II : ESTIMATION DES RELATIONS ET ANALYSE DES
RESULTATS
Le fil directeur de notre étude ressort de la
proposition principale qui se définit en termes que : les
dirigeants politiques camerounais manipulent les variables budgétaires
dans le but de se voir réélire. Il appert que leurs comportements
donnent lieu à un cycle politico-budgétaire au Cameroun. Les
hypothèses sous-jacentes et qui seront soumises à des tests sont
donc :
H1 : Les dépenses ayant un impact direct sur les
électeurs augmentent l'année précédent
l'élection et diminuent l'année d'après.
H2 : Les recettes fiscales diminuent l'année
précédent l'année de l'élection et augmentent
l'année suivant l'année de l'élection
L'étude descriptive opérée à
travers l'analyse graphique au sein du chapitre 3 s'est avéré
insuffisante pour affirmer ou infirmer de telles hypothèses. C'est
pourquoi nous avons recours dans ce chapitre à la méthode
économétrique pour tester nos hypothèses. Ceci se fera
à travers les estimations des MCO sur des modèles de
régressions multiples qui tiennent compte d'un certain nombre de
variables jugées pertinentes par la littérature économique
en la matière.
Aussi, après l'élaboration des tests de
diagnostics garantissant la validité des hypothèses fondamentales
des MCO, nous procèderons à l'estimation des équations et
à l'interprétation des résultats.
II.1 : TESTS DE
DIAGNOSTIC
L'utilisation des séries temporelles dans nos
estimations requiert les tests de diagnostic suivants pour garantir la
validité des hypothèses fondamentales des MCO et surtout rendre
possibles les tests de significativité des différents
coefficients du Modèle. En fait, il s'agit de s'interroger en amont sur
la validité de l'usage que l'on fait des outils
économétriques mis à notre disposition, en gardant
à l'esprit les hypothèses statistiques qui ont
présidé à leur élaboration et dont la violation ne
serait- ce que partielle viendrait à fragiliser la validité des
valeurs numériques obtenues. C'est dans cette optique que nous
envisageons de procéder aux tests de diagnostic concernant la
stationnarité des variables et l'auto corrélation des
résidus, en supposant que toutes les autres hypothèses sont
vérifiées.
II-1.1 : L'auto corrélation des erreurs et
normalité des erreurs
Les
diagnostics relatifs aux résidus des modèles de régression
par les MCO sont centraux dans la mesure où, la normalité et
l'autocrrélation des erreurs résultent de nombreux tests et
outils statistiques très souvent utilisés.
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