Dans cette thèse, nous étudions empiriquement les liens de causalité, au sens de Granger, entre le développement financier et la croissance économique dans le cadre de l'UEMOA et de la CEDEAO. La plupart des études dans ce domaine sont réalisées dans les domaine temporel. Ici, nous associons les domaines temporel et fréquentiel par l'utilisation de modèles multivectoriels autorégressifs. Pour ce faire, nous utilisons la méthode de décomposition de Geweke (1982, 1984) améliorée par Chen et al. (2008) afin d'obtenir, en plus des relations causales temporelles et fréquentielles, les causalités instantanées et la dépendance. Cette thèse apporte aussi une contribution théorique en proposant une méthode de calcul des p-values plus adaptée aux échantillons de petite taille. Les applications portent d'abord sur les relations causales entre finance et croissance dans les domaines temporel et spectral. Ensuite, nous examinons l'influence de l'inflation sur ces relations. Enfin, nous étudions les relations causales entre croissance et Investissements Directs Etrangers (IDE) conditionnellement au développement financier et à l'ouverture économique. / The framework of Geweke (1982, 1984) improved by Chen et al. (2008)is used in this thesis to conduct Granger causality between finance and growth in the context of West Africa. We adopt the time - and frequency- approaches to bring out instantaneous causality and dependence by employing vector autoregressive models. In this work, we propose p-values computations more suitable for small sample size. Empirical investigations examine, successively, causal links between finance and growth, the impact of inflation on these links, and the conditional relationships between growth and Foreign Direct Investment (FDI) to financial development and economic openness.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012BESA0004 |
| Date | 03 April 2012 |
| Creators | Barry, Mamadou Diang |
| Contributors | Besançon, Ratsimalahelo, Zaka |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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