Memoire Online - Déterminants des investissements directs étrangers au Bénin.

Ce chapitre présente dans la première section les résultats économétriques, et dans la seconde section, il procède à la vérification de nos hypothèses et apporte nos suggestions.

SECTION 1 : LES RESULTATS ECONOMETRIQUES

PARAGRAPHE 1 : PRESENTATION DES RESULTATS D'ESTIMATIONS. Nous présentons dans ce paragraphe les tests économétriques.

Après la vérification de la stationnarité, nous allons déterminer l'ordre d'intégration des variables et vérifier la cointégration.

Pour vérifier la stationnarité des séries, il faut pratiquer des tests de racine unitaire d'Augmented Dickey-Fuller (ADF), qui permettent de mettre en évidence le caractère stationnaire ou non stationnaire d'une série temporelle par la détermination d'une tendance. L'application du test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) aux différentes séries retenues pour le modèle fournit les résultats ci-après.

Variables	Test en niveau à 5%			Test en différence première à 5%
	Statistique calculée	Statistique théorique à 5%	Décision	Statistique calculée	Statistique théorique	Décision
IDE	5.037692	-2.967767	Non Stationnaire	-5.616019	^-3.004861	Stationnaire
PIBH	0.360855	-2.976263	Non Stationnaire	-4.857082	-2.986225	Stationnaire
TOU	3.507985	-2.967767	Non Stationnaire	-8.834992	-2.971853	Stationnaire
TI	1.212214	-2.967767	Non Stationnaire	-4.559145	-2.971853	Stationnaire
TCH	-0.853019	-2.967767	Non Stationnaire	-5.979134	-2.971853	Stationnaire

Source : Résultats obtenus à partir des données de l'étude sous Eviews.9

Le test d'ADF révèle que les variables explicatives (PIBH, TOU, TI et TCH) sont stationnaires en différence première, intégrées d'ordre 1 de même que la variable expliquée (IDE) qui est aussi stationnaire en différence première et intégrée d'ordre 1.

Il s'agit ici de vérifier la cointégration des variables et de procéder à la validation des modèles.

Hypothesized No. of CE(s)	Eigenvalue	Trace Statistic	0,05 Critical Value	Prob**
None *	0.977962	193.5134	69.81889	0.0000
At most 1 *	0.928311	98.13845	47.85613	0.0000
At most 2 *	0.679246	32.25317	29.79707	0.0256
At most 3	0.133064	3.826155	15.49471	0.9171
At most 4	0.010204	0.256403	3.841466	0.6126

L'analyse des résultats contenus dans ce tableau révèle que les statistiques de Johansen relatives aux deux valeurs propres sont supérieures, au seuil de 5%. On rejette donc l'hypothèse nulle selon laquelle, il n'existe aucune relation de cointégration. Il existe donc une relation de cointégration au seuil de 5%. Il y a donc lieu d'estimer le modèle à correction d'erreur.

Le résultat de l'estimation de long terme se présente dans le tableau qui suit :

	Variable expliquée : IDE
Variables explicatives		Coefficient		t-statistic	Probabilité
C		-14333.79		-0.816656	0.4222
PIBH		171.8016		2.147309	0.0041
TOU		682.1395		2.033526	0.0005
TI		0.196194		0.010208	0.9919
TCH		340.4322		2.825661	0.0071
R2 = 0.747510 0.000003	DW= 2.233132		F(Stat) = 1.038207 Prob(F)=

Source : Réalisé par les auteurs à partir des résultats du modèle de long terme

R2 = 0.747510, cette valeur étant supérieure à 0,50 l'ajustement linéaire est de bonne qualité. En effet, 74,7510% des flux d'IDE sont expliqués par les variables exogènes prises en compte dans ce modèle.

La validation statistique du modèle passe par l'analyse de la significativité des coefficients et de la qualité des résidus.

Les variables PIBH, taux d'ouverture commerciale et taux de change sont positives et significatives au seuil de 5% car leur probabilité est inférieure à 5%. Ce qui justifie qu'à long terme toutes ces variables explicatives ont une influence significative sur les flux d'IDE au Bénin. Il est à préciser que ces variables ont un impact positif sur les flux d'IDE au Bénin à long terme. Ce résultat vient élucider le rôle primordial du produit intérieur par habitant, du taux d'ouverture commerciale et du taux de change sur les flux d'IDE au Bénin. La variable taux d'ouverture est significative mais positive au seuil de 5%.

La probabilité de Fisher est égale à 0,000003 < 0,05, donc le modèle est globalement significatif. Les flux d'IDE sont largement expliqués par l'ensemble des variables exogènes du modèle.

Le résultat de l'estimation de court terme se présente dans le tableau suivant

Variable expliquée : D(IDE)
Variables explicatives	Coefficient	t-statistic	Probabilité
C	2845.958	0.773557	0.4478
D(PIBH)	1674.250	2.637203	0.0009
D(TOU)	1551.381	0.108634	0.9145
D(TI)	52.97561	1.462307	0.1585
D(TCH)	755.1645	1.623077	0.1195
RESIDUS (-1)	-0.980575	-4.769974	0.0001
R2 = 0.773744 DW= 0.728511 F(Stat) = 5.653230 Prob(F) = 0.000001

R²= 0.773744; cette valeur étant supérieure à 50%, l'ajustement linéaire est de bonne qualité. Le coefficient du résidu retardé, qui représente la force de rappel vers l'équilibre, est négatif (0.980575). De plus sa valeur est comprise entre -1 et 0. La représentation du modèle à correction d'erreur est donc validée. Le coefficient de correction d'erreur indique la vitesse à laquelle tout déséquilibre entre les niveaux désiré et effectif des IDE est résorbé dans l'année qui suit le choc. Donc la valeur de la force de rappel représente la vitesse à laquelle le déséquilibre est résorbé. Le modèle à correction d'erreur est donc satisfaisant.

La variable PIBH est significative et positive à court terme. Cependant les autres variables exogènes ne sont pas significatives à court terme. Ce qui justifie qu'à court terme toutes les variables n'ont pas d'impact sur les flux d'IDE au Bénin car leurs t-student ne sont pas significatifs.

La probabilité de Fisher 0.0000001 est inférieure à 5%. D'où le modèle est globalement significatif.

La statistique de Jarque-Bera JB= 0,256366 est inférieure à 5,99 (Voir annexe pour les détails) ; De même la probabilité étant supérieure à 5% alors la distribution est donc normale au seuil de 5% selon le test de normalité de Jarque-Bera.

Le test d'hétéroscédasticité de white pour l'ensemble du modèle indique que les erreurs sont homoscédastiques au seuil de 5% car la probabilité est égale à 0.4682 qui est supérieure à 5% (Voir annexe pour les détails). D'où le modèle est estimé de manière optimale.

Le test d'autocorrélation de Breush-Godfrey indique une absence d'autocorrélation des erreurs car la probabilité 0.4103 est Supérieure à 5% (Voir annexe pour les détails).

La courbe est dans le corridor : le modèle à correction d'erreur est structurellement stable.

PARAGRAPHE 2: ANALYSE DES RESULTATS

Les variables PIBH, TOU et TCH sont positives et significatives au seuil de 5% car leur probabilité est inférieure à 5%. Ce qui justifie qu'à long terme toutes ces variables explicatives ont une influence significative sur les flux d'IDE au Bénin. Il est à préciser que ces variables ont un impact positif sur les flux d'IDE au Bénin à long terme. Ce résultat vient élucider le rôle primordial du produit intérieur brut par habitant, du taux d'ouverture commerciale et du taux de change sur les flux d'IDE au Bénin. La variable taux d'ouverture est significative mais positive au seuil de 5%. Puisque les variables PIBH, taux d'ouverture commercial et taux de change sont significatives et positives donc leur augmentation respective de 1 unité entrainerait une augmentation des flux d'IDE respectivement de 1674.250 unité, de 682.1395 unités et de 340.4322 unités. Ce résultat met en exergue l'importance de la contribution du PIB habitant, du degré d'ouverture commerciale et du taux de change à la formation des flux d'IDE au Bénin. De plus, les résultats du modèle de court terme révèlent que la variable PIBH est significative et positive à court terme. Cependant les autres variables exogènes ne sont pas significatives à court terme. Ce qui justifie qu'à court terme toutes les autres variables exogènes n'ont pas d'impact sur les flux d'IDE au Bénin car leurs t-student ne sont pas significatifs. Au vue des analyses, il ressort que le PIBH, le degré d'ouverture commerciale ainsi que le TCH ont un impact positif sur les IDE au Bénin à long terme. Par contre, les résultats de court terme montrent que seule la variable PIBH est positive

et significative à court terme. De même, le coefficient du résidu retardé, qui représente la force de rappel vers l'équilibre, est négatif (-0.980575). De plus sa valeur est comprise entre -1 et 0. La représentation du modèle à correction d'erreur est donc validée. Le coefficient de correction d'erreur indique la vitesse à laquelle tout déséquilibre entre les niveaux désiré et effectif des IDE est résorbé dans l'année qui suit le choc. Donc la valeur de la force de rappel représente la vitesse à laquelle le déséquilibre est résorbé. Le modèle à correction d'erreur est donc satisfaisant.

Déterminants des investissements directs étrangers au Bénin.

CHAPITRE 3 : RESULTAT ECONOMETRIQUE, VERIFICATION DES HYPOTHESES ET SUGGESTIONS DE POLITIQUES ECONOMIQUES

SECTION 1 : LES RESULTATS ECONOMETRIQUES

PARAGRAPHE 2: ANALYSE DES RESULTATS