3.3. ANALYSE ECONOMETRIQUE
3.3.1. Test de corrélation
Ce test permet d'analyser la relation entre deux variables,
même lorsque leurs distributions ne sont pas normales.
Nous formulons les hypothèses suivantes :
o H0 (hypothèse nulle) : il n'existe aucune
corrélation entre le taux d'inflation et le prix du maïs.
o H1 (hypothèse alternative) : il existe une
corrélation entre ces deux variables.
Le seuil de significativité choisi est de 5 % (0,05),
ce qui signifie que l'on accepte une marge d'erreur de 5 % dans notre
conclusion.
Tableau 7 : Test de corrélation entre le taux
d'inflation et le prix de maïs
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Variables corrélées
|
Observation
|
Coef SPEAR MAN
|
prob? |t|
|
|
Taux d'inflation et
prix de maïs
|
24
|
0,5942
|
0,0022
|
Source : nous même avec l'aide du logiciel
stata
Les résultats du test de Spearman
révèlent une corrélation positive entre le taux
d'inflation et les prix du maïs, mesuré à 0,5942 ; Autrement
dit, quand le taux d'inflation augmente, les prix du maïs ont tendance
à augmenter aussi, dans une proportion relativement forte (près
de 59 % de liaison entre les deux variables).
Cela suggère qu'il existe une dynamique de co-mouvement
économique entre le niveau général des prix et ceux du
maïs, denrée stratégique dans la consommation des
ménages. La p-valeur de ce test est de 0,0022, bien en dessous du seuil
de 5 %, ce qui est statistiquement très significatif. En langage simple,
cela signifie que la probabilité que cette corrélation soit due
au hasard est très faible.
56 | P a g e
Par conséquent, on rejette l'hypothèse nulle
(qui supposait l'absence de lien) et on valide l'existence d'une relation
réelle entre les deux variables. Ce résultat a une portée
importante : il alerte sur la sensibilité du prix du maïs aux
pressions inflationnistes, et pose les bases pour une réflexion
économique plus large sur la formation des prix agricoles dans un
contexte de hausse généralisée des prix.
Il suggère aussi que des politiques de stabilisation
des prix alimentaires devraient prendre en compte l'évolution de
l'inflation globale.
Enfin, ce constat conforte le recours au test de Spearman,
bien adapté à des variables qui ne suivent pas une distribution
normale.
3.4. ESTIMATION DU MODELE
Tableau 8 : Estimation du modèle
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Source
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SS
|
df
|
MS
|
Number of obs.
|
24
|
|
|
F(1,22)
|
5.54
|
|
|
Model
|
56.6234468
|
1
|
56.6234468
|
|
Prob>F
|
0.0279
|
|
|
R-squared
|
0.2013
|
|
|
Residual
|
224.727217
|
22
|
10.2148735
|
|
Adj R-squared
|
0.1649
|
|
|
Total
|
281.350664
|
23
|
12.2326376
|
|
Root MSE
|
3.1961
|
|
|
|
|
Taux d'inflation
|
Coef.
|
Std. Err
|
t
|
P>|t|
|
[95% Conf. Interval]
|
|
Prix de maïs
|
0.0013334
|
2.35
|
2.35
|
0.028
|
0.000159 0.002508
|
|
_cons
|
2.234276
|
1.12
|
1.12
|
0.273
|
-1.884942 6.353493
|
Source : nous même à l'aide du logiciel
stata
La statistique Prob > F, égale à 0,0279, est
inférieure au seuil conventionnel de 5 %. Cette valeur nous conduit
à rejeter l'hypothèse nulle d'absence de lien entre les deux
variables. En d'autres termes, les variations du prix du maïs expliquent
de manière statistiquement significative les fluctuations du taux
d'inflation observées dans l'échantillon.
Le coefficient de détermination, ou R2,
s'élève à 0,1649. Cela signifie qu'environ 16,49 % des
variations du taux d'inflations sont attribuables aux changements du prix du
maïs. Ce pourcentage, bien qu'en deçà de certains seuils de
robustesse, suggère un
57 | P a g e
pouvoir explicatif partiel mais réel du modèle,
d'autant plus que l'analyse repose sur une seule variable explicative.
Sur le plan des coefficients estimés nous remarquons
que, le taux d'inflation est influencé positivement par le prix des
maïs dans la ville de Kananga, ce veut dire que toute augmentation des
taux d'inflation entraine une augmentation des prix des maïs et par
conséquent une diminution de la consommation des prix sachant que la
quantité demandées des maïs par les ménages est
fonction décroissante du prix des maïs.
En outre, cela implique que toute hausse d'une unité du
prix du maïs est associée à une augmentation moyenne de
0,0013 point du taux d'inflation, toutes choses égales par ailleurs. Ce
lien est non seulement économiquement logique, mais également
statistiquement significatif, avec une p-valeur de 0,028.
La constante du modèle, estimée à environ
2,234, représente le niveau théorique de l'inflation si le prix
du maïs était nul. Toutefois, cette valeur n'est pas significative
statistiquement (p = 0,273), et son interprétation économique
doit donc être abordée avec prudence.
En définitive, cette régression met en
évidence une corrélation positive et significative entre le prix
du maïs et le niveau d'inflation à Kananga.
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