L'utilisation des instruments de la politique économique dans la lutte pour le réduction du niveau de chômage en RDC

B. Hypothèse de tests économétriques

Dans ce sous point nous allons nous débarrassé des paramètres pour voir la qualité de l'estimation que cela nous amène à la correction des certains problèmes.

a) Test de normalité^27(*)

Ce problème se cause lorsque l'hypothèse N (0, ) est violée. En cas de violation de cette hypothèse, on peut corriger par l'augmentation de la taille de l'échantillon, mais aussi si n>30 on peut procéder à l'approximation par la loi normale, si n<30 on calcul une régression multiple par la MCO puis on génère les résidus à une distribution plus ou moins normale.

En effet, cette hypothèse permet de définir la loi de probabilité des estimateurs. Pour tester cette hypothèse on fait souvent appel au test de Jarque-Bera.

H₀ : il y a normalité des résidus

H₁ : il n'y a pas normalité des résidus

<

Si |JB|<0,5, on rejette H₀, cela veut dire que les erreurs ne sont pas normalement distribués.

Si |JB|>0,5, on accepte H₀, il y a normalité des résidus.

Pour corriger on peut soit recourir à l'augmentation de la taille de l'échantillon, soit on corrige ces résidus anormaux de manière à ramener à une distribution plus ou moins normale.

b) Autocorrélation^28(*)

Il y a autocorrélation lorsque les l'hypothèse ( est violé. Ici nous avons préféré utilisé le test de LM-Test de Breusch-Godefrey. Ce dernier permet de tester une autocorrélation supérieure à 1 et test valide en présence des variables dépendante décalée en tant que variable explicative. La statistique F-LM est générée automatiquement dans le logiciel EViews la probabilité. Si la probabilité associée à la statistique F-LM est supérieure à 0,05, cela veut dire qu'il y a absence d'autocorrélation. 

Pour corriger l'autocorrélation, il y a plusieurs méthodes :

v La méthode basée sur la statistique de Durbin Watson. L'inconvénient de cette méthode est que, elle ne présente pas de garantie pour les petits échantillons ;

v La procédure itérative de Cochrane Orcutt : il s'agit d'une procédure de réestimation jusqu'à la stabilité des coefficients.

Notons que le logiciel Eviews permet d'arriver automatiquement à la fin de la procédure, pour se faire, il suffit tout simplement d'insérer, à la commande de l'estimation, la variable AR(1) ou MA(1) pour corriger l'autocorrélation. La correction de l'autocorrélation est acceptée que si le coefficient associé à la variable AR(1) est significatif.

c) Hétéroscedasticité

Il y a hétéroscedasticité lorsque la variance des erreurs n'est pas constante. Dans ce cas, l'hypothèse Var . Pour détecter, nous avons utilisé les tests de White et Arch-test qui sont incorporés dans le logiciel Eviews dont les probabilités sont comparées à 0,05. Si elles sont supérieures à cette barre, il y a donc absence d'hétéroscedasticité.

H₀ : il y a homoscedasticité ( )

H₁ : il y a hétéroscedasticité ( )

Pour corriger on fait la régression par la méthode de moindre carrée pondérée.

2.2.3. PRESENTATION DES DONNEES

ANNEES	TAUX DE CHOMAGE	DEP EN CAPITAL	SUBVENTIONS ET TRANSFERTS	TAUX DE CHANGE
1990	52.6	578 690	237 589	-
1991	49.4	598 547	245 367	-
1992	56.3	618 404	376 489	-
1993	68.7	674 839	366 842	-
1994	67	59 684	429 175	-
1995	69.2	232 457	449 024	-
1996	62.8	2 260 072	415 890	-
1997	53.6	6 071 260	398 764	-
1998	57.2	11 919 313	284 652	-
1999	64.2	804 069	294 732	-
2000	66.9	730 663	269 834	69
2001	49	1 693 583	217 505	275
2002	49.1	4 773 360	1 039 409	348
2003	48.5	14 084 738	2 672 874	402
2004	45.4	20 718 053	5 280 509	400
2005	49.4	27 327 851	92 929 385	478
2006	48.2	32 925 592	154 467 612	475
2007	47.2	22 384 328	248 238 669	519
2008	53.2	160 755 000	226 119 002	575
2009	60.8	479 972 457	625 164 215	826

Source : Rapports annuels de la Banque Centrale du Congo.

* ²⁷ www.eco.univ-lyon2.fr/ricco/cours/Test_Normalite.pdf (consulté le 10/04/2011)

* ²⁸ www.gate.cnrs.fr/perso/fournier/.../2_Autocorrelation.pdf (consulté le 7/04/2011)