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L'impact de taux de fécondité sur la croissance économique de la rdcongo de 1997 à  2017


par prosper Kangolo shako
UNIKI - LICENCIE  2019
  

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Conclusion et propositions de politiques économiques

Le débat sur l'impact de la croissance démographique sur la croissance économique est loin d'être clos.Il oppose d'un côté ceux qui la qualifient d'un frein à la croissance économique et d'un autre côté ceux qui lui attribuent un rôle de stimulant à la croissance économique. Les divergences exposées ci-dessus rendent compte de la difficulté de se prononcer de manière définitive sur la question. Nous avons de ce fait choisi d'aborder une étude sur « l'impact de taux de fécondité sur la croissance économique en République Démocratique du Congo de 1990 à 2017 ».

Pour bien cerner cette problématique, nous avons orienté cette étude autour de la question fondamentale suivante : Le taux de fécondité influe-t-il sur la croissance économique en RD Congo ?

Face à cette question, nous avons formulé l'hypothèse suivante :Le taux de fécondité influerait négativement sur la croissance économique à court terme, pendant que dans le long terme laisserait apparaitre une liaison positive entre les deux grandeurs.

La vérification de cette hypothèse a nécessité le recours à la méthode hypothético-déductive, comparative et analytique appuyées par la technique documentaire et économétrique. La combinaison de ces méthodes et techniques nous a permis d'obtenir les résultats probants de notre analyse.

Par ailleurs, l'objectif global poursuivi dans cette étude était d'analyse la nature de relation entre la démographie représentée par le taux de fécondité, et l'économie dont la croissance du PIB réel se veut la représentation ; et ce, sur le double horizon temporel (court et long terme) durant la période sous examen. Pour ce faire, les objectifs spécifiques ont été les suivants : comprendre la littérature théorique et empirique sur les liens entre la croissance démographique et la croissance économique, suivre dans les temps l'évolution de la fécondité en République Démocratique du Congo, s'imprégner d'autre élément inhibiteurs ou instigateurs de la croissance en RDC et suggérer des politiques économiques aux décideurs pour des résultats beaucoup plus favorables.

Pour être plus précis, nous avons délimité notre travail dans le temps et dans l'espace. Dans le temps, il concerné la période de 1990 à 2017. Du point de vue spatial, il s'intéresse singulièrement à la RD Congo.

Hormis l'introduction et la conclusion, ce modeste travail a été structuré en trois chapitres dont :

v Le premier a abordé l'approche théorique sur la fécondité et croissance économique ;

v Le deuxième a concerné la fécondité et la croissance économique : analyse des liens théoriques et évidences empiriques ;

v Le dernier a examiné l'impact de taux de fécondité sur la croissance économique en République Démocratique du Congo à l'aide des outils économétriques.

Ainsi, à l'issue de la présentation, analyse de données et de l'interprétation des résultats nous avons abouti aux résultats ci-après :

Le taux de fécondité et le tauxd'investissemententretiennent des liens significatifs avec la croissanceéconomique du pays aussibien à court termequ'à long terme. Les indicateurs du capital humain, le niveau de la population active et le tauxd'alphabétisation des adultes, quant à eux, n'expliquent la croissanceéconomique que dans la longue période ; pendant que les dépenses en recherche et développementn'influencentpresque pas la variation de la production globale.

Ainsidonc, le taux de fécondité influence négativement la croissanceéconomique de la RD Congo.Cette influence est forte à long termequ'à court terme. Les élasticités, en valeurabsolue, étant de 7,3 et 2,4 dansl'ordre respectif. Ce qui signifiequel'accroissement du taux de fécondité d'un point de pourcentageréduit le taux de croissance de 2,4 points (à court terme) et 7,3 points (à long terme). Cesrésultatsradicalisent la trappemalthusienneet réconfortent le point de vue des économistesorthodoxes, pour qui la croissance de la population a des effetsnéfastessur les variables économiques quelle que soit la période.

Le tauxd'investissement influence plus à long termequ'à court terme. L'élasticité de la croissance au taux d'investissements de 0,21contre 0,04. Celaresteconforme avec la théorie qui suggèrel'importance des effetsd'entraînementou de multiplication des investissementstant à court termequ'à long terme.Ilssont à l'instar de Harrod et Domarunecomposante de la demandeglobale et un élément qui accroît la capacité productive de l'économique. Sous ce double effet, ilsélèvent le taux de croissance de l'économie.

Uneélasticitéproche de celle relative aux investissements à long termeest observable pour ce qui concerne la population active. Si cettedernières'accroît de 5%, la croissanceéconomiquebondit de près de 1,1 point. Le niveau relativementfaible des dépenses en rechercheetdéveloppement, sans douter de leur affectation, peutexpliquercette absence de liens statistiquementsignificatifs avec la croissanceéconomique pendant la période sous-examen.

Le résultatsurprenantrestecelui qui attribueun coefficient statistiquementnégatif au tauxd'alphabétisation des adultes et l'indicateur de croissanceéconomiquedans le long terme. Ceci ne trouve pas d'explicationsdansl'étatactuel des connaissancesetconstitueune base surlaquellepourront se fonder les recherchesultérieures.

Cesrésultats ne nous suggèrenttoutefois pas de réduire encore davantage le nombred'enfants par femme pendant toutespériodes génésiques. Ilsindiquent, par contre, la propension qui existe et qui pourras'observerdans le casoùrien ne change tantdans le comportement du gouvernementquedanscelui des habitants. Ilva sans dire que les investissementssociaux massifs pourront transformer les effetsactuellementvicieux à des impacts beaucoup plus vertueux. La population augmentant sous l'effet de l'accroissement de la population peutélever le niveau du capital humain, à condition quel'éducationet la santé adéquatementassurées.

L'Etat congolais devrait, en outre, investir dans la recherche et développement en y consacrant une part raisonnable de son budget annuel et ces investissements se doivent de concerner plusieurs domaines de la vie socioéconomique.

Le présent travail est fort limité, particulièrement dans l'explication de certains résultats trouvés. L'on pourrait aussi se demander le niveau optimal du taux de fécondité, c'est-à-dire celui compatible avec la croissance économique. Cette préoccupation n'a pas trouvé d'éléments de réponse dans cette étude. Outre cela, il comporte nombreuses autres imperfections tant dans sa forme que dans son fond. Nous ouvrons une piste de recherche pour les recherches futures et sommes prêt à recevoir les remarques et suggestions susceptibles d'améliorer nos productions scientifiques à venir.

Bibliographie

I. Ouvrage

1. ALFRED SAUVY,  Théorie générale de la population, économique et croissance » Vol.1, PUF, Paris 1963 

2. ARROUS, J., Croissance et fluctuation, Edition Dalloz, 2012

3. BILL ET MILINDA,Dividendedémographique,Johns Hopkin University Bloomberg School of Public Heath, 2019

4. Bourbonnais, R.,  Econométrie, cours et applications, Dunod, Paris, 2015,

5. BROWN, L.R., Beyond Malthus: Nineteen dimension of the population challenge, With Garry gardener and BRIAN Halweily, University Rutgers, Etas-Unis 1999

6. CANALIS. E  ET EBERT C, Croissance et population, licence analyse et politique économique, 1999-2000

7. COPYRIGTH WORDOMETERS, Pays les plus peuplé du monde de 2013 à 2100, Info-allrigth 2013,

8. DURKHEIM, E.,La division du travail social, Paris, PUF, 2007

9. E. BINICOURT ET B. GUERRIEN, La théorie économique néoclassique, La découverte, Paris, 2008

10. FONTAINE SAMBWA, J.,Observation de conjoncture économique et sociale, Presses Universitaires Bel campus, Kinshasa; 2001

11. FREDERIC SANDRON, Croissance économique et croissance démographique : théories, situation, politiques, Paris, ISBN, 2002

12. GARELLO, J. et J YVE NAUDE, Abécédaire de sciences économiques ,Albatros, Paris, 1991

13. GUENGANT, J.P., et JOHNF-MAY, L'Afrique subsaharienne dans la démographie mondiale, Thom 415 2010

14. HENRI LEPAGE, Vive le commerce, Paris 1980

15. KARL MARX, Capital, Tome 2, bibliothèque de la Pléiade, Gallimard, 1977

16. LIEBENTIE. H; A theory of Economic-demographic developmentPrinceton, NJ, Princeton University press 1954

17. Mignon, V., Econométrie, théorie et applications, Economica, Paris, 2008

18. NICOLL, M.C. G. On population Growth and revisionism: for the questions, New York, The population council, Research Division Working 1960

19. PAUL R. EHRLICH; «The population bomb», SIERRA CLUB, Ballantine Book, ISBN, University, Stanford, Etast-Unis 1968

20. PERKINS, H., STEVEN ET DAVID L. LINDAUER, Economie de développement, 6eme édition, Nouveaux horizons, Paris, 2014

21. SCHUMPETER, J.Capitalisme, socialisme et démocratie, Gallimard, Paris, 1942

22. T. R. MALTHUS, Essai sur le principe de la population, Paris, Editions Gonthier ; 1798

23. TERRAIS, B., La revanche de l'histoire comme le passe change le monde, Edition Odile Jacob, Institut Montaigne. 2019

24. WILLIAM EASTERLY, Les pays pauvres sont-ils condamnés à le rester ?, Groupe Arolles, Paris, 2006

II. Dictionnaires

PERROUX, F., Dictionnaire économique et social, Hatier, Paris, 1990

III. Articles

1. ANSLEY COAL ET EDGAR HOOVER , «Population Growth and Economic Development in low-income countries» Princeton, NJ, Princeton university press , 1958

2. CEDREIC DOLIGIER,« Démographie et croissance économique en France après la seconde guerre mondiale : approche cliometrique » Université Montpelier I, France, 2003

3. CHRSTOPHER MURRAY, Le taux de fécondité à diminué de moitié dans le monde depuis 1950», Institute for Heath metrics and evolutionde l'university de Washington,2018 

4. DIDIER BLANCHET« L'impact des changements démographiques sur la croissance et le marché du travail : théorie et incertitudes »; Revue d'économie politique Vol 111, 2001-2004

5. DOLIGIER, C., « Démographie et croissance économique en France, une analyse cliometrique » Thèse, Université Louis Pasteur, France, 2006

6. ERIC ROUGIER, « Croissance économique, croissance démographique et hétérogénéité des niveaux de développement éléments d'analyses », Document de travail numéro 26, Université Montesquieu-Bordeaux IV 1998

7. ERIC ROUGIER; « Les conséquences économiques de la croissance démographique: 35ans de débat entre orthodoxie et relativisme », Centre d'économie du développement, Université Montesquieu Bordeaux IV ; 1998

8. KELLEY,«The Impact of Population Growth on Well-being in Developing Countries». Heidelberg, Springer, Population Economics, Duke University Workingpapers,1996

9. KREMER, M., «Population growth and technological: one million B-cto1990, Quarterly journal of economics, volume 108,

10. NANCY BIRDSALL, « Economic analysis of rapid population Growth» world Bank Research,Observer4,Numéro1, Javier 1999

11. NAYIHANBA, A., « Dividende démographique et croissance économique: quelle perspectives pour l'Afrique? » Staateco, Numéro 109, 2015

12. P. ROMER ; «Increasing returns and long-Run Growth Journal of political Economy», Vol 94, Numéro5 1986

13. PAUL DEMENY; «Social science and population policy» Population and Development Review, volume 14,1988

14. R. BARRO. Government spending in a simple model of Endogen nous Growth, Journal of political economy, Vol 98, Numéro 5, 1995

15. R. HARROD ET E. DOMAR; Growth model in Brian snow don and Howard vane (dir) Encyclopedia of macroeconomics, 1957

16. R. LUCAS,«On the mechanism of Economic Growth», Journal of Monetary Economics, Vol 22, Numéro1, 1988

17. R. M. SOLOW, «A contribution to the theory of economic Growth», The quartery journal of economic 70(1) 1956

18. SIMON KUZNETS « Economic Growth and in ciomeine quality economic» Review, Vol 45, Numéro 1, 1970

19. SIMON KUZNETS,«Statement by the moderator, committee on demographic Aspects of economic Growth», Word population conference,Summary report, vol1, New York, United Nations department of economic and social Affaires 1965

20. W. EASTHERY: « Effects of Population Growth on the economic development of developing countries», Annalisa of the Americas Academy of political science N* 369, 1995

IV. Thèses et mémoires

1. CEDRIC DOLIGER,  Démographie, fécondité et croissance économique en France, une analyse cliométrique, Thèse, Université Louis Pasteur, France, 2006

2. ISIAKA RASHIDI,L'impact de la croissance économique sur la réduction de la pauvreté en République Démocratique du Congo de 2000 à 2016, Mémoire,FSEG, UNIKI, 2018, inédit

3. RACHELLE ET RALPH HERVE, RENAUD ET WATA. Impact de la croissance démographique sur la croissance économique dans les pays envoie de développement de 1980 à 2008 : une analyse sur les données de panel, Mémoire, Université Quisqueya à Haa-ti FSEG, 2010, inédit

V. Autres documents officiels

1. Banque mondiale, Perspectives monde, 2017

2. Banque centrale du Congo, Rapports annuels de 2000 à 2017

VI. Webographie

1. http://www.googleschor.com Consulté le 02 décembre 2018

2. http://www.Worldwatch.org . Consulté 02 décembre 2018

5. http://www.chefd'entréprise.org consulté le 14 février 2019

6. http://www.etudier.com Consulté le 19 février 2019

3. http://www.admin@liberaux.org consulté le 03 mars 2019

4. http://www.marximcours.com Consulté le 03 mars 2019

Table des matières

O. Introduction 1

O .1 : Problématique 2

O.2 : Hypothèse de recherche 5

0.3 Méthodologie de la recherche 5

0.3.1 Méthodes de recherche 5

0.3.2 Techniques de recherche 6

0.4 Objectifs du travail 6

0.5 Choix et intérêt du sujet 7

0.6 Délimitation spatio-temporelle 8

0.7 Structure du travail 8

Chapitre premier : Approche théorique sur la fécondité et la croissance économique 9

Section I. Notions sur la fécondité 9

1.1 Définition 9

1.2 Mesure de la fécondité 10

1.3 Analyse de la fécondité 11

1.4 Les déterminants du nombre d'enfant dans les pays en développement et les facteurs de fécondité 14

Section II : Approche théorique sur la croissance économique 15

2.1 Définition 15

2.2 Mesure et critiques de l'indicateur de croissance économique 17

2.3 Classification 19

2.4. Déterminants de la croissance économique 20

Chapitre deuxième : Fécondité et croissance économique  analyse des liens théoriques 25

Et évidences empiriques 25

Section I Revue de la littérature théorique 25

I.1 Les populationnistes 25

I.2 Le courant orthodoxe ou courant malthusien 26

I.3 Le courant hétérodoxe ou relativiste (le révisionnisme) 29

Section II Evidences empiriques 32

Chapitre troisième : 39

Fécondité et croissance économique en RD Congo : analyse économétrique 39

III.1. Présentation du modèle, mesure et description des variables 39

III.2. Analyse de la stationnarité des variables et de la cointégration 45

III.3. Discussion et interprétation des résultats 52

Conclusion et propositions de politiques économiques 54

Annexes

1. Données brutes

 

PIB

POPA

RD

TAA

TF

TI

1990Q1

8186454.9

25.80000

0.000

20.10

6.98

11.00

1990Q2

8186454.9

25.80000

0.000

20.10

6.98

11.00

1990Q3

8186454.9

25.80000

0.000

20.10

6.98

11.00

1990Q4

8186454.9

25.80000

0.000

20.10

6.98

11.00

1991Q1

7497155.4

20.60000

0.000

20.20

6.76

4.50

1991Q2

7497155.4

20.60000

0.000

20.20

6.76

4.50

1991Q3

7497155.4

20.60000

0.000

20.20

6.76

4.50

1991Q4

7497155.4

20.60000

0.000

20.20

6.76

4.50

1992Q1

6709954.0

19.70000

0.000

22.70

6.77

7.00

1992Q2

6709954.0

19.70000

0.000

22.70

6.77

7.00

1992Q3

6709954.0

19.70000

0.000

22.70

6.77

7.00

1992Q4

6709954.0

19.70000

0.000

22.70

6.77

7.00

1993Q1

5803258.9

13.50000

0.000

20.80

6.77

2.20

1993Q2

5803258.9

13.50000

0.000

20.80

6.77

2.20

1993Q3

5803258.9

13.50000

0.000

20.80

6.77

2.20

1993Q4

5803258.9

13.50000

0.000

20.80

6.77

2.20

1994Q1

5578636.5

10.70000

0.000

21.90

6.78

7.50

1994Q2

5578636.5

10.70000

0.000

21.90

6.78

7.50

1994Q3

5578636.5

10.70000

0.000

21.90

6.78

7.50

1994Q4

5578636.5

10.70000

0.000

21.90

6.78

7.50

1995Q1

5618637.8

9.400000

0.000

23.70

6.78

9.60

1995Q2

5618637.8

9.400000

0.000

23.70

6.78

9.60

1995Q3

5618637.8

9.400000

0.000

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1995Q4

5618637.8

9.400000

0.000

23.70

6.78

9.60

1996Q1

5556071.7

8.800000

0.023

25.80

6.78

7.50

1996Q2

5556071.7

8.800000

0.023

25.80

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1996Q3

5556071.7

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1996Q4

5556071.7

8.800000

0.023

25.80

6.78

7.50

1997Q1

5255549.5

7.600000

0.132

25.80

6.77

15.50

1997Q2

5255549.5

7.600000

0.132

25.80

6.77

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1997Q3

5255549.5

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0.132

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15.50

1997Q4

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0.132

25.80

6.77

15.50

1998Q1

5164264.5

8.500000

0.000

25.90

6.77

17.64

1998Q2

5164264.5

8.500000

0.000

25.90

6.77

17.64

1998Q3

5164264.5

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0.000

25.90

6.77

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0.000

25.90

6.77

17.64

1999Q1

4943744.8

9.600000

0.000

25.80

6.76

3.09

1999Q2

4943744.8

9.600000

0.000

25.80

6.76

3.09

1999Q3

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25.80

6.76

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1999Q4

4943744.8

9.600000

0.000

25.80

6.76

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2000Q1

4602626.4

26.00000

0.301

25.85

6.75

3.47

2000Q2

4602626.4

26.00000

0.301

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2000Q3

4602626.4

26.00000

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2000Q4

4602626.4

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2001Q1

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36.80000

0.000

35.90

6.74

5.42

2001Q2

4505970.9

36.80000

0.000

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2001Q3

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0.000

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6.74

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2002Q1

4662260.0

50.90000

1.268

61.10

6.73

8.95

2002Q2

4662260.0

50.90000

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2003Q1

4932264.5

51.50000

301.375

61.20

6.72

12.23

2003Q2

4932264.5

51.50000

301.375

61.20

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12.23

2003Q3

4932264.5

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301.375

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2003Q4

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2004Q1

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54.60000

160.176

61.20

6.70

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2004Q2

5259764.4

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5259764.4

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2004Q4

5259764.4

54.60000

160.176

61.20

6.70

12.80

2005Q1

5670065.0

50.40000

197.382

61.20

6.69

13.08

2005Q2

5670065.0

50.40000

197.382

61.20

6.69

13.08

2005Q3

5670065.0

50.40000

197.382

61.20

6.69

13.08

2005Q4

5670065.0

50.40000

197.382

61.20

6.69

13.08

2006Q1

5971768.0

51.80000

2514.702

61.20

6.67

10.60

2006Q2

5971768.0

51.80000

2514.702

61.20

6.67

10.60

2006Q3

5971768.0

51.80000

2514.702

61.20

6.67

10.60

2006Q4

5971768.0

51.80000

2514.702

61.20

6.67

10.60

2007Q1

6345569.5

52.80000

108.571

67.30

6.65

18.30

2007Q2

6345569.5

52.80000

108.571

67.30

6.65

18.30

2007Q3

6345569.5

52.80000

108.571

67.30

6.65

18.30

2007Q4

6345569.5

52.80000

108.571

67.30

6.65

18.30

2008Q1

6740637.9

46.80000

125.100

67.90

6.62

22.40

2008Q2

6740637.9

46.80000

125.100

67.90

6.62

22.40

2008Q3

6740637.9

46.80000

125.100

67.90

6.62

22.40

2008Q4

6740637.9

46.80000

125.100

67.90

6.62

22.40

2009Q1

6933087.5

39.20000

26.500

70.80

6.59

19.40

2009Q2

6933087.5

39.20000

26.500

70.80

6.59

19.40

2009Q3

6933087.5

39.20000

26.500

70.80

6.59

19.40

2009Q4

6933087.5

39.20000

26.500

70.80

6.59

19.40

2010Q1

7425889.7

49.90000

367.500

70.20

6.54

29.30

2010Q2

7425889.7

49.90000

367.500

70.20

6.54

29.30

2010Q3

7425889.7

49.90000

367.500

70.20

6.54

29.30

2010Q4

7425889.7

49.90000

367.500

70.20

6.54

29.30

2011Q1

7936395.2

48.60000

654.800

75.30

6.49

16.50

2011Q2

7936395.2

48.60000

654.800

75.30

6.49

16.50

2011Q3

7936395.2

48.60000

654.800

75.30

6.49

16.50

2011Q4

7936395.2

48.60000

654.800

75.30

6.49

16.50

2012Q1

8498839.5

46.80000

230.300

72.30

6.43

20.30

2012Q2

8498839.5

46.80000

230.300

72.30

6.43

20.30

2012Q3

8498839.5

46.80000

230.300

72.30

6.43

20.30

2012Q4

8498839.5

46.80000

230.300

72.30

6.43

20.30

2013Q1

9219707.4

53.90000

349.900

67.40

6.36

21.30

2013Q2

9219707.4

53.90000

349.900

67.40

6.36

21.30

2013Q3

9219707.4

53.90000

349.900

67.40

6.36

21.30

2013Q4

9219707.4

53.90000

349.900

67.40

6.36

21.30

2014Q1

10092840.2

57.00000

297.500

75.70

6.29

21.80

2014Q2

10092840.2

57.00000

297.500

75.70

6.29

21.80

2014Q3

10092840.2

57.00000

297.500

75.70

6.29

21.80

2014Q4

10092840.2

57.00000

297.500

75.70

6.29

21.80

2015Q1

10790880.0

60.40000

1315.400

77.00

6.20

23.70

2015Q2

10790880.0

60.40000

1315.400

77.00

6.20

23.70

2015Q3

10790880.0

60.40000

1315.400

77.00

6.20

23.70

2015Q4

10790880.0

60.40000

1315.400

77.00

6.20

23.70

2016Q1

11049794.1

59.90000

576.500

77.20

6.11

25.40

2016Q2

11049794.1

59.90000

576.500

77.20

6.11

25.40

2016Q3

11049794.1

59.90000

576.500

77.20

6.11

25.40

2016Q4

11049794.1

59.90000

576.500

77.20

6.11

25.40

2017Q1

11458730.5

53.90000

290.500

77.80

6.05

28.30

2017Q2

11458730.5

53.90000

290.500

77.80

6.05

28.30

2017Q3

11458730.5

53.90000

290.500

77.80

6.05

28.30

2017Q4

11458730.5

53.90000

290.500

77.80

6.05

28.30


2. Relation de long terme (avant correction des anomalies)

Dependent Variable: LOG(PIB)

 
 

Method: Least Squares

 
 

Date: 07/03/19 Time: 11:52

 
 

Sample: 1990Q1 2017Q4

 
 

Included observations: 112

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

C

30.42242

0.996122

30.54084

0.0000

LOG(TF)

-7.308575

0.482659

-15.14231

0.0000

LOG(TAA)

-0.591221

0.061200

-9.660491

0.0000

LOG(TI)

0.213101

0.026432

8.062206

0.0000

LOG(POPA)

0.232748

0.033392

6.970213

0.0000

RD

3.45E-05

2.43E-05

1.420242

0.1585

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.827848

    Meandependent var

15.70299

Adjusted R-squared

0.819728

    S.D. dependent var

0.278005

S.E. of regression

0.118037

    Akaike info criterion

-1.383561

Sumsquaredresid

1.476859

    Schwarz criterion

-1.237927

Log likelihood

83.47943

    Hannan-Quinn criter.

-1.324473

F-statistic

101.9473

    Durbin-Watson stat

0.305638

Prob(F-statistic)

0.000000

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


3. Test de normalité de Jarque-Bera

4. Test d'autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

F-statistic

123.9965

    Prob. F(2,104)

0.0000

Obs*R-squared

78.90844

    Prob. Chi-Square(2)

0.0000

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Test Equation:

 
 
 

Dependent Variable: RESID

 
 

Method: Least Squares

 
 

Date: 07/03/19 Time: 12:09

 
 

Sample: 1990Q1 2017Q4

 
 

Included observations: 112

 
 

Presamplemissing value laggedresiduals set to zero.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

C

-0.592536

0.555282

-1.067091

0.2884

LOG(TF)

0.258350

0.268263

0.963046

0.3378

LOG(TAA)

0.051538

0.034641

1.487781

0.1398

LOG(TI)

-0.016791

0.014766

-1.137117

0.2581

LOG(POPA)

-0.014226

0.018473

-0.770072

0.4430

RD

-5.76E-06

1.33E-05

-0.431502

0.6670

RESID(-1)

0.885777

0.097416

9.092703

0.0000

RESID(-2)

-0.047136

0.099964

-0.471527

0.6383

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.704540

    Meandependent var

5.99E-15

Adjusted R-squared

0.684653

    S.D. dependent var

0.115347

S.E. of regression

0.064774

    Akaike info criterion

-2.567067

Sumsquaredresid

0.436353

    Schwarz criterion

-2.372889

Log likelihood

151.7558

    Hannan-Quinn criter.

-2.488283

F-statistic

35.42758

    Durbin-Watson stat

1.786478

Prob(F-statistic)

0.000000

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


5. Test d'homoscédasticité de Breusch-Godfrey-Pagan

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

F-statistic

8.180001

    Prob. F(5,106)

0.0000

Obs*R-squared

31.18312

    Prob. Chi-Square(5)

0.0000

Scaledexplained SS

18.53220

    Prob. Chi-Square(5)

0.0023

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Test Equation:

 
 
 

Dependent Variable: RESID^2

 
 

Method: Least Squares

 
 

Date: 07/03/19 Time: 12:11

 
 

Sample: 1990Q1 2017Q4

 
 

Included observations: 112

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

C

0.028003

0.111930

0.250185

0.8029

LOG(TF)

0.011404

0.054234

0.210278

0.8339

LOG(TAA)

-0.017561

0.006877

-2.553637

0.0121

LOG(TI)

-0.004522

0.002970

-1.522592

0.1308

LOG(POPA)

0.012617

0.003752

3.362600

0.0011

RD

-5.98E-06

2.73E-06

-2.193804

0.0304

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.278421

    Meandependent var

0.013186

Adjusted R-squared

0.244384

    S.D. dependent var

0.015258

S.E. of regression

0.013263

    Akaike info criterion

-5.755555

Sumsquaredresid

0.018647

    Schwarz criterion

-5.609922

Log likelihood

328.3111

    Hannan-Quinn criter.

-5.696467

F-statistic

8.180001

    Durbin-Watson stat

0.409147

Prob(F-statistic)

0.000001

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


6. Test de spécification ou RamseyRESET test

Ramsey RESET Test

 
 

Equation: UNTITLED

 
 

Specification: LOG(PIB) C LOG(TF) LOG(TAA) LOG(TI) LOG(POPA) RD

Omitted Variables: Squares of fitted values

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Value

df

Probability

 

t-statistic

 1.988334

 105

 0.2494

 

F-statistic

 3.953473

(1, 105)

 0.2494

 

Likelihood ratio

 4.139586

 1

 0.2419

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

F-test summary:

 
 
 

Sum of Sq.

df

Mean Squares

 

Test SSR

 0.053589

 1

 0.053589

 

Restricted SSR

 1.476859

 106

 0.013933

 

Unrestricted SSR

 1.423270

 105

 0.013555

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

LR test summary:

 
 
 

Value

df

 
 

RestrictedLogL

 83.47943

 106

 
 

UnrestrictedLogL

 85.54922

 105

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


7. Estimation avec correction de l'autocorrélation des erreurs et de l'hétéroscédasticité de White

Dependent Variable: LOG(PIB)

 
 

Method: Least Squares

 
 

Date: 07/03/19 Time: 12:14

 
 

Sample: 1990Q1 2017Q4

 
 

Included observations: 112

 
 

HAC standard errors& covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed

        bandwidth = 5.0000)

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

C

30.42242

1.458437

20.85960

0.0000

LOG(TF)

-7.308575

0.715169

-10.21937

0.0000

LOG(TAA)

-0.591221

0.150883

-3.918420

0.0002

LOG(TI)

0.213101

0.065966

3.230484

0.0016

LOG(POPA)

0.232748

0.083015

2.803668

0.0060

RD

3.45E-05

2.19E-05

1.575610

0.1181

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.827848

    Meandependent var

15.70299

Adjusted R-squared

0.819728

    S.D. dependent var

0.278005

S.E. of regression

0.118037

    Akaike info criterion

-1.383561

Sumsquaredresid

1.476859

    Schwarz criterion

-1.237927

Log likelihood

83.47943

    Hannan-Quinn criter.

-1.324473

F-statistic

101.9473

    Durbin-Watson stat

0.305638

Prob(F-statistic)

0.000000

    Wald F-statistic

54.98611

Prob(Wald F-statistic)

0.000000

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



8. Test de racine unitaire sur les résidus de la relation de cointégration

NullHypothesis: RESIDU has a unit root

 

Exogenous: None

 
 

LagLength: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

t-Statistic

  Prob.*

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

AugmentedDickey-Fuller test statistic

-2.706504

 0.0071

Test critical values:

1% level

 

-2.585962

 
 

5% level

 

-1.943741

 
 

10% level

 

-1.614818

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

AugmentedDickey-Fuller Test Equation

 

Dependent Variable: D(RESIDU)

 
 

Method: Least Squares

 
 

Date: 07/03/19 Time: 12:30

 
 

Sample (adjusted): 1990Q2 2017Q4

 

Included observations: 111 afteradjustments

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

RESIDU(-1)

-0.114384

0.042263

-2.706504

0.0079

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.060202

    Meandependent var

-0.002794

Adjusted R-squared

0.060202

    S.D. dependent var

0.057509

S.E. of regression

0.055751

    Akaike info criterion

-2.926875

Sumsquaredresid

0.341899

    Schwarz criterion

-2.902464

Log likelihood

163.4415

    Hannan-Quinn criter.

-2.916972

Durbin-Watson stat

1.903138

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


9. Relation dynamique ou de court terme

Dependent Variable: DLOG(PIB)

 
 

Method: Least Squares

 
 

Date: 07/03/19 Time: 12:33

 
 

Sample (adjusted): 1990Q2 2017Q4

 

Included observations: 111 afteradjustments

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

RESIDU(-1)

-0.046561

0.014056

-3.312535

0.0001

DLOG(TF)

-2.406436

0.683304

-3.521762

0.0006

DLOG(TAA)

-0.051251

0.050932

-1.006264

0.3166

DLOG(TI)

0.037125

0.010678

3.476652

0.0007

DLOG(POPA)

0.017778

0.024081

0.738247

0.4620

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.170295

    Meandependent var

0.003029

Adjusted R-squared

0.138986

    S.D. dependent var

0.031996

S.E. of regression

0.029690

    Akaike info criterion

-4.152032

Sumsquaredresid

0.093437

    Schwarz criterion

-4.029981

Log likelihood

235.4378

    Hannan-Quinn criter.

-4.102520

Durbin-Watson stat

1.986292

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


10. La matrice des coefficients de corrélation simple (test de multicolinéarité)

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"Des chercheurs qui cherchent on en trouve, des chercheurs qui trouvent, on en cherche !"   Charles de Gaulle