ANNEXES
Annexes1
Les matrices des coefficients de corrélation
Matrice des coefficients de corrélation des variables
explicatives de l'équation de régression du taux de change
réel sur ses déterminants :
Source : calculs effectués par l'auteur à
partir de stata 9
N.B : Les coefficients avec astérisques sont les
significatifs au seuil de 5%.
Matrice des coefficients de corrélation des variables
explicatives de l'équation de régression du taux de croissance
économique sur le taux de change réel à l'incertain :
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Source : calculs de l'auteur à partir de stata
9
N.B : les coefficients en astérisques sont significatifs
au seuil de 5%
Matrice des coefficients de corrélation des variables
explicatives de l'équation de régression du taux de croissance
économique sur le taux de change optimal :
Source : calculs de l'auteur à partir de stata
9
N.B : les coefficients en astérisques sont
significatifs au seuil de 5%
Annexes 2
Les différents tests d'Hausman
Le test d'Hausman du modèle de régression du
taux de change réel sur ses déterminants ; avec
Stata :
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La probabilité du test est inférieure à
10% ; ce qui implique que le modèle à effet fixe est
préférable au modèle à effet aléatoire.
Le test d'Hausman du modèle de régression du
taux de croissance économique sur le taux de change réel à
l'incertain ; avec Stata :
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La probabilité du test est supérieure à 10%
; alors notre modèle est un modèle à effet
aléatoire.
Le test d'Hausman du modèle de régression du
taux de croissance économique sur le taux de change optimal ; avec
Stata :
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La probabilité du test est supérieure à 10%
; donc on a un modèle à effet aléatoire. Annexes
3
Les différents tests
d'hétéroscédasticité
Le test d'hétéroscédasticité du
modèle d'estimation du taux de change réel sur se
déterminants ; avec Stata :
Etant donné que c'est un modèle à effet
fixe, le test se fait par étape : On régresse d'abord par les MCO
le modèle à effet fixe.
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Puis on récupère le résidu de la
régression, on l'élève au carré. On régresse
le carré du résidu sur les variables explicatives du
modèle.
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La statistique du test est n*R2 = 23*0.5622=12.9306 ;
qui sous l'hypothèse d'homoscédasticité suit une loi de
Chi 2 à k-1 (8-1) degré de liberté, avec k étant le
nombre de variables explicatives y compris la constante.
Le R2 utilisé est le R2
within car c'est ce dernier qui est pris en compte dans le cas d'un
modèle à effet fixe. Le n est le nombre d'observation par
pays.
Lorsqu'on lit dans la table statistique, la valeur critique du
Chi 2 à 7 degré de liberté, on constate que la statistique
calculée (12.9306) est inférieur à la valeur lue (14.067).
Donc on ne peut pas rejeter l'hypothèse
d'homoscédasticité.
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Le test d'hétéroscédasticité du
modèle de régression du taux de croissance économique sur
le taux de change réel à l'incertain ; avec Stata :
La probabilité obtenue est supérieure à
10% ; donc on ne peut pas rejeter l'hypothèse
d'homoscédasticité.
Le test d'hétéroscédasticité du
modèle de régression du taux de croissance économique sur
le taux de change optimal ; avec Stata :
La probabilité obtenue est supérieure à
10% ; donc on ne peut pas rejeter l'hypothèse
d'homoscédasticité.
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