CHAPITRE II : RESULTATS DE L'ETUDE
ET ENJEUX
Ce dernier chapitre nous livre dans sa première section
les principaux résultats émanant de la méthodologie
proposée. Dans la section suivante, deux instruments d'analyse
supplémentaires sont utilisés pour juger de la justesse des
résultats du MVCE. Ensuite, cette section se termine avec la rubrique
des suggestions.
Section 1 : Etude de la Cointégration et
estimation du MVCE
Cette section se subdivise en deux paragraphes qui retracent
simplement la méthodologie préconisée
antérieurement.
PARAGRAPHE 1 : Etude de la Cointégration
L'étude de la Cointégration impose un certain
nombre de critères relatifs aux données et dans le cas du VAR au
nombre de retard.
A. Vérification des conditions préalables
à l'analyse de la Cointégration
La méthode de Cointégration à la Johansen
exige que les variables soient toutes intégrées d'ordre 1 [I
(1)]. Cela signifie qu'elles ne sont pas stationnaires en niveau alors que
leurs différences premières le sont.
La stationnarité de la variable est jugée
à partir de la comparaison entre les statistiques DF( Dickey Fuller) ou
ADF(Augmented Dickey Fuller) et les valeurs critiques tabulées par
Mackinnon (Mackinnon critical value = CV). L'alternative d'hypothèses
qui se présente à l'issue du test est la suivante :
H0 : présence de racine unitaire ou non
stationnarité
H1 : non présence de racine unitaire ou
stationnarité
Dans la mesure où les valeurs critiques sont
négatives, la règle de décision est la suivante :
Si DF ou ADF < CV, on rejette l'hypothèse nulle de non
stationnarité.
Si DF ou ADF > CV, on ne saurait rejeter l'hypothèse
nulle de non stationnarité.
Les tests sont appliqués en niveau puis en
différence première au cas où il y aurait présence
de racine unitaire à ce premier stade.
1. Tests de stationnarité en niveau
Par souci de synthèse, le tableau ci-dessous
résume les résultats des tests de racine unitaire
appliqués en niveau à l'ensemble des variables. L'étude
considère le seuil de 5% pour la validation des différentes
hypothèses.
Tableau 2 : Résultats des tests de
stationnarité en niveau
|
Variables en niveau
|
Résultats des tests
|
Conclusion
|
|
ADF (1)
|
CV à 5%
|
|
LY1
|
-1,333
|
-3,551
|
LY1 n'est pas I (0)
|
|
LL1
|
-0,368
|
-3,551
|
LL1 n'est pas I (0)
|
|
LC1
|
-1,385
|
-3,551
|
LC1 n'est pas I (0)
|
|
LD1
|
-1,205
|
-3,551
|
LD1 n'est pas I (0)
|
|
LI1
|
-1,675
|
-3,551
|
LI1 n'est pas I (0)
|
|
LV1
|
-1,473
|
-3,551
|
LV1 n'est pas I (0)
|
|
LH1
|
0,232
|
-3,551
|
LH1 n'est pas I (0)
|
Source : Estimation sous E.views
I (0) : intégré d'ordre 0
ADF (1) = DF
L'ensemble des variables s'est révélé non
stationnaire en niveau au retard d'ordre 1.
Conclusion : les variables sont non stationnaires en
niveau.
2. Tests de stationnarité en différence
première
L'examen de la stationnarité se poursuit en
différence première et les résultats sont fournis par le
tableau suivant :
Tableau 3 : Résultats des tests de
stationnarité en différence première
|
Variables en différence première
|
Résultats des tests
|
Conclusion
|
|
ADF (1)
|
CV à 5%
|
|
DLY1
|
-3,855
|
-3,556
|
LY1 est I (1)
|
|
DLL1
|
-3,589
|
-3,556
|
LL1 est I (1)
|
|
DLC1
|
-4,388
|
-3,556
|
LC1 est I (1)
|
|
DLD1
|
-4,195
|
-3,556
|
LD1 est I (1)
|
|
DLI1
|
-4,853
|
-3,556
|
LI1 est I (1)
|
|
DLV1
|
-3,911
|
-3,556
|
LV1 est I (1)
|
|
DLH1
|
-3,855
|
-3,556
|
LH1 est I (1)
|
Source : Estimation sous E.views
Où D (xt) = xt - xt-1 avec D = Opérateur
différence
Les résultats du test de racine unitaire en
différence première montrent la stationnarité pour toutes
les variables. Les variables sont toutes intégrées d'ordre1.
Conclusion : Il y a présomption de
cointégration entre les variables.
Nous estimons alors la tendance de LT précédemment
citée, par les MCO : LY1t = a1 + a 2LL1t + a3
LC1t+ a4 LD1t + a5 LI1t + a6 LV1t +
a7 LH1t +Ct Ainsi on peut recueillir la série des
résidus, nous étudions ensuite la
stationnarité des résidus recueillis. Le tableau
suivant rend compte des résultats
du test de racine unitaire appliqué sur le
résidu.
Tableau 4 : Résultats du test ADF sur le
résidu de la relation de LT
|
Variable
|
ADF
|
Valeur critique à 5%
|
Valeur critique à 10%
|
Résultat
|
|
Résultat
|
-2,787
|
-1,951
|
-1,621
|
Stationnarité du Résidu
|
Source : Estimation sous E.views
Le test ADF appliqué sur le résidu de la relation
de long terme révèle une stationnarité en niveau au seuil
de 5%.
Conclusion : Il y a confirmation de la possibilité
de cointégration des variables.
Comme dans notre étude, il s'agit d'un modèle
multivarié, il pourrait ne pas avoir un seul vecteur de
cointégration. Se faisant, il faut faire référence
à la représentation vectorielle à correction d'erreur.
Nous utilisons alors l'approche cointégrée du VAR à la
Johansen.
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