III.
3.3. Choix et Présentation des variables du modèle
Le choix des variables à inclure dans un modèle
économétrique est conditionné par deux
considérations conflictuelles. D'une part, nous aimerions inclure dans
le modèle toutes les variables ayant un impact significatif pour la
macroéconomie nationale et bien entendu les variables extérieures
dont nous voulons étudier l'effet sur ces variables. D'autre part, nous
devons limiter le nombre de variables à estimer pour disposer d'un
nombre de degrés de liberté suffisant pour l'estimation.
En effet, pour analyser l'impact de la variation du prix du
carburant sur l'économie burundaise, les variables utilisées pour
la modélisation sont : le PIB, l'IPC, le TC et les RF qui sont des
variables macroéconomiques (variables expliquées) et le PE, PG,
PP (variables explicatives).
Les variables sont exprimées en terme réel pour
corriger les effets liés à l'inflation. Dans notre analyse, les
variables du modèle sont transformées en logarithme car la forme
logarithmique présente certains avantages qui sont les
suivants :
- elle permet de dégager immédiatement les
élasticités c'est-à-dire les degrés de
sensibilité d'une variable explicative sur une variable
expliquée ;
- elle permet de stationnariser les séries et
également l'allégement des chiffres.
Dans le souci d'analyser de façon plus fine l'impact du
choc pétrolier, les secteurs secondaire et tertiaire, principaux
consommateurs d'énergie au Burundi sont pris en compte à travers
une analyse des fonctions impulsionnelles relative à la simulation de
choc pétrolier sur la valeur ajoutée de ces différents
secteurs.
Comme l'exige la modélisation, toutes les variables du
modèle sont endogènes, c'est-à- dire qu'elles sont
expliquées dans le modèle. Cependant, nous faisons
l'hypothèse que les variables « prix du carburant » sont
exogènes pour la simple raison que, le Burundi, ne produisant pas du
pétrole et étant un très petit consommateur de produits
pétroliers, il ne pourrait influencer le prix mondial du pétrole.
Ainsi, le Burundi est un "price tackers", et a donc une marge de manoeuvre
insignifiante sur le prix du carburant au niveau international.
Concernant notre cas, nous avons opté d'utiliser la
nomenclature suivante pour présenter les variables
d'intérêt du modèle :
LPRE : Logarithme du prix relatif de l'Essence ;
LPRG : Logarithme du prix relatif du Gasoil ;
LPRP : Logarithme du prix relatif du
Pétrole ;
LIPC : Logarithme de l'Indice des Prix à la
Consommation.
LPIB : Logarithme du Produit Intérieur Brut.
LTC : Logarithme du Taux de Change.
LRF : Logarithme des Recettes Fiscales.
Le préfixe «L» signifie que les
données sont exprimées en logarithme au temps.
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