3.3 Méthodologie
Nous faisons d'abord une investigation des variables des
modèles au moyen de l'analyse des graphiques, des statistiques
descriptives et des tests statistiques de non-stationnarité et de
stationnarité. Ensuite nous estimons les modèles par la
méthode des moindres carrés ordinaires. Enfin nous
procédons à l'étude de la prévision.
3.3.1 Tests de racines unitaires et de
stationnarité
( * )
i i ? i i ( p a ? p a * ( *
)
m e ? m e ( * )
y t ? y t
Le test de racine unitaire (ADF) et le test de
stationnarité KPSS sont appliqués sur la variation du taux de
change, les variables fondamentales et les variables d'écart3
des différents modèles. Le critère d'information d'Akaike
modifié détermine le nombre optimal de retards pour les
différences premières dans les équations de
spécification du test ADF.
3.3.2 Estimations MCO, estimation du VAR.
Dans l'objectif de comparer notre travail à celui de
James, Marsh et Sarno (2012), notre étude adopte d'abord la même
méthode d'estimation que ces auteurs. Ainsi les quatre modèles de
variation de taux de change sont estimés par la méthode des
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moindres carrés ordinaires. Les coefficients
estimés sont ceux de la matrice de Newey et West. Cette matrice de
variance-covariance des coefficients est asymptotiquement convergente en cas
d'hétéroscédasticité et d'auto-corrélation
des résidus.
|
Les modèles estimés sont respectivement:
|
,
|
|
(3.4)
|
|
|
,
|
(3.6)
|
, (3.8)
, (3.9)
, (3.10)
où le vecteur X (t) est le suivant :
. (3.11)
La sélection du nombre approprié de retards dans
le VAR se fait au moyen du critère d'information Akaike. On retient
l'ordre du VAR qui minimise ce critère.
Notons que ces modèles sont d'abord estimés sur
la base d'une fréquence mensuelle des variables et l'échantillon
initial d'estimation est alors de janvier 1976 à décembre 1985.
Ensuite l'étude est faite en estimant à nouveau les
modèles mais sur la base d'une fréquence trimestrielle. Pour
cette fréquence, l'échantillon initial d'estimation est du
premier trimestre 1976 au dernier trimestre 1985. Finalement, la période
de 1986 à 2014 sert à comparer la performance
prévisionnelle des modèles.
29
3.3.3 Prévision
Cette section traite des approches prévisionnelles des
modèles de la section précédente et de l'évaluation
de la performance prévisionnelle de ceux-ci. Ces modèles sont le
modèle de variation du taux de change avec parité ouverte des
taux d'intérêt ( POTI), le modèle de variation du taux de
change avec parité du pouvoir d'achat (PPA), le modèle de
variation du taux de change avec les fondamentaux financiers (MF). Enfin, nous
avons un modèle qui prend en compte le prix de l'énergie (PE).
3.3.3.1 Approches prévisionnelles
Les approches prévisionnelles appliquées aux
modèles de variation de taux de change (POTI, PPA, MF, PE) sont
l'approche récursive, l'approche roulante 5 ans et l'approche roulante
10 ans .
? Approche récursive
Pour la fréquence mensuelle, on estime initialement les
modèles sur la période 1976m01 à 1985m12. Puis à
partir de 1985m12, on fait les prévisions 1 à 12 périodes
à l'avance. Ensuite on réestime les modèles sur la
période 1976m01 à 1986m01. Puis à partir de 1986m01, on
fait les prévisions 1 à 12 périodes à l'avance. La
même procédure est répétée jusqu'à ce
qu'on parcourt tout l'échantillon de prévision (1986m01-2014m12).
Pour la fréquence trimestrielle, on estime initialement les
modèles sur la période 1976q1 à 1985q4. Puis à
partir de 1985q4, on fait les prévisions 1 à 4 périodes
à l'avance. Ensuite on réestime les modèles sur la
période 1976q1 à 1986q1. Puis à partir de 1986q1, on fait
les prévisions 1 à 4 périodes à l'avance. La
même procédure est répétée jusqu'à ce
qu'on parcourt tout l'échantillon de prévision
(1986q1-2014q4).
30
? Approche roulante 10 ans :
Pour les fréquences mensuelles, on estime, d'abord les
modèles sur la période de 10 ans, c'est-à-dire 1976m01
à 1985m12. Puis à partir de 1985m12, on fait les
prévisions 1 à 12 périodes à l'avance. Ensuite on
réestime les modèles sur une autre période de 10 ans
c'est-à-dire 1976m2 à 1986m1. Puis à partir de 1986m1, on
fait les prévisions 1 à 12 périodes à l'avance. La
même procédure est répétée jusqu'à ce
qu'on parcourt tout l'échantillon de prévision (
1986m01-2014m12). Pour la fréquence trimestrielle, on estime
initialement les modèles sur la période 1976q1 à 1985q4.
Puis à partir de 1985q4, on fait les prévisions 1 à 4
périodes à l'avance. Ensuite on réestime les
modèles sur la période 1976q2 à 1986q1. Puis à
partir de 1986q1, on fait les prévisions 1 à 4 périodes
à l'avance. La même procédure est
répétée jusqu'à ce qu'on parcourt tout
l'échantillon de prévision ( 1986q1-2014q4). Notons que pour
l'approche roulante 5ans, les modèles sont estimés initialement
sur la période 1981m1-1985m12 pour la fréquence mensuelle.
Concernant la fréquence trimestrielle, on fait l'estimation initiale sur
la période 1981q1-1985q4.
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