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Consommation d'électricité et croissance dans l'uemoa : une analyse en termes de causalité

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par Idrissa Yaya DIANDY
Université Cheikh Anta Diop de Dakar - D.E.A Economie, Spécialité Macroéconomie Appliquée, option Economie Internationale 2007
  

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1.2. CAUSALITÉ DANS LE CAS DE VARIABLES COINTÉGRÉES

Depuis plus d'une vingtaine d'années, de nombreux articles révèlent que la majorité des séries macroéconomiques sont non stationnaires, en particulier l'article de Nelson et Plosser (1982). Ceci suppose qu'avant d'appliquer une quelconque méthode d'estimation, une analyse approfondie des propriétés des séries est indispensable. L'objectif principal visé est celui de repérer l'éventuel non stationnarité des séries. C'est en quelque sorte, l'étape de la détermination de leur ordre.

Engle et Granger (1991) ont montré que si les variables sont intégrées, le test classique de Granger, basé sur le VAR, n'est plus approprié. Ils recommandent pour ce faire d'utiliser le modèle à correction d'erreur. En outre, le test de causalité basé sur le modèle vectoriel à correction d'erreur présente l'avantage de fournir une relation causale même si aucun coefficient estimé des variables d'intérêt décalées n'est significatif. Les équations (1) et (2) sont réécrites de la manière suivante :

Modèle vectoriel à correction d'erreur

(3)

(4)

Où zt-1 est le terme à correction d'erreur issu de l'estimation de la relation de la cointégration, Ä l'opérateur de différence.

En utilisant le modèle vectoriel à correction d'erreur (équation (3) et (4)), PIBt ne cause pas CKWht au sens de Granger si i=i=0 ; CKWht ne cause pas PIBt si ==0.

Les tests classiques de Fisher et de Student permettront de valider le modèle.

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9Impact, le film from Onalukusu Luambo on Vimeo.



BOSKELYWOOD from Ona Luambo on Vimeo.