Conclusion :
Au vue de tout ce qui précède, nous pouvons dire
que le secteur des transports contribue peu à la croissance
économique au Bénin ; d'où la validation de notre
première hypothèse d'étude.
Réalisé par HONVOU Gbèdossin Fortuné
& HOUEKPOEHA Adébayo Georges 27
Analyse de la contribution du secteur des transports à
la croissance économique au Bénin
Paragraphe 2 : Présentation et analyse
économétrique des
variables.
Dans ce paragraphe, notre étude s'est appesantie sur
l'estimation du modèle. L'estimation des modèles s'est faite par
la Méthode des Moindres Carrés (MCO) sur le logiciel EVIEWS
version 7.1. Aussi, des tests de diagnostic et de validation ont
été nécessaires avant l'interprétation des
résultats au seuil de 5%. Les différentes données sont
présentées en annexe.
2.1. Test de stationnarité de Dickey-Fuller
Augmenté (ADF) et détection
de la relation de cointégration des variables
Tout traitement et analyse d'une série temporelle, doit
débuter par une étude des caractéristiques stochastiques.
Parmi celles-ci on peut citer notamment l'étude de la
stationnarité de la série.
Par définition, une série temporelle est dite
stationnaire si sa moyenne et sa variance sont constantes dans le temps et si
la valeur de la covariance entre deux périodes de temps ne dépend
que de la distance ou de l'écart entre ces deux périodes et non
pas du moment auquel la covariance est calculée. Ainsi le non
stationnarité d'une série se manifeste à travers deux
composantes : la présence de tendance déterministe et/ou de
tendance stochastique.
Il existe plusieurs tests pour détecter la
stationnarité d'une série que sont :
? le test de Dickey-Fuller simple;
? le test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) ;
? le test de Phillips Perron.
Nous utiliserons le plus utilisé dans les travaux
empiriques, il s'agit du test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF). Mais la
stationnarité peut s'appréhender en première approximation
par l'allure de la fonction d'auto-corrélation et sa
représentation graphique : le corrélogramme.
Le ADF test prend en compte le trend (tendance
déterministe) et la racine unitaire (tendance stochastique). En
conséquence, la lecture des résultats du test se fait en deux
étapes :
? La significativité ou non du modèle
: Elle est appréciée à partir de la
statistique calculée ou la probabilité attachée à
cette statistique (elle est comparée à 5%).
? La présence ou non de racine unitaire :
A cet effet, on teste l'hypothèse nulle Ho
contre l'hypothèse alternative H1.
Ho: présence de racine unitaire
(Processus non stationnaire) H1: Absence de racine unitaire
(Processus stationnaire)
Analyse de la contribution du secteur des transports à
la croissance économique au Bénin
La règle de décision est la suivante :
> Si |ADF Test Statistic | <|Critical Value |
alors on accepte Ho : la série
étudiée
est dite non stationnaire.
> Si|ADF Test Statistic | >_ |Critical Value |
alors on accepte H1 : la série
étudiée est dite stationnaire.
Si les séries ne sont pas stationnaires, mais toutes
intégrées du même ordre, nous allons procéder
à un test de cointégration et recourir à une
représentation à correction d'erreur qui fournit des relations
entre les variables à court et long terme.
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