3.2.3
Analyse des réponses impulsionnelles
L'analyse des chocs consiste à mesurer l'impact de la
variation d'une innovation sur l'inflation au Niger. Autrement dit, la
réponse impulsionnelle évalue la conséquence ou l'impact
d'un choc sur la variable d'intérêt (IPC). A ce niveau, un choc
provenant de la masse monétaire montre une tendance à la baisse
de l'inflation. En outre, les chocs provenant de la disponibilité
céréalière et l'inflation importée tendent à
baisser l'inflation. Mais la réaction à la hausse de l'inflation
s'explique à plus de 80% par ses propres valeurs.
Plus spécifiquement, l'analyse des réponses
impulsionnelles (voir annexe13) montre que:
· Un choc de l'inflation importée se traduit par
des effets (faible) à la fois positifs et variables sur
IPC de façon instantanée jusqu'à la 10eme
année. Ceci montre l'instabilité de l'économie
Nigérienne face à la conjoncture internationale.
· Un choc positif de la masse monétaire, de la
disponibilité céréalière et du produit par
tête a des effets négatifs sur l'IPC sur les 10 ans. Cela
montre que l'augmentation de la disponibilité
céréalière a une conséquence négative sur
l'inflation au Niger. Ceci est généralement le fruit d'une bonne
campagne agricole et d'une baisse des prix des produits alimentaires entrant
dans la composition du panier de l'IPC. L'impact de la masse monétaire
qui entraine une réaction à la baisse de l'inflation sur les 10
ans s'explique par l'ouverture économique.
· La réaction de l'IPC est expliquée
à 80% par des chocs issus de ses propres valeurs; ce
qui implique que IPC est influencée par ses valeurs
précédentes.
3.2.4
Analyse de la décomposition de la variance
La décomposition de la variance (voir Annexe14)
apparait comme complémentaire à l'analyse de la fonction de
réponse impulsionnelle. Elle a pour objectif de calculer pour chacune
des innovations sa contribution en pourcentage à la variance de l'erreur
de prévision. Quand une innovation explique une part importante de
la*variance de l'erreur de prévision, on en déduit que
l'économie étudiée est très sensible aux chocs
affectant cette série. En effet, la décomposition de la variance
permet de voir quelles sont les variables les plus déterminantes dans la
dynamique de la variable d'intérêt considérée
(IPC).
Elle consiste, dans notre cas, à décomposer la
variance de l'erreur de prévision de l'inflation sur un horizon de dix
ans. Dans le cadre de notre étude, les résultats montrent que la
variance de l'erreur de prévision de l'IPC est expliquée à
100% de façon instantanée dès la première
année par ses propre$ innovations. Ainsi, jusqu'à la
dixième période, plus de la 80% de la variance de l'erreur de
prévision de l'IPC est expliquée par ses propres innovations.
Cependant, il ressort du tableau que la variables DC a une
influence non négligeable sur l'inflation. En effet, elle explique la
variance de l'IPC sur un intervalle de 8 à 11%. Quant à la M1 et
l'IPM, leur influence respective de 0,5 à 4% et 0,2 à 0,6% est
faible dans la variance de l'erreur de prévision de l'IPC.
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