Les importations et l'inflation en RDC.

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.

Tableau n°07 : 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

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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.

Tableau n°08 : test de contrainte sur les forces de rappel.

Cointegration Restrictions:

A(4,1)=0, A(4,2)=0 A(5,1)=0, A(5,2)=0
Convergence achieved after 13 iterations.
Not all cointegrating vectors are identified
LR test for binding restrictions (rank = 2):
Chi-square(2)	3.006729	Chi-square(2)	5.320399
Probability	0.222381	Probability	0.069934

Source : nous même en usant du logiciel Eviews 10.

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

Tableau n° 09 : les résultats de l'estimation du VECM partiel

Variables ÄLINF

Coefficients t-de student

Force de rappel -0,5158861 (-2,81436)

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Long Terme Court Terme	LIMP	0,13588987
	LMM	0,00129762
	TCH	-0,00055476
	TC	-0,22780668
	DB	0,14198411
	ÄLIMP	-0,880694	(-1,27138)
	ÄLMM	-0,245998	(-1,16212)
	ÄTCH	-0,007312	(-2,08167)
	ÄTC	0,057861	(0,65199)
	ÄDB	-0,173808	(-2,99275)

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 :

y' Première équation : Q (16) = 17,235 (á = 0,371)

y' Deuxième équation : Q (16) =	9,2663 (á =	0,902)
y' Troisième équation : Q (16) =	11,109 (á =	0,803)
y' Quatrième équation : Q (16) =	13,501 (á =	0,636)

y' Cinquième équation : Q (16) = 15,832 (á =0,465)

y' Sixième équation : Q (16) = 13,318 (á = 0,649)

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

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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.