Test De Dickey Fuller

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

précision ? * Le modèle est-il vérifié sur la totalité de la période ? * Les coefficients sont-ils stables ? Ainsi de manière générale, deux principaux objectifs de la recherche économique nous intéresse dans la démarche économétrique : * Tester la validité des théories économiques ; * Mise en évidence des relations entre les variables économiques qui n’étaient pas à priori en vue de faire des prévisions ou des simulations conditionnelles afin de permettre aux agents économiques de ctrl

4.7 4.8 Test de stationnarit´ (test de Dickey-Fuller-Augment´) . . . e e Test de johansen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . l’estimation du mod`le a correction d’erreur par les moindres e ` carr´s ordinaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Test de normalit´ de jarque-Bera . . . . . . . . . . . . . . . e Test ARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Test de corr´lation des erreurs de Breusch-Godfrey . . . . . e Test de sp´cification

soigneusement le type de tendance déterministe ou stochastique de chacune des variables puis leur ordre d’intégration respectif. Les tests de Dickey-Fuller sont utilisés à cet effet. L’étape 2 est celle du Test de relation de cointégration. Il convient ici de déterminer le nombre de relations de cointégration. Les décisions sont prises suivant les résultats du test de Johansen (1988) fondé sur les valeurs propres. L’étape 3 consiste à identifier les relations de cointégration, en estimant par la méthode

demande d’importation-------------------------80 3.3.2 Le modèle relatif à la fonction de demande d’exportation----------81 3.1 3.2 3.3 4.4 Etude de la stationnarité des séries temporelles observées----------------81 4.5 Le test ADF appliqué sur les variables Xf et Mf---------------------------------82 4.6 Tests de cointégration-----------------------------------------------------------------82 4.7 Modèle à correction d’erreur -------------------------------------------------------

et qu’est-ce que cela implique en termes de politiques économiques. Pour cela nous avons utilisé l’analyse de la cointégration. Après avoir vérifié que les séries étudiées dépendent séparément de leurs valeurs antérieures, nous avons procédé au test de cointégration. Nous avons pu accepter l’hypothèse d’une relation de long terme entre les variables. En outre, il y a une relation de causalité unidirectionnelle du PIB vers la consommation d’électricité mais pas l’inverse. En d’autres termes

retient les tests de racine unitaire de Dickey-Fuller Amélioré (ADF) et pour le choix du nombre optimal de retards, on utilise le critère d’Akaike (AIC) qui permet de retenir le nombre de retards pour lequel la statistique d’AIC se révèle la plus faible.9 A l’issue des différents tests10, les variables LPIB, LINVS, TECH, LAPD sont stationnaires en différence première. La 9 Voir Bourbonnais (2000) , chapitre 9, pour plus de précisions sur la procédure du test. Pour les résultats des tests, se

d’une racine unitaire grâce au test ADF (Augmented Dickey Fuller) proposé par Elliott, Rothenberg et Stock (1996). Le principe est de passer par une régression auxiliaire : ∆ = + + −∑ ∆ + Où l’on teste la statistique : La sélection du retard maximal de cette régression se fait sur la p-value du dernier lag .On choisit le seuil de significativité de 10%. D’autres critères de sélection existent comme la minimisation du critère d’Akaike par exemple. On 4 test H0 : La série possède une racine

prix des titres. L’hypothèse de marche aléatoire des cours boursiers est fréquemment assimilée à la forme faible de l’efficience. Nous utilisons trois tests afin d’analyser le caractère aléatoire de nos séries. Le premier test est le test de Box-Pierce (1970). La statistique de test est construite selon la présence ou non (*) Modem, Université Paris X-Nanterre. E-mail: Christine.Stachowiak@u-paris10.fr Une version précédente de ce travail a fait l’objet d’une communication au colloque Théories et Méthodes

4.2. PROCEDURE DU TEST DE CAUSALUTE DE GRANGER Basée sur le théorème de la représentation de Granger qui montre que si deux séries non stationnaires sont cointégrées, alors il devrait exister une causalité unidirectionnelle dans au moins l’un des deux sens Le test de Granger visant à tester l’existence d’une relation causale entre variables implique donc des tests préliminaires de racine unitaire et de cointégration. 13 Lorsque la cointégration est validée, le test de causalité peut être