La transition vers un système d'inflation comprend le
mécanisme de transfert monétaire. À cette fin, nous
utilisons des modèles VAR et des fonctions de réponse
impulsionnelle pour comprendre la transmission monétaire et les
mécanismes cibles.
Le modèle VAR peut être exprimé comme la
matrice suivante :
???? = ? ????????-??
?? + ???? (1)
??=0
Avec X est un vecteur colonne des variables, A est la matrice
carrée des coefficients à estimer, ?? est le vecteur des
résidus et n est le nombre de retards.
L'équation (1) prouve que chaque variable
endogène du modèle dépend de son propre passé et
des valeurs retardées des autres variables. Le vecteur des
résidus a une valeur de ????à chaque instant t, ce qui ne peut
pas être prouvé dans le passé de X. ainsi, ??
reflète des impulsions inattendues sur chaque variable du
modèle.
La représentation VAR peut aussi s'écrire sous la
forme :
??(??)???? = ???? (2)
Avec A(L) est un polynôme de
retard tel que :
??(0) = ???? Et ??(????) = 0 et ??(????, ????') = ??
Avec In est la matrice d'identité. L'écriture
de la moyenne mobile de cette représentation VAR présente un
intérêt particulier et donne lieu à une VAR canonique ou
structurelle, selon que des contraintes d'impulsion sont imposées ou
non. Après décomposition de Wold, la représentation de la
moyenne mobile du VAR s'écrit :
xt = C(L)ft =
A(L)-ift (3)
C (L) est la matrice de coefficients cils. En fait, le
multiplicateur dynamique cils est un élément de la ligne i et e
de la colonne j de la matrice cs. cils traduit l'effet
d'un choc de la variable j sur
la variable i pour un horizon s. La matrice cs
traduit ensuite les réponses de la variable xt aux
innovations. Cependant, dans le cas où les arriérés
(innovations) sont corrélés, l'estimation directe du
modèle n'a plus aucune signification économique.
Dorénavant, on ne peut plus séparer l'influence d'une innovation
sur une variable du changement qu'elle peut associer à toutes les
innovations impliquées. En supposant que ce problème
d'autocorrélation des résidus, Sims propose une
représentation récursive des résidus. Sur la base d'une
décomposition de type Choleski de la matrice de covariance des
innovations, nous obtenons un VAR récursif sous la forme suivante :
fit = Ait
f2t = m2i+Azt
.
.
fnt = mniAit + mn2A2t +
·
·
· + mn,n-1An-1,t + Ant
A est le vecteur de chocs structurels non liés, qui
constitue l'impulsion réelle.
Ce type d'identification récursive est critiqué
car la restriction n'aboutit pas toujours à une matrice triangulaire M
de coefficients. De plus, la limite de temps du choc d'impulsion
nécessite un débit de données plus élevé.
Les critiques travaillant sur la forme récursive d'identification des
chocs ont conduit les chercheurs à développer de nouvelles
méthodes au-delà de la triangularité de la matrice M.
Parmi les chercheurs figurent Sims (1986), Olivier J. Blanchard et Danny Quah
(1989) et Jordi Gali (1992) ont utilisé les contraintes à long
terme et à court terme pour identifier les chocs structurels
At. Pour expliquer ces nouvelles approches, nous partons d'une forme
structurelle et réduite du modèle, exprimée comme suit
:
Xt = Ei=i Aixt-i + MAt (4)
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Avec ft = MAt ;MM' = E
;At sont les chocs structurels.
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Sous la forme moyenne mobile, nous obtenons la forme suivante
:
???? = ??(??)????= ??(??)???? = ??(??)????
La transformation de la forme VAR standard vers la forme
structurelle consiste à trouver le lien entre l'innovation ???? et le
choc structurel ????. Cette identification est basée sur la
détermination des coefficients qui traversent la matrice M.
Comme l'égalité MM'=?? et la symétrie de ??
fournit ??(??+1)
2 restrictions, l'identification exige
l'imposition de ??(??-1)
2 , avec n : le nombre de variables.
En se référant à Gali (1992), on peut
imposer des contraintes à la fois à long terme et à court
terme à Blanchard et Kwa (1989). En fait, selon Blanchard et Quah
(1989), les contraintes à long terme indiquent que certains chocs
nominaux ou chocs de demande n'ont pas d'impact à long terme sur le
niveau de certaines variables. Les contraintes à court terme, quant
à elles, reflètent l'effet instantané de certaines
impulsions structurelles sur certaines variables, et donc l'inefficacité
de certains coefficients. Après l'afflux de capitaux, l'utilisation de
la méthode des vecteurs autorégressifs pour analyser les
fluctuations cycliques de la Tunisie nécessite de réguler la
structure du modèle VAR à utiliser. Depuis le modèle VAR
sera utilisé.
Comme le modèle VAR ne fonctionne bien qu'avec un
nombre limité de variables, vous devez les choisir judicieusement. Afin
de sélectionner les variables les plus appropriées, il est
nécessaire d'étudier à l'avance les différents
types de chocs affectant l'économie tunisienne.
