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Chiffres de la masse monétaire des 3 : fichier DieJou 11, Feuille 2, Page 5 Chiffres de la masse monétaire des USA : fichier DieJou 11, Feuille 2, Page 5 On fait le test de Granger. En augmentant les retards, on converge vers une double causalité, un feedback. Pairwise Granger Causality Tests Date: 09/11/06 Time: 23:57 Sample: 1873 1917 Lags: 6 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability MUSA does not Granger Cause MEURO 39 1.97988 0.10529 MEURO does not Granger Cause MUSA 10.2722 7.6E-06 M1 des USA pousse celle de l’Europe et inversement, mais la probabilité de cause est + importante de M1 Europe vers M1 usa. La masse monétaire de l’Europe des 3 pousse t’elle la masse monétaire des USA ? Ou le contraire ? De 1918 à 1944 ? Chiffres de la masse monétaire des 3 : fichier DieJou 11, Feuille 2, Page 8 Chiffres de la masse monétaire des USA : fichier DieJou 11, Feuille 2, Page 8 On fait le test de Granger. En augmentant les retards, on converge vers une seule relation de causalité : masse monétaire des usa pousse celle des 3. Pairwise Granger Causality Tests Date: 09/12/06 Time: 00:03 Sample: 1918 1944 Lags: 5 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability USA does not Granger Cause EUR 22 28.5001 6.1E-06 EUR does not Granger Cause USA 0.14309 0.97812 180000 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 LLaa moonnnnaai iiee uunni iiqquuee eeuur rooppééeennnnee. .. masse monétaire Europe des 3 (Allgne, Fce, RU) + USA TToomee IIVV I années PPhhi iil lli iippppee JJoouur J rddoonn / Series1 11880099
L’évolution de la masse monétaire suit-elle une courbe logistique ? Pour la France de 1873 à 1901 : données fichier DieJou 11, Feuille 3, Page 11 40000 30000 20000 10000 LLaa moonnnnaai iiee uunni iiqquuee eeuur rooppééeennnnee. .. 0 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 TToomee IIVV I FRANCE D’après le graphique on se rend compte que la masse monétaire de la France suit davantage une évolution exponentielle. Les régressions suivantes le confirment. 1) Régression sur un trend linéaire Dependent Variable: France Method: Least Squares Date: 09/11/06 Time: 19:01 Sample: 1873 1944 Included observations: 72 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3597.814 1133.060 -3.175307 0.0022 @TREND 186.1588 27.54428 6.758531 0.0000 R-squared 0.394871 Mean dependent var 3010.825 Adjusted R-squared 0.386226 S.D. dependent var 6200.023 S.E. of regression 4857.330 Akaike info criterion 19.84175 Sum squared resid 1.65E+09 Schwarz criterion 19.90499 Log likelihood -712.3030 F-statistic 45.67774 Durbin-Watson stat 0.108833 Prob(F-statistic) 0.000000 2)Régression sur un trend logistique Dependent Variable: France Method: Least Squares Date: 09/11/06 Time: 18:59 Sample(adjusted): 1874 1944 Included observations: 71 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6740.839 2546.809 -2.646778 0.0101 LOG(@TREND) 2962.032 743.1412 3.985826 0.0002 R-squared 0.187153 Mean dependent var 3050.625 Adjusted R-squared 0.175372 S.D. dependent var 6234.882 S.E. of regression 5661.834 Akaike info criterion 20.14865 PPhhi iil lli iippppee JJoouur J rddoonn / 11881100
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