3.1.4 Tests de validation du
modèle
v Test d'autocorrélation des
résidus
Ce test appelé aussi test de corrélation des
erreurs vérifie si les erreurs ne sont pas corrélées. La
présence de l'autocorrélation résiduelle rend caducs les
commentaires concernant la validité du modèle et les tests
statistiques. Il convient de détecter l'autocorrélation des
erreurs par le test de Durbin-Watson (détecte les
autocorrélations d'ordre 1) ou de Breusch-Godfrey.
Ce test permet de voir si le résidu d'une
période t est lié à sa valeur de t-1. Le test s'effectue
en 2 hypothèses:
H0 : les résidus ne sont
pas corrélés
H1 : les résidus sont
corrélés
La probabilité associée au test est de
0,42 et supérieure à 5%. Ce qui conduit à
retenir l'hypothèse nulle selon laquelle les résidus ne sont pas
corrélés.
v Test d'hetéroscédasticité des
résidus
Ce test permet de savoir si les erreurs sont
homoscédastiques ou non. L'hetéroscédasticité
qualifie les données (ou séries) qui n'ont pas une variance
constante. Or, les séries doivent être homoscédastiques
pour présenter les meilleurs estimateurs.
Dans un test d'hetéroscédasticité, on
utilise généralement deux tests: les tests de Breusch-Pagan (B-P)
et de White. L'idée générale de ce test est de
vérifier si le carré des résidus peut être
expliqué par les variables du modèle.
Comme il existe plusieurs tests possibles; nous
étudierons ici le test ARCH, Il s'effectue en 2 hypothèses:
H0 : les résidus sont
homoscédastiques
H1 : les résidus sont
hétéroscédastiques
Les résultats du test montrent une probabilité
associée de 0,29 qui est supérieur à 5% d'où le non
rejet de l'hypothèse nulle selon laquelle les erreurs sont
homoscédastiques, ce qui veut dire que la variance des résidus
est constante.
v Test de normalité des
résidus
L'hypothèse de normalité des termes d'erreurs
précise la distribution statistique des estimateurs. C'est donc,
grâce à cette hypothèse, que l'inférence statistique
peut se réaliser. Cette hypothèse peut être testée
sur les variables du modèle ou sur les termes d'erreurs du
modèle. Ce test est réalisé grâce à la
statistique de Jarque-Bera (JB) (1980) et suit une loi du khi-deux à
sept degrés de liberté. Il permet de savoir si
les résidus suivent ou non une loi normale. On a les
hypothèses suivantes:
H0 : les résidus suivent
une loi normale
H1 : les résidus ne suivent
pas une loi normale
Le résultat du test a fait
ressortir une p-value de la statistique de Jarque-Bera de 0,46 qui est
supérieure à 5%. Ce qui conduit au non rejet de
l'hypothèse nulle selon laquelle les erreurs suivent une loi normale.
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