Tableau 6 :
Stationnarité sur la variable LNPIB
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Test Statistique d'ADF
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-2.390255
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1% Valeur critique *
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-4.3082
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5% Valeur critique
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-3.5731
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10% Valeur critique
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-3.2203
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* Valeur critique de Mackinnon pour rejeter l'hypothèse de
racine unitaire.
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Test de Dickey Fuller Augmenté
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Variable dépendante: D(LNPIB)
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Méthode : MoindresCarrésOrdinaires
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Date: 08/05/15 Heure: 10:56
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Période ajustée: 1985 2013
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Nombre d'observations: 29
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Variables
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Coefficient
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Erreurstat.
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t-Statistique
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Prob.
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LNPIB(-1)
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-0.337812
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0.141329
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-2.390255
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0.0247
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D(LNPIB(-1))
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-0.175955
|
0.175617
|
-1.001921
|
0.3260
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C
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-0.897111
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0.425354
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-2.109093
|
0.0451
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@TREND(1983)
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0.060662
|
0.024757
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2.450260
|
0.0216
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R²
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0.313103
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Moyenne de la variable dépendante
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0.014681
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R² ajusté
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0.230676
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Statistique de la variable dépendante
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1.084216
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S.E. de regression
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0.950978
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Critèreinformationneld'AIC
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2.864790
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Somme des carrés des résidus
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22.60897
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Critère de Schwarz
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3.053383
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Log de vraisemblance
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-37.53946
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F-statistique
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3.798522
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Statistique de Durbin Watson
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1.771285
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Prob. (F-statistique)
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0.022617
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Source : nous-mêmes sur base du
logiciel E-VIEWS 3.1
Nous remarquons que la valeur de DFA de -2.390255 est
inférieure à la valeur critique au seuil de 5% qui est de -3.5731
en valeur absolue. Alors nous acceptons donc l'H0 de racine unitaire (non
stationnaire). La variable LNPIB est donc non stationnaire, et suit le
processus TS.
Tableau 7 : Tableau
synthétique du test de stationnarité et d'ADF sur toutes les
variables
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TEST DE STATIONNARITE
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Variables
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Stationnarité
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ADF
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Oui/Non
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Ordre d'intégration
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Valeur statistique
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Valeur critique
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constante
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Tendance
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INFL
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Oui
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I(1)
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-3.997614
|
-1.9535
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Sans
|
Sans
|
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TC
|
Oui
|
I(2)
|
-4.386664
|
-1.9540
|
Sans
|
Sans
|
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MM
|
Oui
|
I(1)
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-4.040757
|
-1.9535
|
Sans
|
Sans
|
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PIB
|
Non
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I(0)
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-2.390255
|
-3.5731
|
Avec
|
Avec
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Source : Tests effectués à
partir du logiciel E-VIEWS 3.1
Les probabilités obtenues pour les variables en
différence première sont supérieures au seuil de 5%. Les
variables considérées présentent une non
stationnarité de nature stochastique : elles sont
intégrées d'ordre 1, c'est-à-dire elles sont devenues
stationnaires après une différence (il s'agit des variables INFL
et MM). En ce qui concerne la variable TC, elle présente aussi un non
stationnarité de nature stochastique mais intégrée d'ordre
2 car elle est devenue stationnaire après deux différences.
Signalons qu'à l'issu du test de stationnarité
sur la variable PIB, le coefficient de la tendance a été
significatif.
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