Test De Dickey Fuller

bruit blanc dont la distribution marginale suit une loi normale.1-2-1 Test de Bruit Blanc : - Test de Bruit Blanc (BOX-PIERCE) : le test de BOX-PIERCE permet d’identifier les processus de bruit blanc. Les hypothèses du test sont données comme suit : Avec : coefficients d’autocorrélation d’ordre k et k le nombre de retardPour effectuer ce test, on calcule la statistique de BOX-PIERCE notée On rejette l’hypothèse d’un

GPE 9 IMPACT DES INVESTISSEMENTS DIRECTS ETRANGERS SUR LA CROISSANCE ECONOMIQUE EN COTE D’IVOIRE 3. TESTS SUR LES RESIDUS ................................................................................................................... 43 4. TEST DE CAUSALITE .......................................................................................................................... 44 5. DECOMPOSITION DE LA VARIANCE ............................................................................

des objectifs de la politique monétaire nous conduit à tester les hypothèses qui lui sont sous-jacentes et que l’on peut résumer comme suit :· l’objectif opérationnel doit être un facteur causal de l’objectif intermédiaire ;· l’objectif intermédiaire doit être relié à l’objectif final par une relation connue et certaine ;· les deux agrégats doivent être facilement contrôlables par les autorités monétaires.Il s’agit, en d’autres termes, de tester, dans un premier temps, l’hypothèse de l’existence d’une

de la série. * A partir du corrélogramme les corrélations partielles ne convergent pas vers 0 donc on peut conclure que la série du nombre des entrées des non résidents n’est pas stationnaire (voir annexe). * A partir du test ADF on remarque que la valeur du test est supérieure à la valeur critique * Conclusion : la série étudiée n’est pas stationnaire 4- Modélisation Suite à la constatation de l’existence d’une tendance qui est de forme linéaire et d’effets de saison, on va

détecter l’hétéroscédasticité. Deux de ces tests, le test de Breusch-Pagen et le test de White sont décrits dans le guide d’économétrie appliqué pour Stata à la section 5.1. L’idée générale de ces tests est de vérifier si le carré des résidus peut être expliqué par les variables du modèle. Si c’est le cas, il y a hétéroscédasticité. Interprétation des résultats des tests d’hétéroscédasticité Les deux tests mentionnés plus haut utilisent un test F. Ce test et son interprétation sont décrits ici de façon

de notre analyse empirique est le test ‘Augmented Dickey-Fuller’ (ADF) appliqué aux variables introduites dans l’équation (5). Nos tests ADF (tableau 1) indiquent que les variables Log(Y), Log(L), oc et fbcf sont intégrées d’ordre 1 alors que les autres variables du modèle sont stationnaires en niveaux6. 5 - Pour travailler avec des variables en niveaux, elles doivent toutes être stationnaires. Si elles ne le sont pas, elles doivent être cointégrées. Pour tester le degré de stationnarité des variables

d’estimation et leurs propriétés sont présentées avec une grande rigueur mathématique et statistique, tout en s’efforçant d’expliquer la portée pratique des résultats présentés ; le lecteur doit comprendre sous quelles conditions chaque méthode ou chaque test peut être utilisé à bon escient. Les preuves mathématiques des différents résultats et propriétés ne sont toutefois pas détaillées dans cet ouvrage, le lecteur intéressé étant renvoyé pour cela aux nombreux ouvrages d’économétrie théorique existants

cointégration sur données de panel. Après un exposé des concepts spécifiques à la cointégration en panel, sont ainsi présentés les tests de l’hypothèse nulle d’absence de cointégration (tests de Pedroni, Kao, Bai et Ng, Groen et Kleibergen) ainsi que le test de McCoskey et Kao reposant sur l’hypothèse nulle de cointégration. Quelques éléments relatifs à la comparaison des tests par le biais de résultats de simulations de Monte Carlo, à l’inférence et l’estimation de systèmes cointégrés sont également fournis

suite de cet article). 4. Etude empirique Nous commencerons notre étude empirique par la formulation du modèle à tester, ses avantages et ses inconvénients. Un second point traitera le choix des différentes variables et l’analyse de leurs propriétés statistiques. Un troisième point spécifiera le modèle VAR à retenir dans le cadre de notre modélisation. Un quatrième point aborde le test de cointégration et présente ses résultats puis implémente l’estimation d’un VECM. Un dernier point est consacré

des flux futurs jusqu’à extinction du portefeuille. Afin de calibrer le calcul du MCR et du SCR, la Commission Européenne a lancé un suivi d’études quantitatives d’impact (QIS). Ces études quantitatives d’impact illustrent la volonté du CEIOPS de tester différentes hypothèses possibles de calculs des exigences en capital et surtout de bénéficier de retours tant qualitatifs que quantitatifs sur les impacts de ces hypothèses. Mots clés : Solvabilité II, Capital de solvabilité, formule standard,