Paragraphe 2 :
Résultats des tests de validation
A. Résultats du
test de normalité de Jarque-Bera (JB)
La statistique de Jarque-Bera suit une loi de khi deux
à deux degrés de libertés sous l'hypothèse de
normalité. On accepte l'hypothèse de normalité des
résidus lorsque l'une ou l'autre des conditions suivantes est
vérifiée :
v Si la valeur estimée de la statistique de Jarque-Bera
est inférieure à celle lue dans la table de Khi-deux au seuil de
5% à deux degrés de liberté (5,99) ;
v Si la probabilité de la statistique de Jarque-Bera
fournie par Eviews, est supérieure au seuil de 5% (0,05).
Dans le cadre de cette étude, les résultats
obtenus montrent que les erreurs sont normales pour les deux modèles.
Pour le modèle de long terme, JB=1.823016 < 5.99 au seuil de 5% et la
probabilité = 0.40>5% ; et pour celui du court terme, JB =
2.100717< 5,99 et la probabilité = 0.35>5% (voir en annexe
graphiques n°2.2 et n°2.3).
B. Résultats
des tests d'auto corrélation des erreurs
En l'absence d'auto corrélation des erreurs, le biais
de simultanéité est corrigé. Pour le test d'auto
corrélation des erreurs, il est utilisé le test de Durbin Watson
et/ou la statistique de Breusch Godfrey. En effet, Banerjee, Dolado, Hendry, et
Smith (1986) montrent que la méthode
de la statistique de Breusch Godfrey en général
donne de meilleurs résultats que la méthode à deux
étapes de Engle et Granger (1987). Pour le cas de cette étude,
nous utiliserons le test de Durbin Watson et celui de Breush Godfrey.
Le test de Durbin et Watson
0 < DW < dl ? autocorrelation positive
dl < DW < du ? doute
du < DW < 4-du ? indépendance
4-du < DW < 4-dl ? doute
4-dl < DW < 4 ? autocorrelation
négative
De la lecture de la table statistique de Durbin-Watson on
a :
d1 = 1.08 d2 = 1,89
Or, DW = 2.636317 pour le long terme. Ceci indique une zone
doute.
Pour le court terme, DW = 1.917199 ; Ceci indique une
absence d'autocorrelation.
Le test de Breusch Godfrey nous permettra de
spécifier la position du long terme et peut être confirmer celle
de court terme.
La statistique de Breusch Godfrey (GB =
nR2)
Avec : P le nombre de retards des résidus ; n
le nombre d'observations ; R2 le coefficient de
détermination. Elle suit une distribution de khi deux à p
degré de liberté.
On parle de non corrélation des erreurs lorsque
nR2 < khi deux (p) ou si la probabilité donnée par
eviews est > à 5%.
Les résultats de ce test nous montrent que
les erreurs sont non corrélées (voir en annexe et tableaux
n°2.5 et n°2.6 : probabilité = 0,11pour le modèle
de long terme et 0,96 pour celui du court terme).
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