Source de Données

Certaines données utilisées pour 1' estimation des paramètres des modèles proviennent de « World development indicators »CD-Rom 2004 et d'indicateurs de développement du Rwanda 2002 du MINECOFIN.

Nous utilisons deux sources différentes du fait qu'il se pose un problème des données de longues séries. Au Rwanda, certaines données macro-économiques sont indisponibles sur une longue période. En effet, les événements de 1994 ont détruit la base des données d'avant cette période.

A cet égard, les statistiques pour l'estimation proviennent de ces deux sources susmentionnées. Mais pour l'analyse des agrégats macro-économiques et d'autres données, nous utilisons uniquement les données du MINECOFIN du fait qu'elles sont bien détaillées pour capter les sources des problèmes. Les problèmes identifiés à l'examen des agrégats macro-économiques et de l'épargne intérieure seront confrontés aux résultats de l'estimation du modèle en vue de la proposition de politiques tenant compte des réalités du pays.

Compte tenu de l'indisponibilité de certaines données chronologiques sur une longue période et sur les trois dernières années qui précèdent 2005, nous traitons seulement les données de 1978 à 2001. Ces données sont annuelles et sont exprimées en termes réels en vue d'éliminer les effets inflationnistes qui peuvent biaiser les résultats attendus. La formule suivante est utilisée pour transformer les données concernées du nominal au réel :

VR

=~*

¹⁰⁰

IPC

consommation (IPC).

Avec : Valeur réelle (VR), Valeur nominale (V n) et Indice des prix à la

4.2. Présentation et interprétation des résultats 4.2.1. Présentation des résultats

L'estimation du MCE dans ce contexte consiste à traiter les données d'analyse par le logiciel Eview5. La méthode des moindres carrés ordinaires sera utilisée pour générer les coefficients de la régression des variables. Chaque coefficient estimé détermine le niveau de relation qui existe entre la variable endogène et exogène. Cette estimation nous permet de vérifier les hypothèses émises et de proposer des mesures économiques dans le cadre de 1' amélioration de la situation de 1' épargne intérieure.

Tableau 9: Synthèse des résultats de l'estimation des MCE

Variables Modèle Coefficient ^T -statistic Prob

explicatives estimé

Les variables explicatives sont significatives au seuil de 5% sauf D (TSB) et TSB₁_

1 dont les probabilités associées de 0,14 et de 0,19 sont supérieures à 0,05. Les deux modèles sont globalement bons car les prob.(F-statistic) respectivement de 0.00000 sont inférieurs à 0,05.

Les coefficients de détermination multiple (R²

=

0,961 et 0,93) respectivement pour la première équation et la seconde sont très élevés et indiquent que:

./ les variables exogènes (TCPIBH,INF, TIR, DUM₁ et DUM₂₎ expliquent à 96,1% la variation de taux d'épargne domestique;

./ les variables exogènes (TCPIBH,INF et TIR) déterminent à 93% l'épargne financière.

Les résultats de l'estimation de la relation de court terme montrent que le taux d'épargne intérieure est bien expliqué par les variables quantitatives du modèle sauf le taux du solde budgétaire. Le modèle ECM est valable, les coefficients de correction d'erreurs sont négatifs (Às = -0,97 et ~s = -0,29) et significatifs.

L'obtention des paramètres estimés ne suffit pas pour prendre une décision. A cet égard, la vérification de certaines hypothèses est obligatoire pour que les coefficients générés soient robustes. Ainsi d'abord, on fait les tests de Ramsay et de normalité des erreurs, ensuite les tests d'homocédasticité et d'autocorrélation des erreurs et enfm le test de stabilité des coefficients des erreurs à court et à long terme.

Le test de Ramsay est effectué pour vérifier l'exhaustivité des variables explicatives en vue d'une spécification défmitive du modèle. Ce test permet de vérifier s'il est nécessaire d'augmenter ou non le nombre des variables exogènes. Les résultats de l'annexe 9 vérifient l'hypothèse de spécification du modèle à correction d'erreurs car Prob.(0,29) calculée est supérieure au seuil de significativité de 0,05. Donc, les variables exogènes régressées sont exhaustives et ne nécessitent aucun ajustement.

Les résultats de la vérification des normalités des erreurs prouvent que la probabilité de 0,87 est supérieure à 0,05 ; alors l'hypothèse de normalité des séries est vérifiée au seuil de 5%; et donc

1;

les séries suivent une loi normale. Voir 1' annexe 10, les résultats qui accompagnent le graphique en histogramme.

A la lecture du tableau 10 ci-dessous, nous constatons que les erreurs des deux modèles sont homocédastiques car les probabilités (0,38) et (0,67) estimées sont supérieures à 5%. Cela veut dire que la variation des erreurs reste la même quel que soit le temps.

Tableau 10: Résultats du test d'homocédasticité des erreurs

White Heteroskedasticity Test pour le premier modèle:

F-statistic 11.494332 1 Probability 1 0.378288 Obs*R-squared 120.02246 1 Probability 1 0.331557 White Heteroskedasticity Test pour le second modèle:

F-statistic 1 0.8104421 Probability 1 0.659578 Obs*R-squared 1 15.724231 Probability 1 0.472367 Source : calcules a part1r des resultats de l'esbmat1on de MCE

Concernant 1' autocorrélation des erreurs, le tableau 11 dégage des informations qui prouvent que les erreurs des modèles ne sont pas corrélées.

Tableau 11: Résultats du test d'autocorrélation des erreurs d'ECM

Breusch-Godfrey Seria/ Correlation LM Test pour le premier modèle:

F-statistic 10.193839 1 Probability 10.826814 Obs*R-squared 10.858380 1 Probability 10.651036 Breusch-Godfrey Seria/ Correlation LM Test pour le second modèle:

F-statistic 1 0.5921941 Probability 1 0.568496 Obs*R-squared 1 2.0661491 Probability 1 0.355911 Source : calcules a part1r des resultats de l'est1mat1on de MCE

Normalement pour faire des prévisions, il faut que les variables aient les mêmes tendances linéaires et que les coefficients estimés soient stables dans le temps. Pour vérifier le critère de stabilité, on fait le test de stabilité à court et à long terme des coefficients du modèle.

Le fait de trouver les coefficients stables ponctuellement et structurellement, permet de suggérer des recommandations plus au moins fiables pour un changement positif de la variable dépendante. Cela signifie que l'Analyste peut prédire les risques issus de l'évolution d'une variable explicative sur une variable expliquée. Pour vérifier cette stabilité, 1' analyste part des hypothèses suivantes: Les courbes ne coupent pas les corridors, alors le modèle ECM est structurellement et ponctuellement stable. Dans le cas de 1 'hypothèse alternative, le modèle est instable à court et à long terme.

1

1

1.

Les hypothèses de stabilité à court et à long terme des coefficients estimés de MCE sont vérifiées car les courbes ne coupent pas les corridors. Voir les annexes 11 et 12 respectivement pour les stabilités ponctuelle et structurelle. Donc le modèle est favorable pour les prévisions.

En définitive, après voir vérifié tous ces tests, alors avec les résultats du tableau 9 relatif aux résultats du MCE, nous constituons les modèles d'ajustement comme suit:

D(TEI)

=

17,42 + 0,03 TCPIBH-2,34 D(INF) _ 2,25D(TIR) - 0,36 D(TSB) - 0,97 TEit-1

( 4,05) ( -3,85) (-3,31) (-1,58) (-4,97)

- 2,24INFt-l - 2,25 TIRt-1 - 0,36TSBt-l - 0,15 DUMI - 0,2DUM2 (7)

(-3,60) (-2,82) ^{(-1 ,38) (-4,25) (-3,86)}

D(M2/PIB)

=

4,4-0,98TCPIBH₁+ 0,89D(INF)1 + 0,98D(T IR)t- 0,01D(TSB)t- 0,29(M2/PIB)t-l

(-6,79) (6,14) (6,18) (-0,18) (-2,12)

+ 0,90 NF t-l+ 0,98TIRt-l -0,01 TSBt-1

(5,90) (5,79) (-0,54) (8)

() = T de Student calculé. Il permet de mesurer la significativité des paramètres estimés par la régression.

Ces résultats de l'analyse empirique montrent que toutes les variables explicatives influencent négativement le taux d'épargne domestique au Rwanda à l'exception du taux de croissance du PIB par habitant. Cependant, pour ce qui concerne l'épargne fmancière, il y a des changements des signes. Cela nécessite une explication particulière afin de permettre aux lecteurs de comprendre le fond du problème.

Coefficients standardisés du MCE

Comment peut-t-on identifier les variables qui contribuent plus au comportement de l'épargne intérieure au Rwanda? Pour répondre à cette interrogation, on doit d'abord calculer les coefficients standardisés de chaque variable explicative en vue de capter objectivement et selon

l'ordre décroissant les vecteurs qui exercent à long terme plus d'influence sur la variable expliquée. Pour y arriver, on utilise la formule¹⁹ suivante:

/J;

⁼ coefficient standardisé de la variable exogène ;

/3

₁ ⁼ coefficient estimé de la variable exogène; Sx ₁

=

écart-type de chacune des variables exogènes et SY

=

écart-type de la variable endogène correspond à S.D. dependent var du tableau 9.

Tableau 12: Coefficients standardisés

Coefficient standardisé Variable Coefficient estimé S,;

sy

^{( {Jj)}

TCPIBH 0.025015 0.05343 0.1246 0.010727

D(INF) -2.346695 0.609448 -11.4782

D(TIR) -2.255142 0.680415 -12.3149

D(TSB) -0.361520 0.227876 -0.66117

TEI(-1) -0.966394 0.194336 -1.50727

INF(-1) -2.438257 0.675628 -13.2211

TIR(-1) -2.252680 0.796571 -14.4014

TSB(-1) -0.357808 0.258993 -0.74374

DUM1 -0.147468 0.3467 -0.41033

DUM₂ -0.199743 0.051741 -0.08294

Source: calcules a parttr des resultats de l'esttmatton de MCE

Les coefficients standardisés récapitulés dans le tableau 12 montrent le degré d'influence de chaque variable explicative sur le taux d'épargne intérieure au seuil de significativité de 5%. Par rapport aux résultats trouvés, on constate d'abord qu'à long terme le taux d'intérêt réel décalé d'une période explique plus le comportement du taux d'épargne intérieure. En suite il y a l'inflation aussi décalée d'une période. Le taux de croissance du PIB par habitant exerce la plus faible influence sur le taux d'épargne domestique.

Quant aux variables qualitatives qui sont l'instabilité politique et le programme d'ajustement structurel, elles influencent négativement le taux d'épargne intérieure et leurs coefficients ne peuvent pas faire objet d'une interprétation économique.

19 :Pour trouver les différents coefficients standardisés des variables exogènes, on multiplie d'abord le coefficient estimé de ladite variable par son ecart-type. Ensuite, pour le coefficient standardisé, le résultat trouvé de ce premier produit est divisé par l'ecart-type de la variable endogène (Pindyck et Rubinfeld, 1991, p.85).

1 1

En définitive, nous constatons que toutes les conditions requises pour appliquer la MCO sont satisfaisantes et par conséquent la formulation des politiques de court et long terme est possible pour la promotion de l'épargne intérieure au Rwanda.

Dans le document Les déterminats de l'épargne intérieure au Rwanda (Page 77-83)