I. METHODE D'ANALYSE DU LIEN ENTRE LA CROISSANCE
ECONOMIQUE ET LA CONSOMMATION D'ELECTRICITE
Dans cette section, nous allons d'abord présenter la
source de nos données. Ensuite, procéder à la
présentation de la méthode de cointégration de Pesaran et
al ainsi que le test de causalité de Toda Yamamoto.
1.1 Source des données et période de
l'étude
La présente étude utilise des données
annuelles couvrant la période 1971-2008. Ces données proviennent
du World Developement Indicators 2010 de la Banque Mondiale. Le choix de cette
période d'étude s'impose par souci d'éviter des
séries avec des données manquantes. De plus, les séries
proposées par cette institution nous donnent la possibilité
d'effectuer des estimations sur une période assez longue permettant
ainsi d'aboutir à des résultats suffisamment robustes. Ces
données concernent le Produit Intérieur Brut réel (PIB),
la consommation d'électricité, la Formation Brute de Capital Fixe
(FBCF). Le PIB a été pris en valeur réelle en utilisant le
déflateur (2000=100). Dans la littérature, d'autres variables
comme le niveau de l'emploi, le taux
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d'urbanisation sont aussi utilisées. Du fait de la non
disponibilité de ses variables en longues séries, nous avons
été amenés à les écarter de notre
analyse.
1.2 Présentation de la méthode
économétrique
A- Justification de la méthode
économétrique
La plupart des études sur les relations de
causalité privilégient la modélisation VAR pour mettre en
évidence les relations entre la consommation d'électricité
et la croissance économique. Cependant, la mise en oeuvre de cette
méthode exige que les séries soient intégrées d'un
même ordre. Or, dans la plupart des séries macroéconomiques
cette condition n'est pas vérifiée (Nelson et Plosser, 1982).
Face à cette insuffisance, Pesaran, Shin et Smith (2001) ont
défini l'approche Auto Regressive Distribution Lag (ARDL) en prenant en
compte les insuffisances du modèle VAR. Cette approche a
été utilisée dans de nombreuses études (Wolde
Rufael, 2005 ; Squalli, 2007 ; Akinlo, 2008, Odhiambo, 2009 ; Ouedraogo, 2010).
Etant donné la nature de nos données et nos hypothèses de
travail, nous utiliserons ce modèle dans le cadre de notre travail.
B- Le modèle Auto Régressif à
Décalage Temporel de Pesaran et al (2001)
Il existe plusieurs techniques économétriques
pour tester les relations de long terme entre les séries. Les plus
utilisées sont la procédure en deux étapes d'Engle et
Granger (1987), l'approche de Johansen (1988) et la méthode de Johansen
et Juseluis (1990). La condition nécessaire de mise en oeuvre de ces
méthodes est que les séries soient toutes intégrées
d'ordre 1. Cette exigence suppose alors que l'étude de la
stationnarité de ces séries soit effectuée. De plus,
l'application des tests de stationnarité sur des échantillons de
petite taille conduit à des résultats qui manquent de puissance.
Pour pallier cette insuffisance, le modèle ARDL de Pesaran et al (2001)
propose au contraire de ces modèles une nouvelle approche permettant
d'obtenir de meilleures estimations sur des échantillons de petite
taille. De plus, l'approche de cointégration de Pesaran et al est plus
générale, elle permet de tester les relations de
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long terme sur des séries qui ne sont pas
intégrées d'un même ordre (I(0) ou I(1) ). Cette
méthode exige par contre que les variables expliquées du
modèle soient I(1).
Notre étude vise à rechercher la relation de
long terme entre la consommation d'électricité et la croissance
économique matérialisée ici par le PIB. Notre
modèle ARDL en considérant le PIB comme variable expliquée
se présente alors comme suit :
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Avec
les résidus du modèle, désignant la
différence première de la variable X et :
PIB = Produit Intérieur Brut, indicateur de mesure de la
croissance économique
ELEC = la consommation d'électricité
FBCF = la Formation Brute de Capitale Fixe
Les paramètres , = 1,...3
caractérisent l'équilibre de long terme entre les
variables tandis que les coefficients , , avec
représentent
l'équilibre de courte période entre les
séries étudiées. Le retard p est déterminé
par les
critères d'information AIC et SC, il correspond au retard
qui minimise ces critères. Etant donné que notre étude
vise à montrer l'influence de la consommation
d'électricité sur la croissance économique
alors, pour tester l'absence de cointégration, Pesaran et al (2001) ont
procédé au test suivant :
Ho : = = = 0 (Absence de cointégration)
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Contre l'hypothèse alternative
H1: (Présence de cointégration) en utilisant les
tests de Fisher (ou
de Wald) suivant une loi non standard (Ghorbani et Motabelli,
2009).
Pesaran et al ont définit deux valeurs critiques en
fonction de l'ordre d'intégration des
régresseurs. Les régresseurs doivent être
I(d) avec . Il définit une limite
inférieure qui suppose que
les variables sont I(0) et une limite supérieure qui suppose que les
variables sont stationnaires en différences premières. Si les
F-statistiques calculées se trouvent au dessus de la valeur critique
supérieure, l'hypothèse nulle d'absence de cointégration
est rejetée. Si les F-statistiques calculées se trouvent en
dessous de la valeur critique inférieure, le test échoue donc
à rejeter l'hypothèse nulle traduisant une absence de
cointégration. Si les F-statistiques font partie de la bande,
l'inférence serait peu concluante
Après la confirmation de l'existence d'un rapport de
long terme entre les variables dans le modèle, les modèles de
long terme et court terme de notre modèle peuvent être obtenus en
utilisant des critères d'information bayésien de Schwarz ou
d'Akaike.
Après avoir mis en évidence le test de
cointégration de Pesaran et al utilisé pour déterminer les
relations de long terme entre la consommation d'électricité et la
croissance économique, il convient d'examiner les relations de
causalité entre ces variables.
Le test de causalité que nous adoptons dans notre
travail est celui de Toda et Yamamoto.
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