Effets de la Dépréciation de la Gourde par rapport au Dollar Américain sur les Prix des Produits Alimentaires Distribués sur le Marché Haïtien ; Cas du Riz, Maïs, Poulet et Haricot sec (Période : 1990-2004)

5-5-3-2-.Tests sur les modèles

5-5-3-2-1-. Tests de normalité des erreurs

a)Test du Skewness et du Kurtosis

Les hypothèses sur lesquelles sont fondés ces tests sont:

Normalité des erreurs

Erreurs ne sont pas normales

Les écarts moyens utilisés pour le calcul des moments centrés réduits,,et respectivement d'ordre 2, 3 et 4 ont permis d'obtenir les valeurs suivantes 1.18 pour le coefficient d'asymétrie et 3.40 pour le coefficient d'aplatissement. A partir de ces coefficients, on a obtenu les statistiques suivantes et.

Ces deux coefficients étant largement inférieurs à 1.96, les conditions de symétrie et d'aplatissement sont vérifiées. Donc, les distributions sont normales et l'hypothèse de normalité des erreurs est confirmée.

b) Test de Jarque et Bera

Les distributions étant normales, les valeurs des coefficients du Skewness et du Kurtosis ont permis de calculer la statistique de Jarque et Bera. Sa valeur est s = 3.58. Cette dernière étant largement inférieure à 5.99 valeur de, on accepte l'hypothèse de normalité des erreurs.

Somme toute, ces deux tests ont conduit à une conclusion identique qui est la normalité des résidus au seuil de signification á

5-5-3-2-2-. Test de coefficient des modèles

Pour y parvenir, il consiste à faire un test du T-Student visant à vérifier si le coefficient de chacun de ces modèles est significativement différent de 0. La réponse à ce problème renvoie à éprouver l'une des deux hypothèses qui suivent :

La règle de décision au seuil á = 0.05 (test bilatéral) a été la suivante :

· Accepter au détriment de, le coefficientdu modèle de régression linéaire du produit considéré est alors significativement différent de 0 si

· Accepter c'est-à-dire au détriment de, en ce sens, le coefficient du modèle de régression linéaire du produit considéré n'est pas significativement différent de zéro si.

L'analyse de régression linéaire sur SPSS fournit les valeurs calculées suivantes pour le ratio empirique du T de Student : , , et respectivement pour riz, maïs, poulet et haricot sec. Par ailleurs, la valeur tabulaire sur la table de la loi de Student est de 2.1604. En comparant séparément la valeur calculée de t pour chacun de ces produits à sa valeur tabulaire, on constate que celui-là est supérieur à celui-ci pour les quatre produits en question. Sur ce, on accepte l'hypothèse et on conclut que la variable explicative est contributive à l'explication de de chacun de ces produits (riz, maïs, poulet et haricot sec).