A.2) Collecte de données
Après l'analyse de la documentation existante, la
deuxième étape a consisté en la collecte des
données, en vue de conduire les analyses. Les données ont
été puisées sur le site de l'université de
Sherbrooke qui publie des données sur le plan économique
tirées du « WORLD PERSPECTIVES ».
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Impact de Ça croissance démographique sur
Ça croissance économique clans Ces pays en voie de
développement de 1980 à 2008.
Les données ont été recueillies pour un
échantillon de 12 pays, reconnus parmi les pays pauvres, sur une
période allant de 1960 à 2008.
Nous avons pris les données sous format « HTML,
HyperText Markup Language» ensuite nous les avons transformées en
format Excel 2003 pour pouvoir les traitées sur EVIEWS 6.0.
Elles portent sur des variables telles que le logarithme du P113 par
tête du pays i, le logarithme du stock de capital privé du pays i
supposé égal au taux d'épargne et le logarithme de la
population active.
A.3) Définition des variables~3
Du point de vue économétrique, nous avons deux
catégories de variables : la première, ce sont des variables
exogènes ou encore explicatives, qui ne prennent pas leur valeur dans le
modèle et la seconde, une variable endogène qui est la variable
qu'on cherche à expliquer.
Les variables
exogènes24 sont
:
· On pose que le logarithme du taux du stock de capital
privé du pays i est égal au taux d'épargne
(désigné par LTE)
· Le logarithme de l'emploi qui sera
représenté par le logarithme de la population active
(désigné par LPACT)
· Le logarithme de la population totale
(désigné par LPTOT)
· Le logarithme de l'investissement qui sera
représenté par la formation brute de capital fixe
(désigné par LFBCF)
La Variable d'intérêt ou
endogène est :
· Logarithme du P113 par tête du pays i
(désignée par LPIBH)
23 Il convient de mentionner que les données
en rapport avec la FBCF, la TE et le PIBH sont exprimées en dollar
américain.
24 A noter que le modèle de départ ne
comptait que deux variables exogènes (LTE, LPACT). En vue
d'améliorer le modèle, nous y avons inséré les
autres (LPTOT, LFBCF).
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Impact de Ça croissance démographique sur
Ça croissance économique clans Ces pays en voie de
développement de 1980 à
2008.
A.4) Analyse des données
Dans notre travail, il sera question de faire plusieurs types
d'analyses, d'abord une analyse des statistiques descriptives et une analyse
graphique des séries et pour chaque pays. Ensuite nous effectuerons une
analyse multivariée, consistant en une spécification du
modèle de croissance de Solow d'abord statique et ensuite dynamique.
Analyse descriptive
La première partie de l'analyse mettra l'accent sur les
mesures descriptives en l'occurrence les caractéristiques de position
(moyenne), de dispersion (écart-type) et des coefficients de variations
des variables explicatives. Ce, pour nous permettre d'avoir une idée de
la distribution et du degré d'homogénéité des
séries.
Analyse graphique
L'analyse des graphiques va nous permettre d'apprécier
la nature et le type de relation existant entre la variable endogène et
les variables exogènes prises deux à deux. Autrement dit, elle
nous permet de détecter la présence de relation statistique entre
les variables.
Analyse multivariée
A ce niveau, nous chercherons à spécifier le
modèle. Contrairement aux modèles de régression
linéaire où l'on peut spécifier un modèle à
une dimension sur la base des théories économiques et faire des
tests de validation de modèle ensuite, dans le cas des modèles de
types panels, l'analyse porte sur deux dimensions. On analyse les
caractéristiques d'un ensemble de pays sur une durée de temps
définie, on effectue différents tests afin de définir la
forme du modèle que l'on étudie. En d'autres termes, on cherche
à déceler s'il s'agit d'un modèle empilé, d'un
modèle à effet fixe (individuel/temporel) ou d'un modèle
à effet aléatoire, à partir des tests. C'est dans cet
ordre d'idée que nous sommes amenés à faire le test de
Breusch-Pagan et de Hausman pour la spécification du modèle.
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Impact de Ça croissance démographique sur
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