III.1 PRESENTATION DES RESULTATS
Cette section consiste de présenter les
résultats de test stationnarité et de test de
cointégration avant de passer à l'estimation.
III.1.1 LE TEST DE STATIONNARITE
Le test de stationnarité permet de vérifier si
le processus stochastique est invariant dans la série temporelle
(Bourbonnais, 2009). Le test de Fuller Dickey Augmenté permet de
vérifier si chacune des variables est stationnaire à savoir le
produit intérieur brut (pib), la masse monétaire (masmon), les
reserves (reserv), le crédit domestique (credom), les exportations des
biens et services (export), le taux d'intérêt (taudinter) et
l'investissement privé (invpriv).
Les résultats du test de stationnarité
appliqués sur chacune des variables montrent que le crédit
domestique et la masse monétaire sont stationnaires en niveau
(intégré d'ordre 0). Les autres variables entre autres les
pibt-1, reserv, export, invpriv et taudinter ne sont pas stationnaire parce que
leurs valeurs empiriques paraissent supérieures au seuil de 5%. A part
la masse monétaire et le crédit domestique, toutes les autres
variables deviennent stationnaires à la première
différence. Etant donné que dans un modèle, on ne doit pas
inclure des variables d'ordre d'intégration différente, toutes
les autres variables ont été stationnarisées à la
seconde différence. La présence d'une racine d'unité pour
ces variables justifie le recours de l'application de test de
cointégration.
III.1.2 TEST DE COINTEGRATION
Le test de cointégration consiste à traiter de
séries chronologiques longues et permet de mettre en évidence des
relations de long terme stable entre les séries stationnaires
Bourbonnais (2009). Ce test permet d'identifier clairement la véritable
relation entre les variables en recherchant l'existence d'un vecteur de
cointégration et en éliminant son effet. L'existence de vecteur
de cointégration est confirmé si la première valeur du
ratio de vraisemblance (likelihoodratio, LR), est supérieur à la
valeur théorique du test au seuil de 5% et 1% (Bourbonnais, 1998)
cité par Namegabe Byoshi (2006).
Le test de ratio de vraisemblance indique la présence
d'une relation de cointégration au seuil de 1%. Le test du modèle
rejette l'existence des plusieurs relations de cointégration en faveur
d'une seule équation. Les résultats obtenus de ce test conduisent
à estimer un modèle à
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correction d'erreur qui décrit la dynamique de court
terme de l'impact de la politique monétaire sur la croissance
économique en RD Congo.
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