Section 2 : Procédure DE SPECIFICATION ET
d'estimation EN DONNEES DE PANEL
Cette section permettra de déterminer le type de
modèle - à effets fixes ou à effets aléatoires -
qui sera estimé dans la suite de cette étude. Elle permettra
également de faire une première régression par la
méthode des moindres carrés ordinaires afin d'évaluer la
qualité de notre modèle au moyen de quelques tests
(significativité globale, normalité des résidus,
hétéroscédasticité, etc.).
A- Tests de spécification en
économétrie des données de panel
Les prochaines articulations de cette sous-section
permettront de tester l'homogénéité de notre panel et de
déterminer le type d'effet individuel à prendre en compte pour
notre régression finale.
Les tests commentés ci-dessous sont ceux relatifs
à l'équation (12), les tests relatifs à l'équation
(13) sont quant à eux présentés et commentés dans
les annexes 7 à 10.
1- Test d'existence des effets individuels
On estime le modèle à effets fixes et le
logiciel Stata 9 effectue par la même occasion le test d'existence des
effets individuels. Les résultats de cette estimation sont
rapportés par l'annexe 3.
Hypothèse et mode de décision
H0: ui = 0 ; les effets individuels
ne sont pas nécessaires
Si (Prob>F) < (seuil = 5%) alors on rejette
H0 et on conclu que l'introduction des effets individuels est
nécessaire.
Résultat du test
Prob> F = 0,2965 0,05
Par conséquent, on ne peut pas rejeter
H0. On en conclu que les effets individuels ne sont pas
nécessaires. Pour en être convaincu, procédons au test de
Hausman.
2- Effets fixes ou effets aléatoires
Le test de spécification de Hausman est un test
général qui peut être appliqué à de nombreux
problèmes de spécification en économétrie. Mais son
application la plus répandue est celle des tests de spécification
des effets individuels en panel. Il sert à discriminer les effets fixes
et aléatoires. C'est un test d'orthogonalité entre les variables
explicatives et le terme d'erreur du modèle à effets
aléatoires.
Les résultats de l'estimation du modèle à
effets aléatoires et les résultats du test de Hausman sont
rapportés respectivement par les annexes 4 et 5.
Hypothèse et mode de décision
H0 : Pas de différence systématique
entre les coefficients par conséquent, le modèle à effets
aléatoires est approprié.
Si (Prob > chi2) < (seuil = 5%) alors on rejette
H0 et on conclu que les effets fixes sont appropriés.
Résultat du test de Hausman
chi2(14) = 6,69
Prob>chi2 = 0,9461 0,05
Par conséquent, l'hypothèse nulle ne peut
être rejetée. On en conclu que le modèle à effets
aléatoires est approprié.
Testons à présent la significativité de
ces effets aléatoires grâce au test de Breush-Pagan (les
résultats de ce test sont rapportés par l'annexe 6):
Hypothèse et mode de décision
H0 : Les effets aléatoires ne sont pas
significatifs (ui = 0)
Si (Prob > chi2) < (seuil = 5%) alors on rejette
H0 et on conclu que les effets aléatoires sont
significatifs.
Résultat du test de Breush-Pagan
chi2(1) = 2,10
Prob>chi2 = 0,1471 0,05
Par conséquent, l'hypothèse nulle ne peut
être rejetée. On en conclu que les effets aléatoires ne
sont pas significatifs.
Cette conclusion est conforme à celle obtenue à
l'issu du test d'existence des effets individuels : Notre panel est
totalement homogène et ne nécessite pas l'introduction des effets
individuels.
Il convient à présent de procéder
à une estimation préalable de notre modèle par la
méthode des moindres carrées ordinaires.
| 
