II.5.6 Test de suridentification : Test de Sargan
L'objectif de ce test consiste à tester
l'orthogonalité des variables instrumentales par rapport aux
écarts aléatoires. Il est très instructif de
réaliser ce test dans la mesure où le biais d'estimation des DMC
dû à des instruments faibles est proportionnel au degré de
suridentification (Angrist et Krueger, 2001).
Au seuil alpha 5% le X² calculé est de 0.1212, il
est inférieur à la statistique lue dans la table du X² (1
ddl) qui est de 3.84. On ne rejette pas Ho, nos instruments sont valides.
ii.5.7 test de stabilite des coefficients : test de
Chow
L'analyse économétrique repose sur
l'hypothèse de stationnarité c'est-à-dire la constance
dans le temps et dans l'espace des paramètres du modèle. Des
ruptures structurelles dans la valeur des coefficients peuvent alors être
interprétées comme le signal d'une mauvaise spécification
du modèle. Dès lors il nous parait important d'achever la
série des tests d'hypothèses économétriques par un
test portant sur la stabilité des coefficients.
Nous cherchons maintenant à vérifier par le test
de Chow la constance des coefficients de la régression entre deux
échantillons. Pour cela nous divisons notre base en deux
échantillons en considérant l'année 1991 comme date de
rupture potentielle (chute du mur de Berlin et l'avènement de la
démocratie dans la plupart des pays Africains). Nous souhaitons en
effet vérifier si les coefficients sont stables sur les deux
sous-échantillons. L'hypothèse HO testée est que les
coefficients sont constants entre les deux échantillons. La statistique
suit une loi de Fisher (k, n-2*k) degrés de liberté. Si F
calculé est inférieur au à la statistique de Fisher lue
dans la table, on ne peut rejeter l'hypothèse de constance des
coefficients. Ici F calculé = 1, il est inférieur à
la statistique lue dans la table de Fisher (12 ; 434). On ne peut donc
rejeter l'hypothèse HO de constance des coefficients entre les deux
échantillons. La robustesse économétrique du modèle
est satisfaite.
Nous ajoutons aux tests de tests
économiques qui sont tous aussi importants.
II.5.8 TEST DE LA FORME
FONCTIONNELLE : TEST DE RAMSET RESET
L'objectif de ce test est d'identifier une potentielle
mauvaise forme fonctionnelle du modèle due par exemple à un biais
d'omission ou de spécification. Nous avons fait de tests de
spécification de notre modèle. L'un après avoir
appliqué la méthode MCO au modèle et l'autre après
avoir appliqué la méthode des effets fixes en panel.
Réalisation du test après l'estimation du
modèle à effets fixes:
nous savons que dans le cadre de ce test, une
probabilité (p-value) inférieure à 5% entraine le rejet de
l'hypothèse de bonne spécification du modèle. La
probabilité du test est égale à 0.32, ce qui est largement
supérieur au seuil de significativité de 5 %. Le modèle
est donc bien spécifié.
Réalisation du test après la méthode des
MCO :
La probabilité du test de Ramset Reset est 0.0883, donc
supérieure au seuil de significativité de 5%. Notre modèle
est donc bien spécifié.
| 
