B. Tests économétriques sur le
modèle
Nous procéderons d'abord par les tests de racines
unitaires sur les variables du modèle pour étudier leur
stationnarité, ensuite le test de spécification de Hausman, le
test d'autocorrelation des erreurs et pour finir les estimations en panel
dynamique.
? Les tests de racines unitaires
Le traditionnel test de racine unitaire de Dickey Fuller
Augmented (ADF) souffre d'un pouvoir faible de rejet de l'hypothèse
nulle de stationnarité des séries (Okey, 2009) surtout pour des
données de panel contrairement au test de Levine, Lin et Chu (LLC) ou
encore Im, Peasaran et Shan (IPS). Du fait que notre panel est cylindré
et que le nombre de pays retenus dans notre modèle est relativement
faible par rapport à la période d'étude, le test de racine
unitaire qui convient le mieux à notre modèle est celui de LLC.
De plus en raison de la difficulté à retenir un nombre de retards
approprié au test de stationnarité, nous utilisons le retard
généré à défaut par Akaike Information
Criterion (AIC) soit un maximum de 10 retards. Les résultats du test de
stationnarité et les conditions d'utilisation du test LLC sont
conférés dans l'annexe.
? Test de spécification sur données de
panel : le test de Hausman
Ce test sert à discriminer les effets fixes et
aléatoires. Il se présente comme suit :
H0 : Présence d'effets aléatoires H1 :
présence d'effets fixes
DEVELOPPEMENT FINANCIER ET CROISSANCE ECONOMIQUE DANS LES PAYS
DE LA ZONE FRANC.
Les tests de Fischer sur la présence d'effets fixes, le
test de Breusch- Pagan sur la présence d'effets aléatoires sont
préprogrammés simultanément avec le test de Hausman sur
STATA.
La probabilité du test étant inférieure
à 10%, le modèle à effets fixes est
préférable au modèle à effets aléatoires.
? Test d'autocorrélation des erreurs
Le test d'autocorrélation des erreurs d'Arrelano et
Bond permet de conclure sur la corrélation ou non des erreurs au premier
et second ordre. Le test se présente comme suit :
H0 : les erreurs ne sont pas corrélées au second
ordre.
H1 : les erreurs sont corrélées au second ordre.
L'option robust sous STATA permet de corriger
les t-student de l'hétéroscédasticité des termes
d'erreur.
? Test de suridentification de Sargan/Hansen
Le test de suridentification de Sargan/Hansen permet de tester
la validité des variables retardées comme instruments. STATA
reporte par défaut les statistiques de
Sargan/Hansen.
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