2- Spécification du
modèle
L'objectif de cette de section est de tester ce
rôle direct et indirect du dispositif prudentiel sur le
développement financier de l'ensemble du système bancaire
camerounais sur la période
2001-2007 et ceci de façon trimestrielle. Comme nous
l'avons déjà expliqué, nous avons choisi de
représenter le développement du secteur financier seulement par
le développement du secteur bancaire. Ce choix s'explique par
l'importance relative et la part prépondérante du secteur
bancaire par rapport aux marchés des capitaux dans le fonctionnement de
tout le secteur financier camerounais. Il s'explique aussi par la rareté
des études empiriques faites sur le développement du secteur
bancaire et son incidence sur la croissance économique. L'autre raison
qui a motivé la prise en considération du secteur bancaire est
liée à la volonté d'isoler le rôle de la
régulation bancaire sur le secteur bancaire en particulier. Nous
obtenons 28 observations et nous employons le modèle de
régression multiple pour la simple raison qu'il évalue mieux
l'évolution d'un phénomène influencé par des
variables externes.
2.1- Présentation
du modèle à estimer
La modélisation appropriée utilisée
dans la littérature est la fonction linéaire. Short (1979)
conclût que les fonctions linéaires modélisent aussi bien
que d'autres types de fonctions. Nous adopterons donc la formulation
linéaire suivant l'intuition de Gurley et Shaw (1960) sur le
développement financier captant mieux les changements enregistrés
par le système financier, comparée à la vision introduite
par Goldsmith (1969) à travers les indicateurs de développement
financier. La variable expliquée est le niveau du développement
financier (Crp).
 (3)
Avec une constante, t le terme d'erreur.
Le test d'hétéroscédasticité
des erreurs confirme l'absence de problème
d'hétéroscédasticité dans les données. Les
erreurs suivent la loi normale et sont non corrélées.
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for
heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of
crepib chi2(1) = 0.03 Prob > chi2 = 0.8738
En plus selon Gurley et Shaw (1960), il n'y a pas de
preuve d'existence ni de corrélations inter-temporelles des erreurs ni
de différences significatives dans les termes de constantes par
trimestres. La probabilité ici est supérieure à 5%. Le
test d'autocorrélation des erreurs de Durbin-Waston, confirme
également la non corrélation des erreurs à 1%.
Cet estimation est faite à base du Logiciel Stata
9.1 Nous générons les variables en calculant les statistiques
descriptives relatives aux différentes variables et nous obtenons les
résultats suivants en annexe 2 (Confère annexe 2).
Ce résultat montre que notre modèle est
globalement significatif (F. Statistique = 37.85). R2 et
R2 ajusté sont les coefficients de détermination
du modèle, ils nous renseignent respectivement sur la part de la
variabilité de la variable endogène expliquée par la
variabilité des variables exogènes et sur la qualité de
l'ajustement. Selon les estimations ci-dessus nous remarquons que : 91,53% du
niveau de développement financier est expliqué par le
modèle (les variables explicatives). Les variables pnf, pfm, sof ont une
influence significative à 5% sur la variable Crp car leurs
probabilités critiques (P>|t|) associées sont
inférieures à 5% (ou t>1,96). Les variables tof, dcf, lif ont
une influence non significative à 5% sur la variable Crp car leurs
probabilités critiques (P>|t|) associées sont
supérieures à 5%. L'équation peut
s'écrire :
(4)
| 
