II.2 MISE EN OEUVRE DU TEST DE CAUSALITE
Avant de procéder au test de causalité
bivariée pour établir la relation qui existe entre
développement financier et croissance économique, il est
primordial de procéder à deux tests préliminaires. En
effet, pour éviter toute régression fallacieuse, il est
impératif de se rassurer de la stationnarité des
variables et de l?absence de cointégration entre les
variables prises deux à deux. En cas de relation de cointégration
entre les variables prises deux à deux, il est également
nécessaire d?estimer un modèle à correction d?erreur
destiné, comme son nom l?indique, à corriger le biais
d?estimation induit par la cointégration (Raffinot, Joseph et Venet,
1998). Cette méthode a l?avantage de déterminer directement le
sens de causalité entre variables mais aussi elle renseigne si cette
causalité est unidirectionnelle ou bidirectionnelle.
II.2.1 Test de stationnarité
On dit qu?une série temporelle est stationnaire si elle
admet une moyenne, une variance et une covariance finies et
indépendantes du temps. C?est-à-dire qu?une série est
stationnaire si elle possède une variance et une moyenne constante
(Bourbonnais, 1998). La non stationnarité pose toujours un
problème18 dans l?analyse économique. Pour
cette raison, on a cherché à stationnariser les variables en les
différenciant (Khalfaoui, 2002).
II.2.2 Test de cointégration
Cette analyse permet l?identification claire de la relation
véritable entre les variables en recherchant l?existence d?un vecteur de
cointégration et en éliminant son effet le cas
échéant (Bourbonnais, 1998). Pour ce faire, il importe de nous
rassurer que nos séries sont cointégrées. La technique de
cointégration met l?accent sur l?existence d?une relation de long terme
entre les variables qui sont non stationnaires en niveau et stationnaires en
première différence (Khalfaoui, 2002).
II.2.3 Test de causalité
Au niveau théorique, la mise en évidence des
relations causales entre les variables économiques fournit des
éléments de réflexion propices à une meilleure
compréhension des phénomènes économiques. De
manière pratique, la connaissance de la causalité est
nécessaire à une formulation correcte de la
18 En règle générale, la
régression des séries non stationnaires conduit à un
vecteur d?erreur non stationnaire. C'est-à-dire ayant une variance
infinie.
politique économique (Khalfaoui, 2002). Ainsi, le sens
de causalité est aussiimportant que mettre en évidence
une liaison entre les variables économiques.
Le test de causalité a fait l?objet d?études par
un certain nombre d?auteurs ; mais c?est l?approche de Granger (1969) pour la
formalisation de ce test qui a eu le plus d?écho chez les
économistes. Son fondement se base sur la relation dynamique entre les
variables.
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