2.5. ESTIMATION DU
MODÈLE À CORRECTION D'ERREUR
La théorie postule qu'on peut associer un modèle
à correction d'erreur à des variables cointégrées
(cas de la Côte d'Ivoire). Le théorème de
représentation de Engle et Granger démontre que les séries
non-stationnaires, plus particulièrement celles qui possèdent une
racine unitaire, doivent être représentées sous forme de
modèle à correction d'erreur si elles sont
cointégrées, c'est-à-dire s'il existe une combinaison
linéaire stationnaire entre elles. L'estimation du modèle
vectoriel à correction d'erreur passe par la détermination de la
relation de long terme ci-dessous :
LPIB = 2,597 LCKWh - 19,413 (No trend)
D'après cette relation, à long terme, le PIB et
la consommation d'électricité vont de pair car le coefficient de
la consommation d'électricité est positif. Ainsi, à long
terme, une augmentation de 1% de la consommation d'électricité
entraîne une augmentation de près de 2% du PIB. L'estimation du
modèle à correction d'erreur est donnée dans le tableau
ci-dessous.
Modèle vectoriel à correction
d'erreur
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Sample(adjusted): 1974 2005
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Included observations: 32 after adjusting
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Endpoints
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Standard errors & t-statistics in parentheses
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Cointegrating Eq:
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CointEq1
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LPIB(-1)
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1.000000
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LCKWH(-1)
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2.597852
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(1.42244)
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(2.92333)
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C
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-19.41324
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(7.04700)
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(-2.75482)
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Error Correction:
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D(LPIB)
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D(LCKWH)
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Zt-1
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-0.059165
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-0.021675
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(0.01921)
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(0.04832)
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(-3.07942)
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(-0.44858)
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D(LPIB(-1))
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0.316407
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0.629596
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(0.18978)
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(0.47728)
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(1.66725)
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(1.31913)
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D(LPIB(-2))
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-0.070927
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-0.098487
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(0.18499)
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(0.46525)
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(-0.38340)
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(-0.21169)
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D(LCKWH(-1))
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0.026093
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-0.164163
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(0.09480)
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(0.23841)
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(0.27526)
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(-0.68859)
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D(LCKWH(-2))
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0.074477
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0.167464
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(0.08646)
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(0.21743)
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(0.86143)
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(0.77018)
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R-squared
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0.405939
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0.115885
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Adj. R-squared
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0.317930
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-0.015095
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Sum sq. resids
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0.038693
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0.244731
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S.E. equation
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0.037856
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0.095206
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F-statistic
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4.612464
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0.884754
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La première ligne contient les variables
expliquées du modèle et la première colonne les variables
exogènes, le terme de correction d'erreur, le coefficient de
détermination et la statistique de Fisher. Les deux équations
estimées peuvent donc s'écrire :
(0.275) (1.667) (0.861) (-0.383)
(-3,079)
(1.319) (-0.688) (-0.211) (0.77)
(-0.448)
La qualité de l'estimation de ce modèle semble
bonne au regard de la statistique de Fisher et du coefficient de
détermination.
De plus, le paramètre du terme à correction
d'erreur (Zt-1) est négatif et
significatif dans l'équation du PIB (première équation),
confirmant ainsi l'existence d'une relation de long terme entre la consommation
d'électricité et la croissance. Le modèle à
correction peut être validé dans ce cas. La valeur de ce
paramètre indique, en outre, qu'en cas de déséquilibre de
court terme, le PIB semble revenir plus lentement de son sentier
d'équilibre (la vitesse de convergence est estimée à
près de 6% seulement).
La validation de la première équation permet
d'affirmer qu'il est mieux d'expliquer le PIB par la consommation
d'électricité que d'expliquer cette dernière par le
PIB.
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