Annexes
Ø 1185 :
Philippe Auguste ordonne le pavage des rues boueuses de la
ville afin de lutter contre les odeurs nauséabondes qui règnent
dans les rues de Paris. Le Prévôt a alors la responsabilité
du nettoiement des rues.
Deux siècles plus tard, par crainte des
épidémies, et particulièrement de la peste, une collecte
s'organise : des tombereaux appelés
« voiries », loué par les bourgeois transportent les
immondices hors de la ville.
Ø 1522 :
Un système mixte organise la collecte : le
balayage et la mise en tas des immondices sont assurés par les
habitants, tandis que le transport est organisé par l'autorité
royale et rémunéré par une taxe. François
1er prescrit de présenter les ordures dans des
« paniers ou mannequins ».
Ø 1563 :
Une ordonnance royale prescrit deux ramassages quotidiens par
des tombereaux : les habitants sont informés de leur passage par
une clochette (système prévaut jusqu'en
1919).
Ø 1767 :
Pour la première fois l'idée de collecte
sélective apparaît : de Sartines, lieutenant
général de police de Louis XV, impose aux riverains, par
ordonnance, le tri des boues, ordures ménagères, des
débris de vaisselle et autres solides.
Ø 1884 :
La poubelle s'impose à tous les propriétaires,
après la publication de l'arrêté du 7 mars 1884,
signé d'Eugène Poubelle.
Le trottoir, d'importation anglaise, est étendu
à toutes les voies. Il doit être balayé par le riverain,
sur une largeur de 6 mètres à partir des façades.
Ø 1896 :
Première usine de broyage de déchets construite
à Saint-Ouen.
Ø 1906 :
Les usines de Saint-Ouen, d'Issy-les-Moulineaux et de
Romainville sont équipées de fours d'incinération, puis de
générateurs transformant en électricité la vapeur
récupérée dans ces fours. Des briqueteries permettent
déjà la valorisation des mâchefers pour la construction.
Ø 1922 :
La ville de Paris regroupe l'exploitation de ses usines
d'incinération et la confie à la société TIRU
(Traitement Industriel des Résidus Urbain) constituée à
cette occasion. Le TIRU reste l'exploitant à ce jour.
Ø 1965 :
Après la réforme de la Région Parisienne
(disparition du département de la Seine, au profit des
départements de la couronne), le nettoiement devient une activité
municipale alors que le traitement des déchets conserve sa vocation
intercommunale. La ville de Paris, qui a conçu les usines
d'incinération des ordures ménagères, reste responsable du
traitement des déchets
pour le compte des communes de l'ancien département de
la Seine que ces usines desservent.
Ø 1978 :
Mécanisation de la collecte de ordures
ménagères, d'abord dans le 15ème
arrondissement, puis généralisée à l'ensemble de
Paris.
Ø 1983 :
Début de la collecte sélective du verre par
apport volontaire (pose de réceptacles sur les trottoirs).
Ø 1984 :
Le SYCTOM, syndicat intercommunal de traitement des ordures
ménagères, est constitué. Il reçoit de la Ville de
Paris l'ensemble des compétences et des moyens de traitement des ordures
ménagères.
Première expérience de collecte sélective
de papiers.
Ø 1988 :
Ouverture de la première déchetterie, Porte de
la Chapelle.
Ø 1989 :
Première collecte sélective expérimentale
des journaux et magazines.
Ø 1991 :
Création de l'école de la Propreté pour
la formation des agents nouvellement recrutés.
Ø 1993 :
Mise en service du premier centre de tri, à
Romainville.
Ø 1997 :
Les nouveaux marchés de collecte des ordures
ménagères englobent deux nouvelles exigences :
1. l'utilisation par les sociétaires prestataires de
bennes électriques
2. la mise en place d'une assurance qualité.
Lancement d'une collecte sélective expérimentale
des emballages ménagers pour dix-huit mois dans un secteur test du
13ème arrondissement.
Ø 2000 :
Le projet de remplacement de l'usine d'incinération
d'Issy-les-Moulineaux, complétée par un centre de tri et de
valorisation des déchets, quai Franklin Roosevelt, est
déclaré Projet d'Intérêt Général par
le Préfet des Hauts-de-Seine.
En juin, lancement expérimental de la collecte
sélective « triflux » (3 bacs pour 3
matériaux : verre, cartons et emballages, journaux).
Ø 2001 :
Choix de généraliser la collecte
sélective sur le principe « biflux » (2 bacs :
verre et le « propre et sec, le plat et creux »).
Ø 2002 :
Mise en place de la collecte sélective sur les 20
arrondissements de Paris entre mars et décembre 2002.
Graphique 1
Source : -Pour la population se sont les recensements
de l'INSEE, la population a été supposé constante entre
les recensements.
-Pour le tonnage annuel des ordures
ménagères parisiennes, les chiffres viennent de la Direction de
la Protection de l'Environnement (rattaché à la mairie de
Paris)
Graphique 2
Source : - Pour la population les chiffres proviennent
des recensements de l'INSEE, entre les recensements la population a
été supposé constante
- Les dépenses de consommations moyennes
des français proviennent des annuaires statistiques de l'INSEE, les
francs ont été convertis en eu
Stationnarisation de la série
ld(t)
v Test de stationnarité de la série
ld(t) :
|
ADF Test Statistic
|
-1.474876
|
1% Critical Value*
|
-3.5547
|
|
|
5% Critical Value
|
-2.9157
|
|
|
10% Critical Value
|
-2.5953
|
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
|
|
Dependent Variable: D(LD)
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/30/06 Time: 10:44
|
|
Sample(adjusted): 1951 2004
|
|
Included observations: 54 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
LD(-1)
|
-0.039007
|
0.026448
|
-1.474876
|
0.1464
|
|
D(LD(-1))
|
-0.100017
|
0.135372
|
-0.738832
|
0.4634
|
|
C
|
0.241902
|
0.158399
|
1.527174
|
0.1329
|
|
R-squared
|
0.049500
|
Mean dependent var
|
0.007637
|
|
Adjusted R-squared
|
0.012226
|
S.D. dependent var
|
0.041921
|
|
S.E. of regression
|
0.041664
|
Akaike info criterion
|
-3.464406
|
|
Sum squared resid
|
0.088530
|
Schwarz criterion
|
-3.353907
|
|
Log likelihood
|
96.53896
|
F-statistic
|
1.327987
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.968686
|
Prob(F-statistic)
|
0.274018
|
v Test de stationnarité de la série
ld (t) :
|
ADF Test Statistic
|
-10.18520
|
1% Critical Value*
|
-3.5598
|
|
|
5% Critical Value
|
-2.9178
|
|
|
10% Critical Value
|
-2.5964
|
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
|
|
Dependent Variable: D(DLD,2)
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/30/06 Time: 10:51
|
|
Sample(adjusted): 1953 2004
|
|
Included observations: 52 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
D(DLD(-1))
|
-2.235107
|
0.219446
|
-10.18520
|
0.0000
|
|
D(DLD(-1),2)
|
0.471143
|
0.125107
|
3.765931
|
0.0004
|
|
C
|
-0.000891
|
0.006670
|
-0.133632
|
0.8942
|
|
R-squared
|
0.812872
|
Mean dependent var
|
-0.000501
|
|
Adjusted R-squared
|
0.805235
|
S.D. dependent var
|
0.108930
|
|
S.E. of regression
|
0.048073
|
Akaike info criterion
|
-3.176215
|
|
Sum squared resid
|
0.113241
|
Schwarz criterion
|
-3.063643
|
|
Log likelihood
|
85.58159
|
F-statistic
|
106.4268
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.140367
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
1) Test ADF :
2) Test
Phillips-Perron :
|
PP Test Statistic
|
-18.20010
|
1% Critical Value*
|
-3.5572
|
|
|
5% Critical Value
|
-2.9167
|
|
|
10% Critical Value
|
-2.5958
|
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
|
|
|
|
|
|
|
Lag truncation for Bartlett kernel: 3
|
( Newey-West suggests: 3 )
|
|
Residual variance with no correction
|
0.002755
|
|
Residual variance with correction
|
0.000979
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Phillips-Perron Test Equation
|
|
Dependent Variable: D(DLD,2)
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/30/06 Time: 10:52
|
|
Sample(adjusted): 1952 2004
|
|
Included observations: 53 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
D(DLD(-1))
|
-1.513455
|
0.117997
|
-12.82620
|
0.0000
|
|
C
|
-0.000107
|
0.007351
|
-0.014580
|
0.9884
|
|
R-squared
|
0.763353
|
Mean dependent var
|
0.001577
|
|
Adjusted R-squared
|
0.758713
|
S.D. dependent var
|
0.108934
|
|
S.E. of regression
|
0.053509
|
Akaike info criterion
|
-2.980913
|
|
Sum squared resid
|
0.146026
|
Schwarz criterion
|
-2.906563
|
|
Log likelihood
|
80.99420
|
F-statistic
|
164.5113
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.484850
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
Stationnarisation de la série
lc(t ) :
v Test de stationnarité de la série
lc(t) :
|
ADF Test Statistic
|
-1.888797
|
1% Critical Value*
|
-3.5547
|
|
|
5% Critical Value
|
-2.9157
|
|
|
10% Critical Value
|
-2.5953
|
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
|
|
Dependent Variable: D(LC)
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/30/06 Time: 10:57
|
|
Sample(adjusted): 1951 2004
|
|
Included observations: 54 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
LC(-1)
|
-0.009036
|
0.004784
|
-1.888797
|
0.0646
|
|
D(LC(-1))
|
0.298201
|
0.133519
|
2.233395
|
0.0299
|
|
C
|
0.128553
|
0.043781
|
2.936300
|
0.0050
|
|
R-squared
|
0.213393
|
Mean dependent var
|
0.081076
|
|
Adjusted R-squared
|
0.182545
|
S.D. dependent var
|
0.049186
|
|
S.E. of regression
|
0.044471
|
Akaike info criterion
|
-3.334006
|
|
Sum squared resid
|
0.100861
|
Schwarz criterion
|
-3.223507
|
|
Log likelihood
|
93.01817
|
F-statistic
|
6.917704
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.959976
|
Prob(F-statistic)
|
0.002197
|
v Test de stationnarité de la série
lc (t) :
1. Test ADF :
|
ADF Test Statistic
|
-3.914265
|
1% Critical Value*
|
-3.5572
|
|
|
5% Critical Value
|
-2.9167
|
|
|
10% Critical Value
|
-2.5958
|
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
|
|
Dependent Variable: D(DLC)
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/30/06 Time: 11:03
|
|
Sample(adjusted): 1952 2004
|
|
Included observations: 53 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
DLC(-1)
|
-0.570100
|
0.145647
|
-3.914265
|
0.0003
|
|
D(DLC(-1))
|
-0.136889
|
0.137797
|
-0.993416
|
0.3253
|
|
C
|
0.043780
|
0.013339
|
3.282074
|
0.0019
|
|
R-squared
|
0.368555
|
Mean dependent var
|
-0.001753
|
|
Adjusted R-squared
|
0.343298
|
S.D. dependent var
|
0.053785
|
|
S.E. of regression
|
0.043586
|
Akaike info criterion
|
-3.373223
|
|
Sum squared resid
|
0.094987
|
Schwarz criterion
|
-3.261697
|
|
Log likelihood
|
92.39041
|
F-statistic
|
14.59175
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.003849
|
Prob(F-statistic)
|
0.000010
|
2. Test Phillips-Perron :
|
PP Test Statistic
|
-4.743586
|
1% Critical Value*
|
-3.5547
|
|
|
5% Critical Value
|
-2.9157
|
|
|
10% Critical Value
|
-2.5953
|
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
|
|
|
|
|
|
|
Lag truncation for Bartlett kernel: 3
|
( Newey-West suggests: 3 )
|
|
Residual variance with no correction
|
0.001998
|
|
Residual variance with correction
|
0.001900
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Phillips-Perron Test Equation
|
|
Dependent Variable: D(DLC)
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/30/06 Time: 11:03
|
|
Sample(adjusted): 1951 2004
|
|
Included observations: 54 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
DLC(-1)
|
-0.604959
|
0.126290
|
-4.790255
|
0.0000
|
|
C
|
0.048883
|
0.012015
|
4.068611
|
0.0002
|
|
R-squared
|
0.306172
|
Mean dependent var
|
-0.000417
|
|
Adjusted R-squared
|
0.292829
|
S.D. dependent var
|
0.054173
|
|
S.E. of regression
|
0.045556
|
Akaike info criterion
|
-3.303430
|
|
Sum squared resid
|
0.107917
|
Schwarz criterion
|
-3.229764
|
|
Log likelihood
|
91.19260
|
F-statistic
|
22.94654
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.047687
|
Prob(F-statistic)
|
0.000014
|
Test de racine unitaire sur la variable
ld :
Ce test permet de justifier économétriquement
l'influence de la variable expliquée retardée sur la variable
expliquée.
Pour le faire on estime le modèle
suivant :
ld(t) = ñ ld(t-1) + Ut, avec Ut bruit blanc
stationnaire
Les résultats de la régression sont les
suivants :
|
Dependent Variable: LD
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/30/06 Time: 12:51
|
|
Sample(adjusted): 1950 1989
|
|
Included observations: 40 after adjusting endpoints
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
LRD
|
1.003097
|
0.000834
|
1203.005
|
0.0000
|
|
R-squared
|
0.980839
|
Mean dependent var
|
|
|
Adjusted R-squared
|
0.980839
|
S.D. dependent var
|
|
|
S.E. of regression
|
0.031183
|
Akaike info criterion
|
|
|
Sum squared resid
|
0.037924
|
Schwarz criterion
|
|
|
Log likelihood
|
82.46361
|
Durbin-Watson stat
|
|
On constate que le coefficient de la variable expliquée
retardée est significativement très proche de 1 à 95%. En
effet comme le p-value (Prob) est inférieure à 5%, le risque de
se tromper en rejetant H0 (ñ = 0) est faible donc on rejette
l'hypothèse nulle et on conclut que ñ est différent de 0
donc significatif (à condition que les résidus estimés
soient stationnaires).
Regardons la stationnarité des résidus
(test ADF) :
|
ADF Test Statistic
|
-5.283710
|
1% Critical Value*
|
-4.123
|
|
|
5% Critical Value*
|
-3.461
|
|
|
10% Critical Value*
|
-3.130
|
*MacKinnon critical values
Comme la statistique de test est inférieure à la
valeur critique à 5%. On conclut avec un seuil de confiance de 95%
à la stationnarité des résidus.
Nos résidus étant stationnaire on peut utiliser
le modèle.
Testons, maintenant l'hypothèse ñ =1 contre
l'hypothèse ñ > 1, grâce au test de Wald
|
Wald Test:
|
|
Equation: Untitled
|
|
Null Hypothesis:
|
C(1)=1
|
|
F-statistic
|
13.79847
|
|
Probability
|
0.000636
|
|
Chi-square
|
13.79847
|
|
Probability
|
0.000204
|
La p-value est inférieur à 5%, donc rejette
l'hypothèse nulle. On en conclut qu'on est sûr à 95% que
ñ est supérieur à 1, ce qui signifie qu'il existe une
relation plus que proportionnelle entre la production de déchets
à la date t et celle à la date t-1.
Test
d'Homoscédasticité :
1. Test de White (terme
croisé) :
|
White Heteroskedasticity Test:
|
|
F-statistic
|
1.753949
|
Probability
|
0.149005
|
|
Obs*R-squared
|
8.201822
|
Probability
|
0.145458
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation:
|
|
Dependent Variable: RESID^2
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/31/06 Time: 11:26
|
|
Sample: 1950 1989
|
|
Included observations: 40
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
2.947782
|
2.505037
|
1.176742
|
0.2475
|
|
LC
|
0.285159
|
0.210267
|
1.356180
|
0.1840
|
|
LC^2
|
0.006692
|
0.004400
|
1.520893
|
0.1375
|
|
LC*LRD
|
-0.064643
|
0.046548
|
-1.388727
|
0.1739
|
|
LRD
|
-1.345852
|
1.110348
|
-1.212099
|
0.2338
|
|
LRD^2
|
0.153383
|
0.123006
|
1.246957
|
0.2209
|
|
R-squared
|
0.205046
|
Mean dependent var
|
0.000797
|
|
Adjusted R-squared
|
0.088140
|
S.D. dependent var
|
0.001306
|
|
S.E. of regression
|
0.001247
|
Akaike info criterion
|
-10.39837
|
|
Sum squared resid
|
5.29E-05
|
Schwarz criterion
|
-10.14504
|
|
Log likelihood
|
213.9674
|
F-statistic
|
1.753949
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.804813
|
Prob(F-statistic)
|
0.149005
|
2. Test de White (sans terme
croisé) :
|
White Heteroskedasticity Test:
|
|
F-statistic
|
1.666093
|
Probability
|
0.179886
|
|
Obs*R-squared
|
6.398150
|
Probability
|
0.171322
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation:
|
|
Dependent Variable: RESID^2
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 05/31/06 Time: 11:28
|
|
Sample: 1950 1989
|
|
Included observations: 40
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-0.490092
|
0.388226
|
-1.262389
|
0.2152
|
|
LC
|
-0.006700
|
0.006691
|
-1.001299
|
0.3236
|
|
LC^2
|
0.000615
|
0.000465
|
1.323211
|
0.1943
|
|
LRD
|
0.184248
|
0.139324
|
1.322440
|
0.1946
|
|
LRD^2
|
-0.016665
|
0.011849
|
-1.406425
|
0.1684
|
|
R-squared
|
0.159954
|
Mean dependent var
|
0.000797
|
|
Adjusted R-squared
|
0.063948
|
S.D. dependent var
|
0.001306
|
|
S.E. of regression
|
0.001264
|
Akaike info criterion
|
-10.39320
|
|
Sum squared resid
|
5.59E-05
|
Schwarz criterion
|
-10.18209
|
|
Log likelihood
|
212.8640
|
F-statistic
|
1.666093
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.483798
|
Prob(F-statistic)
|
0.179886
|
Test d'autocorrélation :
| 
