L'impact du marché monétaire sur la croissance économique d'un pays cas de la République Démocratique du Congo

B. Autocorrelation Des Erreurs

Pour déceler les autocorrélations éventuelles entre les résidus, on utilise le test de BREUSCH-GOLDFREY (ou le test du multiplicateur de Lagrange ou encore le LM test) qui se pose comme suit :

H₀ : Absence d'autocorrélation

H₁ : Autocorrélation

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic	0.194333	Probability	0.848596
Obs*R-squared	2.518956	Probability	0.283802

La statistique N.R² calculée est : N.R²c = 0.19, ce qui nous donne la probabilité associée de 85,1%. De ce qui précède, on accepte l'hypothèse d'absence d'autocorrélation des résidus au seuil de 5%.

C. Heteroscedasticité

Pour détecter la présence d'hétéroscédasticté, nous utilisons les tests de Arch et de White qui se présentent comme suit :

H₀ : Homoscédasticité

H₁ : Hétéroscédasticité

- Arch test

La statistique N.R² calculée est : N.R²c = 0.02 correspondant à une probabilité de rejet de l'hypothèse nulle de 89%.

ARCH Test:
F-statistic	0.021671	Probability	0.887787
Obs*R-squared	0.028791	Probability	0.865262

· White test

Ce test est applicable aux grandes échantillons mais faute des données, ce test n'est pas utilisé dans notre analyse car nous avons que n=10

D. Forme Fonctionnelle

En effectuant le test d'indépendance sérielle (LM test), les coefficients associés aux variables du modèle sont tous nettement non significatifs. On peut donc penser que la forme fonctionnelle est correcte. Cependant, on peut compléter cette observation par le test de Ramsey (RESET test). Il se présente ainsi :

H0 : Validité de la forme retenue

H1 : Rejet de la forme retenue

La méthode utilisée consiste à récupérer le prédicteur de la variable expliquée de la régression sous l'hypothèse nulle (H0), soit , puis de régresser :

q_t = b₀ + b₁l_t + b₂k_t + b₃ ()² + b₄ () + b₅ ()⁴ + ...+

Puis on effectue un F-test sur les nouvelles variables.

Ramsey RESET Test:
F-statistic	4.946536	Probability	0.156148
Log likelihood ratio	11.20586	Probability	0.000815

La statistique calculée du test est : F_c = 4.95 correspondant à une probabilité de 16%.

Au seuil de 5%, on accepte l'hypothèse de validité de la forme fonctionnelle retenue.

E. Multicollinearité

On émet les hypothèses suivantes :

H₀ : r_ij = 0 ; pas de multi colinéarité,

H₁ : r_ij ? 0 ; il y a la multi colinéarité.

On accepte H₀ si r_ij² est supérieur R²

Pour tester la multicolinéarité, nous avons utilisé le test de KLEIN sur lequel il compare les rij² de la matrice de corrélation par R² et le test est positif si un des r_ij² > R². Les résultats de notre travail nous donnent que les r_ij² < R² (voir annexes), ce qui nous conduit à conclure qu'il y a absence de multicolinéarité.