Mouvements et Enjeux Sociaux (Dec 2023)

Les déterminants de la volatilité du taux de change officiel en RDC par la méthode Garch

  • Danny BAPEBABO ILUNGA

Journal volume & issue
Vol. 3, no. 131
pp. 235 – 244

Abstract

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Il est intéressant de chercher à comprendre les causes profondes de la volatilité du taux de change en RDC au cours de quatre dernières années malgré plusieurs mesures prises au niveau des autorités publiques, du Gouvernement et de la Banque Centrale du Congo, afin de stabiliser le marché des changes. Parmi ces mesures, l’on peut citer l’interdiction faite à la BCC de faire des avances au Trésor afin de financer son déficit , le lancement effectif du marché des valeurs du Trésor , la signature du pacte de stabilité entre le Gouvernement et la Banque Centrale du Congo, les interventions de la Banque Centrale sur le marché des changes. Cependant, malgré l’application de ces mesures, il est fondamental de savoir pour quelles raisons le taux de change a enregistré de fortes fluctuations, particulièrement au cours de quatre dernières années ? Poursuivant l’objectif d’identifier les facteurs explicatifs de la volatilité du taux de change en RDC afin de contribuer à la formulation des propositions de politique en matière de change, nous avons utilisé le modèle de volatilité conditionnelle ou d’hétéroscédastique conditionnel autorégressif généralisé (Garch). Ce modèle permet de mesurer l’effet de persistance propre aux séries financières à des périodes troublées, où de fois de fortes variations des cours de change, positives ou négatives, sont susceptibles d’être suivies par des fluctuations de même amplitude, succèdent des périodes calmes dans lesquelles prévalent de faibles fluctuations des taux de change (Naib W. et Guati R., 2022). Aussi, au terme de l’analyse, les résultats indiquent que la variance conditionnelle décalée et la variance conditionnelle décalée des perturbations au carré ont un impact sur la variance conditionnelle, autrement dit cela signifie que les nouvelles sur la volatilité des périodes précédentes ont un pouvoir explicatif sur la volatilité actuelle (effet mémoire).

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