Tableau 8 : Résultats du test d'autocorrélation
des erreurs
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Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
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F-statistic
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2.435831
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Probability
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0.119262
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Obs*R-squared
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6.768900
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Probability
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0.033896
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Source : Nous-mêmes à
l'aide de l'Eviews 3.1 et des données de la régression.
Au regard de ce tableau, nous constatons que la statistique de
Breusch-Godfrey reporte une valeur de 2.435831 avec une probabilité
supérieure à 5% (0.119262>0.05). Alors, nous rejetons
l'hypothèse de présence d'autocorrélation des erreurs et
par conséquent les erreurs ne sont pas corrélées.
b. Résultats du test de normalité de
Jarque et Bera
Le test de normalité de Jarque et Bera nous donne le
diagramme qui montre que les résidus sont normalement ou non
distribués en tenant compte du Skewness et du Kurtosis.
Graphique 11: Résultats du
test de normalité de Jarque et Bera
Source : Nous-mêmes à
l'aide de l'Eviews 3.1 et des données de la régression.
Le graphique obtenu du test de normalité des
résidus de Jarque et Bera affiche une statistique avec une
probabilité égale à 0.9943 qui est supérieure
à 5%. Cela prouve que les résidus sont normalement
distribués. Quant à l'analyse de la statistique de Skewness, elle
est positive (0.036482>0), ce qui signifie que la distribution est
décalée vers à droite.
La statistique de Kurtosis, 3,063972 est supérieure
à 3 et par conséquent la distribution est plus pointue par
rapport à la normale.
c. Résultat du test
d'héteroscédasticité de White
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