Section 2: ESTIMATION DU MODÈLE ET
INTERPRÉTATION DES RESULTATS
2.1 Estimation du modèle
Le modèle présenté ci-dessus a
été estimé à l'aide du logiciel Eviews5 sur des
données mensuelles de janvier 2001 à décembre 2004. Les
résultats de l'estimation figurent dans le tableau ci-dessous. Avant de
ce lancer dans l'interprétation de ces résultats, il convient de
ce rassurer qu'un certain nombre d'hypothèses sont
vérifiées.
1' Le test de Jarque Bera
Ce test permet de vérifier que les
résidus du modèle suivent une loi normale. L'hypothèse
nulle est que tous les résidus sont normaux. On l'accepte à un
seuil de confiance donné si la p-value est supérieure à ce
seuil. Le test de Jarque Bera réalisé dans le cas de ce
modèle (annexe3) montre que tous les résidus sont normaux au
seuil 5 %.
1' Le test de Durbin Watson
Le test de Durbin Watson permet de vérifier s'il
y'a autocorrélation entre les résidus du modèle. Une
statistique de Durbin Watson proche de 2 comme c'est le cas dans ce
modèle où DW = 2,188 signifie qu'il y'a absence
d'autocorrélation entre les résidus du modèle.
1' Le test de Fischer
Ce test permet de vérifier la
significativité globale du modèle. L'hypothèse nulle est
définie par la nullité de l'ensemble des coefficients du
modèle. Pour un seuil de confiance donné, si la p-value est
inférieure au seuil, on rejette l'hypothèse nulle. Dans le cas
contraire, on l'accepte. La p-value dans le cas de ce modèle nous permet
de constater qu'il est globalement significatif au seuil 5 %.
1' Le test de Student
Ce test permet de vérifier la
significativité des coefficients du modèle pris individuellement.
L'hypothèse nulle est définie par la nullité du
coefficient considéré. Pour un seuil de confiance donné,
si la p-value est inférieur à ce seuil, on rejette
l'hypothèse nulle. La p-value dans le cas de ce modèle montre que
tous les coefficients du modèle sont significatifs au seuil
5%.
Tableau 3.8 : Résultats du
modèle
Dependent Variable: SCORE
Sample (adjusted): 2001M01 2004M12 Cross-sections
included: 24
Total observations: 1152
|
Variable
|
Coefficient Std. Error t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-0.144
|
0.006 -20.742
|
0.000
|
|
CDTC
|
-0.724
|
0.024 -30.129
|
0.000
|
|
FPTC
|
-0.149
|
0.019 -7.756
|
0.000
|
|
FPTA
|
0.477
|
0.033 14.098
|
0.000
|
|
EBTA
|
-0.262
|
0.015 -16.927
|
0.000
|
|
AR(1)
|
0.373
|
0.028 13.279
|
0.000
|
|
R-squared
|
0.669
|
Mean dependent var
|
-0.268
|
|
Adjusted R-squared
|
0.668
|
S.D. dependent var
|
0.133
|
|
S.E. of regression
|
0.076
|
Akaike info criterion
|
-2.290
|
|
Sum squared resid
|
6.591
|
Schwarz criterion
|
-2.263
|
|
Log likelihood
|
1293.188
|
F-statistic
|
453.727
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.188
|
Prob(F-statistic)
|
0.000
|
|
Inverted AR Roots
|
.37
|
|
|
Source : COBAC, nos calculs
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