Etude empirique sur l’impact de libéralisation financière sur la croissance économique en Algérie

Détermination des variables 

Les données utilisées dans cette étude proviennent d‟une combinaison de plusieurs sources, la première source est la base de données World Développement Indicator publiée par la Banque Mondiale, qui a permis d‟obtenir les données sur le produit intérieur réel, le taux d‟intérêt réel et le déficit budgétaire. La seconde base de données et l‟office national des statistiques (ONS), qui a permis d‟obtenir le nombre d‟habitants depuis 1980 pour calculer le produit intérieur brut par habitant pour mesurer la croissance économique. Les données des indices de développement financier étaient prises des publications des statistiques de la banque d‟Algérie. 1° La variable endogène « PIB » : PIB est mesuré par le PIB par habitant qui est calculé par le produit intérieur brut réel sur le nombre d‟habitants de la même période. 2° les variables exogènes :  Les indicateurs de développement financier (IDF) : Selon plusieurs économistes comme Sala-i-Martin, King et Levine le développement financier et conséquence directe de la libéralisation des services financiers. Pour ce faire, nous allons pencher pour l‟indicateur du développement financier : étude empirique sur l’impact de libéralisation financière sur la croissance économique en Algérie.  – Les crédits accordés au secteur privé en pourcentage du PIB « CP/PIB »: plus ce ratio est important, plus le secteur bancaire est développé. Il reflète, entre autres, la capacité des banques à mobiliser l‟épargne et à améliorer son affectation.  L‟indice de libéralisation financière: On va prendre le taux d‟intérêt réel « r » comme un indicateur pour mesurer l‟effet de libéralisation financière sur la croissance économique, puisque c‟est le seul ou les données sont disponibles depuis 1980. Pour vérifier si l‟impact positif de l‟application de la politique de libéralisation financière est lié à des conditions préalables comme on a vu au premier chapitre; pour cela on va utiliser quelques indicateurs. Dans la réalité, il existe plusieurs conditions qu‟il fallût réunir afin de réussir une politique de libéralisation financière en matière de croissance économique. Ces conditions peuvent être économiques, financières, institutionnelles, fiscales… ; mais l‟indisponibilité de certaines données et le problème de mesure de certains autres limitent notre choix, donc on a mesuré les suivantes : 1. Les conditions macro-économiques sont mesurées par : – le taux d‟inflation « INF » : mesuré par la variation des prix à la consommation. – Le déficit budgétaire « DB » : les recettes de l‟Etats moins les dépenses. 2. Les conditions politiques « PLT » : sont pris en variable muette (Dummy variable) qui prend en considération deux valeurs : – La valeur 1: pour la période de stabilité politique. – La valeur 0: pour la période d‟instabilité politique (exemple: terroriste, ou période de guerre). 2) Le test de stationnarité des séries temporelles : Avant le traitement d‟une série chronologique, il convient de tester la stationnarité des variables étudiées sur le même niveau. Pour ce faire, nous utilisont au niveau de notre étude le test suivant : Augmented Dickey Fuller (ADF, 1981). Rappelons aussi que l‟hypothèse nulle reflète l‟existence d‟une racine unitaire. Si la valeur absolue de la statistique calculée est inférieure à la valeur tabulée (critique), alors la série est non stationnaire. Chapitre IV Etude empirique sur l’impact de la politique de libération financière sur la croissance économique en Algérie 174 2-1) le test de racine unitaire ADF (Dickey fuller Augmented) : Tester la présence de la racine unité, revient donc à tester la significativité du coefficient qui se trouve devant yt-1 ; Les hypothèses de Dickey Fuller Augmented sont1 : H0 :  = 1 ou -1=  =0 donc il existe une racine unitaire (non stationnaire) H1 :  < 1 c‟est l‟hypothèse alternative, il n‟existe pas de racine unitaire (stationnaire). CV : critical value (valeur critique)  Si la valeur d‟ADF est inférieure à la valeur critique on accepte H1: la série est stationnaire.  Si la valeur d‟ADF est supérieure ou égale à la valeur de CV, alors on accepte l‟hypothèse H0 : la série est non stationnaire. 

Les résultats du test ADF 

Tous les tests seront effectués avec un seuil de 5%. Tableau n°4-6: les résultats de test de stationnarité ADF. Variables Différence Valeur calculée Valeur critique Commentaire PIB Level -0.597 -3.5523 On accepte H0 PIB 1st diffrence -3.204 -3.558 On accepte H0 PIB 2 nd diffrence -7.819 -3.563 On rejette H0 R Level -4.759 -3.553 On rejette H0 Cp Level 1.035 -3.553 On accepte H0 Cp 1st diffrence -4.009 -3.558 On rejette H0 Pol Level -1.705 -3.553 On accepte H0 Pol 1st diffrence -5.486 -3.558 On rejette H0 Source : Réalisé par l‟étudiante à partir du logiciel EVIEWS8. Les résultats obtenus ne sont pas stationnaires au même niveau, donc il n‟existe pas une relation de cointégration entre les variables d‟études, de ce fait on va utiliser le modèle VAR dans notre étude.

Le test et le résultat de causalité de Granger

Le test de causalité de Granger 

Au niveau théorique, la mise en évidence de relations causales entre les variables économiques fournit des éléments de réflexion propices à une meilleure compréhension des phénomènes économiques. De manière pratique, « the causal knowledge » est nécessaire à une formulation correcte de la politique économique. En effet, connaître le sens de la causalité est aussi important que de mettre en évidence une liaison entre des variables économiques. Granger (1969) a proposé les concepts de causalité et d‟exogènité : la variable y2t est la cause de y1t si la prédictibilité1 de y1t est améliorée lorsque l‟information relative à y2t est incorporée dans l‟analyse1 . Le test de causalité de Granger repose sur les hypothèses suivantes : H0 : Y ne cause pas X H1 : Y cause X 3-2) Les résultats de test de causalité de Granger : Pour déterminer le sens et la relation de causalité entre la politique de libéralisation financière et la croissance économique en Algérie; on va utiliser le test de causalité de Granger entre les variables du modèle.