b)Tests de robustesse
Afin de tester la robustesse de notre modèle, nous
effectuerons deux tests. Le premier est le test de sur-identification de
Sargan/Hansen. Il permet de tester la validité des variables
retardées comme instruments. Il sera concluant si l'on ne parvient pas
à rejeter l'hypothèse nulle au seuil de 10%. Nous
privilégierons le test de Hansen au test de Sargan, car il est robuste
en présence d'hétéroscédasticité sur les
résidus. Le second est le test d'autocorrélation de second ordre
d'Arellano et Bond. Il sera concluant si l'hypothèse nulle (absence
d'autocorrélation des termes d'erreurs en différence
première à l'ordre 2 ne peut être rejetée au seuil
de 10%.
| 
