Memoire Online - Impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation: cas du Burundi(1980-2011)

IMPACT DE LA POLITIQUE DE RÉESCOMPTE ET DE CHANGE SUR L'INFLATION : CAS DU BURUNDI (1980-2011)

Mémoire préparé et défendu publiquement en vue de l'obtention du grade de Licencié en Sciences Economiques et Administratives

Dédicace

Remerciements

Ce travail de fin d'études est le fruit des efforts consentis de plusieurs personnes auxquelles il nous faut témoigner notre reconnaissance.

Nos sincères remerciements vont à l'endroit du Professeur Associé Cyriaque NZIRORERA qui a bien accepté d'assurer la direction de ce travail et guider nos premiers pas de recherche, Sa rigueur scientifique, ses conseils combien pertinents ainsi que sa patience nous ont été d'une très grande utilité.

Nos remerciements s'adressent également aux Professeurs de la Faculté des Sciences Economiques et Administratives, particulièrement ceux du Département d'Economie Politique, qui nous ont préparé à aborder ce travail par la formation intellectuelle dont ils nous ont doté.

De plus, nous n'oublions pas de manifester notre gratitude à tous nos enseignants du primaire et du secondaire sans qui, le stade de réalisation de ce mémoire n'aurait pas eu la raison d'être.

Nous tenons aussi à remercier le personnel de la Banque de la République du Burundi qui nous a accueilli chaleureusement et nous a accordé l'opportunité de chercher les données nécessaires à notre recherche.

Que toute notre famille qui a toujours été source de notre soutien matériel et d'encouragement, trouve ici le fruit de sa patience.

Enfin, que tous ceux qui, de près ou de loin, de quelque manière que ce soit, ont contribué à la réalisation de ce mémoire y trouvent l'expression de notre profonde gratitude.

Liste des sigles et abréviations

Liste des schémas, des figures et des graphiques Pages

Liste des tableaux

Table des matières Pages

0. Introduction générale

0.1. Intérêt du sujet

La banque centrale, dans ses missions de conduire une politique monétaire en toute indépendance en vue d'atteindre l'objectif ultime qui est la stabilité des prix, ne cesse d'opérer, par ses différents instruments de la politique monétaire, une lutte contre cette hausse des prix [BRB, Rapport 2010].

Néanmoins, nous observons dans ces derniers jours une fluctuation à la hausse du niveau général des prix, donc de l'inflation. Cela se remarque à travers les résultats des annuaires des statistiques de l'ISTEEBU, qui montrent que l'indice des prix à la consommation passe de 366,6 en 2000 à 959,7 en 2011 [ISTEEBU, annuaires des statistiques 1991 à 2011].

Dans chaque pays, y compris le Burundi, une banque centrale est mise en oeuvre pour mener une politique monétaire efficace via les différents instruments et cela en guise de remédier à toute tension inflationniste. Cette politique vise à assurer la stabilité d'une monnaie nationale, que ce soit la stabilité interne mesurée par le niveau général des prix, ou que ce soit la stabilité externe appréciée par l'expression du taux de change da la monnaie nationale en devises étrangères [http://www,trader-finance,fr/lexique-finance/definition-lettre-P/Politique-monetaire,html].

DIEMER A, (2005) a affirmé que toute variation de la quantité de monnaie entraine une variation proportionnelle des prix. Or, la théorie quantitative de la monnaie stipule qu'une hausse générale des prix, donc de l'inflation est d'origine monétaire, c'est-à-dire résultat de l'émission par la banque centrale d'une quantité excessive de monnaie en circulation.

L'une des politiques de restriction de la quantité de monnaie en circulation pour enfin réduire l'inflation monétaire est la politique de réescompte. On croît alors, selon le taux de réescompte (exprimé par le taux de refinancement) observé au Burundi qui passe de 14% en 2000 à 13,3% en 2011, l'impact de la politique de réescompte sur de l'inflation.

De l'autre côté, nous connaissons que le taux de change est l'un des canaux de transmission de la politique monétaire. PLIHON D, (1999) affirme que l'évolution du taux de change influe directement sur le rythme de l'inflation. A cela, la variation du taux de change observée au Burundi dans ces dernières années qui passe de 720,67 en 2000 à 1261,07 en 2011 semble inquiétante quant à son impact sur l'inflation.

De tout ce qui précède, notre sujet de mémoire intitulé « Impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation : Cas du Burundi (1980-2011)» apportera une réponse favorable à ceux qui ont des doutes sur l'impact de la politique de réescompte et de change menée par la banque centrale pour influencer l'inflation. Ce sujet présente pour nous un triple intérêt.

Au niveau personnel, nous comprenons de manière exhaustive les concepts liés à la politique de réescompte et de change, leur rôle et leur efficacité dans la restriction de l'inflation au Burundi.

Au niveau théorique, ce sujet permet la compréhension théorique du fonctionnement de la politique de réescompte et de change en vue d'influencer l'inflation.

Enfin, au niveau pratique, ce sujet nous aide à observer, à travers les données empiriques, l'impact de chaque variable d'intérêt dont le taux de réescompte (taux de refinancement) et de change sur l'inflation. Cela va éclairer aussi les autorités monétaires dans quels domaines et sur quels facteurs on peut se focaliser pour conduire la politique monétaire afin de maîtriser l'inflation.

La politique monétaire menée par la banque centrale vise à limiter la croissance monétaire dans les normes compatibles avec la croissance économique afin d'éviter des pressions inflationnistes [BRB, Rapport annuel 2010].

Mais cet objectif d'éviter les pressions inflationnistes ne peut être atteint que par le biais des variables monétaires dont le taux de réescompte et le taux de change qui doivent être contrôlé avec précision.

Selon la méthode indirecte, la banque centrale qui est responsable de la politique monétaire s'efforce d'avoir une emprise sur l'évolution de la masse monétaire en exerçant un contrôle sur les autres variables qui, par hypothèse, ont avec la masse monétaire une relation suffisamment stable. Dans ce cas, le niveau des taux d'intérêt revêt une grande importance car il est un élément essentiel du mécanisme de transmission qui maintient ou rétablit la relation ZIJLSTRA J., 1981.

En effet, selon la théorie quantitative de la monnaie, le niveau des prix et donc de l'inflation est proportionnel à l'offre de monnaie. Pour MANKIW G, (2003), la banque centrale, en contrôlant l'offre de monnaie, contrôle aussi en dernier ressort le taux d'inflation. Tout cela montre que la manipulation du taux de réescompte visant la stabilité de l'offre de monnaie par la banque centrale affecte aussi la stabilité du niveau de l'inflation.

Au cas contraire, si la banque centrale accroît rapidement le stock de monnaie, le niveau de l'inflation augmentera aussi rapidement.

De façon plus générale, le rythme de l'inflation est vu différemment par différents auteurs en ce qui est de ses causes profondes.

Comme nous le montre PLIHON D, (1999), le rythme de l'inflation suit l'évolution du taux de change. Mais, plusieurs auteurs ne se bornent pas sur cette conception, mais reviennent souvent sur le résultat de la politique de réescompte. C'est la raison pour laquelle MARCZEWSKI J. (1978), affirme que l'inflation dépend du rapport entre la quantité de monnaie affectée aux achats et la quantité de biens affectée à la vente. Cela nous montre que la hausse ou la baisse de la production, tout comme la monnaie, affecte directement le niveau de l'inflation.

De son coté, RICHARD C.(1757) cité par JACOUD G.(1997) affine la théorie en montrant par quels mécanismes la monnaie peut agir sur les prix. Pour lui, un pays peut bénéficier d'une entrée de monnaie du fait d'un excédent commercial par exemple. Les individus qui reçoivent le supplément de monnaie s'en servent pour leur consommation, ce qui crée une demande additionnelle susceptible de pousser les prix à la hausse et entrainer ainsi l'inflation.

D'emblée, le taux de réescompte est le pivot principal d'autres taux (débiteur et créditeur). Or, selon les littératures, une baisse du taux d'intérêt incite les agents économiques à consommer davantage, impliquant de ce fait une tendance à la hausse ; tandis qu'une hausse du taux d'intérêt incite les agents économiques à moins emprunter, donc à moins consommer ce qui implique une tendance à la baisse des prix [www,trader-forex,fr/bible-forex-banque-centrale.

De toutes ces littératures des différents auteurs qui, soit divergent, soit convergent sur l'implication de certains facteurs sur le niveau de l'inflation, des questions sont à se poser :

- La politique de réescompte présente-t-elle un impact sur l'inflation au Burundi ?

- Qu'en est t-il de l'impact de la politique de change sur l'inflation au Burundi ?

0,3, Hypothèses de la recherche

Pour répondre aux questions posées ci-dessus, nous partons des hypothèses ci-après :

Hypothèse n°1 : La politique de réescompte a un impact positif sur l'inflation dans

Hypothèse n°2 : Que ce soit dans le court terme ou dans le long terme, la politique

Pour mieux appréhender l'impact de la politique de réescompte et de change sur le niveau de l'inflation, nous avons été amenés à faire une délimitation spatiale et temporaire.

Au cours de notre travail, l'analyse a porté sur l'indice des prix à la consommation qui est un indicateur privilégié du niveau de l'inflation atteint grâce à la politique monétaire en général, et aux différents instruments de la politique monétaire comme la politique de réescompte et de change menées par la banque centrale en particulier.

Le choix de ces branches est justifié par le fait qu'elles intéressent de façon significative l'inflation, Quant à la périodicité sous étude, elle a englobé la période de 1980 jusqu'à 2011.

De plus, notre travail est basé sur une approche théorique et une vérification empirique pour la politique de réescompte et de change au Burundi durant la période considérée (1980-2011) ; et, a été le résultat de la synthèse de la lecture des livres, des revues, des publications et autres documents. Des statistiques recueillies sur l'économie du Burundi nous ont aidées à mieux appréhender l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation.

Notre travail est articulé autour de trois chapitres. Le premier chapitre qui a été centré sur l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation nous a conduit au développement des concepts généraux, la revue de la littérature des différents auteurs sur le thème étudié, ainsi que les revues empiriques sur le même thème.

Quant au second chapitre, il a été basé sur l'analyse de l'évolution des indicateurs ayant un rôle prépondérant sur le niveau de l'inflation au Burundi. C'était question surtout de la collecte des données qui nous ont été utiles pour pouvoir analyser l'état des lieux de la politique de réescompte et de change menée par la banque centrale dans le pays cible qu'est le Burundi.

A travers ce chapitre, les indicateurs dont les évolutions nous ont fort intéressé sont généralement le taux de refinancement qui est en même temps le taux de réescompte, le taux de change du franc burundais par rapport au dollar américain et l'indice des prix à la consommation pris comme indicateur du niveau de l'inflation.

Le troisième chapitre quant à lui a été relatif à l'analyse empirique de l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation. Ce chapitre qui constitue le coeur de notre travail a été couronné par des tests statistiques réalisés sur les données relatives à la politique de réescompte et de change au Burundi pendant la période de 1980 à 2011. L'interprétation des résultats trouvés a été aussi la base de la conclusion générale que nous avons tirée à la fin de ce travail en proposant des suggestions y relatives.

CHAPITRE I : IMPACT DE LA POLITIQUE DE RÉESCOMPTE ET

Dans ce chapitre, l'objectif principal est de porter une confrontation des différentes théories sur l'inflation afin de comprendre plus profondément les différentes conceptions des auteurs sur l'impact de la politique de réescompte et de change. Dans le premier temps, nous avons commencé par le développement des concepts clés sur le thème retenu pour enfin montrer la revue théorique et empirique de l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation. Le fonctionnement de chaque politique (réescompte et change) a été encore exploité pour montrer comment son impact se transmet à l'inflation.

I.1. Généralités sur les concepts-clés

Notre thème de travail couvre pas mal de concepts étant données que plusieurs éléments entrent en jeu pour conduire la politique de réescompte et de change. Nous sommes amenés à faire une description de certains d'entre eux qui sont influents dans ce domaine surtout pour maitriser l'inflation.

En effet, la banque centrale est appelée à mettre en oeuvre une stratégie de la politique monétaire en générale seine pour arriver à l'objectif principal qu'est la maitrise de l'inflation. Cette politique passe surtout par ses différents instruments qui sont conduits conjointement. Comme ces derniers sont nombreux, nous exposons la politique de réescompte qui intéresse notre sujet.

I.1.1. La politique de réescompte

La politique de réescompte, dont nous cherchons dans le présent travail l'impact sur l'inflation, se définie comme une politique qui détermine les modalités et les conditions du financement des banques commerciales à la banque centrale [CHOINEAU A., 1971]. Son existence repose sur le fait que les banques commerciales ne sont pas capables d'émettre la monnaie de façon autonome et sont contraintes de demander à la banque centrale de se substituer partiellement à elles dans leur rôle de créateur de monnaie.

I.1.1.1. La procédure de réescompte

La procédure de refinancement caractérise la politique de réescompte en mettant en relation directe les banques et la banque centrale.

Les banques empruntent directement des liquidités à la banque d'émission par le truchement des titres privés qu'elles ont en portefeuille. Dans ce processus de refinancement, le taux de réescompte souvent appelé taux de refinancement ou taux directeur joue un rôle primordiale.

I.1.1.2. Fonctionnement du taux de réescompte

Dans le cas général, la politique de réescompte est utilisée pour réduire l'inflation. La fixation du taux de réescompte (refinancement) se répercute sur le coût du crédit et la masse monétaire car les banques commerciales changent les conditions dans lesquelles s'opère le financement de l'économie. Cela traduit que la variation à la hausse ou à la baisse du taux de réescompte influence ipso facto la variation à la hausse ou à la baisse du taux d'intérêt débiteur (taux auquel les entreprises et les particuliers reçoivent des crédits).

Une hausse du taux de réescompte et par voie de conséquence une hausse du taux d'escompte et des avances bancaires se réalisent en période d'inflation, puisqu'elles veulent décourager les crédits bancaires générateurs de monnaies. Cela implique que la baisse de ce taux produit des effets contraires aux premiers.

I.1.1.3. L'action de la politique de réescompte sur la masse monétaire

La politique de réescompte, par le truchement de son taux, peut influencer l'activité de création monétaire et tenter de contrôler la masse monétaire. A cette fin, la banque centrale agit soit en injectant ou soit en retirant des liquidités bancaires. Pour ce faire, elle agit sur le taux d'intérêt de court terme et influence le comportement des prêts des banques de second rang. Ce comportement peut être matér ialisé par la figure suivante :

Graphique n°1 : Un desserrement monétaire

La figure ci-dessus montre les effets d'un assouplissement de la politique monétaire sur la liquidité bancaire. Le coût de refinancement des banques baissant, les banques peuvent à leur tour prêter plus, ce qui accroît la masse monétaire. Au cas contraire, si le coût de refinancement augmente, on observe des effets contraires aux premiers.

I.1.1.4. Efficacité de la politique de réescompte

La politique de réescompte à travers son mode de fonctionnement laisse des doutes quant à son efficacité pour restreindre l'octroi des crédits et de freiner le niveau de l'inflation.

Premièrement, ce résultat peut ne pas être atteint parce qu'en période d'inflation, l'entrepreneur a le pouvoir d'incorporer dans son prix de vente l'élément bancaire de coût. Donc, il n'est pas du tout incité à demander moins de crédits parce que la banque centrale a haussé un point de son taux. Selon GOUX J-F,(1998), pour le marché qui est caractérisé par une demande excédentaire, l'entrepreneur a intérêt à s'endetter pour produire et vendre des quantités accrues à des prix supérieurs, et d'autant plus qu'il remboursera ses dettes en monnaie dépréciée.

Deuxièmement, la baisse d'un point du taux de réescompte de la banque de premier rang n'incite pas l'entrepreneur à demander des crédits :

- Ensuite, parce que la diminution du coût d'endettement ne signifie pas une baisse sensible de son coût de production et ne lui permet pas de diminuer suffisamment son prix de vente pour relancer la demande de son produit.

I.1.2. La politique de change

La politique monétaire dans laquelle la politique de réescompte rentre est étroitement liée au choix du régime de change et les décisions prises au sein du cadre retenu peuvent être influencées par celles qui ont trait à la politique de change. La politique de change incombe à la banque centrale qui participe presque toujours au choix du régime de change mais qui est rarement habilitée à prendre des décisions unilatérales. La banque centrale est le plus souvent désignée comme institution chargée de mettre en oeuvre la politique de change en raison de sa relation étroite avec les marchés financiers et de son savoir faire technique[GUILLERMO O., 2009].

I.1.2.1. Le régime de change

Un régime de change est l'ensemble des règles qui déterminent l'intervention des autorités monétaires sur le marché des changes, et donc le comportement du taux de change.

La mise en pratique de la politique de change est conditionnée par la nature du régime de change dont on distingue traditionnellement deux types (change fixe et flottement pur) en fonction des objectifs suivis par la banque centrale. Mais, entre ces deux types, l'on observe aussi le régime de change intermédiaire qui regroupe la parité glissante ainsi que le flottement administré.

I.1.2.1.1.Taux de change fixe

Pour ce régime, la banque centrale s'engage à maintenir la parité de sa monnaie à un niveau fixe selon des règles préalablement définies.

En effet, le taux de change est fixé arbitrairement par les autorités monétaires. L'équilibre du marché des changes est assuré par l'intervention de la banque centrale qui vend les devises étrangères si la demande dépasse l'offre des devises et achète les devises si l'offre est inférieure à la demande même.

Un régime de change fixe peut être accompagné par la non convertibilité de la monnaie concernée. Dans ce cas, il n'existe pas de marché des changes permettant aux particuliers et entreprises, domestiques et étrangers, de l'acheter ou de la vendre librement, Cette opération ne peut se faire qu'en passant par la banque centrale elle-même.

I.1.2.1.2. Régimes intermédiaires

Le régime de change intermédiaire couvre la parité glissante et le flottement administré, La différence entre ces deux régimes est que :

- Pour la parité glissante (ou crawling peg), le taux de change est en principe fixe, mais la parité de référence est modifiée régulièrement selon des paramètres prédéterminés (crawling peg au sens propre) ou de manière plus discrétionnaire (adjustable peg) afin de compenser partiellement au moins les écarts d'inflation avec le pays d'ancrage.

- Pour le flottement administré les taux de change sont flottants, mais des interventions ponctuelles et/ou coordonnées des banques centrales informent les marchés sur la parité considérée comme souhaitable. Il s'agit d'un flottement impur.

I.1.2.1.3. Flottement pur

La banque centrale n'a pas d'objectif de change, elle laisse fluctuer le cours de sa monnaie au gré de l'offre et de la demande sur le marché.

Le régime de change flottant est basé sur la détermination du cours de change de chaque monnaie par rapport aux autres, par la confrontation de l'offre et la demande des diverses devises sur le marché des changes, sans intervention des autorités monétaires.

Toutefois, en cas de forte instabilité du cours de change, une autorité monétaire peut intervenir sur le marché de change soit en vendant ou en achetant une ou des devises, soit en instaurant le contrôle de change [http://fr,wikipedia,org/wiki/R%C3%A9gime_de_change].

I.1.2.2. Contraintes externes au choix d'un régime de change,

Un certain nombre de contraintes limitent le choix des régimes de change qu'un pays peut adopter. Par exemple, il est impossible, dans un contexte de mobilité parfaite des capitaux, d'avoir à la fois un régime de change totalement fixe et une politique monétaire parfaitement autonome.

Symétriquement, lorsqu'un pays souhaite conserver l'autonomie de sa politique monétaire, il est tenu de choisir un régime de change flexible ou de limiter la mobilité des capitaux.

Ainsi, en change fixe, une relance produit un excès d'offre de monnaie ou une baisse du taux d'intérêt, tendent à déprécier la monnaie. Cette tendance ne peut être combattue que par le rachat de la monnaie, ce qui annule la stimulation monétaire.

S'il est possible d'échapper temporairement à cette contrainte en stérilisant la variation des réserves de change, par exemple si la banque centrale achète des titres sur le marché financier national, ce qui injecte de la liquidité dans l'économie, une telle politique n'est pas tenable à long terme.

En change fixe, les autorités monétaires doivent également montrer aux marchés qu'elles accepteront la contrainte d'un régime de change fixe à l'avenir, faute de quoi la monnaie est exposée à des attaques spéculatives qui sont d'autant plus puissantes que les marchés de capitaux et les marchés monétaires sont libéralisés.

Le contrôle des changes est alors le seul moyen de préserver le régime de change, car il limite les mouvements d'achat et de vente de la devise concernée. Il s'agit d'une restriction sur la convertibilité de la monnaie, qui apparaît ainsi comme un substitut à une restriction de l'offre de monnaie [SCHULER K., 1999].

I.1.2.3. Efficacité des régimes de change

Les littératures nous montrent des conceptions dichotomiques pour l'efficacité des régimes de change, Celle-ci se mesure par leurs avantages et inconvénients. Or, les avantages des changes flottants font certainement les inconvénients des changes fixes.

Ainsi, trois principaux avantages fondent les arguments des partisans d'un régime de change flottant et font les inconvénients du régime de change fixe.

D'abord, le régime de change flottant offre une autonomie à la politique monétaire, Il permet l'utilisation de cette dernière comme instrument efficace de politique économique et traduit une absence d'inflation importée. Ensuite, Il impose la symétrie (suppression des asymétries). Enfin, il assure l'équilibre interne et externe en cas de choc et absence de spéculation.

Pour les théoriciens de l'école monétariste, le régime de change flottant a quatre qualités principales :

v Tout déficit extérieur entraîne une demande excédentaire de devises étrangères, ce qui déprécie la monnaie nationale et améliore la compétitivité ; les exportations sont stimulées, les importations freinées et le solde commercial se rétablit. Cela signifie qu'un ajustement symétrique se produit en cas d'excédent extérieur.

v La spéculation est rendue plus difficile qu'en changes fixes car les opérateurs sont dans une plus grande incertitude quant à l'évolution des taux de change.

v Les politiques économiques deviennent plus autonomes car elles se libèrent de la contrainte de stabilisation de change. La politique monétaire retrouve toute son efficacité pour agir sur l'équilibre interne de l'économie.

v Les banques centrales n'ont plus à détenir des réserves de change coûteuses pour intervenir sur le marché des changes.

En régime de changes fixes, la politique budgétaire est plus efficace que la politique monétaire. Une politique budgétaire expansionniste entraine une hausse du taux d'intérêt domestique suite à l'émission supplémentaire de titres publics qui en résulte. Les capitaux étrangers sont attirés par la hausse du taux d'intérêt, ce qui induit de la création monétaire. Cette création monétaire réduit la hausse initiale des taux d'intérêt, ce qui est favorable à la croissance économique.

A l'inverse, une politique monétaire expansionniste est traduite par une baisse du taux d'intérêt, ce qui peut entrainer des sorties de capitaux et une diminution de la masse monétaire, avec effets restrictifs sur la croissance.

En revanche, dans le régime de changes flottants la politique monétaire est plus efficace que la politique budgétaire. Une politique budgétaire expansionniste se traduit, en effet, par une appréciation du taux de change induite par la hausse du taux d'intérêt ce qui est défavorable à la croissance économique.

A l'inverse, une politique monétaire expansionniste amène une baisse du taux d'intérêt et une dépréciation du change qui favorise la croissance en pesant sur les importations et en stimulant les exportations.

Ce modèle a beaucoup de succès mais il a d'importantes limites car il ignore de nombreux aspects de l'équilibre économique notamment l'influence des variations de change sur les prix et les salaires, ainsi que le rôle des anticipations et des effets de richesse.

I.1.3. Notion d'inflation

La définition de l'inflation est une question très controversée, Etymologiquement, le terme vient du latin « Inflatio » qui veut dire « enflure ». L'utilisation de ce terme a moins d'un siècle. A l'origine, il signifiait une augmentation abusive de la quantité de papier-monnaie.

Par la suite, on a désigné plus généralement par inflation le gonflement de tous les moyens de paiement susceptible d'entrainer une hausse des prix et une dépréciation de la monnaie [GOUX, J-F.,1998].

De façon générale, les économistes ont toujours accordé une attention particulière à l'inflation à cause de ses conséquences néfastes au plan économique et social. Le problème de l'inflation est qu'elle altère ou détruit cette symétrie qui est la base de la stabilité économique.

La même quantité de monnaie détenue à deux périodes différentes, ne permet pas d'acquérir la même quantité de biens et services. Les fonctions d'unité de compte et de réserve de valeur de la monnaie sont brouillées.

Pour ce faire, la connaissance des origines de l'inflation est indispensable. Dans la littérature économique, plusieurs théories existent, certaines sont divergentes et d'autres se complètent. On distingue en principe classique l'inflation par la demande, l'inflation par les coûts et l'inflation monétaire et l'inflation structurelle.

I.1.3.1. Inflation par la demande

On parle d'inflation par la demande lorsque la demande des produits excède durablement l'offre sur les marchés. Ainsi, l'excès de la demande peut avoir plusieurs origines :

- Accroissement des dépenses de consommation des ménages dû à une hausse des salaires ou au développement excessif crédit ;

- Accroissement des dépenses d'investissement des entreprises financées par le crédit bancaire ;

- Accroissement des revenus provenant d'un excédent de la balance des paiements. La figure ci-dessous matérialise cette réaction .

Graphique n°2 : Augmentation de la demande

Nous constatons qu'une augmentation de la demande a un effet sur le niveau des prix et ce dernier augmente pour le nouvel équilibre du marché.

I.1.3. 2. Inflation par les coûts

Selon cette analyse, la dérive des prix serait provoquée par des hausses excessives des coûts de production. Les coûts les plus fréquemment mis en cause sont les prix des matières premières, les charges financières et fiscales, les salaires et charges sociales. C'est généralement ce dernier groupe de facteurs qui est rendu responsable de l'inflation par les coûts. La hausse du coût des produits importés peut aussi s'analyser comme une inflation par les coûts. La théorie de l'inflation par les coûts présente un certain nombre de difficultés :

- Elle explique l'évolution de certains prix(les prix des biens finals) par celle d'autres prix (coût de production) mais elle ne comporte pas une théorie de l'évolution à la hausse de ces prix (coût de production) qui ont le rôle dynamique.

- Elle omet plus précisément que les variations des coûts ne peuvent se traduire par des variations des prix finals que lorsque les biens finals sont achetés à des prix en hausse. Or, pour que les biens finals soient achetés à des prix en hausse, il faut que la demande finale soit en augmentation aussi ; et cela ne peut être réalisé qu'en augmentant la masse monétaire.

I.1.3.3. Inflation monétaire

Selon les économistes monétaristes dont Milton Friedman, la responsabilité de l'inflation incomberait aux banques.

Cette thèse est bien évidemment développée par les monétaristes qui y voient la cause essentielle, sinon unique, de l'inflation.

Les banques fournissent les crédits nécessaires permettant de faire des avances aux travailleurs, ou de payer plus chère les matières premières, etc.

Ce n'est pas directement la quantité de monnaie qui est mise en cause, mais plutôt le flux de pouvoir d'achat supplémentaire ainsi injecté dans l'économie.

I.1.3.4. Inflation structurelle

Selon cet angle, la hausse des prix est provoquée par les structures du système économique et ne dépend pas d'éléments particuliers comme la politique monétaire ou les autres biens (biens de production). Les mécanismes structurels les plus évoqués sont :

- Les anticipations d'inflation : la nature des anticipations des agents constitue une autre structure. A titre d'exemple, si les agents estiment que les prix vont augmenter, ils vont tenter d'accélérer leurs achats des biens durables dans la mesure de leurs ressources disponibles.

Cela traduit qu'ils épargneront moins et consommeront plus ; la fonction de demande se déplacera vers la droite, et les prix augmenterons du fait de cette demande accrue. On est alors devant un cas de prophétie auto-réalisatrice.

- Les conflits sociaux : ce mécanisme peut être expliqué par l'élément structurel de l'économie capitaliste pour les marxistes (connu sous le nom de lutte des classes) dans lesquels chaque groupe cherche à augmenter sa part du revenu national, d'où la hausse des coûts de production et l'inflation.

Dans la réalité, les différentes causes (inflation par les coûts, par la demande et inflation monétaire) sont difficiles à isoler.

Le schéma suivant montre comment les différentes causes convergent et interfèrent dans le processus d'augmentation des prix.

Schéma n°1. Distinction entre les causes de l'inflation

De cette figure, nous remarquons que les salaires et le prix des matières premières influencent les niveaux des coûts alors que les mêmes salaires sont combinés avec la masse monétaire pour juste occasionner l'augmentation de la demande. Pour cela, l'augmentation des prix résulte de multiples combinaisons des facteurs qui sont intimement concourants.

I.2. Impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation : approche

théorique

Puisque les monétaristes estiment que l'inflation est toujours d'origine monétaire, et que pour eux, cette dite inflation n'affecte que principalement les fonctions d'unités de compte et de réserve de valeur de la monnaie, beaucoup d'analyses ont été faites sur la nature de la relation entre l'inflation, la politique de réescompte et de change.

I.2.1. Approche théorique de l'impact de la politique de réescompte s ur

l'inflation

Pour les monétaristes, leur raisonnement part de l'équation quantitative de la monnaie qui exprime le lien entre les transactions et la masse monétaire,

Cette relation s'exprime de la manière suivante : MV=PT (une variante de l'équation de Fisher) où :

V : la vitesse de la circulation de la monnaie c'est-à-dire qu'il représente le nombre

T : représente le volume total des transactions effectuées au cours d'une période

A partir de cette formule, les monétaristes proposent une théorie causale de l'inflation en prenant la vitesse de circulation de la monnaie comme une variable structurelle ; c'est-à-dire constante à court terme et non susceptible d'être influencée par les variations de quantité de monnaie, donc

De plus, le volume des échanges

ne dépend pas non plus de la variable monétaire, mais des seuls facteurs réels, On peut donc écrire que

Tout cela conduit à l'égalité suivante

; ce qui signifie que le taux de croissance des prix (taux d'inflation) est égal à la différence du taux de croissance des transactions et du taux de croissance des moyens de paiement.

Toute variation de prix est le résultat d'une variation de la masse monétaire, Comme nous le montre Bassoni et Beitone (1997) cité par Kadanji, A.,(2005), le prix de la monnaie(le taux d'intérêt) et la quantité de monnaie (masse monétaire) sont étroitement liés.

De ce point de vue, la stabilisation de l'inflation est entre les mains des autorités monétaires qui peuvent décider du niveau général des prix en jouant sur le taux de croissance de la masse monétaire à l'aide des instruments de la politique monétaire. Pour ce faire, la cible principale est le taux d'intérêt qui détermine le coût de la monnaie.

A cet effet, les autorités monétaires effectuent des opérations d'open-market (achat et vente d'effets publics) pour atteindre des objectifs de taux d'intérêt à court terme ou fixer directement le taux d'escompte.

Il faut donc combattre l'inflation de façon vigoureuse avec une limitation de l'évolution de la masse monétaire pour que ce dernier corresponde à celui de l'augmentation des biens et services.

La politique monétaire constitue l'instrument par excellence pour les partisans de la théorie de l'inflation par la demande. La formule

indique quel doit être le taux de croissance de la masse monétaire

si on veut obtenir un taux d'inflation égal à

si les variables

sont prévisibles :

C'est pourquoi le taux directeur (de réescompte) avec une relation directe sur le taux d'intérêt débiteur influence indirectement le niveau d'inflation.

I.2.2. Approche théorique de l'impact de la politique de change sur l'inflation

Le contrôle du taux de change permet de contrôler en dernier ressort une bonne part de l'inflation. En effet, si l'économie est de taille réduite et ouverte sur l'étranger, la variation des prix des biens et services importée a une incidence importante sur l'inflation car les prix à l'importation dépendent de l'évolution du taux de change.

Si le taux de change augmente ce qui traduit la dépréciation de la monnaie nationale, le détenteur de l'actif domestique va s'en défaire en faveur des monnaies étrangères. La dépréciation de la monnaie domestique peut augmenter donc les composants de réserves internationales parmi les contre parties de l'offre de monnaie domestique.

L'inflation peut donc avoir des origines externes (inflation importée) et il faut mettre l'accent sur le taux de change pour lutter contre ce genre d'inflation car selon les littératures, une appréciation de la monnaie nationale reflète une diminution du taux de change qui entraine la désinflation.

Le processus peut être matérialisé par le schéma du cercle vertueux de la monnaie forte présenté par PLIHON.

Schéma n°2 : Cercle vertueux de la monnaie forte sur l'inflation

Amélioration de l'efficacité et de la spécialisation de l'appareil productif

Source : PLIHON D, (1999) P102

L'appréciation de la monnaie nationale est un élément désinflationniste qui entraine la hausse des profits et des investissements, conduisant aux excédents extérieurs.

I.3. Impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation : revue

des études empiriques

Pour bien mener une recherche, il est d'impérieuse nécessité de jeter un coup de regard sur les autres analyses empiriques faites par d'autres chercheurs sur le sujet en rapport avec celui qu'on conduit.

En rapport avec l'analyse empirique de l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation, des études à travers le monde confirment l'idée pour laquelle dans les pays où le taux directeur (appelé taux de refinancement ou taux de réescompte pour certains pays) est bas, l'inflation augmente.

De plus, d'autres études démontrent la hausse de l'inflation provoquée par la hausse du taux de change. Cela peut être observé à travers le tableau suivant qui résulte de la lecture de quelques travaux empiriques faits par les autres.

Tableau n°1. Analyse des études empiriques qui montrent l'effet de la politique

de réescompte et de change sur l'inflation

Source : Nous-mêmes à partir des résultats de la lecture des études empiriques,

I.4. Conclusion du premier chapitre

Au cours de ce premier chapitre, nous avons passé en revue les concepts clés relatifs à la politique de réescompte et de change sur l'inflation. Ainsi, après analyse de la nature et l'origine de l'inflation, le développement exhaustif du fonctionnement de la politique de réescompte nous a révélé que le taux de réescompte (taux de refinancement) qui constitue le taux directeur influence directement le niveau de la masse monétaire, ce qui influe indirectement sur le niveau de l'inflation.

De l'autre coté, les littératures nous ont montré que la politique de change possède une implication significative sur l'inflation. C'est pourquoi DOMINIQUE, P. (1999) explique que le taux de change d'un pays influence le rythme de l'inflation.

Bien évidement, à travers les littératures empiriques, NUBUKPO, K. (2003) montre que l'augmentation des taux d'intérêt directeurs de la BCEAO engendre dans les pays de l'UEMOA une diminution de l'inflation. Cela traduit qu'en cas de diminution du taux directeur, on observe des effets inflationnistes.

Concernant le taux de change, REFK, S. (2007) a démontré à travers les résultats de son étude que la variation du taux de change a un effet négatif et significatif sur l'inflation en Tunisie. Dans ce même pays, une augmentation de 10% de l'inflation (désigné par l'IPC) est influencée par une dépréciation de dinar par rapport au Dollar de 0,53%.

Cette influence du taux de change sur le niveau de l'inflation n'est pas manifeste au Burundi. Pour BARARUZUNZA, F. (2008), le taux de change n'influence pas directement l'inflation car, les effets de la dévaluation sur l'inflation transitent par d'autres canaux comme la fiscalité, la réduction de la consommation de certains biens importés.

Dans le deuxième chapitre qui concerne la collecte des données, l'analyse de l'évolution des indicateurs de l'inflation, du taux de change et de réescompte occupe une place de choix. Par ailleurs, cette étape constitue la phase préparatoire à l'analyse empirique que nous présentons au 3ème chapitre.

CHAPITRE II : ANALYSE DE L'EVOLUTION DES INDICATEURS DE

L'INFLATION, DE LA POLITIQUE DE REESCOMPTE

ET DE CHANGE AU BURUNDI

Ce chapitre constitue un champ d'analyse des données descriptives des indicateurs de l'inflation, de la politique de réescompte et de change au Burundi pour la période de 1980 à 2011. Comme toute collecte de données doit être faite de façon exhaustive et avec précision, le travail non négligeable reste de faire parler les chiffres recueillis par une transformation de ces derniers en graphique, pour pouvoir analyser d'une manière minutieuse leurs impacts sur l'inflation, afin de prévoir les remèdes y relatives.

II.1. Evolution de l'indice des prix à la consommation

L'indice des prix à la consommation a été retenu pour pas mal de pays comme mesure de l'inflation. La méthode de calcul la plus souvent utilisée pour mesurer l'IPC consiste à faire la moyenne des variations de prix d'une période à l'autre pour les divers produits, en prenant comme pondération les dépenses que les ménages leur consacrent en moyenne.

Deux cas spécifiques dont l'indice de Laspeyres et celui de Paasche occupent une place prépondérante dans les études spécialisées et revêtent une importance considérable d'un point de vue théorique pour le calcul de l'Indice des prix à la consommation. Lorsque les quantités sont celles de la période de référence des prix, donc lorsque i = 0, on obtient un indice de Laspeyres.

Par contre, lorsque les quantités sont celles de l'autre période, donc lorsque i= t, on obtient un indice de Paasche. L'indice des prix de Laspeyres, P_L, est défini comme suit :

Au Burundi, même si l'indice des prix à la consommation est calculé par l'Institut des statistiques et des études économiques du Burundi, il est plus utilisé par la banque de la république du Burundi afin de surveiller sur quel point est le niveau de l'inflation.

Le tableau ci-dessous nous montre l'évolution de l'indice des prix à la consommation pour une période de 1980-2011.

Tableau n°2 : Evolution de l'IPC en %(base 1996) au Burundi (1980-2011)

Années	IPC (1996=100)
1980	21,8
1981	24,5
1982	25,9
1983	28
1984	32
1985	33,2
1986	33,8
1987	36,2
1988	40,4
1989	43,3
1990	46,3
1991	50,5
1992	52,4
1993	57,8
1994	66,4
1995	79,2
1996	100
1997	131,2
1998	147,6
1999	152,2
2000	189,6
2001	206,8
2002	204,3
2003	236,6
2004	256,5
2005	289,8
2006	297,7
2007	322,7
2008	401,7
2009	443,9
2010	472,7
2011	518,1

Source : BRB, Rapport annuel (1980-2011)

ISTEEBU, Annuaire statistique (1990-2011)

IPC=Indice des Prix à la Consommation

Au cours de la période considérée, l'indice des prix à la consommation a évolué d'année en année. Ainsi, l'IPC passe de 2,18 en 1980 à 518,1 en 2011,

L'évolution de l'indice des prix à la consommation peut être matérialisée à travers le graphique suivant.

Graphique n°3 : Evolution de l'IPC en %(base 1996) au Burundi

(1980-2011)

IPC=Indice des Prix à la Consommation

L'évolution de l'indice des prix à la consommation montre une tendance inquiétante allant aussi à l'exponentielle croissant pour une période de 1980-2011. Cette augmentation du niveau général des prix marque la dépréciation significative du franc Burundais.

Nous remarquons qu'à partir de l'année 1992, l'IPC a commencé à prendre une allure inquiétante. Cela est dû à la perte du pouvoir d'achat de la monnaie burundaise suite à la crise qui a secoué notre pays. L'année 2011 marque aussi une montée écrasante de l'IPC. Selon le rapport annuel de la BRB(2011), cette dernière année a été marqué par une détérioration du pouvoir d'achat des ménages traduite par une hausse du prix. Cette détérioration s'explique par le renchérissement des produits alimentaires et non alimentaire .

II.2. Evolution du taux de refinancement

Au Burundi, le taux de refinancement dit encore taux d'intérêt directeur, est fixé par la Banque Centrale. Il est un indicateur privilégié pour l'orientation des d'intérêts (débiteur et créditeur).

Ce taux dit de refinancement détermine aussi la quantité de la masse monétaire car, s'il est fixé sur le niveau supérieur, le taux d'intérêt débiteur lui aussi monte, ce qui diminue la création monétaire par la banque de second rang. L'évolution du taux de refinancement s'observe à travers le tableau suivant :

Années	TREF
1980	8,5
1981	8,5
1982	8,5
1983	8,5
1984	8,5
1985	8,5
1986	9
1987	8
1988	8
1989	9,5
1990	10
1991	11
1992	11
1993	10
1994	10
1995	10
1996	10
1997	12
1998	12
1999	12
2000	14
2001	14
2002	15,5
2003	14,5
2004	14,5
2005	14,5
2006	11
2007	10,1
2008	10,1
2009	10,1
2010	8,6
2011	13,3

Dans les six premières années de la période considérée c'est-à-dire de 1980 à1985, nous remarquons que le taux de refinancement de 8,5 est resté statique alors que pour les six dernières années, donc de 2006 à 2011, le taux de refinancement va decrescendo, passant de 11en2006 à 8,6 en 2010, puis remonte à 13,3 en 2011.

Le graphique suivant montre clairement l'évolution comparative de ce taux de refinancement et de l'indice des prix à la consommation pour la période sous étude.

A travers ce graphique, la diminution du taux de refinancement qui est le taux directeur traduit une augmentation de l'indice des prix à la consommation. De 1980 à 1985 le TREF a diminué progressivement tandis que l'IPC augmente quasi fortement.

Le cas le plus frappant est la période de 2003 à 2010 où le TREF a connu une diminution sensible et au contraire l'IPC a monté d'une façon exponentielle. Cela traduit qu'au cours de la période sous étude, le taux de refinancement cause énormément le niveau de l'inflation (désigné ici par l'IPC).

II.3. Evolution de la masse monétaire

Dans plusieurs pays, les agrégats monétaires sont de plusieurs formes et sont variés selon leur composition. Mais, au Burundi, nous n'en disposons généralement que trois agrégats monétaires dont M1, M2 et M3.

L'agrégat M₁ comprend la monnaie liquide, la monnaie fiduciaire et la monnaie scripturale.

La monnaie fiduciaire à l'origine est basée sur la confiance et est constituée des pièces et des billets de banque tandis que la monnaie scripturale est constituée de dépôts à vue.

L'agrégat M₂ ou la masse monétaire comprend le M₁+ les dépôts à terme ou les placements à court terme gérés par les banques qu'on appelle « Quasi-monnaie ».

L'agrégat M₃ comprend le M₂ +les placements à l'échéance (dépôts en devises et les certificats ou les bons de trésors).

Pour notre recherche, nous avons choisi d'analyser la contribution de l'agrégat M₂sur le niveau de l'inflation (désigné par l'IPC). Le M2 est choisi grâce à son caractère significativement contrôlable par la banque centrale pour limiter la quantité de monnaie en circulation. Son évolution s'avère nécessaire pour refléter son incidence sur l'inflation pendant la période considérée (1980-2011).

Le tableau suivant nous montre l'évolution de la masse monétaire pour une période de 1980 à 2011.

Tableau n°4 : Evolution de la masse monétaire au Burundi, en Million de BIF

(1980 à 2011)

Années	M2(en Million de BIF)
1980	15109,3
1981	14509,4
1982	19280,8
1983	17074,9
1984	22283
1985	20350
1986	18873
1987	19668
1988	23314,6
1989	24023
1990	40179,3
1991	46154,2
1992	46105,7
1993	47941,6
1994	56510,2
1995	58186,1
1996	37331,7
1997	43249,2
1998	70274,6
1999	66307,3
2000	106059,4
2001	115254,1
2002	121050,2
2003	169743
2004	193605,3
2005	289123,4
2006	442511,2
2007	330079,1
2008	443117,8
2009	530770,3
2010	638901,1
2011	674511,3

Pour la période considérée, la masse monétaire a passé de 15109,3 en 1980 à 674511,3 en 2011 ; c'est-à-dire une augmentation de 659402, soit 20606,3125 par an.

Cela traduit une forte augmentation de la masse monétaire qui justifie en quelques sortes l'offre excessive de monnaie. Si cette hausse n'est pas proportionnelle à l'accroissement de la production, l'on observe ipso facto une augmentation des prix ; donc de l'inflation.

Le graphique ci-dessous nous montre l'évolution comparée de la masse monétaire et de l'indice des prix à la consommation au Burundi pour une période de 1980 à 2011.

Graphique n°5: Evolution comparée de la masse monétaire (milliard de BIF) et

de l'IPC en %(base 1996) au Burundi (1980-2011)

A travers ce graphique, nous remarquons que la masse monétaire connaît une montée lente pour la période de 1980 à 1988.

La croissance quasi- exponentielle s'observe dans les années qui suivent ; c'est-à-dire à partir de 1999 sauf qu'en 2007 elle a connu une récession en forme d'une cuvette pour reprendre l'allure montante en 2008.

II.4. Evolution du produit intérieur brut

Le produit intérieur brut montre la croissance économique d'un pays sans tenir compte de la nationalité du producteur. La capacité pour le PIB de répondre aux besoins des demandeurs peur traduire le mouvement inflationniste.

Dans la plupart des cas, si le produit intérieur diminue de façon sensible, les prix ont tendance à monter car, il se manifeste l'excès de la demande alors que la quantité offerte n'est pas à mesure de satisfaire tous les demandeurs. Mais, cela n'est possible que si le taux de croissance du PIB n'est pas proportionnel à celui de la masse monétaire.

Tableau n°5 : Evolution du produit intérieur brut au Burundi en Million de

BIF (1980-2011)

Années	PIB (en Million de BIF)
1980	82775,3
1981	87214,5
1982	91169,4
1983	100657,6
1984	118169,7
1985	138790,8
1986	137194,6
1987	139804
1988	151964,5
1989	176742,8
1990	192731,5
1991	209950,7
1992	233717,3
1993	234764,9
1994	286548
1995	309953
1996	265414
1997	346099
1998	404382
1999	460266
2000	511039
2001	549980
2002	584605
2003	644680
2004	748486
2005	860902
2006	986601
2007	1467231
2008	1911139
2009	2205439,5
2010	2565465,3
2011	2895197,3

A travers ce tableau, nous remarquons une augmentation du PIB pour la quasi-totalité de la période sauf en 1996 où nous observons une diminution du PIB.

Ce dernier passe de 82775,3 en 1980 à 2895197,3 en 2011 ; c'est-à-dire une augmentation de 2812422 au cours de la période ; soit 878,881875 % par an.

Le graphique ci-dessous nous montre l'évolution comparative du PIB et de l'IPC au Burundi pendant la période de 1980-2011.

Graphique n°6 : Evolution comparée du PIB en Milliard de BIF et de l'IPC en

%(base 1996) au Burundi (1980-2011)

Source : Nous-mêmes à partir des données du tableau n°5et 2

PIB= Produit Intérieur Brut (converti en milliard pour question d'analyse

graphique)

A travers ce graphique, nous constatons que le PIB croît progressivement pour une période de 1980 à 1995. Une diminution s'observe surtout pour l'année 1996 suite à la situation chaotique de l'embargo ce qui occasionne une faible production intérieure. L'explosion de la production intérieure a repris à partir de 2006.

II.5. Evolution du taux de change

Le taux de change consiste dans la plupart des cas, en un élément déclencheur de l'éclatement de la hausse des prix.

En effet, si le cours de change du franc burundais par rapport au dollar américain augmente, cela suppose que les produits importés soient à un prix élevé. Cela peut se traduire à une simple transmission sur les autres produits nationaux.

Actuellement, dans la plupart des pays, les banques centrales, garantes de la stabilité monétaire, surveillent et régularisent les cours de change. Lorsqu'elles cherchent à influencer l'évolution des cours de change, les autorités monétaires interviennent, souvent conjointement, sur le marché des changes et sur le marché monétaire.

Dans les années2010-2011, la Banque de la République du Burundi a continué à mettre en oeuvre la politique de change basée sur le taux de change flottant qui visait la poursuite de la politique de libéralisation des transactions courantes internationales. La détermination du taux de change est restée fondée sur les mécanismes du marché à travers le marché des enchères symétrique de devises, [BRB, Rapport Annuel 2011].

Le tableau ci-dessous nous permet d'observer l'évolution du taux de change du franc burundais par rapport au dollar américain pour une période de 1980-2011.

Tableau n°6 : Evolution du taux de change du francs burundais par rapport au

dollar américain (1980-2011)

Années	TC
1980	90
1981	90
1982	90
1983	92,95
1984	119,97
1985	120,69
1986	124,17
1987	123,56
1988	140,4
1989	158,67
1990	171,26
1991	181,51
1992	208,3
1993	242,78
1994	252,66
1995	249,76
1996	302,75
1997	352,35
1998	447,77
1999	563,56
2000	720,67
2001	830,35
2002	930,75
2003	1082,6
2004	1100,9
2005	1081,57
2006	1028,97
2007	1119,54
2008	1234,98
2009	1230,13
2010	1230,8
2011	1261,07

De ce tableau, nous remarquons une augmentation inquiétante du taux de change, soit la dépréciation progressive de la monnaie burundaise. A partir de 1980 à 1982, le taux de change du dollar s'est stabilisé à 90 franc burundais.

L'augmentation s'est accentuée de 1983 jusqu'en 2011, passant ainsi de 90 à 1261,07 ; c'est-à-dire une hausse de 1171,07 pour toute la période, soit une augmentation moyenne de 0,366% par an.

L'analyse de l'évolution comparée du taux de change et de l'IPC peut être matérialisée par le graphique suivant.

Graphique n°7 : Evolution comparée du TC (du franc burundais par rapport

au dollar américain) et de l'IPC en %(base1996) pour une

période de 1980 à 2011

A travers ce graphique, nous constatons une allure inquiétante du taux de change qui va dans le même sens que l'évolution de l'IPC (donc l'inflation).

Comme l'indique le graphique, cette augmentation du taux de change manifeste une dépréciation du franc Burundais d'année en année pour la période de 1980-2011, ce qui occasionne la hausse du niveau de l'inflation.

II.6. Evolution du taux d'intérêt débiteur

Le taux d'intérêt débiteur est le taux que les banques de second rang exigent aux personnes tierces et aux entreprises qui demandent des crédits.

Il est amplement considéré comme le coût du crédit. Le taux d'intérêt débiteur est reconnu pour sa qualité d'instrument efficace qui agit très sensiblement sur l'orientation et le volume du crédit.

En effet, si le taux d'intérêt débiteur augmente, l'implication se transmet ipso facto sur le niveau de l'inflation. Mais, des divergences peuvent se manifester car les facteurs liés à l'augmentation du niveau général des prix (donc l'inflation) ne sont pas forcement d'ordre monétaire.

Le tableau suivant nous montre l'évolution du taux d'intérêt débiteur au Burundi pour une période de 1980 à 2011.

Tableau n°7 : Evolution du taux d'intérêt débiteur (en %) au Burundi

(1980-2011)

Années	TID(%)
1980	12
1981	12
1982	12
1983	12
1984	12
1985	12
1986	12
1987	12
1988	12,3
1989	12,7
1990	13,6
1991	13,7
1992	14,2
1993	15,2
1994	15,5
1995	16
1996	17,6
1997	17,7
1998	20,4
1999	20,9
2000	20,3
2001	20,1
2002	20,8
2003	20,6
2004	20,5
2005	20,6
2006	18
2007	17,5
2008	17,1
2009	16,5
2010	15,9
2011	15,3

Source : BRB, Rapport annuel (1980-2011)

TID : Taux d'Intérêt Débiteur

A travers ce tableau, nous remarquons la quasi-stabilité du taux d'intérêt débiteur qui est de 12 pour une période de 1980 à 1987. Dans les dernières années, le taux d'intérêt débiteur a évolué decrescendo, passant de 20,6 en 2005 à 15,3 en 2011.

Cela traduit une diminution du coût du crédit ce qui augmente aux personnes tierces et aux entreprises à juste titre, la possibilité d'emprunter. Nous pouvons analyser comparativement à l'aide d'un graphique l'évolution du taux d'intérêt débiteur et de l'IPC au cours de la période de 1980 à 2011.

Graphique n°8 : Evolution comparée du taux d'intérêt débiteur en % et de

l'IPC en %o au Burundi (1980-2011)

Source : Nous-mêmes à partir des données du tableau n°7et 2

TID : Taux d'Intérêt Débiteur.

IPC : Indice des Prix à la Consommation (converti en %o pour question

d'analyse graphique)

A travers ce graphique, nous remarquons que le taux d'intérêt débiteur reste constant pour une période de 1980 à 1987.

Cet état statique a été suivi par une augmentation du taux d'intérêt débiteur pour une durée allant de 1988 à 1999. Cela traduit une limitation des crédits pour cette période.

Par la suite, le relâchement au niveau du coût du crédit s'est observé dans la période de 2005 à 2011. Cela se remarque par la diminution sensible du taux d'intérêt débiteur, allant de 20,6 en 2005 jusqu'à 15,3 en 2011.

II.7. Conclusion du second chapitre

Dans ce deuxième chapitre, nous avons procédé à l'analyse des données que nous avons prises comme indicateurs de l'inflation, de la politique de réescompte et de change pendant la période de 1980-2011.

Ainsi, comme nous l'avons constaté via les tableaux et graphiques, presque la totalité des variables retenues sont en progression inquiétante et quasi-exponentielle dans la période considérée.

Seul le taux de refinancement et le taux d'intérêt débiteur ont évolué d'une manière lente allant même à une diminution pour les quatre dernières années. La représentation des données recueillies en graphique nous a permis de constater, variable par variable, comment chacune a évolué tout au long de la période considérée.

L'analyse graphique qui compare l'évolution de l'inflation (représentée par l'IPC) et du taux de refinancement nous a révélé l'impact significatif de ce taux sur l'inflation au Burundi. Quand le TREF diminue, l'inflation augmente et au cas contraire, l'inflation diminue, Cela coïncide avec les littératures empiriques prouvées par NUBUKPO (2003). De plus, le graphique comparant l'évolution de l'IPC et le TC nous a montré l'influence positive du taux de change sur l'inflation (désigné par l'IPC). L'augmentation du taux de change cause une augmentation de l'inflation au Burundi. Mais, l'analyse graphique ne nous montre pas plus concrètement l'influence de la politique de réescompte et de change sur l'inflation au Burundi.

C'est donc cette zone d'ombre qui nous pousse à faire une analyse empirique de l'effet de la politique de réescompte et de change sur l'inflation. Cela est traité au cours du troisième chapitre.

CHAPITRE III : IMPACT DE LA POLITIQUE DE REESCOMPTE ET DE

CHANGE SUR L'INFLATION AU BURUNDI : ANALYSE

EMPIRIQUE

L'objectif de ce chapitre est de répondre aux questions suivantes : «La politique de réescompte présente-t-elle un impact sur l'inflation au Burundi ? Qu'en est t-il de l'impact de la politique de change sur l'inflation au Burundi ?». En guise de réponse, nous avons procédé au traitement économétrique des données relatives aux indicateurs de l'inflation en général pendant la période de 1980-2011.

Au cours du présent chapitre, la vérification économétrique de l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation au Burundi nous a permis de porter une conclusion générale en nous basant sur les résultats empiriques.

Pour mieux appréhender, structure par structure, les tests économétriques étudiés, nous avons passé d'abord en revue la théorie de la stationnarité et de la coïntégration des variables qui nous ont permis d'utiliser le modèle à correction d'erreur.

A la fin de ce chapitre, il a été question d'interpréter les résultats à l'aide des différents tests statistiques disponibles sur le logiciel Eviews et une conclusion est dégagée pour clore notre travail.

III.1. Théorie sur la stationnarité d'une série

Le traitement des séries temporelles conduit à rechercher des régularités dans des valeurs passées des séries. Pour que cette démarche ait un sens pour la prévision, il faut que le processus présente une certaine stabilité ou un certain degré d'invariance au cours du temps.

C'est cette idée de stabilité ou d'invariance au cours du temps qui est traduite par la notion statistique de stationnarité. Elle constitue l'un des rapports de la théorie économétrique moderne.

III.1.1. Définition

Selon BOURBONNAIS, R. (2002), si les caractéristiques stochastiques d'une série chronologique, c'est-à-dire son espérance et sa variance se trouvent modifiées dans le temps, la série chronologique est considérée non stationnaire, dans le cas d'un processus stochastique invariant, la série est alors stationnaire.

i) E(Y_t) = E (Y_t+m) = u

t et

m: la moyenne est constante et indépendante du temps.

iii) Cov (Y_t, Y_t+K) = E [(Y_t-

) (Y_t+-

)] = á_k la variance est indépendante du temps.

Régis BOURBONNAIS poursuit en affirmant qu'une série chronologique est stationnaire si elle comporte ni tendance ni saisonnalité et plus généralement aucun facteur n'évoluant avec le temps.

Soulignons que ce concept de saisonnalité d'une série fait appel à celui d'ordre d'intégration.

III.1.2. L'ordre d'intégration d'une série

L'ordre d'intégration d'une série est le nombre de fois qu'il faut différencier une série afin de la rendre stationnaire. Cela implique qu'une série temporelle possède un ordre d'intégration.

Soit une série Y_t, elle est dite intégrée d'ordre «d» s'il convient de la différencier d fois afin de la rendre stationnaire. Les séries stationnaires en niveau sont intégrées d'ordre zéro et sont notées I(0). Quelques fois, il arrive qu'une série Y_tsoit non stationnaire en niveau, dans ce cas, il faut la rendre stationnaire en lui appliquant l'operateur de différence. La série de départ étant Yalors, on teste la stationnarité de la nouvelle série V

Y_t

Si V

est stationnaire, la procédure s'arrête et on conclut que la série est intégrée d'ordre un et est notée I(1). Sinon, il faut continuer le processus jusqu'à ce que la stationnarité soit observée.

Dans ce travail, la stationnarité des séries est testée à l'aide de tests de racine unitaire de Dickey et Fuller d'une part et Philips PERRON d'autre part.

III.1.3. Conduite des tests de racine unitaire

III.1.3.1. Les tests de Dickey et Fuller

Notons que nous distinguons deux tests à savoir le test de Dickey Fuller simple (DF) et le Test de Dickey Fuller augmenté (ADF). La différence entre ces deux tests réside dans le fait que le premier considère que le terme d'erreur est à priori un bruit blanc, c'est-à-dire que les erreurs E_tsont indépendantes, de moyenne zéro et de variance finie

Cependant, il est absurde d'accepter au préalable que l'erreur soit corrélée. Le test de Dickey et Fuller augmenté (ADF) prend en compte une éventuelle corrélation des erreurs.

La construction de ce test de racine unitaire est basée sur l'estimation de trois équations suivantes:

L'équation (3) représente la forme générale. Dans cette équation on a:

variable Y_t en différence première.

C= la constante pour rendre compte du processus non stationnaire aléatoire DS (Differency Stationnary)

T= la variable de tendance avec T= 1,2,.....K, si le coefficient b est statistiquement significatif, on est en présence d'un processus déterministe TS (Trend Stationnary)

_t-i= l'indice de la variable en différence

pour montrer qu'elle est décalée de "i" périodes.

P= la longueur du retard sur les termes en différence première. Cette longueur est telle que l'erreur

= le terme d'erreur.

Précisons en fin que si la longueur du retard P=0, ce test prend le nom Dickey-Fuller simple (DF) et si P>0, on a affaire au test de Dickey -Fuller augmenté (ADF).

III.1.3.2. Formulation des hypothèses et règles de décision

Cette étape a une importance capitale dans l'analyse économétrique, elle permet la détection d'une éventuelle présence de la racine unitaire.

L'hypothèse nulle pour ce test de Dickey et Fuller augmenté(ADF) indique la présence de la racine unitaire lorsqu'elle est acceptée, ce qui indique la non stationnarité de la série. L'hypothèse alternative quant à elle, si elle est accepté, signifie l'absence de la racine unitaire et par voie de conséquence, la stationnarité de la série étudiée. Ces hypothèses sont formulées de façon suivante:

Sous l'hypothèse nulle, si le coefficient ?? de la variable Y_t-1est égal à 0, la série Y_t comporte une racine unitaire, donc elle est dans ce cas non stationnaire.

Au contraire, si l'hypothèse alternative H1est acceptée, ce coefficient est significativement inférieur à 0 et on conclut qu'il ya absence de racine unitaire, autrement dit, la série Y_t est stationnaire.

L'étape suivante sera la prise de décision sur la stationnarité ou la non stationnarité de la série. Dickey et Fuller ont tabulé un test statistique qui permettra cette prise de décision, Alors deux cas se présentent pour ce test:

- si la valeur d'ADF-stat est inférieure à la valeur critique(CV), la série sous étude est stationnaire en niveau et est notée (I(0).

- si par contre la valeur calculée d'ADF-stat dépasse la valeur critique, la série sous étude est non stationnaire ou encore elle est intégrée d'un ordre supérieur ou égal à un.

Lorsque ce deuxième cas se présente, la procédure recommence mais cette fois-ci le test de racine unitaire est conduit sur la série convertie en différence première, ainsi de suite jusqu'à ce que l'ordre exact d'intégration soit déterminé. Dans ce cas, on procède à la dérivation des équations de départ comme suit:

De même si H0 est rejetée, la série Y_test intégrée d'ordre un et est notée I(1). Elle est donc stationnaire en différence première. A ce niveau la procédure de différenciation s'arrête. Si par contre H0 est acceptée, le coefficient de variation d'intérêt

est nulle donc la série est non stationnaire en différence première ou encore la série est intégrée d'un ordre supérieur à un. Dans ce cas, on continue la procédure.

III.1.3.3. Le test de PILLIPS et PERRON

Ce test est aussi utilisé pour analyser la stationnarité d'une série. Il est un complément de celui de Dickey et Fuller. Il se déroule de la manière suivante:

D_y= le déterminant de la matrice Y'Y ou Y est la matrice des variables explicatives du modèle,

= le terme qui apporte un correctif intégrant l'auto corrélation des résidus,

Les règles de décision pour ce test sont les mêmes que celles du test de Dickey et Fuller.

- Si la valeur calculée de PP-stat est inferieure à la valeur critique (CV), la série sous étude est stationnaire.

- Si par contre, la valeur calculée de PP-stat est supérieure à la valeur critique, la série étudiée est non stationnaire.

III.2.Le concept de coïntégration entre les variables

III.2.1. La coïntégration entre deux variables

Soit deux séries X_t et Y_t, on dira que x_t et

y_t sont coïntégrées si les conditions suivantes sont réunies:

- Elles sont affectées d'une tendance stochastique de même ordre d'intégration, c'est-à-dire X_t~>I(b) et Y~>I(b) ;

- une combinaison linéaire de ces séries permet de se ramener à une série d'ordre d'intégration inférieur ;

a₁x_t+a₂Y_t~> I(d-d) avec d

0,[a₁,a₂] est appelé «vecteur de coïntégration ».

Il est à rappeler que l'examen du Test de cinération entre les variables est recommandé si toutes les séries sont non stationnaires en niveau et intégrées de même ordre. Le test de racine unitaire apparait comme un préalable à celui de coïntégration.

III.2.2. Test de coïntégration entre deux variables,

Etape 1: On vérifie que les variables ont le même ordre d'intégration. S'il arrive que les variables soient intégrées du même ordre, on peut s'attendre à une coïntégration entre les variables. Dans le cas contraire, il n'y a pas de risque de coïntégration. On passe à la deuxième étape si les variables sont intégrées du même ordre.

Etape 2: Cette étape consiste à faire une régression entre les variables en utilisant les MCO et on génère le résidu de la régression, ensuite on teste l'ordre d'intégration de la série du résidu.

Supposons que nous avons les variables X_t et Y_t, la relation pourrait être comme suit: Y_t=a₀+a₁X_t+u_t,

Dans ce cas, la relation de coïntégration est acceptée si le résidu issu de cette régression est intégré d'ordre inférieur à l'ordre d'intégration des variables.

Pour vérifier l'ordre d'intégration du résidu issu de la régression, on va utiliser les tests d'ADF et de PP. Si cette hypothèse de coïntégration est acceptée, on estime le modèle à correction d'erreur.

III.2.3. La coïntégration entre plusieurs variables

Dans le domaine de la science économique, il est impossible qu'un phénomène soit expliqué par une seule variable. Il est généralement expliqué par plusieurs variables.

La connaissance de coïntégration entre plusieurs variables revêt une importance capitale car une série stationnaire peut être le résultat d'une combinaison d'une multitude de variables stationnaires.

Nous pouvons généraliser la coïntégration entre plusieurs variables de la manière suivante:

Si les variables Y_tet X_kt sont non stationnaires en niveau et intégrées de même ordre, donc il y a risque de coïntégration. Le résidu

_t est obtenu de la manière suivante :

Si ce résidu est stationnaire et intégré d'un ordre inferieur à l'ordre d'intégration des variables, l'hypothèse de coïntégration entre les variables est acceptée et on peut estimer le modèle à correction d'erreur.

III. 3. Estimation du modèle à correction d'erreur

Engle et Granger(1987) ont démontré que toutes les séries coïntégrées peuvent être représentées par un modèle à correction d'erreur. Cela est connu sous le nom de « Théorème de la représentation de Granger ».

L'objectif de ce modèle est qu'il permet de tirer la relation commune de coïntégration (tendance commune) d'une part et de rechercher la liaison réelle entre les variables d'autre part. Dans notre travail, nous allons estimer le modèle à correction d'erreur(MCE) en adoptant la méthodologie en deux étapes d'Engle et Granger, Cette approche consiste à :

Dans cette équation, le coefficient

qui est une force de rappel ou rattrapage vers l'équilibre doit être significativement négatif.

III.4. Spécification du modèle et présentation des variables

La lecture des études empiriques présentent des modèles diversifiés qui expliquent l'inflation. Ainsi, pour notre travail, nous avons retenu l'équation de l'inflation proposée par Urbain B, et Denis B,A.(2009) où l'inflation (exprimé en logarithme) est fonction de la masse monétaire M2, du taux de change, du produit intérieur brut, de la consommation finale des ménages, des dépenses publiques, de l'indice des prix à l'importation et du terme d'erreur.

LogINFL=a0+a1*LogM2t+a2*LogTCHANGEt+a3*LogPIBt+a4*LogCFMt+a5*LogDPut+a6*LogIPM+a7*LogINFLt-1+åt.

Alors, dans l'équation inspirée des travaux réalisés par d'autres chercheurs, on peut y insérer ou remplacer certaines variables pour rendre adaptatif le modèle.

Ainsi, après le remplacement de certaines variables, le modèle suivant est retenu dans ce travail :

IPC=a0+ a1*M2+a2* PIB +a3*TC +a4TID +a5*TREF+ åt

Les variables à notre disposition et qui sont utilisées dans la régression n'ont pas subies des transformations en logarithmes. Nous avons pris la décision de les utiliser en état brut pour pouvoir les interpréter tels qu'ils sont.

III.5.Test de diagnostic

III.5.1.Test de significativité globale et individuelle des coefficients du modèle

Pour juger si le modèle économétrique est significatif et/ou les variables prises individuellement sont significatives, on a utilisé la valeur de la statistique F de Fisher pour la significativité globale du modèle et la valeur de la statistique t de Student pour la significativité des variables prises individuellement.

Dans l'un comme dans l'autre cas, la significativité est acceptée si la valeur empirique est supérieure à la valeur tabulée ou si la probabilité estimée est inférieure à 5%.

Par ailleurs, la valeur du coefficient de détermination R² et surtout R² ajusté, nous permet de juger de la validité ou non du modèle.

C'est-à-dire la proportion de la variation totale de la variable dépendante due à la présence des variables explicatives. Les erreurs standards de la régression(SER) ont été mises à profit pour analyser la validité du modèle.

II.5.2. Test sur les résidus du modèle

II.5.2.1. Test de normalité

Les mesures de tendances centrales et celles de dispersion, les paramètres de forme (coefficient d'asymétrie et d'aplatissement) et le test de normalité (Jarque-Bera) sont tels que présentés ci-dessous.

L'hypothèse de normalité des termes d'erreur joue un rôle essentiel car elle va préciser la distribution statistique des estimateurs.

C'est donc grâce à cette hypothèse que l'inférence statistique peut se réaliser. L'hypothèse de normalité peut être testée sur les variables du modèle ou sur les termes d'erreur.

Un coefficient d'aplatissement nul n'implique qu'une distribution symétrique; alors qu'un coefficient négatif indique l'asymétrie du côté gauche et un coefficient positif une asymétrie du côté droit.

Concernant le coefficient d'aplatissement, une valeur égale à 3 exprime une distribution normale; alors qu'une valeur supérieure à 3 exprime une distribution moins aplatie que la normale, et la valeur inférieure à 3 indique une distribuions plus aplatie que la normale. La statistique de JB suit sous l'hypothèse de normalité une loi de khi-deux à deux degrés de liberté.

On accepte l'hypothèse si la statistique de JB est inférieure à 5,99% ou si la probabilité est supérieure à 5%. On rejette l'hypothèse de normalité si la statistique est supérieure à 6% ou si la probabilité est inferieure à 5%.

II.5.2.2. Test d'auto corrélation sérielle

Appelé aussi test de Breusch-Godfred, il permet de tester une auto corrélation des erreurs d'un nombre supérieur à l'unité. L'idée générale de ce test est la recherche d'une relation significative entre le résidu et ce même résidu décalé. Le test statistique LM est trouvé à partir du modèle:

2) estimation par les MCO du modèle de l'équation contenant les variables décalées et détermination de R²

La décision est prise par le test de Fisher classique de nullité des coefficients ou alors par la statistique LM=n*R² distribué selon X_(p) lu dans la table, si n*R2

X²_(p) lu dans la table on rejette l'hypothèse d'indépendance des erreurs.

III.5.2.3. Test d'Hétéroscédasticité de White

L'hétéroscédasticité se manifeste lorsque la variance n'est pas constante. Le test de white est effectué à partir des résidus d'une régression par les moindres carrés ordinaire (MCO).

Les résidus trouvés doivent être testés pour déceler l'hétéroscédasticité par une régression auxiliaire des erreurs sur les variables explicatives. On utilise le test de Fisher de nullité des coefficients pour tester les résidus. On test l'hypothèse nulle d'homoscédasticité contre l'hypothèse alternative d'hétéroscédasticité.

Si F trouvé est inferieur à F théorique, on accepte l'hypothèse nulle d'homoscédasticite et le cas contraire, c'est l'hypothèse alternative d'hétéroscédasticité.

III.5.2.4. Test de stabilité du modèle

a) Les tests de cusum et cusum carré

Les tests de cusum en général sont des tests fondés sur la dynamique de l'erreur de prévision et qui permet de détecter les instabilités structurelles des équations d'un modèle au cours du temps.

L'idée sous-jacente est que lorsque les coefficients d'un modèle sont stables, les prévisions hors échantillon auront des probabilités déterminées de se trouver à l'intérieur d'intervalles déterminés à partir des données d'échantillonnage. Le test de cusum carré est fondé sur la somme cumulée des carrés des résidus récursifs .

b) Test de Ramsey

Le "Ramsey Régression Equation Specification Error Test (RESET) test" (Ramsy, 1969) est une spécification de test pour les modèles linéaires.

Spécifiquement, il teste si la variable endogène estimée mise en puissance, peut expliquer la variable du modèle. Dans un cas pareil, le modèle est mal spécifié et ses variables explicatives sont insuffisantes. La probabilité associée au test est alors inférieure à 5%. Dans le cas où le modèle est complet, cette probabilité devient supérieure à 5%.

III.5.3. Résultats et interprétations

D'abord, il est question de calculer, à partir des séries disponibles, les résultats des différents tests et estimations annoncés dans la partie précédente. Il s'agit de procéder dans l'ordre :

- au test de stationnarité des variables du modèle pour valider les conditions de cinération;

- à l'estimation de la relation de long terme qui permet d'obtenir les coefficients du modèle, le sens de la variation des variables explicatives, le R², le R² ajusté, le DW, le t de Student et le F de Fisher;

- à l'estimation de la relation de cout terme à travers la spécification d'un MCE qui permet d'obtenir les mêmes informations que dans l'estimation de la relation de long terme ;

Ensuite, il faut interpréter les résultats obtenus afin d'élucider et d'appréhender le comportement, l'évolution et la significativité des variables.

Enfin, il faut traduire en termes de politique monétaire à appliquer au cas où pour la période déjà prise, il s'avère une inefficacité de la politique monétaire pour l'objectif de la stabilité des prix.

III.5.3.1. Tests de stationnarité des variables du modèle

Nous allons vérifier la stationnarité des variables à l'aide du test d'ADF et de PP. Il n'est pas nécessaire de faire le test de DF dans la mesure où les limites de celui-ci ont été comblées par ADF.

Tableau n°8, Test de stationnarité des variables à niveau

Les variables		Test ADF			Test PP
Les variables		VT	VC à 5%	Stationnaire		VT	VC à 5%	Stationnaire
IPC	C	5,490848	-2,9591	Non		5,490848	-2,9591	Non
IPC	T	0,947350	-3,5614	Non		0,947350	-3,5614	Non
M2	C	2,304709	-2,9591	Non		2,304709	-2,9591	Non
M2	T	0,113942	-3,5614	Non		0,113942	-3,5614	Non
PIB	C	8,202214	-2,9591	Non		8,202214	-2,9591	Non
PIB	T	4,028666	-3,5614	Non		4,028666	-3,5614	Non
TC	C	1,069429	-2,9591	Non		-1,069429	-2,9591	Non
TC	T	1,811299	-3,5614	Non		-1,811299	-3,5614	Non
TID	C	-1,180596	-2,9591	Non		-1,180596	-2,9591	Non
TID	T	0,340133	-3,5614	Non		0,340133	-3,5614	Non
TREF	C	-1,637400	-2,9591	Non		-1,637400	-2,9591	Non
	T	-2,128079	-3,5614	Non		-2,128079	-3,5614	Non

Source : Nous-mêmes à partir des résultats des tests de stationnarité effectués en

Nous trouvons qu'aucune variable n'est stationnaire en niveau. Nous passons au test en différence première.

Tableau n°9. Test de stationnarité des variables en différence première

(1st difference)

Les variables		Test ADF			Test PP
Les variables		VT	VC à 5%	Stationnaire	VT	VC à 5%	Stationnaire
IPC	C	-2,068751	-2,9665	Non	-2,7845556	-2,9627	Non
IPC	T	-5,045480	-3,5731	Oui	-5,339730	-3,5670	Oui
M2	C	-3,006333	-2,9665	Oui	-5,438769	-2,9627	Oui
M2	T	-4,955626	-3,5731	Oui	-7,342002	-3,5670	Oui
PIB	C	-4,513244	-2,9665	Oui	-5,521710	-2,9627	Oui
PIB	T	-5,491721	-3,5731	Oui	-6,204012	-3,5670	Oui
TC	C	-2,887313	-2,9665	Non	-2,920353	-2,9627	Non
TC	T	-2,980975	-3,5731	Non	-2,988440	-3,5670	Non
TID	C	-2,345716	-2,9665	Non	-3,968099	-2,9627	Oui
TID	T	-2,743738	-3,5731	Non	-4,347037	-3,5670	Oui
TREF	C	-3,100859	-2,9665	Oui	-4,735962	-2,9627	Oui
	T	-2,939452	-3,5731	Non	-4,538876	-3,5670	Oui

Source : Nous-mêmes à partir des résultats des tests de stationnarité effectués en

Pour ce test, nous trouvons que parmi les variables testées, toutes sont stationnaires exception faite sur le PIB. Dans le but d'avoir toutes les variables intégrées de même ordre, nous passons au test suivant en seconde différence.

Tableau n°10. Test de stationnarité des variables en seconde différence

(2nd difference)

Les variables		Test ADF			Test PP
Les variables		VT	VC à 5%	Stationnaire		VT	VC à 5%	Stationnaire
IPC	C	-5,040509	-2,9750	Oui		-9,781271	-2,9665	Oui
IPC	T	-5,152963	-3,5867	Oui		-9,636354	-3,5731	Oui
M2	C	-6,518283	-2,9750	Oui		-15,34015	-2,9665	Oui
M2	T	-6,650975	-3,5867	Oui		-15,19539	-3,5731	Oui
PIB	C	-2,849558	-2,9750	Non		-6,319854	-2,9665	Oui
PIB	T	-2,899481	-3,5867	Non		-6,362058	-3,5731	Oui
TC	C	-4,520234	-2,9750	Oui		-5,845784	-2,9665	Oui
TC	T	-4,467581	-3,5867	Oui		-5,752864	-3,5731	Oui
TID	C	-4,294640	-2,9750	Oui		-11,37631	-2,9665	Oui
TID	T	-4,332312	-3,5867	Oui		-11,35896	-3,5731	Oui
TREF	C	-3,303574	-2,9750	Oui		-8,126070	-2,9665	Oui
	T	-3,197111	-3,5867	Non		-7,961070	-3,5731	Oui

Source: Nous-mêmes à partir des résultats des tests de stationnarité effectués en

La variable est stationnaire si la valeur calculée est inferieure à la valeur critique; autrement dit, si la valeur calculée en valeur absolue est supérieure à la valeur critique en valeur absolue.

Par comparaison des valeurs calculées et tabulées, l'analyse du test de racine unitaire sur les six variables du modèle, par le test de Phillips-Perron, montre qu'au seuil de 5%: toutes les variables sont stationnaires en seconde différence I(2).

La combinaison de ces séries est stationnaire bien qu'elles soient coïntégrées de même ordre. Cette caractéristique essentielle nous donne la probabilité d'analyser la dynamique de long terme de l'inflation (désigné par l'IPC) avec des modèles faisant appel aux tests de coïntégration des variables.

Nous avons retenu la méthode d'Engle et Granger pour déterminer l'existence de relation de coïntégration entre les variables .

III.5.3.2. Estimation de la relation de long terme

Après les tests de stationnarité qui nous montrent l'état stationnaire en seconde différence, nous pouvons alors procéder à l'estimation de la relation de long terme par la méthode des Moindres carrées Ordinaires (MCO).

Tableau n°11: Estimation de la relation de long terme par la méthode des

MCO

Dependent Variable: IPC
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 09:07
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
C	-63.53142	14.51950	-4.375594	0.0002
M2	0.000155	4.55E-05	3.399024	0.0022
PIB	9.22E-05	9.78E-06	9.425451	0.0000
TC	0.098982	0.015527	6.374832	0.0000
TID	5.555509	1.213608	4.577680	0.0001
TREF	-0.061632	1.492749	-0.041288	0.9674
R-squared	0.996800	Mean dependent var		157.5969
Adjusted R-squared	0.996185	S.D. dependent var		147.9667
S.E. of regression	9.139782	Akaike info criterion		7.430511
Sum squared resid	2171.926	Schwarz criterion		7.705336
Log likelihood	-112.8882	F-statistic		1619.779
Durbin-Watson stat	1.238435	Prob(F-statistic)		0.000000

R²= 0,99; R² ajusté = 0,99; F Stat =1619,779; Prob (F stat) = 0,0000; DW =1,238

Les valeurs entre parenthèse sont des probabilités qui représentent la significativité des variables.

L'estimation économique montre que parmi les variables identifiées, les variables dont la M2, PIB, TC et le TID sont significatives. Ces dernières influencent positivement l'inflation (désigné par l'IPC).

Les résultats de l'estimation du M2, PIB, TC et le TID indiquent des coefficients positifs et statistiquement significatifs. Une augmentation d'une unité du M2 se traduit par une augmentation de 0,0001547366619de l'inflation; une augmentation d'une unité du PIB se traduit par une augmentation de 9,216849218e-05de l'inflation ; une augmentation d'une unité du TC se traduit par une augmentation de 0,09898192241de l'inflation tandis qu'une augmentation d'une unité du TID se traduit par une augmentation de 5,555509005 de l'inflation.

III.5.3.3. Test de validité du modèle:

- Significativité du modèle: R² et R² ajusté montrent respectivement que les variables indépendantes expliquent à 0,99 et à 0,99 l'IPC.

La statistique F de Fisher (1619,779) montre que les variables explicatives ont globalement une influence sur l'inflation (désigné par l'IPC).

- La statistique de DW (1,238) montre que les erreurs ne sont pas corrélées ou liées.

- Les probabilités associées aux valeurs T de Student montrent que la M2 (0,0022), le PIB (0,0000), le TID (0,0001) et le TC (0,0000) influencent significativement l'inflation (désigné par l'IPC).

III.5.3.4. Test de stationnarité sur le résidu

Après l'estimation de la relation de long terme entre les variables par les MCO, il reste à vérifier si le résidu issu de cette régression est stationnaire.

Tableau n°12. Test de stationnarité sur le résidu en niveau

Le test de racine unitaire sur le résidu montre que celui-ci est stationnaire en niveau, confirmant de ce fait, l'existence d'une relation de cinération. Après le test de coïntégration qui a permis de détecter la présence d'une relation de long terme entre les variables, l'analyse de l'évolution de court terme est amplement justifiée.

III.5.3.5. Estimation de la relation de court terme

L'étude du comportement à court terme requiert la spécification d'un EMC. L'estimation de la relation de court terme à l'aide du logiciel Eviews3 à donné les résultats ci-après:

Tableau n°13: Estimation de la relation de court terme,

Dependent Variable: D(IPC)
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 12:26
Sample(adjusted): 1982 2011
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
C	0.562250	2.368533	0.237383	0.8152
D(IPC(-1))	0.756267	0.244373	3.094727	0.0066
D(M2)	0.000125	5.81E-05	2.156277	0.0457
D(M2(-1))	-0.000166	5.03E-05	-3.301027	0,0042
D(PIB)	7.42E-05	3.09E-05	2.399121	0.0282
D(PIB(-1))	-4.50E-05	3.27E-05	-1.374060	0.1873
D(TC)	0.166069	0,049825	3.333055	0.0039
D(TC(-1))	-0.119660	0.057680	-2.074571	0.0535
D(TID)	-0.873780	2.580296	-0.338636	0.7390
D(TID(-1))	-2,505338	2.221412	-1.127813	0.2751
D(TREF)	2.756828	1.162307	2.371859	0.0298
D(TREF(-1))	-0.236803	2.273980	-0.104136	0.9183
P(-1)	-0.841013	0.209622	-4.012040	0.0009
R-squared	0.912036	Mean dependent var		16.45333
Adjusted R-squared	0.849945	S.D. dependent var		18.36124
S,E, of regression	7.112590	Akaike info criterion		7.060293
Sum squared resid	860.0118	Schwarz criterion		7.667478
Log likelihood	-92.90439	F-statistic		14.68849
Durbin-Watson stat	1.939754	Prob (F-statistic)		0.000001

A partir de ce tableau, nous avons le modèle à correction d'erreur de la fonction de l'indice des prix à la consommation :

Les valeurs entre parenthèses sont des probabilités qui représentent la significativité des variables.

Le coefficient du modèle à correction d'erreur est statistiquement significatif et présente le signe attendu. Cette force de rappel de -0,841 avec sa probabilité de 0,000, traduit l'effet d'ajustement de l'inflation (désigné par l'IPC) à chaque période vers l'équilibre.

L'estimation économétrique montre que parmi les variables explicatives, seules le PIB, le M2, le TC et le TREF sont statistiquement significatives.

Cette significativité n'est pas confirmé sur ces variables décalées d'une période sauf pour la masse monétaire et l'IPC.

Les effets de ces variables significatives sont positifs sur l'indice général des prix, donc l'inflation. Ces effets sont identiques tant à court terme qu'à long terme.

III.5.3.6. Test de validité du modèle

· Test de significativité globale: Globalement, le modèle estimé semble intéressant dans la mesure où la statistique de Fisher (14,688) dont la probabilité (0,000) est inférieure à 5%, R² indique que le modèle explique à 91% les variables de l'inflation (désigné par l'IPC). Le R²ajusté montre que les variables indépendantes expliquent à court terme à 84% l'inflation.

· Le test de Breusch-Godfrey nous fait une attention quant à l'auto corrélation des erreurs. Les résultats de ce test sont fournis dans le tableau suivant.

Ces résultats indiquent la probabilité associée aux statistiques critiques qui est supérieure à une probabilité de 5%. Cela traduit l'absence d'auto corrélation des erreurs. Pour le même objectif de tester la validité du modèle, nous avons aussi étudié le test de White. Voici les résultats du test.

Par ailleurs, le test de Ramsey, avec la probabilité de F-Stat qui est supérieure à5 %, nous montre la suffisance des variables explicatives.

Tableau n°16. Test de Ramsey

Le test de Ramsey (RESET TEST) indique que le modèle dynamique de court-terme est stable: ce test qui présente une probabilité de 7% prouve que le modèle comporte des variables explicatives suffisantes.

Les tests de Cusum et celui de Cusum of Squares que nous avons analysé indiquent que le graphique des résidus ne dépasse pas les limites seuil. Cela se remarque sur les graphiques suivants :

Graphique n°9: Test de CUSUM Graphique n°10 : Test de CUSUM OF

SQUARES

Considérant les résultats de ces tests, le modèle dynamique de court terme est généralement stable.

III.6. Conclusion du troisième chapitre

Au cours de ce troisième et dernier chapitre, nous avons procédé à une analyse empirique des données recueillies sur les statistiques économiques et monétaires du Burundi.

Après avoir fait les tests de stationnarité sur les variables de la régression, nous avons trouvé que ces variables sont stationnaires en seconde différence.

L'analyse de la relation de long terme entre les variables explicatives de la fonction et la variable expliquée nous a conduit à déduire celles qui influencent l'inflation (désigné par l'IPC) dans le long terme.

Les régresseurs utilisés sont : la Masse monétaire, le Produit Intérieur Brut, le Taux de change, le Taux d'intérêt débiteur et le Taux de Refinancement (taux directeur ou taux de réescompte) ; et, la variable expliquée était l'inflation (désigné par l'IPC).

Selon le test des moindres carrés ordinaires, nous avons trouvé que toutes les variables explicatives sauf le taux de refinancement expliquent le modèle.

Cela nous a poussé à affirmer l'existence d'une relation de long terme entre les variables explicatives et la variable dépendante sauf le taux de refinancement qui ne l'a pas. Le test de stationnarité en niveau pour le résidu nous a fait penser à l'existence de la relation de court terme.

C'est dans cette perspective que nous avons procédé à l'estimation de la relation à court terme par le Modèle à Correction d'Erreur.

Les résultats du test nous ont montré que parmi les variables retenues, les variables d'intérêt dont le TC et le TREF ont reflété la significativité dans le court terme. Parmi ces variables, le constat est que le TREF qui n'était pas significatif dans le long terme, l'est dans le court terme.

Ces résultats nous ont conduit à affirmer les effets de court terme de la politique de réescompte et de change sur l'inflation au Burundi.

Les tests de stabilité du modèle que nous avons faits nous ont rassuré le caractère stable dans la période considérée (1980-2011). Les tests que nous avons analysés sont : le test de Cusum, Cusum of squares, test de Ramsey, de White et celui de Breusch-Godfrey.

CONCLUSION GENERALE

L'objectif de notre travail intitulé «Impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation : Cas du Burundi (1980-2011)» était d'analyser l'influence de la politique de réescompte et de change sur l'inflation. Pour y arriver, nous avons procédé à la lecture des documents et à la collecte des données statistiques pour la période considérée. Ces statistiques nous ont aidé dans le traitement et analyse empiriques en vue de vérifier l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation. Dans cette perspective, nous avons organisé notre travail autour de trois chapitres.

Dans le premier chapitre, nous avons d'abord passé en revue les différents concepts-clés relatifs avec notre thème de recherche. C'est par la suite que nous avons développé le fonctionnement de la politique de réescompte et de change. Ainsi, la revue de la littérature que nous avons faite nous a conduit à la confrontation des différentes théories sur la façon dont la politique de réescompte et de change influencent l'inflation. Dans ce même ordre d'idée, nous avons vu que la conception des monétaristes explique l'inflation comme étant toujours d'origine monétaire. Ces idées sont fondées surtout sur l'influence de la masse monétaire qui est elle-même le résultat de la politique de réescompte.

Dans le deuxième chapitre, nous avons procédé à la collecte des données qui nous ont été d'une grande envergure dans l'analyse de l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation au Burundi. A travers les graphiques comparant le taux de change, le taux de réescompte et l'inflation (désigné par l'IPC), nous avons constaté l'influence significative de la politique de réescompte et de change sur l'inflation. Le taux de change du franc burundais par rapport au dollar américain a attesté aussi une augmentation inquiétante, traduisant aussi la dépréciation du franc burundais pour une période de 1980 à 2011.

C'est pour cela que nous avons consacré au troisième chapitre l'analyse empirique de l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation au Burundi. Dans ce chapitre, l'objectif ultime était d'analyser l'existence de la relation de long terme et/ou de court terme entre la variable dépendante qui est l'inflation (désigné par l'IPC) et les variables indépendantes qui sont la M2, le PIB, le TC, le TID et le TREF.

Pour y apporter une analyse consistante, nous avons eu recours aux tests nous conduisant à l'estimation du modèle à correction d'erreurs. Par là, nous avons commencé par le test de stationnarité des variables.

Le constat a été que les variables sont stationnaires après les avoir différenciées deux fois ; elles sont donc intégrées du même ordre 2, soit I(2). Les séries étant intégrées du même ordre, nous avons procédé à l'estimation de la relation de long terme par la méthode des moindres carrées. Ce dernier nous a permis de confirmer qu'à long terme, il y a un impact positif du taux de change sur l'inflation.

Quant à l'estimation de la relation de court terme, les résultats nous ont révélé l'influence significative de la M2, le PIB, le TC ainsi que le TREF sur l'IPC (inflation). Les résultats que nous avons trouvés montrent qu'à court terme comme à long terme, le TC influence positivement l'inflation alors que le TREF l'influence positivement seulement dans le court terme. Les résultats trouvés coïncident avec la théorique quantitative de la monnaie défendu par Milton Friedman.

Certainement, l'augmentation d'année en année de la masse monétaire suite au taux de refinancement appliqué, résultant en fait de la politique de réescompte explique l'inflation observée. La diminution du taux de refinancement traduit la diminution du coût du crédit. Cela augmente la masse monétaire et traduit ainsi l'inflation monétaire. De plus, la dépréciation du franc burundais par rapport au dollar américain, passant de 90 en 1980 à 1261,07 en 2011 marque un pas géant dans l'augmentation des prix. Dans le court terme, nous confirmons la première hypothèse qui présumait l'impact positif de la politique de réescompte sur le niveau d'inflation au Burundi. La deuxième hypothèse qui prédisait l'impact positif de la politique de change sur le niveau de l'inflation a été aussi affirmée dans le long et court terme.

Tout au long de notre travail, nous avons essayé d'expliquer l'impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation. Néanmoins, nous ne pouvons pas prétendre épuiser toutes les interrogations en rapport avec le thème de notre travail d'autant plus qu'il peut y avoir d'autres relations, autres que celles trouvées.

C'est la raison pour laquelle nous incitons d'autres chercheurs pour y apporter des approfondissements en tenant compte des autres facteurs qui nous auraient échappé. Nous acceptons favorablement les diverses critiques à l'égard des résultats que nous avons trouvés.

- de prendre des mesures prudentielles de la politique de change pour réduire la hausse exponentielle du taux de change ;

- de surveiller le taux de refinancement, qui est le résultat de la politique de réescompte, pour éviter les pressions inflationnistes dues à la réduction du coût des crédits distribués par le système bancaire ;

- de surveiller le taux de croissance de la masse monétaire de façon à rester proche du taux de croissance de la production intérieure ;

- d'orienter la politique monétaire vers le financement des activités productrices des biens et services, sans quoi elle se révélera aussi inefficace.

- promouvoir l'agriculture d'exportation en améliorant la filière café et thé pour encaisser les devises ;

- mener une politique de création d'emploi allant dans le sens d'augmenter la production.

BIBLIOGRAPHIE

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2. http//www,Trader-finance,fr/lexique-finance/définition-lettre-P/politique-monétaire,html

ANNEXES

Années	IPC (1996=100)	M2 en million de FBU	PIB en million de FBU	TC (du fr Bu par rapport au Dollar US)	TID(%)	TREF(%)
1980	21,8	15109,30	82775,3	90,00000	12,00000	8,500000
1981	24,5	14509,40	87214,5	90,00000	12,00000	8,500000
1982	25,9	19280,80	91169,40	90,00000	12,00000	8,500000
1983	28	17074,90	100657,6	92,95000	12,00000	8,500000
1984	32	22283,00	118169,7	119,9700	12,00000	8,500000
1985	33,2	20350,00	138790,8	120,6900	12,00000	8,500000
1986	33,8	18873,00	137194,6	124,1700	12,00000	9,000000
1987	36,2	19668,00	139804,0	123,5600	12,00000	8,000000
1988	40,4	23314,60	151964,5	140,4000	12,30000	8,000000
1989	43,3	24023,00	176742,8	158,6700	12,70000	9,500000
1990	46,3	40179,30	192731,5	171,2600	13,60000	10,00000
1991	50,5	46154,20	209950,7	181,5100	13,70000	11,00000
1992	52,4	46105,70	233717,3	208,3000	14,20000	11,00000
1993	57,8	47941,60	234764,9	242,7800	15,20000	10,00000
1994	66,4	56510,20	286548,0	252,6600	15,50000	10,00000
1995	79,2	58186,10	309953,0	249,7600	16,00000	10,00000
1996	100	37331,70	265414,0	302,7500	17,60000	10,00000
1997	131,2	43249,20	346099,0	352,3500	17,70000	12,00000
1998	147,6	70274,60	404382,0	447,7700	20,40000	12,00000
1999	152,2	66307,30	460266,0	563,5600	20,90000	12,00000
2000	189,6	106059,4	511039,0	720,6700	20,30000	14,00000
2001	206,8	115254,1	549980,0	830,3500	20,10000	14,00000
2002	204,3	121050,2	584605,0	930,7500	20,80000	15,50000
2003	236,6	169743,0	644680,0	1082,600	20,60000	14,50000
2004	256,5	193605,3	748486,0	1100,900	20,50000	14,50000
2005	289,8	289123,4	860902,0	1081,570	20,60000	14,50000
2006	297,7	442511,2	986601,0	1028,970	18,00000	11,00000
2007	322,7	330079,1	1012811,	1119,540	17,50000	10,10000
2008	401,7	443117,8	1314112,	1234,980	17,10000	10,10000
2009	443,9	530770,3	1637200,	1230,130	16,50000	10,10000
2010	472,7	638901,1	1843900,	1230,800	15,90000	8,600000
2011	518,1	674511,3	2356000,	1261,07	15,3	13,3

Source : BRB, Rapports annuels (1980-2011) ; ISTEEBU, Annuaire des statistiques du Burundi (1990-2011)

IPC=Indice des Prix à la Consommation ; M2= Masse monétaire ; PIB= Produit Intérieur Brut ; TC=Taux de Change du franc Burundais par rapport au dollar

Annexe 2. Résultats du test de Breush-Godgfrey pour la relation de long terme

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic	4,672208	Probability		0,019331
Obs*R-squared	8,967657	Probability		0,011290

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 11:25
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
C	2,837956	12,87142	0,220485	0,8274
M2	-3,15E-05	4,18E-05	-0,754744	0,4577
PIB	6,42E-06	8,94E-06	0,718193	0,4796
TC	0,005473	0,013852	0,395140	0,6962
TID	-0,967549	1,117509	-0,865808	0,3952
TREF	0,970593	1,357731	0,714864	0,4816
RESID(-1)	0,595137	0,201476	2,953889	0,0069
RESID(-2)	-0,412926	0,202641	-2,037725	0,0527
R-squared	0,280239	Mean dependent var		-3,89E-14
Adjusted R-squared	0,070309	S,D, dependent var		8,370312
S,E, of regression	8,070696	Akaike info criterion		7,226674
Sum squared resid	1563,267	Schwarz criterion		7,593108
Log likelihood	-107,6268	F-statistic		1,334916
Durbin-Watson stat	1,722157	Prob(F-statistic)		0,277352

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	2,605487	Probability		0,030956
Obs*R-squared	17,71880	Probability		0,059896
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 11:28
Sample: 1980 2011
Included observations: 32
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
C	-1900,717	914,8952	-2,077525	0,0502
M2	-0,005822	0,002635	-2,209295	0,0384
M2^2	8,90E-09	4,08E-09	2,180043	0,0408
PIB	0,001937	0,000796	2,433415	0,0240
PIB^2	-6,60E-10	2,75E-10	-2,395431	0,0260
TC	-1,444639	1,013110	-1,425944	0,1686
TC^2	0,000710	0,000601	1,181696	0,2505
TID	330,6423	118,9271	2,780209	0,0112
TID^2	-9,872201	3,483468	-2,834016	0,0099
TREF	-150,6347	155,5312	-0,968518	0,3438
TREF^2	9,275537	6,994250	1,326166	0,1990
R-squared	0,553712	Mean dependent var		67,87269
Adjusted R-squared	0,341195	S,D, dependent var		109,0639
S,E, of regression	88,52368	Akaike info criterion		12,07070
Sum squared resid	164565,3	Schwarz criterion		12,57455
Log likelihood	-182,1313	F-statistic		2,605487
Durbin-Watson stat	2,317003	Prob(F-statistic)		0,030956

ADF Test Statistic	-3,666615	1% Critical Value*		-2,6395
		5% Critical Value		-1,9521
		10% Critical Value		-1,6214
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root,
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(P)
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 11:52
Sample(adjusted): 1981 2011
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
P(-1)	-0,619350	0,168916	-3,666615	0,0009
R-squared	0,309447	Mean dependent var		0,035404
Adjusted R-squared	0,309447	S,D, dependent var		9,468810
S,E, of regression	7,868536	Akaike info criterion		6,995347
Sum squared resid	1857,416	Schwarz criterion		7,041605
Log likelihood	-107,4279	Durbin-Watson stat		1,738251
PP Test Statistic	-3,666615	1% Critical Value*		-2,6395
		5% Critical Value		-1,9521
		10% Critical Value		-1,6214
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root,
Lag truncation for Bartlett kernel: 0		( Newey-West suggests: 3 )
Residual variance with no correction				59,91664
Residual variance with correction				59,91664
Phillips-Perron Test Equation
Dependent Variable: D(P)
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 11:53
Sample(adjusted): 1981 2011
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
P(-1)	-0,619350	0,168916	-3,666615	0,0009
R-squared	0,309447	Mean dependent var		0,035404
Adjusted R-squared	0,309447	S,D, dependent var		9,468810
S,E, of regression	7,868536	Akaike info criterion		6,995347
Sum squared resid	1857,416	Schwarz criterion		7,041605
Log likelihood	-107,4279	Durbin-Watson stat		1,738251

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic	0,214115	Probability		0,809681
Obs*R-squared	0,832688	Probability		0,659454
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 15:09
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
C	-0,426958	2,579715	-0,165506	0,8708
D(IPC(-1))	0,036066	0,286506	0,125883	0,9015
D(M2)	-6,16E-06	6,34E-05	-0,097201	0,9239
D(M2(-1))	-4,56E-06	6,33E-05	-0,072020	0,9435
D(PIB)	6,09E-07	3,25E-05	0,018732	0,9853
D(PIB(-1))	-2,03E-06	3,80E-05	-0,053385	0,9581
D(TC)	-0,000174	0,053814	-0,003237	0,9975
D(TC(-1))	0,004040	0,061061	0,066169	0,9481
D(TID)	0,487840	2,833692	0,172157	0,8656
D(TID(-1))	-0,037855	2,336806	-0,016199	0,9873
D(TREF)	-0,209795	1,261508	-0,166305	0,8701
D(TREF(-1))	0,226337	2,773208	0,081615	0,9360
P(-1)	-0,194240	0,386953	-0,501974	0,6230
RESID(-1)	0,202305	0,542622	0,372830	0,7145
RESID(-2)	0,271108	0,446288	0,607474	0,5526
R-squared	0,027756	Mean dependent var		-2,15E-15
Adjusted R-squared	-0,879671	S,D, dependent var		5,445694
S,E, of regression	7,466106	Akaike info criterion		7,165477
Sum squared resid	836,1411	Schwarz criterion		7,866076
Log likelihood	-92,48216	F-statistic		0,030588
Durbin-Watson stat	1,829962	Prob(F-statistic)		1,000000

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	0,928540	Probability		0,602119
Obs*R-squared	24,50247	Probability		0,433186
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 15:20
Sample: 1982 2011
Included observations: 30
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
C	47,62008	52,62199	0,904946	0,4070
D(IPC(-1))	-1,331316	9,704250	-0,137189	0,8962
(D(IPC(-1)))^2	-0,133297	0,152347	-0,874958	0,4216
D(M2)	0,001444	0,004736	0,304955	0,7727
(D(M2))^2	2,98E-08	3,81E-08	0,782341	0,4694
D(M2(-1))	0,005615	0,002612	2,149783	0,0843
(D(M2(-1)))^2	-3,23E-08	8,10E-08	-0,398271	0,7069
D(PIB)	-0,001015	0,002145	-0,473476	0,6558
(D(PIB))^2	1,38E-09	4,87E-09	0,284466	0,7875
D(PIB(-1))	-0,004448	0,002457	-1,809928	0,1301
(D(PIB(-1)))^2	1,14E-08	6,19E-09	1,836485	0,1257
D(TC)	0,474470	1,953449	0,242888	0,8177
(D(TC))^2	-0,003468	0,016138	-0,214894	0,8383
D(TC(-1))	2,726456	2,742539	0,994136	0,3658
(D(TC(-1)))^2	-0,008859	0,024436	-0,362537	0,7318
D(TID)	81,29759	79,53506	1,022160	0,3536
(D(TID))^2	-8,793238	54,04407	-0,162705	0,8771
D(TID(-1))	-214,9288	176,3760	-1,218583	0,2774
(D(TID(-1)))^2	69,33279	88,56694	0,782829	0,4692
D(TREF)	35,54472	35,98182	0,987852	0,3686
(D(TREF))^2	-4,806475	18,36689	-0,261692	0,8040
D(TREF(-1))	27,32806	31,06521	0,879700	0,4193
(D(TREF(-1)))^2	-40,15625	28,78879	-1,394857	0,2219
P(-1)	-1,807167	5,328450	-0,339154	0,7483
P(-1)^2	0,480048	0,343598	1,397122	0,2212
R-squared	0,816749	Mean dependent var		28,66706
Adjusted R-squared	-0,062857	S,D, dependent var		52,49380
S,E, of regression	54,11845	Akaike info criterion		10,69513
Sum squared resid	14644,03	Schwarz criterion		11,86280
Log likelihood	-135,4270	F-statistic		0,928540
Durbin-Watson stat	2,722636	Prob(F-statistic)		0,602119

Ramsey RESET Test:
F-statistic	3,174679	Probability		0,070843
Log likelihood ratio	10,58914	Probability		0,005019
Test Equation:
Dependent Variable: D(IPC)
Method: Least Squares
Date: 09/07/13 Time: 16:16
Sample: 1982 2011
Included observations: 30
Variable	Coefficient	Std, Error	t-Statistic	Prob,
C	1,275645	2,143390	0,595153	0,5606
D(IPC(-1))	-0,061156	0,400562	-0,152676	0,8807
D(M2)	1,58E-05	6,78E-05	0,233170	0,8188
D(M2(-1))	0,000170	0,000195	0,874274	0,3958
D(PIB)	-2,88E-05	5,42E-05	-0,532054	0,6025
D(PIB(-1))	-7,40E-05	4,26E-05	-1,735708	0,1031
D(TC)	-0,040344	0,097166	-0,415209	0,6839
D(TC(-1))	0,034014	0,081680	0,416435	0,6830
D(TID)	4,838696	3,686334	1,312604	0,2090
D(TID(-1))	0,655045	2,427877	0,269801	0,7910
D(TREF)	-1,888757	2,115687	-0,892739	0,3861
D(TREF(-1))	-0,534054	2,059144	-0,259357	0,7989
P(-1)	0,070023	0,415755	0,168424	0,8685
FITTED^2	0,058965	0,023666	2,491519	0,0249
FITTED^3	-0,000447	0,000183	-2,442606	0,0274
R-squared	0,938197	Mean dependent var		16,45333
Adjusted R-squared	0,880514	S,D, dependent var		18,36124
S,E, of regression	6,346873	Akaike info criterion		6,840654
Sum squared resid	604,2419	Schwarz criterion		7,541253
Log likelihood	-87,60982	F-statistic		16,26478
Durbin-Watson stat	2,038696	Prob(F-statistic)		0,000001

Impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation: cas du Burundi(1980-2011)