Analyse de la contribution du secteur des transports à la croissance économique au Bénin.

2.1.1. Test ADF sur les variables en niveau (Test de la racine unitaire)

Le test en niveau sur les séries est l'étape primordiale d'étude de la stationnarité. Il est qualifié du test de Dickey-Fuller Augmenté. Ce test permet de savoir si les séries sont stationnaires ou intégrées.

Tableau N^°2: Présentation des résultats du test ADF en niveau sur les variables du

modèle

Variables	EN NIVEAU
	P	Trend	Constante	Valeur du test ADF	Valeur critique (CV) à 5%	Décision
LOG(VATRA)	0	Oui	Oui	1.354921	-2.957110	Non stationnaire
LOG(INV)	0	Oui	Oui	0.012365	-2.957110	Non stationnaire
LOG(EXPORT)	0	Oui	Oui	-0.742466	-2.957110	Non stationnaire

Source : Compilation des résultats des tests d'ADF

Commentaire : Selon le tableau N°2, au seuil de 5%, l'étude de stationnarité des variables en niveau est marquée par la présence de trend ou de racine unitaire. Pour les séries « LOG(VATRA)», « LOG(INV)» et « LOG(EXPORT) », la valeur absolue de ADF Test Statistic est inférieure à celle de la valeur critique pour toutes les variables.

Conclusion : Les trois séries LOG(VATRA), LOG(INV) et LOG(EXPORT) sont donc des séries non stationnaires en niveau. Par conséquent, il est nécessaire de les différencier une fois.

Réalisé par HONVOU Gbèdossin Fortuné & HOUEKPOEHA Adébayo Georges 28

Analyse de la contribution du secteur des transports à la croissance économique au Bénin

2.1.2. Test ADF sur les variables en niveau différence

première

La non stationnarité des séries nous conduit à voir si nos variables sont intégrées d'ordre un (1). Le tableau N°3 ci-dessous présente les résultats des tests de stationnarité en différence première sur les variables.

Tableau N^°3: Présentation des résultats du test ADF en différence première sur les
variables du modèle

Variables	EN NIVEAU
	P	Trend	Constante	Valeur du test ADF	Valeur critique (CV) à 5%	Décision
LOG(VATRA)	0	Non	Oui	-4.220130	-2.960411	Stationnaire
LOG(INV)	0	Non	Oui	-6.646264	-2.960411	Stationnaire
LOG(EXPORT)	0	Non	Oui	-5.867541	-2.960411	Stationnaire

Source : Compilation des résultats des tests d'ADF

Commentaire : Selon le tableau N°3, au seuil de 5%, l'étude de stationnarité des variables en différence première est marquée par l'absence de trend ou de racine unitaire. En effet, pour les séries « LOG(VATRA)», « LOG(INV)» et « LOG(EXPORT) », la valeur absolue de ADF Test Statistic est supérieure à celle de la valeur critique pour toutes les variables.

Conclusion : Les différences premières des trois séries LOG(VATRA), LOG(INV) et LOG(EXPORT) sont donc stationnaires. Par conséquent, les séries LOG(VATRA), LOG(INV) et LOG(EXPORT) sont intégrées de même ordre 1.

2.2. Etude de la cointégration des séries

Le concept de cointégration fournit un cadre théorique de référence pour étudier les situations d'équilibre et de déséquilibre qui prévalent respectivement à long et à court terme. Si les variables sont cointégrées, elles admettent une spécification dynamique de type correction d'erreur, qui transforme le problème initial de régression sur les variables non stationnaires. La cointégration permet d'identifier la relation véritable entre deux variables en recherchant l'existence d'un vecteur de cointégration et en éliminant son effet, le cas échéant. Autrement dit, des séries sont cointégrées s'il existe une relation de long terme entre elles.

Comme les variables de notre modèle d'études sont intégrées de même ordre ; donc on pourra tester sa cointégration. Pour tester la cointégration ou la présence d'une relation

Réalisé par HONVOU Gbèdossin Fortuné & HOUEKPOEHA Adébayo Georges 29

Réalisé par HONVOU Gbèdossin Fortuné & HOUEKPOEHA Adébayo Georges 30

Analyse de la contribution du secteur des transports à la croissance économique au Bénin

d'équilibre de long terme entre les variables, deux tests de cointégration sont formellement utilisés :

? le test de Engle-Granger (1987) ;

? le test de Johansen (1988).

Mais, dans le cadre de notre étude, nous utiliserons le test de Johansen dont l'hypothèse du test est le suivant :

H0 : Non cointégration

H1 : Cointégration

Conclusion : D'après l'annexe N°4, on constate au seuil de 5% que la valeur Max-Eigen Statistic est inférieure à Critical Value ; donc les variables LOG(VATRA), LOG(INV) et LOG(EXPORT) ne sont pas cointégrées. Par conséquent, on ne pourra pas passer au modèle à correction d'erreur.