II.1.3. Méthode(s) de traitement des
données
Dans cette partie du travail, nous avons
montré la(les) méthode(s) que nous avons utilisées pour le
traitement des données.
D(PIB) = a0 + a1D(ACC)
+a2D(ALB) +a3D(CLM)
+a4D(MIB)+a5D(RCPT) + e
Avec :
Ø PIB = Produit Intérieur Brut ;
Ø ACC = Avances en Comptes Courants ;
Ø ALB = Avoirs Libres BCM ;
Ø CLM = Call Money ;
Ø MIB = Marché Inter Bancaire.
Ø RCPT= Réescompte
En vue de saisir l'impact des composantes ou de compartiment
du marché monétaire sur la croissance économique en
RDC.
II.1.4. Estimation des paramètres43
L'estimation des paramètres des notre analyse se fait
par la méthode des moindre carrés ordinaires incorporée
directement dans le logiciel EVIWS 3.1
Malgré que le modèle que nous avons
utilisé dans notre travail soit à retard échelonné
des variations exogène respecte certaines formules pour estimation des
paramètres et pour vérifier si les résultats issus de
cette estimation sont bons, nous avons appliqués les tests
ci-dessous.
II.1.4.1. Tests statistiques.
Ces tests s'appliquent pour vérifier la qualité
des paramètres estimés et celle du modèle estimé.
C'est alors que nous avons le test sur les paramètres (test de student)
et le test sur la validité du modèle (test de FISCHER).
A. Test De Student
Ce test est appliqué pour voir dans
l'individualité si le paramètre estimé est significatif
dans le modèle. Avant d'y envisager, on construit les hypothèses
suivantes :
 n'est pas significatif
 est significatif.
Le test se construit en comparant la statistique de student
 par la statistique théorique de student au degré de
liberté n seuil . Si 
B. Test de Fisher
Ce test est appliqué pour tester la validité
globale du modèle et on émet en premier lieu les
hypothèses suivantes :
 Le modèle n'est pas valide
 : Le modèle est globalement valide
Ce test est construit en comparant la statistique
calculée de FISHER ( par la statistique théorique de Fisher au seuil  et au degré de liberté  avec 
Si
NB : l'application est les critères de
décisions des tests statistiques évoqués ci-haut restent
valables pour l'économétrie manuelle, mais comme nous avons
utilisé le logiciel Eviews 3.1 pour rejeter H0, il faut que
la probabilité associée à la statistique soit
inférieure à 0,05.
II.4.2. Tests Econométriques
Ces tests sont utilisés pour vérifier si, au
cours de l'estimation, les hypothèses classiques n'étaient pas
violées car la violation de certaines hypothèses fait perdre aux
paramètres estimés certaines quantités de bons
estimateurs. Pour notre travail, nous avons appliqué les tests pour
vérifier les hypothèses suivantes :
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