Memoire Online - Ciblage d'inflation versus ciblage de niveau des prix : avantages comparés dans l'UMOA

MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA
RECHERCHE SCIENTIFIQUE (M.E.S.R.S.)
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MASTER RECHERCHE EN ECONOMIE
(PROMOTION I, 2007-2009)
MEMOIRE PRESENTE POUR L'OBTENTION DU
DIPLOME D'ETUDES APPROFONDIES (DEA) - MASTER RECHERCHE

CIBLAGE D'INFLATION VERSUS CIBLAGE DU NIVEAU DES PRIX :
AVANTAGES COMPARES DANS L'UMOA.

Ce mémoire a été réalisé avec le concours de nombreuses personnes. Nous tenons à témoigner de leur bienveillance. A tous ceux qui ont manifesté de l'intérêt et de l'attention pour notre formation et particulièrement pour cette recherche, nous adressons un grand merci. Une reconnaissance toute particulière s'adresse à tous ceux qui y ont apporté leur collaboration.

Un collège de Professeurs, sous la direction du Doyen, Pr Géro Fulbert AMOUSSOUGA, a assuré le suivi de ce travail. Restés très disponibles à nos sollicitations, ils nous ont guidés tout au long de la recherche. Ils nous ont faits bénéficier de riches expériences de la pratique et de l'enseignement de l'économie monétaire. Leurs observations et recommandations ont contribué davantage à l'amélioration de l'aspect théorique et empirique de l'étude. Qu'ils trouvent ici, l'expression de notre profonde gratitude. Nous avons pu toujours compter sur leur disponibilité, leur enthousiasme, leurs encouragements et surtout, sur leur maîtrise des sujets abordés. Nous leurs en remercions vivement.

Nous remercions également tous les Professeurs de la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion, l'administration du Nouveau Programme de Troisième Cycle Interuniversitaire (NPTCI), notamment, le Professeur Géro Fulbert AMOUSSOUGA, Président du Conseil d'Administration et le Professeur Bernadette KAMIGNA, la Responsable académique. Ils ont contribué à notre formation, tout au long de ce parcours universitaire ; que cet essai les comble de satisfaction.

Le Professeur Magloire LANHA, Coordonnateur National du Nouveau Programme de Troisième Cycle Interuniversitaire (NPTCI) n'a ménagé le moindre effort pour l'aboutissement heureux de la formation ; qu'il en soit remercié, pour ses observations pertinentes et ses incitations à l'esprit de recherche.

Les Docteurs, Charlemagne IGUE, Yves SOGLO, Denis ACCLASSATO, Augustin CHABOSSOU ont contribué substantiellement, notamment à l'occasion des pré-soutenances, à l'amélioration qualitative aussi bien du protocole de recherche que de l'étude même ; à tous, un témoignage de sincère gratitude.

Enfin, que tous nos Parents, Oncles et Tantes, Frère et Soeurs, Cousins et Cousines, Personnel de Finances d'Afrique, Amis et Auditeurs promotionnaires veuillent bien croire en notre sincère reconnaissance.

Aux membres du jury, qui ont accepté de discuter des résultats de cette recherche, pour la pertinence de leurs observations, nous témoignons notre entière satisfaction et gratitude.

Ciblage d'Inflation versus Ciblage de Niveau des Prix : Avantages Comparés dans l'UMOA RESUME

L'objectif de ce travail est la mise en évidence de « l'avantage gratuit » qui existe à cibler le niveau des prix plutôt que l'inflation à partir d'une fonction de perte pour la BCEAO sous la contrainte d'une courbe de Phillips représentant la formation de l'écart de production dans la zone UMOA sur la période 1993.1V-2008.1V. Le gap de production se forme selon une courbe de Phillips avec suffisamment de persistance quelle que soit la cible visée en objectif : la condition nécessaire à l'existence de « l'avantage gratuit ». L'offre semble fonctionner indépendamment des anticipations, des prévisions ou des réalisations de prix, aussi bien en niveau qu'en variation, stigmatisant une inefficacité de la politique monétaire due au processus de transmission des impulsions dans l'UMOA. L'optimisation de la fonction de perte quadratique associée à la politique monétaire menée par la BCEAO, avec l'arbitrage inflation-production, est résolue pour les deux régimes. A l'équilibre optimal, l'inflation et l'output gap ont été dérivés. L'analyse comparative des variances de l'inflation sous les deux régimes de ciblage permet de discriminer la règle de ciblage présentant la moindre variabilité à l'origine de l'avantage gratuit : il est apparu empiriquement qu'à variabilité égale de la production, la règle de ciblage du niveau des prix assure effectivement une moindre variabilité de l'inflation comparativement à la règle qui considérerait la cible d'inflation. Plus pratiquement, il y a un gain de bien-être social à cibler le niveau des prix que plutôt le taux d'inflation dans la zone UMOA. Ceci implique un certain nombre de contraintes : une économie intégrée et moins tributaire des chocs exogènes, un mécanisme efficace de transmission des impulsions monétaires, la transparence dans la gestion de l'information monétaire, la crédibilité dans les annonces publiques et l'indépendance effective de la BCEAO.

Mots clés : Ciblage, Règle, Inflation, Niveau des Prix, Fonction de perte, BCEAO, UMOA Inflation Targeting versus Price Level Targeting: the Comparative Advantage in WAMU.

ABSTRACT

The objective of this work is the highlight of the "free lunch" that are targeting the price level rather than inflation from a loss function for the BCEAO under duress of a curve Phillips, representing the formation of the output gap in the WAMU zone for the period 1993.1V- 2008.1V. The output gap is formed according to a Phillips curve with enough persistence regardless of the target goal in the necessary condition for the existence of "free lunch". Moreover, the supply seems to work regardless of expectations, forecasts or achievements of prices, both in level or change, stigmatizing ineffectiveness of monetary policy to the process of transmission of impulses in the WAMU. The optimization of the quadratic loss function associated with the monetary policy conducted by the BCEAO, with the arbitration inflation-output, is determined for the two schemes. The optimal balance, inflation and output gap have been derived. A comparative analysis of the variances of inflation under the two schemes targeting allows to discriminate the rule targeting with the least variability in the origin of the "free lunch": it emerged that empirically equal variability of production, the rule of targeting the price level is actually a lower variability of inflation compared to the rule that considers the target of inflation. More practically, there is a lunch in welfare to target the price level rather than the inflation rate in the area WAMU. This involves a number of constraints needed to implement it effectively and efficiently subject to recommendation: an integrated economy and less dependent on exogenous shocks, an efficient mechanism of transmission of monetary impulses, the transparency in information management monetary, the credibility in public announcements and the effective independence of the BCEAO.

Keywords: Targeting, Rule, Inflation, Price level, Lost function, BCEAO, WAMU

ARMA : Auto Régressif à Moyenne Mobile (modèle) BCE : Banque Centrale Européenne

BCEAO : Banque Centrale des Etats de l'Afrique de l'Ouest CEMAC : Communauté Economique et Monétaire d'Afrique Centrale

CFA : Coopération (Communauté) Française d'Afrique IHPC: Indice Harmonisé des Prix à la Consommation NIS: Notes d'Informations Statistiques

UEMOA : Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine UMOA : Union Monétaire Ouest- Africaine

INTRODUCTION ................................................1

CHAPITRE I: CADRE THEORIQUE ET METHODOLOGIQUE.............................5 SECTION I: PROBLEMATIQUE, OBJECTIFS ET HYPOTHESES...........................6 SECTION II: ASPECTS THEORIQUES ET EMPIRIQUES DES REGLES DE CIBLAGE....11 SECTION III: MODELE EMPIRIQUE ET CADRE METHODOLOGIQUE.................22

CHAPITRE II: RESULTATS ET ANALYSES EMPIRIQUES.................................31 SECTION I: PROPRIETES STATISTIQUES DES VARIABLES, .............................32 SECTION II : RESULTATS SOUS CIBLE D'INFLATION.................................. 39 SECTION III: RESULTATS SOUS CIBLE DE NIVEAU DES PRIX.........................45

CHAPITRE III : IMPLICATIONS ET RECOMMANDATIONS...........................................51 SECTION I: ETUDE COMPAREE DES VARIABILITES....................................52

SECTION II : IMPLICATIONS DES RESULTATS..........................................53

SECTION III: LIMITES ET RECOMMANDATIONS........................................65

CONCLUSION .................................... 74

INTRODUCTION

La stabilité des prix reste l'un des paradigmes dominants de la pensée économique contemporaine. Dans la pratique, l'une des définitions les plus souvent citées pour en rendre compte est celle d'Alan Greenspan (1989) : il y a stabilité des prix lorsque « les variations attendues du niveau moyen des prix sont suffisamment faibles et graduelles pour ne pas influer sensiblement sur les décisions financières des entreprises et des ménages ». Depuis les réformes qualitatives de 1989 ayant permis à la BCEAO de rénover les fondements théoriques et pratiques de la politique monétaire, assis exclusivement sur les mécanismes indirects de marché, la stabilité des prix est reconnue comme l'objectif principal de la régulation monétaire dans l'espace UMOA.

L'objectif de stabilité des prix s'accompagne de la définition explicite ou implicite, par l'autorité monétaire, d'une cible d'inflation compatible avec les fondamentaux de l'économie, le volume de la production notamment. Ainsi définie, la stabilité des prix s'interprète de deux façons : littéralement, elle peut se comprendre comme la stabilité du niveau des prix, c'est-à-dire, un niveau des prix stationnaire avec une faible variance ; en pratique, elle se caractérise par une faible et stable inflation. La première acception fait référence à une politique de ciblage du niveau des prix, la seconde à une politique de ciblage de l'inflation. Les études développées montrent que le choix de la définition de la stabilité des prix n'est pas sans conséquence sur l'évolution de l''economie notamment sur la détermination de la production et de l'inflation d'équilibre (Aubert & Adjemian, 2003).

A l'origine, la politique de ciblage de l'inflation (inflation targeting) s'inscrit dans le cadre des règles monétaires essentiellement centrées sur le taux d'intérêt comme l'instrument opérationnel. Les recherches économiques sur le thème des règles de politique monétaire se sont développées depuis les travaux de Taylor (1993). Depuis, la problématique de l'arbitrage inflation-production se pose avec des approches nouvelles : le lissage optimal du taux d'intérêt, la nature du ciblage, la dimension temporelle de la règle... Sur la question de la nature du ciblage, Svensson (1999) propose le ciblage du niveau des prix (price level targeting) parce que présentant un avantage certain (free lunch) dans la variabilité de l'inflation. Le ciblage du niveau des prix s'entend d'une politique qui réagit systématiquement aux écarts du niveau des prix par rapport au sentier visé, afin d'éviter une dérive à long terme du niveau des prix. De même, le ciblage de l'inflation s'entend d'une

politique qui réagit systématiquement aux écarts du taux d'inflation par rapport au taux cible, ce qui implique une possibilité de dérive à long terme du niveau des prix. Y a-t-il une différence significative de politique monétaire selon que l'objectif de stabilité des prix s'exprime sous la forme d'une trajectoire cible pour l'évolution du niveau des prix ou du taux d'inflation ?

A partir de la dérivation des équilibres optimaux sous les deux types de règles de ciblage, Svensson (1999) montre que la cible de niveau de prix est préférable à la cible d'inflation si la production est suffisamment persistante. L'écart de production à l'équilibre est indépendant du choix de la cible alors que le comportement de l'inflation diffère selon que l'on cible l'inflation ou le niveau de prix. Dans cette étude, le propos est d'évaluer ce point de vue dans un cadre théorique de type standard où la Banque Centrale minimise une fonction de perte quadratique, étant donné une courbe de Phillips log-linéaire représentative de la fonction d'offre de production. La politique de ciblage vaut-elle dans l'espace étant donné la récurrence des chocs d'offre essentiellement exogènes, lesquels font de l'inflation importée et de l'inflation par les coûts, les principales composantes des variations des prix ? Par ailleurs, au plan des fondamentaux de la politique de ciblage comptent, l'indépendance, la réputation et la crédibilité de la Banque Centrale ; le statut de la BCEAO du point de vue de ces trois qualifications permet-il d'opérationnaliser avec succès la politique de ciblage dans l'union ? En distinguant dans le cadre de l'UMOA, les deux régimes de ciblage, cette étude cherche à vérifier le principal résultat de Svensson de « l'avantage gratuit » lié à la cible de niveau de prix afin d'identifier leur efficacité relative.

C'est pour tenir compte de cet objectif que la présente étude a pour thème, « Ciblage d'inflation versus ciblage du niveau des prix : avantages comparés dans l'UMOA ». La première partie organisée en trois sections aborde les aspects théoriques du thème et l'approche méthodologique, inspirée de Svensson (1999). La deuxième partie organisée aussi en trois sections rend compte des résultats et analyses empiriques découlant du modèle économétrique estimé. Enfin, la troisième partie de l'étude traite des implications et recommandations de politique monétaire, en rapport avec les résultats obtenus. D'un point de vue pratique, dans le prolongement des résultats obtenus par Nubukpo (2002) et Ténou (2002) principalement, l'étude offre un cadre analytique,

stratégique et opérationnel de mise en oeuvre de la politique monétaire : un choix optimal de l'objectif cible pour réaliser la stabilité des prix.

« ... la politique que mènent les pouvoirs publics est de l'ordre du processus et non de l'événement » Neil Wallace¹, 1979

CHAPITRE I

1 Cette idée a été formulée lors d'un colloque sur les anticipations rationnelles tenu dans le Maine en 1979.

Les dimensions théoriques et méthodologiques de l'étude des avantages comparés des règles de ciblage dans l'UMOA sont explorées dans ce premier chapitre qui pose la problématique de recherche dans son contexte aussi bien général que spécifique. La revue de littérature tant théorique qu'empirique permet de situer le cadre méthodologique applicable aux économies étudiées, inspiré des travaux de Svensson (1999).

SECTION I : PROBLEMATIQUE, OBJECTIF ET HYPOTHESE

Depuis deux décennies avec les premières expériences de la Nouvelle Zélande ayant adopté la politique de ciblage de l'inflation dès 1990, le développement et l'approfondissement aussi bien théorique qu'empirique des règles de ciblage ont fait l'objet d'importantes études. Deux régimes ont émergé : la cible d'inflation et la cible de niveau des prix. Et la coexistence d'avantages et d'inconvénients certains qu'il s'agisse de l'un ou l'autre des régimes de ciblage pose le problème de l'opportunité, de la priorité et de l'efficacité au regard de l'objectif de stabilité des prix assigné à la Banque Centrale. Les spécificités et contraintes aussi bien internes qu'externes des économies de l'UMOA rappellent avec acuité cette problématique à développer dans cette section avant que ne soit exploré, l'essentiel des fondements théoriques des politiques de ciblage.

La politique monétaire contemporaine associe à la mise en oeuvre des règles monétaires optimales, l'objectif final de stabilité des prix, donc la prévision et la réalisation d'une inflation optimale pour l'économie. En effet, l'instabilité des prix est source d'incertitude, parce qu'elle fausse le processus de décision économique et entrave la croissance. L'objectif de stabilité des prix s'accompagne de la définition explicite ou implicite, par l'autorité monétaire, d'une cible d'inflation compatible avec les fondamentaux de l'économie, le volume de production notamment. Ainsi définie, la stabilité des prix s'interprète de deux façons : littéralement, elle peut se comprendre comme la stabilité du niveau de prix, c'est-à-dire, un niveau de prix stationnaire avec une faible variance ; en pratique, elle se caractérise par une faible et stable inflation. La première acception fait référence à une politique de ciblage du niveau de prix, la seconde à une politique de ciblage de l'inflation. Les études développées montrent que le choix de la définition de la stabilité

des prix n'est pas sans conséquence sur l'évolution de l''economie notamment sur la détermination de la production et de l'inflation d'équilibre (Aubert & Adjemian, 2003).

En l'état actuel des développements théoriques et empiriques, la mise en oeuvre de l'objectif de stabilité des prix assigné aux Banques Centrales, appelle de leur part, quatre mesures de politique de ciblage : i) ne fixer aucune cible explicite; ii) adopter une fourchette cible de taux d'inflation ; iii) formuler une cible en fonction du niveau des prix; iv) s'engager pour une cible de taux d'inflation. Dans chacun des cas, la Banque Centrale s'engage officiellement à respecter la mesure, pendant une période déterminée ou non. Sur l'étude d'impact de l'adoption ou non de cible entre différents pays, Johnson (1999) montre que la formulation de cibles d'inflation semble bien aider à réduire l'inflation et à la maintenir à un niveau inférieur, et ce, en influant sur le taux d'inflation attendu. Il s'en dégage alors pour la BCEAO, que la réalisation de l'objectif de stabilité des prix implique la définition d'une cible ; outre l'argumentation empirique, la structure des économies et l'expérience de la Banque d'émission constituent d'importants justificatifs à une politique discrétionnaire « encadrée² » (constrained discretion). Deux mesures se déduisent : la première fait référence à une politique de ciblage du niveau des prix (price level targeting) et la seconde, à une politique de ciblage de l'inflation (inflation targeting).

Alors que les règles³ de ciblage sont définies en rapport aux intentions déclarées des autorités monétaires, le ciblage d'un indicateur donné repose sur l'hypothèse qu'une cible exprimée en fonction de cet indicateur est un objectif à long terme absolument important des autorités monétaires. Désignant à cet effet les conséquences à long terme de la politique monétaire, le ciblage implique un cadre décisionnel stratégique à l'intérieur duquel la Banque Centrale s'engage explicitement à appliquer une politique qui permet d'atteindre une valeur cible annoncée publiquement et ce, dans un délai précis. Le ciblage du niveau des prix s'entend d'une politique qui réagit systématiquement aux écarts du niveau des prix par rapport au sentier visé, afin d'éviter une dérive à long terme du niveau des prix. De même, le ciblage de l'inflation s'entend d'une politique qui réagit systématiquement aux écarts du

²La combinaison d'une cible imposée en matière d'inflation avec une certaine latitude dans les moyens des banques centrales a été qualifiée par Lars Svensson (1999) de « pouvoir discrétionnaire encadré ».

Dans la littérature moderne, dont le début remonte à Kydland et Prescott (1977), par règles, il faut entendre l'instauration de mesures optimales -- mais non cohérentes dans le temps -- et par approche discrétionnaire, l'optimisation des résultats de chaque période (cohérence dans le temps), le risque étant cependant d'obtenir un résultat sous-optimal.

taux d'inflation par rapport au taux cible, ce qui implique une possibilité de dérive à long terme du niveau des prix. Y a-t-il une différence significative de politique monétaire selon que l'objectif de stabilité des prix s'exprime sous la forme d'une trajectoire cible pour l'évolution du niveau des prix ou du taux d'inflation ?

La première contribution théorique est due à Svensson (1999). Il étudie formellement, sous une courbe d'offre de Lucas avec persistance, s'il est favorable pour la société, dont les préférences ont pour argument l'écart de production et l'inflation, que la Banque Centrale cible le niveau des prix plutôt que l'inflation. A partir de la dérivation des équilibres discrétionnaires sous les deux régimes de ciblage, Svensson montre que la cible de niveau de prix est préférable à la cible d'inflation si la production est suffisamment persistante. L'écart de production à l'équilibre est indépendant du choix de la cible alors que le comportement de l'inflation diffère selon que l'on cible l'inflation ou le niveau de prix. Les premières études empiriques établissent que le choix entre le ciblage du niveau des prix et le ciblage de l'inflation repose sur un arbitrage entre d'un côté, la variabilité du niveau de prix à long terme et d'un autre côté, la variabilité de l'inflation et de la production à court terme (Aubert & Adjemian, 2003). Dès lors, les politiques de ciblage ont émergé avec l'approfondissement théorique, le développement empirique et l'adoption généralisée - par les Banques Centrales - des règles monétaires optimales de type Taylor ou non.

L'impact des taux directeurs de la BCEAO sur les variables économiques (Nubukpo, 2002) et l'évaluation de la règle de Taylor fondée sur le ciblage de l'inflation dans l'UMOA (Ténou, 2002) corroborent cette tendance. Pour reprendre les termes de Svensson (1999), « le choix entre une cible basée sur le niveau des prix et une cible fondée sur l'inflation équivaut à un arbitrage entre la variabilité à faible fréquence du niveau des prix d'une part, et la variabilité à haute fréquence de l'inflation et de la production, d'autre part » [traduction]. A quelle stratégie de ciblage obéit la politique de stabilité des prix dans l'UMOA au regard des variables fondamentales et structurelles des économies de l'espace ? Svensson (1999) montre que, si la politique monétaire est endogène et que les attentes sont rationnelles, la formulation d'une cible basée sur le niveau des prix permet de réduire la variabilité du niveau des prix et de l'inflation par rapport à celle qui est observée quand la

cible est définie en fonction de l'inflation, sans faire augmenter la variabilité de la production » : il existerait donc un « avantage gratuit » (free lunch).

l'application de cibles relatives au niveau des prix suscitent généralement le scepticisme. L'argument habituellement invoqué en faveur de l'adoption d'une cible de niveau des prix est que celle-ci facilite la planification à long terme et la conclusion de contrats en termes nominaux dans une perspective de stabilité des prix. Du côté des coûts, le principal argument reste que la poursuite d'une cible basée sur le niveau des prix s'accompagne d'une variabilité de l'inflation et de la production plus élevée à court terme que si la cible est exprimée en fonction de l'inflation⁴. Les chocs qui font passer le niveau des prix au-dessus (au-dessous) du sentier visé amènent les autorités monétaires à prendre des mesures désinflationnistes (inflationnistes) en favorisant une inflation inférieure (supérieure) à la moyenne, de manière à ramener le niveau des prix au sentier cible. Cette évolution en dents de scie de l'inflation autour de sa courbe tendancielle accroît la variabilité à court terme de l'inflation par rapport à ce que l'on observe lorsque la cible admet une dérive du niveau des prix et que seul le taux d'inflation est visé. La variabilité supérieure de l'inflation s'accompagne d'une hausse de celle de la production le long de la courbe de Phillips à court terme. De plus, s'il existe des rigidités nominales, ce qui pourrait être le cas quand l'inflation avoisine zéro, il est probable qu'une politique susceptible de nécessiter le recours à la déflation entraîne une récession.

Dans cette étude, le propos est d'évaluer ces points de vue opposés dans un cadre théorique de type standard où la Banque Centrale minimise une fonction de perte quadratique, étant donné une courbe de Phillips log-linéaire. Dans la pratique, avec l'adoption du pacte de convergence dans l'UMOA, la BCEAO adopte une politique de ciblage d'inflation à l'instar de la Banque Centrale Européenne avec un objectif de 3%. Intuitivement, l'ancrage monétaire qui prévaut entre les deux aires ne saurait seul justifier une politique monétaire de calibration compte tenu des différences de variabilités des

Svensson (1999) parle à ce propos d'idée reçue (conventional wisdom), citant Fischer (1994). Par ailleurs, Fillion et Tetlow (1994) concluent que le fait de viser le niveau des prix accroît la variabilité de la production mais diminue celle de l'inflation.

arguments de la fonction de réaction des deux instituts d'émission d'une part, mais aussi des différences dans les mécanismes de transmission des signaux monétaires. Cette stratégie reste-elle optimale pour assurer la stabilisation macroéconomique dans l'UMOA telle que fixée dans le cadre des critères de convergence ? Autrement, l'objectif cible de taux d'inflation ainsi affiché justifie-t-il une bonne conduite de la politique monétaire dans l'espace ?

La mise en oeuvre de la politique de ciblage touche en effet deux aspects principaux de la politique monétaire dans l'UMOA : l'un est relatif à la structure des prix et de l'inflation, l'autre étant lié à l'indépendance et à la crédibilité de la Banque Centrale comme institution d'émission. Au regard de l'importance des chocs exogènes touchant l'ensemble des pays, l'origine monétaire des variations de prix reste a priori marginale pour permettre l'efficacité de l'instrument monétaire dans la politique de stabilité des prix. La politique de ciblage vaut-elle dans l'espace étant donné la récurrence des chocs d'offre essentiellement exogènes, lesquels font de l'inflation importée et de l'inflation par les coûts, les principales composantes des variations des prix ? Par ailleurs, au plan des fondamentaux de la politique de ciblage comptent, l'indépendance, la réputation et la crédibilité de la Banque Centrale. Le statut de la BCEAO du point de vue de ces trois qualifications permet-il d'opérationnaliser avec succès la politique de ciblage dans l'union ?

En distinguant dans le cadre de l'UMOA, les deux régimes de ciblage, cette étude cherche à vérifier le principal résultat de Svensson « d'avantage gratuit » lié à la cible de niveau de prix, mis en évidence par ailleurs dans des modèles reposant sur des fondements microéconomiques de type classique ou keynésien (Dittmar & Gavin, 2000), (Aubert & Adjemian, 2003). L'objectif principal de cette étude consiste à évaluer l'efficacité comparée des politiques de ciblage du niveau des prix et de l'inflation dans la transmission des impulsions monétaires aux économies de l'espace UMOA, plus spécifiquement à ce stade, il est question de tester l'existence de l'«avantage gratuit» lié à la politique de ciblage du niveau des prix (Svensson, 1999). L'intérêt apparaît double. D'un point de vue théorique, l'étude aborde un cas pratique de mise en oeuvre des politiques de ciblage en économie moins ouverte et moins développée représentative de l'UMOA afin de renforcer le corpus théorique existant en la matière. D'un point de vue pratique, dans le prolongement des

résultats obtenus par Nubukpo (2002) et Ténou (2002) principalement, l'étude offre un cadre analytique, stratégique et opérationnel de mise en oeuvre de la politique monétaire : un choix optimal de l'objectif cible pour réaliser la stabilité des prix.

SECTION II : ASPECTS THEORIQUES ET EMPIRIQUES DES REGLES DE CIBLAGE

Deux scénarios sont à distinguer dans la théorie des politiques de ciblage : la règle assise sur le taux d'inflation d'une part et la règle ciblant le niveau des prix d'autre part. Dans l'approche des règles de ciblage, Svensson et Woodford (1999) définissent les règles spécifiques et les règles générales. Une règle de ciblage spécifique fournit une formule mettant en relation les variables cibles et les niveaux cibles alors qu'une règle de ciblage générale fait appel à la fonction objectif de la Banque Centrale, à des contraintes et à un processus d'optimisation pour mettre en relation les variables cibles et les niveaux cibles. Cette qualification conceptuelle décline assez bien le cadre théorique des développements traditionnels et contemporains des règles de ciblage à explorer dans cette revue de littérature. Successivement, il sera abordé, les dimensions théoriques et empiriques des règles de ciblage.

Les deux régimes ont des modes de fonctionnement et des implications différents en matière de politique monétaire. Sous une cible de niveau de prix, les conséquences sur le niveau des prix des écarts d'inflation passés sont corrigées. Lorsqu'un choc élève le niveau des prix et l'inflation au dessus des niveaux cibles, l'inflation devra à la période suivante se situer en dessous de sa cible pour permettre au niveau des prix de retourner à la sienne. A l'opposé, sous une cible d'inflation, une inflation supérieure à la moyenne (cible) n'est pas corrigée ; la Banque Centrale assure simplement que l'inflation retourne à la période suivante à sa cible sans essayer de restaurer le niveau de prix initial, l'accroissement du niveau de prix étant alors permanent.

Les règles de ciblage spécifiques mettant en relation les variables cibles et les niveaux cibles dérivent des règles générales ; selon que la formule est exprimée en fonction du niveau des prix ou du taux d'inflation, deux types de règles spécifiques sont à distinguer. De même que formulée dans la théorie des règles monétaires approfondie, la fonction

« objectif » s'exprime généralement sous la forme de fonctions de perte quadratique définie par rapport aux écarts de production et d'inflation : théoriquement, l'arbitrage traditionnel entre la variabilité de la production et celle de l'inflation permet de minimiser les pertes. La fonction de perte sociale la plus courante est de la forme,

où 0 < /3 < 1 représente le facteur d'actualisation⁵. Cette fonction donne la valeur attendue
de la somme des pertes futures actualisées à partir de la période t_o. Il est fait l'hypothèse
que la société cherche à stabiliser à la fois l'inflation et l'écart de production, de sorte que le

coefficient de pondération .1. satisfait à la condition 0 < .1. < 8. Les cibles sont des paramètres

Nombre d'études distinguent essentiellement la fonction de perte sociale de la fonction de perte de la Banque Centrale, l'autorité qui formule et met en oeuvre la politique monétaire. Dans un grand nombre de cas, la Banque s'efforce de minimiser une fonction de perte sociale, dans laquelle l'inflation est la variable cible :

L'indice supérieur b dénote les valeurs des paramètres qui peuvent différer de celles

de la fonction de perte sociale. Suivant Svensson (1997), si ir^b* < ir^* , la Banque Centrale se
préoccupe davantage de l'inflation que la société, tandis que, si .1.^b< .1., elle se soucie moins

de l'écart de production que celle-ci. Toutefois, quand la société se préoccupe de l'écart de production (.1.>0), la nomination d'une Banque Centrale qui se soucie également de cet écart (.1.^b>0), réduit la perte sociale du fait de cet arbitrage (Barnett et Engineer, 2000).

irt -- ir^b* est un argument de sa fonction « objectif » ; elle a par contre, un objectif de niveau

La Banque Centrale se préoccupe non seulement des résultats de la période courante, mais aussi du comportement futur de la production et de l'inflation ; en conséquence, elle applique aux périodes futures le facteur d'actualisation /3.

des prix si le terme pt - p^b* en est l'argument. Svensson (1999), Dittmar et al (1999), Vestin
(2000), recourent alternativement à une fonction de perte comportant un objectif de niveau de prix.

Selon l'objectif visé, Barnett et Engineer (2000) dressent un tableau récapitulatif des régimes - Ciblage de l'Inflation (CI) ou Ciblage du Niveau des Prix (CNP) - qui sont mis en oeuvre par la règle générale.

Quel que soit le cadre, réglementaire ou discrétionnaire, l'adoption d'un objectif de niveau des prix permet toujours de réaliser le ciblage du niveau des prix. Par contre, la fixation d'un objectif d'inflation permet toujours d'obtenir une inflation stationnaire, mais elle peut aussi conduire à la stationnarité du niveau des prix, plus restrictive, et ainsi déboucher sur un ciblage du niveau des prix.

Le premier à étudier les avantages comparés du ciblage du niveau des prix et du taux d'inflation, Lars Svensson (1999) a mis au point un modèle macroéconomique simpliste qui illustre assez bien le fonctionnement d'un régime visant la réalisation des deux cibles dans la perspective de la politique de stabilité des prix conduite par la Banque Centrale. S'appuyant sur l'extension des politiques de règles et de discrétion dans l'analyse contemporaine des

théories monétaires, il dérive le modèle sous-jacent d'une courbe de Phillips de court terme avec persistance.

yt représente le log de l'écart de production à la période t, p mesure le degré de persistance

de l'écart de production (0 < p < 1). n_t = pt -- pt-i mesure le taux d'inflation à la période

t, avec pt étant le log du niveau des prix ; Et-int traduit l'anticipation rationnelle du taux

d'inflation⁶, compte tenu de l'information disponible à la période précédente. Le paramètre a exprime la vigueur de la réaction de la production à une variation inattendue de l'inflation (a>0). L'économie subit au cours de chaque période un choc d'offre Et : il s'agit de chocs indépendants, à probabilité identique de moyenne zéro et de variance a².

L'objectif de stabilité de la Banque Centrale se traduit par l'optimisation d'une fonction de perte à deux arguments : la variabilité de la production et celle du taux d'inflation. L'autorité monétaire stabilise l'inflation autour du taux cible n^* (de long terme) puis l'output gap autour d'un écart cible⁷ y*. Svensson adopte la règle générale de ciblage, représentée par une fonction intertemporelle de perte de la forme,

Usant du pouvoir discrétionnaire « encadré » (Svensson, 1999), la Banque cherche à minimiser la fonction de perte (1.6) sous la contrainte imposée par l'équation d'offre (1.5) à chaque période. La solution du problème de la Banque Centrale dérive d'une règle de décision qui répartit le choc d'offre de la période courante entre le taux d'inflation et l'écart de production ; elle représente la règle spécifique de ciblage de l'inflation⁸.

⁶ L'instrument intermédiaire de politique monétaire constitue la prévision d'inflation sur laquelle est basée la règle de ciblage contrairement à l'hypothèse des règles d'intervention sur le taux d'intérêt ou l'agrégat monétaire pour obtenir l'évolution souhaitée des variables cibles alors supposées contrôlables.

⁷ Fondamentalement, pour Svensson et d'autres auteurs encore, l'hypothèse de rationalité à long terme de la Banque implique une cible d'écart de production nulle étant donné qu'à cet horizon, seules les capacités productives l'emportent (y*=0).

⁸ La règle de décision dépend bien du traitement de l'anticipation rationnelle du taux d'inflation. Si pour Svensson, elle dépend de l'écart de production, Dittmar & Gavin (2000) puis Dittmar, Gavin & Kydland (1999) la considèrent comme exogène. Il s'en suit, selon l'approche adoptée, deux règles de ciblage distinctes, partant du même modèle ; les deux scénarios seront explorés dans la partie empirique.

De manière à faire apparaître le plus clairement possible la source de l'avantage gratuit lié à la règle spécifique de ciblage du niveau des prix, Svensson (1999) adopte le modèle précédent ajusté au niveau des prix : le taux d'inflation observé et le taux d'inflation attendu sont remplacés par les identités suivantes, expressions du niveau des prix et du niveau des prix attendu.

Comme précédemment, le terme p est ici le logarithme du niveau des prix ; le taux d'inflation est défini par l'équation (1.7) et le taux d'inflation attendu par l'équation (1.8). En adoptant ces définitions, l'équation d'offre globale (1.5) devient :

A la seule différence qu'elle est exprimée en fonction du niveau des prix, cette équation est identique à l'équation (1.5). Le niveau des prix visé par la Banque Centrale est

p_t" = pt^"--i + n". Elle s'intéresse dans ce scénario aux écarts du niveau effectif des prix par

Littéralement, pt remplace nt, et p_t" remplace n*. Cependant, les deux fonctions de

perte représentées par les équations (1.6) et (1.10) ne sont pas aussi identiques. Dans l'équation (1.6), la Banque se soucie uniquement de ne pas rater sa cible d'inflation ; dans l'équation (1.10), elle s'inquiète lorsqu'elle manque sa cible de niveau des prix, ce qui implique un comportement de « ratages » cumulatifs en matière de taux d'inflation (Svensson, 1999). A noter que n joue dans le premier problème exactement le même rôle que p dans le second ; il en est de même du rôle du terme y dans les deux cas. En conséquence, la résolution du second problème (la cible est basée sur le niveau des prix),

indique pour P la même solution que pour n^- dans le premier (la cible est fondée sur le taux d'inflation) ; dans les deux cas, la même solution est obtenue pour y.

La résolution est analogue au cas où le taux d'inflation est visé : la Banque cherche à minimiser la fonction de perte de l'équation (1.10) sous la contrainte imposée par l'équation d'offre (1.9). La solution du problème de la Banque Centrale dérive d'une règle de décision qui répartit le choc d'offre de la période courante entre le taux d'inflation et l'écart de production ; elle représente la règle spécifique de ciblage du niveau des prix.

L'étude comparée des deux règles centrée sur les variances optimales du taux d'inflation - à variance constante de l'output gap - permet de mettre en évidence l'existence de l'avantage gratuit lié au ciblage du niveau des prix pour réaliser la stabilité des prix dans l'économie. Les principaux résultats dans un cadre discrétionnaire sont consignés dans le tableau I.2.

Tableau I.2 : Variances théoriques des variables selon le régime de ciblage

Chapitre I : Cadre Théorique & Méthodologique.

résultats principaux dont, l'absence de biais d'inflation en régime de ciblage du niveau des
prix⁹, la variance infinie du niveau des prix en régime de ciblage de l'inflation et l'invariance
des paramètres de production sous les deux régimes. L'arbitrage entre la variabilité de la

paramètres dépendent de la durée de l'intervalle représenté par l'indice t. Quand t
correspond à un trimestre, les paramètres prennent les valeurs raisonnables suivantes :

Une comparaison de la variabilité de l'inflation - mesurée par la variance conditionnelle du taux d'inflation - dans les deux régimes de ciblage, montre que la poursuite d'une cible de niveau des prix se traduit par une moindre variabilité de l'inflation si p > 0,5 : c'est le principe de l'avantage gratuit. Lorsque le taux d'inflation est pris pour cible, la règle de décision implique qu'il réagisse à l'écart de production. En conséquence, la variance du taux d'inflation est proportionnelle à celle de l'écart de production. Par ailleurs, lorsque le niveau des prix est visé, il réagit à l'écart de production, de sorte que le taux d'inflation réagit alors à la variation de l'écart de production. A condition que le choc d'offre soit suffisamment persistant (p > 0,5), la variance de la variation de l'écart de production est inférieure à la variance de l'écart lui-même¹⁰ (Svensson, 1999). Cet avantage gratuit tient au fait que la stationnarité des prix contribue à atténuer la variabilité de l'inflation, ce qui aide à corriger le biais inflationniste et le biais de stabilisation en régime discrétionnaire.

Les résultats sont différents lorsque la Banque Centrale s'engage dans l'observance d'une règle optimale (le commitment). Principalement, le niveau des prix suit une marche aléatoire à variance infinie en régime de ciblage d'inflation alors qu'il est stationnaire autour d'une tendance avec une variance finie en régime de ciblage du niveau des prix.

Kiley (1998) a prétendu le résultat de Svensson redevable à la forme particulière de la fonction d'offre utilisée ; il reconsidère alors l'approche de Svensson sous une courbe d'offre

⁹ L'absence de biais d'inflation en régime de ciblage d'inflation implique un objectif d'output gap nul (y^*)

10 En effet, avec les résultats du tableau I.2, l'output gap est un processus AR(1). Ainsi,

y_t = pyt_ 1 + z_t ?y_t = (p - 1)y_t_1 + z_t Var (?y_t) = (1 - p)²Var(y_t)+ Var(z_t) Var (?y_t) = 2(1 - p)Var(yt)

de type Nouveau Keynésien. Il fait observer que l''ecart de production anticipé est nul sous cible d'inflation ; les écarts d'inflation passés n''etant pas corrigés, le problème d'optimisation de la Banque Centrale sous discrétion est statique. Il conclut qu'une cible de niveau de prix élève la variabilité de la production et détériore l'arbitrage entre la variabilité de l'inflation et de la production par rapport à une cible d'inflation. Aubert & Adjemian (2003) adopte la même courbe d'offre inspirée de la nouvelle économie keynésienne et représentée par l'équation (1.11).

yt est l''ecart de production ou «output-gap» (le logarithme du rapport de la production à

son niveau potentiel) et irt le taux d'inflation, avec ir_t = pt -- pt-i, pt étant le logarithme du

niveau de prix. Le paramètre a représente le degré de rigidité nominale (une augmentation de a traduit une hausse de la rigidité, a = 0 caractérise une situation de parfaite flexibilité des prix). Le paramètre [3 exprime le facteur d'actualisation des firmes.

Les préférences sociales ayant pour arguments, l'écart de production et l'inflation expriment la fonction de perte à optimiser sous la contrainte de (1.11).

où ir⁷ est la cible d'inflation, .1. le poids accordé à la stabilisation de la production relativement à la stabilisation de l'inflation, [3 le facteur d'actualisation de la Banque Centrale (supposée identique à celui des firmes).

Les résultats obtenus par Aubert & Adjemian (2003) confortent bien ceux de Svensson (1999): en régime discrétionnaire, la cible de niveau de prix est préférable¹¹ à la cible d'inflation dès lors que le degré de rigidité nominale et le poids relatif affecté à la stabilisation de l'écart de production ne dépassent certains seuils ; elle permet par ailleurs

Selon les auteurs, l'intérêt de la solution proposée, l'adoption d'une cible de niveau par la Banque Centrale, est d'atténuer le problème d'incohérence temporelle de la politique monétaire en s'affranchissant d'une réalité factuelle selon laquelle aucune Banque Centrale ne dispose de la technologie lui permettant de s'engager sur sa politique future.

d'approcher la règle optimale définie par Clarida et al. (1999). Dittmar et Gavin (1999) trouvent graphiquement, des résultats comparables.

Le résultat de l'avantage gratuit se vérifie-t-il dans la pratique ? Pour Parkin (2001), il n'est pas aisé de répondre à la question dont la solution dépend absolument de la crédibilité de la Banque Centrale à conduire efficacement le ciblage : la crédibilité reste la clef de l'efficacité d'une cible fondée sur le niveau des prix car si les attentes sont rétrospectives, la production peut devenir plus variable si l'on cible celui-ci plutôt que le taux d'inflation. Selon Vestin (2006), la poursuite d'une cible de niveau des prix permet d'améliorer le bien-être lorsque l'autorité monétaire ne peut s'engager au sujet de sa politique future. Yetman (2004) étudie la sensibilité de l'avantage gratuit à partir d'une courbe de Phillips de type nouveau keynésien au regard du problème de crédibilité de la politique monétaire : le processus de formation des anticipations est apparu crucial. « Si une partie des agents croit en la persistance de l'inflation dans le futur ou ignore la cible de niveau des prix, celle-ci s'accompagne plus de coûts que d'avantages pour la société notamment lorsqu'elle accorde un important poids à la stabilisation de l'inflation dans la fonction de perte », (Yetman, 2004, p 14).

Partant de l'hypothèse d'une crédibilité imparfaite, modélisée sous la forme d'une adaptation progressive des croyances du secteur privé à l'adoption d'une cible de niveau des prix, Kryvtsov, Shukayev et Ueberfeldt (2008) mesurent les gains de bien-être attendus de l'abandon d'une cible d'inflation au profit d'une cible fondée sur le niveau des prix : si gains il y a, concluent-ils, ceux-ci sont modestes et un recul de bien-être est perceptible lorsque le manque de crédibilité persiste longtemps. Covas & Zhang (2008) aboutissent au même résultat de sensibilité de la cible : dans le cadre d'un modèle dynamique d'équilibre général à prix rigides qui intègre des marchés obligataire et boursier imparfaits, le régime prenant pour cible le niveau des prix s'avère supérieur, mais sa supériorité est moins marquée lorsque l'imperfection des marchés financiers est prise en compte.

Barnett et Engineer (2001) montrent que, lorsque la Banque Centrale agit de façon discrétionnaire, il est bon de viser une cible basée sur le niveau des prix quand les attentes sont prospectives soit directement, soit indirectement du fait de la persistance de la

production (la production est un AR(1) avec un coefficient d'autocorrélation supérieur à 0,5). D'autres travaux dont les conclusions sont favorables à l'adoption d'une cible de niveau des prix méritent d'être évoqués : l'avantage gratuit résiste bien au changement d'instrument monétaire avec le contrôle d'agrégats monétaires notamment (Svensson, 1999) ; le même résultat est obtenu avec une courbe de Phillips de type néokeynésien (Dittmar & Gavin, 2000) ; Vestin (2000) montre que ce résultat est aussi observé quand un processus d'établissement des prix à la Calvo (1983) est incorporé à la fonction d'offre globale.

Quels effets réels les cibles de niveau des prix ont-elles eus ? Parmi les études d'évaluation entreprises, celle de Johnson¹² (1999), portant sur un champ plus étroit et mieux délimité permet de se situer. L'auteur examine cinq pays ayant défini des cibles d'inflation (l'Australie, le Canada, la Nouvelle-Zélande, le Royaume-Uni et la Suède) et six autres pays qui s'en sont abstenus (l'Allemagne, les États-Unis, la France, l'Italie, le Japon et les Pays-Bas) afin de déterminer si l'adoption de cibles modifie le taux d'inflation attendu, l'incertitude entourant l'inflation et les erreurs pouvant affecter sa prévision. Si l'établissement de cibles a pour effet de réduire sensiblement le taux d'inflation attendu, il contribue à diminuer le taux d'inflation effectif au prix d'un moindre écart de production. S'il donne lieu à une baisse de l'incertitude entourant l'inflation, il entraîne un accroissement du bien-être -- sous une forme difficile à chiffrer certes -- en améliorant l'allocation des ressources. Enfin, si l'adoption de cibles ne provoque pas de hausse importante des erreurs de prévision, elle ne fait pas augmenter l'écart moyen de production, en valeur absolue. Qu'ils se dotent ou non de cibles explicites, tous les pays qui parviennent à réduire leur taux d'inflation obtiennent une désinflation inattendue. L'étude de Johnson permet d'affirmer que la formulation de cibles semble bel et bien aider à réduire l'inflation et à la maintenir à un niveau inférieur, et ce, en influant sur le taux d'inflation attendu.

En apportant une contribution d'ordre quantitatif au débat sur le choix d'une cible formulée en fonction du taux d'inflation ou du niveau des prix sur la base des équations (1.7), (1.8) et (1.9), Cateau (2008) constate l'existence de l'avantage gratuit au Canada, même si la cible de niveau des prix peut s'accompagner d'une plus grande volatilité de l'inflation selon l'importance accordée à l'écart de production dans la fonction de perte, la

solution ne requérant pas la stationnarité du niveau des prix. L'auteur analyse ensuite le degré de sensibilité des résultats à l'incertitude du modèle : le régime fondé sur une cible de niveau des prix s'avère robuste; son efficacité baisse plus lentement que celle du régime de cibles d'inflation, et elle ne diminue pas autant en termes absolus.

Deux questions sont cependant sujettes à débats dans la mise en oeuvre des politiques de ciblage du niveau des prix; il s'agit d'une part de la cible d'inflation nulle ou positive et d'autre part, de l'incompatibilité d'une cible d'inflation ou de niveau des prix avec des chocs d'offre permanents. Elles sont d'une importance encore capitale au regard des spécificités économiques de l'espace UMOA. S'il est trivial que l'inflation n'est pas en soi, une bonne chose, les avantages et les coûts d'un taux d'inflation nul sont difficiles d'approche. Du côté des coûts, trois arguments émergent pour justifier qu'une inflation positive pourrait être préférée à une inflation nulle (Parkin, 2001, pp 279-291): i) l'inflation mesurée est supérieure à l'inflation véritable, ii) l'inflation lubrifie les rouages du marché du travail et en rend le fonctionnement plus efficient, iii) les taux d'intérêt nominaux ne peuvent devenir négatifs, impliquant pour les autorités monétaires, l'impossibilité de juguler une récession par la baisse des taux.

Engone Mve (2003) a déterminé pour la zone CEMAC, le niveau cible d'inflation ; prenant appui sur la théorie de la coïntégration appliquée à l'inflation tendancielle, il conclut que le taux d'inflation à viser à long terme est de 1,5 point de pourcentage avec des bornes allant de 0 à 2% pour un horizon de trois ans. Par ailleurs, prenant pour point de départ, le régime de cibles d'inflation modélisé par Svensson (1997), Nishiyama (2009) intègre explicitement l'effet à retardement des mesures de politique monétaire. De manière numérique, il montre que la politique monétaire doit être mise en oeuvre de façon plus énergique et plus préventive quand le délai de transmission de ses effets est pris en compte. L'auteur en conclut qu'un délai de transmission relativement important devrait inciter les Banquiers Centraux ou les Gouvernements à viser des taux d'inflation plutôt élevés.

Sur la deuxième question, deux courants s'opposent : la poursuite de cibles d'inflation en cas de chocs d'offre externes - négatifs ou positifs - accentue les fluctuations de la production ; toute variation de l'offre résultant de chocs externes est entérinée en

partie, compte tenu de l'importance relative que la Banque Centrale accorde respectivement à la stabilité des prix et à celle de la production. Toutefois, différents types de chocs d'offre existent. Particulièrement, ceux qui résultent d'un changement technologique sont efficients, tandis que ceux imputables à des interventions ou à des distorsions ne le sont pas. En règle générale, la tâche de la Banque Centrale consiste à ne pas s'opposer aux chocs efficients et à atténuer les autres (Parkin, 2001, pp 266-267).

Coletti, Lalonde et Muir (2008) comparent la capacité de règles simples, comportant soit une cible d'inflation, soit une cible de niveau des prix, à stabiliser l'économie à la suite de chocs similaires à ceux survenus au Canada et aux Etats-Unis entre 1983 et 2004. Avec un modèle à deux pays (Canada et aux Etats-Unis) et à deux secteurs (celui des biens échangeables et celui des biens non échangeables), ils concluent que les régimes prenant pour cible le niveau des prix parviennent un peu mieux que les régimes de cibles d'inflation à stabiliser l'économie, atténuant la volatilité de l'inflation et des taux d'intérêt nominaux au prix d'une légère accentuation de la variabilité de l'écart de production ; la conclusion reste la même lorsque l'analyse est limitée aux chocs jugés les plus déterminants pour l'évolution des termes de l'échange de 1983 à 2004. Les auteurs montrent également que leurs résultats sont sensibles à l'interaction entre l'importance relative des différents types de chocs macroéconomiques et le degré de prospectivité du processus d'établissement des prix et des salaires.

SECTION III : MODELE EMPIRIQUE ET CADRE METHODOLOGIQUE

Le cadre méthodologique et opératoire expose successivement le processus d'appréciation et de validation de la question de recherche. Il comprend entre autres indications, la nature, les propriétés statistiques et la source des variables puis le modèle, les outils et la méthode d'analyse.

III.1- MODELE EMPIRIQUE, OUTIL ET METHODE D'ANALYSE

Au regard des fondements théoriques, la présente étude emprunte à Svensson (1999), le cadre méthodologique et opératoire pour apprécier et valider la question de recherche. Le

modèle empirique inspiré des développements théoriques élaborés dans le domaine est relativement sommaire et s'inscrit dans la lignée des études sur la question, celle de Svensson (1999) notamment. Il comprend alors,

[min E 1 ig^t-to1/2 [(n-_t -- n-^*)² + '1(3_t)² -- gt(3t -- P3t-1 -- a(n-_t -- Et-in-t) -- Et)]

La fonction de perte du programme d'optimisation dépend des écarts de production, courant et passé, que la Banque contrôle, et de l'anticipation rationnelle des taux d'inflation courant et futurs. Le traitement de cette anticipation donne lieu à deux règles de décision différentes : Svensson (1999) considère qu'elle dépend de l'écart de production ; Dittmar et Gavin (2000) la considèrent comme exogène. Dans le cadre de la présente étude sur l'UMOA, il est plus vraisemblable de postuler l'hypothèse de Dittmar et Gavin (2000).

L'étude comparée des deux règles centrée sur les variabilités respectives de l'inflation et de l'écart de production, mesurées par leur variance non conditionnelle - à variance constante de l'output gap - permettant de mettre en évidence l'existence de l'avantage gratuit lié au ciblage du niveau des prix pour réaliser la stabilité des prix dans l'économie procède de la méthode d'optimisation visée en iii). Plus spécifiquement, de même que Svensson (1999) l'adopte, la minimisation de la fonction de perte associée à la politique monétaire de la Banque Centrale permet d'apprécier les variabilités respectives des écarts de production et d'inflation qui en sont les arguments principaux. gt représente le multiplicateur associé à la courbe d'offre à la date t. Les règles spécifiques de ciblage se déduisent des conditions de premier ordre. Les analyses graphiques de fonctions de variabilité des arguments sous l'un ou l'autre des régimes vont renforcer cette approche statistique et économétrique de la méthode d'analyse afin de mettre en relief le free lunch.

III.2- LES VARIABLES : NATURE, SOURCES ET TRAITEMENT

L'étude de l'efficacité comparée des politiques de ciblage de l'inflation et de niveau des prix implique un panel de variables économiques de politique monétaire et de mesure de l'activité notamment celles représentant les cibles de politique monétaire à savoir, le taux d'inflation, le niveau des prix, le produit intérieur brut (effectif et potentiel). Toutes les séries utilisées sont en fréquence trimestrielle, comme cela est souvent le cas dans les recherches empiriques relatives à la politique monétaire (Taylor (1993), Ball (1997), Svensson (1999), Dittmar et Gavin (2000), Dittmar et al (1999), Aubert et Adjemian (2003), Ténou (2002), entre

autres), ceci pour tenir compte de la courte nature du terme de la politique monétaire. Très généralement, toutes les séries sont prises en logarithme. L'étude couvre la période de 1993.IV à 2008.IV et concerne l'espace UMOA avec une politique monétaire unique exprimée par l'institut d'émission, la BCEAO.

Outre les Notes d'Informations Statistiques (NIS) et les rapports annuels de la Banque Centrale, les données utilisées proviennent aussi de la base de données du FMI : les Statistiques Financières Internationales.

L'Indice Harmonisé des Prix à la Consommation (IHPC) est l'indicateur usuel du niveau général des prix dans l'économie. Dans la méthodologie adoptée, l'IHPC de chaque Etat membre de l'UMOA est un indice de type Laspeyres couvrant la consommation des ménages au sens de la comptabilité nationale. L'indice UMOA des prix à la consommation (IHPC) correspond ainsi, à la moyenne pondérée des Indices Harmonisés des Prix à la Consommation des pays membres de l'Union¹⁵. La mise en oeuvre de l'objectif de stabilité des prix à assurer à moyen terme donne un rôle à l'IHPC de l'union, étant donné que la Banque réagit en fonction des évolutions relatives à la zone dans son ensemble. En dépit des insuffisances liées au retard de mise à jour des pondérations utilisées pour en améliorer la mesure au niveau national, l'IHPC calculé en fréquence mensuelle présente des avantages de disponibilité et de crédibilité.

L'évolution de l'Indice Harmonisé des Prix à la Consommation est la mesure du niveau général des prix retenue par la BCEAO pour mesurer l'inflation. Trois raisons expliquent ce choix¹⁶ : a) la forte harmonisation de cet indice dans les pays de la zone ; b) la disponibilité ; c) l'importance relative dans les décisions des agents économiques. A partir des IHPC, il existe différentes approches du taux d'inflation. L'inflation en glissement annuel

¹⁵Le poids d'un pays est égal à la part des dépenses de consommation des ménages de la principale agglomération du pays dans le total des dépenses de consommation des ménages des principales agglomérations des pays membres.

16 Mais il peut être volatil dans les périodes où certaines de ses composantes - prix alimentaires ou prix pétroliers notamment - sont affectées par des chocs transitoires n'influençant pas le rythme de la hausse des prix à moyen et long terme qui est la préoccupation des autorités monétaires. Pour pallier ce problème, il est utilisé parfois une mesure de l'inflation sous-jacente ou structurelle.

mesuré par l'évolution annuelle des prix entre un trimestre donné et le même trimestre de l'année précédente est retenue, comme dans la plupart des études - dont Taylor (1993) - afin d'éviter les variations erratiques¹⁷. Ainsi, on a :

L'écart d'inflation étant la différence entre le taux observé et le taux objectif, il se calcule aisément. La Banque Centrale fixe en effet un taux d'inflation ex-ante (n^*) pour tenir compte de l'objectif de stabilité des prix et des critères de convergence économique dans la

La série des indices trimestriels calculés sur la base 100 de l'année 1996 - année d'adoption de l'IHPC - proviennent des NIS et des archives y relatives de l'UEMOA, disponibles sur le site Web de la Commission.

L'activité économique est représentée dans l'analyse par le PIB agrégé pour l'ensemble des pays¹⁸. De façon générale, l'indicateur auquel les Banques Centrales sont supposées réagir constitue l'écart de production (output-gap) obtenu par différenciation du PIB effectif par rapport à son niveau potentiel de nature inobservable. Du point de vue méthodologique, en l'absence d'observations infra-annuelles sur le PIB, il est fait recours au processus de trimestrialisation des séries annuelles du PIB tel qu'il résulte de l'algorithme d'interpolation proposé par Goldstein et Khan (1976). Seulement si cette trimestrialisation est possible pour la série du PIB effectif, il n'en est pas de même du produit potentiel non observable, correspondant à un équilibre de plein emploi et de l'écart au produit dont l'appréciation et l'évaluation restent complexes.

Plusieurs méthodes sont proposées pour évaluer le produit potentiel. Baghli, et al

Cette approche diffère bien de celle de Svensson et autres qui considèrent le taux d'inflation par rapport au trimestre précédent. Si cette méthode s'applique bien dans les économies non extraverties, elle ne saurait rendre compte aussi efficacement la variation du niveau des prix dans l'UMOA en raison de l'importance des effets transitoires.

ii pourrait être plus utile et plus pertinent d'adopter un processus d'agrégation des données nationales suivant une pondération liée à la taille de l'économie considérée dans l'activité économique globale de l'union.

(2002) en présentent les principales : deux approches statistiques univariées, le lissage par la méthode du filtre Hodrick-Prescott et l'ajustement d'une tendance ; deux prolongements portant sur les méthodes statistiques étendues aux cas multivariés, l'analyse de modèles VAR structurels et de modèles à composantes inobservables (dont le filtre de Kalman) ; puis, une évaluation fondée sur une méthode structurelle dans laquelle la production du secteur marchand est décrite par une fonction Cobb-Douglas alors que celle du secteur non- marchand est supposée exogène.

Diop (2000) montre que la méthode d'estimation par la fonction de production contribue à une meilleure estimation de la production potentielle dans l'espace UMOA ; seulement, elle comporte aussi des insuffisances liées au calcul du stock de capital et à une moindre mesure de la dynamique du marché du travail. La mise en oeuvre pratique des différentes méthodes achoppe au manque de données statistiques fiables lié à l'indétermination du seuil de plein emploi pour les pays à économie sous développée notamment. En conséquence, des hypothèses plausibles et moins restrictives conduisent à une estimation du produit potentiel. La méthode d'estimation dépend évidemment de l'étude. Le processus de filtrage Hodrick-Prescott est adopté dans le cadre de cette étude : les insuffisances de cette approche sont connues car étant dépourvue de fondements théoriques rigoureux mais justifiée par l'absence de données et de repères méthodologiques pratiques pour en adopter d'autres.

Afin de recueillir un maximum d'informations statistiques utiles sur les données, il apparaît indispensable de procéder à une étude statistique approfondie des différentes séries chronologiques des modèles d'analyse. A cette phase, les tests pré-estimations sont nécessaires ; aussi sera-t-il procédé successivement au test de normalité pour connaître de la distribution de probabilité des observations, au test de stationnarité des séries pour apprécier l'existence ou non de racine unitaire puis l'étude des différents processus ARMA (p,q).

Le concept de normalité sans être crucial permet en effet, de vérifier si les différentes

hypothèses implicites aux modèles à étudier sont conformes pour valider les tests statistiques subséquents. Certains modèles et applications économétriques impliquent des séries présentant une distribution normale. Dès lors, il devient pertinent de vérifier cette hypothèse de normalité. Une façon de tester la normalité d'une série chronologique d'observations ou de résidus consiste à mesurer l'écart que leur distribution présente par rapport à la distribution normale théorique en se focalisant sur les moments d'ordre 3 et 4 à savoir, le coefficient d'asymétrie ou Skewness (m3) et le coefficient d'aplatissement ou Kurtosis (m4).

Le test de Jarque-Bera (1987), un test d'hypothèse sur la normalité des séries est appliqué.

k = Nombre de variables explicatives si les données proviennent des résidus d'une régression linéaire. Sinon, k = 0.

La statistique JB suit asymptotiquement une loi du ÷² à 2 degrés de liberté. Une loi normale a un coefficient d'asymétrie S = 0 et une kurtosis K = 3. En conséquence, si les données suivent une loi normale, le test tend alors vers 0 et il ne peut être rejeté l'hypothèse Ho de normalité au seuil á. Plus formellement, le test de Jarque-Bera ne teste pas à proprement parler si les données suivent une loi normale, mais plutôt si les deux coefficients empiriques sont les mêmes que ceux d'une loi normale de même espérance et de même variance.

Un concept fondamental dans l'analyse de série chronologique est sans aucun doute la stationnarité et plus particulièrement la stationnarité au sens faible. Elle est requise en effet pour observer la convergence des différents moments empiriques vers les moments

théoriques correspondants. Il est dès lors très important de s'assurer que cette condition de constance dans la distribution des séries est remplie. Une série est faiblement stationnaire, si elle présente une moyenne finie et constante, une variance finie et constante et des autocorrélations indépendantes de la date à laquelle les variables sont mesurées. Pour s'assurer de la stationnarité d'une série, plusieurs approches sont possibles dont le test de racine unitaire. En correction des éventuelles autocorrélations des observations sérielles, le test Augmented Dicker-Fuller (ADF) qui ajoute des retards (lags) au modèle testé, est privilégié pour la mise en évidence de la racine unitaire.

Suivant l'état de l'analyse, les hypothèses alternatives vont varier dans le trend ou la constance. Les trois principales sources de non stationnarité sont étudiées, à savoir, le changement structurel, la tendance déterministe et la tendance stochastique. Pour la qualité de l'examen de la stationnarité des séries, le test de Perron (1989) qui permet notamment, la prise en compte des ruptures de tendance dans les séries renforce l'analyse.

L'hypothèse nulle de l'ensemble de ces tests est la présence d'une racine unitaire, signifiant la non stationnarité de la série. Si la statistique du test est supérieure à la valeur critique il est rejeté l'hypothèse nulle de non-stationnarité de la série, équivalant à la présence de racine unitaire. A posteriori, l'analyse de la stationnarité pourra permettre la détermination de l'ordre d'intégration des séries dans le cas échéant pour des processus Differency Stationnary (DS).

Cet exercice se justifie essentiellement compte tenu de la spécification du modèle d'analyse, laquelle implique des observations retardées pour la variable de production notamment. Pour ceci, il est estimé à l'instant t, le processus X comme étant une somme pondérée de ses p valeurs passées et d'un bruit blanc contemporain u.

Parmi les approches traditionnelles pour déterminer le nombre de lags optimal, le corrélogramme de fonction d'autocorrélation partielle, les critères d'information AIC de Akaike (1973) et BIC de Schwartz (1978) puis le critère HQ¹⁹ proposé par Hannan et Quinn (1979) pour les processus ARMA sont à considérer dans l'analyse.

Enfin, dans la perspective de vérification, l'hypothèse de recherche étant que le ciblage du niveau des prix implique un avantage spécifique de moindre variabilité de l'inflation comparativement à la politique de ciblage du taux d'inflation, la valeur estimée du paramètre p mesurant la persistance endogène de la production par rapport à la valeur 0.5 est une condition nécessaire. La comparaison analytique et graphique de la variabilité du taux d'inflation suivant les deux règles permet de dégager l'avantage recherché et donc leur efficacité relative.

Le critère HQ est considéré comme un intermédiaire entre les critères AIC et le BIC ; notamment, il adoucit quelque peu la sévérité de la fonction de pénalité du critère BIC relativement à la croissance de la taille de l'échantillon tout en maintenant une forte convergence dans l'identification de l'ordre réel du modèle.

CHAPITRE II

Après l'exploration des cadres théorique et méthodologique de la recherche, ce chapitre présente les résultats empiriques dont l'analyse permettra d'infirmer ou de confirmer l'hypothèse de l'étude, nécessaire pour la réalisation de l'objectif défini. Dans cette partie empirique de l'étude, les différents résultats sont exposés suivant l'un ou l'autre des deux régimes de ciblage : le niveau des prix et l'inflation.

SECTION I : PROPRIETES STATISTIQUES DES VARIABLES

Au regard de l'importance des caractéristiques intrinsèques des variables retenues dans le modèle empirique, il est apparu nécessaire de procéder à l'étude statistique des observations afin de valider au mieux les résultats du modèle dans le cas spécifique de l'UMOA. Il est passé en revue, pour chacune des observations, l'évolution dans le temps puis les tests de normalité et de stationnarité sans omettre la caractérisation du processus autorégressif des variables.

L'Indice Harmonisé des Prix à la Consommation (IHPC) mesure le niveau général des prix dans l'ensemble des pays de l'UMOA depuis Janvier 1997, date de son adoption. Le graphe II.1 retrace l'évolution de la variable sur la période d'étude.

L'envolée des prix consécutive à la dévaluation du franc CFA de Janvier 1994 explique l'ascendance de la courbe dès cette année, avant de connaître une relative stabilisation autour de 1996, l'année de base. Un accroissement du niveau des prix suivant une tendance est remarquable de 1997 à 2007, justifiant ainsi une relative maîtrise des variations des prix dans l'espace. L'année 2008 a enregistré un dépassement du niveau de 140 points avec donc une forte variation des prix par rapport aux périodes précédentes : la triple crise énergétique, alimentaire et financière à l'échelle mondiale est la cause de cette nouvelle envolée des prix.

Comparativement à décembre 2007, soit en glissement annuel, le niveau général des prix a progressé de 8,5 % ; les types de consommation qui ont influencé à la hausse le niveau général des prix sont principalement les produits alimentaires, les services de logement et ceux des transports dont les contributions à l'inflation se sont établies à 5,4 points, 0,7 point et 0,8 point, respectivement²⁰. Le premier trimestre de l'année 2009 augure des perspectives meilleures quant à la décrue du niveau général des prix dans l'espace.

Le test de normalité de la variable est fait avec la statistique JB. Le résultat se présente ainsi :

La probabilité du test est de 0.32 ; on ne peut donc rejeter l'hypothèse nulle de normalité au seuil de 5%. La variable de niveau des prix (ihpc) présente en conséquence une distribution normale, se prêtant alors aux hypothèses requises pour l'estimation du modèle.

Deux tests standards ont été utilisés pour l'étude de la stationnarité des séries : le test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF), et le test de Philips-Perron (PP) pour la solidité du résultat. Ils sont effectués avec ou sans inclusion de constante et de tendance déterministe sous l'hypothèse nulle de la présence d'une racine unitaire ou la non stationnarité. Les tables 1 et 2 de l'Annexe I présentent les résultats de ces tests pour la série de niveau des prix sur la période 1993.4 - 2008.4. Les résultats des différents tests sont unanimes : la variable de niveau des prix (ihpc) est stationnaire sans tendance ni constante au seuil de 1%, avec k = 3 nombre de retards²¹. Les tests sont globalement favorables à la stationnarité de la série ; le niveau des prix est intégré d'ordre 0. Par ailleurs, l'analyse du corrélogramme des fonctions d'autocorrélation et d'autocorrélation partielle révèle bien la représentation du mécanisme générateur de la série par un processus autorégressif AR(4) ; ceci renforce bien l'approche du taux d'inflation en glissement annuel retenue.

Svensson (1999) et les autres auteurs qui abordent l'étude des règles de ciblage dans le cas des économies intégrées (USA, Canada, UE) considère le taux d'inflation comme la variation des indices de prix entre deux trimestres consécutifs. L'inflation en glissement annuel est retenue dans le cadre de cette étude afin de minimiser l'effet des variations erratiques parfois importantes entre deux mois dans l'espace UMOA.

Le graphe II.2 retrace la trajectoire de la variable de taux d'inflation sur la période d'étude, calculé selon les deux approches. Il transparait alors de manière claire que l'inflation en glissement annuel représentée par la courbe « infglis » connaît moins de

Le critère reposant sur le choix optimal à partir de la valeur k max est retenu avec des estimations successives jusqu'au dernier k significatif (Ng et Perron, 1995).

variations transitoires que l'inflation mesurée entre deux trimestres consécutifs représentée par la courbe « inf ». Ce qui confirme l'hypothèse de travail convenue à ce propos et qui milite en faveur de l'inflation en glissement annuel retenu. Les effets inflationnistes de la dévaluation de 1994 ont persisté jusqu'à 1996 avec un fort taux d'inflation au-delà de 10 points de pourcentage. Tout comme l'indique l'évolution du niveau des prix, l'inflation a été modérée entre 1997 et 2007, avant d'enregistrer une forte élévation en 2008 du fait de la survenue des crises.

Deux pics sont cependant remarquables en 2003 et 2005 au-delà de la norme communautaire de 3% : par rapport à juin 2004, les prix à la consommation ont augmenté de 4,5 % en rapport avec la progression du niveau des prix des produits alimentaires et des services liés aux transports et au logement. En 2008, le taux d'inflation s'est établi à plus de 10%, compte tenu des crises ayant touché notamment les secteurs de l'énergie et des aliments dans l'ensemble des pays de l'union.

Le test de normalité de la variable est fait avec la statistique JB. Le résultat se présente ainsi :

Il s'en dégage, qu'au seuil de 5%, les deux mesures de l'inflation présentent une distribution non normale au sens du test de Jarque-Bera, leur probabilité étant inférieure à 0,05 ou de manière équivalente, JB > 5,99. L'hypothèse de normalité de la série est en conséquence rejetée ; toutefois, l'asymétrie présente une bonne distribution (skewness = 0).

De la même manière que le niveau des prix, deux tests standards ont été utilisés pour l'étude de la stationnarité des séries : le test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) et le test de Philips-Perron (PP) pour la solidité du résultat. Ils sont effectués avec ou sans inclusion de constante et de tendance déterministe sous l'hypothèse nulle de la présence d'une racine unitaire ou la non stationnarité. Les tables 3 et 4 de l'Annexe I présentent les résultats de ces tests pour la série de taux d'inflation mesuré en glissement annuel sur la période d'étude. Les résultats des différents tests sont unanimes : la variable de taux d'inflation en glissement annuel (infglis) est stationnaire avec constante mais sans tendance au seuil de 5%, avec k = 1 nombre de retards. Le test de Perron est apparu plus favorable à la stationnarité de la série au seuil de 1% ; le taux d'inflation est intégré d'ordre 0. Par ailleurs, l'analyse du corrélogramme des fonctions d'autocorrélation et d'autocorrélation partielle révèle bien la représentation du mécanisme générateur de la série par un processus autorégressif AR(2).

L'écart de production ou l'output gap mesure la différence entre le produit effectif et le produit potentiel. L'obtention des fréquences trimestrielles implique une désagrégation, donc une méthode adéquate d'estimation pour générer des valeurs trimestrielles équivalentes à l'agrégat annuel. Dans cette perspective, l'algorithme d'interpolation de

séries trimestrielles à partir de données annuelles pour générer des PIB trimestriels proposé par Golstein et Khan (1976) est utilisé (voir Annexe II). Seulement si cette trimestrialisation est possible pour la série du PIB effectif, il n'en demeure pas de même du produit potentiel non observable, correspondant à un équilibre de plein emploi dont l'appréciation et l'évaluation restent complexes. L'approche statistique du filtre Hodrick-Prescott est utilisée pour évaluer la production potentielle²². Comme dans la plupart des études, la mesure de l'output gap est appréhendée par,

Le graphe II.3 retrace la trajectoire de la variable de l'écart de production sur la période d'étude.

²²Les autres différentes méthodes achoppent au manque de données statistiques fiables lié à l'indétermination du seuil de plein emploi pour les pays à économie sous développée notamment.

Deux périodes peuvent être distinguées dans la trajectoire de l'écart de production. La sous période de 1994 à 1999 est caractérisée par un écart de production positif signifiant un dépassement du niveau potentiel de l'output dans l'espace UMOA : les effets de relance imputables à la dévaluation peuvent bien expliquer cette dynamique productive des économies étudiées. Les capacités productives sont apparues insuffisamment utilisées sur la période 2000 à 2006, impliquant une sous production par rapport au niveau potentiel. Par ailleurs, la relance de 2007, caractérisée par un écart positif a été très brève avec la baisse de la production estimée de l'année 2008 liée à la triple crise précédemment évoquée.

Le test de normalité de la variable est fait avec la statistique JB. Le résultat se présente ainsi :

Au terme du test de Jarque-Bera, l'hypothèse de normalité ne peut être acceptée au seuil de 5% au regard de la probabilité ainsi affichée ; notamment, le coefficient d'aplatissement de la série (Kurtosis = 0) étant nul en comparaison à la valeur normale (K = 3). Ce résultat n'est pas néanmoins loin d'être imputable au processus qui a permis de générer la composante potentielle.

L'étude de la stationnarité de la variable est faite avec les deux tests standards utilisés précédemment : le test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF), et le test de Philips-Perron (PP) pour la solidité du résultat. Ils sont effectués avec ou sans inclusion de constante et de tendance déterministe sous l'hypothèse nulle de la présence d'une racine unitaire ou la non stationnarité. Les tables 5, 6 et 7 de l'Annexe I présentent les résultats de ces tests pour la série de taux d'inflation mesuré en glissement annuel sur la période d'étude. En niveau, les résultats des différents tests sont unanimes : la variable de l'écart de production (outputgap) est non stationnaire. L'output gap s'est révélé un processus Differency Stationary : seule la première différence de la série est stationnaire sans tendance ni constante au seuil de 1%

pour les deux tests. L'écart de production est un processus intégré d'ordre 1. Par ailleurs, l'analyse du corrélogramme des fonctions d'autocorrélation et d'autocorrélation partielle révèle bien la représentation du mécanisme générateur de la série par un processus autorégressif AR(2). Ainsi se trouve confirmée partiellement, l'hypothèse de persistance de l'écart de production, laquelle est fondamentale pour construire la courbe de Phillips de type néoclassique²³.

Le modèle d'analyse inclut d'une part la fonction d'offre globale représentée par une courbe de Phillips avec persistance puis d'autre part, une fonction quadratique de perte sociale de la Banque Centrale ayant pour arguments, l'écart de production et l'inflation. Les résultats empiriques vont concerner ces deux composantes des stratégies de ciblage suivant que la cible est l'inflation ou le niveau des prix. La méthode d'optimisation permet de dériver les différentes règles pour en juger les efficacités respectives dans l'UMOA.

SECTION II : RESULTATS SOUS CIBLE D'INFLATION : PRESENTATION ET ANALYSES

L'estimation de la fonction d'offre et l'optimisation de la fonction de perte permettent de dériver la règle sous le régime de ciblage du taux d'inflation.

C'est une fonction d'offre globale de court terme, d'inspiration néo classique, représentée par une courbe de Phillips avec persistance et illustrant le fonctionnement d'un

régime visant la réalisation de cibles d'inflation (nt) ou de niveau des prix (pt) dans laquelle

Yr représente l'écart de production à la période t, p mesure le degré de persistance

de l'écart de production (0 < p < 1). n_t = pt -- pt-i mesure le taux d'inflation à la période

²³ Seulement, pour des raisons de commodité et de simplification du modèle, l'output gap est considéré dans la suite comme un processus AR(1) comme dans la plupart des études.

t, avec pt étant le log du niveau des prix ; Et-int traduit l'anticipation rationnelle du taux

d'inflation, compte tenu de l'information disponible à la période précédente. Le paramètre a
exprime la vigueur de la réaction de la production à une variation inattendue de l'inflation

Pour apprécier l'inflation anticipée, le principe d'ajustement partiel du taux passé est adopté ainsi que le fait Ténou (2002) dans ses travaux sur la règle monétaire dans l'UMOA : l'inflation anticipée peut être décrite comme une équation d'ajustement partiel du taux d'inflation passé suivant la relation :

g est un paramètre mesurant la crédibilité de l'objectif d'inflation (n^*). L'équation (2.4) signifie que les agents économiques anticipent que l'inflation future est une moyenne pondérée de l'objectif d'inflation fixé et de l'inflation passée. g peut prendre deux valeurs extrêmes : 0 et 1.

Une valeur de g = 0 signifie que l'objectif d'inflation, explicite ou implicite, est crédible. Dans ce cas, l'équation (2.4) s'écrit :

A contrario, une valeur de g = 1 implique que l'objectif d'inflation n'est pas réalisé, ni crédible. L'équation (2.4) s'écrit dans ce cas :

A l'instar de Ténou (2002) et d'autres encore, l'hypothèse que les agents économiques de l'UMOA sont convaincus de la capacité de la BCEAO à limiter l'inflation à son niveau objectif est posée. Entre autres arguments favorables, le niveau relativement modéré de l'inflation dans les pays de l'UMOA sur la période d'étude, dans le cadre de la gestion prudente de la monnaie, justifie cette hypothèse. Dans ces conditions, g = 0 et

Et_int = ff^*. En d'autres termes, l'inflation anticipée est égale à l'objectif d'inflation²⁴. En remplaçant Et_int par sa valeur dans l'équation (2.4), il s'en suit :

Compte tenu de la cible communautaire établie à 3%, l'équation est estimée par la méthode Moindres Carrés ordinaires, complétée de l'option « robust » afin de corriger éventuellement les t-Student de l'hétéroscédasticité des erreurs. Les résultats de l'estimation sont consignés dans la table 1 en annexe III et se résument ainsi :

Les chiffres entre parenthèses indiquent les statistiques de Student associées aux coefficients auxquels elles se rapportent. Avec un risque de première espèce de 5%, le coefficient régresseur lié à l'écart de production retardé est significativement non nul : il est rejeté l'hypothèse nulle de l'estimateur p. Les caractéristiques attendues du paramètre estimé sont bien observées pour la formation de l'écart de production dans l'UMOA : la courbe de Phillips avec persistance est donc caractéristique de la fonction d'offre de court

terme dans les pays (0 < p = 0.9434 < 1). Par ailleurs, le paramètre a exprimant la

vigueur de la réaction de la production à une variation inattendue de l'inflation s'est révélé
significativement nul : l'hypothèse de nullité du paramètre ne peut être rejeté, nonobstant

le respect de la condition de positivité (a = 0.0352 > 0). Le faible poids de ce coefficient

estimé traduit en effet une faible réactivité des agents à une variation du taux de l'inflation

Depuis Janvier 1997, la norme communautaire fixée comme l'objectif cible d'inflation (valeur maximale) est de 3%. Cette valeur a été confirmée pour la période d'étude.

dans l'espace. Ceci appelle assurément des implications de politique monétaire à envisager dans la suite. La qualité globale de l'estimation est acceptable au regard du test de Fischer ; le test de Durbin Waston rejette la présence d'auto corrélation des erreurs (DW = 1.715). L'économie subit au cours de chaque période un choc d'offre : il s'agit de chocs indépendants et identiquement distribués (iid) de moyenne zéro et de variance a². Le graphe II.4 montre les deux courbes de l'écart de production (outputgap) observé puis l'écart estimé (linear prediction) : la similitude des tendances corrobore bien la qualité de l'estimation avec des erreurs minimales.

L'écart de production dépend positivement et de son niveau en période précédente et de l'écart d'inflation courant sous l'hypothèse que l'inflation anticipée est la réalisation de l'objectif cible fixé par la Banque Centrale. Plus pratiquement, lorsque l'écart de production est positif à la période t-1 (output effectif < output potentiel), l'ajustement se fait à la période t pour réduire la persistance dans la formation de l'écart courant. De même, lorsque les agents anticipent une inflation au-delà de la cible annoncée (écart de taux positif), il s'en suivra un dépassement de la production potentielle compte tenu des capacités productives ;

seulement cette réponse reste faible dans l'espace UMOA, posant alors la problématique des interactions entre sphère réelle et sphère monétaire. Ces différents résultats autorisent l'étude de la fonction de réaction (ou fonction de perte) de la Banque Centrale pour le cas du ciblage de l'inflation.

La fonction de perte représente le comportement de la Banque Centrale avec pour arguments, l'inflation et l'écart de production suivant l'équation,

Le processus d'optimisation approprié de la Banque qui use de son pouvoir discrétionnaire au cours de chaque période pour minimiser Lt dans l'équation (2.8) sous la

contrainte imposée par l'équation (2.7) pour définir le couple (yt, ir_t) est,

[min E / fi'^t-to 1/2 [(irt -- ir^*)² + ,1(yt)² -- lit(yt -- Pyt-1 -- a(irt -- Et- iirt) -- Et)]

Les conditions de premier ordre de cette optimisation avec le multiplicateur Lagrangien se déduisent ainsi. Par rapport à l'argument yt, elles donnent :

En résolvant l'équation lagrangienne par rapport à l'argument irt, la condition de premier ordre donne :

En éliminant le multiplicateur lagrangien des conditions de premier ordre, il en résulte l'équation d'Euler représentée par :

Ainsi, la Banque Centrale lisse le taux d'inflation par rapport à la cible avec un ajustement à l'écart de production courant. La politique contra-cyclique de la Banque Centrale transparaît dans cette relation d'Euler : en fonction des anticipations, un écart positif de la production par rapport à son niveau naturel conduit la Banque à abaisser l'inflation en dessous de sa cible.

Il est postulé une solution²⁵ linéaire de l'équation (2.11) représentative de la règle de décision relativement à l'inflation comme étant de la forme,

A partir de cette forme anticipée, les anticipations à la période t -- 1 peuvent s'écrire :

Les équations (2.12) et (2.13) sont intégrées dans la fonction d'offre représentative de la courbe de Phillips et la contrainte du programme (équation 2.3). L'équation d'output gap prend la forme :

Il est à observer que la règle de décision en matière d'inflation reste invariante suivant les périodes. En conséquence, l'inflation à la période t + 1 s'écrit :

A l'instar des études antérieures dans la résolution du programme, la méthode des coefficients indéterminés est utilisée.

Le principe consiste à anticiper la forme fonctionnelle générale de la solution et ensuite d'utiliser le modèle pour déterminer la valeur précise des coefficients.

représentées par (2.12) et (2.15) dans la relation de condition de premier ordre (2.11),

compte tenu de l'anticipation, permet de déterminer les coefficients A1, A2 , A3 par la

Les solutions du programme d'optimisation de la fonction de perte se déduisent ainsi :

L'analyse de ces principaux résultats permet d'apprécier les déterminants des deux arguments entrant dans la fonction de réaction de la Banque Centrale. A chaque période, le taux d'inflation courant est égal au taux d'inflation cible (~*) avec des ajustements contra- cycliques proportionnels à l'output gap retardé et aux chocs de la période courante. Par ailleurs, l'écart de production est un processus AR(1) dont la formation est fonction de l'écart antérieur compte tenu du degré de persistance (p), et des chocs à la période courante.

SECTION III : RESULTATS SOUS CIBLE DE NIVEAU DES PRIX : PRESENTATION ET ANALYSES

L'estimation de la fonction d'offre et l'optimisation de la fonction de perte permettent de dériver la règle en régime de ciblage du niveau des prix.

III.1- La courbe de Phillips : estimation et analyses

Lorsque la cible visée par la Banque Centrale est le niveau des prix (IHPC), l'expression de la fonction d'offre est reprise avec la substitution de l'argument nt à sa

En adoptant la même démarche d'anticipation que précédemment (hypothèse implicite de crédibilité de la Banque Centrale en terme de stabilité des prix), la relation (2.18) s'écrit :

Le niveau de prix visé par la Banque Centrale est en effet donné par la relation,

Compte tenu de la cible communautaire établie à 3%, l'équation (2.19) est estimée par la méthode Moindres Carrés Ordinaires (MCO), complétée de l'option « robust » afin de corriger les paramètres et les t-Student d'une éventuelle hétéroscédasticité de l'erreur. Les résultats de l'estimation sont consignés dans la table 2 de l'annexe III. Ils se résument ainsi :

Les chiffres entre parenthèse indiquent les statistiques de Student associées aux coefficients auxquels elles se rapportent. Avec un risque de première espèce de 5%, le coefficient régresseur lié à l'écart de production retardé est significativement non nul : il est rejeté l'hypothèse nulle de l'estimateur p. Les caractéristiques attendues du paramètre estimé sont bien observées pour la formation de l'écart de production dans l'UMOA : la courbe de Phillips avec persistance est donc caractéristique de la fonction d'offre de court

terme dans les pays (0 < p = 0.9460 < 1). Par ailleurs, le paramètre a exprimant la

vigueur de la réaction de la production à une variation inattendue du niveau des prix s'est
révélé significativement nul : l'hypothèse de nullité du paramètre ne peut être rejetée,

Le faible poids de ce coefficient estimé traduit en effet une faible réactivité des agents à une variation du niveau des prix dans l'espace. Ceci appelle assurément des implications de politique monétaire à envisager dans la suite. La qualité globale de l'estimation est acceptable au regard du test de Fischer ; le test de Durbin Waston rejette la présence d'auto corrélation des erreurs (DW = 1.5398). L'économie subit au cours de chaque période un choc d'offre : il s'agit de chocs indépendants et identiquement distribués (iid) de moyenne zéro et de variance a². Le graphe II.5 montre les deux courbes de l'écart de production (outputgap) observé puis l'écart de production estimé (linear prediction) : la similitude des tendances corrobore bien la qualité de l'estimation avec des erreurs minimales.

Graphe II.5 : Trajectoires comparées de l'output gap observé et estimé.

De même qu'il s'en dégageait pour le taux d'inflation, l'écart de production dépend positivement et de son niveau en période précédente et de l'écart de niveau des prix courant sous l'hypothèse que le niveau anticipé est la réalisation de l'objectif cible fixé par la Banque Centrale. Plus pratiquement, lorsque l'écart de production est positif à la période t-1 (output effectif < output potentiel), l'ajustement se fait à la période t pour réduire la persistance dans la formation de l'écart courant. De même, lorsque les agents anticipent un niveau de prix au- delà de la cible annoncée (écart de niveau positif), il s'en suivra un dépassement de la production potentielle compte tenu des capacités productives ; seulement, comme précédemment lorsque l'inflation est ciblée, cette réponse reste faible dans l'espace UMOA, posant alors la problématique des interactions entre sphère réelle et sphère monétaire. Ces différents résultats autorisent l'étude de la fonction de réaction (ou fonction de perte) de la Banque Centrale pour le cas du ciblage du niveau des prix.

III.2- Fonction de perte : optimisation et analyse

Lorsque la Banque Centrale choisit de cibler le niveau des prix pour réaliser la

stabilité, la fonction de perte représentant ce comportement a pour arguments, le niveau des prix et l'écart de production suivant l'équation,

Le processus d'optimisation approprié de la Banque qui use de son pouvoir discrétionnaire au cours de chaque période pour minimiser Lt dans l'équation (2.21) sous la

contrainte imposée par l'équation (2.19) pour définir le couple (Y_t,11-_t) est,

Min IE [1 ) 6'^t-to1/2[(Pt -- P_t')² + .i.(Yt)² -- mt(Yt -- PYt-i -- c(Pt -- P_t') -- Et)il

Les conditions de premier ordre de cette optimisation avec le multiplicateur Lagrangien permettent de déduire les valeurs optimales des arguments. De manière analogue à la résolution du programme sous cible d'inflation, substituant le niveau des prix à l'inflation, l'équation de formation de l'écart de production demeure la même. Ceci reste un résultat fondamental de l'analyse des avantages comparés des règles de ciblage : sous les deux régimes, l'écart de production est identique, représenté précédemment par l'équation (2.16).

Par ailleurs, quand la cible est définie en fonction du niveau des prix, une version de l'équation (2.17) modifiée en conséquence décrit le comportement du niveau des prix :

Le taux d'inflation se déduit alors, par substitution, étant donné l'expression du niveau des prix visé et représenté par l'équation (2.20).

La synthèse des résultats ainsi obtenus lorsque la Banque Centrale prend pour cible le niveau des prix se présente ainsi.

L'analyse de ces principaux résultats permet d'apprécier les déterminants des deux arguments entrant dans la fonction de réaction de la Banque Centrale. La formation du taux d'inflation à chaque période a trois composantes : i) le taux d'inflation cible compatible avec la cible de niveau des prix courant (p_t^*) ; ii) un ajustement contra-cyclique proportionnel à la variation de l'output gap entre les périodes t-2 et t-1 ; iii) un deuxième ajustement contra- cyclique proportionnel à la variation des chocs entre les périodes t-1 et t. Par ailleurs, l'écart de production demeure identique à celui du régime de ciblage de l'inflation, donc, un processus AR(1) dont la formation est fonction de l'écart antérieur compte tenu du degré de

L'étude comparée des variabilités de l'inflation suivant les deux régimes qui fait l'objet du chapitre suivant permet de mettre en évidence le gain de bien-être résultant de la politique de ciblage du niveau des prix dans l'UMOA.

CHAPITRE III

L'outil méthodologique constitue principalement l'analyse des variabilités respectives des deux arguments de la fonction de réaction à travers leurs variances inconditionnelles récapitulées dans le tableau porté en annexe V. Elles permettent de mettre en évidence les avantages comparés des deux règles de ciblage du niveau des prix et de l'inflation. Les implications y relatives appellent des recommandations de politique monétaire en vue de la réalisation de l'objectif de stabilité des prix dans l'espace UMOA.

SECTION I : ETUDE COMPAREE DES VARIABILITES DES ARGUMENTS

L'expression de l'équation de l'output gap étant identique pour les deux régimes de ciblage, il en est de même de la variabilité de cet argument mesurée par la variance inconditionnelle²⁶ de la variable représentée par l'équation (2.16) ; il est aisé de calculer la

variance de l'écart de production (a_Y^~), étant donné celle du terme d'erreur (~~).

L'expression de l'inflation étant différente selon la règle de ciblage, il en sera de même de la variabilité mesurée par les variances inconditionnelles respectives. Sous un régime de ciblage de l'inflation, l'équation (2.17) traduit le comportement de la Banque Centrale. La variance de l'inflation est donnée par :

26 Avec l'hypothèse de l'absence de corrélation entre les observations yt_i et Et

Lorsque la Banque Centrale cible le niveau des prix, son comportement en matière d'inflation est donné par l'expression (2.23). La variance inconditionnelle dans ce cas se

déduit comme précédemment, étant donné la relation²⁷ Var(?y_t) = 2(1 - p)V ar (y _t)

Suivant le régime de ciblage, les solutions du programme et leurs variances respectives sont récapitulées dans le tableau synoptique ci-après.

TABLEAU III.1 : SYNTHESE RECAPITULATIVE DES RESULTATS SUIVANT LA REGLE DE CIBLAGE VISEE

Source : Les résultats du programme d'optimisation et calcul des variances.

SECTION II : IMPLICATIONS DES RESULTATS

Différentes implications se dégagent des résultats obtenus dans l'étude. Elles sont évoquées successivement suivant les centres d'intérêt, en référence au tableau récapitulatif et concernent la formation de l'écart de production, celle de l'inflation puis l'arbitrage entre les variabilités des deux arguments.

II.1- Formation et variabilité des arguments du modèle

L'analyse du processus de formation des différentes variables à savoir, la production et l'inflation d'une part puis l'étude de leurs variabilités respectives d'autre part, affichent diverses implications.

La ligne (1) du tableau récapitulatif présente l'équation de formation de l'écart de production. Un premier résultat principal se déduit : l'écart de production se forme indépendamment de la règle de ciblage adoptée par la Banque Centrale selon un processus autorégressif d'ordre 1. Ainsi se confirme la persistance de l'output gap dans la fonction d'offre globale représentant la courbe de Phillips dans l'espace UMOA. Selon la cible retenue, l'estimation du paramètre p donne respectivement 0.9434 et 0.9460 pour la règle d'inflation et la règle de niveau des prix ; il est trivial que cette valeur est suffisamment élevée pour marquer l'effective persistance de l'output gap dans l'union.

Comme il sera précisé davantage dans la suite, les conditions nécessaires à une moindre variabilité de l'inflation en régime de ciblage du niveau des prix sont ainsi vérifiées²⁸. Dans la plupart des études consacrées à cette analyse, la valeur de référence se

trouve être 0.90, (Svensson, 1999 ; Dittmar et al, 1999). Pour la valeur probable de p = 0.9,

la variance du taux d'inflation est cinq fois plus élevée lorsque la Banque prend pour cible le

Dans son analyse initiale, Svensson (1999) démontre que l'avantage gratuit se matérialise dans un cas bien particulier, soit celui de la courbe de Phillips des nouveaux économistes classiques dans laquelle la persistance de la production est

endogène, p > 0.5 et les coefficients de la production sont les mêmes, que la fonction de perte comporte un objectif

taux d'inflation que lorsqu'elle vise le niveau des prix, à variance donnée de l'écart de production (Parkin, 2001). L'existence de « l'avantage gratuit » lié à la règle de ciblage du niveau des prix dans l'UMOA est alors plausible.

La ligne (2) du tableau récapitulatif présente la variance non conditionnelle de l'écart de production. Particulièrement, l'expression de l'écart de production étant identique pour les deux régimes de ciblage, la variabilité de cet argument de la fonction de perte reste la même, suivant que la Banque prend pour cible le niveau des prix ou l'inflation. Cette caractéristique permet fondamentalement la comparaison de la variabilité de l'inflation à constante variabilité de l'écart de production.

L'écart de production et sa variance dépendent de tous les paramètres du modèle et peuvent varier de façon systématique. Plus spécifiquement, lorsque la BCEAO décide de

n'accorder aucune importance à l'évolution de la production, elle pose .1. = 0 , de sorte

qu'elle stabilise le taux d'inflation à n^-* et laisse l'écart de production suivre le sentier

y_t = pyt_i + Et avec une variance non conditionnelle égale à o-_E²/(1 -- p²). Par ailleurs, si la

Banque Centrale accorde une grande importance à la stabilisation de la production, elle fixe

.1. = .1.^* de sorte que l'écart de production suive le sentier yt = pyt_i avec une variance non

La ligne (3) du tableau récapitulatif présente l'équation de formation de l'inflation selon les deux régimes de ciblage. A contrario des résultats semblables obtenus pour l'écart de production, l'expression de l'inflation reste différente selon que la Banque Centrale cible le niveau des prix ou l'inflation. En régime de ciblage de l'inflation, elle est une fonction linéaire et négative de l'output gap retardé et du choc courant, exprimant la politique contra-cyclique de la Banque : consécutivement à un écart positif et un choc d'offre positif, la Banque doit agir dans le sens d'un abaissement de l'inflation en dessous de la cible. Par ailleurs, sous une règle de ciblage du niveau des prix, l'inflation est une fonction linéaire et négative de l'output gap en différence seconde et de la différence première du choc, exprimant de même, une réaction d'ajustement contra-cyclique de la Banque Centrale.

L'efficacité des deux ajustements dépend du degré de variabilité de l'écart de production en niveau et en différence : si l'output est suffisamment persistant, sa variabilité en différence reste inférieure à ce qu'elle est en niveau.

En effet, puisque pour les deux régimes de ciblage, l'output gap est un AR (1), il peut s'écrire,

L'équation (2.27) montre ainsi que si p > 0.5, la variance inconditionnelle de la

différence seconde de l'output gap est inférieure à celle de l'output gap retardé. Ceci est notablement à l'origine de la différence dans la variabilité de l'inflation suivant que la Banque cible l'inflation ou le niveau des prix. La Ligne (5) du tableau récapitulatif reprend la variance calculée de l'inflation pour les deux régimes ; il est remarquable que la variabilité de l'inflation est moindre lorsque la Banque cible le niveau des prix que lorsqu'elle cible l'inflation si :

Dans le cadre de la présente étude appliquée à l'espace UMOA, l'estimateur du paramètre p s'est trouvé significativement non nul et égal à 0.94, selon que la fonction de perte de la BCEAO considère la cible d'inflation ou de niveau des prix. Ainsi, à constante variabilité de la production, la variabilité de l'inflation est réduite sous le régime de ciblage du niveau des prix dans l'union, le paramètre estimé vérifiant cette condition. Pour Svensson

(1999), elle est une condition à la fois nécessaire et suffisante sous l'hypothèse d'output gap cible nul. Il ne peut donc être rejeté dans le cadre de la politique de stabilisation des prix et de l'activité dans l'espace UMOA, l'existence d'un avantage gratuit « free lunch » dans le choix d'une règle de ciblage basée sur le niveau des prix. Ce résultat fondamental qui corrobore l'hypothèse de l'étude sera mis en relief dans la suite en simulant plusieurs scénarios à partir des valeurs de référence fixées pour analyser l'arbitrage qui peut s'opérer.

Tout comme l'écart de production, l'inflation et sa variance dépendent des différents paramètres du modèle. Plus particulièrement, si la BCEAO décide de n'accorder aucune

importance à la stabilisation de la production (.1. = 0) , elle ajuste le taux d'inflation à sa cible (n^*), avec une variance nulle. A contrario, à mesure que davantage d'intérêt est accordé à la production dans la fonction de perte de la Banque, la variabilité de l'inflation s'ensuit dans une trop grande proportion ou faible proportion, selon que l'inflation est ciblée ou le niveau des prix est pris pour cible. Il convient à ce stade de préciser la condition restrictive sur le paramètre À., résultant du modèle originel de Svensson (1999) qui traite l'anticipation du taux d'inflation comme endogène, dépendant de l'écart de production. L'éventail des situations dans lequel la règle optimale est applicable est réduit : pour qu'il

Dittmar et Gavin (2000) qui travaillent avec l'hypothèse d'une anticipation exogène montrent que c'est une condition restrictive non nécessaire à l'observation d'une moindre variabilité de l'inflation. Les deux règles sont différentes pour une valeur donnée de À., mais il existerait une valeur donnée .*, pour laquelle elles produisent exactement la même relation d'arbitrage (Parkin, 2001). De plus, Dittmar et al. (1999) puis Parkin (2001) généralisent l'analyse pour montrer que, pour toute valeur de À, il y a réduction de la variance tant de la production que de l'inflation, à condition que la persistance de la production soit suffisamment importante. Dittmar et Gavin (2000) ainsi que Vestin (2000) mènent cette analyse générale dans le cadre d'un nouveau modèle keynésien et montrent qu'une persistance endogène dans la courbe de Phillips n'est pas toujours nécessaire à l'obtention

de l'avantage gratuit. Aussi, la fonction de perte assortie d'un objectif de niveau des prix n'a pas seulement l'avantage de réduire le biais de stabilisation lorsque y^* = 0; elle élimine également le biais inflationniste quand y^* > 0 (Barnett & Engineer, 2000).

La détermination et l'analyse comparative de la relation d'arbitrage entre la variabilité de l'inflation et celle de la production dans les deux régimes de ciblage, procèdent d'un étalonnage qui fait varier le paramètre .1, de zéro (aucune importance accordée à la stabilisation de l'écart de production) à une valeur suffisamment élevée pour faire presque disparaître la variance de la production²⁹. Outre les valeurs estimées pour les paramètres

p et a à partir du modèle empirique étudié, la formation des combinaisons de variabilité

implique de disposer des valeurs de référence pour les autres paramètres à savoir, .1, et fi'.

Dans la littérature, ces valeurs dépendent essentiellement de la durée des périodes

d'observation (t) ; plus l'intervalle est long, plus les valeurs de p et fi' sont faibles, mais plus
la valeur de a est élevée (Parkin, 2001). Le paramètre d'étalonnage étant À., seule reste à
définir, la valeur de fi'. Comme pour la plupart des études empiriques, Dittmar et Gavin

Pour effectuer l'étalonnage en fonction des différents paramètres, dix-huit valeurs de .1, sont prises en référence ; les variabilités de l'écart de production et de l'inflation qui s'en déduisent sous les deux régimes permettent de rendre compte de la relation d'arbitrage entre les deux objectifs de politique monétaire. Le tableau suivant présente les résultats obtenus lorsque la BCEAO prend pour cible le taux d'inflation.

Dans le cas de la règle de Svensson, cependant, l'éventail des arbitrages possibles est limité par la condition à laquelle doit satisfaire ~.

Tableau II.1 : Etalonnage des variabilités sous régime de ciblage de l'inflation

À. p		a	1³	0_%o²	₀2 Y	0² g
0	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07955326	0
0,1	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07939608	0
0,2	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07923937	6,2599E-05
0,3	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07908312	0,0002499
0,4	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07892733	0,00056117
0,5	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,078772	0,00099568
1	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07800218	0,00154054
1,5	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07724359	0,00610224
2	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07649602	0,01359716
2,5	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07575924	0,02393991
3	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07503306	0,03704756
4	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07361168	0,05233789
5	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,0722303	0,09129907
6	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07088745	0,14000267
7	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,0695817	0,19789029
8	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,0683117	0,2644345
9	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,06707615	0,33913691
10	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,06587383	0,42152647

Compte tenu de cette première règle prenant pour cible, le taux d'inflation, il est possible de reproduire l'arbitrage qui s'offre à la Banque Centrale entre la variabilité de la production d'une part puis celle de l'inflation d'autre part. Le graphe II.6 traduit cette relation d'arbitrage de la BCEAO suivant des valeurs précises de À., le poids accordé à la stabilisation de la production dans l'union.

Graphe II.6 : Arbitrage entre variabilités de la production et de l'inflation

Avec une valeur de .1. = 10, la BCEAO fait une priorité à la stabilisation de la

production ; il en résulte une forte variabilité de l'inflation qui demeure encore, même au-
delà de ce poids, concomitamment avec une variabilité certes faible de la production. En
conséquence, à l'opposé des études de Parkin (2001), Dittmar et al (1999), dans lesquelles

l'output est stabilisé avec .1. = 8, annihiler la variabilité de la production dans l'espace UMOA
implique un poids suffisamment élevé (.1. ? 00), donc toute l'attention des autorités au

détriment de la stabilité des prix. Par ailleurs, la tendance décroissante de la relation traduit
bien l'arbitrage car à mesure que .1. diminue, la variabilité de l'inflation baisse
considérablement pour s'annuler lorsque .1. = 0 avec une forte variabilité de l'écart de

Lorsque la cible est définie par rapport au niveau des prix, les résultats d'étalonnage sont présentés dans le tableau II.2.

Tableau II.2 : Etalonnage des variabilités sous régime de ciblage du niveau des prix

À. p		a	1³	0_%o²	₀2 Y	0² g
0	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07955326	0
0,1	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07939608	0
0,2	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07923937	9,4262E-07
0,3	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07908312	3,7668E-06
0,4	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07892733	8,4669E-06
0,5	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,078772	1,5037E-05
1	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07800218	2,3381E-05
1,5	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07724359	9,3067E-05
2	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07649602	0,00020839
2,5	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07575924	0,00036868
3	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07503306	0,00057329
4	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07361168	0,00081768
5	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,0722303	0,00143995
6	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,07088745	0,0022289
7	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,0695817	0,00317992
8	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,0683117	0,00428855
9	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,06707615	0,00555048
10	0,94	0,0352	0,99	0,00926	0,06587383	0,00696158

Compte tenu de cette seconde règle prenant pour cible, le niveau des prix, il est possible de reproduire l'arbitrage qui s'offre à la Banque Centrale entre la variabilité de la production d'une part puis celle de l'inflation d'autre part. Le graphe II.7 traduit cette relation d'arbitrage de la BCEAO suivant des valeurs précises de À., le poids accordé à la stabilisation de la production dans l'espace.

Graphe II.7 : Arbitrage entre variabilités de la production et de l'inflation

ciblage du niveau des prix. Avec une valeur de .1. = 10, la BCEAO fait une priorité à la

stabilisation de la production ; la forte variabilité de l'inflation qui en résulte persiste même
au-delà de ce poids concomitamment avec une variabilité certes faible de la production. En

conséquence, à l'opposé des études citées dans lesquelles l'output est stabilisé avec .1. = 8,

éliminer la variabilité de la production dans l'espace UMOA implique un poids suffisamment

élevé (.1. ? 00), donc toute l'attention des autorités au détriment de la stabilité des prix. Par
ailleurs, la tendance décroissante de la relation traduit bien l'arbitrage car à mesure que .1.
diminue, la variabilité de l'inflation baisse considérablement pour s'annuler lorsque .1. = 0

Le graphe II.8 qui présente les deux courbes de variabilités dans un même repère permet de mettre en évidence l'existence de « l'avantage gratuit » dans l'espace UMOA.

La moindre variabilité de l'inflation lorsque la cible est formulée en terme de niveau des prix (courbe représentée par varinflation2) est observable sur cette graphique : indépendamment de la valeur donnée au paramètre À., la variabilité de l'inflation reste inférieure à celle qui résulte d'une règle de ciblage de l'inflation (courbe représentée par varinflation1). En moyenne, la variance du taux d'inflation est d'une soixantaine de fois plus élevée lorsque la BCEAO prend pour cible le taux d'inflation que lorsqu'elle vise le niveau des prix, à variance donnée de l'écart de production. La Figure II.8 illustre bien les deux arbitrages entre variabilités et « l'avantage gratuit » qui en découle lorsque la cible est formulée en fonction du niveau des prix. Cette analyse graphique corrobore davantage l'hypothèse du « free lunch » dans l'espace UMOA. A la question qui peut se poser de savoir, la nature, la source et l'observation factuelle de l'avantage gratuit, le paragraphe suivant permet de répondre.

II.3- Nature et source de l'avantage gratuit

Comme le mentionnent Parkin (2001) et Svensson (1999), la source de l'avantage est facile à déceler. Lorsque le taux d'inflation est pris pour cible, la règle de décision fait en sorte qu'il réagisse à l'écart de production. En conséquence, la variance du taux d'inflation est proportionnelle à celle de l'écart de production. Par ailleurs la ligne (6) du tableau récapitulatif en annexe V établit l'équation du niveau des prix suivant les deux régimes. Lorsque le niveau des prix est ciblé, il réagit directement à l'écart de production, de sorte que le taux d'inflation réagit alors à la variation de l'écart de production. Or, il est

établi qu'à condition que le choc d'offre soit suffisamment persistant (.1. > 0.5), comme

c'est le cas dans l'espace UMOA étudié, la variance de la variation de l'écart de production est inférieure à la variance de l'écart lui-même.

Plus pratiquement, en régime de ciblage du niveau des prix, le niveau des prix est un processus stationnaire avec une tendance, celle de p_i^*, avec une variance finie égale à celle de l'inflation (voir ligne (7) du tableau récapitulatif). A l'opposé, lorsque l'inflation est ciblée, le niveau des prix est un processus non stationnaire mais plutôt intégré d'ordre 1 : il y a donc sous ce régime, une dérive du niveau des prix avec une variance infinie. Et c'est parce que cette dérive n'est pas corrigée périodiquement que la variabilité de l'inflation est plus forte. Du point de vue de la vérification factuelle de ce résultat de l'avantage gratuit, Parkin (2001) note qu'il est toujours difficile de répondre à la question ; mais aussi, la réponse dépend essentiellement de la crédibilité de la Banque Centrale qui met en oeuvre la règle dans un cadre discrétionnaire.

La règle de ciblage du niveau des prix qui permet l'avantage gratuit, est une solution à l'existence tant du biais inflationniste que du biais de stabilisation résultant d'une politique discrétionnaire de la Banque Centrale peu crédible dans la réalisation de l'objectif d'inflation du fait de l'incohérence temporelle. Kydland et Prescott (1977) montrent en effet que, si les attentes sont rationnelles, un décideur agissant de façon discrétionnaire est incité à renier le

plan optimal précédent pour en adopter un nouveau (passer par exemple de y^* = 0 à y^* >

0) et influencer ainsi dans le mauvais sens les attentes avec un biais inflationniste : la situation d'équilibre s'apparente au dilemme du prisonnier.

Les économistes sont loin de s'entendre sur le régime --engagement ou cadre discrétionnaire -- qui décrit le mieux le problème d'optimisation de la Banque Centrale (Barnett & Engineer, 2000, pp 134-135). Selon McCallum (1996), cité par Barnett et Engineer (2000), les Banques Centrales peuvent très bien s'engager à suivre une politique déterminée. Svensson (1999) réplique que l'engagement envers une politique donnée ne permet pas d'obtenir des équilibres parfaits pour des sous-jeux dans des modèles de type standard. La vérité se trouve probablement entre les deux options : la Banque Centrale doit user de son pouvoir discrétionnaire, mais peut se voir attribuer une fonction de perte qui combat les effets sous-optimaux d'un comportement discrétionnaire. Souscrivant à ce raisonnement, Svensson (1999) et d'autres auteurs des théories du ciblage du niveau des prix, préconisent pour la Banque Centrale une fonction de perte liée à un objectif de niveau des prix qui a l'avantage de réduire la variabilité de l'inflation et effacer le biais inflationniste. Cet effet recherché dans l'adoption d'une règle de ciblage du niveau des prix dans l'UMOA est plausible car comme il transparaît dans la ligne (4) du tableau récapitulatif annexé,

systématiquement nul pour les deux régimes, la solution plus générale de Svensson (1999)
permet de discriminer. Lorsque la Banque Centrale cible un écart de production positif,

(y^* > 0), outre « l'avantage gratuit », seule la règle de ciblage du niveau des prix permet

d'éliminer le biais inflationniste. Dittmar et Gavin (2000) ainsi que Vestin (2000) confirment cette conclusion avec une analyse générale dans le cadre du modèle keynésien : ils montrent qu'une persistance endogène dans la courbe de Phillips n'est pas toujours nécessaire à l'obtention de l'avantage gratuit ; de plus, la fonction de perte assortie d'un objectif de niveau des prix n'a pas seulement l'avantage de réduire le biais de stabilisation lorsque

y* = 0 mais élimine également le biais inflationniste quand y^* > 0. En attribuant à la

Banque Centrale une fonction de perte assortie d'un objectif de niveau des prix, la BCEAO peut améliorer le bien-être social en réduisant la variation de l'inflation sans pour autant accroître celle de la production. Cet avantage gratuit en terme d'amélioration du bien être, ainsi étudié et vérifié dans l'espace UMOA, tient au fait que la stationnarité des prix

contribue à atténuer la variabilité de l'inflation, ce qui contribue à corriger le biais inflationniste et le biais de stabilisation en régime discrétionnaire.

SECTION III : LIMITES ET RECOMMANDATIONS

Les recommandations de l'étude concernent d'une part, la mise en oeuvre de la politique monétaire au regard des résultats obtenus puis d'autre part, la dimension institutionnelle de la Banque Centrale compétente. Par ailleurs, les limites de l'étude d'ordre théorique, méthodologique et empirique ne sont pas occultées.

III.1- Les limites de l'étude

Au niveau théorique, les recherches sur les gains en bien-être de l'adoption des règles de ciblage de l'inflation ou du niveau des prix se sont multipliées après le travail pionnier de Svensson (1999) sur l'existence du free lunch. Dès lors, les premiers résultats ont été améliorés. La présente étude qui s'inspire fondamentalement du modèle de Svensson s'en écarte du point de vue du traitement des anticipations rationnelles de l'inflation aussi bien courante que future dans le programme d'optimisation. Alors qu'elles sont supposées endogènes, dépendantes de l'écart de production, la présente étude a admis l'hypothèse d'anticipations exogènes dans un souci de simplification comme le font Dittmar et Gavin (2000) puis Dittmar, Gavin et Kydland (1999). Sans changer les principaux résultats obtenus dans l'une ou l'autre approche, la démarche utilisée semble bien cadrée avec la dynamique de l'espace UMOA ; cependant le cadre général d'exploration que l'hypothèse d'anticipation endogène permet peut révéler des enseignements assez utiles. Par ailleurs, la fonction d'offre est représentée par une courbe de Phillips augmentée de la théorie classique. De plus en plus, la courbe de Phillips de type nouveau keynésien est estimée pour représenter la fonction d'offre comme le font Dittmar, Gavin et Kydland (1999), Aubert et Adjemian (2001). Si théoriquement dans le cadre des économies développées, les résultats conduisent à une supériorité de la règle de niveau des prix, une étude empirique appliquée à l'UMOA peut s'avérer intéressante pour évaluer le mécanisme keynésien.

Au niveau méthodologique, les limites concernent les variables d'inflation et d'output gap. Pour limiter l'impact des variations erratiques sur l'inflation, le taux d'inflation en glissement annuel est utilisé. En effet, les autorités monétaires doivent répondre à une question importante : la politique monétaire doit-elle prendre en compte toutes les fluctuations de l'inflation, ou faut-il exclure les fluctuations à court terme considérées comme exogènes? Dans la plupart des cas, le ciblage est centré sur l'inflation sous-jacente, laquelle exclut de l'IHPC des éléments -- comme l'énergie et les produits alimentaires -- dont le prix est sujet à des variations atypiques et transitoires liées aux aléas de l'offre. L'extraction du taux d'inflation sous-jacente³⁰ procède d'un processus plus ou moins complexe dont l'approche pourrait améliorer la qualité des résultats obtenus (Pikbougoum, 2004). Il est fait par ailleurs l'hypothèse d'une politique crédible d'objectif d'inflation pour estimer la courbe d'offre. Nonobstant la rigueur et la prudence dans la gestion et le maintien à un niveau relativement stable de l'inflation dans la zone, l'hypothèse apparait très forte et son relâchement dans le cadre d'autres études pourrait s'avérer intéressant.

La mesure de l'output gap est sujette à beaucoup de controverses aussi bien théoriques qu'empiriques. Le produit potentiel est obtenu par l'application du filtre Hodrick Prescott (HP) à la série trimestrielle du PIB effectif sous Eviews. Du point de vue théorique, des limites du filtre HP sont certaines et d'autres techniques plus élaborées existent ; il s'agit des méthodes procédant de la fonction de production ou du filtre de Kalman. A cet effet, Diop (2000) montre que la méthode d'estimation par la fonction de production contribue à une meilleure estimation de la production potentielle dans l'espace UMOA ; toutefois, elle comporte aussi des insuffisances liées au calcul du stock de capital et à une moindre mesure de la dynamique du marché du travail. Compte tenu du temps imparti à l'étude, ces méthodes plus complexes n'ont pas été explorées pour apprécier leur effet sur la qualité des résultats. Dans la même catégorie de limite s'insère l'algorithme de Golstain et Khan (1976) utilisé pour générer les observations du PIB effectif en fréquence trimestrielle en l'absence de données y relatives.

Les contraintes et les conditions de mise en oeuvre de la règle de ciblage du niveau

³⁰ Les indicateurs de l'inflation sous-jacente sont des mesures de la composante fondamentale de l'évolution des prix permettant d'apprécier la partie de l'inflation correspondant aux anticipations de l'inflation des agents économiques.

des prix sont potentiellement des limites à son appropriation par les Banques Centrales des pays en développement en général et la BCEAO en particulier. Une bonne illustration de cette limite pratique est donnée par Croce et Khan dans leur article dans Finance & Développement de Septembre 2000.

Si la règle de ciblage de l'inflation peut profiter aux pays en développement de multiples façons, en leur donnant un moyen de coordonner les anticipations inflationnistes et de jauger la responsabilité des Banques Centrales, ces pays ont toutefois des particularités qui peuvent rendre le système plus difficile à appliquer que dans les pays industrialisés (Croce et Khan, 2000, pp 48-51). « ...Premièrement, le niveau relativement élevé des taux d'inflation ne permet pas de prédire avec exactitude le taux d'inflation futur. Le risque de manquer la cible est plus fort que dans les pays développés... Deuxièmement, le degré de répercussion des variations du taux de change sur les prix et la présence généralisée de mécanismes explicites ou même implicites d'indexation engendrent une inflation inertielle considérable... Troisièmement, les actifs et les obligations des pays en développement étant libellés pour une bonne part en monnaies étrangères, des variations importantes du taux de change peuvent avoir des conséquences graves sur l'inflation. Quatrièmement, dans beaucoup de pays en développement, l'indépendance de la Banque Centrale est plus statutaire que réelle puisque ses décisions sont motivées principalement par la nécessité de financer le déficit des finances publiques et que la politique budgétaire reste dans une certaine mesure dominante ».

Dans ces circonstances, les Banques Centrales pourraient bien hésiter à relever les taux d'intérêt pour des raisons budgétaires, même si ceci s'avère nécessaire pour contenir l'inflation. Enfin, certains pays en développement risquent d'avoir du mal à publier les informations sophistiquées nécessaires aux prévisions de l'inflation. Croce et Khan conviennent cependant que malgré ces problèmes, la règle de ciblage semble prometteuse pour les pays en développement car, elle offre un certain nombre d'avantages opérationnels et oblige les responsables de la politique économique à approfondir les réformes, à accroître la transparence et à améliorer la politique budgétaire, avec la perspective d'une convergence vers les niveaux internationaux d'inflation.

III.2- Les recommandations

L'objectif de stabilité des prix est assigné prioritairement à la politique monétaire mise en oeuvre par la BCEAO. Le taux d'inflation est devenu la variable cible de politique dans l'espace UMOA avec un objectif de 3% de variation. Pour atteindre cet objectif, deux options s'offrent à la Banque Centrale : cibler les prix en niveau (ciblage du niveau des prix) ou en variation (ciblage du taux d'inflation). L'analyse empirique de la présente étude compare l'efficacité relative des deux mécanismes à travers la variabilité de l'inflation et il ressort que la règle de ciblage du niveau des prix présente un avantage gratuit : sans augmenter la variabilité de la production, elle réduit significativement la variabilité de l'inflation. Au regard de ce résultat obtenu, l'adoption de la règle de ciblage du niveau des prix présente un avantage certain dans la perspective d'une stabilisation effective des prix dans l'UMOA. Le respect des conditions et contraintes de mise en oeuvre de cette politique est aussi essentiel pour assurer l'existence de l'avantage ainsi mis en évidence.

Dans son analyse initiale, Svensson (1999) précise les conditions et contraintes : l'avantage gratuit se matérialise dans un cas bien particulier, celui de la courbe de Phillips des nouveaux économistes classiques dans laquelle la persistance de la production est

endogène (.1. > 0.5), et les coefficients de la production sont les mêmes, que la fonction de

perte comporte un objectif d'inflation ou de niveau des prix. Par ailleurs, suivant Barnett & Engineer (2000, p 148), l'avantage gratuit se matérialise parce que le ciblage du niveau des prix a pour effet de conditionner les attentes en matière d'inflation de manière à empêcher une hausse de la variabilité de l'inflation et de la production ; cet effet est observé dans le nouveau modèle classique même si les attentes sont prédéterminées, parce que les attentes rationnelles sont indirectement prospectives.

Pour la période d'étude, les conditions ont été réunies et il importe dorénavant d'inscrire les choix et stratégies de la Banque Centrale dans le sens du respect de ces contraintes. Le choix de la production (ou de son écart) à la période courante influe sur la courbe de Phillips de la période suivante par l'entremise de la production (ou de son écart)

retardée. La persistance de la variable retardée doit être non seulement effective mais aussi endogène ; quand la persistance de la production est exogène, la Banque Centrale ne peut rien faire pour modifier l'arbitrage inflation-production. En terme précis, les autorités aussi bien monétaires que gouvernementales doivent travailler à réduire l'effet des chocs et facteurs exogènes au système productif dans les différents pays de l'union. Ceci implique une économie intégrée et moins tributaire des chocs externes de prix et de matières premières qui peuvent invalider la persistance endogène de la production.

Pour Barnett & Engineer (2000), l'importance des attentes et anticipations d'inflation reste essentielle dans le mécanisme de formation de l'écart de production. Dans le cadre de l'UMOA, l'étude empirique révèle de faibles relations moins significatives entre la production et les anticipations d'inflation : alors que le coefficient de référence dans les

études portant sur les économies développées est de a = 0.5, le paramètre estimé pour la

zone est de a = 0.0352 et 0.0104 respectivement lorsque l'inflation et le niveau des prix

sont pris pour cible. Une hypothèse forte est faite pour égaler l'inflation anticipée à l'inflation cible de 3%, étant donné, une anticipation rationnelle. La Banque Centrale doit mettre en oeuvre des mécanismes qui permettent de capter l'attention des agents économiques sur l'annonce publique de la cible d'inflation afin qu'elle intègre les comportements en matière de consommation et d'investissement. Les politiques visant à relever le paramètre a, mesure de la sensibilité de la production à l'inflation sont à promouvoir dans l'union : l'information, la sensibilisation et le respect des engagements annoncés (crédibilité) comptent parmi les actions plausibles.

La caractéristique principale de la règle de ciblage du niveau des prix à l'origine de l'avantage réside dans la correction par période des dérives dans la formation des prix,

suivant la relation i_t^* = i_t^*--i + i^*. Ainsi, compte tenu de la variation souhaitée des prix, et
du niveau de prix ciblé à la période précédente, la Banque détermine chaque période le
niveau cible à intégrer dans la règle. Cette exigence essentielle de la mise en oeuvre de la
règle peut constituer pour la BCEAO, un défi méthodologiquement difficile. En effet,
l'élaboration des Indices Harmonisés des Prix à la Consommation (IHPC) pour l'ensemble des
pays de l'Union connaît des retards certains dans le processus et des limites apparentes dans
l'approche. La détermination de l'indice des prix en valeur réelle ou en tendance nécessite

une amélioration sensible qui fiabilise davantage le mécanisme générateur : aussi bien la BCEAO que la Commission de l'UEMOA doivent impérativement oeuvrer dans ce sens dans le cadre de la politique économique en général et celui de la règle de ciblage du niveau des prix en particulier, la question de la nature des composantes de l'IHPC étant cruciale. Le niveau prévisionnel de la variable servant d'objectif intermédiaire, et son écart par rapport au niveau cible déterminent le choix de l'action à mener.

Nonobstant la correction des dérives de prix, la règle de ciblage du niveau des prix ne renseigne pas sur la nature de la pente du sentier visé, en terme de variation des prix (n^*). Cette pente doit-elle être positive ou égale à zéro? Dans un exposé présenté au colloque de la Banque de Canada en 1997, Coulombe (1998) s'est fait l'avocat de cibles exprimées en fonction du niveau des prix et des prix stables. A l'issue d'une analyse centrée sur l'allocation entre périodes et les distorsions qu'entraîne l'inflation dans les signaux de nature intertemporelle transmis par les prix, il conclut qu'un régime caractérisé par la stabilité pure des prix est clairement supérieur du point de vue théorique. En terme clair, une inflation nulle est préférable à une inflation positive. Si tous conviennent en l'état des connaissances que l'inflation n'est pas une bonne chose, ils admettent aussi que les avantages et les gains d'un taux d'inflation égal à zéro sont difficiles à mesurer (Parkin, 2001).

Alors que certains, à l'instar de Coulombe (1998), estiment des gains importants, d'autres, plus sceptiques, considèrent qu'en l'absence d'indications quantitatives claires, ils sont probablement négligeables, la stabilité pure des prix étant alors très coûteuse. Parkin (2001) donne trois raisons pour lesquelles une inflation positive pourrait être préférée à une inflation nulle : i) l'inflation mesurée est supérieure à l'inflation véritable; il faut donc viser la stabilité du vrai niveau des prix et accepter une hausse du niveau des prix mesuré; ii) l'inflation lubrifie les rouages du marché du travail et rend son fonctionnement plus efficient; iii) les taux d'intérêt nominaux ne peuvent devenir négatifs; si la stabilité du niveau des prix est visée, l'économie se heurtera trop souvent à la borne du zéro et les autorités monétaires seront dans l'impossibilité de hâter la fin d'une récession en abaissant les taux. Pour ces différentes raisons qui s'appliquent bien à l'UMOA, une variation positive des prix est préférable à une inflation nulle compte tenu notamment des erreurs de mesure et de la contrainte de non-négativité du taux d'intérêt nominal.

Un régime axé sur la poursuite de cibles d'inflation ou de niveau de prix aide à clarifier le débat qui oppose les règles à une conduite discrétionnaire de la politique monétaire : la règle de ciblage du niveau des prix constitue une solution à l'incapacité de la Banque Centrale à s'engager véritablement et résolument sur une politique donnée. Un tel régime établit assez clairement les objectifs de la politique monétaire et le cadre dans lequel ils doivent être atteints ; le cadre définit les responsabilités des différents acteurs, les comptes qu'ils ont à rendre et le degré de transparence à assurer, laissant toutefois à la Banque Centrale, l'expert en la matière, le soin d'atteindre la cible au moyen des instruments que le cadre lui permet d'employer. C'est ce que Svensson (1999) a désigné par le pouvoir discrétionnaire encadré (constrained discretion), lequel décrit le cadre institutionnel de la politique monétaire sous un régime de ciblage : l'indépendance, la crédibilité et la transparence.

Dans un article publié dans Finances & Développement de Septembre 2000, Croce et Khan affirment, « la politique monétaire est plus efficace lorsque les marchés en comprennent les objectifs et le rapport entre ces objectifs et les mesures prescrites »³¹ ; en ceci consiste l'hypothèse sous-jacente des règles de ciblage, lesquelles astreignent la Banque Centrale à assurer une faible inflation. La transparence du processus et des mécanismes réside dans la publication officielle de l'objectif d'inflation ou de niveau des prix à atteindre pour une période donnée. La responsabilité d'atteindre cet objectif incombe à la Banque Centrale, libre de mettre en oeuvre les instruments adéquats et efficients dans ce cadre et de publier par ailleurs périodiquement des informations utiles sur ses choix, ses stratégies et ses décisions. Ce devoir de transparence qui s'impose aux autorités monétaires contribue à réduire l'incertitude quant aux orientations futures de la politique monétaire tout en renforçant la crédibilité et la responsabilité de la Banque Centrale. C'est pourquoi, avant même des mécanismes visant à intégrer les annonces dans les comportements de consommation et d'investissement recommandé précédemment, il importe que la BCEAO se dote d'un processus cohérent et transparent de publication des objectifs prévus et réalisés, de même qu'une explication précise des écarts constatés.

De toute évidence, la Banque Centrale peut asseoir sa crédibilité en atteignant les cibles d'inflation annoncées. Au même titre que la transparence, la crédibilité de la Banque Centrale est un élément fondamental dans la mise en oeuvre efficace de la règle de ciblage du niveau des prix. Elle suppose non seulement la réalisation de la cible annoncée, mais aussi le respect des instruments adaptés, des stratégies annoncées et des anticipations ou prévisions justes avec les réalisations. En réexaminant la mesure des gains de bien-être attendus de l'abandon d'une cible d'inflation au profit d'une cible fondée sur le niveau des prix en contexte de crédibilité imparfaite, modélisée sous la forme d'une adaptation progressive des croyances du secteur privé à l'adoption d'une cible de niveau des prix, Kryvtsov, Shukayev et Ueberfeldt (2008), concluent que s'il y a des gains, ceux-ci sont modestes ; toutefois un recul du bien-être est observé si le manque de crédibilité persiste longtemps. Ce résultat implique de la part de la BCEAO, un effort accru pour asseoir des mécanismes monétaires plus crédibles de manière à permettre une meilleure appropriation des signaux par les agents économiques et donc à impacter efficacement la sphère réelle.

La troisième dimension institutionnelle de la Banque Centrale indispensable à l'efficacité de la règle de ciblage constitue son indépendance. Hormis la définition de l'objectif qui implique le pouvoir exécutif représenté par le gouvernement, l'indépendance institutionnelle de la Banque Centrale doit être totalement affirmée du point de vue de l'organisation et des instruments. Afin de conférer une large marge de manoeuvre à l'autorité monétaire, le mandat, l'organisation et le fonctionnement des organes doivent être libres de tout engagement envers le gouvernement. L'indépendance organique permet de dégager les choix et décisions de la Banque de tout cycle électoral notamment ou d'une politique expansionniste voulue par les pouvoirs politiques. Par ailleurs l'indépendance de la Banque Centrale du point de vue des instruments est aussi impérative : la Banque dispose de la liberté de choisir la manière dont elle choisit et utilise les instruments, ce qui lui donne une certaine marge de manoeuvre pour réagir promptement et efficacement aux éventuels chocs endogènes ou exogènes. Au regard de cette contrainte institutionnelle, le bilan de la BCEAO est à relativiser : d'une part, des réformes qualitatives s'imposent pour assurer l'indépendance organique vis-à-vis des gouvernements des pays membres et d'autre part, l'approfondissement du cadre décisionnel en matière d'instruments monétaires en réponse à divers chocs est indispensable. Ces mesures ont l'avantage d'accroître l'autonomie de la

BCEAO et l'efficacité de sa politique monétaire en général, celle de la politique de règle de ciblage du niveau des prix en particulier.

CONCLUSION

L'étude statistique des séries chronologiques obtenues en fréquence trimestrielle a permis de constater la stationnarité des séries de taux d'inflation (avec constante et sans tendance) et de niveau des prix (sans constante ni tendance) ; la série de gap de production n'est stationnaire qu'en différence première au seuil critique de 5%. Elle révèle par ailleurs que seule la série de niveau de prix (ihpc) présente une distribution normale. Enfin, l'étude du processus générateur, a permis de montrer que toutes les séries obéissent à un processus autorégressif ; en conséquence, les observations sont apparues comme une combinaison finie de leur propre passé. L'écart de production, tout comme les autres variables retenues, dépend bien de ses retards. Cette caractéristique des séries a permis le choix du modèle d'analyse et justifié la politique de ciblage dans l'union.

Deux étapes fondamentales et complémentaires inspirées de Svensson (1999) constituent la méthodologie de l'étude empirique : une fonction d'offre représentée par une courbe de Phillips avec persistance de l'output gap puis une fonction de perte quadratique de la BCEAO.

En première étape, la démarche consiste à estimer le modèle de formation de l'écart de production dans la zone UMOA sous les deux régimes de ciblage : cible d'inflation et cible de niveau des prix. Des résultats empiriques obtenus, il ressort que le gap de production courant est une fonction croissante de sa valeur retardée et de l'écart d'inflation ou de niveau de prix dans une relation peu significative. Il est issu d'une courbe de Phillips de type néo-classique avec notamment une forte persistance dans le temps. En conséquence, plus l'écart de production est élevé à la période antérieure, plus il en sera à la période courante ; plus l'inflation ou le niveau des prix s'écarte de la cible, plus se révèle l'écart de production à

la période courante. Ainsi donc, dans le cas précis de l'UMOA étudié ici, l'écart de production

se forme selon une courbe de Phillips avec suffisamment de persistance (p > 0.5) quelle
que soit la cible visée en objectif; la condition nécessaire à l'existence de « l'avantage
gratuit » est alors remplie. Par ailleurs, la relation positive entre le gap de production et la
variable cible - inflation ou niveau des prix - n'est pas significative pour les deux règles :
l'offre semble donc fonctionner indépendamment des anticipations, des prévisions ou des
réalisations de prix, aussi bien en niveau qu'en variation. Une analyse minutieuse et
comparative de ce résultat obtenu avec celui des pays Européens et d'Amérique dégage des
disparités notables. La non significativité du coefficient a stigmatise, une inefficacité de la
politique monétaire due au processus de transmission des impulsions dans l'UMOA. L'écart
de production est moins un indicateur avancé de l'inflation comme c'est le cas pour la
plupart des économies ; le mode de transmission de la politique monétaire est en cause et
celle-ci se révèle moins réactive.

En deuxième étape, sous la contrainte de la courbe d'offre estimée, l'optimisation de la fonction de perte quadratique associée à la politique monétaire menée par la BCEAO, avec l'arbitrage inflation-production, est résolue à travers l'introduction du multiplicateur lagrangien pour les deux régimes. A l'équilibre optimal, l'inflation et l'output gap ont été

dérivés en fonction des paramètres d'actualisation (6') et du poids relatif de l'arbitrage entre
l'inflation et la production (.1). L'analyse comparative des variances de l'inflation sous les

deux régimes de ciblage permet de discriminer la règle de ciblage présentant la moindre

variabilité à l'origine de l'avantage gratuit. Etant donné la condition p > 0.5, marquant la

persistance de l'output gap dans l'union, il est apparu empiriquement qu'à variabilité égale de la production, la règle de ciblage du niveau des prix assure effectivement une moindre variabilité de l'inflation comparativement à la règle qui considérerait la cible d'inflation. Outre la moindre variabilité de l'inflation qui la caractérise, la règle prenant pour cible le niveau des prix constitue une solution efficace au biais inflationniste de la théorie de l'incohérence temporelle des choix discrétionnaires. Ainsi se confirme l'hypothèse de l'étude qui postule l'existence de « l'avantage gratuit » lié à la règle de ciblage du niveau des prix. Plus pratiquement, il y a un gain de bien-être social à cibler le niveau des prix plutôt que le taux d'inflation dans la zone UMOA.

Afin de mieux apprécier ce résultat, une analyse graphique des différentes variabilités est faite avec un étalonnage précis des variances pour certaines valeurs des paramètres

(ri = 0.99 et 0 < .1. < 10). A variance égale de la production, la variabilité de l'inflation est

plus forte en règle de ciblage de l'inflation qu'en règle ciblant le niveau des prix. En moyenne, la variance du taux d'inflation est d'une soixantaine de fois plus élevée lorsque la BCEAO prend pour cible le taux d'inflation que lorsqu'elle vise le niveau des prix, à variance donnée de l'écart de production. Cette analyse graphique corrobore davantage l'hypothèse du « free lunch » dans l'espace UMOA. Lorsque le niveau des prix est pris pour cible, il réagit directement à l'écart de production, de sorte que le taux d'inflation réagit alors à la variation de l'écart de production. Or, il est établi qu'à condition que le choc d'offre soit suffisamment

persistant (.1. > 0.5), comme c'est le cas dans l'espace UMOA étudié, la variance de la

variation de l'écart de production est inférieure à la variance de l'écart lui-même.

Eu égard à ce résultat empirique, il est loisible pour la BCEAO d'adopter la politique de ciblage des prix en niveau plutôt qu'en variation pour tirer avantage du gain en bien-être qui en résulterait. Elle a l'avantage d'atténuer le problème d'incohérence temporelle de la politique monétaire, l'affranchissant d'une réalité factuelle selon laquelle aucune Banque Centrale ne dispose de la technologie lui permettant de s'engager sur sa politique future. C'est la recommandation principale qui est faite avec des implications nécessaires du point de vue de la politique monétaire et du statut de la Banque Centrale comme contraintes et conditions à la mise en oeuvre de la règle.

Au niveau de la politique monétaire, elle implique une économie intégrée et moins tributaire des chocs externes de prix, et de matières premières, qui peuvent invalider la persistance endogène de la production ; la Banque Centrale doit mettre en oeuvre des mécanismes qui permettent de capter l'attention des agents économiques sur l'annonce publique de la cible d'inflation afin qu'elle intègre les comportements en matière de consommation et d'investissement ; la détermination de l'indice des prix en valeur réelle ou en tendance implique une amélioration sensible qui fiabilise davantage le mécanisme générateur, la question de la nature des composantes de l'IHPC étant cruciale ; enfin, pour différentes raisons évoquées, qui s'appliquent bien à l'UMOA, une variation positive des prix est préférable à une inflation nulle compte tenu notamment des erreurs de mesure et de la

contrainte de non-négativité du taux d'intérêt nominal, l'instrument privilégié de relance économique.

Au niveau institutionnel, la transparence, la crédibilité et l'indépendance de la Banque Centrale sont aussi importantes. Le devoir de transparence qui s'impose aux autorités monétaires contribue à réduire l'incertitude quant aux orientations futures de la politique monétaire tout en renforçant la crédibilité et la responsabilité de la Banque Centrale. Au même titre que la transparence, la crédibilité de la Banque Centrale est un élément fondamental dans la mise en oeuvre efficace de la règle de ciblage du niveau des prix. La troisième dimension institutionnelle de la Banque Centrale indispensable à l'efficacité de la règle de ciblage constitue son indépendance.

Enfin, les limites de l'étude ont été abordées sur les plans théoriques, méthodologiques et empiriques. L'étude considère une fonction d'offre de type classique ; l'analyse pourrait être faite avec une courbe de Phillips de type keynésien sous l'hypothèse des anticipations endogènes de prix. Les limites méthodologiques concernent les approches des variables d'inflation et de gap de production qui peuvent être améliorée avec des processus plus efficaces. Du point de vue empirique, les réserves émises concernent l'opportunité et les probabilités de réussite de la règle de ciblage dans les pays en développement comme c'est le cas de l'UMOA. Compte tenu de la nature des contraintes et conditions de mise en oeuvre (transparence, indépendance institutionnelle et crédibilité), de la nature des composantes de l'inflation (chocs exogènes), l'application de la règle est plus difficile ; mais elle offre un certain nombre d'avantages opérationnels et oblige les responsables de la politique économique à approfondir les réformes, à accroître la transparence et à améliorer la politique budgétaire, avec la perspective d'une convergence vers les niveaux internationaux d'inflation.

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ANNEXES

ANNEXE I : ANALYSE DE LA STATIONNARITE DES SERIES

I.1- Stationnarité de ihpc

TABLE	1:	test Test Statistic		for unit root Number of obs = Interpolated Dickey-Fuller 1% Critical 5% Critical 10% Value Value				57 Critical Value
Augmented Dickey-Fuller		test Test Statistic						57 Critical Value
Z(t)			3.347	-2.617			-1.950	-1.610
	D.ihpc	\|	Coef.	Std. Err.	t	P>\|t\|	[95% Conf.	Interval]
	ihpc	+ \|
	L1.	\|	.0062319	.0018618	3.35	0.002	.0024975	.0099662
	LD.	\|	.4673105	.1327332	3.52	0.001	.2010813	.7335397
	L2D.	\|	-.5715382	.1501091	-3.81	0.000	-.872619	-.2704574
	L3D.	\|	.3039482	.0993908	3.06	0.003	.1045955	.5033009
TABLE	2:
Phillips-Perron			test for unit root			Number of obs =		60
						Newey-West lags =		3

I.2- Stationnarité de infglis

I-3 : Stationnarité de outputgap

TABLE 8	61			Number of obs =		61
ARIMA regression Sample: 1 to	61			Number of obs =		61
				Wald	chi2(2) =	289.20
Log likelihood	= 189.1048			Prob	> chi2 =	0.0000
\|		OPG
outputgap \|	Coef.	Std. Err.	z	P>\|z\|	[95% Conf.	Interval]
+ outputgap \|
_cons \|	.0016938	.0182379	0.09	0.926	-.0340519	.0374395
+
ARMA \| ar \|
L1. \|	1.163599	.1035005	11.24	0.000	.9607422	1.366457	L2. \|
-.2388272	.1050883	-2.27	0.023	-.4447966	-.0328579
+
/sigma \|	.0107001	.0007009	15.27	0.000	.0093263	.0120739

Cette méthode proposée par Goldstein et Khan (1976) considère trois observations annuelles consécutives d'une variable de flux x(s), soit xt-1, xt et xt+1 par lesquelles passent la fonction quadratique définie par le système suivant :

La résolution du système d'équation donne les valeurs de a, b et c en fonction des xi. Soit :

Pour une année donnée (t), les séries trimestrielles peuvent être alors interpolées, soit :

Les séries trimestrielles au rythme annuel sont obtenues en multipliant chaque observation par quatre. L'erreur relative se situe en moyenne autour de 2%.

ANNEXE III : ESTIMATION DE LA COURBE D'OFFRE

III-1 : Sous régime de ciblage de l'inflation

\|		Robust
outputgap \|	Coef.	Std. Err.	t	P>\|t\|	[95% Conf.	Interval]
+ outputgap \|
L1. \|	.9434028	.0286802	32.89	0.000	.8859264	1.000879
ecartinfglis \|	.0352941	.0257486	1.37	0.176	-.0163074	.0868955

ANNEXE IV : PROCESSUS D'OPTIMISATION DE LA FONCTION

Une fonction d'offre globale de court terme, d'inspiration néo classique, représentée par
une courbe de Phillips avec persistance et illustre le fonctionnement d'un régime visant la

réalisation de cibles d'inflation (if_t) ou de niveau des prix (pt) dans laquelle l'écart de

La fonction de perte représente le comportement de la Banque Centrale avec pour arguments, l'inflation et l'écart de production suivant l'équation,

Le processus d'optimisation approprié de la Banque qui use de son pouvoir discrétionnaire
au cours de chaque période pour minimiser Lt dans l'équation (A.3) sous la contrainte

min_E [_i° M^t-t°1/2 ?(ift -- if^*)² + À(Yt)² -- lit(Yt -- PYt-i -- ~(ift -- Et- iift) -- Et)] A

Les conditions de premier ordre de cette optimisation avec le multiplicateur Lagrangien se déduisent ainsi. Par rapport à l'argument Y_t, elles donnent :

En résolvant l'équation lagrangienne par rapport à l'argument ift, la condition de premier ordre donne :

En éliminant le multiplicateur lagrangien des conditions de premier ordre, il en résulte l'équation d'Euler représentée par :

Il est postulé une solution³² linéaire de l'équation (A.6) représentative de la règle de décision relativement à l'inflation comme étant de la forme,

A partir de cette forme anticipée, les anticipations à la période t - 1 peuvent s'écrire :

Les équations (A.7) et (A.8) sont intégrées dans la fonction d'offre représentative de la courbe de Phillips et la contrainte du programme (équation A.1). L'équation d'output gap prend la forme :

Il est à observer que la règle de décision en matière d'inflation reste invariante suivant les

La substitution des facteurs nt+i et n_t par leurs expressions respectives, représentées par

(A.7) et (A.10) dans la relation de condition de premier ordre (A.6), compte tenu de

l'anticipation, permet de déterminer les coefficients A1, A2 , A3 par la méthode

Yt +_ad (A2 - ig/³²A2)Yt-1 + [A3 - N3A2(¹ +_aA3)]Et+ A1(1 - ) g p) - (1 - )6' p)n^* = 0

En procédant à l'identification des équations (A.9) et (A.11), il se dégage :

³² A l'instar des études antérieures dans la résolution du programme, la méthode des coefficients Indéterminés est utilisée. Le principe consiste à anticiper la forme fonctionnelle générale de la solution et ensuite d'utiliser le modèle pour déterminer la valeur précise des coefficients.

La résolution de ce système de trois équations à trois inconnues permet de déduire les valeurs des coefficients. Soit,

En remplaçant A1, A2 et A3 par leurs valeurs ainsi identifiées, les expressions définitives

Lorsque la Banque Centrale choisit de cibler le niveau des prix pour réaliser la stabilité, la fonction de perte représentant ce comportement a pour arguments, le niveau des prix et l'écart de production suivant l'équation,

Le processus d'optimisation approprié de la Banque qui use de son pouvoir discrétionnaire
au cours de chaque période pour minimiser li_t dans l'équation (A.17) sous la contrainte

min IE [1^13t-t° 1/2 ?(p_t - p_t^*)² + ~(y_t)² - ii_t(y_t - PYt-i - c(p_t - p_t^*) - E_t)?A

Par ailleurs, quand la cible est définie en fonction du niveau des prix, une version de l'équation (A.16) modifiée en conséquence décrit le comportement du niveau des prix :

La synthèse des résultats ainsi obtenus lorsque la Banque Centrale prend pour cible le niveau des prix se résume ainsi.

Tableau I.2 : Variances théoriques des variables selon le régime de ciblage 16

Tableau II.1 : Etalonnage des variabilités sous régime de ciblage de l'inflation 60

Tableau II.2 : Etalonnage des variabilités sous régime de ciblage de niveau des prix... 62 Tableau III.1 : Synthèse récapitulative des résultats suivant la règle de ciblage visée 54

Graphe II.6 : Arbitrage entre variabilités de la production et de l'inflation 61

Graphe II.7 : Arbitrage entre variabilités de la production et de l'inflation 63

SECTION III : RESULTATS SOUS CIBLE DE NIVEAU DES PRIX : PRESENTATION ET ANALYSE 45

ANNEXES

43, 45, 46, 49, 50, 52, 53, 54, 89, 91, 92, 96 Aubert, Adjemian (2003) · 2, 7, 8, 10, 18, 24, 65, 79 Autocorrélation · 20, 30, 34, 36, 39

Avantage(s) · v, 2, 3, 6, 9, 10, 13, 15, 16, 17, 19, 20, 21, 24, 25, 49, 52, 54, 56, 57, 61, 62, 63, 64, 67, 68, 69, 70, 72, 75, 76, 77, 78, 92, 96

Banque Centrale · vi, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21, 23, 24, 25, 26, 39, 42, 43, 44, 45, 46, 48, 50, 52, 53, 54, 55, 58, 60, 63, 64, 65, 67, 68,

Barnett, Engineer (2000) · 12, 13, 19, 57, 64, 68, 69, 79
BCEAO · v, vi, 2, 3, 7, 8, 9, 10, 25, 40, 54, 56, 58, 59, 60,

61, 62, 64, 66, 68, 69, 71, 72, 75, 76, 77, 80, 81, 82 Biais · 17, 57, 63, 64, 76

Choc(s) · v, 3, 9, 10, 11, 14, 16, 17, 21, 22, 25, 42, 45, 47, 50, 55, 63, 68, 72, 77, 78

Conclusion · 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 16, 22, 24, 25, 26, 46, 52, 59, 61, 67

Crédibilité · v, 3, 10, 19, 25, 40, 46, 63, 69, 71, 72, 78 Croce, Khan (2000) · 66, 67, 71, 80

Dittmar, Gavin (2000) · 10, 14, 19, 20, 23, 24, 57, 64, 65 Dittmar, Kydland, Gavin (1999) · 12, 24, 54, 57, 59 Durbin Waston (test de) · 41, 42, 46, 47

Incohérence temporelle · 18, 63, 76, 77 Indépendance · v, 3, 10, 67, 71, 72, 78 Indice · 12, 17, 25, 69, 77 Inflation · v, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,
18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,	26,	32,	33,	34,	35,	36,
38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45,	48,	49,	50,	52,	53,	54,
55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62,	63,	64,	65,	66,	67,	68,
69, 70, 71, 72, 75, 76, 77, 78,	80,	81,	88,	89,	90,	91,
92, 95, 96, 97, 98
Inflationnistes (effets) · 9, 35, 67
Information · v, 14, 30, 40, 69
Institutionnel · 71, 78
Institutionnelle (dimension) · 65,	71,	72,	78,	96
Instrument(s) · 2, 10, 14, 20, 71,	72,	78
Intérêt (taux) · 2, 14, 21, 22, 67,	70,	78
Intertemporelle · 14, 70
Introduction · 76

Identification (méthode) · 30, 45, 90 IHPC · vi, 25, 26, 32, 33, 46, 66, 69, 77, 98 Imperfection · 19

Ecart d'inflation · 26,					42,	75
Ecart de production · v, 3, 8,							12,	14,	16,	17,	18,	19,	20,
22,	23,	24,	26,	36,	37,	38,	39,	41,	42,	43,	44,	45,	47,
48, 64,	49, 65,	50, 69,	52, 75,	53, 77,	54, 89,	55, 91,	56, 92,	57, 96	58,	59,	61,	62,	63,

Erreurs · 20, 41, 42, 47, 70, 77 Espérance · 28 Euler (équation d') · 43, 44, 89
Existence · v, 10, 16, 20, 24, 27,	54,	56,	61,	63,	65,	68,	75,
76
Exogène(s) · v, 3, 10, 12, 14, 24,	27,	57,	65,	66,	68,	72,	78

Glissement · 25, 33, 34, 36, 38, 66 Goldstein, Khan (1976) · 26, 87 Gouvernement(s) · 72

Offre · v, 3, 8, 10, 11, 14, 15, 16, 17, 20, 21, 23, 24, 39, 41, 44, 45, 46, 47, 53, 55, 58, 60, 63, 65, 66, 67, 75, 76, 77, 78, 89, 90, 99

Optimal(es) · v, 2, 4, 6, 7, 8, 10, 11, 13, 16, 17, 19, 30, 34, 49, 56, 63, 76, 92, 97

Parkin (2001) · 17, 19, 21, 22, 23, 54, 57, 59, 63, 70, 81 Persistance · v, 8, 14, 19, 23, 39, 41, 42, 45, 47, 48, 50,

43, 45, 48, 49, 54, 56, 57, 64, 68, 75, 76, 89, 91, 96, 99 Philips-Perron (1989) · 29, 34, 36, 38, 84, 85, 86

66, 67, 69, 71, 72, 75, 76, 77, 78, 80, 81, 82, 96 Potentiel · 18, 24, 26, 36, 38, 42, 48, 66

Premier ordre (condition) · 24, 43, 45, 49, 89, 90, 92 Prévision · 6, 14, 20

Processus · v, 5, 6, 11, 17, 19, 20, 22, 23, 26, 27, 29, 30, 32, 34, 36, 38, 39, 43, 45, 49, 50, 53, 63, 66, 69, 71, 75, 76, 78, 89, 91, 95

Rationnelle(s) · 5, 8, 14, 24, 40, 63, 65, 68, 69 Recherche(s) · iv, 2, 6, 22, 24, 32, 65, 82 Recommandation(s) · iv, 3, 52, 65, 67, 77, 96

Règle(s) · v, 2, 3, 6, 7,					8, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 19, 22, 24,
34,	39,	40,	44,	45,	49,	52,	53,	54,	55,	56,	57,	58,	60,
61,	62,	63,	64,	65,	66,	67,	68,	69,	70,	71,	72,	75,	76,
77,	78,	82,	90,	92,	99

Schwartz (critère) · 30 Sensibilté · 19, 21, 69 Skewness · 28, 33, 36, 38

Stationnaire · 2, 6,	13,	17,	29,	34,	36,	38,	63,	75
Stationnarité · 13,	17,	20,	27,	28,	29,	32,	34,	36,	38,	64,
75, 95, 99
Statistique(s) · 22,	24,	27,	28,	29,	32,	33,	36,	37,	38,	41,

45, 48, 49, 50,	54, 56, 58, 62, 63,	66,	67,	68,	70,	75,
76, 77, 92, 95,	98
Taylor (1993) · 2,	8, 24, 26, 80, 82
Tendance · 8, 17,	27, 29, 32, 34, 36,	38,	59,	61,	63,	69,

Ténou (2002) · 3, 8, 11, 24, 40, 82 Théorie(s) · 11, 14, 21, 64, 65, 76 Trajectoire · 3, 8, 34, 37, 38

Variable(s) · 8, 11, 12, 14, 16, 19, 22, 24, 25, 26, 28, 29, 32, 33, 34, 36, 37, 38, 52, 53, 66, 68, 70, 75, 76, 78, 87, 95, 97, 98