ORGANISATION MONDIALE  
DU COMMERCE   
WT/WGTDF/W/24 
5 mai 2004 
 
 (04-1996) 
Groupe de travail du commerce, 
de la dette et des finances Original:   anglais 
 
 
 
VOLATILITE DES TAUX DE CHANGE ET FLUX COMMERCIAUX 
– NOUVEAUX ELEMENTS D'APPRECIATION 
 
Document préparé par les services du Fonds monétaire international1 
 
  
_______________ 
 
                                                      
1 Ce document est distribué, avec la permission du Fonds monétaire international, pour l'information 
des délégations. WT/WGTDF/W/24 
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 FONDS MONETAIRE INTERNATIONAL 
 
Volatilité des taux de change et flux co mmerciaux – Nouveaux éléments de preuve 
 
Préparé par Peter Clark, Natalia Tamirisa, et Shang-Jin Wei, 
avec la collaboration d'Azim Sadikov et Li Zeng 
 
Approuvé par Raghuram Rajan 
 
8 avril 2004 
 
SOMMAIRE 
 
Page 
PRÉFACE ....................................................................................................................... ........................ 5 
 
RÉSUMÉ ANALYTIQUE ............................................................................................................. ....... 5 
 
I. INTRODUCTION ET VUE D'ENSEMBLE .......................................................................... 6 
II. BREF RAPPEL DES TRAVAUX TH EORIQUES ET EMPIRIQUES .............................. 9 
A. A SPECTS THEORIQUES DE LA RELATION ENTR E LA VOLATILITE DES TAUX DE CHANGE 
ET LE COMMERCE  ........................................................................................................................ 9 
B. R ELATION ENTRE LA VOLATILITE DES TAUX DE CHANGE ET LE COMMERCE :  
RESULTATS EMPIRIQUES  ............................................................................................................ 13 
III. HISTOIRE RECENTE ET GEOGRAPHIE DE LA VOLATILITE DES TAUX 
DE CHANGE ..................................................................................................................... ..... 16 
A. M ESURE DE LA VOLATILITE DES TAUX DE CHANGE  .................................................................. 16 
B. C OMPARAISONS FONDEES SUR LA MESURE  DE REFERENCE DE LA VOLATILITE  ........................ 18 
C. A UTRES MESURES DE LA VOLATILITE  ....................................................................................... 20 
IV. NOUVEAUX ELEMENTS D'APPREC IATION DE L'EFFET DE LA 
VOLATILITE DES TAUX DE CHAN GE SUR LE COMMERCE .................................. 23 
A. V OLATILITE GLOBALE ET COMMERCE GLOBAL  –  PREMIER APERÇU  ....................................... 23 
B. C ADRE THEORIQUE DE L 'ANALYSE DE L 'EFFET DE LA VOLATILITE SUR LE COMMERCE  ........... 24 
C. Q UE NOUS APPRENNENT LES DONNEES ? ................................................................................... 26 
V. RESUME ET CONCLUSION ............................................................................................... 29 
VI. APPENDICE ................................................................................................................. .......... 36 
A. L ES PAYS QUI ONT DES TAUX DE C HANGE STABLES ET UNE MONNAIE COMMUNE 
COMMERCENT -ILS DAVANTAGE ?  ANALYSE EMPIRIQUE  .......................................................... 36 
1. Le modèle de gravité ....................................................................................................... ........ 36 
a) Commer ce global ............................................................................................................ .......... 37 
b) Commerce au ni veau désagrégé ............................................................................................... . 38 
2. Données et  sources ......................................................................................................... ......... 39 
a) Commer ce global ............................................................................................................ .......... 39 
b) Commerce à un ni veau désagrégé .............................................................................................  40  WT/WGTDF/W/24 
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 3. Principales conclusions .................................................................................................... ....... 41 
a) Effet de la volatilité des taux de change sur le commerce – Principaux résultats ..................... 42 
b) Les pays membres d'unions monéta ires commercent-ils  davantage? ....................................... 47 
c) Commerce au niveau désagrégé:  la vola tilité des taux de change a-t-elle un effet 
différent sur le commerce des produits di fférenciés et des produits homogènes? .................... 48  
 
Tableaux 
3.1A Volatilité effective à court terme des ta ux de change réels dans les pays du G-7 
d'après SFI, calculée selon les principaux groupes de pays:  décomposition  de la volatilité .............................................................................................................. .............. 49 
3.1B Volatilité effective à court terme des ta ux de change réels dans les pays du G-7 
d'après SFI, calculée selon les principaux groupes de pays:  volatilité au sein 
de chaque groupe .............................................................................................................. ........ 50 
3.2 Classement en fonction de la volatilité  effective moyenne (1970-2002) .................................. 51 
3.3 Fréquence observée (f) pour les cinq premiers (volume élevé) et les cinq derniers 
(faible volume) (1970-2002) ................................................................................................... .. 52 
3.4 Volatilité effective réelle des groupes de pa ys, par type de régime de change ......................... 54 
3.5 Volatilité effective réelle selon les régimes et l es périodes ...................................................... 54 
4.1 Effet de la volatilité à long terme des taux de  change réels sur le commerce mondial ............. 26 
4.2 Autres mesures  de la volatilité des ta ux de change ................................................................... 28 
4.3 Effets de la volatilité des taux de change sur le commerce de différents types de produits ..... 29 
 
Rérérences .................................................................................................................... .......................... 31 
Graphiques 
3.1 Volatilité effective à court terme du taux de change réel, par groupe d'économies, 
1970-2002 ..................................................................................................................... ............ 55 
3.2 Volatilité effective à court terme des taux de change réels des pays du G-7 ............................ 56 
3.3 Volatilité effective à court terme de s taux de change réels des pays en 
développement, regroupés pa r région géographique ................................................................ 57 
3.4 Volatilité effective à court terme des taux de change réels dans deux groupes 
de pas en développement, classés par source des recettes d'exportation .................................. 58 
3.5 Volatilité effective à court terme des taux de change nominaux des principaux 
groupes d'économies, 1970-2002 .............................................................................................. 5 9 
3.6 Volatilité effective à long terme des taux de change réels des principaux groupes 
d'économies ................................................................................................................... ............ 60 
3.7 Volatilité conditionnelle effective à long terme des taux de change réels des  
principaux groupes d'économies ............................................................................................... 61 
3.8 Volatilité effective à long terme des taux de change réels des pays du G-7 ............................. 62 
4.1 Volatilité effective des taux de cha nge réels et comme rce mondial ......................................... 63 
4.2 Volatilité effective des taux de change réels et commerce:  principaux groupes 
d'économies ................................................................................................................... ............ 64 
4.3 Volatilité effective des taux de change et commerce:  pays en développement, 
par région .................................................................................................................... .............. 65 
4.4 Volatilité effective des taux de change et commerce:  pays en développement, 
par type d'exportations ....................................................................................................... ....... 66 WT/WGTDF/W/24 
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Appendice – Tableaux 
III.1 Liste des pays, class és par principaux groupes ......................................................................... 67 
III.2 Liste des pays en développement, re groupés par région et par source de recettes 
d'exportations ................................................................................................................ ............ 70 
III.3 Liste des pays figurant dans la base de données sur les taux de change réels 
du marché parallèle ........................................................................................................... ........ 72 
III.4 Volatilité effective à court terme des taux de change réels d'après SFI:  échantillon 
restreint des principaux groupes de pays .................................................................................. 74 
III.5 Volatilité effective à court terme des taux de change du marché parallèle:  échantillon 
restreint des principaux groupes de pays .................................................................................. 75 
III.6 Correspondance entre la classification offici elle du FMI et la classification naturelle 
des régimes de change 1970-2001 ............................................................................................ 76  
III.7 Distribution des régimes de change selon les groupes de pays, 1970-2001 ............................. 77 
III.8 Distribution des régimes de change  par groupe de pays, 1970-2001 ........................................ 78 
IV.1 Résumé des statis tiques et corrélations .................................................................................. ... 79 
IV.2 Rôle de la volatilité des taux de change dans le commer ce:  principaux résultats .................... 82 
IV.3 Autres mesures de la volatilité:  à court terme, sur le marché parallèle, nominale 
et conditionnelle ............................................................................................................. ........... 84 
IV.4 Effets fixes pa r paire de pays ........................................................................................... ......... 86 
IV.5 Effets-pays vari ant avec le temps ........................................................................................ ..... 87 
IV.6A Prise en compte de l'endogénéité de la volatilité des taux de change:  masse monétaire 
relative co mme VI.............................................................................................................. ....... 89 
IV.6B Prise en compte de l'endogénéité de la vol atilité des taux de change:  variable d'ancrage 
commun co mme VI................................................................................................................ ... 90 
IV.6C Prise en compte de l'endogénéité de la volatilité des taux de change:  propension 
à partager un ancrage commun comme IV ............................................................................... 91 
IV.7 Différenciation pa r type de pays ......................................................................................... ...... 92 
IV.8 Différenciation par t ype de produit (SURE) ............................................................................. 9 3 
IV.9 Liste des pays utilisée dans les régr essions à partir de données désagrégées sur 
le commerce ................................................................................................................... ........... 94 
IV.10 Classification des catégories de pr oduits homogènes et différenciés ....................................... 95  WT/WGTDF/W/24 
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 PRÉFACE 
 Le présent document examine l'effet de la vol atilité des taux de change sur le commerce, en 
réponse à une demande adressée au FMI par le Di recteur général de l'Organisation mondiale du 
commerce (OMC).  Le FMI avait effectué une première  étude sur ce sujet en 1984, pour le compte de 
l'Accord général sur les tarifs douaniers et le  commerce (GATT).  Depuis, l'économie mondiale a 
connu des évolutions notables, dont certaines pourraient  avoir exacerbé les fluctuations des taux de 
change alors que d'autres ont peut-être atténué l'imp act de cette volatilité sur le commerce.  Il était 
donc intéressant, 20 ans après, de se pencher à nouveau sur cette question. 
 Cette étude a été préparée par une équipe c onduite par Peter Clark et Shang-Jin Wei et 
composée de Natalia Tamirisa, Azim Sadikov (stagiaire) et Li Zeng (assistant de recherche).  Elle a 
bénéficié des observations de Mary Amiti, Giov anni Dell'Ariccia, Ra ghuram Rajan, Stephen 
Tokarick, de la Direction et des divers départemen ts du FMI ainsi que de Marc Auboin, Richard Eglin 
et divers autres membres des services de l'OMC.  Les vues exprimées sont celles des auteurs, et ne 
reflètent pas nécessairement le point de vue des autorités nationales ou des administrateurs du FMI. 
Raghuram Rajan 
Conseiller économique et Directeur 
Département des études du FMI 
RÉSUMÉ ANALYTIQUE 
 Le FMI avait entrepris en 1984,  pour le compte du GATT, une étude consacrée à l'impact de 
la volatilité des taux de change sur le commer ce mondial.  Étant donné que l'économie mondiale a 
connu des évolutions majeures ces 20 dernières années,  il est utile de revenir aujourd'hui sur cette 
question. 
 Il semblerait que certaines des évolutions enregi strées aient exacerbé les fluctuations des taux 
de change.  La libéralisation des flux de cap itaux au cours des deux dernières décennies et le 
changement d'échelle spectaculaire des transacti ons financières internati onales ont amplifié les 
fluctuations des taux de change.  Les crises monéta ires des économies de marché émergentes offrent 
des exemples spécifiques de forte volatilité des taux de change, et la transition des économies 
d'Europe centrale et orientale vers un système de marché donne souvent lieu à des ajustements 
importants de la valeur intern ationale de leurs monnaies. 
 D'autres changements survenus dans l'éc onomie mondiale pourraient  en revanche avoir 
atténué l'impact de la volatilité des taux de change.  Ainsi, la prolifération des instruments de 
couverture financière depuis une vingtaine d'années pourrait rendre les entreprises moins vulnérables 
aux risques nés des mouvements des monnaies volatil es.  Les effets des fluctuations des taux de 
change des différentes monnaies sur la rentabilité des entreprises multinationales peuvent aussi se 
compenser les uns les autres.  Comme ces entreprises assurent une part de plus en plus grande des 
transactions internationales, l'impact de la vol atilité des taux de change sur le commerce mondial 
pourrait avoir tendance à diminuer. 
 Ces évolutions de l'économie mondiale pourraie nt, depuis une vingtaine d'années, infléchir 
dans des sens opposés l'impact des fluctuations des ta ux de change sur le commerce.  Il est difficile, 
par conséquent, de se prononcer sur leur effet ne t sans procéder à une étude empirique approfondie. 
 L'analyse des travaux théoriques consacrés à ce  sujet nous indique qu'il n'y a pas de relation 
bien établie entre la volatilité des taux de cha nge et les flux commerciaux.  La présomption selon 
laquelle la volatilité des taux de change a un imp act négatif sur le commerce dépend d'une série 
d'hypothèses spécifiques et ne se vérifie pas forcément dans tous les cas de figure, en particulier dans WT/WGTDF/W/24 
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 un cadre d'équilibre général où d'autres variables fl uctuent en même temps que les taux de change.  
L'ambiguïté des prédictions de la théorie rend d'au tant plus importante l'étude empirique de cette 
question. 
 La recherche empirique conduite ici diffère à plus d'un titre de celle présentée précédemment 
(FMI, 1984).  Premièrement, elle couvre un nombre  d'économies beaucoup plus important.  Si la 
première étude se concentrait exclusivement sur les pays du G-7, celle-ci s'étend en effet à tous les 
membres du FMI pour lesquels des données sont disponibles.  Deuxièmement, l'analyse s'appuie sur diverses mesures de la volatilité des taux de change .  Troisièmement, elle complète l'examen du 
commerce au niveau global par une division des pr oduits en deux groupes – produits différenciés et 
produits homogènes – qui permet de vérifier si la volatilité a un impact différent sur les uns et les 
autres.  Quatrièmement, enfin, les techniques d'est imation utilisées sont aussi très différentes, car les 
avancées théoriques récentes concernant la spécification de l'équati on de gravité sont prises en compte 
pour évaluer l'impact de la volatilité des taux de change sur le commerce. 
 Les principales conclusions empiriques de l' étude peuvent être résumées comme suit:  en 
premier lieu, si les fluctuations des taux de cha nge se sont amplifiées durant les périodes de crise 
monétaire ou de crise de balance des paiements des années 80 et 90, cette volatilité n'a pas augmenté, 
en moyenne, entre les années 70 et les années 90.  Il importe aussi de noter que les régimes classés "parité fixe" n'assurent pas forcément une moindr e volatilité du taux de cha nge, globalement, que les 
accords qui autorisent une certaine flexibilité.  Arrime r la devise nationale à une monnaie d'ancrage 
n'isole pas le pays concerné des fluctuations du point d'ancrage vis- à-vis des autres devises et, lorsque 
cet ancrage devient un désalignement, il peut déclen cher des pressions sur le marché des changes, 
accompagnées par à-coups d'amples fluctuations de la valeur de la monnaie nationa le, donc d'une 
volatilité de celle-ci. 
 En second lieu, l'existence d'une relation négativ e entre la volatilité des taux de change et le 
commerce est corroborée par certaines données empiriqu es présentées dans cette étude.  Cette relation 
négative ne se révèle pas robuste, toutefois, face à des perturbations raisonnabl es de la spécification 
liant le commerce bilatéral à ses déterminants.  Dans l'ensemble, si la volatilité des taux de change a 
un effet négatif sur les échanges commerciaux, celui-c i semble être relativement limité et ne constitue 
en aucune manière une conclusion robuste et universelle. 
 Ces résultats laissent penser que, dans la perspective d'un développement du commerce, la 
volatilité des taux de change n'est sans doute pas une préoccupation majeure.  Cela n'exclut pas 
nécessairement la possibilité qu'une  forte volatilité du taux de change pourrait agir par d'autres canaux 
sur l'économie concernée. 
I. INTRODUCTION ET VUE D'ENSEMBLE 
1. En 1984, le FMI (1984) a étudié, pour le compte  de l'Accord général sur les tarifs douaniers et 
le commerce (GATT), l'impact de la volatilité des taux de change sur le commerce mondial.  Cette 
étude était motivée par la montée du protectionnism e, les amples mouvements des taux de change 
entre les principales monnaies et le ralentisseme nt très sensible du commerce mondial.  Certaines de 
ces tendances ont refait surface.  Par exemple, l'esso r des exportations mondiales de biens et services 
a nettement marqué le pas, en 2001 et 2002, par ra pport aux taux à deux chiffres de l'an 2000, et la 
parité du dollar a accusé des fluctuations assez errati ques l'an passé.  L'étude de 1984 marquait aussi 
la volonté de dresser un bilan des conséquences, pour la volatilité des monnaies et du commerce, du 
passage des régimes de taux fixe (prédominants parmi les grandes monnaies) à des régimes de 
flottement, après l'effondrement du système de Br etton Woods en 1971-1973.  Étant donné les autres 
évolutions importantes que le système monétaire in ternational a connues depuis, il est bon de revenir 
sur les questions soulevées par cette étude il y a une vingtaine d'années.  WT/WGTDF/W/24 
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 2. Il semblerait que certaines de ces évolutions aient exacerbé les fluctuations des taux de 
change.  La libéralisation des flux de capitaux ces  30 dernières années, conjuguée au changement 
d'échelle et à la diversification spectaculaires des transactions financières internationales, a de toute 
évidence amplifié les fluctuations des taux de ch ange dans les pays où le  marché des capitaux est 
embryonnaire et où il n'existe pas une solid e tradition de stabilité des politiques économiques.2  Ainsi, 
les crises monétaires des marchés émergents, qui sont devenues plus fréquentes au cours des deux 
dernières décennies, sont des exemples particu lièrement notables de forte volatilité des taux de 
change3; elles ont posé un problème aux pays en développement et aux économies de marché 
émergentes, en particulier.  De même, la transiti on des économies d'Europe centrale ou orientale vers 
le système de marché implique souvent des ajuste ments majeurs de la vale ur internationale des 
monnaies de ces pays. 
3. D'autres mutations de l'économie mondiale ont pe ut-être réduit l'impact de la volatilité des 
taux de change.  La prolifération des instrument s de couverture financière depuis une vingtaine 
d'années pourrait rendre les entreprises moins vul nérables aux risques nés des fluctuations des 
monnaies volatiles.  Les effets des fluctuations d es différents taux de change sur la rentabilité des 
entreprises multinationales pourraient aussi se compen ser les uns les autres. Sachant qu'une part de 
plus en plus grande des transactions internationales est le fait de ces entreprises, l'impact de la volatilité des taux de change sur le commerc e mondial pourrait avoir tendance à diminuer. 
4. Au total, il est difficile de dire si les pr ofondes mutations que l'économie mondiale a connues 
ces 20 dernières années ont au total réduit ou amplif ié l'effet négatif des fl uctuations des taux de 
change sur le commerce international.  La ques tion est double:  dans quelle mesure la volatilité 
elle-même a-t-elle changé?  Quel est le degré de sensibilité des entreprises au risque de change, et 
quelles mesures peuvent-elles prendre pour l'atténuer à un faible coût?  Il est donc nécessaire d'examiner les nouvelles données empiriques disponibles sur ce sujet. 
5. Il existe un certain nombre de différences entre l'étude actuelle et celle qui l'a précédée.  La 
plus importante est que le nombre de pays couvert s a considérablement augmenté.  Dans FMI (1984), 
l'analyse était presque exclusivement centrée sur les pa ys du G-7.  On s'accordait en effet à penser que 
c'étaient les fluctuations des principales monnai es qui pesaient le plus sur "l'environnement" dans 
lequel les autres pays devaient formuler leurs politiques.
4  Si ces devises restent les plus importantes 
pour le fonctionnement du système monétaire internati onal, les fluctuations des autres taux de change 
sont désormais pertinentes elles aussi, pour d es raisons systémiques aussi bien que pour les 
répercussions qu'elles peuvent avoir sur d'autres pays.  L'étude qui suit adopte donc une vue plus 
globale du sujet et couvre les taux de change de tous les membres du FMI pour lesquels des données 
sont disponibles. 
6. Cette étude examine également diverses mesures possibles de la volatilité des taux de change.  
En outre, pour compléter l'examen du commerce au niveau global, elle divise tous les produits en 
                                                      
2 Certains aspects de ces évolutions ont été anal ysés récemment dans Prasad, Rogoff, Wei et Kose 
(2003). 
3 Les questions afférentes à l'ajustement des balances  des paiements en réponse aux crises de compte de 
capital ont été examinées dans une note récente à l'OMC préparée par les services du FMI.  Voir Organisation 
mondiale du commerce (2003). 
4 Pour une analyse de l'impact de la volatilité des taux de change du G-3 sur les pays en 
développement, voir l'essai intitulé "Dans quelle mesure le s pays en développement doivent-ils se soucier de la 
volatilité des taux de change des trois gra ndes devises (G-3)", au chapitre III, des Perspectives d'économie 
mondiale  (2003). WT/WGTDF/W/24 
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 deux groupes – produits différenci és et produits homogènes – et vérifie si la volatilité des taux de 
change a un impact différent sur chacun d'eux. 
7. Compte tenu du grand nombre de  pays retenus dans notre base de données, il est possible 
d'estimer dans quelle mesure la volatilité a un impact différent sel on que l'économie en question est 
avancée ou en développement.  Les techniques d'estim ation sont elles aussi très différentes, car les 
avancées récentes de l'analyse théo rique applicables à la spécification de l'équation de gravité sont 
utilisées pour évaluer l'impact de la volatilité  des taux de change sur le commerce. 
8. Enfin, dans le sillage des travaux de Rose ( 2000), l'étude examine les effets de l'adoption 
d'une monnaie commune sur le commerce.  C'est une question connexe mais distincte de l'impact de 
la volatilité des taux de change, dans la mesure  où l'union monétaire va au-delà de la simple 
suppression de cette volatilité entre les devises des pays  participants.  En effet, elle abaisse aussi 
d'autres coûts de transaction qui pèsent sur le commer ce et offre à ses membres un dispositif de nature 
à faciliter leur adhésion à telle ou telle politique macro-économique. 
9. Anticipant certaines des conclusions ci-après, not re étude montre que, si les fluctuations des 
taux de change se sont amplifiées lors des crises m onétaires et des crises de balance des paiements des 
années 80 et 90, il ne semble pas que cette volatilité se soit aggravée, en moyenn e, entre les années 70 
et 90.  Il importe aussi de noter qu'un régime de change classé "fixe" n'entraîne pas nécessairement 
une moindre volatilité qu'un accord autorisant une cert aine flexibilité du taux de change.  Arrimer sa 
devise à une monnaie d'ancrage n'isole pas un pays d es fluctuations de cette dernière par rapport aux 
autres devises.  Et lorsque l'ancrage devient désa lignement, il peut déclencher des pressions sur le 
marché des changes du pays concerné, accompagnées pa r à-coups d'amples fluctu ations de la valeur 
de la monnaie nationale , donc de la volatilité. 
10. L'examen des travaux théoriques effectués depuis l'étude de 1984 corrobore, pour le moins, la 
conclusion selon laquelle il n'existe  pas de relation univoque entre la  volatilité des taux de change et 
les flux commerciaux.  La présomption générale sel on laquelle l'amplificati on des fluctuations des 
taux de change a un impact négatif sur le  commerce dépend d'un certain nombre d'hypothèses 
spécifiques et ne se vérifie pas forcément dans tous les cas de figure, en particulier dans les modèles 
d'équilibre général où d'autres variables évoluent  en même temps que les taux de change.  Ces 
modèles montrent que la volatilité des taux de change  résulte de la volatilité de chocs sur l'économie 
et du régime de politique économique en vigueur, qui détermine comment ces chocs se traduisent 
dans les taux de change et les autres variables. 
11. À l'échelle du monde dans son ensemble, il n'ex iste pas d'association évidente entre les 
périodes de faible volatilité des taux de change et  de croissance rapide du commerce.  En d'autres 
termes, il n'y a pas de preuve, au niveau global, d' un effet négatif des taux de  change sur le commerce 
mondial.  Mais une fois que l'on passe au niveau b ilatéral, l'existence d'une relation négative entre le 
commerce et la volatilité des taux de change est confirmée par certaines des données empiriques 
présentées dans cette étude.  Cette relation négativ e ne se révèle cependant pas robuste quand on 
adopte une spécification plus générale  de l'équation liant le commerce bilatéral à ses déterminants, qui 
prend en compte les progrès de la théorie économique  dans le cadre d'un modè le de gravité.  Si la 
volatilité des taux de change a un impact négatif sur les échanges commerciaux, celui-ci a donc peu 
de chances d'être quantitativement important et n'est pas robuste. 
12. Ces conclusions laissent penser que la volatilité  des taux de change n'est sans doute pas une 
source de préoccupation majeure pour le commerce mondi al.  Cela ne veut pas dire pour autant que 
les fluctuations des taux de change  doivent être observées avec sérénité.  À titre d'exemple, les crises 
monétaires – cas spéciaux de volatilité des taux de cha nge – ont entraîné des ajustements pénibles de 
la production et de la consommation.  Dans ce cas, toutefois, l'important n'est pas que des mesures 
doivent être prises pour atténuer directement les fluctuations monétaires, mais que des politiques  WT/WGTDF/W/24 
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 appropriées doivent être conduites pour éviter les causes profondes des mouvements erratiques, 
imprévisibles et dommageables des taux de change. 
13. Un certain nombre d'aspects liés à la volatilité des taux de change ne sont pas couverts par 
cette étude.  Celle-ci ne traite p as de la détermination du niveau des taux de change, ni du choix 
optimal d'un dispositif de change, et notamment  du débat entre taux fixe et taux flottant.5 
14. La partie II de notre document passe en revue les travaux théoriques et empiriques consacrés 
à cette question ces 20 dernières années.  La partie I II rappelle l'histoire récente de la volatilité des 
taux de change dans les diverses régions du monde , et la partie IV propose de nouveaux éléments 
d'appréciation des effets de la volatilité des taux de  change sur le commerce.  Enfin, la partie V 
présente nos conclusions. 
II. BREF RAPPEL DES TRAVAUX TH EORIQUES ET EMPIRIQUES 
15. Depuis que le FMI (1984) a analysé les effets de la volatilité des taux de change sur le 
commerce, deux études ont été faites sur ce sujet, l'une par Cote (1994) et  l'autre par McKenzie 
(1999).  En outre, les services du Trésor du Royaume-Uni (2003) ont commandité récemment une série de travaux, auxquels il a convié de nombre ux universitaires, afin de déterminer s'il est 
souhaitable ou non de rejoindre l'UEM.  Il n' est donc pas nécessaire de rendre compte ici des 
multiples contributions faites dans ce domaine.  N ous privilégierons plutôt certaines questions clés, 
qui montrent bien pourquoi il est difficile de parv enir à des conclusions catégoriques lorsque l'on 
s'interroge sur les conséquences de la variabilité des taux de change pour les flux commerciaux, et 
nous présenterons certains des travaux les plus  récents dans ce domaine.  Les deux études 
susmentionnées concluent que la théorie ne fa it pas apparaître de réponse univoque du volume du 
commerce à l'augmentation de la volatilité des taux de  change, car diverses hypothèses et stratégies de 
modélisation plausibles peuvent déboucher sur des résulta ts différents.  La même  ambiguïté marque la 
plupart des travaux empiriques, où elle traduit à la fo is l'absence de résultats théoriques précis et la 
difficulté de trouver une bonne va riable de substitution pour le ri sque de change.  Néanmoins, 
certaines des études récent es et divers éléments d'appréciation présentés ici semblent suggérer que les 
données disponibles tendent à étayer la thèse d'une re lation négative entre la variabilité des taux de 
change et le commerce. 
A. A
SPECTS THEORIQUES DE LA RELATION ENTRE LA VOLATILITE DES TAUX DE CHANGE ET LE 
COMMERCE  
16. Il est bon de commencer par l'exemple d'une  entreprise exportatrice rudimentaire pour 
montrer comment la volatilité des taux de change (réel s) peut influer sur le niveau des exportations 
d'une entreprise.  Le cas le plus  simple décrit par Clark (1973) co nsidère par exemple une entreprise 
concurrentielle dépourvue de pouvoi r de marché, qui produit un seul produit vendu intégralement sur 
un seul marché extérieur et qui n'importe aucun bien intermédiaire.  L'entreprise est payée en devises 
étrangères et convertit le produit de ses exportations au taux de change en vigueur, lequel varie de 
façon imprévisible puisqu'on suppo se qu'il n'existe pas de possibilités de couverture, telles que la 
vente à terme du produit en devises des exportations .  En outre, compte tenu des coûts qu'entraîne 
l'ajustement d'échelle de la pr oduction, l'entreprise prend ses décisions de production avant que le taux 
de change ne se précise et ne peut donc pas m odifier sa production pour répondre à une évolution 
favorable ou défavorable de la rentabilité de ses e xportations due aux fluctua tions de ce taux.  Dans 
une telle situation, la variabilité des bénéfices de l' entreprise est imputable au seul taux de change et, 
lorsque l'existence de risques tend à perturber ses di rigeants, l'augmentation de  la volatilité des taux de 
                                                      
5 Pour une analyse approfondie des résultats des différents types de régimes de change, voir le 
document récent du Conseil, "Evolution and Performance of Exchange Rate Regimes". WT/WGTDF/W/24 
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 change – sans modification de son niveau moyen – entraîne une réduction de la production, donc des 
exportations, afin de réduire l'e xposition au risque.  Le modèle de  base a été élaboré par différents 
auteurs, tels que Hooper et Kohl hagen (1978), qui parviennent à la même conclusion:  il existe une 
relation négative claire entre la volatilité des taux de change et le volume du commerce. 
17. Cette conclusion solide repose cep endant sur une série d'hypothèses simplificatrices.  Ainsi, 
on suppose qu'il n'est pas possible de se couvrir par le biais du marché de change à terme ou 
d'opérations compensatrices.  Dans les économies avancées où les marchés à terme sont très développés, des opérations spécifiques peuvent aiséme nt être couvertes et cela réduit l'exposition au 
risque de fluctuations non prévues des taux de change.
6  Mais il faut reconna ître que la plupart des 
monnaies des pays en développement ne possèdent pas de tels marchés.  En outre, même dans les 
économies avancées, la décision de continuer d'expor ter ou d'importer semble refléter une série 
d'opérations étalées dans le temps et dans les quelles on ne connaît avec certitude ni le montant des 
recettes et paiements en devises, ni le taux à terme. 
18. D'autre part, il existe de multiples moyens, outre  les marchés de change à terme, de réduire 
l'exposition au risque d'évoluti on défavorable des taux de change .  Ce qui importe surtout, en 
l'occurrence, c'est qu'une entreprise multinationale  engagée dans un large éventail d'opérations 
commerciales et financières toucha nt de nombreux pays ne manque pas de possibilités d'exploiter le 
fait que les fluctuations de leurs monnaies et d'autres  variables se compensent.  Par exemple, les taux 
de change montrent une tendance manifeste à s'ajus ter aux écarts d'inflation, et les données récentes 
laissent penser que ce type d'ajustement peut êt re plus rapide que ne l'indiquaient les études 
antérieures.  Par conséquent, si le prix des exporta tions est fixé dans une devise qui se déprécie, la 
perte que la baisse du taux de change occasionne p our les exportateurs est compensée au moins en 
partie par la hausse du prix en devises des expor tations (Cushman, 1983 et 1986).  De même, comme 
le note Clark (1973), si un exportateur  importe des biens intermédiaires  d'un pays dont la monnaie se 
déprécie, la diminution de ses recettes d'exportation sera  compensée en partie par la baisse du coût de 
ses intrants.  Et lorsqu'une entreprise commerce avec un grand nombre de pays, la tendance de 
certains taux de change à évoluer dans des directi ons qui se neutralisent protège, dans une certaine 
mesure, son exposition globale au risq ue monétaire.  Enfin, l'analyse de Makin (1978) a montré que, 
si l'on adopte une perspective financière, il appa raît que les entreprises multinationales ne manquent 
pas de possibilités de couvrir les risques en devi ses nés de leurs exportations et importations en 
détenant un portefeuille d'actifs et d'enga gements libellés en différentes monnaies. 
19. L'une des raisons pour lesquell es la volatilité des taux de cha nge peut avoir une influence 
négative sur le commerce vient de l'hypothèse selon la quelle l'entreprise ne serait pas en mesure de 
modifier ses facteurs de production pour s'adapter de façon optimale aux fl uctuations des taux de 
change.  Lorsque cette hypothèse est assouplie et que les entreprises peuvent ajuster un ou plusieurs 
facteurs de production en réponse aux fluctuations des taux de change, la variabilité accrue peut en 
fait créer des possibilités de bénéfices.  Cette situation a été analysée par Canzoneri et al.  (1984), 
De Grauwe (1992) et Gros (1987), par exemple.  L' effet de cette volatilité dé pend de l'interaction de 
deux forces en présence.  D'une part, si l'entreprise peut ajuster ses intrants à la hausse comme à la 
baisse des prix, ses bénéfices escomptés ou moyens ser ont d'autant plus importants que la variabilité 
du taux de change sera plus  grande, car elle vendra davantage lo rsque les prix seront élevés, et vice 
versa.  D'autre part, dans la mesure où il y a aversion au risque, la variance plus élevée des bénéfices a un effet négatif sur l'entreprise et tend à décourager la production et l'exportation.  Si l'aversion au 
risque est relativement faible, l'effet positif d'une plus grande variabilité des prix sur les bénéfices 
                                                      
6 Pour une analyse des effets de la couverture à te rme sur le volume du commerce, voir Ethier (1973), 
Kawai et Zilcha (1986) et Viaene et de Vries (1992).  Cependant, Wei (1999) ne trouve pas de preuve empirique 
étayant l'hypothèse selon laquelle la possibilité de recourir  à des instruments de couverture atténue l'impact de la 
volatilité des taux de change sur le commerce.  WT/WGTDF/W/24 
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 escomptés l'emporte sur l'impact négatif de la va riabilité accrue des béné fices, et l'entreprise 
augmentera le niveau moyen du stock de capita l ainsi que le niveau de la production et des 
exportations.  Dans un cadre plus général d'analyse du comportement de l'entreprise en climat 
d'incertitude, Pindyck (1982) a montré aussi que, sous certaines conditions, l'aggravation de la 
variabilité des prix peut entraîner une hausse des ni veaux moyens d'investissement et de production, 
car l'entreprise s'ajuste afin de tirer parti d'une hausse des prix ou de réduire au minimum l'impact 
d'une baisse des prix. 
20. Un des aspects de la relation entre le commer ce et la volatilité des taux de change mérite 
d'être mentionné:  le rôle des "dépenses à fonds pe rdus".  Le commerce international se compose en 
grande partie de produits manufacturés différenciés,  pour lesquels les entreprises doivent en général 
engager des investissements significatifs afin de s' adapter aux marchés extérieurs, de mettre sur pied 
des réseaux de commercialisation et de distributio n et de se doter d'installations de production 
conçues spécifiquement pour les marchés d'exporta tion.  Ces dépenses à fonds perdus auraient 
tendance à rendre les entreprises moins sensibles aux fluctuations à court te rme des taux de change, 
car elles seront tentées d'adopter une politique atten tiste et de demeurer sur un marché d'exportation 
aussi longtemps qu'elles peuvent recouvrer leurs c oûts variables, en attendant qu'un retournement du 
taux de change leur permette de récupérer ces dépenses à fonds perdus.  S'appuyant sur les travaux 
consacrés aux options réelles (par exemple McDo nald et Segel, 1986), Dixit (1989) et Krugman 
(1989) ont étudié les conséquences des dépenses à f onds perdus dans le ca dre de l'approche des 
"options", qui a été appliquée par Franke (1991) et Sercu et Vanhulle (1992).  L'idée, ici, est que l'on peut considérer qu'une entreprise exportatrice a l'op tion de quitter le marché d'exportation, et qu'une 
firme qui n'exporte pas encore a l'option d'entrer su r le marché d'exportation à l'avenir.  La décision 
d'entrer sur le marché ou d'en sortir suppose que l'on prenne en considération les coûts fixes et 
variables explicites, mais aussi le coût d'exercice de l'option d'intégrer ou de quit ter le marché.  Plus la 
volatilité des taux de change sera gr ande, plus la détention de l'op tion susmentionnée aura de valeur, 
et plus large sera, par conséquent, la gamme des taux de change dans laquelle l'entreprise restera sur le 
marché d'exportation, ou à l'extérieur de celui-ci si elle n'y est pas encore entrée.  Cela laisse penser 
que l'aggravation de la volatilité de s taux de change augmenterait l'inertie des décisions d'entrée et de 
sortie. 
21. Il est utile de noter que la plupart des modè les théoriques étudient la volatilité du taux de 
change réel et non pas nominal.  Distincts sur le  plan théorique, les deux concepts ne diffèrent pas 
beaucoup dans la réalité:  les prix des biens tendent  à faire preuve de "viscosité" en monnaie locale à 
court et à moyen terme.  Dans ce cas, les volatilités des taux de change réel et nominal sont pour ainsi 
dire identiques, à toutes fins pratiques.  Pour cette raison, notre examen des travaux consacrés aux 
effets de la volatilité des taux de change réels ne ser a pas suivi d'une analyse di stincte des effets de la 
volatilité des taux de change nominaux.  Les épisodes de forte inflation, durant lesquels la volatilité 
du taux de change nominal a tendance à dépasser ce lle du taux de change r éel, sont cependant une 
exception notable.  C'est pourquoi l'analyse empiri que que nous présenterons plus loin examinera 
explicitement si l'effet de la vol atilité du taux de change sur le commerce est différent selon que l'on 
suit le taux réel ou le taux nominal. 
22. Jusqu'à présent, l'examen de l'impact de la vol atilité sur le commerce a eu lieu dans le cadre 
d'un équilibre partiel, en ce sens que la seule variab le qui change est la mesure de la variabilité du 
taux de change et que l'on suppose que tous les autr es facteurs susceptibles d'influer sur le volume du 
commerce demeurent inchangés.  Cependant, ces évolu tions qui déclenchent les fluctuations des taux 
de change risquent fort d'influer sur d'autres aspec ts de l'environnement éc onomique, lesquels agiront 
à leur tour sur les flux commerciaux.  Il importe  par conséquent de pre ndre en compte, dans un 
modèle d'équilibre général, l'inte raction de toutes les principales variables macro-économiques afin de 
brosser un tableau plus complet de la relation entre la variabilité des taux de change et le commerce. WT/WGTDF/W/24 
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 23. Bacchetta et Van Wincoop (2000) ont présenté ré cemment une analyse de ce type.  À partir 
de leur modèle simple d'équilibre général à deux pays dans lequel l' incertitude naît de chocs 
monétaires, budgétaires et technologiques, ils comparent les niveaux du commerce et du bien-être dans le cadre de dispositifs de taux de change fixe et flottant, pour parvenir à deux conclusions 
essentielles.  Premièrement, il n'existe pas de relation claire entre l'intensité du commerce et le type de 
dispositif de change retenu.  Le niveau des échanges commerciaux peut  être plus ou moins élevé sous 
l'un ou l'autre des régimes de change, selon les pr éférences exprimées par les consommateurs dans 
l'arbitrage consommation/loisirs et les règles de polit ique monétaire suivies dans chaque système.  La 
relation entre volatilité des changes et commerce dans un environnement d' équilibre général est 
ambiguë:  par exemple, une expansion monétaire dans le pays étranger déprécierait son taux de 
change, l'obligeant à réduire ses importations, ma is l'augmentation de la  demande engendrée par 
l'expansion monétaire pourrait compense r tout ou partie de l'effet de taux de change.  Par conséquent, 
le choc qui cause la modification du taux de change  peut entraîner, de par sa nature, la modification 
d'autres variables macro-économiques qui compenser ont l'impact du mouvement de taux de change.  
Deuxièmement, le niveau des échanges commercia ux n'est pas un bon indice du degré de bien-être 
d'un pays, et il n'existe donc pas de relation te rme à terme entre les niveaux du commerce et du 
bien-être lorsque l'on compare les régimes de change .  Dans le modèle de Bacchetta et Van Wincoop, 
le commerce est déterminé par l'équivalent certain des recettes et des coûts d'une entreprise sur le 
marché national par rapport au marc hé étranger, tandis que le bien-ê tre du pays est déterminé par la 
volatilité de la consommation et des loisirs. 
24. Obstfeld et Rogoff (1998) proposent eux aussi une  analyse du coût, sur le plan du bien-être, 
de la volatilité des taux de change.  Ils étendent  le "nouveau modèle macro-économique en économie 
ouverte" à un environnement explicit ement stochastique, dans lequel le risque a un impact sur les 
décisions de fixation des prix des entreprises et, partant, sur la production et les flux commerciaux 
internationaux.  Ils donnent un exemple, à titre d'ill ustration, dans lequel la  réduction à zéro de la 
variance du taux de change suite à l'ancrage de ce lui-ci pourrait entraîner des gains de bien-être à 
concurrence de 1 pour cent du PIB.  Bergin et Tc hakarov (2003) étendent ce type de modèle à des 
situations plus réalistes impliquant des marchés d'act ifs incomplets et l'investissement des entreprises.  
Ils peuvent ainsi calculer les effets de l'incertitude des taux de change dans un grand nombre de cas et 
faire apparaître que les coûts de bien-être sont en général relativement faibles,  de l'ordre de 0,1 pour 
cent de la consommation.  Cependant, ils examinent l es implications de deux cas où le risque n'est pas 
préoccupant quantitativement, de l'ordre de l'effe t retenu dans l'exemple proposé par Obstfeld et 
Rogoff (1998) déjà cité:  dans le premier cas, les consommateurs font preuve d'une grande persistance 
dans leurs habitudes de consommation, de sorte que  les fluctuations soudain es de celle-ci ont un effet 
négatif sur le bien-être;  dans le  second, les marchés d'actifs sont asymétriques en ce sens qu'il n'existe 
qu'une obligation internationale, et cela a un impact né gatif sur le pays qui ne dispose pas de sa propre 
émission obligataire. 
25. Enfin, Koren et Szeidl (2003) mettent au point  un modèle qui fait clairement apparaître les 
interactions entre variables macro-économiques.  Il s montrent que l'important  n'est pas la volatilité 
inconditionnelle du taux de change utilisée comme variable  de substitution pour le risque (ce qui est le 
cas dans bon nombre d'études empiriques), mais plutôt  le fait que l'incertitude des taux de change 
pourrait influer sur le volume du commerce et les prix  pratiqués par l'intermédiaire des covariances du 
taux de change avec les autres variables clés du modè le.  Koren et Szeidl soulignent que, dans ce 
cadre d'équilibre général, ce n'est p as l'incertitude du taux de change en soi qui importe, mais plutôt le 
fait de savoir si cette incertitude aggrave ou réduit les autres risques c ourus par l'entreprise du côté des 
coûts et de la demande, et si, finalement, l'incer titude exacerbe ou modère le risque couru par les 
consommateurs.  Ils analysent en outre dans quelle  mesure le choix, par les exportateurs, de la 
tarification en monnaie locale ou dans la monnaie  du producteur, pèse sur le risque couru par 
l'entreprise.  Les preuves empiriqu es qu'ils avancent font penser que ce risque est plus élevé si l'on 
choisit la première mé thode de tarification.  WT/WGTDF/W/24 
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 B. RELATION ENTRE LA VOLATILITE DES TAUX DE CHANGE ET LE COMMERCE :  R E S U L T A T S  
EMPIRIQUES  
26. Les premiers travaux empiriques consacrés à l'effe t de la variabilité des taux de change sur le 
commerce examinés dans l'étude du FMI (1984) n' avaient pas donné de résu ltats cohérents, bon 
nombre d'études n'étayant qu'assez peu ou pas du tout la thèse d'un effet négatif.  À titre d'exemple, 
les premiers travaux de Hooper et  Kohlhagen (1978) utilisaient le m odèle de Ethier (1973) pour les 
biens échangés, et en tiraient des équations sur l es prix et volumes des exportations, en termes de 
coûts de production reflétant à la fois les intrants in térieurs et importés, les autres prix intérieurs, le 
revenu intérieur et l'utilisation des capacités.  Le risque de change était mesuré par la différence 
absolue moyenne entre le taux de change sur le marc hé au comptant pour la période en cours et le 
taux à terme pour la dernière péri ode, ainsi que par la variance du taux nominal au comptant et du 
taux à terme en vigueur.  Dans leur examen de l'im pact de la volatilité du taux de change sur les flux 
commerciaux, à l'échelle globale et sur le plan bila téral, pour tous les pays du G-7 sauf l'Italie, ils 
n'ont trouvé pour l'essentiel aucune preuve d'effets  négatifs.  Cushman (1983) utilisait un modèle 
similaire à celui de Hooper et Kohl hagen (1978), mais a élargi l'échan tillon et suivi les taux de change 
réels et non plus nominaux.  Il a montré que, sur 14 cas de flux commerciaux bilatéraux entre pays 
industriels, six font apparaître que la volatilité a un effet négatif et si gnificatif.  Enfin, le FMI (1984) 
utilisait une version simplifiée du modèle de Cushma n pour estimer les exportations bilatérales entre 
pays du G-7 du premier trimestre de 1969 au quatriè me trimestre de 1982, en tenant compte du PNB 
réel, du taux de change bilatéral réel, de l'utilisati on des capacités relative et de la variabilité, mesurée 
par l'écart type des variations en pourcentage du ta ux de change durant les cinq trimestres précédents.  
Dans deux cas seulement, la variabilité a affiché un coefficient fortement négatif, tandis que ce 
coefficient se révélait positif et significatif dans plusieurs cas. 
27. Le manque de robustesse des conclusions a uxquelles aboutissent ces premiers travaux 
pourrait être dû à plusieurs facteurs.  D'abord, co mme nous l'avons vu plus ha ut, les considérations 
théoriques n'étayent pas clairement l'hypothèse c onventionnelle selon laquelle la volatilité des taux de 
change a un impact négatif sur le niveau des écha nges commerciaux.  Ensuite, la période sur laquelle 
les taux de change ont montré une variation sign ificative est relativement courte.  Enfin, la 
spécification des équations utilisées pour l'estimati on était en général assez grossière, puisqu'elle 
consistait en quelques macros variables tirées des é quations types du commerce international en usage 
à l'époque. 
28. McKenzie (1999) passe en revue un large éventa il d'études empiriques sur ce sujet parues, 
pour la plupart, après l'étude du FMI.  Il souligne le principe susmentionné, à savoir que, sur le plan 
théorique, les modèles construits concluent à des effets négatifs ou positifs de la variabilité sur le 
commerce, et il estime que rien ne permet d'affirmer a priori  qu'un modèle est supérieur à un autre.  
Son analyse des travaux empiriques donne les mêmes r ésultats en demi-teinte:  beaucoup d'études ne 
font apparaître aucun effet significatif ou, lorsque  c'est le cas, elles ne dégagent aucun effet 
systématique dans un sens ou dans l' autre.  McKenzie montre toutefoi s que les travaux les plus récents 
ont mieux réussi à mettre en lumière une relation st atistiquement significative entre la volatilité et le 
commerce, et attribue ce succès au fait que l'on prêt e plus d'attention à la spécification de la technique 
d'estimation et à la mesure de la volatilité utilisée.   De même, les services du Trésor du Royaume-Uni 
(2003) citent (encadré 4.1) une série d'études r écentes – De Grauwe (1987), Rose (2000), Dell'Ariccia 
(1999), Anderton et Skudelny (2001), Arize (1998) et Fountas et Aristotelous (1999) – qui concluent à 
l'existence d'un lien négatif, mais dont les effets ne seraient pas très importants:  la suppression 
complète de toute volatilité augmenterait le co mmerce de 15 pour cent au maximum, alors que 
l'estimation consensuelle est que cet effet serait en général inférieur à 10 pour cent. 
29. Les travaux récents consacrés à cette question, fondés sur le modèle de gravité, ont mis en 
lumière des éléments de preuve significatifs d'une  relation négative entre la variabilité des taux de WT/WGTDF/W/24 
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 change et le commerce.
7  L'équation de gravité, abondamment utilisée dans les travaux empiriques sur 
l'économie internationale, rend fort  bien compte des flux commerciaux.8  Sous sa forme élémentaire, 
le modèle de gravité explique que les flux d'éch anges bilatéraux entre pays dépendent de façon 
positive du produit de leurs PIB et, de façon négative,  de la distance physique qui les sépare.  Les 
pays dont l'économie est la plus importante tendent  à commercer davantage en termes absolus, tandis 
que la distance peut être considérée comme une vari able de substitution pour les coûts de transport, 
qui agissent comme un obstacle aux échanges commerc iaux.  En outre, la population est souvent 
incluse, à titre de variable explicative, comme m esure supplémentaire de la taille d'un pays.  Bon 
nombre d'applications font appel à une kyrielle de variables muettes pour prendre en compte des 
caractéristiques partagées qui accroissent la prob abilité d'échanges commerciaux entre deux pays, 
telles que l'existence d'une frontière ou d'une la ngue commune, ou la participation à un même accord 
de libre-échange.  Les chercheurs ajoutent à cette éq uation élémentaire une mesu re de la variabilité du 
taux de change pour voir si cette vari able de substitution pour le risque de change a un effet distinct et 
identifiable sur les flux commerciaux une fois que tous  les autres facteurs importants ont été pris en 
compte. 
30. Dell'Ariccia (1999) présente une analyse systéma tique de la volatilité des taux de change sur 
le commerce bilatéral pour les 15 membres de l'UE et  la Suisse, sur une période de 20 ans allant de 
1975 à 1994, en utilisant quatre mesures différentes de l' incertitude des taux de ch ange:  l'écart type de 
la différence première des logarithmes des taux de change mensuels bilatéra ux nominal et réel (IPC), 
la somme des carrés des erreurs de prévision et la  différence en pourcentage entre le maximum et le 
minimum du taux de change nominal sur le marché au comptant.  Dans les régressions élémentaires, 
la volatilité des taux de change a un impact faible mais significativement négatif sur le commerce:  
ramener la volatilité à zéro en 1994 aurait entraîné  une augmentation du commerce comprise entre 10 
et 13 pour cent, selon la mesure pa rticulière de la variabilité adoptée.9  Les résultats obtenus pour la 
variabilité nominale ou réelle sont très proches, ce  qui n'a rien de surprenant puisque les deux  
mesures du taux de change retenues dans l'échantillon sont fortement corrélées. 
31. Dell'Ariccia prend ensuite en compte le biais de simultanéité qui peut  résulter du fait que les 
banques centrales s'efforcent de stabiliser les ta ux de change avec leurs principaux partenaires 
commerciaux.  Si elles y parvenaient, il y aurait une association négative entre la variabilité du taux 
de change et l'intensité du commerce, mais cela n'a ttesterait pas l'existence d'un lien de causalité de la 
première vers la seconde.  Dell'Ari ccia utilise d'abord un instrument (le logarithme de la somme des 
erreurs quadratiques de prévision sur trois mois) pour que les mesures de la volatilité des taux de 
change rendent compte de l'endogénéité possible de cette variable.  Les résultats confirment 
l'existence d'une relation négative entre la volatilité  et le commerce, dont l'effet est d'une ampleur 
comparable à celle observée précédemment.  En outre, Dell'Ariccia utilise à la fois des méthodes 
d'estimation des effets fixes et des effets aléatoir es pour prendre en compte le biais de simultanéité.  
Dans ce cas, l'effet est encore significatif, mais d'une ampleur beaucoup plus limitée:  la suppression 
de toute volatilité des taux de change en 1994 aura it entraîné une augmentation du commerce de 3 à 
4 pour cent seulement. 
                                                      
7 Voir Frankel et Wei (1993), Wei (1999), Dell'Ariccia (1999), Rose (2000) et Tenreyro (2003). 
8 Voir, par exemple, McCallum (1995) et Coe, Subramanian et Tamirisa (2002).  Pour une présentation 
de l'équation de gravité, voir Deardorff (1998), Anderson et Van Wincoop (2003) et l'annexe D de l'étude des services du Trésor du Royaume-Uni (2003). 
9 En 1994, l'écart type moyen du taux de change nominal mensuel était de l'ordre de 5,5 pour cent, et la 
croissance moyenne du commerce bilatéral était de 3,5 pour cent pour l'échantillon sur la période retenue.  WT/WGTDF/W/24 
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 32. Rose (2000) a lui aussi recours au modèle de gravité, et utilise un très large échantillon de 
données impliquant 186 pays et couvrant cinq années:  1970, 1975, 1980, 1985 et 1990.  Son principal 
objectif, en l'occurrence, est de mesurer l'effe t des unions monétaires sur le commerce des pays 
membres – question sur laquelle nous re viendrons plus en détail par la suite -, mais il utilise aussi son 
modèle afin de tester les effets de la volatilité d es taux de change sur le commerce.  Pour mesurer la 
volatilité, il fait appel principalement à l'écart type de la différence première  du logarithme mensuel 
du taux de change nominal bilatéral, calculé sur l es cinq années précédant l'année de l'estimation.  Les 
résultats de référence obtenus à partir des données font notamment apparaître un effet négatif limité 
mais significatif:  réduire la volatilité d'un écart type (7 pour cent) autour de la moyenne (5 pour cent) 
augmenterait le commerce bilatéral d'environ 13 pour cent, chiffre comparable à celui auquel parvient 
Dell'Ariccia, comme on l'a vu plus haut.10  Ce résultat se révèle robuste quand on utilise trois mesures 
différentes de la volatilité, mais pas lorsque l'on u tilise l'écart type, sur les cinq années précédentes, du 
niveau  du taux de change.  Lorsque les effets aléatoir es sont incorporés dans l'estimation, toutefois, 
l'ampleur de l'effet de la volatilité sur le commer ce est ramenée à environ un tiers de l'estimation de 
référence, soit autour de 4 pour cent.  Les résulta ts des estimations faites par Rose et Dell'Ariccia 
semblent relativement cohérents. 
33. Cependant, les travaux récents de Tenreyro (2 003) jettent un doute sur la robustesse de ces 
résultats.  L'équation de gravité qu'elle utilise, simi laire à celle de Rose, couvre un large échantillon de 
pays et utilise des données annuelles sur la période 19 70-1997.  La mesure de la volatilité est la même 
que celle employée par Rose, sauf que l'écart type de  la variation du logarith me des taux de change 
mensuels n'est mesuré que sur l'a nnée en cours.  L'objectif principal est de remédier à plusieurs 
problèmes d'estimation apparus dans les études con sacrées précédemment à l'effet de la volatilité du 
taux de change sur le commerce.  Lorsque ces études ne s'attaquent pas à ces problèmes et utilisent la 
méthode des moindres carrés ordinaires, elles font apparaître un effet limité:  ramener la volatilité de 
sa valeur moyenne dans l'échantillon (environ 5 pour cent) à zéro n'entraîne qu'une augmentation du 
commerce de 2 pour cent.  Si l'on utilise la mét hode plus adaptée, mais sans tenir compte de 
l'endogénéité, la suppression de l'incertitude sur le  taux de change entraî ne une augmentation du 
commerce estimée à 4 pour cent.  Toutefois, lorsque l' endogénéité est prise en compte par le biais de 
divers instruments, la volatilité a un effet non signi ficatif sur le commerce, résultat qui se révèle 
robuste quand on choisit différents instruments. 
34. Enfin, il convient de noter que certains travaux récents étudient l'effet de la volatilité des taux 
de change sur les flux commerciaux à un niveau désag régé.  Broda et Romalis (2003) trouvent ainsi 
que cette volatilité réduit le commerce des produits différenciés par rapport à celui des produits de 
base, même si l'effet observé est plutôt limité:  supprimer toute volatilité des taux de change réels 
augmenterait le commerce de produits manufacturés de moins de 5 pour cent, et le commerce global 
de moins de 3 pour cent.  Les auteurs notent cepe ndant que certains pays dont  le taux de change est 
particulièrement volatil, en par ticulier parmi les économies en déve loppement, enregistreraient une 
progression plus nette des échanges commerciaux.  Koren et Szeidl (2003) utilisent eux-aussi des 
données désagrégées et mettent en évid ence des effets limités:  supprimer la variabilité des taux de 
change ne modifierait les prix à l'exportation que de quelques points de pourcentage. 
                                                      
10 Parsley et Wei (2001) examinent l'effet d'une réduction de la variabilité du taux de change nominal 
sur la variabilité relative des prix dans les différents pays , et trouvent qu'en réduisant la première on diminue la 
seconde.  Cela dit, ils mettent aussi en lumière l'effet b eaucoup plus fort de la participation à un ancrage rigide, 
du type union monétaire, ce qui cadre avec la conclusion de Rose concernant l'impact très sensible des unions 
monétaires sur le commerce. WT/WGTDF/W/24 
Page 16  
 
 III. HISTOIRE RECENTE ET GEOGRAPHIE DE LA VOLATILITE DES TAUX DE 
CHANGE 
A. M
ESURE DE LA VOLATILITE DES TAUX DE CHANGE  
35. Les volumineux travaux consacrés à la volatilité  des taux de change et au commerce ne 
dégagent pas de consensus sur la méthode à u tiliser pour mesurer cette volatilité.  Cette absence 
d'accord s'explique par différents facteurs.  Ainsi qu'il apparaît à la section ci-après, il n'existe pas de 
modèle communément accepté de comportement de l' entreprise face à un risque né des fluctuations 
des taux de change et d'autres variables. La théori e ne peut donc pas donner d' orientations définitives 
quant à la mesure la plus adaptée.  En outre, c'es t le champ de l'analyse qui dictera, jusqu'à un certain 
point, le type de mesure utilisée.  Si l'accent est mis sur les économies avancées, par exemple, on 
pourra prendre en compte les marchés à terme dans l'évaluation des effets de la volatilité des taux de 
change sur le commerce, ce qui ne serait pas possible si l'analyse s'étendait à un grand nombre de pays en développement.  Il faut aussi considérer l'horizon temporel retenu pour les mesures de la 
variabilité, et préciser si la mesure pertinente, en  l'occurrence, est la volatilité inconditionnelle ou les 
fluctuations non anticipées du taux de change par ra pport à sa valeur prévue.  Enfin, le niveau 
d'agrégation des flux commerciaux cons idérés jouera un rôle dans la détermination de la mesure du 
taux de change à utiliser. 
36. Cette étude dresse un tableau complet de la vol atilité des taux de change entre les membres du 
FMI pour lesquels des données sont disponibles.  L'analyse empirique commence par un examen des relations entre la volatilité globale des taux de change et le commerce global.  Conscients des limites 
inhérentes à l'examen de données globales, les auteur s analysent ensuite l'effet de la volatilité des taux 
de change sur le commerce pour différentes paires de pays et à travers le temps.  Sur le plan 
méthodologique, le passage à l'examen du commerce et  de la volatilité sur un plan bilatéral permet de 
mieux contrôler une série de facteurs, autres que la  volatilité, susceptibles d'influer sur le commerce.  
En conséquence, les chances de détecter un effet de volatilité des taux de change sur le commerce 
s'améliorent.  Compte tenu de ce tte approche méthodologique, la pie rre angulaire de l'analyse est la 
volatilité des taux de change entre les monnaies de ch aque paire de pays figurant dans l'échantillon.  
Dans la partie descriptive de l'étude, qui porte su r la volatilité des taux de change à laquelle un pays 
est globalement confronté, il faut agréger les volat ilités bilatérales en utilisant les parts de marché 
comme coefficients de pondération pour obtenir ce que l'on appelle la "volatilité effective" des taux de 
change d'un pays.  Cela assure que les mesures de la volatilité retenues dans les parties descriptives et 
économétriques de l'étude sont tout à fait compatibles. 
37. Une telle mesure de la "volatilité effective"  présuppose que l'incertit ude du taux de change 
correspond, pour chaque entreprise qui y est confrontée, à une moyenne  de la variabilité des différents 
taux de change bilatéraux (Lanyi et Suss, 1982).  T outefois, si une entreprise est engagée dans des 
opérations internationales avec un large éventail de pays, toute tendance des taux de change à évoluer 
dans des directions opposées peut ré duire son exposition globale au ris que de change.  Cela militerait 
en faveur de l'utilisation de la volatilité des taux de change effectif d'un pays comme mesure de 
l'incertitude à laquelle il est confronté dans le  domaine des changes.  La solution semblerait 
particulièrement adaptée aux éc onomies avancées, dont le commer ce est assuré pour l'essentiel par 
des sociétés multinationales diversifiées.  Telle ét ait la méthode adoptée dans l'étude initiale du FMI 
(1984), qui se concentrait presque exclusivement sur l es pays du G-7.  La présente étude, en revanche, 
couvre la quasi-totalité des pays en développement, où le rôle des entreprises diversifiées est moins 
important.  De ce fait, et pour assurer la cohéren ce avec l'analyse économétrique ci-après, la volatilité 
effective est utilisée dans la partie descriptive de l'étude. 
38. Il faut bien comprendre que le degré de vari abilité des taux de change auquel un pays est 
exposé n'est pas forcément lié, de façon étroite, au type de régime de change qu'il a adopté.  La 
monnaie d'un pays peut être arrimé e à une monnaie d'ancrage, elle n'en  flottera pas moins vis-à-vis de  WT/WGTDF/W/24 
 Page 17 
 
 
 toutes les autres devises si la monnaie d'ancrage fa it de même.  De même que les taux de change 
effectifs, la volatilité effective est par consé quent un concept pluridimensionnel (Polak, 1988).  
L'ancrage de la monnaie peut réduire la volatilité du taux de change nominal vis-à-vis d'un partenaire 
commercial, mais il ne supprime en aucun cas la va riabilité globale du taux de change.  C'est ce qui 
apparaît ci-après, lorsque la vola tilité est mesurée en appliquant deux classifications différentes des 
régimes de change. 
39. Le choix entre taux de change nominal et taux de  change réel dépend en partie de l'horizon 
temporel dans lequel s'inscrit la décision économique qui est prise.  Dans une optique de court terme, 
où les coûts de production sont co nnus et les prix des exportati ons et importati ons déterminés, 
l'exposition d'une entreprise au ris que de change est fonction du ta ux de change nominal.  Cependant, 
la décision de s'engager dans les opérations internationales s'étale sur une période plus longue, durant 
laquelle les coûts de production et les prix en de vises des exportations et des importations peuvent 
varier.  Vu sous cet angle, ce sont les taux de change  mesurés en termes réels qui apparaissent le plus 
adapté.  Quoi qu'il en soit, étant donné que les taux de change nominaux et ré els tendent à évoluer à 
peu près de concert en raison de la viscosité des prix  intérieurs, le choix du taux utilisé ne risque pas 
de modifier de façon significative la volatilité mesurée ou les résultats économétriques.  Il n'en 
demeure pas moins que les taux réels sont préférables d'un point de vue théoriqu e, et sont utilisés dans 
les mesures de référence de la volatilité présenté es ci-après.  Les prix à la consommation sont 
employés pour bâtir les taux réels, car il s'agit de la  mesure des prix intérieurs la plus communément 
disponible.  Pour comparer la robustesse des résulta ts, ceux qui ont été obtenus à partir des taux de 
change nominaux sont aussi présentés. 
40. Si les taux de change sont souve nt très volatils, la mesure da ns laquelle ils sont une source 
d'incertitude et de risque dépend du degré de prév ision de leurs fluctua tions.  Quand on dispose 
d'instruments de couverture, la fr action prévue de la volatilité des ta ux de change peut être couverte, 
et ne devrait donc pas avoir beaucoup d'effet sur le commerce.  On peut penser, par conséquent, que la 
mesure appropriée du risque devrait porter sur les écar ts entre le taux de change effectif et le taux 
prévu.  Il serait possible, dans cet ordre d'idée, d' utiliser le taux à terme comme  prévision du futur taux 
au comptant, et l'écart entre le taux actuel sur le marc hé au comptant et le taux à terme de la période 
précédente comme indicateur du risque de change.  Ce tte méthode a un défaut:  le taux à terme n'est 
pas idéal pour prédire les futurs taux de change.  De  plus, seules les principales monnaies sont cotées.  
Plus généralement, de multiples méthodes – qui vont  des modèles structurels aux équations de séries 
chronologiques utilisant les approches de type A RCH/GARCH, par exemple – peuvent être utilisées 
pour dégager les valeurs prévues des taux de cha nge (McKenzie, 1999).  Cela dit, comme l'ont 
souligné Meese et Rogoff (1983), il existe des problèm es inhérents aux prévisions  de taux de change.  
Cette étude adopte donc l'approche suivie dans la majorité des travaux effectués sur ce sujet, en 
utilisant comme référence une mesure de la variab ilité observée des taux de change.  Les estimations 
GARCH sont incluses comme autre mesure de la volatilité. 
41. La mesure la plus commune de la volatilité des ta ux de change est l'écart type de la différence 
première des logarithmes du taux de change.11  Cette mesure a pour propriété d'être égale à zéro si le 
taux de change suit une tendance constante, que l'on  pourrait sans doute anticiper et qui ne serait donc 
pas une source d'incertitude.  Suivant la pratique adoptée da ns la plupart des autres études, la variation 
du taux de change est calculée sur un mois, en utili sant les données en fin de mois.  L'écart type est 
calculé sur un an pour servir d'indicateur de la volatilité à court terme, et sur cinq ans pour saisir la 
variabilité à long terme. 
                                                      
11 Voir, par exemple, Brodsky (1984), Kenen et Rodrick (1986), Frankel et Wei (1993), Dell'Ariccia 
(1999), Rose (2000) et Tenreyro (2003). WT/WGTDF/W/24 
Page 18  
 
 42. Enfin, il est utile de noter le rôle que joue ic i la monnaie de facturation.  Très souvent, le 
commerce entre deux pays (en particulier quand il s'ag it de pays en développement) n'est pas facturé 
dans la monnaie de l'une ou l'autre des parties.  C'est souvent l'une des gra ndes monnaies, surtout le 
dollar, qui est utilisée comme monnaie de facturation.  Il se peut donc que, dans ce cas, la volatilité 
des taux de change entre les monnaies de deux part enaires commerciaux ne soit pas celle qui doive 
être prise en compte.  Par exemple, si les exportations  de la Chine vers l'Inde sont facturées en dollars, 
il semblerait que les exportateurs chinois aient à se  préoccuper seulement des fluctuations entre le 
dollar et le yuan, plutôt qu'entre la roupie indienne et le yuan.  Cette vision des choses n'est cependant 
pas correcte.  Toute fluctuation entre le yuan et la roupie, pour une parité yuan/dollar constante, doit 
refléter les fluctuations du taux de change ro upie/dollar.  Comme ce taux pourrait peser sur la 
demande indienne d'exportations chinoises, les fluctu ations du taux de change yuan/roupie influeront 
également sur les exportations de la Chine vers  l'Inde, même si les échanges commerciaux sont 
facturés en dollars.  D'une manière générale, le c hoix de la monnaie de fa cturation ne modifie pas 
l'effet de la volatilité des taux de change sur le commerce. 
B. C
OMPARAISONS FONDEES SUR LA MESURE  DE REFERENCE DE LA VOLATILITE  
43. Il est utile de commencer cette analyse de la volatilité des taux de change dans le temps et 
selon les pays en examinant comment ont fluctué les monnaies des grands groupes de pays présentés au graphique 3.1.
12  Celui-ci montre la volatilité effectiv e à court terme, depuis 1970, des taux de 
change donnés dans les Statistiques financières internationales (SFI)  du FMI, convertis en termes 
réels (en utilisant les prix à la consommation)  pour les économies avancées, les économies en 
transition, les économies de marché émer gentes et les économies en développement.13  Ainsi qu'il a 
été dit dans l'introduction, le système monétair e international a connu, durant cette période, des 
évolutions telles que les crises des marchés émerge nts, la libéralisation des mouvements de capitaux 
ou l'éclatement de l'ex-Union soviétique, qui on t toutes tendu à s'accompagner d'une plus forte 
volatilité des taux de change. 
44. Premièrement, si l'on examine comment la variabilité a évolué durant la période étudiée, il est 
remarquable de constater qu'il n'apparaît pas de te ndance manifeste à l'augmentation avec le temps.  
Au cours des trois premières années considérées,  1970-1972, les économies avancées montrent très 
clairement une volatilité effective in férieure à la moyenne, qui reflète les régimes de taux fixe adoptés 
par la plupart d'entre eux.  Depuis, les taux de cha nge de ces pays ont affiché une volatilité plus forte, 
mais pas de façon sensible.  En fait, la volatilité  effective moyenne sur la période 1991-2002 est à peu 
près la même qu'entre 1970 et  1980.  On n'observe pas non plus de tendance claire à l'augmentation 
de la volatilité des taux de change dans les économies de marché émergentes et les pays en 
développement sur l'ensemble de la période. Si les taux de change des économies en transition ont 
accusé une variabilité beaucoup plus grande, en moye nne, au cours de la période 1990-2002, ils le 
doivent aux réajustements massifs des taux de chan ge qui ont accompagné l'éclatement de l'ex-Union 
soviétique et le passage à l'économie de marché  entre 1989 et 1993.  La volatilité sans précédent 
observée durant ces années reflétait, dans l'ensemble , les ajustements des taux de change réels requis 
                                                      
12 Le graphique 3.1 montre les moyennes équipondér ées des volatilités effectives des taux de change 
des pays de chaque groupe, chaque pays étant considéré comme l'unité intéressante.  On pourrait aussi pondérer 
la volatilité effective de chaque pays par sa part du commerce.  Cette volatilité moyenne pondérée a été calculée 
pour chaque groupe, et les résultats ne diffèrent pas sensiblement de ceux présentés au graphique 3.1. 
13 La liste des pays de chaque groupe est donnée au tableau III.1 de l'Appendice.  La liste des pays 
avancés suit celle établie pour les Perspectives de l'économie mondiale  (tableau A de l'Appendice statistique), 
sauf pour les quatre nouvelles économies industrielles d'As ie, qui sont incluses dans les marchés émergents.  Les 
économies en transition comprennent les pays en transition du tableau A.  Le groupe des économies de marché 
émergentes se compose d'une liste relativement restreinte de 20 pays.  Tous les autres pays sont inclus dans la 
liste des économies en développement.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 19 
 
 
 pour permettre la transformation structurelle de ces économies.  Il semble désormais que ces 
ajustements sont pour l'essentiel achevés et, ces de rnières années (1999-2002) , la volatilité effective 
des taux de change réels de ces pays a été inférieure à celle d'autres économies émergentes ou en développement. 
45. Deuxièmement, on ne saurait s'étonner de voir, en examinant les principaux groupes de pays, 
que la volatilité mesurée est la plus faible pour l es économies avancées.  Cela témoigne à la fois du 
fait que ces pays commercent relativement plus entre eux, et que les taux de change bilatéraux entre 
eux tendent à afficher des fluctuations moins im portantes qu'avec d'autres pays.  (Voir l'analyse 
ci-après.)  La volatilité plus faible observée au sei n de ce groupe naît sans doute de la plus grande 
stabilité des politiques économiques conduites dans ces pa ys et de leur capacité de s'ajuster sans trop 
de heurts aux chocs subis.  En outre, les march és des changes sur lesquels on traite leurs monnaies 
sont très importants et très liquides, et les instruments disponibles pour couvrir cette volatilité permettent à ces marchés de s'équilibrer rapidement, ce qui réduit le risque d'amples fluctuations des 
taux de change. 
46. Le graphique 3.2 montre la même mesure de volatilité pour chacun des pays du G-7, et pour 
le Groupe dans son ensemble.  Si la variabilité est en moyenne très comparable à celle des pays 
avancés dans leur ensemble, il existe néanmoins d es différences notables.  Par exemple, la forte 
volatilité moyenne observée au Japon (3,50 pour cen t) représente le double de celle du Canada 
(1,75 pour cent), dont le chiffre peu élevé semble  refléter l'intégration étroite des économies 
canadienne et américaine ainsi que la stratégie a doptée par les autorités canadiennes visant à éviter de 
larges fluctuations de taux de change entre leur monnaie et celle des États-Unis durant la période 
examinée.  On note aussi l'augmentation de la vol atilité des monnaies française, allemande et italienne 
durant la période de turbulences traversée par le SME entre 1991 et 1993 (et qui a touché également le 
Royaume-Uni en 1992), suivie d'une réduction très sensible de la volatilité effective des taux de 
change de ces trois pays avec le passage à l'euro en 1999.  
47. Pour illustrer les raisons du niveau relativemen t faible de la volatilité effective des taux de 
change des économies avancées, il est utile de déco mposer celle-ci de façon à mettre en évidence la 
contribution de chacun des principaux groupes de pays.  C'est ce qui est fait, au tableau 3.1, pour les 
pays du G-7.  La partie A du tableau décompose la volatilité effective pour chaque pays du G-7 en 
part de volatilité de chaque groupe  pour chacune des années 1970, 1980,  1990 et 2000, de sorte que la 
somme d'une ligne égale la volatilité effective globale de ce pays indiquée à la dernière ligne.  Il est 
manifeste qu'à deux exceptions près (Japon et États-Un is en 1970) la principale composante de la 
volatilité provient des taux de cha nge des autres économies avancées.  Ce la est dû en partie au fait que 
les pondérations du commerce des pays industriels sont  très élevées et que la volatilité de chacun des 
taux de change bilatéraux entre économies avancées est faible.  C'est ce que montre la partie B du 
tableau, qui indique la volatilité des taux de cha nge du G-7 avec chacun des principaux groupes de 
pays, calculée en utilisant les pondérations commerc iales dont la somme est égale à un pour chaque 
groupe.  Il apparaît qu'à de très rares exceptions la volatilité des taux de change du G-7 avec les autres 
économies avancées est inférieure à celle de leurs taux de change avec les autres groupes de pays. 
48. Ainsi qu'il a été dit plus haut, les économies en tr ansition sont le groupe de pays qui affiche la 
plus forte variabilité des taux de change, ce que l'on associe à l'éclatement de l'ex-Union soviétique.  
Nous ne disposons de données sur ce groupe qu'à partir de 1988, car la plupart de ces pays n'existaient 
pas dans les années 70 et 80.  Ce n'est qu'à partir  de 1995 qu'il existe des données pour les 22 pays en 
transition et, sur la période 1995-2002, la volatilité des taux de change de ce groupe est comparable à 
celles des économies de marché émergentes ou des pa ys en développement.  Si la volatilité observée 
dans ces deux derniers groupes repré sente, sur l'ensemble de la péri ode, presque le doubl e de celle des 
économies avancées, elle n'en n'a pas moins dimi nué entre les années 80 et les années 90, en 
particulier pour les économi es de marché émergentes. WT/WGTDF/W/24 
Page 20  
 
 49. On peut obtenir des détails supplémentaires au graphique 3.3, qui propose une ventilation 
géographique des pays en développement (classification des Perspectives de l'économie mondiale ), et 
au graphique 3.4, qui présente deux groupes analy tiques (exportateurs de combustibles et exportateurs 
de produits de base autr es que les combustibles).
14  Des différentes régions géographiques, c'est 
l'Afrique subsaharienne (moins l'Afrique du Sud et le  Nigéria) qui affiche la plus forte volatilité des 
taux de change, en moyenne, sur la  période considérée, même si cela reflète le chiffre inhabituel 
(14,5 pour cent) de 1994, qui est lié très largemen t à la dévaluation spectaculaire du franc CFA.  En 
comparaison, les pays en développement d'Asie a ffichent une volatilité assez régulièrement inférieure 
à la moyenne, en particulier si l'on exclut la vari abilité exceptionnelle imputable à la crise asiatique 
des années 1997-1998.  Quant aux pays en développeme nt de l'hémisphère occi dental, les fluctuations 
de leurs taux de change ont été inférieures à la moyenne, exception faite des turbulences associées à la 
"décennie perdue" des années 80.  Si l'on regarde enfin les regroupements analytiques présentés au 
graphique 3.4, les pays exportateurs de combustibl es ont enregistré une volatilité des taux de change 
croissante au cours de la période considérée, et l es exportateurs de produits de base autres que les 
combustibles ont affiché le niveau moyen de volatilité des taux de change le plus élevé sur la totalité 
de la période, ce qui tient sans doute aux effets des fluctuations de termes de l'échange de ces pays. 
50. Pour chacun de ces groupes, les moyennes recouvr ent d'amples variations de la volatilité des 
taux de change selon les pays qui le composent.  Il  est donc utile d'examiner comment cette volatilité  
varie pour les différents membres de ces groupes.  C' est l'objet du tableau 3.2, qui présente les chiffres 
de volatilité effective moyenne des taux de change sur l'ensemble de la période étudiée (1970-2002) 
pour les cinq pays dont la volatilité est la plus forte ou la moins forte.15  Comme on pouvait s'y 
attendre, la dispersion de la volatilité des taux de change est assez faible pour les économies avancées, 
comparée à ce qu'elle est dans les autres groupes.  Il convient toutefois de noter que c'est le Japon qui 
affiche la volatilité mesurée la plus forte dans ce gr oupe, et qu'un autre pays du G-7, le Royaume-Uni, 
occupe la cinquième place.  La dispersion est beaucoup plus prononcée dans les autres groupes. 
51. Le tableau 3.3 indique la fréquence (en nombre d'années) à laquelle chaque pays a figuré 
parmi les cinq premiers ou les cinq derniers du classe ment établi en fonction de la volatilité des taux 
de change effectifs réels.  Il montre quels pays  ont affiché une volatilité constamment forte ou faible 
durant la période étudiée.  Les résultats sont souvent semblables à ceux qui apparaissent au tableau 3.2;  par exemple, le Japon figure parm i les cinq premières économies avancées pour 30 des 
33 années considérées.  De même, dans le groupe de s marchés émergents, l'Argentine occupe l'un des 
cinq premiers rangs pendant 20 des 33 années concernées.
16 
C. AUTRES MESURES DE LA VOLATILITE  
52. Il est utile de comparer la mesure de réfé rence de la volatilité à un certain nombre d'autres 
mesures.  Le graphique 3.5 donne des chiffres concer nant la volatilité effective à court terme du taux 
de change officiel nominal .  La comparaison avec le graphique 3.1 montre que, s'il n'existe pas de 
différences majeures entre ces deux mesures, la vola tilité des taux de change réels est en général un 
peu plus forte que celle des taux nominaux.  C'est particulièrement vrai en 1970, lorsque les taux 
                                                      
14 La liste des pays figurant dans chaque groupe est donnée au tableau III.2 de l'Appendice. 
15 Ainsi qu'il a été noté plus haut, le groupe des pays en transition n'a été complet (22) qu'en 1995, de 
sorte que le classement ne vaut que pour les années 90. 
16 Les résultats du Myanmar affichés au tableau 3.3 doi vent être interprétés avec prudence, car le plus 
gros des échanges se fait au taux non officiel du marché parallèle.  Seules les entreprises publiques, qui représentent environ 30 pour cent du co mmerce déclaré, effectuent des opéra tions au taux officiel.  Cependant, 
comme l'indiquent Reinhart et Rogoff (2002), le taux du  marché parallèle affiche une volatilité un peu plus forte 
que le taux officiel.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 21 
 
 
 nominaux fixes étaient plus fréquents et que les écarts  d'inflation provo quaient d'amples fluctuations 
des taux réels.17  La moindre volatilité des taux de change nominaux est encore plus nette parmi les 
pays en développement sur l'ensemble de la période, et semblerait refléter la "crainte du flottement" 
décrite par Reinhart et Rogoff (2002). 
53. Le graphique 3.6 montre la mesure à long term e de la volatilité des taux de change, à savoir 
l'écart type de la variation du logarithme des taux de change mensuels calculés sur les cinq ans 
précédant l'année en question.  Comme on pourrait s'y attendre, la volatilité mesurée est plus forte que 
la moyenne des volatilités à court terme sur les même s années.  Le graphique 3.7 présente une mesure 
de la volatilité conditionnelle, en l'occurrence celle estimée pour chaque monna ie en supposant qu'elle 
suit un processus GARCH.  Il s'appuie sur l'idée que l' on peut prévoir une fraction de la volatilité, sur 
la base des valeurs passées du taux de change, et  que des entreprises engagées dans le commerce 
international s'efforcent naturelleme nt de développer ce type de prévision.  Le graphique 3.7 présente 
la volatilité conditionnelle – ou prévue – des ta ux de change (pour une description de cette 
méthodologie, voir l'Appendice).  La comparaison avec le graphique 3.6 montre que cette mesure est 
en général un peu inférieure à la mesure type, en particulier pour les économies en transition en 1995.  
Le graphique 3.8 montre la volatilité à long terme pour les pays du G-7. 
54. Jusqu'ici, ce sont les taux de change de SFI, c'est-à-dire ceux que les autorités recueillent et 
communiquent au FMI, qui ont été utilisés dans notre analyse.  Depuis quelque temps, toutefois, l'attention s'est portée sur la classification des régime s de change et le bien-f ondé de l'utilisation de tel 
ou tel taux pour bâtir ces classifications.  En partic ulier, Reinhart et Rogoff (2002) ont rassemblé une 
large base de données (couvrant 153 pays) sur les ta ux de change mensuels du marché parallèle 
depuis 1946.  Ils ont trouvé des écarts frappants et très fréquents entre le régime officiel de jure , tel 
qu'il apparaît dans le Rapport sur les régimes et les restrictions de change  (AREAER ), et celui qui 
découle des informations r ecueillies sur les pratiques de facto  en matière de taux de change.
18  Étant 
donné que les taux de change indiqués par Reinhart  et Rogoff pourraient être plus représentatifs du 
prix auquel se font les transactions commerciales inte rnationales, il semblerait utile de calculer la 
volatilité des taux de change en utili sant ces taux déterminés par le marché. 
55. Pour comparer la volatilité induite par les taux de SFI et par les taux déterminés par le 
marché, il faut utiliser le même échantillon de pays.  Les données utilisables sur les taux réels 
déterminés par le marché portant sur un nombre de  pays sensiblement inférieur (107) à l'échantillon 
pour lequel les taux réels de SFI sont disponibles (172 pays), il a fallu recalculer la mesure de 
référence de la volatilité utilisée pour ces derniers.19  C'est ce que montre le tableau III.4 de 
l'Appendice où, en raison des contraintes de données, la  période étudiée ne va pas plus loin que 1998.  
Si l'on compare la mesure de référence de la vola tilité des taux de change à une mesure identique mais 
                                                      
17 Il est intéressant aussi de noter que le lancem ent de l'UEM en 1999 a ré duit, mais en aucun cas 
supprimé, la volatilité des taux de ch ange effectifs nominaux des trois memb res du G-7 participant à l'Union.  
La volatilité effective nominale moyenne de 1995 à 1998, donc avant l'UEM, était de 1,91, 2,07 et 2,34 pour 
cent en France, en Allemagne et en Italie, respectiv ement; entre 1999 et 2002, par contre, elle était 
respectivement de 1,41 pour cent, 1,68 pour cent et 1,63 pour cent. 
18 La correspondance entre la classification officielle des régimes de change selon le FMI et leur 
classification "naturelle" selon Reinhart et Rogoff est illustr ée au tableau III.6 de l'Appe ndice.  On y trouve aussi 
la répartition des principaux groupes de pays par type de régime de change selon la classification du FMI 
(tableau III.7 de l'Appendice) et leur classification naturelle (tableau III.8 de l'Appendice).  On notera que 
depuis 1998 les rapports AREAER  du FMI présentent des classifications des taux de change fondées sur les 
dispositifs de change de facto  plutôt que de jure .  Pour une analyse s'appliquant de façon rétroactive à la 
classification de facto  depuis 1990, voir Bubula et Ötker-Robe (2002). 
19 La liste des pays figurant dans chaque groupe est donnée au tableau III.3 de l'Appendice. WT/WGTDF/W/24 
Page 22  
 
 fondée sur un échantillon plus large de pays, l'évol ution de la volatilité des taux de change sur la 
période et entre les principaux groupes de pays est assez semblable.  La différence observée dans la volatilité mesurée pour le même groupe  de pays ne fait que refléter la différence des échantillons de 
pays et le fait que la variabilité des monnaies des pa ys inclus dans l'échantillon plus large n'est pas la 
même que celle des monnaies prises en compte dans l'échantillon plus restreint. 
56. Le tableau III.5 de l'Appendice montre la mesure  de référence de la volatilité fondée sur les 
taux de change du marché parallè le. Elle peut être comparée directement au tableau III.4 de 
l'Appendice, puisque la même liste de pays est u tilisée à chaque fois.  Il apparaît immédiatement que, 
dans la quasi-totalité des cas, la volatilité des taux du marché parallèle est supérieure à celle des taux 
de SFI.
20  Cela vaut également pour les économies avancées.  Même s'il y a peu de chances d'observer 
des différences significatives entre les taux bilatéraux de SFI et ceux cotés sur le marchés dans le cas 
des économies avancées, ces différences tendraient à être bien supérieures pour les taux bilatéraux 
entre les économies avancées et les pays des autres groupes.  Les seules exceptions concernent les 
années 1991, 1992, 1997 et 1998 pour les économies en transition, où les taux de SFI ont fluctué 
davantage que ceux du marché parallèl e.  On notera toutefois que l'écart entre les deux mesures de la 
volatilité s'est réduit entre les années 70 et 90 pou r tous les groupes de pays sauf les marchés 
émergents, où il s'est légèrement creusé.  Cela est dû en grande partie au fait que, sauf pour les 
économies en transition, la volatilité effective des taux du marché des changes a diminué entre les 
années 70 et 90, alors que la volatilité des taux de SFI a augmenté dans les économies en transition ou 
en développement, n'a pour ainsi dire pas changé da ns les économies avancées et a diminué dans les 
économies de marché émergentes. 
57. Pour comparer la volatilité des monnaies des diffé rents pays, il faut examiner leur type de 
régime de change, puisque celui-ci devrait probabl ement influer sur le degré de variabilité de la 
monnaie nationale par rapport aux autres devises.  C' est ce que propose le tableau 3.4, qui montre la 
volatilité du taux de change effectif réel dans les divers groupes de pa ys, en suivant la classification 
des taux de change officielle du FMI puis la classifi cation naturelle de Reinhart  et Rogoff.  On notera 
que les monnaies classées en régime de "parité fixe" ne sont en aucune manière à l'abri des 
fluctuations de taux de change.  De fait, la volatilité effective moyenne des monnaies des économies 
avancées en régime de "flottement indépendant" (2,94 pour cent selon la classification du FMI et 
3,09 pour cent selon la classification naturelle) est inférieure à la volatilité moyenne des monnaies à 
"parité fixe" d'autres groupes de pays, à l'exception des économies de marché émergentes recensées 
dans la classification naturelle.  Par ailleurs, si l' on observe les différents types de régime en vigueur 
au sein des différents groupes de pays, la "flexib ilité limitée" confère une moindre volatilité des taux 
de change que la "parité fixe", sauf pour les économies avancées quand on adopte la classification 
naturelle.  Enfin, le "flottement dirigé" n'est p as associé à une volatilité beaucoup plus grande que les 
régimes de "parité fixe".  Seuls les régimes de "f lottement indépendant" et de "chute libre" affichent 
en moyenne une volatilité nettement supérieure; da ns la classification naturelle, cette dernière 
catégorie inclut les pays où l'infl ation annuelle dépasse 30 pour cent et entraîne sans surprise une forte 
volatilité du taux de change. 
58. Le tableau 3.5 montre comment la volatilité effective a varié, au fil du temps, selon le régime 
de change mis en place.  Là encore, la "flexib ilité limitée" est associée à une moindre variabilité que 
le régime de "parité fixe".  Si l'on ne tient pas compte des années 70, au début desquelles les 
principaux pays industriels appli quaient un régime de parité fi xe, on observe que la volatilité a 
                                                      
20 Les deux mesures de la volatilité se comportent de façon assez différente;  la moyenne du coefficient 
de corrélation simple entre les mesures de la volatilité des taux de change réels officiel et parallèle pour chaque 
parité bilatérale était de 0,58 pour l'ensemble de l'échantillon.  Le coefficient de corrélation entre les deux 
mesures de la volatilité du taux de change nominal sur un an était encore inférieur (0,45).  WT/WGTDF/W/24 
 Page 23 
 
 
 diminué entre les années 80 et les années 90, sauf pour  la catégorie du "flottement indépendant" dans 
la classification naturelle. 
IV. NOUVEAUX ELEMENTS D'APPRECIATION DE L'EFFET DE LA VOLATILITE 
DES TAUX DE CHANGE SUR LE COMMERCE 
59. Comme il est dit dans la partie II, les modèles théoriques ne font pas apparaître de façon non 
univoque que la volatilité des taux de  change a un effet négatif sur le commerce.  D'autre part, les 
analyses empiriques effectuées jusqu'à présent n'ont  pas mis au jour d'impact fort, causal et 
constamment négatif.  L'analyse em pirique dont nous rendons compte da ns cette section ne met pas en 
lumière de relation négative manifeste entre la vola tilité globale des taux de change et le commerce 
global.  Au niveau des échanges bilatéraux, nous trouvons certaines données qui montrent que la 
volatilité des taux de change tend à réduire le co mmerce.  Cependant, cet effet négatif n'est pas 
robuste si l'on opte pour d'autres manières de prendr e en compte les facteurs susceptibles d'influer sur 
le commerce.  Les principales conclusions de notre analyse empirique sont résumées ci-après, et l'Appendice décrit de façon plus détaill ée les résultats statistiques obtenus. 
60. Notre analyse empirique a pour objectif d'examin er de façon approfondie le rôle que la 
volatilité des taux de change joue dans le commerce.  Comparée aux travaux universitaires et à l'étude  
du FMI (1984) sur ce sujet, elle présente l'intérêt d' étudier l'effet de la volatilité des taux de change  en 
fonction: 
  du type de volatilité des taux de change :  nous examinons diverses mesures de cette 
volatilité  – à court et à long termes, rée lle et nominale, officielle, publiée dans SFI et 
déterminée par le marché parallèle , conditionnelle et inconditionnelle; 
  des groupes de pays :  nous vérifions si l'impact de la volatilité des taux de change 
diffère d'un groupe de pays à l'autre, et en pa rticulier entre pays industriels et pays en 
développement; 
  du type de commerce :  nous étudions l'impact non seulement sur un plan global, mais 
aussi sur un plan sectoriel, ce qui permet de vérifier si l'effet de la volatilité des taux 
de change varie, quant à sa direction et à son ampleur, selon le type de produits.  Le 
rôle de la volatilité des taux de change n' a pas encore été examiné en profondeur à 
partir des données commerciales désagrégées. 
61. Outre la désagrégation de l'effet de la vola tilité, nous vérifions la robustesse des résultats 
obtenus si l'on adopte d'autres moyens de tenir co mpte de la double causalité entre commerce et taux 
de change ainsi que des facteurs liés au commerce autres que la volatilité des taux de change.  Enfin, 
tout en mettant l'accent sur la volatilité des taux de change, nous profitons de cette occasion pour 
réexaminer un sujet connexe – le rôle d'une m onnaie commune à l'appui des flux commerciaux – et 
vérifier la robustesse de la conclusion de Rose (2002), qui trouve que cet effet positif est très 
important. 
A. V
OLATILITE GLOBALE ET COMMERCE GLOBAL  –  PREMIER APERÇU  
62. Il est intéressant d'examiner l'évolution du co mmerce mondial et de la volatilité des taux de 
change avec le temps, et de voir s'il existe une association négative évidente  entre les deux.  Le 
graphique 4.1 retrace l'évolution du commerce mondial depuis 1970 et de la volatilité effective réelle 
moyenne des taux de change pour tous les pays de  l'échantillon.  On observe une forte augmentation 
de cette volatilité entre 1989 et 1993, qui correspond  aux amples fluctuations monétaires enregistrées WT/WGTDF/W/24 
Page 24  
 
 par certaines économies en transition dans la période qui a suivi l'éc latement de l'Union soviétique.
21  
Si l'on exclut les économies en transition de notr e mesure de la volatilité des monnaies à l'échelle 
mondiale, cette augmentation de la volatilité dispara ît. On observe alors un accroissement tendanciel  
de la volatilité moyenne du début des années 70 à la fin des années 80, suivi cependant d'une 
modération générale du niveau global de  la volatilité des monnaies depuis lors. 
63. En comparaison, le commerce mondial a enregist ré une expansion réguliè re depuis 1970, et la 
croissance a progressé de façon beaucoup moins heurtée que la volatilité des taux de change.  Si l'on 
examine l'évolution du commerce mondial et de la volatilité globale au fil du temps, il ne semble pas 
qu'il y ait une relation bien établie entre les deux.  Au  niveau global, donc, il n'existe pas de preuve 
d'un effet négatif de la volatilité d es taux de change sur le commerce. 
64. Il peut être utile d'examiner la relation entr e les deux en subdivisant l'échantillon entre les 
principaux groupes de pays (graphique 4.2) et en ventilant les pays en développement par région 
(graphique 4.3) et type d'exportation (graphique 4.4) .  Dans certains des sous-échantillons ainsi créés 
et pour certaines des années étudiées, il semble qu' une association négative existe entre la volatilité 
des taux de change et l'intensité du commerce dans certains groupes de pays.  C'est  tout à fait évident 
dans le cas des économies en transition pour la pé riode 1990-1994 (en bas à gauche du graphique 4.2), 
de la crise asiatique des années 1997-1998 (en haut  à droite du graphique 4.3) et des économies 
exportatrices de produits de base autres que le s combustibles au début des années 80 (bas du 
graphique 4.4).  Il se peut toutefois que cette asso ciation négative ne reflète pas un lien de causalité, 
mais plutôt les effets d'un ensemble commun de fa cteurs qui, dans le même temps, exacerbent la 
volatilité de la monnaie et réduisent le commerce.  Ainsi, la crise asiatique a provoqué une forte 
compression des importations des pays touchés et d'am ples fluctuations de leurs taux de change, mais 
c'est la chute de la demande intérieure, et non pas la volatilité de la  monnaie, qui a été la principale 
cause du recul des importations en volume.  De même, l'éclatement de l'Union soviétique a gravement 
désorganisé nombre d'économies en transition, provo quant une chute très sensible de la production et 
du commerce accompagnée de réajustements spectacula ires de nombreux taux de change qui faisaient 
partie intégrante du processus de transition.  
65. Pour estimer l'impact spécifique de la volatilité  des taux de change sur les flux commerciaux, 
il faut prendre en compte les effets distincts de la  myriade de facteurs qui déterminent le niveau des 
exportations et des importations.  Nous allons abandonner ici l'analyse du commerce à l'échelle 
mondiale pour examiner une méthodologie exploitant  les variations beaucoup plus riches des données 
sur le commerce bilatéral et les taux de change bila téraux, qui permettent d' identifier la contribution 
distincte de la volatilité au commerce.   
B. CADRE THEORIQUE DE L 'ANALYSE DE L 'EFFET DE LA VOLATILITE SUR LE COMMERCE  
66. Plusieurs "composantes" doivent être prises en c onsidération dans l'examen de l'effet de la 
volatilité des taux de change sur le commerce.  Pr emièrement, d'autres facteurs que la volatilité des 
taux de change influent sur le commerce, et il impor te d'en tenir compte d'une  façon cohérente avec la 
théorie économique.  Sans cela, on risque d'imputer à tort les effets de ce s autres facteurs à la 
volatilité des taux de change.  Deuxièmement, la me sure de cette volatilité doit être raisonnable d'un 
point de vue conceptuel.  Troisièmement, il peut être  utile d'accepter le principe que la volatilité des 
                                                      
21 On ne dispose pas de données sur les pays en tran sition avant 1988, car ces pays n'existaient pas pour 
la plupart avant 1991.  Les seules données disponibles concernent la Yougoslavie (à partir de 1970) et la 
Hongrie (à partir de 1976).  Toutefois, les volatilités e ffectives des principaux groupes de pays présentées aux 
graphiques 4.2 à 4.4 incluent les données disponibles sur les taux de change bilatéraux des pays en transition, 
pondérés par leurs parts de marché respectives.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 25 
 
 
 taux de change a des effets différents sur des t ypes d'échanges commerciaux ou des groupes de pays 
différents.  Nous examinons tour à tour chacune de ces composantes.  
67. S'agissant de la première d'entre elles, nous cherchons à prendre en compte les déterminants 
des courants commerciaux, autres que la volatilité des taux de change, dans  un modèle de gravité 
modifié.  Ce modèle relie le commerce entre de ux pays donnés aux caractéristiques de chacun d'entre 
eux et à celles de leurs relations.  Les caractéristiques les plus impo rtantes – celles dont le modèle tire 
son nom – sont la masse économique (c'est-à-dire le PIB) et la distance entre les pays.  En outre, les spécifications empiriques du modèle de gravité tienne nt compte, en général, d'autres facteurs qui 
augmentent ou réduisent le commerce, tels que la s uperficie, la similarité  culturelle, la situation 
géographique, l'existence de liens historiques ou d'arrangements commerciaux préférentiels. Tous ces 
facteurs tendent à peser sur les coûts de transaction pris en compte dans le commerce bilatéral, et 
diverses applications empiriques ont  montré qu'ils sont des détermin ants statistiquement significatifs 
du commerce.  D'ordinaire, le modèle tient au ssi compte du stade de développement économique, 
censé avoir un effet positif sur le co mmerce car les pays les plus déve loppés tendent à se spécialiser et 
à commercer davantage (voir Frankel et Wei, 1993).  Le modèle de gravité réussit bien, sur le plan 
empirique, à expliquer une grande partie des vari ations des courants d'échanges observées.  Il a 
également le mérite d'être bien ancré dans les théories du commerce international, qu'elles reposent 
sur les différences de dotation en facteurs ou de ni veau technologique des pays concernés ou sur des 
modèles de rendements d'échelle croiss ants et de concurrence monopolistique. 
68. Une évolution relativement récente des fondeme nts théoriques du modèle de gravité insiste 
sur les effets "d'éloignement" ou de "fricti on moyenne".  Anderson et Van Wincoop (2003) ont 
proposé ces effets et les ont définis dans une foncti on  d'indices des prix d'équilibre inobservables, qui 
dépend des obstacles au commerce bilatéral et des parts de revenus de tous les partenaires 
commerciaux.  En d'autres termes, les effets de "friction moyenne" sont un concept "attrape-tout" qui 
résume l'impact, sur des échanges bilatéraux don nés, des différences de coûts commerciaux – qui 
peuvent ne pas être observées – entre les deux pa ys concernés et tous leurs autres partenaires 
commerciaux.  L'équation de gravité peut alors êt re interprétée comme l'indication que le commerce 
bilatéral dépend des obstacles opposés aux échanges b ilatéraux entre les deux pays en question, par 
rapport aux indices de friction moyenne de ces de ux pays:  pour un obstacle donné aux échanges 
bilatéraux entre deux pays, l'existence de barrières plus élevées entre eux et leurs autres partenaires 
commerciaux abaisserait le prix relatif des biens échangés entre eux, favorisant une augmentation du 
commerce bilatéral.  Dans les applications empiriqu es, les effets-pays (fixes ou variant avec le temps) 
peuvent constituer des variables de substitution pra tiques pour les indices de friction moyenne.  Nous 
avons aussi inclus des effets temporels dans le modèle, pour prendre en compte les facteurs liés 
spécifiquement au temps, tels que le cycle conjonc turel mondial ou et les chocs à l'échelle mondiale, 
etc. 
69. La deuxième composante est la mesure de la vol atilité des taux de change.  Dans le modèle de 
référence, nous privilégions la mesure à long terme de la volatilité des taux de change fondée sur les 
chiffres communiqués à SFI.  Sa valeur pour une année t est calculée comme l'écart type de la 
différence première du logarithme naturel mensuel du taux de change réel bilatéral dans les cinq 
années précédant l'année t, mesure conventionnelle la plus communément utilisée dans les travaux 
actuels sur ce sujet.  Pour vérifier la robust esse des résultats, nous avons examiné d'autres mesures 
- calculées de manière analogue, toutefois - de la volatilité des taux de change:  la volatilité à long 
terme des taux de change nominaux fondée sur les données de SFI, la volatilité à court terme des taux 
de change réels et nominaux fondée sur les données de SFI et la volatilité à court et à long terme des 
taux de change réels sur le marché parallèle f ondée sur les données de Reinhart et Rogoff (2002).  
Nous avons aussi examiné, pour compléter notre analyse de robustesse, les volatilités conditionnelles 
des taux de change réels estimés en utilisant un modè le GARCH (1,1).  Afin d'assurer la stationnarité 
du modèle GARCH, nous avons exclu les pays qui ont connu des épisodes d'hyperinflation ou de 
fluctuations extrêmes des taux de change, ou pour le squels les données étaient incomplètes, et nous WT/WGTDF/W/24 
Page 26  
 
 avons centré notre estimation sur 124 économies indus trielles, en développement, émergentes ou en 
transition. 
70. La troisième composante du modèle est la pr ise en considération de différents groupes de 
pays et types de commerce.  Nous analysons séparém ent les effets de la volatilité des taux de change 
pour les pays industriels et pour les pays en dé veloppement.  Nous examinons aussi dans quelle 
mesure l'effet de cette volatilité  dépend du type de produits écha ngés – produits différenciés ou 
homogènes.  Pour procéder au classement des produi ts différenciés et des produits homogènes, nous 
avons suivi la stratégie de Rauch (1999).  Ce dernier identifie d'abord deux types de produits 
homogènes:  ceux qui s'échangent sur un marché orga nisé ("produits de base") et ceux dont les prix 
sont notifiés régulièrement dans une publicatio n commerciale professionnelle ("produits à prix 
référencés").  Tous les autres sont considérés comme produits différenciés. 
C. Q
UE NOUS APPRENNENT LES DONNEES ? 
71. Le modèle de gravité fonctionne bien sur le  plan empirique, puisqu'il donne des estimations 
précises et en général raisonnables.  Le coeffici ent de distance est négatif et statistiquement 
significatif, tandis que le coefficient de masse économ ique est positif et statistiquement significatif lui 
aussi.  La plupart des autres variables de contrôle  sont elles aussi significatives et présentent en 
général le signe attendu. 
72. La volatilité des taux de change entrave-t-elle le commerce?  Nous avons trouvé qu'en tant 
que spécification de référence utilisant des effets-pay s et des effets temporels fixes, la volatilité des 
taux de change réels à long terme a un effet négatif et statistique ment significatif sur le commerce 
(tableau 4.1, colonne 1 rangée 1).  Si la volatilité des taux de change devait augmenter d'un écart type 
(pour passer de 0,12 à 0,15, par exemple, dans notre échantillon), le commerce diminuerait d'environ 
7 pour cent (tableau 4.1, colonne 2 rangée 1).22  Cet effet est comparable aux estimations trouvées 
dans les travaux précédents, tels que les études de Rose (2000) ou de Tenreyro (2003).  
Tableau 4.1  Effet de la volat ilité à long terme des taux de ch ange réels sur le commerce mondial1 
 
Spécification du 
modèle Sans tenir compte 
de la double 
causalité entre
le commerce 
et les taux de 
change Pourcentage de 
variation du 
commerce induit par 
une augmentation 
d'un écart type de la 
volatilité En tenant 
compte de 
la double 
causalité entre le 
commerce et les 
taux de change Pourcentage de 
variation du 
commerce induit par 
une augmentation 
d'un écart type de la 
volatilité 
 (1) (2) (3) (4) 
Avec effets-pays et effets 
temporels fixes -2,37* 
(0,67) -6,64% -22,64* 
(12,50) -63,39% 
 
Avec effets-paire de pays et effets temporels fixes -2,40* 
(0,47) -6,72% -6,49 
(6,24) -18,17% 
Avec effets-pays variant 
avec le temps 2,89* 
(1,78) 8,09% -23,82 
(28,87) -66,70% 
Avec effets-pays et effets 
temporels fixes pour tout l'échantillon -1,16* 
(0,22) -8,82% - - 
 
 1 Les erreurs types sont indiquées entre parenthèses.  L'astérisque signale que l'intervalle de confiance 
atteint ou dépasse 90 pour cent.  Pour plus de détails, voir les tableaux IV.2 et IV.6A de l'Appendice. 
                                                      
22 Cet impact est calculé en multipliant le coeffici ent estimé de l'équation de régression par un écart 
type de la mesure de volatilité, multiplié par 100 pour la conversion en pourcentage.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 27 
 
 
 73. L'effet négatif sur le commerce est-il robuste quand on utilise des méthodes différentes 
pour tenir compte des effets d'au tres facteurs que la volatilité des taux de change bilatéraux?  
La réponse est "non".  D'une part, on observe touj ours un effet négatif quand on tient compte de 
facteurs culturels, économiques, historiqu es, géographiques ou autres, spécifiques à une paire  de pays 
donnée plutôt qu'à un pays (tableau 4.1, colonne 1 ra ngée 2).  D'autre part, on ne trouve aucun effet 
négatif quand on laisse les effets spécifiques à un pa ys varier avec le temps, comme la théorie semble 
le justifier, étant donné la nature dynamique du phénomène de "friction moyenne".  De fait, cette 
spécification pourrait même se traduire, dans certa ins cas, par un coefficient positif (voir, par 
exemple, tableau 4.1, colonne 1 rangée 3).  S'il ne  s'ensuit pas forcément que la volatilité favorise le 
commerce, cela laisse néanmoins penser que la conclusion selon laquelle la volatilité des taux de 
change a un effet négatif sur le commerce n'est pas robuste. 
74. Une certaine prudence s'impose ici.  L'évolu tion récente des fondements théoriques de la 
spécification des modèles de gravité laisse penser qu 'il est important d'inclure des effets-pays fixes 
variant avec le temps afin d'absorber complètement les effets de "friction moyenne".  Sans cela, on 
risque d'attribuer par erreur à la  volatilité des taux de change des effets sur le commerce bilatéral qui 
devraient être imputés à d'autres facteurs.  Parallè lement, nous observons qu'une  partie des forces qui 
sous-tendent la volatilité des ta ux de change bilatéraux varie avec le temps et selon les pays.  
L'inclusion d'effets fixes spécifiques à chaque pays  et variant avec le temps pourrait aussi entraîner 
une "surcorrection".  Par exemple,  l'augmentation inattendue  de la masse monétaire d'un pays pourrait 
accroître la volatilité de tous les taux de change  bilatéraux impliquant ce pays.  Même si cette 
augmentation de la volatilité entraî ne une compression de tous les échanges bilatéraux impliquant ce 
pays, une spécification prenant en compte les effe ts fixes variant avec le temps (pour ce pays) ne 
serait pas en mesure de faire apparaître un effet né gatif de la volatilité des taux de change sur le 
commerce.  Nous devrons garder cette réserve à l'esprit au moment d'interpréter ce résultat. 
75. Faire apparaître la causalité .  Dans la mesure où les pays mettent en œuvre des politiques 
destinées à réduire la volatilité des taux de change afin d'intensifier leurs échanges bilatéraux, le 
modèle considéré jusqu'ici sou ffrirait d'un biais d'endogénéité.  Nous tenons compte de cette 
possibilité en utilisant deux approc hes fondées sur des variables instrumentales:  i) celle proposée par 
Frankel et Wei (1993), où la volatilité  de la quantité relative de monnaie est utilisée comme variable 
instrumentale pour la volatilité des taux de change;  et ii) celle proposée par Tenreyro (2003), qui lie 
la volatilité des taux de change à la propension des pays à adopter une monnaie d'ancrage commune.  
Aucune de ces deux approches n'est parfaite, et chacune d'elles a ses av antages:  Frankel et Wei font 
appel à la théorie monétaire de déte rmination du taux de change , et leur méthode est à la fois simple et 
facile à mettre en œuvre, tandis que celle de Tenreyro repose sur le cadre monétaire optimal décrit par Alesina, Barro et Tenreyro (2002).  La volatilité des taux de change n'a pas d'effet significatif sur le 
commerce dans les modèles qui reposent sur des pair es de pays et des effets-pays variant avec le 
temps (tableau 4.1, colonne 3 rangée 2 et colonne 3 rangée 3).  Cependant, l'ef fet de la volatilité reste 
négatif, comme il l'était dans le modèle reposant sur des effets-pays constants (tableau 4.1, colonne 3 
rangée 1). 
76. La conclusion change-t-elle si l'on utili se d'autres mesures de la volatilité?  
La réponse est 
là aussi négative.  Le tableau 4.2 récapitule les r ésultats de la même régression, qui inclut notre 
mesure type à long terme et les tr ois autres mesures de la volatilité d es taux de change (en tant qu'elles 
diffèrent de la mesure du taux de ch ange réel à long terme reposant sur SFI).  La volatilité à court 
terme du taux de change réel semb le décourager le commerce, bien que dans une moindre proportion 
que la volatilité à long terme.  La volatilité des taux de change sur le marché parallèle a le même effet 
sur le commerce que la volatilité  des taux de change donnés par SFI, mais seulement à long terme.  
Ainsi que le montrent les tableaux IV.3 et IV.4  de l'Appendice, les volatilités des taux de change 
nominaux et réels sont fortement corrélées et exercent  donc des effets similaires sur le commerce.  En 
outre, le fait de conditionner la mesure de la volatilité des taux de change à des informations 
historiques en utilisant le modèle GARCH, plutôt que  la simple mesure statistique de la volatilité, WT/WGTDF/W/24 
Page 28  
 
 préserve également le lien négatif avec le commerce.  Comme dans le tableau 4.1, où les effets-pays 
fixes variant avec le temps sont pris en compte, il n' existe plus de preuve d' une association négative et 
significative entre volatilité et commerce. 
Tableau 4.2  Autres mesures de la volatilité des taux de change1 
 
Spécification du modèle Volatilité des 
taux de change 
réels à long 
terme Volatilité des 
taux de 
change réels à 
court terme2 Volatilité des 
taux de change 
réels à long 
terme sur le 
marché 
parallèle2 Volatilité des 
taux de change 
réels à court 
terme sur le 
marché 
parallèle2 
 (1) (2) (3) (4) 
Avec effets-pays et effets 
temporels fixes -3,92* 
(1,3) -2,72* 
(1,04) -1,20* 
(0,63) -0,55 
(0,73) 
Variation en pourcentage du commerce induite par une 
augmentation d'un écart type 
de la volatilité  -10,98% -6,80% -6,48% -2,15% 
Avec effets-paires de pays et 
effets temporels fixes -4,72* 
(0,76) -4,15* 
(0,55) -0,42 
(0,34) -1,14* 
(0,41) 
Variation en pourcentage du commerce induite par une augmentation d'un écart type 
de la volatilité  -13,22% -10,38% -2,27% -4,45% 
Avec effets-pays variant avec 
le temps 7,52* 
(3,89) 6,70* 
(3,24) -2,20 
(2,71) -1,55 
(2,8) 
Variation en pourcentage du commerce induite par une augmentation d'un écart type de la volatilité 21,06% 16,75% -11,88% -6,05% 
 1 Les erreurs types sont indiquées entre parenthèses.  L'astérisque signale un intervalle de confiance 
égal ou supérieur à 90 pour cent.  Pour plus de détails, voir les tableaux IV.3, IV.4 et IV.5 de l'Appendice. 
 2 En plus de la volatilité à long terme du taux de change officiel réel. 
77. La volatilité des taux de change a-t-elle un effet différent sur le commerce des produits 
différenciés et sur celui des produits homogènes?  L'évolution récente de l'analyse économique du 
commerce international laisse penser qu'une hausse donnée des coûts de transaction (dont la volatilité 
des taux de change est une composante) pourrait avoi r un effet négatif plus important sur le commerce 
des produits différenciés que sur celui des pr oduits homogènes.  Mais, comme dans le cas du 
commerce global, l'estimation des résultats montre  que ce préalable théorique n'est pas robuste.  
Lorsque l'on prend en compte séparément les effets-pay s et les effets temporels, la volatilité des taux 
de change a effectivement un impact négatif sur le commerce des produits différenciés, mais pas sur celui des produits homogènes (tableau 4.3, colonne 1).  Cependant, si l'on inclut des effets fixes 
"pays" variant avec le temps (tabl eau 4.3, colonne 3), la conclusion est inversée, comme dans le cas 
du modèle du commerce global.   WT/WGTDF/W/24 
 Page 29 
 
 
 Tableau 4.3  Effets de la volatilit é des taux de change sur le commer ce de différents types de produits1 
 
Spécification du 
modèle Avec effets-pays et 
effets temporels Pourcentage de 
variation du 
commerce 
induit par une 
augmentation 
d'un écart type 
de la volatilité Avec effets-pays 
variant avec le 
temps Pourcentage de 
variation du 
commerce induit 
par une 
augmentation 
d'un écart type de 
la volatilité 
 (1) (2) (3) (4) 
Commerce des 
produits homogènes -0,59 
(2,12) -1,65% 
 -2,98 
(4,39) -8,32% 
Commerce des 
produits différenciés -2,89* 
(1,66) -8,09% 0,98 
(3,06) 2,74% 
 
 1 Les erreurs types sont indiquées entre parenthèses.  L'astérisque signale un intervalle de confiance 
égal ou supérieur à 90 pour cent.  Pour plus de détails, voir le tableau IV.8 de l'Appendice. 
78. Les membres d'unions monétaires commercent-ils davantage?  Nos principaux résultats 
confirment la conclusion de Rose (2000), à savoi r que le volume du commerce est multiplié par trois 
en cas d'adoption d'une monnaie commune.  En a pparence, l'essor des échanges commerciaux suscité 
par les unions monétaires dépasse largement les gain s dégagés par la réducti on de la volatilité des 
taux de change et tend à perdurer (t ableaux IV.2 et IV.3 de l'Appendi ce).  Ce résultat se révèle robuste 
lorsque l'on prend en compte les effets-pays vari ant avec le temps, mais pas dans un modèle avec 
effets fixes par paire de pays (tableau IV.4 de l' Appendice).  Cela porte à croire que l'appartenance à 
une union monétaire peut être corrélée avec d'autres caractéristiques des paires de pays en question.  
Une fois que ces caractéristiques sont prises en comp te en incluant des effets fixes pour ces paires de 
pays, les unions monétaires ne semblent p as avoir d'effets d'encouragement du commerce 
supplémentaires. 
79. La volatilité a-t-elle des effets différents selon les groupes de pays?  En principe, cela 
pourrait être le cas.  Les marchés des changes d es pays en développement sont en général moins 
complexes et moins liquides, de sorte que les entrep rises ont moins de possibilités de se couvrir contre 
le risque de change.  De fait,  nous trouvons que la volatilité des taux de change risque davantage 
d'être associée à des échanges commerciaux plus limit és dans les pays en développement que dans les 
économies avancées lorsque l'on adopte la spécification reposant sur des effets-pays fixes.  L'effet 
négatif disparaît cependant pour les deux groupes de pays lorsque les effets-pays varient avec le temps 
(tableau IV.7 de l'Appendice).  Comme il est plus facile de trouver des instruments de couverture pour 
les monnaies des pays industriels, on pourrait s'atte ndre à ce que leur commerce soit moins influencé 
par la volatilité des taux de change.  Wei (1999)  trouve peu d'éléments corroborant l'hypothèse selon 
laquelle la disponibilité croissante d'instruments de  couverture explique le faible impact de la 
volatilité sur le commerce. 
80. En définitive, que l'on considère le commerce au niveau global ou à un niveau désagrégé, les 
données empiriques disponibles tendraient à prouver que  la volatilité des taux de change a un effet 
négatif limité sur le commerce.  Mais ces éléments de  preuve ne sont pas incontestables, et ne sont pas 
robustes lorsque les spécifications empiriques changent. 
V. RESUME ET CONCLUSION 
81. L'analyse de la volatilité des taux de change et du commerce qui a été proposée ici est 
beaucoup plus approfondie que celle que l'on trouv ait dans FMI (1984).  Nous avons examiné la 
variabilité des taux de change sur les 30 dernières années, dans tous les pays pour lesquels des WT/WGTDF/W/24 
Page 30  
 
 données sont disponibles et en nous appuyant sur les toutes dernières techniques statistiques, afin de 
vérifier la présomption intuitive selon laquelle la volatilité des taux de change réduit le volume du 
commerce international. 
82. S'agissant de la variabilité observée, notre étude a montré que, si les fluctuations des taux de 
change se sont amplifiées lors des crises monétaires  et des crises de balance des paiements, il n'y pas 
eu en moyenne d'aggravation manifeste de la vola tilité des taux de change entre les années 70 et les 
années 90.  Il n'est pas surprenant que les monna ies des économies avancées se soient montrées en 
moyenne moins volatiles que celles des autres gr oupes.  Néanmoins, bon nombre d'économies en 
transition, de marchés émergents et de pays en développement ont  affiché récemment une variabilité 
du taux de change qui était à l'image, ou proc he, de celle de nombreuses économies avancées. 
83. S'agissant de l'impact de volatilité des taux de  change sur les flux commerciaux, cette étude 
ne fait pas apparaître d'effet né gatif robuste.  Plus précisément , elle expose certains éléments 
compatibles avec l'existence d'un effet négatif de la  volatilité sur le commerce, mais le lien qu'elle 
établit n'apparaît pas robuste face à certaines pertur bations raisonnables de la spécification.  Ainsi, 
lorsqu'on adopte des effets-pays fixes variant av ec le temps, comme le suggèrent les travaux 
théoriques récents sur la spécification du modèle  de gravité, l'analyse ne met pas en lumière 
d'association négative entre volatilité et commerce. 
84. L'absence d'impact négatif robuste de la vola tilité des taux de change sur le commerce peut 
fort bien refléter l'ambiguïté des résultats théori ques des modèles d'équilibre général.  Ces derniers 
montrent que la variabilité des taux de change résulte  de la volatilité des chocs sur la technologie, les 
préférences ou les politiques conduites, par exemple,  et du régime de politi que économique choisi.  
L'évolution de la volatilité du taux de change peut refléter l'évolution de la volatilité des chocs 
sous-jacents ou du régime de politique économique en  vigueur.  Ainsi, la libéralisation du commerce 
entreprise de pair avec l'adoption d'un taux de change  plus flexible pourrait fort bien être associée à 
une augmentation des flux commerciaux et à une vo latilité accrue du taux de change.  C'est une des 
raisons de l'ambiguïté des résultats théoriques et de  la difficulté d'aboutir à des résultats empiriques 
cohérents et robustes quand on examine l'impact de la volatilité sur le commerce.  Autre conséquence, 
les résultats empiriques ne donnent pas d'orientation claire sur la politique à suivre.  Même s'il est 
avéré que cette volatilité est associée à une réducti on des flux commerciaux, cela ne signifie pas 
nécessairement que le comme rce augmentera si les autorités st abilisent le taux de change face aux 
chocs qui se produisent. 
85. Ces considérations laissent penser qu'il ne se mble pas possible de s'appuyer sur des arguments 
solides pour prendre des mesures visant à réduire les fl uctuations des taux de change afin d'encourager 
les flux commerciaux.  Notons qu'il n'est pas exclu,  pour autant, que les fluctuations des taux de 
change affectent une économie par d'autres canaux.  Par exemple, les crises monétaires – cas spéciaux 
de volatilité des taux de change – ont exigé des ajustements douloureux de la production et de la 
consommation.  Dans ce cas, toutefois, les mesures appropriées sont celles qui aident à éviter les 
causes profondes des fluctuations amples et imprévis ibles des taux de change, plutôt que celles qui 
atténuent directement les fluctuations monétaires pour encourager le commerce.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 31 
 
 
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Page 36  
 
 VI. APPENDICE 
A. L
ES PAYS QUI ONT DES TAUX DE CHANGE  STABLES ET UNE MONNAIE COMMUNE 
COMMERCENT -ILS DAVANTAGE ?  ANALYSE EMPIRIQUE  
1. S'il existe des éléments de preuve de l'effet négatif que la volatilité d es taux de change peut 
avoir sur le commerce, ces derniers ne sont pas robustes par rapport à certaines spécifications.  C'est 
vrai à la fois pour les données sur le commerce glob al et pour celles qui séparent le commerce des 
produits homogènes de celui des produits différenciés.   Au total, l'analyse empirique fait apparaître 
que, si la volatilité des taux de change tend à comp rimer le commerce, cet effet a peu de chances 
d'être quantitativement important.  Les fondements de ces conclusions sont examinés plus en détail 
ci-après. 
1. Le modèle de gravité 
2. L'analyse empirique présentée dans cette étude  repose sur un cadre de "gravité" type, selon 
lequel le commerce entre deux pays est modélis é en tant que fonction des revenus (masse 
économique) de ces pays et de la distance qui les sépare.  Ce cadre s'est avéré robuste et performant dans un large éventail d'applications empiriques.  En  outre, le modèle de gravité est solidement ancré 
dans les théories du commerce international, qu'el les reposent sur les différences des dotations en 
facteur ou de niveau technologique des pays ou sur des modèles de rendements d'échelle croissants et 
de concurrence monopolistique.  L'intégration des re venus sous forme de produit est bien établie, sur 
le plan théorique, dans les travaux économiques.
23 
3. Outre la masse économique et la distance, les spécifications empiriques du modèle de gravité 
tiennent compte, en général, d'autres facteurs qui augmentent ou réduisent le commerce, tels que la 
superficie, la similarité culturelle, la situation géographique, l'existence de liens historiques ou 
d'arrangements commerciaux préférentiels. Tous ces facteurs tendent à peser sur les coûts de transaction afférents au commerce bilatéral, et dive rses applications empiriques ont montré qu'ils sont 
des déterminants statistiquement significatifs du commerce.  D'ordinaire, le modèle prend aussi en compte le stade de développement économique, cen sé avoir un effet positif sur le commerce car les 
pays les plus développés tendent à se spécialiser et à commercer davantage.  Toutes ces variables 
explicatives étant désormais presque toujours incluses dans les équations de gr avité à titre de variables 
de contrôle, notre attention se por tera ici sur l'introduction d'autres mesures de la variabilité des taux 
de change, afin de voir jusqu'à quel point ces variables particulières peuvent modifier les coûts de 
transaction et, partant, le niveau des échang es bilatéraux entre deux partenaires commerciaux. 
4. Pour prendre en compte les effets d'"éloigne ment" ou de "friction moyenne", nous incluons 
des effets fixes spécifiques à chaque pays dans le modèle.  Proposé par Anderson et Van Wincoop 
(2003), le concept de "friction moyenne" se définit comme une fonction d'indices des prix d'équilibre 
inobservables dépendant de tous les obstacles a ux échanges bilatéraux et des parts de revenu des 
partenaires commerciaux.  L'équati on de gravité peut alors être interprétée comme indiquant que le 
commerce bilatéral dépend des obst acles que lui opposent les deux pays en question, par rapport au 
produit de leurs indices de friction moyenne:  pour un obstacle donné au commerce bilatéral entre les 
deux pays, le relèvement des barrières érigées en tre eux et leurs autres partenaires commerciaux 
réduirait le prix relatif des biens échangés entre eux,  augmentant ainsi le commerce bilatéral.  Dans 
les applications empiriques, les effets fixes sp écifiques à chaque pays constituent des variables 
d'approximation commodes des indices de friction moyenne.  Nous incluons également des effets 
temporels dans le modèle afin de prendre en compte les facteurs spécifiques au temps tels que le cycle 
                                                      
23 Voir Anderson (1979), Helpman et Krugman (1985), Bergstrand (1985), Deardorff (1998) et 
Anderson et Van Wincoop (2003).  WT/WGTDF/W/24 
 Page 37 
 
 
 conjoncturel mondial, les chocs pétro liers mondiaux, etc., afin que l'intercept puisse varier à la fois 
selon le pays et avec le temps dans notre modèle.  En outre, nous avons fait l'expérience consistant à 
inclure des effets-pays fixes variant avec le temps, qui présentent un caractère plus général que l'inclusion séparée de variables temporelles muettes et  d'effets-pays fixes.  On peut estimer que les 
effets-pays fixes variant avec le temps cadrent da vantage avec la notion de friction moyenne variant 
avec le temps mise en avant dans les théories r écentes du commerce international.  Parallèlement, 
nous observons qu'une partie des fo rces qui sous-tendent la volatilité  des taux de change bilatéraux 
varie avec le temps et selon les pays.  L'inclusion d'effets fixes spécifiques à chaque pays et variant 
avec le temps pourrait aussi entraîner une "surcorrect ion".  Par exemple, l'augmentation inattendue de 
la masse monétaire d'un pays pourrait accroître la volatilité de tous les taux  de change bilatéraux 
impliquant ce pays.  Même si cette augmentation de  la volatilité entraîne une compression de tous les 
échanges bilatéraux impliquant ce pays, une spécifica tion prenant en compte les effets fixes variant 
avec le temps (pour ce pays) ne serait pas en mesure de faire apparaître un effe t négatif de la volatilité 
des taux de change sur le commerce.  Nous devrons garder cette réserve à l'esprit au moment d'interpréter ce résultat. 
5. Il est bon de noter que, jusqu'à une période très récente, les travaux consacrés à l'ajustement 
des modèles de gravité aux données commerciales incl uaient rarement des effets-pays fixes, quels 
qu'ils soient, et plus rarement encore des effets-pay s fixes variant avec le temps.  Le fait d'enrichir 
l'équation empirique du commerce international  de c es divers types d'effets fixes peut être considéré 
comme l'une des plus-values de notre étude, d'un point de vue méthodologique. 
a) Commerce global 
6. La spécification de panel utilisée comme référenc e pour l'analyse du commerce global est la 
même que celle de Rose (2002).  Nous estimons le modèle en utili sant la méthode des moindres carrés 
ordinaires, avec des erreurs types robustes fond ées sur la transformation log-linéaire suivante: 
,18 17 16 15 1413 12 11 10 9 8 76 5 4 3 2 1 0
ijt ijt ijt ijt ijt ijij ijt ij ij ij ij ijijt ijt ij ij ijt ijt ijt
te fe bothin onein gsp fta comctrycolony curcol comcol border landl island comlangcustrict lreal ldist lareap lrgdppc lrgdp ltrade
              
              
 
où ltrade ijt représente le logarithme de la valeur rée lle du commerce bilatéral global entre les pays i et 
j au moment t;  lrgdp ijt le logarithme du produit des PIB réels des pays i et j au moment t;  lrgdppc ijt le 
logarithme du produit des PIB réels par habitant des pays i et j au moment t;  lareap ij le logarithme du 
produit des superficies des pays i et j;  ldist ij le logarithme de la distance entre les pays i et j;  lreal ijt la 
mesure à long terme, fondée sur les données de SFI, du taux de change bilatéral réel entre les pays i et 
j au moment  t;  et custrict ijt une variable muette prenant la valeur 1 si les pays i et j utilisent une 
monnaie commune au moment t, et zéro dans les autres cas. Les coefficients intéressants sont ceux 
qui portent sur la mesure de la volatilité des taux de change, lreal ijt, et la variable muette d'union 
monétaire, custrict ijt. 
7. D'autres variables prennent en compte les divers facteurs culturels, géographiques et 
historiques:  comlang ij est une variable muette qui prend la valeur 1 si i et j ont une langue commune; 
island ij correspond au nombre d'îles et landl ij au nombre de pays enclavés dans la paire de pays;  
border ij est une variable muette prenant la valeur 1 lorsque i et j ont une frontière commune;  comcol ij 
est une variable muette prenant la valeur 1 si, après 1945, i et j étaient des colonies dépendant d'une 
même métropole;  curcol ijt est une variable muette prenant la valeur 1 si  i était une colonie de j au 
moment t, ou vice versa;  colony ijt est une variable muette prenant la valeur 1 si  i a colonisé j à un 
moment ou à un autre, ou vice versa;  comctry ijt, enfin, est une variable muette prenant la valeur 1 si  i 
et j font partie de la même nation. WT/WGTDF/W/24 
Page 38  
 
 8. Plusieurs facteurs de la politique co mmerciale sont aussi pris en compte
24:  ftaijt est une 
variable muette si i et j sont membres d'un même arra ngement commercial régional;  gsp ijt est une 
variable muette prenant la valeur 1 si i est un des bénéficiaires du système généralisé de préférences 
de j, ou vice versa, au moment t;  et onein ijt et bothin ijt sont des variables muettes prenant la valeur 1 si 
i ou j, ou les deux, étaient Membres du GATT/de l'OMC au moment  t, respectivement.  Enfin, les 
vecteurs fe et te sont des variables muettes spécifiques à ch aque pays et à chaque année.  Le terme 
d'erreur, εijt, est supposé se comporter de la façon prévue. 
b) Commerce au niveau désagrégé 
9. Pour analyser le commerce à un niveau désag régé, nous prenons en compte un système de 
deux équations distinctes des échange s de produits différenciés et de  produits homogènes, estimé par 
la technique des régressions empilées (SURE).  Cette spécification permet aux paramètres des mêmes 
variables d'être différents pour différents types de commerce, alors que les termes d'erreur pour une 
paire de pays donnée sont corré lés dans les deux équations. 
10. Quelques mots d'explication s'imposent pour justif ier le choix de l'analyse, moins familière, 
des données commerciales désagrégées.  On peut c onsidérer que la volatilité  accrue des taux de 
change correspond à l'augmentation d'un des coûts de  transaction du commerce international.  Plus 
concrètement, elle peut ajouter du  "bruit" et brouiller ainsi le signal des prix, de sorte qu'il devient 
plus difficile et plus coûteux, pour les acheteurs et vendeurs prése nts sur les marchés internationaux, 
de trouver le bon partenaire commercial pour l'échange du produit en question.  Cela dit, la hausse des 
coûts qu'entraîne cette recherche peut jouer un rôle  différent dans les coût s de transaction globaux 
suivant que le commerce porte sur des produits hom ogènes ou des produits différenciés.  Pour des 
produits homogènes comme le blé, l' importateur ne se préoccupe pas de savoir qui est le producteur, 
car les produits sont aisément comparables, et sa décision repose principalement sur le facteur prix.  En revanche, les produits hétérogè nes tels que les appareils photos numériques ou les chaussures de 
tennis sont en général des produits "de marque", et d'autres caractéristiques que le prix sont 
susceptibles d'influer sur la décision d'achat de l'importateur.  Pour les produits encore plus 
différenciés, tels que les machines-outils, le prix ne sera pas nécessairement un facteur clé de la 
décision d'achat. 
11. Notant que, dans le commerce international, le  coût des recherches liées à ces deux types est 
différent, Rauch (1999) a présenté certains éléments  de preuve laissant penser qu'une augmentation 
donnée des coûts de transaction a un effet négatif plus important sur le volume du commerce de 
produits différenciés que sur celui des produits homogèn es.  Toutefois, il n'a pas examiné l'effet de la 
volatilité des taux de change sur ces échanges commerciaux.  En allant plus loin dans cette logique, on 
pourrait poser en hypothèse qu'une augmentation donn ée de la volatilité des taux de change aurait 
aussi pour effet de freiner davantage le commerc e de produits différenciés que celui des produits 
homogènes.  Dans une étude récente, Broda et Romalis (2003) présentent un modèle théorique qui 
suppose  (et non pas calcule ) cette différence d'effet de la vola tilité des taux de change.  Les auteurs 
présentent aussi certaines preuves empiriques montra nt que la volatilité des taux de change dissuade 
davantage le commerce de produits différenciés que  celui des produits homogènes.  Cependant, la 
spécification de leur régression n'inclut pas, parmi les variables de contrôle, les caractéristiques habituelles des paires de pays décrites ci-après.   Comme beaucoup de pays en développement 
s'efforcent de produire et d'exporter davantage de produits différenciés, il est intéressant de vérifier 
cette hypothèse en utilisant une spécification de ré gression similaire à celle employée pour l'analyse 
du commerce global. 
                                                      
24 Faute de données, les obstacles b ilatéraux tarifaires et non tarifaires sont exclus du modèle.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 39 
 
 
 2. Données et sources 
a) Commerce global 
12. Pour estimer le modèle du commerce global, il faut disposer de données sur l'ensemble des 
échanges bilatéraux, les revenus, la population,  les distances ainsi que les informations 
géographiques, culturelles et historiques pertinent es.  L'étude utilise des données de panels couvrant 
178 pays membres du FMI et établies tous les cinq ans entre 1975 et 2000.25  U n  r é s u m é  d e s  
statistiques et corrélations afférentes à notre base  de données est présenté aux tableaux IV.1A et B de 
l'Appendice.  La liste des pays de l'échan tillon figure au tableau III.1 de l'Appendice. 
13. Notre base de données est une version mise à jour de celle de Rose (2002).26  Pour disposer de 
chiffres allant jusqu'à 2000, nous avons bâti des séries de données sur le co mmerce bilatéral suivant 
exactement celles de l'étude de Rose (2002):  les données sur le commerce bilatéral de marchandises 
sont extraites de Direction of Trade Statistics  du FMI.  Le commerce bilatéral est mesuré en 
dollars EU, comme le commerce total (exportations  plus importations) en tre les deux pays en 
question, et déflaté par l'indice des prix à la consommation (IPC) des États-Unis (prix 1982-1983) en 
zone urbaine (disponibles à l'adresse www.freelunch.co m).  Les données relatives au PIB réel et à la 
population proviennent exclusivement des Indicateurs du développement mondial  de la Banque 
mondiale.27 
14. Dans le modèle de réfé rence, nous privilégions la mesure à long terme de la volatilité des taux 
de change réel reposant sur SFI, calculée comme l'écart type de la  différence première du logarithme 
naturel mensuel du taux de change réel bila téral dans les cinq années précédant l'année t.  Les taux de 
change bilatéraux mensue ls sont extraits de SFI.  Pour obtenir les taux de change des monnaies de 
chaque membre de l'UEM pour les années 1999-2000, l es taux de change de l'euro ont été convertis 
en utilisant les taux de conversion irré vocablement fixés, tels qu'ils figurent sur le site Internet officiel 
de la BCE.  Les taux de change réels ont été constr uits en utilisant des prix à la consommation extraits 
de SFI. 
15. Pour vérifier la robustesse des résultats obt enus, nous examinons d'autres mesures de la 
volatilité des taux de change,  calculées cependant de façon analogue:  volatilité à long terme des taux 
de change nominaux reposant sur SFI;  volatilité à court terme, au mê me moment, des taux de change 
réels et nominaux reposant sur SFI, volatilité à court et à long terme des taux réels sur le marché 
parallèle, à partir cette fois des données de Reinhart  et Rogoff (2002).  Pour plus de détails sur ces 
mesures de la volatilité des taux de change, on se reportera à la partie III de la présente étude. 
16. Dans le cadre de notre analyse de la robustesse, nous examinons aussi les volatilités 
conditionnelles des taux de change estimée s en utilisant un modèle GARCH (1, 1).28  L'équation sur 
                                                      
25 La volatilité à long terme des taux de change, calculée à intervalles de cinq ans, est un coefficient de 
régression clé pour notre analyse.  Lo rsque le commerce est analysé tous les cinq ans, la mesure de la volatilité 
des taux de change peut être bâtie à partir de périodes quinquennales qui ne se recoupent pas. 
26 Nous remercions Andy Ro se, qui a permis que ces données soient  accessibles sur son site Internet.  
Rose (2002) présente ces données de façon détaillée, et nous nous bornerons ici à souligner les plus pertinentes. 
27 En revanche, Andrew Rose a utilisé plusieurs so urces:  Indicateurs du dé veloppement mondial, Penn 
World Tables, et Statistiques financières internationales .  Les variables muettes co rrespondant à l'OMC et aux 
ALE pour l'an 2000 sont étendues en s'appuyant sur les informations disponibles sur le site officiel de l'OMC 
(www.wto.org). 
28 Andersen et al. (2001) proposent une alternative à l'estimation de la volatilité à partir de modèles 
paramétriques tels que GARCH, à savoir l'examen direct de la volatilité réalisée, qui présente l'avantage d'être WT/WGTDF/W/24 
Page 40  
 
 laquelle repose le modèle est un processus ARIMA (0, 1, 0) des taux de change (sous forme 
logarithmique), qui implique que la différence des logarithmes de taux de change suit un 
cheminement aléatoire avec dérive.  Ce modèle donne une estimation de la volatilité qui est l'écart 
type du terme d'erreur dans l'équation de base, s ous condition des informations sur tous les mois 
précédents dans une période de cinq ans.  Nous ut ilisons le dernier écart type conditionnel estimé pour 
chaque paire de pays comme a pproximation de la volatilité cond itionnelle en début de période 
suivante.  Par exemple, la volatilité conditionnelle en 1975 est égale à l'écart type conditionnel estimé 
pour décembre 1974 dans les régressions GARCH. 
17. Nous procédons aux régressions GARCH sur les taux de change mensuels  pour les six panels 
de cinq ans, dont le premier couvre la période 1970 -1974 et le dernier la période 1995-1999.  Dans 
chaque panel, les données sur les taux de change sont  ensuite regroupées en trois catégories:  paires de 
pays développés, paires de pays en développement  et paires regroupant un pa ys développé et un pays 
en développement, ce qui porte à 15 le nombre de régressions GARCH.  Afin de nous assurer que les 
coefficients estimés satisfont aux conditions de stationnarité
29, nous excluons les pays qui ont connu 
des épisodes d'hyperinflation ou des fluctuations extrêmes de taux de change, définies comme une 
variation en valeur absolue du logarithme de ta ux de change dépassant, pour un mois donné, un seuil 
de 1, soit 1|)] log([| t exrt d .  Le seuil correspond à une appréci ation mensuelle supérieure à 
170 pour cent ou à une dépréciation mens uelle supérieure à 60 pour cent.30  Nous exigeons en outre 
que, dans chaque panel, la durée des séries de taux de change pour chaque paire de pays soit 
supérieure ou égale à 30.  Cela donne au total un échantillon d'estimation re groupant 124 pays, que 
nous utilisons tout au long de l'étude.31 
b) Commerce à un niveau désagrégé 
18. À un niveau désagrégé, les chiffres disponibles su r la valeur des importations bilatérales de 
98 secteurs sont extraites de la base de données COMTRADE  des Nations Unies, et couvrent 39 pays 
(tableau IV.9 de l'Appendice) duran t la période allant de 1975 à 2000.32  Les données sur les 
importations sont désagrégées au niveau CTCI 4 (Rev .1) et déflatées de l'IPC en zone urbaine pour les 
États-Unis (prix 1982-1984). 
19. En classifiant les produits en variétés différenc iées et variétés homogènes, nous suivons la 
stratégie de Rauch (1999).  D'un point de vue th éorique, Rauch identifie d'abord deux types de 
                                                                                                                                                                     
indépendant du modèle.  Cette méthode demande cependant beaucoup de données et ne peut donc pas être mise 
en œuvre dans notre étude. 
29 Les coefficients de régression estimés assurent que tous les processus de variance variant avec le 
temps ( t2 ) sont stables.  En outre, les résultats de neuf régressions satisfont les conditions suffisantes pour 
garantir la covariance stationnaire des processus GARCH (voir Greene 2000, page 802). 
30 Les pays suivants sont exclus de toutes les régr essions:  Angola;  Argentine;  Bolivie;  Brésil;  
Nicaragua;  Congo, République démocratique du;  Congo, République du;  Arménie;  Azerbaïdjan;  Tadjikistan; 
Ukraine;  Turkménistan;  Yougoslavie;  Israël;  Chili;  Mexique;  Ghana;  Ouganda;  Pérou;  République 
dominicaine;  Zambie;  Honduras;  Suriname;  Iran;  Soudan;  Bulgarie;  Lituanie;  Roumanie;  et Nigéria.  Pour les régressions reposant sur les données de 1995-1999, cinq autres pays sont exclus:  Sri Lanka, Indonésie, 
Bélarus, Sierra Le one et Venezuela. 
31 Le manque de données fait que, pour certaines années, le nombre de pays est inférieur à 124 dans les 
échantillons d'estimation. 
32 Nous remercions M. Koren et A. Szeidl d'avoir partagé avec nous les informations afférentes à ces 
données commerciales désagrégées.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 41 
 
 
 produits homogènes:  ceux qui s'échangent sur un marc hé organisé ("produits de base"), et ceux dont 
les prix sont indiqués régulièrement dans une pu blication commerciale ou professionnelle ("produits à 
prix référencés").  Tous les autres produits sont ensuite définis comme produits  différenciés.  Rauch a 
adopté la classification sectorielle de la CTCI Rev.2. 
20. La classification d'un produit donné se révéla nt parfois ambiguë, Rauch propose deux 
systèmes de classification distincts.  Le premier ("agrégation prudente", selon les termes employés par 
l'auteur) classe tous les produits ambigus dans la  catégorie des produits ho mogènes, tandis que le 
second ("agrégation libérale") les classe dans la caté gorie des produits différenciés.  Rauch (1999) 
donne en appendice des résultats des cl assifications de tous les secteu rs correspondant au classement à 
quatre chiffres de la CTCI Rev.2. Nous utilisons un ta bleau de concordance entre la CTCI Rev.1 et la 
CTCI Rev.2 (disponible à l'adresse www.nber.org), et appliquons ensuite la classification de Rauch à 
nos données.  Pour réduire au minimum l'impact des produits mal classés sur nos conclusions, nous 
excluons tous les produits dont la classification est  ambiguë, pour ne travailler qu'avec ceux dont le 
classement est relativement clair.  Cela nous la isse 81 secteurs pour lesquels la classification est 
relativement dépourvue d'ambiguïté, dont 22 sont  classés parmi les produits homogènes et les 
59 autres parmi les produits différenciés.  Les deux listes de produits classés sont présentées au 
tableau IV.10 de l'Appendice. 
21. Pour obtenir les séries relatives aux importati ons bilatérales de produits homogènes, nous 
avons additionné les données relativ es aux importations sectorielles correspondant à tous les secteurs 
classés homogènes pour une paire de pays et une année données.  Les importations bilatérales de 
produits différenciés ont été construites de la même  manière.  Les données relatives au PIB et au PIB 
par habitant sont extraites de la base de donn ées de la Banque mondiale sur les indicateurs du 
développement dans le monde.  Toutes les autres va riables sont extraites de notre base de données sur 
le commerce global décrit plus haut. 
22. Le tableau IV.1C présente, sous une forme résu mée, des statistiques sur les deux types de 
produits pour ce qui concer ne notre échantillon et les années étudiées.  Il apparaît que la valeur totale 
du commerce de produits différenciés représente pl us du double du commerce de produits homogènes 
dans notre échantillon.  On observe une augmenta tion modeste de la part du commerce des produits 
différenciés dans le commerce total pour notre échan tillon, puisqu'elle passe de 75 pour cent en 1975 
à 83 pour cent en l'an 2000. 
3. Principales conclusions 
23. Empiriquement, le modèle de gr avité fonctionne bien, donnant des estimations précises et en 
général raisonnables (tableau IV.2 de l'Appendice) , qui cadrent dans l'ensemble avec les résultats 
d'autres études s'appuyant sur le modèle de gr avité pour analyser des données sur les échanges 
commerciaux.  Le coefficient relatif à la distance est  négatif et statistiquement significatif, puisqu'il se 
situe autour de -1,50 pour les différentes variati ons du modèle.  Le coefficient relatif à la masse 
économique est positif et en généra l statistiquement significatif, osc illant entre 0,83 pour le modèle à 
effets fixes variant avec le temps estimé sur un échantillon qui exclut les pays à forte inflation et 0,06 
pour le même modèle lorsque ces pays sont inclus.  Le fait que le coefficient relatif à la masse 
économique soit très sensible à l'inclusion des pays à forte inflation laisse penser que les épisodes de 
forte inflation tendent à fausser les relations économiques entre le commerce et les autres variables de comportement et de politique, ce qui justifie indi rectement l'exclusion de ces pays de l'échantillon à 
partir duquel sont estimées les régressions de référence utilisées dans cette étude. 
24. D'autres variables de contrôle sont elles aussi  pour l'essentiel significatives et présentent le 
signe attendu.  Par exemple, la pratique d'une  langue commune, l'appartenance à un ALE, les 
préférences SGP, le fait qu'un pays soit un colonisateu r et l'autre une colonie, ou la colonisation par 
un même pays ont tous un effet positif et statiqueme nt significatif sur le commerce.  Le rôle de WT/WGTDF/W/24 
Page 42  
 
 certaines variables de contrôle est toutefois sensible à la spécification du modèle.  Ainsi, le stade 
développement économique, mesuré pa r le PIB réel par habitant, n'a un effet positif et statistiquement 
significatif que dans le modèle qui inclut les pays à forte inflation et des effets-pays variant avec le 
temps (tableau IV:2 de l'Appendice, colonne 5) .  L'appartenance à l'OMC a un effet positif et 
statistiquement significatif dans la plupart des spécifications, ce qui tend à prouver qu'en moyenne 
l'accession à l'OMC renforce le commerce, au-delà des autres facteurs. 
a) Effet de la volatilité des taux de change  sur le commerce – Principaux résultats 
25. Le tableau IV.2 de l'Appendice donne certains résultats de référence obtenus en utilisant 
l'équation de gravité pour estimer l' effet de la variabilité des taux de  change sur le commerce global.  
Ces équations s'appuient sur la mesure  type de la volatilité, c'est-à-dire  le taux de change réel à long 
terme de SFI, dont le coefficient apparaît à la première rangée du tableau.
33  C o m m e  l e  m on t r e  l a  
colonne 1, qui utilise à la fois les effets temporels fixes et des effets-pays fi xes, il existe un impact 
négatif et statistiquement significatif sur le volume du commerce.34  Cet impact peut être calculé 
comme l'effet d'une augmentation de la volatilité ég ale à un écart type autour de la moyenne, qui 
entraîne une réduction des flux co mmerciaux de près de 7 pour cent.35  Si l'on conserve cette même 
spécification, mais en utilisant l'échantillon total des pays, comme le montre la colonne 4, la réduction 
estimée du commerce due à cette augmentation d'un écar t type de la volatilité entraîne une réduction 
du commerce un peu supérieure à 9 pour cent.36  Ces estimations sont comparables à celles trouvées 
par d'autres auteurs employant la même méthodologi e, tels que Rose (2000), qui estime une réduction 
de 13 pour cent, et Tenreyro (2003), dont l'estimation oscille entre 4 et 8 pour cent. 
26. Les résultats présentés à la colo nne 2 du tableau IV.2 de l'Appendice reposent sur l'utilisation 
d'une autre spécification, où les effets fixes pour cha que pays sont remplacés par des effets fixes pour 
des paires de pays.  Cette méthode a pour principa l avantage de permettre la prise en compte de 
facteurs culturels, économiques, historiques, géogra phiques, etc. inobservés qui sont spécifiques à une 
paire de pays donnée.37  L'omission de tels facteurs peut en effet biaiser les résultats de l'estimation si 
ces facteurs sont corrélés à d'autres régresseurs dans le  modèle.  Un F-test indique que les coefficients 
estimés pour les effets fixes relatifs à une paire de pa ys sont conjointement significatifs.  On observe 
très peu d'effet sur le coefficient de volatilité d es taux de change, qui est essentiellement identique à 
celui de la colonne 1 du même tableau.38 
                                                      
33 Le tableau suivant (tableau IV.3  de l'Appendice) récapitule les effets des autres mesures de la 
variabilité des taux de change. 
34 Cette équation a aussi été estimée sans effets-pays fi xes, et un F-test a confirmé que l'inclusion de 
tels effets était justifiée. 
35 Cet impact est calculé en multiplia nt le coefficient estimé de l' équation de régression par un écart 
type de la mesure de la volatilité, et en multipliant ce produit par 100 pour la conversion en pourcentage. 
36 Si le coefficient de volatilité dans cette régression représente environ la moitié de celui de la 
colonne 1, l'écart type de la volatilité est plus de deux fois plus important, comme le montre le tableau IV.1 de 
l'Appendice, et il en résulte finalement un impact un peu plus important sur le commerce.  Cela n'a rien de surprenant, puisque l'échantillon élargi inclut des pays dont le taux de change a connu d'amples fluctuations. 
37 Dans cette spécification, la distance, la superficie terrestre et d'autres variables bilatérales invariantes 
avec le temps deviennent superflues dans les régressions sur les effets fixes par paire de pays, et sont donc 
exclues de la régression. 
38 Cependant, comme on le verra par la suite, ce n'est pas vrai pour tous les autres coefficients estimés, 
et en particulier pour la variable muette correspondant aux unions monétaires.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 43 
 
 
 27. Cependant, il n'est pas évident de conclure à l'impact négatif de la volatilité des taux de 
change si l'on adopte une spécification plus générale  où les effets-pays et les effets temporels fixes 
sont remplacés par des effets fixes variant avec le temps.  Permettre aux effets-pays fixes de varier 
avec le temps cadre davantage avec le concept théo rique de "friction moyenne" proposé par Anderson 
et Van Wincoop (2003), dans la mesure où ces indi ces de friction moyenne risquent davantage de 
varier au fil du temps.  En outre, un F-test comp arant les deux spécifications montre que cette dernière 
est préférable pour des motifs statistiques.  Ains i qu'il apparaît au tableau IV.2, colonne 3, de 
l'Appendice, cette modification du modèle résulte en  un impact estimé positif de la volatilité des taux 
de change sur le commerce (mais non significatif dans l' intervalle de confiance de 90 pour cent).  Si 
l'on applique l'approche des effets-pays variant avec le temps à l'ensemble de l'échantillon, comme le 
montre la colonne 5, l'effet estim é de la volatilité est négatif et de même ampleur qu'à la colonne 4, 
mais il n'est pas statistiquement différent de zéro. 
28. Comment expliquer la différence des résultats  obtenus?  On peut avancer l'explication 
suivante:  en principe, les effets-p ays fixes variant avec le temps prennent en compte l'impact de tous 
les facteurs non identifiés qui sont spécifiques à un pays et variables avec le temps, y compris la 
volatilité effective des taux de change, c'est-à-dire leur volatilité globale pour chacun des partenaires 
commerciaux en question.  De fait, lorsque l'on inclut  la mesure de la volatilité effective (pour un pays 
donné, par opposition au plan bilatéra l) dans le modèle de base avec effets-pays invariant avec le 
temps39, le coefficient relatif à cette mesure de la volatilité effective est négatif et statistiquement 
significatif, alors que le coefficient relatif à la me sure bilatérale de la vol atilité des taux de change 
devient positif et de même ampleur que celui du modèle avec effets fixes variant avec le temps.  Cela 
montre que l'effet négatif de la volatilité bilaté rale sur le commerce n'est pas assez robuste quand on 
prend en compte les aspects plus larges de la vol atilité des taux de change et, plus généralement, 
l'ensemble des aspects de l'effet de friction moyenne. 
29. Ces résultats de référence montrent que, s'il exis te des éléments pour étayer la thèse d'un effet 
négatif de la volatilité des taux de change sur l' intensité des échanges commerciaux, l'ampleur de 
l'impact estimé semble faible.  Cependant, cette c onclusion n'est pas robuste pa r rapport au choix de la 
technique d'estimation.  En particulier, l'effet négatif disparaît d'un modè le général qui prend en 
compte des facteurs spécifiques à chaque pays et va riant avec le temps, et il est conforme aux travaux 
théoriques les plus récents sur l'application du modè le de gravité au commerce international.  Cette 
disparité des conclusions caractérise non seulement les résultats susmentionnés, qui ont été obtenus avec notre mesure de référence de la volatilité d es taux de change pour le commerce global, mais 
aussi les résultats présentés ci-après, qui utilisen t d'autres mesures de la volatilité, examinent des 
groupes de pays et des types de produits échang és différents et font appel à d'autres techniques 
d'estimation s'efforçant de prendre en compte la po ssibilité que la volatilité des taux de change ne soit 
pas exogène.  C'est pourquoi, anticipant sur notre co nclusion générale, nous diro ns que s'il existe des 
preuves que l'augmentation de la variabilité d es taux de change réduit le volume du commerce 
international, cette conclu sion dépend de la technique d'estimation employée, de sorte que le résultat 
empirique ne peut être consid éré comme parfaitement robuste. 
Autres mesures de la volatilité 
30. L'impact estimé des autres mesures de la vol atilité sur le commerce, obtenu en utilisant les 
effets fixes propres à chaque pays, est présenté au ta bleau IV.3 de l'Appendice.   Lorsqu'on inclut dans 
le modèle, à la colonne 1, une mesure de la vol atilité à court terme du taux de change réel comme 
alternative à la volatilité du taux de change réel à long terme
40, il apparaît que la volatilité à court 
                                                      
39 Voir le tableau IV.5, colonne 4, de l'Appendice. 
40 Dans notre échantillon, la volatilité à court terme n'est pas fortement corrélée à la volatilité à long 
terme:  le coefficient de corrélation est de 0,38. WT/WGTDF/W/24 
Page 44  
 
 terme exerce un effet de freinage supplémentaire sur le commerce, au-delà de l'effet négatif 
qu'entraîne la volatilité à long terme.  L'ampleur de  cet effet supplémentaire représente environ la 
moitié de l'effet qu'exerce la vola tilité à long terme.  On peut estimer  que cette conclusion indique que 
les entreprises qui commercent formen t leurs anticipations de la vola tilité future du taux de change en 
se fondant à la fois sur la volatilité passée et la volatilité actuelle. 
31. L'effet de la volatilité du taux de  change du marché parallèle su r le commerce est globalement 
similaire à celui de la volatilité du taux de change officiel reposant sur les données de SFI.  Le 
tableau IV.3, colonnes 2 et 3, de l'Appendice rend compte de régressions dans lesquelles les mesures 
de la volatilité fondées sur les taux du marché parall èle sont incluses comme alternative aux mesures 
faites à partir des données de SFI, en plus des mesures officielles de la volatilité.  Le coefficient relatif 
à la volatilité à long terme des taux sur le marché para llèle est négatif et statistiquement significatif, 
du même ordre de grandeur environ que le coefficien t relatif à la volatilité des taux de change officiels 
figurant à la colonne 2, mais il ne représente qu'un tiers des chiffres reportés à la colonne 3.  À court 
terme, toutefois, la volatilité des taux de change du marché parallèle ne semble pas influer sur le 
commerce.
41  Ces résultats laissent penser que, outre les taux de change officiels, les taux du marché 
parallèle sont également pertinents  pour les transactions commerciales.42 
32. Compte tenu de la forte corrélation qui existe en tre les taux de change nominal et réel, il n'est 
sans doute pas trop surprenant que leurs volatilités ai ent un effet similaire sur le commerce.  Au 
tableau IV.3, colonne 4, de l'Appendice, le coeffici ent relatif à la volatilité du taux de change nominal 
(-2,60) est proche de celui du taux de change réel (-2,37) du tableau IV.2, colonne 1, de l'Appendice. 
33. Nous avons considéré jusqu'à pré sent une mesure statistique simp le de la volatilité des taux de 
change.  Nous la remplaçons ma intenant par une mesure conditionne lle de cette volatilité, estimée à 
partir d'un modèle GARCH (tableau IV.3, colonne 5, de l'Appendice).  Le coefficient de cette mesure 
de la volatilité conditionnelle est  quasiment identique à celui de la mesure inconditionnelle (-2,20 
contre -2,37).  Que l'on suppose que les entreprise s qui commercent conditionnent leurs anticipations 
aux informations disponibles sur le passé (GARCH) ou qu'elles projettent cette volatilité en utilisant 
une méthode statistique simple, la  volatilité des taux de change a un effet négatif et statistiquement 
significatif sur le commerce, dont l'ampleur est à pe u près identique.  Quant à l'impact de la volatilité 
des taux de change sur le niveau des échanges comm erciaux, les estimations sont comparables à celles 
évoquées plus haut lors de l'examen des résultats de référence.  Elles s'échelonnent entre un minimum 
d'environ 5 pour cent pour l'estima tion de la volatilité par le modèle  GARCH (colonne 5) et 25 pour 
cent pour l'effet conjugué des taux officiels réels à court et à long terme. 
34. Ces résultats, obtenus en utilisant diverses mesu res de la volatilité des taux de change, sont 
dans l'ensemble robustes par rapport aux autres spéci fications du modèle où les effets-pays fixes sont 
                                                      
41 Lorsque les autres mesures de la volatilité des taux de change sont incluses en tant que régresseurs 
distincts dans l'équation de gravité, les coefficients estimés sont similaires aux coefficients susmentionnés et  
statistiquement significatifs, sauf pour la volatilité des taux du marché parallèle à court terme. 
42 Il convient aussi de noter que les taux de change reposant sur SFI que nous utilisons dans les 
régressions de référence ne sont pas seulement les taux officiels, mais incluent aussi les taux du marché et les 
taux principaux.  Les taux de change de SFI sont classés en trois grandes catég ories, selon le rôle joué par les 
autorités dans la détermination de ces taux de change et/ou la multiplicité des taux de change en vigueur dans un pays.  Le taux du marché est le taux de change détermin é largement par les forces du marché, et le taux officiel 
est celui qui est déterminé par les autorités, d'une manière parfois flexible.  Dans le cas des pays qui appliquent 
de dispositifs de change multiples, les taux en vigueur sont  dénommés taux principal, seco ndaire et tertiaire.  Le 
taux officiel n'est inclus dans les séries que lorsqu'on ne dispose ni du taux du marché, ni du taux principal.  Les 
mesures reposant sur SFI sont donc raisonnablement bien corrélées aux taux du marché parallèle, le coefficient 
de corrélation étant de 0,65.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 45 
 
 
 remplacés par des effets relatifs à des paires de pays (tableau IV.4 de l'Appendice).  Le coefficient 
estimé de volatilité est constamment négatif et statistique ment significatif dans presque tous les cas, et  
il tend à être un peu plus élevé.43  En conséquence, l'impact d'une  augmentation de la volatilité des 
taux de change sur le commerce est aussi plus impor tant, allant d'une réduction de 8 pour cent pour les 
taux de change nominaux à long te rme à une baisse de 26 pour cent pour l'impact conjugué des taux 
officiels réels à court et à long terme. 
35. Toutefois, lorsque les effets-pays fixes et les effets temporels sont remplacés par des effets 
spécifiques à chaque pays et variables avec le temps (tableau IV.5 de l'Appendice), cette modification 
du modèle inverse l'impact de nos mesures types des effets de la volatilité des taux de change 
bilatéraux sur le commerce à long et à court term e – ils deviennent positifs et statistiquement 
significatifs – et l'effet de la volatilité des taux du marché parallèle devient non significatif.  Ce 
manque de robustesse des autres spécifications est conf orme à ce qui a été dit plus haut, au sujet des 
résultats de la mesure de référenc e de la volatilité.  Avec ce modèle particulier, l'augmentation de la 
variabilité des taux de change a désormais un impact estimé positif  sur les échanges commerciaux, qui 
va de 10 pour cent (colonne 4) à 34 pour cent (colonne 3). 
36. Il convient cependant de noter que les résulta ts de l'équation reportés à la colonne 4 du 
tableau IV.5 de l'Appendice incluent la volatilité e ffective ou globale du taux de change d'un pays, qui 
est utilisée à la partie III.  Comme les flux comme rciaux bilatéraux sont la variable dépendante, la 
somme des volatilités effectives des paires de pays est utilisée comme régresseur.  Il s'agit, dans cette 
spécification, d'examiner l'effet de la  volatilité des taux de change bilatéraux par rapport à  la mesure 
globale de la volatilité, qui est une composante de  la "friction moyenne" évoquée plus haut.  On 
s'attendrait à ce qu'un accroissement de la variabilité  du taux de change bilaté ral entre deux pays ait 
un effet négatif sur leur commerce bilatéral, et qu'une  augmentation de la variabilité de tous les autres 
taux de change tende à intensifier le commerce en tre les deux pays en question, puisque ces échanges 
deviendraient relativement moins risqués.  En fait, les résultats empiriques contredisent cette attente.  
L'impact net d'une augmentation de la volatilité égale à un écart type n'en est pas moins une 
diminution du commerce d'environ 13 pour cent, l' effet négatif de l'augmentation de la volatilité 
effective faisant plus que compenser l'effet positif  de l'augmentation de la volatilité bilatérale.44 
Prise en compte du caractère endogène de la volatilité des taux de change 
37. Jusqu'à présent, nous avons supposé que la volatilité des taux de change est exogène au 
commerce.  Il se peut cependant que ce postulat ne  soit pas justifié:  dans la mesure où les pays 
mettent en œuvre des politiques visant à réduire la vo latilité de leur taux de ch ange afin de développer 
leurs échanges commerciaux, l'équation de référen ce serait entachée d'un biais d'endogénéité.  Nous 
prenons en compte cette possibilité en utili sant deux méthodes reposant sur des variables 
instrumentales (VI)45:  i) celle proposée par Frankel et We i (1993), où la volatilité d'une quantité 
                                                      
43 Là encore, lorsque d'autres mesures de la volatilité sont intégrées elles-mêmes à l'équation, les 
coefficients sont semblables à ceux prés entés au tableau IV.4 de l'Appendice et sont statistiquement significatifs. 
44 Dans l'estimation de l'équation figurant à la colonne 4, des effets-pays fixes sont inclus dans le 
modèle, au lieu d'effets-pays variables avec le temps, car on retient l'hypothèse que l'impact de la volatilité 
effective serait largement absorbé par les variables mu ettes variant avec le temps retenues pour ce pays.  
Cependant, lorsque la même équation a été estimée avec des effets-pays variables avec le temps au lieu 
d'effets-pays fixes et d'effets temporels, tels que ceux utilisés à la colonne 4, les résultats ont été très proches, 
puisque l'on a noté un impact négatif significatif sur le commerce, légèrement supérieur à 19 pour cent. 
45 La troisième méthode reposant sur une variable instrumentale, qui s'inspire de Devereaux et Lane 
(2002), conjugue les facteurs sous-jacen ts à la théorie de la zone monéta ire optimale et ceux qui ont trait aux 
liens financiers pour expliquer la volatilité du taux de ch ange bilatéral entre partenaires commerciaux.  Bien WT/WGTDF/W/24 
Page 46  
 
 relative de monnaie est une variable instrumentale de la volatilité des taux de change, et ii) celle 
proposée par Tenreyro (2003), qui lie la volatilité des taux de change à l'incidence des régimes 
d'ancrage commun de la monnaie et à la propensi on des pays à participer ensemble à de tels 
dispositifs.
46  Aucun de ces instruments n'est parfait, ma is chacun d'eux présente ses avantages:  la 
méthode retenue par Frankel et Wei est simple et facile à mettre en œuvre, tandis que la variable 
instrumentale (VI) de Tenreyro rentre bien dans le cadre monétaire optimal moderne mis en place par 
Alesina, Barro et Tenreyro (2002). 
38. La prise en compte de l'endogénéité par la mét hode de Frankel et Wei fondée sur une variable 
instrumentale (tableau IV.6A de l'Appendice) modifi e les résultats de base pour ce qui est du rôle de 
la volatilité des taux de change.  Si  le coefficient relatif à cette vol atilité demeure négatif dans chaque 
spécification, il n'est statistiquement significatif que dans l'équation qui retient  des effets-pays et des 
effets temporels pour le taux de change réel comme pour le taux nominal.  Dans l'un et l'autre cas, les 
coefficients estimés sont bien plus importants que  ceux enregistrés précédemment.  Les effets négatifs 
sur le commerce sont eux aussi sensiblement plus importants:  environ 90 pour cent pour le taux de 
change réel, et 125 pour cent pour le taux de cha nge nominal, ce qui ne paraît pas plausible comparé 
aux conclusions susmentionnées.   
39. Les résultats obtenus avec la méthode proposée par Tenreyro à partir, là aussi, d'une variable 
instrumentale sont indiqués aux tableaux IV.6.B et IV .6.C de l'Appendice.  Lo rsque la VI retenue est 
la variable muette pour l'ancrage commun, les coeffici ents relatifs à la mesure de la volatilité des taux 
de change deviennent statistiquement non significat ifs quelles que soient les spécifications.  Lorsque 
la propension à partager un ancrage commun est u tilisée comme VI, ces coefficients sont négatifs 
dans toutes les spécifications, et statistiquement  non significatifs dans celles qui reposent sur des 
effets-pays et des effets temporels fixes ainsi que su r des effets fixes variant avec le temps.  Dans les 
deux cas, les coefficients estimés sont extrêmement élevés, et impliquent une réduction du commerce allant de 115 pour cent à 265 pour cent (colonne 1)  pour une augmentation d'un écart type de la 
volatilité.  Ces chiffres sont nettement supérieurs a ux autres estimations de notre étude et d'autres 
travaux, et doivent donc sans doute être considérés, pour cette raison, comme des résultats aberrants.  
40. Les différences d'ampleur et de signe affichées pa r nos coefficients de mesure de la volatilité 
et ceux obtenus par Tenreyro (2003) peuvent s'exp liquer de plusieurs manièr es.  La plus importante 
est que, dans les régressions de Tenreyro, la volatilité  apparaît comme le logarithme (1 + écart type du 
taux de change), tandis que nos régressions incluent seulement la volatilité ou l'écart type du taux de 
change, par souci de cohérence av ec les estimations de référence que nous avons obtenues en utilisant 
la méthode des moindres carrés ordinaires et les régressions des VI à la manière de  Frankel et Wei 
(1993).  Notre spécification diffère aussi de celle de  Tenreyro à d'autres titres:  i)  nous incluons les 
variables muettes de langue et de frontières commu nes, que nous avons trouvées significatives, dans 
les régressions Logit estimant la propension à adop ter un ancrage commun;  ii) nous prenons en 
compte le fait que les partenaires commerciaux sont  liés ou non en tant que colonie et métropole, ainsi 
que leur appartenance éventuelle à l'OMC, l'ex istence d'un colonisateur commun ou l'insularité 
éventuelle des partenaires commerciaux;  enfin, iii)  nous utilisons le commerce entre les deux pays, 
plutôt que les seules exportations bilaté rales, comme variable côté gauche. 
                                                                                                                                                                     
qu'elle soit séduisante sur le plan théorique, cette mét hode exige que l'on dispose d'un grand nombre de données; 
comme ce n'était pas le cas, elle n'a pas été mise en œuvre. 
46 Nous remercions S. Tenreyro d'avoir partagé avec nous ses données sur la variable muette utilisée 
pour les pays qui partagent un ancrage commun.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 47 
 
 
 Différenciation selon les groupes de pays 
41. Il apparaît que l'impact de la volatilité des taux de change sur le comme rce n'est pas le même 
pour tous les pays.  En particulier, les taux de change volatils semblent plus préjudiciables au 
commerce entre pays en développement qu'aux écha nges commerciaux entre les économies avancées.  
Comme le montre le tableau IV.7, colonne 1, de l' Appendice, les coefficients relatifs aux mesures de 
la volatilité des taux de change, lorsqu'ils se conjuguent à des variables muettes du commerce entre 
économies avancées et pays en développement ( Nord-Sud, NS ) et entre pays en développement 
(Sud-Sud, SS ), sont négatifs et statistiquement significatifs;   leur ampleur nette est de -2,23 et -3,22, 
respectivement.  Ce résultat cadre avec la possib ilité que les pays en développement soient moins à 
même de gérer le risque de cha nge.  Leurs marchés des changes s ont en général embryonnaires et 
moins liquides, ce qui limite les possibilités de  couverture du risque de change offertes aux 
entreprises.  Cela dit, avec les e ffets fixes variant avec le temps pr ésentés à la colonne 2, la volatilité 
des taux de change n'a pour l' essentiel aucun impact sur les flux commerciaux NS et SS. 
b) Les pays membres d'unions monétaires commercent-ils davantage? 
42. Nos principaux résultats confirment la conc lusion remarquable de Rose (2000), à savoir que 
l'adoption d'une monnaie commune multiplie par trois les échanges commerciaux (tableau IV.2, 
colonne 1, de l'Appendice), car le coefficient re latif à la variable muette d'union monétaire est 
comparable à celui trouvé dans notre étude.  Les avantages que l'union monétaire procure en 
accroissant le commerce semblent excéder largement les gains dégagés par la réduction très sensible de la volatilité des taux de change, même si (c omme il a été dit précédemment) les résultats de 
l'estimation des VI indiquent aussi que l'atténuation de la volatilité entraîne des gains considérables 
sur le plan commercial. 
43. Cependant, si l'impact favorable  de la monnaie commune sur le commerce se révèle robuste 
pour tenir compte des effets fixes variant avec le temps (tableau IV.5, colonnes 1 et 5, de 
l'Appendice), il n'en va pas de même  dans un modèle avec effets fixes reposant sur des paires de pays 
(tableau IV.2, colonne 2, et tableau IV.5, colonn es 1, 4 et 5, de l'Appendice), ce qui cadre avec les 
conclusions de Pakko et Wall (2001).  Le caractère st atistiquement non significatif de la variable 
muette d'union monétaire dans le modèle qui présente  des effets par paire de pays - que Rose (2002) 
n'a pas utilisé dans son analyse - laisse penser que l'impact favorable de la monnaie unique sur le 
commerce mis en évidence dans les spécifications qui  omettent les effets re latifs aux paires de pays 
témoigne d'un biais de l'estimation, car les facteu rs omis sont apparemment  corrélés avec le volume 
du commerce et avec la probabilité que les pays concernés utilisent une monnaie commune (par 
exemple l'existence d'une histoire commune ou de similarités institutionnelles ou réglementaires entre 
les pays membres d'une union monétaire).  Le s unions monétaires sont bien évidemment des 
caractéristiques, propres aux paires de pays, qui évolue nt lentement avec le temps.  Il semble donc que 
la puissance du test en ce qui concerne l'effet de s unions monétaires sur le commerce faiblit beaucoup 
quand on inclut des effets fixes par paire de pays. 
44. En outre, l'effet bénéfique d'une monnaie comm une sur le commerce n' est pas le même pour 
tous les groupes de pays.  Ainsi, il apparaît limité dans les unions monétaires qui regroupent des pays 
en développement.  Lorsque la variable muette d'union monétaire est conjugué e à celle des paires de 
pays en développement, le coefficient de ce terme de  produit est à la fois positif et significatif, tandis 
que la variable muette d'union moné taire en général devient négative et statistiquement significative, 
ce qui laisse penser que les unions monétaires regroupa nt d'autres pays que les pays en développement 
entravent le commerce entre ces dernie rs (tableau IV.7, colonnes 1 et 2, de l'Appendice).  Ce résultat 
porte à croire que les unions monétaires ne peuve nt avoir un impact positif considérable sur le 
commerce que dans les cas où les coûts de transaction sont élevés, les problèmes de crédibilité aigus et les possibilités de couverture limitées. WT/WGTDF/W/24 
Page 48  
 
 c) Commerce au niveau désagrégé:  la volatilité des taux de change a-t-elle un effet différent sur 
le commerce des produits différenciés et des produits homogènes? 
45. La conclusion selon laquelle l'effe t négatif de la volatilité des ta ux de change sur le commerce 
n'est pas robuste reste valable lorsque l'on examine les données désagrégées sur les échanges 
commerciaux.  Comme nous l'avons dit précédemment , l'évolution récente de l'analyse économique 
du commerce international laisse penser qu'une augm entation donnée des coûts de transaction (dont la 
volatilité des taux de change est une composante) pou rrait avoir un effet négatif plus important sur le 
commerce de produits différenciés que sur celui des produits homogènes.  Nous  examinons dans cette 
sous-section les données qui étayent cette possibilité. 
46. Dans la première spécification (colonnes 1 et  2 du tableau IV.8 de l'Appendice), nous 
estimons un système de deux équations par la techniqu e des régressions empilées (SURE) en retenant 
des effets temporels et des effets-pays fixes.  Le s coefficients de volatilité des taux de change sont 
alors négatifs dans les deux équations, et l'effet de  volatilité n'est statistiqueme nt significatif que dans 
l'équation du commerce des produits différenciés.  En  d'autres termes, et conformément à ce que nous 
supposions plus haut, la volatilité des taux de change a un effet négatif sur le commerce des produits 
différenciés, mais pas sur celui des produits homogèn es.  Cette conclusion n'est toutefois pas robuste.  
Dans les deux dernières colonnes du tableau IV.8 de l'Appendice, lorsque l'on inclut des effets-pays 
fixes variant avec le temps (qui présentent un caract ère plus général que l'in clusion d'une combinaison 
d'effets temporels et d'effets-pays fixes, et sont di ctés par la théorie récente soutenant la spécification 
de gravité utilisée ici), la conclusion ne tient plus.  Plus précisément, les coefficients relatifs à la 
volatilité des taux de change ne s ont pas statistiquement différents de zéro, que les échanges portent 
sur des produits différenciés ou sur des produits  homogènes.  Nous avons examiné aussi des 
extensions concernant les effets de la volatilité des taux de change à court terme et de la volatilité des 
taux de change sur le marché pa rallèle, qui donnent des résultats  qualitativement identiques à ceux 
décrits plus haut. 
47. En conséquence, la conclusion générale est la même pour le commerce considéré à un niveau 
désagrégé que pour le commerce global:  il n'existe pas d'élément de preuve véritablement robuste 
d'un effet négatif de la volatilité de s taux de change sur le commerce.   L'utilisation d'autres formules  
impliquant des mesures différentes de la vol atilité des taux de change, d'autres techniques 
d'estimation, des regroupements de pays différent s et une désagrégation des données par type de 
produit met en lumière de façon assez systématique l'ex istence d'un effet négatif de la volatilité sur le 
commerce.  Cependant, une fois pris en compte l es autres facteurs susceptibles d'influer sur le 
commerce dans un modèle plus général qui impliq ue le phénomène de "fri ction moyenne" variant 
avec le temps mis au jour par les théories récen tes du commerce international, cet effet négatif 
disparaît.  C'est donc en fonction de la méthodologi e particulière utilisée dans l'estimation que l'on 
trouvera, ou non, des éléments de preuve montrant que la volatilité  des taux de change déprime le 
volume de commerce et exerce, en particulier, un effet négatif plus important sur les produits 
différenciés que sur les produits homogènes. 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 49 
 
 
 Tableau 3.1A  Volatilité ef fective à court terme des taux de change réels dans les pays du G-7 d'après SFI, 
calculée selon les principaux groupes de pays:  décomposition de la volatilité 
 
Pays Année Économies 
avancées Économies 
en transition Économies 
émergentes Reste du 
monde Volatilité 
effective totale 
États-Unis 1970 0,616 0,005 1,808 0,101 2,529 
États-Unis 1980 1,751 0,021 0,364 0,321 2,457 
États-Unis 1990 1,397 0,045 0,648 0,283 2,372 
États-Unis 2000 1,385 0,028 0,811 0,111 2,335 
       
Royaume-Uni 1970 0,602 0,006 0,321 0,176 1,105 
Royaume-Uni 1980 1,957 0,029 0,251 0,415 2,651 
Royaume-Uni 1990 1,827 0,061 0,301 0,208 2,396 
Royaume-Uni 2000 2,569 0,085 0,334 0,132 3,119 
 
France 1970 0,427 0,008 0,263 0,200 0,899 
France 1980 1,213 0,049 0,239 0,520 2,020 
France 1990 0,951 0,109 0,254 0,244 1,558 
France 2000 0,998 0,090 0,302 0,224 1,614 
 
Allemagne 1970 0,523 0,022 0,360 0,115 1,019 
Allemagne 1980 1,353 0,143 0,347 0,365 2,209 
Allemagne 1990 0,964 0,283 0,347 0,130 1,724 
Allemagne 2000 1,102 0,228 0,401 0,117 1,847 
 
Italie 1970 0,624 0,044 0,407 0,180 1,255 
Italie 1980 1,355 0,136 0,355 0,575 2,421 
Italie 1990 0,950 0,258 0,361 0,334 1,903 
Italie 2000 0,908 0,218 0,386 0,260 1,772 
 
Canada 1970 1,144 0,002 0,261 0,041 1,448 
Canada 1980 1,706 0,006 0,140 0,090 1,943 
Canada 1990 1,384 0,022 0,199 0,054 1,660 
Canada 2000 1,443 0,008 0,197 0,039 1,687 
 
Japon 1970 0,663 0,002 1,315 0,170 2,150 
Japon 1980 1,885 0,009 1,173 0,898 3,966 
Japon 1990 2,354 0,029 1,343 0,351 4,077 
Japon 2000 1,789 0,036 1,465 0,229 3,519 
 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 50  
 
 Tableau 3.1B  Volatilité ef fective à court terme des taux de change réels dans les pays du G-7 d'après SFI, 
calculée selon les principaux groupes de pays :  volatilité au sein de chaque groupe 
 
Pays Année Économies 
avancées Économies 
en transition Économies 
émergentes Reste du 
monde Volatilité 
effective totale 
États-Unis 1970 0,806 1,358 11,589 1,318 2,529 
États-Unis 1980 2,913 6,231 1,565 1,972 2,457 
États-Unis 1990 2,134 11,444 2,409 3,882 2,372 
États-Unis 2000 2,478 2,346 2,236 1,670 2,335 
       
Royaume-Uni 1970 0,767 1,200 3,286 1,570 1,105 
Royaume-Uni 1980 2,442 6,656 3,739 3,256 2,651 
Royaume-Uni 1990 2,137 8,954 3,660 3,709 2,396 
Royaume-Uni 2000 3,162 3,079 2,909 2,905 3,119 
 
France 1970 0,496 1,525 6,524 2,164 0,899 
France 1980 1,571 7,338 4,467 3,094 2,020 
France 1990 1,130 10,462 4,268  2,764 1,558 
France 2000 1,220 2,444 3,979 3,237 1,614 
 
Allemagne 1970 0,606 1,414 5,756 1,921 1,019 
Allemagne 1980 1,644 7,666 5,095 4,048 2,209 
Allemagne 1990 1,141 8,243 4,228 3,331 1,724 
Allemagne 2000 1,453 2,059 3,938 3,989 1,847 
 
Italie 1970 0,758 1,574 6,205 2,169 1,255 
Italie 1980 1,786 7,381 4,836 3,844 2,421 
Italie 1990 1,152 8,950 4,969 4,532 1,903 
Italie 2000 1,220 2,516 3,893 3,721 1,772 
 
Canada 1970 1,224 2,058 6,704 1,622 1,448 
Canada 1980 1,907 6,210 2,208 2,215 1,943 
Canada 1990 1,514 14,301 3,018 3,009 1,660 
Canada 2000 1,597 2,342 2,496 2,721 1,687 
 
Japon 1970 0,988 1,68O 5,766 1,699 2,150 
Japon 1980 3,748 6,892 4,227 4,119 3,966 
Japon 1990 3,852 10,566 4,320 4,663 4,077 
Japon 2000 3,502 3,389 3,552 3,455 3,519 
 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 51 
 
 
 Tableau 3.2  Classement en fonction de la volatilité effective moyenne (1970-2002) 
 
Économies avancées  
(moyenne = 2,42) Économies émergentes  
(moyenne = 4,43) Autres économies  
(moyenne = 4,59) 
5 premiers (moyenne = 3,21) 5 premiers (moyenne = 6,70) 5 premiers (moyenne = 16,05) 
Japon 3,50 Argentine 9,36 Angola 27,32 
Israël 3,48 Chili 6,52 Zambie 15,59 
Australie 3,23 Mexique 5,92 Nicaragua 13,51 
Nouvelle-Zélande 3,03 Pérou 5,89 Congo, Rép. dém. du 13,07 
Royaume-Uni 2,81  Uruguay 5,80 Ouganda 10,77 
5 derniers (moyenne = 1,78) 5 derniers (moy enne = 2,33) 5 derniers (moyenne = 1,30) 
Autriche 1,64 Panama 1,89 Réunion 1,08 
Canada 1,76 Singapour 2,17 Martinique 1,20 
Belgique-Luxembourg  1,77 Hong Kong, Chine 2,38 Aruba  1,33 
Pays-Bas 1,81 Malaisie 2,40 Guyane française  1,34 
Danemark 1,91 Thaïla nde 2,80 Macao, Chine  1,55 
  
Afrique subsaharienne 
(moyenne = 5,89) Pays en développement d'Asie 
(moyenne = 3,66) Moyen-Orient et Turquie 
(moyenne = 4,28) 
5 premiers (moyenne = 15,46) 5 premiers (moyenne = 5,44) 5 premiers (moyenne = 6,65) 
Angola 27,32 Afghanistan, État 
islamique d'  6,82 Iran, Rép. islamique d'  8,39 
Zambie 15,59 Maldives 5,73 Liban 8,27 
Congo, Rép. dém. du 13,07 Rép. dém. pop. lao 5,43 Yémen, Rép. du 6,07 
Ouganda 10,77 Indonésie 4,87 Rép. arabe syrienne 5,48 
Soudan 10,53 Sri Lanka 4,37 Turquie 5,04 
5 derniers (moyenne = 2,60) 5 derniers (moy enne = 2,43) 5 derniers (moyenne = 2,46) 
Mali 2,16 Tonga 2,19 Malte 2,15 
Libéria 2,63 Bangladesh 2,23 Bahreïn, État de 2,22 
Cap-Vert 2,72 Malaisie 2,40 Koweït 2,51 
Maurice 2,72 Fidji 2,55 Arabie saoudite 2,58 
Cameroun 2,75 Thaïlande 2,80 Yémen, Rép. dém. pop. 
du 2,85 
 
Hémisphère occidental 
(moyenne = 4,54) Pays exportateurs de 
combustibles 
(moyenne = 6,18) Pays non exportateurs de 
combustibles 
(moyenne = 6,15) 
5 premiers (moyenne = 9,55) 5 premiers (moye nne = 11,25) 5 premiers (moyenne = 11,65) 
Nicaragua 13,51 Angola 27,32 Zambie 15,59 
Bolivie 10,26 Iran, Rép. islamique d'  8,39 Congo, Rép. dém. du 13,07 
Argentine 9,36 Guinée équatoriale 7,86 Ouganda 10,77 
Suriname 8,11 Nigéria 6,61 Bolivie 10,26 
Chili 6,52 Yémen, Rép. du  6,07 Ghana 8,56 WT/WGTDF/W/24 
Page 52  
 
 Hémisphère occidental 
(moyenne = 4,54) Pays exportateurs de 
combustibles 
(moyenne = 6,18) Pays non exportateurs de 
combustibles 
(moyenne = 6,15) 
5 derniers (moyenne = 2,11) 5 derniers (moy enne = 2,67) 5 derniers (moyenne = 2,90) 
Panama 1,89 Bahreïn, État de 2,22 Mali 2,16 
Antilles néerlandaises  2,13 Koweït 2,51 Libéria 2,63 
Bahamas 2,14 Arabie saoudite 2,58 Îles Salomon 3,10 
Barbade 2,14 Oman 2,93 Guyana 3,30 
Dominique 2,24 Gabon 3,13 Côte d'Ivoire 3,31 
 
Tableau 3.3  Fréquence observée (f) po ur les cinq premiers (volume élevé) 
et les cinq derniers (f aible volume) (1970-2002) 
 
Économies avancées Économies émerg entes Pays en développement 
Fréquence des 5 premiers Fréquence des 5 premiers Fréquence des 5 premiers 
Japon 28 Argentine 21 Congo, Rép. dém. du 17 
Australie 21 Uruguay 21 Soudan 13 
Israël 18 Turquie 14 Angola 9 
Nouvelle-Zélande 16 Chili 14 Bolivie 9 
Royaume-Uni 15 Indonésie 13 Ghana 8 
Fréquence des 5 derniers Fréquence des 5 derniers Fréquence des 5 derniers 
Autriche 28 Panama 22 Martinique 25 
Belgique-Luxembourg 28 Singapour  21 Guyane française  22 
Canada 19 Malaisie 18 Réunion 20 
Pays-Bas 17 Venezuela Rép. bol. du 18 Antilles néerlandaises  14 
Danemark 13 Mexique 17 Bahamas 9 
 
Afrique subsaharienne Pays en développe ment d'Asie Moyen-Orient et Turquie 
Fréquence des 5 premiers Fréquence des 5 premiers Fréquence des 5 premiers 
Congo, Rép. dém. du 23 Sri Lanka 22 Turquie 30 
Soudan 21 Myanmar 21 Rép. arabe syrienne 29 
Ghana 11 Pakistan 19 Égypte 24 
Angola 10 Samoa 17 Iran, Rép. islamique d' 19 
Ouganda 9 Indonésie 16 Jordanie 17 
Fréquence des 5 derniers Fréquence des 5 derniers Fréquence des 5 derniers 
Cameroun 24 Malaisie 28 Malte 32 
Gabon 16 Thaïlande 23 Bahreïn, État de 26 
Côte d'Ivoire 13 Fidji 22 Koweït 23 
Madagascar 12 Philippines 13 Arabie saoudite 21 
Maurice 12 Samoa 12 Égypte 12 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 53 
 
 
 Hémisphère occidental Pays exportateurs de 
combustibles Pays non exportateurs de 
combustibles 
Fréquence des 5 premiers Fréquence des 5 premiers Fréquence des 5 premiers 
Argentine 19 Nigéria 25 Congo, Rép. dém. du 24 
Paraguay 15 Iran, Rép. islamique d' 20 Bolivie 12 
Chili 14 Algérie 19 Ghana 12 
Haïti 11 Venezuela, Rép. bol. du 16 Sierra Leone 11 
Bolivie 11 Angola 12 Burkina Faso 11 
Fréquence des 5 derniers Fréquence des 5 derniers Fréquence des 5 derniers 
Antilles néerlandaises  20 Koweït 25 Côte d'Ivoire 19 
Panama 16 Bahreïn, État de 24 Rwanda 17 
Bahamas, 13 Gabon 23 Togo 15 
Mexique 13 Venezuela, Rép. bol. du 22 Libéria 15 
Trinité-et-Tobago 12 Arabie saoudite 21 Bolivie 15 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 54  
 
 Tableau 3.4  Volatilité effective réelle des gro upes de pays, par type de régime de change 
 
CLASSIFICATION OFFICIELLE DU FMI1 
 
Groupes de pays Parité fixe Flexibilité 
limitée Flottement 
dirigé Flottement 
indépendant 
Économies avancées 2,14  2,07 2, 81 2,94 
Économies émergentes 3,74 2,28 4,30 6,90 
Économies en transition 5,73  4,56 6,37 
Économies en développement 4,35 2,94 4,95 6,47 
 
CLASSIFICATION NATURELLE2 
 
Groupes de pays Parité fixe Flexibilité 
limitée Flottement 
dirigé Flottement 
indépendant Chute libre 
Économies avancées 1,81 2,37 2,81 3,09 4,76 
Économies émergentes 2,98 2,81 4,02 4,66 8,31 
Économies en transition 3,75 3,11 3,48 11,15 9,95 
Économies en développement 3,28 3,16 4,53 5,26 13,47 
 
Tableau  3.5  Volatilité effective réelle  selon les régimes et les périodes 
 
CLASSIFICATION OFFICIELLE DU FMI1 
 
 1970-1980 1981-1990 1991-2001 1970-2001 
Parité fixe 3,12 4,96 4,11 3,99 
Flexibilité limitée 2,13 2,20 2,13 2,15 
Flottement dirigé 4,93 4,75 4,18 4,43 
Flottement indépendant 3,05 6,95 5,01 5,22 
 
CLASSIFICATION NATURELLE2 
 
 1970-1980 1981-1990 1991-2001 1970-2001 
Parité fixe 2,80 3,17 3,03 2,98 
Flexibilité limitée 2,58 2,97 2,88 2,83 
Flottement dirigé 3,48 4,27 4,16 4,02 
Flottement indépendant 3,32 4,11 4,64 4,26 
Chute libre 7,99 13,04 9,31 10,56 
 
Note: À partir d'un échantillon de 150 pays, pour la période 1970-2001. 
  
1 D'après la publication annuelle du FMI, Rapport sur les régimes  et restrictions de change . 
 2 D'après Reinhart et Rogoff (2003). 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 55 
 
 
 Graphique 3.1 Volatilité effective à court te rme du taux de change réel, par groupe 
d'économies, 1970-2002 
02468101214161820
1970 1972 1974
1976
1978 1980
1982
1984 1986 1988
19901992 1994 19961998 2000 2002Avancées
En transition
Émergentes
En développement
 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 56  
 
 Graphique 3.2 Volatilité effective à court term e des taux de change réels des pays du G-7 
Canada
02468
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002France
02468
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002
Allemagne
02468
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002Italie
02468
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002
Japon
02468
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002Royaume-Uni
02468
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002
États-Unis
02468
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002Moyenne G-7
02468
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 57 
 
 
 Graphique 3.3 Volatilité effective à court te rme des taux de change réels des pays en 
développement, regroupés par région géographique 
13579111315
1970
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002Afrique subsaharienne
Pays en développement d'Asie
Moyen-Orient
Hémisphère occidental
 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 58  
 
 Graphique 3.4 Volatilité effective à court terme des taux de change réels dans deux groupes 
de pays en développement, classés pa r source des recettes d'exportation  
159131721
1970
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002Exportateurs de combustibles
Exportateurs de produits de base autres que les
combustibles
 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 59 
 
 
 Graphique 3.5 Volatilité effective à court terme des taux de change nominaux des 
principaux groupes d'économies, 1970-2002  
0510152025
1970
1972 1974
1976 1978
19801982
19841986
1988 1990
1992 1994
19961998
20002002Avancées
En transition
Émergentes
En développement
 WT/WGTDF/W/24 
Page 60  
 
 Graphique 3.6 Volatilité effective à long term e des taux de change réels des principaux 
groupes d'économies 
02468101214161820
1975 1980 1985 1990 1995 2000Avancées
Émergentes
En développement
En transition
 
 
 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 61 
 
 
 Graphique 3.7 Volatilité conditionnelle effectiv e à long terme des taux de change réels des 
principaux groupes d'économies 
01234567
1975 1980 1985 1990 1995 2000Avancées
Émergentes
En développement
En transition
 WT/WGTDF/W/24 
Page 62  
 
 Graphique 3.8 Volatilité effective à long term e des taux de change réels des pays du G-7  
 
0123456
1975 1980 1985 1990 1995 2000
JAPON ÉTATS-UNIS ROYAUME-UNI ITALIE ALLEMAGNE FRANCE CANADA
 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 63 
 
 
 Graphique 4.1 Volatilité effective des ta ux de change réels et commerce mondial 
 
012345678910
1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 200202 0004 0006 0008 00010 00012 000Volatilité mondiale, y compris les économies en transition
Volatilité mondiale, non compris les économies en transition
Commerce mondial
Note: Le commerce mondial est mesuré par la moyenne du volume des exportations et des importations mondiales, en milliards de d ollars EU (échelle de droite).  La volatilité est 
mesurée par la moyenne non pondérée de la volatilité des taux de change réels des pays de l'échantillon.  La ligne en pointillé s inclut la volatilité dans les économies en transition.
 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 64  
 
 Graphique 4.2 Volatilité effective des taux de  change réels et commerce:  principaux 
groupes d'économies 
 
 
 
ÉC O N O MIES  ÉMERG ENTES
05001 0001 5002 0002 500
1970 1978 1986 1994 20020123456789COMMERCE
VOLATILITÉ EFFECTIVE
É CONOMIE S E N TRANSITION
050100150200250300350400450
1970 1978 1986 1994 2002051015202530É CONOMIE S AVANCÉ E S
01 0002 0003 0004 0005 0006 0007 000
1970 1978 1986 1994 200200,511,522,533,54
AUTRES  ÉCO NO MIES  EN 
DÉVELO PPEMENT
0100200300400500600
1970 1978 1986 1994 2002012345678910 WT/WGTDF/W/24 
 Page 65 
 
 
 Graphique 4.3 Volatilité effective des taux de change et commerce:  pays en développement, 
par région 
  
 
AFRIQUE SUBSAHARIENNE
01020304050607080
1970 1978 1986 1994 20020246810121416PAYS EN DÉVELOPPEMENT D'ASIE
050100150200250300350400450500
1970 1978 1986 1994 2002012345678910COMMERCE
VOLATILITÉ EFFECTIVE
 MOYEN-ORIENT ET AFRIQUE DU 
NORD
050100150200250300
1970 1978 1986 1994 200202468101214HÉMISPHÈRE OCCIDENTAL
050100150200250300350400
1970 1978 1986 1994 2002024681012WT/WGTDF/W/24 
Page 66  
 
 Graphique 4.4 Volatilité effective des taux de change et commerce:  pays en développement, 
par type d'exportations 
 
 
 ÉCONOMIES EXPORTATRICES DE 
COMBUSTIBLES
050100150200250
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 200202468101214161820COMMERCE
VOLATILITÉ EFFECTIVE
ÉCONOMIES EXPORTATRICES DE 
PRODUITS DE BASE AUTRES QUE LES 
COMBUSTIBLES
0102030405060
1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 200202468101214
COMMERCE
VOLATILITÉ EFFECTIVE WT/WGTDF/W/24 
 Page 67 
 
 
 Appendice - Tableau III.1  Liste des pa ys, classés par principaux groupes 
 
Économies avancées Économies en transition Économies émergentes Reste du monde 
Allemagne  Albanie Afrique du Sud Afghanistan, État 
islamique d' 
Australie Arménie Argentine Algérie 
Autriche Azerbaïdjan Brésil Angola 
Belgique Bélarus Chili Antigua-et-Barbuda 
Canada Bulgarie Chine continentale Antilles néerlandaises 
Chypre Croatie Colombie Arabie saoudite 
Danemark Estonie Corée Aruba 
Espagne  Géorgie Équateur Bahamas 
États-Unis Hongrie Hong Kong, Chine Bahreïn, État de 
Finlande Kazakhstan Indonésie Bangladesh 
France Lettonie Malaisie Barbade 
Grèce Lituanie Mexique Belize 
Irlande Macédoine, ex-Rép. 
yougoslave de Panama Bénin 
Islande Moldova Pérou Bolivie 
Israël Mongolie Philippines Burkina Faso 
Italie Pologne Singapour Burundi 
Japon Rép. kirghize Thaïlande Cambodge 
Luxembourg Rép. slovaque Turquie Cameroun 
Norvège Rép. tchèque Uruguay Cap-Vert 
Nouvelle-Zélande Roumanie Venezuela, Rép. bol. du Congo, Rép. dém. du 
Pays-Bas Russie  Congo, Rép. du 
Portugal Slovénie  Costa Rica 
Royaume-Uni Tchécoslovaquie  Côte d'Ivoire 
Suède Ukraine  Djibouti 
Suisse Yougoslavie, Rép. féd. de  Dominique 
   É g y p t e  
   E l  S a l v a d o r  
   É t h i o p i e  
   F i d j i  
   Gabon 
   G a m b i e  
   Ghana 
   Grenade 
   Guatemala 
   Guinée équatoriale 
   Guinée-Bissau 
   G u y a n a  
   Guyane française 
   Haïti WT/WGTDF/W/24 
Page 68  
 
 Économies avancées Économies en transition Économies émergentes Reste du monde 
   Honduras 
   Î l e s  S a l o m o n  
   I n d e  
   Iran, Rép. islamique d' 
   Iraq 
   Jamaïque 
   J o r d a n i e  
   K e n y a  
   Koweït 
   L i b a n  
   L i b é r i a  
   L i b y e  
   Macao, Chine 
   Madagascar 
   M a l a w i  
   Maldives 
   M a l i  
   Malte 
   M a r o c  
   Martinique 
   M a u r i c e  
   Mauritanie 
   Mozambique 
   M y a n m a r  
   N é p a l  
   Nicaragua 
   N i g e r  
   N i g é r i a  
   O m a n  
   Ouganda 
   P a k i s t a n  
   Papouasie- 
Nouvelle-Guinée 
   Paraguay 
   Q a t a r  
   Rép. arabe syrienne 
   Rép. centrafricaine 
   Rép. dém. pop. lao 
   Rép. dominicaine 
   Réunion 
   R w a n d a  
   Sainte-Lucie  WT/WGTDF/W/24 
 Page 69 
 
 
 Économies avancées Économies en transition Économies émergentes Reste du monde 
   Saint-Kitts-et-Nevis 
   Saint-Vincent-et-les 
Grenadines 
   S a m o a  
   Sénégal 
   Seychelles 
   Sierra Leone 
   Soudan 
   Sri Lanka 
   S u r i n a m e  
   T a n z a n i e  
   T c h a d  
   T o g o  
   Trinité-et-Tobago 
   T u n i s i e  
   Vanuatu 
   Viet Nam 
   Yémen, Rép. arabe du  
   Yémen, Rép. dém. pop. 
du 
   Yémen, Rép. du 
   Z a m b i e  
   Z i m b a b w e  
 WT/WGTDF/W/24 
Page 70  
 
 Appendice – Tableau III.2  Liste des pays en développement, regroupés par région 
et par source de recettes d'exportations 
 
Afrique 
subsaharienne1 Pays en 
développement 
d'Asie Moyen-Orient et 
Turquie Hémisphère 
occidental Exportateurs de 
combustibles Exportateurs de 
produits de base 
autres que les 
combustibles 
Angola Afghanistan, 
État islamique d' Arabie saoudite Antigua-et-
Barbuda Algérie Afghanistan, 
État islamique d' 
Bénin Bangladesh Bahreïn, État de  Antilles 
néerlandaises Angola Bolivie 
Burkina Faso Cambodge Égypte Argentine Arabie saoudite Burkina Faso 
Burundi Fidji Iran, Rép. 
islamique d' Bahamas Bahreïn, État de Burundi 
Cameroun Îles Salomon Iraq Barbade Congo, Rép. du Chili 
Cap-Vert Indonésie Jordanie Belize Gabon Congo, Rép. 
dém. du 
Congo, Rép. dém. du Malaisie Koweït Bolivie Guinée 
équatoriale Côte d'Ivoire 
Congo, Rép. du Maldives Liban Brésil Iran, Éthiopie 
Côte d'Ivoire Myanmar Libye Chili Iraq Ghana 
Djibouti Népal Malte Colombie Koweït Guinée-Bissau 
Éthiopie Pakistan Oman Costa Rica Libye Guyana 
Gabon Papouasie-
Nouvelle-
Guinée Qatar Dominique Nigéria Îles Salomon 
Gambie  Philippines Rép. arabe 
syrienne El Salvador Oman Libéria 
Ghana Rép. dém. pop. 
lao Turquie Équateur Qatar Malawi 
Guinée 
équatoriale Samoa Yémen, Rép. 
arabe du Grenade Venezuela, Rép. 
bol. du Mali 
Guinée-Bissau Sri Lanka Yémen, Rép. 
dém. pop. du Guatemala Yémen, Rép. du Mauritanie 
Kenya Thaïlande Yémen, Rép. du Guyana  Niger 
Libéria Tonga  Haïti  Ouganda 
Madagascar Vanuatu  Honduras  Papouasie-
Nouvelle-
Guinée 
Malawi Viet Nam  Jamaïque  Rwanda 
Mali   Mexique  Sierra Leone 
Maurice   Nicaragua  Tchad 
Mauritanie   Panama  Togo 
Mozambique   Paraguay  Zambie 
Niger   Pérou  Zimbabwe 
Ouganda   Rép. 
dominicaine    WT/WGTDF/W/24 
 Page 71 
 
 
 Afrique 
subsaharienne1 Pays en 
développement 
d'Asie Moyen-Orient et 
Turquie Hémisphère 
occidental Exportateurs de 
combustibles Exportateurs de 
produits de base 
autres que les 
combustibles 
Rép. centrafricaine   Sainte-Lucie   
Rwanda   Saint-Kitts-et-
Nevis   
Sénégal   Saint-Vincent-
et-les Grenadines   
Seychelles   Suriname   
Sierra Leone   Trinité-et-
Tobago   
Soudan   Uruguay   
Tanzanie   Venezuela, Rép. 
bol. du   
T c h a d       
T o g o       
Z a m b i e       
Z i m b a b w e       
 
 1 À l'exclusion du Nigéria et de l'Afrique du Sud. WT/WGTDF/W/24 
Page 72  
 
 Appendice – Tableau III.3  Liste des pays  figurant dans la base de données 
sur les taux de change réels du marché parallèle 
 
Économies avancées Économies en transition Économies émergentes Reste du monde 
Allemagne Bélarus Afrique du Sud Afghanistan, État 
islamique d' 
Australie Bulgarie Argentine Algérie 
Autriche Estonie Brésil Arabie saoudite 
Belgique Hongrie Chili Bangladesh 
Canada Lettonie Chine continentale Bénin 
Chypre Lituanie Colombie Bolivie 
Danemark Pologne Corée Burundi 
Espagne Rép. tchèque Équateur Congo, Rép. dém. du 
États-Unis Roumanie Hong  Kong, Chine Costa Rica 
Finlande Russie Indonésie Égypte 
France Ukraine Malaisie El Salvador 
Grèce Yougoslavie, Rép. féd. de Mexique Éthiopie 
Irlande  Pérou Gambie 
Islande  Philippines Ghana 
Israël  Singapour Guatemala 
Italie  Thaïlande Guyana 
Japon  Turquie Haïti 
Norvège  Uruguay Honduras 
Nouvelle-Zélande  Venezuela, Rép. bol. du Inde 
Pays-Bas   Iran, Rép. islamique d' 
Portugal   Iraq 
Royaume-Uni   Jamaïque 
Suède   Jordanie 
Suisse   Kenya 
   Koweït 
   L i b a n  
   L i b é r i a  
   L i b y e  
   Madagascar 
   M a l a w i  
   Malte 
   M a r o c  
   M a u r i c e  
   Mauritanie 
   M y a n m a r  
   N é p a l  
   Nicaragua 
   N i g é r i a  
   Ouganda  WT/WGTDF/W/24 
 Page 73 
 
 
 Économies avancées Économies en transition Économies émergentes Reste du monde 
   P a k i s t a n  
   Paraguay 
   Rép. arabe syrienne 
   Rép. dém. pop. lao 
   Rép. dominicaine 
   Sierra Leone 
   Sri Lanka 
   S u r i n a m e  
   T a n z a n i e  
   T u n i s i e  
   Viet Nam 
   Z a m b i e  
   Z i m b a b w e  
 WT/WGTDF/W/24 
Page 74  
 
 Appendice – Tableau III.4  Volatilit é effective à court terme des taux de change réels d'après SFI: 
échantillon restreint des principaux groupes de pays  
 
Année G-7 Économies 
avancées Économies en 
transition Économies de marché 
émergentes Reste du 
monde 
1970 1,39 1,17 1,56 6,15 1,82 
1971 1,75 1,93 6,34 1,99 2,33 
1972 1,76 1,63 2,41 4,17 3,68 
1973 2,84 2,73 3,26 6,82 4,17 
1974 2,26 2,35 3,05 3,89 3,08 
1975 1,71 1,77 1,94 4,89 3,21 
1976 2,38 2,25 2,42 4,70 2,86 
1977 1,98 2,40 1,86 4,97 2,74 
1978 2,41 2,20 3,21 2,81 3,47 
1979 1,94 1,78 2,31 2,18 4,12 
1980 2,01 1,84 5,83 2,71 2,73 
1981 2,28 2,23 3,89 3,01 5,47 
1982 2,67 2,61 4,33 6,46 4,04 
1983 1,97 2,05 3,34 3,65 5,68 
1984 1,79 1,96 3,61 3,84 4,16 
1985 2,47 2,38 4,23 4,24 7,52 
1986 2,49 2,39 4,48 4,49 6,61 
1987 1,96 1,90 6,49 3,03 5,75 
1988 1,96 1,90 4,60 5,27 8,56 
1989 2,12 2,19 11,71 7,37 5,18 
1990 2,10 1,81 13,55 4,68 5,04 
1991 2,03 2,03 22,04 3,45 4,89 
1992 3,02 2,84 27,35 2,78 5,17 
1993 2,49 2,41 6,52 2,48 6,29 
1994 1,73 1,62 7,23 3,60 7,22 
1995 2,66 2,23 4,53 3,54 3,15 
1996 1,33 1,33 3,56 1,87 2,25 
1997 2,16 2,00 5,78 3,55 3,19 
1998 2,55 2,29 8,43 5,02 3,74 
      
1970-1980 2,04 2,01 3,11 4,11 3,11 
1981-1990 2,18 2,14 6,83 4,62 5,87 
1991-1998 2,25 2,09 8,83 3,29 4,47 
1970-1998 2,14 2,08 7,46 4,04 4,55 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 75 
 
 
 Appendice – Tableau III.5  Volatilit é effective à court terme des taux de change du marché parallèle: 
échantillon restreint des principaux groupes de pays 
 
Année G-7 Économies 
avancées Économies en 
transition Économies de 
marché émergentes Reste du monde 
1970 2,27 1,88 4,87 8,47 4,15 
1971 2,01 2,43 5,58 4,75 4,93 
1972 2,32 2,27 3,97 4,98 5,57 
1973 4,02 4,06 4,48 7,51 6,95 
1974 6,00 6,18 6,71 5,74 8,10 
1975 2,78 4,14 4,81 4,87 6,57 
1976 3,95 4,26 5,58 7,15 6,01 
1977 2,90 3,83 6,83 6,31 6,49 
1978 4,29 4,58 7,88 4,54 6,44 
1979 3,34 3,59 9,47 3,17 6,96 
1980 3,37 3,55 9,86 4,14 8,50 
1981 4,39 4,83 7,32 6,28 10,01 
1982 4,24 4,67 7,13 9,61 9,65 
1983 3,71 4,70 6,59 9,42 7,87 
1984 3,88 4,49 7,82 6,60 7,65 
1985 3,58 3,69 8,30 8,14 10,15 
1986 3,53 3,72 10,67 6,60 8,52 
1987 2,89 2,94 7,53 7,52 9,09 
1988 2,78 2,79 8,48 7,27 12,42 
1989 3,17 3,35 16,16 9,64 8,47 
1990 2,83 2,71 13,76 10,88 6,32 
1991 2,71 2,91 10,16 4,92 6,71 
1992 3,64 3,66 15,18 4,84 6,40 
1993 3,71 4,65 8,15 3,94 6,80 
1994 2,09 1,89 6,04 4,43 6,33 
1995 3,13 2,74 6,23 3,57 4,49 
1996 1,89 1,83 4,57 2,50 3,58 
1997 2,63 2,51 8,57 3,87 4,79 
1998 3,03 2,70 6,96 5,26 3,98 
      
1970-1980 3,39 3,71 6,85 5,59 6,50 
1981-1990 3,50 3,79 9,99 8,22 9,02 
1991-1998 2,86 2,86 7,86 4,17 5,37 
1970-1998 3,28 3,49 8,23 6,08 7,02 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 76  
 
 Appendice – Tableau III.6  Correspondan ce entre la classification officie lle du FMI et la classification 
naturelle des régimes de change 1970-2001 
 
CLASSIFICATION 
NATURELLE2 CLASSIFICATION OFFICIELLE DU FMI1 
Parité fixe Flexibilité 
limitée Flottement 
dirigé Flottement 
indépendant Total 
Parité fixe 84,29 
53,53 8,17 
46,61 5 
8,48 2,54 
5,18 100 
35,33 
Flexibilité limitée 34,86 
16,13 8,82 
36,65 35,84 
44,28 20,48 
30,42 100 
25,74 
Flottement dirigé 55,1 
22,58 1,23 
4,52 24,6 
26,92 19,07 
25,08 100 
22,8 
Flottement indépendant 12,58 
1,01 16,98 
12,22 1,26 
0,27 69,18 
17,8 100 
4,46 
Chute libre 31,21 
6,75 0 
0 35,82 
20,05 31,97 
21,52 100 
1,67 
Total 55,64 
100 6,2 
100 20,84 
100 17,33 
100 100 
100 
 
Note:  La première  entrée de chaque cellule corr espond au pourcentage pour la rangée , la seconde  au 
pourcentage pour la colonne. 
 
 1 D'après la publication annuelle du FMI, Rapport sur les régimes et les restrictions de change . 
 2 D'après Reinhart et Rogoff (2003). 
 Les statistiques ci-dessus sont calculées pour un échantillon de 150 pays. 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 77 
 
 
 Appendice – Tableau III.7  Distribution des régimes de change 
selon les groupes de pays, 1970-2001 
 
Groupes de 
pays CLASSIFICATION OFFICIELLE DU FMI1 
Parité fixe Flexibilité 
limitée Flottement 
dirigé Flottement 
indépendant Total 
Économies 
avancées 32,32 
11,31 25,46 
87,33 13,72 
13,27 28,5 
33,08 100 
19,82 
Économies émergentes 39,52 
11,5 0,63 
1,81 43,97 
35,33 15,87 
15,31 100 
16,47 
Économies en 
transition 35,06 
4,39 0 
0 34,32 
11,86 30,63 
12,71 100 
7,09 
Économies en développement 72,84 
72,81 1,11 
10,86 14,32 
39,54 11,73 
38,9 100 
56,62 
Total 56,64 
100 5,78 
100 20,5 
100 17,08 
100 100 
100 
 
Note: La première  entrée de chaque cellule corre spond au pourcentage pour la rangée,  la seconde au 
pourcentage pour la colonne. 
 
 1 D'après la publication annuelle du FMI, Rapport sur les régimes et les restrictions de change. 
 
Les statistiques ci-dessus sont calculées pour un échantillon de 150 pays. 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 78  
 
 Appendice – Tableau III.8  Distribution des régimes de change  
par groupe de pays, 1970-2001 
 
Groupes de 
pays CLASSIFICATION NATURELLE  DU FMI1 
Parité fixe Flexibilité 
limitée Flottement 
dirigé Flottement 
libre  Chute libre Total 
Économies 
avancées 26,82 
15,16 40,63 
33,3 17,71 
16,31 11,98 
57,14 2,86 
5,14 100 
20,65 
Économies émergentes 26,41 
12,44 24,84 
16,97 24,53 
18,82 2,97 
11,8 21,25 
31,78 100 
17,21 
Économies en 
transition 13,81 
2,72 25 
7,15 19,03 
6,12 3,73 
6,21 38,43 
24,07 100 
7,21 
Pays en développement 46,35 
69,68 19,53 
42,58 23,98 
58,75 1,96 
24,84 8,17 
39,02 100 
54,93 
Total 36,54 
100 25,19 
100 22,43 
100 4,33 
100 11,51 
100 100 
100 
 Note: La première  entrée de chaque cellule corre spond au pourcentage pour la rangée, la seconde au 
pourcentage pour la colonne. 
 
 1 D'après Reinhart et Rogoff (2003) 
 
Les statistiques ci-dessus sont calculées pour un échantillon de 150 pays. 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 79 
 
 
 Appendice – Tableau IV.1  Résumé des statistiques et corrélations 
 
A.  Résumé des statistiques des principales varia bles pour les données sur le commerce global 
 
Échantillon complet:       
Variable Code de la 
base de 
données Nombre 
d'observationsMoyenne Écart 
type Min. Max.  
Volatilité taux réel officiel LT vol_lor 26 395 0,066 0,076 0,003 1,405 
Volatilité taux nominal officiel LT vol_lon 37 254 0,062 0,081 0 0,979 
Volatilité taux réel parallèle LT vol_lpr 11 844 0,090 0,074 0,007 0,684 
Volatilité taux nominal parallèle LT vol_lpn 16 302 0,089 0,073 0 0,596 
Volatilité taux réel officiel CT vol_sor 26 444 0,046 0,065 0,001 0,836 
Volatilité taux nominal officiel CT vol_son 37 416 0,041 0,069 0 0,900 
Volatilité taux réel parallèle CT vol_spr 12 575 0,073 0,075 0,000 0,664 
Volatilité taux nominal parallèle CT vol_spn 16 753 0,073 0,069 0 0,561 
Log. du commerce bilatéral ltrade 37 443 9,983 3,541 -16,090 20,890 
Log. du produit des PIB réels lrgdp 37 593 47,973 2,765 36,128 58,356 
Log. du produit des PIB réels par 
habitant  lrgdppc 37 593 16,047 1,662 9,160 20,850 
 
Échantillon des régressions:       
Variable Code de la 
base de 
données Nombre 
d'observations Moyenne Écart 
type Min. Max.  
Volatilité taux réel officiel LT vol_lor 16 303 0,043 0,028 0,003 0,293 
Volatilité taux nominal officiel LT vol_lon 16 303 0,039 0,031 0 0,271 
Volatilité taux réel parallèle LT vol_lpr 6 988 0,066 0,054 0,007 0,541 
Volatilité taux nominal parallèle LT vol_lpn 6 988 0,063 0,052 0 0,517 
Volatilité taux réel officiel CT vol_sor 16 149 0,034 0,025 0,002 0,254 
Volatilité taux nominal officiel CT vol_son 16 303 0,028 0,027 0 0,267 
Volatilité taux réel parallèle CT vol_spr 7 190 0,052 0,039 0,000 0,393 
Volatilité taux nominal parallèle CT vol_pn 7 229 0,049 0,040 0 0,387 
Volatilité conditionnelle cvol 16  303 0,047 0,021 0,003 0,191 
Log. du commerce bilatéral ltrade 16 238 10,458 3,573 -8,076 20,890 
Log. du produit des PIB réels lrgdp 16 303 48,296 2,852 37,368 58,356 
Log. du produit des PIB réels par 
habitant  lrgdppc 16 303 16,264 1,733 9,160 20,850 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 80  
 
 B. Matrice de corrélation des principales variabl es pour les données sur le commerce global 
 
  (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) 
(1) Volatilité 
taux réel officiel LT 1 , 0 0             
(2) Volatilité 
taux nominal officiel LT 0,96 1,00           
(3) Volatilité 
taux réel parallèle LT 0,44 0,52 1,00          
(4) Volatilité 
taux nominal parallèle LT 0,42 0,51 0,99 1,00         
(5) Volatilité 
taux réel officiel CT 0,38 0,40 0,37 0,36 1,00        
(6) Volatilité 
taux nominal officiel CT 0,35 0,40 0,38 0,37 0,97 1,00       
(7) Volatilité 
taux réel 
parallèle CT 0,15 0,12 0,24 0,24 0,31 0,27 1,00      
(8) Volatilité 
taux nominal 
parallèle CT 0,12 0,10 0,21 0,21 0,29 0,25 0,99 1,00     
(9) Log. du 
commerce 
bilatéral -0,32 -0,28 -0,31 -0,31 -0,19 -0,13 -0,22 -0,20 1,00    
(10) Log. du 
produit des PIB réels -0,20 -0,17 -0,23 -0,23 -0,08 -0,04 -0,16 -0,14 0,76 1,00   
(11) Log. du 
produit des  PIB réels par 
habitant  -0,35 -0,27 -0,34 -0,33 -0,19 -0,11 -0,30 -0,26 0,61 0,44 1,00  
(12) Volatilité 
conditionnelle 0,56 0,57 0,33 0,32 0,32 0,31 0,09 0,07 -0,35 -0,22 -0,36 1,00 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 81 
 
 
 C. Statistiques résumées des principales varia bles pour les données sur le commerce global 
 
 Nombre 
d'observationsMoyenne Écart type Min. Max. 
Log. des importations de produits 
différenciés (valeur réelle) 4 667 10,54 3,23 -2-62 17,84 
Log. des importations de produits 
homogènes (valeur réelle) 4 473 9,29 3,08 -04,05 17,08 
Log. total des importations (valeur 
réelle) 9 140 9,93 3,22 -4,05 17,84 
 
 1975 1980 1985 1990 1995 2000 
Importations totales de produits 
différenciés  (millions de dollars EU réels) 187 290 300 538 788 946 
Importations totales de produits 
homogènes  (millions de dollars EU réels) 70 138 114 148 165 185 
Part des produits différenciés dans le 
commerce total 0,73 0,68 0,72 0,78 ,83 0,84 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 82  
 
 Appendice - Tableau IV.2  Rôle de la volatilité des taux de change dans 
le commerce:  principaux résultats 
 
Variable EF pays + 
EF 
temporel EF couple 
de pays + 
EF 
temporel Effets-pays 
variant 
avec le 
temps EF pays + 
EF temporel, 
échantillon 
complet Effets-pays 
variant avec le 
temps, 
échantillon 
complet 
 (1) (2) (3) (4) (5) 
Volatilité à long terme du taux de change officiel réel -2,37 
(0,67) -2,40 
(0,47) 2,89 
(1,78) -1-16 
(0,22) -1,17 
(0,83) 
Variable muette d'union monétaire 1,35 
(0,14) 0,25 
(0,38) 1,43 
(0,14) 1,35 
(0,12) 1,30 
(0,12) 
Log. du produit des PIB réels 0,20 
(0,13) 0,49 
(0,10) 0,83 
(0,19) 0,10 
(0,11) 0,06 
(0,27) 
Log. du produit des PIB réels par habitant -0,06 
(0,12) -0,25 
(0,09) 0,07 
(0,22) 0,00 
(0,10) 0,83 
(0,28) 
Log. de la distance -1,52 
(0,02)  -1,54 
(0,02) -1,50 
(0,02) -1,50 
(0,02) 
Langue commune (variable muette) 0,25 
(0,05)  0,26 
(0,05) 0,36 
(0,04) 0,36 
(0,04) 
Frontière commune (variable muette) -0,12 
(0,10)  -0,11 
(0,10) 0,36 
(0,08) 0,35 
(0,08) 
Nombre de pays enclavés dans le couple de pays 0,11 
(0,50)  -1,37 
(0,39) 0,28 
(0,32) -0,22 
(0,47) 
Nombre de pays insulaires dans le couple de pays 2,54 
(0,36)  0,86 
(0,77) 2,12 
(0,27) -0,11 
(0,4) 
Log. du produit des superficies 0,52 
(0,08)  -0,03 
(0,18) 0,56 
(0,07) 0,16 
(0,14) 
Même colonisateur après 1945 (variable muette) 0,70 
(0,07)  0,72 
(0,07) 0,59 
(0,06) 0,61 
(0,06) 
 
Les deux pays sont encore des 
colonies (variable muette) 0,31 
(0,47) 0,21 
(0,98) -1,12 
(0,16) 0,59 
(0,44) -1,05 
(0,14) 
 
Nation commune (variable 
muette) 0,83 
(0,57)  2,33 
(0,37) 0,57 
(0,53) 2,29 
(0,33) 
Couple pays colonisateur/ colonie (variable muette) 1,46 
(0,07)  1,45 
(0,07) 1,31 
(0,06) 1,29 
(0,06) 
Participation commune à un ALE (variable muette) 0,28 
(0,08) 0,25 
(0,10) 0,27 
(0,08) 0,39 
(0,06) 0,40 
(0,07) 
Un pays est Membre de l'OMC (variable muette) 0,26 
(0,12) 0,10 
(0,10) 1,80 
(0,55) 0,22 
(0,09) 2,03 
(0,49) 
Les deux pays sont Membres de l'OMC (variable muette) 0,43 
(0,14) 0,22 
(0,10) 3,52 
(1,10) 0,41 
(0,11) 4,01 
(0,97)  WT/WGTDF/W/24 
 Page 83 
 
 
 Variable EF pays + 
EF 
temporel EF couple 
de pays + 
EF 
temporel Effets-pays 
variant 
avec le 
temps EF pays + 
EF temporel, 
échantillon 
complet Effets-pays 
variant avec le 
temps, 
échantillon 
complet 
SGP (variable muette) 0,63 
(0,03) 0,45 
(0,09) 0,59 
(0,03) 0,71 
(0,03) 0,67 
(0,03) 
      
Effets temporels fixes 
Effets-pays fixes Effets-couple de pays fixes Effets-pays variant avec le 
temps Oui 
Oui 
Non Non Oui 
Non 
Oui 
Non Non 
Non Non 
Oui Oui 
Oui 
Non Non Non 
Non Non 
Oui 
Nombre d'observations 
Racine carrée 
RMSE 16 238 
0,79 
1,64 16 238 
0,49 16 238 
0,81 
1,60 26 267 
0,75 
1,76 26 267 
0,77 
1,71 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 84  
 
 Appendice - Tableau IV.3  Autres mesures de la volatilité:  à court terme, sur le marché parallèle,  
nominale et conditionnelle 
 
Variable Taux réel 
officiel, 
LT et CTTaux réel, 
officiel et 
parallèle, 
LT Taux réel,  
officiel et 
parallèle, 
LT et CT Taux 
nominal 
officiel, 
LT Taux réel 
officiel 
conditionnel 
 (1) (2) (3) (4) (5) 
Volatilité taux réel officiel LT -3,86 
(0,88) -1,86 
(0,98) -3,92 
(1,30)   
Volatilité taux réel officiel CT- 
Volatilité taux réel officiel LT -1,87 
(0,71)  -2,72 
(1,04)   
Volatilité taux réel parallèle LT- 
Volatilité taux réel officiel LT  -1,55 
(0,60) -1,20 
(0,63)   
Volatilité taux réel parallèle CT- 
Volatilité taux réel officiel CT   -0,55 
(0,73)   
Volatilité taux nominal officiel LT    -2,60 
(0,60)  
Volatilité conditionnelle, sur la 
base des informations disponibles     -2,20 
(0,92) 
Appartenance à une union monétaire (variable muette) 1,37 
(0,14)   1,30 
(0,14) 1,41 
(0,14) 
Log. du produit des PIB réels 0,18 
(0,31) 0,21 
(0,19) 0,21 
(0,19) 0,22 
(0,13) 0,18 
(0,13) 
Log. du produit des PIB réels par habitant -0,05 
(0,12) 1,04 
(0,21) 1,03 
(0,21) -0,09 
(0,12) -0,04 
(0,12) 
Log. de la distance -1,51 
(0,02) -1,40 
(0,03) -1,39 
(0,03) -1,51 
(0,02) -1,52 
(0,02) 
Langue commune (variable 
muette) 0,25 
(0,05) 0,30 
(0,06) 0,30 
(0,06) 0,25 
(0,05) 0,25 
(0,05) 
Frontière commune (variable muette) -0,12 
(0,09) -0,26 
(0,12) -0,22 
(0,12) -0,12 
(0,10) -0,12 
(0,10) 
Nombre d'économies enclavées dans le couple de pays  -3,12 
(0,56) -3,06 
(0,69) -3,33 
(0,55) -0,01 
(0,50) 0,10 
(0,50) 
Nombre d'économies insulaires dans le couple de pays 0,56 
(0,54) -3,08 
(0,72) -5,11 
(1,11) 2,51 
(0,36) 2,58 
(0,36) 
Log. du produit des superficies 0,53 
(0,09) 0,27 
(0,10) 0,23 
(0,12) 0,50 
(0,08) 0,52 
(0,08) 
Même colonisateur après 1945 (variable muette) 0,68 
(0,07) 0,70 
(0,11) 0,70 
(0,11) 0,70 
(0,07) 0,70 
(0,07) 
Les deux pays sont encore des colonies (variable muette) 0,31 
(0,48) -0,81 
(0,16) -0,82 
(0,16) 0,28 
(0,46) 0,29 
(0,47) 
Nation commune (variable muette) 0,80 
(0,58)   0,91 
(0,57) 0,84 
(0,57) 
Couple pays colonisateur/colonie (variable muette) 1,44 
(0,07) 1,01 
(0,09) 1,00 
(0,09) 1,45 
(0,07) 1,46 
(0,07) 
Appartenance commune à une ALE (variable muette) 0,27 
(0,08) -0,49 
(0,11) -0,50 
(0,11) 0,28 
(0,08) 0,28 
(0,08)  WT/WGTDF/W/24 
 Page 85 
 
 
 Variable Taux réel 
officiel, 
LT et CTTaux réel, 
officiel et 
parallèle, 
LT Taux réel,  
officiel et 
parallèle, 
LT et CT Taux 
nominal 
officiel, 
LT Taux réel 
officiel 
conditionnel 
Un des pays est Membre de l'OMC 
(variable muette) 0,27 
(0,12) -0,14 
(0,18) -0,18 
(0,18) 0,26 
(0,12) 0,29 
(0,12) 
Les deux pays sont Membres de l'OMC (variable muette) 0,43 
(0,14) -0,15 
(0,22) -0,18 
(0,22) 0,43 
(0,14) 0,49 
(0,14) 
SGP (variable muette) 0,63 
(0,03) 0,59 
(0,04) 0,60 
(0,04) 0,63 
(0,03) 0,63 
(0,03) 
      
Effets temporels fixes 
Effets-pays fixes Oui 
Oui Oui 
Oui Oui 
Oui Oui 
Oui Oui 
Oui 
Nombre d'observations Racine carrée 
RMSE 16 085 
0,79 
1,64 6 988 
0,82 
1,44 6 949 
0,83 
1,44 16 238 
0,79 
1,64 16 238 
0,79 
1,65 WT/WGTDF/W/24 
Page 86  
 
 Appendice - Tableau IV.4  Effets fixes par paire de pays 
 
Variable Taux réel 
officiel, 
LT et CT Taux réel 
officiel et 
parallèle, LTTaux réel officiel 
et parallèle, 
LT et CT Taux 
nominal 
officiel, LT Taux réel 
officiel 
conditionnel 
 (1) (2) (3) (4) (5) 
Volatilité taux réel officiel LT  -4,84 
(0,61) -1,43 
(0,60) -4,72 
(0,76)   
Volatilité taux réel officiel CT- 
Volatilité taux réel officiel LT  -2,97 
(0,44)  -4,15 
(0,55)   
Volatilité taux réel parallèle LT- 
Volatilité taux réel officiel LT  -0,94 
(0,34) -0,42 
(0,34)   
Volatilité taux réel parallèle CT- 
Volatilité taux réel officiel CT   -1,14 
(0,41)   
Volatilité taux nominal officiel 
LT    -2-51 
(0,43)  
Volatilité conditionnelle sur la 
base des informations disponibles     -4,12 
(0,70) 
Appartenance à une union monétaire (variable muette) 0,22 
(0,38)   0,20 
(0,38) 0,28 
(0,38) 
Log. du produit des PIB réels 0,50 
(0,10) 0,61 
(0,13) 0,65 
(0,13) 0,51 
(0,10) 0,50 
(0,10) 
Log. du produit des PIB réels par habitant -0,25 
(0,09) 0,52 
(0,14) 0,47 
(0,13) -0,27 
(0,09) -0,24 
(0,09) 
Les deux pays sont encore des colonies (variable muette) 0,17 
(0,98)   0,15 
(0,98) 0,16 
(0,98) 
Appartenance commune à un ALE (variable muette) 0,25 
(0,10) 0,29 
(0,13) 0,33 
(0,13) 0,26 
(0,10) 0,24 
(0,10) 
Un des pays est Membre de l'OMC (variable muette) 0,10 
(0,10) -0,24 
(0,13) -0,25 
(0,13) 0,10 
(0,10) 0,13 
(0,10) 
Les deux pays sont Membres de l'OMC (variable muette) 0,24 
(0,10) -0,20 
(0,14) -0,20 
(0,14) 0,22 
(0,10) 0,29 
(0,10) 
SGP (variable muette) 0,43 
(0,10) 0,03 
(0,14) 0,00 
(0,14) 0,45 
(0,09) 0,46 
(0,09) 
      
Effets temporels fixes 
Effets-couple de pays fixes Oui 
Oui Oui 
Oui Oui 
Oui Oui 
Oui Oui 
Oui 
Nombre d'observations Racine carrée 16 085 
0,49 6 988 
0,69 6 949 
0,69 16 238 
0,48 16 238 
0,49 
  WT/WGTDF/W/24 
 Page 87 
 
 
 Appendice - Tableau IV.5  Effets-pays variant avec le temps  
 
Variable Taux réel 
officiel, 
 LT et CT Taux réel 
officiel et 
parallèle, LTTaux réel officiel 
et parallèle, 
LT et CT Taux 
nominal 
officiel, LT Taux réel 
officiel 
conditionnel 
 (1) (2) (3) (4) (5) 
Volatilité taux réel officiel LT  5,99 
(2,14) 3,34 
(3,25) 7,52 
(3,89) 3,64 
(1,58)  
Volatilité taux réel officiel CT- 
Volatilité taux réel officiel LT  4,19 
(1,88)  6,70 
(3,24)   
Volatilité taux réel parallèle LT- 
Volatilité taux réel officiel LT  -2,01 
(2,69) -2,20 
(2,71)   
Volatilité taux réel parallèle CT- 
Volatilité taux réel officiel CT   -1,55 
(2,80)   
Somme des volatilités effectives 
des taux réels officiels LT des 
paires de pays    -6,20 
(1,52)  
Volatilité conditionnelle, sur la 
base des informations 
disponibles     0,97 
(1,50) 
Appartenance à une union monétaire (variable muette) 1,42 
(0,14)   1,49 
(0,15) 1,36 
(0,14) 
Log. du produit des PIB réels 0,81 
(0,18) 0,97 
(0,09) 0,99 
(0,09) 0,24 
(0,14) 0,72 
(0,17) 
Log. du produit des PIB réels par habitant 0,12 
(0,22) 0,69 
(0,09) 0,83 
(0,13) -0,08 
(0,12) 0,19 
(0,21) 
Log. de la distance -1,54 
(0,02) -1,42 
(0,03) -1,43 
(0,03) -1,53 
(0,03) -1,53 
(0,02) 
Langue commune (variable muette) 0,27 
(0,05) 0,30 
(0,06) 0,31 
(0,06) 0,26 
(0,05) 0,25 
(0,05) 
Frontière commune (variable muette) -0,11 
(0,09) -0,22 
(0,12) -0,17 
(0,12) -0,13) 
(0,09) -0,12 
(0,10) 
Nombre d'économies enclavées dans le couple de pays -1,27 
(0,39) -0,19 
(0,25) -0,75 
(0,29) -2,97 
(0,59) -1,26 
(0,39) 
Nombre d'économies insulaires dans le couple de pays 0,97 
(0,75) 1,16 
(0,26) 0,77 
(0,26) 0,52 
(0,52) 1,02 
(0,76) 
Log. du produit des superficies 0,01 
(0,18) -0,20 
(0,04) -0,21 
(0,04) 0,52 
(0,08) 0,10 
(0,16) 
Même colonisateur après 1945 
(variable muette) 0,71 
(0,07) 0,72 
(0,11) 0,70 
(0,11) 0,73 
(0,07) 0,72 
(0,07) 
Les deux pays sont encore des colonies (variable muette) -1,14 
(0,16) -0,75 
(0,18) -0,70 
(0,19) 0,00 
(0,57) -1,11 
(0,16) 
Nation commune (variable muette) 2,42 
(0,38)   1,21 
(0,66) 2,33 
(0,37) 
Couple pays colonisateur/colonie (variable muette) 1,45 
(0,07) 1,00 
(0,09) 1,00 
(0,09) 1,47 
(0,07) 1,45 
(0,07) WT/WGTDF/W/24 
Page 88  
 
 Variable Taux réel 
officiel, 
 LT et CT Taux réel 
officiel et 
parallèle, LTTaux réel officiel 
et parallèle, 
LT et CT Taux 
nominal 
officiel, LT Taux réel 
officiel 
conditionnel 
Appartenance à un ALE 
commune (variable muette) 0,26 
(0,08) -0,57 
(0,11) -0,56 
(0,11) 0,30 
(0,08) 0,26 
(0,08) 
Un des pays est Membre de l'OMC (variable muette) 1,78 
(0,54) 0,64 
(0,35) 0,10 
(0,41) 0,26 
(0,13) 1,78 
(0,55) 
Les deux pays sont Membres de l'OMC (variable muette) 3,49 
(1,06) 1,40 
(0,64) 0,38 
(0,75) 0,41 
(0,15) 3,46 
(1,09) 
SGP (variable muette) 0,58 
(0,03) 0,57 
(0,04) 0,56 
(0,04) 0,65 
(0,03) 0,59 
(0,03) 
      
Effets temporels fixes 
Effets-pays fixes 
Effets-pays variant avec le temps Non 
Non 
Oui Non 
Non 
Oui Non 
Non 
Oui Oui 
Oui 
Non Non 
Non 
Oui 
Nombre d'observations Racine carrée RMSE 16 085 
0,81 1,59 6 988 
0,83 1,43 6 949 
0,84 1,42 15 157 
0,79 1,62 16 238 
0,81 1,60  WT/WGTDF/W/24 
 Page 89 
 
 
 Appendice - Tableau IV.6A Prise en compte de l'endo généité de la volatilité des taux de change:  
masse monétaire relative comme VI1 
 
Variable Taux de change réel  Taux de change nominal 
 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 
Volatilité à long terme du taux de 
change officiel réel -22,64 
(12,5) -6,49 
(6,24) -23,82 
(28,87)    
Volatilité à long terme du taux de 
change officiel nominal    -25,98 
(14,50) -7,78 
(7,52) -17,92 
(21,72) 
Log. du produit des PIB réels 0,37 
(0,2) 0,52 
(0,12) 0,44 
(0,41) 0,62 
(0,31) 0,60 
(0,16) 0,45 
(0,40) 
Log. du produit des PIB réels par habitant -0,25 
(0,19) -0,28 
(0,12) 0,35 
(0,35) -0,52 
(0,32) -0,36 
(0,17) 0,41 
(0,41) 
Log. de la distance -1,52 
(0,04)  -1,52 
(0,09) -1,49 
(0,06)  -1,52 
(0,08) 
Langue commune (variable muette) 0,27 
(0,06)  0,27 
(0,10) 0,22 
(0,08)  0,26 
(0,10) 
Frontière commune (variable muette) -0,08 
(0,12)  -0,12 
(0,14) -0,10 
(0,12)  -0,12 
(0,14) 
Nombre d'économies enclavées dans le couple de pays -1,41 
(0,56)  -1,38 
(0,39) -1,86 
(0,72)  -1,16 
(0,51) 
Nombre d'économies insulaires dans le couple de pays 1,76 
(0,70)  -1,64 
(2,79) 1,36 
(0,91)  -0,87 
(1,87) 
Log. du produit des superficies 0,44 
(0,11)  0,54 
(0,60) 0,31 
(0,16)  0,43 
(0,46) 
Même colonisateur après 1945 (variable muette) 0,78 
(0,09)  0,79 
(0,13) 0,70 
(0,12)  0,76 
(0,16) 
Couple pays colonisateur/colonie (variable muette) 1,33 
(0,08)  1,33 
(0,08) 1,32 
(0,09)  1,31 
(0,08) 
Appartenance commune à un ALE (variable muette) 0,27 
(0,09) 0,23 
(0,11) 0,26 
(0,13) 0,30 
(0,09) 0,24 
(0,11) 0,29 
(0,10) 
Un des pays est Membre de l'OMC (variable muette) 0,14 
(0,16) -0,02 
(0,11) -1,77 
(3,83) 0,16 
(0,16) -0,02 
(0,11) -0,65 
(2,48) 
Les deux pays sont Membres de l'OMC (variable muette) 0,11 
(0,29) 0,12 
(0,15) -3,63 
(7,69) 0,10 
(0,30) 0,11 
(0,16) -1,41 
(5,01) 
SGP (variable muette) 0,66 
(0,03) 0,44 
(0,11) 0,63 
(0,04) 0,65 
(0,03) 0,43 
(0,11) 0,63 
(0,03) 
       
Effets temporels fixes 
Effets-pays fixes 
Effets-couple de pays fixes Effets-pays variant avec le temps Oui 
Oui 
Non Non Oui 
Non 
Oui 
Non Non 
Non 
Non 
Oui Oui 
Oui 
Non Non Oui 
Non 
Oui 
Non Non 
Non 
Non 
Oui 
Nombre d'observations Racine carrée RMSE 14 343 
0,77 1,71 14 343 
0,48 14 343 
0,80 1,62 14 343 
0,76 1,74 14 343 
0,46 14 343 
0,80 1,62 
 
 1 La variable instrumentale (VI) est la volatilité à long terme de la masse monétaire relative établie sur 
le modèle de Frankel et Wei (1993). WT/WGTDF/W/24 
Page 90  
 
 Appendice - Tableau IV.6B Prise en compte de l'endogénéité de la volatilité des taux de change: 
variable d'ancrage commun comme VI1 
 
Variable Taux de change réel  Taux de change nominal 
 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 
Volatilité à long terme du taux de 
change officiel réel -10,62 
(7,45) 29,06 
(17,79) -7,23 
(7,73)    
Volatilité à long terme du taux de 
change officiel nominal    -7,06 
(4,92) 27,75 
(17,17) -4,37 
(4,67) 
Log. du produit des PIB réels 0,66 
(0,20) 1,08 
(0,18) 1,06 
(0,12) 0,73 
(0,20) 0,83 
(0,21) 1,02 
(0,1) 
Log. du produit des PIB réels par habitant 0,31 
(0,26) 1,07 
(0,48) 0,36 
(0,16) 0,31 
(0,26) 1,41 
(0,69) 0,45 
(0,11) 
Log. de la distance -1,45 
(0,04)  -1,46 
(0,04) -1,45 
(0,04)  -1,46 
(0,04) 
Langue commune (variable muette) 0,35 
(0,07)  0,36 
(0,07) 0,36 
(0,07)  0,36 
(0,07) 
Frontière commune (variable muette) 0,24 
(0,14)  0,25 
(0,14) 0,24 
(0,14)  0,25 
(0,14) 
Nombre d'économies enclavées dans le couple de pays -2,19 
(1,44)  -0,78 
(0,47) -2,43 
(1,36)  -0,81 
(0,47) 
Nombre d'économies insulaires dans le couple de pays -2,39 
(1,02)  0,17 
(0,33) -2,00 
(0,93)  0,13 
(0,32) 
Log. du produit des superficies 0,08 
(0,14)  -0,17 
(0,07) 0,02 
(0,12)  -0,16 
(0,06) 
Même colonisateur après 1945 (variable muette) 1,00 
(0,10)  1,02 
(0,10) 0,99 
(0,10)  1,01 
(0,10) 
Couple pays colonisateur/colonie (variable muette) 0,95 
(0,20)  0,95 
(0,20) 0,95 
(0,20)  0,94 
(0,20) 
Appartenance commune à un ALE (variable muette) 0,81 
(0,17) 0,74 
(0,31) 0,69 
(0,18) 0,82 
(0,17) 0,77 
(0,33) 0,70 
(0,18) 
Un des pays est Membre de l'OMC (variable muette) 0,02 
(0,16) -0,05 
(0,16) 0,70 
(0,39) 0,04 
(0,15) -0,09 
(0,15) 0,84 
(0,34) 
Les deux pays sont Membres de l'OMC (variable muette) 0,01 
(0,22) 0,41 
(0,29) 1,40 
(0,73) 0,06 
(0,20) 0,38 
(0,28) 1,66 
(0,63) 
SGP (variable muette) 0,66 
(0,04) 0,20 
(0,20) 0,64 
(0,04) 0,66 
(0,04) 0,20 
(0,20) 0,64 
(0,04) 
       
Effets temporels fixes 
Effets-pays fixes 
Effets-couple de pays fixes Effets-pays variant avec le temps Oui 
Oui 
Non Non Oui 
Non 
Oui 
Non Non 
Non 
Non 
Oui Oui 
Oui 
Non Non Oui 
Non 
Oui 
Non Non 
Non 
Non 
Oui 
Nombre d'observations Racine carrée RMSE 8 531 
0,75 1,72 8 531 
0,52 8 531 
0,77 1,68 8 531 
0,76 1,71 8 531 
0,49 8 531 
0,77 1,68 
 
 1 La variable instrumentale est une variable muette d'ancrage commun mise au point par Tenreyro 
(2003).  WT/WGTDF/W/24 
 Page 91 
 
 
 Appendice Table IV.6C  Prise en compte de l'endogénéité de la volatilité des taux de change: 
propension à partager un ancrage commun comme IV1 
 
Variable Taux de change réel  Taux de change nominal 
 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 
Volatilité à long terme du taux de 
change officiel réel -46,60 
(12,99) -19,76 
(20,98) -34,99 
(8,86)    
Volatilité à long terme du taux de 
change officiel nominal    -32,91 
(8,77) -11,48 
(11,44) -24,65 
(6,14) 
Log. du produit des PIB réels 1,87 
(0,37) 1,53 
(0,29) 1,19 
(0,09) 2,03 
(0,35) 1,55 
(0,29) 1,19 
(0,09) 
Log. du produit des PIB réels par habitant -1,89 
(0,67) -0,80 
(1,10) 0,47 
(0,15) -1,70 
(0,59) -0,53 
(0,77) 0,60 
(0,14) 
Log. de la distance -1,18 
(0,07)  -1,22 
(0,05) -1,21 
(0,06)  -1,24 
(0,05) 
Langue commune (variable muette) 0,51 
(0,10)  0,48 
(0,09) 0,49 
(0,09)  0,48 
(0,09) 
Frontière commune (variable muette) -0,17 
(0,21)  -0,09 
(0,18) -0,21 
(0,20)  -0,13 
(0,18) 
Nombre d'économies enclavées dans le couple de pays -6,01 
(1,86)  -0,34 
(0,31) -4,73 
(1,49)  -0,38 
(0,30) 
Nombre d'économies insulaires dans le couple de pays 0,36 
(1,55)  -0,20 
(0,34) 1,34 
(1,42)  -0,12 
(0,34) 
Log. du  produit des superficies -0,37 
(0,22)  -0,06 
(0,07) -0,49 
(0,20)  -0,07 
(0,07) 
Même colonisateur après 1945 (variable muette) 0,55 
(0,19)  0,66 
(0,15) 0,53 
(0,18)  0,64 
(0,15) 
Couple pays colonisateur/  colonie (variable muette) 0,80 
(0,24)  0,89 
(0,21) 0,81 
(0,22)  0,87 
(0,20) 
Appartenance commune à un ALE (variable muette) 0,03 
(0,22) 0,25 
(0,26) 0,00 
(0,21) 0,11 
(0,21) 0,31 
(0,22) 0,05 
(0,20) 
Un des pays est Membre de l'OMC (variable muette) -0,75 
(0,31) -0,18 
(0,25) -1,60 
(0,63) -0,53 
(0,26) -0,07 
(0,18) -0,49 
(0,48) 
Les deux pays sont Membres de l'OMC (variable muette) -1,62 
(0,52) -0,53 
(0,58) -3,06 
(1,22) -1,16 
(0,40) -0,27 
(0,31) -0,87 
(0,91) 
SGP (variable muette) 0,62 
(0,06) -0,22 
(0,32) 0,63 
(0,05) 0,60 
(0,05) -0,27 
(0,28) 0,61 
(0,05) 
Effets temporels fixes 
Effets-pays fixes 
Effets-couple de pays fixes Effets-pays variant avec le temps Oui 
Oui 
Non Non Oui 
Non 
Oui 
Non Non 
Non 
Non 
Oui Oui 
Oui 
Non Non Oui 
Non 
Oui 
Non Non 
Non 
Non 
Oui 
Nombre d'observations 
Racine carrée 
RMSE 4 801 
0,73 
1,78 4 801 
0,44 4 801 
0,81 
1,53 4 801 
0,76 
1,68 4 801 
0,49 4 801 
0,81 
1,52 
 
 1 La variable instrumentale est la propension à partager un ancrage commun mise au point  par 
Tenreyro (2003). WT/WGTDF/W/24 
Page 92  
 
 Appendice – Tableau IV.7 Différe nciation par type de pays1 
 
Variable Pays développés et en développement 
(1) (2) 
Volatilité taux réel officiel LT 43,47 
(3,54) 47,90 
(3,85) 
(Volatilité taux réel officiel LT) x (Variable muette  NS) -45,70 
(3,60) -47,59 
(3,90) 
(Volatilité taux réel officiel LT) x (Variable muette SS) -46,69 
(3,64) -47,92 
(4,00) 
Variable muette d'union monétaire -0,62 
(0,23) -0,60 
(0,21) 
(Variable muette d'union monétaire) x (Variable muette SS) 2,11 
(0,27) 2,12 
(0,25) 
Variable muette des couples de pays Nord-Sud -0,49 
(0,28) 1,11 
(0,45) 
Variable muette des couples de pays 
Sud-Sud -2,49 
(0,52) 0,56 
(0,87) 
   
Effets temporels fixes  
Effets-pays fixes   
Effets-pays variant avec le temps Oui 
Oui 
Non Non 
Non 
Oui 
Nombre d'observations 
Racine carrée 
RMSE 16 238 
0,79 
1,64 16 238 
0,81 
1,59 
 
 1 Les coefficients estimés pour les variables de contrôle types dans les spécifications de référence ne 
sont pas indiqués.  WT/WGTDF/W/24 
 Page 93 
 
 
 Appendice – Tableau IV.8  Différencia tion par type de produit (SURE) 
 
Variable Effet-pays fixe Effet-pays variant avec le temps 
 Produit 
homogène Produit 
différencié Produit 
homogène Produit 
différencié 
Volatilité taux réel officiel LT -0,59 
(2,12) -2,89 
(1,66) -2,97 
(4,39) 0,98 
(3,06) 
Log. du produit des PIB réels 2,29 
(0,28) 3,18 
(0,22) 0,84 
(0,09) 0,23 
(0,12) 
Log. du produit des PIB réels par habitant -2,16 
(0,28) -3,24 
(0,22) -0,79 
(0,20) 0,49 
(0,24) 
Log. de la distance -2,06 
(0,04) -1,01 
(0,03) -2,11 
(0,04) -1,08 
(0,03) 
Langue commune (variable muette) 0,05 
(0,09) 0,30 
(0,07) 0,04 
(0,08) 0,33 
(0,06) 
Frontière commune (variable muette) -0,95 
(0,14) -0,23 
(0,11) -0,99 
(0,12) -0,28 
(0,08) 
Nombre d'économies enclavées dans le couple de pays -1,99 
(0,46) -6,41 
(1,22) 1,28 
(0,41) 0,62 
(0,48) 
Nombre d'économies insulaires dans le couple de pays -6,82 
(1,59) -12,11 
(1,25) 4,68 
(0,51) -3,97 
(0,63) 
Log. du produit des superficies -2,12 
(0,34) -3,36 
(0,26) -0,29 
(0,08) -0,16 
(0,11) 
Même colonisateur après 1945 (variable muette) 0,43 
(0,27) 0,35 
(0,21) 0,47 
(0,24) 0,26 
(0,17) 
Les deux pays sont encore des colonies (variable muette) 0,49 
(1,16) 0,12 
(0,91) 0,13 
(1,05) 0,04 
(0,73) 
Couple pays colonisateur/colonie (variable muette) 0,89 
(0,16) 0,79 
(0,12) 0,89 
(0,14) 0,81 
(0,10) 
Appartenance commune à un ALE (variable muette) -0,34 
(0,11) 0,05 
(0,08) -0,51 
(0,11) 0,06 
(0,08) 
Un des pays est Membre de l'OMC (variable muette) 0,67 
(1,16) 1,31 
(0,90) -0,02 
(0,54) -0,12 
(0,38) 
Les deux pays sont Membres de l'OMC (variable muette) 0,99 
(1,16) 0,96 
(0,91)   
SGP (variable muette) -0,51 
(0,09) 0,51 
(0,07) -0,41 
(0,08) 0,55 
(0,06) 
     
Effets temporels fixes  
Effets-pays fixes  
Effet-pays variant avec le temps Oui 
Oui 
Non Oui 
Oui 
Non Non 
Non 
Oui Non 
Non 
Oui 
Nombre d'observations Racine carrée RMSE 4 370 
0,72 1,61 4 370 
0,82 1,26 4 370 
0,78 1,43 4 370 
0,89 0,99 
 WT/WGTDF/W/24 
Page 94  
 
 Appendice – Tableau IV.9  Liste des pays  utilisée dans les régressions à partir 
de données désagrégées sur le commerce 
 
ARGENTINE 
AUSTRALIE 
AUTRICHE 
BELGIQUE 
BRÉSIL 
CANADA 
CHILI 
COLOMBIE 
DANEMARK 
FINLANDE 
FRANCE 
ALLEMAGNE 
GRÈCE 
HONG KONG 
INDE 
INDONÉSIE 
IRLANDE 
ITALIE 
JAPON 
CORÉE DU SUD 
MALAISIE 
MEXIQUE 
PAYS-BAS 
NOUVELLE-ZÉLANDE 
NORVÈGE 
PÉROU 
PHILIPPINES 
PORTUGAL 
SINGAPOUR 
AFRIQUE DU SUD 
ESPAGNE 
SUÈDE 
SUISSE 
THAÏLANDE 
TURQUIE 
ROYAUME-UNI 
ÉTATS-UNIS 
CHINE 
POLOGNE  WT/WGTDF/W/24 
 Page 95 
 
 
 Appendice – Tableau IV.10  Classification des caté gories de produits homogènes et différenciés 
 
A. Produits homogènes 
 
CTCI 4 (Rev.1) Nom 
1121 Vins de raisins frais (y compris les moûts de raisins) 
1124 Boissons alcooliques distillées 
1222 Cigarettes 
2517 Pâtes de bois chimiques au sulfate 
3214 Charbons (anthracite, charbon bitumineux) 
3310 Pétrole brut et semi-raffiné 
3321 Carburants pour moteurs (essences et autres huiles légères) 
3411 Gaz naturel 
5121 Hydrocarbures et leurs dérivés 
5122 Alcools, phénols, phénols-alcools, glycérine 
5811 Produits de condensation, de polycondensation et de polyaddition 
6411 Papier journal 
6412 Autres papiers d'impression et  d'écriture (fabriq ués mécaniquement) 
6415 Autres papiers et cartons fabri qués mécaniquement, simplement finis 
6516 Filets et fils de fibres textiles synthétiques 
6732 Barres (à l'exclusion du fil machine) en fer ou en acier 
6748 Tôles fines en fer ou en acier, de moins de 3 mm d'épaisseur 
6821 Cuivre et alliages de cuivre, non travaillés 
6822 Cuivre et alliages de cuivre, travaillés 
6841 Aluminium et alliages d'aluminium, non travaillés 
6842 Aluminium et alliages d'aluminium, travaillés 
7291 Piles et accumulateurs électriques 
 
B. Produit différenciés 
 
CTCI 4 (Rev.1) Nom 
2432 Bois d'œuvre de conifères sciés, rabotés, etc. 
5417 Médicaments 
5530 Parfumerie, cosmétiques, dentifrices, etc. 
5999 Autres produits et préparations chimiques, n.d.a. 
6291 Enveloppes et chambres à air en caoutchouc pour véhicules et aéronefs 
6429 Articles en pâte à papier, en papier ou en carton 
6522 Tissus de coton, à l'exception des tissus de coton écrus 
6537 Étoffes de bonneterie non élastique ni caoutchoutée, en pièces 
6554 Tissus et articles en matières textiles, imprégnés ou enduis 
6942 Boulons, écrous, vis, rivets, rondelles, etc. 
6952 Autres outils à main et pour machines 
6981 Articles de serrurerie 
6989 Articles en métaux communs, n.d.a. WT/WGTDF/W/24 
Page 96  
 
 CTCI 4 (Rev.1) Nom 
7114 Moteurs d'avions (y compri s des propulseur s à réaction) 
7115 Moteurs à combustion interne autres que les moteurs d'avions 
7143 Machines à statistique, à cartes perforées ou à bandes 
7149 Machines de bureau, n.d.a. 
7151 Machines-outils pour le travail des métaux 
7171 Machines textiles 
7182 Machines et appareils pour l'imprimerie et la reliure 
7184 Machines utilisées  pour la construction et l'industrie minière, n.d.a. 
7191 Machines et appareils de chauffage et pour la production du froid 
7192 Pompes et centrifuges 
7193 Équipement mécanique de manutention 
7195 Outils mécaniques, n.d.a. 
7196 Autres machines non électriques 
7197 Roulements de tous genres, à billes, à aiguilles, à galets ou à rouleaux de toute 
forme 
7199 Parties et accessoires  de machines, n.d.a. 
7222 Appareillage pour la coupure, le sectionnement et la protection des circuits 
électriques 
7231 Câbles et fils électriques isolés 
7241 Récepteurs de télévision 
7242 Récepteurs de radiodiffusion 
7249 Équipement de télécommunication, n.d.a. 
7250 Appareils électriques à usage domestique 
7293 Lampes, tubes et valves électroniques, transistors, etc. 
7294 Équipement électrique pour véhicules 
7295 Instruments et appareils électriques de mesure et de contrôle 
7299 Machines et appareils électriques, n.d.a. 
7321 Automobiles pour le transport des personnes, autres que les véhicules pour le 
transport en commun 
7323 Camions (y compris les ambulances) 
7328 Carrosseries et autres parties des véhicules automobiles routiers, autres que les 
motocycles 
7331 Bicyclettes et autres cycl es non pourvus de moteur;  leurs parties et pièces 
détachées 
7341 Aéronefs plus lourds que l'air 
7349 Parties d'aéronefs, aérostats 
7353 Navires et bateaux (à l'exception des navires de guerre) 
8210 Meubles 
8310 Articles de voyage, sacs à main et articles similaires 
8411 Vêtements en matières textiles autres qu'en bonneterie 
8414 Vêtements et accessoires du  vêtement en bonneterie 
8510 Chaussures 
8616 Appareils et matériels photographiques et cinématographiques, n.d.a.  WT/WGTDF/W/24 
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 CTCI 4 (Rev.1) Nom 
8617 Instruments médicaux, n.d.a. 
8619 Instruments de mesure, de contrôle et de précision 
8624 Surfaces sensibles pour la photographie,  impressionnées ou non, et films 
développés (à l'exception des films cinématographiques développés) 
8911 Phonogrammes (gramophones), magnétophones et autres appareils pour 
l'enregistrement et la reproduction du son, etc. 
8912 Disques pour phonographes, bandes enregistrées et autres supports de son, etc. 
8921 Livres et brochures, imprimés 
8942 Jouets, jeux de société, etc. 
8944 Autres articles de sport 
 
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