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Effet des variations des prix du pétrole sur l'inflation : approche macro-sectorielle pour le cas de la Tunisie

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par Omar JRIDI
Faculté des Sciences Economiques et de Gestion deTunis El Manar - Mastère 2010
  

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A-4- La décomposition de la variance

La décomposition de la variance permet de déterminer dans quelle mesure les variables ont une interaction entre elles, et ce par le calcul de la contribution de chacune des innovations à la variance de l'erreur totale.

Les résultats de ce test sont consignés en annexe 4 à la page 120 et résumés dans le tableau suivant, en conservant le même horizon de la variance de l'erreur de prévision (h = 10 trimestres).

Tableau 4-10 : décomposition de la variance de la variable D(IPCE) h = 10 trimestres

période D(IPCE) D(PPD)

1

100.0000

0.000000

2

72.27910

27.72090

3

60.36072

39.63928

4

59.94742

40.05258

5

57.89411

42.10589

6

56.25161

43.74839

7

54.42695

45.57305

8

54.51263

45.48737

9

52.87687

47.12313

10

51.48436

48.51564

Le tableau 4-10 nous montre que la variance de l'erreur de prévision de l'indice des prix énergétique est due à 51.48% à ses propres innovations et à 48.51% à celles de la

variation des prix du pétrole à un horizon de 10 trimestres. Comme on pouvait s'y attendre, un choc sur les variations des prix du pétrole à un impact positif et non négligeable sur les prix des prix alimentaire.

B- Estimation et analyse de l'estimation de la deuxième modélisation

Cette modélisation étudie la relation entre l'indice des prix alimentaire et les variations trimestrielles, contemporaines et passées, des prix du pétrole. L'effet de ces variations est sous-jacent des prix de l'énergie, dans ce présent travail nous allons essayer de montrer l'effet direct, on recourt ainsi à une modélisation simple qui relie l'indice des prix alimentaires aux variations des prix du pétrole.

B-1- Estimation du modèle

Après avoir stationnariser les variables, le test de cointégration confirme l'absence de relation de cointégration, on procède ainsi à l'estimation d'un modèle VAR. La première étape consiste à déterminer le nombre de retard optimal à attribuer au modèle, en variant le

nombre de retard de 1 à 5 et en regardant les deux critères d'informations, il en ressort que
5 est le nombre de retard optimal. Les résultats obtenus sont consigné dans l'annexe 5 à la

page 121 et résumer dans le tableau suivant, après l'élimination des variables insignificatives :

Tableau 4-11 : Estimation de la relation prix des produits alimentaire-
variations des prix du pétrole ; Variable

dépendante : indice des prix alimentaire Période d'estimation : 1990t1-2008t4

Indice des prix des produits
alimentaire

constante

IPCA(-1)

1,01373
(8,7959)

IPCA(-2)

-0,6968
(-4,2120)

IPCA(-3)

0,6833
(4,1155)

IPCA(-4)

-0,3479
(-2,1157)

IPCA(-5)

0,3335
(2,8983)

D(PPD(-5))

0,3714
(2,9616)

R2

0,9723

R2 ajusté

0,9676

F-Statistic

207,1293

* Les valeurs en italique représentent les t de student.

En ce qui concerne la qualité globale du modèle, on note la statistique de fisher calculée (207,129) est largement supérieure à sa valeur théorique, ce qui appui les résultats de notre estimation. De plus, la valeur élevée de R2 renforce le pouvoir explicatif de la variable exogène, à raison de 97,23 %, dans l'explication des variations de la variable endogène.

Les résultats de l'estimation montrent que l'indice des prix alimentaire dépond de ses retards, l'effet se dégrade par le temps et se balade entre hausse et baisse.

Ce qui nous intéresse, en fait, c'est l'effet des variations des prix du pétrole sur l'indice des prix des produits alimentaire (noté en rouge). Comme on pouvait s'y attendre, cet effet est retardé : une augmentation de 10% du prix du pétrole induit, avec un retard de cinq trimestres, une hausse de 3,71% des prix des produits alimentaire.

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"Un démenti, si pauvre qu'il soit, rassure les sots et déroute les incrédules"   Talleyrand