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Analyse des déterminants de la production des cultures vivrières au Bénin: cas du maà¯s et de l'igname

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par Nouta௠Rodrigue HONKPEHEDJI
Université nationale du Bénin - Ingénieur statisticien économiste 2009
  

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5. Modèle approprié à la production de l'igname

5.1. Spécification, estimation et validation du modèle

5.1.1. Spécification du modèle

5.1.1.1. Formes réduites du modèle

Le modèle retenu dans le cadre de cette étude pour chaque culture, est un modèle linéaire simple dont la forme générale est la suivante :

+ , avec t et i tous des entiers naturels.

;

 
 

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Passons à présent aux différents tests afin de bien spécifier le modèle. 5.1.1.2. Test de Fisher

Il s'agit de vérifier la stabilité des coefficients à travers le test suivant : H0 : absence d'effets

H1 : présence d'effets

Le résultat du test est le suivant :

F test that all u_i=0: F(9, 96) = 26.54 Prob > F = 0.0000

Dans le cas d'espèce, les effets introduits sont significatifs, ceci nous conduit à rejeter l'hypothèse nulle d'absence d'effet.

On passe au test de Hausman afin de vérifier si on est présence d'un modèle à effets fixes ou aléatoire.

5.1.1.3. Test de Hausmann

L'hypothèse nulle du test est la suivante: H0 : Présence d'effets aléatoires.

Le résultats du test est le suivant :

chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 5.46

Prob>chi2 = 0.2432

 
 

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La valeur de la probabilité (0,2432) associée au test de Hausman ne nous permet pas ici de prendre une décision, au seuil de 5%.Pour cela, effectuons le test de Breusch-Pagan qui teste la significativité des effets aléatoires.

5.1.1.4. Test de Breusch-Pagan Les hypothèses du test sont les suivantes :

H0 : absence d'effets aléatoires

H1 : présence d'effets aléatoires

Le résultat du test est le suivant: chi2(1) = 217.47

Prob > chi2 = 0.0000

Ici, les effets aléatoires sont globalement significatifs au seuil de 5%.

Le test conduit alors à rejeter le modèle à effets fixes au profit du modèle à effets aléatoires.

La forme réduite du modèle pour chaque commune i (i est la

suivante :

Avec t et . Notons que les ne sont pas des

constantes, mais des perturbations propres à chaque commune.

5.1.2. Estimation du modèle Le modèle avec effets fixes estimé est :

~

 
 

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Analyse des déterminants de la production des cultures vivrières au Bénin : cas du maïs et de l'igname

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~

~

Commune de Bembèrèkè

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~

~

~

5.1.3. Validation du modèle

Avant de valider le modèle, il convient de procéder aux tests sur les résidus.

5.1.3.1. Test d'hétéroscédasticité

Le test de Breush Pagan permet de tester l'homoscédasticité après une régression à effets aléatoires. Sur cette base et suivant les résultats de ce test effectué plus haut (1.2.5.4. Test de Breush), on accepte donc l'hypothèse d'homoscédasticité des erreurs car la probabilité du test est inferieur 5%.

5.1.3.2. Test d'autocorrélation des erreurs

Les hypothèses du test sont les suivants :

H0 : Autocorrélation des résidus

H1 : Non Autocorrélation des résidus

Le résultat du test est le suivant: Wald chi2(5) = 121.13

Prob > chi2 = 0.0000

La probabilité associée au test est nulle. On accepte donc l'hypothèse d'absence d'autocorrélation des résidus.

 
 

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"Il y a des temps ou l'on doit dispenser son mépris qu'avec économie à cause du grand nombre de nécessiteux"   Chateaubriand