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Impact de la performance du secteur agricole sur la performance des autres secteurs et le niveau de vie au Bénin

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par Codjo Serge ABALLO
Université d'Abomey-Calavi (Bénin) - Diplôme d'ingénieur statisticien économiste  2011
  

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Extinction Rebellion

C- Validation du modèle 

La validation du modèle serait faite à travers des tests de stabilité du modèle VAR, l'autocorrélation des résidus et la normalité des erreurs.

ü Stabilité du modèle 

On s'intéresse aux racines unitaires du polynôme caractéristique.

Graphique 8 : Racines du polynôme caractéristique

Source: Résultat des travaux

L'analyse du graphique montre qu'aucune racine du polynôme caractéristique n'est en dehors du cercle unité, c'est-à-dire, toutes les racines sont inférieures en module à 1. Le modèle est donc stable.

ü Autocorrélation des résidus

On test l'hypothèse nulle de non autocorrélation des résidus. Le test a été fait en calculant la statistique de Box-Pierce/Ljung-Box.

Tableau 7 : Test d'autocorrélation des résidus.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Lags

Q-Stat

Prob.

Adj Q-Stat

Prob.

df

 
 
 
 
 
 

1

 2.642708

NA*

 2.710470

NA*

NA*

2

 23.53287

 0.1002

 24.70011

 0.0753

16

3

 35.25177

 0.3170

 37.36919

 0.2360

32

4

 44.84656

 0.6028

 48.03007

 0.4716

48

5

 66.38249

 0.3948

 72.64257

 0.2147

64

6

 76.59355

 0.5872

 84.65557

 0.3396

80

7

 85.35107

 0.7735

 95.27076

 0.5018

96

8

 102.2500

 0.7345

 116.3944

 0.3691

112

9

 106.8183

 0.9135

 122.2890

 0.6257

128

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Source : Résultat des travaux

Les résultats indiquent que les résidus ne sont pas autocorrélées

ü Normalité

Ce test est fait grâce à la statistique de Jarque et Bera. On test l'hypothèse nulle de normalité des résidus.

Tableau 8 : Test de normalité des résidus

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Component

Skewness

Chi-sq

Df

Prob.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1

 0.014636

 0.001884

1

 0.9654

2

-0.196202

 0.334645

1

 0.5629

3

 0.271239

 0.632879

1

 0.4263

4

 0.093043

 0.075946

1

 0.7829

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Joint

 

 1.045354

4

 0.9028

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Component

Kurtosis

Chi-sq

Df

Prob.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1

 1.854587

 3.140338

1

 0.0764

2

 2.097383

 1.588753

1

 0.2075

3

 2.270269

 0.946359

1

 0.3306

4

 2.604998

 0.002266

1

 0.9620

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Joint

 

 5.677716

4

 0.2245

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Component

Jarque-Bera

Df

Prob.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1

 3.142222

2

 0.2078

 

2

 1.923398

2

 0.3822

 

3

 1.579238

2

 0.4540

 

4

 0.078212

2

 0.9616

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Joint

 6.723070

8

 0.5668

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Source : Résultat des travaux

On conclut que les résidus suivent une loi normale.

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