1.3.
Tests de racine unitaire en données de panel.
Pour s'assurer que les variables étudiées sont
stationnaires, soit au niveau I(0) ou après la première
différentiation, nous ferons appel aux tests de Levin et Linet
d'Im-Pesaran-Shin. Les résultats obtenus sont présentés dans les tableaux 6 et 7.
Tableau 5. Résultat duTests de Levin et
Lin.
|
Variables
|
LLC-stat en niveau
|
Probabilité
|
LLC-stat en différence première
|
Probabilité
|
Ordre d'intégration
|
|
DIV
|
-2.01074
|
0.0222
|
|
|
|
|
INDUS
|
-1.22565
|
0.1102
|
-8.55936
|
0.0000***
|
I (1)
|
|
INF
|
-5.65129
|
0.0000***
|
|
|
I (0)
|
|
M2
|
0.67575
|
0.7504
|
-6.68098
|
0.0000***
|
I (1)
|
|
CSP
|
2.42850
|
0.9924
|
-6.66124
|
0.0000***
|
I (1)
|
|
OUV
|
0.43466
|
0.6681
|
-6.07030
|
0.0000***
|
I (0)
|
|
SERV
|
-0.86081
|
0.1947
|
-10.3393
|
0.0000***
|
I (1)
|
|
AGRI
|
-2.23304
|
0.0128**
|
|
|
I (0)
|
Source : Construit par
l'auteur àpartir d'Eviews 9
Note : ***, **, * indiquent le rejet de l'hypothèse
nulle de test de racine unitaire à des niveaux de significativité
de 1%, 5% et 10%
Tableau 6. Résultat
duTestsIm-Pesaran-Shin.
|
Variables
|
IPS-stat en niveau
|
Probabilité
|
IPS-stat en différence première
|
Probabilité
|
Ordre d'intégration
|
|
DIV
|
-2.91119
|
0.0018***
|
|
|
I (0)
|
|
INDUS
|
-2.52702
|
0.0058***
|
|
|
I (0)
|
|
INF
|
-5.95017
|
0.0000***
|
|
|
I (0)
|
|
M2
|
-2.09032
|
0.0183
|
|
|
I (0)
|
|
CSP
|
-0.68083
|
0.2480
|
-8.22574
|
0.0000***
|
I (1)
|
|
OUV
|
-0.65569
|
0.2560
|
-9.03290
|
0.0000***
|
I (1)
|
|
SERV
|
4.09966
|
1.0000
|
-7.03813
|
0.0000***
|
I (1)
|
|
AGRI
|
-1.71099
|
0.0435
|
|
|
I (0)
|
Source : Construit par
l'auteur àpartir d'Eviews 9
Note : ***, **, * indiquent le rejet de l'hypothèse
nulle de test de racine unitaire à des niveaux de significativité
de 1%, 5% et 10%
Les résultats obtenus pour les variables à
niveau indiquent que toutes les variables ne sont pas stationnaires au seuil de
1% et 10%. Les résultats dans le tableau 5 et 6 montrent que les tests
de racine unitaires de Levin et Linet d'Im-Pesaran-Shinde nos séries ont
des probabilités supérieures à 5% ou à 1% et
autorisent donc à ne pas rejeter l'hypothèse nulle racine
unitaire (non stationnarité) à l'exception des variables INF est
stationnaires à niveau et en première différence. Le test
effectué sur les séries en différence première
permet de rejeter l'hypothèse nulle de non stationnarité pour
toutes les séries aux seuils de 5%. En définitive on ne retient
que toutes les séries stationnaires.
Après avoir testé la stationnarité de nos
différentes variables dans la présente étude, il ne
s'avère qu'aucune des variables n'est stationnaire après
deuxième différenciation et plus (c'est-à-dire elles sont
toutes stationnaires soit en niveau ou à la première
différenciation). Par conséquent, le modèle ARDL peut
être appliqué afin d'analyser l'effet du financement de
l'économie sur la transformation structurelle en zone franc
Africaine.
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