Déterminants de la vitesse-revenu de ma monnaie en RDC, de 1970-2016.

3.1.2 Étude des variables

Les données pour ce modèle sont trimestrielles et couvrent la période allant de 19702016, ces données sont tirées des statistiques de la banque mondiale (WDI 2016, IFS) et des rapports la Banque Centrale du Congo.

Le choix des variables étant déjà fait, nous allons passer à l'analyse graphique des séries qui nous permettra d'identifier certaines propriétés stochastiques de nos séries en présence. La représentation graphique des séries MMq, Rq, TCq, TDq, TIq et VRq.

^{MMQ RQ}

³⁰

²⁰

¹⁰

⁰

^-10

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^30.2

^30.0

^29.8

^29.6

^29.4

^29.2

^29.0

^TCQ

¹⁰

⁰

^-10

^-20

^-30

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^TIq

^{12 10 8 6 4 2 0}

^-2

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15 TDQ}

^{3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0}

^-0.5

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^VRQ

⁶

^{4 2 0 -2}

^-4

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

45

FIGURE 3.1 - Courbes d'évolution des variables de l'étude de 1970q1-2016q4

source: Eviews 9

Du schéma, seulement les séries masse monétaire, taux de change, PIB réel mais aussi en partie le taux directeur montrent une tendance. Nous avons ensuite utilisé l'essai de DICKEY-FULLER Augmented (DFA) pour examiner l'ordre d'intégration des variables mais aussi leur stationnarité.

3.1.2.1 Étude de la stationnarité des séries

Une série chronologique est considérée comme stationnaire si son espérance mathématique et sa variance se trouvent inchangés dans le temps. Dans le cas contraire, elle est non stationnaire et peut conduire à des régressions fallacieuses (BOURBONNAIS [2015]). Dans ce cas, les résultats peuvent suggérer des relations significatives entre les variables du modèle alors qu'en réalité ce n'est qu'une indication qu'il existe une corrélation tem-

46

poraire entre les variables.

3.1.2.2 Tests de racine unitaire de DFA

Il existe un grand nombre de tests de racine unitaire. Les travaux pionniers en la matière sont ceux de Fuller et Dickey-Fuller. Les tests de Dickey-Fuller sont des tests paramétriques permettant de mettre en évidence le caractère stationnaire ou non d'une chronique par la détermination d'une tendance déterministe ou stochastique. Ces tests reposent sur l'estimation d'un processus autorégressif (BOURBONNAIS [2015]).

Dickey et Fuller considèrent trois modèles de base pour la série Xt :

Modèle(1) : modèle sans constante ni tendance déterministe

Xt = pXt-1 +ct (3.4)

Modèle(2) : modèle avec constante sans tendance déterministe

Xt = pXt-1 +b+ct (3.5)

Modèle(3) : modèle avec constante et tendance déterministe

Xt = pXt-1 +at+b+ct (3.6)

Le principe de test est comme suit:

· H0 : p = 1 présence d'une racine unitaire d'où la série est non stationnaire

· H1 : p < 1 absence de racine unitaire d'où la série est stationnaire

Si l'hypothèse H0 : p = 1 est retenue dans l'un de ces trois modèles, alors le processus est non stationnaire. La mise en oeuvre du test de ADF est similaire au test de DF seules les tables statistiques diffèrent.

L'application de test de ADF nécessite au préalable de choisir le nombre de retard (p) à introduire de sorte à blanchir les résidus. La valeur (p) de retard est déterminée soit à l'aide de la fonction des autocorrélations partielles, soit à l'aide de la statistique de Box-Pierce, soit à l'aide des critères d'Akaike (AIC) où de Schwartz (BIC).

47

Dans notre étude nous allons appliquer le test ADF et nous avons déterminé le nombre de retard à l'aide de la fonction des autocorrélations partielles en étudiant la significativité des coefficients des corrélations partielles. L'application de cette méthode en se basant à l'étude de corrélogramme des différentes variables de l'étude, nous avons obtenu le retard un pour tous les variables (BOURBONNAIS [2015]).

TABLEAU 3.1 - Test de DFA

Variables à niveau à la différence 1^ère à la différence 1^ème seuil de 5 % Ordre d'intégration

VRq 4,16 - - 2,877 I(0)

MMq 0,53 5,10 - 2,877 I(1)

Rq 0,36 3,19 - 1,94 I(1)

TCq 0,68 3,24 - 2,877 I(1)

TIq 0,95 6,03 - 1,94 I(1)

TDq 4,05 6,04 - 2,877 I(0)

Source: Établi à partir des résultats des tests de DFA à l'aide de Eviews 9

De ce tableaux, en employant le test de racine unitaire de Dickey-Fuller augmenté (DFA), seuls la vitesse-revenu et le taux directeur sont intégrés à niveau I(0) et les autres variables sont stationnaires à la différence première I(1). Ces résultats peuvent être vues en comparant les valeurs observées (en termes absolus) des statistiques de DFA aux valeurs critiques au seuil de 5 %. Et que donc, l'hypothèse de non stationnarité est rejetée.

³

²

¹

⁰

^-1

^-2

^-3

^TDS

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^TIS

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^RS

^VRS

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^TCS

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^MMS

⁴

³

²

¹

⁰

^-1

^-2

^.04

^.02

^.00

^-.02

^-.04

^-.06

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

^{70 75 80 85 90 95 00 05 10 15}

²

¹

⁰

^-1

^-2

^-3

^2.0

^1.5

^1.0

^0.5

^0.0

^-0.5

^-1.0

^3.0

^2.5

^2.0

^1.5

^1.0

^0.5

^0.0

^-0.5

48

FIGURE 3.2 - Courbes d'évolution des variables stationnaires de l'étude de 1970q1-2016q4

source: Eviews 9