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Crédits bancaires et croissance économique en république démocratique du congo, de 1990 à  2019


par Guillaume gigi Mbode
Universite de kindu - Licence 2021
  

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Annexes B : Estimation du modèle spécifié

Tableau n°12 : Estimation du modèle de long terme

Dependent Variable: LPIBR

 
 

Method: Least Squares

 
 

Date: 05/11/21 Time: 21:21

 
 

Sample: 1990Q1 2019Q4

 
 

Included observations: 120

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

C

29.26741

2.434853

12.02019

0.0000

LCREDB

-0.007962

0.121226

-0.065682

0.9477

LTDIR

0.349928

0.170758

2.049261

0.0427

LTINFL

-0.064758

0.090008

-0.719472

0.4733

EXPORTNET

3.05E-06

2.41E-07

12.63630

0.0000

LTCHOM

-1.949013

0.496361

-3.926607

0.0001

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.848452

    Meandependent var

20.03133

Adjusted R-squared

0.841805

    S.D. dependent var

2.820315

S.E. of regression

1.121744

    Akaike info criterion

3.116353

Sumsquaredresid

143.4473

    Schwarz criterion

3.255728

Log likelihood

-180.9812

    Hannan-Quinn criter.

3.172954

F-statistic

127.6474

    Durbin-Watson stat

0.346739

Prob(F-statistic)

0.000000

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Tableau n°12 : Estimation du modèle de court terme

Dependent Variable: D(LPIBR)

 
 

Method: Least Squares

 
 

Date: 05/11/21 Time: 21:37

 
 

Sample (adjusted): 1990M02 2019M12

 

Included observations: 359 afteradjustments

 

HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed

        bandwidth = 6.0000)

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

C

-0.013670

0.018240

-0.749453

0.4541

D(LCREDB)

-0.116672

0.184634

-0.631911

0.5279

D(LTDIR)

0.291131

0.274652

1.060000

0.2899

D(LTINFL)

0.021062

0.068286

0.308431

0.0079

D(LTCHOM)

-0.651303

0.660129

-0.986631

0.3245

RESIDU(-1)

-0.215375

0.014053

-15.32591

0.0047

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.819785

    Meandependent var

-0.015037

Adjusted R-squared

0.806468

    S.D. dependent var

0.381610

S.E. of regression

0.372639

    Akaike info criterion

0.880156

Sumsquaredresid

49.01740

    Schwarz criterion

0.945058

Log likelihood

-151.9880

    Hannan-Quinn criter.

0.905965

F-statistic

4.489228

    Durbin-Watson stat

1.994010

Prob(F-statistic)

0.000558

    Wald F-statistic

0.313486

Prob(Wald F-statistic)

0.904783

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Annexes C : Validation du modèle

1. Test d'autocorrélation des erreurs

Tableau n°13: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM test.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

F-statistic

0.003125

    Prob. F(2,351)

0.9969

Obs*R-squared

0.006392

    Prob. Chi-Square(2)

0.9968

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Graphique 1 : Test de normalité de Jarque-Bera des résidus


Tableau 2 : Corrélogramme des résidus après estimation du modèle

2. Hétéroscédasticité des erreurs

Tableau 15 : Test d'ARCH

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

F-statistic

0.003828

    Prob. F(1,356)

0.9507

Obs*R-squared

0.003849

    Prob. Chi-Square(1)

0.9505

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. Tests de stabilité du modèle spécifié

Tableau 16 : Test RESET de Ramsey de spécification du modèle

Ramsey RESET Test

 
 

Equation: UNTITLED

 
 

Specification: D(LPIBR) C D(LCREDB) D( LTDIR) D(LTINFL) D(LTCHOM)

        RESIDU(-1)

 
 

Omitted Variables: Squares of fitted values

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Value

Df

Probability

 

t-statistic

 0.019498

 352

 0.9845

 

F-statistic

 0.000380

(1, 352)

 0.9845

 

Likelihood ratio

 0.000388

 1

 0.9843

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


Graphique n°2: Test CUSUM des carrés stabilité du modèle

Graphique n°3: Test CUSUM de stabilité du modèle

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"Les esprits médiocres condamnent d'ordinaire tout ce qui passe leur portée"   François de la Rochefoucauld