II.1.2. Méthode
d'estimation
Nous allons d'abord expliquer le principe de l'estimation et
par la suite, nous présenterons les principaux tests de robustesse.
a)Principe de
l'estimation
Arfan et al. (2008) ont supposé
l'existence d'une double causalité dans la relation entre la
stabilité politique et l'équilibre de la balance des payements
dans 10 pays asiatiques. En effet, un environnement politique stable est
supposé dans un premier temps avoir une influence positive sur la
balance des paiements et dans un second temps, l'amélioration de la
balance des paiements induit nécessairement une meilleure gestion pour
garantir sa durabilité.
Sur le plan économétrique, cela met en
exergue un problème d'endogenéité. Il existe trois
principales sources de l'endogenéité : l'omission de variables
explicatives pertinentes dans la spécification du modèle ; la
simultanéité qui apparaît lorsque la variable
dépendante et certaines variables explicatives sont
déterminées en « même temps » ; ou encore les
erreurs de mesures sur les variables indépendantes et/ou de la variable
dépendante. L'hypothèse d'exogénéité des
variables explicatives n'étant plus vérifiée, il n'est
plus opportun de recourir à la méthode des Moindres Carrés
Ordinaires (MCO). Ainsi, pour corriger le problème
d'endogenéité, nous optons pour la méthode des Doubles
Moindres Carrés (DMC).
Cette méthode consiste à affecter
à chaque variable soupçonnée souffrir du biais
d'endogenéité, au moins une variable instrumentale. La variable
instrumentale est une variable corrélée avec la variable source
d'endogenéité, mais qui n'est pas corrélée avec le
terme d'erreur. Dans le cas des DMC, outre les variables instrumentales
exogènes au modèle, il est également possible d'utiliser
les variables retardées des variables endogènes comme
instruments, puisque celles-ci sont supposées non
corrélées avec les résidus. Au total, il existe plusieurs
estimateurs des DMC parmi lesquels on peut citer l'estimateur DMC à
effets fixes et l'estimateur DMC à effets aléatoires. Pour ce
dernier, on distingue l'estimateur G2SLS de Balestra et
Varadharajan-Krishnakumar (1987) et l'estimateur ESLS de Baltagi (2008).
Le choix entre le modèle à effets
fixes et celui à effets aléatoires nécessite que soit
effectué au préalable un test de spécification. Le test
recommandé est celui de Hausman. Lorsque la probabilité du test
est inférieure au seuil de 10%, alors on réfute
l'hypothèse nulle d'absence de corrélation entre l'effet
spécifique et les variables indépendantes et le modèle
choisi est celui à effets fixes. Si par contre cette probabilité
est supérieure au seuil de 10%, alors on ne peut rejeter
l'hypothèse nulle. Dès lors, le test ne permet pas de
différencier le modèle à effets fixes du modèle
à effets aléatoires.
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