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Libéralisation financière et croissance économique au camerounpar Christian BELKE NDONEMO Université de Ngaoundere - Master recherche 2017 |
CHAPITRE 4 : ANALYSE DE L'INFLUENCE DE LA LIBERALISATION FINANCIERE SUR LA CROISSANCE ECONOMIQUE AU CAMEROUNINTRODUCTION Dans l'optique de faire ressortir l'influence de la libéralisation financière sur la croissance économique, nous allons élaborer les relations que nous analyserons empiriquement au moyen de l'estimation économétrique. Il s'agit en fait des relations de long terme et de court terme qui se dégagerons de notre modèle global, que nous estimons afin d'établir les liens entre la variable à expliquer et les variables explicatives. Le point de départ de ce processus est la mise en application de la stationnarité et de la technique de la cointégration qui permet de vérifier l'existence de liaisons entre les variables du modèle intégrées à un même ordre. C'est partant de cette analyse que l'on aboutit notamment à une relation de long terme qui sera estimée. Par ailleurs, lorsque ces liens sont avérés, l'on peut, à travers le modèle à correction d'erreur, étudier les dynamiques de long terme et de court terme entre les différentes variables. Et c'est de là que nous pourrons déduire l'influence de chacune des variables sur la croissance économique. Il est donc question pour nous dans ce chapitre, de présenter les différents résultats des tests et d'estimation que nous avons obtenus (section 1), et d'autre part de les interpréter et de proposer les recommandations (section 2). SECTION 1 : RESULTATS DES TESTS SUR LES VARIABLES ET ESTIMATION DU MODELENous allons dans cette section, présenter les résultats relatifs aux tests menés pour étudier la stationnarité et la cointégration entre les variables de notre modèle. I- Résultats des tests de stationnarité et de cointégrationNous présentons les résultats des tests de stationnarité et puis les résultats du test de la cointégration A- Les tests de stationnarités des variables du modèleUne série chronologique est stationnaire si elle est la réalisation d'un processus stationnaire. Ceci implique que la série ne comporte ni tendance ni saisonnalité, et plus généralement aucun facteur n'évolue avec le temps. Une variable stationnaire est caractérisée par une moyenne et une variance constantes, et a tendance à fluctuer autour de sa moyenne revenant régulièrement vers sa valeur d'équilibre de long terme. Pour tester la stationnarité de nos variables nous utilisons le test de Dickey-Fuller Augmenté. En effet, le test d'ADF permet de mettre en évidence le caractère stationnaire ou non d'une chronique par la détermination d'une tendance déterministe ou stochastique. Le résultat de test de racine unitaire est donc résumé dans le tableau ci-dessous. Ainsi, si la valeur statistique d'ADF est inférieure à la valeur critique (CV), toutes les deux en valeur absolue, l'hypothèse H1 est acceptée. Après avoir effectué ce test sur l'ensemble des variables, les résultats (tableau 8 en annexe) que nous obtenons montrent que certaines variables sont stationnaires à niveau, d'autres le sont en différence première et certains en deuxième différence. Ainsi seules les variables POP et TINF sont stationnaires à niveau, c'est-à-dire intégrées à l'ordre 0 [I(0)]. Les variables logM2, logCO, logDPU, et Kp22(*) sont stationnaires en première différence. Elles sont intégrées à l'ordre 1. Enfin certaines variables ont dû nécessiter la différenciation jusqu'à la deuxième différence avant de devenir stationnaires. Il s'agit de logPIB, logCP, SCO. Tableau 12: résultats des tests de stationnarité des variables
Source : Auteur, à partir du logiciel eviews 8 Le tableau suivant montre les différents ordres d'intégration des variables, qui sont rappelons-le intégrées à l'ordre 0, à l'ordre 1 et à l'ordre 2. Tableau 13: ordre d'intégration des différentes variables
Source : auteur Après avoir déterminé l'ordre d'intégration des variables, nous effectuons le test de cointégration pour voir si les variables ayant un même ordre d'intégration en différence première sont cointégrées. * 22 Après avoir effectué le test de stationnarité en niveau sur cette variable dans eviews 8, le logiciel n'a pas pu effectuer les tests en différence. Pour contourner ce problème, nous y avons inclus le trend et effectué le test ADF en 1ere différence pour stationnariser la variable. |
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