2.1 – Les préférences de la banque centrale

10Suivant l’approche classique développée dans la littérature, les préférences des autorités de la banque centrale sont identifiées par une fonction de perte inter-temporelle qu’elles essaient de minimiser. Auprès des universitaires et des banquiers centraux, il semble y avoir un consensus sur le fait que la fonction de perte inter-temporelle est exprimée de la manière suivante (Rudebusch et Svensson, 1999 ; Penot et al., 2000) :

11

12où δ est un facteur d’escompte.

13Pour une période, la fonction de perte peut s’écrire de la manière suivante :

14

15où π_t est le taux d’inflation à la période t, π^* est le taux optimal d’inflation ou la cible d’inflation, y_t est la production, y^* est la production potentielle et i_t est le taux d’intérêt nominal à court terme ; ρ, λ et σ sont les poids associés à la stabilisation de l’inflation, à la stabilisation de l’activité et au lissage du taux d’intérêt [14]. En raison de la stabilité financière dans la zone UMOA qui se traduit par de très faibles variations de l’instrument de la politique monétaire, il est possible de se priver du lissage du taux d’intérêt dans la fonction de perte. Ainsi, en normalisant le poids accordé à la stabilisation de l’inflation à 1 comme dans beaucoup d’études, nous obtenons une fonction de perte plus simple identique à celle retenue par plusieurs auteurs (Giannoni et Woodford, 2003 ; Nessén et Vestin, 2005) et dont la forme est :

16

17Cette forme de la fonction de perte est très fréquente dans les analyses de la politique monétaire car captant les principales caractéristiques du régime de ciblage de l’inflation [15].

18La fonction de perte inter-temporelle [1], telle qu’elle est écrite, reste difficile à calculer. Rudebusch et Svensson (1999) apportent la solution avec le cas limite où δ = 1. Ils établissent que lorsque δ tend vers l’unité, la fonction de perte inter-temporelle peut s’écrire simplement dans des termes inconditionnels :

19

20L’équation [4] montre que la fonction de perte est une somme pondérée des variances inconditionnelles respectives. Avec cette fonction de perte, différentes variantes de ciblage de l’inflation correspondent à différentes variantes de la fonction de perte (Svensson, 2000). Les différents cas de ciblage de l’inflation sont de ce fait définis par le poids accordé à la stabilisation de l’activité économique dans la fonction de perte. Lorsque λ = 0, le régime de ciblage de l’inflation est caractérisé de ciblage « strict » de l’inflation dans la mesure où l’inflation est le seul argument dans la fonction de perte et la stabilisation de l’inflation est le seul objectif de la banque centrale. Cependant, lorsque λ > 0, le ciblage de l’inflation implique que l’autorité monétaire ne se préoccupe pas seulement de l’inflation, mais a aussi un objectif additionnel de stabilisation de l’activité. Dans ce cas, le régime est qualifié de ciblage « flexible » de l’inflation. La minimisation de la fonction de perte par la banque centrale se fait sous la contrainte de la structure économique des pays de l’Union.

2.2 – La représentation de l’économie des pays de l’Union

21La formulation du modèle macroéconomique de l’Union est le deuxième élément pour analyser les questions de politique monétaire, et particulièrement la mise en œuvre d’une règle de ciblage de l’inflation. Le modèle retenu, identique à ceux développés dans la littérature, est constitué d’une équation d’offre de la forme d’une courbe de Phillips et d’une équation de demande de la forme d’une courbe IS. Dans notre cas, nous faisons l’hypothèse d’une combinaison d’anticipations adaptatives et prospectives [16]. Ce cadre mixte se présente de la manière suivante :

22

23avec r_t = i_t – π_t

24

25En remplaçant les anticipations des variables par leurs réalisations, il apparaît une composante « erreur d’estimation » dans les termes d’erreur, soit :

26

27Donc :

28

29où y, π, i, x^d_t et x⁰_t désignent respectivement l’activité économique, l’inflation, l’instrument de politique monétaire ainsi que les chocs de demande et d’offre [17].

30L’équation [7] représente la dynamique de l’activité économique dans l’Union. L’activité économique courante dépend de l’activité économique future prévue, de sa valeur passée avec un décalage d’un an, du taux d’intérêt réel ainsi que de chocs de demande [18]. Comme nous faisons référence à la situation réelle de l’UMOA, il est important de prendre en compte l’impact des dépenses publiques [19] et celui de la volatilité de l’inflation [20] sur l’activité économique. Le paramètre le plus important de cette équation est φ. Il mesure la réponse de l’activité économique aux décisions de politique monétaire. En raison de l’influence supposée négative de l’instrument de la banque centrale sur les composantes de la demande agrégée, le signe du coefficient φ est anticipé être négatif. Cet impact négatif de l’instrument de la politique monétaire sur l’activité économique est supposé se produire avec un retard d’une période justifiant les délais d’action de la politique monétaire. Il convient de noter aussi que dans la définition du taux d’intérêt réel r_t, le taux d’inflation effectif est supposé être égal au taux d’inflation anticipé sous l’hypothèse que les anticipations inflationnistes sont obtenues avec une parfaite prévision et que la décision prise par la banque centrale n’a aucune influence sur la prévision [21]. Ici, i_t est le taux d’intérêt nominal à court terme et constitue l’instrument de la banque centrale.

31L’équation [8] est une courbe de Phillips augmentée des anticipations qui exprime le processus d’ajustement de l’inflation. Cette équation suppose qu’il existe une certaine inertie dans l’inflation et qu’elle n’est pas complètement prospective. Cette formulation est conforme à une courbe de Phillips [22] hybride pour laquelle l’inflation courante dépend de sa valeur future anticipée pour la période t+1, de son propre retard et d’une variable mesurant l’activité économique réelle (Clarida, Galí et Gertler, 1999 ; Galí et Gertler, 1999 ; 2007) [23]. Comme nous faisons référence à la situation réelle des pays de l’UMOA, nous intégrons l’influence de la conjoncture internationale sur l’inflation domestique. Sur ce point, il apparaît que les pays de l’UMOA dépendent fortement de l’extérieur pour combler leurs besoins alimentaires et énergétiques. Par conséquent, l’inflation effective dans la zone UMOA a une forte composante d’inflation importée transmise à travers des variations du taux de change et du prix mondial du pétrole [24]. Le coefficient le plus important de cette fonction d’offre est θ. Ce coefficient représente la réaction des prix désirés par les entreprises par rapport au niveau de la production agrégée. Il reflète la fréquence d’ajustement des prix aux mouvements des coûts marginaux ainsi que l’élasticité du coût marginal par rapport à la production. Donc, le coefficient du paramètre θ doit être positif car il capte l’augmentation des coûts marginaux avec la production [25].

2.3 – Les décisions de la banque centrale

32Le dernier élément est celui qui permet de boucler le modèle pour évaluer les performances macroéconomiques sous le ciblage de l’inflation. Il s’agit de la question des décisions de la banque centrale identifiées par les règles de politique monétaire. La politique de ciblage de l’inflation est supposée être mise en œuvre via l’engagement sur une règle d’instrument « simple » où le taux d’intérêt à court terme est l’instrument de la banque centrale [26].

33Pour certains auteurs, le ciblage de l’inflation se caractérise principalement par un ajustement de l’instrument monétaire (le taux d’intérêt nominal) en réponse à l’écart de l’inflation effective par rapport à la cible explicite et à l’écart de la production par rapport à la production potentielle [27]. Ils soutiennent que le ciblage de l’inflation pourrait être mis en œuvre à travers une « règle de Taylor » (Ball, 1999). Ainsi, la fonction de réaction de la banque centrale qui relie l’instrument à ses objectifs est supposée être de type « Taylor ». Elle s’exprime de la manière suivante :

34

35où i_t est le taux d’intérêt, i^* est le taux d’intérêt nominal d’équilibre à long terme et est égal à π^* + y^*, π_t est le taux d’inflation effectif, π^* est l’objectif d’inflation ou cible d’inflation ; y_t représente la production réelle, y^* est la production potentielle [28]. Les symboles α⁰ et β⁰ sont les coefficients associés aux gaps d’inflation et de production.

36Pour d’autres auteurs comme Svensson (1997) et Leitemo (2006a), la procédure opérationnelle du ciblage de l’inflation peut être décrite en un ciblage de la prévision d’inflation. Dans ce cadre, la prévision d’inflation de la Banque centrale devient un objectif intermédiaire explicite [29]. La fonction de réaction à la prévision d’inflation des autorités monétaires compatible avec le ciblage de l’inflation est identique à celle proposée par Batini et Haldane (1999), Svensson (1999, 2000), Clarida et al. (1998, 2000), Levin et al. (2003) et Leitemo (2006b), dans laquelle la stabilisation de l’activité est prise en compte. Elle s’exprime de la manière suivante :

37

38où π_t+1|t est la prévision d’inflation à la période t+1 [30] sous la condition de toute l’information disponible à la période t.

39En outre, les autorités monétaires et les agents économiques peuvent adopter un comportement adaptatif et baser leur prévision d’inflation sur l’inflation précédente. Ainsi, la banque centrale peut orienter ses décisions de politique monétaire en fonction de l’écart entre cette inflation passée et l’objectif retenu. Dans ce cas, la règle de politique monétaire s’écrit :

40

41Dans les règles de politique monétaire, il a été observé que les banques centrales ont tendance à lisser les mouvements de taux d’intérêt par l’introduction du taux d’intérêt retardé dans la fonction de réaction (Kozicki, 1999) [31]. La règle de Taylor avec lissage du taux d’intérêt est obtenue de la manière suivante : [32]

42

43Il en est de même pour les règles Forward-looking et Backward-looking, soit :

44

2.4 – Estimation des équations du modèle structurel

45Cette sous-section présente les résultats des estimations du modèle macroéconomique des pays de l’UMOA dans son ensemble. L’estimation du modèle est faite avec des données de l’Union particulièrement pour l’activité économique et l’inflation pour la période 1980-2016. Dans les équations d’offre et de demande du modèle, les variables explicatives y_t+1 et π_t+1 sont corrélées avec les termes d’erreurs composées ε_t – α₁ ε_y,t+1 et u_t – β₁ ε_π,t+1. En conséquence, l’estimateur des méthodes classiques (MCO ou SUR) est biaisé. Pour contourner ce problème, les paramètres sont estimés à l’aide de l’estimateur des variables instrumentales dans un contexte de méthode des moments généralisés (Baum et al., 2002).

46L’activité économique courante est la variable dépendante de l’équation de demande. Le taux d’intérêt réel retardé d’une période, les dépenses publiques et la volatilité de l’inflation sont les instruments inclus. L’activité économique future prévue est la variable endogène. Elle est instrumentée par le degré d’ouverture commerciale et les prévisions de variations du prix mondial du pétrole. Concernant l’équation d’offre, le taux d’inflation effectif est la variable dépendante. Les instruments inclus sont le taux d’inflation retardé d’une période, les variations du taux de change ainsi que celles du prix mondial du pétrole. La variable endogène est l’activité économique courante. Elle est instrumentée par le taux d’investissement, le degré d’ouverture commerciale retardé d’une période et les variations du taux d’intérêt nominal.

2.4.1 – Présentation des données

47L’activité économique est représentée par le PIB réel obtenu en faisant la moyenne des PIB réels nationaux. L’inflation est calculée en faisant la somme des taux d’inflation pondérés par les PIB réels des pays. Le poids d’un pays provient chaque année du rapport de son PIB réel sur la somme des PIB réels de l’ensemble des pays. Dans chaque pays, le taux d’inflation est obtenu à partir de l’indice harmonisé des prix à la consommation [33]. L’instrument de la politique monétaire utilisé dans ce travail est le taux d’intérêt du marché monétaire. Les dépenses de consommation de l’administration publique sont utilisées comme proxy des dépenses publiques. Elles sont obtenues pendant chaque année en calculant la moyenne des dépenses publiques nationales. La volatilité de l’inflation est obtenue en faisant la moyenne annuelle des volatilités de l’inflation des différents pays. Pour chaque pays, la volatilité de l’inflation est calculée par la variance des taux d’inflation mensuels pendant une année. Le taux de change nominal est le taux de change nominal du franc CFA par rapport au dollar. Le prix mondial du pétrole est le prix du pétrole brut [34]. Le degré d’ouverture commerciale est la moyenne des degrés d’ouverture commerciale nationaux. Au niveau national, le degré d’ouverture commerciale est la somme des exportations et importations de biens et services en pourcentage du PIB. De même, le taux d’investissement est la moyenne des taux d’investissement nationaux. Le taux d’investissement d’un pays est défini comme le niveau d’investissement en pourcentage du PIB.

48Les données sur les PIB réels, les taux d’inflation, le taux de change nominal, les dépenses publiques, le taux d’investissement et l’ouverture commerciale proviennent de la base de données des « World Development Indicators » de la Banque mondiale. Les données relatives au taux d’intérêt nominal et au taux d’inflation mensuel sont tirées des « International Financial Statistics » du Fonds monétaire international alors que celles concernant le prix mondial du pétrole proviennent de la base de données de la CNUCED [35].

Figure 1

Évolution des variables du modèle

Évolution des variables du modèle

49Les caractéristiques des variables ont été étudiées en effectuant des tests de stationnarité selon la technique des tests de Dickey-Fuller augmenté et de Phillips-Perron (tableau 2 en annexe). L’hypothèse nulle de ces tests est la présence d’une racine unitaire qui signifie que la série est non stationnaire. Cette hypothèse est acceptée lorsque la statistique du test est supérieure à la valeur critique. Pour les taux d’inflation et d’intérêt, les statistiques des tests sont inférieures aux valeurs critiques au seuil de significativité de 1 %. Ces séries de variables sont donc stationnaires. Pour les autres variables, elles sont intégrées d’ordre 1. Ainsi, pour plus de simplicité et de cohérence et pour que nous ne soyons pas confrontés à des résultats erronés, ces variables ont été rendues stationnaires en tenant compte de leur différence première, sauf le PIB réel pour lequel le taux de croissance a été retenu. Les résultats sont présentés dans les sous-sections suivantes.

2.4.2 – Équation de demande

50Les résultats de l’estimation de l’équation de demande (tableau 3 en annexe pour les détails) montrent que l’équation de demande est globalement valide [36].

51L’équation de demande se présente comme suit :

52

53Elle montre que les dépenses publiques et la volatilité de l’inflation sont significatives au seuil de 10 %. En effet, les dépenses publiques ont un effet positif sur l’activité économique courante alors que l’influence de la volatilité de l’inflation est négative. Plus particulièrement, une hausse de 1 % des dépenses publiques se traduirait par une croissance économique de 0,9 %. Par contre, 1 % de volatilité de l’inflation entraînerait une baisse de 0,08 % de la croissance économique. L’activité économique future prévue a un impact positif et significatif au seuil de 5 % sur l’activité économique courante. Ainsi, une hausse de 1 % de l’activité économique future prévue favoriserait une croissance économique de 0,48 %. Le coefficient le plus important de cette équation, c’est-à-dire celui qui est associé au retard du taux d’intérêt réel, présente le signe attendu et il est significatif au seuil de 1 %. Il en ressort que le taux d’intérêt réel a un effet négatif sur l’activité économique de l’ordre de 0,18 %, indiquant une certaine élasticité de la demande au taux d’intérêt réel.

2.4.3 – Équation d’offre

54Les résultats de l’équation d’offre (tableau 4 en annexe pour les détails) présentent des statistiques de sélection des modèles qui sont significatives, corroborant ainsi l’utilisation de l’estimateur des variables instrumentales [37].

55L’estimation de la fonction d’offre se présente comme suit :

56

57L’estimation de la fonction d’offre fait ressortir que l’inflation dans la zone UMOA s’explique de manière significative par sa persistance indiquant qu’une inflation passée de 1 % entraînerait une inflation courante de 0,3 %. En outre, les variations du taux de change et du prix mondial du pétrole ont un effet positif et significatif au seuil de 5 % sur le taux d’inflation dans les pays de l’UMOA. Ainsi, une dépréciation de 10 % de la valeur du franc CFA par rapport au dollar et une hausse de 10 % du prix du pétrole sur le marché mondial engendreraient une inflation, respectivement de 0,4 % et 0,3 % dans l’Union. Quant au coefficient sur l’activité économique courante, il est positif et significatif à un seuil un peu au-delà de 10 %. Cela indique que l’inflation dans la zone UMOA serait tirée par la demande et qu’une hausse de 1 % de l’activité économique courante provoquerait une inflation de 0,6 %.

2.5 – Fonction de réaction de la banque centrale

58Pour cela, nous estimons pour la zone UMOA une équation du type de la règle de Taylor suivante :

59

60L’estimation de la fonction de réaction de la banque centrale nécessite la connaissance a priori de la cible d’inflation π* [38] et de la production potentielle y*, qui sont exogènes ; y* est la production potentielle [39].

61L’estimation de la fonction de réaction de type Taylor de la banque centrale donne le résultat suivant :

62

63En faisant la même estimation sur les formes forward-looking et backward-looking, nous trouvons :

64

65Parmi ces trois équations, la dernière semble être meilleure en termes de significativité. Il ressort de cette équation que la banque centrale réagit à l’écart d’inflation et cela de manière significative à travers un comportement backward-looking. En effet, cette équation indique plus précisément que si le taux d’inflation passé dépasse de 1 % l’objectif d’inflation de 2 %, alors la banque centrale aura tendance à augmenter son taux d’intérêt de 0,19 % pour tenter de contrôler l’inflation. Ce comportement ne semble pas être approprié car la fonction de réaction peut être source d’instabilité si le coefficient sur l’inflation est inférieur à l’unité (Clarida, Galí et Gertler, 2000). Cette réaction conduit à une indétermination de l’équilibre et accroît les fluctuations de la production et de l’inflation. L’intuition est assez simple : avec une réaction inférieure à l’unité, une hausse de l’inflation conduit à une baisse du taux d’intérêt réel. Cette baisse du taux d’intérêt stimule ainsi la demande globale qui, à son tour, se traduit par une hausse de l’inflation. Quant au coefficient associé à l’écart de croissance, il est négatif et significatif, ce qui est contraire à la théorie. Cette équation n’est pas communicable dans la mesure où, dans ces conditions, la banque centrale aura du mal à expliquer une baisse du taux d’intérêt lorsque la demande est supérieure à la production potentielle. Cela pourrait être dû au fait que la banque centrale s’occupe plus de la stabilité des prix que des évolutions de l’activité économique dans la zone. De ce fait, la croissance et l’emploi ne représentent que des objectifs de second rang dans la conduite de la politique monétaire par la BCEAO. Par conséquent, l’optimalité de cette fonction de réaction de la BCEAO n’est pas garantie. Dans ce contexte, il devient nécessaire de rechercher la règle optimale simple et cohérente qui pourrait assurer la stabilité du système économique dans le cadre d’une stratégie de ciblage de l’inflation.

3.1 – Les coefficients optimaux des règles de ciblage de l’inflation

69Nous nous concentrons ici sur la valeur optimale des coefficients dans chacune des règles [9] – [14]. Ces coefficients optimaux sont ceux qui minimisent la fonction de perte [16] lorsque l’économie est soumise à une multitude de chocs non anticipés sur un nombre donné de périodes et suivant différents scénarios. Pour ce faire, une méthode numérique est employée sous la forme des simulations stochastiques. Avec la méthodologie des simulations stochastiques, les chocs subis par l’économie sont censés conserver la même distribution que les chocs historiques, communément assimilés aux résidus des équations estimées du modèle (Levieuge, 2006). Afin de ne pas simuler des scénarios irréalistes, la distribution originelle des chocs corrige les chocs aléatoires. Implicitement, cette méthodologie suppose que les résidus estimés sont de bonne qualité et la distribution des chocs est invariante dans les années à venir (Penot et Pollin, 1999). Pour les simulations, le modèle constitué des équations de demande et d’offre est complété par la règle monétaire afin de rendre endogène le taux d’intérêt nominal de court terme. Ainsi, si on simule le modèle avec des règles différentes, on peut évaluer les performances de chacune d’entre elles afin de déterminer laquelle est la meilleure. La mesure de la performance de ces règles passe par la minimisation de la fonction de perte [16] évoquée précédemment. Nous avons effectué des simulations à l’aide de Dynare dans sa version applicable au logiciel Matlab [41] pour la période 1980-2016.

70Nous commençons notre analyse de chaque système en fournissant des conditions pour qu’un équilibre déterminé existe et soit unique. Cela revient à vérifier la stabilité du modèle par l’étude des propriétés de la matrice qui le caractérise. Pour cela, il faut calculer les valeurs propres de la matrice pour évaluer le respect des conditions de Blanchard et Kahn (1980). Selon Blanchard et Kahn (1980), le nombre de valeurs propres supérieures à l’unité ne doit pas dépasser le nombre de variables d’anticipations comprises dans le modèle. Dans notre cas, il y a deux variables d’anticipation que sont l’inflation et l’activité économique futures prévues. Donc, la stabilité du modèle impose au maximum deux valeurs propres supérieures à 1. Lors des simulations stochastiques, il apparaît qu’il existe deux valeurs propres supérieures à 1 dans chaque cas, soit : 2,2 et 8,8 pour les règles de Taylor, 2,6 et 8,3 pour les règles Forward-looking, 2,1 et 8,8 pour les règles Backward-looking. Ainsi, le modèle sous sa forme mixte est en équilibre stable à long terme. De ce fait, les sentiers dynamiques convergent à long terme vers 1,2 pour l’activité économique, 1,5 pour l’inflation et 2,8 pour le taux d’intérêt.

71Concernant les coefficients optimaux des différentes règles, les résultats sont présentés dans le tableau 5 (en annexe) pour un poids à la stabilisation de l’activité économique fixé à 1 dans les préférences des autorités monétaires. Dans ce tableau, il apparaît que le taux d’intérêt nominal est positivement lié aux écarts d’inflation par rapport à l’objectif retenu et aux écarts de production par rapport à la production potentielle. Cela signifie que le taux d’intérêt est ajusté à la hausse lorsque le niveau d’inflation (qu’elle soit passée, courante ou future) est supérieur à la cible de 2 % définie par le Comité de politique monétaire de la BCEAO. Il en est de même pour la croissance dont un niveau plus élevé que la croissance potentielle entraîne une hausse du taux d’intérêt par la Banque centrale.

72Spécifiquement, les expressions des fonctions de réaction sont :

73

74Particulièrement, il convient de remarquer que, pour les écarts d’inflation, la politique monétaire est plus agressive sous une règle Forward-looking et moins agressive sous la règle Backward-looking. Ainsi, lorsque l’inflation (passée, présente ou future) dépasse la cible d’inflation de 2 %, alors le taux d’intérêt doit être ajusté à la hausse de 2,4 % sous la règle Backward-looking, de 2,1 à 3,3 % sous la règle de Taylor et de 2,3 à 3,6 % sous la règle Forward-looking. Quant aux écarts de croissance, l’agressivité de l’instrument de politique monétaire est moins importante sous une règle de Taylor. Ainsi, une activité économique de 1 % plus élevée que le niveau potentiel doit entraîner un durcissement de la politique monétaire avec des hausses du taux du marché monétaire situées entre 0,9 et 1,8 % sous la règle de Taylor, entre 3,8 et 3,9 % sous la règle Backward-looking et entre 1,9 et 4,1 % sous la règle Forward-looking. Le coefficient de réaction traduisant le gradualisme de la politique monétaire est estimé à 0,9 sous la règle Forward-looking. Ce niveau est supérieur à celui de 0,5 trouvé pour la règle de Taylor et de 0,02 sous la règle Backward-looking. Le coefficient sur l’écart d’inflation d’une règle de Taylor pour l’UMOA est plus élevé que celui proposé par Taylor pour la Fed et ceux trouvés par Svensson (2000) dans le cadre d’une économie ouverte. Par rapport à l’article de Penot et Pollin (1999) pour la BCE, les coefficients sur l’écart d’inflation obtenus ici sont plus faibles. Comparée aux coefficients sur la règle de Taylor de l’étude de Levieuge (2006) pour la zone euro, la réponse du taux d’intérêt trouvée ici est plus importante sur l’écart d’inflation et le gradualisme mais plus faible sur l’écart de croissance.

75Ces réactions semblent montrer une domination de la règle Forward-looking sur la règle de Taylor et sur la règle Backward-looking. Toutefois, cette domination n’est pas totalement confirmée par les valeurs des fonctions de perte sous chaque règle. Ainsi, sous la règle Forward-looking, la perte est estimée entre 0,034 % et 0,035 % alors qu’elle se situe entre 0,030 % et 0,032 % sous la règle de Taylor et à 0,034 % sous la règle Backward-looking. De même que pour les coefficients, les valeurs de la fonction de perte sont plus faibles que celles de Penot et Pollin (1999), Rudebusch et Svensson (1999) et Parrado (2004). Ces valeurs reflètent le meilleur résultat quant à la stabilisation de l’inflation de la règle de Taylor et quant à la stabilisation de l’activité économique de la règle Forward-looking. De plus, la règle Forward-looking fait mieux que les règles de Taylor et Backward-looking en matière de stabilisation du taux d’intérêt.

76La méthode a consisté à fixer une préférence pour la stabilisation de la production dans la fonction de perte des autorités monétaires. À côté d’un scénario arbitraire d’un poids égal à 1, d’autres cas envisageables ont été choisis, de manière arbitraire aussi, pour examiner les coefficients optimaux pour des poids égaux à 0,5 et 0. Les résultats sont indiqués dans les tableaux 6 et 7 en annexe [42].

3.2 – L’efficacité des règles optimales de ciblage de l’inflation

77Nous examinons maintenant l’efficacité des règles de politique monétaire identifiées précédemment. Cela consiste à boucler le modèle structurel par chacune des équations afin de vérifier leur comportement. Cette étude sur l’efficacité des règles nous permet de les comparer afin d’identifier la meilleure d’entre elles. L’efficacité d’une règle de politique monétaire est évaluée à travers la frontière d’efficience [43] qui est définie comme l’ensemble des combinaisons de variances inconditionnelles d’inflation et de production réalisables par la banque centrale (Cecchetti et Krause, 2002 ; Cecchetti, Flores-Lagunes et Krause, 2006 ; Boughrara, 2007). Selon De Brouwer et O’Regan (1997), une règle est efficiente si elle minimise la variabilité du gap de production, étant donné la variabilité de l’inflation, ou vice versa. Une manière de représenter la frontière d’efficience est de la représenter sur le plan des variances inflation-production (Fuhrer, 1997).

78Le graphique 2 ci-après représente les frontières d’efficience des six règles de politique monétaire en régime de ciblage de l’inflation afin de visualiser l’arbitrage entre l’inflation et l’activité. Elles sont obtenues en intégrant les équations issues du tableau 5 dans le modèle [44] et en faisant varier de 1 à 0 le poids que les autorités de la banque centrale accordent à la stabilisation de l’activité. Le graphique montre que la longueur des frontières d’efficience peut être différente entre les règles. Il montre aussi, de manière frappante, qu’aucune des frontières d’efficience pour aucune des règles n’est proche d’une réduction de la variabilité de l’inflation et de l’activité jusqu’à zéro. Il y a une variabilité irréductible de l’inflation et de l’activité. Ceci traduit le fait que la politique monétaire peut juste aider à minimiser les fluctuations de l’inflation et de l’activité, mais ne peut pas les éliminer totalement.

Figure 2

Frontières d’efficience des règles optimales de ciblage de l’inflation

Frontières d’efficience des règles optimales de ciblage de l’inflation

79Pour plus de lisibilité, nous choisissons de faire la comparaison en deux étapes : premièrement, nous comparons, d’une part, les règles non lisses [9], [10] et [11] et, d’autre part, les règles avec lissage [12], [13] et [14] ; la deuxième étape consiste à comparer ensuite les meilleures règles issues de chaque cas.

3.2.1 – Comparaison des règles non lisses

80En ce qui concerne la politique économique, il semble que les règles de Taylor 1 et Forward-looking 1 dominent la règle Backward-looking 1 en matière de stabilisation de l’inflation. Spécifiquement, la règle de Taylor 1 donne une plus faible variabilité de l’inflation que la règle Forward-looking 1. En matière de stabilisation de l’activité économique, il apparaît que les règles Forward-looking 1 et Backward-looking 1 dominent la règle de Taylor 1. Entre les règles Forward-looking 1 et Backward-looking 1, il faut remarquer que le niveau de domination est relatif aux préférences des autorités monétaires pour la stabilisation de l’activité. Lorsque les autorités monétaires affectent un poids pour la stabilisation de l’activité très faible, la règle Backward-looking domine la règle Forward-looking 1. Par contre, la règle Forward-looking 1 domine la règle Backward-looking 1 lorsque les autorités monétaires accordent une préférence très élevée pour la stabilité de l’activité économique.

Figure 3

Frontières d’efficience des règles non lisses

Frontières d’efficience des règles non lisses

3.2.2 – Comparaison des règles avec un lissage du taux d’intérêt

81La prise en compte du gradualisme de la politique monétaire change complètement le critère d’efficacité des règles qui enregistrent une hausse de la variabilité de l’inflation mais une baisse de la variabilité de l’activité économique. Comme dans le premier cas, la règle de Taylor 2 donne une variabilité plus faible de l’inflation que les règles Forward-looking 2 et Backward-looking 2. Entre ces deux dernières, la règle Backward-looking 2 semble être meilleure pour assurer la stabilité de l’inflation. En revanche, pour une meilleure stabilisation de l’activité économique, la règle Forward-looking 2 fait mieux que les règles de Taylor 2 et Backward-looking 2. Entre elles, la domination n’est pas totale mais dépend du poids associé à la stabilité de l’activité économique. Ainsi, lorsque ce poids est élevé, la règle de Taylor 2 est mieux en mesure d’assurer une faible variabilité de l’activité économique que la règle Backward-looking 2 qui, à son tour, domine pour un poids très faible.

Figure 4

Frontières d’efficience des règles avec un lissage du taux d’intérêt

Frontières d’efficience des règles avec un lissage du taux d’intérêt

82Globalement, nous pouvons retenir que les règles de Taylor 1 et 2 apparaissent plus efficaces dans la stabilisation de l’inflation alors que celles Forward-looking 1 et 2 semblent être meilleures pour assurer la stabilisation de l’activité économique. Ainsi, leur comparaison en termes de variabilité de l’inflation et de l’activité économique ne permet pas de déterminer la meilleure d’entre elles. Par conséquent, la stabilité du taux d’intérêt a été étudiée pour établir le classement de ces règles.

3.2.3 – Comparaison des règles en fonction de la variabilité du taux d’intérêt

83Le graphique 5 ci-dessous montre la performance des règles de Taylor 1 et 2 et Forward-looking 1 et 2 par rapport à la stabilisation de l’instrument de politique monétaire. Il apparait que la règle de Taylor 1 procurerait la plus forte instabilité du taux d’intérêt, qui semble enregistrer une variabilité de l’ordre de 5,2 à 9,8 %. En ce qui concerne une meilleure stabilisation du taux d’intérêt, les performances des règles de Taylor 2 et Forward-looking 1 sont identiques à hauteur de 4 à 6 % jusqu’à un poids estimé à 0,25, avant de se positionner en faveur de la règle de Taylor 2, dont la variabilité a chuté à 5 % contre 9 % pour la règle Forward-looking 1. Ces performances se situent en deçà de celle procurée par la règle Forward-looking 2, pour laquelle la variabilité du taux d’intérêt évolue entre 3 et 3,4 %.

Figure 5

Évolution de la variabilité du taux d’intérêt des meilleures règles

Évolution de la variabilité du taux d’intérêt des meilleures règles

84Ainsi, le meilleur choix pour une stratégie de ciblage de l’inflation pourrait être une règle Forward-looking 2. Elle est donc :

85

86La dynamique stabilisante de cette règle est examinée dans la sous-section suivante.

3.3 – La dynamique du modèle

87Nous examinons à présent les caractéristiques du modèle économique des pays de l’UMOA sous une stratégie de ciblage de l’inflation dont la règle de politique monétaire est celle définie précédemment [45].

88La littérature néo-keynésienne fournit un ensemble de principes sur lesquels une politique monétaire saine doit reposer afin de contrôler l’inflation à moyen terme (Cermeño et al., 2012). Clarida et al. (1999) ont établi une revue de cette littérature et souligné les principaux résultats tirés dont un large consensus est obtenu sur certains points clés. Premièrement, sous une politique optimale, lorsque l’économie fait face à une hausse de l’inflation anticipée, les taux d’intérêt nominaux devraient être augmentés pour élever les taux réels. Deuxièmement, une politique optimale nécessite une modification du taux d’intérêt afin de neutraliser totalement les chocs de demande. Étant donné que la production à long terme dépend des facteurs d’offre, une demande excédentaire conduira à un niveau de prix trop élevé sans une augmentation correspondante de la production à long terme. En outre, l’augmentation du niveau des prix provenant de la demande globale excédentaire peut devenir persistante si les anticipations d’une inflation future élevée sont établies. Troisièmement, lorsque l’économie fait face à des chocs de production potentiels, ou à des chocs d’offre, les taux d’intérêt ne devraient pas être modifiés, conformément à la politique optimale. Dans ce cas, par exemple, un choc d’offre négatif conduira à une augmentation ponctuelle de l’inflation, reflétant un changement des prix relatifs. Si les anticipations inflationnistes restent inchangées, l’inflation reviendra à son niveau antérieur au cours des périodes ultérieures. Selon Pollin (2008), la réaction optimale à un choc d’offre positif est plus problématique car il a un effet inflationniste et dépressif, et le comportement des autorités monétaires dépend des caractéristiques du choc en termes de pressions sur les salaires ou sur les marges ou en termes de hausse du prix des matières premières. Ces principes fournissent un cadre qui permettrait d’évaluer la réponse des autorités monétaires face aux chocs. Avec des chocs temporaires, la réponse de la Banque centrale est obtenue à travers des fonctions de réponses impulsionnelles.

89Les figures 6, 7, 8 et 9 suivantes montrent les fonctions de réponses impulsionnelles du modèle face à des chocs de demande, d’offre et de politique monétaire sous une politique basée sur la règle de ciblage de l’inflation spécifiée précédemment [46].

Figure 6

Choc de demande sur l’activité, l’inflation et le taux d’intérêt nominal

Choc de demande sur l’activité, l’inflation et le taux d’intérêt nominal

3.3.2 – Les fonctions de réponses impulsionnelles à une instabilité macroéconomique

92La figure 7 ci-dessous présente l’évolution du modèle face à une instabilité macroéconomique appréciée à travers la volatilité de l’inflation.

Figure 7

Instabilité macroéconomique sur l’inflation, le taux d’intérêt nominal et l’activité

Instabilité macroéconomique sur l’inflation, le taux d’intérêt nominal et l’activité

93L’instabilité macroéconomique entraîne immédiatement une baisse de l’activité économique à hauteur de 0,07 % en dessous de son niveau d’équilibre. Cette contraction de l’activité économique se traduit par une baisse de l’inflation de 0,04 % en dessous de l’équilibre, précipitant les autorités à adopter une politique monétaire expansionniste par un abaissement du taux d’intérêt de l’ordre de 0,13 % plus faible que son niveau d’équilibre. Toutefois, cette instabilité macroéconomique n’affecte pas de façon durable l’activité économique. Ainsi, elle regagne très vite son dynamisme en se plaçant lors de la deuxième période à un niveau de 0,02 % plus haut que celui d’équilibre. Cette reprise économique réduit la baisse des prix pour faire passer l’inflation à son niveau d’équilibre et entraîne une expansion de la politique monétaire établissant le taux d’intérêt à 0,06 % plus bas que le niveau d’équilibre. L’activité économique diminue par la suite pour être de 0,014 % plus élevée et revenir progressivement à son équilibre de long terme, qu’elle atteint à partir de la cinquième année. Quant à l’inflation, elle passe à 0,01 % plus haut à la troisième période avant de diminuer graduellement jusqu’à atteindre son état stationnaire la sixième année après l’instabilité économique. Par conséquent, la baisse du taux d’intérêt se réduit progressivement pour ressortir un tout petit peu au-dessus de son niveau d’équilibre à la cinquième année. Par la suite, le taux d’intérêt retourne à l’équilibre et l’atteint la septième année après le choc.

3.3.3 – Les fonctions de réponses impulsionnelles à un choc d’offre

94La graphique 8 ci-dessous montre la dynamique du modèle en réponse à un choc d’offre négatif.

Figure 8

Choc d’offre sur l’inflation, le taux d’intérêt nominal et l’activité

Choc d’offre sur l’inflation, le taux d’intérêt nominal et l’activité

95Le choc d’offre négatif, qui apparaît être plus persistant que le choc de demande, implique une augmentation brusque de l’inflation de 1 % au-dessus de l’état d’équilibre durant la période initiale. Au début, ce choc n’a aucun effet sur l’activité économique. La réponse optimale de la banque centrale est d’augmenter subitement le taux d’intérêt nominal de 0,8 % de la valeur d’équilibre. Du fait de la persistance de l’inflation, le taux d’intérêt nominal reste inchangé à la période 2. Ce maintien du taux d’intérêt nominal entraîne un ralentissement de l’activité économique à la troisième période à hauteur de 0,12 %. Cette baisse de l’activité économique fait décroître l’inflation régulièrement, suivie par une baisse progressive du taux d’intérêt et une amélioration de l’activité économique qui retrouve son équilibre à partir de la sixième année. Comme l’inflation diminue vers son état d’équilibre et que l’activité économique augmente pour atteindre son niveau d’équilibre, il serait possible de soutenir que la réaction de la Banque centrale est appropriée pour neutraliser les chocs d’offre négatifs. Ainsi, le système économique retourne à son équilibre au bout de six années après la perturbation.

3.3.4 – Les fonctions de réponses impulsionnelles à un choc de politique monétaire

96Le graphique 9 ci-dessous illustre la réaction du système face à un choc monétaire.

Figure 9

Choc de politique monétaire sur le taux d’intérêt nominal, l’activité et l’inflation

Choc de politique monétaire sur le taux d’intérêt nominal, l’activité et l’inflation

97Un choc de politique monétaire provoque une hausse du taux d’intérêt nominal de 0,62 % au-dessus de son niveau d’équilibre. Ce choc s’estompe par la suite car l’écart de taux d’intérêt qui devient négatif dès la troisième année s’accentue pendant la quatrième avant de s’annuler. Cette évolution du taux d’intérêt affecte directement l’activité économique qui, à son tour, influence l’inflation. Il convient de noter que le choc de politique monétaire n’a pas une influence immédiate importante. L’activité a faiblement changé au cours de la première année, avec une contraction à hauteur de 0,07 % qui entraîne à son tour une baisse de l’inflation de 0,04 % par rapport à son équilibre. Durant la deuxième année, l’activité s’est plus contractée à hauteur de 0,14 % en dessous de son niveau potentiel. Suite à la contraction de l’activité, la baisse de l’inflation reste régulière et devient de 0,1 % plus faible que la valeur optimale lors de la deuxième année. La baisse du taux d’intérêt nominal la deuxième année se traduit par une hausse de l’activité économique qui atteint son niveau d’équilibre à partir de la quatrième. Cette expansion de l’activité vers son niveau potentiel provoque une hausse progressive des prix qui permet à l’inflation de revenir à son niveau optimal à partir de la cinquième année après le choc. Ainsi, le choc de politique monétaire s’annule la cinquième année et le système revient à son niveau d’équilibre à partir de la sixième année après le choc initial.