CHAPITRE 3 :
ANALYSE DE DONNES
Ce chapitre à pour objet de mesurer l'impact qu'a le
taux de change sur les différentes variables qui déterminent le
niveau de la consommation de ménages à savoir les indices de prix
et le revenu.
Tableau n° 11 : centralisation de données
collectées
|
rubrique
|
|
Trimestre
|
tx de CH
|
Ind Prix
|
Ind Revenu
|
|
1999.a
|
4.066
|
1260085.5
|
350
|
|
1999.b
|
7.086
|
19918227
|
330.2
|
|
1999.c
|
11.016
|
3413500.7
|
325
|
|
1999.d
|
19.833
|
6237348.4
|
318
|
|
2000.a
|
34.333
|
8621840.8
|
100
|
|
2000.b
|
48.833
|
12882495.2
|
100
|
|
2000.c
|
74.333
|
20492738.6
|
100
|
|
2000.d
|
118.666
|
33759810.9
|
100
|
|
2001.a
|
186.666
|
49733211.4
|
23
|
|
2001.b
|
332.166
|
83586419
|
20.4
|
|
2001.c
|
319.713
|
83128142.5
|
18.2
|
|
2001.d
|
316.433
|
86983798.88
|
16
|
|
2002.a
|
330.72
|
93968981.2
|
17.3
|
|
2002.b
|
346.253
|
92712285.2
|
16.4
|
|
2002.c
|
352.422
|
101200696
|
16.1
|
|
2002.d
|
380.26
|
106716247.8
|
15
|
|
2003.a
|
390.323
|
110123566.4
|
15.3
|
|
2003.b
|
370.564
|
115725242.1
|
14.5
|
|
2003.c
|
360.211
|
119595170.3
|
14.3
|
|
2003.d
|
372.76
|
118742664.5
|
13.9
|
|
2004.a
|
385.245
|
121210450
|
14.7
|
|
2004.b
|
394.333
|
130120300
|
13.8
|
|
2004.c
|
440.245
|
131870538.5
|
13.7
|
|
2004.d
|
453.1
|
140489132.1
|
13.4
|
|
2005.a
|
450.604
|
179218292.3
|
12.9
|
|
2005.b
|
460.222
|
188615113.1
|
11.5
|
|
2005.c
|
457.578
|
189837398.9
|
11
|
|
2005.d
|
470.114
|
196659032.1
|
10.6
|
|
2006.a
|
440.09
|
204910160.2
|
11.3
|
|
2006.b
|
448.59
|
210426457.7
|
10.2
|
|
2006.c
|
482.97
|
222032162.1
|
9.7
|
|
2006.d
|
528.626
|
241384765.3
|
9.2
|
|
2007.a
|
554.456
|
243625432.4
|
10
|
|
2007.b
|
512.096
|
250198049.7
|
9.9
|
|
2007.c
|
495.466
|
251545219.1
|
8.4
|
|
2007.d
|
501.833
|
253438919.2
|
7.3
|
Source établit sur base de données du
deuxième chapitre
Nous travaillerons avec les données en logarithme pour
faciliter l'analyse
Tableau n°12 : les données en logarithme
|
rubrique
|
|
Trimestre
|
tx de CH
|
Ind Prix
|
Ind Revenu
|
|
1999.a
|
0,6091
|
6,1004
|
2,5441
|
|
1999.b
|
0,8502
|
7,2993
|
2,6188
|
|
1999.c
|
1,0420
|
6,5332
|
2,5119
|
|
1999.d
|
1,2974
|
6,7950
|
2,5024
|
|
2000.a
|
1,5357
|
6,9356
|
2,0000
|
|
2000.b
|
1,6887
|
7,1100
|
2,0000
|
|
2000.c
|
1,8712
|
7,3116
|
2,0000
|
|
2000.d
|
2,0743
|
7,5284
|
2,0000
|
|
2001.a
|
2,2711
|
7,6966
|
1,3617
|
|
2001.b
|
2,5212
|
7,9221
|
1,3096
|
|
2001.c
|
2,5048
|
7,9198
|
1,2601
|
|
2001.d
|
2,5003
|
7,9394
|
1,2041
|
|
2002.a
|
2,5195
|
7,9730
|
1,2381
|
|
2002.b
|
2,5394
|
7,9671
|
1,2148
|
|
2002.c
|
2,5471
|
8,0052
|
1,2068
|
|
2002.d
|
2,5801
|
8,0282
|
1,1761
|
|
2003.a
|
2,5914
|
8,0419
|
1,1847
|
|
2003.b
|
2,5689
|
8,0634
|
1,1614
|
|
2003.c
|
2,5567
|
8,0777
|
1,1553
|
|
2003.d
|
2,5714
|
8,0746
|
1,1430
|
|
2004.a
|
2,5857
|
8,0835
|
1,1673
|
|
2004.b
|
2,5959
|
8,1143
|
1,1399
|
|
2004.c
|
2,6437
|
8,1202
|
1,1367
|
|
2004.d
|
2,6562
|
8,1476
|
1,1271
|
|
2005.a
|
2,6538
|
8,2534
|
1,1106
|
|
2005.b
|
2,6630
|
8,2756
|
1,0607
|
|
2005.c
|
2,6605
|
8,2784
|
1,0414
|
|
2005.d
|
2,6722
|
8,2937
|
1,0253
|
|
2006.a
|
2,6435
|
8,3116
|
1,0531
|
|
2006.b
|
2,6519
|
8,3231
|
1,0086
|
|
2006.c
|
2,6839
|
8,3464
|
0,9868
|
|
2006.d
|
2,7232
|
8,3827
|
0,9637
|
|
2007.a
|
2,7439
|
8,3867
|
1
|
|
2007.b
|
2,7094
|
8,3983
|
0,9956
|
|
2007.c
|
2,6950
|
8,4006
|
0,9243
|
|
2007.d
|
2,7006
|
8,4039
|
0,8633
|
Source etablit à partir de données du tableau n
11
Pour ce faire nous utiliserons le modèle
économétrique de régression linéaire
simple :
En analysant d'une part la relation qui existe entre le taux
de change et les indices de prix , et d'autre part la relation qui existe entre
le taux de change et les indices de revenu. Nous utilisons la méthode de
moindre carré ordinaire.
? EXR = â0 + â1? IPC
? EXR = â0 + â1 ? IREV
Tableau n°13 : Statistiques descriptives des
variables
|
D(LEXR)
|
D(LIREV)
|
D(LIPC)
|
|
Mean
|
0.137589
|
-0.110573
|
0.151541
|
|
Median
|
0.032945
|
-0.038027
|
0.049616
|
|
Maximum
|
0.587998
|
0.083382
|
2.760456
|
|
Minimum
|
-0.079475
|
-1.469676
|
-1.763897
|
|
Std. Dev.
|
0.217296
|
0.308527
|
0.582862
|
|
Skewness
|
1.102197
|
-3.675387
|
1.647443
|
|
Kurtosis
|
2.540784
|
15.42559
|
15.71004
|
Tableau n°14 : Estimation de l'impact de la variation
du taux de change (D(LEXR)) sur l'indice de prix à la consommation
(D(LIPC))
|
Dependent Variable: D(LIPC)
|
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
|
Date: 08/18/10 Time: 11:37
|
|
|
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
|
|
|
Included observations: 35 after adjustments
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D(LEXR)
|
1.036570
|
0.358630
|
2.890362
|
0.0067
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.141386
|
Mean dependent var
|
0.151541
|
|
Adjusted R-squared
|
0.141386
|
S.D. dependent var
|
0.582862
|
|
S.E. of regression
|
0.540088
|
Akaike info criterion
|
1.633986
|
|
Sum squared resid
|
9.917636
|
Schwarz criterion
|
1.678425
|
|
Log likelihood
|
-27.59476
|
Hannan-Quinn criter.
|
1.649327
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.493100
|
|
|
|
|
|
|
|
|
? EXR = -0,0262716 + 0,2989992 ? IPC
R² = 0,14 t-statistique = 2,89 D-W = 2,493
De ces résultats, on peut constater que :
· Les variations des indices des prix sont
expliquées à 14% par les variations de taux de change,
· Les variations de taux de change expliquent, au seuil
de 2,5%, les variations des indices de prix ;
· Donc on peut conclure à une causalité
unidirectionnelle taux de change - indicés de prix
Ces résultats nous indiquent qu'il existe bel et bien
une relation positive entre le taux de change et les indices des prix.
Figure n°13 : Nuage des points avec la droite de
régression
251663360
La figure montre que lorsqu'il y a variation de taux de
change, les indices de prix de consommation augmentent de la même
proportion ; ceci montre que le taux de change à un impact positif
sur les indices de prix de consommation.
Tableau n°14 : L'impact de la variation du taux de
change (D(LEXR)) sur l'indice du revenu (D(LIREV)).
|
Dependent Variable: D(LIREV)
|
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
|
Date: 08/18/10 Time: 11:35
|
|
|
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
|
|
|
Included observations: 35 after adjustments
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D(LEXR)
|
-0.629857
|
0.189347
|
-3.326476
|
0.0021
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.145786
|
Mean dependent var
|
-0.110573
|
|
Adjusted R-squared
|
0.145786
|
S.D. dependent var
|
0.308527
|
|
S.E. of regression
|
0.285152
|
Akaike info criterion
|
0.356565
|
|
Sum squared resid
|
2.764593
|
Schwarz criterion
|
0.401004
|
|
Log likelihood
|
-5.239891
|
Hannan-Quinn criter.
|
0.371905
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.540034
|
|
|
|
|
|
|
|
|
? EXR = 0,4017491 + 1,4090008 ? IREV
R² = 0,15 t-statistique = -3,326476 D-W = 2,540
De ces résultats on peut constater que :
· Les variations des indices de revenu réel sont
expliquées à 15% par les variations de taux de change ;
· Les variations de taux de change expliquent au seuil de
5% les variations des indices de revenu, par contre les variations des indices
de revenu n'explique pas les variations de taux de change ;
· Donc on peut conclure qu'il y a une causalité
unidirectionnelle taux de change- indices de revenu
Figure n°14: Nuage des points et droite de
régression
La figure montre que le taux de change a un impact
négatif sur le revenu réel de ménages, c'est-à-dire
que lors qu'il ya hausse de taux de change, le pouvoir d'achat des
ménages diminue et vis versa.
L'estimation stipule que les paramètres sont
significatifs. Le modèle est globalement bon au vue de la valeur de
notre coefficient de corrélation qui est de 0,141 pour les indices de
prix et de 0,145 pour les indices des revenus. Les statistiques Durbin Watson
suggèrent l'existence d'une auto-corrélation c'est-à-dire
que les donnes ne sont pas stationnaires.
|
|
