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Les deux notions fondamentales dans le domaine de la linguistique textuelle sont : la cohésion et la cohérence. Ces deux notions entrent à la fois dans la production du texte et dans son interprétation. Alors, comment s’organise un texte ? Quelles sont les règles de la cohérence textuelle ? Quelle différence y a-t-il entre la cohérence et la cohésion ? Comment mieux interpréter un texte à la lumière de ces règles ? Telles sont les questions qui seront débattues au cours de notre communication. Au fil de notre travail, nous allons nous référer à la conception de différents linguistes tels que : Michel Charolles, Jacques Fontanille, Lita Lundquist et Dominique Maingueneau. En effet, on peut dire que la cohérence est une condition textuelle qui nécessite des rapports logiques et non-contradictoires entre les différentes phrases du texte, elle se rattache principalement à la signification générale de la totalité du texte, selon Michel Charolles (cf. Introduction aux problèmes de la cohérence des textes, 1978), quatre règles régissent cette propriété du texte et qui sont : la règle de répétition, la règle de la progression de l’information, la règle de non-contradiction et la règle de relation. A son tour, La pédagogue danoise Lita Lundquist distingue entre trois niveaux de cohérence : un niveau thématique, un niveau sémantique et un niveau pragmatique. Dans cet article, nous essayerons de relier les trois niveaux de cohérence établis par Lita Lundquist avec les quatre principes de la cohérence établis par Michel Charolles pour mettre en place un modèle d’analyse textuelle qui pourrait nous faciliter l’interprétation et la réception d’un texte littéraire quel qu’il soit. En ce qui concerne la cohérence thématique, nous allons étudier les procédés de répétition ainsi que les trois types de progression. Pour ce qui est de la cohérence sémantique, nous allons parler de la méta-règle de non-contradiction chez Michel Charolles. Quant à la cohérence pragmatique, nous allons présenter sa quatrième règle de la cohérence à savoir : la règle de relation.

The present study suggests a model for predicting liquidity gap, based on source and cost of funds approach concerning the daily time series data (25 March 2009 to 19 March 2018), in order to control and manage the liquidity risk. Using the family of autoregressive conditional heteroscedasticity models, the behavior of bank liquidity gap is modeled and predicted. The results show that the APGARCH with the Johnson-SU distribution is the most suitable model for explaining the liquidity gap behavior. Based on the rolling window method the more accurate model has been selected to be the APGARCH model with T-Student distribution which provides the least error in forecasting liquidity gap.