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Problématique du financement extérieur et ses corollaires sur la croissance économique en RDC de 1980 à  2009

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par Rémy MUNGANGA SHUNGI
Université de Kisangani RDC - Licence en sciences économiques 2011
  

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III.1.2.2. Test de cointégration et stationnarité des résidus

a) Teste de cointégration

Une condition nécessaire de cointégration est que les séries doivent être intégrées de même ordre. Si les séries ne sont pas intégrées de même ordre, elles ne peuvent pas être cointégrées. C'est-à-dire la procédure est arrêtée ; il n'y a pas de risque de cointégration.57(*) C'est le cas de nos variables qui ne sont pas stationnaires de même ordre (voir tableau2).

b) Test de stationnarité des résidus

Pour rappel, ces tests poursuivent deux objectifs à savoir :

- ils permettent de vérifier la stationnarité d'une série ;

- ils donnent l'idée sur la structure de la série.

La série sera dite non stationnaire si : |-ADF test. stat.|<|test critical values à 1%, 5% et 10%| et P>0,05 (NS)

Elle est dite stationnaire si : |-ADF test. stat.|>|test C.V à 1%, 5% et 10%| et P< 0,05 (S). Pour tout, le Trend (@) doit être significatif.

La décision sera prise en fonction de la lecture du tableau ci-dessous :

Tableau 3 : Stationnarité des résidus

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

t-Statistic

  Prob.*

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-1.974635

 0.5902

Test critical values:

1% level

 

-4.309824

 
 

5% level

 

-3.574244

 
 

10% level

 

-3.221728

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Source : Nos résultats sur Eviews 5

Le test de Johannsen qui est un test ADF sur les résidus ; pose comme hypothèse :

H0 : NS ? pas de relation de cointégration.

H1 : S ? existence de relation de long terme de cointégration.

Décision ; on accepte H0. La série est non stationnaire (NS). Ce test ne fait que confirmer notre résultat de l'absence de relation de cointégration.

Etant donné que les séries ne sont pas intégrées de même ordre ; et que les résidus sont non stationnaires, passons à la modélisation VAR (soutenue par certains auteurs) qui considère que toutes les variables sont endogènes. Le modèle VAR exige de tester l'hypothèse de la normalité des résidus et de l'autocorrélation des erreurs.

* 57 REGIS BOURBONNAIS, Op.cit, p.281.

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9Impact, le film from Onalukusu Luambo on Vimeo.



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