Policy mix et stabilité du niveau général des prix en rdc

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Impact du Policy mix sur la stabilité du niveau général des prix en
République Démocratique du Congo (RDC)
Impact of the policy mix on the stability of the general price level in the
Democratic Republic of Congo (DRC)
KABAMBA M. Allegra1,2,*
et KONDOLO T. Kojack1,**
1
FASEG, Université de Kinshasa, BP : 832 Kinshasa XI (République Démocratique du Congo)
2
Enseignante-Chercheure, Département des Sciences Economiques, FASEG/Université de Kinshasa
RESUME
La présente étude évalue l’impact de la coordination des politiques monétaire et budgétaire sur la
stabilité du niveau général des prix dans le contexte de la République Démocratique du Congo de
1990 à 2019. Notre investigation empirique porte sur la RDC entre 1990 et 2019, et fait appel au modèle
VAR. Les résultats ont montré l’existence de cette coordination durant quelques années. Aussi,
cette coordination présente des effets positifs sur la stabilité du niveau général des prix. Ces
preuves suggèrent que la Banque Centrale du Congo (BCC) doit travailler d’arrache-pied avec le
gouvernement congolais pour assurer la stabilité du niveau général des prix.
Mots clés : Coordination du Policy mix, Politique budgétaire, Politique monétaire, modèle VAR,
RDC.
Code JEL : E31, E52, E62.
ABSTRACT
This study assesses the impact of monetary and fiscal policy coordination on the stability of the
general price level in the context of the Democratic Republic of Congo from 1990 to 2019. Our
empirical investigation focuses on the DRC between 1990 and 2019, and uses the VAR model.
The results show the existence of this coordination for a few years. In addition, this coordination
has positive effects on the stability of the general price level. This evidence suggests that the
Central Bank of Congo (BCC) must work hard with the Congolese government to ensure general
price level stability.
Keywords: Policy mix coordination, fiscal policy, monetary policy, VAR model, DRC.
JEL Classification: E5, E31, E62.
* allegra.kabamba@unikin.ac.cd
** kojackkondolo@gmail.com

2
Introduction
L’objectif primordial de tout Etat est l’amélioration du bien-être de la population.
Pour y arriver, il passe par l’élaboration d’une politique économique. Cette politique prend en
compte aussi bien les politiques structurelles et conjoncturelles.
Alors que les politiques structurelles se préoccupent à long terme de la soutenabilité
environnementale et sociale du développement économique du pays, de sa croissance potentielle
mais aussi des conditions de fonctionnement des marchés, les politiques conjoncturelles cherchent
à contrôler la demande globale en agissant à court terme sur une ou plusieurs de ses composantes.
Ces politiques conjoncturelles sont dites d’inspiration keynésiennes en raison notamment de leur
horizon temporel et, de manière liée, de la justification analytique de leur efficacité (Gualino,
2020). Parfois, la politique économique est souvent réduite à la combinaison de deux instruments
conjoncturels, à savoir : la politique monétaire et la politique budgétaire. Ces politiques, de nature
contra cycliques, visent à assurer la stabilité macroéconomique afin de parvenir à une croissance
économique soutenue et durable.
Depuis les travaux séminaux de Tinbergen (1952) et Mundell (1962), la littérature
économique a souligné le rôle crucial de la coordination des politiques monétaire et budgétaire
appelée « Policy-mix ». En effet, pour Mundell (1962), la question du Policy-mix se pose d’emblée
comme un problème de gestion de la demande dans le sens du dosage optimal des politiques
monétaire et budgétaire du point de vue des objectifs d’activité ou d’inflation. Pour Tinbergen
(1959), la politique économique doit avoir au moins autant d’instruments que des objectifs
indépendants pour limiter de contradiction.
C’est dans cette optique que constitue une problématique majeure de la
coordination des politiques économiques, celle de l’instabilité dynamique. Pour pallier à cette
difficulté, Mundell (1969) suggère que chaque instrument soit affecté à l’objectif qu’il influence
le plus relativement. Dans le même fil d’idées, Il sied de préciser que les approches théoriques
convergent actuellement vers un large consensus selon lequel, la politique monétaire a plus de
capacité à influer sur le niveau général des prix que tous les autres instruments de la politique
économique. Par-là, la politique monétaire poursuit comme objectif ultime, à court terme à moyen
et long terme le maintien de la stabilité du niveau général des prix (la maitrise de l’inflation faible).
Depuis la théorie classique, les économistes s’accordent toujours sur le fait que les
variations de la monnaie ont une influence sur le niveau général des prix. A cet effet, Friedman
(1970), suggère que c’est l’augmentation de la masse monétaire qui est la cause de la hausse des
prix. La nouvelle synthèse qui renforce les recommandations monétaristes en faveur d’une
politique monétaire visant la stabilité des prix, les recherches sur les déterminants de l’inflation
mettent l’accent sur le rôle de la politique monétaire et négligent généralement celui non moins
important de la politique budgétaire vers l’atteinte de cet objectif final.
Comparativement au courant monétariste, les travaux de Kenkouo et al, (2020)
démontrent qu’à travers la théorie budgétaire du niveau général des prix, une bonne politique
monétaire est une condition nécessaire mais pas suffisante pour contrôler l’inflation car, la
politique budgétaire peut agir sur le niveau général des prix. Cette théorie de Sargent et Wallace

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(1981) estime qu’il n’est pas possible que les politiques monétaire et budgétaire soient non
coordonnées, car la capacité de stabiliser l’inflation dépend de la façon dont ces politiques sont
conduites. En se basant sur l’hypothèse de monétisation du déficit budgétaire, ils mettent en
évidence les circonstances dans lesquelles, l’autorité monétaire peut perdre le contrôle de
l’inflation suite aux actions de l’autorité budgétaire. Ils soulèvent deux concepts : la politique
monétaire dominante et la politique budgétaire dominante.
Il ressort de la littérature qu’avec l’évolution, la politique monétaire ne vise plus
seulement son objectif final traditionnel (la stabilité du niveau général des prix), mais prend aussi
en compte les effets de la politique budgétaire sur le niveau général des prix dans un régime de la
dominance budgétaire via la monétisation des déficits budgétaires. Il est maintenant sans doute,
que la coordination de ces deux politiques (politique monétaire et politique budgétaire) est très
importante pour stabiliser le niveau général des prix. Cette coordination appelée Policy mix1 est
définie en union monétaire comme la coordination entre les politiques budgétaires nationales et la
politique monétaire commune (Wade, 2015).
Pour Desquibet et Vilieu (1998), le concept de policy-mix se définit de manière
générale comme l’ensemble des combinaisons possibles entre politique budgétaire et politique
monétaire. Mais l’usage de l’expression n’est pas très normalisé : le terme Policy-mix désigne-t-il
une simple stratégie croisée (au sens ou une politique est expansionniste et l’autre est restrictive)
ou bien l’ensemble des combinaisons possibles des deux (à savoir quatre cas : deux de convergence
et deux croisées) ? Face à cette complexité, l’étude sur la coordination des politiques budgétaire et
monétaire en République Démocratique du Congo (RDC) mérite une attention particulière.
En République Démocratique du Congo, la politique monétaire est menée par la
Banque Centrale du Congo (BCC), ayant pour objectif final la stabilité du niveau général des prix
et la politique budgétaire est mise en œuvre par le gouvernement afin d’assurer le bien-être de la
population, objectif primordial de tout gouvernement. Ces deux politiques visent à assurer la
stabilité macroéconomique afin de parvenir à une croissance économique soutenue et durable.
Cependant, leur interaction a toujours créé plusieurs chocs dans l’économie congolaise.
En effet, durant la décennie 1990 caractérisée par des taux de l’activité économique
négatifs, soit une moyenne de –5,47% entre 1990 et 1999, la RDC a connu des taux d’inflation les
plus élevés de son histoire, soit une moyenne de 2266,29% avec un pic de 9796,9% en 1994.
Couplé à un taux de croissance de la masse monétaire exorbitant soit de 1901,004% en moyenne
de 1990 à 1999, tous ces maux ont contribué à une forte dépréciation de sa monnaie. Au cours de
la même décennie, la RDC a réalisé de graves déficits budgétaires entièrement financés par la
banque centrale. Les déficits publics sont passés de de 1 197,7 millions en monnaie nationale en
1990 à 2633,7 millions en monnaie nationale en 1999, financés à 99,24% par la banque centrale
(Rapports annuels de la BCC 1992, 1995, 1999).
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Le terme Policy mix trouve son origine dans la littérature sur l’inspiration keynésienne de relance.

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Depuis 2002, avec la reprise de coopération avec les bailleurs de fonds et les
différents programmes mis en place par le Gouvernement, la situation s’est globalement améliorée.
Le pays a entamé une phase d’expansion relativement soutenue, avec un taux de croissance positif
de 3,5% en 2002 à 4,1% en 2018. Cette croissance de l’activité économique s’est aussi
accompagnée d’une stabilité du niveau général des prix comparativement à la décennie 90. En
effet, le taux d’inflation est passé de 15,8% en 2002 à 4,59% en 2019, une décélération du taux de
croissance de la masse monétaire de 15,15% en moyenne de 2002 à 2019. La bonne santé de
l’économie s’est aussi traduite par un excédent budgétaire observé entre 2002 et 2019, notamment
en 2002, 2009, 2010, 2012, et 2017 respectivement de 22,78 ; 44,16 ; 146,64 ; 438,49 ; 39,46 en
milliards de CDF (Rapports annuels de la BCC, 2006- 2019).
Si la combinaison des politiques monétaire et budgétaire a eu des effets néfastes sur
la stabilité des prix durant la décennie 90, cette même politique a relativement permis de stabiliser
le niveau général des prix durant la décennie 2000 en RDC. C’est ainsi que cette étude analyse
l’efficacité du Policy mix afin de mieux comprendre son incidence sur la stabilité du niveau général
des prix en RDC durant la période d’analyse.
De ce qui précède, l’article se structure de la manière suivante : la première section
fournit une revue de littérature sur les interrelations entre policy mix et stabilité des prix ; la
deuxième section décrit la méthodologie, la troisième section analyse les données et présente les
résultats ; tandis que les résultats empiriques suivis d’une interprétation économique sont discutés
dans la quatrième section. Une dernière section subsidiaire propose quelques suggestions à la
lumière des résultats obtenus.
Section 1 : Revue de la littérature
La présente section est subdivisée en deux points : les fondements théoriques et les
constatations empiriques.
1.1 Fondements théoriques
Ce point analyse comment dans la littérature, la question du Policy mix a été
abordée. Avant tout, il est question d’aborder premièrement la Théorie Quantitative de la Monnaie
(TQM) et deuxièmement le débat théorique sur le Policy mix.
La TQM est une la théorie qui met en relief la relation de cause à effet entre la
croissance de l'offre de monnaie et la hausse du niveau général des prix. Cette théorie a été
développée par plusieurs écoles de la pensée économique notamment : les classiques, les
keynésiens, les néoclassiques et les néokeynésiens. Si les classiques estiment qu’il y a la
dichotomie entre le secteur réel et le secteur monétaire, les autres courants de pensée estiment que
la masse monétaire peut affecter le secteur réel à travers certaines dont les rigidités nominales pour
les Keynésiens, les effets de surprise et la parabole des îles pour les néoclassiques et, les
anticipations de premier tour pour les monétaristes et, les anticipations rationnelles pour la
nouvelle économique classique.

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En dehors de ces conditions, la masse monétaire influence directement le niveau
général des prix, Friedman (1970) admet que l’inflation est toujours et partout un phénomène
monétaire en ce sens qu’elle est et ne peut générer qu’une augmentation de la quantité de la
monnaie plus rapide que celle de la production. Donc cette théorie postule un lien direct entre la
masse monétaire et le niveau général des prix. Parmi les contreparties de la masse monétaire, il
existe le crédit net à l’état, or, dans les Pays en Développement (PED), cette contrepartie est la
plus importante. Cela revient à dire que la politique budgétaire exerce une influence sur le niveau
de la masse la masse monétaire, et constitue un des éléments clés de la TQM.
Dans la littérature, la théorie sur le policy-mix ne fait pas l’unanimité. En effet, le
débat théorique porte essentiellement sur les questionnements suivants : les politiques monétaire
et budgétaire doivent-elles être toutes expansionnistes ou restrictives ? Ou l’une restrictive et
l’autre expansionniste ? L’articulation des deux politiques devrait-elle être dynamique ou statique?
A ces interrogations non totalement élucidées, les expériences de policy-mix menées montrent que
la mise en œuvre d’un policy-mix dépend d’un pays à un autre, d’un environnement à un autre.
Toutefois, comme le montre Combey (2014), la différence est souvent liée à la nature de la
configuration (restrictive, expansive ou mix), au cadre institutionnel de gestion et surtout aux
instruments utilisés ainsi qu’aux mécanismes de coordination des autorités monétaire et
budgétaire.
Dans la littérature traditionnelle, la question du Policy-mix se pose comme un
problème de la gestion de la demande globale à travers des politiques de stabilisation (Mundell,
1962). Ainsi, il s’agit de mettre en évidence le dosage optimal des politiques monétaire et
budgétaire qu’il faut pour stimuler non seulement l'activité économique, mais aussi contrôler
l’inflation. Le modèle keynésien postule qu’étant donné que ces deux instruments de politique
macroéconomique transitent par le même canal (demande globale), aucune affectation optimale
des instruments aux objectifs ne peut être isolée. Il serait donc indifférent d'affecter la politique
monétaire ou la politique budgétaire aux prix ou à l'activité. C’est ce que la littérature désigne par
l'entonnoir keynésien ou le « principe de l'entonnoir commun » de Tobin.
Cette question soulève deux types d'enjeux ; celui du type d'objectifs et
d'instruments devant être utilisés et celui du bon usage des instruments. Ceci a conduit à
l’émergence du théorème d’affectation de Tinbergen (1952) et celui du principe des avantages
comparatifs aux politiques économiques de Mundell (1962). Toutefois, une extension de ce
modèle dans le cadre d’une économie ouverte ; et ce, en présence d’un régime de change (fixe ou
flexible) et d’un degré de mobilité des capitaux ; a donné naissance au modèle IS-LM-BP
(Mundell-Flemming). Dans ce nouveau cadre d’analyse, Mundell (1968) préconise l'affectation de
la politique monétaire à l'équilibre externe et celle de la politique budgétaire à l'équilibre interne.
Une telle règle génère quatre types de déséquilibres dont seules les situations d’excès de demande
intérieure et d’excédent extérieur, puis d’excès d'offre intérieure et de déficit extérieur exigent
l'emploi du policy-mix accommodant. Celui-ci étant indifférent dans le cas d’excès de demande
intérieure et déficit extérieur, puis d’excès d'offre intérieure et excédent extérieur. Cependant, en
présence de la trappe à liquidité, Keynes (1936) subordonne la politique monétaire à la politique
budgétaire. Ainsi, une telle politique d’accompagnement permet d’éviter l’effet d’éviction par le
taux d’intérêt tout en conservant l’effet stimulant sur l’activité.

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Bien que constituant la référence de la doctrine du Policy-mix, le modèle de
Mundell-Fleming ne semble plus en accord avec plusieurs caractéristiques des économies
contemporaines au regard de ses hypothèses parfois circonscrites. En effet, face à la stagflation
des années 70, le Policy-mix keynésien a été remis en cause par non seulement les monétaristes,
mais aussi par la Nouvelle Economie Classique (Néoclassique). Toutefois, l’essentiel de leurs
recommandations a été affaibli par des évidences empiriques (Blinder, 1982) ; donnant plus
d’échos à l’adoption du Policy-mix car les autorités ont des doutes sur la capacité de l'économie à
s'auto-stabiliser comme le montrent ses détracteurs.
Ainsi, à la suite du modèle d'incohérence temporelle des politiques optimales de
Kydland et Prescott (1977), l’enjeu du Policy-mix se déplace du problème de l'affectation vers
celui de la coordination stratégique entre les autorités des politiques économiques. Ainsi, les
différentes reformulations théoriques des différentes combinaisons du Policy mix peuvent se
présenter comme suit :
Tableau 1 : Régimes de Policy mix et leurs cadres théoriques de référence
Nature des politiques Politique budgétaire expansive Politique budgétaire restrictive
Politique monétaire expansive Policy mix optimal keynésien Policy mix optimal des monétaristes
Politique monétaire restrictive Policy mix optimal Néoclassique Pas de references theories
Source: Auteurs, sur base des théories.
Il ressort de ce tableau que les keynésiens soutiennent un policy mix convergent
c’est-à-dire un soutien monétaire accompagné d’un soutien budgétaire, alors que les néo classiques
et monétaristes soutiennent un Policy mix croisé c’est-à-dire une politique monétaire expansive
accompagnée d’une politique budgétaire restrictive.
1.2 Constatations empiriques
Nubukpo (2012) dans son article qui porte sur le Policy mix de la zone de l’Union
Economique et Monétaire Ouest Africaine(UEMOA) de 1962 à 2000, a effectué un bilan de
l'articulation entre la politique monétaire commune, dont la mise en œuvre est du ressort de la
Banque Centrale des États de l'Afrique de l'Ouest (BCEAO) en charge de la gestion du franc CFA,
et les politiques budgétaires nationales, dont la coordination est confiée à l’UEMOA. Au terme
de ses résultats, il a trouvé que l'objectif de croissance économique a été sacrifié sur l'autel de la
lutte contre l'inflation. À cet égard, il serait utile d'améliorer le Policy Mix de l'UEMOA, dans le
sens d'un régime de change CFA/euro plus flexible et d'un gouvernement économique fondé sur
un fédéralisme budgétaire à promouvoir. Il propose que le Policy Mix de la zone UEMOA devrait
faire l'objet d'une concertation et d'une coordination plus étroite avec des aspects institutionnels
(rôles respectifs des institutions spécialisées) et des options claires dans l'orientation des politiques.
Combey (2014) a mené une étude sur l’impact du Policy mix sur la stabilité
intérieure et la croissance économique dans la zone de l’UEMOA de 1995 à 2010. Il construit un
indice du Policy mix qui permet de regrouper en un seul indicateur, les interactions des décisions
des autorités monétaires sur les conditions monétaires, financières et économiques de la zone. Il a
utilisé comme méthode, les techniques d’estimation des modèles de panel spatiaux-dynamiques
qui offrent des opportunités de tenir compte des effets de voisinage et d’hétérogénéité inobservés

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des pays membres de la zone pour analyser les effets du Policy mix sur l’inflation, l’output gap, et
la croissance économique. Les résultats fournissent une preuve empirique que l’articulation de la
politique monétaire et budgétaire, dans l’état actuel, ne concourt qu’à la stabilité des prix sans pour
autant produire des effets de stabilité intérieure pour soutenir la croissance économique de long
terme de la zone.
Poloz (2016) examine l’importance du dosage des politiques monétaire et
budgétaire pour la stabilité financière de 1970 à 2015, au moyen de simulations contrefactuelles
de trois grands épisodes historiques, réalisées à l’aide du principal modèle macroéconomique de
la Banque, TOTEM ( Terms-of-Trade Economic Model) dont L’objectif n’est pas d’élaborer des
critères d’optimisation du dosage des politiques, car les simulations montrent clairement que le
dosage approprié dépend fortement de la conjoncture. Ce constat fait ressortir la nécessité d’un
cadre cohérent pour évaluer les conséquences financières et macroéconomiques relatives de
l’accumulation de la dette publique et de la dette privée. Il aboutit aux résultats de l’analyse que
la coordination ex ante des politiques monétaire et budgétaire comporte des avantages potentiels,
et que le cadre de politiques du Canada – en vertu duquel les autorités monétaire et budgétaire
conviennent conjointement d’une cible d’inflation tout en consacrant l’indépendance
opérationnelle de la banque centrale représente un dispositif de coordination élégant.
Le présent travail s’aligne sur l’’étude de Combey (2014), qui a mené une étude sur
l’impact du Policy mix sur la stabilité intérieure et la croissance économique dans la zone de
l’UEMOA, sous la période de 1995 à 2010. Comparativement à son étude, notre travail s’appuie
sur l’existence du Policy mix et son impact sur la stabilité de niveau général des prix sur l’espace
de la république Démocratique du Congo de 1990 à 2019.
Section 2 : Impact de la coordination du policy mix sur la stabilité du niveau général des
prix en RDC de 1990 à 2019 : une analyse empirique
La présente section analyse l’incidence de la coordination du Policy mix sur la
stabilité du niveau général des prix en RDC.
2.1 Méthodologie
Notre méthodologie se fait en deux temps. D’un côté, nous nous focalisons sur la
coordination du Policy mix (Modèle 1) et de l’autre côté, nous évaluons l’impact du Policy mix
sur la stabilité du niveau général des prix (Modèle 2).
2.1.1 Méthodologie du Modèle 1 : coordination du Policy mix
Pour vérifier la coordination du policy mix, nous avons privilégié la méthode
statistique descriptive, dans laquelle, nous avons utilisé premièrement l’analyse de corrélation
simple qui vise à mesurer le degré de liaison ou l’intensité de relation existant entre deux
phénomènes représentés par deux variables durant l’ensemble de la période d’une part, et d’autre
part, l’analyse de l’observation statistique, qui vise à détecter l’existence de la coordination durant
la période sous étude.

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2.1.2 Méthodologie du Modèle 2 : impact du Policy mix sur la stabilité du niveau général de
prix
Pour évaluer l’incidence du policy mix sur la stabilité du niveau général des prix,
nous avons recouru à la modélisation Vectorielle Autorégressive (VAR). Cette dernière permet de
déterminer le sens de causalité entre les variables sous étude et de saisir les impacts des unes sur
les autres, à travers les fonctions de réponse impulsionnelle, et notamment à travers de l’évaluation
de la contribution de la variance des erreurs à la variance globale par une décomposition de la
variance des erreurs de prévisions.
2.2 Présentation des variables
Pour le modèle 1, nous avons retenu deux variables à savoir, le taux d’intérêt réel pour la politique
monétaire et, le Crédit Net à l’Etat pour la politique budgétaire.
- Le taux d’intérêt réel : Le taux d’intérêt réel est instrument de la politique monétaire
qui permet de réguler la quantité réelle de monnaie en circulation. Son évolution dans le
sens de l’augmentation traduit une politique monétaire restrictive, et son évolution dans le
sens de la baisse traduit une politique monétaire expansive ;
- Le Crédit Net à l’Etat (CNE) : le CNE est un compte de l’Etat auprès de la Banque Centrale,
il représente la différence entre les créances brutes de l’Etat et les dépôts de celui-ci. Il est
considéré comme instrument de la politique budgétaire. Il évolue soit dans le sens de
l’augmentation (positif), soit dans le sens de la diminution (négatif). Il est positif, lorsque
l’Etat utilise une politique budgétaire expansionniste qui consiste à augmenter les dépenses
publiques et négatif dans le cas de la politique budgétaire restrictive.
Dans le cadre de notre étude, nous avons utilisé les variables ci-après pour le modèle 2 :
- Le taux d’inflation : c’est la variation en pourcentage de l’indice des prix à la
consommation, il permet de quantifier la stabilité des prix.
- Le taux de croissance de la masse monétaire : c’est la variation en pourcentage de la masse
monétaire d’une période à une autre, car la masse monétaire est un outil de régulation de
l’économie par les banques centrales tout en conservant la maitrise de l’inflation, car la
variation de la masse monétaire conduit à l’augmentation de l’inflation, et sa diminution
conduit à la désinflation ;
- Le taux d’intérêt réel : Le taux d’intérêt réel est un instrument de la politique monétaire
qui permet de réguler la quantité réelle de monnaie en circulation, son augmentation traduit
la baisse de l’inflation, et sa diminution conduit à la désinflation ;
- Le taux de change : il désigne le rapport des monnaies les unes aux autres. Il permet de
déterminer la valeur d’une monnaie. L’appréciation de la monnaie conduit à la baisse de
l’inflation, et la dépréciation de la monnaie congolaise influe conduit à l’augmentation de
l’inflation;
- Les dépenses publiques : c’est l’un des instruments de l’autorité publique, son
augmentation conduit à l’inflation, et sa diminution conduit à l’inflation.

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2.3 Sources de données
Pour parachever nos analyses, nous avons utilisé les données de rapports annuels
de la Banque Centrale du Congo de 1990 à 2019.
2.4 Spécification du modèle
La forme structurelle du modèle VAR (2) retenue pour évaluer l’incidence du policy
mix sur la stabilité du niveau général des prix se présente comme suit :
LDPUBt = α0 + α1LDPUBt-1 + α2LDPUB + α3TIREELt-1 + α4TIREELt-2 + α5TINFLt-1+ α6TINFLt-2+ α7TCMMt-1 + α8TCMMt-2 + α9LTCHt-1+ α10LTCHt-2 + u1t (1)
TIREELt = β0 + β1LDPUBt-1 + β2LDPUB + β3TIREELt-1 + β4TIREELt-2 + β5TINFLt-1+ β6TINFLt-2+ β7TCMMt-1 + β8TCMMt-2 + β9LTCHt-1+ β10LTCHt-2 +u2t (2)
TINFLt = ϴ0 + ϴ1LDPUBt-1 + ϴ2LDPUB + ϴ3TIREELt-1 + ϴ4TIREELt-2 + ϴ5TINFLt-1+ ϴ6TINFLt-2+ ϴ7TCMMt-1 + ϴ8TCMMt-2 + ϴ9LTCHt-1+ ϴ10LTCHt-2 +u3t (3)
TCMMt = ɣ0 + ɣ1LDPUBt-1 + ɣ2LDPUB + ɣ3TIREELt-1 + ɣ4TIREELt-2 + ɣ5TINFLt-1+ ɣ6TINFLt-2+ ɣ7TCMMt-1 + ɣ8TCMMt-2 + ɣ9LTCHt-1+ ɣ10LTCHt-2 + u4t (4)
LTCHt = ʇ0 + ʇ1LDPUBt-1 + ʇ2LDPUB + ʇ3TIREELt-1 + ʇ4TIREELt-2 + ʇ5TINFLt-1+ ʇ6TINFLt-2+ ʇ7TCMMt-1 + ʇ8TCMMt-2 + ʇ9LTCHt-1+ ʇ10LTCHt-2 + u5t^ (5)
αi, βi, ϴi, ɣi, ʇi sont des paramètres à estimer et ut sont les termes d’erreur.
Avec :
 LDPUB : les dépenses publiques ;
 TIREEL : le taux d’intérêt réel ;
 TINFL : le taux d’inflation ;
 TCMM : le taux de croissance de la masse monétaire et ;
 LTCH : le taux de change.
Section 3 : Analyse de données et présentation de résultats
3.1. Analyse des données et présentation de résultats Modèle 1
3.1.1. Approche de la corrélation simple
La vérification de la coordination du Policy mix se traduit par une situation selon
laquelle la politique monétaire expansive s’accompagne d’une politique budgétaire restrictive et,
inversement.
Tableau 2 : Identification du Policy mix en RDC
Politique expansive Politique restrictive
∆ Taux d’intérêt réel - +
∆ Crédit net à l’Etat + -
Source : Auteurs.
Il ressort du tableau ci-dessus que la diminution (-) du taux d’intérêt réel traduit une
politique monétaire expansive, et son évolution dans le sens de l’augmentation (+) traduit une
politique monétaire restrictive. L’évolution dans le sens de l’augmentation (+) du crédit net à l’Etat

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traduit une politique budgétaire expansive, et son évolution dans la diminution (-) traduit une
politique budgétaire restrictive. Donc pour qu’il ait la coordination du Policy mix les deux
variables doivent évoluent dans le même, soit une évolution dans le sens de l’augmentation (+) ou
une évolution dans le sens de diminution (-).
Tableau 3: matrice de corrélations des variables
TIREEL CNE
TIREEL 1 0,07221056
CNE 0,07221056 1
Source : Auteurs, Eviews 7.
Ce tableau montre un coefficient de corrélation 0,07221056 > à 0 entre le taux
d’intérêt réel et le crédit net à l’Etat, ceci atteste une corrélation positive entre les deux variables.
En effet, cela démontre que les variables retenues évoluent dans le même sens. Ce qui revient à
dire que la politique monétaire restrictive (taux d’intérêt positif) est accompagné d’une politique
budgétaire expansionniste (CNE positif).
3.1.2. Approche des observations statistiques
Cette approche qui sert d’appui à la première approche permet d’identifier les
années de l’applicabilité de la coordination du Policy mix.
L’analyse de données présentées dans le tableau 4 révèle que sur 29 années d’observation, la
République Démocratique du Congo a appliqué le Policy mix 11/30 années notamment en 1992,
1998, 1999, 2005, 2006, 2010, 2011, 2012, 2015, 2017, 2018.
Tableau 4 : Identification du Policy mix en RDC
txir NPN CNE NPB VPM
1990 -188,2 - 0,000182 - -
1991 -3589,9 PME 0,077 PBE PPM
1992 -2934,6 PMR 2,28 PBE EPM
1993 -4556,7 PME 38,37 PBE PPM
1994 -9651,9 PME 1267,06 PBE PPM
1995 -245,3 PMR 1234,03 PBR PPM
1996 -455 PME 3619,71 PBE PPM
1997 -0,7 PMR 3036 PBR PPM
1998 -112,8 PME 561,09 PBR EPM
1999 -14,8 PMR 3189,56 PBE EPM
2000 -391,2 PME 13729 PBE PPM
2001 4,9 PMR 12496 PBR PPM
2002 8,2 PMR -10390 PBR PPM
2003 3,6 PME -1566 PBE PEM
2004 5 PMR -23013 PBR PPM
2005 7,25 PMR 20232 PBE EPM
2006 21,8 PMR 45535 PBE EPM
2007 12,6 PME 176212 PBE PPM

11
2008 12,4 PME 272219 PBE PPM
2009 16,6 PMR 200253 PBR PPM
2010 12,2 PME -335989 PBR EPM
2011 4,6 PME -77136 PBE PPM
2012 1,7 PME -377651 PBR EPM
2013 1,97 PMR -312898 PBE EPM
2014 0,93 PME -297956 PBE PPM
2015 1,15 PMR -103649 PBE EPM
2016 -16,6 PME 406967 PBE PPM
2017 -26,6 PME 360174 PBR EPM
2018 6,77 PMR 590913 PBE EPM
2019 4,41 PME 1151965 PBE PPM
Source : Rapports annuels BCC, 1990- 2019.
NPM : Nature de la politique monétaire
NPB : Nature de la politique budgétaire
PME : Politique monétaire expansive
PMR : Politique monétaire restrictive
PBE : Politique budgétaire expansive
PBR : Politique budgétaire restrictive
EPM : Existence du Policy mix
PPM : Pas de Policy mix
VPM : Vérification du Policy mix
3.2. Analyse des données et présentation de résultats Modèle 2
3.2.1. Analyse des données
Les paramètres du processus VAR ne peuvent être estimés que sur les séries
chronologiques stationnaires ; chacune des équations peut être estimée par MCO indépendamment
les unes des autres (soit par la méthode de maximum de vraisemblance).
3.2.1.1. Test de stationnarité
Le test de stationnarité permet de vérifier si les différents moments de chacune de
nos séries sont influencés par le temps. Nous recourons au test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF)
en vue de tester une éventuelle stationnarité. Si la statistique ADF est inférieure à la valeur critique
de Mackinnon (VCM) la série est dite stationnaire au cas contraire, elle est non stationnaire. Les
résultats présentés dans le tableau ci-dessous nous permettent de vérifier la stationnarité de chaque
série.

12
Tableau 5 : Synthèse sur la stationnarité
VARIABLES ADF VALEUR C
à 5%
PROB Décision
1 DEPENSES PUBLIQUES I(0) -7.769038* -3.603202 0.0000* stationnaire à niveau
2 TAUX D’INTERET REEL I(0) -22.62303* -3.612199 0.0000* stationnaire à niveau
3 TAUX D’INFLATION I(0) -12.10489* -3.612199 0.0000* stationnaire à niveau
4 TAUX DE CROISSANCE DE LA MASSE MONETAIRE I(0) -10.32302* -3.622033 0.0000* stationnaire à niveau
5 TAUX DE CHANGE I(0) -4.388880* -3.004861 0.0025* stationnaire à niveau
Les informations fournies dans le tableau ci-haut montrent que toutes les variables
sont intégrées d’ordre premier (I(0)) c’est-à-dire qu’elles sont stationnaires à niveau.
B. Détermination de décalage optimal
Avant de passer à l’étude profonde de la modélisation vectorielle autorégressive, la
théorie économétrique exige la connaissance du nombre de retards dans les équations du modèle.
Les critères d’Akaike et de Schwarz sont utilisés pour déterminer le nombre de retards p qui sera
utilisé dans le modèle. Le tableau ci-dessous montre la détermination de décalage optimal
Tableau 6 : Détermination de décalage optimal
Lag AIC SC HQ
0 49.81353 50.05143 49.88626
1 42.17336 43.60072 42.60972
2 34.48365* 37.10048* 35.28364*
Source : Nos analyses sur le logiciel Eviews 7
Les résultats du tableau ci-dessus nous montrent que le nombre de décalage est de
deux (2) par critère d’information d’Akaike ou de Schwarz, on retient donc un processus VAR(2).
3.2.2.2. Test de causalité Granger
Une variable cause une autre au sens de Granger, si et seulement si la connaissance
de son passé améliore la prévision de l’autre à tout horizon. Si la probabilité est inférieure à 5%,
on conclut que la première variable cause la deuxième au seuil de 5%.
Il ressort du tableau sur la causalité (voir Annexe) ce qui suit :
Au seuil de 1% :
- Le taux de croissance de la masse monétaire cause les dépenses publiques;
- Le taux d’intérêt réel cause le taux de change ;
- Le taux d’intérêt réel cause le taux de croissance de la masse monétaire.
Au seuil de 5% :

13
- Le taux de change cause le taux d’intérêt réel ;
- Il existe une causalité bidirectionnelle (effet feedback) entre le taux d’inflation et le taux
de change ;
- Le taux de croissance de la masse cause le taux de change ;
- Il existe une causalité bidirectionnelle (effet feedback) entre le taux d’intérêt réel et le taux de
change et, entre le taux de croissance de la masse et le taux de change
3.2.2. Estimation
3.2.2.1. Dynamique du modèle VAR
Le modèle VAR est souvent analysé au travers sa dynamique, via la simulation des
chocs aléatoires (réponses impulsionnelles) et la décomposition de la variance de l’erreur.
A. Stabilité du VAR et analyse de la dynamique
La stabilité du VAR est une condition sine qua none à l’étude des réponses
impulsionnelles. Au regard de nos résultats, il est trouvé que les racines caractéristiques du
polynôme des retards associés à notre VAR estimé sont à l’intérieur du cercle unité du plan
complexe. Quant à l’analyse dynamique du VAR, notons qu’elle se fait en deux temps : une
analyse en termes des réponses impulsionnelles et celle portant sur la décomposition de la variance.
1. Analyse des réponses impulsionnelles
Cette analyse permet de voir comment le taux d’inflation réagit (réponses) aux
chocs ou innovations (impulsions) sur les dépenses publiques, le taux d’intérêt réel, le taux de la
croissance de la masse monétaire et sur le taux de change.
Tableau 7 : Réponse de la variation de l’inflation suite à un choc de 1% sur chaque variable du
système
Response of TINFL:
Period LDPUB TIREEL TINFL TCMM LTCH
1 -373.4973 -231.4579 18.45772 0.000000 0.000000
2 -105.9236 -364.3981 -81.60982 115.7087 24.37100
3 34.56273 -35.85123 -83.93090 180.0976 136.1028
4 -63.46282 -76.26834 -382.5222 -61.66344 177.9470
5 -71.68258 8.520955 -59.68694 14.19079 9.347494
6 3.974686 18.51032 -14.04185 -31.11671 -9.214493
7 -35.20243 30.30138 22.31557 -10.94066 -30.83441
8 -76.30034 -11.61686 13.58501 2.956485 -26.45725
9 -53.78368 -36.96581 -8.740683 6.530353 -6.406550
10 -25.72965 -47.46074 -8.077002 20.12919 8.731103
La réponse de la variation du taux d’inflation suite à un choc de 1% sur chaque variable du
système se présente comme suit :
Un choc sur la politique budgétaire en termes d’accroissement des dépenses publiques se
traduit par une diminution de l’inflation de la 1ère à la 3ème période. De la 4éme,
à la 7éme
période, cela se

14
traduit par une augmentation de l’inflation. A partir de la 8éme
période jusqu’à la 10éme
période par la baisse
de l’inflation. Un choc de 1% sur la politique monétaire en termes de croissance de la masse monétaire se
traduit par un effet nul sur l’inflation à la 1ère
période, une augmentation sur les 2ème
, 3ème
, 5ème
, 8ème
et 10ème
périodes et une diminution pour les 4ème, 6ème
et 7ème
périodes. Un choc de 1% du taux de change en termes
d’accroissement sur l’inflation traduit un effet nul à la 1ère
période, une augmentation pour les 2ème
, 3ème
,
4ème
; 5ème
et 10ème
périodes et une diminution de la 6ème
à la 9ème
période. Le taux d’inflation est lié
positivement à son passé pour les 1ère,
7ème
et 8ème
périodes et, négativement lié à son passé sur le reste des
périodes.
2. Décomposition de la variance
La décomposition de la variance n’est qu’une analyse chiffrée (en %) des réponses
impulsionnelles. Il sera question de saisir le poids des chocs sur les innovations des variables le
taux de croissance de la masse monétaire, le taux d’intérêt réel, le taux de change et les dépenses
publiques dans la variabilité de l’erreur de prévision de l’inflation. Partant des résultats sur la
décomposition de la variance.
Tableau 8 : Résultats sur la décomposition de la variance
Pour la première année, la décomposition de la variance de l’erreur de prévision du
taux d’inflation est due à 0,18% par ses propres innovations, à 72,12% par les innovations de
dépenses publiques, à 27,7% par les innovations du taux d’intérêt réel. Pour la cinquième année,
la décomposition de la variance de l’erreur de prévision du taux d’inflation est due à 21,94% par
ses innovations, à 21,57% par les innovations de dépenses publiques, à 42,92% par les innovations
du taux d’intérêt réel, à 6,79% par les innovations du taux de croissance de la masse monétaire, et
à 6,82% par les innovations du taux de change pour la 5éme
période. Et pour la dixième année, la
décomposition de la variance de l’erreur de prévision du taux d’inflation est due à 21,52% par ses
innovations, à 22,4% par les innovations de dépenses publiques, à 42,5% par les innovations du
taux d’intérêt réel, à 6,7% par les innovations du taux de croissance de la masse monétaire, et à
6,88% par les innovations du taux de change pour la 10éme
période.
Section 4 : Résultats empiriques et discussions
L’approche de l’analyse de la corrélation simple, nous donne un coefficient de
0,07221056 supérieur à 0, ceci atteste une corrélation positive entre les deux variables. Le résultat
de cette approche montre qu’il y a une relation positive entre les deux variables retenues. C’est ce
qui nous a poussé à recourir à la deuxième approche de l’observation statistique, afin de détecter
les années de l’applicabilité de la coordination du Policy mix. En effet, cette approche démontre
que le Policy mix a été mis en œuvre durant 11/30 années de notre étude. Nos résultats s’alignent
Variance Decomposition of TINFL:
Period S.E. LDPUB TIREEL TINFL TCMM LTCH
1 439.7882 72.12533 27.69853 0.176144 0.000000 0.000000
5 863.9958 21.57844 42.97174 21.96028 6.674905 6.814631
10 875.5305 22.40052 42.50113 21.51870 6.701674 6.877976

15
sur les courants néoclassiques et monétaristes qui soutiennent un policy mix croisé et corroborent
aux travaux de Desquibet et Vilieu (1998).
Au regard des réponses impulsionnelles et de la décomposition de la variance du
modèle VAR (2), nous constatons que l’inflation réagit suite aux chocs de la politique monétaire
et de la politique budgétaire, c’est-à-dire, les chocs affectant les variables monétaires et budgétaires
ont des effets sur l’inflation à court, moyen et long terme. Mais à part les chocs des politiques
monétaire et budgétaire, nous constatons également que le choc externe via le taux de change
affecte également l’inflation en RDC.
Ainsi, l’analyse des réponses impulsives montre clairement les effets des politiques
monétaire et budgétaire sur l’inflation. Par ailleurs, il ressort de l’analyses de la décomposition de
variance des erreurs du taux d’inflation que, l’impact de la politique budgétaire est plus significatif
que la politique monétaire sur le niveau général des prix.
Ce qui nous permet d’affirmer que la coordination des politiques monétaire et
budgétaire à la 3éme
période permet à minimiser les effets inflationnistes. En effet, une politique
budgétaire expansive à ladite période a pour conséquence d’augmenter l’inflation, tandis qu’une
politique monétaire restrictive a pour conséquence de diminuer l’inflation, soit de 35,8%. Donc la
coordination croisée des politiques monétaire et budgétaire permet à la stabilité du niveau général
des prix (une inflation faible). Nos résultats admettent que la coordination du Policy mix a un
impact sur la stabilité du niveau général des prix. Cette présente étude corrobore aux travaux de
Combey (2014).
Section 5 : Recommandations
Au terme de notre étude, nous proposons un arsenal des suggestions à la BCC et
gouvernement congolais.
La BCC doit tout d’abord assurer la stabilité de niveau général des prix et cela par
le contrôle de la masse monétaire, via le taux d’intérêt directeur réel afin de bien capter la quantité
de la masse monétaire réel en circulation, elle doit ensuite assurer la stabilité du niveau général
des prix par le contrôle du taux de change, car le choc négatif de cette variable à des incidences
directes sur l’inflation et enfin, la BCC doit travailler d’arrache-pied ensemble avec le
gouvernement pour assurer la stabilité du niveau général des prix.
Le gouvernement congolais doit en premier lieu consolider l’indépendance de la
BCC tout en respectant la loi n°18/027 du 13 décembre 2018 portant sur organisation et
fonctionnement de la BCC ensuite, il doit éviter les écarts entre les recettes et dépenses qui
engendrent les déficits publics, car ces déficits influent sur le niveau général des prix et en dernier
lieu, il doit assurer un équilibre entre l’offre de biens et services, car le déséquilibre de ce marché
constitue aussi l’une des causes de perturbation des prix en RDC.
Conclusion
Ce présent article a porté sur l’impact du Policy mix sur la stabilité du niveau
général des prix en République Démocratique du Congo de 1990 à 2019, nous sommes partis des

16
observations selon lesquelles la combinaison des politiques monétaire et budgétaire a eu des effets
néfastes sur la stabilité des prix durant la décennie 90, alors que cette même combinaison a permis
de stabiliser relativement le niveau général des prix durant la décennie 2000.
C’est dans ce contexte que nous avons recouru à la modélisation VAR pour prendre
en compte les effets simultanés de la politique budgétaire et monétaire sur le niveau général des
prix. Cette méthodologie couplée à la corrélation simple et à l’approche statistique des
observations nous a permis tout d’abord d’identifier l’existence ou non du policy mix en RDC,
ensuite d’apprécier le degré (faible ou fort) de la coordination du policy mix avant de voir
l’incidence de ce policy mix sur le niveau général des prix.
Ces résultats qui corroborent à la conception monétariste et la nouvelle école
classique montrent qu’un policy mix croisé dans le contexte de la RDC faciliterait la mise en œuvre
d’une bonne politique économique.
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17
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Sargent, T.J et Wallace. N., Some unpleasant monetarist arithmetic, quarterly review, federal
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3, janvier,1981, p.19
ANNEXES
Détermination du décalage optimal
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: LDPUB TIREEL TINFL TCMM LTCH
Exogenous variables: C
Date: 08/06/21 Time: 18:21
Sample: 1990 2019
Included observations: 28
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -692.3895 NA 2.96e+15 49.81353 50.05143 49.88626
1 -560.4271 207.3695 1.47e+12 42.17336 43.60072 42.60972
2 -427.7711 161.0823* 8.14e+08* 34.48365* 37.10048* 35.28364*
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Test de causalité de Granger
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 08/06/21 Time: 18:21
Sample: 1990 2019
Lags: 2
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.
TIREEL does not Granger Cause LDPUB 28 17.6397 2.E-05
LDPUB does not Granger Cause TIREEL 18.9470 1.E-05
TINFL does not Granger Cause LDPUB 28 16.7940 3.E-05
LDPUB does not Granger Cause TINFL 17.4603 2.E-05
TCMM does not Granger Cause LDPUB 28 9.83167 0.0008
LDPUB does not Granger Cause TCMM 19.0919 1.E-05
LTCH does not Granger Cause LDPUB 28 1.06595 0.3608
LDPUB does not Granger Cause LTCH 0.43690 0.6513
TINFL does not Granger Cause TIREEL 28 0.14472 0.8660

18
TIREEL does not Granger Cause TINFL 0.17022 0.8445
TCMM does not Granger Cause TIREEL 28 24.5243 2.E-06
TIREEL does not Granger Cause TCMM 13.3284 0.0001
LTCH does not Granger Cause TIREEL 28 5.50005 0.0112
TIREEL does not Granger Cause LTCH 5.86560 0.0087
TCMM does not Granger Cause TINFL 28 33.3884 2.E-07
TINFL does not Granger Cause TCMM 15.7698 5.E-05
LTCH does not Granger Cause TINFL 28 4.97697 0.0160
TINFL does not Granger Cause LTCH 5.40968 0.0119
LTCH does not Granger Cause TCMM 28 7.01435 0.0042
TCMM does not Granger Cause LTCH 3.76092 0.0386
Analyse de la décomposition de la variance
Variance Decomposition of LDPUB:
1 0.476770 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2 0.774327 89.56507 9.353859 0.726396 0.276736 0.077942
3 0.987194 64.17877 30.00269 0.541790 4.856087 0.420657
4 1.176130 49.64203 36.59997 5.378672 4.737695 3.641635
5 1.325396 44.53216 36.57184 9.317123 4.492074 5.086801
6 1.418593 42.16206 36.76513 11.17110 4.264457 5.637252
7 1.474094 41.10342 36.96367 11.93098 4.156619 5.845307
8 1.519964 41.02231 36.83293 12.26450 4.059987 5.820272
9 1.563195 41.29561 36.60852 12.45373 3.946958 5.695177
10 1.600890 41.38159 36.66713 12.47210 3.899694 5.579489
Variance Decomposition of TIREEL:
1 462.4428 75.76605 24.23395 0.000000 0.000000 0.000000
2 614.9283 45.62315 48.96546 1.746032 3.504092 0.161272
3 750.2740 31.19998 55.00595 2.243498 8.064335 3.486235
4 865.4729 23.86699 41.95221 20.75008 6.583273 6.847454
5 870.7734 24.27568 41.47592 20.95928 6.517717 6.771405
6 871.7173 24.22855 41.44423 20.92107 6.628134 6.778011
7 873.8216 24.23758 41.37071 20.90464 6.611648 6.875422
8 877.5643 24.75395 41.03182 20.75114 6.556243 6.906850
9 879.9322 24.97547 40.97471 20.64841 6.525993 6.875417
10 881.7184 24.94313 41.07950 20.57139 6.549225 6.856752
Variance Decomposition of TINFL:
1 439.7882 72.12533 27.69853 0.176144 0.000000 0.000000
2 598.3829 42.09328 52.04648 1.955206 3.739156 0.165878
3 738.7768 27.83384 57.69417 2.573373 8.395821 3.502791
4 858.7353 21.14682 43.48998 21.74705 6.729626 6.886528

19
5 863.9958 21.57844 42.97174 21.96028 6.674905 6.814631
6 864.9263 21.53415 42.92514 21.93941 6.789980 6.811326
7 867.0774 21.59226 42.83454 21.89692 6.772251 6.904032
8 871.0185 22.16466 42.46558 21.72355 6.712258 6.933961
9 873.5516 22.41537 42.39872 21.60775 6.678974 6.899183
10 875.5305 22.40052 42.50113 21.51870 6.701674 6.877976
Variance Decomposition of TCMM:
1 358.2325 55.66038 40.53569 2.321059 1.482864 0.000000
2 489.8370 32.70869 55.59400 8.013494 2.686440 0.997372
3 591.1897 22.46635 59.34771 6.704668 7.909222 3.572046
4 681.4633 17.40609 45.52732 23.86790 6.497397 6.701299
5 685.3107 17.84558 45.03496 24.04078 6.444756 6.633923
6 685.9212 17.82160 44.98643 24.01577 6.536171 6.640026
7 687.6518 17.97956 44.84451 23.92988 6.522474 6.723569
8 690.9332 18.59578 44.46102 23.73084 6.466507 6.745846
9 693.1486 18.86367 44.39904 23.60086 6.432347 6.704081
10 694.9056 18.87474 44.48744 23.49966 6.453420 6.684744
Variance Decomposition of LTCH:
1 0.665307 87.57881 5.833143 1.859591 0.135588 4.592872
2 1.083110 82.62013 9.801453 4.518095 0.055946 3.004378
3 1.297777 73.00798 19.48472 3.949512 1.427709 2.130081
4 1.432507 64.61765 24.11025 7.083436 1.617435 2.571229
5 1.517725 60.71885 25.13132 9.318609 1.732209 3.099010
6 1.567381 58.93789 25.47903 10.49608 1.721101 3.365899
7 1.594914 58.21874 25.73732 10.87386 1.725235 3.444845
8 1.617615 57.88807 25.96422 10.95773 1.745439 3.444540
9 1.640646 57.62349 26.16631 11.02964 1.754529 3.426033
10 1.662129 57.26729 26.47082 11.05895 1.787585 3.415357
Cholesky Ordering: LDPUB TIREEL TINFL TCMM LTCH
Analyses impulsionnelles
Response of LDPUB:
1 0.476770 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2 0.556512 0.236821 0.065995 -0.040734 0.021618
3 0.297388 0.486115 -0.030409 -0.213696 -0.060268
4 0.247454 0.462481 0.262911 -0.134947 -0.215115
5 0.309186 0.369009 0.298780 -0.115652 -0.197445
6 0.257269 0.312116 0.247258 -0.083109 -0.155196

20
7 0.211391 0.251674 0.185598 -0.067106 -0.116496
8 0.233616 0.218505 0.155213 -0.058958 -0.086310
9 0.247702 0.208831 0.144814 -0.051474 -0.068563
10 0.226841 0.212521 0.123792 -0.059129 -0.061869
Response of TIREEL:
1 402.5273 227.6513 0.000000 0.000000 0.000000
2 102.4192 365.1456 81.25508 -115.1098 -24.69472
3 -55.76931 352.8147 77.63059 -179.2896 -137.8933
4 56.08841 67.86447 377.8865 62.58217 -177.9494
5 72.76929 -15.79358 59.12574 -10.42990 -7.316513
6 -6.416826 -21.00839 7.376697 30.76113 12.71124
7 30.96577 -30.99903 -25.35689 10.84355 31.50805
8 74.60162 10.09771 -13.71618 -2.589249 26.31946
9 52.39604 35.57234 8.260853 -6.214927 6.637846
10 23.11910 45.86915 7.138023 -19.64588 -8.439959
Response of TINFL:
1 -373.4973 -231.4579 18.45772 0.000000 0.000000
2 -105.9236 -364.3981 -81.60982 115.7087 24.37100
3 34.56273 -358.5123 -83.93090 180.0976 136.1028
4 -63.46282 -76.26834 -382.5222 -61.66344 177.9470
5 -71.68258 8.520955 -59.68694 14.19079 9.347494
6 3.974686 18.51032 -14.04185 -31.11671 -9.214493
7 -35.20243 30.30138 22.31557 -10.94066 -30.83441
8 -76.30034 -11.61686 13.58501 2.956485 -26.45725
9 -53.78368 -36.96581 -8.740683 6.530353 -6.406550
10 -25.72965 -47.46074 -8.077002 20.12919 8.731103
Response of TCMM:
1 -267.2625 -228.0782 54.57679 43.62301 0.000000
2 -83.97661 -285.2591 -127.4715 67.40093 48.91929
3 6.304094 -272.0863 -64.85031 145.5929 100.4559
4 -48.07770 -63.26100 -295.6476 -50.30173 136.5131
5 -54.58344 9.038735 -45.46452 9.717592 5.995853
6 -6.048994 12.19439 -9.145074 -22.00124 -9.179191
7 -34.21364 19.95757 12.83443 -9.518643 -23.51353
8 -61.27910 -14.06684 11.50264 5.279592 -20.26082
9 -43.09591 -32.64233 -10.15748 5.844678 -2.487597
10 -22.66053 -38.85439 -9.321791 16.08204 8.373921
Response of LTCH:
1 0.622618 0.160684 0.090726 0.024498 0.142582

21
2 0.762618 0.298604 0.211594 -0.007494 0.122129
3 0.510274 0.461718 0.116257 -0.152936 0.025104
4 0.310458 0.408160 0.280783 -0.095630 -0.129955
5 0.269532 0.290062 0.263240 -0.081916 -0.136461
6 0.221959 0.216892 0.207852 -0.048793 -0.106321
7 0.181720 0.169571 0.136925 -0.040046 -0.070276
8 0.183862 0.157184 0.100622 -0.042271 -0.050043
9 0.190573 0.157871 0.100788 -0.039427 -0.045680
10 0.176195 0.164251 0.092927 -0.046455 -0.046216
Cholesky Ordering: LDPUB TIREEL TINFL TCMM LTCH

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