La vérification empirique de la courbe de Philips en république démocratique du Congo de 1988-2015.

II.3 Estimation du modèle à correction d'erreur

L'utilisation de ce modèle, nous aide à montrer la relation commune de cointergration et d'en déduire les interactions entre les variables^6(*).

Ø Spécification du modèle

Le modèle se présente comme suit :

Txcht=co+c1txinft+c2txinft-1+c3txinft-2

Avec:

§ Txcht: taux de chômage au temps t

§ Txinft : taux d'inflation au temps t

§ Txinft-1 : taux d'inflation décalé d'une période

Conformément à la spécification à la Hendry, notre modèle se présente comme suit :

DLTXCH = C(1)*DLTXINF + C(2)*LTXCH(-1) + C(3)*LTXINF(-1)

c2 :c'est la force de rappel ou coefficient d'équilibre, il doit être inférieur à l'unité et statistiquement significatif, donc négatif .il implique la vitesse d'ajustement de la variable endogène (ltxch), pour retourner à l'équilibre de long terme suite à un choc.

Après estimation du modèle à correction d'erreur, les résultats se présentent comme suit :

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
DLTXINF	0.000336	0.000654	0.514078	0.6121
LTXCH(-1)	-1.053270	0.213264	-4.938807	0.0001
LTXINF(-1)	0.001088	0.001052	1.034686	0.3116
R-squared	0.535558	Mean dependent var		-0.053846
Adjusted R-squared	0.495171	S.D. dependent var		9.156341
S.E. of regression	6.505699	Akaike info criterion		6.691401
Sum squared resid	973.4549	Schwarz criterion		6.836566
Log likelihood	-83.98822	Hannan-Quinn criter.		6.733204
Durbin-Watson stat	2.166671

Remarque : la force de rappel (-1.053270) est statistiquement significative.

II.4 Inférence et Interprétation des résultats du modèle estimé

Les résultats de l'estimation du modèle à correction d'erreur se présentent comme suit :

DLTXCH = 0.000336003437849*DLTXINF - 1.05327040086*LTXCH(-1) + 0.00108841425209*LTXINF(-1)

R²= 53.55%

DW= 2.16

A présent, le modèle estimé doit être soumis aux différents tests(les résultats des différents tests sont en annexiii).

ü le test de normalité des erreurs (Jarque-Bera) qui vérifie si la série est normalement distribuée vaut 2.580705 avec une probabilité de 0.275174 ;

ü Le test d'absence d'autocorrélation (Breusch-Godfrey), permet de tester une autocorrélation d''ordre supérieur à 1. Ici l'hypothèse à tester est celle de l'absence d'autocorrélation des erreurs. Ainsi la statistique F vaut 3.181203, avec une probabilité de 0.0621.ce qui affirme une absence d'autocorrélation des erreurs ; on ne rejette donc pas l'hypothèse nulle au seuil de confiance de 5% ;

ü Le test d'absence d'hétéroscédasticité (Breusch-Pagan-Godfrey), permet de tester le risque d'hétéroscédasticité. Sa statistique F est 0.559197 avec une probabilité critique de 0.647. Donc nous rejetons l'hétéroscédasticité au seuil de 5% ;

ü Le test de stabilité(CUSUM), généralement utilisé pour détecter d'éventuels mouvements systématiques dans la valeur des coefficients reflétant une possible instabilité structurelle et le test (CUSUM CARRE), qui est similaire au précèdent, il est utilisé pour détecter les mouvements aléatoires c'est-à-dire les mouvements ne provenant pas forcement d'une modification structurelle^7(*). Ainsi avec l'application du test cusum au seuil de 5%, nous constatons que la série de la somme cumulée des résidus récursifs reste à l'intérieure de l'intervalle formé des droites, suggérant l'absence de l'instabilité de la relation sur la période considérée. De même avec le test de cusum carré hormis en 2001, où nous constatons franchissement cela du l'adoption des nouvelles mesures économiques avec l'arrivée de Joseph Kabila au pouvoir.

Tous les paramètres sont statistiquement significatifs, et le modèle spécifié explique 54% de variation de chômage en RD du Congo.

· l'ensemble de tests diagnostiques du modèle prouve qu'il est globalement bon. Cfr annexe

· Elasticité à court terme : A court terme, si l'inflation augmente de 10%, le chômage augmente de 0.0033%. nous constatons que le chômage est peu sensible à la variation de l'inflation .l'amplitude de la sensibilité du chômage fasse à la variation de l'inflation est très faible voir négligeable.

· Elasticité à long terme :A long terme, si l'inflation augmente de 10%, alors le chômage varie dans le même sens pour 0.01%. donc les effets croissent à petit feu avec le temps.

Nous constatons que les Elasticités sont faibles, à court tout comme à long terme, cela veut dire que le chômage est moins sensible à la variation de l'inflation.

* ⁶ Voir Bourbonnais R. (2006), « Econométrie manuel et exercices corrigés »DUNOD

* ⁷ Voir Bonsonga (2017), « Econométrie manuel et exercices corrigés »