5-2-4- Estimation de la relation de cointégration
et du MCE des parts de marché
La spécification sous forme de correction d'erreur du
modèle des parts de marché suppose comme celle du TCR, d'une
part, l'existence d'une équation de long terme qui suit les
considérations théoriques, et d'autre part, l'existence d'un
modèle d'ajustement dû à des effets de court terme.
5-2-4-1-Estimation de la relation de
cointégration
Nous estimons la relation de long terme des PMC
(équation 9) par les MCO en supposant que . De cette première estimation, nous éliminons les
variables qui possèdent un «t de student» faible. Nous
obtenons alors les estimations suivantes pour les deux pays :
Tableau 27: Estimation de la relation de
cointégration des PMC au Cameroun
|
Dependent Variable: LPMC
|
|
Method: Least Squares
|
|
Sample(adjusted): 1981 2002
|
|
Included observations: 22 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
7.496300
|
5.713812
|
1.311961
|
0.2070
|
|
LTCR
|
-0.491790
|
0.298785
|
-1.645969
|
0.1181
|
|
LTCRM
|
0.128461
|
0.091268
|
1.407508
|
0.1773
|
|
LY
|
-0.610229
|
0.550295
|
-1.108912
|
0.2829
|
|
PAS
|
0.973676
|
0.379462
|
2.565940
|
0.0200
|
|
R-squared
|
0.651515
|
Mean dependent var
|
-0.291194
|
|
Adjusted R-squared
|
0.569519
|
S.D. dependent var
|
0.488742
|
|
S.E. of regression
|
0.320669
|
Akaike info criterion
|
0.759899
|
|
Sum squared resid
|
1.748083
|
Schwarz criterion
|
1.007864
|
|
Log likelihood
|
-3.358894
|
F-statistic
|
7.945655
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.643783
|
Prob(F-statistic)
|
0.000839
|
Source : calculs de l'auteur
Tableau 28 : Estimation de la relation de
cointégration des PMC au Nigeria
|
Dependent Variable: LPMC
|
|
Method: Least Squares
|
|
Sample(adjusted): 1981 2002
|
|
Included observations: 22 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-97.57615
|
15.83903
|
-6.160487
|
0.0000
|
|
LTCR
|
-0.081891
|
0.455794
|
-0.179666
|
0.8597
|
|
LTCRV
|
0.352959
|
0.316082
|
1.116669
|
0.2806
|
|
LTCRM
|
-0.640192
|
0.250542
|
-2.555222
|
0.0212
|
|
LY
|
10.51631
|
1.717168
|
6.124217
|
0.0000
|
|
PAS
|
-2.726897
|
1.373561
|
-1.985276
|
0.0645
|
|
R-squared
|
0.926158
|
Mean dependent var
|
-5.568745
|
|
Adjusted R-squared
|
0.903082
|
S.D. dependent var
|
3.942531
|
|
S.E. of regression
|
1.227373
|
Akaike info criterion
|
3.474630
|
|
Sum squared resid
|
24.10311
|
Schwarz criterion
|
3.772187
|
|
Log likelihood
|
-32.22093
|
F-statistic
|
40.13577
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.882395
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
Source : calculs de l'auteur
Après l'estimation de la relation de
cointégration, nous générons le résidu issu de
cette relation. Nous devons l'inclure comme terme à correction d'erreur
(ECT) dans le modèle dynamique des parts de marché du coton. Le
test de stationnarité sur ce terme à correction d'erreur nous
indique que, l'hypothèse nulle de non cointégration est
rejetée de manière significative au seuil de 1 %.
Tableau 29 : Test de stationnarité sur le
terme à correction d'erreur des PMC au Cameroun
|
ADF Test Statistic
|
-3.922314
|
1% Critical Value*
|
-2.6819
|
|
|
5% Critical Value
|
-1.9583
|
|
|
10% Critical Value
|
-1.6242
|
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
|
Source : calculs de l'auteur
Tableau 30 : Test de stationnarité sur le
terme à correction d'erreur des PMC au Nigeria
|
ADF Test Statistic
|
-7.244578
|
1% Critical Value*
|
-2.6819
|
|
|
5% Critical Value
|
-1.9583
|
|
|
10% Critical Value
|
-1.6242
|
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
|
Source : calculs de l'auteur
5-2-4-2- Estimation par les MCO du modèle
dynamique à correction d'erreur
En utilisant toujours la méthode du
«backword elimination», nous estimons le MCE. Cette méthode
nous permet d'éliminer de proche en proche les variables non
significatives. Nous obtenons finalement le MCE des parts de marché
suivant :
Tableau 31 : MCE des parts de marché du
Cameroun
|
Dependent Variable: LPMC
|
|
Method: Least Squares
|
|
Sample(adjusted): 1983 2002
|
|
Included observations: 20 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
0.064041
|
0.058614
|
1.092600
|
0.2960
|
|
LTCR(-1)
|
1.033489
|
0.463712
|
2.228731
|
0.0457
|
|
LTCRM(-1)
|
-0.190162
|
0.068386
|
-2.780698
|
0.0166
|
|
LY(-1)
|
-3.079320
|
0.920222
|
-3.346281
|
0.0058
|
|
PAS
|
2.428955
|
0.351961
|
6.901196
|
0.0000
|
|
PAS(-1)
|
-0.966390
|
0.284001
|
-3.402776
|
0.0052
|
|
LPMC(-1)
|
0.791108
|
0.212785
|
3.717876
|
0.0029
|
|
ECT(-1)
|
-1.712198
|
0.341143
|
-5.019002
|
0.0003
|
|
R-squared
|
0.885659
|
Mean dependent var
|
0.046781
|
|
Adjusted R-squared
|
0.818960
|
S.D. dependent var
|
0.459310
|
|
S.E. of regression
|
0.195430
|
Akaike info criterion
|
-0.138050
|
|
Sum squared resid
|
0.458317
|
Schwarz criterion
|
0.260243
|
|
Log likelihood
|
9.380498
|
F-statistic
|
13.27849
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.390683
|
Prob(F-statistic)
|
0.000086
|
Source : calculs de l'auteur
Tableau 32 : MCE des parts de marché du
Nigeria
|
Dependent Variable: LPMC
|
|
Method: Least Squares
|
|
Sample(adjusted): 1983 2002
|
|
Included observations: 20 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
0.108092
|
0.164878
|
0.655589
|
0.5245
|
|
LTCR(-1)
|
0.077865
|
0.159719
|
0.487512
|
0.6347
|
|
LTCRM
|
-0.336197
|
0.093149
|
-3.609246
|
0.0036
|
|
LTCRM(-1)
|
-0.245304
|
0.095872
|
-2.558662
|
0.0251
|
|
LTCRV(-1)
|
0.391586
|
0.216517
|
1.808570
|
0.0956
|
|
LY(-1)
|
7.659817
|
1.734226
|
4.416850
|
0.0008
|
|
PAS
|
-2.137696
|
0.778908
|
-2.744476
|
0.0178
|
|
ECT (-1)
|
-1.266730
|
0.146444
|
-8.649944
|
0.0000
|
|
R-squared
|
0.944417
|
Mean dependent var
|
0.443157
|
|
Adjusted R-squared
|
0.911994
|
S.D. dependent var
|
1.935112
|
|
S.E. of regression
|
0.574066
|
Akaike info criterion
|
2.017030
|
|
Sum squared resid
|
3.954622
|
Schwarz criterion
|
2.415323
|
|
Log likelihood
|
-12.17030
|
F-statistic
|
29.12784
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.914291
|
Prob(F-statistic)
|
0.000001
|
Source : calculs de l'auteur
Notre modèle à correction d'erreur des parts de
marché pour les deux pays peut donc s'écrire comme suit :
-Pour le Cameroun
(30)
- Pour le Nigeria
 
(31)
Les valeurs entre parenthèses représentent les
écart-types
Les résultats présentés aux tableaux 31
et 32, nous indiquent les variables qui expliquent à court terme, la
détermination des parts de marché de coton au Cameroun et au
Nigeria par l'approche de Engle et Granger. La valeur du coefficient de
détermination R2 ajusté nous montre que les variables
indépendantes expliquent respectivement à 81,8 % et 91,1 % la
variation de la variable dépendante (parts de marché) du Cameroun
et du Nigeria.
Le paramètre principal dans l'estimation de notre MCE
est le terme à correction d'erreur (ECT). Il est de -1,71 pour le
Cameroun et -1,26 pour le Nigeria et significatif à 1 %. Ce
résultat indique qu'environ 171 % et 126 % des chocs sur les parts de
marché de coton sont corrigés annuellement par le
mécanisme du «feed-back».
Notre MCE suggère que les parts de marché (PMC)
à court terme sont déterminées au Cameroun par la
différence première des PAS, de la variable retardée des
PAS, de la variable retardée du taux de change réel, de la
variable retardée du mésalignement du taux de change réel,
de la variable représentant le revenu des partenaires commerciaux
retardée d'une période, de la variable dépendante
retardée. Toutes ces variables sont significatives à 5 %.
Au Nigeria la variable déterminant les parts de
marché de notre MCE est déterminée par la
différence première du mésalignement du taux de change
réel, de la variable retardée du mésalignement du taux de
change réel, de la variable retardée de la volatilité du
taux de change réel, de la variable retardée représentant
le revenu des partenaires commerciaux, de la différence première
des PAS. Toutes ces variables sont également significatives à 5 %
et expliquent fortement la variation des parts de marché du coton.
| 
