Dépenses de prestations sociales prises en charge par la CNPS (Caisse Nationale de Protection Sociale) et croissance économique au Cameroun

ANNEXES

Annexe A : Organigramme (partiel) de la

structure d'acceuil

ervic

ervice de la

Affaires

Ser

Service

r

tion généra

Secrétari

Source : Auteur

Annexe B : Notion de stationnarité

EncadréB1 : Stationnaritédes séries temporelles

1. D'efinition

Une série temporelle est dite stationnaire si sa distribution de probabiliténe change pas au cours du temps. Celàimplique les conditions suivantes :

- Vt E Z, E(X2 _t ) < +00 ;

- Vt E Z, E(xt) = m, indépendant de t;

- V(t, h) E Z², cov(Xt, Xt+h) = u(h), indépendant de t;

La stationnaritéimplique d'un point de vu statistique, que le passéest comparable au présent et au futur. C'est un concept clépour la validitéd'une regression sur une série temporelle.

2. Processus non stationnaire

En analyse économétrique, il existe deux classes de processus non stationnaires : - les processus TS (Time Stationary);

- les processus DS (Differency Stationary);

Du point de vu de l'analyse statistique, l'origine de la non stationnaritéd'un processus permet de trouver une transformation stationnaire de ce processus.

Du point de vu de l'analyse économique, l'origine de la non stationnaritéa des implications très fortes : pour les processus DS, il existe une une persistence des chocs qui n'existent pas dans les processus TS.

Un processus TS est un processus qui s'écrit en fonction d'une fonction déterministe et d'un processus stationnaire. Un processus xt est DS et d'ordre d, si (1 - L)^dxt est stationnaire. Source : Nacisse Palissy CHASSEM, ISE. Professeur vacataire a` l'ISSEA, Cours d'Econometrie des series temporelles, IAS4.

p-1 X
k=1

ãkÄxt-k + çt (4.4)

Äxt = ñxt-1 -

p-1 X
k=1

ãkÄxt-k + c + çt (4.5)

Äxt = ñxt-1 -

p-1 X
k=1

ãkÄxt-k + bt + c + çt (4.6)

Äxt = ñxt-1 -

EncadréB2 : Les tests de stationnarité(tirédu mémoire de KEMOE L. (2010))

1. Le test de Dickey-Fuller (DF)

Il teste l'hypothèse nulle d'existence d'une racine unitaire dans la série. Trois scénarii principaux sont envisageables, correspondant chacun a` une spécification économétrique.

Äxt = ñxt-1 + åt		(4.1)	Äxt = ñxt-1 + c + åt
(4.2)		Äxt = ñxt-1 + bt + c + åt
(4.3)

o`u åt -? N(0, ó2

iid _å), H0 : ñ = 0

La stratégie de test consiste a` passer de (4.3) a` (4.2) puis a` (4.1). Si l'hypothèse nulle est rejetée, on compare le t-student de ñ aux valeurs critiques^a. si ñ n'est pas significatif, on poursuit le test par l'analyse du modèle (4.2) et ainsi de suite.

2. Le test de Dickey-Fuller Augmenté(ADF)

Le test présentéprécédemment fait l'hypothèse de bruit blanc des résidus. Or rien ne garantit la véracitéd'une telle hypothèse. Le test ADF, pour pallier ce déficit, prend en compte l'autocorrélation des erreurs.

Sous les mêmes hypothèses, les modèles estimés suivants sont estimés selon la même procédure que précédemment^a :

o`u çt -? N(0, ó2 iid ç)

4. Le test de phillips-Perron

Ce test a pour but de procéder a` une correction non paramétrique des statistiques de DF pour prendre en compte les erreurs homoscédastiques.

a ñ ne suit pas une loi normale. Par conséquent, Dickey et Fuller (1979) ont étudiéet tabuléla distribution asymptotique des estimateurs de ñ , b et c.