5.3 Résultats des tests de cointégration
:
Les résultats des tests de racine unitaire en panel
nous confirme l'argumentation du choix de l'économétrie des
données de panel non stationnaire. En effet, toutes les séries
qui composent nos équations de la demande et du taux de branchement pour
les deux bloc sont I(1)13. Nous conduisons les tests de
cointégrations selon les approches de Pedroni [2004] et Larson et al
[2001] pour s'assurer que nos modèles constituent effectivement des
systèmes cointégrés, bien évidement la non
existence des relations de long terme entre les variables conduit à
l'estimation d'une régression fallacieuse (Granger et Newbold [1974]
)[18]. Pour effectuer ces tests nous spécifions pour les deux blocs la
relation suivants:
yit = ái + äit + â1ix1,it +
â2ix2,it + + âMixM,it + åit
où i = 1,....,6,t=1,...,112etm=1,...,5ou4
Nous introduisons la tendance temporelle et l'effet
spécifique individuel lors de l'implèmentation de ces tests, du
faite que nous pensons que les comporte-
ments tendanciels des variables sont déterministes.
Ainsi, même si la prépondérance est
donnée à la tendance stochastique, il n'en reste pas moins que la
tendance déterministe puisse tenir un rôle non négligeable
dans la relation de cointégration, car les tests de racine unitaire en
panel ont révélé que les variables possèdent une
tendance significative. Le tableau suivant synthètise les
diffèrentes statistiques des tests de cointégration
appliqués à notre panel. La partie supérieure
récapitule les résultats qui se rapportent aux tests de Pedroni
que l'on manipule sous Rats 6.0 alors que la partie inférieure
récapitule les résultats relatives au test "Fisher combined
Johansen" que l'on manipule sous le logiciel Eviews 6.0.
Les tests de cointégration peuvent être mener en
faisant appel aux tests IPS ou LLC, par l'application de ces derniers sur les
résidus estimés de la relation de cointégration.
13Les deux séries qui sont I(2), le revenu de
bloc sup, le nombre d'abonnes et le taux de branchement dans le bloc inf ne
sont pas utilisées lors de l'établissement des ces relations.
Tableau 4: Tests de cointégration pour les deux
périodes 1 et 2
yit= ái+äit +
â1ix1,it+â2ix2,it+... + âMixM,it+åit
|
dep. var
|
lci
|
|
lcs
|
|
|
ltxi
|
ltxs
|
|
période
|
1
|
2
|
1
|
2
|
1
|
2
|
1
|
2
|
|
|
Tests de Pedroni (1999, 2004)
|
|
|
|
|
Panel v
|
0.80*
|
2.29*
|
1.08**
|
4.62*
|
0.02
|
2.33*
|
1.00**
|
3.96*
|
|
Panel ñ
|
-5.78*
|
-11.12*
|
-7.45*
|
-20.03*
|
-2.56**
|
-10.55*
|
-4.43*
|
-11.28*
|
|
Panel t
|
-0.31
|
-4.15*
|
-8.59*
|
-16.70*
|
-2.22**
|
2.22
|
0.47
|
-3.19*
|
|
Panel t (P)
|
-7.83*
|
-12.11*
|
-10.06*
|
-22.19*
|
-3.84*
|
-9.42*
|
-4.59*
|
-10.19*
|
|
Group ñ
|
-5.59*
|
-12.00*
|
-7.53*
|
-21.11*
|
-2.68**
|
-11.11*
|
-3.77*
|
-12.24*
|
|
Group t
|
1.54
|
-2.42**
|
-8.06*
|
-19.00*
|
-2.03**
|
3.32
|
1.97
|
-2.98**
|
|
Group t (P)
|
-8.85*
|
-14.58*
|
-11.70*
|
-26.09*
|
-4.54*
|
-11.15*
|
-4.55*
|
-12.04*
|
|
|
Fisher combined Johansen [1991]
|
|
|
|
|
Nbre de
relation/(H0)
|
LR
|
LR
|
LR
|
LR
|
LR
|
LR
|
LR
|
LR
|
|
Au plus 0
|
369.4
(0.00)
|
407.6
(0.00)
|
323.8
(0.00)
|
323.7
(0.00)
|
169.8
(0.00)
|
312.2
(0.00)
|
304.6
(0.000)
|
223.3
(0.00)
|
|
Au plus 1
|
82.40
(0.00)
|
87.71
(0.00)
|
75.24
(0.00)
|
84.24
(0.00)
|
55.61
(0.00)
|
92.25
(0.00)
|
83.52
(0.000)
|
98.68
(0.00)
|
|
Au plus 2
|
17.80
(0.121)
|
16.16
(0.184)
|
12.72
0.389
|
13.48
(0.335)
|
26.66
(0.008)
|
32.16
(0.0013)
|
9.812
(0.632)
|
16.28
(0.178)
|
les p-values du statistique trace sont reportés entre
paranthèse
une et deux étoiles désignent respectivement la
signiÞcativité à 1%, 5%
Tous les tests présentés ci-dessus sont
distribués selon la loi normale centrée réduite. Ce sont
des tests unilatéraux dont les réalisations largement
négatives conduisent au rejet de l'hypothèse nulle d'absence
d'une relation de cointégration entre les variables. A l'exception du
test Panel-v que selon Pedroni [1999][43], ce test diverge (vers plus
l'inÞnie), par conséquence la réalisation largement
positive conduit au rejet de l'hypothèse nulle.
Les statistiques des tests de Pedroni P nous
aménées à s'assurer que nos équations forment des
relations de long terme. Cela permet de parfaire notre critique adressée
à l'étude de Ayadi et al[2002][1] qui estime les même
modèles sur la même base des données en utilisant les
méthodes économétriques de panel statique.
La statistique trace du test algebrique va au-déla de
ce que nous fournissent les précédents, car en sus de sa
faculté à détecter l'existence de la relation de
cointégration pour un modéle, il informe que certaines variables
qui composent le modèle pourraient être combinées entre
elles pour forme d'autres équilibres de
long terme. Autrement dit, il met en évidence, pour
chaque modèle, le nombre maximal de relations de cointégration
susceptibles d'être interprétées d'un point de vue
économique. L'inconvénient de ce test est qu'il permet uniquement
de compter le nombre de relations de long terme sans pour autant permettre
l'établissement de ces relations. L'écriture mathématique
des relations est un point obscur que le test est incapable de
résoudre.
Compte tenu que la statistique trace suit la loi de chideux,
le test admettent l'existance de deux relations de long terme au seuil de 10%
pour les deux équations et durant les deux périodes
d'estimation.
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