Effet de la relation de causalité entre le taux de change et l'inflation sur le budget de trésorerie d'une entreprise. Cas de la sucrière de Kwilu-Nngongo en RDC. Approche par une modélisation VAR

IV. 3: LA MODELISATION VAR

Le taux de change est déterminé par le taux d'intérêt, le taux d'inflation et d'autres variables macroéconomiques qui relèvent de la politique monétaire et budgétaire. En effet, un taux d'inflation élevé (par rapport à celui des pays concurrents et partenaires sur le plan commercial) entrainera une dépréciation de la monnaie nationale. De même, un faible taux d'intérêt provoquera une hausse du taux de change. En revanche, la variation du taux de change tend à affecter les comportements des entreprises à travers la fixation des prix des biens et services produits et vendus et par conséquent, influence les politiques macroéconomiques. Ainsi, l'étude de l'inflation entre le taux de change et l'inflation doit être réalisée dans le deux sens.

Comme les équations de régressions simple pour l'estimation de la variation du taux de change (pass-troungh) ignorent l'effet que peut exercer l'inflation sur le taux de change, le modèle VAR semble être dans la meilleure approche permettant de suivre et d'étudier une telle interaction entre le taux de change et les variables macroéconomiques ^(65(*)).

IV.3.1.NOTIONS DE BASE DU MODELE VAR

La modélisation VAR tente de relier les variables en se basant sur l'évolution des données elles-mêmes. La conception de base de la modélisation VAR est de relier les variables dans un vecteur autorégressif d'un ordre donné mettant les variables dans un cadre relationnel. D'autre part, à cause de la particularité de ses différentes parties aléatoires, la modélisation VAR est utilisée dans le cadre de l'analyse des impacts et de la causalité.

Ainsi, dans le modèle VAR, chaque variable est exprimée comme la combinaison linéaire de ses propres valeurs passées et des valeurs passées de toutes les autres variables.

Ce modèle VAR repose sur l'idée selon laquelle toutes les variables présentées dans le modèle sont endogènes et les erreurs de chaque équation sont corrélées. Les processus VAR constituent une généralisation des processus AR ou cas multi variés ou sous la forme d'un processus vectoriel moyenne mobile infini.

Comme signaler ci-haut, les modèles VAR permettent d'analyser les effets d'une politique économique au travers deux outils :

1° L'analyse des fonctions de réponses impulsionnelles. Elles permettent de mesurer l'impact d'un choc sur les variables.

2° La décomposition de la variance de l'erreur de prévision de chaque variable par rapport à un choc ; si un choc sur l'erreur de prévision de Y_1t n'affecte pas la variance de l'erreur de Y_2t, celle-ci est considérée comme telle, car elle évolue de manière indépendante^(66(*)).

* 65 ^_ SAMIA JEBALI et Cie, In taux de change et inflation : une analyse en modèle VAR du canal du taux de change : cas de la Tunisie, Tunis, 2007, P. 9.

* 66 ^_ Magali JAOUL, Education, Population et croissance en France après la seconde guerre mondiale : Analyse cliométrique, éd. CNRS, Montpellier, 2003, Pp. 4-5.