les canaux de transmission de la crise des subprimes aux pays emergents : cas de l’economie...

IOSR Journal of Business and Management (IOSR-JBM)

e-ISSN: 2278-487X, p-ISSN: 2319-7668. Volume 17, Issue 4.Ver. VI (Apr. 2015), PP 13-26 www.iosrjournals.org

DOI: 10.9790/487X-17461326 www.iosrjournals.org 13 | Page

Les Canaux De Transmission De La Crise Des Subprimes Aux

Pays Emergents : Cas De LEconomie Brsilienne

Fatma Braham1

Rsum : Les mouvements dintgration financire, les impratifs de la globalisation des marchs ainsi que linterdpendance des pays (Nord-Nord et Nord-Sud) ont particip la transmission de la crise amricaine des subprimes au reste du monde et particulirement aux pays mergents, et de l cette crise acquiert la dimension

mondiale. Cette vidence conomique laisse avancer une hypothse savoir que leffet de contagion de la crise des subprimes devrait atteindre les pays mergents non seulement lchelle de la sphre financire mais surtout au niveau de leurs sphres relles. Ces pays dont lappartenance conomique et politique diffrent dans le pass montrent prsent un partage de similarits structurelles et rglementaires qui laisse prvoir

une vulnrabilit commune quant leurs activits productives. Notre travail a cherch dabord montrer thoriquement les canaux de transmission de la crise financire amricaine la structure relle notamment

industrielle des pays mergents. Ensuite, nous avons mesur cet effet de contagion sur le niveau de la

production industrielle des pays mergents en relativisant lintensit du canal commercial par rapport au canal financier pour un chantillon de pays mergents et ce en appliquant une estimation en donnes de panel. Enfin,

nous avons analys cet effet de choc sous sa dimension temporelle pour le cas de lconomie brsilienne moyennant les rsultats destimation du model vectoriel correction derreur ainsi que ceux des fonctions de rponses impulsionnelles au niveau de lindice de production industrielles brsilienne.

Mots cls : crise financire, Subprimes, effet de contagion, canal de transmission, pays mergents.

Abstract: The movements of financial integration, the imperatives of market globalization and the countries interdependence (South-South and North-South) participated in the transmission of the US subprime crisis to

the world, especially in emerging countries and from there the crisis acquires its global dimension. This

economic evidence leaves to venture a guess that the contagion effect of the subprime crisis is expected to reach

emerging not only at the level of the financial world, but especially in terms of their industrial spheres. Those

countries with different economic and political affiliation in the past show now a sharing of structural and

regulatory similarities that foreshadows a common vulnerability on their productive activities. Our work has sought first to demonstrate theoretically the transmission channels of the US financial crisis to the real structure

including emerging industrial countries. Next, we measured this contagion effect on the level of industrial

production in emerging countries by relativizing the intensity of the commercial channel relative to the financial

channel for a sample of emerging countries and by applying an estimate panel data. Finally, we analyzed the

shock effect in its temporal dimension to the case of the Brazilian economy through the estimation results of the

vector error correction model and those of the impulse response functions at the level of the index Brazilian

industrial production.

Keywords: financial crisis, subprime, contagion effect, transmission channel, emerging countries.

I. Introduction Et Mthodologie Plusieurs travaux empiriques ont eu pour objectif de prouver la contagion des crises financires sur les

fondamentaux macroconomiques lchelle mondiale qui indiquent ltat de sant dun pays tels que la croissance conomique, le commerce, le march de travail et etc. Mais peu de ces travaux se sont spcialiss

dans ltude du secteur de lindustrie, malgr son poids important dans le dveloppement de la comptitivit nationale et internationale de la plupart des pays avancs et particulirement pour le cas des pays en transition,

dont lindustrie constitue toujours le principal moteur de leur croissance. Ce travail tente destimer cet impact sur une base de donnes relative quatre pays mergents connus par les BRICS2 ( lexception de lInde)3. A ce titre, nous allons mettre laccent:

- dans une premire section, sur les principaux canaux de transmission des crises financires

lconomie relle voire la production industrielle des pays mergents. Une revue de la littrature empirique

1 Fatma Braham, Matre Assistante Habilite, Ecole Suprieure de Commerce de Tunis, Universit de Manouba , Adresse de messagerie :

[email protected] 2 Lacronyme BRICS vient pour dsigner une organisation internationale regroupant les cinq grandes forces mergentes: Brsil, Russie,

Inde, Chine et Afrique du Sud, et qui sont respectivement les sixime, neuvime, dixime, deuxime et vingt -neuvime puissances

conomiques mondiales (au sens du PIB nominal). Regroups, les BRICS reprsentent 40% de la population mondiale et, en 2015, ils

devraient compter 61% de la croissance mondiale et pourraient faire contrepoids au G8, selon les prvisions du FMI (2009). 3 Faute des donnes disponibles sur ce pays pendant la priode qui stend sur 11 ans de 2002 2012.

Les Canaux De Transmisson De La Crise Des Subprimes Aux Pays Emergents


simpose pour cerner les variables utiliser afin de mesurer leffet des chocs externes (rels et financiers) sur la production industrielle.

- dans une seconde section, nous allons tester nos variables de contrle en deux temps. Dabord, par une analyse en donnes de panel couvrant un chantillon de 4 pays mergents sur la priode de 2002-2012 en

donnes mensuelles. Ensuite une analyse temporelle moyennant la technique VECM (modle vectoriel

correction derreur) va inspecter leffet de long terme de la crise des subprimes sur la production industrielle de lconomie brsilienne. Les rsultats du VECM seront appuys par lanalyse des fonctions de rponse impulsionelle (FRI) des diffrents chocs sur lIPI (Indice de la production industrielle) dans un premier temps et par lanalyse de la dcomposition de sa variance, dans un second temps.

I Crises Financires Et Mcanismes De La Contagion Des Secteurs Industriels Des Pays Emergents Dans la prsente section nous allons prsenter une revue de la littrature empirique sur les principaux

mcanismes de transmission des crises financires la sphre productive relle. Toutefois, avant de parvenir

analyser la vive hypothse, il est important de contourner les diffrents travaux empiriques rcents qui ont trait leffet des chocs rels et financiers sur la production industrielle surtout en ce qui concerne les pays mergents.

I.1 Littrature empiriques des effets de contagion dans les pays mergents La littrature empirique a mont que les effets long terme dune rcession conomique se manifestent

par des pertes de production permanentes et que les pertes de production lies des crises financires sont

dautant plus graves, (rapport de lOCDE, 2009). En effet, de nouvelles voies de recherche ont port sur limportance des conditions doffre de crdits

des banques dans la transmission des chocs la sphre relle. Les tudes denqute de Lown et Morgan (2006) sur donnes bancaires amricaines, ont confirm leffet de durcissement des conditions daccs aux crdits sur loffre de crdit, qui elle-mme joue un rle dans la transmission des chocs lconomie relle.

Plus rcemment, Guichard et Turner (2008) et Swiston (2008) ont valu le degr de stress financier en

intgrant des variables similaires sur les conditions de crdit dans des indicateurs synthtiques qui ont fait partie de leurs modlisations empiriques.

Blot, Le Bayon, Lemoine et Levasseur (2009) ont tudi les mcanismes thoriques par lesquels les

chocs financiers se transmettent la sphre relle. En fait, la pertinence de ces canaux de transmission a t

illustre empiriquement selon une modlisation VAR o les crises financires (notamment celle de Subprimes

de 2007) sont mesures par diffrents chocs ayant des impacts rcessifs sur les cycles dactivit industrielle de la France et des Etats-Unis. Ils ont conclu dans lensemble que les chocs financiers contribuent fortement aux cycles dactivits industrielles.

Une panoplie de recherches sur les crises financires sest concentre surtout ltude de leurs effets long terme sur les pays avancs. Mais, sont peu les travaux qui ont tudi de manire spcifique leffet de ces crises financires sur le secteur industriel des pays mergents.

La mondialisation croissante des conomies des pays mergents, tant sur le plan commercial que financier ainsi que les pisodes des crises financires ont montr limportance des chocs des variables externes, notamment financires, au sein des pays mergents, (Kaminsky et al. 2003).

Les travaux sur limpact des crises financires sur les conomies mergentes sont limits. Toutefois, plusieurs conomistes ont tudi le degr dexposition de ces conomies des chocs externes. Dans ce contexte, nous pouvons citer:

Mussa et al. (2000) dans une tude spciale du FMI ont montr dabord que: les rgimes de change fixes sont, par essence, plus vulnrables aux crises, et quen consquence, il y aurait lien dinciter les pays mergents opter pour les rgimes de change flottants dans lintrt de la communaut internationale comme dans leur propre intrtEn ralit, les pays en dveloppement et en transition dont le rgime de change est assez flexible se servent habituellement de la politique montaire et des interventions officielles pour influer sur

le taux de change.

De plus, ils ont mis en avant pour des groupes rgionaux importants des pays marchs mergents, comme le Mercosur4 et lASEAN5 qui entretiennent des liens commerciaux diversifis avec les pays industrialiss tout en ayant un volume considrable d'changes commerciaux intra-rgionaux. Ajoutons que la

dstabilisation conscutive de leurs activits conomiques est due aux fluctuations marques de leurs taux de

change essentiellement par rapport au dollar amricain.

4 Le Mercosur ou le March commun du sud est une communaut conomique qui regroupe plusieurs pays de l'Amrique du Sud tels que

l'Argentine, le Brsil, le Paraguay, l'Uruguay, la Venezuela, la Bolivie, le Chili, la Colombie etc. 5 LASEAN ou lANASE (Association des Nations de l'Asie du Sud-est) est une organisation politique, conomique et culturelle qui

regroupe dix pays d'Asie du Sud-est tels que les Philippines, lIndonsie, la Malaisie, le Singapour, la Thalande etc.



Cependant, ces auteurs ont notamment conclu que l'intgration conomique rgionale (accord

montaire et de change rgional) est indispensable pour ces groupes et demande des structures institutionnelles

voire une volont politique commune au terme de nombreuses annes d'efforts. Outre les travaux sur les politiques de change, Abeysinghe.T (2000) a utilis un modle structurel de

commerce afin de tester leffet de la crise en Asie sur le secteur rel des pays sud-est asiatiques. Ses rsultats empiriques ont montr que le commerce est un facteur important dans la transmission des effets de la crise aux

cycles dactivits manufacturires de Singapour, et que les contractions de lconomie relle sont les rsultats des chocs financiers directs lorigine de la contagion pure.

Une tude ralise en 2007 par Yilmazkuday a concern limpact des crises de change sur les secteurs industriels Coren, Turque et Tchque. Son analyse sintressait dabord la dtermination des cycles de production industrielle partir de plusieurs mesures de croissance et de la production industrielle. Ensuite, la

recherche dun intervalle de temps dans lequel les effets des crises de change normalement disparaissent. En fait, il sest inspir du modle univari changements de rgimes markoviens labor par ses

prdcesseurs Albert et Chib (1993) dont lobjectif du modle tait de gnrer des probabilits pour les diffrentes mesures de croissance moyenne de la production industrielle par lapplication de la mthode dchantillonnage de Gibbs.

De plus, il a utilis des indices de production industrielle mensuels pour obtenir la variation mensuelle

(en %) de la production industrielle et cest pour nimporte quel intervalle de temps dsir. En effet, il a dmontr que les effets des crises de change disparaissent dans un intervalle de 4 ans pour la Core aprs la

crise de change de 1997, partir de 7 ans aprs la crise de 1994 et 2001 pour la Turquie et partir de 5 ans pour

la rpublique Tchque aprs la crise de change de 1997.

De et Chiranjib (2011) ont tent dexpliquer limpact de la crise mondiale sur le commerce et lindustrie indienne. Dans leur analyse, ils ont utilis deux modles: les donnes de panel et la technique dauto-rgression vectorielle (VAR).

En fait, le modle panel na pas donn une indication significative sur linfluence de lindustrie indienne par la baisse de la demande dans les conomies dveloppes comme les Etats-Unis, lUnion Europenne et le Japon.

Par contre, les rsultats de ltude par la technique VAR ont indiqu que le changement dans la composition de lindustrie en Inde a affect de manire significative ses exportations vers ses partenaires commerciaux pendant les chocs de la crise internationale. Ltude a montr galement que le choc des exportations de lInde vers les Etats-Unis a jou son rle dans la libralisation du commerce indien et que lindustrie indienne na pas t sensiblement affecte par la crise mondiale.

En outre, Akingunola et Sangosanya (2011) ont essay de mesurer limpact de la crise conomique mondiale sur la performance industrielle Nigrienne. Leur tude sest base sur un modle de rgression afin de capter les changements structurels inhrents de la relation qui existe entre les indicateurs macroconomiques et

la production industrielle du Nigria en amont et en aval de la crise. Lanalyse a rvl que la performance industrielle Nigrienne est ngativement lie aux divers chocs externes. Ils ont conclu que la performance industrielle na subie quun lger changement structurel durant la crise.

Une autre recherche plus rcente dAl Qaisi (2013) a analys leffet de la crise financire internationale sur le secteur industriel en Jordanie. Cet auteur a estim diffrents ratios financiers partir des tats financiers

des entreprises industrielles Jordaniennes pour la priode allant de 2000 2008. Ses rsultats ont montr que les

retombs de la crise financire mondiale taient ngligeables sur le secteur industriel en Jordanie.

Les recherches prcdentes sur les marchs rels des pays mergents nont pas consacr une attention particulire aux mcanismes via lesquels les chocs externes pourraient se transmettre dun pays un autre, do lintrt de la partie qui suive.

I.2 Les canaux de transmission de la crise financire lconomie relle des pays mergents Nous soutenons lhypothse que les pays mergents sont gnralement vulnrables aux chocs

extrieurs cause de leur dpendance lconomie internationale. De l, les effets ngatifs de ces chocs se propagent du champ financier vers le rel de sorte quil aura une contraction importante de leur production.

En effet, le degr de symtrie des chocs entre les pays permet de comparer la vitesse avec laquelle ces

conomies agissent devant ces chocs. La diffrence des rponses des pays face un choc commun exprime le

niveau de convergence ou dinterdpendance entre leurs structures macroconomiques et financires. Dans ce contexte, Bayoumi et Eichengreen (1993) et Canova (2003) ont estim quil existe un

ensemble de pays appartenant la mme zone ayant un profil conomique et financier similaire et qui ragissent

identiquement aux diffrents chocs.

A ce titre, les phnomnes de contagion qui ont rsult des crises financires rcentes dans les pays

dvelopps impliquent le fort besoin danalyser linfluence des crises financires dans les pays mergents, (Kaminsky et al. 2003).



En gnral, les crises financires affectent lconomie relle la fois du ct de loffre et de celui de la demande. La crise financire internationale caractrise par la chute des bourses, la diminution des prix

immobiliers, ptroliers et de matires premires et la paralysie des marchs interbancaires, a entrain plusieurs chocs qui ont affect les dcisions dinvestissement et de consommation des agents non financiers et par consquent la production des industries.

En particulier, la propagation de ces phnomnes financiers la sphre relle tait trs rapide et

effectue par le biais de plusieurs canaux qui ont fait subir les agents non financiers soit un choc sur leur

capacit de financement (cot du capital et rationnement des crdits), soit un choc sur leur richesse ou bien un

choc dincertitude, (Spilimbergo et al. 2008). En outre, plusieurs mcanismes financiers ont particip dans la propagation de la crise des Subprimes

et sont principalement leffet financier, leffet de richesse, leffondrement du crdit et la baisse du commerce international.

I.2.1 Le canal du taux dintrt Selon Mishkin (1995, 1996), le canal du taux dintrt ou de cot du capital ne se manifeste qu

travers deux conditions. Il sagit dabord du taux dintrt rel et non pas nominal qui stimule les dcisions dinvestissement des entreprises et des mnages dans un cadre de rigidit des prix et des salaires. En effet, la baisse du taux dintrt rel entraine la chute du cot de lemprunt et par consquent elle augmente linvestissement des entreprises et des mnages (logement et acquisition des biens durables) ce qui provoque la demande globale et la production. Compte tenu du fait que cest le taux dintrt long terme et non pas court terme qui dirige les dcisions des agents non financiers, il est ncessaire que la valeur du taux dintrt rel long terme corresponde chaque modification sur le taux dintrt court terme. En gnral, le taux dintrt rel constitue un outil puissant pour les banques centrales stimuler la production de lconomie, puisque chaque nouvelle diminution du taux dintrt nominal (trs proche de zro) provoque un regain dinflation anticipe (c..d. anticipations dflationnistes) et une baisse du taux dintrt rel qui encourage linvestissement des entreprises notamment des mnages et acclre la machine productive.

I.2.2 Le canal des crdits bancaires

Les recherches de Bernanke et Blinder (1988) et Bernanke et Gertler (1995, 1996) ont mis en vidence

les imperfections des marchs financiers qui proviennent des asymtries informationnelles et stimulent

laccroissement et la transmission des chocs montaires, rels et financiers. En fait, le canal du crdit bancaire comporte diffrents outils qui amnent ces phnomnes damplification financire savoir la prime de financement externe, le rationnement de loffre de crdit et les ratios prudentiels.

Dans le modle de lacclrateur financier, les emprunteurs subissent une prime de financement externe dont le cot augmente lorsque les asymtries dinformation sont leves et diminue avec leur richesse nette. Dans ce cas, tout choc financier, montaire ou rel qui se manifeste par un durcissement des conditions

financires et un accroissement de la prime de financement externe dtriore automatiquement la situation financire des agents et relche les perspectives de croissance future. Lacclrateur financier est donc un vecteur important par lequel le choc influencera la sphre relle par une dgradation de linvestissement et de la consommation qui dpasse les effets associs la richesse et au cot de capital.

Le choc de la crise actuelle a amplifi linquitude envers le risque de credit crunch, c'est--dire de rationnement de crdit, qui a engendr le blocage du march interbancaire ainsi que laffaiblissement des activits de titrisation. Selon Altunbas et al. (2007), la titrisation a diminu la porte du canal de crdit en

ajoutant une source alternative de liquidit aux banques et en les autorisant de se soustraire aux exigences des

fonds propres. En effet, ce canal sera ractiv si les opportunits de titrisation se rduisent brusquement et les

banques trouvent dautres sources de financement. Enfin, les tablissements de crdit suite un choc financier ont la possibilit de choisir entre la

diminution de leur exposition aux risques (amlioration de la qualit de leurs actifs) en restreignant leur offre de

crdit ou en accroissant la quantit de leurs fonds propres pour satisfaire les ratios prudentiels. Dans ce cadre, le canal de crdit sera renforc lorsque les chocs sur le capital bancaire conduisent les banques diminuer leur

offre de crdit car elles sont entraves par des exigences rglementaires en fonds propres (Peek et Rosengren,

1995). Cependant, le rationnement de crdit pendant la crise financire de 2007 tait la cause principale de la

contraction des dpenses des agents non financiers.

I.2.3 Le canal des effets de richesse

Thoriquement, leffet de richesse est conu comme tant le revenu permanent des mnages (selon la thse de Friedman). En effet, lindividu a une richesse initiale qui est compose de lensemble de ses revenus salariaux, de son patrimoine financier (actions et/ou obligations) et non financier (immobilier). Cette richesse

dgage son revenu permanent qui est la moyenne actualise de ses revenus prsents et futurs anticips. Or, tout



choc a un effet ngatif sur la richesse du mnage qui abaisse son revenu permanent et par la suite sa

consommation. Si ce choc ngatif est momentan (ex. baisse de prix des actions), linfluence sur la consommation sera elle-mme momentane et aura un faible effet cause de lactualisation des flux financiers prsents et futurs. Mais si le choc est permanent (ex. clatement de bulles sur le march mobilier ou

immobilier), leffet sur le revenu permanent sera grand et sur la consommation durable. Empiriquement, lutilisation des effets de richesse pour expliquer la consommation des agents non

financiers a t insuffisante pour la plupart des pays sauf les Etats-Unis et le Royaume-Unis cause de plusieurs

divergences dans la composition de la richesse des individus comme la part des placements financiers, la part

des dettes, la part des dpenses etc. dans la richesse.

I.2.4 Le canal du choc et de lincertitude Dans un environnement risqu et rgi par lincertitude, les entreprises et les mnages doivent prendre

leurs dcisions dinvestissement et de consommation, ce qui implique des comportements opportunistes. En priode de crise, lincertitude augmente la prcaution des agents non financiers ce qui favorise lpargne au dpend de la consommation et de linvestissement.

En raison de lirrversibilit des dpenses dinvestissement et des cots dinstallation du capital levs en cas dengagement, la dcision dinvestir devient semblable lexercice dune option (Pyndik, 1988). En effet, la firme ninvestit que dans le moment opportun et rentable c'est--dire lorsque les gains sont suprieurs aux cots dinstallation du capital. Or, le prix implicite de loption augmente avec la volatilit des risques sur les marchs et lincertitude globale quant la situation macroconomique dun pays.

La crise financire internationale a entrav le commerce et la demande mondiale dans les conomies

avances et en mme temps a entrain la baisse des exportations des pays mergents et en dveloppement. La

plupart des conomies mergentes sont particulirement sensibles aux fluctuations du commerce mondial

puisque leurs activits conomiques sont fortement attaches aux exportations. Cest le cas des pays asiatiques spcialiss dans la production manufacturire dont les exportations ont t gravement affectes par le canal

commercial, (Allegret, 2010). Aprs avoir mis en exergue les principaux canaux de transmission des crises financires la sphre

productive relle, nous allons spcifier les variables retenues pour la mesure de leffet de la crise des subprimes sur la production industrielle des pays mergents.

Pour se faire, nous avons choisi un chantillon compos de quatre pays mergents: Brsil, Russie,

Chine et Afrique du sud.

Les donnes utilises dans notre tude couvrent une priode de 130 observations, chelonne du mois

de janvier 2002 jusqu octobre 2012. Le tableau 1 rsume lensemble des variables utilises dans le but dexpliquer le lien existant entre les diffrents chocs externes (rels et financiers) et la production industrielle.

Tableau 1 : Spcification, dfinition et source des variables

Variable Dfinition et mesure Code SA Source

Lindice de la production

industrielle (IPI)

Le log nprien de lindice de la production

industrielle est une variable dactivit proxy du secteur industriel mergent.

LIPI +

Calculs partir de la

base de donnes de

lOCDE (2014):

Lindice des prix la consommation (IPC)

Le log nprien de lindice des prix la

consommation est une variable prix proxy de

linflation. LIPC +

Base de donnes de

lOCDE (2014 Les exportations

Le log nprien des exportations reprsente une

variable volume proxy du canal commercial. LEXP +

Le taux interbancaire 3 mois

Le taux interbancaire 3 mois est une variable

du cot de refinancement bancaire proxy des

chocs de politique montaire do leffet financier.

TIB -

Le spread interbancaire

Le taux interbancaire 3 mois le taux sur bons de trsor est un indicateur des difficults de

refinancement proxy des chocs de liquidit en

priode de crise qui reprsente le canal bancaire

SPREAD -

Banques centrales

respectives aux pays de

lchantillon

Les cours boursiers

Le log nprien des cours boursiers mesure la

richesse financire des agents (mnages,

entreprises et institutions financires) : le canal

des effets de richesse

LCB + Bourses des pays

Le taux de change effectif rel6 Le taux de change effectif rel est un indicateur TCER - Calculs partir de la

6 Les taux de change effectifs rels sont des indicateurs de comptitivit qui tiennent compte des diffrences de niveaux de prix entre les

partenaires commerciaux. Les mouvements de taux de change rels effectifs donnent une indication de l'volution de l 'agrgat de la

comptitivit -prix des exportations d'un pays. Une baisse du TCER indique une amlioration de la position concurrentielle. Les taux de

change effectifs sont des indices en chane ayant pour anne de base l'anne 2005. La mthode de calcul des TCE est analyse dans Durand

et al. (1992), Le Fouler et al (2001) et Brzillon et al (2010), selon lOCDE (2014).



de comptitivit qui mesure lvolution relle de la valeur de la monnaie nationale.

TCER= (IPC PAYSi/IPC PARTi)*TCENi

Avec: IPC PAYSi lindice des prix la consommation du pays au mois i, IPC PARTi

lindice des prix la consommation de son

principal partenaire commercial au mois i et

TCENi le taux de change effectif nominal au

mois i.

base de donnes de

lOCDE (2014)

Dummy de crise

Variable indicatrice de survenance dune crise financire dans un pays. Elle prend 1 sil y a

crise et 0 sinon.

D1 - Auteur

Dummy de rgime de change

Variable indicatrice de laspect institutionnel de la contagion. Elle prend 1 dans le cas dun

rgime de change flottant et 0 ailleurs (rgime

fixe ou rgime intermdiaire)

D2 + Auteur

II. Analyses empiriques de leffet de choc de la crise des Subprimes sur lactivit industrielle des pays mergents

Dans la prsente partie, lapproche est purement empirique visant la mesure de limpact de la crise hypothcaire des Subprimes de 2007sur le secteur industriel des pays mergents. Elle sera porte en deux

niveaux. Dabord, une analyse en donnes de panel moyennent la mthode VCEM (modle vectoriel de correction derreur) appuye par un test de robustesse qui essaiera de tester la significativit (signe et intensit) de nos variables exognes pour lensemble des pays de notre chantillon et couvrant la priode 2002-2012. Ensuite, une analyse temporelle base sur des techniques dauto-rgression vectorielle (tests de cointgration, fonction de rponse impulsionnelle et dcomposition de la variance) examinant les effets long terme de la crise

sur la production industrielle de lconomie brsilienne.

II.1 Analyse en donnes de panel de limpact de la crise des Subprimes sur le secteur industriel des pays mergents

Les donnes de panel ou les donnes longitudinales font rfrence typiquement aux donnes qui

contiennent des observations temporelles de plusieurs individus. Ce qui implique au moins deux dimensions:

une dimension individuelle indique par lindice i, et une dimension temporelle indique par lindice t. Cependant, un panel est dit cylindrique quilibr lorsquil comporte N units dobservations i=1,, N sur T observations t=1,, T, (Hsiao, 2005).

Le terme panel rfre aux observations dites pooled dun ensemble de secteurs, de pays, de biens etc. Il sagit dun panel orient de Cross-section ou en coupe transversale lorsquil est construit de plusieurs secteurs et pour une fable priode de temps, ou bien dun panel orient de Time-series ou en sries temporelles7 sil est construit dun nombre faible de secteurs et un nombre important de priodes, (Hsiao, 2003).

Nous avons opt pour les donnes de panel comme modle destimation orient en sries temporelles pour les avantages de son estimation commune des coefficients et dans la croissance du degr de libert avec le pouvoir disoler les effets des actions spcifiques permettant la baisse de potentialit des erreurs standards des coefficients estims. Cette partie se concentre sur une tude conomtrique en donnes de panel statique dont le

but est danalyser leffet des variables relles et financires sur lindice de la production industrielle (IPI) dans les pays mergents dabord, le cas spcifique du Brsil en second lieu.

- Spcification et estimation du modle Pour tester limpact contagieux de la crise des Subprimes sur le secteur industriel des pays mergents

nous avons appliqu la mthode de GMM sur donnes de panel statique. Cette mthode nous a permis dtudier le comportement individuel dans un environnement temporel rptitif.

Lide de base de notre modle est destimer cette relation en rgressant lindice de la production industrielle (LIPI) sur des indicateurs macroconomiques: lindice des prix la consommation (LIPC), les exportations (LEXP), le taux de change effectif rel (LTCER), et sur des indicateurs financiers: le taux

interbancaire (LTIB), le spread interbancaire (LSPREAD) et les cours boursiers (LCOURS) avec deux dummies

indicatrices respectivement de crise (D1) et de rgime de change (D2).

Cette relation est traduite par le modle conomtrique suivant:

Yit = i + Xit + Uit avec:

Yit : variable expliquer mesurant lindice de la production industrielle dun pays i la priode t (mois).



Xit : lensemble des variables explicatives englobant des indicateurs macroconomiques, des indicateurs financiers et deux variables indicatrices binaires.

: le vecteur de paramtres de lensemble des variables explicatives. i: dsigne les effets non observs spcifiques individuels invariants dans le temps. Uit : le rsidu de moyenne nulle, de variance constante, et qui est non corrl dans le temps et des individus avec

i = 1N avec N = 4, t= 1,,T avec T = 130.

Le tableau 2 rsume les proprits statistiques des sries des variables utilises dans notre modle.

Tableau 2 : Statistiques descriptives des variables8

Variable Observations Moyenne Ecart type Min Max

LIPI 520 4.660071 0.097082 4.35927 4.827513

LIPC 520 4.715327 0.206451 4.200205 5.242805

LEXP 520 24.12599 0.8561144 22.13425 25.9222

LTIB 519 1.926901 0.6685499 0.0861777 3.326115

LSPREAD 520 0.437249 1.264029 -4.60517 2.882004

LCOURS 519 8.719521 1.618929 0.6113567 11.19262

LTCER 520 2.228802 0.8601582 0.7556505 3.897323

D1 520 0.2153846 0.4114847 0 1

D2 520 0.6692308 0.4709432 0 1

Source: STATA. 12

Les statistiques descriptives montrent que la variable en log nprien de lindice de la production industrielle prsente une moyenne de 4.660 et une variabilit moyennement faible de 0.097, avec un maximum

de 4.827 et un minimum de 4.359. ce rsultat avance que cet indicateur est assez semblable sur toute la priode

et quelque soit le pays.

Les variations sont distinctes pour les autres variables de contrle, nous observons pour certaines comme les exportations, les spreads interbancaire, les cours boursiers et les taux de change effectifs rels ont

des fluctuations considrables en moyenne avec une dispersion leve. Pour les autres variables telles que

linflation et les taux interbancaire se caractrisent par une dispersion moyennement leve ce qui devrait tre analys avec plus dacuit (objet de la section suivante).

Nous pouvons conclure de ce tableau des analyses descriptives que notre chantillon montre une

htrognit apparue dans de la variabilit moyennement leve au niveau de toutes les variables de contrle.

Cette htrognit peut tre notamment explique par les caractristiques individuelles spcifiques au choix de

notre chantillon.

Avant destimer les variables et gnrer le degr du pouvoir explicatif du modle, nous devons vrifier la non colinarit des variables (voir annexes : Tab.3 matrice de corrlation, Test de VIF : Tab.4) et la

stationnarit globale des sries du modle est donc vrifie en faveur de lhypothse nulle (H0: absence de racine unitaire). Les dtails figurent en annexes.

- Rsultats de tests de spcification du modle : Afin de spcifier notre modle de rgression sil sagit dun panel effet fixe ou effet alatoire, nous

nous sommes rfrs au test de Hausman do les rsultats du tableau 5 (annexe). Les rsultats du test de Hausman9 est en faveur du modle deffet fixe o sa statistique de (204.46) do on accepte lhypothse nulle avec un niveau de signification de 5%.

Les rsultats destimation montrent que les coefficients associs tous les indicateurs exprims en logarithme nprien lindice des prix la consommation (LIPC), les exportations (LEXP), le taux interbancaire (LTIB), le spread interbancaire (LSPREAD), les cours boursiers (LCOURS) et la dummy de change (D2) sont

statistiquement significatifs (leur p-value respective < 1%).

Toutefois, leffet de certaines variables (LTIB, LSPREAD, LTCER et D2) sur lindice de production industrielle (LIPI) semble ngatif. En outre, la dummy de crise (D1) a un effet non significatif sur lLIPI (p-Value > 1%). La statistique de Fischer : F(3.506)=58.09 confirme lhtrognit des individus sous la forme dun effet fixe, puisque la p-value < 5%. Do la significativit globale du notre modle estim est donne par la statistique de Fisher: F(8.506)=228.42 avec p-value=0.0000 au seuil de 5%, (voir annexe).

8 Le modle est complet pour une srie des variables de contrle rapportes en logarithme nprien.

9 H0: modle effets fixes si p



- Rsultats des tests de robustesse Les tests de robustesse dans le cadre des donnes de panel permettent dabsorber leffet dhtrognit

issu de certaines variables par rapport lidentifiant LIPI et de corriger les t de Student de l'htroscdasticit par la mthode de White(1980)10. Dans notre modle, les carts types des variables D1 et LCOURS sont dits

donc robustes. Do la confirmation de leffet fixe de nos variables destimation (quelque soit lindividu i). Les rsultats de la relation long terme des variables sont indiqus dans le tableau 3.

Tableau 3 : Rsultats long terme pooled LIPI

Variables Coefficient (t-student)

LIPC 0.1740*** (0.02260)

LEXP 0.1110*** (0.01690)

LTIB -0.0239** (0.00802)

LSPREAD -0.0119*** (0.00270)

LCOURS 0.0170 (0.01380)

LTCER -0.1530*** (0.01610)

D1 0.00442 (0.00587)

D2 1.4890*** (0.01370)

Const 1.4890*** (0.25700)

Source: STATA. 12

Avec: *(p



Ut= le rsidu.

t= 1T avec T=130. Pour lestimation de notre modle, nous allons employer la mthode VECM qui ncessite dabord la dtermination de certaines proprits statistiques des sries utilises et la procdure des certains tests (tests de

stationnarit, tests de cointgration, tests de nombre de retards etc.) dont les rsultats permettront de dtailler la

bonne spcification de notre modle.

- Analyses descriptive des sries Le tableau suivant rsume la description statistique des sries des variables utilises pour le cas du Brsil.

Tableau 4: Statistiques descriptives des variables en sries temporelles Variable Observations Moyenne Ecart type Min Max

LIPI 130 4.641186 0.094145 4.461300 4.827513

LIPC 130 4.676185 0.176317 4.297285 4.965638

LEXP 130 23.16931 0.460667 22.13425 23.83322

LTIB 130 2.619586 0.315784 1.978239 3.270329

LSPREAD 130 0.437249 0.476772 0.207014 2.729159

LCOURS 130 10.49188 0.612905 9.062188 11.19262

LTCER 130 1.126392 0.166686 0.755650 1.401510

D1 130 0.215385 0.412679 0 1

Source : Eviews

Lanalyse des tendances des variables du Brsil nous permet danticiper la stationnarit des sries utilises. En effet, les variables tudies prsentent des fluctuations qui prennent de lampleur au cours du temps. Nous constatons pour la plupart des variables des tendances positives (LIPI, LIPC, LEXP, LCOURS,

LTCER) et certaines variables ayant des tendances ngatives (LTIB, LSPREAD).

Leffet du choc de la crise des Subprimes est exprim par une chute de la tendance qui peut tre observe pour la majorit des variables dans lintervalle temporel [75, 100]. Le graphique 1 rcapitule les tendances des variables de notre modle pour le cas du Brsil.

- Rsultats des tests de stationnarit Avant destimer le modle de base, nous devons tester la stationnarit des variables retenues. En fait,

nous avons ralis les tests de Dickey-Fuller Augmented ADF (1981) pour dterminer lordre de diffrenciation dune srie macroconomique suivant son volution au cours du temps. Les tests de stationnarit de nos variables montrent que toutes les sries sont intgres lordre 1, I(1) (annexes).

- Rsultats des tests du nombre de retard optimal Afin de dterminer le nombre de retard p optimal du modle, nous avons utilis un certain nombre de critres

savoir les critres dAkaike (AIC), de Schwarz (SC) et de Hannan-Quinn (HQ). En se basant sur les rsultats du test SC, nous affirmons au seuil de significativit de 5% un nombre de retard gal 1.

- Rsultats des tests de cointgration Le but de la cointgration consiste dtecter une relation de long terme entre deux ou plusieurs sries

temporelles. Nos rsultats confirment lexistence dune relation de cointgration entre les variables du modle de base. Pour cette raison nous avons choisi dutiliser le modle vectoriel correction derreur not VECM pour trouver une relation de causalit entre les variables en question.

Graphique 1: Evolution tendancielle des variables (Eviews)



II.3. Analyses des rsultats destimation Nous allons examiner lampleur des diffrents chocs sur la production industrielle du Brsil. Plus

prcisment, nous allons analyser la rponse de lindice de la production industrielle aux chocs sur les diffrentes variables. En effet, les fonctions de rponse impulsionnelle donnent la rponse de la variable

endogne si un choc positif ou ngatif intervient sur une des variables explicatives.

- Fonctions de rponse impulsionnelle FRI Lanalyse des effets de choc sur notre variable endogne (LIPI) par les FRI a confirm une raction

tout au long de la priode. Il ressort que la production industrielle au Brsil rpond avec le signe attendu aux

diffrents chocs (Graphique 2). Cette raction tait presque nulle au dbut de la priode pour la majorit des

variables du modle. Elle prend de lampleur tout le long des priodes, une ampleur qui peut tre positive pendant certain temps et ngative en fin de priode (LCOURS, LEXP, LTCER) et inversement (D1). Certaines

ractions ont pris une dynamique positive au cours de toute la priode (LIPC) et dautres une dynamique ngative (LTIB, LSPREAD).

Graphique 2 : Rponse impulsionnelle des diffrents chocs sur lIPI (Eviews)



Un choc positif sur les prix entraine une raction positive de la production qui croit progressivement

tout au long de la priode. De mme, un choc positif sur les exportations entraine une augmentation de la

production industrielle.

Par contre, un choc ngatif dgrade la production industrielle dans la troisime anne. Donc, lindice de la production industrielle rpond aux diffrents chocs lis aux exportations.

LIPI rpond rapidement laugmentation non anticipe des cours boursiers au Brsil ensuite, il prend une tendance oppose au bout de 5 ans. Cette variable rpond ngativement laugmentation non anticipe de lcart entre le taux interbancaire 3 mois et le taux sur bons de trsor de la banque centrale tout au long de la priode. Pareil, notre variable endogne rpond un choc ngatif sur le taux interbancaire. Leffet dun choc positif sur le taux de change effectif rel prsente une raction positive pendant les trois premires annes puis change de tendance au cours du reste de la priode.

Enfin, lIPI ragit ngativement pendant trois ans suite un choc ngatif de la crise puis change de tendance 2 ans aprs la crise. Au total, la rponse instantane de la production industrielle samliore significativement lors dun choc positif et baisse lors dun choc ngatif sur lune des variables explicatives du modle.

- Dcomposition de la variance Les rsultats (en annexe) montrent que la variable IPI est seulement explique par elle-mme au bout

de la premire priode alors que les effets des autres variables ntaient ressentis qu partir de la deuxime priode. Les rsultats trouvs par la dcomposition de la variance de lindice de la production industrielle, nous rvle un rle important des cours boursiers.

Pour un horizon de 20 priodes, nous pouvons remarquer que plus de 60% de la variation de lIPI est explique par les chocs sur les variables explicatives dont: plus de 35% par les cours boursiers, 10% par le taux

de change effectif rel, 5% par le taux interbancaire, 4% par le spread interbancaire, 4% par leffet de la crise, 2% par les exportations et 1% par linflation, alors que le reste par les chocs sur la production industrielle.

Ces rsultats montrent qu long terme la variation de la production industrielle dans le Brsil est essentiellement explique par la variation des cours boursiers. Tandis que la contribution de taux de change



effectif rel, de taux interbancaire, de spread interbancaire et de la crise dans cette variation est moins

explicative. De plus, la part de lindice des prix la consommation et les exportations dans cette variation est encore plus faible.

- Interprtation des rsultats du VECM Le tableau 5 prsente les rsultats du modle estim long terme pour le cas du Brsil. Toutes nos

variables du modle de base sont statistiquement significatives pour la production industrielle brsilienne long

terme. Nous constatons que limpact des variables macroconomiques est important ainsi que celui des variables financires mais avec des intensits moindres.

Tableau 5: Rsultats destimation en sries temporelles LIPI

Variables Coefficient (t-student)

LIPC 0.24295 (0.21239)

LEXP 0.091486 (0.05039)

LTIB -0.030710 (0.09139)

LSPREAD -0.074103 (0.04531)

LCOURS -0.312699 (0.03213)

LTCER -0.131113 (0.13228)

D1 0.057877 (0.01151)

Const -4.267109

Source: Eviews

Nos rsultats confirment que le secteur industriel brsilien a t contamin par la crise des Subprimes

via diffrents canaux de transmission et particulirement par le canal de change (TCER) et le canal financier

(TIB). En effet, les variables financires LTIB, LSPREAD et LCOURS affectent ngativement lindice de la production industriel du Brsil avec des intensits respectivement 9%, environ 4.5% et 3%. Alors que les variables macroconomiques IPC et EXP influencent positivement avec des intensits respectivement 21% et

5% lexception du taux de change effectif rel qui a eu un impact financier ngatif et intensif sur lIPI de lordre de 13%.

Ces rsultats nous invitent avancer que la contagion de la crise amricaine aux marchs financiers du

Brsil na pas t relativement ressentie jusqu 2012 ce qui pourrait tre due une faible intgration financire des marchs bancaires et boursiers brsiliens la sphre financire internationale. Contrairement, la production

industrielle brsilienne est fortement tributaire des composantes macroconomiques notamment commerciales.

En rsum, lconomie brsilienne na pas chapp au phnomne de la contagion. Elle est doublement affecte : par son intgration financire et par son rseau commercial.

II. Conclusion Nos analyses thoriques et empiriques, au cours de ce chapitre, relatives au pouvoir de leffet de la

contagion de la crise des Subprimes pour le cas des pays mergents dabord et pour le cas du Brsil ensuite, nous ont ramen avancer les conclusions suivantes :

- la production industrielle mergente a t touche par le signe ngatif des taux interbancaires et des spreads cause de llargissement de la fourchette des taux financiers caractrisant des graves tensions sur les marchs interbancaires mergents.

En effet, les perturbations sur les marchs financiers, dues la volatilit des places mergents et lincertitude financire et conomique dans les pays mergents, accompagnes par la baisse de la croissance mondiale ont

entrav le commerce et par consquent ils ont impact ngativement les taux de change effectifs rels. Dans ce contexte, nous accordons une prfrence pour les rgimes de change flottants aux rgimes de change fixes et

intermdiaires dans les contextes des crises financires. Selon nos rsultats, un rgime de change flexible rduit

lintensit de contagion de la crise ce qui a un effet favorable sur la production industrielle pour ces pays mergents.

- loutput de nos modles estims a montr la non significativit des variables dans le long terme notamment les cours boursiers et et la dummy de la crise. En effet, nous avons voulu montrer quavoir une crise financire dans un pays ne suffit pas pour vrifier quil y a eu un effet de contagion qui sest transmis la sphre relle. De par sa dfinition, la contagion financire dans un pays doit tre fonde sur les

mcanismes de propagation des crises dun pays un autre et nest certes pas conditionne par ses propres dfaillances structurelles quelles soient dordre rel ou financier.

Nanmoins, les spcificits et les typologies distinctes pur chaque pays affectent les caractristiques

structurelles parfois fondamentales que ce soit en termes du degr de dveloppement, dinterconnexion entre lindustrie financire et relle et/ou douverture financire des marchs financiers mergents, des politiques



internes prudentes voir restrictives, des faiblesses institutionnelles et rglementaires qui rtrcissent le champ

dinvestissement et de prise de risque des agents, des entreprises industrielles et des institutions, etc. En rsum, la rcession des conomies industrielles a dabord rduit les exportations des pays

mergents par le canal commercial et le canal de change, puis elle a transit travers le canal financier

puisquelle a brutalement assch les opportunits des investissements directs trangers menaant les segments du tissu productif tels que le textile, laronautique, lautomatique etc. engendrant de la baisse de la demande mondiale. Celle-ci a conduit leffondrement de certains marchs comme lautomobile et la construction cause de la flambe des prix des matires premires ce qui ncessiterait une investigation thorique et empirique

sous un angle sectoriel.

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[34]. Statistiques de lOCDE: www.stats.oecd.org



Annexes

Matrice de corrlation des variables en donnes de panel (Source: STATA. 12) LIPI LIPC LEXP LTIB LSPREAD LCOURS LTCER D1 D2

LIPI 1.0000

LIPC 0.5804 1.0000

LEXP 0.6194 0.4424 1.0000

LTIB -0.5328 -0.1041 0.7235 1.0000

LSPREAD -0.3472 0.0261 -0.4952 0.6965 1.0000

LCOURS 0.0094 0.1640 -0.2204 0.4499 0.4478 1.0000

LTCER 0.0531 0.3248 0.2886 -0.2784 -0.3492 -0.7367 1.0000

D1 0.1680 0.2065 0.1563 0.0595 0.0112 0.1138 0.0300 1.0000

D2 -0.0519 -0.0356 0.0985 0.2085 0.3279 0.7592 -0.7548 0.0899 1.0000

Rsultats du test de VIF (Variance Inflation Factor) Source: STATA. 12 Variable VIF 1/VIF

LCOURS 6.70 0.149166

D2 6.43 0.1555633

Moy_VIF 4.48

Test dhomognit de Hausman (Source: STATA. 12) Equation LIPI

Valeurs 204.46

p-values 0.0000

Les rsultats des tests de racine unitaire (Source : Eviews) Test ADF

En niveau En premire diffrence Ordre dintgration

LIPI -1.904541 -13.21108* 1

LIPC -2.044642 -4.504594* 1

LEXP -1.624037 -14.12453* 1

LTIB -1.533069 -3.546775* 1

LSPREAD -1.141473 -3.563099* 1

LCOURS -1.518269 -9.787980* 1

LTCER 2.032715 -4.286896* 1

D1 -1.721678 -11.22497 1

* seuil de significativit de 1%, ** seuil de significativit de 5%, *** seuil de significativit de 10%.

Dcomposition de la variance de lerreur de prvision de lIPI (en %)

Source: Eviews

Period S.E. LIPI LIPC LEXP LTIB LSPREAD LCOURS LTCER D1

1 0.01966 100.000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

2 0.02386 89.8795 0.00387 1.59313 6.54959 0.01539 0.11767 1.05438 0.78636

3 0.02661 78.9132 0.01197 1.70256 15.6271 0.04758 0.21707 1.78156 1.69884

4 0.02875 69.5953 0.02218 1.45937 24.1949 0.11240 0.28828 1.94294 2.38455

5 0.03052 62.2176 0.03357 1.41735 31.1726 0.22859 0.34891 1.79860 2.78271

6 0.03201 56.6136 0.04653 1.57657 36.3577 0.40990 0.41403 1.64303 2.93847

7 0.03326 52.4617 0.06222 1.80848 39.9019 0.66161 0.49530 1.68193 2.92672

8 0.03432 49.4122 0.08229 2.01385 42.0693 0.98025 0.60249 2.01762 2.82189

9 0.03524 47.1522 0.10875 2.14697 43.1400 1.35516 0.74422 2.66558 2.68702

10 0.03605 45.4300 0.14382 2.20190 43.3766 1.77096 0.92772 3.57853 2.57033

11 0.03678 44.0577 0.18976 2.19431 43.0137 2.21025 1.15828 4.67123 2.50472

12 0.03745 42.9043 0.24867 2.14761 42.2528 2.65604 1.43862 5.84307 2.50880

13 0.0380 41.8844 0.32225 2.08443 41.2611 3.09362 1.76857 6.99658 2.58893

14 0.0386 40.9464 0.41164 2.02230 40.1710 3.51148 2.14493 8.05019 2.74187

15 0.0392 40.0622 0.51724 1.97234 39.0820 3.90166 2.56164 8.94518 2.95767

16 0.0397 39.2176 0.63868 1.93977 38.0643 4.25944 3.01014 9.64761 3.22236

17 0.0402 38.4066 0.77477 1.92523 37.1639 4.58273 3.47987 10.1466 3.52012

18 0.0406 37.6267 0.92358 1.92633 36.4074 4.87139 3.95884 10.4506 3.83505

19 0.0411 36.8761 1.08255 1.93901 35.8066 5.12657 4.43429 10.5824 4.15227

20 0.0415 36.152 1.2485 1.9587 35.362 5.350234 4.89333 10.57468 4.458750

les canaux de transmission de la crise des subprimes aux pays emergents : cas de l’economie...

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crise des subprimes

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crise financire amricaine

crise amricaine

contagion effect

sample of emerging countries

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