\documentclass[11pt,twoside]{article}\makeatletter \IfFileExists{xcolor.sty}% {\RequirePackage{xcolor}}% {\RequirePackage{color}} \usepackage{colortbl} \usepackage{wrapfig} \usepackage{ifxetex} \ifxetex \usepackage{fontspec} \usepackage{xunicode} \catcode`⃥=\active \def⃥{\textbackslash} \catcode`❴=\active \def❴{\{} \catcode`❵=\active \def❵{\}} \def\textJapanese{\fontspec{Noto Sans CJK JP}} \def\textChinese{\fontspec{Noto Sans CJK SC}} \def\textKorean{\fontspec{Noto Sans CJK KR}} \setmonofont{DejaVu Sans Mono} \else \IfFileExists{utf8x.def}% {\usepackage[utf8x]{inputenc} \PrerenderUnicode{–} }% {\usepackage[utf8]{inputenc}} \usepackage[english]{babel} \usepackage[T1]{fontenc} \usepackage{float} \usepackage[]{ucs} \uc@dclc{8421}{default}{\textbackslash } \uc@dclc{10100}{default}{\{} \uc@dclc{10101}{default}{\}} \uc@dclc{8491}{default}{\AA{}} \uc@dclc{8239}{default}{\,} \uc@dclc{20154}{default}{ } \uc@dclc{10148}{default}{>} \def\textschwa{\rotatebox{-90}{e}} \def\textJapanese{} 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It follows that foreign trade is one of the essential levers of the Cameroonian economy. The results of stationarity tests show that series imports, exports, FDI and per capita GDP are stationary. With the regression of the ordinary least squares model, we deduce that imports and exports have positive and significant impacts on economic growth in Cameroon. While trade openness has a significant and negative impact on Cameroon's economic growth. \end{abstract} \keywords{trade openness, economic growth, ordinary least squares method, protectionism.} \begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) \textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark} \end{textblock*} \begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) \textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}} \end{textblock*} \let\tabcellsep& \section[{I.}]{I.} \section[{Contexte et Problématique}]{Contexte et Problématique}\par e Cameroun n'est pas resté en marge du mouvement libéralisation commerciale. En effet, depuis 1987, il a engagé une politique de libéralisation autonome dans le contexte du Programme d'Ajustement Structurel (PAS) et de l'initiative en faveur des Pays Pauvres Très Endettés (PPTE), préconisés par le Fond Monétaire International (FMI) et la Banque Mondiale (BM) pour l'aider à faire face à la crise qui a touché de plein fouet son économie au milieu de la décennie 1980.\par Malgré les mesures prises, le résultat escompté n'a pas été atteint. On note ainsi une contraction de l'activité économique et une baisse du taux de croissance du PIB qui est passé de 3,3\% entre 1980-1990 à 0,1\% entre \hyperref[b40]{1990} {\ref -1997} {\ref (Abena, 2006))}. D'après les données statistiques de la BM de 1987 à 1994, la somme de la valeur totale des exportations de biens et de services et la valeur des importations des biens et services n'a pas atteint la moyenne annuelle de 40\% du produit intérieur brut (PIB). Face à cette situation, le Cameroun est passé de la libéralisation autonome à la libéralisation sous l'OMC, ce en 1995. A partir de cette date, l'on remarque une participation plus grande de son économie au commerce international. Aussi, de 1995 à 2003, les échanges commerciaux se sont accrus de 70\%,. Le taux de dépendance de l'économie nationale vis-à-vis de l'extérieur s'est maintenu à 41\% au cours de la période de référence. On enregistre un retour à la croissance économique qui atteint 5\% au cours de l'exercice 1995/1996 avant de se stabiliser à un taux plus faible (environ 4\%) jusqu {\ref 'en 2004} {\ref 'en (Abena, 2006))}. Pendant la même période, l'inflation et le déficit budgétaire sont restés faibles.\par Nonobstant cette croissance, les objectifs macroéconomiques du gouvernement qui consistaient à porter le taux de croissance à 7\% sur une longue période d'une part, de contenir le taux d'inflation en dessous de 2\% et le déficit du compte courant en deçà de 3\% d'autre part ne sont pas atteints {\ref (Abena, 2006)}. En même temps on constate que le pays souffre toujours d'une pauvreté généralisée, d'une détérioration des systèmes d'éducation ainsi que de santé et de la faiblesse de la gouvernance (Communiqué de presse, Presse/TPRB/170, 2001). Décidé à sortir de cette impasse, le gouvernement, s'inspirant du modèle asiatique « miracle asiatique », s'est attelé à reformuler sa politique commerciale et industrielle. Malheureusement, il n'a pas abouti aux taux de croissance semblables à ceux des Nouveaux Pays Industrialisés (NPI) d'Asie. C'est dans le souci de savoir si le commerce extérieur peut booster l'économie camerounaise que nous entreprenons cette étude.\par Plusieurs arguments théoriques ont été développés en faveur du protectionnisme. Parmi les plus importantes, figurent la théorie du protectionnisme éducateur ou offensif et la théorie marxisante de l'échange inégal.\par La théorie du protectionnisme éducateur ou offensif a été élaborée par Friedrich List (1798-1846). Ce dernier estime que face aux nations plus avancées, un pays ne peut se développer qu'en protégeant temporairement ses industries naissantes.\par La théorie marxisante de l'échange inégal développée par Karl Marx (1818-1883) considère les échanges internationaux comme une forme L d'exploitation des pays de la périphérie (Tiers Monde) par le centre (Pays Industrialisés). Cette forme d'exploitation se traduit par une détérioration chronique des termes de l'échange. Au regard de la littérature en faveur du protectionnisme, il ressort que la plupart des pays à l'instar du Cameroun ne se sont pas abstenus de libéraliser leurs échanges. Nous pouvons donc penser que le commerce extérieur a quelque chose de spéciale à apporter à l'économie de ces pays en général et de celle du Cameroun en particulier. Cette préoccupation nous amène à nous poser la question suivante : quels sont les effets de l'ouverture commerciale sur l'économie camerounaise ? II. \section[{Revue de la Littérature}]{Revue de la Littérature}\par Dans ce travail, nous ne prétendons pas faire oeuvre de pionnier. De multiples ouvrages ont été réalisés sur le commerce extérieur et sur la croissance économique par des chercheurs tant nationaux qu'étrangers. Parmi les chercheurs qui se sont préoccupés de ces sujets, nous avons:\par Frankel et Romer (1999) utilisent une méthode à variables instrumentales incluant des caractéristiques géographiques et confirment que le commerce international a un impact important et significatif sur la croissance économique. \hyperref[b18]{Harrison (1996)} arrive à des conclusions similaires en utilisant une variété d'indicateurs d'ouverture. En procédant par différentes méthodes d'estimations (coupe transversale, effets fixes, moyenne sur cinq ans, premières différences), les résultats obtenus suggèrent une relation positive entre le degré d'ouverture et la croissance. Toutefois, ce ne sont pas toutes les mesures d'ouverture qui sont significatives malgré le fait qu'elles sont pour la plupart de signe positif. {\ref Sachs et Warner (1995)}, en utilisant des régressions en coupe transversale, ont trouvé que les distorsions dues à l'intervention de l'état au niveau du commerce mènent à de faible taux de croissance.\par Ben-David ( Concernant les importations (M), nous prévoyons une relation négative de celles-ci sur la croissance économique car lorsqu'un pays importe davantage, il y'a sortie massive de capitaux. Ceci se traduit par un déficit de la balance commerciale. 1 Par contre, nous anticipons une relation positive entre les exportations et le taux de croissance en nous basant sur l'étude faite par \hyperref[b17]{Girard (2007)} Quant à l'inflation (INF), nous prévoyons une influence positive ou négative de celle-ci sur la croissance du PIB car Abdellatif Naanaa (2002) a prouvé que l'inflation est préjudiciable à la compétitivité de l'économie. Cependant, l'augmentation des prix contribue à la réduction de la valeur de la dette.\par Les IDE, quant à eux, en jouant le rôle de catalyseur pour le capital domestique et du progrès technique, peuvent contribuer significativement à l'accroissement de la productivité de l'économie d'accueil (De Mello, 1997). Par ailleurs, en facilitant l'incorporation de nouveaux inputs et des nouvelles technologies dans la fonction de production, ils stimulent la croissance économique (Feenestra et Markusen, 1994). Voilà pourquoi nous espérons un effet positif des IDE sur la croissance économique au Cameroun.\par A propos de l'ouverture commerciale (OUV), les études empiriques arrivent toutes à trouver un effet positif et significatif entre l'ouverture aux échanges internationaux et la croissance économique \hyperref[b20]{(Lemzoudi, 2005)}. Sur ce, les résultats obtenus par Lemzoudi indiquent une relation positive pour le Bénin et le Ghana, d'où le signe positif attendu de l'OUV sur le PIB par tête au Cameroun. \section[{IV.}]{IV.} \section[{Méthode D'analyse}]{Méthode D'analyse}\par Nous allons utiliser un modèle de régression multiple pour l'analyse des impacts du commerce extérieur et de la libéralisation des échanges sur la croissance économique. Des séries temporelles annuelles vont être utilisées pour la période s'étendant de1987 à 2013. Dans un premier temps, nous allons faire un test de stationnarité. \section[{a) Test de stationnarité}]{a) Test de stationnarité}\par Lorsqu'on utilise des données temporelles, il est primordial qu'elles conservent une distribution constante dans le temps. Ce concept de stationnarité doit être vérifié pour chacune des séries afin d'éviter des régressions factices pour lesquelles les résultats pourraient être « significatifs » alors qu'ils ne le sont pas.\par i. convient donc de définir ce qu'on entend par stationnarité. ? Un processus aléatoire est strictement stationnaire si toutes ses caractéristiques c'est-à-dire tous ses moments sont invariants pour tout changement de l'origine du temps. ? Un processus est dit faiblement stationnaire si seul les moments d'ordre 1 et 2 sont stationnaires.\par La stationnarisation d'une série exige d'identifier au préalable le type de processus afin d'appliquer la méthode de stationnarisation appropriée. Il existe trois sources de non stationnarité Le changement structurel (break): la fonction de régression change dans le temps, soit de façon discrète, soit de façon graduelle. On peut corriger cette situation en ajoutant une variable binaire ou une variable d'interaction qui modélise le changement structurel. Une tendance déterministe: les données suivent une tendance qui a une fonction définie. Il suffit de la modéliser tout en choisissant bien la tendance la mieux adaptée à nos données (linéaire, quadratique, logarithmique, etc.) afin de résoudre le problème de la présence d'une tendance temporelle. Une tendance stochastique (racine unitaire): les données suivent une marche aléatoire avec ou sans dérive avec un coefficient de 1 pour le terme autorégressé: Dans le premier cas, et dans le cadre de ce travail, soit y t le PIB réel par habitant à la période t, posons l'équation y t = a + p y t-1 + ? t (1) Si après régression de la valeur de y de la période t sur sa valeur de la période t-1 par la méthode des MCO, on trouve le coefficient de y t-1 égal à 1 (p = 1), alors il y'a présence de racine unitaire. En d'autres termes, la série définie cidessus n'est pas stationnaire. Ceci se résume par: H 0 : p = 1 ? processus non stationnaire H 1 : p ? 1 ? processus stationnaire S'agissant des tests statistiques de DFA, Dickey et Fuller ont tabulé des valeurs critiques: ? si la valeur de la t-statistique associée à p en valeur absolue est supérieure à la valeur critique également en valeur absolue, on rejette l'hypothèse nulle de non stationnarité et on approuve l'hypothèse alternative. ? si par contre la valeur absolue de la t-statistique associée à p est inférieure à la valeur critique, on accepte H 0 tout en rejetant H 1. Il est à noter que pour effectuer le test DFA, il convient de choisir le nombre de retards q de sorte que les résidus soient des BB (Bruits Blancs). Un nombre trop important de retards réduit le nombre de degrés de liberté. Le choix de q peut se faire par l'étude des autocorrélations partielles de Î?"y t et l'on retient pour q le retard correspondant à la dernière autocorrélation partielle significativement différente de zéro.y t = y t-1 + ? t . \section[{Volume XVIII Issue I Version I}]{Volume XVIII Issue I Version I} \section[{( E )}]{( E )}\par Après le test DFA, si la série est non stationnaire (présence de racine unitaire), on pourra dans ce cas utiliser le test de co-intégration. La cointégration est une situation rencontrée lorsque deux séries possédant une racine unitaire ont une tendance stochastique commune. Soient x t et y t des séries I (1) (racine unitaire), si pour un ? donné y t? x t est I (0) (absence de racine unitaire), alors x t et y t sont cointégrées avec le paramètre d'intégration ?. Dans une telle situation, la formulation en différence mène à une mauvaise spécification du modèle et des termes de correction d'erreurs doivent être ajoutés. {\ref Un} Les données utilisées pour la régression sont en annexe 11. Le résultat et l'interprétation de la régression par les MCO sont donnés au chapitre 4. \section[{b) Interprétation du test de stationnarité}]{b) Interprétation du test de stationnarité}\par Nous allons présenter ce résultat pour chaque variable et l'interpréter. Il convient de rappeler que pour le modèle y t = a + p y t-1 + e, si après régression de cette équation par la méthode des MCO (Least Squares) le coefficient de y t-1 est égal à 1 (p = 1), alors la variable y n'est pas stationnaire. Elle est stationnaire si p ? 1: c'est le test d'équation de DFA. Une autre possibilité de détecter la présence de racine unitaire est de comparer la valeur statistique du test de DFA aux valeurs critiques tabulées par Dickey et Fuller. Si la t-statistique associée à p en valeur absolue est supérieure à l'une des valeurs critiques, alors, la série est stationnaire. Au cas contraire, on dira qu'elle est entachée d'unit root. Les résultats de ce test sont présentés en annexe pour chaque variable.\par En ce qui concerne les importations, Nous constatons que la valeur absolue du test statistique de DFA qui est égal à {\ref 3.195169} Le coefficient des importations (0,487142) est de signe positif. Cela signifie que les importations des biens et services ont une influence positive sur la croissance économique. Donc toute augmentation des importations d'une unité entraîne, toutes choses restant égales par ailleurs, un accroissement de la croissance économique de 0,4871 point. En d'autres termes, plus on importe, plus la croissance est stimulée. Cette situation peut s'expliquer par le rôle primordial que jouent les importations sur l'économie du Cameroun (pallient aux insuffisances alimentaire, énergétique, luttent contre la hausse excessive des prix qui sévit par moment au Cameroun etc).\par Le signe positif du coefficient des importations n'est pas celui présagé car nous avons au préalable tout comme Mankiw pensé que les importations massives rendaient la balance commerciale déficitaire et de ce fait, jouaient négativement sur la croissance économique. Mais il s'avère que l'importation de produits étrangers moins onéreux permet une baisse des prix favorable au pouvoir d'achat. Dès lors les entreprises peuvent diminuer les salaires nominaux (sans réduire le salaire réel) et donc rendre le travail plus compétitif, favorisant l'essor de l'industrie résidente et donc en définitif l'emploi.\par Les exportations quant à elles ont un coefficient de signe positif qui correspond bel et bien au signe attendu. Ce coefficient de 0,505209 laisse entendre que lorsque les exportations augmentent d'une unité de point, le PIB par tête augmente aussi de 0,505209 point. Ceci implique que les exportations et la croissance économique évoluent dans le même sens. Autrement dit, elles influencent positivement la croissance économique au Cameroun. Cet effet positif est aisément compréhensif aussi longtemps que les exportations continueront à améliorer l'emploi des facteurs de production disponibles, à étendre les dotations de facteurs et à assurer les effets de liaison au Cameroun. Ce résultat est similaire à celui de Girard qui a montré que la Syrie et la Tunisie vérifient l'hypothèse de croissance tirée par les exportations.\par Contre toute attente, le coefficient du ratio d'ouverture est négatif. Ce coefficient qui est de -1,183548 traduit la relation négative entre l'ouverture commerciale et la croissance économique. Bien qu'étant négatif, le coefficient du ratio d'ouverture est significatif car l'une des conditions sine qua none imposée par les bailleurs de fond pour accorder leur aide financier au Cameroun a été la libéralisation des échanges.\begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.0009908203409587644\textwidth}P{0.8210185050269562\textwidth}P{0.027990674632085093\textwidth}} \tabcellsep travail de Moufatih n'a ni problématique, ni objectifs, ni\tabcellsep contrôle importantes pouvant avoir un effet déterminant\\ \tabcellsep hypothèses, encore moins de modèle économétrique.\tabcellsep sur la croissance.\\ \tabcellsep Abena Nguema (2006) démontre que la\tabcellsep Jin (2004) a analysé le co-mouvement entre\\ \tabcellsep libéralisation commerciale est un processus de\tabcellsep l'ouverture et la croissance pour 17 provinces et 3\\ \tabcellsep changement de la politique commerciale qui connaît\tabcellsep municipalités chinoises. Il montre qu'il existe une relation\\ 30 ( E )\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{1993) et Sach et Warner (1995) démontrent par ailleurs que c'est seulement dans les économies ouvertes qu'on peut observer une convergence inconditionnelle. Sach et Warner (1995) montrent que dans les années 1970-1980, le taux de croissance des pays avec des politiques d'ouverture avait cru à un rythme de 4,5\% par année et qu'en revanche, les pays relativement fermés n'avaient qu'un taux de croissance de 0,7\%. Ils notent cependant qu'une relation robuste est difficile à trouver et à justifier. Leurs méthodologies ont été remises en question par Rodriguez et Rodrik (2000) car les indicateurs de mesure de l'ouverture commerciale peuvent être lourdement critiqués et qu'il manque des variables de des fortunes diverses selon que le pays est développé, en développement ou moins avancés. Dufort et Murray (2004) ont mis en évidence l'impact de l'appréciation du taux de change sur la croissance des exportations et du PIB du Québec. Il ressort de cette analyse que l'impact d'une variation de la valeur de la devise canadienne sur le PIB varie grandement selon le modèle employé, et ce, à cause des nombreux problèmes de spécification et d'estimation inhérents aux modèles économétriques servant à quantifier les impacts d'une variation de la valeur de la devise canadienne. Les experts de la Banque du Canada et ceux du ministère des Finances du Canada estiment des impacts sur le PIB canadien, d'une variation du taux de change, qui sont différents, mais du même ordre de grandeur. Au Canada, ce sont les PIB du Québec et de l'Ontario qui sont les plus touchés. Malheureusement, tout comme Abena Nguema, Dufort et Murray ne proposent aucun modèle économétrique dans leur analyse. Awoumou (2006) montre que la Parallèlement, en utilisant un modèle d'équations simultanées, Marouane Alaya (2004) a obtenu les résultats qui suggèrent que malgré l'effet significativement positif de l'Salah Ouerhani (2009) de son côté, a élaboré positive entre l'ouverture aux échanges internationaux et le taux de croissance pour les provinces et les municipalités développées et une relation négative pour les provinces et les municipalités enclavées. En utilisant la même méthodologie que Jin, Lemzoudi (2005) a examiné l'impact du degré d'ouverture sur la croissance économique de cinq pays africains. Sa préoccupation était aussi de vérifier si l'effet de l'ouverture est différent entre les pays côtiers et les pays enclavés. Son modèle, basé sur une fonction de production générale, emploie la technique de co-intégration pour les séries temporelles. Les résultats obtenus sont similaires à ceux de Jin c'est-à-dire qu'il existe une relation positive entre l'ouverture aux échanges internationaux et le taux de croissance pour deux des trois pays côtiers et une relation négative pour les trois pays enclavés. Sans remettre en question les travaux de Jin et Lemzoudi, force est de reconnaître qu'ils se heurtent à plusieurs limites économétriques parmi lesquelles la pertinence du choix de l'indicateur d'ouverture. Mbemba Malembe (2006) s'est appesanti sur l'incidence du commerce international sur le développement économique de la République Démocratique du Congo (RDC). Il montre que le rôle du commerce extérieur n'est pas seulement de compenser les manques du marché intérieur, ni d'offrir les possibilités plus grandes de production, d'emploi et d'équilibre budgétaire, mais de permettre aux pays l'importation d'équipements nécessaires à leur industrialisation et donc à leur développement socio-économique. Cet objectif ne semble atteint qu'unilatéralement par les pays déjà industrialisés avec qui le tiers monde entretient des relations commerciales. Les travaux de Mbemba Malembe s'étendent sur une période de sept ans (2000 à 2006), période relativement courte et par conséquent ses tests statistiques ne peuvent être significatifs. La particularité de notre étude réside en ce qu'elle s'étale sur une période longue (1977-2003). En plus notre zone d'étude c'est le Cameroun contrairement à Mbemba Malembe qui a fait son analyse sur la RDC. Mehdi Moufatih (2007) a focalisé son attention sur le commerce international. Tout au long de son mémoire, il passe en revue les théories et politiques du commerce extérieur et la macroéconomie internationale économique. défini (Le commerce extérieur) est vague. En outre, le l'inflation affecte négativement la croissance écrits, force est de constater que son thème tel que la finance est un canal substantiel à travers lequel échanges internationaux. Malgré l'importance de ses sur les mesures de développement financier montre que affirment que toutes les nations gagnent dans les L'effet négatif et statistiquement significatif de l'inflation change ?). Il adhère à la pensée des libéraux qui l'inflation ne détériore pas la performance économique. (balance des payements, balance des capitaux, taux de un modèle de croissance qui intègre à la fois une dimension monétaire et une dimension financière et s'inscrit dans la mouvance actuelle qui étudie les interactions entre l'inflation, le développement financier et la croissance. Son étude montre que l'inflation affecte négativement la croissance quel qu'en soit le niveau du taux d'inflation. Dans le cas où le taux d'inflation est modéré et/ou élevé (supposé supérieur à 10\%) les tests empiriques montrent que toute augmentation supplémentaire de celui-ci retarde directement la croissance. Cependant, l'absence d'une relation négative entre l'inflation et la croissance, lorsque le taux d'inflation est faible (inférieur à 10\%), ne signifie pas que III. Methodologie Nous allons faire une étude en coupe longitudinale sur une période allant de 1977 à 2003. un bon nombre d'organisations internationales incitent les pays à libéraliser leurs échanges commerciaux. Pour certaines d'entre elles comme le FMI et la BM, la libéralisation des politiques commerciales est souvent une condition majeure à l'octroi d'aide financière ou d'assistance économique aux pays en développement. a) Modèle économétrique L'objectif b) Spécification des variables L'équation à estimer étant, PIB = f (M, X, ECH, INF, OUV, IDE), les résultats attendus de notre recherche sont condensés dans le tableau ci-dessous: Tableau 1: Tableau des signes attendus Variable endogène Variables exogènes PIB par tête M -X + ECH +/-INF +/-IDE + OUV + Pour y parvenirD'ailleurs, Source: Tableau élaboré p ar l'auteur}\end{longtable} \par \caption{\label{tab_0}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.85\textwidth}} 32\\ E )\\ (\end{longtable} \par {\small\itshape [Note: employé]} \caption{\label{tab_1}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.85\textwidth}} Il y'a non stationnarité car la variance n'est\\ pas constante:\\ var (y t ) = t ? 2 ?\end{longtable} \par \caption{\label{tab_2}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.6327699917559769\textwidth}P{0.20531739488870568\textwidth}P{0.0003503709810387469\textwidth}P{0.011562242374278648\textwidth}} \tabcellsep Si\tabcellsep >\tabcellsep , on rejette l'hypothèse nulle et\\ \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{dans le cas contraire on accepte l'hypothèse nulle et}\\ test simple à utiliser est le test en deux étapes d'Engel et Granger\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{parallèlement l'autre hypothèse n'est pas prise en compte pour chaque cas.}\\ (1987).\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{-La statistique F de Fisher permet dejugerde}\\ Le modèle est à une équation:\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{lavaliditéglobaledumodèle. On émet les hypothèses}\\ PIB = C(1) + C(2)OUV + C(3)IDE + C(4)X + C(5)M +\tabcellsep suivantes:\tabcellsep \\ C(6)INF + C(7)ECH + ? 1 Pour cette équation, le PIB indique le Produit Intérieur Brut par habitant. M traduit les importations ; X, les exportations ; ECH, le taux de change ; INF l'inflation ; IDE les Investissements Directs Etrangers ; OUV quant à elle traduit le ratio d'ouverture. C(1), C(2), C(3), C(4), C(5), C(6) et C(7) représentent les paramètres ou coefficients\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{H 0 (hypothèse nulle), stipule que tous les paramètres de l'équation sont tous nuls. H 1 (hypothèse non nulle) stipule que tous les paramètres sont non nuls (au moins un paramètre est non nul). Si la valeur de la statistique F obtenue est supérieure à celle lue sur la table de Fisher à un seuil de signification précis et à (k-1, n-k) degré de liberté (}\\ de l'équation. ? 1 est le terme de correction d'erreurs.\tabcellsep \tabcellsep \\ L'estimation des coefficients de cette équation\tabcellsep \tabcellsep \\ se fera par la méthode des MCO (moindres carrés\tabcellsep \tabcellsep \\ ordinaires) dont le principe est la minimisation de la\tabcellsep \tabcellsep \\ somme des carrées des résidus. Nous nous servirons\tabcellsep \tabcellsep \\ du logiciel «e-vue» pour faire cette régression. La\tabcellsep \tabcellsep \\ manipulation des données sur ce logiciel nous donnera\tabcellsep \tabcellsep \\ également pour l'équation:\tabcellsep \tabcellsep \\ ? les écarts types des coefficients qui permettront le\tabcellsep \tabcellsep \\ calcul de certaines variables (telle que la statistique\tabcellsep \tabcellsep \\ t de Student) nécessaires à l'interprétation des\tabcellsep \tabcellsep \\ résultats;\tabcellsep \tabcellsep \\ ? le coefficient de détermination noté R 2 qui est la\tabcellsep \tabcellsep \\ proportion de la variation de la variable dépendante\tabcellsep \tabcellsep \\ expliquée par les variables indépendantes. Plus R 2\tabcellsep \tabcellsep \\ se rapproche de 1, meilleur est le modèle.\tabcellsep \tabcellsep \\ L'interprétation de ce coefficient reste très limitée\tabcellsep \tabcellsep \\ dans le cadre de la régression multiple car il ne fait\tabcellsep \tabcellsep \\ intervenir ni le nombre de variables explicatives, ni\tabcellsep \tabcellsep \\ celui des observations dans l'échantillon. C'est la\tabcellsep \tabcellsep \\ raison pour la quelle nous ferons recours au R-carré\tabcellsep \tabcellsep \\ ajusté ou corrigé (R 2' ) car il comble la lacune du\tabcellsep \tabcellsep \\ coefficient simple.\tabcellsep \tabcellsep \\ ? la statistique t de Student, calculée pour une taille\tabcellsep \tabcellsep \\ de l'échantillon n < 31 permet de tester la\tabcellsep \tabcellsep \\ significativité individuelle des coefficients à un\tabcellsep \tabcellsep \\ niveau de signification donné et de degré de liberté\tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par {\small\itshape [Note: (n-k) avec k = nombres de paramètres à estimer. Le calcul étant effectué, on passe au test de significativité proprement dite. La première chose à faire consiste à formuler les hypothèses. Par exemple pour l'équation une de notre modèle, >), on conclut que lemodèle ainsi estimé est globalement significatif et que les variables explicatives véritables ont globalement une influence sur la variable endogène. Dans ce cas, on rejette l'hypothèse nulle et dans le cas contraire on l'accepte.]} \caption{\label{tab_3}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.012272840428180233\textwidth}P{0.753933283544934\textwidth}P{0.030893701767488176\textwidth}P{0.000846402788150361\textwidth}P{0.003385611152601444\textwidth}P{0.0004232013940751805\textwidth}P{0.03427931292008962\textwidth}P{0.013965646004480955\textwidth}} 34 ( E ) -Global Journal of Human Social Science Year 2018\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{cal Tableau 2: Résultat de la régression par les MCO t lue t lue F Dependent Variable: PIB Method: Least Squares Date: 01/01/02 Time: 02:32 Sample: 1977 2003 Included observations: 27 Newey-West HAC Standard Errors \& Covariance (lag truncation=2) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C 1.583147 0.260131 6.085971 OUV -1.183548 0.096323 -12.28724 IDE 0.011683 0.012583 0.928466 X 0.505209 0.039835 12.68255 M 0.487142 0.019274 25.27476 l'intervalle défini ci-dessus. Donc il y'a évidence d'absence d'auto corrélation partielle. Ceci est une bonne chose pour le modèle car en présence d'auto corrélation, les estimateurs des MCO ne sont plus efficaces. Au total, Les tests d'ensemble révèlent que le modèle est bon, les variables globalement significatives et leurs estimateurs efficaces. Vérifions à présent si les tests individuels seront aussi intéressants. Nous allons partir de l'interprétation de la statistique de Student à l'interprétation des coefficients des variables. Ces valeurs sont lues sur la table de Student à H 1 (hypothèse alternative) : C ? 0 ? paramètre cal F Prob. 0.0000 0.0000 0.3648 0.0000 0.0000 significatif. De même que les importations, les exportations sont non stationnaires. La t-statistique de DFA 2.910749 est inférieure à toutes les valeurs critiques 4.374307, 3.603202 et 3.238054 respectivement à des niveaux de signification de 1\%, 5\% et 10\%. Il ressort de l'analyse du résultat du test de stationnarité du taux de change que la valeur du test statistique de DFA (1.759500) est inférieure à toutes les valeurs critiques à différents niveaux de signification. D'où la série de la variable taux de change n'est pas stationnaire. Tout comme le taux de change, la variable inflation a une valeur statistique de DFA (2.345254) en dessous de toutes les valeurs critiques (4.356068, 3.595026 et 3.233456) correspondantes à des niveaux de signification respectifs de 1\%, 5\% et 10\%. Cette série n'est pas stationnaire. Quant aux IDE, la t-statistique de DFA (4.221143) est inférieure à la valeur critique correspondante au niveau de signification de 1\% au terme des résultats et permet d'estimer les coefficients d'une régression linéaire multi variée en minimisant la somme des carrés des résidus. Elle permet d'obtenir les estimateurs BLUE (Best Linear Unbiaised Estimators). L'équation à régresser est la suivante: PIB = C(1) + C(2)OUV + C(3)IDE + C(4)X + C(5)M + C(6)INF + C(7)ECH + ? 1 Le modèle testé donne le résultat suivant par la méthode des moindres carrés ordinaires: obtenue est de 2,162060. Elle est comprise dans Ce résultat est présenté dans le tableau ci-dessous: d'auto corrélation partielle. La statistique de DW 0.4871419174*M+4.580944244e-007*INF-0.05164824327*ECH qui stipule que lorsque 2 < DW < 4, il y'a absence PIB=1.583147488-1.183548078*OUV+ 0.01168327105*IDE+0.5052085285*X+ d'étudier l'auto corrélation à partir de la loi de Thumb Le test d'auto corrélation de DW permet statistiquement significatifs à différents niveaux de (4.356068). Parvenu interprétations du test La régression par les MCO est une méthode qui signification.}\tabcellsep ( E ) Volume XVIII Issue I Version I 35\\ \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{INF ECH un degré de liberté dl = 20 (dl = nombre d'observations 4.58E-07 0.000322 -0.051648 0.029909 n =27 -nombre de paramètres k =7)}\tabcellsep 0.001424 -1.726821\tabcellsep 0.9989 0.1004\\ \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{R-squared Rappelons que si la valeur calculée de Student 0.995216}\tabcellsep Mean dependent var\tabcellsep 9.932086\\ \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Adjusted R-squared S.E. of regression d'une variable est supérieure à la valeur lue à un niveau 0.993453 0.006832 Sum squared resid 0.000887 de signification précis, alors, le coefficient de cette Log likelihood 101.0572 variable est significatif.}\tabcellsep S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic\tabcellsep 0.084440 -6.893126 -6.509174 564.6304\\ \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Durbin-Watson stat En se basant sur la règle de décision, on 2.162060}\tabcellsep Prob(F-statistic)\tabcellsep 0.000000\\ \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{constate que seuls les coefficients des importations et}\\ \tabcellsep des\tabcellsep exportations\tabcellsep sont\tabcellsep individuellement\tabcellsep et\\ \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{© 2018 Global Journals}\tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par {\small\itshape [Note: Source: Tableau élaboré par l'auteur après l'analyse des données puisées auprès du World Development Indicators de la B M et de la BEAC.S]} \caption{\label{tab_4}}\end{figure} \footnote{Year 2018 © 2018 Global Journals Ouverture Commerciale et Croissance Economique au Cameroun} \backmatter \begin{bibitemlist}{1} \bibitem[Mankiw and ; « Macroéconomie ()]{b25}\label{b25} \textit{}, G Mankiw , ; « Macroéconomie . 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