Libéralisation financière, efficacité du système financier et ...

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En ce qui concerne le DPPIB, on l'élimine de nos variables standard car non seulement il est faiblement corrélé avec GA mais il est aussi fortement colinéaire à LNGDP et LNS (0,55 et 0,48). Lorsqu'on l'introduit dans l'équation standard, il ne ressort pas. (Voir Tableau 14.3 ci- dessous). Vu la non significativité de coefficient lié à DPPIB, cette variable sera exclue de notre équation. En effet, l’écart type assez élevé lié à cette variable prouve l’existence d’une colinéarité avérée. Tableau 14.3 : La non significativité de DPPIB dans la régression de l'équation standard (échantillon 58 pays) Variable dépendante: GA DPPIB 0.026 [1.493] (0.1423) LNGDP -0.688 [-4.031] (0.0002) LNS 1.525 [3.261] (0.0021) INF -0.002 [-2.276] (0.0276) LPA 0.112 [2.874] (0.0062) SRPIB 0.121 [5.331] (0.0000) Constante -12.350 [-3.522] (0.0010) R² 0.615 R² adjusted 0.563059 Akaike 3.063356 Durbin-Watson 1.426635 Nombre 52 d’observations Probabilités entre ( ) Entre [ ] la valeur des t de Student corrigés de l’hétéroscédasticité. White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance En ce qui concerne les variables financières, on peut remarquer que CPIB est fortement colinéaire avec VPIB (0,47) mais très faiblement corrélé avec TOR (0,03). En même temps, VPIB est fortement corrélé avec TOR (0,65). DPIB est colinéaire avec PPIB (0,76) et TOR est colinéaire avec PPIB (0,50). La colinéarité se traduit par l’impossibilité d’estimer les coefficients de la régression par la méthode des moindres carrés. La colinéarité se traduit par des estimations imprécises des paramètres et par des écarts-types élevés. Lors du choix d’une forme fonctionnelle, il faut toujours garder à l’esprit les problèmes de colinéarité des variables explicatives. En effet, plus la forme fonctionnelle est flexible, plus les problèmes de colinéarité sont importants. 200
4.2.2. L'influence positive des indicateurs financiers On va montrer l'influence des variables financières -à travers R²- comme des variables endogènes qui expliquent les taux de croissance à long terme lorsqu'on ajoute ces variables dans la régression standard. On va procéder à des ajustements en éliminant le SRPIB comme le font la plupart des chercheurs car l'impact du niveau de développement financier passe par le niveau d'investissement (I = sY) [Andersen (2003), Guillaumont & Kpodar (2006), Beck & Levine (2004)]. Guillaumont & Kpodar (2006) donnent les indications suivantes : « Nous n'introduisons pas le taux d'investissement ou le taux de croissance du capital puisque nous supposons que l'impact du niveau et de l'instabilité du développement financier passe en partie à travers le niveau de l'investissement». Ce problème de forte corrélation entre SRPIB et toutes les variables financières, on va le résoudre par un ajustement qui ne laisse introduire que la part non corrélée de SRPIB avec chaque indicateur de développement financier. Tableau 15.3 : Représentation de l'équation standard sans prendre en considération le SRPIB qui est corrélé fortement avec toutes les variables financières (échantillon 58 pays) Variable dépendante: GA LNGDP -0.620 [-2.516] (0.0153) LNS 2.006 [3.112] (0.0031) INF -0.004 [-3.654] (0.0006) LPA 0.172 [3.916] (0.0003) Constante -16.993 [-4.062] (0.0002) R² 0.44 R² adjusted 0.389447 Akaike 3.371087 Durbin-Watson 1.896098 Nombre 53 d’observations Probabilités entre ( ) Entre [ ] la valeur des t de Student corrigés de l’hétéroscédasticité. White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Le tableau 16.3 montre l'influence exercée par les indicateurs de développement bancaire et de développement boursier sur le taux de croissance moyen de PIB par tête à long terme. 201
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Mullineux A (1997) ‘‘Lessons fr
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