3.1.2. Application de test d'ADF
Nous avons procédés le test d'ADF
à fin d'étudier la stationnarité des séries
financières. Le tableau ci-dessus illustre les différentes
étapes ainsi que les résultats trouvés en tenant compte
des hypothèses.
Stationnarité des séries en
niveau
On test ici les hypothèses : H : la
série en niveau est non stationnaire
H : la
série en niveau est stationnaire
|
Log(DOW)
|
Log(CAC)
|
Log(Mdax)
|
Log(FTSE)
|
Log(NIKK)
|
|
Modèle
|
avec une tendance et avec une constante
|
sans tendance ni constante
|
Sans tendance ni constante
|
sans tendance et avec constante
|
Sans tendance et avec constante
|
|
Probabilité
|
0,3580
|
0,9517
|
0,9996
|
0,1820
|
0.2259
|
|
Stationnarité
(oui/non)
|
Non
|
Non
|
Non
|
Non
|
Non
|
Stationnarité des séries
différenciées :
On test ici l'hypothèse : H : la
série en différence première est non stationnaire
H : la
série en différence première est stationnaire
|
D(L(DOW))
|
D(L(CAC))
|
D(L(Mdax))
|
D(L(FTSE))
|
D(L(NIKK))
|
|
Modèle
|
sans tendance et avec une constante
|
sans tendance ni constante
|
Sans tendance et avec constante
|
sans tendance et avec constante
|
sans tendance ni constante
|
|
Probabilité
|
0,0000 *
|
0,0000 *
|
0,0000 *
|
0,0000 *
|
0,0000 *
|
|
Stationnarité (oui/non)
|
Oui
|
Oui
|
Oui
|
Oui
|
Oui
|
* le coefficient est significatif au seuil
de 5%
3.1.3 Interprétation des résultats:
L'application de test d'ADF montre que les séries
sont tous non stationnaires en niveau. En revanche, elles sont stationnaires en
différence première I(1).
3.2. Calcul du nombre de retard : modèle
VAR
La première étape a permis de tester la
présence d'une racine unitaire alors qu'en deuxième il faut
déterminer le nombre de retard optimal à intégrer en
utilisant le modèle autorégressif vectoriel (VAR) afin
d'appliquer le test de Cointégration. Nous avons trouvé que ce
nombre égale à 4.
3.3. Test de Johansen
Ce test est basé sur les valeurs propres d'une matrice
résultante de l'estimation des paramètres par maximum de
vraisemblance en calculant la statistique de Johansen suivante :
trace = - T  Log (1-
i)
Avec T : Le nombre
d'observation
 : La
plus grande valeur propre
Les hypothèses du test sont :
H :
Présence au moins d'une relation de cointégration
H :
Absence de relation de cointégration entre les séries
La règle de décision est définie comme
suit : Si  trace est
inférieur à la valeur critique donnée au seuil choisi, on
accepte H en montrant l'existence au moins d'une relation de
cointégration entre les séries étudiées.
L'application du test de Johansen nous permet de dresser le
tableau ci-dessous :
Titre : Résultat du test de Johansen
|
N° de relation de Cointégration
|
Valeur propre
|
Trace statistique
|
Valeur critique 5%
|
|
Aucune *
|
0.008680
|
77.66879
|
76.97277
|
|
Au plus 1
|
0.007136
|
48.21862
|
54.07904
|
* indique qu'on doit rejeter H et passer
à la deuxième itération.
Nous montrons qu'il existe au moins une relation de
Cointégration, la présence de cette relation peut indiquer
l'existence des canaux permanents dans la transmission des chocs entre ces
pays, autrement dit, c'est la preuve d'une contagion selon la
spécification des théories non contingentes des crises.
| 
