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Niveau, formation et évolution de la liquidité interne en RDC de 1980 a 2007

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par Jerome MONGA KISUBA
Université de Goma - Licence 2010
  

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Source : nos calculs sur base du logiciel E-views 3.1

Interprétation des résultats

Estimé sur la période de 1980-2007, cet ajustement appelle un certain nombre d'observations. Tout d'abord, les tests économétriques que nous avons menés sur le modèle se sont avérés concluants. Les résidus selon le test de Jarque-Berra suivent une distribution normale, les résidus rejettent l'hypothèse d'auto corrélation des résidus, la probabilité y associée est largement supérieure au seuil de 5%. Le test de Ramsey RESET TEST ne détecte pas l'existence d'une mauvaise forme fonctionnelle, la probabilité y associée est de 0.0824473 supérieure au seuil retenu. L'ARCH Test ne détecte pas l'Hétéroscedasticité, car sa probabilité y associée est supérieure au seuil retenu. Les coefficients estimés des variables peuvent être interprétés comme les élasticités de la liquidité interne par rapport aux variables explicatives (les transferts courants du reste du monde, l'indice générale des prix et la liquidité interne retardée). Les signes estimés des coefficients confirment les hypothèses faites sur le comportement que les différentes variables. Ainsi, si les transferts courants du reste du monde augmentent de 1% de l'année passée, la liquidité interne augmente de 0,602088. Il en est de même pour l'indice général des prix, lorsque il augmente de 1% de l'année passée, la liquidité augmente de 0,852957. Le retard de deux ans de la liquidité interne contribue à sa propre explication présente de 0,511582. Le modèle final d'estimation est à variables échelonnées incluant la variable expliquée retardée deux fois. L'introduction du modèle AR (n) nous a permis de corrigé l'autocorrection, car si nous regardons son signe en le comparant au t-student, nous remarquons qu'il est significatif, d'où il y a absence d'auto corrélation. L'estimation finale de notre modèle indique que sur les dix variables prévues par notre modèle, seulement deux ont été capté par ce modèle, d'où nous pouvons conclure que seules les transferts courants du , variable expliquée décalée deux fois explique la liquidité présente au Congo.

La probabilité (F-statistic) = 0,000012, ce qui conclut que le modèle est globalement explicatif car largement inférieure à 5%.

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