Memoire Online - Faut- il envisager sérieusement le risque de la déglobalisation économique et financière?

L'estimation du modèle consiste a l'établissement des relations entre les variables, l'analyse des variables et le choix de la méthode d'estimation. L'analyse des données permet de degager les caracteristiques essentielles des variables.

Elle comprend l'analyse de la variable a expliquer. La méthode d'estimation est les moindres carrées ordinaires. Tous les tests et estimations ont été faits sur le logiciel Eviews.

2.3.1 Presentation du modèle initial

Il s'agit ici d'un modèle econometrique portant sur des données temporelles c'est-à-dire une série d'observations annuelles sur un certain nombre de variables macroeconomiques d'un pays : la Chine.

Pour que ce modèle soit définitivement admis, il faut que le test de nullité sur ces coefficients (âi) soient significatifs c'est-a-dire sous les hypotheses suivantes :

2.3.2 Estimation des parametres

Suite aux effets de grandeurs, nous constatons une forte dispersion des nuages de points, ce qui nous conduit a introduire le logarithme pour réduire ces biais.

CROISS = âo + logâ1 MONTCREDIT + logâ2 EXP + logâ3 IDE + logâ4 RCt + åt (1)

Variable	Coefficient	Std. Error t-Statistic	Prob.
LOG(E)(P01)	0.418475	0.746164 0.560835	0.5827
LOG(IDE)	6.589013	1.816222 3.627868	0.0023
LOG(MONTCREDIT)	-13.85345	4.911347 -2.820702	0.0123
LOG(RC)	-0.011038	0.847186 -0.013029	0.9898
C	96.16610	33.54490 2.866788	0.0112
R-squared	0.478963	Mean dependent var	9.761905
Adjusted R-squared	0.348703	S.D. dependent var	2.718911
S.E. of regression	2.194242	Akaike info criterion	4.613807
Sum squared resid	77.03514	Schwarz criterion	4.862503
Log likelihood	-43.44497	Hannan-Quinn criter.	4.667780
F-statistic	3.676991	Durbin-Watson stat	1.482749
Prob(F-statistic)	0.026245

D'après le résultat des tests, nous constatons qu'il y a une influence peu significative entre les exportations sur la croissance : lorsque la croissance varie de 1%, les exportations de ce pays varient de 42% mais avec une probabilité élevée de 58% de commettre de l'erreur dans ce test. Donc nous allons retirer la valeur des exportations dans notre modèle.

On constate egalement une relation positive entre les IDE et la croissance et une
relation inverse entre celle-ci et les montants de credit. Enfin, les reserves de change

affectent peu negativement la croissance et avec une probabilité tres élevée, nous allons don la retirer du modèle en premier lieu. On remarque aussi que les variables explicatives dans l'ensemble expliquent le modèle a hauteur de 34%.

CROISS = âo + logâ1 MONTCREDIT + logâ2 EXP + logâ3 IDE + å (2) Tableau 15: Estimation du modèle 2

Included observations: 21
Variable	Coefficient	Std. Error t-Statistic	Prob.
LOG(EXP01)	0.413989	0.642247 0.644595	0.5278
LOG(IDE)	6.591139	1.754875 3.755902	0.0016
LOG(MONTCREDIT)	-13.87887	4.372570 -3.174076	0.0055
C	96.35882	29.20879 3.298967	0.0042
R-squared	0.478957	Mean dependent var	9.761905
Adjusted R-squared	0.387008	S.D. dependent var	2.718911
S.E. of regression	2.128738	Akaike info criterion	4.518579
Sum squared resid	77.03596	Schwarz criterion	4.717536
Log likelihood	-43.44508	Hannan-Quinn criter.	4.561758
F-statistic	5.208955	Durbin-Watson stat	1.481749
Prob(F-statistic)	0.009824

Maintenant il y a une amelioration de la qualite de significativité des variables
explicatives du modèle par rapport au premier test. Par exemple les IDE avec une
probabilité presque nulle. En revanche, les montants de credit (montcredit) sont

negativement significatifs avec une probabilité presque nulle aussi. Quant la variable exportations, comme nous l'avons indique lors du premier test, va être le retire du modèle (probabilité élevée : 53%). Lors de ce 2^eme test, la variable dépendante est expliquee a 39% par les variables explicatives du modèle.

Eviews nous donne le résultat suivant : Tableau 16 : Estimation du modèle 3

Variable	Coefficient	Std. Error t-Statistic	Prob.
LOG(IDE)	6.186837	1.612128 3.837683	0.0012
LOG(MONTCREDIT)	-12.30215	3.565055 -3.450761	0.0029
C	87.41582	25.28275 3.457529	0.0028
R-squared	0.466222	Mean dependent var	9.761905
Adjusted R-squared	0.406913	S.D. dependent var	2.718911
S.E. of regression	2.093891	Akaike info criterion	4.447489
Sum squared resid	78.91883	Schwarz criterion	4.596706
Log likelihood	-43.69863	Hannan-Quinn criter.	4.479873
F-statistic	7.860942	Durbin-Watson stat	1.447937
Prob(F-statistic)	0.003518

Nous pouvons considérer ce dernier modèle comme le meilleur. Il ressort, en effet, une relation positive entre les IDE et la croissance : lorsque les entrées d'IDE enregistrent une hausse de 6%, elles generent une augmentation de 1% de la croissance et avec une probabilité d'erreur sensiblement egale à zero.

Par contre, les montants de credit influent negativement sur la croissance : tout désendettement de 12%, engendre une baisse de 1% de croissance. Le test de significativité global sur le coefficient des variables explicatives c'est-à-dire le test de Fisher est egalement significatif (â1 ; â2 sont tous different de 0).

Le R² ajuste qui est un indicateur de qualite du modèle montre que les variables explicatives du modèle expliquent dans ensemble le modèle de 41%. Ainsi, le modèle final se présente comme suit:

CROISSt = 87.41582 - 12.30215 log (MONTCREDITt) +6.186837 log (IDEt) Sous l'hypothèse : { H0: âi=0 (rejeté) avec i = 1 ;2

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2.3. Estimation du Modèle et interpretation des résultats

2.3.1 Presentation du modèle initial

2.3.2 Estimation des parametres