2.2.1. Spécification des contraintes
d'identification
La modélisation SVAR est une extension de la
modélisation VAR, qui est établie comme une démarche
a-théorique, se limitant à l'étude de la dynamique des
variables sans aucune identification économique. Pour remédier
à cette limitation, nous mettons en avant l'émergence des
modèles SVAR. En effet, une étape essentielle de la
modélisation SVAR consiste à incorporer des relations
instantanées qui influencent les liens entre les différentes
variables. Cette incorporation permet de passer des chocs issus d'un
modèle VAR purement subjectif à des chocs pouvant être
interprétés économiquement, comme décrit dans les
travaux de (Hamilton, 1994) et (Lütkepohl, 2005).
Dans un premier temps, pour établir nos contraintes
d'identification, nous avons examiné de nombreux articles et travaux sur
les stress tests dans différents pays. À la suite de cette revue
de littérature, nous avons constaté qu'à chaque
étude, il y avait une spécificité dans l'introduction des
contraintes, qui dépendait parfois du pays, de la banque, ou de la
période de l'étude. Face à ces variations dans les choix
effectués par les auteurs, nous avons cherché à utiliser
une méthode plus fiable, de manière à obtenir un
modèle qui se rapproche davantage de la réalité, en
fonction des données dont nous disposons.
Dans notre cas, nous utiliserons le test de Granger sur le
logiciel R, afin de spécifier toutes les relations de causalité
entre les variables du modèle. Ainsi, l'absence de la causalité
sera considérée comme une contrainte d'identification.
(Annexe8)
Tableau 7 : Les résultats du Test de
Causalité de Granger
|
H0 Fischer P-value Hypothèse retenue
|
|
ROA ne cause pas NPL
|
2.4833
|
0.0241**
|
Présence de causalité
|
|
PCC ne cause pas NPL
|
1.9822
|
0.0683*
|
Présence de causalité
|
|
IPC ne cause pas NPL
|
2.8398
|
0.0116**
|
Présence de causalité
|
|
IPI ne cause pas NPL
|
1.6057
|
0.1484
|
Absence de causalité
|
|
TMM ne cause pas NPL
|
3.8432
|
0.0271**
|
Présence de causalité
|
|
USD ne cause pas NPL
|
2.8862
|
0.0105**
|
Présence de causalité
|
56
NPL ne cause pas ROA PCC ne cause pas ROA IPC ne cause pas ROA
IPI ne cause pas ROA TMM ne cause pas ROA USD ne cause pas ROA
|
7.3922 17.872 7.2888 2.0403 1.1727 2.2921
|
0.0621* 0.0179** 0.0633* 0.0605* 0.5185 0.0358**
|
Présence de causalité Présence de
causalité Présence de causalité Présence de
causalité Absence de causalité Présence de
causalité
|
|
NPL ne cause pas PCC
|
1.1063
|
0.3864
|
Absence de causalité
|
|
ROA ne cause pas PCC
|
0.1105
|
0.9996
|
Absence de causalité
|
|
IPC ne cause pas PCC
|
2.3877
|
0.0294**
|
Présence de causalité
|
|
IPI ne cause pas PCC
|
2.1047
|
0.0529*
|
Présence de causalité
|
|
TMM ne cause pas PCC
|
0.7339
|
0.6877
|
Absence de causalité
|
|
USD ne cause pas PCC
|
2.5389
|
0.0878*
|
Présence de causalité
|
|
NPL ne cause pas IPC
|
1.0793
|
0.4051
|
Absence de causalité
|
|
ROA ne cause pas IPC
|
0.4268
|
0.9230
|
Absence de causalité
|
|
PCC ne cause pas IPC
|
0.1878
|
0.8293
|
Absence de causalité
|
|
IPI ne cause pas IPC
|
1.154
|
0.3550
|
Absence de causalité
|
|
TMM ne cause pas IPC
|
1.8866
|
0.0833*
|
Présence de causalité
|
|
USD ne cause pas IPC
|
4.1253
|
0.0212**
|
Présence de causalité
|
|
NPL ne cause pas IPI
|
1.1165
|
0.3795
|
Absence de causalité
|
|
ROA ne cause pas IPI
|
0.5768
|
0.8208
|
Absence de causalité
|
|
PCC ne cause pas IPI
|
1.5184
|
0.1768
|
Absence de causalité
|
|
IPC ne cause pas IPI
|
2.1539
|
0.0533*
|
Présence de causalité
|
|
TMM ne cause pas IPI
|
2.3861
|
0.0295**
|
Présence de causalité
|
|
USD ne cause pas IPI
|
0.7471
|
0.6761
|
Absence de causalité
|
|
NPL ne cause pas TMM
|
1.2731
|
0.2850
|
Absence de causalité
|
|
ROA ne cause pas TMM
|
0.022
|
0.9782
|
Absence de causalité
|
|
PCC ne cause pas TMM
|
1.0099
|
0.4559
|
Absence de causalité
|
|
IPC ne cause pas TMM
|
52.123
|
0.0037***
|
Présence de causalité
|
|
IPI ne cause pas TMM
|
4.2481
|
0.0190**
|
Présence de causalité
|
|
USD ne cause pas TMM
|
0.6448
|
0.7650
|
Absence de causalité
|
|
NPL ne cause pas USD
|
0.4278
|
0.9224
|
Absence de causalité
|
|
ROA ne cause pas USD
|
0.587
|
0.8127
|
Absence de causalité
|
|
PCC ne cause pas USD
|
1.402
|
0.2225
|
Absence de causalité
|
|
IPC ne cause pas USD
|
0.7544
|
0.6697
|
Absence de causalité
|
|
IPI ne cause pas USD
|
2.4226
|
0.0977*
|
Présence de causalité
|
|
TMM ne cause pas USD
|
2.6292
|
0.0808*
|
Présence de causalité
|
Source : préparer par l'auteur à l'aide de
logiciel R CRAN
Par conséquent, d'après les tests
effectués, nous retenons 21 contraintes d'identification de court terme.
La matrice des effets instantanés aura donc la forme suivante :
|
A0 =
|
11 0 0 11 0 0 11 1 0 11 1 1 01 1 0 10 0 1
|
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1
|
1 1 1 1 0 0 1
57
| 
