Impact de la dette publique extérieure de la RDC sur le développement du secteur agricole congolais, casde la dette allant de 1970 à 2006

4.8. RESULTATS DE LA REGRESSION

4.8.1. Régression de stock de la dette publique extérieure par rapport au PIB secteur agricole.

Nombre d'observations	R-deux	Durbin-Watson
		d*	d1 (table)	d2 (table)
36	0.068649	1.8	1,21	1,32

a. Récapitulatif du modèle

Source : logiciel E-views 5.1

b. Coefficients

Variables	Coefficients	T	F
	Bêta
(constante)	-51377090	-0.247624	3
Variable indépendante : Stock de la dette	37.43600	1.6
Variable dépendante : PIB secteur agricole

Source : logiciel E-views 5.1

1.1. Régression de stock de la dette publique extérieure

Par rapport au PIB secteur résiduel.

a. Récapitulatif du modèle

Nombre d'observations	R-deux	Durbin-Watson
		d*	d1	d2
36	0.310137	1.5	1,21	1,32

Source : logiciel E-views 5.1

b. Les coefficients.

Variables	Coefficients standardisés	T	F
(constante)	Bêta	0.348185
	2.18E+08		15
Variable indépendante : stock de la dette	279.2725	4
Variable dépendante : Pib résiduel

Source : logiciel E-views 5.1

4.9. INTERPRETATION DES RESULTATS DE LA REGRESSION

4.9.1. REGRESSION DE STOCK DE LA DETTE PUBIQUE EXTERIEURE PAR RAPPORT AU PIB DU SECTEUR AGRICOLE

1. Interprétation des paramètres de régression

Les valeurs de â₀ et â₁ sont respectivement : -51377090 et 37.43600. Donc, l'équation des moindres carrés qui ajuste les données collectées est :

Y = - 51377090 + 37.43600X. + å

2. Test sur le Coefficient de Détermination

Le coefficient de determination R² mesure quantitativement le pourcentage de variation de la variable dépendante expliqué par la variable indépendante.

Sur base des résultats trouvés par notre estimation, soit une valeur de 6% inférieure à 50%(seuil acceptable), il convient de souligner que la variable indépendante n'explique pas significativement la variable dépendante du modèle,Cela veut dire que la variation du PIB du secteur agricole n'est expliquée qu'à 6% par la dette extérieure et 94% de cette variation sont expliqués par d'autres variables aléatoires (telles que l'insuffisance de l'encadrement agricole dû à l'insuffisance des moyens logistiques, Absence de recherche et vulgarisation agricole ...). Ces variables n'ont pas été pris en compte dans notre modele.

3. Test sur les paramètres de régression

Pour affirmer ou infirmer si la dette publique extérieure contribue à expliquer la variation du PIB du secteur agricole, nous avons recouru à l'analyse statistique de Student.

Les hypothèses sont :

H₀ : â_i = 0, la dette extérieure ne contribue pas à expliquer la variation du PIB du secteur agricole.

H₁ : â₁ ? 0 ; la dette extérieure contribue à expliquer la variation du PIB du secteur agricole.

La règle de décision est :

· Si T_caulculé < 2_, on accepte H_o

· Si T_caulculé > 2 rejette Ho et on adopte H₁

Test sur â₁ : 1.6 < 2 Nous acceptons H_o

La valeur de T de student est de 1,6 inférieure à 2 (valeur arbitraire Student établie par convention en statistique II, confère le livre principe d'économetrie). Par conséquent, on accepte l'hypothèse nulle. D'où, nous concluons en ce sens que la dette publique extérieure n'a pas influencé la variation du PIB agricole.

4. Test sur la signification du modèle

Nous voulons tester ici si la variance due à la régression est significativement plus grande que la variance résiduelle (due à l'erreur) C'est-à-dire tester si l'ensemble des variables explicatives a une influence sur la variable à expliquer. Pour cela nous recourons à l'analyse de la statistique de Fisher-Snedecor.

Les hypothèses sont :

· H_o = 0 : Le modèle n'est pas significatif dans son ensemble.

· H₁ ? 0 : Le modèle est valide ou significatif dans son ensemble.

La règle de décision

· F _calculé < 3,5 : on accepte H_O

· F _calculé = 3,5 : on rejette H_O et on accepte H₁

F _calculé = 3

Test sur â₁ : 3 < 3,5.

La valeur de la statistique de Ficher obtenue par notre estimation correspond à 3 (valeur calculée) inférieure à 3,5 (valeur arbitraire de ficher établie par convention en statistique II, confère le livre principe d'économetrie). D'où, on accepte l'hypothèse nulle. Pour dire que le stock de la dette publique extérieure n'avait pas une implication significative sur le PIB du secteur agricole.

5. Détection de l'auto corrélation des erreurs

La détection de l'auto corrélation des erreurs s'est faite par la statistique  dw de Durbin-Watson.

Le calcul de dw de Durbin-Watson a donné 1.8 et la lecture des valeurs de d₁ et d₂ donnant le seuil de confiance d_l et d_u pour le niveau de signification usuelle

(á = 5%) en fonction d'une variable exogène et 36 observations sont respectivement 1,21 et 1,32.

Donc, il y a indépendance dans les erreurs.