II.1.2. Méthode d'estimation
Nous allons d'abord expliquer le principe de l'estimation et
par la suite, nous présenterons les principaux tests de robustesse.
a) Principe de l'estimation
Arfan et al. (2008) ont supposé l'existence
d'une double causalité dans la relation entre la stabilité
politique et l'équilibre de la balance des paiements dans 10 pays
asiatiques. En effet, un environnement politique stable est supposé dans
un premier temps avoir une influence positive sur la balance des paiements et
dans un second temps, l'amélioration de la balance des paiements induit
nécessairement une meilleure gestion pour garantir sa
durabilité.
Sur le plan économétrique, cela met en exergue
un problème d'endogénéité. Il existe trois
principales sources de l'endogénéité : l'omission de
variables explicatives pertinentes dans la spécification du
modèle ; la simultanéité qui apparaît lorsque la
variable dépendante et certaines variables explicatives sont
déterminées en « même temps » ; ou encore les
erreurs de mesures sur les variables indépendantes et/ou de la variable
dépendante. L'hypothèse d'exogénéité des
variables explicatives n'étant plus vérifiée, il n'est
plus opportun de recourir à la méthode des Moindres Carrés
Ordinaires (MCO). Ainsi, pour corriger le problème
d'endogenéité, nous optons pour la méthode des Doubles
Moindres Carrés (DMC).
Cette méthode consiste à affecter à
chaque variable soupçonnée souffrir du biais
d'endogenéité, au moins une variable instrumentale. La variable
instrumentale est une variable corrélée avec la variable source
d'endogenéité, mais qui n'est pas corrélée avec le
terme d'erreur. Dans le cas des DMC, outre les variables instrumentales
exogènes au modèle, il est également possible d'utiliser
les variables retardées des variables endogènes comme
instruments, puisque celles-ci sont supposées non
corrélées avec les résidus. Au total, il existe plusieurs
estimateurs des DMC parmi lesquels on peut citer l'estimateur DMC à
effets fixes et l'estimateur DMC à effets aléatoires. Pour ce
dernier, on distingue l'estimateur G2SLS de Balestra et
Varadharajan-Krishnakumar (1987) et l'estimateur ESLS de Baltagi (2008).
Le choix entre le modèle à effets fixes et celui
à effets aléatoires nécessite que soit effectué au
préalable un test de spécification. Le test recommandé est
celui de Hausman. Lorsque la probabilité du test est inférieure
au seuil de 10%, alors on réfute l'hypothèse nulle d'absence de
corrélation entre l'effet spécifique et les variables
indépendantes et le modèle choisi est celui à effets
fixes. Si par contre cette probabilité est supérieure au seuil de
10%, alors
Mémoire PTCI 98
DETTE EXTÉRIEURE ET PERFORMANCE ÉCONOMIQUE EN
AFRIQUE SUBSAHARIENNE
on ne peut rejeter l'hypothèse nulle. Dès lors,
le test ne permet pas de différencier le modèle à effets
fixes du modèle à effets aléatoires.
b) Principaux tests de robustesse
Le principal test de robustes se à effectuer est le
test de validité des instruments de Sargan/Hansen. Si la
probabilité dudit test est supérieure au seuil de 10%, alors on
ne peut rejeter l'hypothèse nulle et on conclut que nos instruments sont
valides. En outre, notons que pour le modèle à effets fixes, le
R2 le plus pertinent est le R2-within,
car il donne une idée sur la variabilité intra-individuelle de la
variable indépendante expliquée par celles des variables
explicatives. Le R2-between quant à lui donne une
idée de la contribution des effets fixes des individus au modèle.
En revanche, pour le modèle à effets aléatoires, le
R2 le plus pertinent est le R2-between,
car il donne une idée de la variabilité interindividuelle de la
variable dépendante expliquée par celles des variables
explicatives. Le R2-within quant à lui donne une
idée des effets aléatoires du pays au modèle.
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