Effets de la fiscalité directe des entreprises et des ménages sur la consommation privée au burundi

III.1.2. Modèle économétrique

Dans le présent travail, nous nous sommes préoccupés d'estimer une fonction de consommation privée laquelle est libérée d'une façon linéaire comme suit :

CPR_t =a₀+a₁FDRE_t+a₂FDRM_t+a₃ FIR_t+a₄PIBR_{t +} £_t

Avec £_t, le terme de l'erreur, terme aléatoire, qui représente d'autres variables omises.

Ces variables ont été transformées en logarithme car la forme logarithmique présente des avantages comme ceux-ci :

- Elle permet de dégager immédiatement les élasticités. Or, par définition, l'élasticité est un indicateur du degré de sensibilité d'une variable expliquée à la variation de la variable explicative. Les résultats trouvés nous permettront donc de conclure s'il existe ou non la sensibilité de notre variable expliquée aux variables explicatives, particulièrement la fiscalité des entreprises et celle des ménages.

- Son usage permet aussi l'allégement des chiffres.

Pour présenter les variables d'intérêt de notre modèle, nous avons simplifié en utilisant la nomenclature suivante:

LCPR : Consommation Privée Réelle en logarithme

LFDRE : Fiscalité Directe Réelle des Entreprises en logarithme.

LFDRM : Fiscalité Directe Réelle des Ménages en logarithme.

LFIR : Fiscalité Indirecte Réelle en logarithme

LPIBR : Produit Intérieur Brut Réel en logarithme

Le préfixe « L » signifie que les données ont été exprimées en logarithme népérien. Notre modèle est par la suite spécifié de la manière suivante :

LCPR_t=b₀+b₁ LFDRE_t+b₂ LFDRM_t+b₃ LFIR_t+b₄LPIBR_t +åt

III.1.3. Méthodologie d'analyse utilisée

La méthodologie développée dans le présent chapitre est empruntée à l'économétrie qui est une branche de la science économique consistant à établir des lois ou à vérifier des hypothèses à partir des données chiffrées tirées de la réalité. Elle fournit des méthodes qui permettent de tester les hypothèses et de quantifier les relations entre les variables économiques. Cette quantification consiste à identifier les variables explicatives et le type de relation qu'elles sont susceptibles d'avoir avec la variable expliquée, tout en traduisant ces éléments analytiques en une équation mathématique.

Notre objectif étant d'étudier l'effet de la fiscalité directe des entreprises et des ménages sur la consommation privée pour le cas du Burundi et que nous avons travaillé sur des séries chronologiques, nous avons avant tout procédé au test de stationnarité des séries pour savoir leurs caractéristiques stochastiques.

Comme la démarche économétrique le préconise, l'analyse de la stationnarité a suivi la détermination du nombre de retards du modèle spécifié. Par la suite, nous avons abordé l'analyse de la relation de long terme (coïntégration) entre les variables.Enfin, Nous avons modélisé la relation entre la consommation privée et les différentes variables explicatives retenues à l'aide d'un modèle appelé «modèle à correction d'erreurs (MCE)»afin de distinguer facilement, à partir d'une estimation unique, les effets de court terme et de long terme de chaque variable explicative sur la variable dont on cherche à expliquer l'évolution (dite variable «dépendante»). Ainsi, d'autres tests complémentaires ont clôturé notre travail.