SECTION 2 : PRESENTATION DE LA METHODOLOGIE ET
DEFINITION DES VARIABLES
En vue de répondre à
notre problématique, « quel est l'impact de capital humain dans
un contexte d'ouverture ? », on va utiliser la
méthode« des Moments Généralisés » en
panel dynamique. En fait, dans la littérature empirique
économique et financière, on trouve que les données de
panel sont beaucoup utilisées grâce aux avantages qu'elles
présentent.
D'ailleurs, « le recours croissant à
l'utilisation de données de panel est l'un des aspects marquants de
l'évolution de l'économie appliquée au cours des
dernières décennies( au cours de 25 dernières
années). Les données de panel, de par leur doubles dimensions, se
révèlent donc particulièrement , adoptés des lors
que l'on souhaite estimer des modèles et tester les théories qui
les sous-tendent»(Patrick Sevestre (2002))73
En effet, cette double dimensions permet de rendre compte
simultanément de la dynamique des comportements et de leur
éventuelle hétérogénéité ce qui n'est
pas possible avec les séries temporelles et les coupes transversales
.
En outre , la double dimensions des données de panel
peut s'interpréter comme la double dimensions des informations
disponibles : une dimension individuelle (comme dans notre cas) , les pays de
l'échantillon différent les uns par rapport aux autres et un
dimension temporelle ( la situation de chaque pays varie d'une période
à une autre).
Ainsi, au niveau de cette section, on va exposer les
méthodes économétriques telles que la GMM en panel
Dynamique, Le modèle à effets fixes et le modèle à
effets aléatoires et le modèle MCO, puis, la méthodologie
d'estimation, pour finir avec l'échantillon et la période de
l'étude.
73 P.Sevestre (2002) : « Manuel Econométrie des
Données de panel »Dunod (éd) p.p (2-5)
2.1. Les méthodes économétriques
2.1.1. Le modèle de moindres carrées
ordinaires (MCO)
On fait, tout d'abord, l'hypothèse des comportements
uniformes dans le temps et parmi les individus (pays). Dans ce cadre, les
coefficients à estimer sont considérés comme étant
invariants d'un individu à l'autre.
Les hypothèses qui permettent d'utiliser la
méthode de moindres carrées ordinaires (MCO) ont un
inconvénient ce qu'il ne suppose aucune
hétérogénéité. D'autant plus, étant
donnée la nature particulière des données de panel, cette
technique s'avère biaisée, même si les estimateurs sont
consistants.
Contrairement à la méthode de moindres
carrées ordinaires, les données de panel permettent de suivre un
individu i (i = 1 à N) sur une période T (t = 1 à T), ce
qui signifie que les données sont doublement indexées.
On note ainsi d'une manière générale :
yit = Xit b + uit avec uit = ái +
åit où ái et åit sont des
perturbations aléatoires non corrélées. L'estimation de
l'équation nous permet d'adopter une spécification en termes de
modèle à erreurs composées.
Deux types d'estimations sont alors envisagés :
> Une estimation en effets fixes
> Une estimation en effets aléatoires.
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