Libéralisation financière et croissance économique au cameroun

2- Résultats du modèle de court terme

L'estimation du modèle de court nous permet d'une part de retirer la relation commune de cointégration, d'autre part de rechercher la liaison réelle entre les variables. Ce modèle permet donc d'intégrer les fluctuations de court terme autour de la relation de long terme.

Tableau 18: résultats du modèle de court terme

Variables explicatives	Coefficients (probabilités)
D(LogM2)	0.167742*** (0.0099)
D(LogCP)	0.087401*** (0.0055)
D(Kp)	-0.024011*** (0.0010)
D(LogCO)	0.047670 (0.2562)
D(LogDPU)	-0.243377** (0.0215)
D(SCO)	-0.000441 (0.5396)
D(TINF)	-0.000787*** (0.0058)
D(POP)	0.116108* (0.0614)
RESID01(-1)	-0.797170*** (0.0022)
R2	0.834011
R2 ajusté	0.734417
F- statistic	8.374133
Prob (F-statistic)	0.000199
Durbin-watson	1.130311

Source : auteur

NB : les valeurs entre parenthèses sont les probabilités, * indique la significativité au seuil de 10%, ** indique la significativité au seuil de 5%, et *** indique la significativité à 1%.

Figure 17 : représentation du modèle à correction d'erreur

Source : auteur

Comme le principe de la relation de court terme est d'étudier la force de rappel vers l'équilibre des dynamiques observées, alors nous devons analyser le signe du coefficient des résidus et sa significativité au seuil de 5%. Les résultats contenus dans le tableau nous montrent que le coefficient associé à ces résidus est de valeur négative à savoir -0.797170. De même ce coefficient est significatif au seuil de 5%. Puisque nous arrivons aux conclusions escomptées, nous pouvons ainsi interpréter les résultats issus de l'estimation du modèle de court terme.

L'équation du modèle de court terme estimé est la suivante :

D(LogPIB) = 0.00255421171425 + 0.167741568249 * D(LogM2) + 0.087401327894 * D(LogCP) - 0.0240114764418 * D(KP) + 0.0476699084731 * D(LogCO) - 0.243376878414 * D(LogDPU) - 0.000440526692995 * D(SCO) - 0.000786689459989 * D(TINF) + 0.116108083169 * D(POP) - 0.797170148897 * RESID01(-1)