L'analyse de la significativité du modèle se
fera en deux étapes : l'analyse du point de vue de la qualité
globale d'une part et celle de la qualité individuelle des coefficients
d'autre part. Dans un
38 Breusch T., (1978), « Testing for autocorrelation in
dynamic linear models » Australia Economic Paper, vol 17. Godfrey S.M
(1978), «testing for higher order serial correlation in regression
equation when the regressions contain lagged dependant variable»
Econometrica, vol. 46.
Mémoire de MASTER II : GOUVERNANCE LOCALE ET
ATTRACTIVITE TERRITORIALE DES ENTREPRISES :
CAS DE LA VILLE DE
DOUALA
Par PEGUI Yannick Félix, Maître ès
sciences économiques 86
premier temps, nous allons nous interroger sur la
significativité globale du modèle, c'est-à-dire si
l'ensemble des variables explicatives ont une influence sur la variable
dépendante. Ce test peut être formulé de la manière
suivante : existe-t-il au moins une variable explicative significative?
L'appréciation de la qualité globale du
modèle se fait avec la statistique de Fischer, qui indique si les
variables explicatives ont une influence sur la variable dépendante.
Soit le test d'hypothèses suivant :
· H0 : tous les coefficients du modèle sont nuls
· H1 : il existe au moins un coefficient non nul
L'arbitrage se fait par la comparaison de la valeur de la
F-statistique estimée à celle tabulée par Fischer. Le
logiciel STATA12 fournit automatiquement la probabilité associée
à la F-statistique calculée, ce qui facilite grandement
l'analyse. Il suffira donc de comparer la probabilité associée
à la F-statistique au seuil de 5% retenu. Dans le cas où la
probabilité associée à F-statistique calculée est
inférieur à 5%, alors l'hypothèse H0 sera rejetée
au profit de l'hypothèse alternative selon laquelle la régression
est globalement significative.
Dans notre cas, la statistique de Fisher calculée par
le logiciel STATA 12 est F= 13,53 et la Probabilité associé est
inférieure à 5% (0,0275 < 0.05), or la statistique lue dans la
table de Fisher à 9 et 3 degrés de liberté au seuil de 5%
est de 3,85: donc l'hypothèse nulle est rejetée et le
modèle est globalement significatif. Ce résultat est conforme
à la valeur de la statistique R2 ajusté (0,9038) qui
renseignent aussi sur la qualité du modèle
économétrique (R2 tend vers l'unité).
Résultat : le modèle est
globalement significatif et de bonne qualité, il y a au moins une
variable dans le modèle permettant d'expliquer l'attractivité des
entreprises dans la ville de Douala.
Pour se prononcer sur la significativité individuelle
des variables, on utilise la statistique de Student directement fournie par
STATA 12. Lorsqu'au seuil considéré la valeur de la statistique
de Student estimée est supérieure à celle tabulée
par Student, alors on retient l'hypothèse de significativité de
la variable. Il sera ici utilisé, la probabilité de rejet que
fournit le logiciel STATA 12 au seuil retenu.
Les résultats de l'estimation montrent que seulement
trois variables sont statistiquement significatives vu la probabilité
qui leur est attribuée :
- La variable PADEV est significative au seuil de 5% ;
- La variable STAB est significative au seuil de 10% ;
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DOUALA
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sciences économiques 87
- La variable TXPLB est significative au seuil de 5% ;
L'étude économétrique ainsi
achevée, il convient de passer à l'analyse économique des
résultats obtenus.
