Relation inflation-chômage: une vérification empirique de la courbe de Phillips en RDC de 1990 à 2011

II.2.2-ESTIMATION DU MODÈLE

II.2.2.1-TEST DE STATIONNARITÉ

Lorsqu'on utilise des données temporelles, il est primordial qu'elles conservent une distribution constante dans le temps. Ce concept de stationnarité doit être vérifié pour chacune des séries afin d'éviter des régressions factices pour lesquelles les résultats pourraient être « significatifs », alors qu'ils ne le sont pas en réalité.

Si une série est non stationnaire, la différencier peut la convertir en série stationnaire. En faisant une analyse sur le comportement des variables, on voit qu'elles sont non stationnaires, mais elles ont toutes une tendance à la baisse. Cela nous laisse présager une éventuelle cointégration entre les variables. Il est donc indispensable de s'intéresser à l'ordre d'intégration des séries. Pour cela, nous allons appliquer le test de Dickey-Fuller augmenté^26(*) sur chaque série, c'est-à-dire TCHOM et TINFL.

Le test a été conduit sur le logarithme des variables et leurs différences premières. (Les résultats obtenus sont présentés en annexe II.1). En ce qui concerne le test effectué sur le logarithme des variables, on ne rejette pas l'hypothèse nulle de racine unitaire, à quelques exceptions près, ce qui était d'ailleurs attendu. Après avoir différencié les séries une fois, le test indique la stationnarité pour les deux variables (DLTCHOM et DLTINFL)^27(*). Le tableau suivant montre en résumé les résultats du test ADF.

Variables	Statistiques ADF	Valeurs Critique au seuil de 5%	Ordre d'intégration	Stationnaire
DLTCHOM	4,2261	1,9601	(I)	Oui
DLTINFL	3,1423	3,0299	(I)	Oui

Ces résultats montrent que les deux variables sont intégrées à l'ordre 1, donc l'hypothèse H₀ est rejetée.

II.2.2.2-TEST DE COINTÉGRATION

Un autre test à possible lorsqu'on travaille avec des séries temporelles est celui de la cointégration. Le but est de détecter si des variables possédant une racine unitaire ont une tendance stochastique commune. Si tel est le cas, il existe une relation d'équilibre de long terme entre les variables ; et la combinaison linéaire de ces variables provenant des séries stationnaires est, quant à elle, stationnaire^28(*). Le test de stationnarité de Dickey Fuller réalisé sur nos variables, montre qu'elles sont toutes intégrées d'ordre 1. Cet ordre d'intégration commune pourrait justifier la présence d'une relation de long terme entre les deux variables. Un test simple à utiliser pour vérifier cela est le test en deux étapes de Engel et Granger (1958). Les résultats du test de cointégration sont présentés en annexe II.2.

a.-1^ère étape : estimation par MCO^29(*) du modèle de long terme

La relation linéaire de long terme s'écrit :

L'estimation de cette relation par moindres carré ordinaire à l'aide du logiciel Eviews6 a donné les résultats suivant :

Probabilité ) (

T-stat.

R carré= 47,17% et Durbin-Watson= 1,1247

D'après cette relation, à long terme, le chômage et l'inflation vont de pair car le coefficient lié à l'inflation positif. Ainsi, à long terme, une augmentation du taux d'inflation de 100% entraîne une augmentation du taux de chômage de 4%, les coefficients sont tous significatifs. Bien que cette relation de long existe elle est tout de même très faible.

b.- 2^ième étape : Test de la stationnarité des résidus de long terme

Pour que la relation de cointégration soit acceptée, les résidus () qui découlent de l'estimation de la relation de long terme doivent être stationnaires à niveau. Effectuons le test de Dickey-Fuller augmenté sur les résidus de l'estimation de la relation structurelle sous les hypothèses suivantes :

H₀ : Racines Unitaire sur les résidus () (Non cointégration)

H₁ : Non Racine Unitaire sur les résidus () (Cointégration).

L'équation des résidus () des est représentée comme suit :

variable	Statistique ADF	Valeur critique au seuil de 5%	Ordre d'intégration	Stationnaire
	3,3514	1,9590	(0)	Oui

La statistique du test ADF est supérieure à la valeur critique de Mackinnon. L'hypothèse nulle est rejetée, les deux variables sont donc cointégrées. Nous pouvons conclure qu'il existe une relation d'équilibre à long terme entre le chômage et l'inflation.

* ²⁶ Le test de Dickey-Fuller augmenté ajoute des retards au modèle testé afin de contrôler l'autocorrélation, contrairement au test de Dickey-Fuller standard.

* ²⁷ Il est commun que les variables macro- économiques, comme celles qu'on utilise dans cette étude, deviennent stationnaire après une seule différenciation.

* ²⁸ Lenzoudi, (2005), « l'impact du degré du degré d'ouverture sur la croissance économique : cas de six pays d'Afrique de l'Ouest », mémoire de maîtrise, Université de Montréal, Département de sciences économiques.

* ²⁹ Moindres carré ordinaire