Paragraphe 2 : Méthodologie de recherche
La méthodologie adoptée comprend deux grandes
composantes : la recherche documentaire, le traitement et l'analyse des
données collectées. Elle est basée sur la combinaison de
plusieurs approches notamment, l'interprétation des évolutions
passées et récentes des variables en question, certains
raisonnements analytiques, des comparaisons et enfin, quelques
évaluations empiriques à partir de modèles
macro-économétriques, notamment à l'aide des
Mécanismes à Correction d'erreur (MCE).
A - Sources documentaires
En ce qui concerne la collecte des données, elle vise
à regrouper toute la littérature sur la politique de la monnaie
et du crédit, la croissance économique et l'inflation ainsi que
les données nécessaires à l'estimation des modèles.
A cet effet, les principales sources ci-après ont été
identifiées :
- l'INSAE, pour la collecte des données relatives aux
comptes nationaux (PIB et ses emplois, le taux de croissance,
l'investissement)
- le Ministère des Finances et de l'Economie, par le
biais de ses directions techniques, notamment la DGAE ;
- les centres de recherche et de documentation (CAPE, BCEAO,
CCF, Mission résidente de la Banque Mondiale, pour toutes autres
informations spécifiques relatives la question) ;
- Les sites Internet de diverses institutions
présentées dans les références bibliographiques.
B - Traitement et analyse des données
Il s'agit des moyens par lesquels les données sont
recueillies et ont été mises sous une forme
synthétisée et facile d'analyse. Les travaux liés aux
traitements économétriques ont été effectués
grâce au logiciel « Econometric Views » (Eviews 3.0).
Des résultats de nombreux travaux empiriques
révèlent que les séries macroéconomiques sont la
plupart du temps non-stationnaires, c'est-à-dire qu'elles admettent une
moyenne et souvent, une variance qui croît sans limite avec le temps. Or,
les techniques statistiques classiques ne s'appliquent qu'à des
séries stationnaires. C'est le cas par exemple des récents
travaux de NELSON et PLOSSER (1982) sur les séries
macro-économiques américaines qui ont aussi permis de
dégager ce même fait stylisé, caractéristique des
séries temporelles décrivant l'activité économique
à savoir : la non-stationnarité stochastique. La présence
de racine unitaire dans les séries macro-économiques, loin de
constituer une pathologie, est devenue une caractéristique commune des
séries économiques.
La construction d'un modèle avec des séries
chronologiques impose de tester
une éventuelle cointégration
entre les variables. Le concept de cointégration,
auquel nous avons
eu recours, fournit donc un cadre de référence théorique
pour
étudier les situations d'équilibre et de
déséquilibre, qui prévalent respectivement, à long
terme et à court terme. Dès lors, la cointégration permet
de rationaliser la modélisation à court et long termes.
Si les variables sont cointégrées, elles
admettent une spécification dynamique de type correction d'erreur. Le
modèle ECM (Error Correction Models) permet donc de réconcilier
dans un même cadre, les comportements de court et long termes, qui sont
calés sur des horizons temporels a priori antinomiques.
Pour estimer nos modèles d'inflation et de croissance,
nous adopterons donc une démarche méthodologique qui se
décompose en trois phases :
i. Détermination du degré
d'intégration des variables des modèles
Nous utiliserons pour ce faire, le test de stationnarité
de Dickey Fuller Augmenté (ADF). Ce dernier consiste à faire le
test d'hypothèse :
H0 : présence de racine unitaire (série non
stationnaire) H1 : absence de racine unitaire (série stationnaire)
Si ADFcalculé > ADFThéorique
alors la variable est stationnaire. Si les séries ne
sont
pas stationnaires, mais toutes intégrées du
même ordre, nous allons procéder à un test de
cointégration et recourir à une représentation à
correction d'erreur qui fournit des relations entre les variables à
court et long termes. Tous les tests d'ADF sont effectués au seuil de
5%.
ii. Test de cointégration
Il existe deux méthodes d'analyse des relations de
cointégration entre deux ou plusieurs variables : la méthode en
deux étapes de Engle et Granger (1987) et la méthode de Johansen
(1991 et 1995).
- Selon Engle et Granger (1987), une combinaison
linéaire de deux ou plusieurs variables peut être stationnaire
(I(0)). Si une telle combinaison stationnaire existe, alors les variables
non-stationnaires (I(1)) sont dites cointégrées. Ainsi la
combinaison linéaire stationnaire est appelée équation de
cointégration et peut être interprétée comme une
relation de long-terme entre les variables.
1ère étape : Régression entre les
variables intégrées
Après avoir vérifié que les variables
sont intégrées d'un même ordre (ordre supérieur
à zéro), cette étape consiste à effectuer une
régression statique entre ces variables. A cette étape, on
récupère le résidu de cette relation statique, en
créant une nouvelle variable, dont les valeurs sont celles du
résidu de la régression statique.
2ème étape : Test de vérification
de la stationnarité du résidu
Dans cette seconde étape, il s'agit de
vérifier au moyen d'un test approprié (ADF) si les résidus
de la relation statique sont stationnaires. Dans le cas oil ils le sont, les
variables sont cointégrées. Dans le cas contraire, les variables
ne sont pas cointégrées.
- Le test de cointégration mis au point par Johansen
(1998) utilise la méthode du maximum de vraisemblance pour
déterminer la présence ou non de vecteurs cointégrants
dans les séries non stationnaires. L'existence de vecteur significatif
indique alors la présence d'une relation de long terme.
iii. La validation des modèles
Elle comporte deux sous-étapes. La première,
relative à l'aspect économique permet de voir si les signes des
paramètres estimés sont conformes à la théorie
économique. La seconde est celle relative à la qualité
statistique et économétrique de l'estimation. Dans ce cas
plusieurs tests sont effectués notamment :
- le test de normalité des
erreurs. A cet effet on fera recours au test de Jarque-Bera.
Hypothèse du test
H0 : X suit une loi normale N(m,ó)
H1 : X ne suit pas une loi normale N(m,ó)
La statistique de Jarque-Bera est définie par : ( )
?
? S 2 k 2
- 3 ?
JB n
= ? +
6 24
? ?
oü S représente le coefficient de dissymétrie
(Skewness) et K le coefficient d'aplatissement (Kurtosis)
JB suit sous l'hypothèse de normalité une loi du
Khi-Deux à deux degrés de liberté.
On accepte au seuil de 5% l'hypothèse de normalité
si JB < 5,99 ou si Probability > 0,05.
- le test d'homoscédasticité des
erreurs
Pour tester une homoscédasticité
éventuelle des erreurs, nous ferons recours au test de White. Les
erreurs sont homoscédastiques si la probabilité est
supérieure à 5%.
- le test d'autocorrélation des
erreurs.
Pour vérifier si les erreurs sont
autocorrélées ou non, nous réaliserons le test de
Breusch-Godfrey. La statistique de Breusch-Godfrey, donnée par BG =
nR2 suit un khi-deux à p degrés de liberté,
avec :
p : nombre de retard des résidus
n : nombre d'observations
R2 : coefficient de détermination
L'hypothèse de non-corrélation des erreurs est
acceptée si la probabilité est supérieure à 5% ou
si nR2 < khi-deux lu.
- le test de Ramsey pour
apprécier la qualité de la spécification ;
- le test de Student pour
apprécier la qualité individuelle des coefficients.
Si tcalculé > tThéorique alors le
coefficient est significativement différent de 0
- le test de Fischer pour
apprécier la qualité globale du modèle. Si
Fcalculé > FThéorique alors le
mod èle est gobalement bon. Le coefficient de
détermination ajusté R2adj est
également utilisé.
L'étude couvre la période allant de 1972
à 2003. Ce choix se justifie par le souci d'intégrer les diverses
évolutions qu'a connues la politique de la monnaie et du crédit
au sein l'UMOA. La sphère retenue pour l'étude est celle de
l'économie béninoise.
Chapitre 2 :
POLITIQUE MONETAIRE DE
LA BCEAO ET
SITUATION DE L'INFLATION, DE LA
CROISSANCE ET DES CREDITS A
L'ECONOMIE
AU BENIN
Ce chapitre expose dans une première section les
principes essentiels qui guident l'action de la BCEAO avant d'aborder de
façon spécifique l'analyse de l'évolution des
crédits à l'économie, de l'inflation et de la croissance
de 1972 à 2003.
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