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L'incidence du taux de change sur la consommation des ménages Kinois de 1999 à  2009

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par Joseph JDESAM MALU MBALA
Université William Booth RDC - Licence en économie monétaire et internationale 2010
  

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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.

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9Impact, le film from Onalukusu Luambo on Vimeo.