Relation entre croissance économique et assurance au Bénin.

PARAGRAPHE 2 : Méthode d'analyse

Dans cette partie, nous abordons dans un premier temps la spécification du modèle et dans un second temps la procédure d'estimation.

2.1 Spécification du modèle

Au regard des théories économiques, la formulation du modèle part de la fonction de production du type Cobb Douglas. Dans ce modèle la production est exprimée en fonction du volume de travail et de capital tel que :

Y=AK^áL^f avec

Y la production totale ;

K le capital ;

L le travail ;

A les facteurs technologiques ;

á élasticité de la production par rapport au facteur capital ; f élasticité de la production par rapport au facteur travail ;

A partir de cette fonction de production, il sera mise en place un modèle à estimer. Pour cela, il est important de linéariser cette fonction afin d'obtenir un modèle log-linéaire en vue d'expliquer le modèle à partir des coefficients sous forme d'élasticité.

Ainsi de Y = AK^áL^f ,

On obtient : Log (Y) = log (A) + álog (K) + flog (L) Ici

Le stock de capital K sera approximé au chiffre d'affaire du marché de l'assurance CAMA ;

Réalisé par Rocelin TACOLODJOU & Roméo TAYEWO 21

La main d'oeuvre L sera approximé à la densité de l'assurance DA ;

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De plus en tenant compte de la spécificité de l'économie béninoise, nous avons décidé d'introduire dans ce modèle deux variables de contrôle telle que :

Le montant des impôts et taxes MIT et Les dépôts en banques DB.

C'est ainsi qu'on obtient le modèle suivant :

lpib= c + lcama + lda + ldb + lmit

lpib = log(pib) lcama = log (cama) lda = log (da) ldb = log (db) lmit = log (mit)

C = constant

2.2. Procédure d'estimation

Avant l'analyse économétrique, il sera question de réaliser des graphiques avec les données de l'étude afin de visualiser l'évolution des différentes variables pendant la période considérée. C'est après cette étape que nous passerons à l'estimation du modèle.

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RELATION ENTRE CROISSANCE ECONOMIQUE ET ASSURANCE AU BENIN

L'estimation nécessite une démarche minutieuse et cohérente. A cet effet, la démarche retenue est celle adoptée par bon nombre de chercheurs. Elle comporte les étapes suivantes :

- Vérification de la stationnarité des séries ;

- Estimation du modèle ;

- Vérification de la stabilité du modèle ;

- Différents tests de validation sur les résidus ;

- Analyse et interprétation des résultats.

? Vérification de la stationnarité des séries

Cette étape est capitale pour la modélisation car les séries à utiliser doivent être obligatoirement stationnaires. Celles qui ne le sont pas seront rendues stationnaires par différence selon l'ordre d'intégration. Il existe une large gamme de test permettant de vérifier la stationnarité des séries chronologiques. Nous pouvons citer entre autres les tests de Dickey-Fuller, Dickey-Fuller Augmenté (ADF), de Phillips Perron, et de Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-shin (KPSS). Mais dans le cas de notre étude, c'est le test de Dickey-Fuller Augmenté qui est retenu. Il s'agit d'un test de racine unitaire. Le test de Dickey-Fuller Augmenté est un test d'hypothèse qui consiste à tester l'hypothèse nulle H0 contre l'hypothèse alternative H1.

Ces hypothèses sont :

H0 : Présence de racine unitaire H1 : Absence de racine unitaire

- Si ADF Test Statistic > critical Value alors on accepte H0 : la série a une racine unitaire.

- Si ADF test Statistic < Critical Value alors on accepte H1 : la série n'a pas de racine unitaire.

Dans le cas où H0 est acceptée, on différencie la série et on reprend le test.

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v Estimation du modèle

Le modèle sera estimé par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO).

v Vérification de la stabilité du modèle

IL existe plusieurs tests permettant de juger de la stabilité d'un modèle. Dans le cas de notre travail, nous utiliserons le test de cusum. Il y a stabilité quand la courbe ne sort pas du corridor.

v Tests de validation sur les résidus

Il s'agit des tests de normalité, d'homoscédasticité et d'autocorrélation.

· Test de normalité des résidus

Le test de Jarque-Bera permet de vérifier la normalité des erreurs. Les hypothèses de ce test sont les suivantes :

H0 : X suit une loi normale N (m, ó)

H1 : X ne suit pas une loi normale N (m, ó)

On accepte l'hypothèse de normalité au seuil de 5% si la probabilité associée à la statistique de Jarque-Bera est supérieure à 5%.

· Test d'homoscédasticité des résidus

Pour tester l'homoscédasticité des erreurs, nous utiliserons le test de white. Les erreurs sont globalement homoscédastiques si la probabilité est supérieure à 5%.

· Test d'autocorrélation

L'un des tests adéquats pour détecter une éventuelle corrélation des erreurs est le test de Breusch-Godfrey. Il y a absence d'auto corrélation si la probabilité associée au test de Fischer est supérieure à 5 %.

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RELATION ENTRE CROISSANCE ECONOMIQUE ET ASSURANCE AU BENIN

? Analyse et Interprétation des résultats.

Une fois toutes ces étapes franchies, on procède à l'analyse et à l'interprétation des résultats. Cette interprétation permettra de statuer sur les hypothèses de l'étude.