3.2.1.4. Le taux de croissance du
PIB par habitant (TC PIBH)
a) analyse graphique
Le présent point nous permet d'examiner le
caractère stationnaire ou non stationnaire du taux de croissance du PIB
par habitant(TCPIBH) , il va nous aide de comprendre le comportement du taux de
croissance du PIB par habitant PIB pendant la période d'étude
dans l'objectif de traitement l'évolution de données en fin de
prononcer sur la série.
Graphique n° 6: Taux de croissance du PIB par
habitant
Source : l'auteur sur base des données de la
Banque Mondiale sous traitement Eviews 6.
La série présente une forte variabilité
autour de moyen avec la valeur du positif au négatif.
b) test de la racine unitaire
Le test de racine unitaire de Dickey Fuller
Augmenté est usuellement mis oeuvre dans ce point pour voir la
stationnarité de la variabilité de variables taux de croissance
du PIB par habitant.
Tableau n° 13 : Résultats du test
ADF
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Null Hypothesis: D(TCPIBH) has a unit root
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Exogenous: None
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Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=8)
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t-Statistic
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Prob.*
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Augmented Dickey-Fuller test statistic
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-5.494285
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0.0000
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Test critical values:
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1% level
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-2.641672
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5% level
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-1.952066
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10% level
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-1.610400
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*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
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Augmented Dickey-Fuller Test Equation
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Dependent Variable: D(TCPIBH,2)
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Method: Least Squares
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Date: 06/19/15 Time: 15:49
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Sample (adjusted): 1982 2012
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Included observations: 31 afteradjustments
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Variable
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Coefficient
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Std. Error
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t-Statistic
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Prob.
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D(TCPIBH(-1))
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-1.003147
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0.182580
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-5.494285
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0.0000
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R-squared
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0.501555
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Meandependent var
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0.001717
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Adjusted R-squared
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0.501555
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S.D. dependent var
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5.032554
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S.E. of regression
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3.553016
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Akaike info criterion
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5.405197
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Sumsquaredresid
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378.7176
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Schwarz criterion
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5.451454
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Log likelihood
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-82.78055
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Hannan-Quinn criter.
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5.420276
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Durbin-Watson stat
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1.978183
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Source : l'auteur sur base des données de la
Banque Mondiale sous traitement Eviews 6.0
Les tests sur les modèle avec tendance et constant,
avec tendance sans constante, sans tendance ni constant indiqué la
présence d'une racine unitaire car la statistique ADF est non
significative (probabilité critique supérieur à 5%) la
série est non stationnaire du types aléatoire et la
stationnalisation se fait par le filtre ou différence. Le test sur la
série en différence première indique que la statistique
ADF est significative (probabilité critique inférieur 5%) la
série est stationnaire en différence première.
3.2.2. Estimation du
modèle VAR et analyse de la décomposition de l'erreur
prévisionnelle
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