3. Interprétation des
résultats
Les résultats d'estimation dans les tableaux ci-dessus,
nous permettent une analyse approfondie des résultats à la
validation de l'hypothèse de base de l'étude, c'est sur base des
statistiques reposent sur le test de Student (test individuel) et le test
de Fisher (test global) que nous avions analysé l'impact de chaque
variable du modèle estimé.
A cet effet, pour une taille d'échantillon de 120
observations, nous allons dans un premier temps déterminer les valeurs
théoriques de ces tests. La valeur théorique du test de Student
est de 1.98 au seuil de 5%. Cette valeur est comparée aux valeurs de
t-Stat qui varie selon les variables soit en comparant la
probabilité-value au seuil de significativité. En revanche, le
test de Fisher, en appliquant la formule suivante : (k+1 et n-k-1) on aura
3+1 et 120-3-1 soit 4 et 116 ; la valeur correspond à
l'interception (n) la taille d'échantillon d'observation de 120 et k
nombre des paramètres du modèle d'où k = 3 (3 variables
exogènes). En se référant dans la table de Fisher la
valeur à l'intersection au seuil de 0,05 soit 5% correspond à
2.86.
On en déduit c'est qui suit de ses résultats
d'estimation :
Ø Du point de vue individuel pour chaque
paramètre du modèle estimé, la consommation de l'essence
courante est impacter positivement par son niveau d'au moins
précédente à (0,43), négativement par le niveau
courant de la consommation du pétrole et à trois moins
précédente respectivement (0,12) et (0,07) de la consommation du
pétrole mais positivement à un et deux mois
précédents respectivement à (0,02) et (0,01). En revanche,
le prix de l'essence et du pétrole impactent positivement et couramment
la consommation de l'essence respectivement à (0,15) et (0,25) ;
quant à la dépréciation du franc congolais
expliquée négativement la consommation de l'essence au temps (t)
mais également au temps (t-1) respectivement à (0,001) et (0,015)
et enfin, l'indice des prix à la consommation impacte
négativement au temps (t) la consommation de l'essence à (0,003)
(voir le tableau en annexe 6).
Ø Du point de vue global, en se référant
à la statistique de Fisher soit à la probabilité value
associée à la statistique, il est clair de dire que le
modèle est significatif globalement, et est expliqué à
58%.
La validation du modèle, nous conduit à l'examen
de la stabilité du modèle estimé, pour ce faire nous avons
fait recours au test de Cusum pour examiner la fonction de stabilité de
ce modèle. Deux tests sont à distinguer quand on parle de la
stabilité, il s'agit du test de Cusum qui fait allusion à ce qui
est structurelle et le test de Cusum au carré qui fait à son tour
allusion à ce qui est ponctuelle. Ainsi, l'hypothèse de
stabilité du modèle est validée si la courbe de Cusum ne
sort pas du corridor (intervalle de confiance). Au contraire, l'on parlera de
l'instabilité structurelle (test Cusum) ou l'instabilité
ponctuelle (test Cusum carré).
La courbe ne coupe pas le corridor en pointillé ;
d'où, le modèle est structurellement stable sous la
période sous étude. Et, cela revient à valider
l'hypothèse se stabilité du modèle du point de vue
structurel, nous allons au point suivant vérifier cette fois-ci du point
de vue ponctuel.
Graphique 6 : Corridor structurelle du
modèle estimé
Source : nous-mêmes sur base des résultats
sur EViews 10
La courbe sort du corridor en pointillé, d'où,
le modèle souffre d'une instabilité faiblement remarquable
ponctuelle entre 2017 et 2018, éventuellement expliquée par une
forte dépréciation monétaire, une
accélération sans précédente des prix à la
consommation en moyenne respectivement la dépréciation s'est vu
située à 30,95% sur les deux périodes et de 35,94% pour ce
qui est des prix à la consommation, mais sans se passer des politiques
d'ajustement structurel.
Graphique 7 : Corridor ponctuel du modèle
estimé
Source : résultats du logiciel EViews 1
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