Problematique de l'efficacite de la politque monétaire dans une économie dollarisée, cas de la RDC de 1988 a 2018

3.1.2. Vérification de la stationnarité des variables

Les séries économiques sont très souvent des séries non stationnaires. Pour appréhender la stationnarité d'une série, on applique des tests de racine unitaire. Il existe de nombreux tests de racine unitaire, nous présentons ici uniquement le test de Dickey et Fuller visant à tester l'hypothèse nulle de non stationnarité contre l'hypothèse alternative de stationnarité.

3.1.3. Détermination du nombre de décalage ou retard optimal

Pour déterminer le nombre de retards optimal pour un VAR(p) ; on peut utiliser plusieurs méthodes. Une procédure type consiste à estimer tous les modèles VAR pour des ordres p allant de 0 à un certain ordre h fixé de façon arbitraire (nombre de retards maximum pour la taille d'échantillon considéré, ou nombre de retards maximum compatible avec une théorie ou une intuition économique). Pour chacun de ces modèles, on calcule les fonctions AIC (p) et SC (p) de la façon suivante :

où k est le nombre des variables du système, n est le nombre d'observations, p est le nombre de retards et Ù est la matrice des variances-covariances des résidus estimés du modèle, det désignant son déterminant. On retient le retard p du modèle qui minimise ces critères.

3.1.4. Estimation d'un processus VAR

Tous comme pour les processus AR univariés plusieurs méthodes d'estimation sont envisageables pour les processus VAR: La première consiste tout simplement à appliquer les MCO. La seconde principale méthode consiste en le maximum de vraisemblance.

3.1.5. Causalité au sens de Granger

Une des questions posées par Sims avec les processus VAR est de savoir s'il existe une relation de causalité entre les différentes variables du système. En fait, théoriquement, la mise en évidence de relations causales entre les variables économiques fournit des éléments de réflexion favorables à une meilleure compréhension et interprétation des phénomènes économiques.

Granger (1969) a proposé les concepts de causalité et d'exogénéité. Afin de présenter cette notion, considérons deux variables et On dit que cause au sens de Granger si la prévision de fondée sur la connaissance des passés conjoints de et est la meilleure que la prévision fondée sur la seule connaissance du passé de . Autrement, la variable est la cause de la variable , si la prédictibilité de est améliorée lorsque l'information relative à est incorporée dans l'analyse.

Considérons le processus VAR(p) à deux variables et stationnaires :

(5)

Tester l'absence de causalité de et  revient à effectuer un test de restriction sur les coefficients des variables de la représentation VAR^56(*). Voici les critères de décision de test de causalité :

- Si l'hypothèse nulle suivante est acceptée :

Cela implique ne cause pas ;

- Si l'hypothèse nulle suivante est acceptée :

Cela implique ne cause pas  .

Il convient de noter que si les deux hypothèses nulles ne sont pas acceptées, c'est-à-dire cause , et cause , on parle de boucle rétroactive.

* ⁵⁶ Mignon Valérie., Econométrie : théorie et applications, édition Economica, Paris, 2008, P. 299