2.2. AnalyseEconométrique
Notre modèle se spécifie comme suit :
Sous forme non linéaire : It =
Ct (CHGt) c1 (PTt) c2
Sous forme linéaire : ln It = ln
Ct+c1ln(CHGt) +c2ln(PTt)
+ t
Où co= ln Ct, c1>0,
c20
Notre modèle s'appuie sur l'hypothèse
fondamentale suivante : Le terme d'erreur ta une variance
constante et finie. En effet :
Var(t)= E (t - E(t))
2
= E(t)2 car E(t)
= 0
= ó2t= constante ?t
Lorsque cette hypothèse est réalisée, on
dit qu'il y a homoscédasticité des erreurs (c'est-a-dire
même dispersion ou bien variance égale). Dans le cas contraire ou
cette hypothèse n'est pas vérifiée, on par alors de
l'hétéroscédasticité des erreurs.
2.2.1.Test de normalité
Ce test nous permet de préciser la distribution
statistique des estimateurs. C'est donc grâce à ce test que
l'inférence statistique peut se réaliser. Au seuil de 5%, on
accepte l'hypothèse de normalité (suit une loi normale)
dès que la valeur de la probabilité est supérieure
à 5%.
Lors de cette étude, nous remarquons qu'il ya20%, 0%
et 23%respectivement de chance de prendre une mauvaise décision de
variables (taux de change, prix pétrolier et le taux d'inflation). Sur
ce, toutes les variables sont normales à l'exception du taux
d'inflation. (Voir Annexe Tableau N°1)
2.2.2. Estimation par la méthode de MCO
Après analyse, nous remarquons qu'une augmentation de
1% sur le taux de change augmente l'inflation de 0,6% toute chose
étant égale par ailleurs. (Voir Annexe Tableau
N°2)
2.2.3. Interprétation de coefficient de
détermination
R2 = 2,26% ,c'est-à-dire que 2,26% de
fluctuations de l'inflation sont expliquées par les variables
explicatives (taux de change et prix des pétroliers).Voir Annexe
Tableau N°2
2.2.4. Testsclassiques (validation du modèle)
2.2.4.1. Test de
significativité (on accepte l'influence significative lors que la
probabilité est inferieur au seuil choisi)
Pour le cas de notre travail, nous remarquons que, une
seulevariable influence significativement l'inflationà savoir le taux de
change, car sa probabilité est inferieureà 5%, soit 4%
(Voir Annexe Tableau N°2)
2.2.4.2.Test de significativité globale
On accepte lorsque la probabilité de Fisher est
inferieur au seuil choisi, ce qui n'est pas le cas dans notre modèle.
2.2.4.3.
Testd'hétéroscédasticité des erreurs
Le modèle est homoscédastique si la
probabilité est supérieure à 5%. Nous remarquons que les
trois probabilités de ces différents tests sont
supérieures à 5%. On accepte l'hypothèse
d'homoscédasticité des erreurs. Les estimateurs obtenus par les
moindres carrés ordinaires sont optimales(Voir Annexe Tableau
N°3).
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