Libéralisation financière, efficacité du système financier et ...

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1.2. La méthode économétrique On utilise les valeurs moyennes : une seule observation par pays est retenue pour chaque indicateur. Au total 58 observations en moyenne sont calculées pour la période 1978-2000 21 en coupe instantanée (cross-country regression). L'estimateur des moindres carrés ordinaires MCO (Ordinary Least Square) utilisé par Beck & Levine (2004), Levine (1997), Levine & Zervos (1998) et Andersen (2003) est considéré comme le meilleur pour examiner la relation empirique entre développement financier et croissance économique. Selon Andersen les avantages de cet estimateur peuvent être résumés: 1) L'estimateur des MCO estime l’effet des valeurs moyennes des indicateurs financiers sur le taux de croissance économique. Alors, elle est capable de montrer la relation entre ces variables. 2) Il peut identifier la causalité et la non linéarité entre les pays. Andersen (2003) qui a employé dans son étude les valeurs moyennes, puis elle a utilisé les valeurs initiales des indicateurs financiers pour identifier la causalité (tester si le développement financier suit la croissance économique ou s’il y a une causalité positive entre cette dernière et le développement financier). Si la plupart des [t-values] restent significatives, alors cela signifie que les niveaux initiaux des variables financières ont une relation positive avec le taux de croissance moyen de PIB par tête. Donc, l’utilisation des valeurs initiales des indicateurs financiers a pour objectif d’indiquer la causalité (développement financier → développement économique). Andersen (2003): «The issue of causality is addressed by including initial financial variables in the regressions. In order to test whether financial development simply follows growth, or whether there is a positive causal effect of financial sector development on economic growth. I run regressions based on equation 5.2.3 and I detect a causal direction. The initial variables are included to avoid endogeneity in the variables, as well as simultaneous problems. The results reveal that initial values have approximately the same influence on economic growth as average financial indicators ». 3) Il assure que les coefficients estimés ont tous une bonne qualité (non biaisés et de moindre variance). Nous voulons maintenant savoir si le système financier basé sur les banques a une influence plus importante dans les PVD que dans les pays développés [différences entre les individus]. 21 Annexe 2 : les valeurs moyennes des variables d’études. 170
L'estimateur MCO est plus approprié que les autres quand il s’agit des longues périodes comme dans notre cas où on ne s’intéresse pas à l'étude année par année mais à l'exploitation des différences entres les individus de l’échantillon. L'estimateur MCO est utile quand il s’agit d’étudier l’échantillon d’un grand nombre de pays où l’intérêt est de montrer les différences entre ces pays et pas seulement d'analyser leurs effets individuels. Mais si l’étude inclut un petit nombre de pays, supposons 3 ou 4, dans ce cas, il sera plus juste d’appliquer l'estimateur (Within) dans un modèle à effets fixes. Etant donné l’échantillon de 58 pays, nous préfèrons analyser les différences entre (between) ces pays et non pas en dedans (within) où l'estimateur de MCO est mieux adapté que le second. Enfin, il faut souligner que notre échantillon n’est pas homogène et notre panel non équilibré (unbalanced panel). En effet, le panel non équilibré (unbalanced panel) est provoqué par des données absentes (missing data) et par des erreurs de mesure (measurement errors). Les données absentes peuvent être un problème considérable quand on utilise les séries temporelles, en particulier dans les PVD. Alors, élaborer un panel qui inclut une seule observation par pays peut éviter ce problème. Mais il faut souligner que la dimension temporelle de notre panel ne peut être négligée surtout si les valeurs moyennes ne représentent pas la plupart des réalisations (observations), c'est-à-dire lorsque les réalisations sont loin de leur moyenne individuelle (dans le cas où la plupart des observations se trouvent à l'extérieur de l'intervalle de confiance ''IC''). 171
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