Aide alimentaire au Bénin: enjeux et perspectives sur la production céréalière

C-Résultat de l'équation du modile à correction d'erreur (MCE)

1-le modèle de court terme

Le modèle de court terme est généré par un mécanisme à correction d'erreur. Tableau n°7 : Résultat de l'estimation du MCE (annexe 6)

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.014839	0.174188	-0.085191	0.9334
D(AID)	0.039050	0.026916	1.450833	0.1705
D(AID^2)	-0.002092	0.003146	-0.665013	0.5177
D(PLU)	0.000266	0.000129	2.065302	0.0594***
D(IMPORT)	-4.18E-05	0.000411	-0.101746	0.9205

40

42

D(SUP)	0.033702	0.007853	4.291718	0.0009*
LPROD(-1)	-0.211065	0.140355	-1.503793	0.1565
AID(-1)	0.117341	0.037047	3.167336	0.0074*
AID_(-1)	-0.011106	0.004092	-2.714158	0.0177**
PLU(-1)	0.000166	0.000183	0.906661	0.3811
IMPORT(-1)	0.000429	0.000316	1.355938	0.1982
SUP(-1)	0.015574	0.011566	1.346618	0.2011
AR(1)	-0.727303	0.144902	-5.019260	0.0002*
R-squared	0.842453	Mean dependent var		0.120518
Adjusted R-squared	0.697025	S.D. dependent var		0.175241
S.E. of regression	0.096458	Akaike info criterion		-1.532557
Sum squared resid	0.120955	Schwarz criterion		-0.903509
Log likelihood	32.92324	F-statistic		5.792925
Durbin-Watson stat	2.002124	Prob(F-statistic)		0.001784

* Significativité à 1%, * Significativité à 5% *** Significativité à 10% Source : Résultats de nos estimations

Ainsi le modèle de court terme se présente comme suit :

D(LPROD)=-0.0148+0.0390D(AID)- 4.18E05D(IMPORT)+0.0002D(PLU)+0.0337D(SUP)-0.0020D(AID²) -0.2110 RESID01 (- 1)

Le coefficient du résidu retardé, qui représente la force de rappel vers l'équilibre, est négatif (-0,2110). De plus sa valeur est comprise entre -1 et 0. La représentation par le modèle à correction d'erreur est donc validée.

2- Test de validation du modèle de court terme

Bien que le R² = 0,842453 soit inferieur au R²= 0,9472 du modèle de long terme et 0,84 > 0,5 indique que la qualité de la régression du modèle de court terme est bonne. Le modèle reste globalement significatif car Prob (F-static) = 0,001784 < 0,05.

Aussi la distribution est normale, les erreurs sont homoscédastique et non corrélées car les probabilités respectives des différents tests y afférents sont toutes supérieurs à 0,05. Le test de Cusum rassure également quant à la stabilité du modèle (annexe 6), le test de Ramsey montre que le modèle ne souffre pas d'omnision de variables car 0,72 > 0,05 (annexe 7). Ainsi le modèle de court terme est validé.

> Significativité des variables explicatives

Des résultats du modèle de court terme, il ressort que toutes les variables significatives a long terme ne le sont plus à court terme sauf la variable superficie (SUP) qui l'est. Quant aux signes, ils sont tous demeurés tels dans le modèle de long terme.

Les estimations nous ayant précisé les signes des coefficients des variables, passons à présent à leur analyse.