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Analyse de l'impact du taux de change sur le prix des biens de consommation en RDC de 2001 à  2014.

( Télécharger le fichier original )
par Laisi Itongwa
unvesité de kinshasa - Graduat 2014
  

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3.2. ANALYSE DE L'INFLUENCE DU TAUX DE CHANGE SUR L'INFLATION

Dans cette section il sera question de faire la régression simple pour mieux voir dans quelle mesure le taux de change influe sur l'évolution des prix.

50

Mathématiquement on peut l'écrire sous forme de la droite d'ajustement de la forme Y=a+bX où Y : variable dépendante et X : variable indépendante.

Cette équation va nous permettre de calculer certains coefficients tout au long de notre étude à savoir :

? Le coefficient de régression (b)

? Le coefficient de corrélation (r)

? Le coefficient de détermination (R2)

Le tableau ci-dessous regorge les données relatives à cette étude.

Années

Taux de change (X)

Taux d'inflation (Y)

2001

312

135.1

2002

382

15.8

2003

373

4.4

2004

444

9.2

2005

431

21.3

2006

503

18.2

2007

502

9.96

2008

639

27.57

2009

903

53.4

2010

915

9.8

2011

911

15.4

2012

915

2.72

2013

926

1.07

2014

925

1.03

3.1.2. Présentation du résultat

Dans cette section il sera question de présenter le résultat de la

relation qui existe entre l'évolution du taux de change et l'évolution des prix en calculant certains coefficients. En d'autre terme il sera question de vérifier l'hypothèse suivante :

51

? Le taux de change influencerait les prix des biens de consommations dans une certaine proportion en RDC.

Ainsi, le tableau ci-dessous sera notre tableau de bord permettant de calculer les différents coefficients.

Année

Xi

Yi

xi2

xi yi

yi2

2001

312

135.1

97344

42151.2

18252.01

2002

382

15.8

145924

6035.6

249.64

2003

373

4.4

139129

1641.2

19.36

2004

444

9.2

197136

4084.8

84.64

2005

431

21.3

185761

9180.3

453.69

2006

503

18.2

253009

9154.6

331.24

2007

502

9.96

252004

4999.92

99.2016

2008

639

27.57

408321

17617.23

760.1049

2009

903

53.4

815409

48220.2

2851.56

2010

915

9.8

837225

8967

98.04

2011

911

15.4

829921

14029.4

237.16

2012

915

2.72

837225

2488.8

7.3984

2013

926

1.07

857476

990.82

1.1449

2014

925

1.03

855625

952.75

1.0609

Total

 
 

6711509

170513.82

23446.2507

3.1.3. Calcul du coefficient d'estimation (b)

Le coefficient b représente la pente de la droite d'ajustement,

est appelé coefficient d'ajustement, d'estimation ou de régression de Y en X. Il mesure la valeur de la variable dépendante Y lorsque la variable indépendante X varie de 1 unité28.

La formule pour le calculer se présente de la manière

suivante :

28 MVUDI, M.S. Notes de cours de statistique descriptive. . G1 Economie. FASEG. 2014-2015. P.81.

52

N????????? - ??????????

?? = N?????2 - (?????)2

Il nécessaire de calculer le coefficient a car il accompagne le coefficient b dans la détermination de la droite d'ajustement. Sa formule mathématique est la suivante :

?????2????? - ??????????????

??= N?????2 - (?????)2

Ainsi, après la manipulation de différents chiffres dans le tableau ci-dessus nous avons abouti aux résultats ci-après :

??=

(6711509)(324.95) - (9081)(170513.82)

= ????. ????????

(14)(6711509) - (9081)2

?? = (14)(6711509) - (9081)2

= -??. ??????????

(14)(170513.82) - (9081)(324.95)

La droite d'ajustement se présente de la manière suivante :

Y= ????.????????- ??.????????X

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