Multivariate Analysis of Rwanda Economic Indicators using Vector Autoregressive (VAR) Model

Abstract

Rwanda's economy has been growing fast due to important economic and structural reforms over the last decade. Consumer Price Index (CPI), Exchange Rate and Nominal Growth Domestic Product (NGDP) constitute some of the major economic indicators in emerging market economies that require monetary authorities to elaborate tools and policies to prevent high volatility in prices. Thus, understanding CPI, exchange rate and NGDP dynamics is a key to the design of fund programs to help stabilize the economy of a developing country such as Rwanda. In this study, secondary data from the National Bank of Rwanda, depicting quarterly time series of the 3 indicators from 1997 to 2014 has been used. Appropriate Vector Autoregressive (VAR) model with maximum 3 lagged values for the underlying variables was selected, based on the smallest value of Bayesian Schwartz information criterion and diagnostic tests for disturbances performed. The Granger causality and Impulse response function analysis confirms that in the fitted VAR model, CPI, exchange rate and NGDP are endogeneous variables, each one related to its lagged values and/or of the lag values of other variables. In addition, the results suggest that the CPI is not directly related to the exchange but to the NGDP.

L'économie du Rwanda a connu une croissance rapide en raison d'importantes réformes économiques et structurelles au cours de la dernire décennie. L'indice des prix à la consommation (IPC), le taux de change et la croissance nominale du produit intérieur (PNGD) constituent quelques-uns des principaux indicateurs économiques des pays émergents exigeant des autorités monétaires qu'elles élaborent des outils et des poli- tiques pour éviter une volatilité élevée des prix. Ainsi, la compréhension de l'IPC, du taux de change et de la dynamique du PNDP est un élément clé de la conception de programmes de fonds pour aider à stabiliser l'économie d'un pays en développement comme le Rwanda. Dans cette étude, des données secondaires de la Banque Nationale du Rwanda, représentant des séries temporelles trimestrielles des 3 indicateurs de 1997 à 2014 ont été utilisées. Un modle VAR (Vector Autoregressive) approprié avec un maximum de 3 valeurs décalées pour les variables sous-jacentes a été sélectionné, basé sur la plus petite valeur du critre d'information bayésien Schwartz et des tests diagnostiques pour les perturbations effectuées. L'analyse de la causalité de Granger et de la fonction de réponse impulsionnelle confirme que dans le modle VAR ajusté, CPI, taux de change et NGDP sont des variables endognes, chacune liée à ses valeurs retardées et / ou aux valeurs de retard des autres variables. En outre, les résultats suggrent que l'IPC n'est pas directement lié à la bourse mais au PNDG.