Tableau 1 : Récapitulatifs des variables et de
signes attendus des coefficients
|
Variables
|
Nature
|
Signes attendus des coefficients
|
Justification
|
|
Taux directeur
|
Variable expliquée
|
|
|
|
Taux directeur retardé
|
Variable de contrôle
|
(+)
|
Pour refléter le comportement de lissagede la banque
centrale
|
|
Ecart d'inflation
|
Variable d'intérêt
|
(+)
|
Pour se conformer à la règle de Taylor
|
|
Ecart de production
|
Variable d'intérêt
|
(+)
|
Pour se conformer à la règle de Taylor
|
|
Taux de change officiel
|
Variable de contrôle
|
(-)
|
La diminution du taux directeur entraine une augmentation du
taux de change en cotation à l'incertain (Mishkin, 1993). En plus, les
autorités monétaires gardent une grande importance sur la
préservation de la valeur externe de la monnaie burundaise. Cela se
remarque du fait que la BRB contrôle le niveau des réserves de
changes. Néanmoins, l'indisponibilité des données nous a
contraint à utiliser le taux de change officiel comme variable proxy du
niveau des réserves de change.
|
|
Taux de la croissance de la masse monétaire en % du
PIB
|
Variable de contrôle
|
(-)
|
La diminution du taux directeur entraine une augmentation de
la masse monétaire en circulation (Mishkin, 1993). En plus,la BRB
contrôle étroitement la croissance de cet agrégat pour des
fins du ciblage intermédiaire.
|
Source : auteur
III.1.2. Méthodes
d'estimation du modèle
III.1.2.1.Stationnarité
des variables
Nous allons vérifier la stationnarité des
séries ainsi que leur ordre d'intégration à l'aide des
tests de racine unitaire de Dickey-Fuller Augmenté (1979) et
Phillips-Perron (1988).
La règle de décision est la
suivante :
· Si la statistique ADF (PP) est inférieure
à la valeur critique au seuil choisi, on rejette l'hypothèse
nulle de non stationnarité. Elle est donc stationnaire en niveau ou
intégrée d'ordre I(0).
· Si la statistique ADF (PP) est supérieure
à la valeur critique au seuil de signification choisi, on accepte
l'hypothèse nulle de non stationnarité. La série comporte
au moins une racine unité et, par conséquent, elle est non
stationnaire en niveau. Cela nécessite la transformation de la
série en différence première puis en différence
seconde. On applique ensuite les tests de stationnarité ci-haut
cités jusqu'à ce qu'on détermine l'ordre
d'intégration.
III.1.2.2. Méthode
d'estimation
La procédure d'estimation s'est organisée en
deux étapes. Nous commençons d'abord par estimer le modèle
de base (avec écart d'inflation et celui production), puis par la suite
nous intégrons les variables supplémentaires susceptibles
d'être prises en compte par les autorités monétaires dans
la mise en oeuvre de la politique monétaire. Il s'agit notamment de la
masse monétaire et du taux de change officiel. Pour les deux cas, nous
avons introduit le taux d'intérêt retardé d'une
période pour vérifier si la BRB fixe son taux directeur en tenant
compte de sa valeur passée.
En ce qui concerne la méthode d'estimation, nous avons
utilisé la méthode des moments généralisés
(MMG) ou Generalized Method Moments (GMM)telle que proposée par Arellano
et Blond (1991). Le choix de cette méthode n'est pas arbitraire. Leur
utilisation permet de corriger le biais d'endogénéité que
pourrait causer : la variable endogène retardée figurant
dans les variables explicatives, l'inobservabilité des variables
anticipées (le taux d'inflation cible et le PIB potentiel) et la
causalité inverse entre le taux directeur et certaines variables
explicatives à savoir la masse monétaire, le taux de change et
l'inflation. D'où les estimations standards tels que les MCO ou MCG
seraient biaisés, donc inefficaces.
| 
