3.3.2 Le Test de cointégration sur données de
panel de Pedroni [1999,2004]:
Dans une série de contribution Pedroni Peter a
proposé des tests de cointégration à la Engel et Granger
[1987][16] d'hypothèse nulle d'absence de relation de long terme oft le
rang de cointégration est à priori connu. Le test de pedroni
[1999][43] est une extension au cas oft la relation de cointégration
comprend au plus deux variables. Tout comme les tests de racine unitaire d'IPS,
Il est permis à la racine autorégressive de varier entre les
individus sous l'hypothèse alternative. Ainsi, la relation de
cointégration, si elle existe sous l'hypothèse alternative, est
hétérogène.
La prise en compte d'une telle
hétérogénéité est un avantage puisqu'en
pratique, il est rare que les individus se comportent de la même
manière. Dans ces conditions, imposer de manière erronnée
une homogénénité conduit au non rejet de
l'hypothèse nulle, même si les variables sont
cointégrées.
yit = ái + äit + â1ix1,it +
â2ix2,it + + âMixM,it + åit (3.18)
oft i = 1,....,N,t=1,...,Tetm=1,...,M (3.19)
Sur les sept tests proposés par Pedroni, quatre sont
basés sur la dimension within (intra) et trois sur la dimension between
(inter). Les deux catégories de tests reposent sur l'hypothèse
nulle d'absence de cointégration: ñi = 1 ? i ,ñi
désignant le terme autorégressif des résidus
estimés sous l'hypothèse alternative tels que;
àåit = ñiàåi,t-1 + uit (3.20)
Les Tests basés sur la dimension Within (intra) {panel
cointegration statistics}
Les quatres tests basés sur la dimension intra sont
critiqués du fait que l'alternative, si on l'accepte, est commune
à tous les individus.
Test non paramètrique de type rapport de vraisemblance
(panel õ - statistic):
XXL-2:àå
(3.21)
N T -1
T2 N ZàvN,T T2 .10 11i i,t-1
i=1t=1
Test non paramètrique du type de la statistique rho de
Phillips-Perron (Panel ñ - statistic) :
N T 1 N T
TNZàñN,T-1 XX
àL-1gt-1! × XX
àL112i(àåi,t-1?'eit - aki
i=1 t=1 z=1 t=1
Test non paramètrique du type de la statistique t de
Phillips-Perron ( Panel t - statistic):
N T -1/2 N T
6-N,T XX àL11ig.
ZtN,T
i,t-1
XXàL-112i(àåi,t-1?'eit -
aki)
i=1 t=1 i=1 t=1
Test paramètrique du type de la statistique t de
Dickey-Fuller Augmenté (panel t - statistic) :
N T -1/2 N T
ZtN,T 4,T XX
XX
i=1 t=1 11i i,t-1 i=1 t=1
Avec :
T
àL211i = T1 P
t=1
(1)
+1
T
t=s+1
àçitàçi,t-s ;
àëi = T-1
(1)
+1
t=s+1 PT àuitàui,t-s
Pki
s=1
à2+2T -1
çit
ki
s=1
s*2 = ikr-1
.L Y
|
N i=1
|
à*2 si
|
T -1
si =
|
PT t=1
|
,,à *2 , Pit ,
|
ó2 N,T = N-1
|
PN i=1
|
T
-2 à 2 ; à2 à2
ói = si + 2 ati ; às2i T-1
P
t=1
|
àu2 it
|
ki
et ; àuit = àåit -
àñiåi,t-1 ,àu*it =
àåit - àñiåi,t-1 -
àñik?àåi,t-k ,àçit =
k=1
1
?yit - PM àbmi?xmi,t .
m=1
Les Tests basés sur la dimension between (group mean panel
cointegration statistics):
Test non paramètrique du type de la statistique rho de
Phillips-Perron ( group ñ - statistic):
i=1 t=1 t=1
\
XX4N T -1 ,t-1) ×
E(àåi,t-1,wit - ëi
TN12ZàñN,T-1 =
TN12
Test non paramètrique du type de la statistique t de
Phillips-Perron ( group t - statistic) :
N-1/2 ZtN,T = N-1/2
|
N T ! -1/2 T
eri2 X X(àåi,t-1?:àåit -
i=1 t=1 t=1
|
Test paramètrique du type de la statistique t de
Dickey-Fuller Augmenté ( group t - statistic) :
N T ! -1/2 T
si åit-1
åit?1?åit
i=1
t=1 t=
XX
N-1/2 Z*tN,T = N-1/2
Pour mettre en oeuvre ces sept tests, Pedroni [1999][43] a
procédé en cinq
étapes :
1. L'estimation de l'équation (1.19) et la
récupération des résidus àåit.
2. Le calcul des résidus issus de la régression; ?
yit = b1i?x1,it + b1i?x2,it + ... + b1i?xM,it + çit
3. L'estimation de la variance de long terme àL2 11i de
àçit.
4. L'utilisation de àåit pour choisir
la régression appropriée, L'estimation de (1.20) pour les tests
non paramètriques et puis le calcul de la variance de long terme de
àuit (àó2 i ) et L'estimation de
(1.20) augmentée du retard pour les tests paramètriques, puis le
calcul de às*2
i la variance de àu* it .
5. à partir des calculs réalisés dans les
étapes précédentes, on construit n'importe quel
statistique parmi les sept proposées par Pedroni.
v
£N,T - u N
võ N(0, 1) (3.22)
£N,T désigne l'une des sept statistiques
proposées, par Pedroni, les deux moments u et õ ont
été tabulés par l'auteur en fonction du nombre de
régresseurs et de la présence ou non d'une composante
déterministe dans les relations de long terme. Ils sont
nécessaires à la normalisation. Ainsi, le calcul des valeurs
critiques relatives à chaque test devient possible (Voir pedroni
[1999][43], tableau 2).
|