L'impact du marché monétaire sur la croissance économique d'un pays cas de la République Démocratique du Congo

III.3.2 Tests Statistiques

Il ressort du modèle estimé que tous les paramètres sont statistiquement significatifs au seuil de 5%. Comme vous pouvez le constater dans les tests sur la significativité des paramètres suivants :

A. Tests de signification des paramètres

On émet les hypothèses suivantes :

H0 : ai = 0 ; le paramètre n'est pas significatif,

H1 : ai ? 0 ; le paramètre est significatif

Ce test est faisable à l'aide de statistique de student sur lequel, s'il est supérieur à sa valeur théorique on rejette H0 c'est-à-dire le paramètre est significatif. Cette logique reste valable mais le logiciel Eviews 5 utilise une méthode selon laquelle on compare la probabilité de coefficient par 0.05.

On rejette H0 si cette probabilité est inférieure à 0.05. En comparent les probabilités des coefficients à 0.05 nous remarquons que seuls a₀, a₁, a₃, et a₅ qui sont significatifs dans le modèle.

B. Validité globale du modèle

On émet les hypothèses :

H0 : a0 = a1 = a2 =......= an le modèle n'est pas valide

H1 : ai ? 0 ; il existe un ai ? 0 ; le modèle est globalement significatif.

Pour voir le niveau de la validité du modèle, nous utilisons le test de FICHER mais pour le logiciel, le modèle est globalement significatif si la probabilité associée au FISHER est inférieure à 0.05 et nous voyons que 0.0000 < 0.05 ; le modèle est globalement significatif à 87%.

Toutefois, il s'avère important de vérifier au préalable les hypothèses économétriques avant de passer à l'interprétation des résultats.

III.3.3 Tests Econométriques

Les tests essentiels d'hypothèses économétriques retenus sont : la normalité (le test de Jarque- BERA), l'indépendance sérielle des résidus (LM test), l'hétéroscédasticité (Arch test et White test) et la forme fonctionnelle (le Reset test) (voir annexes).

A. Normalité

L'hypothèse de normalité des résidus sous-tend les tests économétriques. Il est donc important de déterminer si l'on peut accepter cette hypothèse. Pour ce faire, nous utilisons le test de Jarque-Bera qui se présente comme suit :

H₀ : JB > ÷² : les résidus sont normalement distribués,

H₁ : JB < ÷² : les résidus ne sont pas bien distribués

La statistique calculée de Jarque- BERA (JBc) sur les résidus donne : JBc = 1,25 ce qui correspond à une probabilité critique de 85%.

Ainsi donc, au seuil de 5%, on accepte l'hypothèse de normalité des résidus. Les tests usuels de l'économétrie ne seront pas biaisés.