– Sources et nature des données
– Logiciels utilisés pour l’analyse de données
– Le modèle utilisé et retenu est le modèle cross section de Mankiw et al. (1992), modifié par Arseneau, Ha Dao et Godbout (2011) et se présente comme suit :
Tableau d’abréviation des variables utilisées dans le modèle
Tableau des signes attendus des coefficients des différentes variables exogènes du modèle
– Le test de stationnarité (Dickey Fuller Augmenté) qui permet de savoir si la série étudiée présente un processus stochastique invariant et a le mérite de nous renseigner sur la meilleure méthode d’estimation à utiliser pour l’analyse de nos variables;
– Le test de détection de l’autocorrélation des erreurs : c’est le test de Durbin-Watson (1981)
– Le test de détection de l’hétéroscédasticité: c’est le test de Breuch-Pagan/Cook-Weisberg qui permet de vérifier la constance ou non de la variance.
– Si l’hypothèse de présence d’autocorrélation des erreurs et d’hétéroscédasticité est rejetée, on estimera le modèle à l’aide d’une régression par les Moindres Carrés Ordinaires (MCO).
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