Section 2 : Estimation et présentation des
résultats
A l'aide de la méthodologie du VAR, nous allons tenter
d'évaluer la réaction du taux de pression fiscale sur le reste
des variables du modèle présentées au tableau1 de
l'annexe. Ceci permettra de conclure sur les principaux déterminants de
la pression fiscale au Cameroun. Nous présentons au préalable le
choix du nombre de retard adéquat qui convient pour estimer notre VAR,
ensuite nous passerons à l'estimation du VAR proprement dite.
Ø Retard optimal pour le modèle
VAR
On peut utiliser trois tests possibles pour choisir le retard
optimal d'un modèle VAR : le test du maximum de vraisemblance, le
test du critère d'information, et le diagnostic des résidus.
Cette étape est primordiale car l'estimation d'un VAR(p) à k
variables nécessite la détermination de (k+pk2)
coefficients de régression. Ce nombre très élevé de
coefficients à estimer diminue le nombre de degrés de
liberté associé à chacun de ces estimateurs et par
conséquent sur leur « efficacité ». De plus,
le nombre de coefficients augmente de k2 pour chaque retard
additionnel qu'on ajoute dans le VAR. C'est pour cela qu'il est très
utile de déterminer l'ordre optimal p du VAR.
Dans le cadre de ce mémoire, nous avons fixé le
nombre de retard à un compte tenu du nombre réduit des
observations et de l'abondance des variables du modèle. Notre VAR sera
donc un VAR(1), de plus Ladric et Mignon (2002 p.82) montrent que tout
processus VAR(p) peut s'écrire sous la forme d'un VAR(1), mais de
dimension supérieur (Np au lieur de N).
2.1. Estimation et présentation du VAR
2.1.1. Présentation
des résultats du modèle
Au vue des tests de rupture de la section
précédente, la procédure d'estimation finale impose
d'introduire des variables indicatrices d1 (qui vaut 1 pour les
années d'avant 1987 et 0 ailleurs) et d2 (qui vaut 1 pour les
années d'avant 1994 et 0 ailleurs) afin de capter les périodes
sous-estimées et surestimées par le modèle (sous l'effet
des ruptures). En effet, ces deux dates se sont révélées
les plus marquantes de l'histoire économique de notre pays, la grande
crise économique du début des années 80 a plongé
notre pays dans une récession économique sans
précédent, de même que la dévaluation du Franc CFA
de 94 a fortement diminué nos recettes à l'exportation et
affecté le pouvoir d'achat. L'introduction de ces variables indicatrices
aura pour effet de corriger l'auto corrélation des erreurs de
manière à accroître la précision des estimations.
Les équations du modèle sont globalement significatives et la
qualité de la régression acceptable.
Les résultats d'estimation du VAR figurent en
annexes4.
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