Paragraphe 4 : Méthodologie d'estimation du
modèle
L'estimation de notre modèle se fera par la
méthode des moindres carrés ordinaires(MCO) à base du
logiciel STATA. Pour nous assurer de la fiabilité et de la
qualité de nos modèles, les tests de diagnostic et de validation
seront effectués avant l'interprétation des résultats
endogènes mises en applications pour expliciter le modèle
économétrique.
TEST DE STATIONNARITE : test
de Duckey-Fuller Augmenté
Le test de stationnarité permet de rechercher la
présence ou non d'une racine unitaire. Les hypothèses du test
sont :
H0 : présence de racine unitaire
H1 : absence de racine unitaire
Décision :
Si la probabilité est inférieure au seuil de 5%,
on rejette H0, alors la série est stationnaire en niveau. Par contre, si
la probabilité est supérieure au seuil de 5%, on ne rejette pas
H0, alors la série n'est pas stationnaire. Dans ce cas, il faut faire le
test de Duckey-Fuller Augmenté en différence première. La
règle de décision est la même.
Toutefois, quand la même série n'est pas
stationnaire en différence première, on passe au test de
Duckey-Fuller Augmenté en différence seconde.
TEST DE COINTEGRATION DE JOHANSEN
Les hypothèses de base de test de cointégration
sont :
H0 : pas de cointégration
H1 : existence de cointégration
Décision :
Lorsque les statistiques de trace ont des probabilités
inférieures au seuil de 5%, alors les variables du modèle sont
cointégrées au seuil de 5%. Si non, elles ne sont pas
cointégrées.
TEST DE VALIDATION DU MODELE
TEST DE SIGNIFICATIVITE DU
MODELE
Le coefficient de détermination R² mesure la
proportion de la variance de la variable explicative expliquée par la
régression de Y sur la matrice des variables explicatives X.
L'appréciation et la qualité de l'ajustement que
l'on a de R² doivent être interprétées par le
degré de liberté. Lorsque le degré de liberté est
faible, le nombre d'observation comparée au nombre de facteurs
explicatifs par le calcul de R² consigné est le test de Fisher
(F-Statistic). Avec le logiciel Stata13, un modèle est dit globalement
explicatif quand la probabilité (F-Statistic) est inférieure
à 5%
TEST DE SIGNIFICATIVITE DES
VARIABLES EXPLICATIVES
Ce test permet l'évaluation de la contribution d'une
variable explicative donnée à l'explication de la variable
expliquée. Le test, le mieux adapté est celui de Student. En
pratique, et sur le logiciel Stata13, c'est la probabilité critique qui
sert de prise de décision. Si cette probabilité est
inférieure au seuil de 5% pour une variable explicative, on dira que le
coefficient associé à cette variable est significatif.
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