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3.2.2. Test de stationnarité des variables du
modèle (test ADF)Avec l'application sur Eviews, les hypothèses suivantes
sont émises : H0 : la série est stationnaire H1 : la série n'est pas stationnaire On accepte l'hypothèse nulle si la valeur ADF prise en
valeur absolue est supérieure à la valeur critique
considérée aussi en valeur absolue ; au cas contraire, on la
rejette au profit de H1. Tableau N°02 : L'analyse de la
stationnarité de la variable (TXCH) 
 
| Null Hypothesis: D(TXCH,2) has a unit root |   |  
| Exogenous: Constant, Linear Trend |   |  
| Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   | t-Statistic |   Prob.* |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -4.386795 |  0.0193 |  
| Test critical values: | 1% level |   | -4.800080 |   |  
|   | 5% level |   | -3.791172 |   |  
|   | 10% level |   | -3.342253 |   |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
| *MacKinnon (1996) one-sided p-values. |   |  
|   |   |   |   |   | 
Source : Nous-mêmes
en usant le logiciel Eviews La variable taux de change TXCH est
stationnaire à deuxième différence car sa valeur ADF prise
en valeur absolue est supérieure à sa valeur critique de
MACKINNON au seuil de 5%, et sa probabilité est de 0.0193 qui est
inférieure à 0.05. Tableau N°03 : L'analyse de la
stationnarité de la variable (MM) 
 
| Null Hypothesis: D(MM,2) has a unit root |   |  
| Exogenous: Constant, Linear Trend |   |  
| Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   | t-Statistic |   Prob.* |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -4.600050 |  0.0175 |  
| Test critical values: | 1% level |   | -4.992279 |   |  
|   | 5% level |   | -3.875302 |   |  
|   | 10% level |   | -3.388330 |   |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
| *MacKinnon (1996) one-sided p-values. |   | 
Source : Nous-mêmes
en usant le logiciel Eviews La variable masse monétaire MM est
stationnaire à la deuxième différence car sa valeur ADF
prise en valeur absolue est supérieure à sa valeur critique de
MACKINNON au seuil de 5%, et que sa probabilité est de 0.0175 qui est
inférieure à 0.05.  Tableau N°04 : L'analyse de la
stationnarité de la variable (TXINT) 
 
| Null Hypothesis: TXINT has a unit root |   |  
| Exogenous: Constant, Linear Trend |   |  
| Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   | t-Statistic |   Prob.* |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -4.699958 |  0.0118 |  
| Test critical values: | 1% level |   | -4.800080 |   |  
|   | 5% level |   | -3.791172 |   |  
|   | 10% level |   | -3.342253 |   |  
|   |   |   |   |   |  
|   |   |   |   |   |  
| *MacKinnon (1996) one-sided p-values. |   |  
|   |   |   |   |   | 
Source : Nous-mêmes
en usant le logiciel Eviews La variable taux d'intérêt TXINT
est stationnaire à niveau car sa valeur ADF prise en valeur absolue est
supérieure à sa valeur critique de MACKINNON au seuil de 5%, et
que sa probabilité est de 0.0118 qui est inférieure à
0.05.   Il s'observe que ces trois variables sont stationnaires car
en valeur absolue, leurs valeurs ADF sont supérieures à leurs
valeurs critiques. Suite à la stationnarité de toutes les variables
du modèle, on conclut à leur non saisonnalité.  Ce qui
permet de passer, sans criante de biaiser  des résultats, à
l'estimation du modèle. |