Présentation Séminaire OCP Policy Center

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


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.


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.


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.


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.



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.



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.



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%



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



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



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%



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.


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.



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)




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.




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.



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)



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%


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)


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)


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)


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.


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%


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


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%


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


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)



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.



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.


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Economy & Finance

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