Nervosité des marchés financiers et prix du pétrole

II.4 Période de vérification 

Pour vérifier si nos résultats sont robustes ou pas, nous ne prolongerons notre période de crise sur les années 2007, 2008 et le premier trimestre de 2009 pour vérifier la persistance de l'effet de la crise sur le prix de pétrole.

Les statistiques descriptives du rendement du prix du pétrole et de l'indice de crise sont présentées dans le tableau suivant :

Tableau 16 : Statistiques descriptives des séries pour la période de vérification

Des fluctuations importantes dans le temps sont marquées par les variables étudiées. Pour cette période, la volatilité enregistrée sur le marché financier (l'écartype de DLIMS) est plus élevé que celle-ci du marché pétrolier.

Le coefficient d'aplatissement « Kurtosis » et de « Skewness » indiquent que les deux séries ne sont pas normales pour cette période aussi impliquant une forte probabilité des points extrêmes vérifiant les chocs sur les deux marchés étudiés.

Concernant la stationnarité des séries en transformation logarithmique et en différence première, les résultats du test ADF sont présentés dans le tableau ci-dessous :

Tableau 17 : Test de racines unitaires sur les séries pour la période de vérification

Séries	trend	intercept	Nombre de retard	t-statistic	Critical value (5%)	Stationnaire ou non stationnaire
LWTI	non	non	3	-0.194250	-1.943612	Non stationnaire
DLWTI	non	non	4	-4.355308	-1.943688	Stationnaire
LIMS	oui	oui	4	-3.779709	-4.039797*	Non stationnaire
DLIMS	non	non	6	-7.619259	-1.943714	Stationnaire

*cette valeur est prise au risque de 1%

A l'égard des résultats donnés par ce tableau nous pouvons conclure que les séries LWTI et LIMS sont intégrées de même ordre 1 (LWTI~>I(1) & LIMS~>I(1)). Ainsi, la condition nécessaire de cointégration est vérifiée, une possibilité de cointégration est mise enjeu. Donc on estime par la méthode de MCO la relation à long terme entre les variables.

Puis, on a récupéré les résidus et appliqué le test ADF afin de vérifier s'ils sont stationnaires ou pas. Le nombre de retard dans ce cas est égal à 3 et il est déterminé à partir des auto-corrélations partielles de la série des résidus en différences première notée D(R).

La statistique du test ADF est égale à (-0.876931) est supérieur à la valeur critique pour tous les seuils du risque (1%, 5% et 10%) donc on accepte l'hypothèse nulle du test c'est-à-dire la non stationnarité des résidus. Cela implique que la deuxième condition nécessaire n'est pas vérifiée donc il n'existe pas de relation de cointégration entre les deux séries LWTI et LIMS. Mais, la possibilité d'établir un modèle VAR reste en vigueur.

En effet, le nombre de retard tiré du modèle VAR appliqué sur les séries LIMS et LWTI est 2. Le teste de causalité au sens du Granger donne abouti au résultat suivant :

Tableau 18 : Test de causalité au sens de Granger entre DLWTI et DLIMS pour la période de vérification

Ce résultat affirme que les deux sens de causalité ne sont pas vérifiés. Donc la possibilité d'établir un modèle VAR s'expire.

Donc, si on prolonge la période, la relation entre les deux séries ne persiste pas. Ceci est en cohérence avec les résultats obtenus dans la section précédente, en vertu desquels la relation entre les deux variables n'est que dynamique et n'existe qu'en situation de crise.