Memoire Online - Les importations et l'inflation en RDC.

Mémoire présenté et soutenu publiquement en vue de l'obtention de grade de licence sciences économiques

INTRODUCTION

Le débat sur les déterminants de l'inflation est au coeur de toutes banques centrales, non seulement parce que la maitrise de l'inflation est l'un de leurs objectifs privilégiés depuis les années soixante-dix, mais aussi et surtout en raison du rôle que jouées les banques centrales dans la régulation des tensions inflationnistes.

L'outil monétaire peut en effet représenter un bon instrument de stimulation de l'activité et de lutte contre la vie chère lorsque les mécanismes de transmission de la politique monétaire sont fonctionnels. La maitrise des sources de l'inflation s'avère donc primordiale à la compréhension des stratégies et orientations des politiques monétaires, car il serait vain pour une quelconque banque centrale de chercher à stabiliser les prix sur lesquels elle n'a aucune, ou très peu d'influence.

Ceci est d'autant plus important que les chocs sur les prix peuvent revêtir une forme transitoire ou permanente et nécessiter selon les cas, l'intervention ou non de la banque centrale.

Cependant, selon le principe de « neutralité de la monnaie » il est généralement admis qu'à long terme, la politique monétaire n'a d'incidence que sur le niveau général des prix et non sur le secteur réel (production, chômage) (BANICHONS, R et PERIS, 2007). L'une des conséquences de ce consensus largement partagé en économie est que, les décisions de politique monétaire ne peuvent pas efficacement résoudre un problème d'inflation à court terme qui serait plutôt causé par des facteurs autres que la monnaie.

D'une manière spécifique, il est généralement admis, qu'à long terme, l'inflation est un phénomène monétaire, causée par une grande création de la monnaie (MILTON F, 1956). Cette vision monétariste a d'ailleurs conduit plusieurs banques centrales dans les années 70, en rapport avec la situation de stagflation observée durant cette période, à opter pour une stratégie de contrôle de l'évolution de l'offre de monnaie, afin de garantir l'objectif de stabilité des prix qu'elles s'étaient fixé.

À court terme par contre, il est reconnu que l'évolution du niveau général des prix serait influencée par des déterminants tels que les variations de la demande et de l'offre globale, l'évolution des cours de matières premières, les mutations technologiques, les contraintes de change, les chocs climatiques (Blinder, 1982 ; Loungani et Swagel, 2001 ;

Fischer et al, 2002 ; Catao et Toroness, 2005 ; Diouf, 2007 ; Barnichon and Peiris, 2008 ; Kinda, 2011).

Des facteurs sociologiques, institutionnels, naturels et sociopolitiques peuvent également impacter le niveau des prix tant à court qu'à long terme et surtout lorsqu'il s'agit des pays en développement. Certains de ces facteurs seraient dus aux difficultés qu'ont les gouvernements à impulser une croissance économique forte et durable avec des institutions fortes (BIKAI. T, 2011, P11).

Cependant, la complexité visible dans le présent contexte n'a pas laissé unanimes les passionnés de la science. Ce qui conduit à l'éclosion du champ d'investigation axé sur le phénomène de l'inflation.

1. REVUE DE LA LITTERATURE

La revue de la littérature économique fait ressortir aussi bien au plan théorique qu'empirique un débat sur l'impact de la politique monétaire sur l'activité économique.

Sur le plan théorique, les néoclassiques affirment que la monnaie n'a aucune influence sur les variables réelles, elle serait donc neutre ; ainsi toute action monétaire est sans effet sur l'activité économique et conduit uniquement à l'inflation. Cette position est formalisée par Irving FISHER (1911) dans la théorie quantitative de la monnaie.

Cette analyse sera remise en cause par John Maynard KEYNES (1936) qui a mis en évidence le fait que les économies modernes sont marquées par l'incertitude. Pour lui, la monnaie est active et doit répondre aux besoins de l'économie. Il fonde donc la possibilité d'une politique monétaire expansionniste pour stimuler l'activité économique.

L'analyse Keynésienne sera quelque peu nuancée par l'école monétariste et notamment Milton FRIEDMAN (1968) pour qui, les effets de la politique monétaire ne sont que transitoires, elle donc neutre à long terme. Il préconise donc une politique monétaire fondée sur des règles strictes arrimant la croissance de la masse monétaire à la croissance de la production.

Ce débat va se prolonge sur le plan empirique par plusieurs études en l'occurrence, celle de Caleb MUKADI (2010) dans son article « RDC : l'inflation n'est que monétaire ? » qui se demande quelle serait l'origine de l'inflation congolaise pendant tout le processus inflationniste des années 1990

Il ressort de cette étude que les facteurs non monétaires qui sont à la base de l'inflation pendant les années 1990.

Ces facteurs sont L'extraversion élevée de l'économie congolaise qui fait que celle-ci reçoit beaucoup plus des biens et services de l'extérieur et qui rend très exposée à l'inflation importée ; une hyper-fragmentation de l'espace économique national engendrant des écarts des prix à l'intérieur du pays ; l'étroitesse du secteur des échanges marchand caractérisé par une distribution « poissonnière » ; le climat des affaires délétères de la RDC induit que l'offre peine à émerger d'où une inflation par manque d'offre et de concurrence ; Eventail étroit de financement des déficits publics qui souvent tentent le gouvernement de céder à la séduction de financement monétaire qui mal utilisé n'est porteur que des germes inflationnistes.

LIOTO NGANDI (2012), a parlé de « l'analyse de quelques aspects de la politique monétaire de la banque centrale du Congo et ses effets sur l'économie nationale » qui s'est employé à critiquer d'une manière synthétique quelques aspects ayant trait à la politique monétaire de la BCC et son impact sur l'économie réelle.

A l'issu de ses investigations, il a abouti aux résultats suivants Le fait que la BCC aïe perdu son autonomie dans la conduite de la politique monétaire et la maitrise de ses instruments, la masse monétaire s'est accrue d'une manière spectaculaire de 150% à 493% entre 1998 et 2003 ; les déficits budgétaires ont été financés essentiellement par la création monétaire sans contrepartie (planche à billet) avec comme conséquence l'inflation galopante ; la croissance est reste négative pendant la période sous étude, en 1998 la récession été de l'ordre de -1,7% et en 1999 de -4,3% avant de chuter encore en 2000 de -6,2% plongeant ainsi le pays dans une instabilité économique politique sans pareil.

NGANDU LISIMO (2014) a traite de « la politique de l'autorité face à la dépréciation du CDF : enjeux et conséquences » sa préoccupation majeure était de ressortir les causes de l'inefficacité de la politique monétaire en RDC ainsi que les conséquences que court l'économie nationale.

Il a abouti aux résultats selon lesquels, L'inefficacité de la politique monétaire était due à la politique de démonétisation car avant ce système c'est-à-dire avant 2001, l'année de la mise en place de la dite politique, la monnaie nationale était stable et la politique monétaire de la BCC était efficace ; le taux d'appréciation de CDF était passer de 744,5% à

527,5% en 2001 ; de 16,7% en 2002 ; de -9,9% en 2003 ; 17,9% en 2004 ; -6,4% en 2005 ; 16,6 en 2006 ; -4,7% en 2007 ; 16,2% en 2008 et 32,5% en 2009 traduisant l'instabilité de la politique monétaire en RDC, en ce qui concerne les conséquences sur l'économie nationale, il y a notamment l'instabilité monétaire qui conduit inévitablement à la démonétisation de la monnaie nationale.

Eu égard à tout ce qui précède, l'on comprend que tous se préoccupent sur l'inflation, en orientant leurs problématiques sur les implications des activités économiques ainsi que la mise en place d'une politique monétaire et de stabiliser le niveau général des prix en RDC, donc ils s'attaquent au problème de l'inflation en aval.

Pour notre part, il est non seulement question de ressortir les déterminants clé de l'inflation, mais aussi d'étudier comment l'importation induit le niveau d'inflation en RDC de 1980 à 2016.Pour y parvenir, la présente étude s'appuie sur modèle théorique développe par J.H. STOCK et M. W. WATSON (1999) pour évaluer la pertinence des indicateurs d'inflation aux Etats-Unis entre 1959 et 1997 tout en adaptant ce modèle aux spécificités de la RDC a l'instar de MUNGAZA (2014).

L'inflation demeure l'un des paramètres majeurs perturbant l'économie d'un pays. En effet, l'inflation de nos jours est la source de la vie chère dont l'une des conséquences étant la baisse du pouvoir d'achat. L'économie de la République Démocratique du Congo est parmi les plus médiocres économies africaines, malgré ses multiples et diverses ressources.

Considérée pourtant comme scandale géologique, le sol et le sous-sol ne permettent pas d'effacer le paradoxe d'un pays potentiellement riche mais pauvre en réalité. Il convient d'ajouter que l'histoire moderne a été marquée par une phase de très forte inflation ayant laissé des traces importantes dans les pays développés et surtout l'Allemagne qui arrive jusqu'à subir l'hyperinflation après la première guerre mondiale. Ce qui conduit les dirigeants monétaires en Europe à insérer la lutte contre l'inflation au coeur des missions de la banque centrale Européenne.

Par ailleurs, dans les années 1973 et 1979, les chocs pétroliers ont fait craindre un moment le retour de cette hyperinflation aux conséquences désastreuses sur la sphère économique réelle. En République Démocratique du Congo par exemple, certains organismes

comme la FAO, soutiennent que l'inflation a atteint des niveaux catastrophiques soit de 8,800% en 1993 et de 6000% en 1994.

Elle a néanmoins diminué nettement en 1995 (370%)¹.Mais la nouvelle guerre de 1998, interrompit ces efforts, provoquant ainsi une nouvelle hausse des prix. En 1999, les prix grimpèrent de 284,9 %. Les besoins de financement du secteur public étaient alors évalués à 8,8% du PIB.

Cette tendance à la surchauffe des prix intérieurs est à la base de la dollarisation de l'économie et de la désarticulation du système financier. L'importance de l'inflation à trois chiffres a contribué à laminer le pouvoir d'achat des ménages et amenuisé sensiblement la capacité des entreprises à créer des emplois. Cette situation d'accroissement effrénée des prix des biens et services a fini par renforcer la corrélation entre les tensions inflationnistes et la flambée du taux de change.

Tous ces facteurs ont pour conséquences de faire de la République Démocratique du Congo le pays où le coût de la vie est parmi les plus élevés du monde à cause de l'hyperinflation (FLORENT MUKENDI, 2016).L'impact de l'inflation sur les pays en voie de développement en général, et de la République Démocratique du Congo en particulier trouve l'explication, d'une part dans diverses variables macroéconomique telles que le financement du déficit budgétaire de l'Etat, de mouvement du taux de change, la redistribution du revenu, etc.

Ainsi, vu la situation économique que traverse la République Démocratique du Congo caractérisée par l'inflation, une préoccupation inquiétante se pointe donc par rapport aux facteurs sources d'inflation. Dou les questions :

- Comment l'importation induit le niveau d'inflation en RDC dans la période sous étude ?

- Quelles seraient les implications de l'inflation en RDC sur la masse monétaire, le taux de change, le déficit budgétaire et le PIB ?

La recherche des réponses à ces deux préoccupations constitue l'essentiel de notre travail.

2. HYPOTHESES

La proposition des réponses que nous apportons aux questions que nous nous sommes posées constituant l'objet de notre recherche est que, en République Démocratique du Congo de 1980 à 2016 L'importation a induit le niveau de l'inflation a la hausse, pendant cette période l'inflation a impliqué l'accroissement de la masse monétaire ; l'appréciation du taux de change ; la diminution du déficit budgétaire ; la baisse du PIB.

3. OBJECTIFS DU TRAVAIL

En réalisant cette recherche, l'objectif est d'évalue les effets d'importation sur l'inflation en République Démocratique du Congo de 1980 à 2016.

Déterminer l'implication de l'inflation sur la masse monétaire, le PIB, le taux de change, le déficit budgétaire, dans l'optique de proposer aux autorités monétaires d'autres stratégies qu'elles pourront utiliser pour améliorer la qualité économique afin de stabiliser les prix des biens et services sur le marché congolais.

4. DEMARCHE METHODOLOGIE

Pour ce faire, une série d'instrument est mise à notre disposition à pouvoir atteindre le plus rapidement possible l'objectif. Il s'agit des :

5. TECHNIQUE DE COLLECTE DES DONNEES

Nous avons fait usage de la technique documentaire, technique web graphique. 5.1. TECHNIQUE DE TRAITEMENT DES DONNEES

Nous avons fait recours au logiciel Eviews10, en faisant l'usage au modèle vectoriel à correction d'erreur.

5.2. METHODE

Pour atteindre nos objectifs nous avons fait appel à un modèle économétrique. Dont les données ont été analysées à l'aide du logiciel Eviews10.

Pour plus de détail il y a tout un chapitre qui est réserve au cadre méthodologique de l'étude (voir chapitre 2).

6. CHOIX ET INTERET DU SUJET

Du fait que la maîtrise des sources de l'inflation est primordiale à la compréhension des stratégies et orientations des politiques monétaires, et vu que l'inflation reste un sujet de lamentation en République Démocratique du Congo, cela nous a poussés à porter nos dévolus sur le sujet en face, tout en cherchant à constituer une documentation pour les recherches ultérieures, et fournir aux décideurs tant politiques que monétaires des pistes de solution pour ce qui est l'orientation des politiques économiques.

7. D?LIMITATION DU SUJET

Hormis l'introduction et la conclusion, le présent travail porte sur trois chapitres dont, le premier chapitre porte sur la considération théorique, le deuxième chapitre est consacré à la présentation des donnes et Cadre méthodologique, et enfin le chapitre trois porte sur l'analyse et interprétation des résultats.

CHAPITRE PREMIER : CONSIDERATION THEORIQUE

La littérature sur le phénomène de l'inflation est assez abondante mais ce chapitre ne se limitera qu'à une brève présentation de l'historique de l'inflation et de ses causes théoriques traditionnelles. Aussi, il fait l'objet de la présentation de quelques outils de mesure de l'inflation.

I.1. Historique de l'inflation

Le phénomène de hausse de prix est ancien et universel, mais il a été net durant le 20^e siècle dans les pays industrialisés.

Au 3^e siècle, l'Empire romain occidental a connu une crise grave accompagnée d'une forte hausse des prix des produits alimentaires. Cette situation a occasionné la mise en place de la première politique désinflationniste par l'empereur Dioclétien en 301. Celui-ci, par l'édit du prix maximum, décida de punir de la peine de mort quiconque augmenterait abusivement les prix.

Au début du 16^e siècle, apparaît en Espagne une hausse des prix qui se propagera ensuite dans toute l'Europe. L'économiste de l'époque, Bodin, reliait cette hausse des prix à l'afflux des métaux précieux en provenance du Nouveau Monde. Il proposait là une des premières interprétations quantitativistes de la hausse des prix. La période de 1718^e siècles a été caractérisée par des fluctuations et des hausses des prix. L'épisode le plus remarquable est évidemment celui de la révolution française. L'inflation enregistrée pendant cette période en France a son origine dans l'émission des quantités excessives d'assignat, la monnaie de l'époque, pour faire face aux dépenses de la révolution.

Au 20^e siècle, on peut repérer deux périodes principales de hausse des prix, à la fois proches et différentes entre elles : une première période va de la fin du siècle précédent jusqu'à la crise de 1929, et une seconde correspond à ce qu'il est convenu d'appeler les Trente Glorieuses, les années 50, 60 et 70. En effet, la période 1895-1920 est celle de la nouvelle révolution industrielle s'appuyant sur de nouvelles sources d'énergie (l'électricité et le pétrole) ainsi que les nouvelles matières premières, en particulier l'aluminium. Il s'agit de la naissance de trois grandes branches industrielles qui vont marquer l'époque : l'industrie du matériel électrique, l'industrie chimique et l'industrie automobile.

D'une façon générale, il y a jusqu'à la fin des années 20 un essor remarquable de la production industrielle reposant sur un développement de l'investissement lourd, sur une intégration rapide du progrès technique dans l'appareil de production et sur une hausse sensible des salaires nominaux. Cette augmentation de la production s'accompagne d'une hausse des prix, la corrélation entre les fluctuations de l'activité économique et les variations des prix apparaissant avec netteté.

D'après Niveau, on peut distinguer, dans l'après-guerre deux périodes : l'une qui va du début des années 60, où l'inflation qui accompagne la croissance reste modérée, l'autre qui démarre peu avant les années 70 et se termine avec le deuxième choc pétrolier (1979), où l'inflation s'accélère alors que la croissance économique s'essouffle.

La première période de croissance et d'inflation rampante (1950-1970) est essentiellement caractérisée par la permanence de l'expansion économique et l'apparition de plusieurs crises inflationnistes que les gouvernements de l'époque ont tenté de contrôler avec les moyens traditionnels que sont : le blocage des prix, le contrôle du crédit et la compression des dépenses publiques. En France par exemple, on a relevé des taux d'inflation de 12,5 %, 21,6 % et 10 % respectivement en 1950, 1951 et 1958.

La deuxième période est celle de l'accélération de l'inflation dans les années 70. Depuis 1972, on constate une accélération de l'inflation dans la plupart des pays industriels occidentaux. La hausse des prix à la consommation est en moyenne de 4,2 % pour les neuf pays de la CEE et de 3,9 % pour les pays de l'OCDE au cours de la période 19621972. En 1973, la hausse des prix atteint 8,3 % pour les pays de la CEE et 7,9 % pour les pays de l'OCDE. En 1974, ces deux pourcentages s'élèvent respectueusement à 12,6 % et 13,3 % mais les taux d'inflation relatifs des USA et du Royaume-Uni se situent respectivement à 12, 2 % et 25 %. L'ouverture des frontières et la généralisation du flottement des monnaies vont, à partir de cette décennie, contribuer à une mondialisation et à une uniformisation des taux d'inflation parmi les grands pays industrialisés. Mais cette tendance inflationniste sera renversée dans la plupart de ces pays vers le milieu des années 1980. Des mesures budgétaires et des politiques monétaires audacieuses engagées au début de la décennie, combinées à la baisse brutale du prix du pétrole et des matières premières, ont permis de retrouver des taux annuels d'inflation de moins de 4 %.

Les statistiques récentes mettent en exergue une nette différence en matière d'inflation entre les pays industrialisés et les pays en développement (PVD) ou en transition. D'après le FMI (Fonds Monétaire International), en 1992, alors que le taux moyen d'inflation se situait à 3,2 % dans les pays industrialisés, il s'élevait à 35,7 % pour les PVD et 681,2 % pour les pays en transition. En 1996, ces chiffres sont redescendus respectivement à 1,9 %, 13,3 % et 41,3 %.

I. 2. Causes théoriques et traditionnelles de l'inflation contemporaine

Définie comme une hausse du niveau général des prix, l'inflation est un phénomène apprécié très subjectivement par des économistes voire le grand public. Les explications de l'inflation les plus répandues sont en termes de déséquilibres réels ou monétaires de l'économie et de l'évolution des structures économiques ou socioculturelles.

I.2.1. Inflation comme déséquilibre réel

Les explications de l'inflation relatives au déséquilibre réel de l'économie peuvent être regroupées en deux grandes catégories : celles qui voient l'origine de l'inflation dans la demande et celles qui soutiennent qu'elle est le fait des coûts de production, donc de l'offre.

I.2.1.1 L'inflation par la demande

D'après Goux, on parle de l'inflation par la demande lorsque, globalement, la demande de produits excède durablement l'offre sur les marchés. L'excès de demande peut avoir plusieurs origines : accroissement des dépenses publiques avec déficit budgétaire ; accroissement des dépenses de consommation des ménages dû à une hausse des salaires ou au développement excessif du crédit ; accroissement des dépenses d'investissement des entreprises financés par le crédit bancaire sans épargne préalable ; accroissement des revenus provenant d'un excédent de la balance des paiements. Quant à l'insuffisance de l'offre, elle peut résulter de différents facteurs : plein emploi ; absence de capitaux ; insuffisance des stocks ou inélasticité de la production ; pénuries ; blocage des importations. Face à cette situation, une hausse des prix est inévitable pour rétablir l'équilibre sur le marché des biens et services.

I.2.1.2. L'inflation par les coûts

Selon les tenants de cette théorie, la hausse des prix serait provoquée par des hausses excessives des coûts de production. Les coûts les plus souvent mis en cause sont le prix des matières premières, les charges financières et fiscales, les salaires et charges sociales. Cette approche explique le fait que, dans certains cas, l'inflation perdure même en situation de demande défaillante, de récession ou de sous-utilisassions des capacités de production. D'après cette théorie, les salaires et les charges sociales sont responsables à partir de la différence entre leur augmentation et celle de la productivité. L'impact sur l'inflation dépend de leur part dans les charges de l'entreprise et est fonction de l'excédent de leur hausse sur celle de la productivité. Quant aux coûts des matières premières, plus particulièrement ceux des produits pétroliers, ils agissent dans le processus inflationniste par deux effets :

? Un effet mécanique qui débute par la hausse immédiate des prix intérieurs des hydrocarbures et la propagation de ce choc s'étend à toute l'économie ;

? Un second effet sur les prix provenant de la réaction de certains agents qui cherchent à se prémunir contre ces chocs (les producteurs effectuent une augmentation des prix supérieure à celle de l'effet mécanique).

I.2.1.3. L'inflation de croissance

Plus généralement, en période de croissance économique, la demande de biens de consommation et de biens d'investissement est forte, les salaires et la plupart des coûts sont élevés, et le chômage est faible ; on risque donc de connaître une situation de « surchauffe économique » et de tensions inflationnistes. La théorie keynésienne, qui explique les prix par les coûts salariaux, considère que les prix sont stables ou orientés à la baisse en période de sous-emploi, mais qu'il existe des tensions inflationnistes à proximité du plein emploi. Le risque d'inflation n'existerait qu'en situation de plein emploi, ce serait une conséquence de la « surchauffe économique ». L'explication keynésienne consiste finalement à considérer que l'inflation est un résultat plus moins inéluctable de la croissance économique et des hausses des salaires qu'elle engendre.

I.2.1.3. L'influence des structures économiques

Les structures économiques ont d'une manière ou d'une autre une certaine influence sur l'inflation et cela peut s'expliquer de la manière suivante.

? D'après de nombreux auteurs, l'inflation est due au pouvoir de fixer les prix dont disposent les structures oligopolistiques dans certains pays. Pour les entreprises oligopoles, le prix n'est plus déterminé par la loi du marché mais une variable fixée par elles-mêmes en fonction de leurs propres critères ;

? Les banques sont aussi indexées comme facteurs influents de la hausse des prix par les monétaristes qui voient en la monnaie la cause essentielle, sinon unique, de l'inflation. Pour ces auteurs, les banques contribuent au processus de l'inflation par le flux du pouvoir d'achat supplémentaire qu'elles injectent dans l'économie à travers les crédits accordés aux agents économiques.

? La troisième explication est donnée par le rôle de l'environnement international dans le processus inflationniste. La hausse du coût des produits importés peut s'analyser comme une inflation par les coûts. La hausse brutale du prix de pétrole en 1973 en est un exemple. Tout excès de demande extérieure peut également être analysé comme une inflation par la demande telle que nous l'avons présentée précédemment.

? La quatrième explication est donnée par l'influence des structures industrielles de production sur l'inflation. En effet, lorsque l'appareil de production est obsolète ou inadapté, il est dans l'incapacité de répondre rapidement à la demande ; la seule réponse possible est la hausse des prix. Il s'agit là d'une inflation par l'insuffisance de l'offre face à la demande.

I.2.1.4. L'influence des structures socioculturelles

Cette théorie est soutenue par le psychologue Katona d'après qui, les causes premières de l'inflation sont d'ordre psychologique en raison du rôle prépondérant des anticipations. Pour lui, les individus sont convaincus que le processus est cumulatif et sans fin (phénomène de spirale). Les prévisions sont auto réalisation : les anticipations créent les conditions de leur réalisation et renforcent la croyance dans la poursuite de l'inflation. Les contagions mimétiques y participent également.

I.2.1.5. L'influence des structures institutionnelles

D'après la théorie relationniste, les institutions économiques et politiques d'un pays peuvent également être considérées comme facteurs influents de la hausse des prix à travers ce qu'elle appelle le mode de régulation. De la multitude des régulations praticables a priori, dans le cas d'une économie capitaliste, deux sont privilégiées : la régulation concurrentielle et la régulation monopolistique. Mais l'inflation actuelle s'explique uniquement en référence à ce deuxième type de régulation. En effet, dans la régulation monopolistique ou administrée, apparaissent des nouvelles formes institutionnelles : concentration financière, structure oligopolistique de l'économie, conventions collectives. D'une manière ou d'une autre, ces nouvelles structures institutionnelles entraînent des procédures particulières de formation des prix et de salaires : prix rigides, salaires nominaux déterminées par des conventions collectives, prix du monopole, impliquant un relâchement de la contrainte monétaire avec le développement du crédit.

I .2.2. Inflation comme déséquilibre monétaire

Cette approche de l'inflation en termes de déséquilibre monétaire est celle des monétaristes dont un des principes généraux est : l'inflation a essentiellement pour origine un taux d'expansion monétaire trop élevé par rapport au taux de croissance réel de l'économie. Elle repose sur les hypothèses suivantes :

? L'offre de monnaie est exogène (déterminée par les autorités monétaires) ;

? L'inflation est « partout et toujours un phénomène monétaire » dû à l'augmentation trop rapide de la masse monétaire (moyens de paiement mis en circulation) ;

? Les agents font des anticipations adaptatives qui diminuent à long terme l'effet des politiques conjoncturelles ;

? Il existe un taux de chômage naturel en dessous duquel l'économie ne peut pas descendre sans déclencher l'inflation.

Ces hypothèses sont à la base des différentes formulations de la théorie quantitative de la monnaie données par Fisher (1911) et les économistes dits de l'école de Cambridge.

I.2.2.1. Équation de Fisher

Selon cette équation, M représente la masse monétaire, V est la vitesse de circulation de monnaie ou le nombre moyen d'utilisations de chaque unité monétaire pour effectuer une quantité d'échanges donnée ; P le niveau général des prix et Q le volume de la production. D'après Fisher, V et Q sont constants alors toute hausse de M ne peut s'équilibrer que par une hausse de P.

I.2.2.2. Equation de l'école de Cambridge

C'est Alfred Marshall de l'école de Cambridge qui, en 1923, a transformé la simple écriture comptable de Fisher en une fonction de demande de monnaie de la forme suivante :

Dans cette équation, P représente le niveau général des prix, M est l'encaisse monétaire nominale, autrement dit, la trésorerie que les individus souhaitent détenir (c'est pourquoi on parle de demande), Y représente le revenu réel et le coefficient k traduit la préférence pour la liquidité des agents économiques. Cette équation fait du niveau général des prix, la résultante, pour une certaine production, de l'offre de monnaie et d'une demande de monnaie représentée par le coefficient k.

I.2.2.3. Le modèle de Milton Friedman

Friedman pour qui, la monnaie doit avoir une place importante dans l'explication des phénomènes économiques, a proposé un modèle qui considère que la réallocation du portefeuille des individus ne va plus se faire simplement entre la dépense de biens et services et la monnaie, mais entre de nombreux actifs, financiers ou non.

D'après ce modèle, une hausse brutale de la quantité de monnaie va rendre excédentaires les encaisses monétaires et par conséquent, les individus vont modifier la composition de leur portefeuille financier. Ils vont par exemple acheter des titres, ce qui

entraînera sans doute l'augmentation des prix et inciter d'autres agents économiques à vendre davantage. Ainsi, de proche en proche, de nombreux agents économiques seront concernés. Les actifs financiers devenant plus chers que les actifs non financiers (immobiliers, par exemple), ces derniers seront alors recherchés et leurs prix vont croître. Le marché des biens et services est touché en dernier lieu. La stimulation monétaire se transmet donc au domaine non monétaire (immobilier, puis biens et services) par l'intermédiaire du marché financier. L'inflation n'apparaît vraiment et n'est reconnue en tant que telle qu'à ce moment-là.

Cette théorie a fait l'objet de plusieurs critiques portant essentiellement sur ses hypothèses de base. Nombreuses sont les études empiriques qui remettent en cause le caractère absolu de la démonstration de Friedman. D'après certains économistes, en observant la réalité, le caractère autonome de l'offre ainsi que la stabilité de la demande de monnaie sont des raisonnements très théoriques. On peut mentionner, par exemple, le fait qu'il n'est pas toujours facile d'expliquer comment la vitesse de circulation de la monnaie tend à varier et aussi, le fait que le stock de monnaie n'est pas toujours contrôlé par la banque centrale (en particulier dans une économie ouverte avec un taux de change fixe, les taux d'intérêts doivent s'établir à un niveau tel que la parité fixe de la monnaie est maintenue).

I.3. Mesure de l'inflation

L'inflation est un phénomène quantifiable dont le taux est évalué comme la variation du niveau général des prix d'une période t-1 à une période t. Le plus souvent, on la mesure à l'aide de la variation de deux instruments suivants : le déflateur du PI3 et l'indice des prix à la consommation (IPC).

1.3.1. Le déflateur du PIB

Le déflateur du PI3 est défini comme le rapport du PI3 nominal au PI3 réel. Il mesure les prix de tous les biens et services produits dans l'économie. En effet, le déflateur du PI3 ne tient compte que des prix des biens et services produits sur le territoire national en tenant compte d'un panier de biens et services évolutifs. En d'autres termes, il tient compte d'un panier de biens et de services qui évolue au gré de la composition du PI3. Cependant, le déflateur du PI3 n'est pas le meilleur instrument de mesure de l'inflation car, en fonction du volume et de l'évolution des prix des importations, il mésestime l'inflation. Toutefois, il faut

noter que d'après les utilisateurs, le biais observé dans l'usage de cet instrument est habituellement faible.

1.3.2. L'indice des prix à la consommation (IPC)

L'IPC est un indice synthétique qui décrit l'évolution des prix d'un panier de biens et services entre deux périodes. Le calcul de cet indice nécessite une période de base déterminée en effectuant des observations sur l'évolution des prix des biens et services pendant une période relativement longue et l'estimation des coefficients budgétaires qui rentrent dans le calcul de cet indice. L'IPC est l'instrument le plus utilisé pour mesurer l'inflation malgré le fait qu'il reste limité. En effet, dans la pratique, ne sont pris en compte dans la mesure des variations des prix que des biens de consommation et services achetés par les ménages. Ainsi, les prix des biens d'équipement tels que logement et services consommés par les entreprises ou les pouvoirs publics ne sont pas pris en compte dans le calcul de l'IPC.

? Le déflateur du PI3 prend en compte les prix de tous les biens et services produits dans l'économie, alors que l'IPC mesure uniquement les prix des biens et services achetés par les consommateurs ;

? Le déflateur du PI3 tient compte exclusivement du prix des biens et services produits sur le territoire national tandis que l'IPC ne fait aucune exception quant à la provenance des produits entrant dans son calcul ;

? L'IPC attribue des poids fixes aux prix des différents biens et services (indice de Lapeyre) alors que le déflateur du PI3 utilise des pondérations évolutives.

La préférence de l'IPC dans de nombreuses études se justifie par le fait qu'il est suivi régulièrement car calculé mensuellement. Il est donc facilement disponible. Par contre le déflateur n'est souvent disponible qu'après des mois, voire une ou des années de retard, à cause des délais de production des comptes nationaux. En ce qui concerne l'étude de l'inflation au Congo, nous retiendrons l'IPC comme outil de mesure de l'inflation.

Au terme de ce chapitre, nous pouvons conclure que nombreuses sont les causes susceptibles de la naissance d'un processus inflationniste dans une économie. Mais, ne perdons pas de vue le fait que nombreux sont, aussi, les économistes qui reconnaissent que l'inflation reste un phénomène mal connu de la théorie économique, car il n'est pas facile

d'évaluer les coûts engendrés à l'économie par l'inflation. Par exemple, Romer (1997) affirme que "les coûts de l'inflation sont mal connus" et Mankiw (2001) soutient que "l'évaluation des coûts imposés par l'inflation n'est pas aussi simple qu'il paraît". Il reste cependant indéniable que l'inflation engendre des coûts parmi lesquels les coûts d'usure des chaussures (allers-retours plus fréquents à la banque ou au distributeur des billets), les coûts de menu liés à la modification des prix et des salaires nominaux et la mise en place des systèmes d'indexation, les distorsions fiscales, les coûts les plus dommageables de l'inflation sont sans doute ceux dus à l'inflation non anticipée.

CHAPITRE DEUXIEME : PRESENTATION DES DONNEES ET CADRE METHODOLOGIQUE DE L'ETUDE

Dans ce chapitre nous présentons les données d'une part, et d'autre part nous mettons l'accent sur la méthodologie suivie pour atteindre les objectifs de la présente recherche.

II.1. PRESENTATION DES DONNEES

Les données que nous présentons portent sur les agrégats macroéconomiques de la RDC et sont issues de la Banque mondiale ( www.worldbank.org) et de la Banque Centrale du Congo pour les données manquantes. Voici ci-dessous une série chronologique ou une chronique de données relatives aux facteurs déterminants de notre modèle à savoir : l'inflation INF, l'importation IMP, la masse monétaire MM, le taux de change TCH, le taux de croissance économique TC et le déficit budgétaire DB.

Années	INF	IMP	MM	TCH	TC	DB
1980	46.62591	2.10E+09	0.010612	9.33E-12	2.194913	-2.070000
1981	35.40826	2.18E+09	0.016130	1.46E-11	2.350524	-7.320000
1982	36.69970	1.82E+09	0.028209	1.92E-11	-0.457678	-4.140000
1983	76.52670	2.35E+09	0.342171	4.30E-11	1.411704	-1.500000
1984	52.22701	3.49E+09	0.062610	1.20E-10	5.541074	-1.440000
1985	23.82078	3.78E+09	0.082482	1.66E-10	0.467851	2.980000
1986	44.40000	3.71E+09	0.129754	1.99E-10	4.717210	0.490000
1987	78.67036	4.57E+09	0.252114	3.75E-10	2.675642	-0.460000
1988	71.09173	5.21E+09	0.583635	6.23E-10	0.470381	-7.050000
1989	104.0652	5.22E+09	0.977040	1.27E-09	-1.266051	1.810000
1990	81.29540	3.94E+09	2.886043	2.39E-09	-6.568311	-8.250000
1991	2154.437	3.67E+09	71.82113	5.19E-08	-8.421051	-15.85000
1992	4129.170	2.27E+09	2797.037	2.15E-06	-10.50001	-12.06000
1993	1986.905	1.47E+09	82600.00	2.51E-05	-13.46905	-13.31000
1994	23773.13	1.10E+09	5838930.	0.011941	-3.899997	-2.390000
1995	541.9089	1.50E+09	26720830	0.070245	0.699999	0.130000
1996	492.4419	1.42E+09	5838930.	0.501849	-1.023173	-0.340000
1997	198.5167	1.09E+09	3.28E+08	1.313448	-5.617047	-0.800000
1998	29.14881	1.82E+09	8.41E+08	1.606660	-1.624154	-2.840000
1999	284.8950	2.91E+09	3.92E+09	4.018333	-4.270141	-5.580000
2000	513.9069	3.30E+09	4.51E+10	21.81833	-6.910927	-3.580000
2001	359.9366	2.54E+09	6.38E+10	206.6175	-2.100173	-0.060000
2002	31.52258	3.58E+09	8.83E+10	346.4850	2.947765	0.920000
2003	12.87397	7.53E+09	1.15E+11	405.1782	5.577822	-0.480000
2004	3.994384	7.37E+09	2.08E+11	399.4758	6.738374	-1.120000
2005	21.31682	7.30E+09	2.57E+11	473.9080	6.135151	-0.870000
2006	13.05270	8.04E+09	4.02E+11	468.2788	5.320981	-0.860000
2007	16.94510	1.05E+10	6.05E+11	516.7499	6.259470	-1.080000
2008	17.30138	9.73E+09	9.39E+11	559.2925	6.225900	-0.250000
2009	2.800000	7.22E+09	1.47E+12	809.7858	2.855060	0.500000
2010	7.100000	9.94E+09	1.98E+12	905.9135	7.078889	1.280000
2011	15.31652	1.04E+10	2.40E+12	919.4913	6.864630	-0.800000
2012	9.721828	9.63E+09	2.90E+12	919.7550	7.157860	1.500000
2013	1.632925	2.58E+10	3.44E+12	919.5659	8.449761	-0.200000
2014	1.243039	2.80E+10	3.95E+12	925.2263	9.470288	-0.300000
2015	0.744199	2.62E+10	4.32E+12	925.9850	6.916188	-0.400000
2016	2.885851	2.51E+10	5.25E+12	1010.303	2.400000	-1.200000

Le tableau ci-dessus nous fournit les différents chiffres concernent nos variables précitées plus haut. Il contient les données brutes qui font l'objet de notre analyse.

Par ailleurs, nous présentons aussi graphiquement les différentes variables du modèle afin de cerner leur évolution à travers le temps, et de rechercher les causes qui sont à la base de l'allure des courbes représentatives de ces différentes variables

La variable inflation, pour la période sous examen, présente trois allures d'évolution. De 1980 à 1990, l'on observe une stabilité du niveau général des prix suivis par une augmentation remarquable de 1990 à 1994 causée par les effets de la mise en place de politique économique inadéquate avant d'assister à la quasi stabilité du niveau général des prix pour la période allant de 1995 à 2016. Ce quasi stabilité du niveau général des prix est dû à l'amélioration du climat des affaires, à la bonne gouvernance ainsi qu'à un bon cadrage des agrégats macroéconomiques ; bref il s'agit de soucis de l'Etat dans sa fonction de stabilisation de s'employer généralement à répondre aux chocs qui éloignent l'économie de son équilibre.

Il s'observe généralement sur la figure de la variable importation une tendance à la hausse hormis la période allant de 1990 à 1997 marquée par l'hyperinflation. Cette tendance à la hausse s'explique par l'augmentation du PIB (relancement de l'activité économique) nécessitant l'acquisition des biens d'équipement lesquels sont importés en RDC.

En observant cette figure, il ressort que la masse monétaire a connu une tendance à la hausse durant la période sous étude. Cette situation peut s'expliquer par le souci des autorités publiques de relancer l'activité économique.

Le taux de change a connu une tendance à la hausse (dépréciation) durant la période sous examen. Cette tendance à la hausse peut être due par l'amélioration de la compétitivité prix des produits locaux afin de relancer l'activé économique.

Partant de la lecture de cette figure, il s'observe que le taux de croissance a connu une tendance à la baisse de 1980 à 2000 due par des chocs et certaines décisions des autorités publiques avant d'assister à une tendance à la hausse par la suite. Cette tendance à la hausse peut être expliquée par le souci de l'Etat de booster l'économie.

La lecture de cette figure montre généralement que le solde budgétaire est déficitaire durant la période sous examen. Cette situation peut s'expliquer par le souci de l'Etat de financer ses activités en augmentant les dépenses publiques ou par une faible entrée de recettes fiscales faute de secteur informel qui regorge une grande partie de la population.

II.2. CADRE METHODOLOGIQUE DE L'ETUDE

A présent, nous tenons à présenter respectivement le modèle qui offre un cadre à partir duquel l'objet de cette étude est analysé, la spécification dudit modèle ainsi que les données et sources des données.

1. Modèle

Dans cette étude, il est généralement question de montrer comment l'importation induit le niveau d'inflation en RDC. Pour ce faire, nous avons fait recours à un modèle économétrique dont les données ont été analysées à l'aide du logiciel Eviews 10.

En effet, pour identifier les indicateurs induisant l'inflation, la littérature retient plusieurs types des modèles notamment les modèles VAR, les modèles factoriels dynamiques, les modèles structurels (Nouvelle courbe de Phillips Hybride, NKPC), les modèles Pstar, les modèles DSGE, les modèles GPM, etc.

Notre choix a été porté sur l'approche de cointégration² de Johansen (1988) basée sur le modèle vectoriel à correction d'erreur(VECM). Ce modèle a l'avantage non seulement d'intégrer les fluctuations de court terme d'un certain nombre d'indicateurs tout en s'assurant de la convergence des sentiers de croissance de ces derniers sur le long terme au travers une force de rappel, mais encore il permet de bien identifier les capacités prédictives d'un indicateur à travers l'analyse de la décomposition de la variance. Il pose toutefois le problème de degré de liberté si bien que nous n'avons retenu qu'un nombre réduit de variables.

Ainsi, pour estimer le modèle VECM, nous avons procédé aux étapes suivantes lesquelles sont détaillées et analysées dans le chapitre suivant :

Etape 1 : test de racine unitaire pour déterminer l'ordre d'intégration de chacune des variables du modèle

Etape 2 : Détermination du nombre de retards p du modèle (en niveau ou en Log) selon les critères AIC ou SC

Etape 3 : Test de cointégration pour identifier les relations de long terme entre les variables

Etape 4 : Estimation par la méthode du maximum de vraisemblance du modèle vectoriel à correction d'erreur et validation à l'aide des tests usuels : significativité des coefficients et vérification que les résidus sont des bruits blancs (test de Ljung-Box), tests d'exogénéité faible.

2. SPECIFICATION DU MODELE

Notre modèle à des fins d'estimation est inspiré de celui de MUGANZA (2014) auquel nous avons ajouté les importations pour atteindre notre objectif. Il se présente comme suit :

LINFt : Le taux d'inflation. Cet indicateur est utilisé par toutes les Banques Centrales pour définir la stabilité des prix ;

² Ce choix est justifié par le fait que la littérature économique récente concernant la théorie de l'équilibre démontre qu'une série macro-économique stationnaire peut être le résultat d'une combinaison de variables non stationnaires, d'où l'importance actuelle de l'analyse de la cointégration à k variables

LMMt : la masse monétaire. Cette variable est traditionnellement considérée comme un indicateur avancé de l'inflation conformément aux enseignements de la théorie quantitative de la monnaie ;

TCHt : L'indice du taux de change. C'est un indicateur par lequel les chocs externes influent sur le niveau de l'inflation. Le suivi de cet indicateur dans une petite économie ouverte à régime de change flexible semble intéressant pour l'orientation de la politique monétaire ;

DBt : le solde budgétaire utilisé comme proxy du déficit budgétaire afin de mieux mesurer l'impact de la politique budgétaire sur l'inflation et enfin åt est le terme d'erreur.

NB : les signes (+) et (-) correspondent respectivement aux effets positifs et négatifs attendus ; le signe (+/-) signifie que l'impact dépend de l'ampleur ; et enfin la lettre L devant l'acronyme de la variable signifie que cette dernière est mesurée en logarithme.

Les signes attendus des variables ainsi présentées décrivent leurs effets sur l'inflation et leurs coefficients nous permettent d'appréhender les proportions dans lesquelles elles affectent les variations de l'inflation. Ces coefficients sont interprétés comme des effets marginaux.

En dépit de ce qui précède, il est postulé la spécification VECM suivante dans la présente étude :

Avec ????= (??????????, ??????????, ????????, ???????? , ?????? , ????_??)^T soit le vecteur des variables où T désigne la transposé de??_??

it????-1 : désigne la dynamique de long terme. La matrice it permet de décrire les effets de long terme. A partir de la procédure de JOHANSEN la matrice it peut être réécrite sous la forme ?? = ?????? où la matrice á est la force de rappel vers l'équilibre, il doit être significatif et nécessairement compris entre -1 et 0. Elle mesure la vitesse d'ajustement aux équilibres de long terme et ??^??constitue le vecteur de cointégration. Il s'agit donc de la matrice dont les éléments sont les coefficients des relations de long terme des variables.

???? et it désignent respectivement les matrices des coefficients de court terme et long terme.

CHAPITRES TROIS : ANALYSE ET INTERPRETATIONS DES RESULTATS

Le présent chapitre est consacré à l'analyse des données et à l'interprétation des résultats afin de faire une confrontation théorique par rapport aux autres travaux qui ont abordé quasiment le même thème d'une manière à une autre d'une part, et d'autre part donner quelques implications de politique économique au regard de résultats obtenus.

III.1. ANALYSE DE STATISTIQUE DESCRIPTIVE DES VARIABLES SOUS EXAMEN

	LINF	LIMP	LMM	TCH	TC	DB
Mean	3.911250	22.24320	15.57161	290.3068	1.210802	-2.351081
Median	3.602768	22.05293	20.55010	1.606660	2.350524	-0.860000
Maximum	10.07631	24.05642	29.29019	1010.303	9.470288	2.980000
Minimum	-0.295447	20.81269	-4.545732	9.33E-12	-13.46905	-15.85000
Std. Dev.	2.317745	0.902026	12.98335	377.8619	5.646839	4.246165
Skewness	0.515389	0.411372	-0.433179	0.806806	-0.753576	-1.710310
Kurtosis	3.138822	2.409131	1.476294	2.014335	2.857852	5.348336

Jarque-Bera	1.667734	1.581800	4.736397	5.511887	3.533054	26.54029
Probability	0.434366	0.453436	0.093649	0.063549	0.170926	0.000002

Sum	144.7162	822.9985	576.1495	10741.35	44.79968	-86.99000
Sum Sq. Dev.	193.3899	29.29145	6068.429	5140065.	1147.925	649.0770

Observations	37	37	37	37	37	37

Il ressort de la lecture de ce tableau que toutes les séries prises (à l'exception de la série DB) en niveau suivent une loi normale de distribution du fait que leurs probabilités associées à la statistique de Jarque Bera sont supérieures au seuil de 5 %. Il s'observe également que nos variables ont connu une moyenne annuelle respectivement de 3,91 % le taux d'inflation en logarithme, 22,24 millions de dollars les importations en logarithme, 15,57 millions de dollars la masse monétaire en logarithme, 290, 31 CDF pour le taux de change, 1,21% pour le taux de croissance et -2,35% du PIB pour le solde budgétaire durant la période sous examen.

III.2. ANALYSE DE LA CORRELATION

Dans ce point, nous voulons mettre en évidence les corrélations linéaires existant entre le taux d'inflation et d'autres variables du modèle.

De la lecture du présent tableau, il ressort que le taux d'inflation est généralement fortement corrélé et donc aussi négativement avec d'autres variables du modèle durant la période sous étude.

III.3. ANALYSE DE LA STATIONNARITE DES VARIABLES

Avant le traitement d'une série chronologique, il convient d'en étudier les caractéristiques stochastiques. Si ces caractéristiques c'est-à-dire son espérance et sa variance se trouvent modifiées dans le temps, la série chronologique est considérée comme non stationnaire ; dans le cas d'un processus stochastique invariant, la série temporelle est alors stationnaire (Bourbonnais, 2015). Dans la mesure où les chroniques économiques sont rarement des réalisations de processus aléatoires stationnaires, il s'avère nécessaire de procéder au test de stationnarité. Pour ce faire, le test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) a été d'usage dans cette démarche. Le tableau ci-dessous résume les résultats dudit test.

Tableau n° 05 : Test de racine unitaire (test de stationnarité des variables)

(***) indique que les variables sont stationnaires au seuil de 1%. (3), (2) et (1) désignent respectivement le modèle avec trend et intercept, le modèle avec intercept et enfin le modèle sans trend ni intercept.

A la lecture du présent tableau, il se dégage une situation selon laquelle toutes les variables sont stationnaires à la 1^ère différence pour un modèle sans tendance ni terme constant à l'exception de la variable DB qui est sationnaire à niveau pour un modèle avec tendance et terme constant. Vu que toutes les variables (à l'exception de la variable DB) sont intégrées d'ordre I, il existe alors un rique de cointégration ; d'où l'analyse de la cointégration dans la point suivant.

III.4. ANALYSE DE LA COINTEGRATION

Pour tester la cointégration de nos séries, nous avons utilisé l'approché de Johansen (1988). En effet, cette approche permet d'identifier la relation d'équilibre de long terme entre deux ou plusieurs variables intégrées d'ordre différent en recherchant l'existence d'un vecteur de cointégration, c'est-à-dire s'assurer de la convergence des sentiers de croissance des variables sur le long terme. Ci-dessous les résultats du test de cointégration.

Le test de cointégration effectué sindique la présence de deux relations d'équilibre à long terme parce qu'on obtient deux valeurs statistiques de la trace supérieur aux valeurs critiques au seuil de 5%.

Etant donné que le vecteur de cointégration n'est pas unique, la méthode d'Engle-Granger n'est plus valide et les estimateurs des MCO ne sont plus consistants quels que soient les vecteurs de cointégration. Nous devons, dans ce cas, faire appel à la représentation vectorielle à correction d'erreur (VECM, « Vector Error Correction Model ») qui est estimée par la méthode du maximum de vraisemblance (Bourbonnais, 2015).

III.5. DETERMINATION DU DECALAGE OPTIMAL (lag optimal)

L'estimation d'un modèle VECM suppose tout d'abord de déterminer le nombre de retards à introduire. Le critère d'information d'Akaïke (AIC) et le critère de Schwarz ou bayésien (Bayesian information criterion, BIC) sont souvent utilisés. Ci-dessous le tableau relatif à la détermination du lag optimal.



Lag	LogL	LR	FPE	AIC	SC	HQ

1	-415.4183	NA	31443.75	27.35869	28.99124*	27.90799
2	-385.1127	38.57081	53409.40	27.70380	30.96891	28.80241
3	-337.5088	43.27626	47594.39	27.00053	31.89820	28.64845
4	-266.3528	38.81235	26643.33*	24.86987*	31.40008	27.06709*



* indicates lag order selected by the criterion

Au vu des résultats du tableau, le nombre de retard optimal qui assure la minimisation des critères d'information est p=4 selon le critère d'AIC et p=1 selon le critère de SBC. Par souci de parcimonie, nous retenons comme nombre de retard p=1.

III.6. RESULTATS DE L'ESTIMATION DU MODELE

Notons que les résultats présentés dans les tableaux ci-dessous sont ceux d'un VECM partiel du fait que les variables TCH et TC sont faiblement exogènes d'après le test de contrainte portant sur les coefficients de la force de rappel.

Nous acceptons l'hypothèse de nullité des coefficients associés à la force de rappel pour les variables TCH et TC du fait que la probabilité associée à chacune des statistiques de chi-carré est supérieure à 0,05. De ce fait le VECM est estimé en imposant la contrainte A (4,1) =A (4,2) =A (5,1) =A (5,2) = 0

Source : nous même à partir du logiciel Eviews10 R²= 0,55 ; R² adj= 0,44 ; F stat= 4,8028

Globalement, le modèle estimé est significatif au regard de la valeur de la statistique F de Fisher. La valeur de R² adj indique que 44% des fluctuations de l'inflation au cours de la période sous étude sont expliquées par les variables du modèle. Ainsi, les six résidus issus de chaque équation sont des bruits blancs d'après la Q-statistique de Ljung-Box :

Enfin, le coefficient de la force de rappel est négatif et statistiquement significatif. Il est compris entre -1 et 0. Ce qui indique que l'inflation s'ajuste à une vitesse de 51% par rapport à son niveau d'équilibre suite à tout choc provenant des variables exogènes. On s'aperçoit donc que le choc se résorbe entièrement au bout d'environ (1/0,51 soit 1,96) deux ans. Les propriétés statistiques de la force de rappel et la vérification des résidus comme des bruits blancs nous permettent ainsi de valider la spécification du modèle à correction d'erreur vectoriel.

La spécification VECM étant validé, à long terme il ressort de la lecture du tableau ci-dessus que les variables importation, masse monétaire et déficit budgétaire influencent positivement l'inflation tandis que les variables taux de change et taux de croissance économique influencent négativement le taux d'inflation. Autrement dit, toutes

choses restant égales par ailleurs, une augmentation d'une unité de l'importation, de la masse monétaire, du déficit budgétaire, du taux de change et du taux de la croissance économique entraine respectivement l'augmentation du taux d'inflation de 0,13588987%, 0,00129762%, 0,14198411% et une baisse du taux d'inflation de 0,00055476% et 0,22780668%.

A court terme, seuls le taux de change et le déficit budgétaire influencent significativement et de manière négative le taux d'inflation vu la valeur de la statistique de Student associée à chacun des coefficients de ces deniers. Ainsi, toute augmentation d'une unité du taux de change et du déficit budgétaire entraîne respectivement une baisse du taux d'inflation de 0,007312% et de 0,173808%, ceteris paribus. Nonobstant ces résultats, une analyse des chocs nous parait si pertinente afin de répondre à d'autres préoccupations poursuivies dans le présent travail.

III.7. ANALYSE DES CHOCS

A partir de l'estimation, il est réalisé une décomposition de la variance et une simulation de réponses impulsionnelles afin d'analyser la dynamique des interactions et la force des relations causales entre les variables du système.

7.1. Analyse de la décomposition de la variance

Cette analyse est basée sur l'erreur de prévision et permet de voir en quoi une variable supposée informationnelle explique ou non l'erreur de prévision sur l'inflation. En effet, l'identification des chocs a été reprise en adoptant le schéma d'identification de Cholesky. Le résultat de cette analyse est présenté dans le tableau ci-dessous :

Les résultats de la décomposition de la variance indiquent que la variance de l'erreur de prévision de l'inflation à la dixième période (délai nécessaire supposé pour que les variables retrouvent leurs niveaux de long terme) est due pour 37,07% à ses propres innovations et pour 2,3%, 2,37%, 16,62%, 28,88%, 12,76% à celles respectivement de l'importation, de la masse monétaire, du taux de change, de la croissance économique et du déficit budgétaire.

7.2. Analyse de la fonction de réponses impulsionnelles

L'analyse de la fonction de réponses impulsionnelles permet d'étudier la dynamique du modèle c'est à dire l'évolution des différentes variables autour de l'état stationnaire suite à l'impulsion d'un choc. Les graphiques qui suivent représentent les réponses impulsionnelles à des chocs sur les résidus de 6 variables du modèle.

Notons que nous nous sommes intéressés tout simplement à la simulation de réponses impulsionnelles du taux d'inflation compte tenu de notre préoccupation concernant l'implication de l'inflation sur la masse monétaire, le taux de change, le taux de croissance économique et le déficit budgétaire. Ainsi de la lecture du présent graphique, il se dégage ce qui suit :

? Une innovation dans l'écart type du taux d'inflation de l'ordre d'une unité (un choc positif) se traduit généralement par un effet positif sur ses valeurs durant la période prise en considération ; ce qui n'est pas le cas sur le taux de change et le taux de croissance économique lesquels sont affectés négativement par ledit choc durant la même période ;

? Un choc positif sur le taux d'inflation se traduit par un effet positif sur la masse monétaire pendant les deux premières années pour devenir négatif par la suite ;

? Un choc positif sur le taux d'inflation affecte négativement le déficit budgétaire pendant les deux premières années pour devenir positif pour les dernières années.

Le modèle estimé étant valide sur le plan statistique et économétrique, il est dès lors question de le soumettre sur le plan économique (confrontation théorique des résultats ou discussion) d'une part, et d'autre part donner quelques implications de politique économique au regard de résultats obtenus.

III.8. CONFRONTATION THEORIQUE DES RESULTATS : DISCUSSIONS

De par nos analyses, il ressort que la masse monétaire présente un coefficient positif et statistiquement significatif seulement à long terme au seuil de 5%. Ce résultat révèle qu'un accroissement de 1% de la masse monétaire se traduit par une augmentation de 0,00129762%, du niveau de prix. Il s'ensuit alors qu'à long terme le processus inflationniste en RDC est expliqué par l'expansion monétaire conformément à la prédiction théorique. Ce résultat corrobore celui obtenu par S.BRANA (1999), J. BAUMGARTNER et al (1996), M. MUHLEISEN (1995) F. BARARUZUNZA (2009) et MUNGAZA (2014) respectivement en Allemagne, Suède, Finlande, Burundi et RDC.

Le coefficient du taux de croissance économique est affecté d'un signe négatif à court et à long terme et est statistiquement significatif au seuil de 5%. On s'aperçoit alors qu'en RDC, l'inflation affecte négativement la croissance économique. Ce résultat traduit

l'existence d'un phénomène caractérisé par une stagflation, c'est-à-dire la coexistence d'une inflation persistante et de la baisse du niveau de production. Ainsi, le coût de l'inflation, c'est-à-dire la perte de croissance induite par un taux d'inflation élevé est extrêmement fort. On s'aperçoit alors que les fluctuations récurrentes de l'inflation ont généré un taux d'inflation moyen très élevé jusqu'à nuire l'économie en ne favorisant pas l'investissement et l'épargne conformément à ce que pensent C. T. NDIAYE et M. A. KONTE, (2012). Dans cette optique, Zonon (2003) a expliqué cette situation pour le cas de Burkina Faso par la substitution entre les actifs réels (tels que les biens durables et autres objets de valeur) et les avoirs monétaires. A cause certainement du faible taux d'inflation dans la zone et de la crédibilité que les agents accordent à la politique monétaire, les ménages Burkinabè ont tendance à choisir plus d'actifs monétaires que d'actifs réels lorsque le niveau de leurs revenus est élevé ; ce qui a pour conséquence d'abaisser le niveau d'inflation. Ceci affirme notre troisième hypothèse

La relation entre l'inflation et le déficit budgétaire est négative à court terme et positive à long terme. Son influence positive est significative au seuil de 5%. Il apparaît donc qu'un accroissement de 1% du déficit budgétaire à long terme entraîne une augmentation de 0,14198411% de l'inflation. Ce résultat trouve sa justification dans le recours accru à la monétisation du déficit budgétaire qui demeure un des facteurs très aggravant de l'inflation en RDC. Cette conclusion corrobore les résultats obtenus par F. SYLLA et SALL (2007) pour le cas de la Guinée. A court terme, cette situation peut s'expliquer par l'augmentation des dépenses publiques affétées à d'autres fins n'ayant pas d'effet sur le secteur réel (par exemple financement de la guerre, l'éléphant blanc).

L'importation a eu une incidence positive sur l'inflation à long terme qui peut être due à l'inflation importée, c'est-à-dire que la hausse des prix dans les pays industrialisés s'est étendue à presque tous les pays avec lesquels ils ont des relations commerciales. Ce résultat est similaire à celui de Zonon (2003) pour le cas de Burkina-Faso. Cette dernière estime que cette situation est normale pour le Burkina Faso qui importe une grande partie de ses biens et services. La quasi-totalité des biens manufacturiers est importée ainsi que les biens d'équipement et les produits pétroliers. Les exportations du Burkina-Faso sont parmi les plus faibles de la sous-région et concernent des produits primaires peu diversifiés qui ont du mal à avoir de la valeur sur les marchés. Par ailleurs, il stipule que le problème de l'inflation importée est difficile de lui trouver une solution adéquate dans un pays comme le Burkina Faso où les importations peuvent être considérées comme des facteurs de production. Pour que les prix des biens importés n'entraînent pas d'inflation, il faut que la productivité

intérieure de l'économie soit grande pour augmenter le niveau global de la production ; ce qui n'est pas le cas de plusieurs compartiments de l'économie Burkinabè : la production agricole qui implique plus de 80% de la population active stagne et fluctue au rythme des conditions climatiques, la production industrielle est embryonnaire et très peu efficace et le secteur informel dans lequel évolue la plus grande partie des urbains, n'a pas une très grande valeur ajoutée. Cette situation est quasiment la même pour le cas de la RDC et corrobore également le résultat obtenu par Olatunji et al. (2010) pour le cas de Nigéria. Ceci affirme notre première hypothèse.

Concernent le taux de change, les analyses ont monté une relation inverse entre le taux de change et l'inflation. En effet, les conséquences des variations du taux de change sur l'inflation dépendent de plusieurs facteurs. Si la dépréciation du taux de change coïncide avec une baisse de la demande globale, ses effets à court terme sur les prix à la consommation seront annulés, en tout ou en partie, par ceux de la baisse de la demande. Comme on l'a vu précédemment, la hausse du prix des intrants importés entraîne une augmentation des prix. La hausse de prix devrait normalement être renforcée par l'effet indirect de l'augmentation de la demande. Cependant, une baisse simultanée de la demande globale viendrait contrecarrer ces effets. S'il s'agit d'une fluctuation temporaire de la demande, il se peut que l'effet de taux de change ne soit que reporté, le temps que la demande revienne à sa situation initiale. Cependant, si la baisse de la demande perdure et est assez importante, il est possible qu'elle compense complètement les effets à court terme du taux de change.

L'entrée de nouvelles firmes sur un marché peut avoir un effet similaire. Dans ce cas, la demande globale ne change pas mais la demande spécifique à chaque firme diminue puisque l'arrivée de nouvelles firmes entraîne une réduction des parts de marché des firmes existantes. Si l'arrivée de nouvelles firmes s'accompagne d'une rationalisation des coûts, elle atténuera encore davantage les effets directs de la dépréciation.

III.9. IMPLICATIONS DE POLITIQUE ECONOMIQUE

Les résultats de cette étude suscitent un certain nombre d'implications de politique. Etant donné que l'importation induit l'inflation à la hausse durant la période sous examen, il est donc recommandé d'institutionnaliser les politiques fixant le taux d'intérêt à un niveau permettant d'encourager les investissements et d'accroître le niveau de production, de réduire les importations en RDC de manière à ne pas inciter les consommateurs à modifier leur goût.

CONCLUSION GENERALE

La présente étude a porté sur l'importation et l'inflation en République Démocratique du Congo de 1980 à 2016.

En abordant cette thématique, notre problématique s'est proposée comme principale préoccupation celle de savoir comment l'importation induit le niveau d'inflation en RDC durant la période sous examen. De manière spécifique, la préoccupation suivante s'est avérée pertinente : quelle est l'implication de l'inflation sur la masse monétaire, le taux de change, le P113 et le déficit budgétaire.

Eu égard à ces préoccupations, l'évaluation des effets d'importation sur l'inflation en RDC était l'objectif principal poursuivi dans ce travail. De manière spécifique, il a été de déterminer l'implication d'inflation sur la masse monétaire, le P113, le taux de change, le déficit budgéter suivant un modèle théorique développe par J.H. STOCK et M. W. WATSON (1999) pour évaluer la pertinence des indicateurs d'inflation aux Etats-Unis entre 1959 et 1997 tout en adaptant ce modèle aux spécificités de la RDC a l'instar de MUNGAZA (2014).

De par ces objectifs, nous avons émis l'hypothèse selon laquelle, en République Démocratique du Congo de 1980 à 2016 L'importation a induit le niveau de l'inflation a la hausse, pendant cette période l'inflation a impliqué l'accroissement de la masse monétaire ; l'appréciation du taux de change ; la diminution du déficit budgétaire ; la baisse du P113.

Dans le souci de vérifier nos hypothèses et d'atteindre les objectifs que nous nous sommes fixés, la présente étude s'est articulée sur trois chapitres pour y parvenir. Le premier a porté sur l'approche théorique : revue sélective de la littérature théorique, le deuxième s'est consacré à la présentation des données et cadre méthodologique et enfin le troisième s'est largement attelé sur l'analyse et l'interprétation des résultats auxquels il a été question de tester la validité statistique et économétrique du modèle d'une part ainsi que la discussion (interprétation et analyse économique des résultats) d'autre part.

En effet, utilisant un modèle à correction d'erreur vectoriel, les principales conclusions montrent que :

? L'importation induit le niveau d'inflation à la hausse en RDC durant la période sous

? Par ailleurs, l'inflation est aussi expliquée par la masse monétaire, le taux de change
à long terme, la croissance économique et le déficit budgétaire à court et long terme

? En outre, une innovation dans l'écart type du taux d'inflation de l'ordre d'une unité
(un choc positif) se traduit généralement par un effet positif sur ses valeurs durant la période prise en considération ; ce qui n'est pas le cas sur le taux de change et le taux de croissance économique lesquels sont affectés négativement par ledit choc durant la même période ; un choc positif sur le taux d'inflation se traduit par un effet positif sur la masse monétaire pendant les deux premières années pour devenir négatif par la suite ;un choc positif sur le taux d'inflation affecte négativement le déficit budgétaire pendant les deux premières années pour devenir positif pour les dernières années.

Au regard de ces résultats, il a été recommandé d'institutionnaliser les politiques fixant le taux d'intérêt à un niveau permettant d'encourager les investissements et d'accroître le niveau de production, de réduire les importations en RDC de manière à ne pas inciter les consommateurs à modifier leur goût.

Toutefois, la présente étude n'a pas prétendu traiter toutes les questions liées à l'inflation. Dès lors, il est possible d'envisager un prolongement de cette étude en utilisant un modèle plus élargi (modèle DSGE) pouvant améliorer, compléter et affiner les présents résultats.

BIBLIOGRAPHIR

nnexes

Null Hypothesis: D(LINF) has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic	- based on SIC,	maxlag=9)

			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-6.846802	0.0000
Test critical values:	1% level		-2.632688
	5% level		-1.950687
	10% level		-1.611059


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(LIMP) has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-4.893660	0.0000
Test critical values:	1% level		-2.632688
	5% level		-1.950687
	10% level		-1.611059


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(TCH) has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-3.116378	0.0028
Test critical values:	1% level		-2.632688
	5% level		-1.950687
	10% level		-1.611059


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(TC) has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-5.622891	0.0000
Test critical values:	1% level		-2.632688
	5% level		-1.950687
	10% level		-1.611059


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(LMM) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)


			t-Statistic	Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic			-4.304575	0.0017
Test critical values:	1% level		-3.632900
	5% level		-2.948404
	10% level		-2.612874

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LMM,2)
Method: Least Squares
Date: 08/05/19 Time: 22:42
Sample (adjusted): 1982 2016
Included observations: 35 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


D(LMM(-1))	-0.721380	0.167584	-4.304575	0.0001
C	0.686993	0.279786	2.455425	0.0195


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-7.202242	0.0000
Test critical values:	1% level		-4.339330
	5% level		-3.587527
	10% level		-3.229230


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DB)
Method: Least Squares
Date: 08/05/19 Time: 22:44
Sample (adjusted): 1990 2016
Included observations: 27	after adjustments

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


DB(-1)	-1.973067	0.273952	-7.202242	0.0000
D(DB(-1))	1.432773	0.243098	5.893806	0.0000
D(DB(-2))	1.091097	0.207194	5.266068	0.0001
D(DB(-3))	0.963881	0.192016	5.019807	0.0002
D(DB(-4))	0.466411	0.173752	2.684351	0.0170
D(DB(-5))	0.663322	0.158320	4.189760	0.0008
D(DB(-6))	0.347596	0.130985	2.653713	0.0181
D(DB(-7))	0.338270	0.120890	2.798154	0.0135
D(DB(-8))	0.199186	0.113300	1.758039	0.0991
D(DB(-9))	0.254166	0.100655	2.525112	0.0233
C	-18.38841	2.469483	-7.446258	0.0000
@TREND("1980")	0.566357	0.078976	7.171217	0.0000

Vector Error Correction Estimates
Date: 08/05/19 Time: 22:50
Sample (adjusted): 1982 2016
Included observations: 35 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]


Cointegrating Eq:	CointEq1	CointEq2


LINF(-1)	1.000000	0.000000
PIVA ASALOKO PRINCE


LIMP(-1)	0.000000	1.000000

LMM(-1)	0.318820	1.284899
	(0.10672)	(0.38209)
	[ 2.98731]	[ 3.36278]

TCH(-1)	-0.003897	-0.021216
	(0.00554)	(0.01982)
	[-0.70389]	[-1.07044]

TC(-1)	-0.283792	-2.629368
	(0.36508)	(1.30706)
	[-0.77734]	[-2.01166]

DB(-1)	-2.185389	-7.330622
	(0.33504)	(1.19950)
	[-6.52282]	[-6.11140]

Error Correction:	D(LINF)	D(LIMP)	D(LMM)	D(TCH)	D(TC)	D(DB)


CointEq1	-0.435236	-0.093057	-0.153170	-12.61859	0.277037	1.493157
	(0.19453)	(0.05160)	(0.14986)	(10.5378)	(0.55417)	(0.65492)
	[-2.23732]	[-1.80355]	[-1.02209]	[-1.19746]	[ 0.49991]	[ 2.27991]

CointEq2	0.119401	0.022104	0.072730	3.705481	-0.106624	-0.368716
	(0.05181)	(0.01374)	(0.03991)	(2.80629)	(0.14758)	(0.17441)
	[ 2.30477]	[ 1.60865]	[ 1.82240]	[ 1.32042]	[-0.72249]	[-2.11408]

D(LINF(-1))	-0.034012	-0.007593	0.215557	3.528189	-0.507492	-0.537826
	(0.16978)	(0.04503)	(0.13079)	(9.19706)	(0.48366)	(0.57160)
	[-0.20032]	[-0.16861]	[ 1.64808]	[ 0.38362]	[-1.04927]	[-0.94092]

D(LIMP(-1))	-0.911977	-0.047692	-1.014450	-18.27883	-0.656052	0.313726
	(0.73558)	(0.19510)	(0.56665)	(39.8457)	(2.09544)	(2.47640)
	[-1.23981]	[-0.24445]	[-1.79025]	[-0.45874]	[-0.31309]	[ 0.12669]

D(LMM(-1))	-0.205367	0.087210	-0.584333	-7.364135	1.796277	-0.236775
	(0.21516)	(0.05707)	(0.16575)	(11.6549)	(0.61292)	(0.72435)
	[-0.95449]	[ 1.52821]	[-3.52546]	[-0.63185]	[ 2.93070]	[-0.32688]

D(TCH(-1))	-0.006934	0.000861	-0.004662	0.329762	0.021207	0.008050
	(0.00366)	(0.00097)	(0.00282)	(0.19849)	(0.01044)	(0.01234)
	[-1.89236]	[ 0.88602]	[-1.65158]	[ 1.66134]	[ 2.03158]	[ 0.65259]
PIVA ASALOKO PRINCE


D(TC(-1))	0.026633	0.045647	-0.001082	2.112184	-0.179168	-0.159208
	(0.08816)	(0.02338)	(0.06791)	(4.77558)	(0.25114)	(0.29680)
	[ 0.30209]	[ 1.95214]	[-0.01593]	[ 0.44229]	[-0.71341]	[-0.53641]

D(DB(-1))	-0.173019	-0.011904	0.051192	2.233979	0.024549	-0.066002
	(0.05991)	(0.01589)	(0.04615)	(3.24547)	(0.17068)	(0.20171)
	[-2.88781]	[-0.74910]	[ 1.10915]	[ 0.68834]	[ 0.14384]	[-0.32722]


R-squared	0.527301	0.356940	0.717608	0.220793	0.388093	0.309929
Adj. R-squared	0.404749	0.190221	0.644395	0.018776	0.229450	0.131022
Sum sq. resids	31.17491	2.193088	18.50040	91476.30	252.9856	353.3359
S.E. equation	1.074535	0.285001	0.827768	58.20662	3.061019	3.617529
F-statistic	4.302684	2.140968	9.801659	1.092942	2.446335	1.732346
Log likelihood	-47.63750	-1.187196	-38.50562	-187.3614	-84.27757	-90.12409
Akaike AIC	3.179285	0.524983	2.657464	11.16351	5.273004	5.607091
Schwarz SC	3.534794	0.880491	3.012972	11.51902	5.628512	5.962599
Mean dependent	-0.071632	0.069858	0.954778	28.86579	0.001414	0.174857
S.D. dependent	1.392742	0.316711	1.388112	58.76088	3.487110	3.880678

Determinant resid covariance (dof adj.)		7427.043
Determinant resid covariance		1565.274
Log likelihood		-426.7039
Akaike information criterion		27.81165
Schwarz criterion		30.47796
Number of coefficients		60

Vector Error Correction Estimates
Date: 08/05/19 Time: 22:53
Sample (adjusted): 1982 2016
Included observations: 35 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]


Cointegration Restrictions:
A(5,1)=0, A(5,2)=0, A(4,1)=0, A(4,2)=0
Convergence achieved after 13 iterations.
Not all cointegrating vectors are identified
LR test for binding restrictions (rank = 2):
Chi-square(4)	7.408943
Probability	0.115792


Cointegrating Eq:	CointEq1	CointEq2


LINF(-1)	0.135154	1.080568

LIMP(-1)	-0.065817	-0.284635

LMM(-1)	-0.036364	-0.002718

TCH(-1)	0.000582	0.001162

TC(-1)	0.159596	0.477164

DB(-1)	0.185231	-0.297400


Error Correction:	D(LINF)	D(LIMP)	D(LMM)	D(TCH)	D(TC)	D(DB)


CointEq1	-0.307701	0.044611	-1.145553	0.000000	0.000000	-1.257164
	(0.17083)	(0.04689)	(0.12549)	(0.00000)	(0.00000)	(0.48083)
	[-1.80122]	[ 0.95131]	[-9.12897]	[NA]	[NA]	[-2.61457]

CointEq2	-0.477418	-0.099468	-0.084522	0.000000	0.000000	1.577814
PIVA ASALOKO PRINCE

	(0.16964)	(0.04657)	(0.12461)	(0.00000)	(0.00000)	(0.47747)
	[-2.81436]	[-2.13603]	[-0.67830]	[NA]	[NA]	[ 3.30452]

D(LINF(-1))	-0.008570	-0.010442	0.228379	1.948111	-0.463815	-0.541302
	(0.16473)	(0.04519)	(0.12771)	(9.35011)	(0.48850)	(0.57017)
	[-0.05203]	[-0.23108]	[ 1.78831]	[ 0.20835]	[-0.94946]	[-0.94938]

D(LIMP(-1))	-0.880694	-0.024345	-0.903234	-8.395955	-1.009086	0.061399
	(0.69271)	(0.19003)	(0.53703)	(39.3189)	(2.05424)	(2.39765)
	[-1.27138]	[-0.12811]	[-1.68191]	[-0.21353]	[-0.49122]	[ 0.02561]

D(LMM(-1))	-0.245998	0.089470	-0.615863	-6.289098	1.749578	-0.210394
	(0.21168)	(0.05807)	(0.16411)	(12.0153)	(0.62774)	(0.73269)
	[-1.16212]	[ 1.54069]	[-3.75281]	[-0.52343]	[ 2.78709]	[-0.28716]

D(TCH(-1))	-0.007312	0.000959	-0.004735	0.372707	0.019770	0.007569
	(0.00351)	(0.00096)	(0.00272)	(0.19937)	(0.01042)	(0.01216)
	[-2.08167]	[ 0.99567]	[-1.73896]	[ 1.86943]	[ 1.89804]	[ 0.62254]

D(TC(-1))	0.057861	0.044894	0.020566	1.261324	-0.157738	-0.189693
	(0.08875)	(0.02435)	(0.06880)	(5.03733)	(0.26318)	(0.30717)
	[ 0.65199]	[ 1.84398]	[ 0.29892]	[ 0.25040]	[-0.59936]	[-0.61754]

D(DB(-1))	-0.173808	-0.011641	0.051149	2.391184	0.023341	-0.067600
	(0.05808)	(0.01593)	(0.04502)	(3.29650)	(0.17223)	(0.20102)
	[-2.99275]	[-0.73068]	[ 1.13602]	[ 0.72537]	[ 0.13552]	[-0.33629]


R-squared	0.554601	0.351772	0.730513	0.193841	0.375165	0.312692
Adj. R-squared	0.439128	0.183713	0.660646	-0.015164	0.213171	0.134501
Sum sq. resids	29.37443	2.210715	17.65493	94640.36	258.3304	351.9213
S.E. equation	1.043044	0.286144	0.808632	59.20472	3.093185	3.610280
F-statistic	4.802835	2.093143	10.45576	0.927449	2.315917	1.754813
Log likelihood	-46.59644	-1.327288	-37.68702	-187.9564	-84.64345	-90.05389
Akaike AIC	3.119796	0.532988	2.610687	11.19751	5.293911	5.603080
Schwarz SC	3.475304	0.888496	2.966195	11.55302	5.649419	5.958588
Mean dependent	-0.071632	0.069858	0.954778	28.86579	0.001414	0.174857
S.D. dependent	1.392742	0.316711	1.388112	58.76088	3.487110	3.880678


Determinant resid covariance (dof adj.)		7605.360
Determinant resid covariance		1602.854
Log likelihood		-430.4083
Akaike information criterion		28.02333
Schwarz criterion		30.68964
Number of coefficients		60
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