L'efficience technique des banques commerciales dans la zone CEMAC.

4.2.2 Test d'homogénéité

La première chose qui devrait être vérifié est l'homogénéité ou l'hétérogénéité des données. Dans ce contexte, particulièrement l'accent serait mis sur le test de Chow, lequel examine si les coefficients sont stables selon les observations utilisées.

Nous avons la probabilité prob >F=0.000 <5 %, le résultat du test montre que notre données a une structure homogène. Il nécessaire de faire un de Hausman.

³ Indice de Malmquist mesure la variation de la productivité totale des facteurs et se décompose en changement technologique et variation de l'efficacité technologique.

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4. 2.3 Test de Hausman

Pour faire le test de Hausman, la procédure consiste d'abord à utiliser le test de Fisher pour confirmer s'il ya absence ou présence d'effet fixe. Puis ensuite, faire le test de Breush et pagan qui permet de valider empiriquement le choix d'une structure à erreurs composées. (cf. Annexe 5)

Le test de Fisher

Dans notre cas au test vaut 0, on accepte H1 de présence d'effets fixes. Ce test suggère que within est plus performant que l'estimateur des MCO. (cf. Annexe 4)

Le LM-test

La pvalue associée au test Vaut 1, on rejette l'hypothèse de la présence d'effets aléatoires. Nous avons Prob> chi2 = 0.0100 <5%, le modèle à effets fixes est approprié par rapport au modèle à effets aléatoires. (cf. Annexe 4)

4.2.4 Le test d'hétéroscédascité

La notion d'hétéroscédasticité s'oppose à l'homoscédasticité, qui est le cas où la variance de l'erreur est constante.au contraire. Quand nous parlons de l'hétéroscédasticité quand les variances de l'erreur sont différentes, c'est-à-dire ici quand la variance des résidus de modèle estimé est non constante. Dans ce travail, nous utilisons le test de wald pour tester la présence d'hétéroscédasticité. Nous avons trouvé Prob> chi2 = 0.0000 <5%, ainsi nous avons la l'absence d'hétéroscédasticité. (cf. Annexe 6)

4.2.5 Le test d'autocorrélation

L'autocorrélation des erreurs est principalement dans les modèles des séries temporelles où l'influence d'une erreur à une autre est plausible. Nous utilisons le test autocorrélation Woodbridge dans stata sous l'hypothèse nulle qu'il ya absence d'autocorrélation des erreurs dans le premier ordre d'autocorrélation.

Nous avons prob> chi2 = 0.0211<5%, ainsi nous avons l'absence d'autocorrélation. Enfin de compte le problème d'hétéroscédascité, d'autocorrélation et d'autocorrélation contemporaine se sont rencontrés dans nos données, il faut savoir la détecter et corriger habilement par des techniques appropriées. (cf. Annexe 7)

La stationnarité des variables n'a pas été abordée parce que toutes les variables du modèle sont des ratios (Ouédraogo S. , 2012).

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