4.1.3.6. Analyse des coûts du transport et le chiffre
d'affaires
Cette sous partie fait l'objet d'une analyse des coûts
du transport depuis les fournisseurs jusqu'aux consommateurs et voir la
relation se trouvant entre ces coûts et le chiffre d'affaires.
4.1.3.7. La gestion de
transport et la croissance du chiffre d'affaires : analyse de la pente
Comme outil de corrélation entre les deux variables
Pour la contribution de la logistique, nous modélisons
le chiffre d'affaires que nous appelons variable dépendante (y) en
fonction des coûts liés au transport (gestion du transport)
variable prédictive, dans notre cas elle est la variable
déterminante (x). La période que nous avons prix en
considération pour l'analyse du lien entre ces deux variables est celle
allant de 2000-2006
Tableau XIII: Evolution du
coût de transport et le chiffre d'affaires
|
Années
|
Coût de transport (x)
|
Chiffre d'affaires (y)
|
|
2000
|
94 879 673
|
12 653 950 053
|
|
2001
|
153 522 551
|
13 836 469 644
|
|
2002
|
420 590 546
|
15 475 686 912
|
|
2003
|
390 741 205
|
14 376 363 677
|
|
2004
|
459 884 575
|
17 301 263 549
|
|
2005
|
777 980 123
|
22 604 403 361
|
|
2006
|
1465 451 581
|
28 374 547 437
|
Source : Conçu par l'auteur par compilation des
tableaux no 9 et no 12
Graphique VI: Evolution du
coût de transport et du chiffre d'affaires en Milliards
Ainsi pour faire une idée sur la possible
corrélation qui peut exister entre les deux variables, nous avons mis
sur pieds le nuage des points ci-après :
0
5000000000
10000000000
15000000000
20000000000
25000000000
30000000000
0
200000000
400000000
600000000
800000000
1000000000
1200000000
1400000000
1600000000
Coût de transport
Chiffre d'affaires
Source : Conçu par l'auteur à partir des
données de la direction financière des la BRALIRWA.
En regardant ce graphique, on constate que lorsqu'il y a une
augmentation des coûts du transport cela se répercute sur le
chiffre d'affaires.
Ainsi, on peut trouver une équation
représentative de l'évolution globale entre les deux variables.
Cette équation appelée équation d'estimation ou droite de
régression est celle qui minimise le carré de la somme des
écarts du modèle. Notre modèle est le suivant :
Tableau XIV: Calcul des
variables
|
Y (en dizaine de millions de Frws)
|
X (en dizaine de millions)
|
XY
|
Y2
|
X2
|
|
1265.3
|
9.4
|
11893.8
|
1600984.1
|
88.4
|
|
1383.6
|
15.3
|
21169.1
|
1914348.9
|
234.1
|
|
1547.5
|
42
|
64995
|
2394756.3
|
1764
|
|
1437.6
|
39
|
56066.4
|
2066693.8
|
1521
|
|
1730.1
|
45.9
|
79411.6
|
2993246
|
2106.8
|
|
2260.4
|
77.7
|
175633.1
|
510908.2
|
6037.3
|
|
2837.4
|
14.6
|
41426
|
8050838.8
|
213.2
|
|
12462
|
243.9
|
450595
|
24130276.1
|
11964.8
|
|
|
|
|
|
Source: Conçu par l'auteur à
partir de deux variables: Transport et chiffre d'affaires
Ceci fait, calculons les paramètres estimés du
modèle, c'est-à-dire : a et b
 
b = -2,410775472
 -b = 1265,3+2,410775472(9,2)
=
1287,961289
Donc l'équation de régression selon les
critères de moindre carré qui décrit la relation entre les
coûts de transport de la BRALIRWA S.A et les chiffres d'affaires a pour
expression suivante :
Yc = 1287,961289 + 2,410775472x
Ceci signifie que si x varie d'une unité, y variera
aussi de 2,410775472
Calcul de l'erreur type d'estimation
Le calcul de l'erreur type d'estimation repose sur les
écarts à la droite de régression. La moyenne de la droite
de régression nous indique la tendance centrale
 
Le test T pour la pente
Lorsqu'on utilise les techniques d'analyse de
régression simple pour faire des références, il faut que
certaines hypothèses soient vérifiées. Il est
sûrement utile de rappeler que la première étape d'un test
d'hypothèse consiste à énoncer les hypothèses nulle
et alternative. Dans ce cas, qui nous préoccupe, on veut savoir s'il
existe véritablement une relation entre les variables x et y. S'il n'y a
pas de relation entre le coût lié aux transports et la croissance
du chiffre d'affaire, alors la valeur de B (pente de la droite) doit être
égale à zéro.
D'où H0 : B=0, l'hypothèse selon laquelle
les coûts de transport n'ont pas un effet sur la chiffre d'affaires.
Hypothèse alternative est H1 = B # 0
Notons que pour accepter H0. La différence
standardisée entre la pente échantiollionale (b) et la pente
présumée pour la population (BH0) se situe dans la région
d'acceptation.
D'où accepter H0 si RC se situe entre ta/2
rejeter H0 si la différence standardisée entre b et Bh0 se situe
dans la région de rejet -ta/2.
Pour ce qui concerne le t <<lu>> avant de la lire
dans la table, il est indispensable de connaître : La
probabilité de rejet de l'hypothèse nulle de 5% (il est fonction
du seuil de significativité fixé). Dans notre cas, il est de 95%.
RC : rapport critique.
Ainsi pour revenir aux coûts de transport si
« a » est de 0,05, le degré de liberté
étant de n-2 ; (7-2)=5 et a/2= 0,025. Donc la valeur de
ta/2=2,571.
Afin de déterminer le rapport critique dans
notre étude, nous allons d'abord calculer le Sb (une estimation de
l'erreur type d'estimation).
 = 
 
Puisque la valeur de RC est supérieure à la
valeur de t=2,751, nous devons rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle
B=0 cela signifie que nous acceptons l'hypothèse alternative et nous
concluons que la pente de la droite de régression pour la population
n'est pas nulle et qu'il existe une relation entre les coûts de transport
et la croissance du chiffre d'affaires de la BRALIRWA S.A.
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