Principaux tests de validation du modèle.
- Le test de sur-identification de Sargan/Hansen
- Le test d'Arellano et Bond d'autocorrélation des
erreurs de l'équation en différence
Afin de tester la robustesse de notre
modèle, nous effectuons deux tests. Le premier test est celui de la
sur-identification de Sargan/Hansen, il permet de tester l'hypothèse de
la validité des variables retardées comme instruments. Il est
concluant si l'hypothèse nulle est acceptée au seuil de 10%.
Ainsi, nous prenons plus en compte le test de Hansen que Sargan, car il est
robuste et corrige d'éventuelle
hétéroscédasticité sur les résidus. Le
second test est celui d'autocorrélation de second ordre (AR(2))
d'Arellano et Bond. Il est 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%.
| 
