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Etude sur l'ajustement de la balance commerciale du Rwanda. Période: 1990- 2006

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par Edmond Nkurikiyimana
Universite libre de Kigali - Bachelor degree en économie 2008
  

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III.2.2. Stationnarité des variables

La stationnarité des variables est testé à partir des tests des racines unitaires de Dickey Furrer(DF) et Dickey Fuller Augmenté (ADF) dont le modèle général est

Xt= a1Xt-1+ + ap Xt-p +£t.

Nous passons à l'analyse de stationnarité de chaque variable

82 MANKIEW G. , Macroeconomie 3ème Edition , 2000,P48

83 MARK N.C. , op-cit Pp 236

85

Etude de stationnarité de LNDBC

ADF Test Statistic -4.571453 1% Critical Value* -3.9635

5% Critical Value -3.0818 10% Critical Value -2.6829

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LNDBC,2)

Method: Least Squares

Date: 07/18/08 Time: 09:09

Sample(adjusted): 1992 2006

Included observations: 15 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

D(LNDBC(-1)) -1.229825 0.269023 -4.571453 0.0005

C 0.181620 0.083870 2.165494 0.0495

R-squared 0.616499 Mean dependent var 0.008763

Adjusted R-squared 0.586999 S.D. dependent var 0.451165

S.E. of regression 0.289942 Akaike info criterion 0.485294

Sum squared resid 1.092863 Schwarz criterion 0.579701

Log likelihood -1.639708 F-statistic 20.89819

Durbin-Watson stat 1.934821 Prob(F-statistic) 0.000524

L'analyse de stationnarité nous montre que la variable LNDBC est stationnaire à la première différence car sa probabilité est 0,0005 alors que la sa valeur ADF (4.571453) inférieure à ADF critique au seuil de 5%.

Etude de Stationnarité de LNM

86

Etude de la stationnarité de LNCE

ADF Test Statistic -6.077448 1% Critical Value* -4.7315

5% Critical Value -3.7611 10% Critical Value -3.3228

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LNCE,2)

Method: Least Squares

Date: 07/18/08 Time: 09:07

Sample(adjusted): 1992 2006

Included observations: 15 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

D(LNCE(-1))

-1.506472

0.247879 -6.077448

0.0001

C

0.447896

0.961162 0.465995

0.6496

@TREND(1990)

-0.023970

0.096154 -0.249286

0.8074

R-squared

0.754833

Mean dependent var

0.032165

Adjusted squared

R-0.713971

S.D. dependent var

3.007588

S.E. of regression 1.608508

Akaike info criterion

3.965347

Sum squared 31.04757

resid

Schwarz criterion

4.106957

Log likelihood

-26.74011

F-statistic

18.47307

Durbin-Watson stat

2.177955

Prob(F-statistic)

0.000217

L'étude de la stationnarité nous montre que la variable LNCE est stationnaire à la première différence car sa probabilité est 0,001 inférieure de 10% est sa valeur ADF (-6.077448) est inférieur à la valeur critique à 5%.

87

ADF Test Statistic -4.982445 1% Critical Value* -3.9635

5% Critical Value -3.0818 10% Critical Value -2.6829

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LNM,2)

Method: Least Squares

Date: 07/18/08 Time: 09:11

Sample(adjusted): 1992 2006

Included observations: 15 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

D(LNM(-1))

-1.340356

0.269016 -4.982445

0.0003

C

0.186714

0.047042 3.969120

0.0016

R-squared

0.656310

Mean dependent var

0.014418

Adjusted squared

R-0.629872

S.D. dependent var

0.203026

S.E. of regression 0.123517

Akaike info criterion

-1.221307

Sum squared 0.198335

resid

Schwarz criterion

-1.126900

Log likelihood

11.15980

F-statistic

24.82476

Durbin-Watson stat

1.942920

Prob(F-statistic)

0.000251

Les modèles intercept, trend and intercept et none montrent que la variable LNM est stationnaire à la première différence dans le modèle intercept car sa probabilité est 0,003 inférieure à 10% et sa valeur ADF (-4.982445) est inférieure à la valeur ADF critique au seuil de 5%.

Etude de Stationnarité de LNDB

ADF Test Statistic -4.083710 1% Critical Value* -4.7315

88

5% Critical Value -3.7611

10% Critical Value -3.3228

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LNDB,2)

Method: Least Squares

Date: 07/18/08 Time: 09:13

Sample(adjusted): 1992 2006

Included observations: 15 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

D(LNDB(-1))

-1.168967

0.286251 -4.083710

0.0015

C

0.529518

0.308330 1.717374

0.1116

@TREND(1990)

-0.076773

0.032708 -2.347191

0.0369

R-squared

0.582765

Mean dependent var

-0.069767

Adjusted squared

R-0.513226

S.D. dependent var

0.672982

S.E. of regression 0.469534

Akaike info criterion

1.502704

Sum squared 2.645545

resid

Schwarz criterion

1.644314

Log likelihood

-8.270280

F-statistic

8.380396

Durbin-Watson stat

2.107672

Prob(F-statistic)

0.005276

L'étude de stationnarité nous montre que la variable LNDB est stationnaire à la première différence dans le modèle trend and intercept. Sa probabilité est 0,0015 inférieure à 10% et sa valeur ADF (-4.083710) est inférieure de la valeur critique à 5%.

Etude de stationnarité de I

ADF Test Statistic -5.543468 1% Critical Value* -4.0113

5% Critical Value -3.1003

89

10% Critical Value -2.6927

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(I,2)

Method: Least Squares

Date: 07/18/08 Time: 09:15

Sample(adjusted): 1993 2006

Included observations: 14 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

D(I(-1))

-1.827673

0.329698 -5.543468

0.0002

D(I(-1),2)

0.397388

0.201909 1.968150

0.0748

C

0.335474

0.324040 1.035284

0.3228

R-squared

0.773714

Mean dependent var

-

 
 
 

0.017143

Adjusted squared

R-0.732571

S.D. dependent var

2.227477

S.E. of regression 1.151907

Akaike info criterion

3.308124

Sum squared 14.59579

resid

Schwarz criterion

3.445065

Log likelihood

-20.15687

F-statistic

18.80551

Durbin-Watson stat

2.102998

Prob(F-statistic)

0.000282

L'analyse de stationnarité nous montre que la variable I est stationnaire à la première différence dans le modèle intercept. Sa probabilité est 0,0002 inférieure à 10% et sa valeur ADF (-5.543468) est inférieure à la valeur critique au seuil de 5%.

Etude de stationnarité de LNIPC

ADF Test Statistic -3.445726 1% Critical Value* -3.9635

90

5% Critical Value -3.0818 10% Critical Value -2.6829

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LNIPC,2)

Method: Least Squares

Date: 08/08/08 Time: 09:31

Sample(adjusted): 1992 2006

Included observations: 15 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

D(LNIPC(-1)) -0.944592 0.274134 -3.445726 0.0043

C 0.086404 0.049196 1.756319 0.1025

R-squared 0.477346 Mean dependent var -0.004439

Adjusted R- 0.437141 S.D. dependent var 0.214419

squared

S.E. of regression 0.160865 Akaike info criterion -0.692932

Sum squared 0.336410 Schwarz criterion -0.598526
resid

Log likelihood 7.196992 F-statistic 11.87303
Durbin-Watson 2.017037 Prob(F-statistic) 0.004344 stat

L'analyse de stationnarité nous montre que la variable LNIPC devient stationnaire à la première différence. Sa probabilité est 0,0043 inférieure à 1% et sa valeur DF (-3.445726) est inférieure à ADF critique au seul de 5%.

Apres l'analyse de stationnarité nous trouvons que les variables LNDBC, LNM, I, LNCE et LNDB sont stationnaires à la première différence.

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"Ceux qui rêvent de jour ont conscience de bien des choses qui échappent à ceux qui rêvent de nuit"   Edgar Allan Poe