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Analyse de la sécurité alimentaire en Afrique de l'ouest et du centre période de 1990-2008

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par Bérenger KOLEGBE et Emmanuel HOUESSOU
Université d'Abomey-calavi - Maitrise 2010
  

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3.2.2.3 Significativité globale du modèle

Les hypothèses sont les suivantes :

Ho: á1= á2= ...= a7 = 0

H1 : il existe au moins un coefficient non nul

La statistique de Fischer est de 84.95621 (cf. annexe n°4). La probabilité associée à cette statistique est de 0.011688 et il est inférieur au seuil de 5%.  Nous rejetons donc l'hypothèse Ho car il existe une relation significative entre la proportion des personnes sous alimentées et les variables explicatives. Le modèle agro-alimentaire est globalement significatif. Testons à présent la significativité des paramètres de ce modèle.

3.2.2.4 Significativité des paramètres (Test de student)

Les hypothèses sont les suivantes :

H0 : át = 0

H1 : át ? 0 avec t {1,...,7}

Pour tous les paramètres estimés du modèle, les probabilités associées aux statistiques de Student sont calculés au seuil de 5%. Puis qu'elles sont toutes inférieures à ce seuil à l'exception de celle liée au coefficient de la variable CDEA, alors ces paramètres pris individuellement sont significatifs. En effet, ces probabilités correspondantes aux statistiques t de student pour les variables CPIB, TEAL, PAAG, TIAL, VAPT et TPRU sont respectivement 0.0062, 0.0075, 0.0261, 0.0088, 0.0201, 0.0123 qui sont chacune inférieure à 5%. Alors les coefficients des différentes variables sont tous significatifs au seuil de 5%. Seul le coefficient de la variable CDEA n'est significatif qu'à 10% car la probabilité (0,1784) associé au t de Student est supérieure au seuil de 5%.

3.2.2.5 Test de normalité des erreurs ( Jarque Berra)

Ce test permet de vérifier la nomalité de la distribution statistrique des varibles. Pour ce test ,nous posons les hypothèses suivantes:

H0: Les residus sont distribués normalement

H1: Les ne sont pas normaux

Sous e-views,on a l'histogramme suivant:

Les résultats de ce test confirment que la loi des résidus s'ajuste à celle d'une loi normale. En effet, la probabilité associée à la statistique S de Jarque-Bera (0,63607) est supérieure à 5% et nous acceptons l'hypothèse H0. On en déduit alors que les résidus sont normaux.

3.2.2.6. Autocorrélogramme des erreurs

Date : 04/19/10 Time : 11 :05

Sample : 5 23

Included observations : 13

Q-statistic probabilities adjusted for 3 ARMA term(s)

 
 
 
 
 
 

Autocorrelation

Partial Correlation

 

AC

PAC

Q-Stat

Prob

. |** . |

. |** . |

1

0.295

0.295

1.4121

 

. |** . |

. |* . |

2

0.215

0.141

2.2341

 

. |* . |

. | . |

3

0.103

0.008

2.4410

 

. | . |

. *| . |

4

-0.056

-0.128

2.5102

0.113

. | . |

. |* . |

5

0.036

0.072

2.5420

0.281

. *| . |

. *| . |

6

-0.124

-0.134

2.9708

0.396

. *| . |

. *| . |

7

-0.111

-0.059

3.3704

0.498

.***| . |

.***| . |

8

-0.360

-0.338

8.4142

0.135

. **| . |

. *| . |

9

-0.306

-0.113

12.976

0.043

. **| . |

. | . |

10

-0.210

-0.044

15.830

0.027

. *| . |

. | . |

11

-0.113

0.062

17.072

0.029

Source : Résultat de e-views

Les corrélogrammes des fonctions d'autocrrelations simple et partiel sont contenus dansleurs intervalles de confiances respectifs repsentés par les pointillés horizontaux jusqu'au 8ème retard. De plus pour h= 8 , le Q-Stat est égaleà 8,4142 et la probabilité associée à la statistique Q est 0,135 qui est supérieur au seuil de 0,05.Ainsi on en déduit une présence de bruit blanc sur les huit (8) premières périodes

D'après les differences tests faits à partir du logiciel e-views après estimation ,le modèle agro-alimentaire se présente comme suit:

PPSAi = - 47,854 + 1,513* CPIBi - 0,598*TEALi +

1,831 * PAAGi - 0,512* TIALi + 0,068 * VAPTi

- 1,619 * TPRUi + ui

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"Enrichissons-nous de nos différences mutuelles "   Paul Valery