Memoire Online - L'incidence de la dépréciation du franc congolais par rapport au dollars américains sur la consommation des ménages de LubumbashiÂ Â» de janvier 2010 à décembre 2019

« Dans un pays où circulent parallèlement deux monnaies et que le public marque sa préférence pour l'une des monnaies, la mauvaise chasse la bonne.»

IN MEMORIUM

A titre posthume à mon Grand Père Gérard KAYUMBA MUSENGE vous à qui la mort n'a pas permis de voir et encourager mes efforts.

J'aurai voulu que des yeux et de choix, vous voyez et appréciez ce jour, le fruit de vos conseils.

Mais hélas, la terre vous a arraché prématurément de nous, sans tenir compte des pleurs et de chagrins de ceux pour qui vous étiez chers.

DEDICACE

A vous mon père, Dieudonné KAYUMBA N'TSHIKALA,vous avez su inculquer le sens de responsabilité, l'optimisme et la confiance en soi face aux difficultés de la vie. Que ce travail soit le meilleur cadeau que je puisse vous offrir

A vous ma mère Sylvie LUMBA KAZADI pour votre sacrifice acharné et vos conseils combien sages et bénéfiques que vous n'avez cessé de m'encourager que c'était possible.Que cet atterrissage fasse votre joie.

A vous ma grand-mère, oncles ettantes : Marie-Louise KALWA, Éric KAYUMBA, Julie MWENDA, Nicole MWENDA, Béatrice KAYUMBA pour votre soutien financier, matériel et morale ainsi que vos conseils plein d'encouragement et de persévérance que vous n'avez cessé un seul instant de me prodiguer.

A vous mes Frères et soeur : Grevisse KAYUMBA, Dieulvisse KITANIKA et Liesse LUMBA mes vrais amis de tous les jours, vous avez toujours étaient là pour moi dans les pires et meilleurs moments, dans le monde réel et le monde de rêve sans rien demander en retour. Que ceci vous sert d'exemple et que vous puissiez faire mieux.

AVANT PROPOS

Pour étudier il faut de l'argent et l'intelligence des ainés, mais moi j'aieu encore plus toi mon Dieu tu as été avec moi sur tout le front, je te rends Grace !

Sur la trajectoire d'un long et pénible itinéraire dans l'ouverture du savoir, nous voici aujourd'hui au seuil du second cycle de nos études universitaires. Ce travail est pour nous une joie et une corvée, sa réalisation ne nous a pas été facile comme d'aucun pourrait s'imaginer.

C'est pourquoi nous tenons à remercier très sincèrement le Docteur Daniel KASONGO ILUNGA qui malgré multiples occupations a tout de même disponibilisé son temps pour diriger notre travail de mémoire.

Nous exprimons notre sincère gratitude au corps professoral dela faculté des sciences économiques et de gestion pour les multiples efforts qu'ils ont fournipour pouvoir nous équiper avec des connaissances en rapport avec notre domaine.

Il n'avait pas été de votre ressort de s'occuper de mon financement, mais pour l'amour et la considération que vous avez toujours eus à l'égard de mon rêve, vous avez pris soin de mon avenir. Laisser alors, Grand Valery MUKASA, Grand Edoth MUKASA, Oncle Jean Claude M'SIRI, Me John KABUYA, tante Pauline KALWA que je puisse vous dire « Grand merci pour votre assistance »

Mes sentiments de reconnaissance au Dirigeant Tarcisse KITENGIE,Akim NSENGA, Chris MBELENGE, Juan MAKUNGUpour vos idées extrêmement géniales et vos propositions énormément bénéfiques ainsi votre participation active à la saisie ce travail.

Ma reconnaissance envers mes compagnons de lutte :Sarah KARUMB, Joseph KABUNDA, Honorine MWANGE, Béatrice MBUYI

Il est évident que nous ne saurons pas faire toute une apologie de tous ceux qui ont contribué à la réalisation de ce travail, qu'ils trouvent ici notre sincère gratitude.

INTRODUCTION GENERALE

Les problèmes monétaires et financiers ne cessent d'attirer l'attention des observateurs de la science économique nationale congolaise et d'inquiéter les agents et opérateurs économiques du pays. Paraphrasant cette idée, nous sommes tentés de remarquer que d'un jour à l'autre, les cours de la monnaie congolaise, le franc congolais ne cesse de se déprécier, dépassant des seuils jamais soupçonnés face aux devises étrangères, le dollar américain notamment.

Il est clair que la monnaie joue un rôle essentiel dans une économie donnée et affecte aussi la vie quotidienne des peuples. Ainsi, il n'est pas possible d'organiser l'économie nationale sans toucher à la monnaie nationale car la monnaie est dans l'économie d'un pays ce que le sang est au corps humain ; si le corps se porte bien, le sang sera aussi bon, par contre si le corps est malade, le sang ne pourra pas être indifférent (Suila, 2001).

A cet effet, si l'économie va bien, la monnaie sera nécessairement aussi forte, au contraire, si l'économie s'affaiblit, la monnaie sera dans la chute. L'objectif de notre réflexion est de mettre en évidence l'incidence de la dépréciation du franc congolais sur la consommation des ménages de la ville de Lubumbashi.

S'il est certain qu'une étude des questions économiques doit s'appuyer sur la connaissance des conditions générales de la vie humaine, il saute aux yeux que les domaines économiques sont immenses et englobant dans le temps et dans l'espace mais indispensables à l'économiste. Nul ne pourra prétendre les connaître tous en détail. En sens inverse, les problèmes économiques influent sur le développement politique et social.

Or nous connaissons que lorsqu'une population n'a plus confiance dans le principal instrument de paiement de son propre pays, elle va rechercher à transférer sa confiance un étalon de valeur de substitution. C'est justement le comportement adopté par la population de la ville de Lubumbashi ; qui a choisi le dollar américain comme monnaie de substitution. Cette dernière devra désormais exercer à la fois, les fonctions d'unité de compte, de moyen d'échange et de réserve de valeur, fonctions dévolues traditionnellement à la monnaie nationale, en l'occurrence le franc congolais.

Il est à noter que, depuis bientôt plusieurs années, toutes les transactions commerciales et financières entre les différents agents économiques se font en observant le comportement de la monnaie nationale face au dollar américain, même si les revenus des salariés continuent à être versés en monnaie locale.

En réalité, la dépréciation du franc congolais a une influence néfaste surla consommation des ménages, et, qui est souvent remarqué par la diminution de la demande de certains ménages suite à la perte du pouvoir d'achat de la monnaie locale.

Le franc congolais fort ? C'est une histoire qui date très longtemps à son émission, pour le moment le franc congolais a perdu presque toute sa valeur par rapport au dollar. La flambée des cours du brut ? Idem. Depuis 2010, le franc congolais s'est déprécié face au dollar, passant 0.00111 USD pour 1 CDF à 0.00059 USD pour 1 CDF en 2019, ce qui représente une baisse du franc congolais de 46,26% au 31 décembre 2019. Sur la même période, les prix des produits pétroliers ont également fortement augmenté, passant de 1020 CDF/litre à 1690 CDF/litre en 2019 pour le pétrole soit une hausse moyenne de 58,91% atteignant ainsi son plus haut niveau depuis décembre 2019 et de 1120 CDF/litre à 1840 CDF/litre pour ce qui est de l'essence atteignant également son plus haut niveau et en moyenne une hausse 57,05% en 2019. Est-ce que les tendances de la dépréciation du franc congolais peuvent-elles se prolonger ?

Cependant la baisse du franc congolais, engendre à moyen terme un effet positif sur l'activité. En effet, la dépréciation d'une monnaie agit directement sur le prix des biens échangés et indirectement sur la consommation des biens : elle renchérit les importations tandis qu'elle améliore la compétitive des exportations pour un pays exportateur de ces produits. La dépréciation d'une monnaie devrait nécessairement peser sur les volumes d'importations et soutenir les volumes d'exportations (INSSE, 2010).

En revanche, l'effet sur les prix est plus ambigu. Une dépréciation d'une monnaie renchérit les importations, ce qui provoque une hausse de l'inflation d'ensemble. A l'inverse, une hausse prononcée du prix de litre entraine une hausse de l'inflation énergétique à court terme et à plus long terme, de l'ensemble des prix à la consommation, les entreprises pétrolières réajustent leurs prix de vente à la hausse à chaque dépréciation du franc congolais.

CHAPITRE PREMIER : CONSIDERATIONS GENERALES ET REVUE DE LA LITTERATURE

1.1. Considérations générales

Ce chapitre est consacré aux considérations générales. Il se subdivise en deux points; le premier est relatif au sur le contexte de l'étude, objectifs de l'étude, justification de l'étude, délimitation spatio-temporelle et définition des concepts clés. Et le deuxième point traite la revue de littérature théorique et empirique.

a. Contexte de l'étude

L'instabilité de la valeur du franc congolais face au dollar américain en particulier ne cesse cessent d'attirer l'attention du monde scientifique tant national qu'international et inquiète davantage les agents et opérateurs économique du pays oeuvrant sur le territoire national.

L'importance de la monnaie se vérifie du fait qu'elle touche les dépenses les plus modestes et les plus immédiates à l'instar des dépenses primaires et les procédés les plus sophistiquée du financement, toutes ces dépenses qui reflètent la façon dont la monnaie est créées ainsi que la manière dont elle circule.

Aujourd'hui, nous-sommes tentés de remarquer que d'un jour à l'autre, les cours de franc congolaise, ne cessent de se déprécier, dépassant des seuils sans précèdent face au dollar américain. La récente dépréciation du franc congolais date au mois de mars de cette année 2020. Il est clair et au vu de tous que le franc congolais est dans une véritable chute libre devant le billet vert, c'est qui affecte la vie quotidienne des ménages. Actuellement, un dollar américain s'échange contre 1.000 franc congolais, il y a six mois, le dollar s'échangeait contre 920 franc congolais. Les causent étant multiples à cette dépréciation, le gouvernement et la BCC assurent que les risques de l'inflation sont minimes. Mais ce n'est pas ce que pensent les fonctionnaires et opérateurs économiques. Au début de l'année, le fonctionnaire qui gagnait 70.000 franc congolais, touchait environ 76 dollars américains. Avec la dépréciation du franc congolais, le même salaire représente 70,2 dollars, et ceux qui touchaient 500 dollars sont à l'air actuel millionnaire en franc congolais. En revanche, le litre de carburant qui s'achetait à 1650CDF en moyenne en décembre 2019 et passé à 1725CDF en moyenne en septembre 2020.

Déjà en 2018, le cours était à 1635,62CDF au 31 décembre 2018, il s'était caractérisé par un ralentissement sensible du rythme de dépréciation, comparativement à l'année 2019 où le cours est passé à 1672,80 CDF au 31 décembre 2019 mais également à l'année en cours 2020 où le franc congolais est échangé à 1700 voire 1710 CDF pour un USD avant mars 2020. En effet, le taux de dépréciation n'a été que de 2,75% à fin 2018 contre 3,94%, à fin 2019 à l'indicatif. En essayant de ramener cette situation au cours actuel où le taux de change indicatif est de 2000 CDF pour 1 USD au 10 octobre 2020. Durant cet intervalle de huit mois, le franc congolais s'est déprécié à hauteur de 19,56%. Ces observations, nous amènent à nous interroger sur ceux qui expliqueraient en mieux la dépréciation du franc congolais face au dollar américain.

En effet, nous envisageons dans ce présent travail analyser les incidences de cette dépréciation sur la consommation des produits pétroliers (essence et pétrole) des ménages dans la ville de Lubumbashi. En connaissant que la dépréciation du franc congolais donnant lieu à une majoration du prix des biens importés qui augmenteront par la suite la demande de biens produits au pays qui concurrencent les importations et réduit le niveau du panier de la ménagère à la suite d'une hausse du taux de change.

b. Objectifs poursuivis

Le choix porté sur ce sujet est de comprendre les facteurs qui influencent la dépréciation du franc congolais et l'analyse de leurs impacts sur la consommation des ménages.

Éclairé l'opinion publique sur l'importance de la monnaie dans l'économie de la république démocratique du Congo tout en présentant l'état de variation du franc congolais par rapport au dollar américain, leurs conséquences sur la vie quotidienne des ménages de Lubumbashi et proposer des pistes de solution.

c. Justification de la recherche

Ilya plusieurs raisons qui militent au choix d'un sujet dans une étude comme la nôtre n'en fait pas exception.

En autre, la justification pour cette recherche se manifeste à différents niveaux :

Ø Sur le plan personnel : le présent travail se justifie par le fait qu'ilpermet d'élargir des connaissances sur les questions spéciales de la dépréciation du CDF mais aussi apporter une modeste pierre à la construction de la pyramide scientifique en général.

Ø Sur le plan pratique : ce travail pourra expliquer aux lecteurs, les facteurs qui causent la dépréciation du CDF ainsi que les conséquences que subit la consommation des ménages de Lubumbashi

d. Délimitation de l'étude

Ø Délimitation Spatio

Nos investigations se verront dans la ville de Lubumbashi puis nous allons le généraliser sur toute l'étendue du territoire national connaissant que la dépréciation du franc congolais est un phénomène national.

C'est en se basant sur des données statistiques auprès de la division provinciale de la Banque Centrale du Congo que, nous allons y mettre en place notre modèle d'incidence de la dépréciation du franc congolais sur les prix des produits pétroliers.

Ø Délimitation temporelle

Quant à la délimitation temporelle fait plus allusion à la taille que prendra notre échantillon, ce dernier sera déterminé par la disponibilité des données. Ainsi, nous désirons effectuer un travail sur la période allant de janvier 2010 à décembre 2019 soit une taille d'échantillon (n=120). La période d'analyse est justifiée par la stabilité du taux de change observé depuis 2010 qui s'est poursuivie en 2013 et 2014 grâce à une bonne coordination des politiques conjoncturelles. Avant la dépréciation sans précédent en 2016 suite à la baisse du cours des matières premières et d'autre part dans le souci de relever les effets de la dépréciation du franc congolais sur la consommation ménagère.

En effet, le taux de change indicatif était à 926 CDF. La période de stabilité du taux de change a permis à la population à sauvegarder son pouvoir d'achat ce qui n'est pas le cas actuellement.

e. Subdivision du travail

Outre l'introduction générale et la conclusion générale le présent travail porte quatre chapitres :

Le chapitre premier sera consacré aux considérations générales qui sera subdivisé en deux points à savoir ; la considération générale qui s'étalera sur le contexte de l'étude, objectifs de l'étude, justification de l'étude, délimitation spatio-temporelle et définition des concepts clés. Quant au deuxième point, il touchera la revue de littérature théorique et empirique

Le deuxième chapitre sera réservé à la question de recherche, hypothèses et le modèle d'analyse où nous donnerons la question, la problématique ou la question de recherche, les hypothèses et la spécification du modèle d'analyse.

Le troisième chapitre qui est la présentation de la méthodologie et du champ empirique qui sera structuré de la manière ci-après :

Le premier point présentera la méthodologie et le second point tournera sur le champ empirique.

Enfin le quatrième chapitre traitera des résultats de l'étude empirique qui regorgera les points tels que : la présentation des données, l'analyse et le traitement des données, interprétation des résultats et la discussion des résultats.

f. Définitions des concepts clés

Ø Incidence

L'incidence est une conséquence que peut avoir un fait précis sur les déroulements d'une affaire.^1(*)

L'incidence que nous voulons dégager dans le cadre de ce travail est l'influence ou l'effet que peut provoquer la dépréciation du franc congolais par rapport au dollar américain sur la consommation des ménages de Lubumbashi.

Ø Dépréciation

La dépréciation de la monnaie est la baisse de la valeur d'une monnaie par rapport aux autres devises sur le marché de change.^2(*)

A. BAUDINOT définie la dépréciation, comme la perte de la valeur monétaire par rapport à sa parité face à une autre monnaie servant d'étalon, par rapport au métal en référence du quel, elle a été créé, ou encore par rapport aux biens et service qu'elle permet d'obtenir.^3(*)

Dans le cadre de notre étude nous définissons la dépréciation est la réduction du pouvoir d'achat de la monnaie par suite, sur le plan interne de la hausse des prix et sur le plan externe de la détérioration des termes de l'échange^4(*)

Ø Taux de change

Selon Michel Valente, le taux de change est le montant d'une unité monétaire nationale que l'on obtient avec une unité monétaire étrangère^5(*).

Le taux de change correspond à la valeur d'une monnaie en comparaison avec une autre monnaie. Ce taux est géré sur le marché des changes et permet de connaitre l'appréciation des monnaies. Il sert à négocier les prix lors des exportations et permet aux pays d'influer sur la compétitivité des biens et services qu'ils exportent.

Cependant il convient de noter que dans les modalités de fixation du taux de change, deux régimes s'opposent :

Il est caractérisé par l'existence d'une parité officielle de référence, la banque centrale ou la banque d'émission est chargée de faire respecter cette parité en intervenant sur le marché de change grâce à ses réserves en devises.^6(*)

En régime de change flexible, les fluctuations du marché sont libres et l'autorité monétaire pas tenue d'intervenir sur le marché de change^7(*).

Au milieu de ces deux régimes de change il y a le régime de change intermédiaire qui n'est ni flexible ni fixe, il est souvent adopté pour conserver les avantages de change fixe, flexibilité et l'adaptabilité du change flottant.

Notons que le flottement impur est le régime de change en pratique en République Démocratique du Congo, qui est flexible accompagné des interventions de l'autorité monétaire.

Ø Ménage

Un ménage est un petit groupe des personnes qui partagent le même logement, qui mettent en commun tous une partie et revenus et consomment collectivement certains biens et services principalement le logement et repas. Notons cependant que des hôpitaux, les prisonniers de longue durée ou les pensionnés des maisons de retraite forment chacun un ménage^8(*).

Pour Bernard GUERRIEN, le ménage est une unité de décision en microéconomie, qui est caractérisé par une relation de préférence et par des dotations initiales en temps disponible, en bien, en titre de propriété, les ménages sont notamment les actionnaires de l'entreprise.^9(*)

Ø Consommation

R BARRE défini la consommation comme la satisfaction des besoins économiques (besoins quantifiables et chiffrés).^10(*)

Quant à H GUITTON la consommation est un acte par lequel l'agent économique utilise les biens et services à leur disposition par la production pour satisfaire leurs besoins.^11(*)

Ø Monnaie

D'après le dictionnaire Robert micro, la monnaie est un instrument de mesure et de conservation de la valeur de moyen d'échange des biens et services que l'on appelle communément « argent ».^12(*)

A CHAINEAU, cité par J.JALLADEAU défini la monnaie comme une réserve de valeur inter temporelle qui sert de moyen de paiement et dont l'utilisation peut-être aussi bien immédiate que différée.^13(*)

1.2. Revue de littérature

a. Revue de littérature théorique

Une large littérature existant et mettant en évidence les incidences des variations des taux de change sur la consommation va susciter notre attention avant d'en dégager notre question de recherche. En effet, deux courants théoriques seront abordés en cas d'espèce il s'agira de :

Ø La théorie ou loi du prix unique et la parité du pouvoir d'achat cette loi stipule qu'une dépréciation de la monnaie nationale se répercute entièrement sur ces prix.

Ø La théorie de l'adaptation des prix au marché « pricing to market », la transmission des variations du taux de change aux prix pourrait être incomplètec'est qui veut dire qu'une partie seulement de la dépréciation se transmet au prix.

Le pouvoir d'achat de la monnaie est la quantité des biens et services, il est possible de se procurer avec une unité monétaire. Du fait de la hausse des prix, le pouvoir d'achat de la monnaie se déprécie au cours du temps. A l'intérieur du pays il diminue en cas de dépréciation et dévaluation augmente dans le cas inverse^14(*).

Cette théorie reste attacher au nom de Gustave CASSEL qui s'en fit le défenseur dès 1918. Elle établit une relation de deux pays et l'évolution comparée du cours de leurs monnaies sur le marché de change. Elle soutient que le taux de change évolue en fonction du pouvoir d'achat respective de deux devises^15(*).

David RICARDO et McCulloch, (1987), la théorie de la parité du pouvoir d'achat défends l'idée que « la valeur de la monnaie est partout la même ». Autrement dit, à l'équilibre le cours de change doit refléter l'équilibre du pouvoir d'achat de deux devises considérées^16(*).

Rogoff .K (1996) passe une revue des informations qui permettent de penser que la loi du prix unique ne se vérifie pas dans le cas de la plupart des biens et des services faisant l'objet d'échange internationaux, il a conclu que les marchés internationaux de ces biens et services sont beaucoup moins intégrés que les marché intérieurs^17(*).

STEPHANE LUBORDE dans son livre intitulé « la théorie relative de la monnaie », qui parle d'un système à dividende universel, que propose l'auteur est un système monétaire dans lequel la monnaie est uniformément distribuée entre tous les acteurs, individus de tout âge et de tout sexe, chacun d'eux en recevant une part égale. Dès lors l'auteur cherche à répondre à la question suivante : quelle règle de création monétaire doit on adopter, et quelle rythme faut-il accroitre la masse monétaire, de façon à instituer un système à dividende universel, la répartition selon les individus soit uniforme dans l'espace et dans le temps.^18(*)

Pour les classiques, la théorie de la parité du pouvoir d'achat repose sur l'idée qu'une unité monétaire quelconque doit pouvoir être échangé contre la même quantité de bien quelconque quel que soit le pays ou l'échange s'effectue^19(*).

Devereux (2001), pense que dans un régime de change flexible, une faible transmission des variations du taux de change sur les prix à la consommation peut contribuer à stabiliser la production et d'inflation^20(*).

KARA et Ogunc (2005) le degré de répercussion du taux de change dépend de l'état de la concurrence sur le marché intérieur de biens importés et du comportement d'adaptation du prix sur le marché^21(*).

Mwase (2006) démontre que la répercussion de variations du taux de change sur l'inflation est incomplète et donc qu'une partie seulement des mouvements du taux de change se répercute sur les prix intérieurs^22(*).

Campa et Goldberg (2004) prouvent qu'une dépréciation du taux de change augmente le coût des produits importés, les firmes en concurrence imparfaite peuvent choisir d'absorber totalement ou partiellement l'augmentation des coûts de production, réduisant ainsi, la répercussion sur les prix à la consommation^23(*).

Goldfajn et Werlang (2000) constatent que le degré de transmission dépend de l'activité économique. Autrement, les déclins dans l'activité économique réduisent l'espace de rendement et compensent l'impact d'une dépréciation du taux de change sur l'inflation^24(*).

b. Revue de littérature empirique

Quant à la revue empirique, le phénomène de dépréciation date de longtemps, des études abondantes ont déjà eu lieu dans le pays et d'ailleurs. Ainsi nous allons faire recours aux études empiriques comme le montre le tableau ci-après.

Alex MITEWU KABAMBA (2018) dans son travail sur « La dépréciation du Franc Congolais au Dollar Américain et son incidence sur l'épargne des ménages. »En appliquant la méthodologie et type des données des séries transversales et la taille d'échantillon de 300 ménages de la ville de Mbuji-Mayi commune de Dibindi. Pendant la Période d'enquête allant du 15/01 au 14/02/2018.En cherchant à expliquer les causes de la dépréciation du franc congolais, l'auteur retient comme variables : Le déficit commercial, le taux d'inflation, les cours des matières premières, politique et psychologique. Il est arrivé aux résultats suivant: la dépréciation du franc congolais permet d'affirmer que l'épargne de la majorité des enquêtés reste en baisse soit de 35,6% et 32% ont déclaré que leur niveau d'épargne est reste stable pour ceux qui ont épargné en dollar. Leur déficit commercial est respectivement de 13126,7et 7698,86 en millier de dollars soit -13,74% et de 8,12%. La dépréciation aurait une incidence négative sur l'épargne des ménages.

Martial EPOPI MBANDI (2018) dans son mémoire intitulé « Impact de la dépréciation monétaire sur le pouvoir d'achat des ménages en RD Congo : Cas du Franc Congolais au Dollar Américain »se basant sur la méthodologie et type des donnéesdes séries chronologique, à fréquence annuelle, allant de 2010 à 2017. Méthodologie : Déductive et inductive suivi des quelques tests économétriques. Régression du modèle VAR. il avait comme facteurs letaux de change, taux d'inflation et l'IPC. Il a abouti aux résultats suivants : La dépréciation du franc congolais a une conséquence négative sur le pouvoir d'achat en RDC. L'auteur conclu que, le taux de change et d'inflation ont une incidence contrainte sur le pouvoir d'achat de 3,626% avec une influence négative du taux de change de 0.893% qui ont génère une influence du taux d'inflation négative aussi de 0.480%.

Aimé TSHIBUYI LUPAKA (2011) qui, parlant de l'« Incidence de la dépréciation du franc congolais par rapport au dollar américain sur la consommation des ménages de Kisangani. ». Etant donné le caractère national de la dépréciation de CDF, la méthode abordée est l'individualisme méthodologique qui permettra de généraliser les résultats de l'étude sur l'ensemble du territoire en se basant sur une série temporelle annuelle allant de 2006 à 2010.Le déficit commercial, la masse monétaire, instabilité politique et les facteurs psychologiques.Pourlui, la dépréciation de CDF par rapport au USD est causée par les facteurs économiques notamment le déficit commercial (entre 2006 et 2007, un déficit de l'ordre de 2.704,65 en millier de USD soit -6,47% et entre 2008 et 2009 un déficit de l'ordre de 4.949,0 en millier de USD soit -11,67) et la masse monétaire (une offre en augmentation de : 57,6%; 50,7%; 5,5%; et 39,7% respectivement pour 2006, 2007, 2008 et 2009).

MUHINDO KAGHOMA (2006) dans« la problématique de la dépréciation du franc congolais par rapport au dollar américain sur le marché des biens et services» reposant sur la série de donnée chronologique, à fréquence annuelle allant de 2000 à 2005.En s'appuyant sur les facteurs endogènes et exogènes macroéconomiques explicatifs de la dépréciation du franc congolais. Il a abouti aux résultats tels que la dépréciation du CDF est fonction de la mauvaise gestion du budget de l'Etat, Le coefficient de corrélation trouvé après les calculs est de - 0,97837534 soit - 97,84%. Et pour les marché des biens et services le coefficient de corrélation est de- 0,31766076 soit - 31,8%.

A côté de cette série des travaux réaliser en RD Congo, nous allons faire aussi recours à d'autres études comme ce le cas de :

Les résultats de Devereux et Lane (2000), (2001) confirment que dans un régime de change flexible, une faible transmission des variations du taux de change sur les prix à la consommation peut contribuer à stabiliser la production et d'inflation. Ils estiment pour la Malaisie et la Thaïlande, que la part des biens non échangés dans le PIB total est de 55% et 54%, respectivement.

(Burnstein, Eichenbaum et Rebelo, 2007). Pour eux, la dépréciation et l'inflation proviennent d'études de cas d'épisodes dans lesquels même les économies ont connu peu de pression à la hausse sur l'inflation suite à d'importantes dépréciations leurs devises Après le retrait de la Suède et du Royaume-Uni du mécanisme de taux de change(MCE): l'inflation suédoise des prix n'a été contenue qu'à 3% par an en moyenne1993 et ??1994 malgré une dépréciation nominale cumulée de la couronne de 9%, tandis que le taux d'inflation du Royaume-Uni n'était en moyenne que de 2% par an en 1993 et ??1994, même bien que la livre ait chuté de 15 pour cent.

La majorité des études empiriques présentées ci-dessus se fondent beaucoup sur l'analyse économétrique à partir d'une série des données chronologiques sauf pour le premier cas qui met en relation la dépréciation du franc et l'épargne dans la ville de Mbuji-Mayi, nous allons dans le cas de la présente étude nous inscrire dans cette même ordre d'idée en combinant d'une part les données qualitatives qu'on qualifient série transversale ou en coupe transversale y compris quelques variables macroéconomiques qui cadrent avec notre sujet c'est le cas des prix de produits pétroliers, la consommation de ces produits, le taux de change et la dépréciation du franc et le taux d'inflation et l'IPC. En effet, il n'est donc pas possible d'organiser l'économie nationale sans toucher à la monnaie nationale, cette dernière étant comme le sang dans le corps humain (Suila, 2001).

CHAPITRE II. PROBLEMATISATION DE LA RECHERCHE

Ce chapitre se consacre sur la question de départ, la problématique et question de recherche, à la présentation d'hypothèses et la spécification du modèle d'analyse.

2. 0. Observation empirique

En se limitant au seul cas de la RD Congo en générale et de la ville de Lubumbashi en particulier, la dépréciation du franc congolais à des effets sur la consommation des ménages sur les produits importés. En effet, comme on peut s'en rendre compte que, la dépréciation est liée vice versa à l'indice des prix à la consommation, et le sens de leur relation peut être positif ou négatif. Il est alors intéressant de savoir à quel niveau la dépréciation du franc congolais cause la consommation de l'essence et du pétrole en particulier.

Par ailleurs, la stabilité du taux de change observé depuis 2010 s'est poursuivie en 2013 et en 2014, grâce à une bonne coordination des politiques conjoncturelle. En effet, le taux de change indicatif s'est établi à 926 CDF le dollar à fin décembre 2013 contre 915 CDF en 2012. Cette stabilité du taux de change a permis à la population de sauvegarder son pouvoir d'achat pendant une certaine période. À fin décembre 2014, à l'interbancaire le dollar américain s'est échangé à 925 CDF contre 926 CDF à la période correspondants de 2013 soit une appréciation de la monnaie nationale de 0, 1%.

L'analyse de l'évolution du taux de change de janvier 2015 à août 2017 dégage deux tendances :

Ø une période de stabilité du taux de change s'étendant de janvier 2015 à février 2016 où sa dépréciation a été de 0,93%.

Ø la période qui s'ensuit fut caractérisée par une surchauffe sans précédent sur le marché de change depuis mars 2016. En l'espace de dix-sept mois, soit de mars 2016 à juillet 2017, le CDF a connu un taux de dépréciation de 76,47%. Le dollar américain qui s'échangeait contre 934 CDF en début mars 2016, s'est échangé contre 1 648 CDF à fin juillet 2017le taux de change a tourné autour d'une valeur moyenne de 1 542 CDF pour 1 USD jusqu'à la fin de l'année 2017.

En2018, le cours était à 1635,62CDF au 31 décembre 2018, il s'était caractérisé par un ralentissement sensible du rythme de dépréciation, comparativement à l'année 2019 où le cours est passé à 1672,80 CDF au 31 décembre 2019.

2.1. Question de Départ

Comment se comporte la consommation du pétrole et de l'essence face à la dépréciation du taux de change dans la ville de Lubumbashi ?

2.2 . Problématique et question de recherche

2.2.1 Problématique

Notre problématique est prise comme une formulation d'un problème s'accompagnant d'une hypothèse de travail.

Pour MALEMBA N'SAKILA, la problématique est une formulation du problème central ou de la question principale qui guide la recherche. Son contenu résume l'ensemble des problèmes que soulève l'objet sous étude, qui sont des préoccupations et des soucis de la population, que la recherche tache de résoudre.^25(*)

Quant à nous, nous définissons comme étant l'ensemble d'idées spécifiant la position du problème suscité pour le sujet d'étude. Ainsi, la dépréciation du franc congolais paraît comme une maladie ou une anomalie à l'économie et qui a pour conséquence, le dérèglement de l'activité économique notamment la consommation des ménages.

La dépréciation du franc congolais par rapport au dollar américain influe négativement sur le ménage depuis les années 90. Cette dépréciation a coïncidé avec la déliquescence de l'appareil de l'Etat.Maintenant, il est à montrer que la situation économique et financière de la population lushoisequi a prévalu, à la fin du siècle dernier

2.2.2 Question de recherche

La dépréciation monétaire est un des phénomènes économiques, le plus vaste et le plus complexe à élucider, constitue une préoccupation majeure des autorités tant politiques que monétaire pour lutter contre la volatilité de l'unité monétaire. Face à ce constat soulevé, notre recherche essayera d'apporter les éléments à la question principale suivante :

Quel est l'impact de la dépréciation du franc congolais sur la consommation des produits pétroliers de ménages de Lubumbashi ?

2.3. Hypothèse

Selon MUEPU KUAMBA, l'hypothèse est l'ensemble des réponses provisoires aux questions posées dans la problématique, lesquelles seront confirmées où infirmées après la descente sur terrain^26(*). L'hypothèse est donc une supposition, une réponse partielle à une question soulevée par la recherche.

D'après MBAYO MUSEWA, l'hypothèse est une proposition provisoire, une présomption, un pressentiment qui exige à être vérifié^27(*).

La relation entre la dépréciation d'une monnaie et la consommation des ménages devrait s'expliquer par plusieurs variables. Nous avons donc retenu comme hypothèses :

H : La dépréciation du franc congolais a une incidence positive sur les prix en moyen des produits pétroliers en générale, et s'accompagne d'un amoindrissement du niveau de la consommation des ménages

2. 4. Modèle d'analyse

En cherchant à comprendre l'effet de la dépréciation du CDF sur la consommation des carburants, les données quantitatives du type macroéconomique collecté dans les rapports et condensés de la BCC sur une période allant de janvier 2010 à décembre 2019, en recourant au modèle à caractère non-linéaire. Ainsi, les variables retenues à la mise en place de ce modèle macroéconomique de la dépréciation du franc congolais sur la consommation des produits pétroliers, ou taux de change indicatif « TCI » : (variable d'intérêt) sur le niveau de consommation des ménages, prix et consommation des produits pétroliers(Essence) : (variable dépendante) et le pouvoir d'achat: (variable de contrôle).La relation entre les taux de change indicatif ou parallèle et l'indice de prix à la consommation est une évidence empirique.

Avec : Y : représente la consommation des produits pétroliers ; X : variation du taux de change indicatif et Z: Pouvoir d'achat;

: paramètres du modèle respectivement le terme constante et coefficient de sensibilité associé à la variable explicative et de contrôle ; ? : erreur du modèle et t : le temps.

1) Consommation des produits pétroliers : consommation est un acte par lequel l'agent économique utilise les biens et services à leur disposition par la production pour satisfaire leurs besoins.

2) Dépréciation du franc congolais face aux dollars américains : La dépréciation diminue le prix des exportations et augmente le prix des importations. elle se justifie par la hausse de la demande de devise étrangère et une contraction de l'offre. Préférence du dollar américain à l'approvisionnement des produits pétroliers.

- Taux de change : il est au coeur des relations économiques internationales et font partie intégrante du paysage quotidien des agents économique l'essor des relations commerciales et financières internationales et l'indépendance croissante qui en est la conséquence sont un premier élément explicatif de l'importance stratégique de cet indicateur.

3) Pouvoir d'achat : il correspond à la quantité de biens et services qu'un revenu permet d'acheter. Le pouvoir d'achat correspond donc à la différence entre l'évolution des revenus des ménages et l'évolution des prix. Si la hausse des revenus est supérieure à celle des prix, le pouvoir d'achat augmente. Dans le cas contraire il diminue.

- Indice de prix à la consommation : est avant tout une mesure statistique traduisant les fluctuations d'une variable ou d'un groupe des variables en relation avec une valeur déterminée prise pour référence ou valeur de base. L'indice de prix à la consommation permet de synthétiser les fluctuations d'une variable ou un groupe des variable, et plus fine est la recherche sur la structure de la consommation, plus fidèle est l'indice des prix à la consommation.

Cette représentation nous permettra de répondre à la question de l'impact de la dépréciation du franc congolais sur la consommation des produits pétroliers du point de vue macroéconomique, en cherchant à comprendre les causes de la dépréciation du franc congolais face au dollar américain, nous allons sur base des données qualitatives examiner les causes de la dépréciation du franc congolais et de son impact sur le secteur pétrolier.

La dépréciation du franc congolais est causée par les facteurs socio-économiques, les facteurs psychologiques, et environnementaux. De ce fait, nous allons dans cette étude essayé de vérifier c'est qui expliquerait le mieux la dépréciation du franc congolais et vérifier l'impact de ce dernier sur la consommation des ménages. Pour ce faire, nous allons définir notre second modèle d'analyse des causes comme suit :

Un concept keynésien selon lequel les acteurs économiques préfèrentla liquidité aux autres formes de richesse. Les individus auront tendance à conserver leurs épargnes préalables sous une forme plus immédiate de la liquidité.

Keynes fonde la préférence pour la liquidité monétaire sur la précaution, l'autre pour la spéculation puisque celui de transaction n'explique que la formation passive d'encaisses plus ou moins importantes selon le montant de dépenses à faire au cours d'une période et la vitesse de circulation de cette monnaie au cours de cette période.

Préférence du dollar américain à l'approvisionnement des produits pétroliers

De ces deux modèles, nous aurions dans un premier temps vérifier l'incidence de la dépréciation du franc congolais face au dollar américain qui est au vu et au su de tous aujourd'hui sur la consommation des ménages en général de la ville de Lubumbashi à partir des données macroéconomiques collectés à partir des bulletins mensuels statistiques condensésde la Banque Centrale du Congo. Nous analyserons les causes de la dépréciation du franc congolais ainsi que son impact sur la consommation de ces produits spécifiquement dans ville de Lubumbashi. De ce fait, nous aurions une série chronologique des données, à savoir: allant de Janvier 2010 à Décembre 2019 dont la taille d'échantillon est de 120 observations.

CHAPITRE III. PRESENTATION DE LA METHODOLOGIE ET DU CHAMP EMPIRIQUE

Dans le présent chapitre, il sera question de la méthodologie que nous avons adoptée pour mener notre étude. Le présent chapitre comprend deux points : la méthodologie et la présentation du champ empirique.

3.1. Méthodologie

Le propre d'une méthode est d'aider à comprendre au sens plus large, non seulement le résultat de la recherche scientifique, mais aussi le processus de la recherche lui-même. Ainsi, la méthode devient une démarche intellectuelle exigée par le schéma théorique.

3.1.1. Méthode de recherche

MPALA MBABULA Louis, défini la méthode comme « un ensemble des règles pour conduire raisonnablement et logiquement nos pensées ». En d'autre terme, c'est la voie à suivre par un chercheur pour atteindre le but qu'on s'est fixé.^28(*)

Pour notre part, nous la définissons comme un processus par lequel une discipline cherche à vérifier, à étudier une situation dans le but d'aboutir à un résultat déterminé. Cependant, pour ce qui est de la méthode d'analyse, nous envisageons en grande partie recourir à l'approche statistique.

1. Méthodestatistique

Comme l'indique AKTOUF O, la méthode statistique est une méthode qui tente de concilier les démarches qualitatives et quantitatives. On prétend pouvoir, grâce à cette méthode quantifier le qualitatif et le rendre ainsi accessible à des traitements mathématiques rigoureux^29(*).

Quant à la modélisation statistique, elle est prise comme une manière simplifiée et formalisée mathématiquement d'approximer la réalité ou le phénomène sautant notre étude, en d'autres termes, elle décrire les processus qui génèrent vos données. Optionnellement, elle permet de faire des prédictions à partir de cette approximation. En effet, un modèle statistique est l'équation mathématique utilisée^30(*).

Ainsi, le modèle de la dépréciation du franc congolais face au dollar américain repose sur une équation à savoir :

1. Equation de mesure, cette dernière met en valeur les liens entre la consommation des produits pétroliers

à la variable dépréciation du franc congolais ; elle est dite modèle de mesure.

Pour mener à bien cette méthode, nous avons opté pour un archétype se présentant de la manière suivante :

En voulant s'approcher de la réalité nous allons d'un modèle dynamique opposé des relations réciproques entre la dépréciation du franc congolais et la consommation sur une série des variables chronologiques à fréquence mensuelle.

En effet, nous allons faire recours au modèle de régression autorégressif à retard échelonné^31(*) à travers lequel saisir les incidences de la (dépréciation du franc congolais « dfc » : variable d'intérêt) sur le niveau de consommation des ménages (consommation des produits pétroliers « cpp », indice des prix à la consommation « ipc » et prix des produits pétroliers « ppp » : variables dépendantes).

La relation entre les taux de change indicatif et l'indice de prix à la consommation est une évidence empirique. Ainsi, pour déduire les effets de la dépréciation du franc sur la consommation, nous allons à partir d'un modèle de régressionévoquer ci-haut sera développé comme le montre l'équation (1) ci-après :

Y : représente la variable endogène (consommation des ménages) ; X : Variable exogène et de contrôle (dépréciation du franc saisie par le taux de change et les prix des produits pétroliers) ; a : la constance du modèle ; â : coefficient de sensibilité associé au vecteur X ; ? : le terme erreur ou perturbation du modèle et t : indice de temps allant de janvier 2010 à décembre2019.

Ce modèle nous sera d'une très grande utilité, il fait partir de la classe des modèles dynamiques, permettant de capter les effets temporels (délai durant lequel la dépréciation du franc influence la consommation). Et au préalable, une étude de causalité au sens de Granger sera menée en vue d'analyser l'influence causale des variations de la dépréciation du franc congolais et la consommation des ménages. Les coefficients du modèle sont supposés négatifs décrivant une relation négative entre le taux de change et l'indice des prix à la consommation.

Pour y parvenir, nous allons outre les méthodes et techniques de collecte des données, documentaire et autres qui nous aiderons à consulter non seulement les rapports annuels, condensés d'informations statistiques et bulletin d'informations statistiques, mais aussi d'autres travaux et documents ayant les mêmes caractéristiques à ce dernier. Nous allons pour ce qui est de l'approche d'analyse mettre l'accent sur l'approche économétrique à travers la modèleARDL estimé l'équation (1). Cette dernière étant notre modèle de base d'analyse.

Ce modèle statistiquefera l'objet d'estimation via le logiciel statistique cité ci-haut.

L'analyse uni varié, nous permettra de prendre connaissance des données et de fournir certaines indications pour la phase ultérieure de modélisation et d'autre part, à l'analyse multi variée par la détermination de la matrice des coefficients de Tschuprow et l'analyser comme les coefficients de corrélations^32(*).

La variable dépréciation du franc congolais concourt elle-même à la détermination d'un ensemble d'indicateurs observables notés Y... qu'on peut exprimer sous la formule suivante :

Quant à cette modèle, il décrit les effets de la dépréciation du franc congolais sur le pouvoir d'achat des ménages en général et la consommation des produits en particulier.

Avec : Z : vecteur des variables indicatrices constitue du pouvoir d'achat des ménages et de la consommation des produits pétroliers ; Y : variable d'influence et ? : perturbations du modèle ou résidu et i : individus.

Ces modèles statistiques feront l'objet d'estimation via le logiciel statistique cité ci-haut.

Pour KAPENDA TSHITEKA, les techniques sont des instruments de travail dont une personne doit se servir dans sa marche vers l'objectif qu'elle s'est fixée^33(*).

3.1.3. Technique documentaire

En utilisant cette technique, nous avons fouillé les condensées statistiques, quelques ouvrages en rapport avec la monnaie, l'économie, les rapports annuels de la banque centrale, les journaux officiels et même les notes des cours.

3.1.4. L'interview

L'interview est définie par ALBERT BRIMO comme une technique qui a pour but d'organiser un rapport de communication verbale entre deux personnes (l'enquêteur et l'enquêté) afin de permettre à l'enquêteur de recueillir certaines informations de l'enquête concernant un objet précis^34(*).

Cette technique nous a permis de nous entretenir avec le personnel de la Banque Centrale du Congo. Elle nous a également permis d'avoir certaines informations liées à la dépréciation du Franc Congolais par rapport au dollar américain sur la consommation des ménages.

3.2. Présentation du champ empirique

Ce point trouvera son importance dans la présentation du cadre d'étude de l'économie congolaise. C'est ainsi, qu'il sera subdivisé en cinq sections dont la première sera consacrée à la présentation historique, dans la seconde il sera question de la présentions de la situation géographique, en suite la situation démographique, la situation politico-administrative et la dernière section sera liée à la situation économique.

3.2.1. Situation géographique

Située à 1230m d'altitude, la ville de Lubumbashi s'étant sur une superficie de 747km. Elle est constitué d'un plateau légèrement vallonnée est limite par 1130 m d'altitude, 27829 longitudes est 271030 de longitude ouest.

Au nord-ouest vers le sud-est, la ville de Lubumbashi est traversée par deux rivières ; Kafubu et Lubumbashi. Ruisseaux, qui sont ; Katuba, Kimilolo, Kiawishi et Maviundu.

Il faudra noter qu'il y a une forte chaleur pendant le mois d'aout, de septembre et d'octobre.

La ville de Lubumbashi est ceinturée par le territoire de Kipushi, ses limites géographiques sont déterminées comme suit :

ü Au nord : par le quartier Kassapa à 15km de la route Likasi dans la commune annexe ;

3.2.2. Aperçu historique de la ville de Lubumbashi

De par son nom, Lubumbashi provient du nom de la rivière qui baigne cette ville qui était créé en 1910 au moment de l'entrée du rail venant sud auparavant, c'est-à-partir de 1907, le GSK au nom de l'état indépendant du Congo et de la compagnie du Katanga, se rendant compte progrès de l'industrie (U.M.H.K dont l'existence d'un centre administratif et commercial à proximité des mines et des usines, confia à monsieur Emile. WANGEMEE qui était son représentant de procèdes au transfert du siège du commuté spécial du Katanga de Lukozola (lac Moero aux environs de la mine de l'étoile (Kalukuluku à Lubumbashi avant 1906).

A partir de ce moment, cette ville s'appellera Elisabeth ville, baptisée du nom de la reine Elisabeth épouse du roi Albert 1^er des belges. Cette ville, subissant multiples mutations, sera poétisée et appelée « Lubumbashi » au son statut de ville par l'ordonnance N.28 / du 25 juin1941 (*1). Elle s'étendait de l'avenue limitée du sud à l'avenue dog mans au nord, du rail de chemin de fer et l'est au boulevard INERA (actuelle Kamanyola) à l'ouest, elle grouillait d'une population cosmopolite.

3.2.3. Situation politico-administrative

La préoccupation majeure dans cette section est d'étudier les institutions Politico-administrative qui sont mise en place dans la ville de Lubumbashi pour son fonctionnement et son organisation dans les soucis de la réalisation de l'élément sans lequel le chaos s'installe c'est-à-dire l'intérêt général ; étant donné que la politique est l'art du gouverneur, de diriger qu'il convient de signaler que la politique de la ville de Lubumbashi est dirigée par la mairie.

La mairie de Lubumbashi est une entité décentralisée dotée d'une personnalité juridique qui prend sujet de droit et des obligations pour mieux fonctionner, la mairie doit mettre en place une organisation efficace et durable tendant à assurer la pleine satisfaction des aspirations de la population de la ville de Lubumbashi.

La maire de Lubumbashi est nommée par l'ordonnance loi du président de la république, secondé par le maire-adjoint, ils doivent aussi être révoqués dans les mêmes conditions, cela autant sur base de la théorie contraire développée en droit administrative.

Dans la ville de Lubumbashi, le maire-adjoint est nome ans les mêmes conditions que le maire titulaire par le président de la république dans l'exercice de sa mission, il doit aussi avec le consultant du maire e chef de division être chargé de beaucoup d'attributions.

Après ces deux autorités, vient en troisièmes position le chef de division. Celui-ci est administratif numéro un de la ville, il est le plus sédentaire celui qui assure la direction de l'appareil administratif de la ville, il est donc le centralisateur de toute l'administration de la ville.

La ville de Lubumbashi est la deuxième ville de la République Démocratique du Congo après la Capital Kinshasa. Elle est chef-lieu de la province du Haut-Katanga et comprends une population hétérogène.

3.2.4. Cadre démographique

Dans cette troisième section centrée sur la présentation de la ville de Lubumbashi, nous présenterons la statistique des populations, de leur mouvement et réparation dans différentes tranches d'Age et dans leurs activités.

La ville de Lubumbashi et la deuxième ville peuplée en RDC après la ville de Kinshasa. La population est actuellement à plus de 8.5 millions d'habitant soit 500 à 1000 par km. Cette population est majoritairement jeune ce que plus de 56 de la population est situé dans l'écart d'Age de 0 à35 ans.

3.2.5. Situation économique

Dans la présente section nous voulons étudier que le cadre biologique de la ville de Lubumbashi en se basant sur une analyse synthétique de certains indicateurs économiques.

En d'autres termes nous désirons étudier la présentation du milieu économique de la ville de Lubumbashi, sur la période allant de 2010 à 2019.

Cette période a été marquée par l'instabilité des prix sur les marchés, la stabilité du cadre macro-économique.

Malgré les ressources abondantes et variée, Lubumbashi n'a pas ni su amorcer le moindre décollage pour son développement.

L'économie prédominée par les activités économiques informelle (les marchés pirates, les commerces à la sauvette, les activités ou les services de proximité...) et populaire, par une inflation et une instabilité des prix (fluctuation) quasi permanentes.

Lubumbashi fut dotant pourvoyeur de matières premières (cuivre, cobalt en 1980 par exemple 1^ère producteur en Afrique) et des certains produits agricoles (poissons, maïs, arachides, ...) dont la production tend spectaculairement vers 0.

Sur le plan économique, les caractéristiques de la ville sont : extraverties, périphérique, désarticulée, dualiste, du type agricole et artisanal, peu dynamique et peu diversifié.

ü Extravertie : dépendante et tournée vers l'extérieur, elle contribue à l'essor du marché extérieur.

ü Périphérique : c'est-à-dire la ville est périphérique par rapport au centre de décision qui est Kinshasa

ü Désarticulée : les secteurs d'activités économiques des Lushois ne sont pas complémentaires entre eux, ils dépendent le plus souvent, de ces pays développés et émergent (Chine, Dubaï, Afrique du Sud,...)

ü Du type agricole : car plus de 60% de la population active travaillent dans le secteur agricole et 55% au moins pratique l'agriculture du type traditionnel.

ü Peu dynamique : car elle ne connait pas la croissance à travers le temps et moins concurrentes faces aux articles venus de l'extérieur.

ü Peu diversifié : car elle repose actuellement sur des produits miniers dont les principaux sont le cuivre et le cobalt. A ce titre, il faut aussi souligner que la production de ces minerais tend vers Zéro.

Ces différentes caractéristiques de l'économie de la ville de Lubumbashi et de la République Démocratique du Congo en générale font en sorte que nous puissions vivre une instabilité et de prix des différents articles sur le marché. A ce titre exemplatif, nous pouvons citer le cas de la farine de maïs qui provient en quantité non négociable en Zambie. Cette dépendance a fait en sorte qu'en 2018, revenait à 15 000fc, en 2019 ; 15 000 à 18 000fc, mars 2020. Il a plafonné à 60 000fc voir 100 000fc.

Les principales activités économiques : la culture vivrière, les principales cultures pratiquées sont les suivantes :

A celui-ci s'ajoutent les cultures maraichères qui sont pratiquées souvent au bord des rivières Lubumbashi et Kafubu.

Il était donc question dans ce chapitre de mettre sur la place la méthodologie de l'étude dans lesquelles nos analyses des effets de la dépréciation vont s'inscrire pour n'est pas s'éloigner de notre cadre d'analyse et de traitement des données de l'étude, bien avant cela nous avions fait également un état de lieu du champ empirique qui est la ville de Lubumbashi en particulier à laquelle nous fait un parcours sur différents points question d'en faire un état de lieu dans lequel va s'inscrire le présent travail.

CHAPITRE IV. RESULTATS DE L'ETUDE

L'interrogation autour de laquelle ce chapitre tente d'apporter un éclaircissement est celle de déduire l'impact de la dépréciation du franc congolais par rapport au dollar américain sur le pouvoir d'achat des ménages en générale et la consommation des produits pétroliers en particulier. Cependant, ce chapitre a pour objectif, d'une part, la présentation, l'analyse et traitement des données récoltées et d'autre part, l'interprétation des résultats d'analyse et discussion des résultats d'analyse et traitement en rapport avec d'autres études.

1. Présentation des données

Les données utilisées proviennent des bulletins mensuels d'informations statiques et condensés d'informations statistiques de la Banque Centrale du Congo sous une période allant de janvier 2010 à décembre 2019.

1.1. Nature des données

Les données brutes sont distribuées suivant une fréquence mensuelle allant de janvier 2010 à décembre 2019 soit une taille d'échantillon de 120 observations. Il s'agit d'une série des variables chronologiques exprimés en différentes unités, à savoir : pourcentage, en rapport de CDF/USD, en litre et en mètre cube. A cet effet, pour contourner l'erreur de mesure lié aux variable, nous allons à partir de ces données à l'aide du logiciel EViews 10 convertir ces séries des données mensuelles en appliquant un logarithme népérien pour vu que les variables s'expriment dans une même unité.La transformation des variables en logarithme est d'une importance capitale en se référant aux données du tableau (Cfr tableau en annexe 1) en termes d'expression de l'unité dans laquelle ces variables sont exprimées, nous allons procéder à la transformation des données en série des données logarithmiques pour pallier aux biais de mesure du fait de plusieurs unités de mesures en rapport avec les données brutes comme soulevé ci-dessous. Pour ce qui nous concerne les données d'étude seront analyser et traiter en série des données logarithmiques. Par conséquent les paramètres des modèles qui seront estimés vont s'exprimés en termes d'élasticité en pourcentage de sensibilité des effets d'une variable sur l'autre inversement. Nous avions retenu pour variables comme indique le tableau ci-après :

Ainsi, notre étude va s'effectuer sur une série des données mensuelles allant de 2010 à 2019. Soit un échantillon de 120 observations.

1.2. Evolution graphique des variables

Entre 2016 et 2017, la dépréciation moyenne du franc congolais est de 30,95% le taux de change indicatif est passé de 1201,13 CDF à 1590,46 CDF pour 1 USD. La dépréciation moyenne sous la période sous étude est de 7.02% pour un dollar qui s'est changé à 896,89 CDF en 2009 à 1668,96 CDF en 2019 soit une dépréciation de 86,08% du franc congolais par rapport au dollar américain.

Graphique 2 : Evolution de la structure de la consommation des produits pétroliers dans la Sud (en logarithme)

La consommation total moyenne des produits pétroliers est situé à 996676,4 litre dont la consommation de pétrole ne représente que 0,39 % du total de consommation avec une consommation moyenne de 3882,1 litres le cours de consommation du pétrole est sur une allure baissière avec un volume important situé à 10909 litres en 2011 dont le faible niveau de consommation est celui enregistre en 2017 puis en 2019 respectivement à 1040 litres et 1210 litres. En revanche, le cours de consommation de l'essence représente 33,87 % de consommation total des produits pétroliers, la consommation de l'essence est passée de 300674 litres en 2010 à 100210 litres en 2018 soit une baisse de 66,67% de la consommation de l'essence. Il revient à dire que la consommation des produits pétroliers est liée aux prix de cours de ces produits et ces derniers à la valeur monétaire qui définissent le prix sur cette marche.

Malgré les baisses que le cours du pétrole et d'essence connaissent la situation reste dominé par le trend haussier qui représente une force pour le cours des produits pétrolier retenus, en moyenne le cours de l'essence est 5,71% et de 5,89% en ce qui concerne le cours du pétrole sous la période d'étude. Le pétrole est passé de 1020 CDF/litre en 2009 à 1690 CDF/litre en 2019 soit une hausse à hauteur de 65,68% tandis que le cours de l'essence est passé à son tour de 1120CDF/litre à 1840 CDF/litre soit une hausse du cours de 64,29%. Cette situation, nous renvoie à dire que la dépréciation du franc congolais va de pair avec la hausse du cours des produits pétroliers. Autrement dit, plus le franc congolais plus serait la hausse des produits, il en reste qu'une vérification à partir d'une méthode économétrique.

Graphique 3 : Structure des prix de l'essence et du pétrole dans la zone Sud (En logarithme)

On constante sur ce graphique entre 2016 et 2017 le niveau des prix est haussiers est en moyenne représente 35,94%, il est passé de 25,04% en 2016 et à 46,83% en 2017 soit une hausse des prix à la consommation de 87,02%. En gros, les prix à la consommation moyenne sont de 15,62% sous la période d'étude. Le comportement des prix à la consommation est presque la même que celui de la dépréciation du franc congolais, il reste à vérifier lequel de deux influence sur l'autre.

1.3. Caractéristiques descriptives des données

Le tableau ci-dessous décrit sur les caractéristiques descriptives des variables retenues, on constate quela dépréciation du franc congolais et la consommation du pétrole sont les plus volatile suivi de la consommation de l'essence et l'indice des prix à la consommation eu égard de leur écart-type (Std. Dev). Quant à la statistique de Jacques Bera, les probabilités sont inférieures à 0.05 sauf uniquement pour la dépréciation du franc congolais dont la probabilité est supérieure à 0.05 soit 5%.

1.4. Etude de corrélation

Ø La consommation de l'essence (LCE) est corrélée faiblement à l'ensemble des variables (colonne 2 dans le tableau ci-dessus), négativement avec la consommation du pétrole à 40%, positivement avec le prix de l'essence et du pétrole à 39%, négativement avec la dépréciation du franc congolais à 29% et positivement avec l'indice des prix à la consommation à 41%.

Ø La consommation du pétrole (LCP) est corrélée faiblement positivement à l'ensemble des variables sauf qu'avec l'indice des prix à la consommation où la liaison semble négative à 57%.

Ø Le prix de l'essence (LPE) est corrélé fortement positif au prix du prix pétrole à 90%, négativement faible avec la dépréciation du franc congolais à 43% et positivement faible avec l'indice des prix à la consommation à 29%.

Ø Le prix du pétrole (LPP) est corrélé faiblement négatif à la dépréciation du franc congolais à 36% et très faiblement positif à l'indice des prix à la consommation 7%.

Ø Enfin, la dépréciation du franc congolais (LDFC) quand est corrélée très faiblement négative à l'indice des prix à la consommation à 9%.

2. Analyse et traitement des données

Pour ce qui est de l'analyse et traitement des données, nous allons à travers le logiciel économétrique le plus couramment utilisé dans le domaine économique et de gestion, le logiciel EViews 10. Ce logiciel est beaucoup plus adapté pour les analyses économétriques, et la version que nous disposons nous offre les possibilités de faire toutes les tests qui seront énumérées. Pour ce faire, l'on notera ici qu'avant de se soumettre à une quelconque estimation, nous allons étudier divers tests préliminaires à l'estimation du modèle économétrique, à savoir : test de stationnarité des séries particulièrement à travers le test statistique (Dickey et Fuller Augmented 1981), suivie du test de causalité (Granger) pour examiner les effets de feedback et de l'estimation du modèle.

2.1. Test de stationnarité : Test de racine unitaire Dickey et Fuller

La stationnarité est un concept clé de toute analyse de séries temporelles ou chronologiques ; de ce fait, avant la mise en oeuvre de notre modèle, il est primordial de vérifier la stationnarité des séries d'étude. Comme annoncé ci-haut, nous allons faire recours au test le plus couramment utilisé, il sera donc question du test ADF. En effet, ce test quant à lui sert à vérifier à nouveau la stationnarité de nos séries avec comme particularité la faite de se baser sur le caractère de la racine unitaire. Il repose sur deux hypothèses, à savoir :

Si la valeur absolue de t-Statistique d'ADF dans l'un des trois modèles (Intercept and trend, Intercept et None) est supérieure aux valeurs absolues de ses valeurs criques dans les trois degrés 1%, 5% et 10%, on rejette H0 et on accepte H1.

En revanche, dans le cas contraire, on rejette H1 et on accepte H0. Cette procédure étant presque la même, lorsqu'on décide de procéder à la vérification de ces hypothèses, en faisant plus référence aux valeurs de probabilité qu'il faudrait comparés au seuil de significativité qui est de 5%. De ce fait, si la valeur de la probabilité critique est inférieure à 0,05 on accepte H1 et on rejette H0. Dans le cas contraire, on accepte H0 et on rejette H1.

Les résultats de ce tableau montrent que quatre de six variables sont stationnaires après la différence première et deux autres sont stationnaires en niveau. Les variables stationnaires en différence première se présentent comme suit après avoir appliqué le filtre en différence première :

Les séries sont ainsi intégrées à des ordres différents, ce qui rend inefficace le test de cointégration et ne valide pas la spécification VAR et l'estimation du modèle vectoriel à correction d'erreur développé par Johansen (1988, 1991) et rend opportun le test de cointégration aux bornes (Pesaran, 2001). Le modèle de Johansen été conçu pour des cas multivariés constitué un remède aux limites du test de Engle et Granger pour le cas univarié, il exige aussi que toutes les séries ou variables soient intégrées de même ordre ce qui n'est pas toujours le cas en pratique, comme c'est le cas pour ce qui nous concerne. Cependant, lorsqu'on dispose de plusieurs variables intégrées d'ordres différents (I (0), I (1)), l'on peut recourir au test de cointégration de Pesaran et al. (2001) appelé « test de cointégration aux bornes ». Si l'on recourt au test de cointégration de Pesaran pour vérifier l'existence d'une ou plusieurs relations de cointégration entre les variables dans un modèle ARDL, l'on dira que l'on recourt à l'approche « ARDL approach to cointegrating » ou que l'on applique le test de cointégration par les retards échelonnés (Jonas Kibala, 2009).

A cet effet, l'objectif de ce chapitre comme décrit ci-haut est de saisir les effets sur la consommation des produits pétroliers à l'occurrence l'essence (lce : variable dépendante) de la consommation du pétrole, du prix de l'essence, du prix du pétrole et de la dépréciation du franc congolais (lcp, lpe, lpp et ldfc : variables d'intérêt), tenant compte de la variable de contrôle indispensable dont l'influence améliore les effets, il s'agira : l'indice des prix à la consommation ipc. Ainsi, nous nous proposons d'estimer un modèle ARDL suivant la nature de nos variables et l'ordre d'intégration qu'affiche chacune de variable pour la fonction suivante (forme fonctionnelle linéaire) :

Si l'on se propose de saisir les effets de court terme et ceux de long terme des variables explicatives ci-dessus sur la consommation de l'essence, la représentation ARDL de la fonction suivante (1) sera :

Avec

: opérateur de différence première ;

: constante ;

: effets à court terme ;

: dynamique de long terme du modèle ;

: terme d'erreur (bruit blanc).

Comme pour tout modèle dynamique, nous nous servirons des critères d'information (Schwarz-SIC) pour déterminer les décalages optimaux (p, q) du modèle ARDL, par parcimonie.

2.2. Test de cointégration aux bornes

Nous avons signalé que le test de cointégration de Pesaran et al. (2001) était adapté pour les types de séries comme les nôtres. Aussi, rappelons qu'il y deux étapes à suivre pour appliquer le test de cointégration de Pesaran, à savoir :

Ø Détermination de décalage optimal avant tout suivant les critères d'information (AIC, SIC) et

2.2.1. Décalage optimal et estimation du modèle ARDL

Nous allons ici nous servir du critère d'information de Schwarz (SIC) pour sélectionner le modèle ARDL optimal, celui qui offre des résultats statistiquement significatifs avec les moins des paramètres. Les résultats d'estimation du modèle ARDL optimal retenu est :

Comme on peut le voir sur le graphiques ci-dessus des valeurs du modèle ARDL (1, 3, 0, 0,1, 0) est le plus optimal parmi les 19 autres modèles présentés, car il offre la plus petite valeur du SIC. Par ailleurs, au regard des tests qui aident à diagnostiquer le modèle ARDL estimé, l'on note l'absence d'autocorrélation des erreurs, il n'y a pas d'hétéroscédasticité, les erreurs n'est pas bruit blanc et le modèle a été bien spécifié voir le tableau ci-dessous :

L'hypothèse nulle est acceptée pour tous ces tests sauf pour le test de normalité des résidus mais cela n'empêche pas de valider notre modèle sur le plan statistique. Le modèle ARDL (1, 3, 0, 0, 1, 0) estimé est globalement bon et explique à 58 la dynamique de la consommation de l'essence en RD Congo, de janvier 2010 à décembre 2019.

2.2.2. Test de cointégration aux bornes

La procédure du test exige que le modèle ARDL soit estimé au préalable. La statistique du test calculée soit la valeur F de Fisher, sera comparée aux valeurs critiques (qui forment des bornes) comme suit :

Les résultats du test de cointégration aux bornes confirment l'existence d'une relation de cointégration entre les séries sous étude (la valeur de F-Stat est > à celle de la borne supérieure I (1) et à celle de borne inférieure I (0)), ce qui donne la possibilité d'estimer les effets de long terme de la consommation du pétrole lcp, du prix de l'essence lpe et du pétrole lpp, de la dépréciation du franc congolais ldfc et l'indice des prix à la consommation lipc sur la consommation de l'essence lce. Bien avant cela, l'on essaye de jeter un coup d'oeil sur la causalité entre variables.

2.3. Test de Causalité au sens de Granger

L'étude de causalité joue un rôle très important en économie comme en gestion dans la mesure où elle nous permet de mieux comprendre les relations entre les variables. On dit qu'une variable cause une autre au sens de Granger, si la prévision de la première variable est fondée sur la connaissance des passés conjoints de la seconde et de la première.

Par conséquent, lorsque les variables non stationnaires ne sont pas cointégrées ou sont intégrées à des ordres différents, le test de causalité de Granger traditionnel devient inefficace. Dans ce cas, l'on recourt au test de causalité au sens de Toda-Yamamoto (1995) qui est basé sur la statistique « W » de Wald, celle-ci est distribuée suivant un khi-deux. L'hypothèse nulle stipule l'absence de causalité entre variables (probabilité

5%).

() : Probabilités (p-value) ; * : significatif à 1% ; ** : significatif à 5% ; *** : significatif à 10% et valeurs = statistiques de x² ; K : lag ou retard optimal fonction de la taille d'échantillon suivant le critère (Akaike) ; dmax : ordre maximal d'intégration des variables.

v Une causalité bidirectionnelle entre lcpetlpe ; lpe et lipc: la consommation du pétrole impact le prix de l'essence et celui-ci s'influence vice versa et l'indice des prix à la consommation impact le prix de l'essence vice versa.

v Des causalités unidirectionnelles : la dynamique de la consommation de l'essence lce est causé directement par l'indice de prix à la consommation lipc, et ce dernier est causé par le prix de l'essence lpe et la dépréciation du franc congolais ldfc ; la dépréciation du franc est impactée aussi par la consommation de l'essence lce et le prix de l'essence lpe, le prix de l'essence à son tour est causé par l'indice des prix à la consommation lipcet la consommation du pétrole lcp ; à son tour par la consommation de l'essence lce, le prix de l'essence lpe et l'indice de prix à la consommation lipc.

Ainsi de ce schéma, l'on sait voir que la dépréciation n'influence pas directement la consommation de l'essence ni moins du pétrole, elle passe par le pouvoir d'achat des ménages (IPC) pour expliquer indirectement la consommation des produits pétroliers et les prix de ces derniers.

2.4. Coefficients de long terme et dynamique de court terme

2.4.1. Coefficients de court terme

Comme on peut le lire dans le tableau ci-dessus, le coefficient d'ajustement ou force de rappel du modèle ARDL est statistiquement significatif, il est négatif et est compris entre zéro et un en valeur absolue, ce qui garantir un mécanisme de correction d'erreur, et donc l'existence d'une relation de long terme (cointégration) entre variables. L'on note aussi ce qui suit :

v La dépréciation du franc congolais exerce un effet négatif sur la consommation de l'essence à court terme, lequel effet est moins que proportionnel : un accroissement du taux de change indicatif de 1% de la consommation de l'essence décroit la consommation de 0,01% à CT. Ces effets s'inversent plutôt dans le temps suivant la politique de change des interventions qu'exerce la BCC sur le marché de change pour lutter contre la dépréciation de la monnaie locale en rachetant cette dernière en offrant la devise étrangère cela est fonction de la quantité de réserve que dispose l'autorité monétaire pour intervenir.

v La variable de contrôle principale qui est l'indice des prix à la consommation affiche des résultats attendus, elle exerce un effet négatif sur la consommation de l'essence: un accroissement de l'indice des prix à la consommation de 1% de la consommation de l'essence décroit la consommation de l'essence de 0,003%. Toutefois, la dimension temporelle est une variante importante à ne pas négliger dans notre cas.

2.4.2. Coefficients de long terme

Ce tableau nous fournit les coefficients ou élasticités de long terme estimées à partir du modèle ARDL (1, 3, 0, 0, 1, 0). Comme à CT, les effets de la dépréciation du franc congolais sur la consommation de l'essence en RD Congo restent négatifs à long terme et parait significative cette fois-ci et se montrent toujours moins que proportionnels : un accroissement de la dépréciation du franc congolais de 1% de la consommation des produits pétroliers des accélère la consommation de l'essence de 0,03% à LT. Par ailleurs, mêmes résultats qu'à CT, la variable de contrôle l'indice des prix à la consommation affiche les effets escomptes (négatifs) à LT, constituant facteur de décroissement de la consommation de l'essence moins que proportionnel cette fois-ci à 0,01 à LT.

3. Interprétation des résultats

Les résultats d'estimation dans les tableaux ci-dessus, nous permettent une analyse approfondie des résultats à la validation de l'hypothèse de base de l'étude, c'est sur base des statistiques reposent sur le test de Student (test individuel) et le test de Fisher (test global) que nous avions analysé l'impact de chaque variable du modèle estimé.

A cet effet, pour une taille d'échantillon de 120 observations, nous allons dans un premier temps déterminer les valeurs théoriques de ces tests. La valeur théorique du test de Student est de 1.98 au seuil de 5%. Cette valeur est comparée aux valeurs de t-Stat qui varie selon les variables soit en comparant la probabilité-value au seuil de significativité. En revanche, le test de Fisher, en appliquant la formule suivante : (k+1 et n-k-1) on aura 3+1 et 120-3-1 soit 4 et 116 ; la valeur correspond à l'interception (n) la taille d'échantillon d'observation de 120 et k nombre des paramètres du modèle d'où k = 3 (3 variables exogènes). En se référant dans la table de Fisher la valeur à l'intersection au seuil de 0,05 soit 5% correspond à 2.86.

Ø Du point de vue individuel pour chaque paramètre du modèle estimé, la consommation de l'essence courante est impacter positivement par son niveau d'au moins précédente à (0,43), négativement par le niveau courant de la consommation du pétrole et à trois moins précédente respectivement (0,12) et (0,07) de la consommation du pétrole mais positivement à un et deux mois précédents respectivement à (0,02) et (0,01). En revanche, le prix de l'essence et du pétrole impactent positivement et couramment la consommation de l'essence respectivement à (0,15) et (0,25) ; quant à la dépréciation du franc congolais expliquée négativement la consommation de l'essence au temps (t) mais également au temps (t-1) respectivement à (0,001) et (0,015) et enfin, l'indice des prix à la consommation impacte négativement au temps (t) la consommation de l'essence à (0,003) (voir le tableau en annexe 6).

Ø Du point de vue global, en se référant à la statistique de Fisher soit à la probabilité value associée à la statistique, il est clair de dire que le modèle est significatif globalement, et est expliqué à 58%.

La validation du modèle, nous conduit à l'examen de la stabilité du modèle estimé, pour ce faire nous avons fait recours au test de Cusum pour examiner la fonction de stabilité de ce modèle. Deux tests sont à distinguer quand on parle de la stabilité, il s'agit du test de Cusum qui fait allusion à ce qui est structurelle et le test de Cusum au carré qui fait à son tour allusion à ce qui est ponctuelle. Ainsi, l'hypothèse de stabilité du modèle est validée si la courbe de Cusum ne sort pas du corridor (intervalle de confiance). Au contraire, l'on parlera de l'instabilité structurelle (test Cusum) ou l'instabilité ponctuelle (test Cusum carré).

La courbe ne coupe pas le corridor en pointillé ; d'où, le modèle est structurellement stable sous la période sous étude. Et, cela revient à valider l'hypothèse se stabilité du modèle du point de vue structurel, nous allons au point suivant vérifier cette fois-ci du point de vue ponctuel.

La courbe sort du corridor en pointillé, d'où, le modèle souffre d'une instabilité faiblement remarquable ponctuelle entre 2017 et 2018, éventuellement expliquée par une forte dépréciation monétaire, une accélération sans précédente des prix à la consommation en moyenne respectivement la dépréciation s'est vu située à 30,95% sur les deux périodes et de 35,94% pour ce qui est des prix à la consommation, mais sans se passer des politiques d'ajustement structurel.

4. Discutions des résultats

La dépréciation du franc congolais face au dollar américain n'est pas un phénomène nouveau comme décrit ci-haut. A son lancement en Juin 1998, un franc congolais s'achetait à 72 cents d'un dollar Américain contre zéro aujourd'hui. Une dépréciation vertigineuse de la monnaie locale s'explique par plusieurs raisons dont nous n'avions pas tenu compte vu l'angle dans lequel nous avions inscrit le présent travail parmi ses facteurs nous pouvons citer la mauvaise gouvernance du pays et la banque centrale, le manque de politique économique et monétaire crédible, le niveau faible de production nationale, la manque de diversification économique qui fait dépendre la survie de tout le pays sur les exportations de deux matières premières le cuivre et cobalt alors que le pays d'une gamme énorme des métaux précieux différents et d'autres ressources naturelles qui pleuvaient permettre une très grande diversification des risques et de l'économique et renforcer par la suite la valeur monétaire (Noel K. Tshiani, 2017).

En essayant de nous rapprocher des études de références évoquées dans le présent travail, il y a lieu de dire qu'en rapport de Martial EPOPI 2018, ce dernier arrive en une conclusion : la dépréciation du franc congolais a une conséquence négative sur le pouvoir d'achat en RD Congo, y compris un amoindrissement du niveau des consommations des ménages. Quant à l'étude d'Aimé TSHIBUYI 2011, il pense que la dépréciation du franc congolais par rapport au dollar a une incidence négative sur la consommation des ménages de Kisangani, soit la hausse de l'indice des prix à la consommation. En ce qui nous concerne pour un cas spécifique la ville de Lubumbashi sur les produits pétroliers à savoir l'essence et le pétrole, il s'est dégager que la dépréciation du franc congolais influe indirectement sur la consommation de ces produits (niveau de consommation en mètre cube et prix des produits en CDF le litre) en passant par l'indice des prix à la consommation et ce dernier impact les prix des produits pétroliers. Sur une période allant de 2010 à 2019 en fréquence mensuelle des données, nous constatons que la dépréciation du franc congolais est beaucoup plus significative qu'à long terme qu'à court terme tandis que l'indice des prix à la consommation influe significativement à court terme comme à long terme négativement. En somme, la dépréciation du franc congolais impact négativement la consommation des produits et conduit les ménages en cas d'une hausse de prix à réduire leur trajet et d'autres au passage du transport personnel au transport en commun jusqu'à la baisse du prix à la pompe et la majorité des ménages préfèrent s'approvisionner à la pompe en rapport au taux de change fixer par les pétroliers qui semble être en avantage pour eux comme décrit dans le tableau ci-dessous.

Ce chapitre à survoler les points essentiels à la validation des hypothèses de l'étude de la présentation des données, à l'analyse des données (multivariées) par les procéder de l'approche ARDL en passant par l'analyse descriptive, de corrélation, de stationnarité et de cointégration aux bornes ainsi qu'à l'analyse de causalité à la discussion des résultats en passant par l'analyse et traitement des données et interprétation des résultats. Nous concluions qu'une dépréciation du franc congolais prononcée ou non aura une incidence majeure négative sur la consommation des ménages, soit une diminution de la quantité à consommer à long terme.

CONCLUSION GENERALE

Nous voici au terme de notre travail de recherche qui consistait à l'analyse sur « l'incidence de la dépréciation du franc congolais par rapport au dollars américains sur la consommation des ménages de Lubumbashi » de janvier 2010 à Décembre 2019.

En effet,La baisse du franc congolais, engendre à moyen terme un effet positif sur l'activité. En effet, la dépréciation d'une monnaie agit directement sur le prix des biens échanges et indirectement sur la consommation des biens : elle renchérit les importations tandis qu'elle améliore la compétitive des exportations pour un pays exportateur de ces produits. La dépréciation d'une monnaie devrait nécessairement peser sur les volumes d'importations et soutenir les volumes d'exportations, ce qui n'est pas le cas pour la République Démocratique du Congo.

Notre objectif était d'analyser la manière les incidences de la dépréciation sur la consommation des produits pétroliers (essence et pétrole) des ménages dans la ville de Lubumbashi. La dépréciation du franc congolais a un impact néfaste sur la consommation des ménages. C'est - à - dire, prouver dans quelle mesure la dépréciation du franc congolais conduit au déséquilibre de l'économie des ménages suite à la variation des prix des produits pétroliers; qui est provoquée par la variation de taux de change et donnant lieu à la dépréciation de la monnaie nationale qui est le franc congolais.

Partant de notre sujet en termes de question de départ, nous avons formulé la question ci-dessous :

Comment se comporte la consommation du pétrole et de l'essence à la dépréciation du taux de change ?

Notre recherche a essayé d'apporter les éléments à notre problématique qui tourne sur la question suivante :

Quels sont les effets de la dépréciation du franc congolais sur la consommation des produits pétroliers dans la ville de Lubumbashi ?

De ce fait, nous nous sommes fixés comme hypothèse « la dépréciation du franc congolais a une incidence positive sur les prix en moyen des produits pétroliers en générale, et s'accompagne d'un amoindrissement du niveau de la consommation des ménages ».

Pour vérifier notre hypothèse et atteindre l'objectif, nous avons fait recours à une seule méthode scientifique de recherche. Il s'agit de la méthode statistique, appuyée par deux techniques de recherche telles que : l'analyse documentaire et ensuite l'interview.

Le travail que nous venons de présenter s'est étendu sur quatre chapitres. Le premier chapitre s'est articulé sur les généralités. Il a été question d'analyser successivement les concepts de notre sujet. Le deuxième chapitre est articulé sur la problématisation de la recherche, le troisième est consacré sur la méthodologie et du champ empirique. .

EnfinLe quatrième chapitre a dégagé les résultats de l'étude que nous avons analysé et interprété les données dans le cadre d'appréhender les incidences de la dépréciation sur la consommation des produits pétroliers, il s'est dégagé que notre hypothèse a été confirmée.

Se référant aux tableaux, nous avons abouti aux résultats d'estimation qui nous ont permis de faire une analyse approfondie des résultats à la validation de l'hypothèse de base de l'étude, tout en se basant sur des statistiques de test de Student (test individuel) et de test de Fisher (test global) que nous avions analysé l'impact de chaque variable du modèle estimé.

Avec un échantillon de 120 observations, nous avons déterminé les valeurs théoriques de ces tests. La valeur théorique du test de Student est de 1.98 au seuil de 5%. Quant au test de Fisher, la valeur à l'intersection au seuil de 0,05 soit 5% correspond à 2.86. Nous pouvons dire que les deux modèles sont significatifs.

La consommation de l'essence courante a un impact positif par son niveau d'au moins précédente à 0,43%, négativement par le niveau courant de la consommation du pétrole et à trois moins précédente respectivement 0,12% et 0,07% de la consommation du pétrole mais positivement à un et deux mois précédents respectivement à 0,02% et 0,01%. En ce qui concerne, le prix de l'essence et du pétrole a un impact positif et courant à la consommation de l'essence respectivement à 0,15% et 0,25% ; quant à la dépréciation du franc congolais explique négativement la consommation de l'essence au temps (t) mais également au temps (t-1) à 0,001% et 0,015% et enfin, l'indice des prix à la consommation impacte négativement la consommation de l'essence à 0,003%.

En se référant à la statistique de Fisher soit à la probabilité value associée à la statistique, il est clair de dire que le modèle est significatif globalement, et est expliqué à 58%.

La validation du modèle, nous a conduit à l'examen de la stabilité du modèle estimé, pour ce faire nous avons fait recours au test de Cusum pour examiner la fonction de stabilité de ce modèle. Ainsi, l'hypothèse de stabilité du modèle est validée par la courbe de Cusum. Durant la période sous notre étude la courbe ne sort pas du corridor.D'où le modèle est structurellement stable.

Certes, il est clair que finir un travail n'est pas synonyme de tout aborder, en ce qui concerne l'élaboration de ce dernier, nous nous sommes focalisés uniquement qu'à la ville de Lubumbashi et aussi sur l'essence et le pétrole. Or il y a plusieurs produits pétroliers tels que le carburant d'aviation, gasoil, Fuel oil et huile et autres biens de première nécessité. Nousn'avons pas pu analyser et évaluerles effets de la dépréciation du Franc Congolais sur d'autres composantes comme les revenus, l'épargne ainsi que des politiques d'appréciations du Franc Congolais par rapport aux dollarsaméricains.Ainsi, nous laissons cette brèche pour les futurs chercheurs voulant aborder dans le même angle que nous, de pouvoir également apporter une pierre à l'édifice.

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1. Bulletins mensuels condensés d'informations statistiques décembre 2010, décembre 2011, décembre 2012, décembre 2013, décembre 2014, décembre 2015, décembre 2016, décembre 2017, décembre 2018, décembre 2019 et mars 2020.

ANNEXES

N°	Période	Consommation Essence	Consommation Pétrole	Prix de l'Essence Zone Sud	Prix du Pétrole Zone Sud	IPC Base déc 2009	Taux de change USD/CDF
1	janv-10	22 611m³	850 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	103,22	909,89 CDF
2	févr-10	19 748 m³	1 167 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	104,24	917,97 CDF
3	mars-10	31 433 m³	1 367 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	104,22	912,15 CDF
4	avr-10	23 560 m³	941 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	104,38	897,76 CDF
5	mai-10	23 181 m³	264 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	104,62	897,33 CDF
6	juin-10	28 388 m³	1 219 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	104,54	899,64 CDF
7	juil-10	23 337 m³	448 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	104,62	900,94 CDF
8	août-10	25 120 m³	556 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	104,84	901,31 CDF
9	sept-10	26 698 m³	909 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	105,67	903,55 CDF
10	oct-10	27 611 m³	741 m³	1 340,00 CDF	1 090,00 CDF	106,68	907,25 CDF
11	nov-10	24 979 m³	492 m³	1 440,00 CDF	1 340,00 CDF	107,92	910,65 CDF
12	déc-10	24 008 m³	420 m³	1 440,00 CDF	1 340,00 CDF	109,84	911,78 CDF
13	janv-11	27 313 m³	696 m³	1 440,00 CDF	1 340,00 CDF	111,44	920,15 CDF
14	févr-11	24 386 m³	965 m³	1 440,00 CDF	1 340,00 CDF	113,48	925,16 CDF
15	mars-11	28 330 m³	1 080 m³	1 440,00 CDF	1 340,00 CDF	116,32	920,70 CDF
16	avr-11	26 434 m³	925 m³	1 500,00 CDF	1 450,00 CDF	118,78	921,60 CDF
17	mai-11	30 069 m³	909 m³	1 500,00 CDF	1 450,00 CDF	121,16	925,97 CDF
18	juin-11	28 977 m³	897 m³	1 500,00 CDF	1 450,00 CDF	123,72	923,49 CDF
19	juil-11	28 493 m³	910 m³	1 525,00 CDF	1 475,00 CDF	124,89	922,74 CDF
20	août-11	29 180 m³	905 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	125,71	921,00 CDF
21	sept-11	28 883 m³	904 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	126,21	921,86 CDF
22	oct-11	28 852 m³	907 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	126,35	920,83 CDF
23	nov-11	28 972 m³	905 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	126,50	911,69 CDF
24	déc-11	28 902 m³	905 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	126,79	898,12 CDF
25	janv-12	28 909 m³	906 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	132,17	917,79 CDF
26	févr-12	28 928 m³	906 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	132,32	920,60 CDF
27	mars-12	28 918 m³	906 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	132,64	921,55 CDF
28	avr-12	28 923 m³	906 m³	1 585,00 CDF	1 535,00 CDF	132,83	922,00 CDF
29	mai-12	28 921 m³	906 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	133,00	923,57 CDF
30	juin-12	28 922 m³	906 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	133,13	921,77 CDF
31	juil-12	28 921 m³	906 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	133,26	920,06 CDF
32	août-12	28 922 m³	906 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	133,48	919,00 CDF
33	sept-12	28 920 m³	906 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	133,62	918,44 CDF
34	oct-12	28 922 m³	906 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	133,67	916,83 CDF
35	nov-12	28 140 m³	881 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	133,83	915,71 CDF
36	déc-12	29 175 m³	914 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	133,98	914,93 CDF
37	janv-13	32 279 m³	422 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	134,15	915,96 CDF
38	févr-13	25 829 m³	208 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	134,33	917,85 CDF
39	mars-13	28 870 m³	342 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	134,46	917,24 CDF
40	avr-13	29 050 m³	376 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	134,63	917,43 CDF
41	mai-13	34 990 m³	245 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	134,90	918,89 CDF
42	juin-13	30 600 m³	289 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	135,12	918,44 CDF
43	juil-13	34 685 m³	199 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	135,47	918,05 CDF
44	août-13	33 841 m³	285 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	135,78	917,98 CDF
45	sept-13	31 680 m³	175 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	135,93	919,26 CDF
46	oct-13	36 143 m³	142 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	136,14	923,24 CDF
47	nov-13	33 104 m³	422 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	136,27	925,13 CDF
48	déc-13	36 763 m³	179 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	136,46	926,13 CDF
49	janv-14	30 869 m³	221 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	136,67	927,44 CDF
50	févr-14	31 245 m³	239 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	136,82	927,50 CDF
51	mars-14	36 432 m³	263 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	136,94	925,66 CDF
52	avr-14	33 529 m³	161 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	137,06	924,54 CDF
53	mai-14	31 894 m³	229 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	137,23	924,86 CDF
54	juin-14	30 810 m³	184 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	137,32	925,04 CDF
55	juil-14	36 889 m³	334 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	137,50	924,05 CDF
56	août-14	36 990 m³	170 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	137,63	924,24 CDF
57	sept-14	39 388 m³	202 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	137,79	924,44 CDF
58	oct-14	39 831 m³	209 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	137,94	925,01 CDF
59	nov-14	35 023 m³	211 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	138,05	924,33 CDF
60	déc-14	39 208 m³	218 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	138,18	925,11 CDF
61	janv-15	38 020 m³	213 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	138,36	925,44 CDF
62	févr-15	38 020 m³	213 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	138,50	925,02 CDF
63	mars-15	38 416 m³	215 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	138,64	925,62 CDF
64	avr-15	38 152 m³	214 m³	1 640,00 CDF	1 590,00 CDF	138,83	925,53 CDF
65	mai-15	38 363 m³	215 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	138,98	924,79 CDF
66	juin-15	38 194 m³	214 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	139,13	925,59 CDF
67	juil-15	38 229 m³	214 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	139,32	925,38 CDF
68	août-15	38 271 m³	214 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	139,52	925,73 CDF
69	sept-15	38 242 m³	214 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	139,82	926,16 CDF
70	oct-15	38 260 m³	214 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	140,01	927,45 CDF
71	nov-15	38 239 m³	214 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	140,17	927,64 CDF
72	déc-15	38 248 m³	214 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	140,39	927,51 CDF
73	janv-16	29 099 m³	44 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	140,55	928,49 CDF
74	févr-16	28 023 m³	99 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	140,71	930,23 CDF
75	mars-16	31 597 m³	206 m³	1 440,00 CDF	1 440,00 CDF	140,93	936,48 CDF
76	avr-16	29 312 m³	142 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	141,18	945,70 CDF
77	mai-16	28 625 m³	109 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	141,45	952,18 CDF
78	juin-16	28 813 m³	67 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	142,73	965,71 CDF
79	juil-16	31 516 m³	59 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	145,60	991,62 CDF
80	août-16	29 180 m³	99 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	146,58	1 011,69 CDF
81	sept-16	31 711 m³	83 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	147,49	1 060,98 CDF
82	oct-16	31 865 m³	73 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	150,50	1 120,56 CDF
83	nov-16	30 382 m³	49 m³	1 440,00 CDF	1 440,0 CDF 0	156,67	1 147,31 CDF
84	déc-16	32 635 m³	70 m³	1 440,00 CDF	1 400,00 CDF	175,58	1 201,49 CDF
85	janv-17	28 715 m³	117 m³	1 280,00 CDF	1 140,00 CDF	186,50	1 252,50 CDF
86	févr-17	27 654 m³	97 m³	1 280,00 CDF	1 140,00 CDF	191,38	1 300,75 CDF
87	mars-17	31 181 m³	121 m³	1 280,00 CDF	1 140,00 CDF	194,87	1 342,36 CDF
88	avr-17	28 926 m³	101 m³	1 280,00 CDF	1 140,00 CDF	200,30	1 387,03 CDF
89	mai-17	28 247 m³	80 m³	1 280,00 CDF	1 140,00 CDF	207,15	1 419,82 CDF
90	juin-17	28 434 m³	108 m³	1 280,00 CDF	1 140,00 CDF	223,79	1.464,86 CDF
91	juil-17	31 101 m³	128 m³	1 280,00 CDF	1 140,00 CDF	244,98	1 572,58 CDF
92	août-17	28 796 m³	62 m³	1 340,00 CDF	1 200,00 CDF	251,03	1.547,79 CDF
93	sept-17	31 294 m³	91 m³	1 340,00 CDF	1 200,00 CDF	251,99	1 562,03 CDF
94	oct-17	31 445 m³	59 m³	1 340,00 CDF	1 200,00 CDF	252,62	1 571,14 CDF
95	nov-17	29 982 m³	30 m³	1 340,00 CDF	1 200,00 CDF	253,68	1 579,59 CDF
96	déc-17	32 205 m³	44 m³	1 400,00 CDF	1 255,00 CDF	257,79	1 590,46 CDF
97	janv-18	32 087 m³	236 m³	1 400,00 CDF	1 255,00 CDF	261,78	1 600,22 CDF
98	févr-18	32 990 m³	121 m³	1 400,00 CDF	1 255,00 CDF	263,85	1 612,54 CDF
99	mars-18	50 404 m³	258 m³	1 400,00 CDF	1 255,00 CDF	265,30	1 616,43 CDF
100	avr-18	33 832 m³	87 m³	1 400,00 CDF	1 255,00 CDF	268,54	1 618,13 CDF
101	mai-18	28 511 m³	446 m³	1 400,00 CDF	1 255,00 CDF	272,73	1 619,26 CDF
102	juin-18	26 571 m³	600 m³	1 400,00 CDF	1 255,00 CDF	274,31	1 623,91 CDF
103	juil-18	29 790 m³	93 m³	1 400,00 CDF	1 255,00 CDF	274,80	1 625,49 CDF
104	août-18	30 259 m³	155 m³	1 415,00 CDF	1 260,00 CDF	275,27	1 627,91 CDF
105	sept-18	29 386 m³	62 m³	1 415,00 CDF	1 260,00 CDF	275,55	1 628,89 CDF
106	oct-18	31 858 m³	145 m³	1 485,00 CDF	1 320,00 CDF	276,18	1 631,35 CDF
107	nov-18	36 624 m³	211 m³	1 555,00 CDF	1 380,00 CDF	276,76	1 632,30 CDF
108	déc-18	26 556 m³	143 m³	1 555,00 CDF	1 380,00 CDF	277,65	1 632,76 CDF
109	janv-19	32 196 m³	646 m³	1 555,00 CDF	1 380,00 CDF	279,31	1 637,33 CDF
110	févr-19	40 435 m³	88 m³	1 555,00 CDF	1 380,00 CDF	280,48	1 637,04 CDF
111	mars-19	40 091 m³	1 335 m³	1 555,00 CDF	1 380,00 CDF	281,24	1 639,29 CDF
112	avr-19	46 549 m³	60 m³	1 750,00 CDF	1 540,00 CDF	282,14	1 639,52 CDF
113	mai-19	56 978 m³	61 m³	1 750,00 CDF	1 540,00 CDF	282,99	1 640,57 CDF
114	juin-19	31 778 m³	50 m³	1 760,00 CDF	1 550,00 CDF	283,61	1 644,05 CDF
115	juil-19	39 750 m³	78 m³	1 760,00 CDF	1 550,00 CDF	284,15	1 647,70 CDF
116	août-19	31 033 m³	941 m³	1 760,00 CDF	1 550,00 CDF	284,75	1 652,27 CDF
117	sept-19	47 885 m³	105 m³	1 760,00 CDF	1 550,00 CDF	285,34	1 653,72 CDF
118	oct-19	42 866 m³	51 m³	1 760,00 CDF	1 550,00 CDF	286,14	1 654,01 CDF
119	nov-19	37 464 m³	54 m³	1 760,00 CDF	1 550,00 CDF	287,00	1 658,77 CDF
120	déc-19	37 751 m³	57 m³	1 760,00 CDF	1 550,00 CDF	288,52	1 669,59 CDF

Dependent Variable: LCE
Method: ARDL
Date: 11/30/20 Time: 20:45
Sample (adjusted): 2010M04 2019M12
Included observations: 117 afteradjustments
Maximum dependentlags: 1 (Automaticselection)
Model selection method: Akaike info criterion (AIC)
Dynamic regressors (4 lags, automatic): LCP LPE LPP LDFC LIPC
Fixedregressors: C
Number of modelsevalulated: 3125
Selected Model: ARDL(1, 3, 0, 0, 1, 0)
Note: final equation sample is larger than selection sample


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.*


LCE(-1)	0.432529	0.082412	5.248392	0.0000
LCP	-0.016664	0.016993	-0.980628	0.3290
LCP(-1)	0.016707	0.017590	0.949829	0.3444
LCP(-2)	0.012794	0.017453	0.733064	0.4651
LCP(-3)	-0.072116	0.017312	-4.165656	0.0001
LPE	0.151941	0.395805	0.383878	0.7018
LPP	0.247243	0.264233	0.935701	0.3516
LDFC	-0.000785	0.008107	-0.096835	0.9230
LDFC(-1)	-0.014557	0.008048	-1.808632	0.0733
LIPC	-0.003438	0.061340	-0.056049	0.9554
C	3.306280	1.318588	2.507440	0.0137


R-squared	0.580395	Meandependent var		10.36824
Adjusted R-squared	0.540809	S.D. dependent var		0.161841
S.E. of regression	0.109670	Akaike info criterion		-1.493392
Sumsquaredresid	1.274904	Schwarz criterion		-1.233700
Log likelihood	98.36340	Hannan-Quinn criter.		-1.387960
F-statistic	14.66184	Durbin-Watson stat		2.175623
Prob(F-statistic)	0.000000


*Note: p-values and any subsequent tests do not account for model
selection.

ARDL Long Run Form and Bounds Test
Dependent Variable: D(LCE)
Selected Model: ARDL(1, 3, 0, 0, 1, 0)
Case 2: Restricted Constant and No Trend
Date: 11/30/20 Time: 20:47
Sample: 2010M01 2019M12
Included observations: 117


ConditionalError Correction Regression


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	3.306280	1.318588	2.507440	0.0137
LCE(-1)*	-0.567471	0.082412	-6.885804	0.0000
LCP(-1)	-0.059278	0.020471	-2.895667	0.0046
LPE**	0.151941	0.395805	0.383878	0.7018
LPP**	0.247243	0.264233	0.935701	0.3516
LDFC(-1)	-0.015342	0.009633	-1.592614	0.1142
LIPC**	-0.003438	0.061340	-0.056049	0.9554
D(LCP)	-0.016664	0.016993	-0.980628	0.3290
D(LCP(-1))	0.059322	0.021582	2.748698	0.0070
D(LCP(-2))	0.072116	0.017312	4.165656	0.0001
D(LDFC)	-0.000785	0.008107	-0.096835	0.9230


* p-value incompatible with t-Bounds distribution.
** Variable interpreted as Z = Z(-1) + D(Z).



Levels Equation
Case 2: Restricted Constant and No Trend


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


LCP	-0.104461	0.034500	-3.027883	0.0031
LPE	0.267751	0.701390	0.381743	0.7034
LPP	0.435693	0.457543	0.952244	0.3431
LDFC	-0.027035	0.016255	-1.663236	0.0992
LIPC	-0.006059	0.108170	-0.056009	0.9554
C	5.826343	2.008251	2.901203	0.0045


EC = LCE - (-0.1045LCP + 0.2678LPE + 0.4357LPP -0.0270LDFC
-0.0061*LIPC + 5.8263 )



F-Bounds Test		Null Hypothesis: No levels relationship


Test Statistic	Value	Signif.	I(0)	I(1)


			Asymptotic: n=1000
F-statistic	7.103571	10%	2.08	3
k	5	5%	2.39	3.38
		2.5%	2.7	3.73
		1%	3.06	4.15

ActualSample Size	117		FiniteSample: n=80
		10%	2.303	3.154
		5%	2.55	3.606
		1%	3.351	4.587

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests
Date: 11/30/20 Time: 21:07
Sample: 2010M01 2019M12
Included observations: 119



Dependent variable: LCE


Excluded	Chi-sq	df	Prob.


LCP	0.482287	1	0.4874
LPE	0.398707	1	0.5278
LPP	2.427771	1	0.1192
LDFC	2.604048	1	0.1066
LIPC	3.485975	1	0.0619


All	16.86215	5	0.0048



Dependent variable: LCP


Excluded	Chi-sq	df	Prob.


LCE	9.726468	1	0.0018
LPE	3.899163	1	0.0483
LPP	1.169053	1	0.2796
LDFC	0.357374	1	0.5500
LIPC	10.94185	1	0.0009


All	26.02366	5	0.0001



Dependent variable: LPE


Excluded	Chi-sq	df	Prob.


LCE	0.793757	1	0.3730
LCP	5.283721	1	0.0215
LPP	0.469135	1	0.4934
LDFC	2.134727	1	0.1440
LIPC	7.850651	1	0.0051


All	11.47861	5	0.0427



Dependent variable: LPP


Excluded	Chi-sq	df	Prob.


LCE	0.096332	1	0.7563
LCP	5.315120	1	0.0211
LPE	0.330306	1	0.5655
LDFC	1.705614	1	0.1916
LIPC	2.845185	1	0.0916


All	8.144490	5	0.1485



Dependent variable: LDFC


Excluded	Chi-sq	df	Prob.


LCE	7.147018	1	0.0075
LCP	1.734047	1	0.1879
LPE	4.755111	1	0.0292
LPP	2.380792	1	0.1228
LIPC	0.265054	1	0.6067


All	21.47190	5	0.0007



Dependent variable: LIPC


Excluded	Chi-sq	df	Prob.


LCE	1.022387	1	0.3120
LCP	1.521383	1	0.2174
LPE	3.267439	1	0.0707
LPP	0.345171	1	0.5569
LDFC	7.595562	1	0.0059


All	49.70732	5	0.0000

TABLE DESMATIERES

* ¹Merton R.K. « Élément des théories et méthodes sociologiques. »Ed. Paris 1965, page 140

* ³ BAUDINOT, Banque bourse et commerce extérieur, éd, CLET paris, 2004, page 144

* ⁴A. SILEM et JM. ALBERTINI, Lexique d'économie, 8^e édition, Dalloz, Paris, 2004, page 144.

* ⁵ Michel Valente, Dictionnaire économique, finance, banque comptabilité, é Dalloz, Paris 1993

* ⁶Amina Lahrèche-Revil, L'économie mondiale 2000 édition La Découverte, Paris, 1999 pp.93-103

* ⁹ B GUERRIEN., Dictionnaire d'analyse économique, édition Economica, Paris, 1992, page 312

* ¹¹ H GUITTON, politique économique, édition Pearson education, Paris 1972, page 78

* ¹³. J JALLADEAU, Introduction à la macroéconomie, Boeck université, Paris, 1998, page 221

* ¹⁴ Yves SIMON, Techniques financière internationales, 5^èmeéd.Economica, 1993,page111

* ¹⁵ N.GREGORY MANKIW, Principes de l'économie, édition Economica, Paris, 1998,page 757

* ¹⁶ Ricardo, David et Mc Culloch, J. R. The works of David Ricardo ... With a notice of the life and writings of the author London,: J. Murray, 1846

* ¹⁷Rogoff Kenneth,, The purchasing Power Party Puzzle, Journal of Economic Literature , Vol. 34, n ° 2 (juin 1996), pp. 647-668

* ¹⁸StephaneLuborde « la théorie relative de la monnaie », v2.718 rev. 1.3.7, 28 October 201, page 3.

* ¹⁹ Ignacio Briones, Théorie de la croissance et taux de change réel: une approche néoclassique, 2001/2 n°86.

* 20M Devreux, Monetary Policy, exchange rate flexibility, and exange-trough Bank of Canada, Revisiting the case for flexible exchange rates, Bank of Canada (ed (2001), pp47-82

* ²¹ Kara et Ogunc « Exchange rate pass-through in Turkey ; It is it really low ?,départment de recherche (CBRT), document de travail n°05/10 Avril.

* ²²Mwase, N, An empirical investigation of the exchange rate pass-through to inflation in Tanzania, document de travail 06/150 du FMI n° 02/190.2006:

* ²³.Campa, J. M and L. S Goldberg, Exchange rate pass-through into import prices, London: Centre de RecherchesEconomiques), document de travail n° 4391, 2005: p. 683-690.

* ²⁴. Goldfajn, I. et S.werlang, The pass-throughfromdepreciation to inflation: a panel study, département d'économie PUC-RIO, document de travail de la banque central de Brésil n°5, Septembre2000:

* ²⁵. MALEMBA N'SAKILA, Cours méthode de recherche en sciences sociales G2GRH, ISES, Lubumbashi, 2016-2017, inédit.

* ²⁶MUEPU KUAMBA, Cours de méthodes de travail et recherche scientifique, L1 Gestion des Ressources Humaines, Université de CEPROMADE, 1998.

* ²⁷ MBAYO MUSEWA, Cours de méthodes de recherche scientifique, G₂ Économie, UNILU/ Lubumbashi, 2006, P.39, inédit.

* ²⁸MPALA MBABULA L, Pour vous chercheurs : directives pour diriger un travail scientifique, Lubumbashi, éd Mpala, 2001, p13.

* ²⁹AKTOUF, O. : Méthodologie des sciences sociales et approches qualitatives des organisations. Une introduction à la démarche classique et critique. Presses de l'Université du Québec, Québec, 1990. P P 24-25.

* ³⁰Carmen D.Tekwe, Randy L. Carter, Harry M. Cullings, Indicateurs multiples généralisés, modèles d'erreur de mesure à causes multiples, Modélisation statistique: An International Journal, 140-159, 2016.

* ³¹Il s'agit d'un modèle qui est expliqué par ses propres valeurs décalées, des valeurs présentes des variables indépendantes (Xt) et leurs valeurs décalées dans le temps (Xt-1). Jonas KibalaKuma.

* ³²PEARSON - On the theory of contingency and its relation to association and normal correlation, Draper's Co. Memoirs, BiometricSeries, n° 1, London, 1904.

* ³³ KAPENDA TSHITEKA, Esquisse des méthodes de recherche en sciences sociales, éd. Olympia, Lubumbashi, 1996, p.37

* ³⁴ A. BRIMO, Les méthodes de sciences sociales, Paris, édition Montchrestien, 1972, P.207.