1.3 Estimation du modèle à correction
d'erreur(ECM) :
Pour les estimations, les variables ont été
exprimées en logarithme et estimées selon un mécanisme de
correction d'erreur, dans la mesure où ces variables sont
stationnaires(tableau n°5) et sont cointégrées (tableau
n°6). Dans le cas de cette étude, réalisée sur un
échantillon assez petit (une vingtaine de données), la
méthode en une étape de Hendry se révèle a priori
adaptée. L'équation du mécanisme de correction d'erreur
s'écrit :
D Log (INF) =C + á1
D Log (M2) + á2D Log (PIB) +
á3D Log (TCH) +
á4Log (INF (-1))
+ á5Log (M2 (-1)) +
á6Log (PIB (-1))
+á7Log (TCH (-1)).
Avec les signes théoriques suivants :
á1>0,á2
<0,á3 >0,á4
<0,á5 >0,á6
<0,á7>0.
Dans cette expression, les coefficients á1
à á3 caractérisent la dynamique de court terme,
tandis que les coefficients á5 à á7
permettent de dériver les comportements d'équilibre de long terme
du taux d'inflation. Le coefficient á4 est le coefficient de
correction d'erreur.
Tableau n°7: Résultats de
l'estimation du modèle
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Dependent Variable: D(LINF)
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Sample (adjusted): 1987 2012
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Included observations: 26 after adjustments
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Variable
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Coefficient
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Std. Error
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t-Statistic
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Prob.
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C
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4.426862
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0.895840
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4.941577
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0.0001
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D(LM2)
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0.027079
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0.089098
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0.303921
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0.7647
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D(LPIB)
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-1.121127
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0.790456
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-1.418330
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0.1732
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D(LTCH)
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0.331969
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0.093926
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3.534380
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0.0024
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LINF(-1)
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-0.331270
|
0.086256
|
-3.840565
|
0.0012
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LM2(-1)
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0.161944
|
0.061725
|
2.623646
|
0.0172
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LPIB(-1)
|
-0.639451
|
0.139714
|
-4.576853
|
0.0002
|
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LTCH(-1)
|
0.225211
|
0.089245
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2.523516
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0.0212
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Adjusted R-squared
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0.762811
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S.D. dependent var
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0.091748
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Durbin-Watson stat
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1.737499
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Prob(F-statistic)
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0.000009
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Source : Résultats sur Eviews sur la base des
données recueillies
Le coefficient de correction d'erreur appelé la force
de rappel vers l'équilibre est négative et inférieure
à l'unité en valeur absolue (sa valeur est -0.33). En outre il
est significativement négatif. La représentation par le
modèle à correction d'erreur est donc validée.
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