5.3.3.
Stationnarité desvariables
La théorie standard de l'inférence statistique
en économétrie classique repose sur l'hypothèse que les
données utilisées soient stationnaires. Dans le cas des
séries chronologiques utilisées dans ce travail de recherche, il
s'agit donc de prouver que la moyenne et la variance sont constantes à
travers le temps pour obéir à la condition de
stationnarité des variables utilisées comme des indicateurs
servant à mesurer le développement technologique et la croissance
économique et cette étude s'effectue au choix de l'un des trois
tests qui suivent : le test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF), le test de
Philippe Péron et celui de KPSS.
Le tableau ci-dessous présente un résumé
de l'ensemble des résultats du test de racine unitaire appliqué
sur chacune des séries de l'étude par le test de
Dickey-Fuller Augmenté (ADF).
Tableau 5: Résumé des
tests de racine unitaire sur les séries étudiées
|
Résumé des tests de racine unitaire sur les
variables prises en différence première
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N
|
Variables
|
Valeur du test
|
Valeur critique 5%
|
Stationnarité
|
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Modèle 3
|
LogATM
|
-3.333728
|
-1.952910
|
Oui
|
|
Modèle 3
|
LogATF
|
-4.72126
|
-1.952910
|
Oui
|
|
Modèle 3
|
LogUI
|
-2.370262
|
-1.957204
|
Oui
|
|
Modèle 3
|
LogITIC
|
-7.803127
|
-1.952910
|
Oui
|
|
Modèle 3
|
LogPIBr
|
-2.799856
|
-1.953381
|
Oui
|
|
Modèle 2
|
LogCH
|
-4.256104
|
-2.967767
|
Oui
|
Source : Calcul effectué par l'auteur à partir
du logiciel Eviews 8.0
Les séries LOGUI, LOGATF, LOGATM, LOGITIC,
LOGPIBr sont stationnaires en différence
première, c'est-à-dire qu'elles sont toutes
intégrées d'ordre 1, car non seulement leurs tendances sont
significatives mais aussi leur valeur respective de la statistique ADF
(-2.370262; - 4.72126; -3.333728; -7.803127; -2.799856; 4.256104) sont
inférieures à celles lues au seuil de 5%, soient -1.95 et
-2.967767 dans les différentes tables insérées dans
l'Annexe de ce travail de recherche.
5.3.4. Test de
spécification de Franck Ramsey (1928)
Lors de la spécification d'un modèle
économique, l'omission d'une quelconque variable peut conduire à
une mauvaise représentation mathématique du modèle et
donner lieu, en conséquence, à une équation fallacieuse.
Pour éviter qu'une mauvaise représentation mathématique de
notre modèle puisse se produire, nous nous donnons pour objectif,
d'effecteur le test de Ramsey qui consiste à vérifier la
signification de l'effet des variables introduites dans l'équation de
notre modèle à condition que la valeur de la probabilité
révélée par le test soit supérieure à5%.
Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED
Specification: LOGPIB_REEL C LOGATF LOGATM LOGCH LOGUI LOGITIC
Omitted Variables: Squares of fitted values
|
Value df Probability
|
|
t-statistic
|
0.189302
|
15
|
0.8524
|
|
F-statistic
|
0.035835
|
(1, 15)
|
0.8524
|
|
Likelihood ratio
|
0.052496
|
1
|
0.8188
|
|
F-test summary:
|
|
|
Mean
|
|
SumofSq. df Squares
|
|
Test SSR
|
1.48E-05
|
1
|
1.48E-05
|
|
Restricted SSR
|
0.006201
|
16
|
0.000388
|
|
Unrestricted SSR
|
0.006186
|
15
|
0.000412
|
|
Unrestricted SSR
|
0.006186
|
15
|
0.000412
|
|
LR test summary:
|
|
|
|
|
Value df
|
|
Restricted LogL
|
58.69910
|
16
|
|
Unrestricted LogL
|
58.72535
|
15
|
Figure 9: Résultat du Test
d'exogénéité des variables de Ramsey Source :
Traité par l'auteur via le logiciel Eviews 8.0
Suivant les résultats mentionnés dans le tableau
ci-dessus, les probabilités du test étant supérieures au
seuil de 5% de degré de significativité, nous concluons que la
spécification du modèle est complète, c'est-à-dire
que le modèle a pris en compte toutes les variables pertinentes
(Utilisateurs de l'internet, Abonnement à la téléphonie
fixe, Abonnement à la téléphonie mobile et Investissement
fait dans le secteur des TIC) qui devraient intervenir dans l'explication de la
variable dépendante qui est le PIB réel.
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