3.4- Dynamique du modèle et Analyse des
résultats
L'objet de cette partie, l'une des plus importantes du
modèle, est d'étudier la dynamique de la modélisation VAR
à travers les différents scénarios possibles. Cette
étude nous permettra, en fait, à travers les mécanismes de
réponses aux chocs ou réponses impulsionnelles et la
décomposition de la variance, de mesurer d'abord l'impact de la
variation des différents chocs sur chacune des variables et ensuite
l'apport de ces chocs à la variance de l'erreur de prévision.
? Réponses au choc
La réponse aux chocs représente l'effet d'un
choc, d'une innovation sur les valeurs courantes et futures des variables
endogènes. La réalisation des scénarios de réponse
aux chocs constitue l'une des principales préoccupations du processus
VAR dans les applications empiriques de notre modèle. Le marché
des changes en Haïti, mettant en évidence le dollar et la gourde,
est susceptible de connaître des variations relatives au comportement de
ces derniers à
« Etude de l'impact des transferts privés de la
diaspora sur le taux de change en Haïti : Octobre 1992 à
Septembre
2007 »
[Novembre 2009]
une période bien déterminée. En effet, en
vertu de la théorie économique, un choc sur le volume de dollar
sur le marché se répercute instantanément sur le taux de
change et dès fois même sur l'inflation. Pour étudier la
structure des chocs sur les différentes variables, il s'avère
important de déterminer l'ordre dans lequel les différentes
variables sont enregistrées, car les ordres de placements
différents donnent des résultats différents. Par rapport
à certaines théories économiques et au contexte de notre
étude, nous imaginons que les transferts augmentent automatiquement la
masse monétaire, pendant que cette dernière est susceptible
d'agir sur le taux de change dont la variation se répercute sur
l'inflation. De ce fait, nous avons retenu l'ordre suivant :
VTRANS-VM2-VTXCH-VIPC.
Les graphiques ci-après retracent les fonctions de
réponse impulsionnelle. Les courbes en pointillé
représentent l'intervalle de confiance. Dans notre analyse nous
considérons que l'amplitude du choc est égale à une fois
l'écart-type et l'on s'intéresse aux effets du choc sur 18
périodes. Le graphique 5 indique qu'un choc de 1% sur la variation des
transferts a un impact très faible sur la variation du taux de change.
Tandis qu'au niveau du graphique 6 on peut remarquer qu'un choc sur le taux de
croissance du taux de change n'a pas d'impact sur la variation des transferts,
ce qui explique que les courbes relatives à la variation des transferts
partent de l'origine.
Graphe 5- Réponse du taux de change à 1
Graphique 6- Réponse des transferts à 1
choc de 1% sur les transferts privés. choc de 1%
du taux de change
.020 .015 .010 .005 .000 -.005 -.010 -.015 -.020
R e s p o n s e o f V T X C H t o C h o l e s k y
O n e S .
D . V T R A N S I n n o v a t i o n
2 4 6 8 10 12 14 16 18
Response of VTRANS to Cholesky
42
One S.D. VTXCH Innovation
|
.08 .06 .04 .02
.00 -.02 -.04
|
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
43
« Etude de l'impact des transferts privés de la
diaspora sur le taux de change en Haïti : Octobre 1992 à
Septembre
2007 »
[Novembre 2009]
Nous pouvons observer, entre autre, qu'un choc de 1% sur le
taux de croissance des transferts se répercute faiblement sur le taux de
change. L'impact du choc atteint son minimum après 2 mois (-0.8) et
devient positif après 3 mois (0.3%). L'impact du choc disparaît
totalement après 4 mois. C'est pourquoi l'analyse des fonctions de
réponses impulsionnelles ne nous permet pas de calculer aussi l'effet
d'un choc du taux de change sur l'inflation. Les résultats montrent que
la réponse du taux de change à un choc initial sur les transferts
n'est pas instantanée. Entre autre, après 7 mois, un choc de 1%
sur le taux de change n'a pas d'impact sur la variation des transferts.
L'impact atteint son maximum après 2 mois (0.3%).
? Décomposition de la
variance
Dans l'objectif de calculer la contribution de chacune des
innovations à la variance de l'erreur de prévision, nous avons
été amenés à compléter les fonctions de
réponses pulsionnelles par la décomposition de la variance de
l'erreur de prévision. Pour y parvenir, nous allons écrire la
variance de l'erreur de chacune des variables sur un horizon h où h
allant de 1 à 12 mois ou périodes, ensuite on rapporte chacune de
ces variances à la variance totale pour obtenir son poids relatif en
pourcentage.
Les principaux résultats relatifs à
l'étude de la décomposition de la variance montrent que la
variance de l'erreur de prévision du taux de croissance du taux de
change est due pour 93.7% à ses propres innovations, pour 6% à
celles de VTRANS, pour 0.3% à celles de VM2 et pour 0% à celles
du taux de croissance de l'Indice des Prix à la Consommation (IPC).
Tableau 5: Décomposition de la variance de
l'erreur du taux de croissance du taux de change
|
Période
|
S.E.
|
VTRANS
|
VM2
|
VIPC
|
VTXCH
|
|
1
|
0.038887
|
3.643841
|
0.001409
|
0.000000
|
96.35475
|
|
2
|
0.041380
|
5.751946
|
0.298667
|
0.005163
|
93.94423
|
|
3
|
0.041761
|
5.970596
|
0.299078
|
0.005350
|
93.72498
|
|
4
|
0.041819
|
5.986196
|
0.300157
|
0.005349
|
93.70830
|
|
5
|
0.041827
|
5.986949
|
0.300575
|
0.005350
|
93.70713
|
|
6
|
0.041828
|
5.986964
|
0.300640
|
0.005351
|
93.70704
|
|
7
|
0.041828
|
5.986964
|
0.300647
|
0.005351
|
93.70704
|
|
8
|
0.041828
|
5.986964
|
0.300647
|
0.005351
|
93.70704
|
|
9
|
0.041828
|
5.986964
|
0.300647
|
0.005351
|
93.70704
|
|
10
|
0.041828
|
5.986964
|
0.300647
|
0.005351
|
93.70704
|
44
« Etude de l'impact des transferts privés de la
diaspora sur le taux de change en Haïti : Octobre 1992 à
Septembre
2007 »
[Novembre 2009]
|
11
|
0.041828
|
5.986964
|
0.300647
|
0.005351
|
93.70704
|
|
12
|
0.041828
|
5.986964
|
0.300647
|
0.005351
|
93.70704
|
Cholesky Ordering : VTRANS VM2 VTXCH VIPC
Source : Calcul des Auteurs à partir d'Eviews
4.1
Les différents résultats émanés de
l'analyse des fonctions de réponses pulsionnelles et la
décomposition de la variance montrent que l'impact de la variation des
transferts privés de la diaspora sur le taux de change n'est que de
très courte durée. Ces résultats sont bien
spécifiques et propres à l'économie haïtienne en
raison d'une présence très forte de la Banque Centrale
haïtienne, sur le marché des changes, qui contrôle
strictement sur le marché les rentrées des transferts de devises
de la diaspora.
Ces observations et ces constats nous amène à
accepter l'hypothèse qui a été formulée à
savoir : `'Etant une rentrée de devises, le volume des transferts
répercute sur le taux de change en Haïti». Cette faiblesse
observée au niveau de l'impact de la variation des transferts sur le
taux de change peut être attribuée aux politiques de la BRH dans
le cadre de son objectif et son rôle de stabiliser le cours de la gourde
par rapport au dollar. La BRH se montre de plus en plus très active sur
le marché des changes en achetant et vendant des devises
dépendamment du volume de dollar qui circule dans l'économie.
Les techniques utilisées et la période que nous
avons considérée pour modéliser le phénomène
possèdent, toutefois, certaines limites. Ce qui nous empêche de
mieux étudier l'impact de la variation des transferts privés sur
le taux de change en Haïti. La littérature verbale a souvent
sous-entendu que déjà que l'impact existe dans le cadre de
l'économie haïtienne. Il serait, en fait, intéressant
d'effectuer une pareille étude en élargissant la période
d'étude et en ajoutant d'autres variables susceptibles d'influencer le
taux de change.
Disposer, entre autre, de très bonnes informations et
de statistiques fiables auprès des institutions pourrait mieux nous
éclairer, dans une certaine mesure, sur le canal par lequel passe les
transferts pour agir sur le taux de change et nous permettrait d'aboutir en
quelque sorte à des meilleurs résultats concernant l'étude
de l'impact des transferts privés de la diaspora sur le taux de change
en Haïti.
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diaspora sur le taux de change en Haïti : Octobre 1992 à
Septembre
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