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Mesure et déterminants de la confiance des ménages sur la situation économique: cas de la ville de Yaoundé

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par Yannick Noa Ngono Noa
Institut sous régional de statistique et d'économie appliquée (ISSEA-CEMAC) - Ingénieur d'application de la statistique, option économie appliquée 2011
  

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Chapitre4

D'ETERMINANTS DE LA CONFIANCE

DES M'ENAGES SUR LA SITUATION

'ECONOMIQUE

Une fois l'indice multidimensionnel de la confiance élaboré, il est important de préciser les facteurs explicatifs de la confiance des résidents majeurs de la ville de Yaoundésur la situation économique. Ces précisions permettent de dégager les principaux leviers d'actions futures des pouvoirs publics en matière d'intégration de la population aux mutations de l'économie nationale. Ce travail a pour but de participer a` la connaissance des facteurs explicatifs de la confiance des ménages résidents dans la capitale politique camerounaise sur la situation économique.

4.1 Sp'ecification du modèle

La variable d'intérêt ici est le sentiment de confiance (confiant et non confiant) d'un résident majeur de la ville de Yaoundévis-à-vis de la situation économique. Plus précisément nous nous intérressons a` la modalité»confiant» qui sera ici modélisée.

Th`eme : Mesures et déterminants de la confiance des ménages sur la situation économique au Cameroun : Cas de la ville de Yaoundé.

4.1.1 Pr'esentation du modèle

Soit Yi une variable binaire traduisant le sentiment de confiance sur la situation économique pour un résident majeur de la ville de Yaoundé. Elle se présente comme suit :

Yi =

 

1 si le resident majeur est confiant
0 sinon

Le modèle que nous allons utiliser est un modèle Logit binomial. La variable a`

expliquer étant le sentiment de confiance Y et les variables explicatives étant :

u la région d'origine (septentrion, Nord-Ouest/Ouest, Centre/Sud/Est,

Littoral/Sud-Ouest);

u la tranche d'âge (»18 a` 35 ans», »35 a` 55 ans» et »55 ans et +»);

u la réligion (catholique, protestant, autre chretien, musulman, autre religion); u la langue officielle(francais, anglais, autre);

u la situation d'activité(inactif, actif au chômage, actif occupé);

u le niveau d'instruction (primaire au plus, secondaire, supérieur);

u la catégorie de revenu mensuel (moins de 30 000, [30 000 ;75 000[, [75 000 ;125 000[, [125 000 ;225 000[, [225 000 ;300 000[, 300 000 et plus);

u le statut dans le ménage (chef de ménage ou pas)

u le statut matrimonial(célibataire, union libre, marié(e) monogame, marié(e) poly-game, veuf/veuve, séparé(e)/divorcé(e))

u le nombre d'années vécues continuellement dans la ville;

Le modèle se présente comme suit :

Yi = â0 + âiXi + åi

o`u les Xi sont les variables explicatives citées précédemment caractérisant l'individu considéré. Les âi sont les coefficients a` estimer pour chaque variable explicative et pour chaque modalitési possible. Enfin åi est le terme d'erreur du modèle ou erreur de spécification qui doit être homoscédastique.

Th`eme : Mesures et determinants de la confiance des menages sur la situation economique au Cameroun : Cas de la ville de Yaounde.

La regression logistique binaire se definit comme etant une technique permettant d'ajuster une surface de regression a` des donnees, lorsque la variable dependante est dichotomique. Elle fonctionne de facon a` conserver les meilleurs predicteurs de l'ensemble des variables incluses dans le modele. Le modele logit utilise la fonction :

exp(â0+â1x1+...+âkxk)

p(x1, ...,xk) = 1+exp(â0+â1x1+...+âkxk)

C'est a` dire la relation K(x1, ..., xk) = â0 + â1x1 + ... + âkxk Avec comme fonction de lien K(x1,...xk) = ln [

1-p(x1,...,xk) . Le quotient

exp(K(x1, ..., xk)) = p(x1,...,xk)

1-p(x1,...,xk) est encore appeleodds et qui signifie ici que le resident

majeur de caracteristiques x1, ..., xk a exp(K(x1, ..., xk)) fois plus de chance d'etre confiant sur sa situation economique que de ne pas l'etre. La transformation K(x1, ..., xk) est appelee logit.

Le modele est ajustepar la methode du maximum de vraissemblance. Dans ce but, on resout un systeme de k+1 equations pour les coefficients âi que l'on obtient en annulant les derivees partielles de la fonction log likelihood (vraissemblance) et la constante du modele s'interprete comme l'effet de la categorie de reference.

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