Estimation d'un modèle d'équations simultannées pour la RD Congo

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1: ADF for log G 5

Tableau 2: ADF for dlG 6

Tableau 3: ADF for Log(inv) 7

Tableau 4: ADF for dlinv 8

Tableau 5: ADF for log(it) 9

Tableau 6: ADF for Rit 9

Tableau 7: ADF for Lmo 11

Tableau 8: ADF for Dlog 11

Tableau 9: ADF for Lpib 13

Tableau 10: ADF for Dlpib 13

Tableau 11: ADF for Lcons 15

Tableau 12: ADF for Rcons 15

Tableau 13: Estimation de l'équation de la consommation par les doubles moindres carrés 17

Tableau 14: Estimation de l'équation de l'investissement par les doubles moindres carrés 18

Tableau 15: Estimation de l'équation de l'investissement par les doubles moindres carrés 19

LISTE DES FIGURES

Graphique 1: Série brute des dépenses gouvernementales 4

Graphique 2: Corrélogramme de log de G 4

Graphique 3: Série brute de Inv 6

Graphique 4: Corrélogramme de Log(inv) 7

Graphique 5: Série brute de It 8

Graphique 6: Corrélogramme de Log(it) 8

Graphique 7: Série brute de mo 10

Graphique 8: Corrélogramme de Lmo 10

Graphique 9: Série brute du PIB 12

Graphique 10: Corrélogramme de Lpib 12

Graphique 11: Série brute de Cons 14

Graphique 12: Corrélogramme de Lcons 14

Section 1 : MODELES A EQUATIONS SIMULTANEES

En fait, les phénomènes économiques de quelque complexité sont décrits par un ensemble de variables, et leur modélisation requiert en général plus d'une relation, ou équation, reliant ces grandeurs, on parle alors de modèles à équations simultanées.

On distingue les variables endogènes, qui sont déterminées par le modèle, et les variables exogènes déterminées ou fixées en dehors de celui-ci.

La modélisation opère en trois phases:

· la conception, c'est à dire l'écriture ou la spécification du modèle

· l'estimation des équations du modèle, selon des techniques appropriées

· la résolution du modèle, préalable à son emploi pour la simulation ou la prévision

Naturellement, dans la réalité, les choses ne sont pas séquentielles et la mise au point d'un modèle opère par allers et retours entre les trois étapes ci-dessus.

Cependant, dans le cadre de ce travail, nous allons procéder par l'analyse exploratoire des données. Dans cette étape, il va s'agir d'étudier l'évolution et le comportement de nos variables dans le temps. Si elles sont non stationnaires, les stationnariser selon leurs types de non stationnarité.

Ensuite, nous allons identifier nos équations. Cette étape est nécessaire car elle nous permet de trouver la meilleure méthode d'estimation pour chacune des équations du modèle. Elle est par ailleurs suffisante parce que l'application aveugle de la méthode de moindres carrés ordinaires peut conduire à des résultats fallacieux dans la mesure où l'hypothèse de l'indépendance entre la variable explicative et l'erreur n'est pas respectée.

La troisième étape est l'estimation. On peut estimer les paramètres de la forme structurelle du modèle lorsque les équations sont exactement identifiées et sur-identifiées. On distingue les méthodes à information limitée et les méthodes à information complète. Les premières consistent à estimer le modèle équation par équation, sous l'hypothèse qu'il n'existe pas de corrélations entre les aléas des différentes équations. Les secondes considèrent le modèle dans sa globalité et estiment les paramètres sous l'hypothèse qu'il n'existe pas de corrélations entre les aléas interéquations.

Enfin, la dernière étape va consiste à écrire le modèle sous sa forme réduite et d'analyser les caractéristiques dynamiques de ce modèle pour la simulation.