N DER/11/02
PREVISION DE L'INFLATION DANS LA ZONE UEMOA :
UNE APPROCHE PAR COMPOSANTES
Mathurin DEMBO TOE
Octobre 2011
Dpartement des Etudes Economiques et de la Monnaie Direction de la Recherche et de la Statistique Service de la Statistique
PREVISION DE L'INFLATION DANS LA ZONE UEMOA : UNE APPROCHE PAR COMPOSANTES
Mathurin DEMBO TOE *
Octobre 2011
* Je remercie lensemble des collgues de la Direction de la Recherche et de la Statistique et des autres Directions du Dpartement des Etudes Economiques et de la Monnaie pour leurs prcieuses contributions qui ont permis damliorer la qualit de ce travail. Les insuffisances et les limites inhrentes cette tude nengagent nullement la responsabilit de la Banque Centrale et relvent de celle, exclusive, de l'auteur.
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RESUME
Ce document prsente des modles de prvision de l'inflation dans les pays de l'UEMOA. La mthode adopte consiste prvoir sparment des composantes de l'Indice Harmonis des Prix la Consommation (IHPC). Le choix des principales composantes a t guid par le souci d'isoler les composantes les plus volatiles ou ayant des dterminants spcifiques. Au total, six composantes (produits ptroliers, combustibles solides, lectricit, produits frais, crales, indice d'inflation sous-jacente) sont retenues. Il ressort des estimations, que l'volution des prix des produits ptroliers dans les pays de l'UEMOA est lie celle des cours mondiaux du ptrole brut. La prvision de l'indice des prix des crales tient compte d'une part, de son profil saisonnier et, d'autre part, de l'volution de la production cralire locale, ainsi que des cours mondiaux du riz. L'inflation sous-jacente est explique par l'inflation dans la Zone euro, zone ancre du franc CFA, ainsi que par l'volution des cours mondiaux des produits alimentaires et du ptrole brut. Une modlisation de type SARIMA est utilise pour la prvision l'indice des prix des combustibles solides et celui des produits frais. La prvision de l'indice des prix de l'lectricit est base sur les annonces de mesures officielles et les dires d'experts.
Classification JEL : C52, E37 Mots-cls : Inflation, prvision, Indice des prix sectoriel
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SOMMAIRESOMMAIRE ............................................................................................................. INTRODUCTION...................................................................................................... I. REVUE DE LA LITTERATURE ............................................................................ 1.1. Modle agrg versus modle dsagrg .......................................... 1.2. Modle de prvision des indices de prix par composantes.............. II. QUELLES COMPOSANTES DE L'INDICE DES PRIX RETENIR ? .............. 2.1. Niveaux de dsagrgation de l'IHPC disponibles dans 8 9 11 11 11 15 16 16 16 17 20 23 24 25 26 3 4 5 5 6 8
l'UEMOA.......................................................................................................... 2.2. Choix des composantes......................................................................... III. MODELISATION DES DIFFERENTES COMPOSANTES................................. 3.1. L'nergie................................................................................................. 3.1.1 Les produits ptroliers........................................................................... 3.1.2 Les combustibles solides....................................................................... 3.1.3 L'lectricit............................................................................................ 3.2. Les produits frais et crales ............................................................. 3.2.1 Les produits frais .............................................................................. 3.2.2 Les crales ..................................................................................... 3.3. L'inflation sous-jacente...................................................................... 3.4. Qualit prdictive du modle sur la priode rcente CONCLUSION ........................................................................................................ ANNEXES ................................................................................................................ REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES....................................................................
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INTRODUCTIONLes prvisions d'inflation constituent l'une des principales informations utilises par la Banque Centrale des Etats de l'Afrique de l'Ouest (BCEAO) pour orienter les dcisions de politique montaire. En particulier, dans le cadre de la prparation des runions du Comit de Politique Montaire (CPM), des prvisions moyen terme de l'inflation sont effectues chaque trimestre. Elles permettent le suivi de l'objectif oprationnel de stabilit des prix dans l'Union Montaire Ouest Africaine (UMOA) qui est fix moyen terme. Pour ses prvisions d'inflation moyen terme, la BCEAO dispose d'un modle de type autorgressif retards chelonns (ADL). Ce modle est bas sur l'Indice Harmonis des Prix la Consommation (IHPC) global et ne prend pas en compte explicitement la dynamique des composantes de l'IHPC. Cette approche pourrait ne pas suffisamment tenir compte du fait que les composantes de l'indice des prix n'ont pas les mmes dterminants. En effet, il est attendu que l'volution des prix de la composante nergie s'explique principalement par les volutions des cours internationaux des produits ptroliers. Par contre, l'volution des prix des produits frais pourrait tre essentiellement saisonnire et celle des crales dpendrait de la production vivrire locale, ainsi que des cours mondiaux des produits craliers imports. Par ailleurs, de faon pratique, la prvision des composantes dsagrges de l'IHPC devrait permettre d'intgrer plus d'informations dans la projection. Il s'agit notamment des informations disponibles court terme sur les tarifs publics, ainsi que sur l'offre et la demande de produits alimentaires, etc. Enfin, la dsagrgation pourrait permettre une analyse plus fine des perspectives d'inflation et de l'impact des diffrents chocs qui affectent les prix. La prsente tude a pour objet de modliser les indices des prix dsagrgs dans les pays de l'Union Economique et Montaire Ouest Africaine (UEMOA). Il est, in fine, attendu une amlioration de la qualit des prvisions d'inflation, notamment lorsque l'volution des prix est affecte par les chocs d'offre ptroliers et alimentaires. L'tude est structure en trois parties. La premire est une revue de littrature thorique et empirique. Les deuxime et troisime parties prsentent respectivement les composantes de l'IHPC retenues pour la modlisation et les rsultats des estimations.
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I. REVUE DE LA LITTERATURECette section traite de la revue de la littrature, d'une part, sur la prcision des modles agrgs et dsagrgs pour la prvision d'une srie agrge et, d'autre part, sur les travaux de prvision des indices de prix sectoriels. 1.1. Modle agrg versus modle dsagrg Sur le plan thorique, plusieurs auteurs ont abord la question du choix entre un modle agrg ou dsagrg pour prvoir des variables conomiques. Cette problmatique a t traite notamment par Theil (1954), Grunfied et Griliches (1960), Ltkephol (1984, 1987, 2006), Pesaran, Pierse et Kumar (1989) et Hendry et Hubrich (2005, 2006, 2007, 2010). Theil (1954) analyse la disparit entre les paramtres estims d'quations agrges et dsagrges. Il montre notamment que le paramtre de l'quation agrge est la moyenne des paramtres des quations dsagrges plus un terme de covariance. Il dfinit ainsi le biais d'agrgation comme tant gal au terme de covariance. Ainsi, l'agrgation est moins prcise que la dsagrgation. De mme, Hendry et Hubrich (2006) montrent que les modles sectoriels qui utilisent des informations plus compltes ont des erreurs plus faibles que les modles agrgs qui sont bass sur un ensemble relativement plus restreint d'informations. Ils prcisent que le modle sectoriel donne de meilleurs rsultats si les variables dsagrges ont des structures stochastiques diffrentes et sont interdpendantes. En revanche, Griliches et Grunfeld (1960) indiquent qu'il existe des processus gnrateurs de donnes pour lesquels les modles agrgs sont prfrables. Pour cela, ils ont compar les modles agrgs et dsagrgs en se basant sur le coefficient de corrlation (R 2). Ils montrent que plus la corrlation entre les variables dsagrges est forte, plus il y a un gain (en terme de R2) agrger les variables. Ils soutiennent galement que le processus gnrateur de donnes est gnralement moins bien connu au niveau dsagrg, induisant une mauvaise spcification des quations dsagrges. Dans le mme sens, Ltkepohl (1984) montre que la variabilit des modles, induite par la slection de la spcification et l'estimation des paramtres, peut rendre prfrable de prvoir l'agrgat directement . Pour cela, il se base sur les travaux de Reinsel (1980) et Yamamoto (1981) qui soulignent que l'erreur quadratique de prvision augmente quand le nombre de paramtres estimer augmente.
6 Au titre des travaux empiriques sur la prcision des modles agrgs et dsagrgs, les rsultats sont galement divergents. Ainsi, Bruneau et al. (2006), pour le cas de la France, trouvent que la prvision des indices des niveaux dsagrgs (indice hors nergie et produits alimentaires non transforms, produits alimentaires non transforms, nergie) donne des rsultats plus prcis que la prvision de l'indice agrg. Des rsultats similaires ont t trouvs par Hendry et Hubrich (2007). Benalal et al (2004), sur la base de l'erreur quadratique moyenne (RMSE) comparent, pour la Zone euro, la prcision des prvisions des composantes de l'Indice des Prix la Consommation Harmonis (IPCH) (approche indirecte) celle de l'IPCH pris dans son ensemble (approche directe). Ils valuent galement la qualit des prvisions ralises par pays1 avec celle des prvisions effectues directement sur les donnes de la Zone euro. Ils aboutissement la conclusion que la prvision effectue selon l'approche directe est plus prcise que celle effectue sur les composantes de l'IPCH pour des horizons de 12 18 mois. En revanche, court terme, les rsultats sont mitigs. Par ailleurs, ces auteurs montrent que les prvisions faites sur les donnes de la Zone euro prise globalement sont meilleures que celles agrges des projections faites par pays. Dans le mme sens, les travaux de Hubrich (2005) montrent que l'agrgation des prvisions des composantes de l'IPCH pour la Zone euro n'amliorerait pas la prvision du taux d'inflation en glissement annuel l'horizon d'un an par rapport l'approche globale. D'une faon gnrale, thoriquement, il est admis que le modle dsagrg est au moins aussi prcis que celui agrg si le processus gnrateur des donnes est connu. En revanche, si le processus gnrateur des donnes est inconnu, le modle agrg peut tre meilleur. Ainsi, Hendry et Hubrich (2007, 2010) prcisent que la comparaison de la prcision des prvisions des modles dsagrgs par rapport ceux agrgs est largement une question empirique. 1.2. Modle de prvision des indices de prix sectoriels Sur le plan empirique, plusieurs travaux ont abord la question de la prvision des indices des prix sectoriels. La modlisation de la composante sous-jacente de l'inflation a gnralement pour fondement thorique la courbe de Phillips 2. Il s'agit de relation entre l'inflation, ses valeurs anticipes, l'cart de production et des variables reprsentant des chocs d'offre. Dans la majorit des tudes, les composantes sectorielles de l'indice global sont choisies de faon isoler les indices de prix les plus volatils et ceux ayant un dterminant conomique connu.1 2 L'tude se limite aux plus grandes conomies de la Zone euro : Allemagne, Espagne, France et Italie. Pour plus de dtails, cf. Herv LE BIHAN, 1958-2008, avatars et enjeux de la courbe de Phillips , Banque de France, 2008.
7 Ainsi, Jondeau et al (1999) suggrent de relier le choix des composantes la dfinition de l'inflation sous-jacente. Ils proposent d'isoler les composantes les plus volatiles ou qui ne sont pas relies des dterminants conomiques. Pour la France, ces auteurs retiennent les modles et la dsagrgation suivante de l'indice global des prix :
l'indice sous-jacent (Alimentation hors produits les plus volatils, produits manufacturs du secteur priv, service du secteur priv) qui est modlis en tenant compte du taux d'utilisation des capacits (TUC) et du cot salarial par tte ;
l'indice des produits ptroliers, expliqu par les prix du ptrole la sortie de la raffinerie et la fiscalit, notamment la taxe intrieure sur les produits ptroliers et la TVA ;
l'indice des produits alimentaires les plus volatils, modlis en utilisant des variables indicatrices saisonnires et les prix des importations de certaines matires premires alimentaires ;
les autres rubriques (tabac, lectricit, tarifs publics et service de sant), qui sont administres, ne sont pas modlises et leur prvision relve du jugement d'experts.
Benalal et al (2004), pour la Zone euro, retiennent les composantes suivantes : les produits alimentaires non transforms (modliss partir d'indicatrices saisonnires), l'nergie (modlise par les cours du ptrole et les taxes), les produits alimentaires transforms (en fonction des salaires), les produits industriels non nergtiques (relis au salaire, au PIB et au taux de change effectif nominal) et les services privs (avec comme variable explicative les salaires). Rua et Duarte (2004), se sont intresss au degr de dsagrgation retenir. Sur la base des donnes du Portugal, ils montrent une relation inverse entre l'horizon de prvision et la
quantit d'informations utilise dans la prvision. Ils trouvent qu'un niveau de dsagrgation lev (59 composantes) donne de meilleurs rsultats pour les prvisions de trs court terme, tandis que des niveaux moins dsagrgs (1 5 composantes) sont prfrables pour des projections moyen terme (12 mois).Clrier (2009) prsente un modle de prvision pour la France. Pour les prvisions court terme (3 mois), l'indice est dsagrg en 52 composantes et les projections sont faites essentiellement l'aide de modles autorgressifs de type ARIMA. Pour les prvisions moyen terme (18 mois), l'auteur retient une dsagrgation de l'indice des prix en six composantes (produits alimentaires non manufacturs, produits alimentaires manufacturs, biens industriels hors nergie, service priv, nergie, biens et services aux prix administrs). Les composantes produits alimentaires non manufacturs, ainsi que celles des biens et
8 services aux prix administrs, sont modlises par des mthodes ARIMA et en tenant compte de dires d'experts. Les rubriques produits alimentaires manufacturs, biens industriels hors nergie, service priv et nergie, sont quant elles modlises partir d'indicateurs de tensions sur les marchs (domestique et international). Au titre de la prvision des indices des prix sectoriels dans les pays africains, les travaux de Bank Al-Maghrib peuvent tre souligns. En effet, la Banque Centrale du Maroc a dvelopp un modle espace-tat, permettant de faire le lien entre des variables observes et celles non observes ou caches, pour prvoir l'inflation sous-jacente. Les indicateurs pris en compte dans ce modle sont l'cart de production (output gap) et le produit intrieur brut pondr des pays partenaires. Ce modle se limite la prvision de l'inflation sous-jacente et ne s'intresse pas aux autres composantes volatiles de l'indice des prix. Mounkala (2005) propose, pour sa part, des modles de prvision de l'inflation sectorielle pour le Cameroun. Toutefois, le modle n'est pas explicatif, les quations tant de type autorgressif SARIMA pour les 6 postes de consommation de l'indice des prix (Alimentation, Dpenses de maison, Habillement, Sant, Transport, Education). Au total, au plan thorique, un consensus n'est pas dgag sur la ncessit de privilgier un modle dsagrg pour la prvision. Par ailleurs, les rsultats empiriques sur la prcision des modles dsagrgs compare celles des modles agrgs sont divergents. Toutefois, comme le souligne Clrier (2009), il y a trois raisons privilgier la prvision des composantes celle de l'indice global . La premire est que chaque composante a ses propres dterminants et proprits dynamiques. La seconde est la possibilit d'une compensation des erreurs avec l'agrgation de la prvision des composantes. Enfin, cette approche permet d'intgrer dans la prvision des informations dtailles disponibles court terme. Le choix des composantes dsagrges de l'IHPC s'avre, cet gard, important pour permettre une amlioration de la prvision de l'IHPC global.
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II. QUELLES COMPOSANTES DESAGREGEES DE L'INDICE DES PRIX RETENIR POUR L'UEMOA ?2.1. Niveaux de dsagrgation de l'IHPC disponibles dans les pays de l'UEMOA
L'Indice Harmonis des Prix la Consommation des pays de l'UEMOA publi par les Instituts Nationaux de la Statistique (INS) depuis 1997 permet de faire plusieurs dsagrgations3. En effet, L'IHPC est publi suivant divers regroupements allant de la fonction de consommation (12 niveaux) aux postes de consommation (126 postes). Les INS calculent galement l'IHPC selon des nomenclatures dites secondaires. Il s'agit de la nomenclature selon l'origine gographique des biens et services (locale ou importe), selon la nature (biens ou services), selon le secteur d'activit (primaire, secondaire, tertiaire) et selon la nomenclature de calcul de l'inflation sous-jacente qui isole les composantes les plus volatiles de l'IHPC et dgage la composante tendancielle.2.2. Choix des composantes
Le choix des composantes dans la prsente tude est guid par la ncessit d'isoler les rubriques les plus volatiles, en raison des chocs spcifiques qui les affectent ou tout simplement de leur forte saisonnalit. Il rpond galement la ncessit de disposer d'une prvision de la composante inflation sous-jacente qui est utile pour la conduite de la politique montaire. En outre, dans la dsagrgation de l'IHPC, les conclusions de Duarte et Rua (2007) qui montrent une relation inverse entre l'horizon de prvision et la quantit d'informations utilise dans la prvision ont t prises en compte. Ainsi, les prvisions ralises sur un horizon de 24 mois, devraient reposer sur un niveau de dsagrgation faible. La dsagrgation de l'IHPC est base sur la dfinition de l'inflation sous-jacente adopte au niveau communautaire, consistant exclure les composantes les plus volatiles de l'indice. L'indice global des prix est subdivis en trois composantes :
la composante produits frais et les crales non transformes4 . Elle regroupe les postes volatils de l'alimentation, notamment les lgumes, les produits de la pche, les fruits et les crales non transformes (riz, mas, mil, sorgho) ;
3 4
la
composante
nergie
regroupant
les
carburants
et
lubrifiants,
les
La composante Prix administrs souvent utilise pour la prvision sectorielle n'est pas encore disponible dans les pays de l'UEMOA, l'exception de la Guine-Bissau. Dans la dfinition retenue au niveau communautaire, cette composante est appele Produits frais .
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combustibles liquides (ptrole lampant), le gaz, l'lectricit et les autres combustibles (bois de chauffe et charbon de bois) ;
la composante inflation sous-jacente qui est l'indice hors produits frais & crales non transformes et nergie.
Les produits frais et crales non transformes avec une pondration de 16,6% sont l'origine de la moiti de la volatilit5 de l'indice global dans l'Union. Ils expliquent environ 2/3 de la volatilit de l'indice global au Burkina, en Guine-Bissau et au Sngal. De ce fait, une importance doit tre accorde la modlisation de cette composante. Pour l'indice de l'nergie, sa contribution la volatilit de l'indice global est de mme ordre de grandeur que son poids dans l'indice global valu 7,5%. Le choix de la modlisation de ce secteur est li essentiellement sa dynamique suppose lie aux fluctuations des cours du ptrole. Tableau 1 : Pondrations en 2008 et volatilit des indices de prix sectoriels (en %)Produits frais et crales Energie Inflation sous-jacente
Composantes
Totalou
Contribution Contribution Contribution Pondration Pondration Pondration (A1+A2+A3) la volatilit la volatilit la volatilit (A1) (A2) (A3) (B1+B2+B3) (B1) (B2) (B3)
Bnin Burkina Cte d'Ivoire Guine-Bissau Mali Niger Sngal Togo UEMOA
17,1 23,0 13,5 22,9 24,6 20,5 14,5 16,7
48,0 63,0 42,9 66,2 58,3 39,4 64,2 48,1
11,1 4,6 5,8 4,1 12,5 11,2 7,5 8,4
14,6 2,6 4,0 1,8 7,6 12,8 8,0 4,8
71,7 72,4 80,6 73,0 62,9 68,3 78,0 75,0
37,4 34,4 53,1 32,0 34,2 47,8 27,8 47,1
100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
16,6 48,8 7,5 6,9 75,9 44,2 100,0 Sources : INS et calcul de l'auteur. N.B : La volatilit est calcule sur les donnes allant de janvier 2008 juin 2011.
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Lapprciation de la volatilit des prix est base sur la contribution la variation de lindice global. Pour simplifier, les indices des composantes ont t considrs comme mutuellement indpendants, do la variance de l'indice global sur la priode de rfrence est donne par : , et la proportion de la variance de l'indice global pour chaque composante qui est la contribution sa variance par :
V ( p) =
2V (c )
Pc =
, o = la pondration de la composante, et V (c ) = la variance de l'indice de la composante priode de rfrence.
2V ( c ) V ( p)
C
sur la
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III. MODELISATION DES DIFFERENTES COMPOSANTES Les donnes de l'IHPC couvrent la priode de janvier 1997 juin 2011 pour tous les pays, l'exception de la Guine-Bissau o ces donnes ne sont disponibles que sur la priode de juillet 2002 juin 2011. L'IHPC du trimestre est la moyenne arithmtique simple des indices des mois du trimestre. L'IHPC base 100 en 1996 calcul entre janvier 1997 et dcembre 2008 a t raccord celui base 100 en moyenne en 2008. Des coefficients de raccordement diffrents ont t calculs pour chaque composante retenue. Les donnes sur les variables explicatives utilises dans les quations proviennent essentiellement du FMI (cours des produits alimentaires, cours du riz), de la Banque Centrale Europenne (indice des prix la consommation harmonis de la Zone euro, taux de change euro contre dollar) et du Comit Inter-Etats de Lutte contre la Scheresse dans les Etats du Sahel (volution de la production cralire). Les tests classiques, notamment de stationnarit (ADF) ont t effectus. Les variables en niveau sont exprimes en logarithme et diffrencies pour les rendre stationnaires. Par ailleurs, les diffrentes composantes de l'IHPC sont modlises sparment. Il s'agit donc d'une modlisation en quilibre partiel qui ne tient pas compte des interactions possibles entre les diffrentes composantes de l'IHPC et de l'impact, notamment moyen terme entre les variables explicatives et les variables endognes 6. Il est prvu que les prvisions soient effectues par pays et agrges pour obtenir la prvision de l'Union. De ce fait, les quations tablies pour les donnes de l'ensemble de l'UEMOA ne sont qu'indicatives. 3.1 L'nergie La composante nergie regroupe les prix de l'lectricit, du gaz, des combustibles liquides (ptrole lampant), des combustibles solides (charbon de bois, bois de chauffe), ainsi que des carburants et lubrifiants (essence, gazole, huiles pour vhicules, etc.). Cette composante est subdivise en trois sous-composantes, savoir les produits ptroliers (carburants et lubrifiants), les combustibles solides et l'lectricit qui ont des dynamiques diffrentes. 3.1.1. Les produits ptroliers La structure des prix des produits ptroliers est compose essentiellement de quatre lments savoir : le cot CAF rendu dpt (dpendant des cours du ptrole brut), les6 Par exemple, l'volution des crales est explique par celle de la production cralire, sans tenir compte du fait que les prix des crales peuvent avoir une influence sur la production cralire.
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cots d'approche, la fiscalit et la parafiscalit, ainsi que la marge des dtaillants. Avec l'hypothse d'une relative stabilit des trois derniers lments de cot, il est retenu que les prix des produits ptroliers ragissent principalement aux volutions des cours du ptrole brut. Cette raction peut tre rapide ou avec des retards importants. Dans les pays membres de l'UEMOA, il existe un mcanisme d'ajustement priodique des prix des produits ptroliers en fonction de l'volution des cours du ptrole sur les marchs internationaux et du taux de change euro/dollar. Cette priodicit qui tait mensuelle ou trimestrielle selon les pays au dbut des annes 2000 est actuellement mensuelle dans tous les pays de l'Union. Toutefois, la mise en uvre de ce mcanisme n'a pas toujours t effective dans la plupart des pays sur la priode d'tude (1997-2011). Comme l'indique le tableau ci-aprs, la frquence d'ajustement des prix des carburants (essence) est leve au Sngal, au Burkina et au Niger, tandis qu'elle est ressortie faible dans les autres pays. En particulier au Togo, les prix des carburants sont rests stables pendant plus de quatre ans (aot 2000 dcembre 2004). Sur la priode rcente, les ajustements des prix la pompe sont peu frquents au Burkina, au Mali et au Niger. Certains Etats accordent des subventions qui permettent de stabiliser les prix la pompe sur des priodes plus ou moins longues. Tableau 2 : Nombre de modifications des prix de l'essence par anMoyenne 2002 2010 Bnin Burkina Cte d'Ivoire Guine-Bissau Mali Niger Sngal Togo 5,0 7,2 2,7 3,0 5,6 6,1 9,2 1,3 2008 5 4 2 5 4 2 10 2 2009 8 1 10 6 3 2 11 2 2010 4 2 7 5 2 1 9 4 2011 (6 mois) 2 0 0 2 0 2 5 2
Le graphique 1 ci-aprs indique une volution des prix la pompe de l'essence globalement en phase avec celle des cours mondiaux du ptrole. Toutefois, des rigidits la baisse (en particulier en fin 2008 et 2009) et la hausse (notamment en 2004, 2005 et 2008) des prix la pompe sont observes.
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Graphique 1 : Evolution en glissement annuel des cours du ptrole brut et de l'essence super dans l'UEMOA7 (en pourcentage)200
150
100
50
0
-50d c99 ju in -0 d 0 c00 ju in -0 d 1 c01 ju in -0 d 2 c02 ju in -0 d 3 c03 ju in -0 d 4 c04 ju in -0 d 5 c05 ju in -0 d 6 c06 ju in -0 d 7 c07 ju in -0 d 8 c08 ju in -0 d 9 c09 ju in -1 d 0 c10 ju in -1 1
Super
Ptrole brut WTI en FCFA
La modlisation retenue est un modle correction d'erreur qui explique les volutions de l'indice des prix des produits ptroliers par l'volution des cours du ptrole. Pour tenir compte de l'effet du taux de change, les cours du ptrole brut sont convertis en francs CFA. En outre, des variables muettes sont introduites dans les quations pour tenir compte des asymtries constates dans les pays entre les volutions des prix la pompe des carburants et celles des cours du ptrole brut. Ainsi, l'quation prend la forme suivante : log IPCtpp = c +
log Pi i =1
n
ptrole ti
+ log IPCtpp + 1
j =1
m
j
ptrole log P j + Dum t
o
IPCpp dsigne l'indice des prix des produits ptroliers, Pptrole les cours mondiaux du
ptrole en francs CFA, Dum un ensemble de variables muettes, la force de rappel et t-i et t-j les indices des termes retards.
7 Le prix de l'essence super dans l'Union est la moyenne arithmtique simple des prix dans les diffrents pays.
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Tableau 3 : Estimation de l'volution de l'indice des prix des produits ptroliersVariables dpendantes : diffrence du logarithme de l'indice des prix des produits ptroliers : logIPCpptBnin Burkina Cte d'Ivoire GuineBissau Mali Niger Sngal -0,25 (-2,80) 0,09 (3,54) 0,10 (2,87) -0,11 (-2,55) 0,05 (2,60) 0,07 (3,43) -0,13 (-3,13) 0,06 (3,16) 0,07 (2,31) -0,14 (-2,90) 0,06 (2,92) 2004T2 -0,07 (-2,85) 2008T3 0,1 (3,94) 2010T3 0,09 (3,99) 0,70 2,3 1,1 (0,37) 0,55 1,6 0,7 (0,58) 0,60 2,1 0,39 (0,81) 0,62 1,94 0,84 1,9 0,81 1,7 0,7 (0,62) 0,08 (4,06) -0,06 (-2,13) 0,03 (2,2) 2002T2 0,08 (4,15) 2008T3 0,05 (2,85) 0,18 (4,02) 0,15 (3,91) -0,14 (-2,04) 0,06 (2,05) 0,25 (7,64) -0,21 (-3,87) 0,11 (4,41) -0,13 (-2,51) 0,06 (2,53) 2005T4 0,20 (9,29) 0,06 (1,91) 0,11 (4,86) 0,11 (6,14) -0,14 (-3,91) 0,06 (3,33) 2008T3 0,06 (3,32) Togo UEMOA
constante
-0,47 (-1,98)
logPptrolet-1 0,16 logPptrolet logIPCppt-1 logPptrolet-1 DUM1
(2,57) 0,16 (3,63) -0,37 (-4,19) 0,21 (3,64)
2002T2 2002T2 0,11 (3,7) -0,05 (-2,32) 2005T3 0,09 (2,78) 2006T4 -0,15 (-4,53) 0,72 1,7 0,9(0,45) 0,66 2,1 0,4(0,89) 2004T4 0,06 (2,99) 2008T3 0,12 (6,23) 0,78 1,6 1,1 (0,37)
DUM2
DUM3
R2 DW LM(4) (p-value)
0,9 (0,50) 0,83 (0,52)
N.B Les statistiques de Student sont donnes entre parenthse. La variable muette (DUM) yyyyTx vaut 1 au trimestre x de l'anne YYYY et 0 partout ailleurs.
Les quations obtenues indiquent que les prix des produits ptroliers sont sensibles l'volution des cours du ptrole brut dans tous les pays membres de l'UEMOA. Une hausse de 10% des cours du ptrole brut induit court terme une hausse des prix des produits ptroliers de 2,2 points de pourcentage dans l'UEMOA prise dans son ensemble. Par pays, l'incidence court terme des prix internationaux du ptrole brut sur les prix domestiques des produits ptroliers est relativement plus importante au Bnin, au Niger et au Sngal, o un accroissement de 10% des cours se traduit par une augmentation des prix la pompe d'environ 3,0 points. Au Sngal, l'ajustement plus frquent des prix la pompe pourrait justifier cette rpercussion plus importante. Au Bnin et au Niger, la volatilit des prix des produits ptroliers en provenance du Nigeria et vendus en vrac (par des dtaillants du secteur informel) dans ces deux pays, conjugue des modifications relativement frquentes des prix la pompe, pourraient expliquer l'impact plus lev des cours mondiaux du ptrole brut sur les prix domestiques dans ces pays. Dans les autres pays de l'Union, une progression de 10% des cours du ptrole entrane court terme une hausse des prix des produits ptroliers d'environ 1,0 point de pourcentage.
15
A long terme, la hausse des cours du ptrole brut agit sur les prix des produits ptroliers dans tous les pays de l'union. En outre, l'impact long terme est quasi identique dans tous les Etats membres. En effet, une hausse de 10% du cours du ptrole brut induit long terme une progression d'environ 5,0 points de pourcentage des prix des produits ptroliers dans tous les pays de l'Union. 3.1.2. Les combustibles solides La sous-composante combustibles solides regroupe le charbon de bois et le bois de chauffe. L'volution de cette sous-composante est globalement saisonnire 8 dans les pays de l'UEMOA. Les prix augmentent pendant la saison des pluies, marque par une faiblesse de la production et un accs plus difficile aux zones de production. Compte tenu de la saisonnalit de l'indice des combustibles solides, des modles ARIMA saisonniers (SARIMA) proposs par Box & Jenkins (1976), pour lesquels la srie dpend dune part des valeurs prcdentes (partie non saisonnire) et, dautre part, des valeurs la mme priode des annes prcdentes (partie saisonnire) sont estims. Ils sont nots ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, et s'crivent sous la forme :
p(L)P(Ls)dsDxt= q(L)Q(Ls)to, (s) est la priode de saisonnalit (s = 12 pour les sries mensuelles, s= 4 pour des sries trimestrielles, etc.) ; =1-L, d=(1-L)d, sD=(1-Ls)D ; p, P, q, Q sont des polynmes de degrs : p, P, q, Q et dont les racines sont de module suprieur 1 ; d et D sont respectivement les ordres de diffrenciation non saisonnire et saisonnire ; t est un bruit banc. Les modles retenus par pays sont consigns dans le tableau 4. Tableau 4 : Modles de prvision de l'indice des prix des combustibles solidesVariable dpendante : Logarithme de l'indice des prix des combustibles solides
ModleBnin Burkina Cte d'Ivoire Guine-Bissau Mali Niger Sngal Togo 8 SARIMA (0,1,1)(0,1,1)4 SARIMA (0,1,1)(0,1,1)4 SARIMA (2,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (2,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (0,1,2)(0,1,1)4 SARIMA (2,1,1)(0,1,1)4 SARIMA (0,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (0,1,1)(0,1,1)4
CoefficientsMA(1) = -0,49, SMA(4) =-0,84 MA(1) = -0,29, SMA(4) =-0,86 AR(2) = -0,23, SMA(4) =-0,93 AR(2) = -0,36, SMA(4) =-0,93 MA (2) = -0,28, SMA(4) = -0,81 AR(2) = -0,34, MA(1) = -0,23, SMA(4) = -0,87 SMA(4) = -0,89 MA(1) = -0,33, SMA (4) = -0,97
R20,52 0,51 0,62 0,62 0,55 0,50 0,52 0,57
Ces biens tant relativement pondreux, le cot des transports (qui peut tre li au cours du ptrole) devrait tre un lment important dans la structure de leurs prix. Toutefois, la tentative de prise en compte des cours du ptrole dans la modlisation de l'volution de l'indice des combustibles solides n'a pas donn des rsultats satisfaisants.
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3.1.3. L'lectricit Vu l'importance de l'nergie thermique dans la plupart des pays de l'Union, en particulier dans les pays sahliens, les cots d'approvisionnement en produits ptroliers occupent une part importante dans la production de l'lectricit. Toutefois, le prix de l'lectricit est administr dans les pays de l'Union et volue par palier (voir graphique 1 en annexe). Par consquent, cet indice ne sera pas modlis et les prvisions seront bases sur les annonces de mesures officielles et les dires d'experts. 3.2 Les produits frais et crales non transformes L'indice des produits frais et crales non transformes est subdivis en deux souscomposantes qui ne sont pas affectes par les mmes chocs : d'une part, l'indice des produits frais dont l'volution est essentiellement saisonnire et, d'autre part, l'indice des crales non transformes qui, en plus de la saisonnalit, dpend du niveau de la production cralire locale et des cours internationaux des crales, principalement ceux du riz. 3.2.1 Les produits frais La sous-composante produits frais regroupe les lgumes frais, le poisson, les tubercules, pommes de terre et manioc, les plantains, les fruits et les pices. Ces produits sont essentiellement produits localement et ne sont pas transforms. Comme l'illustre le graphique 2 (cas du Niger), l'volution des prix des produits frais est marque par une forte saisonnalit. Le profil saisonnier est diffrent d'un pays l'autre. Ainsi, les tensions sur les prix des produits frais sont observes au premier et au deuxime trimestres dans les pays ctiers non sahliens (Bnin, Cte d'Ivoire, Guine-Bissau et Togo). En revanche, le profil des prix est haussier au deuxime et au troisime trimestres dans les pays sahliens enclavs (Burkina, Mali, Niger) et essentiellement au troisime trimestre au Sngal.
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Graphique 3 : Evolution de l'indice des prix des produits frais au Niger160 150 140 130 120 110 100 90 80 70nv -9 7 nv -9 8 n v9 9 n v0 2 n v0 3 n v0 4 n v0 9 n v1 0 ja n v0 0 nv -0 1 nv -0 5 n v06 nv -0 7 nv -0 8 n v11 ja
ja
ja
ja
ja
ja
ja
ja
ja
ja
ja
ja
ja
Compte tenu de la saisonnalit de l'indice des produits frais, des modles SARIMA sont utiliss. L'indice des prix des produits frais exprim en logarithme est pris en diffrence non saisonnire d'ordre 1 et en diffrence saisonnire d'ordre 4. Le modle prsentant les meilleures qualits statistiques par pays est donn dans le tableau 5 ci-aprs. Tableau 5 : Modles de prvision de l'indice des prix des produits fraisVariable dpendante : Logarithme de l'indice des prix des produits frais
Modle Bnin Burkina Cte d'Ivoire Guine-Bissau Mali Niger Sngal TogoSARIMA (1,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (1,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (0,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (0,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (1,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (2,1,1)(0,1,1)4 SARIMA (0,1,0)(0,1,1)4 SARIMA (0,1,0)(0,1,1)4
CoefficientsAR(1) = -0,32, SMA(4) = -0,87 AR(1) = -0,41, SMA(4) =-0,92 SMA(4) =-0,90 SMA(4) =-0,90 AR(1) = -0,29, SMA(4) =-0,93 AR(2) = -0,27, MA(1) = -0,24 SMA(4) =0,93 SMA(4) =-0,88 SMA(4) =-0,92
ja
R2 0,51 0,62 0,53 0,41 0,51 0,51 0,43 0,38
3.2.2 Les crales non transformes La sous-composante crales non transformes regroupe le riz, le mas, le mil et le sorgho. Le riz est essentiellement import dans tous les pays de l'Union. Ainsi, son prix est li l'volution des cours mondiaux. En revanche, les autres crales sches (mas, mil et sorgho) sont en grande partie produites localement. Les changes se font globalement entre les pays de l'Union et avec des pays limitrophes, notamment le Ghana
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et le Nigeria. Les prix du mas, du mil et du sorgho varient en fonction de l'offre qui est lie essentiellement au niveau de la production9 et la saison (offre leve et prix bas pendant la priode de production, offre faible et prix lev au cours de la priode de soudure). Tableau 6 : Poids des diffrentes crales non transformes dans la consommation des mnages de la principale agglomration des pays (en pourcentage)Bnin Riz Mas, Sorgho, mil,etc. Total 50,1 49,9 100,0 Burkina 64,8 35,2 100,0 Cte d'Ivoire 98,2 1,8 100,0 GuineBissau 98,9 1,1 100,0 Mali 74,3 25,7 100,0 Niger 62,0 38,0 100,0 Sngal 98,8 1,2 100,0 Togo 45,0 55,0 100,0 UEMOA 76,7 23,3 100,0
Sources : INS : enqutes sur les dpenses des mnages 2008 NB : Les donnes refltent la consommation urbaine et non celle de l'ensemble du pays.
Pour la Cte d'Ivoire, la Guine-Bissau et le Sngal, le riz reprsente la quasi-totalit de la pondration des crales. Pour ces pays, il est retenu un modle 10 liant l'volution trimestrielle des prix des crales celle des cours mondiaux du riz exprims en FCFA (cf. tableau 6 et graphique 4 en annexe) et ses propres valeurs retardes. LogIPCtcrale =
LogIPCi i =1
n
crale ti
+
LogPj i= 0
m
riz t j
+ Dum
crale o IPC est l'indice des prix des crales P riz les cours mondiaux du riz
convertis en FCFA et Dum , un ensemble de variables muettes. En revanche, pour les autres pays (Burkina, Mali, Niger, Bnin et Togo), le modle lie les variations trimestrielles de l'indice des prix des crales d'une part, aux volutions des cours du riz exprims en FCFA et, d'autre part, aux volutions de la production cralire locale. Par ailleurs, des indicatrices saisonnires sont introduites dans les quations pour9 Une tude ralise par Afrique Verte au Burkina (Dcembre 2010) rvle que la loi de loffre et de la demande nest pas le seul principe qui dicte lvolution des prix de march, dautres paramtres conomiques et mme sociaux entrent en ligne de compte . Outre la variation de la production, cette tude identifie les dterminants secondaires suivants de l'volution des prix des crales : gographique (changes entre les marchs frontaliers qui entranent des contagions la hausse ou la baisse des prix observs dans un pays voisin), politique (interdiction officielle de sortie des crales, malgr les rgles de libre circulation des marchandises dans l'UEMOA), sociaux (impact sur les prix des achats pour les stocks de scurit des Etats et des organismes d'aides alimentaires), conomique (avec la mondialisation et la contagion des crises, avec l'exemple de 2008). Par ailleurs, la grande partie de la production cralire (environ 80%) est destine l'autoconsommation. Ainsi, les actions de reconstitution des stocks aprs une mauvaise campagne, peuvent induire une hausse des prix (en dpit de la hausse de la production en cours). Il convient galement de souligner les comportements spculatifs qui influencent les prix des crales. donnes rendues stationnaires.
10 Des relations de cointgration n'ont pas t trouves pour tous les pays. D'o le choix d'un MCO sur les
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tenir compte de la saisonnalit de l'volution de l'indice (cf. graphique 3 en annexe). La relation est de la forme suivante :
LogIPCtcrale =
j LogIPCtcrale + j
j
k LogPt riz + Taux prod + k
k
i
iTrim(i ) + Dum
avec l'ajout l'quation prcdente de Taux prod taux de progression de la production cralire locale11 et Trim (i ) qui est gal 1 au trimestre (i) et 0 ailleurs. Les variables muettes tiennent compte d'autres chocs spcifiques sur les prix des crales (cf. note de bas de page numro 9). Tableau 7 : Modles de prvision l'indice des prix des cralesVariables dpendantes : diffrence du logarithme de l'indice des prix des crales : logIPCcralestBnin logIPCcralest-1 logPrizt-2 logPrizt-1 logPrizt Tauxprod Trim1 Trim2 Trim3 Trim4 DUM1 0,23 (3,27) -0,10 (-1,85) 0,003 (0,16) 0,07 (4,84) -0,03 (-1,77) -0,04 (-2,44) 0,34 (5,50) -0,11 (-3,10) -0,001 (-0,80) 0,05 (4,19) 0,04 (2,59) -0,02 (-1,58) 2002T1 2010T3 -0,09 0,14 (-5,38) (2,82) 2008T1 0,08 (4,30) 0,6 (3,78) 0,61 1,9 0,69 2,1 0,71 2,1 0,56 1,9 0,70 1,6 0,60 1,7 0,68 2,0 0,59 1,7 0,74 1,6 0,08 (3,66) -0,17 (-3,68) -0,017 (-1,25) 0,06 (4,48) 0,07 (5,24) -0,03 (-2,06) 2005T4 -0,18 (-3,63) -0,05 (-2,45) 0,034 (2,50) 0,038 (2,62) 0,032 (2,37) -0,04 (-3,11) 2005T4 -0,16 (-3,05) 2007T3 -0,12 (-4,39) -0,13 (-2,19) 0,098 (4,34) 0,071 (3,01) -0,021 (-0,95) -0,107 (-0,95) Burkina Cte Guined'Ivoire Bissau 0,40 (5,09) 0,23 (3,39) 0,30 (4,41) 0,19 (3,30) 0,20 (3,21) 0,24 (5,95) 0,10 (2,34) 0,27 (2,60) 0,10 (4,76) 0,10 (4,15) 0,13 (4,46) -0,10 (-2,07) 0,0004 (0,07) 0,03 (4,10) 0,02 (2,78) -0,03 (-3,04) 2007T4 0,07 (7,03) Mali Niger Sngal Togo UEMOA
2007T4 2005T4 -0,15 0,17 (-2,90) (2,97) 2008T3 2009T3 0,22 0,17 (3,69) (3,13)
DUM2
AR(1) R2 DW
N.B Les statistiques de Student sont donnes entre parenthse. La variable muette (DUM) yyyyTx vaut 1 au trimestre x de l'anne YYYY et 0 ailleurs.
11 Il correspond la variation entre le niveau de la dernire production cralire de l'anne (n) et celui de l'anne (n-1). La production n'tant pas disponible en frquence trimestrielle, ce taux est constant entre le quatrime trimestre de l'anne (n), priode de disponibilit de la production et le troisime trimestre de l'anne (n+1).
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Les quations confirment le cycle d'volution des prix des crales dans les pays de l'UEMOA. Les prix baissent aprs les rcoltes, c'est--dire, partir du troisime trimestre au Bnin et au Togo et partir du quatrime trimestre dans les pays sahliens enclavs (Burkina, Mali, Niger). Ils augmentent au deuxime trimestre dans tous les pays de l'Union. Cette hausse se poursuit au troisime trimestre (priode de soudure) dans les pays sahliens. Les fluctuations de la production locale expliquent l'volution des prix des crales dans les pays sahliens enclavs (Burkina, Mali et Niger). Une hausse de la production entrane une baisse des prix des crales. Au Bnin et au Togo, la variation de la production locale n'est pas suffisante pour expliquer les prix des crales locales. Cette situation est lie l'importance des changes entre ces pays, le Nigeria et les autres Etats de l'Union. Le flux est essentiellement dans le sens des exportations vers les pays du Sahel. Cela entrane un effet de contagion la hausse ou la baisse des prix observs dans les pays du Sahel. Ainsi, pour le Bnin et le Togo, l'volution de la production dans l'ensemble de la Zone12 a t retenue pour expliquer l'volution des prix des crales. L'volution des cours mondiaux du riz influence celle des prix des crales dans tous les pays de l'Union. Son impact sur les prix domestiques est perceptible avec un dcalage, allant d'un deux trimestres, dans la plupart des pays. En moyenne, une hausse de 10% des cours mondiaux du riz se traduit par une hausse d'environ 3,0 points de pourcentage des prix de l'ensemble des crales dans l'Union. 3.3 L'inflation sous-jacente La composante inflation sous-jacente regroupe les biens et services autres que les produits frais et l'nergie. Elle peut tre subdivise en deux catgories savoir : les biens imports et les biens et services locaux. Les prix des biens imports dpendent essentiellement des prix sur les marchs trangers et du taux de change du franc CFA par rapport aux monnaies des pays partenaires. Quant aux prix des biens et services produits localement, ils voluent en fonction des cots de production et des marges des producteurs. Les cots de production comprennent globalement les salaires, le cot du capital, les cots des consommations intermdiaires qui sont souvent imports par les pays de l'UEMOA. Les marges des producteurs dpendent de variables de tensions sur les marchs, telles que le taux d'utilisation des capacits de production (TUC), l'output gap et le taux de chmage.12 La production du Nigeria n'a pas t prise en compte, car le flux des changes avec ce pays dpend galement du taux de change entre le franc CFA et le nara, notamment sur les marchs parallles. Par ailleurs, l'volution de la production dans les Etats du Nigeria limitrophes du Bnin et du Niger a souvent plus d'influence sur les prix dans l'UEMOA que l'ensemble de la production du Nigeria. L'ensemble de ces donnes est difficile obtenir ou prvoir, notamment lors de l'implmentation d'un modle.
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Le taux d'inflation dans la Zone euro 13, qui demeure le principal partenaire des pays de l'Union, a t retenu pour reflter les prix trangers. Pour les cots des consommations intermdiaires, les cours du ptrole sont retenus. Ceux-ci sont convertis en FCFA pour tenir compte de l'volution du taux de change. Il s'agit essentiellement de tenir compte des effets induits sur les prix de certains biens et services (services de transport, frais de mouture, etc.) et des effets de second tour de l'volution des cours du ptrole. Les produits alimentaires imports (bl, huile, lait, sucre, etc.), inclus dans le champ de l'inflation sous-jacente, sont marqus par une forte volatilit. En outre, ils reprsentent environ 10% de la pondration de l'inflation sous-jacente. Ainsi, les prix des produits alimentaires imports (Foodindex du FMI) sont galement retenus dans la spcification du modle. L'absence de donnes fiables et frquence trimestrielle sur les variables de tensions sur les marchs (output gap, TUC, etc) n'a pas permis de tester leur pertinence dans les modles de prvisions de l'inflation dans les pays de l'UEMOA. Par ailleurs, l'utilisation de l'indice de la production industrielle (IPI14) comme proxy des tensions sur les marchs n'a pas donn des rsultats satisfaisants. Au total, la relation retenue prend la forme d'un modle correction d'erreur liant l'volution de l'inflation sous-jacente d'une part, ses propres valeurs retardes et, d'autre part, aux volutions de l'inflation dans la Zone euro, des cours mondiaux du ptrole brut et des produits alimentaires. Des variables muettes sont galement introduites dans les quations pour tenir compte des chocs spcifiques qui ont affect l'inflation sous-jacente dans les Etats. LogIPCtisj = c + +
n
i=1
i LogIPCtisji +
n
i= 0
i LogIPCteuro + i
n
i= 0
i LogIPCtptrole i
LogIPCi i= 0
n
a lim t i
+ LogIPCtisj1 + LogIPCteuro + LogIPCtptrole + LogIPCta lim + Dum 1 1 1
o
IPCisj dsigne l'indice des prix hors nergie et produits frais (inflations sous-jacente),l'indice harmonis des prix dans la Zone euro,
IPCeuro
Pptrole
les cours mondiaux du
13 Il s'agit d'un proxy de l'inflation dans l'ensemble des pays partenaires. Il est plus ais de disposer des
prvisions relativement plus fiables de l'inflation dans la Zone euro que dans tous les pays partenaires. Le choix de l'inflation dans la Zone euro est donc appropri pour l'utilisation des quations dans l'exercice de prvision.
14 L'IPI dsaisonnalis et l'cart entre l'IPI brut et sa tendance ont galement t tests, sans succs.
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ptrole en francs CFA,
Palim l'indice des prix des produits alimentaires (Foodindex) du FMI
et Dum un ensemble de variables muettes. Les rsultats confirment l'impact important de l'inflation importe sur l'inflation domestique dans les pays de l'UEMOA. Tableau 8 : Modle de prvision de l'inflation sous-jacenteVariables dpendantes : Diffrence du logarithme de l'indice des prix hors nergie et produits frais (inflation sous-jacente) : logIPCisjtBnin Burkina Cte d'Ivoire GuineBissau Mali Niger Sngal 0,30 (5,35) 0,23 (2,28) (2,04) 0,39 (1,90) 0,63 (4,22) 0,02 (2,11) 0,06 (2,54) -0,13 (-2,83) 0,11 (2,79) 0,007 (2,27) 2001T2 0,015 (15,99) 2006T1 0,013 (9,71) 2008T2 0,016 (12,29) 2003T1 0,01 (11,3) 2004T1 -0,01 (-8,68) 2008T3 0,02 (15,74) -0,31 (-3,44) 0,31 (3,45) -0,15 (-6,35) 0,14 (7,12) 0,006 (2,06) 2000T1 -0,011 (-13,45) 2002T4 0,016 (21,48) 2005T1 0,018 (23,41) 2008T3 0,02 (13,82) 0,53 1,9 0,50 2,1 0,66 2,2 0,64 1,9 0,62 1,8 0,58 1,9 0,67 2,2 0,54 2,1 0,62 1,9 0,35 (0,84) 2008T2 0,03 (8,15) 2004T1 -0,02 (-14,63) 2008 0,02 (3,90) 1998T2 0,03 (18,48) 2005T4 -0,017 (-12,75) 2008T3 0,03 (7,90) -0,44 (-3,59) 0,43 (3,59) 0,04 (3,43) -0,07 (-2,00) 0,07 (2,10) 0,06 (3,08) -0,12 (-2,15) 0,11 (2,15) 0,006 (2,99) 2001T1 0,01 (12,33) 2007T3 0,016 (8,82) 0,012 (2,25) 2005T1 0,03 (24,89) 2006T4 -0,016 (-7,79) 0,04 (4,80) -0,10 (-5,30) -0,03 (-2,17) -0,27 (-5,72) 0,26 (5,69) 0,004 (3,02) 2008T3 0,02 (13,7) 0,34 (3,89) 0,29 (3,24) 0,27 (1,98) 0,21 (2,35) 0,34 (1,96) 0,39 (3,64) 0,26 (2,28) 0,16 (2,16) Togo UEMOA
constante logIPCisjt-1 logIPCeurot-1 0,34 logIPCeurot logPptrolet-1 logPalimt-1 logIPCisjt-1 logIPCeurot-1 logPptrolet-1 DUM1
DUM2
DUM3
DUM4
R2 DW LM(4) (p-value)
N.B Les statistiques de Student sont donnes entre parenthse. La variable muette (DUM) yyyyTx vaut 1 au trimestre x de l'anne YYYY.
La hausse de l'inflation dans la Zone euro agit positivement et de faon relativement rapide sur l'inflation sous-jacente. Pour l'ensemble de l'Union, une hausse de 1 point de
23
pourcentage de l'inflation dans la Zone euro entrane court terme une progression de l'inflation sous-jacente de 0,4 point de pourcentage. L'inflation importe explique galement la dynamique de long terme de l'inflation dans la plupart des pays de l'Union. Les cours mondiaux des produits alimentaires imports expliquent galement la dynamique de court terme de l'inflation sous-jacente dans plusieurs Etats membres de l'Union. Ainsi, une hausse de 10% des cours mondiaux des denres alimentaires se traduit par une progression de 0,4 point de pourcentage de l'inflation sous-jacente au Mali et au Sngal et de 0,6 point de pourcentage en Guine-Bissau et au Niger. L'impact des cours du ptrole est plutt perceptible moyen terme mais elle demeure faible. Une progression de 10% des cours du ptrole en FCFA induit une hausse de 0,1 point de pourcentage de l'inflation sous-jacente dans l'Union. Ce rsultat est li au fait que l'inflation sous-jacente exclut la composante nergie, et que les effets de second tour capts ici ne sont pas instantans. 3.4 Qualit prdictive de la modlisation sur la priode rcente Des prvisions ont t effectues sur la priode rcente l'aide des quations obtenues (prvisions par composante). Elles portent sur un horizon de huit trimestres. Ces rsultats ont t compars aux ralisations et aux prvisions faites avec le modle auto-rgressif retards chelonns (ADL)15 qui projette l'indice global. Tableau 9 : Prvisions du taux d'inflation en glissement (en %) pour l'Union l'aide du Modle Ralisations Prvisions par composantes Prvisions avec le modle ADL 2009 T3 -2,0 -2,4 -1,0 2009 T4 -1,9 -2,1 -1,4 2010 T1 0,3 0,1 -0,2 2010 T2 1,1 1,2 1,0 2010 T3 1,4 1,6 2,0 2010 T4 2,7 1,8 3,0 2011 T1 3,9 2,2 3,7 2011 T2 4,8 2,2 4,1 Les rsultats indiquent une performance relativement bonne de la prvision partir des composantes sur un horizon d'un an. Pour les prvisions sur un horizon suprieur 1 an 16, le modle ADL portant sur l'indice global donne de meilleurs rsultats. Cette situation peut15 Les variables explicatives du Modle ADL sont : le taux d'inflation dans la Zone euro, la productioncralire locale, le taux de change effectif nominal et les cours mondiaux des produits alimentaires. dans les deux modles.
16 Il convient de signaler l'impact de la crise post-lectorale en Cte d'Ivoire qui n'est pas pris en compte
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tre lie la faible qualit des modles de type SARIMA pour des horizons loigns. Par ailleurs, les quations pour la composante crales ont globalement sous-estim l'volution des prix des crales sur la priode rcente, en raison de la faible rpercussion sur les prix domestiques de la baisse des cours mondiaux du riz. Conclusion L'tude prsente une modlisation des principales composantes (nergie, produits frais et crales, et inflation sous-jacente) de l'IHPC dans les pays de l'UEMOA. Les composantes nergie et produits frais et crales ont t subdivises respectivement en trois (produits ptroliers, lectricit, combustibles solides) et deux (produits frais, crales) sous-composantes. Il ressort des estimations que les prix des produits ptroliers sont essentiellement lis aux volutions des cours du ptrole. La prvision des prix des crales doit tenir compte, d'une part de leur profil saisonnier et, d'autre part, de l'volution de la production cralire locale et des cours mondiaux du riz. Quant l'inflation sous-jacente, elle est explique essentiellement par l'inflation dans la Zone euro, les cours du ptrole et des produits alimentaires imports. Une modlisation de type SARIMA est retenue pour les combustibles solides et les produits frais. Pour les prix de l'lectricit, il est propos une prvision base sur les annonces de mesures officielles et les dires d'experts. Cette modlisation par composante de l'IHPC prsente l'avantage de tenir compte de faon plus fine, dans l'exercice de prvision, des principaux chocs (choc ptrolier, choc d'offre alimentaire) qui affectent gnralement l'inflation dans la Zone UEMOA. Elle permet galement de disposer d'une prvision de l'inflation sous-jacente qui est utile dans la conduite de la politique montaire. Toutefois, l'volution et la diversit des chocs susceptibles d'agir sur l'inflation requiert de combiner plusieurs approches de prvision. Ainsi, le prsent modle pourrait constituer un instrument supplmentaire de prvision de l'inflation au sein de la BCEAO, ct des autres modles tablis partir de l'indice global. En outre, la modlisation de l'inflation sous-jacente pourrait tre amliore avec la prise en compte d'autres indicateurs de tensions sur les marchs intrieurs non disponibles actuellement, notamment l'estimateur du PIB trimestriel non agricole en cours d'laboration la BCEAO.=-=-=-=-=-=-=-=-=-
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ANNEXES
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Rfrences bibliographiquesAfrique Verte International (2010) : Renforcer les capacits des rseaux dorganisations agricoles par lanalyse de lvolution du prix des crales locales au Burkina, Mali et Niger durant la priode 2001-2010. Benalal Nicholai, Diaz Juan Luis, Del Hoyo, Bettina Landau, Moreno Roma, Frauke Skudelny (2004) To aggregate or not to aggregate? euro area inflation forecasting , BCE, WP 374. Clrier Claire (2009), Forecasting inflation in France , Banque de France, Document de Travail n 262. Chauvin Valrie, Dvulder Antoine (2007), Maquette d'inflation Zone euro , Banque de France. Dembo To M. et Hounpkatin M. (2007), Lien entre la masse montaire et l'inflation dans l'UEMOA , BCEAO. Dembo To M. (2010), Modles de prvision de l'inflation dans les pays de l'UEMOA , BCEAO. Duarte Claudia, Rua Antonio (2007), Forecasting inflation through a bottom-up approach: How bottom is bottom? ". Economic Modelling, March. Ducreux Xavier, Tripier Fabien(1996) Un essai de modlisation court terme de l'volution mensuelle des prix de dtail , Bulletin de la Banque de France n 34. Galot P. Hetz B. (2004), L'inflation en France et en zone euro : une approche macrosectorielle , INSEE. Grunfeld, Y. et Griliches Z. (1960) Is Aggregation Necessaliry Bad , The Review of Economies and Statistics, vol. 42, n 1 (fvrier), p. 1-13. Jondeau Eric, Le Bihan Herv et Sdillot Franck (1999), Modlisation et prvision des indices des prix sectoriels , Banque de France, Notes d'Etudes et de Recherche n 68. Le Bihan Herv (2008), 1958-2008, avatars et enjeux de la courbe de Phillips , Banque de France. Lkepohl, H. (1984). Forecasting contemporaneously aggregated vector ARMA processes , Journal of Business & Economic Statistics vol 2 n3 p. 201214. Ltkepohl, H. (1987). Forecasting Aggregated Vector ARMA Processes , Springer-Verlag. Ltkepohl, H. (2006). Forecasting with VARMA processes , in G. Elliott, C.W. J. Granger & A. Timmermann(eds), Handbook of Economic Forecasting, forthcoming, Elsevier Hendry David F., Hubrich Kirstin (2007) Combining Disaggregate Forecasts or Combining Disaggregate Information to Forecast an Aggregate , Oxford University.
27 Hendry David F., Hubrich Kirstin (2010) Combining Disaggregate Forecasts or Combining Disaggregate Information to Forecast an Aggregate , BCE, Working Papper. Hubrich Kirten (2005), Forecasting euro area inflation : does aggregating forecasts by HICP component improve forecast accurary ? , International Journal of Forecasting, vol 21 p 119136. Mounkala Evrard Ulrich (2005), Prvision court terme de l'indice des prix la consommation au Cameroun , Banque Des Etats de l'Afrique Centrale, Notes d'Etudes et de Recherche n 4. Pesaran, M. H., Pierse, R. G. & Kumar, M. S. (1989). Econometric analysis of aggregation in the context of linear prediction models , Econometrica vol 57 n 4 juillet, p. 861888. Theil, H., (1954), Linear aggregation of economic relations, Amsterdam: North-Holland. Tour Madani (2000), Modle de prvision pour l'indice des prix la consommation des mnages Bamako , BCEAO. Richard B. Roos W. (2008), Prvoir l'inflation en zone euro : une approche macrosectorielle , Document de Travail de la DGTPE.
28 Graphique 1 : Evolution de l'indice des prix de l'lectricit dans les pays de l'UEMOA115 110 105 100 95 90 85 80 75 70 janv-97 janv-98 janv-99 janv-00 janv-01 janv-02 janv-03 janv-04 janv-05 janv-06 janv-07 janv-08 janv-09 janv-10janv-10
Bnin
Burkina
Cte d'Ivoire
Guine-Bissau
Graphique 1 (suite de fin) : Evolution de l'indice des prix de l'lectricit dans les pays de l'UEMOA
130
120
110
100
90
80
70 janv-08 janv-97 janv-98 janv-99 janv-00 janv-01 janv-02 janv-03 janv-04 janv-05 janv-06 janv-07 janv-09 janv-11
Niger
Mali
Sngal
Togo
janv-11
29 Graphique 2 : Evolution de l'indice des prix des crales au Burkina, au Mali et au Niger160
140
120
100
80
60
40 janv-08 janv-97 janv-98 janv-99 janv-00 janv-01 janv-02 janv-03 janv-04 janv-05 janv-06 janv-07 janv-09 janv-10janv-10
Burkina
Mali
Niger
Graphique 3 : Evolution de l'indice des prix des crales au Bnin et au Togo160
140 120
100
80 60
janv-97
janv-98
janv-99
janv-00
janv-01
janv-02
janv-03
janv-04
janv-05
janv-06
janv-07
janv-08
janv-09
Bnin
Togo
janv-11
40
janv-11
30 Graphique 4 : Evolution des cours mondiaux du riz et de l'indice des prix des crales en Cte d'Ivoire, en Guine-Bissau et au Sngal140 500 450 120 400 100 350 300 250 60 200 150 100 20 50 0 0
40
janv-97
janv-99
janv-01
janv-03
janv-05
janv-07
janv-09
Cte d'Ivoire
Guine-Bissau
Sngal
Riz en 1000 FCFA
janv-11
sept-
mai-98
mai-00
mai-02
mai-04
mai-06
mai-08
sept-
sept-
sept-
sept-
sept-
sept-
mai-10
Cours du riz
80 Indice
31 PUBLICATIONS DE LA SERIE "DOCUMENT DETUDE ET DE RECHERCHE" DE LA BANQUE CENTRALE DES ETATS DE LAFRIQUE DE LOUEST*
----------------------------------------1. Ratios simples de mesure de limpact de la politique montaire sur les prix , par Diop, P. L. et C. Adoby, Document dEtude et de Recherche, DRS/SR/97/01, BCEAO, Juin 1997. 2. Prvision court terme des agrgats montaires dans les pays de lUEMOA , par Kon, S. et O. Samba Mamadou, Document dEtude et de Recherche, DRS/SR/97/02, BCEAO, Juin 1997. 3. Analyse de la comptitivit dans les pays membres de lUEMOA , par Tenou, K. et P. L. Diop, Document dEtude et de Recherche, DRS/SR/97/03, BCEAO, Juillet 1997. 4. Evolution du taux de liquidit dans les pays de lUEMOA , par Adoby, C. et S. Diarisso, Document dEtude et de Recherche, DRS/SR/97/04, BCEAO, Juillet 1997. 5. De lorigine de linflation dans les pays de lUEMOA par Doe, L. et S. Diarisso, Document dEtude et de Recherche, DER/97/05, BCEAO, Octobre 1997. 6. Limpact des taux directeurs de la BCEAO sur les taux dbiteurs des banques par Diop, P. L. Document dEtude et de Recherche, DER/98/01, BCEAO, Mars 1998. 7. La demande de monnaie dans les pays de lUEMOA par Diarisso, S. et K. Tenou, Document dEtude et de Recherche, DER/98/02, BCEAO, Mai 1998. 8. Limpact des politiques montaire et budgtaire sur la croissance conomique dans les pays de lUEMOA par Kone S. Document dEtude et de Recherche, DER/98/03, BCEAO, Juin 1998. 9. La demande de monnaie rgionale dans lUEMOA par Diarisso, S. Document dEtude et de Recherche, DER/98/04, BCEAO, Aot 1998. 10. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : cadre thorique par Samba Mamadou O., Document dEtude et de Recherche, DER/98/05, BCEAO, Aot 1998. 11. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : Estimation et application la Cte dIvoire par Samba Mamadou O., Document dEtude et de Recherche, DER/98/06, BCEAO, Aot 1998. 12. Les Dterminants de la croissance long terme dans les pays de lUEMOA par Tenou K., Document dEtude et de Recherche, DER/98/07, BCEAO, Septembre 1998. 13. Modle de prvision court terme des facteurs autonomes de la liquidit bancaire dans les Etats de lUEMOA par Kone S. Document dEtude et de Recherche, DER/99/01, BCEAO, Mars 1999. 14. Modle de prvisions de billets valides et de demande de billets aux guichets de lAgence Principale dAbidjan par Timit K. M. Document dEtude et de Recherche, DER/99/02, BCEAO, Mars 1999. 15. Les conditions montaires dans lUEMOA : confection dun indice communautaire par Diarisso, S. et O. Samba Mamadou, Document dEtude et de Recherche, DER/99/03, BCEAO, Mai 1999. 16. La production potentielle de lUEMOA par Diop P. L., Document dEtude et de Recherche, DER/00/01, BCEAO, Aot 2000.
* Documents labors par la Direction de la Recherche et de la Statistique.
3217. La rgle de Taylor : un exemple de rgle de politique montaire applique au cas de la BCEAO par Tenou K., Document dEtude et de Recherche, DER/00/02, BCEAO, Novembre 2000. 18. Lvolution structurelle rcente des conomies de lUEMOA : la production par Samba Mamadou O., Document dEtude et de Recherche, DER/00/03, BCEAO, Dcembre 2000. 19. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : Estimation et application au Bnin par Tenou K., Document dEtude et de Recherche, DER/01/01, BCEAO, Janvier 2001. 20. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : Estimation et application au Burkina par Kone S., Document dEtude et de Recherche, DER/01/02, BCEAO, Janvier 2001. 21. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : Estimation et application au Mali par Diop P. L., Document dEtude et de Recherche, DER/01/03, BCEAO, Janvier 2001. 22. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : Estimation et application au Niger par Samba Mamadou O., Document dEtude et de Recherche, DER/01/04, BCEAO, Janvier 2001. 23. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : Estimation et application au Sngal par Diarisso S., Document dEtude et de Recherche, DER/01/05, BCEAO, Janvier 2001. 24. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : Estimation et application au Togo par Doe L. et Tenou K., Document dEtude et de Recherche, DER/01/06, BCEAO, Janvier 2001. 25. Limpact de la variation des taux dintrt directeurs de la BCEAO sur linflation et la croissance dans lUMOA par Nubukpo K., Document dEtude et de Recherche, DER/01/07, BCEAO, Aot 2001. 26. Evolution structurelle des conomies de lUEMOA : les finances publiques par Sinzogan J. Y., Document dEtude et de Recherche, DER/02/01, BCEAO, Mars 2002. 27. Modle intgr de projection Macro-conomtrique et de Simulation pour les Etats membres de lUEMOA (PROMES) : Estimation et application la Guine-Bissau , par Ciss A., Document dEtude et de Recherche, DER/02/02, BCEAO, Avril 2002. 28. Construction dun indicateur synthtique dopinion sur la conjoncture par Kamat M., Document dEtude et de Recherche, DER/02/03, BCEAO, Mai 2002. 29. Calcul dindicateurs dinflation sous-jacente pour les pays de lUEMOA par Pikbougoum G. D., Document dEtude et de Recherche, DER/02/04, BCEAO, Mai 2002. 30. Convergence nominale et convergence relle : une application des concepts de Btaconvergence et de Sigma-convergence aux conomies de la CEDEAO , par Diop P., Document dEtude et de Recherche, DER/02/05, BCEAO, Dcembre 2002. 31. Limpact de loffre locale des produits vivriers sur les prix dans lUEMOA par Diallo M. L. A., Document dEtude et de Recherche, DER/03/01, BCEAO, Septembre 2003. 32. Pauvret et exclusion sociale dans lUEMOA : linitiative PPTE est-elle une rponse ? par Thiam T. M., Document dEtude et de Recherche, DER/04/01, BCEAO, Novembre 2004. 33. Constrution d'un indicateur synthtique de mesure de la convergence des conomies de l'Union au regard du pacte de convergence, de stabilit, de croissance et de solidarit par Ngoran C. O., Document dEtude et de Recherche, DER/05/01, BCEAO, Janvier 2005.
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