4.3.3 Test de
co-intégration
La recherche du nombre de relations de co-intégration a
été faite selon l'approche de Johansen. Le test a
été effectué avec la spécification 1)
c'est-à-dire, modèle sans constante dans l'ECM ni dans la
relation de long terme, les séries ne présentent pas de trend. Le
test est effectué avec un retard de 1. Les résultats sont
présentés en Annexe 4. Le test de la trace indique la
présence d'une relation de co-intégration à 1 % et deux
relations à 5 %. Quant au test de la valeur propre maximale, il indique
l'existence d'une relation de co-intégration à 1 % et à 5
%. La représentation VAR n'est plus valide, un modèle à
correction d'erreur est utilisé.
4.3.4 Estimation du VECM
Les résultats de l'estimation comprennent l'estimation
du vecteur de co-intégration, c'est à dire la relation de long
terme, et l'estimation des coefficients des équations d'ajustement ou de
court terme. Ces résultats sont présentés en Annexe 5.
4.3.4.1 Vecteur de
co-intégration
La relation de co-intégration, obtenue en normalisant
le coefficient de TCPRH s'écrit :
|
TCPRH
|
=
|
-0,270 * TCPRA
|
+
|
0,424 * TCPRI
|
+
|
0,031 * TCPRS
|
|
|
(0,135)
|
|
(0,069)
|
|
(0,048)
|
|
|
[1,994]
|
|
[-6,157]
|
|
[-0,645]
|
Ecart-types des coefficients entre ( )
t-student entre [ ]
Le coefficient relatif aux services n'est pas significatif au
seuil de 5 % dans la relation de long terme, la valeur de la statistique de
student vaut -0,645. Les autres coefficients sont significatifs. Le coefficient
du taux de croissance du PIB agricole a un coefficient négatif et
significatif, il vaut -0,27. Ainsi, sur le long terme, une augmentation du taux
de croissance du PIB réel agricole de 1 point a eu en moyenne pour effet
une baisse du taux de croissance du PIB réel par tête de 0,27
point, toute chose étant égale par ailleurs.
4.3.4.2 Les coefficients de court
terme
Tableau 11: coefficients de la dynamique de
court terme
|
Error Correction:
|
D (TCPRH)
|
D (TCPRA)
|
D (TCPRI)
|
D (TCPRS)
|
|
CointEq1
|
-1.007701
(0.25593)
[-3.93735]
|
-0.412046
(0.27032)
[-1.52426]
|
0.716837
(0.35247)
[2.03373]
|
-1.801930
(0.75100)
[-2.39937]
|
|
D (TCPRH(-1))
|
0.319347
(0.19461)
[1.64093]
|
0.474015
(0.20556)
[2.30601]
|
0.033907
(0.26802)
[0.12651]
|
1.606937
(0.57107)
[2.81393]
|
|
D (TCPRA(-1))
|
0.063818
(0.14977)
[0.42611]
|
-0.404451
(0.15819)
[-2.55672]
|
0.039012
(0.20626)
[0.18914]
|
-0.322735
(0.43948)
[-0.73436]
|
|
D (TCPRI(-1))
|
-0.320905
(0.10813)
[-2.96775]
|
-0.224709
(0.11421)
[-1.96750]
|
-0.758527
(0.14892)
[-5.09358]
|
-0.201115
(0.31729)
[-0.63385]
|
|
D (TCPRS(-1))
|
-0.053644
(0.06782)
[-0.79097]
|
0.000855
(0.07163)
[0.01193]
|
-0.109250
(0.09340)
[-1.16966]
|
-0.392685
(0.19901)
[-1.97319]
|
Ecart-types des coefficients entre ( )
t-student entre [ ]
CointEq1 désigne le vecteur associé à la
relation de co-intégration contenant des coefficients des termes
à correction d'erreur. Ses coefficients dans l'estimation traduisent les
forces de rappel vers l'équilibre de long terme. Le coefficient de force
de rappel relatif à l'industrie est positif, un résultat qui peut
paraître surprenant. Pour le reste, les autres coefficients de retour
vers l'équilibre de long terme sont négatifs, ce qui traduit un
retour vers la relation de long terme.
La dynamique de court terme montre que le taux de croissance
du PIB réel par habitant est influencé uniquement par le taux de
croissance du PIB réel industriel retardé d'une période,
avec un coefficient négatif (-0,321). Le TCPRA est influencé par
TCPRH et TCPRI, retardés également d'une période. Cette
dynamique de court terme est confirmée par les tests de causalité
au sens de Granger.
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