Source : Résultats sous Eviews 3.1
L'analyse des résultats contenus dans ce tableau
révèle que la statistique de JOHANSEN relative à la
première valeur propre est supérieure au seuil de 1%
(102.0022> 90.45) à sa valeur critique ; on
rejette donc l'hypothèse nulle selon laquelle il n'existe aucune
relation de cointégration (R= O) au seuil de 1%.
En revanche, on accepte l'hypothèse (R = 1) selon
laquelle il existe au plus une relation de cointégration entre les
variables du modèle (52.17928< 66.52) d'après la
2ème ligne de tableau). Ainsi donc, on considère
qu'il existe bel et bien une relation de cointégration entre les
variables. Ce qui confirme ainsi l'existence de cointégration
révélé par le test d'ENGLE et GRANGER.
En somme ces tests ainsi réalisés nous
permettent de procéder aux différentes estimations dans la mesure
où les séries sont non stationnaires en niveau et sont
cointégrées. De ce fait, il convient d'estimer leur relation
à travers un modèle à correction d'erreur (ECM).
Avant cette étape, il convient de procéder aux
tests sur les résidus.
Paragraphe 2 : Tests de validation
A- Les tests sur les résidus
Ø test de normalité de Jarque-Bera
(JB)
Dans le cadre de cette étude, les résultats
obtenus montrent que les erreurs sont normales pour les deux modèles.
Pour le modèle de long terme JB=2.447305 < 5.99 et celui du court
terme, JB = 2,026676< 5,99 (graphique n°2 et 3 en annexes).
Ø Le test d'autocorrélation des
erreurs.
Les résultats de ce test figurant en annexe (tableau
n° 5 et 7 en annexe) nous montrent que les erreurs sont non
corrélées. A titre illustratif, on a : probabilité=
0,875795 > 5% pour le modèle de court terme et celui de long terme
Probabilité= 0,993306 > 5%.
Ø Le test
d'hétéroscédasticité des erreurs
Pour le modèle de court terme, Probabilité=
0,052921 >5% et celui de long terme la probabilité est de 0,623919
> 5% (tableau n°6). Ainsi, les erreurs des estimations sont
homoscédastiques.
B- Significativité des coefficients
Cette analyse se fera en deux étapes : l'analyse
du point de vue de la qualité globale de l'ajustement d'une part et
celle de la qualité individuelle des estimateurs d'autre part.
Dans le cas de cette étude, la probabilité
(F-statistic) = 0,000012 est inférieure à 5% pour le
modèle de long terme : l'hypothèse nulle est rejetée
et la relation de long terme est globalement significative. Ce résultat
est conforme à la valeur de la statistique R² (ici R²= 0,83)
qui renseigne lui aussi sur la qualité de l'ajustement selon qu'elle est
proche de l'unité.
Pour se prononcer sur la significativité individuelle
des estimateurs, on utilise la probabilité directement fournie par
Eviews. Les résultats de l'estimation de la relation de long
terme montrent clairement qu'à 5%, seules les variables ; masse
monétaire et déficit budgétaire sont significatives car
les probabilités associées sont inférieures à 0,05.
En ce qui concerne la dynamique de court terme, le coefficient
associé au résidu de l'équation de long terme
décalé est négatif (-0.608726) et significativement
différent de 0 (prob = 0,000000 < 5%). Le modèle à
correction d'erreur est donc accepté.
Par ailleurs, le R²= 0,96 et la probabilité
(F-statistic)=0,000000< 5% nous renseignent sur la qualité globale du
modèle de court terme. Notons que toutes les variables explicatives
retenues de la dynamique de court terme sont significatifs et la plus part
d'elles ont les signes attendus.
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