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Impact des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) sur le tissu productif des biens et services au Maroc

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par Ghynel NGASSI NGAKEGNI
INSEA Rabat - Ingenieur d'Etat en Statistique et Economie (Majeur: Statistique) 2010
  

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ï ï ï ï ï ï Annexes

Annexe I : Modélisation du nombre d'ordinateurs personnels pour 100 habitants

ï

La représentation de la série brute du nombre d'ordinateurs personnels pour 100 habitants, qu'on dénote, pour la période retenue [1993-2008] se présente comme suit :

ï Figure 26 : Evolution de la série du nombre d'ordinateurs pour 100 habitants.

ï ï ï La série obtenue indique une tendance croissante au cours du temps et suggère une moyenne non stationnaire, cela nécessite une différentiation à l'ordre 2.

ï Figure 27 : Evolution de la série du nombre d'ordinateurs personnels après différentiation d'ordre 2.

ï ï ï ï La série est maintenant stationnaire en tendance, le graphique ci-dessus nous permet aussi de conclure qu'elle est aussi stationnaire en variance.

ï Les conditions sont maintenant remplies pour la recherche dans la famille des modèles ARMA le modèle qui s'adapte le mieux aux données de la série Ut = (1 - B)2 Xt.

ï ï Figure 28 : ACF et PACF de la série du nombre d'ordinateurs personnels après différentiation 

ï ï ï ï ï L'analyse de plusieurs modèles nous a amené à choisir un modèle ARIMA (0, 2,0) qui rempli toutes les conditions d'un bon modèle de prévisions (test de Ljung-Box valide, erreurs générées à partir d'un processus Bruit Blanc, critères AIC et BIC minimums)

ï Le modèle ARIMA (0, 2,0) retenu est le suivant :

ï (1-B)²Xt = ut avec ut~ BB (0,s2).

ï ï Prévisions à l'aide du modèle ajusté 

ï Nous avons fait les prévisions pour la période [2009-2015] dont les résultats sont dans le tableau ci-dessous :

ï Tableau 38 : Prévisions du nombre d'ordinateurs personnels pour 100 habitants.

ï ï Années

ï Valeurs Prédites

ï Borne Inférieure de

ï Borne Supérieure de

ï  

ï  

ï l'intervalle confiance

ï l'intervalle de confiance

ï 2009

ï 8,02

ï 7,05

ï 8,99

ï 2010

ï 10,50

ï 8,32

ï 12,67

ï 2011

ï 13,13

ï 9,48

ï 16,77

ï 2012

ï 15,91

ï 10,58

ï 21,24

ï 2013

ï 18,84

ï 11,62

ï 26,06

ï 2014

ï 21,93

ï 12,64

ï 31,21

ï 2015

ï 25,16

ï 13,65

ï 36,68

ï ï ï Figure 29 : Vérification des prévisions obtenues.

ï La figure suivante présente les graphes des valeurs réelles et valeurs simulées à partir du modèle estimé, aussi bien pour la période initiale 1993-2008 que pour la période des prévisions 2009-2015.

ï ï ï Nous remarquons que le graphe(en jaune) des valeurs réellement observées « colle » sur toute la période d'étude avec celui(en rouge) des valeurs estimées par le modèle, ceci montre que le processus choisi donne des prévisions correctes.

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