2.4.2- Présentation
de la Méthodologie utilisée
La méthodologie utilisée ici consistera à
effectuer tout au préalable une analyse en composantes principales (ACP)
dont le but essentiel sera de faire ressortir au moyen de la
représentation des variables dans le plan factoriel et des coefficients
de corrélation entre les séries les liens les plus
intéressants entre les variables et l'Indice de Production Industrielle.
Les variables qui se dégageront de cette analyse seront alors
intégrées dans un modèle VAR qui permettra
d'étudier les impacts des chocs entre ces variables et l'IPI.
2.4.2.1- L'Analyse en
Composantes Principales (ACP)
L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une
méthode exploratoire dans la mesure où elle recherche à
détecter d'éventuelles structures latentes dans un jeu de
données. En d'autres termes, cette méthode vise à
dégager des relations de ressemblance ou de différence
intéressantes entre les variables. L'ACP accorde la même
importance à l'ensemble des variables, c'est-à-dire qu'il n'y a
pas de variables dépendantes et indépendantes comme dans une
analyse confirmatoire qui vise plutôt la modélisation des
données. L'ACP fait partie de la famille des méthodes
factorielles. Dans la recherche des structures latentes, l'ACP opte pour une
simplification de la représentation graphique des données. Le
moyen utilisé pour ce faire est de construire des axes factoriels qui
vont définir un espace de dimensions réduites. Chaque axe est une
combinaison linéaire des variables et doit répondre à deux
conditions :
· Les axes doivent être orthogonaux entre eux et le
premier axe doit décrire le maximum de l'information contenue dans les
données ;
· le second, le maximum de l'information restante, etc.
C'est ce qu'on appelle la condition d'optimisation.
L'Analyse en Composantes Principales utilisée dans le
cadre de cette étude, permet de détecter les corrélations
entre les variables et de réduire celles superflues. Le choix de cette
méthode factorielle s'est fait en fonction de la nature des
données. L'Analyse en Composantes Principales s'adresse à des
données continues, l'Analyse Factorielle des Correspondances est
utilisée pour des tableaux croisant deux variables nominales et
l'Analyse des Correspondances Multiples permet d'analyser des tableaux de
contingence contenant un nombre élevé de variables nominales,
généralement des réponses à des questions
d'enquête. L'ACP est effectué à l'aide du logiciel SPAD.
Les variables utilisées dans ce contexte sont au nombre de huit. Il
s'agit des opinions recueillies sur :
· l'évolution de l'activité industrielle
(EAI),
· l'activité du mois passé (AMP)
· Le volume de la production courante (VP)
· Les perspectives de production pour le mois prochain
(VPMP)
· Le volume des ventes du mois passé (VVMP)
· L'indice de production Industrielle (IPI)
· Les Carnets de Commandes (CC)
· Les stocks (ST).
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