II- Etude de la demande de monnaie scripturale (M1_SCR)
Le modèle à estimer s'écrit comme suit :
LNM1_SCR - LNIPCt pN1 LNM1_SCR - LNIPCt_~
LNM1_SCR0_1 - LNIPCt_i
? m hl~RU_S-Q0 n ~ ~ ~. ? m
hl~RU_S-Q0N~ n ~ p. OA. f hl~RU_S-Q0N~ n ~
e0
~jk/DD0 ~~~ ~jk/DD0N~ ~jk/DD0N~
Avec : p le nombre de retards, ~ des matrices
(3×3), á une matrice (3×r) et â une matrice (r×3)
où r est le nombre de relations de cointégration.
Nous allons suivre la même démarche
précédente : Détermination du nombre de retards
p :
Après avoir testé différents retards, nous
avons retenu un retard =2 puisque c'est lui qui minimise SC.
Détermination du nombre de relations de
cointégration r :
Le test de Johansen conduit avec 2 retards donne les
résultats ci-dessous :
113
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Date: 06/14/13 Time: 10:01
Sample (adjusted): 2002Q4 2011Q4
Included observations: 37 after adjustments Trend assumption:
Linear deterministic trend Series: LNM1_SCR-LNIPC LNPIB_DEF TAUXCC Lags
interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
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Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value
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Prob.**
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None * 0.444852 32.15363 29.79707
At most 1 0.198187 10.37837 15.49471
At most 2 0.057874 2.205811 3.841466
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0.0263
0.2527
0.1375
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Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level *
denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis
(1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
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Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value
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Prob.**
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None * 0.444852 21.77525 21.13162
At most 1 0.198187 8.172564 14.26460
At most 2 0.057874 2.205811 3.841466
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0.0406
0.3614
0.1375
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Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05
level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
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Ces résultats montrent qu'il n'y a encore qu'une seule
relation de cointégration ( p-value pour « None »
inférieure à 5% mais supérieure à cette valeur pour
« At most 1).
Estimation du VECM :
Les résultats de l'estimation du VECM avec un retard = 2
et un rang =1 sont comme suit :
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Vector Error Correction Estimates Date: 06/14/13 Time: 10:05
Sample (adjusted): 2002Q4 2011Q4 Included observations: 37 after
adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
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Cointegrating Eq:
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CointEq1
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LNM1_SCR(-1)-LNIPC(-...
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1.000000
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LNPIB_DEF(-1)
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-1.660235
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(0.15561)
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[-10.6690]
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TAUXCC(-1)
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-15.54804
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(4.94513)
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[-3.14411]
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C
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4.648512
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Error Correction:
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D(LNM1_SC... D(LNPIB_DE...
|
D(TAUXCC)
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CointEq1
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-0.049755
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0.020376
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0.021616
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(0.05036)
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(0.03358)
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(0.00488)
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[-0.98806]
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[ 0.60680]
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[ 4.42762]
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VAR Model - Substituted Coefficients:
D(LNM1_SCR-LNIPC) = - 0.0497549843899*(
(LNM1_SCR(-1)-LNIPC(-1)) - 1.66023510698*LNPIB_DEF(-1) -
15.548042806*TAUXCC(-1) + 4.64851233776 ) -
0.149927610723*D(LNM1_SCR(-1)-LNIPC(-1)) +
0.648770623836*D(LNM1_SCR(-2)-LNIPC(-2)) - 0.491819392128*D(LNPIB_DEF(-1)) -
0.360089737157*D(LNPIB_DEF(-2)) + 2.887946213*D(TAUXCC(-1)) -
1.31302506145*D(TAUXCC(-2)) + 0.0206868985366
D(LNPIB_DEF) = 0.0203759746284*( (LNM1_SCR(-1)-LNIPC(-1)) -
1.66023510698*LNPIB_DEF(-1) - 15.548042806*TAUXCC(-1) + 4.64851233776 ) -
0.10855843069*D(LNM1_SCR(-1)-LNIPC(-1)) +
0.267114957297*D(LNM1_SCR(-2)-LNIPC(-2)) - 0.73485012642*D(LNPIB_DEF(-1)) -
0.404500877963*D(LNPIB_DEF(-2)) - 0.0455678533531*D(TAUXCC(-1)) +
0.753589441159*D(TAUXCC(-2)) + 0.0219914276927
D(TAUXCC) = 0.0216159395815*( (LNM1_SCR(-1)-LNIPC(-1)) -
1.66023510698*LNPIB_DEF(-1) - 15.548042806*TAUXCC(-1) + 4.64851233776 ) -
0.0620197753036*D(LNM1_SCR(-1)-LNIPC(-1)) -
0.0464342421669*D(LNM1_SCR(-2)-LNIPC(-2)) + 0.0357181232932*D(LNPIB_DEF(-1)) +
0.0191766157533*D(LNPIB_DEF(-2)) - 0.141198885971*D(TAUXCC(-1)) -
0.178225684303*D(TAUXCC(-2)) + 0.00160049305981
114
Ces résultats nous donnent une
élasticité-revenu de 1.66, significativement différente de
zéro, et une semi-élasticité-taux de 15.55,
également significative mais qui est d'une part très
élevée et d'autre part a un signe contraire à nos attentes
(elle devrait être négative !). Ceci est dû à la
présence de la constante qui est égale à -4.648.
Les coefficients CE sont non significatifs à l'exception
de celui relatif à D(TAUXCC). Test de Ljung-Box sur les
résidus
Ce test conduit avec un retard de 12 donne les résultats
suivants :
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VEC Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations Null
Hypothesis: no residual autocorrelations up to lag h Date: 06/14/13 Time: 10:13
Sample: 2002Q1 2011Q4 Included observations: 37
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Lags
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Q-Stat
|
Prob.
|
Adj Q-Stat
|
Prob.
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df
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1
|
3.302544
|
NA*
|
3.394281
|
NA*
|
NA*
|
|
2
|
8.524384
|
NA*
|
8.914512
|
NA*
|
NA*
|
|
3
|
9.746380
|
0.8354
|
10.24433
|
0.8041
|
15
|
|
4
|
12.01020
|
0.9798
|
12.78255
|
0.9696
|
24
|
|
5
|
21.38729
|
0.9404
|
23.62482
|
0.8853
|
33
|
|
6
|
26.19743
|
0.9732
|
29.36595
|
0.9296
|
42
|
|
7
|
34.05835
|
0.9673
|
39.06108
|
0.8891
|
51
|
|
8
|
39.58851
|
0.9806
|
46.11680
|
0.9064
|
60
|
|
9
|
53.03386
|
0.9226
|
63.88388
|
0.6516
|
69
|
|
10
|
59.28237
|
0.9434
|
72.44665
|
0.6561
|
78
|
|
11
|
65.24880
|
0.9607
|
80.93734
|
0.6627
|
87
|
|
12
|
69.74079
|
0.9800
|
87.58547
|
0.7182
|
96
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*The test is valid only for lags larger than the VAR lag
order.
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df is degrees of freedom for (approximate) chi-square
distribution
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Ces résultats montrent que l'hypothèse d'absence
d'autocorrélation des erreurs est acceptée au seuil de 5%
à partir du retard 3 jusqu'à 12.
Le modèle est donc validé.
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