Memoire Online - Vérification empirique de la loi d'Okun: cas de la RD Congo entre 1960 et 2000

Après le test de co-intégration au sens de Johansen, nous avons obtenu les résultats suivants :

Eigen value	LR	CV (5%)	CV (1%)	Hypothèse NO of CE(S)
0.650	77.597	47.21	58.46	Aucun**
0.521	35.565	29.68	35.65	Au moins 1*
0.143	6.151	15.41	20.04	Au moins 2
6.67E-05	0.003	3.76	6.65	Au moins 3

*(**) signifie qu'au seuil de 1% et 5% nous rejetons l'hypothèse de l'existence de plusieurs vecteurs de co-intégration.

Nous rejetons l'hypothèse H₀ c'est à dire il existe plusieurs vecteurs de co-intégration aux seuils de 1% et 5%. Soit l'hypothèse H₁ d'une co-intégration est acceptée pour le produit intérieur brut réel et ses variables indépendantes.

Comme l'hypothèse d'une co-intégration est acceptée alors nous allons procéder à l'estimation de la relation de long terme par la méthode de moindres carrés ordinaires, qui est un modèle capital dans notre analyse.

A partir de l'estimation des données avec le logiciel Eviews 3.1, nous avons obtenu la relation de long terme suivante :

R² = 0.57 n = 41 F-Stat. = 16.663
R² ajusté = 0.54 Prob. (F-Stat.) = 0.000001 DW = 0.335

Le signe (+) de coefficient de variable « inflation » signifie qu'en R.D Congo lorsque le taux d'inflation augmente d'un pour cent, le log(Y/L) augmente aussi de 0.001 pour cent.

Les valeurs entre parenthèses présentent la significativité des variables. Pour notre modèle, les variables indépendantes expliquent à 57% et 54% le comportement du produit intérieur brut réel de la R.D Congo; car R² et R² ajusté sont respectivement de 57% et 54%. La statistique de Durbin-Watson (0.335) tend vers zéro pour notre modèle, montre que les résidus sont corrélés.

Les valeurs t de student nous montrent que le taux d'inflation est significativement égal à zéro tandis que les coefficients de ratio de taux d'inflation par rapport au produit intérieur brut réel, soit -1.009 et 5.961 pour le terme d'échanges influencent significativement le produit intérieur brut réel par tête en R.D Congo. La statistique F de Fisher (16.663), nous montre que le modèle est globalement significatif et que la variable dépendante est expliquée à raison de 57% et 54% par les variables indépendantes. En tenant aussi compte de la probabilité de F de Fisher (0.000001 ou 0.0001%), nous pouvons dire que le modèle est généralement significatif au seuil de 5%.

Après cette estimation de la relation de long terme entre les variables, il nous est important d'estimer le modèle à correction d'erreur selon l'approche à deux étapes de Engle et Granger. La première étape consiste à estimer la relation de long terme que nous venons de présenter au paragraphe ci haut (soit le modèle de long terme). La seconde étape consiste à récupérer les résidus de cette relation de long terme « e_t » pour afin estimer le modèle à correction d'erreur ou relation à court terme. Avant d'estimer ce modèle, nous allons d'abord commencer par analyser la stationnarité de résidus en niveau.

Variable	Stat.ADF	VC (5%)	Conclusion
e_t	-1.55	-3.52	NS
D (e_t)	-7.17	-3.53	I (1)

Nous remarquons que nos résidus ne sont pas stationnaires en niveau plutôt ils sont stationnaires en différences première. Le modèle à court terme ne peut pas être estimé par la méthode de moindres carrés ordinaires.

D'une manière générale, les variables indépendantes choisies dans nos modèles, soit l'inflation, ratio d'inflation et terme d'échanges total ; expliquent de 57% et 54% la variable dépendante à long terme et à court terme, ils n'ont aucune influence sur cette dernière.

Après une brève présentation et interprétation de nos résultats sur l'estimation de fonction de produit potentiel, il nous est important de faire la même chose pour l'estimation de la fonction linéaire du produit intérieur brut réel et le taux de chômage.

Nous avons retenu le test de Johansen pour déterminer le nombre de relation de co - intégration entres nos variables dont les résultats sont les suivants :

Eigen value

CV (5%)

CV (1%)

Hypotheses et No of CE(S)

0,320

0,052

17,604

2,157

12,53

3,84

16,31

6,84

Aucun **

Au moins 1

Nous rejetons l'hypothèse Ho c'est-à-dire qu'il y a plusieurs vecteurs de co-intégration aux seuils de 1% et 5 %. Pour la variable concernée dont LR est supérieur à CV (soit 17, 60418 supérieur à 12,53 et 16,31) Il y a un vecteur de co-intégration. L'hypothèse H1 c'est-à-dire il existe une relation de co-intégration, est acceptée pour la variable « variation des produits intérieur bruit réel au tour des son produit potentiel en pourcentage» et sa variable explicative (variation du taux de chômage autour de son taux naturel).

En effet, comme l'hypothèse d'une relation de co-intégration est acceptée, alors nous devons procéder à l'estimation de la relation de long terme par les méthodes de moindres carrés ordinaires.

Nous avons obtenu la rédaction de long terme ci-dessous présentée à partir de logiciel Eviews 3.1. Cette dernière est la suivante :

Les valeurs entre parenthèses présentent les « t » de student calculés ou la significativité de variables. Pour notre modèle, la statistique de Durbin - Watson (0.430) tend vers zéro et cela signifie que les résidus sont corrélés. Le coefficient de détermination et celui ajusté sont successivement de 10.64% et 8,35%. La variable indépendante a un faible pouvoir explicative sur la variable dépendante soit elle explique à 10.64% et 8.35% le comportement de la variation de produit intérieur brut réel autour de son produit potentiel en pourcentage.

Les valeurs « t » de student nous montrent que la variation de taux de chômage autour de son taux naturel influence significativement la variation de produit intérieur brut autour de sa tendance en pourcentage. En R.D Congo. La probabilité F de Fisher (0.037) montre clairement que notre modèle est a ce point significatif, soit 3.73% < 5% (seuil utilisé). La statistique F de Fisher (4,65) traduit que le modèle est significatif. La variable dépendante est expliquée par la variable indépendante à raison de 10.64%, soit ce coefficient est non significatif.

Le signe attendu (-) pour la variable « variation de taux de chômage autour de son taux naturel » est confirmé dans notre modèle. Comme R² = 10.64% et R² = 8.35%, cela veut dire que la variation du taux de chômage n'explique pas significativement la variation du produit intérieur brut autour de son produit potentiel en R.D Congo.

Apres cette estimation de long terme, il nous est important d'estimer la relation de court terme, à partir du modèle de correction d'erreur. Comme déjà fait pour le cas de fonction de produit potentiel, nous allons faire autant, c'est - à - dire notre modèle de correction d'erreur va s'effectuer en deux étapes.

Avant d'estimer ce modèle, nous allons d'abord commencer par analyser la stationnarité de résidus en niveau.

Variable	Stat.ADF	VC (5%)	Conclusion
e_t	-2.10	-1.9492	l (0)

Après cette analyse de stationnarité sur les résidus, nous avions estimé le modèle à court terme à partir toujours de la méthode de moindres carrés ordinaires dont les résultats sont les suivants :

Généralement, les modèles estimés ne semblent pas intéressant dans la mesure où la probabilité F de Fisher est égale à 8.6% qui est supérieur au seuil de 5 %, c'est-à-dire que , selon ce critère, le modèle n'est pas bon. Le coefficient de détermination et celui ajusté s`établissent à 12.4% et 7.7%. La valeur de DW (2.125) montre que les erreurs sont indépendantes. Pour notre modèle, les signes attendus, (-,-), pour la variation de taux de chômage autour de son taux naturel et les résidus sont aussi bien confirmés à court termes qu'à long termes. Par rapport à nos analyses, cette relation traduit qu'en R.D Congo, la variation de produit intérieur bruit autour de son produit potentiel en pourcentage est une fonction décroissante ou négative de la variation du taux de chômage autour de son taux naturel. En d'autres termes, lorsque le taux de chômage diminue autour de son taux naturel, le produit intérieur brut réel augmente autour de son produit potentiel à court terme en R.D Congo.

Les coefficients de correction d'erreurs sont statistiquement significatifs et présentent les signes attendus. La force de rappel (coefficient de résidus) qui est de - 0.236, traduit l'effet d'ajustement de la variation de produit intérieur brut réel autour de son produit potentiel à chaque période vers l'équilibre.

En considérant la valeur de t de student de la variable « variation de taux de chômage autour de son taux naturel », qui est de -1,640 inférieur au t de student tabulaire, nous pouvons conclure qu'à court termes la variation de taux de chômage autour de son taux naturel n'est pas statistiquement significative. Mais son signe prédit par la loi d'Okun se confirme aussi bien à court terme qu'à long terme.

Vérification empirique de la loi d'Okun: cas de la RD Congo entre 1960 et 2000

Test de co-intégration