Section 2 : Traitement des données
A. Présentation des résultats
Le résultat de notre estimation se présente
comme suite :
DLPD = -0.06438247992 + 0.01266035898 * DLTC + 0.302282332 *
DUM
t - 0. 618507 0. 499101 1. 066020
DLPD = variable expliquée
DLTC = variable explicative
Le chiffre - 0,6438247992 = représente le facteur
non saisi par le modèle DUM = variable d'ajustement du
modèle
50 MAKANZU MALEKA ZIYUKU, op cit, P 152
B. Test des paramètres
Pour tester nos paramètres, nous émettons
les hypothèses suivantes : Lorsque la probabilité de t
statistique ou tca/ est inférieure à
0,05 ; H0 non significatif et on rejette l'hypothèse nulle selon
laquelle, la valeur calculée du coefficient de corrélation = 0.
On accepte alors l'hypothèse alternative d'où H1
significatif.
Avec le logiciel Eviews, la règle de
décision est que si la probabilité des paramètres est
supérieure à 0,05, on accepte H0 et on rejette H1. Dans notre
cas, aucune de nos variables n'est significative c'est-à-dire n'explique
le modèle.
Il est de même que, notre modèle n'est
pas globalement significatif car le Fcal est inférieur
à
Fth.
C. Tests économétriques
Pour tous les tests économétriques, les
hypothèses sont restées les mêmes c'est-à-dire H0
est significatif et H1 non significatif. La règle de décision est
que : on accepte H0 quand la probabilité liée à Fcal est
supérieur à 0,05. Mise à part le test de normalité
et de Durbin Watson, les autres tests leurs résultats en
annexe.
a) Test de normalité
? Test de Jarque Bera
Une autre hypothèse utilisée dans les
modèles de régression postule que les valeurs de la variable
aléatoire suivent une distribution normale de moyenne nulle et de
variance finie. Pour vérifier la normalité des résidus, le
test le plus utilisé est celui de Jarque Bera suit une distribution du
Khi carré avec 2 degrés de liberté. Ce test pose deux
hypothèses :
- Si la probabilité est supérieure à
0,05, il y a normalité des résidus
- Si la probabilité est inférieure à
0,05, il n'y a pas normalité des résidus.
Dans ce cas, lorsque les résidus ne sont pas
normalement distribués, le modèle sera biaisé. Cela
étant, notre est modèle est normalement distribué d'autant
plus que les erreurs sont normalisées (Dans nos résultats en
annexe, la probabilité de Jarque Bera, 0,525611 est supérieure
à 0,05). D'où, on accepte l'hypothèse nulle et on rejette
l'hypothèse alternative.
TAUX DE CHANGE ET LES PRIX RELATIFS DES BIENS
ECHANGEABLES EN RDC OMWAMI V.
? Durbin Watson
Ce test nous révèle qu'il n'y a pas auto
corrélation des erreurs. Car sa valeur est très proche de
2.
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