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Soutenabilité de la dette publique et primes de risque sur
les titres d’état en zone UEMOA
Babacar Sène*
Résumé
Cet article a pour objectif d’évaluer les relations simultanées entre l’endettement public, la soutenabilité de la dette publique et les primes de risque des titres d’Etat (obligations et bons du Trésor des gouvernements de l’UEMOA à l’exception de la Guinée Bissau) exigée par les investisseurs sur la période allant de 2002 à 2012. Les résultats des régressions sur données de panel à l’aide d’un VAR en panel à effets fixes montrent qu’un niveau d’endettement insoutenable influence significativement les primes de risque. Ces résultats sont corroborés par les tests de causalité en version panel. Cela prouve la nécessité pour les Etats membres de profiler leur dette afin de ne pas envoyer de mauvais signaux aux investisseurs. Les investigations
montrent également que les spreads de taux n’expliquent pas le niveau d’endettement. La relation entre la dette publique et les primes de risque est unidirectionnelle. MOTS CLEFS : Prime de risque, endettement public, titres publics, UEMOA, VAR en panel, Causalité en panel
Abstract This article aims to assess the simultaneous relationships between public debt, debt sustainability and the risk premiums on government securities (bonds and treasury bills governments WAEMU except Guinea Bissau ) demanded by investors the period from 2002 to 2012. The results of the panel data regressions using a VAR panel fixed effects show that unsustainable debt influences the risk premiums. These results are supported by the causality panel tests. These findings show the need for member states to profile their debt in order not to
*Maître Assistant à la Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FASEG) Université Cheikh Anta Diop de Dakar Sénégal [email protected] . L’auteur tient à remercier chaleureusement l’évaluateur anonyme de la revue économie appliquée pour ses remarques très pertinentes. L’auteur remercie également Marc Raffinot de l’université Paris Dauphine et Érick Duchesne de l’université Laval, pour les discussions enrichissantes lors du colloque sur le capitalisme d’Etat organisé par l’institut québécois des hautes études internationales en Novembre 2013. Les erreurs et omissions éventuelles resteront de notre entière responsabilité.
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send wrong signals to investors. The investigations also show that the spreads do not explain the level of debt. The relationship between public debt and risk premiums is unidirectional.
KEY WORDS: Risk Premium, Public Debt, Government Securities, WAEMU, Panel VAR, Panel causality tests
CODES JEL: E43, E63, G18, H63
Introduction
epuis la suppression des avances statutaires que la
BCEAO accordait aux Etats, une partie des déficits budgétaires dans les pays de l’union économique et
monétaire ouest-africaine (UEMOA)i est maintenant financée
par les émissions de titres. Le marché des bons et obligations
d’Etat a connu un développement assez important ces
dernières années dans un contexte où la plupart des pays ont bénéficié des initiatives pays pauvres très endettés II (PPTE) et
multilatérale. Les pays ayant reçu des allégements
considérables ont pu retrouver une soutenabilité de leur dette
extérieure (Guillaumont et Guérineau., 2007) leur accordant
ainsi une capacité d’endettement plus forte sur les marchés
des titres publics de l’UEMOA et des Euro-bonds.
Cette nouvelle forme d’endettement des Etats constituée des
émissions de titres par voie d’adjudication et de syndication
introduit une analyse de la soutenabilité dans l’optique d’une
dette à caractère non concessionnel. Dans les années 1980, les études relatives à l’évaluation des dettes des pays en
développement attribuaient une attention particulière à la
présence de l’élément don comme facteur de soutenabilité.
Mais avec les changements actuels, les taux d’intérêt et les
primes de risque deviennent des paramètres incontournables
pour comprendre la dynamique d’endettement des pays de la zone. Etant donné que les titres de la dette publique sont
D
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négociables sur le marché des capitaux, les banques et autres
institutions financières nationales deviennent les principaux bailleurs régionaux. L’appétit de ces derniers par rapport aux
actifs publics s’explique par la souveraineté des Etats et aussi
leur acceptation comme garanties au refinancement de la
banque centrale.
La relation entre l’endettement et les primes de risque est souvent marquée par une certaine simultanéité. En effet des
études récentes réalisées dans le contexte des pays développés
et en développement ont montré les enjeux liés au financement
des dettes souveraines. Dans le cas des pays développés, les
investigations ont fait ressortir d’abord un lien entre les critères budgétaires (déficit budgétaire et endettement) et les
primes de risque sur les titres d’État. Ensuite récemment, les
recherches ont montré une interconnexion entre la solvabilité
des États et le secteur financier suite aux crises des « subprimes » et des dettes souveraines en Europe. Dans le
contexte des pays en développement, les résultats font ressortir les effets potentiels de la solvabilité des gouvernements sur les
rendements des obligations d’État. A ce titre les travaux de
(Kamin et Kleist., 1999) qui évaluent le comportement des
primes de risque liées à 304 obligations et 358 prêts bancaires
syndiqués négociés dans les années 1990. Les auteurs se servent des spreads de Moody’s et Standard and Poor’s. Ils
trouvent que les taux exigés aux pays de l’Amérique latine
étaient plus élevés que ceux des pays asiatiques. Toutefois, ces
analyses ont été nuancées par (Eichengreen et Mody., 1998) qui étudient les déterminants de la hausse des spreads de taux
sur un échantillon de pays en développement en contrôlant les
facteurs d’offre et de demande de titres sur les marchés obligataires. Dans les pays de l’UEMOA, le FMIii a engagé une
série d’études s’intéressant au comportement des primes de
risque des titres d’Etat. A cet effet, Sy (2010) évalue la
contribution des ratings des agences de notation à la
détermination des taux d’intérêt liés aux émissions de dette
publique interne des pays de l’UEMOA. Quatre pays avaient fait l’objet de notation de l’agence Standard & Poor’s. Le
Sénégal était le pays le mieux noté (B+) et les autres (Bénin,
Burkina Faso et Mali) disposaient de la cote B. Une recherche
plus récente développée par (Diouf et Boutin-Dufresne., 2012)
examine dans le contexte de l’UEMOA les déterminants des taux d’intérêt et de la courbe des taux grâce à une analyse à
composante principale. Le principal facteur qui affecte les taux
d’intérêt publics est la notation des Etats. Toujours dans la
lignée des travaux du FMI, (Belhocine et Dell ‘Erba., 2013)
introduisent une approche soutenabilité de la dette dans
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l’analyse des spreads de pays émergents calculés à partir de la
référence EMBI ( Emerging Markets Bond Index ) de JP
Morgan. L’endettement influence le niveau des primes de risque souverain à partir d’un seuil de 45% par rapport au PIB.
Dans ce cas c’est la soutenabilité de la dette qui explique les spreads et non le niveau d’endettement.
En résumé, si les titres d’État incorporent une prime de risque,
une augmentation de l’endettement à partir d’un seuil ou une détérioration du solde budgétaire peut entraîner une montée
des taux souverains sur le marché. Par ailleurs, l’analyse de la
soutenabilité de la dette non concessionnelle de ces pays exige
la prise en compte de l’évolution future des taux d’intérêt et des
primes de risque.
Par rapport à l’analyse de l’impact de l’endettement sur les
primes de risque, plusieurs arguments ont été avancés. Selon
une certaine étude, les inquiétudes relatives à la solvabilité des
emprunteurs souverains ont sérieusement affecté la santé des
systèmes financiers sur le plan national et international (Caruana et Avdjiev., 2012). Alors qu’une autre montre que la
détérioration des finances publiques et le comportement
d’aversion au risque des investisseurs sont à l’origine de la montée des spreads de taux relatifs aux actifs souverains
(Bernoth et al., 2004). En ce qui concerne l’évaluation de la
soutenabilité, une augmentation des primes de risque peut entraîner une dynamique instable de l’endettement par un effet
Ponzi game. Dès lors la relation entre l’endettement et les
primes de risque est bidirectionnelle. Toutefois comme l’ont
souligné (Guillard et Kempf., 2012), il est nécessaire de
distinguer « seuil d’insoutenabilité » et « seuil de défaut ». La première situation correspond à la limite d’endettement et la seconde est un état où le marché exige des spreads plus
importants. Cette distinction étant plus pertinente pour les
marchés financiers ayant une maturité très avancée à l’image
de ceux des pays développés. Ce raisonnement est appuyé par
(Mbengue, Casta et Paget- Blanc., 2013) qui ont montré que dans les pays de l’UEMOA, les primes de risque sur les titres
publics sont anormalement faibles, si une comparaison est
faite par rapport aux émissions sur le marché international. La
perception du risque sur les marchés des capitaux nationaux
semble différente de celle du marché international, ce qui peut
poser des problèmes d’inefficience selon les propos des auteurs.
Partant de ces constats, cette contribution tente de répondre à
la question suivante : quelle est la relation de causalité entre la
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soutenabilité de la dette et les primes de risque sur les titres
publics ? En d’autres termes, la situation d’endettement des pays contribue-t-elle à renchérir le coût des ressources lié aux
emprunts d’État ? Et aussi les primes de risques sur les titres
d’Etat expliquent-elles la dynamique d’endettement de ces
pays ?
L’intérêt est d’examiner théoriquement et empiriquement la relation entre la soutenabilité de la dette et les primes de risque
sur les titres publics en zone UEMOA. Plus spécifiquement, il
s’agit d’analyser d’une part, les effets de l’endettement sur les
écarts de taux d’intérêt et, d’autre part, d’évaluer l’impact de la
dynamique des taux d’intérêt sur la soutenabilité de la dette. La relation entre discipline budgétaire et prime de risque est
une littérature récente dans le contexte des pays en
développement, avec le rythme actuel des émissions sur le
marché des capitaux de l’UEMOA, il est important d’analyser la boucle endettement et spreads. Le propos est donc d’essayer de
voir le lien entre les deux phénomènes d’un point de vue théorique et empirique. Voilà comment se présente
l’introduction.
La suite de la réflexion s’organise de la façon suivante : la
section 1 propose un modèle théorique, la section 2 expose la
méthodologie empirique, la section 3 envisage l’estimation de la forme réduite du modèle. A la fin une conclusion et des
implications en terme de politiques économiques sont
proposées.
I. Le modèle théorique
Le modèle élaboré s’inspire des travaux de (Goldstein et al.,
1992 ; Bayoumi, et al.,1995 et Bernoth et al., 2004)iii qui
évaluent le comportement d’optimisation des investisseurs face
au risque des titres. Notre apport par rapport aux modèles est
d’introduire le comportement du gouvernement afin d’étudier la simultanéité entre la soutenabilité de la dette et les primes de
risque sur les titres de la dette publique et de contrôler la
probabilité de défaut sur les titres publics à partir d’une
fonction logistique.
I.1 Le modèle dynamique de la dette sans prime de risque
En général, la contrainte budgétaire de l’Etat peut être
formulée de la façon suivante :
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tttttttt DeeDBDerDerDrTG~~~ˆ ***
(1)
Où G est la dépense publique en biens & services, T les
recettes de l’Etat, D la dette contractée au taux non
concessionnel r sur le marché des capitaux nationaux, D*
représente la dette publique extérieure à taux concessionnel r*,
D~
la dette publique extérieure émise à taux non concessionnel
r~ sur le marché des euro-bonds, e représente le taux de
change nominal et supposé égal à 1iv.Notons que dans le cas
des pays de l’UEMOA, le financement monétaire du déficit n’est
pas autorisé car les avances statutaires de la banque centrale
aux trésors nationaux n’existent plus.
La partie gauche de l’équation capte les composantes du
déficit budgétaire : dépenses en biens & services, taxes et
intérêt sur la dette. La partie droite montre que l’Etat peut
financer son déficit budgétaire en émettant des bons du trésor ou obligations d’Etat, en empruntant à l’étranger. Par ailleurs
nous supposons que ces financements sont parfaitement
substituables. L’Etat est aussi contraint sur le marché
international des capitaux. L’équation ne considère pas
explicitement les dons extérieurs ou les recettes provenant des
actifs et le capital détenu par le secteur public. Par simplicité
ces éléments sont contenus dansT . Pour plusieurs pays en
développement, le financement extérieur comporte souvent un
élément don très important, plus cet élément est grand plus
élevé sera le niveau d’endettement compatible avec la
soutenabilité budgétaire. Mais aujourd’hui avec le développement du marché des titres publics et la possibilité
pour certains Etats membres de l’union d’accéder au marché
des euro-bonds, l’étude de la viabilité de la dette ne doit pas
être uniquement fondée sur le critère de concessionnalité. De
plus en plus une partie de l’endettement est émise au taux du
marché. La prise en compte des primes de risque sur les titres d’Etat devient une nécessité pour l’évaluation de la
soutenabilité de la dette.
En partant de la relation 1 tout en remplaçant e par 1 et G –T,
le solde primaire hors intérêts par SB, la dynamique de l’endettement est la suivante :
1
*
1
*
1
** ~~~~ˆ tttttttttt DDDDDDDrDrDrSB
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L’équation ci- dessus est améliorée à travers l’introduction de nouvelles relations :
ttt DDB~
est la dette publique non concessionnelle (titres
publics et euro-bonds), les agences de notation (Standard & Poor’s et Moody’s) évaluent les titres en monnaie locale et en
devise. La note obtenue par un pays est valable pour les
émissions de titres sur les marchés local et international par
conséquent l’hypothèse d’un taux d’intérêt unique (r) pour les
emprunts à taux non concessionnels est retenue. Par ailleurs,
les variables de l’équation ci-dessus sont transformées en ratio en divisant par le PIB nominal ( Y) .
11tt YY où représente la croissance nominale et
*
tx le service de la dette concessionnelle.
*1
1
1t
ttt x
brsbb
, les lettres en
minuscules sont des ratios. En retranchant de part et d’autre
de la relation ci-dessus par 1tb
1
*11
1
1
tt
tttt bx
brsbbb
*1
1t
ttt x
brsbb
. Cette relation
représente l’équation dynamique fondamentale de la dette qui
dépend du solde budgétaire rapporté au PIB et de la différence entre le taux d’intérêt et le taux de croissance de l’économie. Il
est d’usage de considérer à partir de la relation précédente, les
trajectoires de soutenabilité et d’insoutenabilité de la dette et
les conditions d’absence de jeu de Ponzi dans un contexte
d’introduction de la contrainte de la valeur actuelle des
emprunts. Dans une situation d’absence de jeu de Ponzi, les excédents futurs dégagés par l’Etat serviront à rembourser le
service de la dette. La dette sera soutenable si les revenus de
l’Etat permettront le remboursement total des prêts.
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I.2 Le modèle dynamique de la dette avec la prime de
risque et le comportement des investisseurs
Dans ce cas le taux d’intérêt sur la dette non concessionnelle
devient aléatoire, il est égal au taux sans risque c’est-à-dire le
taux des obligations notées AAA+ par les agences de notation
plus une prime de risque qui dépend de la note du pays.
Considérons le taux d’intérêt sprr f où sp représente la
prime de risque ou le spread sur les titres d’Etat. L’équation
dynamique de la dette devient :
*1
1t
tf
tt xbspr
sbb
. La prime
de risque sur les titres publics est à l’appréciation des agences
de notation et des investisseurs qui interviennent sur le
marché des capitaux. Il est important alors de considérer le
comportement de ces investisseurs avant d’analyser la dynamique jointe de l’endettement et des primes de risque.
Cette équation qui gouverne la dynamique de la dette publique
sera introduite dans le modèle de ( Bernoth et al., 2004), en
plus nous supposerons que les titres publics peuvent faire
l’objet d’un défaut de paiement qui sera contrôlé par une
fonction de type logistique.
Considérons un investisseur domestique qui maximise sa
fonction d’utilité qui dépend positivement de sa richesse
espérée 1tt RE et négativement du risque 1
2
tt R . Le
programme d’optimisation se présente comme suit :
00
,
''
1
2
1
UetU
RREUMax
E
tttt
(2) L’investisseur alloue une fraction α de sa richesse aux titres
d’État et (1 –α) à d’autres titres dont les rendements sont plus
faibles et supposés moins risqués (BOAD, SFI et AFD) qui ont
émis des titres à la bourse régionale des valeurs mobilières en
faisant valoir leur qualité de signature ;
RFtt
Gtt
DR
DR
1
où GD représente le montant investi sur les titres d’État et
RFD celui placé sur les titres sans risques. Nous supposons
que les titres d’État peuvent faire l’objet d’un risque de défaut
Babacar SENE
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potentiel. À titre d’exemple, le Sénégal est noté B+ par
Standard & Poor’s pour les émissions en devise et en monnaie nationale. Alors que la SFI ( Société Financière Internationale)
dispose de la meilleure qualité de signature sur le marché
(AAA+).
Le gouvernement a une probabilité bP1 de ne pas pouvoir
servir sa dette. tb représente un facteur susceptible
d’engendrer un risque de défaut sur les titres d’État ( le ratio dette sur PIB). En cas de défaut, l’investisseur reçoit une
fraction du placement initial avec r 1,0 où r est le coût
de l’endettement public et perd une fraction l de sa richesse.
L’espérance mathématique et le risque du portefeuille de
l’investisseur s’écrivent :
ttftttttttttttt RrlRbPRbPRrRE 11)(111
(3)
tttttttt bPbPrRR 11222
1
2
(4)
La maximisation de l’utilité de l’agent donne le résultat
suivant :
ttttt
fttttt
tbPbPr
rlbPrbP
11
111ˆ
2
(5)
où '
''2
U
URtt
est le coefficient d’aversion relative au
risque de l’investisseur. La part de la richesse placée par l’investisseur dépend de
plusieurs facteurs : la prime de risque liée à l’arbitrage entre
les placements risqués et sans risques, le ratio dette publique
sur PIB à travers la variable tb , l’aversion au risque θ, la part
récupérée en cas de défaut de paiement et la perte
potentielle sur l’obligation d’Etat l . La prime de risque sur les
titres publics dépend du paramètre , les investisseurs
adaptent leur décision de placement en fonction de l’évolution des spreads de taux. Le taux d’intérêt sur les titres publics
devient : )ˆ(sprr f que nous introduisons dans l’équation
dynamique de la dette.
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111
*1
1
ˆt
tf
tt xbspr
sbb
. Cette
relation permet d’étudier la dynamique jointe de l’endettement
et des primes de risque sur les titres d’Etat. Le niveau
d’endettement dépend de la prime de risque qui elle-même est
fonction de l’endettement. En partant des équations ci-dessus
analysons la dynamique jointe endettement et primes de
risque.
Supposons que la probabilité de défaut de l’Etat sur les
émissions publiques soit matérialisée à travers une fonction
logistique de la forme suivante : tt
tt
ab
ab
e
ebP
11 ou
)(1
11
ttabebP
. Dans ce cas
ttabebP
1
1. La
probabilité du gouvernement de faire défaut ( bP1 ) est une
fonction linéaire de l’endettement ( 0a ) et de facteurs
aléatoires t . En remplaçant les probabilités dans :
)()(
2
)()(
1
1
1
11
11
11
1
1
ˆ
tttt
tttt
ababttt
ftabttab
t
eer
rle
re
Après arrangement, l’équation ci-dessus devient :
t
ab
t
tte
)(1ˆ où
0)1(1,1 tfttt lretrr
0<)1(ˆ )(
ttab
t
ea
b
Un choc sur l’endettement affecte les primes de risque à travers
le comportement des investisseurs. Une progression de l’endettement entraîne une réallocation des ressources des
investisseurs vers les actifs les plus sûrs. Mais il est important
de voir si tous les niveaux de dette expliquent cette dynamique.
Il faut donc introduire le seuil de soutenabilité de la dette pour
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évaluer l’impact de la viabilité de l’endettement sur le
comportement de rééquilibrage de portefeuille des investisseurs. Dans la zone UEMOA, le seuil d’endettement
public par rapport au PIB est fixé à 70%. Soit b le seuil limite
d’endettement. Cette information connue des investisseurs
donne un signal par rapport à la situation d’endettement du
gouvernement. Dans ce cas, l’équation de comportement des
investisseurs devient :
t
bba
t
tte
1ˆ
Supposons deux cas d’analyse :
Situation de soutenabilité de la dette : bb
t
bba
t
tte
1ˆ
Si bb alors tt bbae
croît positivement en fonction de
l’endettement. La réallocation des actifs se fait en faveur des
titres d’Etat.
Situation d’insoutenabilité de la dette : bb >
t
bba
t
tte
1ˆ
Si bb > alors tt bbae
tend vers zéro, lorsque l’endettement
s’accroît. La réallocation des actifs se fait au détriment des titres d’Etat. Les investisseurs se rabattent sur les actifs jugés plus sûrs ( flight to quality). La demande des titres d’Etat
devient moins attirante. Nous assistons ainsi à une boucle
endettement et prime de risque qui doit être prise en compte
dans l’analyse de la soutenabilité de la dette publique des pays
qui font recourt aux marchés des capitaux à travers les émissions de titres.
II. La méthodologie empirique
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La modélisation théorique et la revue de la littérature ont permis d’identifier des variables susceptibles d’impacter les spreads de crédit des titres d’État et les déterminants de la
dette des pays en développement. L’objectif étant d’étudier la dynamique jointe de la dette et des spreads de taux publics,
une modélisation à partir d’un Vecteur Autorégressif en panel
(Panel VAR) est plus adéquate pour tenir compte de la
simultanéité du lien. La relation entre la dette et le spread sera spécifiée de la manière suivante :
(6)
Le système (6) est appelé forme structurelle de la
représentation VAR (1) et est noté SVAR (Structural Vector
Autoregressive).
Dans le système (6), les variables sont stationnaires, les
erreurs sont des bruits blancs homocédastiques, non corrélés.
L’équation (6) est réécrite sous forme réduite de la façon suivante :
(7)
où log(s) représente le logarithme du spread public avec s =
RFtit rr désigne la prime de risque sur les titres d’État, le taux
sans risque est variable suivant la période (BOAD, SFI pour les
obligations et État français pour les Bons du Trésor), dldet est
la différence première du logarithme du ratio Dette/PIB, l’encours de la dette publique sur le PIB, SBB le solde
budgétaire de base, tcr le taux de croissance réelle de
l’économie qui explique l’impact du cycle des affaires sur les
primes de risque, inf représente le taux d’inflation, i les effets
individuels, et it l’erreur du modèle. Avant d’estimer un
modèle VAR, il faut au préalable tester la stationnarité des
séries. Le modèle est construit sur la base des variables
stationnaires. Dans le cas des données de panel, il est d’usage
ititit YCYC 110
it
it
it
it
it
it
it
it
it
it
iiiii
iiiii
iiiii
iiiii
iiiii
i
i
i
i
i
it
it
it
it
t
sbb
tcr
dld
s
sbb
tcr
dld
s
5
4
3
2
1
1
1
1
1
1
55555
44444
33333
22222
11111
5
4
3
2
1
inf
)log(
inf
)log(
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114
d’estimer un modèle à effets fixes et un autre à effets aléatoires,
puis de comparer les deux à l’aide d’un test d’Hausman. Le recours aux tests de restriction sur les coefficients (Wald)
permet la validation du modèle. Un second modèle sera testé
pour appréhender la relation entre la soutenabilité de la dette
et les primes de risque. La variable de contrôle de la
soutenabilité de la dette (probsur) est construite à partir de la
probabilité de défaut qui dépend de l’endettement et d’une variable muette qui prend la valeur 1 si le gouvernement
atteint le seuil de soutenabilité de la dette (70% dans le cas des
pays de l’UEMOA) et 0 sinon.
)(
1
11
bbtte
bP
et Probsur = (1 - P(b))*sur ou sur
capte le surendettement.
Dans ce cas le modèle VAR (1) se traduit par l’équation suivante :
(8)
III. Echantillon et résultats empiriques
L’échantillon est composé de 77 observations et 7 pays
couvrant la période 2002-2012. Les données sont relatives
aux 7 pays de l’UEMOA : Bénin, Burkina Faso, Côte d’Ivoire,
Mali, Niger, Sénégal et Togo. Les statistiques sont tirées de la
base de données économiques et financières de la BCEAO, des données de la BRVM, du bulletin des statistiques monétaires et
financières de la BCEAO, des annexes statistiques du rapport
de surveillance multilatérale de la commission de l’UEMOA et
de l’agence France Trésor.
III.1 Résultats des tests de dépendance inter individus
et de stationnarité en panel
Dans le cadre de l’étude de la stationnarité des séries en
données de panel, plusieurs approches ont été proposées dans
la littérature. Ce papier retiendra les tests de seconde générationv qui contribuent à analyser la racine unitaire en
it
it
it
it
it
it
it
it
it
it
iiiii
iiiii
iiiii
iiiii
iiiii
i
i
i
i
i
it
it
it
it
t
sbb
tcr
dprobsur
s
sbb
tcr
dprobsur
s
5
4
3
2
1
1
1
1
1
1
55555
44444
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22222
11111
5
4
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2
1
inf
)log(
inf
)log(
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tenant compte de l’hétérogénéité sous l’hypothèse de
dépendance interindividuellevi. Nous retiendrons ainsi l’approche proposée par Pesaran (2007) qui consiste à partir de
la série brute en augmentant le modèle ADF (Augmented
Dickey Fuller) par l’introduction des moyennes individuelles de
la variable retardée et des différences premières. On obtient
alors un modèle de type CADF (Cross Sectionally Augmented
Dickey- Fuller). Le tableau 1 de l’annexe fourni les résultats des tests de dépendance interindividuelle proposés par Pesaran
(2004) dans le cas de panels cylindrés ou non. Il ressort de
l’analyse que l’hypothèse nulle d’indépendance entre pays est
acceptée pour le taux de croissance de l’économie et le solde
budgétaire de base. Pour les autres variables, il existe une certaine dépendance. Ce constat justifie l’utilisation des tests
de racine unitaire de seconde génération comme ceux de
Pesaran (2007).
Les résultats des tests de racine unitaire sont répertoriés dans
les tableaux 2 et 3 de l’annexe. Les résultats suggèrent que le spread, le taux de croissance et le solde budgétaire sont
stationnaires en niveau à un seuil d’1%. Les autres variables
du modèle sont stationnaires en différence première. Ces tests
de stationnarité ont été réalisés après avoir vérifié le problème
des dépendances inter-individus. Les estimations ayant révélé les caractères des variables, la modélisation VAR peut être
utilisée sur les séries stationnaires en niveau et stationnarisées
en différence première.
III.2 Résultats des estimations VAR et analyse de la
causalité entre la dette et les primes de risque
Dans les développements qui vont suivre, un Vecteur Autorégressif (VAR) entre le spread de taux et les autres
variables du modèle est estimé sur la base des séries
stationnaires. Deux méthodes sont proposées pour l’estimation
du VAR, un premier fondé sur des effets fixes et un second sur des effets aléatoires. Le modèle VAR à effets fixes donne des
résultats plus robustes que le second modèle. Le test
d’Hausman confirme la supériorité du modèle à effets fixes.
D’après les résultats obtenus, le spread de taux sur les titres
d’Etat est affecté positivement et significativement par le niveau d’endettement du pays et le solde budgétaire. Une hausse de la
dette et une détérioration du solde budgétaire ont tendance à
augmenter les primes de risque des titres d’Etat sur le marché
des capitaux. Cependant, lorsque le modèle VAR à effets fixes
est estimé avec la variable d’endettement, la significativité est
constatée uniquement à un seuil de 10%, ce résultat rejoint
Babacar SENE
Revue d’Economie Appliquée – vol 2, n° 1, janv-juil. 2014, p. 102-120
116
celui obtenu par (Belhocine et Dell ‘Erba., 2013) qui ont montré
que le niveau d’endettement n’était pas le facteur important, mais plutôt la soutenabilité de la dette publique qu’ils estiment
à un seuil de 45%, dans le cas des pays émergents. Cet
argument ressort à travers nos estimations, car le coefficient de
la série surendettement qui permet de contrôler la soutenabilité
de la dette est significatif à un seuil de 5%. De façon générale,
les tests font ressortir les résultats suivants : une détérioration de la situation budgétaire de l’Etat envoi un mauvais signal
aux investisseurs qui modifient leur comportement de risque à
l’égard des titres publics. Mais cette situation particulière est
observée lorsque le gouvernement est en face d’une dette
insoutenable (voir tableau 6), le coefficient de la variable probsur est plus significatif que celui de l’endettement (tableau
4). En effet, en période de surendettement, les marges de
manœuvre de l’Etat sont affaiblies, les investisseurs acceptent
de prêter à la seule condition que le risque soit bien rémunéré.
Ce résultat intéressant ressort dans le cas des estimations du
modèle à effets fixes qui tient compte de l’hétérogénéité des individus du panel.
Pour le reste de l’estimation, seul le coefficient de la variable
croissance est significatif et montre bien l’importance du cycle
économique dans la détermination des primes de risque. En effet on constate un phénomène contra cyclique des spreads
par rapport au cycle économique. En période de croissance, le
risque de défaut sur la dette devient assez faible, les
investisseurs exigent des primes de risque moins importantes,
cependant lorsque survient un retournement de tendance, l’environnement devient plus risqué et les spreads connaissent
une flambée sur le marché des capitaux. Cette situation peut être à l’origine d’un jeu de Ponzi souvent désastreux pour l’Etat
dans le moyen et long termes. Par rapport à la relation inverse
entre l’endettement et la prime de risque, les résultats obtenus confirment l’absence de lien. Les spreads n’expliquent pas
l’évolution de l’endettement dans les pays de la zone. Cette
situation s’explique par les allégements de dette considérables reçus par certains pays en 2005 et 2006, durant cette période
on assiste à une réduction des encours de dette publique
suivant les initiatives pays pauvres très endettés et
multilatérales ( IADM). Les pays ayant atteint leur point
d’achèvement ont bénéficié d’une annulation de leur dette. Par ailleurs, la modélisation VAR permettant d’analyser la
simultanéité entre les différentes variables du modèle, il est
parfois utile d’interpréter les éventuelles interactions. En effet,
on constate qu’une amélioration du solde budgétaire contribue
à neutraliser le niveau d’endettement du pays (tableau 6), ce
Soutenabilité de la dette publique et prime de risques
Revue d’Economie Appliquée – vol 2, n° 1, janv-juil. 2014, p. 102-120
117
qui est source de stabilité des primes de risque. Le paramètre
relatif au solde budgétaire est significatif à un seuil de 5% lorsque le surendettement est utilisé comme variable
endogène.
L’analyse de la causalité en panel est évaluée à travers deux
approchesvii : les tests conventionnels de restriction de Wald et
ceux de (Dumistrecu et Hurlin., 2012). En effet, la recherche sur les tests de causalité en panel a connu des développements
rapides ces dernières années. Les premières générations de
tests fondées sur la démarche de (Holtz-Eakin, Newey et
Rosen., 1988) s’appuient essentiellement sur l’hypothèse
alternative de causalité pour tous les individus du panel. Les estimations sont réalisées à l’aide de la méthode des moments
généralisés proposée par (Arellano et Bond., 1991). D’autres
approches plus récentes ont été élaborées par Hurlin (2005),
(Dumistrecu et Hurlin., 2012), qui partent du test de non
causalité au sens de Granger (1969), adapté à des panels
hétérogènes. Sous l’hypothèse alternative, il existe deux groupes d’individus et la causalité est supposée vérifier pour
l’un des groupes. Cette nouvelle génération de tests s’appuie
également sur le test de restriction de Wald, avec les
contributions de (Im, Pesaran et Shin., 2003) et
(Emirmahmutoglu et Kose., 2011). La résolution des tests fondés sur les statistiques de Wald fait ressortir des aspects
importants de la relation entre le spread, l’endettement et le
surendettement. D’après les données des tableaux (8 et 9), la
causalité de l’endettement vers les primes de risque est
acceptée à un seuil de 10% alors qu’elle est rejetée dans l’autre
sens. Toutefois le sens de causalité entre surendettement et primes de risque est plus prononcé, car la significativité est
acquise à des seuils de 5% et 1% (tableau N°10). L’application
des statistiques (W-Stat et Zbar-Stat) élaborées par
(Dumistrecu et Hurlin., 2012) et répertoriées au tableau 11
montre que l’endettement n’a aucune influence sur les primes de risque. Ces résultats obtenus viennent confirmer ceux des
estimations précédentes, le surendettement semble influencer plus le niveau des spreads que l’endettement. Une explication
possible de ce constat est qu’en période d’endettement
soutenable, les investisseurs font toujours confiance aux
émissions publiques et n’appliquent pas le pass-through (la repercussion) ou encore cette situation est imputable à la faiblesse anormale des spreads publics relative à la myopie des
investisseurs nationaux et à l’absence de marché secondaire.
Cependant lorsque le pays est frappé par un fardeau de la dette
publique, de mauvais signaux sont envoyés aux marchés des
capitaux relevant ainsi les taux publics par le canal des
Babacar SENE
Revue d’Economie Appliquée – vol 2, n° 1, janv-juil. 2014, p. 102-120
118
spreads. Le rejet de l’autre sens de causalité constaté dans les
tests peut s’expliquer également par les allégements de dette
reçus par certains pays de la zone. Suite aux annulations de dette, les pays ont retrouvé une soutenabilité de leur dette, leur
donnant libre accès aux marchés financiers nationaux et
internationaux. Les niveaux d’endettement étant actuellement
en dessous du seuil fixé par les autorités de la surveillance multilatérale (commission de l’UEMOA), les spreads exigés sur
les marchés nationaux des capitaux (marchés monétaire et financier de l’union) semblent ne pas avoir d’effet significatif
sur l’endettement. Dans les pays de l’UEMOA, le sens de causalité part de l’endettement vers les spreads. La dynamique
est unidirectionnelle. Cependant, cette situation peut changer
considérablement à long terme, si les niveaux d’endettement
montent très rapidement comme c’est le cas pour certains pays en développement qui ont accès au marché international des
euro-bonds à l’image du Ghana et du Nigéria qui ont connu des
flambées de taux avec la récente baisse du prix du pétrole et
les problèmes budgétaires que connaissent les gouvernements
de ces pays. La leçon principale qui ressort de ces estimations est qu’une politique d’endettement saine accompagnée d’un
dispositif budgétaire solide est nécessaire pour préserver la
confiance des investisseurs par rapport aux émissions de titres
publics.
Conclusion
L’objectif principal de ce travail est d’évaluer la relation
simultanée entre le niveau d’endettement et les primes de
risque sur les titres publics des pays de l’UEMOA. Les résultats
de la recherche montrent que le ratio dette sur PIB, le solde budgétaire de base et le taux de croissance influencent
significativement les gaps de taux. Plusieurs spécifications sont
utilisées pour rendre les résultats plus robustes. Le test
d’Hausman est utilisé pour choisir le meilleur modèle. D’après
ce test, le modèle à effets fixes est plus pertinent que celui à effets aléatoires. En revanche, une hausse des spreads n’a pas
eu d’impact sur l’endettement durant la période. La dynamique
entre l’endettement et les primes de risque est unidirectionnelle
et cela est confirmé par les tests de causalité en version panel.
Globalement, il ressort des estimations que les États doivent
mettre en place un cadre de gestion budgétaire efficace pour
encadrer les émissions de titres publics dans les pays de l’Union. La création récente de l’agence UMOA-Titres semble
être une avancée significative dans la programmation,
l’assistance technique, le suivi et l’évaluation des émissions de
titres publics. Au demeurant, l’étude de la soutenabilité de la
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dette ne doit pas uniquement être fondée sur le niveau
d’endettement, les autorités sont amenées à gérer la dette suivant une vision plus élargie comme le recommandent
d’ailleurs les récentes recherches depuis la critique adressée à
(Reinhart et Rogoff., 2009).
Babacar SENE
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Notes
1. L’Union Economique et Monétaire Ouest Africaine composée de
8 pays (Bénin, Burkina Faso, Côte d’Ivoire, Guinée Bissau, Mali, Niger, Sénégal et Togo). Mais compte tenu de la disponibilité des données, la Guinée Bissau sera exclue de l’échantillon.
2. Le Fonds Monétaire international s’intéresse à cette problématique des primes de risque sur les titres d’Etat. Plusieurs études ont tenté de voir la relation dans le cas des pays développés, émergents et en développement.
3. Une série d’études a été également effectuée dans le cas de la Banque Centrale Européenne, avec la récente crise des dettes souveraines dans la zone euro. Elles ont mis l’accent sur les déterminants macroéconomiques et financiers des spreads de taux souverains dans la zone euro.
4. Nous posons l’hypothèse selon laquelle le taux de change n’influence pas le niveau d’endettement. Cette hypothèse bien
que forte, rejoint la situation des pays de la zone qui transfère cette contrainte à la banque centrale à travers le mécanisme du compte d’opération. Dans ce cas, nous ferons abstraction de la dynamique des taux de change qui pourrait compliquer la relation entre l’endettement et les primes de risques.
5. Pour une synthèse des tests de racine unitaire en données de panel, Hurlin et Mignon (2007) font une revue de la littérature très détaillée avec des exemples à l’appui.
6. Ce test a été réalisé à l’aide du do file proposé par Markus Eberhardt exécutable sur Stata. Les estimations sont obtenues à l’aide de la syntaxe xtcd.
7. Nous remercions l’évaluateur anonyme de la revue Economie Appliquée, qui nous a suggéré de pousser l’analyse sur les tests de causalité en panel
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Annexe
Tableau 1 : Test d’indépendance interindividuelle dans le cas de panel
hétérogène (Pesaran 2004)
Tests Statistiques p-values T NT
LOG(S)
2,46
0,014
11
77
LDET
10,75
0,000
11
77
TCR
0,57
0,572*
11
77
SBB
1,47
0,143*
11
77
inf
8,68
0,000
11
77
* On accepte l’hypothèse d’indépendance interindividuelle. Estimation sous
Stata 11
Tableau 2 : Résultats des tests de racine unitaire de Pesaran (2007) sur les séries en niveau
Tests Statistiques p-values T NT
LOG(S)
-3,47
0,000*
11
77
LDET
-1,86
0,355
11
77
TCR
-1,045
0,000*
11
77
SBB
-1,31
0,007*
11
77
INF
-2,322
0,069
11
77
* signifie que la variable est stationnaire. Les tests sont réalisés avec tendance et constante . Estimation sous Stata 11
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Tableau 3 : Résultats des tests de racine unitaire de Pesaran (2007) sur les séries en différence première
Tests Statistiques p-values T NT
LDET
-2,703
0,003*
10
70
INF
-2,486
0,05*
10
70
* signifie que la variable est stationnaire. Les tests sont réalisés avec tendance et constante. Estimation sous Stata 11
Tableau 4 : Estimation d’un modèle VAR(1) à l’aide de la procédure panel
OLS avec effets fixes
LSPREAD DLDET TCR SBB DINF
LSPREAD(
-1) -0,1790 -0,0412 0,1354 0,3753 -2,6247*
[ -1,2213] [-0,4520] [-0.2250] [ 0,7613] [-2.4380]
DLDET(-1) 0,09490*** -0,2736** -0,6901 -0,6923 1,5088
[ 1,7405] [-1,9773] [-0.7554] [-0,9253] [ 0.9234]
TCR(-1) -0,094325** -0,0284 0,3472*** 0,4046* 0,7909*
[-1,9414] [-1,0745] [1.9268] [2,7416] [2.4539]
SBB(-1) 0,072002** 0,0700* -0,6620* -0,1277 -0,6465**
[ 1,9778] [ 2.5789] [-3,7893] [ 0,8929] [ -2,0692]
DINF(-1) -0,024446 -0,00867 -0,011 -0,1587* -0,3128*
[-0,7095] [-0,8444] [-0,1765] [-2,8574] [-2,5790]
C -2,616250* -0,1564 7,1873* 1,8772** -7,8343
[-7,2053] [-0,4000] [ 2,7821] [ 2,1142] [-1,6969]
Significativité : *** 10%, ** 5% et * 1%. Les t de Student sont entre crochets.
Estimation sous Eviews 7
Soutenabilité de la dette publique et prime de risques
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Tableau 5 : Estimation d’un modèle VAR(1) à l’aide de la procédure panel OLS avec effets aléatoires
LSPREAD DLDET TCR SBB DINF
LSPREAD(-1) 0,2815** -0,0737 -0,5511 0,2622 -2,0435*
[ 2,0817] [-1,0390] [-1,0682] [ 0,6764] [-2,4372]
DLDET(-1) 0,0949 -0,2461*** -0,6096 -0,6528 1,1485
[ 0,3787] [-1,8713] [-0,6376] [-0,9087] [ 0,7391]
TCR(-1) -0,0943* -0,0094 -0,0942 -0,1025 -0,3758
[-2,5604] [-0,4898] [-0,6703] [-0,9711] [-1,6455]
SBB(-1) 0,0720 0,0474** -0,1049 0,4898* 0,5693**
[ 1,6868] [ 2,1173] [-0,6442] [ 4,0036] [ 2,1512]
DINF(-1) -0,0244 -0,0075 -0,0331 -0,1627* -0,3412*
[-1,2901] [-0,7623] [-0,4584] [-2,9966] [-2,9044]
C -2,6162* -0,3670 1,8816 1,3392 -6,5361***
[-4,7781] [-1,2770] [ 0,9007] [ 0,8532] [-1,9253]
Significativité : *** 10%, ** 5% et * 1%. Les t de Student sont entre crochets.
Estimation sous Eviews 7
Tableau 6 : Estimation d’un modèle VAR(1) en fonction de la probabilité de défaut pondérée par le niveau de surendettement ( panel OLS avec
effets fixes)
LSPREAD PROBSUR TCR SBB DINF
LSPREAD(-
1) -0,0840 0,006043 -0,093572 0,253853 -2,088082**
[ -0,6149] [ 1,08033] [-0,17615] [ 0,60453] [-2,30625]
PROBSUR(-
1) 0,026** 0,871053* 13,87659** 1,621815 -4,428439
[2,6596] [ 14,1915] [ 2,38051] [ 0,35195] [-0,44571]
TCR(-1) -0,1034** 0,000634 -0,197366 -0,109566 -0,351216
[-2,5299] [ 0,42510] [-1,39279] [-0,97809] [-1,45412]
SBB(-1) 0,02193 -0,004210** -0,125055 0,506373* 0,544868**
[ 0,4487] [-2,59932] [-0,81298] [ 4,16423] [ 2,07816]
DINF(-1) -0,01523 0,000191 -0,041928 -0,162184* -0,341033**
Babacar SENE
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[-0,9509] [ 0,26184] [-0,60564] [-2,96348] [-2,89011]
C -6,0679* 0,080771* -0,995861 0,782186 -5,255802
[-6,0679] [ 3,39450] [-0,44068] [ 0,43785] [-1,36451]
Significativité : *** 10%, ** 5% et * 1%. Les t de Student sont entre crochets. Estimation sous Eviews 7
Tableau 7 : Test d’Hausman (Modèle à effets aléatoires versus modèle à effets fixes)
Tests Statistique
2
2 (df)
p-values
Eq1. Log(s) 27,4500 5 0,0000*
Eq2. Dldet 3,2398 5 0,6331
Eq3. Tcr 27,9353 5 0,0000*
Eq4. SBB 3,8330 5 0,5737
Eq5. Dinf 3,2200 5 0,6656
*On accepte l’hypothèse H1, le modèle à effets fixes est meilleur. Estimation sous Eviews 7
Tableau 8 : Test de restriction sur les coefficients ( Wald ). Sens de
causalité : de la dette vers les primes de risque
Tests Valeur df
p-values
t-stat 1,7405 50 0,0879*
F-stat 3,0294 (1,50) 0,0879*
2 -stat 3,0294 1 0,0818*
*On accepte la causalité de la dette vers les spreads à un seuil de 10%.
Estimation sous Eviews 7
Tableau 9 : Test de restriction sur les coefficients ( Wald ). Sens de causalité : des primes de risque vers la dette
Tests Valeur df
p-values
t-stat -0,4520 51 0,6531*
F-stat 0,2043 (1,51) 0,6531*
2 -stat 0,2043 1 0,6512*
*On rejette la causalité des spreads vers la dette. Estimation sous Eviews 7
Tableau 10 : Test de restriction sur les coefficients ( Wald ). Sens de causalité : de la soutenabilité de la dette vers les primes de risque
Tests Valeur df
p-values
t-stat 2,6596 50 0,0105*
F-stat 7,0739 (1,50) 0,0105*
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2 -stat 7,0739 1 0,0078**
*On accepte la causalité de la soutenabilité vers les primes de risque à un seuil de 5% (1% pour **). Estimation sous Eviews 7
Tableau N° 11 : Test de causalité en Panel de Dumitrescu Hurlin (2012)
Null Hypothesis: W-Stat.
Zbar-
Stat. Prob. DLDET does not
homogeneously cause LSPREAD 2,09355 0,42104 0,6737* LSPREAD does not
homogeneously cause DLDET 2,68866 0,86083 0,3893*
*On rejette la causalité dans l
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