Les déterminants de l'inflation en Guinée.

1.2. Tests de diagnostic sur les données:

Puisque nous travaillons avec des séries temporelles, un préalable s'impose, en l'occurrence l'examen du caractère stochastique des séries suivi de l'analyse de cointégration. L'analyse stochastique des séries, qui s'appuie sur les tests de stationnarité qui constituent une condition nécessaire afin d'éviter les relations factices permet de déterminer l'ordre d'intégration de celles-ci ; tandis que l'analyse de cointégration permet d'identifier la véritable relation entre les variables en recherchant l'existence éventuelle d'un vecteur de cointégration et en éliminant son effet. Ainsi, la recherche d'une éventuellecointégration dans les séries se fait dans deux étapes :

ü La première est celle de l'étude la stationnarité des séries en vue de la détermination de l'ordre d'intégration des séries ;

ü Ladeuxièmeétape est celle du test de cointégration proprement dit. Si les séries statistiques étudiées ne sont pas intégrées de même ordre, la procédure est arrêtée. Il n'y a pas de risque de cointégration

· Stationnarité

Elle découle du caractère ou non des séries. Une série est intégrée d'ordre(d) (notée I(d) s'il convient de la différencier (d) fois afin de la stationnariser.

Définition

Une série chronologique est stationnaire si ses caractéristiques stochastiques c'est-à-dire son espérancemathématique et sa variance sont invariantes dans le temps. Cependant elle est non stationnaire si ces caractéristiques se trouvent modifiées dans le temps. De manière formalisée le processus est stationnaire si :

· E ) = E ( )=u quelque soit t et m ; la moyenne est constante et indépendante du temps.

· Var ( <8 quelque soit t,la variance est finie est indépendante du temps.

· Cov ( =E [( - u) ( + u)]= ;la covariance est finie et indépendante du temps

Une série chronologique est donc stationnaire si et seulement si elle est la réalisation d'un processus stationnaire. Par contre la non stationnarité est souvent caractérisée par la présence d'une racine unitaire dans les séries ou par la présence d'une tendance et de saisonnalité.

1.2.1 Test de stationnarité des variables (ADF)

Nous nous referons aux tests de Dickey-Fuller Augmenté(1981) pour déterminer l'ordre de différentiation d'une série macroéconomique suivant son évolution au cours du temps. Avant de présenter les résultats des tests de stationnarité, nous présentons le cadre méthodologique dans lequel ils sont effectués.

Ø Le cadre méthodologique des tests de racine unitaire.

Parmi les tests de racine unitaire existants, nous utilisons le test de Dickey Fuller Augmenté, élaboré en 1979 et en 1981 par Dickey et Fuller. Ces tests sont les plus utilisés en raison de leur simplicité, mais souffrent également d'un certain nombre de critiques.

Rappelons que le test de Dickey Fuller augmenté (ADF) considère trois modèles à la base pour une série t = 1. .., T (T étant le nombre total d'observations). Nous avons ainsi le modèle sans constance ni tendance déterministe que nous notons (1), modèle avec constance sans tendance déterministe (2) et le modèle avec constance et tendance déterministe noté (3).

Nous commençons par tester 1'hypothèse nulle

Ho: de non stationnarité

Contre l'hypothèse alternative

H₁: de stationnarité

La démarche du test est la suivante :

Modèle[1]:

Modèle[2] :

Modèle[3] :

Avec iid (Bruit blanc Gaussien) ; p le nombre de retard determiné par le critère d'Akaike et Schwarz ; et à tester :

Le principe du test est le suivant : si Ho : est retenue dans l'un de ces trois modèles, le processus est alors stationnaire.

Dans le modèle [3]  on accepte : c'est-à-dire qu'on rejette l'hypothèse de racine unitaire et, si le coefficient b est significativement différent de zéro, alors le processus est un processus TS (Trend Stationnary). Par contre si b est significativement nul alors le processus est stationnaire.

Le test sur le coefficient de chaque modèle est similaire au test de student seulement que les valeurs tabulées doivent être lues sur les tables de Dickey etFuler. Les tests sur les coefficients b et c sont des tests de student ordinaires.

Les résultats des différents tests de stationnarité (au seuil de 5%) sont consignés dans le tableau ci après :

Tableaun°5: Test de racine unitaire sur les variables

Variables	Test en niveau		Test en différence première		Conclusion
	ADF	CV	ADF	CV
LINF	-1.90	-3.60	-5.32	-2.99	I(1)
LM2	-0.24	-2.98	-5.04	-2.98	I(1)
LPIB	-2.22	-2.98	-4.01	-2.98	I(1)
LTCH	-2.83	-3.59	-4.64	-3.60	I(1)

Source : Résultats sur Eviews sur la base des données recueillies

Les résultats présentés dans le tableau ont permis de mettre en exergue d'une part la non stationnarité des principales variables macroéconomiques retenues dans le cas de la présente étude à l'instar de la plupart des données. D'autre part, ces tests en différence première ont montré que toutes les variables sont stationnaires.On peut conclure que la série est stationnaire.