Conclusion
Les différentes études
économétriques réalisées sur la demande de monnaie
utilisent généralement l'agrégat large M3 ou dans une
moindre mesure l'agrégat étroit M1, à notre connaissance,
rares sont les études économétriques
réalisées sur des agrégats encore plus étroits
comme la monnaie fiduciaire ou scripturale. Aussi, à travers cette
modeste étude nous avons tenté de combler ce vide en
modélisant la demande de monnaie fiduciaire(M1_FID), scripturale
(M1_SCR) et celle ne contenant que les comptes d'épargne auprès
des banques et les comptes sur livrets auprès de la caisse
d'épargne nationale ainsi que les comptes à terme et bons de
caisse auprès des banques (M3_M1), et ce, en se basant sur des
données marocaines couvrant la période 2002Q1-2011Q4. Nous avons
utilisé comme valeurs explicatives de cette demande, le PIB et le taux
sur compte de carnet publié par Bank Al-Maghrib. Nous avons
essayé deux types de modélisations, une modélisation
univariée, dans laquelle nous avons estimé, pour chacune de ces
trois formes de monnaie, un modèle linéaire en niveau puis un
modèle en termes de logarithme, puis une modélisation
multivariée de type VECM dans laquelle nous avons adopté une
spécification logarithmique.
Il ressort de notre étude que pour le cas
univarié, la spécification en termes de logarithme donne de
meilleurs résultats. En effet, en ce qui concerne M1_FID, seul le
modèle de la spécification logarithmique sur les séries
stationnarisées a pu être validé. Celui-ci nous a
donné une élasticité-revenu de 0.61 ce
qui est bien inférieure à celle obtenu par la Banque de France
(BdF) pour l'agrégat M3. Quant à la
semi-élasticité-taux, le modèle nous a donné
- 0.94 ce qui est très supérieure en valeur
absolue à la somme des semi-élasticités de la BdF
(0.004).
Pour M1_SCR, même si le modèle en
spécification non logarithmique sur les séries
stationnarisées avec l'introduction de retards MA a été
validé par les tests statistiques, il n'a pas été retenu
à cause de la non significativité de tous ses coefficients. C'est
encore une fois le modèle de la spécification logarithmique sur
les séries stationnarisées qui a pu être retenu. Ce
modèle nous a donné une élasticité-revenu de
0.59, inférieure mais proche de celle de M1_FID, et une
semi-élasticité de -0.56, largement
inférieure à celle obtenu pour M1_FID, ce qui veut dire que
M1_FID est plus sensible au taux sur compte de carnet que M1_SCR. La
comparaison avec BdF nous amène au même constat que pour
M1_FID.
Et enfin, pour M3_M1, le modèle avec
spécification logarithmique sans correction d'erreurs (ECM) sur les
séries non stationnarisées a été retenu. Celui-ci
nous a donné une élasticité-revenu égale à
2.13, largement supérieure à 1, et une
semi-élasticité revenu égale à
5.36. Ces deux chiffres sont largement supérieurs
à ceux obtenus par la banque de France (respectivement 1 et 0.004)
Pour chacun de ces modèles nous avons testé
l'hypothèse d'une élasticité-revenu unitaire, cependant
elle n'a pas été acceptée dans aucun d'eux, ce qui veut
dire que la constante obtenue dans chacun d'eux ne peut être
interprétée comme une vitesse de circulation.
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En ce qui concerne la modélisation VECM, les
résultats obtenus sont différents. En effet, les
élasticités-revenu de M1_FID et M1_SCR sont supérieures
à 1 (respectivement 1.37 et 1.66) alors que celle de M3_M1 est
inférieure mais très proche de 1 (0.99). Les
semi-élasticités sont également très
supérieures à celle obtenues dans le cas univarié : 5.98
pour M1_FID,
15.55 pour M1_SCR et 60.023 pour M3_M1.
Pour M3_M1, nous avons testé l'hypothèse d'une
élasticité-revenu unitaire, mais elle n'a pas été
acceptée, par conséquent l'équation de long terme ne peut
être interprétée comme une équation de vitesse de
circulation de M3_M1.
Enfin, notons que notre choix du taux sur compte de carnet
(TAUXCC) pour représenter le coût d'opportunité de la
détention de la monnaie, a été essentiellement
dicté par la disponibilité des données. Aussi, cette
étude pourrait-elle être améliorée en se basant, sur
des taux d'intérêt plus représentatifs de ce coût. On
pense également à l'introduction de taux différents pour
le court et le long terme pour mieux capter le motif de spéculation qui,
de notre point de vue, dépend beaucoup de l'horizon de placement. Du
côté de la modélisation, le VECM peut être
estimé pour l'ensemble des variables de notre étude pour tenter
de détecter les interactions qui pourraient exister entre les trois
formes de la monnaie, le PIB et les taux d'intérêt
utilisés.
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