3.2.1.3. Le taux de croissance du
PIB (TC PIB)
a) Analyse graphique
Analyse graphique de ce point porte sur le
taux de croissance du PIB. L'intérêt est de savoir la
variabilité de l'évolution de comportement de ce dernier pendant
la période d'étude.
Graphique n° 5 : Taux de croissance du PIB en
%
Source : l'auteur sur base des données de la
Banque Mondiale sous traitement Eviews 6.0
Le graphique présente une variabilité autour de
moyen avec de valeur allant du positif au négatif.
b) test de la racine unitaire
L'objectif est d'examiner le
caractère stationnaire ou non des variables entre autre le taux de
croissance du PIB. Du faite que la plupart des propriétés
statiques des méthodes d'estimation ne s'appliquant qu'a des
séries stationnaires.
Tableau n°12 : Résultats du test
ADF
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Null Hypothesis: D(TCPIB) has a unit root
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Exogenous: None
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Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=8)
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t-Statistic
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Prob.*
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Augmented Dickey-Fuller test statistic
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-5.585178
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0.0000
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Test critical values:
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1% level
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-2.641672
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5% level
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-1.952066
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10% level
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-1.610400
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*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
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Augmented Dickey-Fuller Test Equation
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Dependent Variable: D(TCPIB,2)
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Method: Least Squares
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Date: 06/19/15 Time: 15:47
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Sample (adjusted): 1982 2012
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Included observations: 31 afteradjustments
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Variable
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Coefficient
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Std. Error
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t-Statistic
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Prob.
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D(TCPIB(-1))
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-1.019579
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0.182551
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-5.585178
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0.0000
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R-squared
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0.509757
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Meandependent var
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0.003766
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Adjusted R-squared
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0.509757
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S.D. dependent var
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5.166364
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S.E. of regression
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3.617351
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Akaike info criterion
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5.441087
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Sumsquaredresid
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392.5568
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Schwarz criterion
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5.487345
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Log likelihood
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-83.33685
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Hannan-Quinn criter.
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5.456166
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Durbin-Watson stat
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1.982947
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Source : l'auteur sur base des données de la
Banque Mondiale sous traitement Eviews 6.
Les tests sur modèles avec tendance est constante, avec
constance sans tendance, sans constante ni tendance indiquent la
présence d'une racine unitaire (probabilité critique du type
aléatoire supérieure à 5%) la série est donc non
stationnaire du type aléatoire la stationalisation se fait par les
filtres ou différences. Le test sur la série en différence
première nous indiqué la statistique que ADF est significative
(probabilité critique inférieur à 5%), la série est
donc stationnaire en différence première.
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