II.2.2. IMPACT DES EXPORTATIONS DANS LE PIB DE LA RD
CONGO
II.2.2.1. NOTIONS DE REGRESSION ET DE CORRELATION
DE DEUX VIRIABLES
Etudier la corrélation, c'est tester l'existence d'une
relation linéaire entre deux séries statistiques : pour notre cas
la relation entre le PIB et les exportations.
Les résultats d'une régression sont
donnés par une droite de régression, d'une part et par certains
coefficients d'autre part permettant de faire une analyse dans le but :
d'établir le degré de fiabilité de l'estimation,
d'examiner la signification des résultats et enfin, d'examiner si la
corrélation entre la variable
endogène et la variable exogène est
réelle ou apparente46. Nous allons nous intéresser
à la mise en évidence de la relation statistique entre deux
variables à partir de la méthode de moindres carrés
ordinaires (MCO).
La description et l'évaluation de la relation de ces deux
variables passent par la droite d'équation linéaire de la forme
suivante :
Y = aX + b
Avec Yi qui représente la variable dépendante ; a
et b les coefficients à estimer, Xi la variable indépendante et
ei l'erreur d'estimation.
Autrement dit, cette équation permet d'expliquer la
variable (Y) principalement provoquée par la variable (X) dans la
proportion de a en prenant soin de ne pas omettre les autres facteurs
explicatifs par (e) et le facteur indépendant (b).
Pour la détermination de cette droite, on doit arriver
à estimer les valeurs des paramètres et . L'estimation de ces
paramètres sera déterminée soit par la méthode de
MAYER, soit la méthode de Moindres carrés47.
La méthode des moindres carrés présente des
estimations suivantes pour la détermination de ces paramètres
:
En d'autre terme, ce paramètre est égal au
quotient de la covariance de Xi et Yi par la variance de la variable
exogène Xi. Et le paramètre est obtenu par l'expression
ci-haut.
II.2.2.2. MODELE D'UNE DROITE DE REGRESSION SIMPLE
Pour que nous arrivions à bien expliquer cette
étude, nous formulerons notre modèle de régression simple
de la manière ci-après :
= Xi + (i = 1,... 20)
Avec qui représente la variable endogène
ajustée (le PIB), Xi la variable exogène
(les Exportations) et, et les paramètres à
estimer.
46KUNDA NSEKA, Apport du commerce dans
l'économie nationale congolaise, Mémoire, L2SCAD,
ISP/Mbanza-ngungu, 2009-2010. (Inédit)
47C. MABENGE, Cours de statistique
inférentielle, G2 SACD, ISP/MBANZA-NGUNGU, 2009-2010
(Inédit)
II.2.2.3. DÉTERMINATION DE LA DROITE DE
RÉGRESSION ET ANALYSES
Il s'agit de déterminer la droite de régression
relative à la relation entre le PIB et les Exportations. Nous
présentons les données chronologiques et annuelles du PIB et des
Exportations de Biens et services en millions de FC pour la période
allant de 1990 à 2009, soit un échantillon de 20 observations.
Tableau N°9 : Calculs Préliminaires de la
droite de régression par la méthode de Moindres Carrés
Ordinaires
Années
|
|
PIB(Y)
|
Export(X)
|
|
|
XY
|
|
|
Y2
|
|
|
|
|
X2
|
|
|
1990
|
2
|
052
|
100,00
|
|
1 981,80
|
|
|
4066851780
|
4
|
211
|
114
|
410
|
000,00
|
|
|
3
|
927
|
531,24
|
1991
|
4
|
648
|
770,00
|
|
28 863,20
|
|
|
1,34178E+11
|
21
|
611
|
062
|
512
|
900,00
|
|
|
833
|
084
|
314,24
|
1992
|
1
|
765
|
457,00
|
|
2 940,00
|
|
|
5190443580
|
3
|
116
|
838
|
418
|
849,00
|
|
|
8
|
643
|
600,00
|
1993
|
2
|
692
|
385,30
|
|
30 500,00
|
|
|
82117751650
|
7
|
248
|
938
|
603
|
656,09
|
|
|
930
|
250
|
000,00
|
1994
|
6
|
934
|
164,60
|
|
16 890,00
|
|
|
1,17118E+11
|
48
|
082
|
638
|
699
|
893,20
|
|
|
285
|
272
|
100,00
|
1995
|
3
|
964
|
209,72
|
|
112 910,00
|
|
|
4,47599E+11
|
15
|
714
|
958
|
704
|
142,50
|
|
12
|
748
|
668
|
100,00
|
1996
|
|
2
|
896,30
|
|
889,1641
|
|
|
2575285,983
|
|
|
8
|
388
|
553,69
|
|
|
|
790
|
612,80
|
1997
|
|
7
|
803,80
|
|
1 875,88
|
|
|
14638992,34
|
|
|
60
|
899
|
294,44
|
|
|
3
|
518
|
925,77
|
1998
|
|
9
|
989,80
|
|
2 493,67
|
|
|
24911264,57
|
|
|
99
|
796
|
104,04
|
|
|
6
|
218
|
390,07
|
1999
|
|
51
|
823,90
|
|
3 427,41
|
|
|
177621753,1
|
|
2
|
685
|
716
|
611,21
|
|
|
11
|
747
|
139,31
|
2000
|
|
297
|
065,46
|
|
19 427,20
|
|
|
5771150105
|
|
88
|
247
|
887
|
525,01
|
|
|
377
|
416
|
099,84
|
2001
|
1
|
407
|
545,00
|
|
199 467,80
|
|
|
2,8076E+11
|
1
|
981
|
182
|
927
|
025,00
|
|
39
|
787
|
403
|
236,84
|
2002
|
1
|
922
|
300,00
|
|
468 482,10
|
|
|
9,00563E+11
|
3
|
695
|
237
|
290
|
000,00
|
|
219
|
475
|
478
|
020,41
|
2003
|
2
|
298
|
655,48
|
|
616 491,00
|
|
|
1,4171E+12
|
5
|
283
|
817
|
015
|
734,03
|
|
380
|
061
|
153
|
081,00
|
2004
|
2
|
601
|
000,00
|
|
913 995,90
|
|
|
2,3773E+12
|
6
|
765
|
201
|
000
|
000,00
|
|
835
|
388
|
505
|
216,81
|
2005
|
3
|
396
|
230,99
|
1
|
174 158,60
|
|
|
3,98771E+12
|
11
|
534
|
384
|
937
|
436,40
|
1
|
378
|
648
|
417
|
953,96
|
2006
|
4
|
066
|
601,32
|
1
|
466 471,90
|
|
|
5,96356E+12
|
16
|
537
|
246
|
295
|
825,70
|
2
|
150
|
539
|
833
|
489,61
|
2007
|
5
|
234
|
361,82
|
3
|
379 737,80
|
|
|
1,76908E+13
|
27
|
398
|
543
|
662
|
673,70
|
11
|
422
|
627
|
596
|
748,80
|
2008
|
6
|
525
|
982,70
|
4
|
273 326,40
|
|
|
2,78877E+13
|
42
|
588
|
450
|
200
|
699,30
|
18
|
261
|
318
|
520
|
937,00
|
2009
|
9
|
026
|
676,30
|
4
|
822 862,20
|
|
|
4,35344E+13
|
81
|
480
|
885
|
024
|
981,70
|
23
|
259
|
999
|
800
|
188,80
|
SOMME
|
58
|
906
|
019,49
|
17
|
537 192,02
|
104
|
836
|
099 046 523,00
|
297
|
341
|
602
|
391
|
905,00
|
57
|
963
|
056
|
245
|
686,50
|
MOYENNE
|
2
|
945
|
300,97
|
|
876 859,60
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Source : Nous- même
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