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Contribution à  amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin.

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par Fidèle AYIKPA
Université d'Abomey-Calavi - Licence Professionnelle en Planification et Aménagement du Territoire 2010
  

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3.1.3 Validation du Modèle

Elle comporte deux sous-étapes. La première relative à l'aspect économique permet de voir si les signes des paramètres estimés sont conformes à la théorie économique. La seconde est celle relative à la qualité statistique et économétrique de l'ajustement. Dans ce cas, plusieurs tests sont effectués notamment : le test de significativité des coefficients des variables et celui de la significativité globale du modèle, le test de normalité des erreurs, test d'autocorrélation et d'homoscédasticité des erreurs.

? Pour se prononcer sur la qualité globale de l'ajustement, il est impérieux de faire recours à la statistique de Fisher qui permet de voir si l'ensemble des séries explicatives a une influence sur la série expliquée. La réponse à cette problématique est facilitée par la comparaison de la F-statistique estimée à celle lue dans la table statistique de Fisher. Le test d'hypothèse est formulé de la manière suivante :

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Réalisé par Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

H0 : tous les coefficients du modèle sont nuls H1 : il existe au moins un coefficient non nul.

La règle de décision est la suivante :

· Si la F-statistique estimée est supérieure à celle lue dans la table statistique de Fisher, alors on rejette l'hypothèse nulle au détriment de l'hypothèse alternative selon laquelle la régression est globalement significative ;

· Si la F-statistique estimée est inférieure à celle tabulée par Fisher, alors on accepte l'hypothèse nulle selon laquelle la régression n'est pas globalement significative.

Cependant, on peut s'en passer et prendre une décision par rapport aux probabilités de rejet fournies par le logiciel EViews. Ainsi, si la probabilité associée à la F-statistique est inférieure à 5%, alors on rejette l'hypothèse nulle de nullité de tous les coefficients du modèle. Dans ce cas, le modèle est globalement significatif. Le coefficient de détermination R2 (Adjusted R-squared) est également utilisé pour juger du pouvoir explicatif du modèle.

v La qualité individuelle des estimateurs se fait à l'aide du test de student. En effet, il est question, pour tester l'hypothèse nulle de nullité d'un coefficient, de calculer et de comparer la t-statistique estimée à celle lue dans la table statistique de student. Cependant, on peut s'en passer et prendre une décision par rapport aux probabilités de rejet fournies par le logiciel EViews. Ainsi, si la probabilité associée à la t-statistique est inférieure à 5%, alors on rejette l'hypothèse nulle de nullité d'un coefficient. Dans ce cas, le coefficient associé à l'estimateur est significativement différent de zéro (0)

v Test de normalité des erreurs du modèle

A cet effet, on fera recours au test de Jarque-Bera. Les hypothèses du test sont les suivantes :

· H0 : X suit une loi normale N(m, ô)

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Réalisé par Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO

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? H1 : X ne suit pas une loi normale N(m, ?)

La statistique de Jarque Bera est définie par : JB = n[s2/6 + (k-3)2/24]

Où s représente le coefficient de dissymétrie (Skewness) et k le coefficient d'aplatissement (Kurtosis).

La statistique de Jarque-Bera suit sous l'hypothèse de normalité une loi du Khi-Deux à deux degrés de liberté. On lit dans la table du Khi-Deux à 2 degrés de liberté, au seuil de 5% : A=5,99

On accepte l'hypothèse de normalité si la statistique de Jarque-Bera est inférieure à 5,99.

Remarque : Sous le logiciel Eviews, au seuil de 5%, on accepte l'hypothèse de normalité des erreurs dès que la valeur de « Probability » est supérieure à 0,05

v Test d'homoscédasticité des erreurs

Pour tester une éventuelle homoscédasticité des erreurs, nous ferons recours au test de White. Les erreurs sont homoscédastiques si la probabilité est supérieure à 0,05.

v Test d'autocorrélation des erreurs

Pour vérifier si les erreurs sont autocorrélées ou non, nous réaliserons le test de Breusch-Godfrey. La statistique de Breusch-Godfrey, donnée par BG = nR2 suit un Khi-Deux à p degrés de liberté, avec :

P = nombre de retard des résidus

n = nombre d'observations

R2 = coefficient de détermination

L'hypothèse de non-corrélation des erreurs est acceptée si la probabilité est supérieure à 5% ou si nR2 est supérieure au Khi-Deux lue.

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"Soit réservé sans ostentation pour éviter de t'attirer l'incompréhension haineuse des ignorants"   Pythagore