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Agriculture et croissance économique au Cameroun


par Hervé BELLA
Institut Sous-régional de Statistique et d'Economie Appliquée (ISSEA) - Ingénieur d'Application de la Statistique 2009
  

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4.3.3 Test de co-intégration

La recherche du nombre de relations de co-intégration a été faite selon l'approche de Johansen. Le test a été effectué avec la spécification 1) c'est-à-dire, modèle sans constante dans l'ECM ni dans la relation de long terme, les séries ne présentent pas de trend. Le test est effectué avec un retard de 1. Les résultats sont présentés en Annexe 4. Le test de la trace indique la présence d'une relation de co-intégration à 1 % et deux relations à 5 %. Quant au test de la valeur propre maximale, il indique l'existence d'une relation de co-intégration à 1 % et à 5 %. La représentation VAR n'est plus valide, un modèle à correction d'erreur est utilisé.

4.3.4 Estimation du VECM

Les résultats de l'estimation comprennent l'estimation du vecteur de co-intégration, c'est à dire la relation de long terme, et l'estimation des coefficients des équations d'ajustement ou de court terme. Ces résultats sont présentés en Annexe 5.

4.3.4.1 Vecteur de co-intégration

La relation de co-intégration, obtenue en normalisant le coefficient de TCPRH s'écrit :

TCPRH

=

-0,270 * TCPRA

+

0,424 * TCPRI

+

0,031 * TCPRS

 
 

(0,135)

 

(0,069)

 

(0,048)

 
 

[1,994]

 

[-6,157]

 

[-0,645]

Ecart-types des coefficients entre ( )

t-student entre [ ]

Le coefficient relatif aux services n'est pas significatif au seuil de 5 % dans la relation de long terme, la valeur de la statistique de student vaut -0,645. Les autres coefficients sont significatifs. Le coefficient du taux de croissance du PIB agricole a un coefficient négatif et significatif, il vaut -0,27. Ainsi, sur le long terme, une augmentation du taux de croissance du PIB réel agricole de 1 point a eu en moyenne pour effet une baisse du taux de croissance du PIB réel par tête de 0,27 point, toute chose étant égale par ailleurs.

4.3.4.2 Les coefficients de court terme

Tableau 11: coefficients de la dynamique de court terme

Error Correction:

D (TCPRH)

D (TCPRA)

D (TCPRI)

D (TCPRS)

CointEq1

-1.007701

(0.25593)

[-3.93735]

-0.412046

(0.27032)

[-1.52426]

0.716837

(0.35247)

[2.03373]

-1.801930

(0.75100)

[-2.39937]

D (TCPRH(-1))

0.319347

(0.19461)

[1.64093]

0.474015

(0.20556)

[2.30601]

0.033907

(0.26802)

[0.12651]

1.606937

(0.57107)

[2.81393]

D (TCPRA(-1))

0.063818

(0.14977)

[0.42611]

-0.404451

(0.15819)

[-2.55672]

0.039012

(0.20626)

[0.18914]

-0.322735

(0.43948)

[-0.73436]

D (TCPRI(-1))

-0.320905

(0.10813)

[-2.96775]

-0.224709

(0.11421)

[-1.96750]

-0.758527

(0.14892)

[-5.09358]

-0.201115

(0.31729)

[-0.63385]

D (TCPRS(-1))

-0.053644

(0.06782)

[-0.79097]

0.000855

(0.07163)

[0.01193]

-0.109250

(0.09340)

[-1.16966]

-0.392685

(0.19901)

[-1.97319]

Ecart-types des coefficients entre ( )

t-student entre [ ]

CointEq1 désigne le vecteur associé à la relation de co-intégration contenant des coefficients des termes à correction d'erreur. Ses coefficients dans l'estimation traduisent les forces de rappel vers l'équilibre de long terme. Le coefficient de force de rappel relatif à l'industrie est positif, un résultat qui peut paraître surprenant. Pour le reste, les autres coefficients de retour vers l'équilibre de long terme sont négatifs, ce qui traduit un retour vers la relation de long terme.

La dynamique de court terme montre que le taux de croissance du PIB réel par habitant est influencé uniquement par le taux de croissance du PIB réel industriel retardé d'une période, avec un coefficient négatif (-0,321). Le TCPRA est influencé par TCPRH et TCPRI, retardés également d'une période. Cette dynamique de court terme est confirmée par les tests de causalité au sens de Granger.

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