Section 3 : Cointégration et modèle
VECM
La définition elle-même de la contagion nous
permet d'identifier une méthode de mesure de ce
phénomène, cette définition stipule que ce
phénomène de transmission des crises est n'est qu'un changement
significatifs dans les canaux de propagation des chocs ayant comme origine un
pays ou un ensemble de pays. En analysant ce changement, on peut la qualifier
aussi comme l'apparition des nouveaux mécanismes temporaires de
transmission outre que ceux dits permanents suite à la crise.
Pour montrer l'existence d'une contagion, il s'agit de mettre
en évidence l'existence d'une relation d'interdépendance
à long terme entre les marchés financiers, par le biais des
relations de cointégration, en modélisant les canaux permanents
à travers lesquels les crises sont normalement propagées entre
les pays.
3.1. Test de racine unitaire des séries : test
ADF
Avant de répondre à la question d'existence ou
non d'une telle relation de cointégration, il est
nécessaire de tester la stationnarité (absence d'une
racine unitaire) des séries étudiées en utilisant l'un des
tests possibles à savoir le test de Dickey Fuller Augmenté
(ADF).
3.1.1. Procédure du test
Cette procédure consiste à tester les
hypothèses suivantes :
H : la
série en niveau est non stationnaire
H : la
série en niveau est stationnaire
Etape 1 : On commence par l'estimation du
modèle comportant une constante et une tendance :
Et on test la significativité de la tendance. Si elle
est significativement différente de 0 alors on test l'hypothèse
nulle H :
* si H est
accepté alors la série en niveau est non stationnaire. Donc il
faut la différencier et recommencer la procédure du
test sur la série différenciée.
* si H est
rejeté, alors la série en niveau est stationnaire. On
arrête le test et on travaille la modélisation par la
série en niveau.
Et si la tendance n'est pas significative, on passe à
l'étape 2.
Etape 2 : estimer le modèle sans tendance
et avec constante :
Et on test la significativité de la constante. Si elle
est significativement différente de 0 alors on test directement
l'hypothèse nulle H :
* si H est
accepté alors la série en niveau est non stationnaire. Donc il
faut la différencier et recommencer la procédure du test sur la
série différenciée.
* si H est
rejeté, alors la série en niveau est stationnaire. On
arrête le test et on travaille la modélisation par la série
en niveau.
Et si la constante n'est pas significative, on passe à
l'étape 3.
Etape 3 : estimer le modèle sans tendance
ni constante :
On test directement l'hypothèse nulle H :
* si H est
accepté alors la série en niveau est non stationnaire. Donc il
faut la différencier et recommencer la procédure du test sur la
série différenciée.
* si H est
rejeté, alors la série en niveau est stationnaire. On
arrête le test et on travaille la modélisation par la série
en niveau.
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