Impact de la politique de réescompte et de change sur l'inflation: cas du Burundi(1980-2011)

III.5.3.6. Test de validité du modèle

Les tests ayant été étudiés sont:

· Test de significativité globale: Globalement, le modèle estimé semble intéressant dans la mesure où la statistique de Fisher (14,688) dont la probabilité (0,000) est inférieure à 5%, R² indique que le modèle explique à 91% les variables de l'inflation (désigné par l'IPC). Le R²ajusté montre que les variables indépendantes expliquent à court terme à 84% l'inflation.

· Le test de Breusch-Godfrey nous fait une attention quant à l'auto corrélation des erreurs. Les résultats de ce test sont fournis dans le tableau suivant.

Tableau n°14. Test de Breusch-Godfrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic	0,214115	Probability	0,809681
Obs*R-squared	0,832688	Probability	0,659454

Source: Nous-mêmes, estimation des données avec le logiciel E-Views3

Ces résultats indiquent la probabilité associée aux statistiques critiques qui est supérieure à une probabilité de 5%. Cela traduit l'absence d'auto corrélation des erreurs. Pour le même objectif de tester la validité du modèle, nous avons aussi étudié le test de White. Voici les résultats du test.

Tableau n°15. Test de White

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	0,928540	Probability	0,602119
Obs*R-squared	24,50247	Probability	0,433186

Par ailleurs, le test de Ramsey, avec la probabilité de F-Stat qui est supérieure à5 %, nous montre la suffisance des variables explicatives.