Libéralisation financière, efficacité du système financier et ...

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Tableau 22.3 : L'effet de développement financier sur le taux de croissance économique (32 PVD) Variable Dépendante: GA CPIB 0.006 [1.16] (0.26) VPIP TOR DPIP PPIB DPPIB LNGDP LNS INF LPA RES_SRPIB* Constante 0.062 [1.87] (0.077) -0.44 [-1.55] (0.14) 1.056 [1.90] (0.072) -0.003[-3.48] (0.001) 0.21 [4.73] (0.000) 0.15 [3.23] (0.004) -19.62 [-4.0] (0.001) 0.06 [3.22] (0.005) 0.062 [1.88] (0.076) -0.55 [-1.89] (0.073) 1.20 [2.08] (0.052) -0.003[-3.55] (0.002) 0.21 [5.15] (0.000) 0.11 [1.92] (0.07) -19.70[-4.14] (0.001) 0.024 [4.31] (0.0004) 0.076 [2.35] (0.030) -0.44 [-1.69] (0.11) 1.18 [2.25] (0.037) -0.003[-5.52] (0.000) 0.18 [4.74] (0.000) 0.06 [1.53] (0.14) -18.87[-4.25] (0.000) 0.031 [2.04] (0.056) 0.047 [1.33] (0.20) -0.43 [-1.50] (0.15) 0.97 [1.54] (0.14) -0.002[-2.38] (0.028) 0.20 [4.54] (0.000) 0.13 [3.15] (0.005) -19.55[-3.80] (0.001) 0.043 [3.45] (0.003) 0.047 [1.71] (0.10) -0.46 [-1.67] (0.11) 0.91 [1.56] (0.14) -0.002[-2.42] (0.026) 0.20 [5.28] (0.000) 0.10 [2.26] (0.036) -18.72[-4.47] (0.000) R² 0.78 0.78 0.82 0.78 0.80 R² adjusted 0.700491 0.705244 0.751914 0.704132 0.725563 Akaike 3.269482 3.253485 3.081113 3.257251 3.182060 Durbin-Watson 1.739566 1.792542 1.588780 1.911431 2.080079 Nombre d’observations Probabilités entre ( ) Entre [ ] la valeur des t de Student corrigés de l’hétéroscédasticité White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance *La part non corrélée de SRPIB avec la variable financière 27 27 27 27 27 Les résultats montrent clairement une relation positive forte entre 4 indicateurs de développement financier et le taux de croissance de PIB par tête à moyen et à long terme. Les régressions confirment le résultat obtenu dans la corrélation préliminaire en ce qui concerne la faible corrélation entre CPIB et GA. Celle-ci n'est pas significative comme nous le montre le tableau 22.3. 212
Lorsqu'on introduit la CPIB avec la VPIB dans la même régression, le coefficient de VPIB a changé, et on a perdu la significativité [Tableau 23.3]. En même temps, le coefficient de CPIB a pris une valeur négative, ce qui nous conduit à conclure que l'effet de prix gouverne la relation entre VPIB et la croissance. Ce résultat confirme le résultat obtenu par Levine & Zervos (1998) qui ont considéré la CPIB comme un mauvais prédicteur de la croissance. Tableau 23.3 : L’introduction de CPIB et VPIB ensemble dans la même régression pour détecter l’effet de prix (échantillon de 32 PVD) Dependent Variable: GA CPIB -0.004819 [-0.454868] (0.6546) VPIB 0.040341 [1.323728] (0.2022) DPPIB 0.066336 [1.919236] (0.0710) RES_SRCPIB 0.093659 [1.546663] (0.1393) LNGDP -0.569310 [-1.962438] (0.0654) LNS 1.319387 [2.307124] (0.0331) INF -0.002713 [-3.776064] (0.0014) LPA 0.188462 [3.868860] (0.0011) -18.14552 [-3.351101] Constante (0.0036) R² 0.794 R² adjusted 0.701806 Akaike 3.285090 Durbin-Watson 1.552494 Nombre 27 d’observations Entre [ ] la valeur des t de Student corrigés de l’hétéroscédasticité. Probabilités entre ( ) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Après l'élimination de CPIB et VPIB, il reste un seul indicateur qui représente bien le secteur boursier (TOR) qui est corrélé significativement fort avec GA. Par contre, on peut remarquer que les indicateurs représentant le développement bancaire (PPIB et DPIB) au sein de ce groupe de PVD ont des coefficients plus élevés que celui du développement boursier (TOR). Il en découle que la croissance de PIB par tête, pour la période due au changement financier bancaire, sera plus grande que celle due à la Bourse. 213
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UNIVERSITE de LIMOGES Faculté de D
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