Le test de stationnarité appliqué sur les séries permet de déterminer
s’il y’a possibilité de cointégration ou non (les séries doivent être intégrées du
même ordre). Le test de stationnarité utilisé est celui de Dickey-Fuller
Augmenté (ADF) avec les hypothèses suivantes :
H0 : présence de racines unitaires (séries non stationnaires)
H1 : Absence de racines unitaires (séries stationnaires)
Règle de décision du test de Dickey-Fuller Augmenté:
Si ADF calculé < ADF théorique alors l'hypothèse H1 est vérifiée. La variable
est donc stationnaire ;
Si ADF calculé > ADF théorique alors l’hypothèse H0 est vérifiée et la variable
est non stationnaire.
Résultats du test
Le test de l’ADF montre que les trois séries, LIQUID t, PME t et RISK t,
sont toutes intégrées d’ordre 1. Elles sont donc stationnaires en différence
première (cf. annexe 2 ; tableau 2), ce qui suppose l’existence d’un risque de
cointégration entre les variables I(1). Pour préciser l’existence de la
cointégration il faut exécuter le test de cointégration de JOHANSEN, puis,
dans le cas la cointégration est avérée, passer à l’estimation d’un modèle
vectoriel à correction d’erreur (MVCE). Si la cointégration n’est pas avérée,
nous estimons notre relation par le VAR, en procédant tout d’abord à un test
de causalité de GRANGER.
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