2.4 Les études portant sur des données de
panel non stationnaire:
Au début des années quatre vingt dix, La
recherche en économétrie théorique a
développé une nouvelle littérature qui consiste à
appliquer les méthodes des séries temporelle sur la base des
données à double dimension, à savoir: les données
de panel. L'économétrie appliquée dans cette voie de
recherche est actuellement en plein développement et la plupart des
économètres appliqués tels que Baltagi H, Pesaren H,
Pedroni P, Krichen N ont appliqué cette littérature pour mettre
en évidence des relations de long terme en économie
internationale aussi bien qu'en économie de développement. Nous
synthétisons dans cette section trois études portant sur la
relation entre le marché noir et le taux de change, la validation de PPA
et la relation entre PIB et la demande de l'énergie.
Pour établir la relation de long terme entre le taux de
change sur le marché noir et le taux de change officiel, une
méthodologie appropriée serait la technique de
cointégration. Cependant, puisque la technique de cointégration
exige des données
4La base des données couvre la période
1980-2007, des données trimestrielles par governorat;
de série chronologique sur une longue période,
il y a seulement un nombre limité d'études dans ce domaine. Booth
et Mustafa [1991] [6] et Baghestani et Noer [1993] [4] ont fait deux
études qui ont étudiées la relation entre le taux de
change sur le marché noir et celui officiel, respectivement pour le cas
de la Turquie et l'Inde, ils ont constaté que les deux taux dans les
deux pays sont cointégrés et donc l'existence d'un rapport de
long terme. Le but de Bahmani-Oskooee M et al [2002][2] est de dépasser
le problème de la non existence des séries chronologiques de
longue période en empilant les séries temporelles relatives
à 49 pays pour appliquer la technique de cointégration sur
données de panel et la mise en place d'un rapport de long terme
homogène entre les deux taux pour les 49 pays.
Bahmani-Oskooee M et al [2002][2] appliquent les tests de
stationnarité inspirés de la logique ADF et le test de
cointégration en panel de Pedroni [1999][43] à la Engele et
Granger [1987][16]. Le test de cointégration de Pedroni montre que
l'hypothèse nulle de stationnarité des résidus est
acceptée, les deux taux sont cointégrés.
BEXit = ai + âit + ã1iOEXit +
åit ,i = 1....49 et t = 1 18
L'application de test de cointégration sur les
résidus de cette régression montre l'existence d'une relation de
long terme entre BEX (le taux de change sur le marché noir) et OEX(le
taux de change officiel). L'estimation d'une telle relation a été
faite par la méthode GLS. Les résultats montrent que le
coefficient de long terme est très proche de l'unité. Ainsi, dans
le long terme le taux de change officiel sera proche de celui sur le
marché noir.
Bien que l'étude de Bahmani-Oskooee M et al [2002][2]
était la première à utiliser une base de données
relatives à plus que deux pays, La contradiction vient du fait que
l'estimation de la relation de long terme n'était pas par une
méthode susceptible d'introduire les paramètres de nuisance de
long terme, et donc l'application de la méthode FMOLSet/ou DOLS.
Le travail de Chien-Chiang Lee [2005][10] est une étude
d'économétrie appliquée sur l'économie de
développement portant sur la relation de long terme entre le PIB et la
consommation de l'énergie pour un panel de 18 pays
développés durant la période 1975-2001.
L'objectif de ce travail est d'estimer la relation de long
terme entre le PIB, la consommation de l'énergie et le stock de capital
pour les 18 pays du panel, et de déterminer aussi les
élasticités de court et de long terme. Ainsi, la relation
à estimer est :
GDPit = ái + äit + âiECit +
ciKit + åit
Là où GDP indique le produit intérieur brut,
EC indique la consommation d'énergie et K le stock de capital.
L'implémentation des trois tests de racine unitaire sur
panel (LLC, IPS et HADRI) et puis le test de cointégration de Pedroni
pour les trois variables montre le rejet de l'hypothèse nulle du non
cointégration.
L'estimation de la relation de cointégration par la
méthode FMOLS a donné de bons résultats pour les
estimateurs individuels, aussi bien que pour les estimateurs Between. En effet,
l'étude de Chien-Chiang Lee [2005][10] suggère qu'EC et K
promouvoir la croissance économique pour 14 pays de panel (les 14 pays
où les estimateurs sont signiÞcatives). Ainsi, les
résultats suggèrent qu'il y ait un long-run steady-state entre la
consommation d'énergie et le PIB pour un panel des 18 pays après
avoir tenu compte d'un effet pays-spéciÞque.
La causalité de long terme et de court terme est
uni-directionnelle de EC vers PIB, Ceci implique que la consommation
d'énergie soutient le fardeau des ajustements à court terme pour
rétablir l'équilibre de long terme entre l'EC et le PIB.
Pour tester l'hypothèse forte de PPA, Pedroni
[2001][44] a employé les techniques récentes de
cointégration sur données de panel. Cela revient à estimer
la relation de long terme pour un panel des pays entre ratio de prix et le taux
de change nominal. En utilisant l'estimateur between de la méthode FMOLS
et celui de la méthode DOLS, Pedroni [2001][44] montre la
valididité de la version forte du PPA pour un panel de post Bretton
Woods data.
Dans ce qui suit nous présentons une synthèse
des tests de stationnarité et de cointégration sur données
de panel, ainsi que les méthodes d'estimation que nous employons pour
estimer la situation de long terme de la demande d'eau résidentielle en
Tunisie.
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