Paragraphe II : méthodologie d'estimation
Les estimations en données de panel de la relation
entre développement financier et croissance économique
présentent un certain nombre davantage. Elles fournissent non seulement
des éléments d'analyse de la relation entre développement
financier et croissance économique mais aussi l'évolution de
cette relation dans le temps. Deuxièmement dans les régressions
en coupes transversales, les effets inobservables spécifiques aux pays
sont automatiquement intégrés dans le terme d'erreur ; ceci peut
conduire à obtenir des coefficients biaisés en l'occurrence
lorsque qu'on étudie la relation entre finance et croissance
économique. Les estimations en panel réduisent les biais
associés à l'estimation.
Pour mieux appréhender l'impact du développement
financier sur la croissance et pour contourner les critiques essuyées
par les études en panel concernant les problèmes de biais de
simultanéité surtout la causalité inverse entre
développement financier et croissance économique, l'utilisation
de techniques économétriques plus performantes dans
l'étude du lien développement financier et croissance
économique s'est alors imposée. Au nombre de ces techniques, nous
pouvons citer la méthode des moments généralisés
GMM (Generalized Method of Moment) sur panel dynamique. Cette méthode
permet d'apporter des solutions aux problèmes de biais de
simultanéité, de causalité inverse et de variables omises.
Aussi nous avons retenu pour notre modèle une estimation GMM en
système sur panel dynamique. Un modèle dynamique est un
modèle dans lequel un ou plusieurs retards de la variable
dépendante figure comme variables explicatives. Le modèle cherche
à expliquer la
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DEVELOPPEMENT FINANCIER ET CROISSANCE ECONOMIQUE DANS LES PAYS
DE LA ZONE FRANC.
dynamique du produit intérieur brut par tête de
chaque pays par le développement financier des pays membres de la zone
franc. Dans ce cas le modèle s'écrit :
Modèle 2
LYi,t - LYi,t-1 = á0 +
(á1-1)LYi,t-1 + á2L( M2/PIB)i,t + á3
L(CRD/PIB)i,t + á4 LGOVi,t + á5L OUVi,t +
á6LINVi,t + ui + âi,t
Avec ui l'effet individuel et âi,t
le terme d'erreur et. i = 1, 2,..., N et t = 1, 2,...,T
A. Motivation et méthodes d'estimation des GMM
en panel dynamique
? Motivation d'une estimation par GMM en panel
dynamique
Les grandes lignes de la motivation de l'utilisation des GMM
se retrouvent chez Arellano et Bond (1991) et Blundell et Bond (1998). Plus
précisément Levine et Al (2000) fournissent les arguments qui
justifient l'utilisation de la méthode des GMM pour étudier la
relation entre développement financier et croissance économique.
En effet la Méthode des Moments Généralisés permet
de régler le problème d'endogénéité dans
l'étude de la relation entre développement financier et
croissance économique. Elle permet de régler
l'endogénéité non seulement au niveau de la variable de
développement financier mais aussi au niveau des autres variables
explicatives par l'utilisation d'une série de variables
instrumentées générées par les retards des
variables. Cette méthode ne permet pas de corriger
l'endogénéité au sens fort mais au sens faible. Plus
précisément il est supposé que les variables explicatives
sont faiblement exogènes c'est-à-dire qu'elles peuvent
affectées par les réalisations actuelles et passées du
taux de croissance, et doivent être non corrélées avec les
réalisations futures des termes d'erreur. Ainsi l'hypothèse
d'exogénéité des variables au sens faible implique que les
innovations futures du taux de croissance n'affectent pas le niveau actuel du
développement financier. L'exogénéité au sens
faible ne signifie pas que les agents économiques ne prennent pas en
compte les espérances futures du taux de croissance dans leur
décision de développement du système financier ; il
suppose tout simplement que les chocs futurs non anticipés du taux de
croissance n'influencent pas le niveau actuel du développement
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DEVELOPPEMENT FINANCIER ET CROISSANCE ECONOMIQUE DANS LES PAYS
DE LA ZONE FRANC.
financier .Ainsi l'innovation du taux de croissance n'affecte
pas le développement financier. Les modèles dynamiques se
caractérisent par la présence d'une ou de plusieurs valeurs
retardées de la variable dépendante parmi les variables
explicatives. Dans ce modèle, la présence de la variable
dépendante retardée ne permet pas d'utiliser les techniques
économétriques comme les moindres carrés ordinaires par
exemple. Il existe deux méthodes d'estimations alternatives : la
méthode d'Arellano et Bond (1991) et celle de Blundell et Bond
(1998).
? la méthode d'Arellano et Bond (1991) et
de Blundell et Bond (1998).
Compte tenu des biais de simultanéité et
d'endogénéité qui peuvent résulter de l'estimation
d'une équation dynamique par la méthode des moindres
carrés ordinaires, le modèle peut être estimé par la
méthode des moments généralisés sur panel
dynamique. On utilise la méthode des Moments
Généralisés en panel dynamique pour contrôler les
effets spécifiques individuels et temporels, et pallier les biais
d'endogénéité des variables. L'estimateur GMM en panel
dynamique a été développé par Holtz-Eakin, Newey et
Rosen (1990), Arellano et Bond (1991) et Arellano et Bover (1995). Il existe
deux types d'estimateurs des moments généralisés :
l'estimateur d'Arellano et Bond (1991) ou GMM en différence et
l'estimateur de Blundell et Bond (1998) ou GMM en système. Arellano et
Bond (1991) proposent une estimation en différence dont le but est
d'éliminer un éventuel biais des variables. Les
différences premières des variables explicatives du modèle
sont instrumentées par les valeurs retardées en niveau de ces
mêmes variables. Le but est de réduire les biais de
simultanéité. Blundell et Bond (1998) ont montré à
l'aide des simulations de Monte Carlo que l'estimateur des GMM système
est plus efficient que l'estimateur des GMM en différence. Ce dernier
produit des estimateurs biaisés pour les petits échantillons
Dans notre modèle à estimer, l'utilisation des
variables retardées comme instruments dépend de la nature de ces
variables explicatives :
? Plus précisément il est supposé que les
variables explicatives sont faiblement exogènes c'est-à-dire
qu'elles peuvent affectées par les réalisations actuelles et
passées du taux de croissance, et doivent être non
corrélées avec les réalisations futures des termes
d'erreur. Leurs valeurs retardées d'au moins une période peuvent
être utilisées comme instruments.
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DEVELOPPEMENT FINANCIER ET CROISSANCE ECONOMIQUE DANS LES PAYS
DE LA ZONE FRANC.
? Pour des variables endogènes, seules les valeurs
retardées d'au moins deux périodes peuvent être
utilisées comme instruments valides.
L'efficacité de l'estimation des GMM repose sur la
validité de deux tests. Le test de Sargan/Hansen qui nous permet de
tester la validité des variables retardées que nous utilisons
comme instruments. Le test d'Arellano et Bond où l'hypothèse
nulle est l'absence d'autocorrelation des erreurs au second ordre de
l'équation différence.
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