Libéralisation financière, efficacité du système financier et ...

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Tableau 16.3 : L'effet positif des indicateurs financiers sur la croissance économique montré par R² Variable dépendante: GA 1 2 3 4 CPIB 0.009 [2.003] 0.0087 [1.71] VPIB (0.051) (0.0935) TOR DPIB PPIB LNGDP LNS INF LPA Constante -0.734 [-3.02] (0.004) 2.089 [3.28] (0.0019) -0.003 [-3.07] (0.0034) 0.168 [3.65] (0.0007) -16.337[-3.70] (0.0006) 0.0127 [1.74] (0.0887) -0.674 [-3.37] (0.0015) 1.767 [3.218] (0.0024) -0.003 [-3.88] (0.0003) 0.126 [2.750] (0.0085) -12.101[-2.82] (0.0071) 0.011 [4.159] (0.0001) -0.772 [-3.36] (0.0016) 2.108 [3.423] (0.0013) -0.003 [-2.41] (0.0198) 0.146 [3.386] (0.0014) -14.38 [-3.51] (0.001) 0.013 [1.90] (0.0636) 0.011 [4.853] (0.0000) 0.712 [-3.60] (0.0008) 1.780 [3.258] (0.0021) -0.003[-2.924] (0.0054) 0.103 [2.353] (0.0229) -9.99 [-2.484] (0.0167) R² 0.47 0.53 0.50 0.57 R² adjusted 0.413108 0.47165 0.452281 0.514611 Akaike 3.348245 3.259394 3.279167 3.174585 Durbin-Watson 1.751841 1.584957 1.863009 1.718379 Nombre 53 53 53 53 d’observations Probabilités entre ( ) Entre [ ] la valeur des t de Student corrigés de l’hétéroscédasticité. White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Comme on peut remarquer dans le [Tableau 16.3 / Colonne 1], lorsqu’on ajoute CPIB à la régression standard du tableau 15.3, R² augmente de 0.44 pour devenir 0.47. Si l’on ajoute encore dans la régression l'indicateur de liquidité du marché (TOR) qui est corrélé faiblement avec CPIB, R² devient 0.53 [Tableau 16.3 / Colonne 2]. Ensuite, on ajoute DPIB à la régression standard du tableau 15.3 pour montrer l’influence positive d’un indicateur de développement bancaire sur le taux de croissance de PIB par tête (R² passe de (0.44) [tableau 15.3] à (0.50) [Tableau 16.3 / Colonne 3]. Puis, on rajoute l’indicateur de liquidité (TOR) à la régression 3 du tableau 16.3, (R² augmente de 0.50 pour devenir 0.57). 202
4.2.3. Les procédures, les régressions et les résultats 4.2.3.1. Les procédures et les régressions 1) on regarde dans la colonne 1 [Tableau 8.3] quelles sont les variables financières corrélées avec GA. On a : TOR, PPIB, DPIB, VPIB, CPIB 0,54 0,36 0,32 0,19 0,13 2) on va essayer d'introduire ces variables financières, en veillant à ce qu'elles ne soient pas corrélées avec SRPIB. Par exemple, TOR qui est fortement corrélé avec GA est aussi colinéaire à SRPIB. Pour résoudre ce problème, on opte pour la solution suivante. On ne garde du taux d'épargne que sa composante non corrélée avec TOR. Pour ce faire, on procède à l'ajustement : SRPIBi = α + В TORi + ε i On obtient 2 composantes de SRPIB: ^ ∧ SRPIBi = α + β TORi + ε i ∧ ∧ ∧ où α + β TORi est la composante corrélée ε i ∧ ∧ et ε i est la composante non corrélée (RES_SRPIB) Tableau 17.3 montre la non significativité de coefficient associé au TOR lorsqu’on ajoute dans la régression le SRPIB. On a résolu ce problème de forte colinéarité entre TOR et SRPIB en remplaçant le SRPIB par la part non corrélée de SRPIB avec TOR (Res_SRPIB) [Voir : Tableau 18.3]. 203
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