II.1.2 :
Méthode d'estimation
a) Principe d'estimation
La modélisation en panel dynamique entraîne le
problème d'endogénnéité. Ce problème peut
résulter de l'omission de variables explicatives pertinentes dans la
spécification du modèle ; de la simultanéité qui
apparaît lorsque la variable dépendante et certaines variables
explicatives sont déterminées au même moment, ou encore des
erreurs de mesures sur les variables indépendantes et ou de la variable
dépendante. Dans ce cas d'étude, généralement la
méthodologie utilisée est celle de la méthode des moments
généralisés (GMM) ou celle des estimateurs des Doubles
Moindres Carrés (2MC) ou encore les Moindres Carrés indirects
(MCI). En effet, la spécification en panel dynamique nécessite
que soit introduite, parmi les variables explicatives, la variable
dépendante retardée d'au moins une période. La
présence de celle-ci dans les variables explicatives entraîne un
problème de biais d'endogénnéité. Dès cet
instant, l'utilisation des méthodes comme celle des MCO n'est plus
adéquate puisqu'elle donne des estimateurs biaisés et non
convergents à cause de la corrélation entre la variable
endogène retardée et le terme d'erreur, lorsque les
résidus sont autorégressifs.
Face à ces différents problèmes, nous
avons donc décidé d'utiliser les estimateurs des Double Moindres
Carrés (DMC) pour la raison qu'il existe une relation bidirectionnelle
entre les ressources naturelles et le PIB. Les rentes procurées par les
ressources naturelles permettent d'accroitre le revenu national, ce qui par la
suite va servir à la construction des routes, des raffineries, des ports
et à investir dans les nouvelles technologies...etc. Ces investissements
permettent en retour d'exploiter d'avantage des ressources naturelles. Les
technologies par exemples, permettront de faire des nouvelles
découvertes et les routes et les ports pour l'acheminement des
produits.
b) Les tests de robustesse
Il existe plusieurs estimateurs des DMC parmi lesquels on peut
citer l'estimateur DMC à effets fixes et l'estimateur DMC à
effets aléatoires. Pour l'estimateur DMC à effets
aléatoires, on distingue l'estimateur DMC de Balestra et
Varadharajan-Krishnakumar(1987)et l'estimateur ESLS (2008). Cependant un test
de spécification est nécessaire pour le choix entre le
modèle à effets fixes et celui à effets aléatoires.
Le test recommandé est celui de Hausman. Selon ce test, lorsque la
probabilité du test est inférieure au seuil de 10%, alors on
réfute l'hypothèse nulle d'absence de corrélation entre
l'effet spécifique et les variables indépendantes et le
modèle choisi est celui à effets fixes. Si par contre cette
probabilité est supérieure au seuil de 10%, alors on ne peut
rejeter l'hypothèse nulle. Dès lors, le test ne permet pas de
différencier le modèle à effets fixes du modèle
à effets aléatoires.
Nous effectuerons comme test de robustes le test de
validité des instruments de Sargan/Hansen. Selon ce test, Si la
probabilité dudit test est supérieure au seuil de 10%, alors on
ne peut rejeter l'hypothèse nulle et on conclut que nos instruments sont
valides.
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