Investissement, croissance économique et création d’emploi dans le secteur industriel au Mali de 1990 à 2018.

Annexe : Résultat empirique

Tableau : Résultat du test de cointégration de Johansen 1988

^{Johansen tests for cointegration}

^{Trend: constant Number of obs} = ²⁶

^{Sample: 1992} - ^{2017 Lags} = ²

^5%

^{maximum trace critical}

^{rank parms LL eigenvalue statistic value}

^{0 30 19.025702} . ^{74.2417 68.52}

^{1 39 38.359633 0.77400 35.5738* 47.21}

^{2 46 46.22801 0.45407 19.8371 29.68}

^{3 51 51.517228 0.33426 9.2586 15.41}

^{4 54 55.098377 0.24079 2.0963 3.76}

^{5 55 56.146536 0.07746}

Source : Auteur sur stata 15

Tableau : Résultat de l'estimation à long terme du modèle 1 par la méthode Engle et Granger

^Source

^{SS df MS Number of obs} = ²⁵

^{F(4, 20)} = ^437.02

^Residual

^{18.8787448 4 4.71968619 Prob} > ^F = ^0.0000

^{.215996222 20 .010799811 R-squared} = ^0.9887

^{Adj R-squared} = ^0.9864

^{19.094741 24 .795614207 Root MSE} = .¹⁰³⁹²

^lvasec

^{Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]}

^lide

^{ltxinsec Model}

^_cons

^{.1907702 .1191798 1.60 0.125 -.0578345 .4393748}

^{-.2462685 .0804894 -3.06 0.006 -.4141663 -.0783706}

^{.0399065 .0264884 1.51 0.148 -.0153474 .0951604}

^{1.279633 .1343931 9.52 0.000 .9992935 1.559972}

^{2.735886 .3888838 7.04 0.000 1.924689 3.547083}

^Total

Source : Auteur par stata 15

Tableau : Résultat de l'estimation de la relation dynamique du modèle 1 par la méthode Engle et Granger

^{SS df MS Number of obs} = ²²

^{lfbcfpub Model}

^lfbcfpriv

^{F(5, 16)} = ^1.83

^{.060456303 5 .012091261 Prob} > ^F = ^0.1628

^{.105440877 16 .006590055 R-squared} = ^0.3644

^{Adj R-squared} = ^0.1658

^Source

^{.16589718 21 .007899866 Root MSE} = .⁰⁸¹¹⁸

^Residual

^{Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]}

^Total

^lfbcfpub

^D.lvasec

^lfbcfpriv

^{.2570521 .1040778}

^{2.47 0.025 .0364169}

^.4776872

^{-.01517 .0866778 -0.18 0.863 -.1989188 .1685788}

^D1.

^lide

^{.0027355 .0154181 0.18 0.861 -.0299495 .0354205}

^D1.

^ltxinsec

^D1.

^{.9087882 .4571292 1.99 0.064 -.0602825 1.877859}

^D1.

^L1.

^_cons

^erreur

Source : Auteur avec stata 15

^{-.4933663 .2590444 -1.90 0.075 -1.042516 .0557833}

^{.0279146 .0385198 0.72 0.479 -.0537436 .1095729}

Après l'estimation des paramètres par la méthode des MCO, on effectue le test de corrélation des erreurs de Breusch-Godfrey.

Tableau : Test de corrélation des erreurs du modèle 1 de type Breusch-Godfrey

^{Number of gaps in sample: 2}

^{Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation}

^{chi2 df Prob} > ^chi2

^lags(p)

^{H0: no serial correlation}

Source : Auteur avec stata 15

Les erreurs ne sont pas corrélés puisque les probabilités sont tous supérieurs à 5%, donc on rejete l'hypothèse de corrélation des erreurs.

Tableau : Estimation du modèle 1 par la méthode de Cochrane-Orcutt

^{Iteration 20: rho} = ^-0.4110

^{Cochrane-Orcutt AR(1) regression} -- ^{iterated estimates}

^Source

¹⁹

^{SS df MS Number of obs} =

^{F(9, 9)} = ^1.87

^Model

^{.118645627 9 .013182847 Prob} > ^F = ^0.1823

^{.063427112 9 .007047457 R-squared} = ^0.6516

^{Adj R-squared} = ^0.3033

^Total

.⁰⁸³⁹⁵

^{.182072739 18 .010115152 Root MSE} =

^L1.

^{-.2376058 .2335711 -1.02 0.336 -.7659804 .2907687}

^{Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]}

^D.lvasec

^Residual

^lfbcfpub

^{.2533516 .160762 1.58 0.149 -.1103172 .6170205}

^lfbcfpriv

^{-.1077039 .1973578 -0.55 0.599 -.5541582 .3387504}

^lide

^{.0433935 .0317614 1.37 0.205 -.0284557 .1152426}

^ltxinsec

^{.7457448 .9669645 0.77 0.460 -1.441681 2.93317}

^lvasec

^{-.5633295 .5218356 -1.08 0.308 -1.743804 .6171447}

^lfbcfpub

^{-.0543511 .2566137 -0.21 0.837 -.6348516 .5261493}

^lfbcfpriv

^lide

^D1.

^D1.

^D1.

^D1.

^L1.

^L1.

^L1.

^{.0734521 .0645695}

^{1.14 0.285 -.0726143 .2195185}

^-.4109721

^{.8327598 .6106595 1.36 0.206 -.548648 2.214168}

^{2.598888 1.464161 1.78 0.110 -.7132752 5.911051}

^rho

Tableau : Résultat de l'estimation à long terme du modèle 2 par la méthode Engle et Granger

^ltxinsec

^{Durbin-Watson statistic (original) 1.954144
L1.}

^{Durbin-Watson statistic (transformed) 2.058384}

^_cons

Source : Auteur avec stata 15

	^2.71911545
				^Prob
	^.060568427	^20
				^Adj
	^2.77968387
				^P>|t|
	^-.0272578	^.0631106	^-0.43	^0.670	^-.1589043
	^.0474493	^.0426225		^0.279	^-.0414596
	^-.0228969	^.0140267	^-1.63	^0.118
	^.5521746	^.0711668	^7.76	^0.000	^.4037233
	^15.58935		^75.70	^0.000	^15.15979

Source : Auteur avec stata 15

^{25 224.47 0.0000 0.9782 0.9739} .⁰⁵⁵⁰³

^Interval]

^{.1043887 .1363582 .0063623 .7006258 16.01891}

Tableau : Résultat de l'estimation de la relation dynamique du modèle 2 par la méthode Engle et Granger

				^Number of obs = F(4, ^20) = > ^F = ^R-squared =
	^5 ^16	^.005171569
^SS	^df ^4	^MS ^.679778861 ^.003028421
			^P>|t|	^R-squared =			^Total
	^24	^.115820161	^Root	^MSE =
^-.0644086	^.0921987	^-0.70	^0.495				^lemploiind
^Coef.	^Std. Err.	^t		^[95% Conf.			^lfbcfpub ^lfbcfpriv ^lide ^Source
^SS ^-.0382685	^df ^.0767847	^1.11 ^MS ^-0.50	^0.625	^-.0521561 ^Number of obs = ^-.2010448			^ltxinsec ^_cons ^Model ^Residual
^.00895141 ^.082745102	^.2059301	^.001790282		F(5, ^16) = ^Prob > ^F = ^R-squared =
^Total	^.091696511 ^.0940826	^21	^.004366501 ^0.23	^0.819		^Adj R-squared = ^Root MSE =
^D.lemploiind	^Coef.	^Std. Err. ^.2294779	^t ^0.17	^0.867		^[95% Conf.
	^.028289		^0.83	^0.419		^-.044049

^lfbcfpub

^D1.

^lfbcfpriv

^ltxinsec

^L1.

^.0390721

^_cons

Source : Auteur avec stata 15

^{22 0.35 0.8772 0.0976 -0.1844} .^{07191 Interval] -.2598612}

^.1310439

^D1.

^lide

^.1245079

^D1.

^-.011214

^.0136584

^-0.82

^0.424

^-.0401684

^.0177405

^.404954

^-.7643814

^.9525466

^-.4473992

^.5255435

^.0341232

^.100627

Après l'estimation des paramètres par la méthode des MCO, on effectue le test de corrélation des erreurs de Breusch-Godfrey.

Tableau : Test de corrélation des erreurs du modèle 2 de type Breusch-Godfrey

^D1.

^{Number of gaps in sample: 2}

^erreur

^{Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation}

^{chi2 df Prob} > ^chi2

^lags(p)

^{0.216 1 0.6419}

^{H0: no serial correlation}

¹

Source : Auteur avec stata 15

Les erreurs ne sont pas corrélés puisque les probabilités sont tous supérieurs à 5%, donc on

rejete l'hypothèse de corrélation des erreurs.

Tableau : Estimation du modèle 2 par la méthode de Cochrane-Orcutt

^{Iteration 39: rho} = ^0.6304

^{Cochrane-Orcutt AR(1) regression} -- ^{iterated estimates}

^Source

^{SS df MS Number of obs} =

^19

^{F(9, 9)} = ^5.00

^Model

^Residual

^{.120808918 9 .013423213 Prob} > ^F = ^0.0125

^{.024170237 9 .002685582 R-squared} = ^0.8333

^{Adj R-squared} = ^0.6666

^Total

^{.144979155 18 .008054398 Root MSE} = .⁰⁵¹⁸²

D.lemploiind

^{Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]}

^lfbcfpub

^D1.

^{-.1990688 .0985567 -2.02 0.074 -.4220195 .023882}

^lfbcfpriv

^D1.

^{-.0851462 .0730285 -1.17 0.274 -.2503481 .0800557}

^lide

^D1.

^{-.0048132 .0155478 -0.31 0.764 -.0399847 .0303583}

^ltxinsec

^D1.

^{-.016765 .435691 -0.04 0.970 -1.002367 .9688366}

^lemploiind

^L1.

^{-1.184543 .2655349 -4.46 0.002 -1.785224 -.5838611}

^lfbcfpub

^L1.

^{-.2902292 .1523926 -1.90 0.089 -.6349651 .0545068}

^lfbcfpriv

^L1.

^{-.010037 .0994431 -0.10 0.922 -.2349928 .2149189}

^lide

^L1.

^{-.0132245 .0303937 -0.44 0.674 -.0819798 .0555308}

^ltxinsec

^L1.

^{.9941015 .307744 3.23 0.010 .2979363 1.690267}

^_cons

^{19.31307 4.362954 4.43 0.002 9.443379 29.18276}

^.6303917

^rho

^{Durbin-Watson statistic (original) 1.697099}

^{Durbin-Watson statistic (transformed) 1.299203}

Source : Auteur avec stata 15