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Impact économique du changement climatique sur l'agriculture au Bénin.

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par Fabrice AGOSSOU
Université d'Abomey-Calavi - Maîtrise 2012
  

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B/ Modèle de court terme

La dynamique de court terme est représentée par l'équation suivante :

Où D est l'opérateur de différence première et RESID01 les résidus de l'équation de long terme.

Tableau  4: Résultat d'estimation du modèle dynamique de court terme

Variables

coefficients

Std-Error

t-Statistic

Prob

C

26612.79

31047.11

0.857175

0.4040

D(E)

2.208998

11.32831

0.194998

0.8478

D(TR)

-42423.56

116241.7

-0.364960

0.7199

D(PA)

124.3418

166.4517

0.747014

0.4659

PP

3.705726

1.654658

2.239572

0.0397

PS

2.185224

1.270450

1.720039

0.1047

PS2

-0.003198

0.001680

-1.904261

0.0750

TP

103.8308

231.6443

0.448234

0.6600

TS

-2443.419

2583.168

-0.945900

0.3583

TP2

-2.203685

4.670647

-0.471816

0.6434

TS2

50.46188

52.19962

0.966710

0.3481

PP2

-0.002436

0.001077

-2.261823

0.0380

RESID01(-1)

-0.109584

0.267369

-2.409860

0.0273

R2 0,653469

F-stat 11,06298

Prob(F-stat) 0,000800

Source : Construit par les auteurs à partir des résultats du test sous Eviews

Le modèle est globalement significatif à 5% (Prob (F-statistic)=0,000<0.05). La variation de la valeur ajoutée agricole entre deux années successives serait expliquée à 65% environ par le modèle. Le coefficient associé au terme d'erreur (force de rappel à l'équilibre) est négatif. Il existe bien un mécanisme à correction d'erreur, le modèle à correction d'erreur est donc valable. On peut donc effectuer tous les tests classiques puis ensuite l'utiliser à des fins de prévision.

v Test de validation du modèle

· Test de la normalité : (Test de Jarque Bera)

La valeur de la probabilité 0,946762 (voir annexe 7) est supérieure à 5%. On accepte Ho. Par suite, nous pouvons dire que les erreurs suivent une loi normale.

· Test d'omission d'une variable (test de Ramsey)

La valeur de la probabilité attachée à la statistique à cette étude est 0,219871 (cf. annexe 7) supérieure à 5%. D'où le modèle de court terme ne souffre d'omission de variables importantes.

· Test d'hétéroscédasticité de white

La valeur de la probabilité obtenue 0,977785 est supérieur à 5%. Nous pouvons conclure que les erreurs sont homoscédastiques

· Test d'auto corrélation des erreurs (Test de Breush-Godfrey)

La probabilité de la statistique de Fisher (0,478177) est supérieure à 5% nous pouvons donc dire que les erreurs ne sont pas auto corrélées. (cf. annexe 7)

· Test de Cusum et Cusum Carré

Le test de Cusum et Cusum carré confirme la stabilité du modèle car la courbe ne sort pas du corridor (détail en annexe 7).

Impact des projections des variables climatiques sur le rendement agricole

Considérons le scénario de changement climatique effectué par le GIEC sur l'Afrique de l'ouest à l'horizon 2100. Soit une hausse de 1,4 à 5,8°C pour les températures et une baisse de 5 à 10% pour les précipitations. Comment se répercute ce changement climatique sur les rendements agricoles ? Nous savons que le rendement agricole engendré par le changement climatique à l'instant t est égale à :

Et que les rendements agricoles au temps t+n c'est à dire lorsque viendra les changements climatiques est égale à :

La différence est donc égale à :

En remplaçant les coefficients par les coefficients estimés cela nous donne le résultat suivant (confère annexe 8)  :

Tableau 5 : impact futur du changement climatique sur la valeur ajoutée agricole

 

Baisse des précipitations de 5%

Baisse des précipitations de 10%

Variation de la valeur ajoutée à l'hectare

- 176,76

-359,08

Variation de la valeur ajoutée en pourcentage

- 10,77

-21,87

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