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.
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IMPORTATION ET INFLATION EN RDC 1980 A2016
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 = â0 +â1LIMPt + â2LMMt + â3TCHt +
â4TCt + â5DBt +åt oÙ
LINFt : Le taux d'inflation. Cet indicateur est utilisé
par toutes les Banques Centrales pour définir la stabilité des
prix ;
LIMPt : est le volume des importations des biens et services ;
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
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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 ;
TCt : le taux de croissance de l'économie.
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.
En termes de signes attendus, il est logique de postuler comme
suit :
Tableau N°02 : Signe des effets escomptés des
variables
Variables Acronymes Signe attendu
Inflation
|
LINF
|
|
Importation
|
LIMP
|
(+)
|
Masse monétaire
|
LMM
|
(+)
|
Taux de change
|
TCH
|
(+/-)
|
Taux de croissance du PIB
|
TC
|
(+)
|
Déficit budgétaire
|
DB
|
(+/-)
|
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.
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En dépit de ce qui précède, il est
postulé la spécification VECM suivante dans la présente
étude :
?????= ? ??
??-1
??=1 i?????-?? + it?:??-1 + ????
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.
???? : vecteur des erreurs ;
? : opérateur de différence première ; et
???? et it désignent respectivement les matrices des
coefficients de court terme et long terme.
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