À la suite des travaux de Bruneau et De Bandt ( 1999) menés sur la France pour la période 1972 :1-1995 :2, cet article propose donc une étude simultanée des chocs monétaires et budgétaires à l’aide d’une modélisation VAR structurel simple regroupant l’activité, les prix, un taux d’intérêt réel à court terme et un ratio de solde budgétaire sur PIB moyens. Si ce choix conduit à limiter, pour chaque aspect de la politique économique, le nombre de variables étudiées, il permet toutefois de prendre en compte leurs interactions par le jeu des corrélations, mises en évidence récemment sur données de panel par Debrun et Wyplosz (1999) pour les pays de la zone euro, sans nécessiter un ensemble important d’hypothèses sur les relations entre grandeurs. Cet enrichissement, qui conduit à mieux apprécier le policy-mix global de la zone, pourrait éclairer la coordination des politiques budgétaires et monétaire en phase III de l'Union économique et monétaire (UEM).

Depuis le 4 janvier 1999, toute décision de politique monétaire doit être prise par le Conseil des Gouverneurs en fonction de l'état global de la zone euro et non selon des caractéristiques nationales ou régionales. La méthodologie VAR structurel, appliquée à l’échelle de la zone euro, apparaît ainsi particulièrement adaptée. Comme l'ont souligné Dornbusch et alii (1998), ce processus de décision cond uit naturellemen t à privilég ier les raisonnements en moyenne sur la zone, même si des différences nationales subsistent encore, en termes de délais et d'amplitude des fonctions de réponses à des chocs budgétaires et monétaires. De nombreux travaux, notamment ceux menés sous l'égide de la Banque des Règlements Internationaux (BRI), ont toutefois montré que les différences entre mécanismes de transmission de la politique monétaire au sein de la zone euro ne sont pas toujours fortement significatives et pourraient s'estomper. Ce constat laisse espérer que les études menées sur des données antérieures au 1^er janvier 1999 ne seront pas totalement invalidées par l'évolution à moyen terme de l'UEM. Le comportement général de la zone euro au début de la phase III de l'UEM peut donc être approché par l'étude du comportement moyen de la zone au temps du Système monétaire européen [1] (SME).

Cette étude propose donc la construction et les tests de séries agrégées pour la zone euro, nécessaires à l'élaboration d'un modèle VAR structurel adapté (première partie), afin de mettre en évidence l'amplitude et les délais de transmission des réponses de l'activité à des chocs budgétaires et monétaires (deuxième partie). Il ressort de cette étude, d’une part que les délais de transmission des impulsions monétaires et budgétaires sur le PIB sont proches de 5 trimestres, d’autre part, qu’une baisse de 100 points de base du choc de taux d’intérêt réel à trois mois a un effet comparable à l’augmentation de 0,6 point de PIB du choc de déficit public de la zone. La définition de ces chocs et l’évaluation de leurs effets permet alors le calcul du déficit budgétaire structurel de la zone et guide la mise au point d’indicateurs du policy-mix (troisième partie). Il apparaît ainsi que le déficit structurel de la zone a été nettement réduit depuis 1995 et que les impulsions monétaires et budgétaires passées ont aujourd’hui un impact relativement expansionniste sur la croissance.

L'activité économique est mesurée grâce à un indice de PIB en volume. Il est construit à partir des glissements annuels du PIB en volume pour chaque pays. Ce choix permet d'éviter l'écueil de la saisonnalité de certaines séries de PIB et conduit à une lecture aisée des résultats obtenus, car l'impact des chocs monétaires et budgétaires peut être immédiatement rapproché des taux de croissance économique communément utilisés.

L'évolution des prix est appréhendée à travers le glissement annuel de l'indice des prix à la consommation harmonisé. Cet indicateur est celui retenu par le Système européen de banques centrales (SEBC) dans la définition de son objectif final de stabilité des prix.

Le principal instrument de politique monétaire du SEBC étant le taux d'intérêt à court terme, la politique monétaire commune est caractérisée par le taux d'intérêt à trois mois, fortement influencé par le niveau des taux directeurs fixé par la BCE. Les travaux de Peersman et Smets (1998) montrent en effet que les réponses des économies allemande, française, hollandaise et autrichienne à un choc monétaire commun sont très proches, l'économie italienne apparaissant plus sensible au taux d'intérêt. La spécificité italienne pourrait s'estomper avec le rapprochement des comportements économiques des différents agents de la zone. Le taux réel, pris en compte dans le modèle, est obtenu par soustraction au taux nominal du glissement annuel des prix à la consommation.

La politique budgétaire est prise en compte à l’aide du ratio de solde public rapporté au PIB, calculé selon le système commun de comptabilité (SEC95). Ces données sont issues du modèle Nigem développé par le NIESR. Elles correspondent, pour les pays ne disposant pas de comptes trimestriels, aux données de l’OCDE (Perspectives économiques n°66) trimestrialisées. Le déficit public total n’est pas forcément le meilleur indicateur de la politique budgétaire [2]. Cependant, il permet d’une part d’appréhender les problèmes liés à la soutenabilité des finances publiques (Hénin, 1997 et Fève et Hénin, 2000) pris en compte par les critères de Maastricht. Il est d’autre part retenu comme variable de contrôle du pacte de stabilité et de croissance. Cet instrument est ainsi utilisé par Dalsgaard et De Serres (1999) qui cherchent à capter les effets sur les soldes budgétaires des chocs économiques survenus dans le passé en utilisant une approche VAR structurel.

La mise en place du SME s'impose naturellement comme date de départ de la période d'étude. Ce choix usuel est également fondé sur les travaux de Clarida et alii (1998) qui ont révélé un changement de régime majeur en 1979 dans la conduite des politiques monétaires de la zone. Le nombre de variables prises en compte nécessite une période d’observation relativement longue. L'étude sera donc menée sur la période 1979-1999 sur des données trimestrielles. Celle-ci couvre certainement des innovations financières, une modification des comportements de demande (plus grande élasticité aux variables de taux) et une crédibilité accrue des politiques monétaires. Ces modifications ont cependant été progressives et échelonnées selon les pays et leur mise en évidence économétrique n’est pas toujours robuste par manque de recul. Le choix de la période 1979-1999 suppose l’absence de rupture marquée des comportements économiques moyens à l’échelle de la zone euro et présente donc le risque de minimiser le poids de la politique monétaire dans les évolutions du PIB et des prix dans les années récentes.

Le PIB de la zone euro est le plus souvent calculé par simple sommation des séries Eurostat de PIB de chaque pays de la zone. Outre des risques de double compte de certains échanges extérieurs mal recensés, ce mode de construction pose deux problèmes :

Pour s'affranchir de cette double contrainte, il est possible de déterminer un indice trimestriel du PIB de la zone euro en trois étapes :

En renversant la proposition retenue comme hypothèse nulle H ( H « racine unitaire » lors d'un ₀₀ test ADF et H « stationnarité » lors d'un test de ₀ KPSS), le test KPSS permet de conclure dans le cas du non- rejet de H par l’ADF [4]. Ces deux premiers ₀ tests sont peu puissants à distance finie (petit échantillon) et peuvent donc être complétés par le test d’ERS présentant l’avantage d’opérer un traitement différent selon la présence d’une tendance déterministe ou non. Ce dernier test consiste alors à extraire la constante et/ou la tendance sur la base d’une quasi-différenciation de la série brute.

Les résultats pour chaque variable sont synthétisés en annexe 2. Les trois tests s’accordent pour conclure à la non-stationnarité du PIB (en logarithme), du taux d’inflation annuelle, du taux d’intérêt réel à court terme et du ratio de solde public sur PIB (tableau 1). L'étude des séries en différence première (tableau 2, annexe 2) permet de s’assurer du caractère stationnaire des séries différenciées. La croissance annuelle du PIB est alors stationnaire ainsi que les différences premières de l’inflation annuelle, du taux d’intérêt réel à court terme et du ratio de solde public sur PIB.

D’après les tests de racine unitaire, le PIB (en logarithme) présente une tendance déterministe. Sa présence éventuelle dans l’espace de cointégration doit donc être envisagée. Les différents résultats sont synthétisés dans les tableaux 3 et 3bis de l’annexe 2. La procédure de Johansen-Juselius conduit à retenir, selon le test de la trace, la présence d’au plus une relation de cointégration, dans le cas particulier de la spécification avec tendance. Le test du λmax, comme le test d’Engle et Granger (1987) concluent à l’absence de relation de cointégration.

Les différents tests effectués conduisent donc à retenir une spécification en différence première. Le modèle retenu sera par conséquent construit à partir de la croissance annuelle du PIB (dy) et des séries en différences premières d'inflation annuelle (d2 p), de taux d'intérêt de court terme (di) et de solde budgétaire (db).

Les modèles VAR permettent de s'affranchir de ces nombreuses hypothèses puisqu'ils ne contraignent pas a priori les relations entre variables. En effet, cette méthodologie permet de résumer les corrélations entre les variables sans préjuger de la forme des liens entre celles-ci. Traditionnellement, ce type de modélisation permet quatre applications différentes : une analyse en terme de causalité, des prévisions, des fonctions de réponse traduisant la propagation des chocs et des décompositions historiques des chocs (dissociation des parts respectives de chaque choc dans l’évolution de chaque série). Cette étude utilis e plus particulièrement ces deux dernières possibilités.

Chaque variable endogène du modèle (ici dy, d2 p, di, db) dépend de son propre passé et des valeurs retardées des trois autres variables. Les modèles VAR ne permettent pas de révéler le mécanisme causal sous-jacent puisque les formes réduites de deux modèles rendant compte de deux schémas causals inverses peuvent coïncider [5]. Cet argument constitue la principale critique à ce type de méthodologie (le côté « boîte noire » du VAR). Si les modèles VAR peuvent ainsi saisir toutes les interactions entre les variables étudiées, ils butent cependant sur la définition théorique des chocs appliqués à l'économie, puisqu'aucune théorie économique ne sous-tend leur calcul.

En réintroduisant de façon limitée les principaux enseignements de la pensée économique contemporaine, notamment la neutralité à long terme de la monnaie, les modèles VAR structurels permettent l'identification de chocs empiriques tout en laissant pleinement jouer les interactions entre variables endogènes. Cette méthodologie est aujourd'hui utilisée tant pour l'étude des chocs budgétaires, notamment par Blanchard et Perotti (1999) que monétaires, notamment par Bernanke et Blinder (1992), Barran et alii (1994), Gerlach et Smets (1995).

Ou encore sous forme matricielle

où A sont des matrices carrées de n lignes et ε_t le _i vecteur des résidus de l'estimation. Ce vecteur ε ε ε ε ε T =( , , , ) représente, à chaque t dy d p t di db t t t2 instant t, la valeur de X_t qui n'a pu être expliquée par le comportement passé de X. En ce sens, ε_t traduit des impulsions non prévues sur chacune des variables du modèle.

Il serait dès lors tentant de considérer que le résidu de la première équation du VAR correspond à un choc d'activité, le second à un choc de demande, le troisième à un choc monétaire et le dernier à un choc budgétaire et donc d'étudier, par exemple, la variation de l'activité due à une légère modification de ε ou ε. Cette définition simple des chocs n'est _ditdbt généralement pas possible dans la mesure où les résidus de l'estimation initiale du VAR sont fortemen t corrélés : une variation de ε _dit s'accompagne par exemple d'une variation simultanée de εdp_t qui empêche de considérer que la variation induite de l'activité correspond seulement à la réponse à un choc monétaire.

On suppose cependant qu'une combinaison linéaire des résidus précédents permet de définir de véritables chocs, c'est-à-dire des chocs non corrélés entre eux et pouvant être liés à l'activité, aux prix, au taux d'intérêt ou au solde budgétaire [6]. Soit donc la matrice P qui permet de passer de ces chocs structurels u_t au x résidus ε ε t t t Pu( )=. L'identification des chocs structurels se traduit par le calcul de cette matrice carrée de 4 lignes, soit 16 coefficients.

Nous avons utilisé pour identifier les chocs structurels la méthodologie de Gali (1992) qui permet de distinguer des contraintes de court et long terme [7]. Gali reprend l’hypothèse de Blanchard et Quah (1989) selon laquelle le seul choc a avoir un impact à long terme sur le niveau du PIB est considéré comme étant un choc d’offre (par exemple, un choc de progrès technique). Dans notre cas, cela équivaut à 3 contraintes de long terme, car ni le choc d’inflation, ni les chocs monétaires ou budgétaires ne peuvent avoir d’effet permanent sur le niveau du PIB (cf. encadré). Gali utilise de plus des restrictions dites de court terme qui traduisent l’absence d’effet instantané d’un choc structurel sur une variable. Ces restrictions de court terme conduisent à annuler certains coefficients de la matrice de passage P (cf. encadré). La théorie économique est cependant plus consensuelle sur les propriétés de long terme que sur celles de court terme (par exemple, si la neutralité à long terme de la monnaie est largement acceptée, les propriétés de court terme de la monnaie sont sujettes à controverse). Les contraintes de « court terme » peuvent se justifier par l’existence de coûts d’ajustement [8] ou de délais de transmission. En effet, l’impact de court terme n’est pas nul, seul l’impact instantané est nul. Ces restrictions, nécessaires à l’identification du modèle, ne peuvent être testées puisqu’elles sont imposées a priori. En cela, elles peuvent paraître arbitraires et discutables, mais la validation du modèle VAR structurel s’effectue aussi ex-post par l’analyse des fonctions de réponse.

La construction d'un intervalle de confiance pour les réponses aux chocs structurels indépendants repose ici sur la méthod e stochas tique dite du "bootstrapping", recommandée lorsque les innovations ne suivent a priori pas une loi normale. Cette technique permet d’obtenir les trajectoires simulées à partir de la fonction de répartition empirique estimée (pour plus de détails, se référer à Efron et Tibshirani (1993)). Chaque tirage aléatoire fournit un vecteur de résidus ε ayant des propriétés _t comparables aux résidus du VAR initial et permettant de construire une nouvelle série (appelée pseudo-échantillon) de croissance, d'inflation, de taux ou de budget légèrement différente de la série initiale. À partir de ce nouveau jeu de variables, une nouvelle matrice P est calculée et permet la simulation des fonctions de réponse aux chocs structurels identifiés. Chacune des 16 fonctions de réponse est ainsi simulée 200 fois [12] sur des jeux de données différentes. On peut alors construire, dans chaque cas, la moyenne des fonctions de réponse obtenues et un intervalle de confiance correspondant à 90% des simulations. Ces simulations ainsi que l’estimation du VAR structurel ont été réalisées sous RATS 4.20.

Les délais de transmission, définis comme le temps écoulé avant l'impact récessif maximal sur le PIB, sont semblables pour ces deux chocs et proches de 5 trimestres. Les délais mesurés à partir de chocs nominaux sont légèrement plus importants. Deux arguments militent pour des délais de réaction plus courts en présence de chocs réels : d’une part, l’économie est censée être plus sensible aux variables réelles qu’aux variables nominales en raison des rigidités ; d’autre part, un choc de taux d’intérêt nominal provoque souvent dans un modèle VAR une légère augmentation à court terme de l’inflation (« price puzzle ») qui réduit l’impact du choc sur le taux réel. Gerlach et Smets (1995) obtiennent ainsi en réponse à des chocs nominaux des délais de réaction de 4 à 6 trimestres à l’aide de mod èles VAR structu rels po ur la France, l’Allemagne et l’Italie.

Les amplitudes récessives maximales de ces chocs sont respectivement de–0,11 point de PIB pour une hausse de 44 points de base du choc de taux court réel et de–0,075 pour une hausse du choc de solde budgétaire de 0,18 point de pourcentage. Ces résultats sont proches de ceux constatés lors d’expériences récentes de redressement budgétaire et de ceux iss us de mod èles macroéconométriques [13].

Ces résultats conduisent à retenir en première approximation l'équivalence suivante :

une hausse de 100 points de base du choc de taux d'intérêt réel de court terme a un effet récessif à court terme sur le PIB comparable à une réduction de 0,6 point du choc de déficit budgétaire moyen de la zone euro exprimé en points de PIB.

Selon le modèle, une hausse du taux d’intérêt réel, comme une diminution du déficit budgétaire, a d’abord un impact récessifpendant 6 trimestres sur la croissance puis un impact expansionniste pendant deux ans, ce qui est conforme à l’hypothèse de la synthèse néo-classique selon laquelle la politique économique n’a pas d’impact à long terme sur le niveau du PIB (cf annexe 3). Le graphique 1 suivant présente l’impact sur le PIB en niveau des chocs monétaires et budgétaires. Le PIB retrouve son niveau initial au bout de 3 ans et l’impact du choc a totalement disparu après 6 ans.

Le modèle tient de plus compte de l’interaction des instruments monétaire et budgétaire : la hausse du taux d’intérêt s’accompagne d’une augmentation immédiate du déficit budgétaire, qui a un impact expansionniste décalé. De la même façon, une diminution du déficit budgétaire entraîne une baisse du taux d’intérêt qui soutient ensuite l’activité.

Cette étude s’intéresse principalement à deux méthodes de détermination du déficit structurel : soit, de façon usuelle, à partir de l’estimation d’un écart de production, soit grâce à l’exploitation du VAR structurel en suivant les travaux de Bac et alii (1997).

De façon usuelle, le déficit structurel est obtenu par différence entre le déficit total et le déficit conjoncturel qui est déterminé à partir de la sensibilité des comptes publics à la croissance, en étudiant l'élasticité de chaque recette et dépense à l'activité économique. En première approximation, celle-ci peut être globalement approchée par la part des prélèvements obligatoires dans le PIB (environ 40% pour la zone euro). Cette approximation conduit à estimer une sensibilité du déficit conjoncturel à l’écart de production de l’ordre de 0,4. Cette méthode souffre donc, comme l’ont montré Cette et Jaillet (1998), des incertitudes pesant sur le calcul de l'output gap et de la non-prise en compte de l'influence réciproque du déficit sur l'activité : un supplément de croissance se traduit par une réduction du déficit et davantage de déficit conduit à davantage de croissance via l’effet multiplicateur. Ainsi une impulsion budgétaire discrétionnaire, qui devrait être analysée comme une augmentation du déficit structurel, entraînerait une diminution de l’écart de production (en valeur absolue) par l’effet de relance, lequ el diminuerait le déficit conjoncturel. Par conséquent, dans ce type d’approche, une relance discrétionnaire risque d’être identifiée comme une diminution du déficit conjoncturel.

Grâce à l’approche VAR, le déficit structurel peut être calculé comme la résultante des chocs budgétaires discrétionnaires sur le déficit budgétaire (contribution historique du choc budgétaire au déficit public). Cette méthode permet de s'affranchir des contraintes précédentes, le modèle VAR structurel présenté dans la section précédente distinguant les chocs budgétaires des chocs monétaires, d’offre et de prix. Dès lors, la variation du déficit structurel s'écrit sous la forme :

où u représente le choc budgétaire, C la matrice _db caractéristique du VAR sous forme moyenne mobile et P la matrice de passage des résidus de l’estimation aux chocs structurels.

Le déficit structurel est calculé comme étant l’accumulation de la composante due aux chocs budgétaires dans l’évolution du ratio de déficit public sur PIB [14]. Le déficit structurel ainsi calculé ne correspond donc pas au concept de déficit structurel déduit de la méthode en deux étapes qui est seulement un déficit corrigé du cycle.

Résultats L'écart de production de la zone euro est ici déterminé à partir d'une production tendancielle de 4,8 % avant le premier choc pétrolier et égale à 2,3% par an depuis le quatrième trimestre de 1974. Le déficit corrigé du cycle calculé à partir de l’approche en deux étapes est disponible en annexe 4.

Le graphique 2 présente en données annuelles les résultats obtenus à partir du modèle VAR.

Cette estimation du déficit structurel peut être comparée au déficit structurel de l’OCDE, en fait un déficit corrigé du cycle (cf. annexe 4, graphique B). Le secrétariat de l’OCDE estime ainsi que le déficit structurel a diminué de 4,4% en 1995 à 1,1% en 1999 (Perspectives économiques de décembre 1999, annexes, tableau 31). Une réduction aussi rapide et importante du déficit structurel de la zone euro peut paraître surprenante compte tenu de l’inertie des dépenses budgétaires. Cette estimation repose sur l’hypothèse d’une quasi-stabilité de l’écart de production (de–1,0% en 1995 à –1,1% en 1999), d’où une faible diminution du déficit conjoncturel, ce qui conduit le secrétariat à analyser la forte baisse du déficit total comme une baisse du déficit structurel. Au contraire, le calcul du déficit structurel à partir des chocs budgétaires passés permet de prendre en compte les interactions entre la politique budgétaire, l’activité, les prix et la politique monétaire. Ainsi l’impact de la baisse depuis 1995 du taux d’intérêt réel sur le solde budgétaire (via la charge de la dette) n’est plus alors assimilé à une diminution du déficit structurel mais à une évolution conjoncturelle.

où α représente l'impact maximal d'une hausse de 100 points de base du taux d'intérêt (soit, d’après les fonctions de réponse, 0,3), βl'impact maximal d'une hausse de 1 point de pourcentage du déficit budgétaire (soit, de la même façon, 0,4), i un taux _réf. d’intérêt neutre et bud_réf. un déficit budgétaire neutre.

Ces deux valeurs de référence devraient idéalement correspondre à des conditions monétaires et budgétaires neutres. Celles-ci étant difficiles à définir, on retiendra en première approximation, comme dans le cas de l’ICM, les valeurs moyennes sur la période 1979-1999 du taux d’intérêt réel de court terme (4,5%) et du solde budgétaire (-4,3%). Le niveau de l’indicateur ainsi construit est donc sensible à ce choix et seules ses variations peuvent être analysées (Verdelhan, 1998).

De la fin de 1993 au début de 1998, les conditions économiques se sont nettement durcies, devenant, dès 1997, plus restrictives que leur moyenne de long période (cf graphiques C et D, annexe 4). Ce mouvement est essentiellement dû à la réduction du déficit budgétaire. Depuis le premier trimestre de 1998, les conditions économiques se sont légèrement assouplies, grâce à la baisse du taux d’intérêt réel dans un contexte de moindre réduction du déficit budgétaire.

Cet indicateur pose toutefois deux problèmes fondamentaux :

La variation de l’indicateur correspond donc à la somme des composantes dues aux chocs monétaires et aux chocs budgétaires dans l’évolution de la croissance. Cette variation ne traduit donc que l’impact des chocs discrétionnaires des politiques budgétaires et monétaires sur la croissance. Une valeur positive de l'indicateur signifie que l'en semble des chocs pas sés a u n effet expansionniste à court terme sur la croissance.

Les graphiques 3 et 4 présentent les variations de cet indicateur et ses composantes sur la période 1979-1999, c’est-à-dire l’impact des politiques budgétaires et monétaires sur l’activité. Le policy-mix semble avoir eu une évolution assez heurtée, presque pro-cyclique, sauf à la fin des années quatre-vingt. Ce caractère est partiellement dû aux hypothèses économiques définissant les chocs budgétaires et monétaires discrétionnaires [15]. En supposant que ceux-ci n'ont pas d'effet à long terme sur le niveau du PIB, on suppose que leurs effets expansionnistes et récessifs se compensent, d'où l'aspect ondulatoire de l'indicateur.

Quelques sous-périodes marquantes peuvent être identifiées :

À partir de cette décomposition de la croissance, il est possible de représenter l’impact cumulé des impulsions monétaires et budgétaires passées sur le PIB en niveau.

Il apparaît nettement que la réduction du déficit budgétaire amorcée en 1995, après avoir eu un impact restrictif maximal sur le PIB au début de 1998, pèse de moins en moins sur l’activité (et soutient donc la croissance). Par ailleurs, les effets expansionnistes des chocs monétaires de la période 1995-1996 se sont estompés et la récente baisse du taux d’intérêt réel n’a encore qu’un impact limité sur l’activité. Globalement, l’impact sur le PIB des politiques économiques de la seconde moitié des années 1990 semble aujourd’hui s’atténuer. Un éventuel resserrement des conditions monétaires, dans l’hypothèse d’une forte croissance et d’un moindre effort de réduction du déficit public en 2000, s’inscrirait alors dans un contexte de « quasi-neutralité » des politiques économiques sur l’activité, concomitante du retour du PIB vers son niveau potentiel.

L’étude simultanée des chocs budgétaire et monétaire à l’échelle de la zone euro permet d’obtenir trois résultats importants :

Ces résultats pourraient faciliter une meilleure coordination des instruments de politique économique. Celle-ci est particulièrement problématique en UEM où la BCE doit déterminer la politique monétaire de la zone euro face à 11 politiques budgétaires [16]. L’indicateur du policymix proposé dans cette étude fournit un premier aperçu des conditions économiques de la zone. Une analyse plus détaillée doit se fonder sur une batterie complète d’indicateurs et des enseignements tirés des modèles macro-économiques nationaux.

Tableau 1
tests sur les séries en niveau

Tableau 2
tests sur les séries différenciées

Tableau 3
tests de cointegration : cas où la tendance linéaire peut être présente dans les variables mais pas dans l’espace de cointégration

Tableau 3bis
tests de cointégration : cas où la tendance est présente dans l’espace de cointégration