Le système financier face au développement économique de la RDC de 1980 à 2013. Quelle efficacité du système financier ?

IV.2.3. Estimation de la régression multiple par le MCO

Le modèle de régression linéaire multiple est l'extension du modèle de régression linéaire simple dans lequel nous avons plus d'une variable explicative. Sa formulation pour k variables indépendantes est la suivante :

Y_t = â₀ + â₁X₁t + â₂X_2t + ... + â_kX_kt+ u_t

Avec

Y_t = la variable expliqué à la période t

â_i = le paramètre associé à la variable exogène Xi

X_it = la variable explicative 1 à la date t

...

X_nt = la variable explicative n à la date t

U_t = l'erreur de spécification (différence entre le modèle vrai et le modèle spécifié), cette erreur est nulle et restera nulle.

L'estimation des paramètres associés aux variables exogènes est soumise à une démarche mathématique ayant pour finalité de déterminer, d'une façon globale, le degré de relation entre les variables. Nos résultats sont repris dans ce tableau :

Tableau n° 9 : Résultats de l'estimation

Variables	Paramètres	t-statistique	Probabilité	Indicateurs	Valeur
C	4.977284	1.009956	0.3215	R² SCE SCR Log likelihood F-statistic Prob (F-statistic)	0.285685 0.179861 13.05106 4598.913 -124.8915 2.699613 0.051744
DPT	-4.527171	-1.171820	0.2515
PFN	0.048687	0.250389	0.8042
TXINFL	0.003344	2.564396	0.0162
INST	-9.647416	-1.941063	0.0628

Source : Elaboré par l'auteur

L'analyse de la régression appliquée sur les variables ayant une relation de causalité avec le PIB renseigne que le pouvoir explicatif (R²) des variables exogènes sur le PIB est de 28,5 %. Une correction du R² nous révèle que 17,9 % de l'explication du PIB est attribué à l'épargne, à la profondeur financière, à l'inflation et à l'instabilité politique. Une probabilité de 0,051 associée à la statistique de Fisher nous permet de conclure qu'à 90 % du seuil de confiance, le modèle est globalement significatif et fournit la droite de régression qui est de la forme :

PIBHB = 4.977284 + 0.048687 PFN - 4.527171 DPT + 0.003344 TXINFL - 9.647416 INST

Probabilité (0,8042) (0,2515) (0,0162) (0,0628)

Les différents tests^41(*) relatifs à l'estimation par la méthode des moindres carrés ordinaires sont satisfaisants. (Annexe C)

* ⁴¹ Le test d'auto corrélation des erreurs, le test d'homoscédasticité, le test de normalité de Jarque-Bera et le test de stabilité de CUSUM.