Les travaux appliqués sur le taux de change réel d'équilibre se basent sur deux approches théoriques distinctes : l'approche dite fondamentale (Williamson, 1983 et 1994) et l'approche dite comportementale (cf. Stein et Allen, 1995 ; Clark et MacDonald, 1998).

L'approche fondamentale(TCEF) [1] est utilisée généralement pour un objectif de politique macroéconomique et insiste sur les composantes de politique économique qui influencent les variations de court terme du taux de change réel. L'approche comportementale, en revanche, a une utilité secondaire pour la politique économique et insiste sur les déterminants macroéconomiques de long terme du taux de change réel. Cette approche ne cherche pas à déterminer le niveau du taux de change réel d'équilibre compatible avec les équilibres externe et interne, mais les déterminants de long terme du taux de change réel. Dans ce travail nous considérons uniquement l'approche dite « comportementale » étant donné que notre objectif est de déterminer les variables macroéconomiques susceptibles d'influencer le taux de change réel à long terme pour les pays en développement.

Edwards (1989) a développé un modèle théorique du taux de change réel et a fourni une estimation de sa valeur d'équilibre pour un panel de pays en développement. Selon lui les variables les plus importantes qui affectent le niveau du taux de change réel sont les termes de l'échange, le niveau et la composition des dépenses publiques, les mouvements de capitaux, le contrôle de change et des mouvements de biens, le progrès technique, et l'accumulation de capital.

À la suite de ces premiers travaux, les études appliquées ayant pour objet d'estimer des taux de change d'équilibre se sont multipliées, que ce soit pour des pays développés, ou en développement (une revue sélective de la littérature pour les pays en développement est présentée en annexe 2). Dans ces études, les déterminants majeurs de long terme du taux de change réel sont les termes de l'échange, le degré d'ouverture et les flux de capitaux.

L'objet de cet article est d'utiliser les développements récents de l'économétrie des panels non stationnaires afin d'examiner les principaux déterminants de long terme du taux de change réel pour les pays en développement. On considère ici un échantillon de 45 pays, décomposés en trois groupes selon le critère géographique : l'Afrique (21 pays : Algérie, Bénin, Burkina Faso, Burundi, Cameroun, Congo, République démocratique du Congo, Côte d'Ivoire, Égypte, Ethiopie, Gabon, Gambie, Ghana, Guinée Bissau, Kenya, Mali, Maroc, Mozambique, Niger, Sénégal, Tunisie), l'Amérique Latine (17 pays : Argentine, Bolivie, Brésil, Chili, Colombie, Costa Rica, République Dominicaine, Equateur, Guatemala, Honduras, Mexique, Nicaragua, Panama, Pérou, Paraguay, Uruguay, Venezuela) et l'Asie (7 pays : Bangladesh, Indonésie, Corée du sud, Inde, Malaisie, Philippines, Thaïlande). Ce regroupement des pays selon un critère géographique est justifié par le fait que les méthodes économétriques sur données de panel nécessitent un certain degré d'homogénéité pour aboutir à des résultats robustes. Ce critère géographique nous semble ici le plus adapté et le plus direct pour notre échantillon de 45 pays d'autant plus que nous souhaitons étudier les déterminants du taux de change réel pour différents continents. Un regroupement des pays selon un critère économique aurait également été envisageable mais plus complexe à opérer compte tenu de la multiplicité des critères économiques possibles pour effectuer ce regroupement.

Il s'agit dans ce travail d'aller au-delà des enseignements de la théorie de Balassa-Samuelson (cf. en particulier Drine et Rault, 2002, Drine et al., 2003 pour ces pays, ainsi que Strauss, 1999 pour les pays de l'OCDE) et de déterminer s'il existe d'autres facteurs, tels que les facteurs de demande, la politique économique ou encore les mouvements de capitaux, qui entrent en jeu dans la détermination du taux de change réel. Notre démarche économétrique s'appuie sur les tests d'intégration sur données de panel proposés par Im, Pesaran et Shin, 1997, 2003) et sur les tests de cointégration sur données de panel récemment développés par Pedroni (1997, 1999, 2000, 2004). L'avantage des techniques d'intégration et de cointégration sur données de panel est triple : elles permettent tout d'abord, de contourner la difficulté liée à l'étroitesse des séries temporelles, ensuite elles sont plus puissantes que les tests traditionnels sur séries temporelles et enfin l'information inter-individuelle réduit la probabilité de réaliser une régression artificielle (Banerjee, 1999). Il n'existe pas à notre connaissance d'études comparables utilisant ces nouvelles techniques économétriques pour déterminer les principales variables macroéconomiques influençant à long terme le taux de change réel des pays en développement.

La deuxième section expose un modèle théorique simple de détermination des taux de change réels. La troisième présente l'analyse économétrique et l'interprétation économique des résultats pour un panel de 45 pays en développement. Une dernière section synthétise l'ensemble des résultats mis en évidence et conclut. Il ressort de nos investigations, qu'en plus de l'effet Balassa-Samuelson, d'autres composantes macroéconomiques, telles que les termes de l'échange, les dépenses publiques, l'investissement, la politique commerciale, contribuent à long terme à la détermination du taux de change réel.

Soit une petite économie ouverte avec trois types de biens : un bien exportable, un bien importable et un bien non échangeable. L'économie produit les biens exportables et les biens non échangeables et consomme les biens non échangeables et les biens importables.

L'économie est en changes flexibles et le taux de change nominal est noté E.  Cette hypothèse peut paraître à première vue étonnante, d'autant plus que de nombreux pays de notre échantillon semblent être en change fixe. Cependant, nous raisonnons ici dans une optique de long terme et estimons par ailleurs dans la partie économétrique une relation de long terme. Bien sûr, le taux de change peut être fixe à court et moyen terme, mais à long terme pour maintenir la parité les pays doivent disposer d'une quantité suffisante de devises, ce qui n'est pas le cas pour la majorité des pays en développement de notre échantillon. Comme le taux de change nominal finira à terme par s'ajuster, nous supposons ici d'emblée qu'il est flexible.

Soit P_X et P_N respectivement le prix intérieur des biens exportables et des biens non échangeables. Le prix mondial des biens exportables est normalisé à un (P_X^*=1) et le prix intérieur des biens exportables est défini par P_X=EP_X^*=E. Le prix mondial des biens importables est noté P_M^*.

Soit e_M et e_X respectivement le prix relatif intérieur des biens importables et des biens exportables par rapport aux biens non échangeables :

et

Le prix relatif des biens importables par rapport aux biens non échangeables sera :

Nous supposons que l'économie adopte une restriction tarifaire sur les importations telle que :

où Ï„ est le tarif douanier sur les importations (tarif spécifique).

La production totale des deux biens de l'économie considérée sera définie par :

avec Q_X'>0 et Q_N'<0.

La consommation globale privée est donnée par :

avec C_M et C_N respectivement les consommations intérieures des importables et des non échangeables et C_M'<0,C_N'>0.

Nous définissons le taux de change réel comme le prix relatif des échangeables par rapport aux non échangeables, soit :

avec α in (0,1).

Nous supposons que le capital est parfaitement mobile à long terme et nous notons par A les actifs étrangers. Les agents détiennent une partie de leur richesse sous forme d'actifs étrangers dont le rendement est r^*. Le compte courant du pays est la somme du rendement net des actifs étrangers détenus et du solde de la balance commerciale exprimée en monnaie étrangère, définie comme la différence entre les exportations et la consommation des importables, soit :

La variation des réserves de change dans l'économie est donnée par :

avec KI les flux nets de capitaux.

À court et à moyen terme l'économie peut s'écarter de l'équilibre, définie par dot R=0, et le stock d'actifs dans l'économie peut varier. Le compte courant est dit soutenable lorsque le déficit du compte courant est compensé par des flux nets des capitaux. Ainsi, l'équilibre externe est réalisé lorsque la somme du solde de compte courant et des flux des capitaux est nulle, soit :

D'autre part l'équilibre interne est réalisé lorsque le marché intérieur des non échangeables est en équilibre, soit :

avec G_N les dépenses publiques en biens non échangeables.

Le taux de change d'équilibre est défini comme étant le prix relatif qui assure à la fois l'équilibre externe et l'équilibre interne. À partir de (9) et (10) on peut définir le taux de change d'équilibre, e^*, en fonction de P_M^*,Ï„ ,r^*,A,KI et G_N, soit :

Le niveau d'équilibre du taux de change réel est donc fonction des termes de l'échange, de la politique commerciale, du taux d'intérêt étranger, des flux de capitaux étrangers, et des dépenses publiques [3]. Les variables de l'équation (12) constituent les fondamentaux du taux de change réel d'équilibre de longue période. Une augmentation des dépenses publiques en biens non échangeables entraîne une appréciation du taux de change réel, soit une détérioration de la position compétitive du pays. Une libéralisation commerciale conduit à une dépréciation réelle de la monnaie domestique, nécessaire à une amélioration de la position compétitive du pays. Une amélioration de la balance courante est associée à long terme à une appéciation du taux de change réel. L'effet des termes de l'échange est incertain. D'un côté, l'augmentation des termes de l'échange se traduit par une hausse du revenu national et donc des dépenses, ce qui conduit à une appréciation réelle. De l'autre, cette augmentation va générer un effet de substitution qui entraîne une dépréciation réelle. Elbadawi et Soto (1995) ont étudié 7 pays en développement et trouvent que pour trois d'entre eux l'amélioration des termes de l'échange entraîne une appréciation du taux de change réel, alors que pour les quatre autres, elle entraîne une dépréciation. Feyzioglu (1997) trouve pour la Finlande, qu'une amélioration des termes de l'échange se traduit par une appréciation du taux de change réel.

Compte tenu du cadre théorique présenté en section 2, la relation de long terme à tester liant le taux de change réel et ses fondamentaux s'écrit :

avec : – e : le logarithme du taux de change réel côté à l'incertain, – te : le logarithme des termes de l'échange, – ouv : le logarithme de la politique commerciale, – ide : le logarithme des flux d'investissements directs étrangers en pourcentage du pib, – g : le logarithme de la part des dépenses publiques dans le pib, – inv : le logarithme de l'investissement intérieur en pourcentage du pib, – pib : le logarithme du pib par tête.

Notre analyse porte sur un échantillon de 45 pays en développement décomposés en trois groupes selon le critère géographique : l'Afrique (21 pays : Algérie, Bénin, Burkina Faso, Burundi, Cameroun, Congo, République démocratique du Congo, Côte d'Ivoire, Égypte, Ethiopie, Gabon, Gambie, Ghana, Guinée Bissau, Kenya, Mali, Maroc, Mozambique, Niger, Sénégal, Tunisie), l'Amérique Latine (17 pays : Argentine, Bolivie, Brésil, Chili, Colombie, Costa Rica, République Dominicaine, Equateur, Guatemala, Honduras, Mexique, Nicaragua, Panama, Pérou, Paraguay, Uruguay, Venezuela) et l'Asie (7 pays : Bangladesh, Indonésie, Corée du sud, Inde, Malaisie, Philippines, Thaïlande).

La période d'étude est fonction de la disponibilité des données et elle est de 16 ans pour l'Afrique (de 1980 à 1996), de 23 ans pour l'Amérique Latine (de 1973 à 1996) et de 21 ans pour l'Asie (de 1975 à 1996). Toutes les données sont annuelles et proviennent pour les fondamentaux de la base de données de la Banque mondiale et pour le taux de change réel de la base Chelem du CEPII [4]. Le taux de change réel est calculé comme le rapport de l'indice des prix à la consommation aux États Unis et celui du pays considéré multiplié par le taux de change nominal par rapport au dollar américain et une augmentation implique une dépréciation [5]. Les termes de l'échange sont calculés comme le rapport entre les prix à l'exportation (indice de valeur unitaire) et les prix à l'importation (indice de valeur unitaire) du pays considéré. L'investissement intérieur est calculé comme le rapport entre la formation brute de capital fixe et le PIB en valeur.

Soulignons que l'indisponibilité des données pour certaines variables macroéconomiques nous conduit à procéder à quelques approximations. La première est relative aux dépenses publiques en biens non échangeables : comme nous ne pouvons pas décomposer les dépenses publiques en biens échangeables et biens non échangeables, nous utilisons comme proxy la part des dépenses publiques globales en valeur dans le PIB en valeur. La seconde concerne la politique commerciale. En général dans la littérature, le degré d'ouverture de l'économie est approximé par la part du commerce extérieur en valeur dans le PIB en valeur. Cette approximation se justifie par le fait que, toutes choses égales par ailleurs, une libéralisation commerciale accrue permet d'intensifier les échanges et la convergence des prix. Dans notre cas nous utilisons la part des importations totales en valeur dans les dépenses domestiques totales en valeur (absorptions).

Les mouvements de capitaux à long terme sont approximés par les flux nets d'investissements directs étrangers (IDE). Ce choix se justifie par le fait que, contrairement aux autres flux financiers, les IDE répondent à des motivations de production et sont par conséquent plus stables.

Le revenu par tête est utilisé comme proxy pour mesurer l'effet Balassa-Samuelson (cf. Balassa, 1964). On s'attend, en effet, à ce que le coefficient relatif au revenu par tête soit négatif car le développement économique s'accompagne d'un écart croissant entre la productivité relative dans le secteur des biens échangeables, ce qui se traduit par une appréciation du taux de change réel.

La méthodologie économétrique utilisée ici repose sur des tests d'intégration et de cointégration sur données de panel (cf. annexe 1). Précisons que les coefficients de cointégration sont estimés par la méthode des moindres carrés ordinaires modifiés (Fmols), développée par Pedroni (1996). L'avantage de cette méthode par rapport aux MCO standard est qu'elle corrige des distorsions liées à la corrélation entre les « régresseurs » et les résidus et qu'elle est moins sensible aux biais occasionnés lorsqu'on travaille avec des échantillons de petite taille (cf. Pedroni 2000).

Par la suite, ayant confirmé la non stationnarité de nos séries, il est naturel de tester l'existence ou non d'une relation de long terme entre le taux de change réel et ses déterminants présumés. Le tableau suivant présente les résultats des tests de cointégration sur données de panel à la Pedroni (1997, 1999, 2000, 2004) [6].

Comparée à la valeur critique (-1.65) au seuil de 5%, la valeur calculée de la statistique Z_t^B du test de cointégration de Pedroni indique clairement l'existence d'une relation de long terme entre le taux de change réel et les fondamentaux pour les trois groupes de pays.

Les résultats confirment qu'une amélioration des termes de l'échange entraîne une appréciation du taux de change réel dans le cas de l'Afrique et l'Asie, ce qui signifie que l'effet de richesse domine l'effet de substitution. De plus, l'élasticité du taux de change réel par rapport aux termes de l'échange est plausible par rapport aux travaux antérieurs. La différence entre les structures économiques des deux groupes de pays explique, en partie, la différence de réponse des taux de change réels à un choc sur les termes de change (une amélioration de 10 % des termes de l'échange entraîne une appréciation de 5.3 % en Afrique et 5.6 % en Asie). L'absence de l'effet des termes de l'échange sur le taux de change réel en Amérique Latine confirme que l'effet de richesse compense l'effet de substitution.

Des coefficients positifs (β₂) pour les trois groupes de pays suggèrent que la libéralisation commerciale est accompagnée d'une dépréciation du taux de change réel. L'élasticité est différente pour les trois groupes de pays : elle est de 0.16 en Afrique, de 0.39 en l'Asie et de 0.09 en Amérique Latine. Néanmoins, cette élasticité demeure pour ces pays relativement faible par rapport aux résultats antérieurs de la littérature (Eladawi et Soto, 1995 ; Baffes et al. 1999). Une explication possible est que les coefficients obtenus sont des moyennes des coefficients individuels.

Pour ces trois groupes les coefficients de cointégration relatifs aux IDE confirment les prédictions théoriques. Le coefficient estimé (β₃) est négatif, impliquant que l'accroissement des flux de capitaux entraîne une hausse des dépenses intérieures et une réallocation des facteurs de production vers le secteur des biens non échangeables ; la hausse à long terme de la demande des biens non échangeables entraîne une appréciation du taux de change réel. De plus, les coefficients sont très proches pour les trois groupes de pays. En effet, une hausse de 1 % des flux des investissements étrangers entraîne une appréciation moyenne du taux de change réel de 0.05 %.

L'effet des dépenses publiques sur les taux de change réel (β₄) est différent pour les trois groupes de pays. En effet, les estimations indiquent qu'un accroissement des dépenses publiques engendre une appréciation du taux de change réel dans le cas de l'Amérique Latine et une dépréciation dans le cas de l'Asie et de l'Afrique. Selon les prédictions théoriques le coefficient doit être négatif étant donné que la hausse de la demande globale des biens non échangeables entraîne une hausse de leur prix. Le coefficient positif dans le cas de l'Asie et l'Afrique peut refléter un effet d'éviction important qui se traduit par une baisse de la demande privée des biens non échangeables. Si les dépenses publiques sont intensives en biens échangeables, une politique budgétaire expansionniste se traduit par une hausse d'impôt ou/et du taux d'intérêt, ce qui réduit la demande privée du bien non échangeable. La baisse de la demande entraîne alors dans ce cas une baisse des prix et donc une dépréciation du taux de change réel (cf. Edwards, 1989). L'effet des dépenses publiques sur le taux de change réel en Amérique Latine et en Asie est comparable et relativement plus élevé qu'en Afrique.

Une augmentation de 10 % de la part des investissements intérieurs entraîne une dépréciation moyenne de 1.7 % en Afrique et en Amérique Latine et 3.7 % en Asie (coefficient β₅). Ce résultat est compatible avec celui d'Edwards (1989) qui trouve également une élasticité faible (de 7 %) pour un groupe de 12 pays en développement. Une augmentation des investissements se traduit en effet souvent par une hausse des dépenses relative en biens échangeables et donc par une baisse du prix relatif des biens non échangeables.

Enfin, le revenu par tête contribue aux variations de long terme du taux de change réel pour les trois groupes de pays. Le coefficient (β ₆) est négatif, impliquant que le développement économique est accompagné par une appréciation du taux de change réel (effet Balassa-Samuelson). L'effet du développement économique sur l'évolution de long terme du taux de change réel est relativement faible en Afrique. Une hausse de 1 % du revenu par tête entraîne en effet une appréciation du taux de change réel de seulement 0.07 %. En revanche, l'effet est relativement important pour l'Asie et l'Amérique Latine puisque le taux de change réel s'apprécie respectivement pour ces pays de 0.39 % et de 0.23 % suite à une hausse de 1 % du revenu par tête.

Notons pour terminer, qu'en Afrique et en Asie ce sont les facteurs externes (ouverture et termes de l'échange) qui contribuent le plus à la dynamique de long terme du taux de change réel ; la demande interne jouant aussi un rôle important dans le cas de l'Asie. En Amérique Latine, en revanche, les facteurs externes semblent avoir un effet relativement limité sur le taux de change réel d'équilibre, le développement économique (PIB par tête) ayant quant à lui un rôle important.

Nos investigations montrent qu'une amélioration des termes de l'échange, une hausse de revenu par tête et les flux des capitaux entraînent une appréciation de long terme du taux de change réel. En revanche, une hausse de l'investissement domestique et du degré d'ouverture économique entraîne une dépréciation du taux de change réel ; l'effet d'une hausse des dépenses publiques étant quant à lui ambigu.

Les résultats présentés, validés par les techniques économétriques récentes sur données de panel, ont pour principal intérêt de confirmer que disposer d'une référence pour juger du degré de distorsion du taux de change réel, n'est pas aussi simple que le laisse penser le concept de PPA. Le taux de change réel est bien au centre d'une dynamique économique et sa valeur dépend des spécificités économiques de chaque pays. Autrement dit, nous ne disposons pas d'une norme fixe et générale mais, pour chaque économie, la trajectoire du taux de change réel est fonction de son niveau de développement, de sa conduite en matière de politique économique et de sa position sur le marché international.

Par ailleurs, nous constatons que les variations du taux de change réel ne reflètent pas nécessairement un déséquilibre. Des ajustements d'équilibre liés à des variations des fondamentaux peuvent être aussi à l'origine des mouvements du taux de change réel.

Soulignons enfin que l'approche économétrique des panels non stationnaires appliquée ici à 45 pays ne nous permet pas directement de déterminer les sur ou sous-évaluations pour chaque pays pris individuellement.

Test de racine unitaire sur données de panel % Plusieurs tests ont été proposés dans la littérature (Levin et Lin, 1993, 2002 ; Quah, 1994 ; Im, Pesaran et Shin, 1997, 2003, IPS) mais le plus populaire d'entre eux est celui proposé par IPS. Ce dernier repose sur la régression suivante :

avec y_it^*=y_it- overline y_i.

L'hypothèse nulle du test est H₀ : rho_i=0 pour tout i contre H₁ : rho_i prec 0 pour au moins un i. Au lieu de supposer que le paramètre rho _i est identique pour tous les pays (Levin et Lin, 1993), la méthodologie IPS utilise des tests de racine unitaire distincts pour chacun des n pays. La stationnarité peut être testée au moyen de deux statistiques : la statistique de Maximum de Vraisemblance, notée Lbar, et la statistique de Student, notée tb. Ces deux statistiques sont construites à partir des statistiques individuelles usuelles du test de Dickey-Fuller augmenté (ADF). Dans ce travail, nous utiliserons la statistique tb plutôt que celle du Lbar car les simulations de Monte-Carlo réalisées par IPS ont montré que c'était la plus puissante des deux, même pour des valeurs de N (nombre de pays) inférieures à 5. Cette statistique s'écrit comme suit :

où t_NT={1 over N}sumlimits_i=1^N ,t_iT est une moyenne des t stats individuels obtenus lors de la mise en œuvre d'un test ADF usuel sur séries temporelles, et où E(t_N,T) et V(t_N,T) désignent respectivement la moyenne et la variance des t_iT sous l'hypothèse nulle d'intégration d'ordre 1 des séries, avec Nto infty.

En supposant l'absence de dépendance contemporaine entre les individus (pays) et pour Ttoinfty, Im, Pesaran et Shin (1997) montrent que sous l'hypothèse nulle de non stationnarité, la statistique t_b a une distribution normale. Dans la partie appliquée le choix du nombre de retards dans les régressions ADF individuelles se fait sur la base de significativité du dernier retard en partant d'un nombre maximal égal à 3. Remarquons que nos résultats s'avèrent en réalité robustes au nombre de retards choisis.

Test de cointégration sur données de panel % Dans ce travail, le test de cointégration utilisé est celui récemment proposé par Pedroni (1997, 1999, 2000, 2001, 2004). Comme le test d'intégration de IPS (1997, 2003), ce test tient compte également de l'hétérogénéité des individus à travers des paramètres spécifiques pour chaque pays de l'échantillon.

Pedroni propose 7 statistiques pour tester la cointégration sur données de panel, quatre pour le modèle “Within” et trois pour le modèle “Between”. Ces statistiques sont construites à partir d'un modèle présupposant que les relations de cointégration sont hétérogènes entre les pays et sont définies comme suit :

pour le modèle Within :

pour le modèle Between :

avec,

et où les résidus μ_i,t, μ_i,t^* et hatη_it proviennent des régressions ci-dessus :

Il est à noter que L_i représente la i^me composante de la décomposition Cholesky de la matrice de Variance-Covariance des résidus, que hatλ et σ_NT² sont deux paramètres utilisés pour corriger des problèmes d'autocorrélation dans le modèle, et que s_i² et σ_i² désignent respectivement les variances individuelles contemporaines et de long terme.

Pour le modèle “Within”, 3 statistiques parmi 4 sont identiques aux “rho-stat”, “t-stat” et “variance-stat” étudiés par Phillips et Ouliaris (1990) pour les tests de racine unitaire sur des données individuelles. La quatrième statistique correspond au test ADF standard (Dickey et Fuller, 1979). De même pour le modèle Between, les deux premières statistiques sont similaires aux “rho-stat” et “t-stat” définies par Phillips et Ouliaris (1988) alors que la troisième statistique est celle du test ADF standard.

Le modèle de base s'écrit comme suit :

Les variables y et x sont supposées intégrées d'ordre un pour chaque membre de l'échantillon et η_t représente un effet temporel commun à l'ensemble de l'échantillon.

Si on note par γ_i le coefficient autorégressif relatif aux résidus de la i^me régression, alors pour la première catégorie de tests (le modèle Within), l'hypothèse nulle et son alternative se présentent comme suit :

Pour la deuxième catégorie (le modèle Between), on a la spécification suivante :

Il est évident que pour la deuxième catégorie, l'hypothèse alternative est plus générale, puisqu'elle suppose que la dynamique transitoire est hétérogène entre les individus.

Pedroni montre que la distribution asymptotique de ces 7 statistiques de tests peut être exprimée comme suit :

où chi_N,T désigne la statistique considérée parmi les sept proposées, les paramètres N et T représentant respectivement le nombre de pays considérés et le nombre d'observations disponibles pour chacun d'entre eux, μ et ν étant des termes d'ajustement décrits dans Pedroni (1999, 2000, 2004).

En termes de puissance, Pedroni (1997, 2004) montre que pour des valeurs de T supérieures à 100, ces 7 statistiques se comportent relativement bien et ne souffrent pas de distorsion de seuil. Cependant, pour des échantillons de plus petites tailles (T inférieur à 20) la statistique Z_t^B est la plus puissante, suivie des statistiques Zrho^w et Z_t^w. C'est donc la statistique Z_t^B qui sera utilisée dans ce travail pour déterminer l'existence ou non d'une relation de cointégration entre le taux de change réel et ses fondamentaux.

Il est important de noter que l'hypothèse nulle testée est l'absence de relation de cointégration entre les variables. Par conséquent, au seuil considéré, comme il s'agit d'un test unilatéral, une statistique calculée plus petite que la valeur critique tabulée (-1.65 au seuil de 5 %) conduira au rejet de l'hypothèse nulle d'absence de cointégration.

1) Afrique

2) Amérique Latine

3) Asie