Abhatoo - Centre Nationale de Documentation

En utilisant une base de données de 117 séries trimestrielles (allant de 1985 : T1 à 2018 : T4), nous explorons dans cet article les avantages de combiner les bienfaits des modèles à facteurs dynamiques (tenir compte d’un grand nombre de variables) et ceux des modèles à correction d’erreur (tenir compte des relations de long terme ou de cointégration) sous forme du modèle à correction d’erreur augmentés de facteurs (FECM). En effet, l’objectif principal est d’examiner les effets des chocs de la politique monétaire sur la croissance économique au Maroc en utilisant le modèle FECM. Afin d’évaluer la contribution informationnelle de la nonstationnarité dans la modélisation à facteurs dynamiques, les résultats obtenus par le modèle FECM sont comparés à ceux obtenus par le modèle vectoriel autorégressif augmenté de facteurs (FAVAR). Les résultats suggèrent que le modèle FECM, qui exploite l’information provenant de variables non stationnaires, constitue une extension empiriquement importante du modèle FAVAR pour la modélisation des chocs de la politique monétaire.