Tableau n°5 : Estimation
du modèle avec les dépenses d'investissements publics dans le
secteur de l'énergie (INVG_ENERGIE)
|
System: SYST3 (dépenses d'investissements publics
secteur énergie)
|
|
Estimation Method: Generalized Method of Moments
|
|
Included observations: 31
|
|
Var endogène
|
Var exogène
|
Coefficient
|
Std. Error
|
|
LPIB
|
C(1)
|
11.88070
|
0.032370
|
|
LINVP
|
-0.016299
|
0.003327
|
|
LINVG_ENERGIE
|
0.024937
|
0.000603
|
|
LN
|
-0.012690
|
0.025063
|
|
Adjusted R-squared
|
0.960679
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
0.714530
|
|
|
INVP
|
C(5)
|
2.585659
|
0.191796
|
|
LPIB(-1)
|
-0.211374
|
0.016068
|
|
CRED
|
0.204610
|
0.003405
|
|
LINVG_ENERGIE
|
-2.477182
|
0.166818
|
|
DET
|
0.027955
|
0.002022
|
|
TAXE
|
-4.914213
|
0.306585
|
|
Adjusted R-squared
|
0.656991
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.152078
|
|
|
LINVG_ENERGIE
|
C(11)
|
-0.020320
|
0.001031
|
|
TAXE
|
0.285237
|
0.042793
|
|
DET
|
-0.008447
|
0.000346
|
|
CONSENERGIE(-1)
|
0.417217
|
0.013152
|
|
Adjusted R-squared
|
0.585209
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
0.735471
|
|
|
|
Determinant residual covariance
|
3.72E-13
|
|
|
J-statistic
|
0.214709
|
Source : Nous même
Nous obtenons un effet négatif de l'investissement sur
la croissance économique.Ce qui n'est pas conforme à la
théorie économique. Pour tenir compte du fait que dans la
réalité économique les chocs que subissent certaines
variables n'ont pas d'effets instantanés sur la croissance
économique dont notamment l'investissement (Catherine B. et Olivier
B., 1998), nous introduisons dans le modèle en lieu et place de la
variable LINVP, sa valeur retardée de deux années ; à
savoir LINVP(-2).
Les résultats obtenus avec la variable LINVP(-2), se
présentent ci-contre :
|
System: SYST31 (dépenses d'investissements publics
secteur énergie)
|
|
Estimation Method: Generalized Method of Moments
|
|
Included observations: 31
|
|
Var endogène
|
Var exogène
|
Coefficient
|
Std. Error
|
|
LPIB
|
C(1)
|
11.96806
|
0.076172
|
|
LINVP (-2)
|
0.056300
|
0.023105
|
|
LINVG_ENERGIE
|
0.021425
|
0.00109
|
|
LN
|
0.033996
|
0.037252
|
|
Adjusted R-squared
|
0.960679
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
0.622164
|
|
|
INVP
|
C(5)
|
2.461003
|
0.282366
|
|
LPIB(-1)
|
-0.200745
|
0.023731
|
|
CRED
|
0.203724
|
0.004610
|
|
LINVG_ENERGIE
|
-2.554160
|
0.177535
|
|
DET
|
0.027227
|
0.002511
|
|
TAXE
|
-4.803093
|
0.407870
|
|
Adjusted R-squared
|
0.633848
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.113533
|
|
|
LINVG_ENERGIE
|
C(11)
|
-0.020996
|
0.001031
|
|
TAXE
|
0.318050
|
0.038263
|
|
DET
|
-0.008144
|
0.000985
|
|
CONSENERGIE(-1)
|
0.416044
|
0.027967
|
|
Adjusted R-squared
|
0.584657
|
|
|
Durbin-Watson stat
|
0.732457
|
|
|
|
Determinant residual covariance
|
3.86E-13
|
|
|
J-statistic
|
0.218840
|
Nous nous apercevons que le remplacement de la variable LINVP
par la variable LINVP(-2) améliore non seulement la
significativité des coefficients mais aussi l'effet de l'investissement
sur la croissance ; qui est désormais positif .
2.2.2.3.2. Test de
normalité des résidus de Cholesky (Lutkepohl ) de l'estimation du
modèle avec les dépenses d'investissements publics dans le
secteur de l'énergie
Avant d'interpréter les résultats du
modèle, il est important de vérifier la normalité des
résidus. Le test de normalité des résidus montre
que :
la probabilité « joint Skewness »
est égale à 0.1908>0,05 ; le coefficient
d'asymétrie des résidus n'est pas celui d'une loi
normale ;
la probabilité « joint Kurtosis »
est égale à 0.0919 >0,05 ; le coefficient
d'aplatissement n'est pas celui de la loi centrée
réduite ;
la probabilité « joint
Jarque-Berra » est égale à 0.0825 >0,05 ;
les résidus sont donc normaux.
| 
