Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin: Approche par le modèle à correction d'erreur

REPUBLIQUE DU BENIN

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MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET

DE LA FORMATION PROFESSIONNELLE

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UNIVERSITE D'ABOMEY-CALAVI

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FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION

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OPTION : ECONOMIE

Réalisé et soutenu par :

Ghislain Wilfrid BOHOUN &

Gbègni ALLADASSI-BATTO

Sous la direction de :

Dr Achille G. DJOGNI

Enseignant à l'UAC

Année universitaire 2005-2006
Février 2007

LA FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE
GESTION N'ENTEND DONNER AUCUNE APPROBATION NI
IMPROBATION AUX OPINIONS EMISES DANS CE
MEMOIRE ; CES OPINIONS DOIVENT ETRE CONSIDEREES
COMME PROPRES A LEURS AUTEURS.

DEDICACE

A l'éternel qui ne cesse de nous combler de son amour et de sa grâce,

A tous nos parents et à tous ceux qui manifestent de l'estime à notre égard. Recevez ici l'expression de notre vive reconnaissance.

Ghislain Wilfrid BOHO UN & Gbègni ALLADASSI-BA TTO

REMERCIEMENTS

Une oeuvre est toujours le résultat des efforts conjugués de plusieurs personnes. Nos remerciements vont en premier lieu à Monsieur Achille DJOGNI, enseignant à l'Université d'Abomey-Calavi qui nous a beaucoup orienté dans notre travail, et à tous nos professeurs qui ont contribué à son amélioration.

Nous tenons également à remercier le Directeur de l'Institut National de la Statistique et de l'Analyse Economique Monsieur Cosme VODOUNOU, son Adjoint Monsieur Pierre EKUE, le Directeur de la Statistique et des Etudes Economiques Monsieur Michel SOEDE, le chef service des comptes nationaux Madame Esther KINSOU et tout le personnel administratif de l'Institut.

Aussi, saisissons-nous l'occasion d'adresser nos remerciements à tous ceux qui ont contribué à la réalisation de cette étude. Nous tenons particulièrement à être reconnaissant envers Messieurs Lazare KILLOUEZAN, Constant VITODEGNI, Paul LAOUROU, Sylvestre DANSOU pour leurs divers soutiens ainsi que tous nos parents et amis.

LISTE DES ABREVIATIONS ET SIGLES

BCEAO: Banque Centrale des Etats de l'Afrique de l'Ouest FASEG: Faculté des Sciences Economiques et de Gestion

FMI : Fonds Monétaire International

INSAE : Institut National de la Statistique et de l'analyse Economique INSEE : Institut National de la Statique et d'Etudes Economiques UMOA : Union Monétaire Ouest Africaine

LISTE DES FIGURES

Pages

Figure 1 : Evolution de la consommation des biens non durables 24

Figure 2: Evolution de la consommation des biens durables 25

Figure 3: Evolution du revenu réel des ménages 26

Figure 4: Evolution du taux d'inflation des biens non durables 27

Figure 5: Evolution du taux d'inflation des biens durables 28

Figure 6: Evolution du taux d'intérêt créditeur 29

Figure 7 : Simulation du modèle de la consommation des biens non durables 45

Figure 8 : Simulation du modèle de la consommation des biens durables 46

Figure 9 : Prévision de la consommation des biens non durables 48

Figure 10 : Prévision de la consommation des biens non durables et intervalle de

confiance au seuil de 5% 48

Figure 11 : Prévision de la consommation des biens durables 49

Figure 12 : Prévision de la consommation des biens durables et intervalle de confiance au seuil de 5% 49

LISTE DES TABLEAUX

Pages

Tableau 1 : Classification des groupes de produits en deux catégories 14

Tableau 2 : Statistiques descriptives de la consommation des biens non durables 24

Tableau 3: Statistiques descriptives de la consommation des biens durables 25

Tableau 4: Statistiques descriptives du revenu réel des ménages 26

Tableau 5: Statistiques descriptives du taux d'inflation des biens non durables 27

Tableau 6: Statistiques descriptives du taux d'inflation des biens durables 28

Tableau 7: Statistiques descriptives du taux d'intérêt créditeur 29

Tableau 8: Conclusion des tests de racine unitaire 31

Tableau 9 : Résultats du test de causalité 32

Tableau 10 : Résultats des tests de cointégration 33

Tableau 11 : Synthèse des tests de validation des modèles 36

Tableau 12 : Comparaison des effets attendus aux effets obtenus 42

Tableau 13 : Valeurs prévisionnelles du revenu disponible réel et des inflations 47

Sommaire

Introduction 1

Chapitre 1 : Cadre théorique de l'étude

Section 1 : Problématique, intérêt, objectifs et hypothèses 4

Section 2 : Revue de littérature 7

Section 3 : Méthodologie 11

Chapitre 2 : Analyse des séries et estimation des modèles

Section 1 : Analyse descriptive des séries 23

Section 2 : Analyse des caractéristiques stochastiques des séries 30

Section 3 : Estimation et validation des modèles 34

Chapitre 3 : Vérification des hypothèses, simulation et prévision

Section 1 : Interprétation des modèles et vérification des hypothèses 38

Section 2 : Simulation des modèles 43

Section 3 : Prévision des consommations 45

Conclusion 48

INTRODUCTION

L'objectif primordial de toute politique demeure le développement économique et social. Ce développement est généralement conditionné par la croissance de l'économie.

La croissance économique est mesurée par l'évolution du Produit Intérieur Brut (PIB). Le PIB est égal à la somme des valeurs ajoutées produites par un pays en un an. Il peut être également défini comme la somme de la consommation des ménages, des investissements, de la dépense publique et du solde du commerce extérieur (exportations moins importations). A court terme, les déterminants de la croissance économique sont donc les composants du PIB.

La consommation des ménages est la principale composante du PIB. Au Bénin, son poids est supérieur à 70%¹ . Beaucoup d'observateurs de la vie économique se polarisent sur ce déterminant. Dès que les ménages dépensent plus, un optimisme s'empare des commentateurs. La demande est certes importante car son augmentation est le signe d'un regain de confiance des ménages dans l'avenir et, surtout, elle incite les entreprises à produire plus pour la satisfaire, faisant ainsi fonctionner l'économie plus fortement. L'étude des comportements de consommation est donc un enjeu majeur de l'analyse économique.

La littérature économique révèle que cet agrégat dépend fondamentalement du revenu, du niveau des prix et du taux d'intérêt. Le présent travail de recherche se propose d'analyser l'impact de ces variables sur la consommation des ménages à travers une étude économétrique intitulée : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur ».

¹ Nos calculs sur la base des statistiques des Comptes Nationaux de l'INSAE de 1982 à 2005

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Cette étude s'articulera autour de trois chapitres. Le premier traitera du cadre théorique, le deuxième aborde l'analyse des données et l'estimation des modèles et le troisième est consacré à la vérification des hypothèses, la simulation et la prévision.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Chapitre 1 :
Cadre théorique de l'étude

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Section 1 : Problématique, intérêt, objectifs et hypothèses

Paragraphe 1 : Problématique et intérêt de l'étude

A- Problématique

Désignée comme « l'objectif unique et ultime de toute production »², la consommation des ménages occupe une place particulière dans le fonctionnement de l'économie. Au Bénin sa proportion par rapport au produit intérieur brut varie entre 72% et 77%³ . Cette forte prépondérance dans l'activité économique, explique l'intérêt de son analyse.

Les déterminants primordiaux de cet agrégat sont : le revenu, le niveau général des prix et le taux d'intérêt. La question est de savoir l'effet de chacune de ces variables sur la consommation.

Depuis les travaux de Keynes, il est admis que le revenu est le principal facteur de consommation et que son augmentation a un effet positif sur elle. Dans le cas du Bénin, quelle est la nature de cet effet ?

Traditionnellement deux effets opposés de l'inflation sont distingués: un effet de fuite devant la monnaie (en cas de hausse des prix, les ménages anticipent leurs dépenses car celles-ci deviendront plus onéreuses dans le futur) et un effet d'encaisses réelles (en cas de hausse des prix, les ménages restreignent leur consommation afin de préserver le pouvoir d'achat de leurs encaisses réelles). Lequel des deux effets est dominant au vu des réalités du Bénin ?

En théorie économique, une hausse du taux d'intérêt a un effet ambigu sur la consommation : d'une part, elle augmente la charge d'intérêts des ménages endettés à taux variable et contraint les ménages à recourir à des crédits plus chers entraînant ainsi une hausse du taux d'épargne (effet de substitution),

² Adam Smith cité dans : Gregory N. MANKIW « Macroéconomie » 3^ème édition, page 512

³ Nos calculs sur la base des statistiques des Comptes Nationaux de l'INSAE de 1982 à 2005

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

d'autre part, elle induit une hausse des revenus de leur patrimoine (effet richesse). Dans le cas du Bénin quel effet l'emporte ? Autrement dit une hausse du taux d'intérêt se traduit-elle par une diminution ou une augmentation de la consommation ?

Ces effets sont-ils différents selon qu'il s'agit du long terme ou du court terme ?

Au regard de toutes ces préoccupations, nous nous proposons d'analyser les déterminants de la consommation à travers l'approche du modèle à correction d'erreur. Les variables du modèle seront transformées par la fonction logarithme afin de pouvoir mesurer directement les élasticités.

Par ailleurs, étant donné que la consommation peut être analysée à trois niveaux que sont :

· l'approche globale qui englobe tous les groupes de produits ;

· l'approche semi-globale qui distingue à l'intérieur de la variable consommation les biens non durables et les biens durables;

· l'approche par catégorie de produits qui distingue les différents groupes de produits afin de tenir compte de la sensibilité de chacun d'eux aux variations des déterminants,

nous nous s'intéresserons à l'approche semi-globale afin de mener un examen plus approfondi que celui guidé par l'approche globale sans faire des manipulations trop fastidieuses.

B- Intérêt de l'étude

En choisissant d'axer nos réflexions sur le thème « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur », nous avons pour ambition de construire un modèle économétrique des consommations des ménages. Ce modèle, faisant ressortir l'influence de chaque déterminant sur cet agrégat, sera un outil d'analyse pour formuler et mener une politique économique nationale adéquate.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de l'étude

A- Objectifs de l'étude

L'objectif principal de ce travail est d'analyser les déterminants des consommations des ménages, à partir des modèles à correction d'erreur.

Cet objectif principal se décompose en trois objectifs spécifiques :

Objectif n° 1 : évaluer l'effet du revenu sur la consommation,

Objectif n° 2 : évaluer l'effet des prix sur la consommation,

Objectif n° 3 : évaluer l'effet du taux d'intérêt sur les consommations.

B- Hypothèses de l'étude

Des objectifs spécifiques fixés, il découle des hypothèses suivantes :

Hypothèse n° 1 : le revenu a un effet positif sur la consommation,

Hypothèse n° 2 : le prix d'un type de bien a un effet négatif sur sa consommation et un effet positif sur la consommation de l'autre,

Hypothèse n° 3 : le taux d'intérêt a un effet négatif sur la consommation.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Section 2 : Revue de littérature

Paragraphe 1 : Définition de quelques concepts

A- Modélisation

En économie, la modélisation est une démarche qui consiste en une représentation formalisée d'un phénomène sous forme d'équations dont les variables sont des grandeurs économiques. Son objectif est de représenter les traits les plus marquants d'une réalité afin de comprendre et d'expliquer les phénomènes qui la caractérisent. Pour ce faire, le chercheur émet des hypothèses et explicite les relations.

B- Consommation finale des ménages

La consommation, au sens économique du terme, c'est l'action d'utiliser ou de détruire, immédiatement ou progressivement, des biens ou des services, dans le but de satisfaire un besoin. La consommation est donc motivée par les besoins qu'un individu cherche à satisfaire, à l'aide d'un bien ou d'un service prévu à cet effet.

On distingue généralement deux formes de consommation : la consommation intermédiaire et la consommation finale.

La consommation intermédiaire, qui est le fait des entreprises, concerne les matières premières ou les produits semi-finis qui sont détruits, transformés ou incorporés, au cours du processus de production, pour réaliser le produit final (l'énergie et la farine utilisées pour fabriquer une baguette de pain).

La consommation finale, qui est majoritairement le fait des ménages, est composée des biens et des services destinés à la satisfaction directe des besoins, ainsi que de l'autoconsommation, c'est-à-dire de la consommation que les

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

individus font de leur propre production (produits des jardins, utilisation des logements dont ils sont propriétaires...).

Les biens de consommation finale peuvent être classés notamment en fonction de leur durée de vie :

· biens non durables (produits alimentaires, cosmétiques, carburants, papeterie, café instantané, ...) ;

· biens durables (automobiles, électroménager, télévision, informatique, ameublement, décoration, livres, jouets, vêtements, ...).

Dans la suite de ce travail, le terme consommation désigne la consommation finale des ménages.

Paragraphe 2 : Revue critique de littérature

Plusieurs auteurs se sont intéressés à l'agrégat consommation en élaborant des modèles explicatifs de son évolution. Les références ci-dessous présentent quelques travaux sur la modélisation de la consommation.

KEYNES (1936) a développé dans la théorie générale le concept de fonction de consommation afin d'argumenter son rejet de la loi de SAY, d'après laquelle « toute offre crée ses propres débouchés ». Son idée fondamentale, connue sous le nom de loi psychologique, est que lorsque le revenu (Y) s'accroît, la consommation (C) s'accroît mais dans une moindre mesure. Constatant que certains ménages consomment quand bien même ceux-ci ne disposent pas de revenus, KEYNES conclut qu'il existe une consommation incompressible C0 qui ne dépend pas du revenu. Cette loi se formule par :

C = C0 + cY (0 < c < 1) ; avec c la propension marginale à consommation.

Des critiques ont été avancées à l'encontre de cette formulation. Notamment, BROWN⁴ a montré que la consommation des ménages dépend des

⁴ Cité par DJINKPO dans « Prévision de la consommation des ménages au TOGO », octobre 2002

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

habitudes en introduisant dans sa fonction de consommation le retard d'une période pour tenir compte de ces habitudes de consommation.

FRIEDMAN (1957) va approfondir l'approche introduite par BROWN de la consommation à court terme. Selon cet auteur, la consommation n'est pas déterminée par le revenu courant mais par le revenu moyen anticipé, appelé revenu permanent. Ce revenu permanent, économiquement pertinent pour analyser les décisions de consommation, n'est pas observable statistiquement. Il diffère notamment du revenu courant observable et est soumis à des fluctuations conjoncturelles sans grande importance pour les décisions de consommation. FRIEDMAN va montrer que la véritable fonction de consommation est

avec C la consommation, Y^p le revenu permanent et k un coefficient

positif.

Pour MODIGLIANI (1963), la consommation d'un individu est étudiée en fonction de son âge. D'où l'approche du cycle de vie selon laquelle le revenu est élevé en début d'activité et diminue lorsque l'individu prend sa retraite ou ne peut plus travailler physiquement. Ainsi, DEATON (1982), a montré que la consommation est essentiellement fonction croissante d'une variable « active » qui est la proportion de la population âgée de 15 à 64 ans.

De nos jours, des estimations de la consommation sont faites à partir de la théorie moderne des déséquilibres sous forme de modèle à correction d'erreur permettant de spécifier certaines équations structurelles de comportement, qui peuvent à court terme être non vérifiées du fait de coûts d'ajustement.

En 2002, dans le cadre de l'élaboration d'un modèle de prévision pour la Direction de l'Economie du Togo, DJINKPO a construit un modèle à correction d'erreur de la consommation finale des ménages qui accorde un intérêt aux différents biens en incluant dans la fonction, toutes les variables qui influencent la consommation de chaque catégorie de biens. Partant du fait que les biens durables sont plus sensibles aux variables monétaires que les biens non durables

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

et que leur consommation exige la constitution d'une épargne assez consistante ou un emprunt, il ajoute le taux d'intérêt créditeur aux autres variables exogènes que sont le revenu réel des ménages, le niveau général des prix.

BEFFY, BONNET et al (2003), à partir des comptes trimestriels pour la zone euro construits par Eurostat, ont élaboré un modèle macroéconométrique dans le but d'enrichir les outils de prévision et d'analyse de l'économie de la zone. L'équation de la consommation est estimée sous forme d'un modèle à correction d'erreur. À long terme, la consommation est indexée de manière unitaire sur le revenu auquel s'ajoutent le taux d'intérêt réel à long terme et l'inflation qui ont des effets négatifs. A court terme, on trouve dans la dynamique les déterminants de long terme des dépenses de consommation des ménages ainsi que le taux de chômage qui a une influence négative.

La Direction de la Prévision et de l'Analyse Economique du Ministère français de l'Économie, des Finances et de l'Industrie a effectué en avril 2004 une estimation des comportements de dépense des ménages américains. Le modèle à correction d'erreur estimé, sous forme logarithmique, relie la consommation au revenu, à la richesse nette (richesses financière et immobilière), au taux d'intérêt de long terme et au taux de chômage. Les deux premières variables ont un effet positif tandis les deux autres ont une influence contraire. Cette modélisation tout en ignorant la variable inflation intègre la richesse nette dans l'explication de la consommation.

Il ressort de cette revue que les variables explicatives de la consommation utilisées sont : le revenu réel des ménages, l'inflation qui est appréhendée à partir du niveau général des prix, le taux d'intérêt créditeur et le taux de chômage. Le dernier n'étant pas disponible annuellement au Bénin, nous retenons seulement les trois premiers.

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Section 3 : Méthodologie

Paragraphe 1 : Spécification du modèle

Cette première étape comprend l'identification des variables et la formulation mathématique du modèle.

A- Identification des variables

1) Variables endogènes

Comme évoqué au terme de la problématique, notre étude s'intéresse à l'approche semi-globale de l'analyse économétrique de la consommation afin de mener un examen plus approfondi que celui guidé par l'approche globale sans toutefois faire des manipulations trop fastidieuses. De cette approche, nous retenons deux variables dépendantes :

- la consommation finale des biens non durables des ménages et - la consommation finale des biens durables des ménages.

2) Variables exogènes

De notre revue de littérature, le revenu réel des ménages, le niveau général des prix de chaque type de biens et le taux d'intérêt créditeur apparaissent comme variables explicatives de la consommation.

Le revenu réel des ménages a été établi comme expliquant la consommation par Keynes dans son idée fondamentale connue sous le nom de « loi psychologique ». Il constitue depuis lors, le principal déterminant de la consommation.

Le taux d'intérêt a été introduit dans l'analyse de la consommation par les Néo-Classiques. Ils ont fait observer que le partage consommation/épargne ne

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dépend pas seulement d'un flux de revenu, mais également du prix du temps c'est-à-dire le taux d'intérêt.

Par le biais de l'effet d'encaisse réel, l'inflation serait défavorable à la consommation et favorable à l'épargne. Ceci motive la prise en compte de l'inflation parmi les déterminants de la consommation. Il est mesuré par l'évolution du niveau général des prix.

De plus, le choix des variables prix et taux d'intérêt est motivé par le souci de ne pas ignorer l'hypothèse du revenu permanent. En effet selon cette hypothèse, les ménages anticipent parfaitement et opèrent leurs choix en matière de consommation en tenant compte des valeurs du revenu, de la variation des prix et du taux d'intérêt de chaque période.

Le taux d'intérêt dont il s'agit ici est le taux d'intérêt créditeur parce que ce dernier est l'élément fondamental qui conduit les ménages à décider de consommer ou d'épargner leur revenu.

B- Formulation mathématique des modèles

Certaines équations structurelles de comportement (dites équations de long terme) peuvent être non vérifiées à court terme. Afin de tenir compte de ce déséquilibre nous adoptons une spécification de type modèle à correction d'erreur. Etant donné que nous avons deux variables dépendantes, les modèles à étudier sont les suivants :

ALog(Cnt) = 1 [Log(Cnt-1) - a0 - a1LogRt-1 - a2Log(Pn t-1) - a3Log(Pd t-1) - a4Log it-1 - a5 t]

p p p p p

+ EP0kALog(Cnt-k) + EP1kALogRt-k + EP2kALog(Pnt-k) + EP3kALog(Pdt-k) + EP4kALogit-k + pt k=0 k=0 k=0 k=0 k=0

avec 1 < 0

ALog(Cdt) = y [Log(Cdt-1) - a0 - a1LogRt-1 - a2Log(Pn t-1) - a3 Log(Pd t-1) - ^a4 _Logit-1 - a5 t]

q q q q q

+Eb0kALog(Cdt-k) + Eb1kALogRt-k + Eb2kALog(Pnt-k) + Eb3kALog(Pd t-k) + Eb4kALogit-k + Et k=0 k=0 k=0 k=0 k=0

avec y < 0

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Avec

Cn : consommation des biens non durables des ménages ;

Cd : consommation des biens durables des ménages ;

R : Revenu réel des ménages ;

Pn : Prix des biens non durables ;

Pd : Prix des biens durables ;

i : Taux d'intérêt créditeur. p, q: les décalages temporels

Paragraphe 2 : Données et Procédure d'estimation

A- Les données

Les données sont annuelles et s'étendent sur la période allant de 1982 à 2005. Elles proviennent des comptes nationaux de l'INSAE et du FMI (voir annexe 1)

1) Consommation finale des ménages

Les comptes nationaux nous fournissent les séries de dépenses en consommation des ménages à prix constant de l'année 1985. Ces données sont présentées par produit. On distingue dans les comptes nationaux neuf groupes de produits. Sur la base des travaux de l'INSEE relatifs aux comptes nationaux publiés en juin 2006, nous avons rangé ces derniers en deux catégories : biens durables et biens non durables. Le tableau suivant présente la répartition des neuf groupes de produits en ces deux secteurs.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Tableau 1 : Classification des groupes de produits en deux catégories

Catégories	Groupes de produits
Biens non durables	o Produits alimentaires (végétaux, animaux, corps gras, boissons, tabac, ...) o Produits chimiques (produits pharmaceutiques, cosmétiques, ...) o Energie (produits pétroliers, électricité, .....) o Transport (transport terrestre, ferroviaire, ) o Autres services (assurances, services bancaires, ...)
	o Logement (Matériaux de construction, loyer, ...) o Habillement (vêtements, chaussures,....)
Biens durables	o Produits mécaniques (automobile, motocycle, ...) o Autres produits industriels (électroménager, télévision, informatique, ameublement, décoration, jouets, ..)

Source : Regroupement effectué par les auteurs à partir des comptes

économiques de l'INSAE

2) Revenu disponible réel des ménages

En Comptabilité Nationale, le revenu national au prix du marché est obtenu en ajoutant à la somme des revenus issus des facteurs de production (salaires, rentes, intérêt, profits) les impôts indirects net des subventions d'exploitation. A ce revenu, on ajoute le solde des autres transferts courants en provenance du reste du monde pour obtenir le revenu national disponible.

Etant donné qu'il s'agit pour nous de construire un modèle portant sur la consommation des ménages, il serait intéressant d'aborder un autre concept du revenu qui est celui du revenu disponible des ménages. Il désigne le revenu courant dont disposent les ménages pour leur consommation et l'épargne c'est-à- dire le revenu personnel après déduction de l'impôt sur le revenu. C'est ce revenu qui selon Keynes détermine la consommation des ménages. Pour calculer ce revenu, on apporte certaines modifications au revenu aux coûts des facteurs (la somme des quatre composantes du revenu des facteurs, soit les salaires, les rentes, les intérêts et les profits) : on en soustrait les bénéfices non répartis et impôts des entreprises et on y ajoute le paiement de transfert de l'Etat aux

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ménages⁵. Mais ne disposant pas de tous ces éléments dans les comptes nationaux, la série des revenus disponibles des ménages est obtenue en déduisant du revenu national disponible les impôts indirects prélevés par l'Etat et en ajoutant les subventions.

Signalons que le revenu disponible utilisé dans les modèles est à prix constant. C'est le revenu disponible des ménages calculé en volume en le déflatant par le déflateur de la consommation des ménages.

3) Niveau général des prix

Pour analyser l'évolution des prix on utilise le taux d'inflation. Le taux d'inflation désigne la variation relative des prix entre deux périodes. Etant donné que les prix sont appréhendés à travers les indices de prix, il s'obtient par la forme suivante :

I_n - In-1

ð =

In-1

avec In-1 et I_n les indices de prix respectifs des années n et n-1.

Les indices de prix indiquent la moyenne d'un ensemble de prix à un moment précis, qualifié de période courante, par rapport à ce qu'ils étaient précédemment au cours d'une période appelée période de base. L'INSAE, pour calculer l'indice des prix à la consommation, procède à une enquête sur les prix des différents groupes de produits et affecte un poids à chaque prix selon l'importance de chaque groupe de produits dans le panier de la ménagère.

Les premiers indices de prix disponibles à l'INSAE ont été calculés en prenant comme base l'année 1985 et couvrent la période 1882 à 1991. De 1992

5 Lipsey, Purvis, Steiner: Macroéconomique 2ème édition p115

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à 1997, d'autres sont établis sur la base de l'année 1991. Les tous derniers sont calculés sur la base de 1996 et sont disponibles depuis 1998. Nous avons dû donc procéder à une harmonisation de ces indices en les rapportant à une même base. Etant donné que les consommations finales des ménages sont évaluées aux prix de 1985, nous avons jugé bon de retenir cette année comme base dans l'harmonisation des indices.

La formule utilisée pour effectuer ces changements de base est la suivante :

(Indice X, base 1 985)*(Indice t, base X)

Indice t, base 1985 =

100

t > 1991 ;

X étant l'année de base des indices qu'on désire ramener dans la base 1985. L'annexe 2 présente les indices rapportés aux différentes bases ainsi ceux obtenus suite à l'harmonisation (à l'année de base 1985).

4) Taux d'intérêt créditeur

Le taux d'intérêt constitue l'un des principaux instruments de transmission des impulsions de la politique monétaire au secteur réel de l'économie. Il constitue un outil fondamental de la politique monétaire dont est chargée la BCEAO.

Le taux d'intérêt créditeur désigne le taux appliqué par les banques sur les dépôts. La représentation du FMI au Bénin publie chaque année la valeur de ce taux au niveau national. L'influence de la BCEAO sur ce taux a beaucoup évolué dans le temps.

De 1975 à 1989, les conditions applicables par les banques et établissements financiers à leur clientèle s'inséraient dans un barème de taux. Mais c'est la réforme de 1989 qui a introduit une grille simplifiée des conditions de banque, comportant une administration minimale qui se limite à l'instauration

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de taux créditeurs planchers. La libéralisation des conditions de banque intervenue à partir du 1^er octobre 1993 va au-delà et se traduit par la suppression de plusieurs taux directeurs planchers.

B- Procédure d'estimation des modèles

La procédure adoptée est celle d'Engle Granger. Elle comporte deux étapes fondamentales. La première concerne la relation de cointégration et la deuxième, l'estimation du modèle à correction d'erreur. Ces deux étapes sont précédées par l'étude de la stationnarité des séries.

1)- Stationnarité

Avant le traitement d'une série chronologique, il convient de déterminer si elle est stationnaire ou non.

a) Définition

Une série est dite stationnaire lorsqu'elle est caractérisée par la constance de ces deux premiers moments dans le temps. De manière formalisée une série Xt , ( t > 0) est stationnaire si :

E(Xt ) = m = constante ;

Var (Xt )= ó² = constante ;

Cov(Xt , Xt + h)= ã(h) (indépendant du temps).

Les séries ne vérifiant pas ces propriétés sont non stationnaires.

Pour vérifier ces propriétés sur les séries, deux processus à partir desquels cette stationnarité peut être étudiée sont distingués :

· Les processus TS (trend stationnary) qui représentent une non stationnarité du type déterministe. Les processus stationnaires qui en résulte sont obtenus en retranchant de leurs valeurs la partie déterministe estimée par les moindres carrés ordinaires (MCO) ;

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· Les processus DS (differency stationnary) qui sont des processus non stationnaires aléatoires. Les processus stationnaires qui en résultent sont obtenus par un filtre aux différences premières. Si Xt est non stationnaire et de type DS, (1 -L)Xt est stationnaire ; où L désigne l'opérateur retard.

b) Test de stationnarité

L'étude de stationnarité s'est faite à partir de l'analyse des corrélogrammes et des tests DF (Dickey-Fuller) ou ADF (Augmented DickeyFuller).

L'analyse des corrélogrammes permet d'identifier s'il s'agit d'un processus TS. Lorsque les termes du corrélogramme simple sont élevés même pour les décalages importants mais diminuent très lentement, alors la série est de type TS. Dans le cas contraire, les tests DF ou ADF permettent de savoir s'il s'agit d'un processus stationnaire ou DS.

Les modèles servant de base à la construction de ces tests sont au nombre de six. Pour une série Xt, on a :

où çt est un processus de bruit blanc

Les trois premiers modèles sont ceux utilisés pour effectuer les tests de Dickey-Fuller simples. L'existence des trois derniers, utilisés pour les tests d'ADF), se justifie par le fait que le processus çt qui était par hypothèse un bruit blanc, n'avait aucune raison d'être non corrélé.

Le principe du test consiste à tester l'hypothèse H0 : ñ=1 contre H1 : ñ<1 dans les modèles estimés par les MCO. La valeur de p peut être déterminée selon les critères de Akaike ou de Schwarz en partant d'une valeur suffisamment

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importante de p. Si l'hypothèse Ho est retenue alors le processus n'est pas stationnaire. Il faudrait ensuite considérer sa différence première et reprendre les tests. Lorsque cette dernière est stationnaire on conclut que la série est stationnaire en différence.

A l'issu du test de stationnarité, lorsque les variables sont intégrées du même ordre, on passe à l'examen de la cointégration.

2- Relation de cointégration

Avant tester l'existence d'une relation cointégration (ou de long terme), on procède à l'identification des variables pouvant intervenir dans cette relation par les tests de causalité de Granger.

a) Tests de causalité de Granger

Le test de causalité à la Granger permet de déterminer les variables économiques qui interviennent dans la relation de long terme.

Pour tester la causalité entre deux variables _y1t ^et _y2t on estime un modèle VAR(p).

p p

1t

y a b y c y

1 1 1 1 1 2

= + - + - + å

t i t i i t i

1

i 1 i

= =

p p

2 t

y a b y c y

2 2 2 1 2 2

= + - + - + å

t i t i i t i

1

i 1 i

= =

La détermination du retard p est effectuée à l'aide du critères AIC ou SC.

· y2t ne cause pas _y1t si l'hypothèse suivante est acceptée :
H0: c11 = c12 = = c1p = 0.

· y1t ne cause pas _y2t si l'hypothèse suivante est acceptée :
H0: b21 = b22 = = b2p = 0.

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Ces tests peuvent être conduits à l'aide d'un test de Fisher classique de nullité des coefficients, équation par équation. Lorsque la statistique de Fisher calculée est supérieure à la valeur tabulée on rejette l'hypothèse H0.

b) Test de cointégration.

. Le concept de cointégration permet de définir statistiquement la notion économique d'équilibre ou de long terme entre variables intégrées de même ordre.

Une fois que les variables devant entrer dans cette relation sont identifiées par le test de causalité, on estime, par les MCO, la relation suivante :

n
Y t i X it t

= + +

á 0 á å

i = 1

ou

n

s X les Y t i X it t t = + + + á 0 á â å

,

lorsque les variables comportent une tendance

i = 1

Y est la variable endogène (c'est-à-dire Log(Cn) ou Log(Cd)) ; Xi (1= i =n) sont les variables causant Y.

La relation estimée est une relation de cointégration si Ct est stationnaire (I(0)). Le test de cointégration se ramène donc à un test de racine unitaire. La régression qui sert au test est la suivante :

où on teste H0 : p = 0 contre H1 : p < 0 à partir de la statistique de Student du coefficient p. Pour accepter la cointégration, il faut accepter H1. Mais on ne peut pas utiliser la table de Fuller car Ct est un résidu d'estimation.

Il faut noter qu'on ne peut pas réaliser de test de significativité sur les coefficients de la relation.

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3- Modèle à correction d'erreur

Lorsque le test de cointégration est concluant, on passe à la seconde étape de la procédure d'Engle et Granger, qui est l'estimation du modèle à correction d'erreur pour la consommation de chaque type de biens:

p p p p p

ÄL

og Cn Log Cn LogR Log Pn Log Pd Logi

( ) ( ) ( ) ( )

t i t i

= Ä + Ä + Ä + Ä + Ä

â â â â â

0 - 1 2

i t i i t i

- - 3 i t i

- 4 i t i

-

i=1 p

i=1 i=1 i=1 i=1 + ë et -1 + ç t p p p p

ÄL og Cd b Log Cd b LogR b Log Pn b Log Pd b Logi

( ) ( ) ( ) ( )

t i t i

= Ä + Ä + Ä + Ä + Ä

0 - 1 2

i t i i t i

- - 3 i t i

- 4 i t- i

i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1

+ ãe_t ' -1 + å t

e significativement négatifs ; dans le cas contraire, il convient de rejeter une spécification de type « modèle à correction d'erreur».

Après l'estimation des modèles on procède à leur validation. Elle concerne essentiellement la significativité des paramètres de court terme, la valeur du coefficient de détermination, les tests sur les résidus et le test de stabilité.

Une fois les modèles validés, ils sont objets de simulations avant qu'on ne passe à la prévision. Si S désigne l'écart type des erreurs et Yt+h la valeur prévue, l'intervalle de confiance au seuil de 5% est [Yt+h - t*S ; Yt+h + t*S]. La statistique t étant celle de Student lue dans la table de Student.

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Chapitre 2 :

Analyse des données et

estimation des modèles

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Section 1 : Analyse descriptive des séries

Paragraphe 1 : Evolution des consommations

Pour mieux analyser l'évolution dans le temps des consommations des ménages, il convient de représenter leurs séries afin de distinguer leurs différentes phases.

A- Evolution de la consommation des biens non durables

La figure ci-dessous montre que la consommation des biens non durables est globalement croissante sur toute la période d'étude. Cependant, elle a connu une augmentation annuelle moins élevée (1,90%) sur la sous-période 1982 à 1990 et une croissance annuelle plus forte (3,78%) sur la sous-période 1991 à 2005. Ceci est dû au fait que le libéralisme économique qu'a connu le pays depuis 1991 a favorisé le développement des activités économiques. Mais il faut noter une baisse remarquable de la consommation (chute de 5,23%) en 1994 du fait de la dévaluation intervenue au début de cette année.

Par ailleurs, les statistiques montrent que la consommation moyenne réelle des ménages des biens non durables est de 460,650 millions sur la période d'étude. Toutefois, la tendance est à la hausse sur toute la période. On enregistre la plus forte consommation en 2005 et le plus faible niveau de consommation correspond à celle de l'année 1983.

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Figure 1 : Evolution de la consommation des biens non durables

800 700 600 500 400 300 200 100 0

Tableau 2 : Statistiques descriptives de la consommation des biens non durables (en millions)

Statistiques	valeurs
Moyenne	460,650
Maximum	698,952
Minimum	308,97
Ecart type	121,543

Source : Calculs des auteurs

B- Evolution de la consommation des biens durables

L'analyse du graphique conduit à distinguer deux sous-périodes. La première allant de 1982 à 1990 est caractérisée par une baisse (-3,39% annuellement) de la consommation des biens durables tandis qu'au cours de la deuxième (1991 à 2005), elle a connu une hausse (+3,48% annuellement).

Les statistiques indiquent que la consommation moyenne réelle des ménages en biens durables est de 39,609 millions sur la période. La dispersion autour de la moyenne est relativement faible (6,837 contre 121,543 dans le cas de la consommation de l'autre type de biens). On enregistre la plus forte consommation en 2005 et la plus faible en 1990.

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Figure 2: Evolution de la consommation des biens durables

60 50 40 30 20 10 0

Tableau 3: Statistiques descriptives de la consommation des biens durables (en millions)

Statistiques	valeurs
Moyenne	36,609
Maximum	49,047
Minimum	25,123
Ecart type	6,837

Source : Calculs des auteurs

Paragraphe 2 : Evolution du revenu disponible réel des

ménages

L'évolution du revenu réel des ménages est marquée par une stabilité relative de 1982 à 1993 autour d'une moyenne égale à 478,025 millions. Toutefois, les années 1983, 1986, 1987, 1989 sont caractérisées par des taux de croissance négatifs. A partir de 1994, il a connu une augmentation régulière de 10,37% l'an. Ce changement de tendances serait imputable au nouveau climat économique survenu progressivement à partir de 1991.

De manière globale, la moyenne de cet agrégat est 922,617 millions avec une dispersion assez élevée (530,645 millions). Son niveau le plus élevé est atteint en 2005, tandis que le plus faible correspond à celui de l'année 1983, année marquée par une grande sécheresse qui a engendré une faible productivité agricole tant au niveau des cultures de rente que des cultures vivrières et par conséquent une baisse du revenu des ménages.

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Figure 3: Evolution du revenu réel des ménages

2500

2000

1500

1000

500

0

Tableau 4: Statistiques descriptives du revenu réel des ménages (en millions)

Statistiques	valeurs
Moyenne	922,617
Maximum	1960,867
Minimum	398,698
Ecart type	530,645

Source : Calculs des auteurs

Paragraphe 3 : Evolution des taux d'inflation

Pour analyser l'évolution du niveau des prix, le taux d'inflation est habituellement utilisé. C'est pourquoi, nous représentons dans ce paragraphe les taux d'inflation des secteurs biens non durables et biens durables.

A- Evolution du taux d'inflation des biens non durables

Le graphique indique des fluctuations régulières du taux d'inflation des biens non durables autour d'un taux égal à 0,86% sur la période 1983 à 1993. Notons que sur cette période il a chuté et atteint des valeurs négatives (déflation) en 1985 et en 1988. En 1994, il a subi une forte augmentation du fait de la dévaluation du FCFA intervenue au premier mois de l'année. Il s'en est suivi une désinflation jusqu'à 1999. Cette baisse traduit la volonté des autorités monétaires de maîtriser l'inflation. A partir de l'an 2000, il fluctue autour de 3,13%.

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Figure 4: Evolution du taux d'inflation des

biens non durables

0,4 Tableau 5: Statistiques

0,35 0,3 0,25

descriptives du taux d'inflation des biens non durables

0,2

0,15
0,1
0,05
0
-0,05
-0,1

Statistiques

		valeurs
Moyenne	(géométrique)	0,0374
Maximum		0,3416
Minimum		-0,0412

Source : Calculs des auteurs

Le tableau ci-dessus montre qu'en moyenne, le taux d'inflation sur toute la période d'étude est de 3.74%. La plus forte inflation enregistrée sur la période est de 34,16% et correspond à celui de l'année 1994. Par contre le plus faible taux d'inflation enregistré est négatif (une déflation 4,12%) et correspond à celui de l'année 1985.

B- Evolution du taux d'inflation des biens durables

L'évolution du taux d'inflation des biens durables est marquée par des fluctuations autour d'une valeur égale à 0,41% de 1983 à 1993 ; période au cours de laquelle des déflations sont apparues en 1985 et en 1988. Mais il a fortement augmenté au cours de l'année 1994 en raison de la dévaluation du FCFA. Après cette année, les efforts des autorités publiques ont entraîné sa chute jusqu'en 1996 où il a atteint une valeur négative.

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Figure 5: Evolution du taux d'inflation des biens durables

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 -0,1

Tableau 6: Statistiques descriptives du taux d'inflation des biens durables

Statistiques	valeurs
Moyenne (géométrique)	0,03 36
Maximum	0,4642
Minimum	-0,053 1

Source : Calculs des auteurs

Le tableau des statistiques indique qu'en moyenne, le taux d'inflation sur toute la période considérée est de 3,36%. Son niveau le plus élevé (46,42%) est atteint en 1994, tandis que le plus faible (déflation de 5,31%) correspond à celui de l'année 1996.

Paragraphe 4 : Evolution du taux d'intérêt créditeur

Le graphique montre des fluctuations irrégulières du taux d'intérêt créditeur de 1982 à 1993. Après 1993, il entame une grande chute qui le conduit en 1997 à un plancher de 3,5% ; valeur qu'il garde jusqu'en 2005. Cet état de chose pourrait s'expliquer par la volonté des autorités monétaires de favoriser l'augmentation de la consommation.

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9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

Figure 6: Evolution du taux d'intérêt créditeur

Tableau 7: Statistiques descriptives du taux d'intérêt créditeur (en pourcentage)

Statistiques	valeurs
Moyenne	5,298
Maximum	8,420
Minimum	3,500
Ecart type	1,764

Source : Calculs des auteurs

Les statistiques indiquent que la moyenne de ce ratio est de 5,12% sur la période, avec une dispersion assez faible (1,58%). Son niveau le plus faible est celui de 1997 à 2005 ; tandis que le plus élevé enregistré en 1993, année au cours de laquelle est intervenue la libéralisation des conditions de banque qui s'est traduit par la suppression de plusieurs taux directeurs planchers.

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Section 2 : Analyse des caractéristiques stochastiques

des séries

Afin d'éviter des régressions fallacieuses qui peuvent affecter le pouvoir prédictif des modèles élaborés et d'identifier clairement la relation véritable entre les séries, il est indispensable d'étudier les propriétés stochastiques qui les caractérisent. Ces propriétés se résument aux tests de stationnarité et de cointégration sur les séries en niveau comme en différence. En effet, la plupart des séries économiques sont rarement des réalisations de processus aléatoires stationnaires.

Paragraphe 1 : Tests de stationnarité

Pour tester la stationnarité des séries nous analysons leurs corrélogrammes avant de procéder aux tests DF (Dickey-Fuller) ou ADF (Augmented DickeyFuller).

A- Analyse des corrélogrammes des séries

L'analyse des corrélogrammes des séries montre qu'elles ne comportent pas de tendance déterministe (voir à titre illustratif l'annexe 3).

Pour chaque série, les termes du corrélogramme simple ne sont pas élevés pour les décalages importants. Il n'est donc pas typique d'une série affectée d'une tendance. Nous en concluons que les séries Log(Cn), Log(Cd), LogR, Log(Pn), Log(Pd) et Logi ne présentent pas de tendance. Nous procédons alors directement au test de racine unitaire.

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B- Résultats des tests de racine unitaire

Nous avons effectué sur chacune des séries les tests de Dickey-Fuller (DF) ou Augmented Dickey-Fuller (ADF). Lorsque le test sur la série en niveau aboutit à la présence de racine unitaire, nous reprenons celui-ci sur la différence première de la série pour vérifier si cette dernière est stationnaire. Les résultats des tests sont présentés en annexe (voir annexe 4). Le tableau suivant en donne le résumé.

Tableau 8: Conclusion des tests de racine unitaire

Série	Conclusion
LogCn	LogCn possède une racine unitaire
ALogCn	ALogCn est stationnaire
LogCd	LogCd possède une racine unitaire
ALogCd	ALogCd est stationnaire
LogR	LogR possède une racine unitaire
ALogR	ALogR est stationnaire
LogPn	LogPn possède une racine unitaire
ALogPn	ALogPn est stationnaire
LogPd	LogPd possède une racine unitaire
ALogPd	ALogPd est stationnaire
Logi	Logi possède une racine unitaire
ALogi	ALogi est stationnaire

Source : Tests effectués à partir du logiciel Eviews

Au terme des tests, il ressort que toutes les séries sont stationnaires en différence première.

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Les tests de stationnarité ayant révélé que les séries sont toutes intégrées d'ordre un, on pourrait soupçonner une éventuelle cointégration entre elles.

Paragraphe 2 : Tests de causalité et de cointégration

A. Test de causalité

Avant d'examiner la cointégration sur les séries, nous allons procéder au test de causalité à la Granger afin de spécifier les variables qui pourraient intervenir dans la relation de long terme. Par conséquent, il a été procédé à des régressions entre chaque catégorie de consommation et chacune des variables explicatives. En effet, puisque la relation de long terme traduit l'équilibre de long terme du système, cet équilibre, s'il existe, doit pouvoir conduire à une bonne régression dont les résidus sont alors des bruits blancs.

Le tableau ci-dessous présente les résultats obtenus, grace au logiciel Eviews, avec deux retards. Ce nombre de retards est déterminé par le critère d'Akaike.

Tableau 9 : Résultats du test de causalité

Hypothèse nulle:	F-Statistic	Probabilité	Hypothèse nulle:	F-Statistic	Probabilité
LogR ne Cause pas LogCd	4.31 056	0.03060	LogR ne Cause pas LogCn	3.36176	0.05886
LogCd ne Cause pas LogR	0.96183	0.40204	LogCn ne Cause pas LogR	7.40036	0.05500
LogPn ne Cause pas LogCd	7.07251	0.00582	LogPn ne Cause pas LogCn	2.73837	0.09313
LogCd ne Cause pas LogPn	0.38962	0.68321	LogCn ne Cause pas LogPn	3.25791	0.06342
LogPd ne Cause pas LogCd	10.9599	0.00088	LogPd ne Cause pas LogCn	2.64040	0.10032
LogCd ne Cause pas LogPd	1.21189	0.32208	LogCn ne Cause pas LogPd	3.42235	0.05636
Logi ne Cause pas LogCd	1.29727	0.29900	Logi ne Cause pas LogCn	1.06213	0.36757
LogCd ne Cause pas Logi	2.64538	0.09994	LogCn ne Cause pas Logi	1.43948	0.26453

Source : Tests effectués à partir du logiciel Eviews

Pour le test entre les variables LogR et LogCd, l'hypothèse H0 : « LogCd ne Cause pas LogR » a une probabilité associée à la statistique de Fisher qui est supérieure à 5%. Donc on accepte H0. Il y a causalité au sens de Granger de LogR vers LogCd. Ce qui signifie que le revenu disponible des ménages

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explique significativement la consommation finale des biens durables des ménages. De même l'interprétation des résultats du test entre la variable Cd et les autres variables montre qu'elles sont toutes explicatives de celle-ci au seuil de 5%.

Au niveau de la consommation finale des biens non durables des ménages, les résultats sont similaires.

B. Test de cointégration

Le test précédent ayant révélé que tous les déterminants causent les variables endogènes, on procède à présent à l'estimation des relations de long terme afin d'analyser la stationnarité des résidus.

Tableau 10: Résultats des tests de cointégration

	Sans trend	Avec trend
Relation de la consommation non durable	Résidu non stationnaire	Résidu stationnaire
Relation de la consommation durable	Résidu non stationnaire	Résidu stationnaire

Source : Tests effectués à partir du logiciel Eviews

Les résidus stationnaires sont obtenus avec les relations comportant le trend. Les résultats du test de stationnarité des résidus se trouvent en annexe 5.

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Section 3 : Estimation et validation des modèles

Le test précédent ayant révélé la cointégration pour les deux type de consommation, nous passons à l'estimation des modèles suivant l'approche de Engle et Granger.

Paragraphe 1 : Estimation du modèle de la consommation

des biens non durables

A- Relation de cointégration Au terme de l'estimation de la forme structurelle de l'équation, le résultat

ci-après est obtenu :

Log(Cnt) = 4,41 + 0,38LogRt - 0,53Log(Pnt) + 0,28Log(Pdt) + 0,06Logit + 0,02t + et

R² = 0,995 JB = 0,952

L'estimation a été faite avec l'introduction d'une variable indicatrice

valant - 1 pour l'année 1990; 1 pour 1993 et 0 pour les autres années.

B- Modèle à correction d'erreur Le résultat de l'estimation se présente comme suit :

ALog(Cnt) = ^-0,66et-1 + 0,64ALog(Cnt-1) + 0,27ALogRt - 0,42ALog(Pnt)

(-3,78) (8,64) (3,87) (-8,13)

+ 0,24ALog(Pnt-1) + ut (2,68)

R² = 0,86 JB = 0,1642

Une variable indicatrice a été introduite dans cette estimation. Elle vaut 1 pour l'année 1988, 1991 et 2005 ; -1 pour 1989, 1996 et 1999 puis 0 pour les autres années.

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Paragraphe 2 : Estimation du modèle de la consommation des biens durables

A- Relation de cointégration L'estimation de la relation de long terme donne le résultat ci-après :

Log(Cdt) = 0,70 + 0,40LogRt + 0,05Log(Pnt) - 0,03Log(Pdt) + 0,11Logit - 0,01t + et

R² = 0,960 JB = 1,904

Ce résultat est obtenu avec l'utilisation d'une variable indicatrice qui prend la valeur 1 en 1989, 1990 et 1991 puis 0 les autres années.

B- Modèle à correction d'erreur Le modèle obtenu est le suivant :

ALog(Cdt) = -0,96et-1 + 0,58ALog(Cdt-1) + 0,16ALogRt - 0,69ALog(Pnt)

(-7,53) (8,58) (2,45) (-3.86)

+ 0,36ALog(Pdt) + 0,54ALog(Pdt-1) + ut

(2,70) (6,12)

R² = 0,9627 JB = 0,0211

Ce résultat est obtenu avec l'utilisation de deux variables indicatrices :

· Dum1 : - 1 pour 1985 et 1 pour 2005 puis 0 pour les autres années ;

· DUM2 : -1 pour 1989, 1993, 1998 et 2000; 1 pour 1991, 1992 puis 0 pour les autres années.

Paragraphe 3 : Validation des modèles

Les tests de validation des modèles sont satisfaisants à un seuil de 5%. Les résultats des tests sont présentés en annexes 6 et 7 respectivement pour le modèle de la consommation des biens non durables et celui des biens durables. Le tableau suivant en donne le résumé.

Tableau 11 : Synthèse des tests de validation des modèles

	Significativité Signe, et valeur du coefficient du terme de rappel vers l'équilibre	Significativité des coefficients des variables explicatives	R2	Tests des résidus			Stabilité des coefficients
				Auto- corrélation (corrélogramme, Q-statistique de Ljung-Box)	Normalité (histogramme et statistique de Jarque-Bera)	Hétéroscé dasticité (test de White)
	Coefficient de la force de rappel significativement négatif et sa valeur absolue est inférieure à 1.	Coefficients significatifs à un seuil de 5%	0,9 147	Pas d'autocorrélation	Résidus normaux	Pas d'hétéros- cédasticité	Stabilité des coefficients sur toute la période d'estimation
	Coefficient de la force de rappel significativement négatif et sa valeur absolue est inférieure à 1.	Coefficients significatifs à un seuil de 5%	0,9627	Pas d'autocorrélation	Résidus normaux	Pas d'hétéros- cédasticité	Stabilité des coefficients sur toute la période d'estimation

Source : Tests effectués à partir du logiciel Eviews

Chapitre 3 :

Vérification des hypothèses,

simulation et prévision

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Section 1 : Interprétation des modèles et vérification des

hypothèses

Paragraphe 1 : Interprétation et analyse comparative des

modèles

Après l'estimation et la validation des modèles, il est nécessaire d'évoquer leurs implications sur le plan économique.

A- Interprétation des modèles

1) Modèle de la consommation des biens non durables Le modèle obtenu s'écrit :

ALog(Cnt) = -0,66[Log(Cnt-1)- 4,41 - 0,38LogRt-1 + 0,53Log(Pnt-1) - 0,28Log(Pdt-1) - 0,06Logit-1 - 0,02trend] +0,64ALog(Cnt-1) + 0,27ALogRt - 0,42ALog(Pnt) + 0,24ALog(Pnt-1)+ ut

L'équation estimée traduit des dynamiques d'ajustements à l'équilibre réalisé dans le long terme. À long terme, la consommation des biens non durables dépend du revenu disponible des ménages, des prix et du taux d'intérêt auxquelles s'ajoute une consommation incompressible. Lorsque le revenu augmente de 1%, la consommation des biens non durables augmente de 0,3 8%. Une hausse de 1% des prix des biens non durables (respectivement des biens durables) entraîne une baisse de 0,53% (respectivement une hausse de 0,28%) de la consommation de ce type de biens. De plus une augmentation de 1% du taux d'intérêt se traduit par une augmentation de 0,06% de cette consommation.

À court terme, la consommation courante dépend de celle de l'année précédente : une accélération de 1% de la consommation d'une période entraîne une accélération de 0,64% de celle de la période suivante. On trouve également dans la dynamique le revenu, et le prix relatif à ce type de biens. Une

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

accélération de 1% du revenu provoque une accélération de 0,27% de la consommation. Un renchérissement de 1% des prix des biens non durables entraîne une baisse de 0,42% de la variation de la consommation courante et une hausse de 0,24% de la variation de la consommation de l'année suivante.

2) Modèle de la consommation des biens durables La représentation à correction d'erreur s'écrit :

ALog(Cdt) = -0,96[Log(Cdt) - 0,70 - 0,40LogRt -0,05Log(Pnt) +0,03Log(Pdt) -0,11Logit + 0,01trend] + 0,58ALog(Cdt-1) + 0,16ALogRt - 0,69ALog(Pnt) + 0,36ALog(Pdt) + 0,54ALog(Pdt-1) + ut

Le modèle traduit des dynamiques d'ajustements à l'équilibre réalisé dans le long terme. À long terme, la consommation des biens durables est déterminée par le revenu disponible des ménages, les prix et le taux d'intérêt auxquels s'ajoute une consommation autonome. Lorsque le revenu augmente de 1% la consommation augmente de 0,70%. Une hausse de 1% des prix des biens non durables (respectivement des biens durables) entraîne une hausse de 0,05% (respectivement une baisse de 0,58%) de la consommation de cette catégorie de biens.

À court terme, la consommation courante dépend de celle de l'année précédente : un accroissement de 1% de la consommation d'une période provoque un accroissement de 0,64% de celle de la période suivante. On trouve également dans la dynamique le revenu et les prix des deux catégories de biens. Une augmentation de 1% de la variation des prix des biens non durables se traduit par une diminution de 0,69% de la consommation. Une accélération de 1% des prix des biens durables entraîne une hausse de 0,36% (respectivement de 0,54%) de la consommation courante (respectivement de la consommation de l'année suivante).

Nous constatons que le taux d'intérêt n'apparaît pas dans les relations de court terme. Cela pourrait provenir d'une raison fondamentale: les ménages en

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général n'ont pas tellement la culture spéculative. L'une des caractéristiques des pays sous-développés est la difficulté que les banques ont à mobiliser l'épargne pour le financement de l'économie. En effet les ménages ont plus de préférence pour la thésaurisation (détention improductive de valeurs ou de créances par un agent économique) et ceci en raison des coûts et des formalités auxquels ils sont assujettis de la part des institutions financières. En outre, le secteur informel occupant une place importante dans les économies sous- développées, les agents économiques ont tendance à développer les activités informelles au détriment de l'épargne même si le taux d'intérêt est attrayant.

B- Analyse comparative des modèles

Les résultats de l'estimation des modèles des deux catégories de biens sont différents. L'analyse comparative se fera au niveau de chaque déterminant.

1) Revenu

Les élasticités-revenu dans les deux modèles sont positives. Les biens sont donc tous normaux.

Les résultats révèlent que l'élasticité-revenu de la consommation des biens durables est toujours plus importante et atteint, à long terme, le double de celle de l'autre. Cela montre que les ménages, sous l'effet de l'augmentation de leur revenu, s'intéressent plus aux biens durables qu'aux biens non durables. Ce fait pourrait s'expliquer entre autre par l'importance accordée au logement. En effet, l'un des premiers soucis des Béninois après l'alimentation est l'acquisition d'une parcelle et la construction d'un logement.

2) Les prix

Les modèles obtenus indiquent que toute variation du niveau des prix d'un type de biens modifie la structure des dépenses des ménages.

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a) Prix des biens non durables

Les élasticités par rapport à ce déterminant montrent qu'à court terme, sous l'effet d'une augmentation du prix des biens non durables, les ménages restreignent la consommation de chaque type de biens mais celle des biens non durables dans une moindre mesure (-0,42 pour les biens non durables contre -0,69 pour l'autre). Aucune substitution n'est donc faite à court terme.

A long terme, une hausse de 1% du niveau de cette variable est suivie d'une réduction de la consommation des biens non durables (-0,53%) et d'une légère augmentation (+0,05%) de la consommation des biens durables. A ce niveau, il y a substitution des biens non durables aux biens durables.

b) Prix des biens durables

A court terme, suite à l'augmentation des prix des biens durables, les ménages augmentent leur consommation courante en biens durables. Ces biens sont donc des biens de GIFFEN de manière conjoncturelle.

A long terme, les ménages diminuent considérablement leur consommation de ce type de bien et consacrent la moitié de cette baisse à la consommation des biens non durables. Cette faible substitution témoigne de l'importance accordée aux biens durables à long terme.

3) Taux d'intérêt

Cette variable n'a aucun effet sur les consommations des ménages à court. Mais à long terme, elle a un effet positif sur la consommation des deux types de biens. Les ménages béninois accroissent leur consommation des biens durables à un niveau correspondant au double de l'augmentation de celle des biens non durables.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Au terme de cette analyse, deux remarques se dégagent :

+ à court terme, les biens durables sont des biens de GIFFEN ;

+ à long terme, l'analyse des effets du revenu et du taux d'intérêt révèle une préférence des ménages aux biens durables.

En dehors de ces variables, le terme de l'erreur explique les effets des variables qui n'ont pas été pris dans le modèle. La constante quant à elle, traduit les effets à l'origine, c'est-à-dire ceux avant 1982.

Paragraphe 2 : Vérification des hypothèses

A partir des estimations faites, nous procédons à la vérification des trois hypothèses énoncées ci-haut. Le tableau suivant compare les hypothèses aux résultats.

Tableau 12 : Comparaison des effets attendus aux effets obtenus

	Variables exogènes	Effets attendus	Effets obtenus
			A long terme	A court terme
	Revenu	Positif	Positif	Positif
	Prix des biens non durables	Négatif	Négatif	Négatif et Positif
	Prix des biens durables	Positif	Positif	----
	Taux d'intérêt	Négatif	Positif	----
	Revenu	Positif	Positif	Positif
	Prix des biens non durables	Positif	Positif	Négatif
	Prix des biens durables	Négatif	Négatif	Positif
	Taux d'intérêt	Négatif	Positif	----

Source : Estimations effectuées à partir du logiciel Eviews

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

A- Vérification de l'hypothèse n°1

Les coefficients du revenu sont positifs dans les deux modèles. Ces résultats signifient que le revenu a un effet positif sur les consommations des deux types de biens. L'hypothèse n°1 est donc totalement vérifiée.

B- Vérification de l'hypothèse n°2

Comme le montre le tableau 12, à court terme, les effets induits par les prix ne sont pas compatibles avec l'hypothèse faite. Mais à long terme cette hypothèse est bel et bien vérifiée.

Il résulte de ces deux résultats, que l'hypothèse n°2 est partiellement vérifiée. Mais l'action contraire de la variation des prix sur la consommation, observée à court terme, n'est pas économiquement inexplicable. En effet, deux effets opposés de l'inflation sont traditionnellement distingués: un effet de fuite devant la monnaie (en cas de hausse des prix, les ménages anticipent leurs dépenses car celles-ci deviendront plus onéreuses dans le futur) et un effet d'encaisses réelles (en cas de hausse des prix, les ménages restreignent leur consommation afin de préserver le pouvoir d'achat de leurs encaisses réelles). Dans les relations de court terme obtenues, c'est le premier qui l'emporte sur le second.

C- Vérification de l'hypothèse n°3

D'après le tableau 12, le taux d'intérêt apparaît seulement dans les relations de long terme et a un effet positif sur la consommation des deux catégories de biens. L'hypothèse n°3 n'est donc pas vérifiée.

Mais ce fait n'est pas sans explication. En effet, en théorie économique, une hausse du taux d'intérêt a un effet ambigu sur la consommation : d'une part, elle augmente la charge d'intérêts des ménages endettés à taux variable et

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

contraint les ménages à recourir à des crédits plus chers entraînant ainsi une hausse du taux d'épargne (effet de substitution), d'autre part, elle induit une hausse des revenus de leur patrimoine (effet richesse). Ici, c'est l'effet richesse qui l'emporte sur l'effet de substitution.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Section 2 : Simulation des modèles

Il s'agit d'analyser comment les équations du modèle ont retracé l'évolution de la consommation au cours de cette période pour décider de conserver ou non un modèle pour des prévisions.

Paragraphe 1 : Simulation du modèle de la consommation

des biens non durables

Figure 7 : Simulation du modèle de la
consommation des biens non durables

-0,05

0,05

-0,1

0,1

0

Simulé Observé

Nous constatons que les valeurs simulées par les modèles s'écartent très peu des valeurs observées. Le modèle, dans son ensemble, semble retracer l'évolution de la consommation des biens non durables sur la période d'estimation.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

Paragraphe 2 : Simulation du modèle de la consommation des biens durables

Figure 8 : Simulation du modèle de la
consommation des biens durables

-0,05

-0,15

0,15

0,05

-0,1

-0,2

0,2

0,1

0

Simulé Observé

Le graphique montre que les valeurs simulées par les modèles s'écartent très peu des valeurs observées. Globalement, le modèle semble retracer l'évolution de la consommation des biens durables sur la période d'estimation.

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Section 3 : Prévision des consommations

La prévision des consommations concerne les années 2006 et 2007 à partir des modèles obtenus. Pour ce faire il nous faut partir des valeurs futures connues des variables exogènes. A ce titre nous nous référons d'une part à l'INSAE qui a prévues des taux de croissances de du Revenu disponible et des prix à la consommation et d'autre part au FMI en ce qui concerne le taux d'intérêt.

Le FMI prévoit que le taux d'intérêt sur les années reste constant et égale à la valeur de 2005. Pour les autres variables explicatives, leurs valeurs sont déduites de leurs taux de croissance respectifs.

Tableau 13 : Valeurs prévisionnelles du revenu disponible réel et des inflations

		2006	2007
Biens non durables	Taux d'inflation	3,05%	2,37%
	Indice des prix^6	243,536	249,308
Biens non durables	Taux d'inflation	3,05%	2,37%
	Indice des prix^7	238,226	243,873
Revenu disponible réel	Taux de croissance	3,61%	6,00%
	Valeur8 (en millions de FCFA)	203 1,65473	2 153,55402

Source : INSAE et calculs des auteurs

Une fois les valeurs des variables exogènes connues, nous pouvons passer à la phase de prévision des consommations.

Paragraphe 1 : Prévision de la consommation des biens non

durables

La consommation prévue en volume pour les années 2006 et 2007 s'élève respectivement à 7 10,9890 millions et 738,2721 millions. Etant donnée que les

⁶ Indice calculé à partir de la valeur de l'indice en 2005 qui est 236,328

⁷ Indice calculé à partir de la valeur de l'indice en 2005 qui est 231,176

⁸ valeur calculée à partir du montant à prix constant en 2005 qui vaut 1960,86742 millions FCFA

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

taux d'accroissement des prix des biens non durables de consommation depuis 1985 sont 150,48% et 156,4 1% respectivement pour 2006 et 2007, les consommations en valeurs correspondantes sont 1780,88525 millions et 1893,00349 millions.

900

800

700

600

500

400

300

1985 1990 1995 2000 2005

: Intervalle de confiance : valeur observée

Figure 9 : Prévision de la consommation des biens non durables

800

700 600 500 400 300
	1985 1990 1995 2000 2005

PREVUE OBSERVE

Figure 10 : Prévision de la consommation des biens non durables et intervalle de confiance au seuil de 5%

La figure 10 représente la série prévue et l'intervalle de confiance au seuil de 5%. Si S désigne l'écart type des erreurs et Yt+h la valeur prévue, l'intervalle de confiance au seuil de 5% est [Yt+h - 2,14* S ; Yt+h + 2,14* S].

Selon les résultats obtenus, il existe 95% de chance pour les volumes de consommation des biens non durables soient compris entre 616,7902 millions et 805,1892 millions pour l'année 2006 puis 642,1861 millions et 834,3621 millions pour l'année 2007.

Paragraphe 2 : Prévision de la consommation des biens durables

Les volumes de consommation en biens durables prévus pour les années 2006 et 2007 sont respectivement de 49,21995 millions et 50,33401 millions. Partant du fait que les taux d'accroissement des prix des biens durables de consommation depuis 1985 sont 127,65% et 133,04% respectivement pour

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

2006 et 2007 ; les consommations en valeurs correspondantes sont 112,049216 millions et 117,298377 millions.

Figure 11 : Prévision de la Figure 12 : Prévision de la

consommation des biens durables consommation des biens durables et

intervalle de confiance au seuil de 5%

PREVUE OBSERVE

52 48 44 40 36 32 28 24

1985 1990 1995 2000 2005

70 60 50 40 30 20 10

1985 1990 1995 2000 2005

: Intervalle de confiance : valeur observée

La figure 12 représente la série prévue et l'intervalle de confiance au seuil de 5%. Si S désigne l'écart type des erreurs et Yt+h la valeur prévue, l'intervalle de confiance au seuil de 5% est [Yt+h - 2,11*S ; Yt+h + 2,11*S].

Au vu des résultats obtenus, il existe 95% de chance pour le volume de consommation en biens durables de l'année 2006 soit compris entre 37,99793 millions et 60,44207 millions puis 95% de chance pour que celui de 2007 se situe entre 38,89663 millions et 61,77141 millions.

Le volume prévisionnel de la consommation finale globale des ménages se déduit à partir des prévisions des deux catégories de consommation. Nous pouvons donc affirmer avec un risque de 5% que la consommation finale réelle des ménages sera comprise entre 654,78813 millions et 865,63127 millions pour 2006 puis entre 681,08273 millions et 896,13351 millions pour 2007. En valeur, les intervalles sont : 1631,43838 millions à 2154,43428 millions en 2006 et 1737,27409 millions à 2283,33995 millions en 2007.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

CONCLUSION

Au terme de cette étude, il apparaît que les théories économiques s'accordent aux réalités à long terme. La particularité des réalités béninoises réside essentiellement dans l'effet positif du taux d'intérêt sur la consommation. A cette spécificité de long terme s'ajoute le caractère conjoncturel de biens de GIFFEN des biens durables.

Les résultats révèlent que la caractéristique fondamentale de la fonction de consommation développée dans la littérature économique tant par les keynésiens que par les néo-classiques selon laquelle le revenu est le principal déterminant de la consommation est vérifiée. Les études économétriques nous ont révélé qu'en dehors du revenu (qui a un effet positif) d'autres variables tels que les prix à la consommation exercent également une influence négative ou positive sur la consommation exprimant les effets d'élasticités prix direct ou prix croisé.

En plus des prix, le taux d'intérêt est également apparu comme variable explicative. Il intervient seulement à long terme et a un effet positif sur la consommation. Son absence dans les relations de court terme pourrait provenir du manque de culture spéculative au niveau des ménages et de l'importance du secteur informel dans l'économie. En effet les agents économiques ont tendance à développer les activités informelles au détriment de l'épargne même si le taux d'intérêt est attrayant.

Le modèle de consommation des biens non durables et celui des biens durables ne comportent pas les mêmes variables exogènes à court terme. Ce constat vient confirmer l'importance de la désagrégation de la consommation dans une approche de modélisation.

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Les tests et simulations effectués montrent que les modèles peuvent servir d'instrument de prévision. Ils ont permis de déterminer des intervalles pour les valeurs futures de la consommation finale des ménages. Par ailleurs, les outils d'aide à la décision que fournissent ces modèles sont essentiellement de deux ordres :

- A long terme, le revenu disponible des ménages, constitue le

principal déterminant de la consommation auxquels s'ajoutent les prix et le taux d'intérêt: pour augmenter la consommation finale à long terme, les autorités peuvent, entre autre, penser à augmenter le revenu dont dispose les ménages ;

- A court terme, les instruments pour modifier la consommation sont réduits au revenu et aux prix : pour agir sur la consommation des ménages de manière conjoncturelle, les autorités pourrait orienter leurs politiques sur ces variables.

Nous n'avons pas la prétention d'avoir abordé tous les contours de l'analyse de la consommation à travers notre étude. Plusieurs extensions de ce travail sont envisageables. En effet, cette analyse pourrait par exemple être approfondie dans une approche multivariée par des modèles vectoriels à correction d'erreurs pour analyser les interactions entre les catégories de consommation.

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d'erreur »

BIBLIOGRAPHIE

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· Quantitative Micro Software, « Eviews 4 User's Guide » février 2002.

Réalisé et soutenu par Gbègni ALLADASSI-BATTO & Ghislain Wilfrid BOHOUN

ANNEXES

Pages

Annexe 1: LISTE DES DONNEES RELATIVES AUX VARIABLES		ii

iii

iv

Annexe 2 : RESULTATS DE L'HARMONISATION DE LA BASE DES INDICES DE PRIX A LA CONSOMMATION ....

Annexe 3 : CORRELOGRAMME DE LA SERIE Log(Cn) .....

v

Annexe 4: RESULTATS DES TESTS DE RACINE UNITAIRE SUR LES SERIES

Annexe 5: RESULTATS DES TESTS DE

STATIONNARITE . viii

Annexe 6 : TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A

LA CONSOMMATION DES BIENS NON DURABLES ix

Annexe 7 : TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A

LA CONSOMMATION DES BIENS DURABLES xi

Annexe 1: LISTE DES DONNEES RELATIVES AUX VARIABLES

Source	INSAE					FMI
	Consommation finale des biens non durables des ménages (en millions)	Consommation finale des biens durables des ménages (en millions)	Revenu disponible réel des Ménages (en millions)	Taux d'inflation des biens non durables	Taux d'inflation des biens durables	Taux d'intérêt créditeur (en %)
Année
1982	309,8650	34,2520	413,6148	0,0211	0,0171	7,75
1983	308,9700	31,9710	398,6987	0,0441	0,0336	7,50
1984	327,2080	30,9770	454,2038	0,0000	0,0000	7,25
1985	342,7210	31,4060	484,9957	-0,0412	-0,0317	7,25
1986	355,9770	32,1130	468,2791	-0,0198	-0,0151	6,08
1987	348,0890	31,2990	451,2876	0,0360	0,0273	5,25
1988	370,0470	31,6300	484,7133	-0,0152	-0,0116	5,25
1989	354,7977	27,0219	469,9246	0,0239	0,0182	6,42
1990	366,9777	25,1231	499,1424	0,0095	0,0073	7,00
1991	400,7321	29,3399	529,9348	-0,0020	-0,0016	7,00
1992	421,5563	32,7153	547,2592	0,0632	0,0021	7,75
1993	444,8458	33,2683	534,2493	-0,0039	0,0164	8,42
1994	421,5762	32,1272	600,4363	0,3417	0,4642	4,50
1995	435,3450	37,5360	826,6930	0,1905	0,1054	4,50
1996	458,5701	40,5700	1 025,9345	0,0890	-0,0532	3,73
1997	484,2196	39,7743	1 121,8762	0,0413	0,0359	3,50
1998	514,8964	37,8651	1 219,8407	0,0203	0,1164	3,50
1999	538,9062	43,2490	1 359,5616	0,0016	0,0085	3,50
2000	571,4994	42,4006	1 456,5024	0,0412	0,0464	3,50
2001	602,4814	44,0186	1 485,1221	0,0476	0,0169	3,50
2002	636,8846	45,8154	1 672,0332	0,0212	0,0325	3,50
2003	668,8169	47,4831	1 823,2427	0,0100	0,0311	3,50
2004	671,6680	47,6320	1 854,3968	0,0123	-0,0018	3,50
2005	698,9526	49,0474	1 960,8674	0,0555	0,0478	3,50

Annexe 2 : RESULTATS DE L'HARMONISATION DE LA BASE

DES INDICES DE PRIX A LA CONSOMMATION

Indices rapportés à différentes
bases

Indice des Prix

Année		biens non durables
1982		97,12
1983		101,41
1984		101,41
1985		97,23
1986		95,30
1987		98,73
1988		97,23
1989		99,56
1990		100,51
1991		100,30
1992		106,32
1993		105,91
1994		142,09
1995		169,16
1996		184,23
1997		191,83
1998		106,24
1999		106,41
2000		110,79
2001		116,06
2002		118,51
2003		119,70
2004		121,17
2005		127,89
Indices rapportés à la même base : 1985
			Indice des Prix
	Année		biens non durables		biens durables
	1982		97,12		104,56
	1983		101,41		108,07
	1984		101,41		108,07
	1985		97,23		104,65
	1986		95,30		103,07
	1987		98,73		105,88
	1988		97,23		104,65
	1989		99,56		106,56
	1990		100,51		107,34
	1991		100,30		107,17
	1992		106,64		107,40
	1993		106,23		109,16
	1994		142,53		159,84
	1995		169,68		176,68
	1996		184,79		167,28
	1997		192,41		173,28
	1998		196,32		193,44
	1999		196,63		195,10
	2000		204,72		204,15
	2001		214,46		207,61
	2002		219,00		214,37
	2003		221,19		221,04
	2004		223,90		220,64
	2005		236,33		231,18

biens durables

104,56

108,07

108,07

104,65

103,07

105,88

104,65

106,56

107,34

107,17

115,64

116,63

122,04

124,11

128,15

132,14

131,90

138,20

101,86

149,14

164,86

156,09

161,69

100,21

NB : Formule utilisée pour effectuer ces changements de base:

(Indice X, base 1985)*(Indice t, base X)

Indice t, base 1985 =

100

Pour 1992 = t = 1997, X= 1991 et pour 1998 = t = 2005, X= 1996.

Annexe 3 : CORRELOGRAMME DE LA SERIE Log(Cn)

Sam ple: 1982 2005 Included observations: 24

Autocorrelation Partial Correlation						AC	PAC	Q-Stat	Prob
. |*******|		. |*******|				1 0.871	0.871	20.565	0.000
. |******	|	. *|	.		|	2 0.740	-0.076	36.077	0.000
. |*****	|	. *|	.		|	3 0.598	-0.118	46.705	0.000
. |****		.	.			4 0.469	-0.038	53.556	0.000
. |***		.	.			5 0.353	-0.029	57.642	0.000
. |**.	|	. *	| .			6 0.236	-0.096	59.565	0.000
. |* .	|	. |	.		|	7 0.137	-0.019	60.253	0.000
. | .	|	. *	.			8 0.033	-0.109	60.295	0.000
. | .	|	.	.			9 -0.055	-0.038	60.422	0.000
. *| .	|	. | .		|		10 -0.120	0.007	61.062	0.000
. *| .	|	. | .		|		11 -0.169	-0.027	62.441	0.000
.**| .	|	. | .		|		12 -0.207	-0.038	64.664	0.000
.**| .	|	.**| .		|		13 -0.279	-0.220	69.091	0.000
***| .	|	. | .		|		14 -0.337	-0.045	76.162	0.000
***| .	|	. | .		|		15 -0.377	-0.010	85.992	0.000

Annexe 4 : RESULTATS DES TESTS DE RACINE UNITAIRE SUR LES SERIES

Variables		ADF test stat			Valeur critique			Akaike
		Retards			Retards			Retards
		1	2	3	1	2	3	1	2	3
LCn	constante	0,37	0,63	1,30	-3,00	-3,01	-3,02	-3,66	-3,53	-3,30
	Trend et constante	-1,70	-1,82	-1,56	-3,63	-3,64	-3,66	-3,73	-3,66	-3,63
	Sans trend ni constante	3,80	2,75	2,80	-1,96	-1,96	-1,96	-3,75	-3,62	-3,54
D(LCn)	constante	-3,26	-3,11	-2,78	-3,01	-3,01	-3,03	-3,61	-3,61	-3,37
	Trend et constante	-3,39	-3,64	-3,94	-3,64	-3,66	-3,67	-3,56	-3,57	-3,61
	Sans trend ni constante	-1,58	-1,36	-1,00	-1,96	-1,96	-1,96	-3,36	-3,24	-3,10
LCd	constante	-0,42	0,17	0,13	-3,00	-3,01	-3,02	-2,13	-2,12	-1,96
	Trend et constante	-2,37	-1,95	-2,00	-3,63	-3,64	-3,66	-2,34	-2,33	-2,21
	Sans trend ni constante	1,06	1,50	1,42	-1,96	-1,96	-1,96	-2,21	-2,22	-2,06
D(LCd)	constante	-4,30	-2,89	-1,71	-3,01	-3,02	-3,03	-2,21	-1,86	-1,98
	Trend et constante	-4,56	-3,16	-1,80	-3,64	-3,65	-3,67	-2,21	-2,05	-1,92
	Sans trend ni constante	-3,91	-2,46	-1,33	-1,96	-1,96	-1,96	-2,19	-2,05	-2,00

ADF obtenu supérieur à la valeur critique : on accepte Ho (la série possède une racine unitaire )

Variables		ADF test stat			Valeur critique			Akaike
		Retards			Retards			Retards
		1	2	3	1	2	3	1	2	3
LR	constante	-0,17	0,58	-0,07	-3,00	-3,01	-3,02	-2,08	-2,10	-2,06
	Trend et constante	-1,82	-2,32	-2,51	-3,63	-3,64	-3,66	-2,16	-2,37	-2,35
	Sans trend ni constante	2,18	2,08	1,45	-1,96	-1,96	-1,96	-2,16	-2,19	-2,16
D(LR)	constante	-3,03	-1,79	-1,62	-3,01	-3,02	-3,03	-2,18	-2,16	-2,02
	Trend et constante	-3,72	-1,82	-1,50	-3,64	-3,66	-3,67	-2,18	-2,09	-1,92
	Sans trend ni constante	-2,08	-1,00	-0,76	-1,96	-1,96	-1,96	-2,07	-2,14	-1,98
LPn	constante	-0,25	-0,43	-0,49	-3,00	-3,01	-3,02	-2,34	-2,21	-2,14
	Trend et constante	-2,49	-2,72	-2,27	-3,63	-3,64	-3,66	-2,56	-2,50	-2,33
	Sans trend ni constante	1,44	1,31	1,57	-1,96	-1,96	-1,96	-2,43	-2,30	-2,21
D(LPn)	constante	-3,09	-2,32	-2,21	-3,01	-3,02	-3,03	-2,30	-2,22	-2,07
	Trend et constante	-3,75	-2,19	-2,03	-3,64	-3,66	-3,67	-2,21	-2,12	-1,96
	Sans trend ni constante	-1,99	-1,61	-1,38	-1,96	-1,96	-1,96	-2,30	-2,17	-2,00
Variables		ADF test stat			Valeur critique			Akaike
		Retards			Retards			Retards
		1	2	3	1	2	3	1	2	3
LPd	constante	-0,25	-0,01	-0,25	-3,00	-3,01	-3,02	-1,86	-1,80	-1,62
	Trend et constante	-2,52	-2,19	-2,20	-3,63	-3,64	-3,65	-2,09	-2,00	-1,87
	Sans trend ni constante	1,50	1,88	1,61	-1,96	-1,96	-1,96	-195	-1,89	-1,76
D(LPd)	constante	-3,78	-2,52	-2,02	-3,01	-3,02	-3,03	-1,89	-1,76	-1,61
	Trend et constante	-3,79	-2,45	-1,86	-3,64	-3,65	-3,67	-1,83	-1,68	-1,51
	Sans trend ni constante	-3,08	-1,84	-1,31	-1,96	-1,96	-1,96	-1,81	-1,71	-1,57
Li	constante	-1,20	-1,25	-1,32	-3,00	-3,01	-3,02	-0,70	-0,56	-0,42
	Trend et constante	-2,08	-2,34	-2,61	-3,63	-3,64	-3,66	-0,75	-0,67	-0,61
	Sans trend ni constante	-1,24	-1,12	-1,11	-1,96	-1,96	-1,96	-0,74	-0,59	-0,43
D(Li)	constante	-3,07	-2,35	-2,30	-3,01	-3,02	-3,03	-0,57	-0,41	-0,31
	Trend et constante	-3,69	-2,28	-2,22	-3,64	-3,66	-3,67	-0,47	-0,31	-0,20
	Sans trend ni constante	-2,85	-2,20	-2,18	-1,96	-1,96	-1,96	-0,62	-0,46	-0,37

Annexe 5: RESULTATS DES TESTS DE STATIONNARITE SUR LES RESIDUS

	Sans trend	Avec trend
Relation de la consommation non durable	(1,07)	(2,01)
Relation de la consommation durable	(0,98)	(3,04)

NOTE : Les valeurs entre parenthèses désignent les statistiques de Student du coefficient ñ suite à l'estimation du modèle :

où on teste H0 : ñ = 0 contre H1 : ñ < 0.

Annexe 6 : TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA

CONSOMMATION DES BIENS NON DURABLES
Corrélogramme des résidus

Date: 06/03/07 Time: 11:59 Sample: 1984 2005 Included observations: 22
Autocorrelation		Partial Correlation			AC	PAC	Q-Stat	Prob
. *| .	|	. *| .	|	1	-0.108	-0.108	0.2926	0.589
. | .	|	. | .	|	2	0.045	0.034	0.3460	0.841
. *| .	|	. *| .	|	3	-0.180	-0.174	1.2503	0.741
.**| .	|	.**| .	|	4	-0.205	-0.253	2.4863	0.647
.**| .	|	***| .	|	5	-0.264	-0.344	4.6584	0.459
. | .	|	. *| .	|	6	-0.014	-0.182	4.6651	0.587
. |* .	|	. | .	|	7	0.157	0.027	5.5380	0.595
. | .	|	. *| .	|	8	0.019	-0.152	5.5516	0.697
. |**.	|	. |* .	|	9	0.278	0.095	8.6953	0.466
. |* .	|	. |* .	|	10	0.075	0.093	8.9406	0.538
. *| .	|	. *| .	|	11	-0.156	-0.145	10.111	0.520
. | .	|	. |* .	|	12	-0.012	0.076	10.118	0.606

Graphe des résidus du modèle

Series: Residuals Sample 1984 2005 Observations 22

Mean		0.001414
Median		0.0021 96
Maximum		0.028240
Minimum		-0.026529
Std. Dev.		0.012803
Skewness		-0.194298
Kurtosis		3.167682
Jarque-Bera		0.164197
Probability		0.921181
7 6 5 4 3 2 1 0

-0.02 0.00 0.02

TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA
CONSOMMATION DES BIENS NON DURABLES (Suite)

Résultat du test d'Hétéroscédasticité de White White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.185490 Probability 0.407062

Obs*R-squared 13.47503 Probability 0.335479

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 06/03/07 Time: 14:40 Sample: 1984 2005

Included observations: 22

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.000361 0.000188 1.913141 0.0880

RESIDC01(-1) -0.000782 0.004047 -0.193148 0.8511

RESIDC01(-1)^2 -0.061460 0.162000 -0.379386 0.7132

D(LCN(-1)) -6.89E-05 0.003012 -0.022880 0.9822

(D(LCN(-1)))^2 -0.011320 0.053983 -0.209700 0.8386

D(LRDM) -0.002236 0.004124 -0.542256 0.6008

(D(LRDM))^2 0.003864 0.040260 0.095986 0.9256

D(LPN) -0.005739 0.002401 -2.390744 0.0405

(D(LPN))^2 0.018681 0.008741 2.137250 0.0613

D(LPN(-1)) 0.005054 0.003444 1.467506 0.1763

(D(LPN(-1)))^2 -0.011794 0.041185 -0.286375 0.7811

DUM_ M01 -6.45E-05 0.000183 -0.352678 0.7324

DUM_M01^2 -0.000182 0.000130 -1 .407265 0.1929

R-squared 0.612501 Mean dependent var 0.000158

Adjusted R-squared 0.095836 S.D. dependent var 0.000234

S.E. of regression 0.000222 Akaike info criterion -1 3.69710

Sum squared resid 4.45E-07 Schwarz criterion -13.05240

Log likelihood 163.6682 F-statistic 1.185490

Durbin-Watson stat 1.392104 Prob(F-statistic) 0.407062

Résultat du test de stabilité des coefficients du modèle (test de Chow) H0 :Chow Breakpoint Test: 1994

F-statistic 1.039076 Probability 0.455115

Log likelihood ratio 10.66012 Probability 0.099466

Annexe 7 : TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA
CONSOMMATION DES BIENS DURABLES

Corrélogramme des résidus

Date: 01/28/07 Time: 23:07 Sample: 1984 2005 Included observations: 22
Autocorrelation		Partial Correlation			AC	PAC	Q-Stat	Prob
.**| .	|	.**| .	|	1	-0.265	-0.265	1.7651	0.184
. | .	|	. *| .	|	2	-0.007	-0.083	1.7663	0.413
. |* .	|	. |* .	|	3	0.155	0.142	2.4307	0.488
. *| .	|	. *| .	|	4	-0.186	-0.117	3.4456	0.486
. | .	|	. | .	|	5	0.057	-0.015	3.5483	0.616
. *| .	|	. *| .	|	6	-0.074	-0.099	3.7269	0.714
. *| .	|	. *| .	|	7	-0.145	-0.165	4.4650	0.725
. |* .	|	. | .	|	8	0.122	0.017	5.0257	0.755
.**| .	|	.**| .	|	9	-0.216	-0.189	6.9214	0.645
. | .	|	. *| .	|	10	0.016	-0.086	6.9330	0.732

Graphe des résidus

Series: Residuals Sam ple 1984 2005 Observations 22

Mean		0.024501
Median		0.210760
Maximum		1.659196
Minimum		-1.885847
Std. Dev.		0.903562
Skewness		-0.678703
Kurtosis		2.876669
Jarque-Bera		1.702948
Probability		0.426785
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

-2 -1 0 1 2

TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA
CONSOMMATION DES BIENS DURABLES (Suite)

Résultat du test d'Hétéroscédasticité de White White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.370332 Probability 0.388588

Obs*R-squared 17.91462 Probability 0.328920

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 06/03/07 Time: 14:56 Sample: 1984 2005

Included observations: 22

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.000377 0.000144 2.611666 0.0476

RESIDC02(-1) -0.001668 0.003632 -0.459164 0.6654

RESIDC02(-1)^2 -0.040484 0.072695 -0.556906 0.6016

D(LCD(-1)) -0.000531 0.001087 -0.488723 0.6457

(D(LCD(-1 )))^2 0.006624 0.010328 0.641410 0.5495

D(LRDM) -0.001472 0.003051 -0.482238 0.6500

(D(LRDM))^2 -0.004522 0.023696 -0.190844 0.8562

D(LPD) -0.001437 0.007211 -0.199263 0.8499

(D(LPD))^2 -0.035007 0.060178 -0.581725 0.5860

D(LPD(-1)) 0.000150 0.002794 0.053519 0.9594

(D(LPD(-1 )))^2 -0.004375 0.025495 -0.171617 0.8705

D(LPN) -0.004633 0.005791 -0.800091 0.4600

(D(LPN))^2 0.079493 0.088932 0.893859 0.4124

DUM1_ M02 0.000266 0.000253 1.050568 0.3416

DUM1_ M02^2 -0.000313 0.000235 -1 .329515 0.2411

DUM2_ M02 -0.000275 0.000198 -1.383801 0.2250

DUM2_M02^2 0.000123 0.000186 0.661779 0.5374

R-squared 0.814301 Mean dependent var 0.000200

Adjusted R-squared 0.220065 S.D. dependent var 0.000278

S.E. of regression 0.000246 Akaike info criterion -1 3.71998

Sum squared resid 3.02E-07 Schwarz criterion -1 2.87691

Log likelihood 167.9198 F-statistic 1.370332

Durbin-Watson stat 2.045688 Prob(F-statistic) 0.388588

Résultat du test de stabilité des coefficients du modèle (test de Chow) H0 :Chow Breakpoint Test: 1994

F-statistic 1.093189 Probability 0.469993

Log likelihood ratio 19.78195 Probability 0.011193

TABLE DES MATIERES

i

ii

iii

iv

v

vi

1

Dédicace

Remerciements

Liste des abréviations et sigles

Liste des figures

Liste des tableaux

Sommaire

Introduction

Chapitre 1 : Cadre théorique de l'étude

4
4

4

5

6

6

6

7

7

7
7

8 11 11 11 11

11

12

13
13
13

14

15

16

17
17
17

18

19
19

20

21

Section 1 : Problématique, intérêt, objectifs et hypothèses Paragraphe 1 : Problématique et intérêt de l'étude

A- Problématique

B- Intérêt de l'étude

Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de l'étude

A- Objectifs de l'étude

B- Hypothèses de l'étude

Section 2 : Revue de littérature

Paragraphe 1 : Définition de quelques concepts

A- Modélisation

B- Consommation finale des ménages

Paragraphe 2 : Revue critique de littérature

Section 3 : Méthodologie .

Paragraphe 1 : Spécification du modèle

A- Identification des variables

1) Variables endogènes

2) Variables exogènes

B- Formulation mathématique des modèles

Paragraphe 2 : Données et procédure d'estimation

A- Les données

1) Consommation finale des ménages

2) Revenu disponible réel des ménages

3) Niveau général des prix

4) Taux d'intérêt créditeur

B- Procédure d'estimation des modèles

1) Stationnarité

a) Définition

b) Test de stationnarité

2) Relation de cointégration

a) Test de causalité de Granger

b) Test de cointégration

3) Modèle à correction d'erreur

Chapitre 2 : Analyse des données et estimation des modèles

23
23

23

24

25

Section 1 : Analyse descriptive des séries

Paragraphe 1 : Evolution des consommations

A- Evolution de la consommation des biens non durables ..

B- Evolution de la consommation des biens durables .

Paragraphe 2 : Evolution du revenu disponible réel des ménages

Paragraphe 3 : Evolution des taux d'inflation 26

A- Evolution du taux d'inflation des biens non durables 26

B- Evolution du taux d'inflation des biens durables . 27

Paragraphe 4 : Evolution du taux d'intérêt créditeur 28

Section 2 : Analyse des caractéristiques stochastiques des séries 30

Paragraphe 1 : Tests de stationnarité 30

A- Analyse des corrélogrammes des séries 30

B- Résultats des tests de racine unitaire 31

Paragraphe 2 : Tests de causalité et de cointégration 32

A- Test de causalité 32

B- Test de cointégration 33

Section 3 : Estimation et validation des modèles 34

Paragraphe 1 : Estimation du modèle de la consommation des

biens non durables 34

A- Relation de cointégration 34

B- Modèle à correction d'erreur 34
Paragraphe 2 : Estimation du modèle de la consommation des

biens durables 35

A- Relation de cointégration 35

B- Modèle à correction d'erreur 35

Paragraphe 3 Validation des modèles 35

Chapitre 3 : Vérification des hypothèses, simulation et prévision

Section 1 : Interprétation des modèles et vérification des hypothèses . 38

Paragraphe 1 : Interprétation et analyse des modèles 38

A- Interprétation des modèles .. 38

1) Modèle de la consommation des biens non durables 38

2) Modèle de la consommation des biens durables 39

B- Analyse des modèles 40

1) Revenu 40

2) Les prix 40

a) Prix des biens non durables .. 41

b) Prix des biens durables . 41

3) Taux d'intérêt . 41

Paragraphe 2 : Vérification des hypothèses . 42

A- Vérification de l'hypothèse n°1 .. 43

B- Vérification de l'hypothèse n°2 .. 43

C- Vérification de l'hypothèse n°3 .. 43

Section 2 : Simulation des modèles 45
Paragraphe 1 : Simulation du modèle de la consommation des biens non

durables 45

Paragraphe 2 : Simulation du modèle de la consommation des biens durables. 46

Section 3 : Prévision des consommations 47

Paragraphe 1 : Prévision de la consommation des biens non durables 47

Paragraphe 2 : Prévision de la consommation des biens durables 48