IV.4. NIVEAU ET FORMATION
DE LA LIQUIDITE INTERNE
Dans cette section, il sera question d'examiner les
contreparties de la masse monétaire dans l'explication du niveau et
formation de la liquidité interne.
IV.4.1. VALIDATION DU
MODELE
1. étude de la stationnarité
Pour effectuer le test de la stationnarité, cette
étude a fait appel au test de Dicky-Fuller Augmented. Ce test cherche
à vérifier la présence de racine unitaire dans les
variables du modèle (série non stationnaire) ou pas. Les
résultats du test présentés en annexe nous indiquent que
la variable dépendante est stationnaire à 1%,
intégré au niveau zéro, pour les variables exogènes
elles sont toutes stationnaires à ce seuil de 1%.
2. première estimation
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Variable Dépendante: LIQINT
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Méthode des moindres carrés
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Echantillon: 1980 2007
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Observations Incluses: 28
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Variable
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Coefficient
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Ecart-Type
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t-Statistic
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Prob.
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AUPO
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0.458517
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0.619256
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0.740432
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0.4659
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CRINT
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1733.501
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138.2499
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12.53890
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0.0000
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AEN
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1324.307
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107.8580
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12.27825
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0.0000
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R2
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0.859079
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Moyenne de la Variable dépendante
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1.41E+08
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R2 Corrigé
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0.847805
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Ecart-type de la variable dépendante
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7.40E+08
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Ecart-type de régression
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2.89E+08
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Critère d'Akaike
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41.89988
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Somme des carrés des résidus
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2.08E+18
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Critère d'Schwarz
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42.04261
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Logarithme de vraisemblance
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-583.5983
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Statistique de Fisher de Snedecor
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76.20210
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Statistique de Durbin-Watson
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2.132183
|
Statistique De La Probabilité de Fisher
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0.000000
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Source : nos calculs sur base du logiciel E-views 3.1
Interprétation :
Seule la variable autres postes n'est pas significative si
nous regardons la probabilité associée à chaque
variable : Le modèle est globalement explicatif car la
probabilité associée F- statistic est largement inférieure
à 5%. Le R2- corrigé est de 84,78%, ce qui justifie la
contribution de ces variables à la mise à niveau et la formation
de la liquidité interne. Mais, ce résultat viole les
hypothèses de base, la forme fonctionnelle n'est pas bonne,
d'où il faudra transformer le modèle jusqu'à le rendre
fonctionnelle, c'est ainsi que nous faisons intervenir la formulation log.
3 .l'estimation finale
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Variable dépendante: LOG(LIQINT)
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Méthode des moindres carrés
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Ehantillon (ajusté): 1981 2007
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Observations inluses: 27 après ajustement des points
extrêmes
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Variable
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Coefficient
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Ecart-type
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t-Statistic
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Prob.
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LOG(CRINT(-1))
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0.643591
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0.202991
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3.170540
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0.0040
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LOG(AUPO(-1))
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0.411052
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0.164910
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2.492582
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0.0197
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R2
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0.877877
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Moyenne de la Variable dépendante
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6.802918
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R2 Corrigé
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0.872992
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Ecart-type de la variable dépendante
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7.194375
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Ecart-type de régression
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2.563943
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Critère d'Akaike
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4.792157
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Somme des carrés des résidus
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164.3451
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Critère d'Schwarz
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4.888145
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Logarithme de vraisemblance
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-62.69412
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Statistique de Fisher de Snedecor
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179.7117
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Statistique de Durbin-Watson
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1.732528
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Statistique De La Probabilité de Fisher
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0.000000
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Source : nos calculs sur base du logiciel E-views 3.1
Ramsey RESET Test =0.598905 (Prob. = 0.446551) Arch.
Test=0.338566 (Prob. =0.566084)
Breusch-God Frey LM-Test = 0.374199 (Prob = 0.374199)
Source : nos calculs sur base du logiciel E-views 3.1
Interprétation :
Tout d'abord, les tests
économétriques que nous avons effectués sur le
modèle se sont avérés concluants. Tous les coefficients
sont significatifs et les signes sont conformes à la théorie de
départ. Le LM - Test rejette l'hypothèse d'autocorrelation des
erreurs, car la probabilité y associée est supérieur au
seuil de 5%. L' ARCH Test ne détecte pas
l'hétéroscedasticité. Les coefficients estimés
peuvent s'interpréter sous forme d'elastiicité de la
liquidité interne aux variables explicatives (les crédits
intérieurs et les autres postes). Ainsi, si les crédits
intérieurs de l'année passée augmentent de 1%, la
liquidité interne augmente aussi de 0.643591 et une augmentation de la
liquidité interne de 0.411052 est attribuable à une variation 1%
des autres postes de l'année passée. Sur les trois variables
explicatives du niveau, formation de la liquidité interne, le
modèle final à variables échelonnées a seulement
capté deux variables et la variable avoir extérieur net a
échappé à ce captage. Les variables expliquent le niveau
et la formation de la liquidité à 87,2992% et La
probabilité associée F-statistic indique que le modèle
est globalement bon.
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