4.3. Résultats des estimations
économétriques
4.3.1. Test d'adéquation du modèle
Ce test est réalisé sur la base de la
probabilité rattachée au LR. Notons cette probabilité
PLR.
Soit à tester :
H0: )61 = )62 = ...
= )66 = 0 Si Pis > 0,10
Avec K E [1, 6]
Hi: 3 )6K* 0 Si Pis
<_0,10
L'hypothèse nulle H0 n'est pas acceptée car PLR=
0,0038 <0,10. Il y a au moins une variable pour laquelle le coefficient est
significativement différent de 0, au seuil de 10%.
4.3.2. Pouvoir prédictif du modèle
Il s'agit ici de mesurer l'aptitude du modèle à
reproduire les valeurs effectivement observées
de TCR sur l'échantillon des 98 individus qui a servi
à l'estimation des coefficients. Pour apprécier la qualité
prédictive du modèle, un seuil de probabilité égal
à 50 % est utilisé.
Plus précisément, si pour un individu i, on a
observé TCRi=0 et Pi=P (TCRi=1/Xi)34 calculée par le
modèle est inférieure à 50%, alors on considère que
le modèle a effectivement prédit que pour i, TCR=0. De
même, si pour un individu j, on a observé TCRj=1 et Pj=P
(TCRj=1/Xj)35 calculée par le modèle est
supérieure à 50%, alors on considère que le modèle
a effectivement prédit que pour j, TCR=1.
Soit la table de prédiction suivante :
34 La probabilité pour l'individu i de
l'évènement « croissance positive ou stable du troupeau
», conditionnellement aux variables exogènes.
35 La probabilité pour l'individu j de
l'évènement « croissance positive ou stable du troupeau
», conditionnellement aux variables exogènes.
45
Tableau 10 : Table de prédiction (en
pourcentage)
|
Modèle estimé
|
Modèle contraint
|
|
Observations
TCR=0
|
Observations
TCR=1
|
Total
|
Observations
TCR=0
|
Observations
TCR=1
|
Total
|
|
Pourcentage
d'observations
correctement
prédites
|
55
|
72.41
|
65.31
|
0.00
|
100.00
|
59.18
|
|
Pourcentage
d'observations
non
correctement
prédites
|
45.00
|
27.59
|
34.69
|
100.00
|
0.00
|
40.82
|
|
Gain total
|
55
|
-27.59
|
6.12
|
|
|
Gain relatif
|
55
|
-
|
15
|
Source : Estimations sur Eviews
La lecture de la table ci-dessus nous permet de dire d'une
part que le modèle à une spécificité de 55%.
C'est-à-dire que le modèle prédit correctement 55% des
taux de croissance négatifs. D'autre part, la sensibilité du
modèle est de 72.41%. Par conséquent, 72.41% des taux de
croissance positifs ou stables des troupeaux sont correctement prédits.
Globalement, le modèle prédit correctement 65.31% des
observations ; ce qui est acceptable.
| 
