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Analyse statistique de l'évolution de prix des produits pétroliers face aux taux de change dans la ville de Goma


par Benjamin SENZIGE KWITONDA
Insitut supérieur de statistique et de nouvelles technologies - A1 Ingénieur statisticien 2008
  

Disponible en mode multipage

    REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO

    ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET UNIVERSITAIRE

    INSTITUT SUPERIEUR DE STATISTIQUE ET DE NOUVELLES TECHNOLOGIES

    ETUDE STATISTIQUE DE L'EVOLUTION DU PRIX DES PRODUITS PETROLIERS FACE AU TAUX DE CHANGE DANS LA VILLE DE GOMA.

    « Cas de l'essence de 2005 à 2008 »

    Par : SENZIGE KWITONDA Benjamin

    Travail de fin de cycle présenté et défendu en vue de l'obtention du diplôme de graduat en statistique

    Option : Technique mathématique de Gestion

    Directeur : Ass. Lecturer KABASELE DYCKOBA

    Année Académique : 2008 - 2009

    EPIGRAPHE

    «Fais un peu de statistique, science assez utile quand on n'en abuse pas».

    Honoré de BALZAC, Les Illusions perdues, 1843.

    DEDICACE

    A vous SENZIGE Augustin mon cher grand-père ;

    Au couple KWITONDA Barthélemy et N'RUGENDO Françoise mes très chers parents, qui, leurs fatigues, ont consenti d'énormes sacrifices pour la réussite de notre éducation, que ce travail soit pour vous le couronnement de votre labeur.

    A vous NDIZEYE Aaron, BARAK Jonathan, UWAMAHORO Béatrice, MUHAWENIMANA Esther mes très chers frères et soeurs.

    A toutes les familles descentes de SENZIGE.

    A celle que Dieu me prépare pour épouse et à mes enfants.

    A tous nos lecteurs.

    Benjamin KWITONDA SENZIGE

    REMERCIEMENTS

    Ce travail n'ayant pas été l'oeuvre de nos seuls efforts, l'ayant été par conjugaison de plusieurs volontés de différentes personnalités, il nous revient en impératif de remercier tous ceux-là qui, de près ou de loin, ont contribué à la réalisation de ce travail de fin du premier cycle.

    Nous remercions notre Seigneur Dieu pour sa protection à notre égard pendant toutes nos études, période qui n'est pas facile à traverser.

    Nous exprimons nos sentiments de gratitude en premier lieu au charmant Papa Assistant Lecturer Richard DYCKOBA, qui, en dépit de ses multiples occupations a bien voulu accepter la direction de ce présent travail. Ses remarques pertinentes nous ont permis d'aboutir à la forme finale de ce travail.

    En plus, nous adressons les remerciements aux autorités académiques de l'Institut Supérieur de Statistique et de Nouvelles Technologies qui ont fait de leur mieux pour que nous ayons les enseignements.

    Que nos frères et soeurs, neveux et nièces, cousins et cousines, beaux-frères et belles soeurs trouvent ici notre profonde gratitude en ce qu'ils nous ont soutenu matériellement, par des conseils, encouragements et prières, nous leur sommes très reconnaissant. Nous citerons en particulier : Nicolas SEBUNYENZI, Jonas NIYONZIMA, mes frères ; Emmanuel BIGIRIMANA, mon beaux-frère.

    Notre profonde gratitude s'adresse également à la famille MASHUKANE, en particulier Papa Claude MASHUKANE et son épouse ZANAZOSE Elisabeth pour nous avoir assuré un sous logement au cours de nos études universitaires ; Adrien MASHUKANE pour ces riches conseils, qu'ils trouvent ici l'expression de notre profonde gratitude.

    Nous serions finalement ingrat de terminer nos remerciements sans adresser, à titre particulier, nos reconnaissances à nos ami(e)s, connaissances et camarades qui ont toujours été à nos côtés. C'est à ce titre qu'il nous est agréable de gratifier : NSENGIYUNVA, Paulin, Jean de Dieu UWIMANA, Patrick BANDEMA, BONANE, Fénelon UWIMANA. A mes camarades : Oscar REMEZO, KATEMBO Norbert, NIRERE Pacifique, BUGUZI Herman, Fiston MUKAMBA, VINCENT Owen, MIGISHA Anitha, RIZIKI Justine, HAKUZIMANA Alphonse, Alice UWIMANA, TWAHIRWA Evariste. Que vous puissiez trouver dans ce travail, l'expression de la victoire de nos coudes bien serrés.

    Une fois de plus, nous disons grand merci à tous, et que tous ceux qui n'ont pas vu leurs noms marques dans ce travail, qu'ils ne nous tiennent pas de rigueur parce qu'ils restent stigmatises dans le fond de notre Coeur.

    A tous ceux qui nous ont aidé, de près ou de loin, et dont leurs noms ne sont pas cités dans ce travail, nous réitérons nos sincères remerciements.

    Que Dieu nous bénisse!

    SENZIGE KWITONDA Benjamin

    SIGLES ET ABREVIATIONS

    BCC : Banque Centrale du Congo

    BIC : Banque Internationale de Crédit

    UBC : Union des Banques Congolaises

    BIAC : Banque Internationale pour l'Afrique au Congo

    BCDC : Banque Commerciale de Développement du Congo

    Dl : Degré de liberté
    H0 : Hypothèse nulle
    H1 : hypothèse alternative
    FCal : Statistique de Fichier calculée
    FTable : Statistique de Fichier dans la table

    Ets : Etablissement

    E/se : Entreprise

    ISSNT : Institut Supérieur de Statistique et de Nouvelles Technologies

    RDC : République Démocratique du Congo

    S.P : Société Pétrolière

    S.S : Station Service

    S.J.S : Station Jambo Safari

    TMK : Transport de Messagerie au Kivu
    TCal : Statistique de Student calculée
    TTable : Statistique de Student dans la table

    0. INTRODUCTION GENERALE

    Le pétrole est une ressource non renouvelable, donc épuisable. Cette définition, confère à l'offre de pétrole un caractère particulier puisque les pays producteurs de cette ressource doivent prendre en compte le fait qu'extraire un baril aujourd'hui c'est renoncer à l'extraire demain.1(*)

    Ainsi, les producteurs doivent choisir une stratégie de contrôle de la production permettant de gérer la durée d'exploitation de cette ressource. En effet, le pétrole est une énergie indispensable pour le bon fonctionnement de l'économie. C'est ainsi qu'aucun pays au monde ne peut se passer de cette énergie.

    Le commerce du pétrole est le plus important de la planète, en valeur comme en volume. Or, son prix sur le marché mondial ne cesse d'augmenter et fait l'actualité. Elle suscite non seulement des commentaires divers mais également d'inquiétude chez les pouvoirs publics, les entreprises et ménages.

    La hausse des prix des produits pétroliers touché le panier de la ménagère qui s'amincit davantage. Ainsi, dans un pays où le pouvoir d'achat est très faible avec un taux de chômage le plus élevé de la sous-région, la hausse des prix du pétrole a des effets négatifs sur les ménages car elle a des répercussion sur le prix de revient des autres produits, notamment produits de première nécessité, rendant ainsi la vie de la population intenable.

    Par ailleurs, la hausse des prix du pétrole constitue un véritable danger pour un pays et les conséquences sont perceptibles même au niveau des entreprises qui par la suite chercheront à réduire les effectifs et envoyer de nombreuses familles dans le chômage.

    Également, des perspectives d'emplois aléatoires et des taux d'inflation élevés affectent déjà le pouvoir d'achat des populations démunies, et par ricochet, aura des effets multiplicateurs sur l'économie entière. Evidemment, la hausse des prix du pétrole fait accroître les coûts de transport.

    Dans les pays en voie de développement, à l'instar de la RDC, la hausse des prix du pétrole signifie moins d'éclairage et moins d'aliments chauds, car le pétrole est souvent la seule source d'énergie domestique disponible, à cause de délestage intempestif du courant électrique.

    Le pétrole est utilisé dans toutes les industries mécanisées comme énergie de base, ses dérivés chimiques servent à la fabrication de toutes sortes de produits, qu'ils soient hygiéniques, alimentaires, de protection, de contenant ou matière plastique, tissues, etc. Ce faisant, le pétrole est devenu indispensable et par conséquent très sensible stratégiquement dans l'économie actuelle.

    La RDC, en dépit de ses ressources hydrauliques, minières, forestières et pétrolières, le marché local, lui, représente près de 60 millions d'habitants et plus de 80% de l'économie relève du secteur informel.

    Le présent travail voudrait comprendre l'instabilité des prix des produits pétroliers en occurrence l'essence dans la ville de Goma pour la période allant de 2005 à 2008.

    0.1. PROBLEMATIQUE

    A lumière de ce qui précède, sachant que le domaine du pétrole est un domaine très sensible depuis la production, la commercialisation, la fixation du prix sur le marché mondial... des éléments qui sont hors de contrôle du consommateur, des importateurs comme ceux de la RDC, particulièrement ceux de Goma, car disait le Secrétaire des Nations Unies lors de la crise de l'année dernière que la crise n'était pas une pénurie ou un déséquilibre entre l'offre et la demande mais une situation de spéculation sur le marché international. Considérant tous ces effets constants a l'entrée des produits pétroliers a Goma.

    Dans cette situation de bras de fer presque de ce marche stratégique, il sied de savoir au niveau de Goma comment se comporte le marché des produits pétrolier, en particulier celui de l'essence, quant nous estimons d'autre facteurs peuvent jouer un rôle pour une tendance a la hausse ou a la baisse du prix au niveau local.

    Pour mieux mener nos recherches, nous nous sommes pose les questions suivantes :

    - Quelle est la tendance actuelle de l'évolution des prix de l'essence dans la ville de Goma?

    - Le taux de change a-t-il une influence sur les prix de l'essence?

    0.2. HYPOTHES DE TRAVAIL

    L'hypothèse de travail est une proportion des réponses aux questions que l'on se pose à propos de l'objet de la recherché formule en des termes tels que l'observation et l'analyse puissant fournir la réponse.2(*)

    Les hypothèses de notre travail seront formulées dans le sens que soit retrouvée cette sensibilité des produits pétroliers dans la situation de Goma avec la tendance de l'évolution des prix de l'essence répondant à l'environnement économique. Egalement, nous estimons que le taux de change aurait une influence significative sur le prix de l'essence.

    0.3. OBJECTIFS

    L'objectif général assigné dans le cadre de cette étude est de mesurer l'influence du taux de change sur l'évolution des prix produits pétroliers en occurrence l'essence. Toute chose restant égale par ailleurs.

    0.4. INTERETS ET CHOIX DU SUJET

    Ce travail est intéressant à plusieurs égards comme il en est question d'étudier l'un des facteurs d'instabilité des prix des produits pétroliers en occurrence l'essence en tant qu'un produit stratégique pour lequel la hausse du prix a un impact négatif sur la vie socio-économique de la population. De ce fait, les résultants de l'étude permettront aux pouvoirs publics et décideurs politiques une prise des décisions, et aux entreprises de bien orienter leurs politiques économiques.

    En outré, son choix est motivé par l'application de la théorie de l'ajustement, régression et corrélation simple au phénomène économique étudié.

    0.5. METHODOLOGIE

    Dans cette partie du présent travail, nous décrivons la façon dont nous avons procédé pour aborder scientifiquement notre sujet. On y trouvera donc, l'ensemble des opérations intellectuelles par lesquelles nous sommes passées pour atteindre les vérités que nous poursuivons.

    Ainsi, nous avons utilisé les méthodes statistiques qui ont permis de faire la collecte, la présentation, l'analyse et l'interprétations des données.

    Egalement, les techniques ci-après ont été utilisées :

    1°) La technique d'observation : c'est à partir de cette dernière qu'est venue l'inspiration du sujet de notre travail. En effet, en observant les difficultés que la population de la ville de Goma rencontraient face à l'accroissement des coûts de transport, nous avons voulu, à partir de ces pures et simples raisons en faire une étude tout en dégageant les facteurs d'instabilité des prix des produits pétroliers en occurrence l'essence.

    2°) La technique documentaire : celle-ci a été utilisée pour consulter les documents et rapports annuels des différentes institutions fréquentes pour un prélèvement des données chiffrées. Cette documentation a été faite à la à la Division Provinciale de l'Economie et aux stations services de la place.

    Ainsi donc, là où, la documentation n'a pas répondu complément à toutes nos attentes, il nous a fallu utiliser l'interview pour compléter les données recueillies par la technique documentaire.

    Notons que, dans le présent travail, la technique d'interview a surtout servi à fournir le complément d'information nécessaire pour comprendre les données chiffrées ou tout simplement pour expliquer certains faits.

    Nous avons également les logiciels ou programmes informatiques suivants :

    ü WORD pour la saisie ou traitement des textes ;

    ü EXCELL pour le traitement et l'analyse des données ;

    ü SPSS pour l'analyse des données.

    0.6. DELIMITATION DU SUJET

    La délimitation du sujet de notre travail est faite selon un double point de vue, à savoir :

    - Du point de vue temporal, notre étude est menée sur une période allant de janvier 2005 au décembre 2008 ;

    - Du point de vue spatial, il s'agit les faits qui ont suscité notre curiosité scientifique. Ainsi, le champ d'investigation de notre étude est la ville de Goma.

    O.7. DIFFICULTES RENCONTREES

    Le présent travail n'a pas été facile. En effet, non seulement son champ est vaste et complexe, mais également, il a posé un problème la récolte de certaines données utiles à son réalisation, notamment les données chiffrées ou les statistiques.

    Egalement une autre difficulté sue laquelle nous sommes buté est celle des divergences des données chiffrées selon les services contactés et même à l'intérieur des services pour des raisons inconnues.

    O.8. PRESENTATION SOMMAIRE DU TRAVAIL

    Hormis l'introduction et la conclusion générale, notre travail s'articule sur quatre chapitres. Le premier chapitre porte sur les concepts généraux, le deuxième sur le marché des changes et le marché des produits pétroliers dans la ville de Goma, le troisième aux méthodes statistiques d'analyse des données et enfin le dernier chapitre lui est consacré à la présentation des données, analyse et interprétation des résultants.

    CHAP.I. QUELQUES CONCEPTS GENERAUX

    I.1. CONCEPTS DE BASE

    I.1.1. LE PETROLE3(*)

    Connu depuis l'Antiquité dans la presqu'île d'Apchéron (Mer Caspienne), le pétrole est devenu au XXe siècle, l'une des bases de l'économie mondiale. La découverte de Drake en Pennsylvanie (1859) aux Etats-Unis, marqua ses débuts ; le développement du moteur à explosion dès 1900;, consacra son essor. On produisit alors 21 millions de tonnes, dans le monde ; en 1959, on a extrait environ 975 millions de tonnes ; en 1964, près de 1.300 millions.

    Mélange complexe d'hydrocarbures, le pétrole est un liquide huileux de teinte brun-noirâtre.

    Géologiquement, il fut formé par la fermentation microbienne des algues unicellulaires et organismes microscopiques qui constituent le plankton marin.

    Ces éléments organiques se sont déposés et accumulés au fond des eaux salées dans des lagunes et mers intérieures, sous un climat sec : beaucoup de gisements pétroliers sont en effet accompagnés d'importants dépôts de sel.

    Par la fermentation sous l'eau, les débris organiques ont donné naissance à une boue putride, dite sapropèle. Sous l'action de bactéries, celui-ci a subi une transformation chimique profonde, accompagnée de la descente de la masse visqueuse vers le fond du basin de sédimentation.

    Mais le pétrole poussé par le gaz qu'il dégage, se déplace dans les terrains sédimentaires : il quitte les roches mères où s'est accumulé, et tend à s'élever dans les roches poreuses surincombantes qui deviennent ainsi des roches-magasins. Aussi, dans les terrains plissés, le pétrole se rassemble-t-il sous pression dans les roches poreuses qui constituent des voûtes ou dômes anticlinaux ; un chapeau gazeux recouvre alors le gisement, lui-même contenu sous une couche imperméable.

    Parmi les produits pétroliers, on peut citer :

    - L'essence : c'est un liquide très inflammable provenant de la distillation des pétroles bruts et utilise comme carburant ou solvant ;

    - Le gasoil ou mazout : est un liquide légèrement visqueux, il est utilise en même temps comme combustible et comme carburant. Il est formé d'un mélange d'hycarbures de couleur jaune pale ;

    - Le Kérosène (pétrole lampant) : il joue le rôle important sur le plan socio-économique tant pour les milieux ruraux que les milieux urbains ;

    - L'AVGAZ : c'est une catégorie de produits pétroliers plus raffinée et sensible. Il est utilise pour les moteurs à réacteur de petits porteurs, ainsi que des appareils du type Fakker ;

    - Le JET A1 : vient juste après l'AVGAZ et est utilisé pour faire tourner les avions à 5O porteurs.

    I.1.2. LE PRIX

    Le prix est le rapport entre deux quantités de marchandises proposes à l'échange ou ce qui revient au même, quantité d'un bien que l'on doit donner en échange d'une unité d'un autre bien, service ou facteur de production.

    Dans une économie monétarisée, le prix est la quantité de monnaie que l'on doit donner en échange d'une unité d'un bien ou d'un service.

    Dans la théorie de la valeur objective reposant sur la quantité de travail socialement nécessaire (théorie de la valeur travail), le prix ne constitue pas la valeur d'échange. Il en est l'expression. Il oscille autour de la valeur en fonction des conditions du marché.

    I.1.3. LE TAUX DE CHANGE

    Le taux de change est un rapport entre deux monnaies qui résulte d'une confrontation entre l'offre et la demande. C'est un prix de marché susceptible d'évoluer au gré des besoins, des arbitrages et de la spéculation.4(*)

    Il est la valeur de la monnaie nationale exprimée en monnaie étrangère. Le taux de change se fixe sur le marché des changes où les devises sont offertes et demandées contre la monnaie nationale.

    Les offres de devises proviennent des exportations et des entrées de capitaux de l'étranger (conversation de devises en monnaie nationale), les demandes de devises proviennent des importations et des sorties de capitaux (conversation de la monnaie nationale en devises).

    Ainsi, les variations du taux de change proviennent de la situation de la balance des paiements, un déficit de la balance des paiements entraînera une tendance à la baisse de la monnaie nationale, un excédent, une tendance à la hausse.

    I.2. PRESENTATION DE LA VILLE DE GOMA

    I.2.1. SITUATION GEOGRAPHIQUE

    La ville de Goma est construite dans le lift valley africain. Elle est située à l'Est de la RDC et plus précisément dans la province du Nord-Kivu.

    Elle se situe à une altitude de 1640 m au bord du lac Kivu et 20°14' de latitude sud. Elle est limitée :

    § Au nord par le territoire de Nyiragongo

    § Au sud par le lac Kivu

    § A l'Est par le République Rwandaise

    § A l'Ouest par le territoire de Masisi

    I.2.2. HISTORIQUE5(*)

    Traditionnellement Goma est la déformation du mot «NGOMA» qui signifie en Swahili tambour. Ce même mot aurait été donné en référence du bruit assimilable à celui du tambour qui résonne. La résonance dont il est question ici, était le grand bruit similaire au son du tambour, provoqué par l'éruption volcanique. C'est ainsi qu'en mémoire de ce grand bruit, le premier village qui était implanté surnommé «NGOMA».

    Selon cette légende, l'on a tendance à affirmer qu'après l'éruption volcanique primitive, ce village a disparu et ses habitants se sont disperses et ont construit trois nouveaux villages : Mungoma (l'actuel Goma), Matcha (le village de Sake) et Munti (le village de Munigi).

    Vers 1900, Goma a eu des contacts avec les colonisateurs. Vers les années 1912 fut fondé le poste de Goma en face du poste Allemand de Gisenyi et devrait jouer le rôle militaire. Plus tard, il pourrait devenir un office de l'Etat-civil. Dans les mêmes perspectives, vers les années 1930, son site actuel correspondait aux camps des travailleurs et du chemin de fer de l'Etat (CFE). Ce camp aurait été initialement établi au bord du lac Kivu vers l'Est du site.

    A l'époque, Goma était le point d'aboutissement du réseau du VICE-CONGO et servait de port d'étage pour le transbordement des produits agricoles et de matériels de construction provenant de Bukavu ou à destination de Bukavu.

    En 1945, Goma fonctionnait comme un poste d'Etat en dépendance du territoire de Rutshuru. Après cette période, ce poste fut une entité autonome, détachée de la juridiction de Rutshuru. Par la suite, Goma grandissait rapidement, ainsi avec une population de 1000 habitants en 1948, il sera déjà identifié comme un petit centre actif capable d'abriter les services d'un parquet de Grande Instance et d'autres éléments marquants. C'est le décret du 03 septembre 1954 qui donnant à la ville de Goma le statut de centre extra-coutumier d'une population estimée à 8600 habitants.

    En 1951, cette entité a été élevée à la fois au niveau du territoire et du chef-lieu du district du Nord-Kivu. Le fait de reconnaître le Nord-Kivu comme district trouvait sa raison d'être dans le rôle économique combine important reconnu à Goma en 1950. a cela il faut ajouter l'arriver massive des colons blancs vers les années 1945-1950 dans l'ex-Kivu et l'extension de l'exploitation minière dans le Nord-Kivu. Ces facteurs ont conduit au mouvement en faveur de la dislocation administrative entre Goma et Bukavu.

    Le 25 décembre 1966, le Nord-Kivu est encore devenu district qua,d fut décidé le retour aux anciennes provinces et districts avant le référendum constitutionnel de juin 1967.

    Le Nord-Kivu est élevé au rang de la région test par l'ordonnance loi n°88-031 du 20 juillet 1988 et après le découpage de la région du Kivu en trios provinces autonomes. Son chef lieu de la ville de Goma selon l'esprit de l'ordonnance loi n°88-170 du 15 novembre 1988 portant création de la ville de Goma.

    La Mairie de Goma est une entité administrative décentralisée dotée d'une personnalité juridique et d'une autonomie de gestion. Sous son autorité fonctionnent deux communes à savoir : la commune de Goma et la commune de Karisimbi.

    I.2.3. SUPERFICIE ET CLIMAT

    La ville de Goma s'étend sur une superficie de 66.450,18Km2 ; son climat est tempéré et adouci par les vents qui soufflent du Lac Kivu et des montagnes volcaniques situées dans le parc de Virunga. La ville de Goma deux saisons :

    - Du 01 janvier au 15 février : une petite saison sèche

    - Du 15 février au 15 mai : une petite saison de pluie

    - Du 15 mai au 15 septembre : une grande saison sèche

    - Du 15 septembre au 15 décembre : une grande saison de pluie.

    I.2.4. POPULATION

    La ville de Goma est peuplée en grande partie par les ethnies autochtones de la province du Nord-Kivu à savoir : Nande, Hutu, Tutsi, Hunde, Nyanga, Tembo et Bakano.

    Outre ces ethnies, elle est peuplée par d'autres tribus d'origines différentes : rwandais, européens, américains, asiatiques, ...

    I.2.5. SUBDIVISION ADMINISTRATIVE

    La ville Goma est subdivisée en deux communes, celle de Goma et celle de Karisimbi, séparée par la route Goma-Sake.

    A. COMMUNE DE GOMA

    La commune de Goma occupe la partie du sud de la ville de Goma. Elle abrite presque la quas-totalité des affaires politico-administratives grâce à son emplacement et les maisons qui y sont construites (les organismes internationaux, les institutions publiques, les usines, les agences de voyage et douanières, les grands magasins, les institutions financières, ...)

    Elle est limitée de manière suivante :

    - Au nord par la commune de Karisimbi

    - Au sud par le lac Kivu

    - A l'Est et à l'Ouest ses limites correspondent à celle de la ville en général.

    Cette commune est subdivisée en sept quartiers à savoir : Mikeno, Les Volcans, Katindo, Keshero, Lac vert, Mapendo et Himbi.

    B. COMMUNE DE KARISIMBI

    Elle est essentiellement résidentielle et située à l'extrême sud de la zone rural de Nyiragongo au nord de la commune de Goma. De l'Est ses limites correspondent à celles de la ville de Goma également. Elle est subdivisée en onze quartiers : Virunga, Majengo, Mabanga Nord-Sud, Katoyi, Ndosho, Mugunga, Murara, Kasika, Kahembe et Bujovu.

    I.2.7. SOL ET HYDROGRAPHIE

    La ville de Goma est couverte entièrement du sol volcanique. Quant à l'hydrographie, la ville est baignée dans la partie sud par le lac Kivu. Elle est traversée par aucune rivière ni cours d'eau.

    CHAP.II. LE MARCHE DES CHANGES ET LE MARCHE DES PRODUITS PETROLIERS DANS LA VILLE DE GOMA

    II.1. INTRODUCTION

    Les agents économiques ayant une activité internationale (commerce de biens, de services ou d'actifs financiers, investissements internationaux) doivent souvent échanger leur monnaie nationale contre les devises étrangères. Le marché des changes est précisément le marché où les différentes devises sont échangées. On définit alors par taux de change, le prix d'une devise par rapport à une autre.6(*)

    En matière d'un marché interbancaire, trois groupes d'agents économiques contribuent au fonctionnement du marché des changes :

    - Les entreprises, les gestionnaires de fonds et les particuliers qui se situent en amont du marché ;

    - Les autorités monétaires, et plus particulièrement les banques centrales ;

    - Les banques et les courtiers qui assurent le fonctionnement quotidien du marché : ce sont les « professionnels » du marché.

    Les premiers transmettent aux banques et au courtiers des ordres dits « de clientèle » pour l'achat ou la vente de devises. Les autorités monétaires interviennent éventuellement sur le marché pour régulariser ses fluctuations.

    Les banques opèrent sur le marché des changes pour exécuter les ordres de leur clientèle et pour leur propre compte. Dans la plupart des pays développés, les agents non bancaires, entreprises et particuliers n'accèdent pas directement au marché des changes ; les banques sont des intermédiaires obligés pour les opérations de change.

    Une grande part des opérations cambiaires sont en effet effectuées entre intermédiaires (banques, courtiers, etc.) et sont de nature largement financière. Il en résulte que le marché des changes est d'abord un marché de gros sur lequel la valeur unitaire des transactions est élevée, auquel on oppose le marché de détail qui concerne les transactions des banques avec leurs clients individuels. Toutefois, au cours de la période récente, cette frontière entre les banques et les entreprises s'est estompée. Toutes les firmes multinationales effectuent, en effet, des opérations de change pour leur propre compte, notamment dans le cadre des transactions entre maisons mères et filiales.

    Au siège de la banque, les opérations de change sont exécutées par les cambistes. Ceux-ci centralisent les ordres de la clientèle, établissent des compensations et transmettent sur le marché des changes les offres et demandes excédentaires de devises.

    La fonction du cambiste est de traiter au meilleur cours, au moment le plus propice. Il lui faut donc bien sentir le marché afin d'anticiper son évolution, si possible avant la concurrence. Le cambiste est là pour réaliser au mieux les ordres de la clientèle, et aussi pour faire gagner de l'argent à sa banque en engageant celle-ci quotidiennement pour plusieurs millions, voire plusieurs dizaines de millions de dollars. La vitesse de réaction des cambistes doit être très élevée depuis que se généralise l'usage du courtage électronique.7(*)

    Sur le marché des changes, le prix d'une devise évolue en fonction des variations de l'offre et de la demande qui portent sur cette devise. Les déterminants des taux de change sont donc les facteurs qui agissent sur l'offre et la demande de devises.8(*)

    Le taux de change d'une monnaie nationale varie tout d'abord en fonction de l'évolution du solde de la balance des transactions courantes. C'est la simple loi de l'offre et de la demande qui s'applique ici : lorsque l'offre est supérieure à la demande, le prix sur le marché a tendance à baisser.

    En conséquence, un excédant ou déficit des transactions courantes conduit à une hausse de la demande ou l'offre de la monnaie nationale et amène à une appréciation ou dépréciation du taux de change.

    Les offres et les demandes de devises sur le marché des changes proviennent également des mouvements de capitaux sensibles aux taux d'intérêt.

    Toutefois, le taux de change peut s'écarter durablement de la valeur que l'on serait en droit d'attendre à la lecture des données fondamentales de l'économie (ensemble des déterminants qui précèdent : solde des transactions courantes, taux d'inflation, taux d'intérêt) en raison de la spéculation sur le marché des changes.

    II.2. LE MARCHE DES CHANGES A GOMA

    Le change est l'acte par lequel on échange les monnaies de différentes nations. Les monnaies prennent les mêmes formes que la monnaie à l'intérieur d'un pays. La majeure partie des actifs monétaires échangés sur les marchés des changes est des dépôts à vue dans des banques.

    Le taux de change est le prix de la monnaie d'un pays en termes de la monnaie d'un autre. Les taux de changes donnent l'information sur l'offre et la demande effective (portée) relatives de deux monnaies entre les pays ayant des relations commerciales. On entend parler de deux taux au moins: le taux officiel et le taux parallèle.

    Dans les pays développés, on a tendance à ne pas avoir de différence entre le taux officiel et le taux parallèle (ou le taux du marché) d'autant plus que les taux sont fixés par le marché entre la demande à l'importation et l'offre à l'exportation de la monnaie en question. Ceci ne signifie pas que les responsables de la gestion de la monnaie n'interviennent pas dans la formation du taux de change, mais quand ils le font, il s'agit le plus souvent des interventions souvent au niveau du marché.

    Dans un pays à économie faible, n'ayant pas une monnaie forte, il y a souvent un grand écart entre le taux officiel et le taux parallèle appelé aussi taux réel, taux du marché noir ou encore taux du marché. C'est au taux parallèle qu'on recourt le plus souvent pour mieux apprécier la vraie demande de la monnaie en question, ou alors à l'écart entre le taux parallèle et le taux officiel pour trouver les distorsions économiques et financières provoquées par les responsables de la politique monétaire ou autres responsables économiques.

    En République Démocratique du Congo, particulièrement dans la ville de Goma, le marché de change n'est pas organisé, en ce sens qu'il existe des combistes incontrôlés par la BCC qui travaillent dans l'informel, qui sont des intervenants sur le marché de change. La Banque Centrale du Congo fixe le taux de change à appliquer au lendemain, suivant les transactions faites au cours de la journée. C'est le taux de change officiel.

    Cependant les cambistes qui travaillent à leurs propres comptes, disposant des informations nécessaires en matière des opérations de change, augmentent une certaine marge sur le taux fixé par la Banque Centrale pour constituer le taux qu'ils appliquent, étant donné que ces derniers sont à la recherche d'un profit. Les cambistes de la ville de Goma oeuvrent dans une association et chaque matin se consultent pour fixer le taux parallèle en fonction du taux officiel. Une fois ce taux fixé, les combistes se communiquent pour l'appliquer. Nous disons que le taux fixé par les cambistes est réel, car il est celui qui est beaucoup appliqué sur le marché.

    Outre les cambistes, les banques autres que la Banque Centrale sont également les intervenants sur le marché de change. Les banques appliquent un taux non loin du taux officiel. Parmi les banques opérationnelles dans la ville de Goma, nous pouvons citer : BIAC, BIC, BCDC, UBC, etc.

    II.3. LE MARCHE PETROLIER A GOMA

    II.3.1. PROVENANCE

    La ville de Goma a comme source d'approvisionnement en produits pétroliers le port de Mombasa. Les produits pétroliers importés à Goma sont : l'Essence, le Gasoil et le Kérosène ou pétrole.

    Le transport des produits pétroliers est fait par les voies routières à bord de Camion Wagon de Citerne et de Camion Conteneur, qui passent le Rwanda et l'Ouganda ; via de transitaire de Kenya et de la Tanzanie en provenance de l'Arabie Saoudite.

    II.3.2. CONDITIONS D'EXERCICER LE COMMERCE DE CARBURANT

    Pour exercer la profession pétrolière, l'exploitant doit avoir à sa possession les documents suivants :

    1) Arrêté du ministre de l'énergie et hydrocarbure ;

    2) Permi d'exploitation du secrétaire général de l'énergie et hydrocarbure ;

    3) Permi d'exploitation délivré par le superviseur provincial de l'environnement, conservation de la nature et tourisme ;

    4) L'autorisation de la ville.

    Les deux premiers documents concernent les sociétés ou les entreprises de vente de carburant à succursale multiple en RDC, tandis que les deux derniers sont requis pour les pétroliers occasionnels n'ayant pas de succursales.

    II.3.3. STATIONS SERVICES ET DEPOTS PRODUITS PETROLIERS A GOMA9(*)

    Tableau n°1

    Stations Services Ou Depots

    Capacite en m3

    Proprietaire

    Exploitant

    I. GROUPEMENT PROFESSIONNEL

    01

    SEP-CONGO

    1400

    SEP-CONGO

    SEP-CONGO

    02

    S.S. CONGO-OIL

    120

    CONGO-OIL

    CONGO-OIL

    II. IMPORTATEURS INDEPENDANT

    03

    S.J.S

    180

    S.J.S

    S.J.S

    04

    S.J.S II

    30

    S.J.S

    KOMAYOMBI

    05

    Dépôt Pétrolier S.J.S

    1000

    S.J.S

    -

    06

    S.S. NR

    120

    NDAYAMBAJE

    NDAYAMBAJE

    07

    S.S FAKAM

    214

    FAKAM

    Ets FITINA

    08

    S.S MBA

    122

    MUHINDO

    MUHINDO

    09

    S.S. K.S

    150

    KALINDA

    KALINDA

    10

    S.S AFRICOM

    110

    UMURERWA

    UMURERWA

    11

    S.S KMS

    75

    KASHABANA

    KASHABANA

    12

    S.S SHELL

    290

    SHELL-CONGO

    Ets MUNSAD

    13

    SUPER S.S

    20

    AKILIMALI

    SSP KIVU

    14

    TMK

    30

    TMK

    TMK

    15

    NEW S.S

    35

    Ets FURAHA

    Ets FURAHA

    16

    S.S NIYETU

    40

    KAMBALE

    KAMBALE

    17

    S.S IBB I

    120

    ISSA BALUME

    ISSA BALUME

    18

    S.S IBB II

    200

    ISSA BALUME

    E/se SERKAS

    19

    S.S O.M

    170

    S.P de l'Est

    MAGANYA

    20

    S.S GR-GL

    60

    RUSANGIZA

    RUSANGIZA

    III. STATIONS SERVICES PRIVEES

    21

    DOMAINE DE KATALE

    50

    DOMAINE DE KATALE

    MONUC

    22

    OFFICE DE ROUTE (Dépôt)

    80

    OFFICE DE ROUTE

    OFFICE DE ROUTE

    23

    ACTION AGRO-ALLEMANDE

    80

    ACTION AGRO-ALLEMANDE

    ACTION AGRO-ALLEMANDE

    IV. NOUVELLES STATIONS

    24

    S.J.S III

    -

    S.J.S

    -

    25

    S.S CONGO PETROLE

    50

    LOGO

    -

    26

    Ets FURAHA

    150

    Ets FURAHA

    Ets FURAHA

    27

    Ets MUNSAD

    60

    Damien

    -

    28

    RWABAGHENDA Désiré

    -

    Désiré

    -

    29

    KATEMBO

    62

    KATEMBO

    -

    Source : Rapport annuel 2006

    CHAP.III. METHODES STATISTIQUES D'ANALYSE

    II.1. LE MODELE DE REGRESSION LINEAIRE

    II.1.1. ENONCE DU MODELE

    La relation statistique entre les variables Y et X est dite linéaire simple si le modèle s'écrit comme suit : Y = ax + b + ; où Y est la variable dépendante, X la variable indépendante, a et b sont des paramètres du modèle estimés à l'aide des données tirées de l'échantillon et est l'erreur aléatoire associée à la variable dépendante.

    II.1.2. ESTIMATION DES PARAMETRES DE REGRESSION

    Pour déterminer les expressions des estimateurs de a et b que nous notons â0 et â1, nous avons fait appel à la méthode des moindres carrés qui minimisent la somme des carrés des erreurs

    v Où et C'est un estimateur convergent sans biais de a, il prend la valeur a0 déduite de la régression linéaire par la méthode des moindres carrés ordinaires. Sa distribution est normale :

    v est un estimateur convergent sans biais de b ; il prend la valeur b0 déduite de la régression linéaire par la méthode des moindres carrés ordinaires, sa distribution est normale :Après expérimentation, â1 prend la valeur b0.

    v La variable aléatoire, où = yi -  ; qui prend pour valeur VR(y) la variance résiduelle déduite de la régression linéaire, est un estimateur biaisé de Á02. Elle est indépendante de â0 et â1. La statistique suit la loi du Khi-deux à (n-2) degré de liberté et est utilisée pour obtenir des intervalles de confiance de Á02. La variable aléatoire est quant elle un estimateur convergent sans biais de la variance Á0; soit

    II.1.3. VALIDITE GLOBALE DU MODELE

    En construisant le modèle de régression, nous avons supposé que Y dépendait de X. il convient de tester cette hypothèse en la comparant avec l'hypothèse nulle selon laquelle Y est indépendante de X, c'est-à-dire quelle que soit la valeur de X, nous obtenons toujours approximativement la même valeur de Y.

    Etude des erreurs se trouve ainsi au centre de la qualité de la représentation, aussi bien dans le cas des coefficients de détermination et de corrélation que celui de l'analyse de la variance (Test de Ficher).

    a) Lois des écarts

    La loi des écarts permet de relier l'erreur associée à l'hypothèses nulle et l'erreur associée à l'hypothèse alternative « Y dépend de X ». L'erreur attachée à l'hypothèse nulle est mesurée par la dispersion totale des Yi par rapport à la moyenne

    L'erreur attachée à l'hypothèse alternative appelée « erreur résiduelle » est donnée par la somme des carrés des écarts entre les observations Yi et les valeurs estimées ... par le modèle s'agit là de l'erreur associée au modèle notée

    La différence entre la dispersion totale et la dispersion résiduelle correspond à la dispersion explique par le modèle de régression.

    De ces relations, nous pouvons donc déduire l'équation fondamentale d'analyse de la variance. .La variabilité totale (SCT) est égale à la variabilité expliquée (SCE) plus la variabilité des résidus (SCR).

    b) Coefficient détermination

    Un premier indicateur de qualité de la représentation consiste à mettre en relation la dispersion expliquée par le modèle et la dispersion totale des données. Le coefficient de détermination R2 mesure le pouvoir explicatif du modèle en évaluant le pourcentage de l'information restituée par le modèle par rapport à la quantité d'information initiale.

    c) Test de Ficher

    Ce test appelé analyse de la variance, permet d'intégrer la taille de l'échantillon dans l'appréciation de la qualité de la représentation.

    Où K est le nombre de variables explicatives du modèle.

    Cette valeur doit être comparée à celle qui est lue dans la table de Ficher pour k degré de liberté au numérateur et n-k-1 degré de liberté au dénominateur à un seuil donné.

    Si Fcal > Ftable, on conclut que le modèle est globalement explicatif et on adopte H1, l'hypothèse selon laquelle le modèle est explicatif.

    Le tableau ci-après présente l'analyse de la variance pour un modèle de régression simple.

    Tableau n°1. Analyse de la variance

    Source de variation

    Degré de liberté

    Somme des carrés

    Carrés moyens

    F calculé

    Régression

    K = 1

    SCE

     
     

    Résidu

    n-k-1

    SCR

     

    Total

    n-1

    SCT

    -

    F Table

    F&, k, n-k-1

    II.1.4. TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE DES PARAMETRES DE REGRESSION

    a) Tests de signification des paramètres

    Les tests précédents permettent d'avoir une idée de la validité de la régression dans son ensemble. Il importe de connaître également la validité des paramètres estimés afin que ces derniers soient interprétables. Cette validité est vérifiée par le biais du test T de Student.

    Ainsi, il s'agit de tester l'hypothèse selon laquelle les paramètres estimés sont statistiques différent de zéro. Pour ce faire, on pose l'hypothèse que chaque paramètre est nul, indépendamment des autres, à l'aide de la distribution de Student à (n-2) degré de liberté. L'hypothèse alternative est une valeur positive ou négative, selon le paramètre concerné par le test.

    Les hypothèses sont donc formulées de la manière suivante :

    On tester H: contre H1 : ou

    Si la statistique TCal sur le paramètre est supérieur, en valeur absolue, à la statistique TTable de Student, on rejette l'hypothèse nulle. Cela veut dire que le coefficient est statistiquement significatif.

    Le calcul de T associé aux paramètres se fait par la formule :

    ü Pour â0, avec

    ü Pour â1, avec

    L'estimateur sans biais de l'écart-type de l'erreur est obtenu par la formule :

    b) Intervalle de confiance des coefficients10(*)

    Dans l'estimation des paramètres de régression, on ne doit pas ignorer le fait que les estimateurs ont été calculés à partir d'un échantillon de données et qu'il existe de toute façon une certaine différence entre les valeurs estimées (â0 et â1) et les vraies valeurs des paramètres (a et b).

    D'où l'intérêt de construire les intervalles de confiance qui nous donnent l'intervalle de variations pouvant contenir les vraies valeurs des paramètres à un seuil de confiance donnée.

    - L'intervalle de confiance de a est obtenu par : avec

    - L'intervalle de confiance de b est obtenu par : avec

    II.3.3. PREVISION DANS LE MODELE DE REGRESSION

    Lorsque les coefficients du modèle ont été estimés, il est possible de calculer une prévision à un horizon du travail. La prévision sans biais est donc obtenue par l'application directe du modèle de régression estimée. Cependant, dans la pratique, il faut d'abord connaître le degré de confiance à accorder aux données qui ont permis de faire la régression. Pour cela, il faut calculer la variance de l'erreur de prévision qui nous permet de déterminer un intervalle de confiance ou de prédiction bornant la prévision. La variance de l'erreur de prévision est donnée par la formule suivante :

    L'intervalle de prédiction sera égal :

    CHAP.IV. APPLICATION DU MODELE DE REGRESSION SUR LES PRIX DES PRODUITS PETROLIERS ET LES TAUX DE CHANGE

    IV.1. PRESENTATION DES DONNEES

    Dans la présente partie, nous présenterons les données qui seront également analysées. Notre étude porte sur deux variables à savoir : l'évolution des prix de l'essence à la pompe et l'évolution du taux de change parallèle. Toutes ces données ont été collectées à la Division Provinciale de l'Economique. L'unité utilisée pour les deux variables est exprimée en franc congolais.

    Tableau n°2. Evolution du prix de l'essence

    ANNEES

    MOIS

    2005

    2006

    2007

    2007

    Janvier

    456

    500

    550

    1000

    Février

    456

    500

    600

    850

    Mars

    456

    500

    600

    800

    Avril

    456

    650

    650

    850

    Mai

    456

    650

    650

    700

    Juin

    456

    650

    650

    1000

    Juillet

    456

    650

    650

    1000

    Août

    456

    650

    650

    1000

    Septembre

    550

    600

    650

    1000

    Octobre

    550

    600

    650

    910

    Novembre

    550

    600

    700

    950

    Décembre

    500

    600

    1000

    800

    Ce graphique montre que le prix de l'essence a une tendance croissante au cours de 4 années observées.

    Tableau n°3. Evolution de taux de change sur le marché

    ANNEES

    MOIS

    2005

    2006

    2007

    2007

    Janvier

    450

    450

    550

    550

    Février

    480

    450

    560

    560

    Mars

    500

    450

    570

    570

    Avril

    520

    450

    570

    580

    Mai

    530

    470

    500

    580

    Juin

    450

    470

    520

    580

    Juillet

    520

    460

    520

    580

    Août

    500

    480

    520

    580

    Septembre

    500

    500

    520

    580

    Octobre

    500

    520

    520

    580

    Novembre

    480

    550

    520

    600

    Décembre

    470

    550

    530

    650

    Pour passer à l'analyse de ces données ci-haut présentées, nous utilisons la régression simple pour écrire modèle et mesurer le niveau dépendance entre la variable expliquée et la variable explicative.

    IV.2. TECHNIQUE DE REGRESSION SIMPLE

    IV.2.1. ESTIMATION DES PARAMETRES DE REGRESSION

    Pour estimer les paramètres de régression, nous avons fait appel à la méthode de moindres carrés. La pente et l'ordonnée à l'origine de l'équation estimée de régression sont respectivement :

    ü ü Le modèle de régression est donné par l'équation suivante :

    IV.2.2. VALIDITE GLOBALE DU MODELE

    v Test avec l'ANOVA

    Pour réaliser ce test, nous sommes amenés à formules les hypothèses de la manière suivante : testons H0 l'hypothèse selon laquelle le modèle n'est pas explicatif, contre l'hypothèse H1 selon laquelle le modèle est explicatif.

    Règle de décision : rejeter H0 si FCal > au FTable

    Le tableau ci-après présente l'analyse de la variance pour le modèle de régression simple.

    Tableau n°4. Analyse de la variance

    Source de variation

    Somme des carrés

    Degré de liberté

    Carrés moyens

    FCalculé

    Régression

    632527,731

    1

    632527,731

    35,121

    Résidu

    828458,935

    46

    18009,977

    Total

    1460986,667

    47

     

    FTable F0.05 ; 1 ; 46 = 4,05

    Interprétation

    Comme au seuil de signification  ; FCal = 35,121 est supérieur à FTable = 4,05 ; on rejete l'hypothèse H0 et on accepte l'hypothèse H1 selon laquelle le modèle de régression explicatif.

    v Calcul du coefficient de détermination

    , Soit 43%.

    Interprétation 

    Ce résultat montre le modèle de régression est explicatif. Cela signifie que la variable explicative X, explique le comportement de la variable dépendante Y en concurrence 43%. Les 57% d'évolution restante de la variable dépendante sont dû à l'erreur, c'est-à-dire aux variables explicatives ignorées dans le modèle spécifié.

    IV.2.3. TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE DES PARAMETRES

    Tests de signification des paramètres de régression

    Nous testons les hypothèses suivantes :

    ü HO : contre H1 : pour â

    ü H0 :contre H1 : pour â1

    La statistique TCal est :

    ü Pour â: Tcal = 5,926

    ü Pour â1 : TCal = - 2.77

    Interprétation

    Comme TCal > T0.05 = 2.012 à 46 degré de liberté, pour â0 on accepté l'hypothèse H1 selon laquelle . Et pour â; comme TCal en valeur absolue est égale à 2,777 supérieur à T0.05 = 2,012 ; nous rejetons l'hypothèse H0 et acceptons H1 l'hypothèse selon laquelle.

    Intervalles de confiance des paramètres de régression

    Nous disons qu'il y a 95% de chance que les vraies valeurs de a et b soient comprises respectivement entre

    ü -1015,643 et -161,944

    ü 1,581 et 3,207 

    CONCLUSION GENERALE

    Nous sommes à la fin de notre travail qui porte sur « l'étude statistique de l'évolution du prix des produits pétroliers face au taux de change dans la ville de Goma », dont sa délimitation temporelle est de 2005 à 2008.

    La motivation du choix de ce sujet était de fournir des informations relatives aux phénomènes d'instabilité du prix de l'essence dans la ville de Goma.

    Pour mener nos investigations, nous sommes partis de la problématique suivante :

    ü Quelle est la tendance générale du prix de l'essence dans la ville de Goma ?

    ü Le taux de change a-t-il l'influence sur le prix de l'essence ?

    A côté de cette problématique, les hypothèses suivantes ont été émises :

    ü la tendance de l'évolution du prix de l'essence était à la hausse ;

    ü Nous avons également estimons que le taux de change aurait une influence significative sur le prix de l'essence.

    Pour vérifier ces hypothèses, nous avons fait recours à la technique documentaire pour récolter les données. Là où cette dernière n'avait pas répondu, nous nous sommes de la technique d'interview. Nous avons aussi utilisé les méthodes statistiques comme outils d'analyse. Le logiciel Word a permis le traitement des textes, alors que EXCEL et SPSS ont été utilisé pour l'analyse des données.

    Hormis l'introduction et la conclusion générale, notre travail s'articule sur quatre chapitres. Le premier chapitre porte sur les concepts généraux, le deuxième sur le marché des changes et le marche des produits pétroliers dans la ville de Goma, le troisième aux méthodes statistiques d'analyse des données et enfin le dernier chapitre lui est consacré à la présentation des données, analyse et interprétation des résultants.

    A l'issue de la collecte des données administratives au bureau de la division provinciale de l'économie, l'analyse nous donne les résultats suivants :

    ü La présentation et l'analyse de l'évolution des prix de l'essence dans la ville de Goma montrent une tendance à la hausse.

    ü Analyse de la régression, montre que le taux de change a une influence sur les prix de l'essence. Le modèle de régression avait comme équation : . Le test du modèle a montré que la régression est significative et le niveau d'explication du modèle a été mesuré à 43% par le coefficient de détermination.

    En rapport avec tout ce qui précède, la part d'explication du taux de change sur les prix de l'essence, n'est pas négligeable. De ce fait, je suggère que l'Etat règlement le marché de change à Goma en instaurant le système de bureau de change pour éviter le marché parallèle de change qui entraine de cours de change arbitraire fixé par les cambistes qui travaillent dans l'informel.

    BIBLIOGRAPHIE

    I. OUVRAGES

    1. DUPAYS, S., Déchiffrer les statistiques économiques et sociales, Ed. DUNOD, Paris, 2008, 141P

    2. Anderson, Sweeney et Williams, Statistiques pour l'économie et la gestion, 2e édition De Boeck, Bruxelles, 2007, 803P

    3. PUPION, P-C, Statistique pour la gestion : applications avec EXCELL et SPSS, 2e édition, Ed. DUNOD, Paris, 2008, 389P

    4. TILMONT, J. et DE ROECK, M., Géographique économique, Ed. AD. WESMAEL-CHARLIER S.A. -NAMUR, 1965, 218P

    5. BLIEK, G., La Microéconomie en Fiches, Ed. Ellipses, Paris, 2002, 204P

    6. DOHNI, L. et HAINAUT, C., Les taux de change, Ed. De Boeck, Bruxelles, 2004, P14-15

    7. Dominique Plihon, Les taux de change, Ed. La Découverte, Paris, 2004, P7-9

    8. COULOMB, F. et Alui, Economie manuel et applications, Ed. DUNOT, Paris, 2007, P303-306

    9. DAVID HOWELLE C., Méthodes statistique en sciences humaines, Ed. de Boeck, Bruxelles, 2004, 821P

    II. RAPPORTS

    10. Rapport annuel, exercice 2006, Ministère de l'économie nationale, Division provinciale du Nord-Kivu

    III. NOTES DE COURS

    11. Ass. Recturer KABASELE DUCKOBA, Cours de modèle linéaire, G3 ISSNT, 2008-2009

    12. CT POLO FUETA, Cours d'économétrie, G3 ISSNT, 2008-2009

    13. CT RURIHO KIMANUKA, Cours de statistique appliquée, G2 ISSNT, 2007-2008

    14. CT. Beaujolais BOFOYA KOMBA, Notes de cours de Principes d'économétrie, L1 Economie/UNIGOM, Cours inédits, Février 2001, P110

    TABLE DES MATIERES

    EPIGRAPHE i

    DEDICACE ii

    REMERCIEMENTS iii

    SIGLES ET ABREVIATIONS v

    0. INTRODUCTION GENERALE 1

    0.1. PROBLEMATIQUE 3

    0.2. HYPOTHES DE TRAVAIL 4

    0.3. OBJECTIFS 4

    0.4. INTERETS ET CHOIX DU SUJET 4

    0.5. METHODOLOGIE 5

    0.6. DELIMITATION DU SUJET 6

    O.7. DIFFICULTES RENCONTREES 6

    O.8. PRESENTATION SOMMAIRE DU TRAVAIL 7

    CHAP.I. QUELQUES CONCEPTS GENERAUX 8

    I.1. CONCEPTS DE BASE 8

    I.1.1. LE PETROLE 8

    I.1.2. LE PRIX 10

    I.1.3. LE TAUX DE CHANGE 10

    I.2. PRESENTATION DE LA VILLE DE GOMA 11

    I.2.1. SITUATION GEOGRAPHIQUE 11

    I.2.2. HISTORIQUE 11

    I.2.3. SUPERFICIE ET CLIMAT 13

    I.2.4. POPULATION 14

    I.2.5. SUBDIVISION ADMINISTRATIVE 14

    I.2.7. SOL ET HYDROGRAPHIE 15

    CHAP.II. LE MARCHE DES CHANGES ET LE MARCHE DES PRODUITS PETROLIERS DANS LA VILLE DE GOMA 16

    II.1. INTRODUCTION 16

    II.2. LE MARCHE DES CHANGES A GOMA 19

    II.3. LE MARCHE PETROLIER A GOMA 21

    II.3.1. PROVENANCE 21

    II.3.2. CONDITIONS D'EXERCICER LE COMMERCE DE CARBURANT 21

    II.3.3. STATIONS SERVICES ET DEPOTS PRODUITS PETROLIERS A GOMA 22

    CHAP.III. METHODES STATISTIQUES D'ANALYSE 24

    II.1. LE MODELE DE REGRESSION LINEAIRE 24

    II.1.1. ENONCE DU MODELE 24

    II.1.2. ESTIMATION DES PARAMETRES DE REGRESSION 24

    II.1.3. VALIDITE GLOBALE DU MODELE 25

    II.1.4. TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE DES PARAMETRES DE REGRESSION 28

    II.3.3. PREVISION DANS LE MODELE DE REGRESSION 30

    CHAP.IV. APPLICATION DU MODELE DE REGRESSION SUR LES PRIX DES PRODUITS PETROLIERS ET LES TAUX DE CHANGE 31

    IV.1. PRESENTATION DES DONNEES 31

    IV.2. TECHNIQUE DE REGRESSION SIMPLE 34

    IV.2.1. ESTIMATION DES PARAMETRES DE REGRESSION 34

    IV.2.2. VALIDITE GLOBALE DU MODELE 34

    IV.2.3. TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE DES PARAMETRES 36

    CONCLUSION GENERALE 37

    BIBLIOGRAPHIE 39

    I. OUVRAGES 39

    II. RAPPORTS 39

    III. NOTES DE COURS 40

    TABLE DES MATIERES 41

    * 1 Website : www.memoireonline.com, consulté le 22 février 2009 à 16h30'

    * 2 P. INTRO : Cité par MULUMBA KING, un manuel de sociologie générale, L'shi, éd. Africa, 1980

    * 3 TILMONT, J. et DE ROECK, M., Géographique économique, Ed. AD. WESMAEL-CHARLIER S.A. -NAMUR, 1965, 218P

    * 4 BLIEK, G., La Microéconomie en Fiches, Ed. Ellipses, Paris, 2002, 204P

    * 5 Rapport, Gouvernorat Provincial du Nord-Kivu.

    * 6 DOHNI, L. et HAINAUT, C., Les taux de change, Ed. De Boeck, Bruxelles, 2004, P14-15

    * 7 Dominique Plihon, Les taux de change, Ed. La Découverte, Paris, 2004, P7-9

    * 8 COULOMB, F. et Alui, Economie manuel et applications, Ed. DUNOT, Paris, 2007, P303-306

    * 9 R18apport annuel, exercice 2006, Ministère de l'économie nationale, Division provinciale du Nord-Kivu

    * 10 CT. Beaujolais BOFOYA KOMBA, Notes de cours de Principes d'économétrie, L1 Economie/UNIGOM, Cours inédits, Février 2001, P110