SECTION II
ESTIMATION DU MODELE
IV.2.1. Analyse de la
stationnarité des séries
Avant le traitement d'une série chronologique, il
convient d'en étudier les caractéristiques stochastiques
(aléatoires). Si ces caractéristiques - c'est à dire son
espérance et sa variance - se trouvent modifiées dans le temps,
la série chronologique est donc considérée comme non
stationnaire. Une série devient stationnaire lorsqu'elle est la
réalisation d'un processus stationnaire. Ceci implique que la
série ne comporte ni tendance, ni stationnarité, ni
saisonnalité et plus généralement aucun facteur
n'évoluant avec le temps. L'analyse de la stationnarité de nos
séries nous donne les résultats ci-après :
Tableau n° 5 : Résumé de la
stationnarité des séries
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Produit
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Valeur ADF
|
Valeur Mac Kinnon
|
Probabilité
|
Décision
|
Degré
|
|
PIBHB
|
0.656093
|
-4.262735
|
0.9993
|
Non stationnaire
|
DS
|
|
DPT
|
-3.056490
|
-2.954021
|
0.0400
|
Stationnaire
|
L(0)
|
|
PFN
|
-5.565672
|
-4.262735
|
0.0004
|
Stationnaire
|
L(0)
|
|
INFL
|
-3.159252
|
-2.634731
|
0.0025
|
Stationnaire
|
L(0)
|
|
CDRT
|
-1.771416
|
-1.610747
|
0.0428
|
Stationnaire
|
L(0)
|
|
INVEST
|
-1.203314
|
-1.610747
|
0.2048
|
Non stationnaire
|
DS
|
Source : Elaboré l'auteur sur
base des résultats d'E-views (Annexe A)
Graphique I.7. Stationnarité du PIB par habitant
et de l'investissement
Source : Généré par
le logiciel E-views
Ce tableau et graphique nous révèlent que toutes
les variables exogènes sont stationnaires en raison de leur
probabilité associée au trend qui est inférieure à
5 %, à l'exception de l'investissement qui n'est pas stationnaire. Pour
sa part, le PIB s'avère non stationnaire et suit un processus DS. En
faisant la différence d'ordre 1, on constante que le PIB demeure
toujours non stationnaire alors que l'investissement devient stationnaire au
premier degré.
Tableau n° 6 : Différenciation du PIB
et INV au premier degré
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Produit
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Valeur ADF
|
Valeur Mac Kinnon
|
Probabilité
|
Décision
|
Degré
|
|
DPIBHB
|
-2.185354
|
-3.212361
|
0.4812
|
Non stationnaire
|
L(1)
|
|
DINV
|
-4.643400
|
-4.273277
|
0.0041
|
Stationnaire
|
L(1)
|
Source : Elaboré par l'auteur
Il tient lieu de procéder à une deuxième
différenciation de la variable PIBHB car sa stationnarité
à 1ère différence n'est pas obtenue.
Tableau n° 7 : Différenciation du PIB
deuxième degré
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Produit
|
Valeur ADF
|
Valeur Mac Kinnon
|
Probabilité
|
Décision
|
Degré
|
|
DDPIBHB
|
-5.834472
|
-4.284580
|
0.0002
|
stationnaire
|
L(2)
|
Source : Elaboré par l'auteur sur
base des résultats d'E-views (Annexe A.1)
Graphique I.8 : stationnarité du PIB par
habitant au 2ème degré
Source : Généré par le
logiciel E-views
Une nette lecture de ce graphique nous spécifie que le
PIB est stationnaire au deuxième degré car les observations de la
variable sont normalement distribuées autour de leur moyenne puis de
leur variance, et ne sont pas auto corrélées. Ainsi, l'estimation
du modèle devient sure. On a donc l'assurance d'une moyenne et une
variance qui se maintiennent dans le temps.
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