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Libéralisation financière et croissance économique au cameroun


par Christian BELKE NDONEMO
Université de Ngaoundere - Master recherche  2017
  

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B- Tests de spécification, validation du modèle

La vérification d'un modèle peut être faite à partir de trois méthodes. Nous pouvons passer par la validité au vue de la théorie économique, en vérifiant la conformité des signes à ceux attendus. La validité statistique se fait en analysant le coefficient de détermination pour savoir à quel pourcentage les variables retenues expliquent la variable dépendante. Enfin nous pouvons recourir à des tests de spécification de modèle que sont les tests d'autocorrélation des résidus, le test de normalité, le test d'hétéroscédasticité et aussi celui de stabilité.

1- Validation économique du modèle de long terme

A l'intérieur du modèle que nous avons considéré, à l'exception de la variable Kaopen de l'ouverture du compte de capital (Kp), du taux de scolarisation (SCO) et des dépenses publiques (LogDPU), toutes les autres variables ont le signe attendu. En effet l'ouverture du compte de capital était censée avoir une influence positive sur le PIB, de même que les dépenses publiques. Et donc les signes attendus étaient positifs. Mais les signes sont plutôt négatifs. Pour les autres variables, elles ont les signes attendus. Il s'agit notamment du ratio masse monétaire sur PIB en logarithme (logM2) qui a un signe positif, du ratio crédits privés sur PIB en logarithme (logCP) qui a un signe positif, de l'ouverture commerciale en logarithme (logCO) dont le signe est positif, et du taux d'inflation (TINF) et du taux de croissance de la population (POP) qui ont les signes négatifs attendus.

En somme, vue la conformité des signes de la majorité des variables à ceux attendus, on peut conclure à la validité de notre modèle, validation qui doit toutefois être appuyée statistiquement et économiquement au moyen des tests de spécification.

2- Validation statistique du modèle de long terme

Nous avons obtenus dans notre modèle estimé un coefficient de détermination qui s'élève à 0.921067, bien supérieur à 0.75. On peut donc présumer l'existence d'une relation entre les variables explicatives et la variable à expliquer. Cela veut dire que la croissance économique est expliquée à 92,10% par les variables qui figurent dans notre modèle. Cependant le R2 a une limite qui est d'augmenter avec le nombre de variables dans le modèle. En clair, plus on ajoute de variables, plus le R2 augmente systématiquement. C'est pour cela qu'il faut recourir au R2 ajusté. Ainsi même en recourant au R2 ajusté, notre modèle est significatif. Car il s'élève à 0.883922. Le modèle peut ainsi être qualifié de globalement significatif.

Cependant même avec un R2 élevé le modèle peut ne pas être significatif. Il faut pour cela qu'un test soit appliqué. Ainsi, un autre moyen de vérifier la significativité globale c'est d'effectuer le test de significativité de Fischer. Il s'agit alors, après régression, de regarder la probabilité de la statistique de Fischer et de voir si elle est inférieure au seuil critique de 5%. Après régression cette statistique est de 0.000000 ce qui est bien largement inférieur à 5%. Ainsi notre modèle est significatif.

Il s'agira par la suite de vérifier la significativité individuelle de chaque paramètre du modèle. La qualité individuelle des coefficients des variables est appréciée par la statistique de student (t-student). Ceci étant, en ce qui concerne nos principales variables que sont logM2, logCP et Kp, elles sont significatives au seuil de 5%.

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"Je voudrais vivre pour étudier, non pas étudier pour vivre"   Francis Bacon