4.3.2. Test de contagion : Test de non linéarité des ECM

Le tableau 14 rapporte les résultats des estimations des modèles ECM non linéaires (asymétriques). Nous corrigeons le biais d’hétéroscédasticité de l’estimation de l’équation contenant la variable endogène ∆PHIL par le processus GARCH (1,1) (p-value relative à l’hypothèse nulle d’homoscédasticité devient égale à 0.821). L’estimation des modèles ECM non linéaires fournit en fait une information supplémentaire sur l’asymétrie entre l’ajustement vers l’équilibre de tranquillité et l’ajustement vers l’équilibre de crise dans le cas d’une relation de co-intégration de long terme.