Dette publique et épargne des menages en Republique Democratique du Congo

III .1.2. Résultats de l'estimation

Les équations ci-après présente les résultats des régressions effectuées sur les deux modèles :

(1) DLDBUD=0,276338-0,066988DLEPARGNE-0,713947LDBUD(-1)+0,02039LEPARGNE(-1)

(0,684787) (0,492484) (4,869222) (0,687793)

-0,016788RES

(0,015105)

R² = 0,53 R-ajusté = 0,50 F-Stat =7,739800 Prob(F-Stat) = 0,000273, D-W = 1,79

(2)DLEPARGNE=0,106928-0,132983DLDBUD-0,436282LEPARGNE(-1)+0,358528LDBUD(-1)

(0,210744) (0,844005) (-5,171635) (1,943844)

+0,100880RES-0,523008AR(1)

(11,02873) (-2,561623)

R²=0,86 R-ajusté =0,81 F-stat=18,88308 Prob(Stat)=0,000000 D.W. = 1,69

Le test de BREUSCH - GODFREY laisse entrevoir une dépendance sérielle des erreurs. Elle a été corrigée en insérant la variable AR(1)^11(*)

La variable RES représente le résidu de la relation cointégrée entre l'épargne et le déficit budgétaire. Elle nous permet de prendre en compte la plupart des éléments explicatifs de notre modèle.

Par ailleurs, la comparaison entre les valeurs observées et les valeurs calculées du déficit budgétaire en fonction du temps indique une certaine rigidité du modèle qui ne suit qu'imparfaitement les variabilités de l'épargne. Il nous a semblé possible d'améliorer notre modèle par l'introduction de la variable résiduelle.

L'examen des résultats montre que les équations estimées ont un pouvoir explicatif globalement satisfaisant étant donné que les coefficients de détermination R² est respectivement de 0,52 et 0,86 pour le deux équations. Ce qui signifie que d'une part 52% de la variabilité du déficit budgétaire est expliqué par l'épargne des ménages et, d'autre part, 86% de la variabilité du taux d'épargne des ménages est expliqué par les déficits budgétaires. Ces résultats laisse présumer que les observations de l'échantillon sont presque alignées, en conformité avec l'hypothèse de linéarité sur laquelle est fondée les deux modèles.

La valeur relativement élevée de la statistique de Fisher (7,73 pour le premier modèle et 18,88 pour le second) confirme cette hypothèse de linéarité et conforte par le fait même l'admissibilité effective des modèles estimés. Cette validité est d'autant plus avérée que la statistique de Durbin- Watson est proche de 2, conduisant ainsi au rejet de l'hypothèse d'autocorrélation des erreurs pour les deux modèles.

Les coefficients de force de rappel pour le deux équations sont significativement négatifs et différents de zéro. De ce fait, les deux modèles estimés sont validés. Les valeurs entre parenthèses correspondent à la statistique de Student, tandis que les chiffres entre parenthèses à côté des variables représentent le nombre de retard (en termes d'années).

Après avoir présenté les résultats de l'estimation, il convient maintenant de passer au test de causalité et à l'analyse par le coefficient de corrélation entre les variables de la dette publique et l'épargne^12(*). En fait, le test de Dickey - Fuller Augmenté que nous avons effectué précédemment sur chaque variable montre que nos séries sont toute intégrées d'ordre 1, ce qui signifie qu'il faut utiliser les valeurs différenciées, plutôt que leur valeur en niveau pour obtenir des résultats valides aux tests de causalité (Joseph, Raffinot et Venet, 1998).

* ¹¹ Ne connaissant l'ordre de l'autocorrélation des erreurs, nous avons introduit successivement les variables AR(1), AR(2), AR(3) et avons retenu celle dont le coefficient est significatif, soit AR(1)

* ¹² Cette façon de procéder s'inspire de l'article de Joseph, raffinot et Venet sur l'approfondissement financier pour le cas du Cameroun c'est-à-dire estimer d'abord un modèle à correction d'erreurs pour la paire cointégrée et procéder ensuite au test de causalité.