Effets de la fiscalité directe des entreprises et des ménages sur la consommation privée au burundi

Tableau 2 : Résultats du test de stationnarité des séries en niveau au seuil de 5%

SERIES	Retard optimal	Modèle	Test ADF			Test PP
			V.cal	V.C à 5%	Stationnaire Oui ou non	V.cal	V.C à 5%	Stationnaire Oui ou non
LCPR	1	M4	0,769	-1,953	Non	0,849	-1,952	Non
LFDRE	1	M6	-2,582	-3,573	Non	-2,655	-3,567	Non
LFDRM	1	M4	-0,266	-1,953	Non	-0,250	-1,952	Non
LFIR	1	M4	0,789	-1,953	Non	1,005	-1,952	Non
LPIBR	1	M4	0,941	-1,953	Non	1,398	-1,952	Non

Source : L'auteur à partir des résultats des tests de racine unitaireen Eviews 3.1

De ces tableaux précédents, il ressort que toutes les variables ne sont pas stationnaires en niveau car les valeurs calculées ADF et PP sont supérieures aux valeurs critiques. Pour cela, il convient de procéder à la différenciation première.

Tableau 3: Résultats du test de stationnarité des séries en différence premièreau seuil de 5%

SERIES	Retard optimal	Modèle	Test ADF			Test PP
			V.cal	V.C à 5%	Stationnaire Oui ou non	V.cal	V.C à 5%	Stationnaire Oui ou non
LCPR	1	M4	-3,310	-1,953	Oui	-5,223	-1,953	Oui
LFDRE	1	M6	-3,912	-3,579	Oui	-5,419	-3,573	Oui
LFDRM	1	M4	-2,448	-1,953	Oui	-2,453	-1,953	Oui
LFIR	1	M4	-4,592	-1,953	Oui	-6,216	-1,953	Oui
LPIBR	1	M4	-2,321	-1,953	Oui	-2,572	-1,953	Oui

Source : L'auteur à partir des résultats des tests de racine unitaireen Eviews 3.1

L'analyse de la stationnarité par les tests DFA et Pp révèle que toutes les variables sont stationnaires en différence première car les valeurs calculées sont inférieures aux valeurs critiques au seuil de 5%. Donc, elles sont intégrées d'ordre un (I(1)).

Après la stationnarité des séries, la théorie économétrique recommande de passer au test consistant à voir s'il existe une éventuelle relation entre les variables dans un horizon lointain. C'est l'objet du test de coïntégration.

III.2.2.3. Test de coïntégration entre les variables

Dans notre étude, nous avons suivi la méthode d'ENGLE et GRANGER encore appelée «  la méthode basée sur les résidus ». A titre de rappel, cette approche recommande de tester la stationnarité du résidu obtenu après avoir estimé par les MCO la relation de long terme. En d'autres termes, on soumet le résidu issu de la relation de long terme aux tests de stationnarité.Si ce résidu est stationnaire en niveau, l'hypothèse de coïntégration entre les variables est acceptée.

a. Estimation de la relation de long terme entre les variables

Pour estimer la relation de long terme, nous estimons les paramètres de l'équation suivante :

LCPR_t=b₀+b₁ LFDRE_t+b₂ LFDRM_t+b₃LFIR_t + b4 LPIBR_t +åt

Avec b₀, b₁, b₂, b₃, b₄ : les coefficients à estimer et å_t, le terme d'erreur.

Nous présentons les résultats de l'estimation des coefficients par la méthode des MCO dans le tableau ci-après :