2.3.2. Test de stationnarité et
détermination de l'ordre d'intégration des séries
Dans la modélisation VAR, les tests de la racine
unitaire sur les variables utilisées sont d'une grande importance dans
l'analyse des séries temporelles. Dans le cadre de cette étude,
les tests de la racine unitairesur les six variables sont
présentés dans l'annexe 1pour les sept pays de l'UEMOA. D'une
manière générale,les tests de Dickey Fuller
augmenté (ADF) et ceux de Phillip et Perron (PP) montrent que les
variables ne sont pas stationnaires à niveau maisqu'elles
ledeviennentaprès leur première différenciation pour
l'ensemble des sept pays étudiés. Elles sont donc
intégrées dans l'ordre un (I(1)), c'est-à-dire qu'elles
contiennent une racine unitaire et il y a suspicion de cointégration.Ce
qui constitue une première étape importante pour la
spécification et l'application du modèle VAR.
2.3.3. Tests de spécification du
modèle d'estimation
Dans les modèles VAR, la spécification du
modèle d'estimationconsiste à déterminer le nombre maximal
des retards du modèle et à déterminerle rang de la
cointégration.
Ü Détermination du nombre optimal de
retards
Etant donné que les variables sont
intégrées de même ordre,on peut envisager à
déterminer le nombre de retards optimal p du modèle VAR(p)
à l'aide des critères d'information de Akaike et de Schwarz.Pour
la détermination du nombre optimal de retards, on retient le nombre
auquel le critère d'information est minimal. Le tableau del'annexe 2
donne la synthèse du nombre de retards optimal retenu pour chaque pays.
Le nombre de retards optimal retenu est d'un (1) pour le Benin et de un (4)
pour les autres pays.
Ü Détermination du rang de
cointégration
Le test de la trace ou de la valeur maximale et celui de Engle
et Granger sur la stationnarité des résidus de l'estimationde la
relation de long terme par les MCO sont utilisés pour la
détermination du rang de cointégration. Dans le cadre de cette
étude, le test de la traceet l'algorithme de Engle et Granger
sontretenus pour la déterminationde celui-ci. Mais il convient de noter
que l'algorithme de ces derniers n'est possible que lorsque toutes les
variablessont intégrées de même ordre. Ce qui exclue le cas
du Togo. Les résultats des tests sont présentés dans les
tableaux de l'annexe 3 pour les différents pays étudiés.
Ces résultats montrent une relation de cointégration pour le cas
du Bénin, du Burkina Faso, du Mali et deux relations de cointegration
pour les quatre autres pays. L'algorithme de Engle et Granger a confirmé
la présence de ces relations de cointégration en indiquant que
les résidus sont stationnaires pour tous les six pays. Cette
confirmation de relation de cointegration conduit à l'estimation d'un
Modèle Vectoriel à Correction d'Erreur (VECM) et permet la
possibilité d'analyse des réponses impulsionnelles.
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