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Contribution des facteurs regional & global auxfluctuations dans les pays emergents.
Zouhair Ait Benhamou
Paris-Ouest Nanterre
4 janvier 2016
Z. Ait Benhamou (Paris X-Nanterre) Cycles & Pays Emergents 4 janvier 2016 1 / 30
Resume
Les agregats macroeconomiques fluctuent beaucoup plus dans les paysemergents que les pays developpes. La litterature offre une panoplie demodeles pour expliquer cet exces de volatilite, mais ne semble pass’interesser aux differences entre les pays emergents eux-memes. Ce papieroffre une revue de faits stylises qui se veut exhaustive, puis propose unmodele pour rendre compte de ces disparites
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Introduction
La litterature
Chez Agenor, McDermott & Prasad (1999) il est de prime aborddifficile de parler de cycle : on suppose une regularite qu’on ne trouvepas forcement dans le comportement des agregats macroeconomiques.
D’un autre autre cote, mieux documenter les faits stylises des paysemergents permet de mieux saisir les facteurs qui gouvernent cesfluctuations.
Mendoza (1991) essaye de repliquer les faits stylises d’une petiteeconomie ouverte (Canada).
Plus pertinent au sujet traite, Kydland & Zarazaga (2002) quiutilisent un modele neoclassique pour repliquer la decade perdue enArgentine. Malgre une structure simple, le modele traduit bien ledeclin du PIB par habitant sur la decennie en question.
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Introduction
Une theorie des cycles en pays emergents
Aguiar & Gopinath (2004) avancent une theorie des cycles propre aux paysemergents.
Hypothese centrale : Les agregats macroeconomiques sont soumis aune foule de chocs exogenes qui peuvent etre consolides en un choc ala tendance de productivite.
Degradation de la balance commerciale apres un choc de productivite.
Ces deux points sont importants aux faits stylises qui definissent les cyclesdans les pays emergents.
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Introduction
Hypothese du choc a la tendance
Deux faits stylises observes dans l’echantillon de pays traites (a dominanceLatino-Americaine) qui ne peuvent etre repliques par la theorie standarddes cycles (lissage optimal des depenses de consommation)
Fluctuations de la consommation superieures a celles du PIB.
Relation contra-cyclique entre balance commerciale et PIB.
Les menages anticipent une augmentation future de leur productivite delong terme, par consequent ils ajustent leur consommation beaucoup plusa la hausse que leur production. L’excedent de demande en biens deconsommation est importe, ce qui entraıne une deterioration de la balancecommerciale.
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Donnees & statistiques descriptives
Les donnees
Donnees annuelles sur 102 pays entre 1950 2013 de la BanqueMondiale (WDI) et l’Universite de Pennsylvanie (PWT). Les paysregroupes en 5 regions : Afrique du Nord Moyen-Orient, AfriqueSub-Saharienne, Asie du Sud, Amerique Latine et l’OCDE.
Les donnees sont HP-filtrees. Le filtre est preferable a d’autresmethodes de lissage : Baxter-King est plus adapte aux definitions decycle (Canova (2012)) mais il y a une deperdition important dedonnees. Sur une frequence annuelle, c’est une penalite importante.
On choisit la valeur annuelle calculee par Ravn & Uhlig (2002) pourle parametre λ = 6.24 de lissage.
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Donnees & statistiques descriptives
Les donnees
Emerging Economies OECD
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
σ y
SUBAF SASIA LATAM MENA OECD
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
σ y
Figure: Boıte a moustache : fluctuations du PIB par groupes et regions.
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Donnees & statistiques descriptives
Statistiques descriptives
Table: Statistiques descriptives : ecart-types et correlations.
Region σy σc CA gy ρz,y ρc,y ρtb,y ρtb
OCDE 2.85% 2.40% -1.00% 2.60% .222 .705 -.006 .520(.013) (.019) (.041) (.011) (.131) (.193) (.179) (.203)
MENA 6.50% 5.10% 1.30% 1.80% .241 .426 -.050 .562(.044) (.022) (.088) (.015) (.092) (.406) (.121) (.177)
Amerique Latine 3.10% 3.90% -2.70% 1.80% .216 .711 -.010 .466(.009) (.015) (.031) (.007) (.127) (.176) (.119) (.203)
Afrique Sub-Saharienne 5.30% 7.90% -4.60% 1.30% .217 .581 -.018 .366(.029) (.069) (.044) (.017) (.091) (.301) (.188) (.253)
Asie du Sud 4.00% 4.80% .40% 3.20% .271 .643 -.054 .415(.019) (.026) (.095) (.020) (.147) (.200) (.124) (.227)
Monde 4.00% 4.80% -1.50% 2.20% .230 .637 -.019 .469(.026) (.038) (.06) (.015) (.121) (.262) (.156) (.221)
Comparaison precise du groupe de region : ANOVA.
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Donnees & statistiques descriptives
Faits stylises
Table: Regression ANOVA : OCDE comme base de comparaison.
Variable σy σc σg ρc,y ρtb,y ρz,y ρtb
MENA .036*** .017 .027*** -.278*** -.043 .018 .042(.007) (.011) (.007) (.081) (.053) (.039) (.069)
Amerique Latine .003 .005 .006 .005 .017 -.006 -.054(.007) (.01) (.006) (.071) (.049) (.034) (.061)
Afrique Sub-Saharienne .024*** .046*** .02** -.124 -.011 -.005 -.153*(.006) (.01) (.006) (.070) (.046) (.034) (.060)
Asie du Sud .012 .014 .017* -.062 -.046 .048 -.105(.007) (.011) (.007) (.075) (.051) (.036) (.064)
Constante .029*** .034*** .034*** .705*** -.006 .222*** .521***(.004) (.006) (.004) (.042) (.028) (.020) (.036)
R2 .248 .188 .189 .128 .021 .025 .092EMCR .023 .035 .021 .250 .158 .122 .214SQR .052 .122 .044 6.143 2.215 1.466 4.520
valeurs critiques : * 10% ** 5% ***≤1%
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Donnees & statistiques descriptives
On souhaite tester les niveaux de correlation entre PIB et les variablesselectionnees.
Table: Test multivarie - tous les groupes
Test Indicateur ρc,y ρtb,y ρz,y ρtb
Lambda de Wilks Statistique .872 .979 .975 .907F 3.610 .460 .640 2.510
pval .009 .767 .636 .047Trace de Pillai Stat .129 .021 .025 .093
F 3.610 .460 .640 2.510pval .009 .767 .636 .047
Trace de Lawley-Hotelling Stat .148 .022 .026 .102F 3.610 .460 .640 2.510
pval .009 .767 .636 .047Racine superieure de Roy Stat .148 .022 .026 .102
F 3.610 .460 .640 2.510pval .009 .767 .636 .047
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Donnees & statistiques descriptives
Autocorrelation de la balance commerciale
La fonction ACF decrit un fait stylise important : persistence de la balancecommerciale.
0 2 4 6 8-0.5
0
0.5
1Sub-Sahara Africa
0 2 4 6 8-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8South Asia
0 2 4 6 8-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1Latin America
0 2 4 6 8-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1MENA
0 2 4 6 8-0.5
0
0.5
1OECD
0 2 4 6 8-0.5
0
0.5
1World
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Donnees & statistiques descriptives
Synchronisation avec les cycles global & regional
Table: Faits-stylises, correlations et persistence
Region ρy ,W ρy ,R ρy ρc In-trade
Asie du Sud .402 .301 .193 .298 19.10%Amerique Latine .242 .194 .215 .078 25.77%MENA .342 .398 .156 -.147 11.53%OCDE .731 .576 .271 .430 78.07%Afrique Sub-Saharienne .429 .286 .024 -.033 31.39%
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Donnees & statistiques descriptives
Faits stylises importants
ACF de la balance commerciale converge graduellement vers 0. Lapersistence est commune a virtuellement tous les pays.
La correlation entre consommation et PIB est similaire a tous les paysemergents sauf la region MENA en comparaison avec l’OCDE. Toutesles correlations sont positives.
Seules l’OCDE et l’Asie du Sud exhibent une persistence significativede la consommation des menages. Les pays aux cycles prononcesn’expriment aucune persistence significative.
L’OCDE est la seule region dont la part de commerce intra-regionalest eleve, et celle la plus synchronisee avec les cycles global etregional.
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Facteurs global & regional
Decomposition du cycle : facteurs importes & domestiques.
1970 1980 1990 2000 20100
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05OECD
1970 1980 1990 2000 20100.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12Sub−Saharan Africa
1970 1980 1990 2000 20100
0.05
0.1
0.15
0.2MENA
GrowthCycle
1970 1980 1990 2000 20100.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12Latin America
Figure: Volatilite des agregats : cycle versus croissance du PIB.
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Facteurs global & regional
Lissage non-parametrique
Les donnees observees x1, x2, ...xn sont supposees suivre unedistribution f . Les donnees sont rangees comme dans unhistogramme.
La largeur des barres de l’histogramme optimise l’arbitrage entre biaiset variance : large barre =⇒ mesure precise mais large variance. acontrario petite barre =⇒ variance restreinte mais estimateur biaise.
La largeur optimale minimise la norme de la distribution theorique etempirique, soit :
(L) =[f (x)− fn(x)
]2(1)
L’erreur est donc decomposee entre le biais (au carre) et la variance,soit :
MSE = E(fn(x)− f (x)
)2+ V
[fn(x)
](2)
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Facteurs global & regional
Lissage non-parametrique
La distribution empirique f est estimee avec une fonction de ponderationdite Kernel dont les proprietes sont definies comme suit :∫
K (u)d(u) = 1 (3)∫uK (u)d(u) = 0 (4)
∀u,K (−u) = K (u) (5)
σ2K =
∫u2K (u)d(u) <∞ (6)
La regression non-parametrique etablit une relation bi-variee entre chacunde ses arguments et la variable a expliquer en utilisant ce Kernel.
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Facteurs global & regional
Lissage non-parametrique
1970 1980 1990 2000 2010
0.028
0.03
0.032
0.034
0.036
0.038
0.04
0.042World Factor
1970 1980 1990 2000 2010
0.03
0.035
0.04
0.045
0.05
0.055
0.06MENA
1970 1980 1990 2000 2010
0.035
0.04
0.045
0.05
0.055
0.06Sub-Sahara Africa
1970 1980 1990 2000 2010
0.02
0.025
0.03
0.035
0.04Latin America
1970 1980 1990 2000 2010
0.015
0.02
0.025
0.03
0.035
0.04South Asia
1970 1980 1990 2000 2010
0.015
0.02
0.025
0.03
0.035OECD Factor
Figure: Facteurs regionaux et global : estimation en LOWESS robuste.
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Facteurs global & regional
Facteurs inobserves : estimation.
1970 1980 1990 2000 201070
80
90
100
110
120
130
140
150
160Long-run fluctuations (Base year 1970 = 100)
World
OECD
MENA
South Asia
Latin America
Sub-Sahara Africa
1970 1980 1990 2000 20100.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5Long-run fluctuations (% of Global fluctuations)
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Facteurs global & regional
Decomposition de variance
Table: Decomposition de variance par facteurs des fluctuations du PIB.
Country group World Region Country
Afrique Sub-Saharienne 37.3%*** 34.6%** 27.9%(.00) (.03)6.2% 14.2% 79.1%
MENA 48.7%** 39.4%*** 11.7%(.01) (.00)3.8% 15.9% 80.3%
Amerique Latine 45.5%* 32.2%*** 22.2%(.09) (.00)
12.6% 13.7% 73.7%Asie du Sud 37.3%** 53.6%*** 8.4%
(.01) (.00)15.6% 20.6% 63.8%
(NP 1970-1996) 41.7% 30.3% 27.9%(Hakura(2007)) 18.0% 15.8% 66.3%OCDE 49.7%** 42.8%*** 7.45%
(.01) (.002)24.3% 21.7% 54.0%
Valeurs critiques : * 10% ** 5% ***≤1%
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Le modele theorique
Description
Backus, Kehoe & Kydland (1992) est etendu a trois entites : l’economiedomestique, l’entite regionale et l’entite globale. Les trois economiesproduisent des biens echangeables. Le planificateur social assigne un poidsφi a chaque entite et maximise l’utilite agregee, soit :
maxc it
E0
3∑i=1
∞∑t=0
φiβti a
it
c1−σii ,t
1− σi(7)
Ou ait est un choc de demand specifique a l’entite i. La fonction estmaximisee sous contrainte de ressources
3∑i=1
φiyi ,t =3∑
i=1
φi (ci ,t + xi ,t + nxi ,t) (8)
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Le modele theorique
Description
La production du bien final est une combinaison de biens domestiques etde biens importes, diminues de couts de transport (Obstfeld & Rogoff(2000)) :
yt =[yγl ,t + (1− τ)yγf ,t
]1/γ(9)
L’entite domestique a une preference pour les partenaires regionaux, avec :
yf ,t = η(yr ,t − yr ,t)2 + (yw ,t − yw ,t)
2 (10)
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Le modele theorique
La production de biens dans chaque economie est une combinaison deprogres technique et de capital (pas de travail) et on ecrit : y it = zi ,tk
αi ,t .
Le capital se deprecie au facteur δ ∈ (0, 1). Il suit la loi suivanted’accumulation :
ki ,t = (1− δi )ki ,t−1 + ψ(xt , εxi ,t)xi ,t (11)
Ou ψ(xt , εxt ) est une fonction d’ajustement quadratique a la Rotemberg
(1982) qui incorpore egalement un choc exogene d’investissement :
ψ(xt , εxt ) =
φ
2
1−
(xi ,t∑3
i=1 φixi ,t− 1
)2 υxi ,t (12)
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Le modele theorique
Cout d’ajustement, convergence et Spillovers
L’idee est empruntee a Blanchard & Giavazzi (2002) : lorsqu’uneeconomie devie trop de la trajectoire de ses partenaires (dans le casde B&G, l’union monetaire) un indicateur (le compte courant) sedegrade.
Les chocs de productivites sont multivaries a trois composantesZt = AZt−1 + εzt . Les elements non-diagonaux de la matrice Arepresentent les effets de spillovers.
Apres une estimation en LOWESS des productivites regionale etglobale, on estime les coefficients de A avec un modele de VAR. Onextrait aussi les valeurs propres a comparer avec la litterature dereference.
Z. Ait Benhamou (Paris X-Nanterre) Cycles & Pays Emergents 4 janvier 2016 23 / 30
Le modele theorique
Effets de spillover
Table: Estimations de spillovers et persistence.
Groupe Monde Region Pays εz
Amerique Latine .879*** -.173 .199 .019(.067) (.918) (.912)
Asie du Sud .955*** .119* 1.952 .015(.052) (.067) (1.294)
OCDE .942*** .312*** .092*** .013(.038) (.078) (.045)
MENA -.198 .404* .628*** .023(.138) (.225) (.229)
Afrique Sub-Saharienne .259** -.431* .278*** .028(.120) (.268) (.027)
Valeurs critiques : * 10% ** 5% ***≤1%
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Le modele theorique
0 10 20-0.01
0
0.01
0.02
0.03
Pro
du
ctivity
Output
CountryRegionGlobal
0 10 20-1
0
1
2
3
4×10
-3 Consumption
0 10 20-20
-15
-10
-5
0
5×10
-3 Trade balance
0 10 200
2
4
6
8
De
ma
nd
×10-4
0 10 20-5
0
5
10
15×10
-3
0 10 20-20
-15
-10
-5
0
5×10
-5
0 10 20-5
0
5
10
15
20
Inve
stm
en
t
×10-6
0 10 20-3
-2
-1
0×10
-5
0 10 20-3
-2
-1
0
1×10
-6
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Le modele theorique
Decomposition de variance : simulation vs. donnees.
Region Pays Region Monde
OCDE Model) 12.25% 26.08% 61.67%Data 7.45% 42.80% 49.75%MENA 8.13% 42.73% 49.14%
11.70% 39.45% 48.74%Amerique Latine 16.06% 33.40% 50.54%
22.22% 32.22% 45.52%Asie du Sud 4.15% 68.41% 27.44%
8.70% 53.60% 37.30%Afrique Sub-Saharaienne 21.01% 35.50% 43.49%
27.90% 34.60% 37.30%
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Le modele theorique
Comparaison de faits stylises
Table: Comparaison de faits stylises : moments theoriques vs empiriques.
Moment OCDE MENA Am.Lat. Asie S. Afrique SS.
Data σy 2.85% 6.50% 2.53% 4.00% 5.30%Model 2.72% 4.61% 3.10% 2.58% 6.08%
σc 2.40% 5.10% 3.20% 4.80% 7.90%2.25% 4.44% 3.90% 3.80% 6.91%
ρy,c .705 .426 .711 .649 .581.774 .669 .683 .790 .592
ρy,tb -.006 -.051 -.011 -.054 -.018.072 -.032 -.037 -.051 -.090
ρy,z .222 .241 .216 .271 .217.375 .288 .194 .524 .430
ρy,w .731 .394 .242 .402 .429.925 .613 .489 .498 .249
ρy,r .576 .378 .194 .301 .286.331 .291 .544 .330 .189
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Le modele theorique Cas pratique
Application au Maroc
Table: Comparaison de faits stylises : moments theoriques vs empiriques.
Moment Donnees Modele Observations
σy 3.44% 2.71% Ratio de volatilite similaireσc 3.40% 2.47%ρy,c .645 .702ρy,z .137 .108ρy,tb -.013 -.136 Variable contra-cyclique sur-estimeeρy,w .091 .826 Correlation sur-estimeeρy,r .039 .827 idem.TB1 .384 .609 ACF sur-estimeeTB2 .205 .552TB3 .196 .431Pays 14.02% 26.83% Fraction sur-estimeeRegion 13.79% 16.19%
(.062)Monde 70.63% 56.99% Fraction sous-estimee
(.000)
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Le modele theorique Cas pratique
Application au Maroc
0 10 20 30 40-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Ch
oc d
e p
rod
uctivité
×10-4Balance Commerciale
PaysRégionalGlobal
0 10 20 30 40-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5×10
-3 PIB
0 10 20 30 40-1
0
1
2
3
4
5×10
-3 Consommation
Figure: Reaction d’agregats a diverses sources de chocs de productivite.
Z. Ait Benhamou (Paris X-Nanterre) Cycles & Pays Emergents 4 janvier 2016 29 / 30
Le modele theorique Cas pratique
Conclusions
Le modele fournit par Backus & al est mieux adapte a l’etude desfluctuations des pays emergents. L’hypothese de consolidation deschocs exogenes dans la tendance de productivite sacrifie trop pourune explication etroite des faits stylises.
Le modele rend generalement bien compte des contributionsrespectives des trois facteurs dans les regions etudiees.
La decomposition de variance du PIB est primordiale a une politiquepublique visant a lisser le cycle : les pays emergents en beneficient acondition de choisir le bon composant.
Une description plus elaboree des frictions a l’echange internationalserait pertinente.
Merci pour votre attention.
Z. Ait Benhamou (Paris X-Nanterre) Cycles & Pays Emergents 4 janvier 2016 30 / 30
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