Tableau no8 :
Résultats du test de causalité au sens de Granger
Sens de causalité F-statistic Probabilité
Décision au seuil de 5%
LPE L IPC 3,183 0,086 LPE cause LIPC
LIPC LPE 7,732 0,009 LIPC cause LPE
LPG LIPC 3,359 0,078 LPG cause LIPC
LIPC LPG 3,359 0,007 LIPC cause LPG
LPP LIPC 2,277 0,143 LPP ne cause pas LIPC
LIPC LPP 6,267 0,018 LIPC cause LPP
LPE LRF 3,079 0,091 LPE cause LRF
LRF LPE 2,148 0,154 LRF ne cause pas LPE
LPG LRF 6,630 0,016 LPG cause LRF
LRF LPG 1,293 0,265 LRF ne cause pas LPG
LPP LRF 1,129 0,297 LPP ne cause pas LRF
LRF LPP 4,231 0,049 LRF cause LPP
LPE LPIB 1,852 0,185 LPE ne cause pas LPIB
LPIB LPE 2,407 0,133 LPIB ne cause pas LPE
LPG LPIB 3,622 0,068 LPG cause LPIB
LPIB LPG 1,106 0,302 LPIB ne cause pas LPG
LPP LPIB 0,502 0,485 LPP ne cause pas LPIB
LPIB LPP 5,344 0,029 LPIB cause LPP
LPE LPG 4,148 0,051 LPE cause LPG
LPG LPE 0,112 0,740 LPG ne cause pas LPE
LPE LPP 2,649 0,115 LPE ne cause pas LPP
LPP LPE 0,076 0,784 LPP ne cause pas LPE
LPG LPP 4,224 0,050 LPG cause LPP
LPP LPG 0,585 0,451 LPP ne cause pas LPG
Source: Nous-mêmes à partir des
résultats de régression.
L'interprétation se fait par comparaison de la
probabilité associée à la statistique de Wald, test de
nullité des coefficients associés, aux retards de la variable
dépendante à 10%. Si à ce seuil cette probabilité
est supérieure à 0.1, on accepte l'hypothèse d'absence de
causalité, et dans le cas contraire on la rejette. En effet, à la
lumière du tableau précédent, on constate que le PE et le
PG causent simultanément au sens de Granger l'IPC et que ce dernier
cause à son tour ces deux variables (PE et PG). La variable PP ne cause
pas l'IPC mais l'IPC cause au sens de Granger le PP.
On constate également que PE et PG causent
simultanément au sens de Granger RF mais sans relation retour.
Cependant, ces variables (PE et PP) ne causent pas au sens de Granger le PIB
car leurs probabilités respectives (0,185 et 0,485 sont
supérieures à 0,1.Par contre, la variable PG cause le PIB et PIB
cause seulement PP au sens de Granger.
III.4.6.2. Décomposition de la variance
La décomposition de la variance décompose la
variation, autrement dit la variance d'une variable endogène en des
composants chocs des variables endogènes du système VAR. La
décomposition de la variance donne une information sur l'importance
relative de chaque innovation aléatoire des variables du VAR. En effet,
cet exercice à pour objectif de décomposer les parts respectives
des innovations identifiées dans la variance de l'erreur de
prévision des variables du système joint pour différents
horizons de prévision. On calcule pour cela Pijk la
contribution de l'innovation j à la variance de l'erreur de
prévision de la variable k à l'horizon h.
Etant donné que la variance de l'erreur de
prévision commise sur la variable Wk à l'horizon h
s'écrit 
Avec Bk,i,j désigne le
jème coefficient de la représentation moyenne mobile
de la variable Wk relatif au choc å*it, il est
facile d'en déduire la contribution de l'innovation j à la
variance de l'erreur de prévision de la variance k à l'horizon
h :
En analysant donc les
résultats de l'annexe10, on aboutit aux conclusions suivantes : De
façon instantanée (à court terme), les trois variables
expliquées (l'IPC, RF et PIB) sont auto expliquées à
100%.
A long terme (période de 10ans), l'IPC est
expliqué par ses propres innovations à 66,6%, puis par celles du
PE à 29,96%, par celles du PG à 3,33%, et finalement celles du PP
à 0,04%.
La décomposition de la variance de l'erreur de
prévision indique aussi que le PIB est expliqué par ses propres
innovations de 62,04%, par celles du PE à 14,82%, par celles du PG
à 12,19% et enfin par celles du PP à 10,93%. Par ce Test
également, à long terme, les RF sont faiblement expliquées
par leurs propres innovations (soit 26,06%), puis par celles du PE à
18,94%, par celles du PG à 30,74%, et enfin par celles du PP à
24,25%.
Concernant le PE, à court terme, il est expliqué
à 96,04% par ses propres innovations et 3,96% par le PIB. A long terme
en effet, il est expliqué à 55,52% par ses propres innovations,
à 27,08% par le PIB, à 9,33% par le PP et 8,05% par le PG.
Quant au PG, à court terme, il s'autoexplique à
33%, à 53,86% par le PE et à 13,12% par le PIB. A long terme en
effet, il est expliqué à 12,17% par ses propres innovations,
à 45,12% par le PE, 33,27% par le PIB et enfin à 9,41% par le PP.
La décomposition de la variance de l'erreur de
prévision indique enfin que, à court terme, le PP s'autoexplique
à 48,91%, à 36,54% par le PE, à 13,98% par le PG et
à 0,56% par le PIB.
A long terme enfin, le PP est expliqué 17,12% par ses
propres innovations, par 39,59% par le PE, à 32,70% par le PIB et enfin
à 10,57% par le PG. Ces résultats nous conduisent à
répondre à notre question de recherche qui consiste à
vérifier si la hausse des prix des produits pétroliers agit sur
les variables macroéconomiques (IPC, PIB et RF pour notre cas). Ainsi,
nous constatons qu'un choc sur PE et PG influence plus les variables retenues
qu'un choc sur PP. Cependant, ces variables ne sont pas affectées de la
même manière ; la variable la plus sensible aux chocs
étant IPC. L'explication à cela est que l'effet de la hausse des
prix des produits pétroliers sur les recettes fiscales est direct car
l'une des causes de la hausse des prix des produits pétroliers est la
pression fiscale.
En effet, une augmentation des taux
d'imposition peut avoir des effets inflationnistes.
Généralement, il est admis que le relèvement des taux
d'imposition a des effets déflationnistes car, augmenter ce taux
entraine une réduction du pouvoir d'achat des consommateurs et partant
une baisse du niveau de demande globale. L'offre devenant supérieure
à la demande, les prix diminuent. De là, nous confirmons notre
première hypothèse selon laquelle « la hausse
des prix des produits pétroliers influence négativement (ou
positivement selon le cas) les variables
macroéconomiques ».
Aussi, l'identification des variables les plus sensibles
à cette hausse (l'IPC et RF pour notre cas) nous per met d'infirmer
notre deuxième hypothèse selon laquelle « les
variables macroéconomiques sont affectées (touchées) de la
même manière par la hausse des prix des produits
pétroliers ». Quant au PIB, l'influence de ces
hausses ne se manifeste que dans le long terme.
Quant à la faible influence du choc sur PP aux
variables de l'étude, elle est due à la petite part qu'elle
représente dans l'importation et la consommation des carburants. (cfr
Tableau no3). En effet, le pétrole n'est utilisé que
par une petite partie de la population (lampes à pétrole dans les
ménages ruraux, les pêcheurs dans la pêche de nuit, etc.)
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