Test De Dickey Fuller

1. la Figure 2.2 révèle une tendance globale à la hausse, 2. elle révèle aussi la décroissance lente des autocorrélations significativement non nulles de la série temporelle des valeurs du S&P 500. Il est possible de réaliser aussi le test statistique de Dickey-Fuller augmenté concluant à la présence d’une racine unitaire dans le processus de l’indice et donc à sa non-stationnarité. mais cela dépasse le cadre de ce cours. 8 ACF pour S&P 500 1 7 0.5 0 6 -0.5 S&P 500 (ln) +- 1,96/T^0,5 5 -1

bruit blanc. 4.2 - Tests de racine unitaire et de coïntégration sur données de panel Afin de tester la présence de racine unitaire sur les données de panel, nous utilisons le test proposé par Im, Pesaran & Shin [IPS] (1997). Ce dernier a été retenu car il semble plus stable et efficace mais aussi parce qu’il demeure applicable aux modèles de données de panel de petite taille, contrairement par exemple au test de Levin & Lin (1993)13. Soit le processus yit suivant : yit i yit 1 ' z it

significativement non nulles de la série temporelle des valeurs du S&P 500, 3. et enfin le test statistique de Dickey-Fuller augmenté conclue à la présence d’une racine unitaire dans le processus de l’indice et donc à sa non-stationnarité. En effet, pour n’importe quel ordre de retard et pour les trois différents modèles (cf. Lardic et Mignon [16] pour plus de précisions), nous avons des p-value de test très supérieures à 0.9 : on accepte donc l’hypothèse nulle de présence de racine unitaire

par : & Frumance A. GBAGUIDI Ϯϱ Analyse des déterminants de l’investissement public et ses effets sur la croissance économique du Bénin. y = F(K,L) ; et soit : Y = Akα Lβ 0< α ADF théorique| alors la variable est stationnaire ; ii. Le test de multicollinéarité sur les variables exogènes à l’aide de la matrice de corrélation ; iii. L’estimation avec la méthode des moindres carrés ordinaires. Les variables non-stationnaires en niveau sont pris en différence selon l’ordre d’intégration

part, les taux courts et 8 longs du marché . L’objectif, en particulier, est de déterminer si ces relations correspondent à des différences significatives dans les intervalles de révision moyens des taux de l’actif et du passif. Il reste ensuite à tester la pente de la 6. Il est cependant possible d’utiliser des données sur les intérêts créditeurs et débiteurs des banques ... ... pour voir si les taux du marché affectent les marges d’intérêt nettes 5 Pour des résultats récents, voir Comité

la CEMAC, nous précédons à l’étude préliminaire de la stationnarité des variables de l’équation (2). Ensuite, nous procédons au test JOHANSEN afin de déceler d’éventuelles relations de cointégration. Enfin, pour identifier les canaux de transmission de la politique monétaire dans les pays de la CEMAC, nous recourons à un Modèle Vectoriel Autorégressif (VECM) lorsque le test de JOHANSEN aboutit à l’existence d’une relation de cointégration. Dans le cas contraire, nous recourons à un modèle VAR et décrivons

des comportements économiques. Cette dernière méthode favorisant l’interprétation économique a été retenue dans Blanchard et Perotti (2002), puis Perotti (2002) ainsi que dans cet article. Les données La période d’estimation est 1978T1-2003T4 (un test de Chow sur les cinq séries en présence rétropolées jusqu’en 1970 permet de mettre en évidence une rupture structurelle en 1981T2 ; la période d’estimation apparaît ainsi relativement homogène). Les données utilisées sont issues des comptes trimestriels(4)

développer une certaine culture générale sur les marchés financiers, mais aussi d’appréhender plusieurs techniques statistiques et de les appliquer à des enjeux financiers via la programmation informatique essentiellement à l’aide du logiciel Excel. Pour tester vos aptitudes à suivre la filière, ce cours fera donc l’objet d’un mini-projet. TABLE DES MATIÈRES I NTRODUCTION 1 2 4 C APITALISME F INANCIER 1.1 Marchés financiers . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Évolution dans les années

développer une certaine culture générale sur les marchés financiers, mais aussi d’appréhender plusieurs techniques statistiques et de les appliquer à des enjeux financiers via la programmation informatique essentiellement à l’aide du logiciel Excel. Pour tester vos aptitudes à suivre la filière, ce cours fera donc l’objet d’un mini-projet. TABLE DES MATIÈRES I NTRODUCTION 1 C APITALISME F INANCIER 1.1 Marchés financiers . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Évolution dans les années 70 . . . . . . . 1

développer une certaine culture générale sur les marchés financiers, mais aussi d’appréhender plusieurs techniques statistiques et de les appliquer à des enjeux financiers via la programmation informatique essentiellement à l’aide du logiciel Excel. Pour tester vos aptitudes à suivre la filière, ce cours fera donc l’objet d’un mini-projet. TABLE DES MATIÈRES I NTRODUCTION 1 2 4 C APITALISME F INANCIER 1.1 Marchés financiers . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Évolution dans les années