CONCLUSION PARTIELLE
Ce chapitre s'intitulant « Evolution du PIB de la
République Démocratique du Congo » est traité sous
trois sections. La première a tracé la situation
économique extérieure ou internationale de 2000 à 2012, la
seconde section quant à elle a retracé la situation
économique nationale sous la même période, la
troisième section parle de l'évolution des branches
d'activité économique et du PIB et enfin la quatrième
traite de la contribution des branches d'activité économique au
PIB.
Avec l'aide d'outils Excel qu'on a retracé
l'évolution de différentes branches d'activité et sa
contribution au PIB, avec comme source qu'est les données de
différents rapport de la BCC. En termes de la contribution en chiffre le
secteur Primaire est celui contribuant vivement au PIB, suivi du tertiaire et
enfin du secondaire de 2000 à 2012.
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CHAPITRE III. SENSIBILITE DU PIB AUX DIFFERENTS
SECTEURS
Dans le chapitre précédent, nous avons suivi
l'évolution du PIB et des branches d'activité économique.
Dans ce chapitre troisième, nous allons avec les données reprises
au chapitre 2, faire des analyses statistiques pour savoir ce que ces chiffres
veulent réellement dire.
Ce chapitre est subdivisé en trois grandes sections :
la première section parle de l'ajustement ou la régression ; la
deuxième section traite de la corrélation ; et enfin, la
troisième section porte sur l'analyse et interprétation des
données statistiques.
III.1 La régression ou l'ajustement
La régression permet d'étudier la relation de
dépendance qui peut exister entre le PIB et les différents
secteurs de l'économie (variables).
Nous distinguons en effet, plusieurs ajustements, parmi tant :
? Ajustement linéaire : lorsque
le nuage statistique peut prendre la forme
d'une droite
? Ajustement non-linéaire :
lorsque le nuage statistique peut prendre la
forme d'une courbe.
III.2 Corrélation
Deux ou plusieurs variables peuvent être en relation
entre elles. Si la relation se vérifie dans tous les cas, cette relation
est stricte, c'est-à-dire qu'elle constitue une loi. La plupart des
relations entre les variables du monde physique sont des lois. Mais si la
relation ne se vérifie que dans certains cas et pas dans d'autres, elle
ne peut pas être considérée comme une loi, mais comme une
corrélation.
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Si la relation concerne deux variables, la corrélation
est dite simple ; et si elle concerne plusieurs variables, la
corrélation est dite multiple.
Nous allons procéder par la corrélation simple
entre le PIB étant la variable expliquée et le secteur
considéré comme la variable explicative, soit la relation :
PIB= áo + áiSecti
Où :
? áo et ái sont des paramètres à
estimer, i le secteur considéré
? PIB : Produit Intérieur Brut, variable
expliquée
? Secti : secteur considéré, variable
explicative
III.2.1 Coefficient de corrélation
Le coefficient de corrélation permet de mesurer
l'intensité ou le degré de la corrélation linéaire
entre le PIB et le secteur i considéré. Il est donné
analytiquement par l'expression :
r=
où :
Cov(PIB,i) : la covariance entre le PIB et le
secteur considéré
est l'écart type de PIB
: L'Ecart-type du secteur considéré
Notons que le coefficient de corrélation est compris entre
-1 et 1
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Interprétation
? Si r>0 corrélation linéaire positive
? Si r<0 corrélation linéaire négative
? Si r= 1 corrélation linéaire positive parfaite
? Si r=-1 corrélation linéaire négative
parfaite
? Si r=0 aucune corrélation
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