C- Fonctions de
réponse suite à un choc sur le secteur industriel
Les réponses sont fournies par le graphique ci
après :
Graphique 11 :
Fonctions de réponse suite à un choc sur le secteur
industriel
Source :
Résultat des travaux
Un choc positif sur le secteur industriel a un impact positif
au cours de la première période sur le secteur agricole. Le
même effet a été constaté sur le secteur service sur
une période de quatre ans avant de s'estomper et retrouver son
équilibre de long terme. A partir de la deuxième période,
la performance du secteur agricole
connait une baisse avant de s'annuler autour de la
3ème période et retrouver son équilibre. Le
phénomène contraire a été observé sur le
secteur service.
D- Décomposition de
la variance de l'erreur de prévision
L'étude précédente, basée sur les
fonctions de réponses impulsionnelles, peut être
complétée par une analyse de la décomposition de la
variance de l'erreur de prévision. L'objectif est de calculer la
contribution de chacune des innovations à la variance de l'erreur en
pourcentage. Quand une innovation explique une part importante de la variance
de l'erreur de prévision, nous en déduisons que la variable
étudiée est très sensible aux chocs affectant cette
série. Les résultats relatifs à l'étude de la
décomposition de la variance sont reportés dans les tableaux ci-
après :
Tableau 9 :
Décomposition de la variance de l'erreur de prévision de
DL_PIBA
|
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|
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|
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|
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|
|
Period
|
S.E.
|
DL_PIBA
|
DL_PIBS
|
DL_PIBI
|
DL_PIBH
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
0.060612
|
100.0000
|
0.000000
|
0.000000
|
0.000000
|
|
2
|
0.062574
|
95.56182
|
4.121880
|
0.116234
|
0.200067
|
|
3
|
0.062739
|
95.30041
|
4.123651
|
0.156519
|
0.419416
|
|
4
|
0.062771
|
95.22088
|
4.191877
|
0.157838
|
0.429400
|
|
5
|
0.062772
|
95.21871
|
4.193591
|
0.158318
|
0.429386
|
|
6
|
0.062773
|
95.21858
|
4.193708
|
0.158326
|
0.429389
|
|
7
|
0.062773
|
95.21856
|
4.193718
|
0.158327
|
0.429392
|
|
8
|
0.062773
|
95.21856
|
4.193719
|
0.158327
|
0.429392
|
|
9
|
0.062773
|
95.21856
|
4.193719
|
0.158327
|
0.429392
|
|
10
|
0.062773
|
95.21856
|
4.193719
|
0.158327
|
0.429392
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Cholesky Ordering: DL_PIBA DL_PIBS DL_PIBI DL_PIBH
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Source: Résultat des travaux
La variance de l'erreur de prévision du PIB du secteur
agricole, est due à 95,2% de ses propres innovations, 4,2% de
l'activité économique du secteur service, 0,16% du secteur
industriel et 0,43% du niveau de vie de la population Béninoise. Elle
montre donc que le secteur service réagit le plus à un choc sur
le secteur agricole
Tableau 10 :
Décomposition de la variance de l'erreur de prévision de
DL_PIBS
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
Period
|
S.E.
|
DL_PIBS
|
DL_PIBA
|
DL_PIBI
|
DL_PIBH
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
0.049296
|
100.0000
|
0.000000
|
0.000000
|
0.000000
|
|
2
|
0.052870
|
87.24791
|
10.84185
|
1.103329
|
0.806912
|
|
3
|
0.053041
|
87.11015
|
10.93133
|
1.148159
|
0.810365
|
|
4
|
0.053059
|
87.05234
|
10.97624
|
1.149152
|
0.822268
|
|
5
|
0.053061
|
87.04954
|
10.97888
|
1.149129
|
0.822455
|
|
6
|
0.053061
|
87.04934
|
10.97900
|
1.149172
|
0.822481
|
|
7
|
0.053061
|
87.04931
|
10.97904
|
1.149172
|
0.822482
|
|
8
|
0.053061
|
87.04931
|
10.97904
|
1.149172
|
0.822482
|
|
9
|
0.053061
|
87.04931
|
10.97904
|
1.149172
|
0.822482
|
|
10
|
0.053061
|
87.04931
|
10.97904
|
1.149172
|
0.822482
|
|
|
|
|
|
|
|
Cholesky Ordering: DL_PIBS DL_PIBA DL_PIBI DL_PIBH
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Source: Résultat des travaux
La variance de l'erreur de prévision du PIB du secteur
service, est due à 87% de ses propres innovations, 11% du PIB de
l'activité économique du secteur agricole, 1,15% du secteur
industriel et 0,82% du niveau de vie de la population Béninoise. Un choc
sur le secteur agricole a plus d'impact sur le secteur service que l'impact du
choc du secteur service sur le secteur agricole.
Tableau 11 :
Décomposition de la variance de l'erreur de prévision de
DL_PIBI
|
|
|
|
|
|
|
Period
|
S.E.
|
DL_PIBI
|
DL_PIBA
|
DL_PIBS
|
DL_PIBH
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
0.188921
|
100.0000
|
0.000000
|
0.000000
|
0.000000
|
|
2
|
0.191065
|
98.94204
|
0.495222
|
0.079856
|
0.482877
|
|
3
|
0.191139
|
98.91073
|
0.500282
|
0.085240
|
0.503750
|
|
4
|
0.191147
|
98.90250
|
0.500283
|
0.090807
|
0.506409
|
|
5
|
0.191148
|
98.90222
|
0.500318
|
0.091010
|
0.506455
|
|
6
|
0.191148
|
98.90220
|
0.500333
|
0.091011
|
0.506457
|
|
7
|
0.191148
|
98.90220
|
0.500333
|
0.091011
|
0.506458
|
|
8
|
0.191148
|
98.90220
|
0.500333
|
0.091011
|
0.506458
|
|
9
|
0.191148
|
98.90220
|
0.500333
|
0.091011
|
0.506458
|
|
10
|
0.191148
|
98.90220
|
0.500333
|
0.091011
|
0.506458
|
|
|
|
|
|
|
|
Cholesky Ordering: DL_PIBI DL_PIBA DL_PIBS DL_PIBH
|
|
|
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Source: Résultat des travaux
: Sortie Eviews
|
La variance de l'erreur de prévision du PIB du secteur
industriel, est due à 99% de ses propres innovations, 0,5% du PIB de
l'activité économique du secteur agricole, 0,1% du secteur
industriel et 0,5% du niveau de vie de la population béninoise. L'impact
d'un choc du secteur industriel sur les autres secteurs et le niveau de vie de
la population béninoise est négligeable. Néanmoins, notons
que l'activité économique dans le secteur service est plus
sensible au choc dans le secteur industriel que le choc du secteur service n'a
d'effet sur le secteur industriel.
Au vue des résultats des fonctions de réponse
impulsionnelle et de la décomposition de la variance, on conclut que
l'hypothèse n°3 est vérifiée.
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