3.2.2. Test de stationnarité sur les variables
Une question très importante dans l'étude de
séries temporelles est de savoir si celles-ci suivent un processus
stationnaire. On entend par là, le fait que la structure du processus
sous-jacent supposé évolue ou non avec le temps. Lorsque la
structure reste la même, le processus est dit alors stationnaire. En
d'autres termes, avant le traitement d'une série chronologique, il
convient d'en étudier les caractéristiques stochastiques. Si ces
caractéristiques, c'est-à-dire son espérance et sa
variance, se trouvent modifier dans le temps, la série chronologique est
considérée comme non stationnaire; dans le cas d'un processus
stochastique invariant, la série temporelle est alors stationnaire.
En d'autres termes, une série est stationnaire si sa
moyenne et sa variance sont constantes à travers le temps. D'abord, nous
procédons à l'analyse graphique pour voir l'évolution des
variables (test informel). Ensuite, nous mettons en place des tests de racine
unitaire sur les variables, afin de vérifier leur stationnarité
(test formel). Si les variables ne sont pas stationnaires, c'est-à-dire
qu'elles possèdent une racine unitaire, il sera nécessaire de les
intégrer.
3.2.2.1. Analyse graphique des variables
L'analyse graphique permet de détecter la non
stationnarité de la variable si on observe des tendances ou des chocs
aléatoires. La non stationnarité peut conduire à estimer
des régressions qui ont l'air statistiquement très correctes
entre les variables qui n'ont en réalité aucun lien entre
elles ; il s'agit du célèbre problème des
corrélations fictives. La non stationnarité invalide
également les tests usuels.
a. L'analyse graphique du
taux de la dollarisation (TDO)
Graphique 3.1. L'analyse
l'évolution du taux de dollarisation de 1988 à 2018
Source : Graphique fait par l'auteur
à l'aide du logiciel Eviews 7.
Ce graphique montre que la dollarisation a connu des
fluctuations aléatoires durant la période sous revue. Mais ces
fluctuations sont accompagnées par une tendance vers le bas durant les
18 dernières années de notre étude et par une tendance
vers haussière. Nous présumons que cette série est non
stationnaire.
b. L'analyse graphique du
taux d'inflation (TIF)
Graphique 3.2.L'analyse
l'évolution du taux d'inflation de 1988 à 2018 (TIF)
Source : Graphique fait par l'auteur
à l'aide du logiciel Eviews 7.
Ce graphique montre que le taux d'inflation a connu des
fluctuations durant toute la période sous revue. Malgré ces
fluctuations, nous observons deux périodes d'accalmie : avant 1990
et après 2002. Nous présumons que cette variable est non
stationnaire.
| 
