Tableau 10 :
Troisième estimation des paramètres du modèle à
long terme
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Variable dépendante: LNINFL
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Méthode : MoindresCarrésOrdinaires
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Date: 08/05/15 Heure: 11:05
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Période: 1983 2013
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Nombre d'observations: 31
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Variables
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Coefficient
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Erreurstat.
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t-Statistique
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Prob.
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LNMM
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0.917018
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0.063035
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14.54770
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0.0000
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LNPIB
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-0.375822
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0.150919
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-2.490221
|
0.0190
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R²
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0.825237
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Moyenne de la variable dépendante
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4.281369
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R² ajusté
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0.812754
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Statistique de la variable dépendante
|
2.231999
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S.E. de regression
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0.965828
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Critèreinformationneld'AIC
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2.860103
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Somme des carrés des résidus
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26.11905
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Critère de Schwarz
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2.998876
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Log de vraisemblance
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-41.33160
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Statistique de Durbin Watson
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2.095477
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Source : nous-mêmes sur base du
logiciel E-VIEWS 3.1
Le tableau ci-dessus est celui obtenu après
élimination de la variable exogène la moins significative dans le
second modèle de long terme (le LNTCdans notre cas avec une
probabilité supérieure à 5%, soit 0.5539). Après la
suppression de cette variable dans le modèle, deux variables
exogènes sont restées significatives. Après donc toute
itération avec élimination de toutes les variables non
significatives, le dernier modèle se présente comme suit :
Tableau 11 : Dernière
estimation des paramètres du modèle à long terme
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Variable dépendante: LNINFL
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Méthode : MoindresCarrésOrdinaires
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Date: 08/05/15 Heure: 11:05
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|
Période: 1983 2013
|
|
Nombre d'observations: 31
|
|
Variables
|
Coefficient
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Erreurstat.
|
t-Statistique
|
Prob.
|
|
LNMM
|
0.888517
|
0.033264
|
26.71115
|
0.0000
|
|
LNPIB
|
-0.430789
|
0.109162
|
-3.946309
|
0.0005
|
|
R²
|
0.823452
|
Moyenne de la variable dépendante
|
4.281369
|
|
R² ajusté
|
0.817364
|
Statistique de la variable dépendante
|
2.231999
|
|
S.E. de regression
|
0.953866
|
Critèreinformationneld'AIC
|
2.805754
|
|
Somme des carrés des résidus
|
26.38595
|
Critère de Schwarz
|
2.898269
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Log de vraisemblance
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-41.48919
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Statistique de Durbin Watson
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2.101568
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Source : nous-mêmes sur base du
logiciel E-VIEWS 3.1
Toutes les variables sont désormais significativement
différentes de zéro. Le R² et le R² ajusté sont
toujours élevés et sont respectivement de 82% et de 81%, pour
dire que nos variables exogènes ont un pouvoir explicatif très
élevé de la variable endogène. Nous remarquons en suite
que la masse monétaire et le PIB sont les variables qui expliquent
l'inflation, selon notre modèle. Ainsi, la dernière
équation se présente comme de la manière suivante :
LNINFL = 0.888517*LNMM - 0.430789*LNPIB
(26.71)
(-3.94)
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