I.D- Tests
économétriques préalables
Les tests économétriques préliminaires
vont consister en l'étude de la stationnarité et en la recherche
de relations de cointégration.
I.D.1- Tests de
stationnarité des données
La stationnarité renvoie à la persistance d'une
série suite à des chocs. Le test de stationnarité doit
nous permettre de vérifier la stabilité de nos données et
l'ordre d'intégration. Ces caractéristiques sont très
importantes car une série stationnaire, c'est-à-dire ne contenant
ni tendance ni saisonnalité ni facteurs évoluant dans le temps,
permet d'éviter les régressions fallacieuses et les erreurs de
prévision.
Plusieurs tests existent pour étudier la
stationnarité mais la majorité présente des biais. Il est
donc nécessaire, en prenant en compte les recommandations de Levine, Lin
et Chu cité par Esso (2010) sur les tests de stationnarité, d'en
effectuer plusieurs pour confirmer l'ordre d'intégration.
Pour notre part, nous effectuerons deux tests de racine
unitaire :
-Le test Dickey-Fuller Augmenté (ADF) qui prend en
compte la présence d'auto-corrélation dans les
séries ;
-Le test de Phillips-Perron (PP) qui, en plus de la
présence d'auto-corrélation, prend en compte la dimension
d'hétéroscédasticité des séries.
I.D.2- Tests de cointégration
En fonction des résultats des tests de
stationnarité des données, nous devons choisir la forme de
représentation de notre modèle. A cette étape, nous devons
vérifier si nos variables sont cointégrées et si notre
modèle contient des relations de long terme et de court terme. Deux
méthodes possibles s'offrent à nous : la méthode
d'Engle et Granger (1987) et la méthode de Johansen (1988). Nous
privilégierons l'approche de Johansen qui, selon KEHO (2009) et ESSO
(2010), est plus efficace, lorsque nous avons plus de deux variables dans le
modèle.
La finalité du test de Johansen est de nous permettre
de choisir entre un modèle vectoriel autorégressif (VAR) et un
modèle vectoriel à correction d'erreur (VECM).
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