IV.2.6 Tests de diagnostic

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On distingue plusieurs tests de diagnostic entre autres :

- Test de racine unitaire :

Du fait du problème de rareté de la stationnarité des variables économiques et financière, il est toujours important de vérifier la stationnarité des séries étudiées. Il existe dans la littérature plusieurs méthodes de vérification de la stationnarité ou non d’une série. On note la méthode graphique (qui ne fourni qu’une indication quant’ à la stationnarité ou non), la fonction d’auto corrélation et le test de racine unitaire. Il est donc important de faire un test de racine unitaire. Les tests de Dickey Fuller, de Dickey Fuller augmenté (DFA) et de Phillips Perron sont les plus utilisés pour vérifier la stationnarité des séries. Du fait que le test de Dickey Fuller s’effectue en supposant que les termes d’erreur suivent une loi normale alors, que celui de Dickey Fuller augmenté (DFA) tient compte de l’auto corrélation des erreurs dans le temps, c’est le test de DFA et celui de Phillips Perron qui en plus de l’auto corrélation des erreurs prend en compte la cointégration des variables que nous allons utiliser ici.

- Test de cointégration :

Il est utilisé quand les séries ne sont pas stationnaires à niveau et intégrées de même ordre.

- Test de Ramsey :

Il permet de voir si le modèle soufre de l’omission d’une ou plusieurs variables pertinente en introduisant une variable fictive.

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