robuste entre les variables explicatives et le taux de croissance économique. Cela valide la pertinence du modèle ARDL choisi.

En résumé, le modèle ARDL(2, 0, 1, 0, 0) est très bien ajusté et statistiquement solide. Il offre une base fiable pour interpréter les effets des variables monétaires sur la croissance économique en RDC.

3.2.3. Estimation des effets de long et court terme

Étant donné que la probabilité associée au test de Fisher se situe dans une zone de forte significativité, cela confirme la validité globale du modèle. Toutefois, l'absence de preuve statistique d'une relation de long terme entre les variables suggère que les effets observés sont principalement de nature transitoire. Autrement dit, le modèle ARDL révèle l'existence d'une relation significative à court terme entre la masse monétaire et la croissance économique, mais ne permet pas d'établir une dynamique stable à long terme.

ECM Regression

Case 2: Restricted Constant and No Trend

Variable	Coefficient Std. Error t-Statistic		Prob.
D(TXCROISSANCE(-
1))	0.400448	0.095811 4.179550	0.0002
D(TXMONTAIRE)	-0.042411	0.010494 -4.041464	0.0002
CointEq(-1)*	-0.000132	3.15E-05 -4.195287	0.0002
R-squared	0.662267	Mean dependent var -0.000445
Adjusted R-squared	0.646559	S.D. dependent var 0.007947
		Akaike info
S.E. of regression	0.004724	criterion	-7.809170
Sum squared resid	0.000960	Schwarz criterion	-7.689910
		Hannan-Quinn
Log likelihood	182.6109	criter.	-7.764494
Durbin-Watson stat	2.082508

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Interprétation du résultat

Le modèle ARDL sélectionné est de forme (2, 0, 1, 0, 0), ce qui signifie que la variable dépendante (la croissance économique) est influencée par ses deux retards, tandis que les variables explicatives (masse monétaire, dollarisation, inflation, taux d'intérêt) sont intégrées avec un nombre de retards variable. L'analyse porte sur 46 observations trimestrielles, couvrant la période de 2013 à 2024.

v Interprétation des coefficients dynamiques : Le coefficient de la variation retardée de la croissance économique est positif et significatif, ce qui indique une inertie dans le processus de croissance : les performances passées influencent fortement les évolutions actuelles.

La variation de la masse monétaire a un effet négatif et significatif sur la croissance à court terme. Cela suggère que, dans le contexte congolais, une augmentation soudaine de la masse monétaire pourrait avoir un effet récessif immédiat, peut-être en raison de déséquilibres ou de pressions inflationnistes.

v Composante d'ajustement à long terme (CointEq(-1)) Le coefficient de l'équation d'erreur est négatif et très significatif. Cela indique que le modèle corrige bien les déséquilibres à court terme pour revenir vers un équilibre de long terme. Autrement dit, lorsqu'un écart se produit entre la croissance observée et celle attendue par le modèle, il est progressivement corrigé au fil du temps.

Cependant, la valeur du coefficient est extrêmement faible (proche de zéro), ce qui signifie que l'ajustement vers l'équilibre est très lent. Cela peut refléter une économie où les mécanismes de régulation prennent du temps à se manifester, ou où les chocs ont des effets persistants.

v Qualité du modèle Le R² ajusté est de 64,6 %, ce qui montre que le modèle explique une bonne part de la variation de la croissance économique, sans être excessivement surajusté.

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Le modèle est donc statistiquement solide, mais laisse encore place à des facteurs non capturés.

v Test de relation de long terme (F-Bounds Test) Le test de Bounds donne une statistique F de 2,59. Ce résultat se situe entre les bornes critiques à 10 %, mais en dessous des seuils plus stricts (5 %, 2,5 %, 1 %).

Cela signifie que l'on ne peut pas confirmer l'existence d'une relation de long terme entre les variables. En d'autres termes, les effets observés dans le modèle sont principalement de nature transitoire, et aucune dynamique stable de long terme n'est statistiquement établie.

Conclusion analytique Le modèle ARDL révèle des interactions significatives à court terme, notamment entre la masse monétaire et la croissance économique. Il montre également une capacité d'ajustement vers l'équilibre, bien que lente. Toutefois, l'analyse ne permet pas de conclure à une relation stable de long terme entre les variables monétaires et la croissance en RDC sur la période étudiée.