Déterminants de la demande de monnaie en république de Guinée.

1.2 Les techniques d'estimation du modèle

Le premier travail à faire lorsqu'on étudie une série temporelle est d'effectuer le test de stationnarité des variables, dont l'objectif serait d'éviter une régression fallacieuse qui se prêterait à une mauvaise interprétation. Lorsqu'il se révèlerait que toutes les variables sont non stationnaires, nous procéderons au test de cointégration pour détecter l'existence d'une dynamique de long terme, processus qui facilitera le choix du modèle et la méthode d'estimation.

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(i) Test de stationnarité

Lorsqu'on utilise des séries temporelles, il est important qu'elles conservent une distribution constante dans le temps. La stationnarité doit être vérifiée afin d'éviter des régressions factices pour lesquelles les résultats pourraient être significatifs, alors qu'ils ne le sont pas. Pour vérifier la stationnarité des variables dans cette étude, le test de Phillips et Perron (1988) a été utilisé.

Tableaux 2 : Résultats du Test de stationnarité de Phillips et Perron

variables	log(mr)	Mr	log(pibr)	tcn	log(tcn)	inf	r	Cfp_pibr	Cfg_pibr	Fbcf_pib r	Bc_pibr
ordre	I(1)	I(1)	I(1)	I(1)	I(1)	I(1)	I(1)	I(1)	I(1)	I(1)	I(1)

Source : calculs de l'auteur

Au regard du tableau 2, nous constatons que les variables que sont, log (mr), log (pibr), mr, Cfp_pibr, Cfg_pibr, Fbcf_pibr, Bc_pibr, inf et r sont toutes stationnaires en différence première I(1).

(ii) Test de cointégration

Une fois constatée que les variables sont non stationnaires à niveau, il est primordial d'effectuer le test de cointégration. Ce test permet d'étudier des variables non stationnaires dont une combinaison linéaire est stationnaire. L'avantage de ce test est qu'il permet de détecter l'existence d'une relation de court et long terme. Pour effectuer ce travail, le test d'Engle et Granger a été privilégié. Le principe de cette approche consiste à effectuer un test de stationnarité sur le résidu de la relation de long terme.

Tableau 3 : Test de stationnarité de Phillips et Perron sur le Résidu

	Modèle 1		Modèle 2		Conclusion
variables	Probabilité	spécification	Probabilité	spécification
Résidu	0,0003	None	0,0000	None	I(0)

Source : Calcul de l'auteur sur Eviews 6.0

Le tableau 3, montre que les résidus des deux modèles sont stationnaires à niveau. Nous pourrions donc conclure l'existence d'une dynamique de long terme entre la demande de monnaie et chacune des variables des deux modèles que sont le Produit intérieur brut réel, le taux de change, le taux d'inflation, le taux d'intérêt, la consommation finale privée, la consommation finale publique, la formation brute de capital fixe, et les exportations nettes.

(iii) Méthodes d'estimation des modèles

Les sections précédentes ont montré que les variables sont stationnaires en différence première et qu'il existait pour les deux modèles une relation de long terme. Ces résultats prouvent la nécessité d'utiliser un Modèle à Correction d'Erreur (MCE) dont les paramètres seront estimés par la méthode des Moindres Carrées Ordinaires (MCO). A cet effet, nous adopterons l'approche du Modèle à Correction d'Erreur (MCE) en deux étapes d'Engle et Granger pour estimer les deux fonctions de demande de monnaie.

1ère étape : Estimation des relations de long terme par la MCO

log (????) = ??₀ + ??₁log (????????)?? + ??₂log (??????)?? + ??₃ (??????) + ??₄(??) + ???? (1)

???? = ??0 + ??₁(??????_????????) + ??2(??????_????????) + ??3(????????_????????) + ??₄(??????) + ??5(????_????????) + ??6 (??????) + ??7(??)?? + ???? (2)

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2ème étape : Estimation des dynamiques de court terme

d(log(????))_?? = ??₀ + ??₁??(log (????????))?? + ??₂??(log (??????))?? + ??₃d( (??????))?? + ??₄??((??))_?? + _??5????-1 + _P?? (1)

d (????)?? = ??0 + ??₁??(??????_????????)_?? + ??2d(??????_????????)_?? + ??3??(????????_????????)_?? + ??₄??(??????)_?? + ??5??(????_????????)_?? + ??6d(??????)_?? + ??₇??(??)_?? + _??8????-1 + _S?? (2)

Les coefficients ?%o?? i=1_4 représentent les élasticités et semi-élasticités de long terme de la première fonction de demande de monnaie par rapport à chacune des variables explicatives. En revanche, les coefficients, ???? i=1_4 désignent les élasticités et semi-élasticités de court terme de la première fonction de demande de monnaie par rapport à ses variables explicatives.

Aussi, les coefficients et ???? i=1_7 sont les propensions marginales de la seconde fonction de demande de monnaie par rapport à chacune de ses variables explicatives et, ???? i=1_7, les coefficients de court terme. Les paramètres ??5 et ??8 sont les coefficients de correction d'erreur, qui doivent être négatifs et significatifs pour prétendre l'existence d'un MCE.

Cependant, les différents tests de diagnostic annexé ont validé l'absence d'autocorrélation des erreurs, car les valeurs de Durbin Watson sont toutes proches ou supérieurs à 2. De même, le test d'absence d'hétéroscédasticité des erreurs est confirmé, car les probabilités limites sont toutes supérieures à 5%. Aussi, les résultats de l'estimation signalent la significativité globale des fonctions de demande de monnaie car les probabilités respectives sont toutes inférieures au seuil conventionnel de 5%.

En se référant au tableau de l'estimation, nous remarquons que les coefficients de la force de rappel des deux modèles sont négatifs et significatifs au seuil de 5%. Donc, il existe un mécanisme à correction d'erreur, c'est-à-dire à long terme les déséquilibres entre la demande de monnaie et chacune des variables des deux modèles se compensent de telle sorte qu'elles suivent une évolution commune. Ainsi, on arrive à ajuster 27.9% et 69.45% du déséquilibre entre le niveau désiré et effectif de la demande de monnaie respectivement pour les deux modèles.

Tableau 4 : Résultats de l'estimation de la demande de monnaie

Modèle 1			Modèle 2
	élasticités et semi élasticités			Propensions marginales
Variables	long terme	court terme	variables	long terme	court terme
c	-11.605*	0.0415	c	-150.056***	-0.109
log(pibr)	1.7631*	1.5814	Cfp_pibr	169.6973**	32.26024
log(tcn)	-0.332	-0.00063	Cfg_pibr	196.2215***	88.5368**
inf	0.088***	0.0143	Fbcf_pibr	91.3173***	38.8399
r	-0.0225	-0.029	Bc_pibr	80.9499**	43.8016*
Dum91	-1.416**	-2.259***	INF	0.5675***	0.2639**
Dum99		1.303***	r	-0.3624*	-0.19107
Dum05	-1.878***		tcn	-0.00140**	-0.000281
Dum06	-1.664**		Dum89		-8.9196***
Résid (-1)		-0.279**	Dum91	-13.4510***	-18.077***
R2	0.691	0.8453	Résid(-1)		-0.6945***
P(F_stat)	0.000185	0.0000	R2	0.9020	0.8776
DW	1.485	2.09	P(F-stat)	0.0000	0.0000
			DW	1.875	2.26

source: Estimation de l'auteur sur Eviews 6,0

(***), (**) et (*) significativité respective au seuil de 1% ; 5% et 10%, et ( ) non significativité des variables.

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