SECTION 2 : PRESENTATION DES RESULTATS DU MODELE DE
REGRESSION ET RECOMMANDATIONS
Dans cette section nous présenterons en premier temps les
résultats et nous allons les comparés avec d'autre
résultat obtenu au cours des travaux antérieurs puis en un second
temps nous allons faire des recommandations.
PARAGRAPHE1 : Présentation des résultats,
analyses et discussion
1) Présentation des résultats
|
linéaire
|
|
|
Tableau 7 : Résultats
|
du modèle de régression
|
|
|
|
|
Log PIB
|
|
Coef
|
t
|
|
Log VA
|
|
1,113734
|
3,30
|
|
Log IM
|
|
0,4732952
|
3,30
|
|
Log RN
|
|
0,0784117
|
1,03
|
|
_ Cons
|
|
-0,594561
|
- 0,37
|
|
Nombre d'obs =
|
42
|
|
|
|
F (3, 38) =
|
6,93
|
|
|
|
Prob > F =
|
0,0008
|
|
|
|
R2
|
0,3536
|
|
|
Source : Nos calculs à partir des
données
2) Analyse
Nos résultats montrent donc que les variables
explicatives agissent dans l'ordre de 35,36% pour la mesure de la variable
expliquée. Le niveau du test statistique de chaque coefficient
estimé indique que les variables relatives au Valeur Ajoutée
(VA), au Impôt (IM) et au Résultat Net (RN) sont différents
de zéro et significatifs à 95% de niveau de confiance. La
probabilité de la statistique de Fisher permet de dire qu'il y a une
relation significative entre le PIB et l'ensemble des autres variables
explicatives, donc le modèle et globalement
significatif.
Les coefficients nous permettent de noter que la variable VA
est positivement corrélée à la variable expliquée
(PIB). Donc lorsque la VA croit de 1 % le niveau du PIB augmente de 1,11%. En
ce qui concerne la variable IM, elle est aussi positivement
corrélée à la variable expliquée. Donc lorsque l'IM
croit de 1 % le niveau du PIB augmente de 0,47%. De même la
Analyse de la contribution des entreprises publiques
Béninoises dans la formation du PIB: cas
des entreprises du secteur
portuaire et maritime
variable RN a une corrélation positive avec la variable
expliquée. Donc lorsque le RN croit de 1% le niveau du PIB augmente de
0,07%. Les variables telles que VA et IM sont significatives au seuil de 5%
(voir Annexe 9) soutenant ainsi l'hypothèse selon laquelle :
«Le PIB du secteur est positivement expliqué par la VA des
entreprises publiques ».
Le RN n'est pas significatif, l'une des raisons pour laquelle
dans la formule du PIB optique production il n'y a pas de résultat
net.
3) Tests sur le modèle
Afin de juger le pouvoir explicatif de notre modèle,
quelques tests classiques sont importants à savoir : le test
d'hétéroscédasticité de Breush-Pagan et le Test de
Ramsey Reset
a) Test d'hétéroscédasticité
de Breush-Pagan
13,97
0,0002
chi2(1) =
Prob > chi2 =
Source: sur la base des
données recueillies
La statistique de Khi-deux est de 13,97 avec une
probabilité de 0,0002 (Prob > Khi2) (Voir Annexe 2). On
accepte alors l'hypothèse d'homoscédasticité des erreurs
au seuil de 5%. Cela signifie que la marge d'erreur est identique en tout point
des données.
b) Test de Ramsey Reset
1,19
0,3267
F (3, 35) =
Prob > F =
Source: sur la base des
données recueillies
La probabilité du test est 0,32 (voir Annexe 1)
on ne peut donc pas rejeter l'hypothèse des restes des
résidus au seuil de 10%
Réalisé et soutenu par AHOUANSOU K. André et
MADJRI D. Expédit Page 31
Analyse de la contribution des entreprises publiques
Béninoises dans la formation du PIB: cas
des entreprises du secteur
portuaire et maritime
| 
