C-4- La décomposition de la variance
Les résultats de ce test sont présentés
en annexe 6 à la page 125 et reportés dans le tableau suivant,
toute en conservant le même horizon de la variance de l'erreur de
prévision (h = 10 trimestres).
Tableau 4-16 : Décomposition de la variance de la
variable DIPCSJ h = 10 trimestres
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Période
1
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DIPCSJ
100.0000
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PIB
0.000000
|
DLPPRD
0.000000
|
DLTCD$
0.000000
|
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2
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52.11361
|
40.91547
|
6.346440
|
0.624523
|
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3
|
48.28951
|
38.79898
|
9.790601
|
3.120911
|
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4
|
41.65685
|
40.07422
|
13.64669
|
4.622231
|
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5
|
47.57952
|
35.32369
|
12.02639
|
5.070397
|
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6
|
41.03895
|
40.76907
|
13.43892
|
4.753058
|
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7
|
43.76227
|
37.74335
|
13.75497
|
4.739402
|
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8
|
38.19581
|
42.05378
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15.24216
|
4.508247
|
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9
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40.33939
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39.88560
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14.83315
|
4.941861
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10
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36.30392
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42.98499
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15.57479
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5.136294
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Il en résulte de ce test que la variance de l'erreur de
prévision de la variable DIPCSJ est due à 36.30% à ses
propres innovations, 42.98% à celles du PIB, à 15.57% à
celles de DLPPRD et à 5.13% à celles de la variable DLTCD$.
Comme nous l'avons attendait, la contribution du taux de
croissance du PIB à la variance de l'erreur de prévision de la
variable DIPCSJ est plus importante que celle des deux autres variables
(DLPPRD, DLTCD$), ce qui reflète l'importance relative de ce choc dans
l'explication des fluctuations de la variable objective (DIPCSJ).
Le test dénote aussi d'une difficulté de faire
évoluer la variable DIPCSJ en agissant sur les variations des prix du
pétrole vue la faiblesse du poids relatif de cette innovation dans la
variance totale de l'erreur. Ce résultat brille la politique anti
inflationniste de la Banque Centrale Tunisienne (BCT) par conscience de
conséquences nocives de l'inflation.
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