Approche d’équilibre à long terme : relation de co-intégration

Une partie importante de la théorie économique traite généralement des relations d'équilibre à long terme, générées par les forces du marché et les règles de comportement. De même, la plupart des études empiriques impliquant des séries chronologiques peuvent être interprétées comme des tentatives d'évaluation de telles relations dans un cadre dynamique.

En se basant sur l’hypothèse que les relations entre les variables de l’étude peuvent être de long terme, leur traitement impose de tester une éventuelle relation de co-intégration entre elles. En effet, si les séries de données ne sont pas stationnaires dans la forme initiale, elles peuvent être co-intégrées, c'est-à-dire qu'il existe au moins une combinaison linéaire entre elles qui est stationnaire. L’analyse de la co-intégration permet d’identifier la véritable relation entre deux ou plusieurs variables, en cherchant l’existence d’un vecteur de co-intégration et en éliminant son effet, le cas échéant (Bourbonnais 2011. P297)

La condition de co-intégration (c'est-à-dire l'existence d'une relation linéaire à long terme) est respectée, car les variables ont le même ordre d'intégration. La méthodologie appliquée est celle proposée par Johansen (1990), selon laquelle l'hypothèse nulle de non-existence de co-intégration doit être testée.

Tableau 25 : Résultats du Test de co-intégration de Johansen

Source : Etabli par nous-mêmes sur Eviews10

à la performance économique de l’Algérie

159 Le test nous montre l’existence de 5 relations de co-intégrations entre les variables pour un seuil de 5% et pour toutes les spécifications. L'hypothèse nulle selon laquelle il existe cinq relations de co-intégration a été acceptée, car la statistique de la trace pour l’existence de cinq relations de co-intégration (At most 5) est inférieure à la valeur tabulée (24.25 < 29.79). Ce test nous permet de savoir s’il existe des relations de co-intégration, mais ne fournit aucune information sur ces relations de co-intégrations, autrement dit, on ne peut pas savoir quelles sont les variables co-intégrées.

Nous avons de ce fait, effectué des tests de co-intégration deux à deux entre le partenariat et les autres variables et ce, afin d’étudier quelles sont les variables qui sont co-intégrées avec notre variable d’intérêt (PART). Les résultats obtenus se résument dans le tableau suivant :

Tableau 26 : Résultats du Test de co-intégration avec PART

Source : Etabli par nous-mêmes à partir du logiciel Eviews10

Il existe deux hypothèses nulles relatives aux tests None et At most1. L’hypothèse nulle du test None exprime la non existence de relation de co-intégration (r = 0) contre H1 qui confirme l’existence d’au moins une relation de co-intégration, tandis que celle du test At most1, (H0) indique l’existence d’une seule relation de co-intégration (r =1) contre H1 : existe au moins deux relations de co-intégration.

Le résultat présenté dans le tableau affirme l’existence d’une relation de co-intégration entre le PART et le PIB, puisque l'hypothèse nulle d'absence de relation de co-intégration dans le test None a été rejetée au seuil de 5% (la statistique de la trace ST 27.83 > à la valeur tabulée 15.49). Nous passons donc au test (At most1) dont l’hypothèse nulle selon laquelle il ya une seule relation de co-intégration a été acceptée sur la valeur propre maximale (la statistique du max de valeur propre 2.17 < à la valeur tabulée 3.84). Pour la relation (PART/FBCF) et (PART/IDH) il existe également une relation de co-intégration pour chacune des deux séries : hypothèse d’absence de relation de co-intégration rejetée (17.04 >15.49 et 17.66 > 15.49 au seuil de 5% sur None) et hypothèse d’existence d’une relation de co-intégration acceptée sur At most1 (3.17 < 3.84 et 1.81 < 3.84) respectivement pour PART/FBCF et PART/IDH.

à la performance économique de l’Algérie

160 Ainsi, le test de valeur propre maximale pour chacune des relations (PART/PIB, PART/FBCF et PART/IDH) nous indique l’existence d’une relation de long terme.

2.3.1. Estimation des relations de co-intégration avec PART

Les équations de co-intégration avec la variable PART se présentent comme suit : 𝑫(𝑷𝑨𝑹𝑻)_𝒕= −𝟏. 𝟐𝟒𝟕(𝑷𝑨𝑹𝑻_𝒕−𝟏− 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝑷𝑰𝑩_𝒕−𝟏) + 𝟎. 𝟏𝟔𝑫𝑷𝑨𝑹𝑻_𝒕−𝟏− 𝟎. 𝟎𝟔𝑫𝑷𝑰𝑩_𝒕−𝟏

t-stat (-4.42) (-12.06) (0.86) (-2.43)

R² = 0.54 F-stat = 10.18 Nbre obs = 30 after adjustments

𝑫(𝑷𝑨𝑹𝑻)_𝒕= −𝟏. 𝟏𝟕𝟖(𝑷𝑨𝑹𝑻_𝒕−𝟏− 𝟎. 𝟎𝟑𝑭𝑩𝑪𝑭_𝒕−𝟏) + 𝟎. 𝟏𝟏𝑫𝑷𝑨𝑹𝑻_𝒕−𝟏+ 𝟎. 𝟎𝟖𝑫𝑭𝑩𝑪𝑭_𝒕−𝟏

t-stat (-3.83) (4.01) (0.53) (1.32) R²=0.48 F-stat= 8.06 Nbre obs= 30 after adjustments

𝑫(𝑷𝑨𝑹𝑻)_𝒕= −𝟏. 𝟎𝟐𝟐(𝑷𝑨𝑹𝑻_𝒕−𝟏− 𝟏𝟎𝟔𝟑𝟕𝟕𝟕𝑰𝑫𝑯_𝒕−𝟏) + 𝟎. 𝟎𝟎𝟎𝟖𝑫𝑷𝑨𝑹𝑻_𝒕−𝟏− 𝟏𝟒𝟓𝟗𝟏𝟔𝟏𝟐𝑫𝑰𝑫𝑯_𝒕−𝟏 t-stat (-3.73) (-5.21) (0.004) (-2.11)

R² = 0.47 F-stat = 7.78 Nbre obs = 30 after adjustments Source : Etabli par nous-mêmes à partir du logiciel Eviews10

L’estimation de la relation de co-intégration confirme bien l’existence d’une force de rappel des déviations de courts termes vers le long terme, justifiée statistiquement par le signe négatif du coefficient de co-intégration sur les trois équations.

- le modèle spécifié explique environ 54% des variations partenariat pour la variable PIB, 48%

pour la FBCF et 47% pour l’IDH ;

- s’agissant du retard moyen, un choc constaté sur la variable partenariat se résorbe après plus de 5 ans en moyenne pour chaque variable.

- L’élasticité à long terme entre PART/FBCF (0.11 ⁄ 0.08) : A long terme, si la variable IDH augmente de 10%, la variable partenariat varie dans le même sens pour 13.75 %.

Nous concluons alors que le test de la trace montre l’existence d’une relation de co-intégration entre PART/PIB, PART/FBCF et PART/IDH, avec une force de rappel permettant de rappeler les trois séries lors de déviations de la tendance de long terme. Statistiquement, le signe de la force de rappel est bien négatif et significatif. Le test indique donc l’existence d’une dynamique tendancielle de long terme entre le partenariat et les trois autres variables.

Néanmoins, la co-integration de l’ensemble des variables de l’étude n’est pas exploitable en raison de la non significativité des paramètres et coefficients.

à la performance économique de l’Algérie

161 2.3.2. Discussion des résultats

Les résultats de l’estimation montrent que les coefficients d’ajustement vers l’équilibre de long terme sont significatifs et de signes négatifs, ce qui valide la représentation de co-integration entre variables deux à deux. Il existe alors un mécanisme à correction d’erreur, à long terme : les déséquilibres entre le PART et les autres variables se compensent de sorte que les séries ont des évolutions similaires à long terme.

Cependant, nous relevons une contradiction relative à quelques coefficients sur les équations.

Ceci peut revenir à la nature des variables de l’étude, notamment, à la spécification des données et de la tendance de la variable PART. Les données fournies de cette variable concernent le coût initial des projets d’investissements déclarés et non pas réalisés.

Nous avons constaté que ces données sur les projets en partenariat étranger sont biaisées en comparant les chiffres déclarés entre différentes périodes. De plus, le lissage d’une période passée de cette variable peut entrainer un biais sur les résultats des tests. Cela peut être corrigé sur des résultats futurs, après avoir obtenu plus de données. Un plus grand nombre de données ne peut qu’améliorer la qualité du modèle et des résultats. Cette étape peut être utilisée comme un support aux analyses futures.

Après avoir étudié la relation entre le partenariat et les principaux indicateurs de performance macroéconomique et étant donné que notre étude vise le secteur industriel, nous allons tenter, dans l’étape suivante, une estimation économétrique sur la contribution des partenariats au développement du secteur industriel.