Problématique de l'inflation au travers des principaux determinants du revenu des menages. Cas d'Haiti:1975@2004.

· D1 < DW < d2 ou 4-d2 < DW < 4 - d1, nous sommes dans une zone d'indétermination, ou zone de doute, c'est-à-dire que nous ne pouvons pas conclure dans un sens comme dans l'autre. Dans la pratique on accepte l'hypothèse la plus désastreuse ! Cependant, il serait licite d'accepter l'hypothèse d'indépendance64(*).

D'autre part, en ce qui concerne notre modèle, les conditions d'utilisation du test de Durbin et Watson sont bien respectées. C'est-à-dire : le modèle est spécifié en série temporelle, le nombre d'observations (n = 30) est supérieur à 15 et, enfin, le modèle estimé comporte un terme constant.

Le calcul de la statistique à partir des résidus (réalisé à l'aide du logiciel Eviews 5.0) est alors DW = 1.30841. Cette valeur comparée à celles lues dans la table de Durbin et Watson, soit d1 = 1.07 et d2 = 1.84, avec n = 30 et k = 5. Il ressort donc, que la valeur de DW se situe dans la zone de doute. Cependant, a proximité immédiate de la zone de rejet de H0, nous pouvons plutôt conclure a une autocorrelation positive des résidus, donc a une présomption de dépendance des erreurs. Cette situation est illustrée est illustrée également par le schéma suivant :

Schéma I

Graphique des résidus

L'analyse de ce graphique des résidus révèle des résidus qui semblent cycliques. Ce qui est symptomatique d'une autocorrélation positive des résidus.

Pour corriger cette autocorrélation des résidus, nous allons procéder au test de Breusch-Godfrey. Ainsi, un décalage « t-2 » en terme de série temporelle permet d'obtenir les résultats ci-dessous :

Tableau XI

Correction de l'autocorrelation des résidus par le test de Durbin-Watson

Résultat de l'estimation du modèle

Dependent Variable: IPC
Method: Least Squares
Date: 03/22/08 Time: 19:21
Sample(adjusted): 1977 2004
Included observations: 28 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 5 iterations
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
MC	0.245333	0.027271	8.996084	0.0000
CG	-0.007235	0.000627	-11.53239	0.0000
IG	-0.020071	0.007378	-2.720404	0.0128
NX	-0.001889	0.001105	-1.709837	0.1020
SB	-0.064474	0.057425	-1.122742	0.2742
C	67.91111	30.42633	2.231985	0.0366
AR(2)	0.036490	0.308392	0.118323	0.9069
R-squared	0.990536	Mean dependent var		530.8907
Adjusted R-squared	0.987833	S.D. dependent var		555.7130
S.E. of regression	61.29855	Akaike info criterion		11.28171
Sum squared resid	78907.75	Schwarz criterion		11.61476
Log likelihood	-150.9439	F-statistic		366.3394
Durbin-Watson stat	1.342388	Prob(F-statistic)		0.000000
Inverted AR Roots	.19	-.19

* ⁶⁴ Régis Bourbonnais, Econométrie, 4^ème édition, Dunod, p.124.