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:
Soit une série Yt expliquée par K
variables indépendantes Xt
Yt=a0+â1X1t+â2X2t+...+âkXkt+  t
Si les variables Yt et Xkt 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 :
  t=Yt-â0-â1X1t-â2X2t-...,âkXkt
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 :
§ Estimer par les MCO la relation de long terme et
à calculer le résidu,
§ Estimer par les MCE la relation du modèle
dynamique à Court terme
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.
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