2.2.2. Test de cointégration aux
bornes
La procédure du test exige que le modèle ARDL
soit estimé au préalable. La statistique du test calculée
soit la valeur F de Fisher, sera comparée aux valeurs critiques (qui
forment des bornes) comme suit :
 Ø 
 Ø 
 Ø 
Tableau 7 : Résultats du test de
cointégration de Pesaran et al. (2001)
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Variables
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LCP ; LPE ; LPP ; LDFC et
LIPC
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F-Stat
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7,104
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k
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5
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Seuil critiques
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Borne < I(o)
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Borne > I(1)
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1%
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3,06
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4,15
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2,5%
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2,70
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3,73
|
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5%
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2,39
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3,38
|
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10%
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2,08
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3,00
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Source : nous-mêmes sur base des
résultats tirés (annexe 5)
Les résultats du test de cointégration aux
bornes confirment l'existence d'une relation de cointégration entre les
séries sous étude (la valeur de F-Stat est > à celle de
la borne supérieure I (1) et à celle de borne inférieure I
(0)), ce qui donne la possibilité d'estimer les effets de long terme de
la consommation du pétrole lcp, du prix de l'essence
lpe et du pétrole lpp, de la
dépréciation du franc congolais ldfc et l'indice des
prix à la consommation lipc sur la consommation de l'essence
lce. Bien avant cela, l'on essaye de jeter un coup d'oeil sur la
causalité entre variables.
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