3.4. Estimation du modèle et
interprétation des résultats
Une fois représentée par la forme fonctionnelle
adéquate ; la relation théorique c'est-à-dire le
modèle, peut être confrontée aux données
observées, il s'agit de vérifier leur caractère explicatif
de la réalité et de mesurer concrètement la valeur de
leurs paramètres. Il est alors possible de calculer le taux de
réaction des variables.
Les données observées peuvent être des
séries temporelles, des données en coupe instantanée ou
des données de panel. Mais en ce qui nous concerne, nos données
sont belles et bien des séries temporelles ou séries
chronologiques.
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n Education sur l a croissance E c o n o m i q u e e n R D C
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3.4.1. Présentation et traitement des
données.
Un processus peut être défini comme étant
une collection des variables aléatoires ordonnées dans le temps.
Ainsi des séries temporelles telles que la Croissance du PIB en %
annuel, le taux de Scolarisation primaire, taux de Scolarisation Secondaire et
les dépenses Publiques d'investissement en éducation en % des
dépenses publiques totales de la RDC couvrant la période 1980
à 2012 peuvent être considérées comme les
réalisations d'un processus aléatoire.
Le processus aléatoire qui intéresse tout
particulièrement les analystes des séries chronologiques est
« le processus stationnaire «, c'est-à-dire le processus dans
lesquels les données fluctuent autour de la moyenne constante
indépendamment du temps ;
Si une série chronologique ou temporelle est
stationnaire au sens défini ci-haut alors sa moyenne, sa variance et son
auto-covariance sur différents décalages restent constantes
quelque soit le moment où ces valeurs sont calculées. La
série chronologique qui ne vérifie pas ces conditions est dite
non stationnaire. Etant donné que c'est le processus stationnaire qui
retient l'attention des analystes, nous allons dans ce point procéder
par la stationnarisation de nos séries temporelles notamment la
Croissance du PIB en % annuel, le taux de Scolarisation primaire, taux de
Scolarisation Secondaire et les dépenses Publiques d'investissement en
éducation en % des dépenses publiques totales.
De tout ce qui précède, nous disons que la
résolution de nos séries temporelles par le modèle «
VAR » se fera à travers les étapes suivantes :
Vérification de la stationnarité ;
Détermination du nombre de retard (décalage)
optimal du modèle
VAR ;
Estimation des paramètres du modèle ;
Teste de la causalité de Granger ;
Analyse de dynamique du VAR ;
Prévision du modèle.
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n Education sur l a croissance E c o n o m i q u e e n R D C
d e 1 9 8 0 à 2 0 1 2
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3.4.1.1. Stationnarité Des Variables
Cette étude se fera variable par variable. Pour ce faire,
nous allons recourir à l'analyse de leur graphique et au test de racine
unitaire ou de Dickey Fuller.
a) Le taux de croissance du PIB (TPIB)
Nous avons choisi d'utiliser le taux de croissance du PIB en %
comme indicateur de la croissance tels que récoltés dans les
différents rapports annuels de la Banque Centrale du Congo et de la
Banque Mondiale.
Graphique n°1 non stationnarité de la
croissance économique du PIB
A partir de ce graphique nous analysons l'évolution du
taux de croissance et nous remarquons que celui-ci à une tendance mais
qui se traduit à la hausse, alors cela nous amène à
présumer que le taux de croissance n'est pas stationnaire. Alors nous
allons stationnariser la variable taux de croissance en recourant aux
différenciations de test de Dickey Fuller Augmenter.
Ici nous observons que la variable taux de croissance est
stationnaire à la première différence car la statistique
en valeur absolue d'ADF est supérieure à celle de Mackinnon au
seuil de 5% (5.96 ? 3,56) mais cette
stationnarité est du type Tendance stochastique (DS) car la
probabilité associée à la tendance n'est pas
significative.
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a croissance E c o n o m i q u e e n R D C d e 1 9 8 0 à 2 0 1 2
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Graphique n°2 stationnarité de la
croissance économique du PIB
Ce graphique nous montre que la variable taux de croissance est
maintenant stationnaire.
b) Taux de Scolarisation primaire (TPRIM)
Pour cet indicateur les données ont été
puisées dans les différents rapports de la Banque Mondiale et
Banque Centrale.
Graphique n°3 stationnarité du Taux de
Scolarisation primaire
Ici nous observons que la variable taux de scolarisation
primaire est stationnaire à niveau car la statistique en valeur absolue
d'ADF est supérieure à celle de Mackinnon au seuil de 5% (7.37
? 3,55) mais cette stationnarité est du type
Tendance stochastique (DS) car la probabilité associée à
la tendance n'est pas significative.
c) Taux de Scolarisation Secondaire (TSEC)
Pour cet indicateur les données ont été
puisées dans les différents rapports de la banque mondiale et
banque centrale.
Graphique n°4 stationnarité du Taux de
Scolarisation Secondaire
TSEC
|
400
200
0 -200 -400 -600 -800
- 1,000
- 1,200
- 1,400
|
|
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Ici nous observons que la variable taux de scolarisation
secondaire est stationnaire à niveau car la statistique en valeur
absolue d'ADF est supérieure à celle de Mackinnon au seuil de 5%
(4.86 > 4.27) mais cette stationnarité est du type
Tendance stochastique (DS) car la probabilité associée à
la tendance n'est pas significative.
d) dépenses Publiques d'investissement en
éducation en % des dépenses publiques totales. (DEPCAH)
Pour cet indicateur les données ont été
puisées dans les différents rapports de la Banque Mondiale et
Banque Centrale.
Graphique 5 stationnarité dépenses
Publiques d'investissement en éducation
DEPCAH
|
.9 .8 .7 .6 .5 .4 .3 .2 .1 .0
|
|
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Ici nous observons que la variable dépenses Publiques
d'investissement en éducation est stationnaire à la
première différence car la statistique en valeur absolue d'ADF
est supérieure à celle de Mackinnon au seuil de 5% (7.95
> 3,56) mais cette stationnarité est du type
Tendance stochastique (DS) car la probabilité associée à
la tendance n'est pas significative. Voici le graphique de la
stationnarité ci après :
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DDEPCAH
|
.8 .6 .4 .2 .0 -.2 -.4 -.6
|
|
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Tous Ces graphiques nous montrent que les variables sont
maintenant stationnaires.
| 
