Analyse statistique de l'évolution de prix des produits pétroliers face aux taux de change dans la ville de Goma

b) Intervalle de confiance des coefficients10(*)

Dans l'estimation des paramètres de régression, on ne doit pas ignorer le fait que les estimateurs ont été calculés à partir d'un échantillon de données et qu'il existe de toute façon une certaine différence entre les valeurs estimées (â₀ et â₁) et les vraies valeurs des paramètres (a et b).

D'où l'intérêt de construire les intervalles de confiance qui nous donnent l'intervalle de variations pouvant contenir les vraies valeurs des paramètres à un seuil de confiance donnée.

- L'intervalle de confiance de a est obtenu par : avec

- L'intervalle de confiance de b est obtenu par : avec

II.3.3. PREVISION DANS LE MODELE DE REGRESSION

Lorsque les coefficients du modèle ont été estimés, il est possible de calculer une prévision à un horizon du travail. La prévision sans biais est donc obtenue par l'application directe du modèle de régression estimée. Cependant, dans la pratique, il faut d'abord connaître le degré de confiance à accorder aux données qui ont permis de faire la régression. Pour cela, il faut calculer la variance de l'erreur de prévision qui nous permet de déterminer un intervalle de confiance ou de prédiction bornant la prévision. La variance de l'erreur de prévision est donnée par la formule suivante :

L'intervalle de prédiction sera égal :

* ¹⁰ CT. Beaujolais BOFOYA KOMBA, Notes de cours de Principes d'économétrie, L1 Economie/UNIGOM, Cours inédits, Février 2001, P110