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Volatilité et accumulation du capital dans les économies subsahariennes

( Télécharger le fichier original )
par Arthur CHOPKENG AWOUNANG
Université de Yaoundé II - Nouveau Programme de Troisième Cycle Inter universitaire (NPTCI ) - Diplôme d'études approfondies (DEA ) en sciences économiques 2012
  

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2.2.2- Mesure de volatilité inconditionnelle (ex post) par écart-type

On remarque à partir du tableau 2.5 qu?en changeant la mesure de la volatilité, les signes des coefficients des variables d?intérêts restent identiques, mais cette fois si, seul la volatilité de la croissance du taux de change est significativement négative à 5%. En particulier, l?accroissement d?une unité de la variance du terme de l?échange réduit d?environ 1.6 ans le stock total de capital humain. Ceci voudrait sans doute dire deux choses :

- Premièrement, au vu de la volatilité antérieure subit par leurs revenus, les pouvoirs public évitent de faire de trois grand investissements dans le secteur social afin d?éviter de se retrouver dans une situation défavorables à l?avenir.

- Deuxièmement, la population subsaharienne dépend en majeure partie des revenus issus du commerce internationale des matières premières, surtout dans le secteur agricole (60% environ selon la FAO, 2010). La volatilité de leurs revenus les conduit à faire plus d?épargne de précaution pour la consommation, au lieu de l?investissement en capital humain.

En outre, le comportement des variables de contrôle est semblable à celui issu des résultats de la régression avec GARCH.

46 Voir Amir, M., Mehmood, B., et Shahid, M. (2012). «African Journal of Business Management». Vol 6(1), pp. 280-285

Tableau 1.5 : Estimation avec volatilité mesurée par écart-type

 

H

H

H

H

CPIB

-0.032

-0.019

0.061

-0.001

 

(0.53)

(0.33)

(1.25)

(0.01)

lnTG

-0.869

-0.765

-0.467

-0.862

 

(2.41)**

(2.23)**

(1.36)

(2.45)**

lnOC

1.327

1.059

1.358

1.279

 

(7.64)***

(4.46)***

(2.30)**

(5.18)***

lnSTI

-2.441

-2.267

-4.568

-2.251

 

(1.64)

(1.68)*

(4.42)***

(1.57)

FERT

-3.631

-2.429

-6.937

-3.788

 

(1.02)

(0.61)

(3.27)***

(1.01)

óCTDE

-1.609

 
 
 
 

(2.09)**

 
 
 

óCPIB

 

-0.065

 
 
 
 

(1.34)

 
 

óTCER

 
 

-0.013

 
 
 
 

(1.26)

 

óINF

 
 
 

0.004

(0.52)

cons 3.759 3.837 4.511 3.473

 

(4.80)***

(4.58)***

(8.08)***

(4.96)***

N

81

81

43

81

R2

0.37

0.36

0.39

0.40

Note : * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01. Les valeurs ( ) représentent les t de student

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