évolution des importations alimentaires les plus couteuses au Gabon entre 2005 et 2013.

4.3.2 Présentation des processus générateurs

A l'aide des corrélogrammes en annexe, nous pouvons construire le tableau2 à l'intérieur duquel sont donnés les différents types et équations des modèles :

Tableau 2 : Présentation des modèles estimés retenus

Variables	Paramètre ARMA (P;Q)	Modèle final	Seuil de significativité
Céréales	Sans	D(poidscsa) = --0,97 * poidscsat_1 + 48893 * trend + 8026595	5%
Minoterie	(1 ; 1)	D(poidsfsa) = --1,31 * poidsfsa _ + 10948 * trend + 1891866 + 0,67 * AR(1) -- MA(1)	5%

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EVOLUTION DES IMPORTATIONS ALIMENTAIRES LES PLUS COUTEUSES AU GABON ENTRE 2005 ET 2013

Huile	Sans	D(poids_hsa) = --0.91 * poids hsa + 1895612	5%
Lait	(1;0)	D(poids_lsa) = --0,56 * poids_lsat_i + 1831 * rend + 58127 -- 0,29 * AR(1)	5%
Poisson	(1;0)	D(poids_psa) = --0,3 * poids_psat_i + 4336 * trend + 91668,89 -- 0,32 * AR(1)	5%
Viande	(2;0)	D(poids_vsa) = --0,7 * poids_vsat_i + 30325,71 * trend -- 0,19 * AR(1) -- 0,19 *AR(2) + 2688122	5%

Source : Auteur à partir des données de la DCE

4.3.3 Validation des hypothèses de normalité et de non autocorrélation des résidus

Les six modèles précédents permettent au moins de reproduire les données d'importations. Mais cela n'est pas suffisant. Ils devraient encore vérifier plusieurs autres hypothèses, surtout celles du modèle linéaire pour nous permettre d'affirmer que les bruits des modèles sont blancs, et faire des prévisions.

Partant donc des tests de normalité et de non autocorrélation (cf annexe2 graphique 14 à 18), nous avons retenu quatre (4) variétés d'aliments qui vérifient ces deux tests au seuil de 5%. Il s'agit précisément des céréales, des produits de la minoterie, du lait et de la viande. Les autres tests (bonne spécification changement structurel, et stabilité du modèle) sont également vérifiés au seuil de 5%. Il en résulte que les résidus de ces quatre (4) chroniques sont théoriquement des bruits blancs. Les quatre modèles qui leur sont associés seraient donc utilisables pour des prévisions. Néanmoins, une vérification visuelle de la qualité de l'ajustement ne serait pas de trop.

4.3.4 Adéquations entre processus générateur et chronique de départ

Pour juger de la qualité de l'ajustement de chacun des modèles, il faudra superposer la chronique de départ et celle construite à partir du modèle. Un ajustement sera de « bonne qualité » lorsque ces deux chroniques seront très proches et auront les mêmes variations. Statistiquement, il faudra que leur coefficient de corrélation soit proche de 1. S'agissant de ce travail, il suffira que les chroniques soient corrélées à 80% au moins.

En procédant à la comparaison des valeurs réelles et celles du modèle de prédiction pour les céréales (en kg), il vient le graphique suivant:

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Graphique 11 : superposition des séries brute et prédite de céréales

^30,000,000

^25,000,000

^20,000,000

^15,000,000

^10,000,000

^5,000,000

⁰

^{2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013}

^{Série céréale brute}

^{Série céréale prédite}

Source : DCE (2013).

Sur ce graphique l'on voit que la série originelle et regénérée de la modélisation sont assez proches. Le coefficient de corrélation est de 0,83. Cela confirme le fait que nos prévisions céréalières ne seront pas très éloignées de la réalité.

S'agissant des autres produits (en kg), à savoir la farine, l'huile, le lait, le poisson, et la viande, on obtient les graphiques suivant :

Graphique 12 : superposition des séries brute et prédite de farine

^6,000,000

^5,000,000

^4,000,000

^3,000,000

^2,000,000

^1,000,000

⁰

^{2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013}

^{Série Farine Brute}

^{Série Farine Prédite}

Source : DCE (2013).

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Graphique 13 : superposition des séries brute et prédite d'huile

^6,000,000

^5,000,000

^4,000,000

^3,000,000

^2,000,000

^1,000,000

⁰

^{2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013}

^{Série Huile prédite}

^{Série Huile brute}

Source : DCE (2013).

Graphique 14 : superposition des séries brute et prédite de lait

^2,400,000

^2,000,000

^1,600,000

^1,200,000

^800,000

^400,000

^{2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013}

^{Série lait brute}

^{Série lait prédite}

Source : DCE (2013).

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Graphique 15 : superposition des séries brute et prédite de poisson

^3,200,000

^2,800,000

^2,400,000

^2,000,000

^1,600,000

^1,200,000

^800,000

^400,000

⁰

^{2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013}

^{Série poisson brute}

^{Série poisson prévision}

Source : DCE (2013).

Graphique 16 : superposition des séries brute et prédite de viande

^12,000,000

^10,000,000

^8,000,000

^6,000,000

^4,000,000

^2,000,000

^{2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013}

^{Série viande brute}

^{Série viande prédite}

Source : DCE (2013).

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Il ressort de ces graphiques (12 à 16) que la corrélation entre les chroniques originelle et estimée est de 0,97 pour la farine, 0,95 pour le lait et l'huile, 0,92 pour le poisson et 0,93 pour la viande. De façon globale, il semblerait que les modèles de prévisions soient adaptés pour la réalisation d'une bonne prévision à court terme de chacun de ces produits.

4.3.5 Prévisions des aliments les plus couteux

Le tableau 3 ci-dessous fait état des prévisions des 5 premiers mois de l'année de 2014.

Tableau 3 : Prévisions à court terme des quatre (4) produits alimentaires retenus (en kg)

Produits Période	Céréales	Farine	Lait	Viandes
janv-14	7892746,23	2541333,78	1256614,21	6575335,6
févr-14	19405715	2241810,47	1371763,64	7751888,29
mars-14	11913444,5	2488946,49	1509750,17	9016394,36
avr-14	12202964,7	2362658,1	1223521,23	8014931,69
mai-14	14331170,5	2644346,89	1373991,48	8476085,02

Source : Auteur à partir des données de la DCE

Ces prévisions montrent qu'en début d'année 2014, il y aura comme d'habitude une importation massive de viandes et de céréales comparée aux autres produits. De plus, l'on note surtout une baisse relative de l'ordre de 18% des importations de céréalières, de viande et de lait sur le 1^er trimestre de l'année 2014 en comparaison aux 1^ers trimestres du quinquennat passé²⁴. Globalement, cela correspondrait à une réduction de 11% de la quantité trimestrielle moyenne du 1^er trimestre.

²⁴ Les cinq années comprenant 2009 à 2013.

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