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Changements climatiques et production agricole dans les pays de la CEEAC


par Blaise Ondoua Beyene
Université de Yaoundé 2 - Master Degree 2019
  

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Annexes

Annexes 1

I.1 Statistiques descriptives de l'évolution en log des changements climatiques et du rendement agricole en Angola

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

Minimum

Maximum

Lrbanane

9

12,1808

0,111

0 ,925%

0,2464%

12,088

12,439

Lrcacao

9

7,0524

0,13141

1,85%

0,638%

6,8123

7,2174

Lrcafe

9

7,779

0,52652

6,76%

1,470%

6,9275

8,5684

Lrcoton

9

9,7609

0,04845

0,49%

0,152%

9,6638

9,8091

Ltemp

9

3,0997

0,01452

0,45%

-0,122%

3,0790

3,1243

Lpret

9

4,4086

0,05656

1,27%

0,203%

4,3219

4,4969

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.2 Statistiques descriptives de l'évolution de données brutes sur les changements climatiques et sur le rendement agricole en Angola

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Temp

9

22,194

0,323

21,737

22,744

Pret

9

82,272

4,635

75,338

89,743

Rbanane

9

196000

23696,58

178000

253000

Rcacao

9

1164,444

148,625

909

1363

Rcafé

9

2679,667

1302,031

1020

5263

Rcoton

9

17360,56

823,983

15738

18200

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.3 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des changements climatiques et des rendements agricole au Cameroun

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

Minimum

Maximum

Lrbanane

9

11,756

0,2872

2,54 %

0,244%

11,443

12,060

Lrcacao

9

8,2141

0,0593

0,71%

0,052%

8,1324

8,2791

Lrcafe

9

8,0516

0,0242

0,29%

0,054%

8,0063

8,0952

Lrcoton

9

9,4836

0,1143

1,20%

-0,09%

9,2844

9,7031

Ltemp

9

3,2243

0,0079

0,24%

0,013%

3,2099

3,2348

Lpret

9

4,8624

0,0845

1,72%

-0,49%

4,7262

4,9906

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15. 1

I.4 Statistiques descriptives de l'évolution des données brutes sur les changements climatiques et sur les rendements agricole au Cameroun

Variable

Obsrvation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Temp

9

25,082

0,153

24,798

25,344

Pret

9

129,817

11,278

114,825

152,712

Rbanane

9

132000

37444,28

93258

173000

Rcacao

9

3698,444

217,869

3403

3941

Rcafe

9

3139,778

76,167

3000

3279

Rcoton

9

13220,67

1533,065

10769

16369

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.5 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des changements climatiques et des rendements agricole de la RCA

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

Minimum

Maximum

Lrbanane

9

11,020

0,01439

0,12%

0,01437%

10,995

11,042

Lrcacao

9

6,2334

0,03416

0,54%

-0,0104%

6,21

6,3207

Lrcafe

9

8,4009

0,09301

1,10%

-0,3043%

8,207

8,4763

Lrcoton

9

8,5499

0,39153

4,56%

-0,978%

7,898

8,9479

Ltemp

9

3,2451

0,00748

0,21%

-0,0012%

3,2339

3,2558

Lpret

9

4,7167

0,02644

0,55%

0,0054%

4,6629

4,752

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.6 Statistiques descriptives de l'évolution des données brute sur les changements climatiques et sur les rendements agricole de la RCA

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Temp

9

25,666

0,192

25,379

25,941

Pret

9

111,835

2,932

105,953

115,902

Rbanane

9

61141,44

878,644

59622

62500

Rcacao

9

509,778

18,019

498

556

Rcafe

9

4467,556

391,183

3669

4800

Rcoton

9

5500,556

1899,935

2693

7692

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.7 Statistiques descriptives de l'évolution des données en log des changements climatiques et des rendements agricole de la RDC

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

Taux de croissance moyen

Minimum

Maximum

Lrbanane

9

10,528

0,00009

0,00089%

2,26e-04%

10,52846

10,52884

Lrcacao

9

8,0049

0,00745

0,0925%

-0,02812%

7,986165

8,013674

Lrcafe

9

8,2687

0,00017

0,002%

6,89e-04%

8,268732

8,269245

Lrcoton

9

8,3448

0,02767

0,3309%

-0,11297%

8,278682

8,363109

Ltemp

9

3,2079

0,00854

0,26%

-0,05524%

3,193947

3,221622

Lpret

9

4,8045

0,06608

1,375%

0,174%

4,703985

4,907972

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.8 Statistiques descriptives de l'évolution des données brutes sur les changements climatiques et sur les rendements agricole de la RDC

Variable

Observation

Moyenne

Ecart-type

Minimum

Maximum

Temp

9

24,728

0,211

24,384

25,069

Pret

9

122,52

122,52

8,157

110,386

Rbanane

9

37370,22

3,528

37364

37378

Rcacao

9

2995,889

22,172

2940

3022

Rcafe

9

3900,222

0,667

3900

3902

Rcoton

9

4209,667

113,843

3939

4286

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.9 Résultats des tests de Fisher pour les différentes cultures retenues

Hypothèses :

H0 : Absence d'effets (p-value > 5%) ;

H1 : Présence d'effets fixes (p-value < 5%).

Modèle

Statistique du test de Fisher

p-value

Modèle 1

79,91

0,0000

Modèle 2

859,56

0,0000

Modèle 3

5,61

0,0036

Modèle 4

51,66

0,0000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.10 Résultats des tests de test de Breusch et Pagan pour toutes les cultures retenues

Hypothèses :

H0 : Absence d'effets (p-value > 5%) ;

H1 : Présence d'effets aléatoires (p-value < 5%).

Modèle

Statistique du test chibar2

p-value

Modèle 1

81,15

0,0000

Modèle 2

123,52

0,0000

Modèle 3

10,97

0,0005

Modèle 4

88,37

0,0000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

I.11 Résultats des tests de test de Wald sur l'hétéroscédasticité

H0 : Homoscédasticité ;

H1 : Hétéroscédasticité.

Modèle

Statistique du test LR

p-value

Modèle 1

28,19

0,0000

Modèle 2

55,33

0,0000

Modèle 3

75,58

0,0000

Modèle 4

61,97

0,0000

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

Lorsque la p-value du test est inférieure à 5%, on rejette H0. Au cas contraire on ne peut rejeter H0. La probabilité des différents tests étant 0.0000?5%, on rejette l'hypothèse H0. Par conséquent il y'a hétéroscédasticité.

I.12 Résultats des tests de test de Wooldridge sur l'autocorrélation en Panel

H0 : absence d'autocorrélation de premier ordre ;

H1 : présence d'autocorrélation de premier ordre.

Modèle

Statistique du test de Fisher

p-value

Modèle 1

7,093

0,0761

Modèle 2

4,517

0,0236

Modèle 3

2431,669

0,0000

Modèle 4

119,621

0,0016

Source : construit par l'auteur, calcul effectuées à partir du logiciel Stata 15.1

Lorsque la p-value du test est inférieure à 5%, on rejette H0. Au cas contraire on ne peut rejeter H0. La probabilité associée à la banane est inférieure à 10% tandis que celles associées au cacao, café et coton sont inférieure à 5%, on rejette l'hypothèse H0. Par conséquent il y'a autocorrélation de premier ordre.

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