Régimes de change et croissance économique: Une étude comparative entre Haà¯ti et la république dominicaine (1970-2004)

CHAPITRE

PRÉSENTATION ET ANALYSE DES RÉSULTATS

Ce chapitre nous permettra de vérifier les hypothèses formulées à l'introduction de cette étude. Des tests de validation des coefficients et du modèle seront effectués pour chaque régression. Cependant, en vue d'obtenir des résultats plus fiables, il importe de s'assurer de la stationnarité des variables entrant dans le modèle. De ce fait, la section 4.1 présente les résultats des tests de stationnarité. Ensuite, la section 4.2 expose et analyse les résultats des différentes régressions.

4.1 - Présentation des résultats des test de stationnarité des variables du modèle

Cette étape est importante dans le travail parce que les résultats obtenus à partir des séries stationnaires se révèlent plus fiables que ceux qu'on pourrait obtenir si les données ne l'étaient pas. Pour tester la stationnarité des variables on a utilisé le test de racine unité de Philips - Perron. La démarche est la suivante^46(*) : faire le test d'abord en niveau avec constante et tendance et vérifier si le coefficient associé à la tendance (TREND) est statistiquement significatif^47(*) au seuil de 1%, 5%, 10%. Si la tendance est significative, on teste l'hypothèse nulle de racine unitaire en comparant la t-statistique de Ö aux valeurs tabulées par Phillips-Perron. Si l'on accepte l'hypothèse nulle, c'est-à-dire si la t-statistique est supérieure à la valeur de la table aux seuils de 1%, 5% ou 10%, la série est stationnaire. Dans ce cas, on peut directement travailler avec la série. Si le coefficient du trend n'est pas statistiquement significatif on reprend le processus en niveau avec constante, sans constante et tendance, en différence première avec constante et tendance, etc.

Soit X_t , la variable considérée, nous posons les hypothèses suivantes :

H₀ : X_t est stationnaire

H₁ : X_t n'est pas stationnaire

Les résultats des tests effectués sur les variables sont reportés aux tableaux 6 et 7 :

4.1.1 - Cas d'Haïti

Table 6 : Résultats des tests de stationnarité^48(*) des variables du modèle dans le cadre d'Haïti

Variables	Modèle utilisé	PP test statistic	Valeurs tabulées	Hypothèses retenues	Ordres d'intégration
LY	Sans constante ni tendance	0.953372	-1.9510	H1	0
D(LY)	Sans constante ni tendance	-4.906923	-1.9514	H0	1
TCPUB	Sans constante ni tendance	-6.134122	-2.9558	H0	0
TINV	Avec constante	1.908083	-2.9627	H1	0
D(TINV)	Sans constante ni tendance	-3.473713	-1.9530	H0	1
TCOME	Sans constante ni tendance	-5.460725	-1.9514	H0	0
TE	Sans constante ni tendance	0.635545	-1.9510	H1	0
D(TE)	Sans constante ni tendance	-5.191060	-1.9514	H0	1

Sources : Simulation de l'auteur à partir des données des statistiques financières internationales, du manuel statistique des Nations-Unies et de l'IHSI

Le tableau 6 résume l'étude de stationnarité des variables du modèle pour Haïti. Son analyse permet de comprendre qu'à part le taux de croissance de la consommation publique qui est intégré d'ordre zéro (0), donc stationnaire en niveau, toutes les autres sont stationnaires en première différence.

* ⁴⁶ Voir Econométrie des séries temporelles macroéconomiques et financières de Sandrine LARDIC et Valérie MIGNON

* ⁴⁷ Le trend est statistiquement significatif si la probabilité qui y est associée est inférieure à 5%.

* ⁴⁸ Le seuil de significativité considéré pour le test de stationnarité des données haïtiennes et dominicaines est de 5%.