4.2 Les tests
Nous présentons le test de Hausman puis la matrice de
corrélation. 4.2.1 Le test de Hausman
Ce test nous permet de différencier entre le
modèle à effets fixes et le modèle à effets
aléatoires et de voir quel modèle il faut retenir. Le test nous
donne :
|
Prob.
|
Tableau 6: l'out put de test de Hausman
Period random effects test comparisons:
Var (Diff.) Random Fixed
|
Variable
|
|
0.0001
|
0.016075
|
0.061492
|
0.546716
|
LPIBT?
|
|
0.0007
|
0.010652
|
0.228928
|
-0.121611
|
TXCROISDEMO?
|
|
0.8164
|
0.005843
|
0.891037
|
0.908783
|
LTXINV?
|
|
0.0068
|
0.011697
|
0.210607
|
0.503135
|
LOUVC?
|
|
0.4829
|
0.041558
|
-4.374087
|
-4.231036
|
LSERVDETEXTOT?
|
|
0.9690
|
0.000012
|
0.008869
|
0.009004
|
SEVDET?
|
|
0.0002
|
0.011460
|
-0.237308
|
-0.631801
|
LDETEXTLT?
|
|
0.4552
|
0.000010
|
-0.023173
|
-0.020753
|
CDEXDET?
|
|
0.9091
|
0.000018
|
-0.011867
|
-0.011376
|
INFL?
|
D'après le test de Hausman, nous retenons le
modèle à effets fixes car c'est le modèle le plus
adapté à notre exemple. Aussi, la probabilité
associée à ce modèle est égale à 0,000 : ce
qui indique que ce modèle est fortement significatif.
Il convient de faire un autre test pour voir la
corrélation qui existe entre les indicateurs ou les variables
présentées.
4.2.2 La matrice de corrélation
On ne sait pas a priori si les variables choisies sont
corrélées ou non. Donc il est préférable de faire
un test de corrélation pour identifier les variables qui sont fortement
corrélées entre elles. En utilisant la commande de Stata /SE 10.0
au seuil de 5% on trouve:
. pwcorr lcrois lpibt txcroisdemo ltxinv louvc lservdetextot
servdet ldetextlt > cdevdet infl, star (.05)
La dette extérieure et la croissance économique :
cas des pays de la CEMAC
2011-2012
Mahamat Ali MALLAH 91
Tableau 7: La matrice de corrélation des pays de la
CEMAC
|
lcrois lpibt txcroi~o ltxinv louvc lservd~t servdet ldetex~t
cdevdet infl
|
|
lcrois
|
1.0000
|
|
|
|
lpibt
|
0.5149* 1.0000
|
|
|
|
txcroisdemo
|
|
|
|
|
0.0143 -0.2019* 1.0000
|
|
|
|
ltxinv
|
|
|
|
|
0.6479* 0.2574* 0.1658* 1.0000
|
|
|
|
louvc
|
|
|
|
|
0.6314* 0.0637 -0.0273 0.7442* 1.0000
|
|
|
|
lservdetext
|
|
|
|
|
-0.6474* -0.5679* 0.0318 -0.1212 -0.2832* 1.0000
|
|
|
|
servdet
|
|
|
|
|
0.2323* 0.2978* 0.1751* 0.2388* -0.0212 0.0397 1.0000
|
|
|
|
ldetextlt
|
|
|
|
|
0.4283* 0.7831* 0.0761 0.2717* 0.2379* -0.4757* 0.3618*1.0000
|
|
|
|
cdevdet
|
|
|
|
|
-0.3197* -0.2807* -0.0505 -0.2209* -0.0553 0.0573
-0.3718*0.0054
|
1.0000
|
|
|
infl
|
|
|
|
|
0.0866 -0.0347 0.0233 0.1084 0.1468* -0.1434* -0.0580 -0.0745
|
0.0505
|
1.0000
|
Les différents chiffres qu'on à trouvé
sur le tableau 6, nous montrent qu'un bon nombre des variables de notre
modèle sont moyennement corrélées, c'est-à-dire au
seuil de 5%. Ce qui nous mène à faire plusieurs
régressions en vue de voir l'impact des variables
intégrées différemment.
La dette extérieure et la croissance économique :
cas des pays de la CEMAC
2011-2012
Mahamat Ali MALLAH 91
Tableau 8: La récapitulation des résultats
empiriques
|
Variables
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
|
Pibt
|
0.860654
|
0.371689
|
0.816544
|
0.939966
|
0.607039
|
0.546716
|
|
|
|
|
|
|
(3.244)
|
|
(14.515)
|
(6.398)
|
(6.334)
|
(6.749)
|
(6.999)
|
|
|
txcroisdemo
|
-0.363574
|
-0.193719
|
-0.609455
|
-0.765989
|
-0.681131
|
-0.12161
|
|
(3.004)
|
(1.998)
|
(3.070)
|
(6.073)
|
(5.246)
|
(0.852)
|
|
Txinv
|
0.221674
|
0.746253
|
0.255101
|
0.534317
|
0.453522
|
0.908783
|
|
(2.341)
|
(8.984)
|
(1.045)
|
(3.215)
|
(2.696)
|
(5.796)
|
|
Louvc
|
28.50645
|
8.857852
|
1.430455
|
1.205078
|
1.101667
|
0.503135
|
|
(9.451)
|
(3.317)
|
(5.744)
|
(7.402)
|
(6.709)
|
(2.570)
|
|
lservdetextot
|
|
-3.578350
|
|
|
|
-4.23103
|
|
|
(13.002)
|
|
|
|
(10.015)
|
|
Sevdet
|
|
|
-0.011443
|
|
|
0.009004
|
|
|
|
(1.365)
|
|
|
(1.598)
|
|
ldetextlt
|
|
|
|
-0.359933
|
|
-0.63180
|
|
|
|
|
(2.722)
|
|
(4.976)
|
|
cdevdet
|
|
|
|
|
-0.000612
|
-0.02075
|
|
|
|
|
|
(0.144)
|
(4.678)
|
|
Infl
|
0.003751
|
-0.006210
|
-0.003109
|
0.001651
|
0.002153
|
-0.01137
|
|
(0.684)
|
(1.559)
|
(0.358)
|
(0.298)
|
(0.377)
|
(2.114)
|
|
C
|
-16.78034
|
13.07359
|
-16.06699
|
-10.87523
|
-10.68298
|
23.63867
|
|
(10.377)
|
(5.113)
|
(5.451)
|
(6.932)
|
(5.471)
|
(5.757)
|
Comme nous l'avons dit dans le tableau 7 la corrélation
entre les différentes variables de notre modèle est une situation
inquiétante qui mérite une attention assez particulière. A
cet effet, on a fait six régressions pour voir l'effet des certaines
variables de la dette par rapport à nos variables de contrôle
(voir annexe de 1-6).
2011-2012
La dette extérieure et la croissance économique :
cas des pays de la CEMAC
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