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Etude de la demande de monnaie selon ses différentes formes. Cas du Maroc

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par Amine TEFFAL
Université Hassan II - Faculté des sciences juridiques économiques et sociales de Mohammedia - Master techniques de modélisation économiques et économétrie 2013
  

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Conclusion : PIB est I(1)

Etude de la série LNPIB (ln(PIB)) :

LNPIB

12.3

12.2 12.1 12.0 11.9 11.8 11.7 11.6

 

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Le graphe de cette série se présente comme suit :

62

Estimation du modèle [3] pour LNPIB :

Null Hypothesis: LNPIB has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)

 

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.572014

0.2944

Test critical values: 1% level -4.211868

 

5% level -3.529758

 

10% level -3.196411

 

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

 

Dependent Variable: D(LNPIB)

 

Method: Least Squares

 

Date: 06/07/13 Time: 14:45

 

Sample (adjusted): 2002Q2 2011Q4

 

Included observations: 39 after adjustments

 

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob.

LNPIB(-1) -0.317133 0.123302 -2.572014

0.0144

C 3.685184 1.426432 2.583498

0.0140

@TREND("2002Q1") 0.005447 0.002137 2.549222

0.0152

R-squared 0.155371 Mean dependent var

0.016032

Adjusted R-squared 0.108447 S.D. dependent var

0.016604

S.E. of regression 0.015678 Akaike info criterion

-5.399362

Sum squared resid 0.008848 Schwarz criterion

-5.271396

Log likelihood 108.2876 Hannan-Quinn criter.

-5.353449

F-statistic 3.311132 Durbin-Watson stat

2.364630

Prob(F-statistic) 0.047862

 

La statistique t relative à Ö étant supérieure à sa valeur critique, on accepte H0 et on passe au test de l'hypothèse H0,3 :

Wald Test: Equation: Untitled

 
 

Test Statistic Value

df

Probability

F-statistic 3.311132

Chi-square 6.622265

(2, 36)

2

0.0479

0.0365

Null Hypothesis: C(1)=0,C(3)=0 Null Hypothesis Summary:

 
 

Normalized Restriction (= 0)

Value

Std. Err.

C(1) C(3)

-0.317133

0.005447

0.123302

0.002137

Restrictions are linear in coefficients.

 

La p-value de la statistique F étant inférieure à 5% on rejette H0,3. Donc, LNPIB est I(1) + C + â.t. La meilleure façon de la stationnariser est de la différentier puis de retirer la tendance. Ceci est équivalent à prendre le résidu de la régression suivante :

LNPIBt-LNPIBt-1 = C+ â.t + åt

Les résultats de cette régression sont comme suit :

Dependent Variable: D(LNPIB)

Method: Least Squares

Date: 06/07/13 Time: 14:57

Sample (adjusted): 2002Q2 2011Q4

Included observations: 39 after adjustments

 

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

C

0.016405

0.005494 2.986136

0.0050

@TREND("2002Q1")

-1.87E-05

0.000239 -0.078008

0.9382

R-squared

0.000164

Mean dependent var

0.016032

Adjusted R-squared

-0.026858

S.D. dependent var

0.016604

S.E. of regression

0.016825

Akaike info criterion

-5.281951

Sum squared resid

0.010474

Schwarz criterion

-5.196640

Log likelihood

104.9980

Hannan-Quinn criter.

-5.251342

F-statistic

0.006085

Durbin-Watson stat

2.780079

Prob(F-statistic)

0.938242

 
 

L'allure du résidu issu de cette régression se présente comme suit :

-.01

-.02

-.03

-.04

-.05

.04

.03

.02

.01

.00

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

LNPIBRES

Les tests ADF conduits sur cette série montrent qu'elle est stationnaire. Conclusion : LNPIB est I(1) + C + â.t

Etude de la série PIBDEF (PIB/IPC) :

63

Le graphe de cette série se présente comme suit :

1900

1800

1700

1600

1500

1400

1300

1200

1100

02 03 04 05 06 07 08 09 10 11

PIB_DEF

64

Estimation du modèle [3] pour PIB_DEF :

La statistique t relative à Ö étant supérieure à sa valeur critique de 5%, on accepte H0 et on passe au test de l'hypothèse H0,3 :

65

La p-value relative à la statistique F étant supérieure à 5%, on accepte H0,3 et on passe à l'estimation du modèle [2].

Estimation du modèle [2] pour PIB_DEF :

La statistique t relative à Ö étant supérieure à sa valeur critique au seuil de 5%, on accepte H0 et on passe au test de l'hypothèse H0,2 :

66

La p-value relative à la statistique F étant inférieure à 5%, on rejette H0 ;2 et on conclut que PIB_DEF est un DS avec Drift. La meilleure façon de la stationnariser est de la différencier. Le graphe de cette nouvelle série se présente comme suit :

-100

150

100

-50

50

0

02 03 04 05 06 07 08 09 10 11

PIB_DEFD1

Les tests ADF effectués sur cette série montrent qu'elle est stationnaire autour d'une moyenne.

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"La première panacée d'une nation mal gouvernée est l'inflation monétaire, la seconde, c'est la guerre. Tous deux apportent une prospérité temporaire, tous deux apportent une ruine permanente. Mais tous deux sont le refuge des opportunistes politiques et économiques"   Hemingway